劉佳凱,崔保山,張振明,張明祥

1 北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院, 北京 100093

2 北京林業(yè)大學(xué)生態(tài)與自然保護(hù)學(xué)院, 北京 100083

3 國(guó)家林業(yè)和草原局黃河流域生態(tài)保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100083

在一定的氣候和干濕條件下,以水為介質(zhì)的物質(zhì)交換、能量流動(dòng)或有機(jī)物運(yùn)輸或運(yùn)動(dòng)過(guò)程,會(huì)受到地理單元組成及結(jié)構(gòu)格局之間水文連續(xù)性的影響[1],其中這個(gè)過(guò)程為水文功能連通,而影響這個(gè)過(guò)程的水文連續(xù)性則為水文結(jié)構(gòu)連通[2- 3]。水文結(jié)構(gòu)連通反應(yīng)的是靜態(tài)格局,其在空間上表現(xiàn)出三維特征：沿河道或潮溝方向即縱向,水平正交于河道或潮溝方向即橫向,和沿重力方向正交于地表切線方向即垂向。

水文連通最早是針對(duì)河流系統(tǒng)或流域提出的,旨在分析研究區(qū)域的水文結(jié)構(gòu)連通與產(chǎn)流等其他水文過(guò)程之間的關(guān)系,因此相關(guān)研究多著眼于基于地形特征[4- 5],結(jié)合景觀生態(tài)學(xué)和圖論理論開發(fā)結(jié)構(gòu)連通指數(shù)并探究其對(duì)水文過(guò)程或生態(tài)過(guò)程的影響[6- 8]。濱海濕地水文連通的研究在初期借鑒了該思路：基于潮溝形態(tài)和分布量化縱向水文結(jié)構(gòu)連通并尋求其與生態(tài)因子和生態(tài)過(guò)程之間的關(guān)系[9- 10]。然而,縱向水文連通的計(jì)算方法的基礎(chǔ)假設(shè)認(rèn)為潮溝或河道分布是產(chǎn)生水文連通的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。但是對(duì)于濱海濕地而言,海水通過(guò)地表或淺層地下潮流迅速向陸相濱海濕地匯集；而在低潮時(shí),濱海濕地包氣帶和潛水層儲(chǔ)存的水會(huì)向海相滲出[11],因此潮間帶及潮上帶部分生境斑塊雖然在地理上與潮溝隔離,但仍然存在橫向水文連通,其在靜態(tài)結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)為土壤含水量的空間差異[2]。由于地形和土壤結(jié)構(gòu)的高度空間異質(zhì)性,即使在較小的空間尺度內(nèi),濱海濕地橫向水文功能連通仍然存在著高度的時(shí)空差異[12- 13]。

目前已有研究多基于水文模型量化濱海濕地橫向水文連通,但這一方法僅適用于較大的區(qū)域或流域尺度,當(dāng)其應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)尺度時(shí),會(huì)由于數(shù)據(jù)在空間上的一致化假設(shè)而忽略細(xì)節(jié)信息。因此,對(duì)橫向水文功能連通研究的基礎(chǔ)和關(guān)鍵是運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)的方法來(lái)對(duì)不同截面進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。近兩年有學(xué)者基于黃河三角洲的野外表層土壤含水量觀測(cè)數(shù)據(jù),結(jié)合微地形以及圖論理論在樣地(1 m2)和群落(100 m2)兩個(gè)尺度量化了不同類型濱海濕地的橫向水文結(jié)構(gòu)連通并分析其對(duì)植物群落的影響[14- 16]。黃河三角洲植物根系分布較淺,表層土壤與植物之間的關(guān)系密切[17],因此該方法建立的水文結(jié)構(gòu)連通指數(shù)不僅能反映橫向水文連通的空間異質(zhì)性,對(duì)濕地植被管理和恢復(fù)更有實(shí)用價(jià)值。目前的問(wèn)題在于其如何推演到生態(tài)系統(tǒng)尺度(>100 hm2)上。

