南疆灌区无排水系统滴灌条件下地下水特性时空变化

针对南疆绿洲灌区224团果树滴灌条件下次生盐渍化的问题,通过在项目区布设观测井,逐月不间断的对地下水的埋深、水位及矿化度进行监测,开展对其变化规律的研究。年度观测结果显示,地下水埋深及水位在果树生育期的灌前及灌后相对较低,灌溉期内最大涨幅接近1m;地下水矿化度灌前、灌后最小,灌溉期内在2～5.8g/L范围内变动,矿化度...     

基于遥感与可拓层次分析的水盐时空分异特征研究

为深入了解干旱绿洲规模化节水治盐后区域尺度水盐时空分异特征,有效控制盐渍化,以焉耆盆地为研究区,选取2000、2005、2015、2020年长时序LandSat遥感影像和地表含盐量、土壤含盐量、地表灌水量、地下水埋深及矿化度等指标,借助ENVI和ArcGIS软件,获取各指标的时空分布栅格图件,将各栅格图件进行标准化处理,按照可拓层次分析法权重进行空间嵌套并叠加,定量化揭示区域尺度水盐时空分异进程。结果表明：研究区盐渍化经历了2000—2005年扩张、2005—2015年显著减少、2015—2020年趋于稳定3个阶段,从发展趋势看,研究区盐渍化处于减轻并趋于稳定态势;盐渍化严重的区域主要是博斯腾湖滨;由可拓层次分析法得出各指标因子权重由大到小依次为：地下水埋深(0.325)、地下水矿化度(0.282)、土壤含盐量(0.198)、地表含盐量(0.184)、地表灌水量(0.031),可见,地下水埋深和矿化度是影响区域水盐时空分异的主要驱动因素。研究为焉耆盆地控制盐渍化提供理论依据,同时为定量化揭示区域尺度水盐时空分异进程提供一种新的方法。     

干旱区灌排条件下田间土壤盐分动

根据干旱地区实测的田间土壤含盐量、地下水埋深和矿化度以及灌溉量，分析了土壤盐分的时间动态变化及空间分布特征，确定了土壤盐分与地下水矿化度的线性正相关关系，建立了土壤盐分与地下水埋深和矿化度的统计模型。     

基于遥感与可拓层次分析的水盐时空分异特征研究

为深入了解干旱绿洲规模化节水治盐后区域尺度水盐时空分异特征,有效控制盐渍化,以焉耆盆地为研究区,选取2000、2005、2015、2020年长时序LandSat遥感影像和地表含盐量、土壤含盐量、地表灌水量、地下水埋深及矿化度等指标,借助ENVI和ArcGIS软件,获取各指标的时空分布栅格图件,将各栅格图件进行标准化处理,按照可拓层次分析法权重进行空间嵌套并叠加,定量化揭示区域尺度水盐时空分异进程。结果表明：研究区盐渍化经历了2000—2005年扩张、2005—2015年显著减少、2015—2020年趋于稳定3个阶段,从发展趋势看,研究区盐渍化处于减轻并趋于稳定态势;盐渍化严重的区域主要是博斯腾湖滨;由可拓层次分析法得出各指标因子权重由大到小依次为：地下水埋深（0.325）、地下水矿化度（0.282）、土壤含盐量（0.198）、地表含盐量（0.184）、地表灌水量（0.031）,可见,地下水埋深和矿化度是影响区域水盐时空分异的主要驱动因素。研究为焉耆盆地控制盐渍化提供理论依据,同时为定量化揭示区域尺度水盐时空分异进程提供一种新的方法。     

