CONTRIBUENTI

Avete interrato nel terreno i sensori di contenuto idrico e di potenziale idrico, avete installato sul campo un ATMOS 41 e avete configurato il vostro data logger ZL6 . La vostra rete di strumenti ha raccolto dati per giorni, settimane o addirittura per tutta la stagione. E adesso? Eseguire l'analisi dei dati sull'umidità del suolo per la propria località di ricerca è una cosa. Sapere come estrapolare deduzioni e conclusioni significative per capire cosa sta succedendo e risolvere i problemi è completamente diverso.

In questo articolo, esamineremo diverse serie di dati per capire come il contenuto d'acqua del suolo, la temperatura del suolo, il potenziale idrico del suolo e le misurazioni atmosferiche possano essere utilizzati per scoprire il significato dietro le tracce. In questo articolo imparerete a identificare i seguenti eventi nei vostri dati:

• Comportamento dei sensori di umidità del suolo in diversi tipi di terreno
• Infiltrazione
• Inondazioni
• Fessurazione del suolo
• Congelamento
• Variabilità spaziale
• Effetti della temperatura
• Modelli diurni dovuti alla ridistribuzione idraulica
• Sensori rotti
• Problemi di installazione

Ogni esempio sarà rappresentato da un grafico. Non è necessario comprendere ogni aspetto delle informazioni contenute in questi grafici. Ognuno di essi viene utilizzato come illustrazione di modelli comuni di dati sull'umidità del suolo in cui ci si può imbattere e di come estrapolare le informazioni più utili possibili dai modelli osservati. Ogni grafico presenta un riquadro nell'angolo in alto a destra con il tipo di terreno e il tipo di coltura, in modo da avere una migliore comprensione delle variabili in gioco.

Tutti i dati forniti sono stati raccolti da registratori di dati, come le nostre ZL6 e caricati su ZENTRA Cloud per essere visualizzati a distanza a discrezione dell'utente. Tutte le serie di dati provengono dalla strumentazione di METER o sono state fornite dal proprietario dei dati e sono incluse con il suo permesso.

Effetti dei tipi di suolo

Nella Figura 2 sono riportati i dati di una sabbia argillosa ingegnerizzata con una coltura di copertura di erba da tappeto erboso. Il nostro obiettivo nell'esecuzione degli esperimenti in questo esempio era quello di migliorare l'irrigazione dell'erba da tappeto erboso. L'erba aveva una zona radicale piuttosto superficiale, la cui parte centrale era profonda circa 6 cm e quella inferiore circa 10 cm. Nel corso del tempo, questo esempio ha mostrato dapprima condizioni relativamente umide all'inizio di giugno e luglio, una condizione di periodo di essiccazione fissa in luglio e agosto, e l'essiccazione fino alla cessazione dell'assorbimento idrico in agosto e settembre.

Questo grafico mostra due tipi di dati sull'umidità del suolo: contenuto volumetrico di acqua sull'asse delle ordinate a sinistra e il potenziale matriciale, o potenziale idricosull'asse y destro. Il tempo è sull'asse delle ascisse e va dall'inizio dell'estate all'inizio dell'autunno. Per capire cosa possono dirci questi cluster di dati, dobbiamo esaminare ogni serie di dati singolarmente.

La Figura 3 mostra sia il contenuto d'acqua che il potenziale idrico del prato erboso precedentemente menzionato in condizioni di umidità. Questo tappeto erboso si trovava in una sabbia argillosa. Si noti che i sensori del potenziale idrico, rappresentati con le linee tratteggiate nella parte superiore del grafico, non hanno risposto affatto. Tuttavia, i sensori del contenuto idrico del suolo mostrano dettagli incredibili, includendo ogni evento di irrigazione nell'ordine dei giorni.

Il campo è stato irrigato ogni notte con un picco visibile quando l'acqua ha colpito il sensore, visibile nel sensore a livello di 6 cm. C'era anche un piccolo picco a 15 cm, che era il fondo della zona radicale. Anche a 30 cm i dati mostravano un aumento del contenuto d'acqua, ma la curva era più arrotondata rispetto al sensore a 15 cm. Il potenziale idrico non ha mostrato alcun cambiamento. Le dimensioni delle particelle erano così grandi che i sensori non erano in grado di rilevare l'acqua trattenuta da quelle particelle. Se invece osserviamo ciò che accade in questa sabbia argillosa in condizioni ottimali, notiamo alcuni dettagli interessanti.

