黃土高寒區(qū)小流域土壤水分空間變異與環(huán)境影響因子

謝正豐，王冬梅，張 鵬，張澤洲，任懷新，王 慧，黃 薇，張琳琳

(北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院，北京 100083)

土壤水分是與降水、徑流和地下水有關(guān)的水文過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，在典型高寒區(qū)，土壤水分是維系植物生長(zhǎng)的重要因素，也是森林生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán)的載體，在SPAC(土壤—植被—大氣)連續(xù)體的水文過(guò)程以及能量交換中處于核心位置，影響著作物產(chǎn)量以及生態(tài)恢復(fù)。

土壤水分因所處地點(diǎn)不同、土層深度差異，植被恢復(fù)程度不一，空間分布表現(xiàn)出明顯的異質(zhì)性。近年來(lái)，結(jié)合地理信息系統(tǒng)與地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究土壤性質(zhì)空間變異以及空間分布已成為一種重要研究方法，并在干旱黃土區(qū)得到廣泛應(yīng)用。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)對(duì)于土壤水分空間異質(zhì)性的研究多集中在黃土區(qū)、紅壤區(qū)以及喀斯特地區(qū)，研究?jī)?nèi)容涉及試驗(yàn)農(nóng)田、人工林與天然灌草地。此外，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同采樣尺度、采樣間距以及土地利用方式等方面對(duì)土壤含水量空間變異性進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，土壤水分空間異質(zhì)性程度隨采樣尺度增大而增大，計(jì)算精度受采樣間距的顯著影響，農(nóng)地變異系數(shù)高于林地，農(nóng)林混合利用加強(qiáng)了土壤水分的空間變異程度。

土壤水分的空間異質(zhì)性受多重因素的影響，氣候條件、土壤質(zhì)地、地形地貌以及植被覆蓋類型等各要素之間相互協(xié)同、疊加影響，導(dǎo)致土壤水分空間分布更加復(fù)雜。Güntner等研究認(rèn)為，土壤水分的空間分布格局可以由地形、土壤、植被和土地利用等景觀的空間變異解釋；胡偉等研究發(fā)現(xiàn)，坡位和坡向可同時(shí)影響土壤含水量和土壤水分空間變異程度；Cantón等研究表明，地表植被是影響土壤水分空間分布的最重要因素，在一定程度甚至可以掩蓋地形因子的影響。在不同研究區(qū)域或不同尺度上，由于坡面地形條件、植被覆蓋等均有所差異，影響土壤水分空間分布的主控因素不盡相同，很多研究結(jié)論并不滿足于所有研究區(qū)域，甚至相悖。

青海黃土高寒區(qū)地處黃土高原與青藏高原過(guò)渡地帶，屬于干旱半干旱氣候區(qū)，降水量少且分布不均。區(qū)域內(nèi)氣候、植被、土壤以及人類活動(dòng)強(qiáng)度不同，土壤水分分布存在顯著時(shí)空差異。自1999年中國(guó)政府實(shí)施“退耕還林”政策恢復(fù)當(dāng)?shù)刂脖?，由于缺乏生長(zhǎng)季初末狀態(tài)區(qū)域土壤水分空間異質(zhì)性研究，大面積人工林出現(xiàn)密度過(guò)大、林分結(jié)構(gòu)不合理等問(wèn)題，引起土壤干燥化效應(yīng)。進(jìn)行青海黃土高寒區(qū)土壤水分及其空間變異研究，對(duì)該區(qū)生長(zhǎng)季水資源合理利用、植被恢復(fù)以及生態(tài)建設(shè)具有重要意義。因此，本文以黃土高寒區(qū)典型人工林小流域?yàn)閱卧?，結(jié)合該地區(qū)植被生長(zhǎng)特性，對(duì)比分析生長(zhǎng)季初期與末期土壤水分的空間分布格局差異，并利用植被數(shù)量生態(tài)學(xué)中的主成分分析和冗余分析揭示各環(huán)境影響因子的影響程度，為黃土高寒區(qū)森林水文以及生態(tài)修復(fù)提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

