蓄水坑灌条件下果树水分测定探头布设优化研究

赵 琛，孙西欢,2，马娟娟，郭向红

(1.太原理工大学水利科学与工程学院，太原 030024；2. 山西水利职业技术学院，山西 运城 044004)

蓄水坑灌法[2]是孙西欢教授于1998年提出的一种新型的、针对果园灌溉的中深层立体节水灌溉方式，它综合了环灌、穴灌等灌溉方法的诸多优点，在我国北方山丘果林地区具有广阔的应用前景。该方法的节水原理是依据果树的灌溉定额，在果树树冠投影的外围挖4个直径为30 cm、深度为40 cm的蓄水坑，坑周围以竹笼固壁，坑底采取一定的防渗措施，以减少不必要的水分流失，从而达到节水、保水的目的。

土壤水分在很大程度上影响着作物的生长状况[3]，土壤水分含量直接决定着作物的生育以及产量[4]。因此，及时、准确测定土壤墒情极其重要。大量研究表明，蓄水坑灌条件下灌溉水在土壤中并非呈现出简单的一维层状均匀分布特征，而且水分含量还会受到降雨及灌溉等因素的影响[5]。因此，为准确测定土壤水分含量，在果树周围密集布设监测点在所难免，然而这样不仅增加了测量的工作量，还加大了土壤水分传感器和采集设备的投入。为此，研究如何在准确把握土壤墒情信息的前提下，减少水分测点的布设数量迫在眉睫。

目前，关于土壤水分测点布设位置的研究和探索主要集中在以滴灌为主的大田作物，申孝军对滴灌条件下棉田土壤水分测点的最优布设方案研究后得出：利用径向上距滴灌带0、32.5和50 cm处观测点以及垂向上0～10、20～30、40～50和60～80 cm处观测点的体积含水率可以较准确地反映出整个土壤剖面的含水量情况[6]；刘战东对从商丘野外生态试验站测得的农田土壤水分数据分析后得出：只需在地表下10、30、70、100和140 cm 5个深度处埋设水分测定探头，即可准确监测出该地区土壤水分含量[7]。而对蓄水坑灌条件下果树水分测定探头布设的优化研究还相对较少。本文以此为出发点，通过相关性分析，并且在综合考虑了降雨及灌溉对土壤水分影响的前提下，试图寻找代表性较好的监测点位置，探讨该测点的体积含水率与果树周边土壤剖面水分含量之间的转换关系，并利用实测数据对该转换模型的精确度进行验证。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

本次试验在山西省晋中市太谷县果树研究所进行。山西农科院果树研究所创建于1959年，是全国土地面积最大的果树科研机构，也是山西省唯一的省级果树专业科研机构。它地处太谷县西南，平均海报约781.9m，以落叶果树为主要研究对象。该地区苹果品种以红富士和丹霞为主，苹果树行距4 m，株距2 m。土壤的机械组成见表1。

表1 土壤质地成分Tab.1 The Table of soil texture composition

1.2 试验方案设计

本次试验于2015年4月-10月期间进行。在第一次灌水之后，以7～10 d为一个周期对土壤含水率进行测定(其他管理措施均与当地农民的习惯管理措施一致)。试验期间每次降雨、灌溉前后均进行补测。为避免因测定时间的差异对试验结果的影响，每次测定时都保持相同的顺序并尽可能在最短的时间内完成。

选取树龄、树势基本一致，无病虫害的苹果树3株，分别为1号、2号、3号(灌水量和施肥量一致，当含水量降到田间持水量的70%时进行灌水，灌到田间持水量的100%)。3棵植株测点的布置方式一致，为3个重复。具体灌水安排见表2。

表2 灌水时间及灌水量 L

1.3 水分测点布设方案

由于蓄水坑灌条件下土壤水分的入渗为典型的三维运动，水分在经过一段时间的分布之后，势必会在相邻两个蓄水坑分界线处形成一个零通量面，即AC面；而由于入渗的对称性，在各个蓄水坑的中心处也会形成零通量面，即AB面。因此，本文选取图1中的扇形区域A-B-C来进行蓄水坑灌条件下土壤水分的相关研究。

