张体彬，闫思慧，罗 敏，王 春，张通港，程 煜，冯 浩

基于电导率和结构稳定性阳离子比的微咸水灌溉水质评估方法

张体彬1,3，闫思慧1,2，罗 敏1,2，王 春1,2，张通港1,2，程 煜1,2，冯 浩1,3

（1.西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室，杨凌 712100；2. 西北农林科技大学水利与建筑工程学院，杨凌 712100；3. 中国科学院水利部水土保持研究所，杨凌 712100）

电导率（Electrical Conductivity，EC）和结构稳定性阳离子比（Cation Ratio of Soil Structural Stability，CROSS）是评估微咸水对土壤渗透性能影响的重要指标。虽然CROSS全面地考虑了Na+、K+、Ca2+和Mg2+对土壤结构稳定性的复杂影响，但CROSS的离子浓度系数在不同地区的适用性存在差异，有必要根据当地的水质条件确定基于EC和CROSS评估方法的分类标准。该研究旨在分析CROSS替代钠吸附比（Sodium Adsorption Ratio，SAR）评估水质危害的合理性以及其在河套灌区的适用性。在河套灌区不同区域采集73份地下水水样，并采用EC和SAR、EC和CROSS对其进行评估。结果表明，基于2种方法的地下水分类结果中，仅有34.25%的水样分类结果相同，并且不同的CROSS计算方法（基于阳离子相对絮凝能力（Flocculation）的CROSSf、相对分散能力（Dispersion）的CROSSd和优化的（Optimal）CROSSopt）在河套灌区的适用性也不相同。建议采用CROSSd或CROSSopt，并结合土壤盐分和离子浓度评估河套灌区地下水水质。该评估方法更全面地考虑了地下水和土壤中的离子组成对土壤渗透性能的影响，有效避免了不合理的微咸水利用导致的土壤结构恶化等问题，可为微咸水的安全可持续利用提供理论支撑。

入渗；水质；评估；SAR；CROSS；微咸水；阳离子

0 引 言

灌溉微咸水中的盐分不仅影响作物生长，而且影响土壤的入渗性能。灌溉水Na+浓度过高会引起土壤板结，造成土壤结构破坏，降低水分入渗速率和饱和导水率[1]。这是由于土壤溶液中的钠离子（Na+）是降低土壤导水性能的重要因素[2]，Na+会中和土壤胶体电荷，造成土壤颗粒分散，阻塞水分下渗。所以，可以采用钠吸附比（Sodium Adsorption Ratio，SAR）来评估灌溉水中Na+对土壤结构造成的危害[3]。然而，SAR只考虑了Na+、钙离子（Ca2+）和镁离子（Mg2+）对土壤结构特性的影响，忽略了钾离子（K+）的作用。这是因为20世纪50年代以美国盐土实验室的科学家为代表的土壤学和灌溉学家认为，灌溉水中的K+浓度一般远远低于Na+，而且K+对土壤物理性质只有轻微影响甚至没有影响[3]。然而，K+对土壤结构稳定性的影响不能忽略，研究表明[4-5]K+对土壤的分散程度约为Na+的1/3，并且K+累积会降低土壤饱和导水率，减少土壤大孔隙数量。有研究[6]甚至提出用钾吸附比（Potassium Adsorption Ratio，PAR）评估K+对土壤入渗性能的影响。Buelow等[7]研究表明，PAR>2 (mmolc0.5/L0.5)（mmolc/L表示当量浓度）的灌溉水会降低土壤的导水性能，其影响程度与土壤类型有关。Liang等[8]通过田间试验发现，可交换性Mg2+易被K+置换，K+在田间累积会导致Mg2+浓度降低，高浓度的可交换K+可能对土壤结构稳定性产生潜在的负面影响。SAR假定Ca2+和Mg2+对土壤颗粒絮凝的促进程度相同，故Ca2+和Mg2+在分母中的系数相等[9]。虽然可以基于电导率（Electrical conductivity，EC）和SAR评估灌溉水质对土壤入渗性能的影响[10-14]，但SAR计算式中Mg2+的浓度系数可能并不符合实际情况。有研究指出[4]，当Mg2+的浓度比Ca2+大1个数量级时，Mg2+和Ca2+才能对土壤结构稳定性产生相同的影响。因此，当灌溉水中Mg2+浓度较大时，利用EC和SAR评估微咸水水质的结果与实际情况存在偏差。

