栗現(xiàn)文，周金龍，周念清，賈瑞亮

(1. 同濟大學水利工程系，上海 200092；2. 新疆農(nóng)業(yè)大學水利與土木工程學院，烏魯木齊 830052)

0 引 言

在非飽和帶水鹽運移計算中，土壤水分特征曲線的測定及水力參數(shù)的獲取是基礎性工作，是研究土壤水分入滲、蒸發(fā)、土壤侵蝕及溶質運移過程的關鍵[1-3]。關于土壤水力特性的影響因素及參數(shù)擬合，國內外學者也開展了大量研究。劉建立等[4]將確定土壤水力性質的各種直接方法和間接方法(如土壤轉換函數(shù)、分形方法、數(shù)值反演方法和經(jīng)驗公式法等)進行了系統(tǒng)總結。查元源等[5]提出了一種利用剖面土壤含水率推求土壤水力參數(shù)的方法。Thakur等[6]以粉土和高嶺土為對象，在高吸力段干密度對土壤水分特征參數(shù)和土壤吸力影響較小。不同耕作和灌溉施肥方式也對土壤結構產(chǎn)生作用，進而影響土壤水力特性[7-9]。

在極端干旱潛水蒸發(fā)強烈區(qū)域，潛水埋深較淺，礦化度一般為3～10 g/L，局部為10～30 g/L，最大可達100 g/L以上，如在新疆內陸盆地中央沖積平原或湖積平原三角洲地帶，地下水徑流滯緩，潛水埋深淺且通過蒸發(fā)消耗，使得地下水中鹽分積累，高礦化度潛水水化學類型為Cl·SO4型或Cl型[10]。高礦化度條件下的潛水蒸發(fā)規(guī)律[11-13]、毛細水上升高度[14]、土壤孔隙結構[15]等均與淡水條件下有顯著差異，若將傳統(tǒng)淡水條件下獲取的土壤水力特征參數(shù)直接用于高礦化度潛水蒸發(fā)數(shù)值計算，其結果令人質疑，因此，探討土壤水高礦化度對水力特性的影響具有重要意義。

本文通過實驗獲取不同土壤水礦化度處理(淡水、30、100及250 g/L)粉質黏土脫濕過程土壤水分特征曲線，利用RETC軟件選取通用模型擬合各組曲線，進而分析比較不同礦化度處理下的土壤水力特征參數(shù)，為深入開展高礦化度潛水蒸發(fā)數(shù)值計算提供支持。

1 材料與方法

1.1 土壤水分特征曲線的測定

Cl-Na型水是干旱區(qū)較常見的高礦化度潛水水化學類型，試驗設置4種礦化度的NaCl溶液與之對應，分別為淡水(1 g/L)、30、100、250 g/L。試驗用土樣取自新疆南部典型干旱區(qū)，風干磨細去雜后，過2 mm孔徑標準篩，并通過比重計法測定土壤粒徑組成(如表1)。將混合均勻的土樣，按干容重1.755 g/cm3裝填4組，以不同礦化度溶液對其作飽水處理。采用土壤水分特征曲線儀測定不同土壤水礦化度處理(以下簡寫為TDS-F、TDS-30、TDS-100和TDS-250)土樣脫濕過程水分特征曲線，即測定土壤體積含水率及相對應土壤水吸力值(土壤負壓絕對值)。

表1 試驗土樣顆粒分析組成Tab.1 Soil particles of the experiment

1.2 土壤水分特征曲線模型

由于尚不能根據(jù)土壤基本性質從理論上得出土壤水的基質勢與含水率的關系，為了分析應用的方便，常用實測結果擬合出經(jīng)驗關系[16]。有多種經(jīng)驗函數(shù)模型用來描述土壤水分特征曲線[17-20]，在這些模型中，最為常用的是van Genuchten模型(簡稱VG模型)[18]：

(1)

