基于驻波率原理的森林枯落物和土壤含水率测量方法

颜小飞 郑晓亮 赵雅婕 赵燕东

(1.北京林业大学工学院， 北京 100083； 2.北京林业大学城乡生态环境北京实验室， 北京 100083)

引言

森林枯落物层是森林生态系统的主要功能层之一，枯落物水分含量与地表径流、水分入渗和蒸发等水文过程以及土壤CO2释放通量相关，实现枯落物含水率的原位测定对研究枯落物层水文特征和森林土壤呼吸以及碳循环具有重要作用[1-6]。此外，森林地表可燃物主要集中于枯落物层，其水分含量直接影响林火点燃的难易程度以及火势强弱[7-9]，因此，快速、准确获取枯落物含水率对于林火监测以及森林火险等级预测具有重要意义。

与土壤层相比，枯落物层具有结构松散、有机质含量高、厚度较薄的特点，常见的土壤水分传感器很难直接、准确地测定枯落物含水率。目前，国内学者对于枯落物含水率测量方法的研究较少。国外部分学者开展了相关研究，BÖRNER等[10]提出在枯落物与土壤交界面处和土壤中分别安装时域反射仪(TDR)，通过2个TDR的测量值可推导出枯落物含水率。该研究提供了一种原位测定枯落物含水率的方法，但其测量的准确性受TDR校准方法、水分的空间变异性、TDR一致性等诸多因素影响。CANONE等[11]考虑到枯落物为松散多孔结构，对传统的TDR探针结构进行了改进。然而，该研究是在条件可控的实验室环境下开展的，且尚需对TDR输出值与含水率关系的转换模型进行深入研究。此外，WILSON等[12]和ATAKA等[13]分别尝试将电容型土壤水分传感器应用于枯落物含水率的测定，尽管取得了一定的成果，但测量的准确性和稳定性仍需进一步提高。

为此，本文以驻波率(SWR)原理为基础，设计复用双环式探头分时测定半分解、全分解枯落物和土壤含水率及其电导率。在此基础上，探究枯落物分解程度对含水率测量的影响以及与电导率之间的相关关系，最大程度提高枯落物含水率的测量精度。

1 系统设计与实现

1.1 系统总体设计

森林枯落物和土壤含水率测量系统以STM公司的STM32F103RBT6型芯片为核心[14-15]，能够实现林区半分解、全分解枯落物层和土壤层水分含量信息的定时采集与存储，与上位机之间既可通过232通信模块实现近距离有线传输，又可通过GPRS实现远距离无线传输。系统结构如图1所示，电源控制模块为水分和电导率检测模块分时供电，测得的数据存储于SD卡并通过GPRS数据传输模块传送至上位机。

图1 森林土壤信息采集系统Fig.1 Forest soil information acquisition system

图2 SWR测量含水率原理图Fig.2 Principle diagram of moisture content measurement based on SWR

1.2 传感器设计

1.2.1测量原理

测量土壤含水率采用驻波比法(Standing wave ratio，SWR)[16-17]，又称驻波率法，其工作原理如图2所示。采用100 MHz晶振作为激励信号源，晶振所产生的正弦信号沿同轴传输线传输到探头，如果探头阻抗(取决于探头周围介质的介电常数)与传输线阻抗不匹配，一部分入射信号将被反射回信号源。反射信号与入射信号在同轴传输线上叠加并形成驻波，则传输线上各点的电压幅值存在变化。取图2中A点和B点的差分信号ΔUAB作为传感器输出量。

(1)

式中A1——信号源输出信号幅值，V

ZP——双环式探头及其周围介质的阻抗，Ω

ZL——同轴传输线特征阻抗，Ω

本文同轴传输线特征阻抗ZL为50 Ω，在信号幅值A1恒定的情况下，A、B两点的电压差ΔUAB只与ZP相关。当探头结构确定后，探头阻抗即为定值，因此ΔUAB只与探头周围介质的阻抗有关[18]。本文采用SWR原理测量枯落物和土壤含水率，故ΔUAB的大小取决于被测样品的含水率。

