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2.2 滞后作用影响下的土壤斥水性特征曲线

对于同一土壤,即使在恒温条件下,由土壤脱湿(由湿到干)过程和土壤吸湿(由干到湿)过程测得的水分特征曲线也是不同的,这种现象称为滞后作用。滞后作用在土壤中是自然存在的。在土壤SWR与含水率关系研究中,由于考虑滞后作用的影响较不考虑的情况复杂得多,因此目前的土壤水分研究多忽略滞后作用的影响。

土壤SWR和含水量之间有非常密切的关系。Bond和Harris (1964)发现,土壤SWR随含水率的减小而逐渐增加,最后到达极值,但当土壤达到一定湿度时,土壤SWR消失。Roberts和Carbon (1971)观察到,对于有斥水性的土壤,当土壤重新变干时,又会表现出SWR。Dekker和Ritsema在对荷兰砂质土进行研究时测定了临界含水率,当土壤体积含水率小于2%时,SWR消失。任鑫等(2011)对新疆新开垦的膜下滴灌棉田剖面土壤的SWR与含水率进行相关性分析,得出在0~40cm深度土层含水率与土壤SWR正相关,在40~80cm深度与SWR负相关。陈俊英等(2012)选用以色列3类不同质地的10种不同斥水土壤为对象,研究了土壤SWR与含水率的响应关系,认为其响应规律符合Lorentzian模型,但模型研究的只是脱湿情况下土壤SWR随含水量的变化规律,未涉及干湿循环的影响。

目前国内外研究斥水土壤含水率模型时较少考虑滞后作用的影响。本节以亲水与斥水两种级别、质地不同的四种土壤为研究对象,通过测定滞后作用影响下土壤SWR与含水率的响应关系,建立亲水与斥水、脱湿与吸湿、质地变化情况下两者的数学模型,为今后进行斥水土壤水分运动的数值模拟提供了一定的依据。

2.2.1 材料与方法

2.2.1.1 土壤样品及处理

供试土样为塿土、盐碱土、砂姜黑土和砂土,分别取自陕西杨凌北部农田、新疆玛纳斯县北五岔镇、安徽阜阳界首、陕西杨凌南部农田,取样深度均为农田表层30cm。土样经风干、碾压、粉碎后过2mm筛备用。采用吸管法对4种土壤进行颗粒含量分析,用国际制确定土壤质地类型。利用电导率仪测定土壤电导率(electrical conductivity,EC),利用高温消煮、硫酸亚铁标准溶液滴定法测定初始有机质含量(soil organic matter content,SOM)。供试土样的颗粒组成及理化性质初始值详见表2-3。

表2-3 供试土样的颗粒组成及理化性质初始值

供试土样取回后均为亲水土壤,通过向亲水土壤中加入斥水性材料得到斥水土壤。配置过程为:研磨0.4g十八烷基伯胺(斥水材料)至颗粒极细,均匀撒入1kg土样,加蒸馏水并充分混匀后放入烘箱,在75℃的恒温下烘干24h。之后磨细过2mm筛,放置1~3d后,采用滴水穿透时间法测定土壤 WDPT ,滴定用水为蒸馏水。用一个标准的滴定管分别将8滴水(每滴约0.05mL)滴到土壤表面,用秒表测定水滴渗入土壤所需要的时间,取8次测定时间的平均值作为每个样品 WDPT 的最终结果。

添加斥水材料后的砂土、砂姜黑土、塿土及盐碱土的 WDPT 分别为 11s、5s、27s和6s。

2.2.1.2 吸湿和脱湿过程中的 WDPT ~ θ 测定

试验处理包括亲水和斥水两个级别,对每种土壤测定由干到湿与由湿到干两个过程中 WDPT 随含水率 θ 增减的变化过程。

在吸湿过程的测定中,取10kg自然风干土样,在室内恒温25℃下,逐渐加蒸馏水直至土壤较湿,每个土样均置于塑封袋中静置24h直至含水率均匀,用烘干法测定土壤质量含水率,测定相应含水率下的 WDPT ,每种土壤最终得出15~20个不同含水率对应的 WDPT 数据。

在脱湿过程的测定中,配置7kg含水率较高时(斥水性很小甚至消失)的土样,在室内恒温25℃下,逐步加风干土样直至土壤较干,用烘干法测定土壤质量含水率,用滴水穿透时间法测定相应含水率下的 WDPT ,每种土壤最终得出15~20个不同含水率对应的 WDPT 数据。

2.2.1.3 吸湿和脱湿过程的水分特征曲线

吸湿和脱湿过程的土壤水分特征曲线有主脱(吸)湿曲线及其内部的扫描曲线等。其中主脱湿曲线用离心机进行测定(Reis等,2011)。用环刀装土,盐碱土、砂姜黑土、塿土和砂土容重分别为1.4g/cm 3 、1.4g/cm 3 、1.35g/cm 3 和1.7g/cm 3 。离心机压力水头或吸力 ( ψ )取 0、0.001MPa、0.01MPa、0.03MPa、0.05MPa、0.08MPa、0.1MPa、0.3MPa、0.5MPa及0.7MPa。主吸湿曲线由Mualem (1984)方法推算:

式中:下标 d w 分别表示脱湿和吸湿过程; S 为有效饱和度, , θ , θ r θ s 分别为实际、残留及饱和含水量。

2.2.1.4 WDPT ~ θ 关系模型

采用Gaussian模型、Lorentzian模型和Lognormal模型分别对 WDPT ~ θ 关系进行定量模拟。这三个模型都含有三个参数,具有一个峰值。其中Gaussian模型呈正态分布,而Lorentzian模型和Lognormal模型为偏态分布,具有拖尾。

Gaussian三参数模型表示为:

Lorentzian三参数模型表示为:

Lognormal三参数模型表示为:

式中: WDPT 为滴水穿透时间,s; θ 为土壤含水率,%; μ a b 为待定参数。

Gaussian模型、Lorentzian模型和Lognormal模型也同样用于模拟 WDPT 和吸力 ψ 之间的定量关系。

用Sigmaplot 11.0软件,基于实测数据,采用各模型进行适线拟合,得出相关参数。

2.2.2 结果分析

2.2.2.1 脱湿和吸湿过程的 WDPT ~ θ 曲线

经过对亲水与斥水两种级别、质地不同的4种土壤在不同含水率时土壤 WDPT 的对比,滞后作用影响下 WDPT θ 的实测变化点据见图2-6。

虽然土壤的有机质含量和初始斥水性不同,但 WDPT θ 的变化均有非常显著的关系。即当 θ 很小时, WDPT 很小或者消失;随着 θ 的增加, WDPT 也呈增加趋势;当 θ 达到某一特定值时, WDPT 达到最大,即出现一个峰值;当 θ 大于峰值含水率时,随着 θ 增加, WDPT 减小;当 θ 达到临界含水率时,SWR消失。总的来看, WDPT 随含水率的变化趋势呈单峰曲线。同时观察到,斥水砂土与斥水塿土脱湿过程中的变化趋势不呈单峰曲线。就同一土壤来说,斥水土壤的 WDPT 变化范围非常大,在含水率逐渐增加过程中, WDPT 逐渐增加到严重斥水级别再降低到很低值,而亲水土壤的最大 WDPT 均未超过5s,显示了SWR对 WDPT ~ θ 曲线的明显影响。此外,无论是亲水还是斥水土壤, WDPT ~ θ 曲线均存在差异,说明滞后作用对 WDPT ~ θ 曲线的影响也是不可忽略的。

进一步对比干湿循环过程中最大 WDPT 的变化规律,取其比值进行对比, R WDPT = WDPT WP / WDPT DP ,将 R WDPT 值对应的含水量 θ Corr 列于表2-4。亲水土壤和斥水土壤的 R WDPT 分别在1.29~2.35和1.31~138.1范围内,差别明显,表明斥水土壤的 WDPT 随含水量的变化过程受干湿过程的影响。

图2-6 脱湿和吸湿过程中4种土壤的 WDPT 随含水量的变化过程

吸湿 脱湿

表2-4 亲水和斥水土壤干湿过程的 R WDPT 及对应的含水量

表中WP代表吸湿过程,DP代表脱湿过程。

2.2.2.2 脱湿和吸湿过程的水分特征曲线

测定及推算的4种土壤脱湿和吸湿过程水分特征曲线见图2-7。

图2-7 4种土壤脱湿和吸湿过程水分特征曲线

亲水,脱湿 亲水,吸湿 斥水,脱湿 斥水,吸湿

图2-7中,吸湿和脱湿过程的水分特征曲线对比对于各土壤都较为明显,但盐碱土和塿土在亲水和斥水情况下的水分特征曲线有明显区别,另两种土壤水分特征曲线对于是否斥水不敏感。由于吸力的变化范围为0~0.7MPa,SWR对水分特征曲线的影响并没有完全反映出来。

在对Gaussian模型(GM)、Lorentzian模型(LRM)和Lognormal模型(LGM)回归分析时,以土壤含水率为自变量,土壤斥水性为因变量,用各模型分别回归各种土壤的斥水性对含水率的响应关系。滞后作用影响下,斥水性 WDPT 与含水量 θ 关系的不同模型参数分析结果见表2-5,全部拟合在显著性水平 P <0.001情况下完成。

表2-5 滞后作用影响下的 WDPT ~ θ 拟合模型参数

表中σ代表标准差, S 代表显著性,*代表显著,**代表极显著,DP代表脱湿过程,WP代表吸湿过程, F 0 .01代表置信度为0.01的 F 检验统计量。 F 是拟合值, F F 0 .01表示拟合结果极显著。

