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桂林红黏土的土-水特征曲线 总被引：1，自引：0，他引：1
采用压力板法、滤纸法和饱和盐溶液法3种方法,对压实桂林红黏土进行全吸力范围内的土-水特性量测,研究干密度对于土-水特征曲线的影响。试验结果表明：干密度1.4 g/cm3的压实桂林红黏土的进气值约为20 kPa;土-水特征曲线的过渡段与典型的土-水特征曲线不同,含水率或饱和度与吸力的对数坐标关系不是单一直线,而是出现了3段直线,并且中间一段平缓段下降斜率较小;当吸力增大到367 MPa时,含水率仅为0.74%,可认为如吸力继续增大至106 kPa时,含水率和饱和度为0;用吸力与含水率关系表示土-水特征曲线时,吸力较大时不同干密度的曲线重合,认为干密度对土-水特征曲线无影响。用吸力与饱和度关系表示土-水特征曲线时,在吸力较小时,干密度越大,对应的土-水特征曲线越高;当吸力较大时,不同干密度的土-水特征曲线几乎重合。 相似文献
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传统的宽（全）吸力范围内的土-水特征曲线（SWCC）测量方法动辄耗时数月。为了更好地使非饱和土力学理论指导工程实践,SWCC的快速测定显得尤为关键。为开发宽（全）吸力范围内SWCC的快速测定方法,联合压力板法、并行滤纸法、露点水势仪法进行了两种不同土体的宽吸力范围内SWCC的测定试验。试验结果表明：（1）并行滤纸法与串行滤纸法的试验结果能较好地吻合,故可采用并行滤纸法代替串行滤纸法以缩短测量时间;（2）当测量的试验数据满足SWCC的大致形状时（或满足工程设计需求时）,可适当减少试验数量,以提高测定效率,联合测定方法测量一条完整的SWCC仅需要10～12个点即可完成;（3）联合测定方法可将SWCC测量时间由数月缩短至7～10 d。所提出的联合测定方法实现了宽（全）吸力范围内SWCC的快速、精准测定,有望使得SWCC的测量成为常规的土工试验。 相似文献
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基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),利用2006-2010年5~9月土壤水分连续监测数据及日降水资料,分析科尔沁沙地固定沙丘和沙质草地生长季根系层土壤水分动态及其与降水格局的关系,研究点尺度土壤水分概率密度函数,并对Laio模型涉及的13个参数进行了敏感性分析。结果表明:① 研究区年降水的季节分配极不均匀,主要集中在4~10月的生长季,占全年降水量的93%;0~5 mm降水事件占全年降水事件的73%,但其降水量只占全年降水量的25%;降水间隔期以0~10 d为主,占全年无降水期的38%,其频数最高,占全年间隔期频数的87%。② 固定沙丘和沙质草地根系层厚度分别为0~100 cm和0~70 cm,沙质草地根系层土壤水分显著高于固定沙丘;两类沙地7月份的土壤水分都显著高于生长季其他月份。③ 两类沙地生长季根系层土壤水分均服从正态分布;通过Laio模型得到了两类沙地生长季根系层土壤水分概率密度函数p(s),其峰值及峰值出现的位置和峰的阔度均与观测结果很接近,说明Laio模型能对科尔沁沙地土壤水分概率密度函数进行较好的模拟。④ Laio模型涉及的13个参数中,对p(s)最为敏感的参数是降水频率λ、平均降水量α、最大蒸散量Emax、水分胁迫点s*和凋萎系数sw,主要影响p(s)曲线的峰值。 相似文献
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为定量获得土壤结构对其水力性质的指示作用,室内实验选用华北平原子牙河流域原状土样为研究对象,用张力计法和激光粒度分析仪分别测定土壤水分特征曲线和样品粒度分布,基于分形理论计算土壤粒度分布的分形维数,采用实验测定与模型验证相结合的方法对水分特征曲线进行分析.结果表明,土壤颗粒粒度分布在[10 μm,50 μm]区间内的分段分维值是表征土壤粒度累积分布显著上升段特征的关键参数,与0~80 kPa吸力范围内的土壤水分特征曲线幂函数模型拟合参数(a、b)有极显著相关关系.研究区内土壤水分特征曲线以分形形式表达的幂函数模型为:θ=100.78×(3-D)S(D-3)/3,利用土壤结构分形特征能够有效指示其水力性质. 相似文献
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《岩土工程技术》2015,(5)
压力板仪不仅可用于测试非饱和土的减湿曲线,还能测试其增湿曲线,对研究土壤与水分之间的物理关系具有重要意义。针对当前压力板仪的不足,提出了利用电子压力表组提高吸力控制的精度,利用电子天平与蒸发校正对照组实现了精确量测土样中水分质量的变化,建立了数据采集系统避免了人为读取数据造成的误差积累,大幅提高了土水特征曲线测定的精度。利用该设备对毛乌素砂进行了试验,并利用Van Genuchen、Gardner、Fredlund and Xing土水特征曲线函数模型对试验数据进行了拟合分析,发现这三种模型对毛乌素砂均有较好的拟合效果;通过几何作图法确定了毛乌素砂土水特征曲线减湿曲线陡降段与增湿曲线陡降段的分界点。 相似文献
