黑土区水蚀坡耕地土壤穿透阻力时空变异特征及传递函数

[目的]为探明侵蚀坡耕地黑土硬度的时空特征及关键驱动因素。[方法]基于典型水蚀坡耕地110个样点土壤穿透阻力动态监测及其相关因素的测定,在阐明土壤穿透阻力时空特征的基础上,利用多元线性回归(MLR)和随机森林(RFR)模型分析土壤穿透阻力的影响因素,并进一步构建其传递函数。[结果]土壤穿透阻力时空变异性受土层深度、水分条件及农事活动等因素的综合影响,耕作层土壤穿透阻力空间上的异质性显著低于亚表层,变异系数分别为17.4%和26.3%。随土壤由湿变干和距离翻耕的时间增加,空间异质性呈增强趋势。土壤侵蚀影响土壤穿透阻力,强烈侵蚀区土壤穿透阻力高于沉积区,特别是在湿润条件下,差异更为显著(p<0.05)。与自然林地相比,所研究坡耕地73%样点的土壤穿透阻力增加,尤其在强侵蚀区。土壤含水量、容重和有机碳(SOC)是土壤穿透阻力的主要影响因素,Pearson系数分别为-0.69,0.58,-0.54,三者共同解释土壤穿透阻力88%的变异。RFR模型在土壤穿透阻力预测中表现优于MLR模型,在生长季均值的预测中,R^(2)可达0.91,RMSE仅为91.2 kPa。[结论]研究结果加深对侵蚀背景下黑土硬度空间分异特征的理解,为黑土压实管控提供理论依据。

基于不同土壤转换函数的土壤水分运移模拟对比研究

土壤水力参数是土壤水分运移模拟的关键输入。在野外应用中,土壤水力参数一般由土壤转换函数(PTF)基于土壤质地信息估计获取。为了对比分析不同PTF对土壤水分运移模拟的影响,本文选取了八个常用的PTF,基于七个FLUXNET中的站点,利用HYDRUS-1D软件开展了土壤水分运移的模拟。结果表明,使用不同的PTF会导致预测结果的显著差异。对于VGM模型,Rosetta3是最稳定的PTF;对于BC模型,Cosby2是最稳定的PTF。基于本文的模拟结果,不同PTF应该在模型中比较使用,以避免由于PTF的选择而带来的不确定性。

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。

土壤入渗特性的空间变异性及土壤转换函数

以在杨陵一级阶地上进行的入渗试验为基础,利用多重分形和联合多重分形方法,研究分析了土壤入渗特性在多尺度上的空间变异性及与土壤物理特性的相关性,并在此基础上建立了土壤入渗特性的土壤转换函数。研究表明:土壤入渗特性具有多重分形特征,观测尺度上,稳定入渗率、前30 min累积入渗量的空间变异都主要由粗粉粒和粘粒含量的空间变异造成。在多尺度上,稳定入渗率的空间变异受土壤容重、粗粉粒和粘粒含量的空间分布影响显著,前30 min累积入渗量的空间变异受粗粉粒和粘粒含量的空间分布影响显著,与观测尺度上的影响因素相同。基于联合多重分形分析建立的稳定入渗率的土壤转换函数的计算误差较小,前30 min累积入渗量的土壤转换函数的计算误差较大。

不同土壤转换函数预测砂土非饱和导水率的对比分析

以现有的4种土壤转换函数(Pedotransfer Functions,PTFs)(包括ROSETTA、RAWLS、CAMPBELL和VAUCLIN)为例,将其用于土壤水力性质数据库UNSODA中56个典型砂土样本的非饱和导水率预测,对4种PTFs的预测结果进行了误差分析,探讨了饱和导水率对非饱和导水率预测的影响。结果表明,当同种PTFs预测的饱和导水率作为输入时,在4种PTFs中VAUCLIN的预测精度最高,其次为ROSETTA和RAWLS,CAMPBELL的误差最大;当实测饱和导水率作为输入时,RAWLS、CAMPBELL和ROSETTA的预测精度有了不同程度提高,但VAUCLIN的预测误差反而有所增大;饱和导水率对非饱和导水率预测的影响较大,实测饱和导水率作为输入时CAMPBELL预测的非饱和导水率与实测值最为接近。

