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）[%]。