徐志聞，劉亞斌，胡夏嵩,2※，余冬梅，楊幼清,4，李鴻宇，陶小龍

?

基于水分和原位電導率的西寧盆地鹽漬土含鹽量估算模型

徐志聞1，劉亞斌1，胡夏嵩1,2※，余冬梅2,3，楊幼清2,3,4，李鴻宇1，陶小龍1

（1. 青海大學地質工程系，西寧 810016；2. 中國科學院青海鹽湖研究所，中國科學院鹽湖資源綜合高效利用重點實驗室，西寧 810008；3. 青海省鹽湖地質與環(huán)境重點實驗室，西寧 810008；4. 中國科學院大學，北京 100049）

為了探討西寧盆地黃土狀鹽漬土導電特性與土體本身含水率和含鹽量之間的關系，該文在土體洗鹽試驗基礎上，測得了不同含水率和含鹽量條件下黃土狀鹽漬土電導率，分析了土體電導率與含水率、含鹽量之間的相互關系和作用機理；在此基礎上，建立了土體電導率與含水率、含鹽量之間的多元回歸模型。結果表明，在土體含鹽量一定條件下隨著土體含水率增加土體電導率呈逐漸增大的變化趨勢，且二者之間符合冪函數(shù)關系；土體含鹽量愈高條件下土體含水率增加對電導率的影響則愈為顯著。在土體含水率一定的條件下，土體電導率隨著含鹽量增加呈逐漸增大的變化趨勢，且二者之間符合線性函數(shù)關系；當土體含水率相對較高時，含鹽量增加對電導率的影響程度亦較為顯著。對建立的區(qū)內黃土狀鹽漬土電導率與含水率、含鹽量之間的多元回歸模型（2=0.995）進行驗證，相對誤差在10%之內，表明模型可有效確定含水率大于5%且小于25%（15.52%）及含鹽量為0.18%～2.18%條件下黃土狀鹽漬土的含鹽量。研究成果對研究區(qū)及其周邊地區(qū)黃土狀鹽漬土其鹽漬化程度劃分、工程地質特性評價，以及土體鹽漬化等地質災害現(xiàn)象的科學防治具有理論研究價值和工程指導意義。

電導率；含水率；多元回歸分析；西寧盆地；黃土狀鹽漬土；含鹽量

0 引 言

含鹽量特性是對土體進行鹽漬化程度劃分、工程地質特性評價的重要指標[1]。在鹽漬土分布地區(qū)因土體鹽分隨水分遷移，進而使得鹽分在土體內部的分布和空間上具有不均勻性，且在時間上表現(xiàn)出動態(tài)變化性[2-3]。故采用合理方法和手段，準確獲得土體在不同空間和時間下的含鹽量及其特征，對于鹽漬土地區(qū)基礎工程建設和生態(tài)方面的相關研究與實踐具有重要意義[2-7]。土體電導率可作為反映土體鹽分、水分以及有機質含量及其變化的物理參數(shù)，且主要受土體含鹽量和含水率變化的影響[7-8]。已有研究表明，通過在土體不同位置處設置電導率傳感器以測量土體電導率，同時借助于土體電導率和土體含鹽量、含水率之間的多元回歸模型，可實現(xiàn)準確獲得土體含鹽量及其動態(tài)變化規(guī)律。因此，開展有關土體電導率與土體含鹽量、含水率之間相互關系和作用機理研究，以及探討土體電導率和土體含鹽量、含水率之間的多元回歸模型，利用土體電導率變化來反映土體不同空間與時間條件下含鹽量的變化特征，進而對土體進行鹽漬化程度劃分以及工程地質特性進行評價，具有重要的理論研究價值和實際指導意義。

