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土壤表面電場對黃土母質發育土壤水分入滲特性的影響及模擬*

2020-01-15 07:59:38楊志花胡斐南劉婧芳許晨陽馬任甜王子龍趙世偉
土壤學報 2019年6期
關鍵詞:模型

楊志花 胡斐南 劉婧芳 許晨陽 馬任甜 王子龍 趙世偉?

(1 中國科學院水利部水土保持研究所,黃土高原土壤侵蝕與旱地農業國家重點實驗室,陜西楊凌 712100)

(2 西北農林科技大學資源環境學院,陜西楊凌 712100)

(3 中國科學院大學,北京 100049)

土壤水分入滲是地表水轉化為土壤水的一個重要過程,它不僅決定著地表徑流量的產生進而影響土壤侵蝕狀況,而且也決定著灌溉水的利用效率進而影響作物產量[1-2]。因此,研究土壤水分入滲變化規律及機制,對合理利用和調節土壤水庫功能,增強土壤水分保蓄能力,減少土壤侵蝕,提高作物產量具有重要的科學價值和實踐意義[3]。

土壤水分入滲主要受土壤有機質含量、容重、質地、結構穩定性、土壤溫度及水質等因素的影響。其中結構穩定性對土壤水分入滲的影響至關重要。團聚體作為一種良好的土壤結構體,其破碎后會釋放大量細顆粒物質,堵塞土壤孔隙,降低土壤入滲能力[4]。土壤孔隙是水分入滲過程的主要通道,孔隙的大小和分布決定著水分入滲的快慢。對于某一特定土壤,水分入滲過程中土壤孔隙狀況受土壤結構穩定性的強烈影響。因此,良好的土壤結構穩定性對土壤水分保蓄具有重要意義。新近的研究發現:介觀尺度土壤內力作用(靜電斥力,水合斥力和范德華力)所產生的壓強可高達數百個大氣壓,是團聚體破碎的主要推動力[5-7],進而對土壤水分入滲過程帶來影響。土壤內力作用受到土壤溶液電解質濃度和類型的影響。吳忠東和王全九[8]通過研究入滲水礦化度對土壤入滲特征的影響,發現在一定濃度范圍內,隨Na+溶液濃度的升高,土壤的滲透性增強。郭太龍等[9]研究發現隨著入滲水的礦化度的增加,土壤的入滲能力增加。通過定量調控土壤表面電場強度,Yu 等[10]研究發現,隨著本體溶液電解質濃度的降低,紫色土土壤表面電場的增強,土壤水分入滲速率減小。可見,土壤表面電場將會深刻地影響水分入滲過程。

黃土高原是全世界水土流失最為嚴重的地區之一,降雨較少且集中。提高該區有限水的利用效率對維系區域生態環境安全和綠色農業高效發展具有重要的意義。降雨或灌溉水進入土壤后,首先使得土壤本體溶液電解質濃度降低,土壤表面電場增強,團聚體穩定性降低,并最終影響水分入滲過程。盡 管有關黃土區水分入滲、有效性及其影響因素的研究較多[11-12],但是關于該區土壤水分入滲過程中土壤界面性質(土壤顆粒表面電場、電位)變化及其對入滲特性的影響尚不清楚,同時考慮土壤表面電場作用后經典水分入滲模型的適用性還有待進一步驗證。

因此,本研究以兩種典型的黃土母質發育土壤—塿土和褐土為研究對象,通過理論計算與試驗驗證相結合的方法,旨在探究土壤表面電場對水分入滲的影響,并采用經典水分入滲模型進行擬合。研究結果可為黃土高原土壤水分入滲的內部調控新技術提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 供試材料

以塿土和褐土為供試土壤,分別采自陜西楊凌和周至的農田表層土壤(0~20 cm),去雜風干后過1 mm 篩裝袋備用。供試土壤的基本性質列于表1,其中土壤有機質采用重鉻酸鉀外加熱容量法測定,pH 采用電極法(土水比:1∶2.5)測定,陽離子交換量(CEC)和比表面積(SSA)采用物質表面性質聯合測定法測定[13-14],土壤顆粒組成采用MS2000激光顆粒分析儀(馬爾文公司,英國)測定。

