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L'objectif de tout chercheur est d'obtenir des données de terrain utilisables pendant toute la durée d'une étude. Un bon ensemble de données est celui qu'un scientifique peut utiliser pour tirer des conclusions ou apprendre quelque chose sur le comportement des facteurs environnementaux dans une application particulière. Cependant, comme de nombreux chercheurs l'ont douloureusement découvert, obtenir de bonnes données n'est pas aussi simple que d'installer des capteurs, de les laisser sur le terrain et de revenir pour trouver un enregistrement précis. Ceux qui ne planifient pas à l'avance, qui ne vérifient pas souvent les données et qui ne procèdent pas à des dépannages réguliers ont souvent des surprises désagréables : câbles d'enregistreurs de données débranchés, câbles de capteurs endommagés par des rongeurs, ou pire : ils n'ont pas assez de données pour interpréter leurs résultats. Heureusement, la plupart des mésaventures liées à la collecte de données peuvent être évitées avec un équipement de qualité, un peu de prévoyance et un minimum de préparation.

Ne vous y trompez pas, cela vous coûtera

Vous trouverez ci-dessous quelques erreurs courantes commises lors de la conception d'une étude, qui leur font perdre du temps et de l'argent et peuvent empêcher l'utilisation de leurs données.

• Caractérisation du site: On n'en sait pas assez sur le site, sa variabilité ou d'autres facteurs environnementaux influents qui guident l'interprétation des données.
• Emplacement des capteurs : Les capteurs sont installés à un endroit qui ne répond pas aux objectifs de l'étude (par exemple, dans les sols, l'emplacement géographique des capteurs et l'emplacement dans le profil du sol doivent être applicables à la question de recherche).
• Installation du capteur: Les capteurs ne sont pas installés correctement, ce qui entraîne des lectures inexactes.
• Collecte des données: Les capteurs et l'enregistreur ne sont pas protégés et les données ne sont pas vérifiées régulièrement pour maintenir un enregistrement continu et précis des données.
• Diffusion des données : Les données ne peuvent pas être comprises ou reproduites par d'autres scientifiques.

Dans le webinaire suivant, le Dr Colin Campbell, chercheur à METER, aborde la question :

• 8 erreurs courantes en matière de données
• Les meilleures pratiques essentielles à ne pas manquer
• Comment faire en sorte que la découverte d'un champ soit la moins pénible possible ?

Lors de la conception d'une étude, utilisez les meilleures pratiques suivantes pour simplifier la collecte des données et éviter les oublis qui empêchent les données d'être utilisables et, en fin de compte, publiables.

La préparation à l'installation permet d'économiser du temps et de l'argent

La mise en place de capteurs en laboratoire avant d'aller sur le terrain aide le chercheur à comprendre le fonctionnement de ses capteurs. Par exemple, les scientifiques peuvent effectuer des relevés de capteurs de sol dans différents types de sol, ce qui leur permettra de bien comprendre les valeurs d'humidité du sol auxquelles ils doivent s'attendre dans différents scénarios. La mise au point des capteurs avant d'aller sur le terrain aide les chercheurs à comprendre comment les installer correctement, combien de temps cela peut prendre, et leur permet de diagnostiquer les problèmes, comme un capteur dont la lecture est incorrecte. Pendant ce temps, ils peuvent déterminer les outils et l'équipement dont ils auront besoin pour l'installation. Le fait de disposer d'une boîte à outils dédiée à l'installation, remplie d'outils importants tels que des colliers de serrage, des pinces, des marqueurs, des lampes de poche et des piles, peut permettre d'économiser des heures d'allers-retours sur le site.

