程詩念　樊貴盛

摘要：為給鹽堿荒地改良提供技術(shù)支撐，以原生鹽堿荒地土壤為研究對象，進(jìn)行了大田原位系列入滲試驗，獲取了累計入滲量與入滲歷時對應(yīng)關(guān)系的試驗資料，依據(jù)Kostiakov入滲模型，構(gòu)建了入滲模型參數(shù)與同步土壤理化參數(shù)的樣本集。利用土壤傳輸函數(shù)法，建立了以土壤基本理化參數(shù)為輸入變量的Kostiakov二參數(shù)入滲模型參數(shù)k和α的多元非線性預(yù)報模型。結(jié)果表明：以土壤含水率、干容重、黏粒含量、粉粒含量、有機質(zhì)含量、含鹽量為輸入變量對入滲系數(shù)k進(jìn)行多元非線性預(yù)報和以土壤含水率、干容重、黏粒含量、有機質(zhì)含量、含鹽量為輸入變量對入滲指數(shù)α進(jìn)行多元非線性預(yù)報是可行的，兩參數(shù)預(yù)報模型的相對誤差平均值分別為5.5%和8.3%。

關(guān)鍵詞：鹽堿土壤；Kostiakov入滲模型參數(shù)；土壤傳輸函數(shù)法；非線性預(yù)報

中圖分類號：S152.7；TV93 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：lO.3969/j.issn.1000-1379.2017.07.032

鹽堿土分為鹽土和堿土兩大類。鹽土是指在表層土壤中含有大量可溶性鹽分，并有明顯積鹽層，含鹽量大于2g/kg的土壤。堿土是指土壤膠體中交換性鈉含量較高，并具有明顯堿化層，呈強堿性的土壤。山西省共有26.2萬hm²鹽堿地，占全省平川總土地面積的10%左右，其中輕度鹽堿地占鹽堿地總面積的42.65%、中度鹽堿地占21.92%、重度鹽堿地占13.83%、鹽堿荒地占21.60%，主要分布在大同、晉中、呂梁、臨汾等8個市45個縣。隨著中國城鎮(zhèn)化發(fā)展、農(nóng)村居住條件的改善和工業(yè)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)可用耕地面積呈現(xiàn)日益減小的趨勢。同時，鹽堿地作為一種土地資源，具有巨大的潛力，而我國大面積原生鹽堿土地尚未得到有效改良。因此，改良原生鹽堿地土壤是緩解土地資源短缺、促進(jìn)農(nóng)業(yè)高效高產(chǎn)和可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。

鹽堿地土壤改良就是降低土壤的鹽度和堿度，達(dá)到農(nóng)作物可生長的鹽度和堿度標(biāo)準(zhǔn)。在過去幾十年的鹽堿地改良實踐中，人們常采用井灌井排、淋洗等措施來改良鹽堿地。這些措施是利用鹽分的溶解性，讓可溶性鹽隨水分在土壤中運移，并一同排到排水溝，從而將土壤中的鹽分帶走?；谶@一機理，國內(nèi)外學(xué)者對鹽堿土壤水分人滲過程和水鹽運移規(guī)律進(jìn)行了諸多探索，取得了許多研究成果。呂殿青等在室內(nèi)進(jìn)行了一維土壤水鹽運移試驗，得出土壤中的鹽分離子一般隨著土壤水分運動而遷移，在積水入滲情況下上層發(fā)生脫鹽、下層發(fā)生積鹽。焦艷平等_4]通過田間試驗，基于覆膜滴灌條件討論了土壤基質(zhì)勢對土壤鹽分分布的影響，表明Na⁺和Cl^-主要分布在濕潤體的邊緣，受土壤基質(zhì)勢影響較大；Ca²⁺、Mg²⁺和CO^2-₃受土壤基質(zhì)勢影響較小，其離子含量與總鹽量之間沒有明顯的相關(guān)關(guān)系。樊貴盛等基于大田原生鹽堿荒地原位入滲試驗揭示了原生鹽堿荒地水分入滲規(guī)律，表明鹽堿土壤入滲率低、入滲率衰減速率大的原因是土壤中含有較多的交換性鈉離子導(dǎo)致其水力傳導(dǎo)度小。還有學(xué)者利用土壤傳輸函數(shù)法實現(xiàn)了依據(jù)土壤基本理化參數(shù)對土壤水分入滲參數(shù)的預(yù)測。雷國慶等運用支持向量機理論實現(xiàn)了對Kostiakov入滲模型參數(shù)的預(yù)測。王維漢等根據(jù)水量平衡原理，利用線性回歸法實現(xiàn)了對土壤入滲參數(shù)的估算。管孝艷等基于Kostiakov-Lewis入滲方程，用IPARM方法對溝灌土壤入滲參數(shù)進(jìn)行了估算。但是對于土壤水分入滲參數(shù)的預(yù)測，多數(shù)仍以非鹽堿土壤為研究對象，對鹽堿地土壤水分入滲模型參數(shù)的預(yù)報還較少。