表1 供試土壤基本理化性質 Table1 Basic physical and chemical properties of the soils tested

1.2 樣品制備

為定量表征土壤電場對土壤水分入滲特性的影響,首先需要對土壤樣品進行表面處理,制備成單一離子飽和樣品,以排除其他雜質離子的干擾[5]。由于Na+在土壤顆粒表面較弱的極化能力,本研究中使用Na+飽和樣品[10,15]。Na+飽和樣品的制備過程如下[6,16]:首先,稱取1.5 kg 風干土壤樣品,置于5 000 mL 大燒杯中,加入0.5 mol·L-1NaCl 溶液定容至5 000 mL,攪拌12 h 后離心(4 500 r·min-1,5 min),棄去上清液,重復上述操作3 次;之后,將NaCl 溶液換為去離子水,重復上述步驟,洗去溶液中多余鹽分。最后將飽和樣品在65°C 下烘干,研磨過1 mm 篩備用。

1.3 試驗裝置與方法

本試驗裝置為一組自制的有機玻璃柱[10],由底座、長方體裝土槽和加液槽3 部分構成。底座為長20 cm、寬15 cm、厚3 cm 的長方體有機玻璃板。長方體裝土槽內腔長、寬、高分別為3 cm、1 cm 和20 cm,底端以帶有2 mm 的小孔隔板隔開,以保證裝置內土壤的通氣性。上部加液槽高5 cm,用于加入入滲溶液。長方體裝土槽和加液槽之間以帶有直徑2 mm 小孔的隔板隔開,隔板上方放置數顆小玻璃珠,以減少液體注入時對表面土壤的沖擊。

本研究采用一維定水頭垂直積水入滲法測定入滲特性。參照實際土壤容重和入滲裝置的體積,將試驗土壤容重設置為1.25 g·cm-3,裝樣時每2 cm 分層填裝[10,17-18],層間打毛。土柱底部鋪墊鐵絲網和濾紙,防止土粒漏失。填裝好后,用帶有刻度的有機玻璃蓋板蓋好,側方涂抹凡士林密封。入滲過程中采用先密后疏原則依次記錄濕潤鋒運移位置變化及對應入滲時間。入滲試驗結束后,快速取下蓋板,每隔0.5 cm 取出各段土體,分別稱量烘干前后的土體質量,計算土壤含水率、土壤累積入滲量及水分入滲速率[17,19-21]。

本研究中,土壤表面電場通過本體溶液電解質濃度來定量調控。根據經典雙電層理論,采用一系列不同濃度的NaCl 溶液作為入滲溶液來調節土壤電場。為了對比分析土壤電場作用對水分入滲的影響,使土壤電場在一個較寬的范圍內變化,試驗中將NaCl 溶液濃度梯度設置為1、0.1、0.01、0.001和0.0001 mol·L-1。

1.4 數據計算與分析

根據雙電層理論,在1∶1 型電解質溶液中,土壤表面電位可由下式來計算[22]:

式中,φ0表示土壤表面電位,V;Z表示電解質陽離子的化合價;R表示氣體常數,8.31 J·mol-1·K-1;T表示絕對溫度,298 K;F表示法拉第常數,96 485.34 c·mol-1;a表示方程中間變量;κ表示德拜-休克爾系數,1·dm-1;C表示陽離子交換量,cmol·kg-1;C0表示本體溶液中陽離子的平衡濃度,mol·L-1;S表示比表面積,m2·g-1;ε表示介電常數,8.9×10-10C2·J-1·dm-1。

距離土壤顆粒表面x處的電位和場強計算公式如下:

式中,φ(x)表示距離顆粒表面x處的電位,V;x表示雙電層中距離顆粒表面的距離,nm;b表示中間變量;E(x)表示距離表面x處的電場強度,V·m-1。

對于勻質土壤適用的入滲模型有Kostiakov 模型[23]和Philip 模型[24],其公式分別如式(7)、式(8)所示:

式中,t為入滲時間,min;I為累積入滲量,cm(本研究以g 來表示);A,K皆為擬合得到的經驗常數,A反映土壤入滲能力的衰減速度[25],K為入滲開始后某種意義上的第一個單位時段末的累積入滲量,在數值上等于第一單位時段末的入滲速度;S為吸滲率,cm·min-0.5,指土壤依靠毛管力吸收和釋放液體的能力,反映土壤前期入滲能力[26-27]。

