Voxler 软件在棉田土壤含水量时空变异研究中的应用

张正贵，韩迎春，冯璐，王国平，雷亚平，李小飞，杨北方，熊世武，邢芳芳，辛明华，王占彪，李亚兵

（中国农业科学院棉花研究所/ 棉花生物学国家重点实验室，河南安阳455000）

土壤水是作物水分的主要来源，是土壤、植物及其环境间进行物质交换的重要媒介，通过影响土壤肥力、温度和通气状况等，对作物的产量和品质产生重要作用[1-2]。然而，受到各种因素的综合影响，土壤含水量具有高度的空间变异性[3-4]，即同一时间不同地点或同一地点不同时间的土壤含水量存在显著差异。 在一定的生育期内，土壤含水量直接决定作物的产量和品质[5-6]。 因此，充分了解土壤含水量的时空变异规律， 准确掌握其空间分布特征，对合理指导作物精准灌溉、改良作物生产以及提高水资源利用效率均具有重要意义。

随着信息化、智能化研究的飞速发展，空间统计学被广泛应用于农业光、温、水、肥等领域[7-8]。 刘丽媛等[9]利用空间统计学的网格取样方法，得出在非灌溉期不同点土壤含水量随土壤深度增加不断减少，并且不同点上其时空变化具有明显的空间异质性；周英霞等[10]在农田尺度下利用地理信息系统和地统计学相结合的方法得出棉田土壤水、 肥、盐在深度上受土壤结构的影响较大，而在时间上受气候及人类活动等影响较大。Brocca 等[11]在田间和流域尺度上，利用遥感反演土壤含水量变化规律并结合监测数据，跨尺度估算大面积农田土壤含水量的时空变异。 然而，目前研究主要集中在大尺度的土壤含水量空间变异分析上，而且对研究结果的解释大多在二维水平， 要么仅反映其随时间的变化，要么仅反映其空间分布特性，难以全面准确解析其时空分布特征。

Voxler 软件（美国Golden software 公司）[12-14]在地球物理数据的三维可视化表达上应用较为广泛，在环境污染调查和地质勘查等方面的应用上也已有一定的研究[15-16]。 然而，关于Voxler 软件在农业领域的应用研究，尤其是在农田土壤含水量时空分布研究中的应用较少[17]。 为此，本研究以空间统计学为基本研究方法， 采用空间网格法布点， 使用Voxler 软件三维可视化方法分析棉田土壤含水量的时空分布状况，以期为量化展示土壤含水量时空分布特征、提高水资源利用率及指导农田精准灌溉提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验于2019 年在中国农业科学院棉花研究所东场试验基地进行。该基地位于河南省安阳市白壁镇（36°06′N，114°21′E），海拔76.4 m；试验地土壤为砂壤土，肥力中等。试验设单作棉花、棉花套作二月兰（棉花/二月兰）、棉花套作毛叶苕子（棉花/ 毛叶苕子）3 种种植模式处理。 供试棉花品种为中棉所60，于2019 年4 月25 日播种，播种密度为9 万株·hm－2；2 种套作模式均于2018 年9 月12 日将二月兰和毛叶苕子种子撒播于棉行中间，播种量为45 kg·hm－2，于2019 年4 月11 日将盛花期的二月兰和苕子翻压进棉田土壤。 试验采用随机区组设计，每个处理设3 次重复，各小区为20 行区，行距为0.8 m，小区面积为256 m2。田间管理采取当地高产栽培管理方式。

1.2 土壤剖面含水量数据采集

在种植棉花后不同处理小区内， 在深度为10～110 cm、宽80 cm（棉行间距）的空间网格里，每隔20 cm 设置1 个测定点，共30 个点。采用5TE土壤水分温度传感器 （Decagon METER Group，美国）测定单位体积内的土壤含水量，每间隔1 h 采集一次，将其与数据采集器连接，自动记录数据，传感器位置分布如图1。

1.3 数据收集与处理

于2019 年7 月10―19 日对试验地土壤含水量进行分析。此时棉花处于花铃期，棉花主根、侧根生长减慢，但地上部生长旺盛，是棉花根系吸收土壤水和矿质养分的高峰期，土壤含水量时空变化更为明显，因此确定为研究时段。

