半干旱草原型流域土壤入滲過(guò)程及轉(zhuǎn)換函數(shù)研究

黎明揚(yáng)，劉廷璽，2，羅艷云，2，段利民，2，張俊怡，周亞軍

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利與土木建筑工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)水資源保護(hù)與利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018）

1 研究背景

土壤入滲是生態(tài)水文循環(huán)過(guò)程中水分運(yùn)移的重要組成部分，是降水通過(guò)土壤向地下水轉(zhuǎn)化的必然過(guò)程［1］。我國(guó)對(duì)于土壤入滲的研究開(kāi)展的較早，主要集中在東部和觀測(cè)設(shè)施較為完備的流域［2-3］，例如Sun 等［4］收集了我國(guó)較為濕潤(rùn)的東部和南部42 個(gè)地區(qū)不同植被和土地利用類(lèi)型下的土壤入滲數(shù)據(jù)，分析了大尺度下土地利用變化對(duì)土壤入滲速率的影響，并指出建立混農(nóng)業(yè)林生態(tài)系統(tǒng)有利于提高農(nóng)田和人工林的土壤入滲能力；Wang 等［5］在黃土高原退耕還林后的土壤上進(jìn)行了生物土壤結(jié)皮對(duì)土壤入滲特性時(shí)間的變化研究。而位于我國(guó)北部以錫林河、巴拉噶爾河等為首的草原型內(nèi)陸河流域開(kāi)展的研究不多且不深刻，尤其是近些年在氣候變化與過(guò)度放牧二者的雙重影響下，原本生態(tài)脆弱的草原更是面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)［6-7］，因此探索和揭示干旱半干旱地區(qū)草原型流域特殊的生態(tài)水文過(guò)程和水分轉(zhuǎn)化運(yùn)移機(jī)制及其影響因素，對(duì)進(jìn)一步開(kāi)展生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和退化草場(chǎng)的治理工作具有重要意義。

傳統(tǒng)的大規(guī)模試驗(yàn)費(fèi)時(shí)費(fèi)力且破壞性大［8-9］，而土壤傳遞函數(shù)（Pedo-Transfer Functions，簡(jiǎn)稱(chēng)PTFs）則可利用有機(jī)質(zhì)含量、容重、粒徑組成等土壤基本特性指標(biāo)，間接計(jì)算出常用的土壤水分特征參數(shù)和曲線［10］，在較大尺度的土壤入滲特性研究中是十分必要的，該方法可以在提高試驗(yàn)效率的同時(shí)減少取樣對(duì)環(huán)境的破壞。為此，本文采用野外原位土壤入滲試驗(yàn)與原狀土采樣獲取試驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)參數(shù)擬合選擇最能精確反映地區(qū)入滲過(guò)程的模型并利用其模擬穩(wěn)定入滲率，利用主成分和相關(guān)性分析研究影響水分下滲的因素，建立了土壤入滲特性與入滲環(huán)境要素之間的土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)，并在此基礎(chǔ)上聯(lián)合同期土壤生態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)在小流域尺度上進(jìn)行了穩(wěn)定入滲率的大面積預(yù)測(cè)。

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)域概況本研究選擇內(nèi)蒙古高原半干旱的錫林河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，其位于內(nèi)蒙古自治區(qū)中部錫林郭勒盟，發(fā)源于赤峰市克什克騰旗寶爾圖山，流經(jīng)錫林郭勒盟阿巴嘎旗，在貝力克牧場(chǎng)轉(zhuǎn)向西北流經(jīng)錫林浩特市，最終注入查干諾爾沼澤地自然消失［11］。開(kāi)展野外試驗(yàn)的區(qū)域位于錫林河支流浩勒?qǐng)D郭勒與干流錫林高勒河交匯處以上流域（43°24″—44°4″N，116°2″—117°15″E），面積為1852 km2，區(qū)域地勢(shì)三面環(huán)山，超過(guò)90%的植被為天然牧草，以茅針和羊草最為常見(jiàn)。研究區(qū)屬中溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候，多年平均降水量為266.8 mm，其中，6—8月降水量占年總降水量的50%以上［12］。