筆者以鹽堿土壤為研究對象，進(jìn)行Kostiakov入滲模型參數(shù)的非線性預(yù)報，以獲得鹽堿土壤的入滲參數(shù)，為鹽堿地改良提供技術(shù)與理論支撐。

1材料與方法

1.1試驗區(qū)土壤概況

試驗區(qū)位于山西省北部的應(yīng)縣，土壤為草甸土，其母質(zhì)多為近代河流的沖積物。河流上游母質(zhì)不同及距河流遠(yuǎn)近的不同，致使土壤剖面沉積物質(zhì)錯綜復(fù)雜，粗細(xì)相間，質(zhì)地差異較大，從沙壤到重壤都存在。此外，河流泛濫的影響，使沉積層次明顯。其成土過程主要受地下水的影響，在季節(jié)性干旱和降雨的情況下，地下水位上下波動，使心土、底土處于氧化還原的交替過程中而有銹紋、銹斑。試驗區(qū)地下水埋深為1.5～2.5m，亦有個別地方呈季節(jié)性積水現(xiàn)象。試驗區(qū)土壤狀況與理化參數(shù)指標(biāo)見表1。

1.2試驗儀器與方法

本試驗包括大田原生鹽堿荒地土壤水分原位入滲系列試驗和鹽堿荒地土壤基本理化參數(shù)測定試驗。

土壤水分入滲試驗使用的主要儀器是大田雙套環(huán)入滲儀，其基本尺寸：內(nèi)、外環(huán)直徑分別為26、64cm，兩環(huán)高度均為25cm。試驗前將入滲儀埋入待測土壤中，下環(huán)深度控制在20cm左右；試驗過程中，使用50-1000mL的量筒，分時段緩慢向入滲儀內(nèi)環(huán)加入清水，加水過程中要保證不會沖擊地表土壤，并通過自制的水位控制器使整個試驗過程的入滲水頭保持在2cm左右，整個試驗過程用水均采用試驗區(qū)清水。

試驗數(shù)據(jù)的記錄采取如下方式：0～10min，每1min記錄一次累計入滲量：10～60min，每5min記錄一次；60min以后，每10min記錄一次。試驗表明，一般土壤入滲在60min即可達(dá)到穩(wěn)滲，為保證試驗的可靠性，本次試驗選擇90min作為入滲歷時。

測定的土壤基本理化參數(shù)包括土壤體積含水率、干容重、質(zhì)地、有機質(zhì)含量、全鹽量、pH值等。各參數(shù)的測定方法：土壤含水率測定采用烘干稱重法，干容重測定采用100cm³鋼制環(huán)刀法，土壤質(zhì)地通過篩分法獲得，有機質(zhì)含量測定采用重鉻酸鉀容量法，全鹽量采取殘渣烘干質(zhì)量法獲得，pH值利用校正過的pH計測定土壤懸液而得。

1.3Kostiakov二參數(shù)入滲模型

土壤入滲模型是表征土壤水分累計入滲量與入滲歷時之間關(guān)系的曲線，能夠?qū)ν寥廊霛B過程作出定量或定性的分析，從而揭示土壤入滲規(guī)律，為研究土壤水分入滲提供了數(shù)學(xué)手段。Kostiakov提出的二參數(shù)經(jīng)驗?zāi)Ｐ托问胶唵?，各參?shù)物理意義明確，得到了廣泛的應(yīng)用，其表達(dá)式為

由式（1）可以看出，當(dāng)t=1min時，可得I=k，即入滲系數(shù)后在數(shù)值上等于第一個單位時段末的累計入滲量；當(dāng)入滲歷時無限長，即t→∞時，入滲過程結(jié)束，此時入滲率為0，累計入滲量達(dá)到最大值?？梢奒ostiakov二參數(shù)入滲模型無法描繪入滲歷時無限長的入滲過程，但試驗表明，Kostiakov二參數(shù)人滲模型能夠較好地反映0～200min土壤水分的人滲過程，擬合效果較好，且實際灌溉中灌溉水入滲過程一般在90min以內(nèi)，因此本研究選擇Kostiakov二參數(shù)模型，入滲歷時取90min，既保證了擬合精度，也能清楚反映鹽堿土壤水分從入滲開始到穩(wěn)定的整個過程。

