山東省土壤水分時空分布規律及分區

吳東麗 李琪 薛紅喜 沈超 丁琦

摘要：為了充分發揮土壤水分自動觀測數據在氣象業務和科研工作中的作用，本研究以山東省為例，研究了土壤水分的時空分布規律，并利用K聚類分析方法進行了分區研究。結果表明2016年山東省不同層次土壤的水分含量呈現出東部半島低于中、西部的規律;表層的土壤水分含量較低，且土壤含水量的空間差異小于深層。海陽和章丘2個典型站點表層土壤水分的波動較下層更明顯;氣溫、相對濕度、氣壓、降水和土壤溫度等氣象因子在不同層次上對土壤水分含量有明顯的影響。利用K聚類分析方法結合站點的空間分布情況，可以將山東省分為4個區域，并在東西方向上依次分布。

關鍵詞：土壤水分;時空分布;分區;K聚類

中圖分類號： F319.9

文獻標識碼：A

文章編號： 1000-4440（2019）03-0639-07

水分是土壤的一個重要組成部分，是農業和自然生態系統中影響植物生產力的重要指標，它不僅影響土壤的理化性質，而且影響土壤物質的傳輸和轉移，尤其制約著土壤中養分的溶解、轉移[1-3]。土壤水分也是研究農業干旱的重要指標，掌握土壤水分動態變化規律，有利于對干旱進行監測和預警[4]。土壤水分還是重要的生態因子之一，它與降水和氣溫變化是相互的和密不可分的，是對氣候環境因子變異最敏感的響應指標之一[5-7]，土壤水分研究對認識陸面水分輸送特征、形成機制以及改進陸面模式、土壤濕度反演模型具有指導性意義8-10]。

已有的研究在土壤水分平衡[11]時空分布和變異[12-13]、影響因素[14]等方面積累了大量的成果。雖然使用遙感技術在大尺度土壤水分研究中的范例越來越多[15]，但土壤水分的原位、長時間觀測仍然是精確獲取資料和數據的重要手段。近年來隨著土壤水分自動觀測儀器的不斷更新，為土壤水分研究提供了高頻次、長時間序列的數據資料，并廣泛應用于遙感反演土壤水分產品的驗證，土壤水分和干旱模型的標定和驗證以及揭示土壤水分的時空分布規律[16-19]。

中國氣象部門傳統的土壤水分觀測采用人工方式，間隔時間長，不能很好地顯示土壤水分的時間動態變化，并且對觀測點的土壤有一定的破壞，已經無法滿足氣象觀測業務發展和科研的需求[20]。自2009年開始，中國氣象局啟動了土壤水分自動觀測臺站的建設，截止2017年底已建成近2 000個土壤水分自動觀測站，觀測間隔為1 h，目前已經獲取了大量的第一手觀測資料，初步形成了全國土壤水分自動觀測網。為了充分發揮自動觀測數據在業務和科研工作中的作用，本研究以山東省為例，利用2016年山東省自動觀測站的土壤水分觀測數據，進行土壤水分時空分布規律及分區研究，從而為進一步挖掘土壤水分自動觀測數據的價值，促進數據的業務化以及科研成果產出提供參考。

1 數據處理

本研究選取觀測到的土壤相對含水量（ swc）進行分析。首先對山東省141個土壤水分自動觀測站2016年的觀測數據進行篩選，剔除每天觀測不足20次，每年觀測不足360 d的站點，篩選出85個站點。對85個站點的土壤水分數據（小時值）進行質量控制，依次進行極值檢查（土壤相對含水量的范圍為[0，100]）、內部一致性檢查（同時檢驗觀測到的土壤體積含水量、土壤質量含水量、土壤相對含水量的一致性）和時間一致性檢查（10-30 cm連續21h土壤相對含水量無變化的，40-60 cm連續3lh無變化的，80-100 cm連續120 h無變化的，全部連續相等的數據判為異常值），剔除異常值后，利用前后數據采用線性插值法進行插補，得到完整的數據值，然后分別計算土壤相對含水量的日、旬、月和年均值。