有關土體電導率與含水率和含鹽量之間的相互作用關系，以及土體導電機理等領域研究方面，國內外學者開展了較多研究且取得了一定的研究成果。Rhoades等[9-10]建立了土-水體系電導率宏觀概念模型，該模型假設土-水體系中存在著3種并聯(lián)導電通路，表現(xiàn)為固-液相串聯(lián)耦合導電、大孔隙連續(xù)液相導電和固相表面導電。Hanson等[11]采用EM38型大地電導率儀研究了含鹽量與含水率對土體電導率的影響，其研究結果表明對于顆粒級配為黏土16%～21%、淤泥45%～62%、砂21%～39%組成的土體，其含鹽量愈高則表現(xiàn)為愈能提高土體中含水率測量的靈敏度；進一步研究反映出土體溶液電導率為7.8、4.0和0.8 dS/m 3個含鹽梯度條件下，土體電導率隨著含水率增加呈線性增長的變化趨勢。孫宇瑞[8]采用土壤電導儀分析了含水率、含鹽量對顆粒級配為黏土22%、淤泥32%和砂46%的壤土電導率的影響，結果表明當土體含水率為15%～30%時，隨著含水率增大土體電導率表現(xiàn)為呈顯著線性增長變化趨勢，當含水率>30%時，土體電導率反映出明顯減緩的變化趨勢；在15%、20%、25%和30% 4種不同含水率條件下，隨著含鹽量增加，土體電導率均表現(xiàn)出逐漸增大的變化趨勢；進一步研究表明含鹽量對土體電導率的影響程度要顯著于含水率。李瑛等[12]通過在自制的Miller soil box中采用四相電極法，探討了電滲過程中含水率、溫度和孔隙水含鹽量對軟黏土電導率的影響，結果表明當黏土孔隙比為1.52時，隨著含水率由10%增大至60%，土體電導率呈線性增長的變化趨勢；在含水率分別為30%、50%和70%時，飽和黏土電導率隨著土體溫度的升高呈線性增長的變化趨勢；進一步研究還表明，黏土電導率亦隨著孔隙水含鹽量的增大而呈線性增長的變化趨勢。劉旭等[13-14]采用2265FS土壤原位電導率儀和DDS-307型電導率儀，分別測定了南疆鹽漬土的飽和泥漿電導率與土壤飽和浸提液電導率，結果表明南疆鹽漬土飽和泥漿電導率與土壤飽和浸提液電導率之間存在顯著的線性關系，建立了適用于南疆鹽漬土的經(jīng)驗方程，可依據(jù)飽和泥漿電導率計算得出土壤電導率。

綜上，目前開展的有關土體電導率與含鹽量和含水率等因素之間關系的研究，主要表現(xiàn)為通過采用單一改變含鹽量或含水率的方法分析其引起土體電導率變化特征以及趨勢，而將含鹽量與含水率2種因素綜合起來分析對土體電導率的影響，這方面的相關研究成果則相對較少；同時通過采用土體電導率來反映土體鹽分變化特征方面尚有待于進一步深入研究。在青藏高原東北部，黃土狀鹽漬土分布廣泛，其導致的水土流失、滑坡、崩塌等地質災害，對城鎮(zhèn)居民的生產(chǎn)生活與工程活動產(chǎn)生極大影響。本研究選取位于黃土高原西緣的西寧盆地作為試驗區(qū)，在室內洗鹽試驗的基礎上，開展了土體電導率測試試驗，在分析含鹽量、含水率變化對土體電導率影響程度及其作用機理基礎上，建立了研究區(qū)土體電導率和含鹽量、含水率之間的多元回歸模型，通過土體電導率估算土體鹽分，以期為研究區(qū)內地質條件相類似的其他地區(qū)的基礎工程規(guī)劃選址，以及土體鹽漬化地質災害現(xiàn)象預防等提供參考。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為青藏高原東北部湟水谷地中部的西寧盆地，屬于黃土高原西緣與青藏高原東北部交接地帶。區(qū)內屬于高原大陸性氣候，年平均氣溫為6 ℃，年平均蒸發(fā)量為1 763 mm，年均降水量為350 mm，且年內分布極不均勻，降雨主要集中分布在6—9月，占全年降水量的70%～80%，多以暴雨和陣雨的形式出現(xiàn)，具有歷時短、強度大、降雨集中等特點[15-17]。研究區(qū)西寧盆地及周邊地區(qū)廣泛發(fā)育有類型為硫酸鹽、亞硫酸鹽漬土為主的黃土狀鹽漬土[18-21]。近年來，隨著區(qū)內公路、鐵路等基礎設施建設和生態(tài)恢復工程建設的快速發(fā)展，與黃土狀鹽漬土相關的工程地質問題及生態(tài)環(huán)境問題亦相應增加[22-25]。本研究所采用的黃土狀鹽漬土試樣，采自西寧盆地西山長嶺溝流域，其地理坐標為101°42￠E，36°36￠N，海拔高度為2 315～2 570 m。

2 材料與方法

2.1 試樣制備

由于在研究區(qū)所采集的土體存在易溶鹽含量不均勻性和差異性特點，故直接利用采集土體在室內制備不同含鹽量、含水率梯度的土體試樣存在一定難度。鑒于此，在土體電導率測試前，首先對區(qū)內采集的土體試樣進行洗鹽。在大號試驗桶（容積為60 L）內稱取一定量的采集土體（每次洗鹽土體質量約30 kg），注入蒸餾水并充分攪拌（蒸餾水使土體飽和，并沒過土體表面30 cm）。攪拌均勻后，靜置24 h。待土體沉淀結束后，采用虹吸管排出土體表面以上的水分。反復該操作過程15～20次后，將土體自然風干15 d，然后放入烘箱，在100 ℃條件下烘干12 h。這種烘干后的土體經(jīng)過碾散后，放入塑料袋中密封備用。本研究洗鹽試驗前后土體物理化學性質指標測試如表1所示。

表1 研究區(qū)土體洗鹽試驗前后土體基本理化性質

注：表中含鹽量指土體中易溶鹽與干土質量之比。

Note: The salt content in the table refers to the ratio of the weight of soluble salt in soil to that of dry soil.

