基于可见-近红外光谱的实验室裸土蒸发过程中土壤水分动态监测研究

推荐：本研究针对传统实验室条件下光谱监测土壤水分动态变化的局限性，创新性地结合Vis-NIR光谱技术与Richards方程模拟，通过5 cm高土柱蒸发实验，揭示了光谱模型（PLSR/PCR/线性回归）在瞬态水分监测中的性能差异。研究发现多项式线性回归模型最优，但光谱测定值普遍低于模拟值（砂土误差7.13 vol%、粉壤土2.81 vol%），为无人机遥感等野外应用提供了关键方法学参考。

　　

土壤水分动态监测一直是农业灌溉、灾害预警等领域的关键课题。传统实验室研究多采用预设水分梯度的静态样本，难以反映真实蒸发过程中土壤表面的瞬态水分变化。这一局限使得光谱技术的野外应用可靠性存疑。针对该问题，来自国内的研究团队在《Geoderma》发表论文，通过创新实验设计结合数值模拟，系统评估了Vis-NIR光谱在动态水分监测中的准确性。

研究采用两种典型土壤（砂土和粉壤土）的5 cm高填充土柱，利用ASD Fieldspec? Pro光谱仪（350-2500 nm）记录蒸发过程中的表面光谱，同时通过HYPROP设备监测基质势和蒸发速率。关键方法包括：1）基于简化蒸发法测定土壤水力特性参数；2）HYDRUS-1D软件模拟Richards方程获取表面水分基准值；3）建立三种光谱模型（多项式线性回归、主成分回归PCR、偏最小二乘回归PLSR）对比分析。

3.1 土壤水力特性
通过PDI模型系统拟合的持水曲线显示，砂土和粉壤土的持水特性差异显著。砂土在近饱和区数据点分散（反映初始饱和度变异），而粉壤土数据一致性高。模型对持水曲线和导水率曲线的拟合RMSE分别为2.31 vol%/0.0995 log₁₀
(K)（砂土）和0.65 vol%/0.1541 log₁₀
(K)（粉壤土）。

3.2 光谱特征
粉壤土反射率普遍高于砂土，水分敏感特征峰出现在1447 nm和1918 nm（OH键振动）。2200 nm处黏土矿物特征峰随水分增加而减弱，印证了光谱对土壤组分的双重响应。瞬态蒸发实验显示，等时间间隔的光谱变化非线性，印证了蒸发速率的动态特性。

3.3 模型性能
基于1400 nm吸收深度的三阶多项式线性回归表现最优（砂土AICc=67.3，粉壤土99.5），显著优于PCR和PLSR。该模型在吸收深度0.1-0.3区间（对应砂土6-14 vol%、粉壤土13-27 vol%）灵敏度最高。

3.4 水分对比验证
光谱测定值系统性低于模拟值，差异在砂土更显著（平均误差7.13 vol%）。粉壤土误差（2.81 vol%）接近商用传感器工厂标定精度，但最大偏差达6 vol%。作者通过独立实验验证砂土表层实际水分（32±2 vol%）支持模拟结果，指出接触式探头长时间光照导致的表层脱水是主要误差源。

讨论与意义
该研究首次在实验室尺度实现了瞬态蒸发过程的光谱动态监测验证。粉壤土的较好表现（误差<3 vol%）表明光谱技术适用于细质地土壤，而砂土的显著偏差揭示了接触式测量的局限性。研究建议野外应用应采用非接触式测量缩短曝光时间，并考虑土壤收缩对粉壤土光谱的影响。方法论上，1400 nm特征峰的多项式模型为无人机遥感提供了优选算法，而Richards方程与光谱的联用框架为土壤水分模型校准开辟了新途径。这些发现对精准农业中的水分管理、干旱预警系统的构建具有重要实践价值。