姜明梁,邓 忠,李 迎,秦京涛,吕谋超
(中国农业科学院农田灌溉研究所/河南省节水农业重点实验室,河南 新乡 453002)
在我国的西北和华北地区,入冬以后土壤便逐渐冻结,这种土壤季节性冻结的现象,乃是一项重要的气候特征。同时,冻土气象观测资料对建筑、工程施工、交通运输和农田水利建设都具有重要意义[1]。在开发森林、矿山,修筑公路、铁路以及大型水利工程时,冻土现象都是经常遇到的主要灾害,必须在施工前对工区冻土的分布、厚度等进行认真的调查研究,以采取有效的防治措施[2]。然而,冻土资料却异常缺乏,有关冻土深度测量的研究也不多。冻土层深度的传统测定方法是根据地面气象观测场中的冻土器内水柱冻结的部位和长度,来探测冻结层次的上限和下限深度。该方法测量周期长、检测过程繁琐、劳动强度大,在实际工作中由于受到财力、物力、人力的限制,常无法采集足够数量的样品,因此采用较易获得的土壤表观电导率以表征土壤信息是快速获得土壤更多定量化信息的一条行之有效的途径[3-5]。EM38电导率仪是一种基于电磁感应原理的、非接触式测量仪器,它既可手持测量,又可车载进行测量。国内外已应用EM38在表观电导率对土壤盐分、含水量、黏粒含量、紧实度甚至作物产量预测等性质的响应特征方面进行了大量的研究[6-11],同时还与空间技术相结合,将其扩展到区域尺度,使其成为研究土壤性质的有力工具。
经过几个月的实验表明,对冻土过程中电导(电阻)的变化特性研究是很有价值的。目前,冻土测试技术难题之一是不能在实验过程中直接测出不同时刻各个土层的含水量、含盐量,同样也不能直接确定由含水量、含盐量所决定的冻结温度,即冻结锋面(冻土深度)的位置。用实验结束时取样测得的含水量、含盐量来确定某一时刻冻结锋面的位置,显然是不够方便,亦不够准确[12]。为能真实地反映某一时刻冻结锋面的位置及冻结时含水量的情况,本实验采用自主研制的冰冻传感器测量系统来测量某一时刻各个剖面土层的含水量,然后通过数学方法确定冰冻深度。用电导率仪EM38测量某一时刻土壤的表观电导率,通过对电导率的动态分析来研究冻土层深度。
土壤冰冻过程中,有冰冻和融化两个过程,可以分为3个阶段。首先阶段Ⅰ:由于外界环境温度的下降,土壤表层开始慢慢冻结,冻土深度越来越深,此时土层只有2层,即冰冻层和未冻层;Ⅱ:当外界环境温度慢慢上升时,土壤表层首先开始融化,此时就多了解冻层,土体变成3层,如图1所示;Ⅲ:到最后融化完成,冰冻土层就消失了,此时也变成了2层。我们的研究目的是研究冻土的深度,应该考虑冰冻和融化两个过程。图2是冻融交界面和冻土深度在这个冰冻和融化过程中的变化趋势。
图1 冻土过程中土层结构Fig.1 Soillayer structure in frozen soil
图2 冰冻和融化过程两个交界面3个阶段的变化曲线Fig.2 The 3 stages of freezing and thawing processes at the two interfaces
图3 EM38结构和原理示意图Fig.3 Measurement principle of EM38
电磁感应法的测量原理如图3所示[13],它主要由一对线圈构成。其中线圈之一(简称发射端)的功能是发射电磁波,发射出的电磁波穿过土壤介质与另一个线圈(简称接收端)构成电磁回路,两线圈之间的相隔距离为s,感应出的电压大小与土壤表观电导率ECa成确定性函数关系,即:
(1)
式中:Hp为发射端的磁场强度,A/m;Hs为接收端的磁场强度,A/m;ω为发射电磁波的角频率,s-1;μ0为真空下的导磁率,H/m。
EM38随线圈的放置形式有2种可选探测模式,其中水平偶极模式的有效探测深度约为0.75 m,而垂直偶极模式的有效探测深度可达1.5 m,在本文中这两种测量模式均有采用。两种模式下的测量灵敏度函数为:
(2)
(3)
式中:z表示为垂直深度除以线圈距离s的值。
函数φ给出了仪器从深度为z的、厚度为dz的水平面测量读数的响应部分。可以看出在垂直偶极模式下,靠近地表材料的灵敏度关系很低(在表面接近零),随着深度的增加,灵敏度增加,在深度达0.4 m时达到最大值,然后随着深度的继续增加,灵敏度逐渐下降;在水平偶极模式下,靠近地表材料的灵敏度关系最高,然后随着深度的增加而下降。这两种线圈结构对靠近地表材料响应的巨大差异是很重要的,水平偶极模式会对靠近地表的变化产生感应关系,而垂直偶极模式会对距地表一定深度的变化产生感应关系。
进一步,由灵敏度函数可积分求得每层的贡献系数,其为不同深度土壤层的电导率反映到表层时对计算土壤复合表观电导率所作出的贡献。
(4)
(5)
在自然状态下,冻土的电阻率受到多种因素的影响:
(1)冻结土壤含冰量的多少对其电阻率有决定性的影响,对于同一种土质的冻结地层而言,含冰量越多,冻结程度越高,其电阻率越高。
(2)不同的土质,冻结前后电阻率的变化相差很大。有的电阻率可相差10~30倍,而有的冻结前后其电阻率差异仅为1~5倍。
(3)温度对电阻率的影响。一般地温下降到0 ℃以下,冻结地层的电阻率急剧上升。如图4所示[14]。
图4 土样电阻与温度的关系线Fig.4 Relationship between resistance and temperature of soil sample
综上所述,无论是哪种地质体,在冻结后,其电阻率均发生急剧增加。而电导率是电阻率的倒数,所以在土壤冻结后,电导率会急剧下降。这也是因为水的电导率和冰的电导率差异很大所引起的结果。这是用电导率法预测冻土层深度的可信前提和理论基础。
如图5(a)所示是本实验室自主研制的冰冻深度传感器,即土壤水分剖面测量系统。它可快速获取 0~200 cm 深度范围内土壤剖面含水率。其中水分传感器工作原理为基于电容边缘场效应测量电极周围介质的介电常数,与土壤接触采用 PVC 套筒式滑动结构,深度测量为霍尔磁敏传感器阵列,测量系统数据处理平台为 PDA,它可以测量同一点土壤不同层次的土壤容积含水率,适用于多种质地类型的土壤[15]。
在本研究中,设同一个测量点的所有实验数据中,最小水分值为P1,最大值设为P2,则门限值P0=(P1+P2)/2,当一个点一次测量的容积含水率P 农田实验时间为2015年2-4月。由于2014年11月-2015年1月一直处于下雪期,积雪太厚,没办法测量。所以本次实验没有详细记录土壤冻结的过程,主要是土壤融化过程。实验环境如图5(b)~图5(c)所示,位于北京市小汤山精准农业示范基地,实验地块的质地为壤土,埋设6根约1.5 m长的PVC套管,通过冰冻传感器确定冻土的深度,用EM38测量相对应的土壤表观电导率,研究土壤表观电导率ECa与冻土深度之间的关系。实验过程中EM38采用人工手动模式(Manul),测量者手持着EM38,在6个试验点周围分别进行垂直和水平模式的单点测量。一般实验间隔为2~3 d。 图5 实验环境Fig.5 Experimental environment 数据的采集和记录主要是从2015年2月2日开始,到2015年3月26日结束。从冬天的整体气象来看,2月初是最冷的时候,也就是冻土深度最大的时候。所以,本实验没有记录冻土实验中冻的过程,只能分析融化的过程。从图6中可以看出,土壤1.5 m内的平均容积含水量先稍降低然后缓缓上升,说明先经过一段冻土过程,然后就进入融化阶段。电导率的总体趋势和平均含水量是一致的,具有一定的相关性,其都是缓缓上升,最后趋于平坦,表明了冻土融化的过程。图中QV1~QV6分别指1~6号试验点在垂直模式下的土壤表观电导率。 图6 所有试验点过程趋势图Fig.6 All the test point process chart 图7和图8是2号与5号试验点的统计分析图。主要研究了土壤表观电导率(ECa)与冻土深度(Frozen depth)、平均容积含水量(θV)之间的相关性。 从6个试验点中随机挑选了2个进行成图分析可知,土壤表观电导率ECa(无论是垂直模式还是水平模式)与冻土深度均具有极大的相关性,相关系数很高。其中5号试验点去掉一个异常点。这为用电导率来预测冻土深度提供了可行性。 表1是6个试验点的统计分析后的相关系数。 表1 统计分析相关性Tab.1 Correlation of statistical analysis 图7 2号试验点的相关性统计分析图 Fig.7 Statistical analysis of correlation of No. 2 test sites 图8 5号试验点的相关性统计分析图 Fig.8 Statistical analysis of correlation of No. 5 test sites 由表1中可以看到,所有试验点的相关系数都较高,表明电导率ECa不仅与容积含水率有关,而且与冻土深度有关。其实两者表达的意思是一致的,因为在冻土实验中,容积含水率实际上主要是指土壤中未被冻的水分,其和冰冻的程度有关,这也恰好体现了土壤的冰冻程度和冻土深度。由于土壤融化过程比较复杂,前面已经分析过,融化过程是上下一起进行的。所以在预测冻土深度过程中,上层融化土壤对冻土深度的预测会造成一定困扰。同时,由于操作上的原因,该研究是建立表观电导率值与土壤物理特性之间的单因子回归关系,这种回归关系往往只针对特定地块,一旦推广到其他具有不同土壤性质的区域时,预测模型需要重新建立或校正。 