岳海晶 ，樊貴盛

(太原理工大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院，太原 030024)

0 引 言

土壤水分入滲是指降雨或灌溉過程中水分通過地表進(jìn)入土壤的過程，決定著降雨或地面水轉(zhuǎn)化成土壤水的過程以及在土壤剖面中的空間和時(shí)間上的分布，從而影響農(nóng)田灌溉質(zhì)量和灌溉效果。備耕土頭水地是指農(nóng)田播種后需進(jìn)行第一次灌溉的土地。其特點(diǎn)是表土疏松，灌溉時(shí)隨著灌溉水入滲過程的進(jìn)行，灌溉水進(jìn)入土壤，并且伴隨著表層土的浸沒、崩塌和濕陷等過程，尤其是黃土更是如此。這意味著在土壤水分的入滲過程中土壤骨架發(fā)生變形，變形趨勢(shì)是表土的密度由疏松變密實(shí)，即土壤干密度由小變大，灌溉前后土壤密度有較大的差異。但是，《土壤水動(dòng)力學(xué)》中對(duì)土壤水分運(yùn)動(dòng)的研究只限于固相骨架不變形的多孔介質(zhì)，即認(rèn)為土壤骨架不變形[1]。然而在人們的研究和生產(chǎn)實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，隨著土壤含水量的變化，土壤干密度在不斷變化，進(jìn)而引起土壤水分的入滲能力及其他水分運(yùn)動(dòng)過程的變化。解文艷，樊貴盛[2]等針對(duì)土壤結(jié)構(gòu)對(duì)土壤入滲能力的影響進(jìn)行了詳細(xì)分析。針對(duì)這一現(xiàn)象，黃傳琴，邵明安[3]對(duì)干濕交替過程中的土壤脹縮特性進(jìn)行了研究，分析了脹縮過程中土壤的容積變化與土壤含水率的關(guān)系以及土壤的脹縮特性；陳亮，盧亮[4]等研究了土壤干濕循環(huán)過程中體積變形特性，闡述了含水量的變化對(duì)土壤體積的影響機(jī)制；樊貴盛，韓永鴻，孔令超，李堯[5]等人對(duì)土壤脫水過程中結(jié)構(gòu)與含水量的關(guān)系進(jìn)行了定量研究，明確了脫水過程中土壤密度與含水率存在著二次函數(shù)關(guān)系?；谏鲜鲅芯砍晒?，備耕翻松土壤在頭水以后表層土壤的含水量急劇增加，導(dǎo)致了表層土壤結(jié)構(gòu)的密實(shí)度增加，土壤入滲能力降低[6]。由于備耕土灌溉前地表土壤結(jié)構(gòu)疏松，滲透性大，如果按照備耕土灌溉前的土壤基本理化參數(shù)進(jìn)行灌溉后土壤水分入滲能力的預(yù)測(cè)，勢(shì)必造成入滲能力預(yù)測(cè)值大于入滲能力實(shí)際值，如果依據(jù)預(yù)測(cè)值來指導(dǎo)農(nóng)田灌溉勢(shì)必造成水量的浪費(fèi)，因此為了更為實(shí)際地預(yù)測(cè)備耕后第一次灌溉土壤水分的入滲能力以便在灌溉過程中節(jié)約水資源，本文以模型參數(shù)物理意義較為明確的Kostiakov三參數(shù)入滲經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑楸硎鐾寥浪秩霛B過程的模型，基于黃土高原區(qū)備耕頭水地土壤入滲試驗(yàn)以及相對(duì)應(yīng)的土壤基本理化參數(shù)，采用線性回歸分析的方法建立備耕頭水地灌溉前后兩種條件下的土壤水分入滲模型參數(shù)與土壤基本理化參數(shù)間的多元線性數(shù)學(xué)模型，通過模型預(yù)測(cè)精度的對(duì)比分析，確定和提出能更好反映備耕頭水地土壤水分入滲模型參數(shù)的預(yù)報(bào)模型，為使試驗(yàn)結(jié)果便于應(yīng)用到實(shí)際農(nóng)業(yè)活動(dòng)中，本文還建立了考慮土壤結(jié)構(gòu)變形土壤入滲模型參數(shù)與不考慮結(jié)構(gòu)變形時(shí)土壤入滲模型參數(shù)間的關(guān)系，利用備耕頭水地灌溉前的土壤理化參數(shù)間接推求其土壤入滲參數(shù)的方法，據(jù)此對(duì)黃土高原區(qū)備耕頭水地土壤的入滲參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1 材料與方法

