岳 寧董 軍李 玲闞 飛王 剛黃少文魏國(guó)孝**

(1.蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院/西部環(huán)境教育部重點(diǎn)試驗(yàn)室 蘭州 730000; 2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)水利土木工程學(xué)院 泰安 271000)

基于高密度電阻率成像法的隴中半干旱區(qū)土壤含水量監(jiān)測(cè)研究*

岳 寧1董 軍1李 玲1闞 飛1王 剛2黃少文2魏國(guó)孝1**

(1.蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院/西部環(huán)境教育部重點(diǎn)試驗(yàn)室 蘭州 730000; 2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)水利土木工程學(xué)院 泰安 271000)

土壤含水量是影響半干旱區(qū)農(nóng)作物生長(zhǎng)的重要因素。為了準(zhǔn)確測(cè)定土壤含水量的變化動(dòng)態(tài)以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)高效用水,近年來(lái),利用地球物理測(cè)量方法研究高分辨率的水流入滲,已經(jīng)越來(lái)越受到歡迎和重視。本文以隴中半干旱區(qū)玉米田為例,通過(guò)在土壤表面布置電極,利用高密度電阻率成像法(ERT)對(duì)降雨前后土壤二維剖面進(jìn)行電阻率數(shù)據(jù)測(cè)量,實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤二維剖面電阻率值和含水量監(jiān)測(cè),解釋不同條件下土壤含水量變化的原因,建立隴中半干旱區(qū)農(nóng)田土壤電阻率和含水量之間的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明：降水入滲使得二維剖面土壤電阻率整體呈明顯降低趨勢(shì),反演得到的電阻率圖像局部電阻值“高-低-高”的變化過(guò)程,與一次降水過(guò)程前后“干-濕-干”的循環(huán)過(guò)程一致。土壤含水量實(shí)測(cè)值與估計(jì)值之間有較為顯著的線(xiàn)性關(guān)系(R2=0.651 8,n=96)。在0～2.0 m深度范圍內(nèi),總體估計(jì)偏差較小,為0.74%;土壤含水率的估計(jì)精度較高,為2.64%。0～0.5 m土層(H1)含水量監(jiān)測(cè)探頭分布密集,數(shù)據(jù)采集較為準(zhǔn)確,故H1層估計(jì)精度略高于0.5～2.0 m層(H2)。相比之前利用實(shí)測(cè)工具進(jìn)行野外測(cè)量,ERT測(cè)量方法精度較高。本文提供了一個(gè)高分辨率的土壤結(jié)構(gòu)二維分布與水分運(yùn)移過(guò)程的圖像,同時(shí)為實(shí)現(xiàn)精確和高效的農(nóng)業(yè)用水管理提供一種新途徑。

電阻率成像 土壤含水量 降水入滲 非飽和土壤 時(shí)域反射 隴中半干旱區(qū)

在干旱半干旱區(qū)土壤含水量是影響農(nóng)作物生長(zhǎng)的重要因素,控制和監(jiān)測(cè)土壤水分變化規(guī)律,對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境有著重要的意義[1-4]。過(guò)去幾十年中,很多研究人員已經(jīng)嘗試多種方法來(lái)監(jiān)測(cè)土壤含水量變化規(guī)律。中子水分儀是一種測(cè)量深層土壤含水量與水分動(dòng)態(tài)變化的有效方法,但其放射源受眾多約束條件限制[5];時(shí)域反射儀和電容探針是近年來(lái)興起的一種實(shí)時(shí)測(cè)量淺層土壤含水量的方法[6-8],這些方法僅僅能提供距離傳感器探頭較近區(qū)域的土壤含水量信息,大尺度范圍應(yīng)用效果較差,費(fèi)用高;相反衛(wèi)星和遙感探測(cè)技術(shù)能大范圍監(jiān)測(cè)土壤水的空間分布,但是探測(cè)深度受限于幾厘米,空間分布率較低,并且受植被、微地貌等因素的影響[9]。

