CN119985207B - 一种沙地蒸渗仪的检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种沙地蒸渗仪的检测系统及方法，属于沙地蒸渗仪技术领域，包括采集模块、分析模块、计算模块、输出模块；所述采集模块，通过外筒上的传感器，获取内筒连同桶内土柱的质量；通过接水盆的传感器，获取接水盆内水的质量；所述分析模块，对传感器的质量数据进行异常分析，对异常的质量数据进行标记；所述计算模块，根据人机交互的计量区间选择，进行蒸发量的计算；所述输出模块，将所述蒸发量进行输出，作为沙地蒸渗仪的检测结果。能够有效判断风沙干扰导致的异常数据，并进行标记与调整，避免异常值对蒸发量计算造成偏差。

Description

一种沙地蒸渗仪的检测系统及方法

技术领域

本发明涉及沙地蒸渗仪技术领域，具体涉及一种沙地蒸渗仪的检测系统及方法。

背景技术

在干旱、半干旱地区，水资源短缺已成为限制农业可持续发展的关键因素。了解土壤水分的迁移规律，特别是蒸发和渗漏过程，对于制定科学的节水灌溉策略、改良土壤结构以及提升农田水分利用效率具有重要意义。蒸渗仪作为研究土壤水分动态变化的重要工具，广泛应用于土壤物理、生态水文及环境科学等领域。

传统蒸渗仪多应用于湿润地区，其结构和测量方式往往难以适应沙地环境中复杂多变的气候条件与风沙扰动，进而影响数据的连续性与准确性。特别是在沙地生态系统中，蒸发量受温度、风速、土壤质地等因素影响显著，如何在自然状态下获得真实、可靠的蒸发数据，仍是当前研究中的一项技术难点。此外，现有检测手段在长期运行中易受到外界干扰，如风沙侵入、水滴飞溅等问题，导致传感器数据失真，缺乏有效的异常识别与自动修正机制。因此，亟需一种更适用于沙地环境的蒸渗监测系统，以提升数据获取的精度与稳定性。

发明内容

鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：如何针对风沙干扰，对沙地蒸渗数据进行异常识别与蒸发量准确计算的问题。

为解决上述技术问题，提出了一种沙地蒸渗仪的检测方法，包括：采集模块、分析模块、计算模块、输出模块；

所述采集模块，通过外筒上的传感器，获取内筒连同桶内土柱的质量；通过接水盆的传感器，获取接水盆内水的质量；

所述分析模块，对传感器的质量数据进行异常分析，对异常的质量数据进行标记，用于在计量区间的选择时，进行数据质量的提醒；

所述计算模块，根据人机交互的计量区间选择，进行蒸发量的计算；

所述输出模块，将所述蒸发量进行输出，作为沙地蒸渗仪的检测结果。

作为本发明所述的一种沙地蒸渗仪的检测系统的一种优选方案，其中：所述沙地蒸渗仪由外筒、内筒和接水盆三部分组成；

外筒配置质量传感器，通过卡槽将内筒支撑，悬在接水盆上方；

内筒中装有土柱；外筒上有挡雨板，高于外筒壁，呈向外的斜坡；

内筒放置在外筒中，内筒顶部与挡雨板平齐。

本发明的另外一个目的是提供了一种沙地蒸渗仪的检测方法，包括：通过外筒上的传感器，获取内筒连同桶内土柱的质量；通过接水盆的传感器，获取接水盆内水的质量；

对传感器的质量数据进行异常分析，对异常的质量数据进行标记，用于在计量区间的选择时，进行数据质量的提醒；

根据人机交互的计量区间选择，进行蒸发量的计算；

将所述蒸发量进行输出，作为沙地蒸渗仪的检测结果。

作为本发明所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的一种优选方案，其中：在埋入所述沙地蒸渗仪时，对埋入位置的周边设置配套装置；

