雙參數凍融模型在鞍山地區凍土期土壤水預測中的應用

姜 峰

(遼寧省鞍山水文局，遼寧 鞍山 114000)

東北地區凍土期土壤水受冬季凍融影響具有較為復雜的下滲變化影響，土壤水呈現較為明顯的非線性下滲變化特征，傳統土壤水線性回歸預測方程很難滿足凍土期土壤水預測的精度[1]。對于東北地區冬季農作物灌溉而言其凍土期土壤水預測的精度十分重要。當前，雙參數凍融模型在國內一些地區土壤水預測中得到應用和適用性分析[2-15]，通過實例應用表明雙參數凍融模型相比于傳統土壤水預測模型，可綜合考慮土壤層物化參數對其土壤水下滲率的綜合影響，通過建立土壤水和下滲參數之間的非線性回歸方程，對土壤水進行非線性預測，從而提高其預測的精度。雙參數凍融模型在東北地區還未得到相關應用，尤其是在冬季凍土期的預測中還未進行相關研究，為提高東北地區冬季凍土土壤水預測的精度，引入雙參數凍融模型，結合鞍山地區的臺安徑流試驗站土壤水觀測試驗數據，對其模型預測的精度和適用性進行探討。研究成果對于東北地區凍土期土壤含水量的分布特征具有重要的參考價值。

1 凍土期土壤水觀測試驗

1.1 試驗站概況

以鞍山地區的臺安徑流試驗站為土壤水觀測試驗區域，臺安徑流試驗站所處氣候為干旱半干旱氣候，冬季氣溫低且較為干燥，凍土層厚度最高值可達到85cm，試驗每年從12月土壤層開始凍結，次年4月份土壤層開始解凍，砂壤土和壤土為試驗站主要兩種土壤質地類型。

1.2 試驗方法

試驗站的地下水井為此土壤灌溉試驗用水，采用雙環(外環和內環)自動入滲儀進行土壤水入滲試驗觀測，采用土埂考慮到凍土期入滲環埋入較難代替入滲外環進行土壤水下滲的觀測試驗。內環采用尺寸一致的3套雙環入滲儀。在試驗土壤區凍土前按照埋深為20cm埋入入滲觀測儀，土壤的犁底層為其最大埋環深度。采用人工量筒進行土壤下滲水量的試驗觀測，土壤水入滲時間在非凍土期穩定在50min左右，土壤水下滲時間在凍土期相對較長。凍土期土壤考慮下滲同步性一般要高于80min。采用烘干沉重方式進行土壤含水量的測定，采用蠟封試驗進行土壤干密度的測定，采用比重計法對土壤粒徑級配進行測定。采用重鉻酸鉀氧化一油浴加熱法對土壤中化學有機質含量進行測定。

1.3 計算方程

雙參數凍融入滲模型由于參數相對較少，適合于土壤水的非線性預測，其計算方程為：

H=Kta

(1)

式中，H—穩定期后土壤水下滲累積量，mm；K—土壤下滲率經驗值；a—下滲率指數。

2 模型構建

2.1 參數設置

通過土壤水觀測試驗對模型輸入參數K和a進行初始值的設定，從而解決東北地區凍土期土壤水下滲參數由于較難設定的難題。首先通過試驗方法對土壤物化參數進行測定，建立土壤下滲2個參數和土壤物化參數之間的回歸方程，雙參數凍融入滲模型2個參數可通過建立的線性回歸方程進行設置。結合臺安徑流試驗站不同類型土壤對其進行土壤化學參數的測定，試驗測定結果見表1。

表1 臺安徑流試驗站凍土層土壤物化及下滲參數設定值

2.2 模型建立與檢驗

2.2.1建立回歸方程

土壤水下滲參數對于凍土期雙參數凍融模型影響較為復雜，相比于單參數土壤水預測模型雙參數凍融模型可采用多變量非線性函數進行土壤水預測更符合凍土期土壤下滲水量的變化特征。采用非線性函數建立土壤下滲參數和土壤物化參數的回歸方程。首先采用離散方法對土壤水觀測數據進行分析，并建立單變量土壤水下滲率回歸方程，在此基礎上建立雙參數的非線性回歸方程，并采用T方法對構建的多元回歸方程進行自變量的檢驗。

