西藏农牧交错带农田与相邻草地土壤含水量空间分布特征

连玉珍，曹丽花，刘合满，杨 红，郭丰磊，韩晓浩

(1. 西藏农牧学院 高原生态研究所，西藏 林芝 860000；2. 西藏高原森林生态教育部重点实验室，西藏 林芝 860000；3. 西藏林芝高山森林生态系统国家野外科学观测研究站，西藏 林芝 860000；4. 西藏农牧学院 资源与环境学院，西藏 林芝 860000)

【研究意义】土壤含水量是表征土壤干湿状况的重要物理参量，是影响植物生长发育和土壤物质循环过程的重要属性指标。在空间分布上，土壤含水量广泛受气候条件[1]、样点位置[2-3]、土地利用方式[4-5]和土地管理等因素的综合影响。其中，区域尺度上，土地利用方式[6]是影响土壤含水量的最重要因素之一，由于其深刻地影响着地表植被盖度、土壤结构等，并进而对土壤水分入渗、蒸发等水循环过程产生影响，从而影响了土壤含水量的空间分布。土壤含水量在时间和空间上具有高度的异质性，从而使土壤含水量分布特征，尤其是空间分布特征及模拟广受关注[7-8]。地统计学可以较好的模拟土壤性质在空间上的分布特征，并可通过空间分布模型对土壤性质在不同尺度上的分布进行模拟和预测，这为从点尺度向面尺度的转换和预测提供了有效的工具。【前人研究进展】目前，已有研究者采用地统计学工具对不同空间尺度上土壤含水量分布特征进行分析和模拟，Rosenbaum等[9]在小流域尺度上对土壤含水量季节性变化进行了空间模拟分析，发现不同深度土壤含水量空间分布符合指数函数模型；Brocca等[10]采用地统计学工具在流域尺度上对土壤含水量时空变化特征进行了分析，均得到良好的模拟效果。【本研究切入点】农牧交错带是农耕区与草原牧区相连接的半干旱生态过渡带，或是农业和草原并存的生态区，具有重要的生态和经济地位，同时又是典型的生态脆弱区。土壤含水量受到土地利用方式的深刻影响，而广受关注，如不同学者对北方农牧交错带不同土地利用方式下土壤含水量特征[11]及空间分布特征[12]等进行了研究。西藏大部分区域属于典型的农牧交错区，农田和自然草地是主要的土地利用方式，这两种土地利用方式显著影响着土壤水循环。然而，由于西藏高原高寒、缺氧的气候和不便的交通条件，关于土壤含水量的研究仅停留在点尺度上，尤其是缺乏基于不同土地利用方式背景下表层土壤含水量空间分布模型的研究，这不利于由点尺度向面尺度的扩展。【拟解决的关键问题】本研究以拉萨市林州县农田及相邻草地为研究对象，综合利用经典统计学和地统计学的理论知识和方法，对研究区农田和草地表层土壤含水量进行空间分析，以期为青藏高原高寒农牧交错带区土壤水分空间分布与不同土地利用方式下的土壤含水量的预测研究提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于拉萨市林周县。该县地处雅鲁藏布江中游河谷地带，属于高原季风气候区，太阳辐射强，昼夜温差大，年均气温5 ℃，年均降水量491 mm，夏季雨水丰沛，无霜期120 d。农牧业发展较好，主要农作物有青稞、小麦、大麦、油菜等，是拉萨市的主要产粮基地。

1.2 研究方法

1.2.1 样地的设置与数据采集 采样点位置为N 29°52′57″，E 91°21′18″，海拔为3755 m，在该区域，选取一块连片面积大于2 hm2的农田和相邻自然草地为研究样地，农田采样区设置为10 m×50 m，草地采样区设置为40 m×50 m，按照5 m×5 m网格法设置采样点，共110个采样点，其中农田为30个样点，草地为80个。研究区域及样点分布如图1所示。研究区农田种植青稞，草地植被主要为禾本科植物，土壤为沙质壤土，整个研究区地形无明显坡度变化。土壤含水量数据于2017年8月采用土壤水分测定仪(Wet-2型，英国Delta-T设备公司)获得。

