半干旱草原型流域土壤水分變異及其影響因素分析

張 璐，朱仲元,2，張圣微,2,3，王慧敏

半干旱草原型流域土壤水分變異及其影響因素分析

張 璐1，朱仲元1,2※，張圣微1,2,3，王慧敏1

（1.內蒙古農業大學水利與土木建筑工程學院，呼和浩特 010018； 2. 內蒙古自治區水資源保護與利用重點實驗室，呼和浩特 010018；3. 內蒙古自治區農牧業大數據研究與應用重點實驗室，呼和浩特 010018）

土壤水分是巖石圈—生物圈—大氣圈—水圈間水分循環的重要環節，是半干旱草原型流域植物生長的主要限制因子。該研究基于內蒙古錫林郭勒盟錫林河流域野外實測土壤水分數據，利用主成分分析和冗余分析等方法，對不同土壤類型垂直剖面土壤水分變化特征及其潛在環境影響因子進行了對比分析。結果表明，黑土、紅砂土、栗鈣土、鹽土間土壤水分含量呈依次增大趨勢；隨著土層深度加深，土壤水分變異性減弱，且各層土壤水分變異性隨時間變化受到土壤類型的影響較大；主成分分析表明海拔、植被高度和坡度等包含了解釋土壤水分變異68.50%的信息；冗余分析識別出海拔和植被高度是土壤水分變異的關鍵潛在環境驅動因子。該研究可為半干旱草原型流域生態水文過程研究提供數據和理論支持。

土壤；干旱；水分；草原；錫林河流域

0 引 言

草地生態系統是自然界能量流動、物質循環和自我修復的重要組成部分，對維系生態平衡、發展地區經濟具有重要地理價值。然而在氣候變化和人類活動的雙重影響下，覆蓋世界陸地約8%的溫帶半干旱草原在持續退化[1]。內蒙古草原是中國北方重要的生態安全屏障，對防治內陸荒漠化侵蝕起到關鍵作用[2-3]。水分是制約該地區植物生長和分布的主要環境因子[4-5]，近年來由于極端氣候和不合理放牧，土壤水分時空分布狀態越發復雜，導致原本脆弱的生態系統面臨更大挑戰[6-7]。因此，探究半干旱草原型流域土壤水分分布規律，對退化草場的治理、生態修復措施的完善具有十分重要的理論和現實意義[5,8]。

半干旱草原型流域土壤水分受氣候、植被、地形、土壤類型及人類活動等多種因素的干擾，導致“土壤—植物—大氣連續體”的水分傳輸過程較為復雜[9-12]。多年來，對于半干旱草原土壤水分異質性開展了很多研究，這些研究對促進草地生態水文循環的認識具有重要意義[13]。A等[14]在內蒙古東北部草甸草原上研究了土壤水分與蒸散量的關系，以及植被覆蓋度對這種關系的影響，并指出全球氣候變化將導致生態干旱的加劇。Jian等[15]研究植被恢復對半干旱地區生態系統水平衡的響應和影響作用，指出了解植被變化對不同土層深度土壤水分的影響，對區域水資源優化配置尤為重要。此外，Blyth等[16]利用水文模型模擬土壤空間蓄水量方程，指出地形和土壤類型可用來解釋土壤水分的變化。而土壤水分地面觀測具有準確度高、操作簡單的特點，是氣候—植被—土壤水分變化關系研究中的關鍵環節[17]。因此，選用時域反射儀（Time Domain Reflectometry, TDR）定點獲取土壤水分[18]，從氣候—植被—地形以及土壤類型間的耦合機制出發，對土壤水分異質性及其影響因素展開研究，可為解釋半干旱草原型流域復雜生態科學問題提供思路[14,19-20]。自然環境因素對土壤水分異質性的影響程度隨時間、地點的變化而變化[21]，半干旱草原型流域擁有獨特的生態環境與其他地區有顯著差異，且土壤水分異質性及其影響因素尚未查清。

綜上，本研究根據錫林河流域情況及研究目標，獲取野外實測數據，利用多元統計分析等方法，揭示干旱半干旱草原型流域土壤水分變異特征及其關鍵潛在環境影響因子，旨在為草原型流域優化生態保護措施、深入開展生態水文過程方面的研究提供數據支撐和理論支持。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區域概況

錫林河發源于內蒙古自治區赤峰市克什克騰旗境內，屬內陸河（43°26′N～44°39′N，115°32′E～117°12′E），全長268.1 km，流域面積6 263 km2。錫林河以庫尼蘇曼為分界，庫尼蘇曼以上為上游，流經丘陵地帶，河道異常彎曲，間或有沼澤地。庫尼蘇曼以下為中下游，河水折向北流，形成河澗盆地，最后注于白音淖爾湖。錫林河流域地處中緯度西風氣流帶，屬中溫帶半干旱大陸性氣候，季節變化明顯，多年平均降水量為276.3 mm，最小降水量為121.1 mm，最大降水量為511.7 mm。利用聯合國糧農組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO）推薦的Penman-Monteith[22]公式計算錫林河流域潛在蒸散發得出，多年平均潛在蒸散發量為1 105.6 mm，最小潛在蒸散發量為978.2 mm，最大潛在蒸散發量為1 243.5 mm。錫林河流域土壤類型以栗鈣土和紅砂土為主，植被以草原為主，大針茅（）、羊草（）群落是最主要的群落類型[23]。

