综述：田间非破坏性和非侵入性土壤盐度测量原理与方法的进展：综述

《Computers and Electronics in Agriculture》：Advances in the principles and methods for nondestructive and noninvasive soil salinity measurements in the field: A review

土壤盐度监测技术综述及三维成像潜力分析。本文系统评述了土壤溶液电导率、电磁法、时域反射仪、频域反射仪及探地雷达等非破坏性监测技术的原理与应用，指出传统方法受水分耦合效应制约难以实现三维精准监测。重点探讨电导率成像与电容率成像协同应用的可行性，为不同场景下盐度监测技术选型提供决策参考。

　　

唐晓灿|顾慧洁|闫振星|李宝茹|闫宗正|吴东学|韩杰|刘秀伟

中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心农业水资源重点实验室，中国河北省石家庄市怀中路286号，050021

摘要

土壤盐度对全球植物生长产生影响；因此，了解土壤盐度的状况对于减轻其不利影响至关重要。鉴于土壤盐度的空间和时间分布具有天然异质性，尤其是三维监测显得十分必要。然而，土壤水分与盐度的耦合使得原位准确测量土壤盐度变得困难。尽管传统的采样方法可以实现这一目标，但它耗时、具有破坏性且不可重复。在本文中，我们回顾了非破坏性和非侵入性技术（土壤溶液电导率、电阻率、电磁方法、地面穿透雷达、时域反射法、频域反射法和光谱法）在田间土壤盐度测量中的基本原理和应用。这些方法的优缺点得到了系统讨论。这些技术在实际应用中通常面临挑战，例如无法实现土壤盐度的三维监测，以及难以从电信号中分离出土壤水分和盐分含量（其中大部分电信号来源于电导率）。基于当前的研究进展，我们希望为不同场景下选择合适的土壤盐度监测方法提供参考。最重要的是，电阻率层析成像和电容层析成像的联合使用在土壤盐度的三维绘图方面显示出巨大潜力，可能为解决田间土壤盐度监测的技术瓶颈提供有效途径。

引言

土壤盐度在各种土壤中普遍存在，盐分的积累（称为土壤盐碱化）会对植物生长造成非生物胁迫。根据联合国粮食及农业组织的数据，全球约11%的灌溉农田受到盐碱胁迫的影响（FAO, 2024）。盐碱胁迫的后果包括降低作物产量、破坏土壤质量，并阻碍农业及人类文明的可持续发展（El-Ramady等，2024；Lei等，2025；Singh，2022；Wang等，2023）。因此，准确监测土壤盐度对于理解盐分迁移过程以及制定有效的盐碱地管理策略至关重要（Chen等，2025b；Li等，2025；Wang等，2025）。

土壤盐度在垂直和水平方向上通常表现出强烈的空间异质性，受地形、地貌、土壤类型、气候条件和植被等因素的影响（Hu等，2022）。降雨和灌溉会加剧土壤盐度的时空变化（Eswar等，2021）。因此，需要三维监测来捕捉其空间和时间变化。在中国新疆等地区，当前的水资源和盐分调控措施正从大规模的“漫灌和盐分淋溶”转向局部化的“控制性脱盐”。虽然这些做法提高了水资源利用效率，但也增加了土壤盐度的空间异质性。例如，中国新疆某些农田的土壤盐度变异系数超过74%（Bai等，2023）。在这种条件下，传统的单点测量方法无法准确反映田间尺度的土壤盐度分布。虽然增加传感器数量理论上可以提高空间覆盖范围，但在大面积农业区部署密集传感器往往成本高昂且不切实际（Aihaiti等，2025）。这些限制凸显了需要能够提供空间分布测量数据的监测技术。

目前，土壤盐度评估仍主要依赖于实验室分析方法。传统方法包括重量法和电导率法，这些方法被广泛认为是评估盐度的标准方法（Rhoades等，1999；Corwin和Yemoto，2020）。重量法通过蒸发和后续离子分析确定可溶性盐的总量，而电导率法通过测量饱和土壤提取物或土壤-水提取物（比例为1:5）的电导率来估算土壤盐度（Hardie和Doyle，2012）。尽管这些方法精度较高，但它们需要现场采样和实验室分析，这使其耗时且劳动强度大，不适合进行连续和动态的原位监测。此外，由于土壤盐度通常具有很强的空间变异性，通常需要大量采样才能获得代表性结果，从而增加了大规模应用中的监测成本（Du等，2024）。为了克服这些限制，人们越来越关注基于土壤电学特性的原位测量技术。由于水溶性盐以离子形式存在于土壤溶液中，并对土壤电学行为产生显著影响，电导率已成为最常用的土壤盐度监测指标之一。典型的原位技术包括四电极电阻率法、电磁感应法、时域反射法（TDR）和频域反射法（FDR）。这些技术通常通过测量表观电导率（EC_a）间接估算土壤盐度。