1.1 土壤條件

本文涉及的大田土壤入滲試驗(yàn)區(qū)域涵蓋山西省大同至運(yùn)城八市十六個(gè)縣區(qū)。山西地處黃土高原地區(qū)，氣候干燥，日照充足，南北差異性較大，山西省境內(nèi)土壤類型豐富，有棕壤土、褐土、栗鈣土和栗褐土、黃綿土、紅黏土等多種類別；土壤質(zhì)地有砂土、壤土、黏壤土、黏土等多種類型；土壤結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，有團(tuán)粒狀、網(wǎng)粒狀、塊狀，片狀、柱狀等多種類型[7]。為保證土壤入滲試驗(yàn)的結(jié)果能夠準(zhǔn)確反映試驗(yàn)區(qū)的土壤入滲特性，每個(gè)縣區(qū)選取2～4個(gè)試驗(yàn)地點(diǎn)，供試土壤選取非凍融翻松土樣(以構(gòu)造備耕頭水地條件)，土壤密度在0.858～1.725 g/cm3之間；體積含水量變化范圍在5.2%～42.3%之間；土壤砂粒變化在9.66%～72.48%，粉粒變化在12.32%～64.10%，黏粒變化在5%～23.56%范圍內(nèi)；土壤有機(jī)質(zhì)(0～20 cm)的變化在0.55%～6.59%。供試土壤質(zhì)地類型、結(jié)構(gòu)、含水量、有機(jī)質(zhì)等基本囊括山西省境內(nèi)所有土壤，試驗(yàn)點(diǎn)分布廣泛，數(shù)據(jù)代表性很強(qiáng)。

1.2 試驗(yàn)設(shè)備及試驗(yàn)方法

本次大田土壤入滲試驗(yàn)采用外環(huán)直徑為64.4 cm，內(nèi)環(huán)直徑26.0 cm，內(nèi)外環(huán)高度均為25 cm的雙套環(huán)入滲儀來獲取試驗(yàn)區(qū)土壤水分入滲數(shù)據(jù)。試驗(yàn)前將設(shè)備預(yù)埋設(shè)在深度為20 cm的上部土層中，入滲環(huán)下環(huán)深度到達(dá)犁底層。為控制內(nèi)、外環(huán)積水入滲水頭始終保持為2 cm需安裝自制的水位控制器，試驗(yàn)過程中內(nèi)環(huán)供水裝置用量筒。大量試驗(yàn)表明，90 min前大田非飽和土壤入滲率已達(dá)到相對(duì)穩(wěn)定階段，因此，本次試驗(yàn)采用90 min為入滲試驗(yàn)結(jié)束時(shí)間。

為建立入滲模型的參數(shù)與土壤常規(guī)理化參數(shù)間的定量關(guān)系，本次試驗(yàn)除需獲取根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果推求的土壤各時(shí)段入滲率外，還需獲取土壤基本理化參數(shù)數(shù)據(jù)如各層土壤粒徑百分比、土壤密度、體積含水量和有機(jī)質(zhì)含量等。采用烘干稱重法獲得土壤重量含水量，再結(jié)合土壤密度計(jì)算出體積含水量；采用100 cm3環(huán)刀切割未經(jīng)擾動(dòng)的自然狀態(tài)土壤，使土樣充滿環(huán)刀，烘干稱量進(jìn)而計(jì)算出單位體積烘干土質(zhì)量；土壤質(zhì)地的測(cè)定采用傳統(tǒng)的比重計(jì)法，獲取土壤砂粒、粉粒、黏粒的相對(duì)含量；用重鉻酸鉀容量法測(cè)定土壤，獲取土壤有機(jī)碳的含量進(jìn)而確定有機(jī)質(zhì)含量。

