陳維梁,王樹學(xué),齊統(tǒng)祥,焦 磊,王 聰,買爾當(dāng)·克依木,李宗善,*,傅伯杰

1 城市與區(qū)域生態(tài)國家重點實驗室,中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心,北京 100085 2 中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049 3 陜西省吳起縣退耕還林工程管理辦公室,延安 717600 4 陜西師范大學(xué), 西安 710119

黃土高原屬干旱半干旱地區(qū),土壤水分是該地區(qū)植物水分的主要來源,是維持干旱半干旱地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的主要限制因素,是控制生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵因素,在土壤-植被-大氣系統(tǒng)物質(zhì)與能量轉(zhuǎn)化中起著核心和紐帶的重要作用[1]。近年來,隨著黃土高原植被建設(shè)等生態(tài)工程的不斷推進,以刺槐(Robiniapseudoacacia)人工林為代表的植被受到土壤水分的限制作用日益明顯,尤其是大面積人工林出現(xiàn)較為顯著的土壤干燥化現(xiàn)象[2- 4],嚴(yán)重影響黃土高原陸地水循環(huán)過程。因此人工林土壤水分時空動態(tài)、生態(tài)水文過程等研究成為近二十多年來黃土高原水循環(huán)研究的重點關(guān)注方向[5- 8]。

土壤空間異質(zhì)性及氣候等環(huán)境因素決定土壤水分具有顯著的時空變異性。國內(nèi)外對于土壤水分空間變異性的研究已數(shù)不勝數(shù)[9-12]。通過研究土壤水分的時間動態(tài)變化特征來表征可靠且穩(wěn)定的土壤水分空間分布特征,需要大量的野外監(jiān)測,為了保證土壤水分時空分布特征具有代表性,同時又可減少大量的野外工作量是前人研究土壤水分的重點之一。Vachaud等[13]發(fā)現(xiàn)土壤水分的空間分布隨時間的變化很小,并且某一監(jiān)測點的土壤水分可代表研究區(qū)的平均狀況,這一現(xiàn)象被定義為土壤水分空間分布在時間上的穩(wěn)定性,并得到廣泛研究和應(yīng)用。近些年,國內(nèi)外對土壤水分時間穩(wěn)定性的關(guān)注度相繼增加[14-15]。Gomez Plaza等[16]研究發(fā)現(xiàn)地形是半干旱地區(qū)土壤水分時間穩(wěn)定性的主要影響因素；白一茹等[14]在黃土高原雨養(yǎng)區(qū)研究發(fā)現(xiàn)干旱條件下的穩(wěn)定性比濕潤條件下更強；冉有華等[17]在黑河流域發(fā)現(xiàn)土壤水分時間穩(wěn)定性程度在不同深度表現(xiàn)程度不同,表層最不穩(wěn)定,并且40 cm 深度以下基本穩(wěn)定；Hu等[18]通過研究黃土高原土壤儲水量的時間穩(wěn)定性,發(fā)現(xiàn)可以利用一個點的土壤儲水量代表區(qū)域的平均值作為代表值。從不同水平尺度[18- 20],到垂直尺度土壤水分時間穩(wěn)定性[5, 15]；同時有研究人員利用土壤水分時間穩(wěn)定性這個特性來估算能夠代表某區(qū)域尺度土壤水分的點位和深度[20-21],關(guān)于不同植被類型下[22-23]以及喀斯特裸巖區(qū)[24]土壤水分時間穩(wěn)定性也已有報道。隨著刺槐人工林恢復(fù)時間的增加,其土壤水分的時間穩(wěn)定性差異又是如何,相關(guān)研究還鮮有報道。