2.2 試驗設計

本研究對象主要為分布于西寧盆地及其周邊地區(qū)黃土狀鹽漬土，其土質類型為粉土[26-27]，區(qū)內鹽漬土在地表以下0～4 m深度范圍內，含鹽量為0.26%～1.78%[18-21]，且鹽漬土類型主要為硫酸鹽及亞硫酸鹽漬土。本研究主要討論含水率、含鹽量對電導率的影響，將洗鹽試驗后的土體重塑為不同含水率、含鹽量的試樣，開展土體試樣電導率測量試驗。根據(jù)研究區(qū)鹽漬土特征，結合張飛等[28-29]以及付江濤等[21]關于人工制備鹽漬土的相關試驗方法，采用無水硫酸鈉（Na2SO4）作為配置不同含鹽量鹽漬土試樣的易溶鹽添加材料，試驗分別設置了0、0.50%、1.00%、1.50%和2.00% 5種含鹽量梯度，各梯度對應實際含鹽量分別為0.18%、0.68%、1.18%、1.68%和2.18%；相應地，每個含鹽量梯度的土體試樣均設置5.00%、10.00%、15.00%、20.00%和25.00% 5種不同的質量含水率梯度。試驗共計配置了25組不同含鹽量、含水率的土體試樣，每組配制了3個平行試樣，將配置完畢的土體試樣分別裝入保鮮盒中，并采用保鮮膜加以密封處理，以保證保鮮盒中土體試樣含水率不變。

2.3 測定方法

采用南京特愛得儀器設備有限公司生產(chǎn)的FJA-10型土壤鹽分傳感器，以及CD-12型智能鹽分電導儀進行數(shù)據(jù)采集和電導率測試，其中CD-12型智能鹽分電導儀電導率測量范圍為0~20 mS/cm，精度為0.001 mS/cm；土壤鹽分傳感器測量時達到平衡所需時間小于20 s。試驗前期對土壤鹽分傳感器進行標定，在試樣含鹽量和含水率相同情況下，同一傳感器對平行試樣的測量結果之間的相對偏差在4%以內。本研究中在試樣電導率測量時，均采用同一土壤鹽分傳感器進行測量。不同含鹽量與含水率的土體電導率測量均在恒溫條件下進行，同時為確保測試土體試樣固相組分結構一致，所采取方法為：將試樣土體置于體積為500 mL燒杯中，并均壓實至300 mL刻度線處，以達到有效避免因土體固相組分結構不同引起的土體電導率差異的目的，將鹽分傳感器壓入燒杯內土體中，使傳感器與土體緊密接觸，測量土體電導率值，在測量過程中使用保鮮膜密封燒杯口，避免土體水分蒸發(fā)，確保試樣在測量過程含水率基本保持不變。對每組3個平行土體試樣電導率進行測量，取其平均值作為在該含鹽量與含水率條件下的土體電導率最終值，如圖1所示為土體電導率測量過程。

圖1 室內土體電導率測試

2.4 統(tǒng)計分析

土體電導率測量試驗數(shù)據(jù)利用Excel 2007進行統(tǒng)計和整理，結果采用平均值±標準差方法表示，數(shù)據(jù)分析處理利用Origin 8.0軟件進行。

3 結果與分析

3.1 含水率和含鹽量對土體電導率的影響

3.1.1 不同含鹽量下土體電導率與含水率之間的關系

不同含鹽量下土體電導率與含水率之間的關系如圖2所示。由圖可知，在不同含鹽量條件下，電導率均隨著含水率增加而逐漸增大。當含水率較低時，在不同含鹽量條件下電導率均較低，即當含水率為5.00%時，不同含鹽量梯度下（0.18%、0.68%、1.18%、1.68%和2.18%），土體電導率分別為（0.070±0.002）、（0.165±0.012）、（0.212±0.011）、（0.251±0.024）和（0.289±0.068）mS/cm；當含水率為25.00%時，電導率也均較高，在5種含鹽量梯度下，土體電導率分別為（1.112±0.103）、（2.068±0.127）、（3.521±0.117）、（5.176±0.217）和（6.358±0.293）mS/cm。對含水率與含鹽量之間的關系進行回歸分析發(fā)現(xiàn)，在5種含鹽量梯度條件下，土體電導率與含水率均符合冪函數(shù)關系，且具有較高擬合優(yōu)度（2>0.99）。圖2也表明，隨著含鹽量增高，隨含水率增加，土體電導率增大幅度亦隨之增大，這說明土體鹽分含量愈高時，含水率增加對土體電導率的影響較顯著。

