呼和浩特城市绿地土壤水分的累积与变异性

杨秀影， 李素英*， 靳雪怡， 杨 理， 王鑫厅，赵鹏程， 常 英， 周 舆

（1.内蒙古工业大学 能源与动力工程学院，内蒙古 呼和浩特010051；2.内蒙古大学 经济管理学院，内蒙古 呼和浩特010021）

土壤水分是陆地生态系统的重要组成参数，参与地球表面和大气之间的物质循环和能量流动，影响土壤的理化性质和植物生长.由于受到土壤、地形、植被、环境以及人类活动等因素的影响［1］，土壤含水量在时间和空间上存在变异性［2］或相关性［3］.描述性统计分析、经典统计学的变异系数（CV）［4］、土壤水分变差系数［5］、相对差分法［6］等方法主要适于地面点数据的分析；地统计学的半方差函数［4，7-10］、空间插值［4，11］、多重分形［12-13］等方法适于空间面数据的量化分析.土壤水分变异性受多种因素制约，主要有土壤机械组成、土壤有机质等土壤理化性质，植被类型及根系密度，降雨、温度等气候因子，坡向、坡度、海拔等地形因子以及土地利用类型［1，13-14］等.土壤水分的累积表现为土壤水的入渗和持水能力，往往土壤的持水能力越强，土壤越易吸收和保持水分，其水土保持性能就越强［15］.植被可干扰土壤水的入渗和保持［16-17］，也有研究显示土壤水分的时空结构和演化常常与植被互为因果［6］.植被对土壤含水量的累积和变异性研究多见于林分、作物［6，18-19］等领域，尚少涉及到城市植物生活型.此外，土地利用类型影响土壤含水量及水分入渗［20-21］，在城市生态系统中，土地利用类型主要体现为功能区［22］.基于此，本文将分析植物生活型和功能区2个因素对土壤含水量及变异性的影响.

1 材料与方法

1.1 样地布设与土样采集选取呼和浩特市绿地为研究对象，东经110°46′17″～112°10′26″、北纬40°51′37″～41°8′0″.2019年4月8日—5月9日，以二环路为边界，采用均匀网格布点法，截取10 km×10 km的矩形范围；选取21个网格为采样区，进行4期采样，每期采样持续5 d，间隔2 d.每个样区随机选取3个样点进行取样，共计63个样点，采样时尽量避开外来土和新进扰动过的土层，用不锈钢铲在每个样点取地下5和15 cm处土样，以2个土层均值代表上表层土壤含水量的情况.采样时每个土样重复取土3次.21个样区分为5类功能区（公园区、教学区、住宅区、道路区、商业区），每个样区包含一、二或三类植物生活型（乔灌草、灌草、乔草），如图1所示.

图1 采样点布设图Fig.1 Sampling point layout

1.2 数据处理及分析方法1）采用质量含水量的方法计算土壤含水量，计算公式为

式中，θm为土壤质量含水量，M为烘干前土壤总质量，Ms为烘干后土壤总质量，Mb为烘干后铝盒质量.

每个采样点4个采样期土壤含水量的累加即代表该样点土壤含水量的累积值.

2）采用经典统计学中的变异系数（CV）表征土壤水分的变异程度，变异系数值越大，表示土壤含水量具有越大的空间离散特征；反之，表示土壤含水量结构越稳定［23］.一般认为，当CV≤10%时为弱变异性，当10%＜CV＜100%时为中等变异性，当CV≥100%时为强变异性［10］，其计算公式为

式中，CV为变异系数，S为标准差，¯θ为变量均值.

3）采用地统计学中的半方差函数确定研究区土壤含水量的空间变异性和空间相关性范围.不同空间位置上土壤含水量与样点的空间位置有关，是空间距离的函数［7］.半方差函数r（h）［24］的具体表达式为

式中，r（h）为半方差函数，Z（xi）为随机变量在点xi处的实测值，Z（xi＋h）为随机变量在点xi＋h处的实测值，h为样点间距，即步长，N（h）为间距h时的样本对的总数.

