土壤孔隙结构检测技术研究现状与展望

蔡位子，刘怡颖，江 俊，欧阳霖，杨沄瑾，卢煜强，侯俊伟，齐 龙，王海林

（1.华南农业大学工程学院，广州 510642；2.岭南现代农业科学与技术广东省实验室，广州 510642）

国家“十四五”规划明确提出要加强耕地质量建设，深入实施国家粮食安全战略[1]。耕地质量的核心是土壤质量，土壤孔隙结构与土壤质量密切相关[2]，其控制着气体、水、溶质、胶体和颗粒的传输，为植物根系发育和微生物繁殖提供了空间和养分，决定了土壤的保水、透水、通气等性能[3]。因此，快速获取土壤孔隙信息可以提高土地管理者对潜在生产限制的认识，并有助于耕作制度和施肥方式的科学决策，以实现农业资源的高效利用。

作为土壤中不断演变的复杂三维部分，土壤孔隙结构的检测在方法和理论上一直是一个难题[4]，包括如何准确描述孔隙结构的时空变异性、土壤孔隙结构与土壤宏观功能关系的定量化、研究尺度和代表性等。随着一系列技术和理论的快速发展，孔隙结构的检测技术在近十多年来已取得较大成果，目前研究方法总体可分为两大类：间接法和直接观察法。在现有方法中，实验室检测方法费时费力，对于需要大样本的科学研究和进行大规模的调查而言，往往成本高昂。而田间土壤孔隙度的原位快速检测方法受设备、试验条件和土壤自身复杂性的限制存在影响因素多、精度低等问题，无法满足精准农业的需要。

综上所述，鉴于农田土壤孔隙系统研究的重要性，针对获取和量化土壤孔隙结构中的难点，本研究对现有方法的优缺点、潜在误差源及应用场景进行了总结和分析，旨在为土壤孔隙结构的现场检测装置研发提供理论参考和新思路。

1 土壤孔隙结构的获取方法

1.1 间接法

间接法是利用土壤中水、气、声、热等特性获得孔隙直径、体积或孔固体表面积等信息。这些方法一般需要对土壤孔隙形状进行假设，并且无法表征孔隙空间的形态和拓扑结构。

1.1.1 传统方法 由于土壤内部结构的复杂性和“黑箱”性，早期的土壤孔隙结构研究一般利用土壤水、气等信息间接获得，常用的方法包括容重法[4]、水分特征曲线法[5]、压汞法[6]和气体吸附法[7]等。土壤孔隙度是孔隙的数量指标，通常由土壤比重和容重计算得出，即容重法。实际土壤的比重精确值的获取存在技术难度，因此对于大多数以石英为主的土壤，通常取2.65 g·cm-3作为土壤比重。但HUMBERTO等[8]指出，当计算孔隙度所用到的比重值直接取2.65 g·cm-3时，结果会存在较大的误差。

土壤孔隙分布是评价土壤结构质量好坏的重要指标，一般借助水分特征曲线、压汞曲线或气体吸附-脱附等温线进行估算。水分特征曲线法是通过离心或体积压力板仪等方法测定土壤水分特征曲线（图1a），获得土壤含水量和土壤吸力数值，进而得到土壤孔隙分布状况。虽然水分特征曲线法操作较为简单，但是测定时间较长，且对于存在膨胀性黏土矿物的土壤，该方法不能准确检测土壤孔隙的分布[9]。相比而言，压汞法是借助汞的非润湿性，即在一定压力下，汞只能进入对应大小的孔隙中，压入汞的体积等于相应孔的体积（图1b），检测速度更快。但该方法无法检测到闭合和孤立孔隙，且汞的高压侵入可能会对土壤原有孔隙结构造成破坏，尤其在结构松散的土壤中更为明显。此外，借助吸附气体可以对土壤中更微小的孔隙（孔径为0.3~300 nm[10]）进行表征。气体吸附法是在一定温度下，测定不同压力下土壤对气体（如氮气、二氧化碳或氦气等）的吸附量，获得吸附-脱附等温线，采用对应的模型计算土壤的比表面、孔隙容积及孔径分布等（图1c）。但每个模型的适用范围有限，且在分析前需要对土壤样品进行加热，可能会改变土壤的化学性质[7]。

