吉林南部不同耕作管理下土壤水分对降雨事件的响应

秦诗洁，师登峰，高伟达

吉林南部不同耕作管理下土壤水分对降雨事件的响应

秦诗洁，师登峰，高伟达※

（中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100193）

土壤水分对降雨的响应特征与降水在地表和土壤中的分配密切相关。该研究为明确不同耕作方式下黑土土壤水分对降雨的响应，利用时域反射仪原位动态监测吉林南部耕作长期定位试验翻耕（CT）和免耕（NT）下玉米生育期含水率，通过7个指标量化两种耕作管理下土壤水分对降雨量大且持续时间长、降雨量小且持续时间短和降雨量较大且持续时间较短、降雨强度大的3类降雨事件的响应。结果表明：1）CT初始含水率较低，0～2.5、2.5～5和5～10 cm累积增加含水率（ASWI）显著高于NT；随土壤深度增加，CT的ASWI明显下降，而NT基本稳定。2）多数情况下，NT下相邻土层累积增加含水率之比（RSWI）大于100%，而CT低于100%。3）高降雨强度下NT相邻土层对降雨事件的响应时间（DRTlayer）平均值和异常值为负值的频率较多，说明NT下更易发生优先流。因此，极端降雨下NT土壤水分响应更剧烈，有利于降水向下层土壤渗透，减少地表径流形成。

土壤水分；耕作；黑土；免耕；降雨事件

0 引 言

全球气候变化导致极端降雨事件频发[1]。研究表明未来中国降雨总量呈下降趋势，强降雨和干旱天气发生频率增加[2]。强降雨事件可能会扩大土壤水分波动，干旱期延长造成作物生长水分胁迫增加[3-4]。同时强降雨会致使土壤处于饱和状态，一方面引起较大的地表径流，水土流失风险加剧；另一方面，地表积水会导致作物生长面临缺氧胁迫，产量受损[5-6]。因此，明确农田土壤水分对降雨事件的响应对于减少水土流失，提高水分利用效率和作物产量具有重要意义。

农田土壤水分对降雨事件的响应受多个因素影响，如降雨强度、作物冠层截留、地表覆盖度、土壤物理性质（质地、容重、孔隙等）等[7]。Hess等[6]研究发现降雨强度增加会促进深层渗漏，增加深层土壤含水率。此外，当土壤初始含水率较高或降雨强度高于土壤入渗能力时，增加降雨强度会改变水分入渗路径，优先流路径可能会被激活[8]。冠层结构和叶片形态可以改变降雨的分布，影响土壤水分的输入[9-10]。Loik等[11]研究发现冠层截留通常会将少量降雨保留在冠层，对水分的水平分布产生负面影响。同时，Liu等[12]研究发现与高降雨强度相比，冠层在低降雨强度下能够截留更多的水分。地表秸秆覆盖可以提高地表粗糙度，削弱溅蚀。Xin等[13]在研究模拟降雨下地表秸秆覆盖对黑土入渗和侵蚀的影响中发现随着地表覆盖度增加，径流量显著减少，土壤水分入渗率增加。土壤水分对降雨的响应还受到土壤物理性质（质地、容重、孔隙等）的调控。Ma等[14]在分析土壤质地和土壤入渗特性的关系中发现砂土的入渗率、累积入渗量显著高于壤土。Wu等[15]研究发现土壤容重越高，孔隙度越低，入渗能力越弱。但Mondal等[16]研究发现即使免耕管理土壤容重较高，丰富的大孔隙和良好的孔隙连通性却可以创造较好的水分入渗条件。

以雨养农业为主的东北黑土区是中国重要的商品粮基地，但由于长期集约化种植和土壤侵蚀，导致土壤退化严重[17]。因此，为了保护黑土地，近年来免耕在该地区推广应用。但在推广过程中，农民担心免耕会导致土壤“变硬”，阻碍降雨下渗。前期研究发现免耕显著提高了0～20 cm土壤容重，土壤总孔隙度降低。但基于长期耕作试验研究发现，免耕管理下0～30 cm土层具有连通性好的生物孔隙网络，而翻耕尽管上层孔隙度较高，但存在着明显的犁底层[18]。因此，本研究假设，相比于传统翻耕管理，尽管免耕管理土壤容重增加，但不会阻碍降雨在土壤中的渗透。

