0

ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT ĐO ĐỘ ẨM VÀ ĐỘ DẪN ĐIỆN TRONG ĐẤT CỦA CÁC LOẠI CẢM BIẾN

TÓM TẮT

Nhu cầu định lượng độ ẩm của đất chưa bao giờ thật sự lớn và sẽ tiếp tục tăng khi biến đổi khí hậu dẫn đến hạn hán kéo dài, mưa lớn, v.v. Tuy nhiên, trong khi ngày càng có nhiều thiết bị cảm biến hàm lượng nước trên thị trường để đáp ứng nhu cầu này, thì thường khó xác định được cách chúng có thể hoạt động trong một ứng dụng cụ thể. Mục tiêu của bài viết này là cung cấp thông tin về hiệu suất của cảm biến hàm lượng nước và độ dẫn điện trên một loạt các loại đất sẽ mang lại những gì mà một nhà nghiên cứu hoặc người thực hành có thể mong đợi trong lĩnh vực này. Bảy cảm biến từ năm nhà sản xuất được coi là cấp "nghiên cứu" đã được chọn để thử nghiệm. Mỗi loại được thử nghiệm trên lượng nước từ khô đến bão hòa trong bốn loại đất khác nhau và ba mức độ dẫn điện (ECe) chiết xuất bão hòa. Dữ liệu cho thấy không có cảm biến nào thực hiện được trong thông số kỹ thuật về độ chính xác mà nhà sản xuất đã công bố cho tất cả các loại đất và ECe. Tuy nhiên, hầu hết đều hoạt động tốt và sẽ cung cấp các phép đo hàm lượng nước tốt tại hiện trường, có khả năng được cải thiện với hiệu chuẩn cụ thể của đất. Đặc biệt cần cẩn thận khi đo đất sét do bị hao mòn (co rút/ trương nở cao).

GIỚI THIỆU

Nước ngọt là một nguồn tài nguyên quan trọng sẽ tiếp tục bị thiếu hụt trong tương lai. Hơn nữa, các mô hình biến đổi khí hậu cho thấy lượng mưa trong tương lai sẽ trở nên ít thường xuyên hơn và dữ dội hơn, đặc biệt là ở các vùng vốn đã có xu hướng hạn hán (Alder và Hostetler, 2013). Đo độ ẩm của đất đóng một vai trò quan trọng nhưng chưa được thực hiện trong mô hình khí hậu và dự báo hạn hán để củng cố cho việc ra quyết định khi đối mặt với những thách thức này (Abatzoglu và Brown, 2012, Hostetler và Adler, 2016). Để đáp ứng những nhu cầu này, ngày càng có nhiều thiết bị cảm biến hàm lượng nước trong đất trên thị trường có thể được triển khai để hỗ trợ vấn đề này. Các phép đo đáng tin cậy của nước trong đất là rất quan trọng để có thể hiểu và lập mô hình nước trong cả hệ sinh thái tự nhiên và hệ sinh thái được quản lý.


Một trong những thách thức lớn nhất để đo nước trong đất là xác định công cụ nào để sử dụng. Trong lịch sử, đã có một số sự lựa chọn ở các mức giá khác nhau để lựa chọn. Tất cả các dấu hiệu cho thấy con số này sẽ tăng lên nhanh chóng khi các vấn đề về nước được công chúng quan tâm nhiều hơn. Từ góc độ chung, rõ ràng là có một số cảm biến hàm lượng nước trên thị trường chỉ đơn giản là không hoạt động; điều gì đó trở nên hiển nhiên trong các bài đánh giá trực tuyến về cảm biến giá rẻ. Tuy nhiên, với việc các hàng kém chất lượng bị loại bỏ, vẫn chưa rõ cảm biến nào sẽ hoạt động tốt cho một dự án cụ thể. Thật vậy, khi mua cảm biến hàm lượng nước, tất cả đều cần phải được xem xét và hiểu rõ về hiệu suất, giá cả, độ bền, sử dụng điện và dễ lắp đặt. Mặc dù việc giải quyết tất cả những vấn đề đó nằm ngoài phạm vi của công việc này, nhưng mục tiêu của chúng tôi là chỉ so sánh hiệu suất của các cảm biến phổ biến nhất được các nghiên cứu viên sử dụng để xem liệu có lựa chọn rõ ràng phù hợp với các ứng dụng thực địa hay không.

