土壤水分运动

土壤水分运动（精选十篇）

土壤水分运动 篇1

覆膜能够保温保墒,很大程度地减少土壤蒸发从而提高土壤水分储存量[1,2]。沟灌覆膜条件下,灌溉需要通过膜孔、膜缝以及放苗孔下渗到作物根区,蒸发又使土壤水分从孔缝中扩散到大气。覆膜改变了原本裸露土壤与大气之间水分联系的通道,放苗孔、灌水孔以及田间实际的非全膜覆盖带来了土壤水分运动及其传输的新问题[3]。通过对土壤水分和膜下凝结水分中氢氧稳定同位素的示踪,分析其水中同位素分布特征和动态变化规律,可以有效地提取水分的迁移信息[4,5],并能够从微观上剖析土壤水分的性质、成因及其土壤水分的运移规律[6]。为研究沟灌覆膜条件下田间土壤水分循环机制提供科学依据,对于研究作物播种出苗生长发育以及用水调控等具有重要意义[7]。

1 材料与方法

试验于2013年4月-9月及2014年4-10月在中国农业大学石羊河农业与生态节水试验站进行(N 37°52′,E 102°51′)。试验区土壤特性参数见表1。

1.1 试验设计

试验采用垄植沟灌的方式,覆膜开孔,开孔率为1%~3%(含放苗孔)。供试玉米品种为“富农340”,每垄种植两行,行距50cm,株距18cm,垄宽50cm,沟宽50cm,沟底宽20cm,沟深20cm,沟长100m(见图1)。

1.2 测定指标和方法

1.2.1 稳定氢氧同位素的取样及测定

测定氢氧同位素的样品主要包括土壤水和膜下凝结水。样品收集方法如下:

土壤水:在垄和沟各选3个采样点,用土钻取土,深度分别为0~5、5~10、10~20、20~40、40~60、60~80、80~110cm(日变化取样时,只取0~20cm深度),将土样分别装入自封袋密封保存,并带回试验室用真空抽提系统(LI-2000,LICA,China)抽取土壤水样。

凝结水:采用干净的医用注射器抽取凝结在地膜下方的小水珠,分别在垄顶与沟侧抽取,注入小样品瓶密封保存。

采集的水样须密封并保存在4℃左右的环境中,以防蒸发和同位素分馏,用液态水同位素分析仪(PICARRO L2130-i,Picarro,USA)测定样品水样中的稳定氢氧同位素比率δ(‰)。

在玉米各生育期选择1~2个晴天进行样品收集,日变化取样时间点为7∶00,9∶00,11∶00,13∶00,15∶00,17∶00,19∶00。

1.2.2 土壤含水率

用取土称重法测定土壤含水率,取样位置与同位素土壤样品一致,分别将土样装入铝盒烘干测定。同时在各取样点周围表层土壤(5~10cm深度)埋设EM50探头(ECH2O EC-5;Decagon Devices Inc.,Pullman,WA),观测表层土壤水分及温度。

2 结果

2.1 氢氧同位素值

2013-2014年期间所取的土壤水和膜下凝结水的δD与δ18O关系及分布情况如(图2),可见,各样品间δD与δ18O存在显著的线性关系,其中土壤水线:δD=5.7δ18O-10.8,膜下凝结水线:δD=4.7δ18O+7.6。表层土壤(0-20cm)水同位素分布(黑色圆圈内的点)偏正且较为分散,说明表层土壤在蒸发作用下氢氧同位素发生分馏从而富集重同位素。凝结水线斜率较土壤水线小,说明凝结水氢氧同位素分馏强度比土壤水氢氧同位素值分馏强度大,更易富集重同位素。其平均值分别为凝结水:(δD,δ18O)=(-0.52×10-3,5.16×10-3),表层土壤水(δD,δ18O)=(-25.02×10-3,-0.48×10-3)。

由于各样品间氢和氧存在显著的线性关系,且水循环过程中两者具有很相似的同位素分馏作用,在各种样品间δD与δ18O分布具有良好的一致性,而18O与16O之间的相对质量差远比D与H之间的相对质量差小,表现出的同位素分馏作用比氢同位素的小[8]。因此,本文主要选取18O进行数据分析。

2.2 土壤水同位素分布特征

由图3可见,土壤水氧同位素随土壤深度呈梯度分布。垄上富集氧同位素比沟中显著。主要原因是:一方面,沟中集水,由于降雨或灌溉水的稀释作用,使沟中土壤水氧同位素值较垄上小;另一方面,蒸发过程中轻同位素更易以气态水形式传输到空气中,使表层土壤水中富集重(18O)同位素[9],而由于太阳辐射影响蒸发作用在垄上较沟中的强度大。因此,垄上比沟中表层土壤更易富集同位素,沿土壤剖面深度增加,同位素富集量减少。

注:R为垄,F为沟。由于沟比垄低20cm,所以图中0~20cm土层没有沟的数据。

图4显示了表层土壤氧同位素日变化分布,由于日变化较为一致,所以本文选择了两个典型日(2013-07-14和2014-07-17,天气条件相似)进行分析。可见,0~10cm土壤水中δ18O与其10~20cm土壤水δ18O日变化呈相反的抛物线变化趋势,在垄上更为明显(图4)。表层土壤水分蒸发后凝结于膜下形成水珠,此凝结水δ18O分布(图5)与10~20cm土壤水δ18O分布趋势一致,凝结水和土壤水δ18O值均表现为垄上高于沟中,在午间达到峰值,沟表层0~10cm土壤水δ18O分布变化波动较小。凝结水δ18O值日变化分布在(-0.49~2.11)×10-3(垄)和(-3.31~0.26)×10-3(沟)之间,明显大于表层土壤水δ18O分布(-4.45~-2.26)×10-3(垄)和(-7.18~-4.73)×10-3范围。

2.3 膜下土壤水及蒸发水汽运动

图6和图7分别显示了表层土壤含水量变化及其温度变化,其变化趋势与凝结水δ18O变化趋势一致沟中表层土壤含水量大于垄上,但均随蒸发先增大后减小,沟和垄表层土壤含水量和温度均在午间到达峰值,分别为沟上含水量峰值19.02%,温度峰值为28.1℃,垄上含水量峰值为18.51%,温度峰值为33.4℃。

重同位素在表层土壤富集是众多过程综合的结果,如土壤水分变化、土壤温度变化和蒸发强度变化等(Gazis&Feng,2004年)。综上,垄上表层土壤0~10和10~20cm的δ18O分布呈相反的分布趋势(图4,5),表明在较干燥的土壤表层(0~10cm)水分以气态的形式扩散,重同位素的富集不明显,相反,该土层随着温度的升高在午间出现18O被贫化的现象,而以下土层(10~20cm)在午间18O富集达到最大,说明了垄上蒸发水汽主要来源于10cm以下土层,0~10cm土层主要起到传输和扩散水汽的作用,蒸发前缘主要发生在10cm以下;受蒸发拉力作用,沟中10~20cm土层水分向0~10cm土层补水,蒸发前缘发生在0~10cm土层。沟垄这一差异的原因可以用蒸发两个阶段来表述:沟中表层土壤水量较大(图6)满足蒸发需求,即第一个阶段,土壤水直接以水汽分子形式扩散到大气中,氧同位素富集于土壤最上层;垄最上层(0~10cm)土壤水含量很低,即第二阶段,此时蒸发锋面以上气体运移占主导地位[10]:蒸发水汽分子在通过土壤孔隙向上扩散的过程中,部分水汽分子被土壤水吸附并与土壤水分子发生交换,使蒸发锋面以上的土壤(0~10cm)水中存在贫化氧同位素的水汽分子,导致同位素主要富集在蒸发锋面以下土层(10~20cm)。

结合图4和图5,表层土壤富集18O,而蒸发出来的水汽贫化了18O,这些贫化18O的水汽扩散到膜下凝结成水,水汽凝结过程发生同位素分馏使重同位素富集[11]。膜下所凝结的水δ18O明显大于蒸发水源(表层土壤水)δ18O,可知膜下凝结水富集18O的程度明显大于由蒸发引起表层土壤富集18O的程度,说明了此过程经历了18O重同位素贫化后再富集,之后凝结水发生二次蒸发,使得重同位素18O再次富集。凝结水18O的富集随着二次蒸发变化在午间到达最大后减小(图5),最后又形成水汽。

3 结语

(1)膜下凝结水和土壤水氢氧同位素存在很好的线性关系,凝结水较土壤水更易富集重同位素。

(2)覆膜沟灌下土壤水氧同位素随土壤深度呈梯度分布,垄上富集18O比沟中显著。

(3)覆膜沟灌下,沟中蒸发前缘发生在0~10cm土层,土壤水直接以水汽分子形式扩散;垄上蒸发前缘主要发生在10~20cm土层,蒸发水汽分子通过土壤孔隙向上扩散,部分水汽分子被0~10cm的土壤水吸附并与其水分子发生交换进而扩散到土壤表面。

(4)膜下表层土壤蒸发后凝结于膜下形成水珠的过程经历了重同位素贫化后再富集,之后凝结水发生二次蒸发,重同位素再次富集。

摘要：为深入探究沟灌覆膜条件下土壤水分运动规律及其转化机理,利用了稳定氢氧同位素技术分析了土壤水和膜下凝结水的同位素分布特征。表明,膜下凝结水富集18O,富集程度明显高于由表层土壤蒸发而富集的重同位素;膜下表层土壤蒸发后凝结于膜下形成水珠的过程经历了重同位素贫化后再富集,之后凝结水发生二次蒸发,重同位素再次富集;覆膜沟灌下土壤水氧同位素随土壤深度呈梯度分布,垄上富集18O比沟中显著;沟中蒸发前缘发生在0~10cm土层,土壤水直接以水汽分子形式扩散到大气中;垄上蒸发前缘主要发生在10~20cm土层,蒸发水汽分子通过土壤孔隙向上扩散,部分水汽分子被0~10cm的土壤水吸附并与其水分子发生交换进而扩散到土壤表面。

关键词：覆膜沟灌,氢氧同位素,土壤水分运动

参考文献

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刺槐根系对深层土壤水分的影响 篇2

对黄土高原主要造林树种刺槐根系及其林地土壤水分进行调查和监测,结果表明,在阴坡立地上,刺槐细根在距树干2.0 m范围内的水平分布无明显差异,最大分布深度均为2.0 m;而阳坡立地上刺槐细根在距树干0.5 m处的垂直分布深度可达2.0 m,且阴坡立地上细根密度特征值明显大于阳坡.根系对土壤深层水分的影响范围因不同立地条件下根系分布空间差异而不同,在阳坡立地上,刺槐根系对深层土壤水分的影响深度可达2.7 m处的.土层,而在阴坡立地上,这种影响范围可达3.3 m处的土层.

