巧用 VPD 校正生物质水当量对宇宙射线中子传感器土壤湿度估算的偏差，提升果园灌溉管理精度

在农业生产中，精确监测土壤湿度（SM）对灌溉管理至关重要。宇宙射线中子传感器（CRNS）虽可估算区域平均 SM，但生物质水当量（BWE）会影响其准确性。研究人员通过监测 VPD 等变量，发现 VPD 与优化的 N0相关性强，或可校正偏差，助力精准灌溉。

　　在农业灌溉领域，精准掌握土壤湿度信息对合理调配水资源、提高灌溉效率意义重大。目前，传统的原位传感器如时域反射仪（TDR）、张力计和电容探头等，虽能提供精确的土壤湿度测量数据，但它们属于点尺度测量，安装和维护成本高，在商业农场的大规模应用中存在局限性。微波卫星遥感虽能进行大规模土地观测，但其空间分辨率、数据检索精度以及验证要求等问题，限制了在农业中的实际应用。宇宙射线中子传感（CRNS）技术应运而生，它可在田间尺度估算土壤湿度，弥补了点尺度测量的不足，能连续提供地块尺度的小时至日数据。然而，植被中的水分会干扰 CRNS 信号，影响土壤湿度估算的准确性，如何校正生物质水当量（BWE）对 CRNS 信号的影响成为关键问题。
为了解决这一难题，来自多个研究机构的研究人员展开了深入研究。他们分别在沙特阿拉伯的橄榄园和法国的樱桃园进行实验，旨在探究 BWE 对 CRNS 土壤湿度估算的影响，并寻找有效的校正方法。该研究成果发表在《Agricultural Water Management》上。
研究人员在两个果园中安装了 CRNS 传感器、树液流传感器、土壤湿度传感器和气象站等设备。利用树液流传感器监测树木的吸水速率，通过涡度相关系统或气象站数据结合特定算法计算实际蒸散量（AET），同时测量原位土壤湿度。为了计算土壤湿度，研究人员首先对中子计数进行校正，考虑传感器位置、大气压力、水汽等因素，使用校正因子对原始中子计数进行修正。然后，通过校准函数将校正后的中子计数转换为土壤湿度估计值，在计算过程中，需要确定校准参数 N₀，为此研究人员进行了全面的重力土壤湿度采样，并分析土壤中的晶格水和有机碳含量。此外，研究人员还根据气象站数据计算了蒸汽压亏缺（VPD）。为了评估 BWE 对中子计数的影响，研究人员采用优化方法寻找随时间变化的 N₀值，使 CRNS 估算的土壤湿度与原位传感器测量值的差异最小化。
研究结果显示：

• 加权平均原位土壤湿度：在橄榄园，受灌溉影响，树下传感器的土壤湿度数据有明显日波动，而行间传感器受影响小，加权平均土壤湿度更接近行间数据。樱桃园因降雨较多，加权平均土壤湿度高于橄榄园。
• BWE 对中子计数衍生土壤湿度的影响：在橄榄园和樱桃园，当 VPD＞1.8kPa 时，CRNS 估算的土壤湿度（CRNS-SM）与原位测量值吻合较好，表明 BWE 影响较小；当 VPD＜1.8kPa 时，CRNS-SM 高估原位湿度。通过优化 N₀值得到的 CRNS-SM_{N0_opt}能有效降低与原位测量值的误差。同时，研究发现 N₀的变化与 VPD、AET 和吸水速率相关，且 VPD 与 N₀的相关性在两个果园都较好（R²≈0.7）。
  研究结论表明，VPD 与优化的 N₀值（N_0,opt）相关性强，将 VPD 纳入 CRNS 校准有望提高土壤湿度估算的准确性。吸水速率在橄榄园与 N₀相关性高（R²=0.73），但在樱桃园较弱（R²=0.23） ，这归因于树种和天气条件差异。AET 在橄榄园与 N₀相关性强，而樱桃园因行间草和降雨影响，相关性较弱。
  该研究的重要意义在于，首次在果园环境中系统研究了 BWE 对 CRNS 信号的影响，为校正 CRNS 土壤湿度估算偏差提供了新的思路和方法。利用 VPD 这一易于获取的参数校正 BWE 影响，有助于提高果园灌溉管理的精准度，实现水资源的高效利用。不过，研究也指出，未来还需在更多不同气候和植被条件的地区进行验证，进一步探索基于 N₀下降估算 BWE 的准确性，为农业精准灌溉提供更可靠的技术支持。