基于離心機法獲取定體積質量下的土壤水分特征曲線

任健，張吳平，王國芳，黃明鏡，喬磊

基于離心機法獲取定體積質量下的土壤水分特征曲線

任健1，張吳平2*，王國芳1，黃明鏡3，喬磊1

（1.山西農業(yè)大學 資源環(huán)境學院，山西 太谷 030800；2.山西農業(yè)大學 軟件學院，山西 太谷 030800；3.山西省農業(yè)科學研究院 旱地農業(yè)研究中心，太原 030000）

【】克服離心機法測定土壤水分特征曲線時“變體積”的缺陷，實現用離心機法獲取擾動土壤準確的土壤水分特征曲線。選取了山西省16種粒徑組成、有機質量差別顯著的擾動土壤作為研究對象，采用離心機法測定了初始體積相同的各土壤樣品在不同轉速下的土壤體積含水率、動態(tài)變化的土壤體積；采用多元非線性回歸模型，描述了以土壤體積含水率、粒徑組成、體積質量和有機質質量分數作為自變量描述土壤水吸力的函數關系，并對模型進行了驗證與評價。土壤水吸力的自然對數函數可以表示為土壤砂粒質量分數、黏粒質量分數、土壤體積質量和含水率乘積以及有機質質量分數等土壤屬性的線性函數，模型的決定系數達到0.740；模型建模樣本平均相對誤差為14.460%，驗證樣本平均相對誤差為13.237%，模型預測精度較高；同時發(fā)現土壤屬性對于曲線的形狀與走勢的影響不能忽視，其中砂粒質量分數、土壤體積質量和含水率乘積與土壤水吸力負相關，黏粒質量分數、有機質質量分數與土壤水吸力正相關。因此，本方法構建的模型更符合實際情況，能夠提高土壤水力學參數的精度，同時可以克服離心機測量土壤水分特征曲線體積變化的缺點，得到更合理的土壤水吸力和土壤含水率的關系。

土壤水分特征曲線；多元非線性預測模型；離心機法；仿真數值模擬

0 引 言

土壤水分特征曲線是土壤含水率與土壤水吸力的函數，反映了土壤數量與能量之間的關系，是獲取土壤非飽和導水率、定量模擬土壤水分溶質運移及科學灌溉的重要參數，在科學研究和生產實踐中有重要意義[1-5]。

目前對于土壤水分特征曲線的測定包括間接推求法和直接測定法，一些研究通過土壤顆粒分布曲線、土壤體積質量、質地、田間持水率和萎蔫含水率等土壤屬性來間接地推求土壤水分特征曲線[6-9]。雖然間接推求法成本較低，但是其精度不高，在生產實踐當中難以推廣[10]。

當前對于農田尺度的研究更多的是采用直接測定法，常用的方法有張力計法、離心機法、壓力膜儀法等。其中，離心機法操作較簡便，測得的吸力范圍較廣，省時省力，土壤中的水分更易排出[11]。但是土樣在離心的過程中，體積會越來越小，因此采用該方法獲取的土壤水分特征曲線是在“變體積”情況下測得的。呂殿青等[12]發(fā)現武功粉砂質黏土在用離心機測定土壤水分特征曲線時，體積質量在1.02～100.2 m水柱范圍內從1.398 g/cm3增加到了1.858 g/cm3，變幅達到了0.565 g/cm3；聶坤堃等[11]發(fā)現用離心機法獲取土壤收縮特性時，擾動土樣初始設計體積質量分別為1.30、1.35、1.40 g/cm3的情況下，體積質量變幅分別達到了37.69%、33.33%、28.57%。邵明安[13]認為土壤持水性質不是一條單一的曲線，而是由土壤含水率、體積質量、吸力共同組成的一個空間曲面，可見體積質量對于土壤水分特征曲線的影響不能夠被忽視。

為了克服離心機“變體積”的缺陷，呂殿青[14]采用了“石蠟法”獲取了定體積質量下的土壤水分特征曲線，通過設定不同離心機轉速使土樣達到不同轉速下的平衡狀態(tài)，并在平衡狀態(tài)的土樣中注入了熔化的石蠟，待石蠟冷凝后會使土壤體積固定，從而得到定體積質量下的土壤水分特征曲線，但此方法只能測定土樣平衡狀態(tài)下該體積質量下的定體積質量曲線，如果要測定不同體積質量梯度下的曲線還需多次設定離心機轉速來獲得不同平衡狀態(tài)、不同初始體積質量的土樣，并且體積質量不易控制，因此“石蠟法”有自身的局限性，操作起來較為不便。

