微咸水灌溉下粉垄耕作土壤水盐运移特性

【目的】明确微咸水灌溉条件下粉垄耕作土壤水分入渗规律及水盐运移特征。【方法】基于室内土箱试验,分析3种微咸水矿化度(0g/L(S1)、3g/L(S2)和5g/L(S3))和2种耕作(粉垄耕作(FL)和传统翻耕(FG))条件下的土壤水分入渗特征和水盐运移规律。【结果】水分平均入渗速率和垂直湿润锋推进速率随着微咸水矿化度的升高呈先增大后减小的变化趋势,水平湿润锋运移速度随着微咸水矿化度的升高而持续增加。FL处理下的土壤水分入渗速率、湿润锋推进速率相比FG处理有明显提升。Kostiakov模型可较好地拟合2种耕作措施下的土壤累积入渗量与入渗时间之间的关系(R^(2)>0.99)。灌溉后20 d,FL处理下的土壤含水率均小于相同微咸水矿化度下的FG处理;同一耕作措施下,土壤含水率随着微咸水矿化度的升高而增加。【结论】微咸水灌溉与粉垄耕作对土壤水分入渗、土壤湿润锋运移和土壤水盐再分布具有改善作用。与灌溉前相比,灌溉后20 d,FL处理下的土壤平均脱盐率为42.95%~55.98%,而FG处理下的土壤平均脱盐率为32.34%~43.29%。随着矿化度的增加,FL处理下的平均土壤电导率相比FG处理分别下降22.38%、18.54%和15.68%。

荒漠草原灌丛转变过程土壤水分亏缺空间特征及影响因素

草地灌丛化对生态系统结构、功能与服务产生重要影响,目前已经认识到其对土壤水分的负面影响,但还缺乏其在区域尺度的定量评价及其驱动机制研究。在宁夏荒漠草原选取43块成对样地(即荒漠草地和灌丛地),引入样地土壤水分相对亏缺指数(PCSWDI)评价荒漠草原向灌丛转变后土壤水分亏缺空间格局现状及其驱动因子。结果表明:荒漠草原转变为灌丛后0~100 cm和100~200 cm土壤含水量分别显著下降了27.80%和57.92%,0~100 cm灌丛地的PCSWDI显著低于荒漠草地,表明0~100 cm灌丛地目前不存在土壤水分亏缺现象。地统计学分析表明,荒漠草地和灌丛地的0~100 cm土壤水分相对亏缺指数的结构方差比分别为94.73%和95.29%,均属于强空间自相关,主要受结构性因子控制。此外,地理探测器的因子探测发现0~100 cm土壤储水量、坡向和田间持水量是影响灌丛地土壤水分相对亏缺指数的主导因子;交互探测表明,灌丛地0~100 cm土壤水分相对亏缺指数空间分异是多因子共同作用的结果。尽管分析得到0~100 cm灌丛地不存在土壤水分亏缺,但100~200 cm土壤含水量显著下降已经预示了深层土壤水分的消耗。因此,干旱半干旱地区的植被恢复必须考虑其植被承载力和水分阈值,基于自然的解决方案可能是未来植被恢复的主流思路。

跨时空尺度理解土壤水库

通过对水文地质学、水土保持学、农田水利学等学科给出的土壤水库的定义进行分析。从四维多时空尺度理解了土壤水库的特征,重点探讨了土壤水记忆、土壤团聚体的物质组成、土壤水库与包气带的关系等研究主题。从水圈中大气水、地表水、土壤水、地下水、植物水“五水转化”的角度,总结提出了土壤水库系统的4种功能,即防洪减灾、储蓄水源、淋洗盐分以及承载植被。土壤水库性能的量化表征及其功能重建是土壤水文学、土壤水资源学研究的重要内容,必将为荒漠化防治、盐碱地改良和雨洪集蓄利用提供思路借鉴和技术支撑。

