陜北黃土高原不同微地形下植被-土壤系統(tǒng)耦合特征研究

李 豪，盧紀(jì)元，魏天興，朱清科

（北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院/水土保持與荒漠化防治國(guó)家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083）

陜北黃土高原土質(zhì)松散，春冬干旱，夏季多暴雨，水土流失嚴(yán)重，地表溝壑縱橫，植被立地條件差，該區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)重建問(wèn)題變得尤為重要[1-2]。陜北黃土高原坡面在水力、重力等外營(yíng)力的作用下形成淺溝、緩臺(tái)、陡坎、塌陷和切溝等形態(tài)大小參差不齊的微地形[3-4]，這些微地形使其表面變得崎嶇不平，引起土壤水分、養(yǎng)分等影響植物生長(zhǎng)的關(guān)鍵要素的重分配[5-7]，從而導(dǎo)致植被在坡面上的差異性分布[8]。在黃土高原的植被恢復(fù)重建過(guò)程中忽略微地形間的差異很可能導(dǎo)致植被保存率低、生長(zhǎng)狀況差甚至“小老樹(shù)”等問(wèn)題[9]。因此，微地形間的差異研究對(duì)于黃土高原仿自然植被群落結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)配置具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

以往關(guān)于黃土高原微地形植被和土壤的研究多集中在其中某一方面單獨(dú)對(duì)微地形的響應(yīng)上。例如，張宏芝等[6，10]探究了各類(lèi)微地形間的理化性質(zhì)差異，盧紀(jì)元等[11]研究了不同微地形下的植被特征分異。而土壤的性質(zhì)影響植被的變化，同時(shí)也因植被的變化而變化，二者是一個(gè)相輔相成，相互制約的系統(tǒng)[12]。應(yīng)將土壤植被統(tǒng)一到一個(gè)系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行研究。近年來(lái)，已有研究開(kāi)始用耦合協(xié)調(diào)度來(lái)表征研究系統(tǒng)內(nèi)多子系統(tǒng)之間的耦合。耦合協(xié)調(diào)強(qiáng)調(diào)的是一種深層次的系統(tǒng)要素之間關(guān)系及過(guò)程的研究，一般用來(lái)從整體上判別多系統(tǒng)之間匹配發(fā)展態(tài)勢(shì)。當(dāng)前，耦合協(xié)調(diào)度模型主要被應(yīng)用在評(píng)定城鎮(zhèn)化[13]、區(qū)域經(jīng)濟(jì)[14]、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化[15]、旅游產(chǎn)業(yè)[16]和生態(tài)環(huán)境[17]等宏觀方面的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。目前已有學(xué)者將其推廣應(yīng)用在確定小尺度植被與土壤之間交互影響方面。彭晚霞[18]采用耦合協(xié)調(diào)度模型評(píng)價(jià)了7 種不同退耕還林還草模式下的植被—土壤系統(tǒng)恢復(fù)效果。徐明[19]采用耦合協(xié)調(diào)度模型評(píng)定分析了3 種不同植被恢復(fù)模式下的植被—土壤系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)關(guān)系的差異。但目前還少見(jiàn)對(duì)不同微地形下植被—土壤系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)特征方面的研究。

本文采用耦合度和耦合協(xié)調(diào)度模型定量分析了陜北黃土高原不同微地形下植被與土壤之間的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，闡述了坡面微地形對(duì)生態(tài)恢復(fù)重建的作用，以期為指導(dǎo)陜北黃土高原植被精準(zhǔn)配置提供參考。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于陜西省延安市吳起縣吳旗鎮(zhèn)中部的合溝流域，108°12'20″～108°13'55″ E，36°53'23″～36°55'07″ N，海拔高度1 350～1 585 m，屬于黃土高原丘陵溝壑區(qū)，黃土丘陵第二副區(qū)，區(qū)域內(nèi)年均降水量478.3 mm；62%的降雨量集中在7—9月，且多以暴雨形式出現(xiàn)，年際變化較大，為半干旱溫帶大陸性季風(fēng)氣候，夏季旱澇相間，冬季寒冷干燥。日照充足、晝夜溫差大，年平均氣溫7.8 ℃，年平均日照時(shí)間2 400 h，年平均無(wú)霜期為146 d。土壤類(lèi)型以在黃土性黃綿土為主，質(zhì)地為輕壤。植被類(lèi)型為森林草原向草原過(guò)渡類(lèi)型，華北區(qū)系植物在該區(qū)植物組成中占主導(dǎo)地位。近代以來(lái)，人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)加劇，該區(qū)原生植被已基本被破壞殆盡。合溝小流域自1998年開(kāi)始實(shí)施封育措施以來(lái)，完全依靠自然恢復(fù)，目前流域中坡面為天然草本覆蓋，零星分布著小灌木和喬木幼苗。