1.2 樣點布設及采樣

為使采樣盡可能包含整個流域地形、土壤類型、植物群落和降水等的分布情況，首先利用中國1:100萬土壤類型圖（國家青藏高原科學數據中心，http://westdc.westgis.ac.cn, 2016），計算并提取出錫林河流域12種不同土壤質地，經分析后將相近性質的土質組合，劃分出4種土壤類型，在此基礎上，按照每種土壤類型所占研究區面積比例，選擇具有典型代表性區域作為試驗樣地，共布設垂直和橫切河流斷面采樣點55個（圖1）。其中，栗鈣土占流域總面積74.30%，布設采樣點34個；紅砂土占流域總面積15.35%，布設采樣點7個；鹽土占流域總面積4.93%，布設采樣點6個；黑土占流域總面積5.42%，布設采樣點8個，因黑土南北分布跨度較大，故樣點數相應增加。利用全球定位系統（Global Positioning System, GPS）記錄每個采樣點的海拔和經緯度。坡度、坡向數據使用全國數字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）數據計算獲得（http://www.gscloud.cn）；氣象數據來源于國家氣象科學數據中心（http://data.cma.cn）。

試驗開展于2019年5月，在保證選取土壤質地均一且完整的前提下，去除地表覆蓋物及浮土后，每個采樣點均埋設2 m的TDR測管，分別在5、10、20、30、40、50、80、100、120、150和180 cm處，使用德國IMKO公司生產的TDR（儀器型號：TRIME-PICO-IPH）對不同深度的土壤水分進行測量。本研究對錫林河流域59 a日降水數據統計分析后發現，土壤水分與降雨量關系密切，考慮到該區域降雨一般集中在6—9月，為避免不同季節采樣（特別是雨季前和雨季后）所得到的結果可能存在較大差異，故研究在5月末集中降雨之前完成TDR測管的安裝。待土層穩定后，于7月22日至10月20日進行土壤水分數據取樣，確保每次取樣前5 d及取樣期間均未發生降雨，其中7月和8月每月取樣2次，其余月份每月取樣1次，每次取樣分3組同時進行，需3 d完成。在每個土壤水分采樣點周圍隨機選取3個典型植被代表區域，進行1 m×1 m草本植被樣方調查，每2個樣方方向間呈60°，記錄樣方內植物名稱、高度、蓋度等指標數據；地上現存量采用刈割法測定，帶回實驗室后在65 ℃恒溫下烘48 h，分別稱量各樣方內植物干質量，將3個樣方的平均值作為該采樣點植被地上生物量的代表值（簡稱地上生物量）。植被調查在采樣期7—10月每月進行1次，與當月土壤水分采樣同期，并確保樣點位置誤差控制在10 m以內。

圖1 研究區采樣點分布及土壤類型圖

1.3 儀器率定

TDR測管在采樣點安裝后，利用原狀土柱率定法[24]對TDR進行率定。隨機選取樣點，利用直徑為28 cm，高為45 cm的自制取土器，采集3個原狀土柱。將土柱分為上、中、下3層，分別用于測定3種土壤含水狀態（飽和、濕潤和干燥狀態）的土壤體積含水率。為便于水分下滲，原狀土柱帶回實驗室后，在準備放置土柱的桶底打孔，布設過濾層，并用尼龍濾布包裹土柱下端，放入桶內安裝TDR測管（圖2a）。向桶內均勻注水，浸泡至土柱表面有明顯水滲出，說明此時土柱已達到飽和狀態，然后讓土柱自然脫水，直到桶底沒有明顯水滲出后的第1天、第2天和第7天，使用與野外相同型號的TDR和體積為100 cm3的環刀，分別測定不同土壤含水狀態下15 cm土柱的平均土壤體積含水率，同時利用自封袋采集擾動土。擾動土帶回實驗室后，晾干、碾碎、均勻混合后，過2 mm篩，使用德國SYMPATEC氣流干法激光粒度儀（HELOS-RODOS）測定其粒徑，根據美國制（USDA）粒級劃分標準劃分土壤質地。由于TDR測量15 cm土柱平均土壤體積含水率，為減小誤差，每次測定均重復取樣3次，利用環刀法采樣時，垂直、水平各取樣3次，其中每2個環刀水平方向間呈60°，烘干后取平均值。對比分析獲得的27組TDR原始測量值與對應環刀法測量的土壤平均體積含水率值，絕對誤差在±4%范圍內的數據占比為81.2%，滿足《土壤水分監測儀器基本技術條件》中野外比測得數據合格性的要求[25]。通過EXCEL軟件，計算并擬合率定關系式（圖2b），擬合公式的決定系數均>79%，擬合優度較好，其中砂土中存在2個分布于線性（砂土）上方的離群點，明顯改變了擬合曲線的斜率，TDR測得的土壤體積含水率明顯高于環刀法測得的土壤體積含水率，可能是砂土中的石英含量對土壤水分測量值產生了影響[26]。整體說明采集原狀土帶回實驗室進行儀器率定的方法是可行的，保證了率定公式所用的土壤水分數據從飽和到干燥的完整覆蓋。

注：圖2b中x軸土壤體積含水率為環刀法測量值，y軸土壤體積含水率為時域反射儀（TDR）測量值。

1.4 數據處理及分析方法

梯度分析是生態群落多元統計分析中最常用的方法，依照響應變量是否受到解釋變量的約束分為非約束性分析和約束性分析。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），是最常見的非約束性分析，主要用于數據的降維。約束性分析，因能反映并揭示環境因子與響應變量之間的關系而被廣泛應用[27]。對研究變量進行降趨勢對應分析（De-Trend Correspondence Analysis, DCA）得到變量梯度長度最大值均<3，故約束性分析選擇冗余分析（Redundancy Analysis, RDA）。本研究以土壤體積含水率作為響應變量，潛在環境影響因子（包括海拔、植被高度、植被蓋度和降水等）作為解釋變量，通過多元統計分析的方法，利用PCA對解釋變量進行降維度分析，并基于R語言Vegan包中RDA方法，分析解釋變量與響應變量之間的關系；ANOSIM分析用于檢驗組間差異是否顯著大于組內差異；方差膨脹因子（Variance Inflation Factor, VIF）分析方法在進行環境因子分析前，對自相關環境因子進行剔除；利用前項選擇法剔除變量間的共線性，識別響應變量與代表性解釋變量之間的關系；采用999次蒙特卡羅（Monte Carlo）隨機置換對約束軸及變量相關性等進行顯著性檢驗。此外，利用SPSS軟件通過經典統計參數來描述土壤水分的統計分布情況；利用Origin 9.0進行logistics方程擬合及圖件處理。

