彭記永　陳巧

摘要：為了準確預測1次降水過程的土壤水分滲透深度，選擇有代表性的站點，采用人工試驗、土壤水分自動站觀測相結合的方法，在分析河南省2010—2013年118個土壤水分自動觀測資料和對應臺站降水資料的基礎上，進行回歸分析，建立降水滲透深度模型。結果表明，各方程R值均大于0.80，F(xiàn)值均通過了P

關鍵詞：降水量；土壤質量含水率；滲透深度；模型；麥田

中圖分類號： S152.7+2 文獻標志碼： A 文章編號：1002-1302（2016）07-0419-03

土壤水分滲透是一個非常復雜的動態(tài)過程，不僅受到土壤性質、土壤初始含水量、降水量等因素的影響，而且與下墊面性質（植被類型、坡度、蓋度等）、降水強度以及水溫等因素有顯著關系[1-2]。國內外已有大量關于土壤水分滲透規(guī)律的研究，取得了一些重要成果。國外常用的有Green-Ampt、Philip滲透模型，這些模型有明確的物理學意義，便于建立其特征參數(shù)與土壤物理特征間的關系，已經得到了廣泛的應用[3-5]。原鵬飛等通過室內和野外模擬降水入滲試驗，揭示了降水量對滲透深度、滲透速率的影響[6]。趙同應等分別利用不同的方法計算了降水滲透深度，對墑情、雨情評價有重要作用[7-9]。雖然前人對土壤滲透模型的研究較多，但是多偏重于機制方面，結構復雜，參數(shù)難于確定，給實際生產應用帶來不便[10]。本研究探討以大量的自動化觀測資料和人工試驗資料為依據(jù)，構建土壤水分滲透深度模型，以期為農田管理、灌溉決策和防旱抗旱措施的制定提供科學依據(jù)，為農業(yè)氣象服務提供技術支撐，具有一定的科學意義和現(xiàn)實意義。

1 材料與方法

1.1 資料來源

收集了河南省118個土壤水分自動觀測站2010—2013年土壤水分觀測資料，各站點資料主要包括：土壤質量含水率、土壤水文物理常數(shù)（土壤容重、田間持水量和凋萎濕度）。土壤濕度采用河南省氣象科學研究所和中國電子科技集團公司第27研究所共同研制的Gstar-1土壤水分自動監(jiān)測儀進行數(shù)據(jù)測定，對自動土壤水分數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)質量分析，剔除異常的土壤水分數(shù)據(jù)。降水量資料分別來自對應地區(qū)的氣象臺站。

根據(jù)河南省不同土壤類型的分布特點，分別選擇有代表性的站點（鄭州、鶴壁和黃泛區(qū)）進行人工試驗觀測。并利用鄭州市農業(yè)氣象試驗站大型水分觀測試驗場進行人工模擬降水、作物截流量、墑情和滲透深度觀測試驗。人工降水機器裝置采用“QYJY-501”式便攜式野外模擬降水機，降水高度為4 m，降水強度為15 mm/h，模擬面積為4×8.25 m2，降水均勻系數(shù)在80%以上，模擬降水選擇在無風天氣條件下進行。

1.2 研究方法

農田水分平衡方程：

式中：Wt為雨后土壤含水量，mm；W0為初始土壤含水量，mm；P為過程降水量，mm；Ic為作物截留量，mm；ET為農田蒸散量，mm；r為地表徑流量，mm；D為滲漏量，mm；G為地下水補給量，mm。

在一次降水過程中，由于河南省大部分地區(qū)為平原的特點，農田地勢較平坦，一般情況下降水產生的徑流較小，r=0；降水期間地表水汽含量接近飽和，同時降水歷時一般較短，因此農田蒸散量ET=0；河南地區(qū)農田地下水位常年高于2 m，地下水對土壤水分的影響較小，G=0；滲漏量與降水量、地下水位土質、土壤水分狀況有關[11-12]，本研究不予考慮；作物截留量與作物葉面積指數(shù)相關，根據(jù)前人研究結果，按照發(fā)育期進行不同級別劃分[13-15]。方程（1）簡化為：

以懸著水滲透模型為基礎，選擇對降水滲透深度影響較大的初始土壤濕度、過程降水量為分析因子[16-17]。應用2010—2013年各臺站數(shù)據(jù)，首先根據(jù)降水過程前后自動站土壤含水量變化情況，計算各臺站滲透深度值，統(tǒng)計各臺站降水量和對應層次的平均初始土壤含水量，建立與滲透深度的相關關系；然后，對模型進行回代檢驗，并進行預報值、實測值的相關分析，利用絕對誤差對模型精度進行統(tǒng)計分析。其中，數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析使用SPSS19.0軟件完成，最終通過C#和ArcGIS Engine8.3實現(xiàn)模型的可視化。

