CONTRIBUINTES

O objetivo de todo pesquisador é obter dados de campo utilizáveis durante toda a duração de um estudo. Um bom conjunto de dados é aquele que um cientista pode usar para tirar conclusões ou aprender algo sobre o comportamento de fatores ambientais em uma aplicação específica. No entanto, como muitos pesquisadores descobriram dolorosamente, obter bons dados não é tão simples quanto instalar sensores, deixá-los no campo e voltar para encontrar um registro preciso. Aqueles que não planejam com antecedência, verificam os dados com frequência e solucionam problemas regularmente, muitas vezes voltam para encontrar surpresas desagradáveis, como cabos de registradores de dados desconectados, cabos de sensores danificados por roedores ou pior: não têm dados suficientes para interpretar seus resultados. Felizmente, a maioria dos contratempos na coleta de dados pode ser evitada com equipamentos de qualidade, alguma previsão cuidadosa e um pouco de preparação.

Não se engane, isso lhe custará

Abaixo estão alguns erros comuns que as pessoas cometem ao projetar um estudo que lhes custam tempo e dinheiro e podem impedir que seus dados sejam utilizáveis.

• Caracterização do local: Não se sabe o suficiente sobre o local, sua variabilidade ou outros fatores ambientais influentes que orientam a interpretação dos dados
• Localização do sensor: Os sensores são instalados em um local que não atende aos objetivos do estudo (ou seja, em solos, tanto a localização geográfica dos sensores quanto a localização no perfil do solo devem ser aplicáveis à questão da pesquisa)
• Instalação do sensor: Os sensores não estão instalados corretamente, causando leituras imprecisas
• Coleta de dados: Os sensores e o registrador não são protegidos, e os dados não são verificados regularmente para manter um registro de dados contínuo e preciso
• Divulgação de dados: Os dados não podem ser compreendidos ou replicados por outros cientistas

No webinar a seguir, o cientista pesquisador da METER, Dr. Colin Campbell, discute:

• 8 erros comuns de dados
• Práticas recomendadas essenciais que você nunca deve perder
• Como tornar a descoberta de campo o mais indolor possível

Ao projetar um estudo, use as práticas recomendadas a seguir para simplificar a coleta de dados e evitar omissões que impeçam que os dados sejam utilizáveis e, em última análise, publicáveis.

A preparação para a pré-instalação economiza tempo e dinheiro

A configuração de sensores no laboratório antes de ir para o campo ajuda o pesquisador a entender como seus sensores funcionam. Por exemplo, os cientistas podem fazer leituras do sensor de solo em diferentes tipos de solo, o que lhes dará uma sólida compreensão dos valores de umidade do solo que podem ser esperados em diferentes cenários. A compreensão dos sensores antes de ir para o campo ajuda os pesquisadores a entender a instalação correta, quanto tempo pode levar uma instalação e permite que eles diagnostiquem problemas, como um sensor que pode estar lendo incorretamente. Durante esse tempo, eles podem descobrir quais ferramentas e equipamentos podem ser necessários para a instalação. Ter uma caixa de ferramentas dedicada à instalação com ferramentas importantes, como abraçadeiras, alicates, marcadores, lanternas e baterias, pode economizar horas de idas e vindas ao local.

O planejamento é fundamental

Os pesquisadores devem fazer um plano do local com um mapa e lembrar que uma instalação geralmente leva o dobro do tempo que eles acham que levará. Ter um plano do local reduz significativamente o erro humano, especialmente quando o tempo é curto. Ao chegar ao local da pesquisa, os cientistas podem instalar de acordo com o plano e registrar os ajustes no mapa à medida que avançam. Essa etapa economiza muito tempo no futuro se eles ou outros colegas tiverem que encontrar e desenterrar um sensor problemático. Ter um plano de backup para coisas que podem dar errado também é importante. Por exemplo, e se o solo for muito rochoso em uma determinada profundidade? Ou o que acontecerá se uma estação meteorológica ou um sensor de umidade não puder ser instalado a dois metros? Os pesquisadores precisam pensar no que fazer se o plano original não funcionar porque, muitas vezes, eles não poderão voltar ao local por semanas ou meses.

A seleção do local pode ser decisiva para o sucesso ou fracasso de um estudo

Antes de selecionar um local, os cientistas devem definir claramente suas metas para a coleta de dados. Eles precisam saber o que vão fazer com os dados, para que eles possam responder às perguntas corretas. Quando as metas forem compreendidas, o pesquisador poderá começar a entender onde colocar os sensores.

