趙 鑫， 朱 超， 鄭云珠， 李婷婷， 于 娜， 田曉飛， 翟 勝， 孫樹(shù)臣?

(1.聊城大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，252059，山東聊城；2.聊城大學(xué)人力資源處，252059，山東聊城)

土壤水分是干旱、半干旱地區(qū)沙地生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)的核心，推動(dòng)著土壤-植被-大氣連續(xù)體(SPAC系統(tǒng))中物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)[1-2]，其動(dòng)態(tài)變化影響降雨入滲、植被蒸騰、溶質(zhì)運(yùn)移及產(chǎn)流產(chǎn)沙等水文和生態(tài)過(guò)程[3]。受地形、海拔、土壤質(zhì)地及氣候等因素的影響，土壤水分在時(shí)空上具有較強(qiáng)的變異性[4-5]，導(dǎo)致某地區(qū)穩(wěn)定土壤水分信息獲取增加了困難。為此Vachaud團(tuán)隊(duì)最先發(fā)現(xiàn)并提出時(shí)間穩(wěn)定性概念，即土壤水分的空間模式在時(shí)間上具有一定的穩(wěn)定性，且某些測(cè)點(diǎn)在任何時(shí)間都可以較好的代表該區(qū)域的平均土壤含水量[6]?；跁r(shí)間穩(wěn)定性理論研究發(fā)現(xiàn)，空間尺度越大，環(huán)境條件越復(fù)雜，土壤水分時(shí)空變異性越強(qiáng)，強(qiáng)變異性會(huì)影響土壤水分空間模式在時(shí)間上的穩(wěn)定性[7]。同一研究區(qū)表層土壤水分空間模式在時(shí)間上相似性較弱[8]，隨著土層深度增加土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性逐漸增強(qiáng)[9]。植被在生長(zhǎng)季會(huì)降低土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性，當(dāng)土壤有效水較低且植被蒸散發(fā)受降水供給和土壤質(zhì)地控制時(shí)，植被對(duì)土壤水分變異性的影響會(huì)降低[10]。另外，當(dāng)研究區(qū)土壤黏粒較高、坡度較緩、地形平坦時(shí)，土壤水分具有更強(qiáng)的時(shí)間穩(wěn)定性[11]。

毛烏素沙地位于我國(guó)西北干旱、半干旱區(qū)，降水較少，風(fēng)沙活動(dòng)劇烈，生態(tài)環(huán)境脆弱，土壤水分已成為該區(qū)植被恢復(fù)及生態(tài)環(huán)境改善的主要限制因子。學(xué)者們從植被[12-13]、沙丘類(lèi)型[14]、地形等方面分析毛烏素沙地土壤水分動(dòng)態(tài)變化并提出科學(xué)理論依據(jù)，使該地區(qū)土壤養(yǎng)分、水分和植被恢復(fù)有不同程度的提高。然而在人工植被建設(shè)過(guò)程中由于受自然條件和人類(lèi)活動(dòng)共同的影響，無(wú)論是自然生長(zhǎng)還是人工種植的該樹(shù)種均出現(xiàn)了枯萎死亡的現(xiàn)象。該區(qū)域地處干旱半干旱區(qū)，降水年際變率較大，而有關(guān)毛烏素沙地長(zhǎng)柄扁桃與土壤水分相互作用的關(guān)系研究較少，特別是長(zhǎng)柄扁桃大面積種植后對(duì)于該區(qū)土壤水分時(shí)空變異性及時(shí)間穩(wěn)定性分析尚不清楚。因此，本研究以毛烏素沙地東南緣固定沙丘長(zhǎng)柄扁桃(Amygdaluspedunculata)林地典型坡面為例，于2018年3月—2019年10月連續(xù)測(cè)定0～300 cm土壤含水量，分析長(zhǎng)柄扁桃林地坡面土壤水分時(shí)空變化特征，了解各土層土壤含水量的時(shí)間穩(wěn)定性差異及相關(guān)性，確定最佳代表性測(cè)點(diǎn)的位置，實(shí)現(xiàn)土壤水分有效預(yù)測(cè)，以期為該地區(qū)水資源有效利用及長(zhǎng)柄扁桃可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于毛烏素沙地東南緣陜西省神木市生態(tài)建設(shè)協(xié)會(huì)毛烏素治沙造林基地(E 109°22′、N 38°53′，海拔1 250～1 280 m)，為毛烏素沙地和黃土高原的過(guò)渡帶，沙丘類(lèi)型多為固定、半固定沙丘。該地區(qū)氣候?qū)儆诎敫珊禍貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，四季冷暖分明，年平均溫度6～9 ℃，≥10 ℃積溫2 500～3 645 ℃，無(wú)霜期130～160 d；多年降水量400～450 mm，年際降水量變化較大，7—9月降水量占60%，一般多雨年是少雨年2～3倍；年均蒸發(fā)量2 100～2 600 mm，最大蒸發(fā)出現(xiàn)在6—8月[15]。土壤類(lèi)型主要是以沙性母質(zhì)發(fā)育與植被成土作用共同形成的固定風(fēng)沙土為主。植被類(lèi)型主要長(zhǎng)柄扁桃、沙柳(Salixpsammophila)和紫穗槐(Amorphafrutiocosa)，以及一年生的狗尾草(Setariaviridis)等。其中長(zhǎng)柄扁桃是該區(qū)域的先鋒樹(shù)種，植被覆蓋率高達(dá)33%。