图1 研究区位置与采样方法Fig.1 The location of the study site and sampling method

1.2.2 数据分析与处理 使用统计学软件SPSS 22.0对土壤含水量数据进行描述性统计分析和正态分布检验。土壤含水量半方差函数模型及空间插值采用地统计学软件GS+9.0进行。

采用经典统计学中最大值、最小值、平均值、极差、标准差、变异系数来衡量数据的分布。其中，变异系数是由同一组数据的标准差及其平均值的比值决定的，其计算方法如式(1)：

(1)

采用半方差函数模型分析土壤含水量的空间依赖性。常见的半方差函数模型有球状模型、指数模型和高斯模型等。模型中包含3个主要参数，即块金值(Nugget)、基台值(Sill)和变程(Range)。其中，块金值(C0)是半方差函数与y轴相交时的y值，它反映了变量小于实际取样尺度引起的空间变异和随机误差；基台值(C0+C)是半方差函数随采样点间隔距离增大而从初始的块金值达到稳定时的常数，它反映了区域变量的空间异质性程度；变程(A0)是半方差函数值达到基台值时的采样点间隔距离，表示采样数据间存在相关性的距离上限。模型中，常用块金值与基台值的比值(C0/(C0+C))表示区域变量由随机因素引起的的空间变异性占系统总变异性的比例，该值<25 %，表示较强的空间依赖性，25 %～75 %之间，表示中等程度的空间依赖性，该值>75 %，则表示空间依赖性较弱，区域变量的空间异质性主要受随机因素影响。

2 结果与分析

2.1 土壤含水量的描述性统计分析

土壤含水量分布特征如表1所示，研究区草地土壤含水量显著高于农田(P<0.01)，含水量分别为(18.68 %±4.7 %)和(9.73 %±2.5 %)，草地土壤含水量平均较农田高91.98 %，即草地利用方式下，更有利于对表层水分的保蓄，从而提高其土壤含水量。这可能是由于草地植被根系密集，蓄水能力较强，再加上地面植被覆盖度高，减少了土壤水分蒸发，形成良好的蓄水保墒能力。有文献报道，草地退化[14-15]或被开垦成农田，将增加土壤水分的散失，说明草地比农田具有更好的蓄水保墒能力，这与本研究结果一致。在空间分布上，本研究区草地、农田和农田-草地土壤含水量均属于中等变异，变异系数分别为26 %、25 %和36 %。

2.2 土壤含水量的正态分布检验

在对数据进行地统计分析前，需要对样点数据进行正态分布检验，以达到最佳估计。本研究中，农田土壤含水量样本容量为30，草地样本容量为80，为避免不同检验方法造成误差，这里统一采用K-S检验法[16]分别对农田、草地和农田-草地土壤含水量进行正态性检验，结果表明，三者的渐近显著性依次为0.708，0.658，0.582，均大于0.05显著水平，假设成立，故三者均符合正态分布。

表1 研究区土壤含水量描述性统计特征值

表2 研究区土壤含水量的半方差函数模型及参数值

图2 研究区土壤含水量半方差函数Fig.2 The semivariogram of soil water content in the study area

2.3 农田土壤含水量的空间分布模型与插值

表2给出了研究区土壤含水量的半方差函数模型及各参数值，农田土壤含水量的空间变异符合球状模型(Spherical model)，模型拟合度达到显著水平(R=0.6395,P<0.05)，半方差函数如图2b所示，模型块金值C0=0.24，基台值C+C0=6.52，块金系数C0/(C0+C)为3.68 %，小于25 %，表明该区域农田土壤含水量的空间依赖性较强，以农作措施为主的自相关因素对土壤含水量空间分布的影响较大。

空间插值可以直观地反映区域变量的空间分布特征，图3a是农田土壤含水量的克里格(kriging)插值图，含水量以中部含量最高，边界部分明显少于中部。研究区周边通风效果较中部好，因此水分蒸发量大于中部，导致土壤含水量呈现由中部向四周递减的趋势，边行效应也由此产生。