In questa sezione dei dati, il contenuto idrico del suolo a sei centimetri si appiattisce durante la notte e cala durante il giorno. Questo fenomeno è stato visibile giorno dopo giorno e ci ha dato un'idea di quanta acqua le piante stavano assorbendo a 6 centimetri, la parte inferiore della zona radicale. C'è stato un calo giornaliero a 15 centimetri, ma non è così pronunciato perché si trovava alla base della zona di assorbimento delle radici.

Nella Figura 5 non c'era molta acqua che drenava attraverso il profilo, il che era davvero positivo. Abbiamo osservato un piccolo picco il 14 luglio dal sensore di livello a 30 cm, ma nessuna fluttuazione durante il successivo evento irriguo. Questa sabbia argillosa è molto sensibile all'acqua applicata. I dati sul potenziale idrico hanno mostrato una piccola risposta al livello di 6 cm. Questo non indicava alcuno stress, poiché scendeva solo nell'intervallo tra -200 e -400 kPa, che era comunque superiore all'intervallo di stress per questa erba da tappeto erboso.

In condizioni di siccità, il graduale assorbimento ottimale dell'acqua era visibile anche al livello di 6 cm. Il problema in questo set di dati è stato riscontrato al livello del sensore di 15 cm, dove i livelli d'acqua erano altrettanto alti di quelli del sensore di 6 cm, indicando che l'acqua stava lisciviando attraverso il terreno senza essere assorbita. L'assorbimento giornaliero è stato visibile fino a quando non si è interrotto improvvisamente intorno al 5 settembre. A quel punto l'erba non è più in grado di assorbire l'acqua dal terreno, passando dalla crescita attiva alla dormienza.

Il potenziale idrico mostra una curva davvero interessante in questo set di dati sull'umidità del suolo, scendendo in negativo fino a -1500 kPa, o punto di appassimento permanente. L'erba era in dormienza perché l'acqua non era disponibile per l'assorbimento. Sia le misurazioni del contenuto d'acqua che quelle del potenziale idrico hanno mostrato un chiaro quadro di declino in queste condizioni di siccità. Purtroppo, in questo caso, gli agricoltori non hanno reagito ai segnali dei dati finché il terreno non è diventato molto secco.

Cosa succede quando il terreno non è più una sabbia argillosa, ma un terreno a tessitura fine: un argilloso? La Figura 8 illustra un terreno argilloso in cui crescevano patate da semina nell'Idaho meridionale, con un diametro di quasi 700 m, in cui abbiamo installato sensori in sei punti. Questo grafico rappresenta una variazione minima del contenuto d'acqua durante l'intera stagione, con una fluttuazione di circa il 2-3%. Il coltivatore ha osservato questi dati e si è chiesto come avrebbe potuto determinare quando avrebbe dovuto chiudere l'acqua a questo campo. Utilizzando solo questi dati, è molto difficile fare questa determinazione, come abbiamo spiegato nel nostro precedente webinar Water Resource Capture: Trasformare l'acqua in biomassa. Sebbene i dati sul contenuto d'acqua siano molto utili per determinare la presenza e la quantità d'acqua, fanno ben poco per dirci se le piante sono stressate o per aiutarci a capire quando hanno ricevuto abbastanza acqua.

Per capire i livelli di stress delle piante e la loro capacità di recuperare l'acqua, dobbiamo esaminare il potenziale idrico matriciale. Mentre i dati sul contenuto idrico del suolo dipingevano un quadro di irrigazione costante e non rilevante per tutta la stagione, tre dei sei siti presentavano livelli di potenziale idrico matriciale che scendevano nella fascia di stress, con uno che scendeva molto vicino al punto di appassimento permanente. La temperatura fogliare delle piante in queste aree, misurata da uno strumento come il termometro a infrarossi IRT, è stata registrata a temperature molto più elevate rispetto alla temperatura dell'aria. Inoltre, la resa in queste aree è risultata molto più bassa rispetto a quella delle aree non sottoposte a stress, il che conferma la validità delle misurazioni del potenziale idrico e la loro indicazione di un problema.

Infiltrazione

Il terreno sabbioso della Figura 10 si trova in un deserto della Rush Valley. In questo esempio, non stavamo esaminando una coltura, ma piuttosto specie invasive all'interno di un sistema autoctono. Il motivo per cui è stata installata questa strumentazione era capire perché specie invasive come la cheatgrass stavano superando la vegetazione autoctona dell'area. Le linee verdi rappresentano gli eventi di precipitazione e le linee orizzontali rappresentano i tre sensori di contenuto d'acqua posizionati a diverse profondità.

