云南红壤水力参数差异较大的原因探究

摘要：为探究造成云南红壤水力参数与周边地区差异较大的原因，分别采集原状土农田以及土地平整后农田的土壤样品，测定红壤的基本水力参数；同时开展持续2 h的田间地表滴灌入渗试验，将土壤剖面分为0～15 cm、15～25 cm、25～40 cm、40～55 cm共4层，基于HYDRUS-1D模型的Kosugi经验模型构建不同反演模型，分析不同反演方式对土壤水力参数的影响。为保障反演模型在田间条件下收敛，将滴头接触半径假定在（1.0±0.2） cm范围采用试错法进行率定，选出精度最高的条件用于后续分析。结果表明，将0.84 L/h灌溉流量通过试错法率定，在滴头接触半径为0.9 cm、上边界定通量为2.75 cm/min的条件下反演模型的模拟精度最高，其R2为0.926 18，AIC值为-65.62，BIC值为-62.04；适用于田间红壤的反演方式为将实测各层状土的饱和含水量、残余含水量、饱和导水率固定不变来反演拟合参数，鉴于红壤表层在田间滴灌期间会形成阻水层，表层土壤的饱和导水率也需进行反演。此外，云南原状红壤受地理、紫外线辐射、干湿季节气候等因素影响具有极高的保水性以及较强的透水性，但对土地平整后的农田进行采样或是通过数值模型基于不准确的土壤参数进行反演，可能得出红壤保水性、透水性较差的结论。

关键词：红壤；土壤水力参数；参数反演；地表滴灌；数值模拟；云南省

中图分类号：S152.7" " " " "文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2024）12-0024-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.12.005 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Exploration of the reasons for the large difference in hydraulic parameters of

red soil in Yunnan Province

WANG Ying1，2， LI Chong-qing1， LIU Qing-sheng1， LU Qi-ling1

（1.College of Water Conservancy， Yunnan Agricultural University， Kunming" 650201， China； 2.Engineering Research Center of Green Smart Farmland and Carbon Emission Reduction， Kunming" 650201，China）

Abstract： In order to explore the reasons for the large difference in the hydraulic parameters of red soil between Yunnan Province and the surrounding areas， the basic hydraulic parameters of red soil were measured by sampling in undisturbed soil farmland and farmland after land leveling. At the same time， a two-hour field surface drip irrigation infiltration test was carried out. The soil profile was divided into four layers of 0～15 cm， 15～25 cm， 25～40 cm and 40～55 cm. Based on the Kosugi empirical model of HYDRUS-1D model， different inversion models were constructed to analyze the effects of these methods on soil hydraulic parameters. In order to ensure the convergence of the inversion model under field conditions， the contact radius of the emitter was assumed to be in the range of （1.0 ± 0.2） cm， which was calibrated by the trial and error method， and the conditions with the highest accuracy were selected for subsequent analysis. The results showed that the simulation accuracy of the inversion model was the highest when the irrigation flow rate of 0.84 L/h was calibrated by the trial and error method， the contact radius of the emitter was 0.9 cm and the constant flux of the upper boundary was 2.75 cm/min， and the R2 was 0.926 18， the AIC value was -65.62， and BIC value was -62.04. The inversion method suitable for red soil in the field was that the fitting parameters were inverted by fixing the measured saturated water content， residual water content and saturated hydraulic conductivity of each layered soil. In view of the fact that the surface layer of red soil would form a water blocking layer during drip irrigation in the field， the saturated hydraulic conductivity of the surface soil also needed to be inverted. In addition， this study found that the undisturbed red soil in Yunnan Province had high water retention and strong water permeability due to factors such as geography， ultraviolet radiation， and dry and wet season climate. However， sampling of farmland after soil leveling or inversion based on inaccurate soil parameters through numerical models might lead to the conclusion that red soil had poor water retention and permeability.