图1 5TE 土壤水分温度传感器空间位置分布

从数据采集器选取试验数据将数据信息导出为.txt 文件，使用Stata14.0 对数据进行转化分析与处理， 处理后的数据文件中包括多个三维位置点，每个位置点对应1 个数据值；数据按行存储，每行有4 列，分别表示三维坐标点p（x，y，t）和坐标点处的属性值f（x，y，t）。x坐标代表从一侧棉行到另一侧棉行的水平距离（棉行间距），y代表传感器距离水平地面的垂直距离（土壤深度），t代表从2019 年7 月10 日9 时后经历的时间，f（x，y，t）代表它们在该点测得的土壤含水量 （体积含水率，VWC），在Stata14.0 里将数据导出为.dat 格式， 数据格式见表1。

表1 Voxler 软件绘制三维土壤含水量数据格式

1.4 棉田土壤含水量三维可视化表达

1.4.1新建项目与数据导入。 在Voxler 软件中新建一个项目， 将处理好的.dat 文件导入到Voxler中，即新建“Project”，执行“File”→“Import”命令，将整理合并后的.dat 文件导入工作区“Network manager”中。 其中在Property manager 菜单中选择输出类型为“Points”，X选择.dat 文件中对应的x，Y选择.dat 文件中对应的y，Z选择.dat 文件中对应 的t，Component-1 选 择.dat 文 件 中 对 应 的VWC。

1.4.2棉田土壤含水量空间点图绘制。 在“Network manager” 中右键点击导入的.dat 文件执行“Graphics output”→“Axes”命令画出三维坐标抽；通过执行“Graphics output”→“ScatterPlot”命令画出采集点所有的空间分布，其中在“Property manager”菜单里调整点的密度、大小、颜色及图例大小、 位置等； 最后通过执行 “Graphics output”→“BoundingBox” 命令画出该三维水分空间分布图的框架，同样在“Property manager”菜单调整框架的颜色、线粗等。

1.4.3棉田土壤含水量切面绘制。 在“Network manager” 中右键点击导入的.dat 文件执行“Computational”→“Gridder”命令对数据进行网格化，然后 右 击 Gridder 后 通 过 “Graphics output” →“ObliqueImage” 命 令 添 加1 个 切 面。 点 击“ObliqueImage”，可以在“Property manager”菜单里编辑切面的颜色（Colormap）、方向（Orientation）、位置（Offset from center）、亮度（Lighting）等属性。点击ObliqueImage 模块， 在Legend 中选中Show Legend，添加土壤含水量图例。 此外，在“Network manager”菜单里点击“Viewer Window”模块可以在其“Property manager”菜单栏内改变三维空间分布图的背景颜色（Colormap）、亮度（Lighting）等。

1.4.4棉田土壤含水量等值面图绘制。 在“Network manager”中 右 键 点 击“Gridder” →“Graphics output”→“Isosurface” 命令建立等值面， 其中在“property manager”菜单栏可以设置该等值面的属性，例如等值面的大小、颜色、图例等。

1.4.5棉田土壤含水量3D 可视化。 通过右击“Gridder” 模块， 通过执行 “Graphics output”→“VolRender” 命令建立图像三维可视化， 其中在“Property manager”菜单里的“Render method”选项选择“3D textures”选项，此外用“Number of slices”“Colormap”“Opacity” 选择三维图像的切片数量、颜色及透明度等。同时，可以在“Property manager”→“Legend”中选中Show legend，添加土壤含水量图例。

2 结果与分析

2.1 不同点的土壤含水量的时空变化

图2 主要显示2019 年7 月10－19 日的每小时土壤含水量空间分布，图中点共分为6 行5 列，这与传感器的分布位置一致。 从图2 可以看出，3种种植模式的土壤含水量差异明显， 其中棉花/苕子的最高，棉花/ 二月兰的次之，单作棉花的最低，且3 种种植模式都呈现上部土壤含水量低，下部土壤含水量高的特征，其中单作棉花更为明显。土壤含水量分布点图更清晰、 精确地显示具体地点、具体时间的土壤含水量。

