DR. GAYLON S. CAMPBELL

초록

농업 및 잔디밭의 관개 일정을 관리하려면 정확하고 신뢰할 수 있으며 비용이 저렴한 토양 수분 센서 (SMS)가 필요합니다. 시중에는 많은 SMS가 있지만, 이 중 한 가지 영역에서 부족하기 때문에 사용이 제한적입니다. 고품질 측정을 제공하면서도 상업적 관개에 충분히 저렴하게 사용할 수 있는 센서에 대한 요구가 존재합니다. 이 연구의 목적은 수분 함량과 전기 전도도(EC)가 다양한 다양한 토양에서 새로운 저비용 SMS의 성능을 확인하고 현장에서의 내구성을 연구하는 것이었습니다.

SMS는 광범위한 EC 범위에서도 테스트한 모래, 미사토, 점토 토양 간의 보정에 차이가 없는 것으로 나타났습니다. 현장 테스트에서도 한 시즌 동안 측정한 결과 우수한 신뢰성을 보여주었습니다. 결과는 새로운 SMS가 토양 수분을 측정하고 관개 일정을 잡는 데 유용한 도구가 될 수 있음을 보여줍니다.

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소개

담수는 유한한 자원으로, 다음 세대까지 사용할 수 있도록 세심한 관리가 필요합니다. 담수의 가장 큰 인위적 흡수원 중 하나는 상업용 밭, 골프장, 주거용 잔디밭과 정원에서 이루어지는 관개입니다. 물 절약의 핵심은 식물의 물 필요량과 토양 수분 가용성에 기반한 의사 결정입니다. 식물의 수분 손실을 추정하는 데는 상당한 진전이 있었지만, 관개 도구로 토양 수분 측정을 사용하는 것은 뒤쳐져 있습니다. 따라서 정확성과 안정성을 겸비하고 저렴한 가격으로 더 넓은 현장 범위를 커버할 수 있는 토양 수분 센서(SMS)가 여전히 필요합니다.

토양 수분 감지 기술은 수년 전부터 관개 시장에서 사용 가능했습니다. 그러나 일부 센서의 측정 정확도가 떨어지고 다른 센서의 가격이 비싸다는 이유로 실제 사용으로 채택되는 속도가 더디게 진행되었습니다. SMS가 실용화되려면 정확하고 신뢰할 수 있으며 최종 사용자에게 합리적인 가격이어야 합니다. 이 연구의 목표는 저비용 SMS를 개발 및 테스트하고 관개 시장에서 사용할 수 있는 가능성을 평가하는 것이었습니다.

배경

수년 동안 현장에서 토양 수분을 모니터링하는 데 수많은 기술이 사용되어 왔습니다. 초기에는 전기 저항이나 저주파 커패시턴스를 사용하여 수분 함량을 유추하는 방법이 주로 사용되었습니다. 이러한 기술은 수분 함량과 상관관계가 있었지만, 토양 염분과 질감의 영향을 받기도 했습니다. 이러한 유형의 센서의 불안정한 신뢰성 때문에 관개 시장 전반에서 토양 센서에 대한 전반적인 불신이 생겼을 것입니다.

벌크 토양의 유전 상수를 측정하고 그 측정값을 사용하여 토양의 체적 수분 함량(VWC)을 유추하는 센서가 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 작동 이론에 대한 이해도 향상과 전자공학의 발전이 결합되어 점점 더 저렴한 비용으로 뛰어난 기능을 갖춘 센서 디자인이 시장에 많이 출시되고 있습니다. 고품질의 저비용 센서가 출시되면서 연구 분야의 지리 공간 모니터링부터 농업 및 잔디 관리의 관개 관리 개선에 이르기까지 새로운 센서 애플리케이션이 엄청나게 증가했습니다.

유전체 센서에는 두 가지 일반적인 클래스가 있습니다. 한 종류는 전기 충격이 토양에서 고정된 길이의 전송 라인을 통과하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 다른 하나는 토양이 유전체인 커패시터의 임피던스의 일부 구성 요소를 측정합니다. 첫 번째 유형의 센서를 시간 도메인(시간 도메인 반사 측정법 또는 TDR, 시간 도메인 투과 측정법 또는 TDT)이라고 합니다. 두 번째 유형의 센서는 일반적으로 고정된 주파수에서 작동하기 때문에 주파수 도메인 센서라고도 하지만 더 자주 커패시턴스 센서라고 합니다.

