灌溉试验常规观测(201312)

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1、灌溉试验常规观测王仰仁灌溉试验常规观测研讨内容灌溉试验观测误差土壤水分观测气象观测灌溉试验作物生育期观测灌溉试验作物生长形态观测灌溉试验作物产量结构观测灌溉试验观测人员的工作要求灌溉试验观测误差灌溉试验观测灌溉试验成果应有利于提高灌溉水利用率和水分生产率。为满足农业节水发展需求灌溉试验成果要求:可靠、准确、实用、先进.灌溉试验观测观测工作是灌溉试验的基础。为了获得符合客观性、全面性、典型性和重演性的数据，我们要从数据分析中得到正确的指标，进而发现水分对作物生长发育的影响规律。灌溉试验观测类型：系统观测、动态观测、对比观测、剖面观测。灌溉试验观测

2、要素生物学环境的物理要素：大气、土壤各类自然参数生物要素：生物体内自身的特征和特性（气孔阻力，干物质积累，叶面积等）气象要素观测标准生物要素观测标准观测方法观测方法是保证资料的代表性和正确性的要素（观测项目和观测标准获取数据的步骤）观测地段：代表性（不受小气候影响）测点选择：代表性观测地段样本的选择：观测株的代表性观测时间：观测时间的统一（观测日和观测日内的观测时间）误差始终存在于一切实验之中生物实验的误差比较大（工业）分析研究误差目的是尽可能减小误差处理含有误差的数据要达到：接近真值合理选取数据合理选取仪器、试验条件、试验方法绝对误差＝测量值

3、－真值相对误差＝误差/真值～（误差/测量值）误差的来源和种类设备误差：仪器设备引起的误差。如测量精度高低、调整是否准确（标定是否准确）。环境误差：空间与时间上的不同造成的误差。如土壤肥力、病虫危害。方法误差：由研究方法引起的误差。如取样没有代表性，取样数目太少，测量方法太粗，观测方法不一致，观测时间不一致等引起的误差。误差的性质偶然误差：单次测量时误差可正可负，可大可小；但多次测量后，其均值趋于零。具有这种性质的误差称为偶然误差或随机误差。系统误差：服从某一确定规律的误差。如多次测量时误差符号始终不变（又称固定系统误差）或作周期性变化（称周期性

4、系统误差）。综合误差：偶然误差与系统误差的合成。粗差：明显歪曲测量结果的误差。如读错，测错，记错等。粗差在观测中是不允许存在的。精度反映测量结果与其真值结果接近程度的量称为精度。精度高时试验误差就小。精度在数量上可用相对误差的倒数表示，如相对误差为0.01％，其精度为10000。精度可分为：精密度：反映偶然误差大小的程度。正确度：反映误差大小的程度。准确度：反映综合误差大小的程度。田间试验误差控制土壤因素:1.发生发展历史不同：有机质、矿物质；2.人利用过程不同：茬口、肥力不均；3.地形地貌。栽培技术:土壤耕整、播种深浅、蜜度、品种。气象：田间

5、小气候的差异病虫害：平面之间的差异试验材料：仪器、设备观测方法误差控制观测方法是保证资料的代表性和正确性的要素（观测项目和观测标准获取数据的步骤）观测地段：代表性（不受小气候影响）测点选择：代表性观测地段样本的选择：观测株的代表性观测时间：观测时间的统一（观测日和观测日内的观测时间）系统误差特点系统误差具有固定的或服从某一确定规律的特点。它决定了观测结果的正确性。同一条件下多次观测并不能发现系统误差，只有改变形成系统误差的条件才能发现。测量结果中有没有系统误差需要通过检验判别。系统误差的消除为使观测结果正确，应尽可能的消除系统误差。其基本方法有

6、：1.在测量值中加入修正值；2.在观测过程中消除产生系统误差的原因；3.采用适当的观测方法，使系统误差抵消。粗差的剔除进行观测后要判断数据是否还有粗差要特别慎重，要根据充分的实验知识和有关介绍，凡用测量客观条件不能解释的那些突出误差称粗差。粗差明显歪曲观测结果。含粗差的测量值称异常值，异常值应予以剔除。测量中的疏失如读错、记错、算错、仪器故障、操作不当等和巨大误差都是粗差。粗差的剔除工作仔细加强责任性可以防止粗差，也可以用校核法防止粗差，即用别的方法和仪器对未知量作近似测量，其结果用来校核正式测量数据。测量中如发现观测条件不符合要求时可当场抛弃

7、其所测数据，但需注明原因。对本来对客观反映观测结果的测值的随机波动性，如为了得到精度更高的结果而人为舍去则属虚假行为。土壤水分观测土壤水分观测土壤含水量土壤容重田间持水量凋萎含水量不同土壤水分植物利用的有效程度饱和持水率水量土壤毛管持水率水量:以上多余田间持水率水量:以上易有效土壤毛管断裂持水率水量:以上最适凋萎系数持水率水量:以上难有效土壤最大吸湿:无效土壤含水量的测定土壤含水量是进行灌溉试验必测的项目，它是计算作物需水量或耗水量以及确定灌水时间和灌水量的重要指标。土壤含水量可用重量含水率（或称土壤绝对含水率）表示，也可用容积（体积）含水率和

8、土壤相对含水率表示。土壤容积含水率=土壤重量含水率×土壤容重土壤相对含水率（%）=土壤含水率/田间持水量在灌溉试验中土壤水分控制的上、下限常用土壤相对