Key words： red soil； soil hydraulic parameters； parameter inversion； surface drip irrigation； numerical simulation； Yunnan Province

收稿日期：2023-12-05

基金项目：兴滇人才支持计划项目（XDYC-QNRC-2022-0107）；云南省教育厅基金项目（2022Y290）

作者简介：王 莹（ 1982-），女，河北秦皇岛人，副教授，博士，主要从事高效灌排理论与生态灌区管理研究，（电子信箱）865289885@qq.com；通信作者，李重庆（2000-），男，重庆人，硕士，主要从事高效灌排理论与生态灌区管理研究，（电子信箱）198766496@qq.com。

付晓莉［1］的研究指出，重壤土（黏土、砂质黏土、粉砂质黏土、砂质黏壤土、黏壤土、粉砂质黏壤土和黏粒含量大于25%的土壤［2］）难以通过土柱回填的方式还原田间容重，对其进行研究分析最好采用原状土。同时又存在部分文献在室内试验中成功使重壤土按田间容重回填的案例，但却普遍得出红壤保水性［3-6］和透水性［5-8］较差的结论。

红壤分布较广，种类繁多，性质具有一定的地域特征。在江西采样的红壤，保水性及透水性都较差［5，6］。广西采样的红壤，保水性较高且透水性良好［9］。黄凯等［8］通过HYDRUS模型得出广西红壤保水性较高，透水性较差。对于云南红壤，本研究在云南农业大学试验田采样并送检，发现云南红壤饱和含水量极高、透水性较强，但同样的采样区域也有研究得出红壤的保水性和透水性较差的结论［4，7］。

云南省干湿季节明显，土壤的保水性高于温带地区［10］，土壤较高的保水性使得作物能在雨季储存到足够的水分并在鲜有降雨的旱季正常生长，同时为避免作物在含水量较高的土壤中烂根，土壤也具有较强的透水性。这种土壤特性是生态系统为应对干湿季节明显的气候演化而来。但又是出于何种因素使得研究者得出云南红壤保水性和透水性较差的结论，有待进一步探究。

在土壤水力参数的测定中，对田间层状土进行采样测定耗费较大，研究者往往基于HYDRUS模型根据土壤机械组成通过PTF函数进行预测或是根据滴灌期间实测含水量数据进行模型水力参数反演，但将上述方式应用于云南红壤时存在一些局限。Tomasella等［10］的研究指出，热带地区的土壤水力参数不同于温带地区。而HYDRUS模型中的Rosetta数据库是在温带地区采样，并且该数据库的说明书也提到模型给出的饱和导水率参数是通过线性插值预测的，其结果可能不准。Elnesr等［11］的研究表明，对质地黏重的土壤进行参数反演时需实测基本水力参数来保证模型精度，若是通过模型给出的预测参数进行迭代反演，即便能率定出恰当的数值（模型收敛必有结果），也会出现与实际的土壤指标偏差较大的结果。李美婷等［12］的研究指出，对于有机质含量较高、土壤含水量较高的土壤，TDR测值不太准，这导致在田间滴灌入渗试验中，TDR探针达到稳定时显示的数值并非如室内试验中是饱和含水量而是100%，这将影响模型反演中实测含水量中的土壤水分上限（饱和含水量）。

在国内相关的层状土（质地黏重）入渗研究中，模型反演后的饱和导水率普遍集中在0.001 3［13］～0.078 8 mm/min［14］，这在透水性划分上属于较差，因此反演方式的不同是否会导致研究者忽略自然因素而得出云南红壤保水性和透水性较差的结论有待进一步探究。因此，本研究旨在通过数值模型探究采样红壤指标与已有研究中反演土壤参数之间差异较大的原因，并对这一现象进行解释，以探究出造成云南红壤水力参数与周边地区差异较大的原因。

1 材料与方法

1.1 田间采样及试验

2022年4月底在云南农业大学试验田（25°08′04″N，102°45′27″E）采集土样。采样点1周边情况如图1所示。该农田处于休耕状态，地表存在大量的有机覆盖物，采样期间土质疏松，同时将采样点1的土壤称为原状土。分别取0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm土样各250 g，每层土样在相邻位置取3个环刀样品，送于四川华标检测公司测量土壤的机械组成、干容重及饱和导水率、饱和含水量、残余含水量（单独选一个环刀样品采用生物法测定凋萎系数［15］），其中土壤机械组成通过激光粒度分析仪（BT-9300HT）测定，试验土壤检测指标见表1。将表1中土壤机械组成和容重数据输入HYDRUS-1D模型Rosetta数据库对水力参数进行预测，结果见表2。

