顆粒級配變化對黃三角鹽堿土水分特征曲線參數(shù)的影響——以VG模型和Gardner模型為例
發(fā)布時間:2021-12-19 09:59
為研究顆粒級配變化對黃河三角洲鹽堿土壤水分特征曲線方程參數(shù)的影響,進行了不同配沙量下的室內(nèi)模擬試驗,通過壓力膜法測定了各處理不同水吸力下的土壤含水量,結(jié)合VG模型和Gardner模型,分析了兩個模型對土壤水分特征曲線的適用性,以及土壤顆粒級配變化對模型參數(shù)的影響。結(jié)果表明:鹽堿土配沙后,土壤顆粒組成發(fā)生明顯變化。其中,0.05~0.1 mm的顆粒相對含量從3.6%增加到62.02%,<0.002 mm的顆粒相對含量從29.02%降低到3.89%,土壤顆粒級配發(fā)生明顯改變;鹽堿土配沙量較高(67.0%)的條件下,參數(shù)n隨配沙量的增加呈增加趨勢,α值隨配沙量的增加呈降低趨勢。Gardner模型中參數(shù)a僅與某段配沙量(28.8%~45.2%)處理呈線性負相關(guān),參數(shù)b隨配沙量的增加整體呈先增加再降低的趨勢。VG模型與Gardner模型均可擬合黏質(zhì)鹽土不同配沙量條件下土壤水分特征曲線,VG模型對土壤水分特征曲線擬合度優(yōu)于Gardner模型,但VG模型模擬精度低于Gardner模型。
【文章來源】:節(jié)水灌溉. 2020,(01)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
黏質(zhì)鹽土和引黃泥沙顆粒級配
配沙后黃河三角洲鹽堿土各級配顆粒相對含量均有明顯變化(圖2):粒徑為0.05~0.1 mm極細沙粒的相對含量由3.60%增加至62.02%,增加了1 623%,粒徑0.05~0.01 mm的粗粉粒相對含量由47.44%降低為31.15%,降低了34.34%,粒徑<0.002 mm細黏粒的相對含量由29.02%降低為3.89%,降低了86.60%,粒徑0.002~0.005 mm的粗黏粒相對含量由10.76%降低為0.42%,降低了96.10%,粒徑0.005~0.01 mm的細粉粒相對含量由9.00%降低為0.57%,降低了93.67%?梢钥闯,粒徑<0.002 mm細黏粒相對含量明顯降低,粒徑0.05~0.1 mm極細沙粒相對含量升高明顯,表明配沙可以有效調(diào)節(jié)鹽堿土壤不同顆粒的相對含量,進而改變土壤質(zhì)地類型,調(diào)節(jié)土壤物理性質(zhì)。2.2 VG模型
采用matlab軟件對VG模型與實測值進行了擬合,并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度方法確定了與模型參數(shù)n關(guān)聯(lián)度最高的3個粒級依次為:0.01~0.05、0.1和<0.002 mm(表2)。通過回歸分析,得到結(jié)果表明:VG模型參數(shù)n與配沙量及3個關(guān)聯(lián)度最高的粒級含量均呈三次函數(shù)關(guān)系,且決定系數(shù)均高于0.7(圖3)。0~49組處理隨配沙量的增加,參數(shù)n基本不變[圖3(a)],α值隨配沙量的增加而增加(圖4);50~74組處理隨配沙量的增加,參數(shù)n呈增加趨勢,[圖3(a)],α值隨配沙量的增加呈降低趨勢(圖4)。此外,從圖3還可以看出當(dāng)0.01~0.05 mm顆粒含量介于32.5%~37.4%時,n隨0.01~0.05 mm顆粒含量的增加而降低,當(dāng)0.01~0.05 mm顆粒含量高于37.4時,n值基本恒定[圖3(b)];當(dāng)粒徑>0.1 mm顆粒含量介于1.8%~2.3%時,n值隨>0.1 mm顆粒含量的增加而降低,當(dāng)>0.1 mm顆粒含量低于1.8%時,n值基本恒定[圖3(c)];當(dāng)<0.002 mm顆粒含量介于6.0%~12.5%時,n值隨<0.002 mm顆粒含量的增加而降低,當(dāng)<0.002 mm顆粒含量高于12.5%時,n值基本恒定[圖3(c)]。由此可以說明各級顆粒含量只有介于某一范圍時才會對n值產(chǎn)生影響。圖4 不同配沙量下參數(shù)α變化
【參考文獻】:
期刊論文
[1]顆粒組成變化對粘質(zhì)鹽土含鹽量和小麥生長的影響[J]. 鄭乾坤,毛偉兵,孫玉霞,傅建國,楊慶賀. 中國農(nóng)學(xué)通報. 2019(11)
[2]土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)預(yù)報研究[J]. 李浩然,樊貴盛. 人民黃河. 2019(04)
[3]基于灰色理論—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的表層土壤容重預(yù)測[J]. 郭李娜,樊貴盛. 節(jié)水灌溉. 2018(02)
[4]基于灰色理論-支持向量機的Gardner模型參數(shù)的預(yù)報模型[J]. 李浩然,樊貴盛. 節(jié)水灌溉. 2018(01)
[5]不同改良材料對粘質(zhì)鹽土物理性狀和棉花產(chǎn)量的影響[J]. 賈利梅,毛偉兵,孫玉霞,鄭乾坤,常紅娟. 中國農(nóng)學(xué)通報. 2017(13)
[6]濱海鹽漬土土壤水分特征曲線測定及擬合模型的比較[J]. 蔣名亮,李菲,陳小兵,郭建青,顏坤,吳從穩(wěn),卜凡敏. 中國農(nóng)村水利水電. 2016(07)
[7]土壤水分特征曲線研究綜述[J]. 黃曉波,高冰可. 農(nóng)技服務(wù). 2016(04)
[8]用MatLab確定土壤水分特征曲線參數(shù)[J]. 彭建平,邵愛軍. 土壤. 2007(03)
