全 文 ：中国生态农业学报 2014年 7月 第 22卷 第 7期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, Jul. 2014, 22(7): 798−805


* 国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAC04B03)资助
** 通讯作者: 邵芳, 主要从事矿区土地复垦与生态重建研究。E-mail: shaofangcn@163.com
陈亚凯, 主要从事矿区土地复垦与生态重建研究。E-mail: jxchenyakai@126.com
收稿日期: 2014−01−18 接受日期: 2014−04−25
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2014.40086
黄河泥沙充填复垦耕地表层土壤垂直入渗特性研究*
陈亚凯 邵 芳** 乔志勇 王婷婷 刘东文 蒋 舒
(中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所 北京 100083)
摘 要 采用单圈入渗法, 以当地原有长期耕种的耕地为对照, 对引黄河泥沙充填复垦第 2 年的耕地表层土
壤水分垂直入渗过程进行了现场测定, 探讨复垦耕地耕种第 2 年的入渗特性, 分析比较不同复垦时间的土壤
入渗结果, 并选用 5种入渗模型对入渗特征曲线进行了拟合。结果表明: 充填复垦第 2年对照耕地的初始入渗
率、稳定入渗率平均值分别是充填耕地的 1.12倍和 2.19倍, 充填耕地呈上层表土入渗能力差、下层泥沙保水
性能差的特性, 有待改良; 充填耕地各试验点间入渗率差别较小, 入渗能力稳定; 充填复垦第 2 年充填耕地初
始入渗率、稳定入渗率平均值分别是第 1 年的 1.51 倍和 1.43 倍, 充填耕地入渗率显著提高(P<0.05), 耕种措
施有改善充填耕地入渗能力的作用。Mezencev模型对充填耕地土壤入渗特征拟合效果最佳, Kostiakov模型对
对照耕地土壤入渗特征拟合效果最佳; 综合充填耕地和对照耕地而言, Mezencev 模型具有最佳的拟合效果,
其次为 Kostiakov模型、NRCS模型、Horton模型和 Philip模型; 各模型的 RMSE、R2、SSE和 Ajust-R2指标显
示, 模型评价具有较好的一致性。
关键词 充填复垦 采煤沉陷地 黄河泥沙 耕地 入渗特征 入渗模型
中图分类号: TD88 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2014)07-0798-08
Vertical infiltration characteristics of reclaimed farmland soils
with Yellow River sediment fill
CHEN Yakai, SHAO Fang, QIAO Zhiyong, WANG Tingting, LIU Dongwen, JIANG Shu
(Institute of Land Reclamation and Ecological Restoration, China University of Mining and Technology, Beijing 100083, China)
Abstract The technique of using Yellow River sediment to fill damaged farmlands in mining subsidence areas not only fully
and rationally use Yellow River water and sediment resources, but also effectively increase farmland areas and improve re-
gional environment. Infiltration is an important indicator for farmland soil and water conservation and nutrient retention. Lab
infiltration apparatus was used to measure the vertical infiltration of reclaimed farmlands with Yellow River sediment fill. The
aim of the study was to obtain the soil infiltration characteristics in Yellow River sediment fill farmland in the second year, and
analyze and compare the experimental infiltration results of the first and second years of reclamation. Five infiltration models
were selected to fit the characteristic curves of infiltration. The results showed that mean initial infiltration rate and mean sta-
ble infiltration rate of control farmland were 13.95 mm·min−1 and 4.36 mm·min−1, which were 1.12 times and 2.19 times higher
than that of fill farmlands in the second year of reclamation. The discrepancy was caused by the compaction effect of machi-
nery used in the land reclamation process. The standard deviations of initial infiltration and stable infiltration rates of fill