在典型黃土丘陵溝壑區(qū)小流域內(nèi),基于對不同植被類型、土地利用下的土壤水分進行長時間序列原位觀測(in-situ observation)已取得重要進展,但在不同恢復(fù)年限的人工林土壤水分垂直分布上的時間穩(wěn)定性鮮有報道。對此,本研究以2014—2018年5年期間的生長季(5—10月)對羊圈溝小流域內(nèi)15、20、30、35 a 等不同恢復(fù)年限人工刺槐林0—180 cm深度剖面的土壤水分進行實時觀測,研究不同恢復(fù)年限人工刺槐林土壤水分的時空分布特征,通過平均相對偏差(Mean relative deviation, MRD)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)分析土壤含水量的時間穩(wěn)定性特征,了解不同深度土壤含水量時間穩(wěn)定性差異性,并確定不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分的代表深度,采用線性回歸與納什系數(shù)對所得結(jié)果進行評估,并采用灰色關(guān)聯(lián)分析(Grey relational analysis, GRA)進一步篩選確定土壤水分時間穩(wěn)定性的主要影響因素,有助于理解半干旱區(qū)人工林土壤水文過程,為該區(qū)不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分監(jiān)測點布設(shè)和墑情模擬估算預(yù)測提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究區(qū)是位于陜西省延安市寶塔區(qū)的羊圈溝小流域(36°42′6.20″N, 109°31′2.65″E),面積約2.02 km2,海拔約1050—1295 m,是典型的黃土丘陵溝壑區(qū)(圖1)。該區(qū)屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年均降雨量(MAP)約528.9 mm,年內(nèi)降水分布不均,主要集中于7—9月,其中超過80%的降水發(fā)生在5—10月(圖2),多年平均水面蒸發(fā)量為898—1068 mm；年平均氣溫約9.8 ℃,氣溫年較差29.4 ℃,≥10 ℃的活動積溫約2500—3400 ℃,多年平均無霜期140—165 d,多年平均日照時數(shù)2528.8 h,多年平均太陽總輻射量5800 KJ/cm2。該小流域的植被以分布在退耕坡地的刺槐人工林、果樹、灌木、退耕草地以及溝谷的農(nóng)作物為主。根據(jù)當(dāng)?shù)囟鄶?shù)物種的生長物候特征,定義5—10月為羊圈溝小流域植被的生長季,生長季多年平均氣溫為20 ℃。該小流域長期受到人類活動干擾,原有自然植被受到嚴(yán)重破壞,經(jīng)過多年退耕還林等生態(tài)恢復(fù)工程實施,逐漸形成以人工植被和自然恢復(fù)的次生植被為主的植被分布格局。其中喬木以刺槐、山杏(Prunusarmeniaca),灌木以沙棘(Hippophaerhamnoides)、土莊繡線菊(SpiraeapubescensTurcz)以及白刺花(Sophoradavidii(Franch.)Skeels)等,草本以包括鐵桿蒿(Artemisiasacrorum)、茅莓(Rubusparvifolius)和杠柳(Periplocasepium)為優(yōu)勢群落。1980年初,刺槐作為退耕還林樹種逐漸在退耕坡地上栽植,經(jīng)過30多年的生態(tài)恢復(fù),目前刺槐林約占羊圈溝小流域超過50%的面積。小流域的土壤主要是約50—200 m厚度的黃綿土,孔隙度約為50%,易造成水土流失。小流域田間持水量(field capacity，F(xiàn)C)和萎蔫系數(shù)(wilting point, WP)分別為20%—24%和3%—6%。

圖1 羊圈溝小流域與樣地地理位置及樣地布設(shè)示意圖Fig.1 Location of Yangjuangou Catchment and schematic diagram of plot setup

圖2 羊圈溝小流域1990—2018年年均降水與2014—2018年月均降水分布情況Fig.2 Distribution of annual and monthly precipitation during 1990—2018 and 2014—2018 in Yangjuangou Catchment

1.2 樣地設(shè)置

在典型丘陵溝壑區(qū)羊圈溝小流域選擇15、20、30、35 a等4個不同林齡的刺槐林代表4個不同恢復(fù)年限(圖1),于2013年4月安裝土壤水分實時觀測系統(tǒng),同時開展樣地調(diào)查(表1)。在每個刺槐人工林劃定20 m×20 m見方作為樣地,在樣地中心挖一個深2 m的土坑,分別在同一側(cè)剖面的10、20、40、60、80、100、120、150和180 cm共計9個土壤深度(圖1)安裝土壤水分傳感器(EC—5, Decagon Devices, Pullman, WA, USA)進行實時觀測土壤體積含水量(Soil volumetric water content, SVWC, m3/m3),安裝完傳感器后對土坑進行回填,并盡量保證回填后的表層與周圍地表相近。每個土壤水分傳感器用Hobo數(shù)據(jù)采集器(HOBO—21,Onset,Cape Cod,MA,USA)進行每隔60 s測定,30 min間隔記錄數(shù)據(jù)。在小流域中咀峁山頂?shù)拈_闊處距離地面2 m處安裝翻斗式雨量計(TE525,Campbell Scientific,Logan,UT,USA)對降雨進行與SVWC同步30 min間隔觀測。