相對(duì)而言,電磁、探測(cè)雷達(dá)、電阻率等地球物理方法測(cè)量土壤含水量不影響土壤結(jié)構(gòu),測(cè)量結(jié)果能覆蓋地球表層的空間變異性,測(cè)量范圍能達(dá)數(shù)十米甚至上百米。其中,電阻率成像技術(shù)已經(jīng)被廣泛運(yùn)用到水文地質(zhì)探測(cè)中[10-14],近年來(lái),這種方法也用來(lái)研究土壤表層降水入滲與土壤含水量[8,15-16]、潛在補(bǔ)給[17]、植物根系時(shí)空分布規(guī)律[18-19]和地下水動(dòng)態(tài)[20]。Michot等[21]研究表明高密度電阻率成像法(ERT)能界定土層,以便于監(jiān)控灌溉期玉米(Zea mays)土壤水運(yùn)移;Wenninger等[22]和Koch等[23]通過(guò)結(jié)合水文經(jīng)典測(cè)量和示蹤技術(shù),研究發(fā)現(xiàn)ERT可以識(shí)別坡面水流路徑;Schwartz等[24]用二維電阻率圖像、一維TDR土壤含水量測(cè)量結(jié)合土壤物理化學(xué)特性建立了非均質(zhì)黏性土壤的二維含水量模型。這些都為建立干旱半干旱區(qū)土壤含水量與電阻率相關(guān)關(guān)系模型奠定了基礎(chǔ)。然而目前國(guó)內(nèi)應(yīng)用ERT對(duì)干旱半干旱地區(qū)土壤含水量監(jiān)測(cè)研究成果很少。本文以隴中半干旱區(qū)玉米耕作地為例,通過(guò)在土壤表面布置電極,分別在降雨前和降雨后進(jìn)行二維ERT數(shù)據(jù)的測(cè)量,實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤二維剖面含水量和電阻率值監(jiān)測(cè),分析不同條件下土壤含水量變化的原因,建立隴中半干旱區(qū)農(nóng)田土壤電阻率和含水量之間的相關(guān)關(guān)系,并用實(shí)測(cè)的ERT數(shù)據(jù)估計(jì)土壤含水量,為實(shí)現(xiàn)精確和高效的農(nóng)業(yè)管理提供一種新途徑。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗(yàn)田位于蘭州大學(xué)半干旱區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)站(35.42°N,105.24°E),海拔高度1 951 m。研究區(qū)氣候?qū)儆诘湫偷臏嘏瘞О敫珊导撅L(fēng)氣候,年平均降水量350 mm,主要集中在7、8、9月,年平均蒸發(fā)量1 800 mm,無(wú)霜期約136～186 d,晝夜溫差大,光照充足。試驗(yàn)田為常規(guī)種植農(nóng)田,面積為20 m×30 m,試驗(yàn)期間種植玉米,玉米行距和株距分別為0.5 m 和0.4 m。

1.2 試驗(yàn)場(chǎng)地

為了能夠有效地采集試驗(yàn)田二維剖面ERT成像數(shù)據(jù),按照試驗(yàn)田縱長(zhǎng)方向,以0.5 m為間距(如圖1所示),布置了一列52個(gè)電極,電極埋深為0.5 m。每個(gè)電極依次與多芯電纜自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)一一相接。

1.3 試驗(yàn)準(zhǔn)備階段

不同深度土壤含水量和溫度數(shù)據(jù)用Stevens Water Monitoring Systems采集。其中土壤含水量的監(jiān)測(cè)主要用HydraProbeⅡ(以下簡(jiǎn)稱(chēng)HPⅡ)探頭,基于時(shí)域反射原理,為了便于監(jiān)測(cè)土壤含水量變化和建立含水量與電阻率之間的關(guān)系,在試驗(yàn)場(chǎng)地內(nèi), 挖4個(gè)基坑M、N、P、Q,如圖1所示。其中基坑M、N、P用來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤水分和溫度變化,在2 m的深度內(nèi),將基坑M、N和P的8個(gè)垂向深度(0.1 m、0.2 m、0.3 m、0.5 m、0.8 m、1.0 m、1.5 m、2.0 m)分別安裝相同的HPⅡ探頭,然后再將基坑一層一層填埋,為了防止土壤結(jié)構(gòu)破壞對(duì)ERT數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響,對(duì)3個(gè)基坑提前6個(gè)月進(jìn)行HPⅡ的安裝?；観是在ERT數(shù)據(jù)測(cè)量時(shí)段前1 d進(jìn)行挖掘, Michot等[21]證實(shí)對(duì)土壤進(jìn)行分層考慮可以更為準(zhǔn)確地建立土壤含水量與電阻率值之間的關(guān)系,根據(jù)土壤顆粒物理和化學(xué)性質(zhì),把土壤分為兩層0～0.5 m (H1)和0.5～2.0 m(H2)分別進(jìn)行土壤電阻率的測(cè)定。校準(zhǔn)坑Q電阻率測(cè)量采用Wenner的排列方式,電極間距為0.2 m,埋深為0.5 m,水平排列在土層剖面0.25 m和1.25 m的深度處(如圖2所示);另外校準(zhǔn)坑Q的土壤含水量和溫度分別用HPⅡ探頭和鉑金絲溫度探針測(cè)定,對(duì)HPⅡ探頭的矯正采用Heimovaara[25]提出的方法。表1為H1和H2層的土壤理化性質(zhì)。

