香蕉种植方式和环境因子对土壤热导率的影响

【目的】探究香蕉种植方式和环境因子对土壤热导率的影响,为广西调整香蕉合理种植模式及有效利用喀斯特地区土壤水热资源提供参考依据。【方法】以广西地区水田起畦(DT处理)与旱地开沟(ST处理)种植的香蕉为研究对象,利用田间定位监测系统对研究区域环境因子及5、20和40 cm深度土层的土壤含水量进行连续观测,计算土壤热导率,并结合土壤的基本理化性质,分析2种种植方式下土壤热导率的变化规律。【结果】DT处理的土壤砂粒和黏粒含量均高于ST处理,且在20和40 cm土层处差异显著(P<0.05,下同);土壤容重显著高于ST处理。随着土壤深度的增加,DT处理土壤的有机质含量分别比ST处理增加56.0%、35.8%和48.0%。在各土层中,DT处理的土壤热导率平均值均显著大于ST处理,其中DT处理20 cm土层的土壤热导率平均值高于ST处理26.2%。降雨和环境温度是影响土壤热导率的主要因素,其中,环境温度与2种种植方式下5和20 cm土层的土壤热导率呈负相关;降水量与2种种植方式下5和20 cm土层的土壤热导率呈显著或极显著(P<0.01,下同)正相关;在40 cm土层,降水量仅与DT处理的土壤热导率呈极显著正相关。除雨型Ⅰ外,DT处理的土壤热导率平均值均大于ST处理;雨型Ⅳ和Ⅵ发生时,DT处理在各土层对降雨的响应程度均大于ST处理。【结论】降雨和环境温度因子改变对广西地区种植香蕉的土壤热导率动态变化具有重要影响。降雨发生时,水田起畦种植香蕉方式对土壤热导率的提高效果更佳,更有利于广西地区调整香蕉合理种植模式和高效利用喀斯特地区水热资源。

基于三维DTRT传热模型的地源热泵土壤热导率测试方法研究

为进一步提升土壤热导率测试精度和效率,基于建立的三维分布式热响应测试(DTRT)理论模型,结合粒子群算法提出一种新型土壤热导率的DTRT测试方法,并基于该方法对土壤热导率的时空变化规律进行研究。首先针对U型埋管换热器建立DTRT三维传热分析模型,然后通过建立DTRT实验平台获得流体温度数据并验证建立的传热模型,同时利用建立的模型计算分析土壤热导率、管间距和加热功率对流体温度的影响,最后基于不同时间和深度的温度数据并采用粒子群算法对土壤热导率随时间变化和空间分布规律进行研究。研究结果表明,建立的DTRT理论模型具有较高精度,流体进出口温度的平均分析误差约为0.5℃;利用不同深度的温度数据预测出的土壤热导率稳定性较好,最大偏差仅为1.49%;不同时间土壤热导率的预测结果收敛性也较好,在5和20 h下的测试结果偏差仅为4.67%。此外,土壤热导率预测结果与参考值吻合度较高,说明该文提出的方法可在短时间内对不同深度的土壤热导率进行有效预测。

基于NMI-FA-DELM模型的土壤热导率预测

土壤热导率是影响地下温度分布的重要土壤性质,在岩土工程和土木工程施工设计中有重要意义,采用合理手段对其进行预测可有效解决测量耗时长、过程复杂等问题。针对土壤热导率数据非线性和时序性等特征,文中提出一种基于归一化互信息法(NMI)下的萤火虫算法(FA)优化极限学习机(DELM)预测模型(NMI-FA-DELM)进行土壤热导率预测。该模型首先通过NMI筛选影响土壤热导率的关键参数,并将筛选后的参数作为数据集,然后用萤火虫算法优化下的极限学习机(FA-DELM)对土壤热导率进行预测,并对比统计预测方程、随机森林方法、BP神经网络模型、DELM模型、SVR(支持向量回归)模型的预测结果。研究结果表明,NMI-FA-DELM模型能有效预测土壤热导率,预测结果对应的均方根误差、平均绝对百分比误差、a10指数和决定系数分别为0.363、9.667%、0.961和0.92,其预测效果较其他预测模型更好,粘性土含量、含沙量对土壤热导率预测结果影响较大。NMI-FA-DELM模型可有效提高土壤热导率预测精度,对实际工程中预测土壤热导率有重要的指导意义。

