多尺度土壤水监测研究进展

魏玉涛, 刘明欢, 刘可, 普薇如

中国农学通报. 2021, 37(26): 140-145

PDF(1095 KB)
PDF(1095 KB)
中国农学通报 ›› 2021, Vol. 37 ›› Issue (26) : 140-145. DOI: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2021-0145
工程·机械·水利·装备

多尺度土壤水监测研究进展

作者信息 +

Progress of Multi-scale Soil Moisture Monitoring

Author information +
History +

摘要

多尺度土壤水信息的精确观测是深刻理解四水转化内涵、积极应对与其密切相关地质灾害的关键。本文介绍了中小尺度和大尺度土壤水常用监测方法的原理、优缺点和适用范围,其中大尺度土壤水监测以遥感直接获得的温度和反射率信息为基础。还进一步介绍了遥感信息的获取方法和技术手段,以及基于上述遥感信息发展出来的干旱观测方法和土壤水分反演模型,并对未来的土壤水观测进行了展望。

Abstract

Precise observation of soil water content at multi-scales is the key to understanding the transformation among atmospheric water, soil water, surface water and groundwater, and developing adaptive strategies to the geological hazards associated with it. General observation methods and their principles, advantages, disadvantages and adaptations were presented at multi-scales. Specially, soil water observations at large scale were achieved through soil water inversion models based on the remote-sensing information, e.g. temperature, reflectivity and other parameters developed through the combination of temperature and reflectivity. Methods and techniques used to obtain the information were also presented. Future development of soil water observations was discussed.

关键词

土壤水分 / 同位素示踪 / 遥感 / 流域 / 监测

Key words

soil water content / isotope tracer / remote sensing / river basin / monitoring

引用本文

导出引用
魏玉涛 , 刘明欢 , 刘可 , 普薇如. 多尺度土壤水监测研究进展. 中国农学通报. 2021, 37(26): 140-145 https://doi.org/10.11924/j.issn.1000-6850.casb2021-0145
Wei Yutao , Liu Minghuan , Liu Ke , Pu Weiru. Progress of Multi-scale Soil Moisture Monitoring. Chinese Agricultural Science Bulletin. 2021, 37(26): 140-145 https://doi.org/10.11924/j.issn.1000-6850.casb2021-0145

