土壤凍融過程中電導率特征分析及模擬

魏歡歡 李曉東 許龍

摘要 [目的] 通過對土壤凍融過程中電導率特征分析及模擬，為季節(jié)性凍土條件下精細農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供指導作用。[方法] 主要通過EM50采集的土壤溫度、土壤濕度、土壤電導率數(shù)據(jù)，對土壤凍融過程中表層土壤電導率的變化特征進行了分析。[結果] 土壤電導率并不是隨土壤剖面深度的增加而增大，而是土壤剖面20 cm處的土壤電導率最大，并且在土壤融凍期土壤電導率隨時間呈現(xiàn)增-減-增-減的變化趨勢。通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對土壤電導率進行模擬預測，得出的土壤電導率模擬值與觀測值擬合程度高。[結論]BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以對土壤電導率的實際觀測進行輔助和驗證。

關鍵詞 土壤凍融過程;土壤電導率;BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型;變化特征

中圖分類號 S152 ?文獻標識碼 A ?文章編號 0517-6611（2015）03-075-03

Analysis and Simulation of Soil Electrical Conductivity Characteristics in Soil Freezing and Thawing Process

WEI Huanhuan¹，LI Xiaodong1，2*，XU Long1，3

（1.College of Resources and Environmental Sciences of Xinjiang University， Urumqi， Xinjiang 830046; 2.Tourism College of Xinjiang University， Urumqi， Xinjiang 830046; 3.Aasis Ecological Key Laboratory of The Ministry of Education of Xinjiang University， Urumqi， Xinjiang 830046）

Abstract [Objective] The research aimed to analyze the variation characteristics of soil electrical conductivity and simulating in the process of soil freezing and thawing .It could provide important guiding significance for the development of precision agriculture under the condition of seasonal frozen soil. [Method] The variation characteristics of soil electrical conductivity of surface soil in freezing and thawing process through large numbers of data concluding soil temperature， soil humidity and soil electrical conductivity were mainly analyzed. [Result] The soil electrical conductivity isnt increased with the increase of the depth of soil profile， but it was the biggest when the soil profile was 20 cm. At the same time， soil electrical conductivity presented the trend of increasedecreaseincreasedecrease in the soil freezing period. BP neural network model was established for simulating and predicting. It was concluded that fitting degrees of simulated values and observed values were high. [Conclusion] BP neural network model could assist and validate the soil electrical conductivity.

Key words Soil freezing and thawing process; Soil electrical conductivity; BP neural network model; Variation characteristics

基金項目 國家自然科學基金面上項目“天山北坡典型流域積雪-凍土水熱耦合中融水產(chǎn)匯流機制研究”（41171023）;重點項目“干旱區(qū)湖泊流域陸面過程及人類活動適應性—以艾比湖流域為例”（41130531）;水利部公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費項目（201301103）。

作者簡介 魏歡歡（1988- ），女，河南鞏義人，碩士研究生，研究方向：地理學。*通訊作者，副教授，博士，碩士生導師，從事地理學、旅游規(guī)劃與管理方面的研究。