所述配套装置包括，通过预先实验，得到能够使蒸渗仪实验数据影响最小的防沙固沙方案；

所述防沙固沙方案包括，方法一：将沙柳沙障垂直插入在蒸渗仪周围；方法二：将沙柳沙障直接放在蒸渗仪周边，不插进土里；方法三：将PVC材质的软胶皮镂空地垫，分别剪成比蒸渗仪半径大1倍、2倍、3倍的三个圆形，依次叠放在蒸渗仪上方，将中间蒸渗仪的位置剪开，漏出蒸渗仪。

作为本发明所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的一种优选方案，其中：所述异常分析包括，设内筒连同桶内土柱的质量、接水盆内的质量，均是阶梯式变化；且在观测周期中，质量变化的快慢呈现先快后慢的趋势；

其中，内筒连同桶内土柱的质量变化，在梯度之间是连续变化的；

根据内筒连同桶内土柱的质量变化和接水盆内的质量变化的同步性，对异常进行分析。

作为本发明所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的一种优选方案，其中：当内筒连同桶内土柱的质量增加时，判定为常规异常，记录增加的质量数值作为异常部分；

所述同步性包括，当筒连同桶内土柱的质量发生梯度式下降，计算当前时刻与前一时刻之间，总质量的实际变化；若或，则判定为同步异常，异常部分通过表示：

其中，表示前一时刻内筒连同桶内土柱的质量，表示当前时刻内筒连同桶内土柱的质量，表示前一时刻接水盆内的质量，表示当前时刻接水盆内的质量，表示当前时刻的蒸发率预测值；表示历史记录中，蒸发率预测值偏差的最小值；表示历史记录中，蒸发率预测值偏差的最大值；

的计算过程具体包括：

在内筒连同桶内土柱的质量变化曲线中，去除所有梯度变化时刻的质量数据，得到每个梯度之间是连续变化的片段；

建立二维坐标系，包括时间轴和质量轴；

在时间轴上，固定第一个片段，对其他片段进行上下平移；设，片段1的尾部为P点，片段2头部为点Q，片段1为片段2的前一个片段；通过平移片段2，连接P和Q两点，使P和Q两点连接后的平滑性最高；

依次平移完所有片段后，得到预测曲线；

在二维坐标系中，对对应的时间区间进行锁定，将区间内的质量变化量作为的计算结果；

所述时间区间的区间长度等于传感器采样的时间间隔。

作为本发明所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的一种优选方案，其中：所述对异常的质量数据进行标记包括，将记录的数据进行可视化，每个记录时刻下，针对内筒连同桶内土柱的质量：若前一刻与当前时刻的质量变化为异常，则对当前时刻的质量进行标记，同时记录异常部分；

在计量区间的选择时，若选择的计量区间内存在标记，则提醒用户：数据质量差；若选择的计量区间内不存在标记，则不对用户发出提醒，默认数据质量为优。

作为本发明所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的一种优选方案，其中：所述蒸发量的计算包括，通过人机交互选择计量区间的始末时刻，在所述预测曲线的二维坐标系中，获取始末时刻的质量，对所述始末时刻的质量进行做差后，得到计量区间内的蒸发量；

若选择日蒸发量，则获取当前时刻至向前追溯24h的蒸发量。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的步骤。

本发明的有益效果：通过采集模块获取内筒和接水盆的质量数据，结合分析模块对质量变化的规律性进行识别，能够有效判断风沙干扰导致的异常数据，并进行标记与调整，避免异常值对蒸发量计算造成偏差。同时，引入蒸发率预测机制，使系统具备异常数据的自适应识别能力，从而提高蒸发量数据的精度与可信度。此外，通过人机交互方式选定计量区间，便于用户灵活获取所需时段的蒸发数据，提升使用便利性。本发明结构简单，适应性强，尤其适用于干旱、沙地等特殊环境下的土壤水分监测，具备良好的推广应用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一个实施例提供的一种沙地蒸渗仪的检测方法的总体流程图。

图2为本发明一个实施例提供的一种沙地蒸渗仪的检测方法的配套装置中方法三的设备图。

图3为本发明一个实施例提供的一种沙地蒸渗仪的检测方法的配套装置中方法一的设备图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