研究區(qū)位于青海省西寧市大通回族土族自治縣南部(36°53′N，101°46′E)，是黃土高原與青藏高原過(guò)渡地帶的典型高寒丘陵區(qū)小流域(3.87 km)。該區(qū)海拔2 360～2 760 m，屬高原大陸性氣候，氣溫較高，晝夜溫差大，無(wú)霜期長(zhǎng)(約102天)，年平均氣溫5.2 ℃，年降水量約465 mm，主要集中在植物生長(zhǎng)季(5—9月)，占全年總降水量的87%，研究區(qū)生長(zhǎng)季內(nèi)氣溫與降水量見(jiàn)圖1。2018年、2019年研究區(qū)氣溫、降水特征表現(xiàn)出高度相似性，為分析該地區(qū)土壤水分的空間異質(zhì)性提供時(shí)間穩(wěn)定性的基礎(chǔ)。土壤類型為黃土母質(zhì)上發(fā)育的山地棕壤和栗鈣土，流域內(nèi)植被以寒溫性常綠針葉林及落葉闊葉林為主，主要種植青海云杉()、祁連圓柏()、油松(Carr.)、青楊(Rehd.)、檸條()、沙棘(Linn.)、早熟禾(L.)、苜蓿(L.)等。

圖1 生長(zhǎng)季降水與氣溫特征

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 樣點(diǎn)布設(shè)與樣品采集 本研究選取楊家寨小流域，自坡腳向上延3個(gè)方向(陰坡、半陰坡、陽(yáng)坡)呈放射狀選取3條樣線帶，分別記為L(zhǎng)1、L2、L3。在各樣線帶上每隔10 m布設(shè)1個(gè)土壤水分觀測(cè)點(diǎn)(L1，22個(gè)；L2，20個(gè)；L3，10個(gè))，共52個(gè)測(cè)點(diǎn)。將PVC管在測(cè)定前1個(gè)月埋入用與CNC503B型中子儀配套的鉆機(jī)鉆好的鉆孔內(nèi)，并將土體與PVC管之間的間隙用干細(xì)土填充緊密，于2018年、2019年5月15日至9月30日月初與月中進(jìn)行土壤水分取樣，測(cè)定時(shí)，利用中子儀每隔20 cm測(cè)定1次土壤含水率，每層重復(fù)3次，取其平均值作為該層土壤的中子數(shù)，并采用烘干法標(biāo)定，獲得公式(1)。

=07075+00233

(1)

式中：為土壤體積含水率(cm/cm)；為中子數(shù)。

利用GPS(global positioning system)記錄每個(gè)采樣點(diǎn)的經(jīng)緯度、海拔、坡度和坡向。在每個(gè)土壤水分采樣點(diǎn)的周圍選擇3棵標(biāo)準(zhǔn)木，記錄喬木的高度與冠幅。在采樣點(diǎn)周圍按“米”字形選取5個(gè)1 m×1 m草本樣方，記錄樣方內(nèi)草本的種類、名稱和蓋度，并利用公式(2)計(jì)算草本豐富度。在不破壞樣方內(nèi)原有枯落物結(jié)構(gòu)的前提下，分層收集樣方內(nèi)全部枯落物，將采集的枯落物盡量保持原狀，在烘箱內(nèi)(74 ℃)烘干再稱重。灌草層的地上部分生物量采用刈割法獲得，帶回實(shí)驗(yàn)室(各100 g左右)在85 ℃烘箱內(nèi)烘干至恒重，取對(duì)應(yīng)各樣方平均值作為該樣點(diǎn)植被高度、植被冠幅、草本蓋度、草本豐富度、枯落物干重和地上生物量。

=(-1)ln

(2)

式中：為物種總數(shù)；為所有物種的個(gè)體數(shù)之和。

1.2.2 空間格局分析 地統(tǒng)計(jì)學(xué)是以具有空間分布特點(diǎn)區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ)，能在有限區(qū)域內(nèi)對(duì)區(qū)域化變量進(jìn)行無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)。利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)中特有的半方差函數(shù)對(duì)區(qū)域化變量進(jìn)行半方差分析，所得結(jié)果反映區(qū)域變量的空間相關(guān)性，根據(jù)半方差函數(shù)計(jì)算公式(3)：

(3)

()在點(diǎn)和+處的值()與(+)差的方差的1/2叫作區(qū)域化變量()的半變異函數(shù)。式中：()為的半方差函數(shù)值；為兩樣本點(diǎn)之間的空間分隔距離；()為當(dāng)間隔距離等于時(shí)的樣本對(duì)數(shù)；()與(+)分別表示在與+處區(qū)域化變量()的實(shí)測(cè)值。

