文摘

研究土壤保水性是重要的水可用性杂草种子发芽。6个土壤水分保留模型(坎贝尔Brooks-Corey 4 - 5个参数范Genuchten,龙,和Russo)与残留土壤水分参数推导进行评估来描述水潴留杂草种子萌发的最低门槛土壤水分潜力三个hillslope位置。坎贝尔、Brooks-Corey和四个参数范Genuchten模型修改或剩余参数的估计形式优越,但类似的数据。坎贝尔模型低估了水潴留在潜在不到−0.5 MPa的上层hillslope可能导致低估了种子发芽。塔和Russo模型高估了水潴留在潜在不到−0.1 MPa hillslope位置。模型选择和剩余参数规范是重要的杂草种子萌发的代表水潴留的最低门槛的萌发潜力。土壤杂草种子发芽模型由热液环境依赖最佳拟合土壤保水性模型生产动态的预测种子发芽。

1。介绍

土壤保水特性(SWRC)是一个基本hydrophysical财产有关的土壤含水量的土壤水分能量状态(1]。水content-potential函数是基本持水量的特性,水潴留,水流入土壤(2,3]。SWRC是必要的萌发所需的造型在土壤水分通量,研究土壤水是在内容的基础上测量。

种子萌发的时机是土壤水势的函数(4]。随着土壤的蒸发,土壤水势降低,种子,它变得越来越难以吸收水。至少阈值(基地)水潜力,种子不喝足够的水来启动胚胎生长和萌发过程完成。发芽的最小阈值水势不再发生在许多农业杂草范围从0.1−−1.5 MPa (5,6]。SWRC的准确表示在一个广泛的水势最低阈值预测模型所需的种子发芽。

的最大挑战之一,在描述SWRC浅深度的幼苗招聘区(从种子发芽和出现土层)在野外地形是获取土壤水文特性的参数。确定SWRC通过直接测量耗时的获得足够的表示领域由于土壤特性的空间变异性7,8]。土壤保留和传递水的能力是特定于土壤类型、影响结构、孔隙大小、孔隙安排(1]。

沿着hillslope多样化SWRC通常存在于土壤的变化结构和孔隙大小分布9,10]。土壤物理性质已被证明,以反映hillslope位置的位置之间的差异比在一个位置(11,12]。土壤地形变化纹理差异有关hillslope位置(13]。

SWRC表示为一个非线性函数从饱和含水量降低与减少干燥s形的方式(负面)水势[14,15]。预测尤其重要的最低阈值范围内的水潜力的种子发芽的土壤水势−0.1−1.5 MPa。锚定残余水分含量()可能代表了干燥的土壤水势范围指定点种子发芽就不再发生。残积土含水量是年底干含水量的SWRC梯度成为零和非饱和导水率不再15]。此外,一些SWRC模型表示湿部附近的土壤水分范围作为一个连续函数,而其他SWRC模型表示是不连续的。本研究的目标是(1)比较SWRC模型来确定最佳拟合模型测量土壤水分数据分类hillslope位置(峰会,背坡,toeslope)和(2)评估SWRC模型来描述杂草种子萌发对土壤水分的敏感性潜在的水势指定时间间隔内浅幼苗招聘区域分类hillslope位置。

2。材料和方法

2.1。实验地点

浅的SWRC幼苗招聘区是评估在三hillslope位置(峰会,背坡,toeslope)山坡有对立的两个方面在Graysville每年出现农业领域,MB,加拿大。每个hillslope包含六个复制排列垂直于hillslope梯度均匀土壤条件最大化每个hillslope位置。

2.2。土壤物理性质

土壤样本从25 - 50 mm中提取土壤深度三个复制按50 mm直径25毫米深环进入土壤。25 - 50 mm土壤深度的代表传统耕作的杂草幼苗招聘深度平均场(16]。此外,25 - 50 mm土壤深度已被证明具有最佳的热液性质对种子萌发在大范围的最低门槛水潜力相比,浅或更深的土壤深处17]。25 - 50 mm土壤深度也选择进行分析作为研究的一部分的土壤保水性特征幼苗招聘区(18]。

次级样本土壤重12克被安置在浅树脂玻璃圆筒和饱和24 h。体积含水量饱和是由将土壤样品在饱和多孔板覆盖陶瓷吸盘平衡饱和含水量超过48小时。体积含水量测定稀释在压力0.01,0.03,0.05,和0.1 MPa型号1600 0.5 MPa压力板器0.1 MPa多孔陶瓷压盘和确定在0.5和1.5 MPa的压力模型1500 1.5 MPa压力板器0.5 MPa和1.5 MPa多孔陶瓷压力板(土壤湿度设备公司,圣芭芭拉分校,美国)根据[方法19]。在每个压力平衡,土壤被移除的陶瓷盘子和烘干的105°C 48 h。