Esaminando i dati sull'umidità del suolo, si noterà che anche gli eventi di bagnatura di quattro o cinque millimetri hanno avuto un impatto minimo sul sensore di livello a cinque cm e un impatto nullo sui sensori a 10 e 20 cm. Perché l'evento di precipitazione non è apparso nei dati del contenuto d'acqua? Ci sono alcuni fattori che contribuiscono. Questo periodo di misurazione è stato preceduto da un'estate molto lunga, calda e secca, in cui la temperatura del suolo ha superato i 40°C quasi ogni giorno, rendendo il suolo idrofobico. Inoltre, il terreno era secco e polveroso, il che ha fatto sì che tutta l'acqua venisse assorbita e trattenuta in superficie prima di evaporare di nuovo, senza lasciare alcuna possibilità all'acqua di muoversi in profondità nel sistema.

La Figura 12 mostra i dati sull'umidità del suolo nello stesso terreno sabbioso desertico all'inizio dello stesso anno. Sebbene i dati sulle precipitazioni non siano stati inclusi in questo grafico, si sono verificati eventi di bagnatura in correlazione con ciascuno dei picchi visibili nel sensore del contenuto d'acqua a cinque cm di profondità. Si noti che nel sensore di livello a cinque cm si è verificato un evento di bagnatura intorno al 28 maggio, ma non si riflette nei sensori di livello a 10 o 20 cm. La bagnatura del 2 giugno ha mostrato segni di spostamento dell'ago a 10 cm di profondità, ma non ha raggiunto i 20 cm. Ancora più sorprendente è il fatto che il più grande evento di bagnatura si è verificato intorno al 14 giugno e non si è manifestato affatto a 10 cm, ma ha creato un piccolo picco a 20 cm di profondità. Cosa ci dice l'analisi di questi dati sull'umidità del suolo?

Come nell'ultima serie di dati provenienti dalla stessa area, lo strato superiore del terreno ha assorbito gran parte dell'umidità del primo evento di bagnatura e ha alimentato l'elevata domanda evaporativa senza dare al terreno la possibilità di drenare verso il basso. Quando la falda acquifera si è riempita durante la seconda bagnatura, un po' d'acqua è arrivata fino al sensore di profondità di 10 cm, ma si è fermata al di sotto dei 20 cm. L'enigma maggiore è stato l'ultimo evento di bagnatura. Perché i sensori a 5 e a 20 cm hanno registrato un aumento del contenuto d'acqua senza che si notasse alcun aumento a 10 cm?

È facile pensare che gli eventi piovosi creino una distribuzione uniforme dell'acqua sulla superficie del suolo, infiltrandosi in modo omogeneo, ma non è sempre così. Invece di attraversare il suolo come un blocco gigante, l'acqua viaggia attraverso il suolo in dita ramificate, non sempre toccando ogni particella di terreno. In questo caso è probabile che una di queste dita d'acqua abbia circumnavigato il sensore di profondità di 10 cm e abbia continuato a scendere fino al sensore di livello di 20 cm. Questa è la spiegazione più probabile per l'anomalia dei dati, ma sarebbe comunque importante monitorare l'area per assicurarsi che non ci siano problemi di infiltrazione in quella zona.

Indicazioni di allagamento

Abbiamo creato una guida educativa intitolata Weather Monitoring Master Class che contiene tutto ciò che c'è da sapere sul monitoraggio delle condizioni atmosferiche, ma ai fini dell'interpretazione dei dati sull'umidità del suolo, esploriamo alcuni casi d'uso in cui il monitoraggio delle condizioni atmosferiche può fare la differenza nella comprensione di ciò che sta accadendo nel terreno. Qualche anno fa abbiamo vissuto un evento alluvionale a Pullman, WA, la sede centrale di METER. Un piccolissimo torrente chiamato Missouri Flat Creek, che corre parallelo alla strada principale della città, ha allagato la strada e diverse attività commerciali lungo il percorso, creando un'ampia fascia di distruzione nel cuore della comunità. Come è successo? I dati possono aiutarci a capire i segnali di allarme di un'imminente alluvione?

