本发明属于测量，具体涉及一种冻融过程土壤含盐量的预测方法。
背景技术：
1、目前在测量盐渍土的含盐量技术中，主要有质量法、时域反射(tdr)法、频域反射(fdr)法、遥感法等。其中质量法根据检测原理又可分为浸提液质量法和浸提液电导率法，二者均在制备土壤浸提液(水土比5:1)基础上，前者通过水浴烘干称重测定含盐量，后者利用传感器法测定土壤浸提液电导率值，经过电导率与含盐量经验关系式计算原来土壤的总含盐量。在众多的盐渍土含盐量测量方法中，该方法测定的盐分最为准确，但其测量过程复杂，时效性差且不能现场测量。目前国际上通过测量土壤介电常数和电导率的方式，即采用时域反射和频域反射技术进行盐渍土盐分的原位测量获得了业内人士的普遍认可，例如5te传感器，具有土壤非破坏性，测量时间短、携带方便等优点。近年来很多学者针对高盐分环境、高含水率等不同条件下，将其测定的介电常数、电导率同含盐量进行拟合，从而提高其测量精度，即对传感器进行模型的标定。然而现有的模型均只能预测正温下其盐渍土中的可溶性盐含量，但在宁夏回族自治区银川市银北灌区等重盐渍化区域，土壤中盐分存在着结晶盐，且冬季负温度下存在着盐结皮，因此需要构建一种不同温度下，基于介电常数、电导率和温度预测土壤中总含盐量的模型。虽然很多学者探究了电导率、介电常数、含水率、含盐量与温度之间的关系，但这些关系的定量性仍然不明确，并且尚未能与实际盐渍土中的含盐量检测相结合。因此，需要一种基于5te等传感器测定的盐渍土介电常数、电导率和温度，预测冻融过程中不同温度下盐渍土的盐分含量的方法。
技术实现思路
1、本发明的目的在于克服现有技术中的不足之处，提供一种冻融过程土壤含盐量的预测方法。
2、为了实现本发明的目的，我们将采用如下所述的技术方案加以实施：
3、一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，包括如下步骤：
4、s1、通过5te传感器测定土壤的介电常数、电导率和温度值，并通过检测现场采集的土壤样本，获得土壤的容重和比重以及类型，将所述土壤类型输入模型样本数据库，从模型样本数据库中获得该类型土壤对应的无盐分土的冻结特征曲线；其中，所述模型样本数据库是通过大量试验针对不同类型的土壤及其不同的容重和比例得到的。
5、s2、在不同温度条件下，根据温度与介电常数之间的关系，计算出土壤体积中干土颗粒、空气、盐分、水和冰的介电常数；
6、s3、根据5te传感器测定的电导率计算未冻水中的离子强度ix，结合未冻水中盐分的种类和类型计算未冻水中的可溶性盐含量；
7、s4、在不同温度条件下，根据热力学模型计算出盐分在水中的最大饱和溶解度；
8、s5、计算未冻水体积含量、冰体积含量、干土颗粒体积含量和空气体积含量；
9、s6、根据步骤s3计算出的可溶性盐含量和步骤s4计算出的最大饱和溶解度的大小关系来判断土壤中是否存在结晶析出现象，预测冻融过程土壤含盐量，其中：
10、若步骤s3计算出的可溶性盐含量小于等于步骤s4计算出的最大饱和溶解度，则土壤中不存在结晶析出现象，那么冻融过程土壤含盐量为步骤s3中计算得到的未冻水中的可溶性盐含量；
11、若步骤s3计算的可溶性盐含量大于步骤s4计算的最大饱和溶解度，则土壤中存在结晶析出现象，那么冻融过程土壤含盐量为结晶盐的体积含量和未冻水中可溶性盐含量之和，其中，所述结晶盐的体积含量是将步骤s2计算出的干土颗粒、空气、水和冰的介电常数和步骤s5计算出的未冻水的体积含量、冰的体积含量、干土颗粒的体积含量和空气的体积含量以及通过5te传感器测得的土壤介电常数，带入到介电常数体积混合模型，获得结晶盐的体积含量。
12、作为本发明的优选方案，所述空气的介电常数为：
13、εair＝1+0i
14、所述冰的介电常数为：
15、εice＝3.2
16、所述干土颗粒和结晶盐分的介电常数分别为：
17、εsoil＝-0.026t+3.267
18、εsilt＝-0.0139t+2.009
19、所述水的介电常数为：
20、
21、作为本发明的优选方案，所述可溶性盐含量的计算过程，包括如下步骤：
22、s31、根据所述电导率来计算未冻水中盐分的离子强度ix，离子强度ix的表达式为：
23、
24、式中，a的表达式为：
25、
26、式中，g为电力学参数；分别为温度为t时土壤的电导率和初始土壤电导率；α为电导率随温度变化的斜率；tr为参考温度25℃；i0为离子强度；s为饱和度；n为饱和度指数；
27、联立离子强度ix的表达式和a的表达式，获得未冻水中盐分的离子强度；
28、s32、根据未冻水中盐分的种类和类型，通过公式得到未冻水中可溶盐的浓度为：
29、
30、其中，所述公式为：