此外，加水后翻松土地表土壤(0～20 cm)密度會(huì)發(fā)生變化，為獲取此時(shí)的地表土密度，選取囊括所有試驗(yàn)土壤質(zhì)地范圍的9種土進(jìn)行試驗(yàn)，得到頭水后的地表土密度，并得出頭水前后土壤密度的增加量與黏粒含量的關(guān)系，通過內(nèi)插法獲取試驗(yàn)區(qū)地表土壤密度的增量從而得到頭水后土壤密度。

1.3 數(shù)據(jù)樣本建立

大田土壤入滲試驗(yàn)方法成熟，試驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性高，能夠達(dá)到90%以上，樣本數(shù)據(jù)資料具有很高的可靠性，根據(jù)已測(cè)大田土壤入滲試驗(yàn)數(shù)據(jù)以及土壤各常規(guī)理化參數(shù)，過濾掉奇異點(diǎn)以及錯(cuò)誤明顯的數(shù)據(jù)，選取包含山西省境內(nèi)所有土壤類型的60組數(shù)據(jù)作為模型樣本，并隨機(jī)抽取5組數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。建立的樣本數(shù)據(jù)包括：雙套環(huán)入滲儀法獲得的90 min內(nèi)各時(shí)段的入滲率，以及根據(jù)入滲率利用Origin軟件擬合出的Kostiakov三參數(shù)入滲模型的參數(shù)K、α、f0；土壤0～10、10～20、0～20、20～40 cm土層的灌溉前土壤密度以及0～10、10～20、0～20 cm范圍內(nèi)的灌溉后土壤密度；0～10、10～20、0～20、20～40 cm土層的體積含水量； 0～20、20～40 cm范圍內(nèi)的土壤粒徑百分比；0～20 cm范圍內(nèi)土壤有機(jī)質(zhì)含量。所有樣本數(shù)據(jù)來自非凍融期非鹽堿地的翻松土壤，將其中的4組樣本數(shù)據(jù)列于表1。

2 備耕土頭水后入滲模型參數(shù)線性預(yù)報(bào)模型的建立

2.1 預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)

在滿足精度要求的條件下，相較于其他模型來說線性模型的建模較簡(jiǎn)單，應(yīng)用方便，可以大大簡(jiǎn)化工作量，更適合于普通農(nóng)民和基層管理機(jī)構(gòu)進(jìn)行或指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)。因此，本文利用有較好代表性的入滲試驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本，采用線性回歸法，建立Kostiakov三參數(shù)入滲經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷?個(gè)參數(shù)的線性預(yù)報(bào)模型。預(yù)報(bào)模型結(jié)構(gòu)采用如下形式：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+βnXn

(1)

式中：Y為預(yù)測(cè)值，包括Kostiakov三參數(shù)入滲模型的K、α、f0；βi為模型回歸系數(shù)；Xi為第i個(gè)影響因素，包括常規(guī)土壤理化參數(shù)：土壤質(zhì)地、干密度、含水量和有機(jī)質(zhì)含量等；n為變量的個(gè)數(shù)。

表1 部分試驗(yàn)地大田土壤入滲數(shù)據(jù)

2.2 預(yù)測(cè)模型參數(shù)

目前國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者建立了多種土壤入滲模型，本文選取較為常用的物理意義較為明確且使用較為方便的Kostiakov三參數(shù)入滲模型來描述土壤水分入滲過程。

i(t)=Kt-α+f0

(2)

式中：i(t)為時(shí)刻的入滲速率；K為入滲系數(shù)，指入滲開始后第一個(gè)單位時(shí)間末扣除f0后的累積入滲量；α為入滲指數(shù)，能夠反映土壤入滲速度的衰減速度；f0為土壤相對(duì)穩(wěn)定入滲率，即單位土壤勢(shì)梯度下飽和土壤的入滲速度或非飽和土壤入滲達(dá)到相對(duì)穩(wěn)定階段的入滲速度。

