吉林南部不同耕作管理下土壤水分對降雨事件的響應

秦詩潔，師登峰，高偉達

吉林南部不同耕作管理下土壤水分對降雨事件的響應

秦詩潔，師登峰，高偉達※

（中國農業大學土地科學與技術學院，北京 100193）

土壤水分對降雨的響應特征與降水在地表和土壤中的分配密切相關。該研究為明確不同耕作方式下黑土土壤水分對降雨的響應，利用時域反射儀原位動態監測吉林南部耕作長期定位試驗翻耕（CT）和免耕（NT）下玉米生育期含水率，通過7個指標量化兩種耕作管理下土壤水分對降雨量大且持續時間長、降雨量小且持續時間短和降雨量較大且持續時間較短、降雨強度大的3類降雨事件的響應。結果表明：1）CT初始含水率較低，0～2.5、2.5～5和5～10 cm累積增加含水率（ASWI）顯著高于NT；隨土壤深度增加，CT的ASWI明顯下降，而NT基本穩定。2）多數情況下，NT下相鄰土層累積增加含水率之比（RSWI）大于100%，而CT低于100%。3）高降雨強度下NT相鄰土層對降雨事件的響應時間（DRTlayer）平均值和異常值為負值的頻率較多，說明NT下更易發生優先流。因此，極端降雨下NT土壤水分響應更劇烈，有利于降水向下層土壤滲透，減少地表徑流形成。

土壤水分；耕作；黑土；免耕；降雨事件

0 引 言

全球氣候變化導致極端降雨事件頻發[1]。研究表明未來中國降雨總量呈下降趨勢，強降雨和干旱天氣發生頻率增加[2]。強降雨事件可能會擴大土壤水分波動，干旱期延長造成作物生長水分脅迫增加[3-4]。同時強降雨會致使土壤處于飽和狀態，一方面引起較大的地表徑流，水土流失風險加劇；另一方面，地表積水會導致作物生長面臨缺氧脅迫，產量受損[5-6]。因此，明確農田土壤水分對降雨事件的響應對于減少水土流失，提高水分利用效率和作物產量具有重要意義。

農田土壤水分對降雨事件的響應受多個因素影響，如降雨強度、作物冠層截留、地表覆蓋度、土壤物理性質（質地、容重、孔隙等）等[7]。Hess等[6]研究發現降雨強度增加會促進深層滲漏，增加深層土壤含水率。此外，當土壤初始含水率較高或降雨強度高于土壤入滲能力時，增加降雨強度會改變水分入滲路徑，優先流路徑可能會被激活[8]。冠層結構和葉片形態可以改變降雨的分布，影響土壤水分的輸入[9-10]。Loik等[11]研究發現冠層截留通常會將少量降雨保留在冠層，對水分的水平分布產生負面影響。同時，Liu等[12]研究發現與高降雨強度相比，冠層在低降雨強度下能夠截留更多的水分。地表秸稈覆蓋可以提高地表粗糙度，削弱濺蝕。Xin等[13]在研究模擬降雨下地表秸稈覆蓋對黑土入滲和侵蝕的影響中發現隨著地表覆蓋度增加，徑流量顯著減少，土壤水分入滲率增加。土壤水分對降雨的響應還受到土壤物理性質（質地、容重、孔隙等）的調控。Ma等[14]在分析土壤質地和土壤入滲特性的關系中發現砂土的入滲率、累積入滲量顯著高于壤土。Wu等[15]研究發現土壤容重越高，孔隙度越低，入滲能力越弱。但Mondal等[16]研究發現即使免耕管理土壤容重較高，豐富的大孔隙和良好的孔隙連通性卻可以創造較好的水分入滲條件。

以雨養農業為主的東北黑土區是中國重要的商品糧基地，但由于長期集約化種植和土壤侵蝕，導致土壤退化嚴重[17]。因此，為了保護黑土地，近年來免耕在該地區推廣應用。但在推廣過程中，農民擔心免耕會導致土壤“變硬”，阻礙降雨下滲。前期研究發現免耕顯著提高了0～20 cm土壤容重，土壤總孔隙度降低。但基于長期耕作試驗研究發現，免耕管理下0～30 cm土層具有連通性好的生物孔隙網絡，而翻耕盡管上層孔隙度較高，但存在著明顯的犁底層[18]。因此，本研究假設，相比于傳統翻耕管理，盡管免耕管理土壤容重增加，但不會阻礙降雨在土壤中的滲透。