圖1 試驗(yàn)場(chǎng)地電極和土壤含水量監(jiān)測(cè)空間布置圖(a和b為實(shí)際電極排列,c為校準(zhǔn)坑Q剖面,d為電極、含水量探頭分布)Fig.1 Spatial distribution maps of electrodes and soil water content monitoring in the field site for imaging data of high-density electrical resistivity tomography(ERT)(a,b show real electrodes arrangement;c is soil section of calibration pit Q;d shows the distribution of electrodes and HydraProbeⅡ)

1.4 ERT數(shù)據(jù)采集過(guò)程

本次試驗(yàn)采集儀器使用西安澳立華勘探技術(shù)開(kāi)發(fā)有限公司生產(chǎn)的FlashRES-UNIVERSAL多通道、超高密度直流電法勘探系統(tǒng),ERT數(shù)據(jù)的采集也采用Wenner排列方式。如圖3所示,由數(shù)據(jù)采集發(fā)射機(jī)產(chǎn)生一個(gè)恒定的輸入電流,通過(guò)指定的電流電極對(duì)(C1C2)輸入到測(cè)量介質(zhì)內(nèi)部,形成一個(gè)人工電流場(chǎng)。同時(shí)在計(jì)算機(jī)的控制下,接收機(jī)根據(jù)事先給定的測(cè)量組合指定的測(cè)量電位電極對(duì)(P1P2),測(cè)量相應(yīng)的電位差以及電流的大小,并保存測(cè)量結(jié)果,如此循環(huán)直到測(cè)量完所有事先給定的電極測(cè)量組合為止。

測(cè)量的電位或電位差從一定程度上反映了測(cè)量介質(zhì)電導(dǎo)率的變化信息。利用測(cè)量的電位或電位差,通過(guò)成像算法可重建出場(chǎng)內(nèi)介質(zhì)的電導(dǎo)率的空間分布特征,進(jìn)而進(jìn)行物性特征的分析與解釋,實(shí)現(xiàn)了可視化成像測(cè)量。Wenner采集方式對(duì)于垂向電阻率變化非常敏感,有利于得到更準(zhǔn)確的反演結(jié)果。介質(zhì)視電阻率ρ值計(jì)算采用如下公式：

式中：I為電極C1和C2之間的輸入電流,ΔV為P1、P2兩個(gè)電極之間的電位差,a為電極間距。

試驗(yàn)的測(cè)量時(shí)段是2015年8月20—26日,共進(jìn)行8次ERT數(shù)據(jù)的采集,如圖4所示。其中8月22日17：00試驗(yàn)田下了一場(chǎng)中雨,持續(xù)了大約3.5 h。前3次ERT數(shù)據(jù)采集是在降雨前,其余5次均在降雨結(jié)束之后。下雨期間未進(jìn)行ERT數(shù)據(jù)采集,所以雨水對(duì)ERT數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性影響很小。

圖2 校準(zhǔn)坑Q不同層次土壤地球物理特性建立示意圖Fig.2 Experimental setup for geophysical characterization of soil horizons in the calibration pit Q

表1 試驗(yàn)場(chǎng)地不同層次土壤顆粒物理和化學(xué)性質(zhì)Table 1 Physical and chemical properties of soil particle in different horizons of field site

圖3 高密度電阻率成像法(ERT)數(shù)據(jù)采集方法(Wenner排列)和電阻率空間分布圖Fig.3 Schematic map of high-density electrical resistivity tomography(ERT)data measurement(using Wenner electrode array)and the spatial distribution map of electrical resistivity

1.5 ERT數(shù)據(jù)反演

由公式(1)實(shí)測(cè)的視電阻率數(shù)據(jù)本身不能給出真實(shí)的土壤電阻值,所以進(jìn)行ERT數(shù)據(jù)反演顯得尤為重要。電阻率的反演計(jì)算屬于位場(chǎng)反演[26],即通過(guò)一定的反演方法尋找出一個(gè)能夠給出與測(cè)量值具有相同響應(yīng)特征的參數(shù)化模型,即能用有限參數(shù)表征的模型,該模型是測(cè)量介質(zhì)在數(shù)學(xué)上理想化的一個(gè)再現(xiàn)[27]。在進(jìn)行數(shù)據(jù)反演之前,ERT采集的數(shù)據(jù)需要檢查,并消除受噪聲影響較大的數(shù)據(jù)。電流輸入小于0.01 A或者是相對(duì)誤差大于5%的數(shù)據(jù)在反演過(guò)程中應(yīng)刪除[28-30]。Panissod等[31]表明二維電阻率反演相比較三維反演在反映剖面土壤含水量時(shí)更為恰當(dāng)。所以,為了獲得真實(shí)土壤剖面電阻率分布,本文采用RES2DINV軟件反演計(jì)算ERT數(shù)據(jù)[32],該軟件基于圓滑約束條件下的最小二乘方法,建立二維的土壤電阻率剖面模型,圓滑約束最小二乘法基于以下方程：

