为什么土壤水分传感器不能告诉您需要知道的一切?
精确、廉价的土壤水分传感器使土壤 VWC 成为一种理所当然的常用测量方法,但它是否适合您的应用?
研究人员在实验室或实地测量土壤水力特性时,很可能只看到了部分情况。由于条件受控,实验室系统的精确度很高,但实验室测量并没有考虑到现场的变化,如可能影响土壤水文的根系、裂缝或虫孔。此外,当研究人员将样本从野外带到实验室时,他们往往会在取样过程中压缩土壤大孔,从而改变土壤的水力特性。
现场实验有助于研究人员了解变异性和实时条件,但也有一系列相反的问题。田间是一个不受控制的系统。水分通过蒸发、植物吸收、毛细管上升或深层排水在土壤剖面中移动,需要在不同深度和位置进行多次测量。野外研究人员还必须应对天气的不可预测性。降水可能会导致野外干燥实验耗时整个夏天,而在实验室只需一周。
实验室 | 测量 | 现场 |
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PARIO | 土壤质地 | |
HYPROP | 水势(湿范围) | 张力计 (TEROS 32) |
WP4C | 水势(干燥范围) | TEROS 21 |
HYPROP和烘箱干燥方法 | 含水量 | 体积含水量传感器 |
KSAT | 饱和导水性 | SATURO(田间饱和) |
HYPROP | 非饱和导水性 | Mini disk infiltrometer |
研究人员同时使用实验室和实地技术,同时了解每种方法的优势和局限性,可以成倍地提高他们对土壤剖面情况的了解。例如,在实验室中,研究人员可以使用 PARIO土壤质地分析仪获得准确的土壤质地数据,包括完整的粒径分布。然后,他们可以将这些数据与 HYPROP-生成的土壤水分释放曲线,以了解该类型土壤的水力特性。如果该研究人员再加上高质量的现场数据,以了解真实的现场条件,那么他们就会突然看到更广阔的前景。
下面将探讨实验室仪器与现场仪器的对比,以及研究人员如何将这些仪器结合起来以加深对土壤剖面的了解。点击链接,了解每个主题的更多详细信息。
优势 | 局限性 | |
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实验室仪器 |
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现场仪表 |
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土壤类型和粒度分析是了解土壤及其独特特性的第一个窗口。每位研究人员都应确定他们正在使用的土壤类型,以便为他们的数据设定基准。如果研究人员不了解自己的土壤类型,就无法根据含水量对土壤水分状况做出假设(例如,如果他们与植物一起工作,就无法预测是否有植物可用的水分)。此外,土壤层中不同的土壤类型可能会影响研究人员的测量选择、传感器选择和传感器放置。
粒度分析确定了构成土壤的粗细物质比例。有了这些知识,研究人员就能估算出特定土壤的保水能力。粒度分析超越了土壤类型的简单定义。粒度分析的作用更像是土壤指纹,显示砂、淤泥和粘土各部分独特的粒度分布。这些信息可以帮助岩土工程师了解收缩膨胀土壤随着时间的推移会产生怎样的反应,也可以影响种植者的灌溉决策。粒度分布还可以让人了解土壤是如何形成或最终将如何形成结构的,它还会影响饱和导水性:材料越粗,水就越容易流动。
一直以来,研究人员使用粗糙的方法来确定土壤质地,例如带状 测试法、移液管法或耗时的比重计技术。 PARIOPARIO 可为研究人员提供完整的粒度分布分析,包括细粉砂、中粉砂、粘土和砂的细分。获得分析结果后,软件会自动计算其在美国农业部土壤质地三角图上的位置,以准确确定土壤类型。
研究人员在决定测量其他参数之前,应先使用PARIO 作为了解土壤的第一步。这将帮助他们确定哪种实验室或野外仪器对其研究目标最有效。
每种土壤类型都有不同的水分释放曲线(或土壤水分特征曲线)。 研究人员利用水分释放曲线来了解特定土壤中的水分随着时间的推移发生变化时,土壤和植物会如何反应。它告诉研究人员,与可用水量(水势)相比,水量(含水量)的变化速度有多快。
水分释放曲线可以帮助研究人员预测水分是否会流动以及会流向何处。水分释放曲线还说明了植物在不同含水量下可利用的水分随时间的变化情况。例如,在接近饱和的沙子中,含水量会随时间迅速变化,而水势只会略有下降。这是因为沙子的孔隙大、表面积小,不能紧紧吸住水分,因此可利用的水分较多。相反,在接近饱和的粘土中,含水量变化较慢,而水势变化相对较快,这是因为粘土的表面积较大,孔隙较小,能更紧密地保持水分,释放给植物或水运动的水分较少。水分释放曲线说明了含水量和水势之间的关系,并向研究人员展示了土壤在任何条件下的表现。
最简单的方法是在实验室中绘制水分释放曲线。该 HYPROP是一种独特的实验室仪器,它使用 Wind/Schindler 蒸发法生成土壤的水分释放曲线,其水势在张力计范围内--即大部分水分移动的范围内。它使用两个精密张力计,自动生成 0 至 -100 千帕范围内的 100 多个数据点。该曲线需要三到五天才能完成,但仪器可在无人看管的情况下运行。HYPROP的范围受到张力计范围的限制,但可以与WP4C 结合使用,生成整个湿度范围内的水分释放曲线。