2.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)首先利用中國(guó)1∶100 萬(wàn)土壤類(lèi)型圖劃分出試驗(yàn)區(qū)包含厚栗黃土、草甸沼澤土、草原風(fēng)沙土、石灰性草甸土、淡黑土共五種土壤類(lèi)型分區(qū)，按照每種土壤類(lèi)型占試驗(yàn)區(qū)面積比例，設(shè)置數(shù)個(gè)具有地區(qū)代表性的試驗(yàn)點(diǎn)，包括土壤入滲試驗(yàn)點(diǎn)38 個(gè)，土壤生態(tài)調(diào)查點(diǎn)62 個(gè)。土壤入滲試驗(yàn)點(diǎn)和生態(tài)調(diào)查點(diǎn)分為7 組，其中6 組布設(shè)成垂直于河流與等高線的斷面，另設(shè)1 組覆蓋前6 組未包含的土壤、植被及土地使用情況；所有點(diǎn)位包含了該區(qū)域9 種土地利用類(lèi)型、4 種植被類(lèi)型、90%以上的海拔、坡度坡向及生物生長(zhǎng)狀況（圖1與表1）。

圖1 研究區(qū)位置及采樣點(diǎn)分布

表1 研究區(qū)土壤特性及所含采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)

為避免晨露和降水對(duì)土壤初始含水率（Initial Moisture Content，簡(jiǎn)稱(chēng)IMC）的影響，所有試驗(yàn)于天氣連續(xù)晴朗的2018年7月26 至30日的10 至16 時(shí)進(jìn)行，使用手持GPS 記錄實(shí)際采樣點(diǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)，在去除地表浮土及植被后進(jìn)行，試驗(yàn)期間未發(fā)生降水。入滲試驗(yàn)使用雙環(huán)入滲儀，入滲前，在入滲環(huán)四周利用土鉆取土，每10 cm 一層共取5 層，用于測(cè)定IMC；入滲過(guò)程中，記錄內(nèi)環(huán)及兩個(gè)馬氏瓶水位變化，前20 min 每1 min 讀數(shù)一次，20 min 后每3 min 讀數(shù)一次；試驗(yàn)結(jié)束后，在距入滲環(huán)30 cm 處挖深于入滲深度的剖面（對(duì)于入滲深度不足50 cm 的點(diǎn)位則按照50 cm 開(kāi)挖剖面），從表層向下取樣，每10 cm 一層共取5 層，每層采用100 cm3的環(huán)刀和自封袋各重復(fù)取樣3 個(gè)，分別用于測(cè)定土壤容重（Bulk Density，簡(jiǎn)稱(chēng)ρ）、粒徑組成、有機(jī)質(zhì)（Soil Organic Matters，簡(jiǎn)稱(chēng)SOM）、地下生物量（Underground Biomass，簡(jiǎn)稱(chēng)UB）及其他土壤理化特性。各土壤生態(tài)調(diào)查點(diǎn)按照入滲試驗(yàn)中的標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)挖50 cm 深的剖面取土，用于測(cè)定IMC 及各土壤理化屬性。土壤粒徑利用HELOS & RODOS 激光粒度分析儀進(jìn)行干法測(cè)定，分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)采用美國(guó)制：砂粒（2～0.05 mm，Sand Content，簡(jiǎn)稱(chēng)SA），粉粒（0.05～0.002 mm，Silt Content，簡(jiǎn)稱(chēng)SI），黏粒（＜0.002 mm，Clay Content，簡(jiǎn)稱(chēng)CL）；平均粒徑大小（Average Particle Size，簡(jiǎn)稱(chēng)APS）通過(guò)SA、SI、CL 三種顆粒所含百分比乘以每種顆粒的平均粒徑計(jì)算獲得；ρ采用環(huán)刀法測(cè)定；SOM 采用濃硫酸-重鉻酸鉀外加熱法測(cè)定；IMC 采用恒溫箱烘干法測(cè)定；UB 采用烘干稱(chēng)重法測(cè)定。