除此之外，離心機法獲取的土壤含水率范圍有限。由于離心機轉子的轉速有限，因此不能夠獲取在極低含水率下的土壤水吸力值。同時，相關研究指出，土壤水分特征曲線除了受到體積質量變化的影響外，還受到土壤粒徑組成、有機質質量分數的影響[15-16]。已有研究表明土壤質地、有機質質量分數對土壤水分特征曲線的影響極大，且與Van Genuchten模型當中的參數相關性極高[15,17]。

基于此，本研究擬采用離心機法直接獲取不同粒徑組成、有機質質量分數土壤的“變體積”下的土壤水吸力和含水率。根據實測結果，采用統(tǒng)計回歸分析模型，構建以土壤水吸力對數為因變量，土壤體積質量、含水率、粒徑組成、有機質及各因素變量的兩兩乘積作為自變量，建立土壤水分特征曲線多元非線性預測模型；采用仿真數值分析方法克服“石蠟法”所帶來的缺陷，排除體積質量對其曲線的影響，克服離心機法的缺陷，并同時考慮粒徑組成和有機質對土壤水分特征曲線的定量影響，其建模結果可以自由設定土壤體積質量的值，從而最終獲取“定體積質量”下的土壤水分特征曲線，并對所建預測模型進行驗證與評價分析。以作為黃土高原區(qū)開展的旱作農業(yè)中土壤水分運動的定量模擬和預測，調節(jié)土壤水分有效性及儲水量，對指導旱作農業(yè)的灌溉與排水具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 供試土壤

此次研究選擇山西省16種不同質地、有機質質量分數的土樣。在每個采樣區(qū)選取代表性的地塊將部分擾動土用塑封袋帶回。將采集到的擾動土樣帶入室內自然風干，研磨過2 mm篩，作為此次離心機當中的供試土樣，并按照初始體積質量為1.3 g/cm3均勻裝入直徑為5 cm、高度為3 cm的環(huán)刀中。采用烘干法測定土樣殘余含水率。根據殘余含水率的數值可得到土樣中干土的質量。將裝有擾動土的環(huán)刀浸泡于蒸餾水中24 h，水面高度低于環(huán)刀高度1 mm，之后將環(huán)刀滯空放置一段時間，直到不再有重力水排出，此時認為土樣達到飽和，并用高精度電子天平稱質量計算獲取土樣飽和含水率。土壤質地的測定采用比重計法，并按照國際制土壤質地分類為分級標準。土壤有機質質量分數的測定采用濃硫酸-重鉻酸鉀外加熱法。

對山西省土壤16種基本性質的測定，如表1所示，所選的土壤質地與有機質質量分數差異變化較大，砂粒的變化范圍是5%～60%，黏粒變化范圍是10%～60%，有機質質量分數變化范圍是0.248%～2.475%，此變化范圍可以代表山西省土壤質地、有機質質量分數的變化，從而大大減少工作量，并且仍能得到試驗對象主要特征的試驗結果。

1.2 土壤水分特征曲線的獲取

土壤水分特征曲線的獲取采用離心機法。離心機采用日立CR22N型高速恒溫冷凍離心機，并附有土壤水分特征曲線定制轉子、土樣盒、環(huán)刀與排水裝置。定制轉子最高轉速可達11 000 rpm，最大能夠同時裝填4個離心盒，并具有轉頭自動識別與轉頭自鎖功能，保證在離心過程中土樣盒保持相對靜止。試驗通過設置離心機不同的轉速梯度從而計算得到不同轉速下對應的土壤水吸力，為了保證試驗的精度，各研究區(qū)每層土壤均設置3次重復，每次設置9個不同轉速，分別為300、600、1 000、1 600、2 500、3 000、3 500、6 500、11 000 rpm，對應9個不同土壤水吸力。待每個轉速下土樣平衡之后，取出離心盒，靜置一段時間后用高精度電子天平稱量土樣質量[18]，用游標卡尺測量土樣高度，從而計算土樣平衡時的質量與體積。根據計算出的土壤體積含水率和所對應的土壤水吸力，即可繪制出土壤水分特征曲線[19]。

