基于多指標(biāo)評(píng)價(jià)和分形維數(shù)的坡耕地優(yōu)先流定量分析

張東旭 張洪江 程金花

(北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院， 北京 100083)

引言

優(yōu)先流是水流和溶質(zhì)通過(guò)大孔隙、蟲(chóng)洞、根孔等優(yōu)先流路徑在土壤中快速運(yùn)移的現(xiàn)象[1]。在天然非飽和土壤(農(nóng)田、林地)中，這種現(xiàn)象尤為普遍[2]。優(yōu)先流的存在會(huì)增強(qiáng)土壤水的交換補(bǔ)給能力，灌溉水和農(nóng)藥等來(lái)不及降解和過(guò)濾直接進(jìn)入地下水，增加了土壤養(yǎng)分流失和地下水污染的風(fēng)險(xiǎn)[3]。因此，研究?jī)?yōu)先流發(fā)育程度，對(duì)于農(nóng)業(yè)施肥的高效利用和地下水污染的防治具有一定的參考價(jià)值[4]。

國(guó)內(nèi)外研究?jī)?yōu)先流的常用方法主要包括穿透曲線法、CT掃描法和染色示蹤法[5-7]。穿透曲線法雖然操作簡(jiǎn)單、成本低，但試驗(yàn)耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)，計(jì)算較為復(fù)雜。CT掃描法具有無(wú)損、精度高等優(yōu)點(diǎn)，但成本高、分析過(guò)程繁瑣、研究尺度小等，導(dǎo)致該方法的應(yīng)用并不廣泛。相比于前2種方法，染色示蹤法是最簡(jiǎn)便、應(yīng)用最廣泛的研究方法，具有成本低、觀察直觀、試驗(yàn)耗時(shí)短等優(yōu)點(diǎn)。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)優(yōu)先流的研究主要集中在形成機(jī)理及其影響因素等方面，孫龍等[8]、FORRER等[9]通過(guò)染色圖像研究了優(yōu)先流路徑的分布特征，但如何從染色圖像中直接提取優(yōu)先流特征指標(biāo)用以評(píng)價(jià)優(yōu)先流程度的研究還鮮有報(bào)道。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)少數(shù)學(xué)者開(kāi)始定量研究?jī)?yōu)先流的發(fā)育程度。田香姣等[10]對(duì)土壤剖面的染色面積和染色深度進(jìn)行分析，在一定程度上評(píng)價(jià)了農(nóng)地和草地的優(yōu)先流的發(fā)育狀況，但指標(biāo)太少，不能充分反映出土壤優(yōu)先流程度大小。郭會(huì)榮等[11]通過(guò)室內(nèi)土柱穿透實(shí)驗(yàn)，結(jié)合時(shí)間矩的方法，計(jì)算出優(yōu)先流對(duì)溶質(zhì)運(yùn)移的貢獻(xiàn)率，定量評(píng)價(jià)了優(yōu)先流程度，但該方法試驗(yàn)耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)，使用起來(lái)較為復(fù)雜。陳曉冰等[12]通過(guò)分析變異系數(shù)CV評(píng)價(jià)了干濕農(nóng)地優(yōu)先流發(fā)育程度，但只是局限于一種農(nóng)地的不同處理方式。吳慶華等[13]通過(guò)分析比較原狀和擾動(dòng)土柱的染色空間變異性，提出了優(yōu)先流程度的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，得到原狀土柱變異系數(shù)低、優(yōu)先流程度高的結(jié)論，但研究尺度和樣本數(shù)量均較小，適用性和準(zhǔn)確性還需進(jìn)一步驗(yàn)證。

