导读:本文包含了土壤水文论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:土壤,水文,植被,黄土高原,太行山,水性,黑河。
土壤水文论文文献综述
李小娟,张莉,张紫萍,王冬,李英年[1]（2019）在《高寒草甸生物结皮发育特征及其对土壤水文过程的影响》一文中研究指出为了明确不同退化程度高寒草甸生物结皮发育特征及其对土壤水文过程的影响,以叁江源泽库高寒草甸生物结皮为研究对象,分析了不同退化程度(原生植被、轻度退化、中度退化及重度退化)高寒草甸生物结皮的优势种、盖度、厚度、容重及其对土壤水分入渗、蒸发的影响。结果表明:(1)不同退化程度泽库高寒草甸生物结皮以苔藓结皮为主,其优势种为土生对齿藓。原生植被至轻度退化阶段,生物结皮盖度、厚度无显着变化。至中度退化阶段,生物结皮容重无显着变化,其盖度、厚度分别较轻度退化样地分别下降74.85%,35.49%(p<0.05)。至重度阶段,生物结皮完全消失。(2)生物结皮对高寒草甸土壤水分入渗、蒸发过程无显着影响。覆盖和移除生物结皮处理初始入渗速率分别为0.20,0.22 mm/s,二者稳定入渗速率均为0.03 mm/s;覆盖和移除生物结皮处理平均土壤日蒸发量分别为1.79,1.78 mm/d。研究结果可为该区域其他生物结皮的相关研究提供数据基础。(本文来源于《水土保持研究》期刊2019年06期）
焦振航,舒红,吴凯,李依泽,聂磊[2]（2019）在《水文模型的LAI优化与单网格土壤湿度同化》一文中研究指出利用可变下渗能力水文(VIC)模型和MODIS反演的月叶面积指数(LAI)分析了模拟土壤湿度对LAI的敏感性,以及年际动态变化的LAI对VIC模型土壤湿度模拟能力的影响;并利用集合卡尔曼滤波同化法将CCI土壤湿度数据同化进增加了LAI年际变化能力的VIC模型中。敏感性分析表明,模拟土壤湿度全年对LAI敏感,且夏天高于冬天。站点数据的验证结果表明,年际动态变化的LAI能提高模拟土壤湿度的精度,无偏均方根差异(ubRMSD)减少了2.2%,相关系数提高了9.3%;土壤湿度经过同化后能使均方根误差(RMSE)降低4.5%,平均偏差(MBE)降低5.3%。(本文来源于《地理空间信息》期刊2019年09期）
路璐,王振龙,杜富慧,胡永胜,张晓萌[3]（2019）在《淮北平原基于水文气象多因子的土壤水分动态预测》一文中研究指出为研究土壤水分动态变化,利用五道沟水文实验站1989-2015年水文气象和大田土壤水实测资料,采用灰色关联度和线性回归分析,建立了冬小麦各生长阶段不同土层土壤水分预测模型。结果表明:不同土层土壤水分与气象因子的关联度一致;不同生长阶段土壤水分与气温和地下水埋深关联度最强,分别达0. 92和0. 95;分蘖-越冬期,土壤水分与地下水埋深和日照时数关联度最强,其他生长阶段,土壤水分与气温和地下水埋深关联度最强。通过水文气象因子模拟土壤水分拟合度较高,R~2达0. 94。不同生长阶段不同土层,土壤水分计算模型均具有良好的预测能力,R~2达0. 80。成果为实施作物不同生长阶段的灌溉计划提供科学依据。(本文来源于《水资源与水工程学报》期刊2019年04期）
程欢,付雨欣,董洪君,胡旭,黄川雄[4]（2019）在《川中丘陵区不同植被类型土壤理化性质及水文效应》一文中研究指出为揭示紫色土区不同植被类型土壤理化性质和水文效应空间分布特征,测定官司河流域紫色土区柏木麻栎混交林(Cupressus funebris,Quercus acutissima)、柏木纯林、方竹林(Chimonobambusa quadrangularis)和农地4种植被类型土壤理化性质、土壤孔隙状况及水文特征.结果表明:(1)土壤有机碳含量表现为柏木麻栎混交林>方竹林>柏木纯林>农地.