土壤力学参数（精选7篇）
土壤力学参数 篇1
氮素矿化是土壤氮素内循环的最重要过程之一,作物吸收的氮素大部分来自土壤有机氮矿化[1]。因此,准确定量模拟土壤氮素矿化过程,对正确评价土壤氮素矿化潜力,指导作物施肥具有重要意义。随着计算机普及和各种农业研究性模型的开发与应用,土壤氮素矿化模型已从理论研究逐渐向生产实践转变,并用于指导农田合理施肥,对加强农田氮肥管理起到了重要作用[2]。
目前,各国学者基于不同角度建立了很多土壤有机氮矿化模型[3,4,5],若按有机氮分解过程进行划分,主要分为零级、一级、双一级和混合动力学模型[6];若根据有机氮性质划分,可分为单氮库模型、双氮库模型和多氮库模型等[3]。Stanford和Smith[7]研究认为,土壤氮素矿化过程符合一级动力学反应,从而建立了单氮库模型。但Linderman等[8]认为土壤氮素矿化应该存在两个氮源库,分别为易矿化氮库和难矿化氮库,而一级动力学模型只适用于单氮库,对氮素矿化的描述并不完善,与土壤实际情况存在一定的误差,而且在矿化培养的开始和结束两个阶段都会低估氮素的矿化量,但在培养的中期阶段却会高估氮素矿化量,因此Linderman等提出了双氮库模型。Cabrera[9]在单氮库模型的基础上提出了带常数项的一级反应模型。但在过去众多模型建立中,很少考虑模型参数与土壤理化性质的关系,且对于模型拟合参数的估算研究较少。
以湖南省长沙市金井镇5种不同利用方式的土壤为研究对象,采用淹水培养法进行土壤氮素矿化作用测定,并利用双氮库模型对矿化曲线进行拟合比较,通过多元逐步回归建立土壤基本理化性质与拟合参数的估算方程,以期为估测土壤氮素潜力和区域模型应用提供参考。
1 材料与方法
1.1 样品采集与处理
研究区位于湖南省长沙县金井镇(113°18′113°26′E,28°30′-28°39′N),为典型亚热带季风气候,年降水量1 200-1 500 mm;年均气温17.2℃;海拔50-430 m,土壤以花岗岩和板岩母质发育的红壤和水稻土为主。土地利用方式以林地和稻田为主,分别约占总面积的65.5%和26.6%。于2013年3月份分别采集该区5种不同利用方式(稻田、林地、菜地、茶园和荒地)表层土壤(0-20 cm)样品各三个混合样。土样立即带回室内摊平于通风处自然风干,挑出砾石和可见动植物残体等杂物,磨碎过2 mm筛。四分法选取部分上述过筛的土样,进一步磨碎过0.25mm筛用于后续分析。
1.2土壤理化性质分析
土壤有机质(SOM)、全磷(TP)、全氮(TN)、全钾(TK)、p H、碱解氮(AVN)和机械组成测定参考土壤标准理化分析方法[10],即SOM采用重铬酸钾-外加热法,TP采用氢氧化钠碱熔-钼锑抗比色法,TK采用氢氧化钠碱熔-火焰光度法,TN采用半微量开氏法-流动注射仪,p H值采用p H计测定(1∶2.5土水比),AVN采用碱解扩散法。土壤可溶性有机碳(DOC)采用0.5 mol/L硫酸钾浸提-有机碳分析仪法[11]。土壤可溶性有机氮(DON)测定参考[12]。土壤微生物生物量碳、氮(MBC、MBN)测定参考吴金水等[13]测定方法,即微生物生物量碳采用氯仿熏蒸—K2SO4提取—碳分析仪法,微生物生物量氮采用氯仿熏蒸—K2SO4提取—流动注射分析仪法。土壤机械组成采用比重计法,粒级按美国农业部土壤粒径分级划分为砂粒(SAND:2-0.05 mm),粉粒(SILT:0.05-0.002mm)和粘粒(CLAY:<0.002 mm)。
1.3 氮矿化试验
试验采用短期连续淹水厌氧培养法[14],即准确称取10.00 g过2 mm筛的风干土于100 m L的塑料方瓶中(每个供试土样设置六个取样时间点和三个平行,故各称取18份,并做空白),缓慢加入25 m L去离子水淹没土样,盖紧瓶子,置于35℃恒温培养箱中避光培养,之后分别于第0、7、10、14、21、28天每次随机取三个样品,加入25 m L 4 mol/L的KCl溶液,随后置于转速180 r/min的水平摇床振荡浸提1 h后,立即使用中速定性滤纸过滤,利用流动注射分析仪(FIAstar5000 Analyzer,FOSS,瑞典)测定过滤液中铵态氮含量,对应天数样品的铵态氮含量减去初始铵态氮含量即为该时间段内矿化累积量。
1.4 拟合模型
双氮库模型将有机氮库分为易矿化氮库和难矿化氮库两部分,模型表示为:
式中:Nm为土壤累积矿化氮量 (mg/kg);TN为土壤总氮(g/kg);fd为易矿化氮占总氮比值(%);kd为易矿化氮矿化速率常数(1/d);kr为难矿化氮矿化速率常数,由于该值很小,通常为易矿化氮库的矿化速率常数的千分之一左右,本研究经过优化拟合给予定值0.000 5(1/d)。
1.5 模拟评价与统计分析
基于土壤有机氮累积矿化量的实测数据,用Microsoft excel 2003中规划求解功能对双氮库模型进行参数拟合,利用R软件进行相关性分析,并通过多元逐步回归方法建立基于土壤理化性质的矿化动力学参数估测方程,用调整的确定系数和均方根误差判断所得模型优劣。
模型调整的确定系数(Radj2)公式为:
式中:n为观测样品数,R2 为模型确定系数,M为变量个数。理论上,Radj2位于0-1之间,其值越接近1,表明模型模拟越准确。
均方根误差(RMSE)公式为:
式中:ym为观测值,yp为估测值。RMSE越小,表明预测误差越小,模型精度越高。
2 结果分析
2.1 不同利用方式土壤理化性质
不同利用方式表层土样的部分理化性质间存在一定的差异,其中SOM、TK、DOC、SILT和SAND差异不显著,其他性质在某些利用方式之间有差异(表1)。在TN、MBC、MBN和AVN等性质上,稻田土壤明显高于其他利用方式土壤;稻田土TP低于菜地土和荒地土,但高于林地土和茶园土;荒地土TP和DON较高,茶园土SOM、TN、TK、p H、MBC和DON等性质都是最低。
注:同行数据后不同小写字母组合表示差异显著(P < 0.05),相同字母代表差异不显著。
2.2 矿化动力学参数拟合
对五种利用方式的土壤氮素矿化动态利用双氮库模型进行拟合(图1)。表2列出了拟合的模型参数,易矿化氮库(Nd)从大到小依次为稻田土、菜地土、荒地土、林地土和茶园土,平均含量分别为184.43 mg/kg、85.94 mg/kg、64.51 mg/kg、37.00 mg/kg和11.37 mg/kg,占全氮的比率(fd)分别为8.65%、5.77%、4.42%、3.31%和1.25%。双氮库模型拟合的R2值都在0.90以上,RMSE值也较低,表明双氮库模型能够较好的拟合土壤矿化作用过程。根据双氮库模型对单个样品矿化曲线进行拟合发现,不同样品易矿化氮矿化速率常数(kd)各异,稻田、菜地、荒地、林地和茶园土壤的kd值大小分别为0.58、0.31、0.15、0.07和0.17(1/d)。
2.3 动力学参数与土壤理化性质相关性分析
将土壤理化性质分别与双氮库模型拟合参数fd和kd进行相关性分析(表3),表明fd与p H和MBC分别都呈极显著正相关(P<0.01),与TN和MBN呈显著正相关(P<0.05),与C/N呈显著负相关(P< 0.05);kd与TN和MBC呈极显著正相关(P< 0.01),与p H和MBN呈显著正相关(P<0.05),与C/N呈显著负相关(P<0.05)。上述结果表明,TN、MBC、MBN、p H和C/N是决定土壤氮素矿化参数预测的关键因子。
