基于電磁感應儀數據的南疆棉田土壤電導率反演模型研究*

劉新路，彭 杰，馮春暉，吳家林，羅德芳，齊 威

（塔里木大學植物科學學院，新疆阿拉爾 843300）

據我國第二次土壤普查表明，新疆是我國最大的鹽土區，鹽漬土面積達1 100 萬hm2，約占全國鹽漬土面積的1/3 和新疆土地面積的6.6%。新疆現有耕地面積約 416.4 萬 hm2，新疆棉花種植面積約為197.8 萬hm2，其中鹽堿地約占耕地面積的31%。南疆是新疆棉花的主產區，其棉花產量約占新疆棉區產量的80%。土壤鹽漬化可造成農田土壤肥力衰退、作物生產力下降、生態環境惡化，是制約南疆棉田高產栽培可持續發展的主要因素之一[1-5]。對農田土壤鹽漬化進行治理、改良，其基本前提是快速、準確、動態地獲取農田土壤鹽分信息。傳統的土壤鹽漬化監測采用野外定點調查方法，土壤剖面鹽分數據的采集多以采挖、土鉆鉆孔侵入式等方法為主，既費時費力，且破壞性強、測點少、代表性差[6]，難以滿足快速、動態地獲取農田鹽漬化土壤鹽分數據的要求。高光譜衛星遙感和近地高光譜技術雖能大面積監測農田土壤鹽漬化狀況，但僅僅局限于表層土壤鹽分的監測，難以獲取深層次的土壤鹽分信息。隨著高新技術的飛速發展，為農田土壤鹽漬化監測提供了更多的選擇方法和途徑。電磁感應儀EM38-MK2 具有可原位采集不同深度土層的表觀電導率數據集，可有效減低成本，更加科學、高效、快速地獲取農田土壤鹽漬化信息等優點，很好地克服了傳統人工地面監測與高光譜衛星遙感和近地高光譜監測的不足，已成為農田土壤鹽漬化監測領域中的一種先進手段。EM38-MK2 移動系統高效、準確的空間變量測定方法與土壤理化特性研究相結合對精準農業具有重要意義。電磁感應儀EM38-MK2表觀電導率的快速測量技術已經在國內外測量土壤屬性（土壤水分、鹽分、質地、有機質等）得到了廣泛的研究與應用[7-12]。中國目前對此方面的研究較廣，主要包括三維土壤鹽分、有機質的空間變異研究[13-15]、高光譜協同電磁感應對土壤含水量的反演研究[16]、電磁感應快速測評地下水礦化度[17]、電磁感應技術在堤壩隱患探測中的應用等[18]。

前人基于電磁感應技術在土壤屬性監測領域的報道為后續進一步深入研究提供了良好的基礎與借鑒。但目前針對農田土壤鹽分所建立的精確解譯模型，是基于某一特定時期數據所建，而不同時期的農田土壤鹽分在剖面中的分布具有明顯差異會引起模型參數的變化。因此，某一特定時間所建立的鹽分電磁感應解譯模型很難應用于同一地區作物不同生育期。此外，關于如何合理采集表觀電導率與實測電導率的建模土樣及土壤含水量對土壤鹽分電磁感應解譯模型精度影響的報道甚少。因此，在田間尺度上，探明土樣采集位置、土壤含水量對反演模型精度的影響，以及不同時期反演模型參數的差異性，確定科學的建模思路，是電磁感應技術應用于農田土壤鹽漬化監測所必須解決的關鍵問題。利用6 次采集的不同時期棉田土壤表觀電導率及剖面土樣，通過局部模型與全局模型精度的對比，提出了構建棉田不同時期土壤鹽漬化電磁感應定量反演模型的思路與方法，以期為EM38-MK2 在大尺度農田土壤鹽漬化的監測應用中提供參考，為農田定額灌溉提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于新疆阿拉爾市十二團科技園區內，地處阿克蘇河、和田河與葉爾羌河三河交匯之處的塔里木河上游沖積平原與三角洲地帶（見圖1），介于 80°30′～81°58′E、40°22′～40°57′N 之間。該區位于天山南麓，塔克拉瑪干大沙漠北緣，受塔克拉瑪干沙漠影響，屬典型大陸氣候，全年干旱少雨，蒸發量大。該區水土資源充沛，光照時間長，年平均氣溫10.7℃，≥10℃積溫4 113℃，無霜期220 d，年日照2 900 余小時，4—10 月平均日照9.5 h，適宜長絨棉、細絨棉的栽培。灌溉水源主要引自阿克蘇河和塔里木河，地下水位 1.5～2.0 m，年平均蒸發量為1 988 mm[19]，年平均降水量為48.5 mm[20]，蒸降比約為41 倍。高蒸降比使得該地區極易產生鹽漬化土壤，土壤鹽漬化嚴重影響了農田產量。本研究共選取18 hm2的機采棉田作為調查對象，地面平坦開闊，有利于電磁感應儀EM38-MK2 大面積的測量。研究區內棉花品種為新陸中78 號和源棉5 號，籽棉產量高于4 350 kg·hm-2，灌溉模式均采用膜下滴灌，棉花整個生育期共灌水6 次，每公頃棉田用水5 850 m3，土壤質地主要以砂壤土為主，土壤有機質平均含量為 4.0～5.1 g·kg-1。