1.3 土壤水吸力的計算

邢旭光等[20]在研究土壤水分特征曲線測定過程中土壤收縮特性時，土壤水吸力計算式為：

式中：為土壤水吸力（cm）；1為離心機轉子軸心至土樣中心之間的距離（cm）；2為離心機轉子軸心至土樣底部的距離（cm）；w為水的密度（g/cm3）；g為重力加速度（cm/s2）；為角速度（rad/s）。

1.4 土壤體積質量的計算

離心機中的土樣達到平衡狀態(tài)之后，根據游標卡尺測得的土樣高度可計算體積，根據殘余含水率可以計算土樣的干土質量，計算式為：

=/[(r+1)π2]，（2）

式中：為土樣質量（g）；為體積質量（g/cm3）；r為殘余含水率（%）；為環(huán)刀內半徑（cm）。

1.5 模型精度評估的統(tǒng)計學方法

本次研究結合16種土壤的建模樣本數據與另外23組驗證樣本數據，驗證樣本數據來自山西省太谷縣孟家莊村表層擾動土壤共23個不同轉速下的土壤水分特征曲線數據，同建模樣本數據的獲取方式相同。通過比較模型預測值與實測值的相對誤差值、驗證樣本數據的均方根誤差（）、決定系數（2）、誤差比的幾何平均數（）來分析建模精度[21]：

表1 供試土壤基本理化性質

2 結果與分析

2.1 多元非線性預測模型的建立與驗證

2.1.1 多元非線性預測模型的建立

多元非線性模型是反映自變量與因變量之間的非線性關系的數學表達式。離心機在獲取土壤水分特征曲線時體積質量和含水率在不斷變化，將體積質量與含水率的乘積作為自變量，同時將16種供試土壤不同梯度的砂粒質量分數、黏粒質量分數、有機質質量分數作為自變量，通過回歸分析預測土壤水吸力，建立如下非線性關系的預測模型：

ln=11.073-0.041+0.057+0.609-14.203，（7）

式中：為土壤砂粒質量分數（%）；為土壤黏粒質量分數（%）；為土壤有機質質量分數（%）；為土壤體積含水率（cm3/cm3）；其余參數同前。該模型決定系數為0.740，相關性較高。

2.1.2 多元非線性預測模型自變量的檢驗

對建立該預測模型的16組數據進行檢驗，通過SPSS回歸結果進行分析，結果見表2。通過Excel軟件中的tinv函數計算得到（0.05，143）的值為1.977。由表2結果得知，4項參數的統(tǒng)計量值的絕對值全部大于1.977，值全部小于0.05，均通過檢驗，說明具有統(tǒng)計學意義，最終可確定式（7）所建預測模型。

表2 非線性預測模型t值檢驗表

2.1.3 多元非線性預測模型檢驗

檢驗實際為對回歸關系的方差分析，對建立該預測模型的16組數據進行顯著性檢驗，通過SPSS軟件中的回歸統(tǒng)計模塊求出值，并比較顯著性水平為0.05下的值，結果見表3。

表3 非線性預測模型F值檢驗表

由表3可知，回歸分析建立的非線性預測模型通過了檢驗，檢驗統(tǒng)計量值為99.928，大于顯著性水平為0.05下的值，表明該模型的土壤水吸力與其余4個自變量具有統(tǒng)計學上極顯著的意義，是有效的。

2.1.4 預測模型的驗證

上述模型的建立共16條土壤水分特征曲線數據，每條曲線含有9個不同梯度的含水率—吸力數據，總共144個樣本數據，做出此144個樣本吸力對數的實測值、預測值、相對誤差值。由圖1可知，建模樣本相對誤差平均值為14.460%，精度較高，說明用離心機法結合土壤基本屬性推求吸力預測模型是可行的。