渭-库绿洲土壤剖面盐分分布特征及驱动因子分析

[目的]监测渭-库绿洲土壤盐渍化的空间分布特征,探究驱动因子作用机理,对当地因地制宜进行土壤盐渍化调控。[方法]采用决策树、克里金插值和灰色关联度分析研究了渭-库绿洲土壤盐渍化的剖面分布特征,着重分析了样本点海拔、植被覆盖度、地下水位、TW( I 地形湿度指数)、地下水矿化度5个驱动因子对土壤盐渍化的影响。[结果]①研究区表层土壤(0~10 cm)属于重度盐渍化土壤,10~20、20~40、40~60 cm各深度剖面土壤属于中度盐渍化土壤。土壤EC1:5有强的空间变异性,其分布格局受灌溉等人为驱动因素的影响较大。②绿洲内部(即耕作区)表层土壤属于非盐渍化区域,绿洲东部10~20、20~40、40~60cm土层有轻、中度的盐渍化现象。绿洲内部表层以下土壤盐分高于表层,绿洲存在潜在的盐渍化风险。耕作区外围绿洲-荒漠交错带区域各剖面层均属于盐渍化区域,随着剖面深度的增加,盐渍化程度在不断减弱。③样本点海拔、植被覆盖度、地下水位、TWI、地下水矿化度与土壤EC1:5的灰色关联度大小次序为:0~10 cm土层:地下水矿化度>TWI>样本点的海拔>植被覆盖度>地下水位;10~20、20~40 cm土层:地下水矿化度>样本点的海拔>TWI>植被覆盖度>地下水位。[结论]渭-库绿洲土壤盐渍化主要分布在绿洲-荒漠交错带区域,土壤盐分表聚强烈,地下水矿化度是造成该研究区土壤盐渍化问题的首要原因。     

基于遥感的节水改造下河套灌区土壤盐渍化演变分析

为探究节水改造工程对灌区土壤盐渍化的影响,以河套灌区永济灌域为例,将节水改造工程实施阶段分成4个时期,基于遥感技术对各时期的土地利用类型和不同土层深度的土壤盐分进行解译,从土壤盐分的空间分布状态、土壤盐分指标（总储盐量及单位储盐量）的时间演变等方面分析不同节水改造时期土壤盐渍化的时空演变规律,并从点尺度和区域尺度综合分析土壤盐渍化对地下水的响应,同时结合灌区灌溉、排水等因素分析土壤盐渍化的演变机制。结果表明：随着节水改造工程的实施,土壤盐渍化程度南低北高的空间分布状态逐渐明显,盐渍化等级最高的区域均为盐荒地,2005—2010年土壤盐渍化程度增加,主要表现为春季、秋季0~40cm的重度盐化土（主要盐渍化等级）所占比例相比2000年分别平均增加106.98%~806.38%和44.26%~190.60%,2010—2015年土壤盐渍化程度逐渐减轻,主要盐渍化等级向等级小的方向转移,2015—2021年,土壤盐渍化程度减轻程度较为明显,主要表现为春季0~20cm中度、重度盐化土所占比例之和（主要盐渍化等级）相比2005—2010年平均下降9.15%,春季20~40cm、秋季0~20cm和20~40cm土层轻度、中度盐化土所占比例之和（主要盐渍化等级）分别增加15.02%、-2.62%和6.26%;随着节水改造工程的进行,春、秋两季0~40cm土层储盐量均呈先增后减的趋势,2010年达到最大值,其中0~20cm春、秋两季总储盐量分别为1.489×106t和1.396×106t,至2021年,春、秋两季平均总储盐量仍大于2000年;不同时期土壤含盐量与地下水埋深满足对数关系,春季、秋季土壤含盐量与地下水埋深的决定系数R2分别为0.744和0.672,春、秋两季轻度盐化土、中度盐化土、重度盐化土和盐土的地下水埋深平均值分别为2.351、2.144、1.953、1.752m,秋季地下水埋深平均值相比春季分别降低7.85%、8.27%、12.16%和9.88%。     

