郭美麗，焦 峰，薛超玉

水土資源合理利用是實現(xiàn)黃土丘陵區(qū)農業(yè)可持續(xù)發(fā)展和提高該區(qū)水土保持效益的關鍵［1］。土壤水分是黃土丘陵區(qū)生態(tài)環(huán)境重建的主要限制因子［1］，其空間分布規(guī)律是黃土高原水資源分布和合理進行生態(tài)規(guī)劃的重要依據(jù)，研究干旱與半干旱氣候的黃土丘陵區(qū)土壤水分空間分布規(guī)律及其主導因子，對水土保持生態(tài)植被規(guī)劃具有重要意義。

土壤水分狀況不受單一因素控制，它是氣候、植被、地形及土壤因素等自然條件的綜合反映，是多重環(huán)境因子共同作用的結果［2］。早在20世紀90年代，M．Seyfried就提出土壤水分會隨局部及區(qū)域環(huán)境梯度的變化而變化［3］，空間尺度對土壤水分格局具有很重要的影響。近十幾年，國內外已有許多關于黃土高原土壤水分空間分布規(guī)律和土壤水分空間格局主導因子的研究成果［4-7］。大多集中在坡面尺度［8］、小流域尺度［3-5］和區(qū)域尺度［1，9-10］，普遍認為隨著空間尺度上推，影響土壤水分的環(huán)境因素逐漸由土地利用［11］、土壤物理性質、地形［12-13］等下墊面因素趨于氣象因素［9］控制，但因時空尺度和試驗方法不同，各研究結果得出土壤水分的主導因子并不相同［8］，對于大流域尺度土壤水分空間分布及主控因子還需要進一步探討，尤其是定量研究關于土壤水分空間格局隨環(huán)境的變化規(guī)律及其相互關系識別。

延河流域地形復雜，是黃土丘陵區(qū)典型代表［9］，本文通過對不同樣區(qū)典型斷面雨季前后土壤水分進行測定，運用統(tǒng)計分析和冗余分析方法，探討了大流域尺度土壤水分空間分布規(guī)律及主導因素，以期為黃土丘陵區(qū)植被重建和空間布局提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于延河流域(E 108°45'～ 110°28'，N 36°23'～37°17')，屬黃河中游河口鎮(zhèn)—龍門區(qū)間的一級支流，流域全長286.9 km，總面積7 687 km2(南北跨度約160 km，東西跨度約50 km)，平均坡度4.3‰，河網(wǎng)密度約4.7 km/km2。流域屬大陸性氣候，年降雨量420～540 mm，年均氣溫9℃，從東南向西北，降雨、溫度等環(huán)境因子具有明顯的梯度特征［14］。流域內丘陵溝壑面積占全流域的90%，其中延長縣以上為黃土梁峁狀丘陵溝谷區(qū)，安塞—延長縣之間沿河一帶為河階地，延長縣以下為黃土寬梁殘塬溝谷區(qū)，流域出口處為黃土覆蓋石質丘陵溝谷區(qū)，黃綿土占總土地面積的85%以上。主要植被類型包括林地的刺槐(Robinia pseudoacacia Linn．)、側柏(Platycladusorientalis(L．)Franco)、油松(Pinus tabulaeformis Carr．);灌木林地的杠柳(Periploca sepium Bunge)、沙棘(Hippophae rhamnoides Linn．)、檸條(Caragana korshinskii Kom);果園的杏樹(Arme-niaca vulgaris Lam．)、梨樹(Pyrus bretschneideri Rehd．)、蘋果樹(Malus pumila Mill．);農地的玉米(Zea mays Linn．);草地的紫花苜蓿(Medicago sativa Linn．)、鐵桿蒿(Artemisia gmelinii)、長芒草(Stipa Bungeana Trin．)、達烏里胡枝子(Lespedeza davurica(Laxm．)Schindl．)等。

