冻融期不同覆盖和气象因子对土壤导热率和热通量的影响

付 强，颜培儒，李天霄，侯仁杰，周照强，马梓奡



冻融期不同覆盖和气象因子对土壤导热率和热通量的影响

付 强，颜培儒，李天霄，侯仁杰，周照强，马梓奡

（东北农业大学水利与土木工程学院，哈尔滨 150030）

为了研究冻融期不同覆盖和气象因子对土壤导热率和土壤热通量的影响，在2015年11月－2016年4月期间，设置了裸地（BL）、自然积雪覆盖（SC）、6 000 kg/hm2秸秆+积雪覆盖（SM1）、12 000 kg/hm2秸秆+积雪覆盖（SM2）和18 000 kg/hm2秸秆+积雪覆盖（SM3）5种不同的处理，测定了20、40、60和100 cm土壤含水率和温度，并计算出土壤导热率和土壤热通量。研究结果发现：在土壤冻结期，土壤导热率随着土壤的冻结而增大，直至完全冻结后基本保持不变，而在土壤融化期则逐渐减小。冻融阶段，积雪和秸秆覆盖会延缓土壤导热率的变化，减小土壤导热率的变化。冻结期，裸地处理的土壤导热率最大，平均为1.55 W/(m×K)；融化期，裸地处理的土壤导热率最小，平均为0.79 W/(m×K)。在冻结期，土壤热量向上传递，传递量先增加后减小；在融化期，土壤热量向下传递，传递量逐渐增加。积雪和秸秆覆盖可以减小土壤热通量及其变化。积雪和秸秆覆盖条件下的土壤热通量比裸地少4.73～8.84 W/m2。裸地处理的土壤导热率与水汽压的相关性最好，相关系数为−0.84，与风速的相关性最差，相关系数为-0.43。积雪和秸秆覆盖条件下的土壤导热率与环境温度的相关性最好，相关系数为−0.67～−0.73，与风速的相关性最差，相关系数为−0.18～−0.25。土壤热通量与太阳辐射的相关性最好，相关系数为−0.88～−0.91，与风速的相关性最差，相关系数为−0.44～−0.53。整体而言，积雪和秸秆覆盖会减小大气环境对土壤导热率和热通量的影响。

秸秆；土壤；积雪；冻融期；气象因子；导热率；热通量

0 引 言

土壤的导热率是土壤重要的物理性质之一，是影响热量在土壤剖面中的保持、传导和分布状况的土壤性质。土壤热通量是地表能量平衡中的重要组成部分，影响着地表和大气间的物质和能量交换。它们主要受土壤质地、容重、温度、含水率和大气环境的影响[1-3]。目前关于土壤导热率和土壤热通量的研究取得了丰硕的成果。李建波等[4]发现土壤含水率与土壤导热率存在着较强的空间相关性，0～20 cm土层土壤含水率与导热率呈线性正相关。王铄等[5]认为在相同含水率条件下，砂粒含量越高，土壤的导热率越大。苏李君等[6]在Côté-Konrad模型和Lu-Ren模型的基础上，建立了基于土壤物理基本参数的改进模型。周亚等[7]认为土壤热通量的大小与总辐射大小密切相关。Chung和Horton[8]提出了一个基于含水率的土壤导热率计算经验公式。Gan等[9]在内蒙古地区发现放牧会增加土壤导热率和热通量。Orakoglu等[10]发现向土壤中添加纤维会减小土壤导热率。Usowicz等[11]认为土壤中的水分、容重和石英含量是影响土壤导热率的重要因素，土壤导热率的分布主要与土壤水分有关。然而，目前的研究主要集中在非冻融期，针对冻融期的较少。与非冻融期相比，冻融期土壤中含有大量的冰，水分的冻结和冰的融化都会对土壤导热率和土壤热通量产生巨大的影响，因此冻融期的土壤导热率和土壤热通量与非冻融期存在着巨大差异[12-14]。同时积雪和秸秆覆盖以及气象因子也会因为影响到土壤的冻融过程和土壤中的水热变化而影响土壤导热率和土壤热通量[15-20]。