不同条件下小尺度土壤热导率空间变异分析

为探究不同采样间距条件下小尺度土壤热导率的空间变异性,选取典型农耕田块,分别以20 m、12 m、4 m为采样间距进行采样,对100 m×100 m(H),60 m×60 m(M),20 m×20 m(L)3种尺度下0~40 cm土层深度以10 cm为间隔分层测量热导率,对试验数据进行统计分析和空间分析。结果表明,土壤热导率在同一土层面上呈现出弱变异,各尺度同一取样点下热导率在垂直方向上亦呈现为弱变异,变异系数随尺度的减小而减小。在3种小尺度中结构比随着尺度的减小而增大,表明空间相关性随尺度减小而减小。H尺度呈现出较强空间正相关性,M尺度弱空间正相关性,L尺度呈现较小空间负相关性且置信度较低,说明热导率取样点间距可以进一步优化。随采样尺度增大,莫兰指数呈增大趋势,土壤热导率的空间聚集效应不断增强。

基于BP神经网络的土壤热导率预测算法研究

在大量实测样本的基础上,通过分析土壤孔隙度和饱和度对其热导率的影响,提出了基于改进学习算法的BP神经网络的土壤热导率预测模型,采用该算法分别对粘土、粉粘、粉土、粉砂4种土壤的热导率进行了预测分析,并与传统回归计算模型进行了比较.实验结果表明,采用的BP神经网络模型能够较精确的预测各种土壤热导率,而且由于神经网络的结构和隐层神经元数固定,因而降低了待设置参数的数目,提高了BP神经网络模型进行土壤预测的适用性.

高潜水位矿区不同复垦方式下土壤热导率及其影响因素

以东部高潜水位采煤塌陷复垦耕地为研究对象,研究挖深垫浅复垦、充填复垦、预复垦3种复垦方式下土壤热导率的分布及原因。在3种复垦方式典型样地上开挖剖面,分别取0—20,20—40,40—60cm土层土样,经实验分析观测土壤热导率及相关物理指标。结果表明:(1)复垦方式、剖面层次和二者交互作用均是使热导率产生显著差别的因素(p<0.01),对土壤热导率总体变异的贡献率分别为86.8%,89.6%,71.9%;(2)土壤热导率随土壤剖面深度增加呈先增加后降低的">"型变化趋势;(3)复垦可以显著(p<0.05)影响土壤热导率大小,并增加其在不同剖面层次上分布的差异;(4)在含水量和温度差异不大的条件下,土壤容重在1.205~1.593g/cm3时,砂粒含量为影响热导率的主要因素,当土壤容重在1.604~1.813g/cm3时,容重为影响热导率的主要因素。与未塌陷耕地相比,复垦土壤热导率偏低,在土层间分布差异性增加,因此应综合考虑容重和质地,从降低土壤容重的角度入手,改良复垦土壤热导率。

土壤热导率影响因素及模型评估研究

【目的】通过对预测模型的评估,综合考虑各方面因素,使各模型在适用条件范围内扬长避短、发挥优势,简洁、快速、精确地获取土壤热导率的预测值,以实现复杂程度上的定量化研究。【方法】对前人提出的16种土壤热导率模型的优势和劣势及应用条件、影响因素进行分析总结,将其中14种模型的预测数据与从文献中收集的实测数据进行比较,通过线性回归分析与均方根误差分析,实现模型评估。【结果】含水率和石英含量对土壤热导率有很大影响,石英的热导率约为7.9 W·m-1·K-1,是所有土壤矿物中最高的,在湿润状态下的土壤热导率远高于干燥状态下的;常温下,Wiener的模型回归系数为0.133和2.208,模型决定系数为0.393和0.820,与其他模型相比偏差明显;而Geo-Mean模型显示出最低回归系数0.668,最高均方根误差0.598,模型的预测值与实测值偏差显著;Zhang等的模型、Chen的模型和Haigh的模型回归系数分别为0.994、0.919和0.891,均方根误差为0.280、0.315和0.394,表现出相对较高的预测精度;Lu等模型的回归系数为0.850,决定系数为0.976,土壤热导率的预测精度一般,而基于Lu等模型改进的苏李君等模型显示最高回归系数(0.997)和决定系数(0.980),表现出最优的性能。【结论】在需要考虑土壤类型的情况下,推荐使用苏李君等的模型,该模型能够更加详细描述土壤物理基本参数对土壤热导率的影响。

土壤热导率的研究现状及其进展

土壤热导率是重要的土壤热参数之一,在下垫面土壤热量的传输中起到重要作用;同时也是区域气候模式、陆面过程模式中重要的输入参数,在预估未来气候变化等方面也具有重要作用.根据国内外的研究现状,评述了土壤热导率的影响因素和模拟方案.其中,土壤质地、温度、含水(冰)量和孔隙度等是影响土壤热导率的主要因素,特别在研究冻土时需重点分析含冰量的变化.结合影响因素,比较分析了典型的国内外计算土壤热导率的模型,得出这些模型多适用于模拟常温下的热导率,低温条件如青藏高原冻土区模拟结果并不理想.因此,多年冻土区土壤热导率的研究多基于观测资料计算或使用陆面模式中的参数化方案估算,但因多年冻土内部水热传输过程的复杂性,青藏高原多年冻土区热导率的模型模拟仍需进一步研究.

