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)。

高海拔季节冻土区完全融化期土壤水分特征曲线适用性

以怒江源区那曲流域为例,基于4个试验场完全融化期(6—9月)的土壤体积含水量(0.15~0.51 cm^(3)/cm^(3))和土壤基质势数据(0~200 kPa)实测数据,选择Van Genuchten(VG)、Brooks-Corey(BC)和Campbell 3个模型进行拟合,以均方根误差ERMS和决定系数R2为评价指标,分析3个模型对高海拔季节冻土区不同土层和不同土壤质地的适用性。结果表明:从整体上看,VG模型(平均R2为0.992,平均ERMS为0.006 cm^(3)/cm^(3))的拟合效果优于BC模型(平均R2为0.972,平均ERMS为0.019 cm^(3)/cm/3)和Campbell模型(平均R2为0.984,平均ERMS为0.014 cm^(3)/cm^(3));但是在不同土层和不同土壤质地情况下模型的适用性有所区别,VG模型更适用于壤土和壤质砂土(平均R2为0.987,平均ERMS为0.008 cm^(3)/cm^(3))以及土壤深层(10~35 cm土层,平均R2为0.990,平均ERMS为0.007 cm^(3)/cm^(3)),Campbell模型更适用于砂质壤土(平均R2为0.985,平均ERMS为0.009 cm^(3)/cm^(3))以及土壤表层(5 cm土层,平均R2为0.993,平均ERMS为0.006 cm^(3)/cm^(3)),BC模型在不同条件下都不是最优模型;参数θr取值大小会显著影响土壤水分特征曲线的形状。本研究可为深入研究高海拔季节冻土区的土壤水分运动特性以及中华水塔区的水源涵养作用提供支持。

土壤类型和容重对离心机法测定土壤水分特征曲线的影响

本研究以杨凌塿土和嫩江黑土为研究对象,分别设置了4个土壤容重处理(1.0、1.1、1.2、1.3 g/cm^(3)),利用离心机法测定土壤失水过程,以压力膜仪法为标准,对比不同吸力下的含水量实测值和van Genuchten模型参数的差异。结果表明,随着土壤容重的增加,离心机法测定土壤水分特征曲线准确度逐渐增加,获取黑土和塿土的van Genuchten模型参数α的准确度增幅分别为38.46%~83.08%和56.38%~95.75%。离心机法测定土壤水分特征曲线的准确度在不同吸力段表现不同,近饱和段(0~10 kPa)离心机法测定值偏低,而高吸力段(10~1500 kPa)测定值偏高,且高吸力段离心机法测定准确度较低,与压力膜仪法测定值具有极显著差异(P<0.01)。综上所述,为了提高离心机法测定土壤水分特征曲线的准确度,优先考虑应用于大容重和高有机质含量的土壤。

黄河下游冲积平原试验区土壤水分特征曲线的传递函数研究

黄河下游冲积平原区是我国重要的粮食生产基地和工业集聚地,该地区土壤水力学参数的获取,对于保障用水安全和指导农业生产具有重要意义。为建立黄河下游冲积平原区的土壤水分特征曲线传递函数(PTFs),以河南省兰考县闫楼乡作为黄河下游冲积平原试验区,基于多元非线性逐步回归和单因素扰动方法,建立了包气带土壤水分特征曲线的PTFs,并分析了影响因素敏感性。研究结果显示,实测土壤水分特征曲线以及土壤理化性质参数呈现较强变异性,所建立的PTFs精度良好,具备应用推广价值。多元回归结果表明,土壤颗粒组成是本文PTFs的主要影响因素,其中黏粒含量对PTFs最为敏感,砂粒含量次之,粉粒含量最弱。在其余5个土壤理化特性中,对PTFs的相对敏感的因素是pH值和分形维数。研究表明,土壤物理化学性质与土壤水分特征曲线模型参数的关系复杂,并非一般线性或单调关系。尽管土壤物理化学性质参数可以提高PTFs精度,但土壤颗粒组成是影响土壤水分运动的根本原因,其作为构建PTFs的关键因素不可忽略。在实际应用中,PTFs使用者可根据所掌握数据的实际情况,结合影响因素敏感性,决定影响因素的取舍。

黄土土壤水分特征曲线模型适用性研究

文章以壤土、粉壤土、粉黏壤土、粉黏土4类黄土为研究对象,采用实际测定和拟合分析相结合的方法,对不同土壤水分特征曲线模型的适用性进行评价。结果表明:随着黏粒含量升高,土壤的残余含水率升高,而饱和含水率降低。黏粒含量对Mckee and Bumb模型参数影响显著,且模型对所有土样拟合均不收敛;Frdlund and Xing模型和Gardner模型是壤土的最优拟合模型,Van-Genuechten模型是粉壤土和粉黏土的最优拟合模型。综合拟合精度和参数物理意义来看,Van-Genuechten模型对不同质地的黄土普遍适用,是描述黄土土壤水分特征曲线的最佳模型。