farmlands were 1.98 mm·min−1 and 2.1 mm·min−1, significantly lower than those of control farmland (P < 0.05). Thus the in-
filtration capacity of fill farmlands was steadier than control land. The mean initial infiltration rate and mean stable infiltration
rate of fill farmlands in the second year of reclamation were 12.48 mm·min−1 and 1.99 mm·min−1, respectively; 1.51 times and
1.43 times higher than that in the first year of reclamation. This suggested that infiltration rate of fill farmlands increased sig-
nificantly (P < 0.05) after two years of corn-wheat crop rotation. Thus farming practices, root development and the activities
of soil microorganisms and small animals enhanced self-recovery capacity of fill farmlands. Therefore the study proposed
cultivation of corps with well-developed root system to improve soil infiltration capacity in fill farmlands. In terms of the es-
第 7期 陈亚凯等: 黄河泥沙充填复垦耕地表层土壤垂直入渗特性研究 799


timation of soil infiltration rated, Mezencev model was the best for fill farmland, followed by Kostiakov model, NRCS model,
Horton model and the Philip model. For control farmlands, Kostiakov model was the best, followed by Mezencev model,
NRCS model, Horton model and Philip model. For both fill farmlands and control farmlands, Mezencev model had the best fit
result, followed by Kostiakov model, NRCS model, Horton model and then Philip model. As the difference in assessment in-
dex between Mezencev model and Kostiakov model was small (P > 0.05), both models had small fitting errors. However, be-
cause some of the parameters of Mezencev model (a semi-empirical model) had real physical meaning, Mezencev model was
considered to be better than Kostiakov model. In addition, the rankings of the models based on different assessment indices
were basically similar. This led to a considerable consistency in RMSE, R2, SSE and Ajust-R2 of infiltration models. This study
provided research methods for determining farmland infiltration characteristics and the significant results were achieved. The
results therefore provided the scientific basis for the reconstruction and improvement of fill farmland soils. The study as well
provided certain guiding codes and practical values for the management of farmland irrigation and drainage.
Keywords Fill reclamation; Coal mine subsidence; Yellow River sediment; Farmland; Infiltration characteristics; Infiltration
model
(Received Jan. 18, 2014; accepted Apr. 25, 2014)
煤炭是我国最主要的能源, 煤炭开采在为国民
经济发展发挥巨大作用的同时, 也不可避免地造成
大量土地的破坏[1]。据统计, 截止到 2009年底仅山东
省济宁市采煤造成的土地沉陷面积达 23 466.7 hm2,
其中造成绝产面积约 7 800 hm2, 减产面积约 800 hm2,
涉及 29个乡镇、300多个村庄、30多万人[2]。而我
国人多地少, 人均耕地不足 0.1 hm2, 因此恢复耕地
就成为我国研究的重点和难点[3]。引黄河泥沙充填
采煤沉陷区耕地复垦技术, 不仅可以充分合理利用
黄河水沙资源, 并且可以有效增加耕地面积, 减少
耕地损毁数量, 减缓人地矛盾, 提高区域生态环境。
土壤水分入渗是地表水进入土壤的过程 [4], 土
壤的渗透能力是影响土壤侵蚀的重要因素之一, 是反
映土壤保持水土和保持养分能力的重要评价指标[5]。
