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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第52卷

期数:

2024年第17期

页码:

11-20

栏目:

专论与综述

出版日期:

2024-09-05

文章信息/Info

Title:

Technical status and development trend of soil moisture content measurement methods

作者:

郝萍萍¹; 3; 韩金朝¹; 3; 刘晓³; 4; 宋蕾¹; 2; 苗发强²; 冯俊杰²; 3

1.中国农业科学院研究生院，北京 100081； 2.中国农业科学院农田灌溉研究所，河南新乡 453000； 3.淄博数字农业农村研究院，山东淄博 255000； 4.淄博市农业科学研究院，山东淄博 255000

Author(s):

Hao Pingping; et al

关键词:

土壤; 水分含量; 取样-定位法; 遥感监测法; 研究热点; 进展

Keywords:

-

分类号:

S152.7

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

土壤水分含量是监测土壤墒情、预测指导灌溉和响应农业旱情灾害的最直接和必要的关键技术指标，对于促进农业现代化、精准化和智能化发展具有重要的现实意义。本研究重点评述了土壤水分含量测定方法的研究进展，系统总结了土壤水分含量的多种测定方法。首先本研究依据测量范围进行分类，针对性地评述了取样-定位法和遥感监测法2种方法，结合各方法的工作原理和适用场景，系统整理了各测量方法的优缺点和应用范围，以供研究人员在实际测量过程中，根据测量对象、设备预算、环境要求和准确度要求选择合适的土壤水分含量测定方法；其次通过中国知网(CNKI)的数据库检索，对1980—2023年的各水分钠含量测量方法分阶段进行趋势分析，展示总体趋势分析图和各阶段的研究热点图，体现各阶段的发展趋势；最后结合各技术的发展水平和发展方向，进行技术进展分析，分析土壤水分含量测定方法的发展趋势和应用前景，为优化改进土壤水分测定方法技术以及实现更方便、高实时度、高精度的土壤水分含量测定提供参考，以期促进土壤水分含量测定研究的深入开展。

Abstract:

-

参考文献/References:

［1］2022年中国水资源公报［J］. 水资源开发与管理，2023，9(7)：封2.
［2］杨志成. 提高农业灌溉用水管理效率的措施分析［J］. 南方农机，2023，54(14)：92-94.
［3］Zhang J W，Guan K Y，Peng B，et al. Challenges and opportunities in precision irrigation decision-support systems for center pivots［J］. Environmental Research Letters，2021，16(5)：053003.
［4］李毅杰，原保忠，别之龙，等. 不同土壤水分下限对大棚滴灌甜瓜产量和品质的影响［J］. 农业工程学报，2012，28(6)：132-138.
［5］Yuan Q Q，Shen H F，Li T W，et al. Deep learning in environmental remote sensing：achievements and challenges［J］. Remote Sensing of Environment，2020，241：111716.
［6］Li L，Shangguan W，Deng Y，et al. A causal inference model based on random forests to identify the effect of soil moisture on precipitation［J］. Journal of Hydrometeorology，2020，21(5)：1115-1131.
［7］Gumiere S J，Camporese M，Botto A，et al. Machine learning vs.physics-based modeling for real-time irrigation management［J］. Frontiers in Water，2020，2：8.
［8］王大龙，舒英格. 土壤含水量测定方法研究进展［J］. 山地农业生物学报，2017，36(2)：61-65.
［9］关大陆. 基于STC8A8K64S4A12和AD590的远程测温系统［J］. 辽宁科技学院学报，2017，19(6)：1-2，88.
［10］何泽鹏.基于蜂窝的窄带物联网(NB-IoT)技术性能及应用［J］. 广东通信技术，2017，37(3)：29-34，65.
［11］徐学义，崔兆韵，黄华，等. FDR与烘干法测定土壤水分对比分析［J］. 山东农业大学学报(自然科学版)，2013，44(2)：190-192.
［12］闫华，邢振，薛绪掌，等. 土壤剖面水分传感器探头仿真与试验［J］. 农业机械学报，2017，48(10)：245-251，244.
［13］环境保护部. 土壤干物质和水分的测定重量法：HJ 613—2011［S］. 北京：中国环境科学出版社，2011：1-4.
［14］Robinson D A，Jones S B，Wraith J M，et al. A review of advances in dielectric and electrical conductivity measurement in soils using time domain reflectometry［J］. Vadose Zone Journal，2003，2(4)：444-475.
［15］Bianchi A，Masseroni D，Thalheimer M，et al. Field irrigation management through soil water potential measurements：a review［J］. Italian Journal of Agrometeorology，2017，22(2)：25-38.
［16］Campbell G S. Soil water potential measurement：an overview［J］. Irrigation Science，1988，9(4)：265-273.
［17］谢鹏宇，刘泽鑫. 土壤水分测量原理与技术方法研究［J］. 现代农业科技，2020(23)：166-168.
［18］田昌玉，孙文彦，林治安，等. 中子仪测定土壤水分方法的研究进展［J］. 中国农学通报，2011，27(18)：7-11.
［19］郭洪飞，熊运章. 中子法测定旱地土壤水分中标定方法的改进［J］. 西北农林科技大学学报(自然科学版)，1991，19(1)：39-42.
［20］Schanz T，Bailie W，Tuan L N. Effects of temperature on measurements of soil water content with time domain reflectometry［J］. Geotechnical Testing Journal，2011，34(1)：1-8.
［21］Topp G C，Davis J L，Annan A P. Electromagnetic determination of soil water content：measurements in coaxial transmission lines［J］. Water Resources Research，1980，16(3)：574-582.
［22］李晓斌. 基于时域反射技术的土壤剖面分布式含水量测量研究［D］. 杨凌：西北农林科技大学，2022：1-63.
［23］Cosenza P，Tabbagh A. Electromagnetic determination of clay water content：role of the microporosity［J］. Applied Clay Science，2004，26(1/2/3/4)：21-36.
［24］冶林茂，吴志刚，牛素军，等. GStar-Ⅰ型电容式土壤水分监测仪设计与应用［J］. 气象与环境科学，2008，31(3)：82-85.
［25］李思颖. 遥感技术在估算土壤水分中的应用：基于文献计量学分析［J］. 水利科技与经济，2023，29(6)：139-143.
［26］李映祥，张华，滕飞，等. 遥感技术农业资源台账建设应用潜力分析［J］. 中国农业资源与区划，2022，43(11)：145-154.
［27］Petropoulos G P，Ireland G，Barrett B. Surface soil moisture retrievals from remote sensing：current status，products & future trends［J］. Physics and Chemistry of the Earth，2015，83/84：36-56.
［28］潘宁，王帅，刘焱序，等. 土壤水分遥感反演研究进展［J］. 生态学报，2019，39(13)：4615-4626.
［29］苗馨远. 宽谱段光学遥感图像特征分析及协同分类技术研究［D］. 哈尔滨：哈尔滨工业大学，2022：1-152.
［30］马春芽，王景雷，黄修桥. 遥感监测土壤水分研究进展［J］. 节水灌溉，2018(5)：70-74，78.
［31］Xue Y，Cracknell A P. Advanced thermal inertia modelling［J］. International Journal of Remote Sensing，1995，16(3)：431-446.
［32］虞文丹，张友静，郑淑倩. 基于作物缺水指数的土壤含水量估算方法［J］. 国土资源遥感，2015，27(3)：77-83.
［33］Jackson R D，Idso S B，Reginato R J，et al. Canopy temperature as a crop water stress indicator［J］. Water Resources Research，1981，17(4)：1133-1138.
［34］Kurihara J，Koo V C，Guey C W，et al. Early detection of basal stem rot disease in oil palm tree using unmanned aerial vehicle-based hyperspectral imaging［J］. Remote Sensing，2022，14(3)：799.
［35］Ghulam A，Qin Q M，Zhan Z M. Designing of the perpendicular drought index［J］. Environmental Geology，2007，52(6)：1045-1052.
［36］邓小东，王宏全. 土壤水分微波遥感反演算法及应用研究进展［J］. 浙江大学学报(农业与生命科学版)，2022，48(3)：289-302.
［37］李伯祥. 基于光学与微波遥感数据的植被覆盖区农田土壤水分反演［D］. 抚州：东华理工大学，2020：1-81.
［38］覃湘栋，庞治国，江威，等. 土壤水分微波反演方法进展和发展趋势［J］. 地球信息科学学报，2021，23(10)：1728-1742.
［39］Chaubell M J，Yueh S H，Dunbar R S，et al. Improved SMAP dual-channel algorithm for the retrieval of soil moisture［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2020，58(6)：3894-3905.
［40］吴立新，齐源，毛文飞，等. 多波段多极化被动微波遥感地震应用研究进展与前沿方向探索［J］. 测绘学报，2022，51(7)：1356-1371.
［41］Kang C S，Zhao T J，Shi J C，et al. Global soil moisture retrievals from the Chinese FY-3D microwave radiation imager［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2021，59(5)：4018-4032.
［42］王舒. 基于被动微波遥感的地表粗糙度及土壤水分反演研究［J］. 测绘学报，2021，50(10)：1419.
［43］胡建东，李林泽. 介电特性土壤水分测定方法研究进展［J］. 河南农业大学学报，2021，55(4)：1241-1249.
［44］蒋瑞瑞，甘甫平，郭艺，等. 土壤水分多源卫星遥感联合反演研究进展［J］. 自然资源遥感，2024，36(1)：1-13.