哈尼梯田典型区域土壤水分特征曲线模拟研究

以哈尼梯田典型流域全福庄小流域为研究对象,采用压力膜仪法对0~10、10~20、20~40、40~60、60~80、80~100 cm深度土层的土壤水分特征曲线进行测定,并选取Van‒Genuchten模型、Brooks and Corey模型和Gardner模型对梯田土壤实测数据进行曲线拟合和适用性分析。结果表明:在相同土壤水吸力下,哈尼梯田0~10、40~60 cm土层土壤持水性最差,20~40 cm土层土壤持水能力最强。Van‒Genuchten、Brooks‒Corey和Gardner模型拟合值与实测值变化趋势相似,均对0~10 cm和20~40 cm土层土壤有较好的拟合效果,而对40~60、80~100 cm土层土壤模拟效果较差。3种模型均可用于拟合哈尼梯田土壤水分特征曲线,其中Van‒Genuchten模型拟合效果最佳,误差相对较小;Brooks‒Corey和Gardner模型拟合效果较差。Van‒Genuchten模型是哈尼梯田土壤水分特征曲线较为理想的拟合模型。

崩岗土壤水分特征曲线与非饱和渗透系数分析

为探究崩岗土壤宽吸力范围(0~10 MPa)土壤水力学特性,以崩壁红土层、砂土层和碎屑层土壤为研究对象,采用压力膜仪法和滤纸法测定崩壁不同土层土壤的持水能力,用传统Van Genuchten-Mualem模型(传统VG模型)和修正Van Genuchten-Mualem模型(修正VG模型)对土壤水分特征曲线进行拟合分析。结果表明:采用压力膜仪法和滤纸法测定的持水曲线存在交点,相交后两种方法的持水曲线趋于重合,联合两种测定方法可以获得宽吸力范围的土壤水分特征曲线。在宽吸力范围内,低吸力阶段(h<0.1 MPa),砂土层土壤的持水能力高于红土层和碎屑层土壤,而在高吸力阶段(h≥0.1 MPa),红土层土壤持水能力最高。崩壁各土层土壤水分特征曲线采用传统VG模型和修正VG模型拟合程度均较高,均方根误差均低于0.0215,纳什效率系数值和相关系数分别大于0.9266和0.8991,且修正VG模型更适合描述宽吸力范围崩壁土壤水分特征曲线。红土层、砂土层和碎屑层土壤水分特征曲线的残余值分别为:378 kPa(对应含水率为18.82%)、173 kPa(对应含水率为18.95%)和92 kPa(对应含水率为18.41%)。相对于传统VG模型,采用分段函数的形式(以残余值为拐点)更适合描述宽吸力范围崩岗土壤的非饱和导水率。

基于平原区野外观测的土壤水分特征曲线推求与应用

为研究湿润平原区非饱和带土壤水分特征曲线以及土壤水分运动规律,探究其对区域水循环过程的影响,本研究在我国太湖流域平原区金坛野外试验基地进行了降雨量、蒸发量、土壤含水量、水势、地下水埋深等连续监测。基于水文数据深入分析了土壤水动态变化,结果表明地表以下0~0.4 m深度的土层是土壤水分变化最频繁剧烈的地带。采用VG模型反演出基于野外实测数据的土壤水分特征曲线(SWCC)参数并与实验室得到结果相对比,并利用反演得到的土壤水分特征曲线对典型降水事件进行数值模拟。研究表明基于野外数据的土壤水运动模拟效果更优,较好地验证了野外观测曲线模型的精度与可靠性,为太湖流域平原区土壤水运动和产流计算提供了可靠的理论依据。

基于蒸发法和联合测定仪测定土壤水分特征曲线和非饱和渗透系数的试验研究

为确定以蒸发法为基础设计的土壤水分特征曲线和非饱和渗透系数联合测定仪的可靠性和适用范围,选取粉黏壤土、壤土和壤砂土3种土样进行试验研究。在自然蒸发作用下,利用联合测定仪获得蒸发通量、含水量和土柱表面下方5,10 cm处的基质吸力,以线性假设理论为基础处理实测数据,利用HYDRUS-1D软件进行模拟和反演,输入实测基质吸力和通量数据确定土壤水力参数,利用RETC软件对已处理数据进行VG-Mualem模型拟合。结果表明,含水率符合线性假设理论,基质吸力线性变化不是很理想,但除砂土之外的土样可以通过降低蒸发速率和缩短2次测量时间间隔来解决这个问题;试验数据的拟合效果好,与模拟结果的误差较小,试验前期所测非饱和渗透系数与模拟值误差较大,主要跟含水率接近饱和时水力梯度的精度不能得到保证有关,可以忽略这些数据来改进。使用蒸发法和联合测定仪测定土壤水分特征曲线和非饱和渗透系数具有比较好的可靠性。