桂林地区不同土地利用方式下土壤热导率空间变化

以广西桂林市农业科学院大豆种植地、甘蔗种植地、梨树种植地为例,对3种土地利用方式下干旱、中等、湿润土壤水分情况中土壤热导率的空间变化进行研究。结果表明:在干旱和湿润水分条件下,土壤热导率表现为梨树地>甘蔗地>大豆地,而中等水分条件下梨树地>大豆地>甘蔗地;土壤热导率的大小变化趋势与含水量相一致,说明土壤热导率的大小主要受土壤含水量的影响;土壤热导率的地统计分析表明,在3种土壤水分条件下,大豆地的土壤热导率空间结构比在50%~65%范围内,属于中等相关性,而甘蔗地和梨树地的空间结构比大于75%,空间相关性很强;大豆地的土壤热导率的高阈值空间分布比甘蔗地的稳定性好,主要是因为甘蔗地受垄沟灌溉的影响;而梨树地是免耕地,其空间分布稳定性较弱。研究结果说明,在研究区域土壤对其热导率空间相对稳定性具有一定维持能力,但土壤热导率的稳定性受耕作和灌溉等人为因素的影响。

地源热泵土壤热导率实验研究

土壤热导率是影响地源热泵性能的关键因素之一,本研究主要针对宁波市不同地层土壤热导率进行测定实验,利用热探针法测定土壤的热导率,以宁波市为例,得出了土壤热导率与地层深度、含水率的关系,提出选用合适的加热电流可以减小利用探针法测量土壤热导率的误差。

土壤热导率的测定与拟合

本文介绍了土壤热参数在水热耦合数学中的应用以及土壤热导率的确定方法;并进一步采用Campbell经验公式拟合毛乌素风积沙土壤含水率与热导率的关系,结果表明Campbell公式的拟合程度较好。一方面给出了公式中各参数的取值,另一方面为研究毛乌素风积沙土壤水热耦合运移提供参考。

不同土地利用类型土壤含水率与热导率相关性研究

[目的]研究自然条件下不同土地类型土壤含水率与热导率的相关性。[方法]选取露天状态下农耕地、裸地、草地、灌木地4种土地利用类型作为供试地块，在0-15 cm深度土层取样，通过烘干法测量土壤含水率，利用非稳态探针热脉冲技术测量土壤热导率。[结果]4种土地利用类型下，土壤含水率变化范围为12.79%-25.08%，土壤热导率的变化范围为0.481-1.291 W/（m·K）；农耕地和裸地采样带相邻点间数据的波动性较大，灌木地和草地采样带相邻点间数据的连续性较好。[结论]农耕地、裸地、草地、灌木地4种土地利用类型中，自然状态下的土壤含水率与热导率表现为正相关性关系。

土壤热导率对直埋蒸汽管道保温层厚度的影响

以内层保温材料为离心玻璃棉,外层保温材料为聚氨酯的直埋蒸汽管道为例,计算了不同土壤热导率时内、外保温层的厚度,分析了土壤热导率对保温层厚度的影响。给出了土壤热导率的选取计算方法。

土壤热导率测试系统研究

介绍了土壤热导率的测试方法,根据传热模型反解法设计了土壤热导率测试系统。结合工程实例,应用土壤热导率测试系统对北京某地区的土壤热导率进行了测试。测试系统采用的恒热流密度法可以获得最恶劣工况下土壤的热导率,从而确保了地源热泵的可靠性且测试误差较小,但恒热流密度法对电源的稳定性要求较高。

落叶松人工林土壤热传导季节变化及其与环境因子的关系

以2003-2005年落叶松人工林土壤热状况的实际监测数据为基础，研究了其土壤热传导特性及其与环境因子的关系.结果表明：落叶松人工林不同年份、不同地点土壤热通量的季节变化十分明显，4—8月为正值，9月至次年3月的绝大部分时间为负值，其年收支基本处于平衡状态.土壤热通量和土壤热导率（k）受净辐射影响显著，并存在时间延迟效应，冬季为4～5 h，夏季为2～3 h.基于实测的土壤热通量和土壤温度差计算得到的k值早春季节显著高于其他季节（P〈0.05），而其他月份不存在显著差异（P〉0.05）.使用我国大多数气象观测站积累的土壤温差数据和 k值进行土壤热通量季节变化估计时，早春季节（3—5月）可能会产生较大的误差.