理论分析与初步试验结果一致表明,应用电磁感应式电导率测量装置EM38在冻土实验中快速预测冻土深度是可行的,所有的统计相关系数均介于0.776 8≤R2≤0.962 8,具有极显著的相关性。该方法的一个突出优点是不破坏表层土壤,它为冻土深度的预测,提供了一种有效、简捷的工程检测手段。 □ [1] 杨建平, 杨岁桥, 李 曼,等. 中国冻土对气候变化的脆弱性[J]. 冰川冻土, 2013,35(6):1 436-1 445. [2] 马 巍,穆彦虎,李国玉,等. 多年冻土区铁路路基热状况对工程扰动及气候变化的响应[J]. 中国科学:地球科学,2013,(3):478-489. [3] Corwin D L, Plant R E. Applications of apparent soil electrical conductivity in precision agriculture[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2005,46(1):1-10. [4] 陈玉娟. EM38大地电导仪的应用研究[J]. 干旱地区农业研究,2004,22(2):146-148. [5] 刘广明,杨劲松,鞠茂森,等. 电磁感应土地测量技术及其在农业领域的应用[J]. 土壤,2003,35(1):27-29. [6] Williams B G, Hoey D. The use of electromagnetic induction to detect the spatial variability of the salt and clay contents of soils[J]. Soil Research, 1987,25(1):21-27. [7] Doolittle J A, Sudduth K A, Kitchen N R, et al. Estimating depths to claypans using electromagnetic induction methods[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 1994,49(6):572-575. [8] Triantafilis J, Lesch S M. Mapping clay content variation using electromagnetic induction techniques[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2005,46(1):203-237. [9] Corwin D L, Lesch S M, Oster J D, et al. Monitoring management-induced spatio-temporal changes in soil quality through soil sampling directed by apparent electrical conductivity[J]. Geoderma, 2006,131(3):369-387. [10] 姚荣江,杨劲松,刘广明. EM38在黄河三角洲地区土壤盐渍化快速检测中的应用研究[J]. 干旱地区农业研究,2008,26(1):67-73. [11] 姚荣江,杨劲松,姜 龙. 电磁感应仪用于土壤盐分空间变异及其剖面分布特征研究[J]. 浙江大学学报(农业与生命科学版),2007,33(2):207-216. [12] 唐莉莉,陈竹君,周建斌. 蔬菜日光温室栽培条件下土壤养分累积特性研究[J]. 干旱地区农业研究,2006,24(2):70-74. [13] McNeill J D. Electromagnetic terrain conductivity measurement at low induction numbers: Technical Note TN-6: Geonics Limited, Mississauga, ON[J]. Soil salinity assessment, 1980:123. [14] 何 平. 土冻结过程中电阻的特性及应用[J]. 冰川冻土, 1990,12(4):365-370. [15] 付 磊,孙宇瑞. 土壤水分剖面测量系统设计与应用性能检验[J]. 农业工程学报,2010,(6):42-46.1.5 农田实验
2 结果与分析
2.1 电导率ECa与土壤含水量的总体对比
2.2 电导率ECa与冻土深度的统计分析
3 结 语