多尺度土壤水监测研究进展

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2021-0145

中国农学通报 ›› 2021, Vol. 37 ›› Issue (26): 140-145.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2021-0145

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多尺度土壤水监测研究进展

魏玉涛¹(), 刘明欢²(), 刘可², 普薇如³

¹甘肃省地质环境监测院,兰州 730050
²中国地质环境监测院,北京 100081
³北京市南水北调干线管理处,北京 100089

收稿日期:2021-02-08 修回日期:2021-04-07 出版日期:2021-09-15 发布日期:2021-09-30
通讯作者: 刘明欢
作者简介:魏玉涛,男,1975年出生,山东青岛人,高级工程师,本科,主要从事水文地质工程地质环境地质工作。通信地址：730050 甘肃省兰州市七里河区建兰新村120号,Tel：0931-2830100,E-mail： wytaoLz@163.com。
基金资助:
地质调查专项项目“全国地下水综合调查”(DD20190322);国家自然科学基金青年科学基金项目“灌区农业-生态水文过程对土地利用和种植结构调整的响应机制研究”(51909261)

Progress of Multi-scale Soil Moisture Monitoring

Wei Yutao¹(), Liu Minghuan²(), Liu Ke², Pu Weiru³

¹Gansu Institute of Geological Environment Monitoring, Lanzhou 730050
²China Institute of Geo-environmental Monitoring, Beijing 100081
³Management Office of Beijing South-to-North Water Diversion Project, Beijing 100089

Received:2021-02-08 Revised:2021-04-07 Online:2021-09-15 Published:2021-09-30
Contact: Liu Minghuan

摘要/Abstract

摘要：

多尺度土壤水信息的精确观测是深刻理解四水转化内涵、积极应对与其密切相关地质灾害的关键。本文介绍了中小尺度和大尺度土壤水常用监测方法的原理、优缺点和适用范围,其中大尺度土壤水监测以遥感直接获得的温度和反射率信息为基础。还进一步介绍了遥感信息的获取方法和技术手段,以及基于上述遥感信息发展出来的干旱观测方法和土壤水分反演模型,并对未来的土壤水观测进行了展望。

关键词: 土壤水分, 同位素示踪, 遥感, 流域, 监测

Abstract:

Precise observation of soil water content at multi-scales is the key to understanding the transformation among atmospheric water, soil water, surface water and groundwater, and developing adaptive strategies to the geological hazards associated with it. General observation methods and their principles, advantages, disadvantages and adaptations were presented at multi-scales. Specially, soil water observations at large scale were achieved through soil water inversion models based on the remote-sensing information, e.g. temperature, reflectivity and other parameters developed through the combination of temperature and reflectivity. Methods and techniques used to obtain the information were also presented. Future development of soil water observations was discussed.

Key words: soil water content, isotope tracer, remote sensing, river basin, monitoring

中图分类号:

TV211.2

魏玉涛, 刘明欢, 刘可, 普薇如. 多尺度土壤水监测研究进展[J]. 中国农学通报, 2021, 37(26): 140-145.

Wei Yutao, Liu Minghuan, Liu Ke, Pu Weiru. Progress of Multi-scale Soil Moisture Monitoring[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2021, 37(26): 140-145.