本文立足于松嫩平原黑土地区，在野外大田试验基础上，研究了冻融期积雪和秸秆覆盖条件下的土壤导热率和土壤热通量，并利用相关性定量分析了不同气象因子对土壤导热率和土壤热通量的影响程度。研究结果可以为冬季农田土壤的管理和春季土壤温度的预测提供可靠的依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

试验于2015年11月－2016年4月在黑龙江省哈尔滨市东北农业大学水利综合试验基地（126°45'E，45°43'N）进行。试验区位于松嫩平原东部，海拔127 m，属于典型的中温带大陆性季风气候，四季分明。冬季受极地大陆气团影响，气候寒冷干燥；夏季受副热带海洋气团影响，降水充沛，气候温热。年平均气温为3.6 ℃，冬季平均气温为−14.2 ℃，夏季平均气温为22.8 ℃。年平均降水量为529 mm，主要集中在7和8月份，年平均蒸发量为1 326 mm，地下潜水位埋深为6.8 m。试验区设置在空闲的农田，地形平坦，无植被覆盖。

1.2 试验方案

试验区域内设置有4个10 m×10 m的相邻样地，每块样地的四周埋放2m深的防侧渗塑料布，将样地分别做裸地（BL）、自然积雪覆盖（SC）、6 000 kg/hm2秸秆+积雪覆盖（SM1）、12 000 kg/hm2秸秆+积雪覆盖（SM2）、18 000 kg/hm2秸秆+积雪覆盖（SM3）四种不同的处理。各处理均使用长约2 m的秸秆，保留秸秆上的枝叶，采用纵横交错的方式覆盖，且覆盖密度均匀。在试验期内，降雪后及时清扫裸地处理，秸秆覆盖处理保持自然降雪状态。各试验区分别埋设有TDR时域反射仪测管2根，用以测定20、40、60和100 cm土层的液态含水率，每个点测3次取平均值，每隔7 d测定一次，设置有中子仪管一根，用于测定20、40、60和100 cm土层的总含水率，每个点测3次取平均值，每隔7天测定1次，设置有JL-04温度记录仪一套，用于自动测定20、40、60和100 cm土层的温度。太阳辐射、环境温度、环境湿度、水汽压和风速的观测采用试验区安装的TRM-ZS1型气象生态环境监测系统自动记录，每隔1 h记录1次。在试验期前，采用烘干法测定土壤的干容重和饱和含水率。另外，采用Winner801型激光粒度仪检测土壤的机械组成。结果如表1所示。

表1 不同土层深度的土壤物理参数

1.3 数据处理与计算

土壤总含水量（）、土壤液态水含量（）和土壤含冰量（）的关系如下[21]

土壤体积热容（C）计算公式如下

其中C、C和C分别为土壤基质、液态水和冰的体积热容，具体数值分别为2.13、4.18和1.73 J/(cm3×K)[22]。为土壤饱和含水率。

冻结土壤的导热率用以下公式计算[23]：

式中、、、和是与土壤特性相关的系数，由下面的公式计算，1和2是经验系数分别为13和1[24]。

=1.06ρ（5）

=4 （8）

式中是土壤容重，g/cm3；m是黏粒含量。

土壤热通量计算公式如下：

式中(,T)是土壤热通量，W/m2；D是土壤温度的差异，℃；D是两个土层的距离，cm。由于冬季水汽运动非常微弱所以不考虑它对土壤热通量的影响。

平均导热率的计算公式[9]

式中1和2是土层的厚度，cm；()1和()2是不同土层的导热率，W/(m×K)；()是平均导热率，W/(m×K)。

2 结果与分析

2.1 积雪和秸秆覆盖对土壤导热率的影响

根据计算出的土壤导热率绘制出冻融期积雪和秸秆覆盖条件下20、40、60和100 cm土层土壤导热率变化图（图1）。从图1中可以看出，除了100 cm土层SC、SM1、SM2和SM3四种处理的土壤导热率一直保持基本不变之外，其余的土壤导热率都在土壤冻结期，随着土壤的冻结而增大，在土壤完全冻结以后，土壤导热率基本保持不变，而在土壤融化期，土壤导热率则逐渐减小。这是由于随着土壤温度的降低，土壤中的水分逐渐冻结成冰，冰的导热率是液态水的4倍[22]，因而土壤导热率会随着土壤温度的降低而升高。当土壤温度降低到一定温度时，土壤中冰水比例基本保持不变，因而土壤导热率也基本保持不变。当土壤融化时，土壤中的冰逐渐融化成水，土壤导热率又随之下降。SC、SM1、SM2和SM3处理100 cm土层温度没有达到0 ℃以下，土壤中的水分未发生相变，因此，土壤导热率基本保持不变。