NGUYÊN LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP

 

Đối với thí nghiệm này, chúng tôi đã chọn và thử nghiệm bảy cảm biến độ ẩm đất thường được sử dụng (Bảng 1). Một bài báo trong tương lai sẽ đề cập đến hiệu suất của các cảm biến khác trên thị trường. Mặc dù có nhiều cách tiếp cận được trích dẫn trong tài liệu, chúng tôi đã sử dụng phương pháp hiệu chuẩn đất tiêu chuẩn có nguồn gốc từ Methods of Soil Analysis (2002) and Kizito et al. (2008). Các chi tiết được mô tả bởi METER Group (tìm ở đây), nhưng sau đây là một bản tóm tắt ngắn gọn. Để bắt đầu, từng loại đất (Bảng 2) được làm khô trong tủ sấy ở 65oC, được nghiền và sàng cẩn thận để loại bỏ các cục đất.

 


Sau khi chuẩn bị ban đầu, một mẫu nhỏ của mỗi loại đất được cân trước và sau khi sấy bằng lò để lấy lượng nước ban đầu. Giá trị này được sử dụng trong tính toán hàm lượng thể tích nước (VWC) của đất trong suốt quá trình hiệu chuẩn. Một cái gầu có đường kính 20 cm, sâu 21,5 cm được đổ đầy đất, cân và ghi lại độ sâu của đất để tính khối lượng mẫu để tính VWC. Để có được lượng nước cần thiết cho mỗi mực nước tiếp theo, thể tích đất được tính sau đó nhân với VWC của nó ở độ bão hòa. Sau đó, tổng số được chia cho số điểm hiệu chuẩn để cho lượng nước cần thêm.

Bảng 1. Tám cảm biến độ ẩm đất phổ biến được sử dụng trong so sánh của chúng tôi. Các phép đo bao gồm hàm lượng nước trong đất (VWC), nhiệt độ đất (T) và độ dẫn điện khối lượng lớn (ECb). * Phiên bản hiện tại của Delta-T ThetaProbe là ML3.

Bốn loại đất ở ba độ dẫn điện chiết suất bão hòa khác nhau (ECe) được sử dụng cho tổng số mười hai loại đất (Bảng 2). Lưu ý rằng tất cả độ dẫn điện được ghi ở đây quy về ECe. Các phép đo với mỗi cảm biến được thực hiện tại mỗi điểm trộn với tổng số 6 điểm (khô trong không khí đến bão hòa) theo quy trình sau. Mỗi cảm biến đã hoàn thành một phép đo trong đất tại điểm khô trong không khí. Sau đó, lượng nước khử ion đã xác định trước đó được thêm vào và trộn đều vào đất.


Đất được đưa trở lại thùng, đảm bảo giữ được mật độ đóng gói phù hợp. Đối với đất có đặc tính co rút / trương nở, mật độ khối lượng lớn được điều chỉnh bằng cách tính đến sự khác biệt về thể tích trong suốt quá trình thử nghiệm. Mỗi cảm biến được đưa vào đất theo chỉ dẫn của nhà sản xuất để đảm bảo đất với cảm biến tiếp xúc tốt. Điều này đã được thực hiện cho tất cả mười hai kết hợp đất / ECe (Bảng 2).

Bảng 2. Mười hai loại đất đã được sử dụng để kiểm tra cảm biến trong phép so sánh này *. Đất được tạo kết cấu bằng tay dưới dạng mùn cát có phần thô lớn hơn dự kiến và được xác định là cát trên tam giác kết cấu.

TEROS 12, TDR 315 và HydraProbe được đọc bằng bộ ghi dữ liệu (CR3000, Campbell Scientific, Inc., Logan, UT, USA). Spectrum Technologies SM100 và SMEC300 được đo bằng hệ thống độc quyền (Field Scout Soil Sensor Reader, Spectrum Technologies, Inc., Aurora, Il, USA). Máy đo độ ẩm HH-2 (Thiết bị Delta-T, Cambridge, Anh) được sử dụng để đọc các cảm biến ML2-X và WET-2 vì sự đơn giản mặc dù chúng có thể dễ dàng kết nối với CR3000.