表1 羊圈溝小流域不同退耕年限人工刺槐林樣地的立地條件

1.3 土壤屬性測定

于2013年4月土壤水分觀測系統(tǒng)安裝時同步采集土壤樣品用于土壤理化參數(shù)測定。在每個樣地每個土壤水分傳感器安裝處所對應(yīng)的土層用體積為100 cm3的不銹鋼環(huán)刀各采集3個原狀土樣品,用于土壤容重、土壤孔隙度、田間持水量、飽和導(dǎo)水率等土壤水力特征；以及3個裝于自封袋的土樣用于測定土壤質(zhì)地、土壤有機碳、土壤總氮等(表1),測定方法見[25]。

1.4 土壤水分時間穩(wěn)定性

1.4.1土壤儲水量計算

土壤儲水量即一定單位體積內(nèi)土壤水分的儲存量,本研究根據(jù)所觀測深度0—180 cm土壤深度為準(zhǔn),估算0—180 cm土壤深度單位體積的土壤儲水量,計算公式為：

(1)

(2)

1.4.2相對差分

根據(jù)Vachaud等的研究,各觀測點的平均相對偏差(Relative difference,RD)和標(biāo)準(zhǔn)偏差(Standard Deviation,SD)能夠描述土壤水分的時間穩(wěn)定性特征。j時間任意觀測點i的SWSij的相對偏差RDij和SD可由公式(3)、(4)計算得出：

(3)

(4)

平均相對差分MRDi及其對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差SDRDi的計算如下：

(5)

(6)

1.4.3時間穩(wěn)定性指數(shù)

根據(jù)Zhao等[26]的研究,通過比較不同土壤深度的時間穩(wěn)定性指數(shù)(Index of temporal—stability at depthi, ITSDi)來比較不同恢復(fù)年限刺槐林不同土壤深度的土壤水分時間穩(wěn)定性,找出時間穩(wěn)定性最高的觀測點,該觀測點可代表平均土壤水分狀況,ITSDi計算如公式(7)：

(7)

1.4.4Spearman秩相關(guān)系數(shù)

Spearman秩相關(guān)系數(shù)rs是用來分析在2014—2018年生長季不同觀測點的秩隨時間變化的穩(wěn)定性,由公式(8)計算：

(8)

式中,Rij是土壤水分θij的在i測點j時刻的秩,Ril為i測點l時刻的秩,n為觀測點的總數(shù)。rs越接近1,說明觀測點i的θ在j和l時刻具有越強的穩(wěn)定性。

1.5 數(shù)據(jù)分析

1.5.1變異程度

隨機變量的離散程度,即變異性的大小,可用變異系數(shù)(Coefficient of Variation,CV,%)的大小來反映,具體計算公式為：

(9)

根據(jù)Nielsen等[27]的方法對離散程度即變異程度進行分級：CV<10%為弱變異性；10%≤CV≤100%為中等變異性；CV≥100%為強變異性。

1.5.2決定系數(shù)與納什系數(shù)

將整個測定期內(nèi)某測點i的SVWC與不同深度土層的平均SVWC 進行線性回歸,利用決定系數(shù)(R2)說明二者間的差異,一般而言,R2越小,說明測點i的SVWC與該研究區(qū)平均SVWC的關(guān)系越密切,差異性越小。同時,本研究也采用納什系數(shù)NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient) 對代表土壤深度能否代表本林分的土壤水分進行評價,公式如下：

(10)