雨季结束后，采样点1土地被平整，无法开启后续田间试验，故在距采样点1处715 m的农田（25° 08′26″N，102°45′19″E），于2022年11月初完成后续田间试验。将土壤剖面按10～20 cm为1层人为划分为0～15 cm、15～25 cm、25～40 cm、40～55 cm共4层。在入渗起点位置的竖直正下方对应的各土层中插入TDR，设5个观测点，O1观测点距地表10 cm，O2观测点距地表20 cm，O3观测点距地表27 cm，O4观测点距地表36 cm，O5观测点距地表47 cm。滴灌流量为0.84 L/h，持续滴灌2 h，每间隔5 min记录1次TDR数据。试验结束后，刨除湿润部分对层状土进行采样及送检。并将该采样点命名为采样点2，其土壤称为扰动土，采样点周边情况如图2所示。试验土壤实测土壤水力参数见表3。将表3中土壤机械组成和容重数据输入HYDRUS-1D模型Rosetta数据库对水力参数进行预测，结果见表4。但值得注意的是，2次采样点的经纬度坐标通过Vincenty公式计算相距715 m，实测的土壤水力参数却偏差极大。

1.2 数值模型构建

1.2.1 模型理论 田间试验采样土壤为粉质黏土，石文豪等［16］的研究表明Kosugi模型适用于此类土壤。因此采用HYDRUS-1D模型［17］中的Kosugi模型对田间数据进行拟合，其中Kosugi模型的土壤水分特征曲线和非饱和导水率的计算式如下。

[Se=θ-θrθs-θr=12erfcln（h/α）2nhlt;01h≥0] （1）

[K（h）=KsSle12erfcln（h/α）2n+n2hlt;0Ksh≥0] （2）

式中，Se为有效饱和度；[θ]为土壤体积含水率；[θs]和[θr]分别为饱和含水量和残余含水量；[Ks]为饱和导水率；[α]为孔隙毛细管压力分布的峰值；[n]为孔隙毛细管压力分布的标准差；l为孔隙关联参数，取值为0.5；h为土壤吸力；K（h）为非饱和导水率。

1.2.2 模型的条件设定 采用HYDRUS-1D模型模拟土壤在滴灌期间入渗起点处的垂向水分运移过程。在数值模型构建中将土壤剖面设定为55 cm，将土壤剖面分为0～15 cm、15～25 cm、25～40 cm、40～55 cm共4层，不考虑土壤蒸发与根系吸水作用。边界条件不考虑土壤水分侧向流动。底部边界条件设定为自由排水。土壤剖面的上边界条件选为定通量边界，灌溉流量0.84 L/h（14 cm3/min），持续灌溉时间为2 h，上边界定通量按照滴头流量除以滴头接触面积计算［14］。

[q=QS] （3）

S=2pr2" （4）

式中，Q为滴灌流量，cm3/min；r为滴头接触半径，cm；S为滴头接触的表面积，cm2；q为上边界定通量，cm/min。

模型中各观测点与田间试验插入的TDR位置一致，由于田间条件较为复杂，例如部分深度土层的初始含水量较高、土壤剖面内部存在蚂蚁窝和空穴、入渗过程中悬移泥沙的沉积与迁移等，所以在滴灌期间TDR达到稳定时显示的数值并非是饱和含水量而是100%。因此，将试验期间测定的TDR数据通过实测的土壤饱和含水量进行处理（剔除含水量超过实测饱和含水量以及后一时刻小于前一时刻的数值）得到表5用于模型反演。土壤剖面初始条件含水量采用表5中t=0时刻的数据。其中O3、O4观测点位于同一土层，在HYDRUS Soil Profile Summary界面将26～32 cm土层土壤含水量数据设为O3观测点初始数据，33～39 cm土层土壤含水量数据设为O4观测点初始数据。在时间界面，HYDRUS-1D模型每隔5 min输出1次数据，总计24次。