2 結果與分析

2.1 滲透深度的觀測和計算

降水滲透深度的觀測采用實測和自動站數(shù)據(jù)分析相結合的方法進行。2013年3月4日進行降水量為20 mm的模擬降水過程，并進行降水前、降水后墑情和土壤滲透深度觀測。由圖1可見，10、20 cm土壤水分在降水后有明顯的增量，與人工觀測土壤滲透深度為20 cm相同。同樣，其他臺站根據(jù)各層次土壤水分變化情況，可以推算出各自降水過程的土壤滲透深度值。

2.2 冬小麥不同生育期降水截留量

研究表明，作物冠層截留量除與作物本身特征因素（葉面積指數(shù)、植株地面生物量、株高及作物干燥度等）有關外，還與降水強度、氣溫以及風速等氣象因素有關[18]。截留量隨著降水過程的變化是一個動態(tài)的過程。在降水初期，雨滴幾乎完全被葉面截留；隨著降水量的增加，當植物截留達到最大截留量時，先積蓄的水分不斷被新的雨水所替代，截留的水量處于動態(tài)平衡。劉戰(zhàn)東等研究表明，冬小麥最大冠層截留量出現(xiàn)在抽穗期，為1.28 mm[19]。

采用劉戰(zhàn)東等研究的冬小麥冠層截留模型對鄭州市農業(yè)氣象試驗站近年來冬小麥冠層截留量進行了模擬：

Ic=（0.256LAI-0.217）×[1-exp-p0.256LAI-0.217]+0.008P。

（3）

式中：Ic為冠層截留量，mm；P為降水量，mm；LAI為葉面積指數(shù)。

分別按降水量5、10、20、30、50 mm進行模擬研究，得出各個生育期的平均降水截留量，詳見圖2。

2.3 模型的建立

根據(jù)中國氣象局《農業(yè)氣象觀測規(guī)范（上卷）》中的降水滲透深度觀測標準和河南省常出現(xiàn)的滲透情況，分3種情況進行分析：（1）在土壤干土層（包括濕土層下的干土層）厚度≥3 cm，日降水量≥5 mm或過程降水量≥10 mm，降水后根據(jù)降水量大小，待雨水下滲后及時測定；（2）在過程降水量大于50 mm，利用土壤水分自動觀測站資料進行分析；（3）其他情況。3種情況分別用Mod1、Mod2、Mod3表示，利用回歸分析的方法構建滲透深度模型，Z為滲透深度值（cm），P為降雨量（mm），Ic為冠層截留量（mm），W0為初始土壤含水量（%）。

綜合分析表1中的各個方程可知，各個方程R均大于 0.80，回歸方程對樣本數(shù)據(jù)點的擬合優(yōu)度較高；F值均通過了P

3 模型的檢驗

利用2014年4—5月河南省土壤水分自動站和自然降水數(shù)據(jù)，對土壤水分滲透深度模型進行回代檢驗和模擬預報，并對結果進行檢驗分析。

對比分析模擬值與實測值的關系（圖3），采用回歸估計標準誤差（ABSE）和平均絕對誤差（RMSE）2個指標分析模型預報的準確性。

式中：n為樣本數(shù)，個；yi為實際觀測值；yi為模型估算值。

誤差越小，表明模擬值與實測值的一致性越好，模型的模擬結果越準確，模型可靠性越強。

從模型回代結果來看，共有樣本數(shù)82個，誤差平均值為0.73，誤差在-7.86～8.56 cm之間，服從均值為0的正態(tài)分布規(guī)律。從殘差分析圖中可以看出，誤差范圍分布在-10～10 cm之間；誤差在-5～5 cm之間的樣本數(shù)為63個，占總樣本數(shù)的76.8%，說明模型預測效果較好（圖4）。

由表2可知，模型的絕對誤差在2.92～5.29 cm之間，標準誤差在1.72 ～ 4.85 cm之間。綜合2種誤差判斷指標可知，土壤水分滲透深度模型模型精度可以滿足農業(yè)氣象業(yè)務服務的需求。

4 結論與討論

根據(jù)土壤水分動態(tài)平衡方程，從土壤滲透深度的影響因素進行分析，找出其影響因素的關鍵因子。利用回歸分析的方法，建立模型，各方程的確定系數(shù)均大于0.80，并且F值均通過P

土壤滲透深度是一個復雜、動態(tài)的過程，涉及到土壤飽和、非飽和帶中的水、空氣、水汽在水力梯度、溫度梯度、濃度梯度等影響下的動態(tài)流動過程[20]。降水強度、降水歷時和雨型都對土壤的入滲過程有較大的影響[21-25]。對于土壤入滲的研究，由于試驗條件的不同，所得到的結果差異也較大[26-28]。除了滲透深度的影響因素較多之外，由于土壤物理特性的復雜造成實際值難于觀測，加上滲透深度、土壤水分本身是一個動態(tài)量，觀測值與真實值之間產生誤差累積，從而放大了殘差值。

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