近年来，Rengasamy等[15]在SAR的基础上，提出采用结构稳定性阳离子比（Cation Ratio of Soil Structural Stability，CROSS）评估微咸水水质对土壤结构稳定性的影响。CROSS为SAR和PAR对土壤结构稳定性作用的组合[16]，兼顾了Na+、K+、Ca2+和Mg2+对土壤结构的影响，且浓度系数均通过试验分析确定，鉴于SAR在考虑阳离子影响方面的不足，可以利用CROSS替代SAR评估微咸水水质和土壤黏粒分散性。在CROSS计算式中，离子浓度系数受多种因素限制，不仅与灌溉微咸水中离子的浓度有关，还受土壤的矿物质类型、土壤溶液的离子浓度等因素的显著影响[17-18]。因为离子浓度系数具有土壤特异性[16]，而且不同灌溉区域地下水中的离子组成不同，所以基于EC和CROSS评估微咸水水质的标准也并不是一成不变的，应该根据当地水质特点确定适应当地灌溉条件的评估标准。

目前，基于EC和CROSS评估微咸水水质方面的研究主要在美国和澳大利亚等国家，且对于含K+和Mg2+浓度较高的地区，CROSS的适用性明显优于SAR[9,15,19]。因为微咸水CROSS值与土壤黏粒分散性高度相关，土壤黏粒分散改变土壤的孔隙分布，这是土壤入渗速率降低的重要原因[20]。虽然CROSS广泛应于灌溉水质评估中，但是该水质评价方法在国内还未见报道。因此本文以河套灌区为例，评估CROSS在河套灌区评估微咸水水质的适用性，并根据河套灌区地下水的水质特点和土壤的理化性质特征，确定适用于河套灌区的评估分类标准，以期为微咸水长期安全利用提供理论支撑。

1 基于EC和CROSS的灌溉水质评估方法

1.1 CROSS计算方法

CROSS计算方法中的离子浓度系数是基于K+和Na+对土壤颗粒的分散作用、Ca2+和Mg2+的絮凝作用来确定[15]。Jayawardane等[16]考虑到CROSS计算式中K+和Mg2+的浓度系数可能具有土壤特异性，建议将K+和Mg2+的浓度系数分别用和来表示

式中CROSS表示结构稳定性阳离子比，(mmolc0.5/L0.5)；和分别表示K+和Mg2+的浓度系数；Na、K、Ca和Mg分别表示Na+、K+、Ca2+和Mg2+的当量浓度，mmolc/L。

前人通过测定K+相对Na+对土壤颗粒的分散作用、Mg2+相对Ca2+对土壤颗粒的絮凝作用，调整离子浓度系数，不断修正CROSS计算方法。目前CROSS的计算方法主要有3种类型[15,21]：1）基于不同阳离子对土壤颗粒的相对絮凝能力[15,21]（相对絮凝能力等于相对分散能力的倒数，相对分散能力以导致土壤饱和导水率降低10%～15%时的电解质浓度阈值（Threshold Electrolyte Concentrations，TEC）来表征）；2）基于不同阳离子对土壤颗粒的相对分散能力[4]；3）通过CROSS和TEC间线性拟合确定的优化方法，以实测的水样和土壤溶液数据为基础，拟合CROSS与TEC之间的线性关系，得到最优的离子浓度系数数值[4]。以上3种方法计算式[4,15]如下：

式中CROSSf、CROSSd和CROSSopt分别代表基于阳离子相对絮凝能力、相对分散能力和优化的不同CROSS的计算方法，(mmolc0.5/L0.5)。

此外，在基于EC和CROSS评估灌溉水质时，需要全面考虑灌溉水质特点和土壤的理化特性，这是因为阳离子导致的土壤黏粒分散或絮凝作用，不仅与阳离子自身的性质有关，还受土壤中其他阳离子的浓度、组成以及土壤的矿物质类型的影响[22-25]。

