美国布什兰高精度称重式蒸渗仪数据集：苜蓿、大豆、向日葵与冬小麦蒸散发、生长及产量的长期观测与共享

《Scientific Data》：The Bushland, Texas, alfalfa, soybean, sunflower, and winter wheat evapotranspiration, growth, and yield dataset collections

本数据集论文推荐：为精准量化作物耗水、优化灌溉管理，美国农业部农业研究局（USDA ARS）在德克萨斯州布什兰利用大型精密称重蒸渗仪（weighing lysimeters），系统开展了苜蓿（1996–1999）、大豆（1995, 2003, 2004, 2010, 2019）、向日葵（2009, 2011）和冬小麦（1989–1993）的蒸散发（ET）、生长和产量观测。研究提供了15分钟间隔的ET、微气象、土壤水分、农事日历及生长指标等高质量数据，适用于模型校准、测试及水资源生产力分析，对半干旱区农业水资源可持续管理具有重要意义。

　　

在美国南部高平原这片广袤的农业地带，水是决定收成丰歉的关键。然而，这里属于半干旱气候，年平均降水量仅约470毫米，而年蒸发潜力却高达2600毫米，水资源短缺严重制约着农业的可持续发展。为了在有限的水资源条件下获得最佳的作物产量，农民和研究者迫切需要准确了解不同作物在不同生长阶段的实际水分消耗量，即蒸散发（Evapotranspiration, ET）。传统的ET估算方法往往存在精度不足或代表性有限的问题，难以满足精准灌溉和农业水资源高效管理的需求。正是在这一背景下，长期、连续、高精度的田间观测数据显得至关重要。

为了填补这一数据空白，并为作物模型校准、灌溉策略优化提供坚实的数据基础，美国农业部农业研究局（USDA ARS）在德克萨斯州布什兰（Bushland, Texas）建立了一套独特的研究设施。该研究的核心是四个大型精密称重式蒸渗仪，它们如同巨大的“土壤秤”，能够通过监测土壤柱体质量的微小变化来直接、精确地测量作物的蒸散发量，精度高达0.05毫米水柱深度。自1980年代末投入使用以来，该设施持续运行，积累了涉及四种主要作物（苜蓿、大豆、向日葵、冬小麦）跨越多个生长季节的宝贵数据。

本研究旨在系统整理并发布这些珍贵的观测数据，形成一套综合性的数据集集合。这些数据不仅包括高时间分辨率（15分钟）的蒸散发量，还涵盖了详细的微气象数据、土壤体积含水量（Volumetric Water Content, VWC）、作物生长参数（如株高、叶面积指数LAI、生物量）、最终产量以及完整的农事操作日历。这套数据集的价值在于其系统性、高质量和长期性，为检验和发展各类农业水文模型、作物生长模型以及遥感反演算法提供了不可多得的“地面真值”参考。该数据集描述论文已发表于科学数据期刊《Scientific Data》。

研究人员为开展此项研究，主要依托于以下几个关键技术方法：首先，研究核心是利用四个大型精密称重式蒸渗仪直接、高精度地测量作物蒸散发（ET），其校准精度达到0.05 mm。其次，采用野外校准的中子仪周期性测量土壤水分含量，深度至2.4米。第三，在每个蒸渗仪及专用气象站布设了成套微气象传感器，连续记录15分钟间隔的气象要素。第四，通过定期田间取样，系统测量作物生长指标（株高、LAI、生物量等）和最终产量。第五，制定了详细的数据质量控制流程，特别是针对蒸渗仪原始数据中非ET因素（如灌溉、降水、维护等）引起的质量变化进行识别和校正，从而获得可靠的ET值。所有数据均来源于布什兰的实验场地。

数据记录

本研究在USDA国家农业图书馆Ag Data Commons平台上发布了四个数据集集合，分别对应苜蓿、大豆、向日葵和冬小麦。每个物种的数据集包含六个部分：

1. 1.
   农事日历：记录了每日的田间操作，如耕作、种植、施肥、灌溉等。
2. 2.
   生长与产量数据：提供了作物生长期间定期测量的生长参数和收获时的产量数据。
3. 3.
   蒸散发、灌溉、露/霜-水平衡数据：这是经过严格质量控制处理后的数据，提供了最准确的ET、降水、灌溉等15分钟和日值数据。
4. 4.
   标准质量控制研究气象数据：提供了在参考草地下观测的15分钟间隔气象数据。
5. 5.
   土壤水分含量数据：包含了通过中子仪测量的不同深度的土壤体积含水量数据。

技术验证

为确保数据质量，研究团队进行了多方面的验证工作。称重蒸渗仪的精度通过可追溯至美国国家标准与技术研究院（NIST）的质量进行校准确认。中子仪的土壤水分测量通过田间校准确保准确性，其与蒸渗仪ET值在周或更长时间尺度上具有可比性。研究还通过田间多点中子仪测量验证了蒸渗仪ET对大面积田间的代表性。针对蒸渗仪数据，开发了专门的处理算法和电子表格工具，用于识别和校正非ET事件（如降水、灌溉、露霜、仪器维护等）对质量读数的影响，从而准确计算ET。

气象数据的质量控制通过传感器冗余配置、定期校准、与邻近气象站数据交叉比对以及必要的数据插补来实现。作物生长和产量数据则通过田间重复采样和观测获得，以确保统计可靠性。

使用说明

已有大量研究利用布什兰数据集进行参考蒸散发模型对比、作物系数确定、以及作物生长模型和水文模型的校准与验证。使用者需注意，这些数据适用于美国南部高平原地区的特定地点、土壤（Pullman系列土）、气候、品种和农艺措施。将数据外推至其他条件时应谨慎。建议使用在标准参考条件下观测的气象站数据作为模型输入，而非蒸渗仪上观测的气象数据。数据集对于基于卫星数据的模型验证也具有价值。

结论与意义

布什兰称重蒸渗仪数据集集合提供了长期、高质量、多要素的农田生态系统观测数据，其独特价值在于利用高精度的称重蒸渗仪直接测量作物蒸散发，并同步记录了详尽的配套数据。这套数据为理解作物水分耗散过程、评估不同灌溉方式和农艺措施对作物生产和水分利用效率的影响提供了坚实的基础。它不仅有助于校准和改进现有的作物模型和水文模型，推动精准农业和智慧灌溉的发展，而且为半干旱地区农业水资源的可持续管理提供了重要的科学依据。数据的公开共享将极大地促进全球农业水文、作物科学及相关领域的研究进展。