凤阳一次强降雨过程自动土壤水分观测数据分析

凤阳一次强降雨过程自动土壤水分观测数据分析摘要：该文选取安徽凤阳2015年主汛期一次强降雨天气过程，分析其对应时段自动土壤水分观测数据的变化特征；运用土壤水分观测计算的基本原理，分析观测结果存在的主要问题，提出一种改进观测数据可用性的订正方法。实例计算结果表明，此订正方法能有效减小原始观测值的系统偏差，使观测结果更为合理、可信。关键词：强降雨；自动土壤水分观测；数据分析；偏差订正中图分类号 S154文献标识码 A文章编号 1007-77312016）11-0156-04AnalysisofAutomaticSoilMoistureObservationDataduringaHeavyRaininFengyangYuanXuesuoetal.FengyangCountyBureauofMeteorology，Fengyang233100，China）Abstract：ThisarticleselectsaheavyrainweatherprocessinFengyangofAnhuiProvincein2015，andanalyzesitscorrespondingtimeautomaticallychangecharacteristicsofsoilmoistureobservationdata.Usingthebasicprincipleofcalculatingsoilmoistureobservation，thepaperanalyzesthemainproblemsofobservationresults，andputsforwardanimprovedcorrectionmethodofobservationdataavailability.Correctioncalculationresultsshowthatthealgorithmcaneffectivelyreducetheoriginalobservationsystemdeviation，thusmaketheobservationresultsmorereasonableandcredible.Keywords：Heavyrainfall；Automaticsoilmoistureobservation；Dataanalysis；Deviationcorrection近年来，为做好防汛抗旱气象服务工作，气象部门积极推进土壤水分监测自动化工程建设，在山东、河南、河北、安徽多地建立了土壤水分自动监测系统[1-4]。2009年，安徽省在粮食主产区和易旱区建立了30个自动土壤水分站，2010年启动第二期自动土壤水分站建设，新增52套自动土壤水分站，全省形成29套作物地段、53套固定地段合计82套自动土壤水分站。自动土壤水分观测具有快速、方便、不扰动土壤的特点，能获得土壤水分变化的连续曲线，但必须在对比数据越多的情况下修正误差，才能更好地反映实际土壤水分变化情况[5]。李孝军等从理论上分析自动土壤水分观测与人工取土土壤水分观测存在误差的原因及修正办法[6]，王建荣等提出自动观测土壤体积含水量实时资料自动质量控制方法[7]，王良宇等对自动土壤水分观测资料的应用误差作了分析[8]，黄文杰等探讨了人工与自动土壤水分观测资料差异，徐远远提出基于最小二乘二次曲线的土壤水分数据质量控制系统设计[10]。此类研究从不同的侧面反映了自动土壤水分观测站的作用及其在准确性、代表性等方面存在的偏差。本文通过特定条件下自动土壤水分监测数据的分析，对监测结果的合理性、可用性进行评估，并从土壤水分观测计算的基本原理出发，探讨一种简便、有效的数据订正方法。资料选取研究时段为 2015年6月21日至7月5日。降水资料取自凤阳国家气象观测站，由雨量传感器自动采集；土壤水分资料取自凤阳自动土壤水分观测站，由 GStar-I（c）土壤水分监测仪采集，该仪器于 2009年底布设，安装在作物观测地段，地段种植作物为“冬小麦―大豆”一年两熟，研究时段为大豆幼苗期。数据分析2.1观测值变化特征土壤体积含水率变化 从表1可以看出：6月23日至7月1日累计雨量287.6mm，由于雨水下渗，10cm土壤体积含水率由37.0%（6月23日）上升至46.4%（7月3日），增幅9.4%；20cm由47.4%（6月23日）上升至56.9%（6月30日），增幅9.5%；30cm由23.0%（6月22―25日）上升至29.9%（6月27日），增幅6.9%；40cm由27.9%（6月23―24日）上升至31.7%（6月30日），增幅3.8%；50cm由29.5%6月22―24日）上升至33.3%（6月27日至7月3日），增幅3.8%；60cm由28.7%（6月21日）上升至36.4%（6月27日至7月5日），增幅7.7%；80cm由34.5%（6月21―22日）上升至36.3%（6月28日至7月5日），增幅1.8%；100cm由36.8%（6月21-28日）上升至37.3%（6月29日至7月5日），增幅0.5%。总体来说，各层体积含水率观测值都对降水产生了响应，其中 80cm以上体积含水率增加幅度 3.8%～9.5%；80～100cm增加幅度较小，为 0.5%～1.8%。