馬扶林, 楊永勝, 王軍邦, 黃煜茹, 李以康, 周華坤, 李英年

(1.青海省海北牧業(yè)氣象試驗(yàn)站, 青海 海北 810200;2.中國科學(xué)院 西北高原生物研究所 青海省寒區(qū)恢復(fù)生態(tài)學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 西寧 810001;3.中國科學(xué)院 高原生物適應(yīng)與進(jìn)化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 西寧 810001; 4.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所, 北京 100101)

草地生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最重要、分布最廣的生態(tài)系統(tǒng)類型，在全球碳循環(huán)和氣候調(diào)節(jié)中起著重要的作用[1]。青海省是中國五大牧區(qū)之一，天然草場遼闊，草地資源豐富，畜牧業(yè)有著悠久的歷史，是該省牧區(qū)經(jīng)濟(jì)的主體和廣大牧民群眾賴以生存的基礎(chǔ)。全省天然草場面積占全國草場面積的10%，居全國第4位，其中可利用草場面積達(dá)到了3.16萬hm2。然而近年來草地生態(tài)環(huán)境的日益惡化，草地大面積退化，這不僅直接影響到牧民的生產(chǎn)生活和牧區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，還造成了水土流失、沙塵暴頻發(fā)等一系列嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題[2-3]。

土壤水分是影響青海草地生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益長效穩(wěn)定的主要因子之一，也是土壤—植被—大氣連統(tǒng)體(SPAC)的重要組成部分。具體地，在土壤與植物界面，植物通過根系來吸收利用土壤水；在土壤與大氣界面，降水經(jīng)過入滲后可對土壤水進(jìn)行補(bǔ)給，而土壤水分又可通過蒸發(fā)過程進(jìn)入大氣[4]。土壤水分的補(bǔ)給和消耗數(shù)量隨不同時(shí)間降水的入滲和蒸散發(fā)的變化而變化。因此，土壤含水量具有一定的時(shí)間異質(zhì)性[5]。青海省草地生態(tài)系統(tǒng)是我國重要的牧業(yè)生產(chǎn)基地，同時(shí)也是全球氣候變化最敏感的區(qū)域之一，生態(tài)環(huán)境脆弱[6]。土壤水分的時(shí)間動(dòng)態(tài)特征不僅可以直接影響該區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)的凈初級生產(chǎn)力及固碳能力，還可以通過影響草地生態(tài)系統(tǒng)中土壤水分的有效性特征間接對生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程產(chǎn)生影響[7]。然而，該區(qū)域以往土壤水分的研究多集中于水分的空間分布特征[8]、凍融過程[9]以及水分運(yùn)移機(jī)制[8]等，對于土壤水分時(shí)間異質(zhì)性的研究有待深入。在全球氣候變化的背景下，研究青海北部典型草地生長期內(nèi)土壤水分的時(shí)間變異性特征及主導(dǎo)因素，對于深入理解高寒草甸土壤水文過程，加強(qiáng)高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)寶貴水資源的科學(xué)管理至關(guān)重要[10]。

本研究采用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)變異系數(shù)(Coefficient of variation,CV)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)半方差函數(shù)(Semivariance)相結(jié)合方法，分析不同年份(2009—2012年)青海北部典型草地土壤水分的時(shí)間變異特征。同時(shí)，利用相關(guān)分析及多元逐步回歸分析的方法確定該區(qū)草地土壤水分時(shí)間異質(zhì)性的主導(dǎo)因素，以期為高原草甸生態(tài)系統(tǒng)的長效穩(wěn)定、草地土壤水分的科學(xué)管理和利用提供參考。