2 材料與方法

2.1 樣點布設和樣品采集

采樣時間為2014年6月和10月。利用ANUSPLINE軟件工具，采用廣義相加模型，以10 mm降雨量為間隔(440～520 mm)，在流域選取10個樣區(qū)(圖1);每個樣區(qū)內，根據(jù)土地利用類型選取1～2個典型相似斷面，每個斷面從坡頂部至坡底部間隔20 m 布設一個樣點［8，15］，每個樣區(qū)采樣約 30 個，10個樣區(qū)共采樣320個。采用土鉆法采樣，烘干法(105℃)測定0～2 m土壤含水率，取樣間隔20 cm;同時記錄每個樣點的環(huán)境信息，如經(jīng)緯度、海拔和坡度均用GPS，坡向、坡位和土地利用類型通過觀察記錄。所有樣地均為質地比較均一的黃綿土，在進行對比分析時忽略土壤質地的差異［9，16］。

圖1 研究區(qū)位置和采樣樣區(qū)分布圖Fig．1 Location of the study area and distribution of sample areas

2.2 數(shù)據(jù)處理

冗余分析(redundancy analysis，RDA)需要2個數(shù)據(jù)矩陣，一個是土壤水分數(shù)據(jù)矩陣，另一個是環(huán)境因子數(shù)據(jù)矩陣［17］。環(huán)境因子數(shù)據(jù)矩陣為P×N維，其中N為樣點數(shù)(313個)，P為環(huán)境因子的數(shù)量，本研究有年均降雨、年均溫度、年均蒸散、坡向、坡度、坡位、海拔和土地利用8個環(huán)境因子，氣象因子利用延河流域及附近的57個氣象站點數(shù)據(jù)，其中蒸散量采用FAO56 Penman-Monteith公式計算，在ANUSPLIN中采用三變量(經(jīng)度、緯度和海拔)局部薄板光滑樣條函數(shù)對站點的數(shù)據(jù)進行空間差值生成［18］，根據(jù)已知采樣點的經(jīng)緯度在ArcGIS中提取樣點的年均蒸散、降雨量和溫度;坡位、坡向、土地利用3個定性因子在RDA分析和相關性分析時進行編碼處理。坡位以1為下坡、2為中坡、3為上坡、4為坡頂;坡向原始記錄以朝北為起點(即0或360°)，以1為陽坡(135°～225°)、2 為半陽坡(90°～135°、225°～270°)、3 為半陰坡(45°～ 90°、270°～315°)、4 為陰坡(0 ～45°、315°～360°);土地利用類型以1為喬木林地、2為灌木林地、3為農用地、4為果園用地、5為草地。其余環(huán)境因素數(shù)據(jù)皆用實測值。土壤水分數(shù)據(jù)矩陣也是P×N，其中N為樣點數(shù)(313個)，P為6個剖面層次(0～20、20～40、40～80、80 ～140、140～200 和 0 ～200 cm)的土壤水分實測值。

綜合采用雨季前和雨季后所有實測數(shù)據(jù)，采用Excel 2014、SPSS 18.0、Canoco 5 及 Origin 9.0 進行數(shù)據(jù)處理與作圖。應用單因素方差分析進行樣區(qū)數(shù)據(jù)組的差異顯著性比較(P＜0.05)，采用Canoco 5進行冗余分析，解釋延河流域土壤水分與環(huán)境因子之間的關系。

表1 不同樣區(qū)基本信息Tab．1 Basic information of different sample areas

3 結果與分析

3.1 不同樣區(qū)土壤水分整體特征

Kolmogorov-Smirnov(K-S)檢驗表明，不同樣區(qū)的土壤水分數(shù)據(jù)在95%的顯著水平上均服從正態(tài)分布(表2)。萬花山土壤含水量為14.64%，顯著高于其他各樣區(qū)(P＜0.05);張家灘、高橋、甘谷驛、縣南溝和招安鎮(zhèn)土壤含水量介于12.04%～12.72%之間，這5個樣區(qū)之間土壤水分差異不顯著，但顯著低于萬花山(P＜0.05);安塞、譚家營和化子坪土壤含水量介于10.18% ～10.54%之間;鐮刀灣土壤含水量為8.76%，顯著低于其他樣區(qū)(P＜0.05)，可將流域劃分為4大水分梯度，各梯度間臨界值分別為14.64%、12.36%、10.54%和8.76%?？傮w上，土壤水分由南向北呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢。

表2 不同樣區(qū)土壤含水量統(tǒng)計特征值Tab．2 Statistic eigenvalue of soil moisture at various sample areas

