半干旱草原型流域土壤水分變異及其影響因素分析

張 璐，朱仲元,2，張圣微,2,3，王慧敏

半干旱草原型流域土壤水分變異及其影響因素分析

張 璐1，朱仲元1,2※，張圣微1,2,3，王慧敏1

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院，呼和浩特 010018； 2. 內(nèi)蒙古自治區(qū)水資源保護(hù)與利用重點實驗室，呼和浩特 010018；3. 內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用重點實驗室，呼和浩特 010018）

土壤水分是巖石圈—生物圈—大氣圈—水圈間水分循環(huán)的重要環(huán)節(jié)，是半干旱草原型流域植物生長的主要限制因子。該研究基于內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林河流域野外實測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，利用主成分分析和冗余分析等方法，對不同土壤類型垂直剖面土壤水分變化特征及其潛在環(huán)境影響因子進(jìn)行了對比分析。結(jié)果表明，黑土、紅砂土、栗鈣土、鹽土間土壤水分含量呈依次增大趨勢；隨著土層深度加深，土壤水分變異性減弱，且各層土壤水分變異性隨時間變化受到土壤類型的影響較大；主成分分析表明海拔、植被高度和坡度等包含了解釋土壤水分變異68.50%的信息；冗余分析識別出海拔和植被高度是土壤水分變異的關(guān)鍵潛在環(huán)境驅(qū)動因子。該研究可為半干旱草原型流域生態(tài)水文過程研究提供數(shù)據(jù)和理論支持。

土壤；干旱；水分；草原；錫林河流域

0 引 言

草地生態(tài)系統(tǒng)是自然界能量流動、物質(zhì)循環(huán)和自我修復(fù)的重要組成部分，對維系生態(tài)平衡、發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)具有重要地理價值。然而在氣候變化和人類活動的雙重影響下，覆蓋世界陸地約8%的溫帶半干旱草原在持續(xù)退化[1]。內(nèi)蒙古草原是中國北方重要的生態(tài)安全屏障，對防治內(nèi)陸荒漠化侵蝕起到關(guān)鍵作用[2-3]。水分是制約該地區(qū)植物生長和分布的主要環(huán)境因子[4-5]，近年來由于極端氣候和不合理放牧，土壤水分時空分布狀態(tài)越發(fā)復(fù)雜，導(dǎo)致原本脆弱的生態(tài)系統(tǒng)面臨更大挑戰(zhàn)[6-7]。因此，探究半干旱草原型流域土壤水分分布規(guī)律，對退化草場的治理、生態(tài)修復(fù)措施的完善具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義[5,8]。

半干旱草原型流域土壤水分受氣候、植被、地形、土壤類型及人類活動等多種因素的干擾，導(dǎo)致“土壤—植物—大氣連續(xù)體”的水分傳輸過程較為復(fù)雜[9-12]。多年來，對于半干旱草原土壤水分異質(zhì)性開展了很多研究，這些研究對促進(jìn)草地生態(tài)水文循環(huán)的認(rèn)識具有重要意義[13]。A等[14]在內(nèi)蒙古東北部草甸草原上研究了土壤水分與蒸散量的關(guān)系，以及植被覆蓋度對這種關(guān)系的影響，并指出全球氣候變化將導(dǎo)致生態(tài)干旱的加劇。Jian等[15]研究植被恢復(fù)對半干旱地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)水平衡的響應(yīng)和影響作用，指出了解植被變化對不同土層深度土壤水分的影響，對區(qū)域水資源優(yōu)化配置尤為重要。此外，Blyth等[16]利用水文模型模擬土壤空間蓄水量方程，指出地形和土壤類型可用來解釋土壤水分的變化。而土壤水分地面觀測具有準(zhǔn)確度高、操作簡單的特點，是氣候—植被—土壤水分變化關(guān)系研究中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[17]。因此，選用時域反射儀（Time Domain Reflectometry, TDR）定點獲取土壤水分[18]，從氣候—植被—地形以及土壤類型間的耦合機(jī)制出發(fā)，對土壤水分異質(zhì)性及其影響因素展開研究，可為解釋半干旱草原型流域復(fù)雜生態(tài)科學(xué)問題提供思路[14,19-20]。自然環(huán)境因素對土壤水分異質(zhì)性的影響程度隨時間、地點的變化而變化[21]，半干旱草原型流域擁有獨特的生態(tài)環(huán)境與其他地區(qū)有顯著差異，且土壤水分異質(zhì)性及其影響因素尚未查清。