1.5.3灰色關(guān)聯(lián)分析

對于兩個系統(tǒng)之間共有的影響因素, 其隨時間或不同對象而變化的關(guān)聯(lián)性大小的量度, 稱為關(guān)聯(lián)度。鑒于土壤水分的時間穩(wěn)定性可能與植被特征和土壤性質(zhì)等多種因素有關(guān),采用灰度關(guān)聯(lián)分析法(Grey relational analysis,GRA)來評估土壤與植被因子對土壤水分時間穩(wěn)定性的影響,并確定在土壤水分空間格局中對時間穩(wěn)定性有貢獻的主要因素?；疑P(guān)聯(lián)分析是一種灰色預(yù)測方法,它可以通過處理有限的表面不規(guī)則數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)本身的特征[28],并被證明是解決不確定信息系統(tǒng)中各因素關(guān)聯(lián)程度的有效工具[29-31],具體步驟及方法如下[32]：

首先設(shè)置x0(k)為參考序列,xi(k)為比較序列:

x0=(x0(1),x0(2),...,x0(k))

(11)

xi=(xi(1),xi(2),...,xi(k))i=1, 2,...,q

(12)

其次采用均值化對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,以確保各序列數(shù)據(jù)保持一致,計算方法如下：

(13)

歸一化序列可表示為xi*：

(14)

則x0(k)和xi(k)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(k),計算公式如(15)：

(15)

最后,計算得到關(guān)聯(lián)度εi：

(16)

灰色關(guān)聯(lián)度取值范圍在0—1之間,定量表明所考慮因素對客觀值的影響。因此,主要影響因素所對應(yīng)較高的灰色關(guān)聯(lián)度,而影響較小的因子所對應(yīng)中等灰色關(guān)聯(lián)度,可忽略的影響因素所對應(yīng)較低的灰色關(guān)聯(lián)度[30]。

本研究的數(shù)據(jù)處理統(tǒng)一采用Excel 2019(Microsoft office,USA),方差分析采用SPSS 20.0(IBM SPSS Statistics, USA),數(shù)據(jù)制圖采用OriginPro 2020 (OriginLab,USA),研究區(qū)示意圖制圖采用ArcGIS 10.6(ESRI,USA)。

2 結(jié)果與討論

2.1 土壤水分的時空變化特征

如圖3所示,2014—2018年生長季期間,不同恢復(fù)年限刺槐林0—180 cm土壤深度的平均土壤儲水量(SWS)顯著差異(P<0.05),15 a刺槐林和35 a刺槐林的平均SWS分別為128.8 mm與150.8 mm,顯著低于20 a和30 a刺槐林的平均SWS(分別達(dá)到184.6 mm與184.9 mm),研究結(jié)果顯示,隨著恢復(fù)年限的增加,刺槐林的SWS呈現(xiàn)先增加后降低的態(tài)勢,同時,不同恢復(fù)年限人工刺槐林的SWS隨時間的變異程度(CV)也不盡相同,從圖3的箱式圖可看出15 a和35 a恢復(fù)年限刺槐林SWS的CV值高于20 a和30 a恢復(fù)年限刺槐林。雖然刺槐在于黃土高原栽植時間超過40 a,但由于受到長期水分脅迫,隨著生長年限增加,出現(xiàn)多樹梢、衰亡等“小老頭樹”現(xiàn)象[33],很難找到成片超過40 a刺槐林,因此本研究比較的恢復(fù)年限僅限于小于40a,難以對小于40a恢復(fù)年限刺槐林土壤水分動態(tài)特征進行描述。自2014—2018年,SWS的年際變化趨勢與年降水一致,但2014年的SWS比2017年更高,是由于2013年小流域的降水超過900 mm所致。當(dāng)雨水充沛時,刺槐根系較少利用深層土壤水分[34],因此深層土壤水分能夠保持較高水平,如2015年的SWS與2016年的相當(dāng),主要由于2014年的較高儲水量使得2015年降水量較低而SWS能夠保持更高水平。

圖3 2014—2018年生長季不同恢復(fù)年限人工刺槐林土壤儲水量變化Fig.3 Survey of mean soil water storage at black locust plantation with different restored years in growth season from 2014—2018字母代表組間差異,(P<0.005)