收稿日期 20141119

當前，全球面臨著資源緊張、能源短缺的重大挑戰(zhàn)。如何協(xié)調(diào)發(fā)揮土壤的生產(chǎn)功能、生態(tài)工程建設支撐功能和全球變暖緩解功能，是現(xiàn)代土壤學為人類可持續(xù)發(fā)展應做的重要工作。季節(jié)性凍土和融化層在溫度年變化層的上部，更接近地表，對氣候變化更敏感，反應更迅速。當?shù)孛嫒諆糁С鰺嵬繛檎龝r，土壤凍結面加大;當?shù)孛嫒諆糁С鰺嵬繛樨摃r，凍結面退縮^[1]。大量研究多針對土壤凍結過程中水分遷移機制和由于土壤凍融發(fā)生的物理地質(zhì)災害等。但，對由于凍融作用改變土壤墑情，甚至通過創(chuàng)造一定條件主動利用凍融作用使土壤水分增加的研究，尚不多見^[2]。在我國，凍土有廣泛的分布，季節(jié)性凍土和多年凍土影響的面積約占中國陸地總面積的70 %，如果算上短時凍土面積，則占90%左右，其中多年凍土約占22.13%^[3]。土壤電導率是限制植物和微生物活性的閾值，影響土壤養(yǎng)分和污染物的轉(zhuǎn)化、存在狀態(tài)及有效性^[4]。近年來土壤學研究結果表明，土壤電導率這一參數(shù)本身包含反映土壤品質(zhì)和物理性質(zhì)的豐富信息^[5]。借助于測量土壤電導率評價農(nóng)作物的生長環(huán)境是當前發(fā)達國家精細農(nóng)作研究的熱點之一^[6]。王全久等^[7]用實驗裝置研究了土壤電導率與含水量和含鹽量的關系及容重對其的影響。結果表明，在黃土地區(qū)利用電導法測定土壤含鹽量的適用范圍為土壤含水量大于10%，土壤含鹽量小于3%。同時，利用電導法，必須考慮容重的影響^[7]。蔡阿興等^[8]研究了我國不同鹽漬地區(qū)鹽分含量與電導率的關系。根據(jù)野外的觀測和室內(nèi)的分析測定，初步研究土壤含鹽量、水的礦化度與電導率的關系以及不同鹽漬地區(qū)不同鹽分組成對其的影響，并且得出土壤電導率與土壤含鹽量回歸方程為y=0.018 2x+0.390。羅毅等^[9]用電導率指標法和傳統(tǒng)烘干殘渣法相結合做了一種電導率新指標測可溶性鹽分含量新方法，得出土壤浸提液濃度與電導率的關系為C=0.000 3EC³-0.005 4EC²+1.562EC（式中，C為土壤浸提液濃度，EC為電導率）。綜上，我國在土壤全鹽量與土壤溶液電導率的關系方面做的研究較多，得到全鹽量和電導率的關系^[10-13]，但多是室內(nèi)試驗研究，野外直接測得的土壤電導率較少，而且沒有建立土壤電導率、土壤溫、濕度的模型進行預測。根據(jù)土壤溫度、土壤濕度以及土壤電導率資料，筆者研究了季節(jié)性凍土凍融過程中土壤電導率的變化規(guī)律，建立了它們之間的關系，并且根據(jù)不同時期土壤電導率隨土壤溫度、土壤濕度的變化規(guī)律建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對土壤電導率進行模擬預測。

1 材料與方法

1.1 模型介紹

BP網(wǎng)絡是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡，是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。BP網(wǎng)絡能學習和存貯大量的輸入、輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數(shù)學方程。這種網(wǎng)絡具有極強的非線性映射能力，適用于非線性函數(shù)逼近模擬^[14]。目前，已發(fā)展了十幾種神經(jīng)網(wǎng)絡，在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡模型中應用廣泛的是多層感知機神經(jīng)模型。多層感知機神經(jīng)模型的研究始于20世紀50年代，但一直進展不大，直到1985年Rumelhart等提出誤差反向傳遞學習算法（即BP算法）才實現(xiàn)Minsky的多層網(wǎng)絡設想。

1.2 研究區(qū)概況

選取地處新疆天山北坡昌吉州呼圖壁縣內(nèi)的軍塘湖流域為典型研究區(qū)。通過GIS工具的統(tǒng)計分析，全流域源頭高程約3 400 m，大部分高程在1 000～1 500 m之間。該次試驗場位于軍塘湖河流中上游匯流區(qū)內(nèi)，距河谷200 m左右，坡度小于5°。測點地理位置（E 86°28′30″，N 43°51′44″），海拔1 080 m。試驗場內(nèi)積雪融化期為每年的3～4月，融雪期間多年最高氣溫16.78 ℃，多年最低氣溫1555 ℃，有少量降水，土壤類型為山地栗鈣土。

1.3 試驗及數(shù)據(jù)獲取

試驗場選在新疆天山北坡昌吉州呼圖壁縣內(nèi)的軍塘湖流域。試驗選取的儀器是EM50。它是美國DECAGON公司推出的5通道數(shù)據(jù)采集器，適于多種地理區(qū)域，測量不同深度土壤，能夠準確監(jiān)測每天和每小時的含水量，可實現(xiàn)土壤水分、溫度和電導度的同步測量，提供關于土壤狀況的諸多信息。根據(jù)不同的監(jiān)測要求，EM50可以配置多種類型傳感器。該試驗選取的傳感器有土壤溫度、土壤濕度、土壤電導率傳感器，分別將傳感器水平插入土壤剖面5、10、15、20、30、40、50、60、70、80 cm等深度。試驗數(shù)據(jù)采集時間為2012年11月17日的13：30至2013年3月17日的12：00，數(shù)據(jù)采集時間間隔設置為30 min。各傳感器共采集數(shù)據(jù)6 208條。初始數(shù)據(jù)采集時土壤溫度為負值，有季節(jié)性凍土存在且數(shù)據(jù)采集經(jīng)歷土壤凍融的全過程。

