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宇宙射线快中子法在土壤水分测量中的应用
——以陕北六道沟流域为例

2015-02-21王秋铭王胜樊军

中国水土保持科学 2015年5期
关键词:源区土壤水分含水量

王秋铭,王胜,樊军,†

(1.西北农林科技大学资源环境学院,712100,陕西杨凌;2.西北农林科技大学 黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室,712100,陕西杨陵)

宇宙射线快中子法在土壤水分测量中的应用
——以陕北六道沟流域为例

王秋铭1,王胜2,樊军1,2†

(1.西北农林科技大学资源环境学院,712100,陕西杨凌;2.西北农林科技大学 黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室,712100,陕西杨陵)

利用宇宙射线快中子法能够测量半径300 m左右源区内的土壤水分含量,其较大的测量源区填补了传统点观测和遥感大面积观测尺度之间的空白。本文通过对比分析COSMOS土壤含水量与TDT土壤含水量,以验证宇宙射线土壤水分观测系统的可靠性,以期为黄土高原水蚀风蚀交错区的中尺度土壤水分测量提供依据。本试验利用国产宇宙射线土壤水分观测系统(COSMOS)于2014年5月21日至10月31日对位于陕北神木县六道沟流域的坡地土壤水分进行自动监测,并用测量区典型点取样法对其校正。同时在源区内的试验小区埋设TDT探头测量土壤含水量。结果表明:COSMOS土壤水分主要受源区内降水的影响,对每次降水不仅能做出灵敏反应,且反应剧烈程度明显受降水量的影响。COSMOS观测数据很好地反映了源区内坡地径流小区土壤水分的变化趋势。与3种土地利用方式、2个深度的TDT探头所测得土壤含水量的平均值呈显著的线性相关关系,R2=0.76,均方根误差为0.022 cm3/cm3。COSMOS土壤含水量与0~10 cm土层含水量的相关系数均大于10~20 cm土层,从本试验的数据来看,COSMOS对于浅层(0~10 cm)土壤平均含水量适用性较好。TDT探头所测得的坡耕地土壤平均含水量与COSMOS测得的土壤平均含水量的相关性略差于苜蓿地和撂荒地。本研究证实了宇宙射线土壤水分观测系统能够为坡面尺度土壤水分和径流预测模型提供数据。

土壤含水量; 农田尺度; COSMOS; 陕北六道沟流域

土壤水作为水资源的重要组成部分,在地表和大气之间的物质、能量交换和多种尺度的水分运动过程中具有重要作用;土壤含水量是影响土壤侵蚀的重要因子,研究土壤初始含水量对防治土壤侵蚀具有重要参考意义。据研究,土壤含水量对坡地径流产流过程有显著影响,土壤初始含水量越大,起始产流时间越短[1],平均入渗率越小,趋于稳定入渗阶段的时间也越短[2],且径流量与土壤初始含水量成正比[3],侵蚀产沙量也随着初始近地表土壤含水量增大而增大[4];因此准确及时的获取土壤含水量极为重要。目前常用的测量土壤含水量的方法主要有称重法(烘干法)、中子法、时域反射仪(TDR)法等[5-6];但是这些测量方法多属于有损的点测量方式,对周围大区域的代表性较差[7],而且会在一定程度上破坏土壤结构[8]。利用遥感技术可以反演出大范围内的土壤含水量;但是遥感的空间分辨率较大[9],且只能在飞机或卫星过境时获得瞬时值,无法记录连续实时数据[5],限制了遥感测量法的应用。

