陳祎彤，李敏，司炳成，胡優(yōu)

宇宙射線中子法測(cè)量中尺度土壤含水率研究綜述

陳祎彤1，李敏1*，司炳成2, 3，胡優(yōu)1

（1. 西北農(nóng)林科技大學(xué) 旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 楊凌 712100；2.薩斯喀徹溫大學(xué)土壤科學(xué)系，加拿大 薩斯卡通市 S7N5A8；3.魯東大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264000）

土壤含水率是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與灌溉管理中的重要監(jiān)測(cè)指標(biāo)，而田間土壤含水率存在較大的時(shí)空變異性，作為目前測(cè)定區(qū)域土壤含水率的一種新方法，宇宙射線中子法具有連續(xù)測(cè)量、高精確度、對(duì)場地?zé)o破壞等優(yōu)點(diǎn)，已被證明可以測(cè)量數(shù)百米范圍內(nèi)（中尺度）一定深度的平均土壤含水率。該方法在點(diǎn)尺度和遙感大尺度之間架起了橋梁，正逐漸運(yùn)用于農(nóng)業(yè)灌溉管理、水文數(shù)據(jù)同化和水文建模等領(lǐng)域。本文通過凝練近年來宇宙射線中子法的相關(guān)研究進(jìn)展與成果，全面總結(jié)了其測(cè)量原理、監(jiān)測(cè)范圍、影響因素及校正原理，并重點(diǎn)闡述了該方法在農(nóng)業(yè)、水文等領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、現(xiàn)存問題及發(fā)展趨勢(shì)?？蔀樽x者快速、詳盡地了解宇宙射線中子法研究進(jìn)展提供參考。目前，對(duì)宇宙射線中子法的改進(jìn)與應(yīng)用研究成果顯著，但建筑區(qū)域標(biāo)定的缺乏與道路區(qū)域標(biāo)定的補(bǔ)充、空間靈敏度的校正、大高差跨度下的應(yīng)用等問題亟須進(jìn)一步研究和解決。

土壤含水率；宇宙射線中子法；中尺度；原位監(jiān)測(cè)；連續(xù)監(jiān)測(cè)

0 引言

【研究意義】土壤含水率是土壤-作物-大氣連續(xù)體中的關(guān)鍵狀態(tài)變量之一，在土壤表層的水分和能量交換中起到了重要的作用[1]，其監(jiān)測(cè)是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益和實(shí)施精準(zhǔn)灌溉的重要環(huán)節(jié)[2]。隨著各領(lǐng)域?qū)ν寥篮蕯?shù)據(jù)質(zhì)量需求的逐步提高以及應(yīng)用的多元化，農(nóng)業(yè)、水文、氣象等領(lǐng)域需要在不同時(shí)空尺度上精確監(jiān)測(cè)土壤含水率[3]。

【研究進(jìn)展】田間土壤含水率存在較大的時(shí)間和空間變異性，目前點(diǎn)尺度測(cè)量土壤含水率的方法主要有烘干法、時(shí)域反射儀（TDR）法、電容技術(shù)法、中子儀法、頻率反射儀（FDR）法、核磁共振法、伽馬射線法及熱脈沖探針法等[4-6]；在大尺度上有遙感法[7]；而田間中尺度上有宇宙射線中子法、加熱光纖法[8-9]和探地雷達(dá)法[10-11]。

烘干法是測(cè)量土壤含水率的標(biāo)準(zhǔn)方法，常用于其他方法的校準(zhǔn)與驗(yàn)證，結(jié)果可靠，操作簡單，缺點(diǎn)是較為費(fèi)時(shí)費(fèi)力且對(duì)土壤有侵?jǐn)_，無法實(shí)現(xiàn)原位連續(xù)監(jiān)測(cè)[12]。TDR和FDR法可以進(jìn)行精確、原位、連續(xù)地測(cè)量，是目前田間土壤水分點(diǎn)尺度監(jiān)測(cè)比較流行的監(jiān)測(cè)手段[13]，但上述點(diǎn)尺度測(cè)量方法監(jiān)測(cè)田間尺度土壤水分狀況需要多個(gè)位置的測(cè)量結(jié)果才有較好的代表性；在田間埋設(shè)大量探針會(huì)極大地增加成本，復(fù)雜的線路布設(shè)也不利于農(nóng)機(jī)作業(yè)。作為大尺度的土壤水分測(cè)量方法，遙感法可以快速得到大范圍區(qū)域的土壤水分信息，但是其測(cè)量精度、測(cè)量深度和空間分辨率都較為有限[7]。點(diǎn)尺度和大尺度方法由于各自的特性，無法滿足中尺度上高精度、高時(shí)空分辨率獲得土壤水分信息的要求。加熱光纖法可以分布式監(jiān)測(cè)沿光纖厘米至千米的土壤水熱信息，時(shí)空分辨率高[8]，但該方法儀器昂貴、侵入式測(cè)量、校準(zhǔn)曲線獲取困難、受土壤物理性質(zhì)影響，且需要將長距離的光纖埋設(shè)在田間，不利于農(nóng)機(jī)作業(yè)，目前還處于研究階段，未得到廣泛應(yīng)用[9]。探地雷達(dá)法在測(cè)量中小尺度土壤水分上具有快速、無損、非擾動(dòng)等優(yōu)點(diǎn)，近年來在農(nóng)業(yè)、水文研究中也取得了實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，但該方法不適合在黏重的土壤和重鹽堿土中測(cè)量，且在首次測(cè)量前需要對(duì)土壤類型進(jìn)行標(biāo)定，定量識(shí)別尚不成熟，在大范圍應(yīng)用推廣中還有較大改進(jìn)空間[10-11]。