本研究依托于中国农业大学梨树长期耕作定位试验，通过原位动态监测玉米生育期内不同耕作方式下不同深度土壤水分的动态变化，量化不同耕作方式下土壤水分对降雨事件的响应，为科学地认识免耕管理吉林南部黑土区农田土壤保护性耕作措施、提高土壤水分利用效率提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

长期耕作定位试验位于吉林省四平市梨树县的中国农业大学梨树实验站（43°16′N，124°26′E）。该地属于中温带湿润季风气候区，具有明显的大陆性。年平均气温为5.9 ℃，年平均降雨量556 mm，主要集中在6—9月。土壤类型为黑土（Mollisols，USDA），质地为粉质黏壤土（0～20 cm土壤：砂粒，23.89%；粉粒，45.21%；黏粒，30.90%），有机质含量21.0 g/kg。种植方式一年一熟，主要作物为玉米或大豆。

耕作试验开始于2011年春季，采用裂区试验设计：耕作方式为主区，包括免耕（NT）、翻耕（CT）和轮耕（RT）。作物种植模式为副区，包括玉米连作、玉米-大豆轮作和玉米-玉米-大豆轮作。每个处理3个重复，共27个小区，每个小区面积为1361 m2（63 m×21.6 m）。本研究仅选取免耕和翻耕下的玉米连作处理开展田间观测。NT管理下，秋季利用联合收割机收获玉米，地表秸秆高留茬（约20 cm），其他秸秆经收割机打碎后均匀分布在土壤表面；春季利用免耕播种机一次完成播种、施肥和镇压操作。在CT管理下，玉米收获后秸秆移除田间。春季播种前用铧式犁翻耕土壤18～20 cm，然后利用旋耕机进行旋耕2次，最后用免耕播种机进行播种。两种耕作管理下均采用宽窄行种植，窄行间距40 cm，宽行100 cm。种植密度为61312株/hm2。施肥量为800 kg/hm2（N-P2O5-K2O: 26-10-12）。在玉米生长期内无灌溉，根据病虫害情况喷洒农药。

1.2 地表接收降雨量和田间土壤含水率动态监测

1.2.1 降雨量测定

利用安装于玉米宽行50 cm处的雨量计自动监测降雨量，每15 min测定一次。每个处理下各安装一个雨量计（如图1）。

图1 田间TDR探针和雨量计安装示意图和照片

1.2.2 土壤含水率测定

采用时域反射仪（Time-Domain Reflectometry，TDR）进行动态监测土壤含水率。分别在NT和CT管理下宽行50 cm处2.5、5、10、20、30、40和50 cm的土壤深度埋设TDR探针（图1），用于监测0～2.5、2.5～5、5～10、10～20、20～30、30～40和40～50 cm土层的含水率。为了降低探针安装对土壤的扰动，在埋设过程中，将不同土层的土壤分开放置，且将土坑的尺寸保持最小。将探针水平插入剖面后，小心地将土壤分层回填至土坑内，然后在表面喷洒一些水，使土壤结构稳定。TDR探针连接到TDR100主机上，测定土壤介电常数，由数据采集仪（CR3000，Campbell Scientific，Inc.，Logan，UT）自动控制。每15 min自动记录一次数据。在距探针安装位置约3 m的位置，安装雨量计。TDR和雨量计于2021年5月28日安装，于2021年10月15日拆除。

1.3 数据处理与分析

土壤含水率利用Topp公式[19]由介电常数进行计算

式中为土壤体积含水率，K为土壤介电常数。利用烘干法测定的土壤含水率与TDR100监测的土壤含水率建立线性关系，标定田间动态监测的土壤含水率数据。

本研究参考Tian等[20]方法对土壤含水率数据进行处理。首先对数据进行降噪处理，输出各深度土壤含水率随时间的变化曲线。然后将相邻时刻土壤含水率增量大于或等于0.005 cm3/cm3作为判定土壤含水率对降雨响应的依据，小于0.005 cm3/cm3认为土壤含水率对降雨无响应，以此确定土壤含水率对降雨响应开始和结束的关键点；并且将6 h土壤含水率对降雨无响应作为区分降雨事件的依据，即将土壤含水率对两次降雨响应的时间间隔小于6 h划分为同一降雨事件（图2）。