為了對(duì)比分析灌溉前后密度的增加對(duì)土壤入滲參數(shù)預(yù)報(bào)模型精度的影響，分兩種情況對(duì)入滲參數(shù)進(jìn)行預(yù)報(bào)，密度增加后預(yù)報(bào)的入滲模型參數(shù)為K、α、f0；密度增加前預(yù)報(bào)的入滲模型參數(shù)為K′、α′、f′0。

2.3 預(yù)測(cè)模型的輸入變量分析

本文所確定的預(yù)測(cè)變量為Kostiakov三參數(shù)入滲模型的3個(gè)參數(shù)K、α、f0，前人的研究結(jié)果表明[8,9]，土壤常規(guī)理化參數(shù)對(duì)3個(gè)預(yù)測(cè)參數(shù)K、α、f0的影響層次和個(gè)數(shù)不同。定性分析結(jié)果認(rèn)為，0～20 cm層次范圍內(nèi)的土壤理化參數(shù)對(duì)入滲系數(shù)K和K′產(chǎn)生的影響最為顯著，由入滲系數(shù)的物理意義可知，在開始入滲的第一個(gè)單位時(shí)段內(nèi)，水分入滲通常只能達(dá)到土壤犁底層之上一定厚度的土層，除此之外第一時(shí)段內(nèi)的入滲歷時(shí)時(shí)間較短，地表結(jié)構(gòu)還未發(fā)生顯著變化，因此與灌溉后密度關(guān)系不大；土壤0～20 cm層次范圍內(nèi)的理化參數(shù)對(duì)入滲指數(shù)α和α′有較大影響；對(duì)于土壤相對(duì)穩(wěn)定入滲率f0和f′0而言，因其表示的是土壤水分入滲達(dá)到相對(duì)穩(wěn)定階段時(shí)的參數(shù)，此時(shí)土壤水分已入滲到犁底層以下，并在地表形成了一定厚度的飽和含水層，因此與含水量的關(guān)系不大，但與表層土壤密度密切相關(guān)；土壤機(jī)械組成即粒徑百分比含量對(duì)3個(gè)參數(shù)的影響顯著，由于黏粒變化范圍較小，不易反映對(duì)參數(shù)的影響程度，選取砂粒和粉粒含量來反映土壤質(zhì)地對(duì)入滲參數(shù)的影響。通過以上初步分析，影響3個(gè)預(yù)測(cè)參數(shù)K、α、f0的土壤層次和理化參數(shù)初步確定如表2。

表2 模型參數(shù)線性預(yù)報(bào)模型影響因素

注：○-影響變量；-不影響變量。

2.4 各模型參數(shù)的線性預(yù)報(bào)模型結(jié)構(gòu)

根據(jù)以上初步確定的模型結(jié)構(gòu)、輸入變量參數(shù)的個(gè)數(shù)和層次、預(yù)測(cè)變量參數(shù)，針對(duì)所有理化參數(shù)從數(shù)學(xué)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)角度進(jìn)行大量回歸運(yùn)算，從提高擬合度及選取對(duì)模型有顯著影響的理化參數(shù)兩方面來剔除與模型關(guān)系較小的理化參數(shù)，最終建立表3所示的灌溉入滲前后的Kostiakov三參數(shù)入滲模型參數(shù)線性預(yù)報(bào)模型結(jié)構(gòu)。

由于灌溉過程中備耕疏松地表(0～20 cm)土壤密度產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)變化對(duì)于K和K′的影響不存在，因此土壤結(jié)構(gòu)發(fā)生變形時(shí)，K和K′的預(yù)報(bào)模型相同。

表3 各模型參數(shù)線性預(yù)報(bào)模型結(jié)構(gòu)

