土壤斥水性(Soil Water Ｒepellency，SWＲ)是指水分不能或很難濕潤土壤顆粒表面的物理現象，在世界各地都有廣泛分布。火災后的森林土壤易產生斥水性，斥水性的存在改變了土壤水分的三維分布和動力學特性導致土壤水分的不均勻分布; SWＲ 不僅直接影響土壤的潤濕能力，而且對其他生態水文過程產生重要影響，包括抑制水分入滲 、促進地表徑流和侵蝕 、通過影響優先流 加速化肥流失、誘發泥石流等自然災害。
SWＲ 對土壤水分入滲及產匯流水文過程有著顯著影響，目前國內外水文模型在土壤水分入滲模塊仍采用傳統水分入滲模型或者線性化處理 ，Ｒye 和 Smettem認為只有將 SWＲ 作為納入模型，才能對水文過程做出正確評估，斥水性土壤水分入滲過程研究成為水文模型亟待解決的問題。
Doerr 等研究表明 SWＲ 可導致土壤入滲率下降 10%～40%，Keizer 等認為這種降低入滲率的效應實際上是通過減小土壤基質勢梯度來實現的，當接觸角相同時，基質吸力隨著液橋體積的增大呈現出逐漸減小的變化趨勢，當液橋體積增加到一定程度時，基質吸力小于 0 時土體顆粒開始產生斥水作用; Debano 對斥水性與親水性土壤的入滲試驗表明，斥水土壤的水平入滲比親水土壤慢 25 倍; Ｒye 和 Smettem ［7］ 研究表
明入滲水流很大一部分以優先流的形式沿著指狀路徑推進。
由于斥水性的不穩定性，水分入滲過程較為復雜。目前對于斥水性水分入滲過程的認識仍局限于斥水性會降低土壤入滲率，而事實上隨著水分入滲的持續，入滲率并非單調減小。Doerr 等研究表明斥水性土壤在整個降雨過程中，入滲率在經歷 “先降低后增加”，再降到最低值并保持穩定; 巨娟麗等觀測到強斥水性砂土累積入滲量出現 “翹尾”現象; Filipovic＇ 等 采用 HYDＲUS (2D/3D)軟件對干旱條件下斥水性土壤水力性能數值反演，發現斥水性土壤累積入滲量為非光滑、階梯狀增長趨勢，入滲率則為先減小后增大的變化趨勢。以往研究大多忽略入滲率增大現象，將水分入滲概化為單調減小的變化過程，仍采用傳統 Green-Ampt、Philip、Kostiakov、Horton 等入滲模型對入滲過程進行模擬，傳統模型不能真實地反映斥水性入滲率先增大后減小這一變化過程，模型物理意義不明確、擬合精度較差 。為此，本文以斥水性土壤為研究對象，開展斥水性土壤水分入滲機理研究，并采用 Kostiakov 分段函數、Fourier 級數、一階 Gaussian 函數以及 Gaussian 分段函數 4 種數學模型對斥水性土壤水分入滲率進行擬合，以期為斥水性土壤水分入滲及水文過程機理研究提供新的數學方法和理論。
1 材料與方法
1. 1 試驗材料
試驗土樣分為兩種: 媯水河流域平原區未受人類活動干擾的表層以下 1 m 的親水性土壤和山區表層腐殖質含量較高的斥水性土壤，見圖 1。試驗土樣經風干、碾壓后過 2 mm 篩，親水性土壤按照 1. 35 g/cm 3 容重、斥水性土壤按照 0. 9 g/cm 3 容重均勻裝入 3 個直徑 15 cm，高 100 cm 的圓柱形有機玻璃土柱，試驗分兩次，每次 3 個土柱，總計 6 組試驗。為了減少土壤空氣阻力對水分入滲過程的影響，土柱一側每間隔 5 cm 開有直徑 1 cm 的小孔用于排氣。親水性土壤初始含水率分別為 θ =4%、8%和 12%; 斥水性土壤初始含水率分別為 θ =4. 7%、6. 2%和 9. 5%。土壤有機質含量(OC)采用重鉻酸鉀-硫酸氧化法測量; pH 值采用 MIK-pH6. 0測量; 土壤干容重(SBD)采用環刀原地取土，然后烘箱加熱測量; 飽和水力傳導度 K s 采用 TST-55 型滲透儀測量; 土壤斥水時間采用滴水穿透法(Water Drip Penetration Time，WDPT)測量。試驗土壤顆粒組成及理化。
1. 2 測量設備
測量設備為自主研發的非飽和土壤水分入滲測量系統，該系統由馬氏瓶、有機玻璃土柱、升降機、MEACON 輪輻式重力傳感器、計數器、數據采集-傳輸系統(ＲX9600 無紙記錄儀)、MIK-BSQD 信號放大器以及電腦等設備組成。無紙記錄可根據試驗需求設定不同采樣時間步長(1 s、2 s、5 s、10 s、20 s、30 s)，該測試系統能夠根據設定的入滲時間自動開啟和關閉馬氏瓶進氣閥門，進而實現入滲過程的自動控制，具有試驗數據的自動記錄、傳輸、實時查看、時間分辨率高、測量精度高的特點。供水裝置采用高 50 cm、直徑10 cm 的圓柱形馬氏瓶，控制入滲水頭 1 cm。
1. 3 水分入滲模型
對于親水性土壤，常用水分入滲模型有 Holton、Philip 和 Kostiakov 入滲模型，Kostiakov 為概念性模型，Philip 和 Kostiakov 模型沒有明確的物理基礎，Holton 模型則具有明確的物理意義。
2 結果與分析
累積入滲量、入滲率與時間關系。
親水性、斥水性土壤累積入滲量與時間關系，入滲率與時間關系，無論是親水性土壤還是斥水性土壤，均表現出土壤初始含水率越大，相同入滲時間累積入滲量也越大; 2 種土壤整體上均呈現土壤初始含水率越大，相同入滲時間累積入滲量也越大。
3 結 論
(1) 斥水性土壤水分入滲一段時間累積入滲量出現拐點，忽略開始快速入滲階段，入滲率整體呈單峰曲線，峰值后穩定時的入滲率大于峰值前穩定時的入滲率。
(2) Kostiakov 分段函數模型能夠對水分從開始入滲至出現拐點時刻的入滲率進行描述，但難以反映拐點前入滲率的增大過程; Fourier 級數模型整體能反映入滲率先增大后減小的變化趨勢，但是存在多個波峰，不能反映入滲率在拐點前單增和拐點后單減變化過程; 一階 Gaussian 函數模型也能夠體現入滲率呈先增大后減小的變化規律，但不能體現拐點后大于拐點前入滲率的試驗現象; Gaussian 分段函數模型不僅能夠反映入滲率在拐點前的單調增以及拐點后的單調減過程，同時也能夠體現入滲率在拐點后大于拐點前的試驗現象。
(3) 對于斥水性土壤水分入滲過程，高斯函數參數 k + ω 表征拐點處入滲率，ω 表征拐點后穩定時的入滲率，φ 表征拐點出現的時間，而參數 δ 近似為單峰曲線寬度的 1/3，Gaussian 具有一定的物理意義，Gaussian 分段函數具有較好的模擬精度。