式中：θs為土壤飽和體積含水率，cm3/cm3；θr為殘余土壤體積含水率，cm3/cm3；h為土壤負壓，cm；α、m、n為待定系數(shù)。

用經(jīng)驗公式估計土壤水力性質需要大量的土壤水分含量和與之對應的壓力水頭實測數(shù)據(jù)，然后通過非線性最小二乘法優(yōu)化求得經(jīng)驗模型參數(shù)。美國國家鹽改中心(US Salinity Laboratory)提供的RETC軟件[21]，專門用于確定土壤水分特征曲線，包含了多種土壤水分模型(經(jīng)驗公式)用以擬合實測試驗數(shù)據(jù)，以分析或預測非飽和土壤的水力性質，在選擇水分特征曲線模型時，也要選擇不同的求解K(土壤非飽和水力傳導度)、D(擴散率)的Mualem或Burdine模型(本文中對模型采用組合寫法，如van Genuchten-Mualem)。

2 結果分析

2.1 不同土壤水礦化度處理水分特征曲線

根據(jù)試驗實測數(shù)據(jù)繪制不同土壤水礦化度處理水分特征曲線如圖1所示。在監(jiān)測過程中發(fā)現(xiàn)，同一含水率可對應一定取值范圍的土壤水吸力，為比較不同處理間差異，此處取均值繪制各組土壤水分特征曲線。筆者曾對不同礦化度土壤水分特征曲線形態(tài)及孔隙結構影響進行過分析[15]，各處理水分曲線比水容量相近，但局部存在差異，表現(xiàn)為TDS-100及TDS-250處理對水分的吸持能力明顯小于TDS-30及TDS-F處理。分析當量孔徑變化可推知，TDS-30處理使土體中等孔隙體積變??；TDS-100處理使土體較小孔隙體積變小；TDS-250處理使土體較大孔隙體積變小。

注：θ1、θ2為土壤水分特征曲線上任意兩點對應的含水率(θ1>θ2)，d1、d2為與之對應的土壤當量孔徑。圖1 不同礦化度土壤水分特征曲線[15]Fig.1 Soil water characteristics curves under different TDS treatments[15]

2.2 擬合模型

如前所述，RETC軟件包含擬合土壤水分特征曲線的多種模型，通過對實測土壤水分特征曲線的擬合，可確定模型中包含的各項參數(shù)。但某種模型并非對所有的土壤水分特征曲線都適用，為比較4組不同土壤水礦化度處理對水分特征參數(shù)的影響，最好建立通用的同種擬合模型。通過建模試算發(fā)現(xiàn)，只有van Genuchten-Burdine模型可以同時擬合各處理土壤水分特征曲線，如圖2所示。TDS-F、TDS-30、TDS-100和TDS-250處理擬合精度均較高，R2分別達到0.995 8、0.994 3、0.995 9和0.986 0。

值得注意的是，對于各組實測土壤水分特征曲線，土樣開始脫水后，土壤水吸力與含水率間并不服從嚴格意義上的單調對應關系；尤其在土壤含水率較小時，每一含水率都對應一定的土壤水吸力變化區(qū)間，即只有當土壤水吸力增大到一定程度后，土壤含水率才發(fā)生變化而使水分特征曲線形態(tài)表現(xiàn)為階梯狀。因此，準確描述各組土壤水分特征曲線變化的擬合模型，嚴格意義上講也應是多值函數(shù)的形式，對此需做更深入研究。

2.3 土壤水礦化度對水分特征參數(shù)的影響

基于上節(jié)擬合模型可識別出模型中各參數(shù)值(表2)，并可比較各處理對同一參數(shù)的差異性表現(xiàn)。不同處理擬合參數(shù)與RETC軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡預測(NNP)結果對比均有明顯差異。不同礦化度處理間差異表明，同一土質在不同土壤水礦化度作用下，對土壤水分特征參數(shù)產(chǎn)生明顯影響。而神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果與各處理間的差異性，推測為實際監(jiān)測所得土壤水吸力與含水率間的多值對應關系，對曲線形態(tài)產(chǎn)生影響，進而造成RETC軟件擬合失真所致。同一參數(shù)各處理間的差異性對比則相對表明礦化度對各土壤水力參數(shù)的影響。

圖2 不同土壤水礦化度處理水分特征曲線擬合效果Fig.2 Comparison of the measured and calculated of the soil water retention curves under different TDS treatments