綜上，本研究根據(jù)錫林河流域情況及研究目標(biāo)，獲取野外實測數(shù)據(jù)，利用多元統(tǒng)計分析等方法，揭示干旱半干旱草原型流域土壤水分變異特征及其關(guān)鍵潛在環(huán)境影響因子，旨在為草原型流域優(yōu)化生態(tài)保護(hù)措施、深入開展生態(tài)水文過程方面的研究提供數(shù)據(jù)支撐和理論支持。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

錫林河發(fā)源于內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市克什克騰旗境內(nèi)，屬內(nèi)陸河（43°26′N～44°39′N，115°32′E～117°12′E），全長268.1 km，流域面積6 263 km2。錫林河以庫尼蘇曼為分界，庫尼蘇曼以上為上游，流經(jīng)丘陵地帶，河道異常彎曲，間或有沼澤地。庫尼蘇曼以下為中下游，河水折向北流，形成河澗盆地，最后注于白音淖爾湖。錫林河流域地處中緯度西風(fēng)氣流帶，屬中溫帶半干旱大陸性氣候，季節(jié)變化明顯，多年平均降水量為276.3 mm，最小降水量為121.1 mm，最大降水量為511.7 mm。利用聯(lián)合國糧農(nóng)組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO）推薦的Penman-Monteith[22]公式計算錫林河流域潛在蒸散發(fā)得出，多年平均潛在蒸散發(fā)量為1 105.6 mm，最小潛在蒸散發(fā)量為978.2 mm，最大潛在蒸散發(fā)量為1 243.5 mm。錫林河流域土壤類型以栗鈣土和紅砂土為主，植被以草原為主，大針茅（）、羊草（）群落是最主要的群落類型[23]。

1.2 樣點布設(shè)及采樣

為使采樣盡可能包含整個流域地形、土壤類型、植物群落和降水等的分布情況，首先利用中國1:100萬土壤類型圖（國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心，http://westdc.westgis.ac.cn, 2016），計算并提取出錫林河流域12種不同土壤質(zhì)地，經(jīng)分析后將相近性質(zhì)的土質(zhì)組合，劃分出4種土壤類型，在此基礎(chǔ)上，按照每種土壤類型所占研究區(qū)面積比例，選擇具有典型代表性區(qū)域作為試驗樣地，共布設(shè)垂直和橫切河流斷面采樣點55個（圖1）。其中，栗鈣土占流域總面積74.30%，布設(shè)采樣點34個；紅砂土占流域總面積15.35%，布設(shè)采樣點7個；鹽土占流域總面積4.93%，布設(shè)采樣點6個；黑土占流域總面積5.42%，布設(shè)采樣點8個，因黑土南北分布跨度較大，故樣點數(shù)相應(yīng)增加。利用全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System, GPS）記錄每個采樣點的海拔和經(jīng)緯度。坡度、坡向數(shù)據(jù)使用全國數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）數(shù)據(jù)計算獲得（http://www.gscloud.cn）；氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://data.cma.cn）。

試驗開展于2019年5月，在保證選取土壤質(zhì)地均一且完整的前提下，去除地表覆蓋物及浮土后，每個采樣點均埋設(shè)2 m的TDR測管，分別在5、10、20、30、40、50、80、100、120、150和180 cm處，使用德國IMKO公司生產(chǎn)的TDR（儀器型號：TRIME-PICO-IPH）對不同深度的土壤水分進(jìn)行測量。本研究對錫林河流域59 a日降水?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)計分析后發(fā)現(xiàn)，土壤水分與降雨量關(guān)系密切，考慮到該區(qū)域降雨一般集中在6—9月，為避免不同季節(jié)采樣（特別是雨季前和雨季后）所得到的結(jié)果可能存在較大差異，故研究在5月末集中降雨之前完成TDR測管的安裝。待土層穩(wěn)定后，于7月22日至10月20日進(jìn)行土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)取樣，確保每次取樣前5 d及取樣期間均未發(fā)生降雨，其中7月和8月每月取樣2次，其余月份每月取樣1次，每次取樣分3組同時進(jìn)行，需3 d完成。在每個土壤水分采樣點周圍隨機(jī)選取3個典型植被代表區(qū)域，進(jìn)行1 m×1 m草本植被樣方調(diào)查，每2個樣方方向間呈60°，記錄樣方內(nèi)植物名稱、高度、蓋度等指標(biāo)數(shù)據(jù)；地上現(xiàn)存量采用刈割法測定，帶回實驗室后在65 ℃恒溫下烘48 h，分別稱量各樣方內(nèi)植物干質(zhì)量，將3個樣方的平均值作為該采樣點植被地上生物量的代表值（簡稱地上生物量）。植被調(diào)查在采樣期7—10月每月進(jìn)行1次，與當(dāng)月土壤水分采樣同期，并確保樣點位置誤差控制在10 m以內(nèi)。

