1研究背景及目的

土壤水分是重要的環境、水文和氣候變數。特別是，它強烈影響水和能量平衡的陸地表面通量，進而影響溫度、蒸散發、行星邊界層穩定性或徑流產生。近年來，土壤水分-大氣相互作用日益受到氣候研究的重視。特別是數值和觀測研究都強調了它們對氣候變化和極端情況(包括熱浪)的潛在作用。此外，在不同地區也提出了降水的潛在(正或負)反饋。也有人提出了土壤水分變異性對氣候的全球影響，最近的研究進一步強調了土壤水分在次季節和季節預報中的潛在作用。

本研究旨在比較兩種基於FDR和一種基於電容的感測器型別在應用製造商提供的校準功能時的效能。它們的評價使用TDR測量值作為參考。該分析是基於SwissSMEX網路一個站點2年的現場測量資料，使用了110cm以下的平行測量資料。研究的重點是測量的土壤水分及其異常的不確定度，以及測量的溫度依賴性。此外，利用土壤水分平衡方法和直接比較蒸滲計的蒸發蒸騰量測量值，評估了四種感測器型別代表土壤絕對貯水量變化的能力。本研究沒有為所研究的感測器提供新的校準功能。我們的重點是評估土壤水分測量質量的問題，當使用製造商的校準功能而不進行校正時。此外，我們提供了在現場條件下幾種常用感測器的廣泛交叉評估，這在評估不同土壤水分網路的測量值時很有用，因為它們通常依賴於使用單一型別的感測器。

2材料與方法

1、現場和測量

本研究使用了研究流域Rietholzbach的現場測量資料。前阿爾卑斯集水區位於瑞士東北部(47.37°N, 8.99°E)，自1975年以來一直營業。1976-2006年期間，流域的年平均降水量為1459mm，實際年蒸散量為560mm，年平均2米氣溫為7.1℃。Rietholzbach場地的稱重蒸滲儀為面為3.14 m2，深度為2.5 m的回填蒸滲儀。該容器被放置在解析度為100克的秤上。

在SwissSMEX專案中，2009年增加了土壤水分測量剖面。首先，挖一個洞，考慮到土層的原始順序，並將分別提取的土壤數量分開。第二，從每個土層中取擾動土和未擾動土樣品，用於後續的土壤分析。第三步，所有型別的感測器都水平安裝在未受擾動的土壤中，以提供類似的條件。最後，系統地重新填孔，透過壓實，確保土層按原來的順序排列，接近原來的密度。在Rietholzbach站點，TRIME-IT/EZ、10HS和CS616感測器以及土壤溫度感測器並排安裝在5、15、25、35、55、80和110 cm的7個深度。SISOMOP感測器安裝在5個深度:5、15、35、55和80cm。

利用2009年6月1日至2011年5月31日的土壤水分、110 cm以下的土壤溫度、降水和2 m的氣溫以及稱重蒸滲儀的資料進行了研究。這些變數的時間演化如圖1所示。表1列出了場地和各土層的基本土壤特徵。

2、儀器

考慮的土壤水分儀器有TRIME-IT/-EZ(德國IMKO GmbH)、10HS(美國Decagon Devices)、CS616(美國Campbell Scientific)和SISOMOP(德國SMG大學Karlsruhe)。這四種類型的感測器都利用電磁特性來估計介質的介電常數，並將該資訊與土壤水分聯絡起來。有關這些感測器的細節將在下一小節中提供。

與土壤水分測量平行，所有深度的土壤溫度(Tsoil)都使用溫度感測器107-L (Campbell Scientific，美國)進行測量。除SISOMOP感測器的測量外，所有測量均使用Campbell Scientific CR1000資料記錄器記錄。SISOMOP感測器的資料由SISOMOP測井裝置記錄。每隔10分鐘測量並記錄所有資料。