作 者：曹扬 赵忠 渠美 成向荣 王迪海 CAO Yang ZHAO Zhong QU Mei CHENG Xiangrong WANG Dihai  作者单位：曹扬,CAO Yang(西北农林科技大学林学院,杨凌,712100;黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室,杨凌,712100)

赵忠,渠美,王迪海,ZHAO Zhong,QU Mei,WANG Dihai(西北农林科技大学林学院,杨凌,712100)

土壤水分运动 篇3

关键词：夏玉米；根-冠干物质；叶面积指数；根冠比；水分利用效率

中图分类号： S152.7；S513.07 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2015）10-0108-04

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收稿日期：2014-10-22

基金项目：国家“973”计划（编号：2010CB950702）；公益性行业（气象） 科研专项（编号：GYHY201106043、GYHY201306046）；江苏省普通高校研究生科研创新计划（编号：CXZZ12_0503）；江苏高校优势学科建设工程项目。

作者简介：丁从慧（1990—），女，江苏盐城人，硕士研究生，研究方向为应用气象学。E-mail：dconghui45@sina.com。

通信作者：申双和，教授，主要从事农业气象、生态环境气象研究。E-mail：yqzhr@nuist.edu.cn。 水资源南北分布差异大，是制约我国农业发展的重要因素之一。土壤水分含量影响作物的物质分配及其根冠的生长，作物的水分利用效率（WUE）不仅能反映作物能量转化效率，也是评价作物生长适宜程度的综合生理生态指标[1]。玉米是我国重要的粮食作物之一，不同生育期对土壤水分含量的响应差异较大，因此研究水分对玉米生长发育的影响具有重要意义。根系是吸收水分的器官，而叶冠是利用水分进行光合作用、散失水分的主要器官，近年来，国内外关于根-冠联系的报道很多。已有研究证实，根冠结构与功能处于均衡状态时，二者生长比例协调、产量和资源利用效率较高[2]；根冠协调生长是提高作物WUE和产量的基础[3]，而根冠比能较好地反映不同土壤水分含量对植株地上面部分与地下面部分生物量的相互关系，也是反映干物质协调积累状况的重要指标，主要受环境因素和植物本身遗传特性的影响[4-5]。陈晓远等认为，植物对水分的高效利用可归结为根、冠结构功能匹配[5]；张岁岐等通过试验证明，合理灌溉优化玉米根系分布特性可以提高玉米吸水能力和水分利用效率[6]；刘海隆等研究发现，叶水势和冠层温度可以作为作物水分胁迫的判别指标[7]。前人的研究大多是在干旱胁迫条件下进行的，且局限于冠部性状对WUE的影响，而根系、冠部相互联系对WUE的影响是一个相对薄弱的环节，因此协调根、冠关系及功能与作物水分利用效率之间的关系是一个亟待研究的问题[8-11]。本研究在前人关于干旱胁迫研究的基础上，增加轻度淹水处理，探索玉米根与冠、水分利用效率与根冠比之间的相互关系。本研究结果可为提高作物水分利用效率提高理论依据，同时为干旱地区玉米的抗旱栽培、优化灌溉提供实践依据。

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验于2013年7月在南京信息工程大学农业气象试验站（32.20°N、118.70°E）电动活动式防雨棚内进行。每个小区长宽均为2.5 m、深1.5 m，各小区之间用钢筋水泥浇灌隔离，防止侧渗。小区上方有电动防雨棚以便隔绝降雨，土壤为潴育型水稻土，灰马肝土属，土壤质地为壤质黏土，黏粒含量约为26.1%，土壤pH值（H2O）为6.1±0.2，有机碳、全氮含量分别为19.4、11.5 g/kg。以玉米品种江玉403为供试材料，于2013年7月6日播种，采用穴播，每穴播种2株，行距50 cm，株距30 cm，9月27日成熟。每小区播种前（2013年7月4日）撒施复合肥112.5 g，播后38 d（8月13日）穴施復合肥75.0 g。

玉米播后开始灌水控制土壤含水量至田间持水量（FC）的80%～90%，以保苗齐苗壮苗。拔节始期过后5 d，按占田间持水量的比例开始进行水分处理，采取5个不同水平的水分处理：W1，重度干旱处理（35%～45%FC）；W2，中度干旱处理（50%～60%FC）；W3，轻度干旱处理（65%～75%FC）；W4，全生育期充分供水（80%～90%FC）；W5，轻度淹水处理（95%～105%FC），各处理有3组重复即15个小区，随机排列，具体情况见表1。每个小区内装有1个土壤水分传感器（AV-EC5，AVALON Scientific，USA），分别监测0～10、10～20、20～50 cm 深度的土壤含水量，由数据采集器（CR1000，Campbell Scientific，USA）自动采集并记录每1 h的土壤水分含量均值，计算出需要的灌水量，并连接带小孔的PVC管道进行自动灌溉，每次测定灌水量为0～50 cm土层的土壤含水量。同时，每隔10 d采用烘干称质量法进行人工测定土壤湿度，从而对水分传感器进行校正。全程生育期内均严格控制水分，锄草、施肥等管理同一般大田均一致。

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1.2 测定方法

1.2.1 根的获取 用铁锹从株行间垂直切下，切入深度根据根系的长度而定，取整个土柱，然后将含有土柱的整株玉米取出，用剪刀从茎基部把根与茎分开，把根系放入准备好的尼龙网袋，放在水池里浸泡，等到土壤松软后，用水冲洗根部，得到整个完整的根，擦拭表面的尘污后立即放入准备好的网袋。选取播后19 d（7月25日）、35 d（8月10日）、46 d（8月20日）、56 d（8月31日）、65 d（9月9日）、71 d（9月16日）、81 d（9月27日）进行测定。

1.2.2 生物量的测定 把获取的植株除根，按叶、茎鞘、穗各器官进行分类，分别称取鲜质量，之后将样本装袋放入恒温干燥箱内加温，取样后0 h温度控制在100～105 ℃杀青，以后维持在70～80 ℃，12 h后（物质的质量恒定时）将玉米分别按叶、茎鞘、根、穗称取干质量，地下部分与地上部干物质质量之比即根冠比，測定时间与“1.2.1”节一致。

1.2.3 叶面积指数的测定 采用LAI-2000冠层分析仪测定，每个小区选取3个不同的点各测1次，取平均值，测定时间同根获取时间一致（除播后19 d，由于此时生育期处于7叶期叶面积指数较小，不宜测取）。

1.2.4 光合指标的测定 采用美国LI-COR公司生产的LI-6400 型便携式光合仪进行测定，包括叶片净光合速率（Pn）、蒸腾速率（Tr）等气体交换参数。选择气候稳定的晴天，分别于播后56 d（8月31日）、71 d（9月16日）进行测定。选取完全展开功能叶3张，测定叶片中间部位，重复测定3次，于08：00—17：00完成。

1.2.5 水分利用效率 水分利用效率用净光合速率Pn与蒸腾速率Tr之比来表示，即WUE=Pn/Tr。

2 结果与分析

2.1 夏玉米根冠对不同土壤水分的响应

2.1.1 根系的响应 根部干质量的积累体现了根系的生长，不同水分处理对玉米根干质量的影响见图1。由图1可知，在整个生长期内，根部生物量的累积呈先上升后平衡再略有下降的趋势。胁迫初期，各处理的根干质量随处理时间的延长不断增大，在播后56 d根干质量达到最大，在此阶段内W4平均日生物量增长速率为1.218 g，比W1、W2、W3、W5处理高55.6%、40.3%、24.7%、4.98%；随着胁迫时间的继续延长，根系干质量的积累呈负增趋势，这是因为部分根系死亡、呼吸消耗等降低根系生物量，其中W5下降最明显，原因是长时间处于水分淹没下，根系呼吸受到抑制，根系腐烂严重等消耗了大量的同化物。

胁迫初期，各处理的根干质量差别不大，随着处理时间的延长，不同处理在生育前期的根干质量变化趋势为W4>W5>W3>W2>W1，在整个生育期内W1、W2、W3、W5平均根干质量分别低于正常供水的41.0%、37.29%、20.34%、10.89%，表明干旱胁迫对根系干质量的影响大于轻度水分淹没。

2.1.2 夏玉米冠层的响应 叶面积指数（LAI）是反映植物冠层结构变化的动态指标，为植物冠层表面物质和能量交换的描述提供结构化的定量信息。由图2可知，LAI对不同水分处理的响应差异显著，从播后35 d到播后71 d，LAI基本随时间的推移而增大，且在71 d达到最大值，之后由于夏玉米叶片逐渐枯黄，绿叶面积减少，叶片光合功能受损，LAI呈明显下降趋势；同一生长时间内，5个处理的叶面积指数从大到小依次为W4>W5>W3>W2>W1，在整个生长期中W1、W2、W3、W5的平均LAI较W4低19.6%、10.8%、9.7%、58%，说明在控制水分的生育期内，随着干旱胁迫的加强，根系能量物质传输到冠层也变少，因此LAI减小；同时，轻度淹水也不利于叶片的生长，水分过多会影响根系的呼吸消耗，从而抑制其根系的生长发育及其冠层的生长，但其影响小于干旱胁迫处理。总体而言，不同程度的水分胁迫处理均会改变冠层结构，从而使LAI减小，进而影响整株植物的生理生态变化。

2.1.3 根冠动态响应 由表2可以看出，在玉米整个生长期内，冠的生长量大于对应根系的生长量。同一生长期内，水分胁迫越严重，其地上、地下部分的生物量减小越明显。其中，轻度淹没（W5）的根冠比在播后56 d较大，这可能是由于全生育期水分轻度淹没，使得大量的同化产物运往根系，调整了根系结构，改善了根系的吸水能力，过量的水分建成庞大的根系使得根系干质量增加，冠质量增加量相对于播后46 d减少，根冠比相对于同期W1～W4处理增加；充分供水（W4）、轻度淹水（W5）处理的根冠比分别在播后56、46 d达到最大值，而干旱胁迫处理的根冠比在播后46 d左右已达到最大值，说明干旱胁迫使得根冠比提前达到最大值。

在播后56 d，分配到根-冠部的干质量持续增加，W1、W2、W3、W5处理的冠部干质量比播后46 d高83.05%、8027%、79.34%、79.09%、72.74%，而根系干质量增量占全株干质量增量的比例为16.95%、19.73%、20.66%、2090%、2726%，说明水分胁迫冠部干质量增量占整株增量比例大，水分胁迫越大，冠部干物质增长速率越先达到最大值。

在播后65 d，由营养生长转化为穗部的生殖生长，根系的干物质除了用于自身呼吸消耗一部分能量外，其余用于冠部的生殖生长[12]，其中W5处理根质量占总物质量的比例最大。在播后65～71 d同一个生长期内，W1略有增加，W2、W3、W4、W5处理的根干质量减小，5个处理冠质量均增加，W5处理根质量占总质量的比例与其他处理的减小幅度相比最大，说明在此时间段内W5处理根系物质量转向冠层生长物质量最多。在播后81 d左右时的根系发育会受到抑制并随之衰老，功能逐步退化，不论水分情况如何，都有近96%的干物质累积冠部，而根干质量则只占总干质量的4%，根冠比（0.035～0.046）变化趋于一致（这是由于根冠生物量累积是以遗传特性为基础的环境响应的体现者）。不管玉米在整个生育期如何受不同土壤水分含量的影响，成熟时期玉米根冠比总是要恢复到物种的固有特性，体现出它的遗传特性[13]。

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2.2 叶片水分利用效率对夏玉米不同水分处理的响应

2.2.1 不同水分处理对夏玉米光合参数的影响 为揭示不同水分处理对夏玉米光合参数的影响，于播后56、71 d测定其叶片的光合作用参数，并提取其Pn与Tr（表3），研究发现不同水分条件下播后56 d的叶片光合速率、蒸腾速率明显高于播后71 d。在播后56、71 d，W1、W2、W3、W5处理叶片Pn和Tr均比W4处理低，说明土壤干旱胁迫和轻度淹没均会使Pn和Tr降低，且土壤干旱胁迫越强，Pn下降幅度越大。在播后56 d，与W4处理相比，W1、W2、W3、W5处理的Pn分别降低17.6%、14.2%、5.22%、5. 62%，Tr降低6.78%、7.89%、6.90%、5.36%；在播后71 d，与W4处理相比，W1、W2、W3、W5处理的Pn分别降低653%、6.74%、2.77%、7.36%，Tr降低10.79%、11.33%、5.58%、4.50%。播后56 d的Pn與播后71 d Tr下降幅度更大，表明在不同水分处理情况下， 播后56 d Pn与播后71 d Tr更敏感。