圖1 研究區(qū)采樣點分布及土壤類型圖

1.3 儀器率定

TDR測管在采樣點安裝后，利用原狀土柱率定法[24]對TDR進(jìn)行率定。隨機(jī)選取樣點，利用直徑為28 cm，高為45 cm的自制取土器，采集3個原狀土柱。將土柱分為上、中、下3層，分別用于測定3種土壤含水狀態(tài)（飽和、濕潤和干燥狀態(tài)）的土壤體積含水率。為便于水分下滲，原狀土柱帶回實驗室后，在準(zhǔn)備放置土柱的桶底打孔，布設(shè)過濾層，并用尼龍濾布包裹土柱下端，放入桶內(nèi)安裝TDR測管（圖2a）。向桶內(nèi)均勻注水，浸泡至土柱表面有明顯水滲出，說明此時土柱已達(dá)到飽和狀態(tài)，然后讓土柱自然脫水，直到桶底沒有明顯水滲出后的第1天、第2天和第7天，使用與野外相同型號的TDR和體積為100 cm3的環(huán)刀，分別測定不同土壤含水狀態(tài)下15 cm土柱的平均土壤體積含水率，同時利用自封袋采集擾動土。擾動土帶回實驗室后，晾干、碾碎、均勻混合后，過2 mm篩，使用德國SYMPATEC氣流干法激光粒度儀（HELOS-RODOS）測定其粒徑，根據(jù)美國制（USDA）粒級劃分標(biāo)準(zhǔn)劃分土壤質(zhì)地。由于TDR測量15 cm土柱平均土壤體積含水率，為減小誤差，每次測定均重復(fù)取樣3次，利用環(huán)刀法采樣時，垂直、水平各取樣3次，其中每2個環(huán)刀水平方向間呈60°，烘干后取平均值。對比分析獲得的27組TDR原始測量值與對應(yīng)環(huán)刀法測量的土壤平均體積含水率值，絕對誤差在±4%范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)占比為81.2%，滿足《土壤水分監(jiān)測儀器基本技術(shù)條件》中野外比測得數(shù)據(jù)合格性的要求[25]。通過EXCEL軟件，計算并擬合率定關(guān)系式（圖2b），擬合公式的決定系數(shù)均>79%，擬合優(yōu)度較好，其中砂土中存在2個分布于線性（砂土）上方的離群點，明顯改變了擬合曲線的斜率，TDR測得的土壤體積含水率明顯高于環(huán)刀法測得的土壤體積含水率，可能是砂土中的石英含量對土壤水分測量值產(chǎn)生了影響[26]。整體說明采集原狀土帶回實驗室進(jìn)行儀器率定的方法是可行的，保證了率定公式所用的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)從飽和到干燥的完整覆蓋。

注：圖2b中x軸土壤體積含水率為環(huán)刀法測量值，y軸土壤體積含水率為時域反射儀（TDR）測量值。

1.4 數(shù)據(jù)處理及分析方法

梯度分析是生態(tài)群落多元統(tǒng)計分析中最常用的方法，依照響應(yīng)變量是否受到解釋變量的約束分為非約束性分析和約束性分析。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），是最常見的非約束性分析，主要用于數(shù)據(jù)的降維。約束性分析，因能反映并揭示環(huán)境因子與響應(yīng)變量之間的關(guān)系而被廣泛應(yīng)用[27]。對研究變量進(jìn)行降趨勢對應(yīng)分析（De-Trend Correspondence Analysis, DCA）得到變量梯度長度最大值均<3，故約束性分析選擇冗余分析（Redundancy Analysis, RDA）。本研究以土壤體積含水率作為響應(yīng)變量，潛在環(huán)境影響因子（包括海拔、植被高度、植被蓋度和降水等）作為解釋變量，通過多元統(tǒng)計分析的方法，利用PCA對解釋變量進(jìn)行降維度分析，并基于R語言Vegan包中RDA方法，分析解釋變量與響應(yīng)變量之間的關(guān)系；ANOSIM分析用于檢驗組間差異是否顯著大于組內(nèi)差異；方差膨脹因子（Variance Inflation Factor, VIF）分析方法在進(jìn)行環(huán)境因子分析前，對自相關(guān)環(huán)境因子進(jìn)行剔除；利用前項選擇法剔除變量間的共線性，識別響應(yīng)變量與代表性解釋變量之間的關(guān)系；采用999次蒙特卡羅（Monte Carlo）隨機(jī)置換對約束軸及變量相關(guān)性等進(jìn)行顯著性檢驗。此外，利用SPSS軟件通過經(jīng)典統(tǒng)計參數(shù)來描述土壤水分的統(tǒng)計分布情況；利用Origin 9.0進(jìn)行l(wèi)ogistics方程擬合及圖件處理。