注:Nd= TN×1000×fd,土壤易矿化氮库矿化势(mg/kg);fd为易矿化氮库矿化势占土壤全氮的比率(%);kd为易矿化速率常数(1/d);R2为模型拟合确定系数;RMSE 为拟合曲线的均方根误差;a、b、c 分别代表其所对应利用方式的三个不同采样点的土样。
注:*:P < 0.05 显著;**:P < 0.01 极显著。
2.4 预测方程
将双氮库拟合模型中两参数fd和kd作为因变量,利用上述相关性分析所得到的显著影响因子即TN、MBC、MBN、p H和C/N为自变量,进行多元逐步线性回归建立模型为:
式中:fd为易矿化氮库矿化势占土壤全氮的比率(%);kd为易矿化速率常数(1/d)。
从式(4)和式(5)可以看出,fd和kd都可用MBC和p H两变量来进行估算,Radj2分别达到0.82和0.73,RMSE分别为0.65和0.03,若单用MBC来估测,则可解释fd和kd的变异分别为68%和66%,而单用p H则只能分别解释44 %和30 %的变异。由此表明,MBC在建立土壤氮矿化势及矿化速率常数的估算方程中的有着重要作用,而增加p H指标能够更好的提升模型预测精度。
由于MBC不是常用的土壤理化性质,测定步骤较为繁琐,且fd和kd的另一项影响因子TN与MBC存在显著正相关性(r=0.71,P<0.01),本研究将MBC指标替换为TN,得到以下方程:
式(6) 和式(7) 的Radj2分别为0.54和0.51,RMSE分别为1.80和0.15,其确定系数明显低于MBC与p H建立的预测方程,但也能够较好的预测fd和kd。
3 讨论
3.1 氮矿化曲线及其受土壤性质的影响
研究中所有土样的矿化氮累积量都随着培养时间的增加而增长,并且培养前7天为急速增长阶段,而后逐渐趋于稳定,这与李生秀等[15]所得结果一致。由于淹水培养下土壤氮素矿化实质是有机氮被微生物不断氨化的过程,淹水密闭条件为厌氧微生物创造了良好的生存环境,致使厌氧微生物在初期迅速繁殖,因此作为微生物代谢产物的铵态氮迅速累积增长。随着矿化作用的继续进行,土体中微生物达到一定数量后加剧了种群竞争,此时也为土体累积了大量铵态氮。研究认为过高的铵态氮作为一种盐分存在对微生物的生长具有抑制作用[16],因而势必在该环境下会趋于一个稳定值。李生秀等[15]通过更长的培养时间下所得结果还指出,连续淹水培养条件下土壤矿化氮累积量将于32天左右达到峰值,而后开始下降,116天后甚至下降到了初始的土壤铵态氮水平。该研究认为当底物铵态氮达到一定浓度后,氨化微生物则受到抑制,而其他微生物则可能大量繁殖,并以残留的有机物作为碳源,以环境中的无机底物铵态氮为氮源,大量繁殖,从而使得无机铵态氮降低。因此在用连续淹水培养法测定土壤矿化作用,最佳时间的控制显得更为重要。
氮素矿化过程中,五种不同利用方式土壤的易矿化氮库矿化势存在较大差异(表2),大小顺序为稻田土>菜地土>荒地土>林地土>茶园土,其中稻田土壤甚至数倍于其他土地利用方式,该结果与金雪霞等[17]对菜地土和水稻土氮矿化量研究结果一致。土壤易矿化氮库矿化势作为土壤的基本属性之一,与土壤TN呈显著正相关[18],同时本研究认为土壤易矿化氮库矿化势还与土壤MBC具有很强的正相关。严德翼[19]在好气培养条件下也认为MBC与土壤氮矿化量具有极显著正相关性。从表1得知稻田土壤中TN、MBC较之其他土地利用方式都表现最高,因此在矿化中表现出较强的矿化势。
同时,本研究发现土壤p H与土壤易矿化氮库矿化势和易矿化速率都显著正相关,然而,郑洁[2]对洱海流域农田土壤进行矿化研究认为土壤矿化氮与p H呈负相关,这可能是由于不同的培养方法导致。叶凝芳等[20]在研究有机垃圾厌氧发酵时认为,较高的p H值有助于增加微生物多样性。本试验采用厌氧淹水条件,因此认为较高的土壤初始p H值可能增加了培养过程中微生物的多样性,进而促进了微生物对土壤的矿化作用,有助于矿化氮的累积。
3.2 土壤氮矿化动力学参数估算
本研究发现利用双氮库矿化动力学模型能较好地对五种不同土地利用方式土壤的矿化作用进行拟合,在对氮矿化动力学参数进行估算的过程中(式(4)-式(7)),利用MBC和p H两个变量得到的参数方程预测精度要高于TN和p H建立的参数方程,采用MBC和p H两变量,所得模型能分别解释土壤易矿化氮库矿化势82%的变异和土壤易矿化速率常数73%的变异,若单用MBC也能分别解释68%和66%。这是因为TN虽为土壤氮库,但是在氮库充足的情况下,其对氮素矿化作用的限制并不是很大,而MBC作为土壤微生物的直接指示指标,MBC的含量直接影响着土壤氮素矿化作用的速率及强度。
Haer和Benbi[21]利用土壤有机碳和粘粒含量对印度耕地土壤氮矿化势进行了估算。但在本研究中有机质和粘粒含量对土壤氮矿化势影响并不明显,可能是由于本试验所用土样的土壤母质都较为相近的缘故。由于研究中采样的限制,所建立的参数预测方程适用性仍具有一定的局限性,方程主要是针对中亚热带典型红壤表层,但也可以为其它情形提供参考。
4 结论
利用淹水厌氧培养法探讨不同利用方式土壤氮素矿化,并利用双氮库动力学模型对累积的矿化氮进行拟合并比较,最终利用土壤理化性质对矿化动力学参数进行估测。研究发现稻田土氮矿化速率最快,林地土最慢,且氮素快速矿化主要在培养前7天,之后逐渐平缓,并在28天趋于稳定。研究所用的双氮库模型能很好的拟合氮矿化作用,拟合的易矿化氮库矿化势和易矿化速率常数与土壤全氮、土壤微生物生物量碳、土壤微生物生物量氮、p H和碳氮比有显著相关性;利用全氮和p H两个变量能较好地预测氮矿化势和矿化速率常数,但土壤微生物生物量碳相对TN和p H对氮素矿化动力学参数估算具有更关键作用。
摘要：氮素矿化是土壤氮循环的重要环节,土壤氮矿化参数对于正确评价土壤供氮潜力和指导土壤氮素管理有重要意义。采用35℃淹水厌氧短期培养法研究了中亚热带典型红壤丘陵区五种土地利用方式土壤氮素的矿化作用。利用双一级动力学模型(双氮库模型)对矿化过程进行拟合与比较,并利用土壤理化性质对氮矿化动力学参数进行估测。结果表明,土壤氮素快速矿化主要在淹水培养前7 d,于28 d矿化曲线即趋于平稳;双氮库模型能很好的拟合氮矿化作用。菜地、稻田、荒地、林地和茶园土壤的易矿化氮库矿化势分别为85.9 mg/kg、184.4 mg/kg、64.5 mg/kg、37.0 mg/kg和11.4 mg/kg,其占全氮的比率分别为5.77%、8.65%、4.42%、3.31%和1.25%,其易矿化速率常数分别为0.31、0.58、0.15、0.07和0.17(1/d)。应用双氮库模型拟合的易矿化氮库矿化势和易矿化速率常数与土壤全氮、微生物生物量碳、微生物生物量氮、p H和碳氮比有显著相关性;利用全氮及p H两变量能较好地预测氮矿化势和矿化速率常数,但土壤微生物生物量碳对氮素矿化动力学参数估算具有更关键作用。
关键词：厌氧培养,氮矿化作用,氮矿化势,参数估算,空间化
土壤参数监测系统的设计与实现 篇2
土壤是自然界陆地生物生长和繁育的基地, 也是人类赖以生存的一种重要的自然资源, 及时准确掌握土壤各参数状况对农业生产和环境科学研究有重要意义。在我国, 土壤参数监测系统的产品种类繁多, 但均是针对某一参数的监测, 不能同时获取土壤多种参数;另外, 大多数系统未对数据进行详细处理, 不能使用户清晰、直观地了解土壤相关信息。为此, 根据农业发展的要求, 设计了一套功能完备的土壤参数监测系统, 对土壤水分、养分、温度等重要参数进行精确快速的监测, 并对数据进行处理, 比较直观地反映出监测地块的土壤情况, 以指导农业生产。