本研究依托于中國農業大學梨樹長期耕作定位試驗，通過原位動態監測玉米生育期內不同耕作方式下不同深度土壤水分的動態變化，量化不同耕作方式下土壤水分對降雨事件的響應，為科學地認識免耕管理吉林南部黑土區農田土壤保護性耕作措施、提高土壤水分利用效率提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

長期耕作定位試驗位于吉林省四平市梨樹縣的中國農業大學梨樹實驗站（43°16′N，124°26′E）。該地屬于中溫帶濕潤季風氣候區，具有明顯的大陸性。年平均氣溫為5.9 ℃，年平均降雨量556 mm，主要集中在6—9月。土壤類型為黑土（Mollisols，USDA），質地為粉質黏壤土（0～20 cm土壤：砂粒，23.89%；粉粒，45.21%；黏粒，30.90%），有機質含量21.0 g/kg。種植方式一年一熟，主要作物為玉米或大豆。

耕作試驗開始于2011年春季，采用裂區試驗設計：耕作方式為主區，包括免耕（NT）、翻耕（CT）和輪耕（RT）。作物種植模式為副區，包括玉米連作、玉米-大豆輪作和玉米-玉米-大豆輪作。每個處理3個重復，共27個小區，每個小區面積為1361 m2（63 m×21.6 m）。本研究僅選取免耕和翻耕下的玉米連作處理開展田間觀測。NT管理下，秋季利用聯合收割機收獲玉米，地表秸稈高留茬（約20 cm），其他秸稈經收割機打碎后均勻分布在土壤表面；春季利用免耕播種機一次完成播種、施肥和鎮壓操作。在CT管理下，玉米收獲后秸稈移除田間。春季播種前用鏵式犁翻耕土壤18～20 cm，然后利用旋耕機進行旋耕2次，最后用免耕播種機進行播種。兩種耕作管理下均采用寬窄行種植，窄行間距40 cm，寬行100 cm。種植密度為61312株/hm2。施肥量為800 kg/hm2（N-P2O5-K2O: 26-10-12）。在玉米生長期內無灌溉，根據病蟲害情況噴灑農藥。

1.2 地表接收降雨量和田間土壤含水率動態監測

1.2.1 降雨量測定

利用安裝于玉米寬行50 cm處的雨量計自動監測降雨量，每15 min測定一次。每個處理下各安裝一個雨量計（如圖1）。

圖1 田間TDR探針和雨量計安裝示意圖和照片

1.2.2 土壤含水率測定

采用時域反射儀（Time-Domain Reflectometry，TDR）進行動態監測土壤含水率。分別在NT和CT管理下寬行50 cm處2.5、5、10、20、30、40和50 cm的土壤深度埋設TDR探針（圖1），用于監測0～2.5、2.5～5、5～10、10～20、20～30、30～40和40～50 cm土層的含水率。為了降低探針安裝對土壤的擾動，在埋設過程中，將不同土層的土壤分開放置，且將土坑的尺寸保持最小。將探針水平插入剖面后，小心地將土壤分層回填至土坑內，然后在表面噴灑一些水，使土壤結構穩定。TDR探針連接到TDR100主機上，測定土壤介電常數，由數據采集儀（CR3000，Campbell Scientific，Inc.，Logan，UT）自動控制。每15 min自動記錄一次數據。在距探針安裝位置約3 m的位置，安裝雨量計。TDR和雨量計于2021年5月28日安裝，于2021年10月15日拆除。

1.3 數據處理與分析

土壤含水率利用Topp公式[19]由介電常數進行計算

式中為土壤體積含水率，K為土壤介電常數。利用烘干法測定的土壤含水率與TDR100監測的土壤含水率建立線性關系，標定田間動態監測的土壤含水率數據。

本研究參考Tian等[20]方法對土壤含水率數據進行處理。首先對數據進行降噪處理，輸出各深度土壤含水率隨時間的變化曲線。然后將相鄰時刻土壤含水率增量大于或等于0.005 cm3/cm3作為判定土壤含水率對降雨響應的依據，小于0.005 cm3/cm3認為土壤含水率對降雨無響應，以此確定土壤含水率對降雨響應開始和結束的關鍵點；并且將6 h土壤含水率對降雨無響應作為區分降雨事件的依據，即將土壤含水率對兩次降雨響應的時間間隔小于6 h劃分為同一降雨事件（圖2）。