式中：γ1、γ2、γ3分別為灌溉前0～10、0～20、20～40 cm土壤干密度，g/cm3；γ′1、γ′2分別為灌溉后0～10、0～20 cm土壤干密度，g/cm3；θ1、θ2、θ3分別為0～10、0～20、20～40 cm土壤體積含水率，m3/m3；ω1、ω2分別為0～20 cm砂粒、粉粒含量，%；G為0～20 cm有機(jī)質(zhì)含量，%。

由于灌溉過程中備耕疏松地表(0～20 cm)土壤密度產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)變化對(duì)于k和k′的影響不存在，因此土壤結(jié)構(gòu)發(fā)生變形時(shí)，k和k′的預(yù)報(bào)模型相同。

2.5 各參數(shù)線性預(yù)報(bào)模型系數(shù)的回歸

(1)回歸方程系數(shù)。利用前面選定的60組數(shù)據(jù)樣本，依據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)最小二乘法原理，將樣本數(shù)據(jù)代入已建模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行回歸分析，得到的回歸結(jié)果列于表4。

表4 三參數(shù)入滲模型回歸參數(shù)結(jié)果

(2)模型顯著性檢驗(yàn)。采用方差分析法對(duì)回歸模型的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，首先計(jì)算樣本 值，然后與給定顯著水平(α=0.05)下對(duì)應(yīng)的Fα(m,n-m-1)值相比較，其中n為樣本數(shù)，m為變量數(shù)。模型的顯著性結(jié)果列于表5。

表5 模型回歸顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

據(jù)表5所得結(jié)果，入滲模型參數(shù)的F值(4.147 1～33.050 9)均比對(duì)應(yīng)的F0.05值(2.37～2.53)大，由此可以判斷所建立的線性回歸模型是顯著的。

(3)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)?；貧w系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的目的是為了驗(yàn)證模型變量是否與預(yù)測(cè)變量有顯著關(guān)系，將由樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得到的 值與 (a=0.05)值比較從而判斷其顯著性。模型回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果如表6。

由表6可以看出，若考慮灌水過程中土壤結(jié)構(gòu)的變化，即地表密度增加，所有輸入變量的|Ti|均大于t0.025值，由此可以判斷模型的輸入變量對(duì)模型預(yù)測(cè)值的影響均是顯著的。若不考慮灌水過程中土壤結(jié)構(gòu)的變化，即地表密度增加，對(duì)于預(yù)測(cè)參數(shù)α′，0～20 cm土層密度的回歸系數(shù)β1(1.900)、0～20 cm土層粉粒含量的回歸系數(shù)β4(1.770 5)的|Ti|都小于t0.025值，表明輸入?yún)?shù)對(duì)預(yù)測(cè)值的影響不顯著，此結(jié)果也同時(shí)表明，考慮灌水過程中土壤結(jié)構(gòu)的變化(土壤密度的增加)的理念是正確的。

表6 回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

綜上研究分析，可建立利用灌溉后密度直接預(yù)測(cè)備耕頭水地入滲參數(shù)的方法，模型結(jié)構(gòu)如下：

i(t)=Kt-α+f0

(3)

K=10.133 1-3.328 8γ1-2.562 3θ1-4.873 9ω1-

3.519 0ω2+12.975 0G

(4)

α=-0.299 2+0.178 3γ2-0.264 1θ20.393 2ω1+

0.389 3ω2+1.160 4G

(5)

f0=0.482 0-0.107 3γ1-0.278 0ω1-

0.337 4ω2+1.232 3G

(6)

