通过果园空间变异性分析优化土壤湿度传感器的布置

《Smart Energy》：Optimizing Soil Moisture Sensor Placement Through Spatial Variability Analysis in Orchards

蓝莓园土壤湿度监测优化研究：通过随机组合法确定5-10个传感器即可准确捕获空间异质性，时间稳定性分析（CEC）显示土壤质地（黏粒/有机质）显著影响监测精度，建议根据农田异质性调整传感器密度。

　　### 土壤湿度监测的优化部署研究

在现代农业实践中，土壤湿度的准确监测对于提高作物产量和水资源利用效率具有重要意义。特别是对于高丛蓝莓这样的经济作物，其生长依赖于适宜的水分供应，而蓝莓植物的浅根系结构和低水吸收能力使其对灌溉水的需求尤为敏感。因此，如何在农田中合理部署土壤湿度传感器，以准确反映整个田块的土壤水分动态，成为农业精准管理中的关键问题。

本研究聚焦于三种商业高丛蓝莓果园，旨在探讨在不同时间尺度和空间尺度上土壤湿度的分布特征，并评估不同数量的传感器部署对监测效果的影响。研究团队使用了Stevens公司生产的HydraGO便携式传感器，对三块田地（Field 1、Field 2、Field 3）在2024年生长季节中进行了多次测量，总共有100个采样点，其中Field 1为20个，Field 2为30个，Field 3为50个。通过随机组合的方法，研究人员分析了不同数量的采样点对田块平均土壤湿度动态的捕捉能力，并进一步利用时间稳定性分析识别出最具代表性的采样点。

#### 土壤湿度的空间与时间异质性

土壤湿度的空间分布受到多种因素的影响，包括土壤类型、地形、有机质含量以及管理方式等。这些因素共同作用，使得同一田块内不同区域的土壤水分状况存在显著差异。例如，Field 1的土壤颗粒分布显示较高的黏土和粉砂含量，这有助于提高土壤的水分保持能力，从而减少水分波动。而Field 2和Field 3则以较高的砂含量为主，导致水分更容易流失，因此在这些田块中，土壤湿度的空间异质性更为明显。

时间异质性同样不可忽视。土壤湿度的变化不仅受到降水和灌溉的影响，还与季节性气候波动密切相关。例如，在夏季，由于蒸发和蒸腾作用增强，土壤湿度的波动幅度通常较大，而在冬季，水分蒸发减少，土壤湿度相对稳定。这种季节性的变化使得在不同时间点部署传感器时，需要考虑到其对整体水分动态的代表性。

#### 传感器部署的优化策略

研究发现，仅使用五个采样点即可将平均均方根误差（RMSE）降低至约2%，同时保持与基准数据（所有采样点）的高相关性（R2 > 0.75）。进一步增加采样点至十个，误差值进一步下降至约1%，而相关性则提升至0.90左右。这表明，在一定范围内，增加采样点可以显著提高监测精度，但超过一定数量后，精度提升的边际效益逐渐减小。因此，研究建议在田块中部署五到十个传感器，以在精度与成本之间取得最佳平衡。

然而，研究也指出，对于土壤异质性较高的田块，需要更高的传感器密度才能达到类似的监测精度。例如，Field 3由于其较大的土壤水分波动范围，需要至少十个采样点才能准确反映整个田块的水分状况。这说明，田块的土壤特性对传感器部署策略具有重要影响，必须根据具体情况进行调整。

#### 时间稳定性分析的应用

为了进一步提高监测效率，研究团队引入了时间稳定性分析，以识别那些能够稳定反映田块平均土壤湿度的采样点。该方法通过计算每个采样点的平均相对偏差（MRD）和相对偏差标准差（VRD）来评估其时间稳定性。MRD衡量的是采样点的平均偏差，而VRD则反映了偏差随时间的变化程度。结合这两个指标，研究人员提出了一种综合评估标准（CEC），用于更全面地评估传感器的代表性。

结果显示，使用CEC方法选择的五个最具代表性的采样点能够准确反映田块的整体水分状况，其误差范围控制在±10%以内。这些点不仅涵盖了田块的平均区域，还包括了一些较为湿润和干燥的区域，从而确保了对整个田块水分变化的全面捕捉。相比之下，仅依赖MRD或VRD单独评估的传感器位置可能无法充分反映时间变化带来的不确定性。

#### 田块异质性对监测精度的影响

田块的异质性是影响土壤湿度监测精度的重要因素。在Field 1中，由于土壤类型相对均匀，五个采样点即可提供较为准确的水分数据。而在Field 3中，由于土壤颗粒分布不均，需要更多的采样点才能达到相同的精度。这种差异表明，不同田块的土壤特性决定了传感器部署的数量和位置。因此，在实际应用中，应根据田块的土壤类型、地形和管理方式，制定个性化的传感器部署方案。

此外，研究还发现，土壤水分的时空异质性与土壤的结构和有机质含量密切相关。黏土和有机质丰富的土壤能够更好地保持水分，减少水分波动，从而降低监测误差。而砂质土壤由于其较大的颗粒结构，水分更容易流失，导致较大的波动范围。因此，在选择传感器部署位置时，应优先考虑那些土壤类型较为均匀的区域，以提高监测的可靠性。

#### 实际应用中的考量

在实际农业生产中，农民往往倾向于安装单个土壤湿度传感器以简化管理流程并降低成本。然而，这种做法可能导致对田块水分状况的误判，尤其是在土壤异质性较高的情况下。研究指出，单个传感器的平均误差可能高达3-5%，而在某些异质性较高的田块中，误差甚至可能超过8%。这表明，仅依赖单个传感器进行灌溉决策可能会导致水分管理不准确，进而影响作物产量和质量。

为了提高灌溉管理的效率和精准度，建议农民采用多点传感器部署策略，并结合时间稳定性分析，选择那些能够稳定反映田块平均水分状况的采样点。这种策略不仅可以减少监测误差，还能降低长期监测的成本，提高水资源利用效率。同时，结合土壤水分的空间分布特征，合理规划传感器的位置，有助于实现更高效的田间管理。

#### 未来研究方向

尽管本研究提供了关于土壤湿度传感器部署的实用建议，但仍有一些问题需要进一步探索。例如，如何在不同气候条件下优化传感器部署策略，以及如何将这些研究成果应用于其他类型的作物。此外，还需要进一步研究传感器部署的成本效益，以确定在不同田块中部署多少传感器是最经济有效的。

总之，土壤湿度的准确监测是精准农业的重要组成部分。通过合理部署传感器，并结合时间稳定性分析，可以显著提高监测精度，优化灌溉管理，从而提高作物产量和水资源利用效率。未来的研究应继续关注土壤水分的空间与时间异质性，以及如何在不同田块中制定个性化的监测方案。