基于连续观测数据的毛乌素沙地生长季土壤水分动态及其对降雨的响应

水分是制约半干旱区沙地植物生长发育和生态建设的关键非生物因子。于2008—2010年和2018—2021年生长季(4—10月)对毛乌素沙地流动、半固定和固定沙地0~100cm深土壤水分进行了连续观测,系统分析了不同固定程度沙地土壤水分动态变化规律及其对降雨的响应。结果表明:(1)受降雨季节变化的影响,流动、半固定和固定沙地不同深度土壤水分季节变化一般呈∽型或双峰型,10 cm和30 cm深土壤水分含量波动较大,60 cm和100 cm深土壤水分含量波动较小。(2)3种固定程度沙地生长季土壤水分动态差异明显,总体来看,流动沙地土壤水分状况最好,且土壤水分含量变化相对平缓,固定沙地土壤水分状况最差,且土壤水分含量变化最为剧烈,半固定沙地居于二者之间;固定沙地10~30cm深土壤水分状况好于半固定沙地和流动沙地,30~100cm深土壤水分状况则相反。(3)降雨格局是形成土壤水分时空格局的主要原因,随降雨事件降雨量增加,降雨的入渗深度逐渐增加;但是固定沙地土壤水分的深层补充需较强的降雨和较长的时间。生长季降雨事件以小降雨事件为主,表层土壤水分波动更剧烈。生长季初期降雨较少且以小降雨事件为主,10cm以下土壤水分补充困难,土壤水分状况较差。流动沙地和半固定沙地10~30cm深土壤水分状况好于30~100cm深土壤,而固定沙地土壤水分状况则相反。研究结果可为半干旱区沙化土地近自然植被恢复与固沙植被稳定性维持提供科学依据。

变化环境下渭河流域土壤水储量模拟及影响因素

[目的]随着气候变化和人类活动影响加剧,流域气候和下垫面条件发生改变,为准确模拟土壤水分变化过程并分析其影响因素对于地区的水资源管理和植被建设的重要意义。[方法]以黄土高原地区渭河流域为研究对象,基于ABCD水文模型,采用EFAST法分析模型参数敏感性,构建常参数和时变参数模型,比较不同参数模型的径流深和土壤水储量模拟精度,探讨气候变化和植被恢复对渭河流域土壤水储量变化的影响,明确土壤水储量变化的主导因素。[结果]土壤水层补给地下水的比例参数c最为敏感,地下水储放系数d、流域实际蒸散发量与土壤蓄水量之和的上限参数b次之,表征土壤完全饱和前径流的倾向性参数a最不敏感;与ABCD常参数模型相比,时变参数模型将率定期径流深模拟结果的NSE、KGE、R^(2)分别提高19%,10%,19%,验证期的NSE、KGE、R^(2)分别提高7%,7%,9%,时变参数模型显著改善径流深模拟效果;基于时变参数模型模拟的渭河流域土壤水储量与ERA5-Land 0—100 cm土层土壤水储量的相关关系最强,二者的变化过程基本相同;不同影响因素对渭河流域土壤水储量变化的影响程度由强到弱依次为潜在蒸散发>降水>NDVI。[结论]研究成果为该地区水资源规划和管理、植被建设提供科学依据,也为其他类似地区的土壤水储量研究提供参考。

不同冬灌方式对紫花苜蓿次年生长及土壤水热的影响

为探寻干旱半干旱地区冬季灌水对土壤水分、温度以及翌年紫花苜蓿返青、生长和产量的影响,进而提出适宜于伊金霍洛旗地区紫花苜蓿高产的灌溉方式,采用大田试验的方法,以未冬灌小区作为对照(CK),设置地下滴灌(DI)和畦灌(BI)2种灌溉方式,灌水定额设置为30 mm,共3个试验处理,每个处理3次重复,共9个试验小区。结果表明冬灌对次年紫花苜蓿返青时各土层土壤含水率和土层温度均有一定影响,地下滴灌和畦灌,均能提高紫花苜蓿返青前的土壤含水率、提高土壤温度、改善紫花苜蓿的越冬环境、提高紫花苜蓿的越冬率。冬灌后次年紫花苜蓿返青率较未冬灌处理小区高13.77%,且滴灌处理条件下返青率最高,有利于后期紫花苜蓿产量的提高。地下滴灌冬灌处理条件下紫花苜蓿第1茬产量最高,鲜草产量为31020 kg/hm^(2),干草产量为6150 kg/hm^(2),相对未冬灌处理分别增产23.32%、21.67%。综合考虑地下滴灌条件下冬灌对次年紫花苜蓿生长及土壤水热的影响,建议伊金霍洛旗地区紫花苜蓿在越冬期进行地下滴灌条件下的冬灌。

