Вопрос о том, сколько датчиков влажности почвы нужно в конкретном случае, задают нам достаточно часто: очевидно, что для проведения исследований в поле в большинстве случаев требуется больше, чем один датчик. Поэтому мы попросили наших коллег-исследователей поделиться своими наблюдениями и исследованиями за последние годы. В результате удалось разработать относительно универсальный подход, позволяющий прийти к пониманию, какое количество датчиков влажности почвы необходимо.
Несмотря на то, что на данный момент не существует алгоритма, учитывающего все возможные сценарии, нам удалось сформулировать определенные общие рекомендации, из которых можно исходить.
В частности, авторы одно из исследований, пришли к выводу, что оптимальное число датчиков — от четырех до 250 (Loescher et al., 2014).
Разумеется, в каждом отдельном случае следует учитывать цели исследования, требуемую точность результатов, площадь и характеристики участка, на которой проводится работа. Необходимо помнить, что объемная влажность почвы меняется со временем и может быть неравномерно распределена по исследуемому участку.
Влажность почвы может варьироваться в зависимости от текстуры (Baroni et al., 2013; Vereecken et al. 2014); объема и типа растительного покрова (Baroni et al., 2013; Loescher et al., 2014; Tueling & Troch, 2005); особенностей рельефа (Brocca et al., 2010; Jacobs et al., 2004; Tueling & Troch, 2005); количества осадков и других метеорологических факторов (Vereecken et al., 2014); гидравлических свойств почвы (García et al., 2014), а также применяемых приемов обработки (Bogena et al., 2010; Korres et al., 2015; Vereecken et al., 2014).
В данном случае требуется определить количество датчиков, чтобы “уловить” гетерогенность почвы, в которой будут проводиться измерения влажности.
Влажность почвы может меняться с течением времени: осадки, засуха, полив, сезонные изменения погоды, и др. влияют на нее постоянно (Wilson et al., 2004). Это достаточно очевидно, но выявить закономерности изменения влажности почвы, учитывающие и фактор времени и фактор местоположения, уже сложнее. Тем не менее, исследователям удалось выяснить, что определенная система в пространственно-временной изменчивости все-таки существует.
Среднеквадратичное отклонение влажности почвы минимально, если почва очень сырая или очень сухая, и максимально при влажности почвы на среднем уровне (Famiglietti et al., 2008). В то же самое время, коэффициент вариации (CV) обратно пропорционален влажности почвы (Bogena et al., 2010; Brocca et al., 2007; Famiglietti et al., 2008; Korres et al., 2015). Другими словами, коэффициент вариации максимален при сухих условиях, и минимален при влажных. Вероятностное распределение значений влажности почвы дает кривую с отрицательной асимметрией при влажных условиях; и кривую с положительной асимметрией при сухих условиях (Bogena et al., 2010; Famiglietti et al., 2008). Все указанные характеристики не зависят от масштаба измерений (Famiglietti et al., 2008).
В следующих примерах используются смоделированные данные для демонстрации влияния гетерогенности пространственной и временной изменчивости на влажность почвы.
В первом случае мы смоделировали влажность почвы в сухом и влажном состоянии и рассчитали функцию плотности вероятности. Для влажного состояния (синяя кривая на рис. 1) среднеквадратичное отклонение было небольшим, а функция плотности вероятности была с отрицательной асимметрией. При сухих условиях, наоборот, среднеквадратичное отклонение возросло, а функция плотности вероятности имела положительную асимметрию. Эти результаты доказывают, что параметры, описывающие вероятностное распределение влажности почвы не являются статическими, и изменяются во времени.
Во втором случае мы смоделировали значение влажности почвы в определенный момент времени, когда почва не была ни слишком сухой ни влажной.
Получившийся двухвершинный график функции плотности вероятности говорит о том, влажность почвы в исследуемом образце неоднородна. Существует несколько причин, по которым когда график функции плотности вероятности влажности почвы может принимать вид многовершинной кривой: наличие различных по текстуре участков (например, песок с глиной); особенности рельефа (одновременное наличие низменностей и возвышенностей); различие растительного покрова в исследуемых местах.
Эти примеры демонстрируют изменчивую природу такого явления, как влажности почвы, чем и объясняется сложность ее измерения с целью получения статистически достоверных данных в полевых условиях. (Brocca et al., 2007; Vereecken et al., 2014).
Необходимое количество датчиков влажности почвы зависит от особенностей исследуемого участка. Если рельеф участка достаточно разнообразен, растительный покров неоднороден, а погодные факторы имеют выраженную сезонность, понадобиться больше датчиков, чтобы собрать данные с как можно большего количества различающихся по тем или иным параметрам частей участка. Если же параметры участка достаточно однородны или же нужно выявить общие закономерности изменения содержания влаги в почве, можно обойтись меньшим количеством датчиков.
Влажность почвы довольно сильно изменчива в зависимости от времени и местности. С помощью локальных точечных измерений отследить эту изменчивость достаточно сложно. Поэтому, чтобы получить более точную картинку и более глубоко понимать такую характеристику участка почвы как влажность необходимо использовать сеть датчиков, работающих в реальном времени. (Bogena et al., 2010; Brocca et al., 2010).
