田块尺度土壤入渗特性空间变异研究

土壤入渗特性是田块尺度参数估值的重要基础。该文以陕西省杨凌区一级阶地砂壤土和三级阶地粘壤土所选典型田块的双环入渗试验为基础,分析了归一化因子在单一尺度和多尺度上的分形特征,并在此基础上建立了估算归一化因子的土壤转换函数。结果表明:对于修正Kostiakov公式所采用的归一化处理方法是可行的,可较好地预测典型田块各测点的土壤入渗过程;在单一尺度上,一级阶地和三级阶地所选典型田块的归一化因子最优半方差函数均为球状模型,其分形维数分别为1.796和1.840;在多尺度上,一级阶地典型田块归一化因子的空间变异受粉粒含量、砂粒含量和土壤容重的影响显著,三级阶地典型田块归一化因子的空间变异与黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量和土壤初始含水率相关程度最高(显著性水平0.01);估算归一化因子的土壤转换函数具有较高的精度和可靠性,其一级阶地和三级阶地典型田块验证样本归一化因子的实测值与估算值相对误差绝对值均值分别为13.15%和9.95%。研究结果可较好地解决田块尺度内土壤入渗点面转换及入渗参数难以取得的问题。     

基于主成分分析单一参数入渗模型的BP神经网络模型

利用标定理论建立较大尺度上的单一参数入渗模型,在此基础上基于主成分分析建立其BP神经网络模型。结果表明:利用主成分分析可将研究区域土壤容重、有机质含量、砂粒含量、粗粉粒含量和粘粒含量综合成3个主成分;基于主成分分析建立的BP神经网络模型预测的标定因子的RMSE为0.4186,除偏大或偏小的标定因子,利用预测的标定因子预测的累积入渗量与实测值比较接近,可利用所建模型对较大尺度上的单一参数入渗模型进行预测。     

荒漠绿洲过渡带土壤饱和导水率的空间变异特征

土壤饱和导水率(saturated hydraulic conductivity,Ks)是影响土壤水文过程的重要参数,反映了土壤的入渗性能与持水能力。为探究荒漠绿洲过渡带土壤Ks的空间分布特征及影响因素,基于网格法(2 km×2 km)在黑河中游荒漠绿洲过渡带不同景观类型布设27个样点,获取0—30 cm土层基本物理性质,并利用Hood-IL 2700入渗仪测定土壤Ks。采用经典统计学和地统计结合的方法分析土壤Ks空间分布特征及其影响因素,建立Ks的土壤传递函数。结果表明:(1)土壤Ks变异系数为1.21,属强变异,Ks和土壤水分(SW)、有机质、黏粒(clay)、粉粒含量呈极显著负相关(P0.01),与容重(ρ_b)、砂粒含量呈极显著正相关(P0.01)。(2)土壤水分半变异函数最佳拟合模型为指数模型,容重、黏粒含量均为球状模型,容重、土壤水分和黏粒的最佳采样距离分别为0.38～0.77,1.86～3.72,1.41～2.83 km。(3)建立的传递函数为log Ks=-2.914+2.772ρ_b-0.09SW+0.068clay,容重、土壤水分和黏粒含量可作为模拟区域饱和导水率空间分布状况的预测变量。研究结果为荒漠绿洲过渡带土壤水分运移及模拟提供重要的数据支撑。     

亚热带红壤丘陵区坡地土壤性质空间变异特征

土壤性质是影响坡地降雨入渗、产流及土壤水再分布的重要因素。研究坡地土壤性质的空间变异特征,有助于进一步研究坡地降雨入渗产流规律。通过对20m×24m径流小区土壤性质的空间变异特征分析,结果表明:(1)沿坡面,从坡上向坡下砂粒含量逐渐减少,土壤质地总体变细;有机质含量变化不大;土壤容重和饱和导水率均呈弱变异性。(2)在剖面内,从表层(0~10cm)向深层(120~130cm),土壤质地逐渐变粗,为弱变异性;有机质含量变化趋势明显,从地表向深层依次减小,坡上和坡下表层有机质含量分别高出深层约8.6和7.6倍,为中等变异性;土壤容重呈波状增大的变化,变化范围为1.08~1.63g/cm3,整体为弱变异性;土壤饱和导水率最大值出现在表层,向深层有呈波状减小的变化趋势,且波动强度依次减小,变异强度大,属强变异性,其大小属“高级”水平。     