시간 영역 센서가 주파수 영역 센서보다 본질적으로 더 우수하거나 더 정확하다는 믿음이 때때로 표현되기도 합니다. 이러한 믿음에는 몇 가지 이유가 있을 수 있습니다. 일반적으로 시간 도메인 센서는 커패시턴스 센서보다 훨씬 비싸기 때문에 비용 대비 정확도를 의미합니다. 또한 커패시턴스 센서는 100년 이상 시도되어 온 반면, 시간 도메인 방식은 지난 30년 이내에 사용되기 시작했습니다. 초기 커패시턴스 센서에는 많은 한계가 있었고, 현대 전자 기술과 이론에 대한 더 나은 이해로 이러한 한계가 극복되었지만 초기 버전에 대한 경험으로 인해 여전히 나쁜 이름을 가지고 있을 수 있습니다.

두 센서 유형의 성능에 차이가 있다는 인식의 이유가 무엇이든, 이러한 인식은 자사 제품을 홍보하고자 하는 시간 도메인 센서 공급업체가 조장하는 것입니다. 이러한 주장은 주파수 영역 센서와 시간 영역 센서의 상대적 장점에 대한 논의의 좋은 근거가 됩니다.

정확성

유전체 센서는 수분 함량을 감지하는 것이 아니라 토양의 벌크 유전 유전율을 감지합니다. 따라서 정확도를 결정하는 데는 센서가 벌크 유전 상수를 결정할 수 있는 정확도와 벌크 유전 상수와 토양 수분 함량 간의 관계에 대한 정확도라는 두 가지 요소가 관여합니다. 후자를 먼저 고려하면 일반적인 유전체 혼합 모델을 사용하여 정확도를 분석할 수 있습니다:

여기서 ε는 상대 유전 유전율이고, x는 부피 분율이며, 부피, 공기, 광물 및 물을 나타내는 부호 b, a, m 및 w입니다. 공기의 유전율은 1입니다. 토양 미네랄의 유전율은 3에서 16까지 다양하지만 4의 값이 자주 사용됩니다. _xa에 1 - _xw - _xm 식을 대입하고, _xm에 토양의 부피 대 입자 밀도 비율인 _ρb/ρs를 대입하면 수분 함량과 측정된 투자율을 연관시키는 방정식을 얻을 수 있습니다:

이 방정식은 수분 함량을 결정하는 다양한 매개변수의 불확실성에 대한 예측 수분 함량의 민감도를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 모든 매개변수 집합에 대해 계산을 수행할 수 있습니다. 설명을 위해 표 1의 공칭 값을 선택했습니다. 이러한 값의 경우 표 1에 민감도가 나와 있습니다.

표 1. 방정식 2의 공칭 값 및 민감도 분석

수량	기호	명목상 가치	민감도1
벌크 유전율	εb	10	-5
물 투과성	εw	80	8.5
광물 유전율	εm	4	16.2
벌크 밀도	ρb	1.3	16.2
입자 밀도	ρs	2.65	-16.4
1감도란예상 체적 수분 함량에서 1%의 변화를 일으키는 표시된 양의 백분율 변화입니다.

벌크 밀도가 정확도에 미치는 영향

토양의 부피 밀도는 매우 다양합니다. 농업에 사용되는 일반적인 광물성 토양의 경우, 부피 밀도는 0.8~1.^8g/cm-3로 약 80% 정도 변화할 수 있습니다. 유기 토양이나 지질 공학 분야의 토양을 고려하면 그 범위는 훨씬 더 넓어집니다. 광물성 농업 토양의 범위만 고려하면 방정식 2는 0.8에서 1.8 g ^cm-3으로 변화할 때 0.05 ^m3m-3의 수분 함량 변화를 예측할 수 있습니다. 유전체 수분 센서의 경우처럼 밀도를 독립적으로 측정할 수 없는 경우 밀도의 불확실성만 고려한 광물성 농업 토양의 정확도 한계는 수분 함량에서 ±2.5%입니다. 유기질 토양과 압축된 토양을 고려하면 오차는 훨씬 더 커집니다.