1 系统总体方案及硬件组成
本系统为一套完整的土壤参数综合监测系统, 是多变量输入的监测系统。具体的实现是系统通过机械方式控制传感器探针进行动作, 即土壤湿度传感器、温度传感器、养分传感器开始工作。通过上位PC机软件启动PCI8319数据采集卡, 采集卡的采集频率由定时器控制, 传感器采集到的信号经数据采集卡A/D转换后发送给上位PC机, 在上位机采集到的电压信号转换为相应的土壤湿度、温度、主要养分值;同时, 上位PC机通过串口通讯接收地理位置信息的数据, 上位PC机在自编软件支持下对接收的数据进行显示、存储、处理、打印等。
根据监测系统的实现功能, 设计的数字农业平台土壤信息采集系统结构框图, 如图1所示。
2 监测系统软件功能设计
土壤参数监测系统主要由田间数据采集模块、存储模块、数据处理模块组成。根据监测系统的要求, 系统主要完成任务如下:
1) 田间采集模块主要完成土壤参数信息的采集。数据采集卡的一个模拟信号输入通道分别与可移动土壤水分、温度、养分传感器探针相连, 测量土壤水分、养分、温度, 然后将数据存储进数据库, 并实现上下位机通讯, 由相关仪器获得地理位置信息。
2) 设计数据库, 用以保存数据采集模块获得的地理位置信息和土壤各参数信息。
3) 数据处理模块主要调用数据库中的数据进行一系列处理, 最终生成水分分布图、养分分布图和温度变化图并保存, 同时完成数据显示和报表打印。
3 系统软件的设计与实现
目前PC机的Windows平台中较为流行的编程工具有VC, VB, Delphi等, 兼顾系统对上位机功能要求和开发时间的限制, 采用功能强大、编译速度快的Delphi作为上位机的开发平台。
3.1 数据采集
系统的数据采集是应用北京中泰研创科技有限公司生产的PCI8319数据采集卡实现数据的输入。
编程思路及程序实现主要由以下4个步骤组成:
1) 程序初始化时调用ZT8319_OpenDevice函数, 用于打开设备, 只调1次即可;
2) 其他函数, 完成AD, DI, DO等工作;
3) 检测数据的自动存取;
4) 程序退出前调用 ZT8319_CloseDevice 函数。
一次土壤参数检测完成后, 要将对应土壤参数的电压值自动传到数据库中的采集数据表中。
本系统设计的数据采集界面共有16个采集通道, 点击“开始数据采集”按钮, 如果打开设备成功, 显示AD数据采集演示 (此时错误号为0) , 如果不成功则显示错误号。点击“停止数据采集”, 一次数据采集工作结束。“保存”按钮功能是采集到的数据保存为文本文件格式到计算机中。数据采集工作开始后, 16个通道都会有电压值显示, 单位为mV。本系统的湿度、温度、养分分别选择CH13, CH14和CH15这3个通道, 各个通道分别接相应的传感器, 在3个Memo框中可以看到采集到的相应传感器电压值。一次采集结束时界面, 如图2所示。
3.2 数据库的设计
数据库应用程序的主要作用是存放数据、从数据库中检索和统计数据, 以得到各种信息。本数据库应用程序按照功能可分为4部分内容:数据库、窗体、查询和统计及产生的报表。
目前流行的数据库开发工具很多, 包括Notes, Access, Oracle, Foxpro, DB2, Sybase, Informix, SQL Server等, 选择SQL Server作为本系统的数据库开发工具, 利用在ODBC数据源和Delphi6的组件面板上ADO组件页实现数据源的建立与连接。
研究的数据库应包括土壤检测数据、监测时间、监测地点及相关设备参数等, 根据这些要求, 本系统对SQL Server数据库定义如下。
数据库名称为Soil.MDB, Soil数据库主要包括以下几个数据库表:
1) 土壤信息数据表, 包括采集序号、各个土壤参数值采集时间Time, 地理坐标, 土壤湿度、温度、养分N、养分P、养分K、pH值等属性;
2) 土壤参数采集表, 主要用来临时保存采集土壤各参数传感器电压值及地理位置信息;
3) 作业区域信息表, 采集地土壤特性、外温、作业状况和天气等属性;
4) 设备参数表, 端口、速度、备注等属性;
5) 系统表, 具有ID、用户名、密码、用户类型等4个属性;
6) 日志表, 具有ID、用户名、登录时间、退出时间等4个属性。
在土壤参数采集表中通过设定公式, 将采集卡采集进来的电压信号转换为相应的土壤数据值。
3.3 基于Delphi6.0的PC机通讯程序设计与实现
Delphi的组件面板中没有MSComm控件, 要使用MSComm控件, 首先应将它作为一个Activex控件添加到组件面板中。其具体做法:选择“Component->Import ActiveX Control…”菜单命令, 就会弹出“Import ActiveX”对话框。在对话框中单击“ADD”按钮, 在新的对话框中指定MSComm32.ocx文件的路径, 添加完成后, 在ActiveX对话框的下半部分中指定相关的参数后, 单击"Install"按钮, 在再弹出的对话框中点击“OK”按钮, 这样MSComm控件就出现在ActiveX组件面板上了。在工程文件中添加MSComm控件, 则程序中对串口的各种操作都可通过MSComm控件来实现。该界面如图3所示, 提供了串口调试的基本功能, 包括串口号、波特率的选择以及显示和数据的保存。
3.4 数据处理的实现
本系统可对数据进行比较详细的处理, 生成相应的统计图及分布图, 以及生成相关报表。为了使用户很直观地看到数据库中主要土壤参数的变化, 本系统使用Delphi中提供的TDBChart组件进行了数据统计图的制作, 在设计报表内容主要使用了TQRLabel, TQRSysData和TQRDBText3个组件, 分别设置好它们的Caption, Data及DataField属性, 至此一个基本完整的报表设计完成。再在程序中编写预览、打印、查询等程序来完成报表生成的全部功能。
“分布图生成”按钮功能是调用桌面地理信息系统软件Arcview, 对数据进行处理, 生成相应的水分、养分分布图。在具体操作时, Arcview可以直接接收文本文件、DBF文件, 还可以通过SQL检索外部数据库数据, 以满足不同用户要求。图4所示为应用Arcview生成的某地块土壤中K的分布图。
4 结束语
本文设计的土壤参数监测系统通过应用数据采集卡与PLC串行通信相结合的方式实现了数据的检测及自动存取。通过编程完成了数据处理模块的一系列功能, 实现了统计图生成和报表打印, 通过调用桌面地理信息系统软件Arcview, 实现了分布图的生成。借助本监测系统可以对指定地块土壤湿度、温度、指定养分进行精确快速的监测, 且对监测数据进行后续处理, 可以将被测地块的有关信息全面直观地反馈给农业专家, 为农业生产服务。另外, 本系统制作的传感器接线板共设有6个通道, 实际使用3个通道, 因此留有空余的接口, 可根据需求安装传感器, 增加检测的土壤参数, 完善系统监测功能。
参考文献
[1]北京中泰研创科技有限公司.PCI-8319硬件说明书[G].北京:北京中泰研创科技有限公司, 2006.
[2]崔建华, 郭瑞军.Delphi串口通信开发实例导航[M].北京:人民邮电出版社, 2003.
[3]丁宝康, 董健全.数据库实用教程[M].北京:清华大学出版社, 2001.