如圖4所示,2014—2018年生長季(5—10月)羊圈溝小流域年降雨水差異明顯,分別是571.2、264.8、447.4、668.4、423.4 mm。自2014—2018年期間15 a和35 a恢復(fù)年限刺槐林的平均SVWC分別僅有0.067和0.071 m3/m3,顯著低于20 a和30 a恢復(fù)年限刺槐林的0.103 m3/m3和0.108 m3/m3(圖4中顯示橙紅色)。圖4也能看出,2014年不同恢復(fù)年限的刺槐林平均SVWC也是15 a(0.122 m3/m3)和35 a(0.110 m3/m3)的大于20 a(0.144 m3/m3)與30 a(0.132 m3/m3)的。2017年生長季降水大于2014年生長季降水,但2014年的2017年四個刺槐林的SVWC顯著低于2014年的SVWC(P<0.05),土壤水分與降水沒有出現(xiàn)良好的相關(guān)關(guān)系,這是由于2013年的降雨量高達(dá)959.3 mm(圖2),其深層土壤水分得到了充分的補給而受到當(dāng)年降水的影響較小。同時,結(jié)果顯示15 a和35 a恢復(fù)年限刺槐林在2015年至2018年生長季期間,有相當(dāng)一段時間土壤水分處于WP的水平(0.03—0.06 m3/m3)。2016年與2017年降水量較高,尤其是2017年,全年降水達(dá)到746.2 mm,屬豐水年,很大程度緩解了水分對刺槐林的脅迫,是降水對土壤水分起到補給的作用[25, 35- 36]。

圖4 2014—1018年生長季降水特征、不同恢復(fù)年限人工刺槐林生長季的日平均土壤水分時空動態(tài)變化Fig.4 Spatiotemporal dynamics of precipitation and daily soil moisture at black locust plantation with different restoration years in growth season of 2014 to 2018P為各年降水量

2.2 土壤水分變異程度分布特征

不同恢復(fù)年限刺槐林的SVWC隨著土壤深度增加,其時間上的CV值也隨之變化,表現(xiàn)出與SVWC同樣的變化特征,15 a和35 a恢復(fù)年限的CV值隨土壤深度變化較小,20 a與30 a恢復(fù)年限刺槐林SVWC的CV值都隨著土壤深度的增加而減小。從不同土壤深度SVWC月均CV值可看出(圖5)：4個樣地0—180 cm土壤深度的土壤水分CV值都<100%,都屬于中等變異性以下(10%

圖5 不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分月變異程度(CV- 10%)Fig.5 Monthly variability (CV- 10%) of soil water at black locust plantations with 15 a, 20 a, 30 a and 35 a restoration years. Black line with 0.00 value label refers to light variability

2.3 時間穩(wěn)定性分析及代表深度

根據(jù)Brocca等[37]的研究,本研究采用相對差分與Spearman秩相關(guān)系數(shù)兩種方法對土壤水分的時間穩(wěn)定性進行分析。通過不同土壤深度平均相對差分(MRD)以及觀測不同土壤深度的土壤水分時間穩(wěn)定性指數(shù)(ITSDi),確定ITSDi最低值及其所代表的土壤深度(圖6)。不同恢復(fù)年限人工刺槐林土壤水分時間穩(wěn)定性特征不同,MRD的變化范圍分別為-24%—29%,-32%—25%,-46%—33%和-53%—25%,15 a和20 a恢復(fù)年限刺槐林土壤水分的MRD變化較30 a和35 a恢復(fù)年限的小,表明其時間穩(wěn)定性更高,代表深度分別為80、100、80、150 cm土層。35 a恢復(fù)年限刺槐林的代表深度較其他恢復(fù)年限的更深,可達(dá)150 cm,這主要由于不同恢復(fù)年限刺槐林的根系分布特征所決定[38],植物往往通過調(diào)節(jié)根系分布來響應(yīng)降水的分配[39],刺槐根系生物量垂直分布隨著林齡增加而更深[40],但在長期干旱的情況下,深層根系和土壤提供更多水分的能力將受到限制[41],進一步解釋35 a恢復(fù)年限的刺槐林土壤水分更加穩(wěn)定代表深度更深。

