पौधों में नमी का परीक्षण कैसे करें पौधों में मिट्टी की नमी का परीक्षण करें
जब पौधों में नमी का परीक्षण करने की बात आती है, तो मिट्टी की भावना सबसे अच्छा मार्गदर्शक है। एक सामान्य नियम के रूप में, व्यास में 6 इंच (15 सेमी।) के एक कंटेनर में एक कुम्हार पौधे को पानी की आवश्यकता होती है जब मिट्टी के शीर्ष 2 (5 सेमी।) स्पर्श को सूखा महसूस होता है। व्यास में) से १ इंच (१.२५-२.५ सेमी।) होने पर एक बड़ा कंटेनर A से १० इंच (२०-२५ सेमी।) पानी के लिए तैयार होता है।.
मिट्टी में एक ट्रॉवेल डालें, फिर बगीचे के पौधों की नमी की जांच के लिए ट्रॉवेल को झुकाएं। आप मिट्टी की नमी की गहराई निर्धारित करने के लिए मिट्टी में एक लकड़ी का डॉवेल भी डाल सकते हैं। यदि डॉवेल साफ निकलता है, तो मिट्टी सूखी है। नम मिट्टी डॉवेल से चिपक जाएगी.
ज्यादातर मामलों में, मिट्टी को जड़ क्षेत्र में नम होना चाहिए - 6 से 12 इंच (15-30 सेमी।)। हालांकि, रेतीली मिट्टी नालियों से जल्दी निकल जाती है और जब मिट्टी 2 से 4 इंच (5-10 सेमी) की गहराई तक सूख जाती है, तो उसे पानी देना चाहिए।.
याद रखें कि पौधे के आधार पर पानी की आवश्यकता भी व्यापक रूप से भिन्न होती है। उदाहरण के लिए, अधिकांश रसीलों को सूखी मिट्टी और पानी की आवश्यकता होती है, जबकि कुछ पौधों, जैसे कि कोलम्बाइन, लगातार नम मिट्टी पसंद करते हैं। हालांकि, लगभग सभी पौधों को जड़ों के आसपास हवा के संचलन की आवश्यकता होती है और खराब जल निकासी वाली मिट्टी में सड़ने का खतरा होता है.
मृदा नमी उपकरण
विशिष्ट साधनों से मिट्टी की नमी की निगरानी भी की जा सकती है। उद्यान केंद्रों और नर्सरियों में विभिन्न प्रकार की सरल, सस्ती मिट्टी की नमी के मीटर उपलब्ध हैं, और कई इनडोर और आउटडोर दोनों के लिए उपयुक्त हैं। मीटर, जो आपको बताते हैं कि मिट्टी गीली, नम या जड़ स्तर पर सूखी है, विशेष रूप से बड़े कमरों वाले पौधों के लिए प्रभावी है.
अन्य मिट्टी की नमी की निगरानी करने वाले उपकरण, जो अक्सर कृषि अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किए जाते हैं, में टेन्सियोमीटर और विद्युत प्रतिरोध ब्लॉक शामिल होते हैं, जो मिट्टी की नमी के तनाव का संकेत देते हैं। यद्यपि दोनों सटीक और आसान काम कर रहे हैं, वे सरल जांच की तुलना में अधिक महंगे हैं.
टाइम डोमेन रिफ्लेमेट्री (TDR) एक नई, अधिक महंगी विधि है जो मिट्टी की नमी को जल्दी और सही तरीके से मापती है। हालांकि, सेंसर को अक्सर पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है और डेटा की व्याख्या करना अपेक्षाकृत कठिन होता है.