本研究采用Excel 2003 進行數據處理,Origin 9.1 進行軟件作圖和土壤入滲模型擬合,SPSS 21.0軟件進行統計分析。

2 結果與討論

2.1 表面電化學性質

根據雙電層理論,本體溶液電解質濃度的變化將影響土壤表面電位和顆粒周圍的電場。根據測定的比表面積和陽離子交換量,不同電解質濃度下土壤表面電位可通過式(1)~式(3)定量計算,結果如表2所示。由表2可知,在兩種土壤中,隨著本體溶液電解質濃度的降低,土壤表面電位絕對值增大。例如,在高電解質濃度 1 mol·L-1時,塿土和褐土的表面電位分別為-121.00 mV 和-112.25 mV;當電解質濃度降低至0.0001 mol·L-1時,塿土和褐土的表面電位高達-349.99 mV 和-340.56 mV。電解質濃度從1 mol·L-1降低至0.0001 mol·L-1,兩種土壤的表面電位絕對值增長了1.89 倍、2.03 倍。

依次將一系列的表面電位數值代入式(4)~式(6)中,得到不同電解質濃度下的土壤顆粒周圍電場分布曲線,如圖1所示。從圖中可以看出,隨著距離的增大,電場強度不同程度的減小。各電解質濃度下,土壤顆粒表面處的電場強度皆高達108V·m-1。在兩種土壤中,隨著電解質溶液濃度的增加,土壤顆粒周圍相同距離處的電場強度減小,表面電場的作用距離急劇縮短。例如,當電解質濃度為0.001 mol·L-1時,電場作用距離達140 nm 以上;但當電解質濃度為1 mol·L-1時,電場作用距離壓縮至15 nm 以下。這表明,通過改變本體溶液電解質濃度即可調控土壤顆粒周圍電場強度與分布。

表2 不同電解質濃度下的土壤表面電位 Table2 Soil surface potential relative to electrolyte concentration

圖1 不同電解質濃度下土粒周圍電場強度分布 Fig.1 Distribution of soil electric field strength around soil particles relative to concentration of electrolyte

2.2 土壤電場對黃土水分入滲特性的影響

2.2.1 濕潤鋒運移位置的變化 濕潤鋒是指水分下滲過程中濕潤層下緣明顯的干濕交界鋒面,其運移速度的大小可反應土壤的輸水能力[28]。濕潤鋒位置的變化可直觀地反映土壤水的垂向運動特征。圖2給出了不同電解質濃度條件下濕潤鋒運移位置的變化情況。從圖中可以看出,電解質濃度對濕潤鋒的運移速度具有重要影響。隨著電解質濃度增大,濕潤鋒運移速度加快。例如,當測定時間為300 min,電解質濃度為0.000 1 mol·L-1時,塿土和褐土的濕潤鋒運移位置分別為2.05 cm 和2.15 cm;但當對應的濃度為0.1 mol·L-1時,運移位置分別為8.51 cm和6.08 cm。此外,當電解質濃度低于0.01 mol·L-1后,不同濃度條件下濕潤鋒運移速度較為緩慢且接近。例如,以塿土為例,當測定時間為300 min 時,土壤本體溶液電解質濃度為0.01 mol·L-1時,塿土中濕潤鋒的運移位置為2.84 cm;而當對應的電解質濃度分別為0.001 mol·L-1、0.000 1 mol·L-1時,濕潤鋒的運移位置分別為2.08 cm、2.05 cm。同時,當溶液濃度小于0.01 mol·L-1后,濕潤鋒運移位置幾乎不再隨入滲歷時的變化而發生改變。這表明0.01 mol·L-1是土壤水分入滲過程的臨界濃度。該條件下濕潤鋒運移速度非常緩慢,說明此時的土壤水分運動受到土壤電場的極大限制。

圖2 不同電解質濃度下濕潤鋒位置的動態變化 Fig.2 Dynamics of wetting front position relative to concentration of electrolyte