[9]估計土壤水分特征曲線的間接方法研究進展[J]. 劉建立,徐紹輝,劉慧. 水利學(xué)報. 2004(02)
[10]土壤水分特征曲線模型比較分析[J]. 來劍斌,王全九. 水土保持學(xué)報. 2003(01)
碩士論文
[1]土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)的預(yù)報模型研究[D]. 于浕.太原理工大學(xué) 2017
本文編號:3544218
【文章來源】:節(jié)水灌溉. 2020,(01)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
黏質(zhì)鹽土和引黃泥沙顆粒級配
配沙后黃河三角洲鹽堿土各級配顆粒相對含量均有明顯變化(圖2):粒徑為0.05~0.1 mm極細沙粒的相對含量由3.60%增加至62.02%,增加了1 623%,粒徑0.05~0.01 mm的粗粉粒相對含量由47.44%降低為31.15%,降低了34.34%,粒徑<0.002 mm細黏粒的相對含量由29.02%降低為3.89%,降低了86.60%,粒徑0.002~0.005 mm的粗黏粒相對含量由10.76%降低為0.42%,降低了96.10%,粒徑0.005~0.01 mm的細粉粒相對含量由9.00%降低為0.57%,降低了93.67%?梢钥闯,粒徑<0.002 mm細黏粒相對含量明顯降低,粒徑0.05~0.1 mm極細沙粒相對含量升高明顯,表明配沙可以有效調(diào)節(jié)鹽堿土壤不同顆粒的相對含量,進而改變土壤質(zhì)地類型,調(diào)節(jié)土壤物理性質(zhì)。2.2 VG模型
采用matlab軟件對VG模型與實測值進行了擬合,并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度方法確定了與模型參數(shù)n關(guān)聯(lián)度最高的3個粒級依次為:0.01~0.05、0.1和<0.002 mm(表2)。通過回歸分析,得到結(jié)果表明:VG模型參數(shù)n與配沙量及3個關(guān)聯(lián)度最高的粒級含量均呈三次函數(shù)關(guān)系,且決定系數(shù)均高于0.7(圖3)。0~49組處理隨配沙量的增加,參數(shù)n基本不變[圖3(a)],α值隨配沙量的增加而增加(圖4);50~74組處理隨配沙量的增加,參數(shù)n呈增加趨勢,[圖3(a)],α值隨配沙量的增加呈降低趨勢(圖4)。此外,從圖3還可以看出當(dāng)0.01~0.05 mm顆粒含量介于32.5%~37.4%時,n隨0.01~0.05 mm顆粒含量的增加而降低,當(dāng)0.01~0.05 mm顆粒含量高于37.4時,n值基本恒定[圖3(b)];當(dāng)粒徑>0.1 mm顆粒含量介于1.8%~2.3%時,n值隨>0.1 mm顆粒含量的增加而降低,當(dāng)>0.1 mm顆粒含量低于1.8%時,n值基本恒定[圖3(c)];當(dāng)<0.002 mm顆粒含量介于6.0%~12.5%時,n值隨<0.002 mm顆粒含量的增加而降低,當(dāng)<0.002 mm顆粒含量高于12.5%時,n值基本恒定[圖3(c)]。由此可以說明各級顆粒含量只有介于某一范圍時才會對n值產(chǎn)生影響。圖4 不同配沙量下參數(shù)α變化
【參考文獻】:
期刊論文
[1]顆粒組成變化對粘質(zhì)鹽土含鹽量和小麥生長的影響[J]. 鄭乾坤,毛偉兵,孫玉霞,傅建國,楊慶賀. 中國農(nóng)學(xué)通報. 2019(11)
[2]土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)預(yù)報研究[J]. 李浩然,樊貴盛. 人民黃河. 2019(04)
[3]基于灰色理論—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的表層土壤容重預(yù)測[J]. 郭李娜,樊貴盛. 節(jié)水灌溉. 2018(02)
[4]基于灰色理論-支持向量機的Gardner模型參數(shù)的預(yù)報模型[J]. 李浩然,樊貴盛. 節(jié)水灌溉. 2018(01)
[5]不同改良材料對粘質(zhì)鹽土物理性狀和棉花產(chǎn)量的影響[J]. 賈利梅,毛偉兵,孫玉霞,鄭乾坤,常紅娟. 中國農(nóng)學(xué)通報. 2017(13)
[6]濱海鹽漬土土壤水分特征曲線測定及擬合模型的比較[J]. 蔣名亮,李菲,陳小兵,郭建青,顏坤,吳從穩(wěn),卜凡敏. 中國農(nóng)村水利水電. 2016(07)
[7]土壤水分特征曲線研究綜述[J]. 黃曉波,高冰可. 農(nóng)技服務(wù). 2016(04)
[8]用MatLab確定土壤水分特征曲線參數(shù)[J]. 彭建平,邵愛軍. 土壤. 2007(03)
[9]估計土壤水分特征曲線的間接方法研究進展[J]. 劉建立,徐紹輝,劉慧. 水利學(xué)報. 2004(02)
[10]土壤水分特征曲線模型比較分析[J]. 來劍斌,王全九. 水土保持學(xué)報. 2003(01)
碩士論文
[1]土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)的預(yù)報模型研究[D]. 于浕.太原理工大學(xué) 2017
本文編號:3544218
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/nykj/3544218.html
最近更新
教材專著