1.2.3 梯度分析 主成分分析(principal component analysis, PCA)是一種常見(jiàn)的用來(lái)數(shù)據(jù)降維的非約束性分析，冗余分析(redundancy analysis, RDA)是被廣泛應(yīng)用于反映響應(yīng)變量與環(huán)境因子之間關(guān)系的約束性分析。對(duì)響應(yīng)變量進(jìn)行去趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(detrended correspondence analysis, DCA)，根據(jù)排序軸的梯度長(zhǎng)度最大值選擇線性模型或單峰模型(最大值<3，選擇線性模型；3<最大值<4，選擇線性模型或單峰模型；最大值>4，選擇單峰模型)，經(jīng)DCA分析后，選擇RDA來(lái)進(jìn)行排序，并運(yùn)用蒙特卡羅檢驗(yàn)分析評(píng)價(jià)環(huán)境因子對(duì)土壤水分空間變異影響的顯著程度。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析方法

利用SPSS 24.0軟件對(duì)各層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行K—S(Kolmogorov—Smironov)正態(tài)分布檢驗(yàn)和描述性統(tǒng)計(jì)分析，半方差函數(shù)的計(jì)算與模型的擬合采用GS+9.0。此外，利用Origin 2021與Canoco 5軟件分析土壤水分空間變異與環(huán)境影響因子的關(guān)系，相關(guān)圖表制作在Excel 2019和Origin 2021軟件中完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤水分描述性統(tǒng)計(jì)特征

由表1可知，生長(zhǎng)季初、末時(shí)期剖面土壤體積含水率最小值出現(xiàn)在半陰坡0—20 cm土層，分別為4.80%，8.86%，最大值出現(xiàn)在陰坡，初期最大土壤體積含水率為30.42%，末期最大土壤體積含水率為29.39%。在生長(zhǎng)季初期，土壤體積含水率均值在各坡向上隨土層深度的增加而增大，末期自上而下隨土層的變化規(guī)律不明顯，生長(zhǎng)季末期各層土壤體積含水率均值均高于生長(zhǎng)季初期對(duì)應(yīng)土層，各坡向體積含水率的最值和均值均表現(xiàn)為陰坡>半陰坡>陽(yáng)坡，其中半陰坡土壤體積含水率變化范圍最大(圖2)。從變異系數(shù)(coefficient of variation, CV)來(lái)看，生長(zhǎng)季初期陰坡20—80 cm土壤體積含水率屬于弱變異(0陽(yáng)坡>陰坡，末期表現(xiàn)為陽(yáng)坡>半陰坡>陰坡(圖2)。此外，生長(zhǎng)季初、末時(shí)期各層土壤水分標(biāo)準(zhǔn)差在0.01～0.05波動(dòng)，偏度為-2.36～1.15，峰度為-1.73～7.52。

注：箱圖中橫線位置從下至上分別表示為最小值、下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)、最大值；□表示均值；*表示特異值。

半方差函數(shù)研究變量的空間相關(guān)性主要通過(guò)區(qū)域化變量分割等距離樣點(diǎn)間的差異來(lái)實(shí)現(xiàn)，從表1可以看出，生長(zhǎng)季初末時(shí)期各層土壤水分經(jīng)K—S檢驗(yàn)的值均大于0.05，滿足正態(tài)分布，不必進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，可以直接進(jìn)行空間相關(guān)分析。

表1 生長(zhǎng)季前后各坡向不同土層深度土壤水分的描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 土壤水分空間變異結(jié)構(gòu)分析

由表2可知，各坡向土壤體積含水率擬合的最佳理論模型主要為高斯模型，具體特征表現(xiàn)為土壤水分的空間相關(guān)性隨著距離的增加而減弱，最后在樣點(diǎn)間隔距離為變程時(shí)達(dá)到穩(wěn)定。在生長(zhǎng)季初期與末期，陰坡土壤體積含水率的變程均呈現(xiàn)隨土層加深而逐漸增大的趨勢(shì)，當(dāng)樣點(diǎn)間的距離超過(guò)最大變程(=448.90 m，=522.40 m)時(shí)，變量的空間自相關(guān)性消失，因此采樣點(diǎn)間的最大間距應(yīng)小于對(duì)應(yīng)變程，陽(yáng)坡土壤體積含水量的變程在生長(zhǎng)季初、末期隨土層加深而增大，在20—40 cm處達(dá)到最大值，隨后波動(dòng)變化。

表2 土壤體積含水量變異函數(shù)模型及相關(guān)參數(shù)