本文以重慶紫色砂巖區(qū)3種不同坡耕地田間染色示蹤試驗(yàn)為基礎(chǔ)，運(yùn)用濕潤(rùn)峰跡線的分形維數(shù)對(duì)優(yōu)先流程度進(jìn)行定量評(píng)價(jià)與排序，并采用形態(tài)學(xué)理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，從染色圖像中提取出6個(gè)優(yōu)先流特征指標(biāo)，通過(guò)優(yōu)先流指數(shù)PFI對(duì)3種坡耕地優(yōu)先流發(fā)育程度加以驗(yàn)證，以期說(shuō)明該方法用于坡耕地土壤優(yōu)先流程度評(píng)價(jià)的可行性。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于三峽庫(kù)區(qū)尾端的重慶市江津區(qū)李市鎮(zhèn)，其地理位置為106°17′～106°30′E，28°31′～28°43′N，海拔高度為230～560 m，地勢(shì)南高北低，地貌以深丘平壩為主。四季分明，無(wú)霜期長(zhǎng)(340 d)，年均降水量1 033 mm，年均氣溫15℃，屬亞熱帶季風(fēng)氣候。土壤類型主要為紫色土和黃壤，土壤質(zhì)地為粘壤土和砂質(zhì)壤土。試驗(yàn)樣地共3塊，分別為南瓜地、柑橘地和玉米地，每種模式設(shè)置3個(gè)重復(fù)。其中柑橘地的樣方主要布設(shè)在柑橘樹(shù)之間較為平坦處，以減少主根對(duì)試驗(yàn)結(jié)果造成的影響。樣地基本情況如表1所示。

表1 試驗(yàn)樣地基本情況Tab.1 Basic situation of test plots

1.2 染色示蹤試驗(yàn)

首先清除樣方內(nèi)枯落物，平整土壤表面，防止其對(duì)試驗(yàn)造成影響。使用自制恒流泵以150 mL/min的流量，將預(yù)制的9.6 L(當(dāng)?shù)卮笥陱?qiáng)度)濃度為4 g/L亮藍(lán)溶液自邊坡頂部均勻的輸入觀測(cè)區(qū)，然后用塑料布遮蓋樣方，防止外部條件變化對(duì)試驗(yàn)產(chǎn)生影響。染色示蹤試驗(yàn)完成24 h后除去覆蓋的塑料布，在染色區(qū)中心未擾動(dòng)50 cm×50 cm見(jiàn)方區(qū)域，以水平10 cm寬度垂直開(kāi)挖5個(gè)豎直剖面，分別定義為1～5號(hào)剖面，開(kāi)挖深度為50 cm。用標(biāo)尺標(biāo)注剖面的長(zhǎng)度與寬度，使用高像素?cái)?shù)碼相機(jī)采集豎直染色剖面圖像，剖面旁放置標(biāo)準(zhǔn)灰階比色卡，用以校正圖像色彩，減少明暗不均所帶來(lái)的誤差。染色剖面示意圖見(jiàn)圖1。

圖1 染色剖面示意圖Fig.1 Schematic diagram of stained profile

1.3 圖像處理過(guò)程

使用ArcMap 10.2軟件對(duì)采集到的原始染色圖像進(jìn)行平面幾何校正，豎直剖面染色圖像大小為50 cm×50 cm(500像素×500像素)。使用Adobe Photoshop CS3軟件中圖像調(diào)整中顏色替換功能，先參照原始照片，用吸管工具對(duì)照片中染色土壤的顏色采樣，確定染色區(qū)域。通過(guò)設(shè)置色相、灰度將染色土壤顏色替換為黑色，未染色區(qū)土壤為白色。圖像數(shù)值轉(zhuǎn)換可采用Image-Pro Plus 6.0軟件中的Bitmap功能，黑色區(qū)域值為255，白色區(qū)域?yàn)?，并以Excel格式輸出。

1.4 優(yōu)先流特征指標(biāo)

利用導(dǎo)出的Excel表格計(jì)算數(shù)值剖面染色圖像的各項(xiàng)特征指標(biāo)，各指標(biāo)計(jì)算方法如下：

優(yōu)先流區(qū)染色面積比DCpf為優(yōu)先流區(qū)染色面積占總面積的百分比，計(jì)算式為

(1)

式中Dpf——優(yōu)先流區(qū)染色面積，cm2

S——圖像總面積，cm2

基質(zhì)入滲深度UniFr[14]為染色覆蓋率降低至80%以前，入滲過(guò)程主要為基質(zhì)流，其入滲深度稱為基質(zhì)入滲深度。優(yōu)先流分?jǐn)?shù)PF-fr[14]為優(yōu)先流占總滲透流量的分?jǐn)?shù)，即

(2)

式中STot——總?cè)旧娣e，cm2

長(zhǎng)度指數(shù)Li[15]為在豎直剖面上每一層與上一層染色面積比的差的絕對(duì)值之和，即

(3)