1.2.3 模型评价指标 田间土壤层通常是按10～20 cm为1层进行划分，层状土壤入渗满足非线性关系［18］。因此在决定系数R2的基础上添加HYDRUS-1D模型内置的赤池信息量准则 （AIC）以及贝叶斯信息准则（BIC）作为模型反演的评价指标，其中当R2越接近1且当AIC、BIC值越小时则反演模型模拟的精度就越高。本研究主要探究导致研究者得出红壤保水性和透水性较差的原因，基于实测的土壤水力参数进行反演虽高于模型预测土壤参数反演的精度，但受反演方式不同的影响，仅通过模型原有的非线性指标仍不够反映反演结果的合理性，因此新增一个限制条件，即表层土壤反演后的饱和导水率需低于实测饱和导水率，这是由于田间滴灌期间，土壤表层会形成阻水层［19］。

1.2.4 模型水力特征参数的反演 由于在田间试验中，TDR测定的表层土壤初始含水量较接近实测残余含水量，调整数值模型的空间以及时间迭代步长仍可能使模型不收敛，因此为确保模型收敛，本研究对上边界通量中有关的滴头接触半径采用试错法进行率定。

后续分别基于实测土壤水力参数和HYDRUS-1D模型预测的水力参数进行参数反演，用于探究水力参数对后续饱和导水率反演的影响。参数反演分3组模式进行，并验证不同反演模式的精度以及对饱和导水率与饱和含水量的影响。参数组A实测各层状土壤的θs、θr、Ks，将其固定不变反演剩余参数α、n，由于质地黏重的土壤表层在滴灌期间会形成阻水层，因此表层土的饱和导水率也需进行反演。参数组B、参数组C按照室内试验常用反演方式进行反演。参数组B对θs、α、n进行反演。参数组C对Ks、α、n进行反演［20］。

1.2.5 模型定通量取值模拟 通常将滴头接触半径视为1 cm，然后按照滴头流量除以滴头接触面积计算上边界定通量数值，但在复杂的田间条件下，调整模型的迭代时间与步长仍可能出现对应的定通量数值导致反演模型不收敛的情况。因此，将参数组A确定为模型反演方式，将滴头接触半径假定在（1.0±0.2） cm的小范围内采用试错法进行率定，与之对应的定通量数值在1.55～3.48 cm/min。通过试错法对模型模拟精度进行整理，选出模拟精度最高的1组作为模拟的上边界定通量用于后续分析。

2 结果与分析

2.1 试错法率定上边界定通量

按照参数组A的反演方式采用不同定通量取值对4层土壤入渗进行模拟，反演结果见表6。由表6可知，模型在滴头接触半径r=0.9 cm、上边界定通量q=2.75 cm/min下非线性拟合精度最高，将其作为后续模拟的上边界定通量条件。

2.2 数值模型对水力参数的反演

2.2.1 基于实测水力参数对Ks的反演 基于实测水力参数在定通量2.75 cm/min以及4层土壤滴灌入渗模拟条件下，采用参数组A、参数组C进行反演，参数组A模拟精度R2为0.926 18、AIC值为-65.62、BIC值为-62.04，其中参数组A在0～15 cm土层反演的土壤饱和导水率为0.054 4 cm/min；参数组C模拟精度R2为0.925 51、AIC值为-57.42、BIC值为-52.64。其中，参数组C在0～15 cm、15～25 cm、25～40 cm、40～55 cm土层反演后的饱和导水率分别为0.060 3、0.059 4、0.020 5、0.004 9 cm/min。

2.2.2 基于预测水力参数对Ks的反演 基于表4水力参数预测数据，在上边界定通量2.75 cm/min以及4层土壤滴灌入渗模拟条件下，采用参数组A进行反演时模型不收敛，参数组C模拟精度R2为0.267 9、AIC值为-33.96、BIC值为-29.19。其中，参数组C在0～15 cm、15～25 cm、25～40 cm、40～55 cm土层反演后的饱和导水率分别为0.324 6、0.212 9、0.941 0、0.151 3 cm/min。