土壤渗透参数空间变异性及其影响因子研究

土壤渗透参数的空间变异性是地形因子以及土壤理化性质综合作用的结果,是影响水以及溶质迁移转化的关键因素。在坡地随机布设24个点位,测定30cm土壤的渗透参数、地形指数、容重、颗粒组成、有机质、交换性钠、CEC(阳离子交换量)和ESP。在经典统计学以及Kolmogorov—Smiromov(K—S)正态分布检验概率(Pk—s)检验基础上对数据进行了空间结构分析。结果表明,Kfs、容重、砂粒、黏粒、有机质、CEC等符合正态分布,交换性钠和ESP等属于对数正态分布;粉粒属于均匀分布;Kfs、容重、砂粒、黏粒、有机质、交换性钠和ESP等空间结构明显,CEC空间变异性较大;并以相关分析和主成分分析相结合的方法,分析了土壤渗透参数空间变异的主要影响因子。     

应用土壤质地预测干旱区葡萄园土壤饱和导水率空间分布

田间表层土壤饱和导水率的空间变异性是影响灌溉水分入渗和土壤水分再分布的主要因素之一,研究土壤饱和导水率的空间变化规律,有助于定量估计土壤水分的空间分布和设计农田的精准灌溉管理制度。为了探究应用其他土壤性质如质地、容重、有机质预测土壤饱和导水率空间分布的可行性,试验在7.6 hm2的葡萄园内,采用均匀网格25 m×25 m与随机取样相结合的方式,测定了表层(0～10 cm)土壤饱和导水率、粘粒、粉粒、砂粒、容重和有机质含量,借助经典统计学和地统计学,分析了表层土壤饱和导水率的空间分布规律、与土壤属性的空间相关性,并对普通克里格法、回归法和回归克里格法预测土壤饱和导水率空间分布的结果进行了对比。结果表明:1)土壤饱和导水率具有较强的变异性,平均值为1.64 cm/d,变异系数为1.17;2)表层土壤饱和导水率60%的空间变化是由随机性或小于取样尺度的空间变异造成;3)土壤饱和导水率与粘粒、粉粒、砂粒和有机质含量具有一定空间相关性,而与土壤容重几乎没有空间相关性;4)在中值区以土壤属性辅助的回归克里格法对土壤饱和导水率的预测精度较好,在低值和高值区其与普通克里格法表现类似。研究结果将为更好地描述土壤饱和导水率空间变异结构及更准确地预测其空间分布提供参考。     

不同林分类型土壤理化特征及其对土壤入渗过程的影响

利用双环入渗法对黄土残塬沟壑区主要林分类型（刺槐林、油松林、刺槐×油松混交林、山杨栎类天然次生林）进行土壤入渗试验,分析4种林分类型土壤理化特征及其对土壤入渗过程的影响。结果表明：（1）研究区不同林分类型土壤理化特征存在一定差异,山杨栎类天然次生林的土壤理化性质总体最好,刺槐×油松混交林优于刺槐林和油松林;（2）0~90 min测试时间内,不同林分类型的土壤入渗速率随时间的变化规律均表现为迅速递减（0~5 min）、逐渐递减（5~60 min）和趋于稳定（60~90 min）的过程;4种林分的土壤初始入渗速率、稳定入渗速率和平均入渗速率由大到小依次为山杨栎类天然次生林、刺槐×油松混交林、刺槐林、油松林;（3）4种常见土壤入渗模型（Kostiakov模型、Horton模型、Philip模型和通用经验模型）中,通用经验模型对研究区不同林分类型土壤入渗过程拟合效果最好,拟合精度均在0.990以上;（4）相关性分析结果表明,不同林分类型的土壤入渗指标与土壤容重呈现极显著负相关（P<0.01）,与非毛管孔隙度、> 0.25 mm水稳性团聚体含量、砂粒含量以及有机质含量呈现极显著正相关（P<0.01）;通过通径分析并计算主要影响因子的决定系数表明,对土壤初始入渗速率影响程度最大的因子是土壤容重（0.309）,对土壤稳定入渗速率影响程度最大的因子是>0.25 mm水稳性团聚体含量（0.251）,对土壤平均入渗速率影响程度最大的因子是有机质（0.408）。研究结果为研究区营造水土保持林树种的选择与水土保持功能评价提供一定参考。     

