本書共6章，對土壤水分運動參數的預測方法進行了全面、系統的闡述，構建了土壤水分特征曲線、非飽和導水率和擴散率的預測模型，在模型優選的基礎上給出了適用于黃土區水分運動參數獲取的最優預測模型，并建立了畦灌水分管理一體化模型。
本書具有較強的專業性與參考價值，可供水力運動、水土環境控制、農業灌溉等方面的科研人員、技術人員、管理人員參考，也可供高等學校生態環境類、水文地質類、農業類及相關專業師生參閱。

秦文靜，女，1989年生，山西省孝義市人，工學博士，講師。現于太原理工大學經濟管理學院任教，長期從事水利工程管理方面的教學和科學研究工作。主持、參與國家級、教育部、省科技廳、省水利廳、省教育廳科研項目十余項，發表論文十余篇。

1.土壤水力參數是土壤重要的物理性質，其基礎性研究有助于了解土壤水分調控、合理開發和科學管理水資源、改良土壤、改善水土環境。 2.本書以黃土土壤為實驗對象，建立了水分特征曲線經驗模型參數傳遞函數、非飽和導水率經驗模型參數傳遞函數、擴散率經驗模型參數傳遞函數，探討了溫度對黃土土壤水力運動參數的影響。 3.本書內容可為黃土地區土壤水分運動、降雨入滲補給及地下水潛水的入滲補給和消耗、節水灌溉、土壤溶質運移、農業污染等問題的研究和應用等提供基礎參數。

我國人口基數龐大，隨著人口數量逐年增加、經濟快速發展，糧食供應需求也不斷增長，相應的農業用水量也不斷增加。2021 年，我國農業用水量為3644.3 億立方米，占用水總量的61.5%。當前，我國農業用水效率較低，在耕地面積減少的趨勢依舊存在又要保證糧食產量的前提下，提高耕作土壤灌溉水分利用效率，不僅是農業節水面對的實際難題，也是保障我國糧食產量的關鍵問題。節水灌溉是農業節水的重要方面。隨著我國大中型灌區的現代化改造，耕地灌溉畝用水量由492m3 下降到355m3，農田灌溉水利用效率從不足0.5 提高到0.568。現代農業節水灌溉主要包括輸水環節節灌和田間節灌兩個方面。輸水環節節灌發展相對充分，但田間節灌發展不足，而田間節灌的根本在于對土壤水分運動過程的研究。
山西省是黃土高原的一部分，屬于典型的半干旱半濕潤溫帶大陸性季風氣候，是我國北方水資源嚴重短缺地區，人均水資源占有量只有全國平均水平的1/5。畦灌作為小麥、谷子等密植作物普遍采用的灌水方法，灌水技術便于廣大農民掌握應用，適用范圍廣，在水源充足的情況下，可有效保障作物生長需求，是目前世界范圍內主要的地面灌水方式之一。然而，相對于噴灌、滴灌和地下灌溉等灌水方式，限于灌水過程和方法的差異，畦灌田間水利用系數較低。由于畦田規格不合理、土地平整性差、灌水技術參數盲目選取，造成畦田受水不均、跑水、深層滲漏、土壤次生鹽堿化等不良灌水現象普遍存在。
在此背景下，本書基于田間原狀黃土土樣低吸力階段土壤水力參數測定、土壤常規理化參數系列試驗、大田灌水試驗，系統地研究了原狀黃土非飽和導水率和土壤水分特征曲線的主要影響因素；建立了以原狀黃土土壤理化參數為自變量的土壤水力運動參數模型參數預測模型；探討了溫度對原狀黃土非飽和導水率和土壤水分特征曲線的影響；構建了耦合水力運動參數預測、地面畦灌灌水過程和灌水技術參數優化的畦灌水分管理一體化模型。研究成果對山西省提高農業灌溉水資源利用效率、促進社會經濟可持續發展具有重要意義。
本書的出版深受山西省科學技術廳、山西省教育廳、山西省水利廳對農業節水研究理念的影響及其大力支持，在本書所依托項目的實施過程中，獲得了各廳局、試驗站的領導和同志的無私幫助，在此向他們表示深深的感謝。另外還要感謝為本書的野外試驗和室內試驗及模型構建付出辛勤勞動的老師和同學們，及為本書提供過幫助、支持和服務的所有人員。
限于作者水平及撰寫時間，書中難免有不足或疏漏之處，懇請讀者賜教并指正。

作者
2023年3月

第1章　概述 1
1.1 土壤水力運動參數研究背景 2
1.2 水力運動參數預測的意義 2
1.3 水力運動參數研究動態 3
1.3.1　土壤非飽和導水率獲取方法研究進展 5
1.3.2　土壤水分特征曲線獲取方法研究進展 6
1.3.3　水力運動參數影響因素研究進展 12
1.3.4　壤傳遞函數研究進展 15
1.3.5 非飽和土壤水力運動參數傳遞函數需完善和解決的問題 20
1.4 構建水力運動參數土壤傳遞函數的方案 20
1.4.1　研究內容 20
1.4.2　術路線 21

第2章　試驗條件與方法 24
2.1 取樣點布設 25
2.2 研究區試驗條件 26
2.2.1　供試材料 26
2.2.2　試驗儀器設備與測定方法 29
2.3 試驗方案設計 33

第3章　樣本數據庫創建及參數預測方法 35
3.1 樣本數據庫創建 36
3.1.1　非飽和導水率樣本數據庫創建 36
3.1.2　土壤水分特征曲線樣本數據庫創建 37
3.1.3　擴散率樣本數據庫創建 38
3.2 參數預測方法 38
3.2.1　多元非線性模型 38
3.2.2　基于遺傳算法的BP神經網絡模型 39
3.2.3　基于粒子群優化算法的支持向量機模型 43
3.3 模型優選標準 46

第4章　預測模型 49
4.1 非飽和導水率預測模型 50
4.1.1　主導因素分析 50
4.1.2 自變量的確定 58
4.1.3　GA-BP預測模型 59
4.1.4　PSO-SVM預測模型 66
4.1.5　預測模型優選 72
4.2 土壤水分特征曲線預測模型 76
4.2.1　主導因素分析 77
4.2.2　自變量的確定 86
4.2.3　非線性模型預測 87
4.2.4　GA-BP預測模型 93
4.2.5　PSO-SVM預測模型 99
4.2.6　預測模型優選 105
4.3 擴散率預測模型 111
4.3.1　自變量的確定 111
4.3.2　GA-BP預測模型 112
4.3.3　PSO-SVM預測模型 114
4.3.4　預測模型優選 116

第5章　溫度對土壤水力運動參數的影響 120
5.1 溫度對土壤非飽和導水率的影響 121
5.1.1 影響分析及其數量關系的確定 121
5.1.2　預測模型優選 123
5.2 溫度對土壤水分特征曲線的影響 125
5.2.1 影響分析及其數量關系的確定 125
5.2.2　預測模型優選 130

第6章　畦灌水分管理一體化模型 132
6.1 材料與方法 134
6.2 畦灌水分管理一體化模型構建 135
6.2.1　土壤水力參數預測模型 135
6.2.2　地面畦灌灌水過程模擬 138
6.2.3　灌水技術參數優化模型 141
6.2.4　模型耦合 143
6.3 應用實例 145

參考文獻 148