王麗麗，王振龍，杜富慧，王 健，許瑩瑩，范 月(.河北工程大學(xué)，河北 邯鄲 0560；.安徽省

(水利部淮委)水利科學(xué)研究院，安徽 蚌埠 233000；3.河海大學(xué)，南京 210000)

土壤水分是農(nóng)田管理的重要參數(shù)[1]，對(duì)作物的生長極為重要。淮北地區(qū)是重要的農(nóng)作物種植和糧食生產(chǎn)基地，其作物主要以旱作物夏大豆、夏玉米和冬小麥為主。降雨量年際變化大，年內(nèi)分布不均，且旱澇交替發(fā)生[2]。為了更好地利用土壤水分，掌握田間土壤水分動(dòng)態(tài)變化，國內(nèi)外許多學(xué)者圍繞土壤水分預(yù)測(cè)，采用不同方法以及不同角度進(jìn)行了相關(guān)研究。如楊紹輝[3]、李軍[4]和路璐[5]等利用ARIMA模型分別對(duì)北京市、貴陽市和淮北平原的土壤水分進(jìn)行預(yù)測(cè)；崔琳[6]等用逐步回歸的方法對(duì)黑龍江西部林地建立了基于氣象因子的土壤水分預(yù)測(cè)模型；BAI[7]等用小波分析和NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了黃土丘陵地區(qū)的土壤水分預(yù)測(cè)模型；舒素芳[8]等利用灰色關(guān)聯(lián)度分析土壤含水率與各氣象因子的關(guān)聯(lián)度，找出關(guān)聯(lián)系數(shù)強(qiáng)的一個(gè)氣象因子建立土壤含水率預(yù)測(cè)模型；陳斌[9]等利用水量平衡方程和最小二乘法得出關(guān)于土壤含水率的線性回歸方程；牛赟[10]等通過分析土壤水、地下水、降雨量的年際、年內(nèi)的變化特征以及三者的相關(guān)性分析，建立了三者的回歸模型；張聰聰[11]等利用通經(jīng)分析和逐步回歸分析對(duì)太湖地區(qū)的土壤水分進(jìn)行了預(yù)測(cè)。但在采用多個(gè)水文氣象因子對(duì)土壤含水率的綜合影響研究方面，以及怎樣提高預(yù)測(cè)精度等方面研究不多。本研究是把夏玉米的生育期分成4個(gè)階段，采用相關(guān)分析篩選出4個(gè)關(guān)鍵水文氣象因子，以影響因子最大的為初始變量，逐個(gè)添加到4個(gè)因子分別建立了夏玉米各生育期不同土層0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、0.8～1.0、0～0.5 m土壤含水率多元回歸預(yù)測(cè)模型，表現(xiàn)出較高的預(yù)測(cè)精度，可用于淮北地區(qū)夏玉米生長期土壤水分預(yù)測(cè)。

1 實(shí)驗(yàn)研究概況

1.1 實(shí)驗(yàn)站概況

五道溝實(shí)驗(yàn)站始建于1953年5月，是淮河平原區(qū)綜合水文實(shí)驗(yàn)站，地處安徽蚌埠市固鎮(zhèn)縣新馬橋鎮(zhèn)原種場境內(nèi)，離蚌埠市25 km，占地3 萬m2，該實(shí)驗(yàn)站設(shè)有土壤水分、潛水蒸發(fā)、氣象、徑流等實(shí)驗(yàn)觀測(cè)要素，并積累了不間斷的長系列實(shí)驗(yàn)資料。該區(qū)屬暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候，多年平均降雨量為893 mm，汛期(6-9月)的降雨量占全年降雨量的62%。多年平均水面蒸發(fā)量1 050 mm，多年平均氣溫在14 ℃。該地區(qū)農(nóng)作物主要以夏玉米、夏大豆和冬小麥為主，土壤類型主要為砂姜黑土，占淮北平原土壤總面積的54%。

1.2 資料選取與實(shí)驗(yàn)方法

文選取的資料是五道溝實(shí)驗(yàn)站1991-2018年夏玉米生育期間0～1 m垂直深度的土壤水分資料，該土壤水分取樣為5天一次(每逢1日逢6日)，雨后加測(cè)，用烘干法測(cè)得各垂直土層的土壤含水率。地下水埋深資料選擇大田觀測(cè)井資料。水文氣象資料選取1991-2018年夏玉米生育期間日降雨量、水面蒸發(fā)、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、氣溫、絕對(duì)濕度等氣象因子實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。分別計(jì)算出地下水埋深和各個(gè)氣象要素與各層(0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、0.8～1.0、0～0.5 m)土壤水分的相關(guān)系數(shù)，并分別建立了多元線性回歸方程。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤含水率和地下水埋深對(duì)降雨量的響應(yīng)