注：ASWI表示累積增加土壤含水率，Smax表示土壤最大濕潤速率，DRTlayer表示相鄰土層土壤含水率響應的延遲時間，DRTrainfall表示土壤含水率對降雨事件響應的延遲時間，DUR表示土壤含水率對降雨事件響應的持續時間。下同。

對于每次降雨事件，將計算以下指標來表征土壤含水率對降雨事件的響應。

1）累積增加土壤含水率ASWI[20-21]

2）相鄰土層累積增加土壤含水率之比RSWI[20]

式中表示不同土層（= 1、2、3、4、5、6和7，分別代表0～2.5、2.5～5、5～10、10～20、20～30、30～40和40～50 cm），ASWI、ASWI1表示第層和第-1層的累積增加土壤含水率（cm3/cm3）。RSWI越高，表示降水向下層滲透越多，當RSWI>100%時，優先流發生。

3）土壤最大濕潤速率max和平均濕潤速率mean[22]

4）相鄰土層土壤含水率響應的延遲時間[23]

式中ST、ST1表示第層和第1層土壤水分響應開始的時間。

5）土壤含水率對降雨事件響應的延遲時間DRTrainfall

式中RST表示某次降雨事件中開始降雨的時間。

6）土壤含水率對降雨事件響應的持續時間[20]

式中ET表示第層土壤水分響應結束的時間。

本研究將每次降雨事件的數據作為一組重復，利用Excel2016和SPSS20.0（IBM，Armonk，NYC，USA）進行數據統計與方差分析，采用獨立樣本T檢驗（<0.05）對同一深度兩組數據和最小顯著差異法LSD對同一耕作方式不同深度數據分別進行顯著性分析，并利用Origin9.5（OriginLab，Northampton，MA，USA）作圖。

2 結果與分析

2.1 玉米生育期各降雨事件分類及土壤水分響應次數

圖3展示了2021年玉米從播種到收獲期間0～50 cm剖面內不同深度土壤含水率動態和降雨分布情況。結果表明，玉米生育期總降雨量499.6 mm。主要集中在6—8月，占玉米生育期總降雨量的75%。7月份出現了長達20 d的干旱期。0～20 cm土壤含水率變化劇烈，深層土壤含水率較穩定。

圖3 玉米生育期土壤含水率變化和降雨分布

在圖3基礎上，根據圖2展示的方法對玉米生育期的降雨事件進行劃分，一共分離出24次土壤水分對降雨存在明顯響應的降雨事件。CT管理下0～2.5、2.5～5和5～10 cm土壤含水率對24次降雨事件均有響應，NT管理下對24次降雨事件均有響應的僅有0～2.5 cm，2.5～5、5～10和10～20 cm土層土壤含水率對降雨產生響應的次數均低于CT管理。但NT管理下30～40和40～50 cm土壤含水率對降雨的響應次數多于CT管理（表1）。

表1 翻耕和免耕管理下各土層對降雨事件的響應次數

考慮到玉米生育期24次降雨事件中降雨量、持續時間、降雨強度變異較大，采用K-means聚類算法對24次降雨事件進行分類[24-25]。表2給出了具體分類結果，將24次降雨事件分為3類：類別Ⅰ代表降雨量大（25.53±6.52 mm）、持續時間長（15.92±4.16 h）的降雨事件；類別Ⅱ代表降雨量小（5.42±2.58 mm）、持續時間短（2.00 h）的降雨事件；類別Ⅲ代表降雨量較大（19.22±6.49 mm）、持續時間較短（4.92±3.42 h），降雨強度大（0.29±0.17 mm/min）的降雨事件（表2）。

表2 玉米生育期24次降雨事件分類結果

注：RDUR表示降雨持續時間，30表示30 min最大降雨強度。下同。

Note:RDUR represents the duration of rainfall;30represents the maximum 30-min rainfall intensity. Same as below.