土壤颗粒大小由比重计法分析(20.]。有机质含量(OM)是由损失点火过程(21]。体积密度(BD)是由平均重量土壤水样本已知的体积在六个复制从每个hillslope位置。土壤物理性质与混合过程进行了分析使用统计分析系统(SAS) (22]。意味着分离土壤物理性质分析了所有hillslope位置使用费舍尔的受保护的迷幻药。

2.3。土壤水分保持模型

常用SWRC方程有一个低数量的参数进行评估的能力以适应数据。Brooks-Corey (BC)模型(14)是四个参数方程表示为一个幂函数的土壤含水量水压力使用表达式: 在哪里是体积含水量,基质势,是饱和体积含水量,残积土含水量时吗是无限小,是一种曲线拟合参数,称为空气入口基质吸力,然后呢是一个孔隙大小分布的因素。的限制是申请防止过高的水含量在低基质吸力。坎贝尔(CA)模型(23)是一个带三个参数的幂函数来获取水来自土壤水势的内容: 在哪里空气入口基质吸力,是一个曲线拟合参数代表孔隙大小分布在哪里,是一个经验常数。坎贝尔方程相似但Brooks-Corey模型。范Genuchten (VG₅)模型(15)是一个表达式最初基于五个参数: 在哪里是一种曲线拟合参数有关在变形曲线的斜率,和是无量纲曲线拟合参数。参数取决于孔隙大小分布。四个参数范Genuchten (VG₄类似于VG)模型₅模型除了(15]。龙讯(TA)模型(24是一个参数模型使用表达式: 在哪里土壤水势在曲线上的拐点。Russo(俄文)模型(25)是一个四个参数模型产生水conductivity-capillary潜在关系当集成到纽兰的模型(26]相对渗透系数模型: 在哪里孔隙大小分布的宽度有关,解释为空气入口基质吸力的倒数,然后呢占曲折的依赖和相关因素对土壤含水量。

2.4。土壤保水性评价模型

25 - 50 mm的安装SWRC hillslope位置的土壤深度是由非线性分析与基于可能性NLMIXED过程使用迭代优化计算参数估计(22]。的值从测量饱和。三个派生的的影响进行了探讨,确定吗的干燥范围SWRC,因为最小阈值水势大多数杂草物种种子萌发的干水势值范围内(从0.1−−1.5 MPa)。的值来自测量−1.5 MPa(永久萎蔫点)被指定。出于实用的目的,足够可以定义为含水量等大型负值,永久萎蔫点,尽管水的进一步解吸与增加吸入(15]。第二个来源修改了对数方程描述水的吸附在土壤干燥的范围保持曲线(27,28]: 在哪里是一个曲线拟合参数代表体积含水量更待何时,烘箱干燥的基质吸力,被公认是10³MPa。修改后的形式被分配。第三推导估计的拟合参数,称为,它包含了限制。在所有情况下,优化结果通过设置测量值的提高作为一个常数参数。先前的SWRC估计显示改进利用已知常数,而不是优化值(29日]。BC和CA模型分析了不连续模型,而VG、助教和俄文连续模型进行分析模型。

Akaike信息准则(AIC) [30.)是用来评估SWRC模型。AIC选择最吝啬的模式31日,32]。AIC是基于可能性比较歧视的数据模型表示为: 在哪里是可估计的模型参数的数量。AIC选择模型,该模型适合和有一个低数量的参数。AIC比较数据概率指数、价值较低的AIC表明更好的拟合模型。AIC是相对排名统计;因此,价值观是解释的分歧在所有模型的大小。

使用三角洲AIC模型比较方便和Akaike权重(31日,33]。δAIC的AIC差异的每个模型相对于最佳模型导出了: 在哪里是AIC值模型,是最小的AIC值组候选模型。每个SWRC模型的相对可能性被相对比例的模型与实现(31日]。Akaike权重提供了一个有效的方法来规模和解释值通过比较每个模型的比例最好的模型相对于整个组候选模型: 给定一组的模型的评价。Akaike权重比较模型的规模(的总和= 1)显示的重量模型的证据优越的设置模型(31日]。

模型推理是基于证据的比率,对评估的相对可能性模型。证据比率计算Akaike重量的比值,在那里最好是估计模型集,然后呢索引中的其他模型集。比率提供证据支持的拟合模型作为一个优越,通过比较模型的成对的方法不变集除了所有的模型和模型(31日]。