【切入點(diǎn)】宇宙射線中子法（cosmic ray neutron probe，CRNP，以下簡稱CRNP法）是目前測(cè)定中尺度土壤含水率的一種新興方法，該法通過監(jiān)測(cè)近地表附近宇宙射線中快中子的數(shù)量來監(jiān)測(cè)土壤含水率，其可以長期、連續(xù)、快速地監(jiān)測(cè)百米半徑范圍的土壤含水率[14]，為點(diǎn)尺度和遙感大尺度土壤水分監(jiān)測(cè)架起了橋梁。該方法對(duì)土壤的化學(xué)性質(zhì)[15-16]、質(zhì)地、表面粗糙度以及水的物理狀態(tài)不敏感[17]，操作簡單，維護(hù)方便，與傳統(tǒng)的中子儀法相比具有被動(dòng)測(cè)量和無輻射危害的特點(diǎn)[18]，與遙感技術(shù)相比，CRNP法更加抗植物干擾[17]。此外，該方法只需進(jìn)行少量的土樣采樣進(jìn)行前期校正，在監(jiān)測(cè)期間對(duì)原位土壤沒有侵?jǐn)_。鑒于這些優(yōu)勢(shì)，CRNP法在近年來備受關(guān)注，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)CRNP法的改良與應(yīng)用方面進(jìn)行了廣泛的研究，Zreda等[19]、Andreasen等[20]和趙原等[21]學(xué)者也曾分別對(duì)CRNP法進(jìn)行階段性的綜述?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本文將在簡述CRNP法測(cè)量原理、土壤水分轉(zhuǎn)換方法和中子濃度標(biāo)定的基礎(chǔ)上，著重介紹該方法的應(yīng)用現(xiàn)狀，并綜合最新研究進(jìn)展闡述目前該方法在建筑與道路標(biāo)定、固有空間靈敏度、監(jiān)測(cè)深度擴(kuò)展與穩(wěn)定等方面存在的不足和未來應(yīng)用場景與領(lǐng)域的拓展、儀器的升級(jí)和水分轉(zhuǎn)換方法的改善等發(fā)展趨勢(shì)，以期為研究CRNP法的初學(xué)者提供詳實(shí)的文獻(xiàn)資料，并指引和推動(dòng)CRNP法在農(nóng)業(yè)、生態(tài)和水文領(lǐng)域更廣闊的發(fā)展與應(yīng)用。

1 CRNP法的測(cè)量原理與標(biāo)定

1.1 CRNP法的測(cè)量原理

宇宙中存在大量的射線受地球磁場吸引進(jìn)入大氣層[22]，其中的中子在與其他粒子的每次碰撞中都會(huì)損失能量并被慢化[23]，其過程如圖1所示。氫原子由于質(zhì)量小且彈性截面較大[17]，將快中子慢化成為熱中子需要的有效碰撞次數(shù)最少，僅為18次，遠(yuǎn)少于地表量較高的其他元素原子（例如：氧原子需要149次，碳原子需要113次，硅原子需要257次）[19, 21, 24]，因此，近地表氫原子是宇宙射線中快中子慢化的主要原因，二者呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。而近地表氫原子的主要來源是土壤水，且快中子的濃度變化對(duì)氫原子量的變化響應(yīng)迅速[25]，因此，CRNP法就可以通過測(cè)量儀器在一定范圍內(nèi)土壤上方的快中子濃度來反演推算土壤含水率。

圖1 初級(jí)宇宙射線慢化為熱中子的過程

1.2 儀器設(shè)備

宇宙中子探測(cè)儀器一般包括中子探測(cè)器、數(shù)據(jù)采集儀、銥衛(wèi)星調(diào)制解調(diào)器、太陽能供電系統(tǒng)、安裝支架和機(jī)箱等[26]，型號(hào)不同結(jié)構(gòu)略有差異，張杰等[27]曾自己組裝過氦同位素3He管中子水分探測(cè)器。圖2展示的是由Hydroinnova公司生產(chǎn)的宇宙射線土壤含水率觀測(cè)系統(tǒng)（COsmic-ray Soil Moisture Observing System，COSMOS），擁有2個(gè)探測(cè)器，一個(gè)是監(jiān)測(cè)熱中子的裸露（Bare）探測(cè)器，另一個(gè)是監(jiān)測(cè)快中子的、具有聚乙烯屏蔽護(hù)套的慢化（Modaration）探測(cè)器[19]。探測(cè)器由充滿敏感氣體（3He或硼同位素10B）的金屬管組成，這2種氣體都具有高中子吸收截面，且穩(wěn)定性強(qiáng)，使用壽命長[28]。中子進(jìn)入相應(yīng)的探測(cè)器被敏感氣體吸收后在管中產(chǎn)生電離作用，繼而產(chǎn)生可被敏感電子元件讀取到的電子脈沖，計(jì)數(shù)器會(huì)記錄設(shè)定時(shí)間內(nèi)讀取脈沖的次數(shù)，即為CRNP儀器的中子讀數(shù)。

1.3 土壤含水率計(jì)算

1.3.10參數(shù)法原理

Desilets等[17]利用蒙特卡羅中子傳輸代碼（Monte Carlo N?Particle eXtended, MCNPX）模擬得出地表上經(jīng)過校正的快中子濃度轉(zhuǎn)換為土壤含水率的0參數(shù)法的計(jì)算公式。加入晶格水量和土壤有機(jī)質(zhì)含水率當(dāng)量的校正因子后的計(jì)算式[29]為：