2 結(jié)果與討論

2.1 土壤水分統(tǒng)計特征

基于研究區(qū)0～180 cm土層深度的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，采用經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)方法得到土壤水分統(tǒng)計學(xué)特征值（表1）。整體上看，在7－10月采樣期，剖面土壤體積含水率最大值出現(xiàn)在100～120 cm，為30.65%，最小值出現(xiàn)在0～5 cm，為1.02%，變化范圍較大；土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的偏度為0.26～1.62，表明數(shù)據(jù)在右側(cè)分散，存在較多大于均值，峰度為?0.18～2.96，表明數(shù)據(jù)分布較為陡峭，存在極值。從變異系數(shù)（Coefficient of Variation, CV）上來看，隨著土層深度的增加，土壤水分變異系數(shù)先增大后減小，可能淺層土壤水分更容易受到氣候、人類活動等的影響，加之流域內(nèi)植被根系因土壤類型的不同而差異明顯，使得淺層土壤水分具有更大的空間變異性。柯爾莫哥洛夫—斯米諾夫（K-S）檢驗結(jié)果表明，不同深度的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)均服從正態(tài)分布（＞0.05）。

表1 不同深度土壤水分統(tǒng)計學(xué)特征

選取順延河流流向采樣點25個，其中流域上游采樣點主要分布于紅砂土與黑土中，流域中下游采樣點分布于鹽土與栗鈣土中。對采樣點不同土壤類型剖面平均土壤體積含水率分析后發(fā)現(xiàn)，土壤水分在鹽土和栗鈣土中含量較高，紅砂土和黑土次之，且不同土壤類型間土壤水分變化有明顯差別。其中，鹽土土壤水分變化范圍較大，紅砂土次之，栗鈣土最小（圖3a）。郭燾[20]研究認(rèn)為錫林郭勒盟0～50 cm土壤水分分布從西南至東北均呈條帶狀逐漸增加的趨勢，與此研究不同的是，錫林河河流流向由東南至西北在中下游轉(zhuǎn)折后流向東北方向，雖然與土壤水分從西南至東北均呈條帶狀逐漸增加的研究結(jié)論略有不同。值得一提的是，在河流流向轉(zhuǎn)折點區(qū)域，土壤水分含量較高，可能是該區(qū)域正處于巴彥寶力格盆地，地下水可持續(xù)性強(qiáng)，是錫林河河谷平原主要富水區(qū)[28]，但由于降水由西南至東北在水文年均呈減小趨勢[29]，該地區(qū)地下水是地表水的補(bǔ)給源[30]，因此土壤水主要受到地下水的補(bǔ)給。錫林河流域土壤水分來源單一，且降水在空間上分布不均勻，故整理這25個采樣點的降水格點數(shù)據(jù)，分析牧草生育期4－10月累積降水量與對應(yīng)采樣點垂直剖面平均土壤體積含水率的關(guān)系。采用logistic方程擬合二者的關(guān)系，擬合結(jié)果表明，二者之間存在較顯著的相關(guān)性（圖3b）。擬合得到參數(shù)=1.74、=21.50、=3.10和0=398.72，表達(dá)式如式（1）所示

=+(-)/{1+[(/0)]} （1）

式中為4－10月累積降水量，mm；為垂直剖面平均土壤體積含水率，%；為土壤體積含水率的最低值，%；為土壤體積含水率的最大變化范圍，%；0與采樣點降水量均值392.05 mm非常接近。

2.2 不同時段不同土壤類型土壤水分變異特征

7—10月，研究區(qū)4種土壤類型土壤體積含水率垂直剖面分布特征如圖4所示。不同土壤類型土壤體積含水率水平方向差異較大，同一土壤類型土壤體積含水率垂直方向變化明顯。總體來看，錫林河流域平均土壤體積含水率介于0.83%～16.69%，整體偏低，4種土壤類型土壤水分含量由高到低依次為鹽土、栗鈣土、紅砂土、黑土。采樣時段內(nèi)，流域土壤水分含量隨時間變化由大到小依次為8月、10月、7月、9月，其中8月是錫林河流域降雨量大且降雨最頻繁的時期，土壤水分含量達(dá)到采樣期最高值；7月和9月是土壤水分迅速下降期，土壤水分含量偏低；10月為土壤水分恢復(fù)期，土壤水分含量開始恢復(fù)至穩(wěn)定狀態(tài)。

注：圖3a中，橫坐標(biāo)從右向左表示從上游到中下游，箱圖中橫線位置從下至上分別表示最小值、下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)、最大值，□表示均值，﹡表示特異值。

Note: In Fig.3a, the abscissa from right to left indicates from upstream to middle and downstream, which the horizontal lines indicate the minimum value, bottom quartile, median, top quartile, and maximum value from bottom to top, and □ represents mean value, ﹡represents outlier.

