摘要：本研究基于DZN2型土壤水分自动观测仪器及青海省不同站点气候特征，构建了一套多维度数据质量控制方案，包括数据缺测检查、界限值检查、气候极值范围检查和时间一致性检查，并对质控结果与数据可用率进行了系统评估。结果表明：通过设定动态阈值（如界限值与气候极值范围），方案能有效识别自动土壤水分观测数据中的错误值与可疑值，显著降低错检率；连续性降水对时变检查干扰较小，但长期干旱后的短时强降水易引发0~20cm土层时变异常。

关键词：青海省；DZN2型土壤水分自动观测仪器；质量控制；质控流程

一、资料来源

1.1研究区域和内容

本文研究内容主要基于DZN2型自动观测土壤水分观测仪的土壤体积含水量、土壤重量含水率、土壤相对湿度。目前我们对土壤水分的观测土层分为5层，分别为0～10cm、10～20cm、20～30cm、30～40cm、40～50cm。全省64个站的具体站点分布情况见图1。

西宁城北小酉山土壤相对湿度在各个区间均有分布，其中频次较高的为0-20%及100%，体积含水率和重量含水率主要集中30%以下；大武镇气象路相对湿度在各个区间都要分布，其中频次较高的为0-10%、30-70%及100%，体积含水率和重量含水率主要集中在30%以下；诺木洪气象站相对湿度在各个区间都要分布，其中频次较高的为0点、10%、20-30%、55-60%、75-80%及100%，体积含水率和重量含水率主要集中40%以下。三个站点的体积含水率和重量含水率在60%区间点上频次都有分布。

1.2探测设备

DZN2型自动土壤水分观测仪利用FDR（Frequency Domain Reflection）原理，根据探测器发出的电磁波在不同介电常数物质中的频率变化，计算出被测物含水量，监测具有连续性，数据精度高，仪器安装简便，不破坏土层结构，可自由测量不同深度的土壤含水量，对农业、林业生产具有重要意义。

二、质量控制方法设计

2.1方案设计

为建立适用于青海省自动土壤水分观测资料的质量控制方法，本研究以2021-2023年青海DZN2型土壤水分观测仪数据为基础，首先，结合青海省土壤水分分布特点及本地气候条件，分析出质控要素的整体数据特点，并参考观测原理初步确定质控步骤；其次，对质控要素的资料分不同土层、不同土壤水分要素，得到相应的阈值范围；再次，对初步设定的阈值范围进行质量评估，将阈值范围及质控步骤进行适当的调整，使设定的阈值范围及质控步骤更加合理；最后，拟形成一套完整且符合青海省的土壤水分质控方案。根据土壤水分数据特点，设定以下4种质量控制过程：数据缺测处理；土壤体积含水量界限值检查；各土壤水分要素气候极值检查；时间一致性检查。

质控流程上首先检查三个要素数据的缺测情况，若数据缺测，不再进行其他检查，记录为错误值；其次观测数据存在，对观测数据是否超越其界限值进行检查，超越界限值则为错误值；再次，若存在观测数据且未突破界限值，则进行气候极值检查、时间一致性检查，其中时间一致性检查包括时变检查和持续性检查，若数据在气候极值范围内且时间一致性上无跳变，则数据正常，若数据不在气候极值范围内或时间一致性上有跳变则判断数据为异常值；最后对异常值进行综合判断，查看是否存在降水或者灌溉的情况。

2.2数据缺测检查

数据的缺测情况是反映观测数据完整性的重要指标之一，数据缺测量越少说明数据的完整性越高。在对2021-2023年文件和实时土壤水分观测资料进行统计分析发现，青海省存在大量数据缺测的现象，是所有数据疑误类型中不可忽视的问题。因此，统计数据缺测情况是有必要的。主要方法是逐小时对所有土层的土壤体积含水率、土壤重量含水率、土壤相对湿度进行检查。对全省1336277个数据样本进行分析，数据缺测数量最多的海东市，三年缺测达237092个；单个台站缺测数量最多是海西州，三年缺测达55204个；台站缺测最多的是海南州子科滩镇，缺测率达51.97%。由图可知，青海省土壤水分观测数据完整性较差，但造成完整性较差的原因是多方面的，我们将在后面论述。

2.3界限值检查

界限值检查主要针对自动土壤水分观测仪器直接测得的土壤体积含水量数据，其核心是通过设定理论合理范围，识别超出物理可能性的异常值。基于2021—2023年青海省台站小时级土壤体积含水量的统计分析，发现部分站点各土层数据存在极端值（上限＞60%，下限＜5%）。结合土壤水文物理特性及既有研究（如吴东丽等），土壤体积含水量理论上不可能超过60%，且低于5%时可能反映仪器故障或极端干旱异常，因此，将各土层的土壤体积含水量的界限值范围设为5%～60%。当某一土层的土壤体积含水量超过这一界限范围，判定该土层的土壤体积含水量错误。