O problema mais importante que um pesquisador enfrentará ao determinar onde colocar seus sensores é a variabilidade. Por exemplo, os cientistas que estudam o solo precisarão entender os fatores de variabilidade, como inclinação, aspecto, tipo de vegetação, profundidade, tipo de solo e densidade do solo. Se estiverem estudando um dossel, precisarão entender a heterogeneidade da cobertura vegetal e implantá-la de acordo. Se um pesquisador estiver comparando dados, ele precisará ser consistente com o posicionamento do sensor. Isso significa que as alturas acima do solo ou as profundidades abaixo do solo devem ser consistentes entre os locais. Não há como monitorar todas as fontes de variabilidade, portanto, os pesquisadores devem monitorar as fontes mais importantes. Para uma análise mais aprofundada da variabilidade, leia "Soil moisture sensors: Quantos são necessários?"

A seleção do local também deve ser prática. Os pesquisadores precisarão examinar os dados com a maior frequência possível (recomendamos pelo menos uma vez por mês) para ter certeza de que tudo está funcionando corretamente, portanto, o data logger precisa estar acessível. Os data loggers de celular facilitam muito o acesso aos dados, especialmente em locais remotos. O upload de dados para o site cloud significa que os cientistas podem acessar, compartilhar e solucionar problemas de dados todos os dias no conforto de seus escritórios.

Além disso, ao escolher um local para o registrador de dados, tente evitar longas extensões de fios que possam causar gradientes de potencial de tensão em caso de queda de raios. Escolha um local em que seja fácil conectar os sensores e amarre um cabo extra no poste para aliviar a tensão, de modo que os cabos não sejam puxados para fora do registrador. Sensores desconectados ou conexões quebradas podem ser catastróficos para um estudo.

Mais metadados - mais insights

Quanto mais metadados os pesquisadores registrarem em um local de pesquisa, melhor eles entenderão seus dados e mais tempo economizarão a longo prazo. Alguns registradores de dados, como o ZL6 registram automaticamente metadados importantes, como localização GPS, pressão barométrica e número de série do sensor. Além disso, as medições auxiliares, como a temperatura do solo ou o monitoramento do microclima, podem ser outra fonte de metadados. Uma estação meteorológica multifuncional, como a ATMOS 41, registra automaticamente os eventos meteorológicos e pode ser uma forma importante de fazer benchmarking ou verificação da umidade do solo, do potencial hídrico ou de outros dados.

Para documentar as informações do local que não são registradas automaticamente pela instrumentação de campo, muitos cientistas acham prático criar uma planilha compartilhada de caracterização do local que possa ser usada para informar outros colegas que estejam trabalhando no local. Os metadados que serão essenciais para a percepção e a publicação de dados futuros são: tipo de solo, densidade do solo, tipos de cobertura, intervalo de medição, dados brutos e tipo de calibração usada, observações sobre um sistema de irrigação (se houver), quais sensores de umidade do solo estão instalados em qual profundidade, observações sobre o motivo pelo qual o local foi escolhido, eventos que possam afetar a coleta de dados, como uma colheita, ou qualquer outra informação que possa ser difícil de lembrar ao analisar os dados. Essas informações serão importantes quando chegar a hora de publicar e colocá-las em um local compartilhado, baseado no site cloud, evitará dores de cabeça.

Instalação - a chave para a precisão

Se um cientista quiser dados precisos, a instalação correta do sensor deve ser sua prioridade número um. Por exemplo, ao medir no solo, as variações naturais na densidade podem resultar em uma perda de precisão de 2 a 3%, mas a instalação incorreta pode causar uma perda de precisão superior a 10%. Não é necessário muito tempo extra para instalar os sensores corretamente, portanto, os pesquisadores devem ler as instruções cuidadosamente (para obter informações mais detalhadas, leia "Como instalar sensores de umidade do solo: mais rápido, melhor e com maior precisão"). Ao instalar sensores de umidade do solo, use a ferramenta de instalação de furos de sondagem TEROS para obter maior precisão.

Após a instalação do sensor, mas antes de fechar o furo do trado ou a vala, certifique-se de verificar os sensores com um ZSCnosso dispositivo de leitura instantânea Bluetooth, para garantir que a leitura seja precisa. Será doloroso desenterrar um sensor mais tarde, depois de coletar dados ruins durante uma temporada.

Além disso, certifique-se de etiquetar cada sensor com o tipo de sensor, a profundidade de instalação e outras informações que possam ser importantes. Os pesquisadores que instalam centenas de sensores às vezes compram um dispositivo eletrônico de etiquetagem para colocar códigos de barras nos sensores, mas fita adesiva e um marcador permanente também funcionam. Coloque as etiquetas dentro do registrador de dados para protegê-lo das intempéries.

Manutenção = paz de espírito

Proteger os sensores a todo custo é fundamental para um estudo. É importante que os pesquisadores passem os cabos dos sensores expostos dentro de um cano de PVC ou de um conduíte elétrico flexível e que o passem pela coluna do data logger por aproximadamente 60 cm (2 pés). Isso evitará danos causados por roedores ou pás. Além disso, amarre os cabos de forma organizada ao poste com abraçadeiras resistentes a UV, de modo que eles fiquem bem presos, mas não encostados no data logger (certifique-se de que haja algum alívio de tensão). Durante as visitas ao local, também é uma boa ideia inspecionar as vedações do data logger para verificar se há rachaduras. Se houver rachaduras na vedação do data logger, ele pode não ser à prova de intempéries e deve ser substituído. Entre em contato com o suporte ao cliente para obter uma substituição gratuita.