注：ASWI表示累积增加土壤含水率，Smax表示土壤最大湿润速率，DRTlayer表示相邻土层土壤含水率响应的延迟时间，DRTrainfall表示土壤含水率对降雨事件响应的延迟时间，DUR表示土壤含水率对降雨事件响应的持续时间。下同。

对于每次降雨事件，将计算以下指标来表征土壤含水率对降雨事件的响应。

1）累积增加土壤含水率ASWI[20-21]

2）相邻土层累积增加土壤含水率之比RSWI[20]

式中表示不同土层（= 1、2、3、4、5、6和7，分别代表0～2.5、2.5～5、5～10、10～20、20～30、30～40和40～50 cm），ASWI、ASWI1表示第层和第-1层的累积增加土壤含水率（cm3/cm3）。RSWI越高，表示降水向下层渗透越多，当RSWI>100%时，优先流发生。

3）土壤最大湿润速率max和平均湿润速率mean[22]

4）相邻土层土壤含水率响应的延迟时间[23]

式中ST、ST1表示第层和第1层土壤水分响应开始的时间。

5）土壤含水率对降雨事件响应的延迟时间DRTrainfall

式中RST表示某次降雨事件中开始降雨的时间。

6）土壤含水率对降雨事件响应的持续时间[20]

式中ET表示第层土壤水分响应结束的时间。

本研究将每次降雨事件的数据作为一组重复，利用Excel2016和SPSS20.0（IBM，Armonk，NYC，USA）进行数据统计与方差分析，采用独立样本T检验（<0.05）对同一深度两组数据和最小显著差异法LSD对同一耕作方式不同深度数据分别进行显著性分析，并利用Origin9.5（OriginLab，Northampton，MA，USA）作图。

2 结果与分析

2.1 玉米生育期各降雨事件分类及土壤水分响应次数

图3展示了2021年玉米从播种到收获期间0～50 cm剖面内不同深度土壤含水率动态和降雨分布情况。结果表明，玉米生育期总降雨量499.6 mm。主要集中在6—8月，占玉米生育期总降雨量的75%。7月份出现了长达20 d的干旱期。0～20 cm土壤含水率变化剧烈，深层土壤含水率较稳定。

图3 玉米生育期土壤含水率变化和降雨分布

在图3基础上，根据图2展示的方法对玉米生育期的降雨事件进行划分，一共分离出24次土壤水分对降雨存在明显响应的降雨事件。CT管理下0～2.5、2.5～5和5～10 cm土壤含水率对24次降雨事件均有响应，NT管理下对24次降雨事件均有响应的仅有0～2.5 cm，2.5～5、5～10和10～20 cm土层土壤含水率对降雨产生响应的次数均低于CT管理。但NT管理下30～40和40～50 cm土壤含水率对降雨的响应次数多于CT管理（表1）。

表1 翻耕和免耕管理下各土层对降雨事件的响应次数

考虑到玉米生育期24次降雨事件中降雨量、持续时间、降雨强度变异较大，采用K-means聚类算法对24次降雨事件进行分类[24-25]。表2给出了具体分类结果，将24次降雨事件分为3类：类别Ⅰ代表降雨量大（25.53±6.52 mm）、持续时间长（15.92±4.16 h）的降雨事件；类别Ⅱ代表降雨量小（5.42±2.58 mm）、持续时间短（2.00 h）的降雨事件；类别Ⅲ代表降雨量较大（19.22±6.49 mm）、持续时间较短（4.92±3.42 h），降雨强度大（0.29±0.17 mm/min）的降雨事件（表2）。

表2 玉米生育期24次降雨事件分类结果

注：RDUR表示降雨持续时间，30表示30 min最大降雨强度。下同。

Note:RDUR represents the duration of rainfall;30represents the maximum 30-min rainfall intensity. Same as below.

