Means to optimize soil water management through monitoring spatial and temporal variability of geophysical soil attributes

• Main Author: Pan, Luan
• Other Authors: Viacheslav Adamchuk (Supervisor)
• Format: Others
• Language: en
• Published: McGill University 2013
• Subjects: Engineering - Agricultural
• Online Access: http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=117181

To optimize irrigation water use, temporal and spatial sensor-based data related to soil water content were integrated. Nine locations in a 37-ha agricultural field were selected using field elevation and soil ECa maps for monitoring the soil matric potential and temperature at four depths (18, 48, 79 and 109 cm) with a wireless sensor network. Using a linear regression approach, a series of time-specific equations were developed to quantify both the temporal and spatial soil water stress status through a Water Stress Index (WSI). The WSI was estimated using soil matric potential measurements along with supplemental soil characteristics, such as site-specific soil matric potential corresponding to 25% soil water depletion that was derived based on soil physical properties. Further analysis was performed to quantify the percentage of the field that undergoes a potential shortage in water supply. These results could be used to optimize irrigation scheduling and to assess the potential for variable-rate irrigation. The second study investigated the way in which the WSI prediction quality is affected by the number and placement of temporal soil water content monitoring sites. The concept, potentially, could be used to investigate a variety of site-specific crop management strategies. It was developed to assess WSI predictability in context that the modeled relationship between WSI and spatial field data (ECa and elevation) is not perfect at any given point of time. The established regression model between ECa, field topography maps and WSI from the first study was applied to construct WSI maps representing a specific point in time in six experimental fields with different crop growing conditions located in Nebraska, USA. Artificial regression error models with different degrees of spatial structure were superimposed onto these maps to simulate actual WSI distribution across the fields. Both random and optimized monitoring site placement strategies were evaluated in terms of the ability to predict the simulated WSI maps. The results showed that it was necessary to optimize the selection when the number of monitoring sites was low. However, a random placement method was equally efficient when the number of monitoring sites was high. Careful selection of representative field areas representing significant field areas with extreme conditions should allow only 2 or 3 monitoring sites to produce results with relatively low WSI prediction error.Through the process of water management optimization, it was noted that the ability to detect site-specific water storage capacity is an important task. Since it is related to the change of soil physical properties with depth, a third study was conducted to develop a dynamic scanning of soil profile tools using a galvanic contact resistivity approach. Transmitting and receiving electrodes were configured in an equatorial dipole array. An automated scanner system has been developed and tested in the agricultural field environment with different soil profiles. While operating in the field, the distance between the current injecting and measuring pairs of rolling electrodes was varied continuously from 40 to 190 cm. The resulting scans were evaluated against 1-m deep soil profiles and that of an electromagnetic induction instrument at various depths, up to 3 m. === Pour atteindre l'utilisation optimale de l'eau d'irrigation, des données spatio-temporelles provenant de sondes et reliées au contenu en eau du sol ont été intégrées. Ainsi, dans un champ agricole de 37 hectares, neuf sites ont été sélectionnés en utilisant les cartes d'élévation et de CEa du sol afin d'assurer le suivi du potentiel matriciel et de la température du sol à quatre profondeurs (18, 48, 79 et 109 cm) avec un réseau de capteurs sans fil. Utilisant une approche de régression linéaire, une série d'équations spécifiques au temps a été développée pour quantifier l'état de stress hydrique du sol dans le temps et l'espace à l'aide d'un Indice de Stress Hydrique (ISH). L'ISH a été estimé en utilisant des mesures de potentiel matriciel du sol combiné à ses caractéristiques supplémentaires, telles que celles calculées à partir de ses propriétés physiques et du potentiel matriciel spécifique au site correspondant à un appauvrissement de 25% des eaux du sol. Une analyse additionnelle a permis de quantifier la fraction du site ayant un potentiel d'approvisionnement en eau déficitaire. Ces résultats pourraient être utilisés afin d'optimiser la planification de l'irrigation et d'évaluer le potentiel d'irrigation à débits variables.La seconde étude a permis un examen plus approfondi de la qualité de prédiction de l'ISH influencé par le nombre et l'emplacement de sites chronologiques de surveillance du contenu hydrique du sol. Le concept pouvant potentiellement être utilisé pour étudier une diversité de stratégies de gestion de cultures a été développé afin d'évaluer la prévisibilité de l'ISH en tenant compte de la relation imparfaite entre cet indice et les données spatiales à tout temps donné. Le modèle de régression établi entre la CEa, les cartes topographiques du champ et l'ISH de la première étude a été appliqué afin de construire des cartes d'ISH représentant un moment spécifique pour six champs expérimentaux sous différentes conditions de croissance au Nebraska, USA. Des modèles artificiels d'erreur de régression avec différents degrés de structure spatiale ont été superposés sur ces cartes pour simuler la distribution réelle de l'ISH à travers ces champs. Autant de stratégies aléatoires et optimisées de placement de sites de surveillance ont été évaluées en termes de leur habilité à prédire les cartes d'ISH simulées. Les résultats démontrent qu'il était nécessaire d'optimiser la sélection de sites de surveillance lorsque leur nombre était bas. Cependant, la méthode de placement aléatoire était tout aussi efficace lorsque le nombre de sites était élevé. Une sélection rigoureuse des régions du champ permettant de représenter ses aires significatives avec des conditions extrêmes devrait permettre la production de résultats ayant une erreur de prédiction de l'ISH très basse à partir de seulement deux ou trois sites de surveillance.À travers le processus d'optimisation de la gestion de l'eau, il a été noté que l'aptitude à détecter la capacité d'emmagasinement d'eau spécifique au site est une tâche importante. Puisqu'elle est liée au changement de propriétés physiques du sol avec la profondeur, la troisième étude a été menée afin de développer un outil de balayage (scan) dynamique des profils du sol en utilisant une approche de résistance du contact galvanique. Les électrodes émettrices et réceptrices ont été configurées suivant un dispositif dipôle équatorial. Un système de scanner automatisé a été développé et testé dans un environnement de terre agricole avec différents profils de sol. Lors de l'utilisation sur le terrain, la distance entre les pairs d'électrodes roulantes d'injection et de mesure variait continuellement de 40 à 190 cm. Les balayages résultants ont été évalués avec des profils de sols de 1m de profondeur, alors que ceux fait à partir d'un appareil d'induction électromagnétique ont été évalués à des profondeurs variées allant jusqu'à 3m.