统计土壤墒情监测采样优化布局研究

作者:未知

  摘要:为给类似区域墒情监测的合理取样数目和取样位置提供参考价值,通过合理的取样数目和挑选有代表性的取样方法,获得最佳的墒情监测结果,以此了解整个研究区内的墒情状况,为区域内墒情(旱情)监测站点的建设和旱情的预测提供基础依据,并根据旱情程度来指导节水灌溉。对曲靖珠江流域地区30hm2烟田范围内选择的有代表性的15个土壤水分监测实验点的土壤墒情数据进行了地理统计分析,分别采用聚类分析法和协方差相关系数法来研究实验区内干旱采样在空间(平面和垂向)的优化布局。结果表明:地面上最终选定9个监测站点,垂向上取地面以下10cm、30cm、60cm这三个深度的墒情监测,即可满足研究区内旱情监测、指导灌溉和农业生产的要求。
  关键词:墒情监测;干旱;地统计分析;采样布局
  中图分类号: S512.11                               文献标识码:  A                     DOI编号: 10.14025/j.cnki.jlny.2019.06.022
  我国是一个干旱灾害频发的国家,近年来,干旱缺水已成为制约工农业生产、城市发展和社会持续发展的主要因素之一。干旱导致的旱灾已成为全世界发生最为频繁,涉及范围最广,持续时间最长,危害程度最为严重的自然灾害之一,对人类的生存和发展产生不利影响[1]。
  农业对旱灾反应是十分敏感的,也是防御和减轻旱灾的薄弱环节[2]。旱情监测是指对影响旱情变化的诸因素,如降水、气温、土壤含水量、地下水位等进行具体定量的测定或资料的收集。影响旱情的因素很多,而土壤墒情是影响旱情变化的主要因素,墒情监测主要是对田间土壤含水率的监测。土壤墒情即土壤中的水分状况,土壤含水量是一个重要干旱指标,同时也是最常用和最重要的土壤信息,其在农作物生长过程中具有重要的作用。其是科学地控制土壤水分状况、实现科学用水和指导灌溉的基础。要在生产管理中应用墒情监测技术,就要研究如何监测在空间上变化着的田间土壤水分[3]。
  本文通过研究区域内土壤墒情变化来研究旱情的变化状况,在研究区域内借助土壤水分測试仪器,建设墒情监测站点,在建站过程中,涉及墒情(旱情)监测装置的取样,传感器埋设合理的站点数目以及位置,预测预报方法信息管理系统建设等一系列问题,这一系列问题的研究和解决,对于做好墒情监测工作,实现准确及时的预测与预报有着重要的理论指导和现实意义[4]。监测站点越多,数据的代表性越强,工作量也将增加,监测的次数过少,则不能满足指导生产的需要。实践经验表明,在土壤墒情监测过程中要根据当时的土壤水分空间变异性,确定合理的取样位置和取样数目,取样布置包括墒情监测点在区域内的平面布置及垂向的布设[5]。因此,要在研究区域内布设合理监测站点,使其得到的土壤含水率既能代表区域,又不使取样数过多,并且方便实际应用,故需要合理建立墒情监测系统。开展土壤墒情监测预报工作不仅能实现监视和监测点位的墒情动态,而且能较好地掌握大范围农田墒情和旱情严重程度及其在空间上的分布规律,从而为烟农适时适量灌溉烤烟和政府部门及时制定抗旱减灾对策提供科学依据,减少干旱灾害损失,并为未来工作中建设类似区域墒情监测站点提供依据,以此来指导墒情(旱情)监测、合理利用水资源、节水灌溉和抗旱、防灾减旱。
  1 试验方法和原则
  1.1 试验原则
