典型巖溶石漠化區土壤剖面水分和溫度動態規律及傳輸特征

熊小鋒,李建鴻,蒲俊兵,張 陶,王賽男,霍偉杰

(中國地質科學院巖溶地質研究所/自然資源部 廣西巖溶動力學重點實驗室,廣西 桂林 541004)

土壤水分和溫度是土壤—植被—大氣連續體(SPAC)物質傳輸的驅動因子，顯著影響陸地表面與大氣界面的水和能量交換，也是流域生態水文、氣候變化模型的關鍵變量[1-2]。石漠化地區土壤水分和溫度條件與坡面徑流及土壤侵蝕過程密切相關，一定程度上影響石漠化地區的生態景觀格局[3]。系統研究石漠化地區土壤水分和溫度有助于深入理解其水熱循環規律，對于巖溶石漠化地區植被恢復、水土保持以及農產業布局具有指導意義。自然環境中的土壤水分和溫度受氣象因素、植被覆蓋、土壤質地等綜合影響，具有很強的時空變異特點[4-5]。

針對巖溶石漠化地區土壤水分，已有研究采用環刀取樣及烘干法測定土壤含水量，并分析了不同氣象要素、石漠化程度對土壤水分時空分布的影響[6-8]。也有學者采用5 TE土壤水分監測探頭研究巖溶石漠化區裸巖周圍土壤水分的變化規律[9]，但是并沒有結合氣象因素分析。巖溶石漠化地區裸巖廣泛分布，巖—土界面是天然的水分入滲優勢通道，有學者在野外設計示蹤試驗研究了這一現象[10-11]。針對巖溶石漠化地區土壤溫度研究較為缺乏，有研究探討了石漠化恢復過程中的土壤水分和土壤溫度變化[12]。已有研究多采用手持儀器如TDR、便攜式土壤多參數儀等人工監測法，對土壤水分和溫度進行原位、瞬時監測。人工監測頻次較低，難以滿足高分辨率數據需求，本文采用的自動監測系統則具有連續監測、無線傳輸、同步記錄氣象數據等優勢[13]，獲取的高分辨率監測數據能夠對土壤水分和溫度進行更為準確細致的研究。在理論方面，已有研究多數孤立討論石漠化地區土壤水分和土壤溫度，從物質運移和能量傳輸角度討論兩者耦合特征的研究還較為欠缺。實際上，土壤含水量是土壤熱傳導系數和熱容的主控因素[14-17]，反過來土溫梯度也影響土壤蒸汽水傳輸，進而影響土壤內部水分遷移[18-19]，巖溶石漠化地區這一耦合過程還需進一步探討。

云南是西南地區石漠化最嚴重的省份之一，其中滇東地區是石漠化程度最高的地區。截至2016年云南石漠化土地面積為235.2萬hm2，占石漠化總面積的23.4%，石漠化綜合治理任務十分艱巨[20]。云南高原石漠化地區以小降雨為主，表層土壤水分干濕交替迅速[21]，該地區土壤屬于碳酸鹽紅黏土[22]，滲透性較差，坡面、裸巖面匯集的雨水多數通過石溝、石縫和巖土界面滲漏，使得該地區干旱缺水。本文基于深入理解高原石漠化地區土壤水熱變化規律、為巖溶石漠化生態環境治理和重建提供數據支撐及理論參考目的，在上述地區建立自動監測站采集超過一年數據，結合多元統計方法以及水熱傳輸理論，系統闡述高原巖溶石漠化區土壤水分和溫度時間序列規律，分析不同氣象因素對土壤水分和溫度的影響程度，并進一步計算土壤剖面上熱通量和蒸汽水運移通量，探討土壤水分和熱量傳輸的耦合特征。