2 研究方法

2.1 樣點(diǎn)布設(shè)及土壤水分測(cè)定

在毛烏素沙地東南緣選擇典型固定沙丘迎風(fēng)坡12 a林齡長(zhǎng)柄扁桃林地為研究對(duì)象(植被特征見(jiàn)表1)，該坡面呈半弧狀(坡底由西南向東北縮短)。在坡面(從左到右坡底、坡中、坡頂)建立土壤水分定位監(jiān)測(cè)小區(qū),小區(qū)規(guī)格均4 m×12 m，并設(shè)3根3 m長(zhǎng)中子管，共30個(gè)測(cè)點(diǎn)(圖1)。同時(shí)，將土鉆采集的0～300 cm各土層的擾動(dòng)土裝入自封袋帶回實(shí)驗(yàn)室，測(cè)定其土壤理化性質(zhì)，利用環(huán)刀法測(cè)定0～10 cm土壤密度(表2)。小區(qū)均為長(zhǎng)柄扁桃純林，受海拔及微地形等影響，株高在不同坡位存在一定差異，其中坡底(# 3，# 7)生長(zhǎng)較好。

表1 采樣坡面、植被狀況Tab.1 Topography and vegetation status in the sampling slope

表2 采樣坡面土壤理化性質(zhì)Tab.2 Soil chemical and physical properties of the sampling slope

# 1～10代表土壤水分監(jiān)測(cè)小區(qū). # 1-10 represent soil moisture measuring plots. 圖1 土壤含水量測(cè)點(diǎn)布設(shè)圖Fig.1 Layout of measuring points for soil moisture content

于2018年3月—2019年10月利用北京超能科技公司生產(chǎn)的中子儀(CNC503DR)進(jìn)行剖面土壤水分的測(cè)定并依據(jù)校準(zhǔn)曲線進(jìn)行土壤體積含水量的計(jì)算，其中0～100 cm范圍內(nèi)每隔10 cm測(cè)定1次，100～300 cm范圍內(nèi)每隔20 cm測(cè)定1次，觀測(cè)期內(nèi)共測(cè)定16次。降水由雨量筒(TE525MM，Campbell, USA)監(jiān)測(cè)，由數(shù)據(jù)采集器(CR1000，Campbell, USA)每0.5 h自動(dòng)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)分析法

