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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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)。

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。

黑河中游绿洲边缘三种景观类型土壤水分动态特征及影响因素

土壤水分对干旱区旱生植物的生长发育必不可少,决定了旱生植物群落的演替动态和方向。探究黑河中游绿洲边缘不同景观类型的土壤水分动态特征,制定切实有效、科学合理的防风固沙措施,对于阻止荒漠化进程显得尤为重要。本文以黑河中游绿洲边缘的防护林、荒漠-绿洲过渡带和荒漠三种景观类型为研究对象,采用HYDRUS-2D模型模拟、LSD分析法、Pearson相关性分析等方法,研究三种不同景观类型土壤水分动态特征及影响因素。结果表明:(1)土壤体积含水量的RMSE为0.002~0.006 cm^(3)·cm^(-3),MRE为4.22%~5.20%,R^(2)为0.725~0.967,模拟结果与实测数据具有较高的吻合度,HYDRUS-2D模型可用于本研究区土壤水分动态的模拟研究。(2)防护林和荒漠-绿洲过渡带景观的土壤体积含水量随土层深度增加呈现出先增大后减小的变化趋势,荒漠景观则呈现出先减小后增大的变化趋势。(3)有效降水对土壤体积含水量动态变化起决定性作用,9.5 mm以上的降水量可以在短期内显著提高土壤水分含量和入渗深度,荒漠景观降水后的各时段土壤水分入渗深度高于防护林景观和荒漠-绿洲过渡带景观。(4)三种景观类型的土壤体积含水量与降水、蒸散发、容重、土壤颗粒组成、土壤持水性能等因素有关,且表现出不同程度的显著相关(P<0.01),其中,降水、黏粉粒含量与土壤体积含水量呈显著正相关,容重、砂粒含量与土壤体积含水量呈显著负相关性。因此,研究区栽植防风固沙灌木可以增加土壤黏粉粒含量,提高土壤收集利用雨水的能力,减缓入渗作用的进程,从而对土壤持水性能产生积极影响。

樟子松人工固沙林土壤水分动态密度效应研究

研究樟子松人工固沙林土壤水分时空动态随林分密度的变化规律,采取有针对性的措施可以提高系统的稳定性和可持续性。该研究在科尔沁沙地南缘樟子松人工林中选取同龄、高密度(810株·hm^(-2))、低密度(404株·hm^(-2))林分设置样地,以无林地(草地)为对照,采用烘干法和TDR测定相结合的方法,2004-2022年监测0~3 m土层的土壤含水率,并同步监测林外降水量。结果表明:2004-2022年,0~1 m土层高、低两种密度林分的年均土壤含水率分别为11.1%、11.8%,两者无显著差异(t=0.935,P=0.3);土壤含水率的季节变化可划分为低值期(4-5月)、平缓期(5-6月)、上升期(6-8月)、高峰期(8-9月)和下降期(9-10月)。高(低)两种密度林分0~1m土层水分状况的统计表明,非旱、轻旱、中旱和重旱比例分别为59.7%(65.0%)、24.4%(15.3%)、13.8%(12.8%)和2.2%(6.9%)。林分在从中龄林向近/成熟林的演化过程中,高密度林分0~1 m土层土壤水分处于非旱状态的占比由58.3%增至60.3%,低密度林分则由44.8%增至73.7%,低密度林分增幅更显著。高、低密度林分0~1 m土层非旱状态占比最高的月份均为8月,重旱状态占比最高的月份均为6月。在科尔沁沙地南缘,樟子松不同密度林分土壤含水率均随土层深度的增加而减小。0~1 m土层不同密度林分土壤含水率年际尺度差异不显著,土壤含水率的季节、年际变化与同期降水量变化的格局相似,但不完全一致。不同密度林分的林地均存在不同程度的干旱,干旱所占比例约65%,生长季各月都发生过不同程度的干旱,6月份为重旱多发期。在中龄林向近/成熟林的演化过程中,土壤干旱改善情况低密度林分好于高密度林分,因此建议适时疏伐改善樟子松林地土壤水分状况。