注：*，P<0.05；**，P<0.01；下同。

3.1.2 不同含水率下土體電導率與含鹽量之間的關系

圖3顯示了不同含水率件下土體電導率與含鹽量之間的關系。由圖可知，在不同含水率條件下，土體電導率值均隨著含鹽量增加而呈逐漸增大的趨勢。在5種不同含水率條件下，當土體含有相對較低的鹽分時，其電導率均表現(xiàn)出相對較低的特征，即當土體含鹽量為0.18%時，在含水率為5.00%、10.00%、15.00%、20.00%和25.00%時，所對應的土體電導率值分別為（0.070±0.002）、（0.154±0.005）、（0.351±0.011）、（0.728±0.015）和（1.112±0.103）mS/cm；相應地，當土體含鹽量相對較高為2.18%時，電導率均表現(xiàn)出相對較高的特征，5種含水率條件下，所對應的土體電導率分別為（0.289±0.068）、（1.470±0.157）、（2.897±0.126）、（4.845±0.173）和（6.358±0.293）mS/cm。對含鹽量與電導率進行回歸分析可知，電導率與含鹽量之間符合線性關系，且具有較高擬合優(yōu)度（2>0.95）。圖3還表明，在土體含水率相對較低為5.00%時，擬合方程斜率相對較小為0.107。隨著含水率增加，斜率逐漸提高，當土體含水率為25.00%時，斜率為2.720，這說明在土體試樣含水率較低的條件下，含鹽量增加對電導率的影響程度相對較低；隨著含水率增加，含鹽量增加對電導率的影響較為顯著。

圖3 不同含水率條件下土體電導率與含鹽量之間關系

Fig.3 Relationship between soil electrical conductivity and salt content under different water contents

如圖4所示為由Rhoades等[9-10]建立的土-水體系電導率的宏觀概念模型。由圖可知，該模型假設當土體溶液中溶解有鹽的條件下，土-水體系中存在3種類型的并聯(lián)導電通路，即：1）在土顆粒與包裹和分離這些顆粒的孔隙溶液（小孔隙中的溶液）之間交替導電，即固-液相串聯(lián)耦合導電；2）大孔隙連續(xù)液相導電；3）固相表面導電（實質為固–液界面交換性離子導電，需固相表面直接接觸）[7,9-12]。其中，影響土體電導率的因素較多，包括土體結構組成（土體孔隙度、含水率和土體結構）、土體固相顆粒組成（顆粒形狀、顆粒分布和陽離子交換量等）、土體溶液（離子強度和離子組成等）和環(huán)境因素（土體溫度），其中，土體含水率和含鹽量則為影響土體電導率最主要的因素[7,8,30-31]。

注：圖中1指固-液相串聯(lián)耦合導電通路；2指大孔隙連續(xù)液相導電通路；3指固相表面導電通路。

在本研究有關土體電導率與含水率、含鹽量之間相互作用關系分析基礎上，結合如圖4所示的土-水體系電導率的宏觀概念模型可知，本研究中有關土體含水率對土體電導率影響機理主要表現(xiàn)為：當土體孔隙度、土體固相顆粒組成及含鹽量等因素相同條件下，在土體處于干燥或含水率相對較低條件下，土體內部水分主要為孔角毛細水，此時電流主要沿土體顆粒表面，和與包裹和分離這些顆粒的孔隙溶液形成串聯(lián)路徑交替?zhèn)鲗Вㄍ馏w溶液主要以結合水的形式存在），以及沿固-液界面交換性離子導電（即土顆粒表面）傳導，在該條件下含水率變化對土體電導率影響程度基本可忽略，如含水率較低為5.00%時，土體電導率值均相對較低，此時土體中電流傳導路徑主要為如圖4中第3種固相表面導電；隨著土體含水率逐漸增大，土顆粒表面結合水層一定程度地增厚，且土顆粒之間的孔隙溶液開始以毛細水的形式出現(xiàn)，此時土體電導率開始逐漸增加，表現(xiàn)在土體中如圖4中所示的第1種電流傳導路徑逐漸增多，如本研究中當土體含水率增大至20.00%時，5種不同含鹽量條件下土體電導率值均增加；當土體含水率進一步增加，使得土體顆粒間較大孔隙由連續(xù)的重力水聯(lián)通，并且這種較大孔隙中的重力水進一步溶解土體中的鹽分，在該條件下土體電導率將快速增加，直至土體含水率達到飽和含水 率[2,11]，如本研究中當土體含水率增大至25.00%時，土體中如圖4所示的第2種導電路徑逐漸增多，此時5種不同含鹽量條件下電導率值分別增加至（1.112±0.103）、（2.068±0.127）、（3.521±0.117）、（5.176±0.217）、（6.358± 0.293）mS/cm。

相應地，本研究中有關土體含鹽量對土體電導率的影響機理主要體現(xiàn)為：在土體孔隙度、土體固相顆粒組成及含水率等條件相同的情況下，當孔隙溶液鹽分的溶解度尚未達到飽和程度時，隨著土體含鹽量增加，能夠溶解于土體孔隙水中的鹽分亦相應增多，從而能提高孔隙溶液電導率，起到增大土體電導率的作用。如本研究中，當土體試樣的含鹽量由0.18%增大至2.18%時，在5種不同含水率條件下土體試樣電導率的增加量分別為0.219、1.316、2.546、4.117、5.246 mS/cm，并且在土體含水率愈高的條件下，土體含鹽量的增加對增大土體電導率的作用更為顯著；此外，當土體孔隙溶液達到飽和狀態(tài)時，則難以繼續(xù)進一步溶解土體中鹽分，此時含鹽量的增加對土體電導率的影響程度則表現(xiàn)出相對不顯著的特征[2,11]。

