Die Bewässerungsplanung in der Landwirtschaft und im Rasenbau erfordert einen Bodenfeuchtesensor (SMS), der genau, zuverlässig und kostengünstig ist. Obwohl es viele SMS auf dem Markt gibt, sind sie nur begrenzt einsetzbar, da sie in einem dieser Bereiche unzureichend sind. Es besteht ein Bedarf an einem Sensor, der qualitativ hochwertige Messungen bietet und gleichzeitig preiswert genug für die kommerzielle Bewässerung ist. Das Ziel dieser Studie war es, die Leistung eines neuen, kostengünstigen SMS in einer Vielzahl von Böden mit unterschiedlichen Wassergehalten und elektrischen Leitfähigkeiten (EC) zu bestimmen und seine Haltbarkeit im Feld zu untersuchen.
Das SMS zeigte keine Unterschiede in der Kalibrierung zwischen den getesteten Sand-, Schluff- und Lehmböden, selbst über einen breiten EC-Bereich hinweg. Feldtests zeigten auch eine gute Zuverlässigkeit über eine Saison von Messungen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das neue SMS ein nützliches Instrument zur Messung der Bodenfeuchtigkeit und zur Planung der Bewässerung sein könnte.
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Süßwasser ist eine endliche Ressource, die eine aufmerksame Bewirtschaftung erfordert, um sicherzustellen, dass sie auch für künftige Generationen zur Verfügung steht. Eine der größten anthropomorphen Senken für Süßwasser ist die Bewässerung von Feldern, Golfplätzen oder privaten Rasenflächen und Gärten. Der Schlüssel zum Wassersparen ist eine Entscheidungsfindung, die auf dem Wasserbedarf der Pflanzen und der Verfügbarkeit von Bodenwasser basiert. Obwohl bei der Schätzung des Wasserverlustes von Pflanzen erhebliche Fortschritte erzielt wurden, ist die Verwendung von Bodenfeuchtemessungen als Bewässerungsinstrument in Verzug geraten. Es besteht nach wie vor Bedarf an einem Bodenfeuchtesensor (SMS), der Genauigkeit und Stabilität mit einem niedrigen Preis kombiniert, um eine größere Feldabdeckung zu ermöglichen.
Die Technologie zur Messung der Bodenfeuchtigkeit ist seit Jahren auf dem Bewässerungsmarkt verfügbar. Allerdings hat sie sich nur langsam durchgesetzt, was möglicherweise an den schlechten Messwerten einiger Sensoren und dem hohen Preis anderer liegt. Um rentabel zu sein, muss ein SMS genau, zuverlässig und für den Endverbraucher erschwinglich sein. Das Ziel dieser Studie war es, ein kostengünstiges SMS zu entwickeln und zu testen und seine Tauglichkeit für den Einsatz auf dem Bewässerungsmarkt zu bewerten.
Im Laufe der Jahre wurden zahlreiche Techniken zur Überwachung der Bodenfeuchtigkeit in situ eingesetzt. Frühe Methoden verwendeten oft elektrischen Widerstand oder Niederfrequenzkapazitäten, um auf den Wassergehalt zu schließen. Diese Techniken korrelierten zwar mit dem Wassergehalt, wurden aber auch durch den Salzgehalt und die Textur des Bodens beeinflusst. Wahrscheinlich ist es die Unzuverlässigkeit dieser Arten von Sensoren, die zu einem allgemeinen Misstrauen gegenüber Bodensensoren auf dem Bewässerungsmarkt geführt hat.
Sensoren, die die Dielektrizitätskonstante des Bodens messen und von dieser Messung auf den volumetrischen Wassergehalt (VWC) des Bodens schließen, werden immer beliebter. Ein verbessertes Verständnis der Funktionsweise und Verbesserungen in der Elektronik haben dazu geführt, dass eine große Anzahl von Sensoren auf dem Markt ist, die hervorragende Leistungen zu immer niedrigeren Kosten bieten. Die Verfügbarkeit hochwertiger, preiswerter Sensoren hat zu einem enormen Anstieg neuer Sensoranwendungen geführt, von der raumbezogenen Überwachung in der Forschung bis hin zum verbesserten Bewässerungsmanagement in der Landwirtschaft und im Rasenbau.