2.3 入滲模型及評(píng)價(jià)方法土壤入滲模型可以模擬時(shí)間與入滲量之間的關(guān)系，研究選擇Green-Ampt、Philip、Kostiacov、Horton、Mezencev 及USDA-NRCS 六種入滲模型對(duì)雙環(huán)入滲過(guò)程進(jìn)行模擬［13-18］，見(jiàn)表2，使用Matlab 的Curve Fitting tool 進(jìn)行參數(shù)擬合，最佳模型參數(shù)是通過(guò)計(jì)算比較不同參數(shù)的最小平方誤差決定的，將模擬參數(shù)帶入選擇的6 個(gè)入滲模型中，分別計(jì)算與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相同記錄時(shí)間的累計(jì)入滲量。為了更好地識(shí)別多元非線性擬合中自變量個(gè)數(shù)對(duì)模型R2的影響［19］，本文使用Adj-R2和RMSE 對(duì)入滲模型的模擬精度及誤差進(jìn)行評(píng)價(jià)。

表2 土壤入滲模型

3 結(jié)果與討論

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征對(duì)于整個(gè)研究區(qū)而言，土壤水分的入滲速率很快，單位面積平均穩(wěn)定入滲率達(dá)0.2 cm/（min·m2）；入滲初期速度的衰弱比例較高，前5 min 和20 min 分別達(dá)到76.60%與92.55%；整個(gè)入滲過(guò)程穩(wěn)定較快，20 ～60 min 內(nèi)即可達(dá)到穩(wěn)定，這也側(cè)面說(shuō)明了研究區(qū)這種砂質(zhì)草甸地土壤垂向的成分和結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定。由于入滲中后期的入滲速度衰減明顯，研究使用入滲總量的對(duì)數(shù)形式表示其隨時(shí)間變化的關(guān)系（圖2），由圖可知荒漠風(fēng)沙土的入滲總量和速率最大，草甸沼澤土最小，僅有荒漠風(fēng)沙土的三分之一，而其余三種類(lèi)型土壤有較為接近的入滲過(guò)程。

圖2 入滲時(shí)間與log 形式入滲總量的關(guān)系

研究區(qū)表層土壤基本理化特征如圖3所示，根據(jù)粒徑組成，研究區(qū)主要屬砂質(zhì)土壤，APS 均在75 μm 以上，較高的SA 使得整體ρ偏高，荒漠風(fēng)沙土在五種土壤類(lèi)型中各層位的APS 最大為93.77 μm。土壤IMC 與采樣點(diǎn)位到河流的距離關(guān)系密切，分布在河流兩側(cè)的草甸沼澤土和石灰性草甸砂土的IMC明顯高于其他三種離河較遠(yuǎn)的土壤，尤其是分布在干流的草甸沼澤土，其各層土壤的平均含水率最高達(dá)到26.6%。在隨深度變化方面，各類(lèi)型土壤的APS、IMC 和ρ變化不大，該結(jié)果與Zhang 等［20］和Yu等［21］對(duì)半干旱區(qū)植被與土壤理化性質(zhì)關(guān)系的研究結(jié)果近似。降雨次數(shù)和降水量稀少使得土壤長(zhǎng)期處于干旱狀態(tài)，主要分布在平坦地區(qū)的草甸沼澤土、石灰性草甸土以及淡黑土三種土壤的SOM 隨深度增加呈下降趨勢(shì)，而主要分布在山地的厚栗黃土，其SOM 在20 cm 土層有明顯增高，這是因?yàn)橹参餅榱松L(zhǎng)在畜水困難的坡地上，深層表土根系更加發(fā)達(dá)，擁有大量毛細(xì)根的20 cm 土層經(jīng)過(guò)常年的積累SOM 有明顯提高［22］。

圖3 5 種土壤粒徑、含水率、容重及有機(jī)質(zhì)含量隨深度變化規(guī)律

表3 五種土壤類(lèi)型下6 個(gè)入滲模型模擬參數(shù)值

表4 入滲模型模擬精度及誤差

圖4 五種土壤類(lèi)型下6 個(gè)入滲模型模擬累計(jì)入滲量與實(shí)測(cè)值對(duì)比

3.2 入滲過(guò)程模擬各入滲模型的模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比、模型參數(shù)及模擬結(jié)果的精度和誤差評(píng)價(jià)如圖4、表3與表4所示。