유전체 센서가 토양 유형에 관계없이 1%의 절대 정확도를 갖는다는 주장은 과장된 주장임이 분명합니다. 표 1은 광물 유전율과 입자 밀도의 불확실성에 대한 민감도가 부피 밀도와 거의 동일하며, 고체 토양 특성의 변화로 인한 전반적인 불확실성을 더한다는 것을 나타냅니다.

물의 유전 유전율이 정확도에 미치는 영향

자유수의 유전율은 상온에서 약 80입니다. 온도가 상승하면 약 0.5%/°C로 감소합니다. 수분 투과율에 8.5%의 오차가 발생하면 체적 수분 함량 20%에서 예측 수분 함량에 1%의 오차가 발생합니다. 이 수분 함량에서 ±20°C 온도 변화는 예측 수분 함량에 ±1.2%의 변화만 초래하며, 이는 대부분의 경우 무시할 수 있는 수준입니다. 수분 함량이 높을수록 이 효과는 더 크지만, 많은 센서가 온도를 측정하므로 적절한 보정을 적용하여 이 효과를 무시할 수 있습니다.

수분 투과율에 대한 "바운드 워터" 효과

"결합된 물"은 TDR 및 TDT 센서에도 영향을 미칠 수 있습니다. 자유 물의 유전 유전율은 이완 주파수인 15GHz 이하의 주파수에서 비교적 일정합니다. 그러나 결정성 물(예: 얼음)은 수 kHz의 주파수 이하에서만 높은 유전 상수를 갖습니다. 따라서 물의 결합 또는 구조는 특정 주파수에서 유전 상수에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 토양 미네랄과 유기물에 흡착된 물은 자유롭지 않습니다. 이 물은 광범위한 결합 에너지를 가지고 있으며, 일부는 물의 이완 주파수를 많은 TDR 및 TDT 센서가 작동하는 주파수(고주파수~저주파수 범위) 아래로 낮출 만큼 충분히 강합니다. 이 결합 수분 분율의 정확도에 미치는 영향은 유기물이 거의 없는 거친 질감의 토양에서는 무시할 수 있지만 점토가 많은 토양에서는 상당히 과소평가될 수 있습니다. 커패시턴스 센서는 일반적으로 낮은 주파수에서 작동하기 때문에 토양 물이 얼지 않는 한 이러한 오류의 영향을 받지 않습니다. 얼어붙은 토양에서는 두 유형의 센서 모두 얼지 않은 물만 '감지'합니다.

또 다른 효과는 결합된 물의 이완 주파수가 온도에 따라 달라지기 때문에 고주파 TDR 및 TDT 센서로 측정할 때 벌크 투자율의 정상 온도 의존성이 더 높아지기 때문에 발생합니다. 다시 말하지만 저주파 센서는 이러한 영향이 없습니다.

벌크 유전 유전율이 정확도에 미치는 영향

표 1에서 수분 함량 측정 정확도 1%를 위해 필요한 벌크 투과율의 정확도는 5%입니다. 이 값은 수분 함량에 따라 달라지며 포화 토양의 경우 약 3%에서 건조한 토양의 경우 약 10%까지 다양합니다. 시간 영역 및 커패시턴스 센서는 일반적으로 이 요구 사항을 충족하는 데 어려움이 없지만 함정이 있습니다. 가장 심각한 문제는 주변 매체의 유전 상수를 정확하게 샘플링하는 센서의 능력과 염분이 포함된 토양에서 정전 용량과 전도성 효과를 분리하는 센서의 능력과 관련이 있습니다. 샘플링 문제는 나중에 다루겠습니다.

