富平生态站土壤状态垂向分布的观测与模拟
发布时间：2021-08-14 01:58
位于西北的关中平原地区是我国重要的粮食产区之一,掌握其典型田间的土壤状态垂向分布规律与过程机理对于实现该区水资源的高效利用和科学管理具有重要意义。本文选择关中平原典型冬小麦-夏玉米轮作农田作为研究对象,基于富平生态站地面部分的土壤状态观测数据,开展了以土壤状态垂向分布为核心的试验观测和数值模拟两方面研究工作。论文首先利用经典统计学方法以及绘制时空等值线图的方式,对研究区土壤状态指标垂直方向上的分布特征进行了分析与示意;之后将详细的土壤状态观测资料用于标定已有的SWAP模型,进而借助该模型对研究区观测期和历史时期的各层土壤水分运动、溶质运移以及热量传输过程进行了数值模拟。得到的主要结论如下:（1）在土壤状态各指标的描述性统计特征方面:建站以来,观测剖面0～250cm各层含水量、电导率以及温度变化范围分别为0.18～0.39cm3/c/cm3、0.06～4.67mS/cm和-1.90～35.06℃。上述三个指标的变异系数均随着土层深度的增加而逐渐减小。0～80cm土层是含水量和电导率变化相对活跃的区域;不同深度处的土壤温度均值基本稳定在15℃左右。剖面各状态指标序列的取值分布形式与正态分布...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
富平生态站区位概况Fig.2-1LocationalsituationofFupingecologicalstation
由于受到降水、蒸散发、覆被等环境因素的影响，土壤状态各指标在时间和空间上均会表现出不同的变化特征[86]。为了对研究区观测剖面的土壤水分、土壤电导率以及土壤温度的垂向时空变化进行深入的分析与探讨，本章基于富平生态站地面部分的土壤状态实时监测数据，利用经典统计学方法以及绘制时空等值线图的方式，对作物影响下不同深度处的土壤水分、土壤电导率以及土壤温度序列的统计特征以及时空分布特征，进行了不同角度的分析与示意，旨在明确土壤状态信息在观测时期内的时空变化规律，并为后续对应指标的数值模拟研究提供参考。3.1 研究区土壤的物理性质3.1.1 土壤粒度分析为了解研究区土壤的粒度成分以及所属的质地类型，现场在布设了传感器探头的测坑（原位测试点）周边，就近选取采样点，并进行了专门的采样实验：利用土钻对 0～140cm 的土壤埋深范围进行分层取样并带回室内，对土样进行风干、研磨、过筛等前期处理后，借助 Mastersizer 2000 激光粒度分析仪对研究区土壤进行粒度分析（如图 3.1）。分析结果如表 3.1 所示。
130-135 66.7 25.1 8.3由表 3-1 可知，研究区 0～140cm 埋深范围的土壤，砂粒含量最高（约占 65%），粉粒含量次之（约 26%），黏粒含量最低（约为 9%）。根据美国农业部土壤质地分类三角坐标图（USAD Soil Texture Triangle）分析可知，研究区土壤的主要成分是砂粒，质地类型以砂质粘壤土为主。3.1.2 土壤容重和孔隙度土壤的多孔性质为作物创造了良好的生长条件，然而土壤容重和孔隙度等物理性质的变化会对作物的根系生长、生物量积累以及土壤热特性等方面产生一定影响[88]，为此开展了专门的采样试验以掌握相关观测研究前的必要信息。试验于 2015年3～6月期间，在原位测试点周边区域采集土样。利用环刀在每个采样点的 0～80cm 埋深范围内进行分层取样并现场编号称重，每层三次重复。采回的环刀土样及时放入室内烘箱，设置温度为 105℃±2℃烘至恒重后称量。整理不同编号土样的现场和室内称重结果，计算出各自的质量含水量，进而按照《土壤学》[33]中的对应公式计算得到各层土壤的容重和孔隙度大小。研究区 0～80cm 土壤容重和孔隙度计算结果的总体均值如表 3-2 所示。
本文编号：3341536
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
富平生态站区位概况Fig.2-1LocationalsituationofFupingecologicalstation
由于受到降水、蒸散发、覆被等环境因素的影响，土壤状态各指标在时间和空间上均会表现出不同的变化特征[86]。为了对研究区观测剖面的土壤水分、土壤电导率以及土壤温度的垂向时空变化进行深入的分析与探讨，本章基于富平生态站地面部分的土壤状态实时监测数据，利用经典统计学方法以及绘制时空等值线图的方式，对作物影响下不同深度处的土壤水分、土壤电导率以及土壤温度序列的统计特征以及时空分布特征，进行了不同角度的分析与示意，旨在明确土壤状态信息在观测时期内的时空变化规律，并为后续对应指标的数值模拟研究提供参考。3.1 研究区土壤的物理性质3.1.1 土壤粒度分析为了解研究区土壤的粒度成分以及所属的质地类型，现场在布设了传感器探头的测坑（原位测试点）周边，就近选取采样点，并进行了专门的采样实验：利用土钻对 0～140cm 的土壤埋深范围进行分层取样并带回室内，对土样进行风干、研磨、过筛等前期处理后，借助 Mastersizer 2000 激光粒度分析仪对研究区土壤进行粒度分析（如图 3.1）。分析结果如表 3.1 所示。
130-135 66.7 25.1 8.3由表 3-1 可知，研究区 0～140cm 埋深范围的土壤，砂粒含量最高（约占 65%），粉粒含量次之（约 26%），黏粒含量最低（约为 9%）。根据美国农业部土壤质地分类三角坐标图（USAD Soil Texture Triangle）分析可知，研究区土壤的主要成分是砂粒，质地类型以砂质粘壤土为主。3.1.2 土壤容重和孔隙度土壤的多孔性质为作物创造了良好的生长条件，然而土壤容重和孔隙度等物理性质的变化会对作物的根系生长、生物量积累以及土壤热特性等方面产生一定影响[88]，为此开展了专门的采样试验以掌握相关观测研究前的必要信息。试验于 2015年3～6月期间，在原位测试点周边区域采集土样。利用环刀在每个采样点的 0～80cm 埋深范围内进行分层取样并现场编号称重，每层三次重复。采回的环刀土样及时放入室内烘箱，设置温度为 105℃±2℃烘至恒重后称量。整理不同编号土样的现场和室内称重结果，计算出各自的质量含水量，进而按照《土壤学》[33]中的对应公式计算得到各层土壤的容重和孔隙度大小。研究区 0～80cm 土壤容重和孔隙度计算结果的总体均值如表 3-2 所示。
本文编号：3341536
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