柏木麻栎混交林土壤有机碳(18.04 g/kg)、全氮(1.51 g/kg)、全磷(1.49 g/kg)、全钾(53.1 g/kg)、速效氮(81.69 mg/kg)、速效磷(2.14 mg/kg)积累作用最好.(2)不同植被类型土壤容重均值表现为农地>柏木纯林>柏木麻栎混交林>方竹林,随土层加深,4种植被类型容重变化规律不同,其中农地增加幅度最大,为9.34%.(3)0-100 cm土层自然含水量、毛管持水量、最大持水量、含蓄降水量均表现为柏木麻栎混交林最高,田间持水量表现为农地最高.随着土层加深,不同植被类型水文效应规律变化差异较大.综上所述,不同植被类型不同土层深度土壤理化性质和水文效应特征差异显着,柏木麻栎混交林较柏木纯林更适宜在研究区推广种植,方竹林对该区土壤状况适应性较好,结果可为川中丘陵区紫色土人工林经营管理、生态环境恢复及水源涵养功能评价提供理论依据.(图2表4参30)(本文来源于《应用与环境生物学报》期刊2019年04期）
娄淑兰,刘目兴,易军,张海林,李向富[5]（2019）在《叁峡山地不同类型植被和坡位对土壤水文功能的影响》一文中研究指出土壤层下渗和贮蓄水分的水文功能是森林保持水土、涵养水源的基础。以叁峡山地大老岭林区为研究区,采集常绿林、落叶林和草地覆盖下不同坡位的原状土样,测定其饱和导水率和水分特征曲线,分析植被类型和坡位对土壤水分参数和库容的影响。结果表明:常绿林地的入渗性能最好,饱和导水率为7.80—322.81 cm/d,大于落叶林地(0.33—137.03 cm/d)和草地(0.84—115.80 cm/d);坡位间差异表现为上坡高于下坡。不同样地的饱和含水量差异较小,但毛管持水量和田间持水量差异明显,草地最大,为20.77%—50.39%;不同坡位比较表现为下坡高于上坡。不同样地土壤水库容量差异较大,由田间持水量得到的库容量占总库容量的百分比以草地最大(63.25%),其次是落叶林地,常绿林地最小;坡位上表现为下坡的田间持水库容大于上坡。饱和导水率与土壤总孔隙度、有机质含量呈显着正相关,与容重呈显着负相关;饱和含水量、毛管持水量、田间持水量均与土壤总孔隙度、有机质含量和粉粒含量呈显着正相关,与容重、砂粒含量呈显着负相关。综合以上,草地持水性能最强,利于保蓄水分,常绿林地最弱,更利于水分入渗,补给地下水,下坡位的持水性能强于上坡位。(本文来源于《生态学报》期刊2019年13期）
张晓梅,邸利,王彦辉,史再军,张曦慧[6]（2019）在《黄土高原典型林分土壤水文物理性质及持水性能》一文中研究指出【目的】通过对黄土高原典型林分类型土壤水文物理性质及持水性能的研究,以期为该区域合理水资源综合管理和林分种类选取配置经营提供科学依据.【方法】采用野外观测和室内浸水相结合的试验方法,得到3种林分类型(贺兰山油松天然林、子午岭油松次生林、陇东黄土高原刺槐人工林及六盘山华北落叶松人工林)的土壤水文物理特征指标.【结果】不同林分类型的土壤容重、孔隙度与持水性能存在差异.土壤容重随土层深度增加而增大,子午岭油松次生林(1.24 g/cm~3)最大,陇东黄土高原刺槐人工林(1.16 g/cm~3)与六盘山华北落叶松人工林(1.16 g/cm~3)次之,贺兰山油松天然林(0.98 g/cm~3)最小;土壤孔隙度随土层加深而减小,总孔隙度与毛管孔隙度为贺兰山油松天然林>陇东黄土高原刺槐人工林>六盘山华北落叶松人工林>子午岭油松次生林,非毛管孔隙度为陇东黄土高原刺槐人工林>子午岭油松次生林>贺兰山油松天然林>六盘山华北落叶松人工林;贺兰山油松天然林土壤饱和持水率、毛管持水率与非毛管持水率均值均与其它叁种林分类型差异极显着(P<0.01),土壤饱和持水率、毛管持水率与非毛管持水率大小依次为贺兰山油松天然林>陇东黄土高原刺槐人工林>六盘山华北落叶松人工林>子午岭油松次生林;土壤容重与土壤总孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、饱和持水率、毛管持水率、非毛管持水率均存在极显着负相关关系,土壤总孔隙度、毛管孔隙度与持水性能呈极显着正相关,非毛管孔隙度与土壤饱和持水率呈极显着正相关,其中以土壤容重、总孔隙度与饱和持水率的相关性最好.【结论】贺兰山油松天然林持水性最优,陇东黄土高原刺槐人工林与六盘山华北落叶松人工林次之,子午岭油松次生林最差.(本文来源于《甘肃农业大学学报》期刊2019年03期）
