Sensors：土壤环境监测主题文章精选 | MDPI 编辑荐读

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土壤是粮食安全、水安全和更广泛的生态系统安全的基础，人们必须了解健康土壤的重要性，提高对有限土壤资源可持续性发展的认识，并提升土壤资源可持续管理的能力。本期编辑荐读为您精选了 5 篇土壤环境监测的文章，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。

1

Printed Potentiometric Nitrate Sensors for Use in Soil

用于土壤的印刷硝酸盐电位传感器

Carol L. Baumbauer et al.

https://www.mdpi.com/1652766

(a) 印刷传感器的部署；(b) 电位作为传感器的输出；(c) 离子选择电极的制备；(d) 参比电极的制备；(e) 全印刷传感器。

文章亮点：

(1) 作者制备了一种全印刷硝酸盐电位传感器，并对其灵敏度和选择性进行了表征。

(2) 全印刷硝酸盐电位传感器由一个硝酸盐离子选择电极和一个印刷参比电极组成，测量发现其在硝酸盐溶液和泥炭土中的灵敏度分别为 −48.0 ± 3.3 mV/dec 和 47±4.1 mV/dec。

(3) 作者用传感器对土壤中一定浓度的硫酸盐、氯化物、磷酸盐、亚硝酸盐、铵、钙、钾和镁进行了选择性研究，结果表明高浓度的钙会影响传感器的性能。

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阅读英文原文

Baumbauer, C.L.; Goodrich, P.J.; Payne, M.E.; Anthony, T.; Beckstoffer, C.; Toor, A.; Silver, W.; Arias, A.C. Printed Potentiometric Nitrate Sensors for Use in Soil. Sensors 2022, 22, 4095. 

2

Robust Soil Water Potential Sensor to Optimize Irrigation in Agriculture

用于优化农业灌溉的鲁棒土壤水势传感器

David Menne et al.

https://www.mdpi.com/1675180

商用土壤传感器 TEROS 21/MPS−6− (上)、棕色陶瓷 (中) 和白色陶瓷 (下) 的比较；(a、e、i) 烧结件抛光表面的 SEM 图像；(b、f、j) 孔径分布；(c、g、k) 陶瓷俯视图；(d、l) 传感器俯视图；(h) TDT。

文章亮点：

(1) 本文提出了一种可以测量土壤水势 (SWP) 的新型土壤湿度传感器，该传感器具有灵敏度高和测量范围宽等特点。

(2) 该传感器由两个具有宽孔径分布的高孔隙率陶瓷盘和一个使用时域传输 (TDT) 技术的新型电路板系统组成，可检测陶瓷盘介电响应随吸水率的变化。

(3) 作者将上述传感器与商用土壤水势传感器进行了比较研究，结果发现传感器信号与土壤水势具有一定的相关性。

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阅读英文原文

Menne, D.; Hübner, C.; Trebbels, D.; Willenbacher, N. Robust Soil Water Potential Sensor to Optimize Irrigation in Agriculture. Sensors 2022, 22, 4465. 

3

The Technical Challenges for Applying Unsaturated Soil Sensors to Conduct Laboratory-Scale Seepage Experiments

应用非饱和土壤传感器进行实验室规模渗透试验的技术挑战

Guanxi Yan et al.

https://www.mdpi.com/1630382

砂柱的均匀性验证：(a) 照片演示；(b) 孔隙度变化。

文章亮点：

(1) 本文总结了应用高精度张力计、空间时域反射计 (空间TDR) 和台式电子秤这三种传感器技术测量土壤吸力、含水量和累积流出量的技术挑战。

(2) 文章对上述传感器的功能机制、组装/制造方法、安装程序、同步数据记录装置和数据/信号处理 5 个方面的技术细节进行了全面阐述。

(3) 研究指出，使用上述三种传感器进行实验室规模土柱试验，将会对研究人员提供一定程度的帮助。

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阅读英文原文

Yan, G.; Bore, T.; Bhuyan, H.; Schlaeger, S.; Scheuermann, A. The Technical Challenges for Applying Unsaturated Soil Sensors to Conduct Laboratory-Scale Seepage Experiments. Sensors 2022, 22, 3724. 

4

Soil Moisture Sensor Information Enhanced by Statistical Methods in a Reclaimed Water Irrigation Framework

再生水灌溉框架中通过统计方法增强土壤湿度传感器信息

Anthony Giorgio et al.

https://www.mdpi.com/1898952

控制单元从 Fiordelisi 实地现场下载的 TDR 数据。

文章亮点：

(1) 本文对在半干旱环境中，使用再生水灌溉的土壤含水量和含盐度进行了 48 小时预测。

(2) 预测主要基于时间分辨率为 15 分钟的土壤，收集了土壤表面以下 50 cm的土壤含水量和含盐度数据，以及每小时大气数据和每日灌溉量。

(3) 对数据集进行预处理后，作者构建了用于时间序列预测的统计模型，模型显示出了良好的预测精度和结果可解释性。

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阅读英文原文

Giorgio, A.; Del Buono, N.; Berardi, M.; Vurro, M.; Vivaldi, G.A. Soil Moisture Sensor Information Enhanced by Statistical Methods in a Reclaimed Water Irrigation Framework. Sensors 2022, 22, 8062. 

5

Low-Error Soil Moisture Sensor Employing Spatial Frequency Domain Transmissometry

基于空间频域透射法的低误差土壤水分传感器

Tadaomi Saito et al.

https://www.mdpi.com/1935884

SFDT 传感器原型：(a) 传感器系统；(b) 传感器探头。

文章亮点：

(1) 本文评估了一种基于空间频域透射测量法 (SFDT) 的新型土壤水分传感器。

(2) 与传统的商业传感器相比，该传感器不会受到探头和土壤之间空气间隙和土壤电导率的影响。

(3) 作者用砂样和 SFDT 传感器进行了对比实验，对传感器输出和体积含水量 (θ) 之间的关系进行了评估，发现传感器的输出随 θ 具有线性增加的趋势。

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阅读英文原文

Saito, T.; Oishi, T.; Inoue, M.; Iida, S.; Mihota, N.; Yamada, A.; Shimizu, K.; Inumochi, S.; Inosako, K. Low-Error Soil Moisture Sensor Employing Spatial Frequency Domain Transmissometry. Sensors 2022, 22, 8658. 

   Sensors 期刊介绍

期刊涵盖所有传感器科学和技术研究领域，例如物理传感器、智能传感器、传感网络、生物传感器、化学传感器、雷达、可穿戴电子设备和先进的传感材料及其他们在物联网、工业、农业、环境、遥感、导航、通信、车辆、成像、生物医药等领域的应用。目前期刊已被 Science Citation Index Expanded (SCIE)、PubMed、EI、Scopus 等数据库收录。

2021 Impact Factor	3.847
2021 CiteScore	6.4
Time to First Decision	16.2 Days
Time to Publication	40 Days

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