1.4建模樣本

根據(jù)鹽堿地土壤的系列入滲試驗得到累計入滲量I與入滲歷時t的對應(yīng)關(guān)系，基于Kostiakov二參數(shù)人滲模型擬合出參數(shù)k和α。根據(jù)系列試驗數(shù)據(jù)擬合得到110組Kostiakov入滲模型參數(shù)k和α，并結(jié)合所對應(yīng)的90min累計入滲量，I₉₀建立入滲參數(shù)（見表2）。表2入滲模型參數(shù)

與表2中110組入滲模型參數(shù)k和α相對應(yīng)的土壤基本理化參數(shù)見表3。

表2和表3所列入滲模型參數(shù)與土壤基本理化參數(shù)共同構(gòu)成數(shù)據(jù)樣本。在110組樣本中，剔除擬合效果不太好的5組，確定100組作為建模樣本，5組作為所建預(yù)測模型的檢驗樣本。

2Kostiakov入滲模型參數(shù)的多元非線性預(yù)報模型建立

2.1模型輸入、輸出參數(shù)確定

2.1.1入滲參數(shù)的影響層次

從Kostiakov入滲模型中入滲系數(shù)后所表示的物理意義可得知，入滲參數(shù)后只與表層土壤有關(guān)。原因是入滲參數(shù)后是入滲開始后的第一個單位時段末的入滲量，如取1min為單位時段，對于鹽堿地土壤來說，入滲歷時為1min時濕潤鋒一般處于土壤耕作層的表層，不會到達(dá)犁底層，故后的土壤影響層次僅為耕作層。而入滲指數(shù)α表示入滲速率的衰減速度，其值受入滲全過程的影響，它不僅會受到耕作層土壤的影響，也會受到犁底層土壤的影響。

2.1.2入滲參數(shù)的影響因素分析及輸入變量確定

前人的研究表明：土壤含水率、干容重、質(zhì)地、有機質(zhì)含量對土壤人滲的影響十分明顯，對于鹽堿地土壤，除上述影響因素外，還受土壤全鹽量和pH值等因素的影響。

土壤全鹽量是指土壤中水溶性鹽的總量，一般取八大常見離子（K⁺、Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、CO^2-₃、HCO^-₃、SO^2-₄、Cl^-）含量之和。當(dāng)土壤中鹽分濃度達(dá)到一定值以后，土壤中可溶性鹽的含量對土壤結(jié)構(gòu)的影響會比較明顯，特別是Na⁺含量的升高會導(dǎo)致土壤顆粒的膨脹與分散，從而使土壤的透水性變差，影響土壤的導(dǎo)水性和持水性。另外，土壤中交換性Na⁺含量的升高會將土壤膠體上吸附的Ca²⁺、Mg²⁺交換到土壤溶液中，而Ca²⁺、Mg²⁺與Na⁺相比較，更易產(chǎn)生沉淀，堵塞土壤孔隙，使土壤孔隙變小，通透性變差，水力傳導(dǎo)度降低，從而導(dǎo)致入滲能力降低。

土壤pH值是指土壤懸液中氫離子濃度的負(fù)對數(shù)。pH值表征土壤中氫離子的濃度，而氫離子的濃度對Ca²⁺、Mg²⁺等金屬陽離子的溶解度影響較大，pn值越高，Ca⁺、Mg²⁺的溶解度越小，更易產(chǎn)生絮狀沉淀，堵塞土壤孔隙，使土壤通透性降低，從而影響土壤水分的入滲。

2.1.3各影響因素變化范圍

根據(jù)上文確定的各入滲參數(shù)輸入變量與建模樣本可得本次試驗中各影響因素變化范圍（見表4）。

2.1.4預(yù)測變量

式（1）Kosfiakov二參數(shù)入滲模型中的入滲系數(shù)k、入滲指數(shù)α，為本研究多元非線性預(yù)報模型的輸出參數(shù)。

2.2多元非線性模型的建立

2.2.1單一變量影響下函數(shù)形式的確定

單因素分析時，要保證其他影響因素相同或接近，基于這一原則，對每個影響因素逐個選取數(shù)據(jù)系列，然后繪制單因素與入滲參數(shù)之間的散點圖，通過觀察散點圖的大致趨勢，利用matlab7.0中的非線性擬合工具擬合出各因素與入滲參數(shù)間的回歸方程，見表5、表6。

