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时间:2019-03-01
《大沽河流域土壤水资源评价及农业节水灌溉模式研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第一章绪论1.1研究目的及意义水是生命之源、生存之本。水资源是基础性的自然资源和战略性的经济资源,是生态与环境的控制性要素,在国民经济和国家安全中具有重要的战略地位。我国是个严重贫水的国家。根据20世纪80年代水资源评价结果,我国水资源总量为28000亿m3,居世界第6位,但人均水资源拥有量仅为2200m3,为世界人均的1/4,而且水资源时空分布很不均匀。长江流域及其以南地区,水资源占全国的82%以上,耕地占36%,水多地少,而长江以北地区,耕地占64%,水资源不足18%,地多水少,其中在粮食增产潜力最大的黄淮海流域的耕地占全国的41.8%,水资源却不到5.7%。青岛市是我国北方及沿海严重
2、缺水城市之一,多年平均降水量685.4mm,可利用水量为11.57亿m3,人均占有水资源357m3,仅为全国平均水平的13.4%。随着国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,以及城市化进程的加速发展,用水量增速加快,城市供水水源日趋紧张,《青岛市水利发展“十一五”规划》中明确提到“继引黄济青通水后,水资源短缺再次成为制约青岛市经济社会发展的瓶颈因素”。同时由于缺水,造成地下水过度开采,漏斗区面积扩大到1000km2,海水入侵面积达92km2,由此也引发了一系列的环境问题。青岛市年平均用水量中,农业用水量占45%左右,且利用率不高,农业灌溉渠系水利用系数只有O.5,水资源存在严重浪费现象
3、,节水潜力很大。土壤水广泛分布于陆地表层,是大气水、地表水、土壤水、地下水“四水”相互转化的中枢。无论是灌溉水,还是大气降水,只有转化为土壤水之后才能被作物根系吸收。土壤水的多少对农作物种植、生长起着重要作用。一般来说,土壤中能被作物吸收利用的有效水分含量是处于凋萎系数和田间持水量之间的那部分土壤水,在根系吸收的范围之内,都是可被作物直接利用的。基于上述青岛市水资源的严峻形势,本研究以大沽河流域为重点,从农业角度出发,提出流域土壤水资源评价的指标和方法,全面系统地分析流域土壤水分运动和作物需水规律,对科学、合理、高效利用土壤水资源,缓解青岛市水资源紧张状况有着非常积极的意义。1.2国内外研
4、究现状1.2.1土壤水力学参数估计研究现状在土壤水分运动的动力学模拟研究中,土壤水力学参数是必不可少的,这些参青岛大学硕士学位论文数主要包括描述土壤水分含量和能量关系的土壤水分特征曲线,以及描述土壤透水性质的饱和与非饱和导水率,根据它们还可以计算非饱和土壤水分扩散率和比水容量。目前虽已发展了多种直接测定土壤水力学参数的方法,但绝大多数方法费时费力,且成本较高,尤其对于研究大尺度土壤水力性质的实际问题时,由于区域内存在强烈的空间变异性,通过实测方法获得足够多的参数几乎是不可能的⋯。因此,利用间接方法估计土壤水力学参数越来越受到人们的重视。C蛐ds早在1940年就注意到土壤物理性质影响土壤水分
5、特性,近20年来,许多学者在研究土壤水力学参数和土壤理化性质相互关系方面做了大量的工作,1989年和1997年在美国加州还分别召开了两次国际会议专门讨论了间接方法在估计土壤水力性质方面的应用【2引,按照其基本原理和构建方法,这些间接方法大致可以分为3类:土壤转换函数方法(Pe=clotransferfunctions,PTF。)、物理一经验方法(Physico-empiricalmethod)、分形几何方法(Fractalmethod)。1.2.1.1土壤转换函数方法土壤转换函数方法利用容易获得的土壤物理性质,如土壤颗粒大小分布、容重和有机质含量等,通过某种算法(回归分析、人工神经网络、数
6、据处理的分组方法、分类与回归树方法)来间接估计土壤水力学参数,它是应用最为广泛的一种间接方法【4】。按照输出数据的形式,土壤转换函数一般可分为点估计模型和参数估计模型。点估计模型是表征一定基质势下土壤水分含量和土壤基本性质之间相互关系的模型,而参数估计模型是将土壤水分特征曲线经验公式(Brooks.Corey模型、Gardner模型、vailGenuchten模型、Gardner-Russo模型)中的参数与土壤物理性质建立起某种联系来进行预测的模型。‘Gupta和Larson(1979)、Pawls(1982)分别提出了若干个回归方程以估计有限数目的特定压力水头值时的水分含量,Cosby(
7、1984)和Saxtont副(1986)只用颗粒大小分布数据作为输入,构造了Gardner模型中的参数与它们之间的回归方程,Wosten【6J(1988)和v吼eck一‘7】(1989)则建立了vanGenuchten模型中的参数与土壤颗粒大小分布、容重和有机质含量等的分布多元线性回归关系,RawlsI驯(1989)在传统线性回归方法的基础上,引入土壤凋萎系数同时作为自变量,提高了回归模型的预测精度,Kern[9l(19
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