La planification est primordiale

Les chercheurs doivent établir un plan du site à l'aide d'une carte et se rappeler qu'une installation prend généralement deux fois plus de temps qu'ils ne le pensent. Le fait de disposer d'un plan du site permet de réduire considérablement les erreurs humaines, en particulier lorsque l'on est pressé par le temps. Lorsqu'ils arrivent sur le site de recherche, les scientifiques peuvent procéder à l'installation conformément au plan et noter les ajustements apportés à la carte au fur et à mesure. Cette étape permet de gagner beaucoup de temps à l'avenir si eux ou d'autres collègues doivent trouver et déterrer un capteur problématique. Il est également important de disposer d'un plan de secours en cas de problème. Par exemple, que faire si le sol est trop rocailleux à une certaine profondeur ? Ou que se passera-t-il si une station météorologique ou un capteur d'humidité ne peut être installé à deux mètres ? Les chercheurs doivent réfléchir à ce qu'ils feront si leur plan initial ne fonctionne pas, car souvent, ils ne pourront pas retourner sur le site pendant des semaines ou des mois.

Le choix du site peut faire la différence entre une étude et une autre

Avant de choisir un site, les scientifiques doivent définir clairement les objectifs de la collecte de données. Ils doivent savoir ce qu'ils vont faire avec les données, afin que celles-ci puissent répondre aux bonnes questions. Une fois les objectifs compris, le chercheur peut commencer à comprendre où placer ses capteurs.

La variabilité est la question la plus importante à laquelle un chercheur est confronté lorsqu'il s'agit de déterminer où placer ses capteurs. Par exemple, les scientifiques qui étudient le sol devront comprendre les facteurs de variabilité tels que la pente, l'aspect, le type de végétation, la profondeur, le type de sol et la densité du sol. S'ils étudient une canopée, ils devront comprendre l'hétérogénéité de la couverture végétale et se déployer en conséquence. Si un chercheur compare des données, il devra être cohérent avec l'emplacement des capteurs. Cela signifie que les hauteurs au-dessus du sol ou les profondeurs sous le sol doivent être cohérentes d'un site à l'autre. Il est impossible de contrôler toutes les sources de variabilité, les chercheurs doivent donc contrôler les sources les plus importantes. Pour un examen plus approfondi de la variabilité, lisez "Capteurs d'humidité du sol : Combien en faut-il ?"

Le choix du site doit également être pratique. Les chercheurs devront consulter les données aussi souvent que possible (nous recommandons au moins une fois par mois) pour s'assurer que tout fonctionne correctement, et l'enregistreur de données doit donc être accessible. Les enregistreurs de données cellulaires facilitent grandement l'accès aux données, en particulier sur les sites éloignés. Le téléchargement des données sur le site cloud permet aux scientifiques d'accéder aux données, de les partager et de les dépanner tous les jours depuis le confort de leur bureau.

De même, lorsque vous choisissez l'emplacement de l'enregistreur de données, essayez d'éviter les longs câbles qui peuvent causer des gradients de potentiel de tension en cas de foudre. Choisissez un emplacement où les capteurs seront faciles à brancher, et attachez des câbles supplémentaires au poteau à l'aide d'une fermeture éclair pour éviter que les câbles ne soient arrachés de l'enregistreur. Des capteurs débranchés ou des connexions rompues peuvent être catastrophiques pour une étude.

Plus de métadonnées, plus d'informations

Plus les chercheurs enregistrent de métadonnées sur un site de recherche, mieux ils comprennent leurs données et plus ils gagnent du temps à long terme. Certains enregistreurs de données, tels que le ZL6 enregistrent automatiquement des métadonnées importantes, telles que la position GPS, la pression barométrique et le numéro de série du capteur. En outre, les mesures auxiliaires telles que la température du sol ou la surveillance du microclimat peuvent constituer une autre source de métadonnées. Une station météorologique tout-en-un telle que la ATMOS 41 enregistre automatiquement les événements météorologiques et peut constituer un moyen important de comparer ou de vérifier l'humidité du sol, le potentiel hydrique ou d'autres données.

Pour documenter les informations sur le site qui ne sont pas automatiquement enregistrées par les instruments de terrain, de nombreux scientifiques trouvent pratique de créer une feuille de travail commune de caractérisation du site qu'ils peuvent utiliser pour informer d'autres collègues travaillant sur le site. Les métadonnées qui seront essentielles pour l'analyse et la publication futures des données sont : le type de sol, la densité du sol, les types de couverture, l'intervalle de mesure, les données brutes et le type d'étalonnage utilisé, des notes sur un système d'irrigation (le cas échéant), quels capteurs d'humidité du sol sont installés à quelle profondeur, des notes sur la raison pour laquelle le site a été choisi, des événements qui pourraient affecter votre collecte de données tels qu'une récolte, ou toute autre information qui pourrait être difficile à se rappeler lors de l'analyse des données. Ces informations seront importantes au moment de la publication, et le fait de les placer dans un endroit partagé, à l'adresse cloud, vous évitera bien des maux de tête.

