Você enterrou sensores de potencial hídrico e de conteúdo de água no solo, instalou um ATMOS 41 no campo e configurou seu registrador de dados ZL6 . Sua rede de instrumentos vem coletando dados há dias, semanas ou até mesmo durante toda a temporada. E agora? Realizar a análise de dados de umidade do solo para o seu local de pesquisa é uma coisa. Saber como extrapolar inferências e conclusões significativas para entender o que está acontecendo e solucionar problemas é completamente diferente.
Neste artigo, examinaremos vários conjuntos de dados para entender como o conteúdo de água do solo, a temperatura do solo, o potencial de água do solo e as medições atmosféricas podem ser usados para descobrir o significado por trás dos rastros. Neste artigo, você aprenderá a identificar os seguintes eventos em seus dados:
Cada exemplo será representado por um gráfico. Não é necessário entender todos os aspectos das informações contidas nesses gráficos. Cada um deles é usado como ilustração de padrões comuns de dados de umidade do solo com os quais você pode se deparar e como extrapolar as informações mais úteis possíveis a partir dos padrões observados. Cada gráfico terá uma caixa no canto superior direito com o tipo de solo e o tipo de cultura para que você tenha uma melhor compreensão das variáveis em jogo.
Todos os dados fornecidos foram coletados por registradores de dados, como a nossa ZL6 e carregados no ZENTRA Cloud para visualização remota de acordo com a conveniência do usuário. Todos os conjuntos de dados são da própria instrumentação da METER ou são fornecidos pelo proprietário dos dados e são incluídos com sua permissão.
Na Figura 2, vemos os dados de uma areia argilosa projetada com uma cultura de cobertura de grama. Nosso objetivo ao executar nossos experimentos nesse exemplo foi melhorar a irrigação na grama. Essa grama tinha uma zona de raiz bastante rasa, com o meio com cerca de seis cm de profundidade e a parte inferior com cerca de 10 cm. Com o passar do tempo, esse exemplo mostrou primeiro condições relativamente úmidas no início de junho e julho, uma condição de período fixo de secagem em julho e agosto e secagem até a interrupção da absorção de água em agosto e setembro.
Este gráfico mostra dois tipos de dados de umidade do solo: conteúdo volumétrico de água no eixo y esquerdo e o potencial matricial, ou potencial hídricono eixo y direito. O tempo está no eixo x, variando do início do verão até o começo do outono. Para entender o que esses grupos de dados podem nos dizer, devemos analisar cada conjunto de dados individualmente.
A Figura 3 mostra o conteúdo de água e o potencial hídrico da grama de grama mencionada anteriormente em condições úmidas. Essa grama estava em uma areia argilosa. Observe que os sensores de potencial hídrico, representados com as linhas pontilhadas na parte superior do gráfico, não responderam muito. No entanto, os sensores de conteúdo de água do solo mostram detalhes incríveis, incluindo cada evento de irrigação na ordem dos dias.
O campo era irrigado todas as noites com um pico visível quando a água atingia o sensor, visível no sensor de nível de seis cm. Havia também um pequeno pico a 15 cm, que era a parte inferior da zona da raiz. Mesmo a 30 cm, os dados mostraram um aumento no conteúdo de água, mas a curva era mais arredondada do que a do sensor de nível de 15 cm. O potencial hídrico não apresentou nenhuma alteração. Os tamanhos das partículas eram tão grandes que os sensores não conseguiram detectar a água retida por essas partículas. Se, em vez disso, observarmos o que aconteceu nessa areia argilosa em condições ideais, veremos alguns detalhes muito interessantes.
Nessa seção dos dados, os dados de conteúdo de água do solo de seis centímetros se achataram durante a noite e caíram durante o dia. Isso era visível dia após dia e nos dava uma ideia da quantidade de água que as plantas estavam absorvendo a 6 centímetros, a parte inferior da zona da raiz. Houve uma queda diária a 15 centímetros, mas não tão acentuada porque foi na parte inferior de onde as raízes estavam absorvendo água.
Na Figura 5, não havia tanta água sendo drenada pelo perfil, o que foi muito bom. Observamos um pequeno pico em 14 de julho no sensor de nível de 30 cm, mas nenhuma flutuação durante o evento de irrigação subsequente. Essa areia argilosa é muito sensível à água que estava sendo aplicada. Os dados de potencial hídrico mostraram uma pequena resposta no nível de seis cm. Isso não indicou nenhum estresse, pois estava apenas caindo para a faixa de -200 a -400 kPa, que ainda estava acima da faixa de estresse para essa grama.