I dati sulle precipitazioni riportati nella Figura 13 non spiegano il motivo delle inondazioni. I maggiori eventi di precipitazione hanno raggiunto solo circa tre mm. Più sensori hanno mostrato lo stesso volume di precipitazioni, il che non sembra suggerire il potenziale per un'inondazione della portata che si è verificata in quel piccolo torrente. Per capire meglio cosa si è verificato, dobbiamo ricorrere alle misurazioni del contenuto idrico del suolo nell'area (Figura 14).

I livelli di contenuto idrico del suolo si sono mantenuti molto costanti fino a quando, il 6 aprile, è iniziato l'evento di bagnatura che ha provocato un aumento a livello di 20 cm, poi a 40 cm, un po' a 60 cm e 90 cm e persino un po' in basso a 120 cm. Verso la fine del 7 aprile, l'acqua ha iniziato a defluire dai livelli superiori del suolo e a filtrare nelle zone più basse. I successivi eventi piovosi hanno fatto sì che il 9 aprile, il livello di 60 cm registrasse livelli di contenuto d'acqua piuttosto elevati e cominciasse ad appiattirsi, così come le altre profondità, segno che la falda freatica si stava riempiendo, segnalando un imminente evento alluvionale. Alla fine del 9 aprile, altre piogge hanno fatto pendere l'ago della bilancia e il Missouri Flat Creek ha superato gli argini.

La Figura 15 mostra le profondità dell'acqua lungo il lato del torrente, che illustra come il livello dell'acqua si sia mantenuto a 1 m. L'evento di pioggia finale è stato correlato al plateau del contenuto d'acqua, poiché l'acqua ha superato gli argini e ha raggiunto quasi 2,5 m.

Scricchiolii

In un'argilla di nave (Figura 16), un'argilla ad alto ritiro situata nel sud del Texas, abbiamo inserito diversi sensori di contenuto d'acqua per illustrare come si presenterebbe l'analisi dei dati sull'umidità del suolo in caso di fessurazione del terreno.

Se confrontiamo il comportamento dei sensori, notiamo uno schema interessante. Un sensore alla profondità di 20 cm ha mostrato un calo graduale dopo ogni evento di bagnatura, ma l'altro sensore alla stessa profondità ha mostrato un forte calo, come ci si aspetterebbe di solito in un terreno sabbioso. Ci si chiede quindi che cosa si sia verificato nell'argilla per causare queste letture. Il fenomeno a cui si assiste in questa serie di dati è che il sensore con la curva più ripida era inserito in una sezione dell'argilla con un elevato ritiro, che causava il ritiro del terreno intorno al sensore, producendo vuoti d'aria e facendo sì che il sensore elettromagnetico non leggesse quanto previsto. La Figura 16 è un esempio perfetto che mostra come questa caduta precipitosa fosse indicativa di una fessurazione del terreno.

Congelamento

La Figura 17 mostra un campo di argilla sabbiosa che contiene specie invasive morte a causa delle temperature. Ad ogni evento di pioggia, si nota che le misurazioni del contenuto d'acqua saltavano verso l'alto e poi scendevano a gradini frastagliati. Questi sensori si sono dissotterrati? Cosa può spiegare le fluttuazioni illustrate in questi dati? Se aggiungiamo al grafico le misure di temperatura, diventa chiaro cosa stava accadendo.

La linea nera orizzontale in grassetto nella Figura 18 indica 0°C, ovvero il congelamento. Con le misurazioni della temperatura e l'aggiunta del punto di congelamento, è emerso chiaramente che quando le condizioni si congelavano, le letture del contenuto d'acqua scendevano e sembravano fluttuare. Quando le temperature sono salite sopra lo zero, le misurazioni del contenuto d'acqua sono risalite nell'intervallo che ci saremmo aspettati. Questa relazione ha senso. Più l'acqua si congela, più le molecole d'acqua scompaiono nel campo magnetico elettrico che i sensori utilizzano per rilevare la presenza di acqua. Non tutta l'acqua è stata congelata, quindi la quantità di acqua misurata non è scesa a zero, ma è diminuita in modo significativo. Una volta che si è verificato il disgelo, i dati hanno mostrato che i livelli di contenuto idrico del suolo si sono attenuati e sono tornati al punto in cui si trovavano prima del congelamento. Questo è l'andamento che ci si dovrebbe aspettare in situazioni di congelamento. La Figura 19 mostra la stessa serie di dati nel contesto di un intero anno. Si noti come gli eventi di congelamento appaiano nettamente diversi rispetto al flusso e riflusso più regolare dei dati estivi. La linea tratteggiata nei mesi invernali è l'andamento che ci si dovrebbe aspettare nei dati del contenuto d'acqua senza che si verifichi un evento di congelamento.