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，20～40cm土层饱和导水率最小，介于2．75～6．73cm·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Vereecken1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。

土壤水力性质的估算——土壤转换函数

利用一些易获得的土壤理化参数可以估算土壤水力性质,这些估算方程统称为土壤转换函数,即PTFs（Pedo-Transfer Functions）。本文综述了目前国内外土壤转换函数研究的概况,并利用在华北地区收集到的实测资料,建立了一些土壤转换函数,通过对部分转换函数作的检验和评估,总体而言,所建立的各类模型的预测效果都比较理想,应用于小比例尺的区域研究是可行的。

土壤传递函数在计算土壤饱和导水率中的应用

以河南省封丘县为研究区域,应用7种土壤传递函数(Campbell、Cosby、Brakensiek、Wosten1997/1999、Saxton和Li的方法)分别对该地区不同深度土壤的饱和导水率值进行了模拟预测。通过与野外采样数据的统计分析比较,获得了适用于该地区各层次土壤饱和导水率的传递函数方程,分别选用Wosten1999和Li的方法建立了分层土壤饱和导水率分布图,为该地区的土壤水分运动模拟提供了基本土壤水文资料。

田间持水率土壤传输函数研究

基于不同土壤质地、结构、有机质含量条件下的田间持水率测定,分析了影响田间持水率的主导因素。利用多元线性、非线性模型和BP神经网络模型,建立了田间持水率与常规土壤理化性能参数间的不同传输函数。结果表明:土壤干容重、粉粒含量、黏粒含量以及土壤有机质含量等常规土壤理化性能参数对田间持水率都有较大影响;通过这些传输函数预测田间持水率都是可行的,具有较高的预测精度(相对误差小于10%),BP神经网络模型预测效果最好(相对误差3.24%)。

土壤传递函数法在确定田间持水量中的应用

采用土壤传递函数法,对确定土壤田间持水量的点估算模型和系数估算模型进行分析研究,并用山西省太古县水均衡实验场和河南开封朱仙镇试验基地的实测资料对模型进行验证.结果表明,在土壤田间持水量的研究中,土壤传递函数法是一种行之有效的方法.

封丘地区土壤传递函数的研究

以黄淮海平原封丘地区的潮土和风沙土为研究对象 ,试图寻求解决土壤水动力学特性参数问题的更加实用可行的方法。根据大量的土壤基本物理性质和土壤持水数据 ,利用多元逐步回归分析方法 ,分别建立了vanGenuchten模型的参数θr、θs、a、n的土壤传递函数模型 ,并通过统计分析和数学模拟进行模型验证。研究结果表明 ,vanGenuchten模型参数与土壤的质地、有机质含量及容重等基本物理性质有一定的线性相关性。vanGenuchten模型的参数估计模型对粘性土壤的拟合效果较好 ,而拟合砂性土壤时误差较大。

基于PCR和ANN构建的土壤转换函数的适用性研究

基于主成分回归和人工神经网络,提出了一种用于构建土壤转换函数的PCR-ANN组合预测方法,并将其与传统单一方法构建的PTFs进行了比较。结果表明,基于PCR-ANN组合预测方法构建的PTFs预测精度高于传统方法构建的PTFs。