宇宙射线中子法测量地表土壤含水量因具有不破坏土壤结构、测量范围广、深度较深等优点,逐渐引起人们的重视。国内焦其顺等[5]和贾晓俊等[8]分别于甘肃黑河流域和北京市海淀区上庄乡利用COSMOS测量土壤含水量,试验结果良好。宇宙射线快中子法的测量半径在300 m左右,有效测量深度为12~76 cm[10],是一种被动、非侵入式的中尺度土壤水分测量方法。此方法是根据地表以上宇宙射线快中子强度与土壤含水量呈反比关系的原理,利用架设在地表上方的中子探头测量宇宙射线快中子的强度,从而反演出土壤含水量[10-11]。宇宙射线快中子法能够获取较大面积的土壤含水量,可以对径流产沙进行预测。

利用国产宇宙射线探头对陕北神木侵蚀与环境试验站坡地径流小区的土壤水分进行连续监测,并与TDT探头测得的数据进行比对分析,以研究宇宙射线观测结果的可靠性。

1 宇宙射线土壤水分探测系统的原理

1.1 宇宙射线土壤水分探测系统理论和方法

太空中大量的高能粒子流在地球磁场的吸引下进入大气层,并与大气中的原子核碰撞产生次级宇宙射线,次级宇宙射线进入土壤后与土壤中原子核发生碰撞产生快中子[5,12]。这些快中子与土壤中的各种原子(主要是氢原子)发生碰撞失去部分能量而被慢化成为慢中子,最后变为热中子。部分热中子会被土壤吸收,其余则会散射到空气中[5,13]。碰撞后返回地表部分的快、慢中子将在地表以极快的速度达到平衡,其浓度受浅层土壤含水量影响显著[14]。

通常,扩散到空气中的快中子量与土壤含水量成反比;因为地表土壤含水量越大,含有氢原子就越多,对快中子的慢化也就越快,从而在地面探测到的快中子数就越少。相对于土壤中的含水量,地表植被含水量、空气中水分含量[15]以及土壤中晶格水[16]含量相对很小,可以忽略其影响[5,17]。快中子强度与土壤含水量的反比例关系是宇宙射线土壤水分观测系统测量的物理基础,通过中子探测器,探测地表附近的快中子数(或慢中子数),就可以通过修正关系计算出大面积的表层土壤平均含水量[18]。由于快中子与土壤水分关系对土壤化学性质不敏感,适合用于测量土壤含水量;而慢中子适合用于测量地表积雪深度。宇宙射线土壤水分探测系统正是基于近地面环境宇宙射线中快中子强度与土壤含水量成反比关系而设计的区域土壤水分监测系统,该系统可野外连续、自动测定大面积的土壤含水量,是遥感反演土壤含水量的有效验证手段。

1.2 探测源区和探测深度

通常定义仪器探测到的快中子来源地区的86%为宇宙射线土壤水分观测系统测量的源区。根据中子传输程序MCNPX[19]模拟的结果,在海拔为0的地区,其源区半径约为300 m[10],模拟的结果与早期中子传输理论相一致[20,21]。源区大小主要受空气的物理化学属性的影响,而与地表的土壤水分含量无关。主要原因是中子的平均散射自由程与每m3空气中的分子数成反比,空气密度越大,单位体积空气中的分子数越多,中子传输的距离就越小,源区越小,反之,源区越大。在高海拔地区,气压较低,测量源区会比低海拔地区大,例如3 000 m海拔地区的源区会比海平面地区的源区大25%左右[17]。通常情况下源区半径与气压关系可用下式[5,22]表示:

(1)

式中:Rs,0为参考气压ps,0下的源区半径(通常使用1个标准气压下的半径值,为300 m[22]),m;Rs为当前气压ps下的半径值,m。

Z为宇宙射线快中子法的探测深度,定义为探测器记录的快中子的86%来源于0~Z深度的土壤中,Z与源区内的土壤含水量呈反比。土壤中的含水量较高,则其含有的氢原子数就较多,因而能够快速慢化和吸收土壤中的快中子,使得快中子无法继续向下传播。根据MCNPX的模拟结果,探测深度从12 cm(土壤湿润,模拟含水量为0.40 m3/m3)增长到76 cm(土壤干燥,模拟含水量为0)[10]。近年来,有研究[5,14]得出反演出的宇宙射线快中子法的探测深度的计算公式