3.2 基于含水率和電導率的含鹽量模型的建立與驗證

鑒于含水率和含鹽量均為對土體電導率影響程度相對較為顯著的因素。采用常規(guī)方法測定含鹽量存在著試驗程序繁瑣、費時和測試效率相對較低等不足。本研究進行雙因素方差分析，表明含水率和含鹽量對電導率的影響存在顯著的交互作用。故以土體電導率為因變量，含水率和含鹽量為自變量（考慮二者間交互作用）。

由于在含水率為5%、含鹽量為1.18%、1.68%和2.18%條件下，所測得的土體電導率值之間未表現(xiàn)出顯著性差異（>0.05），說明當含水率為5%時，土體電導率值難以準確反映出土體含鹽量的變化。此外，由于在將含水率為5%條件下的電導率和含鹽量作為變量進行回歸分析時，存在含水率回歸系數(shù)不顯著，且土體電導率理論值與實測值誤差相對較大的現(xiàn)象，故本項研究在進行回歸分析時，未考慮含水率為5%條件下的電導率和含鹽量。最終建立的回歸模型為

ECa=0.140–0.773+0.024–0.236

(2=0.995，<0.01) （1）

式中為含鹽量，%；為含水率（>5%），%；ECa為電導率，mS/cm。對回歸系數(shù)進行顯著性檢驗，含鹽量回歸系數(shù)和交互項<0.01，含水率項<0.05。建模集土壤電導率實測值和計算值2=0.996，而均方根誤差（root mean square error，RMSE）為0.107 mS/cm（圖5）。

圖5 建模土壤電導率實測值與計算值比較

對式（1）進行變換，得含鹽量估算模型如下：

(ECa+0.236–0.024)/(0.140–0.773) （2）

由于式（2）中分母項（0.140–0.773）不能為0，故在含水率為5.52%條件下，式（2）不適宜用于估算含鹽量。

為驗證該回歸模型，依據(jù)研究區(qū)土體實際含鹽量和含水率條件，采用前述試驗材料與方法部分相同的配制方法，分別配制含水率分別為12.00%、17.00%、22.00%，含鹽量分別為0.51%、1.01%、1.51%的9組不同含水率和含鹽量的土體試樣，每組配制3個平行試樣；采用相同的電導率測量方法，測量9組不同含水率與含鹽量的土體試樣電導率值，在此基礎上，通過式（2）估算相應土體含鹽量，與實際含鹽量相比較，其相對誤差均小于10.00%，結果如表2所示。可見式（2）可適用于在含水率>5%~25.00%（15.52%），以及含鹽量為0.18%~2.18%條件下土體含鹽量的估算。

表2 土體含鹽量實際值與模型估算值對比

4 結 論

1）研究區(qū)邊坡土體含鹽量為0.18%～2.18%條件下，隨著土體含水率由5.00%增加至25.00%，土體電導率值呈逐漸增大的變化趨勢，且土體電導率與含水率之間符合冪函數(shù)關系；隨著含鹽量增加，土體電導率值隨著含水率增加而增大幅度亦隨之提高，這說明在土體含水率一定條件下，土體鹽分含量愈高，則其含水率增加對土體電導率的影響程度亦表現(xiàn)出愈為顯著的特征。

2）當土體含水率為5.00%～25.00%遞增條件下，隨著土體含鹽量由0.18%增加至2.18%，土體電導率亦表現(xiàn)出逐漸增大的變化趨勢，且土體電導率值與含鹽量之間符合線性函數(shù)關系。在土體含水率相對較低時，其電導率值隨著土體含鹽量增加而增大的幅度相對較小；而隨著土體含水率不斷增加，土體電導率值隨著含鹽量增加而增大的幅度亦呈逐漸增加的趨勢。這說明當土體含水率相對較低時，含鹽量增加對土體電導率的影響程度相對較低；當含水率相對較高時，含鹽量的增加則表現(xiàn)出對土體電導率的影響程度相對較為顯著的規(guī)律。

3）采用多元回歸分析方法，得到了在含水率與含鹽量交互作用條件下，土體電導率與含水率、含鹽量之間的多元回歸模型（2=0.995）。經(jīng)驗證，含鹽量模型計算值與實際含鹽量值相對誤差基本小于10.00%，表明模型（式（2））能夠可靠地估算西寧盆地鹽漬土含水率>5%～25.00%（15.52%）以及含鹽量0.18%～2.18%的條件下土體的含鹽量。