图1 传统实验室方法Figure 1 Traditional laboratory methods

1.1.2 声波法 土壤是一种典型的多孔介质，通过研究其内部声波传播特性，可以建立相关参数与土壤孔隙度的依赖关系。1956年，BIOT[11]提出了饱和多孔介质中地震波传播理论，他的工作被广泛认为是该领域的里程碑。FOTI等[12]利用测得的地震波速确定流体饱和多孔介质中的孔隙度。FOTI等[13]根据地震波速预测了饱水砂土和黏土的孔隙度，预测结果与直接测量的平均差异低于10%。UYANIK[14]利用地震折射波法，通过纵波和横波速度、地震波速度比、泊松比、体积模量和剪切模量估算浅层黏土的孔隙度，并指出当纵波与横波速度比小于1.53时，黏土的孔隙空间充满了气体。除地震波外，研究学者还利用可听声波来估算土壤的总孔隙度。BARROS等[15]使用阻抗管测量不同土壤样品的吸声系数，并通过建立函数来估计土壤孔隙度，结果表明孔隙度和平均吸声系数之间有很好的相关性，为孔隙度原位检测提供了新的思路。

1.1.3 热脉冲-时域反射法 土壤孔隙度会随着降雨、干湿交替等自然过程而发生变化，利用热脉冲-时域反射（thermo-time domain reflectometry，Thermo-TDR）技术，可以实现对孔隙度进行连续动态监测，具有在不干扰土壤的情况下，对同一位置进行重复测量的优势。该方法的核心是通过探针测定土壤的热特性估算土壤容重，包括热容量法[16]和热导率法[17]，进而根据土壤容重计算出孔隙度，典型的热脉冲探针结构见图2。REN等[18]通过融合热脉冲技术和时域反射技术，发明了热脉冲-时域反射探针，用于连续测量土壤含水量、电导率、热扩散率等，从而得到土壤容重等物理参数[19]。为了进一步提高田间土壤容重的测量准确性，LIU等[20]基于前人对热脉冲法测量的误差来源分析，针对REN等[18]提出的常规探头，进行了优化设计，实现了对土壤容重的原位监测[21]，与实验室测定的结果相差8%，为土壤孔隙度的现场检测奠定了基础。刘晓娜等[22]利用改进后的Thermo-TDR探头，测定了实验室不同质地土壤的孔隙度并用于野外的原位动态监测。结果表明，与传统实验室检测方法相比，室内和野外测定值的相对误差均小于5%，并指出探针入土时摆动导致的探针间距变化是影响测量结果准确性的关键因素。

图2 典型热脉冲探针结构图[16]Figure 2 Structural diagram of typical Thermo-TDR probes[16]

孔径分布是孔隙空间的另一个显著指标。FU 等[23-24]进一步扩展了Thermo-TDR 传感器的应用，提出了根据土壤体积电导率σ和含水量θ测量值估算van Genuchten（VG）模型参数，VG 模型通常用于描述土壤水分特征曲线，从而表征孔径分布。结果表明，基于体积电导率σ（含水量θ）的新方法能够准确地估计土壤水分保持曲线，为通过热传感器和电传感器现场测量孔隙度和孔径分布提供了可能。

1.1.4 变压法 OUOBA等[25]提出了一种测定土壤总孔隙度的力学方法。该方法需将土壤样品放入容器中，其容积可以通过活塞改变气体体积来调节，从而根据体积增量期间气相总压力的变化推导出总孔隙度，装置如图3a。结果表明，试验值与理论值具有良好的近似性，但该装置需对待测土样进行完全干燥，预处理时间长。ALEKSEEV等[26]提出了一种适用野外的简单、快速测定孔隙度的方法。该方法通过测量孔隙空气膨胀到减压区域和从增压区域泵送空气时的空气状态，从压力差间接求解总孔隙度，装置如图3b。试验结果表明孔隙度值的置信概率大于95%，使得在现场短时间内获得大量数据成为可能