另外做出23個驗證樣本吸力對數的實測值、預測值、相對誤差值如圖2所示。由圖2可知，驗證樣本的平均相對誤差平均值為13.237%，其精度與建模樣本的精度相當。無論在模型的建立階段和驗證階段，其相對誤差平均值都較低，說明該預報模型精度較高，具有較強的適用性，可以用于土壤水分特征曲線的預測。

將23組驗證數據代入預測模型中，對比分析預測吸力對數與實測吸力對數，并根據式（3）—式（6）計算各統(tǒng)計量，結果繪于圖3中。由圖3可知，預測值與實測值比較接近，基本均勻分布在對稱線左右，說明模型預測精度良好；預測值與實測值的決定系數為0.958，說明預測值與實測值的變化趨勢基本一致；為1.10，該值大于1，說明預測值較實測值偏大；的值越小，表明預測值與真值的偏差越小，精度更高，其值為0.67，表明預測模型的預測值與實測值吻合度較高。

2.2 根據預測模型模擬各種參數變化下的土壤水分特征曲線

2.2.1 定體積質量下的土壤水分特征曲線的模擬與分析

土壤體積質量的變化影響土壤孔隙度[22]，且還會影響土壤孔隙分布，從而改變了土壤的持水特性，勢必會影響土壤水分特征曲線。采用仿真數值模擬的方法，將砂粒黏粒配比、有機質質量分數設定為定值，體積質量設定為1.1～1.7 g/cm3，即可獲取不同體積質量下土壤水分特征曲線（圖4）。由圖4可知，隨著土壤體積質量的增大，土壤水分特征曲線呈現出向左移動的趨勢，且坡度更小；在土壤含水率相同的情況下，高體積質量的土壤表現為更低的土壤水吸力，也就意味著在離心過程中受到較小的離心力的作用即可排出土壤中殘留的水分；在相同的吸力下，體積質量較大的土壤所持有的土壤含水率較低。

2.2.2 粒徑變化對土壤水分特征曲線的影響分析

土壤質地的差異會改變土壤水分特征曲線的特性，砂粒質量分數高的土壤，其通透性良好，飽和導水率較高，導致土壤對水分的保蓄能力差，在相同的土壤含水率下，砂粒質量分數越高，土壤水吸力越小。在所建預測模型當中，砂粒質量分數的系數為負，即砂粒質量分數與土壤水吸力為負相關。黏粒質量分數高的土壤，土壤的通透性差，飽和導水率較低，土壤對水分的保蓄能力強。由圖4可知，在相同的含水率下，土壤水分特征曲線右移，黏粒質量分數越高，土壤水吸力越大，曲線更為陡峭。這驗證了預測模型黏粒質量分數與土壤水吸力的正相關關系。

2.2.3 有機質變化對土壤水分特征曲線的影響分析

土壤有機質是土壤固相部分的重要組成，疏松多孔的性質使得能夠改善土壤的物理性質，促進微生物和土壤生物的活動，大大提高了土壤儲水性質，從而改變土壤水分特征曲線的走勢。通過此次仿真數值模擬得知，土壤有機質質量分數越高，土壤水分特征曲線的走勢越陡，說明在有機質質量分數高的土壤中，土壤吸附能力更強，這與舒凱民[15]的相關研究結果是一致的。

圖1 建模樣本相對誤差圖

圖2 驗證樣本相對誤差圖

圖3 吸力對數預測值與實測值對比

3 討 論

通過離心機法直接獲取的“變體積質量”下土壤水分特征曲線實測結果，并利用回歸分析方法建立其多元非線性預報模型，最后采用仿真數值模擬方法得到“定體積質量”下的土壤水分特征曲線，能夠完全實現“石蠟法”的效果[14]，克服了離心過程中“變體積質量”的缺陷。土壤水分特征曲線的多元非線性預測模型相比于Van Genuchten模型而言更加直接。Van Genuchten模型需要眾多系數，包括土壤形狀系數及進氣值系數，這些參數較難獲得；而本文提出的模型只需要土壤基本的屬性即可推求高精度的土壤水分特征曲線，更方便用于土壤水分運動與農田科學合理灌溉的相關研究。