圖3 不同土壤類型剖面平均土壤體積含水率變化趨勢及其與降水量的關(guān)系

Fig.3 Variation of mean soil volumetric water content within different soil type profiles and its relationship with precipitation

注：誤差線代表標(biāo)準(zhǔn)差。　　　　Note: The error bar represents standard deviation.

土壤體積含水率標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果表明，土壤水分的變異性在垂直剖面存在較大差異。總體來看，0～50 cm淺層土壤體積含水率的變異性大于深層土壤體積含水率，原因在于：牧草根系主要分布于0～50 cm土層中，土壤水分受氣候、植被及植被根系的影響較大[31-32]，深層土壤通氣性差，吸收熱量不足，不利于根系生長，土壤水分受到土壤本身穩(wěn)定物理屬性的影響較大，從而變異性減弱，這與侯瓊等[13]認(rèn)為土壤水分垂向變異主要發(fā)生在60 cm以上土層中的研究結(jié)果較為相似。黑土、鹽土和紅砂土的土壤體積含水率在表層0～30 cm出現(xiàn)最大變異，栗鈣土的土壤體積含水率在30～50 cm變異性最大，且隨著土層深度增加，4種土壤類型土壤水分變異性呈先增強(qiáng)后減弱的趨勢。隨著時間的推移，4種土壤類型土壤水分變異性差異較大，由大到小依次表現(xiàn)為：黑土8月、7月、9月、10月；鹽土9月、8月、7月、10月；栗鈣土8月、7月、9月、10月；紅砂土10月、9月、8月、7月。黑土與鹽土不同土層深度土壤水分隨時間變化略有不同。其中，黑土分布于河谷平原區(qū)、山間階地及盆地，地下水可持續(xù)性差[28]，8月份是錫林河流域植被生長最茂盛的時期，由于黑土養(yǎng)分高且持水性好，該區(qū)域植被對土壤水分的需求較高，10～50 cm土層土壤水分被植被過度消耗，且得不到地下水及時補(bǔ)給，導(dǎo)致土壤水分含量整體偏低，土壤水分異質(zhì)性受到植被和地下水的影響較大，故該區(qū)域應(yīng)減少對地下水的開采，增強(qiáng)其植被承載能力[33]。而7月、9月和10月，土壤水分變化幅度較小，表明該時段黑土區(qū)域土壤水分狀態(tài)較穩(wěn)定。鹽土的土壤水分含量較高，可能是由于采樣點多分布于河流主干道附近，地形低洼，潛育特征較明顯，土壤水分變異受到地表水及地下水的影響較大。采樣期內(nèi)，鹽土0～40 cm淺層土壤水分變化差異較大，深層土壤水分變化趨勢相似，可能是由于鹽土本身土壤溫度升溫較慢，且植被易受到鹽分脅迫，不利于其生長，在該區(qū)域建議增加種植耐鹽型植物，對改善土壤性質(zhì)、促進(jìn)養(yǎng)分積累和循環(huán)具有積極意義[34]。栗鈣土與紅砂土的土壤水分隨時間變化具有一定的趨同性。采樣時段內(nèi)，栗鈣土的土壤水分在20～50 cm均呈減小趨勢，且土壤水分在植被生長中期（8月）的變異性最大，在植被生長后期（10月）的變異性最小，可能是該區(qū)域大面積覆被為草，土壤水分變異性受到植被生長階段的影響較大；由于砂土本身持水性較差，且紅砂土區(qū)域植被覆蓋度較低，導(dǎo)致淺層土壤水分易受到蒸發(fā)作用的影響，含量較低，故根系為利用深層土壤水分，生長較深，土壤水分變異隨時間變化具有延遲性[32]。

2.3 土壤水分變異的環(huán)境影響因子分析

2.3.1 潛在環(huán)境影響因子統(tǒng)計分析

通過PCA獲得3個包含68.50%原始信息的主成分。其中，主成分1（Principal Component 1, PC1）的解釋率為40.00%，主成分2（Principal Component 2, PC2）的解釋率為15.60%（圖5），說明提取的主成分與原始變量相關(guān)性較大，具有一定的代表性。

