Melhor média significa melhores dados
O solo é um sistema naturalmente heterogêneo, o que significa que pequenos sensores de umidade do solo podem não fornecer respostas suficientemente boas para suas perguntas sobre a umidade. O sensor 10HS é maior e melhor para calcular a variação da umidade do solo e caracterizar a variabilidade espacial, porque calcula a média da umidade em um volume maior.
Meça mais – Trabalhe menos
O 10HS de 10 cm de comprimento tem três vezes o volume de influência em comparação com sensores menores, medindo um litro de volume do solo. A maioria dos sensores de solo que medem esse volume são de 20 cm ou mais, causando dores de cabeça na instalação. O 10HS fornece o equilíbrio perfeito entre volume de influência e tamanho do sensor, instalando-se facilmente na parede lateral de uma vala estreita.
(Nota: deseja uma instalação ainda mais fácil? Muitos de nossos clientes de 10HS agora preferem o TEROS 12, que também tem um volume de influência de um litro, é ainda menor e pode ser instalado com uma ferramenta de instalação para maior rapidez e consistência.
Medições rápidas e precisas do conteúdo de água
O 10HS mede o conteúdo volumétrico de água por meio da tecnologia de capacitância. Sua alta frequência de medição minimiza a salinidade e os efeitos de textura, tornando esse sensor preciso em uma grande variedade de solos minerais. As calibrações de fábrica podem ser usadas na maioria dos solos típicos com um extrato de saturação com CE de 8 dS/m ou menor. (Para meio hidropônico, recomendamos o sensor TEROS 12).
Obtenha mais por menos
Um revestimento especial torna o sensor de umidade do solo 10HS resistente a sais. O consumo de energia muito baixo e a alta resolução proporcionam maior precisão por um longo período de tempo.
Simplesmente sublime
Insira o 10HS diretamente em um solo indeformado, conecte-o e comece a coletar dados. É fácil com o datalogger da METER, ZL6.
Um sensor que se adapta às suas necessidades
O sinal analógico do 10HS significa integração sem problemas com sistemas fabricados por outras empresas.
Obtenha o equilíbrio perfeito
O solo é altamente variável, a sonda de umidade do solo 10HS, com seu maior volume de influência, pode suavizar a variabilidade e caracterizar com precisão o conteúdo de água no solo altamente heterogêneo. É o equilíbrio perfeito entre volume de influência, precisão, acessibilidade e facilidade de instalação.
Conheça toda a nossa linha de sensores de umidade.
Webinar: Fundamentos e aplicações da umidade do solo
- Grande volume de influência
- Alta frequência de medição
- Fácil de instalar
- Capacidade plug-and-play com dataloggers da METER
- Integração simples com registradores de terceiros como uma leitura de tensão de extremidade única
Conteúdo Volumétrico de Água do Solo (CVA) | Amplitude: NOTA: A faixa CVA depende do meio com a qual o sensor está calibrado. Uma calibração personalizada acomodará os intervalos necessários para a maioria dos substratos. Resolução: Precisão: NOTA: Com calibração específica do solo, ± 0,02 m³/m³ (±2% CVA) é típico em qualquer solo. |
Comunicação
Saída | 300 – 1250 mV, independente de excitação de voltagem |
Compatibilidade com dataloggers | Dataloggers METER (ZL6, série EM50/60, Em5b) ou qualquer sistema de aquisição de dados capaz de excitar de 3 a 15 VCC e medir tensão de extremidade única com resolução maior ou igual a 12 bits. |
Físicas
Dimensões | Altura: 0,8 cm |
Comprimento da sonda | 10 cm |
Faixa operacional de temperatura | Mínimo: – 40 °C NOTA: Os sensores podem ser usados em temperaturas mais altas sob certas condições; entre em contato com o Suporte ao cliente para obter assistência. |
Comprimento do cabo | 5 m (padrão) |
Tipos de conectores | Conector stereo de 3,5 mm ou fios expostos |
Características Elétricas e de Tempo
Tensão de alimentação (VIN para GND) | Mínimo: 3 VCC |
Duração da medição | 10 ms no máximo |
Conformidade | Fabricado sob a ISO 9001: 2015 |
- Bayer, Amanda. “Growth and Flowering of Salvia nemorosa ‘Ostfrieland’in Response to Reduced Irrigation. ” Journal of Environmental Horticulture 38, no. 2 (2020): 63-67. (Link do artigo).