基于联合多重分形的土壤水分特征曲线土壤传递函数

利用联合多重分形方法识别在不同尺度上对土壤水分特征曲线空间变异性都具有显著影响的因素,基于得出的结论建立考虑尺度效应的小尺度和大尺度van Genuchten模型参数的土壤传递函数,探讨了将小尺度上得出的联合多重分形结论进行尺度扩展,应用到大尺度上的可行性。结果表明:小尺度和大尺度上基于0～20 cm和20～40 cm土层van Genuchten模型参数土壤传递函数预测的土壤含水率均方根误差分别为0.038 6、0.047 3和0.027 0、0.030 4,可将小尺度上进行联合多重分形分析得出的结论进行尺度扩展,应用到大尺度上,且建立的土壤传递函数具有较强的理论基础和较高的预测精度。

科尔沁沙丘-草甸相间地区表土饱和导水率的土壤传递函数研究

以科尔沁沙地典型坨-甸相间地区为研究区,野外布设240个采样点,对流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘、沙丘区杨树林、沙丘区耕地、低覆盖度草甸、高覆盖度草甸、草甸区耕地、撂荒地9种地貌类型下的表层土壤进行了采样,测定了其含水率、干容重、有机质、饱和导水率等理化特性,分析了不同地貌类型下表层土壤理化参数差异。选取Campbell、Cosby、Wosten等、Saxton等4种土壤饱和导水率传递函数,对该地区表土饱和导水率进行了预测。结果显示这几种土壤传递函数预测值与实测值偏差较大,相关系数均小于0.3,精度难以满足本地区应用。在此基础上,选取土壤容重、有机质含量、饱和含水率、平均粒径、粒径标准偏差5种土壤特性参数作为输入变量,采用主成分分析与非线性回归分析相结合的方法,重新建立了预测本地区表土饱和导水率的土壤传递函数,结果显示预测值与实测值相关系数为0.661,该传递函数可用于科尔沁沙地表层土壤饱和导水率的预测。

基于交叉验证的农田土壤饱和导水率传递函数研究

基于北京大兴区农田土壤剖面采样数据,采用多元回归及多折交叉验证方法,建立并验证以不同土壤质地、有机质含量为自变量的农田土壤饱和导水率（Ks）土壤传递函数（PTF）,对比了其他3种现有的Ks土壤传递函数预测结果,并对0～80 cm农田土壤Ks进行预测。结果表明：以土壤粉粒质量分数、粘粒质量分数、有机质质量比的组合项及常数项为自变量建立的多元回归方程,对所采剖面样本0～100 cm内土壤饱和导水率预测的均方根误差为40.525 cm/d,平均相对误差为204.738%,决定系数为0.544,相关系数为0.742,均好于其他3种预测结果。大兴区域农田土壤Ks表层变化范围较大,北部及西南部永定河一带Ks较小。所建立的PTF模型对采育镇60～80 cm深度处的粘壤土夹层也有较好表征,可以用作大兴区域土壤饱和导水率的评估。

贝叶斯模型在土壤转换函数中的应用与适应性评价

为了研究大型灌区节水改造后的区域农田生态环境效应中分布式水文模型空间参数的确定问题,通过内蒙古河套灌区解放闸灌域22个土壤水盐监测点110个土壤样本的采样与分析,利用贝叶斯神经网络(BNN)模型建立了河套灌区区域分层土壤特征参数与土壤水分特征曲线模型参数、特征含水率之间的土壤转换函数模型,并与已有的BP神经网络模型进行适应性比较及模型验证。结果表明,BP模型土壤转换函数的训练模拟精度优于BNN,但是在模拟预测方面,BNN模型普遍好于BP模型,而且模型输入因子数量对BP模型的精度影响较大,而BNN模型对于不同输入因子表现出很好的稳健性,BNN模型比传统的人工神经网络模型具有更好的适应性和预测效果,体现了土壤特征参数的空间随机性和结构性特征,而且预测的土壤水分特征曲线与实测和VG拟合结果更为接近,是一种具有广阔应用前景的区域土壤转换函数推求方法。