1.2 基于EC和CROSS的灌溉水质评估步骤

基于EC和CROSS评估灌溉水质的步骤如下：

1）根据EC、SAR和CROSS评估地下水水质时，需要测定的水质指标包括EC、Na+、K+、Ca2+和Mg2+浓度。

2）根据离子浓度计算CROSSf、CROSSd、CROSSopt和SAR，SAR计算式[3]如下

式中SAR代表钠吸附比，(mmolc0.5/L0.5)。

3）基于EC、SAR和CROSS综合评估水质对土壤入渗性能的影响，根据评估结果可以将水样分为不降低、轻微降低和严重降低入渗速率3种类型[9,26]，见表1。

表1 根据钠吸附比或结构稳定性阳离子比评估水质对土壤入渗性能的降低程度

注：若水样参数同时满足两组分类范围，则按照就劣不就优的原则分类水样。

Note: If the water sample parameters meet both groups of classification range, the water samples are classified in accordance with the principle of inferiority rather than superiority.

4）结合当地灌溉水及土壤溶液中的盐分含量及阳离子组成，选择适宜当地灌溉条件的CROSS计算方法，并根据得到的水质评估分类结果调整评估阈值，确定符合该区域的最优水质评估标准。

2 案例分析

2.1 研究区概况与数据来源

本文以河套灌区为例，基于EC、SAR和CROSS评估河套灌区地下微咸水灌溉可能带来的土壤渗透性能危害。数据源于文献[27]，水样采自河套灌区不同区域的浅层地下水（图1）。在采样时，充分考虑灌区上、中、下游区域以及与灌水渠和排水渠的不同距离设置采样点。

使用HANNA HI 9828多参数防水型水质测定仪测定水样EC，利用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）测定Na+、K+、Ca2+和Mg2+浓度。有5份水样缺少EC值，不满足水质评估的参数要求，因此，本文仅采用含有EC值的73份水样（不包含排水渠内水样）。首先，根据EC、SAR和CROSS将水样分类，再对比不同评估结果的差异，并分析CROSS不同计算方法的适用性。最后根据河套灌区的水质特点和土壤盐碱化特性调整分类标准，得到适宜河套灌区的水样评估方法。

图1 河套灌区水质采样点位置[27]

2.2 结果与分析

2.2.1 水样EC和阳离子组成分析

河套灌区地下水的EC分布在1.18～2.70 dS/m之间（25%～75%顺序统计量，下同）（图2a），4种阳离子浓度大小顺序为Na+>Mg2+>Ca2+>K+（图2b）。阳离子主要为Na+，占阳离子总量的78.96%，K+浓度最低，分布在0.04～0.16 mmolc/L之间，占Na+浓度的0.93%。Ca2+和Mg2+浓度均低于Na+但高于K+，虽然Mg2+浓度高于Ca2+，但仅为Ca2+浓度的1.64倍。有研究指出，当Mg2+浓度至少比Ca2+高1个数量级时，两者才可能对土壤絮凝产生相同的影响[4]。因此，在河套灌区利用SAR评估微咸水水质时，假设Ca2+和Mg2+的浓度系数相同是不准确的。

虽然地下水中K+和Mg2+浓度相对Na+较小，但是CROSS的计算值仍与SAR有较大差异（图2c）。4个参数的最大值、最小值和中位数大小顺序均为CROSSopt>CROSSd>CROSSf>SAR。由CROSS的计算公式可知，Mg2+的有效浓度系数<1，因此对于相同阳离子浓度的水样，CROSS的计算值会高于SAR。CROSSf、CROSSd和CROSSopt的中位数分别比SAR增加61.42%、87.03%和119.44%，CROSSopt计算式中Mg2+的浓度系数较小，而水样中的Mg2+浓度较高，因此计算结果偏大。

注：CROSSf、CROSSd和CROSSopt分别代表基于阳离子相对絮凝能力（Flocculation）、相对分散能力（Dispersion）和优化（Optimal）的不同结构稳定性阳离子比的计算方法。