2.2 不同耕作方式下土壤水分對降雨事件的響應狀況

2.2.1 不同耕作方式下土壤含水率增量剖面分布

圖4展示了3類降雨事件下CT和NT管理各土層累積增加土壤含水率（ASWI）變化。從中可以發現CT管理下各深度土壤初始含水率普遍低于NT。Ⅰ類降雨事件下各處理ASWI大于Ⅱ類和Ⅲ類降雨事件。3類降雨事件下，CT管理ASWI均隨著土壤深度增加下降明顯；而NT管理的ASWI隨土壤深度增加相對穩定。在Ⅰ類降雨事件下，CT管理2.5～5、5～10、10～20和20～30 cm土層的ASWI（平均值0.04～0.14 cm3/cm3）顯著高于NT（平均值0.02～0.05 cm3/cm3，0.05）；Ⅱ類降雨事件下0～2.5、2.5～5、5～10和40～50 cm CT管理ASWI（平均值0.02～0.07 cm3/cm3）顯著高于NT（平均值0.01～0.03 cm3/cm3，0.05）；Ⅲ類降雨事件下CT管理0～2.5、2.5～5和30～40 cm ASWI（平均值0.05～0.11 cm3/cm3）顯著高于NT（平均值0.02～0.5 cm3/cm3，0.05）。

注：大寫字母表示不同耕作方式下同一土層數據差異顯著（P<0.05），小寫字母表示相同耕作方式下不同土層數據差異顯著（P<0.05）。下同。

圖5顯示了3類降雨事件下CT和NT管理相鄰測定土層累積增加土壤含水率之比（RSWI）。3類降雨事件下CT管理各深度RSWI普遍小于100%，而NT管理下RSWI普遍大于100%。Ⅰ類降雨事件下，CT和NT管理RSWI各深度無明顯差異；Ⅱ類降雨事件下CT管理2.5～5 cm RSWI（平均值81.23%）顯著高于NT（平均值67.43%，0.05），但CT管理5～10 cm RSWI（平均值74.22%）顯著低于NT（平均值180.28%，0.05）；Ⅲ類降雨事件下同樣CT管理5～10 cm RSWI（平均值72.28%）顯著低于NT（平均值179.96%，0.05）。此外，CT和NT管理RSWI整體上隨深度增加而增加。Ⅰ類降雨事件下，CT（平均值244.80%）和NT（平均值179.83%）管理下30～40 cm RSWI總體上顯著高于其他土層（0.05）；Ⅱ類降雨事件下，CT管理40～50 cmRSWI（平均值140.30%）和NT管理5～10 cm RSWI（平均值180.28%）總體上顯著高于其他土層（0.05）；Ⅲ類降雨事件下，CT管理30～40 cmRSWI（平均值198.37%）總體上顯著高于其他土層（0.05）。

2.2.2 不同耕作方式下土壤濕潤速率剖面分布

圖6展示了3類降雨事件下CT和NT管理各土層最大濕潤速率（max）、平均濕潤速率的變化（mean）。Ⅰ類降雨事件下，CT管理下10～20和40～50 cmmax顯著低于NT，5～10和40～50 cmmean顯著低于NT（0.05），其他土層無顯著性差異；Ⅱ、Ⅲ類降雨事件下，NT和CT管理土壤濕潤速率無顯著性差異。隨著深度的增加，Ⅰ類降雨事件下CT管理max和mean無顯著性差異，NT管理下2.5～5 cm顯著高于5～10、10～20和30～40 cm；Ⅱ類降雨事件下CT管理0～2.5 cmmax和mean顯著高于其他深度，NT總體上隨深度增加顯著下降（0.05）；Ⅲ類降雨事件下，CT管理下max0～2.5 cm顯著高于10～20和20～30 cm，0～2.5 cmmean顯著高于其他土層，而NT管理各深度間無顯著性差異（0.05）。此外，NT管理下土壤濕潤速率出現高異常值情況明顯多于CT，尤其在Ⅲ類降雨事件下。

圖5 CT和NT管理各相鄰土層累積增加含水率之比（RSWI）差異

2.2.3 不同耕作方式下土壤水分對降雨事件響應的時間特征

圖7為3類降雨事件下CT和NT管理下相鄰測定土層土壤水分響應的延遲時間（DRTlayer）和各深度土壤水分對降雨事件響應的延遲時間（DRTrainfall）。Ⅰ類降雨事件各處理DRTrainfall明顯大于Ⅱ類和Ⅲ類降雨事件。3類降雨事件下，CT和NT管理下DRTlayer均無顯著性差異，但NT管理下DRTlayer平均值、異常值為負值情況明顯多于CT。Ⅰ類降雨事件下CT管理20～30 cmDRTrainfall（平均值7.50 h）顯著高于NT（平均值2.67 h，0.05）。Ⅰ、Ⅲ類降雨事件下CT管理DRTrainfall各土層間無顯著性差異，NT管理分別在30～40和10～20 cm顯著高于0～2.5和2.5～5 cm；Ⅱ類降雨事件下CT管理30～40 cm DRTrainfall顯著高于0～2.5和2.5～5 cm，而NT管理各土層間無顯著性差異（0.05）。