結(jié)合圖表可知，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合效果要明顯優(yōu)于理論模型，這是由于理論模型對(duì)于實(shí)際狀況進(jìn)行了概化和一定程度的簡(jiǎn)化［23-24］，在模擬情況相對(duì)簡(jiǎn)單的入滲過(guò)程時(shí)誤差較小，例如荒漠風(fēng)沙土在研究區(qū)的5 種土壤類(lèi)型中植被稀疏，SOM、IMC 和UB 都處于較低水平，Green-Ampt 模型對(duì)其入滲過(guò)程的模擬誤差是該模型模擬5 種土壤中最小的，而其他4 種類(lèi)型的土壤情況則相對(duì)復(fù)雜，模擬誤差也隨之增大（圖4（a）），此外Green-Ampt 模型在研究區(qū)整體模擬效果較差，研究判斷導(dǎo)致該結(jié)果的原因可能有以下兩個(gè)：（1）濕潤(rùn)鋒面在砂粒含量較高、入滲速率較快的砂質(zhì)草甸地并不是垂直推進(jìn)的，這與Clemmens 的看法相似［25］；（2）研究用于模擬推導(dǎo)出的入滲時(shí)間t 與入滲總量I（t）間的隱函數(shù)不適合使用MATLAB 的Curve Fitting tool 進(jìn)行參數(shù)模擬。相比于理論模型，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ透⒅貢r(shí)間與入滲量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，尤其是在入滲過(guò)程的中后期模擬效果都比較優(yōu)秀［19］。

Horton 和USDA-NRCS 模型的綜合表現(xiàn)最佳，二者擬合結(jié)果Adj-R2均高于0.9 且RMSE 均小于0.1，說(shuō)明以上兩種模型在不同土壤類(lèi)型的模擬中均具有較好的普適性，該結(jié)論同國(guó)內(nèi)外部分學(xué)者的研究結(jié)果一致［19，26-27］；Kostiakov 和Mezencev 模型在入滲前期的模擬有一定出入，尤其是在含砂量較高的地區(qū)表現(xiàn)較差，這是由于以上兩個(gè)模型缺少用來(lái)描述初始入滲速率的常數(shù)項(xiàng)，而Mezencev 模型作為Kostiakov 模型的改良，其模擬精度與誤差卻均略低于Kostiakov 模型，說(shuō)明砂質(zhì)土壤入滲前期的高滲透性和較快的入滲速率下降比例會(huì)影響Mezencev 模型對(duì)于K ′參數(shù)的估計(jì)，這與Furman 等［28］在改良Kostiakov 模型滲透性能的研究結(jié)果近似。

Horton 模型的fc參數(shù)雖然是經(jīng)驗(yàn)?zāi)M值，但是比較接近真實(shí)的穩(wěn)定入滲率［29］，同時(shí)由于Horton 模型考慮了初始入滲速率，對(duì)于刻畫(huà)干旱半干旱型草原土壤前期入滲速度快、穩(wěn)定入滲時(shí)間短的特殊入滲過(guò)程最為貼切，因此研究選用Horton 模型推求各點(diǎn)位的穩(wěn)定入滲率以供下文入滲特征值的變異性分析及土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)的建立使用。

3.3 影響因素分析土壤入滲過(guò)程受粒徑、ρ、SOM、IMC、UB 等因素的影響［30-31］。研究對(duì)38 個(gè)入滲點(diǎn)位的土壤理化性質(zhì)及入滲環(huán)境條件進(jìn)行了主成分分析，并統(tǒng)計(jì)了觀測(cè)尺度上入滲特征值與影響因素的變異系數(shù)和相關(guān)性，由于瞬時(shí)入滲速率較小，難以精確測(cè)量，尤其是50 min 之后的入滲速率，其也是通過(guò)一次測(cè)量多分鐘的累計(jì)入滲量后取平均獲得的，因此研究選用30、50、80 min三個(gè)時(shí)刻的累計(jì)入滲量和穩(wěn)定入滲率作為入滲特征值從而代表入滲過(guò)程，主成分分析結(jié)果如圖5所示。

