数据收集：避免成本高昂的意外事件的 8 个最佳实践

每个研究人员的目标是在整个研究期间获得可用的现场数据。一个好的数据集是科学家可以用来得出结论或了解特定应用中环境因素行为的数据集。然而，正如许多研究人员痛苦地发现的那样，获得好的数据并不像安装传感器，将它们留在现场，然后返回寻找准确记录那么简单。那些没有提前计划、经常检查数据和定期排除故障的人经常回来发现令人不快的意外，例如拔掉数据记录器电缆、被啮齿动物损坏的传感器电缆，或者更糟的是：他们没有足够的数据来解释他们的结果。幸运的是，大多数数据收集事故都可以通过高质量的设备、一些仔细的预谋和少量的准备来避免。
 
不要误会，它会花费你
以下是人们在设计一项研究时会犯的一些常见错误，这些错误会花费他们时间和金钱，并且可能会妨碍他们的数据可用。
 
场地特征：对场地、其可变性或指导数据解释的其他有影响的环境因素知之甚少
传感器位置：传感器安装在不符合研究目标的位置（即，在土壤中，传感器的地理位置和土壤剖面中的位置都必须适用于研究问题）
传感器安装：传感器安装不正确，导致读数不准确
数据收集：传感器和记录器不受保护，也没有定期检查数据以保持连续和准确的数据记录
数据传播：其他科学家无法理解或复制数据 预安装准备节省时间和金钱
在前往现场之前在实验室中设置传感器有助于研究人员了解他们的传感器是如何工作的。例如，科学家可以获取不同土壤类型的土壤传感器读数，这将使他们深入了解在不同情况下预期的土壤湿度值。在前往现场之前弄清楚传感器有助于研究人员了解正确的安装、安装可能需要多长时间，并允许他们诊断问题，例如可能读取错误的传感器。在此期间，他们可以确定安装所需的工具和设备。拥有一个专门的安装工具箱，里面装满了重要的工具，例如扎带、钳子、记号笔、手电筒和电池，可以节省数小时来回现场的旅行。如果研究人员正在使用需要编程的数据记录器，他们应该提前两周学习编程语言，以确保他们了解如何为记录器编写程序。即使是即插即用的云数据记录器， 也需要进行安装前的准备工作，例如确保研究地点在手机信号塔的范围内。
 
规划最重要
研究人员应该使用地图制定场地规划，并记住安装所需的时间通常是他们认为的两倍。制定站点计划可显着减少人为错误，尤其是在时间紧迫的情况下。到达研究地点后，科学家们可以根据计划进行安装，并在进行过程中记录对地图的调整。如果他们或其他同事必须找到并挖掘有问题的传感器，此步骤将在未来节省大量时间。为可能出错的事情制定备份计划也很重要。例如，如果土壤在某个深度太岩石怎么办？或者如果一个气象站会发生什么或者湿度传感器不能安装在两米？研究人员需要考虑如果他们最初的计划行不通该怎么办，因为他们通常会在数周或数月内无法返回现场。
 
站点选择可以成就或破坏研究
在选择地点之前，科学家应该明确定义他们收集数据的目标。他们需要知道他们将如何处理数据，以便数据能够回答正确的问题。一旦理解了目标，研究人员就可以开始了解将传感器放在哪里。  研究人员在确定传感器放置位置时将面临的最具影响力的问题是可变性。例如，研究土壤的科学家需要了解诸如坡度、坡向、植被类型、深度、土壤类型和土壤密度等可变因素。如果他们正在研究树冠，他们将需要了解植物覆盖的异质性并相应地进行部署。如果研究人员正在比较数据，他/她将需要与传感器放置保持一致。这意味着地上高度或地下深度应与站点之间保持一致。没有办法监测每一个变异来源，所以研究人员应该监测最重要的来源。要更深入地了解可变性，请阅读“土壤湿度传感器：您需要多少个？选址也应该实用。研究人员需要尽可能多地查看数据（我们建议至少每月一次）以确保一切正常，因此需要可以访问数据记录器。蜂窝数据记录器使访问数据变得更加容易，尤其是在远程站点。将数据上传到云端意味着科学家们每天都可以在舒适的办公室中访问、共享和排除数据故障。此外，在选择数据记录器位置时，请尽量避免走长线，因为如果雷击会导致电压电位梯度。选择一个易于插入传感器的位置，并将额外的电缆用拉链系在柱子上以减轻应变，这样电缆就不会从记录器中拉出。未插入的传感器或断开的连接对研究来说可能是灾难性的。
 
更多元数据——更多洞察
研究人员在研究站点记录的元数据越多，他们对数据的理解就越好，从长远来看，他们节省的时间也就越多。某些数据记录器会 自动记录重要的元数据，例如 GPS 位置、气压和传感器序列号。此外，土壤温度或微气候监测等辅助测量也可以是元数据的另一个来源。在线传感器等一体式气象站可自动记录天气事件，并且可以成为基准或地面真实土壤湿度、水势或其他数据的重要方式。为了记录现场仪器未自动记录的站点信息，许多科学家发现创建一个共享的站点特征工作表是可行的，他们可以使用它来通知在该站点工作的其他同事。对未来数据洞察和发布至关重要的元数据包括：土壤类型、土壤密度、覆盖类型、测量间隔、原始数据和使用的校准类型、关于灌溉系统的注释，土壤湿度传感器安装在哪个深度，说明为什么选择该站点，可能影响您的数据收集的事件（例如传输），或在分析数据时可能难以回忆的任何其他信息。当需要发布时，此信息将很重要，将其放在共享的、基于云的位置将省去麻烦。