由于采樣點(diǎn)分布不均導(dǎo)致的空間分辨率不一致,在黃河三角洲所建立的基于野外數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的橫向水文連通可能會(huì)存在尺度效應(yīng)。已有研究表明,濱海濕地潮間帶的水流在40 m和100 m的觀測(cè)尺度上就會(huì)出現(xiàn)顯著差異[18],但是各個(gè)尺度之間變異性及其來(lái)源目前并不明確[19- 20]。此外,水文過(guò)程與相關(guān)因子之間的統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律會(huì)隨著尺度的改變而發(fā)生非線性變化[21],并顯示出更加復(fù)雜化和多樣性的相關(guān)關(guān)系[22]：在某一尺度得出的研究結(jié)論很難以線性關(guān)系推演到另一尺度中。因此,將樣地(小)尺度方法應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)(大)尺度上時(shí),需要借助無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行重推演。此外,尋找各個(gè)尺度之間的差異性來(lái)源也將更好的幫助我們揭示濱海濕地水文連通特征。

綜上,本文提出以下研究目標(biāo)：1)改進(jìn)目前樣地和群落尺度的濱海濕地橫向靜態(tài)水文連通的參數(shù)化方法,將其應(yīng)用到較大的生態(tài)系統(tǒng)尺度并用以分析黃河三角洲濱海濕地的水文連通,2)結(jié)合已有研究結(jié)果分析黃河三角洲濱海濕地橫向靜態(tài)水文連通在不同尺度的變異性及其變異性來(lái)源。

1 試驗(yàn)地概況

黃河三角洲位于山東省東營(yíng)市河口區(qū),山東黃河三角洲國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)內(nèi)(118°32.98′—119°20.45′ E,37°45.77′—38°12.31′ N)[23],本文的研究區(qū)域如圖1所示,位于國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)內(nèi)黃河以北到渤海一側(cè)的濱海濕地。

圖1 黃河三角洲實(shí)驗(yàn)區(qū)域樣地設(shè)置

2 研究方法

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

根據(jù)黃河三角洲的濕地類型[24]和分布,將研究區(qū)域中潮間帶、潮上帶、河濱帶以及常年采取人工補(bǔ)水管理的蘆葦濕地分別定義為潮間區(qū)(Inter-tidal Flat, IF)、鹽沼區(qū)(Tidal Marsh, TM)、河濱區(qū)(Artificial Pound, AP)和生態(tài)補(bǔ)水區(qū)(River Side, RS),四個(gè)區(qū)域面積分別為10.81 km2,14.5 km2,8.10 km2和1.70 km2。結(jié)合已有研究,本文究將1 m2,100 m2和106m2定義為小尺度、中尺度和大尺度并如圖1所示,在四個(gè)區(qū)域中分別設(shè)置12、19、12和11個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行環(huán)刀和鋁盒采樣。樣品采集和保存按照林業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)(LY/T 1215—1999)及農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)(NY/T 1121.1—2006)進(jìn)行,野外采樣時(shí)間為2017年和2018年6月下旬至8月上旬；為避免潮汐影響,每日取樣時(shí)間為3:30 —12:00 am。

土壤環(huán)刀帶回實(shí)驗(yàn)室后立刻對(duì)田間持水率進(jìn)行測(cè)定,其可表示為[25]：

z=(ws-wd)/(wn-w0)

(1)

式中,w為土壤樣品取樣質(zhì)量,ws為樣品飽和質(zhì)量,wd為飽和樣品在干燥沙土之上48 h后的質(zhì)量,wn為土壤樣品在105℃烘干至恒重質(zhì)量,w0為環(huán)刀質(zhì)量。

2.2 大尺度橫向水文結(jié)構(gòu)連通參數(shù)化方法

應(yīng)用無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型,基于野外監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)建立大尺度橫向水文結(jié)構(gòu)連通參數(shù)化方法。網(wǎng)絡(luò)中某一結(jié)點(diǎn)Vi上邊的數(shù)量為該結(jié)點(diǎn)的中心度(Degree),其滿足冪律分布,即：

P(Degree≥k)-k-γ

(2)

或：

log(pk)--γlog (k)

(3)

對(duì)于離散點(diǎn)而言,該分布滿足

(4)

式中,C和γ為兩個(gè)參數(shù),k為中心度,因此：

(5)

式中,ζ(γ)為西塔函數(shù)[26],用于解析無(wú)窮級(jí)數(shù)的變復(fù)元。區(qū)域中每一個(gè)樣地為一個(gè)結(jié)點(diǎn),依據(jù)結(jié)點(diǎn)土壤水分含量計(jì)算該結(jié)點(diǎn)的連通替換值：

(6)