- Borrero, Juan D., and Alberto Zabalo. “An Autonomous Wireless Device for Real-Time Monitoring of Water Needs. ” Sensors 20, no. 7 (2020): 2078. (Link do artigo).
- Gao, Suduan, Aileen Hendratna, Zejiang Cai, Tom Pflaum, Ruijun Qin, and Claude Phene. “Carbon Dioxide Emissions and Spatial Variability Affected by Drip Irrigation Methods in a Pomegranate Orchard. ” International Journal of Environmental Science and Development 11, no. 5 (2020). (Link do artigo).
- Hoshika, Yasutomo, Matthew Haworth, Makoto Watanabe, and Takayoshi Koike. “Interactive effect of leaf age and ozone on mesophyll conductance in Siebold’s beech. ” Physiologia Plantarum (2020). (Link do artigo).
- Kukal, Meetpal S., Suat Irmak, and Kiran Sharma. “Development and Application of a Performance and Operational Feasibility Guide to Facilitate Adoption of Soil Moisture Sensors. ” Sustainability 12, no. 1 (2020): 321. (Link do artigo).
- Torres-Sanchez, Roque, Honorio Navarro-Hellin, Antonio Guillamon-Frutos, Rubén SanSegundo, Maria Carmen Ruiz-Abellón, and Rafael Domingo-Miguel. “A Decision Support System for Irrigation Management: Analysis and Implementation of Different Learning Techniques. ” Water 12, no. 2 (2020): 548. (Link do artigo).
- Balaine, Nimlesh, Daniela R. Carrijo, M. Arlene Adviento-Borbe, and Bruce Linquist. “Greenhouse Gases from Irrigated Rice Systems under Varying Severity of Alternate-Wetting and Drying Irrigation. ” Soil Science Society of America Journal 83, no. 5 (2019): 1533-1541. (Link do artigo).
- Millán, Sandra, Jaume Casadesús, Carlos Campillo, María José Moñino, and Maria Henar Prieto. “Using Soil Moisture Sensors for Automated Irrigation Scheduling in a Plum Crop. ” Water 11, no. 10 (2019): 2061. (Link do artigo).
- Ket, Pinnara, Chantha Oeurng, and Aurore Degré. “Estimating Soil Water Retention Curve by Inverse Modelling from Combination of In Situ Dynamic Soil Water Content and Soil Potential Data. ” Soil Systems 2, no. 4 (2018): 55. (Link do artigo).
- Brock, M. T., R. L. Winkelman, M. J. Rubin, C. E. Edwards, B. E. Ewers, and C. Weinig. “Allocation to male vs female floral function varies by currency and responds differentially to density and moisture stress. ” Heredity 119, no. 5 (2017): 349-359. (Link do artigo).
- Crain, Brent A., and Bert M. Cregg. “Using irrigation and mulch to control cone production in Fraser fir (Abies fraseri). ” Scandinavian Journal of Forest Research 32, no. 5 (2017): 384-390. (Link do artigo).
- Schuster, Michael J., and Jeffrey S. Dukes. “Rainfall variability counteracts N addition by promoting invasive Lonicera maackii and extending phenology in prairie. ” Ecological Applications 27, no. 5 (2017): 1555-1563. (Link do artigo).
- Chamizo, Sonia, Yolanda Cantón, Emilio Rodríguez‐Caballero, and Francisco Domingo. “Biocrusts positively affect the soil water balance in semiarid ecosystems. ” Ecohydrology 9, no. 7 (2016): 1208-1221. (Link do artigo).
- Edwards, Christine E., Brent E. Ewers, and Cynthia Weinig. “Genotypic variation in biomass allocation in response to field drought has a greater affect on yield than gas exchange or phenology. ” BMC Plant Biology 16, no. 1 (2016): 185. (Link do artigo).
- Guéry, S., J. D. Lea-Cox, M. A. Martinez Bastida, B. E. Belayneh, and F. Ferrer-Alegre. “Using sensor-based control to optimize soil moisture availability and minimize leaching in commercial strawberry production in Spain. ” In International Symposium on Sensing Plant Water Status-Methods and Applications in Horticultural Science 1197, pp. 171-178. 2016. (Link do artigo).