圖1 研究區相對位置圖Fig. 1 Geographic location of the study area

1.2 EM38-MK2 結構與原理

本研究采用新式 EM38-MK2 大地電導率儀進行表觀電導率的快速測定。標準EM38-MK2 包括兩個接收線圈，一個發射線圈，接收線圈與發射線圈的距離分別為1 m 和0.5 m，如圖2 所示，A 點為發射線圈，B 點為0.5 m 接收線圈，C 點為1 m 接收線圈，在垂直偶極定向時分別提供1.5 m 和0.75 m 的有效深度數據，在水平偶極定向時分別提供0.75 m和 0.375 m 的有效深度數據。EM38-MK2 可以測量 3 種不同深度范圍內的表觀電導率和磁化率數據[21]。測量時，發射線圈用交流電供電，在土壤中產生一個原生磁場。這個磁場使電流在土壤中流動，產生二次磁場。這個次級電磁場的強度與土壤的EC成正比，可表示為：ECa=4（Hs/Hp）/（ωμoS2），式中：Hs 為信號接收線圈處次生磁場強度；Hp 為信號接收線圈處原生磁場強度；μo為空間磁場傳導系數；ω為 2πf；ECa為表觀電導率（mS·m-1）；S為不同線圈之間的間距。

1.3 樣品采集與處理

根據研究區棉田出苗狀況，土壤鹽漬化與次生鹽漬化狀況等因素選取不同鹽漬化程度的典型樣點。2018 年 4 月采集 EM38-MK2 表觀電導率數據共63 個，儀器前端設置為A 點，儀器中間設置為B點，儀器后端設置為C 點（圖2），共采集A、B、C 點下土壤表層樣品（0～20 cm）各63 個。同時將A、B、C 點土壤樣品各自分成四份，混合之后共得到 A、B、C、AB、AC、BC、ABC 土壤樣品各 63個。在不同條田范圍內采集不同土壤含水量表層0～20 cm 樣品共 216 個。于 2018 年 5—10 月共進行了6 次表觀電導率與土壤剖面樣品的采集，每次采集18 個樣點。在土壤剖面樣品采集前，先采用EM38-MK2 儀器在同一方向上水平模式和垂直模式貼地各測量兩次。H 為線圈處于水平模式，V 為線圈處于垂直模式。兩種測定模式有效深度分別為0.375 m、0.750 m、0.750 m、1.500 m，測量模式分別為EMH 與EMV，獲得的表觀電導率相應表示為ECh0.375、ECh0.75、ECv0.75、ECv1.5。測定完表觀電導率后，在每個采樣點用土鉆法采集EM38-MK2 儀器A 點不同深度土壤剖面樣品，按 0～20、20～40、40～60、60～80 和 80～100 cm 分層取樣。采集的土壤樣品裝入自封袋中，編號，帶回實驗室用烘干法立即測定土壤含水量[22]。剩余土壤樣品經自然風干、磨碎、過2 mm 篩后裝入信封后備用。所有樣品采用飽和泥漿法測定土壤電導率[23]。

圖2 EM38-MK2 大地電導率儀構造Fig. 2 Scheme of the EM38-MK2 conductivity meter

1.4 模型的思路與模型評價指標與驗證

采用全局模型與局部模型兩種思路進行建模。全局模型是將 5—10 月的土壤樣品匯總，建立統一的反演模型，局部模型針對單一月份土壤樣品建立單獨的反演模型。模型穩定性和預測精度的評價指標為決定系數（ Determination coefficient，R2）、均方根誤差（Root mean square error，RMSE）、相對分析誤差（Relative percent deviation，RPD）。相對于RPD 而言，預測精度分為5 級，當RPD＜1.5 時表明模型沒有預測能力。當 1.5＜RPD＜2.0 時表明模型只能對樣品的高低進行粗略估測，當2.0≤RPD＜2.5 時表明模型具有較好的預測能力，當2.5≤RPD＜3.0 時表明模型具有很好的預測能力，當RPD≥3.0 時模型具有極好的預測能力[24]。R2值越大、RMSE 越小，表示其預測能力越強，穩定性越高。