利用變異系數(shù)(coefficient of variation，CV)來(lái)描述土壤含水量的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征在時(shí)空上的變異性[8]。利用Spearman秩相關(guān)系數(shù)測(cè)定時(shí)間下各測(cè)點(diǎn)土壤含水量的秩隨時(shí)間變化特征[16]，其值越接近1，土壤水分空間模式在時(shí)間上越強(qiáng)。通過(guò)分析各測(cè)定時(shí)間下各測(cè)點(diǎn)土壤含水量的累積概率函數(shù)，然后判斷不同時(shí)間上各測(cè)點(diǎn)土壤含水量的累計(jì)概率函數(shù)是否保持相同的概率。具體方法將測(cè)定時(shí)間各測(cè)點(diǎn)土壤含水量由小到大排列，計(jì)算每一個(gè)土壤含水量數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)占總量之間的比值，然后再累加，即可得到每個(gè)測(cè)點(diǎn)土壤含水量的累計(jì)概率[17]。

相對(duì)差分平均值和相對(duì)差分標(biāo)準(zhǔn)差可以判定測(cè)點(diǎn)土壤含水量的時(shí)間穩(wěn)定性。測(cè)點(diǎn)i在觀測(cè)時(shí)間j下的土壤含水量相對(duì)差分δij。采用平均偏差和均方根誤差和R2分析代表性測(cè)點(diǎn)與研究區(qū)平均土壤含水量相關(guān)性。測(cè)點(diǎn)i的均方根誤差RMSE數(shù)值越小越接近于研究區(qū)平均土壤含水量，R2越大越好。依據(jù)水量平衡原理計(jì)算長(zhǎng)柄扁桃灌叢蒸散耗水量。

3 結(jié)果與分析

3.1 土壤含水量時(shí)空變化特征

通過(guò)2018年3月—2019年10月平均土壤含水量和變異系數(shù)在觀測(cè)期動(dòng)態(tài)變化可知(圖2)。各土層土壤含水量隨時(shí)間變化波動(dòng)明顯，0～50、50～100、100～200和200～300 cm土壤含水量波動(dòng)范圍分別為4.37%～8.07%(均值5.97%)、4.41%～8.66%(均值6.17%)、5.98%～14.15%(均值8.03%)和4.18%～36.24%(均值13.02%)，隨著土層深度增加，土壤含水量逐漸增大。最小顯著性差異法檢驗(yàn)表明200～300 cm土層土壤含水量各土層差異顯著(P<0.05)，其余各土層之間土壤含水量差異不顯著(表3)。剖面平均土壤含水量的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)也存在較大差異，隨著土層深度的增加標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)逐漸增大，其值分別為0.81%、0.95%、2.10%、10.61%和13.60%、15.34%、26.34%、81.47%，變異系數(shù)均>10%，表明時(shí)間上土壤含水量具有較強(qiáng)的空間變異性，即各測(cè)點(diǎn)土壤含水量具有較大的差異。

圖2 監(jiān)測(cè)期內(nèi)各土層平均土壤含水量季節(jié)變化Fig.2 Seasonal variation of mean soil moisture content in each soil layer during monitoring period

土壤含水量在16個(gè)測(cè)次上各土層平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)的空間統(tǒng)計(jì)特征可知(表3)，各土層空間上的土壤含水量變異系數(shù)的平均值整體隨著土壤深度增加而減小，0～50、50～100、100～200和200～300 cm分別為30.67%、24.18%、22.23%和20.15%，隨著土層深度增加各測(cè)點(diǎn)土壤含水量在時(shí)間上變異性減弱。200～300 cm土層與各土層差異顯著(P<0.05)，這與各土層土壤含水量差異性相似。各土層時(shí)間上平均土壤含水量的標(biāo)準(zhǔn)差在空間上的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)分別為0.44%和0.05%(0～50 cm)、0.37%和0.05%(50～100 cm)、1.32%和0.12%(100～200 cm)、1.34%和0.05%(200～300 cm)；各土層時(shí)間上平均土壤含水量的變異系數(shù)在空間上的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)分別為24.88%和17.60%(0～50 cm)、24.98%和21.24%(50～100 cm)、59.63%和46.53%(100～200 cm)、58.78%和26.31%(200～300 cm)。雖然標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值較低，但變異系數(shù)均>10%,土壤含水量時(shí)間上的變異系數(shù)在空間上具有較顯著的變化。

表3 不同土層土壤含水量在時(shí)間上的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)的空間統(tǒng)計(jì)特征Tab.3 Spatial statistical characteristics of mean standard deviation and coefficient of variation of soil moisturecontent in different soil layers in time