Es gibt zwei allgemeine Klassen von dielektrischen Sensoren. Die eine Klasse misst die Zeit, die ein elektrischer Impuls benötigt, um eine Übertragungsleitung von fester Länge im Boden zu durchlaufen. Die andere misst eine Komponente der Impedanz eines Kondensators, bei dem der Boden das Dielektrikum ist. Sensoren des ersten Typs werden als Zeitbereichssensoren bezeichnet (Time Domain Reflectometry oder TDR; Time Domain Transmissometry oder TDT). Mitglieder der zweiten Klasse werden manchmal als Frequenzbereichssensoren bezeichnet, da sie typischerweise bei einer festen Frequenz arbeiten, aber häufiger werden sie als Kapazitätssensoren bezeichnet.
Manchmal wird der Glaube geäußert, dass Sensoren im Zeitbereich von Natur aus besser oder genauer sind als Sensoren im Frequenzbereich. Für diese Annahme gibt es mehrere Gründe. In der Regel sind Zeitbereichssensoren viel teurer als Kapazitätssensoren, was bedeutet, dass die Genauigkeit durch die Kosten bestimmt wird. Außerdem werden kapazitive Sensoren seit über einem Jahrhundert erprobt, während Zeitbereichsmethoden erst in den letzten 30 Jahren zum Einsatz kamen. Frühe Kapazitätssensoren hatten viele Einschränkungen, und auch wenn diese durch moderne Elektronik und ein besseres Verständnis der Theorie überwunden wurden, hat die Methode aufgrund der Erfahrungen mit frühen Versionen immer noch einen schlechten Ruf.
Was auch immer der Grund für die Wahrnehmung ist, dass es einen Unterschied zwischen der Leistung der beiden Sensortypen gibt, diese Wahrnehmung wird von den Anbietern von Zeitbereichssensoren, die für ihre eigenen Produkte werben wollen, unterstützt und begünstigt. Diese Behauptungen bilden eine gute Grundlage für eine Diskussion über die relativen Vorzüge von Frequenzbereichs- und Zeitbereichssensoren.
Dielektrische Sensoren messen nicht den Wassergehalt, sondern die Dielektrizitätskonstante des Bodens. Bei der Bestimmung der Genauigkeit spielen daher zwei Elemente eine Rolle: die Genauigkeit, mit der der Sensor die Dielektrizitätskonstante des Bodens bestimmen kann, und die Genauigkeit der Beziehung zwischen der Dielektrizitätskonstante des Bodens und dem Wassergehalt des Bodens. Betrachten wir letzteres zuerst, können wir die Genauigkeit anhand eines typischen dielektrischen Mischungsmodells analysieren:
wobei ε die relative dielektrische Dielektrizitätskonstante ist, x der Volumenanteil ist und die Indizes b, a, m und w sich auf Masse, Luft, Mineral und Wasser beziehen. Die Dielektrizitätskonstante von Luft ist 1. Die Die Dielektrizitätskonstante von Bodenmineralien kann zwischen 3 und 16 liegen, aber häufig wird ein Wert von 4 verwendet. Wir können für xa den Ausdruck 1 - xw - xm und für xm das Verhältnis von Schütt- zu Teilchendichte des Bodens, ρb/ρs, einsetzen, um eine Gleichung zu erhalten, die den Wassergehalt mit der gemessenen Permittivität in Beziehung setzt:
Diese Gleichung kann verwendet werden, um die Empfindlichkeit des vorhergesagten Wassergehalts gegenüber Unsicherheiten bei den verschiedenen Parametern, die den Wassergehalt bestimmen, zu bestimmen. Die Berechnungen können für jeden beliebigen Satz von Parametern durchgeführt werden. Zur Veranschaulichung wurden die Nennwerte in Tabelle 1 gewählt. Für diese Werte sind in Tabelle 1 die Sensitivitäten angegeben.