参考文献 52

[1]	Ondrasek G, Rengel Z. Environmental salinization processes: Detection, implications & solutions[J]. Science of The Total Environment, 2020: 142432.
[2]	陈亚宁, 李稚, 范煜婷, 等. 西北干旱区气候变化对水文水资源影响研究进展[J]. 地理学报, 2014, 69(9):1295-1304. doi: 10.11821/dlxb201409005
[3]	Hu Y, Han Y, Zhang Y. Land desertification and its influencing factors in Kazakhstan[J]. Journal of Arid Environ0ments, 2020, 180:104203.
[4]	王全九, 邓铭江, 宁松瑞, 等. 农田水盐调控现实与面临问题[J]. 水科学进展, 2021, 32(1):139-147.
[5]	高磊, 施斌, 唐朝生, 王宝军, 等. 温度对FDR测量土壤体积含水量的影响[J]. 冰川冻土, 2010, 32(5):964-969.
[6]	李元寿, 王根绪, 程玉菲, 等. FDR在高寒草地土壤水分测量中的标定及其应用[J]. 干旱区地理, 2006(4):543-547.
[7]	郭佳, 王振营, 郑育锁, 等. 新型FDR土壤水盐一体传感器标定研究与应用[J]. 中国土壤与肥料, 2016(6):156-161.
[8]	高照阳, 张红梅, 常明勋, 等. 国内外土壤水分监测技术[J]. 节水灌溉, 2004(2):28-29.
[9]	陈洪松, 邵明安. 中子仪的标定及其在坡地土壤水分测量中的应用[J]. 干旱地区农业研究, 2003(2):68-71,76.
[10]	田昌玉, 孙文彦, 林治安, 等. 中子仪测定土壤水分方法的研究进展[J]. 中国农学通报, 2011, 27(18):7-11.
[11]	刘巧玲, 刘小燕, 刘廷玺, 等. 中子仪测定砂性土壤水分的标定与测试参数的界定分析[J]. 中国农业气象, 2015, 36(2):178-186.
[12]	徐英德, 汪景宽, 高晓丹, 等. 氢氧稳定同位素技术在土壤水研究上的应用进展[J]. 水土保持学报, 2018, 32(3):1-9,15.
[13]	张翔, 邓志民, 潘国艳, 等. 鄱阳湖湿地土壤水稳定同位素变化特征[J]. 生态学报, 2015, 35(22):7580-7588.
[14]	钱云平, 秦大军, 庞忠和, 等. 黑河下游额济纳盆地深层地下水来源的探讨[J]. 水文地质工程地质, 2006(3):25-29.
[15]	Skrzypek G, Dogramaci S, Page M, et al. Unique stable isotope signatures of large cyclonic events as a tracer of soil moisture dynamics in the semiarid subtropics[J]. Journal of Hydrology, 2019, 578:124124. doi: 10.1016/j.jhydrol.2019.124124 URL
[16]	马斌, 梁杏, 林丹, 等. 应用²H、¹⁸O同位素示踪华北平原石家庄包气带土壤水入渗补给及年补给量确定[J]. 地质科技情报, 2014, 33(3):163-168,174.
[17]	刘添文, 潘越, 胡成, 等. 应用D、¹⁸O同位素示踪孝感市厚层粘性土中土壤水入渗补给及其生态环境效应[J/OL]. 中国地质, 2020:1-12.
[18]	Jean H, Oliver C, Eugene K, et al. Oxygen isotopic composition of soil water: Quantifying evaporation and transpiration[J]. Geoderma, 1998, 82(1-3):269-293. doi: 10.1016/S0016-7061(97)00105-5 URL
[19]	吴友杰, 杜太生. 基于氧同位素的玉米农田蒸散发估算和区分[J]. 农业工程学报, 2020, 36(4):127-134.
[20]	吴志伟, 宋汉周. 地下水温度示踪理论与方法研究进展[J]. 水科学进展, 2011, 22(5):733-740.
[21]	Cao D, Shi B, Loheide I, et al. Investigation of the influence of soil moisture on thermal response tests using active distributed temperature sensing (A-DTS) technology[J]. Energy and Buildings, 2018, 173(AUG.):239-251. doi: 10.1016/j.enbuild.2018.01.022 URL
[22]	Ren J, Wang X, Shen Z, et al. Heat tracer test in a riparian zone: Laboratory experiments and numerical modelling[J]. Journal of Hydrology, 2018, 563:560-575. doi: 10.1016/j.jhydrol.2018.06.030 URL
[23]	Halloran S, Rau C, Andersen S. Heat as a tracer to quantify processes and properties in the vadose zone: A review[J]. Earth-Science Reviews, 2016, 159:358-373. doi: 10.1016/j.earscirev.2016.06.009 URL
[24]	霍思远, 靳孟贵, 朱常坤, 等. 运用温度示踪法确定稳定入渗补给速率[J]. 水利学报, 2019, 50(6):761-772.
[25]	潘维艳, 普薇如, 黄权中, 等. 基于温度示踪法的典型农渠渠道渗漏模拟研究[J]. 农业机械学报, 2017, 48(5):251-257.
[26]	谭畅, 伍靖伟, 汪昌树, 等. 基于溴离子示踪的干旱地区潜水蒸发规律研究[J]. 灌溉排水学报, 2019, 38(9):73-81.
[27]	王登, 霍思远, 孙芳, 等. 人工溴示踪法评价潜水蒸发可行性数值模拟[J]. 水文地质工程地质, 2020, 47(1):19-27.
[28]	Alamdarloo H, Manesh B, Khosravi H. Probability assessment of vegetation vulnerability to drought based on remote sensing data[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2018, 190:702.
[29]	Jiao W, Tian C, Chang Q, et al. A new multi-sensor integrated index for drought monitoring[J]. Journal of Hydrology, 2019, 574:74-85.
[30]	Pei F, Wu C, Liu X, et al. Monitoring the vegetation activity in China using vegetation health indices[J]. Agricultural and forest meteorology, 2018, 248:215-227. doi: 10.1016/j.agrformet.2017.10.001 URL
