土壤保湿的方法范文篇1

关键词：土壤；PH值；湿度；单片机

引言

土壤的酸碱度（PH）、温度和湿度是影响植物生长的重要因素，特别是土壤的酸碱性将直接影响植物是否可以生长。获取土壤酸碱度是植物种植前重要的环节，土壤湿度是植物生长期间指示作物正常生长的重要因素之一，因此酸碱度（PH）和温度测量仪的设计有非常重要的实际意义。

本文对当前市场上常见土壤测量仪器进行分析，发现目前使用的土壤测量仪器存在的问题，比如测量误差大、操作麻烦、测量信息单一等不足。为此，提出改进的设计方案，并设计了相应控制系统的低功耗硬件电路和软件流程，最后对产品进行了测试验证，得到了较好的结果。本测量设备可以改进市场上土壤测量仪器存在的一些不足，取得更高的测量精度、更好的稳定性和简便的校准。

1测量原理

1.1复合电极测量PH值

2系统设计

2.1系统整体机构

基于PIC18F系列单片机的土壤酸碱度和湿度测量仪可以实现土壤酸碱度、湿度、温度的测量，通过LCD显示屏将采集的信息显示到屏幕。按键及其电路可以实现对单片机的操作，可以通过按键实现数据采集、保存、查看和删除、校准操作，也可以通过串口将数据发送到电脑上位机，对采集的数据信息进行集中管理。土壤酸碱度（PH）和温度测量仪系统框图如图1。

2.2硬件电路设计

2.2.1酸碱度信号采集电路

PH信号采集电路如图所示，图中字母PH代表PH传感器返回的电压信号，先经过了一个电压跟随器，电路的第二级是一个减法运算电路，将一个1V左右的信号与PH传感器的电压信号相减，通过表1可知PH传感器的电压变化可正可负，而PIC18F单片机的AD采样只能采集大于零的电压信号，经过二级电路时，当PH为0时PHout为0.6V左右，当PH为14时PHout为1.4V左右，传感器的信号经过图电路后信号整体被抬高到大于零，且PH与电压成正向关系，PHout输出范围为，AD可以正常采集此信号。电容C2用于消除输入端的干扰。电路如图2所示。

2.2.2湿度信号采集电路

湿度信号采集电路采用了分压的方式，单片机的AD直接采集电压变化。电路R1和R3起分压作用，R4和R5分压，C4起滤波作用，防止干扰信号的影响。电路如图3。

3PH和湿度标定

3.1PH标定

从表1可知PH与电压呈线性关系，在理想状态下线性方程符合公式（2），在实际测量过程中需要通过二点标定法算出斜率和零点：

（1）在25摄氏度的室温下准备两种常用标定溶液混合磷酸盐

pH值为6.86PH、硼砂pH值为9.18PH。

（2）通过功能键将土壤PH和湿度测量仪调到校准功能，当

LCD上读取到CAL和6.86PH字样时，将测量仪在磷酸盐标定液中测量数次，继续按功能键从LCD上读取到CAL和9.18PH字样时，将测量仪在硼砂标定液中测量数次。

（3）按确认键单片机会自动计算两种溶液中读取到的电压平均值，算出斜率和零点保存在单片机中。

长时间使用该土壤PH和湿度测量仪时会造成PH传感器信号返回值漂移，所以需要定期对该产品进行重新标定。

3.2湿度标定

从室外田地取土若干，用烘干机烘烤6小时，然后用烘干的土配置含水量不同的土壤标本，使用单片机读取含水量不同时传感器返回的电压值，经过大量测试数据表明土壤含水量低于与18%时含水量越大AD采样电压值也越大，有较好的线性关系；含水量超过18%随含水量的增加AD采样电压值下降；当含水量超过25%时土壤稀释度就比较大，在实际土壤灌溉中没有意义。