| Menge | Symbol | Nominalwert | Empfindlichkeit1 |
|---|---|---|---|
| Die Permittivität der Masse | εb | 10 | -5 |
| Die Permittivität von Wasser | εw | 80 | 8.5 |
| Mineralische Permittivität | εm | 4 | 16.2 |
| Schüttdichte | ρb | 1.3 | 16.2 |
| Partikel-Dichte | ρs | 2.65 | -16.4 |
| 1Die Empfindlichkeitist die prozentuale Änderung der angegebenen Menge, die eine 1%ige Änderung des vorhergesagten volumetrischen Wassergehalts bewirkt. |
Die Schüttdichte von Böden variiert stark. Bei typischen Mineralböden, die in der Landwirtschaft verwendet werden, kann die Schüttdichte von 0,8 bis 1,8 g cm-3 variieren, was einer Schwankung von etwa 80% entspricht. Betrachtet man organische Böden oder Böden in geotechnischen Anwendungen, so ist die Spanne viel größer. Betrachtet man nur den Bereich der mineralischen landwirtschaftlichen Böden, so sagt Gleichung 2 eine Änderung des Wassergehalts von 0,05 m3m-3 beim Übergang von 0,8 auf 1,8 g cm-3 voraus. Wenn es keine unabhängige Messung der Dichte gibt (wie es bei dielektrischen Feuchtesensoren der Fall ist), dann liegt die Genauigkeitsgrenze für mineralische, landwirtschaftliche Böden, die nur die Unsicherheit der Dichte berücksichtigen, bei ±2,5% des Wassergehalts. Bei organischen und verdichteten Böden ist der Fehler viel größer.
Die Behauptung, dass jeder dielektrische Sensor unabhängig von der Bodenart eine absolute Genauigkeit von 1 % hat, ist eindeutig übertrieben. Tabelle 1 zeigt, dass die Empfindlichkeit gegenüber Unsicherheiten bei der mineralischen Permittivität und der Partikeldichte fast die gleiche ist wie bei der Schüttdichte, was die Gesamtunsicherheit aufgrund von Schwankungen der festen Bodeneigenschaften erhöht.
Die dielektrische Dielektrizitätskonstante von freiem Wasser beträgt bei Raumtemperatur etwa 80. Sie nimmt mit steigender Temperatur um etwa 0,5%/°C ab. Ein Fehler von 8,5 % bei der Dielektrizitätskonstante des Wassers führt zu einem Fehler von 1 % beim vorhergesagten Feuchtigkeitsgehalt bei einem volumetrischen Wassergehalt von 20 %. Bei diesem Wassergehalt führt eine Temperaturänderung von ±20 °C nur zu einer Änderung des vorhergesagten Wassergehalts um ±1,2%, was für die meisten Zwecke vernachlässigbar ist. Bei höherem Wassergehalt ist der Effekt größer, aber viele Sensoren messen die Temperatur, so dass oft eine entsprechende Korrektur vorgenommen werden kann, wodurch dieser Effekt vernachlässigbar wird.
"Gebundenes Wasser" kann auch Auswirkungen auf TDR- und TDT-Sensoren haben. Die Dielektrizitätskonstante von freiem Wasser ist relativ konstant bei einer Frequenz unterhalb der Relaxationsfrequenz von 15 GHz. Kristallines Wasser jedoch (wie z.B. in Eis) hat eine hohe Dielektrizitätskonstante nur unterhalb von Frequenzen von einigen kHz. Die Bindung oder Struktur des Wassers kann daher seine Dielektrizitätskonstante bei einer bestimmten Frequenz stark beeinflussen. Wasser, das an Bodenmineralien und organischen Stoffen adsorbiert ist, ist nicht frei. Es hat eine große Bandbreite an Bindungsenergien, von denen einige stark genug sind, um die Relaxationsfrequenz des Wassers unter die Frequenz zu senken, bei der viele TDR- und TDT-Sensoren arbeiten (hoher MHz- bis niedriger GHz-Bereich). Die Auswirkung dieses gebundenen Wasseranteils auf die Genauigkeit ist in grob strukturierten Böden mit wenig organischer Substanz vernachlässigbar, kann aber in Böden mit hohem Tongehalt zu einer erheblichen Unterschätzung führen. Da Kapazitätssensoren in der Regel bei niedrigeren Frequenzen arbeiten, unterliegen sie diesen Fehlern nicht, es sei denn, das Bodenwasser gefriert. In gefrorenem Boden "sehen" beide Arten von Sensoren nur das nicht gefrorene Wasser.
Ein weiterer Effekt entsteht dadurch, dass die Relaxationsfrequenz von gebundenem Wasser temperaturabhängig ist, was zu einer höheren als der normalen Temperaturabhängigkeit der Dielektrizitätskonstante führt, wenn sie mit Hochfrequenz-TDR- und TDT-Sensoren gemessen wird. Bei den Sensoren für niedrigere Frequenzen tritt dieser Effekt nicht auf.