各土層水分模擬殘差RSS值均比較低(6.79×10～1.76×10)，生長(zhǎng)季前期陰坡20—40 cm與40—60 cm土層的半方差函數(shù)模型解釋率較低，分別為0.14，0.05，說(shuō)明采樣點(diǎn)之間表現(xiàn)出較強(qiáng)的隨機(jī)性。為塊金值，+為基臺(tái)值，/(+)%為塊基比，用來(lái)劃分變量的空間自相關(guān)程度，一般認(rèn)為塊基比<25%時(shí)空間相關(guān)性較強(qiáng)，在25%～75%時(shí)空間相關(guān)性中等，≥75%時(shí)空間相關(guān)性較弱。本研究中生長(zhǎng)季初期陰坡20—40 cm與40—60 cm土層與生長(zhǎng)季末期陽(yáng)坡60—80 cm土層土壤體積含水量由隨機(jī)因素主導(dǎo)，其余各土層均具有強(qiáng)烈的空間自相關(guān)性，空間變異由結(jié)構(gòu)性因素主導(dǎo)。

2.3 土壤水分變異的環(huán)境影響因子分析

2.3.1 生長(zhǎng)季0-100 cm土壤水分潛在環(huán)境影響因子統(tǒng)計(jì)分析 通過(guò)PCA獲得2個(gè)包含82.50%原始信息的主成分。其中，主成分1(principal component 1, PC1)的解釋率為63.36%，主成分2(principal component 2, PC2)的解釋率為19.14%(圖3)，說(shuō)明提取的主成分與原始變量相關(guān)性較大，具有一定的代表性。

圖3 環(huán)境影響因子主成分載荷

PCA計(jì)算結(jié)果(表3)表明，PC1包括植被高度、枯落物干重、草本蓋度和草本豐富度的最大信息，其中植被高度和枯落物干重呈負(fù)向分布，草本蓋度以及草本豐富度呈正向分布。PC2綜合了海拔、草本蓋度和生物量的最大信息，海拔和草本蓋度在第2主成分上呈正向分布，生物量呈負(fù)向分布。按照貢獻(xiàn)率大小，影響青海黃土高寒區(qū)土壤水分空間異質(zhì)性的環(huán)境因子，分別為植被因素和海拔因子。

表3 環(huán)境影響因子主成分分析

2.3.2 生長(zhǎng)季各層土壤水分變異的關(guān)鍵潛在環(huán)境影響因子 為進(jìn)一步了解潛在環(huán)境因子對(duì)土壤水分的影響，并識(shí)別出土壤水分變異的關(guān)鍵潛在環(huán)境驅(qū)動(dòng)因子，本研究將土層深度作為協(xié)變量，觀測(cè)環(huán)境因子對(duì)整個(gè)生長(zhǎng)季(5—9月)各層土壤水分的影響。對(duì)各層土壤體積含水率做DCA分析后，根據(jù)典范軸長(zhǎng)度選擇RDA分析(圖4)。圖4中各土層箭頭的夾角余弦值表示土層之間的相關(guān)性，影響因子箭頭連線長(zhǎng)度代表環(huán)境因子與各層土壤水分異質(zhì)性相關(guān)性大小，箭頭長(zhǎng)度與相關(guān)性大小呈正相關(guān)；箭頭所處的象限代表各影響因子與排序軸正負(fù)相關(guān)性；影響因子箭頭在排序軸上的投影代表其與排序軸的相關(guān)性；土層箭頭與各影響因子箭頭的夾角余弦值代表兩者的相關(guān)性。

由不同土層深度土壤體積含水率與潛在環(huán)境因子關(guān)系在RDA排序圖(圖4)可以看出，前2個(gè)排序軸可以解釋土壤水分變異的72.29%。海拔的連線長(zhǎng)度最長(zhǎng)，草本豐富度其次，生物量最短。此外，從土層箭頭與影響因子的夾角來(lái)看，各層土壤含水率與海拔高度、草本豐富度、植被冠幅、草本蓋度夾角均呈銳角，呈正相關(guān)，0—20 cm土層與這些影響因子夾角均大于其余土層，說(shuō)明表層土壤含水率受這些環(huán)境的影響程度小于其他土層；與植被高度、枯落物干重、土壤容重以及生物量呈鈍角，表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)。海拔與40—60 cm土層夾角接近零，在0—60 cm范圍隨土層加深，海拔與土層夾角變小，說(shuō)明在該范圍內(nèi)海拔對(duì)土壤水分影響程度隨土層加深而增大，在60—100 cm范圍海拔對(duì)土壤水分影響程度隨土層加深而減小。