圖5 潛在環(huán)境影響因子主成分載荷圖

PCA計算結(jié)果表明（表2），PC1包含海拔、潛在蒸散發(fā)、氣溫和植被蓋度的最大信息，其中海拔、植被蓋度和氣溫呈正向分布，潛在蒸散發(fā)呈負(fù)向分布。適宜的光照和水熱條件會促進(jìn)植被生長[35]，從而增強(qiáng)植被對降水的再分配作用，且地面覆被增加將會減緩裸露地面的直接蒸發(fā)作用，張圣微等[36]研究也表明，錫林河流域內(nèi)應(yīng)減少牲畜放牧數(shù)，減緩人類活動造成植被群落演替從而降低草地覆蓋度和土壤水分的無效散失，隨著全球氣候的暖干化，潛在蒸散發(fā)對土壤水分變異性的貢獻(xiàn)逐漸增加，將會導(dǎo)致半干旱草原型流域植被的不斷退化，故減少載畜量，增加流域植被覆蓋度，對促進(jìn)土壤—植被—大氣系統(tǒng)中的水分—能量—物質(zhì)耦合循環(huán)具有積極意義[37]。

表2 潛在環(huán)境影響因子主成分分析

PC2綜合了植被高度和地上生物量的最大信息，能在一定程度上反映植被對土壤水分變異的影響，植被高度在第二主成分上呈正向分布，地上生物量呈負(fù)向分布。植被高度和地上生物量在不同海拔地區(qū)均呈現(xiàn)顯著的相關(guān)作用[38]，植被越高表明其根系較發(fā)達(dá)，根系利用土壤水分的速率加快，可減緩?fù)寥浪值倪\移，具有固水固土的作用，這與Wu等[39]在研究干旱草原植被對土壤水文過程的影響結(jié)果相似，而地上生物量越多表明植被對土壤水分的需求較多，可能導(dǎo)致土壤水分變異性增強(qiáng)。PC3為坡度和坡向，在第三主成分上均呈正向分布。坡度和坡向?qū)ν寥浪肿儺惍a(chǎn)生一定的影響，這與郭欣欣等[9]研究結(jié)果相似，地形因子影響降雨的下滲作用及地表產(chǎn)流和壤中流，不同的土壤鑲嵌結(jié)構(gòu)以及植被多樣性可控制坡面生態(tài)水文過程，且Qiu等[40]研究認(rèn)為在土壤水分含量較低的地區(qū)，地形因子的影響作用將更加顯著。因此，按照貢獻(xiàn)率大小，錫林河流域土壤水分變異的潛在環(huán)境影響因子，分別為氣象因素、植被因素以及坡度和坡向。

2.3.2 識別土壤水分變異的關(guān)鍵潛在環(huán)境驅(qū)動因子

為進(jìn)一步了解潛在環(huán)境影響因子對土壤水分的影響，并識別土壤水分變異的關(guān)鍵潛在環(huán)境驅(qū)動因子，本研究按照土壤類型將采樣點劃分為4組，并對土壤類型在環(huán)境因子中進(jìn)行賦值處理（栗鈣土為1；紅砂土為2；鹽土為3；黑土為4），將土壤類型作為協(xié)變量，剝離其在環(huán)境影響因子對土壤水分作用下的干擾，觀測潛在環(huán)境因子對土壤水分的影響。通過999次Monte Carlo隨機(jī)置換檢驗對各排序軸逐一進(jìn)行檢驗，并進(jìn)行值校正，最終得到前兩個排序軸均達(dá)到顯著水平（<0.05）。第一排序軸的解釋率為34.17%，第二排序軸的解釋率為24.03%，說明第一、第二排序結(jié)果可靠。前項選擇法對潛在環(huán)境因子進(jìn)行篩選，9項因子中，只有海拔（=0.031）和植被高度（=0.048）對不同土壤類型采樣點土壤水分的影響達(dá)到顯著水平（<0.05），而其他環(huán)境因子未達(dá)到顯著水平（>0.05），表明海拔和植被高度是影響土壤水分變異的關(guān)鍵潛在環(huán)境驅(qū)動因子。不同土層深度土壤體積含水率及潛在環(huán)境影響因子的分布在RDA排序圖中可以很好的表現(xiàn)出來（圖6），前兩個排序軸可以解釋土壤水分變異的58.20%。對0～20 cm土層深度的土壤水分產(chǎn)生正向影響的潛在環(huán)境因子主要有坡向、降水和地上生物量，產(chǎn)生負(fù)向影響的潛在環(huán)境因子主要有海拔、氣溫和潛在蒸散發(fā)，表明0～20 cm表層土壤水分更容易受到降水、太陽輻射、氣溫和植被生長的影響[41]；30～50 cm土層深度的土壤水分主要受到植被高度和海拔的正向影響以及坡度的負(fù)向影響。隨著土層深度的增加，土壤溫度與太陽輻射、氣溫的關(guān)聯(lián)度逐漸降低，植被汲取養(yǎng)分的能力減弱，根系在此深度分布較少，可能是植被的冠層結(jié)構(gòu)和群落分布影響降雨入滲和土地蒸發(fā)過程，從而對土壤水分產(chǎn)生了間接的影響[32,41]。隨著坡度的增加，土壤水分與養(yǎng)分的流失速度加快，且不利于降雨入滲[41]；80～180 cm深層的土壤水分主要受到坡度和潛在蒸散發(fā)的正向影響，植被高度的負(fù)向影響，主要原因在于錫林河流域降水稀少，深層土壤水分的補(bǔ)給源主要為地下水，一定的坡度及熱量傳遞，將會增加地下水的側(cè)向流補(bǔ)給并促進(jìn)水分流動[28,30]，而徐滿厚等[42]對草甸植被的研究顯示，植被的生長對土壤水分熱傳遞產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，導(dǎo)致深層土壤水分變異性受到影響。采樣點大致集中分布在降水較頻繁、植被較豐富以及高海拔、高氣溫、蒸發(fā)強(qiáng)的兩大區(qū)域，體現(xiàn)了干旱半干旱地區(qū)草原型流域的典型特征，說明樣點布設(shè)具有一定的區(qū)域代表性。

