基于磁感式大地電導率儀的土壤鹽分解譯模型①

李 兵，劉廣明*，蘇里坦，陳 誠，楊勁松

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基于磁感式大地電導率儀的土壤鹽分解譯模型①

李 兵1，劉廣明1*，蘇里坦2，陳 誠3，楊勁松1

(1土壤與農業可持續發展國家重點實驗室(中國科學院南京土壤研究所)，南京 210008；2 荒漠與綠洲生態國家重點實驗室 (中國科學院新疆生態與地理研究所)，烏魯木齊 830011；3黃河水利職業技術學院，河南開封 475004)

以新疆伊犁地區鹽漬土為研究對象，通過分層采樣測定土壤鹽分含量，采用EM38和EM31兩種磁感式大地電導率儀測定土壤表觀電導率，分析不同土壤層次鹽分與土壤表觀電導率的相關性，應用逐步回歸方法構建土壤鹽分解譯模型，并進行了模型精度驗證。研究表明：土壤鹽分含量與土壤表觀電導率之間呈顯著線性相關，構建的土壤鹽分解譯模型具有良好的精度。本研究將為精確解譯伊犁地區土壤鹽漬化特征提供重要的方法支撐。

磁感式大地電導率儀；鹽分解譯模型；土壤鹽漬化；干旱地區

傳統的土壤鹽分測定方法比較費時費力，不利于大面積土壤鹽分的快速調查和測定[1-2]。磁感式大地電導率儀測量方法由于其無需電極插入、測量速度快、數據獲取量大，在土壤鹽漬化調查、監測與評估研究中得到了廣泛應用[3-5]。磁感式大地電導率儀能在地表直接測量土壤表觀電導率，為非接觸直讀式，適用于大面積土壤鹽漬化的測定，較常規方法的調查速度快100倍以上[6]，能輕松快速地完成一般常規測定。大地電導率儀EM38可以進行土壤質地、鹽分狀況的調查，對復墾耕地質量進行定性評價，為水利工程和防護林體系建設提供科學依據，指導節水灌溉[1]。劉海霞和丁建麗[7]發現50 cm以內水平模式對電導率值更敏感。李海濤等[8]發現在不同的深度上，EM38和傳統方法之間都存在很好的相關性。

新疆位于干旱半干旱地區，面積約為我國國土總面積的六分之一。該地區光照充足、降雨量小、蒸發量大，土壤鹽分表聚現象嚴重[7]，不利于植物生長。新疆耕地大部分處在沖積洪積扇扇緣及三角洲地帶，能夠開墾的后備耕地資源大都遠離水源；這些地方地勢平緩，地下水徑流不暢，土壤極易積鹽，加上灌溉的不合理，極易造成地下水位的升高，土壤次生鹽漬化危害嚴重。伊犁河谷有“塞外江南”的美譽，降雨量較新疆其他地區要多，當地以種植水稻為主；經過反復淋洗，土壤鹽分含量較新疆其他地區低得多。盡管如此，土壤鹽分亦會制約當地農業的發展。對伊犁地區土壤鹽分含量進行精確解譯與評估，對于指導農業生產，消減農田土壤鹽分障礙具有重要的意義。本研究以伊犁地區農田為研究對象，通過面域土壤鹽分調查，結合磁感式大地電導率儀測定土壤表觀電導率，獲得土壤鹽分與土壤表觀電導率的相關性，建立分層土壤鹽分解譯模型，為精確評估伊犁地區土壤鹽分含量提供可靠方法。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于新疆伊犁地區察布查爾錫伯族自治縣納達齊牛錄鄉(43°17′ ~ 43°57′ N，80°31′ ~ 81°43′ E)，屬大陸性北溫帶溫和干旱氣候，熱量豐富，光照充足，四季分明，年均氣溫7.9 ℃，極端最高氣溫39.5 ℃，極端最低氣溫–43.2 ℃。年平均日照時數2 810.7 h，≥10℃的積溫3 389.1 ℃，無霜期161 d，年均降水206 mm。