近一个世纪来, 国内外学者对土壤水分入渗过程进
行了大量研究, 建立了大量入渗模型, 这些模型可
分为 3类: 1)物理模型, 即通过研究入渗相关物理性
质总结出入渗率随时间变化的规律, 模型参数具有
实际物理意义, 例如 Philip 模型[6]; 2)经验模型, 即
根据实际测得入渗试验数据进行数理统计分析, 按
误差最小原则, 归纳出入渗过程中时间和入渗速率
之间的数学关系, 例如 Kostiakov模型[7]和 NRCS模
型[8]; 3)半经验模型, 介于物理模型和经验模型之间,
部分参数具有物理意义, 例如 Mezencev 模型 [9]和
Horton 模型[10]。入渗模型已经比较成熟, 但模型对
不同土壤类型的适用性还有待研究。很多学者对煤
矸石、粉煤灰、泥浆等不同材料充填复垦耕地的土
壤入渗特性进行了研究, 并提出了充填复垦耕地的
改良措施, 取得了良好效果[11−13]。而引黄河泥沙充
填复垦是一项新的采煤沉陷地复垦技术, 目前鲜有
对此类复垦耕地入渗特性的研究。本研究通过实地
入渗试验, 阐明了引黄河泥沙充填复垦第 2 年充填
耕地和对照耕地的入渗特性及其差异, 分析了充填
复垦后第 1 年与第 2 年复垦耕地的入渗能力的变化
情况, 且用不同土壤水分入渗模型模拟各试验点入
渗过程, 得出不同入渗模型对黄河泥沙充填耕地和
对照耕地的适用性, 旨在为黄河泥沙充填复垦耕地
土壤重构、改良及耕地灌溉排水等耕作管理提供科
学依据。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
试验区位于山东省济宁市梁山县, 地处暖温带
半湿润地区 , 属大陆性季风气候 , 光照充足 , 试验
田位于黄河以南 6 km, 面积约为 0.47 km2, 地势平
坦, 主产玉米、小麦和大豆。引黄河泥沙充填复垦
工作于 2011年 7月完成, 在复垦后第 1年和第 2年
分季种植了小麦和玉米。研究区耕地分为 2个处理:
1)充填耕地, 即黄河泥沙充填复垦后耕种 2 年的耕
地, 充填耕地设计表层覆土厚度为 50 cm; 2)对照耕
地, 即当地原有长期耕种的耕地。
1.2 入渗试验方法
田间入渗试验时间为 2013 年 9 月 25 日, 采用
对角线采样法, 分别在充填耕地和对照耕地对角线
各 4 等分点位置布设 5 个地表土壤入渗试验点, 其
中充填耕地的 5个试验点分别用HC1~HC5表示, 对
照耕地的 5 个试验点分别用 CK1~CK5 表示。因为
单圈入渗法操作简单, 精度较高, 所以本次田间土
壤入渗试验采用单圈入渗法[14]。
1.3 数据分析
运用MATLAB拟合入渗曲线, 求得各模型参数
和拟合效果评价指标值, 并绘制入渗特征曲线图。
用 SPSS 19.0 做显著性分析。试验数据预处理用
EXCEL2007。选取残差平方和(SSE)、均方根误差
(RMSE)、决定系数(R2)和校正决定系数(Ajust-R2)作
800 中国生态农业学报 2014 第 22卷


为模型拟合效果的评价指标。由于现实中土壤入渗
不能满足统一的土壤质地和初始含水率等假设条件,
本研究用类似于估计 Kostiakov 等经验模型参数的
方法估算 Philip 模型的土壤吸湿率[15]。土壤入渗受
土壤质地、初始含水率、土壤疏松程度、生物性大
孔等扰动因素的影响 [4], 同类耕地不同采样点的入
渗规律也会不同, 因此要研究充填耕地和对照耕地
土壤总体水分入渗特性, 需取 2 类耕地的平均入渗
水平来进行分析比较。
1.4 入渗模型
入渗率是单位时间内通过单位地表面积的入渗
水量; 累积入渗量是入渗开始后一定时间内通过地
表单位面积入渗到土壤中的总水量[4]。通过研究入
渗率和累积入渗量随时间变化规律, 可分析得出引
黄充填复垦耕地的土壤水分入渗特性。建立土壤入
渗模型是客观描述土壤入渗规律的有效方法[16], 多
种入渗模型的对比分析有利于模型的一致性检验 ,
更准确地把握土壤水分入渗特征, 为农田水分管理
决策提供依据[17]。本研究选用以下 5种入渗模型, 并
用田间试验数据对其进行验证比较。
1.4.1 Kostiakov模型
Kostiakov 在 1932 年提出了以下模型来描述入
渗率和累积入渗量:
( )i t t βα −= (1)
( ) 1
1
I t t βαβ
−= − (2)
式中: i(t)为 t时刻的入渗率, I(t)为 t时刻的累积入渗
量, α(α>0)、β(0<β<1)是经验参数。
1.4.2 Mezencev模型
( ) fi t i t βα −= + (3)
( ) 1
1f
I t i t t βαβ
−= + − (4)
式中: if为最终的稳定入渗率。当 t足够大时, Mezencev
模型就变成了 Kostiakov-Lewis模型[18]。
1.4.3 NRCS模型
( ) 1bi t abt −= (5)
( ) bI t at c= + (6)
式中: a、b 为参数; 当 I 以 cm 为单位时, c 为常数
0.698 5[8]。
1.4.4 Horton模型
( ) ( )0 e tf fi t i i i γ−= + − (7)
( ) ( )( )01 1 e tf fI t i t i i γγ −= + − − (8)
式中: i0为初始入渗率, γ为常数。
1.4.5 Philp模型
( )
1
21
2
i t St A= + (9)
( )
1
2I t St At= + (10)
式中: S为吸湿率, A为接近稳定入渗率的常数。
2 结果与分析
2.1 充填复垦第 2年耕地土壤入渗特性
将充填耕地和对照耕地的各 5 组入渗试验数据分
别合并成 1 组, 拟合出充填耕地和对照耕地的平均入
渗特征曲线和平均累积入渗特征曲线, 如图 1所示。

图 1 充填耕地和对照耕地平均入渗特征和平均累积入渗量曲线
Fig. 1 Average infiltration rate curves and average cumulative infiltration curves of fill farmland and control farmland
HC: 充填耕地; CK: 对照耕地; 下同。HC: reclaimed farmland through filling Yellow River sediment (fill farmland); CK: control
farmland. The same below.