3.2 土壤含水量的秩相關(guān)系數(shù)

Spearman秩相關(guān)系數(shù)可以分析研究區(qū)各測(cè)點(diǎn)土壤含水量空間分布的時(shí)間穩(wěn)定性特征。前8次(2018年)監(jiān)測(cè)期間土壤含水量秩相關(guān)系數(shù)較高(表4)，后8次(2019年)監(jiān)測(cè)期間土壤含水量的秩相關(guān)系數(shù)較低，尤其在2019年5月，大部分土壤含水量秩相關(guān)系數(shù)為0.142～0.598。雖然各監(jiān)測(cè)時(shí)期間土壤含水量秩相關(guān)系數(shù)波動(dòng)范圍較大(0.142～0.969)，但總體上各時(shí)期對(duì)之間具有極顯著相關(guān)(P<0.01)。以上分析表明在2018年監(jiān)測(cè)期間毛烏素沙地固定沙丘長(zhǎng)柄扁桃林地迎風(fēng)坡0～300 cm深度的土壤含水量空間分布模式在時(shí)間上穩(wěn)定性較強(qiáng)。

表4 研究區(qū)0～300 cm不同監(jiān)測(cè)時(shí)間土壤含水量的Spearman秩相關(guān)系數(shù)Tab.4 Spearman rank correlation coefficient of soil moisture content measured at different time from 0 to 300 cm in the study area

3.3 累積概率函數(shù)

累積概率函數(shù)是判斷具體測(cè)點(diǎn)時(shí)間穩(wěn)定性的有效方法，通過(guò)分析各測(cè)點(diǎn)土壤含水量在不同時(shí)間累積概率函數(shù)的相似性來(lái)判定時(shí)間穩(wěn)定性的強(qiáng)弱[18]。本研究選取土壤含水量差異最大的2個(gè)時(shí)間點(diǎn)來(lái)代表濕潤(rùn)(2018年10月均值11.40%)和干旱(2019年10月均值6.79%)，比較2種極端水分條件下不同土層土壤含水量累積概率的分布特征(圖3)。0～50 cm土層只有測(cè)點(diǎn)1保持相同的累積概率；50～100和100～200 cm土層各有3個(gè)測(cè)點(diǎn)保持相同的累積概率分別為11、21、24和13、6、11；200～300 cm土層測(cè)點(diǎn)29、28、18、6、4、5、9、11、12、10，共10個(gè)點(diǎn)保持相同的概率。2種極端水分條件下大部分測(cè)點(diǎn)的土壤含水量概率位置發(fā)生了改變，隨著土層深度增加，土壤含水量空間分布的時(shí)間穩(wěn)定性逐漸增強(qiáng)。受土層深度的影響，累積概率函數(shù)在確定研究區(qū)平均土壤含水量最佳代表點(diǎn)時(shí)具有一定的局限性，因此還需進(jìn)一步結(jié)合相對(duì)差分平均值(mean of relative difference，MRD)和相對(duì)差分標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation of relative difference，SDRD)才能確定代表研究區(qū)平均土壤含水量的最佳測(cè)點(diǎn)。

圖中不同數(shù)字代表采樣點(diǎn)，下同。Different numbers refer to sampling points，the same below. 圖3 濕潤(rùn)和干旱條件下不同土層深度土壤含水量累積概率函數(shù)Fig.3 Cumulative probability function of soil moisture content at different soil depths under wet and dry conditions

