第４６卷第５期 ２０１５年５月 东北农业大学学报 ４６（５）：６８－７４ Ｍａｖ２Ｏ１５ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ 网络出版时间２０１５—４—３０ １４：４５：００ 【ＵＲＬ］ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１３９１．Ｓ．２０１５０４３０．１４４５．０１４．ｈｔｍｌ 基于Ｓａｘｔｏｎ模型的土壤水分特征栅格化计算平台研究 侯淑涛 ，肖高怀Ｌ ，卢善龙己 ，于晓雷 ，罗海静 （１．东北农业大学资源与环境学院，哈尔滨１５００３０；２．中国科学院遥感与数字地球研究所，北京１００１０１） １ｏ０ｌＯｌ； ３．遥感科学国家重点实验室，北京摘要：Ｓａｘｔｏｎ模型能估算较多土壤水分特征参数且考虑容重、砾石和盐分影响而被广泛应用于农业、水文等 领域。研究基于Ｓａｘｔｏｎ模型 ＩＤＬ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｄａｔａｌａｎｇｕａｇｅ）ｉ￣言开发土壤水分特征软件平台，利用土壤属性数据进 行土壤水分特征栅格计算，实现空间制图，有效解决水文运动模型模拟应用过程中栅格化土壤水分特征参数缺乏 问题。该平台软件界面友好，操作简单易行高效，既可为现有模型应用提供输入参数，也可作为单独模块嵌入已 有软件中使用，具有较好兼容性。 关键词：土壤水分特征；Ｓａｘｔｏｎ模型；土壤转换函数；栅格化计算；ＩＤＬ 中图分类号：Ｓ１５２；ＴＰ３１１．１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００５—９３６９（２０１５）０５—００６８—０７ 侯淑涛，肖高怀，卢菩龙，等．基于Ｓａｘｔｏｎ模型的土壤水分特征栅格化计算平台研究［Ｊ】．东北农业大学学报，２０１ ５，４６（５）：６８—７４． Ｈｏｕ Ｓｈｕｔａｏ，Ｘｉａｏ Ｇａｏｈｕａｉ，Ｌｕ Ｓｈａｎｌｏｎｇ，ｅｔ ａ１．Ｓｏｉｌ ｗａｔｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｗｉｔｈ Ｓａｘｔｏｎ ｍｏｄｅｌ［Ｊ】 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｏ￣ｈｅａｓｔ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１ ５，４６（５）：６８－７４．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｗｉｔｈ Ｅｎｇｌｉｓｈ ａｂｓｔｒａｃｔ） Ｓｏｉｌ ｗａｔｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｗｉｔｈ Ｓａｘｔｏｎ ｍｏｄｅｌ／ ＨＯＵ Ｓｈｕｔａｏ’，ＸＩＡＯ Ｇａｏｈｕａｉ 。，ＬＵ Ｓｈａｎｌｏｎｇ ，ＹＵ Ｘｉａｏｌｅｉ’，ＬＵＯ Ｈａｉｊｉｎｇ （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ １５００３０，Ｃｈｉｎａ；２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅａｒｔｈ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １ ００１ ０１，Ｃｈｉｎａ；３．Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １ ００１ ０１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓａｘｔｏｎ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔＯ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｍａｎｙ ｓｏｌ１ ｗａｔｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｔｏ ｃｏｎｓｉｄｅｒ ｄｅｎｓｉｔｙ，ｇｒａｖｅｌ ａｎｄ ｓａｌｉｎｉｙ ｔｅｆｆｅｃｔｓ．