由图 1 可知, 充填耕地和对照耕地入渗随时间
变化大致可分为 3 个阶段: 1)在入渗开始的短时间
(约 1 min)内, 水分入渗率较大, 累计入渗量快速增
加 , 这是由于在水施加于土壤表面后的短时间内 ,
水分子主要受土壤颗粒的吸附力影响[19], 水分快速
下渗; 2)约 1~15 min内, 水分入渗率逐渐减小, 累计
第 7期 陈亚凯等: 黄河泥沙充填复垦耕地表层土壤垂直入渗特性研究 801


入渗量增加速度减缓 , 这是因为随着入渗的进行 ,
湿润锋不断往前推移, 水分子主要受重力和毛管力
影响, 且毛管力逐渐减小[19]; 3)入渗开始约 15 min
后, 入渗率和累计入渗量增加速度趋于稳定, 此阶
段水分主要受重力影响[19]。由图 1 还可以得出, 充
填耕地和对照耕地入渗率达到稳定值的时间大致相
同, 在 15 min 左右, 但是充填耕地在入渗初始时期
入渗率下降较快, 降幅较大; 对照耕地入渗率下降
较慢, 降幅较小。
初始入渗率和稳定入渗率是描述土壤水分入渗
能力的2个重要指标[4], 充填复垦第2年各试验点的初
始入渗率 i0和稳定入渗率 if如表 1所示。由表 1可知,
各充填耕地初始入渗率范围是 10.29~15.08 mm·min−1,
平均值为 12.28 mm·min−1, 稳定入渗率范围是 1.81~
2.10 mm·min−1, 平均值为 1.99 mm·min−1; 各对照耕
地初始入渗率范围是 10.41~15.76 mm·min−1, 平均值
为 13.95 mm·min−1, 稳定入渗率范围是 3.55~5.52
mm·min−1, 平均值为 4.36 mm·min−1。用 SPSS 19对充
填耕地、对照耕地初始入渗率和稳定入渗率分别做独
立样本显著性分析, 结果表明, 对照耕地初始入渗率
比充填耕地大, 但差别不显著(P>0.05), 平均值是充
填耕地的 1.12 倍; 对照耕地稳定入渗率高于充填耕
地, 差异达极显著程度(P<0.01), 平均值是充填耕地
的 2.19倍。而且, 充填耕地和对照耕地初始入渗率标
准差分别为 1.98 mm·min−1和 2.10 mm·min−1, 稳定入
渗率分别为 0.12 mm·min−1和 0.92 mm·min−1, 充填耕
地低于对照耕地, 达极显著程度(P<0.01), 说明充填
耕地各试验点入渗能力相差较小, 入渗能力较稳定。
表 1 充填复垦第 1年[20]和第 2年各试验点初始入渗率和稳定入渗率
Table 1 Initial infiltration rate and steady infiltration rate of soils in fill and control farmlands at the first year and the second
year of reclamation mm·min−1
充填耕地 Fill farmland 对照耕地 Control farmland 年份
Year
指标
Index HC1 HC2 HC3 HC4 HC5 均值
Mean value
CK1 CK2 CK3 CK4 CK5 均值
Mean value
初始入渗率 Initial infiltration rate 9.32 8.97 7.91 6.52 8.51 8.25±1.10 12.89 13.32 6.86 11.45 10.90 11.08±2.56第 1年
First year 稳定入渗率 Steady infiltration rate 1.67 1.51 1.49 0.88 1.41 1.39±0.30 7.45 6.89 2.32 5.46 6.05 5.63±2.00
初始入渗率 Initial infiltration rate 11.89 10.29 15.08 13.43 10.71 12.48±1.98 14.02 14.29 10.41 15.27 15.76 13.95±2.10第 2年
Second
year 稳定入渗率 Steady infiltration rate 2.10 2.09 2.03 1.96 1.81 1.99±0.10 3.65 5.18 3.92 3.55 5.52 4.36±0.92
HC1、HC2、HC3、HC4和 HC5 表示充填耕地各试验点, CK1、CK2、CK3、CK4 和 CK5表示对照各试验点, 下同。HC1, HC2, HC3, HC4
and HC5 stand for test points of fill farmland; CK1, CK2, CK3, CK4 and CK5 stand for test points of control farmland. The same below.