采用AD5933阻抗芯片实现枯落物和土壤的电导率测量[19-22]。如图3所示，AD5933由内部振荡器或外部晶振MCLK产生振荡频率，通过直接数字合成器(DDS)产生正弦信号并经过DAC转换后由发射级信号差分放大器输出，并通过VOUT管脚激励外部复阻抗ZX，在外部阻抗上产生的电流响应信号经过压流转换器转换为电压信号，其中压流转换器可通过反馈电阻RBF调节输出，转换后的电压信号通过1倍或5倍可调增益GAIN放大后输入到LPF，进而由片上ADC采样，采样结果通过片上DSP进行离散的傅里叶变换(DFT)处理，经过傅里叶变换后返回该输出频率下得到的实部数据R和虚部数据I[23]，从而计算出在每个扫描频率下傅里叶变换的模和相角，测量结果正比于被测对象的导纳，在此基础上建立阻抗值与电导率关系的数学模型。

图3 AD5933阻抗测量原理图Fig.3 Principle diagram of impedance measurement of AD5933

根据AD5933测量原理，在某一频率下通过离散傅里叶变换后，即

(2)

式中X(f)——信号在频率点f的能量

x(n)——ADC输出

sinn、cosn——频率点f的采样矢量

得到的实部数据R和虚部数据I正比于被测对象的导纳，即

(3)

(4)

式中Z——复阻抗幅值θ——复阻抗相角

通过计算得到该测量频率下的阻抗ZX，即

(5)

其中

(6)

式中G——增益系数Zn——标定阻抗

增益系数G确定后，可计算出阻抗ZX，通过实验数据建立阻抗ZX与电导率关系的数学模型，用于测量森林枯落物的表观电导率。

1.2.2传感器探头结构

传感器双环式探头结构如图4所示，在不锈钢圆管上套接用于绝缘的尼龙软管，再套上2个不锈钢探测环，两环之间用PVC环绝缘。其中，不锈钢圆管直径为2 cm，探测环宽度为1 cm，绝缘PVC环宽度为1 cm。该探头可实现介质含水率和电导率的分时测量。

图4 传感器双环式探头结构Fig.4 Structure diagrams of sensor probe1.绝缘PVC管 2.绝缘尼龙软管 3.304不锈钢圆管 4.布线通道 5.双环式探头 6.不锈钢锥头

2 实验方案

2.1 样品采集

枯落物和土壤样品采集于北京西郊鹫峰国家森林公园，地理坐标39°54′N、116°28′E，海拔50～1 100 m，属于暖温带半湿润大陆性季风气候。实验地点为一片栓皮栎林，在相同立地条件下分别采集半分解的枯落物、全分解的枯落物和紧邻枯落物的表层土壤(0～10 cm)。选取林地中枯落物层较厚的位置采集样品，首先除去地表的植物体，然后挖开垂直剖面，在枯落物的半分解层、全分解层和土壤层分别用100 cm3环刀取样，并于林地的3个不同位置各取一组样品，用于样品容重的计算，最后分层采集样品并装入密封袋中，用于传感器标定实验。

2.2 实验方法与过程

(1)计算容重。将100 cm3环刀采集的3种(共9个)样品放入干燥箱于65℃下干燥48 h，冷却至室温后称量，计算出半分解枯落物层、全分解枯落物层、土壤层的平均容重。

(2)干燥样品。将3种样品中的枯枝、石块等杂质去除，分别放入干燥箱于65℃下干燥48 h[24]。

(3)配制不同含水率的样品。将干燥后的土壤样品分为若干份，每份2 kg。在每份样品中分别以100 g为梯度添加去离子水，直至土样饱和。混合均匀后，用分层填装的方式将每份样品分别装入一个圆柱形PVC容器(内径10.5 cm、高度20 cm)，使其容重尽量与林地中原状土容重保持一致，计算并记录每份样品的体积含水率(θV，cm3/cm3)和质量含水率(θG，g/g)。对于半分解和全分解枯落物样品的处理方式与土壤样品相同。