圖6 不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分時間穩(wěn)定性Fig.6 Temporal stability of soil moisture at black locust plantations with different restoration years平均相對差分(MRD,黑色實線)、代表深度(紅點)以及相對差分標(biāo)準(zhǔn)偏差(SDRD,誤差棒)和時間穩(wěn)定性指數(shù)(ITSD,藍(lán)色虛線)

表2分析了不同恢復(fù)年限刺槐林0—180 cm不同土壤深度SVWC的Spearman秩相關(guān)系數(shù)。表中可看出不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分的Spearman秩相關(guān)系數(shù)在不同土壤深度上總體差異不大,15 a和20 a恢復(fù)年限刺槐林在上層(0—80 cm)之間SVWC總體呈現(xiàn)極顯著相關(guān)性(rs約0.546—0.956和0.455—0.954),下層(100—180 cm)之間也呈現(xiàn)出極顯著相關(guān)性(rs約0.447—0.971和0.578—0.929),而上下層之間總體呈現(xiàn)弱相關(guān)性(R2約0.023—0.357和0.165—0.326)；30 a和35 a恢復(fù)年限刺槐林呈現(xiàn)極顯著相關(guān)性的土壤深度為0—60 cm(rs約0.023—0.357和0.165—0.326)；而下層(80—180 cm)之間呈現(xiàn)極顯著相關(guān)性(0.370—0.937和0.380—0.952),而上下土層之間呈現(xiàn)弱相關(guān)性(rs約0.023 — 0.357和0.165 — 0.326)。結(jié)果進一步表明上下土層之間的土壤水分時間穩(wěn)定性不同,同時還說明上下土層土壤水分之間受到的影響因素不一致,這與前人的研究結(jié)果一致[42]。

表2 不同土壤深度Spearman秩相關(guān)系數(shù)矩陣

2.4 土壤水分代表深度結(jié)果評價

通過土壤水分時間穩(wěn)定性分析確定不同恢復(fù)年限刺槐林代表土壤深度,采用決定系數(shù)R2與納什系數(shù)NSE對該結(jié)果進行評估(圖7)。圖7描述了代表性土壤深度SVWC和該林分平均SVWC的線性關(guān)系,15 a恢復(fù)年限刺槐林的R2最高,達(dá)到0.91,線性顯著相關(guān),而其余三個不同恢復(fù)年限刺槐林的R2低于0.6,為0.49—0.59。將代表性土壤深度SVWC與林分平均SVWC月均值進行計算納什系數(shù)(圖7),結(jié)果表明,不同恢復(fù)年限刺槐林的NSE的范圍為0.32—0.82,其中15 a恢復(fù)年限刺槐林的代表性最強,達(dá)到了0.82,而其余三個林分的代表性結(jié)果接近總體平均值水平,總體結(jié)果可信,但仍具有一定誤差。不同恢復(fù)年限刺槐林的代表性結(jié)果存在差異,線性回歸決定系數(shù)與納什系數(shù)的結(jié)果表明4個不同恢復(fù)年限刺槐林的代表性結(jié)果可接受。已有研究證明土壤水分時間穩(wěn)定性受到如地形地貌[19,42-43],土壤質(zhì)地[44],氣候條件[45]以及植被生長狀況[22, 46]等多重因素的共同影響。植被演替可顯著地改變包括土壤微生物、養(yǎng)分等土壤性質(zhì)[47],進而影響植被與土壤水分的關(guān)系。

