基于高密度电阻率法的灌溉过程田间水分入渗特征研究

赵贵章, 孔令莹, 徐远志, 潘登, 王展, 谢思敏

(1.华北水利水电大学,河南 郑州 450046; 2.山东省水利科学研究院,山东 济南 250013;3.河南省自然资源监测和国土整治院,河南 郑州 450016)

灌溉作为一种常见的地表水补给地下水的方式,垂向入渗过程较为复杂,灌溉过程不是一个形成饱水带下移、达到一定深度就停止下移的简单过程,而是主要以非饱和状态下移[1],受气候、岩性、水位埋深、土地利用方式、耕种措施以及灌溉方式等多种因素影响[2]的过程。因此,深入研究灌溉入渗补给过程、分析入渗过程的空间变异性可为合理制定农田灌溉制度和计划提供科学依据。

目前,研究田间水分垂向入渗过程的方法有很多,包括数值模拟、元素示踪试验,以及各种物理方法。代智光[3]依据非饱和水动力学理论对红壤区根灌土壤水分运移进行模拟并用Hydrus-2D软件进行求解,发现实测值与模拟值差异较小,表明该模型可以应用于该区域的土壤含水率剖面模拟。张伟等[4]研究了不同灌水量与不同水头变化情况下的含水率与湿润锋运移过程,通过Hydrus-2D软件建模模拟雨水急聚情况下的深层土壤水分运移,得到了径向湿润锋的运移随设计深度的增加有着明显变化的结论。在灌水量增大的条件下,湿润锋的垂向下移速度大于径向下移速度。宋浩[5]使用氢氧稳定同位素作为示踪剂研究新疆伊犁地区灌溉条件下干旱区包气带土壤水的灌溉特征,研究发现,对于平原地带的土壤剖面灌溉水入渗补给通常是以“活塞流”形式入渗。陈志辉等[6]通过研究灌溉水的田间运移过程确定了灌溉水的入渗补给量和入渗系数,得到灌溉水通过入渗补给地下水量占总补给量的11.4%以上、大部分灌溉水消耗于蒸发蒸腾作用的结论。不同研究方法的适用性不同,每种方法都有各自的优势和不足,计算灌溉水的补给量适用于物理方法,模拟时间尺度上的水分运移适用数值模型方法,在分析灌溉水的运移转化作用时通常用同位素方法。研究发现,数值模拟过程中对于参数的选取通常采用假设的方法,具有很大的主观性和不确定性[7]。

为了进一步研究灌溉过程中包气带水分入渗的空间变异性,本文利用高密度电阻率法测定水分入渗过程,通过浸水试验布设电极和水分传感器对土体电阻率和含水率进行实时监测,建立土体电阻率与含水率间的关系模型,反演剖面水分运移过程,并分析出水分的入渗特征,以便提供该地区的包气带水分入渗的空间变异性研究依据。

1 研究区域与试验方案

1.1 研究区概况

研究区域位于安徽省宿州市东南部的沱河河漫滩处,地势由西北向东南倾斜,研究区浅部地层含少量灰色浸染的灰黄色黏土和棕黄色砂岩,如图1所示。地属温带半湿润季风气候,降雨集中于夏季6—8月,夏季降水量占全年降水量的50%～60%。主要植被覆盖为杨树、柳树和少量杂草。

图1 研究区域现场图

在距离宿州城区4 km、沱河节制闸下游方向20 m处的沱河漫滩上选取典型剖面,对该剖面的土体进行电阻率和含水率监测。

1.2 测试仪器与试验方案

1.2.1 测试仪器

试验采用重庆顶峰地质仪器厂生产的EDGMD3高密度电阻率法测量系统测定土体电阻率,用温纳装置进行测量。温纳装置中每个测点需4根电极,两侧电极为供电电极,供直流电,得到测量断面呈倒置的梯形形状。采用反演软件RES2DINV对数据进行预处理,剔除跳跃点数据,通过迭代直至达到预期效果后结束反演,即可观察到二维空间内电阻率的时间空间分布情况[8-11]。

