干旱區綠洲土壤濕度時空變化影響因素及其影響力分析

江紅南

(1.新疆大學干旱生態環境研究所，新疆烏魯木齊 830046； 2.武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北武漢 430079)

土壤濕度影響陸面和大氣間的水分和能量平衡，對全球氣候、區域生態環境等產生重要影響[1-2]，是重要的地球物理參數之一[3]。在干旱區，土壤濕度對于維護干旱區綠洲生態環境的平衡和發展具有重要作用[4]。干旱區土壤濕度時空變化影響因素及其影響力分析研究對于區域生態環境、全球氣候變化、農業生產以及提高土壤濕度遙感反演、模型模擬與同化精度等具有重要意義，是理解干旱區生態環境變化過程和機制的重要途徑，對于干旱區綠洲可持續發展具有重要作用[5-10]。目前，干旱區生態環境要素時空變化特征的研究較多[11-12]，更深層次的干旱區土壤濕度時空變化機制研究偏少，人們對干旱區土壤濕度時空變化的機制認識還不充分，而干旱區土壤濕度時空變化機制研究對于干旱區生態環境的維持和調控、農業生產以及全球和區域的生態環境研究等更有意義。此外，土壤濕度模擬與同化是目前的研究熱點之一，在土壤濕度變化的模擬中，大氣驅動數據是重要的參數[13]，而針對干旱區土壤濕度模擬時，大氣驅動數據在土壤濕度模擬時起到的作用研究還比較貧乏。鑒于此，本研究基于統計分析方法，分析了干旱區典型綠洲土壤濕度時空變化的影響因素及其影響力，以期更好地理解干旱區土壤濕度時空變化機制，為干旱區土壤濕度變化模擬與同化研究提供研究基礎。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

研究區為新疆于田縣綠洲，位于塔克拉瑪干沙漠南緣、昆侖山以北，主要是在克里雅河中游形成的綠洲，地理坐標范圍為36°45′～37°10′N、81°10′～81°45′E。該區域屬暖溫帶內陸干旱荒漠氣候，氣候主要特點是四季分明、晝夜溫差大、降水稀少、蒸發量大，以多年平均計算，氣溫為11.6 ℃，降水量為47.7 mm，蒸發量是2 432.1 mm，是典型的干旱區。地勢南高北低，自南向北形成高山、戈壁、沙漠等地貌單元。農業生產依賴灌溉，克里雅河是該區域生態環境、農業生產和居民生活的重要水資源保障。該區域對研究干旱區綠洲土壤水分時空變化規律和機制具有代表意義。

1.2 數據來源與處理

土壤濕度時空變化影響因素包括氣候、土壤結構和構成、大氣、太陽輻射、地形、地下水狀況以及人類活動等多種因素，根據研究區野外調查結果和研究目的，選擇的土壤濕度時空變化影響因素數據有大氣驅動數據集、地下水位(GWL)、土壤蒸散發量(ET)、土壤潛在蒸散發量(PET)、坡度(ASP)、坡向(Slope)和土壤溫度(Temp)。其中，土壤溫度和土壤濕度的關系是復雜的，這里只假設土壤溫度對土壤濕度產生作用，以上數據中大氣驅動數據集是由中國科學院青藏高原研究所青藏高原多圈層數據同化與模擬中心開發的，包括向下近地面空氣比濕(Shum)、向下短波輻射(Srad)、長波輻射(Lrad)、地表氣壓(Pres)、降水率(Prec)、近地面全風速(Wind)和近地面氣溫(Nsat)[14]。此外，還有用于分析的土壤濕度地面采樣數據和25 km空間分辨率的SMOS表層日土壤濕度數據。其中，大氣驅動數據集、ET、PET、ASP和Slope是每個土壤樣本點坐標對應格點的數據，地面采樣數據時間為2012年4月20日至5月3日，2012年7月10—18日和2012年10月10—20日，SMOS日土壤濕度數據時間為2012年1月19日至2012年12月26日。大氣驅動數據監測時間周期為3 h，空間分辨率為0.1°，計算時大氣監測參數數據選取的時間為其對應的土壤濕度地面采樣數據起始日至結束日，求取每個大氣監測參數數據在這個時間段內的平均值。土壤蒸散發數據是MODIS 8 d合成的1 km空間分辨率的數據產品，土壤蒸散發量數據為4月22日至29日的平均值、7月5日至20日的平均值和7月13日至20日的平均值。土壤蒸散發量中某些樣點的數據有缺失，4月未缺失的有19個樣點的數據，7月未缺失的有14個樣點的數據，7月份缺失的是位于低植被覆蓋區域的1、3、8、9、12、13、15、17、21、23號樣點(圖1)。坡度和坡向數據是90 m空間分辨率的STRM數據。土壤濕度地面采樣數據采集是根據研究區土壤和植被狀況等景觀特征，充分考慮土壤類型和植被覆蓋的差異，盡量使樣本包含不同土壤類型和植被覆蓋區域，又做到使樣本點基本呈均勻分布，在此基礎上共選擇土壤樣點24個(圖1)，在每個樣點，將地表1 m深度土壤自上而下劃分為0～10、10～20、20～40、40～60、60～80、80～100 cm共6層土壤樣本。因為表層土壤影響因素多，所以表層土壤樣本采集間隔設為 10 cm，20 cm深度以下采樣間隔設為20 cm。然后在實驗室對土壤樣品進行處理，利用萬分之一天平進行稱量，計算出土壤質量含水量。另外，對于每個樣點，在采集土壤樣本的同時測量該點的地下水位和每層的土壤溫度。