2.2.3 基于特定水力参数对[θs]的反演 由于用于反演的体积含水量数据是基于实测饱和含水量数据处理的，为探究水力参数对[θs]的影响，需对预测水力参数以及实测水力参数进行调整，调整后的结果见表7，其中表7的饱和导水率为“2.2.1”节中基于实测水力参数反演后的数据（采用0.058 cm/min进行反演会导致模型不收敛），残余含水量为实测数据，饱和含水量是基于PTF函数的预测数据。选用参数组B作为反演方式，在上边界定通量2.75 cm/min以及4层土壤滴灌入渗模拟条件下，模拟精度R2为0.935 58、AIC值为-61.15、BIC值为-56.38；在0～15 cm、15～25 cm、25～40 cm、40～55 cm土层反演后的饱和含水量分别为0.629 7、0.558 8、0.544 6、0.719 9 cm3/cm3。

2.3 模型反演对水力参数的影响

2.3.1 模型反演对Ks的影响 红壤表层在滴灌期间会形成阻水层使得土壤表层的饱和导水率低于实测的饱和导水率（滴灌前表层土壤的饱和导水率为0.058 cm/min），但基于实测水力参数在4层土壤条件下通过参数组C反演后的表层土壤饱和导水率（0.060 3 cm/min）却高于实测值，这在理论上是不可能的，仅是在特定数值组合下反演的结果。而这在另一方面影响了反演模型的预测精度，尽管参数组C所构建的4层土壤反演模型在评价线性关系的R2指标中接近参数组A在4层土壤反演模型的模拟结果，但在AIC、BIC值这类防止模型过度拟合的非线性指标值明显不如后者。这表明参数组A是最适用于质地黏重的田间土壤入渗模拟的反演方式。

基于HYDRUS-1D模型，利用采样土壤的机械组成以及容重所预测的土壤水力参数是当前研究中较常用的水力参数获取方式，其预测值与云南红壤指标实测值偏差极大，构建的反演模型的模拟精度R2低于0.8，模拟精度并不能接受。由于模型根据采样土壤机械组成及容重预测的饱和含水量普遍低于实测值，所以在参数反演时明显降低了土壤饱和导水率，以此达到数值上的平衡，而这也可能是相关室内试验模型反演中土壤饱和导水率普遍过低（透水性较差）的原因。

2.3.2 模型反演对[θs]的影响 将“2.2.3”中的反演结果与表3、表4数据对比，发现反演的饱和导水率（实测值）远高于模型预测数据，同时反演后的饱和含水量数据接近实测数据，并高于模型预测数据。这表明在反演过程中，反演前的初始饱和导水率与反演后的饱和含水量满足正相关关系。即通过室内试验基于HYDRUS-1D模型预测的饱和导水率（低于实测值）反演的红壤饱和含水量也会低于实测值，在表4中，数值模型根据土壤机械组成以及容重预测的饱和含水量为0.463 6～0.506 9 cm3/cm3，饱和含水量较低，而实测的饱和含水量为0.514～0.644 cm3/cm3，饱和含水量较高。

研究者基于不准确的土壤水力参数进行反演，反演模型为保障收敛，会相应地降低土壤饱和导水率或提高土壤饱和含水量，但模型反演中土壤饱和含水量往往是定值，因此研究者通过反演普遍得出土壤透水性较差的结论，饱和含水量则由于与原先模型给出的预测值一致，最终使研究者忽略了HYDRUS-1D模型中土壤数据库对热带以及亚热带地区土壤不适用的问题。

