不同地表覆盖条件下农田土壤水分与基质势的时空动态特征及其耦合机制研究

为揭示农田尺度土壤水分(θ)与基质势(ψ)的交互机制，中国消防救援学院团队通过100m/20m样带监测，发现植被通过根系吸水降低深层(60cm)θ和ψ空间变异性，时空稳定性分析(TSA)显示两者响应模式差异显著，小波相干分析(WTC)揭示季节尺度空间稳定性受>8m大尺度相关支配。该研究为精准灌溉和生态水文模型提供了重要理论支撑。

　　

在全球气候变化和农业水资源短缺的背景下，土壤水分动态监测已成为精准农业和水资源管理的核心问题。传统研究多聚焦土壤含水量(θ)，却忽视了其"驱动力"——土壤基质势(ψ)的时空特征，两者间的非线性关系及其对环境因素的差异化响应机制尚不明确。这种认知缺口导致农田水分利用效率预测偏差，特别是在华北平原这类典型灌溉农业区，如何协调作物需水与土壤水势的关系成为亟待解决的科学难题。

中国消防救援学院的研究团队在《Agricultural Water Management》发表的研究，通过设计对照实验（100m作物样带与20m裸地样带），采用便携式时域反射仪(TDR)和Watermark传感器同步监测30cm/60cm深度的θ和ψ，结合时空稳定性分析(TSA)和小波相干分析(WTC)，首次系统揭示了不同地表覆盖条件下土壤水力学参数的耦合机制。关键技术包括：1) 建立双样带对比观测系统；2) 每周42次高频监测的时空稳定性评估；3) 基于Morlet小波的多尺度相关性解析；4) 土壤质地与水分参数的Spearman相关性检验。

【时空动态特征】研究发现裸地条件下θ空间变异系数达0.187-0.276，而作物覆盖使其降低15%-20%，证实植被根系吸水 homogenizing effect（均质化效应）。ψ的变异范围(-134.19至-19.73 kPa)显著大于θ，且在60cm深度呈现独特的上凸型均值-方差关系，揭示深层土壤水力学行为的非线性特征。

【时空稳定性差异】TSA分析显示：裸地60cm处θ的MRD(平均相对差)为-0.187-0.276，而ψ达-0.416-0.373，两者时间稳定性呈深度反向变化。作物覆盖使ψ的SDRD(相对差标准差)降低30%，表明植被增强ψ的时间持续性，这种解耦现象源于θ-ψ曲线的滞后效应。

【代表性监测点选择】通过MRD排序发现，θ和ψ的最优监测点空间位置重合率不足40%，如30cm作物带θ代表点位于样带中段，而ψ代表点偏向两端。但两类参数的TSA预测精度均达R²>0.85，验证了该方法在异质农田的普适性。

【多尺度耦合机制】WTC分析揭示：春季30cm处θ-ψ在>8m尺度呈现强相干性(红区占比70%)，夏季60cm的大尺度相关增强，反映作物根系在生长季对深层水分的调控作用。小尺度(<8m)相干性在秋季骤降，可能与土壤孔隙度异质性和根系空间分布有关。

该研究创新性地构建了"水分-势能-植被"三维分析框架，证实农田水分运移存在明显的scale-dependent特征（尺度依赖特性）。实践层面，研究建议：1) 灌溉决策需分别参考θ和ψ的TSA代表点；2) 深层(60cm)ψ监测对旱情预警更具指示意义；3) 基于WTC的空间优化采样可降低监测成本。这些发现为发展智能灌溉系统和陆面过程模型提供了新的理论依据，尤其对华北平原冬小麦-夏玉米轮作体系的水分精准管理具有重要指导价值。