魏玲娜,歐陽如琳,謝永玉,郭洛夫杰,董建志
(1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室,南京 210098;2.南京信息工程大學(xué)水文與水資源工程學(xué)院,南京 210044;3.水利部水資源管理中心,北京 100053;4.美國麻省理工學(xué)院土木與環(huán)境工程系,美國波士頓MA 02139)
土壤水作為陸地水循環(huán)與水量平衡的重要組成部分[1],是影響地表和大氣間時空相互作用的關(guān)鍵變量[2,3]。土壤水分對植物生長及生態(tài)環(huán)境影響巨大,土壤水變化不僅影響土壤本身的熱力性質(zhì),決定凈輻射的感熱與潛熱能量支出方式,還會影響降水的入滲和徑流等水文過程[3],與洪水或干旱預(yù)報和天氣預(yù)報密切相關(guān),土壤水的時空變異性是當(dāng)前的研究熱點與難點[4-6]。因此,探討土壤水空間分布不均勻性在時間上的持續(xù)狀態(tài)以及主導(dǎo)該特征的相關(guān)因素,對高效監(jiān)測土壤水分動態(tài)變化,開展考慮空間變異特點的土壤水分優(yōu)化布點方法研究有重要的意義。
土壤水的時間穩(wěn)定性特征源于土壤水分與土壤、植被、地形特征的相關(guān)關(guān)系在空間上相對穩(wěn)定,表現(xiàn)為土壤水空間分布模式隨著時間推移呈持續(xù)性特征[7]。例如,流域中某點在某一時段內(nèi)含水量持續(xù)高于流域平均值,那么該點就有很大的可能在其他時段內(nèi)也保持著偏高的含水量,反之亦然。這樣,流域或者區(qū)域范圍的平均土壤水狀況即可以其中某一∕某些空間點(稱之為代表性點)的土壤水變化規(guī)律加以反映。因此,只要使用合適的代表性點,即可通過監(jiān)測代表性點估算整個流域∕區(qū)域的平均土壤水分狀況[8]。成功捕捉流域土壤水的代表性點,可為流域土壤水分估算帶來極大便利。
土壤水時間穩(wěn)定性代表性點與土壤、地形、植被等下墊面特征有關(guān)。Grayson 和Western 發(fā)現(xiàn)時間穩(wěn)定特性多發(fā)生于能代表坡度、地貌和海拔等地形因子平均特征的位置[9];Hu 等發(fā)現(xiàn)我國黃土高原小流域的土壤顆粒級配對時間穩(wěn)定性的影響最大[10];Zhao 等人通過統(tǒng)計內(nèi)蒙古草原的土壤和植物參數(shù),總結(jié)了時間穩(wěn)定性指數(shù)與土壤和植被參數(shù)間的回歸關(guān)系[11]。這些均證明了使用下墊面特征的先驗知識來獲得代表性點具備相當(dāng)?shù)目尚行浴H欢?,由于不同地表狀況(土壤,地形與植被等)對土壤水時空變化規(guī)律的控制強(qiáng)度隨空間尺度以及區(qū)域特性而變化[12],控制代表性點的因素在不同地區(qū)可能有所不同,各個因素的重要性也有不同[13]。例如,Jacobs 等在美國愛荷華州發(fā)現(xiàn)時間穩(wěn)定的特性與土壤砂粒含量呈反比[14],而Mohanty和Skaggs 則在俄克拉何馬州實驗得到了砂質(zhì)壤土比粉質(zhì)壤土更穩(wěn)定的結(jié)果[15]。Schneider 等發(fā)現(xiàn)中國錫林河流域不同地點的時間穩(wěn)定性差異主要取決于不同的植被組成[16],而Hu 等在陜西六道溝流域通過實驗證明土壤顆粒大小和有機(jī)質(zhì)含量是時間穩(wěn)定性的主要控制因素[17]。原黎明和趙傳燕在祁連山區(qū)發(fā)現(xiàn)代表性測點多位于山坡坡面的中上部[4],劉鑫在晉西黃土區(qū)發(fā)現(xiàn)地形因子對淺層土壤水分有重要影響,坡向的影響呈現(xiàn)自東北向西南呈減小趨勢[18]。由于研究區(qū)及空間尺度的差異,尚不能得出關(guān)于時間穩(wěn)定性控制因素的普適結(jié)論,因此,有必要針對具體區(qū)域分析遴選流域內(nèi)影響時間穩(wěn)定性的控制因子。