然而，仅使用电导率作为盐度测量的指标存在根本性局限。土壤电导率同时受到土壤含水量和盐分浓度的影响（Friedman，2005）。水分作为导电介质，分布在土壤孔隙中形成连续的导电路径（Rhoades等，1976）。盐分以离子形式存在于土壤溶液中，随着盐度的增加，土壤溶液的电导率也会增加（Mu等，2024）。因此，电导率不仅受土壤盐度影响，还与土壤含水量密切相关。水分和盐分之间的相互作用是非线性的（Bohn等，1982）。这一发现表明，仅从电导率测量结果中区分这两个因素的贡献是困难的，强调了理解这两个耦合因素的必要性。例如，Wang等（2020）报告称，可以使用多项式拟合来建模土壤含水量与土壤-水比例为1:5的渗滤液电导率与表观土壤电导率之间的关系。因此，原位电导率反映了水分和盐分的共同影响。尽管有许多关于含水量、盐分含量和电导率之间关系的实证模型（Mu等，2024），但这些模型可能受到土壤类型、质地和温度的影响（Friedman，2005；Kim和Park，2024）。因此，在测量过程中有效分离水分和盐分对电信号的贡献仍然是土壤盐度监测领域的核心挑战之一。

由于土壤盐度的空间异质性，能够提供空间分布信息的监测技术受到了越来越多的关注。近年来，如电阻率层析成像（ERT）和电容层析成像（ECT）等地球物理成像技术被广泛用于重建地下电学特性的空间分布（Zhou等，2001；Tapp和Wilson，1997；Bi等，2026；Lech等，2016）。这些方法利用多电极阵列收集电信号，并应用反演算法获取地下电学参数的图像。它们已被应用于地下水勘探和环境污染监测。然而，在应用于土壤盐度监测时，测量的电信号仍受土壤水分和盐分的影响，难以直接区分盐度信息。因此，在三维成像框架内有效分离水和盐分信号成为一个重要的研究课题。

近年来，多项综述研究了土壤盐度监测技术。Rhoades（1993）和Corwin与Lesch（2005）系统回顾了表观电导率在盐度评估中的理论基础。在此基础上，后续研究越来越关注特定技术的优化和应用。例如，Doolittle和Brevik（2014）全面总结了电磁感应（EMI）技术在土壤科学中的应用，而Corwin和Scudiero（2019）将EMI与遥感技术相结合，建立了多尺度盐度监测的标准化框架。同时，TDR因其能够同时测量介电常数和电导率而受到关注（He等，2021；He等，2023）。在多源数据融合领域，Samadzadegan等（2025）回顾了多平台遥感数据整合的最新进展，而Cui等（2025）通过全局元分析量化了影响遥感反演准确性的关键因素。此外，Pathirana等（2023）对地面穿透雷达（GPR）和电磁感应（EMI）在农业应用中的优势、局限性和知识空白进行了比较，强调了整合这些互补技术的潜力，以克服各自的局限性；Visconti和de Paz（2020）评估了电阻率（ER）、EMI和FDR在田间尺度上的性能，表明EMI和FDR在体积电导率测量方面表现相当，而ER存在偏差；FDR在使用探针数据时实现了中等程度的盐度估计精度（R² = 0.7，RMSE = 1.5 dS m?¹），尽管所有技术都受益于补充的土壤信息。此外，几项近期综述从更广泛的角度总结了土壤盐度监测技术的发展。例如，Pozdnyakova等（2024）总结了电地球物理方法在实地调查中的应用，重点介绍了土壤盐度、水分和地下水条件的原位评估。Zhang等（2023a）在其关于土壤水-热-盐耦合过程的综述中总结了多种技术。然而，这些研究主要集中在个别技术系统上，缺乏不同监测方法之间的系统比较。对不同技术对土壤水分干扰的敏感性及其三维监测能力的全面评估仍然有限。这一限制限制了适用于田间尺度土壤盐度监测的适当技术的实际选择和整合。因此，本文旨在从统一的分析角度系统地组织和比较原位土壤盐度监测技术，将测量原理与其对水分-盐分耦合的敏感性及其三维（3D）空间表征能力联系起来。具体目标包括：

(1) 系统概述主要的原位土壤盐度测量技术，分析它们的测量原理、优势、局限性以及它们对土壤水分干扰的敏感性。

(2) 讨论电阻率层析成像和电容层析成像在三维土壤盐度监测中的潜力，并为不同应用场景下的技术选择提供指导。

土壤盐度监测的原理和技术

当前的土壤盐度监测技术可以根据不同的测量原理和指标进行分类。根据测量原理的分类，大多数原位测量方法基于电磁波的相关特性，而电阻率方法基于欧姆定律的反演，土壤溶液电导率方法基于离子扩散平衡原理。

土壤盐度监测的未来发展方向——原位三维监测

如前文所述，原位测量技术（如盐度传感器、FDR和光谱技术）的发展显著提高了土壤盐度监测的效率和便利性。这些技术进步为精准农业提供了更多解决方案。然而，在实际田间应用中，水分和盐分的空间异质性及耦合效应对这些原位测量的代表性和准确性提出了挑战。

结论

土壤盐度是一个影响植物生长和农业生产力的全球性问题。理解和准确测量土壤盐度对于减轻其不利影响至关重要。本文全面分析了各种非侵入性和非破坏性土壤盐度测量技术的原理和应用，包括土壤溶液电导率、电阻率、电磁方法、TDR、FDR、GPR和光谱方法。

作者贡献声明

唐晓灿：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、方法学。顾慧洁：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、方法学。闫振星：撰写——审稿与编辑、监督。李宝茹：撰写——审稿与编辑、初稿撰写。闫宗正：撰写——审稿与编辑、方法学。吴东学：撰写——审稿与编辑、初稿撰写。韩杰：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、监督、方法学、资金支持

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了国家重点研发计划（2023YFD1902603）、中国科学院的战略重点研究计划（XDA0440102）以及国家自然科学基金（32370434和32400339）的资助。