降雨入滲對黃土斜坡土體含水率時空分布特性的影響

薛 強，唐亞明，孫萍萍，畢俊擘

（國土資源部 黃土地質災害重點實驗室／中國地質調查局西安地質調查中心，陜西 西安710054）

黃土地區斜坡土體含水率的變化主要由降雨入滲引起［1］。而降雨對土體含水率的影響十分復雜，這種復雜性一方面來自降雨強度、持續時長、間斷時長的不確定性；另一方面來自黃土斜坡巖性、微觀結構、宏觀結構的不確定性，兩者的疊加導致降雨入滲速率、入滲深度、土體含水率等呈現出更加復雜的特性［2］。在沒有節理裂隙等快速入滲通道的完整黃土坡體條件下，降雨的入滲深度是有限的。張士宇等［3］利用經驗方法計算出降雨在路堤邊坡的入滲率為27 mm／h，1h降雨的入滲深度為0.4m，2h降雨的入滲深度為0.6m，12h降雨的入滲深度為2.0m。詹良通等［4］通過原位試驗的方法得出，降雨入滲對孔隙水壓力或吸力、含水率、土壓力和變形的影響主要反應在2.0m之內的土層中。郭迎新等［5］通過試驗得出，土壤剖面含水率變化規律為雙峰型，降雨對土壤含水率主要影響深度在0—30cm土層；降雨前后土壤含水率的變化主要是受到土壤特性、土壤初期含水率和降水影響。

目前，關于降雨入滲對土體含水率影響的相關研究多以人工降雨模擬試驗為主［6－10］，缺乏持續的野外實驗監測，因此所得結果具有一定的局限性。針對以上問題，本研究選取陜北延安市一個完整黃土斜坡進行了連續4a的降雨及土體含水率定位監測，分析土體含水率相對于降雨的滯后效應，土體含水率隨土層深度的時空變異規律，降雨入滲的影響深度及入滲速率，從野外監測的角度對黃土地區降雨入滲對土體含水率影響的時空特性進行了探討。

1 監測場概況

監測現場位于陜西省延安市寶塔區寶塔山，該地屬半濕潤半干旱氣候，多年平均降雨量在500mm左右，80%的降雨集中在5—9月份。寶塔山地層主要為第四系黃土，上更新統黃土最大厚度為12.5m，中更新統黃土最大厚度為63.6m，黃土平均厚度在20～30m左右。其中上更新統黃土顆粒成份以粉粒為主，結構疏松，大孔隙發育；中更新統黃土顆粒成份中黏粒含量較高，小于0.005mm粒級＞20%，夾數層古土壤及鈣質結核層。

監測場地選擇在寶塔山西南部的一個自然坡面上，坡度約30°，順坡向長46m，垂直坡向寬22m，坡體上部為人工修筑寶塔平臺，下部為陡坎，監測區域集水區面積約558m2，監測場地內土體完整，未發生滑塌擾動。

2 監測系統布置

監測儀器包括土體含水率監測儀及雨量儀。土體含水率監測選用AQUA-TEL-TDR土壤水分儀，通過測量土壤中的水和其它電介質介電常數之間的差異，采用時域反射測試技術測量土體含水率。雨量監測選用3554WD自動雨量計，采用翻斗式雨量桶。

為了研究降雨量、入滲率、土體含水率在不同深度的變化曲線與規律，采用開挖探井的方式布設含水率測點，在探井的不同深度放置傳感器探頭。共開挖探井4個，分布于坡體上中下各個部位，單井深度分別為4.0，8.0，3.0和4.0m，各井內不同深度處共安裝TDR含水率傳感器探頭20個，同時，在探井附近安裝自動雨量計1個。表1詳細列出了不同深度TDR含水率探頭的安裝位置。

所有監測數據均由數據采集器自動采集，本次采集頻率為1次／h，同時通過GPRS網絡傳輸至固定IP地址接收，實現了監測數據實時自動采集、自動傳輸、自動入庫等全自動的監測傳輸系統。

表1 TDR含水率探頭安裝位置

3 結果與分析

3.1 土體含水率相對于降雨的滯后效應

土體含水率和降雨監測自2008年10月開始，共計監測時間為4a。圖1顯示的是由TJ2剖面的9個含水率探頭得到的土體含水率的月均值及月累計降雨量隨時間變化曲線。由圖1可見，土體含水率隨降雨量的增大而增大，具有明顯的正相關關系，但其增大卻有滯后效應，如2009和2010年雨量峰值出現在8月，而含水率峰值卻出現在9月。滯后時間與降雨量、降雨持續時間等因素密切相關，本次選取持續降雨達6d的一種天氣情況（2010年8月28日至9月26日）的30組數據作滯后效應分析，利用這30d的降雨量與不同深度土體含水率進行相關分析（圖2）。結果表明，持續降雨達6d時，在深度為0.2m的測點位置，日降雨量與16d后的土體含水率的相關系數升高到最大值；在深度為1.0m的測點位置，日降雨量與24d后的土體含水率的相關系數最大。