2.4 草地土壤含水量的空间分布模型与插值

该区域草地土壤含水量的空间分布符合指数模型(Exponential model)，半方差函数如图2c所示。由模型块金值/基台值为6.58 %，小于25 %可知，与农田土壤含水量一致，草地土壤含水量的空间异质性同样是由空间自相关部分控制为主，这与影响草地土壤含水量的植被盖度、根系分布、土壤特性及人类活动(放牧)等因素密切相关。这一结论与李元寿[17]等研究高寒草甸土壤水分的空间异质性的结果一致。

草地土壤含水量的空间插值图(图3b)表明，在草地采样区，土壤含水量以中部较高，形成2个高值区，靠近公路及与农田交界的边界部分含水量明显较少，仍表现出明显的边行效应。

2.5 农田-草地土壤含水量的空间分布模型与插值

总体来看，农田-草地土壤含水量的空间变异性符合球状模型，与王红梅等[8]在北方农牧交错带农田-草地界面0～10 cm土壤含水量分布模型一致。模型决定系数R2=0.998，土壤含水量具有中等程度的空间依赖性，块金值/基台值为34.57 %，远高于农田及草地。即在不考虑土地利用方式差异下的采样，土壤含水量空间依赖性要弱于单一土地利用方式。同时由各半方差函数变程值可知(表2)，农田-草地>草地>农田，且农田-草地半方差函数值显著高于农田、草地，农田和草地之间值非常接近，这表明将农田-草地当作一个混合采样区进行研究时，可以适当加大采样距离。从农田、草地和草地-农田混合区土壤含水量分形维数来看，农田>草地>农田-草地区，土壤含水量分形维数D分别为1.96，1.93和1.79，这也表明，单独考察农田、草地土壤含水量空间分布时，随机性因素所引起的影响强，分布较复杂，而将农田和草地作为一个整体进行分析时，表层土壤含水量空间分布则主要受空间结构因素的影响。

图3c表明，整个研究区以中部土壤含水量为最高，这与草地和农田土壤含水量的空间分布保持一致，并且边行效应在总体分布中表现更为明显。

3 讨论与结论

本研究对西藏农田及相邻草地的土壤含水量进行了描述性统计分析和地统计分析，初步了解了当地农牧交错生态区土壤含水量的空间分布特征，结论如下。

(1)研究区域土壤质地、地形和气候条件相同，不同土地利用方式下表层土壤水分的空间分布受植被类型及盖度、根系分布和人类活动(放牧、灌溉等)等影响较大，表现为草地土壤平均含水量显著高于农田，CV值分别为25 %和26 %，空间上都具有中等程度的变异。

(2)地统计分析结果表明，在该取样范围内，农田和草地土壤含水量分别符合球状模型和指数模型，块金系数分别为3.68 %和6.58 %，其空间异质性主要取决于空间自相关部分。农田-草地土壤含水量符合球状模型，具有中等程度的空间依赖性，与农田和草地土壤含水量一致，土壤含水量的空间分布均表现为中间高四周低的变化趋势，可以说明边行效应比较明显。

(3)从土壤含水量空间分布分形维数可知，对单一土地利用方式下土壤含水量进行研究时，空间随机因素的影响更强，而将农田-草地两种土地利用方式作为一个整体考虑时，则主要受空间结构因素的影响。同时在研究单一土地利用方式下土壤含水量空间分布时，应缩小采样距离，反之，可适当加大采样距离。

地统计分析土壤含水量受空间尺度的影响较大，研究选取的尺度不同，结果也可能不同，有研究表明随采样面积增大，土壤含水量的平均含量和变异程度均会发生变化[18]。本研究选取55 m×50 m的采样面积，分析了小尺度下不同土地利用方式下土壤含水量的空间变异特征，在今后的研究中，对同一采样区进行多个尺度的研究能够更加全面地认识高寒地区土壤含水量的空间分布特征。