염분 문제는 토양을 커패시터와 직렬로 연결된 저항으로 모델링할 수 있다는 사실을 깨닫는 것으로 이해할 수 있습니다. 저항의 저항은 토양의 벌크 전기 전도도에 비례합니다. 커패시터의 커패시턴스는 토양의 벌크 유전율에 비례합니다. 토양의 전기 전도도가 무시할 수 있을 정도로 작은 경우 시간 도메인 또는 주파수 도메인 방법으로 유전율을 측정하는 것이 쉽고 정확합니다.

전기 전도도가 증가함에 따라 이동 시간을 결정하기 위해 분석되는 TDT 및 TDR 파형은 특히 고주파수에서 점점 더 감쇠됩니다. 어느 정도까지는 알고리즘이 파동의 시작과 끝을 구분할 수 있지만 결국에는 신호를 식별할 수 없게 됩니다. 도파관을 짧게 하여 다시 신호를 얻을 수 있지만 고주파 감쇠로 인해 유추된 벌크 투자율이 너무 커지므로 정확한 수분 함량 측정을 위해 이 효과를 보정해야 합니다. 이러한 문제는 일반적으로 기공수 EC가 2 dS/m 이상일 때 발생합니다. 농업 생산은 이 값의 약 10배에 달하는 토양에서 이루어질 수 있기 때문에 이는 심각한 제한이 될 수 있습니다.

주파수가 높을수록 EC의 효과가 감소합니다.

주파수 도메인 방법은 토양 EC에 의해 부정적인 영향을 받을 수도 있습니다. 일부 센서는 신호를 실제 부분과 허수 부분으로 분리합니다. 실제 부분은 커패시턴스에 의한 것이고 허수 부분은 저항에 의한 것입니다. 이러한 센서는 두 가지 요소를 별도로 측정하기 때문에 토양 EC가 증가해도 문제가 되지 않습니다. 그러나 대부분의 커패시턴스 센서는 두 구성 요소를 분리할 수 없으므로 저항 부분이 겉보기 커패시턴스에 추가되어 상당한 오차가 발생할 수 있습니다. 커패시터의 임피던스는 주파수에 따라 감소하는 반면 저항(허수 성분)은 주파수의 영향을 받지 않습니다. 따라서 주파수가 증가하면 유전율에 비해 토양 전기 전도도의 상대적인 영향이 감소합니다. 따라서 유전체 센서의 주파수가 높을수록 판독값에 영향을 주지 않고 토양 염도를 더 높게 측정할 수 있습니다.

염분이 없는 토양에서는 1~10MHz 범위의 주파수가 우수한 유전율 측정에 적합하지만 염분이 높은 토양에서는 더 높은 주파수가 필요합니다. 70MHz에서 작동하는 고주파 센서는 약 10 dS/m까지 염분 영향을 미미하게 보여줍니다. 공극수 EC가 이러한 임계값을 초과하면 센서는 여전히 수분 함량에 따른 출력 변화를 나타내지만, 출력에서 계산된 투자율은 더 이상 실제 토양 투자율이 아닙니다. 이 겉보기 투자율은 해당 토양에 맞게 보정할 수 있지만 EC의 2%/°C 온도 반응으로 인해 더 강하고 양의 온도 반응을 보입니다.

시간 도메인 및 주파수 도메인 센서의 샘플링 볼륨

유전체 토양 수분 센서의 가장 큰 약점은 샘플링 양에서 비롯됩니다. 시간 도메인 및 주파수 도메인 센서 모두 센서 표면 근처에서 가장 강한 전기장을 형성하고 센서에서 멀어질수록 강도가 감소하는 전기장을 센서 주변에 형성합니다. 주변 매체의 유전율이 증가하면 센서 표면 주변에서 필드가 더욱 강하게 붕괴됩니다. 영향 영역에서 유전율이 높거나 낮은 영역은 비선형적인 방식으로 필드의 모양을 왜곡하여 측정된 유전율이 필드에 있는 재료의 유전율 평균과 달라지게 만듭니다. 센서와 센서가 감지하는 매체 사이에 공극이 있으면 측정된 유전율에 큰 오차가 발생합니다. 액체에서의 측정은 어렵지 않게 이루어지지만 토양은 훨씬 더 어렵습니다.