2 研究方法

本研究主要采用相關分析、非線性回歸分析和多元線性回歸分析等統計方法研究土壤濕度時空變化因素及其影響力的大小，研究中使用的空間信息數據的生成與提取利用ArcGIS軟件實現，數據統計分析利用Matlab、R語言和SPSS統計軟件等完成。

3 結果與分析

3.1 土壤濕度時空變化特征

在不同季節土壤濕度空間分布變化上，分別計算了2012年春季(5月)、夏季(7月)和秋季(10月)的24個樣點土壤濕度特征參數(表1)，研究區土壤1 m深度內，土壤濕度為 0～10 cm深土層最低，80～100 cm土層最高，春季和夏季0～10 cm深土壤濕度變異程度最大，秋季10～20 cm土壤濕度變異程度最大，春夏秋三季自上而下土壤濕度總體趨勢是增大的。

在土壤濕度時間序列變化上，根據綠洲內典型土壤采樣點對應的SMOS格點的土壤濕度數據(圖2)，綠洲表層土壤濕度在2—7月初逐漸升高，基本都是在6月底7月初達到最大值，7—10月土壤濕度逐漸減小，10—12月土壤濕度變化不大。因為2—7月包含了春夏兩季，這一時期為研究區表層土壤濕度變化最為劇烈的時期，也是研究區植被生長的重要季節，研究這一時段的土壤濕度時空變化影響因素及其影響力對于農業生產和環境保護具有重要意義，因此本研究利用地面采樣數據，分別以春季(5月)和夏季(7月)為時間點分析該區域土壤濕度時空變化的影響因素及其影響力。

表1 2012年各層土壤濕度統計

3.2 土壤濕度時空變化影響因素分析

利用選取的5月和7月土壤濕度采樣數據及其影響因素數據，首先分析了土壤濕度與其影響因子的相關關系(表2和表3)，表2和表3中只列出了達到顯著性檢驗水平或相關系數較大的影響因子。根據分析結果，5月除0～10 cm和 60～80 cm 深土層外的其他各層土壤濕度與土層溫度呈極顯著的負相關關系(P<0.01)，40～60、60～80、80～100 cm深土層土壤濕度與地下水位有顯著的正相關關系；7月60～80 cm 深土層與土壤溫度的相關性顯著(P<0.05)，除10～20 cm土層外的其他土層土壤濕度與地下水位有著顯著的正相關關系(P<0.05)，10～20 cm和20～40 cm深土層土壤濕度與坡度有顯著相關關系(P<0.05)。除此以外，土壤濕度和其他影響因子沒有顯著的相關性。

