張 宇，黃 琛，趙萌莉

(內蒙古農業(yè)大學生態(tài)環(huán)境學院，內蒙古 呼和浩特 010018)

土壤水分是直接影響植物生長和土壤性質的一個重要參數。土地利用和植被覆蓋情況與土壤水分狀況有著密切關系。由于在不同時空尺度上影響因子存在差異，所以土壤水分具有高度時空異質性[1]。其異質性受到不同尺度的降水、徑流、蒸騰和蒸發(fā)、地表植被、地質地形和其它自然因素以及人為因素的干擾和控制。這種不同程度的空間異質性對群落結構以及整個生態(tài)系統都有重要影響[2]。目前，國內外關于土壤水分的研究熱點主要集中于不同生態(tài)系統土壤水分的時空變化[3-4]及土壤水分循環(huán)與植被變化的研究[5]。近年來，基于GIS技術各種空間內插技術使得土壤空間變異性研究更加深入和多樣[6]。雖有對荒漠草原植被變化與土壤水分空間異質性的相關研究[7]，但對荒漠草原不同樣地尺度上土壤水分空間異質性的研究尚未見報道。

本研究分析不同取樣尺度對荒漠草原土壤水分空間異質性狀況的影響，旨在了解不同取樣尺度與土壤水分空間異質性的關系，為荒漠草原土壤水分空間異質性相關研究取樣尺度的選擇與生態(tài)因子合理有效的控制提供科學依據。

1 試驗設計與方法

1.1樣地自然條件與植被概況 研究區(qū)域位于內蒙古四子王旗農牧科學院實驗基地(111°53′46″ E、41°47′17″ N)，海拔1 440～1 460 m，地處烏蘭花鎮(zhèn)北部的葛根塔拉草原腹地，屬典型中溫帶大陸性氣候，春季干旱少雨，夏季炎熱，最高月平均溫度為7月21.5～23.5 ℃；年均降水量約為280 mm，5-8月的降水量占全年降水量的70%左右，蒸發(fā)量是降水量的7～10倍，濕潤度0.15～0.30，無霜期90～120 d。研究樣地為短花針茅(Stipabreviflora)+無芒隱子草(Cleistogenessongorica)+冷蒿(Artemisiafrigida)荒漠草原，植被稀疏，草層低矮，平均高度8 cm，蓋度為18%～20%。試驗地土壤為淡栗鈣土，土層厚度約為1 m，距地表50-60 cm處多出現白色鈣積層。土壤pH值為8.0，全氮含量0.13%，有機碳含量1.3%，土壤微生物主要有放線菌，好氣性細菌和霉菌等。

樣地植被以冷蒿、短花針茅、無芒隱子草為建群種，伴生阿氏旋花(Convolvulusammanni)、狹葉錦雞兒(Caraganastenophylla)、羊草(Leymuschinesis)、細葉韭(Alliumtenuissimum)等。

1.2試驗設計 本試驗所選取的樣地設置于該試驗基地圍封9年的草地。圍欄區(qū)域面積為4.4 hm2，樣地整體地形較為平坦，植被條件一致。野外取樣時間選擇在該地區(qū)降水較為集中的8月下旬。試驗于降雨后第3天進行，在研究區(qū)域內采用網格法設置土壤水分測定樣點位置，用大尺度網格套小尺度網格方式進行設置。樣地尺度從較小尺度到較大尺度依次為1.5 m×1 m(I)、3 m×2 m(II)、6 m×4 m(III)、12 m×8 m(IV)、24 m×16 m(V)，各3次重復。在5種不同尺度樣地的各個重復內，分別按照0.075 m×0.1 m、0.15 m×0.2 m、0.3 m×0.4 m、0.6 m×0.8 m、1.2 m×1.6 m的間隔將各樣地平均劃分成200個小樣方，使用TDR-300水分速測儀，按照蛇形順序在每個小樣方中心位置測定0-12 cm深度土壤的含水量。

1.3數據處理 本試驗使用SPSS 9.0，Excel 2010及GS+ 9.0軟件對所測得水分數據進行經典統計分析與地統計分析，并繪制克里格空間分布圖進行空間異質性分析。使用經典統計學方法，對實測數據進行統計，用偏度、峰度、中數、平均值以及變異系數等統計值來表示樣本的變異程度，差異顯著水平在不做說明的情況下為P<0.05。變異系數反映的是相對變異，平均值、標準差反映的是絕對變異。使用GS+9.0地統計學軟件對不同尺度大小樣地0-12 cm土層土壤水分進行模型擬合，分別采用指數模型(Exponential Model)、球狀模型(Spherical Model)、線性有基臺值模型(Linear to Sill Model)與高斯模型(Gaussian Model)對不同樣地尺度水分數據進行擬合，根據不同尺度網格內水分測定的取樣間距h值，計算土壤水分半方差r(h)，然后進行模型擬合，并根據擬合數據選擇最佳擬合模型。在土壤水分變異函數模型與結構分析基礎上，采用克立格法對未采樣區(qū)進行最優(yōu)化內插并繪制土壤水分空間分布圖。