半方差函数的拟合模型有纯块金效应模型、球状模型、指数模型和高斯模型等.半方差函数的参数主要包括块金值（C0）、基台值（C＋C0）和变程（A）等［25］：C0指变异系数在原处的数值，表示由试验误差和小于最小取样尺度引起的随机变异；C＋C0表示变异函数r（h）随着间隔距离h增大时，由非零值达到的一个相对稳定常数，说明研究区土地利用强度的总变异（包括结构性变异和随机性变异），一般来说，基台值越高，则土地利用强度总空间变异性越高［21］；块金值与基台值之比C0／（C＋C0）表示随机部分引起的空间变异性占系统总变异的比例，反映结构因子（自然因子，包括气候、地形、植被、土壤质地等）和随机因子（人类活动的作用，包括施肥、耕作、土地利用类型等）的作用比例，C0／（C＋C0）≤25%表示强烈空间相关，25%≤C0／（C＋C0）≤75%表示中等空间相关，C0／（C＋C0）≥75%表示弱空间相关；变程（A）表示空间相关范围［26］.通过分析土壤含水量的半方差函数的参数，可以确定土壤含水量的空间相关范围和空间相关程度等空间变异信息［27］.

本文利用SPSS 25软件进行单因素方差和多重比较分析，利用ArcGIS 10.6软件进行反距离空间插值分析，利用GS＋7.0软件进行地统计学的半方差函数分析.

2 结果与分析

2.1 植物生活型土壤含水量及变异性

2.1.1 植物生活型土壤含水量的累积和变异 计算乔灌草、灌草和乔草3类植物生活型的4个采样期土壤含水量的累积值（图2（a））.可以看出，3类植物生活型的土壤含水量累积值为乔灌草（32.82%）＞灌草（32.67%）＞乔草（29.78%），说明乔灌草生活型的蓄水量最高，灌草次之，乔草最差.这是由于春夏季节，乔木和灌木的枝叶对土壤表层有遮阴作用，可以阻挡反射太阳的直接辐射，降低地面的长波辐射热，减少地面水分的蒸散发［28］.因此，乔灌草和灌草生活型更易累积土壤水分.

分析3类植物生活型土壤含水量的变异系数（图2（b））.结果显示，土壤含水量的变异系数分别为乔灌草（46.47%～51.68%）、灌草（26.02%～37.43%）和乔草（45.23%～64.56%），可见3种植物生活型的土壤含水量变异系数均处于中等变异强度.此外，3种植物生活型的土壤含水量变异系数的表现为乔草＞乔灌草＞灌草，且乔草的土壤含水量变异系数的波动范围最大、灌草次之、乔灌草最小.说明乔草的土壤含水量的变异性及变异幅度最大，灌草的土壤含水量的变异性小且变异幅度较大，乔灌草的土壤含水量变异性较大而变异幅度最小.由于草本植物不利于阻挡地面的风力，导致乔草生活型的土壤受季风影响更大［29］，因而乔草生活型的土壤水分变异最大［30］.在4个采样期（图2（b）），灌草的土壤含水量变异系数随时间逐渐减小，而乔草和乔灌草的土壤含水量变异系数随时间先增后减，这是由于采样期处于春末夏初，温度逐渐升高，在太阳辐射和风力的影响下，土壤水分强烈蒸发，则采样初期土壤水分变异较大.

图2 植物生活型土壤含水量的累积值及变异系数Fig.2 Accumulation and CV of soil moisture content in plant life forms

单因素方差分析结果显示，3类植物生活型的土壤含水量累积值没有显著差异（P＞0.05），而其土壤含水量变异系数存在显著差异（P＜0.05）.因此，植物生活型对上表层土壤含水量累积值影响不大，但对土壤水分的变异性影响显著.