基于高分遥感影像的亚高寒草甸土壤水分含量反演

通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原上的适用性,同时分析研究区土壤水分分布及其影响因素。基于高分二号(GF-2)、Landsat-7影像数据,以甘南藏族自治州当周草原为研究区,利用植被供水指数(VSWI,vegetation supply water index)构建土壤水分反演模型得到研究区土壤水分含量反演图,通过半方差函数及主成分分析法探索研究区土壤水分空间分布及影响因素。结果表明:研究区土壤水分含量分布状态呈现出一定程度的空间变异,体现在整个研究区内以及各个地块之间,土壤水分含量主要介于0.11%~60.44%之间;土壤水分含量与坡度、海拔、坡向、NDVI、地表温度均呈正相关关系,分布主要受NDVI、坡向、坡度、海拔的影响。综上,利用植被供水指数法结合高分遥感影像监测土壤水分含量是可行的,基于GF-2遥感影像所建立的模型拟合度最优,较Landsat-7遥感影像更具优势。

柠条平茬对荒漠草原土壤水分特征及水量平衡的影响

平茬是荒漠草原人工柠条优化管理的重要手段。探究柠条平茬方式对土壤水分特征及水量平衡的影响,可为研究区柠条的合理平茬提供理论依据和实践指导。以宁夏荒漠草原区人工柠条林为对象,设置未平茬(WP)、隔1带平茬1带(G_(1)P_(1))、隔3带平茬3带(G_(3)P_(3))、隔5带平茬5带(G_(5)P_(5))4种平茬方式,分析不同平茬方式对土壤水分和水分平衡特征的影响,结果表明:1)G_(3)P_(3)处理土壤含水量最高,0~200 cm土壤含水量随土壤深度的增加而升高;2)与未种植柠条天然草地相比,WP、G_(1)P_(1)、G_(3)P_(3)和G_(5)P_(5)处理均有一定程度的土壤水分亏缺,其中G_(3)P_(3)处理水分亏缺指数最低,减缓了土壤水分消耗;3)受环境和平茬方式的影响,4种平茬方式植被蒸腾量表现为G_(3)P_(3)<G_(1)P_(1)<G_(5)P_(5)<WP,棵间蒸散量表现为G_(3)P_(3)<G_(1)P_(1)<WP<G_(5)P_(5),G_(3)P_(3)的蒸散量与降水量的比值最小。基于土壤水分和水量平衡特征方面,G_(3)P_(3)处理更有利于种植柠条林的荒漠草原水分保持和水量平衡。

不同密度和水分管理下毛白杨林分土壤水分特征

【目的】土壤水分是影响我国北方水分亏缺地区植被生长的重要因素,探究不同造林密度和水分管理下毛白杨林分的土壤水分状况,能为华北黄泛平原地区人工林土壤水分维持提供参考。【方法】以不同造林密度(Ⅲ3 m×3 m、Ⅱ3 m×6 m、Ⅰ6 m×6 m)和水分管理(滴灌FI、雨养NI)下的5种(FI_(Ⅲ)、FI_(Ⅰ)、NI_(Ⅲ)、NI_(Ⅱ)、NI_(Ⅰ))毛白杨林分为研究对象,在2021年生长季内(5、6、8和10月),采用烘干称重法测定各处理6 m剖面内的土壤含水量(SWC),研究不同处理土壤水分状况及土壤干层现象。【结果】(1)各处理毛白杨林分浅土层(0~30 cm和30~100 cm)的SWC(5.62%~15.53%)显著低于深土层(100~200 cm、200~400 cm和400~600 cm)(16.50%~27.00%);林分SWC在0~240 cm垂直剖面内随深度增加而增加,并在240~260 cm(26.37%~30.56%)和360~400 cm(22.79%~33.00%)出现两个峰值,而400~600 cm变化平缓;(2)5种林分土壤均在10月最为湿润,平均SWC为20.16%~23.16%;雨养条件下,不同密度毛白杨林分在6月最干燥,平均SWC为13.11%~14.96%,滴灌减轻了30 cm以下土层SWC的季节变异程度;(3)不同水分管理下,高密度林分中深土层土壤水分状况最好(FI_(Ⅲ)和NI_(Ⅲ)深土层平均SWC分别为23.18%和21.13%),但雨季末(10月),NI_(Ⅱ)土壤水分补偿量最高,达403.12 mm。在高密度和低密度林分中滴灌显著提高了林分0~30 cm土层的SWC,且增加了深土层土壤水分补偿量(FI_(Ⅲ)较NI_(Ⅲ)和FI_(Ⅰ)较NI_(Ⅰ)的储水量变化量分别提高了84.40%和173.99%),滴灌仅显著提高了高密度林分土壤储水量(P <0.05);(4)滴灌和降雨均能缓解或消除不同密度林分在2 m深度内出现的可恢复性土壤干层现象。【结论】根据本研究结果,建议在华北黄泛平原毛白杨大径材林培育过程中,以3 m×3 m密度造林且于旱季(4—6月)辅以多频率滴灌充分灌溉,促进杨树人工林在快速生长期(2~4年)的林木生长并改善其深层土壤水分状况。待林分出现密度效应及深层土壤水消耗后,可通过间伐等措施在实现土壤水分维持的同时提高杨树人工林林地生产力。