Em condições de seca, a absorção gradual ideal de água também foi visível no nível de seis cm. O problema nesse conjunto de dados foi observado no sensor de nível de 15 cm, onde os níveis de água eram tão altos quanto os do sensor de nível de 6 cm, indicando que a água estava sendo lixiviada pelo solo sem ser absorvida. Uma absorção diária foi visível até parar repentinamente por volta de 5 de setembro. Nesse momento, a grama não é mais capaz de absorver água do solo, passando de um crescimento ativo para uma dormência.
O potencial hídrico mostra uma curva realmente interessante nesse conjunto de dados de umidade do solo, caindo negativamente até -1500 kPa, ou ponto de murcha permanente. Essa grama estava em estado de dormência porque a água não estava disponível para a grama absorver. As medições do conteúdo de água e do potencial de água mostraram um quadro claro de declínio nessas condições de seca. Infelizmente, nesse caso, os agricultores não reagiram aos sinais nos dados até que o solo ficou muito seco.
O que acontece quando o solo não é uma areia argilosa, mas sim um solo de textura fina: uma argila? A Figura 8 ilustra um solo argiloso que estava cultivando batatas-semente no sul de Idaho, com quase 700 m de diâmetro, no qual instalamos sensores em seis locais. Esse gráfico representa pouquíssimas alterações no teor de água durante toda a estação, com flutuação de apenas 2 a 3%. O produtor analisou esses dados e se perguntou como poderia determinar quando deveria desligar a água desse campo. Usando apenas esses dados, é muito difícil fazer essa determinação, como explicamos em nosso webinar anterior Water Resource Capture: Turning Water Into Biomass (Transformando água em biomassa). Embora os dados sobre o teor de água sejam muito úteis para determinar a presença e a quantidade de água, eles fazem muito pouco para nos dizer se as plantas estão estressadas ou para nos ajudar a entender quando elas receberam água suficiente.
Para entender os níveis de estresse das plantas e sua capacidade de atualizar a água, devemos examinar o potencial hídrico matricial. Embora os dados de conteúdo de água no solo tenham mostrado um quadro de rega consistente e normal durante toda a estação, três dos seis locais apresentaram níveis de potencial hídrico matricial caindo para a faixa de estresse, com um deles caindo muito próximo do ponto de murcha permanente. A temperatura das folhas das plantas nessas áreas, medida por um instrumento como o termômetro infravermelho IRT, foi registrada em temperaturas muito mais altas do que a temperatura do ar. E o rendimento nesses locais foi muito menor do que o rendimento das áreas que não foram medidas como estando sob estresse, dando validade às medições do potencial hídrico e à indicação de um problema.
O solo franco-arenoso da Figura 10 é encontrado em um deserto em Rush Valley. Nesse exemplo, não estávamos examinando uma cultura, por assim dizer, mas sim espécies invasoras em um sistema nativo. O motivo da instalação dessa instrumentação foi entender por que as espécies invasoras, como o cheatgrass, estavam competindo com a vegetação nativa da área. As linhas verdes representam eventos de precipitação, e as linhas horizontais representam os três sensores de conteúdo de água colocados em diferentes profundidades.
Ao examinar esses dados de umidade do solo, você notará que mesmo os eventos de umedecimento de quatro a cinco mm causaram pouco ou nenhum impacto no sensor de nível de cinco cm e nenhum impacto perceptível nos sensores de 10 e 20 cm. Por que o evento de precipitação não apareceu nos dados de conteúdo de água? Há alguns fatores que contribuem para isso. Esse período de medição foi precedido por um verão muito longo, quente e seco, quando a temperatura do solo ficou acima de 40°C quase todos os dias, tornando o solo hidrofóbico. Além disso, o solo estava seco e pulverulento, o que fez com que toda a água fosse absorvida e retida na superfície antes de evaporar novamente, não deixando nenhuma chance para a água se mover mais profundamente no sistema.