土壤水分特征曲线试验研究

土壤水分特征曲线是表征土壤中水的含量与势能之间的关系,是研究包气带土壤水分的保持和运移所用到的基本特性曲线。现通过试验,分析了不同条件下不同剖面层次的土壤水分特征曲线的差异,验证了基于不完全分形理论的土壤水分特征曲线模型,并对模型中的参数进行求解。

基于van Genuchten模型土壤水分特征曲线的vanfit和MATLAB软件模拟研究

研究了土壤水分特征曲线对探讨土壤水分运动机理及溶质运移动力学机制具有重要科学意义。由于测定土壤水分特征曲线的长历时性和时间限制,在从相关参考文献中提取土壤水分特征曲线测定数据的基础上,建立土壤水分特征曲线的资料库,采用van Genuchten模型对土壤水分特征曲线进行描述,分别应用vanfit软件和MATLAB软件下的lsqcurvefit函数2种方法对土壤进行van Genuchten模型下的4个参数拟合分析。结果表明,2个程序拟合结果大体相近且优良,均方差较小,拟合曲线大致相同,且土壤质地不同,其土壤水分特征曲线差别较大。

高矿化度土壤水分特征曲线及拟合模型适宜性

为分析高矿化度对土壤水分特征曲线的影响,以淡水及矿化度分别为30、100和250g/L的水样对土体进行饱水处理(简称TDS-F、TDS-30、TDS-100和TDS-250处理),测定脱湿过程的土壤水分特征曲线。结果显示,试验吸力变化过程中,各处理比水容量相近,局部存在差异:TDS-100及TDS-250处理土体对水分的吸持能力明显小于TDS-30及TDS-F处理。分析表明:TDS-30处理使土体中等孔隙体积变小、TDS-100处理使土体较小孔隙体积变小、TDS-250处理使土体较大孔隙体积变小,进而影响土壤水分特征曲线形态。利用RETC软件结合统计分析确定,TDS-F、TDS-30、TDS-100及TDS-250处理土壤水分特征曲线的最优拟合模型分别为:vanGenuchten-Mualem、Dual-porosity-Mualem、Lognormaldistribution-Mualem及Dual-porosity-Mualem模型;各处理最优模型的非饱和导水率模式均为Mualem模型;从机理上解释各拟合模型优劣还较为困难。研究结果为干旱区高矿化度土壤水、盐运移计算提供一定参考。

植物混掺土壤水分特征曲线及拟合模型分析

为探求植物混掺对土壤持水能力的影响,通过测定不同土壤容重、不同混掺物及混掺比例条件下的土壤水分特征曲线,分析植物混掺物对土壤持水能力的影响,并利用RETC软件结合统计分析确定不同处理的模型适宜性。结果表明,相同土壤水吸力下,添加植物混掺物处理的土壤含水率均高于纯土处理;添加3%植物混掺物的处理中,玉米叶的保水效果优于玉米芯,而添加1%植物混掺物的处理中两者差异较小;低吸力阶段,混掺物的添加减少了土壤中大孔隙的比例,而在中高吸力阶段,混掺物的添加增大了土壤中小孔隙的比例,进而提高土体的持水能力。模型适宜性分析结果表明,各处理最优模型的非饱和导水率模式均为Mualem模型;土壤容重为1.35g/cm3和1.40g/cm3,混掺比例为1%和3%的玉米叶处理时,最优模型分别为VGM(m,1/n)和VGM(m,n),混掺比例为1%和3%的玉米芯处理时,最优模型分别为BCM和VGM(m,1/n)。

Van Genuchten模型在土壤水分特征曲线拟合分析中的应用

利用Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数,对传统耕作和免耕耕作两种方式下土壤水分特征曲线进行分析,建立相应的Van Genuchten模型,并对模型进行检验和应用。结果表明,非线性回归较非线性拟合适应性高;Van Genuchten模型适应性好,可以应用于不同耕作条件下的土壤水分分析。

估计土壤水分特征曲线的间接方法研究进展

土壤水分特征曲线是模拟水分和化学物质在非饱和土壤中运移的关键参数。对于一个较大范围的实际问题,由于其在空间和时间上的强烈变异性,采用直接实验大量测定通常是不可行的。作为一种替代方法,根据土壤基本性质如粒径分布、容重、有机质含量等间接估计水分特征曲线的方法在实践中证明效果是比较理想的。按照其理论基础,这些间接方法可以分为土壤转换函数、物理—经验方法、分形方法等。本文对该领域近二十多年来的研究进展进行了综述,并对间接方法的发展前景作了展望。