2.2 充填复垦第 2年与第 1年初始入渗率和稳定入
渗率的比较
邵芳等[20]用与本研究同样的试验方法对研究区
引黄河泥沙充填复垦第 1 年充填耕地和对照耕地
入渗特性进行了研究 , 得出充填复垦第 1 年充填
耕地各试验点初始、稳定入渗率数据如表 1 所示。
由表 1 可知, 复垦第 1 年初始入渗率范围是 6.52~
9.32 mm·min−1, 均值为 8.25 mm·min−1; 稳定入渗率范
围是 0.88~1.67 mm·min−1, 均值为 1.39 mm·min−1。对照
耕地试验点初始入渗率范围是 6.86~13.32 mm·min−1,
均值为 11.08 mm·min−1; 稳定入渗率范围是 2.32~
7.45 mm·min−1, 均值为 5.63 mm·min−1。充填复垦第
2 年与第 1 年相比, 充填耕地初始入渗率显著增加
(P<0.05), 均值约为第 1年的 1.51倍; 充填耕地稳定
入渗率显著增加(P<0.05), 均值约为第 1 年的 1.43
倍; 对照耕地初始入渗率增加 , 但不显著(P>0.05),
均值为第 1年的 1.25倍; 对照耕地稳定入渗率降低,
但不显著(P>0.05), 均值是第 1年的 77%。可见经过
玉米和小麦的轮作后, 对照耕地前后两年的入渗能
力相差较小, 而复垦耕地的初始入渗率和稳定入渗
率都有显著提高, 耕作措施有改良充填复垦耕地入
渗能力的作用。此外, 充填耕地初始、稳定入渗率的
标准差为 1.10 mm·min−1、0.30 mm·min−1, 分别小于对
照耕地的 2.56 mm·min−1、2.00 mm·min−1, 差异达极
显著程度(P<0.01), 再次验证了充填耕地入渗能力
的稳定性。
2.3 土壤水分入渗特征曲线的模型拟合
分别用 Philip模型、Kostiakov模型、Mezencev
模型、NRCS 模型和 Horton 模型对田间试验数据进
行拟合, 用MATLAB曲线拟合工具箱求得各拟合曲
线方程的参数值如表 2 所示, 以及模型拟合结果的
评价指标 SSE、RMSE、R2和 Ajust-R2值, 分别统计
出充填耕地和对照耕地的 5 种模型拟合评价指标的
平均值, 并根据评价指标值得出各入渗模型对充填
耕地和对照耕地的适用性排行, 然后分别计算全部
入渗曲线拟合的各评价指标总平均值, 并得出各模
型拟合效果总排行。结果如表 3和表 4所示。
由表 3 和表 4 可知, 对于充填耕地, Mezencev
模型排行第 1, 具有最佳拟合效果 , 其评价指标 ,
RMSE≤0.325, R2≥0.978, SSE≤2.425, Ajust-R2≥
0.977; 其次是 Kostiakov模型、NRCS模型和 Horton
模型, Philip模型拟合效果最差, 且Mezencev模型的
802 中国生态农业学报 2014 第 22卷


表 2 充填耕地和对照耕地 5种模型拟合曲线方程参数估计值
Table 2 Estimated parameters of fitting infiltration curve equations of five models in soils of fill and control farmlands
Philip Kostiakov Mezencev NRCS Horton 处理
Treatment S A α β α β if A b i0 if γ
HC1 12.48 2.11 14.57 0.581 17.89 1.19 2.11 34.76 0.419 11.89 2.11 0.199
HC2 8.62 2.09 5.87 0.342 2.83 0.78 2.09 8.93 0.657 10.29 2.09 0.696
HC3 27.41 2.03 13.76 0.590 12.09 1.01 2.03 33.55 0.410 15.08 2.03 0.275
HC4 10.28 1.96 6.51 0.395 3.51 0.71 1.96 10.77 0.605 13.43 1.96 0.862
