Pedotransfer functions for estimating soil water retention properties of northern China agricultural soils: Development and needs. (22nd February 2021)

• Record Type: Journal Article
• Authors: Xu, Xu; Li, Huawei; Sun, Chen; Ramos, Tiago B.; Darouich, Hanaa; Xiong, Yunwu; Qu, Zhongyi; Huang, Guanhua
• Is Part Of: Irrigation and drainage. Volume 70:Number 4(2021)
• Page Start: 593
• Page End: 608
• Publication Date: 2021-02-22
• Subjects: neural network -- non‐linear fitting -- pedotransfer functions -- soil hydraulic parameters -- soil water model -- textural data conversion; Conversion de données texturales -- ajustement non linéaire -- paramètres hydrauliques du sol -- réseau neuronal -- modèle de l'eau du sol -- fonctions de pédotransfert; Irrigation engineering -- Periodicals; Drainage -- Periodicals; Flood control -- Periodicals; Sustainable agriculture -- Periodicals; 627.52
• DOI: 10.1002/ird.2584
• Languages: English
• ISSNs: 1531-0353

Abstract

Abstract: Many agro‐environmental studies focusing on the efficient management of soils and water resources make use of soil water simulation models. Reliable soil hydraulic properties are critical for ensuring the accuracy of model simulations. However, soil hydraulic parameters in northern China are generally derived using external pedotransfer functions (PTFs) that do not take into account the specificities of local edaphoclimatic conditions due to the lack of a better alternative. Therefore, the main objective of this paper was to develop PTFs for estimating the soil water retention curve (SWRC) in northern China agricultural soils (named PTF‐ANC). A total of 440 soil horizons were collected from the existing literature. A flexible soil‐textural conversion program was first developed to harmonize soil particle‐size data into the United States Department of Agriculture (USDA) classification system. The SWRC parameters of the van Genuchten model were also generated by curve fitting. Then, the PTF‐ANC were developed using artificial neural networks, with soil texture and bulk density being used as input data and with a basic three‐layer back‐propagation neural network. The PTF‐ANC showed an acceptable accuracy when predicting the SWRC, indicating a strong application potential for northern China soils. Comparison of estimates with two widely used external PTFs also showed that these were not suitable for characterizing the SWRC of northern China agricultural soils. This is due to the fact that the main soil textures (silt and silty loam textures) found in northern China soils were misrepresented in those external soil databases. Overall, this paper presented the absolute necessity of developing specific PTFs for northern China agricultural soils. Résumé: De nombreuses études agro‐environnementales axées sur la gestion efficace des sols et des ressources en eau utilisent des modèles de simulation de l'eau du sol. Des propriétés hydrauliques du sol fiables sont essentielles pour garantir l'exactitude des simulations de modèles. Cependant, les paramètres hydrauliques du sol dans le nord de la Chine sont généralement dérivés à l'aide de fonctions de pédotransfert externe (PTFs) qui ne prennent pas en compte les spécificités des conditions édaphoclimatiques locales en raison de l'absence d'une meilleure alternative. Par conséquent, l'objectif principal de cet article était de développer des PTFs pour estimer la courbe de rétention d'eau du sol (SWRC) dans les sols agricoles du nord de la Chine (appelés PTF‐ANC). Un total de 440 horizons pédologiques a été recueilli à partir de la littérature existante. Un programme flexible de conversion de la texture du sol a d'abord été développé pour harmoniser les données granulométriques du sol dans le système de classification USDA. Les paramètres SWRC du modèle de van Genuchten ont également été générés par ajustement de courbe. Ensuite, les PTF‐ANC ont été développés à l'aide de réseaux de neurones artificiels (ANN), la texture du sol et la densité apparente étant utilisées comme données d'entrée ainsi qu' un réseau neuronal de base à trois couches de rétro‐propagation. Le PTF‐ANC a montré une précision acceptable lors de la prédiction du SWRC, indiquant un fort potentiel d'application pour les sols du nord de la Chine. La comparaison des estimations avec deux PTFs externes largement utilisés a également montré que celles‐ci n'étaient pas adaptées pour caractériser le SWRC des sols agricoles du nord de la Chine. Cela est dû au fait que les principales textures de sol (textures de limon et de limon limoneux) trouvées dans les sols du nord de la Chine ont été déformées dans ces bases de données externes sur les sols. Dans l'ensemble, cet article a présenté la nécessité absolue de développer des PTFs spécifiques pour les sols du nord de la Chine.