1.2.2 试验方案

沿沱河漫滩布置1条东西向高密度电阻率法测线,测线西侧为公路,东侧为河流,共布设72根电极,测线长35.5 m,极距0.5 m,如图2(a)所示。高密度电阻率法监测形成的电场呈倒置梯形,如图2(b)所示。本次测量采用的是时移监测,采集不同时刻的电阻率值[12],监测起始时刻为2020年9月20日上午10:00,结束时刻为9月23日16:00。

图2 试验布置示意图

介质含水率的测定位置位于高密度电阻率法测线上第34至第37根电极处,选取边长为2 m的正方形区域作为浸水试验区,将水分传感器(ECH2O 5TE/5TM)埋设于浸水试验区域中心处,水平位置如图2(a)所示。按照埋藏深度5、10、20、30、50、100 cm分别将传感器垂直埋设于土体的不同深度下开展浸水试验,监测土体下部含水率变化过程。浸水试验从9月20日11:00开始,保持恒定的压力水头。含水率数据采集时间段与电阻率监测时间段相同,采集间隔时间为 1 h,采集后的数据通过内置的GPRS/3G模块传输给服务器。

2 结果及分析

2.1 含水率随土体埋深的变化规律

根据试验观测时期选取9月20日10:00、9月20日16:30、9月21日10:00、9月21日16:30、9月22日10:00、9月23日10:00 6个典型时刻的含水率和电阻率情况进行分析,为了表达简便,将这6个时刻简写为t1、t2、t3、t4、t5、t6。将t1—t6时刻的土体含水率随埋深的变化过程绘制成曲线,如图3所示。

图3 不同时刻土体含水率随埋深变化的曲线

由图3可看出:

1)未进行浸水试验的t1时刻埋深5 cm处的浅部土体含水率为23.9%;浸水试验后,在t2时刻该处土体的含水率减小至21.7%,随后逐渐增加至23.5%。造成该现象的原因可能是,土体浸水后水分快速入渗,补给深部土体,导致浅部土体含水率降低,后续浅部土体含水率增加,这与当地的降雨有关(由宿州市气象数据可知9月22日、23日皆有少量降雨)。

2)在埋深100 cm的有效深度范围内,根据传感器数据可以看出各时刻土体含水率的空间分布呈相似规律:随埋深增加,含水率在埋深小于20 cm的范围内逐渐减小,在埋深20～30 cm范围内,含水率逐渐增大,并在埋深30 cm处达到峰值25.65%;在埋深大于30 cm之后土体含水率减小。这表明该研究区域在特定浸水强度下,水分在土体中的运移过程呈现明显的不均一性。这与张先林、李明香等在甘肃黑方台地区对灌溉入渗研究得到的结论一致,即灌溉水在垂直入渗过程中,仅上部表层范围内土体饱和, 其下部土体均未达到饱和, 且越往下含水率越低[13-14]。

3)在埋深小于45 cm的范围内,土体含水率变化明显;当埋深大于45 cm以后,土体含水率变化并不明显。表明埋深大于45 cm的土体受水分入渗过程的影响程度较小。

2.2 土体电阻率随埋深变化的规律

浸水试验结果表明,土体中的水分运移具有不均一性。为了分析水分运移过程中土体电阻率的变化情况,采用高密度电阻率法测量电阻率的时空变化规律。

浸水试验从9月20日10:00开始,试验开始之前测定监测剖面的初始电阻率,之后选取5个时刻(t2—t6),测定剖面电阻率,为构建含水率与电阻率关系模型提供依据。

根据现场实测得到的土体电阻率数据,选取t1—t6 6个时刻的电阻率值,将6个时刻的电阻率差值使用RES2DINV反演软件进行反演,绘制剖面电阻率变化图,如图4所示。

图4 各时段剖面电阻率的变化情况

图4中反演得到电阻率剖面为倒置梯形。由于测线0.0～12.0 m、20.0～35.5 m电阻率变化很小,因此对测线12.0～20.0 m范围内的各时段电阻率变化情况进行分析。