实施例1，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种沙地蒸渗仪的检测系统，包括：采集模块、分析模块、计算模块、输出模块。

所述采集模块，通过外筒上的传感器，获取内筒连同桶内土柱的质量；通过接水盆的传感器，获取接水盆内水的质量。

所述分析模块，对传感器的质量数据进行异常分析，对异常的质量数据进行标记，用于在计量区间的选择时，进行数据质量的提醒。

所述计算模块，根据人机交互的计量区间选择，进行蒸发量的计算。

所述输出模块，将所述蒸发量进行输出，作为沙地蒸渗仪的检测结果。

所述沙地蒸渗仪由外筒、内筒和接水盆三部分组成。

外筒配置质量传感器，通过卡槽将内筒支撑，悬在接水盆上方。

内筒中装有土柱；外筒上有挡雨板，高于外筒壁，呈向外的斜坡。

内筒放置在外筒中，内筒顶部与挡雨板平齐。

实施例2，参照图1，为本发明第二个实施例，提供了一种沙地蒸渗仪的检测方法，包括：

在埋入所述沙地蒸渗仪时，对埋入位置的周边设置配套装置。

所述配套装置包括，通过预先实验，得到能够使蒸渗仪实验数据影响最小的防沙固沙方案。所述防沙固沙方案包括，方法一：将沙柳沙障垂直插入在蒸渗仪周围；方法二：将沙柳沙障直接放在蒸渗仪周边，不插进土里；方法三：将PVC材质的软胶皮镂空地垫，分别剪成比蒸渗仪半径大1倍、2倍、3倍的三个圆形，依次叠放在蒸渗仪上方，将中间蒸渗仪的位置剪开，漏出蒸渗仪。

S1：通过外筒上的传感器，获取内筒连同桶内土柱的质量；通过接水盆的传感器，获取接水盆内水的质量。

S2：对传感器的质量数据进行异常分析，对异常的质量数据进行标记，用于在计量区间的选择时，进行数据质量的提醒。

设内筒连同桶内土柱的质量、接水盆内的质量，均是阶梯式变化；且在观测周期中，质量变化的快慢呈现先快后慢的趋势。其中，内筒连同桶内土柱的质量变化，在梯度之间是连续变化的。根据内筒连同桶内土柱的质量变化和接水盆内的质量变化的同步性，对异常进行分析。

进一步的，之所以假设“内筒连同桶内土柱的质量”和“接水盆内的质量”均为阶梯式变化，且在观测周期中呈现先快后慢的趋势，是基于以下几点科学与实验规律的综合考虑：

1、土柱中的水分蒸发过程通常分为三个阶段：

第一阶段（蒸发快）：土壤表层水分充足，蒸发主要依赖于大气驱动力，蒸发速率高。第二阶段（蒸发减缓）：随着表层水分减少，毛细水供应能力下降，蒸发速率逐渐减缓。第三阶段（蒸发趋缓）：土壤变干，水分迁移困难，蒸发趋于稳定甚至极低。

因此，从质量角度看，内筒土柱的质量下降速率（即蒸发）呈现出先快后慢的趋势，对应质量变化曲线的斜率逐渐减小。

2、渗漏水进入接水盆的行为也具阶段性：

由于渗漏是水分逐层下移的过程，接水盆中的质量（即渗漏水的累积质量）也会以类似节奏变化：初期渗漏水较多，质量增加较快。随着土柱干燥，渗漏速度减慢，接水盆质量变化趋缓。表现为阶梯式增加趋势，但增长速率逐渐减小。