Z=5.8/(ρbd/ρw×τ+θ+0.082 9)。

(2)

式中:Z为反演出的宇宙射线快中子法的探测深度,cm[5,14];ρbd为土壤密度,g/cm3;ρw为液体水,g/cm3;τ为晶格含水量通常比较小,约为0~0.05 g/g,计算中可忽略不计;θ为土壤体积含水量,cm3/cm3。

1.3 反演函数

由于快中子传播过程中主要受气压影响,因此需要消除气压随时间的变化对反演土壤含水量的影响。按照仪器说明书中提供的公式消除气压对测量快中子数带来的误差。

N=Nraw·exp{β·(p-p0)}。

(3)

式中:N为修订正后的快中子数;Nraw为原始快中子数;β为常数,0.007 7;p为测量气压值,kPa;p0为当地气压理论值[5],kPa。

1.4 标定方程

经过气压校正的快中子数与土壤含水量存在非线性关系,土壤体积含水量计算公式[5,18]为

(4)

式中:N0为干燥条件下快中子数(需要根据源区实测含水量进行标定),个;θ为体积含水量,cm3/cm3;a0=0.080 8,a1=0.372;a2为常数,0.115。

2 野外观测与设备

2.1 研究区概况

试验于2014年5月21日—2014年10月31日在西北农林科技大学神木侵蚀与环境试验站进行,站址位于陕西省神木县以西14 km处的六道沟流域,试验区坐标为E 110°21′41、67″,N 38°37′39.60″,海拔1 181 m。该流域面积6.9 km2,是黄土高原水蚀风蚀带、农牧过渡带、黄土沙地过渡带,“三带”特色极为明显,是典型的生态脆弱区。气候为中温带半干旱大陆性季风气候,冬春季干旱少雨多风沙,夏秋多雨,年平均气温8.4 ℃,活动积温3 248.0 ℃,无霜期153 d,年太阳辐射总量5 922 MJ/m2。多年平均降水437 mm。地带性土为黑垆土,因长期强烈侵蚀,已被沙黄土、新黄土、红黏土及在沙地上发育起来的风沙土、坝地淤土取代。植被类型为干旱草原,因实行退耕还林(草)工程,植被覆盖度有所增加。紫花苜蓿(Medicagosativa)、次生天然长芒草(Stipabungeana)、达乌里胡枝子(Lespedezadavurica)、蒿类(Artemisiacapillaris)等植物分布广泛;沙柳(Salixcheilophila)、柠条(Caraganaintermedia)等灌木在该地区也有分布。

2.2 野外观测方法

试验区内布设的宇宙射线土壤水分观测系统采用CRP100 宇宙射线土壤水分探头(北京普瑞博科技公司),连接到CR800数据采集器进行间隔1 h的累积测量,其他气象参数(空气温湿度,气压等)由自动气象站提供。如图1所示:红点为COSMOS设备,在COSMOS设备西南方向40 m内分布有5个14 m×5 m径流小区,其中2个靠近COSMOS系统的为撂荒地,其余3个为坡耕地;东北方向35 m范围内分布4个径流小区,靠近COSMOS系统的为撂荒地,其余3个为人工草地(紫花苜蓿),图中黑色圆内即为COSMOS测量源区。每个小区内5 cm和15 cm深度各埋设1个TDT土壤水分探头,自动测量土壤体积含水量,探头测量值经烘干法校正。

图2 宇宙射线反演土壤含水量变化Fig.2 Variation of the soil water content inverted by cosmic-ray fast neutron method

