土壤水分是地球关键带中的重要变量，影响着降水入渗与再分配、土壤侵蚀、径流产生、植物生长及相关生物地球化学过程。随着气候变化和人类活动的增强（如，极端干旱和种植外来植物种等），深层土壤水分参与地表生物地球化学过程的频率和幅度愈加突出，甚至影响着地球关键带地表生态系统的稳定性和演替方向。因此，准确、高效的测定深层土壤水分的数量、储量与时空动态特征是深化这一科学认知的必要条件。当前，深层土壤水分的数据获取技术与方法仍然面临严峻挑战，是地球关键带土壤水文过程研究亟需拓展的重要方向之一。

  最近，中国科学院地球环境研究所王云强研究员土壤水分生态团队，采用高密度电法仪（ERT）对黄土关键带不同立地条件下（不同土地利用方式、土壤质地等）的53个剖面进行ERT扫描（图1），结合69个中子管的土壤含水量（SWC）同步原位观测，获得2769对电阻率（ER）和SWC数据集，定量研究了ER和SWC的相互关系，构建了ER与SWC的最优模型，并进一步探讨了ERT反演黄土关键带深层土壤水分的敏感性与不确定性。

  研究发现：（1）在不同立地条件下，ER与SWC均呈显著的负相关关系，且ER在不同的土地利用（农地、林地和草地）、土壤质地（粉粘壤土和粉壤土）及土壤深度（0-1 m和1m以下）之间存在显著差异，表现为：林地（165.1 Ω m）>草地（111.7 Ω m）>农地（30.2 Ω m）（图2）；粉壤土（99.1 Ω m）>粉粘壤土（74.4 Ω m）；浅层（122.7 Ω m）>深层（86.0Ω m）。（2）通过1000次随机抽样，结合8种不同的模型方程，根据决定系数和均方根误差确定了不同立地条件下的最优模型（p< 0.01），误差在可接受的范围内（图3）。（3）ERT反演SWC的不确定性和敏感性表明，基于黄土关键带野外实测数据所建模型的不确定性较低，且具有较好的敏感性，在预测黄土关键带土壤含水量方面具有较高的精度和稳健性，适用于我国黄土高原和世界上其他黄土地区。

  该成果在线发表在国际期刊《Journal of Hydrology》上，研究工作得到中国科学院战略性先导科技专项（B类）（XDB40020203）和国家自然科学基金（41722106、41971045、41807020）等项目的共同资助。

详文见：Sun, H., Wang Y.Q., Zhao Y.L. et al., 2020. Assessing the value of electrical resistivity derived soil water content: Insights from a case study in the Critical Zone of the Chinese Loess Plateau. Journal of Hydrology, 589: 125132. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125132

链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022169420305928?dgcid=author

 

图1 黄土关键带典型剖面的电阻率扫描结果：（a）电阻率，（b）分辨率，（c）相对灵敏度，（d）平滑灵敏度。黑线表示模型分辨率指数为10，大于10说明结果可靠

图2黄土关键带不同土地利用下的电阻率频率分布

图3 基于不同数据集的电阻率与土壤含水量的最优回归模型的残差分布。Alldata，所有样本数据；SiLo，粉壤土样本数据；SiClLo，粉粘壤土样本数据；SD≤100，0-1 m的样本数据；SD＞100，1m以下样本数据