通过上面结论具体研究了土壤含水量低于18%时与电压的关系：

（1）取10组土壤样本，放入烘干箱中烘烤6小时。

（2）将10组烘干的土壤称重记录，然后分别加入不同含量的

水，配制含水量不同的土壤。

（3）分别测量对应的电压关系，每组土壤隔2min记录一次，共记录4次，算出平均值，记录如表1。

对表中的数据进行一元线性回归可得拟合曲线如图4。

4实验测试

为了测试本土壤酸碱度和湿度测量仪的准确性，进行了以下实验测量。在温度为25℃的实验室中配制了10组酸碱度和湿度不同的土壤样本，PH以PHS-3C型酸度计测量数值为准确值，本土壤酸碱度和湿度测量仪测量的PH值为测量值，湿度百分比以10组土壤样本烘干前后计算值为准确值，本土壤酸碱度和湿度测量仪测量的湿度值为测量值，将PHS-3C型酸度计和本土壤酸碱度和湿度测量仪分别插入10组样本中测量记录，然后将10组土壤样本烘干、天平称重，计算湿度并记录，记录如表2。

本次实验测量的土壤PH主要集中在4-10，湿度集中在3%-18%，在实际的农田中，土壤的酸碱度和湿度在上述区间内有实际的意义，通过实验测量结果可以得出，土壤的PH误差小于0.1PH，湿度误差小于0.5%，符合产品生产要求。

5结束语

本文介绍了一种基于单片机的酸碱度（PH）和湿度测量仪，硬件上采用了运放电路和AD采样实现，分别通过二点标定法和线性回归获得PH和湿度相关曲线，软件上采用了温度补偿和两点校准来保证测量的准确性，通过实验测试该酸碱度（PH）和湿度测量仪的PH测量误差小于0.1PH，湿度的测量误差小于0.5%，指标满足设计要求。综上所述该测量仪具有性能优良、可靠性高、操作简单、节约成本等优点，可以满足农田土壤酸碱度和湿度的测量，具有一定的应用前景。

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土壤保湿的方法范文篇2

1材料与方法

1.1供试土壤试验于2011年7月在杨凌旱区节水农业研究院进行,本区域位于东经108°~108°7',北纬34°12'~34°2',土壤属于黏壤土,试验用土取自表层0~40cm熟土,自然风干后过2mm孔径筛子,过筛后土壤的基本物理特性见表1,其中η为粒径d的土壤百分比,γ为土壤容重.

1.2测试装置试验系统由供水系统和土箱两部分组成(见图1).试验用土箱由厚10mm的有机玻璃制成,其规格为45cm×45cm×80cm(长×宽×高).供水系统由自制供水箱提供恒定水头,通过调节旋钮开度来控制流量.

1.3试验方法在试验过程中共设置了5个土壤初始含水率,分别为4.01%,7.11%,8.76%,10.85%,14.68%,其中8.76%为验证含水率.用烘干法测土壤含水率,按设定的土壤含水率配制后用塑料防水布裹好放置24h后,让水分充分分布,以保证土壤内部含水率基本均匀.将试验用土分层装入土箱,每5cm为一层,层间打毛,装箱控制土壤容重为1.35g/cm3,为防止表层土壤水分蒸发,土壤表面用塑料膜覆盖,土壤装入土箱自然沉降24h后进行试验.试验中设定的滴头流量为7L/h,灌水器垂直埋入土中,灌水器顶部与土壤表层齐平.灌水历时为6h,每个处理重复3次.灌水试验开始后用秒表计时,在最初的1h内,每隔10min在土箱上标记湿润锋位置,用钢尺测量土壤表面湿润半径、土箱侧面的湿润半径,并记录;1h后至3h,每隔20min标记、测量、记录一次;3h后每隔30min记录一次,直到试验结束.灌水结束后,立即用直径1cm土钻,在沿土箱侧边45°方向湿润体剖面半径上取样,不同取样点水平、垂直间距为5cm,取土至湿润锋位置结束,用烘干法测量土壤含水率.

2结果与分析选取土壤表面水平湿润半径r、最大水平湿润半径R、垂直入渗深度H和灌溉时间t为特征值.