2 結 果

2.1 不同深度土層電導率反演模型

2.1.1 表觀電導率的可信度 通過分析 EM38-MK2 表觀電導率水平模式下ECh0.375與ECh0.75的相關性與垂直模式下 ECv0.75與 ECv1.5的相關性來確定表觀電導率數據的準確度[25-26]。圖3 可以看出表觀電導率 ECh0.375與 ECh0.75，ECv0.75與 ECv1.5具有較好的相關性，相關系數大于0.95，說明EM38-MK2 測量準確，表觀電導率數據具有較高的可信度。表觀電導率數據質量滿足農田土壤電導率反演模型的建立。

圖3 EM38-MK2 表觀電導率的相關性分析Fig. 3 Correlation analysis of apparent EC of EM38-MK2

本研究采用飽和泥漿電導率ECsp來反映農田土壤鹽漬化特征，一方面是土壤鹽分與飽和泥漿電導率 ECsp具有較高的相關性，另一方面 EM38-MK2測量值反映的是土壤空間范圍內游離態電解質的含量，采用飽和泥漿電導率ECsp更能真實準確地反映農田土壤鹽漬化狀況。

2.1.2 電導率建模因子的確定 局部模型以2018 年8 月數據為例，為進一步提高表觀電導率與實測土壤電導率的反演模型精度，對于不同的土層深度，建模因子的選取充分考慮了EM38-MK2 表觀電導率不同測量模式下的感應深度范圍[27]以及對不同深度土層的響應程度，單一測量模式下，以ECh0.375，（ECh0.75+ECv0.75）/2，ECv1.5為自變量，其中（ECh0.75+ ECv0.75）/2 為水平模式下 ECh0.75和垂直模式下ECv0.75的平均值，以各土層深度為因變量進行回歸分析。多測量模式下，分別以 ECh0.375+（ECh0.75+ECv0.75）/ 2，（ECh0.75+ECv0.75）/2+ECv1.5和ECh0.375+（ECh0.75+ ECv0.75）/2+ECv1.5為自變量，以各土層深度為因變量進行多元線性回歸分析（表1）。

表1 不同建模因子下各土層的決定系數Table 1 Determination coefficients of the model for a soil layers relative to soil depth and modeling factors

從表1 可以看出垂直模式下ECv1.5的決定系數隨著深度的增加而增加。水平模式下 ECh0.375的R2隨著深度的增加而增加，到達40 cm 處，R2達到最大，之后開始減小。在50 cm 以上土層，EM38-MK2水平模式ECh0.375的靈敏度優于垂直模式ECv1.5的靈敏度，在50 cm 以下土層反之。分析結果符合EM38-MK2 兩種測量模式電導率隨深度變化的響應函數模型，與Heil 和Schmidhalter[27]、李洪義[28]、宋江輝等[25]分析相同。由EM38-MK2 的非線性響應函數可知，ECh0.37585%的信號來自 60 cm 土層以上，ECh0.7573%的信號來自60 cm 土層以上，ECv0.7570%的信號來自60 cm 土層以上，ECv1.567%的信號來自90 cm 土層以上[27]。多測量模式下表觀電導率與不同土層實測電導率模型的精度普遍高于單一測定模式下的反演精度。說明多模式聯用下表觀電導率可以有效提高模型的反演精度。因此，以 ECh0.375+（ECh0.75+ECv0.75）/2+ECv1.5為自變量，確定為表觀電導率與不同深度土層實測電導率的最佳變量參數，以下模型均用此表觀電導率為自變量。