3.2 不同樣區(qū)土壤水分的剖面分布特征

受人工灌溉、天然降水及入滲后土壤水分再分配等因素的綜合影響，土壤水分在垂直空間上的分布規(guī)律存在明顯差異。同一樣區(qū)0～20 cm土壤含水量介于6.67% ～11.42%之間，顯著低于其他各土層(P＜0.01);20～40 cm土壤含水量介于9.08% ～14.2%之間;140～200 cm土層土壤含水量處于9.23% ～15.95%之間。不同樣區(qū)，高橋、縣南溝和招安鎮(zhèn)土壤含水量隨土層深度的增加呈現(xiàn)增加的趨勢，其他7個樣區(qū)呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢(圖2)。

圖2 不同土層深度不同樣區(qū)土壤含水量Fig．2 Soil moisture in different soil depths at various sample areas

同一土層深度不同樣區(qū)土壤含水量差異明顯(圖2)。0～20 cm，萬花山、張家灘、甘谷驛和縣南溝土壤含水量介于8.92% ～11.41%之間，這4個樣區(qū)土壤含水量顯著高于其他樣區(qū)(P＜0.05)，高橋、招安鎮(zhèn)、譚家營、安塞和化子坪土壤含水量介于7.50% ～8.58%，這5個樣區(qū)之間差異不顯著(P＞0.05)，鐮刀灣土壤含水量(6.66%)顯著低于其他樣區(qū)(P＜0.05);20～40 cm，萬花山、張家灘和甘谷驛土壤含水量介于12.79% ～14.23%之間，顯著高于其他樣區(qū)(P＜0.05)，鐮刀灣(9.08%)土壤含水量顯著低于其他樣區(qū)(P＜0.05)，其他樣區(qū)之間土壤含水量介于10.20% ～11.60%之間;40～200 cm土壤含水量整體表現(xiàn)出萬花山最高，其值介于15.50% ～16.10%之間，招安鎮(zhèn)、張家灘、甘谷驛、高橋和縣南溝基本在同一水分梯度上，其值介于12.08% ～14.85%之間，安塞、譚家營和化子坪在同一水分梯度上，其值在10.67% ～11.74%之間，鐮刀灣與其他樣區(qū)顯著不同，其值為9.23% ～9.52%。綜上所述，同一土層深度不同樣區(qū)土壤含水量均表現(xiàn)出由南向北逐漸降低的趨勢，并且由南向北呈現(xiàn)明顯的水分梯度特征。

3.3 土壤水分與環(huán)境因子的關系

3.3.1 環(huán)境因子之間的相關性 對8種環(huán)境因子的Pearson相關分析表明(表3)。流域海拔與年均溫度和降雨顯著負相關，與年均蒸散顯著正相關。年均蒸散與降雨和溫度顯著負相關。坡度與坡向、坡位和土地利用也顯著負相關。綜上所述，延河流域各環(huán)境因素之間交互作用形成了不同的環(huán)境梯度。

3.3.2 RDA排序 8個環(huán)境變量在輸入Canoco 5時進行了手動篩選，以去除無效變量(P＞0.05)。經(jīng)篩選得到4個數(shù)量型變量和2個定性型變量的5種類型，即海拔、年均降雨、年均蒸散、年均溫度和農地、果園、草地以及半陰坡和陰坡。

表3 不同環(huán)境因子之間的Pearson相關系數(shù)Tab．3 Pearson correlation coefficients among environmental factors

RDA排序結果表明，年均蒸散的相關性與第1軸的相關系數(shù)最大(－0.47)，呈負相關。海拔與第1軸呈負相關(－0.33)，年均降雨和溫度與第1軸呈正相關(0.43和0.35)，半陰坡和陰坡與第1軸分別成負相關和正相關(－0.17和0.16)，農地、果園、草地和第1軸相關系數(shù)分別為0.20、－0.25和－0.10(表4和圖3a)。圖3中前2軸的特征值占總特征值的29.5%，這2軸解釋了29.5%的土壤水分的結構變化。土壤水分與環(huán)境因子間的相關系數(shù)為0.61和0.31，反映了土壤水分與環(huán)境因子之間相互關系的大部分信息。

