南疆沙土摩擦学特征研究＊

姚强，郭展宏

（1.塔里木大学机械电气化工程学院，新疆 阿拉尔 843300；2.新疆维吾尔自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室，新疆 阿拉尔 843300）

新疆地貌可简单概括为“三山夹两盆”，从北至南分别是阿尔泰山脉、准噶尔盆地、天山山脉、塔里木盆地、昆仑山脉，天山以北简称“北疆”，天山以南简称“南疆”。南疆属于典型温带大陆性气候，蒸发量大，降水量少，多年年均降水量为170.6 mm。南疆中部为塔里木盆地，塔里木盆地中部为塔克拉玛干沙漠，沙漠面积约占盆地面积的3/5。塔里木河为中国最长的内陆河，贯穿塔里木盆地，水源主要是冰雪融水，也是南疆主要灌溉用水来源[1]。

南疆农业依托水源发展，属于典型的绿洲农业类型，农业区主要分布于天山南麓与塔里木盆地之间。南疆纬度高，年均日照时间长，昼夜温差大，有利于农作物进行光合作用以及糖分积累，适宜干果类作物的生长，是中国主要的高品质农业生产地。南疆土壤含水量低，作物生长依赖灌溉浇水，长此以往，土壤下层盐分向地表析出，造成地表土壤板结。对此，在作物耕作前的耕地作业至关重要[2]。

耕地作业时改良土壤结构是保证农作物正常生长的重要一环。但农业机械触土部件在耕作中会受到土壤的摩擦磨损、冲击和腐蚀，触土部件的磨损形式以二体磨料磨损为主，即在部件表面由外界磨粒或者自身剥落颗粒沿切向或垂直运动造成的材料损失[3]。在耕作时的摩擦副中，触土部件为人造物，各方面因素较易掌控。土壤是在自然和人为等成土因素复杂的相互作用下形成的[4]，成分复杂，其中包括各种固相、气相、液相物质，在实际耕作中各种物质相互耦合作用，对触土部件造成难以预估的磨损，且各地区实际磨损情况皆有不同。南疆地区土壤含沙量高，多年来随着对沙漠向耕地的改造，触土部件在沙土中磨损现象始终伴随且逐渐增多。故针对南疆沙土的摩擦学研究具有重大意义，可为含沙量高环境中的机械部件摩擦磨损研究提供理论基础。

本研究针对农业机械触土部件在南疆沙土中的磨损问题，提出了基于摩擦学的耕地沙土分析法，对土壤含水率、沙粒硬度、pH 值、盐分进行测定，并对不同粒径颗粒进行观测拍照，使用MATLAB 的图像处理，获得图像颗粒数与颗粒面积，从而总结出南疆沙土的基本特征。

1 样品采集和分析方法

本研究采用阿拉尔周边团场耕地土壤样品，取样点靠近塔克拉玛干沙漠，是近年来由沙漠改造成的耕地，土壤含沙量高。使用五点采样法，设置一块耕地4 个顶点与对角线交点为取样点，从地表开始每隔10 cm 深度取样，分别取0～60 cm 不同深度的土样，每个耕深取3 个误差土样，共取90 个土样，每个土样质量在100～200 g。

常用的室内土壤含水率测定方法有烘干法、酒精燃烧法、比重法、碳化钙气压法。本研究参考GB 7833—87，使用远红外快速干燥箱YHG-500-BS，设定温度为105 ℃，将土样烘干至恒重。在此温度下土样有机质不会因受热而产生热裂解，但有机质与矿物质中的自由水、结晶水会被全部排出，该方法适用于黏质土、粉质土、沙质土、沙砾土、有机质土和冻土类的含水率测定。

本研究参考行业标准JC/T 872—2019 、 JG/T 463—2014，使用刻痕法对沙粒硬度进行测量。沙粒硬度指标为莫氏硬度，又译为摩氏硬度，指利用矿物之间相对刻划硬度来划分矿物硬度的标准，该标准是1812 年由德国矿物学家腓特烈·摩斯提出的。

土壤pH 值由土壤溶液中的氢离子和氢氧根离子质量浓度决定。常用的土壤pH 值测定方法有电位法、比色法。本研究参考GB 7859—87，使用精密pH 值试纸，对土壤pH 值进行测定。取少许土壤捣碎后放在白色瓷盘中，滴入几滴土壤混合指示剂，直至土壤全部湿润，且有少量剩余，摇晃瓷盘，使指示剂与土壤充分作用，静置1 min，和标准比色卡比色，即得出土壤pH 值。