圖4 高密度電阻率成像法(ERT)數(shù)據(jù)采集和自然降水時(shí)間記錄Fig.4 Times of high-density electrical resistivity tomography (ERT)data acquisition and natural rainfall records

式中：F=fxfx′+fxfz′,fx為水平平滑濾波系數(shù)矩陣,fz為垂直平滑濾波系數(shù)矩陣,J為偏導(dǎo)數(shù)矩陣,J′為J的轉(zhuǎn)置矩陣,u為阻尼系數(shù),d為模型參數(shù)修改矢量,g為殘差矢量。

RES2DINV軟件第1次迭代過(guò)程中,用電阻率偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算的解析值建立的均勻土壤電阻模型當(dāng)作初始模型。隨后的迭代過(guò)程,運(yùn)用擬牛頓法估計(jì)偏導(dǎo)數(shù),減少了電腦計(jì)算時(shí)間。反演模型由矩形網(wǎng)格構(gòu)成,通過(guò)對(duì)區(qū)域ERT數(shù)據(jù)測(cè)量,RES2DINV軟件能給出一個(gè)反演計(jì)算的二維電阻率剖面,迭代優(yōu)化的方法能減少實(shí)測(cè)電阻率值和模型反演計(jì)算得到的電阻率值之間的誤差值(RMS,%)。

1.6 土壤含水量電阻率特性的確定

土壤電阻率大小往往受土壤結(jié)構(gòu)、孔隙水電阻、土壤含水量、土壤溫度等一系列因素影響[33]。測(cè)量期間,雨水和地下水的電導(dǎo)率展現(xiàn)出很微小的變化[(0.033±0.007)S·m-1和(0.029±0.005)S·m-1],表明孔隙水的電導(dǎo)率相對(duì)于土壤含水量的變化較為恒定。因此本文和其他ERT研究一樣[34-35],可以在土壤電阻率測(cè)量中忽略孔隙水電阻率的影響。

電阻率在不同溫度和土壤含水量條件下的實(shí)測(cè)值不同。為了消除溫度的影響,確定土壤電阻率和含水量之間的單一關(guān)系,所有的測(cè)量結(jié)果都要在25℃標(biāo)準(zhǔn)溫度下矯正。本文假定試驗(yàn)過(guò)程中水平剖面溫度分布均勻,在0～1.0 m深度上滿(mǎn)足線(xiàn)性分布,溫度矯正采用25℃條件下的Keller and Frischknecht公式[36]：

式中： refρ (Ωm)是在25℃標(biāo)準(zhǔn)溫度Tref(℃)條件下的電阻矯正值; soilρ (Ωm)是在土壤溫度Tsoil(℃)條件下反演的電阻率值;α是修正系數(shù),一般等于0.025。

研究通過(guò)線(xiàn)性回歸方法采用校準(zhǔn)坑Q實(shí)測(cè)的電阻值和土壤含水量數(shù)據(jù)來(lái)建立不同土壤分層(H1和H2)條件下兩者之間的相關(guān)關(guān)系,如圖 5所示。Michot等[21]研究證實(shí)多項(xiàng)式函數(shù)或者冪函數(shù)必須運(yùn)用于完全飽和狀態(tài)和干土狀態(tài)之間的大范圍的土壤水分變化,然而對(duì)于自然條件下體積含水量在永久性萎蔫點(diǎn)與田間持水量之間的情況下,約10%到25%,一元線(xiàn)性函數(shù)適用性很好。

2 利用ERT數(shù)據(jù)計(jì)算土壤含水量

本文通過(guò)二維ERT數(shù)據(jù)建立矩形網(wǎng)格來(lái)反演計(jì)算得到二維土壤含水量剖面,如圖5所示,矩形網(wǎng)格由385個(gè)小的矩形單元組成。中心點(diǎn)的坐標(biāo)定義為(X,Z),X代表電極排列方向的水平距離,Z代表矩形模型塊中心點(diǎn)的垂向深度。網(wǎng)格剖分為12層,各層深度分別為0.25 m、0.50 m、0.775 m、1.08 m、1.41 m、1.78 m、2.18 m、2.62 m、3.11 m、3.64 m 和4.23 m。