2.5。杂草种子萌发对土壤水分的敏感性的潜力

最佳拟合曲线Akaike重量显示为每个SWRC派生模型保留探索杂草种子发芽敏感性的差异在hillslope土壤水势的位置。测量水势值的范围(0.01−−1.5 MPa)分为四个间隔(答:−0.01−0.1 MPa;B: 0.1−−0.5 MPa;C: 0.5−−1.0 MPa;D: 1.0−−1.5 MPa)代表群体的最低门槛水萌发潜力。平均含水量的全套测量水潜在价值和潜在的间隔是由数值计算与下面的积分使用正交函数的平均值(34]: 在哪里是平均含水量(厘米³/厘米³),是SWRC安装测量含水量(厘米吗³/厘米³)。集成边界和定义的积分区间平均含水量是派生的。的对数正态分布分布计算使用为了避免过多的干SWRC结束。

意思是最佳含水量推导的每个SWRC模型比较hillslope职位意味着分离与费舍尔的迷幻药使用混合模型分析。山坡被结合,hillslope位置SWRC模型探讨了互动的影响。意味着每个SWRC模型的含水量比最佳拟合模型。

3所示。结果与讨论

3.1。土壤物理性质

hillslope位置(峰会,背坡,toeslope)代表一个分类范围沿着hillslope土壤物理性质。表面土壤质地范围从肥沃的细砂粉质粘土(表1)。大的粘土含量toeslope可能是因为排序的土壤颗粒通过水文过程,随着时间的推移,导致较小的土壤颗粒,以粘土为主,积累下坡的35]。大toeslope OM水平位置可以归因于下坡OM的运输和积累。体积密度没有差别很大在hillslope头寸可能由于旋耕用于相应的实验。之间的异常相对同质的BD hillslope职位高的SW toeslope OM导致较低的BD测量位置。

3.2。土壤保水性评价模型

各自的SWRC模型(不包括CA)都表现出更好的符合修改或估计形式的在测量的如较低的AIC值(表所示2)。这可能是一个迹象表明修改或估计的形式更好的代表值以外的其他测量在−1.5 MPa。评估或修改作为一个自由参数提供了更好的选择,尤其是在干燥曲线相比值(数据1- - - - - -3)。模型包含修改后的形式保留原始模型的形式的湿范围曲线和对数的形式吸附方程在干燥的范围(28]。BC和VG模型显示适合当边际改善被修改,而不是估计。助教和俄文模型,然而,大大改善了符合相比主要在干燥曲线(数据的范围2和3)。

提供的证据比离散比较水的保留模型以成对的方式。公元前水肿模型相比,模型,这是基于最佳拟合模型来自平均AIC值(表3)。3个或更少的证据比另一个模型没有提供证据证明模型的关系优越(31日]。因此,公元前和,VG₄与和和CA模型将几乎同样近似水潴留的信息。

BC和VG₅模型代表了SWRC同样除了在潮湿的曲线,在哪里BC模式不连续(图1)。BC模式AIC值较低(表2),这反映了吝啬在公元前的参数的数量模型。然而,CA和BC模式代表了SWRC由于不连续和额外的复杂性,在那里。

BC和VG₄模型与之间的彼此适应SWRC几乎相同的0.01和−−1.5 MPa(图3)。CA模型被认为是最好的模型,至少部分归因于其吝啬的方程。然而,CA模型通常低估了水潴留大约不到−0.5 MPa峰会和背坡位置,相对于公元前和VG模型。

VG的₅模型和估计形式的修改只会稍微不那么充足的在描述水潴留的关系相比,排名最高的五个模型(表吗3)。助教和俄文模型一致率相对较高的证据,特别是对于测量和估计的推导,表明低SWRC比其他模型的预测能力。尽管如此,助教和俄文模型通常是足够的代表在田间持水量(−0.033 MPa)。助教和俄文模型也估计保水性良好−1.5 MPa,但只有当测量的形式是使用。

CA和BC模式可以提供不切实际的描述水潴留在湿SWRC结束模仿是不连续函数(36,37]。连续VG模型包含一个拐点附近的水潴留使更好的表示饱和度(36]。然而,VG的能力₄模型来预测作为一个连续函数没有提供优越的健康相比,CA和BC模式(表3)。无论如何,停止发芽的最小阈值水势小于大多数杂草物种−0.1 MPa(表4)。

VG的₄模型优于VG₅无论推导的模型使用(表3)。VG的₄参数让它更简洁的模型有一个低于VG₅模型。VG的₄模型也可能提供一个优越的估计相比,VG水肿的关系₅由于独立的模型和VG的参数₅模型,可以导致评估过程中的特殊性问题,导致不准确的描述SWRC在干燥的范围(52]。

粗的SWRC土壤在峰会和背坡公元前所描述的位置是最好的模型,基于值。CA模型有最适合的数据与更大的粘土含量土壤toeslope位置(表2)。

3.3。杂草种子萌发对土壤水分的敏感性的潜力

水位测量间隔(−0.01−1.5 MPa)分为4个子区间来表示敏感组最小阈值水势杂草萌发的物种(表4)。没有物种从文学最小阈值区间内水位(0.01−−0.1 MPa)。发芽的最低阈值水势范围从高灵敏度(区间B)低灵敏度(间隔D)。