2.2 不同耕作方式下土壤水分对降雨事件的响应状况

2.2.1 不同耕作方式下土壤含水率增量剖面分布

图4展示了3类降雨事件下CT和NT管理各土层累积增加土壤含水率（ASWI）变化。从中可以发现CT管理下各深度土壤初始含水率普遍低于NT。Ⅰ类降雨事件下各处理ASWI大于Ⅱ类和Ⅲ类降雨事件。3类降雨事件下，CT管理ASWI均随着土壤深度增加下降明显；而NT管理的ASWI随土壤深度增加相对稳定。在Ⅰ类降雨事件下，CT管理2.5～5、5～10、10～20和20～30 cm土层的ASWI（平均值0.04～0.14 cm3/cm3）显著高于NT（平均值0.02～0.05 cm3/cm3，0.05）；Ⅱ类降雨事件下0～2.5、2.5～5、5～10和40～50 cm CT管理ASWI（平均值0.02～0.07 cm3/cm3）显著高于NT（平均值0.01～0.03 cm3/cm3，0.05）；Ⅲ类降雨事件下CT管理0～2.5、2.5～5和30～40 cm ASWI（平均值0.05～0.11 cm3/cm3）显著高于NT（平均值0.02～0.5 cm3/cm3，0.05）。

注：大写字母表示不同耕作方式下同一土层数据差异显著（P<0.05），小写字母表示相同耕作方式下不同土层数据差异显著（P<0.05）。下同。

图5显示了3类降雨事件下CT和NT管理相邻测定土层累积增加土壤含水率之比（RSWI）。3类降雨事件下CT管理各深度RSWI普遍小于100%，而NT管理下RSWI普遍大于100%。Ⅰ类降雨事件下，CT和NT管理RSWI各深度无明显差异；Ⅱ类降雨事件下CT管理2.5～5 cm RSWI（平均值81.23%）显著高于NT（平均值67.43%，0.05），但CT管理5～10 cm RSWI（平均值74.22%）显著低于NT（平均值180.28%，0.05）；Ⅲ类降雨事件下同样CT管理5～10 cm RSWI（平均值72.28%）显著低于NT（平均值179.96%，0.05）。此外，CT和NT管理RSWI整体上随深度增加而增加。Ⅰ类降雨事件下，CT（平均值244.80%）和NT（平均值179.83%）管理下30～40 cm RSWI总体上显著高于其他土层（0.05）；Ⅱ类降雨事件下，CT管理40～50 cmRSWI（平均值140.30%）和NT管理5～10 cm RSWI（平均值180.28%）总体上显著高于其他土层（0.05）；Ⅲ类降雨事件下，CT管理30～40 cmRSWI（平均值198.37%）总体上显著高于其他土层（0.05）。

2.2.2 不同耕作方式下土壤湿润速率剖面分布

图6展示了3类降雨事件下CT和NT管理各土层最大湿润速率（max）、平均湿润速率的变化（mean）。Ⅰ类降雨事件下，CT管理下10～20和40～50 cmmax显著低于NT，5～10和40～50 cmmean显著低于NT（0.05），其他土层无显著性差异；Ⅱ、Ⅲ类降雨事件下，NT和CT管理土壤湿润速率无显著性差异。随着深度的增加，Ⅰ类降雨事件下CT管理max和mean无显著性差异，NT管理下2.5～5 cm显著高于5～10、10～20和30～40 cm；Ⅱ类降雨事件下CT管理0～2.5 cmmax和mean显著高于其他深度，NT总体上随深度增加显著下降（0.05）；Ⅲ类降雨事件下，CT管理下max0～2.5 cm显著高于10～20和20～30 cm，0～2.5 cmmean显著高于其他土层，而NT管理各深度间无显著性差异（0.05）。此外，NT管理下土壤湿润速率出现高异常值情况明显多于CT，尤其在Ⅲ类降雨事件下。

图5 CT和NT管理各相邻土层累积增加含水率之比（RSWI）差异

2.2.3 不同耕作方式下土壤水分对降雨事件响应的时间特征

图7为3类降雨事件下CT和NT管理下相邻测定土层土壤水分响应的延迟时间（DRTlayer）和各深度土壤水分对降雨事件响应的延迟时间（DRTrainfall）。Ⅰ类降雨事件各处理DRTrainfall明显大于Ⅱ类和Ⅲ类降雨事件。3类降雨事件下，CT和NT管理下DRTlayer均无显著性差异，但NT管理下DRTlayer平均值、异常值为负值情况明显多于CT。Ⅰ类降雨事件下CT管理20～30 cmDRTrainfall（平均值7.50 h）显著高于NT（平均值2.67 h，0.05）。Ⅰ、Ⅲ类降雨事件下CT管理DRTrainfall各土层间无显著性差异，NT管理分别在30～40和10～20 cm显著高于0～2.5和2.5～5 cm；Ⅱ类降雨事件下CT管理30～40 cm DRTrainfall显著高于0～2.5和2.5～5 cm，而NT管理各土层间无显著性差异（0.05）。