對(duì)于每個(gè)矩形模型單元,中心土壤溫度用線(xiàn)性差分計(jì)算,中心點(diǎn)土壤含水量通過(guò)中心點(diǎn)的土壤電阻率值計(jì)算得到,三者之間矯正關(guān)系符合垂直方向真實(shí)的土壤溫度梯度。二維土壤含水量剖面通過(guò)模型單元中心點(diǎn)的含水量值三角形剖分得到。為了驗(yàn)證土壤含水量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,用SWMS采集4次(R2、R4、R6、R8)M、N、P基坑不同位置處的土壤含水量值。

3 結(jié)果和分析

3.1 土壤含水量和溫度分析

圖5 不同分層條件下土壤剖面含水量和電阻率之間的矯正關(guān)系(t=25℃)以及利用電阻率計(jì)算二維體積含水量剖面過(guò)程示意圖Fig.5 Calibration(t=25℃)between soil volumetric water content and electrical resistivity of different horizons and the schematic diagram of calculating 2D volumetric water content of soil by using electrical resistivity

圖6 4次高密度電阻率成像法(ERT)采集時(shí)間[R2(降雨前)和R4、R6、R8(降水后)]的剖面M、N和P實(shí)測(cè)土壤體積含水量和Q剖面實(shí)測(cè)土壤溫度變化Fig.6Variationsof measured volumetric water contents of M,N,P profiles and temperature of Q profile during four various high-density electrical resistivity tomography(ERT)surveys[R2(before rain)and R4,R6,R8(after rain)]

圖6給出了一次降水過(guò)程4次測(cè)量時(shí)間(R2為降水前,R4、R6和R8為降水后)實(shí)測(cè)土壤體積含水量和校準(zhǔn)坑Q溫度變化情況。從圖中可以出,由于降水的影響,在0～1.0 m深度范圍內(nèi),土壤含水量都有明顯增加,位置不同,含水量變化情況也不同。N、P剖面處土壤透水性較好,0～1.0 m深度內(nèi)土壤含水量明顯增加,相比較M剖面處含水量變化不大,可能與該處土壤壓實(shí)情況有關(guān)。降水之前,土壤含水量最大值主要集中在P坑深度為0.2 m處,最小值集中在P坑深度為1.0 m處,實(shí)測(cè)土壤含水量最大值為27.6%,最小值為12.4%。降水之后,0～0.5 m深度處土壤含水量增長(zhǎng)幅度最大,土壤含水量最大值主要集中在P坑深度為0.2 m處,最小值集中在P坑深度為0.8m 處,實(shí)測(cè)土壤含水量最大值為30.2%,最小值為12.1%。

土壤溫度變化和土壤含水量變化之間并沒(méi)有直接的相關(guān)關(guān)系。降水之前,土壤溫度隨著埋深的增加大體上呈下降的趨勢(shì),降水之后,在0～0.5 m深度內(nèi)由于晝夜變化和降水等因素的影響,土壤表層溫度下降明顯,而在0.5～1.0 m深度處,溫度有略微的回升,滿(mǎn)足前文線(xiàn)性分布的假定,1.0 m深度以下溫度基本趨于穩(wěn)定。因此在ERT數(shù)據(jù)獲取的過(guò)程中,日周期和水分入滲是影響土壤溫度變化的重要因素[19]。

3.2 基于二維土壤剖面電阻率圖像分析

在ERT處理過(guò)程中,本文對(duì)4次ERT(R2、R4、R6、R8)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行反演計(jì)算,得到4次測(cè)量的土壤剖面二維電阻率圖像(圖7),4次測(cè)量數(shù)據(jù)生成的圖像分別用G1、G2、G3、G4表示。圖G1是試驗(yàn)開(kāi)始測(cè)量時(shí)土壤電阻率反演結(jié)果,在降水入滲之前,表明初始的土壤結(jié)構(gòu)和電阻率值分布特征;圖G2、G3、G4是降水之后測(cè)量土壤電阻率值的反演結(jié)果,表明隨著降水入滲過(guò)程的進(jìn)行,土壤電阻率值的變化情況。從圖中可以看出：

1)不同時(shí)刻測(cè)量數(shù)據(jù)獲得的土壤電阻率圖像在二維平面中的分布是不同的,相對(duì)于圖G1而言,降水入滲使得二維剖面土壤電阻值整體上呈現(xiàn)出明顯降低的趨勢(shì),尤其是在土壤垂向深度為0.2～1.0 m和3.0～4.5 m范圍內(nèi)的電阻率值相對(duì)較低。

