基于水文频率分析的土壤次生盐渍化风险评估方法研究

本研究针对传统土壤盐渍化风险评估方法主观性强、定量不足的问题，创新性地提出基于地下水埋深频率分析的土壤次生盐渍化(SSS)风险评估方法。通过建立临界盐渍化深度(H0 )和控制持续时间(D0 )概念，构建概率模型量化风险率(Rs )，并在中国新乡市验证了方法的适用性，为农业土地资源管理提供了新思路。

　　

土壤盐渍化已成为全球土地退化的主要驱动因素之一，尤其在灌溉农业区，不合理的灌溉制度导致地下水位上升，引发次生盐渍化(Secondary Soil Salinization, SSS)。这一问题在中国黄河流域表现尤为突出，新乡市作为典型区域，长期面临盐渍化威胁。传统评估方法如盐渍化风险指数(SRI)和遥感解译技术虽能反映盐分状态，但无法预测未来风险概率，且受限于数据质量和模型假设。如何建立基于概率理论的定量风险评估体系，成为当前研究的难点。

针对这一科学问题，中国某研究机构团队在《Ecological Indicators》发表研究，创新性地将水文频率分析理论引入SSS风险评估领域。研究提出以地下水埋深为核心指标，通过定义临界盐渍化深度(H⁰
)和盐渍化控制持续时间(D⁰
)，构建了"最大超临界天数(D*)"特征值体系，采用Pearson-III分布拟合频率曲线，最终建立风险率(R_s
)计算公式。

研究关键技术包括：(1)基于新乡市1990-2022年33年地下水日尺度监测数据，采用泰森多边形法划分8个子区域；(2)通过土壤蒸发试验确定粉质壤土的H⁰
=400 cm；(3)结合土壤电导率(EC)监测数据，确定D⁰
=35天的盐分累积阈值；(4)运用定向信息传递指数(DITI>0.6)验证地下水埋深与盐渍化的因果关系。

研究结果显示：

1. 适用性验证：通过Guanzhuang和Zhulou监测点数据证实，土壤表层盐分与地下水埋深呈显著滞后相关(DITI=0.7351-0.7882)，支持以地下水埋深作为风险指示因子。
2. 风险特征值确定：分析各子区D*序列发现，Area 5和Area 6因超50%零值数据被剔除，其余区域通过Pearson-III分布拟合(R²

0.75)。

1. 空间风险格局：Area 8邻近黄河，风险率最高达47.97%；Area 1因地下水埋深较深风险率仅0.96%，评估结果与实际地形水文特征吻合。

讨论部分指出三个关键创新：首先，首次将洪水频率分析框架迁移至盐渍化风险评估，实现从"状态评估"到"概率预测"的范式转变；其次，提出的D*特征值克服了传统方法无法反映持续暴露风险的缺陷；最后，方法对地下水监测网络建设具有指导意义。研究同时识别出主要不确定性来源：监测数据时空分辨率(需>30年序列)、概率分布选择(Pearson-III对零值数据敏感)以及参数估计方法(建议采用贝叶斯优化)。

该研究为干旱半干旱区农业水土资源管理提供了重要工具，其理论框架可扩展至毛细水上升主导的其他地表盐渍化过程。未来研究需结合土壤质地(如黏土夹层效应)和作物根系吸水动态，进一步优化H⁰
和D⁰
的确定方法。论文建立的"水文频率-盐渍化风险"耦合模型，为实施联合国可持续发展目标(SDGs)中土地退化零增长目标提供了科学支撑。