土壤水分测点分过坑、不过坑、过坑与不过坑中间距离树干90 cm(z90)、120 cm(z120)两点。不过坑测点布置于相邻两蓄水坑分界点与树干连线上，背离树干距离分别为30 cm(b30)、60 cm(b60)、90 cm(b90)、120 cm(b120)；过坑测点布置于树干与蓄水坑中心连线上，与树干距离分别为30 cm(g30)、50 cm(g50)、100 cm(g100)、120 cm(g120)。垂直方向每20 cm为一层，取至地表以下200 cm处。水分测点布置见图1。

1-环状沟；2-树干；3-蓄水坑；4-含水率监测点 图1 含水率监测点位示意图Fig.1 Schematic diagram of moisture monitoring points

1.4 测试项目

试验选用TDR时域反射仪对选点的土壤体积含水率进行测定，选用试验区附近设立的小型自动气象站对试验期间田间的降雨状况进行收集和汇总。试验地日降雨量分布情况如图2所示。

图2 试验地日降雨量分布图Fig.2 Daily rainfall distribution of experimental-zone

1.5 数据处理

本次试验使用Microsoft Office Excel 2007对数据进行处理、分析，使用Surfer8.0构造土壤水分二维分布图，使用IBM SPSS Statistics 19.0进行土壤水分的相关性分析。

2 结果与分析

2.1 蓄水坑灌条件下土壤水分分布特征

图3为AC剖面灌前1 d，灌后1 d、7 d土壤水分的分布情况。从图3中可以看出，不同时间下，土壤水分的垂向分布特征基本一致，水分含量随着土壤深度的增加均呈现出先增大后

减小的趋势，在80～140 cm深度范围内达到最大；灌水后的短时间内，土壤水分含量在各个深度处均有显著的增加；随着灌后时间的延长，水分含量逐渐减小，其高值区也出现了较小幅度的下移。

由此可知，蓄水坑灌条件下土壤水分的分布情况是极其复杂的，并非简单的一维层状均匀分布，而且还会受到灌溉、降雨等诸多因素的影响。因此，如何实现既能准确把握土壤墒情，又能减轻测定的工作量成了人们最关注的问题之一。下面，本文将就解决该问题的方法展开论述。

2.2 不同监测点垂向土壤水分相关性分析

在实际灌溉中，除了关心土壤水分的空间分布，更关注计划湿润层内土壤的贮水量。为此，可通过各控制点的体积含水率及其控制的土体体积来求得相应土层的贮水量，即：

图3 蓄水坑灌条件下土壤水分分布特征Fig.3 Variation of soil moisture content under Water Storage Pit Irrigation

(1)

式中：Mvi为垂向方向第i层土壤贮水量；θi,j为第i层、第j位置处的土壤体积含水率；ΔVi,j为第i层、第j位置处控制点所控制的土体体积；i代表土壤垂向土层编号；j代表平面测点编号；n为平面测点总数。

水分传感器测得的数据为各监测点的体积含水率，因此，为了便于分析、比较，在公式1的基础上，将垂向方向各层土壤贮水量统一折算成各层土壤的加权平均体积含水率，即：

(2)

另外，从图4中可以看出，不过坑且距离果树30 cm处监测点的体积含水率与各土层加权平均体积含水率的变化趋势一致性较高，数值相差较小，有较好的吻合。

根据以上分析可知，不过坑且距离果树30 cm处监测点是相关性最好、代表性最高、最为理想的测点，可以利用它的体积含水率来估算蓄水坑灌条件下整个果树周边土壤的含水率情况。

2.3 平均土壤含水率预测模型建立

采用2015年4月-8月测得的土壤体积含水率数据，建立平均土壤含水率与b30测点含水率回归模型，结果如下：

Y=0.887X+4.067

(3)