图3 机械装置图[25-26]Figure 3 Mechanical device diagram[25-26]

1.1.5 回归分析法 回归分析是一种预测性的建模技术，研究因变量和自变量间的依赖关系。通过多元线性回归、决策树回归、支持向量机回归（support vector regression，SVR）等模型，可根据已有的、易获取的数据间接估算土壤孔隙度，数据包括土壤表面粗糙度、累计平均日降雨量、土壤阻力和土壤有机质含量等。SUN等[27]利用地面激光扫描仪来定量表征土壤粗糙度，指出粗糙度指数与表面孔隙度间呈现出较好的相关性，通过结合降雨数据，采用多元线性回归建立预测土壤表面孔隙度的回归模型，该模型的决定系数R2为0.758 6，均方根误差为2.06%[28]。随着数字图像处理技术的快速发展，土壤粗糙度逐渐以土壤表面图像的颜色和纹理参数进行表征。杨玮等[29]利用土壤粗糙度、土壤阻力与土壤孔隙度的相关关系，采用SVR和决策树回归模型预测土壤孔隙度，对比二者发现SVR模型预测精度更高，R2为0.743。最近，ROBINSON等[30]建立了一个预测土壤孔隙度随土壤有机质含量变化的分析函数，并在威尔士和英国两个国家级表土数据集（0~15 cm）上进行了测试，克服了土壤传递函数（pedo-transfer function，PTF）通常仅适用于土壤有机质含量低于20%的矿质土壤的局限性。

回归分析法是寻找大量数据与孔隙结构特征参数之间蕴含的真实规律，目前仍停留在小样本研究，导致建立的模型具有一定局限性。此外，土壤图像具有的丰富特征信息仍有待挖掘，如何提高模型的泛化性是此方法研究的重点。鉴于图像获取具有快速便捷性，基于土壤图像的检测技术在今后土壤孔隙度原位检测中具有一定发展前景。

1.1.6 小结 由于土壤孔隙结构本身具有易破碎性，直接研究较难开展。因此，许多研究学者借助储存在孔隙中的水、气或其他介质来间接研究总孔体积、比表面积和空间分布等。本部分对常用的容重法、水分特征曲线法、压汞法、气体吸附法以及近年出现的新兴方法进行了阐述，表1为各类方法的原理和优缺点。在传统方法中，压汞法是近几十年来用于测定孔径分布和孔隙度最常用的方法，美国Micromeritics公司基于此方法研发生产了AutoPore 系列全自动压汞仪并投入使用，迄今已推出了第5代产品，虽然强化了使用汞的安全性能，但仍无法避免汞的高压侵入对土壤孔隙结构造成的破坏问题，尤其是对结构松散的土壤而言。另外，这种方法会污染被测土壤，导致土壤资源无法循环利用。气体吸附法可以测量压汞法无法测量到的微孔（孔径＜2 nm），但可测量孔径的跨度较小，且需对土壤进行加热预处理，可能会改变土壤原有的化学性质。

表1 间接法Table 1 Indirect analysis methods of soil pore structure

此外，声波法、热脉冲-时域反射法、变压法和回归分析法是突破传统方法的新尝试，目前研究成果不多，仍在探索和发展阶段。其中，热脉冲-时域反射法的优势在于能连续监测土壤孔隙度的动态变化，但探针插入土体时的摆动影响了结果的准确性，且单个传感器的监测区域仅限于空间中的一点，效率不高。在今后研究中，应逐步攻克土壤孔隙结构空间变异性的难点问题，构建起由点到面、由面到体的高密度监测网络，生成不同深度的土壤孔隙重要参数的空间分布图，指导人们对耕作制度和施肥方式的科学决策，提高土地资源的利用效率，促进农业的增产增效。

