称重式蒸渗仪水分存储数据的分析与质量控制方法研究及其在农业水资源管理中的应用

美国农业部农业研究局团队开发了基于Excel的称重式蒸渗仪数据分析工具，通过自动识别降水(P)、露霜(DW)等事件并结合人工标记校正，实现了5分钟分辨率的水分平衡组分(ET、I、D等)精确计算。该研究建立的质控体系可处理30年观测数据，为作物模型校准和灌溉管理提供了高精度数据集，相关成果发表于《Agricultural Water Management》。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，精确测量农田蒸散发(ET)对优化灌溉管理至关重要。美国农业部农业研究局(USDA ARS)的科学家们长期面临一个挑战：如何从称重式蒸渗仪(weighing lysimeter)获取的庞杂数据中，准确分离出真正的ET信号？这些精密仪器虽然能检测到0.05毫米的水分变化，但降水、灌溉、露霜积累乃至仪器维护都会干扰测量结果。传统处理方法往往通过平滑滤波损失细节信息，或无法区分同步发生的多种水文过程。

位于德克萨斯州布什兰的USDA ARS保护与生产研究实验室(Conservation and Production Research Laboratory, CPRL)团队，基于四台3×3米大型蒸渗仪30余年的观测数据，开发出一套创新的电子表格分析系统。这项发表在《Agricultural Water Management》的研究，通过智能标记算法与人工校验相结合的方式，实现了5分钟分辨率的水分平衡组分精确量化。

研究团队采用多步骤技术路线：首先将原始质量数据转换为表观相对储水量(mm)，通过阈值算法自动标记降水(P)和露霜(DW)事件；其次建立人工校验界面，使用"NO"标志修正误判，补充遗漏事件标记；针对灌溉(I)、排水(D)等过程，采用线性插值估算期间的ET速率；最终通过双重验证机制——比较"午夜差值法"与"水分平衡求和法"计算的ET值，确保数据可靠性。所有分析均基于1987-2018年布什兰实验站采集的作物生长季数据。

【自动事件识别与校正】
开发的算法通过三重条件识别有效事件：前两时段ΔS之和大于当前负值、当前ΔS>0且下一时段ΔS≥0。设置0.3mm/5min(降水)和0.1mm/5min(露霜)双阈值，在避免风噪干扰的同时捕获真实事件。如图7b所示，对DOY230降水事件的正确处理使调整后储水曲线恢复理想形态。

【特殊事件处理】
针对中子探针测量(图8a)、滴灌系统冲洗(图9b)等人工干预，采用"M"、"FL"等专用标记。创新性地引入"NL"标志解决连续事件导致的ET速率计算混乱(图3)，将误差控制在0.27mm以内。对持续12-16小时的SDI灌溉，通过悬挂式水箱实现快速质量标定(图8a)。

【数据验证体系】
通过双重ET计算法交叉验证：午夜储水差值与水分平衡组分(ΔS+P+DW+I+D)求和结果需一致(图4d)。2018年数据显示，仅6天的差异超过0.02mm。比较南北蒸渗仪降水数据(图5a)显示r²=0.999，证实处理方法的可靠性。

【与传统方法对比】
相较于Hannes等(2015)的五步滤波法或Peters系列研究的简化假设，该方案优势在于：保留原始数据分辨率；处理同步发生的ET与降水；适应多种灌溉方式(喷灌/SDI)。虽然处理效率低于编译程序，但电子表格的灵活性更适应30年数据中出现的特殊案例。

研究结论表明，这套方法体系能精确量化各水分平衡组分：5分钟分辨率ET精度达0.05mm，露霜积累检测限0.1mm(图8b)，灌溉量计算与流量计记录吻合(图6b)。通过配套的中子探针田间验证(Evett et al., 2003)，证实蒸渗仪ET与田间均值偏差在允许范围内。特别值得注意的是，对露霜的量化使DOY43的ET计算值从0.28mm修正至0.49mm(图8b)，凸显了该方法在微量水分交换研究中的价值。

这项研究的意义不仅在于开发出可处理复杂干扰的数据分析工具，更重要的是建立了标准化流程，使布什兰30年连续观测数据得以释放最大价值。正如作者强调的，该电子表格已通过USDA Ag Data Commons共享，其模块化设计也便于适配TERENO等国际蒸渗仪网络的数据处理需求。在精准农业和气候变化研究背景下，这种兼顾自动化与人工干预的分析框架，为长期生态水文观测数据的质量控制提供了典范。