图2 2019 年7 月10－19 日棉田土壤含水量时空分布点图

2.2 不同切面的土壤含水量的时空变化

图3 展示不同种植模式的3 个不同方向的切面，分别是平行于地面的切面和2 个垂直于地面的切面，3 个切面互相垂直。 利用土壤含水量时空分布切面图可以在保持某因素不变的情况下，分析土壤含水量随另外2 个因素的变化情况。以图3 切面1 为例，在保持土壤深度为30 cm 时，3 种种植模式的土壤含水量时空变化差异显著。其中随着时间的推移3 种种植模式棉田土壤含水量都逐渐降低，其中棉花/二月兰的最为明显，棉花/苕子的次之，而单作棉花的变化不大。 这反映出棉花/二月兰模式的棉花根系活动更剧烈，吸收土壤水能力更强。 推测这是由于绿肥翻压进棉田土壤后，增加了土壤有机质含量，促进了棉花根系的生长，提升了棉花对土壤水的吸收能力。

2.3 同一等值面土壤含水量空间分布

等值面图可以清晰展示不同棉花种植模式下具有相同土壤含水量的土层的三维空间整体特征。图4 显示的是在3 种棉花种植模式下土壤含水量为0.31 m3·m－3的等值面图。 由图4 可看出，0.31 m3·m－3土壤含水量等值面仅存在于棉花/ 二月兰和棉花/ 苕子处理的上层土壤（0～40 cm），但存在于单作棉花处理0～100 cm 土层，说明单作棉花有最多体积处于含水量为0.31 m3·m－3的土壤，棉花/二月兰次之，棉花/ 苕子最低。通过调整土壤含水量的数值，可以精准展示各个土壤含水量的时空分布。 此外，依据等值面界限，可以明确棉田局部土壤含水量状况，判断需要灌溉的区域及其规模，为实现棉田精准灌溉提供准确的依据。

2.4 土壤含水量时空分布3D 可视化

图5 显示的是通过网格法插值形成的棉田土壤含水量3D 空间分布。 由图5 可以看出，0～100 cm土层含水量，3 种种植模式中最高的是棉花/ 苕子，其次是棉花/ 二月兰，最低的是单作棉花，且3 种种植模式0～30 cm 土层含水量都随着时间的推移逐渐降低。 这应该跟棉花由初花期进入花铃期有关， 花铃期棉花生殖生长和营养生长速率最大，从土壤吸收水分和养分也最快，导致土壤含水量逐渐降低。 此外，3 种种植模式底层土壤含水量都大于表层土， 这是由于棉花主根系大多处于0～30 cm土层，因此从表层土吸收的水分大于底层。

图5 3 种模式棉田土壤含水量3D 空间分布

3 讨论与结论

本研究利用土壤水分温度传感器精确获取了不同时空的棉田土壤剖面含水量， 利用Voxler 软件结合时间对数据进行三维可视化表达，更加直观准确地展示了整个棉田土壤含水量的时空分布变化。 本研究结果表明，3 种种植模式下研究时段的棉田土壤含水量以棉花/苕子最高， 棉花/ 二月兰次之，单作棉花最低，且上层土壤含水量均明显低于底层。 刘帅等[18]利用空间统计学理论和方法，基于Surfer 准确量化光能在棉花冠层的空间分布，但其结果都是在某一时间点表述，不能阐释光能在棉花冠层的空间分布随时间的动态变化；而本研究表明，利用Voxler 软件在探究棉田土壤含水量空间分布的基础上，可以结合时间分析棉花某一生育时期或全生育期的土壤含水量空间动态变化。 综上，基于Voxler 软件分析可以方便且准确地判断棉田土壤含水量的时空差异，可为进一步计算土壤耗水量提供科学的可视化证据， 同时也可为未来的农田精准灌溉以及提高水分利用效率提供技术支撑。

Voxler 软件简化了数据的处理过程，且成图快捷简单，更易操作，在未来的农田水分时空分布分析中具有较好的应用前景。 然而，由于降水及田间灌溉等原因，在灌溉及降水期间水分下渗是田间土壤含水量变化的主要原因，通过土壤含水量的变化无法获取此时棉田作物生长利用水分的信息。 因此，如何快速获取灌溉及降水期间作物根系耗水的空间分布信息，仍需要进一步的研究。