A Figura 12 mostra dados de umidade do solo no mesmo solo franco-arenoso do deserto no início daquele ano. Embora os dados de precipitação não tenham sido incluídos nesse gráfico, os eventos de umidade ocorreram em correlação com cada um dos picos visíveis no sensor de teor de água de cinco cm de profundidade. Observe que, no sensor de nível de cinco cm, ocorreu um evento de umedecimento por volta de 28 de maio, mas que não se reflete nos sensores de nível de 10 ou 20 cm. O umedecimento por volta de 2 de junho mostrou evidências de movimentação da agulha na profundidade de 10 cm, mas não atingiu a marca de 20 cm. O que é ainda mais surpreendente é que o maior evento de umidade ocorreu por volta de 14 de junho e não apareceu em 10 cm, mas criou um pequeno pico na profundidade de 20 cm. O que a análise desses dados de umidade do solo nos diz?
Como no último conjunto de dados da mesma área, a camada superior do solo absorveu grande parte da umidade do primeiro evento de molhamento e alimentou a alta demanda evaporativa sem permitir que o solo tivesse a oportunidade de drenar para baixo. À medida que o lençol freático enchia durante o segundo evento de umidade, um pouco de água chegava até o sensor de profundidade de 10 cm, mas parava antes da marca de 20 cm. O maior enigma foi o último evento de umedecimento. Por que os sensores de 5 e 20 cm registraram um aumento no conteúdo de água sem que houvesse qualquer aumento em 10 cm?
É fácil pensar que os eventos de chuva criam uma distribuição uniforme de água na superfície do solo, infiltrando-se uniformemente, mas nem sempre é esse o caso. Em vez de atravessar o solo como um bloco gigante, a água percorre o solo em dedos ramificados, nem sempre tocando todas as partículas do solo. O que provavelmente aconteceu nesse caso foi que um desses dedos de água circunavegou em torno do sensor de profundidade de 10 cm e continuou a descer até o sensor de nível de 20 cm. Essa é a explicação mais provável para essa anomalia de dados, mas ainda seria importante monitorar a área para garantir que não haja nenhum problema com a infiltração nessa área.
Embora tenhamos criado um guia educacional intitulado Weather Monitoring Master Class (Aula principal de monitoramento do clima), que contém tudo o que você precisa saber sobre o monitoramento do clima, para fins de interpretação dos dados de umidade do solo, vamos explorar alguns casos de uso em que o monitoramento do clima pode fazer a diferença na compreensão do que está acontecendo no solo. Há alguns anos, passamos por um evento de inundação em Pullman, WA, onde fica a sede da METER. Um riacho muito pequeno chamado Missouri Flat Creek, que corre paralelo à via principal da cidade, inundou a rua e várias empresas ao longo do caminho, criando uma grande faixa de destruição no coração da comunidade. Como isso aconteceu? Os dados podem nos ajudar a entender os sinais de alerta de inundações iminentes?
Os dados de precipitação na Figura 13 não explicam o motivo das inundações. Os maiores eventos de precipitação atingiram apenas cerca de três mm. Vários sensores mostraram o mesmo volume de precipitação, o que não parece sugerir o potencial de inundação na escala que ocorreu naquele pequeno riacho. Para entender melhor o que ocorreu, precisamos recorrer às medições do conteúdo de água do solo na área (Figura 14).
Os níveis de conteúdo de água do solo estavam se mantendo de forma muito consistente até que o evento de umidade começou em 6 de abril, causando um aumento no nível de 20 cm, depois em 40 cm, um pouco em 60 cm e 90 cm e até mesmo um pouco em 120 cm. No final do dia 7 de abril, a água começou a escoar dos níveis superiores do solo e a se filtrar nas regiões mais baixas. Os eventos de chuva subsequentes significaram que, no dia 9, o nível de 60 cm estava registrando níveis de conteúdo de água bastante cheios e começou a se achatar, assim como o restante das profundidades, o que era um sinal de que o lençol freático estava se enchendo até a capacidade, sinalizando um evento de inundação iminente. No final do dia 9 de abril, mais chuva fez subir a balança e o Missouri Flat Creek ultrapassou suas margens.
A Figura 15 mostra as profundidades da água ao longo da margem do riacho, o que ilustra que o nível da água foi mantido em 1 m. O último evento de chuva se correlacionou com o platô do conteúdo de água, pois a água ultrapassou suas margens e atingiu quase 2,5 m.
Em uma argila de navio (Figura 16), uma argila de alto encolhimento localizada no sul do Texas, inserimos vários sensores de conteúdo de água para ilustrar como seria uma análise dos dados de umidade do solo no caso de rachaduras no solo.