3.4 相對(duì)差分及代表性測(cè)點(diǎn)的確定和合理性驗(yàn)證

將30個(gè)測(cè)點(diǎn)在0～50、50～100、100～200和200～300 cm土層土壤含水量相對(duì)差分平均值的秩數(shù)由小到大排列，垂直誤差線為各測(cè)點(diǎn)相對(duì)差分標(biāo)準(zhǔn)差(圖4)。各土層分別有15、14、10和8個(gè)測(cè)點(diǎn)的相對(duì)差分平均值>0，表明該研究區(qū)中大部分測(cè)點(diǎn)土壤含水量小于平均值。各土層土壤含水量相對(duì)差分標(biāo)準(zhǔn)差平均值分別為14.12%、9.80%、21.40%和9.52%，整體上隨土層深度增加呈減小趨勢(shì)。依據(jù)相對(duì)差分標(biāo)準(zhǔn)差<5%時(shí)具有較強(qiáng)的時(shí)空穩(wěn)定性原則發(fā)現(xiàn)[4]，各土層相對(duì)差分標(biāo)準(zhǔn)差<5%測(cè)點(diǎn)數(shù)分別有0、2、0和4，結(jié)果表明大部分測(cè)點(diǎn)在不同深度土層具有較弱的時(shí)間穩(wěn)定性，但從整體上看深層土壤含水量時(shí)間穩(wěn)定性要強(qiáng)于淺層，土壤水分時(shí)間穩(wěn)定特征對(duì)土壤深度具有較強(qiáng)的依懶性。

圖4 不同土層土壤含水量的相對(duì)差分平均值及標(biāo)準(zhǔn)差Fig.4 Mean value of relative difference and standard deviation of soil moisture content in different soil layers

RMSE為均方根誤差，MBE為平均偏差。RMSE stands for root mean sequared error, and MBE for mean absolute error. 圖5 平均土壤含水量與代表性測(cè)點(diǎn)土壤含水量關(guān)系的比較Fig.5 Comparison of the relationship between mean soil moisture content and soil moisture content at representative sampling point

根據(jù)相對(duì)差分平均值接近于0且標(biāo)準(zhǔn)差較小的原則，選擇最佳代表性測(cè)點(diǎn)來(lái)估算研究區(qū)平均土壤含水量，但此方法在選擇代表性測(cè)點(diǎn)過(guò)程中具有一定的主觀性且僅從這個(gè)指標(biāo)不能得到較高的預(yù)測(cè)精度。因此本研究將所有測(cè)點(diǎn)平均土壤含水量與研究區(qū)平均土壤含水量進(jìn)行相關(guān)性分析(圖5)，發(fā)現(xiàn)測(cè)點(diǎn)7、23、6和7分別在0～50、50～100、100～200和200～300 cm土層中土壤含水量R2最大，因此可作為最佳代表性測(cè)點(diǎn)。4個(gè)最佳代表性R2變化范圍為0.63～0.90，且各土層土壤含水量均方根誤差和平均偏差分別為0.04～1.41和-0.12～0.97，表明研究區(qū)代表性測(cè)點(diǎn)與相應(yīng)土層平均土壤含水量相關(guān)性較高，可以較準(zhǔn)確的估計(jì)研究區(qū)平均土壤含水量。

3.5 長(zhǎng)柄扁桃灌叢小區(qū)蒸散耗水量變化

從圖6可以看出，坡面灌叢小區(qū)蒸散耗水量變化趨勢(shì)與同期降水量具有較好的一致性，即隨著監(jiān)測(cè)期內(nèi)降水量的增加而增大。2018年灌叢小區(qū)蒸散耗水量隨著長(zhǎng)柄扁桃生育期的推進(jìn)，小區(qū)蒸散耗水量整體表現(xiàn)為先減小再增大后減小再增大并在7月17日—8月17日期間達(dá)到最大值(239.06 mm)；2019年整體上表現(xiàn)為先增大再減小，與2018年相比其波動(dòng)趨勢(shì)較小，這主要與降水量有關(guān)，灌叢小區(qū)蒸散耗水量最大值出現(xiàn)在7月1日—8月8日時(shí)間段(89.36 mm)。通過(guò)計(jì)算灌叢小區(qū)累積蒸散耗水量發(fā)現(xiàn)，2018年迎風(fēng)坡坡面灌叢小區(qū)蒸散耗水量為517.10 mm，同期降水量為595 mm，灌叢小區(qū)土壤水分盈余77.9 mm；2019年迎風(fēng)坡坡面灌叢小區(qū)蒸散耗水量為367.48 mm，同期降水量為315 mm，土壤水分虧損52.48 mm；2年監(jiān)測(cè)期內(nèi)迎風(fēng)坡坡面灌叢小區(qū)蒸散耗水量為442.29 mm(均值)，同期降水量為455 mm(均值)，土壤水分盈余12.71 mm(均值)?？偟膩?lái)說(shuō)，研究區(qū)迎風(fēng)坡灌叢小區(qū)蒸散耗水量最大值出現(xiàn)在7月初—8月中旬，監(jiān)測(cè)期內(nèi)降水量大于灌叢小區(qū)蒸散耗水量，能夠滿足長(zhǎng)柄扁桃灌叢小區(qū)正常生長(zhǎng)。

