Vadose Zone Journal

At the watershed scale, soil moisture is the major control for rainfall–runoff response, especially where saturation excess runoff processes dominate. From the ecological point of view, the pools of soil moisture are fundamental ecosystem resources providing the transpirable water for plants. In drylands particularly, soil moisture is one of the major controls on the structure, function, and diversity in ecosystems. In terms of the global hydrological cycle, the overall quantity of soil moisture is small, ∼0.05%; however, its importance to the global energy balance and the distribution of precipitation far outweighs its physical amount. In soils it governs microbial activity that affects important biogeochemical processes such as nitrification and CO₂ production via respiration. During the past 20 years, technology has advanced considerably, with the development of different electrical sensors for determining soil moisture at a point. However, modeling of watersheds requires areal averages. As a result, point measurements and modeling grid cell data requirements are generally incommensurate. We review advances in sensor technology, particularly emerging geophysical methods and distributed sensors, aimed at bridging this gap. We consider some of the data analysis methods for upscaling from a point to give an areal average. Finally, we conclude by offering a vision for future research, listing many of the current scientific and technical challenges.

Electrical resistance tomography (ERT) can be used for the noninvasive characterization of soil moisture and soil structural heterogeneity. Any attempt to relate electrical resistivity measurements to soil moisture content or soil bulk density, however, must rely on a “pedo‐electrical” function, i.e., a conductivity model for soils. This study aimed to test five pedo‐electrical models for their ability to reproduce electrical resistivity as measured by ERT in a silt loam soil sample across a range of moisture and bulk density values. The Waxman and Smits model, the Revil model, the volume‐averaging (VA) model, the Rhoades model, and the Mojid model were inverted within a Bayesian framework, thereby identifying not only the optimal parameter set but also parameter uncertainty and its effect on model prediction. The VA model outperformed the other models in terms of both fit and parameter consistency with respect to independent estimates of surface conductivity obtained with published pedotransfer functions. Sensitivity of the electrical resistivity was then studied by means of the calibrated VA model, revealing an approximately 1.5 times higher sensitivity to soil moisture content than to soil bulk density. In addition, the sensitivity of electrical resistivity to soil moisture and soil bulk density was found to increase as soil moisture and bulk density decreased. The VA model calibrated on the basis of resistivity measurements appeared to simulate relatively well the measured soil moisture content for electrical resistivity values <100 Ω m. As opposed to water content, the soil porosity was badly approximated by the model. It appears therefore that ERT is more suitable for detecting heterogeneity in soil water content than differences in soil bulk density.

We use a minimally invasive, shallow geophysical technique to image the structure of the critical zone from surface to bedrock (0–20 m) in two small drainages within the Boulder Creek Critical Zone Observatory (BcCZO). Shallow seismic refraction (SSR) surveys provide a three‐dimensional network of two‐dimensional cross‐sections (termed quasi‐3D) of critical zone compressional wave velocity (V_p) structure within each catchment, yielding a spatial description of the current critical zone structure. The two catchments, Betasso and Gordon Gulch, represent contrasting geomorphic histories within the Front Range: Betasso shows hillslope response to a late Cenozoic increase in fluvial incision of Boulder Creek, while Gordon Gulch represents more steady erosion. The mean depth to fresh bedrock in both catchments is roughly 15 m. Unique subsurface features in each catchment reflect active geomorphic processes not suggested by similarities in mean interface depths. Betasso contains thick disaggregated materials high in the drainage that are nearly absent near the outlet. This presumably reflects the impact of base‐level lowering, which we suggest has progressed roughly 500 to 1000 m up into the catchment. Aspect‐driven differences in the subsurface within each catchment add complexity and overprint the broader geomorphic signals. Shallow seismic refraction subsurface structure models will guide future investigations of critical zone processes from landscape to hydrologic modeling and are invaluable as connections between time‐consuming point measurements of physical, chemical, and biological processes.

Knowledge of soil moisture dynamics and its spatial variability is essential to improve our understanding of root water uptake and soil moisture redistribution at the local scale and the field scale. We investigated the potential and limitations of electrical resistivity tomography (ERT) to measure three‐dimensional soil moisture changes and variability in a large, undisturbed, cropped soil column and examined the interactions between soil and root system. Our analysis sustained the value of ERT as a tool to monitor and quantify water contents and water content changes in the soil, as long as the root biomass does not influence the observed resistivity. This is shown using a global water mass balance and a local validation using time domain reflectometry (TDR) probes. The observed soil moisture variability was rather high compared to values reported in the literature for bare soil. The measured water depletion rate, being the result of combined effects of root water uptake and soil water redistribution, was compared with the evaporative demand and root length densities. We observed a gradual downward movement of the maximum water depletion rate combined with periods of redistribution when there was less transpiration. Finally, the maximum root length density was observed at −70 cm depth, pointing out that root architecture can strongly depend on soil characteristics and states.