式中：Y为各土层的加权平均体积含水率；X为b30测点沿垂向方向体积含水率的测量值。

对回归方程进行显著性检验，结果见表4。

从表4中可以看出，无论是常数还是自变量，其t分布检验下的P值均不否认检验结果。因此，以上分析与检验可以说明b30测点的体积含水率与各土层的加权平均体积含水率高度线性相关。

表3 不同监测点土壤水分相关系数Tab.3 Correlation coefficient of different monitoring point's soil moisture

图4 不同监测点垂向0～200 cm土层体积含水率变化过程Fig.4 Change process of different monitoring point's longitudinal 0～200 cm soil's volumetric water content

模型非标准化系数B标准误差标准化系数t值P常数4．0670．5747．0790不过坑30cm处监测点0．8870．0260．95533．6000

2.4 预测模型验证

根据上述预测模型，对2015年9月和10月的土壤体积含水率进行预测，并与实测值进行比较，以检验模型的精确度与可靠性。首先，对相应实测值的置信区间进行预测。由概率论所学知识可知，当给定的置信水平分别为90%、95%、99%时，相应实测值的置信区间分别为(y-1.64s,y+1.64s)、(y-1.96s、y+1.96s)、(y-2.58s、y+2.58s)，其中，s为建立回归方程时所产生的标准差(本文中s求得为0.574)，给定的置信区间如果越小，计算所得的精确度就越高。一般情况下，工程中要求的可靠性为99.7%[8]；其次，利用拟合方程计算出各次测定的回归值；最后，将回归值和s统一代入上面的置信区间公式，即可求出各实测值在不同置信水平下的置信区间[9]。现分别用9月3日(灌后)、9月16日(灌前)、10月1日、10月10日的土壤水分实测资料来检验回归分析结论的可靠性，具体结果见表5。

从表5中可以看出：①各次实测值与回归值的绝对误差、相对误差都较小；②当置信水平为99%时，各次实测值的命中 率均为100%，说明其精确度和可靠性均达到了指定要求；③特别地，对于10月10日的实测数据，当置信水平为90%时，命中率就达到了100%。

表5 试验模型验证结论Tab.5 Test conclusion of model validatio

由以上分析可知，回归值的精确度与可靠性符合实际要求，说明利用b30测点的体积含水率来估算蓄水坑灌条件下整个果树周边土壤的含水率情况的方法是可行的。

3 结 语

综上研究表明，苹果试验区不过坑且距离果树30 cm处监测点的体积含水率与各土层的加权平均体积含水率的线性相关性较好，建立平均土壤含水率与b30测点土壤含水率线性回归模型，并采用实测数据对模型进行验证，结果表明模型具有较高的预测精度，这充分说明在果树下b30位置处布置一个水分测点即可预测土体的平均土壤含水率。

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[1] 刘战东,高 阳,段爱旺,等.商丘农田土壤水分测定探头埋设位置研究[J].节水灌溉,2008,(8):9-25.

[2] 孙西欢.蓄水坑灌法及水土保持作用[J].水土保持学报,2002,(3):130-131.

[3] 孟国霞,荣丰涛.山西省渠系水利用系数的推算[J].山西水利科技,2004,154(4):1-3.

[4] 史宝成,刘 钰,蔡甲冰.冬小麦对土壤水分的生理响应研究[J].中国农村水利水电,2009,(5):14-16.

[5] 樊晓波.蓄水坑灌果园土壤水分分布动态变化特征试验研究[D].太原:太原理工大学,2010.

[6] 申孝军,孙景生,张寄阳,等.滴灌棉田土壤水分测点最优布设研究[J].干旱地区农业研究,2012,30(3):90-95.

[7] 刘战东,高 阳,段爱旺,等.商丘农田土壤水分测定探头埋设位置研究[J].节水灌溉,2008,(8):19-23.

[8] 沈恒范.概率论与数理统计教程[M].北京:高等教育出版社,2003.

[9] 王黎军,丁小刚,周 辉.土壤含水率的预测模型[J].中国农村水利水电,2010,(4):79-81,84.