土壤力学参数 篇3
1 分层土壤中接地板接地参数的计算方法
在水平分层土壤中, 接地板接地参数的分析理论和接地网接地参数的分析理论相似。一般情况下, 点电流源在分层土壤中所形成的电位是通过镜像法而获得的。假设导电条上的泄露电流是均匀的, 一个狭窄导电条的泄漏电流在分层土壤中所形成的电位是通过把点电流源在分层土壤中形成的电位表达式沿着导电条积分而获得的。一个板元素 (片) 所形成的电位是通过沿着板元素积分导电条的电位表达式而获得的。为了确定1个接地板的电流分布, 把接地板细分成许多小元素 (片) , 以便于把它们每个的泄漏电流都认为是一样的。应用矩量法, 在每个元素选择匹配点, 建立矩阵方程。根据电流的存在条件 (板所释放的电流和所有板元素的泄漏电流之和相等) , 能够求解矩阵方程, 求出每个元素的泄漏电流, 还能求出接地阻抗、地电位升、地电位、接触电压和跨步电压。对于由接地板和接地导体组成的接地系统, 前面所提到的步骤依然适用。把接地板细分成许多小元素, 把导体细分成许多小的片段, 在所有的接地板元素和导体短片段中选择匹配点并且建立矩阵方程, 解矩阵方程和电流存在方程。
把接地板细分为n个元素, 则接地板上的第j个元素的泄漏电流在任一点P产生的电位为
undefined
接地板任意一点产生的电位为
undefined
接地板上的总泄漏电流为
undefined
将场点取为第K个板元素的中心点R, 则第K个板元素的电位为
undefined
可将讨论的接地板视为等电位, 故V1=V2=…=V, 计算完R阵求得I后, 可根据undefined, 求得接地阻抗, 地面上的电位可由接地板元素的漏电流求出, 最后可求出接触电压和跨步电压。
2 数值计算结果
2.1 均匀土壤中的接地板
在100 Ωm的均匀土壤中, 接地板的大小是100 m×100 m, 厚度是0.01 m, 埋深是0.5 m。把接地板接地参数计算结果与同等面积接地网接地参数计算结果进行比较。这个接地网有400个网孔, 是以0.8压缩比的指数规律来布置网孔的, 如图1所示。压缩比的值就是地网中心网孔的宽度和其邻近网孔宽度的比值。计算地电位的路径已在图中标出。图2是已细分的接地板和电流的分布情况。接地板按压缩比为0.8的指数规律细分, 细分成484个元素。注入电流是1 000 A。由于接地板边角的泄漏电流变化比接地板中部元素的泄漏电流变化快, 所以边角的元素比中部元素小。按指数规律细分接地板是一种简便方法。
图3显示了泄漏电流沿着边元素和中心元素的分布。一般来说, 边角元素泄漏电流的密度要比中心元素的泄漏电流的密度大。最大泄漏电流的密度出现在角元素, 最小的电流密度出现在中心元素。图4显示了接地板和接地网的地电位。接地板的地电位是一条直线 (距离边缘1 m处以内的电位都是不变的) 。电位不变将导致接触电压为零, 这表明通过增加小型地网的密度, 能够把地网上的接触电位降到所希望的状况。地网的埋深通常是0.5 m, 在接地板或接地网上方的区域里, 接地网的地电位通常比接地板的地电位大, 地网的地电位升也稍高于接地板的地电位升。在远离接地网或接地板的区域里, 这两种状况的地电位是相同的。此时, 接地网上方的接触电压比接地板上方的接触电压大。
2.2 分层土壤中的接地板
表1列出双层土壤模型的参数, 接地板的参数跟前面的一样, 接地板的埋深是0.5 m。
图5和图6分别显示的是接地板在土壤模型1和土壤模型2的泄漏电流。图5中接地板在土壤模型1中的泄漏电流密度的变化没有在均匀土壤中的变化大 (如图3所示, 在均匀的土壤中, 接地板边元素在均匀土壤中的泄漏电流密度为0.5～1.5 A/m2, 边部元素在双层土壤中泄漏电流的密度为0.24～0.48 A/m2) , 这是因为在土壤模型1中, 接地板埋在上层的高电阻率层, 下层的电阻率较低。因此, 接地板所释放的电流倾向于向下流, 接地板的泄漏电流密度比在均匀土壤下的密度更加均匀。另一方面, 对于土壤模型2, 泄漏电流密度的变化 (如图6所示) , 比均匀土壤中电流密度变化大 (如图3所示) 。这是因为在土壤模型2中, 接地板埋在较低的土壤电阻率中层, 底层的土壤电阻率较大。接地板所释放的电流有向两侧流动的趋势, 接地板边元素的泄漏电流密度比中部的大, 这和小型接地网的泄漏电流密度的变化趋势比较相似 (小型接地网可视为等电位) 。双层土壤中接地板和接地网接地参数的结果取决于土壤的模型, 二者的结果可能是相似的也可能是不同的。对于土壤模型1, 接地板的阻抗是0.274 Ω, 而接地网的阻抗是0.34 Ω, 二者相差24%。对于土壤模型2, 接地板的接地阻抗是1.417 Ω, 接地网的接地阻抗是1.414 Ω, 二者基本相等。
图7和图8分别显示出了接地板和接地网在土壤模型1和模型2接触电压。对于土壤模型2就接地板和接地网而言, 二者的接触电压非常相似, 对于土壤模型1是有实质上差别的。也就是说, 对于和土壤模型1相似的土壤结构, 增加更多的导体能够改善接地阻抗和接触电位, 而对于和土壤模型2相似的土壤结构, 有合理密度的接地网能够具有和无限加密地网相同的效果。
2.3 接地板和密集的接地网比较
在理论上, 当接地网非常密时, 可以把它看作是1个板。问题是地网多密时才可以看成是板, 这里用接地板模型来解答这个问题。混凝土的钢筋通常是非常密的, 其网孔的大小近似为0.15 m×0.15 m。图9是1个具有0.15 m×0.15 m网孔的7.5 m×7.5 m的接地网, 埋深0.5 m, 导体的直径为0.02 m。图10标明了需要计算地电位的路径。分析与接地网大小相同、厚度0.02 m的接地板的接地阻抗, 并与接地网接地阻抗进行比较。以土壤的注入电流100 A为例, 计算表明, 地网的接地阻抗和接地板的接地阻抗都是5.03 Ω。
图10显示接地板与密集接地网的地电位, 从中可知接地板地电位和密集接地网地电位的差距是非常小的, 即接地网足够密时可以把它看成接地板。此时用接地板模拟极密的接地网, 能提高计算效率。如在前面的例子中, 接地板模型仅用484个元素, 而接地网模型需要用5 100个片段。这样计算接地网接地参数所用到的矩阵规模要比接地板的大得多, 分析1个具有0.15 m×0.15 m网孔的60 m×60 m的接地网, 细分片段的数目将是320 800个。其矩阵规模很大, 求解很难获得非常可信的结果, 而用接地板模型求解, 这个问题就容易了。
2.4 模拟金属箱的计算结果
把由6个板组成的金属箱 (如图11所示) 埋在均匀土壤里。顶部板和底部板尺寸的大小是100 m×100 m, 4个垂直面板的尺寸为100 m×50 m, 板厚为0.001 m, 顶部板非常靠近空气与地表的分界面 (埋深0.005 m) , 入地电流为1 000 A。此时, 计算所得金属箱的接地阻抗是0.243。而通过使用表面积等效法, 把金属箱近似为半球形的接地极, 此处等效半球接地极的半径为65.05 m。计算结果表明, 等效半球的接地阻抗为0.247。可见, 半球形的接地极与金属箱的接地阻抗非常接近。
对不同土壤模型中不同大小的接地板接地参数分析表明, 在接地板区域内, 对所有土壤模型来说, 接触电压为零。计算的接地阻抗如表2所示。
3 结论
上述计算结果表明, 接地板的接地阻抗和接触电压是地网最小可能的接地阻抗和接触电压。接
地板的模型可以代替或近似其它接地极, 如钢筋混凝土建筑的基础以及水闸等, 同时可以大大简化计算难度。
参考文献
[1]李中新, 袁建生, 张丽萍.变电站接地网模拟计算[J].中国电机工程学报, 1999, 19 (5) :76-79.
[2]鲁志伟.双层土壤地网接地电阻的简化计算[J].高电压技术, 1996, 22 (4) :30-31.
[3]曾嵘, 何金良, 高延庆, 等.分层土壤结构变电站接地阻抗测试信号的处理[J].电工技术学报, 2001, 27 (3) :69-74.
[4]鲁志伟, 文习山, 史艳玲.垂直分层土壤中接地电阻的测量及其误差分析[J].高电压技术, 2001, 27 (3) :36-38.
[5]张尔明.高土壤电阻率山区接地问题的探讨[J].电工技术, 1997 (4) :29-32.
[6]鲁志伟, 陈慈萱.任意形状接地网接地电阻的计算[J].中国电力, 1994 (3) :19-20.
[7]刘力, 孙结中.等值复镜像法在多层土壤接地计算中的应用[J].高电压技术, 1998, 24 (3) :49-50.
[8]孙结中, 刘力.运用等值复镜像法求解复合分层土壤结构的格林函数[J].中国电机工程学报, 2003, 23 (9) :146-151.
[9]F.P.Dawalibi, J.Ma, R.D.Southey.Behaviour of grounding sys-tems in multilayer soils[J].IEEE Transaction on Power Delivery, 1994, 9 (1) :334-342.