2)對(duì)于垂向深度為0～0.2 m的區(qū)域,土壤電阻率值相對(duì)較高,一方面由于試驗(yàn)場(chǎng)地常年種植玉米,土壤表層覆蓋有地膜,對(duì)表層土壤有保護(hù)作用;另一方面由于玉米根系的固結(jié)作用和土壤壓實(shí)的影響, Ankeny等[37]證實(shí)了壓實(shí)作用所造成的土壤大孔隙的破壞會(huì)降低土壤的滲透系數(shù),致使降水不能均勻入滲到整個(gè)試驗(yàn)的平面內(nèi)。但在一些傾斜的坡面處或者是坑洼處,降水匯集較多,下滲明顯,即選擇性入滲現(xiàn)象。例如圖G2中,在X=4.0～5.0 m,深度為0～0.2 m,存在著電阻率較低的異常值。

3)在0.2～1.0 m的垂向深度內(nèi),G2、G3存在著很多不符合降水入滲局部異常區(qū)域,例如圖G2和G3 在X=9.0～10.0 m處。本應(yīng)該電阻率值降低的地方,卻反而增大。這種異常通常是由于玉米根部對(duì)局部土壤水分的吸收、土壤質(zhì)地變異性和入滲的非均勻性(優(yōu)先流的存在)等因素造成的[38],導(dǎo)致局部的土壤含水量反而降低,土壤電阻率值增大。即在土壤濕潤(rùn)階段,同一位置不同時(shí)間點(diǎn)的土壤電阻率值變化規(guī)律也不相同,存在著阻值異常增大的情況。

4)G1圖中在 X=7.0～11.0 m和 X=13.0～19.0 m,深度為1.5～3.0 m的范圍內(nèi),存在兩塊明顯的高阻值區(qū)域,由于降水下滲作用的影響,G2、G3圖中該區(qū)域電阻率值明顯降低,G4圖中電阻率值反而增高,這種電阻率值“高-低-高”的變化過(guò)程,與一次降水過(guò)程前后“干-濕-干”的循環(huán)過(guò)程頗為一致,體現(xiàn)出ERT圖像能定性地反映出含水量變化趨勢(shì)。

3.3 ERT估計(jì)土壤含水量與實(shí)測(cè)土壤含水量比較

根據(jù)二維剖面土壤電阻值、土壤含水量、土壤溫度三者之間的矯正關(guān)系,對(duì)4次測(cè)量(R2、R4、R6、R8)的ERT數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,計(jì)算二維剖面的土壤含水量數(shù)據(jù),反演得到4個(gè)二維剖面土壤含水量圖像,對(duì)應(yīng)為W1、W2、W3、W4(圖8)。從圖中可以看出,二維剖面土壤含水量的空間結(jié)構(gòu)與電阻率剖面的空間結(jié)構(gòu)是相似的,垂向入滲水流路徑的變化符合電阻率的變化,并且可以明顯地看出降水入滲“干-濕-干”循環(huán)過(guò)程。

為了證明建立的ERT估計(jì)土壤含水量的準(zhǔn)確性,本文利用(M、N、P)3個(gè)基坑實(shí)測(cè)的土壤含水量數(shù)據(jù)和ERT估計(jì)的土壤含水量數(shù)據(jù)建立了兩者之間的相關(guān)關(guān)系(如圖9,表2)。可以看出,實(shí)測(cè)的土壤含水量值與估計(jì)的土壤含水量值之間有一個(gè)較為顯著的線(xiàn)性關(guān)系(R2=0.651 8,n=96),實(shí)測(cè)值與估計(jì)值的斜率近似等于1,用均方根誤差(RMSE,%)代表估計(jì)精度,用平均誤差(ME,%)代表估計(jì)偏差。通過(guò)表2看出,在0～2.0 m深度總體上估計(jì)偏差較小,為0.74%;土壤含水率的估計(jì)精度較高,為2.67%。在0～0.5 m深度范圍內(nèi),HPⅡ探頭分布較為密集,數(shù)據(jù)采集較為準(zhǔn)確,故H1層的估計(jì)精度略高于H2層。本文提供了一個(gè)高分辨率的土壤結(jié)構(gòu)二維分布與水分運(yùn)移過(guò)程的圖像,利用土壤電阻率和含水量之間建立的巖石物理關(guān)系,可以定性的反映土壤二維剖面土壤含水量的變化過(guò)程,但是介于電極間距布置較大,很難精確的估計(jì)出單個(gè)位置處土壤含水量變化。