另由图1可知，不同处理之间又存在着一定的差异。在冻结期，由于积雪和秸秆覆盖会延缓土壤温度下降的速率和土壤冻结时间[25-27]，因而延缓了土壤导热率上升的时间，其中20 cm土层BL处理土壤导热率上升的时间比其他4种处理提前了7 d；在土壤融化期，由于秸秆的覆盖和积雪的融化同样会延缓土壤温度升高的速率，延迟了土壤融化的时间，因而延缓了土壤导热率下降的时间，其中20 cm土层BL处理土壤导热率下降的时间比其他4种处理提前了7 d。同时，在冻结期BL处理的土壤导热率上升的斜率比SC、SM1、SM2和SM3处理大，其中20 cm土层BL处理土壤导热率上升的斜率为0.083，比SC、SM1、SM2和SM3处理分别增大21.99%、33.73%、51.81%和61.45%；在融化期，BL处理的土壤导热率下降的斜率比SC、SM1、SM2和SM3处理大，其中20 cm土层BL处理土壤导热率下降的斜率为0.088，比SC、SM1、SM2和SM3处理分别增大29.55%、40.91%、45.45%和61.45%。这说明在冻融期积雪和秸秆覆盖会减小土壤导热率的变化，且随着秸秆覆盖量的增加，减小土壤导热率变化的效果越明显。60、100 cm深度4种覆盖量下的土壤导热率曲线几乎重合，说明积雪和秸秆覆盖量对导热率的影响深度小于60 cm。这是由于当土壤冻结深度超过60 cm后，SC、SM1、SM2和SM3处理的土壤冻结过程相似，土壤中的冰水含量相差不大。

注：BL、SM1、SM2、SM3和SC分别指裸地、6 000 kg·hm-2秸秆+积雪覆盖、12 000 kg·hm-2秸秆+积雪覆盖、18 000 kg·hm-2秸秆+积雪覆盖和积雪覆盖。

采用传统的统计学方法计算了土壤导热率的极差、平均值、标准差及变异系数（表2）。变异系数的评估标准为：当CV<0.1时属于弱变异，当0.1≤CV≤1时属于中等变异，当CV>1时属于强变异[28]。通过表2可以发现：在冻结期，各个土层中BL处理的土壤导热率最大，且各个处理呈现出BL>SC>SM1>SM2>SM3的规律，其中20 cm土层最明显，BL处理的土壤导热率达1.55 W/(m×K)，比SC、SM1、SM2和SM3增大了12%、26%、41%和49%。这说明在冻结期，积雪覆盖减少了12%的土壤导热率，每增加6 000 kg秸秆分别减少14%、15%和8%的土壤导热率。这是由于积雪和秸秆覆盖会阻碍土壤热量的散失所导致的[16,18-20]。在融化期，同一土层中BL处理土壤导热率最小，其中20 cm土层BL处理的土壤导热率为0.79 W/(m×K)，比SC、SM1、SM2和SM3减小29%、25%、22%和15%，这说明在融化期，积雪和秸秆覆盖会增加土壤的导热率。这是由于融雪水的入渗增加了土壤含水率，同时秸秆覆盖会阻碍融雪水的入渗。整个冻融期，在相同处理条件下，各个土层中40 cm土层的土壤导热率最大，不同土层深度之间土壤导热率呈现出先增长再下降的趋势。在整个冻融期BL处理的极差和变异系数均为最大，这说明积雪和秸秆覆盖会减小土壤导热率的变化。冻结期积雪覆盖导致土壤导热率的变异系数减小了0.02，每增加6 000 kg秸秆分别导致土壤导热率的变异系数减少0.02、0.03和0.01，融化期雪覆盖导致土壤导热率的变异系数减小了0.02，每增加6 000 kg秸秆分别导致土壤导热率的变异系数减少0.07、0.09和0.05。相同处理条件下，随着土壤深度的增加土壤导热率的变化呈现出先增加后减少的趋势，在40 cm出现最大值。根据计算结果可知，冻融期BL处理20～100 cm土层均属于中等变异，SC、SM1、SM2和SM3处理20～60 cm土层属于中等变异，100 cm土层属于弱变异，这说明积雪和秸秆覆盖可以减小土壤导热率的活跃层深度。