土壤力学参数 篇4
土壤是不均一和变化的连续体, 对田间实际测定结果的分析表明, 在土壤质地相同的区域内, 土壤特性 (物理、化学等) 在同一时刻, 各个空间位置上的量值并不相同, 这种属性称为土壤特性的空间变异性[1，2]。土壤是农业生产的重要物质基础和生态系统的重要组成部分, 其性质和空间变异性对于提高人类的生活质量和实现人类社会的可持续发展有重要的意义[3]。
自20世纪70年代提出土壤空间变异性这一性质至今, 土壤空间变异的研究一直都受到学术界的热切关注。马黎春等人对克拉玛依干旱生态农业区的土壤质地的空间异质性进行了研究[4], 建议根据土壤颗粒的分布特点因地制宜的加强农田保护、土壤培肥和农田防护林的建设;Tsegaye等通过对植物生长和养分吸收的测量研究, 分析了精耕细作对土壤测土值、植物生长及其营养吸收值的空间变异的影响[5]。
近年来, 由于风蚀、冻融侵蚀、水土流失、不合理施肥等因素导致黑土地的面积正在不断地退化减少, 土壤肥力也在逐年的下降[6]。本文对松嫩平原黑土区的坡耕地的主要土壤参数的空间变异特征所进行的研究, 可以为黑土区的土地修复和精准农业研究提供一定的参考价值。
1研究区概况
试验区选择在黑龙江省北安市红星农场3°坡耕地, 红星农场位于小兴安岭西麓向松嫩平原的过渡地带, 为丘陵漫岗地区, 地势由东向西倾斜, 北部地形呈丘状起伏, 南部为波状起伏, 岗顶平缓, 坡面较长。该场地处中纬度欧亚大陆, 属中温带湿润大陆性季风气候, 多年平均气温0.8 ℃, 10的有效积温2 254.5 ℃, 日照时数为2 364.2h, 无霜期110~115d, 土壤以黑土为主, 质地黏重, 入渗困难。降雨集中在7-9月份, 占全年降水量的90%, 降雨集中且历时短, 降雨强度大, 年际变化较大, 整个地区坡耕地水土流失严重旱涝灾害频发, 主要种植作为有大豆等。
2材料与方法
2.1土壤采集与参数测定
本试验在研究区选取当地的典型样地, 采用网格取样方式, 采样区域为100m×100m的正方形坡耕地, 将这块样地分成大小为10m×10m的网格, 在网点的交叉点周围取样, 采集土壤表层0~20cm的土样, 共设置100个取样点, 针对每一个参数要求取得100个土样进行试验分析, 每个试验参数重复3次试验, 采样布置图见下图1。
土壤含水量的测定采用烘干法测定;土壤饱和含水量和土壤干容重的测定采用环刀法测定;土壤有机质采用重铬酸钾滴定法测定;土壤的机械组成采用比重计法测定, 按照我国1978年制定的土壤质地分类标准, 分为沙砾 (>0.02 mm) 、粉粒 (0.002~0.02mm) 、黏粒 (<0.000 2mm) 。
2.2空间统计方法
根据阐述地统计学的基本理论及有关参数的参考文献[1，7，8]。在本实验研究中, 应用spss17.0软件进行区域化变量的描述性统计分析。对符合正态分布的数据采用Matlab软件, 通过不断拟合得到土壤有机质变异函数理论模型及相关参数, 绘制出土壤各参数半方差函数理论模型的曲线图, 最后应用Matlab软件对试验实测数据进行kriging插值成图并进行空间分布特征分析。
3结果与分析
3.1描述性统计分析
半方差函数的计算一般要求数据符合正态分布和一般正态分布的规律, 否则可能存在比例效应。对表层0~20cm深土层的土壤含水量、饱和含水量、干容重、有机质含量、砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量进行了Kolomogorov-Smirnov (K-S) 检验。经检验后的参数值列于表1中。得到土壤含水量、饱和含水量、干容重、有机质含量、沙粒含量、粉粒含量、黏粒含量K-S检验值分别为0.602、0.745、0.720、1.335、1.138、0.856、 0.815, 研究表明以上土壤参数指标的检验结果均符合正态分布的假设, 可以对实验所得数据进行半方差函数分析。
通过土壤各参数信息和各参数的变异系数可以粗略的估计研究区域相应性状的变异程度。按照土壤科学中, 根据变异系数值对土壤性质变异程度所进行的分类可知[8]:表层0~20 cm深土壤各参数中, 含水量的变异系数为0.068, 表明含水量呈现较弱程度的变异性;饱和含水量、干容重、有机质含量、砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量的变异系数分别为:0.131、0.649、 0.345、0.286、0.243、0.307, 表明饱和含水量、干容重、有机质含量、砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量均呈现中等程度的变异性。常规统计分析给出了如表1的统计特征参数, 但上述变量除表现为随机性外, 还表现为空间的结构性, 研究其空间分布规律需要地统计学中半方差的理论来揭示[2，9，11，12]。
3.2半方差函数的结构分析
土壤各参数的变异既受到自然因素 (如气候因素等) 的影响, 同时也受到一些随机因素 (如环境污染等) 的影响, 这种空间变异性是自然因素和随机因素共同作用的结果[8], 块金值C0反映由采样分析误差和小于取样尺度上施肥、管理、耕作等随机因素引起的变异;结构方差C表示由土壤母质、地形、气候等结构性因素引起的变异;基台值 (Co+C) 表示的是系统的总变异;块金效应C0/ (Co+C) 是指随机部分引起的空间变异占系统总变异的比例。较大的块金方差表示较小尺度上的某种过程不容忽视。在研究区域砂粒含量和粉粒含量不具有空间相关性。
应用地统计学对100个采样点的土壤参数信息进行了空间变异分析。表层0~20cm深土层土壤的含水量、饱和含水量、黏粒含量半方差模型均符合球状模型;干容重半方差模型符合指数模型;有机质含量、砂粒含量、粉粒含量的半方差模型均符合线性模型。拟合的半方差函数及其参数见表2。表层0 ~20cm深土层土壤的7项土壤参数指标拟合半方差模型结果如图2所示。
在研究区表层0~20cm土层的7项土壤参数中, 含水量、饱和含水量、有机质含量、黏粒含量的结构比分别为:0.646、 0.597、0.551、0.669, 各值在0.25~0.75之间, 所以土壤的这4项参数具有中等程度的空间相关性;土壤干容重的结构比为0.077, 其值小于0.25, 则土壤的干容重具有较高程度的空间相关性, 存在着明显的空间自相关格局[14]。说明土壤含水量、饱和含水量、有机质、黏粒含量的空间相关性变化特点主要由结构性因素控制, 如气候、母质、地形、土壤类型自然因素等导致的。
由表2可知, 该研究区各参数相应模型的拟合度较高, 具有较高的实用可靠性。土壤干容重半方差模型的拟合度高达0.921, 其拟合程度最好;土壤含水量、土壤饱和含水量和土壤有机质的半方差模型的拟合度分别为0.789、0.800和0.706, 它们的拟合程度较好;土壤黏粒半方差模型的决定系数最低为0.133, 该值虽较低, 但这是由于该研究区的土壤黏粒的空间异质性较弱所引起的, 即存在较弱的空间关系。
3.3空间分布特征
布点取样只能获得少量有限的样点数据, 如果反应空间分布格局, 必须进行插值估计。克立格法是根据有限领域内若干已测定样点数据, 通过把握其变异函数所提供的结构信息, 权衡所有样点形状、大小和空间关系, 以及他们与待估样点相互空间位置关系, 对该待估样点进行线性最优无偏估计插值[9，13]。用块段克里格方法对表层0~20cm深土壤含水量、 饱和含水量、土壤干容重、土壤黏粒含量的4项指标进行空间差值, 每个块估计值通过Kriging插值其空间分布, 有明显的片状和斑块状特点。
土壤含水量表现为明显的岛状分布, 在坡下和破中部出现几个高值区, 以这几个高值区为中心, 依次向外呈圈层结构, 其整体分布大致呈现沿坡上到坡下递增的分布特点[图3 (a) ]。 土壤饱和含水量的分布与土壤机械组成、作物种类、土壤类别等有关, 本研究中, 土壤饱和含水量表现为明显的斑块状特点, 其高值出现在研究区的坡上、中部[图3 (b) ]。土壤干容重的整体分布呈现沿坡上到坡下递减的分布特点, 表层土壤容重在坡面尺度的变化会受到地表作物种类、微地形、雨后土样采集时间等的影响, 本次用于土壤干容重试验的土样采集是在雨后5 d左右, 所以在破中部及偏下地区也出现较高值[图3 (c) ]。土壤黏粒含量所呈现的是岛状分布, 主要高值区主要出现在坡下部, 以这个高值区为中心, 依次向外成圈层结构[图3 (d) ]。