综合来看，土壤含水量累积值表现出乔灌草＞灌草＞乔草，而其变异性为乔草＞乔灌草＞灌草（方差分析事后检验多重比较LST，P＜0.05）.因此，灌草生活型的土壤含水量较高且其变异小，说明灌草更有利于保持土壤水分.

2.1.2 植物生活型土壤含水量的空间分布 下面分析3类植物生活型上表层土壤含水量累积值及变异系数的空间分布.在ArcGIS软件中，择优选取反距离权重法做土壤含水量累积值及变异系数的空间插值［11］（图3）.可以看出，采样点土壤含水量累积值的范围在13.05%～52.05%，平均值为31.93%；土壤含水量变异系数的范围在4.93%～49.97%，平均值为21.82%.对比图3（a）和（b）可知，土壤含水量累积值大的区域，其变异系数反而小.

图3 植物生活型土壤含水量累积值及变异系数的空间插值图Fig.3 Spatial interpolation plots of accumulation and CV of moisture content in plant life

2.2 功能区土壤含水量及变异性

2.2.1 功能区土壤含水量的累积和变异 参考城市绿地土地利用类型的划分原则［31］，将呼和浩特绿地分为公园区、住宅区、教学区、道路区和商业区5类功能区，并计算各功能区绿地4个采样期上表层土壤含水量的累积值（图4（a））.可以看出，5类功能区的土壤含水量累积值为教学区＞公园区＞住宅区＞道路区＞商业区（方差分析事后检验多重比较LST，P＜0.05），说明教学区和公园区的累积土壤水分最佳，住宅区次之，道路区和商业区较差.

分析各功能区的土壤含水量的变异系数，如图4（b）所示，由于商业区数据较少，其变异系数不参与此处分析.

图4 功能区土壤含水量的累积值及变异系数Fig.4 Accumulation and CV of soil moisture content in functional areas

结果显示，土壤含水量的变异系数分别为公园区（30.40%～36.96%）、教学区（6.75%～10.81%）、住宅区（22.89%～32.82%）和道路区（19.41%～68.32%），可见各功能区上表层的土壤含水量变异系数均处于中等变异强度.此外，各功能区的土壤含水量变异系数表现为道路区＞住宅区＞公园区＞教学区，且道路区的土壤含水量变异幅度最大，住宅区次之，公园区和教学区较小.说明道路区土壤含水量的变异强，住宅区和公园区的变异较小，教学区土壤含水量的变异最小.公园区、教学区、住宅区的土壤水分变异系数均在较小的范围内波动，而道路区的土壤水分变异系数随时间先减小后增大，波动很大，说明道路区的土壤含水量变异性受自然因素影响最大.

单因素方差分析结果显示，5类功能区的上表层土壤含水量累积值和变异系数均存在显著差异（P＜0.05），说明功能区显著影响土壤水分的累积和变异.

综合来看，不同土地利用类型（功能区）对土壤含水量变异系数的稳定状态存在影响［32］，表现出功能区土壤含水量较高时，其变异性会较小［33］.因此，教学区土壤含水量最高且最稳定.经调查发现，教学区的人为浇灌规律性最强，公园区和住宅区一般，道路区和商业区几乎无人为浇灌.因此，规律性的人为浇灌能有效累积土壤上表层水分并减小其变异.

2.2.2 功能区土壤含水量的空间分布 下面分析功能区土壤含水量累积值及变异系数的空间分布（方法同2.1.2）.由图5（a）可见，公园区、教学区和住宅区的土壤水分累积明显高于道路区和商业区；图5（b）中除住宅区的一个样点外，其余样点均表现为公园区、教学区、住宅区的土壤水分变异小于道路区和商业区，可见城市绿地的土地利用类型（功能区）对土壤含水量变异性的空间格局影响较大［34］.因此，功能区类别对上表层土壤含水量的累积及其变异性有显著影响，土壤含水量较高时，其受外界环境因素的影响会降低［35］.综上，土壤含水量越高，土壤水分及变异的波动越小［33］.