注：實(shí)心箭頭表示不同土層土壤體積含水率；空心箭頭表示影響因子；A為海拔高度(m)；VC為植被冠幅(cm)；B為生物量；DW代表枯落物干重(g/m2)；VH為植被高度(m)；HC為草本蓋度；HR為草本豐富度。

各環(huán)境因子中，海拔、草本豐富度、植被冠幅和植被高度對(duì)不同土層深度土壤水分的影響均達(dá)到顯著水平(<0.05)(表4)，海拔對(duì)不同深度土層土壤水分變異的解釋率最高，為35.3%，草本豐富度的解釋率26.1%，植被冠幅以及植被高度綜合解釋率接近10%。

表4 環(huán)境顯著影響因子分析

3 討 論

3.1 土壤水分的變異系數(shù)與空間異質(zhì)性

變異系數(shù)常用來(lái)對(duì)土壤水分的變異進(jìn)行定性分析，其結(jié)果依賴于所研究的尺度。本研究中變異系數(shù)為13.14%～32.57%變化，此值范圍稍低于王甜等的研究結(jié)果(32.62%～38.98%)，這可能是由于二者研究所處地區(qū)不同，導(dǎo)致植被、土壤以及地形等因素有所差異。本研究較太岳山小流域面積小，采樣幅度尺度也較小，隨著研究區(qū)域的不斷增大，某些在較大尺度上影響土壤水分分布的因素在較小、有限的尺度內(nèi)可能具有相對(duì)一致性，當(dāng)尺度增大時(shí)，對(duì)水分分布所起的影響效應(yīng)才得到體現(xiàn)，從而使得變異系數(shù)增大，變異增強(qiáng)，這也與胡偉等的研究結(jié)果一致，本研究結(jié)果顯示，土壤含水量越大的土層空間異質(zhì)性越小，與以往黃土高原地區(qū)的研究結(jié)果一致，這是因?yàn)橥寥浪趾吭礁?，土壤的飽和程度越高，?fù)壓越小，土壤含水量的變異性越小。但王云強(qiáng)等研究發(fā)現(xiàn)，黃土高原0—500 cm土壤水分含量與變異系數(shù)變化呈一致性，這可能是因?yàn)槭茳S土高原氣候、地形以及土壤質(zhì)地等因素的影響，控制土壤水分的主要過(guò)程(降水、蒸散發(fā)、再分布以及植物根系分布)不同，再加上黃土高原古土壤層的存在，導(dǎo)致該區(qū)域土壤水分分布與變化與其他地方存在差異。在分析垂直方向上土壤含水量的空間變異性時(shí)，需要同時(shí)考慮土壤含水量大小以及含水量變化幅度大小。本研究結(jié)果顯示，變異系數(shù)隨土層加深逐層減小，但在40—60 cm層突變?cè)龃?，這可能是因?yàn)槭苎芯繀^(qū)地質(zhì)環(huán)境的影響，特別是土層中普遍存在的鈣積層以及不同植被根系分布差異使得土壤水分變異系數(shù)增大。

本研究土壤水分表現(xiàn)為強(qiáng)烈的空間自相關(guān)性，表明受隨機(jī)因素影響較小，主要受植被、地形地貌等自然因素的空間自相關(guān)而引起土壤水分的空間變異。本研究中塊基比多分布在2.05%～21.81%，與多數(shù)人工林研究結(jié)果相近，較灌草地研究結(jié)果小，這可能是因?yàn)槿斯ち只謴?fù)年限越長(zhǎng)，樹木的年齡、空間分布以及垂直結(jié)構(gòu)均一化程度越大，植被斑塊均質(zhì)化程度越高，土壤分布較灌草地更穩(wěn)定。此外，塊基比與變程的關(guān)系在各研究中也有差異，武澤宇等研究得出，土壤水分塊基比與變程變化趨勢(shì)一致；張川等研究結(jié)果相反，而本研究塊基比與變程變化趨勢(shì)不表現(xiàn)明顯規(guī)律，這可能是各研究樣地土層厚度、地質(zhì)背景、氣候差異所致。本研究變程在陰坡隨土層自上而下增大，陽(yáng)坡規(guī)律不明顯，這可能是因?yàn)橥寥篮恳灿绊懽兂檀笮?，在土壤水分較高或者持續(xù)降雨后，土壤水分變程增大，該結(jié)論與以往研究結(jié)果相一致，但在地形特殊且復(fù)雜的喀斯特地區(qū)，側(cè)向流的再分配以及石叢的存在會(huì)強(qiáng)化土壤水分的不連續(xù)性，從而使變程減小。