2.1土壤表面湿润半径土壤表面湿润面积是反映湿润体特征的重要参数.试验初期,土壤表面含水率随着时间的增加,水分逐渐入渗到土壤表面,土壤表面湿润半径逐渐增大.图2为土壤表面湿润半径的变化趋势图.由图2可以看出,随着土壤初始含水率的增高,水分渗透到土壤表面的时间逐渐缩短,当土壤初始含水率θ分别为4.01%,7.11%,8.76%,10.85%,14.68%时,土壤表面湿润出现的时间分别为71,50,39,35,25min.随着灌溉时间的延长,地表湿润半径逐渐增大,相同时刻,土壤表面湿润半径也随着土壤初始含水率的增大而增大,可用对数函数关系(r=alnt-b)拟合表面湿润半径与灌溉时间t的关系,见表2.由表2可以看出,决定系数均大于0.99,相关性较好.参数a随着土壤含水率的增大而增大,与初始含水率θ呈幂函数关系,参数b随着土壤含水率的增大而减小,与初始含水率呈线性关系,其决定系数大于0.94.因此,土层表面水平湿润半径r与灌溉当含水率为4.01%,7.11%,8.76%,10.85%,14.68%时,用式(2)计算的表层湿润半径为0时的灌溉时间t分别为68.47,47.45,39.39,31.38,21.19min,与实测值的平均相对误差仅为6.65%.说明该拟合关系式可以较好地计算涌泉根灌地表湿润时间及湿润区扩大速度.

2.2湿润体最大水平湿润半径和垂直湿润深度土壤湿润体最大水平湿润半径和垂直湿润深度是衡量湿润体湿润范围的重要特征值,掌握特定土壤条件下不同初始含水率下入渗过程中该值随灌水时间变化的规律,能够为涌泉根灌毛管铺设和灌水器布置提供重要的理论参考.图3为土壤初始含水率对最大水平湿润半径和垂直入渗深度变化的影响.由图3可以看出,初始含水率显着地影响了水平和垂直方向湿润锋的运移速度,最大水平湿润半径R和垂直入渗深度H都随着土壤初始含水率的增大而增大,且垂直入渗深度H的变化趋势明显大于水平湿润半径.随着水分扩散时间的延长,它们之间的差距逐渐增大.可用幂函数拟合最大水平湿润半径(R=ctd)和垂直入渗深度(H=mtf)的经验计算公式,拟合参数见表3.分析表3中的拟合参数,c与f均随着土壤初始含水率的增加呈明显增加趋势,c与含水率θ呈指数函数关系,而f与含水率θ呈线性关系,d几乎不随土壤含水率的变化而变化.当含水率大于7%时,参数m几乎不随着土壤初始含水率变化而变化,因此最大水平湿润半径R、垂直入渗深度H与入渗时间t关系可以表示为。式中:R为土壤湿润体最大水平湿润半径,cm;H为垂直湿润深度,cm.用初始含水率为8.76%的实测值对经验公式(2)-(4)进行验证.计算后将与实测值和计算值的整体相对误差(IRE)和均方根误差(RMSE)列于表由表4可知,采用式(2)-(4)推求的表面湿润半径r、土壤湿润体最大水平湿润半径R、垂直湿润深度H与实测值比较接近,对应数据点基本上都落在1∶1线附近.土壤表面湿润半径、水平最大湿润半径及垂直入渗距离的IRE和RMSE分别为0.63%,0.40%,0.83%和0.59%,0.12%,0.73%.计算误差较小,可用上述经验公式计算涌泉根灌土壤水分渗透参数.

2.3湿润体内水分分布湿润体内的水分分布状况也是制订灌溉制度的重要参考依据之一[7],利用Sigmaplot软件对湿润体土壤水分实测含水率进行绘制,获得土壤湿润体内垂直剖面含水率分布等值线图,见图4.从图4可以看出,湿润体内含水率等值线形状和入渗过程中湿润体湿润锋形状变化相似,都是以滴头位置为中心,由近到远等值线由疏到密分布,土壤水势梯度逐渐增大,土壤含水率逐渐变小.当灌水时间相同时,同一位置土壤含水率随着初始含水率增大而增大,以含水率等值线25%为例,不同初始含水率下水平方向最大宽度基本上都发生在25cm左右处,垂直方向最大深度分别发生在40.5,46.5,46.3和47.5cm;湿润体体积呈增大趋势.由于湿润体体积随着初始含水率的增大而增大,当初始含水率分别为4.01%,7.11%,10.85%,14.68%时,灌水结束时实测湿润体体内的平均含水率分别为23.97%,25.23%,26.19%,26.75%.另外,试验结果表明单位时间内入渗量随时间的增加而减小.土壤平均入渗率与初始含水率呈正相关关系,随时间的延长,初始含水率对土壤入渗率的影响逐渐变弱,减去初始含水率,平均滞留含水率分别增大了19.96%,18.12%,15.34%和12.07%.湿润体平均滞留含水率增量随着初始含水率的增大而减小,说明土壤初始含水率越大,湿润体内水分分布越均匀.