2.2.2 不同分类水样参数特征分析

分别根据EC和SAR、CROSSf、CROSSd、CROSSopt评估水样对土壤入渗的影响，以3种CROSS方法评估结果中至少2种结果相同作为最终CROSS评估结果，基于EC和SAR、CROSS方法的分类结果如表2所示。水样共分为4组：1）组1共14份水样，评估分类均为不降低入渗速率，水样对应的水源可以作为农业灌溉用水，且不会引起潜在的土壤水分入渗速率降低风险。2）组2共11份水样，评估分类为降低入渗速率，包括轻微降低（8份）和严重降低入渗速率（3份）。3）组3共32份水样，根据EC和SAR评估分类为不降低入渗速率，根据EC和CROSS分类为轻微（24份）和严重降低入渗速率（8份）。4）组4共16份水样，根据EC和SAR的评估分类为轻微降低入渗速率，根据EC和CROSS分类为严重降低入渗速率，根据EC和CROSS评估水质对土壤水分入渗能力的降低程度均大于基于EC和SAR。其中，组1和组2的水样根据2种评估方法的分类等级相同，而组3和组4水样根据2种评估方法的分类等级不同：73份样本中共有48份水样（组3和组4）根据2种评估方法的评估结果不一致，评估结果保持一致的水样数目较少，共25份，占总体样本数的34.25%。

组2水样EC、SAR和CROSS计算值的中位数均小于其他组，且Na+浓度最低，中位数为3.65 mmolc/L，仅为组1的24.88%，虽然组1的Na+浓度大于组2，但是同时Ca2+和Mg2+浓度较大，因此SAR和CROSS计算值较小（表3）。Ca2+和Mg2+抑制了Na+对土壤入渗性能的影响，整体不影响土壤水分入渗速率，说明灌溉水EC和离子浓度均会对土壤水分入渗速率造成影响，评估水质需要综合考虑灌溉水盐分和离子浓度的影响。组3和组4的EC中位数均小于组1且大于组2，但组3和组4的CROSS计算值却高于组1和组2，这说明高EC值搭配低CROSS值的微咸水更有利于土壤结构稳定性，促进水分下渗。

组1水样对入渗性能影响程度最小，组4水样对入渗性能影响最严重，但组1和组4的EC值却存在重合部分，表明在离子组成不同的情况下，即使水样的EC值相同，微咸水对土壤入渗性能的影响也会存在显著差异。4个组的Na+/K+值（中位数）分别为97.80、45.63、120.23和195.09，Na+/Ca2+值（中位数）分别为5.08、4.29、9.65和46.65，Na+/Mg2+值（中位数）分别为3.62、3.17、5.88和17.45。组3和组4的Na+/K+、Na+/Ca2+、Na+/Mg2+值均大于组1和组2，且组4的比值大于组3。对于离子浓度比值较大的水样，2种评估方法的分类结果会产生差异。在评估灌溉水质对土壤入渗性能的影响时，若灌溉水中的Na+/K+、Na+/Ca2+、Na+/Mg2+浓度比值较大，应尽量考虑离子组成的影响，建议根据EC和CROSS评估灌溉水中阳离子对土壤结构稳定性和入渗性能的影响。