式中DCi、DC(i+1)——土壤剖面第i層、i+1層對(duì)應(yīng)的染色面積比

n——層數(shù)(以1 mm厚度為1層，n=350)

峰值Pi[15]為總?cè)旧采w率的垂直線與水平染色覆蓋率曲線的交點(diǎn)的個(gè)數(shù)。變異系數(shù)CV[16]為土壤剖面染色差異程度，即

(4)

1.5 優(yōu)先流評(píng)價(jià)指數(shù)

首先使用極差法對(duì)坡耕地土壤A={P，M，C}的優(yōu)先流指標(biāo)Gj={G1，G2，…，G6}(G1，G2，…，G6分別為DCpf、UniFr、PF-fr、Li、Pi、CV)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到無(wú)量綱值Zij，再求出各指標(biāo)的均方差σ(Gj)，最后利用均方差決策法[17]確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)Wj。計(jì)算步驟如下：

正相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

(5)

負(fù)相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

(6)

式中Zij——指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后值

Xij——該指標(biāo)的測(cè)定值

Xmax——該指標(biāo)中最大值

Xmin——該指標(biāo)中最小值

i——某一指標(biāo)m個(gè)數(shù)據(jù)的序號(hào)

j——指標(biāo)的數(shù)量(j=1，2，…，6)

隨機(jī)變量的均值E(Gj)

(7)

各指標(biāo)Gj的均方差σ(Gj)

(8)

各指標(biāo)Gj的權(quán)重系數(shù)Wj

(9)

優(yōu)先流評(píng)價(jià)指數(shù)PFI可以直接體現(xiàn)土壤優(yōu)先流程度，其值越大，說(shuō)明優(yōu)先流程度越高。計(jì)算公式為

(10)

1.6 濕潤(rùn)鋒跡線分形維數(shù)

分形維數(shù)可以反映圖像的形態(tài)特征[18]，染色示蹤試驗(yàn)中數(shù)碼影像所記錄的優(yōu)先流濕潤(rùn)鋒跡線，呈現(xiàn)出不規(guī)則、零碎、復(fù)雜的幾何形態(tài)，具有明顯的分形特征。本文研究采用計(jì)盒法來(lái)研究濕潤(rùn)峰的分形維數(shù)。取邊長(zhǎng)為r的正方形小盒子，對(duì)濕潤(rùn)峰跡線進(jìn)行覆蓋，則有些小盒子是空的，有些小盒子覆蓋了跡線的一部分。計(jì)數(shù)多少小盒子不是空的，所得的非空盒子數(shù)記為N(r)。然后縮小盒子的尺寸，所得N(r)會(huì)增大，當(dāng)r→0時(shí)，得到分形維數(shù)FD[19]。其公式為

(11)

若FD=1，表明濕潤(rùn)鋒跡線為直線，此時(shí)為完全均勻流入滲狀態(tài)，不存在優(yōu)先流；若FD>1，表明濕潤(rùn)鋒跡線為不規(guī)則曲線，此時(shí)存在優(yōu)先流，且分形維數(shù)FD越大，濕潤(rùn)鋒跡線的不規(guī)則程度越高，說(shuō)明優(yōu)先流發(fā)育程度越高。在本研究中，盒子邊長(zhǎng)r的取值范圍為10～100 mm。土壤剖面濕潤(rùn)鋒跡線分形維數(shù)的相關(guān)計(jì)算均通過(guò)專業(yè)軟件FractalFox 2.0完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 優(yōu)先流染色圖像及特征指標(biāo)分析

圖2 豎直剖面染色圖像及其優(yōu)先流指數(shù)Fig.2 Images of vertical stained profiles and preferential flow parameters

