陕西省土壤墒情对比监测工作浅析

◎赵 红

土壤墒情是反映农作物受旱状况的一项直接的基础指标，也是分析旱情演变规律和开展抗旱灌溉的重要依据。陕西省地处西北干旱和半干旱地区，十年九旱，抗旱工作责任重大，而水利系统多年来缺乏全面系统的旱情监测站网。为了向防汛抗旱指挥部门提供全面详实的全省土壤墒情监测信息，省水文局在2009年5月设立20处墒情监测站，2010年1月根据全省抗旱工作需要又增加了21处墒情监测站。截至目前，已初步建成分布在省内11个市（区）农田范围的41处土壤墒情监测站点，向省抗旱工作管理部门及时、准确地提供了大量详实的土壤墒情监测信息。

1 概况

陕西省总面积20.56万km2，地势总的特点是南北高，中部低，从北到南可以分为陕北黄土高原、关中平原、陕南秦巴山地三个地貌区。陕西地带性自然土壤包括粟钙土、黑垆土、褐土、黄褐土和棕壤等，由于长期耕种和自然力的侵蚀，已演变成复杂多样的农业土壤。陕北黄土高原长城以北主要为风沙土，陕北黄土高原的黄土区主要为黄绵土，土娄土是关中的农业土壤，水稻土是陕南的主要农业土壤。

省水文局目前在全省共布设41处墒情监测站，其中榆林市3处，延安市4处，铜川市1处，宝鸡市4处，杨凌区1处，咸阳市3处，西安市4处，渭南市6处，汉中市5处，安康市4处，商洛市6处。陕西省水文局土壤墒情站网分布情况详见附图。

2 土壤墒情对比监测工作的目的

采用时域反射（TDR）法和烘干法同步进行墒情监测工作。TDR法测出的结果为土壤的体积含水量，烘干法测出的结果为土壤的重量含水量，体积含水量=土壤干容重*重量含水量。土壤体积含水量θ的定义为：某一土壤样品中水的体积与其总体积的比值，可由其百分数表达；土壤重量含水量W的定义为：某一土壤样品中其水的重量与干土重量的比值，也可由其百分数表达。

TDR法采用按键操作，简便快捷，但对仪器稳定性及操作规范性要求较高；烘干法简单易行，稳定可靠，也是检验其他方法测试结果的一种常用方法，但是用时较长，时效性较差。两种方法同步监测的目的是：通过一段时间的数据积累，建立起两种方法的相关关系，率定出一条体积含水量θ~重量含水量W关系线，用于土壤体积含水量θ与重量含水量W的数据转换，从而提高墒情监测工作的时效性。

3 墒情对比监测数据分析

3.1 思路与方法

TDR法使用的仪器是浙江托普仪器有限公司生产的TZS-Ⅰ型土壤水分监测仪，烘干法按规范要求为105℃±2℃持续恒温8小时。具体方法是在每站布设3条垂线，用土壤水分监测仪现场分别测定计算20cm、40cm深度处的平均土壤体积含水量θ20、θ40，再将θ20、θ40平均得出该站点的土壤体积含水量θ均；同时同步采集土样，用烘干称重法处理，分别测定计算20cm、40cm深度处的平均土壤重量含水量 W20、W40，再将 W20、W40平均得出该站点的土壤重量含水量W均。

体积含水量和重量含水量可以相互换算，其换算公式为θ=ro*W，式中θ为体积含水量，W为重量含水量，ro为该土壤的干容重（《土壤墒情监测规范》）。如果该站用TDR法测定的体积含水量θ均准确稳定，则应与烘干法测定的重量含水量W均呈线性相关，存在关系式W均=aθ均+b成立，式中a、b均为常数。

3.2 监测数据

41处墒情监测站，有从2009年5月开始监测的，有从2010年1月开始监测的，除稳定封冻期及下雨影响外，各站均严格按照规范要求，每月1、11、21日坚持监测。2010年、2011年年底，分别对各测站两种方法的成果进行了对比分析。从分析结果看，无论数据积累多少，不管是20~30组，还是40~50组甚至更多，两种方法均无法形成很好的相关关系。下面在全省选取6个代表站（其中陕北1个站，关中3个站，陕南2个站），采用截止到2011年12月31日最长系列数据详细说明。各代表站土壤墒情监测原始数据系列统计见表1。

表1 各代表站土壤墒情监测数据系列统计

表2 各代表站θ均与W均关系线R2值

3.3 成果分析

各代表站或多或少都存在明显异常原始观测数据，将这些数据剔除后，各代表站点各量级数据分布较均匀，两侧数据量基本对称，各站土壤体积含水量θ均～重量含水量W均关系线相关性明显提高，详见图1～图6。各代表站原始系列与剔除明显不合理数据后θ均与W均关系线R2值见表2。

从各站剔除数据数量也可以侧面反映出该站测验数据质量的高低：魏家堡站剔除1组数据，占总数的2.0%；恒口站剔除1组数据，占总数的1.7%；枣园站剔除4组数据，占总数的8.0%；麻街站剔除2组数据，占总数的3.9%；张家山站剔除8组数据，占总数的11.3%；状头站剔除1组数据，占总数的1.9%。