3 讨论

本研究为探究云南红壤透水性、保水性较好的原因，查阅国内外近30年文献找出以下几种与地理以及气候相关的因素。Tomasella等［10］指出由于矿物学和风化历史的差异，微团聚、强风化的热带土壤与温带土壤具有不同的保水性能。因此，根据温带土壤数据得出的土壤传输函数（PTF）在应用于热带土壤时具有局限性。云南省为亚热带季风气候，全年分雨季以及旱季，生态系统为保证作物在旱季能正常生长，其土壤的保水性一般高于温带地区。Yang等［21］的研究指出，光照对土壤有机碳具有活化作用，使土壤中难于降解的有机物发生光化学反应生成有机碳，而有机碳含量的上升会提高土壤的保水性；同时在紫外光照下，土体的微观结构有所变化，其中土体的粒径有所下降，进而使得相关土层土壤机械组成的黏粒、粉粒含量所占比例相对增加。由于云南省属高原地区，在非雨季期间长期遭受紫外线暴晒，所以云南红壤的性质不同于一般红壤。樊贵盛等［19］的研究表明，造成田间土壤饱和导水率（透水性）降低的原因有以下几个方面：首先，土壤黏粒的水化作用，分布于砂粒和粉粒之间的黏粒吸湿膨胀使土壤孔隙减小，导致水力传导度的减小；其次，土壤表层在停水期间的固结，引起地表土层导水率减小；再次，灌溉水中悬移质泥沙的沉积和迁移在土壤表层形成阻水层，引起水力传导度减小；最后，土壤中禁锢的气体引起水力传导度减小。潘剑君［22］的研究发现红壤生土和红壤熟土的保水性能存在显著差异，前者具有更强的保水能力。对于野外的自然土壤，表面分布有大量植物根系的疏松表层（耕作层）为熟土，下面紧实的植物根系很难扎入的这层土为生土。这表明耕作方式影响云南红壤的保水性以及透水性。Abid等［23］的研究表明免耕无排水处理的农田中有机覆盖物的存在改善了土壤聚集性，增加了生物活性，增强了通气性和宏观孔隙度；土壤结构和保水特性与土壤有机碳浓度密切相关。本研究中20～30 cm土层的实测饱和含水量高达97%（有机土的饱和含水量可高达90%以上），采样点1所描述的田间情况与Abid等［23］给出的原因相类似。吴杨等［24］的研究表明云南红壤的水力参数受干湿季节影响，这也是云南雨季刚结束时（11月）红壤的饱和含水量以及饱和导水率都低于干热季节（4月）的原因。高跃［25］的研究指出，早在2002年国内研究者就发现田间采样的红壤导水性能良好，但其易受环境因子影响而发生变化。

采样点2的土壤指标近似于HYDRUS-1D模型内置的数据库，表明云南红壤的保水性较好、透水性较差。这与2022年4月采样的土壤指标中云南红壤保水性极高、透水性较强的结论相悖，尽管查阅相关文献并给予解释，但2次土壤采样点相距不超过" " "1 000 m，测定出的土壤指标却偏差较大。

通过对试验场地以及土壤层参数数据的对比，本研究认为造成云南红壤保水性以及透水性研究结论前后不一致的现象在于土壤的深层扰动。一般的田间原状土，其容重从上到下是逐渐增加的，对其进行耕作往往只会破坏0～15 cm的地表土层，而深层的土壤结构并未遭到扰动破坏，而本次田间试验田旁有大棚，表明该地段红壤并非是原状土，而是经历过土地平整以及重塑回填形成的土扰动。这可能也是余杨等［7］及张川等［4］在云南农业大学试验田采样并经过室内试验得出红壤透水性和保水性较差的原因。

土地平整导致云南红壤的水力参数与其他地区红壤无明显差异，部分研究者认为土地平整会提高云南粮食产量，本研究对此持怀疑态度。艾天成等［26］认为土地平整会造成土壤养分和物理性状大幅度下降，但与之相反的是，范王涛［27］认为土地平整能降低土壤pH并提高土壤中的黏粒含量，同时会增加土壤全氮、有效磷、速效钾以及有机质含量，但在研究中回避了土壤的总孔隙度。经过土地平整后农田土壤的总孔隙度（保水性）以及饱和导水率（透水性）显著降低。可见此类重构红壤远不如云南生态系统为应对干湿季节明显的气候特征所演化的原状红壤土。