Sự quan tâm rộng rãi đến thông tin về độ ẩm đất (θ, m³ m⁻³) cho cả quản lý và nghiên cứu đã dẫn đến sự phát triển của nhiều loại cảm biến độ ẩm đất. Trong hầu hết các trường hợp, các vấn đề quan trọng liên quan đến hiệu chỉnh cảm biến và độ chính xác chưa nhận được nhiều nghiên cứu độc lập. Chúng tôi đã khảo sát hiệu suất của cảm biến nước đất Hydra Probe với các mục tiêu sau: (i) định lượng sự biến đổi giữa các cảm biến, (ii) đánh giá khả năng áp dụng dữ liệu từ hai phương pháp hiệu chỉnh thường sử dụng, và (iii) phát triển và thử nghiệm hai phương trình hiệu chỉnh đa lớp đất, một phương trình hiệu chỉnh chung, "mặc định" và một phương trình hiệu chỉnh thứ hai kết hợp các tác động của tính chất đất. Độ lệch lớn nhất trong thành phần thực của độ tử điện ε_r^′ được xác định với Hydra Probe sử dụng 30 cảm biến trong ethanol tương ứng với độ lệch độ ẩm khoảng 0.012 m³m⁻³, cho thấy rằng một hiệu chỉnh đơn lẻ có thể được áp dụng chung. Trong môi trường nhiều lớp (ướt và khô), ε_rsump>′ xác định với Hydra Probe khác với trong môi trường đồng nhất có cùng độ ẩm. Trong môi trường đồng nhất, θ là một hàm số tuyến tính của √ε_r^′. Chúng tôi đã sử dụng mối quan hệ chức năng này để mô tả các hiệu chỉnh đất riêng lẻ và các hiệu chỉnh đa lớp đất. Các hiệu chỉnh đất riêng lẻ thay đổi độc lập với hàm lượng đất sét nhưng có mối tương quan với tổn thất tử điện. Khi được áp dụng cho bộ dữ liệu kiểm tra 19 loại đất, hiệu chỉnh chung đã vượt trội hơn so với các hiệu chỉnh do nhà sản xuất cung cấp. Sự khác biệt trung bình θ, được đánh giá giữa và , là 0.019 m³m⁻³ cho phương trình chung và 0.013 m³m⁻³ cho phương trình hiệu chỉnh tổn thất.

Việc triển khai phương pháp sóng nhiệt hai đầu probe (DPHP) để đo năng suất nhiệt khối lượng (C) và độ ẩm đất (θ) bằng hệ thống cảm biến nhiệt độ phân phối sử dụng sợi quang nung nóng mở ra một cơ hội chưa từng có cho việc giám sát môi trường (ví dụ: đo đồng thời tại hàng ngàn điểm). Chúng tôi đã áp dụng các xung nhiệt đồng nhất trên một cáp sợi quang và theo dõi phản ứng nhiệt tại các cáp lân cận. Chúng tôi đã thử nghiệm phương pháp DPHP trong phòng thí nghiệm sử dụng nhiều cáp sợi quang với khoảng cách khác nhau. Biên độ và độ dịch pha trong tín hiệu nhiệt theo khoảng cách được phát hiện là một hàm của năng suất nhiệt khối lượng của đất. Các ước lượng về C tại nhiều mức độ ẩm khác nhau (θ = 0.09– 0.34 m³ m⁻³) cho thấy khả năng đo đạc thông qua độ nhạy cảm với những thay đổi trong θ, mặc dù chúng tôi đã quan sát được sai số với việc giảm độ ẩm của đất (lên đến 26% tại θ = 0.09 m³ m⁻³). Việc tối ưu hóa sẽ cần thêm các mô hình để giải quyết ảnh hưởng của bán kính hữu hạn và ảnh hưởng nhiệt của các cáp sợi quang. Mặc dù kết quả chỉ ra rằng phương pháp này có tiềm năng lớn, nhưng cần nghiên cứu thêm để định lượng tác động của loại đất, khoảng cách cáp, và cấu hình bao bọc lên độ chính xác.

Phương pháp Sợi Quang Nhiệt Chủ Động (AHFO) để ước lượng độ ẩm của đất được thử nghiệm và cải tiến kỹ thuật phân tích. Các phép đo được thực hiện trong một lysimeter có lớp đất được đóng gói đồng đều với các hồ sơ về hàm lượng nước thay đổi. Trong mét đầu tiên của hồ sơ đất, 30 m dây sợi quang được lắp đặt với 12 vòng cuộn. Bên ngoài kim loại bảo vệ dây sợi quang được sử dụng như một máy sưởi điện trở để tạo ra một xung nhiệt, và phản ứng của đất được theo dõi bằng hệ thống Cảm Biến Nhiệt Độ Phân Tán (DTS). Chúng tôi nghiên cứu sự làm lạnh theo ba xung nhiệt liên tục kéo dài 120 giây với công suất 36 W m⁻¹ thông qua phép xấp xỉ thời gian dài của quá trình dẫn nhiệt chuyển tiếp. Hàm lượng nước thể tích trong đất sau đó được suy diễn từ các độ dẫn nhiệt ước lượng thông qua một mô hình được hiệu chỉnh đặc biệt liên hệ giữa độ dẫn nhiệt và hàm lượng nước thể tích. Để sử dụng dữ liệu trước diễn tiến, chúng tôi đã sử dụng một phép sửa đổi thời gian cho phép hàm lượng nước thể tích được ước lượng với độ chính xác từ 0.01 đến 0.035 (m³ m⁻³). Việc so sánh các phép đo AHFO với các phép đo độ ẩm đất thu được từ các đầu dò điện dung hiệu chỉnh cho thấy sự phù hợp tốt đối với các loại đất ẩm hơn [sự chênh lệch giữa hai phương pháp nhỏ hơn 0.04 (m³ m⁻³)]. Trong các loại đất nông cạn khô hơn, phương pháp AHFO đã đánh giá thấp hàm lượng nước thể tích do thời gian dài hơn yêu cầu để sự gia tăng nhiệt độ trở nên tiến gần đến giá trị ổn định trong các môi trường có độ dẫn nhiệt thấp hơn [sự chênh lệch giữa hai phương pháp lớn hơn 0.1 (m³ m⁻³)]. Công trình hiện tại gợi ý rằng các ứng dụng trong tương lai của phương pháp AHFO nên bao gồm các xung nhiệt dài hơn, phân tích các sự kiện gia nhiệt và làm lạnh lâu hơn, và việc gia tăng nhiệt độ lý tưởng nên được đo với tần suất cao hơn.