1 研究區及野外監測情況

1.1 研究區概況

蒙自市位于云南省東南部，屬于亞熱帶季風氣候區，氣候溫和，干濕季節明顯，多年平均降雨量達到815.8 mm，降雨集中在7—10月份。該地區石漠化分布廣泛，全市石漠化面積達88%，其中重度石漠化面積占44.65%，石漠化集中連片分布于海拔1 300～2 200 m的丘叢洼(谷)地和廣大巖溶丘峰、臺地、盆地邊緣[23-24]。蒙自市從地質構造上屬于巖溶斷陷盆地，該盆地呈南北走向，盆地內多為第三系、第四系沉積物，沉積厚度大，盆地東北部有地下河及泉水出露。盆地周邊中山山區殘存古高原面，巖性以三疊系個舊組碳酸鹽巖為主。盆地、斜坡與高原面形成“盆山耦合地形”，氣候條件相差大[25]。高原面上石漠化發育程度較高，生態環境十分脆弱，水土流失嚴重。

圖1為蒙自市的高程圖以及研究區示意圖。研究區在水平空間上森林覆蓋率較低，土地利用類型主要為耕地和草地，土壤分布不連續。研究區主要為裸露型和埋藏型巖溶區，地下空間呈現立體多維結構，土壤充填在溶溝、溶隙和石牙之中，容易通過巖溶裂隙、管道和地下河漏失。

圖1 蒙自市巖溶斷陷盆地及研究區位置示意圖

1.2 野外數據監測

監測點位于蒙自市東北向高原面西北勒鄉牛耳坡(103°27′13.29″，23°26′58.37″)，海拔約2 086 m。監測點周邊碳酸鹽巖出露地表，經測量統計顯示裸巖率在45%～65%，裸巖出露地表的高度為30～60 cm。監測點選擇坡地上部相對平坦部位，監測點周圍植被主要為雜草和蘋果樹。監測點土壤具有明顯分層現象，表層0—15 cm深度為有機質含量較高的松散壤土，15 cm以下為黏粒含量較高的粉質黏壤土。監測儀器采用Campbell公司CR800自動監測站，該設備利用太陽能電池供電，且能夠實現數據自動網絡傳輸。

數據采集器搭接5TM型號土壤水分、溫度傳感器，其中5TM傳感器監測的土壤水分數據為土壤體積含水量(Volumetric soil water content，cm3/cm3)本文所指土壤含水量均為土壤體積含水量(簡稱為SWC)。根據監測點周圍土壤垂向分布情況，設計5 TM傳感器埋深分別為10 cm，40 cm和80 cm。氣象站記錄土壤體積含水量(SWC)和土壤溫度(ST)，同步記錄降雨量、大氣壓、蒸汽壓、氣溫、空氣濕度、太陽總輻射、風速、風向等常規氣象因素。野外監測以2 017.1.1作為第1天，2 017.12.31作為第365天，30 min記錄一次數據。由于數據量龐大，本文降雨量按照逐日累計統計，氣溫、SWC及ST按照逐日平均處理。研究區的降雨量采用翻斗式雨量筒記錄，翻轉一次記錄0.2 mm雨量，降雨量傳感器設定為半小時記錄一次數據。高原石漠化地區的高頻率、小降雨特征形成了土壤表層干濕交替迅速而深層土壤含水量長期處于虧缺的特征。

2 研究方法及理論

2.1 多元統計分析方法

本文首先針對野外監測數據進行多元統計分析。SWC和ST受諸多氣象因素影響，各氣象因素之間也有相互關系。本文參考生態學中常用的多元統計方法，將氣象因素作為環境變量(解釋變量)，不同深度的SWC和ST作為響應變量，以每日記錄的數據作為樣方，采用梯度排序來研究環境變量與響應變量之間的關系。梯度排序法分為兩種類型，一種是非約束排序法(Unconstrained Ordination Model)，主要為主成分(PCA)和去趨勢分析法(DCA)；另一種是約束排序法(Constrained Ordination Model)，主要包括冗余分析(RDA)和典范對應分析(CCA)方法，其中RDA基于線性模型，CCA基于單峰模型。RDA和CCA的選取原則為首先采用DCA分析，觀察軸的梯度值，梯度最大值超過4采用CCA，最大值小于3則可采用RDA，最大值介于3～4之間兩種方法均適用[26]。非約束排序法適用于多個響應變量而缺少解釋變量的情況，約束排序法適用于多個響應變量和多個解釋變量。相關理論和算法較為繁雜，此處不再贅述。綜合考量，本文采用約束排序法的冗余分析(RDA)探討SWC和ST的影響因素。