圖1 TJ2剖面處土體含水率對降雨量的響應曲線

圖2 土體含水率與降雨量的相關系數

3.2 土體含水率隨土層深度的時空變化

土體含水率在剖面方向的分布不僅受土體質地、成土母質、容重等自身因素的限制，還受降雨、蒸發、太陽輻射和植被等環境因子的影響［11］。由TJ2剖面的9個含水率探頭得到的土體含水率隨土層深度的變化分析可知，隨土層深度的增加，土體含水率呈現波動型，在0—8.0m土層深度內共有3處波峰點，它們分別位于3.0，5.0和7.0m處。對比2008年10月至2012年4月所監測的剖面土體含水率隨土層深度的變化規律可以發現，表層0.2m的土體含水率隨時間變化最大，深度為1.0m的土體含水率隨時間變化較大，深度在2.0—4.0m的土體含水率隨時間變化較小，而5.0m及以下深度的土體含水率基本不隨時間的變化而變化。值得注意的是，在不同的測定時間，剖面土體含水率隨土層深度的變化規律基本上是一致的。土體含水率的時間穩定性是指在任意時間內，在一個試驗地中對不同的土體水分測點所測得的土體含水率，大者仍大，小者仍小。由于土體水分的空間分布在很大的程度上取決于土體結構，而土體結構是一個相對穩定的因素［11－12］。同理，對 TJ1，TJ3和TJ4剖面土體含水率做同樣的分析，它們也具有這樣的特征。由此表明，寶塔山坡體剖面土體含水率隨土層深度的變化規律具有時間穩定性。

3.3 降雨入滲的影響深度

本研究所指影響深度是指降雨入滲在一定時間內造成土體含水率升高的土層厚度，即降雨入滲至地表以下一定深度的土層厚度。在陜北黃土地區，降雨是土體水分的主要影響因素，斜坡土體中的含水率對降雨入滲的反應具有空間上的差異性。其中深度為0.2 m的測點其含水率對降雨入滲的反應最大；深度為1.0 m的測點反應較大；深度在2.0—4.0m的測點其含水率對降雨入滲的反應較小；深度為5.0m及以下的各測點含水率不隨降雨量的變化而變化。

3.3.1 日降雨量對土體含水率的影響深度 陜北地區年內降雨主要分布在5—9月份，因此對2009年8月26日至9月26日之間的日降雨量與土體含水率進行統計分析（圖3）。結果表明，當日降雨量達到10mm時，降雨入滲造成表層0.2m的土體含水率小幅增加，但具有滯后性，滯后約2d；當日降雨量達到50mm時，降雨入滲造成1.0m以上土層中的含水率顯著增加，其中0.2m處滯后1d，1.0m 處滯后3d，對2.0m及以下深度土層中的含水率的影響較小。3.3.2 累計降雨量對土體含水率的影響深度

圖3 日降雨量與含水率變化曲線（2008年）

（1）根據2009年5月15日至12月25日的實際監測數據，統計分析10d累計降雨量與土體含水率的關系（圖4）。由圖4可以發現，10d累計降雨量達到70mm時，降雨入滲造成表層0.2m的土體含水率小幅增加；10d累計降雨量達到140mm時，降雨入滲造成1.0m以上土層中的含水率顯著增加，對2.0m及以下深度土層中的含水率的影響較小。

（2）根據2009年5月20日至12月20日的實際監測數據，統計分析15d累計降雨量與土體含水率的關系（圖5）。由圖5可以發現，15d累計降雨量達到190mm時，降雨入滲造成1.0m以上土層中的含水率顯著增加，對2.0m及以下深度土層中的含水率的影響較小。

圖4 10d累計降雨量與含水率變化曲線（2009年）

3.4 降雨入滲速率

從4a的監測過程看，由于雨季較短而干燥期較長，各個探井各個深度的TDR傳感器多數處于穩定狀態，即保持一定的含水率不變，當出現一個足夠大的降雨量后，傳感器所量測的含水率在一定滯后期后即發生變化，通過觀察一定深度傳感器含水率開始升高的時刻，即可判斷地表降雨入滲到此深度所用的時間，這樣根據滲透距離和所需時間，即可計算出滲透速率的大小。

圖5 15d累計降雨量與含水率變化曲線（2009年）

圖6為2009年9月5日01：00—2009年9月18日23：00每小時降雨量與淺層土體含水率的監測曲線。

圖6 土體含水率對小時降雨量的響應曲線（2009年9月）

由圖6可以看出，從小時降雨量達到10.4mm開始，5h后深度0.2m處的傳感器探測到含水率開始升高，由此可得出0.0～0.2m段的入滲速率為0.04m／h。接下來，由0.2m 入滲至1.0m 的用時為18h，可知該段的入滲速率為0.033m／h。由此可見，當土體性質、降雨量、降雨持續時間等因素一定時，降雨入滲速率隨著土層深度的增加而減小。經回歸分析得出：

式中：θ——土體體積含水率（%）；h——開始降雨之后經歷的時間（h）。

4 結論

（1）斜坡土體中的含水率對降雨入滲的反應具有時間上的滯后性與空間上的差異性。當持續降雨達7d時，地表以下0.2m處土體含水率相對于日降雨量的滯后時間為16d，在地表以下1.0m處土體含水率相對于日降雨量的滯后時間為25d。同時，隨土層深度的增加，土體含水率呈現波動型規律，其變化具有時間穩定性。

（2）當日降雨量達到10mm或10d累計降雨量達到70mm時，降雨入滲對土體含水率的影響深度小于1.0m；當日降雨量達到50mm或10d累計降雨量達到140mm時，降雨入滲對土體含水率的影響深度小于2.0m。

（3）當小時降雨量達到10.4mm時，降雨入滲至0.2m的入滲速率為0.04m／h，由0.2m入滲至1.0 m的入滲速率為0.033m／h。當土體性質、降雨量、降雨持續時間等因素一定時，降雨入滲速率隨著土層深度的增加而減小。

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