[31]	Tehrany S, Kumar L, Drielsma J. Review of native vegetation condition assessment concepts, methods and future trends[J]. Journal for Nature Conservation, 2017, 40:12-23. doi: 10.1016/j.jnc.2017.08.004 URL
[32]	Rousta I, Olafsson H, Moniruzzaman M, et al. Impacts of drought on vegetation assessed by vegetation indices and meteorological factors in Afghanistan[J]. Remote Sensing, 2020, 12(15):2433. doi: 10.3390/rs12152433 URL
[33]	Zumr D, Václav D, Jakub J, et al. Monitoring of the soil moisture regime of an earth-filled dam by means of electrical resistance tomography, close range photogrammetry, and thermal imaging[J]. Environmental Earth Sciences, 2020, 79(12):299. doi: 10.1007/s12665-020-09052-w URL
[34]	Bowers A, Hanks J. Reflection of radiant energy from soils[D]. Kansas State University, 1971.
[35]	刘培君, 张琳, 艾里西尔·库尔班, 等. 卫星遥感估测土壤水分的一种方法[J]. 遥感学报, 1997(2): 81,135-138.
[36]	Kogan N. Remote sensing of weather impacts on vegetation in non-homogeneous areas[J]. International Journal of Remote Sensing, 1990, 11(8):1405-1419. doi: 10.1080/01431169008955102 URL
[37]	吕潇然, 尹晓天, 宫阿都, 等. 基于植被状态指数的云南省农业干旱状况时空分析[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(12):1634-1644. doi: 10.3724/SP.J.1047.2016.01634
[38]	Price C. Thermal inertia mapping: A new view of the Earth[J]. Journal of Geophysical Research, 1977, 82(18):2582-2590. doi: 10.1029/JC082i018p02582 URL
[39]	Price C. On the analysis of thermal infrared imagery: The limited utility of apparent thermal inertia[J]. Remote Sensing of Environment, 1985, 18(1):59-73. doi: 10.1016/0034-4257(85)90038-0 URL
[40]	吴黎, 张有智, 解文欢, 等. 改进的表观热惯量法反演土壤含水量[J]. 国土资源遥感, 2013(1):44-49.
[41]	杨树聪, 沈彦俊, 郭英, 等. 基于表观热惯量的土壤水分监测[J]. 中国生态农业学报, 2011, 19(5):1157-1161.
[42]	Moran S, Clarke R, Inoue Y, et al. Estimating crop water deficit using the relation between surface-air temperature and spectral vegetation index[J]. Remote Sensing of Environment, 1994, 49(3):246-263. doi: 10.1016/0034-4257(94)90020-5 URL
[43]	齐述华, 王长耀, 牛铮. 利用温度植被旱情指数(TVDI)进行全国旱情监测研究[J]. 遥感学报, 2003(5):420-427,436.
[44]	王纯枝, 毛留喜, 何延波, 等. 温度植被干旱指数法(TVDI)在黄淮海平原土壤湿度反演中的应用研究[J]. 土壤通报, 2009, 40(5):998-1005.
[45]	邵芸, 吕远, 董庆, 等. 含水含盐土壤的微波介电特性分析研究[J]. 遥感学报, 2002(6):416-423.
[46]	Ulaby T, Aslam A, Dobson C. Effects of Vegetation Cover on the Radar Sensitivity to Soil Moisture[J]. Geoscience & Remote Sensing IEEE Transactions on, 1982,GE- 20(4):476-481.
[47]	Ulaby T, Batlivala P, Dobson C. Microwave Backscatter Dependence on Surface Roughness, Soil Moisture, and Soil Texture: Part I-Bare Soil[J]. Geoscience Electronics IEEE Transactions on, 1978, 16(4):286-295. doi: 10.1109/TGE.1978.294586 URL
[48]	Hallikainen T, Ulaby T, Dobson C, et al. Microwave Dielectric Behavior of wet soil-part I: Empirical Models and experimental observations[J]. IEEE Trans.geosci.remote Sensing, 1985, 23(1):25-34.
[49]	王学, 刘全明, 屈忠义, 等. 盐渍化土壤水分微波雷达反演与验证[J]. 农业工程学报, 2017, 33(11):108-114.
[50]	Das N, Mohanty P. Root Zone Soil Moisture Assessment Using Remote Sensing and Vadose Zone Modeling[J]. Vadose Zone Journal, 2006, 5(1):296-307. doi: 10.2136/vzj2005.0033 URL
[51]	Neelam M, Colliander A, Mohanty P, et al. Multiscale Surface Roughness for Improved Soil Moisture Estimation[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, PP(99):1-13.
[52]	Babaeian E, Homaee M, Montzka C, et al. Soil moisture prediction of bare soil profiles using diffuse spectral reflectance information and vadose zone flow modeling[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 187:218-229. doi: 10.1016/j.rse.2016.10.029 URL