 

Độ chính xác của cảm biến được đánh giá bằng cách sử dụng lỗi bình phương trung bình căn (RMSE) dựa trên Công thức 1:

Trong đó w là hàm lượng nước, m được đo, a là thực tế, i là số mẫu và N là tổng số mẫu. Giá trị RMSE được tính toán tổng thể và cho các kết hợp đất và ECe khác nhau cho từng loại cảm biến.

CÁC KẾT QUẢ

Bảng 3 cho thấy RMSE của mỗi cảm biến đối với các loại đất và độ dẫn điện khác nhau. Màu sắc hiển thị hiệu suất tương đối của từng cảm biến tổng thể và trong các danh mục con khác nhau bằng cách sử dụng các giá trị được phân loại <5%, 5% <RMSE

<10% và> 10%. Tất cả các cảm biến có RMSE dưới 5% trong cát tự nhiên nhưng thường cao hơn nhiều trong các loại đất khác. Đất sét đen Houston có RMSE trung bình cao nhất là 9,8%. SM100 và SMEC300 có RMSE trong đất cát cao hơn nhiều so với tất cả các cảm biến khác, rõ ràng là do hiệu suất kém ở ECe cao hơn.

Nhìn chung, TDR315, Theta Probe và TEROS 12 cho thấy

RMSE thấp nhất trên tất cả các loại đất và ECe.

Bảng 3. Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) trong hàm lượng phần trăm thể tích nước cho mỗi cảm biến cho các loại đất và kết hợp độ dẫn điện khác nhau. RMSE thấp hơn cho thấy ước tính chính xác hơn về độ ẩm của đất.

 

Hình 1 (a - g) cho thấy các giá trị hàm lượng nước do nhà sản xuất tạo ra so với hàm lượng nước thực tế cho mỗi cảm biến được thử nghiệm và tất cả các loại đất và độ mặn. Đường liền nét thể hiện mối quan hệ 1-1 được mong đợi trong khi khu vực giữa các đường chấm trên cùng và dưới cùng hiển thị giới hạn lỗi dự kiến của hầu hết các cảm biến (3%); bất kỳ điểm nào nằm bên trong các đường này nằm trong thông số kỹ thuật sai số ± 3% VWC.

 

 Hình 1a. Hiệu suất HydraProbe trong 12 sự kết hợp khác nhau của đất và ECe

 Stevens HydraProbe (Hình 1a) hoạt động tốt trong cát với RMSE là 2,2% nhưng khi đất mịn hơn, hiệu suất giảm, dẫn đến RMSE tổng thể là 8,0%. Nói chung, dự đoán của cảm biến ở hàm lượng nước cao trong đất có kết cấu tốt cao hơn đáng kể so với thực tế.

 

Hình 1b. Hiệu suất SM100 trong 12 sự kết hợp khác nhau của đất và EC                Hình 1c. Hiệu suất SMEC300 trong 12 sự kết hợp khác nhau của đất và ECe

Các cảm biến SM100 và SMEC300 từ Spectrum (Hình 1b-c) không hoạt động tốt với RMSE tổng thể lần lượt là 8,6% và 11,6%. Sand RMSE là 3,7% đối với SM100 và 4,4% đối với SMEC300, tương tự như các cảm biến khác. RMSE đối với đất sét cao hơn đáng kể ở mức 8,4 và 14,1% đối với SM100 và SMEC300, tương ứng. RMSE lần lượt là 14,4 và 16,4% đối với đất thịt pha cát trên SM100 và SMEC300 là đáng ngạc nhiên vì tất cả các cảm biến khác cho thấy RMSE tương đối thấp hơn trong đất này.