图中R为重量含水量w均与体积含水量θ均线性关系线的相关系数，相关系数是变量之间相关程度的指标。R2是趋势线拟合程度的指标，它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度，拟合程度越高，趋势线的可靠性就越高。R2是取值范围在0～1之间的数值，当趋势线的R2等于1或接近1时，其可靠性最高，反之则可靠性较低。通常认为|R|大于0.8，即R2大于0.64时，认为两个变量有很强的线性相关性。按照这个标准衡量的话，则有魏家堡站、恒口站和枣园站可以认为是两种方法监测成果之间建立的回归方程是可靠的。

各代表站按照回归方程计算的重量含水量W均误差计算见表3。

从表3可以看出：①各代表站中魏家堡站相关程度最好、回归方程的可靠性最高，状头站相关程度最差、回归方程的可靠性最低，其中魏家堡、恒口、枣园3站相关系数达到一般线性相关要求；②从绝对误差控制范围来看的话，6个代表站九成多以上的数据均在±4%范围内，其中魏家堡、恒口、枣园、麻街等4站绝对误差百分之百在±4%范围内；③从相对误差控制范围来看，6个代表站相对误差≤5%数据个数占总数百分比在30.6%～43.9%之间，低于50%；相对误差≤8%数据个数占总数百分比在45.7%～71.9%之间，低于75%；相对误差≤10%数据个数占总数百分比在58.7%～83.3%之间，低于90%。

以相关程度最好、回归方程可靠性最高的魏家堡站为例做进一步分析：按照其回归方程y=0.3782x+4.7413计算出的重量含水量计算值与实测值的绝对误差均在±4%内；相对误差≤5%的数据有19个，仅占数据系列的39.6%，不足四成；相对误差≤8%的数据有32个，仅占数据系列的66.7%，不足七成；相对误差≤10%的数据有40个，仅占数据系列的83.3%，不足九成。因此虽然该站两种方法监测成果之间建立的回归方程是可靠的，但因计算成果相对误差较大，所以该站TDR法测量的体积含水量θ均不能用该回归方程转化为重量含水量W均；若不考虑相对误差，仅以土壤水分监测仪器通用技术条件（征求意见稿）准确性标准衡量，则可用该回归方程转化。

4 原因分析

⑴仪器性能稳定性不够。省水文局开展土壤田间持水量试验时，曾发现同一批仪器在同一地块监测，读数相差悬殊。

表3 陕西省水文局墒情监测代表站对比监测数据误差计算分析

⑵仪器管理使用有待进一步完善。目前使用的仪器是浙江托普仪器有限公司生产的TZS-Ⅰ型土壤水分监测仪，除个别仪器附有仪器编码外，大多数仪器出厂均无编码。省水文局采用的是驻测与巡测相结合的方式，有些是一个站配备一台仪器，有些是多个站共用一台仪器，所以对每个站的仪器法监测数据来说，一致性不足，对体积含水量~重量含水量相关关系也造成一定影响。

⑶监测人员责任心不够强，监测水平参差不齐。2009年开始墒情监测工作之前，曾举办墒情监测工作培训班，参加培训20余人，目前仍坚持在监测一线工作的仅有2成左右。而且人员变动频繁，技术水平参差不齐，有些人缺乏工作责任心，采样时随意更换代表地块，影响监测数据代表性。另外受外部环境因素（如温度、土壤电导率等）及探针插入土壤角度及力度的影响较大，这也可能会造成监测数据与实际情况不符。

5 结论与建议

5.1 结论

综上所述，从回归方程可靠性、绝对误差及相对误差控制等方面综合考虑的话，所选6处墒情代表站应用目前仪器采用TDR法测量的体积含水量θ均均未达到能用其回归方程转化为重量含水量W均的程度。

若不考虑其他控制指标，仅以土壤水分监测仪器通用技术条件（征求意见稿）准确性衡量标准，则魏家堡、恒口、枣园、麻街等4站体积含水量θ均可用各自的回归方程转化。

5.2 建议

（1）建议上级部门对墒情监测站点规划建设方面加大投入力度，建设一定数量自动监测设施，解决目前巡测路线长，时效性差的问题。

（2）建议购置性能相对稳定的仪器产品，提高监测数据的科学性。

（3）若新购置的仪器监测数据与传统烘干法对比监测数据相关性不能满足要求，无法率定其关系线，则建议不再购置新的土壤水分监测仪，并且逐步停止目前的仪器法监测，避免人力物力浪费。

（4）建议借鉴委托雨量站管理模式，将距离远、路况不佳的监测站点通过对人员进行培训后，委托当地村民进行监测。这样可以减少路途往返用时，也可避免长距离运输增大蒸发量从而影响重量法监测成果。陕西水利

[1]《土壤墒情监测规范》（SL364－2006）[S].中国水利水电出版社,2007年.

[2]《水文资料整编规范》（SL247－1999）[S].中国水利水电出版社,2000年.

[3]黄振平.水文统计学[M].河海大学出版社,2003年.

[4]王振龙,高建峰.实用土壤墒情监测预报技术[M].中国水利水电出版社,2006年.

[5]彭世琪,钟永红,崔勇等.农田土壤墒情监测技术手册[M].中国农业科学技术出版社,2008年.