综上所述, 黑土区坡耕地土壤含水量、土壤饱和含水量均大致呈现出从坡上到坡下递减的分布规律, 但后者从坡上到坡中的变化幅度较小, 坡中到坡下的变化幅度则相对明显;土壤干容重大致体现出沿坡度方向递减的特点, 土壤黏粒则呈现沿坡度方向递增的变化规律。
4结语
(1) 从各参数的常规统计量中的变异系数可以得到土壤含水量呈现较弱程度的变异性;饱和含水量、干容重、有机质含量、砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量均则呈现中等程度的变异。 而在进行空间统计分析后, 可以看出土壤含水量、土壤饱和含水量、土壤干容重、土壤有机质含量、黏粒含量均属于中等程度的空间相关性, 而土壤干容重的空间相关性较高。
(2) 球状模型能够很好地模拟研究区土壤含水量、饱和含水量和黏粒含量的分布规律;干容重的最佳半方差模型为指数模型;有机质含量、砂粒含量、粉粒含量的拟合以线性模型为最优。
岩体物理力学参数取值方法研究 篇5
岩体是经受过变形、遭受过破坏的地质体或地质体的一部分, 它具有一定的物质组成、结构形式、赋存状态并处于一定的地质环境之中[1]。
岩体力学参数是岩体力学分析输入的必要参数, 主要包括变形参数、强度参数和流变参数等。这些参数取值的准确与否在很大程度上决定了力学分析成果的可靠性。因此研究岩体物理力学参数的取值方法具有较大的现实意义。
1 岩体力学参数取值方法
1.1 试验法
试验法是确定岩体力学参数的最基本方法, 试验法包括室内试验和原位试验。室内试验主要包括单轴抗压强度试验, 单轴压缩变形试验, 三轴压缩变形试验, 抗拉强度试验, 点荷载强度试验, 室内试验可测定岩石的单轴抗压强度、岩石抗剪强度、岩石抗拉强度、岩石弹性模量及泊松比等岩石力学参数。
岩体力学参数试验根据工程需要及试验目的确定相应的试验方法, 测得岩体力学参数基本指标, 力学参数换算指标根据试验所得的基本指标进行换算。由于岩体岩性、结构及赋存环境等十分复杂, 现场岩块取样及试验选点离散性大, 导致岩体试验参数存在较大的随机性及不确定性。对于如何选取具有代表性岩体试验参数, 很多学者进行了研究和总结, 其选取方法主要是将试验成果按工程地质单元分类, 以岩体工程分类为依据编著单项试验成果和多项试验成果汇总表, 用最小二乘法、随机—模糊法、可靠度分析、综合模糊评判、分形、偏最小二乘法等多种方法进行研究和计算, 可以得到具有代表性的力学参数。
1.2 经验类比法
1.2.1 根据《工程岩体分级标准》估算岩体力学参数[3]
《工程岩体分级标准》提出了由定性划分、定量指标两种手段确定岩体基本质量的方法。岩体基本级别, 在定性划分时, 岩石的坚硬程度是根据锤击声、回弹程度、击碎难易和浸水后的反应来确定;岩体完整程度则是根据岩体中结构面的发育程度和结合程度来确定。岩体基本质量分级共分5级。
岩体基本质量级别, 在定量划分时是根据岩体基本质量指标BQ的大小来确定。
BQ=90+3σc+250Kv。
其中, σc为岩石单轴饱和抗压强度, MPa;Kv为岩体完整性系数, 为岩体声波纵波波速与岩石声波纵波波速的平方比。在计算出岩体基本质量指标BQ值并按规范规定修正后, 对岩体进行工程分级, 然后估算岩体力学参数。
1.2.2 根据Hoek-Brown经验强度准则估算岩体力学参数
1980年, Hoek和Brown在对几百组岩石三轴试验资料和大量岩体现场试验成果统计分析的基础上, 得出了岩块和岩体破坏时极限主应力之间的关系式, 即Hoek-Brown经验强度准则, 并给出了各种岩石和岩体的经验参数m和s的值[4]。
其中, σ1, σ3分别为破坏时的最大、最小主应力 (压力为正) ;σc为岩块的单轴抗压强度;m, s为参数, 取决于岩石的性质, 以及在达到破坏应力σ1, σ3时岩石的破坏程度, m主要反映岩石的软硬程度, 其取值范围在0.001～25之间, s主要与岩石内部颗粒间抗拉强度和颗粒间啮合程度有关, 其取值范围在0～1之间。
岩块单轴抗压强度可由单轴抗压试验或点荷载试验确定。强度参数m, s除可按照Hoek-Brown的建议值[4]近似估算外, 还可在室内由岩块三轴试验, 大剪试验统计计算, 在野外据岩体分类指标RMR和Q分类指标估算m, s的值。
Q系统分类法是挪威学者Barton于1974年提出的[5], 它主要考虑岩体质量指标RQD、节理组数Jn、节理面粗糙度Jr、节理蚀变程度Ja、裂隙水影响因素Jw以及地应力影响因素SRF等指标。其计算式为
RMR分类法是Bieniawski于1973年～1975年提出的, 该分类方法共有岩块单轴抗压强度、岩体质量指标RQD、节理间距、节理面性状、地下水条件及节理产状6个基本参数, 其中3个为定量参数, 3个为定性参数, 所以该分类方法也是一个半定量半定性分类方法。根据RMR分类法可将岩体分为5级。
1980年Hoek根据Bieniawski提供的数据建立岩体变形模量E与RMR的关系式:
E=2RMR-100 (当RMR>50时) ;
E=10 (RMR-10) /40 (当RMR<50时) 。
1983年Seriafin和Pereira提供了新的数据并建议用以下关系式, 即由RMR指标和Q指标近似估算岩体的变形模量:E=10 (RMR-10) /40=25lgQ。
根据Hoek研究RMR与m, s的关系式:
扰动岩体:
未扰动或完整岩体:
根据上式计算m, s值由Hoek-Brown强度准则估算岩体强度。
1.3综合法确定岩体力学参数
综合法是将室内试验与数值分析法相结合的一种确定岩体物理力学参数的方法。该方法在详细工程地质调查的基础上, 通过取样试验确定岩块及结构面的物理力学参数。根据现场地质调查结果和岩体结构特征概化地质模型, 研究岩体的变形机制、岩体破坏机制及地质环境因素抽象岩体力学模型。选用适当的分析软件如FLAC3D分析岩体的物理力学参数, 然后通过物理力学模型试验或实际工程检验所确定参数的正确性。
1.4反分析法确定岩体力学参数
反分析法是20世纪70年代用于岩体参数取值及有关岩体工程地质问题评价和预测的一种数值方法, 是在已有位移观测资料的基础上, 通过求解逆方程得到岩体参数。
岩土工程反分析包括位移反分析、应变反分析、应力反分析、地下水渗流场反分析等。所采用的力学模型有弹性模型、弹塑性模型和粘弹性模型等。
2结语
本文对目前常用的求取岩体物理力学参数的方法作了简要的总结介绍, 试验法是求取岩体物理力学参数最直接最基本的方法, 但该方法受试样的影响较大, 试验周期长、费用较高。经验类比法是在总结前人研究结果的基础上, 根据前人建立的岩体分级标准及强度准则, 在详细地质调查的基础上估算岩体物理力学参数的一种方法, 但其估算精度受人为因素影响较大。综合法是目前研究较热的岩体力学参数取值方法, 由于各种本构模型及计算软件的出现, 人们可以采用多种方法计算岩体物理力学参数, 通过实际工程检测或模型试验检验其正确性。反分析法也是一种发展较快的方法, 它通过工程过程中测量参数用一定的本构模型反演岩体的力学参数, 具有反映地质因素全面, 力学参数可靠等特点。除此之外, 确定岩体物理力学参数的方法还有很多, 如神经网络、灰色理论等。
参考文献
[1]薛守义, 刘汉东.岩体工程学科性质透视[M].郑州:黄河水利出版社, 2002:7.
[2]Muller.岩石力学基本原理及其在地面—地下工程稳定性分析中的应用[J].水电站设计, 1987 (1) :1-4.
[3]GB 50218-94, 工程岩体分级标准[S].
[4]宋建波.岩体经验强度准则估算岩基强度参数和变形模量的方法[J].地质灾害与环境保护, 2000, 11 (4) :76-77.