基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测

土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。

滴灌条件下不同覆盖材料对玉米产量效益及土壤水分的影响

为探明不同覆盖材料对滴灌水肥一体化条件下玉米产量和土壤水分分布的影响,以普通PE地膜和裸地为对照,分析全生物降解膜、加厚PE地膜、玉米秸秆等3种材料覆盖下对玉米产量和水分的影响。结果表明,玉米秸秆、加厚PE地膜和生物降解膜覆盖后玉米产量为13114.5~13708.5 kg/hm^(2),较普通PE地膜增产1.4%~6.0%;水分利用效率为24.17~25.11 kg/(mm·hm^(2)),较普通PE地膜提高2.3%~3.8%。产值与效益均高于普通PE地膜,均以玉米秸秆处理最高,分别为38383.8、24283.8元/hm^(2);生物降解膜次之,分别为37674.0、21624.0元/hm^(2);加厚PE地膜排第3,分别为36720.6、21570.6元/hm^(2)。收获后覆盖处理土壤水分均呈典型的“双峰”曲线,上层含水量高于下层,对深层土壤水分影响较大。在降水量低、蒸发量高的沿黄灌区,覆膜的主要作用是减蒸保水,用可生物降解的环保型降解地膜、易回收型的加厚PE地膜或固炭培肥型的秸秆替代普通PE膜可行。

兰州市南北两山土壤水分遥感反演及植被需水量估算

探究西北干旱区土壤水分和植被需水量动态变化特征,可为生态恢复不同阶段所需水资源量及水资源优化配置提供科学依据。以兰州市南北两山为研究区,基于Sentinel-2 L2A和Landsat 8 OLI遥感影像,结合实测土壤0~10 cm的111个数据,分别构建垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI)、改进型垂直干旱指数(Modified Perpendicular Drought Index,MPDI)和植被调整垂直干旱指数(Vegetation-adjusted Perpendicular Drought Index,VAPDI)土壤水分反演模型,并采用4种模型指标定量决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)对模型反演的效果进行精度评价,选出最优的土壤水分反演模型并结合土壤水分限制系数,与研究区2019年林地、草地和耕地植被面积的空间数据、各站点生长季内的参考作物蒸散量,构建植被生态需水量模型,厘清研究区内土壤水分、植被需水量时空变化特征。结果表明:(1)2种数据源下的PDI、MPDI、VAPDI和实测数据之间均有着不同程度的线性负相关性,其中R^(2)分别为0.37、0.64和0.59,从评价指标的结果来看,MPDI的土壤水分回归模型的拟合决定系数最高,2种遥感数据反演的土壤水分空间分布格局具有一致性。(2)分辨率高的Sentinel-2L2A土壤水分反演更加精细,土壤水分整体呈波动增长趋势,多时段土壤水分的平均值为23.27%,呈现出降低再增加然后下降,总体增幅为74.07%。(3)兰州市南北两山4—10月植被需水量月均值也呈现先增加后下降的趋势,与土壤水分含量变化具有一致性,4—10月中7月植被需水量最大,为3.98×10^(7)m^(3),10月植被生态需水量最小,为0.97×10^(7)m^(3)。随着环境绿化工程的实施,兰州市南北两山从只能生长耐旱草本和低矮灌木的植物,逐步形成以多种类结合的群落结构。本研究可为兰州市南北两山土壤水资源合理利用及植被恢复提供参考。