2.1基於TDR的感測器TRIME-IT/-EZ

TRIME-IT和TRIME-EZ感測器基於TDR技術。這種技術利用電磁脈衝沿感測器杆傳播的時間。訊號在杆的末端被反射，返回的訊號被取樣。電磁脈衝的傳播時間與介質的介電常數有關，而介電常數本身又與土壤水分有關。由於TRIME-IT的測量體積較小，其安裝深度分別為5cm和15cm，而TRIME-EZ安裝深度為110cm。感測器輸出的 rawTRIME(mV) 原始範圍為0至1000 mV，與土壤水分VWCTRIME(m3/m3)線性相關。

2.2電容式感測器10HS

10HS感測器是基於電容技術。電磁場的充電時間與土壤的電容有關，土壤的電容又與介質的介電常數有關。使用製造商提供的標準校準函式將感測器讀數raw10HS(mV)轉換為VWC10HS(m3/m3):

2.3基於FDR的感測器CS616和SISOMOP

CS616和SISOMOP感測器都是基於FDR技術的。CS616感測器直接將週期與土壤水分聯絡起來，週期與反射脈衝的數量成反比。感測器輸出rawCS616(ls)被轉換成土壤水分 CS616 (m3/m3)，使用製造商提供的標準校準(Campbell Scientific, 2006):

製造商報告了由於CS616感測器對溫度的依賴而導致的測量土壤水分誤差，並提供了以下修正方程，用於特定安裝深度下的土壤溫度Tsoil(℃)未修正的感測器輸出rawCS616woT:

SISOMOP感測器由一個基於數字逆變器的環形振盪器組成，驅動傳輸線，傳輸線的一端被饋入其輸入端(Schlaeger, 2007b)。該感測器由一根長100mm、寬30mm的扁平塑膠杆組成。根據Krauss等人(2010)的說法，根據Krauss等人的研究，水分計數（MC）和土壤水分SISOMOP之間的指數關係需要依賴於材料的校準(2010):

3、感測器的比較

所有的調查都是根據2009年6月1日至2011年5月31日的日平均值進行的，重點是透過應用製造商各自的校準函式獲得的土壤水分。由於TRIME-IT/-EZ感測器報告的準確性和實驗室條件下測試的準確性，我們將TRIME-IT/-EZ感測器作為後續分析的參考。

作為TRIME-IT/-EZ場測量的質量檢查，考慮了與蒸滲儀重量的關係。將2010年9月23日至2011年4月15日這一時間段排除在分析之外。比較了土壤水分感測器10HS、CS616 (cs616wt和CS616woT)和SISOMOP的測量值與調查期內絕對日土壤水分 (m3/m3)及其相對於平均日土壤水分的異常值

計算了四個季節、冬季(DJF)、春季(MAM)、夏季(JJA)和秋季(SON)以及整個考慮期的每個測量深度的RMSD和與vwctrime相關的相關性。此外，還分析了日土壤水分的絕對誤差與頻率分佈VWC的關係。因此，將所有深度的vwctrime進行合併，並以0.05 m3/m3間隔進行裝箱，並計算每個裝箱的測試感測器與TRIME-IT/-EZ之間的差異。此外，還評估了TSoil對每個安裝深度獲得的每日土壤水分的影響。透過假設TRIME-IT/-EZ物理正確，測試標準是土壤水分與其他感測器型別的差異，如Verhoef等人（2006年）所用：

4、綜合柱狀土壤水分變化與蒸散儀測量的蒸散量的比較

為了儘量減少排水的影響，只考慮了在降水事件後第4天開始的乾燥期。作為參考，每小時的重量和流量的資料從稱重蒸滲儀在利耶茨巴赫址。研究了3個乾旱期，如圖1所示:2009年9月8日至9月13日(6天)、2009年9月24日至10月5日(12天)和2010年6月25日至7月4日(10天)。

對於每種感測器型別，透過整合整個土柱z (TRIME-IT/-EZ從地表到110 cm, 10HS, CS616, SISOMOP到80 cm)的土壤水分測量值，以每小時的時間步來計算S。作為積分方法，我們採用了梯形法，其中包含了表面的一個土壤水分附加值，假設該值等於5 cm內的土壤水分測量值:

透過最後一個(S(T))和第一個(S(0))的差值(S(0))估計這些無降水時期絕對綜合柱土壤水分儲量S的變化:

3結果

1、體積含水量及其異常

在下面的分析中，每天的土壤水分測量作為參考。如圖1所示，在整個測量期間，土壤水分在5和15 cm深度處變化最大。土壤水分的最小值（2011年春季）約為0.25和0.32m3/m3，這兩個深度的測量範圍約為0.42和0.47 m3/m3。圖1進一步顯示，10HS測量值不超過0.40 m3/m3，這與深度無關。此外，10HS感測器不能捕捉潮溼條件下的每日土壤水分波動。CS616WT測量顯示出比10HS測量更高的可變性，但往往高估了高含水量。此外，CS616估計值使用了製造商提供的溫度校正，在25cm以下的深度存在顯著的偽影，估計的VWC與測量的土壤溫度存在明顯的變化率。與土壤水分測量相比，這些特徵似乎是錯誤的。相比之下，不使用溫度校正的CS616woT估算值高達0.47m3/m3，並且土壤水分範圍較低。儘管如此，CS616woT在5cm和15cm深度時仍表現良好。SISOMOP感測器顯示出土壤水分的低估，其上限大約為0.53 m3/m3，但在所有深度都表明可接受的土壤水分變異性。

在季節尺度和整個時期內，測量的絕對和相對土壤水分的RMSD以及絕對土壤水分與土壤水分值的相關性如圖2所示。對於每一種感測器型別，RMSD最高的是在不同的深度，所有季節的排名相似。在5和15 cm深度處，10HS的RMSD最高，約為0.18-0.27 m3/m3，其中VWC TRIME最高，且最易變化。在25 ~ 110 cm深度，相對穩定的VWC TRIME較低，且與10HS測量結果相似，導致各季節絕對土壤水分的RMSD明顯較小。所有測量深度和整個測量週期的累積分佈函式(cdf)(圖3a)證實，5和15 cm深度10HS的RMSD主要與測量土壤水分超過0.4 m3/m3的侷限性有關。

土壤含水量低的機率與TRIME-IT/-EZ的機率一致。對於0.3 m3/m3以上的土壤水分，cdfs幾乎沒有顯示曲線變平，這導致低估。CS616wT估計值顯示，在所有季節，25和35 cm深度處的RMSD最高，分別高達0.32和0.27m3/m3（圖2a）。cdfs(圖3a)表明15-110 cm的RMSD代表了對土壤水分的過高估計。此外，從分佈的25cm開始，會形成不同的形狀，顯示出更大的CS616wT測量範圍。相比之下，CS616woT估算顯示出明顯不同的行為：絕對土壤水分的RMSD值在5至25 cm深度處最高，值高達0.16m3/m3（圖2a），導致土壤水分的高估和低估（圖3a）。在其他深度進行的測量會導致RMSD明顯變小，並且與參考感測器的分佈顯示出良好的一致性。與10HS感測器相似，SISOMOP感測器在前兩個測量深度的RMSD值最高，達到0.17-0.31m3/m3(圖2a)。然而，其cdfs顯示出與參考感測器相似的形狀，但位移到較低的土壤水分(圖3a)。但是，其cdfs顯示的形狀與參考感測器相似， 但轉移到較低的土壤水分（圖3a）。與所有測試感測器型別的絕對土壤水分的RMSD相比，所測量的土壤水分異常的RMSD（圖2b）顯示的值要小得多。請注意，相對於給定分析時間範圍內的平均土壤水分（即整個時間段的年度值和2年的季節性值進行季節性分析）來計算異常值。此外，對於所有四個估計值和三個感測器型別，具有最小RMSD的深度等級幾乎相同。在前兩個測量深度中，所有這些都顯示出最高的誤差，在這些深度中，土壤水分最高且變化最大。因此，DJF中的最低RMSD值具有最低的土壤水分變異性。在所有深度(5-15cm)中，CS616wTin和所有測試過的感測器型別都存在最大的差異。圖3b顯示了異常的cdfs。與圖2a和圖b一致，它顯示了異常值的測量值比絕對值之間更好的一致性(圖2a)。