Aus Tabelle 1 geht hervor, dass die für eine 1 %ige Genauigkeit bei der Bestimmung des Wassergehalts erforderliche Genauigkeit der Dielektrizitätskonstante 5 % beträgt. Sie ändert sich mit dem Wassergehalt und reicht von etwa 3% für gesättigten Boden bis zu etwa 10% für trockenen Boden. Zeitbereichs- und Kapazitätssensoren haben im Allgemeinen keine Schwierigkeiten, diese Anforderung zu erfüllen, aber es gibt Fallstricke. Die schwerwiegendsten davon haben mit der Fähigkeit des Sensors zu tun, die Dielektrizitätskonstante des umgebenden Mediums korrekt zu erfassen und mit der Fähigkeit des Sensors, kapazitive von leitenden Effekten in salzhaltigen Böden zu trennen. Das Problem der Probenahme wird später behandelt.
Das Salzproblem lässt sich verstehen, wenn man sich vor Augen führt, dass der Boden als ein Widerstand in Reihe mit einem Kondensator modelliert werden kann. Der Widerstand des Widerstands ist proportional zur elektrischen Gesamtleitfähigkeit des Bodens. Die Kapazität des Kondensators ist proportional zur Dielektrizitätskonstante des Bodens. Wenn die elektrische Leitfähigkeit des Bodens vernachlässigbar klein ist, ist eine Messung der Dielektrizitätskonstante entweder im Zeitbereich oder im Frequenzbereich einfach und genau.
Mit zunehmender elektrischer Leitfähigkeit werden die TDT- und TDR-Wellenformen, die zur Bestimmung der Laufzeit analysiert werden, zunehmend abgeschwächt, insbesondere bei hohen Frequenzen. Bis zu einem gewissen Punkt können die Algorithmen den Anfang und das Ende der Welle herausfinden, aber schließlich ist kein Signal mehr zu erkennen. Man kann die Wellenleiter verkürzen und wieder ein gewisses Signal erhalten, aber durch die Abschwächung bei hohen Frequenzen wird die abgeleitete Dielektrizitätskonstante zu groß, und der Effekt muss für eine korrekte Messung des Wassergehalts kompensiert werden. Diese Probleme treten typischerweise oberhalb von 2 dS/m Porenwasser EC auf. Da die landwirtschaftliche Produktion auf Böden mit einem EC-Wert bis zum Zehnfachen dieses Wertes erfolgen kann, kann dies eine schwerwiegende Einschränkung darstellen.
Frequenzbereich-Methoden können auch durch EC im Boden beeinträchtigt werden. Einige Sensoren teilen das Signal in einen realen und einen imaginären Teil auf. Der Realteil ist auf die Kapazität und der Imaginärteil auf den Widerstand zurückzuführen. Eine Erhöhung des EC-Wertes im Boden stellt für diese Sensoren kein Problem dar, da sie die beiden Komponenten getrennt messen. Die meisten Kapazitätssensoren sind jedoch nicht in der Lage, die beiden Komponenten zu trennen, so dass der Widerstandsteil zur scheinbaren Kapazität hinzukommt, was zu erheblichen Fehlern führen kann. Die Impedanz eines Kondensators nimmt mit der Frequenz ab, während der Widerstand (imaginäre Komponente) von der Frequenz nicht beeinflusst wird. Mit zunehmender Frequenz sinkt daher die relative Wirkung der elektrischen Leitfähigkeit des Bodens im Vergleich zur Permittivität. Je höher also die Frequenz eines dielektrischen Sensors ist, desto höher kann der Salzgehalt des Bodens sein, ohne dass die Messung beeinflusst wird.
In nicht-salzhaltigen Böden sind Frequenzen im Bereich von 1 bis 10 MHz für gute Permittivitätsmessungen ausreichend, aber bei höherem Salzgehalt sind höhere Frequenzen erforderlich. Höherfrequente Sensoren, die mit 70 MHz arbeiten, zeigen vernachlässigbare Salzeffekte bis zu etwa 10 dS/m. Wenn der EC-Wert des Porenwassers diese Schwellenwerte überschreitet, zeigen die Sensoren zwar immer noch Veränderungen in der Ausgabe mit dem Wassergehalt an, aber die aus der Ausgabe berechnete Permittivität ist nicht mehr die wahre Permittivität des Bodens. Diese scheinbare Dielektrizitätskonstante kann für den jeweiligen Boden kalibriert werden, zeigt aber eine stärkere und positive Temperaturreaktion aufgrund der 2%/°C Temperaturreaktion des EC.
