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土壤水分特性曲线MV和AP模型应用研究——基于土壤颗粒分布曲线
  • ISSN号:1007-2284
  • 期刊名称:《中国农村水利水电》
  • 时间:0
  • 分类:S152.7[农业科学—土壤学;农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]武汉大学水利水电学院水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51179132);全国博士学位论文作者专项资金资助项目(201248).
中文摘要:

土壤水分特性曲线是土壤的基本性质,它的直接方法测量非常冗长耗时,间接方法测量成为重要途径之一.多种基于土壤颗粒分布曲线的预测模型因此得以提出,但各模型的实际应用效果仍缺乏充分检验.针对江苏常州水稻土等3种土样,基于土壤颗粒分布曲线,利用MV模型和AP模型预测土壤水分特性曲线;采用van Genuchten-Mualem 公式,拟合得到了土壤水分特性曲线的基本参数值;通过对模型预测值和实测值的方差和AIC标准检验,对比了MV模型和AP模型,讨论两个模型在粉、沙壤土中的应用效果.研究表明:AP和MV模型均可以较好地预测粉、沙壤土两种土的土壤水分特性参数;两种模型在低负压时的预测效果优于高负压时;AP模型随着土壤黏粒含量的增加预测效果逐渐变差,MV模型与土壤黏粒含量之间无明显关系;对比两模型,AP模型优于MV模型;MV模型作为一种不合经验参数的简易模型,其预测精度仍有待改进.

英文摘要:

Soil moisture characteristic curve (SMCC) is a fundamental soil property and its direct measurement is tedious and timeconsuming.Therefore,various indirect methods are developed to predict SMCC from the angle of particle-size distribution (PSD).This study employs MV and AP model to predict SMCC from PSD.The parameters of SMCC are estimated by using van GenuchtenMualem model.The estimated soil parameters from MV and AP models and the estimated parameters from measured SMCC are examined by SSE and AIC indicator.The predicted soil water contents from two models are compared with the measured value.The results show that Both AP model and MV model are able to obtain the soil parameters in silty loam and sandy loam; At the low-suction head section,two models produces better results than at the high-suction head section; With the increase in clay particles,the performance of AP model deteriorates,but MV model seems not; Compared with the two models,AP model generally works better than MV model.Although MV model is a simple model without any empirical parameter,its application to real soil requires further research.

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期刊信息
  • 《中国农村水利水电》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:水利部
  • 主办单位:中国灌溉排水发展中心 水利部农村水电及电气化发展局
  • 主编:茆智
  • 地址:武汉大学二区
  • 邮编:430072
  • 邮箱:xsdbjb@188.com
  • 电话:027-68776133
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-2284
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1419/TV
  • 邮发代号:38-49
  • 获奖情况:
  • 首届国家期刊奖,水利部优秀科技期刊,湖北省优秀科技期刊,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:20441