式中,wni和zni分別為結(jié)點(diǎn)Vi的土壤含水率和田間持水率,Ini為連通替換值。In>0的結(jié)點(diǎn)為連通結(jié)點(diǎn),結(jié)點(diǎn)Vi的屬性為其邊的數(shù)量(ki),則大尺度水文連通指數(shù)(Landscape Hydrological Connectivity Index, LHCI)數(shù)值為指定置信水平(本文采用0.8和0.9)上無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的參數(shù)估計(jì)值：

P(LHCI)=α

(7)

式中,α為置信水平。

2.3 水文連通變異性分析

多重分形分析常用于不均勻分布的定量表征[27],其中廣義分形維數(shù)可以表示為：

(8)

(9)

式中,δ為尺度系數(shù),n為尺度δ中的樣本數(shù),ui(δ)為質(zhì)量概率,其可以表示為：

(10)

當(dāng)D(0)、D(1)和D(2)分別為容量維數(shù)、信息維數(shù)和關(guān)聯(lián)維數(shù),信息維數(shù)和關(guān)聯(lián)維數(shù)相對(duì)容量維數(shù)減少越多,遠(yuǎn)距離的空間異質(zhì)性越高；反之則異質(zhì)性越低[28- 29]。

以q為變量,可以得到奇異指數(shù)α(q)和維度分布函數(shù)f(q),其可以分別表示為：

(11)

(12)

(13)

式中,維度分布函數(shù)和奇異函數(shù)的擬合曲線被稱為多重分型譜系,該擬合曲線為開口向下的二次函數(shù)圖像或者圖像的一部分；當(dāng)曲線擬合點(diǎn)集中在圖像峰值右側(cè)時(shí),說(shuō)明變異性來(lái)自于較大的值,當(dāng)曲線擬合點(diǎn)集中在圖像峰值左側(cè)時(shí),說(shuō)明變異性來(lái)自于較小的值[30],此外,奇異函數(shù)最大值和最小值之差(Dδ)為變異系數(shù),值越大說(shuō)明變異性越強(qiáng)[28,31]。本研究的分形譜計(jì)算取[-20, 20]作為q的取值區(qū)間。

3 結(jié)果與分析

3.1 橫向水文連通分析

研究區(qū)域大尺度橫向水文結(jié)構(gòu)連通網(wǎng)絡(luò)如圖2所示,潮間區(qū)12個(gè)樣地皆為連通結(jié)點(diǎn),平均中心度為1.83；其中V48和V49的中心度最高,分別為7和6；依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)該區(qū)域可分為A、B和C3個(gè)子區(qū)域,各子區(qū)域內(nèi)部連通平均中心度分別為1.40,1.25和1.00；此外子區(qū)域A和C均向子區(qū)域B連通。鹽沼區(qū)19個(gè)樣地中有14個(gè)連通結(jié)點(diǎn),平均中心度為0.89；其中V13和V17結(jié)點(diǎn)的中心度最高,分別為5和4；依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)該區(qū)域可分為4個(gè)子區(qū)域；其中子區(qū)域A和子區(qū)域C向其他區(qū)域連通。生態(tài)補(bǔ)水區(qū)12個(gè)樣地皆為連通結(jié)點(diǎn),平均中心度為1.50；其中V38和V39結(jié)點(diǎn)的中心度最高,皆為5；依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)該區(qū)域可分為3個(gè)子區(qū)域,其中子區(qū)域C向子區(qū)域A連通,子區(qū)域C和B則為雙向連通。河濱區(qū)12個(gè)樣地中連通結(jié)點(diǎn)為6個(gè),平均中心度為0.42；依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)該區(qū)域可分為2個(gè)子區(qū)域,僅有一條連通邊。各個(gè)區(qū)域中,未連通結(jié)點(diǎn)所分布的生境是水文學(xué)上較為脆弱的區(qū)域,建議持續(xù)關(guān)注。

圖2 各區(qū)域大尺度橫向水文結(jié)構(gòu)連通網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