通過(guò)圖像提取技術(shù)對(duì)垂直剖面染色圖像進(jìn)行數(shù)值化，分別計(jì)算了優(yōu)先流特征指標(biāo)，各指標(biāo)在一定程度上可以反映優(yōu)先流程度(圖2)，由于剖面較多，選擇具有代表性的圖像進(jìn)行展示。圖中黑色為染色區(qū)，白色為非染色區(qū)，紅線為染色面積比，綠線為當(dāng)DC=80%時(shí)所對(duì)應(yīng)的土壤深度，每張圖片的右邊為該剖面所對(duì)應(yīng)的優(yōu)先流特征指標(biāo)。由圖2可知，南瓜地、玉米地和柑橘地染色深度分別為30、34、29 cm，染色面積比(DC)分別為22.80%、13.87%和17.26%。南瓜地染色圖像中存在幾條連通的指狀通道，柑橘地的染色分布較隨機(jī)，而玉米地染色較為均勻。3種坡耕地土壤染色面積比均隨土層深度的增加而減小，因?yàn)楸韺幼魑锔?、生物活?dòng)多，大孔隙也較多，而深層土壤密度較大，更為緊實(shí)，很難形成大孔隙[20]。這與SHENG等[21]采用碘淀粉對(duì)土壤進(jìn)行染色實(shí)驗(yàn)所得到的結(jié)果相一致。

6個(gè)特征指標(biāo)中，優(yōu)先流區(qū)染色面積比(DCpf)、優(yōu)先流分?jǐn)?shù)(PF-fr)、長(zhǎng)度指數(shù)(Li)和變異系數(shù)(CV)呈現(xiàn)相同的趨勢(shì)，由大到小表現(xiàn)為南瓜地、柑橘地、玉米地：南瓜地的優(yōu)先流區(qū)染色面積比為16.94%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于柑橘地(9.96%)和玉米地(8.24%)；優(yōu)先流分?jǐn)?shù)南瓜地(70.73%)和柑橘地(69.09%)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于玉米地(42.05%)；南瓜地的長(zhǎng)度指數(shù)分別高出柑橘地和玉米地159.45和372.29；南瓜地和柑橘地的變異系數(shù)較為接近，分別為0.22和0.21，是玉米地的2.44和2.33倍?；|(zhì)入滲深度(UniFr)分別為2.30、1.50、3.50 cm，由大到小為玉米地、南瓜地、柑橘地，說(shuō)明玉米地存在較高的基質(zhì)流作用，相應(yīng)的優(yōu)先流程度最低。峰值指數(shù)(Pi)與染色圖像的異質(zhì)性有關(guān)，表現(xiàn)為柑橘地高于南瓜地和玉米地。通過(guò)對(duì)6個(gè)優(yōu)先流特征指標(biāo)的對(duì)比分析，可以看出南瓜地和柑橘地相比于玉米地有著較高的優(yōu)先流程度。其原因是：南瓜地采取免耕的模式，李文鳳等[22]認(rèn)為，免耕模式下作物殘茬在表層土壤中可以增加土壤孔隙度，具有較好的優(yōu)先流特征；柑橘樹(shù)為小喬木，根系較玉米地更粗更發(fā)達(dá)，增加了土壤中的生物大孔隙的分布[23]，優(yōu)先流特征會(huì)更為明顯。

2.2 優(yōu)先流評(píng)價(jià)指數(shù)分析

分別對(duì)南瓜地(P)、玉米地(M)和柑橘地(C)土壤豎直染色剖面的優(yōu)先流區(qū)染色面積比(DCpf)、基質(zhì)入滲深度(UniFr)、優(yōu)先流分?jǐn)?shù)(PF-fr)、長(zhǎng)度指數(shù)(Li)、峰值指數(shù)(Pi)和變異系數(shù)(CV)6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行Friedman檢驗(yàn)，得到3種坡耕地優(yōu)先流表征指標(biāo)之間均呈現(xiàn)顯著差異(p<0.001)，說(shuō)明不同坡耕地下的優(yōu)先流發(fā)育程度不同(圖3)，具有統(tǒng)計(jì)分析意義。

圖3 不同坡耕地土壤優(yōu)先流指標(biāo)箱線圖Fig.3 Boxplots of preferential flow parameters in different slope farmlands

為了集中體現(xiàn)不同坡耕地土壤優(yōu)先流程度，并消除不同指標(biāo)之間的差異，本文采用多指標(biāo)評(píng)價(jià)法對(duì)優(yōu)先流程度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和已有的研究結(jié)果，從豎直剖面染色圖像中提取出6個(gè)優(yōu)先流特征指標(biāo)可直接作為評(píng)價(jià)參數(shù)。各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的均值、均方差及權(quán)重見(jiàn)表2。

表2 各評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化均值、均方差及權(quán)重Tab.2 Standardized mean, mean square deviationand weight of each index