侯宁宁,苏晓琳,杨钙仁,于婧睿,王玮[7]（2019）在《桉树造林的土壤物理性质及其水文效应》一文中研究指出为探讨广西主要长周期人工林改为短周期桉树人工林后林地土壤水文功能变化,采用野外采样与室内测试分析相结合的方法,分别研究了1,3,5年生桉树人工林及与之对应的桉树造林前米老排林、杉木林和马尾松林土壤基本物理性质与水分调蓄功能的差异。结果表明:桉树造林后与造林前的长周期人工林相比,土壤蓄水能力的变化主要表现为20—40 cm土层土壤水库容和剩余蓄水空间增加。随着土层深度的增加,土壤容重逐渐增大,饱和持水量、总孔隙度逐渐减小,同时,土壤水库容和剩余蓄水空间也呈现逐渐减小的趋势。桉树造林对土壤物理性质的影响主要集中在土壤的20—40 cm土层,而桉树林对土壤的蓄水能力存在的影响与轮伐周期较长的人工林相比,主要表现为20—40 cm土层土壤水库容和剩余蓄水空间增加,1,3,5年生桉树人工林的土壤水库容分别比对应的长周期人工林高11.25%,19.14%,14.33%;剩余蓄水空间则分别比对应长周期人工林高9.16%,113.01%,23.62%。而40 cm以下土层的土壤蓄水能力却下降。研究结果可为桉树造林的土壤效应评价提供理论依据。(本文来源于《水土保持学报》期刊2019年03期）
郭旭,苑跃,杜冰,吴薇,龙柯吉[8]（2019）在《四川省自动土壤水分站土壤水文·物理特性分析》一文中研究指出为了更全面地了解四川地区的土壤水文、物理特性,获得更准确可靠的自动土壤水分资料,研究了四川省184个自动土壤水分站的土壤水文、物理常数,包括土壤质地、田间持水量、土壤容重和凋萎湿度。结果表明,四川地区土壤质地以壤土类为主,约有44%的县(区)为壤土类土质,其次是黏土类,约占30%,砂土类地区最少,仅占5%。自动土壤水分站田间持水量的分布为12.5%～36.7%;土壤容重的分布为1.00～2.13 g/cm~3;凋萎湿度的分布为3.1%～16.9%。研究还发现,部分站点测定的土壤水文、物理特性存在疑问,特别是凋萎湿度差异较大,问题站点较多。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2019年11期）
邢晓光,刘斌,刘凤婵,王淮亮,张晨[9]（2019）在《河北省太行山5种经济林枯落物及土壤水文效应》一文中研究指出为评价河北省太行山区经济林水源涵养功能,选择梯田栽植的苹果、核桃、樱桃、板栗、杏5种经济林,采用室内浸水法和环刀法等研究其林下枯落物和土壤的持水特性和持水效益,分析其水文效应。结果表明:枯落物蓄积量表现为杏(3.42t/hm~2)<樱桃(3.69t/hm~2)<苹果(4.07t/hm~2)<板栗(7.11t/hm~2)<核桃(8.28t/hm~2);板栗林下枯落物最大持水量(17.07t/hm~2)最大,枯落物的持水量与持水时间正相关呈对数函数关系,持水速率与持水时间呈幂函数关系;至于林下枯落物有效拦蓄量,板栗林最大(14.37t/hm~2)。5种经济林林下土壤容重均值在1.40～1.52g/cm3,随深度增加而增大;土壤的最大持水量均值在856.01～946.41t/hm~2,其排序与总孔隙度一致,依次为苹果<核桃<樱桃<板栗<杏;有效持水量均值在185.82～329.03t/hm~2,排序与非毛管孔隙度一致,依次为樱桃<苹果<核桃<板栗<杏。(本文来源于《南水北调与水利科技》期刊2019年04期）