두 센서 유형의 영향력은 시간 도메인 기기의 경우 도파관의 모양과 크기, 커패시턴스 센서의 경우 커패시터 플레이트의 모양과 크기에 따라 전적으로 결정됩니다. 이는 센서 설계마다 다르지만, 센서가 시간 도메인인지 주파수 도메인인지에 따라 영향의 정도가 달라지지는 않습니다. 토양에서 두 센서의 센서 성능을 모델링하고자 할 때 두 센서 모두에 동일한 시뮬레이션 소프트웨어를 사용합니다.

센서의 실험실 및 현장 평가

무작위로 선정된 5개의 상용 토양 수분 센서(EC-5, METER, 풀먼, 워싱턴주)를 보정 및 평가를 위해 선택했습니다. 다양한 토양 유형을 대표할 수 있도록 네 가지 광물 토양(사구 모래, 패터슨 사질 양토, 팔루즈 미사 양토, 휴스턴 검은 점토)을 수집했습니다(표 2). 토양은 토양 분쇄기로 분쇄하여 큰 페드를 부수고 균일하게 포장했습니다. 다양한 토양 염도를 제공하기 위해 추가 단계를 거쳤습니다.

먼저, ~1 ~ >15 dS/m의 EC 값으로 여러 용액을 구성했습니다. 그런 다음 토양을 더 작은 부분으로 세분화하고 선택한 토양에 용액을 추가하여 다양한 토양 전기 전도도를 만들었습니다. 용액을 첨가한 토양은 오븐에서 건조하고 분쇄한 후 포화 추출물을 사용하여 실제 토양 EC를 측정했습니다(미국 염분 실험실 직원, 1954). 테스트, 보정 및 특성화 절차(아래 참조) 동안 이 토양은 증류수로 적신 다음 오븐에서 건조하여 염분이 비교적 일정하게 유지되도록 했습니다.

표 2. 테스트한 토양의 분별 및 고유 전기 전도도

토양	모래	실트	클레이	기본 전기 전도성
	----	kg kg-1	----	dS m-1
모래 언덕	0.87	0.03	0.03	0.04
패터슨 사질 양토	0.79	0.09	0.12	0.34
팔루즈 미사 양토	0.03	0.71	0.26	0.12
휴스턴 블랙 클레이	0.13	0.34	0.53	0.53

토양에서의 센서 보정

센서는 Starr와 Paltineanu(2002)가 권장하는 기술을 적용하여 보정했습니다. 절차에 대한 자세한 설명은 Cobos(2006)에 나와 있습니다. 간단히 말해서, 공기 중에 건조한 흙을 센서 주변의 용기에 포장했습니다. 측정값이 편향되지 않도록 흙을 고르게 포장하는 데 주의를 기울였습니다. 센서에서 판독 값을 얻은 후 작은 실린더를 사용하여 체적 수분 함량(VWC)을 구하고 건조 오븐과 저울을 사용하여 중량 측정 수분 함량을 결정했습니다(Topp and Ferre, 2002).

다음 수분 함량은 토양을 더 큰 용기에 버리고 알려진 양의 물을 완전히 섞은 다음 다시 원래 용기의 센서 주위에 토양을 채우는 방식으로 만들었습니다. 각 토양 유형과 전기 전도도에 대해 이 과정을 4~5회 반복하여 센서 출력과 VWC 간의 상관관계를 만들었습니다. 토양 유형과 전기 전도도가 센서 출력에 미치는 영향을 파악하기 위해 데이터를 플로팅했습니다.

통계 분석

통계적 유의성을 결정하기 위해 각 캘리브레이션의 데이터는 고유한 것으로 간주했습니다. 즉, 각 토양 수분 함량과 측정된 전기 전도도를 하나의 고유한 토양 유형 조합으로 간주했습니다. 수분 함량을 종속 변수로, 전기 전도도를 독립 변수로 하는 공분산 분석을 사용하여 토양 유형/EC 조합을 비교했습니다. 공분산 분석은 PROC GLM(SAS Institute, 2006)을 사용하여 수행했습니다. 개별 센서는 토양 유형 내 센서가 유의미한 변화의 원인이 아니기 때문에 처리 효과가 아닌 복제된 관찰로 간주했습니다(데이터는 표시되지 않음). 각 토양 유형/EC 조합에 대한 개별 보정 곡선의 기울기를 비교하기 위해 PROC GLM의 추정 기능을 사용했습니다.