Além disso, os pesquisadores devem verificar os dados reais com a maior frequência possível para solucionar problemas. Um cientista descobriu um erro nos dados de seu piranômetro comparando-os com um sensor quântico na mesma altura. Somente observando os valores reais ele descobriu que um pássaro havia sujado seu sensor de radiação solar, tornando-o inútil para a maior parte de seu estudo. Ele acabou tendo que calcular os dados do sensor quântico, que não era tão preciso. A verificação regular dos dados evitará problemas que podem ser prejudiciais a um projeto de pesquisa. O novo ZENTRA Cloud e ZL6 permitem que os pesquisadores solucionem problemas e representem graficamente os dados com a mesma frequência que todos os dias. Apenas dois ou três minutos dedicados à identificação de tendências ou à descoberta de erros podem economizar semanas de dados perdidos.

O tempo é tudo

O ZL6como seus antecessores, calcula a média dos dados. Portanto, se os pesquisadores não quiserem uma média, eles devem registrar os dados com mais frequência. No entanto, a geração de grandes quantidades de dados não necessariamente promoverá o objetivo. O importante é capturar e compreender a série temporal relacionada à hipótese da pesquisa. Se um pesquisador estiver tentando entender as tendências anuais da umidade do solo e estiver coletando dados de cinco minutos, isso gerará uma grande quantidade de dados que não serão úteis porque a umidade do solo não muda muito em um minuto. Então, o pesquisador é forçado a fazer o pós-processamento para reduzir os dados. Ainda assim, se o objetivo do estudo for saber o instante em que a água começa a se infiltrar no solo, a captura de dados em intervalos de um minuto ou menos é fundamental. Esses pesquisadores precisarão de um registrador de dados da Campbell Scientific ou de um registrador capaz de acionar um evento de leitura com base em mudanças instantâneas. Entretanto, a maioria das pessoas superestima a quantidade de dados de que precisa. Ao medir a radiação solar, a cada 15 minutos é provavelmente suficiente. Para a evapotranspiração, é comum registrar dados a cada meia hora. Nesses e em muitos outros casos, intervalos curtos de registro, como a cada cinco minutos, provavelmente são muito frequentes.

Outra etapa importante que os pesquisadores frequentemente esquecem é combinar todas as frequências de medição de tempo do registrador de dados. Se um pesquisador tiver dois registradores de dados fazendo leituras a cada 15 minutos e outra pessoa configurar um registrador para fazer leituras a cada hora, somente os dados por hora poderão ser usados.

Interpretação de dados - pense fora da caixa

Se um cientista descobre um erro nos dados, não é necessariamente porque o sensor está quebrado. Muitas vezes, as leituras interessantes do sensor contam uma história sobre o que está acontecendo no solo ou no ambiente. Às vezes, a interpretação dos dados pode ser difícil, e os pesquisadores podem precisar voltar ao local para entender o que realmente está acontecendo. Por exemplo: na Figura 1, parece que um sensor de umidade do solo pode estar quebrado; no entanto, quando o cientista investigou mais de perto, descobriu que a evapotranspiração era maior do que a infiltração.

Além disso, os pesquisadores talvez precisem pensar fora da caixa para interpretar seus dados. Eles podem tentar analisar os dados de algumas maneiras diferentes. A Figura 2 ilustra a maneira temporal tradicional de representar graficamente os dados. Na Figura 3, os mesmos dados podem ser visualizados de uma maneira completamente diferente.

Os pesquisadores também podem converter seus dados de teor de água em potencial hídrico usando uma curva de liberação de umidade (consulte a Figura 4).

Depois que os dados de potencial hídrico forem obtidos, os dados terão a seguinte aparência:

Plotar os mesmos dados de três maneiras diferentes pode revelar questões ou problemas que um pesquisador talvez não perceba com um gráfico temporal tradicional.

Faça os dados trabalharem para você

Gastar uma pequena quantidade de tempo extra para fazer as coisas corretamente ao longo de um experimento rende grandes dividendos em economia de tempo, esforço e dinheiro. A preparação, o planejamento, um objetivo de pesquisa claramente definido, a seleção adequada do local, a instalação, a manutenção, o cronograma e a interpretação correta dos dados contribuem muito para evitar os contratempos típicos de dados que podem comprometer um projeto de pesquisa. O resultado final? Dados que podem ser publicados ou usados para tomar decisões.

Veja como funciona o ZENTRA Cloud

No vídeo abaixo, o Dr. Colin Campbell discute como o ZENTRA Cloud simplifica o processo de coleta de dados e por que os pesquisadores não podem viver sem ele. Em seguida, ele faz um tour ao vivo pelos recursos do ZENTRA Cloud .