1.2 磁感式大地電導率儀的結構與原理

磁感式大地電導儀為非接觸直讀式，能在地表直接測量土壤表觀電導率。其主要由信號發射(T)和信號接收(R)兩個端口組成，兩者之間相隔一定的距離，信號發射端子以具有特定頻率的交流電為動力，發射頻率為14.6 kHz。工作時，信號發射端子產生一個隨時間變化并且強度隨土層深度增加而逐漸減弱的原生磁場，該磁場強度隨時間發生變化，因此在大地中產生非常微弱的交流感應電流，此電流又誘導出次生磁場。原生磁場信息和次生磁場信息被信號接收端子接收。

原生磁場和次生磁場均是兩端子間距、交流電頻率及大地電導率的復雜函數，且次生磁場與原生磁場強度的比值與大地電導率呈線性關系，可表示為：

ECa= 4 (s/p) /02

式中：ECa為大地電導率(mS/m)；s、p分別為次級磁場和初級磁場；= 2π，為發射頻率(Hz)；為發射端子與接收端子之間距(m)；0為空間磁場傳導系數[6, 8-11]。

1.3 研究方法

EM38-MK2大地電導率儀包含2個接收線圈，當線圈處于垂直偶極方向時，可測的有效深度范圍分別為0.75 m和1.5 m 以內；當線圈處于水平偶極平面時，可測有效深度則分別為0.75 m和0.375 m以內[12]。本研究采用水平方向0.75 m和垂直方向1.5 m的數據[6]，分別用H38和V38表示。EM31-MK2大地電導率儀水平和垂直模式測量深度分別為3.0 m和6.0 m，用H31和V31表示。

將GPS與EM38-MK2和EM31-MK2連接，選取適當的位置同時記錄樣點的坐標值、EM38和EM31，讀數前需校準EM38。將EM38垂直放于地表，記錄其讀數；然后水平放置，記錄讀數。將EM31放置在沒有金屬的約1 m的架子上或人工(除去身上的金屬和電子物品)抱離地面1 m，分別讀取其垂直和水平方向的讀數并記錄。記錄完數據后，在原點用梅花狀五點采樣法分別采取0 ~ 30、30 ~ 60、60 ~ 100cm土層土樣，各層土樣混勻后選取適量樣品裝入采樣袋內，帶回實驗室風干過篩后備用。

1.4 測試項目及方法

帶回實驗室的土壤樣品測定pH、電導率和鹽分含量。利用SPSS19.0進行描述性統計分析，在Excel中分析土壤鹽分含量與H38、V38、H31和V31之間的相關關系，然后利用SPSS19.0進行逐步回歸。

2 結果與分析

2.1 土壤鹽分和表觀電導率的描述性統計

土壤表觀電導率是指由大地電導率儀直接測得的讀數，大地表觀電導率可以作為土壤鹽分的間接表征[3]。研究區域土壤質地有壤土、粉壤土和砂壤土。0 ~ 30 cm土層土壤為弱堿性，pH平均值為7.67；30 ~ 60 cm土層和60 ~ 100 cm土層土壤pH分別為8.69和8.68。

如表1所示，0 ~ 30 cm土層土壤鹽分含量有較大的極差，為13.051 g/kg，且平均值在3個層次土體中最高，表現一定的鹽分“表聚”現象。不同深度土壤表觀電導率不同，總體上隨著土壤深度的增加，土壤表觀電導率呈現先減小后增大的趨勢[13]。不同地域間土壤表觀電導率差異較大。測定位在1.5 m以內的土體土壤表觀電導率平均值均小于1 dS/m，土壤鹽分含量較低；最大值與最小值之間的比值分別為69.11和51.00，差異明顯。

由表1可知，不同樣地之間土壤表觀電導率差異較大。隨著土體深度的增加，土壤表觀電導率在逐步增加，相對于平均值，離散程度也不斷增加；土壤鹽分在深層土體中差異較大，在表層土體中由于水分的淋洗，土壤鹽分含量較低，不同樣地之間鹽分比較趨于一致。

