基于表观热惯量的土壤水分监测

土壤水分含量是监测农业干旱的重要指标, 遥感法是大面积监测土壤水分时空特征的主要方法, 热惯量法是遥感方法监测土壤水分的主要研究手段之一。本文提出了一个改进的表观热惯量模型计算表观热惯量, 并通过地面验证试验对该模型的适用性进行了分析。在中国科学院栾城农业生态系统试验站, 通过严格的控制试验, 设计了10 个不同植被覆盖、不同土壤水分含量的试验小区, 针对表观热惯量的适用条件, 利用实测的地表温度、植被指数、反照率、太阳辐射等参数计算了不同植被覆盖不同土壤水分含量下的表观热惯量,并与土壤体积含水量进行了相关和回归分析。结果表明: 在植被覆盖度较低情况下[归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)<0.35], 表观热惯量法具有较好的效果, 表观热惯量与土壤体积含水量之间的相关系数大于0.7, 通过了95%的显著性检验, 两者具有很高的相关性, 可以用热惯量法监测土壤水分状况; 在较高植被覆盖情况下(NDVI>0.35), 表观热惯量与土壤体积含水量之间没有相关性, 热惯量法监测土壤水分失效; NDVI 为0.35 可以作为热惯量法监测土壤水分状况是否可行的判断条件。     

用表观热惯量法计算土壤含水量探讨

在分析应用遥感资料监测土壤水分的方法及其可行性的基础上,介绍了表观热惯量法监测土壤水分的基本原理和具体实施步骤.通过实测资料的验证表明,此种方法在0～20cm的土层内具有较高的精度,而在30cm以下的深度应用此法其精度有所降低.同传统的水分监测方法相比,表观热惯量法监测土壤水分具有方便、快捷、多时相等特点;同其他遥感方法相比,该方法应用简单,成本低,无需过多的气象数据支持即可完成对大面积土壤水分变化的监测,但仅适用于裸土或低植被覆盖的条件.     

基于MODIS资料的新疆土壤水分遥感应用研究

以新疆2005年4-8月土壤墒情数据和MODIS卫星遥感数据为基础,通过对主要农作物生长季内NDVI变化、不同层次土壤相对湿度与地表亮温日较差的相关分析,构建了土壤相对湿度回归模型。所有模型均通过0.01水平的F检验。分析得出:新疆5月下旬以前利用热惯量法监测土壤墒情精度在81%以上,6月上旬-8月下旬单纯使用热惯量法监测土壤墒情精度不够理想。     

大型喷灌条件下马铃薯田间土壤含水率空间变异特征及合理采样数研究

[目的]研究马铃薯田间不同深度土壤含水率的空间分布规律及其合理采样数,为大型喷灌条件下精准灌溉制度的制定提供科学依据。[方法]在约34 hm~2的农田中采用固定与随机相结合的方法布设了116个取样点,分别测定了0—20 cm和20—40 cm深度的土壤含水率,采用经典统计学与地统计学相结合的方法,研究喷灌前后马铃薯生长期内土壤含水率的空间分布特征及其合理采样数。[结果] 0—20 cm深度灌溉前和灌溉后的平均土壤含水率的变化范围7.61%～13.79%,20—40 cm深度灌溉前和灌溉后的平均土壤含水率的变化范围为8.71%～16.12%;总体上土壤含水率变异系数变化范围为16.47%～28.55%,均表现为中等程度的变异性,20—40 cm深度的土壤含水率变异程度略高于表层。连续2 a马铃薯各时期土壤含水率总体表现为中等程度的空间相关性,土壤含水率空间变异受随机因素与结构因素共同影响。田间水分总体上呈斑块状分布,灌水后期土壤含水率的分布较灌前更为分散。地统计学得出田间合理采样数为87个。[结论]在大型喷灌条件下马铃薯田间土壤含水量存在中等程度的空间变异性,并且地统计学与传统统计学两种方法均适用于确定农田平均土壤含水率的最优采样数量。     