本文通過(guò)野外試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),影響實(shí)測(cè)的土壤含水量和ERT估計(jì)的土壤含水量之間偏差的因素有很多,主要體現(xiàn)在：1)相比較小尺度的土壤水分變化過(guò)程,本試驗(yàn)安裝的HPⅡ探頭之間的間距要大得多,不能很好地反映土壤含水量的變化過(guò)程。2)實(shí)測(cè)的土壤電阻率數(shù)據(jù)和本文反演過(guò)程得到的電阻率數(shù)據(jù)不同,電極的布置、反演精度、電極間距等一系列不確定

圖7 二維土壤剖面電阻率隨時(shí)間變化過(guò)程[4次高密度電阻率成像法(ERT)采集,G1(降水前)和G2、G3、G4(降水后)]Fig.7 Two-dimension maps of electrical resistivity temporal variations of soil profiles during four various high-density electrical resistivity tomography(ERT)surveys[G1(before rain),G2,G3,and G4(after rain)]

圖8 二維土壤剖面體積含水量隨時(shí)間變化過(guò)程[4次高密度電阻率成像法(ERT)采集,W1(降水前)和W2、W3、W4(降水后)]Fig.8 Two-dimension maps of soil volumetric water content temporal variations of soil profiles during four various high-density electrical resistivity tomography(ERT)surveys[W1(before rain),W2,W3,and W4(after rain)]

的因素都會(huì)導(dǎo)致兩者之間的偏差。3)盡管小電極可以減少電極和土壤之間的接觸電阻,但是對(duì)于淺層探查深度和高分辨率的試驗(yàn)要求來(lái)說(shuō),把電極考慮成點(diǎn)源來(lái)處理,還是非常困難的。4)土壤電阻率變化一般會(huì)受到降水入滲滯后現(xiàn)象的影響。5)土壤的傳導(dǎo)電流主要是由電極發(fā)出的,影響土壤電阻率值的大小除了土壤濕度和溫度之外,還會(huì)與土壤中各種離子的分布濃度有關(guān)。降水的不均勻入滲會(huì)導(dǎo)致局部地區(qū)土壤溶液的TDS發(fā)生變化,造成了不可忽視的土壤電阻率的變化[39]。以上這些方面的問(wèn)題,還需要以后繼續(xù)研究。

圖9 不同層次高密度電阻率成像法(ERT)估計(jì)的土壤含水量與實(shí)測(cè)土壤含水量相關(guān)關(guān)系分析Fig.9 Correlation analysis between estimated soil moisture by high-density electrical resistivity tomography(ERT)and measured soil moisture of different horizons

表2 高密度電阻率成像法(ERT)估計(jì)土壤含水量與實(shí)測(cè)土壤含水量統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果Table 2 Statistical analysis results between estimated soil moisture by high-density electrical resistivity tomography(ERT)and measured soil moisture

4 結(jié)論

近年來(lái),用地球物理測(cè)量的方法研究高分辨率的地下水流的流動(dòng)過(guò)程,由于其本身不損害土壤微結(jié)構(gòu),而且測(cè)量方法不繁瑣,已經(jīng)變得越來(lái)越受到歡迎和重視。本文以隴中半干旱區(qū)玉米耕作地為例,通過(guò)在土壤表面布置電極,用二維ERT數(shù)據(jù)和土壤含水量數(shù)據(jù),建立了隴中半干旱區(qū)土壤電阻率和含水量之間的相關(guān)關(guān)系,通過(guò)對(duì)一場(chǎng)降水前后土壤含水量的變化,實(shí)現(xiàn)對(duì)二維剖面土壤含水量的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。試驗(yàn)結(jié)果表明,土壤含水量的變化可以通過(guò)土壤電阻率變化體現(xiàn)出來(lái),二維的土壤含水量剖面通過(guò)二維ERT數(shù)據(jù)和兩者之間建立的相關(guān)關(guān)系反演計(jì)算得到,土壤溫度的變化在計(jì)算中同樣被考慮到。

土壤含水量在一次降水前后有較為明顯的“干-濕-干”循環(huán)變化過(guò)程。降水之前,氣候較為干燥,土壤電阻率整體偏高,降水入滲使得二維剖面土壤電阻率整體上呈現(xiàn)出明顯降低的趨勢(shì)。由于土壤壓實(shí)作用的影響,表層土壤電阻率變化不明顯,但是在某些土質(zhì)相對(duì)松散的局部區(qū)域,也存在著含水量的大量富集,入滲過(guò)程中,受土壤質(zhì)地變異性、入滲的非均勻性(優(yōu)勢(shì)流)、玉米根部對(duì)土壤水分的吸收等因素影響,也會(huì)導(dǎo)致局部區(qū)域含水量反而更低。