各區(qū)域大尺度橫向水文結(jié)構(gòu)連通參數(shù)估計(jì)的概率分布如圖3所示,中心度參數(shù)估計(jì)如表1所示。鹽沼區(qū)和河濱區(qū)的兩個(gè)參數(shù)C較為接近且數(shù)值較小,生態(tài)補(bǔ)水區(qū)和潮間區(qū)的參數(shù)C較高,說(shuō)明潮間區(qū)和生態(tài)補(bǔ)水區(qū)分布概率隨度數(shù)增長(zhǎng)相對(duì)較為緩慢,即結(jié)點(diǎn)中心度數(shù)值分布更加平均；而潮間區(qū)γ系數(shù)較高,說(shuō)明潮間區(qū)分布函數(shù)平緩區(qū)值較高,即結(jié)點(diǎn)中心度出現(xiàn)大數(shù)值的概率較高。

圖3 各區(qū)域大尺度橫向水文結(jié)構(gòu)連通指數(shù)參數(shù)估計(jì)

表1 各區(qū)域點(diǎn)分布參數(shù)估計(jì)

當(dāng)置信水平為0.8時(shí),潮間區(qū)、鹽沼區(qū)、生態(tài)補(bǔ)水區(qū)和河濱區(qū)的結(jié)點(diǎn)中心度估計(jì)值分別為2.49、0.97、1.81和0.97；當(dāng)置信水平為0.9時(shí),4個(gè)區(qū)域中心度估計(jì)值分別為2.27、0.83、1.54和0.83,與各個(gè)區(qū)域?qū)崪y(cè)的平均結(jié)點(diǎn)中心度接近但略高于實(shí)測(cè)值。綜上,基于實(shí)測(cè)值和參數(shù)估計(jì)值的結(jié)中心度分布,四個(gè)區(qū)域大尺度水文連通由強(qiáng)到弱排序?yàn)槌遍g區(qū)>生態(tài)補(bǔ)水區(qū)>鹽沼區(qū)≥河濱區(qū)。

本文建立的大尺度橫向水文結(jié)構(gòu)連通的方法以區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象,引入無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)從而消除了因采樣點(diǎn)距離不一致而可能產(chǎn)生的對(duì)結(jié)果的干擾；所得到的結(jié)果主要反映了各區(qū)域內(nèi)部水文過(guò)程及其趨勢(shì)。綜合大尺度水文連通指數(shù)和結(jié)中心度分布可知,潮間區(qū)在日潮影響下,水文聯(lián)系頻繁,因此連通性最強(qiáng)。鹽沼區(qū),僅有向海一側(cè)及緊鄰潮溝的區(qū)域水文連通較強(qiáng),其他區(qū)域表層土壤受潮汐影響較小,導(dǎo)致水文連通較弱。同理,河濱區(qū)僅有靠近黃河一側(cè)因受河水脈沖作用較為明顯而水文連通較強(qiáng)。前人對(duì)水分獲得性研究中得到的水分獲得性較強(qiáng)的區(qū)域和本文水文連通性較強(qiáng)的區(qū)域吻合[29],這進(jìn)一步說(shuō)明潮汐和河流作用能夠增強(qiáng)橫向水文結(jié)構(gòu)連通。

3.2 不同尺度橫向水文結(jié)構(gòu)連通變異性分析

已有研究結(jié)果[14- 16]顯示,小尺度水文連通指數(shù)在潮間區(qū)、鹽沼區(qū)、生態(tài)補(bǔ)水區(qū)和河濱區(qū)分別為0.49,1.22,0.61和1.16。中尺度水文連通指數(shù)在4個(gè)區(qū)域分別為0.87、0.55、1.53和0.48,其中生態(tài)補(bǔ)水區(qū)顯著高于其它3個(gè)區(qū)(P<0.01),潮間區(qū)顯著高于鹽沼區(qū)(P=0.04)和河濱區(qū)(P=0.02)。