(4)将传感器探头插入样品中，用本文所设计的SWR水分传感器测量3种样品在不同含水率下的输出电压和阻抗(图5a)，同时采用商品化的TDR(TRIME-PICO 64型, IMKO, 德国)测量各样品的体积含水率和电导率(图5b)。

图5 样品含水率测量Fig.5 Photographs of water content measurement

3 结果与分析

3.1 SWR测定枯落物含水率结果分析

经环刀取样并计算得出，供试栓皮栎林地中半分解枯落物层、全分解枯落物层和紧邻枯落物土壤层容重分别为0.65～0.67 g/cm3、0.86～0.89 g/cm3和1.28～1.30 g/cm3，本文所配制被测样品尽量与林地中各层的原始容重保持一致。

由图6a可看出，在半分解、全分解枯落物和土壤的测试中，SWR水分传感器输出电压ΔUAB与样品体积含水率θV之间具有良好的线性关系，线性回归方程分别为θV=0.877ΔUAB-0.261、θV=0.645ΔUAB-0.191、θV=0.629ΔUAB-0.205。半分解枯落物与全分解枯落物、土壤回归曲线差异较大，而全分解枯落物与其邻接土壤的回归曲线非常相近，可能是由于两者的有机质成分相同且含量均较高，从而使两者因质地不同导致的差异可以被忽略。因此，使用本文所研制的SWR水分传感器测量全分解枯落物层和0～10 cm土壤层体积含水率时，可以使用相同的标定曲线。由图6b可见，SWR输出电压ΔUAB与样品质量含水率θG也呈线性关系，然而由于容重不同，在测量质量含水率θG时，全分解枯落物层与土壤层不能使用同一标定曲线，需要分别进行标定。

图6 SWR传感器输出电压ΔUAB与样品体积含水率θV、质量含水率θG的关系Fig.6 Relationships of output voltage of SWR ΔUAB vs volumetric water content θV and gravimetric water content θG in forest floor and mineral soil

SWR测量半分解枯落物、全分解枯落物和土壤体积含水率的平均绝对误差(MAE)分别为0.038、0.020、0.020 cm3/cm3，标准差(SD)分别为0.044、0.027、0.029 cm3/cm3(表1)。半分解枯落物的MAE和SD明显高于全分解枯落物和土壤，这是由于半分解枯落物中林地植被落下的枝叶、枝条、树皮等凋落物处于部分分解状态，其均一性低于全分解枯落物和土壤。在半分解枯落物含水率测量过程中，传感器探头不可避免地会随机插入样品中较大的孔隙之间，从而造成测量结果的稳定性低于全分解枯落物和土壤。

表1 SWR与TDR测量样品体积含水率的平均绝对误差(MAE)和标准差(SD)Tab.1 Mean absolute error (MAE) and standarddeviation (SD) of volumetric water content measuredby SWR and TDR probes cm3/cm3

3.2 SWR与TDR测定枯落物含水率的对比

采用商品化的TDR与本文设计的SWR传感器同步测量半分解枯落物、全分解枯落物和土壤含水率，由图7可知，采用商品化TDR的默认标定曲线直接测量枯落物含水率，误差较大，需要进行重新标定。TDR输出值与样品体积含水率、质量含水率也呈现良好的线性关系，且R2均大于0.95。由表1可看出，重新标定后的TDR测量半分解枯落物、全分解枯落物和土壤含水率的平均绝对误差MAE明显大于SWR，其标准差SD则与SWR基本相当。因此，本文所研制SWR传感器在枯落物水分测量的准确性和稳定性方面略优于TDR。

森林中枯落物层通常比较薄(<10 cm)，本研究采样林地枯落物的半分解层和全分解层厚度约为5 cm和7 cm。TDR测量含水率时可将整个探针垂直埋入，被测物的最小厚度应不小于探针长度(11 cm)；也可将探针水平埋入，被测物的最小厚度应大于探针的影响半径(约8 cm)[10]。SWR测量含水率时需将双环式探头全部埋入，被测物的最小厚度只需大于2个探头的宽度与距离之和(3 cm)。可见，与商品化TDR相比，本文所设计的SWR传感器在测量较薄枯落物(<10 cm)含水率方面具有更广阔的适用范围。