根據(jù)樣點間的距離，將樣點分為5個樣點組(圖3a)。首先，樣點組Ⅰ沿第1軸方向與年均溫度相關，土壤水分隨年均溫度的梯度分布，年均溫度平均值為10℃(表5)。甘谷驛和張家灘的樣點主要集中在樣點組Ⅰ內，表明這2個樣區(qū)的土壤水分隨年均溫度的梯度分布，且土地利用類型主要為農地和果園。樣點組Ⅱ沿第1軸方向與年均降雨顯著相關，土壤水分隨年均降雨梯度分布，年均降雨平均為494 mm(表5)，顯著高于其他樣點組(P＜0.05)。萬花山、縣南溝、高橋和招安鎮(zhèn)的樣點主要集中在樣點組Ⅱ(圖4a)，表明這4個樣區(qū)的土壤水分隨年均降雨梯度分布。

表4 環(huán)境因子與RDA排序軸之間的相關系數(shù)Tab．4 Correlation coefficients between RDA ordination axes and environmental factors

沿第1軸方向呈顯著負相關的年均蒸散對流域土壤水分起主導作用，樣點組Ⅲ有序的沿著年均蒸散梯度分布(圖3a)，從表5可以看出樣點組Ⅲ的年均蒸散為938 mm，顯著高于其他樣點組(P＜0.05)，譚家營、化子坪和鐮刀灣的樣點集中分布在這一環(huán)境梯度上，說明這3個樣區(qū)的土壤水分隨年均蒸散的梯度分布，并且土地利用類型多為林地。沿第1軸方向呈顯著負相關的，海拔為主導因子(圖3a)，說明樣點組Ⅳ的海拔較高，土壤水分沿著海拔梯度分布，化子坪、高橋和招安鎮(zhèn)的少部分樣點分布在這一環(huán)境梯度上，樣點組Ⅳ(表5)的海拔比樣點組Ⅰ、Ⅱ和Ⅴ高，但比樣點組Ⅲ低，這是因為有些樣點同時分布在樣組Ⅲ和Ⅳ的范圍內，受海拔和蒸散的雙重影響。樣點組Ⅴ沿第1軸負向分布，主要受坡向(半陰坡)因素的影響(表5)，安塞和張家灘部分樣點分布在這一環(huán)境梯度上，表明土壤水分受地形因子的影響。

圖3 不同樣區(qū)樣點(a)和不同土層深度土壤水分(b)RDA排序圖Fig．3 RDA ordinations of soil moisture in sampling points(a)and in different soil depths(b)

表5 樣點組的環(huán)境數(shù)據(jù)信息Tab．5 Information of environmental data in sample groups

不同土層深度的土壤水分受環(huán)境因子的作用也不相同(圖3b)，其中0～20、20～40和40～80 cm土壤水分與年均溫度顯著正相關，而與海拔高度和蒸散顯著負相關(圖3b)，說明表層土壤水分主要受年均溫度的影響，深層80～140和140～200 cm的土壤水分與年均降雨顯著正相關，說明深層土壤水分主要依靠降雨補給。

4 討論與結論

4.1 土壤水分分布規(guī)律

土壤水分的空間分布規(guī)律因研究尺度和地形的不同而存在區(qū)域分異和微域分異的特征［19］。筆者研究結果表明:土壤水分水平分布呈現(xiàn)出由南向北減小的規(guī)律，這與相關研究結果一致［1-3，10，19-20］，不同的是，本研究結果表明土壤水分由南向北以約2%的含水率逐漸降低(表2)，形成水分梯度特征，這與延河流域的植被地帶性有關，延河流域植被分帶由南向北可分為森林帶(萬花山)、森林草原過渡帶(張家灘、甘谷驛、高橋、縣南溝、招安鎮(zhèn))和草原帶［18］(安塞、譚家營、化子坪和鐮刀灣)，從植被與氣候的相互關系來看，區(qū)域的水熱條件決定了土壤水分的空間分異，而土壤水分的空間分異直接決定該區(qū)的植被分帶性［10］，筆者研究土壤水分梯度與該區(qū)域植被分帶吻合。最北部的鐮刀灣土壤水分顯著低于其他樣區(qū)(P＜0.05)，這是因為該樣區(qū)植被種植不合理，本應是草原帶，卻種植大量的檸條和沙棘等，造成鐮刀灣土壤水分顯著低于其他樣區(qū)。垂直方向上，同一樣區(qū)表層(0～20和20～40 cm)土壤水分由于受降雨、溫度等氣候因素的影響顯著低于40～200 cm(P＜0.05)，深層40～200 cm差異不顯著呈穩(wěn)定狀態(tài)，這與相關研究一致［2，21］。不同樣區(qū)，高橋、縣南溝和招安鎮(zhèn)土壤水分隨著土層加深呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢，其他樣區(qū)均呈現(xiàn)出先增后減的趨勢。這是因為高橋、縣南溝和招安鎮(zhèn)位于延河流域的西南部，年均降雨量相對較高所導致的，本研究結果也表明深層土壤水分主要依靠降雨補給。此外，這3個樣區(qū)土地利用類型多是果園和農地，土壤水分受人工灌溉補給較多，所以才導致土壤水分呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢。土壤水分顯著降低樣區(qū)只有張家灘，因為在該樣區(qū)內，林地多為刺槐和側柏，其根系較深［22］，對深層土壤水分消耗較大。