Variabilità spaziale

Nella Figura 20, abbiamo posizionato i sensori in sette aree, tutte nel raggio di tre o quattro km l'una dall'altra, in un terreno argilloso con patate da semina. I sensori della Figura 20 sono stati installati dopo un inverno umido con molta neve seguita da pioggia.

A seconda del vostro livello di esperienza nella lettura dei dati sul contenuto d'acqua, potreste chiedervi perché c'è così tanta variabilità tra questi sette sensori, anche all'inizio del set di dati. Questa variabilità è una funzione del tipo di terreno. Anche se il tipo di terreno è classificato in modo simile, ogni punto avrà una propria linea di base, quindi è importante confrontare le misurazioni del contenuto d'acqua del suolo con le misurazioni precedenti nello stesso punto e non aspettarsi letture identiche da una posizione all'altra, per quanto vicine siano. Tuttavia, se esaminiamo i dati del potenziale idrico per gli stessi campi nello stesso periodo di tempo (Figura 21), possiamo vedere che il potenziale idrico di questi sensori è iniziato entro +/- 10kPa l'uno dall'altro, un valore notevolmente vicino. Questo è il potere di utilizzare le misurazioni del potenziale idrico in un campo, indipendentemente dal tipo di terreno.

Sensibilità alla temperatura

In estate, è importante tenere conto di una certa fluttuazione del contenuto d'acqua, soprattutto nelle letture vicino alla superficie del suolo. In questo modo, tutti i sensori di contenuto d'acqua possono fungere anche da sensori di temperatura.

Nella Figura 22, i dati mostrano un'oscillazione giornaliera della temperatura di +/- 14 °C. Senza la conoscenza di queste variazioni di temperatura, la natura frastagliata delle misurazioni del contenuto d'acqua potrebbe essere erroneamente interpretata come un movimento idrologico dell'acqua, mentre in realtà sta illustrando l'effetto della variazione di calore sul contenuto di umidità del suolo. Ogni piccola variazione del contenuto d'acqua è stata in realtà di soli 0,0003^{m3 m-3} /°C.

Ridistribuzione idraulica

Finora abbiamo mostrato alcuni esempi che inizialmente potevano sembrare segni di assorbimento di acqua da parte della vegetazione, ma che sono stati spiegati una volta che i dati sono stati esaminati più a fondo. Che aspetto ha la ridistribuzione idraulica nei vostri dati? Esploriamo quattro grafici in successione per vedere se possiamo dimostrare la presenza di un assorbimento di acqua dal suolo alle piante. Ogni grafico evidenzia i dati relativi allo stesso periodo di tempo nello stesso campo di grano irrigato a 500 m di distanza l'uno dall'altro.

La Figura 23 mostra il contenuto d'acqua a 15 cm di profondità sul campo. L'irrigazione è stata attiva e passiva fino alla fine di luglio, con alcuni eventi di precipitazione che si sono verificati dopo il punto di chiusura dell'irrigazione. Ogni sensore del contenuto d'acqua mostrava un classico andamento diurno, che a prima vista potrebbe sembrare una fluttuazione della temperatura, ma a quel punto della stagione il campo aveva una chioma di foglie di grano piena con un Leaf Area Index (LAI) di circa quattro o cinque, con pochissima radiazione che arrivava alla superficie del suolo. È quindi improbabile che il flusso diurno possa essere attribuito alla variazione di temperatura. L'andamento si è interrotto solo quando l'irrigazione è stata interrotta e le piante hanno assorbito tutta la quantità possibile.

Alla profondità di 45 cm nella Figura 24, l'andamento diurno non era presente all'inizio di giugno, diventando evidente solo alla fine di giugno. Verso il momento in cui l'acqua è stata chiusa, a fine luglio, l'andamento diurno è stato il più pronunciato, con un calo durante il giorno e un plateau di notte. Essendo così in profondità nel terreno, questi dati erano molto più in linea con l'assorbimento dell'acqua da parte delle piante che con la variazione della temperatura.

Se ci spostiamo più in profondità nel terreno (Figura 25), lo stesso andamento diurno a gradini non era visibile fino alla metà o alla fine di luglio e si è manifestato fino ad agosto.