式中：為土壤體積含水率（m3/m3）；bd為土壤平均干體積質(zhì)量（g/cm3）；0、1、2為半經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，由中子物理模擬確定[30]，其中0=0.808、1=0.372、2=0.115；為校正過的快中子讀數(shù)；0為干燥條件下的快中子讀數(shù)，一般通過現(xiàn)場標(biāo)定得出；為土壤礦物中的晶格水量（g/g）；sow為土壤有機(jī)質(zhì)含水率當(dāng)量（g/g）。土壤晶格水和土壤有機(jī)質(zhì)含水率的影響在時(shí)間尺度上相對(duì)穩(wěn)定[19]，晶格水量可利用熱重量分析法得出[31]；土壤有機(jī)質(zhì)含水率當(dāng)量可以通過Franz等[32]給出的公式得出：

式中：1.724為總有機(jī)碳質(zhì)量轉(zhuǎn)化為土壤總有機(jī)質(zhì)質(zhì)量的轉(zhuǎn)換常數(shù)；為總有機(jī)碳（g/g）；ew為水與有機(jī)碳的化學(xué)計(jì)量比（假設(shè)有機(jī)碳為纖維素(C6H10O5)n，其中氫氧元素占比約為55.6%）。

0參數(shù)法是當(dāng)前使用最為普遍的方法，廣泛適用于由硅酸鹽巖石衍生的土壤類型[17]，其中0參數(shù)的確定需要通過在田間CRNP的測(cè)定范圍內(nèi)選取適當(dāng)?shù)奈恢貌杉翗?，利用烘干法得到各土樣的土壤含水率，將各點(diǎn)土壤含水率求加權(quán)平均值代入式（1）中反推得出0。推求0的方法在前人的總結(jié)中較為詳盡，在此不過多展開，其中現(xiàn)場土壤采樣一般采用Franz等[33]的采樣策略，具體可參考Franz等[33]、Rosolem等[34]和Schr?n等[35]的研究，徑向加權(quán)與深度加權(quán)的具體計(jì)算方法可參考K?hli等[36]的研究。

注 A. 機(jī)箱；B. 快中子探測(cè)器；C. 熱中子探測(cè)器；D. 太陽能供電系統(tǒng)；E. 支架，F(xiàn). 數(shù)據(jù)采集儀；G. 蓄電池；H. 充電控制器。圖中并沒有展示衛(wèi)星調(diào)制解調(diào)器。

1.3.2 CRNP法的標(biāo)定

CRNP法的中子濃度測(cè)量結(jié)果主要是反映近地表附近氫原子量，雖然土壤含水率是近地表氫庫最主要的貢獻(xiàn)者，但是冠層截留、地表積水、積雪、植被、大氣水汽、土壤晶格水量、土壤有機(jī)質(zhì)含水量當(dāng)量，甚至是測(cè)量范圍內(nèi)的道路、建筑物等都會(huì)對(duì)CRNP測(cè)量土壤含水率的結(jié)果造成影響，在轉(zhuǎn)換含水率之前須進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)定。

1）中子濃度標(biāo)定

對(duì)氣壓、大氣濕度、太陽中子所致影響的標(biāo)定已經(jīng)成熟，計(jì)算式為：

式中：RAW為校正前的中子讀數(shù)；p、wv、分別為氣壓、大氣濕度、太陽中子的校正因子，計(jì)算式[29]為：

式中：為高能中子的質(zhì)量衰減長度（mb或等效為g/cm2），隨緯度的降低而降低，取值可以參考Andreasen[20]中的表1，取值范圍為128～142 g/cm2；為當(dāng)?shù)貧鈮海╧Pa）；0為任意參考?jí)毫Γ╧Pa）（可以選擇為特定場址的長期平均壓力、海平面壓力或不同參考場址的長期平均壓力）[37]。

式中：Δv0=（v0-v0.REF）；Δv0為地表絕對(duì)濕度（g/m3）；v0.REF為參考條件下的地表絕對(duì)濕度，通常取干燥空氣條件，即v0.REF=0[38]。

式中：0數(shù)據(jù)由瑞士少女峰觀測(cè)站（東經(jīng)7.89°，北緯46.55°；海拔3 750 m）測(cè)得。m和0可以由中子監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫（http://www.nmdb.eu）或是瑞士伯爾尼大學(xué)宇宙射線物理研究所的中子監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫（http://cosray.unibe.ch/）下載獲得[39]。Hawdon等[29]利用離CRNP較近的中子監(jiān)測(cè)站的數(shù)據(jù)來進(jìn)行太陽中子校正，并且和Zreda等[19]的方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)：2種方法差異不大，都能很好地校正太陽中子的影響，并且反映太陽耀斑等極端事件，且Hawdon的方法可以降低CRNP的計(jì)數(shù)不確定性。

2）生物質(zhì)水當(dāng)量的標(biāo)定

監(jiān)測(cè)范圍中植被體內(nèi)的有機(jī)物和水分會(huì)對(duì)CRNP測(cè)量的中子強(qiáng)度以及測(cè)量范圍造成影響。對(duì)于短期研究或者生物量長期處于較為穩(wěn)定的場合，生物質(zhì)水當(dāng)量可被當(dāng)作一個(gè)植被體內(nèi)水和有機(jī)質(zhì)含水量當(dāng)量之和的常量，但是在生物量短時(shí)間內(nèi)極具變化的場合（如生長快速的玉米田間），生物量對(duì)中子的強(qiáng)度的影響不可忽視[40-41]。Baroni等[42]認(rèn)為，生物質(zhì)水當(dāng)量和降雨截留可以由CRNP測(cè)量結(jié)果和獨(dú)立的精確含水率測(cè)量結(jié)果之間的差值估算得出。在CRNP的農(nóng)田應(yīng)用中，生物質(zhì)水當(dāng)量的計(jì)算式為[31]：