圖8為3類降雨事件下CT和NT管理各土層土壤水分對降雨事件響應的持續時間（DUR）。從中可以發現Ⅰ類降雨事件DUR明顯大于Ⅱ類和Ⅲ類；Ⅰ類降雨事件下各處理DUR無顯著性差異；Ⅱ類降雨事件下CT管理5～10 cm DUR（平均值3.25 h）顯著高于NT（平均值0.75 h，0.05）；Ⅲ類降雨事件下CT管理2.5～5 cm DUR（平均值5.08 h）顯著高于NT（平均值2.11 h，0.05）。隨著土壤深度增加，Ⅰ類降雨事件下CT管理DUR無明顯變化，Ⅱ類降雨事件CT管理DUR在10～20 cm達到最大值（平均值3.10 h），Ⅲ類降雨事件CT管理30～40 cm DUR最大值（平均值6.36 h）；而3類降雨事件下NT管理DUR各土層間均無顯著性差異（0.05）。

a. Ⅰ類降雨事件b. Ⅱ類降雨事件c. Ⅲ類降雨事件 a. Type I rainfall eventb. Type Ⅱ rainfall eventc. Type Ⅲ rainfall event

3 討 論

耕作方式對農田土壤水文過程有著明顯影響，其通過影響土壤孔隙、地表覆蓋進而間接影響土壤含水率對降雨的響應。在本研究中，通過原位動態監測玉米生育期不同耕作方式下土壤含水率變化，基于ASWI、RSWI、max、mean、DRTlayer、DRTrainfall、DUR 7個指標從增量、速率、時間尺度3個方面分析了不同耕作方式下0～50 cm土壤水分對降雨事件的響應。

前人的研究表明，與傳統耕作相比免耕可以顯著改善土壤水分入滲，增加入滲量[26-27]。但本研究中發現CT管理0～2.5、2.5～5和5～10 cmASWI（平均值0.02～0.14 cm3/cm3）在3類降雨事件下均顯著高于NT（平均值0.01～0.05 cm3/cm3），為NT的2～3倍（圖4）。土壤初始含水率與ASWI顯著負相關（0.01）（圖9）。玉米生育期NT管理下土壤的平均含水率高于CT（圖3），這表明降雨后NT管理土壤含水率增加的空間小于CT。此外，相關性分析顯示NT管理對ASWI呈顯著負效應，NT管理地表秸稈覆蓋對降雨截留，使得快速進入土壤的水分減少[28-30]。因此，3類降雨事件下CT管理ASWI顯著高于NT。此外，Ⅰ類降雨事件ASWI大于Ⅱ類和Ⅲ類；3類降雨事件下，隨著土壤深度增加，CT管理ASWI明顯下降，而NT管理下ASWI除0～2.5 cm外其余深度無明顯差異，且RSWI在大多數情況下高于100%（圖4、圖5）。相關性分析顯示降雨量和降雨持續時間與ASWI顯著正相關，NT管理對RWSI呈顯著正效應，土壤深度與ASWI顯著負相關，而與土壤初始含水率和RSWI顯著正相關（0.01）（圖9）。這表明不同降雨事件下ASWI和RSWI的變化主要與降雨類別、耕作方式和土壤初始含水率有關。Ⅰ類降雨事件，ASWI較高；隨著土壤深度增加，土壤初始含水率逐漸增大，ASWI逐漸降低；CT管理下，土壤剖面內含水率差異較大，表層含水率低，各深度對降雨的響應逐漸減弱；而NT管理下，土壤剖面內含水率較均勻（圖3），且連通性較好的生物孔隙網絡促進優先流的形成，使得NT管理各深度土壤水分對降雨的響應強度較為一致，NT管理RSWI大于CT。