此外,現(xiàn)有黑河流域土壤水時間穩(wěn)定性的研究多為坡面或者網(wǎng)格之類尺度較小的范圍,對流域尺度上的研究較少,為此,本文借助黑河流域生態(tài)水文過程綜合遙感聯(lián)合觀測試驗積累的實測數(shù)據(jù),對上游八寶河流域開展表層土壤不同深度土壤水時間穩(wěn)定性特征分析,尋找可代表流域表層土壤水分平均水平的采樣點,從下墊面的土壤、植被、地形多角度出發(fā)探討流域內(nèi)土壤水空間結(jié)構(gòu)的控制因素,為快速準(zhǔn)確地獲取流域尺度土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),指導(dǎo)流域土壤水觀測網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化設(shè)計提供科學(xué)依據(jù)。
選擇黑河干流上游八寶河流域,如圖1(a),開展土壤水時間穩(wěn)定性研究。八寶河發(fā)源于峨堡東的景陽嶺,自東向西河流長 約105 km,流域面積約2 452 km2,介 于100°06.00′~101°09.05′E,37°43.01′~38°19.02′N 之間;流域海拔在2 600~5 000 m 之間,如圖1(b),屬大陸性高寒山區(qū)氣候。年均氣溫約0.7°C,年均蒸發(fā)量約1 530 mm[19],多年平均降水量約405 mm,主要集中在夏季[20]。流域范圍土地覆被類型數(shù)據(jù)來源于《1∶1 000 000 中國植被圖集》[21],流域植被覆蓋以天然草地為主,包含高山和高寒草甸、草原等類型,草甸相對較濕,草原較干,植被類型分布如圖1(c)所示,流域西部山區(qū)分布有少量灌木林和青海云杉林,4 200 m 以上有常年積雪和永久冰川,凍土發(fā)育,其分布下限大約在3 600 m。依據(jù)文獻(xiàn)[22],流域內(nèi)共有9種不同類型的土壤[圖1(d)],各類土壤沿著流域呈西北-東南走向的帶狀分布。其中,亞高山草甸土分布廣泛,包括棕草氈土、棕黑氈土、黑氈土,占流域面積的62.4%;中部低洼地區(qū)主要以寒鈣土、冷鈣土為主,質(zhì)地為壤土,沙壤土,壤土砂等,表層土壤主要由沙土(65%~85%)和黏土(13%~30%)組成[23]。
由中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所聯(lián)合國內(nèi)多家高校與研究機(jī)構(gòu)共同開展的黑河流域生態(tài)水文過程綜合遙感聯(lián)合觀測試驗,在八寶河流域布設(shè)了生態(tài)水文無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WATERNET[24],如圖1(b)所示,總共40個采樣點。觀測儀器為美國Stevens 公司生產(chǎn)的Hydra Probe II,在深度為4,10,20 cm三個層次同時進(jìn)行5 min 間隔的實時土壤含水量數(shù)據(jù)采集,時間從2013年6月到2015年12月。本文土壤含水量觀測數(shù)據(jù)來源于國家自然科學(xué)基金委員會“黑河計劃數(shù)據(jù)管理中心”(http:∕∕www.heihedata.org)的HiWATER專題數(shù)據(jù)集。