表2 冻融期积雪和秸秆覆盖条件下的土壤导热率统计学特征

注：同一列不同字母表示差异显著（<0.05）。下同。

Note:Different letters in the same column are significantly different (<0.05).The same below.

2.2 积雪和秸秆覆盖对土壤热通量的影响

根据计算出的土壤热通量绘制出冻融期不同积雪和秸秆覆盖条件下20～40、40～60和60～100 cm土层之间的土壤热通量变化图（图2）。从图2中可以看出，在整个冻融期，土壤热通量基本呈现出先增加再减小然后再增加的趋势。在土壤冻结期，由于表层土壤温度的迅速降低，土壤导热率升高，土壤温度梯度增加，因而导致了土壤热通量的增加。随着土壤热通量的增加，深层土壤热量迅速散失，土壤温度降低，使得土壤温度梯度降低，因而土壤热通量又逐渐减小。在土壤融化期，表层土壤温度升高，表层土壤温度开始大于深层土壤温度，此时土壤中的热量由原来从深层向浅层传导转变成了由浅层向深层传导[13]，同时随着表层土壤温度的增加，土壤温度梯度又逐渐增加，因而土壤热通量呈现出反向增加的趋势。SM2，SM3之间各土层之间差异不明显，这是由于秸秆覆盖量对土壤水热时空变化的影响是有限的，当秸秆覆盖量达到一定厚度后，对土壤水热变化的影响很小[17]。

注：正负表示土壤热通量传递的方向，正值为土壤热通量向上传递，负值为土壤热通量向下传递。

采用统计学的方法计算了土壤热通量的极差、平均值、标准差及变异系数（表3）。从表中可以看出在整个冻融期，相同土层之间BL处理土壤热通量的平均值最大，SM3处理土壤热通量最小。BL处理20～40 cm土层之间的土壤热通量达13.05 W/m2，比SC、SM1、SM2、SM3处理分别多4.73、6.25、8.39、8.84 W/m2，这说明冻融期积雪覆盖导致土壤热通量减少了4.73 W/m2，每增加6 000 kg秸秆分别导致土壤导热率减少2.12、2.14和0.45 W/m2。相同处理条件下，随着土壤深度的增加，土壤热通量呈现出减弱的趋势。相同土层之间BL处理土壤热通量的极差和变异系数最大，这说明积雪和秸秆覆盖可以减小土壤热通量的变化。冻融期积雪覆盖导致土壤热通量的变异系数减小了0.03，每增加6 000 kg秸秆分别导致土壤导热率的变异系数减少0.03、0.03和0.01。根据上述对变异系数的评估，BL处理20～100 cm土层之间的土壤热通量均属于强变异，SC、SM1、SM2和SM3处理20～60 cm土层之间的土壤热通量属于强变异，60～100 cm土层之间的土壤热通量属于中等变异，这也可以说明秸秆覆盖减小了土壤热通量的活跃层。