2.2 不同采樣方案的電導率反演精度對比

為了探明不同采樣方案對 EM38-MK2 表觀電導率與土壤電導率之間反演模型精度的影響，將各點位63 個土壤樣品按2︰1 的比例隨機分成建模集與預測集。表2 為不同采樣方案下A、B、C、AB、BC、AC、ABC 點電導率反演模型的精度。由表 2可以看出從 A 點到 B 點再到 C 點 RMSE 在逐漸升高，到達C 點時RMSE 達到最高為0.64，混合點位AB 點到 ABC 點 RMSE 在逐漸升高，ABC 點位達到最高，RMSE 為0.70，說明單點采樣方案下的RMES較混合點位采樣方案下的RMSE 普遍較低，ABC 點RPD 為 1.60，R2為 0.80，AB 點 RPD 為 1.89，R2為 0.83，B 點 RPD 為 1.92，R2為 0.81，A 點 RPD為2.15，R2為0.85，說明單點采樣方案較混合采樣方案模型的精度更高。說明單點采樣方案下模型的預測能力和穩定性較好。A 點的R2為0.85，預測集與實測集的擬合度較高，由EM38-MK2 非線性響應函數可知[28]，EMH 預測表層土壤能力大于EMV 的預測能力。0.5 m 線圈預測表層土壤的能力大于1m線圈的預測能力[29]。故 EM38-MK2 預測 A 點的擬合度高于其他點位，而A 點模型的穩定性更高，實測電導率與表觀電導率的誤差小，說明A 點下的模型具有很好的預測能力。由EM38-MK2 構造與原理可知（圖2），A 點為發射線圈，原生磁場的強度隨接收線圈距離的增加而逐漸降低[30]，故取 B、C 點接收線圈的實測電導率會降低模型精度。因此A 點采樣方案為最佳采樣方案，模型具有很好的預測能力，穩定性越高。

表2 不同采樣方案下電導率反演精度Table 2 EC inversion accuracy relative to sampling scheme

2.3 局部模型與全局模型的精度對比

為進一步提高EM38-MK2 應用效果，本研究對比了局部模型與全局模型的反演精度（表3）。全局模型以5—10 月共采集108 個土壤剖面為總體，以2︰1 分成建模集與預測集，預測集 36 個土壤剖面覆蓋了研究區內總體樣本電導率的變化范圍。局部模型以每月18 個剖面為總體，分別以2︰1 分成建模集與預測集，局部模型5—10 月總體樣本數累加。由表3 可知，局部模型所得的實測值與預測值的R2、RPD 均大于全局模型的對應值，而RMSE 則低于全局模型的對應值。局部模型與全局模型相比，RPD為 2.01～2.88，表明局部模型有較好的預測能力。對于全局模型而言，在20～40 cm 土層模型下有較好的精度，R2與RPD 分別達到了0.73、1.89，其他土層模型的RPD 均未達到2.0，最高值僅為1.81，最低值為 1.35，表明全局模型只能對電導率高值與低值進行一個粗略的預測甚至不能預測電導率值。通過對比，說明局部模型的R2、RMSE、RPD 要優于全局模型的對應值。由于EM38-MK2 測量值反映的是土壤空間范圍內游離態電解質的含量，局部模型同一時期下土壤含水量的變化較為穩定，局部模型有較高的預測能力，穩定性強。全局模型考慮到不同時期土壤含水量變化范圍較大，含水量變化劇烈，降低了全局模型的精度，只能粗略地估計實測電導率的高低值。

2.4 土壤含水量對電導率反演模型精度的影響

為進一步明確不同時期土壤含水量對電導率反演模型精度的影響，通過獲取不同梯度下的土壤表層樣品，將土壤含水量共設置為 4 個梯度，分別為＜10%、10%～15%、15%～20%、＞20%，每個梯度共有54 個土壤表層樣品，以2︰1 的比例分為建模集與預測集，預測集樣品覆蓋了含水量的變化范圍，不同梯度下的實測電導率的模型精度見表4。

表3 局部模型與全局模型電導率反演精度Table 3 EC inversion accuracies of the local models and overall model

表4 不同土壤含水量下電導率反演模型精度對比Table 4 Accuracy of the EC inversion models relative to soil moisture content