然而，用離心機法獲取土壤水分特征曲線時，由于轉子轉速有限、極低的土壤含水率對應的土壤水吸力非常大，結果導致缺失土壤含水率極低情況下對應的土壤水吸力數據。在這16種不同的實測土壤水分特征曲線當中，其最大吸力對應的體積含水率最小值為0.083 cm3/cm3，最大值為0.274 cm3/cm3，平均值為0.160 cm3/cm3。對于大田耕作土壤而言，大部分農作物適墑的土壤質量含水率范圍在12%~30%之間[2]，換算為體積含水率之后其二者數值相當，可見離心機法所獲取的土壤含水率范圍與大田耕作土壤含水率基本吻合，缺失的那一段曲線基本可以忽略，因此用離心機法獲取土壤水分特征曲線的方法是可行的。

該預報模型建立了土壤多種屬性影響下的水分特征曲線，土壤體積質量、質地、有機質質量分數都會顯著影響土壤水分特征曲線的形狀與走勢。多元非線性預報模型的建立表明了通過土壤質地、有機質質量分數、體積質量、含水率即可反映出土壤水吸力，其相關系數為0.740，說明該模型能夠預測出74%的土壤水分特征曲線。相比于直接方法獲取土壤水分特征曲線，該方法更為便捷。該預測模型可看作土壤水吸力受砂粒質量分數、黏粒質量分數、有機質質量分數、體積質量與含水率的乘積4個因素的決定與影響，各項因素的系數可表達出對模型結果的波動狀況，其中體積質量與含水率乘積的系數明顯大于其余系數，表明體積質量與含水率的乘積對土壤水吸力的波動之大，更堅定的說明了在用離心機法獲取土壤水分特征曲線不能夠忽視“變體積質量”對其的影響。

4 結 論

本文所建預測模型相關系數為0.740，通過了檢驗與檢驗，建模樣本、驗證樣本的相對誤差平均值分別為14.460%、13.237%，值為0.67，所建立的預測模型精度較高；通過仿真數值模擬的方法，得出基于離心機法下獲取的定體積質量土壤水分特征曲線，并隨著體積質量的減小，曲線有向上移動的趨勢；同時也定量表示了預測模型中土壤質地、有機質質量分數變化下的土壤水分特征曲線。

[1] 邵明安, 王全九, 黃明斌. 土壤物理學[M]. 北京: 高等教育出版社, 2006: 67-69.

SHAO Mingan, WANG Quanjiu, HUANG Mingbin. Soil Physics[M]. Beijing: Higher Education Press, 2006: 67-69.

[2] 龔振平, 邵孝侯, 張富倉, 等. 土壤學與農作學[M]. 北京: 中國水利水電出版社, 2009.

GONG Zhenping, SHAO Xiaohou, ZHANG Fucang, et al. Soil science and agronomy[M]. Beijing: China Water Power Press, 2009.

[3] 車政, 王仰仁, 王永紅, 等. 農田土壤水分特征曲線參數擬合及其剖面變異特性研究[J]. 灌溉排水學報, 2016, 35(7): 22-27.

CHE Zheng, WANG Yangren, WANG Yonghong, et al. Research on Parameter Fitting of Soil Water Characteristic Curve and Its Variation Property with Depth of Farmland Soil Profile[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2016, 35(7): 22-27.

[4] 于博, 于曉芳, 高聚林, 等. 秸稈全量深翻還田和施加生物炭對不同土壤持水性的影響[J]. 灌溉排水學報, 2018, 37(5): 25-32.

YU Bo, YU Xiaofang, GAO Julin, et al. Change in Hydraulic Properties of Soils Amended with Biochar Following Plough of Straw Stalk into Deep Soil Horizon[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2018, 37(5): 25-32.

[5] 陳安強, 雷寶坤, 胡萬里, 等. 洱海近岸菜地包氣帶土壤水分特征曲線參數變化及其影響因素[J]. 灌溉排水學報, 2018, 37(10): 48-54.

CHEN Anqiang, LEI Baokun, HU Wanli, et al. Water Retention Curve of Vegetative Soils in Erhai Lake Catchment and the Factors Affecting It[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2018,37(10):48-54.

[6] AHUJA L R, NANEY J W, WILLIANMS R D. Estimating soil water retention form simpler properties or limited data[J]. Soil Science Socciety of America Journal, 1985, 49: 1 100-1 105.