2.4气候极值检查范围的确定

气候极值指在特定气候背景下，某土壤水分观测站的历史数据中某要素（如土壤相对湿度、重量含水率）出现的理论合理范围的最大/最小值。其设定需平衡科学性（避免漏检异常值）与实用性（减少误检）。参考地面观测质控中气候学界限值的定义，气候极值应排除理论上不可能出现的数值（如负湿度或超饱和值）。

（1）基于青海省各站点历史数据，计算各土层土壤水分要素的平均值z和标准差σ，当某要素值在(-3σ，3σ)内，保留；反之，则作为粗大值，剔除。剔除后剩下的值再次计算各站各土层各土壤水分要素的平均值z和标准差σ，确保极值范围基于更纯净的数据集。

(2)用再次计算得到的平均值z去减去3σ，重新挑取的气候极值的上下界值再结合人工审核，最终确定气候极值检查的阈值范围：

土壤相对湿度：

30cm及以上土层：0%<小时平均值≤200%；

30cm以下土层：0%<小时平均值≤150%；

土壤重量含水率：

0~10cm层：0%<小时平均值≤60%；

10~40cm层：0%<小时平均值≤55%；

40~50cm层：0%<小时平均值≤50%。

当不同土壤水分要素值超出其相应的阈值范围时，判定该土层某土壤水分要素错误。

2.5时间一致性检查参数的建立

时间一致性检查包括时变检查和持续性检查两部分。

（1）时变检查

时变检查旨在通过分析相邻时次土壤水分数据的差异，识别因降水、传感器故障或人为干扰导致的异常波动，确保数据在时间维度上的一致性与连贯性。在无降水的情况下，土壤水分数据变化较小。若有降水、灌溉、传感器外壁破裂渗水可能会导致土壤水分数据会出现波动或跳变。因此，时变检查就是检查某时次土壤水分数据的前一小时变化是否在一个合理的范围内。经过界限值检查和气候极值检查后，剔除合理范围外的数据，对剩下的数据进行时变检查。

通过对当前现有的自动观测土壤水分数据进行个例统计分析后，将当前时次与其前一时次进行差值计算和统计，确定0～10cm和10～20cm土层当前时次与其前一时次差值的上下界限值范围，土壤相对湿度上下限为±35%、土壤重量含水率上下限为±15%、土壤体积含水率±15%。若超出时变检查的阈值范围，则判定该时次与其前一时次的该土层该土壤水分要素值为可疑。

全省时变检查异常值平均为7.9个，果洛州大武镇气象路异常值最多为40个。时变检查没有明显的地理分布特征。

针对0～20cm土壤相对湿度的变化来说，降水或者人为灌溉等因素都会对其产生影响。

(2)持续性检查

持续性检查与时变检查不同，时变检查关注的是各小时间土壤水分数据的变化，从而判定数据是否有跳变。持续性检查则关注的是土壤水分数据长时间是否有变化，它是从数据随时间变化的另一个角度去判定数据是否合理，即当数据的长时间不变时，可能是由于仪器故障、观测环境变化或是人工对比观测错误等原因造成，那么可认为长时间不变的数据序列是可疑的。对青海省各站点2021-2023年所有数据进行时间间隔为7天的持续性检查，未发现异常不变值。

三、结语

本文通过结合土壤水分自动观测仪器原理及各站点气候特点，确定了数据质控方案包括：数据缺测检查、界限值检查、气候极值范围检查、时间一致性检查，最终得出数据质控结果和数据可用率评估。结果表明：

（1）数据质控方案能够检查和判断出自动土壤水分观测资料中相应的错误值和可疑值；遍历所有土壤水分要素，针对不同的土壤水分要素值从界限值、气候极值等方面设置阈值范围，可以降低数据的错检率。

（2）连续性降水对时变检查的影响不大，主要是土壤长时间干旱后短时强降水会引起时变检查异常，且主要是影响0~20cm土壤层。

未来需进一步细化青海省不同生态区（如东部农业区、环湖牧区、柴达木盆地）的质控参数，结合土壤质地（如黄土、盐碱土）与降水特征（如雨季集中性、蒸发量差异）优化模型，以提升干旱监测与农业服务的精度。本研究为高原地区土壤水分数据质量控制提供了标准化流程，但需通过多源数据融合（如遥感、人工观测）和机器学习算法（如异常值自动修正）进一步强化质控系统的可用性。

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代永光 山丽妍 李彦平 徐泽东

青海省大气探测技术保障中心 西宁