BP神经网络在浅层地下水矿化度预

针对导致黄河下游三角洲地区土壤盐渍化的浅层地下水因素,以该地区典型区域为研究对象,将人工神经网络引入地下水矿化度的模拟和预测中,建立了基于土壤盐分、地下水埋深和pH的地下水矿化度预测的BP神经网络模型,并与多元回归模型在拟合精度和预测性能方面进行了比较。结果表明：研究区域地下水矿化度与土壤盐渍化程度呈显著的相关性,多元回归模型能较好地拟合地下水矿化度;通过网络训练确定了地下水矿化度的BP神经网络的拓扑结构为5：8：1,BP神经网络的拟合精度明显优于多元回归模型;统计检验表明BP神经网络的预测性能亦优于多元回归方法,其预测精度提高了50.1%。该研究可为黄河三角洲地区盐渍化的水盐调控和预测预报提供理论基础与决策依据。     

焉耆盆地浅层地下水埋深与TDS时空变异及水化学的演化特征

采用地统计学经典理论分析了焉耆盆地不同时期地下水TDS和埋深在时间和空间的变异特征,对盆地平原区浅层地下水TDS不同时期(1999、2003和2005年)的实测数据进行了半方差函数分析,地下水埋深服从正态分布,地下水TDS服从对数正态分布。地下水TDS和埋深在时间和空间上都存在明显的间变异性,地下水TDS在开都河中下游地区及其二岸灌区有增加的趋势;地下水随时间推移向盐渍化加重方向发展;地下水各项离子浓度都在积聚。利用地学统计VARIWIN2.2和MAPGIS6.5软件绘制了地下水TDS和埋深时空分布格局图,为该地区地下水资源的管理以及防止土壤盐渍化提供理论依据。     

基于指示克里格的青铜峡灌区土壤盐渍化风险与潜水埋深和矿化度关系研究

为探究青铜峡灌区土壤盐渍化风险及其与潜水位埋深和矿化度关系，综合运用GIS和非参数地质统计学的指示克立格法，研究了2018、2019两年4月份春灌前0～20、20～40和40～60 cm深度土壤全盐量，潜水位埋深、潜水矿化度空间变异性，并分析满足一定阈值条件的概率分布图及其相互关系。结果表明：(1)青铜峡灌区土壤全盐量、潜水位埋深、潜水矿化度的变异系数均大于1，都属于强变异；频率分布呈现明显的“高顶”现象。(2)青铜峡灌区不同深度不同阈值土壤全盐量的指示半方差函数符合球状模型、指数模型、高斯模型等不同类型。潜水位埋深的指示半方差函数符合指数模型。潜水矿化度阈值为1.0和2.0 g/L时指示半方差函数符合指数模型，阈值为2.5和3.0 g/L时指示半方差函数符合高斯模型。不同阈值条件下的土壤全盐量和潜水位埋深呈中等～较强的空间自相关，潜水矿化度表现出较强的空间自相关。(3)青铜峡灌区0～20 cm深度土壤发生轻度、中度、重度盐化和盐土化的高概率区占灌区总面积的92.38%、73.71%、51.83%、24.61%;20～40 cm深度比例为92.15%、50.21%、6.87%、0.53...     

银北高水位盐碱地土壤盐分与地下水特征关系分析

根据银北灌区典型高水位盐碱地的土壤盐分与地下水特征的监测数据,运用相关分析法与主成分分析法,对土壤盐分与地下水埋深、地下水水化学特征之间的关系进行了分析。结果表明:(1)研究区土壤盐分垂直分布呈现明显表聚性,0~20 cm土层全盐含量均值为3.34 g/kg,p H均值为8.81;研究区内71%地下水样为微咸水,矿化度TDS均值为2.69 g/L;土壤全盐及盐分组成呈中等强度变异,土壤p H值呈弱变异。(2)耕层全盐含量与土壤中除CO32-和HCO3-的其他离子均呈极显著正相关,其中与Na+、Cl-、SO42-等离子的相关系数大于0.9,与地下水中各指标相关性大小排序为;SO42->矿化度>Cl->Na+>地下水埋深;地下水矿化度与地下水中除CO32-和HCO3-的其他离子均呈极显著正相关,其中与Na+、Cl-的相关系数大于0.9;土壤中的Na+和Cl-与地下水埋深呈显著负相关,与地下水矿化度和地下水中的SO42-呈显著正相关,土壤中的SO42-与地下水埋深呈显著负相关,与地下水矿化度和地下水中的SO42-呈极显著正相关。(3)主成分分析结果表明:影响研究区土壤盐渍化程度的主要因素依次为地下水含盐量及主要盐分离子、土壤中的主要盐分离子、地下水埋深。     