實(shí)測(cè)的土壤含水量值與估計(jì)的土壤含水量值之間有一個(gè)較為顯著的線(xiàn)性關(guān)系(R2=0.651 8,n=96),實(shí)測(cè)值與估計(jì)值的斜率近似等于1。在0～2.0 m深度范圍內(nèi),總體上估計(jì)偏差較小,為0.74%;土壤含水率的估計(jì)精度較高,為2.64%,在0～0.5m深度范圍內(nèi),HPⅡ探頭分布較為密集,數(shù)據(jù)采集較為準(zhǔn)確, 故H1層的估計(jì)精度略高于H2層。但是本文電極間距布置較大,很難精確地估計(jì)出單個(gè)位置處土壤含水量變化過(guò)程。

當(dāng)今精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和合理灌溉需要更為成熟的作物和土壤知識(shí)體系,相比較之前利用實(shí)測(cè)工具進(jìn)行野外測(cè)量,地球物理方法精度較高。本文提供了一個(gè)高分辨率的土壤結(jié)構(gòu)二維分布與水分運(yùn)移過(guò)程的圖像,利用土壤電阻率和水分之間建立的巖石物理關(guān)系,可以減少農(nóng)業(yè)灌溉中復(fù)雜的測(cè)量程序,提高灌溉水平和效率。

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A soil water content monitoring in Longzhong semi-arid region by high-density electrical resistivity tomography*

YUE Ning1,DONG Jun1,LI Ling1,KAN Fei1,WANG Gang2,HUANG Shaowen2,WEI Guoxiao1**

(1.Key Laboratory of Western China Environmental Systems,Ministry of Education/College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University,Lanzhou 730000,China;2.College of Water Conservancy&Civil Engineering,Shandong Agricultural University,Tai’an 271000,China)

Soil water content(SWC)is a key factor influencing crop growth in semi-arid regions.Monitoring the variations in SWC is critical for agriculture.In recent years,geophysical survey has been used in the study of high-resolution detection of water infiltration and it is hugely popular because of its zero-damage to soil micro-structure and easy measurement.With a maize field in Longzhong semi-arid region as the case study,we used high-density electrical resistivity tomography(ERT)to measure(before and after the precipitation)two-dimensional electrical resistivity of the column of soil below an electrode placed on the soil surface.Then SWC and electrical resistivity were monitored in two-dimensional soil profile in order to explain the variations in SWC under different conditions and to determine the correlation between electrical resistivity of each soil horizon and its water content in Longzhong semi-arid region.Soil temperature was also discussed in the ERT datainterpretation.The results revealed the potential of ERT to improve soil and agronomic studies.Vertical distributions of two-dimensional electrical resistivity image inverted from measured data were different.On the whole,natural rainfall infiltration reduced the trend in two-dimensional electrical resistivity.The trend of local electrical resistivity of the inverted ERT images was one of“high-low-high”,quite consistent with the“dry-wet-dry”cycle of the precipitation process.Twodimensional sections of SWC calculated using ERT showed a reliable linear correlation(R2=0.651 8,n=96)between the estimated and measured SWC in the root-zone horizon,with a slope approximately equal to 1.Within the depth range of 0-2.0 m, the precision of the calculated specific SWC quantified by the root mean square error(RMSE)was 2.64%,with a bias corresponding to an overestimation of 0.74%.The densely distributed SWC detectors installed in the H1horizon(0-0.5 m) enhanced precise data collection,resulting in better measurement accuracy than in the H2horizon(0.5-2.0 m).The study also discussed the factors responsible for the deviation between measured SWC and estimated SWC.The development and adoption of precision farming and rational irrigation required detail knowledge of soil and crop.The method used in this study was useful in the research and description of high-resolution soil spatial variability and hydric characteristics.Additional field calibration was required for applying the method practical on routine field application.The use of general petro-physical relationship between soil electrical resistivity and its moisture,if appropriate,could bring the method a step closer to practical field application for the purpose of improving irrigation management.

Electrical resistivity tomography;Soil water content;Rainfall infiltration;Unsaturated soil;Time domain reflectmetry;Longzhong semi-arid region

S125

A

1671-3990(2016)10-1417-11

10.13930/j.cnki.cjea.160304

*國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41471023,41202174)資助

**通訊作者：魏國(guó)孝,主要研究方向?yàn)楦珊祬^(qū)水資源與環(huán)境。E-mail：gxwei@lzu.edu.cn

岳寧,主要從事干旱半干旱區(qū)生態(tài)水文學(xué)方面的研究。E-mail：yuen15@lzu.edu.cn

2016-03-10 接受日期：2016-05-09

*The work was supported by the National Natural Sciences Foundation of China(41471023,41202174).

**Corresponding author,E-mail：gxwei@lzu.edu.cn

Received Mar.10,2016;accepted May 9,2016