式中：為生物質(zhì)水當(dāng)量（mm）；為CRNP測(cè)量區(qū)域內(nèi)的作物類型數(shù)量；Mi為第種作物的種植密度（plants/m2）；fi、di為第種作物的單位濕質(zhì)量、干質(zhì)量（g/plants）；w為水的密度（106g/m3）；ew為水與有機(jī)碳的化學(xué)計(jì)量比（同式（2））；M(i)為第種作物種植區(qū)域占總區(qū)域的占比。利用對(duì)CRNP測(cè)量結(jié)果的標(biāo)定公式[42]為：

式中：、cor-BWE分別為生物水當(dāng)量標(biāo)定前后的土壤體積含水率（m3/m3）；為測(cè)量有效深度（mm）。

然而，在CRNP應(yīng)用于潮濕森林時(shí)，森林落葉層對(duì)CRNP的影響還無法被校正（落葉層提供的信號(hào)在一些場合甚至?xí)笥谕寥篮剩43]，在這方面需要更詳細(xì)的研究來推進(jìn)CRNP在原始森林與人工林場中的應(yīng)用。

3）道路標(biāo)定

CRNP測(cè)量區(qū)域內(nèi)的道路和建筑物會(huì)影響CRNP的測(cè)量結(jié)果[17]。在道路方面，距離儀器幾米以內(nèi)的較為干燥的道路會(huì)對(duì)CRNP的中子讀數(shù)造成嚴(yán)重的影響，而測(cè)量道路的含水率是不切實(shí)際的。對(duì)此，Schr?n等[44]利用超快速適應(yīng)中子模擬（Ultra Rapid Adaptable Neutron-Only Simulation，URANOS），通過量化不同類型、材料的道路的水當(dāng)量得到了道路對(duì)CRNP影響的標(biāo)定方法。Schr?n等[44]假設(shè)道路的標(biāo)定形式類似于Hawdon等[29]的氣象標(biāo)定，計(jì)算式為：

式中：、corr分別為標(biāo)定前、后的中子讀數(shù)；road為關(guān)于土壤含水率field、道路水當(dāng)量road、道路寬度、CRNP距離道路中心距離的函數(shù)；1、2、3分別為幾何項(xiàng)、濕度項(xiàng)和距離項(xiàng)，具體的計(jì)算步驟可參考Schr?n等[44]的研究。

該方法在Schr?n等[44]的現(xiàn)場試驗(yàn)中展現(xiàn)了良好的適用性，然而該校正方法較為依賴于測(cè)量場地土壤含水率的先驗(yàn)知識(shí)，雖然為了規(guī)避這個(gè)使用條件，Schr?n等[44]提出了一種未經(jīng)標(biāo)定的近似含水率來代替，但這種代替方法還需要進(jìn)行更多不同的條件和地點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)以驗(yàn)證其適用性。另外，Schr?n等[44]的方法是假設(shè)在道路二旁土壤含水率相同，且土質(zhì)均一的理想狀態(tài)下，而對(duì)于道路二旁情況不一致（例如所種作物不同），又或是道路位于樹籬之后等情況下并未考慮。關(guān)于校正道路對(duì)CRNP影響還需要更多的研究。

4）CRNP法的不確定性

CRNP測(cè)量的中子計(jì)數(shù)服從泊松統(tǒng)計(jì)，其中方差等于，標(biāo)準(zhǔn)差為0.5，變異系數(shù)為-0.5。由此可知，CRNP測(cè)量的精度隨中子計(jì)數(shù)的增加而增加[21]；每小時(shí)400次中子計(jì)數(shù)（如夏威夷奶牛場CRNP站點(diǎn)，數(shù)據(jù)來自http://cosmos.hwr.arizona.）和每小時(shí)2 000次中子計(jì)數(shù)（如河南省新鄉(xiāng)市封丘縣潘店鎮(zhèn)中國科學(xué)院封丘農(nóng)業(yè)生態(tài)實(shí)驗(yàn)站）[45]，對(duì)應(yīng)計(jì)數(shù)的不確定性分別為5%和2.2%。在給定位置的計(jì)數(shù)次數(shù)與計(jì)數(shù)時(shí)間成正比，與土壤含水率成反比。計(jì)數(shù)時(shí)間翻4倍，這種不確定性就會(huì)減半，精確度反之增加。Bogena等[43]和Jakobi等[46]就是利用增加中子計(jì)數(shù)時(shí)間來提升CRNP在森林或是農(nóng)田場景中的精度。通過同時(shí)使用多個(gè)中子計(jì)數(shù)器也能增加單位時(shí)間內(nèi)的中子計(jì)數(shù)從而減小不確定性，此方法一般運(yùn)用于移動(dòng)式CRNP的測(cè)量活動(dòng)中。此外，CRNP測(cè)量的土壤水分精度還受到局部校準(zhǔn)的影響，而局部校準(zhǔn)的質(zhì)量取決于校準(zhǔn)土樣的代表性和校準(zhǔn)時(shí)中子的不確定度。所以，在常規(guī)的局部校準(zhǔn)中，通常都會(huì)采用近100個(gè)不同位置、不同深度土樣的烘干法所得土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)來提升局部校準(zhǔn)的精確度，在復(fù)雜的情況下，也會(huì)增加測(cè)量周期內(nèi)局部校準(zhǔn)的次數(shù)。

1.4 測(cè)量范圍

CRPN的測(cè)量范圍是以儀器為圓心的半徑數(shù)百米、深度數(shù)10 cm的類半圓球形區(qū)域[47]，定義為貢獻(xiàn)86%快中子的區(qū)域[15]。CRNP的徑向測(cè)量半徑為130～240 m[36]，與大氣壓力成反比，在壓力下的測(cè)量半徑計(jì)算式[48]為：

