陈杨 王程程 徐昕

摘要 根据吉林省气象站土壤水分观测实际情况，选取敦化、延吉东、磐石、龙井、东丰、辉南、洮南等站点的观测数据为样本，分析了自动气象站土壤水分观测数据出现异常的原因，并提出了相应的解决措施和改进方法，同时也结合实际情况对土壤水分自动监测的日常维护和管理提出了一些建议。

关键词 自动气象站;土壤水分;数据异常;分析处理

中图分类号：S152.7 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2021）12–0068–02

为了提高监测效率，节约人力成本，目前我国气象站开始采用固定式土壤水分自动观测仪、便携式土壤水分观测仪，采用自动监测的方法可以大幅度提升气象监测的准确性。但是，由于受各种外部因素的影响，容易使土壤湿度观测数据出现异常，不利于农业气象工作的顺利开展。

1 土壤水分

土壤水分是指土壤中所含的水分和土壤水分的运动情况，而土壤水分运动是指土壤层中的水分与大气、水体、生物之间的水分交换。土壤水分对在土壤中生存的动植物的生长，以及土壤理化性质都有直接影响。因此，实时监测土壤水分状况对农业生产有重要意义。土壤水分自动观测站一般采用频域反射法（FDK）测量土壤水分，实现对土壤水分的自动观测，获得具有代表性、准确性和可比性的连续观测数据。

基于FDR的土壤水分观测数据，提高了观测数据的时空密度，为干旱监测、农业气象预报和服务提供了高质量的土壤水分监测数据，现已应用于商业和科研，在土壤水分的测量技术、校准方法、质量分析和土壤质量研究方面积累了丰富的经验[1]。然而，自土壤湿度观测站建立以来，数据质量一直较差。这与传感器本身的电气特性、检测环境、安装方法、校准和校正有很大关系。探测环境的变化会直接影响观测数据的质量，虽然有定期检查和维护的规定，但防护人员往往忽略了检测环境的变化。因此，在定期检查维护的基础上，防护人员应对土壤水分观测数据进行质量分析，及时发现检测环境的变化。

2 自动气象站土壤水分观测数据异常的分析及处理

2.1 传感器故障引发的数据异常

传感器故障容易使土壤水分观测数据不稳定、丢失和超出正常范围。首先，检查外观，检查前关闭电源开关，打开传感器防水盖，检查传感器外壳是否有水，对外壳进行防水处理，然后更换传感器。其次，检查接线端子，检查各层跳线是否脱落，按压传感器引脚，确保连接器连接可靠，检查传感器电路板与铜环板的连接是否正确。最后，调试软件，若在读取土壤水分观测数据时出现奇异值或异常变化，可以使用调试软件读取该层的传感器频率值，检查是否在正常范围内，否则，表示传感器故障，需要更换传感器[2]。

2.2 采集器故障引发的数据异常

如果土壤水分观测中断，则检查收集器。第一，检查电源，检查指示灯情况。如果电源指示灯不亮，检查接线端口是否松动，若未松动，再检查电池电压是否在正常范围内，不在正常范围内更换电池。若电压正常则说明采集器故障，应更换采集器。第二，收集器程序故障。检查RUN指示灯是否正常闪烁。若不闪烁，更换采集器。第三，检查串口通信。使用调试软件检查接口RS232与采集器的通信是否正常，然后检查读数钟是否正常工作，串口通信故障，则更换收集板。第四，检查GPRS指标STATUS。绿色常亮表示登录中心服务器成功。如果指示灯不亮，则检查SIM卡是否安装，GPRS天线接口是否到期，GPRS天线接口是否断开。如果指示灯正常，请检查该区域GPRS信号强度，表示GPRS模块故障，需要更换采集板[3]。

2.3 供电系统引起的数据缺失

如果供电系统出现故障，可能会导致土壤水分数据丢失，影响观测数据。检查电源控制器状态，检查供电模式是否异常。通过观察电源指示灯的颜色可以初步判断故障原因，可对接线端子进行加固或更换电池。当观测仪器由太阳能电池板充电时，连续的雨雪和灰尘覆盖很容易使太阳能电池板供电不足，导致观测数据丢失。

2.4 深层水分数据的异常

通过对土壤水分变化规律的分析，发现降水或蒸发会使土壤水分由浅层向深层发生变化，部分站点的深层土壤水分值出现异常高或低，这是指地下水位很低，土壤中的深水随各处的水位而波动。如果传感器外壳附近的土壤出现裂缝，农田灌溉或降水时，水沿着裂缝沿管壁进入深層土壤，也会使水分突变。

2.5 冻土引发数据的异常

冬季气温低，土壤容易冻僵，此时土壤湿度数据容易出现异常。冻土的形成使土壤水发生相变，液态水冻结成固态冰晶。而冻土介电常数与干土介电常数接近，因此，防护人员应仔细判断仪器的测量数据。

2.6 土壤龟裂引发数据的异常

如果湿度数据持续下降一段时间，土壤湿度值始终在0附近徘徊。这是由土壤开裂造成的，使传感器与土壤之间有缝隙，应及时处理土壤开裂问题。传感器裂缝的组合原理测量土壤水分可以增加传感器周围土壤空气的比例，当土壤介电常数较低时，观测到的湿度值较小，则需要将传感器周围的土壤挖入传感器中心0.3 m左右，选择疏松土回填位置，使其与传感器套管紧密接触[4]。

2.7 蒸发量值出现的异常

如果蒸发量数据异常增大，且超过监测极值，此时应检查是否由沉淀引起，再检查EB-601大蒸发罐与传感器连接的水管是否有泄漏。如果在冬季使用过程中遇到冰，蒸发数据要按照省规定进行处理。雪融化后，再进行除冰。