2 結果與討論

2.1 土壤水分統計特征

基于研究區0～180 cm土層深度的土壤水分數據，采用經典統計學方法得到土壤水分統計學特征值（表1）。整體上看，在7－10月采樣期，剖面土壤體積含水率最大值出現在100～120 cm，為30.65%，最小值出現在0～5 cm，為1.02%，變化范圍較大；土壤水分數據的偏度為0.26～1.62，表明數據在右側分散，存在較多大于均值，峰度為?0.18～2.96，表明數據分布較為陡峭，存在極值。從變異系數（Coefficient of Variation, CV）上來看，隨著土層深度的增加，土壤水分變異系數先增大后減小，可能淺層土壤水分更容易受到氣候、人類活動等的影響，加之流域內植被根系因土壤類型的不同而差異明顯，使得淺層土壤水分具有更大的空間變異性。柯爾莫哥洛夫—斯米諾夫（K-S）檢驗結果表明，不同深度的土壤水分數據均服從正態分布（＞0.05）。

表1 不同深度土壤水分統計學特征

選取順延河流流向采樣點25個，其中流域上游采樣點主要分布于紅砂土與黑土中，流域中下游采樣點分布于鹽土與栗鈣土中。對采樣點不同土壤類型剖面平均土壤體積含水率分析后發現，土壤水分在鹽土和栗鈣土中含量較高，紅砂土和黑土次之，且不同土壤類型間土壤水分變化有明顯差別。其中，鹽土土壤水分變化范圍較大，紅砂土次之，栗鈣土最小（圖3a）。郭燾[20]研究認為錫林郭勒盟0～50 cm土壤水分分布從西南至東北均呈條帶狀逐漸增加的趨勢，與此研究不同的是，錫林河河流流向由東南至西北在中下游轉折后流向東北方向，雖然與土壤水分從西南至東北均呈條帶狀逐漸增加的研究結論略有不同。值得一提的是，在河流流向轉折點區域，土壤水分含量較高，可能是該區域正處于巴彥寶力格盆地，地下水可持續性強，是錫林河河谷平原主要富水區[28]，但由于降水由西南至東北在水文年均呈減小趨勢[29]，該地區地下水是地表水的補給源[30]，因此土壤水主要受到地下水的補給。錫林河流域土壤水分來源單一，且降水在空間上分布不均勻，故整理這25個采樣點的降水格點數據，分析牧草生育期4－10月累積降水量與對應采樣點垂直剖面平均土壤體積含水率的關系。采用logistic方程擬合二者的關系，擬合結果表明，二者之間存在較顯著的相關性（圖3b）。擬合得到參數=1.74、=21.50、=3.10和0=398.72，表達式如式（1）所示

=+(-)/{1+[(/0)]} （1）

式中為4－10月累積降水量，mm；為垂直剖面平均土壤體積含水率，%；為土壤體積含水率的最低值，%；為土壤體積含水率的最大變化范圍，%；0與采樣點降水量均值392.05 mm非常接近。

2.2 不同時段不同土壤類型土壤水分變異特征

7—10月，研究區4種土壤類型土壤體積含水率垂直剖面分布特征如圖4所示。不同土壤類型土壤體積含水率水平方向差異較大，同一土壤類型土壤體積含水率垂直方向變化明顯。總體來看，錫林河流域平均土壤體積含水率介于0.83%～16.69%，整體偏低，4種土壤類型土壤水分含量由高到低依次為鹽土、栗鈣土、紅砂土、黑土。采樣時段內，流域土壤水分含量隨時間變化由大到小依次為8月、10月、7月、9月，其中8月是錫林河流域降雨量大且降雨最頻繁的時期，土壤水分含量達到采樣期最高值；7月和9月是土壤水分迅速下降期，土壤水分含量偏低；10月為土壤水分恢復期，土壤水分含量開始恢復至穩定狀態。

注：圖3a中，橫坐標從右向左表示從上游到中下游，箱圖中橫線位置從下至上分別表示最小值、下四分位數、中位數、上四分位數、最大值，□表示均值，﹡表示特異值。

Note: In Fig.3a, the abscissa from right to left indicates from upstream to middle and downstream, which the horizontal lines indicate the minimum value, bottom quartile, median, top quartile, and maximum value from bottom to top, and □ represents mean value, ﹡represents outlier.

圖3 不同土壤類型剖面平均土壤體積含水率變化趨勢及其與降水量的關系

Fig.3 Variation of mean soil volumetric water content within different soil type profiles and its relationship with precipitation

注：誤差線代表標準差。　　　　Note: The error bar represents standard deviation.