Installation - la clé de la précision

Si un scientifique souhaite obtenir des données précises, l'installation correcte du capteur doit être sa priorité numéro un. Par exemple, lors de mesures dans le sol, les variations naturelles de densité peuvent entraîner une perte de précision de 2 à 3 %, mais une mauvaise installation peut potentiellement entraîner une perte de précision de plus de 10 %. L'installation correcte des capteurs ne demande pas beaucoup de temps supplémentaire, c'est pourquoi les chercheurs doivent lire attentivement les instructions (pour des informations plus détaillées, lisez "Comment installer les capteurs d'humidité du sol : plus vite, mieux et avec une plus grande précision"). Si vous installez des capteurs d'humidité du sol, utilisez l'outil d'installation de trous de forageTEROS pour une plus grande précision.

Après l'installation des capteurs, mais avant de fermer le trou de tarière ou la tranchée, veillez à vérifier les capteurs à l'aide d'un appareil de lecture instantanée Bluetooth pour vous assurer que la lecture est précise. ZSCnotre appareil de lecture instantanée Bluetooth, pour vous assurer que la lecture est exacte. Il sera pénible de déterrer un capteur plus tard après avoir recueilli des données erronées pendant une saison.

En outre, veillez à étiqueter chaque capteur en indiquant le type de capteur, la profondeur d'installation et toute autre information susceptible d'être importante. Les chercheurs qui installent des centaines de capteurs achètent parfois un dispositif d'étiquetage électronique pour apposer un code-barres sur les capteurs, mais du ruban adhésif et un marqueur permanent font également l'affaire. Placez les étiquettes à l'intérieur de l'enregistreur de données pour les protéger des intempéries.

Entretien = tranquillité d'esprit

Il est essentiel de protéger les capteurs à tout prix dans le cadre d'une étude. Il est important que les chercheurs fassent passer les câbles des capteurs exposés dans des tuyaux en PVC ou des conduits électriques flexibles et qu'ils les fassent courir sur le poteau de l'enregistreur de données sur une longueur d'environ 60 cm (2 pieds). Vous éviterez ainsi les dommages causés par les rongeurs ou les pelleteuses. Attachez également les câbles au poteau avec des attaches zip résistantes ( UV), de manière à ce qu'ils soient fermement maintenus sans tirer sur l'enregistreur de données (assurez-vous qu'il y a une décharge de traction). Lors des visites sur le terrain, il est également conseillé d'inspecter les joints de l'enregistreur de données pour vérifier qu'ils ne sont pas fissurés. Si le joint de l'enregistreur de données présente des fissures, il se peut qu'il ne soit pas étanche et qu'il doive être remplacé. Contactez le service clientèle pour un remplacement gratuit.

En outre, les chercheurs doivent vérifier les données réelles aussi souvent que possible pour résoudre les problèmes. Un scientifique a découvert une erreur dans les données de son pyranomètre en les comparant à celles d'un capteur quantique situé à la même hauteur. Ce n'est qu'en examinant les valeurs réelles qu'il a découvert qu'un oiseau avait souillé son capteur de rayonnement solaire, le rendant inutilisable pour une grande partie de son étude. Il a donc dû calculer les données à partir du capteur quantique, qui n'était pas aussi précis. Une vérification régulière des données permet d'éviter des problèmes qui peuvent nuire à un projet de recherche. Le nouveau ZENTRA Cloud et ZL6 permettent aux chercheurs de dépanner et de représenter graphiquement les données aussi souvent que chaque jour. Deux ou trois minutes seulement passées à repérer des tendances ou à découvrir des erreurs peuvent permettre d'économiser des semaines de données perdues.