Hình 1d. Hiệu suất TDR 315 trong 12 sự kết hợp khác nhau của đất và ECs

TDR-315 của Acclima (Hình 1d) hoạt động tốt với RMSE là 5,1%. Cảm biến hoạt động tốt nhất ở đất có kết cấu thô và ECe thấp hơn nhưng kém chính xác hơn khi chúng tôi tiếp cận đất có kết cấu mịn hơn như đất sét, trong đó cát, nó có RMSE là 3,1% nhưng tăng lên RMSE là 8,1% trong đất sét.

Hình 1e. Hiệu suất TEROS 12 trong 12 sự kết hợp khác nhau của đất và ECe

Hình 1e cho thấy VWC thực tế so với VWC dự đoán của cảm biến cho TEROS 12. TEROS 12 có RMSE tổng thể tốt nhất là 4,0%. Độ chính xác được chỉ định của TEROS 12 là 3%, nhưng dữ liệu của chúng tôi cho thấy một số điểm nằm ngoài giới hạn này, đặc biệt là những điểm có kết cấu mịn và ECe cao.

Hình 1f. Hiệu suất ThetaProbe trong 12 sự kết hợp khác nhau của đất và ECe

ThetaProbe ML2X của Delta-T (Hình 1f) cũng hoạt động tốt với RMSE tổng thể là 5,4%. Các phép đo của ThetaProbe có vẻ là chính xác nhất so với bất kỳ cảm biến nào được thử nghiệm mà không có ngoại lệ thực nhưng kết quả hiệu chuẩn được công bố của nhà sản xuất trong các phép đo có độ chệch cao hơn một chút so với hàm lượng nước thực.

Hình 1g. Hiệu suất WET-2 trong 12 sự kết hợp khác nhau của đất và ECe

Delta-T WET-2 (Hình 1g) hoạt động nhất quán trong đất có kết cấu thô, nhưng dần dần không chính xác hơn vì nó đi vào đất có kết cấu mịn hơn như đất sét, dẫn đến RMSE tổng thể là 6,6%.

HIỆU SUẤT THEO LOẠI ĐẤT

Hiệu suất của từng cảm biến trong một loại đất nhất định là một chỉ báo tốt về cách một cảm biến sẽ đáp ứng một nhu cầu nghiên cứu cụ thể. Từ Bảng 3, có thể dễ dàng nhận thấy rằng một số loại đất và ECe ít thách thức về độ chính xác của cảm biến hơn những loại đất khác. Ví dụ: tất cả các cảm biến dường như có RMSE tương đối thấp trong cát tự nhiên (Hình 2) và trong cát ở tất cả ECe. Và tất cả ngoại trừ hai cảm biến Spectrum đều có RMSE tương tự trong đất cát. Tuy nhiên, đất sét rõ ràng đã gây ra các vấn đề về hiệu suất cảm biến; RMSE trung bình tăng gần gấp ba đối với tất cả các cảm biến được thử nghiệm so với cát.

Hình 2. Hiệu suất của tất cả các cảm biến trong cát tự nhiên

Đất sét đen Houston có hàm lượng đất sét nhão cao, tính chất dễ mất tác dụng có thể tạo ra thách thức cho các cảm biến độ ẩm của đất. Độ tuyến tính của cảm biến (Hình 3) bị tác động rõ ràng bởi đất sét trong hầu hết các trường hợp. Các dòng giữa các lần đọc cho thấy rõ ràng sự gia tăng không nhất quán của hàm lượng nước dự đoán, đặc biệt đáng chú ý là từ 15 đến 25% VWC. Thật vậy, ở mức VWC cao, một số cảm biến thường không nhạy cảm với sự gia tăng hàm lượng nước.

Hình 3. Hiệu suất của tất cả các cảm biến trong Đất sét đen tự nhiên Houston

Hiệu suất cảm biến riêng lẻ trong đất sét có thể giúp phát hiện ra các vấn đề khó khăn có thể nảy sinh khi triển khai tại hiện trường. Ví dụ, một cảm biến đọc hơn 60% hàm lượng nước thể tích trong đất sét có thể làm người thực hành ngạc nhiên và thất vọng vì không chắc đất sét bản địa có thể tích lỗ 60%. Tuy nhiên, dữ liệu cho thấy đây là một khả năng thực tế để thấy điều đó trên thực địa (Hình 1b-c). Với ý nghĩ đó, các đồ thị sau đây cho thấy hiệu suất chi tiết của các cảm biến ở cả ba ECe đất (Hình 4a-f) (WET-2 không được hiển thị).