森林枯落物含水率具有很强的时空变异性[10]，在开展森林水文学和森林火险等级与林火蔓延研究时，往往需要将大量传感器安装于林区不同的位置。TDR价格昂贵，SWR成本则较低，因此，使用本文所设计SWR传感器开展枯落物含水率测量，在保证测量准确性的基础上可显著降低检测成本。

图7 TDR输出值θTDR与样品体积含水率θV、质量含水率θG的关系Fig.7 Relationships of output of TDR θTDR vs volumetric water content θV and gravimetric water content θG in forest floor and mineral soil

3.3 电导率测量结果与分析

在对森林枯落物含水率进行长期原位测定时，传感器需长时间埋在半分解层和全分解层，采用图6所示的标定曲线即可计算枯落物含水率。然而，在长期监测过程中，半分解枯落物会逐渐分解，最终变为全分解枯落物，需要变换不同的标定曲线来计算含水率。因此，实时判断枯落物的分解程度对于实现枯落物含水率的准确测定具有重要作用。

本研究通过测定电导率来判断半分解的枯落物是否随时间推移而完全分解。SWR传感器集成基于AD5933阻抗测量模块，水分测量和阻抗测量分时复用双环式探头，可同步获取被测样品的含水率和阻抗。将阻抗与TDR测得的样品电导率进行拟合，如图8所示，两者呈指数关系，因此可通过AD5933测得的阻抗推算出样品的电导率。由图9可知，在同一含水率下，半分解和全分解枯落物的电导率不同。在对枯落物含水率进行原位测定时，本研究设计的传感器探头同步输出枯落物含水率和电导率，在对半分解枯落物含水率进行长期原位测定时，可有效估算枯落物的分解程度以及是否需要改变传感器的水分标定曲线，最大程度降低枯落物因成分改变对传感器测量精度造成的影响。

图8 样品阻抗与电导率的关系Fig.8 Relationships between impedance and electrical conductivity in forest floor and mineral soil

图9 半分解和全分解枯落物电导率与质量含水率的关系Fig.9 Relationships between electrical conductivity and gravimetric water content in partially decomposed and well decomposed forest floor

4 结论

(1)设计了一种可准确测量森林半分解枯落物、全分解枯落物和土壤含水率的传感器，其探头为复用双环式结构，可分时测量枯落物或土壤的含水率及电导率。采用SWR原理实现含水率测定，传感器输出电压与枯落物和土壤含水率呈良好的线性关系。实验结果表明，传感器测量全分解枯落物层和与其邻接的土壤层(0～10 cm)体积含水率时，两者的标定曲线非常接近，且与半分解枯落物层标定曲线的差异较大。在测量质量含水率时，由于容重不同，半分解、全分解枯落物和土壤的标定曲线差异显著。此外，传感器集成AD5933芯片测量被测物的阻抗，应用实验数据对阻抗和电导率进行回归分析，则传感器可测定枯落物和土壤的电导率。

(2)将本文所设计的基于SWR的水分传感器与商品化的TDR水分传感器进行对比，结果表明，2种传感器输出与枯落物和土壤含水率均呈现良好的线性关系，且TDR测量3种样品含水率的平均绝对误差MAE明显大于SWR，标准差SD则与SWR基本相当。此外，与TDR相比，SWR传感器在测量较薄的(<10 cm)枯落物含水率以及测量成本方面具有明显优势。

(3)在对枯落物含水率进行长期原位测定时，考虑到半分解枯落物的分解程度会随着时间推移逐渐加深，根据相同含水率下半分解和全分解枯落物的电导率差异，在测量枯落物含水率时同步测定其电导率，可判断半分解枯落物是否已经完全分解以及是否需要变换传感器的标定曲线，为准确测量林地枯落物的含水率奠定基础。

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