土壤圆锥指数、水分与容重耦合模型的试验比较——Ⅰ.模型性能的统计检验与容重预测

应用一种先进的双变量（土壤圆锥指数与水分）传感器复合测量系统,基于前人提出的土壤圆锥指数、水分与容重的4种半经验模型（Ayers,Upadhyaya,Busscher与Hernanz模型）,以相关系数R^2与统计残差作为检验指标,根据各模型的结构特点,结合两种质地土壤（粘土与粉质壤土）,针对容重预测精度与可应用性进行了深入试验研究．结果表明,Ayers和Upadhyaya模型虽然预测精度较高,但与土壤容重的解析关系为隐函数,在线辨识计算工作量只能取决迭代过程的收敛性,因而在实际应用上受到一定程度的限制．相比之下Busscher与Hernanz模型计算土壤容重方便快捷,但预测精度较低．     

一种土壤剖面水分与坚实度同步测量装置

土壤坚实度、水分与容重存在着复杂的耦合关系.为了满足参数解耦对数据同步性的要求,研制了一种可同步测量土壤剖面水分与圆锥指数的智能化测量装置.其创新点主要表现在:(1)依据ASAE标准实现FD水分传感器与圆锥指数传感器结构一体化设计;(2)系统集成上引入超声波深度传感器动态确定圆锥在土壤中的位置,实时获取双参数2D分布剖面;(3)测量系统采用双MCU结构,具有智能化信息处理与大容量农田数据存储能力,通过串口外接GPS模块实现田间GPS定位采集.在实验室环境下对复合传感器及超声波深度传感器进行针对性标定试验,结果表明各传感器达到相应技术性能指标.     

土壤圆锥指数、水分与容重耦合模型的试验比较研究——Ⅱ.水分与深度的影响

在对4种模型统计性能的水平检验与容重预测精度评价的基础上,分析与检验了各模型中水分与行进深度的影响作用.为分解水分对圆锥指数的单因数影响,采用定义水分影响指数(的方法.对于圆锥传感器行进深度的影响作用,借助于da与ead两种独立的深度影响因子,结合各模型与试验数据进行了计算与比较.结果表明:(1)只有Ayers模型能够较好地刻画土壤圆锥指数与水分间的耦合关系;(2)根据Ayers模型与Upadhyaya模型,圆锥传感器行进深度对圆锥指数的影响作用可以忽略;(3)根据Busscher模型,圆锥传感器行进深度显著影响圆锥指数的数值,但与此同时水分影响却可忽略不计,这显然与事实不符.由此看来,应用 Ayers 模型解析土壤圆锥指数、水分与容重的耦合关系,优于其它模型,但它作为隐函数,寻求最优迭代算法有待进一步研究.