張正貴，韓迎春，馮璐，王國平，雷亞平，李小飛，楊北方，熊世武，邢芳芳，辛明華，王占彪，李亞兵

（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院棉花研究所/ 棉花生物學(xué)國家重點實驗室，河南安陽455000）

土壤水是作物水分的主要來源，是土壤、植物及其環(huán)境間進(jìn)行物質(zhì)交換的重要媒介，通過影響土壤肥力、溫度和通氣狀況等，對作物的產(chǎn)量和品質(zhì)產(chǎn)生重要作用[1-2]。然而，受到各種因素的綜合影響，土壤含水量具有高度的空間變異性[3-4]，即同一時間不同地點或同一地點不同時間的土壤含水量存在顯著差異。 在一定的生育期內(nèi)，土壤含水量直接決定作物的產(chǎn)量和品質(zhì)[5-6]。 因此，充分了解土壤含水量的時空變異規(guī)律， 準(zhǔn)確掌握其空間分布特征，對合理指導(dǎo)作物精準(zhǔn)灌溉、改良作物生產(chǎn)以及提高水資源利用效率均具有重要意義。

隨著信息化、智能化研究的飛速發(fā)展，空間統(tǒng)計學(xué)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)光、溫、水、肥等領(lǐng)域[7-8]。 劉麗媛等[9]利用空間統(tǒng)計學(xué)的網(wǎng)格取樣方法，得出在非灌溉期不同點土壤含水量隨土壤深度增加不斷減少，并且不同點上其時空變化具有明顯的空間異質(zhì)性；周英霞等[10]在農(nóng)田尺度下利用地理信息系統(tǒng)和地統(tǒng)計學(xué)相結(jié)合的方法得出棉田土壤水、 肥、鹽在深度上受土壤結(jié)構(gòu)的影響較大，而在時間上受氣候及人類活動等影響較大。Brocca 等[11]在田間和流域尺度上，利用遙感反演土壤含水量變化規(guī)律并結(jié)合監(jiān)測數(shù)據(jù)，跨尺度估算大面積農(nóng)田土壤含水量的時空變異。 然而，目前研究主要集中在大尺度的土壤含水量空間變異分析上，而且對研究結(jié)果的解釋大多在二維水平， 要么僅反映其隨時間的變化，要么僅反映其空間分布特性，難以全面準(zhǔn)確解析其時空分布特征。

Voxler 軟件（美國Golden software 公司）[12-14]在地球物理數(shù)據(jù)的三維可視化表達(dá)上應(yīng)用較為廣泛，在環(huán)境污染調(diào)查和地質(zhì)勘查等方面的應(yīng)用上也已有一定的研究[15-16]。 然而，關(guān)于Voxler 軟件在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究，尤其是在農(nóng)田土壤含水量時空分布研究中的應(yīng)用較少[17]。 為此，本研究以空間統(tǒng)計學(xué)為基本研究方法， 采用空間網(wǎng)格法布點， 使用Voxler 軟件三維可視化方法分析棉田土壤含水量的時空分布狀況，以期為量化展示土壤含水量時空分布特征、提高水資源利用率及指導(dǎo)農(nóng)田精準(zhǔn)灌溉提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗設(shè)計

試驗于2019 年在中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院棉花研究所東場試驗基地進(jìn)行。該基地位于河南省安陽市白壁鎮(zhèn)（36°06′N，114°21′E），海拔76.4 m；試驗地土壤為砂壤土，肥力中等。試驗設(shè)單作棉花、棉花套作二月蘭（棉花/二月蘭）、棉花套作毛葉苕子（棉花/ 毛葉苕子）3 種種植模式處理。 供試棉花品種為中棉所60，于2019 年4 月25 日播種，播種密度為9 萬株·hm－2；2 種套作模式均于2018 年9 月12 日將二月蘭和毛葉苕子種子撒播于棉行中間，播種量為45 kg·hm－2，于2019 年4 月11 日將盛花期的二月蘭和苕子翻壓進(jìn)棉田土壤。 試驗采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計，每個處理設(shè)3 次重復(fù)，各小區(qū)為20 行區(qū)，行距為0.8 m，小區(qū)面積為256 m2。田間管理采取當(dāng)?shù)馗弋a(chǎn)栽培管理方式。

1.2 土壤剖面含水量數(shù)據(jù)采集

在種植棉花后不同處理小區(qū)內(nèi)， 在深度為10～110 cm、寬80 cm（棉行間距）的空間網(wǎng)格里，每隔20 cm 設(shè)置1 個測定點，共30 個點。采用5TE土壤水分溫度傳感器 （Decagon METER Group，美國）測定單位體積內(nèi)的土壤含水量，每間隔1 h 采集一次，將其與數(shù)據(jù)采集器連接，自動記錄數(shù)據(jù)，傳感器位置分布如圖1。