2.2.2多元非線性函數(shù)形式的確定

根據(jù)各單因素與入滲參數(shù)間回歸方程的形式，確定兩入滲參數(shù)的多元非線性模型形式，并對模型中每個輸入因子進(jìn)行T檢驗。比較各個輸入因子的T值，每檢驗一次，便剔除最小T值所對應(yīng)的輸入因子，然后對剩余因子繼續(xù)進(jìn)行T檢驗，直到各輸入因子的T≥T_0.05/2為止，最后未被剔除的因子即為入滲參數(shù)預(yù)測模型的輸入變量。檢驗結(jié)果見表7、表8。

2.2.3兩入滲參數(shù)非線性模型顯著性檢驗

2.2.4模型實例檢驗

用預(yù)留的5組數(shù)據(jù)樣本檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測精度，檢驗樣本基本理化參數(shù)見表10。

利用上述得到的入滲參數(shù)的非線性模型對Kostia-kov模型的參數(shù)進(jìn)行檢驗，結(jié)果見表11。

從表11可以看出，5組檢驗樣本的入滲系數(shù)后預(yù)測值相對誤差最大值為7.06%，最小值為1.40%；入滲指數(shù)α的相對誤差最大值為7.15%，最小值為0.62%；90min累計入滲量，I₉₀的相對誤差最大值為8.79%，最小值為3.94%。誤差值較小，由此說明所建立的預(yù)報模型是可行的。

2.2.5模型的應(yīng)用

對于其他地區(qū)大田鹽堿土壤，可利用上述建立的非線性預(yù)報模型求得其土壤水分Kostiakov二參數(shù)人滲模型，具體步驟如下。

（1）根據(jù)本試驗所得入滲系數(shù)k與入滲指數(shù)α的非線性預(yù)報模型，確定需要測定的自變量，包括0-20cm土壤體積含水率θ₀、干容重r₀、黏粒含量w₁、粉粒含量w₂、有機質(zhì)含量G、全鹽量ε，20-40cm土壤體積含水率θ₁、干容重r₁、黏粒含量w₃，共9個土壤基本理化參數(shù)。

（2）根據(jù)上文提到的土壤基本理化參數(shù)的測定方法測得該地區(qū)大田鹽堿土壤的這9個理化參數(shù)，在保證各理化參數(shù)單位與本文一致的前提下，代入入滲系數(shù)后與入滲指數(shù)α的非線性預(yù)報模型，即可求得兩入滲參數(shù)值。

（3）將所得入滲參數(shù)值代入入滲模型中，即可得到該地區(qū)大田鹽堿土壤水分Kostiakov二參數(shù)入滲公式。

通過以上步驟，在測得某地區(qū)大田鹽堿土壤基本理化參數(shù)的前提下，通過計算就可獲得該地區(qū)土壤水分Kostiakov二參數(shù)入滲模型參數(shù)，從而得到具體的Kostiakov二參數(shù)入滲公式。

3結(jié)語

基于鹽堿土壤入滲參數(shù)樣本，采用多元非線性回歸方法建立的以土壤基本理化參數(shù)為輸入變量、Kos-tiakov入滲模型參數(shù)為輸出變量的多元非線性預(yù)報模型是可行的，其建模誤差（后為5.46%、α為8.25%、I₉₀為8.64%）和檢驗誤差（K的最大值為7.06%、最小值為1.40%，α的最大值為7.15%、最小值為0.62%，I₉₀最大值為8.79%、最小值為4.43%）都小于9%，在可接受的范圍內(nèi)。

鹽堿土壤條件下，以土壤含水率、干容重、黏粒含量、粉粒含量、有機質(zhì)含量、含鹽量作為輸入變量進(jìn)行Kostiakov入滲參數(shù)后的預(yù)報是可行的；以土壤含水率、干容重、黏粒含量、有機質(zhì)含量、含鹽量作為自變量進(jìn)行Kostiakov入滲參數(shù)α的預(yù)報是可行的。

在進(jìn)行單因素分析時，受到數(shù)據(jù)樣本量的限制，所確立的單因素形式還有進(jìn)一步探索和改進(jìn)的必要。另外，隨著建模樣本集的擴大，其精度和適應(yīng)范圍都有改善潛力。

[責(zé)任編輯 許立新]