利用GIS軟件研究土壤水分的空間分布特征，利用Sufer軟件研究土壤水分的時間分布特征。另外選取了與氣象觀測站點匹配較好的海陽和章丘的日值數據進行土壤水分與氣象要素的相關性分析。

因為10 cm和20 cm的土壤水分受多種因素的影響，穩定性不高，規律性不好，因此用30 cm的土壤水分月平均值，采用K聚類分析方法[21]結合站點空間分布情況進行土壤水分的分區研究。

2 結果與分析

2.1 土壤水分的時空分布規律

圖l是2016年山東省不同層次土壤水分的年均值分布情況。從圖1可以看出，山東省不同層次的土壤水分含量有較明顯的空間分異特征，呈現出山東東部半島的土壤水分含量低于中、西部的規律。表層的土壤水分含量較低，越往深層，土壤水分含量越高，另外從同一層次土壤含水量的變幅來看，表層的土壤含水量的空間差異要小于深層的。

本研究分別選取了山東半島的海陽和中西部的章丘2個典型站點，分析這2個站點2016年不同深度下土壤含水量的垂直分布特征及旬變化情況。從圖2可以看出，2016年山東半島海陽站點表層（10cm、20 cm）土壤水分在全年的波動劇烈，中下層波動較小，從旬值的極差也可以看出，各層土壤水分在全年都有一定幅度的變化（表1）。海陽站點土壤水分的最高值出現在60 cm處，最低值在10 cm處，各層之間土壤水分平均值的差異比較明顯。

章丘站點的土壤表層（ 10 cm）土壤水分在全年的波動較大，20 cm以下土壤水分波動迅速減小，80cm以下的深層土壤水分在全年的波動極小，基本保持一致（圖2、表1）。土壤水分平均值的最高值在80 cm處，最低值在50 cm處，但各層土壤水分平均值之間的差異很小。

對比2個典型站點的土壤水分含量可以（圖2、表1）看出，海陽站點30 cm以上的土壤水分含量低于章丘站點，但30 cm以下的土壤水分含量高于章丘站點。章丘站點的土壤水分含量在時間上和垂直剖面上的變化幅度都小于海陽站點。

2.2 土壤水分含量與氣象要素的關系

從表2可以看出，海陽站點不同深度土壤水分含量與氣象要素之間有較強的相關關系，其中溫度、濕度和氣壓與土壤水分含量之間的關系大多達到了極顯著的相關水平。溫度和氣壓與中上層土壤（ 60cm及以上）的水分含量之間是負相關關系，降水對20 -40 cm的土壤含水量有明顯的影響。

從表3可以看出，章丘站點土壤除100 cm深度外，其余各層土壤水分含量與溫度、濕度和氣壓之間的相關關系大多達到了極顯著水平。降水對土壤水分的影響較小，只是和表層的土壤水分含量之間有明顯的相關性，風速和日照對土壤水分的影響也較小。

2.3 土壤水分分區研究

利用K聚類分析方法，對站點30 cm的土壤水分月平均值進行處理和分析，并參考站點的空間分布情況，可以將山東省分為東部和中西部2大區域。然后對中西部的大類區再進行一次K聚類分析，又可以分為2類，這2類中有一類在空間分布上不連續，考慮到分區的空間連續性原則，因此將中西部調整為3類，從而得到了山東省土壤水分的最終分區結果（圖3），其中I區為第一次K聚類直接分出來的，Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ區為第二次分類得到的。

從分區的結果來看，4個區域在東西方向上依次分布，I類區為山東半島水分含量低值區，分布在山東半島，包括威海、煙臺、青島全市以及濰坊和日照的東部區域;Ⅱ類區為中部水分含量中低值區，位于山東省的中部，包括東營、濱州、萊蕪、淄博、臨沂全市，濟南和德州的大部，泰安、濟寧的東部以及濰坊和日照的西部區域;Ⅲ類區為中西部水分含量高值區，在山東省的中西部，包括聊城、棗莊全市，濟寧的大部以及濟南、德州、泰安的西部;Ⅳ類區為西南部水分含量高值區，在山東的西南部，包括菏澤市。