 

Hình 4a. Hiệu suất HydraProbe trong đất sét                                  Hình 4b. Hiệu suất SM100 trong đất sét

Hình 4c. Hiệu suất SMEC300 trong đất sét                                       Hình 4d. TDR-315 hiệu suất trong đất sét

Hình 4e. Biểu diễn TEROS 12 trong đất sét                                        Hình 4f. Hiệu suất ThetaProbe trong đất sét

TEROS 12 và ThetaProbe đều hoạt động tốt trong đất sét so với dòng một đối một (Hình 4e-f). Ngược lại, SMEC300 hoạt động cực kỳ kém (Hình 4c), với hầu hết các điểm nằm ngoài đường lỗi ± 3% và RMSE là 14,1%. HydraProbe hoạt động tương tự với RMSE là 13,8% (Hình 4a). Các cảm biến còn lại nằm trong phạm vi trung bình của nhóm đối với RMSE. SM100 và TDR-315 có RMSE tương tự ở mức 8,4% và 8,1% (hình 4b và 4d, tương ứng). Trong khi tất cả các cảm biến đều đánh giá quá cao hàm lượng nước trong đất sét co rút cao, sai số tuyệt đối thay đổi từ 5-10% khiêm tốn đến 30% không thể tin được.

 

TÓM TẮT VÀ KẾT LUẬN

 

Nhìn chung, mỗi cảm biến mà Meter đã thử nghiệm có thể cung cấp đủ các giá trị hàm lượng nước thể tích trong đất trong một số hoặc tất cả các loại đất mà Meter đã thử nghiệm. Tuy nhiên, có một số khác biệt rõ ràng giữa các mẫu cảm biến. SM100 và SMEC300 của Spectrum hoạt động kém ở hầu hết các loại đất với độ chính xác không nhất quán trên tất cả các loại đất và độ dẫn điện (ECe) gây ra lo ngại về hiệu suất và độ tin cậy của chúng trên thực địa.

 

HydraProbe của Stevens hoạt động tốt nhất trên cát nhưng không tốt ở đất mịn hơn và độ dẫn điện cao hơn. Điều này không gây ngạc nhiên vì nhà sản xuất đề xuất các hiệu chuẩn khác nhau cho các loại đất khác nhau. Tuy nhiên, ngay cả khi có hiệu chuẩn cụ thể về đất, vẫn có thể có một số phân tán trong dữ liệu mà không được giải thích bởi sự khác biệt về loại đất.

 

Độ chính xác của ThetaProbe nhất quán trên tất cả các loại đất, mặc dù phương trình hiệu chuẩn được đề xuất của nhà sản xuất không mang lại độ chính xác tối ưu. Cảm biến này có thể được hưởng lợi từ việc hiệu chuẩn toàn cầu được cải tiến để cải thiện cảm biến do nhà sản xuất cung cấp. Tuy nhiên, không có gì ngạc nhiên khi ThetaProbe thường là cảm biến được lựa chọn cho chiến dịch thực địa 'đẩy vào và đọc' dựa trên tính nhất quán của hiệu suất được quan sát. Cảm biến Delta T khác được thử nghiệm, WET-2, có RMSE cao trong đất tự nhiên. Mặc dù điều này có thể chỉ đơn giản là do hiệu suất đất sét của nó, nhưng cảm biến WET-2 được phát triển để sử dụng trong môi trường không có đất có xu hướng có ECe cao hơn, do đó, hiệu chuẩn của nó có thể được tối ưu hóa cho các ứng dụng môi trường không có đất.