主成分分析可以獲得兩個(gè)包含77.2%原始信息的主成分，研究將其分別命名為與土壤密實(shí)程度和孔隙分布相關(guān)的土壤自身物理屬性及與入滲液體動(dòng)能勢(shì)相關(guān)的外界環(huán)境成分（圖5）。結(jié)果表明，主要分布在排列圖左側(cè)的入滲點(diǎn)位水分運(yùn)移迅速，較大的APS 和較高的SA 增加了土壤的ρ，同時(shí)由于試驗(yàn)點(diǎn)地理位置的原因，分布在序列圖第四象限點(diǎn)位的試驗(yàn)時(shí)間也基本在中午，較高的水溫也會(huì)降低水的黏滯性［32］，土壤與溫度二者共同提高了入滲速率。分布在河道附近的點(diǎn)位主要分布在序列圖的第一象限及距其較近的二四象限，這些點(diǎn)位的IMC 均超過(guò)26%，這不僅會(huì)降低土壤的入滲速率，還會(huì)促進(jìn)植物的生長(zhǎng)，導(dǎo)致SOM 和UB 達(dá)到研究區(qū)其他干旱區(qū)域的2 倍以上。有機(jī)質(zhì)可以促進(jìn)土壤中的小顆粒形成水穩(wěn)性土壤團(tuán)聚體，其中一部分直接填充在土壤毛管與孔隙中，阻礙了水分的滲透，這與Liu 等［32］和Wang 等［5］對(duì)有機(jī)質(zhì)影響入滲的研究結(jié)果一致；另外干旱半干旱地區(qū)的植物根系發(fā)達(dá)，具有固水固土的作用，可以減緩?fù)寥浪值倪\(yùn)移，這與Wu 等［33］在干旱草原上植被對(duì)土壤水文過(guò)程的影響研究結(jié)果相同。

變異系數(shù)描述了變量組間變異性的大小，CV≤0.1 時(shí)為弱變異性，0.1＜CV＜1 時(shí)為中等變異性，CV≥1 時(shí)為強(qiáng)變異性。由表5可以看出，研究區(qū)土壤理化性質(zhì)的整體變異性中等偏弱，不同試驗(yàn)點(diǎn)的累計(jì)入滲量具有中等變異性，且該差異性有隨著時(shí)間推進(jìn)逐漸增大的趨勢(shì)；除了由于含量較低所引起變異劇烈的CL 外，土壤自身物理屬性的變異性不大，而與入滲液體動(dòng)能勢(shì)相關(guān)的外界環(huán)境成分，如IMC、UB 以及SOM 三者的變異系數(shù)相對(duì)較大，說(shuō)明研究區(qū)的累計(jì)入滲量和穩(wěn)定入滲率可能主要是由土壤非自身物理屬性的空間變異造成的。

圖5 土壤理化性質(zhì)及試驗(yàn)條件的主成分序列圖

表5 入滲特征值與影響要素的統(tǒng)計(jì)特征

入滲特征值與影響要素的相關(guān)性分析結(jié)果顯示，累計(jì)入滲量和穩(wěn)定入滲率與SA、APS 及Temp 成顯著正相關(guān)，與SI、CL、ρ、SOM、IMC 和UB 成負(fù)相關(guān)關(guān)系，該結(jié)果與劉繼龍等［34］在觀測(cè)尺度上土壤入滲特性與影響因素的相關(guān)性分析結(jié)果趨勢(shì)一致。由于研究區(qū)SI 和CL 均處于較低水平，SA 和APS與所選入滲特征的相關(guān)性接近，研究認(rèn)為在研究區(qū)APS 對(duì)于土壤的粒徑組成有較好的代表性；SOM和IMC 與累計(jì)入滲量的相關(guān)性較高，與穩(wěn)定入滲率的相關(guān)性相對(duì)較低；而Temp 的相關(guān)性趨勢(shì)則相反，其與穩(wěn)定入滲率的相關(guān)性最高。

3.4 土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)基于大量有關(guān)入滲特征值與影響要素建立PTFs 的研究可知，入滲特征值與影響要素之間有較好的對(duì)數(shù)關(guān)系［35-36］。文章首先使用觀測(cè)尺度上所有的影響要素與累計(jì)入滲量和穩(wěn)定入滲率建立對(duì)數(shù)關(guān)系的多元非線性PTFs（式（1）），結(jié)果顯示穩(wěn)定入滲率的轉(zhuǎn)換函數(shù)模擬效果優(yōu)秀，而累計(jì)入滲量的模擬誤差略大。為了進(jìn)一步簡(jiǎn)化PTFs，研究基于表5中相關(guān)性分析得出的結(jié)果，篩選出ρ、APS、SOM、IMC、UB 及Temp 等6 個(gè)與入滲特征值顯著相關(guān)的影響要素重新建立簡(jiǎn)化的PTF（式（2））。兩種不同形式PTFs 的具體形式及評(píng)價(jià)結(jié)果如表6所示。