有報道指出：隨著土壤初始含水率增加，土壤水分入滲率逐漸降低[31-32]。但本研究發現Ⅰ類降雨事件下，CT管理下10～20、40～50 cmmax顯著低于NT，5～10、40～50 cmmean顯著低于NT；Ⅱ類降雨事件CT和NT管理無明顯差異；Ⅲ類降雨事件下NT管理10～20 cmmean顯著高于CT，且NT管理土壤濕潤速率出現高異常值情況明顯多于CT（圖6）。相關性分析顯示土壤初始含水率與mean顯著正相關（0.05），NT管理對mean呈顯著正效應，30與max和mean顯著正相關（圖9，0.01）。這表明Ⅰ類和Ⅲ類降雨事件下NT管理土壤濕潤速率較高主要與耕作方式和降雨強度有關。CT管理土壤結構松散，強降雨會導致土壤表面形成“黏閉”現象，更容易形成地表徑流，入滲速率降低；而NT管理地表秸稈覆蓋可以減弱強降雨對土壤結構的破壞，同時NT管理連通性好的生物孔隙豐富，有助于水分快速下滲[29,33-34]。

從時間尺度來講，Ⅰ類降雨事件DRTrainfall和DUR明顯大于Ⅱ類和Ⅲ類降雨事件；3類降雨事件下，CT、NT管理DRTlayer無明顯差異，但Ⅲ類降雨事件NT管理DRTlayer平均值、極端值為負值情況明顯多于CT；Ⅲ類降雨事件NT管理2.5～5 cmDUR比CT少2.97 h（圖8、圖9）。相關性分析顯示降雨量和降雨持續時間與DRTrainfall和DUR顯著正相關（0.01），30與DRTrainfall和DUR顯著負相關（0.05），土壤初始含水率與DRTlayer、DRTrainfall和DUR顯著負相關（0.01），NT管理對DRTlayer、DRTrainfall和DUR呈現弱的負效應（圖 9）。這說明土壤水分對降雨事件響應的快慢和持續時間與降雨類別、土壤初始含水率和耕作方式有關。Ⅰ類降雨事件DUR較高，土壤水分對降雨的響應的持續時間較長；而Ⅲ類降雨事件DRTlayer和DUR較低；NT管理土壤初始含水率高于CT，上層達到“近飽和”狀態較快，各深度土壤水分對降雨響應的DRTlayer、DRTrainfall和DUR低，對降雨響應更迅速；Ⅲ類降雨事件下，由于NT管理大孔隙豐富且連通性較好[16]，下層土壤水分對降雨響應時間提前，DRTlayer為負值情況更多。同樣，Hess等[6]研究也發現免耕比耕作系統在1.2 m土壤深度更快觀測到溴化示蹤劑。

注：θ0表示各土層的初始含水率，Treatments表示CT和NT兩種耕作方式，Soil layer表示不同土層。*、**分別表示在0.05和0.01水平上顯著相關。

需要指出，盡管土壤性狀具有較強的空間變異性，在本研究中僅設置了2個剖面的觀測。但是通過監測玉米生育期多次降雨事件和含水率的變化，通過K-means聚類分析劃分不同的降雨事件，以相同降雨事件下土壤含水率變化作為重復分析，在一定程度上能夠降低偶然性。另外，文中報道的數據是2021年測定的，今年（2022年）本研究所開展的地區極端降雨次數較多，盡管沒有測定，但是通過降雨后田間積水情況，極端降雨下免耕管理下地表幾乎無積水，但翻耕管理下積水超過15 cm，從側面也證明了本文中的結果能代表田間實際情況。

4 結 論

本文以吉林省南部黑土區保護性耕作長期定位試驗為基礎，通過時域反射儀連續原位監測玉米生育期翻耕（CT）和免耕（NT）管理下0～50 cm土壤含水率變化，基于累積增加含水率（ASWI）、相鄰測定土層累積增加土壤含水率之比（RSWI）、土壤最大濕潤速率、土壤平均濕潤速率、相鄰測定土層土壤含水率響應的延遲時間（DRTlayer）、土壤含水率對降雨事件響應的延遲時間（DRTrainfall）和土壤含水率對降雨事件響應的持續時間（DUR）量化評價CT和NT管理下不同深度土壤含水率對降雨事件的響應。主要結論如下：

1）玉米生育期間，田間條件下NT管理土壤含水率普遍高于CT，3類降雨事件下表層0～2.5、2.5～5和5～10 cm 累積增加含水率 NT管理顯著低于CT；隨著土壤深度增加，CT明顯下降，NT基本保持穩定。

