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基于田间实测和数值模拟的坡地葡萄园土壤水分动力学研究

基于田间实测和数值模拟的坡地葡萄园土壤水分动力学研究

  • 分类:学术中心
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:植物表型资讯
  • 发布时间:2023-04-17 09:30
  • 访问量:

【概要描述】

基于田间实测和数值模拟的坡地葡萄园土壤水分动力学研究

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土壤异质性会影响山坡的水文学过程(例如,渗透和径流之间的分配),因此需要深入了解水流动力学和再分配过程。本研究于2021在SUPREHILL Critical Zone Observatory的一个山坡葡萄园进行。结合实地调查(土壤采样和监测活动)和水文模拟器HYDRUS-1D的数值建模,结合来自传感器网络(土壤含水量(SWC)和土壤水势(SWP)传感器)的数据,沿着山坡(山顶、后坡和脚坡)探索水动力学。根据(i)土壤传输函数(PTF)、(ii)原始土芯和(iii)传感器网络数据估算土壤水力学特性(SHP),并在HYDRUS中进行测试。此外,使用PTF计算了来自HYDRUS模拟的模型综合平均值。结合实验室和现场数据,发现40 cm深度的土壤,其模拟和观测SWC的最高一致性,平均MAE、RMSE和MAPE最低分别为0.02、0.02和5.34%,平均R2最高0.93,而在80 cm深度的土壤,PTF集合模型比其他数据集表现更好MAE=0.03,RMSE=0.03,MAPE=7.55%,R2=0.81。结果表明,现场存在土壤参数的异质性和空间变异性。在山坡上,SWC以一种不均匀的方式发挥作用,这在土壤重新湿润期间最为明显。对于估计SHPs,结合不同来源的数据,并用集合模型可以提高预测精度。在没有实验室估计的土壤水力学特性 (SHP) 的情况下,提供的数据表明,对于该地点和条件,使用 PTF集合模型被认为是可靠的。

 

图1 SUPREHILL Critical Zone Observatory在克罗地亚地图上的位置, 3D生成的葡萄园模型(基于无人机图像在Agisoft Metashape中生成),以及山顶、后坡和脚坡安装的设备位置图。

 

图2 代表性藤蔓的示例(3D模型)(用PlantEye F500多光谱3D扫描仪在SUPREHILL CZO以假定的最大叶面积指数获得);(a)侧视图;(b)俯视图。

 

图3 在实验室中通过蒸发法获得的土壤保水点和曲线的示例性差异,并拟合了土壤保水曲线,每次重复三次(重复(I)至重复(III)),用于:(A)同一行和同一深度的不同位置:60-90 厘米的后坡和脚坡(第一行);(B) 同一深度和位置的不同行:山顶(第一行和第二行)40-60厘米;(C) 同一行和同一位置的不同深度:0–20厘米和40–60厘米的后坡(第一行);和(D)一个位置、深度和位置:SUPREHILL天文台0–20厘米处的后坡(第三排)。

 

图4 2021在SUPREHILL CZO三个重复(葡萄园行)的两个深度(40和80 cm)测量土壤含水量(SWC)[cm3 cm−3]和土壤水势(SWP)(每日数据)。

 

图5 HYDRUS-1D中模拟土壤含水量(SWC)[cm3 cm−3]:PTF集合模型(红线)、PTF集合模型分布(5–95%范围)(灰色区域)、实验室数据集(黑色虚线)以及实验室和田间数据的组合(黑线),以及在40 cm深的三个葡萄园行中田间SWC测量(蓝线)。

 

图6 2021 SUPREHILL CZO沿山坡(山顶、后坡和下坡)两个深度(40和80 cm)、三个葡萄园行中的土壤水分(SWC)变化系数热图(CV)[%]。

 
 
来 源
Krevh V, Groh J, Weihermüller L, et al. Investigation of hillslope vineyard soil water dynamics using field measurements and numerical modeling[J]. Water, 2023, 15(4): 820.
 

编辑

刘昕哲
 

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