表2給出了空間變異性分析結(jié)果,由表可知,潮間區(qū)水文連通指數(shù)在小尺度、中尺度和大尺度上,D2相對(duì)D0分別降低了0.09%,2.21%和2.33%,該區(qū)域小尺度的水文連通長(zhǎng)距離的空間變異性較小,而中尺度和大尺度水文連通的長(zhǎng)距離空間變異性則相對(duì)較高；該區(qū)域,變異系數(shù)在小尺度、中尺度和大尺度依次增高,在大尺度上該區(qū)域的水文連通變異性最強(qiáng)。鹽沼區(qū)3個(gè)尺度上D2相對(duì)D0分別降低了5.00%,9.85%和6.55%,說(shuō)明該區(qū)域中尺度的水文連通長(zhǎng)距離的空間異質(zhì)性明顯,而在另外兩個(gè)尺度上則相對(duì)較弱；該區(qū)域大尺度的變異系數(shù)大于其余兩個(gè)尺度,該區(qū)域的水文連通在大尺度上的變異最為明顯。河濱區(qū)3個(gè)尺度上D2相對(duì)D0分別降低了13.99%,26.24%和6.56%,該區(qū)域中尺度的水文連通長(zhǎng)距離的空間異質(zhì)性較為明顯,而大尺度空間異質(zhì)性較弱；該區(qū)域,小尺度、中尺度和大尺度的變異系數(shù)依次增大,說(shuō)明在大尺度上該區(qū)域的水文連通變異性最強(qiáng)。生態(tài)補(bǔ)水區(qū)在小尺度上的D0、D1和D2的值相等,中尺度和大尺度上D2相對(duì)D0分別降低了3.44%和1.29%,說(shuō)明該區(qū)域3個(gè)尺度上水文連通長(zhǎng)距離的異質(zhì)性均相對(duì)較??；該區(qū)域中尺度的變異系數(shù)最小,大尺度的變異系數(shù)則比其他兩個(gè)尺度高出一個(gè)數(shù)量級(jí)。

表2 水文連通變異性多重分形指數(shù)

對(duì)比不同區(qū)域可知,潮間區(qū)和生態(tài)補(bǔ)水區(qū)在3個(gè)尺度的上,D2相對(duì)D0的降幅都較小,而且在3個(gè)尺度上生態(tài)補(bǔ)水區(qū)和潮間區(qū)的變異系數(shù)也相對(duì)較低,說(shuō)明鹽沼區(qū)和河濱區(qū)的水文連通的空間變異性更加顯著。

3.3 變異性來(lái)源分析

基于多重分形譜的黃河三角洲濱海濕地水文連通尺度效應(yīng)分析如圖4所示。對(duì)于潮間區(qū)而言,水文連通指數(shù)的變異性在小尺度主要來(lái)自于較小的水文連通指數(shù)值,而在中尺度和大尺度,傾向于受到較大指數(shù)值的影響,這是由于該區(qū)域小尺度水文連通指數(shù)很少出現(xiàn)較大的數(shù)值,而在中尺度和大尺度水文連通值分布較為平均。對(duì)于鹽沼區(qū)而言,3個(gè)尺度上的水文連通變異性幾乎都來(lái)自于較小的值,這是由于鹽沼區(qū)水文連通弱,3個(gè)尺度的指數(shù)值皆集中在較小的范圍內(nèi),僅有中尺度和大尺度臨近潮溝區(qū)域偶爾出現(xiàn)較大數(shù)值。對(duì)于河濱區(qū)而言,河濱區(qū)僅在臨近黃河河道一側(cè),大尺度水文連通指數(shù)值較高,而其余兩個(gè)尺度值都偏低,因此,在小尺度和中尺度水文連通的變異性幾乎都來(lái)自于較小的指數(shù)值,而在大尺度,較大的指數(shù)對(duì)空間異質(zhì)性有一定的影響卻不明顯。對(duì)生態(tài)補(bǔ)水區(qū)而言,3個(gè)尺度水文連通指數(shù)的值都較高,較大的值之間差異也相對(duì)更加明顯,因此變異性主要來(lái)自于較大的水文連通值。此外,小尺度和中尺度方法描述了一個(gè)樣地與周邊較小范圍的空間區(qū)域土壤水分連通狀況,在大的潮汐或補(bǔ)水條件下不同區(qū)域各個(gè)樣地傾向于保持一致；而大尺度方法則側(cè)重于描述區(qū)域內(nèi)的水文過(guò)程,這是導(dǎo)致尺度差異的根本原因。

圖4 基于多重分形譜的水文連通變異性分析

對(duì)比不同區(qū)域可知,鹽沼區(qū)和河濱區(qū)水文連通的變異來(lái)源主要為數(shù)值較小的水文連通指數(shù),生態(tài)補(bǔ)水區(qū)則主要為較大的指數(shù)值；而潮間區(qū)的變異來(lái)源則比較平均。鹽沼區(qū)和河濱區(qū)的水文連通較弱,而生態(tài)補(bǔ)水區(qū)和潮間區(qū)水文連通較強(qiáng),因此各個(gè)區(qū)域中,水文連通較強(qiáng)的區(qū)域變異來(lái)自于連通指數(shù)較高的值,而水文連通較弱的區(qū)域則與之相反。