2）NT管理下RSWI普遍大于100%，CT管理下普遍小于100%，說明NT管理下降水更易向下層滲透；強降雨情況下，NT管理土壤濕潤速率普遍高于CT，DRTlayer平均值、極端值為負值情況明顯多于CT，DUR較CT短，是由于NT管理下地表秸稈覆蓋，土壤初始含水率較高和發達的生物孔隙網絡形成優先流的結果。因此，NT管理土壤水分對強降雨響應更劇烈，土壤容重增加并不會阻礙土壤水分入滲。

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Responses of soil water content to rainfall events under different tillage management in Southern Jilin Province of China

Qin Shijie, Shi Dengfeng, Gao Weida※

(,,100193,)

Soil water content is one of the essential indicators for crop growth. The main source of soil water is then the rainfall in the rainfed agricultural region. Among them, tillage management is one of the important factors for the distribution of rainfall above and below ground, which is closely related to the dynamics of soil water content. However, it is still unclear in the response of soil water content to rainfall events under different tillage management. The objective of this study is to determine the effect of tillage management on the response characteristics of soil water content to rainfall events on Mollisol. The long-standing tillage experiment was carried out in the spring of 2011 at the Lishu Experiment Station of China Agricultural University (43°16′ N, 124°26′ E), located in Lishu, Jilin Province, China. The time-domain reflectometer (TDR) probes were installed in the soil depths of 2.5, 5, 10, 20, 30, 40, and 50 cm under No-Tillage (NT), and Conventional Tillage (CT) treatments, in order to monitor the dynamics of soil water content. Some parameters were used to quantify the dynamic response of soil water content under NT and CT to rainfall events, including the Accumulated Soil Water Content Increment (ASWI), the ratio of accumulated soil water content increment between adjacent soil layers (RSWI), the maximum (max) and mean (mean) rate or the slope of a soil water content curve under rainfall events, the difference of the soil water content response time between two adjacent soil layers (DRTlayer), the difference of the soil water content response time and rainfall onset time (DRTrainfall), and the duration of soil water response to rainfall events (DUR). According to the rainfall duration and intensity, 24 rainfall events were divided into three categories with the-means clustering: the rainfall events Ⅰ with the large rainfall (25.53±6.52 mm) and long rainfall duration (15.92 h), the rainfall events Ⅱ with the small rainfall (5.42±2.58 mm) and long rainfall duration (2.00 h), and the rainfall events Ⅲ with the large rainfall (19.22±6.49 mm), short rainfall duration (4.92±3.42 h) and heavy rainfall intensity (0.29±0.17 mm/min). The results indicated that: 1) The ASWIof NT was significantly lower than that of CT under 0-2.5, 2.5-5, and 5-10 cm soil layer, due to the lower soil water content of CT in the surface layer. 2) The ASWI of CT decreased with the increase of soil depth, while remaining stable under the NT. 3) The RSWI of NT was over 100% under the most rainfall conditions, whereas less than 100% under the CT. The values ofmaxandmeanof NT were generally higher than those of CT. Moreover, there was a high frequency of negative abnormal values and average values ofDRTlayerunder the NT management at the high rainfall intensity. It infers that the activities of preferential flow were greater under the NT management. Therefore, the soil water content under the NT presented a stronger response to extreme rainfall. Furthermore, there was no significant influence of soil bulk density on the soil water infiltration, due to the well-developed biological pores network. Therefore, the rainfall can be percolated into the soil, as the extreme rainfall continued, which was beneficial to reduce surface runoff and soil erosion.

water moisture; cultivation; Mollisol; no-tillage; rainfall events

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.18.016

S152.7+2

A

1002-6819(2022)-18-0147-09

秦詩潔，師登峰，高偉達. 吉林南部不同耕作管理下土壤水分對降雨事件的響應[J]. 農業工程學報，2022，38(18)：147-155.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.18.016 http://www.tcsae.org

Qin Shijie, Shi Dengfeng, Gao Weida. Responses of soil water content to rainfall events under different tillage management in Southern Jilin Province of China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(18): 147-155. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.18.016 http://www.tcsae.org

2022-07-14

2022-09-13

國家重點研發計劃項目子課題（2021YFD1500802-5）

秦詩潔，博士生，主要研究方向為保護性耕作。Email：sjqin@cau.edu.cn

高偉達，博士，副教授，博士生導師，主要研究方向為土壤物理。Email：weida_gao@cau.edu.cn