1.4 數(shù)據(jù)處理及利用

用Excel軟件和DPS等分析軟件對采集數(shù)據(jù)進行詳細的處理。首先，用Excel軟件對土壤凍結期數(shù)據(jù)做日均值處理;再用DPS分析軟件中的因子分析、逐步回歸分析、主成分分析對數(shù)據(jù)做偏相關分析，并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對土壤電導率進行模擬和預測。

2 結果與分析

2.1 土壤電導率隨土壤溫度、濕度的變化特征分析

通過對5、10、15、20、30 cm不同土壤剖面深度的土壤電導率數(shù)據(jù)進行分析，得到土壤電導率（EC）隨土壤剖面深度的變化規(guī)律（圖1）。

圖1 土壤電導率隨時間變化特征

由于在3月2～17日之間融雪水下滲土壤濕度、土壤溫度的變化很劇烈，土壤電導率隨時間的變化非常復雜。為了更清晰地展示，便于分析，選擇3月2～17日的數(shù)據(jù)做土壤電導率隨時間的變化。

從圖2、3可以看出，在土壤凍結期（2012年11月17日～2013年3月3日），各剖面自身的土壤電導率起伏變化較小，但由于土壤濕度和土壤溫度的變化，土壤電導率也有一定的波動。土壤剖面為5 cm，土壤電導率在2012年12月24日之前一直是0，到12月24日后當土壤濕度達到0.184 4 m³/m³，土壤溫度達到-2.51 ℃時，土壤電導率的值從0開始增大。所以，土壤電導率的變化需要土壤濕度和土壤溫度達到一定程度。土壤剖面為10、15 cm，在土壤凍結期土壤電導率很小，并在0.010 dS/m上下波動，土壤電導率在土壤凍結期的變化并不隨剖面深度的增加而增加，而是土壤剖面20 cm處的電導率值最大，其次是30、5、10和15 cm。這是不同剖面深度土壤濕度和土壤溫度的差異作用的結果。從圖3還可以看出，土壤剖面為20 cm處土壤濕度最大，其次是5、15 cm，30 cm處土壤濕度最小。也可以看出土壤電導率和土壤濕度的一致性，但是因為各剖面土壤濕度的差異，各自的變化時間和程度不同，主要是隨著融雪水下滲，土壤濕度增加，離子濃度上升，土壤電導率達到最大，隨后土壤電導率降低。不同的土壤剖面深度由于土壤濕度和離子濃度不同，土壤電導率達到峰值的時間和大小也不一樣。在土壤剖面深度為5、20 cm處，土壤電導率在3013年3月4日達到最大值，分別為0.825和2.612 dS/m;在土壤剖面深度為10 cm處，土壤電導率在2013年3月6日達到最大值，為1.675 dS/m;土壤剖面深度為15 cm處，土壤電導率在2013年3月10日達到最大值（0.692 dS/m）。從圖4可以看出，土壤溫度在0 ℃以上，即凍土的融化過程主要在2013年3月3日后。在這個過程中，各剖面深度土壤電導率變化特別復雜，但各剖面間變化趨勢是一致的，都是增-減-增-減。

圖2 3月2～17日土壤電導率隨時間變化特征

圖3 土壤濕度隨時間變化特征

圖4 土壤溫度隨時間變化特征

2.2 土壤電導率與土壤溫度、土壤濕度的偏相關分析

2.2.1 土壤凍結期。

對EM50采集的數(shù)據(jù)進行篩選，選擇土壤溫度為負值，土壤電導率值>0且對應的土壤濕度的數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)選擇為2013年1月3日～3月3日土壤溫度、濕度及土壤電導率數(shù)據(jù)。用DPS軟件多因素分析中的因子分析方法做了在土壤凍結期土壤電導率與土壤溫度、土壤濕度的偏相關分析。

當相關系數(shù)臨界值（a）=0.05時，r=0.254 2;當a=0.01時，r=0.330 1。可以看出，土壤濕度與土壤電導率的偏相關達到r=0.944，為正相關;土壤溫度與土壤電導率為負相關，偏相關（r）達到-0.765 2。土壤濕度和土壤溫度與土壤電導率的相關水平都達0.01顯著相關。所以，在土壤凍結期，土壤濕度、土壤溫度對土壤電導率的貢獻都很明顯。