土壤水分特征曲线单一参数模型的建立及应用

在对甘肃省南小河沟流域不同地貌类型、不同质地土壤样品的土壤水分特征曲线进行试验测定的基础上,建立了南小河沟流域土壤水分特征曲线的单一参数模型,通过实测值对模型进行检验。结果表明:单一参数模型预测的土壤水分特征曲线与实测土壤水分特征曲线比较接近,而该模型参数少,结构简单,可进一步推广应用。

基于改进萤火虫算法的土壤水分特征曲线参数优化

针对因参数精度不足,影响相关土壤水分运动建模、仿真结果等问题,引入萤火虫算法,并将固定随机步长改进为随萤火虫间距离变化的可变步长,旨在解决土壤水分特征曲线Van Genuchten模型参数优化的非线性拟合问题。结果表明:对不同深度的黑土和黏土的脱湿过程进行模拟,得到优化后的相关参数及体积含水率计算值。通过与粒子群算法、遗传算法对比,表明萤火虫算法模拟结果精度高,曲线吻合性好,最大相对误差仅在2%左右,是一种高精度的优化算法,且改进之后收敛效率提高。利用萤火虫算法解决这类非线性优化问题是可行的,尤其在对精度、准确性要求较高及需为后续研究确定其他土壤水分运动参数提供准确依据的情况下,适用性更强。

不同土层土壤水分特征曲线的空间变异及其影响因素

利用多重分形和联合多重分形方法,对陕西杨凌地区0～20 cm和20～40 cm土层van Genuchten模型参数的空间变异性及其影响因素进行了研究。结果表明:0～20 cm和20～40 cm土层参数α都具有明显的多重分形特征,空间变异性较强,且分别是由低值和高值分布引起的;参数n和θs的多重分形特征不明显,空间变异性较弱。0～20 cm和20～40 cm土层van Genuchten模型参数与土壤物理特性的相关特征并不完全相同,在观测尺度上,0～20 cm土层参数α与Sand、Silt显著相关,参数n与Sand、SOM显著相关,θs与Sand显著相关;20～40 cm土层参数α与SOM显著相关,参数n和θs都与Sand、Silt、SOM显著相关;在多尺度上,0～20 cm土层参数α与Sand、Silt的相关程度最高,20～40 cm土层参数α与BD、SOM的相关程度最高。

重庆四面山不同土地利用方式土壤水分特征曲线测定与评价

为满足在同类土地利用方式下测量大量土壤水分状况的需求,选择重庆四面山人工针叶混交林地、天然针叶混交林地和农耕地等3种土地利用方式,在采用常规方法测定土壤基本物理性质、压力膜仪法测定土壤水分特征曲线基础上,分别采用Brooks-Corey模型、Gardner模型和van Genuchten模型模拟不同土地利用方式的土壤水分特征曲线,以筛选出适用于特定土地利用方式的模型,用于模拟土壤水分特征曲线.结果表明,Brooks-Corey模型模拟的土壤水分特征曲线与实测值存在较大差异,在3个模型中拟合精度最差.Gardner模型对不同林地土壤水分特征曲线模拟的判别系数R2均大于0.97;van Genuchten模型对农耕地0～20,20～40,40～60 cm土壤水分特征曲线模拟的判别系数R2均在0.92以上.Gardner模型适用于林地土壤水分特征曲线的模拟,van Genuchten模型适用于农耕地土壤水分特征曲线的模拟.

小麦根系机械作用对土壤水分特征曲线的影响

为探讨小麦根系机械作用对土壤水分特征曲线的影响,通过室内土柱试验,分层测定了0-40cm土层小麦不同种植密度下的土壤水分特征曲线,以及土壤饱和含水量、毛管水含量等水力特征参数,并用Gardner模型对土壤水分特征曲线进行拟合,对比研究了小麦不同种植密度下土壤水分特征曲线及持水性、供水性以及土壤水分有效性。结果表明:由于不同种植密度及不同土层小麦根系发育与分布的差异,使其对土壤机械作用程度不同,导致土壤水分特征曲线存在明显差异。根系对土壤不同大小孔隙影响程度不同,使土壤饱和含水量、毛管水含量以及土壤有效水含量都受到不同程度的影响。而土壤的供水能力也因土壤孔隙的变化而发生改变,0-20cm土层土壤供水能力呈现随种植密度增大而减弱的趋势;而20-40cm土层,较高种植密度逐渐显现出更强的供水能力。