Die größte Schwäche dielektrischer Bodenfeuchtesensoren liegt in ihrem Messvolumen. Sowohl Zeitbereichs- als auch Frequenzbereichssensoren bilden ein elektrisches Feld um den Sensor herum, wobei das Feld in der Nähe der Sensoroberfläche am stärksten ist und mit zunehmender Entfernung vom Sensor an Stärke abnimmt. Je höher die Permittivität des umgebenden Mediums ist, desto stärker bricht das Feld um die Sensoroberfläche zusammen. Regionen mit hoher oder niedriger Permittivität im Einflussbereich verzerren die Form des Feldes auf nichtlineare Weise, so dass die gemessene Permittivität vom Durchschnitt der Permittivitäten der Materialien im Feld abweicht. Etwaige Luftspalten zwischen dem Sensor und dem zu messenden Medium verursachen große Fehler in der gemessenen Permittivität. Messungen in Flüssigkeiten sind problemlos möglich, aber Böden sind viel schwieriger.
Das Einflussvolumen beider Sensortypen wird vollständig durch die Form und Größe der Wellenleiter für das Zeitbereichsinstrument oder die Form und Größe der Kondensatorplatten für den Kapazitätssensor bestimmt. Diese unterscheiden sich von einem Sensordesign zum anderen, aber das Einflussvolumen hängt nicht davon ab, ob der Sensor im Zeitbereich oder im Frequenzbereich arbeitet. Wenn man die Sensorleistung eines der beiden Sensoren im Boden modellieren möchte, verwendet man für beide die gleiche Simulationssoftware.
Fünf zufällig ausgewählte kommerzielle Bodenfeuchtesensoren (EC-5, METER, Pullman, WA) wurden für die Kalibrierung und Bewertung ausgewählt. Vier mineralische Böden (Dünensand, Patterson sandiger Lehm, Palouse schluffiger Lehm und Houston Black clay) wurden gesammelt, um ein breites Spektrum an Bodentypen zu repräsentieren (Tabelle 2). Die Böden wurden in einer Bodenmühle zerkleinert, um große Schollen aufzubrechen und eine gleichmäßige Verdichtung zu ermöglichen. Es wurden zusätzliche Schritte unternommen, um eine breite Palette von Bodensalzgehalten zu erhalten.
Zunächst wurden mehrere Lösungen mit EC-Werten von ~1 bis >15 dS/m hergestellt. Die Böden wurden dann in kleinere Portionen unterteilt und die Lösungen zu ausgewählten Böden hinzugefügt, um eine Reihe von elektrischen Leitfähigkeiten zu erhalten. Die Böden, denen Lösungen zugesetzt wurden, wurden im Ofen getrocknet, zerkleinert und ein Sättigungsextrakt wurde verwendet, um den tatsächlichen EC-Wert des Bodens zu bestimmen (U.S. Salinity Laboratory Staff, 1954). Während der Test-, Kalibrierungs- und Charakterisierungsverfahren (siehe unten) wurden diese Böden mit destilliertem Wasser befeuchtet und anschließend im Ofen getrocknet, um sicherzustellen, dass der Salzgehalt relativ konstant bleibt.
| Boden | Sand | Schlick | Lehm | Native elektrische Leitfähigkeit |
|---|---|---|---|---|
| ---- | kg kg-1 | ---- | dS m-1 | |
| Dünensand | 0.87 | 0.03 | 0.03 | 0.04 |
| Patterson Sandiger Lehm | 0.79 | 0.09 | 0.12 | 0.34 |
| Palouse Schlufflehm | 0.03 | 0.71 | 0.26 | 0.12 |
| Houston Schwarzer Lehm | 0.13 | 0.34 | 0.53 | 0.53 |
Die Sensoren wurden in Anlehnung an die von Starr und Paltineanu (2002) empfohlene Technik kalibriert. Eine detaillierte Beschreibung des Verfahrens finden Sie bei Cobos (2006). Kurz gesagt, wurde ein lufttrockener Boden in einem Behälter um einen Sensor herum gepackt. Es wurde darauf geachtet, die Erde gleichmäßig zu verpacken, um die Messungen nicht zu verfälschen. Nach der Ablesung des Sensors wurde der volumetrische Wassergehalt (VWC) mit einem kleinen Zylinder ermittelt und der gravimetrische Wassergehalt mit einem Trockenofen und einer Waage bestimmt (Topp und Ferre, 2002).
