全球表层土壤1km网格土壤水力参数 (a)残余含水量，(b)饱和含水量，(c)压力水头中位值（取log10），(d)压力水头中位值（取log10）的方差，(e) 压力水头的方差（取log10），(f)饱和渗透系数，(g)田间持水量，(h)植物可利用水分。

本站讯（本报记者 张晴丹）土壤对于研究作物生长发育、农业污染、污染修复、洪涝灾害、水土流失以及全球气候变化等都具有重要作用，因此，研究土壤水力学参数意义非同一般。

近日，天津大学表层地球系统科学研究院副教授张永根成功绘制出全球首张精确到“一公里”的基于物理背景的土壤水力学“超级世界地图”。这张“超级地图”让土壤水力参数研究更为方便，相关成果发表于地学权威期刊《水资源研究》。

“实测”和“预测”的弊端

土壤圈是表层地球系统最活跃的圈层，是联接大气圈、水圈、生物圈与岩石圈的核心要素，在地球生态系统中起到关键的作用。土壤水分及污染物运移模拟需要准确刻画非饱和带土壤水动力学参数。“无论是从小尺度的场地污染，还是全球尺度的陆面模型或气候模型，都需要土壤水力参数为土壤圈与地下水及大气圈的水分传输提供关键参数。”张永根在接受《中国科学报》采访时表示。

一直以来，科学家获取土壤水力参数主要靠“实测”和“预测”。但是，“实测”需要在土壤深处采样并送交专业机构检测，需要花费大量人力、物力和财力，成本高、周期长，还极不方便。比如，相比砂土而言，黏土渗透更慢，在实验室测量黏土的参数可能需要慢慢加压，水从饱和“走”到非饱和再到干燥，可能需要很长时间，这给科学研究带来诸多不便。而对于全球尺度的模拟来说，实测相应参数更不现实。

通过转换函数“预测”是一种高效获得土壤水力参数的方法。然而，目前用于预测土壤水力参数的转换函数大多是基于描述土壤水分特征曲线的经验公式建立的，尚无基于物理背景的土壤水分特征曲线建立土壤转换函数。

正因如此，一张基于物理背景的描述土壤水分特征建立的、涵盖世界各地土壤水力不同特性状况的 “地图”，成为了学界亟待填补的空白。

真正为科学做贡献

从2012年开始，张永根就着手研究这张“地图”。一个好的想法加科学的算法，让他不断对数据进行深度挖掘。

张永根介绍，他们利用广泛使用的转换函数Rosetta，基于明确物理背景的Kosugi模型，通过利用机器学习和随机抽样等方法，构建了输入参数从简单到复杂、基于不同输入参数类型的五个不同等级的模型，可满足不同使用者的需求。

模型好不好，需要实验数据来验证。张永根利用从世界各地采集点获得的5万个土壤样品，提取出近12万个数据对模型进行验证，证明新建立的转换函数优于传统的基于经验公模型建立的Rosetta模型，并基于SoilGrid数据构建了全球第一张基于物理背景的土壤水力“超级世界地图”。

记者了解到，新建立的转换函数预测了全球1km网格表层土壤的残余含水量、饱和含水量、压力水头中位值、压力水头的方差、饱和渗透系数、田间持水量、植物凋萎系数、植物可利用水分等参数及其相应参数的不确定性，大大降低了土壤水力学参数研究的成本，进而降低研究土壤、地下水污染治理的成本。

做土壤水动力学研究，“超级地图”的参数是必需的。比如，这些参数可以模拟土壤水运动的快慢和水流方向，还可以为精准农业、指导干旱地区灌溉节约用水等提供关键数据。

值得一提的是，这些数据和代码都是公开的，截至目前已经被下载2000多次，这让张永根非常高兴，“我们提供了全球的数据，可以方便大家下载。数据的公开，有助于科研人员做研究”。

为了能够提高预测数据的精度，张永根也呼吁科学家们把所有的资料实现共享，以方便大家使用，真正为科学研究做出贡献。

下一步，“我想把这些数据可视化，这样大家可以直接截取需要的国家或地区的数据。此外我们还会继续提升‘超级地图’的精度，并对数据进行尺度提升，因为在做全球气候模型或陆面模型时，通常需要的数据是10公里或者25公里，如何实现从‘一公里’到25公里的转变，这方面我们还将做进一步的研究，进而耦合到现有的陆面模型及气候模型。”张永根表示。

“希望通过我们的研究，对我国地下水资源保护，土壤污染治理，发展精准农业，提高天气预报和气候变化预测的精度、降低不确定性等方面提供有力的科学支撑。”张永根说。

科学网： http://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2019/1/342691.shtm?from=groupmessage&isappinstalled=0

（编辑 赵晖 郑静轩）