  土壤含水量与降雨量、蒸发量、土壤类型、地下水位、作物类型及作物生长阶段需水规律等因素有关,因此,在农田上建立监测站点时,其位置应根据以上因素,尽量使区域内土壤墒情可视为趋向 “均一性”,还要考虑选择具有代表性的点取样[6]。由于研究区内种植的主要作物是烤烟,占整个区域种植面积的85%以上,根据烤烟的生长期(6月~9月)、根系生长范围(80cm以内)及土层厚度来初步确定在垂直方向上选取地表以下10cm、30cm、45cm、60cm、80cm深处监测土壤墒情。在平面上则根据土壤类型、地下水埋深、灌溉制度分区等情况,使区域内土壤墒情可视为“同一性”[7]。同时也尽量均匀的在地表建立旱情监测站点。根据上述原则,旱情监测站点监测的土壤含水量基本能最大程度的反映出临近的较大地域范围内旱情的真实情况,旱情监测体系能最接近真实的预测区域的旱情变化。
  1.2 试验方法
  试验于2011年~2014年在富源县十八连山镇取木德村委会取木德村进行。该地地理中心坐标为东经104°31′23.88〃,北纬25°07′46.67〃,海拔1760m。试验用WATCHDOG1000系列生态因子记录仪Watermark土壤水分传感器监测土壤含水率。在30ha项目区内共建立15个土壤水分监测站点,并根据实际需要在田间用土壤水分测定仪临时增加取样点,每个站点均安装型号相同的土壤水分传感器,将传感器按照一定的距离固定埋入地表不同位置及地表以下不同深度。具体做法为,地表面上大概相距100m范围内埋设一个土壤水分传感器,即采用均匀布点法。垂向上考虑到烤烟主要根系活动层深度,并结合当地土层厚度和地下水埋深,初步选定地面以下10cm、30cm、45cm、60cm、80cm五个深度的土层的含水量作为土壤墒情点。墒情取样在作物生长的前三个阶段(还苗期、团棵期、旺长期)一周监测一次,成熟期两周监测一次,在灌溉前后、雨量过多或是连续多天未降雨则临时增加土壤水分测定,试验数据为15个监测站点和若干个临时取样点4年期间在试验区内共采集的2025个土壤体积含水率,监测站点基本覆盖了该片烤烟种植示范范围。
  2 结果与分析
  2.1 旱情监测结果   根据项目区多年气象观测资料,可得出研究区内多年平均各月气象因子(降雨、温度、湿度及蒸发量)观测的年内分布图,见图1。
  由研究区内多年地面墒情监测原始数据,可以得出研究期内(6月中旬~9月下旬共11个时间系列,其中时间10~60共11个时间系列依次代表6月中旬~9月下旬)土壤含水量的变化趋势,见图2。
  由图2可以看出,在时间上看,各监测站点上各月土壤含水量变化不大,但在研究时段内变化较大,从6~8月(时间10~45时段)有上升趋势,到8月中旬(时间点45处)达到最大值,接下来开始下降,到8~9月中旬有下降趋势,这种变化趋势与当地降雨,温度、湿度及蒸发量等气候状况的变化是一致的,其中影响最为活跃的因子是降雨量。由多年不同深度土壤墒情监测数据还可以得出研究区域内各月土壤含水量在垂向变化趋势图,见图3,并由此图可得出,不同深度监测站点上的土壤含水量变化较大,总的变化趋势是10~45cm深度在逐渐的增大,到50cm深左右反而减到最小,60cm深度至80cm保持在一个相对平稳趋势,变化幅度较小。
  2.2 试验数据分析
  2.2.1 平面上监测数据分析 平面上旱情监测分析采用系统聚类分析法,聚类分析是将样本个体或指标变量按其特性进行分类的一种统计分析方法。这种方法的最终目的是对地面上的15个监测站点进行聚类,即根据距离的远近和土壤墒情监测数据比较接近的采样点进行一定程度的“凝聚”,通过“凝聚”点来反映和代表临近点的旱情情况,这不仅使地面的监测点更加合理、有效,而且用最少的监测点来满足最大范围的监测,从而大大减少了监测站点的数量,使其布局达到最优,聚类分析的结果见图4。
  从聚类分析结果看,15个站点分为4类:第一类包括3个站点(1、13、15),第二类包括5个站点(2、5、6、9、14),第三类包括5个站点(3、8、7、10、11),第四类包括2个站点(4、12),由聚类分析成果及各站点所在位置的气象特征和地形状况,最终选定点1、点3、点5、点6、点8、点10、点12、点13、点14共9个站点建设监测站点,监测站点建设成功后,以后只需要在整个项目区内在9个所建的监测站点取样,即可满足指导灌溉和农业生产要求。通过本研究就可以将之前的15个监测点减为9个站点,大大优化了采样布局,并使以往监测站点的布局方式更加科学。