基于电磁感应仪数据的南疆棉田土壤电导率反演模型研究

土壤盐渍化是南疆棉田优质高产的主要障碍因素,定额灌溉可有效改良土壤盐渍化,EM38-MK2可快速、动态获取土壤盐渍化数据,适时监测土壤盐渍化,为棉田定额灌溉提供数字依据。针对电磁感应仪(EM38-MK2)的发射圈和接收圈设计了不同采样方案,在同一条田内采集了6个不同时期的土壤表观电导率数据及相应的剖面土样,分析了不同土壤采集方案及土壤含水量对表观电导率模型精度的影响,对比了以单一时期数据建模的局部模型和6个时期整体数据建模的全局模型的反演精度。结果表明,由单点采集电磁感应仪发射线圈位置土样所构建的模型精度更高,稳定性更好,能有效减少由采样带来的误差。当土壤含水量低于10%时,表观电导率与实测电导率之间的相关性较低,决定系数为0.58,反演模型只具备粗略估计实测电导率的能力;当土壤含水量高于10%时,表观电导率与实测电导率具有很好的相关性,决定系数达到0.80以上,反演模型具有较好的预测能力。EMH+EMV多测定模式下表观电导率与实测电导率之间的模型精度高于EMH或EMV单一测定模式,确立EC_(h0.375)+(EC_(h0.75)+EC_(v0.75))/2+EC_(v1.5)为建模因子,有效提高了反演模型的精度。不同深度土层的局部模型反演精度均高于全局模型精度,局部模型的RPD均大于2.0,具有较好的预测能力。     

华北平原中部典型区包气带水分时空动态变化特征

[目的]研究包气带水分时空动态变化特征,为"四水转化"系统动态循环研究提供依据。[方法]利用土壤水分运动学中势能的观点,研究包气带水分、包气带水势随时间和深度的变化特征。[结果]季节不同,土壤水势整体分布差异明显。6—8月土壤水势最高,局部地段甚至达到饱和,12月至翌年3月土壤水势最低。地面0—50cm深度土壤含水量受季节影响非常大,土壤水势激烈变化;50cm深度以下土壤含水量基本不受季节交替影响,50—140cm土壤水势相对稳定;140cm以下只受重力势作用。[结论]降雨、灌溉、蒸发、地下水埋深等因素均能引起土壤剖面土壤水势分布发生变化,从而实现入渗型、蒸发型、蒸发—入渗型、下渗—上渗型、下渗—上渗—入渗型等土壤水分运动状态的相互转化。     

黄土丘陵区不同植被类型下土壤水分动态

[目的]探讨黄土丘陵区不同植被类型对土壤水环境分异规律的影响。[方法]以陕西省延安市燕沟鸡蛋卯小流域1997年退耕建造的样板坡面为对象,于2009年4—10月对其西坡面,自坡顶向下分布的7种植被类型(苹果园、刺槐林、沙棘灌丛、柠条林、紫穗槐灌丛、荒草地、农地(谷子)),采用土钻法每月中旬监测。[结果]生长季(4—10月)0—200cm深度平均土壤含水量大小呈现:紫穗槐灌丛荒草地农地(谷子)刺槐林柠条林沙棘灌丛苹果园。不同植被类型下土壤水分垂直剖面分布有较大差异,在浅层(0—40cm),恢复时段的紫穗槐灌丛、刺槐林下土壤含水量一般高于荒草地,沙棘灌丛、农地(谷子)、苹果园土壤含水量低于荒草地;在中层(40—120cm),荒草地土壤含水量最高,苹果园含水量最低,乔灌林地居中;在深层(120—400cm),只有紫穗槐灌丛、农地(谷子)土壤含水量高于荒草地,其他乔灌林地、苹果园含水量较低。[结论]延安地区植被恢复的乔灌林土壤含水量以紫穗槐灌丛偏高,柠条林、刺槐林、沙棘灌丛对深层土壤水分消耗较大,不利于土壤水环境及其永续利用。     

不同有机材料覆盖对土壤保水效果的影响

[目的]研究不同有机材料覆盖对土壤水分蒸发量、土壤含水量的影响,并筛选出保水效果最佳的材料。[方法]以木片、树皮及经过堆腐的园林废弃物为研究对象,进行模拟蒸发及桶装控制试验。[结果]不同粒径的园林废弃物覆盖均能降低土壤水分日蒸发量,日蒸发量从大到小依次为CK,3～5 cm粒径(M_3)、0～1 cm粒径(M_1)、1～3 cm粒径(M_2)。在连续蒸发14 d后,M_2,M_1,M_3和CK的土壤水分累积蒸发量分别为193.0,269.5,304.0和1 037.0 g,与CK相比,分别减少了81.4%,74.0%,70.7%;不同有机材料覆盖均能提高土壤含水量。除了雨季之外,不同土层土壤含水量从高到低依次表现为:木片覆盖(M_4)树皮覆盖(M_5)1～3 cm粒径园林废弃物覆盖(M_2)CK。土壤含水量的年变化整体呈现出双峰趋势,一年中4—5月含水量较低,6—8月含水量较高,不同土层土壤含水量的年变化趋势基本一致。M_4,M_5,M_2和CK的0—40 cm土层土壤年平均含水量分别为32.9%,30.3%,27.4%,26.8%。[结论]木片为保水效果最好的有机材料,其次是树皮和园林废弃物。     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究