表2 基于不同方法的水质评估分类结果

表3 水样主要参数

2.3 基于EC和CROSS的水质分类标准

2.3.1 基于EC和CROSS的河套灌区地下水灌溉适宜性评估

灌溉水中的EC、Na+/K+、Na+/Ca2+和Na+/Mg2+浓度比值都是影响土壤水分渗透性能的重要因素（表3）。河套灌区土壤含盐量高，且钠质化严重[28]，因此，适用河套灌区灌溉的微咸水应含有较低的含盐量和Na+浓度。Ca2+可以改良土壤孔隙结构，促进土壤团聚体稳定性，因此，在土壤脱盐的基础上，可以选用Ca2+浓度相对较高的微咸水，通过改善土壤结构以降低土壤碱化度[29]。水质分类结果中（表3），组1水样对土壤入渗性能的影响程度最小，可作为农业灌溉用水，组2水样对土壤入渗性能的影响程度略高于组1，但是EC值和Na+浓度均最低，有助于缓解河套灌区严重的盐分累积和碱化度高的问题，而且组2水样Na+/Ca2+值最小，相对高浓度的Ca2+可以置换Na+促进盐分淋洗，有益于土壤结构稳定性。虽然组3水样根据EC和CROSS分类为降低入渗速率，但组3水样的EC值和CROSS计算值与组1水样相差不大，说明组3水样对入渗性能影响程度较小。组4水样根据EC和CROSS评估分类为严重降低入渗速率，EC值小于组1，但Na+/Ca2+值极高，CROSS计算值约为组1的3倍，因此并不适宜灌溉。相比于组4水样，组2水样不仅有利于盐分淋洗，而且可以缓解土壤碱化程度，由此可见，组2水样最适宜作为河套灌区的灌溉用水，组1和组3水样的适宜程度介于组2和组4之间，且组1水样适宜程度高于组3。但是组2对应水样范围较小，轻微降低入渗速率水样只有8份，且水样对应EC值较低，在0.53～1.25 dS/m之间，因此，只将组2水样定义为适宜河套灌区灌溉水样并不符合实际农田灌溉情况。综上，将组2、组3、组4的所有严重降低入渗速率水样分类为不适宜灌溉水样，其余水样均为适宜灌溉水样。基于EC、CROSSf、CROSSd和CROSSopt的数值，采用分位数回归方法，取5%～95%顺序统计量，剔除异常值，把水样数据按照0.50 dS/m分区，确定区域内降低入渗速率水样的下边界和不降低入渗速率的上边界水样数据，将水样数据进行拟合，确定适宜灌溉和不适宜灌溉水样分界线（图3）。分类图中CROSSf、CROSSd和CROSSopt的分界线方程分别为=4.93+7.31（2=0.80，<0.001）、=6.56+7.72（2=0.81，<0.001）和=9.76+6.61（2=0.82，<0.001），分界线上方区域为不适宜灌溉，下方为适宜灌溉。

图3 河套灌区地下水质评估分类图

评估结果发现，河套灌区不适宜灌溉的水样更多分布在灌区的上游（西部）、靠近总排水干渠的位置（图4）。河套灌区作为自流灌区，地势自西向东降低，浅层地下水也整体上自西向东流动，地下水含盐量也逐渐增加[30]。郑复乐等[31]指出Na+的迁移性较强，Na+可以随上行水返回到土壤中。因此，在地下水的自流过程中，灌区东部区域地下水中Na+浓度的相对降低导致CROSS较小。这都与本文结果一致，相比低EC和高CROSS的微咸水，高EC和低CROSS值的微咸水（东部区域）可以更好维持土壤结构的稳定性，更适宜灌溉。李泽岩等[32]基于SAR、渗透系数、钠含量和残余碳酸钠评估了河套灌区的地下水水质，结果表明不适宜灌溉的地下水主要分布在灌区西北部总排干位置，与本文评估结果一致（图4），这也从侧面证实了基于EC和CROSS评估方法的科学性。

图4 河套灌区适宜和不适宜灌溉水样分布图

2.3.2 基于EC和CROSS的灌溉水对土壤水分入渗性能影响评估

根据河套灌区的地下水和土壤中的EC和离子浓度特点，评估结果中所有严重降低入渗速率的水样被视为不适宜灌溉（图3）。但是在农业生产实践中，轻微降低入渗速率的灌溉水同样存在造成土壤结构恶化的风险。为避免因分类标准的误差而导致的不合理农业水源利用，可以将轻微降低和严重降低入渗速率均归类为降低入渗速率进行水质评估（图5）。

图5 水样EC和CROSS分布图

根据EC和SAR、CROSSf、CROSSd、CROSSopt评估灌溉水质，定义为降低土壤水分入渗速率的水样数目分别为27（表2）、55、59和66份（图5）。根据EC和SAR评估水质，将较多可能引起土壤水分入渗速率降低的水样评估为不会降低入渗速率，其分类结果与实际情况可能有较大偏差。根据河套灌区水样数据计算的CROSSf