Se compararmos o comportamento do sensor, veremos um padrão interessante. Um sensor na profundidade de 20 cm mostrou um declínio gradual após cada evento de umedecimento, mas o outro sensor na mesma profundidade mostrou uma queda acentuada, o que normalmente seria esperado em um solo arenoso. Isso levanta a questão: o que estava ocorrendo nessa argila para causar essas leituras? O fenômeno observado nesse conjunto de dados é que o sensor com a curva mais acentuada estava embutido em uma seção da argila com alta retração, o que fazia com que o solo se retraísse ao redor do sensor, produzindo lacunas de ar, fazendo com que o sensor eletromagnético não fizesse a leitura tão alta quanto o esperado. A Figura 16 é um exemplo perfeito que mostra que essa queda vertiginosa era indicativa de rachaduras no solo.
A Figura 17 mostra um campo de argila arenosa que contém espécies invasoras que estavam mortas devido às temperaturas. A cada evento de chuva, observe que as medições do conteúdo de água aumentavam e depois desciam em degraus irregulares. Esses sensores foram enterrados? O que pode explicar as flutuações ilustradas nesses dados? Se adicionarmos as medições de temperatura ao gráfico, ficará claro o que estava ocorrendo.
A linha horizontal preta em negrito na Figura 18 indica 0°C, ou congelamento. Com as medições de temperatura e a adição de um ponto de congelamento, ficou claro que, quando as condições congelavam, as leituras de teor de água caíam e pareciam flutuar. Quando as temperaturas subiam acima do ponto de congelamento, as medições do teor de água voltavam a subir para uma faixa esperada. Essa relação faz sentido. Quanto mais a água congela, mais as moléculas de água desaparecem no campo magnético elétrico que os sensores estão usando para detectar a presença de água. Como nem toda a água estava congelada, a quantidade de água medida não caiu a zero, mas diminuiu significativamente. Após o descongelamento, os dados mostraram que os níveis de conteúdo de água do solo se suavizaram e voltaram ao ponto em que estavam antes do congelamento. Esse é o padrão que deve ser esperado em situações de congelamento. A Figura 19 é uma visão do mesmo conjunto de dados no contexto de um ano inteiro. Observe como os eventos de congelamento pareciam nitidamente diferentes do fluxo e refluxo mais suave dos dados de verão. A linha pontilhada nos meses de inverno é o padrão que você deve esperar nos dados de conteúdo de água sem a ocorrência do evento de congelamento.
Na Figura 20, colocamos sensores em sete áreas, todas a uma distância de três a quatro quilômetros umas das outras, em um solo argiloso com batatas-semente. Os sensores da Figura 20 foram instalados após um inverno úmido, com muita neve seguida de chuva.
Dependendo do seu nível de experiência na leitura de dados de teor de água, você pode se perguntar por que há tanta variabilidade entre esses sete sensores, mesmo no início do conjunto de dados. Essa variação é uma função do tipo de solo. Mesmo que o tipo de solo seja categorizado de forma semelhante, cada local terá sua própria linha de base, portanto, é importante comparar as medições de conteúdo de água do solo com medições anteriores no mesmo local e não esperar leituras idênticas de um local para o outro, por mais próximas que sejam. No entanto, se examinarmos os dados de potencial hídrico para os mesmos campos no mesmo período (Figura 21), poderemos ver que o potencial hídrico desses sensores começou com uma diferença de +/- 10 kPa entre si, o que foi notavelmente próximo. Esse é o poder de usar medições de potencial hídrico em um campo, independentemente do tipo de solo.
No verão, é importante levar em conta uma certa quantidade de flutuação do teor de água, especialmente nas leituras próximas à superfície do solo. Dessa forma, todos os sensores de teor de água também podem atuar como sensores de temperatura.
Na Figura 22, os dados mostraram uma variação diária de temperatura de +/- 14°C. Sem o conhecimento dessas mudanças de temperatura, a natureza irregular das medições do teor de água pode ser erroneamente interpretada como movimento hidrológico da água, quando na verdade está ilustrando o efeito da mudança de calor no teor de umidade do solo. Cada pequena mudança no conteúdo de água foi realmente de apenas 0,0003m3 m-3 /°C.