1 試驗(yàn)材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)選取祁連山系西南側(cè)的青海省海晏縣。該縣地處青海湖東北岸，海拔3 000～3 400 m，年降水量270～500 mm，年蒸發(fā)量1 700～1 800 mm，年太陽總輻射量666～669 kJ/m2。受到地域氣候條件的影響，該區(qū)牧草生長期短，生長能力有限，青草期短、枯黃期長。縣域農(nóng)牧用地面積3.77×105hm2，其中草地占比高達(dá)99.77%，可利用天然草地面積達(dá)2.42×105hm2。研究區(qū)內(nèi)草地類型以高寒草甸草原為主，牧草以紫花針茅(Stipapurpurea)、小嵩草(Kobresiapygmaea)、垂穗披堿草(Elymusnutans)、矮生嵩草(Kobresiahumilis)、金露梅(Potentillafruticosa)、線葉嵩草(Kobresiacapillifolia)為主，土壤類型主要為亞高山草甸土[11]。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

試驗(yàn)地點(diǎn)位于青海省海晏縣西海鎮(zhèn)的海北牧業(yè)氣象試驗(yàn)站草地觀測場，北緯36°57′,東經(jīng)100°51′，海拔為3 140 m。觀測場優(yōu)勢物種為西北針茅，淺層土壤(0—0.7 m)土層容重為1.06 g/cm3，田間持水量30.33%(質(zhì)量含水量)，凋萎含水量10.37%。在觀測場內(nèi)布設(shè)4個(gè)25 m×25 m試驗(yàn)小區(qū)。于2009年起，在作物生長期內(nèi)(4—9月)每隔10 d，利用土鉆對根區(qū)0—0.7 m土層按照0.1 m間隔采集擾動(dòng)土壤樣品，樣品采集后保存至密封的小鋁盒內(nèi)并帶回實(shí)驗(yàn)室。采用烘干法(105℃烘干至恒重)測定土壤的質(zhì)量含水量。各月月末，采用樣方法(1 m×1 m)對試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)植物進(jìn)行割刈并帶回實(shí)驗(yàn)室烘干稱重，獲取植被的生物量(g/m2)，同時(shí)利用拍照法計(jì)算小區(qū)內(nèi)的植被蓋度。各小區(qū)內(nèi)選取5株代表性紫花針茅植株并測定其高度，獲取其生長期內(nèi)的株高(cm)變化。

1.3 分析方法

1.3.1 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)變異系數(shù) 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)對變異特征的分析主要根據(jù)變異系數(shù)CV進(jìn)行，其具體表達(dá)式為：

(1)

1.3.2 地統(tǒng)計(jì)學(xué)空間(時(shí)間)變異分析理論 地統(tǒng)計(jì)學(xué)中的空間變異分析主要以半方差函數(shù)(Semi-variogram)為理論基礎(chǔ)。半方差函數(shù)方法是計(jì)算某一參數(shù)在間隔一定空間距離下的樣本方差值[13]。以地統(tǒng)計(jì)學(xué)空間變異理論為基礎(chǔ)，將空間間隔替換為時(shí)間間隔，即可用于分析某一參數(shù)的時(shí)間異質(zhì)性[2]?；趨^(qū)域化變量理論和本征假設(shè)，當(dāng)滯后距離為h時(shí)，其表達(dá)具體式為：

(2)

式中：Z(Xi)為某一參數(shù)在樣點(diǎn)i的實(shí)際值；h為滯后距離(Lag distance)；Z(Xi+h)為與樣點(diǎn)i時(shí)間間隔h的樣點(diǎn)的實(shí)測值；N(h)為距離h內(nèi)的采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)；γ(h)半方差(Semivariance)。常用的半方差函數(shù)模型包括：球狀模型(Spherical model)、高斯模型(Gaussian model)、線性模型(Linear model)、指數(shù)模型(Exponential model)4種。根據(jù)半方差函數(shù)模型的擬合結(jié)果確定用于評價(jià)時(shí)間異質(zhì)性的重要特征值，包括：塊金值(C0)、基臺值(C0+C)和變程(A)[14]。

數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)特征分析、Pearson相關(guān)分析和多元逐步回歸分析主要利用SAS(SAS Institute,Cary,NC,USA,1999)軟件完成。利用GS+(Ver.9.0)軟件對不同年份生長期內(nèi)土壤水分進(jìn)行半方差函數(shù)的擬合，進(jìn)而分析其時(shí)間異質(zhì)特征。不同年份剖面土壤水分動(dòng)態(tài)分布圖由ArcGIS(ESRI ArcMap 10.2)繪制。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤含水量的剖面分布特征