土壤力学参数 篇6
土壤参数和土壤含水量信息紧密关联,其变化影响作物的生长发育进程[1]。测定分析一定区域内土壤参数和土壤水分的空间分布特征,对准确实施土壤水分监测,有效管理和利用水土资源等都具有十分重要的现实意义[2]。目前,国内外学者已对不同区域和不同尺度上的土壤参数和土壤水分的空间变异性进行了研究,并取得了很多成果[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]。东辽河流域位于我国东北粮食主产区,抽穗期又是决定玉米产量最为关键的时期,开展东辽河流域春玉米抽穗期土壤水分和土壤参数的空间统计研究,为春玉米生长期精准提高粮食生产能力提供科技支撑。
1 研究区概况
东辽河发源于东辽县宴平乡安乐村小葱顶子山东南,全长448 km,流域面积11 306 km2,在辽宁省康平县三门郭家屯东与西辽河汇合后称为辽河[15]。东辽河大致分三段,二龙山水库以上为上游,属低山丘陵区,海拔高一般在200～500 m,土壤类型以暗棕壤、白浆土为主;二龙山水库坝下至城子上站为流域中游,属丘陵地区,河道弯曲,植被较好,土壤类型以黑土、草甸土为主;城子上站至平齐线三江口铁桥为下游,土壤类型以草甸土、盐化黑钙土、草原风沙土为主(图1)。
全流域四季分明,属于温带大陆性季风气候,降雨量由上游至下游递减,多年平均雨量从上到下由700 mm降到450 mm。地表径流分布与年雨量相似,由上游低山丘陵到下游平原区,径流深由150 mm递减到25 mm以下[16]。全流域现有耕地面积8 040.83 km2,占总土地面积的71.12%,主要种植作物有玉米、水稻、大豆等。
2 材料与方法
2.1 土壤参数的采集与测定
东北地区的春玉米在8月份进入抽穗期,于2009年8月在东辽河流域中部玉米田内,按照草甸土、黑土、白浆土、暗棕壤等不同土壤类型共布置13个采样点(图2)。在采样点内分别取土壤剖面分层样品和0～1 m深的土壤混合样,分别监测10 cm、20 cm和30 cm深的土壤含水量、土壤机械组成以及有机质、全P、全N含量。
土壤含水量采用烘干法测定;有机质含量用稀释热法测定;用Mastersizer2000激光粒度仪进行土壤颗粒分析,按照我国南京土壤所1978年制定的土壤质地分类标准,分为细黏粒(<0.001 mm)、粗黏粒(0.001～0.005 mm)、细粉粒(0.005～0.010 mm)、粗粉粒(0.010～0.050 mm)、细砂粒(0.050～0.250 mm)和粗砂粒(0.250～1.0 mm) 6类;采用硫酸—高氯酸消煮法测定全P含量;采用半微量开氏法测定全N含量。
2.2 空间统计方法
地统计学的基本理论和有关参数阐述参考文献[17,18]。在本研究中,应用SPSS 18软件进行区域化变量的描述性统计分析。由于GS+version 9软件对半方差模型的计算和拟合有很好的显示过程,对于优化采样结构和插值精度有较好的选择性,所以选取GS+version 9进行半方差函数模型的拟合和Kriging插值成图,在半方差函数拟合过程中,拟合较优模型其决定系数(R2)应较大,残差(RSS)应较小[19]。
3 结果与分析
3.1 描述性统计分析
半方差函数的计算一般要求数据符合正态或近似正态分布,否则可能存在比例效应。对10 cm、20 cm、30 cm深的土壤含水量,以及有机质、全P、全N、粗砂粒、细砂粒、粗粉粒、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量进行了Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验。经检验后的参数值列于表1中。10 cm、20 cm、30 cm深土壤含水量K-S检验值分别为0.582、0.728、0.624,有机质、全P、全N、粗砂粒、细砂粒、粗粉粒、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量K-S检验值分别为0.542、0.868、0.591、0.914、0.425、0.529、0.596、0.744和0.744。研究表明,3项土壤含水量指标和9项土壤参数指标的检验结果均符合正态分布假设,能直接在半方差函数分析系统中应用。
通过土壤参数信息和土壤含水量的变异系数可以粗略的估计研究区域相应性状的变异程度,10 cm、20 cm、30 cm深土壤含水量的变异系数分别为0.316、0.277、0.331,表明研究区0～30 cm深的土壤含水量具有中等变异性;有机质、全P、全N、粗砂粒、细砂粒、粗粉粒、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量的变异系数分别为0.647、0.352、0.234、1.185、0.311、0.379、0.376、0.343、0.343,表明研究区除粗砂粒含量具有强变异性外,其他各项土壤参数指标均具有中等变异性。常规统计分析给出了如表1所示的统计特征参数,但上述变量除表现为随机性外,还表现为空间的结构性,研究其空间分布须用地统计学中半方差理论来揭示。
3.2 半方差函数结构分析
应用地统计学对13个采样点的土壤参数信息和土壤含水量进行了空间变异分析。10 cm深土壤含水量以及全N、粗砂粒、细砂粒、粗粉粒含量半方差模型符合线状模型,20 cm和30 cm深土壤含水量半方差模型均符合球状模型,有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量半方差模型符合高斯模型。拟合的半方差函数及其参数见表2。3项土壤含水量指标和9项土壤参数指标拟合半方差模型结果如图3所示。
3.3 空间分布特征
采用块段克里格方法对20 cm和30 cm深土壤含水量以及有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量等7项指标(不包括半方差模型符合线性模型的指标)进行空间插值,每个块的估计值通过插值块中心周围2×2个点的Kriging估计值计算,得到各项指标的空间分布图(图4),7项指标的Kriging插值空间分布具有明显的片状和斑块状特点。20 cm深土壤含水量以中北部和中南部两个高值区为中心,依次向外呈圈层结构,含量逐渐降低,在边界处含量出现低谷[图4(a)]。30 cm深土壤含水量以中东部高值区为中心,依次向外呈圈层结构,含量先减小后增大[图4(b)]。有机质含量以东南部为高值区,沿东南-西北方向含量先减小后增大,在大约西南-东北对角线方向处含量降到最低约0.20g/kg处[图4(c)]。全P含量以南部为高值区,沿南-北方向含量减少,在中部和北部出现了大片的低值区,约0.63 g/kg[图4(d)]。细粉粒含量以中部高值区为中心,依次向南和向北呈圈层结构,在中南部和中北部出现低值区[图4(e)]。粗黏粒和细黏粒含量的空间分布特征相似,以东北部为高值区,依次向西北和向东南递减,在西北部出现低谷[图4(f)和图4(g)]。
土壤参数和土壤含水量总的变异既受自然因素如降雨、成土母质、地形地貌等空间变异的影响,同时也受一些随机因素如施肥、环境污染、耕作措施等的影响,其空间变化是内因(自然状态)和外因(人为随机)共同作用的结果。施肥、耕作、作物布局等随机因素影响块金值与基台值的比例可以表明系统变量空间相关性的程度,如果比值小于25%,说明系统具有强烈的空间相关性;如果比值在25%～75%之间,表明系统具有中等的空间相关性;大于75%,则说明系统空间相关性很弱,若比值接近于1,说明在整个尺度上变量具有恒定的变异。20 cm和30 cm深土壤含水量、有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量的块金值/基台值分别为0.11%、3.45%、0.17%、0.14%、0.08%、0.10%、0.23%,7项指标均具有强烈的空间相关性,存在着明显的空间自相关格局,结构性因素引起的空间变异分别占总变异的99.89%、96.55%、99.83%、99.86%、99.92%、99.90%、99.77%,受施肥、耕作等人为因素的影响较弱。
4 结 语
将经典统计学与地统计学相结合,采用田间采样和室内分析测定相结合的方式,对春玉米抽穗期主要土壤参数进行了空间统计分析。研究结果表明,10 cm深土壤含水量以及全N、粗砂粒、细砂粒、粗粉粒含量最佳半方差模型符合线状模型,20 cm和30 cm深土壤含水量最佳半方差模型符合球状模型,有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量最佳半方差模型符合高斯模型。20 cm和30 cm深土壤含水量、有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量7项指标Kriging插值空间分布具有明显的片状和斑块状特点,其均具有强烈的空间相关性,存在着明显的空间自相关格局,受施肥、耕作等人为因素影响较弱。