Der nächste Wassergehalt wurde erstellt, indem der Boden in einen größeren Behälter gekippt, eine bekannte Menge Wasser gründlich eingemischt und der Boden dann wieder um den Sensor im ursprünglichen Behälter gepackt wurde. Dies wurde vier- oder fünfmal für jeden Bodentyp und jede elektrische Leitfähigkeit wiederholt, um eine Korrelation zwischen Sensorausgabe und VWC herzustellen. Die Daten wurden aufgezeichnet, um die Auswirkungen der Bodenart und der elektrischen Leitfähigkeit auf die Sensorleistung zu bestimmen.
Um die statistische Signifikanz zu bestimmen, wurden die Daten jeder Kalibrierung als einzigartig betrachtet. Das heißt, jeder Wassergehalt des Bodens zusammen mit der gemessenen elektrischen Leitfähigkeit wurde als eine einzige Bodentypkombination betrachtet. Die Kombinationen aus Bodentyp und elektrischer Leitfähigkeit wurden mit Hilfe der Kovarianzanalyse verglichen, wobei der Wassergehalt die abhängige Variable und die elektrische Leitfähigkeit die unabhängige Variable darstellte. Die Analyse der Kovarianz wurde mit PROC GLM (SAS Institute, 2006) durchgeführt. Einzelne Sensoren wurden als wiederholte Beobachtungen und nicht als Behandlungseffekte betrachtet, da die Sensoren innerhalb des Bodentyps keine signifikante Variationsquelle darstellten (Daten nicht gezeigt). Die Schätzfunktion von PROC GLM wurde verwendet, um Gegenüberstellung die Steigungen der einzelnen Kalibrierungskurven für jede Bodenart/EC-Kombination zu berechnen.
Die Empfindlichkeit einer Genauigkeitsschätzung gegenüber störenden Bodenfaktoren wurde bereits erörtert. Es muss jedoch noch untersucht werden, wie die vom Hersteller gelieferte Kalibrierungsgleichung mit dem tatsächlichen volumetrischen Wassergehalt unter typischen Bodenbedingungen abschneidet. Um dies zu testen, wurde eine EC-5 und eine ThetaProbe (Modell ML2, Delta-T Devices, Cambridge, UK) zufällig aus einer Produktionscharge ausgewählt und in Sand, Schlufflehm, Ton und Blumenerde getestet. Die Ergebnisse wurden mit dem direkt gemessenen volumetrischen Wassergehalt verglichen.EC-5 und eine ThetaProbe (Modell ML2, Delta-T Devices, Cambridge, UK) wurden nach dem Zufallsprinzip aus einer Produktionscharge ausgewählt und in Sand, Schlufflehm, Ton und Blumenerde getestet. Die Ergebnisse wurden mit dem direkt gemessenen volumetrischen Wassergehalt verglichen.
Drei EC-5 Sensoren wurden in einem kommerziellen Kartoffelacker in 15, 30 und 60 cm Tiefe in einem feinen sandigen Lehmboden installiert. Das Feld wurde zentral bewässert, wobei die Häufigkeit der Bewässerung je nach Bedarf der Pflanzen variierte. Ein Kippwaagen-Regenmesser (1 mm Auflösung) befand sich über den vergrabenen Sensoren, um Bewässerungsereignisse und -mengen aufzuzeichnen. Die Sensoren wurden über eine gesamte Vegetationsperiode hinweg überwacht, um ihre Zuverlässigkeit, Empfindlichkeit gegenüber Bewässerungsereignissen und ihre langfristige Stabilität zu untersuchen.
Die Kalibrierung von fünf Standardsensoren EC-5 in vier Bodentypen (Tabelle 2) bei verschiedenen Werten der elektrischen Leitfähigkeit ist in Abbildung 1 dargestellt. Zwischen allen getesteten Sensoren wurden keine signifikanten Unterschiede festgestellt (Daten nicht gezeigt.). Statistische Vergleiche zwischen den Kalibrierungssteigungen der einzelnen Kombinationen aus Bodentyp und elektrischer Leitfähigkeit zeigen keinen signifikanten Unterschied zwischen 11 der 12 Kalibrierungskurven (Tabelle 3). Interessanterweise war die Steigung, die sich signifikant unterschied, die des Palouse-Bodens bei 0,7 dS/m Sättigungsextrakt EC, der mittleren elektrischen Leitfähigkeit der drei getesteten Palouse-Böden. Es scheint unwahrscheinlich, dass entweder die Bodenart oder die elektrische Leitfähigkeit für diese Unterschiede verantwortlich ist.