图8为3类降雨事件下CT和NT管理各土层土壤水分对降雨事件响应的持续时间（DUR）。从中可以发现Ⅰ类降雨事件DUR明显大于Ⅱ类和Ⅲ类；Ⅰ类降雨事件下各处理DUR无显著性差异；Ⅱ类降雨事件下CT管理5～10 cm DUR（平均值3.25 h）显著高于NT（平均值0.75 h，0.05）；Ⅲ类降雨事件下CT管理2.5～5 cm DUR（平均值5.08 h）显著高于NT（平均值2.11 h，0.05）。随着土壤深度增加，Ⅰ类降雨事件下CT管理DUR无明显变化，Ⅱ类降雨事件CT管理DUR在10～20 cm达到最大值（平均值3.10 h），Ⅲ类降雨事件CT管理30～40 cm DUR最大值（平均值6.36 h）；而3类降雨事件下NT管理DUR各土层间均无显著性差异（0.05）。

a. Ⅰ类降雨事件b. Ⅱ类降雨事件c. Ⅲ类降雨事件 a. Type I rainfall eventb. Type Ⅱ rainfall eventc. Type Ⅲ rainfall event

3 讨 论

耕作方式对农田土壤水文过程有着明显影响，其通过影响土壤孔隙、地表覆盖进而间接影响土壤含水率对降雨的响应。在本研究中，通过原位动态监测玉米生育期不同耕作方式下土壤含水率变化，基于ASWI、RSWI、max、mean、DRTlayer、DRTrainfall、DUR 7个指标从增量、速率、时间尺度3个方面分析了不同耕作方式下0～50 cm土壤水分对降雨事件的响应。

前人的研究表明，与传统耕作相比免耕可以显著改善土壤水分入渗，增加入渗量[26-27]。但本研究中发现CT管理0～2.5、2.5～5和5～10 cmASWI（平均值0.02～0.14 cm3/cm3）在3类降雨事件下均显著高于NT（平均值0.01～0.05 cm3/cm3），为NT的2～3倍（图4）。土壤初始含水率与ASWI显著负相关（0.01）（图9）。玉米生育期NT管理下土壤的平均含水率高于CT（图3），这表明降雨后NT管理土壤含水率增加的空间小于CT。此外，相关性分析显示NT管理对ASWI呈显著负效应，NT管理地表秸秆覆盖对降雨截留，使得快速进入土壤的水分减少[28-30]。因此，3类降雨事件下CT管理ASWI显著高于NT。此外，Ⅰ类降雨事件ASWI大于Ⅱ类和Ⅲ类；3类降雨事件下，随着土壤深度增加，CT管理ASWI明显下降，而NT管理下ASWI除0～2.5 cm外其余深度无明显差异，且RSWI在大多数情况下高于100%（图4、图5）。相关性分析显示降雨量和降雨持续时间与ASWI显著正相关，NT管理对RWSI呈显著正效应，土壤深度与ASWI显著负相关，而与土壤初始含水率和RSWI显著正相关（0.01）（图9）。这表明不同降雨事件下ASWI和RSWI的变化主要与降雨类别、耕作方式和土壤初始含水率有关。Ⅰ类降雨事件，ASWI较高；随着土壤深度增加，土壤初始含水率逐渐增大，ASWI逐渐降低；CT管理下，土壤剖面内含水率差异较大，表层含水率低，各深度对降雨的响应逐渐减弱；而NT管理下，土壤剖面内含水率较均匀（图3），且连通性较好的生物孔隙网络促进优先流的形成，使得NT管理各深度土壤水分对降雨的响应强度较为一致，NT管理RSWI大于CT。