图5 功能区土壤含水量累积值及变异系数的空间插值图Fig.5 Spatial interpolation plots of accumulation and CV of moisture content in functional areas

2.3 土壤含水量的半方差函数分析进行5、15 cm以及2个深度平均土壤含水量累积值的单样本K-S检验，结果表明土壤含水量累积值的渐进显著水平分别为0.200、0.118和0.200，远大于0.05，即土壤含水量累积值数据符合正态分布规律，故可以对其进行地统计半方差函数分析［36］.

本研究利用地统计软件GS＋7.0运算，土壤含水量累积值的半方差函数结果如表1所示.2个土壤深度下块金值C0都很小，故基本不存在由实验误差和小于采样尺度引起的变异.由表1可见，5、15 cm及2个土层均值的C0／（C＋C0）均小于25%，说明土壤含水量累积值表现出强烈的空间相关性，结构性变异起主导作用，随机变异占比极小［37］.5 cm土壤含水量累积值的最佳拟合模型均为球状模型，决定系数为0.220，而15 cm土壤含水量累积值和2个土层平均土壤含水量累积值的最佳拟合模型均为高斯模型，决定系数分别为0.286和0.294.如图6所示，上表层土壤含水量累积值的半方差函数均表现出随着滞后间距的增加，土壤含水量的半方差略有波动，变化趋势不明显，说明土壤含水量空间变异较大，空间结构特征较好［13］.

图6 土壤含水量累积值的半方差图Fig.6 Semivariogram of accumulation soil moisture content

在变程内，空间自相关存在，即随着变程的增加，空间自相关尺度增大；在变程之外，空间自相关消失（即变量是独立的）.因此，变程的大小表示变量的空间变异尺度.由表1可见，土壤水分累积值的平均空间自相关范围为900.7 m.土壤含水量的空间相关距离较大，源于研究的采样期处于春末夏初，太阳辐射强，季节性大风，使土壤表层含水量由于强烈蒸发而更均匀［3］.因此，土壤含水量在变程内的空间自相关性强，而变程距离外土壤水的变异性才逐渐显现.土壤上表层是土壤系统与大气系统的交界处，也是土壤系统对气候最敏感的部位［29］，所以上表层土壤水分受气候条件（如风力）影响较大.

表1 土壤含水量累积值半方差函数参数Tab.1 Semivariance function parameter of cumulative soil moisture content

3 结论

本文运用多元统计学方法（单因素方差、多重比较）和地统计学方法（反距离权重空间插值、半方差函数），分析了植物生活型和功能区的城市绿地土壤含水量累积及其变异性.

植物生活型对绿地土壤含水量的累积无显著影响，但对其变异系数存在显著影响，说明植物生活型会引起土壤水分稳定性的差异.灌草生活型的土壤含水量累积较高且变异小，因此从保持土壤水分的角度来说，城市绿地种植可优选灌草组合生活型，以达到遮阴土壤上表层，减少地面水分蒸散发，保持土壤水分的目标.

城市功能区对绿地土壤含水量累积及变异性均存在显著影响.浇灌规律较好的功能区（公园区、住宅区、教学区）的土壤水分累积较多，其变异系数较稳定；而几乎无浇灌的道路两侧绿地的土壤水分累积少，其变异系数的变幅较大.除教学区的土壤含水量处于弱空间变异强度外，其余功能区均处于中等变异强度，这是由于教学区绿地浇灌规律明显好于其他功能区绿地.因此，加强各功能区绿地的规律性浇灌以提高土壤水分的累积，从而降低土壤水分的波动幅度.

总的来说，城市绿地土壤含水量受到植物生活型和功能区的影响，其变异性处于中等变异强度，以结构性变异为主，土壤含水量累积越多的区域，其变异性越小.