根據(jù)各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值及權(quán)重計(jì)算不同耕作方式下土壤優(yōu)先流指數(shù)PFI(圖4)。從圖4中可以看出，其中南瓜地P的優(yōu)先流評(píng)價(jià)指數(shù)最大(0.88)，其次是柑橘地C(0.77)，玉米地M的優(yōu)先流評(píng)價(jià)指數(shù)最小，定量評(píng)價(jià)結(jié)果為0(這主要是由于指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)采用極差法造出的，這也是一個(gè)相對(duì)值，并非絕對(duì)值)。優(yōu)先流程度由大到小排序?yàn)槟瞎系?、柑橘地、玉米地?/p>

圖4 不同坡耕地土壤優(yōu)先流評(píng)價(jià)指數(shù)PFIFig.4 Preferential flow indicator in different slope farmlands

2.3 濕潤(rùn)峰跡線分形維數(shù)分析

土壤剖面濕潤(rùn)峰跡線分形維數(shù)(FD)的變化，可以表征土壤水分入滲的不均勻程度，即分形維數(shù)越大，濕潤(rùn)峰跡線的形狀越不規(guī)則，優(yōu)先流發(fā)育程度越高。圖5為3種坡耕地lnr-lnN(r)關(guān)系曲線，可以看出各樣地的分形維數(shù)計(jì)算曲線均具有較高的擬合精度，其決定系數(shù)R2均大于0.98。由表3可知，同一種坡耕地1、2、3樣地土壤濕潤(rùn)峰跡線的分形維數(shù)都比較接近，說(shuō)明同一種坡耕地不同剖面染色形態(tài)基本一致，具有統(tǒng)計(jì)分析意義。但南瓜地P1中的分形盒維數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為0.29，遠(yuǎn)高于其他樣地，其原因是在對(duì)南瓜地P1的5個(gè)剖面染色圖像進(jìn)行處理時(shí)發(fā)現(xiàn)，有2個(gè)剖面染色圖像的優(yōu)先流區(qū)存在較為集中的染色帶，這是由于根系貫穿形成較為聯(lián)通的優(yōu)先流路徑所致，致使這2個(gè)染色圖像的分形維數(shù)比其他3個(gè)小，從而導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)差大。通過(guò)對(duì)不同樣地濕潤(rùn)峰跡線分形維數(shù)的比較發(fā)現(xiàn)，南瓜地3個(gè)樣地的分形維數(shù)均大于柑橘地大于玉米地，說(shuō)明南瓜地的優(yōu)先流程度遠(yuǎn)高于柑橘地和玉米地。最大入滲深度在一定程度上可以反映優(yōu)先流發(fā)育程度，但受土壤自身含水率、結(jié)構(gòu)和生物活動(dòng)等多種因素的影響[24]，不能完整地定量描述優(yōu)先流非均勻特征，存在一定的局限性。

圖5 不同坡耕地優(yōu)先流濕潤(rùn)峰跡線盒維數(shù)計(jì)算(lnr-lnN(r)曲線)Fig.5 Box-counting dimension calculation of wetting front curve for preferential flow in different slope farmlands

樣地編號(hào)分形維數(shù)FD最大入滲深度/cm決定系數(shù)R2P11.326±0.29300.986南瓜地P21.341±0.17340.982P31.324±0.18330.991C11.249±0.15340.993柑橘地C21.242±0.19310.983C31.236±0.18320.988M11.221±0.16290.985玉米地M21.222±0.14280.985M31.187±0.13310.989

3 討論

水分在土壤中運(yùn)動(dòng)形式包括基質(zhì)流和優(yōu)先流兩部分，若知道總?cè)旧娣e和基質(zhì)流區(qū)的染色面積便可推求出優(yōu)先流區(qū)染色面積，因此優(yōu)先流區(qū)染色面積比、基質(zhì)入滲深度和優(yōu)先流分?jǐn)?shù)均與染色模式有著密切的關(guān)系。南瓜地優(yōu)先流區(qū)染色面積比遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于玉米地和柑橘地，玉米地的基質(zhì)流區(qū)面積和染色深度均為最大，南瓜地和柑橘地的優(yōu)先流分?jǐn)?shù)也遠(yuǎn)大于玉米地。FLURY等[25]在對(duì)林地優(yōu)先流的研究中指出，基質(zhì)流深度和染色面積可以較為準(zhǔn)確地反映出土壤剖面優(yōu)先流發(fā)育狀況，即基質(zhì)流深度越大，優(yōu)先流區(qū)染色面積越小，優(yōu)先流分?jǐn)?shù)越小，優(yōu)先流發(fā)育程度越低，說(shuō)明南瓜地和柑橘地的優(yōu)先流程度均高于玉米地。