表2 2012年5月各層土壤濕度與其影響因子的相關關系

注：“**”表示在0.01水平(雙側)上顯著相關，“*”表示在0.05水平(雙側)上顯著相關。下同。

在相關分析的基礎上，以土壤濕度地面采樣數據為因變量，土壤濕度影響因子數據為自變量，通過構造不同的線性和非線性回歸分析模型，包括線性回歸、多項式回歸、冪函數回歸、對數回歸等，進一步分析影響因素對不同深度土壤濕度時空變化的影響。回歸分析發現，5月份只有地下水位、土壤蒸散發量和土壤溫度對土壤濕度時空變化具有顯著的影響，7月份只有地下水位、土壤蒸散發量、坡度和土壤溫度對土壤濕度時空變化具有顯著的影響(表4和表5)。同時，對于土壤溫度和坡向，線性回歸模型能夠較好地表達它們和土壤濕度的關系，除土壤溫度和坡向外的其他影響因素，單變量三次多項式非線性回歸模型能最大程度地表達它們的影響力，這說明，土壤溫度、坡向和土壤濕度呈線性關系，而土壤濕度和地下水位與土壤蒸散發量的關系是非線性的。回歸分析的結果如表4和表5所示，其中r2為決定系數，其表征因變量的變異中有多少百分比可由控制的自變量來解釋，r2值越大說明因變量變化由自變量解釋部分的比例越高[15]。如表4中地下水位(GWL)對80～100 cm深土層土壤濕度空間變異的三次多項式回歸的決定系數為0.615，表示該層有61.5%的土壤濕度空間變異受地下水位的影響，P值為顯著性水平，只有通過顯著性檢驗的模型才可靠，即P值不大于0.05，表4和表5中只列出了通過顯著性檢驗的土壤濕度影響因子。

因為7月份土壤蒸散發的樣本數量為14個，為了對比分析和消除土壤樣本數量不同對研究結果的影響，在春季和夏季，相同位置和樣本數量下的地下水位和土壤蒸散發量對該區域土壤濕度時空變化影響力分析結果如表4和表5所示。表5中14個樣本數量的地下水位記作GWL14，7月5—20日14個樣本數量的土壤蒸散發量記作ET14-1，7月13—20日14個樣本數量的土壤蒸散發量記作ET14-2。同理，由于5月份土壤蒸散發量的樣本數量為19個，表4中該樣本數量的地下水位記作GWL19。

表3 2012年7月各層土壤濕度與其影響因子的相關關系

表4和表5中的回歸分析結果表明，在被選擇的土壤濕度時空變化影響因子中，在5月和7月，即春季和夏季，地下水位對各層土壤濕度空間變化均有顯著的影響(P<0.05)，且它對各層土壤濕度的影響力是不同的，在不同的樣本數量下，它對各層土壤濕度變化影響力的大小也有微小的差異，在春季的不同土層至少有51.5%的土壤濕度空間變異可以被其解釋，在夏季的不同土層至少有53.1%的土壤濕度空間變異可以被其解釋。坡度對夏季的10～20 cm和20～40 cm的土壤濕度有顯著且微弱的影響。土壤蒸散發是僅次于地下水位的土壤濕度時空變化影響因子，但在春季和夏季，土壤蒸散發量對土壤濕度影響的深度和土壤濕度時空變化的影響力大小是不同的，根據不同樣本數量統計分析，在春季土壤蒸散發量對表層0～60 cm或0～80 cm深度的土壤有顯著影響，且對于影響顯著的不同土層至少有43.6%的土壤濕度空間變異可以被其解釋，在19個樣本數量下，土壤蒸散發量對土壤濕度變化的影響可達到60 cm，且從上至下，土壤蒸散發量對各層土壤濕度的影響力呈逐漸減小的趨勢。而在夏季，土壤蒸散發對除表層0～10 cm以外的各個土層有顯著的影響，對于1 m深度的土壤，80 cm深度內土壤蒸散發量的影響力自上而下逐漸增大，而后減弱，且對于影響顯著的不同土層至少有69.2%的土壤濕度空間變異可以被其解釋。土壤溫度在春季對除0～10 cm和60～80 cm以外的土層土壤濕度有顯著的影響，在夏季它對土壤濕度的影響基本不顯著。除上述以外的其他因素對各層土壤濕度空間變異的影響不顯著。對土壤濕度時空變化變異有顯著影響的因素中，地下水位的影響力最大，土壤蒸散發量次之，坡向和土壤溫度的影響力很微弱。