2.6 頭水后推求入滲參數(shù)的間接法

從土壤入滲模型參數(shù)線性預(yù)報(bào)模型的建立過程和各種顯著性分析可以看出，對(duì)備耕頭水地入滲參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)需考慮灌水過程中土壤結(jié)構(gòu)變化。但是，在實(shí)際實(shí)施灌溉時(shí)，可以獲取的土壤密度數(shù)據(jù)為灌溉前的數(shù)據(jù)，應(yīng)用于考慮灌水過程中土壤結(jié)構(gòu)變化的預(yù)報(bào)模型存在一定困難。為解決這一問題，依據(jù)回歸結(jié)果以及樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行近一步研究分析，建立灌溉過程發(fā)生前后預(yù)測(cè)參數(shù)間的關(guān)系，在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)灌水前不考慮灌水過程中土壤結(jié)構(gòu)變化的土壤密度進(jìn)行入滲模型參數(shù)預(yù)測(cè)，之后據(jù)圖1和圖2表示的兩參數(shù)預(yù)測(cè)值之間的關(guān)系推求考慮灌水過程中土壤結(jié)構(gòu)的變化的入滲參數(shù)。如前所述，入滲指數(shù)K和K′的預(yù)測(cè)值不受灌水過程中土壤結(jié)構(gòu)變化的影響，其余兩個(gè)參數(shù)對(duì)于是否考慮土壤結(jié)構(gòu)變化的預(yù)測(cè)值有一定差別，圖1和圖2分別表示兩參數(shù)預(yù)測(cè)值之間的關(guān)系如下：

α=1.297α′-0.064

(7)

f0=1.104f′0-0.009

(8)

圖1 α和α′預(yù)測(cè)關(guān)系

圖2 f0和f′0預(yù)測(cè)關(guān)系

3 誤差分析

3.1 各參數(shù)預(yù)報(bào)模型平均誤差分析

對(duì)全部樣本數(shù)據(jù)各參數(shù)預(yù)報(bào)模型的平均誤差進(jìn)行分析，將結(jié)果列于表7，由表7可以看出：若考慮土壤結(jié)構(gòu)變化，3個(gè)參數(shù)預(yù)測(cè)值的平均誤差均較小，控制在15%以下；若不考慮土壤結(jié)構(gòu)變化，除不受土壤結(jié)構(gòu)變化影響的k和k′的平均誤差相同外，其余參數(shù)預(yù)測(cè)值的平均誤差均高于前者，且f′0的誤差較大，高于15%，因此對(duì)于頭水后土壤入滲能力的預(yù)測(cè)需考慮土壤結(jié)構(gòu)變化。

表7 各參數(shù)預(yù)報(bào)模型平均誤差 %

3.2 預(yù)報(bào)參數(shù)下各入滲模型相對(duì)誤差分析

為了對(duì)入滲模型的預(yù)報(bào)精度進(jìn)行分析，將是否考慮土壤結(jié)構(gòu)變化時(shí)對(duì)應(yīng)的各參數(shù)預(yù)報(bào)值代入Kostiakov三參數(shù)入滲模型，求得在給定時(shí)間下入滲率的相對(duì)誤差進(jìn)行分析。大田灌溉進(jìn)行到60 min時(shí)土壤水分的入滲過程已基本穩(wěn)定，大多情況下以90 min時(shí)的入滲速率來衡量土壤水分入滲能力[10]。將60組樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值分別代入三參數(shù)入滲模型求得90 min

時(shí)入滲速率的相對(duì)誤差：不考慮土壤結(jié)構(gòu)變化時(shí)相對(duì)誤差為15.21%，考慮土壤結(jié)構(gòu)變化時(shí)相對(duì)誤差為14.61% ，由此可見考慮土壤結(jié)構(gòu)變化入滲率的相對(duì)誤差較小，預(yù)測(cè)值的精度會(huì)有所提高，因此對(duì)于頭水后土壤入滲能力的預(yù)測(cè)需考慮土壤結(jié)構(gòu)變化。

3.3 頭水后入滲參數(shù)推求值相對(duì)誤差分析

利用2.6節(jié)所得出的公式間接推求預(yù)測(cè)參數(shù)的相對(duì)誤差為：α為14.47%；f0為14.86%；將預(yù)測(cè)參數(shù)的推求值代入90 min入滲率公式求得的相對(duì)誤差為14.89%。將間接法與直接法求得的考慮土壤變形時(shí)各參數(shù)預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差列于表8，可以看出無論是預(yù)測(cè)參數(shù)的相對(duì)誤差還是給定時(shí)間下入滲率的相對(duì)誤差均大于直接用灌溉后的土壤理化參數(shù)計(jì)算的預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差，因此在條件允許的情況下，優(yōu)先采用考慮直接法進(jìn)行土壤入滲能力預(yù)測(cè)。