[1] 王艷，王正祥，廉曉娟，等. 天津濱海地區(qū)土壤電導率的測定及其與含鹽量的關系[J]. 天津農(nóng)業(yè)科學，2011，17(2)：18－21. Wang Yan, Wang Zhengxiang, Lian Xiaojuan, et al. Measurement of soil electric conductivity and relationship between soluble salt content and electrical conductivity in Tianjin coastal area[J]. Tianjin Agricultural Sciences, 2011, 17(2): 18－21. (in Chinese with English abstract)

[2] 李玲. 鹽漬土電阻率特性研究[D]. 蘭州：蘭州大學，2012. Li Ling. Research on Electrical Resistivity Characteristics of Saline Soil[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2012. (in Chinese with English abstract)

[3] 肖澤岸，賴遠明. 凍融和干濕循環(huán)下鹽漬土水鹽遷移規(guī)律研究[J]. 巖石力學與工程學報，2018，37(S1)：3738－3746. Xiao Zean, Lai Yuanming. Study on water and salt transfer mechanism in saline soil under freezing-thawing and dry-wet conditions[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2018, 37(S1): 3738－3746. (in Chinese with English abstract)

[4] 左麗明. 唐山市豐南沿海地區(qū)土壤電導率與含鹽量的關系[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2013，41(26)：10632—10642. Zuo Liming. Relationship between soil conductivity and saltness in Tangshan Fengnan coastal area[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2013, 41(26): 10632—10642. (in Chinese with English abstract)

[5] 呂前輝，柴壽喜，李敏. 多因素影響下石灰固化鹽漬土抗剪性能的試驗研究[J]. 水文地質工程地質，2017，44(6)：89－95. Lü Qianhui, Chai Shouxi, Li Min. An experimental study of the shear properties of the solidified saline soil with lime concerning under the influence of multiple factors[J]. Hydrogeology ＆ Engineering Geology, 2017, 44(6): 89－95. (in Chinese with English abstract)

[6] 王寧，王清，霍珍生，等. 鹽分與壓實度對鹽漬土起始凍脹含水率的影響[J]. 工程地質學報，2016，24(5)：951－958. Wang Ning, Wang Qing, Huo Zhensheng, et al. Influence of salt and compaction on critical water content of frost heaving of saline soil[J]. Journal of Engineering Geology, 2016, 24(5): 951－958. (in Chinese with English abstract)

[7] 劉梅先，楊勁松. 土壤鹽分的原位測定方法[J]. 土壤，2011，43(5)：688－697. Liu Meixian, Yang Jinsong. In-situ determination methods for soil salinity[J]. Soils, 2011, 43(5): 688－697. (in Chinese with English abstract)

[8] 孫宇瑞. 土壤含水率和鹽分對土壤電導率的影響[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學學報，2000，5(4)：39－41. Sun Yurui. Experimental survey for the effects of soil water content and soil salinity on soil electrical conductivity[J]. Journal of China Agricultural University, 2000, 5(4): 39－41. (in Chinese with English abstract)

[9] Rhoades J D, Manteghi N A, Shouse P J, et al. Soil electrical conductivity and soil salinity: New formulations and calibrations[J]. Soil Science Society of America Journal, 1989, 53(2): 433－439.

[10] Rhoades J D, Corwin D L. Soil electrical conductivity: Effects of soil properties and application to soil salinity appraisal[J]. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 1990, 21(11/12): 837－860.

[11] Hanson B R, Kaita K. Response of electromagnetic conductivity meter to soil salinity and soil-water content[J]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 1997, 123(2): 141－143.

[12] 李瑛，龔曉南，郭彪，等. 電滲軟黏土電導率特性及其導電機制研究[J]. 巖石力學與工程學報，2010，29(增2)：4027－4032. Li Ying, Gong Xiaonan, Guo Biao, et al. Research on conductivity characteristics of soft clay during electro-osmosis and its conductive mechanism[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2010, 29(Supp. 2): 4027－4032. (in Chinese with English abstract)

[13] 劉旭，遲春明. 鹽漬土飽和泥漿與其浸提液間電導率換算關系研究[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學，2016，55(4)：881－883. Liu Xu, Chi Chunming. Conversion relationship between electrical conductivities of salt-affected soil saturated paste and its extract[J]. Hubei Agricultural Sciences, 2016, 55(4): 881－883. (in Chinese with English abstract)

[14] 劉旭，遲春明. 鹽漬土溶液電導率與滲透勢換算關系及其在鹽度分級中的應用[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學，2016，55(10)：2481－2484. Liu Xu, Chi Chunming. Relationship between osmotic potential and electrical conductivity of salt-affected soil solutions and its application on salinity degree of salt- affected soil[J]. Hubei Agricultural Sciences, 2016, 55(10): 2481－2484. (in Chinese with English abstract)

[15] 祁兆鑫，付江濤，劉亞斌，等. 寒旱環(huán)境4種草本和灌木植物耐鹽性試驗研究[J]. 鹽湖研究，2017，25(3)：18－28. Qi Zhaoxin, Fu Jiangtao, Liu Yabin, et al. Research on salinity tolerance of four herbs and shrubs in cold and arid environments[J]. Joural of Salt Lake research, 2017, 25(3): 18－28. (in Chinese with English abstract)

[16] Wang Li, Yu Haiying, Zhang Qiang, et al. Responses of aboveground biomass of alpine grasslands to climate changes on the Qinghai-Tibet Plateau[J]. Journal of Geographical Sciences, 2018, 28(12): 1953－1964.