經(jīng)數(shù)據(jù)可用性分析,時間連續(xù)性較好的數(shù)據(jù)集中在2013年10月到2014年4月。綜合該時間段資料情況,遴選出49,48,47,39,37,35,34,33,32,30,27,26,23,21,16,13,10 號共17 個缺測少、連續(xù)性好的采樣點[其位置如圖1(c)、1(d)和圖2 所示],求日平均值用于流域土壤水時間穩(wěn)定性分析,同時對少數(shù)缺測時段進(jìn)插補(bǔ)。盡管站點數(shù)量有限,由于流域土壤水代表性強(qiáng)的點主要集中于低地形指數(shù)地區(qū)[6],黑河流域的站點布設(shè)捕捉了幾乎所有低地形指數(shù)的情況,如圖2(b),對植被類型及土壤狀況也有較好的代表性,如圖1(c)和(d),因此可用于分析流域土壤水時間穩(wěn)定性。
對流域的土壤水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行了單變量描述性統(tǒng)計分析,對每個時間和深度(4、10 和20 cm)的空間平均土壤含水量-S 和土壤含水量異質(zhì)性(以標(biāo)準(zhǔn)差SD表示)進(jìn)行估計。
平均相對偏差(MRD)和相對偏差的標(biāo)準(zhǔn)差(SDRD)是土壤水分空間結(jié)構(gòu)時間穩(wěn)定性的評價指標(biāo)。平均相對偏差用來比較單個觀測點與整個觀測網(wǎng)絡(luò)平均值偏離程度,相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差則反映這種偏離程度的變幅大?。?]。平均相對偏差MRD 定義為:
式中:j為采樣點的觀測時間;i為采樣點號;m為總觀測天數(shù);Si,j表示區(qū)域內(nèi)的i號采樣點在j日期的土壤水測量值;δi,j為相對偏差值。
式中:Si,j為j時刻監(jiān)測點i的土壤水分實測值為j時刻平均土壤含水量。
i點的相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差SDRD定義為:
式中各符號意義同上。
MRD 的正負(fù)可用于表征采樣點的土壤水分相對于流域平均值的情況,MRD>0 說明該點偏濕,MRD<0 說明偏干。SDRD可以反映采樣點的土壤水分相對于平均值的時間穩(wěn)定性。以MRD 為基準(zhǔn),以SDRD 作為誤差,將流域內(nèi)17 個采樣點按照MRD 值順序排列繪制成圖可用于流域內(nèi)代表性點的確定。此時需兼顧兩點:一是MRD 值接近0,說明采樣點可精確地估計流域土壤水的平均狀況;二是SDRD盡可能小,說明偏差小,時間穩(wěn)定性好。若流域內(nèi)某一測點同時滿足上述兩點則可斷定:在一較長時期內(nèi)該點可以相對精確的預(yù)測流域平均土壤水分狀況。
此外,也可用綜合性指標(biāo)ITS將MRD 與SDRD 結(jié)合,判斷時間穩(wěn)定性[11]。
根據(jù)衛(wèi)星土壤水分測量的標(biāo)準(zhǔn)精度要求,地面土壤水觀測值應(yīng)該滿足均方根誤差RMSE<0.04,同樣可以RMSE 作為時間穩(wěn)定性方法優(yōu)劣的評價準(zhǔn)則[12]。
土壤水空間結(jié)構(gòu)影響因素主要與流域內(nèi)不同的土壤、植被和地形特征有關(guān),通過提取流域內(nèi)各采樣點土壤、植被和地形特征,分析其與時間穩(wěn)定性特征的關(guān)系,可探討土壤水空間結(jié)構(gòu)控制因素。植被與土壤特征分別采用植被類型和土壤類型加以體現(xiàn),如圖1(c)、圖1(d),地形特征則通過研究地點所在位置的高程、坡度和地形濕度指數(shù)體現(xiàn),如圖2。