土壤水分对不同抗旱性春小麦品种叶片保护性酶活性及产量的影响

【目的】研究土壤水分对不同抗旱性春小麦品种叶片保护性酶活性及产量的影响,为选育春小麦抗旱品种及制定节水高产措施提供理论依据。【方法】在大田条件下,以抗旱性较强的品种新春46号、抗旱性中等的品种新春37号、抗旱性较弱的品种新春26号为材料,设置3种水分处理,研究土壤水分对不同抗旱性春小麦品种旗叶超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)活性、丙二醛(MDA)含量及产量的影响。【结果】随着水分亏缺程度的加剧,春小麦旗叶SOD、CAT活性在扬花期呈升高的趋势,而在灌浆期则呈先升高后降低的趋势;POD活性在扬花期呈先升高后降低的趋势,灌浆期则呈升高的趋势;MDA含量呈升高的趋势;SOD、POD活性表现为抗旱性较强的品种新春46号>抗旱性中等的品种新春37号>抗旱性较弱的品种新春26号,MDA活性在春小麦品种间则呈相反的趋势。收获穗数、穗粒数和产量均随着水分亏缺程度的加剧而降低,抗旱性较强的品种新春46号在有限灌溉和亏缺灌溉处理下,其收获穗数和穗粒数降低幅度小于新春37号和新春26号,且产量高于新春37号和新春26号。【结论】抗旱性较强的品种新春46号在有限灌溉和亏缺灌溉条件下,旗叶SOD、POD酶活性较高,MDA含量较低,活性氧清除能力较强,有效延缓了小麦植株的衰老,收获穗数和穗粒数较抗旱性中等的新春37号和抗旱性较弱的新春26号下降幅度低,在水分亏缺条件下有利于获得较高的产量。

宁南黄土区不同人工植被类型深层土壤水分亏缺评价

【目的】开展评估不同人工植被类型深层土壤水分亏缺程度,能为区域科学合理实施植被恢复策略提供理论依据。【方法】以宁夏彭阳中庄小流域5种不同植被类型(山桃林、沙棘林、柠条林、苜蓿地,农田为对照)为研究对象,采用土壤水分相对亏缺指数(CSWDI)和干燥化指数(SDI)定量评价模型,对不同植被类型下0~1 000 cm土壤水分亏缺及干燥化程度进行定量化分析与评价。【结果】不同植被类型深层土壤水分变化特征差异明显,0~1 000 cm平均土壤水分含量呈现出农地(16.29%)>山桃林(13.06%)>沙棘林(12.22%)>柠条林(9.12%)>苜蓿地(8.08%)。在垂直剖面上,土壤水分随土层深度增加总体呈现先减小后增加再逐渐稳定的趋势。在0~1 000 cm农地基本没有水分亏缺和干层发生,山桃林、柠条林、沙棘林和苜蓿地均呈现不同程度的土壤水分亏缺现象,平均土壤水分相对亏缺指数分别为0、0.22、0.62、0.35、0.79,平均土壤干燥化指数分别为185.5%、67.45%、51.55%、87.35%、36.10%,5种植被类型中苜蓿地土壤水分亏缺最严重,其次为柠条林、沙棘林、山桃林、农地。山桃林、柠条林、沙棘林、苜蓿地均有不同程度的干层分布,分别呈现中度、轻度和严重干燥化,干层厚度(DSLT)分别为890、860、800、920 cm,DSL-SWC分别为12.42%、8.14%、11.56%、7.76%。【结论】宁南黄土区不同人工植被类型对深层土壤水分亏缺具有明显影响,导致不同程度土壤干层发生,其中苜蓿地土壤水分亏缺最严重,应采取相应措施恢复土壤水分,促进区域水土资源可持续利用和生态健康发展。