處理TDSFTDS30TDS100TDS250NNP各處理差異θr0.15660.20110.13840.17730.0397TDS30>TDS250>TDSF>TDS100>NNPθs0.38600.39560.37650.35690.3134TDS30>TDSF>TDS100>TDS250>NNPθs*0.40000.41000.38440.3719-TDS30>TDSF>TDS100>TDS250α0.00430.00120.00510.00200.0247NNP>TDS100>TDSF>TDS250>TDS30n3.12632.00502.64642.57921.2882TDSF>TDS100>TDS250>TDS30>NNP

注：θs*為實測飽和體積含水率；NNP為RETC軟件神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果(Neural Network Prediction)；參數(shù)m一般可由n值計算推定，未在此列出。

TDS-30處理對應的殘余體積含水率θr最大，是其持水能力較強的體現(xiàn)。各處理殘余體積含水率擬合值均相對較大，是因試驗較難測得完全脫水狀態(tài)的土壤水分特征曲線，而后期階梯狀的含水率與土壤水吸力間的多值對應關系使van Genuchten-Burdine模型產(chǎn)生擬合失真。模型擬合結果對應的飽和含水率θs均小于實測值，其在接近飽和含水率處的擬合效果相對較差；各土壤水礦化度處理飽和含水率θs接近，總體上表現(xiàn)為土壤水礦化度越大飽和含水率越小。TDS-30>TDS-F處理可能為測量誤差所致，因從理論上講，礦化度越大，土壤完全失水后，鹽分所占空間越大，總的孔隙體積則相對變小，因此飽和含水率也相應較小。由VG模型表達式可知，α、n值對擬合模型曲線形態(tài)有重要影響，相比其他土壤水礦化度處理，TDS-30處理對應的α、n值均最小。各礦化度處理水分特征曲線擬合模型具體形式為：

TDS-F處理：

(2)

TDS-30處理：

(3)

TDS-100處理：

(4)

TDS-250處理：

(5)

非飽和水力傳導度K是描述土壤水力特性的一個重要參數(shù)[22]，是土壤含水率或負壓的非線性函數(shù)。RETC軟件擬合的不同土壤水礦化度處理非飽和水力傳導度隨含水率變化如圖3所示。各處理均表現(xiàn)為隨含水率減小K值迅速衰減，TDS-30處理衰減最快，TDS-100處理衰減速率大于TDS-F處理。體積含水率小于0.23時，各處理K值差異不明顯；而當體積含水率介于0.23～0.36(TDS-250處理飽和含水率)時，同一含水率對應的K值表現(xiàn)為TDS-250>TDS-F>TDS-100>TDS-30。土壤孔隙分布對K有重要影響，筆者前期研究表明，在此粉質黏土條件下，隨著土壤水分散失，鹽分積累，TDS-30處理使土體中等孔隙體積變?yōu)樾】紫禰15]，進而影響K值。由此推知，中等大小孔隙的變化對該巖性土壤非飽和水力傳導度影響較為顯著。

圖3 不同礦化度處理水力傳導度隨含水率變化Fig.3 Hydraulic conductivity of different TDS treatments with the variation of water content

3 結 語

(1)Van Genuchten-Burdine模型是擬合淡水及30、100 、250 g/L土壤水礦化度處理水分特征曲線的通用模型，R2分別達到0.9958，0.994 3，0.995 9和0.986 0，擬合精度較高。

(2)不同礦化度處理脫濕過程土壤水分特征曲線形態(tài)顯示，土樣開始脫水后，土壤水吸力與土壤含水率間并不服從嚴格意義上的單調對應關系。在吸力較大階段，當土壤水吸力增大到一定程度時土壤含水率才發(fā)生變化，曲線形態(tài)呈階梯狀。

(3)粉質黏土條件下，土壤水礦化度對水分特征參數(shù)產(chǎn)生明顯作用，TDS-30處理對應的殘余體積含水率θr最大，α、n值最??；其他處理總體上表現(xiàn)為礦化度越大飽和含水率θs越小。

(4)TDS-30處理對應的非飽和水力傳導度K衰減最快。體積含水率介于0.23～0.36(TDS-250處理飽和含水率)時，各處理K值表現(xiàn)為TDS-250>TDS-F> TDS-100>TDS-30；中等大小孔隙的變化對粉質黏土非飽和水力傳導度影響較為顯著。

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