土壤水是地下水和降雨轉(zhuǎn)化關(guān)系的紐帶，作物根系主要分布在0～0.5 m土層。采用1991-2018年資料，分析了多年平均降雨量、0～0.5 m平均土壤含水率和地下水埋深的變化關(guān)系。0～0.5 m平均土壤含水率與降雨量的變化過程線如圖1所示；0～0.5 m平均土壤含水率和地下水埋深變化過程線如圖2所示。由圖1和圖2可知，在6月底到7月中旬降雨量較大，這時(shí)夏玉米處于播種-出苗期，作物蒸散發(fā)和需水量較小，導(dǎo)致土壤含水率增大和地下水埋深升高。在7月中旬到8月中旬，降雨量較平緩，此時(shí)夏玉米處于拔節(jié)-孕穗期，作物生長旺盛，莖葉增長快，同時(shí)氣溫不斷升高，葉面蒸騰和土壤蒸發(fā)較強(qiáng)烈，需水量增加，需水量和降雨量之間存在相互抵消的部分，土壤含水率變化不大。在8月中下旬到9月中旬，夏玉米處于抽穗-開花期，氣溫高，植物新陳代謝旺盛，對(duì)水分的需求量高，當(dāng)降雨量小于需水量時(shí)，土壤水分呈現(xiàn)略有降低的趨勢(shì)； 在9月中下旬到10月初，夏玉米處于灌漿-成熟期，當(dāng)處于灌漿期時(shí)，作物耗水量較大，因此土壤水分會(huì)隨著降雨量的大小出現(xiàn)升高或降低的趨勢(shì)；當(dāng)處于成熟期時(shí)，籽?；境墒?，作物的生理活動(dòng)減弱，需水量減小，受降雨影響，土壤含水率有升高趨勢(shì)，地下水埋深也出現(xiàn)了抬高的現(xiàn)象。在實(shí)際應(yīng)用中，土壤含水率不僅僅與降雨量、地下水埋深有關(guān)，還與外界氣象因子(水面蒸發(fā)、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、氣溫、濕度等)有關(guān)，因此，分析了夏玉米在不同生育期間不同土層土壤水分與各種水文氣象因子的相關(guān)性。

圖1 夏玉米生育期多年平均0～0.5 m土壤含水率隨降雨量的變化過程線Fig.1 The variation of 0～0.5 m soil moisture content with rainfall in summer maize growth period

圖2 夏玉米生育期多年平均0～0.5 m土壤含水率與地下水埋深的變化過程線Fig.2 The variation of 0～0.5 m soil moisture content and groundwater depth in summer maize growth period

2.2 土壤水分和各氣象因子的相關(guān)分析

采用1991-2018年多年平均地下水埋深、降雨量、水面蒸發(fā)、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、平均氣溫和絕對(duì)濕度等水文氣象因素來逐個(gè)分析對(duì)土壤含水率的影響。并用SPSS軟件對(duì)夏玉米各生育期間各個(gè)土層的土壤含水率分別與各氣象要素進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見表1。由表1可知，在夏玉米的播種-出苗期，與土壤含水率相關(guān)性較好的氣象因子為絕對(duì)濕度、降雨量、水面蒸發(fā)和地下水埋深；隨著土層深度的增加，與水面蒸發(fā)的相關(guān)性逐漸減弱，與地下水埋深的相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，相關(guān)性好的幾個(gè)氣象因子為地下水埋深、絕對(duì)濕度、降雨量和氣溫；在拔節(jié)-孕穗期，在土層表層與土壤含水率相關(guān)性好的氣象因子為絕對(duì)濕度、地下水埋深、降雨量和氣溫，隨著土層的增加，風(fēng)速的相關(guān)性變大，與土壤含水量相關(guān)性好的氣象因子為絕對(duì)濕度、地下水埋深、氣溫和風(fēng)速；在抽穗-開花期，與土壤含水率相關(guān)性好的氣象因子為地下水埋深、絕對(duì)濕度、風(fēng)速和水面蒸發(fā)，隨著土層的增加，地下水埋深、風(fēng)速和絕對(duì)濕度的相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，與水面蒸發(fā)的相關(guān)性減弱；在灌漿-成熟期，與土壤含水率相關(guān)性好的氣象因子為地下水埋深、氣溫、絕對(duì)濕度和風(fēng)速。其中，在夏玉米整個(gè)生育期，土壤水分與地下水埋深和絕對(duì)濕度的相關(guān)性最強(qiáng)(相關(guān)系數(shù)達(dá)0.978和0.972)，主要是因?yàn)樵摰貐^(qū)屬于地下水淺埋區(qū)，與土壤水交換頻繁，因此對(duì)土壤水的影響較大。絕對(duì)濕度是由土壤水分的蒸發(fā)和植物體內(nèi)的水分蒸騰形成的，因此和土壤水分的關(guān)系密切。