- Jokela, Dana, and Ajay Nair. “Effects of reduced tillage and fertilizer application method on plant growth, yield, and soil health in organic bell pepper production. ” Soil and Tillage Research 163 (2016): 243-254. (Link do artigo).
- Navarro-Hellín, Honorio, Jesús Martínez-del-Rincon, Rafael Domingo-Miguel, Fulgencio SotoValles, and Roque Torres-Sánchez. “A decision support system for managing irrigation in agriculture. ” Computers and Electronics in Agriculture 124 (2016): 121-131. (Link do artigo).
- Parvin, Nargish, and Aurore Degré. “Soil-specific calibration of capacitance sensors considering clay content and bulk density. ” Soil Research 54, no. 1 (2016): 111-119. (Link do artigo).
- Bayer, Amanda, John Ruter, and Marc W. van Iersel. “Automated irrigation control for improved growth and quality of Gardenia jasminoides ‘Radicans’ and ‘August Beauty’ . ” HortScience 50, no. 1 (2015): 78-84. (Link do artigo).
- Ferrarezi, Rhuanito Soranz, Sue K. Dove, and Marc W. van Iersel. “An automated system for monitoring soil moisture and controlling irrigation using low-cost open-source microcontrollers. ” HortTechnology 25, no. 1 (2015): 110-118. (Link do artigo).
- Mildner, Manuel, Martin Karl-Friedrich Bader, Christina Baumann, and Christian Körner. “Respiratory fluxes and fine root responses in mature Picea abies trees exposed to elevated atmospheric CO 2 concentrations. ” Biogeochemistry 124, no. 1-3 (2015): 95-111. (Link do artigo).
- Sánchez, J. M., R. López-Urrea, C. Doña, V. Caselles, J. González-Piqueras, and R. Niclòs. “Modeling evapotranspiration in a spring wheat from thermal radiometry: crop coefficients and E/T partitioning. ” Irrigation Science 33, no. 6 (2015): 399-410. (Link do artigo).
- TerAvest, Dan, Lynne Carpenter-Boggs, Christian Thierfelder, and John P. Reganold. “Crop production and soil water management in conservation agriculture, no-till, and conventional tillage systems in Malawi. ” Agriculture, Ecosystems & Environment 212 (2015): 285-296. (Link do artigo).
- Lado-Monserrat, Luis, Cristina Lull, Inmaculada Bautista, Antonio Lidón, and Rafael Herrera. “Soil moisture increment as a controlling variable of the “Birch effect” . Interactions with the pre-wetting soil moisture and litter addition. ” Plant and Soil 379, no. 1-2 (2014): 21-34. ).(Link do artigo
- O’Meara, Lucas, Matthew R. Chappell, and Marc W. van Iersel. “Water use of Hydrangea macrophylla and Gardenia jasminoides in response to a gradually drying substrate. ” HortScience 49, no. 4 (2014): 493-498. (Link do artigo).
- Bayer, Amanda, Imran Mahbub, Matthew Chappell, John Ruter, and Marc W. van Iersel. “Water use and growth of Hibiscus acetosella ‘Panama Red’grown with a soil moisture sensorcontrolled irrigation system. ” HortScience 48, no. 8 (2013): 980-987. (Link do artigo).
- Chappell, Matthew, Sue K. Dove, Marc W. van Iersel, Paul A. Thomas, and John Ruter. “mplementation of wireless sensor networks for irrigation control in three container nurseries. ” HortTechnology 23, no. 6 (2013): 747-753. (Link do artigo).
- Lichtenberg, Erik, John Majsztrik, and Monica Saavoss. “Profitability of sensor-based irrigation in greenhouse and nursery crops. ” HortTechnology 23, no. 6 (2013): 770-774. (Link do artigo).
- Spelman, David, Kristoph-Dietrich Kinzli, and Tanya Kunberger. “Calibration of the 10HS soil moisture sensor for southwest Florida agricultural soils. ” Journal of Irrigation and Drainage Engineering 139, no. 12 (2013): 965-971. (Link do artigo).
Hashtags: gerenciamento de irrigação, agricultura inteligente, ciência do solo, manejo de irrigação, física do solo, água disponível para a planta, capacidade de campo, ponto de murcha permanente, conteúdo volumétrico de água, conteúdo gravimétrico de água, decagon devices