斥水砂土吸湿过程、斥水砂姜黑土吸湿过程及斥水塿土脱湿过程拟合效果不好,参数未列出。含水量为0时,Lognormal三参数模型不适用。由表2-5可见:①脱湿及吸湿过程采用相同模型时参数差异不大,但斥水和亲水情况下参数差异明显。所有的拟合模型显著性 P 均小于0.01。②采用Gaussian和Lognormal模型模拟盐碱土干湿过程的 WDPT 时, P <0.05,决定系数 R 2 值大于 0.90,参数 a 对亲水(0.65< a <1.2)及斥水(2914< a <6543)情况差异很大; b 在0.02~0.04间变动,对亲水及斥水情况差异;亲水盐碱土的 μ 在0.06~0.08范围内变化,斥水盐碱土的 μ 值在0.12~0.15范围内变化。③亲水砂姜黑土的 a μ 值比斥水砂姜黑土的小,两者 b 值近似, R 2 >0.84。④亲水砂土的拟合均不好, R 2 <0.52,但斥水砂土的 R 2 为0.89。斥水砂土脱湿过程的Lognormal模型及吸湿过程的三个模型都拟合不好( R 2 <0.2)。⑤亲水塿土参数 a 的变化范围为1.23~2.68、斥水塿土 a 的变化范围为21261~21964;参数 b 的变化范围为0.03~0.07;亲水塿土参数 μ 在 0.06~0.08 范围变化,斥水塿土 μ 均为 0.16。⑥斥水土壤用Lognormal模型模拟均较好。

由于斥水性砂姜黑土、斥水砂土及斥水塿土在 WDPT ~ θ 测定曲线中出现双峰,因此以最高点为分界,分段采用不同模型对这几种土壤的 WDPT ~ θ 数据进行拟合,结果见表2-6。

表2-6 斥水土壤的双峰模型参数

由表2-6可见,在单模型拟合效果不好的情况下,采用两段模型拟合具有很好的效果。

2.2.2.3 脱湿和吸湿过程的 WDPT ~ ψ 曲线

由于滞后作用的影响,水分特征曲线并非单一曲线,因此脱湿和吸湿过程的 WDPT ~ ψ 曲线有一定区别。将4种亲水和斥水土壤在脱湿和吸湿过程中 WDPT ~ ψ 曲线的变化过程作图,见图2-8。由图可见, WDPT ~ ψ 曲线与 WDPT ~ θ 曲线有一定的类似性,即脱湿和吸湿过程明显不同,这对亲水和斥水土壤都适用。但不同的是,除亲水性砂土外,其他土壤的 WDPT ~ θ 曲线基本为居中型或右偏型,而大部分 WDPT ~ ψ 曲线则为明显的左偏型。由于吸湿和脱湿过程吸力的差异,曲线形状的变化会引起模型拟合结果的区别,这在以往的研究中并没有涉及。

不同土壤在脱湿和吸湿情况下的 WDPT ~ ψ 曲线拟合结果见表2-7。三种模型对亲水砂土吸湿过程拟合不显著,Gaussian模型和Lorentzian模型对脱湿过程的拟合不显著。根据表中的拟合结果,不同模型对亲水和斥水土壤的 WDPT ~ ψ 曲线都有一定的适应性,但对于双峰变化均拟合不好。

图2-8 4种土壤脱湿和吸湿过程的 WDPT ~ ψ 曲线

吸湿 脱湿

表2-7 WDPT~ψ曲线拟合结果(P<0.001)

2.2.2.4 三种模型的形态分析

为进一步分析三种模型(Gaussian模型、Lorentzian模型和Lognormal模型)具有什么样的意义,图2-9显示了参数 a b μ 变化时各模型的相应变化。

图2-9 参数变化时三种模型的 WDPT ~ θ 曲线

由图2-9可见,参数 a 对应 WDPT 的最大值,而参数 b 控制含水量变化范围,参数 μ WDPT 达到最大时的含水量值。相比其他模型,本节所用的三参数模型基本涵盖了 WDPT ~ θ (或 WDPT ~ ψ )曲线的不同形态,且具有一定的物理意义,因此在 WDPT ~ ψ WDPT ~ θ 的模拟中具有普遍适用性。这对于将 WDPT ~ ψ WDPT ~ θ 曲线进一步用于斥水土壤水分运动模拟研究中是非常值得借鉴的。

2.2.3 小结

四种亲水和斥水土壤的 WDPT ~ ψ WDPT ~ θ 曲线有一定的类似性,即脱湿和吸湿过程明显不同,这对亲水和斥水土壤都适用。但不同的是,除亲水砂土外,其他土壤的 WDPT ~ θ 曲线基本为居中型或右偏型,而大部分 WDPT ~ ψ 曲线则为明显的左偏型。

Gaussian模型、Lorentzian模型和Lognormal模型对亲水和斥水土壤脱湿和吸湿过程均有一定的适用性,但整体上对砂土模拟不好,单模型也无法拟合双峰过程。即便如此,用这几种模型进行 WDPT ~ ψ WDPT ~ θ 的定量化描述仍然总体可行。推荐优先采用Gaussian三参数模型拟合斥水性特征曲线。 sVu43CD3RIcFim79Z8fWcC4OHivEvkCtLmgDE2kzkucOkxgN78QcYVnNkrA3BuwG

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