1.2 直接观察法

直接观察方法是指成像技术，因为这些方法可以直接通过几何可视化来观察土壤孔隙空间。其优势在于借助图像处理技术，可以从图像中提取大量的定量形态学和拓扑描述符，进而更细致、具体地评估土壤孔隙空间，但图像分析结果往往会受图像分辨率和分割步骤的影响。

1.2.1 切片观察 切片观察是土壤微形态学研究中的重要手段[31]，也是在小尺度上定量评价土壤孔隙的空间度和复杂度的有效方法。首先将原状土样进行固化，普遍采用环氧树脂-三乙醇胺低温固化-冷杉胶黏片法和冷杉胶-松节油低温渗胶固化-502胶黏片法[32]，将充分固化后土柱的各层次土壤断面切割成薄片（图4），现代切片技术已实现了厚度＜30 μm或更薄的超微薄片制备[33]。得到土壤切片后，采用光学显微镜[34]、背散射电子模式下的扫描电子显微镜（scanning electron microscope，SEM）[35]、照片扫描仪[36]、数码相机[37-39]等技术采集土壤薄片图像进行分析，迄今的研究主要集中在利用二值图像对土壤孔隙进行定量描述，包括数量、长度、形状、方向、弯曲度和连通性等，并对土壤功能进行评价。近年来，ALINE等[38]利用土壤切片对农牧一体化管理系统下土壤孔隙的微观形态进行分析，根据孔隙度以及孔隙的形状和尺寸分布结果改善了土壤结构。BRYK等[36]评估了图像分析技术在使用树脂浸渍土块估计土壤透气性和透水性中的适用性，指出利用现有的薄片和抛光块集合可获取历史传输参数，并用于模拟土壤水分状况的长期趋势。

图4 土壤薄片制备过程Figure 4 Preparation process of soil thin sections

综上，切片观察法可以评价土壤孔隙的微观形态，但土壤薄片的制备过程较为繁琐，且制备过程中可能破坏原有的土壤结构。另外，该方法得到的是二维的孔隙信息，由此推断三维的土壤孔隙空间容易出现偏差或错误，上述问题在一定程度上限制了其广泛应用。

1.2.2 扫描电子显微镜 扫描电子显微镜（SEM）是土壤微结构研究中的一个直接且有效的手段，其基本原理是用高能电子束轰击试样表面，通过探测二次电子或背散射电子，放大信号后调制成图像来观察样品表面形态（图5）。首先要获取新鲜的土壤断面，常用的方法有掰断法和刀切法[40]，由于土壤的导电性较差，需在制好的土样表面喷一层金属薄膜，厚度一般为20~30 nm。随着环境扫描电镜的应用，可直接观察土样，不需要进行镀膜处理，能更好地反映土体的原始形态。

图5 扫描电子显微镜原理图及土样电镜形貌图[41]Figure 5 The schematic diagram of SEM and the morphology of soil samples by SEM[41]

目前，SEM 在我国黄土微观结构的研究应用上已取得了较大成果，探讨了黄土宏观力学行为（即湿陷性、渗透性、压缩性等）与微观结构的关系，研究涉及在不同应力水平下及不同含水量增量下坍塌变形对孔隙形态的影响[42-43]、机械荷载引起的微观结构和孔径分布的变化[44-45]、冻融过程渗透性变化机理及规律[46]等，为地质灾害机理研究和实际工程提供了重要依据。此外，利用SEM 研究土壤孔隙结构在农业生产、土地利用、生态修复等方面也均有应用。CUI 等[47]研究了高层建筑群导致的土壤固结和土地沉降问题，提出一种利用相似灰度值计算孔隙率的方法，定量分析了离心机模型试验前后土壤微观结构特征的变化。王世佳等[48]结合SEM 和氮气吸附法，研究了粉垄耕作对农田赤红壤团聚体结构的影响，从微观角度分析了粉垄耕作对作物增产提质的作用。李裕瑞等[49]通过SEM 对毛乌素沙地砒砂岩与风沙土的复配土特性进行定性和定量分析，将微观特征与防护固沙、农业生产等宏观功能相联系，为沙地治理提供了科学参考。