草原型流域土壤顆粒總體較粗，表層風(fēng)化層較薄土質(zhì)相對(duì)均一，有機(jī)質(zhì)含量低且土顆粒不易形成團(tuán)粒結(jié)構(gòu)，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)化的PTF 精度雖略有下降，但穩(wěn)定入滲率的模擬結(jié)果依然良好，說(shuō)明在入滲環(huán)境相對(duì)簡(jiǎn)單的干旱半干旱型草原，通過(guò)土壤理化性質(zhì)及環(huán)境變量建立來(lái)模擬土壤入滲特征值所建立的PTFs 形式簡(jiǎn)單，可以簡(jiǎn)化且適應(yīng)性較好。然而由于試驗(yàn)中缺乏對(duì)相同點(diǎn)位不同土壤初始含水率的采樣，而土壤含水率相比于土壤理化屬性，其在短時(shí)間內(nèi)的變化更明顯，討論其對(duì)PTFs 參數(shù)的影響程度在實(shí)際應(yīng)用中尤為重要；初始入滲速率和累積入滲量會(huì)直接因其改變了入滲水流濕潤(rùn)區(qū)的平均梯度而發(fā)生改變，而穩(wěn)定入滲率則更穩(wěn)定，在參數(shù)的敏感性分析中更有意義，因此研究分別選擇初始含水率增加或減少5、10、15、20%以及無(wú)變化9 種情況下，兩種PTFs 計(jì)算fc的參數(shù)進(jìn)行分析，結(jié)果如圖6所示，分析中當(dāng)土壤含水率低于殘余含水率時(shí)取殘余含水率，高于飽和含水率時(shí)取飽和含水率，殘余含水率與飽和含水率分別取研究區(qū)平均值3.5 與38.9%。

圖6 不同初始含水率對(duì)簡(jiǎn)化PTF 參數(shù)的影響

表6 不同影響因子土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)參數(shù)與評(píng)價(jià)

結(jié)果顯示，當(dāng)含水率有較大幅度降低時(shí)，PTFs 參數(shù)大都隨之改變，其中常數(shù)項(xiàng)a 與土壤顆粒組成及粒徑相關(guān)的參數(shù)b、c、d、f 有明顯變化，表明土壤初始含水率對(duì)PTFs 參數(shù)影響劇烈，當(dāng)在較低含水率的情況下使用PTFs 應(yīng)當(dāng)適量增加試驗(yàn)，以減小模型誤差。整體來(lái)看，土壤初始含水率的變化對(duì)未簡(jiǎn)化的PTF 計(jì)算fc的影響較大，對(duì)簡(jiǎn)化的PTF 影響較小，說(shuō)明簡(jiǎn)化的PTF 可以在一定范圍內(nèi)更好地適應(yīng)土壤初始含水率的變化。

研究使用在入滲試驗(yàn)同期對(duì)62 個(gè)土壤生態(tài)調(diào)查點(diǎn)的采樣數(shù)據(jù)（圖1），聯(lián)合38 個(gè)土壤入滲試驗(yàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)，繪制了研究區(qū)小流域尺度上較為精細(xì)的PTFs 輸入?yún)⒘康拿娉叨炔逯低卣梗⒎謩e使用相同1 km×1 km 大小的柵格繪制了使用Horton 模型和PTFs 預(yù)測(cè)的研究區(qū)土壤穩(wěn)定入滲率分布圖（圖7（a）和圖7（b）），并對(duì)二者的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較（圖7（c）），其中圖7（b）假設(shè)試驗(yàn)水溫恒定為20 ℃。