圖6 灌叢小區(qū)蒸散耗水量與同期降水量時(shí)間變化Fig.6 Temporal variation of water consumption via evapotranspiration and rainfall in shrub communities

4 討論

4.1 影響長(zhǎng)柄扁桃林地剖面土壤水分空間變化的因素

試驗(yàn)結(jié)果表明各土層土壤含水量平均值隨著土壤深度增加而增大，這可能是因?yàn)檠芯繀^(qū)坡面12 a林齡長(zhǎng)柄扁桃灌叢林蓋度較低(55%)，其冠層截留能力較弱，降水多以穿透雨和莖干流的形式匯聚植被基部土壤，加之坡面坡度較緩(3.3°)，土質(zhì)疏松，入滲量大，難以形成地表徑流[19]，土壤水分多以垂直運(yùn)動(dòng)為主，深層土壤水分得到有效補(bǔ)給，另外，在180～280 cm土層范圍內(nèi)存在多年累積的腐殖質(zhì)層(有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)1.54 g/kg)，起到一定的保水作用[15，20]，因此淺層土壤水分較低，深層土壤水分較高?？臻g異質(zhì)性是由樣帶尺度內(nèi)多種因素相互作用的結(jié)果，植被恢復(fù)、人類(lèi)活動(dòng)等因素會(huì)使土壤質(zhì)地較同一化發(fā)展，進(jìn)而降低土壤水分在空間上的異質(zhì)性,本研究區(qū)為人工生態(tài)林恢復(fù)坡面，由于生態(tài)環(huán)境的改善，人類(lèi)和動(dòng)物較頻繁的活動(dòng)使表層土壤水分在空間變異程度有所降低，同時(shí)植被根系選擇性耗水也會(huì)降低土壤水分在空間上的變異性[21]，100 cm以下土壤結(jié)構(gòu)基本未受擾動(dòng)，自然形態(tài)下土壤性質(zhì)如顆粒大小、有機(jī)質(zhì)含量等在空間分布差異較大(表2)，因此淺層平均土壤含水量變異系數(shù)(空間變異系數(shù))較深層較小。