表1 夏玉米各生育期各土層土壤含水率與各氣象要素相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Statistical table of correlation coefficient between soil moisture content and meteorological elements of each soil layer in each growth period of summer maize

注：*為0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；**為0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

2.3 土壤水分與各水文氣象因子的模型構(gòu)建與檢驗(yàn)

由表1可知，在夏玉米整個(gè)生育期，土壤水分與地下水埋深和絕對(duì)濕度的相關(guān)性最強(qiáng)。在播種-出苗期，與降雨量和蒸發(fā)的相關(guān)性也較強(qiáng)；其他生長階段，與氣溫和風(fēng)速的相關(guān)性較強(qiáng)。分別以與土壤水分相關(guān)性最強(qiáng)的水文氣象因子作為初始變量，逐個(gè)添加到4個(gè)因子分別建立土壤水分與各水文氣象因子的多元回歸方程，擬合精度由最初的0.441～0.945增加到0.781～0.993，見表2和表3。由表2和表3可知，隨著氣象因子的增多，模型的擬合精度越來越高。

表2 夏玉米各生育期各土層土壤含水率與相關(guān)性好的1、2個(gè)氣象因子回歸分析結(jié)果Tab.2 Regression analysis results of one and two meteorological factors with good correlation between soil moisture content in each soil layer of summer maize growth period

注:S為土壤含水率，%；X1為地下水埋深，m；X2為降雨量，mm；X3為水面蒸發(fā)，mm；X4為風(fēng)速，m/s；X5為日照時(shí)數(shù)，h；X6為氣溫，℃；X7為絕對(duì)濕度，kg/m3。表3同。

根據(jù)2017-2018年夏玉米土壤水分資料和相應(yīng)水文氣象資料，分別計(jì)算了夏玉米各生育期不同土層的土壤水分值，以選取擬合精度最高的土壤水分預(yù)測(cè)模型，并把土壤水分預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較，見表4。由表4可見，土壤表層的平均相對(duì)誤差相對(duì)較大，控制在0.15以內(nèi)，主要是因?yàn)橥寥辣韺油临|(zhì)疏松，且受外界條件影響因素復(fù)雜，但隨著土層的增加，誤差基本控制在0.1以內(nèi)。表明該模型具有較好的預(yù)測(cè)能力，可用于土壤水分預(yù)測(cè)。

3 結(jié) 語

(1)本文計(jì)算了夏玉米各生育期不同土層的土壤水分與水文氣象因子的相關(guān)性。其中，在夏玉米整個(gè)生育期，土壤水分與地下水埋深和絕對(duì)濕度的相關(guān)性最強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)為0.978和0.972。在播種-出苗期，與降雨量和蒸發(fā)的相關(guān)性也較強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.965和0.904；其他生長階段，與氣溫和風(fēng)速的相關(guān)性較強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.944和0.759。

表3 夏玉米各生育期各土層土壤含水率與相關(guān)性好的3、4個(gè)氣象因子回歸分析結(jié)果Tab.3 Regression analysis results of three and four meteorological factors with good correlation between soil moisture content in each soil layer of summer maize growth period

表4 夏玉米各生育期各土層土壤含水率驗(yàn)證結(jié)果表 %Tab.4 Verification results of soil moisture content of each soil layer in each growth period of summer maize

(2)研究以相關(guān)性最大的影響因子為初始變量，逐步添加到4個(gè)因子，分別建立了夏玉米各生育期土壤水分預(yù)測(cè)模型，且隨著變量的增多，模型擬合精度越高，當(dāng)變量為4個(gè)時(shí)，R2為0.78～0.99。除了土壤表層，平均相對(duì)誤差均可控制在0.1以內(nèi)?？梢杂糜谙挠衩赘魃谕寥浪诸A(yù)測(cè)。

本文針對(duì)淮北平原中南地區(qū)的砂姜黑土種植夏玉米時(shí)的土壤水分進(jìn)行了研究，對(duì)北部地區(qū)黃潮土種植不同作物時(shí)的土壤水分預(yù)測(cè)模型有待進(jìn)一步研究。