[17] 劉亞斌，余冬梅，付江濤，等. 黃土區(qū)灌木檸條錦雞兒根-土間摩擦力學機制試驗研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2017，33(10)：198－205. Liu Yabin, Yu Dongmei, Fu Jiangtao, et al. Experimental study on root-soil friction mechanical ofKom. mechanism in loess area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(10): 198－205. (in Chinese with English abstract)

[18] 王智明. 西寧黃土狀鹽漬土地區(qū)工程建設中值的重視的問題[J]. 地質災害與環(huán)境保護，2010，21(3)：79－82. Wang Zhiming. The problems of great importance in the project construction of the region of loess-like saline soil in Xining[J]. Journal of Geological Hazards and Environment Preservation, 2010, 21(3): 79－82. (in Chinese with English abstract)

[19] 徐安花，房建宏，王新燕. 青海地區(qū)鹽漬土土基回彈模量E0值影響因素研究[J]. 公路工程，2017，42(6)：292－294. Xu Anhua, Fang Jianhong, Wang Xinyan. E0Influence factors research of salinized soil in Qinghai area[J]. Highway Engineering, 2017, 42(6): 292－294. (in Chinese with English abstract)

[20] 仲德春. 西寧地區(qū)鹽漬土的分布特征及地基處理研究[J]. 青海大學學報：自然科學版，2011，29(2)：30－33. Zhong Dechun. Study on the distribution characteristics of the saline soil and the foundation treatment in Xining area[J]. Journal of Qinghai University: Nature Science, 2011, 29(2): 30－33. (in Chinese with English abstract)

[21] 付江濤，栗岳洲，胡夏嵩，等. 含鹽量對亞硫酸鹽漬土抗剪強度影響的試驗[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2016，32(6)：155－161. Fu Jiangtao, Li Yuezhou, Hu Xiasong, et al. Effect of salt content on shear strength of sulfurous saline soil[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(6): 155－161. (in Chinese with English abstract)

[22] 王月禮. 灰土改良黃土狀硫酸鹽漬土強度特性的研究[D]. 蘭州：蘭州理工大學，2014. Wang Yueli. Research on the Strength Characteristics of Loess Sulphate Saline Soil Improved with Lime[D]. Lanzhou: Lanzhou University of Technology, 2014. (in Chinese with English abstract)

[23] 張志杰. 高寒鹽漬土地區(qū)混凝土鹽凍耦合條件下的性能研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學, 2018. Zhang Zhijie. Study on the Frost Resistance of Concrete Subjected to the Combination of Sulphate and Frost in Saline Soil of Cold Regions[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2018. (in Chinese with English abstract)

[24] 喬宏霞，朱彬榮，陳丁山. 西寧鹽漬土地區(qū)混凝土劣化機理試驗研究[J]. 應用基礎與工程科學學報，2017，25(4)：805－815. Qiao Hongxia, Zhu Binrong, Chen Dingshan. Experimental study of the deterioration mechanism of concrete in Xining saline soil area[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 2017, 25(4): 805－815. (in Chinese with English abstract)

[25] 文桃. 西北黃土狀硫酸鹽漬土工程性質與改良治理研究[D]. 蘭州：蘭州理工大學，2015. Wen Tao. Study of Engineering Properties and Improvement of Loessial Sulfate Saline Soil in the Northwest Area[D]. Lanzhou: Lanzhou University of Technology, 2015. (in Chinese with English abstract)

[26] 李珍，曾永年，馬海洲，等. 西寧地區(qū)黃土重礦物特征及黃土物質來源探討[J]. 青海地質，1993(2)：42－47，77. Li Zhen, Zeng Yongnian, Ma Haizhou, et al. Characteristics of heavy mineral of loess and its source in Xining district[J]. Qinghai Geology, 1993(2): 42－47, 77. (in Chinese with English abstract)

[27] 李珍，馬海洲，張德，等. 西寧地區(qū)黃土的粒度組成及其環(huán)境意義[J]. 青海師范大學學報：自然科學版，1992(2)：58－64. Li Zhen, Ma Haizhou, Zhang De, et al. Grain composition and environment significance of the Xining loess[J]. Journal of Qinghai Normal University: Natural Science Edition, 1992(2): 58－64. (in Chinese with English abstract)

[28] 張飛，胡小慶，劉亞薇，等. 含鹽量對硫酸鹽漬土抗剪強度影響試驗研究[J]. 鐵道建筑，2014(6)：162－164. Zhang Fei, Hu Xiaoqing, Liu Yawei, et al. The experimental study on the influence of Na2SO4content on the shear strength of salt soil[J]. Railway Engineering, 2014(6): 162－164. (in Chinese with English abstract)

[29] 陳煒韜，李姝，王鷹. 含鹽量、含鹽類別對鹽漬土抗剪強度的影響[J]. 鐵道建筑技術，2005(6)：54－57. Chen Weitao, Li Shu, Wang Ying. Influence of shearing strength of salt bearing soil from salt content and salt sort[J]. Railway Construction Technology, 2005(6): 54－57. (in Chinese with English abstract)

[30] Friedman S P. Soil properties influencing apparent electrical conductivity: A review[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2005, 46(1): 45－70.