土壤體積含水率標準差結果表明，土壤水分的變異性在垂直剖面存在較大差異。總體來看，0～50 cm淺層土壤體積含水率的變異性大于深層土壤體積含水率，原因在于：牧草根系主要分布于0～50 cm土層中，土壤水分受氣候、植被及植被根系的影響較大[31-32]，深層土壤通氣性差，吸收熱量不足，不利于根系生長，土壤水分受到土壤本身穩定物理屬性的影響較大，從而變異性減弱，這與侯瓊等[13]認為土壤水分垂向變異主要發生在60 cm以上土層中的研究結果較為相似。黑土、鹽土和紅砂土的土壤體積含水率在表層0～30 cm出現最大變異，栗鈣土的土壤體積含水率在30～50 cm變異性最大，且隨著土層深度增加，4種土壤類型土壤水分變異性呈先增強后減弱的趨勢。隨著時間的推移，4種土壤類型土壤水分變異性差異較大，由大到小依次表現為：黑土8月、7月、9月、10月；鹽土9月、8月、7月、10月；栗鈣土8月、7月、9月、10月；紅砂土10月、9月、8月、7月。黑土與鹽土不同土層深度土壤水分隨時間變化略有不同。其中，黑土分布于河谷平原區、山間階地及盆地，地下水可持續性差[28]，8月份是錫林河流域植被生長最茂盛的時期，由于黑土養分高且持水性好，該區域植被對土壤水分的需求較高，10～50 cm土層土壤水分被植被過度消耗，且得不到地下水及時補給，導致土壤水分含量整體偏低，土壤水分異質性受到植被和地下水的影響較大，故該區域應減少對地下水的開采，增強其植被承載能力[33]。而7月、9月和10月，土壤水分變化幅度較小，表明該時段黑土區域土壤水分狀態較穩定。鹽土的土壤水分含量較高，可能是由于采樣點多分布于河流主干道附近，地形低洼，潛育特征較明顯，土壤水分變異受到地表水及地下水的影響較大。采樣期內，鹽土0～40 cm淺層土壤水分變化差異較大，深層土壤水分變化趨勢相似，可能是由于鹽土本身土壤溫度升溫較慢，且植被易受到鹽分脅迫，不利于其生長，在該區域建議增加種植耐鹽型植物，對改善土壤性質、促進養分積累和循環具有積極意義[34]。栗鈣土與紅砂土的土壤水分隨時間變化具有一定的趨同性。采樣時段內，栗鈣土的土壤水分在20～50 cm均呈減小趨勢，且土壤水分在植被生長中期（8月）的變異性最大，在植被生長后期（10月）的變異性最小，可能是該區域大面積覆被為草，土壤水分變異性受到植被生長階段的影響較大；由于砂土本身持水性較差，且紅砂土區域植被覆蓋度較低，導致淺層土壤水分易受到蒸發作用的影響，含量較低，故根系為利用深層土壤水分，生長較深，土壤水分變異隨時間變化具有延遲性[32]。

2.3 土壤水分變異的環境影響因子分析

2.3.1 潛在環境影響因子統計分析

通過PCA獲得3個包含68.50%原始信息的主成分。其中，主成分1（Principal Component 1, PC1）的解釋率為40.00%，主成分2（Principal Component 2, PC2）的解釋率為15.60%（圖5），說明提取的主成分與原始變量相關性較大，具有一定的代表性。

圖5 潛在環境影響因子主成分載荷圖

PCA計算結果表明（表2），PC1包含海拔、潛在蒸散發、氣溫和植被蓋度的最大信息，其中海拔、植被蓋度和氣溫呈正向分布，潛在蒸散發呈負向分布。適宜的光照和水熱條件會促進植被生長[35]，從而增強植被對降水的再分配作用，且地面覆被增加將會減緩裸露地面的直接蒸發作用，張圣微等[36]研究也表明，錫林河流域內應減少牲畜放牧數，減緩人類活動造成植被群落演替從而降低草地覆蓋度和土壤水分的無效散失，隨著全球氣候的暖干化，潛在蒸散發對土壤水分變異性的貢獻逐漸增加，將會導致半干旱草原型流域植被的不斷退化，故減少載畜量，增加流域植被覆蓋度，對促進土壤—植被—大氣系統中的水分—能量—物質耦合循環具有積極意義[37]。

表2 潛在環境影響因子主成分分析

PC2綜合了植被高度和地上生物量的最大信息，能在一定程度上反映植被對土壤水分變異的影響，植被高度在第二主成分上呈正向分布，地上生物量呈負向分布。植被高度和地上生物量在不同海拔地區均呈現顯著的相關作用[38]，植被越高表明其根系較發達，根系利用土壤水分的速率加快，可減緩土壤水分的運移，具有固水固土的作用，這與Wu等[39]在研究干旱草原植被對土壤水文過程的影響結果相似，而地上生物量越多表明植被對土壤水分的需求較多，可能導致土壤水分變異性增強。PC3為坡度和坡向，在第三主成分上均呈正向分布。坡度和坡向對土壤水分變異產生一定的影響，這與郭欣欣等[9]研究結果相似，地形因子影響降雨的下滲作用及地表產流和壤中流，不同的土壤鑲嵌結構以及植被多樣性可控制坡面生態水文過程，且Qiu等[40]研究認為在土壤水分含量較低的地區，地形因子的影響作用將更加顯著。因此，按照貢獻率大小，錫林河流域土壤水分變異的潛在環境影響因子，分別為氣象因素、植被因素以及坡度和坡向。