| Bodenart | Lösung EC
(dS m-1) |
Steigung der Kalibrierung
Kurve (x 10-1)* |
|---|---|---|
| Sand | 0.65 | 9.8a |
| Sand | 7.6 | 9.9a |
| Patterson | 5.3 | 10.3a |
| Palouse | 1.5 | 10.3a |
| Sand | 2.2 | 10.5ab |
| Patterson | 0.52 | 11.9ab |
| Patterson | 0.83 | 12.1ab |
| Palouse | 0.2 | 12.5ab |
| Patterson | 1.7 | 12.7ab |
| Houston Schwarz | 0.53 | 12.8ab |
| Palouse | 0.7 | 13.4b |
| *Slopes followed by the same letter are not significantly different (p <0.01) |
Das Fehlen signifikanter Unterschiede zwischen den Kalibrierkurven bei verschiedenen Salzgehalten ist nicht überraschend, wenn man die Ergebnisse von Sensoren berücksichtigt, die mit ähnlichen Messfrequenzen arbeiten (Campbell, 1991). Ähnliche Tests einer früheren Version des Sensors (EC-20, METER, Inc.) zeigten erhebliche Abweichungen bei der Kalibrierung in Abhängigkeit von der Bodenart (Campbell, 2001). Die Daten in Abbildung 1 deuten darauf hin, dass der Sensor bei der Verwendung in mineralischen Böden nicht kalibriert werden muss.
Abbildung 2 zeigt die gleichen fünf EC-5 Sensoren, die in drei Arten von Blumenerde kalibriert wurden. Auch hier ist der Sensorausgang linear mit dem gravimetrisch ermittelten volumetrischen Wassergehalt korreliert, mit einem R2-Wert von 0,977. Die Daten zeigen, dass dieselbe Kalibrierungsgleichung für jede der getesteten Blumenerden verwendet werden kann, unabhängig von der Blumenerdenmischung oder der elektrischen Leitfähigkeit. Die Kalibrierung für Blumenerde unterscheidet sich von der für mineralische Böden aufgrund des großen Unterschieds in der Schüttdichte (siehe oben).
Die Tests mit dem EC-5 und dem ML2 zeigten eine sehr gute Übereinstimmung zwischen den tatsächlichen VWC-Werten und den aus der Herstellerkalibrierung generierten Werten (Abbildung 3). Die Standardabweichungen für beide Sensoren waren bei allen getesteten Böden sehr gut (0,0089 und 0,013 m3m-3 für den EC-5 bzw. ML2).
Diese Daten deuten darauf hin, dass mit beiden Sensoren im Feld genaue Wassergehaltsdaten ermittelt werden können. Es ist jedoch klar, dass eine 1 %ige VWC-Genauigkeit (wie in einigen Produktspezifikationen angegeben) selbst unter Laborbedingungen nur schwer zu erreichen ist, ganz zu schweigen vom Feldeinsatz.
Die auf dem kommerziellen Kartoffelacker installierten Sensoren lieferten während der gesamten Vegetationsperiode zuverlässige, stabile Ergebnisse (Abbildung 4). Abbildung 4 zeigt, wie die Sensoren auf eine starke Bewässerung während einiger Teile der Saison sowie auf einige Trockenperioden in kritischen Phasen des Reifezyklus der Pflanzen reagierten. Es ist auch zu erkennen, dass der Wassergehalt in 15 cm Tiefe anfangs niedriger ist als in 30 cm Tiefe, wenn die Pflanze noch relativ jung ist. Mit zunehmender Reife wandern die Wurzeln jedoch tiefer und die Bewässerung wird intensiver, so dass sich der Wassergehalt in beiden Tiefen angleichen wird. Der Wassergehalt bei 60 cm blieb während der gesamten Saison viel konstanter, was darauf hindeutet, dass die Wurzeln nicht so viel Wasser aus dieser Tiefe aufnehmen und auch nicht so viel Wasser in diese Tiefe fließt.