Ｉｔ ｗａｓ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ，ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｄｏｍａｉｎｓ． Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｗａｓ ｂａｓｅｄ Ｓａｘｔｏｎ ｍｏｄｅｌ，ｕｓｉｎｇ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ ＩＤＬ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｄａｔａ ｌａｎｇｕａｇｅ）ｈａｄ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ａ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ。ａｂｌｅ ｔｏ ｕｓｅ ｓｏｌｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｏｌｌ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， ａｂｌｅ ｔｏ ｓｐａｔｉａｌ ｍａｐｐｉｎｇ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｓｏｌｖｅｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｓｉｍｕｌａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｌａｃｋ ｏｆ ｇｒｉｄ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｉｎ ａｐｐｌｉａｔｉｃｏｎ．Ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｈａｓ ａ ｇｏｏｄ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ｅａｓｙ ｔｏ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ，ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ｉｎｐｕｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ａｌｓｏ ｂｅ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｉｎｔｏ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ ｓｔａｎｄａｌｏｎｅ ｍｏｄｕｌｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｏｉｌ ｗａｔｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；Ｓａｘｔｏｎ ｍｏｄｅｌ；ｐｅｄｏｔｒａｎｓｆｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ；ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ＩＤＬ 土壤水分特征是土壤水分运动研究的基本参 数，但国内基础数据缺乏难以满足研究需要 。由 收稿日期：２０１４—０２—２１ 于传统测定土壤水分特征方法费时、费力，大区 域及土壤异质性较大地区海量土壤水分特征数据 基金项目：国家自然科学基金青年基金项目（４１１０１４０１）；水利部公益性行业科研专项经费项目（２０１１０１０１５）；中国科学院知识创新工程 重大项目（ＫＺＣＸ１一ＹＷ一０８） 作者简介：侯淑涛（１９６５一），女，副教授，博士，硕士生导师，研究方向为农业遥感与土地利用。