3 加强土壤水分自动观测的日常维护管理

3.1 选择合适的观测站地址

根据《土壤水分自动观测规范（试行）》，土壤水分自动观测站选址应考虑区域地形、土壤类型和地质条件。观测点与道路、池塘、建筑物之间的距离应在20 m以上，远离水库、河流等大型水体;观测场地周围土壤普遍地势平坦。观测区内作物种植面积大于1 hm2;固定观测面积应在100 m2以上，观测仪器应安装在自然下垫面。观察区域确定后，不得随意变更。

3.2 实时掌握观测仪器运行情况

防护人员应每天浏览软件，定期检查观测仪器的运行情况，可上传正确的土壤湿度数据检查时，如发现土壤湿度数据异常，应及时到现场检查仪器是否齐全，各零部件配件齐全，观察仪器是否损坏。如出现上述情况无例外，检查电源模块和端子板显示状态，检查通信网络是否正常。

3.3 不断完善土壤水分自动监控保障体系

建立健全土壤水分自动监测保障体系，加强土壤水分监测、数据传输、运行监测、设备保障和维护，形成规范、系统的管理体系，确保土壤水分自动监测顺利运行。

3.4 加强复杂天气的应对措施

在进行土壤水分监测时，相关人员应注意极端天气对监测数据的影响，在遇到如雷电、冰雹、闪电等天气前，应对自动监测仪器提前做好保护工，调整土壤水分监测器的监测模式，尽量排除极端天气对土壤水分监测数据的影响。如夏季会出现强度突然、持续时间短、危害大的强对流天气，会增加气象资料观测难度，阻碍地面气象观测的正常运行。在暴雨发生前，相关人员应将蒸发容器内的水分排除，以免雨水过多溢出，确保观测数据的准确性和完整性。

3.5 加强测报系统的监管和测报仪器的日常维护

自从新的自动监测仪器投入运行以来，计算机需要连续运行24 h。为了避免由于计算机故障而丢失重要的观测数据，应使用备用计算机。业务的主要目的计算机排序、存储和气象数据的分析，一旦发现未能收集数据或异常，可以重新启动软件和计算机。然后通过使用人工剔除异常数据，还可以利用遥感技术，不断更新，通过多种先进技术的引进和应用，不断提高综合观测精度，以便为社会和个人提供更好的气象服务。

3.6 完善管理制度

完善综合观测系统，相关人员要根据当地监测站的实际情况进行合理调整，并完善现有的管理制度，确保管理制度的可行性和执行力。管理系统主要是在人事管理和工作管理方面，在时间上的完善需要从这2个方面着手。在人事管理方面，部门要增加监测人员的福利保障，使他们能在严谨合理的管理制度下认真工作，为观察员提供有效的工作环境。同时，要加强对监测人员工作的约束，让他们认识到监测工作的重要性。

在工作管理方面，要解决工作安排重复、错误的问题，确保综合观测工作有序开展。另外，对相关系统、仪器、设备进行详细的系统管理和维护，并在实际工作中根据系统规范定期进行仪器交接工作，定期检查设备运行状态，检查是否存在相关问题，如设备损坏和失效导致观测工作数据的准确性。下班时，相关人员要提前做好自己的工作，并根据换班制度检查和记录换班的详细情况，以便及时发现工作的遗漏，以免造成麻烦，影响换班的后续工作。

4 结束语

土壤水是植物水分的直接来源。植物从土壤中吸收水分、有机质和其他养分，土壤含水量决定着其生长状况。因此，测量土壤水分具有重要的现实意义。土壤水分不仅影响土壤的物理性质，还与土壤中养分的溶解和转移以及微生物的活动有关，这是植物生存的基本条件。利用土壤水分仪实时监测土壤水分，有助于了解和掌握不同作物在同一时期对土壤水分的不同要求、同一作物在不同时期对土壤水分的不同要求，以及土壤水分对作物产量的影响。此外，在各种农业措施，一些工程建筑（如铁路、公路、水电站、渠道、房屋等）中，土壤水分状况也是必不可少的数据。因此，应当重视土壤水分监测数据的处理。

参考文献

[1] 郝宏蕾，郝宏飞，陳波.GstarDZN2型自动土壤水分观测仪数据异常图像分析及处理[J].沙漠与绿洲气象，2014（z1）： 167-169.

[2] 巫丽君，潘建梅，魏爱明，等.自动土壤水分观测数据异常原因分析[J].大气科学研究与应用，2013（1）：109-114.

[3] 陈海波，冶林茂，李树岩，等.FDR土壤水分自动监测仪的标定与检验[J].微计算机信息，2009，25（31）：104-106.

[4] 白玉莲，唐洪君，周丽娜，等.DZN2型自动土壤水分观测仪的维护及故障处理技巧[J].农村科技，2018（12）：55-57.

责任编辑：黄艳飞

Analysis and Treatment of Abnormal Soil Moisture Observation Data in Automatic Weather Station

CHEN Yang et al （Jilin Meteorological Information Network Center， Changchun， Jilin 130062）

Abstract According to the actual situation of soil moisture observation at meteorological stations in Jilin Province， the observed data of Dunhua， Yanjidong， Shishi， Longjing， Dongfeng， Huinan and Taonan stations were selected as samples. This paper analyzed the causes of abnormal soil moisture observation data of automatic weather stations， and puts forward corresponding solutions and improvement methods. At the same time， some suggestions for daily maintenance and management of soil moisture automatic monitoring were put forward.

Key words Automatic weather station; Soil moisture; Abnormal data; Analysis and processing