基于Hydrus-1D模型的毛乌素沙地杨柴（ Hedysarum laeve ）灌木林土壤含水量模拟

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00045

摘要/Abstract

摘要：

在干旱半干旱区植被恢复与重建过程中，土壤储水量会发生明显变化。土壤水分是限制植被生长的主要因子，运用数学模拟的方法研究植被建设后土壤水分变化特征，能更快预测土壤水分的亏缺情况。本研究选用Hydrus-1D模型，模拟毛乌素沙地典型灌木林杨柴（Hedysarum laeve）群落的土壤水分空间和时间变化，评估Hydrus-1D模型在毛乌素沙地杨柴人工林地的适用性。以杨柴生长季为研究期，通过调查的各项实测值带入Hydrus-1D模型并对参数进行优化后模拟杨柴群落土壤水分时间和空间的变化过程，利用同时间段Watchdog土壤水分监测仪连续监测的不同土层土壤含水量数据作为对照值验证其模拟值的适用性。结果表明：研究区飞播杨柴灌木林地不同深度土壤水分实测值与模拟值的决定系数0.55—0.78，均方根误差0.005%—0.0143%，实测值与模拟值具有较好的一致性，说明Hydrus-1D模型适用于模拟毛乌素沙地杨柴灌木林土壤剖面的水分变化。

关键词: 毛乌素沙地, 杨柴灌木林, 土壤水分, Hydrus-1D模型, 适用性

Abstract:

In the process of vegetation restoration and reconstruction in arid and semi-arid areas， soil water storage will change obviously， and soil water is the main factor limiting vegetation growth. Using mathematical simulation method to study the characteristics of soil water change after vegetation construction can predict soil water deficit under global climate change more quickly. In this study， the Hydrus-1D model was used to simulate the spatial and time variation of soil moisture in a typical Hedysarum leave shrubbery community in the Mu Us Sandy Land， and to evaluate the applicability of the Hydrus-1D model in the H. leave shrubbery in the Mu Us Sandy Land. Taking H. leave growing season as the study period. The measured values were put into the Hydrus-1D modell and the parameters were optimized to simulate the spatial and time variation of soil moisture in H. leave shrubbery. The soil moisture data of different soil layers monitored by Watchdog soil moisture monitor in the same time period were used as the control value to verify the applicability of the simulated value. The results showed that the coefficients of measured soil moisture and simulated soil moisture at different depths were in the range of 0.55-0.78， and the root mean square error was 0.005%-0.0143%. The measured soil moisture and simulated soil moisture were in good agreement， indicating that the Hydrus-1D model was suitable for simulating the soil moisture variation of H. leave shrubbery in Mu Us Sandy Land.

Key words: Mu Us Sandy Land, Hedysarum leave shrubbery, soil moisture, Hydrus-1D Model, applicability

中图分类号:

S152.7

洪光宇, 王晓江, 刘铁山, 海龙, 吴振廷, 胡尔查, 高孝威, 杨海峰, 李卓凡, 李梓豪, 斯琴, 王乐军. 基于Hydrus-1D模型的毛乌素沙地杨柴（ Hedysarum laeve ）灌木林土壤含水量模拟[J]. 中国沙漠, 2022, 42(6): 233-242.

Guangyu Hong, Xiaojiang Wang, Tieshan Liu, Hailong, Zhenting Wu, Huercha, Xiaowei Gao, Haifeng Yang, Zhuofan Li, Zihao Li, Siqin, Lejun Wang. Applicability of Hydrus-1D Model in simulating the soil moisture in Hedysarum leave in Mu Us Sandy Land， China[J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(6): 233-242.

图/表 9

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土层深度 /cm	粒径组成/%			容重 /(g·cm^-3)	VG参数
土层深度 /cm	0.05—2.00 mm	0.002—0.05 mm	<0.002 mm	容重 /(g·cm^-3)	θ_r	θ_s	α	n	K_s	l
0—20	97.93	0.69	1.38	1.6507	0.0285	0.3398	0.0309	3.8507	36.1983	0.5
20—40	95.47	0.52	4.02	1.4860	0.0377	0.3948	0.0299	3.4402	32.1725	0.5
40—60	94.41	0.64	4.95	1.5149	0.0151	0.3869	0.0295	3.1932	25.6446	0.5
50—70	98.49	1.02	0.25	1.4782	0.0168	0.3917	0.0313	4.3366	56.3079	0.5
70—90	97.67	0.17	2.14	1.5286	0.0553	0.3787	0.0299	3.9854	43.3879	0.5
90—110	94.03	0.27	5.70	1.5259	0.0008	0.3844	0.0289	3.0738	22.9275	0.5

土层深度 /cm	粒径组成/%			容重 /(g·cm^-3)	VG参数
土层深度 /cm	0.05—2.00 mm	0.002—0.05 mm	<0.002 mm	容重 /(g·cm^-3)	θ_r	θ_s	α	n	K_s	l
0—20	97.93	0.69	1.38	1.6507	0.0285	0.3398	0.0309	3.8507	36.1983	0.5
20—40	95.47	0.52	4.02	1.4860	0.0377	0.3948	0.0299	3.4402	32.1725	0.5
40—60	94.41	0.64	4.95	1.5149	0.0151	0.3869	0.0295	3.1932	25.6446	0.5
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70—90	97.67	0.17	2.14	1.5286	0.0553	0.3787	0.0299	3.9854	43.3879	0.5
90—110	94.03	0.27	5.70	1.5259	0.0008	0.3844	0.0289	3.0738	22.9275	0.5

时间段	R²	平均误差ME/%	均方根误差RMSE/%	相对误差MRE/%
模拟阶段	0.587	-0.0053	0.00017	0.2779
验证阶段	0.547	-0.0087	0.00038	0.3081

时间段	R²	平均误差ME/%	均方根误差RMSE/%	相对误差MRE/%
模拟阶段	0.587	-0.0053	0.00017	0.2779
验证阶段	0.547	-0.0087	0.00038	0.3081

类别	土层深度 /cm	平均误差ME/%	均方根误差RMSE/%	相对误差MRE/%
建模阶段	10	-0.0054	0.0104	0.3506
	30	-0.0069	0.0149	0.3494
	50	-0.0060	0.0137	0.3414
	70	0.0028	0.0040	0.1490
	90	-0.0119	0.0217	0.5225
	110	-0.0047	0.0071	1.0026
检验阶段	10	-0.0051	0.0128	0.3175
	30	-0.0063	0.0125	0.1962
	50	-0.0232	0.0265	0.6655
	70	-0.0004	0.0055	0.1518
	90	0.0069	0.0230	0.2812
	110	-0.0241	0.0267	6.0432