2.2 土壤熱量傳輸理論

根據Fourier熱傳導理論和熱通量定律，一維垂向土壤熱傳導方程及熱通量可表示為：

(1)

式中：Ts為土壤溫度(℃)；z向上為正方向(cm)；k為熱擴散率(cm2/s；G為熱通量[J/(cm2·℃)]；λ為熱傳導系數[J/(cm2·s·℃)]。土壤熱通量的計算有多種方法[27-29]，考慮到本文有三層土壤溫度監測數據，可采用梯度法直接計算熱通量。梯度法是方程(1) 的差分形式，其表達式為：

(2)

(3)

式中：Gz為z1～z2之間的熱通量[J/(cm2·℃)],Gz>0熱量向地表運移，Gz<0熱量向土壤深處運移；ΔS為深度0～z的熱儲量積分形式；cv為土壤的體積熱容[J/(cm3·℃)]。由于λ難以直接測定，本文對于λ采用Chung &Horton提出的經驗公式計算：

λ(θ)=b1+b2θ+b3θ0.5

(4)

式中：b1,b2,b3為經驗系數，參照相關文獻[14]按照壤土(loam)取值b1=0.243,b2=0.393,b3=1.534；粘性土(clay)取值b1=-0.197,b2=-0.962,b3=2.521。對于cv則忽略土壤中氣相和有機質的影響，簡化為：

cv=cvsVs+cvwVw+cvaVa+cvvVo=0.85ρ+4.18θ

(5)

式中：V表示體積分數；cv和V的下標s,w,a,o分別表示固相、液相、氣相和有機質，其中Vw等于本文監測的土壤體積含水率θ；ρ為土壤的干容重(g/cm3)。表層15 cm壤土烘干法實測干容重為0.9 g/cm3，下層粉質黏土干容重為1.2 g/cm3。

2.3 土壤蒸汽水傳輸理論

19世紀50年代Philip和Devries將熱力學理論的局部平衡假設應用到土壤孔隙水汽運移過程，認為蒸汽水在土壤孔隙的一端蒸發，另一端凝結，最終凝結和蒸發速率等于水汽運移速率[30]，建立了土壤水熱耦合運移模型(PDV)。以當前的監測技術，對土壤孔隙中水汽通量直接觀測難度仍然較大，因而可利用土壤孔隙水汽密度來間接計算水汽通量。土壤孔隙中的水汽壓ev(mbar，1 mbar=100 Pa)可表示為土壤溫度Ts(℃)和土壤水勢h(cm)的函數[18,30]:

(6)

式中：ev0是溫度Ts下的標準飽和水汽壓(kPa)；R是氣體常數，R=8.315×107J/(mol·℃)；M是水分子的摩爾質量，M=18 g/mol。本文利用van Genuchten(VG)模型[31]將土壤含水量θ(%)轉化為土壤水勢h(cm)：

(7)

式中：θ(h)為土壤體積含水量(cm3/cm3)；θs，θr，α，n為模型的4個重要參數；θs，θr是土壤的飽和含水量與殘留含水量；α，n，m為經驗參數，其中m=1～1/n，其中n>1。使用RETC程序根據土壤環刀樣品所測顆粒級配和容重預測其VG模型參數。表層15 cm以內松散壤土的參數為θs=0.51，θr=0.090，α=0.010 5，n=1.46；下層粉質黏土參數為θs=0.44，θr=0.078，α=0.006 3，n=1.56。假定土壤中固液相溫度一致，則土壤蒸發過程中飽和水汽壓[18]計算公式如下：

ev0=E0×107.45Ts/(Ts+235)

