赣榆土壤水分自动观测和人工观测数据对比分析

张波 邱航 丁沙沙 顾春雷 祁德建

摘 要：农业气象中人工观测方式和方法，是气象发展史是的一个必然阶段，但随着自动化观测的不断发展和完善，应该在科学的论证和对比下逐渐淘汰一些老旧的做法，从而提高观测质量和效率，更好的服务于三农，将宝贵的人力资源解放到更重要的岗位上去。

关键词：农业气象；土壤湿度；对比观测

随着气象现代化进程的不断发展，基本气象要素观测实现了质的跨越。从最初的人工观测逐步实现了观测数据的自动化、标准化，极大的提高了数据的准确率和时效率。但农业气象中的土壤水分观测至今还停留在人工取土、烘烤和计算土壤相当湿度的老旧传统人工观测中。江苏省气象局从2009年新增建设了40多个自动土壤水分观测站，采用上海长望的仪器，也通过了数据对比观测。为了进一步满足现代农业气象业务和墒情监测服务需求，更好地发挥观测数据在业务中的应用，解放业务人员的劳动力，更快更好的服务于农业气象观测业务，下面通过一些数据进行一下对比分析，以验证自动观测数据的科学性和准确性。

我们收集了冬小麦2012播种到2013年成熟期间自动站和作物地段所测的数据，并用自动土壤水分站的土壤水文常数代入作物地段的土壤重量含水率中，计算出相对湿度，与自动土壤水分站的相对湿度进行对比，并计算出每次对比的平均差（平均差是总体所有单位与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。它反应了各标志值与算术平均数之间的平均差异。平均差越大，表明各标志值与算术平均数的差异程度越大，该算术平均数的代表性就越小；平均差越小，表明各标志值与算术平均数的差异程度越小，该算术平均数的代表性就越大），现有对比数据曲线图如下：

从图1可以看出，在10月22日到6月8日之间，自动站和作物地段的线性走势基本一致。0-10cm、10-20cm、20-30cm、30-40cm、40-50cm平均差分别为：7.7、5.4、5.6、3.8和3.5，其中0-10cm的平均差最大，达到7.7，其他都在5左右或者以下。

综合分析降水、灌溉、作物种植制度等相关因素后发现，造成这种情况的原因主要是：赣榆种植制度为稻麦轮作，小麦播种前期底墒好，而苗期作物地段水分相对稳定，类似于自动站（草坪），到后期因作物根系扎得比较深，作物需水量相对较大，故作物地段前期偏大，后期偏小，中期接近，但就整个趋势而言，作物地段和自动站的数据差值仍在合理范围以内，另外二者的土壤常数存在一定的差异。

由此可见，自动站数据基本可以正确反映土壤水分变化的情况， 赣榆站09年所装的第一台土壤水分自动站离现有的作物观测地段距离很近，两者基本属于连片大田（作物地段为稻麦轮作），且多年运行稳定，其各种土壤质地及相关常数相近，现有作物地段0—50厘米逢8人工观测任务数据完全可用自动站代替，以便為“三农服务”提供更优质高效的土壤墒情数据，更好的为政府决策及为农服务提供更科学高效的数据支撑。