(1)確定單變量回歸方程。對土壤水下滲率和其他影響因子按照土壤水試驗離散點變化趨勢進行單變量回歸方程的確定。

(2)確定雙參數非線性回歸方程。確定雙參數非線性回歸方程后采用T檢驗方法對各變量因子進行檢驗，對其變量最小T檢驗值進行篩除，并對其余變量進行T檢驗，當所有自變量檢驗值|T|≥T0.05/2后不再進行T檢驗。建立的回歸方程見表2—3。

表2 單變量回歸方程建立結果

表3 耕作層和犁底層自變量

從單變量回歸方程建立結果可看出，除去土壤厚度外其他物化參數和土壤下滲參數均呈現對數相關性，土壤干密度以及黏粒百分比經過對變量進行逐因子檢驗和下滲參數存在回歸不顯著，下滲經驗指數和土壤耕作層有機質含量回歸顯著性也不高。通過篩選后lnθ、θ、eT、G、lnγ0、lnw1、lnγ1、lnw2為雙參數凍融模型的回歸自變量。耕作層和犁底層入滲參數和各自變量的多元入滲回歸方程如下所示：

k=-0.525-0.8051lnθ+5.5236θ+0.08129e0.245T+2.7539lnG

k=2.1352+0.242lnθ-2.453θ+0.2735lnγ0-0.4135lnγ1-0.0523e0.5T-0.4435lnω1-0.0392lnω2

2.2.2回歸方程檢驗

采用F和T檢驗對建立的多元回歸方程進行顯著性檢驗，P<0.05為回歸方程檢驗水平，若高于檢驗水平表明構建的回歸方程具有較好的顯著性，顯著性檢驗結果見表4。

表4 回歸方程檢驗結果

從回歸方程檢驗結果可看出，F檢驗下各下滲參數檢驗誤差均低于10%，T檢驗值均高于其檢驗水平值，建立的各回歸方程均可通過F和T檢驗，具有較好的回歸顯著性，可用來進行區域凍土期土壤下滲水量的預測。

3 預測精度評定

結合臺安徑流試驗站未進行觀測的土壤下滲水量樣本對構建的雙參數凍融模型進行預測精度的評定，各組土壤物化參數見表5，預測精度評定結果見表6。

表5 精度評定試驗土壤物化指標

表6 土壤下滲精度評定結果

從建立的雙參數凍融方程下凍土期土壤下滲精度評定結果可看出，兩個參數試驗測定值和回歸計算值之間的誤差均低于5%，具有較好的預測精度，通過其各試驗樣本下的土壤下滲累積量和預測值的誤差評定也可看出，其總體誤差在5.65%～6.87%之間，對于凍土期土壤預測具有較好的精度，這主要是因為所建立的雙參數凍融回歸方程可綜合考慮土壤物化參數對其下滲參數的影響，通過建立多元回歸方程考慮不同影響因素，且通過T檢驗方法對其顯著性影響變量進行篩選，提高了其回歸預測的精度。

4 結論

(1)凍土期土壤耕作層和犁底層土壤下滲影響因素有所差異，對于耕種層而言，土壤表層0～20cm溫度以及含水率對其下滲率影響顯著，對于犁底層而言，土壤干密度和土壤下層20～40cm黏粒含量是其土壤下滲率影響的兩個主因，其他土壤物化因子影響程度均較低。

(2)在進行雙參數凍融模型構建時，結合凍土期土壤水觀測試驗數據，建議針對多個影響因子采用T檢驗方法進行自變量的篩選，對于T檢驗最低的自變量可篩除。

(3)本文在構建雙參數凍融模型時，未能考慮地表溫度變幅范圍對其下滲參數的影響，存在不足，在后續研究中應重點對地表溫度變化范圍對凍土期下滲影響進行評估。