3讨论

土壤初始含水率越大,涌泉根灌过程中水分扩散速度越快,平均入渗率越大,与陈洪松等[14]研究结果有所不同,可能的原因是,本试验滴头入渗面属于垂直柱状地下入渗,尤其是增大了水平方向水分与土壤接触面,且在灌水过程中套管内会有一定高度的水柱,形成有压渗灌,而传统的滴灌或线源灌属于无压或低压灌溉,因此在相同时间内入渗量就越大,平均入渗率就越大.这似乎与初始含水率越小,基质势越小,土壤的水吸力就越大相矛盾.但实际上,水分扩散的驱动力大小并非直接反映到运移速率的快慢.灌溉过程中,土壤孔隙首先需要部分水分填充,初始含水率越小,土壤孔隙所需填充水分越多,滴头周围土壤达到饱和状态需要时间越长,湿润锋运移速度较慢.该结果与吴启发等[15]研究结果一致,因此,土壤初始含水率越大,涌泉根灌土壤水分传输越快.湿润体最大水平半径和垂直入渗深度随初始含水率的增大而增大,湿润体内平均滞留含水率随着初始含水率的增大而减小,但是由于湿润体体积增大更快,水分扩散速率也快,因此,初始含水率越高,湿润体内水分分布越均匀.该结果与黎朋红等[12]对涌泉根灌特征值的研究结果一致.湿润体形状呈近似椭圆形,湿润锋的扩散速率随土壤初始含水率增大而增大,湿润体最大水平湿润半径小于垂直入渗深度,随着入渗时间的延长,差距越来越显着.这主要是由于垂直方向由基质势吸力和重力势作为驱动力,水平方向由土壤基质势作为驱动力,并且随着时间延长,重力势作用越显着,最终湿润体的形状呈近似垂直椭球体.试验中采用均质土壤研究,与大田土壤相比存在一定差距,对涌泉根灌在实际大田中的水分入渗及水分分布规律还有待进一步深入研究.

土壤保湿的方法范文篇3

土壤湿度是陆地水循环的关键环节，也是陆地和大气之间水汽和能量交换过程中的重要因子。长期以来，科学家们对土壤湿度在气候系统中的作用已经开展了大量的研究，但也存在一些尚未解决的问题;其主要原因，是土壤湿度观测资料极为缺乏。王国杰介绍说，近几年，国际水文与遥感学界致力于利用卫星遥感手段提取陆面土壤湿度，欧洲的科学家已经开发出了较为完善的微波辐射传输遥感模型，利用美国、欧洲、日本的极轨卫星资料，发展了最近30年的日分辨率的全球土壤湿度。但是在这其中，中国的遥感资料和产品并没有参与进来。意识到这一情况，王国杰不畏艰难，毅然决定利用中国气象局的风云三号气象卫星资料开展研究，参与到多国遥感合作项目中，扩大中国卫星产品的国际影响。

目前任教于南京信息工程大学地理与遥感学院的王国杰，2007年就获得中国科学院水文学博士，2011年获得荷兰阿姆斯特丹自由大学气象学博士，凭借深厚的专业积累和多学科背景，将工作着眼于土壤湿度产品的研发及其在气象预报和水文预报等领域的应用，致力于实现水文学与气象学的结合。每一个科研新项目都源自过往的积淀，对他来说更是如此，在多年的工作中，他脚踏实地、勤勤恳恳，用辛劳和汗水筑牢了科研的根基。

推动中国卫星产品参与国际合作

2013年，王国杰开始进行教育部国际合作项目“利用中国风云三号气象卫星遥感资料提取陆面土壤湿度”的研究。基于中国气象局风云三号气象卫星微波遥感资料，王国杰与荷兰合作方进行密切合作，采用合作研发的陆面参数遥感模型（LPRM）提取土壤湿度。LPRM模型是一个较为成熟的辐射传输遥感模型，在国际上有很高的知名度，已经被应用于多颗卫星资料来研发全球土壤湿度产品，包括SMMR、SSM/I、TRMM、AMSR-E、WindSat、AMSR-2等。利用成熟的土壤湿度反演技术和风云三号气象卫星微波亮温资料，王国杰已经研发了空间分辨率为25km、时间分辨率为12小时的全球土壤湿度产品，效果极优;并且基于WebGIS技术搭建了数据服务器，成立“信大遥感数据网”（http：//），供全球用户在线浏览、查询和下载土壤湿度数据。目前，这一产品已经用于国家自然科学基金委中德科学中心“中德合作组项目“水资源综合管理：模型模拟到适应措施”的工作之中。