為了研究流域的土壤水時間穩(wěn)定性特征,需首先對流域土壤水空間異質(zhì)性有總體把握。研究期內(nèi)流域平均日土壤含水量為4 cm 深度(0.116)<10 cm 深度(0.133)<20 cm 深度(0.137),隨深度增加土壤含水量增加;土壤含水量空間標(biāo)準(zhǔn)差則是10 cm 深度最大,4 cm 深度居中,20 cm 深度最小,說明流域土壤水空間異質(zhì)性在10 cm 深度最強(qiáng)。進(jìn)一步分析流域平均日土壤水和標(biāo)準(zhǔn)差兩者的關(guān)系,如圖3。用日土壤含水量的函數(shù)形式來表示土壤水分空間異質(zhì)性SD(-S),3個深度的SD(-S)的關(guān)系各不相同,但均表現(xiàn)出凸形特征,此特征在流域尺度上的土壤水變化研究中已被多次報道[25]。以三次多項式函數(shù)加以擬合,4 cm深度與10 cm 深度的函數(shù)形式接近。從點據(jù)的分散程度看,埋深最淺的4 cm土層最為分散。
圖3 流域4、10和20 cm深度平均日土壤含水量-S與土壤含水量標(biāo)準(zhǔn)差SD之間的關(guān)系Fig.3 Relationship of the watershed mean daily soil moisture and the standard deviation of daily soil moisture at the depths of 4,10 and 20 cm
利用選取的2013年10月至2014年4月期間八寶河流域內(nèi)17個土壤含水量觀測點的數(shù)據(jù),分別計算不同深度的平均相對偏差MRD,相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差SDRD 以及時間穩(wěn)定性綜合指標(biāo)(ITS),按照各點的平均相對偏差的大小進(jìn)行排序,繪制成相對偏差誤差棒圖,以此分析流域的時間穩(wěn)定性,確定代表性點。
由圖4(a)流域埋深4 cm 的土壤水MRD 從-72.4%~91.9%不等,變化范圍較大,原因為八寶河流域面積較大(約2 452 km2),土壤、植被類型、地形等因素空間異質(zhì)性大。SDRD 的變化范圍在15.5%到60.1%之間,偏干(MRD<0)區(qū)域誤差線長度多數(shù)較短,偏濕區(qū)域較長,說明干區(qū)土壤水的時間穩(wěn)定性相較于濕區(qū)更好,與文獻(xiàn)[6]結(jié)論一致。
圖4 流域17個采樣點不同深度土壤含水量相對偏差秩序排列Fig.4 Ranked mean relative difference(MRD)at the depths of 4,10 and 20 cm for 17 measuring points in the watershed
圖4(a)的黑色折線代表ITS 值,ITS 越小時間穩(wěn)定性越好。所有采樣點中13 號采樣點MRD 值最接近0,SDRD 和ITS 的值均為最小,其MRD13=0.59%,SDRD13= 15.5%,又RMSE13=2.9%<4%,因此,該點可作為流域4 cm 深度平均土壤含水量的代表性點。類似地,附近的49、23、35號點也與13號點較為相似,但35和49 的RMSE 值均大于4%,只有23 的RMSE 值小于4%,因此23號采樣點也可作為代表性點。
由圖4(b)可知,流域埋深10 cm 處土壤水MRD 介于-69.1%與77.7%之間,最小值相較于埋深4 cm 更高,最大值卻更低,說明深度10 cm 處土壤水比4 cm 處的空間異質(zhì)性更小,這可能是由植被根系吸水、土壤蒸發(fā)模式以及毛管水補(bǔ)充水分等因素共同造成的。偏干區(qū)域SDRD 值的變化范圍為9.64%到59.4%之間,偏濕區(qū)域是19.6%到53.1%之間,干區(qū)誤差線長度變化比濕區(qū)大,說明埋深10 cm 土壤水分在偏干區(qū)域時間穩(wěn)定性特征的空間差異更大。與埋深4 cm 處相似,埋深10 cm 偏干區(qū)域土壤水的時間穩(wěn)定性總體比濕區(qū)更好。