图1 仪器架设源区示意图Fig.1 Map showing the footprint of instrument

3 结果与分析

按照测量区典型点取样方法[17],率定后得到N0=1 250,根据N0和式(4)可以计算出5月21日至9月17日试验小区内土壤含水量变化,见图2。

3.1 宇宙射线测量土壤含水量的变化特征

试验期间降水共计346.1 mm,试验小区内无灌溉,土壤水分的变化近似看作由降水和蒸散引起。如图2所示,宇宙射线反演的土壤水分主要受降水的影响而增加,对每次的降水均能做出灵敏反映,且反映剧烈程度受降水量影响明显:5—6月降水量和降水次数较少,故土壤水分含量处于较低水平;7月份降水较多,土壤含水量处于较高水平;8月份降水次数为8次降水,但总降水量较少,为82.9 mm,平均降水量仅为10.3 mm,由于该时期该区植物进入旺盛生长阶段,土壤水分含量不断降低至0.10 cm3/cm3,直到8月27日降水量达47 mm,土壤水分得到明显的补充。

3.2 基于TDT探头数据的验证

3.2.1 COSMOS数据与TDT数据的比较 每个试验小区内5 cm、15 cm深度均埋设TDT探头,选取3个进行处理,将试验小区内2个深度的土壤含水量算数平均值作为验证值。5月21日至9月17日宇宙射线土壤水分和TDT探头平均土壤水分变化对比结果显示,均方根误差(XRMSE)0.022 cm3/cm3,R2为0.76,二者呈显著的线性相关关系(图3),证实COSMOS可以反映这些不同处理之下的土壤平均含水量变化。

XRMSE refers to root mean square error图3 宇宙射线反演土壤含水量与TDT土壤水分对比Fig.3 Comparison of the soil water content inverted by cosmic-ray fast neutron method and TDT soil water content

3.2.2 COSMOS数据与不同深度TDT数据的比较 如图5所示,比较TDT探头测得的3个处理和2个深度的土壤含水量与COSMOS测得的土壤含水量,可知各仪器对于土壤含水量变化的反映趋势较一致,但存在一定差异:COSMOS土壤含水量与0~10 cm深度土壤含水量的相关系数均大于0~20 cm深度土壤含水量的相关系数。据研究,土壤含水量随土层深度的增加在0~70 cm的深度内呈逐渐减小的趋势[23];但考虑到黄土高原地区破碎地表极易导致土壤水分含量的空间分布不均[23],COSMOS测得的结果是整个源区的平均土壤含水量,从本试验的数据来看,COSMOS测得的平均土壤含水量与靠近地表的含水量更为相符[13]。

图4 宇宙射线反演土壤含水量与不同小区0~10 cm、10~20 cm TDT土壤水分对比Fig.4 Comparison of the soil water content inverted by cosmic-ray fast neutron method and TDT soil moisture of different experimental plots of 0-10 cm and 10-20 cm

3.2.3 COSMOS数据与不同土地利用类型土壤TDT数据的比较 如图5所示,比较TDT探头测得的3种土地利用类型0~20 cm土壤平均含水量与COSMOS测得的土壤含水量得出:其相关关系表现为苜蓿地>撂荒地>坡耕地,且坡耕地土壤平均含水量为0.209 cm3/cm3,大于COSMOS测得的土壤平均含水量0.160 cm3/cm3和苜蓿地土壤平均含水量0.139 cm3/cm3、撂荒地土壤平均含水量0.151 cm3/cm3。由于使用TDT探头为点测量方式,仅能代表各试验小区的土壤含水量,而COSMOS所测的土壤含水量为半径为300 m的源区内的平均土壤含水量,源区内大部分是以人工草地和撂荒坡耕地为主的草地,土壤水分整体处于较低水平,仅存的几个小块试验小区的农地处理土壤含水量高于周围草地;因此,此处COSMOS反映的是源区大范围内以草地为主的较低的土壤平均含水量的季节变化,而对小面积农地的土壤含水量变化代表性略差。故坡耕地土壤平均含水量与COSMOS测得的土壤平均含水量的相关性略差于苜蓿地和撂荒地。