2009—2012年土壤含水量(SWC)均呈現(xiàn)隨深度增加而降低的趨勢(圖1)，這可能與土壤水分蒸發(fā)以及植物根系吸水?dāng)?shù)量隨著深度增加而減弱有關(guān)[5]。同時(shí)，該區(qū)有限的降水和較高的水分蒸散發(fā)量導(dǎo)致降水對淺層土壤水分的補(bǔ)給量小于消耗量[15]，最終導(dǎo)致圖1中土壤含水量在剖面中的分布趨勢。不同年份間，2012年剖面土壤含水量最高，2011年最低，這可能與兩年間降水的差異有關(guān)。除2010年60—70 cm土層外(變異系數(shù)為7.99%)，其他年份不同土層生長季土壤水分的變異系數(shù)均達(dá)到了中等變異的程度(10%

圖1 2009-2012年土壤含水量及其變異系數(shù)的剖面分布特征

2.2 土壤含水量的時(shí)間變異特征

采用半方差函數(shù)對不同年份生長季土壤含水量進(jìn)行擬合(表1)，高斯和線性模型對生長季土壤水分的擬合效果較好(R2>0.96)，兩種模型均能夠很好地反映土壤水分的時(shí)間變異結(jié)構(gòu)(表1)，2009年、2011年的最優(yōu)擬合模型為高斯模型，2010年、2012年的最優(yōu)擬合模型為線性模型。各個(gè)年份土壤含水量的采樣時(shí)間間距均小于變程(3.273～5.252)，說明采樣時(shí)間間距足以揭示本研究中土壤水分的時(shí)間異質(zhì)性特征[12]。各年份土壤含水量的塊金值均較小(>5.356)，說明由隨機(jī)部分導(dǎo)致的土壤水分時(shí)間變異性較小[5]。根據(jù)研究期內(nèi)各年份土壤含水量的基臺值，2011年土壤水分的時(shí)間變異性最強(qiáng)(基臺值為27.450)，2012年土壤含水量的時(shí)間變異性最小(基臺值為13.185)，2009年土壤含水量的時(shí)間變異性高于2010年(基臺值分別為23.590，18.940)。異質(zhì)比可以反映土壤含水量對時(shí)間的依賴性[14]。根據(jù)Cambardella等[20]的劃分標(biāo)準(zhǔn)，2010年土壤含水量的時(shí)間依賴性為中等程度(0.25≤異質(zhì)比≤0.75)，2009年、2010年、2012年土壤含水量的時(shí)間依賴程度均達(dá)到了強(qiáng)烈程度(異質(zhì)比<0.25)。變程可以反映土壤含水量在研究期的時(shí)間相似性，變程越小，表明土壤含水量在時(shí)間上的相互作用距離越小，反之則越大。不同年份生長季內(nèi)土壤含水量的時(shí)間相似性大小順序?yàn)?011年>2009年>2010年>2012年。

表1 不同年份土壤含水量半方差函數(shù)最優(yōu)模型及相關(guān)參數(shù)

