太湖流域丘陵区坡面土壤水文过程物理机制及模拟研究

Slope soil-hydrological process has become a frontier research problem in the fields of soil science and hydrology. This study will select a typical slope (with an area of 2-10 hectares) in hilly area of Taihu Lake Basin, use traditional soil moisture monitoring and electromagnetic induction survey to precisly predict the spatial distributions of soil water content at different depths and seasons. The model of slope soil hydrological process will be developed based on auxillary data including meteorology, hydrology, terrain, soil and vegetation. This model will be calibrated, validated and analyzed for parameter uncertainties. Then ensemble Kalman filter (EnKF) will be applied for assimilation of multilayer soil water distributions obtained by electromagnetic induction into the hydrological model. The EnKF is expected to reduce the parameter uncertainties and produce a more accurate estimation for soil water content. Finally, the temporal-spatial dynamic change of slope soil water content, as well as the relationships between soil water content and precipitation, terrain and soil properties, will be analyzed for investigating the main controlling factors of soil water distributions and discussing the physical mechanics of slope soil water cycle. It can be foreseen that the application of electromagnetic induction survey combined with the data assimilation method will bring new breakthrough for slope soil hydrological simulation.

坡面土壤水文过程是土壤学和水文学研究领域的前沿问题之一。以太湖流域丘陵区典型坡面（2-10公顷）为研究对象，结合传统土壤水分监测方法和基于现代地球物理技术的大地电导率仪，精确反演不同时期、不同深度的坡面土壤水分空间分布；收集气象、水文、地形、土壤和植被等资料且根据情况补充一些野外试验，构建坡面土壤水文过程的动力学模型，并对模型进行校正、验证及参数的不确定性分析；利用集合卡尔曼滤波方法把大地电导率仪反演获得的多层土壤水分分布和水文模型进行同化运算，以减小参数不确定性所带来的模型误差，提高土壤含水量的模拟精度。在此基础上，分析坡面土壤水分的时空动态变化特征，并结合降雨、地形因子和土壤性质等，识别出土壤水分时空分布的主要控制因素，进而揭示坡面土壤水分循环的物理机制。可以预见大地电导率仪的应用以及与数据同化分析方法的结合，将为坡面土壤水文过程模拟研究带来新的突破。

太湖流域面临着严峻的水体富营养化问题，而面源营养盐的流失被认为是导致该流域水体富营养化与蓝藻水华频发的重要原因之一，已有研究表明面源营养盐的迁移与土壤水分运动分布密切相关，因此，研究坡面土壤水文过程对于探讨营养物质循环和控制面源污染具有非常重要的环境意义。本项目选取南京市高淳区东坝镇青山茶厂的2 个相邻但用地类型不同的坡面：竹林和茶园（15年前由竹林开发而来），通过野外试验、室内分析、数值模拟及空间分析等手段，研究了坡面尺度土壤水文过程物理机制，得出主要结论如下：.（1）茶园和竹林坡面土壤水分分布的时空格局特征及其控制因素存在显著差异。竹林土壤含水量的平均值是茶园的1.67倍左右，而这种差异在干旱时期下更为明显（干旱时期：1.88倍；湿润时期：1.57倍）。与茶园相比，竹林土壤水分的空间变异更大，并且空间自相关性更强。竹林主要受地形特征的坡度和粉粒含量等因素控制，而茶园土壤水分空间变异主要受黏粒、高程、坡度和地形湿度指数等因素控制。.（2）根据坡面土壤质地和地形因子，利用逐步回归方法构建了不同时期茶园和林地坡面近地表土壤水分的预测模型，并用随机方法对预测不确定性的三个主要来源进行定量分析，发现林地土壤水分预测的模型结构不确定性小于茶园，地形分辨率对两种土地利用坡面土壤水分预测的影响均较小，土壤质地不确定性对茶园坡面土壤水分预测的影响较小，但对林地的影响很大。.（3）结合二维坡面土壤水分运动模型和数据同化方法，可定量描述土壤水分二维运动过程特征和空间分布格局（纳什系数大于0.6）。茶园坡面的壤中流产流要远大于竹林坡面，茶园的壤中流通量（359.61 mm）是竹林（65.35 mm）的5.5倍，壤中流的发生主要集中在4月份和7月份前后。.典型土地利用方式坡面尺度下土壤水分时空模拟研究，为精确预测营养盐输移过程奠定了坚实基础，这对于区域水土资源有效利用、环境保护和面源污染控制均具有非常重要的理论意义和社会价值。