有报道指出：随着土壤初始含水率增加，土壤水分入渗率逐渐降低[31-32]。但本研究发现Ⅰ类降雨事件下，CT管理下10～20、40～50 cmmax显著低于NT，5～10、40～50 cmmean显著低于NT；Ⅱ类降雨事件CT和NT管理无明显差异；Ⅲ类降雨事件下NT管理10～20 cmmean显著高于CT，且NT管理土壤湿润速率出现高异常值情况明显多于CT（图6）。相关性分析显示土壤初始含水率与mean显著正相关（0.05），NT管理对mean呈显著正效应，30与max和mean显著正相关（图9，0.01）。这表明Ⅰ类和Ⅲ类降雨事件下NT管理土壤湿润速率较高主要与耕作方式和降雨强度有关。CT管理土壤结构松散，强降雨会导致土壤表面形成“黏闭”现象，更容易形成地表径流，入渗速率降低；而NT管理地表秸秆覆盖可以减弱强降雨对土壤结构的破坏，同时NT管理连通性好的生物孔隙丰富，有助于水分快速下渗[29,33-34]。

从时间尺度来讲，Ⅰ类降雨事件DRTrainfall和DUR明显大于Ⅱ类和Ⅲ类降雨事件；3类降雨事件下，CT、NT管理DRTlayer无明显差异，但Ⅲ类降雨事件NT管理DRTlayer平均值、极端值为负值情况明显多于CT；Ⅲ类降雨事件NT管理2.5～5 cmDUR比CT少2.97 h（图8、图9）。相关性分析显示降雨量和降雨持续时间与DRTrainfall和DUR显著正相关（0.01），30与DRTrainfall和DUR显著负相关（0.05），土壤初始含水率与DRTlayer、DRTrainfall和DUR显著负相关（0.01），NT管理对DRTlayer、DRTrainfall和DUR呈现弱的负效应（图 9）。这说明土壤水分对降雨事件响应的快慢和持续时间与降雨类别、土壤初始含水率和耕作方式有关。Ⅰ类降雨事件DUR较高，土壤水分对降雨的响应的持续时间较长；而Ⅲ类降雨事件DRTlayer和DUR较低；NT管理土壤初始含水率高于CT，上层达到“近饱和”状态较快，各深度土壤水分对降雨响应的DRTlayer、DRTrainfall和DUR低，对降雨响应更迅速；Ⅲ类降雨事件下，由于NT管理大孔隙丰富且连通性较好[16]，下层土壤水分对降雨响应时间提前，DRTlayer为负值情况更多。同样，Hess等[6]研究也发现免耕比耕作系统在1.2 m土壤深度更快观测到溴化示踪剂。

注：θ0表示各土层的初始含水率，Treatments表示CT和NT两种耕作方式，Soil layer表示不同土层。*、**分别表示在0.05和0.01水平上显著相关。

需要指出，尽管土壤性状具有较强的空间变异性，在本研究中仅设置了2个剖面的观测。但是通过监测玉米生育期多次降雨事件和含水率的变化，通过K-means聚类分析划分不同的降雨事件，以相同降雨事件下土壤含水率变化作为重复分析，在一定程度上能够降低偶然性。另外，文中报道的数据是2021年测定的，今年（2022年）本研究所开展的地区极端降雨次数较多，尽管没有测定，但是通过降雨后田间积水情况，极端降雨下免耕管理下地表几乎无积水，但翻耕管理下积水超过15 cm，从侧面也证明了本文中的结果能代表田间实际情况。

4 结 论

本文以吉林省南部黑土区保护性耕作长期定位试验为基础，通过时域反射仪连续原位监测玉米生育期翻耕（CT）和免耕（NT）管理下0～50 cm土壤含水率变化，基于累积增加含水率（ASWI）、相邻测定土层累积增加土壤含水率之比（RSWI）、土壤最大湿润速率、土壤平均湿润速率、相邻测定土层土壤含水率响应的延迟时间（DRTlayer）、土壤含水率对降雨事件响应的延迟时间（DRTrainfall）和土壤含水率对降雨事件响应的持续时间（DUR）量化评价CT和NT管理下不同深度土壤含水率对降雨事件的响应。主要结论如下：

1）玉米生育期间，田间条件下NT管理土壤含水率普遍高于CT，3类降雨事件下表层0～2.5、2.5～5和5～10 cm 累积增加含水率 NT管理显著低于CT；随着土壤深度增加，CT明显下降，NT基本保持稳定。