河北坝上地区草地坡面尺度土壤容重空间变异特征

以河北坝上地区的典型草地坡面为研究对象,运用传统统计学、地统计学方法,研究坡面尺度不同深度土壤容重的空间变异特征。通过土壤容重与其它土壤性质间的相关分析,探究其空间变异的影响因素。结果表明:该坡面土壤容重的平均值约为1.08 g cm-3,其在空间分布上差异显著,总体为凸坡>偏凸坡>偏凹坡>凹坡。地统计分析得出0～5 cm表层土壤容重呈弱空间自相关性;20～25 cm和40～45 cm这两层土壤容重具有中等空间自相关性;10～15 cm、30～35 cm和50～55 cm这三层土壤容重具有强空间自相关性。地形是影响坝上地区坡面尺度土壤容重空间变异的关键因素;在地形控制影响下,土壤有机质含量对土壤容重的影响最显著,其次是机械组成,植物根系生物量对土壤容重的影响在凸坡较显著。草地坡面土壤容重具有较强的空间变异性,说明小尺度土壤容重空间变异的研究值得关注。     

太行山低山丘陵区不同植被类型土壤渗透特性及影响因素

为了探讨太行山低山丘陵区不同植被恢复类型土壤水分入渗规律及影响因素,采用双环刀入渗法和相关分析、典型相关分析方法,研究了该区域不同植被群落表层土壤的入渗特性,对土壤入渗过程进行模拟,并深入探讨了土壤入渗的影响因素。结果表明:（1）从裸地、草地、灌草地、灌丛到乔灌林地,土壤渗透性能不断增加;不同植被类型0—10 cm层土壤渗透速率大于10—20 cm层土壤渗透速率;土壤初渗速率和稳渗速率最大值均出现在侧柏林地,分别为5.96 mm/min和4.76 mm/min。（2）土壤入渗模型拟合结果表明Philip入渗模型对不同植被类型土壤入渗过程拟合效果最好,Kostiakov入渗模型拟合效果次之,Horton入渗模型拟合效果最差,不适合用于描述该区域土壤入渗特征。（3）土壤渗透特性指标与土壤容重、总孔隙度、有机质质量分数、根质量密度、根体积密度、根平均直径存在显著相关关系（p < 0.05）;土壤理化性质指标和根系结构指标中对土壤渗透性能产生影响作用最大的分别是总孔隙度和根平均直径,典型相关负荷量分别为1.299,1.084。     

基于注意力机制神经网络的荒漠区蒸散量模拟

该研究对基于注意力机制的长短期记忆（Attention-Based Long Short Term Memory，AT-LSTM）模型对蒸散量（Evapotranspiration，ET）模拟的可行性和有效性进行验证，以提高环境数据缺失情况下的蒸散量模拟精度。基于盐池县2012-2017年的每30 min环境数据，利用不同环境因子组合构建基于注意力机制的LSTM模型，并将其与极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）模型、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型、长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）模型在日尺度、月尺度和季节尺度上进行对比分析。结果表明：与其他3种模型相比，当输入环境因子变化时，AT-LSTM模型模拟精度变化很小，模拟效果均较好。当输入空气温度、净辐射、相对湿度、土壤温度、土壤含水率所有环境因子时，基于AT-LSTM模型的模拟效果最好，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）为0.013 mm/30 min，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）为0.006 mm/30 min，相关系数（Correlation Coefficient，R）值为0.905。且无论是从小时尺度、日尺度和月尺度来看，AT-LSTM模型的模拟效果均优于其他3种模型。在环境因子缺失的情况下，净辐射对盐池县ET的模拟贡献程度最大，仅输入净辐射时，AT-LSTM模型模拟得到的RMSE和MAE分别为0.014、0.007 mm/30 min，R为0.892，模型模拟精度较高，AT-LSTM模型模拟精度高，模型稳定性强，对蒸散量模拟预测具有一定的适用性，仅输入净辐射的AT-LSTM模型可以作为环境数据缺失条件下的蒸散量预测模型。     