根据水样EC和CROSSf、CROSSd、CROSSopt的分布位置特征（图6），可以确定灌溉水对土壤入渗性能影响的水质评估标准（确定方法同图3）。CROSSf、CROSSd和CROSSopt的分界线方程分别为=7.15-2.72（2=0.88，<0.001）、=6.60-2.51（2=0.99，<0.001）和=6.73-2.68（2=0.95，<0.001）（图6）。分界线上方区域为降低入渗速率，下方为不降低入渗速率。EC值相同的水样，CROSS数值越高代表水样中的阳离子对土壤的黏粒分散性越强，对入渗性能的影响也越强（图 6左上角区域）。在水样数据量较多时，对于评估结果均为降低入渗速率的水样（位于图6左上角区域），越偏离分类线，土壤入渗速率降低程度越大，相对而言越不适宜灌溉。因此，将水样分类为降低和不降低入渗速率2种类型后，参照总水样数量和当地实际灌溉和生产条件，可以调整适宜和不适宜灌溉水样分类标准。水质评估分类图的分界线根据河套灌区水样参数确定，而河套灌区水样EC和阳离子浓度较高，对于含盐量和阳离子浓度较小地区，灌溉水质评估标准的适用性还有待进一步校准验证。

图6 水质评估分类图

3 讨 论

本文评估了河套灌区73份地下水水质可能对土壤入渗性带来的危害，根据EC和CROSS的评估分类结果与根据EC和SAR的结果存在较大差异。建议在河套灌区可以根据EC和CROSSd或CROSSopt评估水质危害，并结合当地灌溉区域的地质条件，合理选取最适宜灌溉的水样。本文建议的水质评估方法只需要测定水样EC与Na+、K+、Ca2+、Mg2+浓度，和SAR相比仅增加了K+浓度指标，灌溉水中K+浓度测定较简单[33-34]，实施较为可行。

微咸水在农业生产中的利用持续增加，微咸水的长期高效利用是缓解淡水资源短缺的重要内容[35-39]。因此，为了提高微咸水的利用效率，采用准确的水质评估方法具有重要意义。水质评估标准并不是一成不变且适用所有地区的，应该根据不同地区的水样参数特征，调整水质评估标准，以确保符合当地水质特点[9]。本文分析的水样数据均来源于河套灌区且数量较少，后续可以开展实地试验并增加样本量，对水质评估指南进行修正，以寻求更适用于当地条件的水质评估方法。

4 结 论

本文以河套灌区为例，分析了利用电导率（Electrical Conductivity，EC）和结构稳定性阳离子比（Cation Ratio of Soil Structural Stability）评估微咸水水质的适用性，并根据河套灌区的水质和地质特点，得到适应当地灌溉条件的水质评估标准，结论如下：

1）分别通过EC和钠吸附比（Sodium Adsorption Ratio，SAR）、EC和CROSS对水质进行评估分类，分类结果相同的水样数量占总样本量的34.25%。在河套灌区宜使用EC和CROSS评估灌溉水水质，CROSS更多地考虑了灌溉水中K+和Mg2+的作用，可以提高分类标准的精确度，避免由于不合理的灌溉水利用而导致的土壤结构恶化等问题。

2）根据河套灌区土壤的离子浓度特点，在灌溉水水质对土壤入渗性能的分类标准基础上，调整分类阈值，得到了河套灌区适宜灌溉与否的水质分类标准（2>0.80，<0.001）。

3）通过比较不同的CROSS计算方法在河套灌区的适用性，优化的CROSS计算方法（CROSSopt）在河套灌区的适用性较高。根据河套灌区的水质特点，得到了适用于灌区地下水的水质对土壤入渗性能的影响分类标准（2>0.88、<0.001）。

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Water quality assessment method based on the electrical conductivity and cation ratio of soil structural stability under saline water irrigation

Zhang Tibin1,3, Yan Sihui1,2, Luo Min1,2, Wang Chun1,2, Zhang Tonggang1,2, Cheng Yu1,2, Feng Hao1,3

(1.,,,712100,; 2.,,712100,; 3.,,712100,)