圖4(b)47 號采樣點MRD47=-0.93%,SDRD47= 19.5%,RMSE47=3.9%<4%,故47 號點可認(rèn)為是流域埋深10 cm 平均含水量的代表性點。23 和33 號采樣點盡管MRD 值接近0,SDRD值較小,但因RMSE 分別為5.47%與4.64%,均大于4%,故不能作為代表性點。對比圖3(a)、3(b),盡管兩個深度所選的代表性點位置不同,但是,39、32、37、16、34、48號采樣點兩個深度的土壤水均處于偏干的狀態(tài),23、33、21、27、30、26 號采樣點兩個深度的土壤水均處于偏濕的狀態(tài),說明這4 和10 cm 兩個深度表層土壤水時間穩(wěn)定性空間分布格局基本一致。
圖4(c)顯示了流域埋深20 cm 處的MRD 范圍是-41.3%~44.5%之間,埋深20 cm MRD 的最小值相較于埋深10 cm 更高,最大值更低,即埋深20 cm土壤比埋深10 cm土壤的空間異質(zhì)性更小。由此,隨埋深增加土壤水分的空間異質(zhì)性逐漸減小,時間穩(wěn)定性特征逐漸增強(qiáng),其與文獻(xiàn)[10]的實驗結(jié)果一致。由圖,35、49、16、37、34號點的MRD 值都比較接近于0,但因35,49和34 號采樣點SDRD35=42.4%,SDRD49=49.5%,SDRD34=33.2%,均偏大,故三者均不能作為埋深20 cm 流域平均土壤水含量的代表性點。而16 號采樣點MRD16=2.4%,SDRD16=21.7%,RMSE16=4.2%>4%,不符合衛(wèi)星精度要求,也不能作為代表性點。37號點MRD37=3.6%,SDRD37=15.0%,RMSE37=1.8% m<4%,符合衛(wèi)星土壤水分精度要求,ITS 值最小,故可作為此深度流域平均含水量的代表性點。
表1 為3 個深度代表性點的SDRD、MRD 和ITS 統(tǒng)計結(jié)果,埋深4 cm 土壤水代表性點所在位置土壤類型為棕黑氈土,埋深10 cm 代表性點為黑氈土,埋深20 cm 代表性點為棕黑氈土,均屬于高原亞熱帶草甸植被下的土壤,是八寶河流域主要土壤類型[圖1(d)];除了埋深20 cm的代表性點所在地植被(寒溫帶和溫帶山地針葉林)不是該流域的優(yōu)勢性植被外,埋深4 和10 cm的代表性點所在位置植被類型均為本流域的優(yōu)勢性植被類型[圖1(c)],這與前人研究結(jié)論“代表性點多位于優(yōu)勢植被與主要土壤類型分布的區(qū)域”相吻合[9]。
代表性點的土壤水觀測可用于估算流域平均狀況,進(jìn)一步比較分析代表性點與流域平均土壤水分之間的關(guān)系,對不同埋深的代表性點和相應(yīng)的流域平均土壤水進(jìn)行統(tǒng)計回歸分析,得到各深度的代表性點對流域平均土壤水分的回歸方程。如表1所列,R2的變化范圍為0.76~0.88,較高,說明所選的代表性點的土壤水與流域平均值相關(guān)性較好,差異性較小。根據(jù)回歸方程,可利用代表性點的觀測結(jié)果對流域平均土壤水分狀況進(jìn)行預(yù)測,減少區(qū)域土壤水觀測成本。
表1 埋深4、10和20 cm代表性點特征統(tǒng)計Tab.1 Statistics of representative points at the depths of 4,10 and 20 cm