长期施肥对旱作雨养农田土壤水分特性的影响

[目的]探究长期不同施肥下农田土壤水分特性的变化及其与土壤理化性质的关系,为关中地区旱作雨养农田科学施肥提供科学依据。[方法]选取旱作雨养农田长期施肥定位试验的5个处理:不施肥(CK),单施氮肥(N),氮磷肥配施(NP),氮磷钾肥配施(NPK),有机肥与氮磷钾肥配施(MNPK)。采样测定土壤有机质、阳离子交换量、塑性、容重和水分特征曲线,通过V-G模型获得土壤水分特性参数和孔径分布,分析了长期施肥对土壤水分特性变化的影响。[结果]与CK相比,单施N处理仅显著提高土壤有机质(增幅6.8%)、容重(8.7%)和降低塑性指数(3.0%);其他施肥处理显著提高了土壤有机质(31.4%~78.4%)、阳离子交换量(1.5%~7.7%)、上塑限(8.1%~14.8%)、下塑限(7.9%~18.7%)和塑性指数(8.3%~10.4%),其中,MNPK处理增幅最大。所有处理土壤水分特征曲线的变化趋势基本相同,均可用V-G模型很好地进行模拟。与CK处理相比,MNPK处理显著提高了土壤田间持水量(39.0%)、凋萎系数(64.7%)、有效含水率(22.5%)、速效含水率(18.1%)和迟效含水率(37.5%),而其他施肥仅提高部分土壤水分特性指标。施肥处理均降低了土壤大孔隙比例,MNPK,NPK和N处理提高了土壤中、小孔隙比例提升。土壤有机质、阳离子交换量、容重和塑性指数对土壤水分特性指标变异的总解释度达99.99%(p<0.05),其中土壤有机质(55.2%,p=0.034)和阳离子交换量(40.7%,p=0.022)贡献显著。[结论]有机无机肥配施可显著降低土壤容重,提高土壤有机质、阳离子交换量、土壤饱和含水率、田间持水量、有效含水率,更好地改善土壤持水和供水性能,是适合干旱半干旱地区雨养农业的施肥模式。土壤有机质和阳离子交换量是影响土壤水分特性的两个重要因素,土壤有机质与阳离子交换量越高,土壤持水性越强和有效水越多,提升土壤有机质水平是提高旱作雨养农田水分保蓄和利用效率的首要途径。

宁南山区不同植被类型土壤水分变化特征

以宁夏南部山区山杏林、沙棘林、山杏×沙棘混交林3种典型植被为试材,采用野外定位监测法,对3种植被0~100 cm不同深度土壤水分进行连续1年定位观测,研究了不同植被类型土壤水分时间变化和垂直变化规律,以期了解宁南山区主要植被类型的土壤水分状况及耗水特性。结果表明:不同植被类型土壤储水量在年内变化趋势整体呈“M”型,土壤储水量按照从大到小的排序为山杏林(158.35 mm)>山杏×沙棘混交林(139.72 mm)>沙棘林(123.24 mm)。不同植被类型日平均土壤含水量的变化动态相似,其变化趋势与降雨量密切相关,9月山杏林、沙棘林、山杏×沙棘混交林地的土壤含水量分别是8月的1.56、1.41、1.49倍;3种植被类型平均土壤含水量最大值均在10月,最小值均在8月。在垂直方向上,3种植被土壤水分的变化有一定的差异性,随着土层深度的增加,沙棘林土壤含水量呈先增加后降低的趋势,山杏林、山杏×沙棘混交林土壤含水量呈波形变化趋势;3种植被类型土壤水分的变异系数总体呈下降趋势,沙棘林各土层变异系数的均值最大,为39.36%。综上,山杏林土壤水分状况最好,其次是山杏×沙棘林,为该区域植被恢复与可持续管理提供重要参考依据。