进一步的，如果实际的数据特征不满足这个假设，需要利用神经网络对数据进行处理。在本实施例中，使用变换器结构的时序模型：Temporal Convolutional Network（TCN），相比LSTM/GRU等传统时序网络，TCN基于一维卷积操作，能并行处理整个序列，计算效率更高，避免梯度消失问题。TCN可以通过不同感受野的卷积核精准捕捉数据中突变点、平稳片段、过渡变化，非常适合本发明中存在“断点—缓变—跳变”的质量图像数据处理。TCN使用因果卷积（Causal Convolution），保证模型只使用过去和当前信息预测当前状态，不引入未来信息，符合蒸发-渗漏物理过程的单向性。可通过多层卷积叠加，将原始质量变化图像进行结构性“拟合重构”，输出符合“阶梯式+先快后慢”特征的平滑预测曲线，作为异常分析与趋势对比的基准图像。

当内筒连同桶内土柱的质量增加时，判定为常规异常，记录增加的质量数值作为异常部分。所述同步性包括，当筒连同桶内土柱的质量发生梯度式下降，包含两个情况，1是接水盆内的质量未发生梯度式增长（这说明只有上面的部分质量变化了，下面没变化）。2是上下都变化了，但是上面变化得太大或太小导致与下面的分析结果不对称（例如，上面吹走一个颗粒，同时下面也收集到一滴水）。

计算当前时刻与前一时刻之间，总质量的实际变化；若（例如，一个颗粒吹到内筒上，且吹来的颗粒的质量小于此时落下水滴的质量）或（例如，吹走个颗粒），则判定为同步异常，异常部分通过表示：

其中，表示前一时刻内筒连同桶内土柱的质量，表示当前时刻内筒连同桶内土柱的质量，表示前一时刻接水盆内的质量，表示当前时刻接水盆内的质量，表示当前时刻的蒸发率预测值；表示历史记录中，蒸发率预测值偏差的最小值；表示历史记录中，蒸发率预测值偏差的最大值。

要说的是，在实际运行环境中，外界扰动（如风力、颗粒吹落、动物干扰等）可能导致：上部质量（内筒）出现下降（如颗粒被吹走）；下部质量（接水盆）同时出现上升（如水滴滴入）。

但这类事件不应被系统误判为正常蒸发—渗漏现象。因此通过判断：上下是否同时发生变化；上下变化是否量级严重不匹配。可以有效识别这种“假同步”现象，避免误把干扰数据当作真实蒸渗过程。

利用一个总质量守恒的隐含前提：在没有异常干扰的理想状态下，内筒和接水盆之间的质量变化总和应近似等于实际蒸发量。若实际观测中，质量总和变化与蒸发率预测值差异过大，且上下变化方向/幅度存在反常（如“上升+下降”或量级极不匹配），可判定为同步异常事件，这种处理避免了以偏概全、遗漏复杂扰动的情况。

为了避免“纯差值逻辑”带来的误判，本发明通过引入蒸发率预测值与其历史偏差区间（最小值/最大值），实现了：对“总质量变化”与“蒸发趋势”的智能比对；使用历史模型反推当前波动是否偏离合理区间；如果波动落在偏差之外，则判定为异常；这体现出发明设计中的智能、自适应判断机制，比传统固定阈值法更科学可靠。

的计算过程具体包括：

在内筒连同桶内土柱的质量变化曲线中，去除所有梯度变化时刻的质量数据，得到每个梯度之间是连续变化的片段。

建立二维坐标系，包括时间轴和质量轴。

在时间轴上，固定第一个片段，对其他片段进行上下平移；设，片段1的尾部为P点，片段2头部为点Q，片段1为片段2的前一个片段；通过平移片段2，连接P和Q两点，使P和Q两点连接后的平滑性最高。

依次平移完所有片段后，得到预测曲线。

在二维坐标系中，对对应的时间区间进行锁定，将区间内的质量变化量作为的计算结果。

所述时间区间的区间长度等于传感器采样的时间间隔。

在质量变化曲线中，所谓“梯度变化时刻”往往代表突发异常（如颗粒落入等）导致的数据跳变，易掩盖真实的蒸发趋势。去除这些突变时刻，仅保留每段之间连续缓慢变化的片段，有助于从扰动数据中“还原”真实的蒸发行为。同时，桶内向下渗漏水时，水不可能像蒸发一样是气体的，渗漏水也是聚成水滴才会落下。那么在水滴落下时，也会被高精度的传感器捕捉到，因此也会呈现为梯度。通过将所有的梯度因素进行排除，得到的结果就是以气体形式蒸发的质量。