表1 土壤鹽分和表觀電導率的描述性統計分析

注：表中[0~30cm]表示0 ~ 30 cm土層土壤鹽分含量，包含0和30 cm；(30~60cm]表示30 ~ 60 cm土層土壤鹽分含量，包含60 cm但不包含30 cm；(60~100cm]表示60 ~ 100 cm土層土壤鹽分含量，包含100 cm但不包含60 cm。下同。

2.2 土壤鹽分與表觀電導率的相關性

不同土層土壤鹽分含量與土壤表觀電導率之間存在極顯著的相關關系。如表2所示，比較不同土層土壤鹽分含量與土壤表觀電導率之間的相關系數可知，0 ~ 30 cm土層和30 ~ 60 cm土層土壤鹽分含量與H38的相關性最高，分別為0.959 2和0.916 2；與V38的相關關系次之。60 ~ 100 cm土層由于深度原因與H31的相關性最好，達到0.885 0。不同土層土壤鹽分與土壤表觀電導率之間的相關系數高低可以作為土壤鹽分與土壤表觀電導率之間逐步回歸模型的參考依據。

不同測定位之間土壤表觀電導率存在極顯著的相關關系，相關系數均大于0.978。由不同測定位之間土壤表觀電導率的相關性可知，淺層土體土壤鹽分與表觀電導率之間的相關性小于深層土體，可能與表層土體的灌溉、播種和耕作等人為活動有關。

表2 不同土層土壤鹽分與土壤表觀電導率的Pearson相關系數

注：**表示在<0.01水平(雙側)顯著相關，樣本容量為70。

2.3 電磁感應式土壤鹽分解譯模型

2.3.1 單一測定模式下土壤鹽分解譯模型 土壤電導率與單一測定模式下土壤表觀電導率的關系模型為=a+b，其中為土壤鹽分含量(g/kg)，為不同測定模式下土壤表觀電導率，a、b為常數，為相關系數。由表3可知，各層土壤鹽分與大地電導率儀在各種測量模式下獲得的數據均存在很好的線性關系。0 ~ 30 cm土層土壤鹽分與EM38在水平模式下的相關性最高，30 ~ 60 cm和60 ~ 100 cm土層土壤鹽分與EM31在水平模式下相關性最好。H38、V38、H31、V31四種測定模式與不同土層土壤鹽分回歸模型的相關系數變化范圍分別為0.734 5 ~ 0.902 0，0.753 0 ~ 0.868 2，0.769 9 ~ 0.867 5和0.757 3 ~ 0.826 7，對各關系模型進行相關性檢驗，結果表明差異在<0.01水平下均具有統計學意義，表明土壤鹽分與單一測定模式下土壤表觀電導率之間的回歸效果顯著。

表3 單一測定模式下土壤鹽分與表觀電導率的關系模型

比較1 m土體內土壤鹽分與土壤表觀電導率之間關系模型的相關系數發現：土壤鹽分與4種測定模式的相關系數均隨著土體深度的增加而逐漸減小；0 ~ 30 cm土層土壤鹽分與4種模式的相關系數隨著測定位的增加而不斷減小，30 ~ 60 cm土層呈現先降后升再降的趨勢，60 ~ 100 cm土層則表現出先升后降的變化規律。

2.3.2 復合模式下土壤鹽分解譯模型 鑒于土壤鹽分與不同測定模式下土壤表觀電導率之間的線性關系，以相關關系最高的方程為基準模型，逐步增加其他測定模式下土壤表觀電導率作為自變量，以增加模型所包含的信息，提高解譯精度，建立復合模式下的逐步回歸模型如表4所示，其中a、b、c、d、e為常數，表示土壤鹽分含量(g/kg)，2為決定系數。

由表4可知，復合模式下土壤鹽分與表觀電導率之間的相關關系均高于單一模式，變化范圍為0.794 ~ 0.920，說明以多測定模式進行土壤鹽分的解譯模型精度要高于單一模式。不同土體的回歸模型包含的變量種類和數量不同，解譯模型的相關系數隨著土體深度的增加而逐漸減小，說明表層土體解譯模型的精度要高于深層土體。

