基于Saxton模型的土壤水分特征栅格化计算平台研究

侯淑涛，肖高怀,，卢善龙，于晓雷，罗海静

（1.东北农业大学资源与环境学院，哈尔滨 150030；2.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100101；3.遥感科学国家重点实验室，北京 100101）

基于Saxton模型的土壤水分特征栅格化计算平台研究

侯淑涛1，肖高怀1,2，卢善龙2,3，于晓雷1，罗海静2

（1.东北农业大学资源与环境学院，哈尔滨 150030；2.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100101；3.遥感科学国家重点实验室，北京 100101）

Saxton模型能估算较多土壤水分特征参数且考虑容重、砾石和盐分影响而被广泛应用于农业、水文等领域。研究基于Saxton模型及IDL（Interactive data language）语言开发土壤水分特征软件平台，利用土壤属性数据进行土壤水分特征栅格计算，实现空间制图，有效解决水文运动模型模拟应用过程中栅格化土壤水分特征参数缺乏问题。该平台软件界面友好，操作简单易行高效，既可为现有模型应用提供输入参数，也可作为单独模块嵌入已有软件中使用，具有较好兼容性。

土壤水分特征；Saxton模型；土壤转换函数；栅格化计算；IDL

网络出版时间2015-4-30 14:45:00 [URL]http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1391.S.20150430.1445.014.html

侯淑涛,肖高怀,卢善龙,等.基于Saxton模型的土壤水分特征栅格化计算平台研究[J].东北农业大学学报,2015,46(5):68-74.

Hou Shutao,Xiao Gaohuai,Lu Shanlong,et al.Soil water characteristics grid computing platform with Saxton model[J]. Journal of Northeast Agricultural University,2015,46(5):68-74.(in Chinese with English abstract)

土壤水分特征是土壤水分运动研究的基本参数，但国内基础数据缺乏难以满足研究需要[1]。由于传统测定土壤水分特征方法费时、费力，大区域及土壤异质性较大地区海量土壤水分特征数据难以通过传统方式获取[2]。利用砂粒、粘粒、有机质等构建土壤转换函数模型估算土壤水分特征已成为获取相关数据先进手段[3-6]。随计算机技术发展，土壤转换函数模型与计算机技术结合，模型程序化成为必然，如美国华盛顿州立大学SPAW （Soil-Plant-Air-Water）软件Soil Water Characteris⁃tics模块[2,7]、澳大利亚新南威尔士大学Neuro Theta软件[8-9]。这些软件模块开发有效解决了实测资料缺失区域土壤水分特征参数估算问题[1,9]。然而，国外此类软件存在以下问题：

①土壤水分特征参数只能人工录入、逐一估算，难以满足估算区域海量土壤水分特征参数的要求；②软件模块功能单一，难以满足土壤水分特征空间制图和空间分析需要；③基于思维方式差异开发软件，不便于操作人员使用。为满足国内人员区域尺度土壤水分特征估算的应用与制图需要，开发土壤水分特征栅格化计算的中文软件平台具有重要应用价值。

常用土壤水分特征估算模型主要有van Genu⁃chten、Brooks-Corey、Campbell等，van Genuchten能符合大部分土壤水分特征曲线，但Brooks-Corey 和Campbell更简单。用以构建土壤水分特征估算模型土壤属性参数很多，Hahn证实土壤水分特征与砂粒、粘粒、有机质及其相互作用相关性大[10]。Saxton等结合Campbell模型，利用砂粒、粘粒和土壤有机质SOM（Soil organic matter）提出Saxton模型[11]，该模型考虑容重、砾石及盐分对土壤水分特征影响，具有需要数据少、估算指标多、运算简单、估算结果准确的特点，可满足水文模拟时土壤水分特征数据缺失区域研究需要。应用Saxton模型关键是数据自动化处理，本研究基于Saxton模型，利用可视化开发语言IDL（Interactive data lan⁃guage）开发基于土壤属性数据进行土壤水分特征栅格化计算并绘制专题信息中文软件平台（土壤水分特征估算软件V1.0），方便国内相关领域研究人员快速、便捷获取区域土壤水分特征数据。