  2.2.2 空间上监测数据分析 空间上监测数据采用变异系数法及相关系数法进行分析,分析的目的是將相关系数较高的两处或多处深度的监测站点用一层来代替。以最少的土层信息来代替整个监测深度的土壤墒情变化。
  由监测数据得出各个层次土壤含水率的平均值、标准差、变异系数及相关系数,并将其汇总到表1中。由表1可看出,地表10cm处的变异系数最大,10~45cm范围内变异性呈递减趋势,以后到80cm范围内变化较小。地表下45cm处与60cm处、60cm处与80cm处的相关系数相关程度均较高,分别高达0.728和0.761。
  变异系数大意味着墒情增加或减小的幅度较大,反之则较小。变异系数大的要在较短时间段内监测土壤墒情的变化,变异系数小的则可以间隔较长时间来监测土壤墒情的变化。但是在汛期,由于地下水位的上升,影响深层土壤含水率的变化较大,故需重视加强对深层土壤墒情的监测。将各层监测墒情数据进行相关系数分析,可根据这几层相关系数的高低来将其监测数目进行浓缩,从而可以减少被浓缩层的监测工作,经过综合分析舍掉45cm、80cm这两层的监测工作,最后只需要在地表以下80cm范围内保留10cm、30cm、60cm这三个深度的墒情监测,即可满足监测要求。
  3 结论与讨论
  在地平面上,各个监测站点在6月中旬~9月下旬这11个时间系列中土壤含水量变化较大,从6月中旬~8月中旬呈上升趋势,到8月下旬达到最大值,接下来开始下降,到8月下旬~9月下旬呈下降趋势,这种变化趋势与当地降雨量的变化规律最相关。从垂向上看,不同深度监测站点上的土壤含水量变化较大,总的变化趋势是10~45cm深度在逐渐的增大,到50cm深左右反而减到最小,60~80cm深度保持在一个相对平稳趋势,变化幅度较小。
  从分析结果来看,通过聚类分析可将研究区内的15个站点分为4类,并由此最终选定点1、点3、点5、点6、点8、点10、点12、点13、点14共9个站点建设监测站点,监测站点建设成功后,以后只需要在整个项目区内在9个所建的监测站点取样,即可满足指导灌溉和农业生产要求,并使以往监测站点的布局方式更加科学和合理。
  空间上监测数据采用变异系数法及相关系数法进行分析,结果只需要在地表以下80cm范围内保留10cm、30cm、60cm这三个深度的墒情监测,即可满足监测要求。
  参考文献
  [1]尹晗,李耀辉.我国西南干旱研究最新进展综述[J].干旱气象,2013,31(01):182-193.
  [2]武建军,耿广坡,周洪奎,等.全球农业旱灾脆弱性及其空间分布特征[J].地球科学,2017,47(06):733-744.
  [3]王美多,何洪升,韩丽霞.墒情监测与预测预报方法研究进展[J].农业网络信息,2011,(07):11-14.
  [4]陆桂华,张建云,杨扬,等.大范围旱情监测技术[J].水利水电技术,2004,34(04):44-46.
  [5]杨诗秀,雷志栋,吴婉如,等.农田尺度土壤水分的监测[J].水科学进展,1996,7(01):14-19.
  [6]杨诗秀,雷志栋.关于建立田间墒情监测网信息系统的探讨[J].水利水电技术,1996,12(02):17-22.
  [7]孙凯,王一鸣,杨绍辉,等.区域内旱情墒情站点的布设研究[J].水利学报,2005,02(02):208-213.
  作者简介:张维,硕士研究生,助理农艺师,研究方向:烟叶基础设施建设管理。
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