31、
32、式中，zi为各离子的电荷数目；ix为任意时刻溶液浓度为ci的离子强度。
33、作为本发明的优选方案，所述最大饱和溶解度的表达式为：
34、
35、式中，kmx为不同温度下的平衡常数；γmx为活度系数。
36、作为本发明的优选方案，所述未冻水体积含量的计算过程，包括如下步骤：
37、s51、根据所述未冻水中可溶性盐含量来确定冻结温度和盐含量的关系：
38、
39、式中，tfo为饱和无盐分土的冻结温度；tf为土的冻结温度，kfc为以摩尔浓度表示的冻结温度降低系数；cei土壤溶液中的有效摩尔浓度；c0为初始溶液的摩尔浓度；k为有效摩尔浓度修正系数，k＝0.7mol/m3；r为普适气体常数，r＝8.31；η为广义clapeyron方程中的常数，η≈1.23mpa/℃；
40、s52、计算未冻水质量分数的微分方程为：
41、
42、式中：n为一个盐分的质量摩尔浓度；ρ为水的质量密度；b0为根据电导率计算的可溶性盐质量摩尔浓度；ω0为初始含水率；r为理想气体常数；η为广义clapeyron方程中的常数；tf为冻结温度；ωr为残余水的质量分数；n为与土性相关的试验参数；
43、所述微分方程的定解条件是在土体冻结过程中，冻结温度对应的未冻水质量含量即初始质量含水率，故：
44、
45、改写为：
46、w＝a(t0-t)-n+wr
47、a＝(w0-wr)(t0-tf)n
48、式中，ω为未冻水的质量含水率，ω0为初始水的质量含水率，ωr为残余水的质量含水率，n为与土性相关的试验参数，a、n和ωr是通过拟合所述冻结特征曲线获得的；
49、根据所述微分方程和微分方程的定解条件，采用欧拉法求解所述微分方程，得到任意温度下未冻水的质量分数；
50、s53、根据质量含水率和体积含水率的关系，得到未冻水的体积含量为：
51、
52、式中：γ为土壤的干容重。
53、作为本发明的优选方案，所述冰体积含量是根据质量守恒定律，土壤在冻融过程中总含水率保持不变，冻结土壤中的冰的体积含量为：
54、
55、式中:ρl为纯水的密度，vtotal为土壤中总的体积含水量，vw为土壤冻结后未冻水的体积含水量，ρi为纯冰的密度，vi为土壤冻结后冰的体积含量；
56、考虑到水冰的膨胀系数为1.1，故冰的体积含量为：
57、vice＝1.1vi。
58、作为本发明的优选方案，所述干土颗粒的体积含量为：
59、
60、式中：p为土壤的孔隙率，ρb为土壤的容重，ρs为土壤的比重。
61、作为本发明的优选方案，所述空气的体积含量为：
62、vair＝p-vice-vwater-vsalt。
63、作为本发明的优选方案，所述体积介电常数混合模型为：
64、ε＝εairvair+εsoilvsoil+εsaltvsalt+εwatervwater+εicevice
65、作为本发明的优选方案，所述结晶盐的质量含量为：
66、
67、所述未冻水中可溶盐含量的质量含量为：
68、
69、有益效果
70、本发明利用国际上广泛采用的5te传感器测定的介电常数和电导率来预测冻融过程中任意温度下盐渍土中的总含盐量(包括未冻水中的可溶盐含量和结晶盐含量)，实现了一种简单、精确且高效的盐渍土总盐分含量反演方法。
1.一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述空气的介电常数为：
3.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述可溶性盐含量的计算过程，包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述最大饱和溶解度的表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述未冻水体积含量的计算过程，包括如下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述冰体积含量是根据质量守恒定律，土壤在冻融过程中总含水率保持不变，冻结土壤中的冰的体积含量为：
7.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述干土颗粒的体积含量为：
8.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述空气的体积含量为：
9.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述体积介电常数混合模型为：
10.根据权利要求1所述的一种冻融过程土壤含盐量的预测方法，其特征在于，所述结晶盐的质量含量为：