2.2.2 不同水分处理对夏玉米水分利用效率的变化 叶片水分利用效率定义为单位水量通过叶片蒸腾散失时光合作用所形成的有机物的量，是植物消耗水分形成干物质的基本效率，也是水分利用效率的理论值[14]。由图3可知，各处理（除W1处理）的WUE在播后35 d最高，播后 71 d 次之，播后 35 d 最小。在相同水分条件下，播后35、71 d玉米总体的WUE分别比吐丝期低16%、11%。播后35 d各处理的WUE从大到小依次为W4>W3>W2>W1>W5，表明WUE随着干旱胁迫的加重而减小，且夏玉米在生长初期生长缓慢，其干物质合成能力小，因此对水分需求不大；随着生长速率的加快，WUE增加，播后56 d各处理的WUE从大到小依次为W3>W4>W5>W2>W1，其中W3处理的WUE比W4处理高 176%，W1、W2、W5处理比W4处理低11.75%、6.97%、04%，表明中度胁迫能提高WUE，且此时期缺少水分会影响玉米的生物量的积累量、产量等；播后71 d的WUE从大到小依次为W2>W1>W3>W4>W5，即干旱胁迫处理的WUE均比充分供水高，其中W5处理的WUE最低，说明在生长后期，叶片的光合作用功能的减退减缓了生长速率。由此可见，播后56 d的WUE最高即为水分关键期，干旱处理会提高WUE，轻度淹水处理对提高WUE影响小。

2.3 玉米根、冠干物质、根冠比与WUE之间的相关分析

为进一步分析玉米根、冠干物质与WUE的关系，对根-

冠干物质及根冠比和WUE进行相关分析，结果见表4。由表4可以看出，玉米根干质量与冠干质量的关系可用乘幂曲线方程拟合，拟合结果较好，说明根系与冠层有着密切的联系，根系吸收的水分和营养物质用于自身和冠层的生长，与此同时冠层的光合作用又能促进根系生长，二者是相互联系的有机整体。根冠比与WUE呈极显著负线性相关，说明根冠比的增加不利于WUE的提高。这可能是由于庞大的根系对玉米吸收水分有效，但由于消耗过多的同化物质，所以其作用相互抵消，过大或过小的根冠比均不利于提高有限的水分利用效率。由此可见，不同水分处理在一定程度上限制了根系发育，但提高了WUE，通过适当降低根冠比可提高单叶WUE。

3 结论与讨论

本研究利用遮雨棚设定5个不同土壤水分的处理，对夏玉米的根-冠关系及水分利用效率进行研究并作相关性分析，结果表明，作物根系与冠层（LAI）的光合作用有较好的配合时，二者生长比例相协调，能够提高WUE。随着土壤水分含量减小，根的干物质含量也减少，且水分干旱胁迫对根系生物量的影响大于水分轻度淹没。说明土壤水分下降会降低玉米叶面积指数，缩短有效绿叶面积，增加土壤水分胁迫，从而减少干物质量，使得最大根冠比提前出现，冠部生长速率越先达到最大值，轻度淹水对根-冠干物质比例分配影响越大，因此可以通过人为控制土壤水分来改变作物根系的大小，调节根冠比、分布状况，使同化物在根系和冠层之间的分配保持协调平衡，确保作物处于最佳的生长状态，达到最优根冠比，提高水分利用效率[15]。

植物水分利用效率是一个较稳定的衡量碳固定与水分消耗关系的指标[16]，可见，玉米播后56 d的光合速率与播后71 d 蒸腾速率相对更敏感，播后56 d的WUE大于播后35、71 d，这与白向历等的研究结果[17]一致。不同水分条件可以改变玉米根冠关系，从而改变叶片水分利用效率，但基本趋势基本是一致的。可见，播后56 d是水分供给的关键期，随着夏玉米生长的进行，各生育期的水分需求存在较大的差异。

通过各相关性分析结果可知，根质量与冠质量呈显著乘幂相关（P<0.05），表明根系与冠层紧密联系、相互依赖、相互促进。根冠比与WUE呈极显著直线负相关（P<0.01），根冠比可作为监测作物水分状况的指标，研究结果可为干旱半干旱地区的抗旱栽培、优化灌溉提供指导。

夏玉米的整个生长发育阶段对水分的需求至关重要，因此研究水分对玉米生长发育、根冠关系的影响有重要的意义。不同程度的水分处理对玉米的生长会造成影响，且生长期不同，玉米对土壤水分含量的响应存在差异。本试验结果表明，不同水分处理对夏玉米光合特性、根冠关系响应具有延迟性，同时所测的玉米物理特性等受外界环境干扰大，造成有些组间差异不是特别明显。叶片水分利用效率没有表现出较好的规律，是由于受异常高温天气的影响。因此，在今后试验设计中如何排除防雨棚增温效应、如何排除气象因素对测定结果的影响还有待改善，从而为提高水分利用效率、节水抗旱栽培提供理论基础。

参考文献：

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柠条林地土壤水分动态分析 篇4

柠条是豆科锦鸡儿属植物的俗称, 为多年生落叶灌木。其代表植物主要有小叶锦鸡儿、中间锦鸡儿和柠条锦鸡儿[6,7], 主要分布于我国吉林、辽宁、河北、山东、山西、内蒙古、陕西、宁夏、甘肃、青海和新疆等省 (区) , 以内蒙古西部和陕北比较集中。柠条抗逆性强, 易种植, 易成活, 是防风固沙和保持水土的优良灌木[8], 是十分适宜当地生长的土树灌木, 对于水土流失严重的半干旱黄土丘陵沟壑去具有重要意义[9]。

本研究以野外试验资料为基础, 通过对定西市安定区龙滩流域人工柠条灌木林的土壤水分动态及时空分布特点进行研究, 在一定程度上可以反映出该区域植被对水分的利用现状、作用规律与强度。为区域植被恢复和生态环境建设提供依据。

1 研究区概况

龙滩流域位于定西市安定区口镇境内, 区域地貌为梁状丘陵, 海拔2 000~2 300 m, 地形以黄土长梁为主, 呈黄土岭、沟壑谷地起伏景观。年平均气温6.8℃, 1月平均气温-7.9℃, 极端最高气温34.9℃, 极端最低气温-27.1℃, ≥10℃的年活动积温2 124℃, 气温日较差14~19℃;年均降水量386.3 mm, 降水主要集中在7-9月, 多以暴雨的形式降落, 春季降水很少;年平均相对湿度64%, 干燥度为1.9;平均无霜期152 d;年平均日照时数为2 052.7 h。柠条林地为反坡台地, 台宽1.5~2 m, 反坡3˚~5˚, 形成外高内低, 水平阶沿山体水平延伸, 间距300 cm。

2 样地布设

分别在龙滩流域内阴坡、阳坡、半阳坡的上、中、下9个地点进行样地布设, 进行土壤水分的定位观测, 试验样地面积为20 m×20 m, 在小区中心地带分别在台地上和坡地上用TDR方法, 从2015年4月18日-10月17日每一个月对监测样地剖面土壤水分进行连续测定, 测定深度为200 cm, 每20 cm测定1次, 每次每层做1个重复并取平均值作为该次该层的土壤含水量 (%) 。

3 土壤水分季节动态变化差异

3.1 柠条生长节律与土壤水分季节动态相互相应

图1为不同坡向柠条样地的土壤水分动态变化曲线, 不论阴坡、半阳坡还是阳坡, 柠条林地土壤含水量年内变化均呈现不对称的双峰曲线, 4月与7月出现土壤含水量的低值, 5月与9月出现土壤含水量的高值, 且一年当中第二高峰峰值明显高于第一高峰峰值。在柠条的生长初期 (5月) 和生长末期 (9月) 土壤的含水量较高, 而在生长中期 (6月、7月) , 土壤的含水量较低。

3.2 不同立地条件下柠条林土壤含水量差异

由表1可知, 不同立地条件下, 柠条林地的年内土壤水分差异极显著 (P>0.01) , 阳坡柠条林的土壤含水率最高, 为8.80%, 阴坡的土壤含水率最低为7.96%。土壤含水量排序为:阳坡>半阳坡>阴坡。

4 结语

1) 在龙滩流域内, 不论阴坡、半阳坡还是阳坡, 柠条林地土壤含水量年内变化均呈现不对称的双峰曲线。

2) 不同坡向人工柠条林土壤水分具有显著性差异, 具体表现为:阳坡>半阳坡>阴坡。

3) 在土壤水分剖面各土层的含水率中, 土壤水分的利用深度表现为:半阳坡>阴坡>阳坡, 这与柠条的生长状况呈现出相一致的规律。

参考文献

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农田土壤水分测定中的技术问题探讨 篇5

农田土壤水分测定中的技术问题探讨

介绍了在进行土壤重量含水率、土壤水文常数测定中应注意的问题和测定技巧,对计算公式进行了详细推导,对一些台站在测定中易犯的错误进行了剖析,以帮助各土壤湿度站全面系统深入正确地理解规范,做好土壤水分测定工作.

作 者：黄中雄 夏小曼  作者单位：黄中雄(广西南宁市气象局,广西南宁,530022)

夏小曼(广西气象信息中心)

刊 名：农技服务 英文刊名：SERVES OF AGRICULTURAL TECHNOLOGY 年，卷(期)：2009 26(10) 分类号：S15 关键词：土壤水分测定   技术问题   探讨  

土壤水分时空分布研究进展 篇6

土壤特性参数值在时间和空间尺度上存在明显异质性,而土壤水分是土壤特性的动态组成部分,长期以来,人们就土壤水分问题进行了广泛研究。受土壤特性、饱和带地下水、各种地表过程以及生产活动的影响,土壤水分含量及其剖面分布随区域、时间变化,在遵循普遍规律的同时,不同地区、不同时段的具体表现仍有不同对其加以研究可进一步丰富对坡地系统土壤水分状况与生态环境的认识与了解,从而为土壤水分的合理利用和水土资源保护提供依据。土壤水分及其运动的时空变异是一个复杂的过程,目前在指导农业灌溉等方面已有较为深入的研究,但很少有人探讨水土资源综合利用中的土壤水分时空分布问题,这也是退化坡地生态系统植被恢复不可回避的重要基础问题。

1土壤水分时空分布研究方法

1.1经典统计学方法

土壤特性值的空间分布具有必然性和偶然性,Fisher在假设土壤水分含量空间分布的偶然性表现为土壤特性的变化呈随机性且相互独立的基础上创立了传统统计方法。其原理是假设研究变量为纯随机变量,样本之间完全独立且服从已知概率分布,按质地将土壤划分不同的水平区域和垂直土层,通过计算样本的均值、标准差、方差、变异系数以及显著性检验描述土壤特性空间变异。该方法为定性描述,只能概括土壤水分变化的全貌,而不能反映局部的变化特征,因此很难确切地描述土壤水分的空间分布。国外许多学者研究表明,土壤特性在空间上并非独立的纯随机变量,而是在一定范围内存在空间上的相关性[1]。土壤特性自相关性的发现,对传统Fisher统计原理适用范围提出了疑问[2]。

1.2地统计学方法

地统计学方法是以区域化变量为核心和理论基础,以矿质的空间结构(空间相关)和变异函数为基本工具的一种数学地质方法。其要点是根据地面不同选点钻井所获得的不同深度的数据资料、寻求数据信息与采样点的位置和采样深度的统计相关性来对矿产进行空间结构分析与数量估计。该方法由法国学者Matheron建立,他在克立格1951年提出的矿产品位和储量估值方法基础上,提出区域化变量理论,认为变量具有空间分布特征,结构性和随机性并存,样品之间具有空间相关性。一些学者[3]曾对地统计学方法作了全面的论述。地统计学方法具有提高采样效率和节省人力物力、可允许在空间上不规则采样,且可进行优化插值计算等优点[4]。在土壤水分空间变异的定量分析研究中,涉及地统计学的主要包括半方差函数及其模型和克立格插值。