Ｅ—ｍａｉｌ：ｈｏｕｓｔ１２９＠１２６．ｃｏｍ 第５期 侯淑涛等：基于Ｓａｘｔｏｎ模型的土壤水分特征栅格化计算平台研究 ・６９・ 难以通过传统方式获取口 。利用砂粒、粘粒、有机 质等构建土壤转换函数模型估算土壤水分特征已 成为获取相关数据先进手段 －叼。随计算机技术发 展，土壤转换函数模型与计算机技术结合，模型 等非自然状态或不具代表性样本后，挑选土壤容 重１．０ １．８ ｇ・ｅｍ～、有机质含量≤８％（Ｗ）、粘粒含 量≤６０％（ｗ）样本１ ７２２个，利用样本土壤质地、 土壤有机质和土壤水分特征数据，通过回归分析 程序化成为必然，如美国华盛顿州立大学ＳＰＡＷ （Ｓｏｉｌ—Ｐｌａｎｔ—Ａｉｒ—Ｗａｔｅｒ）软件Ｓｏｉｌ Ｗａｔｅｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ— 估算土壤水分含量和土壤进气吸力，结合Ｒａｗｌｓ、 Ｃｏｍｐｂｅｌｌ、Ｔａ．ｊｉ等研究成果构建而成 ”。相关计算 Ｓａｘｔｏｎ模型估算得到的土壤水分特征结果为特 ｔｉｃｓ模块 ７】、澳大利亚新南威尔士大学Ｎｅｕｒｏ Ｔｈｅｔａ 公式和变量含义如表１和２所示。 软件 。这些软件模块开发有效解决了实测资料 缺失区域土壤水分特征参数估算问题【】，９１０然而， 定状态下土壤水分特征指标的平均值，与实际值 国外此类软件存在以下问题： ①土壤水分特征参数只能人工录入、逐一估 算，难以满足估算区域海量土壤水分特征参数的 要求；②软件模块功能单一，难以满足土壤水分 特征空间制图和空间分析需要；③基于思维方式 差异开发软件，不便于操作人员使用。为满足国 内人员区域尺度土壤水分特征估算的应用与制图 需要，开发土壤水分特征栅格化计算的中文软件 平台具有重要应用价值。 常用土壤水分特征估算模型主要有ｖａｎ Ｇｅｎｕ． ｃｈｔｅｎ、Ｂｒｏｏｋｓ—Ｃｏｒｅｙ、Ｃａｍｐｂｅｌｌ等，ｖａｎ Ｇｅｎｕｃｈｔｅｎ 能符合大部分土壤水分特征曲线，但Ｂｒｏｏｋｓ—Ｃｏｒｅｙ 和Ｃａｍｐｂｅｌｌ更简单。用以构建土壤水分特征估算 模型土壤属性参数很多，Ｈａｈｎ证实土壤水分特征 与砂粒、粘粒、有机质及其相互作用相关性大 ０］。 Ｓａｘｔｏｎ等结合Ｃａｍｐｂｅｌｌ模型，利用砂粒、粘粒和土 壤有机质ＳＯＭ（Ｓｏｉｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ）提出Ｓａｘｔｏｎ模 型ｎ”，该模型考虑容重、砾石及盐分对土壤水分特 征影响，具有需要数据少、估算指标多、运算简 单、估算结果准确的特点，可满足水文模拟时土 壤水分特征数据缺失区域研究需要。应用Ｓａｘｔｏｎ模 型关键是数据自动化处理，本研究基于Ｓａｘｔｏｎ模 型，利用可视化开发语言ＩＤＬ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｄａｔａ ｌａｎ． ｇｕａｇｅ）开发基于土壤属性数据进行土壤水分特征栅 格化计算并绘制专题信息中文软件平台（土壤水分 特征估算软件Ｖ１．０），方便国内相关领域研究人员 快速、便捷获取区域土壤水分特征数据。 １ Ｓａｘｔｏｎ土壤水分特征估算模型 Ｓａｘｔｏｎ土壤水分特征估算模型是以美国农业部 土壤数据库２ １４９个样本为基础数据，在剔除可能 受耕作或压实影响、高有机质含量、高粘粒含量 存在误差。在条件许可情况下应根据当地土壤现 状和使用目的，利用现有土壤属性数据（如容重ｕ 、 砾石㈣或盐分ｎ卅等），对估算结果加以修正，获得 准确数据。Ｓａｘｔｏｎ模型以美国土壤数据库为基础建 立，可能不适用人为因素干扰严重、与美国土壤 差异显著和土壤质地不在样本属性范围内的极端 地区，应用于其他地区时需进行典型区域验证。 此外，Ｓａｘｔｏｎ模型使用土壤质地体系为美国制 １， 在利用我国现有土壤普查资料计算土壤水分特征 时，需采用３次样条插值进行土壤质地转换” ” ； 若使用全球土壤数据库 ＨＷＳＤ（Ｈａｒｍｏｎｉｚｅｄ ｗｏｒｌｄ ｓｏｉｌ ｄａｔａｂａｓｅ），则无需转换。 ２基于Ｓａｘｔｏｎ模型和ＩＤＬ语言开发的 土壤水分特征估算软件平台 本研究基于Ｓａｘｔｏｎ模型和ＥＮＶＶ／ＩＤＬ语言开发 的土壤水分特征估算软件平台，可实现基于土壤 属性数据的凋萎含水量、田间持水量、土壤进气 吸力、饱和含水量、有效水含量、饱和导水率和 土壤容重等全过程参量的一键式计算和制图。软 件平台见图１，由数据准备、数据完整性检查、计 算及结果输出３大模块组成。 ２．１数据准备模块 设置输入数据、输出土壤水分特征及影响因 素、输出文件夹，运行界面见图２。通过地理信息 系统软件把海量传统文本土壤数据或矢量／栅格土 壤数据转换为空间分辨率统一的ｔｉｆ格式栅格数 据，选择输入数据时，软件自动筛选扩展名为ｔｉｆ 的文件；选择输出土壤水分特征后才能选择影响 因素，以防止漏选；凋萎含水量容重修正必须在 有盐分影响情况下进行；软件设计联动机制，以 确保不会因为误操作导致结果异常。 ・７Ｏ・ 东北农业大学学报 第４６卷 表１ Ｓａｘｔｏｎ土壤水分特征估算模型中的相关公式 Ｔａｂｌｅ １ Ｓａｘｔｏｎ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｏｒｍｕｌａ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ 变量Ｖａｒｉａｂｌｅｓ ０１５ｏ０ 方程Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ 序号Ｎｏ． ８１５。ｍ：一０．ｏ２４ｓ＋ｏ．４８７ｃ＋ｏ．ｏｏ６０ ｆ＋ｏ．ｏｏ５（ｓ×ＯＭ）一０．０１３（Ｃ×ＯＭ）＋ｏ．ｏ６８（ｓ×ｃ）＋ｏ．ｏ３１ ０ｔ５０ｏ＝口１５∞ｆ＋（０．１４×０１５００ｔ一０．０２） （ ） 日３３ ０３３－－０３３ｔ＋（１．２８３（０３３ｔ） 一ｏ・ ４ ３３ ）一０・ｏ ５） ０３３ｔ＝一０．２５１Ｓ＋０．１９５Ｃ＋Ｏ．０１１０Ｍ＋０．００６（Ｓ×ＯＭ）一ｏ．０２７（ｃ×ＯＭ）一０．４５２（Ｓ×Ｃ）＋０．２９９ （２） 口 一３３ １ 一ｓ一３３＝ （ｓ一３３） ＋【ｏ・６３６× ｓ一３３） —ｏ・ ０７） ０（ｓ３３ｈ＝ｏ．２７８Ｓ＋０．０３４Ｃ＋０．０２２０Ｍ一０．０１８（ＳｘＯＭ）一０．０２７（Ｃ￣ＯＭ）一０．５８４（ＳｘＣ）＋０．０７８ （３） … ． ＝ ＋（０．Ｏ２ ） 一０．１１３ ）一０＿７０） ＝ ：１ ４Ｓ２７．７ ９３２Ｃ ８１Ｃ一８１．一 ９０ｓ＋９７５Ｏｓ ３一３ ７１＋． １１２１（× 一）（Ｓ Ｏｓ ３３） ＋８．９４（２９４（Ｃ×一Ｃ Ｏｓ ３一３）＋ １ ．４ｏ５（ｓ Ｃ ２７．×）＋）＋２７．１６１ ． 一‘４ （５） ０ｓ Ｏｓ＝０３３＋Ｏｃｓ一３ 一０．０９７Ｓ＋０．０４３ ＰⅣＤＦ ＰⅣ＝（１一ｐｓ）×２．６５ ＤＦ＝ＰＢＤ／ｐⅣ （６） （７） Ｏｓ－ ０３３－ｎＦ Ｏ（ｓ一３３）ＤＦ ＡＷ Ｏｓ一 ＝１一（ｐ丑Ｄ，２．６５） ０３３一Ｄ，＝０３３—０．２× ｓ—Ｏｓ－口Ｆ） Ｏ（ｓ一３３）ＤＦ＝Ｏｓ—ＤＦ一０３３一ＤＦ ＡＷ＝Ｏ 一０１５００ （８） （９） （１０） （１１） Ａ Ｋ Ａ＝Ｏｎ０”一Ｉｎ０１ｓ０）ｏｌＯｎ１５００一Ｉｎ３３） ＝１９３０ｘ（Ｏｓ一０３３）。一 ０１＝ｐ１２．６５ （１２） （１３） （１４） Ｒ Ｋｈ／ Ｒ ＝Ｒｖ／ ＋Ｒ ×（１一ｄ）） Ｋｈ／ ＯＳ（１５） ｒ １一 Ｋ ” ／Ｋ，一１一Ｒｗ ｘ（１—３ｏｔ／２） ＝ 、 ” ×（３６ＥＣ） （１７） ０＝０ｓ， ．，．一 一 （０≤ ≤ ） Ｆ（ｏ一０，，）（３３一 ）］ 一ｌ ０ｓ一０” Ｉ， ， Ａ：ｅ（ ． （ ） 土壤水分特征曲线 ：Ａ× ≤ ≤１５㈣ 。３３） Ｂ＝Ｏｎ（１５００）一ｌｎ（３３）ｙ［１ｎ（０ ３）一ｌｎ（Ｏ Ⅻ．） 