注：實心箭頭代表不同土層土壤體積含水率；空心箭頭代表影響因子；VH代表植被高度，cm；VG代表地上生物量，（g·m-2）；VC代表植被蓋度，%；AP代表降水，mm；AT代表氣溫，℃；ET代表潛在蒸散發(fā)，mm； EL代表海拔，m；AG代表坡向，(°)；SG代表坡度，(°)。

土壤水分狀態(tài)受到土壤物理屬性、基巖裂隙分布以及地下水含水層的影響外，與氣候條件、植被生長及地形地理密切相關(guān)[43]。草原型流域覆被大部分為草，林地、耕地星點分布[7]，冗余分析識別出海拔和植被高度是錫林河流域關(guān)鍵潛在環(huán)境驅(qū)動因子，原因在于，海拔會在一定程度上影響土壤的性質(zhì)和養(yǎng)分含量以及植被與氣候的變化，從而進(jìn)一步對土壤水分產(chǎn)生影響，國內(nèi)外研究表明海拔與土壤水分含量呈顯著相關(guān)關(guān)系[38,40,44]。植被對維護(hù)生態(tài)脆弱地區(qū)的安全至關(guān)重要[6]，錫林河流域植被以草為主，葉片面積小，植被高度能在一定程度上反映植被的生長狀況，與地上生物量息息相關(guān)[38]。植被生長的旺盛，表明植被根系較發(fā)達(dá)，可減緩?fù)寥浪值倪\移，具有防治水土流失的作用[39]。在干旱半干旱草原型流域，增強(qiáng)土壤儲水能力，適度放牧，對促進(jìn)四水轉(zhuǎn)換，調(diào)節(jié)牧草產(chǎn)量與土壤水分的關(guān)系具有積極作用，在全球溫暖化的進(jìn)程中，土壤水分對氣候調(diào)節(jié)有直接影響[37,43]。因此，為防治水土流失，改善流域氣候條件，應(yīng)因地制宜考慮在不同土壤類型中制定不同的生態(tài)保護(hù)和恢復(fù)措施，只有土壤水分條件得到改善，才可以有效提高草原植被生產(chǎn)力，促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)牧業(yè)發(fā)展[36]。

3 結(jié) 論

1）錫林河流域土壤水分含量介于0.83%~16.69%，整體偏低，流域內(nèi)4種土壤類型的土壤體積含水率由高到低依次表現(xiàn)為鹽土、栗鈣土、紅砂土、黑土，且不同土壤類型間土壤水分變化差異明顯；采樣時段內(nèi)，流域土壤水分動態(tài)變化由大到小依次表現(xiàn)為8月、10月、7月、9月。

2）錫林河流域土壤水分變異性受到土壤類型的影響較顯著。相同點在于，隨著土層深度的增加，土壤體積含水率的變異性先增強(qiáng)后逐漸減弱，0~50?cm淺層土壤體積含水率的變異性大于深層土壤體積含水率。不同點在于，隨著時間的變化，4種土壤類型的土壤水分變異性差別較大，由大到小依次表現(xiàn)為：黑土8月、7月、9月、10月；鹽土9月、8月、7月、10月；栗鈣土8月、7月、9月、10月；紅砂土10月、9月、8月、7月。