基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。     

藏西沙化草地根系分布与土壤理化性质的关系

[目的]调查和分析沙化过程中草地根系与土壤理化性质的关系,为藏西草地沙化的治理提供理论依据。[方法]以西藏西部典型的沙化草地为研究对象,通过S采样法进行采样,对0-15 cm土层土壤理化性质进行研究。[结果]随着沙化程度的加剧,土壤根系含量下降,pH值与速效钾含量先升高后降低,容重升高,含水量、有机质、全氮、碱解氮、速效磷降低。土壤根系含量与pH值和容重间存在极显著负相关关系(p<0.01),相关系数分别为-0.806和-0.735;与含水量、有机质、全氮、碱解氮和速效磷存在极显著正相关关系,相关系数分别为0.771,0.658,0.590,0.686,0.382。[结论]草地沙化过程中植物根系含量与多个土壤理化性质指标存在相关关系,并受土壤理化性质的制约。     

灌区土壤盐分空间变异及多因素响应关系

[目的]研究土壤含盐量空间特征和分布格局,分析土壤盐分空间格局与地下水、土壤物理特性参数间的空间响应关系,为灌区盐渍化防控提供理论依据。[方法]以黄河南岸灌区吉格斯太灌域为例,网格化布点,分层采样测定土壤含盐量、表层土壤含水量、颗粒组成、干容重并换算热容量及导热率,同步监测地下水埋深及含盐量,采用经典统计方法和地统计方法分析土壤含盐量空间分布特征及其与物理特性和地下水等因素间的空间相关性。[结果]灌域处于非盐化—轻度盐化状态,土壤含盐量呈中等空间变异程度,总体呈现相对独立的随机分布,空间结构特征可以用高斯模型和指数模型描述。土壤含盐量与地下水埋深呈显著负相关,与地下水含盐量呈显著正相关,地下水埋深1.6 m区域发生轻度盐渍化风险较高。0—20 cm土壤含盐量与黏粒含量、容重、含水量、导热率及热容量显著空间正相关,相关范围约2～6 km;与砂粒含量呈显著空间负相关,相关范围约2～4 km。20—60 cm土壤盐分与0—20 cm土壤黏粒、砂粒含量、导热率、热容量及含水量呈显著相关,相关范围与土壤表层略有差异。[结论]黏粒含量较高,含水率较大,地下水埋深1.6 m的区域是灌域盐渍化防控的重点区域。     

晋西黄土区不同退耕年限刺槐林对土壤水分和养分的影响

[目的]探讨人工刺槐林植被恢复对土壤水分和养分的影响,为半干旱黄土丘陵区植被恢复与生态建设提供理论依据。[方法]选择山西省黄河中游典型黄土丘陵沟壑区的人工刺槐林为研究对象,评估不同退耕年限刺槐林地土壤水分和养分特征。[结果]刺槐林地能够有效改善土壤水分条件,尤其在造林初期,土壤有机质和全氮平均含量显著提高,且具有明显的表聚性;刺槐林地对浅层土壤水分和养分的改善作用较大,土壤水分在40cm以上土层坑内平均水分比坑外提高了3.97%,在40cm以下土层仅提高了2.74%;土壤养分在20cm以上土层,坑内土壤有机质、全氮、全磷和全钾平均含量分别比坑外提高了6.61%,6.14%,1.55%和1.98%;在20cm以下土层,对土壤全磷和全钾无明显改善作用。[结论]刺槐林地不同程度地改善和提高了于浅层坑内土壤水分和养分状况。     