2 研究方法

2.1 樣地布設(shè)

于2014年7—8月，對(duì)研究區(qū)內(nèi)的梁峁坡半陰和半陽(yáng)坡向的微地形進(jìn)行分類(lèi)調(diào)查，并作為試驗(yàn)樣地，確保5 種類(lèi)型的微地形在兩種坡向內(nèi)都至少有一個(gè)樣方。并在半陽(yáng)和半陰坡向的原狀坡上中下部分別設(shè)置一個(gè)5 m×5 m 的樣方作為對(duì)照組，然后在每個(gè)樣方內(nèi)隨機(jī)設(shè)置3 個(gè)1 m×1 m 的草本小樣方。其中淺溝和切溝的樣方設(shè)置在溝底，共調(diào)查57 個(gè)草本樣方。如果小樣方內(nèi)出現(xiàn)了灌木或喬木，則記錄其種類(lèi)、數(shù)量、樹(shù)高和冠幅，并根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)擴(kuò)大樣方面積。同時(shí)，記錄每個(gè)樣方的海拔、坡度、坡向和坡位。樣地基本情況如表1所示。

表1 樣地基本情況Table 1 The basic situation of the sample plot

2.2 植被調(diào)查與計(jì)算方法

調(diào)查記錄每個(gè)樣方內(nèi)每種植物的名稱(chēng)、數(shù)量和平均高度，采用目視判讀法估計(jì)每種植物的蓋度和樣方總蓋度，稱(chēng)取其地上植物鮮重，然后采用烘箱烘干，稱(chēng)其生物量并算得干鮮比。采用統(tǒng)計(jì)的各物種數(shù)計(jì)算Margalef 豐富度指數(shù)（R）、Pielou 均勻度指數(shù)（J）、Simpson 多樣性指數(shù)（D）和Shannon-Wiener多樣性指數(shù)（H）來(lái)表征不同微地形下植物多樣性特征。

Margalef 豐富度指數(shù)：R=（S-1）/lnN

Pielou 均勻度指數(shù)：J=H/lnS

Shannon-Wiener 多樣性指數(shù)：H=-∑PilnPi

Simpson 多樣性指數(shù)：D=1-∑Pi2

式中，S 為樣方中的物種總數(shù)，N 表示樣方所有物種的個(gè)體總數(shù)，Pi表示第i 個(gè)物種所占的比例。

2.3 土壤樣品采集與分析

每個(gè)草本樣方調(diào)查完畢后，在每個(gè)草本樣方中心挖土壤剖面，分0～20 cm，20～40 cm，40～60 cm 3層依次取土樣，每層共取500 g 左右的土樣，分3 次重復(fù)，將3 次重復(fù)土樣充分混合后帶回室內(nèi)實(shí)驗(yàn)室，風(fēng)干后用以測(cè)定土壤養(yǎng)分指標(biāo)。共挖取土壤坡面57個(gè)，測(cè)定土壤樣品171 個(gè)。3 層取平均用以表征單個(gè)草本樣方土壤養(yǎng)分特征。

于2014年9月—12月進(jìn)行樣品測(cè)定，測(cè)定的土壤養(yǎng)分指標(biāo)有土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、堿解氮、有效磷、速效鉀及pH 值。測(cè)定方法如下：土壤有機(jī)質(zhì)含量采取重鉻酸鉀容量法—外加熱法測(cè)定；土壤全氮含量采用半微量開(kāi)式法測(cè)定；土壤堿解氮含量采用堿解擴(kuò)散法測(cè)定；土壤有效磷含量采用0.5 mol/L NaHCO3浸提—鉬銻抗比色法測(cè)定；土壤速效鉀含量的測(cè)定采用NH4OAc 浸提，火焰光度法；土壤pH值采用電位法測(cè)定。

2.4 模型建立

2.4.1 耦合度模型

耦合度是一個(gè)物理學(xué)概念，是指2 個(gè)（或2 個(gè)以上的）系統(tǒng)通過(guò)自身和外界的各種相互作用而彼此影響的現(xiàn)象[20]。結(jié)合物理學(xué)中容量耦合系數(shù)理論，得到系統(tǒng)互相作用的耦合度模型，即

這里，mi（i =1，2，3，···，n）是各子系統(tǒng)的評(píng)價(jià)函數(shù)，但是該模型比較抽象，耦合度具體表達(dá)式需要進(jìn)一步確定，已有學(xué)者[21]通過(guò)表征離差系數(shù)的公式討論確定了n=2 時(shí)的情形，得到2 個(gè)系統(tǒng)相互作用的耦合度模型為