表3 冻融期积雪和秸秆覆盖条件下土壤热通量的统计

2.3 气象因子对土壤导热率的影响

采用SPSS将20 cm土层土壤导热率跟太阳辐射、环境温度、环境湿度、水汽压和风速做相关性分析，结果如表4所示。从表中可以看出：各个气象因子与BL处理的相关性最大，这说明积雪和秸秆覆盖减小了土壤导热率对气象因子的响应。BL处理与水汽压相关性最大达−0.84（<0.01），与风速的相关性最小为−0.43（<0.05），而积雪和秸秆覆盖条件下的处理与环境温度呈极显著相关（<0.01），与风速和环境湿度的相关性小且不显著（>0.05）。这说明风速和环境湿度对土壤导热率的影响非常小，且在积雪和秸秆覆盖的条件下更明显。太阳辐射、环境温度、水汽压和风速与土壤导热率呈负相关，这是由于太阳辐射、环境温度、水汽压和风速的升高会增加土壤蒸发量，减少土壤水分，因而土壤导热率会随着土壤水分的减少而降低。同时，在冻融期环境温度的降低会导致土壤水分冻结成固态冰，导致土壤导热率增加。环境湿度与土壤导热率呈正相关，这说明随着环境湿度的增加，土壤导热率也随之增加。这是由于随着环境湿度的增加，土壤水分也呈现增加的趋势，因而导致土壤导热率增加。

通过相关性分析发现环境温度和水汽压对土壤导热率的影响较大，通过绘制环境温度和水汽压与20 cm土层土壤导热率的关系图（图3），进一步探讨环境温度和水汽压与土壤导热率的关系。水汽压以3 hPa为界，当大气水汽压超过3 hPa时，BL、SC、SM1、SM2和SM3处理的土壤导热率分别保持在1.9、1.7、1.5、1.4和1.3 W/(m×K)左右，当水汽压小于3 hPa时，土壤导热率迅速降低到0.6 W/(m×K)左右。这是由于土壤冻结以后，土壤中的冻层抑制了土壤的蒸发，使得水汽压较低，此时由于土壤中含有大量的冰，因而土壤导热率较高，当土壤开始融化以后，随着温度的升高和太阳辐射的增加，土壤蒸发量增加，水汽压也逐渐升高，此时土壤中的冰已经融化成水，因而土壤导热率较低。由于积雪和秸秆覆盖会减缓土壤冻结和融化的过程，因而在图中出现了一些特异值，这也说明了积雪和秸秆覆盖阻碍了土壤与环境之间的联系。当环境温度小于−3 ℃时，土壤中的水迅速冻结成冰，且土壤中的冰水含量保持不变，因而土壤导热率维持在一个较高的数值上基本保持不变；当环境温度大于−3 ℃以后，土壤迅速融化，因而土壤导热率较小且保持基本不变。

表4 气象因子与土壤导热率的相关系数

注：**表示相关性极显著（<0.01），*表示相关性显著（<0.05）。下同。

Note: **indicated extremly significant correlation (<0.01), * indicated significant correlation (<0.05). The same below.

图3 水汽压和环境温度与土壤导热率的关系

2.4 气象因子对土壤热通量的影响

采用SPSS将土壤热通量跟太阳辐射、环境温度、环境湿度、水汽压和风速做相关性分析，结果如表5所示。从表中可以看出各个处理土壤热通量与太阳辐射相关性最大，各处理与太阳辐射的相关系数均在0.85以上，与风速相关性最小，各处理与风速相关系数均在0.55以下，相关性的排序为：太阳辐射>环境温度>环境湿度>水汽压>风速。同一气象因子与各处理的相关性基本呈现BL>SC>SM1>SM2>SM3。太阳辐射与BL处理土壤热通量的相关系数高达−0.91（<0.01），而与SM3相关系数只有−0.88（<0.01）。这说明积雪和秸秆覆盖减弱了大气环境对土壤热通量的影响。由于土壤热通量以向上为正，太阳辐射、环境温度、水汽压和风速的增加，会增加大气向土壤中传输的热量，从而减小向上传输的土壤热通量，因此，太阳辐射、环境温度、水汽压和风速与土壤热通量呈负相关。由于环境湿度与土壤导热率呈正相关，土壤热通量随着土壤导热率的增加而增加，因而环境湿度与土壤热通量也呈正相关。