式中：0為參考?xì)鈮海ㄍǔ橐粋€(gè)標(biāo)準(zhǔn)大氣壓）；0為參考?xì)鈮合碌膮⒖及霃剑ㄍǔＨ『Ｆ矫嫣幍陌霃?40 m）。

CRNP的測(cè)量深度為12（土壤濕潤情況下）～70 cm（土壤干燥情況下）。Franz等[49]通過計(jì)算多個(gè)氫池，包括地面積水、晶格水、孔隙水、土壤有機(jī)質(zhì)等的水當(dāng)量，得到了CRNP測(cè)量土壤水的有效深度：

式中：為測(cè)量有效深度（cm）；5.8為液態(tài)水中低能中子86%的累積靈敏度深度（cm）；0.082 9是由SiO2核截面控制的常數(shù)[32]；bd和w分別為土壤平均干體積質(zhì)量和水密度（g/cm3）；為土壤晶格水量（g/g）；SOM為土壤有機(jī)質(zhì)含水率當(dāng)量（g/g）；m為土壤質(zhì)量含水率（g/g）。

2 CRNP法的應(yīng)用

因具有連續(xù)原位監(jiān)測(cè)、非侵入、可以測(cè)量中尺度土壤水分等優(yōu)勢(shì)，CRNP法被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、水文[24]等領(lǐng)域，除了監(jiān)測(cè)土壤水以外，也被運(yùn)用在雪深度和植被生物量等的監(jiān)測(cè)中。CRNP儀器可分為站點(diǎn)式和移動(dòng)式。

2.1 站點(diǎn)式CRNP的應(yīng)用

站點(diǎn)式CRNP可以連續(xù)測(cè)量中尺度農(nóng)田的土壤含水率，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、灌溉管理提供信息支持，已在我國被運(yùn)用于華北平原[16, 50]、黃土高原[26, 39, 51]、黑河流域[24, 52]、東北平原[31]等地區(qū)進(jìn)行農(nóng)田中土壤水分的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，適用性良好。除了應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，CRNP法還被應(yīng)用于測(cè)量雪深、驗(yàn)證衛(wèi)星土壤水分監(jiān)測(cè)結(jié)果等。表1匯總了站點(diǎn)式CRNP的應(yīng)用現(xiàn)狀。

2.2 移動(dòng)式CRNP的應(yīng)用

將CRNP安裝在車輛的后備箱或是車頂，如圖3（a），對(duì)車輛行進(jìn)路徑進(jìn)行快速的土壤水分監(jiān)測(cè)，意圖描繪1個(gè)流域或是1個(gè)更大范圍的區(qū)域的土壤水分分布，是CRNP的重要應(yīng)用。移動(dòng)式CRNP（CRNP rover）為了在短時(shí)間內(nèi)收集更多的中子信息，通常會(huì)配備更多的中子探測(cè)器，采樣間隔一般為1 min。在早期研究中，Desilets等[17]就對(duì)CRNP的移動(dòng)監(jiān)測(cè)進(jìn)了構(gòu)想，并且在夏威夷進(jìn)行了第1次車載CRNP測(cè)量。而后，Chrisman等[81]、Dong等[82]、Franz[32,79]等在美國本土進(jìn)行了多次CRNP移動(dòng)監(jiān)測(cè)，進(jìn)行大尺度土壤濕度分布圖的繪制。Schr?n等[44,83]在德國Sch?fertal站點(diǎn)和英國Sheepdrove有機(jī)農(nóng)場進(jìn)行多次移動(dòng)式CRNP試驗(yàn)，比較了在農(nóng)田間進(jìn)行全方位移動(dòng)測(cè)量和只在道路間行進(jìn)測(cè)量利用內(nèi)插法這2種策略分別繪制出的土壤含水率分布圖的差異性。Jakobi等[46,84]在移動(dòng)監(jiān)測(cè)中通過改變不同的聚合策略將RMSE降到了最低0.013 m3/m3；并且通過模擬和量化CRNP計(jì)數(shù)不確定性的方法來尋找移動(dòng)式CRNP測(cè)量根據(jù)不同場地和精度要求選擇合適的空間分辨率和聚集性的方案。

表1 站點(diǎn)式CRNP的應(yīng)用現(xiàn)狀

移動(dòng)式CRNP讓使用者可以有選擇性的快速獲得所需信息，比站點(diǎn)式CRNP監(jiān)測(cè)范圍更大的區(qū)域的土壤水分信息。近年來，移動(dòng)式CRNP測(cè)量已得到蓬勃發(fā)展，將CRNP搭載在農(nóng)用機(jī)器人上，進(jìn)行實(shí)時(shí)自主、有選擇性地繪制土壤濕度圖已成為可能[2]，如圖3（b）。但是受限于目前中子探測(cè)器的計(jì)數(shù)率還不夠大，提高計(jì)數(shù)頻率就需要使用更多的CRNP中子監(jiān)測(cè)器，在使用上不夠經(jīng)濟(jì)；而對(duì)道路以及建筑物的影響校正還不夠成熟，這將導(dǎo)致那些只在公路網(wǎng)上進(jìn)行的移動(dòng)式CRNP測(cè)量獲得的結(jié)果精度受到影響，所以移動(dòng)式CRNP在應(yīng)用和改進(jìn)上還有很大的空間。