TRIME-IT / -EZ測量結果與從三種測試感測器型別（圖2c）得出的估計值之間的相關性顯示出近表面深度的高值（r> 0.8）。各季節10HS與SISOMOP均呈明顯的線性關係(r≥0.6)。CS616wT的相關性通常大於0.5，但在單個深度和季節之間顯示出更多的變化。如果不採用溫度校正(CS616woT)，則不同深度和季節的相關性較低且變化較多。

圖4顯示了被測感測器的土壤水分的絕對誤差與所測土壤水分的函式以及各個土壤水分值的頻率直方圖。第一個顯著特徵是10HS和SISOMOP感測器對實際土壤水分的低估會隨著土壤水分的增加而增加。但是，對於74％的資料（土壤水分範圍為0.30–0.45 m3 / m3），10HS測量低估了土壤水分，最大誤差約為0.06 m3 / m3。在相同的測量範圍內，SISOMOP感測器的絕對誤差約為0.16m3 / m3。相比之下，CS616wT和CS616woT的測量結果高估了在該土壤水分範圍內的土壤水分分別高達0.15m3 / m3和0.06 m3 / m3。它們的絕對誤差隨土壤水分的增加而降低，並因較高的土壤水分值而被低估，對於CS616wT和CS616woT測量值，其最大值分別達到-0.08 m3 / m3和-0.18m3 / m3。對於更高的土壤水分值（> 0.45m3 / m3），10HS和SISOMOP感測器低估了土壤水分-0.42 m3 / m3。

2、溫度依賴性

在本節中，我們評估了用不同型別的感測器進行的土壤水分測量的溫度依賴性。假設TRIME-IT / -EZ的土壤水分測量值在物理上是正確的，我們將重點關注被測感測器型別與土壤水分（ΔVWC）和土壤溫度（Tsoil）的差異的散點圖。圖5給出了單個測量深度對應的分析結果。通常，在Tsoil為10℃時發現的誤差最低，並且所有低成本感測器型別都在該溫度下從高估到低估，反之亦然。10HS、CS616woT和SISOMOP在5和15 cm深度的土壤水分變化量呈現正相關，而在25 cm以下的土壤水分變化量接近於零，且坡度很小。重要的是要注意，對於10HS和SISOMOP感測器，應考慮土壤水分變化量與Tsoil 5和15 cm之間的關係，因為它們在測量實際土壤水分值時存在侷限性，而不應歸因於有效的溫度依賴性。兩種型別的感測器在這些深度都有最高的RMSD(圖2a)。在給定的條件下，很難評估測量與溫度的關係。關於CS616wT，發現了與前面提到的感測器相比的對比行為，其特徵是在所有深度都具有相似的斜率的強負相關性。

3、土壤含水量的估算和與蒸滲計測量的比較

圖6顯示了三個降水自由期(見圖1)的全土柱土壤水分變化(見圖2)，並對每種感測器型別應用土壤水分平衡方法(詳見2.4節)。與蒸滲儀估算值的變化比較表明，TRIME-IT/-EZ在前兩個事件中表現最好(圖6a和b)，分別高估了約10mm(11%)和低估了約0.8mm(4%)。相比之下，對於第三個事件(圖6c)，使用這種感測器型別的土壤水分變化被高估了約15.5 mm(35%)。然而，與事件1和2相比，這種高估可能與更潮溼的初始條件有關：第三次事件的前期降雨量為118 mm（10天降雨量），而第一次和第二次事件的前期降雨量分別為33 mm（5天降雨量）和15 mm（7天降雨量）。第三次事件期間，蒸滲儀的流出量較高，整個事件期間仍在持續下降。第三次事件的初始條件以及由此產生的非穩態出水量，使我們得出結論:用土壤水分平衡法來估計蒸散量並不適用於該事件。因此，進一步的比較集中在前兩個事件上。