HC5 13.44 1.81 7.313 0.464 4.87 0.92 1.81 13.64 0.536 10.71 1.81 0.448
CK1 10.91 3.65 8.91 0.292 3.81 0.67 3.65 12.58 0.708 14.02 3.65 0.411
CK2 11.83 5.18 10.37 0.211 4.70 0.68 5.18 13.15 0.789 14.29 5.18 0.378
CK3 10.29 3.92 8.085 0.233 3.92 0.73 3.92 10.54 0.767 14.29 10.41 0.336
CK4 17.09 3.55 10.74 0.357 6.03 0.85 3.55 16.71 0.643 15.27 3.55 0.409
CK5 16.74 5.52 12.96 0.229 7.32 0.57 5.52 16.80 0.772 15.76 5.52 0.184
表 3 充填耕地和对照耕地 5种模型 RMSE和 R2评价指标
Table 3 RMSE and R2 evaluation of five infiltration models in soils of fill and control farmlands
Philip Kostiakov Mezencev NRCS Horton 项目
Item RMSE R2 RMSE R2 RMSE R2 RMSE R2 RMSE R2
HC1 1.321 0.572 0.512 0.938 0.126 0.996 0.518 0.932 0.651 0.896
HC2 0.640 0.810 0.396 0.930 0.222 0.978 0.402 0.924 0.425 0.916
HC3 1.578 0.651 0.503 0.966 0.325 0.986 0.509 0.960 0.736 0.924
HC4 0.772 0.894 0.495 0.958 0.281 0.986 0.501 0.952 0.655 0.923
HC5 0.965 0.751 0.484 0.940 0.222 0.987 0.490 0.934 0.484 0.938
平均值 Mean value 1.055 0.736b 0.478 0.946a 0.235 0.987a 0.484 0.940a 0.590 0.919ab
模型排行 Model rank 5 2 1 3 4
CK1 0.924 0.883 0.482 0.970 0.677 0.941 0.488 0.964 0.274 0.990
CK2 0.650 0.860 0.509 0.916 0.402 0.948 0.515 0.910 0.736 0.821
CK3 0.627 0.819 0.359 0.942 0.394 0.930 0.365 0.936 0.279 0.964
CK4 1.153 0.778 0.630 0.937 0.298 0.986 0.636 0.931 0.638 0.932
CK5 0.795 0.855 0.539 0.935 0.747 0.875 0.514 0.929 0.942 0.797
平均值 Mean value 0.830 0.839b 0.503 0.940a 0.504 0.936a 0.504 0.934a 0.574 0.901ab
模型排行 Model rank 5 5 1 1 2 2 3 3 4 4
总平均 Total mean 0.943 0.787b 0.491 0.943a 0.369 0.961a 0.494 0.937ab 0.582 0.910ab
总排行 Total rank 5 5 2 2 1 1 3 3 4 4
R2平均值同行数据后不同字母表示 LSD检验在 P=0.05水平上差异显著。Different letters following mean values of R2 show significant dif-
ference at 0.05 level according to LSD test.