式中，k 為調(diào)節(jié)系數(shù)，本文k=5；C 為植被土壤系統(tǒng)耦合度。顯然，0≤C≤1，當(dāng)C 趨向于1 時(shí)，說(shuō)明系統(tǒng)之間或系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間達(dá)到優(yōu)質(zhì)共振耦合；當(dāng)C=0 時(shí)，耦合度極小，說(shuō)明系統(tǒng)之間或系統(tǒng)要素之間處于無(wú)關(guān)狀態(tài)。f（x）為代表植被綜合評(píng)價(jià)函數(shù)，g（y）為土壤綜合評(píng)價(jià)函數(shù)。

式中，ai，xi分別為植被綜合評(píng)價(jià)函數(shù)第i 個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的待定權(quán)重和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值；by，yj分別為土壤綜合評(píng)價(jià)函數(shù)第j 個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的待定權(quán)重和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值。

2.4.2 耦合協(xié)調(diào)度模型

雖然C 可表示植被與土壤之間的耦合程度，然而，這個(gè)模型在有些情況下卻很難反映出植被和土壤的實(shí)際水平和狀態(tài)。例如，當(dāng)f（x）和g（y）都取值0.01 時(shí)，計(jì)算得出的耦合度大于f（x）和g（y）分別取值0.8 和0.9 的結(jié)論。這顯然不是我們想要的結(jié)果，因此為進(jìn)一步反映不同微地形下植被土壤2 個(gè)系統(tǒng)發(fā)展水平的相對(duì)高低，在C 值的基礎(chǔ)上加入表示總體發(fā)展水平的成分，構(gòu)建引入耦合協(xié)調(diào)度模型：

式中，Cd為植被土壤系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度。T 為植被與土壤的綜合調(diào)和指數(shù)，他反映了植被與土壤的整體協(xié)同效應(yīng)或貢獻(xiàn)；α、β 為待定權(quán)數(shù)，依據(jù)前人的經(jīng)驗(yàn)[18-19]，本文α=β=0.5。

2.4.3 耦合協(xié)調(diào)類(lèi)型劃分

目前耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分尚無(wú)同一標(biāo)準(zhǔn)，參考前人的研究成果[18]。先根據(jù)Cd的值將不同微地形下的植被土壤耦合協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r分為3 大類(lèi)10 小類(lèi)，然后再根據(jù)f（x）/g（y）的對(duì)比關(guān)系劃分為30 種基本耦合類(lèi)型。植被土壤系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)類(lèi)型劃分如表2。

表2 植被土壤系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)類(lèi)型劃分Table 2 Vegetation soil system coupling coordination type division

（續(xù)表2）

2.5 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

所有數(shù)據(jù)使用Microsoft Excel 2016 進(jìn)行處理，層次分析法權(quán)重采用yaahp V11.2 進(jìn)行確定，用R語(yǔ)言psych 程序包做相關(guān)性分析。

3 不同微地形模型分析

3.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

為了準(zhǔn)確評(píng)價(jià)自然恢復(fù)過(guò)程中不同微地形下土壤和植被的關(guān)系，在設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，借鑒相關(guān)研究成果[18-19，22]，按照目的科學(xué)性和系統(tǒng)完整性原則，兼顧指標(biāo)體系的可操作性、易比較性、代表性、靈敏性、獨(dú)立性和協(xié)調(diào)性，構(gòu)造能夠反映陜北黃土高原不同微地形下植被土壤耦合協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，形成包括高度、蓋度、生物量、Margalef 指數(shù)、Pielou 指數(shù)、Simpson 指數(shù)和Shannon-wiener 指數(shù)等7 個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的植被表征體系和包括有機(jī)質(zhì)、全氮、堿解氮、有效磷、速效鉀和pH 等6 個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的土壤表征體系。由于不同指標(biāo)間存在量綱、數(shù)量級(jí)和數(shù)量變化幅度的差異，本文選用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使所有指標(biāo)值都在[0，1]范圍內(nèi)。

在處理指標(biāo)權(quán)重時(shí)，考慮到每一種賦權(quán)法都有一定局限性，為了降低賦權(quán)法帶來(lái)的差異性，本文綜合選擇了一種主觀賦權(quán)法模糊層次分析法（AHP）和一種客觀賦權(quán)法熵值[23]法，然后求其權(quán)重的均值得到綜合權(quán)重，在一定程度上相應(yīng)的縮小了單一賦權(quán)法帶來(lái)的局限性和弊端，處理結(jié)果如表3所示。

