黄土作为一种典型的特殊土,在我国分布十分广泛,约占我国国土面积的6.6%。黄土中的水分大小和分布直接影响其工程稳定性和墒情,因此,准确原位测量黄土中的水分对于防治地质灾害和指导农业生产具有重要的现实意义。现有的黄土水分测量方法如烘干法和TDR法等具有较大的局限性,无法同时满足大范围、低成本、高精度、原位和实时的测量需求。论文基于布拉格光纤光栅(FBG)技术,结合线性传热原理,设计并研发了一种基于FBG的黄土水分测量系统(简称F-LMS),采用控制变量法分析了F-LMS测量结果的影响因素,并通过室内黄土降雨试验和延安甘谷驿黄土水分监测试验,分析了F-LMS在实际应用中的可行性与适用性。论文的主要工作和所取得的成果总结如下:(1)总结了现有的各类黄土水分测量方法的测量原理、优缺点、适用范围和误差来源,论述了光纤监测技术相比于传统测量方法的独特优势。(2)通过将FBG与线性传热原理相结合,提出了基于IHAT-FBG传感器的F-LMS法,介绍了F-LMS法的系统组成和使用流程。(3)利用控制变量法分析了传感器尺寸、加热参数、土体密实度、土体尺寸和传感器布设方式对于F-LMS测量结果的影响。结果表明:F-LMS的测量误差与传感器直径正相关;传感器的灵敏度系数与加热功率和加热时间正相关;黄土的密实程度对测量结果有一定影响,在现有试验条件下,当被测黄土干密度改变0.10g/cm~3时,会产生0.30%～1.57%的含水率测量误差;传感器的影响范围与其加热参数有关,在功率小于45w/m,加热时间小于20min的条件下可将影响范围统一取为8cm;不当的布设方式会造成传感器与黄土之间的耦合性较差,从而影响测试结果;论文分别针对室内和室外两种应用场景,提出了不同的布设方式。(4)将F-LMS应用于室内降雨入渗模型试验中的含水率监测,结果表明:F-LMS能够有效的监测降雨入渗过程中土中含水率的变化,测量结果与实际含水率误差仅为0.1%～1.1%;水平布设传感器的方式能够避免降雨冲刷所导致的试验误差;推导了降雨入渗的数学模型并利用FEFLOW软件模拟了本试验工况,模拟值与实测值有较好的一致性,最大误差为4%,并分析了误差产生的原因。(5)开展了延安甘谷驿黄土水分F-LMS监测试验。根据2019年1月25日～2019年7月14日的监测数据分析:从冬季～夏季随着气温的变暖和降雨量的增多,地温和土中含水率也随之增加;浅层土体的温度变化规律与季节强相关;无降雨时,土中含水率因蒸发和植物蒸腾等作用随时间逐渐减小,降雨时土中含水率增大,但上坡面、中坡面和下坡面的降雨影响深度不同,分别为20cm,15cm和超过50cm;在空间上,自坡顶到坡底,土中含水率呈现增加的趋势,坡底含水率比坡顶高出约2%～4%。综上所述,基于FBG的黄土水分测量技术,具有精度高、成本低和准分布式原位监测的优势,满足室内试验和野外工况下的黄土水分测量需求,可推广至其它土类的水分分布式原位监测。