3 現(xiàn)存問題

3.1 建筑區(qū)域標(biāo)定與道路標(biāo)定的補(bǔ)充

人工設(shè)施（道路、建筑）在CRNP應(yīng)用（尤其是移動(dòng)CRNP測(cè)量）中無法回避。在進(jìn)行移動(dòng)CRNP水分監(jiān)測(cè)時(shí)，移動(dòng)范圍內(nèi)近端的道路會(huì)嚴(yán)重影響CRNP的精度，Schr?n等[44]提出的道路校正也不適用于路寬大于7 m與道路濕度大于兩端土壤的情況。趙原[45]進(jìn)行CRNP的中小尺度水分測(cè)量研究中利用無人機(jī)航拍圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，其中的建筑區(qū)域因?yàn)橄鄬?duì)于總區(qū)域而言范圍較小而被其忽略?；跒r青混凝土路面的不透水性和路床的深度遠(yuǎn)大于CRNP測(cè)量深度的特點(diǎn)，建筑物的基礎(chǔ)往往達(dá)數(shù)米深，遠(yuǎn)大于CRNP測(cè)量深度，如果建筑群區(qū)域范圍大到不可忽視，且建筑區(qū)域離CRNP的距離小于50 m，勢(shì)必會(huì)影響測(cè)量范圍內(nèi)的中子分布從而導(dǎo)致CRNP的土壤水分結(jié)果產(chǎn)生很大誤差，Schattan等[74]也提到了為道路、建筑、湖泊等景觀建模校正的迫切性。因此，如何量化建筑區(qū)域?qū)RNP的影響以及如何對(duì)Schr?n已提出的道路標(biāo)定進(jìn)行補(bǔ)充是目前的一個(gè)難題。

3.2 監(jiān)測(cè)深度的擴(kuò)展

CRNP法已被運(yùn)用于測(cè)量農(nóng)田尺度土壤水分[85]和作物耗水[70]。然而其測(cè)量深度較淺（極其干燥狀態(tài)下能達(dá)到70 cm左右，但在一般的農(nóng)田中通常為20～30 cm之間）以及測(cè)量深度會(huì)隨地表氫原子量的變化而變化的特點(diǎn)使其在對(duì)作物蒸散發(fā)的監(jiān)測(cè)效果上有待提升。Wang等[67]的試驗(yàn)表明在極干旱條件下（最干旱試驗(yàn)點(diǎn)的最干旱年份）CRNP法的測(cè)量深度可以覆蓋50%～90%作物根系的吸水深度，而較為濕潤時(shí)僅有30%～50%。一些研究通過使用指數(shù)濾波器來增加CRNP的測(cè)量深度[55, 68]，或是在更深層埋設(shè)點(diǎn)尺度傳感器，將CRNP的數(shù)據(jù)集與點(diǎn)尺度傳感器測(cè)量結(jié)果進(jìn)行結(jié)合[66]來提升CRNP在根區(qū)測(cè)量的覆蓋率，然而他們并沒有具體考慮測(cè)量敏感性隨深度的指數(shù)衰減以及測(cè)量深度的時(shí)間穩(wěn)定性。因此，需要開發(fā)一種普遍的策略來擴(kuò)展和穩(wěn)定CRNP的測(cè)量深度使其能更好地匹配根區(qū)土壤水分的測(cè)量，指數(shù)濾波法在該方面有巨大的研究潛力[65]。

3.3 CRNP在大高差跨度下的應(yīng)用

CRNP法在高差跨度很大的情況下的應(yīng)用有待研究[78]，武強(qiáng)等[61]嘗試在重慶白象山茶園（整體跨度為100 m）應(yīng)用CRNP，但是其沒有考慮茶樹的生物質(zhì)影響，也沒有考慮CRNP安裝位置的影響（安裝于最高或最低點(diǎn)，或是其中的某個(gè)海拔），以及在坡面角度與海拔跨度如此之大的情況下CRNP測(cè)量面積與深度的變化和各區(qū)域權(quán)重的變化，其試驗(yàn)中的CRNP的含水率測(cè)量結(jié)果普遍低于同期的烘干法和FDR測(cè)量結(jié)果也有悖于CRNP的基本原理（CRNP的信號(hào)還包含除了土壤水分以外的其他氫原子源信號(hào)）。所以，CRNP在高差跨度較大的地貌下進(jìn)行應(yīng)用還需要更多的研究。

3.4 熱中子的應(yīng)用與濃度的校正

熱中子濃度對(duì)土壤水分不敏感，而近地表快中子與熱中子的比值與生物質(zhì)水當(dāng)量或雪水當(dāng)量呈經(jīng)驗(yàn)線性關(guān)系，這有助于估算和校正植被與積雪對(duì)CRNP監(jiān)測(cè)的影響。對(duì)快中子計(jì)數(shù)的校正研究廣泛，氣壓、大氣濕度等變化影響校正也已成熟，然而對(duì)熱中子的校正目前研究較少。Tian等[31]在提出法（即利用校正植被與積雪對(duì)CRNP測(cè)量的影響）時(shí)使用的是未經(jīng)任何處理的熱中子計(jì)數(shù)；Jakobi等[46]試驗(yàn)了多種校正組合后認(rèn)為僅用氣壓和大氣濕度，在沒有進(jìn)行太陽中子校正時(shí)對(duì)熱中子校正的效果最好，然而其試驗(yàn)場地選擇的是干旱條件下的甜菜種植地，在試驗(yàn)中同地點(diǎn)使用多臺(tái)CRNP儀器也使得其校準(zhǔn)策略在一般CRNP應(yīng)用情況下的適用性未知。為了能夠更好地利用法評(píng)估植被和雪水對(duì)CRNP的影響，需要對(duì)熱中子濃度的校正策略進(jìn)行更詳細(xì)的研究，而Tian等[31]的研究也向展示了熱中子在CRNP應(yīng)用中的潛力，挖掘熱中子與其他物理參數(shù)的關(guān)系有助于拓展CRNP的應(yīng)用領(lǐng)域和更好地解釋CRNP測(cè)量的結(jié)果。