SEM成像的特点是放大倍数的调节范围大（几十倍～几十万倍），且成像分辨率高、景深大、立体感强（图5）。利用SEM 可从微观角度定性揭示土壤表观特征，再通过图像处理定量分析土壤颗粒和孔隙特征。但是，定量分析结果会受二维图像分割步骤影响，具有一定的主观性，且该方法只能获取微小区域内孔隙结构的二维形态特征。

1.2.3 计算机断层扫描 计算机断层扫描（computed tomography，CT）是一种非破坏性成像技术，可以通过几何可视化来定量表征土壤孔隙的三维形态，图6为计算机断层扫描的图像处理流程。1982年，PETROVIC等[50]首次将医用CT应用于土壤科学，极大促进了土壤孔隙结构的研究。随着CT技术的发展，CT方法在毫米到纳米尺度上提供了精细的测量分辨率，由最初分析毫米级的大孔隙特征到如今研究微纳米级孔隙结构，再逐步发展到利用层析参数研究土壤特性。

图6 计算机断层扫描图像处理流程图[51]Figure 6 Image processing flow chart of computer tomography [51]

CT 扫描最早应用于医学领域，而医用CT 的分辨率较低，主要集中在0.2~0.5 mm 之间，因此其在土壤孔隙研究中多用于大孔隙的分析。WARNER 等[52]通过医用CT 对土壤中的大孔隙进行表征，验证了CT 图像能够准确揭示大孔隙的数量、大小和位置。随后，ANDERSON 等[53-54]提出了对大孔隙进行定量描述的方法，包括孔隙周长、等效直径和孔隙度。由于孔隙形状复杂，PEYTON 等[55]将分形理论应用于大孔隙的定量化研究，计算了大孔隙的分形维数，用以描述孔隙形状的不规则性。KATUWAL 等[56]通过医用CT 对农田表土的大型原状土芯进行扫描，将土壤中空气、水和溶质运输与大孔隙特征联系起来，有助于评价土壤功能。

随着工业纳米CT和同步辐射微CT的出现，CT技术在土壤微结构研究中得到了广泛的应用。微米级的分辨率满足了微团聚体内部孔隙结构的研究需求。李文昭等[57]运用同步辐射显微CT对不同施肥措施下的水稻土团聚体微结构特征进行研究，通过土壤孔隙度、比表面积和孔喉数量等指标来评价不同施肥条件下团聚体结构的优劣。赵冬等[58]借助显微CT定量分析了黄土在不同植被恢复模式下的团聚体微结构，通过总孔隙度、大孔隙度（>100 μm）、分形维数和连通性等对土壤质量进行评价。吴呈锋等[59]基于同步辐射显微CT研究了红壤团聚体的内部孔隙形态、连通性、各向异性、大小分布和空间分布，为解释土壤物理、化学和生物过程提供科学依据。

近年来，研究的重点和趋势是将计算的层析参数用于土壤水文和物理力学性质研究中，这对土壤科学理论的发展和应用起着重要作用。FERRO 等[60]将土壤三维层析成像信息与孔隙形态模型和基于无网格平滑粒子流体力学（smoothed particle hydrodynamics，SPH）的数值模拟相结合，以预测粉质壤土形成层中的饱和水电导率。MÜLLER 等[61]将传统土壤物理测量与土壤可视化技术相结合，通过CT图像获得的大孔隙拓扑特征来参数化土壤大孔隙的水力特性。SOTO-GÓMEZ 等[62]利用土壤CT 图像的多重分形分析来表征不同管理土壤中大孔隙的标度特性及其与土壤功能相关的宏观物理性质的对应关系。

可见，CT 技术能够分析毫米级至纳米级的孔隙结构，具有无损、定量检测、分层识别土体内部组成与可视化三维结构的优势，但存在检测费用高昂、结果受图像分辨率影响及数据量大等缺点，因此该方法不适合大批量样本的研究。