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植被退化对高寒土壤水文特征的影响 总被引：11，自引：6，他引：5
在黄河源冻土严重退化地区,采用选择典型区域和样地进行实验和模型模拟的方法,对不同植被退化特征条件下高寒土壤的水分特征曲线、土壤饱和导水率、土壤入渗及土壤水分进行研究.结果表明:Gradner和Visser提出的经验方程θ=AS-B对该地区土壤水分特征曲线有良好的模拟性;不同植被盖度条件下土壤的饱和导水率和土壤入渗有明显的区别,表层0～10cm范围内,黑土滩的饱和导水率和入渗强度最强,30cm以下土层中土壤饱和导水率、入渗强度以及土壤含水量几乎不受植被的影响.随植被退化表层土壤含水量出现明显降低,退化越严重,水分流失越多,最多时能达到38.6%,植被根系最发达的10～20cm范围的土壤含水量流失对高寒草甸土壤环境影响最大,水分流失导致退化草甸恢复难度较大.通过比较研究,在黄河源地区考斯加科夫(Kostiakov)入渗公式f(t)=at-b更适用于该研究区域高寒草甸土壤水分入渗过程的研究. 相似文献
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非饱和土渗透系数函数跨越多个数量级,传统的测量方法动辄耗时数月,且难以实现全吸力范围内渗透系数的测量。为了实现全吸力范围内渗透系数的快速测量,将湿润锋前进法与瞬时剖面法相结合（简称联合测定方法）,利用自行研制的土柱入渗装置,开展了不同干密度条件下青海粉质黏土全吸力范围内渗透系数测量试验。试验结果表明：在联合测定方法中,湿润锋前进法适用于高吸力段（基质吸力ψ > 25 kPa）渗透系数的测量,瞬时剖面法则适用于低吸力段（基质吸力ψ ≤25
kPa）渗透系数的测量,且两种方法在吸力重叠范围内渗透系数测量结果基本一致。联合测定方法可将全吸力范围内渗透系数的测量时长压缩至一周左右,且精度良好。此外,还对两种试验方法的误差来源进行了分析与讨论。研究结果表明：联合测定方法能够实现全吸力范围内渗透系数的快速测量,有望使得非饱和土渗透系数的测量成为土力学的常规试验。 相似文献
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选取长江源北麓河地区受冻融作用影响而严重退化的高寒草甸典型区域进行取样, 通过实验和模拟等方法, 对该区域内不同深度土层的土壤特征曲线、土壤饱和导水率、土壤粒径、容重和总孔隙度进行了研究和分析.结果表明: 土壤的水分特征曲线由Gardner等与van Genuchten提出的幂函数方程拟合效果良好, 0.1 MPa为土壤水分特征曲线的临界值. 0~5 cm表层土壤的持水能力最小, 20~30 cm土壤的持水能力最大. 0~5 cm表层土壤供水能力最小, 15~30 cm土层的供水性能最好, 适合植被根系的生长.土壤的饱和导水率随着深度的增加而减小. 相似文献
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包气带土壤水运移过程是黄土高原生态修复中亟需回答的关键科学问题。环境同位素方法可获取其他方法难以获取的水文过程信息。通过对黄土高原丘陵沟壑区羊圈沟小流域降水、包气带0~150 cm土壤水和绣线菊（Spiraea salicifolia）木质部水等样品的同位素δD和δ18O进行测定。结果表明:羊圈沟小流域降水同位素组成受蒸发作用影响较大,呈现明显分馏效应。包气带土壤水、降水与木质部水同位素组成存在明显月份变化特征。降水是土壤水的主要补给来源,灌丛的水分利用来源主要为降水和土壤水,符合降水-土壤水-植被水的运移特征。灌丛木质部水和20~40 cm土壤水δD和δ18O最为接近,20~40 cm土壤水是灌丛水分利用的主要来源。研究揭示了包气带土壤水运移过程及植物水分利用来源,为土壤水运移过程、模型结构与参数识别等提供科学依据。 相似文献
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海河流域不同下垫面土壤水分动态模拟研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对海河流域不同的下垫面类型,选取密云(果园林地)、大兴(城郊农田)、馆陶(平原农田)3个观测站,建立垂直方向上以含水率θ为因变量、含根系吸水项的非饱和土壤水分运动数值计算模型。该模型以一维Richards方程为基础(以下简称RE模型),采用实测的降水和蒸散数据作为模型的上边界条件,运用全隐式有限差分法,分别对不同生长期内的土壤水分进行数值模拟,得到时间序列的土壤水分廓线,并分别采用成熟软件HYDRUS-1D的模拟结果和各观测站实测土壤水分对RE模型进行交叉验证和直接验证。结果表明RE模型能够很好地模拟海河流域不同下垫面土壤水分动态变化过程,3个站模拟结果与实测土壤水分数据的均方根误差(RMSE)分别为0.03127,0.0359和0.0409 cm3/cm3。与HYDRUS-1D软件模拟结果(其与观测值的RMSE分别为0.03759,0.0647和0.0467 cm3/cm3)相比,RE模型模拟的土壤水分具有更高的精度,也显示出RE模型的可靠性。探讨3个站土壤水分的时空变异规律及其影响因子并以大兴站为例,通过优化RE模型参数,探讨犁底层对土壤水分模拟结果的影响,进一步改善RE模型的模拟精度。 相似文献