图5 宇宙射线反演土壤含水量与不同小区0~20 cm TDT土壤水分对比Fig.5 Comparison of the soil moisture inverted by cosmic-ray fast neutron method and TDT soil moisture of different experimental plots of 0-20 cm

土壤含水量与土壤侵蚀有着紧密联系,小流域土壤水分的准确获取可以为流域产流产沙的模拟提供参数。袁建平等[1]和孔刚等[2]的研究表明,随着土壤初始含水量的增大,起始产流时间和平均入渗率均会降低,侵蚀产沙量也随着初始近地表土壤含水量增大而增大[4];故掌握土壤初始含水量可在一定程度上掌握径流产沙的时间和数量。A.W.Western等[24]的试验通过实测值得出降雨前如果土壤含水量超过了某个值,那么就会有径流产生;但是Zhang Y等[25]利用实测值率定的模型模拟的小流域土壤水分含量和径流之间却没有显著相关关系,他们将之归因于小流域土壤含水量具有较低的空间变异性。而宇宙射线方法可以得到较大面积的土壤水分含量值,配合测量区域内的土壤水分含量空间变异的研究,能够进一步理清土壤水分含量与坡面径流之间的复杂关系。同时,较大面积土壤含水量的实时监测也可为风蚀预报、矿区扰动土体土壤侵蚀的预警等提供数据支持。

4 结论

试验采用国产宇宙射线土壤水分观测系统(COSMOS)进行土壤含水量的观测,并与TDT测量结果进行对比,证实COSMOS能够有效获取中尺度样地土壤含水量。COSMOS测量结果对每次降水均能做出灵敏反映,反映剧烈程度受降水量影响明显;能很好地反映源区坡地径流小区土壤水分的变化趋势,且其与苜蓿地、撂荒地和坡耕地样地5 cm、15 cm 2个深度TDT所测土壤平均含水量均显著(P<0.05)线性相关。COSMOS测量结果与0~10 cm土层含水量相关性高于0~20 cm土层,表明COSMOS更适用于0~10 cm土层平均含水量监测。该设备能够提供面状地面土壤水分数据,可应用于黄土高原坡面或者小流域土壤水分的连续观测,为土壤墒情及水土流失预敬提供数据。

[1] 袁建平,雷廷武,郭索彦,等.黄土丘陵区小流域土壤入渗速率空间变异性[J].水利学报,2001(10):88-92

[2] 孔刚,王全九,樊军,等.前期含水量对坡面降雨产流和土壤化学物质流失影响研究[J].土壤通报,2008,39(6):1395-1399

[3] 陈洪松,邵明安,王克林.土壤初始含水率对坡面降雨入渗及土壤水分再分布的影响[J].农业工程学报,2006,22(1):43-47

[4] 张玉斌,郑粉莉.近地表土壤水分条件对坡面土壤侵蚀过程的影响[J].中国水土保持科学,2007,5(2):5-10

[5] 焦其顺,朱忠礼,刘绍民,等. 宇宙射线快中子法在农田土壤水分测量中的研究与应用[J].地球科学进展,2013,28(10):1136-1143

[6] Topp G C, Davis J L, Annan A P. Electromagnetic determination of soil water content: Measurements in coaxial transmission linesJ].Water Resources Research, 1980,16(3):574-582

[7] Robinson D A, Campbell C S, Hopmans J W, et al. Soil moisture measurement for ecological and hydrological watershed-scale observatories: A reviewJ].Vadose Zone Journal,2008,7(1):358-389

[8] 贾晓俊,施生锦,黄彬香,等. 宇宙射线中子法测量土壤水分的原理及应用[J].中国农学通报,2014,30(21):113-117

[9] Famiglietti J S, Devereaux J A, Laymon C A, et al. Ground-based investigation of soil moisture variability within remote sensing footprints during the Southern Great Plains 1997 (SGP97) Hydrology Experiment[J]. Water Resources Research, 1999, 35(6): 1839-1851