(8)

式中：其中E0表示在0 ℃時的飽和水汽壓；E0=0.610 78 kPa；Ts是土壤溫度(℃)。一定體積空氣所含的水汽質量除以該空氣體積可得到空氣的絕對濕度，絕對濕度即為空氣的水汽密度。水汽密度ρv(g/cm3)可表示為水汽壓與土壤溫度Ts(℃)的函數[18]：

ρv=216.8ev/(Ts+273)

(9)

基于Fick分子擴散定律描述水汽在土壤中擴散[18]：

(10)

式中：qv為界面上的蒸汽傳輸通量速率[g/(cm2·s)]；D0(cm2/s)是水汽在空氣中的擴散率D0=0.299(Ts/273-1)1.75；n-θ是孔隙含氣率(cm3/cm3)，n是土壤孔隙度(cm3/cm3)，θ是土壤體積含水量(cm3/cm3)；L是水汽通過的有效距離(cm)。

3 結果與分析

3.1 SWC和ST動態規律及影響因素

圖2為剖面上SWC和ST一整年不同深度Kriging插值結果。多數時間土層深度越深則SWC越低，夏秋季(110～260 d)集中降雨期則有足夠長的時間允許土壤水分入滲補給深層土壤，使得深層SWC超過表層，降雨停止后SWC迅速衰減至初始狀態(圖2A)。表層10 cm土壤由于受大氣溫度和太陽輻射直接影響而ST變化較為劇烈，40 cm和80 cm處ST較為穩定。此外，春冬季ST均為深層更高，而夏秋季則表層更高，ST存在季節性差異(圖2B)。圖中等值線向右傾斜的趨勢可反映出土壤水分和熱量傳輸過程引起的SWC和ST延遲響應特點。

圖2 土壤水分和溫度垂直剖面云

SWC及ST受諸多氣象因素的直接或間接影響，各影響因子并非獨立變量。在數據中心化和標準化處理基礎上采用RDA進行分析。其中潛在蒸散發量(Potential Evapotranspiration，ET)利用太陽輻射、風速、氣溫等數據基于Penman-Monteith公式計算。氣象因素與SWC和ST的RDA排序結果見圖3，圖中矢量箭頭之間的夾角余弦值為相關系數，夾角小于90°表明正相關，夾角越小相關性越大；夾角等于90°表明兩變量完全不相關；夾角大于90°表明為負相關。排序軸(約束軸)是一種虛擬軸，表示環境變量的線性組合，反映一定的環境因子梯度。根據排序軸可計算各環境變量對于相應變量方差的解釋率和貢獻率。

氣象因素與SWC的排序結果表明：(1) 降雨量與表層10 cm的SWC相關性小于40 cm，80 cm，降雨對于深層SWC影響更大。產生這種現象的原因在于深層土壤初始SWC較低，在降雨集中期則迅速增加(圖3A)，從而表現出與降雨的強相關；(2) 氣溫、蒸汽壓和空氣濕度與SWC正相關，尤其與10 cm的SWC相關性較大，上述變量實際上受控于氣候季節性變化，不一定直接引起SWC變化，屬于間接相關。氣象因素與ST之間的相關分析(圖3B)表明：(1) 多數氣象因素與ST均為正相關，僅大氣壓與ST負相關，實際上蒸汽壓、氣壓與氣溫之間有直接關系，大氣壓與ST的負相關以及蒸汽壓與ST的正相關均為氣溫與ST之間關系的間接表現；(2) 氣溫與10 cm的ST相關性大于40 cm和80 cm，表明深層ST對于氣溫變化的響應慢于淺層。