4.2 影響長(zhǎng)柄扁桃林地剖面土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性因素

本研究中2019年5月0～300 cm土壤水分秩相關(guān)系數(shù)較低(0.142～0.598)，這可能是因?yàn)闇y(cè)定前2 d發(fā)生降水(14.4 mm),且該時(shí)期土壤蒸發(fā)與植被蒸騰能力逐漸增強(qiáng)，干濕交替狀態(tài)下的土壤水分波動(dòng)較大，導(dǎo)致土壤水分秩相關(guān)系數(shù)不高，時(shí)間穩(wěn)定性較差[9]。降水是研究區(qū)土壤水分補(bǔ)給的主要方式，由圖2可知，監(jiān)測(cè)期內(nèi)降水量主要集中在7—9月且分別占2018和2019年全年降水量的70.19%和63.28%，降水分布不均導(dǎo)致各土層土壤含水量隨時(shí)間波動(dòng)較大，即各土壤含水量變異系數(shù)平均值均>10%。在監(jiān)測(cè)期內(nèi)，淺層土壤含水量變異系數(shù)平均值較高，深層較低，這與累計(jì)概率函數(shù)中深層保持相同概率土壤水分測(cè)點(diǎn)較多且相對(duì)差分標(biāo)準(zhǔn)差較小結(jié)果意義相同。這可能是因?yàn)闇\層的土壤水分處于大氣與土壤臨近界面，是土壤水分中較活躍的土層，而深層土壤因淺層土壤的保護(hù)受外界因素影響較小，加之研究區(qū)降水事件多以脈沖式發(fā)生，發(fā)生的降水強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間具有隨機(jī)性，這種特征會(huì)導(dǎo)致淺層土壤水分呈現(xiàn)不連續(xù)的脈動(dòng)狀態(tài)，因此降水的隨機(jī)輸入是淺層土壤水分波動(dòng)較劇烈的最主要原因。隨土層深度增加土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性越強(qiáng)，但其相對(duì)差分平均值變化范圍卻增大，兩者并不矛盾。統(tǒng)計(jì)分析時(shí)得到土壤水分空間變異隨土層增加而增強(qiáng)，空間變異系數(shù)越強(qiáng)，各測(cè)點(diǎn)土壤含水量相應(yīng)分散，平均值的偏離程度也會(huì)越大，其相應(yīng)的變化范圍也增大。同時(shí)，研究區(qū)可用4個(gè)代表性測(cè)點(diǎn)的平均土壤含水量分別估算區(qū)域各土層土壤水分平均值，許多學(xué)者也得到相同的結(jié)論，如朱旭超等[22]在高寒草甸區(qū)、丁聰?shù)萚9]在高寒丘陵區(qū)、趙文舉等[23]在西北壓砂地發(fā)現(xiàn)，利用時(shí)間穩(wěn)定性分析方法，可以獲取估算研究區(qū)平均土壤含水量的某一代表性測(cè)點(diǎn)。從水量平衡角度分析，在監(jiān)測(cè)期內(nèi)研究區(qū)年際降水量變化較大，但2年降水量平均值大于灌叢小區(qū)蒸散耗水量，表明長(zhǎng)柄扁桃灌叢對(duì)土壤水分的涵養(yǎng)大于其消耗，降水能夠滿足長(zhǎng)柄扁桃灌叢小區(qū)正常生長(zhǎng)。因此，利用時(shí)間穩(wěn)定性方法分析該研究區(qū)土壤水分基本狀況，為進(jìn)一步了解該區(qū)域長(zhǎng)柄扁桃灌叢與土壤水分相互關(guān)系及區(qū)域水分管理提供便捷高效的途徑具有重要意義。

5 結(jié)論

1)在整個(gè)觀測(cè)期，200～300 cm土層土壤含水量較高且與其他各土層差異性顯著。隨著土層深度增加，土壤含水量的空間變異性逐漸增強(qiáng)，時(shí)間變異性則相反，各土層土壤含水量在時(shí)空上均屬中等變異。

2)Spearman秩相關(guān)系數(shù)表明，各測(cè)定時(shí)間對(duì)之間具有顯著性差異(P<0.01)。在降水較多的年份，土壤含水量的空間模式在時(shí)間上具有更高的時(shí)間穩(wěn)定性；干濕交替時(shí)，土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性較差。

3)土壤含水量時(shí)間穩(wěn)定對(duì)土層深度和空間尺度具有較強(qiáng)的依賴(lài)性。結(jié)合累計(jì)概率函數(shù)、相對(duì)差分分析，土壤含水量的空間模式在時(shí)間上的穩(wěn)定性隨土層深度增加而增強(qiáng)。測(cè)點(diǎn)7、23、6和7分別代表研究區(qū)測(cè)定時(shí)段0～50、50～100、100～200和200～300 cm土層的平均土壤含水量，為準(zhǔn)確、快速掌握研究區(qū)平均土壤含水量提供了便捷途徑。

4)通過(guò)水量平衡分析表明，在監(jiān)測(cè)期內(nèi)灌叢小區(qū)蒸散耗水量與降水量變化較一致性，研究區(qū)迎風(fēng)坡灌叢小區(qū)蒸散耗水量最大值出現(xiàn)在7月初—8月中旬，監(jiān)測(cè)期內(nèi)長(zhǎng)柄扁桃灌叢對(duì)土壤水分的涵養(yǎng)大于其消耗，降水能夠滿足長(zhǎng)柄扁桃灌叢小區(qū)正常生長(zhǎng)。