将每个连续变化片段在二维时间—质量坐标系中进行上下平移对齐，通过使相邻片段在拼接处的点（P、Q）之间平滑性最高，从而使多个片段拟合为一条连续平滑的曲线。这条曲线即为经过“异常剔除+趋势对齐”后的理想蒸发趋势预测曲线，为后续判断异常提供基线。相比直接在原始曲线上识别趋势，该方法将离散曲线片段转化为结构化的平移对齐过程，通过统一对齐规则（P对Q）建立逻辑清晰、稳定可靠的趋势模型，提升蒸发率预测的计算精度与一致性。一旦预测曲线构建完成，可通过锁定与当前时刻相对应的时间区间（等于采样间隔），在该区间内获取预测质量变化量，作为“蒸发率预测值”。此法相比拟合公式或固定模型更加灵活、直观、可视化，适用于多变自然条件下的预测需求。

最终生成的预测曲线可用于对比实际质量变化曲线，若某一实际采样点的质量变化远离该预测曲线，即可认定为异常，有助于实现对沙石颗粒落入、风力扰动等异常行为的精准识别。

在本实施例中，平滑性的判断过程包括，通过预训练的判别器，对所述预测曲线的平滑度进行判断，在时间序列中依次固定片段，直至每个片段之间平滑为止。

引入了一个预训练的判别器（Discriminator），该模型通过对大量历史真实蒸发趋势曲线进行训练，已具备判断一条质量变化曲线是否“足够平滑”的能力。判别器的输入为每对拼接后的片段(前一个片段已经固定位置了，后一个片段未固定)，输出为一个平滑性评价得分，在评分最大值时，对“后一个片段”进行固定，以此类推。

将记录的数据进行可视化，每个记录时刻下，针对内筒连同桶内土柱的质量：若前一刻与当前时刻的质量变化为异常，则对当前时刻的质量进行标记，同时记录异常部分。在计量区间的选择时，若选择的计量区间内存在标记，则提醒用户：数据质量差；若选择的计量区间内不存在标记，则不对用户发出提醒，默认数据质量为优。

要知道的是，在实际的测量中，分别在起止时间对“内筒连同桶内土柱的质量”进行称重，并测量接水盆中渗漏水的体积，通过起止时间的重量差减去期间渗漏水重量得到蒸发量。通常使用这个测量值，对蒸发量的计算值（本方案的输出结果）进行验证。在一个时间区间内，不存在异常部分的标记，则测量值应该约等于计算值。如果差距过大，则说明计算准确率不够，需要对的拟合过程进行重新调整。

另外要说的是，对异常部分进行标记，是为了说了这个部分的数据“不可用”。需要将异常部分提交到人工部分进行数据处理。一般在出现异常部分时，这个时间段内的数据，就不会允许参与蒸发量的计算或测量。在选取计量的时间区间时，时间区间内不能够包含异常部分的标记。如果说选择的时间区间内，有异常部分的标记，且用户在接受一定的“不准确性”的情况下，能够输出计算值；但是，不能通过这个时间区间内蒸发量的测量值，对计算值进行否定。

S3：根据人机交互的计量区间选择，进行蒸发量的计算。

进一步的，通过人机交互选择计量区间的始末时刻，在所述预测曲线的二维坐标系中，获取始末时刻的质量，对所述始末时刻的质量进行做差后，得到计量区间内的蒸发量。若选择日蒸发量，则计量区间为：当前时刻至向前追溯的24h。通过选择计量区间，能够有助于研究人员对日蒸发量、周蒸发量、月蒸发量，或任意周期的蒸发量进行计量。对分析植被的生长等方面具有重大的研究意义。