4 討論

不同尺度之間的差異來(lái)源主要有兩個(gè)：(1)水文結(jié)構(gòu)連通的參數(shù)化方法和(2)水文過(guò)程差異。從水文過(guò)程的角度來(lái)看,潮間區(qū)受到日潮影響較為明顯,而鹽沼區(qū)的水淹時(shí)間較短,水淹深度較淺；河濱區(qū)主要受河水脈沖影響,土壤含水量與河道的距離負(fù)相關(guān)；生態(tài)補(bǔ)水區(qū)在人為管理下,維持著相對(duì)穩(wěn)定的干濕條件。

已有研究已經(jīng)在小尺度和中尺度建立了較為成熟的,適用于黃河三角洲濱海濕地的橫向水文結(jié)構(gòu)連通參數(shù)化方法[4,14- 16]：首先在與本文采樣點(diǎn)相同的位置設(shè)置10 m×10 m的中尺度樣地；然后將每個(gè)中尺度樣地分為100個(gè)1 m×1 m的單元,即小尺度樣地,記錄每個(gè)單元土壤含水量及整個(gè)樣地的田間持水率。在樣地中,某一單元Cij的土壤質(zhì)量含水率(wij)和田間持水率(zij),然后計(jì)算每個(gè)小尺度樣地的連通替換值：

(2)

與大尺度計(jì)算方法相同,連通替換值大于0的單元為連通節(jié)點(diǎn)(Vij)[32- 34],Vij在水平投影面上以8-鄰域模式與相鄰的連通節(jié)點(diǎn)連接。從節(jié)點(diǎn)Vij到其某一相鄰連通節(jié)點(diǎn)Vrc的點(diǎn)連通指數(shù)分量：

PHCIi=Iij-Irc

(14)

而節(jié)點(diǎn)Vij的小尺度連通指數(shù)可以表達(dá)為：

(15)

中尺度水文連通指數(shù)(TOFCI)可以表示為

(16)

式中,EHD為兩個(gè)相鄰連通節(jié)點(diǎn)的歐式-水文距離,其可以表達(dá)為：

(17)

式中A為樣地面積(m2),m為樣地中FL的數(shù)量,FLi(m)為第i個(gè)FL的值,其可以表達(dá)為：

(18)

從方法上看,小尺度的參數(shù)化方法僅考慮了小范圍內(nèi),一個(gè)樣地及與其相鄰的8個(gè)1 m2樣地間土壤含水量差異,描述了空間區(qū)域表層土壤通過(guò)水分運(yùn)動(dòng)而相互連通的狀況,再通過(guò)對(duì)不同區(qū)域所有小樣點(diǎn)指數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析比較各區(qū)域水文連通差異。這一方法默認(rèn)小區(qū)域內(nèi)地形的同質(zhì)性,其僅對(duì)土壤含水量和田間持水量的變化十分敏感。穩(wěn)定的潮水活動(dòng)和規(guī)律的人為補(bǔ)水使得潮間區(qū)和生態(tài)補(bǔ)水區(qū)的土壤含水量普遍高于田間持水率,因此該方法統(tǒng)計(jì)學(xué)分析所得的結(jié)果必然是這兩個(gè)區(qū)域水文連通較高；同理,鹽沼區(qū)整體土壤含水量較低,因此小尺度水文連通較弱。

在中尺度上,TOFCI指數(shù)在10 m×10 m樣地綜合考慮了土壤含水量分布以及地形因素,結(jié)合圖論理論,量化了目標(biāo)區(qū)域水文連通的方向及大?。恢笸瑯痈鶕?jù)多個(gè)樣地計(jì)算數(shù)值的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析評(píng)估不同區(qū)域的水文連通強(qiáng)弱,其優(yōu)點(diǎn)在于不僅能夠給出各個(gè)研究樣地的水文連通值,還可以直觀的表達(dá)樣地內(nèi)部各個(gè)單元之間的連通方向[33]。在黃河三角洲,生態(tài)補(bǔ)水區(qū)除土壤水分含量較高以外,靠近水面一側(cè)和遠(yuǎn)離水面一側(cè)土壤含水量異質(zhì)性明顯,加之該區(qū)域地形較為平坦,三個(gè)因素疊加使得TOFCI指數(shù)值都相對(duì)較高且方差較小；在潮間區(qū),雖然潮汐活動(dòng)保證了較高的土壤含水量,但在一個(gè)樣地中土壤含水量缺乏空間異質(zhì)性,加之潮溝的存在使得地形異質(zhì)性較高,因此該區(qū)域TOFCI指數(shù)相對(duì)生態(tài)補(bǔ)水區(qū)較低。對(duì)鹽沼區(qū)和河濱區(qū)土壤水分含量較低,大部分單元為非連通單元,因此其整體中尺度TOFCI指數(shù)較小,水文連通較弱。