[7] MINASNY B, MCBRATNEY A B, BRISTOW K L. Comparison of different approaches to the development of pedotransfer functions for water-retention curves[J]. Geoderma, 1999, 93(3/4): 225-253.

[8] NAVEED M, MOLDRUP P, TULLER M, et al. Prediction of the soil water characteristic from soil particle volume fractions[J]. Soil Science Society of America Journal, 2012, 76(6): 1 946-1 956.

[9] RAJKAI K, KABOS S, VAN Genuchten M T. Estimating the water retention curve from soil properties: Comparison of linear, nonlinear and concomitant variable methods[J]. Soil and Tillage Research, 2004, 79(2): 145-152.

[10] 呂殿青, 邵明安. 非飽和土壤水力參數的模型及確定方法[J]. 應用生態(tài)學報, 2004, 15(1): 163-166.

LV Dianqing, SHAO Mingan. Models and determining methods of unsaturated soil hydraulic parameters[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2004, 15(1): 163-166.

[11] 聶坤堃, 聶衛(wèi)波, 馬孝義. 離心機法測定土壤水分特征曲線中的收縮特性[J]. 排灌機械工程學報, 2018(3): 1-2.

NIE Kunkun, NIE Weibo, MA Xiaoyi. Characteristic of soil shrinkage during soil water characteristic curve measurement by the centrifuge method[J]. Journal of Drainage and Irrigation Mechanical Engineering, 2018(3): 1-2.

[12] 呂殿青, 邵明安, 王全九. 土壤持水特征測定中的容重變化及其確定方法[J]. 水利學報, 2003(3): 110-114.

LV Dianqing, SHAO Mingan, WANG Quanjiu. Application of fuzzy clustering method in designing fuzzy neural exciting controller of generator[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2003(3): 110-114.

[13] 邵明安, 呂殿青, 付曉莉, 等. 土壤持水特征測定中質量含水量、吸力和容重三者間定量關系I. 填裝土壤[J]. 土壤學報, 2007, 44(6): 1 003-1 009.

SHAO Mingan, LV Dianqing, FU Xiaoli, et al. Quantitative relationship between mass water content, pressure head and bulk density in determination of soil water retention characteristics i. packed soils[J]. Acta Pedologica Sinica, 2007, 44(6): 1 003-1 009.

[14] 呂殿青, 邵明安, 潘云. 容重變化與土壤水分特征的依賴關系研究[J]. 水土保持學報, 2009, 23(3): 209-212.

LV Dianqing, SHAO Mingan, PAN Yun. Dependent Relationship Between Bulk Density Changes and Soil Water Characteristics[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2009, 23(3): 209-212.

[15] 舒凱民. 基于土壤基本理化參數的土壤水分特征曲線Van-Genuechten模型預報研究[D]. 太原: 太原理工大學, 2017.

SHU Kaiming. Research on Prediction of Soil Water Characteristic Curve Van-Genuechten Model Based on Soil Basic Physical and Chemical Parameters[D]. Taiyuan: Taiyuan University of Technology, 2017.

[16] 楊緒, 趙廷超, 王豐, 等. 基于Gardner模型的黔西南土壤水分特征分析[J]. 灌溉排水學報, 2018, 37(7): 35-42.

YANG Xu, ZHAO Tingchao, WANG Feng, et al. Water Retention Characteristics of Typical Soils in Southwestern Guizhou Province[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2018, 37(7): 35-42.

[17] 舒凱民, 樊貴盛. 基于質地的土壤水分特征曲線參數非線性預測[J]. 人民黃河, 2016, 38(7): 138-141.

SHU Kaiming, FAN Guisheng. The Nonlinear Prediction of Soil Water Characteristic Curve Parameters Based on the Soil Texture[J]. Yellow River, 2016, 38(7): 138-141.

[18] 劉暢, 陳俊英, 蔡耀輝, 等. 斥水土壤水分特征曲線及擬合模型分析[J]. 中國農村水利水電, 2017(7): 45-48.

LIU Chang, CHEN Junying, CAI Yaohui, et al. Soil Water Characteristic Curves of Different Kinds of Repellency Soil and an Analyses of the Fitting Model[J]. China Rural Water and Hydropower, 2017(7): 45-48.