王国杰介绍说，利用风云三号B星和最近发射的风云三号C星资料，可以把土壤湿度产品的时间分辨率提高到6小时;利用风云气象卫星多载荷融合技术，可以把土壤湿度产品的空间分辨率提高到1km。提高风云卫星土壤湿度产品的时、空分辨率，是王国杰研究工作的一个重要方向。

通过这一系列的工作，王国杰为后续的水文气象过程研究提供了高质量的基础数据。与此同时，他也与荷兰阿姆斯特丹自由大学、澳大利亚新南威尔士大学和美国NOAA的土壤湿度遥感团队建立了长期、紧密的学术联系，为今后的进一步研究奠定了基础。

揭秘东亚季风区降水机制

东亚季风区是我国人口最稠密、经济最发达的地区。在过去30年来，随着全球气温变暖，东亚季风区极端降水的频率和强度显著增加。极端降水所导致的洪涝灾害，对社会经济和人们生活产生了重要的影响。这使得人类对水资源的调控及洪水风险管理，对于大气降水尤其是极端降水的预报提出了更高的要求。然而，大气过程具有混沌特征，并且极端降水频率和强度增加，使得大气降水的可预报性降低。因此，在全球变暖的条件下，加强对我国东部季风区夏季降水的预报能力，是我国水文气象工作者迫在眉睫的任务。

众多研究表明，中国东部地区夏季土壤湿度对同期降水可能存在正反馈机制，但是尚无法厘清是直接反馈还是间接反馈。同时，东亚季风区春季土壤湿度对夏季大气降水的动力反馈，不仅会改变夏季风的强度，也可能改变其路径。因而，这种反馈机制对夏季降水的影响及其空间分布更加复杂。

近几年，陆面水文遥感技术快速发展，开始提供大尺度的土壤湿度观测资料。在对现有成果深入分析研究后，王国杰认为，以数值模拟手段研究土壤湿度对大气降水的反馈作用，不同数值模式输出的结果有很大分歧;而单纯采用数学手段则难以准确地分离出反馈信号并确定反馈机制。要厘清土壤湿度对大气降水的反馈机制，需要综合利用数值模拟和数据分析两种手段。

为了在这一领域获得突破，王国杰带领课题组成员开展了国家自然科学基金项目“东亚季风区土壤湿度对大气降水的反馈作用研究”。在这项工作中，王国杰潜心科研，着重解决关键科学和技术问题，瞄准土壤湿度遥感产品的交叉验证和优化处理，为该项研究提供高质量的数据基础。土壤湿度与大气降水之间存在双向的相互作用，相关分析等传统手段无法捕捉和量化土壤湿度对大气降水的影响。为了有效地分析反馈信号，王国杰采用反映统计因果关系的Grangercausality等方法分离土壤湿度和大气降水之间的相互作用，并试图提出新的数学方法以剔除外生变量如SST所导致的虚假信号。同时，王国杰领导的研究团队采用集合卡尔曼滤波等技术手段，把卫星遥感土壤湿度产品同化到WRF等数值模式中，进行陆面-大气相互作用的数值模拟。目前，这项研究还在进行中，王国杰说，项目进展非常顺利，东亚季风区土壤湿度相关研究初见成效。

同时，在手头工作量很重的情况下，王国杰不畏辛劳，与荷兰国际航天测量与地球科学学院、美国海洋与大气管理局开展合作，主持开展了国家自然科学基金重大研究计划项目“青藏高原春夏季土壤湿度热力效应及其对东亚夏季风和季风降水的影响”的研究。

青藏高原热力作用显著地影响东亚夏季风和季风降水。春夏季土壤湿度对高原热源有重要影响，但土壤湿度观测数据不足，学术界对土壤湿度的热力效应及其对东亚夏季风和季风降水的影响仍然缺乏研究。为此，王国杰带领团队利用高质量的土壤湿度遥感数据，综合利用诊断分析和数值模拟两种手段，研究青藏高原春夏季土壤湿度的热力效应，及其对东亚夏季风和季风降水的影响机制。