基于窗口粒子滤波算法的土壤水分同化及滑坡灾害预警

【目的】在水-力耦合计算中,土壤水力参数通过量化土壤含水量与孔隙水压力的转换关系,决定有效应力及边坡稳定性的计算结果。研究稳健、可靠的数据同化方法,降低土壤水力参数的不确定性,提升土壤水动力模拟的准确性,对降雨型滑坡灾害预警具有重要意义。【方法】通过虚拟算例和实例应用,提出将窗口粒子滤波数据同化方法(简称PBS算法)与渗流-边坡稳定分析模型结合,通过同化土壤含水量数据,达到反演土壤水力参数、模拟土壤孔隙水压力以及预测边坡稳定性的目标。通过虚拟算例,证实了当PBS算法设定大于2 d的时间窗口,以及大于80个的粒子(参数样本)时,能够获得较为准确的模拟结果。实例应用选取四川省都江堰市银洞子沟滑坡堆积体,将PBS算法同化三个位置的土壤含水量的野外监测数据,以4 d为窗口,更新100个粒子样本的土壤水力参数。【结果】结果表明,土壤含水量的模拟值与实测值基本吻合,且模拟的孔隙水压力及边坡稳定系数能对降雨做出清晰、有效的响应。在经过2~3个窗口更新后,三个探头孔隙水压力模拟值不确定区间大小均小于0.11 m,边坡稳定系数的不确定区间大小分别为0.03、0.01和0.11。针对2017年8月28日的极端降雨诱发的滑坡灾害事件的预警,经PBS算法同化后的土壤含水量、孔隙水压力以及边坡稳定系数都收敛到较窄的集合区间,且当日低于1.0的边坡稳定系数,可警示滑坡风险。【结论】通过虚拟算例及实际应用,证实了PBS算法可支持稳健、可靠的土壤水力参数估计及渗流过程模拟,在边坡稳定分析及降雨型滑坡灾害预警领域具有广阔的应用价值。

植物根系特征与根区土壤水分高通量监测管道机器人研制

研究水分胁迫下的根系特征对于节水农业的发展具有重大意义。针对现有根系观测与土壤水分监测方法难以满足野外条件下根系和根区水分的同步、原位、高通量监测的不足,该研究研制了一种基于STM32芯片的管道机器人系统。系统由管道机器人、数据基站与PVC透明管道组成,通过在土壤中埋设管道机器人系统,控制机器人搭载的微距相机与土壤水分传感器在巡航时拍摄根系图像,并获取土壤水分数据。由根系图像识别分割与提取程序对图像进行畸变校正与根系识别,获取管道方向上植株的根系面积、长度与密度等特征参数。实验室条件下进行相机拍摄效果、图像畸变校正、识别与分割误差及里程轮测距误差测试,以及土壤水分传感器标定试验。测试结果表明:1)管道机器人能够清晰地拍摄到根系图像,图像畸变校正效果较好,单个像素点长度和面积分别为44μm和0.002 mm^(2),单张根系图像的拍摄范围为14.17 mm×10.60 mm;2)土壤水分传感器输出电压与土壤体积含水率之间呈现良好线性关系,决定系数R^(2)为0.990;3)自主巡航定位准确度较高,平均相对误差为1.47%。在田间条件下进行的根系生长动态监测、根系信息提取、土壤水分监测与电池续航试验表明:1)管道机器人系统能够在田间环境下高通量地拍摄根系图像,监测根系的生长动态,并进一步提取出根系长度、面积、根面积密度等特征参数;2)根区土壤水分监测较为准确,测量结果与烘干法结果平均相对误差为2.23%;3)在系统初始满电量状态下,管道机器人系统独立运行时长不少于7 d,最大巡航监测距离约为48 m。本文研制的管道机器人系统可在田间条件下实现根系特征以及根区土壤水分的原位、高通量测量,为节水灌溉与根系生长研究提供技术支持。