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[1]	白玛仁增, 顿玉多吉, 德例归吉, 德吉央宗, 益西多吉, 边巴次仁. 星-地结合对水稻高温热害监测模型的研究[J]. 中国农学通报, 2023, 39(1): 133-141.
[2]	张杰, 祝志华, 张慧, 胡猛, 邱晨, 蔡宪文. 山东南四湖省级自然保护区野生鸟类调查及疫源疫病防控初探[J]. 中国农学通报, 2022, 38(9): 75-80.
[3]	薛文瑞, 杨自辉, 张永, 郭树江, 王强强, 张剑挥. 民勤荒漠绿洲植被覆盖对地下水和降水变化的响应[J]. 中国农学通报, 2022, 38(8): 102-109.
[4]	朱小聪. 汾河流域植被生产力时空变异特征分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(5): 86-93.
[5]	沈菊, 辛萍萍, 杨起楠, 乌云珠拉. 柴达木盆地东部浅层土壤水分增量对降水的响应[J]. 中国农学通报, 2022, 38(35): 54-61.
[6]	王楚珏, 李昂, 李璐骥. 基于灰水足迹不好产出的黄河流域农业用水效率评价[J]. 中国农学通报, 2022, 38(31): 105-112.
[7]	符慧娟, 李星月, 易军, 李其勇, 许秉智, 陈友华, 罗聪聪, 张鸿. 四川丘区旱作主要生物灾害防治策略与技术[J]. 中国农学通报, 2022, 38(3): 140-147.
[8]	蒋仕华, 池再香, 曾晓珊, 杨秀勋, 莫庆忠, 陈金梅, 雷瑛. 贵州省冬种马铃薯晚疫病发生的气象条件分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(27): 129-137.
[9]	麻磊, 黄晓君, Ganbat Dashzebegd, Mungunkhuyag Ariunaad, Tsagaantsooj Nanzadd, Altanchimeg Dorjsuren, 包刚, 佟斯琴, 包玉海, Enkhnasan Davaadorj. 不同遥感传感器监测森林虫害研究进展与展望[J]. 中国农学通报, 2022, 38(26): 91-99.
[10]	张永超, 解德宏, 张翠仙, 陈于福, 柏天琦, 易怀锋, 尼章光, 章勇, 王美存. 红河流域杧果种质资源主要数量性状变异与概率分级[J]. 中国农学通报, 2022, 38(16): 68-73.
[11]	杨红福, 吴佳文, 陈源, 张建华. 江苏小麦赤霉病防控药剂有效性监测研究分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(15): 139-143.
[12]	罗丹, 毛忠安, 张庭瑜, 常庆瑞. 延河流域耕层土壤养分空间变异及与地形因子的相关性研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(12): 79-87.
[13]	陈亚军, 安学武, 杨玉辉. 新型自动土壤水分传感器与传统FDR法传感器性能对比分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(11): 123-128.
[14]	李陈, 郭龙, 马中文, 武升, 吴支行, 马友华. 芜湖市化肥减量增效与农田氮磷流失控制技术研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(1): 100-105.
[15]	张寒, 王琳. 流域生态水文过程与植被响应研究进展[J]. 中国农学通报, 2021, 37(8): 66-71.