每个模型的拟合SWRC不同派生保留评估水潜在间隔种子发芽。模型评估是CA没有参数,公元前,VG₅,VG₄助教和俄文模型修改。

因为水的平均含水量平均在山坡保留山坡(表中并没有差别5)。类似的意思是水内容潜在的间隔峰会和背坡位置发生的一些底层土壤物理性质差异这两个hillslope职位(表1)。上层hillslope位置不同于toeslope由于土壤物理性质的差异,影响SWRC。峰会和背坡职位包含粉砂壤土土,而toeslopes壤土和粘壤土土更OM内容。

hillslope位置的交互SWRC模型如图4。VG的₄模型没有不同于公元前模型对于任何水势hillslope区间上或低。CA模型高估了保水−0.01−0.1 MPa之间上hillslope(数字4(一)和4 (b))。由于间隔不包含最小阈值水潜力杂草种子萌发,偏离测量水潴留数据区间预计不会影响种子萌发的物种列入表中4。水潴留的偏差仅限于上层hillslope CA模型。

CA模型低估了水潴留在潜在不到−0.5 MPa峰会和背坡位置(数字4(一)和4 (b))。水潴留的低估不到−0.5 MPa的低估会导致预测的杂草萌发最低门槛水势小于−0.5 MPa。然而,由于土壤水分通常是测量领域的内容基础上,翻译和SWRC含水量潜在基础,CA模型预测更高的水潜力给定的字段内容相对于公元前或VG模型。这种情况下会高估的杂草萌发最低门槛水势小于−0.5 MPa。因此,发芽将预测物种,否则不发生在上层hillslope。例如,在峰会上,土壤含水量为0.07厘米³/厘米³将水潜力−1.08 MPa和−0.57 MPa BC和CA模型,预测的分别。BC模式只能预测杂草萌发间隔D表4,而CA模型预测的杂草萌发间隔C D和几乎所有的间隔。

助教的平均含水量和俄文模型不同于公元前的模型在所有水势间隔为上下hillslope位置(图4)。保水性的助教和俄文模型低估了−0.01−0.1 MPa区间,预计不会影响造型的杂草萌发列在表中4。然而,过高的水潴留的助教和俄文模型比−0.1 MPa土壤干燥会导致高估的种子发芽在特定的潜力。在田间含水量基础上,这将导致低估种子萌发的表中列出的所有物种4。例如,toeslope位置,土壤含水量为0.15厘米³/厘米³将预测水势与BC模式和−−0.45 MPa 0.94 MPa, TA模型(图4 (c))。BC模式,因此,预测的杂草萌发间隔C和D,而TA模型预测的杂草萌发只间隔D预测杂草种子萌发的最小阈值范围水潜力显然是依赖于SWRC模型的适应。

4所示。结论

SWRC模型派生的是描述的保水性能开发浅幼苗招聘区。沿着山坡土壤在这项研究中有不同的底层土壤物理性质影响SWRC。土壤地形关系的物理性质影响SWRC允许hillslope位置作为描述SWRC分类单位。

评价分析模型来描述浅的SWRC幼苗招聘区域表明BC, VG₄和CA模型修改和估计的形式相似但优于模型指定在−1.5 MPa。水的潜力,然而,当考虑间隔CA模型低估了水潴留的上层hillslope干燥结束SWRC最小阈值范围的水潜力的种子发芽。设置残余水分含量为零的CA模型将不可避免地低估含水量。助教和俄文模型估计水潴留在田间持水量相当不错,但倾向于高估保水性干SWRC结束。

杂草种子萌发通常是利用土壤环境的热液性质预测的模型,其中水潜力是一个组件。因为拟合SWRC动态模型预测杂草萌发所需最小阈值范围内的水萌发潜力,水肿模型,专门处理SWRC干燥部的曲线需要进一步调查。未来的努力可能包括SWRC低于−1.5 MPa的分析包括物种萌发潜力很低的最低门槛的水。,未来的研究可以评估一系列土壤质地的SWRC除此之外检查在当前的研究中。

评估推导表明,所有的模型是最好的代表通过指定作为一个修改或估计参数。造型杂草种子发芽,这是最重要的充分描述的干燥机一端SWRC低于−0.1 MPa。的准确表示SWRC最小阈值范围的水种子萌发潜力通过修改或估算参数对于模型是必要的种子发芽,避免偏差估计水潜力和预测种子发芽。

确认

本文由马尼托巴省农村适应委员会,加拿大自然科学和工程研究委员会,加拿大小麦局。