土壤盐渍化问题严重制约着农业经济发展,快速准确地掌握农田土壤的盐渍化信息是盐渍化防治的前提.为准确快速地了解滴灌棉田土壤盐分含量情况,该研究采用探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)多频天线(250 MHz和1000 MHz)对典型滴灌棉田土壤进行探测,通过GPR振幅包络平均值法(Average Envelope Amplitude,AEA)获取土壤视在介电常数,以Dobson盐渍土介电模型(Dobson dielectric model of saline soil,Dobson)为理论工具,估算滴灌棉田土壤的盐分含量.同时,将视在介电常数、土壤容重、含水率和土壤黏粒含量5个参数设置为模型输入变量,采用多元线性回归方法(Multiple Linear Regression,MLR),建立膜下滴灌棉田土壤盐分反演模型,并使用BP神经网络(Back Propagation neural network,BP)进行模拟预测.最终,以实测盐分为基准,评价MLR模型、BP模型和Dobson模型反演盐分含量的效果.结果表明:1)探地雷达250 MHz和1000 MHz频率天线AEA法探测的有效深度均为0～30 cm.2)1000 MHz频率天线AEA法获取的介电常数与实测含水量有较好的多项式关系,且实测含水量和反演含水量拟合效果和精度较好,决定系数R2为0.96,均方根误差RMSE为1.61％,平均误差率MER为7.25％.3)3种盐分反演模型中,Dobson盐渍土介电模型反演精度明显高于其他2种方法,R2达到0.91,RMSE为0.313 g/kg.因此,利用GPR多频天线AEA法估算滴灌棉田土壤盐分含量是可行且可靠的.该法为反演土壤盐分含量提供新途径,丰富了盐分含量探测的方法及手段.
土壤 盐分 膜下滴灌 探地雷达 雷达波振幅包络平均值 BP神经网络