[10] Zreda M, Desilets D, Ferré T P A, et al. Measuring soil moisture content non-invasively at intermediate spatial scale using cosmicray neutronsJ].Geophysical Research Letters,2008,35(21):1-5

[11] Shuttleworth W J, Zreda M, Zeng X, et al. The COsmic-ray Soil Moisture Observing System(COSMOS):A non-invasive, intermediate scale soil moisture measurement network[C]∥Proceedings of the British Hydrological Society’s Third International Symposium.UK: Newcastle University,2010:1-7

[12] Lv L, Franz T E, Robinson D A, et al. Measured and modeled soil moisture compared with Cosmic-Ray neutron probe estimates in a mixed forest [J]. Vadose Zone Journal,2014,13(12):1-13

[13] Zreda M, Zeng X, Shuttleworth J, et al. Cosmic-ray neutrons, an innovative method for measuring area-average soil moisture[J]. GEWEX News, 2011, 21(3): 6-10

[14] Franz T E, Zreda M, Ferre T P A, et al. Measurement depth of the cosmic ray soil moisture probe affected by hydrogen from various sourcesJ].Water Resources Research,2012,48(8) :W08515

[15] Rosolem R, Shuttleworth W, Zreda M, et al. The effect of atmospheric water vapor on the Cosmic-ray soil moisture observing systemJ].Journal of Hydrometeorology,2013,14:1659-1670

[16] Franz T E, Zreda M, Rosolem R, et al. A universal calibration function for determination of soil moisture with cosmic-ray neutronsJ].Hydrology and Earth System Sciences Discussions,2013,17(2):453-460

[17] Zreda M, Shuttleworth W J, Zeng X, et al. COSMOS: the cosmic-ray soil moisture observing system[J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2012, 16(11): 4079-4099

[18] Desilets D, Zreda M, Ferré T P A. Nature’s neutron probe: Land surface hydrology at an elusive scale with cosmic raysJ].Water Resources Research,2010,46(11):1-7

[19] Pelowitz D.MCNPX User’s Manual, Version 2.5.0. LA-CP- 05-0369M].Los Alamos National Labs,2005:2-5

[20] Glasstone S, Edlund M C. The Elements of Nuclear Reactor TheoryM].New York: Van Nostrand,1952:101-103

[21] Hess W N, Patterson H W, Wallace R, et al. Cosmic-ray neutron energy spectrum[J]. Physical Review, 1959, 116(2): 445-447

[22] Desilets D, Zreda M. Footprint diameter for a cosmic-ray soil moisture probe: Theory and montecarlo simulations[J].Water Resources Research,2013, 49(6): 3566-3575

[23] 王云强,邵明安,刘志鹏. 黄土高原区域尺度土壤水分空间变异[J].水科学进展, 2012, 23(3):310-316

[24] Western A W, Grayson R B. The Tarrawarra data set: Soil moisture patterns, soil characteristics, and hydrological flux measurements[J]. Water Resources Research, 1998, 34(10): 2765-2768

[25] Zhang Y, Wei H, Nearing M A. Effects of antecedent soil moisture on runoff modeling in small semiarid watersheds of southeastern Arizona[J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2011, 15(10): 3171-3179

(责任编辑:程 云 郭雪芳)

首届水土保持青年(博士)学术论坛在北京召开

9月25日,“首届水土保持青年(博士)学术论坛”在北京林业大学召开,本次论坛由中国水土保持学会主办、北京林业大学水土保持学院承办。中国水土保持学会秘书长吴斌教授,副校级领导、水土保持学院院长王玉杰教授出席论坛并讲话。

本届论坛主题是“水土保持、荒漠化防治与生态环境建设”,来自全国20家大专院校与科研院所的60余名代表就土壤侵蚀、流域水文过程、荒漠化防治、林业生态工程等领域的研究成果进行了学术交流。本次论坛共收到论文42篇,评选出优秀论文12篇,其中一等奖2篇,二等奖4篇,优秀奖6篇。