圖3 氣象因素與土壤水分和溫度之間的RDA排序分析

圖3中有一些氣象因素環境變量并不直接引起SWC和ST變化，故采用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)得到主環境變量為雨量、潛在蒸散發(ET)、日累計輻射(太陽輻射)和氣溫，然后基于約束排序法RDA分析主環境變量對于所有SWC和ST變化的解釋率。過程中對于主環境變量按照重要性排位，依次加入分析后獲得的校正R2減去上一次的校正R2，此時分配的R2所占比例即為當前環境變量的解釋率。根據排序結果，前兩軸對于SWC累計擬合方差解釋率為99.85%，對于ST為99.93%。4個主環境變量的解釋率以及與前兩個排序軸的相關系數見表1，降雨量對于SWC的解釋率為39.5%，氣溫對于ST的解釋率高達77.4%，降雨量和氣溫分別為SWC，ST的主控因素。

表1 主要氣象因素對于SWC和ST解釋率及排序軸相關系數

3.2 土壤熱量傳輸及其與SWC的關系

土壤熱通量是地球表面能量平衡的重要分量之一，土壤中的熱量為近地表的微生物活動、植物根系代謝提供能量支持[28,32]。根據公式(2—3)計算了土壤剖面上的熱儲量和熱通量，計算結果與已有文獻接近[33]，土壤溫度與持續累積熱儲量計算結果見圖4，其中熱儲量ΔS>0時土壤儲存熱量，ΔS<0時土壤釋放熱量。

地球公轉引起四季氣候變化，土壤溫度梯度受氣溫影響出現季節性反轉(圖4A)，溫度梯度方向必然決定土壤熱傳輸方向。此外，受復雜氣象因素的影響，累計熱儲量呈現頻繁波動，一年內持續累計熱儲量則呈現春夏季增加、秋冬季減小的趨勢，且10 cm熱儲量低于更深層土壤(圖4B)，說明越靠近地表土壤在熱傳導方面的作用越明顯、熱儲存作用越弱。熱通量計算結果見圖5，熱通量Gz>0表明熱量向地表運移，Gz<0表明熱量向土壤深處運移，熱通量計算結果相比熱儲量大了3個數量級(縱坐標單位kJ/cm2)。日累計熱通量計算結果表明大多時間熱量均向下傳輸，僅春季和冬季時由于深層土壤溫度高于淺層，熱量向上傳輸。一年持續累計熱通量計算結果表明10—40 cm深度的土壤為向下傳熱層，而40—80 cm土壤主要儲存熱量或向上傳熱，在40 cm深度左右存在一個熱通量為零但是位置隨時間變化的界線。

圖4 剖面上土壤溫度和熱儲量隨時間變化

圖5 剖面上日累計和總累計土壤熱通量隨時間變化

除了土壤溫度梯度季節性改變而引起的熱量傳輸，SWC對于土壤熱傳導也有重要影響[15,17]，主要體現于土壤熱傳導系數和熱容。本文對于土壤熱傳導系數和熱容采用了經驗公式(4) 和簡化公式(5)，經驗式中的土壤熱傳導系數和熱容均主要受控于SWC。選擇2018/4/25—2018/5/25降雨數據和ST，SWC進行討論(圖6)。選擇的時段為溫度回升期，圖中顯示存在降雨時，ST在幾天之內均處于下降趨勢(ST實測-40 cm曲線變化趨勢較為明顯)，降幅并不如季節性變化那樣明顯，40 cm的ST會低于80 cm；SWC則迅速上升之后又快速恢復到初始狀態。降雨一方面降低了氣溫從而影響土壤溫度梯度，一方面增加SWC從而加快土壤熱傳導，從而使得土壤不同深度的ST快速趨于均一(圖6中1，2虛線框內)。