表3 不同微地形下植被土壤耦合特征評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重Table 3 The weight of vegetation soil coupling characteristics evaluation index under different microtopography

3.2 不同微地形下植被土壤系統(tǒng)耦合關(guān)系評(píng)價(jià)

不同微地形植被綜合指數(shù)f（x）、土壤綜合指數(shù)g（y）、植被土壤耦合度C 和耦合協(xié)調(diào)度Cd計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 不同微地形下植被土壤系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)狀況評(píng)判結(jié)果Table 4 Coupling status of vegetation and soil system under different microtopography

從中可以看出，5 種微地形和原狀坡的植被和土壤綜合指數(shù)在各種微地形中的位置并不完全一致，其中植被綜合指數(shù)順序?yàn)榍袦希舅荩緶\溝＞緩臺(tái)＞陡坎＞原狀坡，土壤綜合指數(shù)順序?yàn)樗荩厩袦希揪徟_(tái)＞陡坎＞淺溝＞原狀坡。淺溝和切溝的植被綜合指數(shù)均優(yōu)于土壤綜合指數(shù)，其他3 種微地形和原狀坡土壤綜合指數(shù)高于植被綜合指數(shù)。不過(guò)5 種微地形土壤綜合指數(shù)和植被綜合指數(shù)均高于原狀坡。5 種微地形和原狀坡的耦合度變化在0.022 3～0.994 7之間，耦合協(xié)調(diào)度變化在0.024 8～0.881 8 之間，各地形之間差異明顯。耦合度順序?yàn)榍袦希舅荩緶\溝＞緩臺(tái)＞陡坎＞原狀坡，耦合協(xié)調(diào)度順序?yàn)榍袦希舅荩揪徟_(tái)＞淺溝＞陡坎＞原狀坡。結(jié)果表明：5 種微地形植被與土壤的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)均優(yōu)于原狀坡，其中，切溝和塌陷屬于良好協(xié)調(diào)-同步型，淺溝屬于瀕臨失調(diào)-土壤損益型，緩臺(tái)屬于初級(jí)協(xié)調(diào)-植被滯后型，陡坎屬于中度失調(diào)-植被損益型，原狀坡屬于極度失調(diào)-植被損益型。

3.3 植被和土壤各因子間的相關(guān)性分析

由表4可知，研究區(qū)平均耦合度為0.589 4，說(shuō)明總體而言植被和土壤之間已建立一定的相關(guān)關(guān)系。現(xiàn)對(duì)研究區(qū)內(nèi)的植被和土壤各因子間的做Spearman 相關(guān)性分析（表5）。

由表5可以看出，植被平均高度與土壤有機(jī)質(zhì)和全氮呈顯著正相關(guān)；植被蓋度與土壤全氮呈顯著正相關(guān)；植被Pielou、Simpson 和Shannon-Wiener 指數(shù)與土壤有機(jī)質(zhì)呈顯著正相關(guān)，與土壤全氮和速效鉀呈極顯著正相關(guān)。

4 討論

黃土高原不同微地形下植被—土壤系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)關(guān)系差異較大，總體涵蓋極度失調(diào)到良好協(xié)調(diào)中的五種亞類(lèi)型，說(shuō)明微地形對(duì)土壤—植被耦合協(xié)調(diào)關(guān)系影響顯著。不同微地形中耦合協(xié)調(diào)度最高的是切溝，屬于良好協(xié)調(diào)-同步型。這與切溝的形成是分不開(kāi)的，切溝長(zhǎng)度，寬度及高度下切規(guī)模較大，利于坡面水分和養(yǎng)分的匯集和保持[23]，擁有較好的土壤條件。而退耕地在植被恢復(fù)的早期階段，土壤因素在很大程度上主導(dǎo)著植被群落的發(fā)生、發(fā)育和演替速度[12]。因此切溝植被-土壤系統(tǒng)整體耦合協(xié)調(diào)情況優(yōu)良。同屬良好協(xié)調(diào)-同步型的還有塌陷，凹陷狀的形態(tài)同樣有助于土壤水分養(yǎng)分的保持和匯集。緩臺(tái)可看作凹形坡的下凹部分，攜帶土壤的水流在緩臺(tái)流速減慢導(dǎo)致土壤顆粒沉積和水的充分入滲，因而匯集了較多的養(yǎng)分和水分[24-25]。但其植被狀況表現(xiàn)欠佳，整體處于初級(jí)協(xié)調(diào)-植被滯后狀態(tài)。淺溝和切溝類(lèi)似，但其長(zhǎng)度，寬度及高度下切均不及切溝，相同情況下，淺溝一般擁有更小的匯水面積，因此養(yǎng)分水分匯集能力不及切溝[26]。土壤狀況相對(duì)較差，整體處于瀕臨失調(diào)-土壤損益狀態(tài)。陡坎為坡面內(nèi)坡度明顯大于坡面平均坡度的局部地塊，因其坡度較大，水分養(yǎng)分存儲(chǔ)不易，但本研究中陡坎的土壤綜合指數(shù)優(yōu)于淺溝和原狀坡，與其他研究結(jié)果[6]不符，這可能是因?yàn)楸狙芯恐卸缚财露绕毡楸冗x取的原狀坡要緩，導(dǎo)致其擁有相對(duì)較好的土壤條件，但其植被綜合指數(shù)依然較低，整體屬于中度失調(diào)-植被損益。雖然各類(lèi)微地形土壤植被系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)狀況參差不齊，但均優(yōu)于原狀坡。所選流域退耕封育十幾年來(lái)，各類(lèi)微地形由于各自不同的特點(diǎn)，土壤-植被系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r也不相同。在地上優(yōu)勢(shì)物種方面，總體上也隨著耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)的上升，由原狀坡上的星毛委陵菜逐漸過(guò)渡到切溝塌陷的鐵桿蒿、茭蒿。