半方差分析是研究土壤水分空间分布特性的一种有效方法。它表示土壤地域化变量对于在不同位差分隔和方向上的所有成对点之间的观测值的空间相关性。半方差函数在一定范围内随步长(样点空间间隔距离)的增加而增大,当测点间距增大到一定距离时趋于稳定,这段间距称为变程,在变程内土壤水分值具有空间相关性,大于该值则是相互独立的。半方差函数反映土壤特性空间变异结构,并影响克立格插值,因此准确估算土壤特性的半方差函数模型是关键问题。实际研究中,由于选择半方差模型常受样本半方差形状、调查者对土壤特性的了解程度、调查目的等方面的影响,选定一个模型来描述所测定土壤特性的半方差并拟合一条曲线通常是有争议的,但由于土壤特性空间变异,半方差分析仍然为使土壤水分分布的预测和模拟进一步逼近实际提供了一个定量工具。

克立格插值是利用原始数据和半方差函数的结构性,对未采样点的区域化变量进行无偏最优估值的一种方法,通过计算每个估值的估计方差,获知估值的可靠程度。克立格法对每一估值都是由其邻近观测值加权平均计算而得[5,6],可为空间格局分析提供从取样设计、误差估计到成图的理论和方法,精确描述变量在空间上的分布、形状、大小、地理位置或相对位置,因而在确定空间定位图式方面比较有效。

1.3染色示踪法

土壤水运动是非均匀和各向异性的,研究土壤中水流运动变异性对于土壤水利用、地下水污染控制都具有显著的意义。土壤染色剂是观测水流运动和溶质运移的一种较为直接的手段。在土壤优先流分析[7]、土壤耕作状况对于水流运动的影响[8]以及灌水均匀性分析[9]等方面都取得了较好的效果,这些研究更注重不同条件下水流运动的变异性,而对于土壤水流运动变异性的定量描述,以及空间变异性和尺度之间的关系未深入研究。王康通过不同观测尺度条件下土壤染色剂的田间入渗试验,研究土壤水非均匀运动规律及其尺度特性,并应用具有多重分形特征的随机层叠理论进行模拟和分析,结果表明,不同观测尺度下的土壤水流运动均表现出空间变异性,大尺度包含更多的水流运动变异信息,最大入渗深度随观测尺度的增加而增大。

1.4时间序列法

对于两个时间序列,只要在时间上同步,均可用协方差相关系数描述其相关性。对于两个时间间隔相同的平稳时间序列X和Y,它们之间的协相关系数可用式(1)计算[10,11]

$\rho {}_{xy}=\frac{S{}_{xy}(h)}{S{}_{xx}(0)S{}_{yy}(0)}=\frac{S{}_{xy}(h)}{\sigma {}_x\sigma {}_y}(1)$

式中:ρxy为滞后时间为h时,x,y两个序列的协相关系数;Sxy(h)为滞后时间为h时,x,y两个序列的协方差;Sxx(0),Syy(0)为序列x,y的方差;σx,σy分别为x,y序列的标准差。对于具有n对观测数据的两个时间序列,时间差为h时的协方差可由式(2)计算:

$S{}_{xy}=\frac{1}{n}{\displaystyle \sum _{i=1}^{n-h}(}x{}_i-\overline{x})(y{}_i+h-\overline{y}),h=0,1,2,\cdots (2)$

式中:$\overline{x}$,$\overline{y}$分别是时间序列x,y样本的平均值。

式(1)、式(2)相结合,即可计算出在滞后时间为h时的协相关系数。根据协相关系数的大小可估计两个序列的协相关程度。由于降雨对土壤水势的影响是持续、动态的,在考虑滞后时间下降雨量和土壤水势的协相关关系时,降雨序列需稍做处理,即假设原始降水序列为:{x|x1,x2,x3,…,xn},当滞后时间为h时(h是整数且小于n),降雨序列变形为:{x′|x′1=x1+x2+…+xn,x′2=x2+x3+…+xh+1,x′n-h=xn-h+xn-h+1+…+xn},再根据式(1)与式(2)计算出不同滞后时间下的相关系数。

1.5土壤水分成像法

土壤水分成像法是对土壤含水量空间分布实现成像的方法。通过三维空间上土壤电阻率成像,可分析土壤含水量在三维空间上的分布特征[12]。首先,对试验区域进行高密度电位差测定,建立土壤电阻率的初始模型;然后,应用有限元法计算各点理论电位差值,并与实测电位差值进行比较,对土壤电阻率模型进行修正,实现三维空间上的电阻率成像。之后,通过在试验区域内代表性取样,并在室内测定土壤的电阻率随土壤含水量的变化关系,应用描述多孔介质含水量和电阻率之间关系的Archie方程[13],对所测得的数据进行拟合,确定相关参数,再将三维空间的土壤电阻率值和相关参数值代入Archie方程,获得三维空间上的土壤含水量分布,即实现土壤水分成像。

周启友等认为[14]此方法获得的值与实测土壤含水量误差较大,应用这些资料分析土壤水分空间详细分布特征十分困难。但考虑到土壤水分成像法中影响含水量的因素都是内在和确定的因素,且计算的含水量和实测含水量之间存在线型关系,因此,通过分析成像法中的含水量的时间变化特征,仍可探讨土壤含水量在三维空间的总体分布特征和时序变化规律。

1.6地形指数模型

地形指数模型是用地形指数在流域中的空间格局来确定流域饱和缺水量的空间分布和产流区的空间位置与范围的一种方法[15]。在同一地理位置,土壤水分分布受地形影响表现出一定的空间变异,在地势平缓、上坡汇流面积大的地貌部位,土壤含水量相对较高[16]。因此,可借鉴该方法充分考虑地形对土壤含水量的影响,用地形指数ln(α/tanβ)的空间格局来反映土壤水分空间分布。其中α为坡面任一点i处单位等高线长度的汇流面积,β为该处坡度。

地形指数是Topmodel的核心,该指数在准定常假定下根据动力波方程推导而得[17]。在定常状态下根据动力波方程,单位时间、单位等高线长度的地下水通量为qi=αr(式中:r为单位时间单位面积的地下水补给率;α为流经i点的单位等高线长度的汇流面积)。

假定地下水面与地表平行,则水力坡度用地表坡度表示,通量qi可近似表示成:

qi=k0exp(Si/m)tan β

式中:k0为土壤刚饱和时在局地坡度b处的地下水通量(假定k0不随空间变化);Si为土壤相对含量,与土壤饱和缺水量D的数值相等符号相反;β为i点处的局地坡度。

根据式(1)和(2)推导出式(3):

Si=mln (α/tanβ)-mln (k0/r) (3)

即土壤相对含水量与地形指数呈线性关系,地形指数的空间分布反映了土壤相对含水量的空间分布。目前已广泛使用数字地形模型计算地形指数的空间分布[18,19,20],根据地形指数与土壤相对含水量的联系,可以简便地确定流内土壤水分的空间分布而减少工作量。

2土壤水分时空分布研究内容

2.1土壤水分空间分布特征

2.1.1水平变化

朱德兰[21]等通过测定飞马河流域阴坡、阳坡、半阴半阳坡、川地不同部位0～180 cm土壤的储水量,分析土壤水分空间、时间变异性,以及不同植被在不同部位土壤水分亏缺程度。结果表明,梯田宽度不同,土壤水分分布不同,在0～180 cm土层,窄式梯田水分分布较均匀,宽式梯田土壤水分由内侧向外侧递减;坡向、坡位不同,土壤水分变异很大,阴坡土壤年平均储水量远比阳坡高111.9 mm;在坡地上修建水平阶后,沿坡长土壤水分趋于均匀。土壤水分年变化总体看来,可分3个阶段:11月初至翌年6月底,土壤水分变化很缓慢;7月初至8月底,急剧变化;9-10月缓慢变化,阴坡土壤水分变化比阳坡缓慢。

2.1.2垂直变化

仇化民[22]等分析了甘肃省东部由降水引起的土壤水分的时空分布,研究了麦田2 m土层水分的周年变化及垂直变化规律;张超[23]等对黄土高原丘陵沟壑区的土壤水分随时间变化规律做了研究,对土壤水分垂直分布做了对比分析,并计算了土壤水分空间变异;张洪芬[24]等利用西峰16年土壤测墒记录,分析了土壤水分旬月变化规律、垂直变化特征、年际变化以及土壤水分含量和次年冬小麦产量间的关系,尤其是对土壤含水量的垂直分布作了比较详尽的分析,进而为充分利用土壤水分资源、调节土壤水分状况以及提高小麦产量提供了有效的依据。

2.1.3尺度效应

小区尺度:小区可人工修建也可选择一定面积的自然区域作为研究对象,一般土地利用类型一致。小区尺度试验容易操作、条件易控制,土壤取样和水分测定方便,可从多角度、多层次对土壤水分分布格局分析。其最大特点是采用随机排列和随机采样等手段来消除空间变异对试验结果的影响[25],目的是把空间异质性当成误差来源排除,实际上这是很困难的。

生态系统尺度:生态系统是自然界的基本单元。在生态系统即单一土地利用类型内就土壤水分的运动及转化过程、分布特点、时间变化等特征,学术界进行了大量研究[26,27,28],特别是关于水分在SPAC系统的运移方面取得了不少成果。

坡面尺度:坡面是景观的基本单元,研究坡面土壤水分的时空变异将为预测较大尺度土壤水分特性提供基础;坡面综合了小气候、水文、地貌、土壤及其他土壤物理属性,深入了解坡面尺度的土壤水分变异有助于更好理解坡面水文过程、生态过程和生物地化过程,这些过程与水分呈非线性相关[29];坡面便于取样、测定土壤水分和连续观测。

集水区和小流域尺度:集水区和小流域是江河水系的基本集水单元。在侵蚀地区也是独立的产沙、输沙系统,阐明该尺度上土壤水分的时空变异有助于理解区域尺度上的水分变异,对水土流失的控制也有一定意义。许多学者对流域尺度上的土壤水分利用传统统计分析和地统计方法进行了分析。

区域尺度:利用实测的土壤水分数据研究区域尺度时空变异难度较大,一般利用多年水分平均值或遥感数据分析。由于遥感的数据需要一系列计算和辅助资料如土壤质地和植被特征等,以及地面实测水分数据的校正,其准确率和可信度受到影响[30]。

2.2土壤水分时空分布影响因素

土地利用的影响。植被盖度是土壤水分时空变异的驱动因子之一,不同土地利用类型及其时空格局对土壤水分影响不同。农地免耕可以增加土壤贮水量,农地实施水土保持措施也能在一定程度上增强土壤的蓄水保水能力[31]。

降水因子的影响。土壤水分及其空间变异、季节变化和年际变化往往与降雨特征表现出相似的时空变化趋势[32]。降雨及其变化决定了农地、草地和林地等土地利用类型的土壤含水量及其季节变化和年际变化,从而呈现出不同的季节变化格局,但小流域整体的土壤水分动态特征与降雨并不完全一致。

地形因子的影响。在立地尺度上,土壤水分时空变异受到多因子的综合影响,因此土壤水分与坡向、坡度、坡形和海拔等单一地形因子之间的关系呈现复杂多样的格局,但是在较大尺度上,土壤水分存在显著的地理分异规律[33]。

土壤因子的影响。土壤水分变异参数与土壤含水量之间存在复杂的时空关系,而且土壤含水量及其时空变异还受到土壤类型、质地等土壤因子的影响[32]。随着土层深度的增加,土壤含水量及其时空变异都存在显著的剖面分布格局,呈现出降低型、波动型和增长型3种分布类型,但剖面分布类型因地因时而异。土壤水分的时间变异随着土壤深度的增加而减少,可划分为速变层、活跃层和相对稳定层,但是土壤水分的空间变异较复杂。

土壤侵蚀的影响。土壤侵蚀的时空变化在一定程度上导致了土壤水分的时空变异性,随着土壤侵蚀的加剧,土壤有效水含量显著降低[34]。

尺度的时空效应。土壤水分时空变异随着尺度的变化而发生明显的改变,大尺度由大气控制主要决定于降雨和蒸发格局,小尺度主要决定于土壤、地形、植被和根系结构[32]。

多因子的综合影响。土壤水分的时空变异是多重尺度上地形、土壤、土地利用、气象等多因子综合作用的结果,但就某一具体地区而言存在重点尺度和主控因子,其时空关系因时间、空间和尺度而异。因此,需广泛开展多重时空尺度土壤水分的时空变异研究,分析尺度转换规律,确定重点尺度及主控因子。