土壤盐分是土壤中所有金属或者铵根离子与酸根结合的化合物的质量占干土质量的百分数，主要成分是氯盐、硫酸盐、碳酸盐。按溶于水的难易程度可分为易溶盐、中溶盐、难溶盐。易溶盐主要成分是氯化钠、芒硝等，中溶盐主要成分是石膏，难溶盐主要成分是碳酸钙等。土壤中盐分，特别是易溶盐的含量及类型对土的物理、水理、力学性质影响较大。本研究采用干残渣质量法对总盐进行测定，对土壤样品加水浸泡，使用滤纸过滤不可溶的颗粒。利用坩埚和酒精灯，对土壤溶液加热烘干，得到可溶盐的质量。

常用的土壤颗粒分级方法有离心法、自然沉淀法、筛分法、库尔特全自动颗粒粒径分析、显微镜法、马尔文激光粒度测量、颗粒计数器分析、电感应法[5-6]。本研究参考GB/T 21524—2008，使用标准土壤筛，选定筛径规格为0～0.2 mm、0.2～0.6 mm、0.6～1.0 mm、1.0～1.6 mm、1.6～2.5 mm、2.5 mm 以上，分离土壤颗粒。该方法可根据试验需求，对筛径进行选择，分离所需粒径准确且效率高。筛分完成后，通过称重记录下每层标准筛中颗粒质量，并由此求得不同粒径颗粒的质量分数。

土壤颗粒分级结束后，使用放大倍数220 倍的光学显微镜对颗粒样品进行拍照观测。利用MATLAB 软件实现对图片中土壤颗粒计数与平均面积计算，首先，对图片进行灰度和滤波处理，以提高图片中土壤颗粒与背景的分辨率。其次，使用“Otsu” 方法对图片进行分割，再将切割后的灰度图转换成二值图，以便后期进行计数与面积计算。再次，获取图片中土壤颗粒像素点数量，计算得出土壤颗粒面积。调用函数获得图像数量，获得土壤颗粒区域的长径和短径。最后，通过寻找土壤颗粒区域的重心数，即可统计出土壤颗粒的个数。调用函数用来存放每个黑色连通区域的面积，累加每个分割图后计算出黑色区域的总面积。计算颗粒总面积与上述颗粒数的比值，即可获得土壤颗粒的平均大小，对土壤颗粒进行大小评估。

2 结果分析

取5 个取样点在不同深度的含水率、pH 值、盐分的平均值，如表1 所示。所采土样总体含水率范围在0.56%～17.93%，土壤表层因日照强烈，含水量极低，但随深度的增加，含水率增加，且不同深度含水量差距较大，可见南疆沙土保水性差，水分难靠土壤自身吸水性向地表运动，使得南疆农业用水以灌溉为主。土壤含水率将影响土壤粘附力，随土壤中含水率在竖直方向的变化，农业机械触土部件在竖直方向的被粘附情况也不相同。所采土样pH 值范围在6. 9 ～7.8，采样点耕地土壤为偏向中性、弱碱性土壤，且各取样点随深度增加，pH 值变化不大。所采土样盐分含量范围在0.10～0.25 g/kg，随深度的变化，盐分含量减小，可见由长期农业灌溉浇水，盐分因质量浓度差向上析出，造成地表盐分累积，加重地表盐碱化。地表水分受日照蒸发，盐分结晶，造成土壤板结，增加土壤坚实度，使得耕作时农业机械触土部件受到的摩擦阻力增加，加剧部件磨损。

表1 各深度土壤含水率、pH 值、盐分平均值

取5 个取样点在不同深度的土壤不同粒径的平均质量占比百分数，如表2 所示。在各取样点同一深度的同一粒径范围的土壤颗粒质量占比大致相同，粒径在0.2 mm 以下的颗粒质量占比为84.51%～87.20 %，粒径在0.2～2.5 mm 的颗粒质量占比为12.28%～15.49%，粒径2.5 mm 以上的颗粒质量占比为4.12%～6.82%。土壤含沙量较高，说明土壤风化程度高，土壤发育微弱。

表2 各深度土壤粒径质量占比值单位：%

对不同粒径的土壤颗粒特征进行观测拍照，如图1所示。粒径在0.6 mm 以下的土壤颗粒为单粒沙粒，形状不规则，且有尖锐棱角。粒径在0.6～2.5 mm 的土壤颗粒为土壤团聚体，由尺寸差距较大的沙粒与有机质组成，有机质主要由农作物残茬与动物、微生物残体组成，且随土壤团聚体粒径增加，有机质组成越复杂，尺寸差别越大。粒径在2.5 mm 以上的土壤颗粒为土块和农作物残茬，尺寸差距较大，在本研究不进行尺寸测定。

测得土壤为沙质土壤，相关研究表明，在大田实验中沙土对农业机械触土部件的磨损最为严重[7]。对单粒沙粒使用刻痕法，测量沙粒硬度。其原理为：在试样表面用已知不同硬度的标准矿石刻划，硬度从低到高，当试样表面刚到不能产生明显划痕时，以标准矿石的硬度值作为试样的莫氏硬度值。测得沙粒的莫式硬度为7 级，硬度较高，与石英硬度相当。

