Кривые влагоудержания почвы: характеристики, применение и моделирование.
Water retention curve
Кривая удержания влаги в почве: зависимость между содержанием воды и потенциалом. Характеристика для разных типов почв, важна для хранения воды и питания растений.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Кривая удержания воды представляет собой зависимость между содержанием воды, θ, и потенциалом воды в почве, ψ. Эта кривая характерна для различных типов почв и также называется характеристикой влагоудержания почвы. Она используется для прогнозирования запасов воды в почве, водоснабжения растений (полевой влагоемкости) и устойчивости почвенных агрегатов. Вследствие гистерезисного эффекта при заполнении и осушении пор, можно выделить различные кривые увлажнения и высыхания. Общие черты кривой удержания воды показаны на рисунке, где объемное содержание воды, θ, отложено по оси матричного потенциала. При потенциалах, близких к нулю, почва близка к насыщению, и вода удерживается в почве преимущественно капиллярными силами. С уменьшением θ связывание воды усиливается, и при малых потенциалах (более отрицательных, приближающихся к точке увядания) вода прочно связана в самых мелких порах, в точках контакта между частицами и в виде пленок, удерживаемых адсорбционными силами вокруг частиц. Песчаные почвы в основном характеризуются капиллярным связыванием и, следовательно, отдают большую часть воды при более высоких потенциалах, в то время как глинистые почвы, с адгезионным и осмотическим связыванием, отдают воду при более низких (более отрицательных) потенциалах. При любом заданном потенциале торфяные почвы обычно демонстрируют значительно более высокое влагосодержание, чем глинистые почвы, которые, как ожидается, удерживают больше воды, чем песчаные почвы. Водоудерживающая способность почвы определяется ее пористостью и природой связей в почве.
Water retention curve is the relationship between the water content, θ, and the soil water potential, ψ. This curve is characteristic for different types of soil, and is also called the soil moisture characteristic. It is used to predict the soil water storage, water supply to the plants (field capacity) and soil aggregate stability. Due to the hysteretic effect of water filling and draining the pores, different wetting and drying curves may be distinguished. The general features of a water retention curve can be seen in the figure, in which the volume water content, θ, is plotted against the matric potential, At potentials close to zero, a soil is close to saturation, and water is held in the soil primarily by capillary forces. As θ decreases, binding of the water becomes stronger, and at small potentials (more negative, approaching wilting point) water is strongly bound in the smallest of pores, at contact points between grains and as films bound by adsorptive forces around particles. Sandy soils will involve mainly capillary binding, and will therefore release most of the water at higher potentials, while clayey soils, with adhesive and osmotic binding, will release water at lower (more negative) potentials. At any given potential, peaty soils will usually display much higher moisture contents than clayey soils, which would be expected to hold more water than sandy soils. The water holding capacity of any soil is due to the porosity and the nature of the bonding in the soil.
История
В 1907 году Эдгар Бакингем создал первую кривую удержания воды, где содержание воды (или эффективная насыщенность) определяется по серии измерений потенциала всасывания. Ввиду нелинейности уравнения, для определения параметров ван Генухтена могут использоваться численные методы, такие как метод нелинейного наименьших квадратов. Точность оцененных параметров зависит от качества полученного набора данных (и). При аппроксимации кривых удержания воды методом нелинейных наименьших квадратов может возникать систематическая переоценка или недооценка. В таких случаях представление кривых удержания воды можно улучшить с точки зрения точности и неопределенности, применяя гауссовский процесс регрессии к остаткам, полученным после метода нелинейных наименьших квадратов. Это в основном обусловлено корреляцией между точками данных, которая учитывается в гауссовском процессе регрессии посредством ядра.
In 1907, Edgar Buckingham created the first water retention curve. where water content (or effective saturation ) are determined for a series of suction pressure measurements Due to the non linearity of the equation, numerical techniques such as the non linear least squares method can be used to solve the van Genuchten parameters. The accuracy of the estimated parameters will depend on the quality of the acquired dataset ( and ). When water retention curves are fitted with non linear least squares, structural overestimation or underestimation can occur. In these cases, the representation of water retention curves can be improved in terms of accuracy and uncertainty by applying Gaussian Process regression to the residuals that are obtained after non linear least squares. This is mostly due to the correlation between the datapoints, which is accounted for with Gaussian Process regression through the kernel function.