2）NT管理下RSWI普遍大于100%，CT管理下普遍小于100%，说明NT管理下降水更易向下层渗透；强降雨情况下，NT管理土壤湿润速率普遍高于CT，DRTlayer平均值、极端值为负值情况明显多于CT，DUR较CT短，是由于NT管理下地表秸秆覆盖，土壤初始含水率较高和发达的生物孔隙网络形成优先流的结果。因此，NT管理土壤水分对强降雨响应更剧烈，土壤容重增加并不会阻碍土壤水分入渗。

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Responses of soil water content to rainfall events under different tillage management in Southern Jilin Province of China

Qin Shijie, Shi Dengfeng, Gao Weida※

(,,100193,)

Soil water content is one of the essential indicators for crop growth. The main source of soil water is then the rainfall in the rainfed agricultural region. Among them, tillage management is one of the important factors for the distribution of rainfall above and below ground, which is closely related to the dynamics of soil water content. However, it is still unclear in the response of soil water content to rainfall events under different tillage management. The objective of this study is to determine the effect of tillage management on the response characteristics of soil water content to rainfall events on Mollisol. The long-standing tillage experiment was carried out in the spring of 2011 at the Lishu Experiment Station of China Agricultural University (43°16′ N, 124°26′ E), located in Lishu, Jilin Province, China. The time-domain reflectometer (TDR) probes were installed in the soil depths of 2.5, 5, 10, 20, 30, 40, and 50 cm under No-Tillage (NT), and Conventional Tillage (CT) treatments, in order to monitor the dynamics of soil water content. Some parameters were used to quantify the dynamic response of soil water content under NT and CT to rainfall events, including the Accumulated Soil Water Content Increment (ASWI), the ratio of accumulated soil water content increment between adjacent soil layers (RSWI), the maximum (max) and mean (mean) rate or the slope of a soil water content curve under rainfall events, the difference of the soil water content response time between two adjacent soil layers (DRTlayer), the difference of the soil water content response time and rainfall onset time (DRTrainfall), and the duration of soil water response to rainfall events (DUR). According to the rainfall duration and intensity, 24 rainfall events were divided into three categories with the-means clustering: the rainfall events Ⅰ with the large rainfall (25.53±6.52 mm) and long rainfall duration (15.92 h), the rainfall events Ⅱ with the small rainfall (5.42±2.58 mm) and long rainfall duration (2.00 h), and the rainfall events Ⅲ with the large rainfall (19.22±6.49 mm), short rainfall duration (4.92±3.42 h) and heavy rainfall intensity (0.29±0.17 mm/min). The results indicated that: 1) The ASWIof NT was significantly lower than that of CT under 0-2.5, 2.5-5, and 5-10 cm soil layer, due to the lower soil water content of CT in the surface layer. 2) The ASWI of CT decreased with the increase of soil depth, while remaining stable under the NT. 3) The RSWI of NT was over 100% under the most rainfall conditions, whereas less than 100% under the CT. The values ofmaxandmeanof NT were generally higher than those of CT. Moreover, there was a high frequency of negative abnormal values and average values ofDRTlayerunder the NT management at the high rainfall intensity. It infers that the activities of preferential flow were greater under the NT management. Therefore, the soil water content under the NT presented a stronger response to extreme rainfall. Furthermore, there was no significant influence of soil bulk density on the soil water infiltration, due to the well-developed biological pores network. Therefore, the rainfall can be percolated into the soil, as the extreme rainfall continued, which was beneficial to reduce surface runoff and soil erosion.

water moisture; cultivation; Mollisol; no-tillage; rainfall events

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.18.016

S152.7+2

A

1002-6819(2022)-18-0147-09

秦诗洁，师登峰，高伟达. 吉林南部不同耕作管理下土壤水分对降雨事件的响应[J]. 农业工程学报，2022，38(18)：147-155.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.18.016 http://www.tcsae.org

Qin Shijie, Shi Dengfeng, Gao Weida. Responses of soil water content to rainfall events under different tillage management in Southern Jilin Province of China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(18): 147-155. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.18.016 http://www.tcsae.org

2022-07-14

2022-09-13

国家重点研发计划项目子课题（2021YFD1500802-5）

秦诗洁，博士生，主要研究方向为保护性耕作。Email：sjqin@cau.edu.cn

高伟达，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向为土壤物理。Email：weida_gao@cau.edu.cn