土壤重量含水率变化从表2可以看出：10cm土壤重量含水率由29.1%（6月23日）上升至36.5%（7月3日），增幅7.4%；20cm由30.2%（6月23日）上升至36.2%6月30日），增幅6.0%；30cm由15.1%（6月22―25日）上升至19.6%（6月27日），增幅4.5%；40cm由18.5%（6月23―24日）上升至21.0%（6月30日），增幅2.5%；50cm由19.6%（6月22―24日）上升至22.2%（6月27日至7月3日），增幅2.6%；60cm由18.4%（6月21日）上升至23.3%6月27日至7月5日），增幅4.9%；80cm由21.7%（6月21―22日）上升至22.8%（6月28日至7月5日），增幅1.1%；100cm由24.7%（6月21―28日）上升至25.0%（6月29日至7月5日），增幅0.3%。总体来说，各层重量含水率观测值都对降水产生了响应，其中80cm以上重量含水率增加幅度2.5%～7.4%；80～100cm增加幅度较小，为0.3%～1.1%。2.2观测值存在的问题 分析表1、表2数据可看出，无论是降雨前还是降雨后，土壤水分测值的垂直分布都不合理。30cm、40cm、50cm测值明显偏小，尤其是 30cm偏小最显著；10cm、20cm测值则明显偏大。因为存在这样的偏差，导致由观测值计算出来的土壤相对湿度（表3）失真。造成自动土壤水分观测值失真的原因是多方面的，包括传感器附近土壤孔隙度变化、土壤水分常数误差、仪器参数标定不符合当前土壤环境等等。王良宇等根据从国家气象信息中心实时资料数据库读取的自动土壤水分监测资料，对比同日人工测定的土壤相对湿度数据，发现白天各时次自动监测数据与人工监测数据之间均存在 15%左右的差异。具体针对监测仪器自身的结构特点以及中国气象局的业务要求，从两种监测方法自身的监测地段代表性、数据测量和换算、监测土层深度、监测时间、土壤水分常数测算、土壤结构变化等多种角度分析数据间存在差异的原因，认为多种可以估算的差异“叠加”在一起时，对比差异最大可能达到 20%左右[8]。式中，[i=]1，2，⋯⋯，10，表示10个土层，[hi]为土层的厚度（cm），[ρi]为土壤容重（g/cm3），[W0i]为田间持水量（%），[Wki]为凋萎湿度（%）。将所在地段实测土壤水分常数代入（10）式，算得[U]=227.6mm。实际上，降雨过程发生前各层土壤水分并不都达到凋萎湿度那样的干旱程度，因此能够使规定土层达到饱和的实际需水量应明显小于227.6mm，而本次过程实际降雨量已达

287.6mm，故能使土壤水分充分饱和，多余的水分则通过径流、蒸发、重力水等形式排出。对于本文研究对象，可分别利用（ 6）、（8）、（9）式计算出订正后的土壤相对湿度、重量含水率、体积含水率。其中，[W0]、[ρ]分别取地段实测田间持水量、 土壤容重，[W*0]取过程最大[W*]，因上文已证明本过程降雨量 287.6mm能使100cm以上土层达到饱和（即土壤湿度达到田间持水量标准） 。表4列出土壤水分计算、订正所需参数的取值情况。通过订正系数[k]的取值可知，10cm、20cm、100cm原始观测值偏大，20cm最明显；其余深度原始观测值不同程度偏小，30cm最明显。图 1和图2分别绘出 20cm、30cm土壤重量含水率与相对湿度订正前后的变化。 容易看出，订正后20cm、30cm重量含水率变化曲线拉近，土壤相对湿度也在合理的范围内变化，不再出现持续偏低和持续过饱和的现象，能比较客观地反映大降雨过后土壤水分的变化。结论与讨论1）自动土壤水分观测具有快速、方便、不扰动土壤的特点，能获得土壤水分变化的连续曲线，但由于多种原因往往造成数据失真，影响观测资料的可用性。2）凤阳2015年6月下旬强降雨过后，自动土壤水分观测数据总体上能响应降雨的增墒效应，但存在各层次不平衡、不协调（垂直分布异常） ，与土壤水分常数相矛盾等不合理现象。主要表现在：30cm、40cm、50cm测值明显偏小，尤其是30cm偏小最显著，土壤相对湿度达不到饱和标准；10cm、20cm测值则明显偏大，土壤相对湿度持续处于过饱和范围。3）基于土壤水分观测计算基本原理导出订正公式，重新计算的土壤重量含水率、体积含水率、土壤相对湿度等数据比原始观测值更为合理、可信。4）本文提出的订正方法需借助一次较大的降雨过程，其降雨量应能使所研究层次的土壤含水量达到饱和。实例的过程降雨量287.6mm，根据理论和经验估算符合此要求。5）订正公式是特定自动土壤水分观测站综合性能的反映，可尝试对该站研究时段以外的观测值进行订正，以提高观测结果的可用性。参考文献成兆金，郑美琴，马品印，等.自动土壤水分观测站建设现状及资料分析[J].气象软科学，2007（3）：108-110.国家防汛抗旱总指挥部办公室.全国旱情监测规划[EB/OL].2007：32-35.http：邵晓梅，严昌荣，徐振剑.土壤水分监测与模拟研究进展[J].地理科学进展，2004，23（3）：59-66.黄妙芬，康玲玲，王云璋.气象、水文干旱指数计算方法研究概述[J].水资源与水工程学报，2004，15（3）：15-18.邢启新，马明奎，刘爽，等.自动土壤水分观测站数据对比应用研究[J].现代农业科技，2014（16）：333-334.李孝军，李玉涛.自动土壤水分观测准确性研究[J].山东气象，2011，31（128）：63-65.王建荣，江双伍，董得保