Tout est dans le choix du moment

Le ZL6comme ses prédécesseurs, établit une moyenne des données. Par conséquent, si les chercheurs ne veulent pas de moyenne, ils devraient enregistrer des données plus fréquemment. Toutefois, la production de grandes quantités de données ne permettra pas nécessairement d'atteindre l'objectif. Ce qui est important, c'est de capturer et de comprendre la série temporelle qui se rapporte à l'hypothèse de recherche. Si un chercheur essaie de comprendre les tendances annuelles de l'humidité du sol et qu'il prend des données sur cinq minutes, il va générer des quantités de données qui ne seront pas utiles parce que l'humidité du sol ne change pas beaucoup à la minute près. Le chercheur est alors contraint de procéder à un post-traitement pour affiner les données. Cependant, si le but de l'étude est de savoir à quel moment l'eau commence à s'infiltrer dans le sol, il est essentiel de capturer des données à des intervalles d'une minute ou moins. Ces chercheurs auront besoin d'un enregistreur de données Campbell Scientific, ou d'un enregistreur capable de déclencher un événement de lecture basé sur un changement instantané. Cependant, la plupart des gens surestiment la quantité de données dont ils ont besoin. Pour mesurer le rayonnement solaire, un relevé toutes les 15 minutes est probablement suffisant. Pour l'évapotranspiration, il est courant d'enregistrer des données toutes les demi-heures. Dans ces cas et dans bien d'autres, des intervalles d'enregistrement courts, comme toutes les cinq minutes, sont probablement beaucoup trop fréquents.

Une autre étape importante que les chercheurs oublient souvent est de faire correspondre toutes les fréquences de mesure des enregistreurs de données. Si un chercheur dispose de deux enregistreurs de données lisant toutes les 15 minutes et que quelqu'un d'autre installe un enregistreur lisant toutes les heures, seules les données horaires peuvent être utilisées.

Interprétation des données - sortir des sentiers battus

Si un scientifique découvre une erreur dans les données, ce n'est pas nécessairement parce que le capteur est défectueux. Souvent, les relevés intéressants des capteurs racontent une histoire sur ce qui se passe dans le sol ou dans l'environnement. L'interprétation des données peut parfois être difficile et les chercheurs peuvent avoir besoin de retourner sur le site pour comprendre ce qui se passe réellement. Par exemple : dans la figure 1, il semble qu'un capteur d'humidité du sol soit cassé, mais lorsque le scientifique a examiné la situation de plus près, il a découvert que l'évapotranspiration était supérieure à l'infiltration.

En outre, les chercheurs peuvent être amenés à sortir des sentiers battus pour interpréter leurs données. Ils peuvent essayer d'examiner les données de différentes manières. La figure 2 illustre la manière traditionnelle de représenter les données sous forme de graphiques temporels. Dans la figure 3, les mêmes données peuvent être vues d'une manière complètement différente.

Les chercheurs peuvent également convertir leurs données de teneur en eau en potentiel hydrique à l'aide d'une courbe de libération de l'humidité (voir figure 4).

Une fois les données sur le potentiel hydrique obtenues, les données se présentent comme suit :

Le fait de représenter les mêmes données de trois manières différentes peut mettre en lumière des questions ou des problèmes qu'un chercheur n'aurait pas remarqués avec un graphique temporel traditionnel.

Faites travailler les données pour vous

Consacrer un peu de temps supplémentaire pour faire les choses correctement au cours d'une expérience est très rentable en termes d'économie de temps, d'efforts et d'argent. La préparation, la planification, un objectif de recherche clairement défini, le choix d'un site approprié, l'installation, l'entretien, la synchronisation et l'interprétation correcte des données sont autant d'éléments qui permettent d'éviter les problèmes de données typiques qui peuvent compromettre un projet de recherche. Le résultat final ? Des données qui peuvent être publiées ou utilisées pour prendre des décisions.

Découvrez le fonctionnement de ZENTRA Cloud

Dans la vidéo ci-dessous, le Dr Colin Campbell explique comment ZENTRA Cloud simplifie le processus de collecte de données et pourquoi les chercheurs ne peuvent pas s'en passer. Il présente ensuite en direct les fonctionnalités de ZENTRA Cloud .