1.3 數(shù)據(jù)收集與處理

于2019 年7 月10―19 日對試驗地土壤含水量進(jìn)行分析。此時棉花處于花鈴期，棉花主根、側(cè)根生長減慢，但地上部生長旺盛，是棉花根系吸收土壤水和礦質(zhì)養(yǎng)分的高峰期，土壤含水量時空變化更為明顯，因此確定為研究時段。

圖1 5TE 土壤水分溫度傳感器空間位置分布

從數(shù)據(jù)采集器選取試驗數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)信息導(dǎo)出為.txt 文件，使用Stata14.0 對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化分析與處理， 處理后的數(shù)據(jù)文件中包括多個三維位置點，每個位置點對應(yīng)1 個數(shù)據(jù)值；數(shù)據(jù)按行存儲，每行有4 列，分別表示三維坐標(biāo)點p（x，y，t）和坐標(biāo)點處的屬性值f（x，y，t）。x坐標(biāo)代表從一側(cè)棉行到另一側(cè)棉行的水平距離（棉行間距），y代表傳感器距離水平地面的垂直距離（土壤深度），t代表從2019 年7 月10 日9 時后經(jīng)歷的時間，f（x，y，t）代表它們在該點測得的土壤含水量 （體積含水率，VWC），在Stata14.0 里將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為.dat 格式， 數(shù)據(jù)格式見表1。

表1 Voxler 軟件繪制三維土壤含水量數(shù)據(jù)格式

1.4 棉田土壤含水量三維可視化表達(dá)

1.4.1新建項目與數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 在Voxler 軟件中新建一個項目， 將處理好的.dat 文件導(dǎo)入到Voxler中，即新建“Project”，執(zhí)行“File”→“Import”命令，將整理合并后的.dat 文件導(dǎo)入工作區(qū)“Network manager”中。 其中在Property manager 菜單中選擇輸出類型為“Points”，X選擇.dat 文件中對應(yīng)的x，Y選擇.dat 文件中對應(yīng)的y，Z選擇.dat 文件中對應(yīng) 的t，Component-1 選 擇.dat 文 件 中 對 應(yīng) 的VWC。

1.4.2棉田土壤含水量空間點圖繪制。 在“Network manager” 中右鍵點擊導(dǎo)入的.dat 文件執(zhí)行“Graphics output”→“Axes”命令畫出三維坐標(biāo)抽；通過執(zhí)行“Graphics output”→“ScatterPlot”命令畫出采集點所有的空間分布，其中在“Property manager”菜單里調(diào)整點的密度、大小、顏色及圖例大小、 位置等； 最后通過執(zhí)行 “Graphics output”→“BoundingBox” 命令畫出該三維水分空間分布圖的框架，同樣在“Property manager”菜單調(diào)整框架的顏色、線粗等。

1.4.3棉田土壤含水量切面繪制。 在“Network manager” 中右鍵點擊導(dǎo)入的.dat 文件執(zhí)行“Computational”→“Gridder”命令對數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化，然后 右 擊 Gridder 后 通 過 “Graphics output” →“ObliqueImage” 命 令 添 加1 個 切 面。 點 擊“ObliqueImage”，可以在“Property manager”菜單里編輯切面的顏色（Colormap）、方向（Orientation）、位置（Offset from center）、亮度（Lighting）等屬性。點擊ObliqueImage 模塊， 在Legend 中選中Show Legend，添加土壤含水量圖例。 此外，在“Network manager”菜單里點擊“Viewer Window”模塊可以在其“Property manager”菜單欄內(nèi)改變?nèi)S空間分布圖的背景顏色（Colormap）、亮度（Lighting）等。

1.4.4棉田土壤含水量等值面圖繪制。 在“Network manager”中 右 鍵 點 擊“Gridder” →“Graphics output”→“Isosurface” 命令建立等值面， 其中在“property manager”菜單欄可以設(shè)置該等值面的屬性，例如等值面的大小、顏色、圖例等。

1.4.5棉田土壤含水量3D 可視化。 通過右擊“Gridder” 模塊， 通過執(zhí)行 “Graphics output”→“VolRender” 命令建立圖像三維可視化， 其中在“Property manager”菜單里的“Render method”選項選擇“3D textures”選項，此外用“Number of slices”“Colormap”“Opacity” 選擇三維圖像的切片數(shù)量、顏色及透明度等。同時，可以在“Property manager”→“Legend”中選中Show legend，添加土壤含水量圖例。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同點的土壤含水量的時空變化

圖2 主要顯示2019 年7 月10－19 日的每小時土壤含水量空間分布，圖中點共分為6 行5 列，這與傳感器的分布位置一致。 從圖2 可以看出，3種種植模式的土壤含水量差異明顯， 其中棉花/苕子的最高，棉花/ 二月蘭的次之，單作棉花的最低，且3 種種植模式都呈現(xiàn)上部土壤含水量低，下部土壤含水量高的特征，其中單作棉花更為明顯。土壤含水量分布點圖更清晰、 精確地顯示具體地點、具體時間的土壤含水量。