表 4 充填耕地和对照耕地 5种模型 SSE和 Ajust-R2评价指标
Table 4 SSE and Ajust-R2 evaluation of five infiltration models in soils of fill and control farmlands
Philp Kostiakov Mezencev NRCS Horton 项目
Item SSE Ajust-R2 SSE Ajust-R2 SSE Ajust-R2 SSE Ajust-R2 SSE Ajust-R2
HC1 41.899 0.572 6.029 0.936 0.366 0.996 6.036 0.931 10.165 0.896
HC2 13.914 0.810 5.164 0.927 1.629 0.977 5.171 0.922 6.147 0.916
HC3 59.779 0.651 5.817 0.965 2.425 0.985 5.824 0.960 12.994 0.924
HC4 15.478 0.894 6.137 0.956 1.974 0.986 6.144 0.951 11.156 0.923
HC5 22.354 0.751 5.383 0.938 1.137 0.987 5.390 0.933 5.621 0.938
平均值 Mean value 30.685 0.736 5.706 0.944 1.506 0.986 5.713 0.939 9.217 0.919
模型排行 Model rank 5 5 2 2 1 1 3 3 4 4
CK1 12.811 0.883 3.259 0.968 6.415 0.937 3.266 0.963 1.129 0.990
CK2 17.733 0.86 10.606 0.914 6.612 0.947 10.613 0.909 22.723 0.821
CK3 14.130 0.819 4.518 0.940 5.431 0.928 4.525 0.935 2.796 0.964
CK4 30.563 0.778 8.745 0.934 1.954 0.985 8.752 0.929 9.359 0.932
CK5 30.333 0.855 13.653 0.934 26.241 0.872 13.660 0.929 42.591 0.797
平均值 Mean value 21.114 0.839 8.156 0.938 9.331 0.934 8.163 0.933 15.720 0.901
模型排行 Model rank 5 5 1 1 3 2 2 3 4 4
总平均 Total mean 25.899 0.787 6.931 0.941 5.418 0.960 6.938 0.936 12.468 0.910
总排行 Total rank 5 5 2 2 1 1 3 3 4 4
第 7期 陈亚凯等: 黄河泥沙充填复垦耕地表层土壤垂直入渗特性研究 803


SMSE、R2、SSE 和 Ajust-R2值与 Philip 模型差异均显
著(P<0.05), 与 Horton模型、Kostiakov模型和 NRCS
模型差异不显著(P>0.05)。对于对照耕地, Kostiakov
模型排行第 1, 拟合效果最佳, 其评价指标, RMSE≤
0.630, R2≥0.916, SSE≤13.653, Ajust-R2≥0.914; 其
次是Mezencev模型、NRCS模型和 Horton模型, Philp
模型拟合效果最差, Kostiakov 模型的评价指标值高
于 Philip 模型, 且差异显著(P<0.05), 但与 Mezencev
模型、NRCS 模型和 Horton 模型相差较小(P>0.05)。
Mezencev模型是在Kostiakov模型基础上添加 if(稳定
入渗率)项改进而来, 它适用于充填耕地的原因或在
于充填耕地在复垦工程实施过程中实行统一操作 ,
土壤质地较为均匀, if数据测量较准, 因而模型拟合
精度较高; 而对照耕地由于长年耕作管理、作物生
长和土壤中动物影响等诸多不确定因素致使土壤质
地复杂多变, 影响 if数据测量精度, 所以没有 if项的
Kostiakov 模型拟合效果更优, 而 Mezencev 模型拟
合效果反而不好。
从综合充填耕地和对照耕地的总排行来看, 各模
型拟合效果排行为 Mezencev 模型>Kostiakov 模型>
NRCS 模型>Horton 模型>Philip 模型, 且 Mezencev
模型与 Kostiakov 模型、NRCS 模型和 Horton 模型
差异不显著(P<0.05), 与 Philip模型存在显著性差异
(P<0.05)。因此, Mezencev模型和 Kostiakov模型都