引黄春灌对盐碱土区地下水动态及理化性质的影响

[目的]探究引黄春灌对区域浅层地下水动态及地下水理化性质的影响.[方法]通过监测试验区盐碱地春灌前后地下水位、八大离子(Na+、K+、Ca2+、Mg2+、HCO3-、Cl-、SO42-、CO32-)质量浓度、地下水EC值、pH值、土壤电导率等指标,运用数理统计和水文地球化学分析的方法,分析春灌前后地下水动态及春灌后地下...     

基于水盐生产函数的绿洲灌区水盐调控研究

土壤次生盐碱化是新疆灌溉农业所面临的最大环境问题。灌溉农业的快速扩展与灌排系统不完善是造成土壤次生盐碱化发生与恶化的关键因素。以水盐生产函数为依据,计算了不同生育阶段及全生育期阶段棉花相对产量与土壤全盐的关系,依据该计算结果对塔里木灌区的土壤盐化程度做了初步划分。基于塔里木灌区地下水埋深较浅且多为微咸水的事实,比较深入地探讨了地下水合理的动态水位及作物对潜水利用问题。最后,提出了灌区水盐调控的对策,强调排水系统的通畅运行是控制土壤次生盐碱化的关键,通过排水系统和减少灌溉定额使作物生长期的地下水埋深控制在1.6~2.1 m内,不但可以减少排水成本,而且也可使作物充分利用地下水,同时促进塔里木河水质的改善。     

河套灌区井渠结合地下水数值模拟及均衡分析

建立了河套灌区三维地下水数值模型,用2006-2013年灌区实测地下水埋深资料对模型进行率定和验证,并在规划的井渠结合区内,设置3种不同井灌区灌溉定额和3种秋浇频率,组合共9种井渠结合节水情景,分别分析了9种节水情景下的地下水动态变化.结果表明:井渠结合后全灌区地下水埋深范围为1.863~2.029 m,较现状条件增加0.084~0.250 m;不同灌域结合区井渠结合后地下水埋深差别很大,解放闸结合区地下水埋深最大,为2.308~2.803 m,永济结合区地下水埋深最小,为2.079~2.455 m;井渠结合后,入渗补给量减少2.01×10⁸ ~3.63×10⁸ m³/a,潜水蒸发量减少1.69×10⁸ ~3.03×10⁸ m³/a.     

灌溉水盐分和灌水量对温室气体排放与玉米生长的影响

为揭示地下水与微咸水灌溉条件下灌水量对土壤CO2、N2O排放和春玉米生长的影响,设置2种灌溉水含盐量（1.1、5.0g/L）和3种灌水量（210、255、300mm）,于2019年4—9月在内蒙古自治区河套灌区进行了春玉米田间试验。结果表明,不同灌水量下,微咸水（含盐量5.0g/L）灌溉比地下水（含盐量1.1g/L）灌溉土壤N2O累积排放量提高了19.86%~44.21%,但利用微咸水灌溉并不会影响土壤CO2累积排放量与全球增温潜势。在相同的灌溉水盐分条件下,灌水量为300mm时土壤CO2、N2O累积排放量和全球增温潜势均最大,灌水量为210mm和255mm时并不会对土壤CO2、N2O的累积排放量和全球增温潜势产生显著影响。相关性分析表明,土壤含水率和无机氮含量是影响土壤CO2、N2O排放的重要因素,灌溉水盐分通过促进土壤的硝化作用促进土壤N2O排放。在微咸水灌溉条件下,春玉米产量较地下水灌溉减少了30.88%~37.32%。随着灌水量的增大,春玉米产量呈增加趋势,但255mm和300mm灌水量条件下的春玉米产量差异不显著。在地下水与微咸水灌溉条件下,灌水量为255mm时,土壤盐分累积较小,春玉米产量较高,土壤CO2、N2O累积排放量和全球增温潜势相对较小,是灌区适宜采用的灌溉定额。     