[31] Corwin D L, Lesch S M. Apparent soil electrical conductivity measurements in agriculture[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2005, 46(1): 11－43.

Salt content estimation model of saline soil in Xining Basin based on water content and in-situ electrical conductivity

Xu Zhiwen1, Liu Yabin1, Hu Xiasong1,2※, Yu Dongmei2,3, Yang Youqing2,3,4, Li Hongyu1, Tao Xiaolong1

(1.810016,; 2.810008,; 3.810008,; 4.100049,)

Xining Basin, located on the western margin of the Loess Plateaus, is characterized by rich saline soils. This study explored the electrical conductivity characteristics of loess saline soil and the relationship between soil electrical conductivity, soil water content and soil salt content in Xining Basin. The soil samples were collected from the test area. Due to the soil saline was not evenly distributed, we prepared the samples based on the collected soil after salt-leaching. Before salt leaching, the soil was of medium degree of salinization but after salt leaching it was of weak degree of salinization. The soils after salt leaching were mixed with different content of anhydrous sodium sulfate to form samples with different salt contents (0.18%, 0.68%, 1.18%, 1.68% and 2.18%) . For each sample, different water content was designed (5%, 10%, 15%, 20% and 25%). FJA-10 soil salt sensor and CD-12 intelligent salt conductivity instrument were used to measure the electrical conductivity of loess saline soil samples under different soil water content and soil salt content conditions. The relationship between soil electrical conductivity, water content and salt content were analyzed. On this basis, the regression model between electrical conductivity, water content and salt content of loess saline soil was established. The results showed that the soil electrical conductivity increased gradually with the increase of soil water content from 5.00% to 25.00% under the conditions of 0.18% to 2.18% salt content, and the relationship between soil electrical conductivity and water content conformed to power function. With the increase of soil salt content, the increasing range of soil electrical conductivity increased with the increase of water content. For the soil with high salt content, the effect of increasing water content on soil electrical conductivity was more significant. When the soil water content increased from 5.00% to 25.00%, with the increase of soil salt content from 0.18% to 2.18%, the soil electrical conductivity also showed a gradual increase trend, and the relationship between soil electrical conductivity and salt content was in a linear function. When the soil water content was relatively low, the increase of soil salt content had a relatively small impact on soil electrical conductivity; when the soil water content was relatively high, the increase of soil salt content showed a relatively significant effect on soil electrical conductivity. A regression model based on water content, salt content and their interaction was established and the model was built with a high determination coefficient2of 0.995 and the t test showed that the model coefficient was significant for the model. After transformation, a salt content estimation model was obtained. By validation, the relative error of actual and calculated salt content was less than 10%, indicating that the model was reliable for salt content estimation in Xining Basin. The model can be used to estimate the soil salt content quickly and effectively when the water content was higher than 5% and less than 25% (not equal to 5.52%) and the salt content was between 0.18% and 2.18%. The results of this study provides an effective model for salt content estimation in Xining Basin. It is of guiding significance for division of salinization degree, evaluation of engineering geological characteristics and scientific prevention and control of geological hazards such as soil salinization of loess saline soil in the study area and its surrounding areas.

electrical conductivity; water content; multiple regression analysis;Xining Basin; loess saline soil; salt content

2018-09-19

2019-01-01

國家自然科學基金資助項目（41572306）；青海省自然科學基金資助項目（2014-ZJ-906）；中國科學院“百人計劃”資助項目（Y110091025）；教育部長江學者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃（IRT_17R62）

徐志聞，主要從事地質工程方面的研究。Email：1341284087@qq.com

胡夏嵩，教授，主要從事地質工程與環(huán)境地質等方面的研究。Email：huxiasong@tsinghua.org.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.05.018

S156.4

A

1002-6819(2019)-05-0148-07

徐志聞，劉亞斌，胡夏嵩，余冬梅，楊幼清，李鴻宇，陶小龍.基于水分和原位電導率的西寧盆地鹽漬土含鹽量估算模型[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2019，35(5)：148－154. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.05.018 http://www.tcsae.org

Xu Zhiwen, Liu Yabin, Hu Xiasong, Yu Dongmei, Yang Youqing, Li Hongyu, Tao Xiaolong. Salt content estimation model of saline soil in Xining Basin based on water content and in-situ electrical conductivity[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(5): 148－154. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.05.018 http://www.tcsae.org