表２ Ｓａｘｔｏｎ模型土壤水分特征估算过程中涉及的变量 Ｔａｂｌｅ ２ Ｓａｘｔｏｎ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ｉｎｖｏｌｖｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ 变量Ｖａｒｉａｂｌｅｓ Ｓ 定义Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ 土壤砂粒含量，％Ｗ 变量Ｖａｒｉｂｌａｅｓ 定义Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ 土壤进气吸力，初步结果，ｋＰａ ｃ ＯＭ 土壤粘粒含量，％ｗ 土壤有机质含量（Ｏ一８），％ｗ 土壤进气吸力，平均值，ｋＰａ 土壤含水量为０时的土壤水势，ｋＰａ ０ ｐ１５ 土壤含水量，％ｖ 凋萎含水量（１ ５００ ｋＰａ），初步结果，％Ｖ ％ ＡＷ 土壤含水量为口时的渗透势，ｋＰａ 有效水含量，ｍｍ・ｍｍ ０１５００ 凋萎含水量（１ ５００ ｋＰａ），平均值，％Ｖ ＥＣ 电导率，ｄＳ・ｍ ０ ０” 田间持水量（３３ ｋＰａ），初步结果，％ｖ 田间持水量（３３ ｋＰａ），平均值，％Ｖ Ｐ ｐ∞ 平均土壤容重，ｇ－ｃｍ。 实际土壤容重，ｇ・ｃｍ ０３３－ ％一３ 田间持水量（３３ ｋＰａ），修正值，％Ｖ 饱和含水量与田间持水量２；２，初步结果，％Ｖ Ａ 岛 风ｒ 墨 Ａ、Ｂ 张力～水分对数曲线的斜率 土壤容重，２．６５，２．６５为常用密度值 Ｏ（ｓ一３３） Ｏ（ｓ一３３）ＤＦ ０ｓ ０ｓ—ＤＦ ＤＦ 饱和含水量与田间持水量之差，平均值，％ｖ 饱和含水量与田间持水量之差，修正值，％Ｖ 饱和含水量（０ ｋＰａ），平均值，％Ｖ 饱和含水量（Ｏ ｋＰａ），修正值，％Ｖ 土壤容重修正系数（０．９～１．３） 砾石含量（体积），ｇ・ｃｍ－３ 砾石含量（重量），ｇ・ｇ 饱和导水率（不含砾石），ｍｍ・ｈ 饱和导水率（含砾石），ｍｍ・ｈ 土壤水分特征方程的系数 ・７２・ 东北农业大学学报 第４６卷 一 一 ０ ｏ 凋萎含水量 Ｗｉｌｔｉｎｇ ｍｏｉｓｔｕｒｅ 一 一 Ｖ 一 Ｖ Ｖ 一— 一 一 、／ Ｑ 田间持水量 Ｆｉｅｌｄｍｏｉｓｔｕｒｅ ｃａｐａｃｉｔｙ 一 一 一 一 一 一 一 、／ Ｖ 一、／ — Ｖ 、／ 一 一 一 一 一 ｏ Ｑ 一 一 ￣／ 、／ 、／ 一 一 一 。 一 一 一 Ｖ 有效水含量 Ａｖａｉｌａｂｌｅ ｗａｔｅｒ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ 、， 、， 、， ｏ 饱和含水量 Ｓａｔｕｒａｔｅｄｍｏｉｓｔｕｒｅ 一 ｘ／ 一 一 Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ Ｖ 一 、／ 、／ 一 、／ 一 一 一 一 一 ０ ０ 土壤进气吸力 Ａｉｒ—ｅｎｔｒｙ ｓｕｃｔｉｏｎ 一 ｘ／ 一 一 一 一 一 Ｖ 一 一 、／ 一 一 、／ 、／ 、／ Ｖ — 、／ 、／ 、／ 、／ 、／ 一 、／ 一 一 一 一 一 一 一 ｏ ０ ０ 饱和导水率 Ｓａｔｕｒａｔｅｄ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｃ。ｎｄｕｃ ｖｉｔｖ 、／ 一 一 — 、／ — 、／ 、／ — Ｖ 、／ 、／ 、／ 、／ 一 一 、／ 一 一 ｏ 。 Ｑ 一 、／ 一 容重 Ｄｅｎｓｉｔｙ 一 —一 ｘ／ 一 一 一一 、／ 一 Ｖ Ｖ —、／ 一 、／ 一 一 、／ 一 、／ 一 一 ｏ 。 ｏ ｏ ０ ０ ｏ ｏ 注：一为未选或不需要，、／为已选或必选，０为可选。 Ｎｏｔｅ：一ｉｓ ｎｏｔ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｏｒ ｎｏ，、／ｉｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｏｒ ｒｅｑｕｉｒｅｄ，Ｏ ｏｐｔｉｏｎａｌ ３ 应用案例 本研究选择我国北方海河流域为软件应用实 应用实际验证成果，本研究假定Ｓａｘｔｏｎ模型适用于 海河流域前提下，利用ＨＷＳＤ海河流域土壤数 据，计算得到全流域土壤水分特征专题信息见图 ３，包括经容重和土壤盐分修正后的凋萎含水量、 经容重修正后的田间持水量，经容重、砾石含量和 例区。