相似文献/References:

[1]蒋宝南,刘腾飞,单建明,等.QuEChERS-GC/μECD法测定土壤中的毒死蜱残留量[J].江苏农业科学,2014,42(12):332.
　Jiang Baonan,et al.Determination of chlorpyrifos residues in soil by QuEChERS-GC/μECD[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(17):332.
[2]李国锋,魏瑞成,王冉.高效液相色谱法测定土壤中联苯与间羟基苯甲酸残留[J].江苏农业科学,2014,42(12):316.
　Li Guofeng,et al.Determination of biphenyl and M-hydroxy benzoic acid residues in soil by high performance liquid chromatography[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(17):316.
[3]史景允,于伟红,梁秋生.蓖麻对镉污染土壤的修复潜力[J].江苏农业科学,2014,42(11):386.
　Shi Jingyun,et al(8).Potential repairing of cadmium contaminated soil by castor oil plant[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(17):386.
[4]何继山,梁杏,李静.土样浸提液电导率与盐分关系的逐步回归分析[J].江苏农业科学,2014,42(10):314.
　He Jishan,et al.Regression analysis of relationship between soil samples leaching solution conductivity and solinity[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(17):314.
[5]徐洪文,卢妍.土壤碳矿化及活性有机碳影响因子研究进展[J].江苏农业科学,2014,42(10):4.
　Xu Hongwen,et al.Research progress on soil carbon mineralization and factors affecting active organic carbon[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(17):4.
[6]李范,李娜,陈建中,等.基于磷脂脂肪酸提取方法的微生物群落结构研究[J].江苏农业科学,2014,42(09):323.
　Li Fan,et al.Study on microbial community structure based on phospholipid fatty acid extraction method[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(17):323.
[7]张乐森,刘悦上,马金芝,等.山东省滨州市设施蔬菜土壤退化防治与修复对策[J].江苏农业科学,2013,41(07):141.
　Zhang Lesen,et al.Control and restoration strategies of facility vegetable soil degradation in Binzhou of Shandong Province[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(17):141.
[8]尹辉,李晖,蒋忠诚,等.典型岩溶区土壤水分的空间异质性研究[J].江苏农业科学,2013,41(07):332.
　Yin Hui,et al.Study on spatial variability of soil water content in typical karst area[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(17):332.
[9]覃怀德,吴炳孙,吴敏,等.橡胶园土壤钾素空间变异与分区管理技术——以海南省琼中县为例[J].江苏农业科学,2013,41(08):326.
　Qin Huaide,et al.Spatial variability and regionalized management of soil potassium nutrient in rubber plantation—Taking Qiongzhong County of Hainan Province as an example[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(17):326.
[10]符勇,周忠发,王昆,等.基于贵州喀斯特高原山区的烟草种植适宜性研究[J].江苏农业科学,2014,42(09):92.
　Fu Yong,et al.Study on planting suitability of tobacco based on Guizhou karst mountain plateau[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(17):92.

备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2023-09-18
基金项目：智慧灌溉物联网设备融合技术研究项目(编号：IFI2023-27)。
作者简介：郝萍萍(1999—)，女，河南商丘人，硕士研究生，主要研究方向农业工程与信息技术。E-mail：599989422@caas.cn。
通信作者：冯俊杰，博士，研究员，主要研究方向农业水土工程。E-mail：fjjdg@sina.com。

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更新日期/Last Update: 2024-09-05