Mostramos alguns exemplos até este ponto que podem ter parecido inicialmente sinais de captação de água pela vegetação, mas que foram explicados quando os dados foram examinados mais detalhadamente. Então, qual é a aparência da redistribuição hidráulica em seus dados? Vamos explorar quatro gráficos sucessivamente para ver se podemos provar a presença de captação de água do solo para as plantas. Cada gráfico destaca os dados do mesmo período de tempo no mesmo campo de trigo irrigado a uma distância de 500 m um do outro.
A Figura 23 mostra o conteúdo de água em uma profundidade de 15 cm no campo. A irrigação foi ligada e desligada até o final de julho, com alguns eventos de precipitação ocorrendo após o ponto de desligamento da irrigação. Cada sensor de conteúdo de água estava mostrando um padrão diurno clássico, que à primeira vista poderia parecer flutuações de temperatura, mas naquele momento da estação, o campo tinha um dossel de folhas de trigo completo com um Leaf Area Index (LAI) de cerca de quatro a cinco, com muito pouca radiação chegando à superfície do solo. Isso torna improvável que o fluxo diurno possa ser atribuído à mudança de temperatura. O padrão só parou quando a irrigação foi desligada e as plantas absorveram o máximo que puderam.
Nas profundidades de 45 cm na Figura 24, o padrão diurno não estava presente no início de junho, tornando-se proeminente apenas no final de junho. Por volta do momento em que a água foi desligada no final de julho, o padrão diurno foi o mais pronunciado, caindo durante o dia e se estabilizando à noite. Estando tão profundamente no solo, esses dados estavam muito mais alinhados com a absorção de água pelas plantas do que com a mudança de temperatura.
À medida que nos aprofundamos no solo (Figura 25), o mesmo escalonamento diurno não era visível até meados ou final de julho e foi observado até agosto.
Embora a precisão e a confiabilidade sejam dois dos fatores mais importantes para nós quando se trata de toda a instrumentação que fabricamos, há outros fatores, como a instalação e a manutenção, que podem causar falhas em qualquer sensor.
A Figura 26 é um ótimo exemplo da aparência de um sensor com falha nos dados. Vários sensores haviam traçado um curso muito estável e estavam transmitindo dados sem problemas quando, de repente, apenas um sensor caiu quase instantaneamente e começou a fornecer uma grande variedade de dados variáveis. Felizmente para esse usuário, o sensor estava conectado ao site ZENTRA Cloud , que o alertou automaticamente sobre a falha do sensor para que pudesse ser resolvida em tempo hábil com o mínimo de interrupção da medição contínua. Nesse caso, o sensor foi desconectado e, depois de ser conectado novamente ao data logger, continuou a funcionar perfeitamente.
A última anomalia de dados que discutiremos neste artigo são os dados defeituosos devido a problemas durante o processo de instalação.
Como em todos os empreendimentos científicos, é importante saber quais informações você espera encontrar antes de analisar as leituras. Para um solo franco-siltoso como o mostrado na Figura 27, o solo estava bastante úmido, e esperaríamos que essas leituras fossem iguais ou superiores a 30% do conteúdo volumétrico de água. Em vez disso, estávamos vendo dois sensores com leituras de 10% ou menos. Esse é um ótimo exemplo de um momento em que valeria a pena examinar os sensores e possivelmente reinstalá-los.
Cada situação e conjunto de dados será diferente. Garantir que você faça as deduções e inferências corretas a partir dos dados é fundamental para a validade de suas conclusões. Com isso em mente, vamos recapitular algumas coisas que você deve ter em mente ao interpretar seus dados exclusivos.
Nossos cientistas têm décadas de experiência em ajudar pesquisadores e produtores a medir o contínuo solo-planta-atmosfera.
TDR, FDR, capacitância, resistência: Uma comparação dos métodos comuns de detecção de umidade do solo, seus prós e contras e suas aplicações exclusivas.
Entre as milhares de publicações revisadas por pares que utilizam os sensores de solo da METER, nenhum tipo emerge como o favorito. Portanto, a escolha do sensor deve se basear em suas necessidades e na aplicação. Use essas considerações para ajudar a identificar o sensor perfeito para sua pesquisa.
A maioria das pessoas analisa a umidade do solo apenas em termos de uma variável - o conteúdo de água. Mas são necessários dois tipos de variáveis para descrever o estado da água no solo.
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