是一种实验室仪器,通过测定密闭室内样本上方空气的相对湿度来测量干燥范围内的水势。 WP4C是一种实验室仪器,可通过测定密闭室内样品上方空气的相对湿度来测量干燥范围内的水势。一旦样品与WP4C密封腔室中的水汽达到平衡,仪器就会使用冷镜法测量相对湿度。这种方法需要将密闭室中的一面小镜子冷冻到其上开始结露为止。 在露点处,WP4C 测量镜子和样品的温度,精度为 0.001 °C。这样,WP4C 就能在 -0.05 MPa 至 -300 MPa 的范围内以无与伦比的精度提供水势读数。
WP4C 可与HYPROP 配合使用,在土壤湿度的整个范围内创建完整的土壤水分释放曲线。请观看视频了解其工作原理。结合从PARIO 中提取的信息,这将成为了解土壤水分特性的有力工具。
了解如何将HYPROP 和WP4C 结合起来,实现全面的水分释放曲线
HYPROP 和 WP4C实验室测量能够快速、准确地绘制土壤水分释放曲线(土壤水分特征曲线),但实验室测量也有一些局限性:样品处理量限制了可绘制的曲线数量,而且实验室绘制的曲线并不代表其原位行为。不过,实验室生成的土壤水分保持特性曲线可以与原位水分释放特性曲线的信息相结合,从而更深入地了解真实世界的变化。在原地同时安装母质电位传感器和含水量传感器可为研究人员的知识库增加更多的水分释放曲线。而且,由于岩土工程师和灌溉科学家最关心的主要是非饱和土壤的就地性能,因此在实验室曲线的基础上增加原位测量将是最理想的选择。Campbell 等人(2018 年)最近在泛美非饱和土壤会议上发表了一篇题为 " 原位土壤水分特性曲线与实验室生成曲线的比较 "的论文,该论文显示了使用TEROS 21校准的母势传感器和 METER 的 土壤水分传感器 在原位生成的 SWCC 与实验室生成的 SWCC 的比较结果。现场和实验室的 SWCC 比较结果相当不错,但有几个因素降低了两者的一致性。在质地较粗的土壤中,随着土壤吸力的增加,去除活根会造成差异,而完整的岩心样本比受扰动的样本更容易比较。在质地较细的土壤中,比较结果较好,但当实验室样本受到干扰时,比较结果也会受到影响。数据表明,同位原位传感器可作为实验室数据的重要补充,用于开发各种 SWCC,以便更深入地了解非饱和土壤的行为。
与实验室和原位土壤水分释放曲线一样,实验室和实地测量饱和及非饱和导流系数也可同时使用,以便更深入地了解任何土壤类型的水力特性。通过比较不同深度和位置的测量结果,可以深入了解不同的土壤层,帮助研究人员理解每个土壤层的长期渗透数据(例如,如果一个土壤层变得饱和,这将如何改变径流模型?)
科学家可以使用实地仪器来确定水在实地的渗透情况,还可以通过实验室测量来确定限制最大的地层。例如,地表地层可能是沙质壤土,但PARIO 可能会显示更深的地层粘土含量更高,导水性更低。将实验室测量和实地测量结合使用,有助于确定在较潮湿的时期是哪个地层导致了较低的渗透性。
从 SATURO可通过 KSAT实验室测量数据。 如果研究人员将实验室测量的非饱和水力传导性数据与 Mini Disk InfiltrometerHYPROP HYPROP 使用与生成水分释放曲线相同的内部张力计自动测量非饱和水力传导性,然后建立饱和水力传导性模型。通常情况下,由于现实世界的变化,实验室测量结果和实地测量结果并不一致,但通过对信息进行综合分析,可以获得更深入的见解。
研究人员还可以将两种实验室仪器(KSAT 和HYPROP )的水力传导数据结合起来,生成完整的水力传导曲线(图 2)。水力传导曲线可以告诉您,在给定水势下,土壤的传导水能力(即当土壤干燥时,水从样本(或田间土层)顶部流向底部的能力)。这些曲线用于建模,以说明或预测在湿度波动条件下水在土壤系统中流动的情况。
在下面的视频中,土壤湿度专家利奥-里维拉(Leo Rivera)教授了导水率和导水率曲线的基础知识。
只测量含水量等单一参数可能会给研究人员提供一个了解土壤的起点,但如果不了解土壤类型、水势或水力传导性等其他信息,他们就无法理解水的百分比会告诉他们什么。为了深入了解土壤,研究人员可以将粒度分布、水力传导曲线和水分释放曲线结合起来使用,以获得最准确、最全面的信息。使用两种不同类型的曲线甚至可以帮助研究人员隔离模糊的问题,例如无土基质中的双孔隙度水分释放曲线。实验室和现场仪器配合使用可为研究人员提供交响乐般的信息,是理解数据和预测土壤长期行为的有力工具。
六段简短的视频将向您传授有关土壤含水量和土壤水势的所有知识--以及为什么要同时测量它们。 此外,您还可以掌握土壤导水性的基础知识。
我们的科学家拥有数十年帮助研究人员和种植者测量土壤-植物-大气连续体的经验。
精确、廉价的土壤水分传感器使土壤 VWC 成为一种理所当然的常用测量方法,但它是否适合您的应用?
在数以千计使用 METER 土壤传感器发表的同行评议文章中,没有哪种类型是最受欢迎的。因此,传感器的选择应基于您的需求和应用。利用这些考虑因素来帮助确定最适合您研究的传感器。
大多数人只从一个变量--含水量--来看待土壤湿度。但要描述土壤中水的状态,需要两种变量。
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