要说的是，通过将每个记录时刻下的质量数据进行可视化展示，用户可以直观查看质量变化曲线，在图像上快速识别可能的跳变点。系统在后台自动判断相邻时刻质量变化是否异常，并在图上进行标记，这一设计实现了异常点的图形化提示与追踪，便于用户理解和校验。在图形界面上选定时间区间后，系统可自动提取二维坐标系中起止点的质量数据，进行差值运算，计算蒸发量。通过结合可视化的“点选—对比—计算”流程，避免因异常数据混入而导致误差计算，确保蒸发量的科学性与有效性。

对于需要日尺度分析的研究需求，系统提供自动“向前追溯24小时”的便捷计量方式，快速输出日蒸发量数据，便于不同时间段、不同装置或不同试验条件下的横向对比与分析。

S4：将所述蒸发量进行输出，作为沙地蒸渗仪的检测结果。

实施例3，为本发明第三个实施例，其不同于前两个实施例的是：

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术作出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置）、便携式计算机盘盒（磁装置）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器）、光纤装置以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

实施例4，参照图2和图3，为本发明的第四个实施例，该实施例提供了一种沙地蒸渗仪的检测方法，包括。

林下蒸散（包括土壤、枯落物蒸发和林下植被蒸腾）的测定采用自制的微型蒸渗仪。蒸渗仪由外筒（直径20.5 cm，高40 cm）、内筒（直径20 cm，高35 cm）和接水盆（直径19.5cm，高10 cm）三部分组成，具体见图。安装时，首先挖取一个与直径和高度与内筒一致的土柱（尽量不破坏土柱结构），然后将内筒套入土柱，将内筒和土柱一起拿出，盖上底盖。后将外筒埋在原地的土坑内，再将接水盆和装有土柱的内筒放回到外筒内。在各样地内随机布设3个蒸渗仪。

如遇降雨，视降雨过程中林下蒸散为0，降雨停止后，进行加测。

将样地内所有蒸渗仪测定结果的平均值作为样地林下蒸散量（E，mm）。

由于研究区位于毛乌素沙地，地区特殊的土壤条件及气候特征，导致该地区常年风速较大，且植被覆盖度低，安装自制蒸渗仪后实验数据不符合实际情况，经反复试验后发现原因是将蒸渗仪旁边的流动沙子吹到了蒸渗仪中，导致试验数据偏高，为防治流沙对蒸渗数据的影响，我们在原先蒸渗仪的基础上设置了配套装置，目的是防止周围的流沙被风吹到蒸渗仪中。方法一如图3：将沙柳沙障垂直插入在蒸渗仪周围；方法二：将沙柳沙障直接放在蒸渗仪周边，不插进土里，防止对蒸渗仪数据有所干扰。方法三如图2：将PVC材质（类似菱形/方格形镂空地垫）的软胶皮剪成比蒸渗仪半径大1倍、2倍、3倍的圆形，将中间蒸渗仪的位置剪开，露出蒸渗仪，将数据进行对比，确定对蒸渗仪试验数据影响最小的防沙固沙辅助装置。

应说明的是，以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种沙地蒸渗仪的检测系统，其特征在于：包括，采集模块、分析模块、计算模块、输出模块；

所述采集模块，通过外筒上的传感器，获取内筒连同桶内土柱的质量；通过接水盆的传感器，获取接水盆内水的质量；

所述分析模块，对传感器的质量数据进行异常分析，对异常的质量数据进行标记，用于在计量区间的选择时，进行数据质量的提醒；

所述计算模块，根据人机交互的计量区间选择，进行蒸发量的计算；

所述输出模块，将所述蒸发量进行输出，作为沙地蒸渗仪的检测结果；

在埋入所述沙地蒸渗仪时，对埋入位置的周边设置配套装置；

所述配套装置包括，通过预先实验，得到能够使蒸渗仪实验数据影响最小的防沙固沙方案；

所述防沙固沙方案包括，方法一：将沙柳沙障垂直插入在蒸渗仪周围；方法二：将沙柳沙障直接放在蒸渗仪周边，不插进土里；方法三：将PVC材质的软胶皮镂空地垫，分别剪成比蒸渗仪半径大1倍、2倍、3倍的三个圆形，依次叠放在蒸渗仪上方，将中间蒸渗仪的位置剪开，漏出蒸渗仪；