4結論

使用一個TDR感測器和三種非TDR低成本感測器型別並排操作的兩年現場測量，使用製造商提供的各自校準功能來評估低成本感測器的效能。這項研究清楚地表明，在給定條件下，所研究的低成本感測器都無法令人滿意地捕獲實際的土壤水分。RMSD高達0.3 m3/m3，特別是在近地表層，沒有一個感測器的效能符合使用者手冊規定的要求。較大的測量RMSD遠大於校準和驗證。例如，無源遙感演算法。先前關於土壤水分感測器評價的研究發現，測量頻率在很大程度上影響了介電常數的確定，從而影響了土壤水分測量的效能。我們發現，每一個低成本的感測器在精確測量土壤水分方面都有特定的問題，並且沒有一個明顯優於其他使用各自制造商提供的校準功能的感測器。

10HS感測器主要有兩個侷限性:一方面無法測量0.4 m3/m3以上的土壤水分，另一方面隨著土壤水分的增加，測量土壤水分的靈敏度降低。這兩個問題導致感測器在反映潮溼條件下土壤水分變化的能力較差。這證實了Mittelbach等人(2011)的研究結果，即這種依賴性是由於在這些條件下感測器讀數缺乏靈敏度所導致的。

這些限制和Rietholzbach地區給定的潮溼條件導致對乾旱期土壤水分儲量變化的估計不足50%左右。此外，在潮溼的條件下，幾乎不可能區分10HS的溫度依賴性及其測量土壤水分的問題。然而，10HS的溫度依賴性是預期的，因為它在低測量頻率(70 MHz)下工作，這影響了感測器測量溫度的靈敏度(Kelleners et al.， 2005;Kizito等人，2008年)。此外，其前身模型(EC-5)被證明對溫度變化很敏感(Bogena等人，2007年)。

在測量的土壤水分和溫度依賴性方面，SISOMOP感測器的效能與本研究中測試的其他兩種(更常用的)低成本土壤水分感測器的效能相似。因此，考慮到這裡所記錄的總體限制，它似乎是這類感測器中的一個等效的替代方案。對於cs616wt估算，日資料的偽溫度依賴性特別強，尤其影響第3.3節(圖5)中透過水平衡方法推匯出的蒸散發估算，特別是對於較長的乾旱期。

應注意的是，除了土壤溼度感測器的精度外，其設計，特別是其幾何形狀，也與現場應用有關（見第1節）。第一個困難存在感測器長棒(例如CS616),原則上是有利的,因為它們更大的測量體積,但他們安裝在多石,粘性土是具有挑戰性的。第二個難點是感測器的感測器體相對較大和重(如TRIME-IT/-EZ)，其質心不接近感測器杆。在感測器杆上產生的壓力會導致安裝的杆與周圍土壤的接觸減少。我們不評估這些影響對測量的影響，但這也可以解釋一些確定的差異。

這項研究是第一批將10HS感測器與其他常用的土壤水分感測器進行比較的研究之一，時間跨度超過1年。結果證實需要對低成本感測器進行特定地點的校準，包括溫度校正。這與之前的研究結果一致，之前的研究也使用了10HS和CS616感測器以及它們的先驅者(分別為EC-5和CS615)，但部分研究是在不同的土壤和氣象條件下進行的。對於溫度校正，應該注意並聯安裝的溫度感測器是有利的。如果建立了特定地點的校準，低成本的感測器可能是在某些環境應用中替代TDR感測器的可行方案。儘管如此，我們的結果突出了這些感測器的顯著弱點，例如（依賴於感測器）在潮溼土壤水分狀況下缺乏敏感性或對土壤溫度的虛假依賴性。這意味著使用這類儀器得出的測量結果存在內在問題。

結果表明，在土壤水分測量網路的設計中，高精度和低成本的感測器是一種組合，並強調了在不同土壤特性（質地、溫度、容重和鹽度）和不同水分狀況下評估和比較土壤水分感測器的重要性。這樣可以更好地量化現場測量的準確性。這一考慮對於許多環境、氣候和水文應用尤其重要，包括遙感測量的評估和陸地表面、水文和氣候模型的評估。特別是，在這種應用中，應評估各個感測器的誤差範圍。

Reference: Mittelbach H , Lehner I , Seneviratne S I . Comparison of four soil moisture sensor types under field conditions in Switzerland[J]. Journal of Hydrology, 2012, s 430–431(none):39-49.