田杰[10]（2019）在《黑河上游不同植被类型剖面土壤水文特征分析》一文中研究指出我国西北干旱区约占国土面积的24.5%,是2600余万人的家园,日趋严重的水资源短缺危机威胁着区域水资源安全、生态文明和可持续发展。高寒山区是干旱区的“水塔”,几乎提供了全流域所有的可利用水资源。因此,高寒山区水文过程的研究是保障西北干旱区水资源安全与生态环境可持续发展的重大战略任务。然而受限于山区严酷的自然条件与观测分析方法,目前对山区大尺度的土壤水文属性空间分布规律认识不足、土壤水文过程及其机理的观测及定量研究缺失,严重制约了山区的水文模型参数化方案及水文过程的模拟,影响了山区的大尺度水文模拟及区域水资源管理。因此,需要基于高寒山区的大尺度土壤采样及土壤水文过程综合监测网络,分析高寒山区大尺度的土壤水文属性空间特征与土壤水文过程及其机理,为山区水文模拟的参数化及水文过程的改进提供科学依据。鉴于此,本文以黑河流域上游祁连山区为例,于2014-2016年在山区开展大尺度剖面(0-70 cm剖面,分5层:0-10 cm、10-20 cm、20-30 cm、30-50 cm、50-70 cm)土壤采样和建立长序列高时间分辨率(30分钟间隔)土壤水分监测网络。首先,基于土壤饱和导水率等土壤水文属性数据,采用统计分析及曲线拟合的方法分析了山区不同植被类型(灌木、草甸、高覆盖度草地、中覆盖度草地、裸地)的土壤水文属性剖面变化规律;并基于剖面土壤饱和导水率与降雨过程对比,分析了不同植被类型下的典型暴雨径流路径模式。其次,选取具有相同土壤及地形特征,但不同植被类型的8个典型土壤水分观测站,结合土壤湿润事件(土壤水分对降雨脉冲的响应事件)与定量指标的方法,定量刻画了祁连山区不同植被类型的剖面土壤水分对降雨的响应模式;并基于HYDRUS-1D模型分析了植被对剖面土壤水分动态模式的影响机理。最后,利用山区剖面土壤水分观测数据,与SMAP遥感数据结合,提出了估算山区大尺度深层土壤水分的方法。主要研究结果如下:1、不同植被类型的土壤饱和导水率垂向分布特征对山区大尺度的剖面土壤饱和导水率研究表明,总体上土壤饱和导水率(K_S)按有林地、草甸、中盖度草地、高盖度草地、裸地的顺序递减。垂向分布上,50-70 cm的K_S显着低于0-50 cm以内的K_S;且0-10 cm的K_S的空间变化主要受植被类型控制,而10 cm以下K_S的空间变化则不受植被控制。不同植被类型下K_S的垂向变化规律不同,其中有林地、高盖度草地与裸地是沿剖面从上到下递减,草甸与中盖度草地则是沿剖面先增加后减小。有林地、裸地的K_S垂向变化拟合方式为二项式拟合,其他植被类型为叁次项拟合方式。基于剖面K_S分布与降雨强度的对比研究表明:不同植被类型下土壤剖面的主要暴雨径流路径不同:在暴雨条件下,有林地中大部分雨水穿过剖面形成深层渗漏,高盖度草地主要形成侧向壤中流,草甸主要形成地表坡面径流而不产生侧向壤中流,中盖度草地和裸地主要形成地表坡面径流同时产生侧向壤中流。2、不同植被类型的剖面土壤水分对降雨动态响应特征基于不同植被类型观测站点2014-2016年生长季剖面土壤水分的研究表明:灌木与裸地植被的土壤水分响应程度的剖面分布模式相似,而草甸、高盖度草地与中盖度草地的剖面分布模式显着不同;土壤水分响应速度除了高盖度草地外均随着深度增加显着减少(p<0.05);土壤水分响应的时间模式在不同植被类型下不同,相邻土层土壤水分响应时间差(DRT,Difference of Response Time)在不同植被类型下差异显着(p<0.05),可以从负值(表明优先流)变化至280小时,其随剖面的变化规律受根系的分布范围控制;土壤水分响应大小、速度及时间均表明优先流主要发生在灌木类型土壤剖面中,不同植被类型优先流的发生土层不同;灌木土壤对降雨的响应活动层在0-70 cm剖面分配较均匀,其他植被类型,尤其是草甸,则主要集中在表层(0-10 cm)。