[19] 牛曉彤, 劉目興, 易軍, 等. 三峽山地土壤水分特征曲線及模型擬合[J]. 灌溉排水學報, 2017, 36(9): 75-80.

NIU Xiaotong, LIU Muxing, YI Jun, et al. Water Release Curves and Their Fitting for Soils in the Hills of the Three Gorges Reservoir[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2017, 36(9): 75-80.

[20] 邢旭光, 趙文剛, 馬孝義, 等. 土壤水分特征曲線測定過程中土壤收縮特性研究[J]. 水利學報, 2015, 46(10): 1 181-1 188.

XING Xuguang, ZHAO Wengang, MA Xiaoyi, et al. Study on soil shrinkage characteristics during soil water characteristic curve measurement[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2015, 46(10):1 181-1 188.

[21] 姚姣轉, 劉廷璽, 王天帥, 等. 科爾沁沙地土壤水分特征曲線傳遞函數的構建與評估[J]. 農業(yè)工程學報, 2014, 30(20): 98-108.

YAO Jiaozhuan, LIU Tingxi, WANG Tianshuai, et al. Development and evaluation of pedo-transfer functions of soil water characteristic curves in Horqin sandy land[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2014, 30(20): 98-108.

[22] 洪成, 尹殿勝, 陳俊英, 等. 容重對黏壤土土壤水分特征曲線的影響[J]. 節(jié)水灌溉, 2018(10): 5-8.

HONG Cheng, YIN Diansheng, CHEN Junying, et al. Impact of Bulk Density on Soil Water Characteristic Curve of Clay Loam[J]. Water Saving Irrigation, 2018(10): 5-8.

Method to Adjust the Soil Water Retention Curve Measured Using Centrifuge Apparatus

REN Jian1, ZHANG Wuping2*, WANG Guofang1, HUANG Mingjing3, QIAO Lei1

(1.Shanxi Agricultural University, College of Resources and Environment, Taigu 030800, China;2.Shanxi Agricultural University, Software Institute, Taigu 030800, China;3. Arid Farming Research Center, Shanxi Academy of Agricultural Sciences, Taiyuan 030000, China)

【】Centrifuge is a common apparatus to measure soil water retention curve, but the resultant soil compression is an issue that might compromise its accuracy and reliability. The purpose of this paper it to present a method to correct such inferiorities.【】We measured the water retentions of 16 repacked soils with contrasting texture and organic matter (OM) taken from Shanxi province using a centrifuge apparatus. In the experiment, we measured the initial soil volume, dynamic soil volume, as well as water content under different spinning speeds. A multiple nonlinear regression model was derived to describe the dependence of the matric potential on volumetric moisture content, soil particle sizes, volumetric soil mass and OM; it was then verified against the experimental data. 【】The logarithm of the matric potential was linearly related to mass fractions of the sand, clay, OM and volume of the water. The accuracy of the model was 74%, with an average relative error of 14.460% for the modelled samples, and of 13.237% for the samples used for verification. It was also found that soil texture affected predictivity of the model. The matric potential was negatively correlated to the mass fraction of sand, volumetric soil mass and water content, but positively correlated to the mass fraction of clay and organic matter.【】The nonlinear regression model linking the matric potential to soil water content, with the change in soil volume modified, was able to improve the accuracy of the centrifuge method; it has implications in soil hydraulic parameter measurement.

soil water retention; multiple nonlinear regression model; centrifuge method; virtual numerical simulation

S152.7+1

A

10.13522/j.cnki.ggps.2019236

1672 - 3317（2020）01 - 0084 - 07

2019-09-08

山西省重點研發(fā)計劃重點項目（201703D211002-2）；山西省科技攻關項目（20130311008-5）

任?。?995-），男。碩士研究生，主要從事土地信息技術研究。E-mail:549484055@qq.com

張吳平（1973-），男。教授，主要從事土地信息技術研究。E-mail:zwping@126.com

任健, 張吳平, 王國芳, 等. 基于離心機法獲取定體積質量下的土壤水分特征曲線[J]. 灌溉排水學報, 2020, 39(1):84-90.

REN Jian, ZHANG Wuping, WANG Guofang, et al. Method to adjust the soil water retention curve measured using centrifuge apparatus [J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2020, 39(1): 84-90.

責任編輯：陸紅飛