所述异常分析包括，设内筒连同桶内土柱的质量、接水盆内的质量，均是阶梯式变化；且在观测周期中，质量变化的快慢呈现先快后慢的趋势；

其中，内筒连同桶内土柱的质量变化，在梯度之间是连续变化的；

根据内筒连同桶内土柱的质量变化和接水盆内的质量变化的同步性，对异常进行分析；

当内筒连同桶内土柱的质量增加时，判定为常规异常，记录增加的质量数值作为异常部分；

所述同步性包括，当筒连同桶内土柱的质量发生梯度式下降，计算当前时刻与前一时刻之间，总质量的实际变化；若或则判定为同步异常，异常部分通过表示：

其中，表示前一时刻内筒连同桶内土柱的质量，表示当前时刻内筒连同桶内土柱的质量，表示前一时刻接水盆内的质量，表示当前时刻接水盆内的质量，表示当前时刻的蒸发率预测值；表示历史记录中，蒸发率预测值偏差的最小值；表示历史记录中，蒸发率预测值偏差的最大值；

的计算过程具体包括：

在内筒连同桶内土柱的质量变化曲线中，去除所有梯度变化时刻的质量数据，得到每个梯度之间是连续变化的片段；

建立二维坐标系，包括时间轴和质量轴；

在时间轴上，固定第一个片段，对其他片段进行上下平移；设，片段1的尾部为P点，片段2头部为点Q，片段1为片段2的前一个片段；通过平移片段2，连接P和Q两点，使P和Q两点连接后的平滑性最高；

依次平移完所有片段后，得到预测曲线；

在二维坐标系中，对对应的时间区间进行锁定，将区间内的质量变化量作为的计算结果；

所述时间区间的区间长度等于传感器采样的时间间隔。

2.如权利要求1所述的一种沙地蒸渗仪的检测系统，其特征在于：所述沙地蒸渗仪由外筒、内筒和接水盆三部分组成；

外筒配置质量传感器，通过卡槽将内筒支撑，悬在接水盆上方；

内筒中装有土柱；外筒上有挡雨板，高于外筒壁，呈向外的斜坡；

内筒放置在外筒中，内筒顶部与挡雨板平齐。

3.一种沙地蒸渗仪的检测方法，应用于如权利要求1-2任一所述的一种沙地蒸渗仪的检测系统，其特征在于：

通过外筒上的传感器，获取内筒连同桶内土柱的质量；通过接水盆的传感器，获取接水盆内水的质量；

对传感器的质量数据进行异常分析，对异常的质量数据进行标记，用于在计量区间的选择时，进行数据质量的提醒；

根据人机交互的计量区间选择，进行蒸发量的计算；

将所述蒸发量进行输出，作为沙地蒸渗仪的检测结果。

4.如权利要求3所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法，其特征在于：所述对异常的质量数据进行标记包括，将记录的数据进行可视化，每个记录时刻下，针对内筒连同桶内土柱的质量：若前一刻与当前时刻的质量变化为异常，则对当前时刻的质量进行标记，同时记录异常部分；

在计量区间的选择时，若选择的计量区间内存在标记，则提醒用户：数据质量差；若选择的计量区间内不存在标记，则不对用户发出提醒，默认数据质量为优。

5.如权利要求4所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法，其特征在于：所述蒸发量的计算包括，通过人机交互选择计量区间的始末时刻，在所述预测曲线的二维坐标系中，获取始末时刻的质量，对所述始末时刻的质量进行做差后，得到计量区间内的蒸发量；

若选择日蒸发量，则获取当前时刻至向前追溯24h的蒸发量。

6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求3至5中任一项所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求3至5中任一项所述的一种沙地蒸渗仪的检测方法的步骤。