小海子灌区“干播湿出”棉田土壤水盐动态特征

本文通过对“干播湿出”棉田土壤水盐和浅层地下水的动态监测,明确土壤盐分的分布和积累特征,为“干播湿出”技术在南疆的推广应用提供依据。在兵团第三师图木舒克市小海子灌区,开展滴灌“干播湿出”棉田土壤盐渍化状况调查,并选取不同盐渍化程度(非盐渍化、轻度、中度、重度盐渍化)“干播湿出”棉田进行土壤水盐和地下水的动态监测。结果表明:(1)灌区“干播湿出”棉田盐渍化土壤占98.1%;其中轻度盐渍化占15.3%,中度盐渍化占40.5%,重度盐渍化占39.2%,盐土占3.1%。灌区81.6%的棉田地下水埋深小于3 m。(2)与播种前相比,轻度、中度和重度盐渍化“干播湿出”棉田收获后,0~20 cm土壤盐分分别降低38.4%、40.8%和51.1%,20~40 cm土壤盐分降低39.3%、36.4%和47.6%。非盐渍化和轻度盐渍化土壤盐分主要分布在60~80 cm土层,中度和重度盐渍化土壤盐分主要积累在20~40 cm。(3)不同深度土层(0~100 cm)的土壤含盐量均与地下水埋深存在显著的负相关关系。收获后,仅重度盐渍化棉田地下水埋深处于3 m以内。因此,棉田地下水埋深与土壤盐渍化程度密切相关,地下水埋深越浅土壤盐渍化越重;滴灌“干播湿出”显著降低盐渍化棉田耕层土壤含盐量,尤其是中度和重度盐渍化棉田。0~100 cm土壤盐分随地下水埋深的增加而降低。

土壤水分含量对旱稻根系和土壤呼吸速率的影响

在池栽条件下比较研究了不同土壤水分含量处理(65%WHC、75%WHC、85%WHC、95%WHC和100%WHC,WHC代表田间最大持水量)对旱稻277土壤呼吸速率及根条数的影响。结果表明,土壤水分含量对旱稻土壤呼吸速率和根条数有显著影响。随着土壤水分含量的提高,土壤呼吸速率显著下降;随着旱稻生育期的推进,除100%WHC处理的土壤呼吸速率减小外,其余水分含量处理的土壤呼吸速率都呈升高趋势;随着土壤水分含量的增加,旱稻根条数逐渐降低,在分蘖前期处理间差异达到显著水平,随着生育期的推进,处理间的差异逐渐减小,且根条数与土壤呼吸速率呈显著正相关关系。土壤呼吸速率日变化在65%WHC、75%WHC和85%WHC处理下表现为逐渐增加后保持稳定,在95%WHC处理下表现为达最大值后逐渐下降,在100%WHC处理下表现为达最大值后略有下降,并一直保持在较低水平。土壤温度日变化在不同土壤水分含量下均呈现先升高再趋于平稳的变化趋势,以75%WHC水分处理下的温度最高,95%WHC和100%WHC水分处理下土壤温度较低。相关分析表明,不同水分含量处理条件下(100%WHC处理除外),土壤呼吸速率与土壤温度呈显著或极显著的二次抛物线关系,根条数与土壤呼吸速率呈显著的正相关关系。

基于土壤水分的旱田灌溉用水量估算——以河南省鹤壁市为例

及时、准确地掌握区域灌溉用水量,对水资源管理及其优化配置具有重要的意义。然而,如何有效地获取区域灌溉用水量,仍是农业、水利及地理信息等学科亟需解决的重要问题。鉴于灌溉与土壤水分变化的联系,提出一种利用土壤水分估算灌溉用水量的方法。以鹤壁市16个土壤水分监测站点为研究对象,分别建立线性模型、对数模型和土壤水量平衡模型表达降水量与土壤水分的定量关系。首先,获取站点上的6年逐日气象数据(温度、降水、气压、风速、日照时长)和土壤水分数据,前4年数据用于建模,后2年数据用于模型验证。然后,在每个站点上建立基于土壤水分估算降水量的模型,并利用验证数据进行验证。结果表明:线性模型计算降雨量的RMSE为10.55 mm,对数模型计算结果的RMSE为10.3 mm,土壤水量平衡模型计算结果的RMSE为8.62 mm,基于土壤水量平衡原理的模型能更好地表达土壤水分与降水量之间的定量关系。最后,利用土壤水量平衡模型估算田间的灌溉用水量。与实测的灌溉用水量数据对比,采用水量平衡模型估算的灌溉用水量偏小约14.19%。综上,建立的利用土壤水分估算灌溉用水量方法,对准确获取灌溉用水量具有重要意义。

