多尺度土壤入渗特性的变异特征和传递函数构建

作者：冯正江; 聂卫波^*; 余淼; 许坤鹏; 马孝义

来源：农业工程学报, 2022, 38(13): 64-75.

• 入渗
• 土壤
• 回归
• 空间变异
• 标定
• 变异特征
• 小波分析
• 传递函数

土壤入渗特性的变异特征具有明显空间依赖性和尺度效应，其多尺度上的参数估值是农田灌溉设计和管理的重要基础。该研究以在关中平原进行的52组双环入渗试验为基础，通过比较不同方法计算的标定因子对Kostiakov公式的标定效果，结合小波分析和通径分析方法识别并量化分析标定因子和土壤特性参数（土壤机械组成、容重、初始含水率和有机质含量）在多尺度的相关性，在此基础上分别利用多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）、BP神经网络（BP Artificial Neural Network, BP-ANN）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）3种方法构建估算标定因子的土壤传递函数。结果表明，采用最小二乘法计算标定因子对Kostiakov公式的标定效果最优，所有测点标定后累积入渗量与实测值的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）、平均偏差（Mean Bias Error, MBE）、相对误差绝对值均值（Mean Absolute Value of Relative Error, MARE）分别为1.83 cm、0.24 cm、21.2%；多尺度条件下，土壤容重、砂粒、黏粒和有机质含量组合是引起研究区域标定因子空间变化的主要变异源，其中标定因子与砂粒和有机质含量呈显著正相关关系（P<0.05），总通径系数分别为0.78和0.65，与黏粒和土壤容重呈显著负相关关系（P<0.05），总通径系数分别为-0.74和-0.68；采用SVM法构建估算标定因子的土壤传递函数精度最高，其验证集所得入渗量估算值与实测值具有较高的一致性，两者间的RMSE、MBE和MARE分别为1.92 cm、0.05 cm和27.6%，说明SVM法可用于构建估算标定因子的土壤传递函数。研究结果有助于揭示多尺度上土壤入渗特性的变异特征和解决入渗参数难以快速获取的问题。

• 单位
  西北农林科技大学; 西安理工大学