该地区近年来面临严重水资源短缺问题， 成为水文水资源研究人员开展水文过程模拟焦点 地区。然而，在模型应用过程中，由于缺乏空间 化土壤基础数据集，在模型模拟之前，需逐个指 土壤盐分修正后有效水含量和经容重和砾石含量修 正后的饱和导水率。 标、逐个数据计算土壤水分特征参数并制作相应 的输人数据集，费时费力且易造成错误。 基于Ｓａｘｔｏｎ模型和ＥＮＶＶ／ＩＤＬ语言开发平台估 算土壤水分特征实现栅格化计算，其空间分布特征 清晰直观，可为ＳＷＡＴ、ＥａｓｙＤＨＭ和ＶＩＣ等分布式 水文模型提供便捷输入变量。 借鉴前人在海河流域滦河” 、徒骇马颊河 、潮 河【ｌ 等子流域及北京市房山区 ９１开展的Ｓａｘｔｏｎ模型 ・７４・ 东北农业大学学报 第４６卷 （上接第４３页） 【１０】Ｓｉｋｉｃ Ｋ，Ｔｏｍｉｃ Ｓ，Ｃａｒｕｇｏ ０．Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃｒｙｓｔａｌ ａｎｄ ＮＭＲ ｐｒｏｔｅｉｎ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ｄｅｐｏｓｉｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｔｅｉｎ ｄａｔａ ｂａｎｋ［Ｊ］，Ｔｈｅ Ｏｐｅｎ Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ Ｊｏｕｒｎａｌ，２０１０，３（４）：８３—９５． 【１ １】 Ｃａｓｅｌｌａ Ｇ，Ｆｅｒｒａｎｔｅ Ｆ，Ｓａｉｅｌｌｉ Ｇ．Ａ．Ａ ＤＦＴ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｋａｒ－ ２ ７１ １－２７１８． 【１２】 Ｙａｎ Ｃ，Ｗａｎｇ Ｒ，Ｌｉ Ｊ．ｅｔ ａ１．ＨＬＡ—Ａ ｇｅｎｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ ｄｅｆｉｎｅｄ ｂｙ ｈｉｇｈ—－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ—－ｂａｓｅｄ ｔｙｐｉｎｇ ｉｎ １６１ Ｎｏ．ｈｅｍ Ｃｈｉ— ｎｅｓｅ Ｈａｎ ｐｅｏｐｌｅ ．Ｇｅｎｏｍｉｃｓ，Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ＆Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ， ２００３，ｌ（４１：３０４－３０９． ｒ０ｎｇ Ｊ Ｃ，Ｔａｎ Ｔ Ｗ，Ｒａｎｇａｎａｔｈａｎ Ｓ．Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｆｏｒ 【１３】 ｒｐｌｕｓ—ｔｙｐｅ ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ ｏｆ ｖｉｃｉｎａｌ（３）Ｊ【ｓｒ卜Ｃ—ｘ—Ｃ），Ｘ＝Ｎ，０，Ｓ ｉｎ ｏｒｇａｎｏｔｉｎ（ｉｖ）ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｃｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌｌｙ ｌｆｅｘｉｂｌｅ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．Ｏｒｇａｎｉｃ＆Ｂｉｏｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｈｅｍｉｓｔｙ，２０１０，８（１２）ｒ： ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍｍｕｎｏｇｅｎｉｃ ｅｐｉｔｏｐｅｓ［Ｊ］．Ｂｒｉｅｆｉｎｇｓ ｉｎ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔ— ｉｃｓ，２００７，８（２）：９６－１０８．