流域土壤水分動態(tài)及其空間分布規(guī)律受地形、土壤和植被等條件控制作用。研究流域土壤水分時間穩(wěn)定性控制因素,進(jìn)而量化地使用這些先驗信息,有助于更加準(zhǔn)確有效地捕捉代表性點。利用圖5分析不同深度土壤水受植被覆蓋類型影響的時間穩(wěn)定性特征。由圖5(a)、4 cm 埋深4種植被類型MRD 中位數(shù)均接近于0,其中,高寒禾草、苔草草原植被下的MRD 分布最為集中,寒溫帶和溫帶山地針葉林最為分散;圖5(d)中4 cm 高寒禾草、苔草草原的SDRD 分布最為集中且SDRD 最小,說明其相比其他3 種植被時間穩(wěn)定性更好。另外,亞高山落葉闊葉灌叢SDRD中位數(shù)為29.1%,相較于寒溫帶和溫帶山地針葉林與高寒嵩草、雜草類草甸兩種植被小,但SDRD 值分散。因此,植被類型為高寒禾草、苔草草原植被的采樣點更能代表流域4 cm 埋深的平均土壤水狀況。
圖5 不同深度植被類型影響下的平均相對偏差(MRD)和相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差(SDRD)的箱型分布Fig.5 Comparison of mean relative difference(MRD)and standard deviation of relative difference(SDRD)influenced by vegetation cover at the depths of 4,10 and 20 cm
同樣地,圖5(b)中高寒禾草、苔草草原10 cm 深度的MRD分布最集中且中位數(shù)更接近0,同時SDRD分布也最集中且數(shù)值較小,如圖5(e)。因此,植被類型為高寒禾草、苔草草原的采樣點更能代表流域10 cm 埋深平均土壤水狀況。對比圖5(a)、(b)、(c),以及(d)、(f)、(e),說明相較于埋深4 cm,10 cm兩個深度,埋深20 cm 的4 種植被類型MRD 值,SDRD 值箱型圖中各個箱子的高度均較大,MRD 和SDRD 值都很分散,即時間穩(wěn)定性特征不顯著。綜上,八寶河流域在植被類型為高寒禾草、苔草草原處布設(shè)監(jiān)測點更容易獲取流域淺層(埋深10 cm 以上)土壤水平均狀況。
圖6為不同土壤類型下不同埋深土壤水平均相對偏差和相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差箱型分布圖。其中中位泥炭土采樣點少,不予分析。由圖6(a)和(d),在埋深4 cm 處冷鈣土的MRD 和SDRD 值均偏大,最小值分別為79.8%和39.9%;相較于棕草氈土,黑氈土和棕黑氈土的MRD 值中位數(shù)更接近于0,棕黑氈土SDRD 中位數(shù)為22.5%,比棕草氈土和黑氈土小。因此4 cm 深度在棕黑氈土分布區(qū)域布設(shè)測點更易于捕捉到流域平均土壤水狀況。類似地,圖6(b)和(e)中10 cm深度冷鈣土的MRD和SDRD值均偏大,最小值分別為39.2%和40.3%,時間穩(wěn)定性不佳;棕草氈土MRD 值變化范圍在負(fù)值區(qū)域,說明該類型土壤偏干;而黑氈土和棕黑氈土的MRD 值的中位數(shù)更加接近于0,其中黑氈土的SDRD 值中位數(shù)為27.2%,最小值為14.6%,但箱型高度更大,SDRD變化大,棕黑氈土SDRD箱型高度更小,變化范圍小,最小值9.6%比黑氈土更小。說明土壤類型為棕黑氈土?xí)r更能代表10 cm 深度的流域平均土壤水。圖6(c)和(f)冷鈣土的MRD 值分散且SDRD 值最大,草氈土、黑氈土和棕黑氈土的MRD 中位數(shù)較接近于0,但草氈土的SDRD 值分布更分散,而棕黑氈土SDRD值中位數(shù)更小,時間穩(wěn)定性更好。因此代表流域20 cm埋深處的平均土壤水狀況采樣點布設(shè)在棕黑氈土相對更可靠些。綜上,八寶河流域在土壤類型為棕黑氈土覆蓋處布設(shè)監(jiān)測點更容易獲取流域埋深20 cm及以上的土壤水平均狀況。
圖6 不同深度土壤類型影響下的平均相對偏差(MRD)和相對偏差標(biāo)準(zhǔn)差(SDRD)的箱型分布Fig.6 Comparison of mean relative difference(MRD)and standard deviation of relative difference(SDRD)influenced by soils at the depths of 4,10 and 20 cm