3）錫林河流域土壤水分變異的三大潛在環(huán)境影響因素，研究將其分別劃分為影響土壤水分散失的氣象因素、植被因素及坡度和坡向。整體上在控制土壤類型對土壤水分的影響下，海拔和植被高度是流域土壤水分變異的關(guān)鍵潛在環(huán)境驅(qū)動因子。

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Analysis of soil moisture variation and its influencing factors in semi-arid steppe watershed

Zhang Lu1, Zhu Zhongyuan1,2※, Zhang Shengwei1,2,3, Wang Huimin1

(1.010018;2.010018;3.010018)

Soil moisture is an important part of the lithosphere-biosphere-atmosphere-hydrosphere, and which is the main limiting factor for plant growth in watersheds of the semi-arid steppe as well. This study aimed to explore the characteristics of soil moisture variation and its potential environmental impact factors. This study had a significant effect on maintaining steppe ecosystem health, such as promoted the understanding of the eco-hydrological cycle of grassland and degraded grassland restoration. The Xilin River Basin located in the middle east of Inner Mongolia was chosen as the study area. The experiments had been performed in May 2019. Two meters of soil moisture detection tube was buried at each sampling point after removing the ground cover and floating soil. Besides, the soil moisture measurement depth was set from 0 cm to 180 cm. Soil moisture data were observed by using the Time Domain Reflectometry (TDR) at 55 sampling points from July 22 to October 20 in 2019 after the soil layer was stabilized. Three replications were performed at each sample point. Such a soil survey was conducted within 3 days by twice a month in July and August, and once a month in the remaining months. Meanwhile, vegetation investigations were executed once a month, including vegetation height, vegetation coverage, and aboveground biomass. Besides, 3 original soil samples were brought back from the field for calibrating the TDR in the laboratory. It was indicated that the TDR was reliable with guaranteed that the soil moisture data used in the calibration formula was ranged from saturation to dryness completely. Based on the observed soil moisture and affiliated data in the field the characteristics of soil moisture changed in the vertical profiles, as well as its potential environmental impact factors were analyzed and compared among 4 soil types by using Principal Component Analysis (PCA) and Redundancy Analysis (RDA). The results indicated that the soil moisture in the Xilin River Basin was low overall. The changes in soil moisture at different soil depths over time were similar in kastanozems and arenosols while they had a great difference in solonchaks and phaeozems. Moreover, the soil moisture content of Phaeozems, Arenosols, Kastanozems, and Solonchaks increased sequentially of the basin. The variability of soil moisture in each layer was greatly affected by the soil type, and the variability weakens as the depth of the soil layer increases. At the same time, great differences in the variability of soil moisture among 4 soil types were found after the changes in soil moisture in different sampling periods were compared and analyzed. PCA indicated that 3 principal components containing information such as altitude, vegetation height, and slope, etc., which were sufficient to explain 68.50% of the soil moisture variation where PC1 and PC2 accounted for 40.00% and 15.60% respectively. In detail, the PC1 included altitude, potential evapotranspiration, air temperature, and vegetation coverage, and the PC2 integrated information of vegetation height and aboveground biomass, and the PC3 was slope and aspect. Consequently, the meteorological factors that affected soil moisture evaporation, vegetation factors, and slope and aspect factors were summarized as the main potential environmental impact factors of soil moisture variations in the Xilin River Basin. Altitude and vegetation height was defined as the key above-ground potential environmental factors driving the soil moisture variation by RDA. Meanwhile, the impact factors that affected soil moisture changes at different depths were different. The results of this study were conducive to understanding the soil moisture conditions and its distribution of different soil types in the Xilin River Basin, and also would provide data and theoretical support for the study of eco-hydrological processes in the semi-arid grassland watersheds.

soil; drought; water content; grassland; Xilin River

張璐，朱仲元，張圣微，等. 半干旱草原型流域土壤水分變異及其影響因素分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2020，36(13)：124-132.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.015 http://www.tcsae.org

Zhang Lu, Zhu Zhongyuan, Zhang Shengwei, et al. Analysis of soil moisture variation and its influencing factors in semi-arid steppe watershed[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(13): 124-132. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.015 http://www.tcsae.org

2020-03-19

2020-04-27

國家自然科學(xué)基金項目（51779116）；地區(qū)科學(xué)基金項目（51669018，51869015）；內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金杰出青年培育基金（2019JQ06）；中國科學(xué)院“西部之光”青年學(xué)者計劃

張璐，主要從事干旱半干旱地區(qū)水文生態(tài)過程研究。Email：971568173@qq.com

朱仲元，博士，教授，從事水文水資源與草原生態(tài)研究。Email：1428825390@qq.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.015

S152.7

A

1002-6819(2020)-13-0124-09