The Electrical Conductivity (EC) and cation concentration in the soil solution are important indicators to assess the stability of soil structure. Previously, Sodium Adsorption Ratio (SAR) is used to quantify the impact of soil alkalinity and Na+concentration on the soil structural stability. However, the SAR water quality assessment cannot fully meet the soil structure in the areas with high concentrations of K+and Mg2+. The reason is that the SAR is focused only on the dispersion of Na+on the soil particles and the similar promotion of Ca2+and Mg2+on the soil flocculation. Fortunately, a new assessment index of water quality called as Cation Ratio Of Soil Structural Stability (CROSS) can comprehensively consider the complex effects of Na+, K+, Ca2+,and Mg2+on the soil infiltration, in order to quantify the extent of different cations on the soil dispersion or flocculation. Much effort was made to quantify the Na+, K+, Ca2+, and Mg2+on the stability of soil structure, the relative dispersion power of K+versus Na+, and the relative flocculation power of Mg2+versus Ca2+. Among them, the concentration coefficients were adjusted to constantly modify the CROSS equation. The CROSS can be expected to serve as the surrogate index of SAR for the assessment of water quality, due to the high accuracy of the coefficients to compensate for the SAR without considering K+effects. This study aims to (1) analyze the influence of K+and Mg2+on the soil structure, in order to develop the SAR alternative technology (CROSS) for the water quality assessment. Although the effect of K+on the soil dispersion was not as capable as that of Na+, the irrigation water with a high concentration of K+reduced the soil-saturated water conductivity, to remove the large soil pores for better dispersion of soil particles. The dispersion effect of Mg2+on the soil was more capable than that of Ca2+. But, the accumulation of Mg2+in soil caused the risk of soil salinization; (2) evaluate 73 water samples collected from the Hetao Irrigation District by SAR and CROSS. The effect of irrigation water on soil infiltration was closely related to the EC and the proportion of cation concentration. Therefore, the high cation concentration of K+, Ca2+, and Mg2+neutralized the negative effect of Na+on soil infiltration. As such, there was no potential infiltration harm in the irrigation water. Nevertheless, the potential harm to the soil infiltration was triggered by the irrigation water with the low EC value and the high Na+concentration. The classification was greatly varied in the influence on the infiltration rate using SAR and CROSS, particularly for the irrigation water with the high cation concentration ratio of Na+/K+, Na+/Ca2+, and Na+/Mg2+. Specifically, the higher the ratio was, the more serious the impact on the soil infiltration was. Consequently, the CROSS can be recommended to assess the effect of cations in irrigation water on soil infiltration properties. Among them, the CROSSdor CROSSoptcalculation formulas can be suggested to evaluate the irrigation water quality. On this basis, the salt and cation concentration of soil can be determined by the range of EC. The optimal water samples were selected as the CROSS of the underground brackish water suitable for the geological conditions of irrigation water in the study area. Correspondingly, suitable irrigation water can be determined with the appropriate salt and cation concentration without reducing the infiltration rate. The brackish water with the higher EC and lower CROSS was the most conducive to the stability of the soil structure. Nevertheless, it is still necessary to correct the classification evaluation by the infiltration tests in practice. Anyway, this assessment can be expected to comprehensively consider the influence of the salt and cation concentration on soil infiltration. The finding can provide theoretical support for the long-term efficient utilization of brackish water.

infiltration; water quality; assessment; SAR; CROSS; saline water; cation

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.012

S152.7

A

1002-6819(2022)-20-0105-08

张体彬，闫思慧，罗敏，等. 基于电导率和结构稳定性阳离子比的微咸水灌溉水质评估方法[J]. 农业工程学报，2022，38(20)：105-112.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.012 http://www.tcsae.org

Zhang Tibin, Yan Sihui, Luo Min, et al. Water quality assessment method based on the electrical conductivity and cation ratio of soil structural stability under saline water irrigation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(20): 105-112. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.012 http://www.tcsae.org

2022-04-28

2022-08-10

国家重点研发计划项目（2021YFD1900700）；陕西省创新能力支撑计划项目（2022PT-23）

张体彬，博士，副研究员，硕士生导师，研究方向为农业节水灌溉与水土资源高效利用。Email：zhangtibin@163.com