3.5 空間靈敏度校正

不同于利用分布式點(diǎn)尺度方法測(cè)得土壤水分的算術(shù)平均值，CRNP法所得到的平均土壤水分具有固有的水平與垂直靈敏度差異，這從Desilets等[48]或是K?hli等[36]的結(jié)論中很容易得到，CRNP對(duì)距離較近和深度較淺的水分信號(hào)更為敏感，使得其在與一些水文模型或遙感數(shù)據(jù)結(jié)合應(yīng)用時(shí)具有不確定性；CRNP法得出的土壤水分與其他點(diǎn)尺度傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)結(jié)果之間的周期性不匹配除了與監(jiān)測(cè)尺度不一有關(guān)[20]，也與CRNP衍生的結(jié)果是監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)水分信息的加權(quán)值有關(guān)[86]。在監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)進(jìn)行額外的土壤水分剖面校正和垂直加權(quán)可以緩解垂直靈敏度差異帶來的影響[87]；但是水平靈敏度差異目前還無法校正，在Pang等[56]的研究中覆蓋面積超過30%的水田中子信號(hào)相對(duì)貢獻(xiàn)率僅有2.6%，因?yàn)樗镫xCRNP儀器的距離超過120 m。為CRNP搭配點(diǎn)尺度傳感器有助于更好的解釋CRNP測(cè)得的水分信息，這可能是CRNP的配套儀器（如同站點(diǎn)式CRNP一般需要搭配小型氣象站或是就近現(xiàn)成的氣象站點(diǎn)安裝一樣）或是田間土壤水分精準(zhǔn)觀測(cè)的發(fā)展方向——不同尺度方法的搭配使用，少量點(diǎn)尺度傳感器可以評(píng)估生物量和截留以及CRNP固有靈敏度的影響，而監(jiān)測(cè)主體是CRNP也避免了直接使用點(diǎn)尺度手段監(jiān)測(cè)中尺度土壤水分的低代表性和低效益性。

圖3 車載移動(dòng)式CRNP(a、b、c ) (引自[84] )，機(jī)器人移動(dòng)式CRNP(d、e) (引自[2])。

4 發(fā)展趨勢(shì)

4.1 復(fù)雜下墊面情況下的監(jiān)測(cè)

隨著研究的深入，人們開始探索監(jiān)測(cè)范圍覆蓋復(fù)雜下墊面情況下采用CRNP法監(jiān)測(cè)土壤水分的可行性。Lyu等[88]和Franz等[59]嘗試在混合森林與混合農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中使用CRNP法測(cè)量整個(gè)區(qū)域的平均土壤水分，而Sigouin等[89]和Li等[64]的研究展示了CRNP降尺度測(cè)量的可能。Sigouin等[89]使用CRNP法在加拿大Alberta復(fù)墾油砂礦井進(jìn)行測(cè)量，利用CRNP測(cè)量的土壤水分優(yōu)化測(cè)量范圍內(nèi)不同質(zhì)地土（泥炭和森林表面掉落物層）的van Genuchten-Mualem參數(shù)，嘗試將不同質(zhì)地土各自的含水率從CRNP測(cè)量結(jié)果中分離出來。Li等[64]基于URANOS和獨(dú)立的點(diǎn)尺度測(cè)量手段利用CRNP法測(cè)量柑橘田內(nèi)的滴灌干濕分區(qū)。在將來的研究中，在多種不同的下墊面情況下精準(zhǔn)測(cè)量中尺度土壤水分信息，以及通過CRNP法進(jìn)行中尺度范圍內(nèi)多個(gè)小尺度區(qū)域的分別監(jiān)測(cè)將成為CRNP領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

4.2 含水率轉(zhuǎn)換方法的改進(jìn)

0參數(shù)法是CRNP測(cè)量中含水率轉(zhuǎn)換的傳統(tǒng)方法，但難以應(yīng)對(duì)一些特殊情況，例如：土壤中有較大體積的堅(jiān)硬石塊、極其干燥或處于城市環(huán)境[90]。Franz等[91]提出的通用校準(zhǔn)函數(shù)（Universal calibration function）法雖可應(yīng)對(duì)以上情況，但其標(biāo)定需要獲悉各氫原子來源的空間分布情況[85]，過程比較復(fù)雜。因此，更多的研究將目光著眼于改進(jìn)0參數(shù)法本身。Tan等[92]和Jakobi等[46]分別對(duì)0參數(shù)法進(jìn)行了優(yōu)化，使其可以滿足在中國西北農(nóng)牧交錯(cuò)地帶和干旱條件下甜菜種植場地土壤水分的監(jiān)測(cè)需求；而Andreasen等[93]提出的基于0參數(shù)法的現(xiàn)場特定轉(zhuǎn)換函數(shù)也能提升0參數(shù)法在監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)存在高有機(jī)質(zhì)含量的土層（例如垃圾）或是存在難以進(jìn)行土壤采樣區(qū)域的情況下CRNP的監(jiān)測(cè)精度。以上學(xué)者對(duì)0法的改善策略在各自的研究中都展現(xiàn)了良好的效果，但是其結(jié)果具有特殊性，形式上也趨于復(fù)雜，是否可運(yùn)用于更一般的情況不得而知。因此，CRNP含水率的轉(zhuǎn)換方法需要更多類型區(qū)域測(cè)量結(jié)果的數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化的改進(jìn)。