2.3.3 回歸模型的殘差分析 回歸模型標準化殘差的直方圖表示模型精度的大小，其變化越接近正態分布，回歸模型越準確；回歸模型標準化殘差的標準p-p圖表示樣本數據偏離標準值的程度。如圖1 ~ 圖3所示，不同土體復合模式下土壤鹽分逐步回歸方程殘差均服從正態分布，各個回歸模型能夠很好地用來表征土壤鹽分與磁感式大地電導率儀測定的土壤表觀電導率之間的關系；其中，0 ~ 30 cm土層回歸方程殘差最服從正態分布，表明其解譯模型精度最高。由回歸方程標準化殘差的標準p-p圖可知：樣本容量為60的各土層回歸模型中，數據在標準值周圍呈現規律性分布，沒有明顯偏離的情況，回歸方程比較準確。

表4 復合模式下土壤鹽分與表觀電導率的關系模型

2.3.4 解譯模型的校驗 應用另外10個不同于模型建立時使用的數據，對復合模式下土壤鹽分解譯模型(表4)進行擬合度、顯著性檢驗，如表5所示。其中F表示值，2為決定系數，SE為標準誤。由決定系數可以得出，各模型擬合度均較高，不同土層模型擬合度不同，表層模型擬合度較高。對模型進行檢驗可知值均較高，在＜0.01水平表現顯著，表明各模型的擬合效果均達到極顯著水平，即各關系模型的自變量與因變量之間確實存在顯著的線性相關關系。

表5 回歸模型精度驗證

3 結論

1) 伊犁河谷土壤鹽分在水平方向上具有強烈的變異性，表觀電導率也有明顯的變異性，二者表現出一致性；在垂直方向上，土壤表觀電導率隨測定位的加深而不斷增加，土壤鹽分則有升有降，表現出一定的“分異性”。土壤鹽分含量與土壤表觀電導率呈顯著線性相關，在一定程度上可以用土壤表觀電導率表征土壤鹽分含量。

2) 不同土層土壤鹽分含量與磁感式大地電導率儀的測定深度有一定的關系，表現在0 ~ 30 cm和30 ~ 60 cm土層土壤鹽分含量與M38(較淺的測定位)測定的土壤表觀電導率呈現更為顯著的線性相關，60 ~ 100 cm土層土壤鹽分含量則與EM31測定的土壤表觀電導率相關性更強。

3) 本研究構建的基于磁感式大地電導率儀的伊犁地區分層土壤鹽分解譯模型具有良好的精度，能夠用于該地區土壤鹽漬化精確評估。

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Interpretation Model of Soil Salinity Based on Electrical Conductivity Meter of Electromagnetic Induction

LI Bing1, LIU Guangming1, Sulitan2, CHEN Cheng3, YANG Jinsong1

(1State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China; 2 State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China; 3 Yellow River Conservancy Institute, Kaifeng, Henan 475004, China)

Taking salinized soil as research object in Ili City of Xinjiang Uygur Autonomous Region, soil salinities were measured in different layers and soil electrical conductivity were recorded by EM38 and EM31. The correlation between soil salinities and apparent soil electrical conductivities in different layers were analyzed and interpretation models of soil salinity were established. The results showed that significant liner correlation existed between soil salinities and apparent soil electrical conductivities in different layers, which indicate the high accuracy of the established models. This study can provide an important support in accurately interpreting the characteristic of soil salinity in Ili.

Electromagnetic induction meter; Interpretation model; Soil salinization; Arid region

10.13758/j.cnki.tr.2017.04.022

159.2

A

新疆維吾爾自治區科技計劃項目(201531116)、國家重點研發計劃項目(2016YFC0501402)和河南省科技計劃項目(152102110097)資助。

(gmliu@issas.ac.cn)

李兵(1987—)，男，河南澠池人，碩士，主要研究方向為土壤改良與作物栽培。E-mail：libing3130@126.com