表4 2012年5月不同深度土壤濕度空間變化影響因素的影響力

表5 2012年7月不同深度土壤濕度空間變化影響因素的影響力

從表4和表5的分析結果還可以看出，在24個樣本數量下，地下水位在夏季對土壤濕度空間變化的影響力都要大于它在春季對應層的影響力，并且在春季和夏季，地下水位對 0～80 cm深度各土層土壤濕度的影響都是波動性減小，之后對80～100 cm深土層土壤濕度的影響增大，且對80～100 cm 土層土壤濕度的影響最大，在春季為61.5%，在夏季為73.4%。而相同位置的14個樣本數量的分析結果表明，春季地下水位對0～10、10～20、20～40、60～80 cm土層的土壤濕度的影響力要明顯大于夏季，對于這4個土層的土壤濕度，在春季至少有65.2%的土壤濕度空間變化受地下水位影響，而在夏季至少有58.7%的土壤濕度空間變化受地下水位影響，對于40～60 cm土層的土壤濕度，春季和夏季地下水位對它空間變化的影響差別不大，而對于80～100 cm深土層的土壤濕度，春季土壤濕度空間變化受地下水位的影響要明顯小于夏季，在春季有72.7%的土壤濕度空間變化受其影響，而在夏季有85.7%的土壤濕度空間變化受其影響。這些說明，春季和夏季該區域土壤濕度空間變化都明顯受到地下水位的影響，且在0～100 cm深度內，基本呈現為0～80 cm內它對各層土壤濕度空間變化的影響力波動性地減弱，而后對80～100 cm深土層土壤濕度的影響力增大。在相同位置的14個樣本數量下，在春季土壤蒸散發量對0～80 cm 深度內的各層土壤濕度空間變化有顯著的影響，即春季土壤蒸散發量的影響力可以達到80 cm，且從上至下，從61.8%減小到56.3%；在夏季它對除0～10 cm以外的各層土壤濕度空間變化有顯著的影響，即夏季土壤蒸散發量的影響力可以達到100 cm，對于受其影響顯著的各層土壤，從上至下，其影響力呈現先增大后減小的趨勢。夏季土壤蒸散發量的影響力要大于春季對應層的影響力，因此夏季土壤蒸散發量對土壤濕度空間變化的影響在深度和大小上大于春季。最后，對比地下水位和土壤蒸散發量的影響力，在春季，無論在14個還是19個樣本數量下，地下水位對各層土壤濕度空間變化的影響力都顯著大于該層對應的土壤蒸散發量的影響力；在夏季，在14個樣本數量下，除0～10 cm 深土層外的各土層，對于20～40 cm和60～80 cm深土層，土壤蒸散發量對各層土壤濕度空間變化的影響力都明顯大于該層對應的地下水位的影響力，其他土層土壤蒸散發量對各層土壤濕度空間變化的影響力都明顯小于該層對應的地下水位的影響力，這些說明在夏季土壤濕度空間變化受地下水位和土壤蒸散發量的影響比較復雜，而在春季地下水位對土壤濕度空間變化影響的深度和強度要大于土壤蒸散發量的。同時，從表4和表5可以看出，在24個樣本數量下，不論春季還是夏季，地下水位對80～100 cm土壤濕度空間變異的影響力均大于其他土層，在14個樣本數量下，土壤蒸散發量在春季對0～10 cm深土層土壤濕度空間變異的影響力大于其他土層；在夏季，對20～40 cm或60～80 cm 深土壤濕度空間變異的影響力大于其他土層，即地下水位對較深的土層、土壤蒸散發量對較淺的土層有較大的影響力。此外，在14個樣本數量下，7月5—20日和7月13—20日的土壤蒸散發量對各個土層土壤濕度的影響力稍有差異，7月5—20日的土壤蒸散發量對20～40 cm 深的土壤濕度、7月13—20日的土壤蒸散發量對60～80 cm 深土壤的濕度有最大的影響力，說明土壤蒸散發量的累積對較淺土層的土壤濕度有較大的影響。