4.3 中子監(jiān)測(cè)器的性能提升

為了應(yīng)對(duì)CRNP中子監(jiān)測(cè)的不確定性和復(fù)雜下墊面所帶來的影響，先前的研究多是采用更長的中子計(jì)數(shù)積分時(shí)間[34, 46]，或是增加同一地點(diǎn)布設(shè)的CRNP儀器數(shù)量[46, 83]來提升CRNP的精度。然而，在站點(diǎn)應(yīng)用中同一地點(diǎn)布設(shè)多臺(tái)CRNP儀器不夠經(jīng)濟(jì)，不利于一般性的站點(diǎn)應(yīng)用以及全國性的站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋；過度增加計(jì)數(shù)積分時(shí)間也會(huì)降低CRNP的時(shí)間分辨率和對(duì)降水事件的靈敏度。當(dāng)下的快中子監(jiān)測(cè)管也無法完全屏蔽熱中子與超熱中子，這使得快中子與熱中子的監(jiān)測(cè)都存在一定的不確定性。中子監(jiān)測(cè)儀器性能的提升將會(huì)有效提高CRNP的應(yīng)用前景，例如在探測(cè)器聚乙烯護(hù)套周圍覆蓋一層鎘，以此減少對(duì)熱中子的吸收[94]；縮小探測(cè)器的尺寸，使交通工具和機(jī)器人可以更容易、數(shù)量更大地搭載探測(cè)器，提高移動(dòng)式CRNP監(jiān)測(cè)活動(dòng)的效率[95]。

4.4 潛在的應(yīng)用方向

CRNP中尺度、低功耗、易于維護(hù)、數(shù)據(jù)獲取便捷等特點(diǎn)使其可以被安裝在偏遠(yuǎn)、人不易進(jìn)入或不易進(jìn)行采樣的場地進(jìn)行連續(xù)的測(cè)量，如青藏高原或大興安嶺的廣袤森林中。該方法具備田間中尺度高時(shí)間分辨率監(jiān)測(cè)土壤水分的優(yōu)勢(shì)以及易于農(nóng)機(jī)作業(yè)的特點(diǎn)，使其有利于灌溉的分區(qū)管理或精準(zhǔn)灌溉的實(shí)施和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)與智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展；鑒于CRNP法在干旱條件下的良好表現(xiàn)，該方法在地區(qū)干旱和監(jiān)測(cè)上具有潛力。目前全球已經(jīng)有超過200個(gè)固定的CRNP站點(diǎn)[93]，在美國[19]、英國[96]、澳大利亞[29]、德國[36]已經(jīng)組建各自國家的CRNP監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，這將CRNP的優(yōu)勢(shì)最大化，相對(duì)于這些國家，CRNP在我國還處于研究階段，未得到大面積普及，以后若是能自主生產(chǎn)CRNP產(chǎn)品并組建全國性的CRNP網(wǎng)絡(luò)將有助于對(duì)地區(qū)和全國水文過程的理解和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的管理。

5 結(jié)論

本文簡述了CRNP法測(cè)定土壤水分的基本原理，并著重綜述了該方法的應(yīng)用現(xiàn)狀、現(xiàn)存問題及發(fā)展前景，為讀者快速、詳盡地了解該方法提供參考。自CRNP法引入土壤水分監(jiān)測(cè)以來，其改進(jìn)與應(yīng)用一直是一個(gè)備受關(guān)注的領(lǐng)域。未來的研究將著眼于解決CRNP法的人工設(shè)施影響標(biāo)定、落葉層影響標(biāo)定、空間靈敏度校正等問題，以及拓展CRNP法的應(yīng)用場景，除了復(fù)雜下墊面情況下的土壤水分監(jiān)測(cè)，還可以將其延伸到植被水分與生物量估算、高山積雪估算、冠層截留估算等。從儀器的角度入手，中子探測(cè)器的性能和尺寸上還有提升空間，隨著中子探測(cè)器設(shè)備向著精度更高、計(jì)數(shù)率更大、儀器體積更小的方向發(fā)展，移動(dòng)式CRNP法的應(yīng)用將會(huì)更加經(jīng)濟(jì)有效。

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Measuring Soil Water Content Using the Cosmic-ray Neutron Probe: A Review

CHEN Yitong1, LI Min1*, SI Bingcheng2, 3, HU You1

(1. Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering in Arid and Semiarid Areas, Ministry of Education, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; 2. Department of Soil Science, University of Saskatchewan, Saskatoon S7N5A8, Canada; 3. School of Resource and Environmental Engineering, University of Ludong, Yantai 264000, China)

Soil moisture is an important index in agricultural production and irrigation management, but difficult to measure in the field due to its spatiotemporal heterogeneity. The cosmic-ray neutron probe method developed over the past decade has emerged as new technology to non-invasively monitor soil water change at large scales and at fine time resolutions. Previous studies have shown that it is able to measure average soil water content at a given depth over an aerial area spanning several hundred meters radially. As a method to bridge the gap between point measurement and large-scale soil water estimate using remote sensing, there have been an increase in its applications in various areas including irrigation management, hydrological data assimilation and hydrological modeling. The purpose of this paper is to review the latest research progress and achievements in the use of cosmic-ray neutron method. It covers principle of the method, its monitoring range, factors influencing its accuracy and applicability, as well as possible problems and solutions. We also outline its potential application in agriculture, hydrology and other fields.

soil water content; cosmic-ray neutron probe method; landscape scale; in-situ monitoring; continuous monitoring

S152.7

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021262

陳祎彤, 李敏, 司炳成, 等. 宇宙射線中子法測(cè)量中尺度土壤含水率研究綜述[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2021, 40(11): 26-36.

CHEN Yitong, LI Min, SI Bingcheng, et al. Measuring Soil Water Content Using the Cosmic-ray Neutron Probe: A Review[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(11): 26-36.

1672 - 3317（2021）11 - 0026 - 11

2021-06-21

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41601222，41630860，41877017）；西北農(nóng)林科技大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目（Z1090220118）

陳祎彤（1997-），男。碩士研究生，主要從事宇宙射線中子法測(cè)量土壤水分的研究。E-mail: dalaoshi_3@163.com

李敏（1985-），男。副教授，博士，主要從事土壤水熱性質(zhì)測(cè)定和同位素水文方面的研究。E-mail:limin2016@nwafu.edu.cn

責(zé)任編輯：白芳芳