3土壤水分时空分布研究的应用

3.1土壤水分运动

土壤水很大程度上参与了土壤内进行矿物质的风化、有机化合物的合成和分解等许多物质转化过程。了解土壤水在土壤中的变化、运移机理对土壤的形成过程以及制定农业措施具有重要意义。目前对于土壤水分运动规律的研究,大多采用确定性模型来进行预测预报,由于空间变异的作用,在时间上其结构特征是否稳定或如何变化,对于水分运动的监测和预报有很大影响。因此,研究土壤水分在空间的分布规律及时间稳定性,对提高土壤水分运动研究水平至关重要。

3.2小流域治理

土壤水分不仅是土壤侵蚀过程、植物生长和植被恢复的主要影响因素.也是土地评价的重要指标。在一个流域内,土壤水分分布因地形部位、地貌特征及植被类型而变化。通过对不同坡度、坡向、植被类型和生物量影响下的土壤水分进行测定,可以掌握该地区土壤水分地理分布规律与垂直变化规律,客观评价该地区土壤水分盈亏状况,为配置各项水土保持治理措施,指导农业生产、植被恢复和土地利用,实现小流域的综合治理,提高流域生产力,也为解决流域综合治理与开发中面临的生态环境改善、区域持续发展及农林草建设等问题提供了必要的理论依据。

3.3农业灌溉

利用灌溉决策软件指导农田灌溉管理时,首先要考虑田间土壤水分的空间分布特性对采样点观测值的影响。根据土壤水分特性的空间分布规律来确定观测管在田间位置,可以提高灌溉决策精确度[35]。因此,研究土壤水分的空间分布特性对于农田灌溉中实施土壤水分的动态监测,根据有代表意义的土壤含水量值点进行田间灌溉决策管理,提高决策系统的精度,科学地指导灌溉,提高农田水分的利用率和作物产量是很重要的。

3.4水土保持和生态环境恢复

荒漠绿洲内靠天然降水和地下水维持的天然植被和人工林的稳定性与土壤含水量密切相关。土壤水分对土壤侵蚀、溶质迁移和土壤-大气之间相互作用等水文过程以及土壤形成过程有较大的影响。沙地土壤水分的变化可导致植被的相互演替,从而导致流动沙丘、半固定沙丘与固定沙丘之间相互转化。

在干旱、半干旱地区由于降水稀少,且季节分配不均匀,蒸发强烈,土壤水分动态一直是该地区水分的研究重点之一。近年来,有关学者对甘肃张掖绿洲-荒漠交错带沙丘土壤水分时空动态变化规律和生态垫覆盖下的沙丘土壤水分进行了研究,在揭示各种沙丘土壤水分时空变化规律的同时,也为沙地植被的保护和重建以及沙丘综合整治、恢复和开发利用探索新的模式[36]。姚月锋等利用经典统计学与地统计学相结合的方法,对沙柳林地表层土壤水分空间异质性研究,揭示不同林龄沙柳林地表层土壤水分变异的程度及沙柳土壤水分空间异质性随林龄变化的规律,为该区水土保持、荒漠化防治及生态环境恢复提供科学依据[37]。

4展望

由于具有多学科交叉的特点,新的理论和方法不断引入土壤水分空间变异的研究,使得土壤水分时空变异研究范围、深度和精度都有了较大的提高,同时使其应用空间也扩展到了更宽广的领域。但很多方法在土壤水分时空变异研究领域还不是很成熟,处于探索阶段,尚需做进一步深入探讨,另外在多种方法的结合方面还有进一步拓展的空间。

由于黄土高原水土流失严重、且干旱缺水,关于土壤水分时空分布的研究成果多集中在这一地区。随着经济的发展和人类活动的加剧,以长江流域为代表的南方地区水土流失愈加严重,水土资源供需矛盾日益突出。因此,进一步挖掘地质统计学在南方坡地土壤水分时空分布中研究的潜力,借助先进的计算机手段和数学方法,必将为长江流域坡地水土资源优化利用和退化生态系统植被恢复提供科学的土壤水分基础资料。

放牧对草地土壤水分的影响 篇7

1 水分在草地生态系统中的作用

要想维持全国畜牧业的稳定发展, 关键问题是解决草地生态系统的可持续利用与发展, 但是, 在内蒙古自治区, 相当大的面积草地都处于干旱地区, 目前都面临着缺水的问题, 草地畜牧业的发展受到极大的限制。因为草地土壤水分是影响草地生产力的一个关键因素, 尤其在干旱地区, 土壤水分更是植物生长的最大限制因子。光、热、水、气共同构成草原生态环境, 保持一定的水分环境, 对维护草原生态平衡具有重要意义。

正如美国R·T·Coupland所述, “土壤水分的供给和家畜放牧程度的变化是引起天然草地植被变化的最常见的环境压力”, “由于过度放牧引发的变化与那些由干旱引发的草地植被变化是相类似的”, “湿润年份与干旱年份相比较, 优势草本植物高度差之比达到15∶1, 现存生物量之比大到9∶1, 极端干旱年的密度可下降90%”。我国学者李建龙教授在研究中发现, “在干旱半干旱地区, 限制天然草地牧草生长发育和产量形成的主导生态因子是水分条件, 产量随年降水量的增加而增加, 呈明显正相关”。

对于草地土壤水分的减少常被认为是由于降水减少而造成的, 但许多情况长期累计降水量并没减少, 但土壤水分仍在减少, 草地仍在退化。如徐凤君对内蒙古草原1970年到1999年的30年气象资料的分析表明, 年均温升高了1.4℃, 年均降水升高了15.1mm。只是各草原区降水有所差异。东部的降水趋于增加, 向西逐步减少。东部的呼伦贝尔草原年降水增加了41mm, 而西部的乌兰察布草原减少了11.6mm。因此土壤水分的减少及草地退化与生物因素是密不可分的。

2 放牧对草地土壤水分的影响

放牧是草地水分影响因素中的最为显著的一项指标, 它对土壤水分的影响表现在两个方面, 一是直接的影响, 即过度放牧会增加家畜对土壤的践踏, 破坏土壤的自然结构, 改变土壤的物理性质。戎郁萍等对不同放牧强度对草地土壤理化性质的影响进行研究, 结果表明, 由于放牧践踏草地, 使土壤紧实, 通气、透水性变差, 降水多集中在土壤表层不能下渗, 土壤水分向下运动量小, 所以水分蒸发很快, 造成0~10cm土壤水分变化较大, 10~30cm土壤含水量趋于降低。同时, 韩国栋等在内蒙古赤峰市克什克腾旗达里诺尔自然保护区对不同放牧强度对土壤物理性质的影响的研究也表明, 随着放牧强度的增加, 土壤含水量逐渐降低, 尤其对表层0-5cm的土壤水分影响最为显著。而长期放牧会导致草地土壤硬度和紧实度增加, 持水量下降, 由于土壤通道性变差, 牧草不能很好生长, 草地逐渐退化, 并在自然状态下难以恢复。大面积草地也会出现这种现象, 如川西北草原是我国五大牧区之一, 20世纪60年代以来, 由于自然和人为因素影响, 草地生态系统急剧退化, 表现为湿地面积狭小, 海子干涸, 天然牧草长势弱, 产量低, 有毒杂草数量剧增, 灌木面积逐年扩大, 鼠害和过牧越来越严重, 草场沙化, 水土流失严重, 沙化面积迅速扩张。另外, 王志强等在宁南山区天然草地上的研究表明, 过度放牧区地面盖度小, 表土裸地无谓蒸发也是造成土壤湿度小的原因之一。

另一方面是间接的影响, 所谓间接影响主要是指放牧通过影响草地植被进而影响土壤对水分的吸收利用。

2.1 活的有机体对土壤利用水分的影响

植被覆盖是自然因素中对防止水土流失起积极作用的主导因素, 几乎在任何条件下都有阻止水蚀的作用。归结起来主要有以下几点作用: (1) 拦截雨滴, 缓和雨滴的冲击作用。雨滴降落时具有一定的速度和能量, 如果直接落在裸露的地面上, 雨滴就直接打击地面的土块, 形成溅蚀, 从而降低了土壤对水分的利用率。溅击侵蚀毁坏土壤结构, 使土粒处于悬浮状态, 水和土混在一起产生泥浆。当泥浆渗入土壤时, 悬浮的土粒会把土壤孔隙堵塞, 从而妨碍土壤吸水。但是, 雨滴不能侵蚀活的植物枝叶, 当植被受雨滴打击时, 它可以缓和并分散其能量为上千个小的能量, 因此维持一定数量的植被是提高草地对水分利用的又一关键因素。在植物生长茂盛的草地, 植物的地上部分能够拦截降水, 使雨滴不直接打击地面, 速度减小, 因而能有效地削弱雨滴对土壤的破坏作用。茂密的植被像雨伞一样承接雨滴, 使雨水通过植物的枝叶缓缓流落地面, 便于下渗, 因而减少了地表径流对土壤的冲刷。Clark (1940) 发现, 蓝茎冰草截流量几乎达50%, 而加拿大野麦草在30min内降雨量为10mm时, 截流量甚至更多。 (2) 固结土壤, 防止土壤冲刷。一般地说, 植物地下部分 (根系) 的生长量要大大超过地上部分的生长量。植物的根系对土体有良好的穿插、缠绕、网络、固结作用。由于各种植物根系分布深度不同, 所以在良好的草地, 植物根系与土壤密集交织在一起, 形成生草土一样的土壤, 这样便使得土壤能更有效的利用天然降水及地下水。

2.2 枯枝落叶对土壤利用水分的影响

枯枝落叶在生态系统中有着举足轻重的地位, 而它对土壤对水分的利用影响主要表现以下几个方面:第一, 枯枝落叶对降水有明显的截留作用, 对降雨的截留作用主要表现在防溅蚀、减缓地表径流和吸持降雨以供给土壤对水分的后续利用等方面, 枯枝对降水更明显的作用是表现在对降雪的截留, 一般情况下草原上地境开阔, 很少存在高大的遮挡物来降低风速, 所以, 冬季草原上大风的频率和速度都要高于其它地区, 在这种情况下, 枯枝落叶在固定积雪方面就显得尤为重要, 一般情况下, 枯枝落叶积累较多的草地上, 表面积雪固定的就厚, 在第二年早春降雪融化后, 土壤的含水量就高。裴浩等在内蒙古锡林郭勒草原上对草地枯草与土壤含水量的关系进行研究, 结果表明在有一定的降雪, 且其风动再分配明显的锡林郭勒草原上, 枯草越多越高的地段积雪也越厚, 在枯草很少的退化地段和打草地段积雪远低于平均积雪厚度。第二, 枯枝落叶还可以降低地表水分的散失, 在地表存在较多的枯枝落叶时, 太阳辐射不能直接到达土壤表面, 这样就降低了地表温度升高的速度, 从而减弱了水分散失的速率, 而且, 当地表枯枝落叶盖度较高时, 固定大量的积雪后, 更能降低土壤水分的散失, 因为积雪表面比土壤表面具有更强的反射太阳照射的能力, 这也会降低土壤水分的损失。

由于枯枝落叶具有上述功能, 所以, 在放牧强度逐渐增加的情况下, 地表的枯枝落叶在家畜的采食和践踏下, 其盖度会大幅度的降低, 这就使得草地土壤的水分发生大量的散失, 降低草地的生产力。

3 建议与讨论

基于以上提及的影响因素, 我们提出以下几点建议:

第一, 尽量减少冬季放牧, 以保证草地上能留有一定的枯枝落叶, 从而加大草地对降雪的截留, 或者人为的设置一些雪障, 以达到截留降雪的目的, 进而使得草地土壤能够充分、有效的利用水分。

第二, 在牧草的引种育种方面, 要向着节水型牧草的方向发展, 培育高水分利用效率、低耗水的品种。

第三, 制定适宜的载畜率。由于人们普遍认为草地退化原因主要是超载过牧, 因此, 基于这一认识制定的退化草地治理及退牧还草工作的一个基本原则就是“以草定畜”。如我国于2003年启动实施退牧还草工程的总体思路是:进一步完善草原家庭承包责任制, 把草场生产经营、保护与建设的责任落实到户。按照以草定畜的要求, 严格控制载畜量, 实行草场围栏封育, 禁牧、休牧、划区轮牧, 适当建设人工草地和饲草料基地, 大力推行舍饲圈养。优化畜草产业结构, 恢复草原植被, 实现畜牧业的可持续发展, 确保农牧民的长远生计。其核心就是“以草定畜, 实现畜牧业的可持续发展”。只有在合适的载畜率基础上, 才能保证草地在其承载能力范围之内, 这样, 草地生态系统才能通过自身的调节来维持系统的良好运行。

肉兔群养好催肥

潘培生河南省濮阳县畜牧局457100

1分群前准备

(1) 肉兔催肥前应先进行驱虫。 (2) 在催肥前对公兔去势。 (3) 预防接种, 每只兔注射兔瘟-巴氏杆菌二联苗1ml。

2分群

(1) 按成年兔每平方米6~8只, 每群20~30只。 (2) 按公母分群、弱强分群, 同一群的肉兔应尽量是同窝或日龄相同的仔兔。

3 加强管理

(1) 肉兔群养必须实行全进全出。 (2) 定期消毒, 应根据实际情况, 每3-7d带兔消毒1次, 每15-30d对兔舍周围环境消毒1次。

4 科学饲养

(1) 加强育肥兔的营养。可参考以下配方:优质干草粉50%、玉米23.5%、大麦11%、麸皮5%、豆饼10%、食盐0.3%、微量元素0.1%、多维素0.1%。 (2) 定期定量饲喂, 一般育肥兔一日应喂3-4次, 晚上应喂全天量的50%, 早上喂全天量的30%, 中午喂全天量的20%, 断奶后7d内每天喂50g, 以后逐渐增加至200g。 (3) 肉兔有昼伏夜出的生活习性故应加喂夜食。

摘要：本文从草地的合理利用方向出发, 总结了放牧对土壤水分的不同方面的影响, 指出了不同方面的影响机理, 并就水分利用提出了一些草地合理利用的相关建议。

黑龙江省土壤水分分区与预报 篇8

土壤水分状况对农作物的生长有着重要的作用,是决定作物生长发育的关键。而且研究和掌握土壤水分的变化对有效利用水资源和生态保护有重要意义,并对农业增产具有重要的理论与实际应用意义[1,2]。地表和大气之间存在不断的水分交换,气候变化直接引起土壤水分的变化[3]。黑龙江省处于内陆,陆地表面的蒸发对降水的贡献较大,而蒸发和降水与土壤水分密切相关[4,5]。通过分析农田土壤水分变化规律以及气象条件对土壤水分的影响等对土壤水分的变化进行预测,从而为确定最佳播种期、适宜灌水时间、适宜灌溉次数、统筹调配水资源提供理论依据[6,7]。有关黑龙江省土壤水分变化特征的研究较多,如赵秀兰的“黑龙江省农田土壤蓄水量盈亏状况的垂直变化规律”“黑龙江省作物生长季农田土壤水分分区的分析”[8,9]和韩俊杰等人的“1984～2005年黑龙江省主要农区土壤湿度的变化特征”[10]。

该文的目的旨在利用大量的农田实测资料和气象资料,对黑龙江全省土壤水分进行准确的分区与预报,以期为当地的农业生产提供客观可靠的依据。

1 资料与方法

试验所用资料包括1981～2009年黑龙江省范围内所属32个站3～10月0～30 cm土层的土壤重量含水率(观测日期为每月逢8日)以及田间持水量,土壤容重资料和降水、蒸发、日照、风速等气象资料。

黑龙江省内选取呼玛、黑河、饶河和泰来等有固定观测地段的32个气象站1981～2009年的土壤重量含水率、田间持水量、土壤容重和经过计算统计得出的年平均降水总量、年平均降水蒸发差作为分区指标,利用模糊聚类法进行黑龙江全省的土壤水分分区。分区结果通过Photoshop绘图软件在黑龙江省地图上实现。

设y为所预报的未来土壤水分重量含水率,xk(k=1,2,3…,n)为预报因子,将预报对象y和相关预报因子xk的历史资料按照具体统计方法的要求进行相关分析处理后,利用逐步回归法建立土壤水分预报方程。

2 结果与分析

2.1 影响土壤水分变化的主要因子

2.1.1 黑龙江省土壤有效含水量地理分布

0～50 cm为耕作层,土壤含水量容易受气候、作物的影响,这一层土壤含水量的多少直接影响到作物的播种和生长。

利用黑龙江省范围内32个气象站1981～2009年的田间持水量和凋萎湿度资料,计算出0～50 cm土壤有效水量的分布,利用Photoshop绘图软件对整理计算的资料进行等值线绘图(见图1),最低值以富锦(8.6%)和泰来(9.6%)为中心,该区土壤主要以风砂土为主。次低值区出现在松嫩平原东南部和三江平原,此区土壤有效含水率普遍低于14%。次高值区出现在饶河、东宁以及松嫩平原东部的部分地区。最高值出现在以孙吴为中心的小兴安岭地区(29.6%),这与该地区主要以暗棕壤土为主有关。

2.1.2 降水和蒸发差的地理分布

降水和可能蒸发差是土壤水分的主要收入项和支出项,直接反映了土壤水分的盈亏情况,对植被分布和土壤形成有着重要的作用。

整理计算了黑龙江省32个农业气象观测站1981～2009年的降水值,利用Photoshop绘图软件对整理计算的资料进行等值线绘图(见图2),黑龙江省降水量由东向西减少,小兴安岭地区年平均降水量550～650 mm,南部伊春附近及东南部山地尚志、方正等地形成多雨中心,降水量在600 mm以上。西部平原区仅400～450 mm,东北部三江平原地区也在600 mm以上。

黑龙江省的降水表现出明显的季风性特征。夏季由于受东南季风的影响,降水充沛,占全年降水量的65%左右;冬季受干冷西北风控制,干燥少雪,仅占全年降水量的5%;春秋分别占13%和17%左右。1月份最少,7月份最多。

整理计算黑龙江省32个农业气象观测站1981～2009的年降水和潜在蒸发量,计算出降水和可能蒸发差。利用Photoshop绘图软件对整理计算的资料进行等值线绘图(见图3),全省年平均降水和可能蒸发差在-400～200 mm,年降水和可能蒸发差的绝对值由西向东递增。最小值出现在漠河地区,在-400～-300 mm;最大值出现在小兴安岭地区,在150～200 mm;全省大部分地区都在0～200 mm。

全年以冬季蒸发量最小,1月份仅3～22 mm。春季各地气温迅速升高,风力增大,蒸发量较大,全省在80～370 mm。春季由于风大,气温高,其蒸发量远远超过秋季。夏季气温高,是全年蒸发量最大的季节,蒸发量小的大兴安岭山地也在120 mm以上。

2.2 土壤水分分区

2.2.1 分区指标及意义

在分析土壤水分变化规律的基础上,以土壤重量含水率作为主要指标,利用气象和土壤等资料,确定土壤水分分区的指标,应用主成分分析等方法,在全省范围内进行了土壤水分分区。

(1)年平均降水总量及年平均降水和可能蒸发差(mm):

降水和可能蒸发差是土壤水分的主要收入项和支出项,直接反映了土壤水分的盈亏情况。

(2)0～30 cm田间持水量(%):

反映土壤类型、土壤蓄水和保水能力。

(3)0～50 cm土壤重量含水率(%):

反映土壤水分分布状况。

(4)年平均气温和年日照时数(℃,h):

综合反映一个地区的主要气候特征。

(5)0～50 cm土壤平均容重(g·m-3):

是土壤类型、肥力和蓄水保墒性能及耕作制度的综合反映。

2.2.2 分区方法及分区结果

用模糊聚类法进行土壤水分分区。将32个气象站进行编号,将5个分区资料进行标准化处理,统计量采用欧氏距离[11,12]:

undefined

其中:xik是i个样本的第k个指标(分量);xjk是j个样本的第k个指标(分量);S为指标容量。

在定性定量分析的基础上,择优选取L=0.99的水平集,其聚类结果见表1。

2.2.3 分区评述

Ⅰ区包括泰来和富裕等,位于黑龙江省西部,属于旱区。土壤以盐碱地、风砂土为主。春季干旱,年平均降水蒸发差-150～-50 mm,重量含水率在11%左右,年平均降水410～480 mm。是全省土壤最缺水的地区。

Ⅱ区包括龙江、嫩江、富锦、青冈、安达、庆安、汤原、依兰、宝清、哈尔滨、肇源、双城、勃利、五常和宁安,位于黑龙江省西南部。土壤以风沙土、黑钙土为主,为半干旱区。平均降水蒸发差为-100～170 mm,土壤重量含水率21%～26%,年平均降水430～600 mm。春季多风沙,干旱少雨,常出现春旱,是我国主要的粮食产区。

Ⅲ区包括克山、嘉荫、拜泉、海伦、巴彦和尚志等小兴安岭山区,位于黑龙江省中部,水分为正常值。这主要因为此区为暗棕壤土,蓄水量大、土壤孔隙度大、透水量好,土壤肥沃,土壤水分适中。年平均降水蒸发差-130～200 mm,土壤重量含水率24%～28%,年平均降水490～680 mm。土壤肥沃,土壤水分适中,是全省粮食商品粮生产基地之一。

Ⅳ区包括嘉荫、集贤、虎林、穆棱和方正等,位于黑龙江省中东部。土壤以白浆土与暗棕壤交错的土壤为主,还伴有少部分沼泽土,为水分较为充足区。年平均降水蒸发差0～150 mm,土壤重量含水率26%～29%,年平均降水520～600 mm。土壤水分充足,能够满足农作物需要。

Ⅴ区包括饶河和抚远等,位于黑龙江省东北部,属于三江平原。土壤为草甸土、沼泽土和泥炭土,为水分充沛区。年降水蒸发差为170～200 mm,土壤重量含水率32%～36%,年平均降水为590～630 mm。土壤水分不仅能满足作物需求,且有盈余。

2.3 土壤水分预报模型的建立

2.3.1 预报因子的选择

由于影响土壤水分的因素有很多,如气象条件、土壤特性以及植被覆盖等。所采用方法不能考虑完整的影响因素,只能从实用性出发,使用一些有实测数据的影响因素,建立模型。

利用全省范围内32个气象站1981～2009年的4～5月作物生长期内的降雨量、日照时数、风速、平均温度与1981～2009年4～5月0～30 cm土壤重量含水率,使用逐步回归方法进行土壤水分预报。