表5 植被和土壤各因子間的Spearman 相關(guān)性Table 5 Spearman correlation between vegetation and soil factors

本研究中植被和土壤因子相關(guān)性主要體現(xiàn)在植被多樣性特征和土壤有機(jī)質(zhì)、全氮和速效鉀之間。這主要是因?yàn)橥寥烙袡C(jī)質(zhì)不但影響土壤潛在肥力，而且對(duì)植被的生長(zhǎng)發(fā)育影響最大，氮素也是影響植被發(fā)育的關(guān)鍵因子，而植被也能通過(guò)殘?bào)w分解等方式對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)和全氮進(jìn)行補(bǔ)給，因此它們相互之間較易建立相關(guān)關(guān)系。多數(shù)相關(guān)研究[28]也得出了類(lèi)似的結(jié)論。李登武等[29]研究得出土壤鉀與地上植物組成相關(guān)關(guān)系不明顯；楊青青等[30]認(rèn)為土壤鉀對(duì)林下植物多樣性有顯著影響，而本研究中也發(fā)現(xiàn)土壤速效鉀與植被Pielou 指數(shù)，Simpson 指數(shù)和Shannon-Wiener 指數(shù)相關(guān)性顯著。這可能與地上植被類(lèi)型和植被土壤系統(tǒng)的耦合發(fā)展?fàn)顟B(tài)有關(guān)，也可能是不同分析方式帶來(lái)的差異[31-32]，具體情況還有待驗(yàn)證。在其他研究中[33]堿解氮和有效磷對(duì)植被多樣性影響顯著，與本研究結(jié)果不符，可能是出于同樣原因。

5 結(jié)論

①耦合協(xié)調(diào)度模型分析結(jié)果表明：5 種微地形植被與土壤的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)均優(yōu)于原狀坡，其中，切溝和塌陷屬于良好協(xié)調(diào)-同步型，緩臺(tái)屬于初級(jí)協(xié)調(diào)-植被滯后型，淺溝屬于瀕臨失調(diào)-土壤損益型，陡坎屬于中度失調(diào)-植被損益型，原狀坡屬于極度失調(diào)-植被損益型。隨著耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)的提升，地上優(yōu)勢(shì)物種也由星毛委陵菜逐漸過(guò)渡到鐵桿蒿、茭蒿。

②經(jīng)過(guò)十幾年封育，研究區(qū)植被與土壤各因子之間已建立一定的相關(guān)關(guān)系，Spearman 相關(guān)性分析表明：植被平均高度與土壤有機(jī)質(zhì)含量和全氮含量呈顯著正相關(guān)；植被蓋度與土壤全氮含量呈顯著正相關(guān)；植被Pielou、Simpson 和Shannon-Wiener 指數(shù)與土壤有機(jī)質(zhì)含量呈顯著正相關(guān)，與土壤全氮和速效鉀含量呈極顯著正相關(guān)。

不同微地形下植被土壤系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r不盡相同，但多數(shù)地形土壤發(fā)展?fàn)顩r優(yōu)于植被發(fā)展?fàn)顩r，在實(shí)地生態(tài)恢復(fù)重建過(guò)程中應(yīng)根據(jù)不同的地形實(shí)施不同標(biāo)準(zhǔn)的恢復(fù)措施。