圖6 降雨量與ST和SWC隨時間變化

3.3 土壤蒸汽水傳輸及其與ST的關系

ST是土壤水分運動的重要驅動因素，土溫梯度引起土壤內部蒸汽水運移，從而影響SWC[18,34]，蒸汽水運移是土壤水—汽—熱耦合運移的一部分。土壤中蒸汽運移通量較小，但是蒸汽水的作用不可忽略，尤其在干旱季節是土壤水分運動的主要形式，并保證植物的用水需求[35]。圖7為土壤剖面上由土溫梯度而產生的蒸汽水傳輸通量計算結果，qv<0表明蒸汽水向上運移，qv<0表明蒸汽水向下運移。圖7表明：(1) 10—40 cm的土壤蒸汽水傳輸變動較大，而40—80 cm較小，這由淺層SWC和ST的頻繁變動而深層較為穩定有關；(2) 總體而言，春冬季qv>0，蒸汽水向上運移，而夏秋季qv<0，蒸汽水向下運移(圖7A)，春冬干旱季節深層土壤的蒸汽水將補充淺層土壤水分，從而保證表層含水量滿足植物用水需求；(3) 一整年的土壤蒸汽水運移通量計算結果如圖7B，深層40—80 cm土壤蒸汽水累計通量始終為正值，即80 cm的土壤蒸汽水累積量始終是向淺層補給，而10—40 cm的土壤蒸汽水累計通量基本為負值，表層蒸汽水向深層土壤補給。從一年持續累計通量來看，10—40 cm深度的土壤蒸汽水一年累計通量達到-84.7 kg/cm2，40—80 cm之間達到26.9 kg/cm2。本文研究表明溫度梯度作用下產生的蒸汽水最終在深度40 cm左右的土壤中積累，這部分土壤水被儲存起來，在秋冬干旱季對于滿足石漠化地區植被需水量是較為重要的。

圖7 土壤剖面不同深度累蒸汽水通量隨時間變化

土壤蒸汽水傳輸理論公式(6—10)表明蒸汽水運移主要受控于ST和SWC。圖7曲線變化趨勢與圖5幾乎相同，熱通量與蒸汽水通量具有同步變化規律，說明ST為土壤蒸汽水傳輸主控因素。相對于SWC對熱量傳輸的影響，土壤水熱傳輸耦合關系更體現于蒸汽水運移。此處將熱通量計算結果與蒸汽水通量計算結果進行線性相關Pearson分析，其散點分布如圖8所示，圖中變量與圖5，圖7相應變量單位一致(Gz為熱通量，qv為蒸汽通量)。從相關系數來看熱通量與蒸汽水通量具有較高的相關性，一定程度反映蒸汽水伴隨著熱量傳輸在土壤中運移的機理。

圖8 熱通量與蒸汽水通量之間Pearson線性分析的散點分布

4 結 論

高原石漠化地區小降雨事件頻繁，使得淺層土壤水分干濕交替迅速，深層土壤水分僅在夏秋降雨集中期才能得到補給。RDA方法可用于分析多個氣象因素對于SWC和ST的影響程度。SWC的主要影響因素為降雨、日累計輻射、氣溫和蒸散發，其中降雨對于SWC方差的總體解釋率為39.5%；ST的主控因素為氣溫，氣溫對于ST方差總體解釋率為77.4%。在土壤水熱傳輸方面，越靠近地表的土壤在熱傳導方面作用越明顯、熱儲存作用越弱。0—40 cm深度的土壤基本為向下傳熱層，40—80 cm土壤主要儲存熱量或向上傳熱，40 cm深度左右存在變化的零通量邊界。

蒸汽水在不同季節運移方向不同，春冬季蒸汽水主要向上運移，夏秋季主要向下運移，體現了土壤蒸汽水夏秋季儲存、春冬季排放的特點。從水熱耦合傳輸角度討論，SWC主控土壤的熱傳導系數和熱容，從而影響土壤的熱量運移；而ST梯度則是蒸汽水傳輸的主控因素，蒸汽水通量變化曲線與熱通量變化曲線趨勢近乎相同，基于Peason分析表明兩者為高度的線性相關，蒸汽水伴隨著熱量傳輸在土壤中運移。

本文也存在一些不足，比如未同步監測土壤熱通量來評估本文計算誤差，未進一步探討石漠化地區廣泛出露地表的裸巖對于SWC和ST的影響，尚待設計更為合理的監測方案深入研究。