灰色关联及非线性规划法构建传递函数估算黑土水力参数

土壤水分特征曲线和饱和导水率是重要的水力参数,为了简便准确获取这些参数,以松嫩平原黑土区南部为研究区域,采集136个采样点土样用于测定不同土层土壤水分特征曲线、饱和导水率以及土壤理化性质,并运用灰色关联分析确定影响土壤水力参数的主要土壤理化性质,采用非线性规划构建土壤分形维数、有机质、干容重、土壤颗粒组成与土壤水分特征曲线、饱和导水率之间的土壤传递函数,并通过与现有土壤传递函数对比分析进行精度验证。结果表明:1)土壤分形维数是估算土壤水分特征曲线模型参数和饱和导水率的主要参数之一,同时,干容重和有机质含量也在不同土层土壤传递函数中起到重要的作用;2)通过验证分析,不同土层各参数平均绝对误差接近于0,均方根误差值也都较小,其中在不同土层土壤传递函数估算的土壤含水率均方根误差分别为0.022、0.017cm~3/cm~3;3)对比分析其他已存的土壤水分特征曲线和饱和导水率的土壤传递函数,该文构建的土壤传递函数均方根误差值均较小,决定系数值都在0.66以上,表明估算精度较高,均好于其他方法估算精度,具有良好的区域适应性。综上,所构建的土壤水分特征曲线和饱和导水率土壤传递函数可以用于松嫩平原黑土区土壤水力参数估算。     

滩涂围垦农田土壤饱和导水率的影响因素及转换函数研究

确定苏北沿海滩涂围垦农田耕层土壤饱和导水率的影响因素,构建适合该区的土壤转换函数,是研究该区田间土壤水盐运动和盐渍化防控的重要前提。本文在该区典型地块实测土壤饱和导水率和相关土壤基本理化性质,探讨了该区土壤饱和导水率的剖面分布特点,对影响饱和导水率的土壤基本性质进行了主成分分析,并建立了用于该区饱和导水率间接估算的土壤转换函数。结果表明:滩涂围垦农田土壤饱和导水率随剖面深度增加呈表土层高、亚表层低、底土层又升高的趋势,20~40 cm土层饱和导水率最小,介于2.75~6.73 cm·d-1,属低透水强度;土壤容重随剖面深度增加表现出与饱和导水率相反的变化特点。除了容重、孔隙度、质地等物理因素外,土壤肥力、盐分等化学性质也是影响饱和导水率的重要因素;影响滩涂围垦农田土壤饱和导水率的因素可由持水特性、盐碱状况、养分特征和土壤质地4个主成分反映,其累计贡献率达78.17%。在Vereecken转换函数中引入土壤盐分后可提高预测精度,修正函数Vereecken_1是最适合滩涂围垦农区土壤、具有最佳预测精度的转换函数。本文构建的土壤转换函数,可通过较易获得的砂粒、黏粒、容重、盐分和有机质对耕层土壤饱和导水率进行较高精度的预测,其结果可为滩涂盐渍化农区田间尺度土壤饱和导水率间接估算以及水盐运动数值模拟提供支持。     

多因素影响下竖管地下灌溉入渗特性分析

为了研究压力水头、竖管直径、土壤初始含水率、土壤容重和入渗时间等5个因素对竖管地下灌溉入渗特性的影响。采用正交试验设计共安排了10组试验（9组试验,1组验证试验）,利用竖管地下灌溉室内试验装置测定7 h内累积入渗量,构建累积入渗量与5个因素之间的量化关系式,量化关系式相关系数为0.98,决定系数大于0.99,表明该式可客观反映各因素与累积入渗量之间的关系。累积入渗量与压力水头、竖管直径和入渗时间呈显著性正相关,与土壤初始含水率和容重呈负相关。根据这一量化关系式得到入渗流量的表达式,入渗流量开始较大,为1.93～5.92 L/h,逐渐减小,经过5～6 h后趋于稳定,稳定入渗流量为0.08～0.25 L/h;用敏感性分析和相关系数分析各因素对入渗流量的影响,结果表明：压力水头是影响流量的主要因素,其次为竖管直径、容重和初始含水率;入渗流量与压力水头和竖管直径呈极显著性正相关,与土壤初始含水率、土壤容重和入渗时间呈负相关。这一结果对进一步研究竖管地下灌溉管网系统水力特性和技术要素具有重要意义。     