2 結果與分析

2.1土壤水分特征 在不考慮空間位置及取樣間距情況下，樣地土壤水分均存在異質性現象。對不同尺度樣地土壤水分均值進行差異顯著性檢驗，結果表明，各研究尺度樣地之間土壤水分均存在顯著差異(P<0.05)(表1)。

表1 不同取樣尺度土壤水分統計特征值Table 1 The statistical characteristic values of soil moisture under different sampling scales

2.2土壤水分數據頻數直方圖 利用半方差函數進行空間異質性分析的一個必要條件就是其變量必須滿足正態(tài)分布。非正態(tài)分布的變量數據會導致變異函數產生比例效應，降低函數的描述精度[8-9]。分析數據的平均值和方差或標準差之間的相關關系是判斷比例效應是否存在的方法之一。比例效應會導致變異函數發(fā)生畸變，最直觀的表現為塊金值和基臺值偏高，增大變異函數描述誤差，所以在利用半方差函數進行空間異質性分析時，應消除比例效應。消除比例效應的最直接方法是對原始數據進行轉換，將數據的分布類型轉換為正態(tài)分布。

頻數分布圖是檢驗數據是否服從正態(tài)分布的一個常用方法。通過對頻數分布圖的研究發(fā)現5個樣地土壤含水量頻數分布直方圖左右基本對稱(圖1)，呈正態(tài)分布，滿足平穩(wěn)假設，可以對土壤含水量的數據直接用于進一步的半方差分析。

2.3土壤水分的空間結構 以變異函數r(h)為Y軸，抽樣間隔距離h為X軸，繪制空間變異函數曲線圖(半方差函數圖)，研究不同取樣尺度下土壤水分性質空間變異函數理論模型及有關參數(表2)。結果顯示，各取樣尺度下土壤水分變異函數均符合指數模型，在小尺度范圍內有一定的變異函數值，且隨著取樣距離的增大，變異函數值不斷增加并最終趨于平穩(wěn)(圖2)。

圖1 土壤含水量頻數分布直方圖Fig.1 Frequency distribution map of soil moisture

塊金值(C0)也叫塊金方差，反映的是測量誤差以及最小抽樣尺度以下變量的變異性。理論上當兩個采樣點距離為0時，半變異函數值應為0，但由于空間變異性及測量誤差的存在，當兩采樣點距離非常小時，它們的半變異函數值不為0。從各樣地塊金值C0來看，樣地I和樣地II的塊金值較小，樣地 IV的塊金值最大，為0.442。較大的塊金值表明在較小尺度上有著不可忽視的生態(tài)學過程，這種過程有可能由空間結構變異或者實驗誤差引起，需要縮小取樣尺度進行深入研究[10]。

當采樣點距離h增大時，空間變異程度隨著空間距離的增加而增大，半方差函數r(h)從初始的塊金值(C0)達到一個相對穩(wěn)定的常數時，該常數值稱為基臺值(C0+C)?；_值表示變量的最大變異程度。當半方差函數值超過基臺值時，即函數值不隨采樣點間隔距離的變化而改變時，空間相關性不存在。樣地III在研究系統中的最大變異程度為1.106，其次是樣地IV，其最大變異程度為1.075；樣地I和樣地II的最大變異程度較小，分別為0.631和0.633；樣地V在研究中的最大變異程度為0.980。

圖2 不同取樣尺度下土壤水分半方差函數圖Fig.2 Semi-variogram of soil moisture under different sampling scales

當半方差函數的取值由初始的塊金值達到基臺值時，采樣點的間隔距離稱為變程(A)。變程表示了在某種觀測尺度下研究變量空間自相關變異的尺度范圍，其大小受觀測尺度的限定。在變程范圍內，樣點間的距離越小，其空間相關性越大。空間自相關在變程之內存在，在變程之外空間自相關消失?？臻g自相關范圍最大的是樣地IV，其次為樣地V。樣地I、樣地II和樣地III空間自相關范圍相近，分別為0.126、0.300和0.897(表2)。

結構比C/(C0+C)表示系統結構部分的空間異質性占系統總空間異質性的比值。如果該比值<25%，說明系統具有較弱的空間自相關性；如果該比值在25%～75%，表明系統具有中等程度的空間自相關性；若該比值>75%，則說明系統具有強烈的空間自相關性[11]。樣地II結構比最大，達到0.975；樣地I和樣地V的結構比相近，分別為0.899和0.896；樣地III結構比為0.691，樣地IV的結構比最小，為0.589。

由此可知，四子王旗荒漠草原土壤水分在不同取樣尺度存在著空間異質性；隨機因素引起的空間異質性樣地IV較大，樣地I和樣地II較??；最大空間變異程度樣地III最大，樣地I和樣地II較??；樣地II結構比最大，結構比樣地IV最?。豢臻g自相關范圍樣地IV最大，樣地I最小。