参考文献

[1]
Ondrasek G, Rengel Z. Environmental salinization processes: Detection, implications & solutions[J]. Science of The Total Environment, 2020: 142432.
[2]
陈亚宁, 李稚, 范煜婷, 等. 西北干旱区气候变化对水文水资源影响研究进展[J]. 地理学报, 2014, 69(9):1295-1304.
西北干旱区是对全球变化响应最敏感地区之一,研究分析全球变暖背景下的西北干旱区水资源问题,对应对和适应未来气候变化带来的影响具有重要意义。本文通过对西北干旱区气候变暖影响下的水资源形成、转化与水循环等关键问题最新研究成果的总结分析,得出如下结论:(1) 西北干旱区温度、降水在过去的50年出现过“突变型”升高,但进入21世纪,温度和降水均处于高位震荡,升高趋势减弱;(2) 西北干旱区冬季温度的大幅升高是拉动年均温度抬升的重要原因,而西伯利亚高压活动和二氧化碳排放是引起冬季升温的重要影响因素;(3) 西北干旱区蒸发潜力在1993年出现了一个明显的转折变化,由显著下降逆转为显著上升的趋势。气候变暖、蒸发水平增大对西北干旱区生态效应的负作用已经凸显;(4) 西北干旱区冰川变化对水资源量及年内分配产生了重要影响,部分河流已经出现冰川消融拐点。在塔里木河流域,冰川融水份额较大 (50%),可能在未来一段时期,河川径流还将处在高位状态波动。全球气候变暖在加大极端气候水文事件发生频率和强度的同时,加剧了西北干旱区内陆河流域的水文波动和水资源的不确定性。
[3]
Hu Y, Han Y, Zhang Y. Land desertification and its influencing factors in Kazakhstan[J]. Journal of Arid Environ0ments, 2020, 180:104203.
[4]
王全九, 邓铭江, 宁松瑞, 等. 农田水盐调控现实与面临问题[J]. 水科学进展, 2021, 32(1):139-147.
[5]
高磊, 施斌, 唐朝生, 王宝军, 等. 温度对FDR测量土壤体积含水量的影响[J]. 冰川冻土, 2010, 32(5):964-969.
[6]
李元寿, 王根绪, 程玉菲, 等. FDR在高寒草地土壤水分测量中的标定及其应用[J]. 干旱区地理, 2006(4):543-547.
[7]
郭佳, 王振营, 郑育锁, 等. 新型FDR土壤水盐一体传感器标定研究与应用[J]. 中国土壤与肥料, 2016(6):156-161.
[8]
高照阳, 张红梅, 常明勋, 等. 国内外土壤水分监测技术[J]. 节水灌溉, 2004(2):28-29.
[9]
陈洪松, 邵明安. 中子仪的标定及其在坡地土壤水分测量中的应用[J]. 干旱地区农业研究, 2003(2):68-71,76.
[10]
田昌玉, 孙文彦, 林治安, 等. 中子仪测定土壤水分方法的研究进展[J]. 中国农学通报, 2011, 27(18):7-11.
[11]
刘巧玲, 刘小燕, 刘廷玺, 等. 中子仪测定砂性土壤水分的标定与测试参数的界定分析[J]. 中国农业气象, 2015, 36(2):178-186.
[12]
徐英德, 汪景宽, 高晓丹, 等. 氢氧稳定同位素技术在土壤水研究上的应用进展[J]. 水土保持学报, 2018, 32(3):1-9,15.
[13]
张翔, 邓志民, 潘国艳, 等. 鄱阳湖湿地土壤水稳定同位素变化特征[J]. 生态学报, 2015, 35(22):7580-7588.
[14]
钱云平, 秦大军, 庞忠和, 等. 黑河下游额济纳盆地深层地下水来源的探讨[J]. 水文地质工程地质, 2006(3):25-29.
[15]
Skrzypek G, Dogramaci S, Page M, et al. Unique stable isotope signatures of large cyclonic events as a tracer of soil moisture dynamics in the semiarid subtropics[J]. Journal of Hydrology, 2019, 578:124124.
[16]
马斌, 梁杏, 林丹, 等. 应用2H、18O同位素示踪华北平原石家庄包气带土壤水入渗补给及年补给量确定[J]. 地质科技情报, 2014, 33(3):163-168,174.
[17]
刘添文, 潘越, 胡成, 等. 应用D、18O同位素示踪孝感市厚层粘性土中土壤水入渗补给及其生态环境效应[J/OL]. 中国地质, 2020:1-12.
[18]
Jean H, Oliver C, Eugene K, et al. Oxygen isotopic composition of soil water: Quantifying evaporation and transpiration[J]. Geoderma, 1998, 82(1-3):269-293.
[19]
吴友杰, 杜太生. 基于氧同位素的玉米农田蒸散发估算和区分[J]. 农业工程学报, 2020, 36(4):127-134.
[20]
吴志伟, 宋汉周. 地下水温度示踪理论与方法研究进展[J]. 水科学进展, 2011, 22(5):733-740.
[21]
Cao D, Shi B, Loheide I, et al. Investigation of the influence of soil moisture on thermal response tests using active distributed temperature sensing (A-DTS) technology[J]. Energy and Buildings, 2018, 173(AUG.):239-251.
[22]
Ren J, Wang X, Shen Z, et al. Heat tracer test in a riparian zone: Laboratory experiments and numerical modelling[J]. Journal of Hydrology, 2018, 563:560-575.
[23]
Halloran S, Rau C, Andersen S. Heat as a tracer to quantify processes and properties in the vadose zone: A review[J]. Earth-Science Reviews, 2016, 159:358-373.
[24]
霍思远, 靳孟贵, 朱常坤, 等. 运用温度示踪法确定稳定入渗补给速率[J]. 水利学报, 2019, 50(6):761-772.
[25]
潘维艳, 普薇如, 黄权中, 等. 基于温度示踪法的典型农渠渠道渗漏模拟研究[J]. 农业机械学报, 2017, 48(5):251-257.
[26]
谭畅, 伍靖伟, 汪昌树, 等. 基于溴离子示踪的干旱地区潜水蒸发规律研究[J]. 灌溉排水学报, 2019, 38(9):73-81.
[27]
王登, 霍思远, 孙芳, 等. 人工溴示踪法评价潜水蒸发可行性数值模拟[J]. 水文地质工程地质, 2020, 47(1):19-27.
[28]
Alamdarloo H, Manesh B, Khosravi H. Probability assessment of vegetation vulnerability to drought based on remote sensing data[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2018, 190:702.
[29]
Jiao W, Tian C, Chang Q, et al. A new multi-sensor integrated index for drought monitoring[J]. Journal of Hydrology, 2019, 574:74-85.
[30]
Pei F, Wu C, Liu X, et al. Monitoring the vegetation activity in China using vegetation health indices[J]. Agricultural and forest meteorology, 2018, 248:215-227.
[31]
Tehrany S, Kumar L, Drielsma J. Review of native vegetation condition assessment concepts, methods and future trends[J]. Journal for Nature Conservation, 2017, 40:12-23.