2.3.2 土壤水分预报方程的建立

共建立3个土壤水分预报方程。

(1)4月下旬土壤水分预报方程:

y=4.11+0.83x1+0.1x2-1.4x3 R=0.836,R0.01=0.721,R> R0.01

式中,x1为4月中旬土壤重量含水率(%);x2为4月中旬降雨量(mm);x3为4月中旬风速(m·s-1);y为4月上旬0～30 cm土壤重量含水率(%)。

(2)5月上旬土壤水分预报方程:

y=41.22+0.19x4-1.45x5-2.31x6 R=0.903,R0.01=0.706,R> R0.01

式中x4为4月下旬降雨量(mm);x5为4月下旬平均气温(℃);x6为4月下旬风速(m·s-1);y为5月上旬0～30 cm土壤重量含水率(%)。

(3)5月中旬土壤水分预报方程:

y=3.86+0.55x7+0.43x8-2.1x9 R=0.85,R0.01=0.620,R> R0.01

式中x7为5月上旬土壤重量含水率(%);x8为5月上旬降雨量(mm);x9为5月上旬风速(m·s-1);y为5月中旬0～30 cm土壤重量含水率(%)。

2.3.3 模型的检验

用各方程预报土壤重量含水量,从预报效果看,用所选择的相关影响因子进行土壤水分预报是可行的(见表2)。要进一步进行检测,需要对黑龙江省其它地区选代表点进行预报。对这种预报方法,要和其它多种方法比较,在预报中进行验证,并在实际应用中不断完善。

3 结论与讨论

根据土壤水分与气候之间的关系,选择以土壤水分、土壤容重、田间持水量和相关气象资料作为分区指标,把黑龙江全省划分为5个区域。分别为西部干旱区、西南部半干旱区、中部水分适宜区、中东部水分丰富区和东北部水分充沛区。

分区结果能够保证土壤水分分区符合实际。在评价地区旱涝时,不仅考虑了降水的多少,也把土壤性质和其它气象条件如风速、日照考虑在内。黑龙江省虽水资源丰富,但常有春旱和秋旱发生。各地土壤水分差异很大,其分布是以中部山地和东北部的三江平原为土壤水分最多地区。其它地区则是由东向南减少,其中向西南减少得快。西南地区是黑龙江省水资源最缺乏的地区。土壤水分分区所选指标均为土壤湿度特征值,它们不仅反映了土壤水分的地理分布,而且还反映了当地土壤水分对农业生产的影响。分区结果显示出了各地区土壤水分特征的异、同。

分别建立了4月下旬、5月上旬、5月中旬土壤墒情预报方程。分别为:y=4.11+0,83x1+0.1x2-1.4x3; y=41.22+0,19x4-1.45x5-2.31x6;y=3.86+0.55x7+0.43x8-2.1x9。

所有方程均通过可信度为0.01的显著性检验,方程可靠。土壤墒情预报值的相对误差在±5%,基本能够反映土壤墒情的动态变化。

所选用土壤水分预报要素和指标有比较明确的农业意义和气象意义,包括了影响土壤水分变化的诸多因子。为了检验该方法的模拟能力,选取黑龙江省主要农作物如玉米和大麦等的播种期的4月和5月上旬进行试报。经逐步回归方程计算,得出的相关回归方程经检验效果较好。但由于处在初步阶段,有待进一步研究和完善。

参考文献

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[11]林美英.山东省土壤水分分区研究[J].北京农业大学学报,1990(S3):77-84.

管式土壤水分传感器的性能测试 篇9

利用高频段或微波段的土壤的介电特性来测量土壤水分是一种快速、灵敏度高、适应面宽及受土壤理化特性空间变异影响较小的快速测量方法[1]。由介电测量技术确定土壤水分在过去的30多年已经有了很大的发展,时域反射法(TDR)[2]、频域法(FD)[3]以及驻波法(SWR)[4]是较为成熟且得到广泛应用的几种介电测量方法。根据土壤墒情监测的要求,需要在田间固定的位置对不同深度剖面的土壤水分进行长期的监测,且不破坏土壤的组织结构。以德国TRIME为代表的基于TDR原理的管式土壤水分传感器[5]以及澳大利亚SENTEK为代表的基于FD原理的管式土壤水分传感器,都可满足上述的测试要求,在市场上得到了较为广泛的应用。但TDR管式土壤水分传感器成本较高,且TRIME管式土壤水分传感器由于探头电极结构的问题,在测量同一深度时,如果探头水平旋转不同的角度,则测量结果偏差较大;FD管式土壤水分传感器测量精度低且测量范围窄。为克服这两种传感器的不足,本文介绍了一种基于驻波原理(SWR)的管式土壤水分传感器,并在实验室对其特性进行了测试。

1 工作原理

土壤中气-固-液混合物“表观”介电常数ε的值主要取决于土壤的容积含水量。基于驻波原理的土壤水分传感器的高频信号源频率选用100～500MHz时[6],双圆环结构的土壤水分传感器探头呈现容抗特性。设ZL为传感器探头阻抗,可表示为ZL=C(ε),其中ε为土壤介电常数。当土壤含水量变化时,土壤介电常数也随之变化,通过测量探头的阻抗可以达到测量土壤含水量的目的。SWR-4型管式土壤剖面水分传感器由100MHz高频信号源、射频同轴传输线和不锈钢双圆环结构的探头组成,如图1所示。

由图1可知,信号源发出电磁波,并将其通过50Ω射频同轴传输线传输到探头部分,由于传输线与探头阻抗不匹配,有一部分电磁波在探针与传输线连接处沿传输线反射回来,在传输线上入射波和反射波叠加形成驻波,SWR土壤水分传感器正是通过测量传输线上的驻波率来测量土壤水分的。

将任意一端均匀传输线划分成许多的微分段dz,对于均匀传输线而言,由于其分布参数是沿线均匀分布的,且由于线元dz的长度极短,故可将看成一个集总参数电路,并用一个Γ型网络来等效,如图2所示。

当传输线的长度等于波长的1/4时,驻波的波峰与波谷恰在同轴电缆的两端,即

因为式(1)中A的数值取决于振荡器的振幅,故在A恒定的情况下传输线两端的电位差正比于反射系数ρ。而在传输线理论中ρ又可用驻波比表示为

传感器的探头为同轴双圆环结构,根据传输线阻抗原理,用ZL来表示探头的阻抗,则

ZL=-jCZPf(r,h,d,l)·ϕ(ε) (3)

式中 C—光在真空中的传播速度;

r,h,d,l—探头的直径、环高、壁厚和环间距;

ZP—探头的特征阻抗。

当探头的几何结构一定(即探头的特征阻抗ZP和探头物理尺寸一定)时,探头阻抗取决于土壤介电常数。由于土壤含水量的变化引起了土壤介电常数的变化,从而引起了反射系数的变化,所以通过测量探头的阻抗可以达到测量土壤含水量的目的。

根据测量土壤剖面水分的要求,在测量时不破坏土壤组织结构,并且可在同一位置自由地测试不同深度剖面的水分,根据此设计思想,设计了双圆环结构的传感器探头。探头由同轴的两个不锈钢圆环组成,两个圆环套在PVC材料的圆柱轴上,探头直径46mm,高145mm,探测导管材料是PVC工程塑料,长1.2m,内径46mm,壁厚2mm,如图3所示。

在进行土壤水分测量时,传感器探头在PVC导管内滑动,移动到待测深度时,对该剖面的土壤水分进行测量。传感器探头和被测土壤之间有一个介电常数为δ的PVC导管,它是测量系统的一个重要组成部分。探测管的壁厚和电特性对于测量系统来说非常重要。探测管选用PVC塑料,其介电常数为3,对测量结果影响甚微;壁厚2mm,既保证了对电磁场有较小的衰减,又保证了一定的强度。

2 试验设计

为避免田间试验时土壤空间变异性等原因导致的随机误差,在实验室制作了一系列不同含水量的标准土柱[7],用传感器对土柱的含水量进行测试,再将测量结果与称量计算的结果进行对照,从而实现对SWR-4型管式土壤水分传感器的各项技术性能的测试。

2.1 试验材料

土壤采集自北京市海淀区中国农业大学校园内的砂壤土。试验土柱为中空的圆柱体,外径150mm,内径46mm,高400mm,有效容积为6L,外筒和中心导管材质为PVC塑料,结构如图4所示。

2.2 试验方法

采集足量的土壤平铺在阴凉通风处风干,直到可以过筛为止。风干后先将土碾碎,用孔径3mm的土壤筛过筛1遍,然后再用孔径1mm的土壤筛过筛1遍;将筛好的土壤平铺在不锈钢托盘上,在105～110℃的烘箱中烘干24h至恒重,然后取出放入干燥器中冷却至室温(20℃)。

土壤质量含水量θm是土壤中水分的质量WW和干土的质量WS之比,即

θm=WW/WS (4)

用感量0.1g的电子秤分别称取质量GS的烘干土样和质量GW的水,根据本试验所用的土柱大小称取10kg的烘干土样,由式(4)计算水的质量GW=GSθm。将水和土壤混合并搅拌均匀,放入密封塑胶袋中平衡24h后,即可制得特定质量含水量θm的土样。

土壤容积含水量θV是土壤中水分所占有的体积VW和土壤的总体积V0之比,即

θV=VW/V0 (5)

土壤质量含水量和容积含水量之间换算为

θV=θm·ρb (6)

式中 ρb—土壤的干容重,其值为干土质量与土壤体积之比,

ρb=WS/V0 (7)

若土柱中土壤的总质量是W0为土柱中土样的总质量,则

W0=WS+WW (8)

由式(4)和式(7)可得:WW=WSθm,WS=V0ρb。

代入式(8),可得

W0=(1+θm)V0ρb (9)

因此,确定出一个合适的土柱的干容重ρb(壤土的干容重一般取1.2～1.3g/cm3,粘土的干容重一般取1.3～1.5g/cm3),依照式(9)计算出填装土柱所用土样的质量W0,从配好的质量含水量θm的土样中称取质量为W0的土样,均匀地装入有效容积为V0的PVC桶中,即可制得容积含水量为θV且干容重为ρb的标准试验土柱。

按照以上方法和步骤配制6种不同质量含水量的土样(干土至近饱和土),每种土样的质量含水量间隔0.05g/g左右。根据本试验中的土壤质地,确定土柱的干容质量为1.42g/cm3,计算出每桶所需的土样质量称取并填装到土柱中,即制得试验所需的标准土柱。本试验制备的6个土柱的实际容积含水量分别为:7.8%,11.4%,15.7%,23.6%,29.5%,36.4%(cm3/cm3),即土柱含水量的标准值。将传感器探头插入配置好的标准土柱中进行测试,分析测试结果。

3 试验结果

3.1 线性误差极限

随机选出3个SWR-4型管式土壤水分传感器进行试验,将传感器探头分别插入6个标准土柱的导管中进行测试。传感器在每个土柱中土壤表层以下各取3个深度(10,20,30cm)、每个深度水平旋转3个角度(0°,120°,240°),共9个测位进行测试。为了减少随机误差,每个测位共测量3次,取平均值作为传感器的测量值,将测量值与土柱的标准值进行对比。表1～表3分别是3个传感器不同条件下的测量值。

将传感器在3个深度的测量值与土柱标准值的误差极限进行比较,可以看出:1号传感器在10cm深的误差极限为-10.4%(cm3/cm3),在20cm深的误差极限为1.3%(cm3/cm3),在30cm深的误差极限为-1.7%(cm3/cm3);2号传感器在10cm深的误差极限为-9.8%(cm3/cm3),在20cm深的误差极限为1.3%(cm3/cm3),在30cm深的误差极限为-1.6%(cm3/cm3);3号传感器在10cm深的误差极限为-10.3%(cm3/cm3),在20cm深的误差极限为-1.3%(cm3/cm3),在30cm深的误差极限为-1.3%(cm3/cm3)。3个传感器在10cm深的误差均较大,这和传感器的电磁场分布有关。由于边缘效应,在表层时会有部分电磁场分布在土壤表层以外,因此导致测量的值偏低。3个传感器在表层以下20cm和30cm深测量的误差极限为-1.7%(cm3/cm3)。

不考虑10cm的情况,比较传感器在同一深度不同测量角度的测量结果,可以看出:1号传感器的最大偏差为0.4%(cm3/cm3),2号传感器的最大偏差为0.9%(cm3/cm3),3号传感器的最大偏差为0.6%(cm3/cm3)。因此,传感器由于测量角度不同引起的最大偏差为0.9%(cm3/cm3)。