2.3.2 識別土壤水分變異的關鍵潛在環境驅動因子

為進一步了解潛在環境影響因子對土壤水分的影響，并識別土壤水分變異的關鍵潛在環境驅動因子，本研究按照土壤類型將采樣點劃分為4組，并對土壤類型在環境因子中進行賦值處理（栗鈣土為1；紅砂土為2；鹽土為3；黑土為4），將土壤類型作為協變量，剝離其在環境影響因子對土壤水分作用下的干擾，觀測潛在環境因子對土壤水分的影響。通過999次Monte Carlo隨機置換檢驗對各排序軸逐一進行檢驗，并進行值校正，最終得到前兩個排序軸均達到顯著水平（<0.05）。第一排序軸的解釋率為34.17%，第二排序軸的解釋率為24.03%，說明第一、第二排序結果可靠。前項選擇法對潛在環境因子進行篩選，9項因子中，只有海拔（=0.031）和植被高度（=0.048）對不同土壤類型采樣點土壤水分的影響達到顯著水平（<0.05），而其他環境因子未達到顯著水平（>0.05），表明海拔和植被高度是影響土壤水分變異的關鍵潛在環境驅動因子。不同土層深度土壤體積含水率及潛在環境影響因子的分布在RDA排序圖中可以很好的表現出來（圖6），前兩個排序軸可以解釋土壤水分變異的58.20%。對0～20 cm土層深度的土壤水分產生正向影響的潛在環境因子主要有坡向、降水和地上生物量，產生負向影響的潛在環境因子主要有海拔、氣溫和潛在蒸散發，表明0～20 cm表層土壤水分更容易受到降水、太陽輻射、氣溫和植被生長的影響[41]；30～50 cm土層深度的土壤水分主要受到植被高度和海拔的正向影響以及坡度的負向影響。隨著土層深度的增加，土壤溫度與太陽輻射、氣溫的關聯度逐漸降低，植被汲取養分的能力減弱，根系在此深度分布較少，可能是植被的冠層結構和群落分布影響降雨入滲和土地蒸發過程，從而對土壤水分產生了間接的影響[32,41]。隨著坡度的增加，土壤水分與養分的流失速度加快，且不利于降雨入滲[41]；80～180 cm深層的土壤水分主要受到坡度和潛在蒸散發的正向影響，植被高度的負向影響，主要原因在于錫林河流域降水稀少，深層土壤水分的補給源主要為地下水，一定的坡度及熱量傳遞，將會增加地下水的側向流補給并促進水分流動[28,30]，而徐滿厚等[42]對草甸植被的研究顯示，植被的生長對土壤水分熱傳遞產生調節作用，導致深層土壤水分變異性受到影響。采樣點大致集中分布在降水較頻繁、植被較豐富以及高海拔、高氣溫、蒸發強的兩大區域，體現了干旱半干旱地區草原型流域的典型特征，說明樣點布設具有一定的區域代表性。

注：實心箭頭代表不同土層土壤體積含水率；空心箭頭代表影響因子；VH代表植被高度，cm；VG代表地上生物量，（g·m-2）；VC代表植被蓋度，%；AP代表降水，mm；AT代表氣溫，℃；ET代表潛在蒸散發，mm； EL代表海拔，m；AG代表坡向，(°)；SG代表坡度，(°)。

土壤水分狀態受到土壤物理屬性、基巖裂隙分布以及地下水含水層的影響外，與氣候條件、植被生長及地形地理密切相關[43]。草原型流域覆被大部分為草，林地、耕地星點分布[7]，冗余分析識別出海拔和植被高度是錫林河流域關鍵潛在環境驅動因子，原因在于，海拔會在一定程度上影響土壤的性質和養分含量以及植被與氣候的變化，從而進一步對土壤水分產生影響，國內外研究表明海拔與土壤水分含量呈顯著相關關系[38,40,44]。植被對維護生態脆弱地區的安全至關重要[6]，錫林河流域植被以草為主，葉片面積小，植被高度能在一定程度上反映植被的生長狀況，與地上生物量息息相關[38]。植被生長的旺盛，表明植被根系較發達，可減緩土壤水分的運移，具有防治水土流失的作用[39]。在干旱半干旱草原型流域，增強土壤儲水能力，適度放牧，對促進四水轉換，調節牧草產量與土壤水分的關系具有積極作用，在全球溫暖化的進程中，土壤水分對氣候調節有直接影響[37,43]。因此，為防治水土流失，改善流域氣候條件，應因地制宜考慮在不同土壤類型中制定不同的生態保護和恢復措施，只有土壤水分條件得到改善，才可以有效提高草原植被生產力，促進當地農牧業發展[36]。

3 結 論

1）錫林河流域土壤水分含量介于0.83%~16.69%，整體偏低，流域內4種土壤類型的土壤體積含水率由高到低依次表現為鹽土、栗鈣土、紅砂土、黑土，且不同土壤類型間土壤水分變化差異明顯；采樣時段內，流域土壤水分動態變化由大到小依次表現為8月、10月、7月、9月。

2）錫林河流域土壤水分變異性受到土壤類型的影響較顯著。相同點在于，隨著土層深度的增加，土壤體積含水率的變異性先增強后逐漸減弱，0~50?cm淺層土壤體積含水率的變異性大于深層土壤體積含水率。不同點在于，隨著時間的變化，4種土壤類型的土壤水分變異性差別較大，由大到小依次表現為：黑土8月、7月、9月、10月；鹽土9月、8月、7月、10月；栗鈣土8月、7月、9月、10月；紅砂土10月、9月、8月、7月。

3）錫林河流域土壤水分變異的三大潛在環境影響因素，研究將其分別劃分為影響土壤水分散失的氣象因素、植被因素及坡度和坡向。整體上在控制土壤類型對土壤水分的影響下，海拔和植被高度是流域土壤水分變異的關鍵潛在環境驅動因子。

[1] Liu Shuang, Gong Peng. Change of surface cover greenness in China between 2000 and 2010[J]. Chinese Science Bulletin, 2012, 57(22): 2835-2845.

[2] 黎明揚，劉廷璽，羅艷云，等. 半干旱草原型流域表層土壤飽和導水率傳遞函數及遙感反演研究[J]. 土壤學報，2019，56(1)：90-100.

Li Mingyang, Liu Tingxi, Luo Yanyun, et al. Pedo-transfer function and remote-sensing-based inversion saturated hydraulic conductivity of surface soil layer in Xilin River Basin[J]. Acta Pedologica Sinica, 2019, 56(1): 90-100. (in Chinese with English abstract)

[3] 張圣微，申芮，陳哲，等. 錫林郭勒草原植被生產力估算及其影響因素：以巴拉噶爾河流域為例[J]. 中國草地學報，2015，37(4)：66-73.

Zhang Shengwei, Shen Rui, Chen Zhe, et al. Estimation of vegetation productivity in Xilingol steppe and analysis of the influencing factors: A case study in Balgar River Basin[J]. Chinese Journal of Grassland, 2015, 37(4): 66-73. (in Chinese with English abstract)

[4] Baldwin D, Manfreda S, Keller K, et al. Predicting root zone soil moisture with soil properties and satellite near-surface moisture data across the conterminous United States[J]. Journal of Hydrology, 2017, 546: 393-404.