2.2.2 累積入滲量的變化 土壤水分累積入滲量是指單位面積流入土壤的水分量,是土壤水分運動的主要特征之一。圖3給出了各電解質濃度下累積入滲量隨著測定時間的變化情況。從圖中可以看出,電解質濃度對水分累積入滲量具有重要影響。當濃度較高時,累積入滲量隨著入滲時間的延長而增加,曲線斜率由陡逐漸變緩;而當濃度較低時(< 0.01 mol·L-1),累積入滲量變化曲線較為接近。例如,當測定時間為300 min,電解質濃度為0.001 mol·L-1時,塿土和褐土的累積入滲量分別為2.04 g 和1.62 g;但當電解質濃度升高至0.01 mol·L-1和0.1 mol·L-1時,塿土兩濃度下的累積入滲量分別為3.59 g 和10.69 g,與0.001 mol·L-1時的累積入滲量相比,增加幅度分別為75.98%和424.02%;褐土兩濃度下的累積入滲量分別為2.22 g、7.54 g,增加幅度分別為37.04%、365.43%。這表明土壤電場對累積入滲量的影響十分明顯。電解質濃度0.01 mol·L-1是影響累積入滲量的臨界點。對比圖2,累積入滲量和濕潤鋒隨時間變化的趨勢基本一致。

2.2.3 入滲速率的變化 入滲速率是指單位時間通過地表單位面積入滲至土壤中的水量[29]。圖4為塿土和褐土在不同電解質濃度下入滲速率隨時間的變化情況。由圖4可知,不同電解質濃度條件下的入滲速率隨時間的變化趨勢相同:在入滲初始階段(30 min 內),各濃度下入滲速率皆急劇減小;在入滲穩定前階段(30~250 min),隨電解質濃度的降低,電場的增強,入滲速率皆緩慢減小;在入滲穩定階段(250~400 min),入滲速率逐漸趨于穩定,該穩定值即土壤的穩定入滲速率。在塿土中,30 min 時,1 mol·L-1和0.000 1 mol·L-1下的入滲速率分別為0.060 cm·min-1和0.014 cm·min-1,穩定入滲速率分別為0.010 cm·min-1和0.002 cm·min-1。而在褐土中,30 min 的入滲速率分別為0.057 cm·min-1和0.009 cm·min-1,最后穩定在0.017 cm·min-1和0.003 cm·min-1。這表明水分入滲速率強烈地受到土壤表面電場的影響。

圖3 不同電解質濃度下累積入滲量的動態變化 Fig.3 Dynamics of cumulative infiltration relative to concentration of electrolyte

圖4 不同電解質濃度下入滲速率的動態變化 Fig.4 Dynamics of infiltration rate relative to concentration of electrolyte

2.3 黃土水分入滲過程的模擬

為定量分析不同電解質濃度對黃土入滲性能的影響,采用Kostiakov 模型和Philip 模型試驗數據進行擬合。對兩種土壤的累積入滲量結果分別進行兩種模型的擬合,擬合結果如表3所示,為便于表述,表中Kostiakov模型和Philip 模型分別簡稱為K 模型和P 模型。

由表3可以看出,兩種土壤各電解質濃度下,兩模型的決定系數R2均較大,Kostiakov 模型決定系數最大值為0.999,最小值為0.778;P 模型最大值為0.997,最小值為0.785,即Kostiakov 模型和Philip 模型均可對兩種土壤累積入滲量隨測定時間的變化情況做出較好的擬合,但比較決定系數R2可知,Kostiakov 模型擬合結果更好。隨著電解質濃度的降低,Kostiakov 模型參數A略有減小,即入滲速率的衰減速度減緩,說明隨著土壤表面電場的增強,入滲速率變化減小;參數K減小,第一單位時段末的累積入滲量或者第一單位時段末的入滲速率在持續減小;Philip 模型中,隨著電解質濃度的降低,參數S減小,即吸濕率持續減小,前期入滲力減弱。

為進一步分析兩種模型的適用性,對兩種模型的預測值與實測值進行線性回歸分析。本研究中,通過分析擬合統計特征值(R2、殘差平方和均方根誤差RMSE 值),比較模型的擬合精度[30],分析模型適用性。分析結果如表4所示。表中R2越大,殘差平方和越小,RMSE 值越小,說明模型的擬合效果越好。如表4所示,綜合上述多個統計值發現,在兩種土壤中,各個濃度下的累積入滲量隨測定時間的變化,Kostiakov 模型的擬合結果更優。