由图4可以看出,浸水试验初始时刻,土体电阻率变化值较大, 9月22日研究区域有少量降雨,可以观察到浅部土体电阻率发生变化。由图4(a)可知,降雨前,浅部埋深处存在高阻区。由图4(b)可以看出,水分入渗埋深0.5～2.0 m处土体含水率增大,电阻率减小。由图4(c)—(e)可以看出,随着水分向下入渗和蒸发,埋深0.5～2.0 m处电阻率逐渐增大。埋深2.0～3.0 m处,电阻率逐渐增大,这是受浅部异质高阻区的影响,对此处的水分入渗有屏蔽作用。

总体而言,土体电阻率变化较大的区域集中分布在埋深0.5～1.5 m范围内,由于浸水试验后土体电阻率变化较大,表明有水分入渗。降雨后,该埋深范围内土体的电阻率逐渐增大,表明水分在不断蒸发和入渗,土体的电阻率增大至30 Ω·m后趋于稳定。埋深3.0～3.5 m区域内土体电阻率变化值为8 Ω·m左右,可以忽略不计。已有研究成果显示,灌溉水在黄土包气带中往往是以水汽运移为主, 且入渗速率极慢[15],结合电阻率情况可知,埋深3.5 m以下土体电阻率没有变化,表明深部土体含水率无明显变化,电阻率也无明显变化,灌溉水在土体的入渗深度约为3.0～3.5 m。

2.3 土体含水率与电阻率的关系

2.3.1 关系模型构建

根据传感器监测的含水率和反演得到的电阻率数据,可得到电阻率与含水率的关系。为得到含水率与电阻率的定量关系,根据实测整理得到的土体含水率与电阻率绘制散点图,如图5所示,基于该散点图数据,拟合得到电阻率与土体含水率之间的关系模型:

图5 电阻率-含水率拟合关系曲线

θ=-6.681lnρ+54.59。

应用非线性最小二乘法,得到拟合优度R2=0.898 3,表明二者拟合效果较好。由图5可知,随着土体含水率的增大,土体电阻率呈减小趋势,土体导电性能增强。

2.3.2 电阻率-含水率模型应用

应用电阻率与含水率之间的关系(电阻率-含水率)模型进行实用性分析,将反演得到的电阻率值代入该模型可得到不同时刻的土体含水率,如图6所示。

图6 各时刻剖面含水率变化情况

由图6可知:在浸水试验开始前,土体含水率最大值为37.5%;随着浸水试验的进行,水分入渗,土体含水率随时间推移逐渐增大,在9月20日下午16:30,即t2时刻达到峰值42%,随后土体含水率呈减小趋势;在埋深0.5～1.5 m范围内,土体含水率变化明显,随着时间推移,水分不断蒸发和下渗,土体含水率减小;在埋深大于1.5 m的区域,土体含水率变化很小;随着埋深增加,水分入渗不断减少,表明入渗过程具有不均一性。浅部埋深0.5～1.5 m范围内土体含水率呈先增大后减小的趋势,这与图3实测的土体含水率随埋深的变化趋势大致相同。将该模型计算得到的土体含水率值与实测值对比,各时刻的土体含水率相对误差最大值为17%,表面该模型适用且误差较小,可以用来计算该地区的包气带剖面含水率。

3 结论

利用高密度电阻率法和含水率监测系统对灌溉水入渗进行相关监测,建立含水率和电阻率关系的对数模型,得到以下结论:

1)水分入渗过程中,浅部土体埋深0.5～1.5 m范围内电阻率大幅度减小。随着水分蒸发和入渗,土体电阻率逐渐恢复增大至30 Ω·m后趋于稳定。土体深部埋深3.0～3.5 m区域电阻率变化不大,本次灌溉水在土体中入渗深度约为3.0～3.5 m。

2)根据电阻率与含水率变化情况构建对数模型,拟合得到模型为θ=-6.681lnρ+54.59。

3)运用对数模型将含水率传感器实测值与模型计算得到的剖面含水率进行对比,相对误差最大值为17%,误差较小。因此,该模型适用于该研究区的剖面电阻率-含水率关系,可以在水文地质调查中合理应用。