表8 兩種方案各參數(shù)預(yù)報(bào)模型平均誤差比較 %

3.4 樣本外備耕頭水地入滲模型預(yù)測(cè)實(shí)例

選取Kostiakov三參數(shù)模型對(duì)山西省從北到南5個(gè)地區(qū)運(yùn)城西渠村、文峪河宋家莊、晉城郎莊村、大同火石溝、呂梁東誼村的土壤水分入滲進(jìn)行預(yù)測(cè)，并得到實(shí)測(cè)入滲量的檢驗(yàn)，平均誤差范圍在0.85%～15.77% 之間，在可接受程度內(nèi)，能夠用于指導(dǎo)當(dāng)?shù)毓喔?。預(yù)測(cè)方法如下：取預(yù)測(cè)區(qū)土壤進(jìn)行理化試驗(yàn)，獲得各層土壤頭水前后密度、體積含水量、不同粒徑百分比含量、有機(jī)質(zhì)含量等基本理化指標(biāo)，將試驗(yàn)獲取的各土壤基本理化指標(biāo)代入本文建立的參數(shù)預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)，得到K、α、f0的預(yù)測(cè)值，將預(yù)測(cè)值代入三參數(shù)入滲模型可得到適用于預(yù)測(cè)區(qū)的土壤入滲模型，利用求得的土壤入滲模型即可得到不同時(shí)段的土壤入滲速率，預(yù)測(cè)實(shí)例結(jié)果見表9，表10。

表9 考慮土壤結(jié)構(gòu)變形直接預(yù)測(cè)備耕土壤水分入滲預(yù)測(cè)實(shí)例

表10 不考慮土壤結(jié)構(gòu)變形推求入滲參數(shù)間接預(yù)測(cè)備耕土壤水分入滲預(yù)測(cè)實(shí)例

4 結(jié) 語

備耕地灌溉前后土壤地表結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生變化(地表土壤密度增加)，為避免灌溉過程中造成的水資源浪費(fèi)，在生產(chǎn)實(shí)踐中需考慮這種現(xiàn)象的發(fā)生。本文依據(jù)可靠性強(qiáng)且代表性好的大田土壤入滲數(shù)據(jù)及土壤基本理化參數(shù)資料建立了是否考慮灌溉后密度增加情況的Kostiakov三參數(shù)入滲模型參數(shù)的線性預(yù)報(bào)模型。得到了預(yù)測(cè)備耕頭水地入滲參數(shù)的兩種方案，經(jīng)過驗(yàn)證這兩種方案均是可行的。采用灌水后增加的土壤密度直接預(yù)測(cè)模型參數(shù)的相對(duì)誤差較小，均能控制在15%以下。采用直接法困難的情況下，可利用灌水前不考慮土壤結(jié)構(gòu)變化的入滲模型參數(shù)預(yù)測(cè)值，結(jié)合灌水過程前后土壤入滲參數(shù)預(yù)測(cè)值的相互關(guān)系來推求灌水后土壤結(jié)構(gòu)變形的入滲參數(shù)預(yù)測(cè)值，但是采用此方案無論是從模型各參數(shù)的相對(duì)誤差還是給定時(shí)間下入滲率的相對(duì)誤差來看，均大于直接預(yù)測(cè)的方法，因此在條件允許的情況下優(yōu)先考慮直接預(yù)測(cè)法。

盡管可以用線性回歸法建立Kostiakov三參數(shù)入滲模型各參數(shù)的預(yù)報(bào)模型進(jìn)行備耕頭水地土壤水分入滲參數(shù)預(yù)測(cè)，但由于各參數(shù)與理化性質(zhì)之間存在非線性關(guān)系，本文所建立的線性模型精度還較低，有待進(jìn)一步進(jìn)行深入研究，提高預(yù)測(cè)精度。

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