根據(jù)不同年份土壤含水量的半方差函數(shù)擬合結(jié)果，采用普通克里格插值法對2009—2012年生長季土壤含水量進(jìn)行插值(圖2)。整體來看，4月初返青期草地0—0.4 m土層土壤水分狀況較好，隨著植被對土壤水分消耗量的增加，4—7月0—0.7 m土層干燥化范圍逐漸擴(kuò)大。盡管這一階段降水量逐步增加(圖3)，但由于植被耗水與降水補(bǔ)給間的負(fù)平衡，土壤含水量表現(xiàn)出下降的趨勢(圖2)。到了開花期的前期(6月)，整個(gè)剖面的含水量達(dá)到了生長期含水量的最低值。在生長季后期，隨著植被對土壤水分消耗量的減小，剖面土壤水分狀況逐漸恢復(fù)(圖2)。Zhao等[5]研究了黃土高原農(nóng)地、人工草地、撂荒草地和檸條林地土壤水分的時(shí)間變異特征，同樣發(fā)現(xiàn)在生長季前、中期，4種土地利用下土壤水分均出現(xiàn)了不同程度的下降。直至生長季末期，土壤水分才開始回升。研究期內(nèi)，2010年剖面土壤含水量在7月份最好，這可能與該年的降水量整體偏低，植物長勢較差(表2)，對土壤水分的消耗較小有關(guān)[5]。加之7月份降水量在整個(gè)生長期內(nèi)最高，對土壤水分有著較好的補(bǔ)給，最終導(dǎo)致2010年土壤含水量的時(shí)間變化趨勢不同于研究期內(nèi)其他年份。除此之外，植被的蓋度還影響土壤蒸發(fā)過程[21]。由于2010年植被蓋度較低(表2)，研究區(qū)較高的土壤水分蒸發(fā)量和有限的降水，導(dǎo)致該年8—9月份土壤水分出現(xiàn)一定的下降，9月份高于往年的降水對后續(xù)土壤水分的狀況起到了一定的改善作用。

圖2 2009-2012年草地生長季土壤含水量剖面動(dòng)態(tài)特征

表2 植被指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征

2.3 土壤含水量時(shí)間變異的主導(dǎo)因素

利用Pearson相關(guān)分析法分析了土壤含水量與其潛在影響因素的相關(guān)關(guān)系(表3)，可以看出，土壤含水量與本研究所選取的6個(gè)影響因素中的5個(gè)存在顯著的相關(guān)關(guān)系(p<0.01)。其中，土壤含水量與降水量和氣溫呈正相關(guān)關(guān)系，與土層深度、生物量和蓋度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(表3)。降水是青海北部草地土壤水分的重要補(bǔ)給源，因此，降水量的大小直接決定著土壤中水分的含量。研究區(qū)氣候類型為高原大陸性氣候，雨熱同季，降水和氣溫具有較好的正相關(guān)性[22]。因此，本研究中，氣溫與土壤含水量也表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。植被的耗水量通常隨著植被蓋度和株高的增加而增加，植被對土壤水分的消耗，導(dǎo)致土壤含水量的降低。因此，植被蓋度和株高與土壤含水量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。選取與土壤含水量存在顯著相關(guān)關(guān)系的5個(gè)影響因素：土壤含水量、降水量、氣溫、土層深度、生物量和蓋度進(jìn)行多元逐步回歸分析，以確定草地土壤含水量的主導(dǎo)因素(表4)。結(jié)果表明，土層深度、植被蓋度和降水量是土壤含水量的主要影響因素(p≤0.001)，由以上3個(gè)因素構(gòu)成的回歸方程可以解釋土壤水分51.5 %的變異。

圖3 2009-2012年降水量和氣溫的月變化

表3 土壤含水量與測定指標(biāo)間的相關(guān)性

注：**表示相關(guān)關(guān)系在p<0.01水平上顯著。

表4 土壤含水量時(shí)間異質(zhì)性影響因素的多元逐步回歸分析

3 結(jié) 論

(1) 青海北部紫花針茅草地0—0.7 m土層土壤含水量的時(shí)間變異程度隨深度的增加而降低，不同年份土壤含水量時(shí)間變異程度存在一定差異，但通常保持在中等變異程度。

(2) 半方差函數(shù)模型適用于該區(qū)土壤含水量時(shí)間異質(zhì)性分析且擬合度較高，研究期內(nèi)(2009—2012)份草地土壤含水量年內(nèi)時(shí)間變異的最高和最低值其分別在2011年、2012年達(dá)到。

(3) 研究區(qū)土壤含水量的時(shí)間變異程度主要受到土層深度、植被蓋度和降水量的影響，3個(gè)影響因素對土壤含水量時(shí)間變異的解釋度達(dá)51.5%。