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71.
1引言土壤水分贮存量及其变化规律的监测,是生态环境、农业气象和水文气象监测的工作。2008年以前,我国的土壤贮存量主要是用人工的土钻取土,然后进行称量、烘干、计算得出所测土壤的含水量。该方式虽然能够较准确地度量土壤水分含量,但耗时耗力,工作量大,易产生较大误差。土壤水分自动观测站解决了人工测墒的诸多缺点。2土壤水分测墒仪工作原理近年来. 相似文献
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利用GNSS-R(Global Navigation Satellite System-Reflectometry)技术探测土壤水分是近年来一个新兴的研究方向。目前GNSS-R遥感观测中反射信号的接收与处理方式包括单天线与多天线两种模式,面向实际应用需求,GNSS-R遥感正在实现从最初的地基观测向空基、星载观测的转变。在推进GNSS-R土壤水分遥感技术业务化应用的过程中,必须首先进行适宜性分析,确定该技术探测的地理位置、空间分辨率与探测深度,然而目前对此尚未有系统、全面、定量的论述。本文针对适宜性分析中的3个关键因子分别进行理论分析与公式推导,明确相关概念的定义,并实现定量化描述,最终通过实际应用分析进一步诠释其应用价值。对于单天线模式地基观测,以美国板块边界观测计划PBO(Plate Boundary Observatory)土壤水分产品为例,分析镜面反射点的相对位置、第一级Fresnel反射椭圆簇的面积与时间序列土壤水分所代表的探测深度;对于多天线模式,以郑州上街区农田空基观测试验为例,得到基于航迹的栅格土壤水分空间分布并探讨其探测深度。本文能够为未来两种观测模式下地基、空基和星载GNSS-R遥感观测、北斗反射信号遥感,以及GNSS-R在农业、水文、生态等领域的实际应用提供理论指导。 相似文献
73.
为探寻全吸力范围内土壤水分特征曲线的可靠测定方法,采用沙箱排水法、Hyprop仪蒸发法、压力膜仪排水法和露点水势仪蒸发法分吸力段测定盐亭紫色土耕地表层2~7 cm和亚表层7~12 cm土壤的水分特征曲线,对比测定结果的方法间差异,并分析其原因。结果表明:对于表层和亚表层土壤,低吸力段(h >-100 cm)水分特征曲线的沙箱法和Hyprop仪法的均方根误差ERMS (θ)均较小,在0.026~0.082 cm3/cm3范围内,确定系数R2均大于0.962,说明这两种方法测定结果之间差异不大。高吸力段(h <-330 cm)的压力膜仪法与露点仪法测定结果之间的差异较大,ERMS (θ)为0.062~0.097 cm3/cm3,R2较低,为0.775~0.952。因此,全吸力范围内水分特征曲线测定方法的选择与组合应考虑土壤孔径分布特征和研究目的。 相似文献
74.
为了建立鲁中地区土壤水分精细化预报模型,利用2010—2013年农田土壤水分自动站逐日资料进行土壤水分年、月变化特征研究,并结合附近自动气象站资料,以土壤水分平衡方程、农田蒸散模型为基础,采用逐步回归和曲线估计等方法建立4—6月无降水条件下平原水浇田与山旱田土壤水分1 d、7 d降幅的经验预报模型。结果表明:鲁中地区0~100 cm土壤水分贮存量年变化趋势和0~50 cm基本一致,年最高出现在8月,最低出现在6月,年降幅最大出现在3—6月,易出现干旱。对预报模型进行回代和预报检验结果显示,回代平均相对误差为0.07%,7 d模型和1 d模型滚动预报第7天0~50 cm土壤水分贮存量,绝对误差分别为-0.15和-2.17 mm,平均相对误差分别为-0.07%和-1.56%,模型具有较强的理论基础和实用性,预报精度较高,为鲁中地区土壤墒情监测和精细化预报提供支持。 相似文献
75.
76.
FDR自动土壤水分数据标定问题及解决方法 总被引：4，自引：0，他引：4
针对目前FDR自动土壤水分数据可用性低的实际情况,本文从FDR自动土壤水分站传感器原理出发,结合数据处理流程与方法对湖南60个站点不同层次的标定参数及部分站点的相关观测数据进行了分析,指出目前田间标定法在自然条件下几乎无法得到覆盖土壤各个湿度区间的均匀样本数据,导致二次标定参数不合理是造成FDR自动土壤水分站数据可用性差的根本原因。二次标定方程参数不合理主要表现为方程斜率过大、过小、负值3种情况,导致观测数据增幅过大、常年不变、与实际土壤湿度变化趋势完全相反等问题。最后针对该问题提出了大样本原状取土,实验室标定的解决方法,并对方法进行了初步验证,结果表明该方法能从源头上有效改善土壤水分站观测数据质量。 相似文献
77.
以北京市为研究区域,联合使用光学遥感数据和雷达数据,对植被覆盖区地表土壤水分进行反演研究。在利用同期光学数据提取出归一化水分指数(normalized differential water index,NDWI)之后,利用water-cloud模型去除植被层在土壤水分后向散射中的贡献,然后考虑到地表粗糙度,在构建后向散射数据库的基础上分别利用HH和HV极化方式的后向散射系数构建土壤水分反演模型,并对反演结果进行对比研究。结果表明,采用HH极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.044,相对误差为15.5%;采用HV极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.057,相对误差为20.3%;相比而言,HH极化的反演效果更好。 相似文献
78.
基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),利用2006-2010年5~9月土壤水分连续监测数据及日降水资料,分析科尔沁沙地固定沙丘和沙质草地生长季根系层土壤水分动态及其与降水格局的关系,研究点尺度土壤水分概率密度函数,并对Laio模型涉及的13个参数进行了敏感性分析。结果表明:① 研究区年降水的季节分配极不均匀,主要集中在4~10月的生长季,占全年降水量的93%;0~5 mm降水事件占全年降水事件的73%,但其降水量只占全年降水量的25%;降水间隔期以0~10 d为主,占全年无降水期的38%,其频数最高,占全年间隔期频数的87%。② 固定沙丘和沙质草地根系层厚度分别为0~100 cm和0~70 cm,沙质草地根系层土壤水分显著高于固定沙丘;两类沙地7月份的土壤水分都显著高于生长季其他月份。③ 两类沙地生长季根系层土壤水分均服从正态分布;通过Laio模型得到了两类沙地生长季根系层土壤水分概率密度函数p(s),其峰值及峰值出现的位置和峰的阔度均与观测结果很接近,说明Laio模型能对科尔沁沙地土壤水分概率密度函数进行较好的模拟。④ Laio模型涉及的13个参数中,对p(s)最为敏感的参数是降水频率λ、平均降水量α、最大蒸散量Emax、水分胁迫点s*和凋萎系数sw,主要影响p(s)曲线的峰值。 相似文献
79.
以van Genuchten模型表述的土壤水分特征曲线为基础,推导出流域单点缺水量,并结合TOPMODEL模型中地形指数与地下水位关系,建立了反映地形和土壤特征共同影响的蓄水容量模型,通过统计方法从栅格尺度蓄水容量获得流域尺度蓄水容量曲线,取代传统新安江模型中率定的蓄水容量曲线。以淮河流域紫罗山子流域为例,分析地形特征与土壤类型对蓄水容量的影响;并与实测流量过程以及原新安江模型模拟的流量过程对比,表明模型能较好地模拟场次洪水过程。模型将蓄水容量曲线显式表述,减少了新安江模型参数,为无资料地区的水文模拟提供了分析方法。 相似文献
80.