在不同取樣尺度下，隨機因素引起的空間異質性表現為樣地IV>樣地III>樣地V>樣地I>樣地II；空間最大變異程度表現為樣地III>樣地IV>樣地V>樣地II>樣地I，與各樣地水分異質性系數CV大小順序基本一致；樣地III和樣地IV具有中等程度的空間自相關性，樣地I、樣地II、樣地V具有強烈的空間自相關性；空間自相關范圍大小為樣地IV>樣地V>樣地III>樣地II>樣地I。

2.4土壤水分的空間插值分析 為了更加準確直觀地描述土壤水分的空間分布，使用GS+9.0軟件中采樣克里格插值法繪制不同取樣尺度下0-12 cm土壤水分的空間分布圖(圖3)，發(fā)現樣地IV和樣地V土壤水分呈完整的斑塊狀分布，且分布較為均勻，有明顯的空間趨勢，水分變化梯度緩和，可以較好地反映樣地植物叢下、叢間及整個樣地的水分空間異質性狀況。樣地微地形與植被因子對樣地I、樣地II和樣地III水分分布格局的影響較為顯著。樣地I土壤水分分布格局完全細化、碎化，沒有明顯梯度，水分分布的隨機性比較大，能夠反映出樣地水分分布的隨機性，但對樣地整體水分分布格局反映不明顯，應增大取樣尺度以消除影響。樣地II、樣地III水分空間分布呈較大且不完整斑塊或碎塊狀分布，空間分布上對隨機性的反映較好，同時也較好反映出叢下、叢間水分狀況，但取樣尺度尚不能完整地反映樣地土壤水分異質性狀況。

3 討論

空間的等級特性與結構性是一個生態(tài)系統的重要特性，生態(tài)系統的各種功能也依托于這種空間等級特性與結構性。尺度問題是生態(tài)學研究的重要基礎[12]。研究空間格局尺度問題可以更好地分析生態(tài)過程中的一些問題。生態(tài)學中很多研究領域都涉及到尺度的問題，如景觀結構、景觀動態(tài)、生物多樣性和動物生態(tài)學等。但不同研究領域在尺度應用上存在較大差異[13]。目前對生態(tài)學中尺度問題的研究主要集中在單尺度研究和尺度上推研究[14]，但是對多尺度分析、尺度效應和尺度選擇問題的研究尚不多見。地統計學是研究特定空間格局所對應尺度下空間異質性的一個重要方法。當試驗、觀測、模擬或分析的時空尺度發(fā)生變化時會導致系統變量也發(fā)生變化，這種尺度效應在自然界和人類社會中普遍存在[15]。

表2 不同尺度土壤水分變異函數理論模型和相關參數Table 2 Semi-variance functional analysis of soil moisture

圖3 不同取樣尺度下土壤水分空間分布圖Fig.3 The 2-d spatial pattern map of soil moisture under different sampling scales

本研究以尺度分析與尺度選擇為出發(fā)點對荒漠草原水分空間異質性進行探討。雖然草原土壤水分的結構特征與草原生態(tài)系統植物種群格局不一定是完全對應的，但二者的變化趨勢是一致的[16]。前人研究指出樣地的設置存在一定的尺度效應(Scale Effect)[17]。樣地尺度設置過大，樣地變量的差異性消失；樣地尺度設置過小，則不能反映群落整體的空間異質性和樣地所包含的全部信息[18]。研究發(fā)現，四子王旗荒漠草原土壤水分變異系數隨取樣面積的增加呈先增大，后略減小至趨于平穩(wěn)的趨勢。由于試驗樣地內的植被類型與地貌并未發(fā)生明顯變化，所以由此可推斷，不同尺度樣地內的微地形條件、土層厚度變化與灌木叢導致的水分富集效應可能是引起這種變化的主要原因。Heather等[19]的研究也指出，草原土壤厚度不同與地面凹凸所造成的土壤斑塊也可能是影響草原土壤異質性的因子。而隨著試驗取樣尺度的不斷增大，樣地微地形、土層厚度和灌木叢的水分富集效應的控制作用被弱化，所以土壤水分異質性系數趨于平穩(wěn)。這與柳領君等[20]對青藏高原東緣高寒草地、沙地的土壤水分空間異質性研究的結果一致。所以，對土壤水分空間異質性研究時，樣地尺度的選擇具有十分重要的意義。

4 結論

研究樣地取樣尺度的大小影響荒漠草原土壤水分異質性。四子王旗荒漠草原土壤水分空間異質性隨著取樣尺度呈先增大，后略減小至趨于平穩(wěn)。本試驗發(fā)現，對四子王旗荒漠草原土壤水分異質性研究取樣適宜尺度在(4～6)m×(8～12)m之間。該試驗樣地內土壤水分空間異質性的影響因子主要是樣地微地形條件與灌木叢引起的水分富集效應。試驗樣地設置在地形條件一致、植被均勻的草地，可以減少地形與植被因子對水分異質性規(guī)律的影響，更好地分析荒漠草原土壤水分異質性狀況。

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