土壤饱和含水量相当于灌溉时间选择的容错率，当前以作物长出特定性状作为灌溉时间的判定标准，由于云南省旱季鲜有降雨，在农业灌溉上易出现灌溉时间选择不当使作物大幅减产的情况。云南省人民政府公布的2023年夏粮综合单产为" " " "2 656.06 kg/hm2，并明确提到云南省土豆单产增长明显，同时小麦、大麦、豆类等单产略有下降［28］。此外，以云麦114为例，在云南西双版纳丽江市的试验区同一试验田产量［29］在一年内由7 713 kg/hm2提升至11 646 kg/hm2；而在云南省昭通市云麦114［30］的种植中平均产量却仅为5 572.05 kg/hm2，其背后产量差异较大的原因与云南原状土壤特性有着密切关系。对此本研究认为云南省大规模开展的土地平整以及后续的高标准农田建设降低了云南红壤的保水性能及导水性能，而在后续土地整治中却又难以恢复原先的土壤性状，进而影响到后续作物灌溉时间的确定及与之对应的水分胁迫，出现如云麦114或“水稻上山”报道中［31］推广的3.54万hm2农田平均产量为5 250～6 000 kg/hm2，且仅有347 m2的农田出现11 820 kg/hm2的最高产量，将近6 000 kg/hm2的增产更像是依靠保水性强的土壤特性而非通过灌溉决策实现的稳定高产。后续更应该关注的是如何应对在旱季期间受土地平整影响导致的云南红壤保水性和导水性大幅下降及农田稳产问题。

4 小结

对云南红壤入渗的研究需基于田间试验验证，田间试验采用HYDRUS-1D模型基于预测水力参数以及实测水力参数按不同反演组合进行反演，发现基于预测水力参数反演的红壤饱和含水量和饱和导水率普遍低于田间实测数据。

采用HYDRUS-1D构建适用于云南红壤的入渗模型，需选用Kosugi经验模型拟合含水量数据，同时实测土壤基本水力参数，在此基础上仅对拟合参数进行反演。同时鉴于重壤土在滴灌期间会在表层形成阻水层，在进行参数反演时也需对土壤表层的饱和导水率进行反演。在构建出合适的反演模型后，为确保反演模型收敛，需通过试错法对反映灌溉流量的定通量数值进行有效率定。田间采样指标表明云南原状红壤具有极高的保水性和良好的透水性，但通过数值模拟发现对土壤进行扰动或是基于不准确的土壤参数进行反演会使红壤原先的保水性及透水性大幅下降。同时本研究发现云南原状红壤与扰动红壤的保水性和透水性指标偏差过大。这是由土壤有机碳含量、土壤结构、干湿季节、耕作方式、土地平整、采用数值模型基于不准确水力参数进行参数反演、滴灌期间灌溉水在地表层所形成的阻水层等因素综合影响造成的。

参考文献：

［1］ 付晓莉.土壤水分特征曲线测定过程中的压实效应研究［D］.陕西杨凌：西北农林科技大学，2007.

［2］ 廖 萍，孟 轶，翁文安，等.杂交稻对产量和氮素利用率影响的荟萃分析［J］.中国农业科学，2022，55（8）：1546-1556.

［3］ 叶瀛韬，李占玲，王 蕙.不同含量砾石嵌套对红壤入渗特性的影响［J］.节水灌溉，2022（5）：1-6.

［4］ 张 川，张玉锴，李淑芳，等.干湿交替下木纤维重构红壤的水力特性分析［J］.农业工程学报，2023，39（8）：103-110.

［5］ 聂可祎，吴治康，刘继超.不同土地利用条件下红壤持水能力研究［J］.安徽农业科学，2022，50（18）：64-67.

［6］ 靳泽文.生物质炭与氮肥配施对旱地红壤土壤肥力主控因素及作物产量的持续影响［D］.南京：南京农业大学，2019.

［7］ 余 杨，杨振杰，张建生，等.不同根部微灌水器对云南红壤和黄沙土水分分布的影响［J］.农业工程学报，2015，31（19）：84-90，315.

［8］ 黄 凯，蔡德所，潘 伟，等.广西赤红壤甘蔗田间滴灌带合理布设参数确定［J］.农业工程学报，2015，31（11）：136-143.

［9］ 冷 暖.南亚热带赤红壤团聚体稳定性及其降雨溅蚀响应［D］.南宁：广西大学，2022.

［10］ TOMASELLA J，HODNETT M G， ROSSATO L. Pedotransfer functions for the estimation of soil water retention in brazilian soils［J］. Soil science society of America journal， 2000， 64：327-338.