利用流域內(nèi)地面高程、坡度、地形濕度指數(shù)和不同深度對應(yīng)的MRD、SDRD值做相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)流域內(nèi)采樣點隨著所在位置地面高程增加,MRD 和SDRD 都呈減小趨勢,但兩者的線性相關(guān)關(guān)系不顯著。MRD 和SDRD 兩者隨高程同步遞減,體現(xiàn)了流域內(nèi)土壤越干土壤水分變化范圍越小,時間穩(wěn)定性越好;越濕潤變化范圍越大,時間穩(wěn)定性越弱,與上述2.2 節(jié)結(jié)果一致。此外,隨著坡度或者地形濕度指數(shù)TI 的增加,3 個深度的MRD 和SDRD 有增有減,但R2值都很小。因此說明利用現(xiàn)有站點的實測土壤水?dāng)?shù)據(jù),尚無法為流域代表性點布設(shè)提供先驗的地形特征信息。
本文利用從HiWATER 專題數(shù)據(jù)集中的八寶河流域生態(tài)水文無線傳感網(wǎng)絡(luò)WATERNET 數(shù)據(jù),選取了土壤水實測資料可用性較好的17 個采樣點進(jìn)行4、10 和20 cm 埋深的流域土壤水時間穩(wěn)定性分析,找到了相應(yīng)的流域平均土壤水代表性點,從地形、土壤和植被的角度對流域范圍的土壤水時間穩(wěn)定性控制因素進(jìn)行分析,為流域土壤水分監(jiān)測布設(shè)提供依據(jù)。
通過研究發(fā)現(xiàn):①八寶河流域土壤水時間穩(wěn)定的代表性點在埋深4 cm 處為23 號、13 號,10 cm 處為47 號、20 cm 處為37號。4 cm 與10 cm 埋深處的土壤水干濕分布格局基本一致。隨深度增加表層土壤水分時間穩(wěn)定性特征更明顯。②能反映流域平均土壤水特征代表性點大都位于流域優(yōu)勢植被與主要土壤類型分布區(qū)域。③八寶河流域表層土壤水時間穩(wěn)定性的主要控制因素是植被覆蓋類型和土壤類型,在高寒禾草、苔草草原,以及棕黑氈土覆蓋區(qū)域采樣觀測淺層(10 cm 以上)土壤水,更能代表流域的土壤水平均狀況。
盡管降水的時空異質(zhì)性通過水量平衡影響土壤水的時間穩(wěn)定性特征,而下墊面植被與土壤通過蒸散發(fā)與排水過程對土壤水時間穩(wěn)定性進(jìn)行控制。由于本文主要圍繞流域尺度內(nèi)的土壤水時間穩(wěn)定性及其下墊面控制因素進(jìn)行分析,在處于同一水文氣象背景的流域范圍內(nèi)近似認(rèn)為降水與蒸發(fā)的空間異質(zhì)性影響可以忽略。當(dāng)具備高分辨率(如米級)的精確的降水與蒸散發(fā)數(shù)據(jù)時,可進(jìn)一步分析氣象條件對土壤水時間穩(wěn)定性的影響,然而,此類數(shù)據(jù)目前仍然十分匱乏。
由于地面觀測難免存在覆蓋率不足的問題,即便研究認(rèn)為流域土壤水代表性強(qiáng)的點主要集中于低地形指數(shù)地區(qū),還是不可避免地會對代表性產(chǎn)生一些影響,具體影響程度有待進(jìn)一步研究;因多數(shù)采樣點土壤水實測數(shù)據(jù)在2013年6月到2015年12月期間存在不同程度的缺失,故本文結(jié)論的推廣仍需結(jié)合其他時間段的土壤水實測數(shù)據(jù),進(jìn)行下一步驗證。實際工作中大面積的土壤水監(jiān)測需要消耗大量的人力物力,本文利用已有的觀測資料開展流域土壤水分時間穩(wěn)定性研究,可為區(qū)域土壤水監(jiān)測方案設(shè)計提供新思路。 □