使用有限数据推求土壤水分特征曲线VG模型的参数

【目的】使用一种简易方法和有限数据来获取土壤水分特征曲线VG模型的参数。【方法】选择了黑土、褐土、黄绵土、红壤和紫色土5种地带性土壤,实测了土壤饱和含水率(θ_(s))、0.33 bar土壤含水率(θ_(0.33 bar))、最大吸湿水(θ_(97%RH))和空气相对湿度为43%时的土壤吸湿水(θ_(43%RH)),并以θ_(43%RH)为残余含水率(θ_(r)),推导VG模型的参数。将推导出的参数带入到VG模型中,进行了土壤水分特征曲线的预报,并与实测的土壤含水率进行了比较。【结果】该方法能较好地模拟褐土的土壤水分特征曲线,模拟值和测定值的残差一般在0.01 cm^(3)/cm^(3)以内;也可以较好的模拟黄绵土和红壤在0.33~15 bar的土壤含水率,残差一般在±0.01 cm^(3)/cm^(3)以内;但黑土的模拟结果相对较差,在低于0.33 bar时,残差为负,在-0.03 cm^(3)/cm^(3)以内,而在0.33~15 bar,残差为正,达到0.04 cm^(3)/cm^(3);紫色土的模拟结果最差,在低于0.33 bar时,残差为负,达到了-0.07 cm^(3)/cm^(3);但在0.33~15 bar,情况有所改善,残差在0.03 cm^(3)/cm^(3)以内。通过配对t检验,认为模拟值和测定值无显著差异,二者的相关系数(r)为0.990。造成模拟值和测定值差异的原因可能是采样时紫色土密度较低,土壤中有较多的大孔隙,而黑土可能因有机质含量较高具有较好的结构性导致持水能力较强。【结论】采用土壤饱和含水率(θ_(s))、0.33 bar土壤含水率(θ_(0.33 bar))、最大吸湿水(θ_(97%RH))和空气相对湿度为43%时的土壤吸湿水(θ_(43%RH))推导的VG模型参数,可以较好地预报土壤水分特征曲线。但对土壤密度较低、存在大孔隙的土壤,及有机质量较高或结构性较好的土壤,可能会导致部分模拟值和测定值产生较明显的差异。前者可能会影响低吸力段的模拟结果(<0.33 bar),后者则可能影响土壤有效含水率段的模拟结果(0.33~15bar)。

基于无人机多光谱与热红外数据的冬小麦土壤水分反演

引入植被覆盖度会在一定程度上提高土壤水分反演模型的精度,但大多数研究均基于归一化植被指数NDVI估算植被覆盖度,未深入研究基于其他植被指数估算植被覆盖度对模型的影响。为此,以河南省驻马店市西平县人和乡冬小麦部分种植区域为实验区,基于分辨率高、机动性强的无人机平台搭载多光谱与热红外成像仪开展冬小麦覆盖地表的土壤水分反演研究,探究引入不同植被覆盖度参数后模型精度的变化,并弥补基于卫星遥感影像的土壤水分监测分辨率低、时效性差的不足。基于随机森林算法,将温度植被干旱指数TVDI、垂直干旱指数PDI两种干旱指数分别与7种植被指数估算的植被覆盖度参数耦合搭建土壤水分反演模型,并根据最优模型的反演结果对实验区的土壤水分空间分布情况进行分析。同时,建立耦合TVDI与PDI指数、不引入植被覆盖度的土壤水分反演模型TP模型为对照组。结果表明:在0~10 cm和>10~20 cm深度时,TP模型的决定系数R^(2)分别为0.606、0.670,均方根误差RMSE分别为0.045、0.041。7种引入植被覆盖度的模型精度较TP模型精度均有一定程度的提升,其中最优模型TPOSAVI的R^(2)较TP模型分别提高0.143、0.158,RMSE分别降低0.7百分点、0.8百分点。基于干旱指数引入植被覆盖度能够提高模型精度,且不同植被覆盖度参数对模型精度的提升程度有差异。