1.2.4 核磁共振 核磁共振技术（nuclear magnetic resonance，NMR）是一种无损的探测技术，不同于CT的射线成像，其主要通过测量孔隙中水的弛豫时间（T2）来确定多孔介质的孔隙度、渗透性以及孔隙分布情况等。该方法普遍用于研究岩土的微观结构，涉及干湿循环下土体的孔隙结构演化规律[63-65]、改良前后土体孔隙分布的变化规律[66-67]及冻土冻融过程中孔径分布特征曲线的变化规律[68-71]等方面，为建立宏-微观等效关系提供了基础。然而，核磁共振技术在农业土壤的孔隙结构研究中的应用却较为少见。孙超等[72]基于低场核磁技术研究了常规水稻土和设施蔬菜地土壤的持水性能和孔隙分布特征，并指出在农业土壤领域中暂未建立起横向弛豫时间T2与孔隙半径之间良好的线性关系。此外，虽然核磁共振的分辨率要高于CT，但成本太高，主要应用在石油勘探、生命科学、高分子材料等领域[73]。

1.2.5 小结 借助图像处理技术，直接观察法可以从图像中提取大量的定量形态学和拓扑描述符，进而更细致、具体地评估土壤孔隙空间。本部分对切片观察、SEM技术、CT技术和NMR技术在土壤孔隙结构上的应用进行了阐述。表2为各类方法优缺点的对比。其中，切片观察和SEM技术是观察二维土壤孔隙微观形态的手段，成本低，但在制备土壤薄片或对土壤表面进行镀膜处理时，可能会破坏土壤原有结构，并且通过二维的信息来推断三维的土壤孔隙会存在偏差甚至错误，无法对孔隙空间进行整体把握。此外，CT和核磁共振技术是一种非侵入性的三维成像技术，具有无损、分层识别土体内部组成与可视化三维结构的优势，但成本高昂，难以大规模普及应用，不适合大批量样本的研究。目前，核磁共振由于其较高的成本，较少应用于农业土壤孔隙研究。CT技术的局限性在于无法兼顾图像分辨率和土壤样本尺寸的综合需要，也就是说，对于一台已知分辨率的CT设备，土柱层析图像分辨率与其尺寸大小成反比。而层析图像分辨率影响分析的准确性，土壤样本尺寸又限制结果的代表性。因此，尺寸太小或图像分辨率太低均不利于分析，如何权衡这对矛盾是未来开展基于CT的土壤孔隙结构研究亟需解决的问题。

表2 直接观察法Table 2 Direct observation methods of soil pore structure

2 表征土壤孔隙结构的定量化方法

2.1 常规统计法

常规统计法是运用最广泛的一种定量化方法，对土壤孔隙的大小、形状、方向、分布等特征进行统计，是评价孔隙结构在土壤供水、保水和气体交换中作用的前提。BORGES 等[74]利用显微CT图像，确定了土壤大孔隙、大孔隙数、孔隙弯曲度和连通性。PIRES 等[75]利用CT 扫描，根据每个孔隙的椭球体的长轴、中轴和短轴等几何参数，将孔隙形状分类为等轴、长轴、扁轴和三轴，并对各类孔隙数目分别进行统计。LIU 等[76]在黏土的SEM 图像中引入概率熵、概率分布指数分别来描述孔隙方向分布和面积分布。李鑫[77]利用CT 技术，在黄土孔隙结构模型中统计了二维等效直径、形状因子、长宽比以及三维孔隙倾角等空间几何特征参数，并提出了精确表征孔隙直径的分类表征方法。

2.2 地统计学的应用

土壤是一个非均质体，在气候温度、生物、母质、人为活动等多因素的综合作用下，土壤连续体在垂直剖面上具有动态变化特征，即土壤具有空间异质性。地统计学是一门以区域化变量理论为基础，研究自然现象在空间尺度上变化的科学，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。此外，通过空间地统计学方法进行估计有助于在未采样地点进行参数值预测，从而减少估计误差方差和实施成本。1978年，CAMPBELL[78]首次将地统计学应用于土壤学领域，目前该方法已被广泛用于评估土壤属性的空间变化。李凯[79]以武功山微地形为研究对象，结合地统计学和地理信息系统(geographic information system，GIS)技术分析得出总孔隙度随顶坡-上坡-中坡-麓坡-谷床逐渐增大。ZAKARIA 等[80]应用地统计学对土壤总孔隙度等物理化学及水力参数的空间相关性和结构进行量化和插值，以便为现场灌溉和植物营养的特定管理提出建议。