2.5 時間穩(wěn)定性的主要影響因素

根據(jù)上述研究結(jié)果表明,土壤水分空間格局的時間穩(wěn)定性隨恢復(fù)年限的變化而變化。然而,尚不清楚哪些具體因素能夠準(zhǔn)確解釋這4個不同恢復(fù)年限刺槐林的土壤水分在時間穩(wěn)定性上的差異。表1所展示的植被與土壤特征無法直接得出明確的結(jié)果,對此,灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)被用作確定主要影響因素。如表3所示,以林下植被蓋度、土壤容重等16個植被與土壤因子作為灰色關(guān)聯(lián)分析的環(huán)境因子。分別以SDRD作為參考序列,結(jié)果表明以砂粒、土壤總氮、容重、有機碳等土壤因子的關(guān)聯(lián)度比植被因子更高。Jia等[30]在研究不同植被類型對土壤儲水量時間穩(wěn)定性的影響時,以SDRD作為參考序列,對環(huán)境因子進行關(guān)聯(lián)度分析發(fā)現(xiàn)植被覆蓋度以及地上生物量的關(guān)聯(lián)度最高,高于0.7,為主要影響因素；而本研究以SDRD作為參考序列關(guān)聯(lián)度排前列的是土壤因子,最高的為砂粒,高達(dá)0.817,并且土壤總氮、土壤容重、土壤有機碳、土壤總孔隙度以及坡度是主要影響因素(高于0.7)；其次影響因素分別是粉粒、黏粒、林下植被覆蓋度、田間持水量以及林齡和平均胸徑(介于0.6—0.7之間)?？紤]到環(huán)境因子之間具有相互作用,關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果表明,土壤因子總體比植被因子對土壤水分時間穩(wěn)定性的影響更重要,但植被因素對其影響也不容小視。總所周知,在干旱半干旱區(qū)域土壤水分的動態(tài)主要受到降水入滲、植被根系吸收以及土壤蒸發(fā)[31, 48-49],而降水入滲由降水特征以及土壤特性決定,植被根系決定對土壤水分的吸收,土壤蒸發(fā)受制于植被覆蓋,1m左右土壤深度受蒸發(fā)影響較表層弱,而又能受到較深層土層更多的降水入滲補給[50],該深度也是植被根系吸收水分較為活躍的土層,降水入滲補給也能夠一定程度抵消植被根系的吸收[34],因此該深度土壤水分具有明顯的時間穩(wěn)定性。

3 結(jié)論

人工刺槐林經(jīng)過多年的自然恢復(fù),其土壤水分時空特征發(fā)生顯著的變化。本研究以空間代時間的方法，于2014—2018年對黃土高原丘陵溝壑區(qū)典型小流域不同恢復(fù)年限刺槐林的土壤水分進行長時間序列觀測，分析15、20、30、35 a恢復(fù)年限刺槐林土壤水分時空動態(tài),同時采用相對差分與Spearman秩相關(guān)系數(shù)兩種方法來分析不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分時間穩(wěn)定性,確定不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分的代表深度,并采用決定系數(shù)R2與納什系數(shù)NSE對土壤深度的代表性進行評價,得出以下結(jié)論：

(1)不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分差異顯著,其儲水量大小排序依次為30 a>20 a>35 a>15 a；隨著恢復(fù)年限增加,刺槐林土壤儲水量呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢；不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分時空分布特征差異明顯,土壤水分變異性隨土壤深度增加而減小,但不隨恢復(fù)年限而有規(guī)律的變化；土壤水分變化主要受降水及植被生長需求的影響,其變異性的時空格局進一步表明土壤水分的穩(wěn)定性隨土壤深度增加而增加；

(2)通過相對差分分析不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分時間穩(wěn)定性,采用時間穩(wěn)定性指數(shù)確定15、20、30、35 a的代表深度分別為80、100、80、150 cm土層；Spearman秩相關(guān)分析表明,上土層與下土層的土壤水分的時間穩(wěn)定性特征差異明顯；

(3)線性回歸與納什系數(shù)結(jié)果顯示,決定系數(shù)R2的范圍為0.49—0.91,納什系數(shù)NSE的范圍為0.32—0.82,其中15 a恢復(fù)年限刺槐林的代表深度具有最好的代表性,決定系數(shù)和納什系數(shù)分別達(dá)到0.91和0.82。線性回歸與納什系數(shù)結(jié)果表明通過相對差分與時間穩(wěn)定性指數(shù)得到土壤水分代表深度的結(jié)果是可接受的,但仍存在一定誤差,在模型模擬時需考慮這部分的不確定性。

(4)灰色關(guān)聯(lián)度分析表明,土壤質(zhì)地(砂粒),土壤總氮、土壤容重、土壤有機碳、土壤總孔隙度以及坡度是不同恢復(fù)年限刺槐林土壤水分時間穩(wěn)定性主要影響因素。