3.2 重复性偏差极限

为测试管式土壤水分传感器的重复性,选择1,4,6号土柱,将3个传感器重复6次插入到每个土柱的30cm深处进行测试,将所得测试结果进行比较,如表4所示。

比较3个传感器在3个土柱中重复测量的结果,可以看出:传感器的重复性偏差极限为0.7%(cm3/cm3)。

3.3 干扰偏差

管式土壤水分传感器的测量敏感区域(即测量的体积范围)是以探头为轴的圆柱体,为了测试测量敏感区域是否在本试验所使用的直径150mm土柱内以及土柱以外的干扰引起的偏差有多大,将2,5号土柱浸于水中,选择3号传感器插入置于水中的土柱的导管中进行测试,在表层以下20cm和30cm深度进行测量,每个深度水平旋转3个角度(0°,120°,240°)。为了减少随机误差,每个测位共测量3次,取平均值作为传感器的测量值,测试结果如表5所示。

将测量的数据与土柱置于空气中时的测量值进行比较可以看出:土柱浸于水中与置于空气中时,传感器测量值的最大偏差为2.9%(cm3/cm3)。可见,在土柱浸入水中这种极端干扰的情况下,传感器的干扰偏差极限为2.9%(cm3/cm3)。同时也说明:传感器的主要测量敏感区域在围绕探头直径为150mm的圆柱体内,以外的空间对测量的影响很小。

4 结论

1) 采用SWR-4型管式土壤水分传感器测量表层10cm以下土壤水分时,误差极限小于±2.0%(cm3/cm3)的标称性能指标。但在测量表层10cm以内的土层时,其误差较大,因此不适合用于测量表层的土壤水分。

2) 采用SWR-4型管式土壤水分传感器在同一深度水平旋转到不同角度测量,测量结果最大偏差小于1.0%(cm3/cm3),解决了德国TRIME管式土壤水分传感器在同一深度探头旋转不同角度测量时偏差较大的问题。

3) SWR-4型管式土壤水分传感器重复性测量的偏差极限小于1.0%(cm3/cm3),因此传感器具有很好的重复性。

4) SWR-4型管式土壤水分传感器测量的体积范围是围绕探头并以探头为轴的、直径150mm的圆柱体范围内的土壤,以外的土壤或环境因素对测量的影响小于3.0%(cm3/cm3)。

参考文献

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[6]Wobschall D.A frequency shift dielectric soil moisture sen-sor[J].IEEE Transactions on Geoscience Electronics,1978,16(2):112-118.

管式土壤水分传感器探头的研制 篇10

关键词：土壤水分,土壤剖面,传感器,边缘效应

0 引言

对土壤剖面不同深度的水分进行连续实时监测,能及时了解土壤墒情和空间立体分布,对研究作物生理水分胁迫规律、实施合理灌溉及提高农业生产效益具有重要意义［１－４］。

目前,绝大多数土壤水分传感器的探头都是探针结构［５－７］,这些传感器只适于农业表层土壤含水率测量,难以满足深土层条件下土壤含水率测定的需求［８］。若要实现土壤剖面不同深度的水分测量,则需沿剖面穿插数个传感器,成本倍增,能耗较大。近年来,国内外学者相继展开了利用电场边缘效应的管式土壤剖面水分传感器的研究［９－１３］。其优点是对土壤结构破坏较小,基本不影响土壤水分的自由交换,能够准确检测出土壤某一深度的含水率,并且可以通过简单组合形成不同深度的多点土壤水分测量传感器。但是,当前的研究大多集中在土壤类型及理化特性对传感器测量结果影响方面［９－１２］,对传感器探头自身几何结构优化方面的研究则比较少。

由于边缘电场的分布非常复杂,在进行传感器的电场分析时,通过理论计算获得传感器电场分布的解析解比较困难,目前主要通过试验或软件仿真分析的方法得到传感器的电场分布。由于试验法对测量精度要求很高,需要非常精密的测量仪器,且试验量大,存在人为误差和干扰等不利因素,容易导致测量结果不准确,甚至出现误导性结果。因此,通过软件仿真建模获得传感器电场分布具有非常重要的参考价值［１４］。

边缘电场管式土壤水分传感器设计中,影响传感器灵敏度和有效测量范围的最直接和最重要的两个几何参数是两圆环轴向间距和轴向长度［１４］。为了提高传感器的测量精度,本文对边缘电场土壤水分传感器结构进行了改进,采用有限元分析软件MAX-WELL仿真分析了不同结构参数下圆环探头的电容值及电场能量分布规律,并在此基础上给出了圆环探头设计尺寸的优选方案。

1 圆环探头电场的理论分析

边缘电场管式土壤水分传感器由1 对圆环电极上下正对、嵌套于绝缘棒上构成,通过驱动电极与感应电极间形成的电场变化进行测量。待测土壤环绕在圆环电极的周围,所测得的将是以电极为两极点向周围辐射的一个椭球体区域内的土壤含水量。其单节点探头的原理结构如图1所示。

在工程电磁有限元分析中,可以从电场能量的角度来分析探头电容值［１５］,即有

其中,C为探头电容值;U为构成电容的介质两端的电势之差;Wｅ为电场总的储能。

电场总能量表示为

其中,Wｅ为电场总的储能;D为电位移量;E为电场强度;Ω 为有效电场区域的体积。

在电场区域中各点的电场能量为

其中,W为电场区域中各点的电场能量。

由式(1)~式(3)可知:探头的电容与非均匀电场中电场能量成正比,电场能量高的地方电容高,即对传感器的测量值影响大。本文通过定义变量L来描述传感器测量范围:L表示电极间对称中线上能量最大值所在的点(记为Wｍａｘ点)与能量为1/100 最大值能量时的对应点(记为Wｍａｘ/100 点)之间的距离［１６］。本文对于灵敏度的广义定义为:传感器输出结果的变化量与引发该变化的输入变化量之比。具体到本文所设计传感器,是指在土壤含水率不同的情况下前后所检测出的电容差值越大,表明传感器灵敏度越高。

2 圆环探头优化尺寸的仿真分析

圆环探头的优化设计应该从探头的灵敏度、测量范围等几方面考虑。本文采用Maxwell有限元分析软件计算出探头电容容量,进而分析传感器的灵敏度,通过仿真分析探头周围能量分布规律来刻画传感器的测量范围,最终确定传感器节点圆环探头的结构优选参数。

2.1 圆环电极轴向间距对传感器的影响

2.1.1 圆环电极轴向间距与灵敏度的关系

圆环探头电容器电容的大小同轴向间距有关,还受探头表面土壤介电常数的影响。本文采用有限元数值计算方法,取圆环轴向长度b=20mm,以圆环轴向间距a为参数,设定圆环探头材料为紫铜,驱动电极的电位为4.24V,感应电极的电位为0V,PVC介电常数为3.0,圆环外径R =19mm,PVC套筒厚度2mm。仿真计算探头在不同土壤介电常数εｉ时的电容值C,如表1所示。

εi为土壤介电常数(i=1,2,3);ΔC12为不同εi之间的电容差值。

由表1 可知:在相同圆环轴向间距a的情况下,随着土壤介电常数ε的增加,圆环电容的容值也增加;随着圆环轴向间距a增大,相同的轴向间距情况下探头所感知的这两种土壤的电容的电容差值就增大。也就是说,在土壤介电常数ε不同的情况下,探头所感知的电容差值将随圆环电极轴向间距的增大而增大,因而传感器的灵敏度也就越大。所以,在其他条件相同时,可以通过选择圆环轴向间距较大的探头,提高传感器灵敏度。

2.1.2 圆环电极轴向间距与测量敏感区域的关系

同样,取圆环电极轴向长度b=20mm,以圆环轴向间距a为参数,利用有限元法可计算电场能量沿对称中线上的分布。图2为土壤介电常数ε=12时电场能量沿对称中线上的分布。

由图2可知:对于同一介电常数的土壤,当圆环轴向间距较小时,电场能量大,衰减较快;当圆环轴向间距较大时,电场能量较小,衰减较慢。

图3所示为不同圆环轴向间距a取值的情况下,对称中线上Wｍａｘ点与Wｍａｘ/100 点之间距离的变化,即近似为土壤水分传感器探头的测量范围的变化。由图3可以看出:在相同圆环轴向间距a的状态下,随着土壤介电常数变化,传感器的测量范围变化较小;随着圆环轴向间距增大,传感器的测量范围也随之增大。所以,在其他条件相同时,可以通过选择圆环轴向间距较大的探头来增大传感器的测量范围。

2.2 圆环电极轴向长度对传感器的影响

2.2.1 圆环电极轴向长度与灵敏度的关系

设定圆环电极轴向间距a=10mm,以圆环轴向长度b为变量,仿真计算出圆环探头电容的容值如表2所示。

由表2可知:在相同圆环轴向长度的情况下,随着土壤介电常数ε的增加,圆环电容的容值C也增加;随着圆环轴向长度增大,对同一轴向长度的探头所能感测到的两种土壤电容的电容差值 ΔC就增大。也就是说,在土壤介电常数不同的情况下,探头所感测的电容差值将随圆环电极轴向长度的增大而增大,因而传感器的灵敏度也就越大。所以,在其他条件一样的情况下,可以通过选择圆环轴向长度较大的探头,提高传感器灵敏度。

2.2.2 圆环电极轴向长度与测量敏感区域的关系

同样,设定圆环电极轴向间距a=10mm,以圆环轴向长度b为变量,利用有限元法计算出电场能量沿对称中线上的分布。图4所示为土壤介电常数ε=12时电场能量沿对称中线上的分布。

由图4 可知:对于同一介电常数的土壤,当圆环轴向长度b较小时,电场能量小,衰减较快;当圆环轴向长度b较大时,电场能量较大,衰减较慢。

图5所示为圆环轴向长度b不同设定值时,电极对称中线上Wｍａｘ点与Wｍａｘ/100 点之间距离的变化。由图5可以看出:在相同圆环轴向长度b的情况下,随着土壤介电常数变化,传感器的测量范围波动较小;随着圆环轴向长度增大,传感器的测量范围也随之增大。所以,在其他条件相同时,可以通过选择圆环轴向长度较大的探头,增大传感器的测量范围。

综上所述:从土壤水分传感器圆环探头的灵敏度和测量范围考虑,圆环电极轴向间距应尽量取大,圆环电极轴向长度也应尽可能取大;但是,考虑到测量土壤某一特定深度含水量的要求,探头两个圆环电极与轴向间距之和以不超过50mm为宜(2b+a≤50mm)。比较符合这一条件的几种探头结构组合的灵敏度与测量范围可知:当圆环轴向间距a=10mm、圆环轴向长度b=20mm时,灵敏度最高,测量范围最大,适宜作为传感器探头的几何参数。

3 试验分析

实验室环境下,采用镇江地区典型土壤黄棕壤,取电导率0.04mS/cm、容重1.06g/cm３配制8种不同体积含水量的土样(由低到高趋于饱和):0、0.05、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35m３/m３。使用本文所设计的传感器、传统烘干法、EC-5 土壤水分传感器分别对土样进行测量试验,然后对比分析所测量土壤水分。其中,EC-5土壤水分传感器是由美国Decagon公司生产,测量范围0~100%,测量精度±3%(EC<8dS/m的所有类型土壤),±1%(经过单独标定)。

图6所示为自制传感器测量值与烘干法测量值的回归分析,回归函数y=1.0476x-0.0071,相关系数R１２=0.9976,均方0.115。图7所示为EC-5测量值与烘干法测量值的对比分析,回归函数y=1.0245x-0.0002,相关系数R２２=0.999 6,均方0.110。试验结果表明:EC-5传感器的测量精度较高,与烘干法相比最大绝对误差仅为1.20%;自制传感器的误差范围为±2%,最大绝对误差为1.60%,测量体积含水率范围可达0~34%,能够满足土壤含水量准确测量的要求。

4 结论