蒙古高原土壤水分时空格局演变特征分析

[目的]解析蒙古高原土壤水分的时空分异及变化规律并量化关键驱动因素的影响,为区域生态恢复及生态系统可持续发展提供理论依据。[方法]基于ERA5土壤水分数据揭示了2000—2020年蒙古高原0—289 cm土壤水分空间分异特征及变化规律,并量化了气象、归一化植被指数(NDVI)、陆地水储量异常(TWSA)、土壤质地、地形等不同环境因子的影响。[结果](1)2000—2020年蒙古高原土壤水分整体呈东北高、西南低的分布特征。土壤水分由浅至深呈先增加再减少的趋势,且仅深层土壤水分(100—289 cm)变化趋势显著。(2)大部分区域未来变化趋势呈持续稳定状态,从土壤表层到第4层分别有58.5%,76.7%,91.3%,98.8%的区域土壤水分变化趋势与过去相同;蒙古高原西北部及内蒙古中部地区土壤水分干化情况可能会进一步加重。(3)温度、TWSA、降水和NDVI是影响土壤水分空间分布的主导环境因子。大部分因子交互呈现出双因子增强作用,蒙古高原土壤水分空间分异是多因子共同作用的结果。(4)表层和次表层土壤水分的变化主要受降水的正向影响,主控区域分别占98.7%,94.8%;降水和TWSA对28—100 cm土壤水分的主控区域分别集中在森林和草原覆盖区,主导区域面积占比分别为38.7%,38.8%;TWSA降低是导致深层土壤水分干化的主要驱动力且其主控区域面积占比达58.6%;植被耗水的增加以及温度的升高分别主控16.2%,14.8%区域100—289 cm土壤水分变化。[结论]土壤水分的时空分异及变化规律明显,各深度的土壤水分的主要驱动力各有不同,对蒙古高原生态恢复及生态系统可持续发展意义重大,未来应深入分析人类活动对其的影响。

间歇和连续喷灌下土壤水分运动特征COMSOL数值模拟与验证

为探明间歇喷灌和连续喷灌条件下的土壤水分运动规律,建立喷灌随时间变化的非均匀灌水边界下的土壤水分二维运动模型,借助COMSOL数值模拟软件,实现模型的求解,并通过土箱试验对模型进行验证,分析不同喷灌模式下土壤水分运动特征,评估喷灌均匀性和喷灌模式对土壤含水率均匀性的影响。结果表明,土壤含水率和土壤湿润峰模拟值与实测值之间的一致性较好。喷灌模式对土壤水分运动过程和含水率均匀度影响不大。随着间歇次数和间歇时长的增加,喷灌结束时表层土壤含水率减小、水分入渗深度增加。喷灌条件下,土壤含水率均匀度高于地表测得的喷灌均匀度。当喷灌均匀度为39.77%~80.15%时,土壤含水率均匀度为88.57%~94.47%。当喷灌均匀度较低、点喷灌强度较高、总灌水量较大时,采用间歇喷灌、增加间隙次数和总间歇时长,可以一定程度降低地表径流和深层渗漏风险、改善土壤含水率均匀性。研究可为喷灌系统设计均匀度合理取值和高效运行提供理论基础。

自动土壤水分观测仪的实验室检测方法

随着我国气象高质量发展,气象观测和检定已向自动化全面推进,自动气象站已配备自动土壤水分观测设备,以减小人工观测误差,实现自动测量土壤水分含量,配备的传感器为FDR型自动土壤水分传感器。为保障气象观测数据的准确性,自动土壤水分传感器需每2年进行1次实验室检测,通过检测结果得出仪器性能,判定是否能继续投入使用。通过论述基本原理、主要参数及检测流程,明确自动土壤水分的检测要求,对在标准条件下的自动土壤水分观测仪器进行标定,确保投入使用的仪器观测所得数据可信。