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荒漠地区土壤初始状况对水平入渗的影响 总被引：7，自引：0，他引：7
通过对沙坡头荒漠地区人工植被固沙区生物土壤结皮与固沙区外天然沙丘沙以及天然植被红砂、珍珠分布区砂粘土在不同初始含水率（θi）条件下土壤水平入渗过程的对比试验研究,探讨土壤质地以及θ i对水平入渗系数（λf）、剖面平均含水率（θm）状况的影响。生物土壤结皮对降水入渗量的截持作用大于沙丘沙,因而将显著地改变降水入渗过程中土壤水分的再分配格局,减少降水对深层土壤（沙丘沙）的有效补给。通过对土壤剖面平均含水率θm与距离湿润锋前缘0～5 cm、5～10 cm处体积含水率θfA、θfB比较,生物土壤结皮的θm、θfA和θfB分别约为沙丘沙的1．5倍。 相似文献
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《Geomechanics and Geoengineering》2013,8(1):28-35
Establishing the soil water retention curve, SWRC or the soil water characteristic curve, SWCC, is very useful for determination of unsaturated properties of soils. However, it has been observed that SWRC of a soil is not unique and depends on various factors such as the initial moisture content, density of soil, method of compaction, soil fabric and the path (drying or wetting) adopted for establishing it. In this context, many techniques and instruments have been employed by earlier researchers for determination of the SWRC of soils. However, these techniques entail weighing of the samples during prolonged testing, manually, and hence yield discrete data points. In this situation, AquaSorp® Isotherm Generator (manufactured by Decagon Devices Inc., USA) has been found to be quite useful for continuous determination of the drying-path SWRC of fine-grained soils. This device has been primarily employed for food products, powders and amorphous materials. Hence, demonstration of the utility and limitations of this device for SWRC determination of fine-grained soils becomes essential. With this in mind, extensive studies were conducted on commercially available soils (Kaolinite and Bentonite) by employing this device. In order to understand the influence of specimen specific parameters on the obtained SWRCs, the molding water content and thickness of the specimens were varied and the results have been evaluated critically. Details of the methodology adopted for these investigations, and the findings of the study are presented in this technical note. Based on a critical comparison of the results obtained from this device with those obtained from the dewpoint potentiameter, WP4®, the utility of this device for continuous determination of drying-path SWRC of the soils has also been demonstrated. 相似文献