3.2 土壤水分分布及環(huán)境因子分析

土壤水分分布受多種因素疊加共同影響，冗余分析識(shí)別出海拔與草本豐富度是青海高寒區(qū)土壤水分的主控因素，原因在于影響土壤水分分布的土壤理化性質(zhì)、植被以及氣候等因素都在一定程度上受到海拔的影響，從而進(jìn)一步影響土壤水分分布。

RDA排序圖表明，各層土壤水分與海拔均呈顯著正相關(guān)，這與郭欣欣等的研究結(jié)果一致，并且海拔越高，土壤水分越易保持，導(dǎo)致土壤水分含量與海拔呈正相關(guān)，這與張璐等和劉洋等的研究結(jié)果一致。也有研究得出，海拔與土壤水分呈負(fù)相關(guān)，此外，高曉東等研究發(fā)現(xiàn)，高程對(duì)土壤水分空間分布影響較弱，Charpentier等研究發(fā)現(xiàn)，海拔與土壤水分沒(méi)有相關(guān)性，這可能是因?yàn)橛绊懲寥浪值囊蜃虞^為復(fù)雜，各影響因子之間通過(guò)交互作用促進(jìn)或削弱對(duì)土壤水分的影響，區(qū)域海拔越低，匯流面積越大，土壤水分含量越大；在全流域尺度上，考慮到全流域尺度海拔越高，降水量越多，蒸發(fā)量越少，氣象因子可能掩蓋海拔對(duì)土壤含水量的影響。在不同時(shí)間段，土壤水分分布與變異所受的主導(dǎo)因素不同，土壤水分的分布與變異具有時(shí)間依賴性，這也導(dǎo)致某些研究結(jié)果存在差異性，因此土壤含水量與海拔在不同區(qū)域與尺度下沒(méi)有一致性規(guī)律。

草本豐富度、植被冠幅和植被高度也顯著影響各層土壤水分含量。地表植被通過(guò)截流、樹干徑流以及冠層蒸發(fā)等攔截部分降水，緩沖降水對(duì)地表土壤的直接作用，減弱土壤侵蝕程度，有利于土壤蓄水保水。較大的植被冠幅與草本蓋度在降水后可以有效減弱地表受太陽(yáng)輻射造成的蒸發(fā)，多種植被因素共同調(diào)控土壤水分的分布。適宜的植被冠幅與草本蓋度可以使降水的緩沖作用達(dá)到最佳水平，當(dāng)土壤水分趨于穩(wěn)定時(shí)，土壤呼吸等碳循環(huán)的關(guān)鍵過(guò)程能得到有效減弱。生物量、枯落物干重與土壤水分分布呈負(fù)相關(guān)，但相關(guān)性不顯著，原因可能是土壤水分分布受多種因素影響，多因素綜合作用下，生物量和枯落物干重對(duì)土壤水分的影響可能被其他因素覆蓋，使其相關(guān)性不顯著。

4 結(jié) 論

(1)青海黃土高寒區(qū)人工林生長(zhǎng)季初期，土壤積含水率在各坡向上隨土層深度增加而增大，生長(zhǎng)季末期土壤體積含水率高于初期，各坡向體積含水率最值、均值均表現(xiàn)為陰坡>半陰坡>陽(yáng)坡，各土層主要呈中等變異(10%陽(yáng)坡>陰坡，在末期表現(xiàn)為陽(yáng)坡>半陰坡>陰坡。

(2)研究區(qū)陰坡土壤體積含水率的變程隨土層加深逐漸增大，初期變程范圍為36.50～448.90 m，末期變程范圍為18.30～522.40 m，合理土壤水分采樣間隔應(yīng)該在變程范圍內(nèi)，可以為青海黃土高寒區(qū)土壤水分采樣提供科學(xué)參考。

(3)土壤水分受多種環(huán)境因子的綜合影響，其中海拔高度對(duì)土壤水分空間變異影響程度最大(解釋率為35.3%)，草本豐富度次之(解釋率為26.1%)，植被冠幅與植被高度對(duì)土壤水分空間分布也均有顯著影響(<0.01)，可以為后續(xù)合理植物配置提供理論依據(jù)。