表5 气象因子与土壤热通量的相关系数

a. 太阳辐射

a. Solar radiation

b. 环境温度

通过相关性分析发现太阳辐射和环境温度对土壤热通量的影响较大。通过绘制太阳辐射和环境温度与20～40 cm土层之间土壤热通量的关系图（图4），进一步探讨太阳辐射和环境温度与土壤热通量的关系。从图中可以看出，BL、SC、SM1、SM2和SM3五种处理土壤热通量与太阳辐射拟合直线的斜率分别为−2.76、−1.72、−1.37、−0.92和−0.81，即太阳辐射每变化1 MJ/m2，BL、SC、SM1、SM2和SM3五种处理20～40 cm土层之间的土壤热通量会相应的变化2.76、1.72、1.37、0.92和0.81 W/m2。BL、SC、SM1、SM2和SM3五种处理土壤热通量与太阳辐射拟合直线的斜率分别为−1.57、−0.98、−0.76、−0.49和−0.44，即环境温度每变化1 ℃，BL、SC、SM1、SM2和SM3五种处理20～40 cm土层之间的土壤热通量会相应的变化1.57、0.98、0.76、0.49和0.44 W/m2。这说明BL处理的土壤热通量对太阳辐射和环境温度的敏感性更强，积雪和秸秆覆盖阻碍了土壤热通量对大气环境的响应，且秸秆厚度越大，阻碍效果越明显。

3 讨 论

研究结果表明在冻融期积雪和秸秆覆盖阻碍了气象因子对土壤导热率和热通量的影响，减小了土壤导热率和热通量的变化。Iwata等[29-30]在日本也发现了积雪覆盖可以减小土壤热通量的变化幅度。但是他们没有考虑秸秆对土壤导热率和热通量的影响。积雪和秸秆是热的不良导体，阻碍了大气与土壤之间的热量传递[16,18]。付强等[16,18,20,27]、陈军锋等[17]研究发现积雪和秸秆会抑制土壤水分和温度的变化，减小土壤活跃层深度。土壤中的水分和温度与土壤导热率和热通量密切相关[4,11]，这也从侧面证明了本文的观点。土壤导热率和热通量是能量循环的重要组成部分，研究结果可以帮助更好的理解土壤冻融过程，为冻季农田管理提供依据。在以后的研究中，可以结合土壤导热率和热通量从能量平衡的角度预测土壤冻深。

4 结 论

1）在土壤冻结期，土壤导热率随着土壤的冻结而增大，直至完全冻结后基本保持不变，而在土壤融化期则逐渐减小。冻融阶段，秸秆覆盖会延缓土壤导热率的变化。冻结期，裸地处理的土壤导热率最大，平均为1.55 W/(m×K)；融化期，裸地处理的土壤导热率最小，平均为0.79 W/(m×K)。积雪和秸秆覆盖会减小土壤导热率的变化和活跃层深度。

2）在冻结期，土壤热量向上传递，传递量先增加后减小；在融化期，土壤热量向下传递，传递量逐渐增加。积雪和秸秆覆盖可以减小土壤热通量及其变化。冻融期积雪和秸秆覆盖导致土壤热通量减少了4.73～8.84 W/m2。随着土壤深度的增加，土壤热通量呈现出减弱的趋势，同时覆盖还会减小土壤热通量的活跃层深度。

3）裸地处理的土壤导热率与水汽压的相关性最好，相关系数为−0.84，与风速的相关性最差，相关系数为−0.43。积雪和秸秆覆盖条件下的土壤导热率与环境温度的相关性最好，相关系数为−0.67～−0.73，与风速的相关性最差，相关系数为−0.18～−0.23。积雪和秸秆覆盖可以减少大气环境对土壤导热率的影响。太阳辐射、环境温度、水汽压和风速与土壤导热率呈负相关，环境湿度与土壤导热率呈正相关。

4）土壤热通量与太阳辐射的相关性最好，与风速的相关性最差，其中裸地处理土壤热通量与太阳辐射的相关系数达−0.91。秸秆覆盖会减小大气环境对土壤热通量的影响。太阳辐射每增加1 MJ/m2，裸地、自然积雪覆盖、6 000、12 000和18 000 kg/hm2秸秆+积雪覆盖5种处理20～40 cm土层之间的土壤热通量会相应的降低2.76、1.72、1.37、0.92和0.81 W/m2。

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Influence of different coverage and meteorological factors on soil thermal conductivity and heat flux during freezing and thawing period

Fu Qiang, Yan Peiru, Li Tianxiao, Hou Renjie, Zhou Zhaoqiang, Ma Ziao

(,,150030,)