在这一过程中，王国杰将研究重点放在三个方面，集中优势资源优化现有多源卫星资料，建立全国最近20多年土壤湿度数据库。同时，他诊断分析青藏高原春夏季土壤湿度的热力效应，及其与东亚夏季风环流和季风降水的关系。除此之外，他以土壤湿度遥感数据驱动区域气候模式进行敏感性实验，揭示土壤湿度异常通过热力效应影响东亚夏季风和季风降水的具体过程和物理机制。

探索土壤湿度与气候变化之间关系的奥秘

气候变化对人类社会和生态系统带来的最直接和最重要的影响，是导致地表水资源短缺;而地表水资源短缺，尤其是土壤水分缺乏，又会通过反馈机制作用于大气过程，放大变暖的信号。那么，在我国东部地区，气候变化和地表土壤湿度之间有什么样的具体联系呢？2015年底，王国杰受国家自然科学基金国际合作项目资助，与加拿大谢布克大学合作开展“我国东部地区土壤湿度卫星反演及其对气候变化的响应机制研究”，共同研究我国东部地区土壤湿度对气候变化的响应机制。

王国杰认为，要认识土壤湿度对气候变化的响应机制，需要从水平衡原理入手。地表土壤湿度，取决于大气降水和蒸散发的差值;大气降水的变化易于研究，而陆地蒸散发是陆地水循环中最大的不确定项，受太阳辐射、风速、气温等诸多因素的影响，难以厘清并量化它们之间的复杂关系。因而，这是一个比较艰巨的任务。经过大量的文献调研，王国杰发现，“基于传统水量平衡原理计算过的干旱指数，并不能够准确反映气候变化对地表水资源及水循环的影响;只有采用大尺度土壤湿度观测资料开展研究，才能更加准确描述气候变化对我国东部地区水资源的影响，探明陆地-大气界面水循环对气候变化的响应机制”。

那大尺度的土壤湿度观测资料又来源于何处呢？

基于近十年来，国际卫星遥感反演手段的快速发展，为获取大尺度长序列的土壤湿度数据提供了可行途径。王国杰很有信心：“可能当前土壤水分卫星遥感技术并不尽完美，但可以为我们提供一个独立于气象观测的地表土壤湿度数据集，这种客观的数据是极其重要的”，利用卫星遥感技术建立土壤湿度数据库，并对其进行详细分析，可以量化气候变化对地表水循环的影响。

可是，问题又来了！是不是拟采用的卫星反演手段就一定能准确测定土壤湿度呢？

在查阅大量文献后，王国杰发现并非如此。每颗卫星的原始观测资料，都有自己的优势和缺陷;不同的土壤湿度反演算法同样如此。因此，采用多卫星、多传感器联合反演手段，可以整合各种卫星数据和各种反演算法的优点，提高土壤湿度的反演精度。另外，基于单颗卫星资料反演土壤湿度，其时间序列较短;采用多卫星资料融合，可以延长土壤湿度时间序列，更有利于分析气候变化对土壤湿度的影响。通过国家自然科学基金委中-加合作项目，可以充分利用双方团队的科研和技术优势，开发高质量的土壤湿度产品。王国杰领导的研究团队，擅长利用微波遥感技术反演土壤湿度产品。加拿大团队则擅长采用合成孔径雷达反演土壤湿度，尤其擅长利用L波段开发高植被覆盖地区的土壤湿度产品。

王国杰介绍说，欧美国家近年斥巨资研发专门卫星以探测土壤湿度。2010年，欧洲空间局（ESA）耗资3.15亿欧元，发射了“土壤湿度和海水盐度”（SMOS）卫星;2015年，美国NASA耗资9.16亿美元，发射了“土壤水分主被动探测”卫星（SMAP）。我国目前尚没有土壤湿度专门卫星。基于中国自主知识产权的风云卫星资料研发自主知识产权的土壤湿度和植被光学深度数据，可以满足并保障国家重大需求，也可促进我国卫星资料的深化利用，参与在该领域内的国际竞争。加强国际合作与交流，并可借鉴和吸收SMAP和SMOS的优秀研究成果，为发展我国遥感反演土壤数据集提供技术支持和参考。

勇于发现，开拓创新。在梳理科研工作中面临的诸多问题后，王国杰及合作团队决定利用卫星反演高质量的土壤湿度资料，从地表水平衡原理及水循环动力机制出发，重新厘定中国东部地区土壤湿度对气候变化的响应机制。