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疏勒河上游多年冻土区植物生长季主要温室气体排放观测 总被引：1，自引：1，他引：0
选取青藏高原东北部疏勒河上游多年冻土区的高寒草甸样地为研究对象, 对2011年植物生长季(6-10月)主要温室气体(CO2、 CH4CH4和CO2)的排放进行了观测. 结果显示: 疏勒河上游多年冻土区高寒草甸地表CO2、 CH4和N2O排放速率范围分别为7.58~418.60 mg·m-2·h-1, -0.20~0.14 mg·m-2·h-1和-27.22~39.98 μg·m-2·h-1. 0~10 cm土壤温度、 含水量和盐分与CO2和CH4排放速率显著相关, 但与N2O排放速率无显著相关. 日均排放速率显示, CO2和N2O在整个观测期均表现为排放; CH4在植物返青期和生长旺盛期表现为排放, 在枯黄期伴随表层土壤发生日冻融循环时为吸收. 从9月30日12:00-10月6日14:40, 表层0~10 cm土壤经历了3次日冻融循环, CO2和N2O日均排放速率分别由冻融前的60.73 mg·m-2·h-1和9.91 μg·m-2·h-1提高到122.33 mg·m-2·h-1和11.70 μg·m-2·h-1. 土壤温度、 含水量和盐分是影响CO2和CH4排放的重要因子, 表层土壤冻融交替作用可提高地表CO2和N2O的排放速率. 相似文献
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应用Menger海绵结构模型,推导出包含有分形维数的土壤水分特征曲线的解析模型,该模型与Brook Corey (1964)及Campbell (1974)经验模型的结构相似。通过对不同地区所采集的10种土壤样本利用压力薄膜仪实测得到水分特性曲线资料反求得到相应的分形维数,分析了分形维数与土壤质地、结构之间的关系,结果表明分形维数随土壤粘粒含量的增大而增大,随砂粒含量的增大而减小。同时对土壤水分特性曲线模型的分形维数与基于质量的土壤颗粒分布分形维数进行了比较,结果表明,两者十分接近,而且具有良好的线性相关关系。根据上述关系,利用易测得的土壤粒径分形维数结合所推导的解析模型,对土壤水分特性曲线进行了预测,预测值与实测值具有良好的一致性。 相似文献
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青藏高原多年冻土区不同草地类型生态系统呼吸季节差异性 总被引：1，自引：1，他引：0
研究多年冻土区不同草地类型及季节生态系统呼吸,对理解青藏高原碳源汇关系及其对气候变化响应具有重要意义。在青藏高原风火山选取高寒草甸和沼泽草甸对生长季和非生长季生态系统呼吸进行观测。结果表明：生态系统呼吸呈明显的日变化和季节变化,高寒草甸日变异系数（0.30~0.92）高于沼泽草甸（0.12~0.29）,高寒草甸非生长季生态系统呼吸白天/晚上比高于生长季,而沼泽草甸季节变化较小;季节变化与5 cm地温变化一致。高寒草甸和沼泽草甸非生长季生态系统呼吸平均速率分别为0.31和0.36 μmol·m-2·s-1,生长季分别为1.99和2.85 μmol·m-2·s-1。沼泽草甸生态系统呼吸年排放总量为1 419.01 gCO2·m-2,显著高于高寒草甸（1 042.99 gCO2·m-2）,其中非生长季高27%,生长季高39%。高寒草甸和沼泽草甸非生长季生态系统呼吸总量分别为268.13和340.40 gCO2·m-2,分别占全年的25.71%和23.99%。两种草地类型生态系统呼吸与气温、5 cm和20 cm地温均显著相关,可解释37%~73%的季节变异,除生长季沼泽草甸外,生态系统呼吸与5 cm地温相关性最高。非生长季5 cm地温对应Q10为4.34~5.02,高于生长季（2.35~2.75）,且沼泽草甸高于高寒草甸。生长季生态系统呼吸与土壤水分无显著关系,而非生长季生态系统呼吸受土壤水分显著影响（R2：0.21~0.40）,随土壤水分增加而增加。 相似文献
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土壤水分特征曲线模型模拟性能评价 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤水分特征曲线模型作为实验测定土壤水分特征数据的一种替代方法,因其具有计算方便快捷和便于嵌入数值模拟程序的优点,开始受到越来越广泛的关注。虽然文献中存在众多的土壤水分特征曲线模型,但是这些模型的适用范围及拟合性能尚不明确。为了获得更加准确适用的土壤水分特征曲线,在实际应用中通常需要花费大量时间和精力去测试各种模型。为了解决上述问题,在国内外研究成果的基础上收集整理了12种典型的土壤水分特征曲线模型,并利用包含不同质地、有机质含量及容重的8种土壤的实测土壤水分特征数据来评估比较这些模型的模拟性能。模型性能通过均方根误差（RMSE）、平均偏差（AD）、AIC准则（Akaike Information Criterion）和纳什效率系数（NSE）4个指标评估。研究结果表明：大部分的模型能够提供比较接近于实际的拟合结果,评价指标值也比较相近。其中,KCGS2006（包含3个参数）和K1999模型（包含2个参数）拟合效果最好,而Gregson1987（包含1个参数）的拟合效果最差。该研究可以深入了解各种土壤水分特征曲线模型的适用性与局限性,更好地为生态环境建设和农业可持续发展研究中土壤水力参数的选取提供依据和参考。 相似文献