表3 累積入滲量隨測定時間變化情況兩種模型擬合結果 Table3 Comparison of two models fitting temporal variation of cumulative infiltration

表4 兩種模型下累積入滲量實測值與預測值回歸分析統計值 Table4 Regression statistics of measured and predicted cumulative infiltrations relative to model

2.4 土壤電場對水分入滲特性的影響

土壤表面電場對土壤水分入滲特性具有重要影響[10]。本研究發現,隨著本體溶液電解質濃度降低,土壤表面電位升高,顆粒周圍電場增強(圖1)。不同電解質濃度條件下,土壤水分入滲特性不盡相同,表現為:隨本體溶液電解質濃度的減小,濕潤鋒運移速度、水分入滲速率和累積入滲量均減小(圖2~圖4)。這表明,隨著本體溶液電解質濃度的降低,土壤電場的增強,土壤水分運動受到極大地限制,這與Yu 等[10]的研究結果一致。也有研究表明微咸水中的鹽分可以促進土壤水分的入滲[31]。入滲時間相同的情況下,微咸水入滲的累積入滲量以及濕潤鋒運移深度均大于淡水入滲[32]。以上結果主要定性地歸因于本體溶液電解質濃度對土壤顆粒雙電層結構的影響,進而影響水分入滲[10]。隨著本體溶液電解質濃度的增加,土壤顆粒擴散雙電層受到反號離子較大程度地壓縮,進而降低土壤顆粒周圍電場強度和分布[33]。本研究中,根據經典雙電層理論,定量計算了不同電解質濃度條件下顆粒表面電位和土壤顆粒周圍電場強度的大小及分布。隨著本體溶液電解質濃度的降低,土壤電場增強,顆粒間的強電場作用將會深刻地影響團聚體的穩定性,繼而影響土壤孔隙狀況,并最終影響土壤水分運動[10]。電解質濃度變化所引起的較小的顆粒表面電場的變化使得宏觀上的入滲特性產生了較大的變化。

隨入滲時間延長,入滲速率減小,濕潤鋒運移速度減慢,累積入滲量增加幅度變緩(圖2~圖4)。這主要是因為當入滲液體進入土體后,上層濕土的毛管吸力作用強于下層,對主要依靠重力的下滲過程產生抑制作用,加上表層團聚體破碎后造成的結皮阻礙了土層氣體排出,使得入滲能力隨入滲過程的進行有一定程度的減弱[34]。此外,從圖2~圖4也可以看出,隨著電解質濃度的降低,相同時間間隔下各入滲特性參數變化量均減小。這主要是因為低濃度條件下土壤電場較強,入滲溶液對土壤團聚體結構破壞力較大[6],土壤孔隙變小,入滲能力的衰減速度相比高濃度、大孔隙下的衰減速度較慢[26],故Kostiakov 模型參數A隨電解質濃度降低略有減小,即隨電解質濃度降低,土壤表面電場的增強,入滲速率的衰減速度減緩。隨著電解質濃度的降低,Philip 模型參數S減小,即吸滲率持續減小,Kostiakov 模型參數K減小,即前期入滲能力減弱,可解釋為表層土壤隨著被入滲溶液浸濕,土壤電場急劇增大,團聚體結構破碎而釋放大量小顆粒,阻塞土壤孔隙,致使土壤水力傳導度降低[6]。

3 結 論

土壤表面電場強烈地影響上述兩種黃土母質發育土壤的水分入滲特性。隨著電解質濃度的降低,土壤顆粒的表面電位(絕對值)和電場的急劇增大,導致土壤濕潤鋒運移速度、入滲速率和累積入滲量減小。電解質濃度0.01 mol·L-1是影響土壤入滲過程中各特征參數的臨界點。當電解質濃度 < 0.01 mol·L-1,塿土和褐土的表面電位絕對值大于 233 mV 和223 mV 時,土壤水分入滲特性參數隨時間的變化曲線較為接近。通過對累積入滲量隨測定時間的變化情況進行擬合分析,發現Kostiakov 模型和Philip模型均可對這一變化情況做出較好的擬合。綜合各統計值比較分析后發現,在兩種土壤中Kostiakov模型擬合效果更優。

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