在大尺度上,區(qū)域大小、樣點(diǎn)分布、采樣空間分辨率等多個(gè)因子會(huì)導(dǎo)致不同區(qū)域研究結(jié)果缺乏可比性,這也是目前大尺度橫向水文連通多借助水文模型來(lái)進(jìn)行研究的原因。本文引入了無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型消除上述因子對(duì)研究結(jié)果的影響,結(jié)合樣地的分布和土壤含水量構(gòu)建了水文結(jié)構(gòu)連通網(wǎng)絡(luò),最后通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的參數(shù)估計(jì)便可量化各個(gè)區(qū)域的水文連通并對(duì)其進(jìn)行比較。這一方法直接以區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象,通過(guò)基于樣點(diǎn)分布和連通邊的權(quán)重的空間聚類,能夠給出連通子集以及需要重點(diǎn)關(guān)注的連通較弱的區(qū)域。

黃河三角洲植物以草本為主,根系分布較淺,表層土壤的水文連通與植物個(gè)體生長(zhǎng)、群落分布乃至植被景觀結(jié)構(gòu)的關(guān)系十分密切[33- 34],本文在3個(gè)尺度上構(gòu)建的水文連通算法也著眼于表層土壤,因此能夠應(yīng)用于后續(xù)對(duì)水文連通與植物群落關(guān)系的研究。此外,研究區(qū)域中河濱區(qū)的橫向水文結(jié)構(gòu)連通受季節(jié)和天氣影響較為明顯,而潮間區(qū)和鹽沼區(qū)則主要受潮汐驅(qū)動(dòng),是否會(huì)有明顯的季節(jié)異質(zhì)性需要更多的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

5 結(jié)論

黃河三角洲濱海濕地不同區(qū)域橫向水文結(jié)構(gòu)連通強(qiáng)弱在3個(gè)尺度上存在細(xì)微的差異,一個(gè)較為統(tǒng)一的結(jié)論是：生態(tài)補(bǔ)水區(qū)和潮間區(qū)的水文連通強(qiáng)于而鹽沼區(qū)和河濱區(qū)。此外,在水文連通較強(qiáng)的區(qū)域,其遠(yuǎn)距離的空間變異性主要來(lái)自于水文連通指數(shù)較高的樣點(diǎn),反之則來(lái)自于指數(shù)較小的樣點(diǎn)。

不同尺度的差異主要來(lái)源于水文過(guò)程本身的尺度效應(yīng)及各個(gè)尺度上水文連通量化方法的區(qū)別。從水文過(guò)程的角度來(lái)看,潮間區(qū)受到日潮影響較為明顯,而鹽沼區(qū)的水淹時(shí)間較短,水淹深度較淺；河濱區(qū)主要受河水脈沖影響,土壤含水量與河道的距離負(fù)相關(guān)；生態(tài)補(bǔ)水區(qū)在人為管理下,維持著相對(duì)穩(wěn)定的干濕條件。從方法上看,小尺度的參數(shù)化方法僅考慮了小范圍內(nèi),空間區(qū)域表層土壤通過(guò)水分運(yùn)動(dòng)而相互連通的狀況,其對(duì)各個(gè)采樣點(diǎn)的土壤含水量和田間持水率異質(zhì)性十分敏感。中尺度水文連通參數(shù)化方法綜合考慮了土壤含水量分布以及地形因素,量化了目標(biāo)區(qū)域水文連通的方向及大??；之后同樣根據(jù)多個(gè)樣地計(jì)算數(shù)值的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析評(píng)估不同區(qū)域的水文連通強(qiáng)弱。大尺度水文連通參數(shù)化方法基于直接以區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象,參數(shù)化的結(jié)果直接受到水文過(guò)程的影響而在一定程度上忽略了土壤含水量和田間持水率的空間異質(zhì)性。