［11］ ELNESR M N， ALAZBA A A. Computational evaluations of HYDRUS simulations of drip irrigation in 2D and 3D domains （i-Surface drippers）［J］. Computers and electronics in agriculture，2019，162： 189-205.

［12］ 李美婷，武红旗，蒋平安，等.利用土壤的近红外光谱特征测定土壤含水量［J］.光谱学与光谱分析，2012，32（8）： 2117-2121.

［13］ 徐俊增，刘玮璇，卫 琦，等.基于HYDRUS-2D的负压微润灌土壤水分运动模拟［J］.农业机械学报，2021，52（8）： 287-296.

［14］ 涂安国，聂小飞，李 英，等.层状红壤水分入渗特征试验与模拟［J］.排灌机械工程学报，2021，39（12）：1243-1249.

［15］ 彭建平，邵爱军.基于Matlab方法确定VG模型参数［J］.水文地质工程地质，2006（6）：25-28.

［16］ 石文豪，李 奇，韩 琼，等.基于不同优化算法的土壤水分特征曲线模型模拟性能分析［J］.水资源与水工程学报，2020，" " 31（4）：157-165.

［17］ SIMUNEK J. The HYDRUS-1D software package for simulating the movement of water，heat，and multiple solutes in variably saturated media［M］. California： University of California Riverside，2013.

［18］ AL-OGAIDI A J M， WAYAYOK A， ROWSHON M K， et al. Wetting patterns estimation under drip irrigation systems using an enhanced empirical model［J］.Agricultural water management， 2016， 176： 203-213.

［19］ 樊贵盛，党志良.土壤间歇入渗特性的大田试验研究［J］.水资源与水工程学报，1992（4）：56-61.

［20］ 俞明涛，张科峰.基于HYDRUS-2D软件的土壤水力特征参数反演及间接地下滴灌的土壤水分运动模拟［J］.浙江农业学报，2019，31（3）：458-468.

［21］ YANG C X， LI J， SHI C D， et al. Effect of light on soil microstructure and soil elements［J］. Journal of physics： Conference series， 2020， 1549（2）：022084.

［22］ 潘剑君.我国南方第四纪红色粘土低丘红壤的保水性能研究初报［J］.南京农业大学学报，1991（3）：122-123.

［23］ ABID M， LAL R. Tillage and drainage impact on soil quality： Ⅱ. Tensile strength of aggregates， moisture retention and water infiltration［J］. Soil and tillage research， 2009， 103（2）： 364-372.

［24］ 吴 杨，邵 伟，马燮铫，等.云南西双版纳热带季雨林土壤水分运动模拟及参数变化特征［J］.水文，2021，41（5）：59-64.

［25］ 高 跃.基于HYDRUS模型的红壤坡耕地水分动态研究［D］.武汉：华中农业大学，2013.

［26］ 艾天成，李方敏，万健民，等.不同有机肥对土地平整后土壤肥力及水稻生育的影响［J］.湖北农学院学报，2002（3）：206-209.

［27］ 范王涛.土地整治项目对渭北台塬区土壤理化特性的影响［J］.粮食科技与经济，2020，45（3）：142-144.

［28］ 云南省人民政府门户网站. 2023年云南夏粮生产再获丰收EB/OL］.（2023-07-27］）［2023-09-20］.https：//www.yn.gov.cn/sjfb/sjtj/202307/t20230727_267101.html.

［29］ 陈云芬.云麦114刷新我国西南麦区小麦单产纪录［N］.云南日报，2022-06-09（001）.

［30］ 云南网.昭通小麦单产提升样板区测产结束平均亩产370公斤［EB/OL］.（2024-04-16）［2023-09-20］.https：//zhaotong.yunnan.cn/system/2024/04/16/033014603.shtml.

［31］ 新华网. 依法合规科学利用好“坡耕地”——全国农技中心、耕地质量中心负责人就“水稻上山”等话题答记者问［EB/OL］.（2023-06-24）［2023-09-20］.http：//www.news.cn/fortune/2023-06/24/c_1129714224.htm.