论坛为水土保持青年(博士)搭建了学术交流平台,通过交流,活跃了水土保持学术气氛,拓展了水土保持青年的学术视野,激发了创新思维,可推动水土保持与荒漠化防治学科发展。

(中国水土保持学会)

Application of cosmic-ray fast neutron method to measure soil moisture:A case study of Liudaogou basin in Shaanxi

Wang Qiuming1, Wang Sheng2, Fan Jun1,2

(1.Northwest Agriculture & Forestry University College of Resources and Environment,712100, Yangling,Shaanxi, China;2.State Key Laboratory of Soil Erosion and Dry Land Farming on the Loss Plateau,Northwest Agriculture & Forestry University,712100,Yangling,Shaanxi, China)

As an important component of water resources, soil moisture plays a crucial role in the energy exchange between soil and atmosphere, and is also an important part of every ecosystem. The soil moisture has a significant effect on the soil erosion process; therefore, it is very momentous to obtain the soil moisture content accurately and continuously. As we all know it is very difficult to measure region-scale soil moisture but now soil moisture at a horizontal scale of around 300 m can be observed by the cosmic-ray fast neutron probe, which makes this method available to fill the gap between small scale of traditional point measurement and large scale of remote sensing measurement. We compared soil moistures form COSMOS and TDT to verify the accuracy of COSMOS and provide a method to measure the soil moisture in wind-water erosion crisscross region. In this study, the domestic cosmic-ray soil moisture observing system (COSMOS) was used to observe soil moisture of slope field in Liudaogou basin of Shaanxi Province during the period of 21 May 2014 to 31 October 2014. TDT probes were set in 5 cm and 15 cm deep in the soil of all plots. Main results are presented as follows. COSMOS soil moisture was mainly affected by precipitation and could reflect sensitivity on the precipitation. The results of the COSMOS soil moisture well reflected the variation trend of soil moisture at the field scale, and had a linear correlation with the average of the results measured by TDTs in two depths of three experimental plots. TheR2was 0.76 and the root mean square error was 0.022 cm3/cm3. We found the correlation coefficient of COSMOS soil moisture and TDT soil moisture in 0-10 cm were greater than those in 0-20 cm from the comparison between the results measured by TDT in two depths of all experimental plots and COSMOS. Based on this, we can consider that the average soil moisture measured by COSMOS was more consistent with the water content of the soil near the surface. And we found the correlation coefficient of COSMOS soil moisture and TDT soil moisture in slope land was slightly worse than alfalfa and abandoned land from the comparison between the results measured by TDT in 0-20 cm of all experimental plots and COSMOS. In conclusion, COSMOS can be used to measure and record field soil moisture during a period and provide more reliable ground data for the region-scale soil moisture and runoff prediction. It can also provide verification data for the remote sensing inversion of soil moisture. It can be applied to continuous observations of soil moisture in slopes of loess plateau and small watersheds, and provide data for soil erosion prediction.

soil moisture; field scale; COSMOS; Liudaogou basin

2015-02-02

2015-08-09

项目名称:国家自然科学基金重点项目“黄土坡地土壤养分随地表径流流失动力机制与模拟模型”(51239009);国家自然科学基金“水蚀风蚀交错带不同植物利用水源的差异与共存机制”(41271239);中国科学院西部行动计划项目“晋陕蒙能源基地受损生态系统恢复重建关键技术与示范”(KZCX2- XB3- 13)

王秋铭(1993—),女,本科生。主要研究方向:水土保持与荒漠化防治。E-mail:2272354681@qq.com

†通信作者简介:樊军(1974—),男,博士,研究员。主要研究方向:土壤物理。E-mail:junfan@nwsuaf.edu.cn

S152.7

A

1672-3007(2015)05-0125-07

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