A general approach to estimate soil water content from thermal inertia

Remote sensing is a promising technique for obtaining information of the earth's surface. Remotely sensed thermal inertia has been suggested for mapping soil water content. However, a general relationship between soil thermal inertia and water content is required to estimate soil water content from remotely sensed thermal inertia. In this study, we propose a new model that relates soil thermal inertia as a function of water content. The model requires readily available soil characteristics such as soil texture and bulk density. Heat pulse measurements of thermal inertia as a function of water content on nine soils of different textures were made to generate a universal Kerstan function. Model validation was performed independently in both laboratory and field, and the retrieved soil water contents from the new model were compared with previous models. Laboratory evaluation on an Iowa silt loam showed that the RMSE of the new model was 0.029 m³ m⁻³, significantly less than [Murray, T., Verhoef, A., 2007. Moving towards a more mechanistic approach in the determination of soil heat flux from remote measurements. I. A universal approach to calculate thermal inertia. Agric. For. Meteorol. 147, 80–87] model (0.109 m³ m⁻³) and [Ma, A.N., Xue, Y., 1990. A study of remote sensing information model of soil moisture. In: Proceedings of the 11th Asian Conference on Remote Sensing. I. November 15-21. International Academic Publishers, Beijing, pp. P-11-1P-11-5.] model (0.105 m³ m⁻³). Similar results were obtained in a field test on a Chinese silt loam: the RMSE of the new model, [Murray, T., Verhoef, A., 2007. Moving towards a more mechanistic approach in the determination of soil heat flux from remote measurements. I. A universal approach to calculate thermal inertia. Agric. For. Meteorol. 147, 80–87] model, and [Ma, A.N., Xue, Y., 1990. A study of remote sensing information model of soil moisture. In: Proceedings of the 11th Asian Conference on Remote Sensing. I. November 15-21. International Academic Publishers, Beijing, pp. P-11-1P-11-5.] model were 0.018, 0.071, and 0.159 m³ m⁻³, respectively. Additionally the model was validated using literature data in which soil thermal properties were estimated from in situ temperature measurements. The mean errors of estimated water content were generally less than 0.02 m³ m⁻³. We concluded that the new model was able to provide accurate water content predictions from soil thermal inertia.     

能量指数法在黑龙江干旱监测中的适用性研究

基于MODIS产品资料,结合土壤墒情实测数据,就能量指数法在黑龙江省农业干旱遥感监测中的适用性展开研究。结果表明:能量指数法的监测效果明显优于热惯量法和植被供水指数法,同时该方法还解决了其他方法不能连续监测土壤含水量的问题,适用于各种植被覆盖条件下以及各种土层深度的干旱监测。同时,运用多年资料分时、分层建立了基于能量指数法的土壤水分反演模型,模型的拟合效果在50cm深度时最好,20cm深度次之,10cm深度稍差。此外,模型在2009年黑龙江省干旱监测应用中的效果表明,反演结果与实际情况基本一致,能较好地反映黑龙江省旱情的空间分布和发展过程。     

干旱区三种典型地貌下电磁感应式土壤盐分协同解译模型

为明确不同地貌类型下土壤理化性质对电磁感应式表观电导率测量精度的影响,该研究以新疆玛纳斯河流域3种典型地貌类型(冲积洪积扇缘、冲积平原、干三角洲)为研究对象,运用电磁感应仪EM38结合土壤采样室内测定方法,分析土壤剖面(100 cm)每20 cm土层的土壤性质对不同高度(130、110、90、70、50 cm)所测表观电导率的影响程度和贡献率,通过引入对表观电导率贡献率较高的非盐分因子作为辅助变量,利用多元线性回归方法,建立土壤盐分多因素协同解译模型。结果表明:3种地貌类型中,土壤盐分含量是影响表观土壤电导率贡献率最大的作用因子,不同地貌类型下各土层影响表观电导率的因子存在明显的差异,冲积洪积扇缘地貌主要表现为上层(0～60cm)土壤含水率和底层(60～100)土壤阳离子交换量和有机碳含量对表观电导率贡献较高,冲积平原地貌则是表层(0～20 cm)和底层(40～100cm)的土壤含水率以及20～40cm土层的黏粒含量和阳离子交换量对表观电导率表现出较高的贡献率,干三角洲地貌下上层土壤(0～60cm)阳离子交换量和下层(60～100cm)土壤有机碳含量能够对表观电导率产生较为明显的影响。通过引入对表观电导率影响较大的作用因子,建立了针对不同地貌类型下分层土壤盐分协同解译模型,与仅以表观电导率解译土壤盐分含量相比,冲积洪积扇缘、冲积平原、干三角洲地貌类型下0～100cm土层盐分预测模型校正决定系数分别由0.81～0.86、0.55～0.87、0.25～0.56提高至0.83～0.91、0.63～0.93、0.48～0.70,多因素协同解译模型有效提高了土壤盐分解译模型精度。研究结果可为盐渍化土壤的快速准确监测提供可靠的理论依据和技术方法。     