具有较优的拟合效果。但是当时间趋于无穷大时 ,
Kostiakov 模型入渗率 i 趋于 0 而不是稳定入渗率,
仅当 tKostiakov模型有时间区间局限性。Mezencev模型在
Kostiakov 模型基础上加上参数 if, 不仅解决了
Kostiakov 模型时间区间局限性问题, 使拟合精度更
高 , 而且使参数具有了一定物理意义 , 所以优于
Kostiakov 模型。Horton 模型优点是当 t 为 0 时, 入
渗率等于 i0; 缺点在于当 t很小时, 无法准确描述入
渗率快速下降的特性, 且参数多于 Kostiakov模型、
Philip模型及 NRCS模型[21]。Philp模型虽然是经验
模型, 参数具有物理基础, 但参数 S难以测得, 且拟
合误差太差。此外, 根据 SSE、RMSE、R2和 Ajust-R2
得出的模型拟合效果排行结果基本一致, 只有 SSE
和 Ajust-R2排行结果有一处微小差别, 表明 4个评价
指标对于评价入渗特征曲线拟合效果具有较好的一
致性。
3 讨论和结论
黄河泥沙充填复垦技术与传统的煤矸石充填复
垦和粉煤灰充填复垦技术不同点在于充填材料不同,
但复垦工艺类似。胡振琪等[12]对煤矸石充填复垦耕
地的入渗特性研究表明, 充填复垦耕地由于表层土
壤受复垦机械压实, 入渗能力较弱, 本研究得出的
结论与其类似, 引黄河泥沙充填复垦后第 2 年, 对
照耕地的初始、稳定入渗率平均值分别是充填耕地
的 1.12 倍和 2.19 倍, 充填耕地入渗能力较弱; 且充
填耕地各试验点初始入渗率、稳定入渗率方差较小,
说明充填耕地不同位置入渗能力差异较小, 入渗能
力较稳定。王辉等[13]应用室内立体柱状模型模拟煤
矸石和粉煤灰充填复垦 , 结果表明充填材料持水
性能较差 , 且对表层土壤的渗透能力影响较小 ,
复垦耕地整体渗透能力主要受表层土壤影响。因
此 , 黄河泥沙充填复垦耕地有上层表土入渗能力
差, 下层泥沙持水保水性能差的特性, 充填耕地土
壤改良可从这一性质入手, 为减少水分流失, 应使
用少量多次的灌溉方法; 同时, 应选种根系发达的
作物, 或施加磷肥以促进作物根系发展, 从而达到
疏松土壤、增加土壤中有机质含量和改善入渗性能
的作用[22]。
对充填复垦农田入渗特征的连续观测结果表明,
经过 2 年的玉米和小麦轮作之后, 充填复垦后第 2
年与复垦第 1 年相比, 对照耕地入渗能力变化较小
(P>0.05), 而充填耕地初始入渗率和稳定入渗率平
均值分别增长 4.23 mm·min−1和 0.60 mm·min−1, 充填
耕地入渗能力有显著提高(P<0.05)。说明不经过人
为土壤重构和改良 , 随着作物的耕种和根系生长 ,
加之土壤中的微生物和小动物的作用, 充填耕地的
入渗能力有所提高, 耕作措施能提高充填耕地渗透
性能, 充填耕地具有一定自恢复能力。胡振琪等[12]
在研究煤矸石充填复垦耕地入渗特性时也有类似
发现。
国内学者普遍认为 Kostiakov 模型和 Horton 模
型拟合效果较优, 适用于描述不同类型土地的入渗
过程[16−17,23−25], 而对 Mezencev模型的研究甚少。本
研究模型拟合结果为, 对于充填耕地, Mezencev 模
型拟合效果最佳, 对于对照耕地Kostiakov模型拟合
效果最佳。综合两类耕地而言, 5种模型拟合效果优
劣排序为 Mezencev 模型、Kostiakov 模型、Philip
模型、NRCS模型和 Horton模型, 且 Mezencev模型
和 Kostiakov 模型评价参数差异不显著(P>0.05), 因
此二者拟合误差都比较小。Mezencev 模型是在
Kostiakov 模型方程中添加了稳定入渗率 if参数, 正
因为这一参数, 不但使 Mezencev 模型拟合误差比
Kostiakov 模型小, 而且使模型参数具有了物理意义,
成为半经验模型, 因此比 Kostiakov 模型更优, 本研
究对此进行了验证, 结果与 Dashtaki 等[15]和 Duan
等[21]的结论一致。
804 中国生态农业学报 2014 第 22卷


本文为研究黄河泥沙充填复垦技术的复垦耕
地入渗特性提供了研究思路和方法, 并得出了初步
结论, 对复垦耕地改良和灌溉排水管理有一定指导
意义。然而, 本文并未对研究区土壤理化性质进行
测定, 因而不能对入渗特性产生的机理进行深入分
析; 此外, 如何选择合适的表土厚度和土壤剖面做
到既不影响作物产量又节约表土资源 , 如何改良
充填复垦耕地保水保肥性以提高作物产量 , 这些
都是引黄充填复垦技术的关键问题。要解决上述问
题, 还有待对复垦耕地的其他理化性质进行观测和
研究。
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