Abbildung 5 zeigt eine Untergruppe von Wassergehalts- und Bewässerungsdaten aus einer Dry-Down- und Wet-Up-Periode. Diese Daten zeigen die relative Reaktion der Wassergehaltssensoren auf jedes Bewässerungsereignis. Es ist klar, dass die Bewässerung zu einem Anstieg des Wassergehalts auf jeder Ebene des Profils führte, aber die relative Reaktion verzögerte sich bei den tieferen Sensoren. Bei der 60-cm-Sonde führte das Bewässerungswasser zu einer leichten Reaktion des Sensors, aber die Gesamtveränderung ist ein allgemeiner Anstieg des Wassergehalts anstelle von großen Wassergehaltsspitzen, gefolgt von einer Entwässerung, wie sie bei den flacheren Sensoren zu beobachten ist.
Die SMS-Kalibrierungen wurden durch die Bodenart oder den Salzgehalt in mehreren getesteten Mineral- und Blumenerden nicht wesentlich beeinflusst. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass auch relativ ungeschulte Anwender die Sensoren in intaktem Boden installieren und genaue Boden-VWC messen können. Dies ist ein besonders wichtiges Ergebnis, da die meisten Überwachungs- und Kontrollanwendungen die Installation der Sensoren in Böden mit unbekannter Beschaffenheit beinhalten. Darüber hinaus haben wechselnde Salzgehalte im Boden oder im Bewässerungswasser nur geringe Auswirkungen auf die Messungen der Sensoren. Dies ist eine sehr wichtige Eigenschaft, wenn man bedenkt, dass frühere Sensoren in diesem Bereich versagt haben. Darüber hinaus lieferte die Kalibrierung des Herstellers genaue Wassergehaltsmessungen in allen im Labor getesteten Böden. Die saisonalen Bewässerungs- und VWC-Messungen in einem Kartoffelfeld zeigten, dass das SMS robust war und wie erwartet auf Bewässerungsereignisse reagierte.
Unsere Wissenschaftler verfügen über jahrzehntelange Erfahrung in der Unterstützung von Forschern und Landwirten bei der Messung des Kontinuums zwischen Boden, Pflanze und Atmosphäre.
In den letzten 20 Jahren haben wir uns auf die Genauigkeit des Bodenfeuchtesensors selbst konzentriert. Mit dem neuen TEROS 12 haben wir nicht nur unseren Sensor verbessert, sondern auch unsere Aufmerksamkeit auf allgemeinere Aspekte gerichtet, die die Daten von Bodenfeuchtesensoren verfälschen können, wie z.B. die Variabilität von Sensor zu Sensor, das Einflussvolumen, Luftzwischenräume und die bevorzugte Strömung.
Erfahren Sie mehr:
Campbell, Colin S. "Reaktion der ECH2O-Bodenfeuchtesondeauf Schwankungen des Wassergehalts, der Bodenart und der elektrischen Leitfähigkeit der Lösung". Anwendungsnotiz, METER, 2001. Link zum Artikel (offener Zugang).
Campbell, Jeffrey E. "Dielektrische Eigenschaften und Einfluss der Leitfähigkeit in Böden bei ein bis fünfzig Megahertz". Soil Science Society of America Journal 54, Nr. 2 (1990): 332-341. Artikel-Link.
Cobos, Doug R. "Kalibrierung von ECH2OBodenfeuchtesensoren". Anwendungshinweis, METER, Inc., 2006. Artikel-Link (offener Zugang).
Starr, J. L., und I. C. Paltineanu. "Methoden zur Messung des Bodenwassergehalts: Kapazitätsgeräte". Methods of Soil Analysis: Teil 4 (2002). Artikel-Link.
Topp, G.C., und T.P.A. Ferre. "Die Lösungsphase des Bodens". Methods of Soil Analysis: Teil 4 (2002): 417-1074
Mitarbeiter des U.S. Salinity Laboratory. "Diagnose und Verbesserung von salzhaltigen und alkalischen Böden". USDA Handbook 60 ed. U.S. Government Printing Office, Washington, D.C. (1954).
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Unter den Tausenden von begutachteten Veröffentlichungen, in denen METER-Bodensensoren verwendet werden, kristallisiert sich kein Typ als Favorit heraus. Die Wahl des Sensors sollte daher von Ihren Bedürfnissen und Ihrer Anwendung abhängen. Nutzen Sie diese Überlegungen, um den perfekten Sensor für Ihre Forschung zu finden.
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