农田水力参数预测及畦灌水分管理模型

本书共6章，对土壤水分运动参数的预测方法进行了全面、系统的阐述，构建了土壤水分特征曲线、非饱和导水率和扩散率的预测模型，在模型优选的基础上给出了适用于黄土区水分运动参数获取的最优预测模型，并建立了畦灌水分管理一体化模型。
本书具有较强的专业性与参考价值，可供水力运动、水土环境控制、农业灌溉等方面的科研人员、技术人员、管理人员参考，也可供高等学校生态环境类、水文地质类、农业类及相关专业师生参阅。

秦文静，女，1989年生，山西省孝义市人，工学博士，讲师。现于太原理工大学经济管理学院任教，长期从事水利工程管理方面的教学和科学研究工作。主持、参与国家级、教育部、省科技厅、省水利厅、省教育厅科研项目十余项，发表论文十余篇。

1.土壤水力参数是土壤重要的物理性质，其基础性研究有助于了解土壤水分调控、合理开发和科学管理水资源、改良土壤、改善水土环境。 2.本书以黄土土壤为实验对象，建立了水分特征曲线经验模型参数传递函数、非饱和导水率经验模型参数传递函数、扩散率经验模型参数传递函数，探讨了温度对黄土土壤水力运动参数的影响。 3.本书内容可为黄土地区土壤水分运动、降雨入渗补给及地下水潜水的入渗补给和消耗、节水灌溉、土壤溶质运移、农业污染等问题的研究和应用等提供基础参数。

我国人口基数庞大，随着人口数量逐年增加、经济快速发展，粮食供应需求也不断增长，相应的农业用水量也不断增加。2021 年，我国农业用水量为3644.3 亿立方米，占用水总量的61.5%。当前，我国农业用水效率较低，在耕地面积减少的趋势依旧存在又要保证粮食产量的前提下，提高耕作土壤灌溉水分利用效率，不仅是农业节水面对的实际难题，也是保障我国粮食产量的关键问题。节水灌溉是农业节水的重要方面。随着我国大中型灌区的现代化改造，耕地灌溉亩用水量由492m3 下降到355m3，农田灌溉水利用效率从不足0.5 提高到0.568。现代农业节水灌溉主要包括输水环节节灌和田间节灌两个方面。输水环节节灌发展相对充分，但田间节灌发展不足，而田间节灌的根本在于对土壤水分运动过程的研究。
山西省是黄土高原的一部分，属于典型的半干旱半湿润温带大陆性季风气候，是我国北方水资源严重短缺地区，人均水资源占有量只有全国平均水平的1/5。畦灌作为小麦、谷子等密植作物普遍采用的灌水方法，灌水技术便于广大农民掌握应用，适用范围广，在水源充足的情况下，可有效保障作物生长需求，是目前世界范围内主要的地面灌水方式之一。然而，相对于喷灌、滴灌和地下灌溉等灌水方式，限于灌水过程和方法的差异，畦灌田间水利用系数较低。由于畦田规格不合理、土地平整性差、灌水技术参数盲目选取，造成畦田受水不均、跑水、深层渗漏、土壤次生盐碱化等不良灌水现象普遍存在。
在此背景下，本书基于田间原状黄土土样低吸力阶段土壤水力参数测定、土壤常规理化参数系列试验、大田灌水试验，系统地研究了原状黄土非饱和导水率和土壤水分特征曲线的主要影响因素；建立了以原状黄土土壤理化参数为自变量的土壤水力运动参数模型参数预测模型；探讨了温度对原状黄土非饱和导水率和土壤水分特征曲线的影响；构建了耦合水力运动参数预测、地面畦灌灌水过程和灌水技术参数优化的畦灌水分管理一体化模型。研究成果对山西省提高农业灌溉水资源利用效率、促进社会经济可持续发展具有重要意义。
本书的出版深受山西省科学技术厅、山西省教育厅、山西省水利厅对农业节水研究理念的影响及其大力支持，在本书所依托项目的实施过程中，获得了各厅局、试验站的领导和同志的无私帮助，在此向他们表示深深的感谢。另外还要感谢为本书的野外试验和室内试验及模型构建付出辛勤劳动的老师和同学们，及为本书提供过帮助、支持和服务的所有人员。
限于作者水平及撰写时间，书中难免有不足或疏漏之处，恳请读者赐教并指正。

作者
2023年3月

第1章　概述 1
1.1 土壤水力运动参数研究背景 2
1.2 水力运动参数预测的意义 2
1.3 水力运动参数研究动态 3
1.3.1　土壤非饱和导水率获取方法研究进展 5
1.3.2　土壤水分特征曲线获取方法研究进展 6
1.3.3　水力运动参数影响因素研究进展 12
1.3.4　壤传递函数研究进展 15
1.3.5 非饱和土壤水力运动参数传递函数需完善和解决的问题 20
1.4 构建水力运动参数土壤传递函数的方案 20
1.4.1　研究内容 20
1.4.2　术路线 21

第2章　试验条件与方法 24
2.1 取样点布设 25
2.2 研究区试验条件 26
2.2.1　供试材料 26
2.2.2　试验仪器设备与测定方法 29
2.3 试验方案设计 33

第3章　样本数据库创建及参数预测方法 35
3.1 样本数据库创建 36
3.1.1　非饱和导水率样本数据库创建 36
3.1.2　土壤水分特征曲线样本数据库创建 37
3.1.3　扩散率样本数据库创建 38
3.2 参数预测方法 38
3.2.1　多元非线性模型 38
3.2.2　基于遗传算法的BP神经网络模型 39
3.2.3　基于粒子群优化算法的支持向量机模型 43
3.3 模型优选标准 46

第4章　预测模型 49
4.1 非饱和导水率预测模型 50
4.1.1　主导因素分析 50
4.1.2 自变量的确定 58
4.1.3　GA-BP预测模型 59
4.1.4　PSO-SVM预测模型 66
4.1.5　预测模型优选 72
4.2 土壤水分特征曲线预测模型 76
4.2.1　主导因素分析 77
4.2.2　自变量的确定 86
4.2.3　非线性模型预测 87
4.2.4　GA-BP预测模型 93
4.2.5　PSO-SVM预测模型 99
4.2.6　预测模型优选 105
4.3 扩散率预测模型 111
4.3.1　自变量的确定 111
4.3.2　GA-BP预测模型 112
4.3.3　PSO-SVM预测模型 114
4.3.4　预测模型优选 116

第5章　温度对土壤水力运动参数的影响 120
5.1 温度对土壤非饱和导水率的影响 121
5.1.1 影响分析及其数量关系的确定 121
5.1.2　预测模型优选 123
5.2 温度对土壤水分特征曲线的影响 125
5.2.1 影响分析及其数量关系的确定 125
5.2.2　预测模型优选 130

第6章　畦灌水分管理一体化模型 132
6.1 材料与方法 134
6.2 畦灌水分管理一体化模型构建 135
6.2.1　土壤水力参数预测模型 135
6.2.2　地面畦灌灌水过程模拟 138
6.2.3　灌水技术参数优化模型 141
6.2.4　模型耦合 143
6.3 应用实例 145

参考文献 148