Sensore guasto

Sebbene la precisione e l'affidabilità siano due dei fattori più importanti per noi quando si tratta di tutta la strumentazione che produciamo, ci sono altri fattori, come l'installazione e la manutenzione, che possono causare il malfunzionamento di qualsiasi sensore.

La Figura 26 è un ottimo esempio di come si presenta un sensore guasto all'interno dei dati. Diversi sensori avevano tracciato un percorso molto regolare e stavano trasmettendo dati senza problemi, quando all'improvviso un solo sensore è caduto quasi istantaneamente e ha iniziato a fornire una vasta gamma di dati variabili. Fortunatamente per questo utente, il suo sensore era collegato al sito ZENTRA Cloud , che lo ha avvisato automaticamente del guasto del sensore, in modo da poterlo affrontare tempestivamente con un'interruzione minima della misurazione continua. In questo caso, il sensore si era scollegato e, una volta ricollegato al data logger, ha continuato a funzionare perfettamente.

Problemi di installazione

L'ultima anomalia dei dati di cui parleremo in questo articolo è quella dei dati difettosi dovuti a problemi durante il processo di installazione.

Come in tutte le attività scientifiche, è importante sapere quali informazioni ci si aspetta di trovare prima di analizzare le letture. Per un terreno limoso come quello mostrato nella Figura 27, il terreno era piuttosto umido e ci saremmo aspettati letture pari o superiori al 30% di contenuto volumetrico d'acqua. Invece, due sensori hanno rilevato valori pari o inferiori al 10%. Questo è un ottimo esempio di quando sarebbe opportuno esaminare i sensori ed eventualmente reinstallarli.

Le chiavi per interpretare i dati sull'umidità del suolo

Ogni situazione e set di dati sarà diverso. Assicurarsi di trarre le giuste deduzioni e inferenze dai dati è fondamentale per la validità delle conclusioni. Tenendo conto di ciò, ricapitoliamo alcune cose da tenere a mente durante l'interpretazione dei vostri dati specifici.

• Aspettatevi di trovare l'inaspettato. Il motivo per cui state installando i sensori è che non sapete tutto quello che succede nel vostro terreno. Se si presume di conoscerlo, si rischia di ignorare i segnali cruciali.
• L'umidità del suolo si comporta in modo diverso nei vari terreni. I dati sull'umidità del suolo di un terreno grossolano non si comportano allo stesso modo di quelli di un terreno fine. Prendetevi il tempo necessario per capire il vostro tipo di terreno e collaborate con un esperto per assicurarvi di ottenere le letture giuste.
• La capacità del terreno di assorbire e immagazzinare acqua può bloccare l'infiltrazione. Se si nota una tavoletta nei dati, è possibile che l'infiltrazione si sia arrestata o che il terreno sia allagato.
• Attenzione ai terreni a rischio di crepe. Alcuni terreni, in particolare le argille, possono causare la formazione di crepe intorno al sensore, con conseguente impatto sui risultati. Conoscere il terreno con cui si lavora e tenere d'occhio i segni di questo comportamento nei dati.
• Il congelamento può far scomparire l'acqua del suolo dai sensori. L'acqua ghiacciata diventa invisibile ai sensori, creando strani comportamenti e spesso richiedendo la rimozione di sezioni di dati dai set di dati per mantenere l'accuratezza a scapito della continuità.
• Il contenuto idrico del suolo presenta un'elevata variabilità spaziale. I sensori multipli installati nello stesso campo dovrebbero mostrare una variazione. Se non c'è alcuna variabilità, è un segnale di preoccupazione. D'altra parte, la costanza dei sensori del potenziale idrico del suolo è un segno che si sta facendo qualcosa di giusto.
• I modelli diurni possono avere molteplici significati. Un flusso e riflusso giornaliero delle misurazioni del contenuto d'acqua può essere causato da fluttuazioni della temperatura vicino alla superficie del terreno o dall'acqua e dalla ridistribuzione delle radici. È importante esaminare tutte le variabili, al di là del solo contenuto d'acqua, per identificare la causa degli andamenti diurni.
• Una cattiva installazione influisce notevolmente sulle prestazioni del sensore. I problemi derivano da sensori mal installati e da quelli che si guastano elettricamente. È importante tenere sotto controllo i dati e osservare gli avvisi forniti da ZENTRA Cloud per agire rapidamente e ridurre al minimo l'impatto sulla ricerca.