1 Saxton土壤水分特征估算模型

Saxton土壤水分特征估算模型是以美国农业部土壤数据库2 149个样本为基础数据，在剔除可能受耕作或压实影响、高有机质含量、高粘粒含量等非自然状态或不具代表性样本后，挑选土壤容重1.0～1.8 g·cm-3、有机质含量≤8%（W）、粘粒含量≤60%（W）样本1 722个，利用样本土壤质地、土壤有机质和土壤水分特征数据，通过回归分析估算土壤水分含量和土壤进气吸力，结合Rawls、Compbell、Tanji等研究成果构建而成[11]。相关计算公式和变量含义如表1和2所示。

Saxton模型估算得到的土壤水分特征结果为特定状态下土壤水分特征指标的平均值，与实际值存在误差。在条件许可情况下应根据当地土壤现状和使用目的，利用现有土壤属性数据（如容重[12]、砾石[13]或盐分[14]等），对估算结果加以修正，获得准确数据。Saxton模型以美国土壤数据库为基础建立，可能不适用人为因素干扰严重、与美国土壤差异显著和土壤质地不在样本属性范围内的极端地区，应用于其他地区时需进行典型区域验证。此外，Saxton模型使用土壤质地体系为美国制[11]，在利用我国现有土壤普查资料计算土壤水分特征时，需采用3次样条插值进行土壤质地转换[1,9,15]；若使用全球土壤数据库[16]HWSD（Harmonized world soil database），则无需转换。

2 基于Saxton模型和IDL语言开发的土壤水分特征估算软件平台

本研究基于Saxton模型和ENVV/IDL语言开发的土壤水分特征估算软件平台，可实现基于土壤属性数据的凋萎含水量、田间持水量、土壤进气吸力、饱和含水量、有效水含量、饱和导水率和土壤容重等全过程参量的一键式计算和制图。软件平台见图1，由数据准备、数据完整性检查、计算及结果输出3大模块组成。

2.1 数据准备模块

设置输入数据、输出土壤水分特征及影响因素、输出文件夹，运行界面见图2。通过地理信息系统软件把海量传统文本土壤数据或矢量/栅格土壤数据转换为空间分辨率统一的tif格式栅格数据，选择输入数据时，软件自动筛选扩展名为tif的文件；选择输出土壤水分特征后才能选择影响因素，以防止漏选；凋萎含水量容重修正必须在有盐分影响情况下进行；软件设计联动机制，以确保不会因为误操作导致结果异常。

表1 Saxton土壤水分特征估算模型中的相关公式Table 1 Saxton soil moisture characteristic formula for estimating the model

表2 Saxton模型土壤水分特征估算过程中涉及的变量Table 2 Saxton model to estimate soil moisture characteristic variables involved in the process

图1 土壤水分特征估算软件平台模块Fig.1 Soil moisture characteristics estimation software platform modules

2.2 数据完整性检查模块

根据数据准备模块土壤水分特征及影响因素选择情况，检查输入数据是否完整。估算不同土壤水分特征因受到的影响因素不同，所需输入数据也不同，详见表3。模块同时还检查输入数据是否为GeoTIFF格式、是否存在掩膜数据，检查输出文件夹是否存在。

2.3 计算及结果输出模块

用于调度计算各土壤水分特征，进行掩膜运算，输出栅格图形信息。软件利用分块处理模式实现对大文件栅格图像高效计算。软件可根据影响因素选择情况，判断所需输入数据并决定是否对估算结果进行容重、砾石和盐分影响修正。计算受盐分影响的土壤水分特征时，需利用表1中的公式（17）、（18）构造超越方程求解，该方程通常只能利用EXCEL的单变量求解工具对需要估算的数据逐个迭代求解，本软件首次利用二分法实现该方程的自动求解，从而提高软件平台数据处理的自动化水平。

软件具体操作流程如下：

图2 土壤水分特征估算软件运行界面Fig.2 Soil moisture characteristics estimation software running interface

①选择输入数据。参考表3根据需要选择输入数据。在土壤属性数据库中城市和水域属性值为0或空值，利用此类数据计算出的土壤水分特征参数无意义，需要进行掩膜处理；估算部分区域时也需要掩膜运算。输入掩膜时，掩膜部分输出结果为0值。