從以上分析中還可看出，各層土壤濕度與地下水位和土壤蒸散發量呈非線性關系，為了對此結果進行驗證，對地下水位和土壤蒸散發量數據進行取自然對數的線性化處理，將各層轉換后數據和對應的土壤濕度地面采樣數據進行相關分析，結果如表6和表7所示。可以看出，自然對數變換后的數據和土壤濕度的相關性明顯提高，尤其是地下水位數據呈現顯著且較強的相關性，土壤蒸散發量數據與土壤濕度數據相關性雖然不顯著，但較轉換前相關系數明顯提高，此結果證明上述結論是正確的，即各層土壤濕度與地下水位和土壤蒸散發量呈非線性關系。同時，以上內容只對單個影響因素和土壤濕度的關系進行了回歸分析，但土壤濕度是以上多個因素綜合作用的結果，為了分析多個影響因素綜合作用時各個影響因素的影響力，以5月和7月的各層土壤濕度數據為因變量，將以上影響顯著的因素作為自變量，即將各層對應的變換后的地下水位和土壤蒸散發量數據，以及坡度數據作為自變量，進行多元線性回歸分析。回歸分析結果表明，將這3個因素作為自變量時，只有地下水位這個變量通過了顯著性檢驗，在進行多元線性回歸分析時，5月份土壤蒸散發量數據的樣本數量為19個，7月份的土壤蒸散發量數據的樣本數量為14個，這說明在地下水位、土壤蒸散發量和坡度這3個土壤濕度影響顯著的因素中，地下水位的影響占主導地位，具有最大的影響力，土壤蒸散發量和坡度的影響較小，這也和以上單因素回歸分析的結果一致。

表6 數據變換后2012年5月各層土壤濕度與其影響因子的相關關系

表7 數據變換后2012年7月各層土壤濕度與其影響因子的相關關系

基于以上結果可以看出，地下水位和土壤蒸散發量是該研究區土壤濕度時空變異的主要控制因素，對于不同季節和不同深度土層，這2個因素的影響力不同，坡度和土壤溫度對土壤濕度空間變異有微弱影響力，所選擇的其他因素的影響不顯著，在影響顯著的因素中，地下水位的影響占主導地位。

5 結論與討論

研究區表層1 m深度土壤，在空間上，不同深度土層的土壤濕度空間變異程度不同，表層0～10 cm或10～20 cm土壤濕度的空間變異程度最大。在時間上，根據SMOS表層5 cm的土壤濕度數據，從2—7月初，綠洲土壤濕度逐漸升高，基本都是在6月底7月初達到最大，這一時期為表層土壤濕度變化最為劇烈的時期，7—10月土壤濕度逐漸減小，此后土壤濕度變化不大。在研究區土壤濕度時空變化影響因素上，地下水位和土壤蒸散發量是研究區土壤濕度時空變化的主要控制因素，坡度和土壤溫度對土壤濕度時空變化有微弱的影響，除去這些影響因素外，本研究所選的其他影響因素對土壤濕度時空變化的影響不顯著。在不同季節，地下水位和土壤蒸散發量對不同深度土壤濕度空間變異的影響力不同，春季和夏季，地下水位對不同深度的土壤都有顯著的影響，地下水位和土壤蒸散發量在夏季對土壤濕度空間變化的影響力要大于春季，土壤蒸散發量在夏季對土壤濕度的影響深度大于春季，在夏季可達到1 m，在春季最大為0.8 m，最小為0.6 m。總體上是地下水位對較深的土層、土壤蒸散發量對較淺的土層有較大的影響力，對土壤濕度空間變化具有顯著影響的因素中，坡度和土壤溫度對土壤濕度時空變化的影響呈線性關系，地下水位和土壤蒸散發量對土壤濕度時空變化的影響呈非線性關系，對土壤濕度具有顯著影響的因素中，地下水位的影響占主導地位，本研究為認識干旱區土壤水分空間變異機制和水資源調控與管理提供了研究基礎。

本研究基于數學統計方法，分析了不同樣本數量下土壤影響因素對土壤濕度時空變化的影響，對比不同樣本數據的結果看出，樣本數量一定程度上會影響到影響因子對土壤濕度時空變異影響的分析結果，這與樣本的數量及其區域分布有關，但本研究中的24個土壤樣本涵蓋了該綠洲所有的土地和植被覆蓋類型。同時，研究區植被類型相對單一，土地類型也不復雜，主要為農田和荒漠，分析用的14個樣本也主要位于綠洲內部，涵蓋了所有土地和植被覆蓋類型，對比24個和14個樣本下的分析結果，可以看出樣本數量會引起分析結果的微小差異，但不同樣本數量分析結果表達的總體趨勢基本都是一致的，所以用于分析的樣本能代表該綠洲內部土壤濕度時空變化狀況，研究結果具有很高的可靠性，但以后的研究要進一步研究樣本數量和分布對研究結果的影響，以期得到更加深入的結果。