[5] 李小雁. 水文土壤學面臨的機遇與挑戰[J]. 地球科學進展，2012，27(5)：557-562.

Li Xiaoyan. Opportunity and challenges for hydropedology[J]. Advances in Earth Science, 2012, 27(5): 557-562. (in Chinese with English abstract)

[6] Fan Jiaqi, Xu Yan, Ge Haoyuan, et al. Vegetation growth variation in relation to topography in Horqin sandy land[J]. Ecological Indicators, 2020. 113: 106215-106224.

[7] 張阿龍，高瑞忠，劉廷璽，等. 高原內陸河流域氣候水文突變與生態演變規律：以內蒙古錫林河和巴拉格爾河流域為例[J]. 中國環境科學，2019，39(12)：5254-5263.

Zhang Along, Gao Ruizhong, Liu Tingxi, et al. Identification on hydrometeorology mutation characteristics and ecological evolution pattern of the plateau inland river basin-taken Xilin river and Balager river of Inner Mongolia for instance[J]. China Environmental Science, 2019, 39(12): 5254-5263. (in Chinese with English abstract)

[8] Du Chuanli, Liu Xiaodong, Wu Wanli. CLM3-simulated soil moisture in East Asia and its possible response to global warming during 1979 through 2003[J]. Science in Cold and Arid Regions, 2009, 1(1): 51-58.

[9] 郭欣欣，付強，盧賀，等. 東北黑土區農林混合利用坡面土壤水分空間異質性及主控因素[J]. 農業工程學報，2018，34(19)：123-130.

Guo Xinxin, Fu Qiang, Lu He, et al. Spatial variability and its controlling factors of soil moisture on cropland-forestland mixed hillslope in black soil area of Northeast China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(19): 123-130. (in Chinese with English abstract)

[10] 王云強，邵明安，劉志鵬. 黃土高原區域尺度土壤水分空間變異性[J]. 水科學進展，2012，23(3)：310-316.

Wang Yunqiang, Shao Mingan, Liu Zhipeng. Spatial variability of soil moisture at the regional scale in the Loess Plateau[J]. Advances in Water Science, 2012, 23(3): 310-316. (in Chinese with English abstract)

[11] Choi M, Jacobs M. Spatial soil moisture scaling structure during soil moisture experiment 2005[J]. Hydrological Processes, 2011, 25(6): 926-932.

[12] 李小雁. 干旱地區土壤—植被—水文耦合、響應與適應機制[J]. 中國科學：地球科學，2011，41(12)：1721-1730.

Li Xiaoyan. Soil-vegetation-hydrological coupling, response and adaptation mechanism in arid areas[J]. Science in China: Earth Science, 2011, 41(12): 1721-1730. (in Chinese with English abstract)

[13] 侯瓊，沈建國，烏蘭巴特爾. 典型草原區土壤水分變化特征及影響因素分析[J]. 自然資源學報，2005，20(6)：42-48.

Hou Qiong, Shen Jianguo, Ulaan Baatar. Analysis of soil moisture characteristics and influencing factors in typical grassland areas[J]. Journal of Natural Resources, 2005, 20(6): 42-48. (in Chinese with English abstract)

[14] A Yinglan, Wang Guoqiang, Liu Tingxi, et al. Spatial variation of correlations between vertical soil water and evapotranspiration and their controlling factors in a semi-arid region[J]. Journal of Hydrology, 2019, 574: 53-63.

[15] Jian Shengqi, Zhao Chuanyan, Fang Shumin, et al. Effects of different vegetation restoration on soil water storage and water balance in the Chinese Loess Plateau[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2015, 206: 85-96.

[16] Blyth E M, Finch J, Robinson M, et al. Can soil moisture be mapped onto the terrain?[J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2004, 8(5): 923-930.

[17] Seneviratne S I, Corti T, Davin E L, et al. Investigating soil moisture-climate interactions in a changing climate: A review[J]. Earth Science Reviews, 2010, 99(3/4): 125-161.

[18] 趙燕東，高超，劉衛平，等. 基于相位檢測的高鹽堿與高有機土壤水分傳感器研究[J]. 農業機械學報，2015，46(9)：151-158.

Zhao Yandong, Gao Chao, Liu Weiping, et al. Study of moisture sensor for high saline-alkali soil and high organic soil based on phase detection[J]. Transaction of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(9): 151-158. (in Chinese with English abstract)

[19] Albertson J D, Kiely G, On the structure of soil moisture time series in the context of land surface models[J]. Journal of Hydrology, 2001, 243(1/2): 101-119.

[20] 郭燾. 錫林郭勒草原土壤含水量分布特征研究[D]. 呼和浩特：內蒙古師范大學，2018.

Guo Tao. Study on Distribution Characteristics of Soil Water Content in Xilingol Grassland[D]. Hohhot: Inner Mongolia Normal University, 2018. (in Chinese with English abstract)

[21] 何其華，何永華，包維楷. 干旱半干旱區山地土壤水分動態變化[J]. 山地學報，2003，21(2)：149-156.

He Qihua, He Yonghua, Bao Weikai. Research on dynamics of soil moisture in arid and semiarid mountainous areas[J]. Journal of Mountain Science, 2003, 21(2): 149-156. (in Chinese with English abstract)

[22] Allen R G, Pereira L S, Raes D, et al. Crop Evapotranspiration: Guidelines for Computing Crop Water Requirements, Irrigation and Drainage Paper NO.56[M]. Rome, Italy Allen: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 1998.

[23] 席小康，朱仲元，郝祥云. 錫林河流域草原植物群落分類及其多樣性分析[J]. 生態環境學報，2016，25(8)：1320-1326.

Xi Xiaokang, Zhu Zhongyuan, Hao Xiangyun. Grassland plant communities classification and diversity analysis in the Xilin River Basin[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2016, 25(8): 1320-1326. (in Chinese with English abstract)

[24] 智永明，韓繼偉，鄧超，等. 基于原狀土柱土壤水分傳感器率定方法的研究[J]. 水文，2016，36(4)：48-52.