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联合机载PLMR微波辐射计和MODIS产品反演黑河中游张掖绿洲土壤水分研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤水分是气候、水文学研究中的重要变量,微波遥感是获取区域地表土壤水分的重要手段,而L波段更是微波土壤水分反演的最优波段。依托HiWATER黑河中游绿洲试验区的地面观测及机载PLMR微波辐射计亮温数据,利用微波辐射传输模型L-MEB,并将MODIS地表温度产品(MOD11A1)和叶面积指数产品(MYD15A2)作为模型及反演中的先验辅助信息,借助LM优化算法,通过PLMR双极化多角度的亮温观测,针对土壤水分、植被含水量(VWC)和地表粗糙度这3个主要参数,分别进行土壤水分单参数反演、土壤水分与VWC或粗糙度的双参数反演以及这3个参数的同时反演。通过对不同反演方法的比较可以得出结论,多源辅助数据及PLMR双极化、多角度信息的应用可以显著降低反演的不确定性,提高土壤水分反演精度。证明在合理的模型参数和反演策略下,SMOS的L-MEB模型和产品算法可以达到0.04 cm3/cm3的反演精度,另外无线传感器网络可以在遥感产品真实性检验中起到重要作用。 相似文献
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Acta Geotechnica - At high values of degree of saturation, the apparent soil water retention curve (SWRC) measured in a wetting test in the laboratory may differ from the true SWRC, because of the... 相似文献
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Beiluhe basin lies in a permafrost region where is located in the interior of Tibetan Plateau. Ecosystem in the area is subjected to the freeze-thaw process of the active tjaele,and there is conspicuous correlation between soil moisture（SM）and vegetation coverage. To retrieve the soil moisture content of Beiluhe basin with a total area of 2 037. 94 km2,a synergistic method,which combined improved water cloud model,Oh,Dubois and Topp model,was presented in this paper base on Sentinel-1A multi-polarization SAR and Landsat-8 time series images data. The accuracy was validated with the in-situ point SM data：Adjusted-R2 of the regression equation is 0. 6848,and RMSE is 0. 039 cm3·cm-3. The analysis of correlation among freeze-thaw process,SM and vegetation cover from macro watershed scale manifests：Vegetation coverage has a significant delayed effect on the freeze-thaw process of the active tjaele,that is,the higher vegetation coverage,the more lagging freeze-thaw time;These study results are basically consistent with predecessors in-situ observation data,verifying the feasibility of studying correlation among soil freeze-thaw process,SM,and vegetation coverage from the macro watershed scale based on Sentinel-1A annual time series data. © 2022 Science Press (China). 相似文献