土壤特性对土壤源热泵系统影响测试分析

通过介绍土壤源热泵系统的工作原理,体现土壤源热泵系统的优势,指出土壤特性对土壤源热泵系统的重要性,给出土壤特性参数的测试方法,通过模拟测试土壤热导率和初始温度对土壤源热泵系统的影响,并运用实测验证土壤热导率和初始温度影响土壤源热泵系统的性能,为地源热泵系统在国内的推广应用提供一定的参考。

不同耕作方式对广西地区甘蔗地土壤热性质的影响

【目的】探讨不同耕作方式下甘蔗地土壤热性质的动态变化,为合理有效利用水热资源提供依据。【方法】在广西农业科学院里建甘蔗种植地进行研究,定位监测粉垄耕作(T)处理和免耕(NT)处理方式下,5、20和40 cm深度土层的土壤含水量和土壤温度,并结合土壤基本参数,分析2个处理下土壤温度、土壤热导率和土壤热通量的变化规律。【结果】NT处理受其质地影响,土壤温度的分布为5 cm>40 cm>20 cm,差异均显著(P<0.05,下同);T处理在一定程度上影响了土壤质地,其土壤温度分布为5 cm>20 cm>40 cm,差异均显著。研究期内,T处理土壤热导率在20 cm以上土层高于NT处理。T处理有利于降水入渗、储水性能良好、下层水分可供给上层等效果,相比于NT处理改善了土壤热导率沿土壤剖面的分布。同时,不同降水条件下,处理间的土壤热通量变化相同:NT处理在5~20 cm层大于T处理,而在20~40 cm层小于T处理,差异均达到显著水平。说明T处理土壤热通量由上至下减小,变化规律明显;而NT处理上下层间波动较大。【结论】粉垄耕作处理相比于免耕处理,在一定程度上改善了本地区的土壤质地和土壤温度分布,土壤热导率和土壤热通量的变化更具稳定性和规律性,可作为广西地区农业种植和管理方式的参考。

土壤热通量板测量误差及Philip修正公式的适用性

土壤热通量的测量是地表热量平衡研究中重要的一部分。测量土壤热通量有很多种方法,其中热通量板法简单易行但准确度无法判定。采用计算机模拟与室内实验相结合的方法,研究土壤热通量板测量误差及影响因素;将土壤作为均匀介质,将热通量板作为复合材料,研究复合材料在均匀介质中对温度场和热流分布的影响。此外,本文还对Philip在1961年提出的修正公式的效果进行了分析。结果表明,当土壤与热通量板的热导率接近时,热通量的测量误差较小;Philip修正公式在瞬态条件下的适用性较差。本研究表明,由于热通量板与土壤二者热导率的差异,热流在板边缘处会扭曲,从而导致热通量测量误差;由于Philip公式在推导过程中存在简化运算的处理,在土壤温度随时间波动的情况下,校正值与理论值间仍存在差异的现象,表明该公式的适用范围有限。

黄河源区若尔盖站冻融期土壤温、湿度的模拟与改进

利用陆面过程模式CLM3.5对黄河源区若尔盖站进行了一年的数值模拟试验,通过比较土壤温度、土壤含水量的观测值与模拟值,检验了该模式在黄河源季节性冻土地区的模拟能力。结果表明,模式对土壤温度的模拟,非冻结期较好,深层土壤温度稍偏高;冻结期模拟值偏低,冻结深度偏大。对土壤含水量的模拟,在冻融期出现了较大偏差,含水量骤降(冻结)、骤增(消融)的时间均较观测提前。模式土壤热传导参数化方案中的土壤基质热导率计算偏大是造成土壤温、湿度偏差的主要原因。将Johansen土壤基质热导率方案替换了原模式参数化方案后,模拟结果有一定的改进,土壤温度暖舌、冷舌的模拟深度显著减小,冻结期土壤温度模拟偏低的现象也得到了改进,土壤含水量骤降、骤增的时间与观测更为接近。

加热光纤法同步测定土壤水热参数误差分析

土壤水热参数是研究土壤水热传输的基本物理参数。当前热脉冲探针法(HPP)可同步测定土壤水热参数,但该方法仅限于在点尺度下测定。与其具有相同理论基础的加热光纤法(SPHP-DTS),可将测定尺度增大至田间千米尺度,但其测定精度尚未得到有效验证。为了探知SPHP-DTS法的误差,本研究进行了SPHP-DTS法与HPP法测定土壤水热参数的对比试验。结果表明,以HPP为标准,加热光纤法测定热导率的精度RMSE为0.13 W×m^(-1)×℃^(-1)。SPHP-DTS法测定的热导率显著高于HPP法,主要原因在于加热光纤时产生的温度效应。通过热导率法测定土壤含水率时,在热导率测定误差的影响下,SPHP-DTS法的测定精度明显低于HPP法。SPHP-DTS法测定土壤水热参数的其他误差来源包括光纤与土壤之间多个界面的接触热阻、光纤的温度敏感性、噪音干扰以及温度梯度驱动下的水分迁移。本研究可为SPHP-DTS法提升土壤水热参数测定精度提供理论参考。