摘要：以在东辽河流域进行的田间采样为基础,将经典统计学与地统计学相结合,对春玉米抽穗期3项土壤含水量指标和9项土壤参数指标进行了空间统计分析。研究结果表明,10cm深土壤含水量以及全N、粗砂粒、细砂粒、粗粉粒含量最佳半方差模型符合线状模型,20cm和30cm深土壤含水量最佳半方差模型符合球状模型,有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量最佳半方差模型符合高斯模型。20cm和30cm深土壤含水量、有机质、全P、细粉粒、粗黏粒和细黏粒含量7项指标均具有强烈的空间相关性,存在着明显的空间自相关格局,Kriging插值空间分布具有明显的片状和斑块状特点。
型煤力学参数测定中的误差分析 篇7
在很多实验中都会出现实验的误差, 而力学参数是岩石的一项重要的参数, 这一参数测定中的误差环节也很多, 大都是不被重视的, 从而导致最终的结果偏差很大。本文就力学参数测定的误差做一分析, 以便在以后的实验中尽可能的减小。
1 误差的基本知识
误差是指测量结果与被测量真值之差。我们知道, 任何技术测量都要借助一定的计量器具和主客观环境, 而计量器具和主客观环境或多或少都带有误差, 所以误差是必然存在于所有的技术测量之中的。误差分为绝对误差和相对误差[1]。
(1) 绝对误差Δ:是测量结果x与被测量真值x0之差, 即Δ=x-x0,
因测量结果可能大于或小于真值, 故绝对误差可能为正, 也可能为负, 是一个代数值, 即x0=x±Δ
(2) 相对误差ε:是测量的绝对误差与被测量真值之比。由于测量结果接近于真值, 所以相对误差又可近似地用绝对误差与测量结果的比值来表示, 即ε=|Δ|/x0≈|Δ|/x
相对误差是一个没有单位的数值, 通常用百分数来表示。
2 误差产生原因的分析
2.1 方法误差
方法误差是由于测量时选择的测量方法和被测量件的定位方式不完善引起的测量误差[2]。例如, 在接触测量中测量力引起的计量器具和零件表面变形误差, 间接测量中计算公式的不精确, 测量过程中工件安装定位不合理等。这类误差也是不可避免的, 但还是可以设法减小和预防的。
2.1.1 公式选取误差
根据力的平衡原理, 作用于剪切面上的法向力N和切向力Q应按下式计算:
式中P—试验机施加的总压力;
α—试件倾角;
f—圆柱形滚柱与试验机垫板间的摩擦系数。
而我们一般在选用公式时都是选取了不考虑摩擦系数的公式:
从而导致最后的力都比实际的偏小。
2.1.2 机械加工误差
工件在定位时产生的定位误差的原因有两个:
(1) 定位基准与工序基准不重合, 必然产生基准不重合引起的定位误差, 即基准不重合误差[3]。而我们一般在切割试件的过程中都是用粉笔在试件上做标记, 而粉笔画出来的标记本身就有2 mm左右的宽度, 再加上实验室都是采用电切割机进行切割, 在切割的过程中并没有进行高精度的对准, 都是靠人眼来判断, 而且切割片本身也有3 mm的厚度, 这样就会引起误差, 导致最后切割的高度有的大于要求, 有的小于要求。
(2) 定位制造不准确引起工序基准自身在位置上发生偏转或位移所引其的误差, 即基准位移误差[4]。这里要说明的是, 定位误差主要是发生在按照调整法加工一批工件, 如果按试切加工法, 则根本不存在什么定位误差。
2.2 计量器具误差
计量器具引起的误差是由于计量器具本身在设计、制造、装配和使用中不准确引起的误差。综合反映为示值误差和示值的变动性而影响测量结果。这种误差是不可避免的, 但是可以设法减小它, 如定期对计量器具进行检定, 绝不使用超差的计量器具。
2.2.1 电子秤的精度误差
虽然我们每次称量的质量都应该是固定的, 但是使用的天平精度是不够高的, 只达到了0.02 kg。对于某些奇数就无法称量, 比如1.01 kg就不能精确的称量出来。这样就导致最后所配的原料不一样。
2.2.2 模具本身的误差
在做试件的抗剪强度测定中, 我们选取的是直径50 mm, 高度50 mm的圆柱体。但是用实验室的模具做出来后发现, 用实验室的标准模具做出来的试件并不是标准的高度 (50 mm) , 而是在53 mm左右。这就表明, 我们在实验室做的圆柱体都比我们要求的高度偏高。而一般做出来的试件因为水分蒸发的原因都要比模具的高度小。也就是说我们所做出来的试件高度比要求的高点, 比模具的低点。
2.2.3 试件间材料配比误差
以抗剪强度试验为例, 因为需要计算出其凝聚力c值, 所以必须测量不同角度下的抗剪强度, 才能得到更为精确的结果。为了保证最后的结果更加真实, 我们一般都是35°、45°、55°、65°、75°每个角度下都做三个试件, 这样一共是需要15个相同的试件。而我们实验室一般都是同一类型的模具都不足15个, 是不能一次性把15个做出来的, 这就需要分批做, 而我们是不能做到每次的配比都一样, 这样就带来一个问题:如何保证这15个试件的配比一样?
2.3 环境误差
环境误差是指在测量时环境不符合标准条件所引起的误差。测量环境包括温度、湿度和振动等因素, 是随机不可预测的外界条件, 因而环境误差是不可避免的, 测量者只能是尽可能地在标准环境下测量。其中温度影响最大, 国标规定, 测量标准温度为20℃。当实际测量温度偏离标准温度时, 温度变化引起的测量误差为:
式中ΔL—测量误差;
L—被测尺寸;
t1、t2—计量器具和被测工件的温度, ℃;
α1、α2—计量器具和被测工件的线性膨胀系数, ℃-1;
另外由于环境温度的不同还带来每次所加水分不一样, 这也是导致材料配比不一致的原因之一。
2.4 人员误差
人员误差是指测量人员主观因素和操作技术不当引起的测量误差;主要原因是疏忽大意、主观臆断和技术不符合标准要求等, 这类误差是完全可以避免和预防的。
在不考虑天平误差的情况下, 我们还不能保证每组的水分是一样的, 如前所述, 当一次需要做出一组15个试件时, 我们需要分三批来做, 而每一批的水分本该是一定的, 但是, 在将煤粉水泥石膏搅拌均匀后, 再加水搅拌的过程是人靠视力来判断是否合适, 合适的标准是:不要太干, 放在手里可以握成一团, 但握成团又不能挤出水来, 所以这个标准的判断本来就不能保证每次的水分含量都一样, 而我们知道水泥本身是极易凝固和干燥的, 所以在操作的过程中, 如果某个环节时间较长也会导致水分必须要增加。而水分的含量对试件的强度是有影响的。
3 实验误差对结果产生的影响
3.1 水和石膏对强度的影响
一般我们都是用水泥、石膏和水来做试件, 而石膏在水泥中的作用机理是:
2CaSO4·H2O (熟石膏) +3H2O=2CaSO4·2H2O (生石膏)
即熟石膏加水后就会变成生石膏, 生石膏的硬度较大, 因而当水和石膏较多时, 其强度会增加, 反之, 强度会减小。
3.2 试件高度对结果的影响
3.2.1 对抗拉强度的影响
抗拉强度的计算公式为:
式中σ—抗拉强度;
P—破坏时的极限载荷;
d—圆柱试件的直径;
t—圆柱试件的高度。
由公式我们可以看出, 当高度t由于误差原因增大时, 其抗拉强度会增大, 反之会减小。
3.2.2 对抗剪强度的影响
抗剪强度的计算公式为:
式中Q—切向力;
τ—剪应力;
P—试验机施加的总压力;
α—试件倾角;
f—圆柱形滚柱与试验机垫板间的摩擦系数;
A—试件面积。
由公式可以看出, 试件的高度比要求的高度高时, 面积A会增大, 总压力P也增大, 而我们还是按照标准的高度来算, 并没有按照真实的高度来算, 导致抗剪强度增大。反之, 会导致抗剪强度减小。
3.2.3 对凝聚力c值的影响
当所有试件的高度都是偏差同样大小的时候, 测出来的内摩擦角φ是不变的, 凝聚力c的大小会随着高度的偏大 (偏小) 而偏大 (偏小) ;
当试件高度的偏差不一定时, 内摩擦角φ和凝聚力c要视具体的情况来判定变化。
4 讨论
(1) 对于公式选取的误差, 我们也应该考虑到实际情况:圆柱形滚柱与试验机垫板间的摩擦系数是很难查到的, 而我们要想使用标准的公式就需要做一些工作先来测定这个摩擦系数。
(2) 对于计量器具引起的误差, 应该考虑更换更为精确的仪器, 比如模具要做得更为准确些, 更多的模具才会降低材料配比的误差。
(3) 为了使最后的结果更加真实, 也该去把每个试件的高度都做一个记录, 而不是用一个相同的高度, 即使是按相同的高度去算, 也应该做到心中有数, 知道我们的测量结果是偏大偏小。
参考文献
[1]武利生, 李元宗.磨料流加工进展研究[J].金刚石与磨料磨具工程, 2005, (1) :69-74.
[2]姜书云.技术测量中的误差分析与处理[J].机械管理开发, 2009, (4) .
[3]王先逵.机械制造工艺学[M].北京:机械工业出版社, 2007.