센서 특성 분석

혼란스러운 토양 요인에 대한 정확도 추정치의 민감도는 이미 논의된 바 있습니다. 그러나 제조업체에서 제공하는 보정 방정식이 일반적인 토양 조건에서 실제 체적 수분 함량과 어떻게 비교되는지 특성화할 필요가 여전히 있습니다. 이를 테스트하기 위해 EC-5 와 세타프로브(모델 ML2, Delta-T Devices, 영국 캠브리지)를 생산 현장에서 무작위로 선택하여 모래, 미사토, 점토 및 화분용 토양에서 테스트했습니다. 결과는 직접 측정한 체적 수분 함량과 비교했습니다.EC-5 그리고 생산 로트에서 무작위로 선택된 모래, 미사토, 점토 및 포팅 토양에서 테스트한 ThetaProbe(모델 ML2, Delta-T Devices, 영국 캠브리지)를 사용했습니다. 결과는 직접 측정한 체적 수분 함량과 비교했습니다.

현장 평가

세 개의 EC-5 센서를 고운 사질 양토 토양에 있는 상업용 감자 밭에 15, 30, 60cm 깊이에 설치했습니다. 이 밭은 작물의 필요에 따라 빈도가 달라지는 중앙 피벗 관개를 하고 있었습니다. 매설된 센서 위에 티핑 버킷 강우량 게이지(해상도 1mm)를 설치하여 관개 이벤트와 양을 기록했습니다. 센서의 신뢰성, 관개 이벤트에 대한 민감도, 장기적인 안정성을 조사하기 위해 전체 재배 기간에 걸쳐 센서를 모니터링했습니다.

결과 및 토론

여러 수준의 전기 전도도에서 네 가지 토양 유형(표 2)의 표준 EC-5 센서 5개를 보정한 결과가 그림 1에 나와 있습니다. 테스트한 모든 센서 간에 유의미한 센서 간 차이는 관찰되지 않았습니다(데이터는 표시되지 않음). 개별 토양 유형/전기 전도도 조합의 보정 기울기를 통계적으로 비교한 결과, 12개 보정 곡선 중 11개 곡선 간에는 큰 차이가 없는 것으로 나타났습니다(표 3). 흥미롭게도 유의미한 차이를 보인 기울기는 테스트한 세 가지 팔루즈 토양의 중간 전기 전도도인 0.7 dS/m 포화 추출물 EC의 팔루즈 토양이었습니다. 토양 유형이나 전기 전도도 중 하나가 이러한 차이를 유발하는 것 같지는 않습니다.

표 3. 개별 토양 유형/전기 전도도(EC) 조합 간의 경사도 및 통계적 비교

토양 유형	솔루션 EC (dS m-1)	보정 기울기 커브(x 10-1)*
모래	0.65	9.8a
모래	7.6	9.9a
패터슨	5.3	10.3a
Palouse	1.5	10.3a
모래	2.2	10.5ab
패터슨	0.52	11.9ab
패터슨	0.83	12.1ab
Palouse	0.2	12.5ab
패터슨	1.7	12.7ab
휴스턴 블랙	0.53	12.8ab
Palouse	0.7	13.4b
*Slopes followed by the same letter are not significantly different (p <0.01)

서로 다른 염도에서 교정 곡선 간에 큰 차이가 없다는 것은 유사한 측정 주파수에서 작동하는 센서에 대한 결과를 고려할 때 놀라운 일이 아닙니다(Campbell, 1991). 이전 버전의 센서(EC-20, METER, Inc.)에 대한 유사한 테스트에서도 토양 유형에 따라 보정에 상당한 차이가 있는 것으로 나타났습니다(Campbell, 2001). 그림 1의 데이터는 광물성 토양에서 센서를 사용할 때 보정이 필요하지 않음을 시사합니다.