In order to study the characteristics of soil thermal conductivity and heat flux under different mulching conditions in freezing and thawing period, we measured the soil temperature with 5 different treatments, i.e. bare land (BL), snow cover (SC), 6 000 kg/hm2straw mulching + snow cover (SM1), 12 000 kg/hm2straw mulching + snow cover (SM2), and 18000 kg/hm2straw mulching + snow cover (SM3), and then calculated the soil thermal conductivity and heat flux. Results showed that the soil thermal conductivity increased when soil was freezing, maintained constant when soil was frozen completely, and decreased when soil was thawing. In the freezing period, straw mulching and snow cover could delay the increase of soil thermal conductivity. In the thawing period, straw mulching and snow cover could delay the decrease of soil thermal conductivity. The rising time of soil thermal conductivity of BL was 7 d earlier than the other 4 treatments in 20 cm soil layer. During the freezing period, the average soil thermal conductivity of BL was the largest, while during the thawing period the average soil thermal conductivity of BL was the lowest. The soil thermal conductivity of BL was 1.55 W/(m×K) in 20 cm soil layer during the freezing period, which was 12%, 26%, 41% and 49% higher than those of SC, SM1, SM2 and SM3, respectively. The thermal conductivity of BL in 20 cm soil layer was 0.78 W/(m×K) in the thawing period, which was 29%, 25%, 22% and 15% smaller than those of SC, SM1, SM2 and SM3, respectively. Straw mulching and snow cover could reduce the range of soil thermal conductivity and the active layer depth of soil thermal conductivity. Soil thermal conductivity had the best correlation with aqueous vapour pressure in BL, and the correlation coefficient was −0.84 (<0.01). Soil thermal conductivity had the worst correlation with wind speed in BL, and the correlation coefficient was −0.43 (<0.05). Soil thermal conductivity had the best correlation with ambient temperature under straw mulching and snow cover, and had the worst correlation with wind speed. Straw mulching and snow cover could reduce the influence of atmospheric environment on soil thermal conductivity. When the environment temperature was higher than −3 ℃, the soil thermal conductivity maintained a lower value and remained unchanged. When the environment temperature was lower than −3 ℃, the soil thermal conductivity maintained a higher value and remained unchanged. During the freezing period, the soil heat transfer upward and the soil heat flux increased first and then decreased; during the thawing period, the soil heat transfer downward and the soil heat flux increased gradually. Straw mulching and snow cover reduced the soil heat flux and its variation. In the whole freezing and thawing period, the average value of soil heat flux of BL was the largest and the soil heat flux of SM3 was the least in the same soil layer. Straw mulching and snow cover could reduce the active layer depth of soil heat flux. The heat flux of surface soil was significantly higher than that of deep soil. Soil heat flux had the best correlation with solar radiation, and all the correlation coefficients were above 0.85 in the 5 treatments. Soil heat flux had the worst correlation with wind speed, and all the correlation coefficients were below 0.55. Straw mulching and snow cover could reduce the influence of atmospheric environment on soil heat flux. The correlation coefficient between solar radiation and soil heat flux of BL was −0.91 (<0.01), while the correlation coefficient of SM3 was only −0.88 (<0.01). The results can provide scientific references for regulation of soil temperature in winter and prediction of soil temperature in spring.

straw; soils; snow; freezing and thawing period; meteorological factors; thermal conductivity; heat flux

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.013

S152.8

A

1002-6819(2017)-20-0098-08

2017-05-29

2017-09-13

国家自然科学基金（51679039）、黑龙江省杰出青年基金（JC201402）

付 强，教授，博士生导师，主要从事农业水土资源系统分析和节水灌溉等研究。Email：fuqiang0629@ 126.com

付 强，颜培儒，李天霄，侯仁杰，周照强，马梓奡. 冻融期不同覆盖和气象因子对土壤导热率和热通量的影响[J]. 农业工程学报，2017，33(20)：98－105. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.013 http://www.tcsae.org

Fu Qiang, Yan Peiru, Li Tianxiao, Hou Renjie, Zhou Zhaoqiang, Ma Ziao. Influence of different coverage and meteorological factors on soil thermal conductivity and heat flux during freezing and thawing period[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(20): 98－105. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.013 http://www.tcsae.org