坡面林地土壤水分特征函数空间变异性初探

土壤水分特征函数空间异质性是定量研究土壤非饱和带水分运动以及溶质运移的先决条件.以坡面机械布点采样、压力膜仪测定土壤水分特征曲线,并以Van-Genuchten模型拟合曲线后,用传统的统计方法与地统计方法,分析了密云水库流域周边人工油松林坡面土壤水分特征函数空间异质性.结果表明:①不同土壤层各级压力下土壤含水量变异系数(Cv)呈中等变异性,Cv为10%-25%,土壤有效饱和度越低,变异性Cv越大,计算合理取样数目越大.②模型参数θs为中等变异,Cv为17.77%-18.12%,服从正态分布;参数α为强变异性,Cv为70.65%-120.91%;参数n为弱变异性,Cv为5.29%-7.09%.③各土壤层参数θs和α均具有空间变异结构,除20-40 cm层参数α符合指数模型外,其余层参数均符合球状模型,参数θs和α变程(A)分别约为66-69及21-69 m;参数n仅在20-40 cm土壤层显示空间变异结构,符合球状模型,变程(A)约为18m;整体上该林地土壤0-20和20-40 cm层参数多以结构性变异为主,40-60 cm层参数的块金效应渐显增大.最后采用Kriging插值方法分别对各参数进行了预测.

基于颗粒级配参数描述砂土持水及非饱和强度特性的土壤转换函数

以van Genuchten模型为基础,将砂土的基本物理特征与统计分析相结合,构建土壤转换函数以预测砂土持水曲线。首先,在土壤转换函数中引入控制粒径d60和不均匀系数Cu这两个典型颗粒级配参数,并满足完全均匀和完全分散的两种理想颗粒材料条件;其次,结合非饱和土水力特性数据库(UNSODA)与4种颗粒级配分布较均匀的砂土持水曲线补充试验,通过量纲分析和回归分析,将控制持水曲线进气值和减湿率的参数a和n分别表示为d60和lgCu的反比例型转换函数,结果表明:这两种转换函数对参数a和n的预测效果优于已有转换函数;最后,将这两种转换函数引入非饱和强度公式,利用已有文献中的非饱和强度试验结果验证了提出的土壤转换函数在表征砂土毛细黏聚力与抗拉强度随基质吸力变化规律的有效性,相应的理论计算结果表明:砂土的毛细黏聚力随其控制粒径减小或均匀程度降低而增高。

多数据源土壤传递函数模型在水分模拟中的不确定性

基于前馈神经网络的传递函数模型,采用4种不同的数据源预测土壤水分特征曲线,并借助误差统计指标、Hydrus-1D水动力学模型对传递函数模型的预测性能及其应用不确定性进行了分析。结果表明,预测土壤水吸力1 000、10 000、15 000 cm对应含水率θ1000、θ10000、θ15000时,相对于仅有颗粒组成变量的传递函数模型,增加容重和θ60(水吸力60 cm对应的含水率)传递函数模型的平均绝对误差降低了42.86%、23.87%、26.15%;增加θ60和θ15 000模型预测θ100、θ10000、θ15000的平均绝对误差比仅包含θ60模型降低了8.67%、16.96%、15.95%。将模型预测的van Genuchten参数应用于土壤水分模拟,增加θ60模型的平均绝对误差比以颗粒组成为输入变量模型的相应值降低了11.11%;相对于增加θ60的传递函数,额外再增加θ15000并未降低模型应用过程中的不确定性。

土壤传递函数模型的研究进展

研究评述了线性回归、非线性回归、神经网络等方法构建土壤传递函数模型的优缺点,介绍了传递函数模型及其应用不确定性分析中常用的Bootstrap analysis、改进的Monte Carlo、最小二乘法等方法,探讨了输入数据、模型结构和参数对传递函数及其应用不确定性的影响,并指出今后可借鉴分析法里的格林函数法和耦合去耦等方法开展土壤传递函数及其预测不确定性的研究,明确传递函数模型不确定性的主要来源,提高模型的应用效率。