在本研究中，長(zhǎng)度指數(shù)、峰值指數(shù)和變異系數(shù)均是與染色圖像異質(zhì)性相關(guān)的指標(biāo)。由于優(yōu)先流屬于非均勻流，水流經(jīng)過(guò)區(qū)域的染色變化更為明顯，這3個(gè)指標(biāo)可以較為準(zhǔn)確地反映各層之間染色模式變化的程度，其數(shù)值越大，優(yōu)先程度越大。南瓜地和柑橘地的長(zhǎng)度指數(shù)、峰值指數(shù)和變異系數(shù)均大于玉米地，說(shuō)明玉米地的優(yōu)先流發(fā)育程度最差，這與陳曉冰等[12]利用染色圖像變異性分析優(yōu)先流程度得到的結(jié)果一致。由于基質(zhì)流區(qū)染色均勻，染色面積較大，變化程度較低，吳慶華等[13]在研究中沒(méi)有剔除基質(zhì)流區(qū)的影響，得到變異性越小優(yōu)先流程度越高的結(jié)果，存在一定的誤差。

以往對(duì)土壤優(yōu)先流的研究大多是基于現(xiàn)象的描述，定量評(píng)價(jià)也只是對(duì)染色面積和染色深度進(jìn)行比較，很難全面反映土壤的優(yōu)先流特征，存在一定的局限性[26]。本研究多指標(biāo)評(píng)價(jià)法計(jì)算的優(yōu)先流程度評(píng)價(jià)指數(shù)PFI，可以較為準(zhǔn)確地反映出土壤優(yōu)先流程度。同時(shí)，分形理論目前已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域[27-28]，在土壤學(xué)中的應(yīng)用大多是對(duì)粒徑組成的研究[29]。將該方法引入優(yōu)先流程度的定量評(píng)價(jià)中，可以使復(fù)雜的分析簡(jiǎn)單化，通過(guò)染色圖像這種易于獲取的數(shù)據(jù)就可以定量分析土壤中優(yōu)先流的形態(tài)特征，豐富了土壤優(yōu)先流的研究方法，具有一定的實(shí)際意義。利用分形理論確定的分形維數(shù)表現(xiàn)出的優(yōu)先流程度由大到小為柑橘地、南瓜地、玉米地，與PFI的評(píng)價(jià)結(jié)果一致，說(shuō)明濕潤(rùn)峰跡線的分形維數(shù)能夠反映土壤優(yōu)先流發(fā)育程度，結(jié)果準(zhǔn)確可行。

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)野外染色示蹤試驗(yàn)，從圖像信息的角度對(duì)重慶紫色砂巖區(qū)3種坡耕地土壤優(yōu)先流程度進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：本研究提出的6個(gè)優(yōu)先流特征指標(biāo)，即優(yōu)先流區(qū)染色面積比、基質(zhì)入滲深度、優(yōu)先流分?jǐn)?shù)、長(zhǎng)度指數(shù)、峰值指數(shù)和變異系數(shù)指標(biāo)，在一定程度上可以較為準(zhǔn)確地反映出土壤優(yōu)先流的發(fā)育程度；利用多指標(biāo)評(píng)價(jià)法得到的優(yōu)先流程度評(píng)價(jià)指數(shù)PFI由大到小為南瓜地(0.88)、柑橘地(0.77)、玉米地(0)。同時(shí)，運(yùn)用分形維數(shù)所反映出的濕潤(rùn)峰不規(guī)則程度對(duì)優(yōu)先流進(jìn)行了定量評(píng)價(jià)，其結(jié)果與PFI基本一致，進(jìn)一步說(shuō)明該方法在土壤優(yōu)先流發(fā)育程度評(píng)價(jià)上的適用性。該方法基于田間尺度，具有簡(jiǎn)單易行、成本低、準(zhǔn)確性高的特點(diǎn)，豐富了定量研究?jī)?yōu)先流的方法。

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