关中平原农田土壤水力参数空间分异与模拟

土壤水力参数是土壤水分和污染物迁移等陆面过程数值模拟的重要基础参数。为探明关中平原农田土壤水力参数空间分异特征,建立空间分布预测模型,在关中平原网格布设124个样点,采集根层0-20 cm原状和扰动土壤样品,利用van Genuchten模型拟合获取土壤水分特征曲线,获得残余含水量(θr)、饱和含水量(θs)以及系数α和n等土壤水力参数。采用经典统计学、地统计学和结构方程方法分析了θr、θs、α和n的空间变异特征及影响因子,建立了水力参数传递函数预测模型。结果表明:θr和α为强变异,θs为中等变异,n为弱变异。θr、θs、α和n半方差函数最佳拟合模型分别为球状模型、指数模型、指数模型和球状模型。θs和n具有强烈的空间依赖性,变程分别为32.7,54.3 km;θr和α具有中等程度空间依赖性,变程均为52.8 km。土壤质地、容重、pH、有机质和海拔是影响土壤水力参数空间分布的主要因子。基于土壤理化性质和海拔建立的水力参数传递函数模型具有较好的模拟效果,可用于关中地区大尺度农田生态系统土壤水力参数的模拟预测。     

河北省土壤容重的传递函数研究

由于非破坏性取样测定土壤容重是一项困难、昂贵、费时和不符合实际的工作。为克服这些困难,国外学者已经研究出多种与土壤有机质或有机碳含量和土壤质地有关的传递函数去估计其研究范围内的土壤容重。本文利用河北省第二次土壤普查资料中的土壤有机质和质地数据,对已有的13种土壤传递函数模拟的结果进行对比,确定最佳传递函数形式后,用SPSS统计分析软件进行回归分析,求得适宜河北省土壤容重的传递函数表达式。     

Estimation of Soil Infiltration and Cation Exchange Capacity Based on Multiple Regression,ANN (RBF,MLP), and ANFIS Models

Investigation of soil properties such as cation exchange capacity (CEC) and soil infiltration is an important role in environmental research. The measurement of these parameters is time-consuming and costly. In this study, intelligence-based models [artificial neural networks (MLP and RBF), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), and multiple regression (MR) techniques] are employed as alternatives to estimate the CEC and soil infiltration parameters from more readily available soil data. Two hundred soil samples were collected from soil 0–30 cm deep from two sites of the Ghoshe Region in Semnan Province, Iran. The first site was a flood plain and second site was agriculture land. The input data for models were electrical conductivity (EC), soil texture, lime percentage, sodium adsorption ratio (SAR), and bulk density. To evaluate the performance of these models, the statistical parameters such as root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean error (ME), and coefficient of determination (R²) were used. Then the results of the intelligence-based models and MR were compared to each other’s. The results show that the MLP model was better than ANFIS, MR, and RBF models. Finally, sensitivity analysis was conducted to determine the most and the least influential variables affecting the soil infiltration and CEC parameters. It was found that EC and bulk density have respectively the most and the least effect on soil infiltration, and for CEC they were clay percentage and bulk density, respectively.     