Zhi Yongming, Han Jiwei, Deng Chao, et al. Soil moisture sensor calibration method based on undisturbed soil column[J]. Hydrology, 2016, 36(4): 48-52. (in Chinese with English abstract)

[25] 全國水文標準化技術委員會、水文儀器分技術委員會. 土壤水分(墑情)監測儀器基本技術條件：GB/T 28418-2012[S]. 北京：中國標準出版社，2012.

[26] Tian Zhengchao, Ren Tusheng, Horton Robert, et al. Estimating soil bulk density with combined commercial soil water content and thermal property sensors[J]. Soil & Tillage Research, 2020, 196: 104445-104452.

[27] 張金屯. 數量生態學[M]. 北京：科學出版社，2004.

[28] 郭中小，魏永富，廖梓龍，等. 錫林河流域地下水位管理閾值研究[J]. 干旱區研究，2017，34(3)：479-486.

Guo Zhongxiao, Wei Yongfu, Liao Zilong, et al. Threshold values of groundwater level management in the Xilin River Basin[J]. Arid Zone Research, 2017, 34(3): 479-486. (in Chinese with English abstract)

[29] 多蘭，于瑞宏，張艷霞，等. 錫林河流域降水量時空動態及對NDVI的影響[J]. 中國草地學報，2019，41(5)：63-72.

Duo Lan, Yu Ruihong, Zhang Yanxia, et al. Temporal and spatial dynamics of precipitation in Xilin River Basin and its effect on NDVI[J]. Chinese Journal of Grassland, 2019, 41(5): 63-72. (in Chinese with English abstract)

[30] 趙坤. 草原內陸河淺灘—深潭序列中地表水－地下水交換對降水的響應[D]. 呼和浩特：內蒙古大學，2019.

Zhao Kun. Response of Surface Water-Groundwater Exchange to Pain falls in Riffle-Pool Sequence in Grassland Inland River[D]. Hohhot: Inner Mongolia University, 2019. (in Chinese with English abstract)

[31] 喬江波，朱元駿，賈小旭，等. 黃土高原關鍵帶全剖面土壤水分空間變異性[J]. 水科學進展，2017，28(4)：515-522.

Qiao Jiangbo, Zhu Yuanjun, Jia Xiaoxu, et al. Spatial variability of soil water for the entire profile in the critical zone of the Loess Plateau[J]. Advances in Water Science, 2017, 28(4): 515-522. (in Chinese with English abstract)

[32] 紀文瑤. 內蒙古草原生物量、地下生產力及其與環境因子關系研究[D]. 北京：北京師范大學，2013.

Ji Wenyao. The Study of Biomass, Belowground Productivity and Their Relationship with Environmental Factors in Inner Mongolia Grassland[D]. Beijing: Beijing Normal University, 2013. (in Chinese with English abstract)

[33] 韓少杰，王恩姮，羅松，等. 植被恢復對典型黑土表層土壤壓縮性和承載能力的影響[J]. 東北林業大學學報，2016，44(2)：31-34.

Han Shaojie, Wang Enheng, Luo Song, et al. Effects of vegetation recovery on topsoil compressibility and load support capacity of typical black soil[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2016, 44(2): 31-34. (in Chinese with English abstract)

[34] 劉雅輝，孫建平，馬佳，等. 3種耐鹽植物對濱海鹽土化學性質及微生物群落結構的影響[J/OL]. 農業資源與環境學報，2020[2020-4-23]. https://doi.org/10.13254/j.jare.2020.0049.

Liu Yahui, Sun Jianping, Ma Jia, et al. Effects of 3 salt-tolerant plants on chemical properties and microbial community structure of coastal saline soil[J/OL]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2020[2020-4-23]. https://doi.org/10.13254/j.jare.2020.0049. (in Chinese with English abstract)

[35] 馬龍，王靜茹，劉廷璽，等. 2000—2012年科爾沁沙地植被與氣候因子間的響應關系[J]. 農業機械學報，2016，47(4)：162-172.

Ma Long, Wang Jingru, Liu Tingxi, et al. Response relationship between vegetation and climate factors in Horqin sandy land from 2000 to 2012[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(4): 162-172. (in Chinese with English abstract)

[36] 張圣微，張睿，劉廷璽，等. 錫林郭勒草原植被覆蓋度時空動態與影響因素分析[J]. 農業機械學報，2017，48(3)：253-260.

Zhang Shengwei, Zhang Rui, Liu Tingxi, et al. Dynamics of fractional vegetation cover and its influence factors in Xilingol steppe[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2017, 48(3): 253-260. (in Chinese with English abstract)

[37] 楊大文，叢振濤，尚松浩，等. 從土壤水動力學到生態水文學的發展與展望[J]. 水利學報，2016，47(3)：390-397.

Yang Dawen, Cong Zhentao, Shang Songhao, et al. Research advances from soil water dynamics to ecohydrology[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2016, 47(3): 390-397. (in Chinese with English abstract)

[38] 高露，張圣微，朱仲元，等. 放牧對干旱半干旱草原植物群落結構和生態功能的影響[J]. 水土保持研究，2019，26(6)：205-211.

Gao Lu, Zhang Shengwei, Zhu Zhongyuan, et al. Effects of grazing on plant communities and ecological functions in typical steppe[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2019, 26(6): 205-211. (in Chinese with English abstract)

[39] Wu Gaolin, Lui Yu, Yang Zheng, et al. Root channels to indicate the increase in soil matrix water infiltration capacity of arid reclaimed mine soils[J]. Journal of Hydrology, 2017, 546: 133-139.

[40] Qiu Yang, Fu Bojie, Wang Jun, et al. Soil moisture variation in relation to topography and land use in a hillslope catchment of the Loess Plateau, China[J]. Journal of Hydrology, 2011, 240(3/4): 243-263.