圖2 2019 年7 月10－19 日棉田土壤含水量時空分布點圖

2.2 不同切面的土壤含水量的時空變化

圖3 展示不同種植模式的3 個不同方向的切面，分別是平行于地面的切面和2 個垂直于地面的切面，3 個切面互相垂直。 利用土壤含水量時空分布切面圖可以在保持某因素不變的情況下，分析土壤含水量隨另外2 個因素的變化情況。以圖3 切面1 為例，在保持土壤深度為30 cm 時，3 種種植模式的土壤含水量時空變化差異顯著。其中隨著時間的推移3 種種植模式棉田土壤含水量都逐漸降低，其中棉花/二月蘭的最為明顯，棉花/苕子的次之，而單作棉花的變化不大。 這反映出棉花/二月蘭模式的棉花根系活動更劇烈，吸收土壤水能力更強。 推測這是由于綠肥翻壓進(jìn)棉田土壤后，增加了土壤有機(jī)質(zhì)含量，促進(jìn)了棉花根系的生長，提升了棉花對土壤水的吸收能力。

2.3 同一等值面土壤含水量空間分布

等值面圖可以清晰展示不同棉花種植模式下具有相同土壤含水量的土層的三維空間整體特征。圖4 顯示的是在3 種棉花種植模式下土壤含水量為0.31 m3·m－3的等值面圖。 由圖4 可看出，0.31 m3·m－3土壤含水量等值面僅存在于棉花/ 二月蘭和棉花/ 苕子處理的上層土壤（0～40 cm），但存在于單作棉花處理0～100 cm 土層，說明單作棉花有最多體積處于含水量為0.31 m3·m－3的土壤，棉花/二月蘭次之，棉花/ 苕子最低。通過調(diào)整土壤含水量的數(shù)值，可以精準(zhǔn)展示各個土壤含水量的時空分布。 此外，依據(jù)等值面界限，可以明確棉田局部土壤含水量狀況，判斷需要灌溉的區(qū)域及其規(guī)模，為實現(xiàn)棉田精準(zhǔn)灌溉提供準(zhǔn)確的依據(jù)。

2.4 土壤含水量時空分布3D 可視化

圖5 顯示的是通過網(wǎng)格法插值形成的棉田土壤含水量3D 空間分布。 由圖5 可以看出，0～100 cm土層含水量，3 種種植模式中最高的是棉花/ 苕子，其次是棉花/ 二月蘭，最低的是單作棉花，且3 種種植模式0～30 cm 土層含水量都隨著時間的推移逐漸降低。 這應(yīng)該跟棉花由初花期進(jìn)入花鈴期有關(guān)， 花鈴期棉花生殖生長和營養(yǎng)生長速率最大，從土壤吸收水分和養(yǎng)分也最快，導(dǎo)致土壤含水量逐漸降低。 此外，3 種種植模式底層土壤含水量都大于表層土， 這是由于棉花主根系大多處于0～30 cm土層，因此從表層土吸收的水分大于底層。

圖5 3 種模式棉田土壤含水量3D 空間分布

3 討論與結(jié)論

本研究利用土壤水分溫度傳感器精確獲取了不同時空的棉田土壤剖面含水量， 利用Voxler 軟件結(jié)合時間對數(shù)據(jù)進(jìn)行三維可視化表達(dá)，更加直觀準(zhǔn)確地展示了整個棉田土壤含水量的時空分布變化。 本研究結(jié)果表明，3 種種植模式下研究時段的棉田土壤含水量以棉花/苕子最高， 棉花/ 二月蘭次之，單作棉花最低，且上層土壤含水量均明顯低于底層。 劉帥等[18]利用空間統(tǒng)計學(xué)理論和方法，基于Surfer 準(zhǔn)確量化光能在棉花冠層的空間分布，但其結(jié)果都是在某一時間點表述，不能闡釋光能在棉花冠層的空間分布隨時間的動態(tài)變化；而本研究表明，利用Voxler 軟件在探究棉田土壤含水量空間分布的基礎(chǔ)上，可以結(jié)合時間分析棉花某一生育時期或全生育期的土壤含水量空間動態(tài)變化。 綜上，基于Voxler 軟件分析可以方便且準(zhǔn)確地判斷棉田土壤含水量的時空差異，可為進(jìn)一步計算土壤耗水量提供科學(xué)的可視化證據(jù)， 同時也可為未來的農(nóng)田精準(zhǔn)灌溉以及提高水分利用效率提供技術(shù)支撐。

Voxler 軟件簡化了數(shù)據(jù)的處理過程，且成圖快捷簡單，更易操作，在未來的農(nóng)田水分時空分布分析中具有較好的應(yīng)用前景。 然而，由于降水及田間灌溉等原因，在灌溉及降水期間水分下滲是田間土壤含水量變化的主要原因，通過土壤含水量的變化無法獲取此時棉田作物生長利用水分的信息。 因此，如何快速獲取灌溉及降水期間作物根系耗水的空間分布信息，仍需要進(jìn)一步的研究。