2.3 分形理论的应用

土壤孔隙结构具有复杂性，孔隙度、孔径、连通度等参数不能充分刻画孔隙性质。20世纪70年代诞生的分形几何是描述复杂自然现象的有力工具，为土壤孔隙定量化研究提供了新的途径。大量研究发现，土壤孔隙结构在一定尺度范围内具有统计自相似性[81]，即分形特征。因此，分形维数可以用来表征土壤孔隙的不规则性。PEYTON 等[55]利用CT图像描述了土壤大孔结构的分形维数；ANDERSON 等[82]通过土壤薄片图像计算了孔隙的分形维数，并比较了具有相同孔隙度的不同土壤样品的维数；更多研究尝试将分形维数与土壤的水力特性[83-85]、气体扩散[86-87]等宏观物理过程联系起来，便于从微观角度来揭示土力学行为的本质。然而，分形维数反映的是孔隙结构的整体特征，忽略了孔隙分布的异质性。多重分形理论能够刻画土壤孔隙空间中微小的局部特征，更适合复杂且不均匀的孔隙网络研究。管孝艳等[88]研究了长期再生水灌溉后土壤孔隙分布的多重分形特征。WANG等[89]基于CT图像和多重分形理论，分析了露天煤矿排土场重构土壤的孔隙分布异质性。但上述研究停留在二维空间，三维多重分形的引入更能精确表征不规则的土壤孔隙结构。SOTO-GÓMEZ 等[62]研究了不同耕作方式下土壤CT图像的三维多重分形特征，以探讨不同管理中土壤大孔隙的标度特性与土壤功能相关的宏观物理特性的对应关系。

3 结语与展望

土壤孔隙结构在调节土壤肥力与生态功能中起着至关重要的作用，对其进行量化研究是了解土壤结构、明晰孔隙结构与宏观功能关系的前提。本文综述了国内外土壤孔隙结构获取技术的发展现状，并介绍了对复杂、多变的孔隙系统进行定量研究的方法和理论。由于土壤孔隙的复杂性和不可直接测定等因素，现有获取土壤孔隙结构技术都存在不同的局限，未来应该突破传统方法，在研究技术上进行改进与创新。通过总结土壤孔隙结构检测技术的相关研究进展，认为今后需在一些机理和关键技术上做进一步研究，具体包括：（1）加强土壤孔隙变异性评估和多传感器信息融合技术研究。土壤变异性评估是特定地点管理中重要步骤之一，今后应逐步攻克获取土壤孔隙空间变异性数据的难点问题。依托计算机技术，将各种传感器（遥感、作物冠层等传感技术）进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，即通过卡尔曼滤波、模糊逻辑推理等数据融合算法以充分利用多源信息，从而提高多传感器系统对土壤内部孔隙结构的感知能力，构建起由点到面、由面到体的高密度监测网络，绘制土壤孔隙重要参数的空间分布图。（2）推进多学科交叉融合。未来要进一步打破学科壁垒，将物理学、生物学和土壤学等多学科进行有效融合，深入研究土壤孔隙结构在调控土壤水渗透、养分循环及生物协同中的作用机理，探索孔隙特征如大小、弯曲度、孔隙网络数量和长度等的演变与水气运输、土壤有机碳周转和微生物协同互作等过程间的相互作用及具体影响，从而明确微观尺度下的孔隙结构与宏观功能的定量关系，为农业生产、土地利用和生态修复等方面提供重要的理论支撑。（3）将研究结果进行尺度上的扩展。目前土壤孔隙结构的研究都是在小样本上进行的，结果无法充分代表具有高度异质性的土壤空间，如何将研究结果进行尺度上的扩展，是未来土壤孔隙结构研究的重点和难点。