《表3 校准函数中参数a0、a1、a2和N0的标准值、FPCP和SPCP值以及由每组参数值得到的CRNS土壤水分与原位观测土壤水分数据之间的RPa)》

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《宇宙射线中子法在西北农牧交错带土壤水分测量中的适用性研究》

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a)校准函数见公式（5）.**表示相关性显著水平达到99%.FPCP是第一次参数本地化过程，即仅使用烘干法土壤水分数据校准形状参数.SPCP是第二次参数本地化过程，即使用烘干法和ECH2O土壤水分的混合数据集校准参数

使用形状参数a0，a1，a2=（0.0808，0.372，0.115）时的公式（5）计算的CRNS土壤水分数据集中约有25%被认为是无效的（即低于0.02m3m–3，甚至低于零），尤其是当ECH2O加权平均土壤水分小于0.06m3m–3时，即土壤重度干旱条件下，超过70%的数据被认为是无效的.这可能是由于原始形状参数a0、a1、a2值不再适用于这种情况.我们的结果显示:与原始值相比，第一次参数本地化过程（FPCP）改善了RP，并减少了RMSE和无效数据的数量（图5；表3），这意味着FPCP改善了CRNS对土壤水分的估计.在所有三个生长季节的湿润条件下，FPCP土壤水分估算值都得到最大改善，其次是轻微干旱条件，而在重度干旱条件下，仍然存在无效的CRNS土壤水分.值得注意的是，即使我们使用烘干法数据校准了方程（5）的参数，CRNS的表现仍然不能令人满意，特别是在极端干燥的土壤条件下.但根据先前的研究，CRNS在干燥条件下应该是表现最佳的（Franz等，2012；Bogena等，2013；Nguyen等，2017）.