横断山区森林土壤饱和导水率传递函数的评价与构建研究

利用国际上具有代表性的9种土壤饱和导水率(Ks)传递函数模型估算了横断山地区贡嘎山不同类型森林土壤的K_s，并与实测数据进行了比较，结果表明，现有模型在横断山地区的拟合结果与实测数据的偏差极大，其在研究区的适用性差。结合研究区土壤含石率偏高的特点，增加土壤石砾含量(粒径>2 mm)作为输入变量，同时选取土壤容重、有机质含量和颗粒分布3种土壤基本特性参数作为输入变量，构建了本区域K_s传递函数模型：K_s=9.48+12.32×BD+0.29×SOM–1.94×GF+2.89×silt–5.34×sand，结果显示，模型预测值与实测值相关系数为0.67，该模型可以作为横断山地区自然林地K_s传递函数使用，从而为山地森林水文过程和自然灾害预警研究提供实用的参数估算工具。     

渭北地区农田土壤物理性质对土壤剖面盐分的影响

通过网格布点法对渭北地区农田土壤进行采样分析,研究了土壤团聚体、土壤容重、土壤质地对土壤剖面盐分的影响。结果表明:(1)研究区轻度盐渍化面积占46.56%,中度盐渍化占23.01%,渭北地区农田土壤盐渍化程度总体不严重但存在较大潜在风险。(2)各层土壤水稳性团聚体与含盐量呈负相关,容重与含盐量的关系因盐渍化程度不同而在各土层表现出不同的正负效应,土壤质地与含盐量仅在0—20cm土层存在显著相关性。(3)土壤物理性质对含盐量的异位影响与含盐量水平有关。当土壤含盐量1g/kg时,40—60cm容重与20—40cm含盐量为幂函数关系,且呈递增趋势;土壤含盐量在2~4g/kg时,20—40cm容重与0—20cm含盐量为一次函数关系,且呈递增趋势;当含盐量2g/kg时,0—20cm容重与20—40cm含盐量为一次函数关系,且呈递减趋势;含盐量2g/kg时,水稳性团聚体与含盐量呈显著线性负相关。     

青海省东部不同土地利用方式下土壤饱和导水率分布及其影响因素

研究高寒地区土壤饱和导水率分布特征及其影响因素可为评估脆弱生态系统水源涵养能力和构建区域水文模型提供参数。通过测定青海省东部南北样线24个样点(0—30 cm)土壤基本理化性质和饱和导水率(K_s),分析了不同土地利用方式下K_s分布特征及其影响因素。结果表明:K_s均值表现为林地(1.89 cm/h)草地(1.62 cm/h)农地(1.41 10 cm/h),其中农地K_s(0.10～3.92 cm/h)随着土层深度增加逐渐减小,而林地(0.28～7.69 cm/h)和草地K_s(0.10～5.34 cm/h)随土层深度增加表现为先增加后减小。不同利用方式下K_s均与pH、容重、孔隙度、黏粒含量、有机质含量及饱和含水量显著相关(P0.05)。利用多元回归分析获得了农地以总孔隙度、非毛管孔隙度和饱和含水量为输入因子的K_s传递函数,林地以毛管孔隙度和非毛管孔隙度为输入因子的K_s传递函数和草地以容重、非毛管孔隙度和饱和含水量为输入因子的K_s传递函数。研究结果可为其他高寒地区不同土地利用方式下K_s的模拟和预测提供参考。     

沿海滩涂农田耕层土壤饱和导水率间接方法的评价

为筛选和构建适合苏北沿海滩涂围垦农田耕层土壤饱和水力传导率间接估算的土壤转换函数,在典型地块实测土壤饱和导水率和相关土壤基本性质的基础上,分析了11种根据基本土壤性质预测饱和导水率的转换函数方法的适用性,同时探讨了基于人工神经网络方法的土壤转换函数的预测效果。结果表明:滩涂围垦农田耕层土壤平均饱和导水率为10.04 cm/d,属低透水强度;在现有的土壤饱和导水率转换函数中,Vereecken函数是最适合滩涂围垦农区土壤、具有最佳预测精度的转换函数,其预测均方根误差为8.154,其次是Li、Campbell和Rawls函数;以砂粒、粘粒、容重和有机质作为输入因子,基于人工神经网络的土壤转换函数较Vereecken函数其预测均方根误差降至7.920,在输入因子中增加土壤盐分指标可进一步提高饱和导水率的预测精度,其预测均方根误差降为7.634。本文的研究结果显示利用人工神经网络方法建立的转换函数可有效提高滩涂盐渍农田土壤饱和导水率的预测精度。