從表4 可以看出土壤含水量低于10%的情況下，表觀電導率與實測電導率之間的模型精度較低，模型的預測能力較差。當土壤含水量高于10%時，表明模型具有較好的預測能力。且不同土壤含水量R2之間趨于穩定，RMSE 差異不大，RPD 變化幅度較小，說明當土壤含水量高于10%時，土壤水分差異對電導率模型精度影響不大。表5 為局部模型不同時期下電導率反演模型精度。棉花整個生育期共滴水5 次，分別為6 月22 日第一次滴水，7 月9 日第二次滴水，7 月25 日第三次滴水，8 月13 日第四次滴水，8 月25 日第五次滴水。通過表4 與表5 對比可知，5—6 月棉花處于苗期、蕾期，棉田尚無滴水，土壤含水量較低，2018 年5 月5 日土壤樣品含水量平均值為11.09%，土壤含水量小于10%的樣本數占總樣本數的33.3%。2018 年6 月3 日土壤樣本含水量平均值為12.38%，土壤含水量小于10%的樣本數占總樣本數的38.9%。表觀電導率與實測電導率之間的反演模型精度較差，模型穩定度較低，與表4 的結論相同。2018 年7—10 月土壤樣本含水量平均值分別為 17.32%、15.39%、15.96%、20.08%，小于10%的樣本數為 0。EM38-MK2 表觀電導率與實測電導率之間的反演模型精度較高，模型穩定度高。總體而言，局部模型能較好地預測土壤電導率，模型穩定性較好。

3 討 論

目前通過電磁感應技術利用多元線性回歸方法建立的不同土層土壤含鹽量的解譯模型，多以單一時期或不同季節之間數據進行建模，并考慮到土壤含水量、土壤質地、pH 及地下水礦化度等因素對模型精度的影響。本研究在此基礎上，利用多元線性回歸方法建立棉田6 個不同時期不同土層土壤電導率的反演模型，對比了局部模型與全局模型的精度，不同含水量梯度對模型精度的影響，并確立最佳的多時期土壤鹽漬化電磁感應定量反演模型的思路與方法。

本研究表明了全局模型不同時期 EM38-MK2表觀電導率與實測電導率之間的反演模型具有明顯的差異性。不同時期之間的反演模型精度差異較大的原因可能在于，一是不同時期土壤含水量不同，土壤濕度越高，土壤電導率越大，表觀電導率讀數越大，土壤含水量與降水量的大小、地下水埋藏深度、灌溉模式有關[30]。阿拉爾墾區灌溉水源主要引自阿克蘇河和塔里木河，5—6 月為塔里木河的枯水期，地下水位較深，土壤含水量較低，表觀電導率讀數相對其他月份較小，造成不同時期電導率反演模型的精度差異較大。二是不同時期EM38-MK2 測定溫度差異較大，造成全局模型預測能力較差[31]，局部模型同一時期測定 EM38-MK2 采用新的線圈技術可進行溫度補償，從而修正因為溫度導致的電路溫度漂移，減小了因溫度引起的數據漂移性[27]，局部反演模型精度可得到大幅度提升。三是由于棉田采用滴灌模式，膜下滴灌棉田的計劃濕潤深度通常設定為 40～60 cm[32]，水鹽運移的深度小于0.75 m。EM38-MK2 有效測定深度可達1.5 m，灌水過后，水鹽運移僅僅局限于0～60 cm 土層，說明不同時期ECh0.375的數據變化較大，而ECv1.5的數據較為穩定，造成不同時期電導率反演模型參數的不同，從而造成全局模型精度的差異較大。

如何有效提高全局模型電導率的反演精度，從而降低不同土壤含水量對模型精度的影響，對提高EM38-MK2 監測大范圍農田土壤鹽漬化的效率有重要意義。對于消除不同土壤含水量對模型精度的影響能否成功應用于跨度更大，面積更廣區域農田土壤鹽漬化EM38-MK2 監測的相關研究，還有待進一步研究。

4 結 論

由單點采集電磁感應儀發射線圈位置土樣所構建的模型較多點采樣方案下表觀電導率與實測電導率之間模型的精度更高，單點采樣方案可有效提高模型的精度，模型的穩定性更高。通過單點采樣可以消除采樣誤差對模型精度的影響。表觀電導率數據可信度較高，可用于模型的建立。EMH+EMV 多測量模式下表觀電導率與實測電導率之間的模型精度高于EMH 或EMV 單一測定模式，采用ECh0.375+（ECh0.75+ECv0.75）/2+ECv1.5為建模因子，可以提高反演模型的精度。局部模型較全局模型的反演精度高，局部模型可以有效地反演農田不同時期的土壤電導率，可為農田土壤鹽漬化監測提供一定的理論基礎。

當土壤含水量低于10%時，表觀電導率只能對實測電導率的高低進行粗略預測；當土壤含水量高于10%時，電導率模型精度受土壤水分影響減弱，表觀電導率與實測電導率之間的反演模型精度較高，模型穩定度增加。

表5 不同時期電導率反演模型精度Table 5 Accuracy of the EC inversion models relative to sampling period