結(jié)果顯示，PTFs 預(yù)測(cè)的研究區(qū)土壤穩(wěn)定入滲率分布圖更貼合實(shí)際，該分布趨勢(shì)與黎明揚(yáng)等［22］在使用合成孔徑雷達(dá)和PTFs 聯(lián)合反演錫林河上游表層土壤飽和導(dǎo)水率的研究結(jié)果一致。由于Horton 模型只能模擬試驗(yàn)點(diǎn)位的穩(wěn)定入滲率（圖7（a）），因此相較PTFs 預(yù)測(cè)的結(jié)果（圖7（b））其不僅損失了大量細(xì)節(jié)，在區(qū)域模擬的極值表現(xiàn)上也存在較大差異。在兩河交匯的濕地地區(qū)，PTFs 預(yù)測(cè)的穩(wěn)定入滲率低至不足0.001cm/（min·m2），而Horton 模型在此處的預(yù)測(cè)值過(guò)高；兩河中部雖屬荒漠風(fēng)沙土，但該地區(qū)僅生長(zhǎng)著少量貧瘠的牧草，其實(shí)際入滲率要高于Horton 模型的預(yù)測(cè)值（圖7（c）），尤其是在研究區(qū)中部入滲率極高的裸露沙地，Horton 模型有較大程度的低估；整體來(lái)看，Horton 模型表現(xiàn)過(guò)于片面，少量的點(diǎn)位不足以把控整個(gè)研究區(qū)的入滲特征。

圖7 兩種模型預(yù)測(cè)穩(wěn)定入滲率分布及對(duì)比圖

使用PTFs 大面積預(yù)測(cè)土壤入滲特征值也存在一些不足，例如對(duì)下墊面環(huán)境等影響要素考慮不全面、簡(jiǎn)化PTFs 帶來(lái)的精度缺失以及原位采樣帶來(lái)的空間限制等。前文提到，影響入滲過(guò)程的要素多且相互聯(lián)系，氣壓、空氣溫濕度等氣候條件，土壤孔隙度與相同類(lèi)型土壤下不同的壓實(shí)程度都會(huì)對(duì)入滲過(guò)程產(chǎn)生影響［37］；粒徑組成、植物根系的量與分布狀態(tài)都與ρ息息相關(guān)，由此角度分析，單純通過(guò)相關(guān)性等要素分析篩選PTFs 的輸入?yún)?shù)略顯片面，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)或多個(gè)綜合性的影響要素指標(biāo)或許可以從機(jī)理上描述入滲條件與入滲特征值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系；結(jié)合遙感技術(shù)可以在一定程度上彌補(bǔ)原位采樣的空間限制并精細(xì)刻畫(huà)土壤物理要素的分布，但其對(duì)于深層土壤參數(shù)的獲取仍表現(xiàn)出較大的局限性［22］，尤其是在土壤屬性縱向變化較大的地區(qū)具有一定的不確定性。

4 結(jié)論

（1）半干旱型草原土壤砂粒含量高，水分入滲迅速，單位面積平均穩(wěn)定入滲率達(dá)0.2 cm/（min·m2）。使用6 種入滲模型對(duì)5 種土壤類(lèi)型下38 個(gè)點(diǎn)位的入滲過(guò)程進(jìn)行模擬，結(jié)果表明，Horton 和USDA-NRCS 模型在研究區(qū)的綜合表現(xiàn)最佳。

（2）天然草原入滲過(guò)程受外界干擾相對(duì)較小且影響要素的空間變異性呈中低等水平；主成分分析可以將9 個(gè)影響要素壓縮成2 個(gè)包含77.2%原始信息的主成分，研究分別命名將其為與土壤密實(shí)程度和孔隙分布相關(guān)的土壤自身物理屬性及與入滲液體動(dòng)能勢(shì)相關(guān)的外界環(huán)境成分；相關(guān)性分析結(jié)果顯示ρ、APS、SOM、IMC、UB 及Temp 等6 個(gè)影響要素與入滲特征值顯著相關(guān)。

（3）研究分別通過(guò)使用全部影響要素和6 個(gè)顯著相關(guān)的影響要素與入滲特征值建立PTFs，結(jié)果顯示入滲特征值與影響要素間有較好的對(duì)數(shù)關(guān)系，使用顯著相關(guān)影響要素建立的PTFs 精度雖略有下降，但穩(wěn)定入滲率的模擬結(jié)果依然良好；使用Horton 模型和簡(jiǎn)化的PTF 分別對(duì)研究區(qū)土壤的穩(wěn)定入滲率進(jìn)行模擬，結(jié)果表明，Horton 模型的預(yù)測(cè)結(jié)果不僅損失了大量細(xì)節(jié)，在極值的表現(xiàn)方面也存在較大的局限性；使用PTFs 預(yù)測(cè)小流域尺度土壤入滲特征值有助于提高試驗(yàn)效率，減少環(huán)境破壞，該方法在復(fù)雜入滲環(huán)境下的魯棒性尚不明晰，有待于進(jìn)一步研究。