盐渍化土壤向日葵水-肥耦合试验研究

以内蒙古河套灌区主要作物油料向日葵为研究对象,进行了田间试验,采用312-D最优饱和试验设计方案,随机排列,2次重复,以产量为目标函数建立了不同盐分水平下的回归模型,并进行分析。研究结果表明,在盐渍化地区土壤中水肥因子的影响效应轻度盐渍化土壤依次为水分、磷、氮,中度盐渍化土壤依次为水分、氮、磷。最佳水肥配比范围轻度灌水量为1 581～2 116 m3/hm2,中度灌水量为1 088～1 549 m3/hm2,氮为225 kg/hm2,磷为150 kg/hm2。     

On-farm water management in saline groundwater area under scarce canal water supply condition in the Northwest India

The study investigates the possibility of enhancing crop water productivity in the parts of Northwest India where groundwater quality is marginal and canal water supply is severely scarce. Soil, Water, Atmosphere and Plant (SWAP) model was calibrated and validated in three farmers’ fields with varying canal water availability and groundwater quality in the Kaithal Irrigation Circle of the Bhakra Canal system, Haryana. On the basis of predicted and observed soil water content, pressure heads, salt concentration at 2 week intervals and crop yields, the model was found suitable for use in the region. A few nomographs were prepared to provide a graphical method to predict the effect of different combinations of water quality and depth of water application on crop yield and soil salinity and to help develop some guidelines to the farming community. Water management alternatives at the field level were suggested to increase the yield and to maintain soil salinity below threshold level. The application of frequent irrigation in precisely leveled field would help in achieving 10% higher yield even when saline groundwater of 11 dS/m is used for irrigation.     

BP网络在焉耆盆地土壤积盐影响因素分析中的应用

以焉耆盆地为例，采用BP网络技术，对土壤舍盐量与各种影响因素的关系作了初步定量评价，发现潜水矿化度和潜水位埋深是土壤舍盐量的最敏感因素，其次是灌区引水量、引盐量和地下水蒸发量，其中灌区引水量大是焉耆盆地土壤次生盐渍化加剧的最主要因素；而潜水位埋深是土壤脱盐最敏感的因素。焉耆盆地土壤次生盐渍化防治应从减少灌溉引水量和降低地下水位入手。     

Analysis of salinization dynamics by remote sensing in Hetao Irrigation District of North China

Remote sensing can provide base information for documenting salinity change and for predicting its future evolution trend. The spatial and temporal distributions of soil salinization of Jiefangzha Irrigation Sub-district, the western part of Hetao Irrigation District of Inner Mongolia in northern China, were determined through analysis of satellite-based remote sensing images. Three Landsat TM/ETM+ satellite images taken during 14 years (1991 ∼ 2005) coupled with field observations were chosen as the basic data sources. Supervised classification and visual interpretation were used to analyze salinity classification and statistical method was applied to analyze the relationship between salinity and groundwater depth. From 1991 to 2005 the area of heavy saline land decreased from 191 to 136 km², or 3.9 km² per year; the moderate saline land decreased from 318 to 284 km², or 2.5 km² per year; the slight saline land decreased from 510 to 394 km², or 8.2 km² per year. Therefore, soil salinization in Jiefangzha Irrigation Sub-district is decreasing in general. The electrical conductivity (EC) values measured from field have the following relationship with the reflectance composition obtained from LANDSAT Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) data: EC = 5.653(band5 − band7)/(band5 + band7) + 0.246. In addition, an r² value between EC values and groundwater depth is 0.72, which indicates groundwater depth is the major factor for the regional soil salinity control. The paper can serve as a theoretical reference for optimal allocation of irrigation water resource and salinization control in Hetao Irrigation District.