内蒙古自治区达茂旗荒漠草原土壤水分对降水的响应

[目的]研究不同降水模式土壤水分响应机制,为防治荒漠草原植被退化及土地荒漠化提供理论基础。[方法]以内蒙古自治区达茂旗为例,基于自动土壤水分观测站2016—2018年逐时土壤水分、降水量资料,利用统计学等方法,研究荒漠草原降水对土壤水分的影响。[结果]对于5.1～10.0,10.1～25.0 mm和大于25 mm降水事件,土壤水分响应深度分别为10,20 cm和50 cm,响应天数分别为6,7～9 d和10 d。5.1～15.0 mm和20.1～25.0 mm的降水,降水强度越大,土壤水分入渗深度越大;15.1～20.0 mm的降水,降水强度越大,土壤水分入渗深度越小。5.1～15.0,15.1～20.0,20.1～25.0 mm降水事件,0—10 cm土壤水分在降水强度较小时,土壤水分均在1 h后显著响应;在降水强度较大时,土壤水分分别在5,8 h及8 h后显著响应。[结论]土壤水分对降水响应主要依赖于降水模式,包括降水量、降水强度、降水时间等。5.1～15.0 mm和20.1～25.0 mm降水量时,降水强度对土壤水分入渗深度具有正反馈作用,对入渗速率具有负反馈作用;15.1～20.0 mm降水量时,降水强度对土壤水分入渗深度和速率均具有负反馈作用。     

基于时间稳定性和降维因子分析的土壤水分监测优化

以南京市高淳区青山茶场中相邻的茶园和竹林坡地为研究区,对研究区土壤水分进行长期定点监测。基于土壤水分时间稳定性,结合因子分析选取典型样点组合,采用多元线性回归模型构建各监测点土壤水与典型样点间的数量关系。通过典型样点预测各监测点土壤水分,并检验预测结果,以期通过少数样点的监测来反映研究区的整体概况,优化研究区土壤水分监测。结果表明:在茶园仅监测7个点时,验证期RMSE小于1.5 cm3/cm3;竹林仅监测5个样点时,验证期RMSE小于1.7 cm3/cm3,模型能很好地预测研究区各样点土壤水分,为优化土壤水监测、减少野外工作量提供了理论依据。不同土地利用方式、不同深度处土壤水分分布特征存在显著差异;竹林土壤水分具有较强的时间稳定性,土壤水分的空间自相关性较茶园强;30 cm深处比10 cm深处土壤水分具有更稳定的空间分布结构。     

不同覆盖方式对小麦产量和土壤水热状况的影响

[目的]研究不同覆盖方式对土壤水热变化特征及春小麦产量的影响,为该地区选择蓄水保墒的覆盖材料及方法提供理论依据。[方法]试验以传统无覆盖平作为对照(CK),设置秸秆覆盖量SW1(1 500kg/hm2),SW2(3 000kg/hm2),SW3(4 500kg/hm2),全膜覆土穴播(FT),全膜垄作(RT),共6个处理。[结果]与CK相比,RT能提早小麦出苗时间,缩短生育期时间(103d),而SW3推迟小麦出苗,延缓了生殖生长(生育期124d);小麦苗期FT,RT处理对0—5cm土层增温效果显著,以RT处理增温显著,较CK增温3.97℃,拔节至成熟期FT,RT处理增温效果逐渐减弱,SW1,SW2及SW3处理在小麦苗期对0—5cm土层具有降温作用,拔节至成熟期表现为增温效应,SW3增温效果最好;小麦苗期FT,RT处理0—100cm土层土壤水分含量显著高于CK,SW1,SW2及SW3处理,小麦拔节至成熟期SW1,SW2及SW3处理0—100cm土层土壤含水分量高于其他处理,以SW3处理最高;FT,SW3处理增产效果最佳(FT,SW3SW2SW1RTCK),比CK增产46.23%,且SW3可以显著降低小麦生育期耗水量(18.53%),改善水分利用效率(67.67%)。[结论]秸秆覆盖SW3(4 500kg/hm2)可以改善土壤水热状况,减少小麦耗水量,增加水分利用效率,提高小麦产量,与全膜覆土穴播可能造成的白色污染相比,适宜在旱作小麦生产中应用和推广。     

应用热惯量编制土壤水分图及土壤水分探测效果

利用可见一近红外多光谱扫描图象和热红外日、夜扫描图象可以生成土壤反照率图和土壤日夜温差图,再利用室內测定的少量土壤热惯量资料对室外同步测定的土壤反照率和日夜温差进行二元回归,可得二元回归方程。借助此回归方程和所生成的土壤反照率图和土壤温差图可以生成真实土壤热惯量图。再利用土壤热惯量对土壤水分的回归方程,可将真实土壤热惯量图变成土壤水分图。这种土壤水分图反映出的土壤水分含量误差范围为-4.18%至1.98%,误差绝对值平均数为1.84%。