圖4為4個區域的土壤水分含量月均值的變化。從圖中可以看出，4個區域的土壤水分含量年內變化規則較一致，都有2個較明顯的起伏，但I類區的低值點分別在6月和9月，而Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類區的低值點分別在5月和9月;Ⅱ、Ⅲ類區在1-3月有一個上升的過程，而Ⅳ類區在同期是一直下降的;另外從圖中也可以看出，4個區域的土壤水分含量月均值還是有較明顯的差異的。

3 討論

（1）土壤水分的垂直變化特征是表征土壤性狀的重要方面，它可以揭示土壤濕度垂直分布的年際變化規律及水循環特征，探討土壤濕度對降水、蒸發響應的差異，并為改善陸面過程模式中的土壤濕度參數提供可靠依據[22-24]。按張秀芝等提出的土壤濕度垂直分布類型[22]，海陽站點土壤濕度屬于垂直急劇變化型，土壤上部的垂直梯度較大;章丘站點土壤濕度屬于夏季垂直均勻型，土壤水分的垂直分布較一致。土壤水分自動觀測數據得到的結果與垂直分布類型較吻合，說明經質量控制過的土壤水分自動觀測數據較為可靠，可以為相關的業務和科研工作提供有力的支撐。

（2）有關土壤水分與氣象要素之間關系的研究成果已有很多，本研究結果顯示，溫度（氣溫和地溫）與土壤水分之間有明顯的負相關關系，這與方文松等[25]、Cho等[26]的研究結果一致。本研究結果也表明淺層的土壤含水量與降水有關，降水可以直接補充土壤水分，提高土壤墑情，尤其是淺層土壤水分，但是海陽站點土壤含水量與降水量呈顯著的負相關關系，這與前人的結論相反[20，26-27]。這可能與所研究數據的時間尺度（本研究是日尺度，前人的結論是年尺度）、區域水分特征、土地利用類型以及其他影響因素（如蒸發蒸騰）等有關[28]。另外本研究結果還顯示，在不同地區的不同層次土壤上，土壤水分與氣象要素之間的關系也不相同，這說明土壤水分的影響因素多而且復雜。由于受數據積累以及篇幅所限，本研究在這方面的研究還沒有展開，結論也具有很大的不確定性。后續將繼續收集多年的土壤水分自動觀測數據以及對應的氣象、水文、土壤類型等數據，進一步探討不同尺度下土壤水分與氣象要素之間的耦合關系。

（3）基于土壤水分含量進行分區的研究報道很少，本研究嘗試利用K聚類方法對土壤水分的月均值進行處理，得到的分區結果是否合理，值得進一步討論。

2016年山東東部降水偏少，而且東部為山地、丘陵，農田少，灌溉也少，所以土壤水分含量較低;山東省西部以平原為主，農業發達，灌溉較好，土壤水分含量較高，本研究結果與上述實際情況相符。另外本研究的分區結果與山東省西部平原、中部魯中山區、東部同東半島丘陵的地形特點也較吻合。綜上所述，4個區域的土壤水分含量及空間變化的差異性較明顯，符合區劃的自然分異原則，所以本研究的分區結果具有較高的合理性。

以上分析結果表明土壤水分自動觀測數據彌補了人工觀測間隔時間長、難以描述細節動態等方面的不足，具有較好的應用前景。但土壤水分自動觀測業務工作開展的時間較短，因此本研究僅選取了2016年的數據進行時空分布規律及分區研究，盡管結果符合常規，但其精確性還需深入研究，其長時間尺度下的穩定性和可靠性還有待進一步檢驗。隨著定位自動觀測數據的逐年積累，其在不同時空尺度的土壤水分相關研究以及模型模擬方面都有較好的理論和應用價值[29]。

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