그림 2는 세 가지 유형의 화분용 토양에서 보정된 동일한 5개의 EC-5 센서를 보여줍니다. 다시 말하지만, 센서 출력은 0.977의 R2 값으로 중량 측정으로 얻은 체적 수분 함량과 선형적으로 상관관계가 있습니다. 데이터는 화분용 흙의 혼합물이나 전기 전도도에 관계없이 테스트한 모든 화분용 흙에 대해 동일한 보정 방정식을 사용할 수 있음을 보여줍니다. 포팅 토양에 대한 보정은 위에서 언급한 바와 같이 부피 밀도의 큰 차이로 인해 광물성 토양과 다릅니다.

EC-5 및 ML2에서 테스트한 결과 실제 VWC와 제조업체 캘리브레이션에서 생성된 수치 간에 매우 우수한 일치도를 보였습니다(그림 3). 테스트한 모든 토양에서 두 센서의 표준 편차는 매우 양호했습니다( EC-5 및 ML2의 경우 각각 0.0089 및 0.013 ^m3m-3 ).

이러한 데이터는 현장의 어느 센서에서든 정확한 수분 함량 데이터를 얻을 수 있어야 함을 시사합니다. 그러나 일부 제품 사양에 명시된 1% VWC 정확도 사양은 현장은 물론 실험실 조건에서도 얻기 어렵다는 것이 분명합니다.

상업용 감자 밭에 설치된 센서는 전체 재배 시즌 동안 안정적이고 신뢰할 수 있는 결과를 제공했습니다(그림 4). 그림 4는 센서가 계절의 일부 기간 동안의 집중 관개와 작물 성숙 주기의 중요한 단계 중 일부 건조 이벤트에 어떻게 반응했는지 보여줍니다. 깊이별 물 사용량의 변화도 볼 수 있는데, 작물이 비교적 어린 초기에는 30cm에서보다 15cm에서 수분 함량이 더 낮습니다. 그러나 성숙함에 따라 뿌리가 더 깊게 이동하기 시작하고 관개가 더 무거워지면서 두 깊이의 수분 함량이 비슷해집니다. 60cm의 수분 함량은 전체 시즌 동안 훨씬 더 일정하게 유지되었는데, 이는 뿌리가 그 깊이에서 물을 많이 흡수하지 않았을 뿐만 아니라 프로필에서 그 정도로 낮은 곳으로 이동하는 물도 많지 않았음을 시사합니다.

그림 5는 건조 및 습윤 기간의 수분 함량 및 관개 데이터의 하위 집합을 보여줍니다. 이 데이터는 각 관개 이벤트에 대한 수분 함량 센서의 상대적인 반응을 보여줍니다. 관개로 인해 프로파일의 모든 레벨에서 물이 증가한 것은 분명하지만, 센서가 깊어질수록 상대적인 반응이 지연되었습니다. 60cm 센서의 경우 관개수로 인해 센서가 약간 반응했지만 전반적인 변화는 더 얕은 센서에서 볼 수 있는 것처럼 큰 수분 함량 급상승 후 배수 대신 수분 함량이 전반적으로 증가하는 것이었습니다.

결론

테스트한 여러 광물 토양과 화분 토양에서 SMS 보정은 토양 유형이나 염분의 영향을 크게 받지 않았습니다. 이 결과는 상대적으로 교육을 받지 않은 사용자도 온전한 토양에 센서를 설치하여 정확한 토양 VWC를 측정할 수 있음을 시사합니다. 대부분의 모니터링 및 제어 애플리케이션에는 알 수 없는 질감의 토양에 센서를 설치하는 것이 포함되므로 이는 특히 중요한 결과입니다. 또한 토양이나 관개수로 인한 염분 조건의 변화는 센서 측정에 거의 영향을 미치지 않습니다. 이는 과거 이 분야의 센서 고장을 고려할 때 매우 중요한 품질입니다. 또한 제조업체의 캘리브레이션을 통해 실험실에서 테스트한 모든 토양에서 정확한 수분 함량 측정값을 제공했습니다. 감자 밭에서 계절에 따른 관개 및 VWC 측정 결과, SMS는 견고하고 관개 이벤트에 예상대로 반응하는 것으로 나타났습니다.

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참조

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