4.2 土壤水分空間分布與環(huán)境因子的關系

延河流域不同樣區(qū)土壤水分隨不同的環(huán)境梯度分布。流域西南部萬花山、縣南溝、高橋和招安鎮(zhèn)由年均降雨梯度控制，東南部張家灘和甘谷驛主要受年均溫度的影響，北部譚家營、化子坪和鐮刀灣由年均蒸散主導，土壤水分的空間分布與環(huán)境因子呈現(xiàn)出地帶性規(guī)律和空間自相關性，這與相關研究結果一致［19］?？臻g尺度大小的不同使得土壤水分空間分布的主導因素并不相同［2，9，23］，地形、地貌、植被等的不同組合使得土壤水分發(fā)生地塊尺度的分異［1，20，24］。坡面尺度上，本研究中不同樣區(qū)土壤水分的主導因素不同，如萬花山的樣點全部分布在降雨梯度上，土壤水分主要受降雨因子的主導，而化子坪、高橋和招安鎮(zhèn)的樣點距離海拔因子、蒸散因子都比較近，且土地利用類型多為林地，土壤水分是海拔、蒸散和土地利用等因素的綜合控制，這與相關研究結論一致［20］。安塞樣區(qū)土壤水分是降雨、地形和土地利用綜合影響的結果，這與邱揚等［11］和王軍等［25］的結論一致。

區(qū)域尺度上，本研究結果表明年均蒸散、年均降雨、年均氣溫和海拔是影響延河流域土壤水分空間分布的主要因素，并且年均蒸散(與排序軸相關性最大)對土壤水分的影響超過了年均降雨，是流域土壤水分空間分布主導因素。徐學選等人認為降水格局是延安-安塞地區(qū)土壤水分空間格局主導因素［10］，與本研究結論存在差異?？赡茉蚴茄雍恿饔蛱幱诟珊蹬c半干旱區(qū)，太陽輻射強烈、光照強度高和日照時數(shù)長導致年蒸散量是降雨量的數(shù)倍甚至數(shù)十倍［26］，其他環(huán)境因子如海拔、溫度和坡向等環(huán)境因子通過間接的影響地表蒸散發(fā)［7］，導致土壤水分的支出遠大于收入，土壤水-大氣水循環(huán)嚴重失衡，才出現(xiàn)這種結果，也可能是研究方法和尺度不同所導致的結果［1-2，10］。環(huán)境因子對土壤水分的作用機理比較復雜，它們之間的交互作用促進或者削弱［24，20］對土壤水分的作用，黃土丘陵區(qū)地形復雜，使得年均蒸散因地形而表現(xiàn)出復雜的空間變化特征，各環(huán)境因子之間相互作用使土壤水分空間變化復雜?？傊?，土壤水分的空間分布是多個環(huán)境因子的綜合作用結果，但在區(qū)域尺度上，年均蒸散和年均降雨對該區(qū)域土壤水分的空間分布還是占主導地位。所以在生態(tài)植被建設時，要考慮區(qū)域空間潛在蒸散能力，不能僅僅以降雨量的多寡為依據(jù)進行植被重建和空間規(guī)劃。

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