[32]
Rousta I, Olafsson H, Moniruzzaman M, et al. Impacts of drought on vegetation assessed by vegetation indices and meteorological factors in Afghanistan[J]. Remote Sensing, 2020, 12(15):2433.
[33]
Zumr D, Václav D, Jakub J, et al. Monitoring of the soil moisture regime of an earth-filled dam by means of electrical resistance tomography, close range photogrammetry, and thermal imaging[J]. Environmental Earth Sciences, 2020, 79(12):299.
[34]
Bowers A, Hanks J. Reflection of radiant energy from soils[D]. Kansas State University, 1971.
[35]
刘培君, 张琳, 艾里西尔·库尔班, 等. 卫星遥感估测土壤水分的一种方法[J]. 遥感学报, 1997(2): 81,135-138.
[36]
Kogan N. Remote sensing of weather impacts on vegetation in non-homogeneous areas[J]. International Journal of Remote Sensing, 1990, 11(8):1405-1419.
[37]
吕潇然, 尹晓天, 宫阿都, 等. 基于植被状态指数的云南省农业干旱状况时空分析[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(12):1634-1644.
本文首先计算了云南省2004-2013年农业干旱指数VCI,然后使用Pearson相关系数评价降水与VCI的相关性,基于VCI识别云南省2004-2013年农业干旱事件,最后,与SPEI气象干旱识别结果进行对比分析,在VCI农业干旱识别的基础上,使用干旱频率和干旱面积占比指标分析了云南省2004-2013年农业干旱时空特征。结果表明:降水只是影响VCI指数的关键因素之一;VCI和SPEI指数均能够较好对干旱进行监测并识别典型干旱,但两者的识别结果存在差异;云南省农业干旱频率在春冬两季较高,夏季较低,秋季介于夏季和春冬季之间;春夏冬三季农业干旱频率空间分布较为均匀,秋季农业干旱频率呈南低北高的分布态势,整体上北部干旱频率高于南部;2004-2013年云南省整体干旱面积占比呈现先减小后增加再波动的趋势,春冬两季整体干旱面积占比最高,分别为46.63%和47.18%,呈现下降趋势,夏季整体干旱面积占比最低,为43.81%,呈现上升趋势,秋季整体干旱面积占比介于冬春季和夏季之间,为45.74%,呈现下降趋势。总之,云南省农业干旱春冬易发性最高,影响范围最大,夏季易发性最低,影响范围最小。
[38]
Price C. Thermal inertia mapping: A new view of the Earth[J]. Journal of Geophysical Research, 1977, 82(18):2582-2590.
[39]
Price C. On the analysis of thermal infrared imagery: The limited utility of apparent thermal inertia[J]. Remote Sensing of Environment, 1985, 18(1):59-73.
[40]
吴黎, 张有智, 解文欢, 等. 改进的表观热惯量法反演土壤含水量[J]. 国土资源遥感, 2013(1):44-49.
[41]
杨树聪, 沈彦俊, 郭英, 等. 基于表观热惯量的土壤水分监测[J]. 中国生态农业学报, 2011, 19(5):1157-1161.
[42]
Moran S, Clarke R, Inoue Y, et al. Estimating crop water deficit using the relation between surface-air temperature and spectral vegetation index[J]. Remote Sensing of Environment, 1994, 49(3):246-263.
[43]
齐述华, 王长耀, 牛铮. 利用温度植被旱情指数(TVDI)进行全国旱情监测研究[J]. 遥感学报, 2003(5):420-427,436.
[44]
王纯枝, 毛留喜, 何延波, 等. 温度植被干旱指数法(TVDI)在黄淮海平原土壤湿度反演中的应用研究[J]. 土壤通报, 2009, 40(5):998-1005.
[45]
邵芸, 吕远, 董庆, 等. 含水含盐土壤的微波介电特性分析研究[J]. 遥感学报, 2002(6):416-423.
[46]
Ulaby T, Aslam A, Dobson C. Effects of Vegetation Cover on the Radar Sensitivity to Soil Moisture[J]. Geoscience & Remote Sensing IEEE Transactions on, 1982,GE- 20(4):476-481.
[47]
Ulaby T, Batlivala P, Dobson C. Microwave Backscatter Dependence on Surface Roughness, Soil Moisture, and Soil Texture: Part I-Bare Soil[J]. Geoscience Electronics IEEE Transactions on, 1978, 16(4):286-295.
[48]
Hallikainen T, Ulaby T, Dobson C, et al. Microwave Dielectric Behavior of wet soil-part I: Empirical Models and experimental observations[J]. IEEE Trans.geosci.remote Sensing, 1985, 23(1):25-34.
[49]
王学, 刘全明, 屈忠义, 等. 盐渍化土壤水分微波雷达反演与验证[J]. 农业工程学报, 2017, 33(11):108-114.
[50]
Das N, Mohanty P. Root Zone Soil Moisture Assessment Using Remote Sensing and Vadose Zone Modeling[J]. Vadose Zone Journal, 2006, 5(1):296-307.
[51]
Neelam M, Colliander A, Mohanty P, et al. Multiscale Surface Roughness for Improved Soil Moisture Estimation[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, PP(99):1-13.
[52]
Babaeian E, Homaee M, Montzka C, et al. Soil moisture prediction of bare soil profiles using diffuse spectral reflectance information and vadose zone flow modeling[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 187:218-229.

基金

地质调查专项项目“全国地下水综合调查”(DD20190322)
国家自然科学基金青年科学基金项目“灌区农业-生态水文过程对土地利用和种植结构调整的响应机制研究”(51909261)

版权

版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。
PDF(1095 KB)

文章所在专题

水稻

Accesses

Citation

Detail

段落导航
相关文章

/