②选择输出结果。软件可估算凋萎含水量、田间持水量、土壤进气吸力、饱和含水量、有效水含量、饱和导水率、容重七种土壤水分特征，根据区域实际情况进行选择。。

③选择影响因素。软件可以针对输出土壤水分特征参数进行影响因素修正，根据需要选择。

④选择输出文件夹。各土壤水分特征估算结果将输出到指定文件夹中，如目标文件夹不存在，软件将提示创建文件夹。

⑤计算与结果输出。根据②、③选择情况自动判断①中输入数据是否完整、数据类型是否正确。如无错误，将进行计算。根据①中是否存在掩膜数据，选择是否对输出结果进行掩膜。计算完成后提示。

3 应用案例

本研究选择我国北方海河流域为软件应用实例区。该地区近年来面临严重水资源短缺问题，成为水文水资源研究人员开展水文过程模拟焦点地区。然而，在模型应用过程中，由于缺乏空间化土壤基础数据集，在模型模拟之前，需逐个指标、逐个数据计算土壤水分特征参数并制作相应的输入数据集，费时费力且易造成错误。

借鉴前人在海河流域滦河[17]、徒骇马颊河[18]、潮河[1]等子流域及北京市房山区[19]开展的Saxton模型应用实际验证成果，本研究假定Saxton模型适用于海河流域前提下，利用HWSD海河流域土壤数据，计算得到全流域土壤水分特征专题信息见图3，包括经容重和土壤盐分修正后的凋萎含水量、经容重修正后的田间持水量，经容重、砾石含量和土壤盐分修正后有效水含量和经容重和砾石含量修正后的饱和导水率。

基于Saxton模型和ENVV/IDL语言开发平台估算土壤水分特征实现栅格化计算，其空间分布特征清晰直观，可为SWAT、EasyDHM和VIC等分布式水文模型提供便捷输入变量。

图3 海河流域土壤水分特征专题Fig.3 Soil moisture characteristics thematic maps for Hai River Basin

4 结论

土壤水分特征参数获取是土壤水分运动研究前提和基础，本研究利用栅格化土壤属性数据，通过栅格图像计算实现快速估算土壤水分特征参数，有效解决水文运动模型模拟应用过程中栅格化土壤水分特征参数缺乏问题。软件平台开发仅利用IDL自带函数和自定义函数，保证软件兼容性，在未安装ENVI/IDL软件的计算机上也可利用软件自带IDL编译器编译运行。海河流域应用实例表明，该软件平台能快速高效估算土壤水分特征参数，实现土壤水分特征参数栅格化计算，满足土壤水分特征参数空间制图与分析需要；友好中文界面符合国内用户使用习惯，能满足区域尺度水文和水质模拟模型应用需要。

土壤水分特征栅格化计算平台可应用于区域范围水资源管理，也可应用到降雨产流计算、地下水补给计算、土壤植物水分定量关系预测等研究领域。本研究开发栅格化计算平台兼容性好，可为现有模型应用提供输入参数，也可作为单独模块嵌入已有软件中使用，应用前景良好。

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Soil water characteristics grid computing platform with Saxton model

HOU Shutao1,XIAO Gaohuai1,2,LU Shanlong2,3,YU Xiaolei1,LUO Haijing2(1.School of Resources and Environmental Sciences,Northeast Agricultural University,Harbin 150030,China;2.Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China;3.State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Beijing 100101,China)

Saxton model can be used to estimate many soil water characteristic parameters and to consider density,gravel and salinity effects.It was widely used in agricultural,hydrology and other domains. This study was based Saxton model,using visualization language IDL(Interactive data language)had developed a software platform,able to use soil moisture characteristics of soil attribute data grid computing, able to spatial mapping,effectively solved hydrological model simulates of the movement lack of grid soil moisture characteristic parameters in application.The platform has a good interface,easy to operating,can provide input parameters for the application of existing models and also be embedded into existing software as a standalone module.

soil water characteristics;Saxton model;pedotransfer functions;grid computing;IDL

S152;TP311.1

A

1005-9369（2015）05-0068-07

2014-02-21

国家自然科学基金青年基金项目（41101401）；水利部公益性行业科研专项经费项目（201101015）；中国科学院知识创新工程重大项目（KZCX1-YW-08）

侯淑涛(1965-)，女，副教授，博士，硕士生导师，研究方向为农业遥感与土地利用。E-mail:houst129@126.com