通过MATLAB 软件平台对土壤颗粒图片进行预处理。依次进行灰度化、中值滤波处理，利用“Otsu”方法调用graythresh 函数，获得最佳阈值，进行全局阈值分割处理。经函数im2bw 将灰度图转化为二值图，取反后，可进行土壤颗粒个数和面积计算。首先调用函数bwlabel 计算二值图中图像矩阵的连通区域个数，其次调用函数Area 计算出每个连通区域中像素个数。通过调用函数num=size(area)统计像素总数。函数answer(1,1:num(2))=area(1:end)用来存放每个黑色连通区域的面积，函数cumsum(answer)累加其中数组中的值计算出黑色区域的总面积。为得到图片中土壤颗粒的个数，系统识别图片中调用函数bwlabel 将图像连通图的数量赋给矩阵L，regionprops(L)来测量标注矩阵中每个标注区域的属性，返回每个标注区域长度的值赋给数组stats，调用函数Centroid 得到每个区域的重心，根据统计每个连通图的重心数。

在一张图片上对粒径较小的土壤颗粒可一次进行多颗测量，但在粒径较大的土壤颗粒中，一次进行单颗测量，如图1 所示。本研究对每个粒径区间观测5 个土壤颗粒，获取总面积、颗粒数量及土壤颗粒平均面积，总面积除以颗粒数量，以获取不同粒径区间土壤颗粒的平均面积，实现对土壤颗粒的参数化表征。

具体实现方法为：

%%清除所有数据

clear;close all;

Ⅰ=imread('e:1.jpg'); %读入原彩色图片

Ⅰ1=rgb2gray();%将彩色图像转换为灰度图像

Ⅰ2=medfilt2(Ⅰ1);%对灰度图像进行3×3 邻域的二维中值滤波

level=graythresh(Ⅰ2);%寻找灰度图像的最佳阈值

Ⅰ3=im2bw(Ⅰ2，level);%"Otsu"法阈值分割图像，并进行二值化处理

Ⅰ3=1-Ⅰ3;%对二值化图像进行取反

L=bwlabel(Ⅰ3，8);%寻找二值图中矩阵的连通区域，计算图像内颗粒的总面积

sta=regionprops(L，'Area'，'BoundingBox');

area=[sta.Area];%记录图中像素的个数。

boundingBox=[sta.BoundingBox];

num= size(area);%记录像素总数

answer(1，1:num(2))=area(1:end);

p=cumsum(answer);%计算连通区域总面积。

hold on;

str=sprintf('颗粒总面积为%d ':p(end));

[L，n]=bwlabel(Ⅰ3，8);%计算图片中颗粒数。

stats=regionprops(L);

Cen=cat(1 ，stats.Centroid);%计算连通区域的重心个数。

hold on;

plot(Cen(:，1 )，Cen(:，2)，'r+');

str= sprintf('土壤颗粒共有%d 颗';n);

num=p(end);

str= sprintf('土壤颗粒平均面积为%d'，num/n);

对分级后不同粒径区域的土壤颗粒进行观测计算，获得总面积、颗粒数、平均面积数据，结果如表3所示。

表3 各级别土壤颗粒处理后结果

3 讨论

农业机械触土部件的磨损主要由土壤磨料磨损造成，沙粒的粒径、形状、硬度对摩擦副的影响密切。但在耕作的同时，土壤中的其他成分对部件的磨损也有影响，土壤含水率影响土壤粘附阻力，pH 值的高低与盐分含量决定部件遭受腐蚀程度。除此之外，农机的工况也影响触土部件的磨损。

天然颗粒之间形状与尺寸是极不规则的，难以区分颗粒之间的界限。使用MATLAB 软件对土壤颗粒图片进行处理与分析，可较好获取土壤颗粒的参数，对土壤磨料进行参数化表征。但土壤颗粒之间难以避免粘连的情况，在进行图像分割时难以保证准确率，在本研究中未对图像分割开展详细研究。试验结果表明，在土壤颗粒未出现粘连的情况下，可较好判断土壤颗粒数目及面积，对天然土壤颗粒进行参数表征。

4 结论

针对农业机械触土部件在南疆沙土中的磨损问题，提出了基于摩擦学的耕地沙土分析法。采取田间不同耕深土样，采用烘干法获取土壤含水率，刻痕法测定沙粒硬度，比色法测定土壤pH 值，干残渣质量法测定盐分含量，筛分法分离土壤颗粒。使用MATLAB软件对土壤颗粒的数目和面积进行参数化分析。从摩擦学的角度为研究农业机械触土部件在南疆沙土环境中的适应性提供相关基本参数。