 

Mặc dù Acclima TDR-315 sử dụng mạch thực hiện phân tích dạng sóng TDR phức tạp, ấn tượng trên bo mạch, nhưng dữ liệu cho thấy hiệu suất tương tự trong việc đo VWC với các cảm biến tốt nhất nhưng không tốt hơn. Đặc biệt, ảnh hưởng của ECe đất cao hơn không tốt hơn đáng kể đối với TDR-315 so với các cảm biến khác. Kết quả này hơi bất ngờ vì TDR không nhạy cảm với các hiệu ứng dẫn điện và làm nổi bật thực tế là có nhiều thứ để đo VWC trong đất hơn là một phép đo chính xác về độ cho phép của điện môi lớn. Mật độ lớn, khoảng trống không khí, khối lượng ảnh hưởng của cảm biến chỉ là một số tác động tiềm ẩn làm giảm độ chính xác và hiệu suất tổng thể.

 

Nhìn chung, TEROS 12 của METER có RMSE thấp nhất và độ chính xác cao nhất trong số các cảm biến được thử nghiệm. Thật vậy, nó hoạt động tốt trên tất cả các loại đất, nhưng cho thấy sự phân tán trong đất sét đen Houston đã được dự đoán như VWC của các cảm biến khác. Một hạn chế của nghiên cứu này là việc kiểm tra tính năng đối với TEROS 12 được thực hiện trên cùng một loại đất tổng thể dựa vào việc hiệu chuẩn của nó. Tuy nhiên, nghiên cứu này được thực hiện hoàn toàn độc lập: các kỹ thuật viên phòng thí nghiệm và các loại đất được làm mới. Điều này cho thấy mặc dù TEROS 12 có thể có lợi thế về hiệu chuẩn đất toàn cầu tốt hơn (xem nhận xét của ThetaProbe), đặc tính của từng loại đất vẫn phản ánh hiệu suất dự kiến ​​trên thực địa.

 

Một kết quả quan trọng của công việc này là sự hiểu biết đầy đủ hơn về hiệu suất thực tế so với độ chính xác của cảm biến do nhà sản xuất công bố. Theo các trang web của nhà sản xuất, tất cả các cảm biến được thử nghiệm có độ chính xác ± 3% VWC hoặc thông số kỹ thuật tốt hơn; thực sự, ThetaProbe và TDR315 có độ chính xác ± 1%. Công trình nghiên cứu này cho thấy không có cảm biến nào có thể đáp ứng thông số kỹ thuật này trên tất cả các loại ECe và đất. Một số cảm biến dưới 3% trong một số loại đất nhất định, như TEROS 12, HydraProbe và WET-2 trong cát, nhưng không đáp ứng thông số kỹ thuật đã nêu về tổng thể. Tuy nhiên, hầu hết các cảm biến được thử nghiệm đều hoạt động đủ tốt để có thể tự tin sử dụng trong các thí nghiệm hiện trường và sẽ là một lựa chọn hợp lý cho thí nghiệm. Tuy nhiên, dữ liệu cho thấy SM100 và SMEC300 nằm ngoài đặc điểm kỹ thuật đã nêu của chúng và việc sử dụng chúng có thể dẫn đến kết quả đáng thất vọng trên thực địa, đặc biệt là ở các kết cấu mịn hơn và ECe cao hơn.

Download "The researcher's complete guide to soil moisture" →

 

THAM KHẢO

 Abatzoglou J.T. and T.J. Brown. 2012. A comparison of statistical downscaling methods suited for wildfire applications. International Journal of Climatology, doi: 10.1002/joc.2312.

 Alder, J. R. and S. W. Hostetler. 2013. USGS National Climate Change Viewer. US Geological Survey httpss://doi. org/10.5066/F7W9575T

 Dane, J., and G.C. Topp, G. 2002 Method of soil analysis, Part 4, Physical methods. SSSA., Book Series No 5, Madison, Wisconsin.

 Hostetler, S.W. and J.R. Alder. 2016. Implementation and evaluation of a monthly water balance model over the

U.S. on an 800 m grid. Water Resources Research, 52, doi:10.1002/2016WR018665.

 Kizito, F., Campbell, C.S., Campbell, G.S., Cobos, D.R., Teare, B.L. Carter, and J.W. Hopmans. 2008. Frequency, electrical conductivity and temperature analysis of a low- cost moisture sensor. J. Hydrology 352:367-378. . DOI: 10.1016/j.jhydrol.2008.01.021

 

Các tin khác