深根系植被的土壤具有更好的水分传输能力。基于HYDRUS-1D模拟分析表明本研究提出的指标能够用来定量描述剖面土壤水分的动态响应模式及作为土壤水文过程验证指标。敏感性分析结果表明相对于植被属性,土壤水文属性是控制剖面土壤水分动态响应模式的主要因子。3、表层土壤水分对深层土壤水分的估算分析相关分析表明研究区表层(0-10 cm)土壤水分与深层(70 cm以内)土壤水分之间存在较强的耦合关系(R>0.5),且耦合强度随深度的增加而降低;表层(0-10 cm)对深层土壤水分的估算中:受耦合强度的影响,不同估算方法的估算精度均随着土壤深度的增加而降低。指数滤波法(ExpF)与人工神经网络(ANN)法对10-20 cm、20-30 cm、0-70 cm土壤水分的估算效果好。其中ANN方法的估算误差小,ExpF方法能获取深层土壤水分变化趋势。本研究选取ExpF方法作为研究区的主要方法。对于ExpF方法,每个站点均有一个最优的T值(T_(opt),特征时长参数),研究表明,区域概化T_(opt)值(所有站点的T_(opt)中位数或区域回归方程计算值)可以用于估算整个区域的深层土壤水分而不显着降低估算精度;且区域T_(opt)值比目前推荐的全球通用T_(opt)值在研究区深层土壤水分估算中具有显着更好的估算效果;结合SMAP遥感表层土壤水分产品与ExpF方法估算的山区深层土壤水分产品精度较高(R=0.68),且获取的剖面土壤水分产品精度显着高于已有的SMAP_L4及GLDAS产品精度。SMAP估算的剖面SWI空间模式总体为东部高、西部低;时间上具有明显的时间变化趋势,在生长季从5-9月呈现增加趋势,9-10月呈现降低趋势。本研究分析了黑河上游不同植被类型下K_S的垂向分布规律;创建了利用土壤湿润事件概念与定量指标的方法刻画不同植被类型下剖面土壤水分对降雨的动态响应模式;并在高寒山区结合实测剖面土壤水分数据与SMAP表层土壤水分产品进行了山区大尺度剖面土壤水分的估算。以上研究为高寒山区大尺度水文模拟、水文过程分析及区域水资源管理提供了支撑。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-05-01）
土壤水文论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用可变下渗能力水文(VIC)模型和MODIS反演的月叶面积指数(LAI)分析了模拟土壤湿度对LAI的敏感性,以及年际动态变化的LAI对VIC模型土壤湿度模拟能力的影响;并利用集合卡尔曼滤波同化法将CCI土壤湿度数据同化进增加了LAI年际变化能力的VIC模型中。敏感性分析表明,模拟土壤湿度全年对LAI敏感,且夏天高于冬天。站点数据的验证结果表明,年际动态变化的LAI能提高模拟土壤湿度的精度,无偏均方根差异(ubRMSD)减少了2.2%,相关系数提高了9.3%;土壤湿度经过同化后能使均方根误差(RMSE)降低4.5%,平均偏差(MBE)降低5.3%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
土壤水文论文参考文献
[1].李小娟,张莉,张紫萍,王冬,李英年.高寒草甸生物结皮发育特征及其对土壤水文过程的影响[J].水土保持研究.2019
[2].焦振航,舒红,吴凯,李依泽,聂磊.水文模型的LAI优化与单网格土壤湿度同化[J].地理空间信息.2019
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[10].田杰.黑河上游不同植被类型剖面土壤水文特征分析[D].兰州大学.2019
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