非饱和带土壤水力参数的转换函数研究

Unsaturated soil hydraulic parameters are crucial for describing, evaluating, and predicting soil water, groundwater, and solute transport processes. It is extremely time-consuming and labor-extensive to measure the soil hydraulic parameters directly. Soil pedotransfer functions (PTFs) provide an alternative to obtaining the soil hydraulic parameters efficiently. PTFs used to predict soil hydraulic parameters are mainly based on empirical relationships of describing soil water retention curve, and the methodology to develop PTFs is always based on one method, leading to systematic bias and over-fitting problems. In addition, most PTFs provide a very limited description where they can be used, and thus the accuracy outside the database where they developed are always unknown. This proposal intends to develop PTFs that are based on the physically constitutive relationship of soil water retention curves developed from soil particle size distribution by using Rosetta dataset, thus overcoming the difficulties of upscaling for soil hydraulic parameters. Data mining tools will be used to reveal the highly nonlinear relationship between the predictors and estimates of PTF dataset. World soil database will be employed to reveal the intrinsic relationship between the development of PTFs and geographical location, climatic conditions as well as other factors, and further systematically evaluate the bias and accuracy of the commonly used PTFs. The research will provide parameterization schemes for accurate prediction of soil water, groundwater and solute transport as well as for land surface models and general circulation models.

非饱和带土壤水力参数对于描述、评价和预测土壤水、地下水及溶质运移过程至关重要。直接获取土壤水力参数费时费力，极不方便，土壤转换函数是一种高效获得水力参数的方法。目前用于预测土壤水力参数的转换函数大多是基于描述土壤水分特征曲线的经验公式建立的，构建的方法较单一，容易出现系统偏差和过度拟合等问题，且常用转换函数没有提供其适用范围，对于预测自身数据库外参数的精度未知。本项目拟利用目前广泛使用的转换函数Rosetta，构建具有明确统计物理背景的土壤水力参数与转换函数之间的关系，克服水力参数进行尺度提升的困难，揭示转换函数预测因子与模型估计值之间的高度非线性响应机理，阐明转换函数的建立与数据库地理位置、气候条件等隐含因子的内在关系，系统评价已有转换函数适用范围，进而更好地刻画水力参数的空间变异性。成果可为土壤水、地下水运动和溶质运移模型、陆面模型以及全球气候模型提供更准确的参数化方案。

非饱和带土壤水力参数对于描述、评价和预测土壤水、地下水及溶质运移过程至关重要。直接获取土壤水力参数费时费力，极不方便，土壤转换函数（Pedotransfer function, PTF）是一种高效获得水力参数的方法。目前用于预测土壤水力参数的转换函数大多是基于描述土壤水分特征曲线的经验公式建立的，构建的方法较单一，容易出现系统偏差和过度拟合等问题，且常用转换函数没有提供其适用范围，对于预测自身数据库外参数的精度未知。.本项目1）利用目前广泛使用的转换函数Rosetta，构建了具有明确统计物理背景的土壤水力参数与转换函数之间的关系，基于全球土壤数据库的评价，新构建的转换函数优于基于广泛使用的van Genuchten模型建立的Rosetta 和Rosetta3模型，并提供了全球1km网格土壤水力参数数据集及其相应参数的不确定性。2）基于土壤粒径虚拟技术与计算流体力学（格子玻尔兹曼）模拟，揭示了饱和渗透系数与水力半径的高度相关性；基于全球有效孔隙度和基于全球土壤质地数据分别构建了全球尺度的土壤饱和渗透系数地图。3）首次提供了全球高分辨率土壤热力学参数数据集（包括土壤比热容、土壤导热系数等），相关数据集共包含土壤剖面的6层数据，土壤深度达到2m，可被陆面模式等模式直接使用。4）基于全球土壤数据库，评价了常用土壤转换函数的适用范围，提出了基于不同预测因子的层次型集合模型，新构建的集合模型提供了比目前地球系统模式中更精确的土壤持水数据。.利用本项目构建的数据集可以提高陆面模式、地球系统模式等模型中预测陆地表层与大气之间水汽通量及能量交换的精度、降低模型的不确定性。相关数据集可为水文模型、作物生长模型、农业生态系统模型、陆面模型、数值天气预报模型、空气质量模型、以及区域和全球气候模型等提供必要参数。