[41] 唐敏. 黃土丘陵區坡地土壤水熱特征及其耦合效應研究[D]. 楊凌：西北農林科技大學，2019.

Tang Min. Characteristics of Soil Moisture and Temperature and Their Coupling Effects on Sloping Land in Loess Hilly Region[D]. Yangling: Northwest A & F University, 2019. (in Chinese with English abstract)

[42] 徐滿厚，劉敏，薛嫻，等. 增溫、刈割對高寒草甸地上植被生長的影響[J]. 生態環境學報，2015，24(2)：231-236.

Xu Manhou, Liu Min, Xue Xian, et al. Effects of warming and clipping on the growth of aboveground vegetation in an Alpine meadow[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2015, 24(2): 231-236. (in Chinese with English abstract)

[43] 雷志棟，胡和平，楊詩秀. 土壤水研究進展與評述[J]. 水科學進展，1999，10(3)：311-318.

Lei Zhidong, Hu Heping, Yang Shixiu. A review of soil water research[J]. Advances in Water Science, 1999, 10(3): 311-318. (in Chinese with English abstract)

[44] 吳小剛，王文平，李斌，等. 中亞熱帶森林土壤有機碳的海拔梯度變化[J/OL]. 土壤學報，2020[2020-05-13]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1119.P.20200323.0951.002. html.

Wu Xiaogang, Wang Wenping, Li Bin, et al. Altitude gradient of soil organic carbon in forest soil in the mid-subtropical zone of China[J/OL]. Acta Soil Science, 2020[2020-05-13]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1119.P.20200323.0951.002. html. (in Chinese with English abstract)

Analysis of soil moisture variation and its influencing factors in semi-arid steppe watershed

Zhang Lu1, Zhu Zhongyuan1,2※, Zhang Shengwei1,2,3, Wang Huimin1

(1.010018;2.010018;3.010018)

Soil moisture is an important part of the lithosphere-biosphere-atmosphere-hydrosphere, and which is the main limiting factor for plant growth in watersheds of the semi-arid steppe as well. This study aimed to explore the characteristics of soil moisture variation and its potential environmental impact factors. This study had a significant effect on maintaining steppe ecosystem health, such as promoted the understanding of the eco-hydrological cycle of grassland and degraded grassland restoration. The Xilin River Basin located in the middle east of Inner Mongolia was chosen as the study area. The experiments had been performed in May 2019. Two meters of soil moisture detection tube was buried at each sampling point after removing the ground cover and floating soil. Besides, the soil moisture measurement depth was set from 0 cm to 180 cm. Soil moisture data were observed by using the Time Domain Reflectometry (TDR) at 55 sampling points from July 22 to October 20 in 2019 after the soil layer was stabilized. Three replications were performed at each sample point. Such a soil survey was conducted within 3 days by twice a month in July and August, and once a month in the remaining months. Meanwhile, vegetation investigations were executed once a month, including vegetation height, vegetation coverage, and aboveground biomass. Besides, 3 original soil samples were brought back from the field for calibrating the TDR in the laboratory. It was indicated that the TDR was reliable with guaranteed that the soil moisture data used in the calibration formula was ranged from saturation to dryness completely. Based on the observed soil moisture and affiliated data in the field the characteristics of soil moisture changed in the vertical profiles, as well as its potential environmental impact factors were analyzed and compared among 4 soil types by using Principal Component Analysis (PCA) and Redundancy Analysis (RDA). The results indicated that the soil moisture in the Xilin River Basin was low overall. The changes in soil moisture at different soil depths over time were similar in kastanozems and arenosols while they had a great difference in solonchaks and phaeozems. Moreover, the soil moisture content of Phaeozems, Arenosols, Kastanozems, and Solonchaks increased sequentially of the basin. The variability of soil moisture in each layer was greatly affected by the soil type, and the variability weakens as the depth of the soil layer increases. At the same time, great differences in the variability of soil moisture among 4 soil types were found after the changes in soil moisture in different sampling periods were compared and analyzed. PCA indicated that 3 principal components containing information such as altitude, vegetation height, and slope, etc., which were sufficient to explain 68.50% of the soil moisture variation where PC1 and PC2 accounted for 40.00% and 15.60% respectively. In detail, the PC1 included altitude, potential evapotranspiration, air temperature, and vegetation coverage, and the PC2 integrated information of vegetation height and aboveground biomass, and the PC3 was slope and aspect. Consequently, the meteorological factors that affected soil moisture evaporation, vegetation factors, and slope and aspect factors were summarized as the main potential environmental impact factors of soil moisture variations in the Xilin River Basin. Altitude and vegetation height was defined as the key above-ground potential environmental factors driving the soil moisture variation by RDA. Meanwhile, the impact factors that affected soil moisture changes at different depths were different. The results of this study were conducive to understanding the soil moisture conditions and its distribution of different soil types in the Xilin River Basin, and also would provide data and theoretical support for the study of eco-hydrological processes in the semi-arid grassland watersheds.

soil; drought; water content; grassland; Xilin River

張璐，朱仲元，張圣微，等. 半干旱草原型流域土壤水分變異及其影響因素分析[J]. 農業工程學報，2020，36(13)：124-132.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.015 http://www.tcsae.org

Zhang Lu, Zhu Zhongyuan, Zhang Shengwei, et al. Analysis of soil moisture variation and its influencing factors in semi-arid steppe watershed[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(13): 124-132. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.015 http://www.tcsae.org

2020-03-19

2020-04-27

國家自然科學基金項目（51779116）；地區科學基金項目（51669018，51869015）；內蒙古自然科學基金杰出青年培育基金（2019JQ06）；中國科學院“西部之光”青年學者計劃

張璐，主要從事干旱半干旱地區水文生態過程研究。Email：971568173@qq.com

朱仲元，博士，教授，從事水文水資源與草原生態研究。Email：1428825390@qq.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.015

S152.7

A

1002-6819(2020)-13-0124-09