地理科学进展, 2021, 40(6): 1012-1025 doi: 10.18306/dlkxjz.2021.06.011

研究论文

黄土高原植被恢复对土壤物理参数的影响——基于已发表数据的荟萃分析

张泽凡,1,2, 张学珍,1,2,*

1.中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室,北京 100101

2.中国科学院大学,北京 100049

Effects of vegetation restoration on soil physical parameters on the Loess Plateau:A meta-analysis based on published data

ZHANG Zefan,1,2, ZHANG Xuezhen,1,2,*

1. Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

通讯作者: *张学珍(1981— ),男,山东济宁人,研究员,主要从事陆气相互作用研究。E-mail:xzzhang@igsnrr.ac.cn

收稿日期: 2020-09-16   修回日期: 2021-01-12   网络出版日期: 2021-06-28

基金资助: 国家自然科学基金项目.  41790424
中国科学院战略性先导科技专项.  XDA20020202
中国科学院前沿科学重点研究项目.  QYZDB-SSW-DQC005

Received: 2020-09-16   Revised: 2021-01-12   Online: 2021-06-28

Fund supported: National Natural Science Foundation of China.  41790424
Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences.  XDA20020202
Key Research Program of Frontier Sciences from Chinese Academy of Sciences.  QYZDB-SSW-DQC005

作者简介 About authors

张泽凡(1997— ),男,四川南充人,硕士生,主要从事陆气相互作用研究。E-mail:zhangzf_cn@qq.com

摘要

陆面过程在气候变化中具有重要作用,其中土壤水文过程是陆面过程的重要内容,然而目前陆面模式中土壤水力学参数仅依赖于土壤质地,并未考虑植被类型对其影响,这与自然过程不符,从而导致对大规模植被恢复的水文、气候效应认识不充分。为揭示植被恢复对土壤物理参数的影响,改进陆面模式中土壤参数的精度,论文以黄土高原为研究对象,收集整理了已发表的植被恢复下土壤物理参数的测试分析数据,从中提取了采样点经纬度、土壤质地、植被类型、恢复年限、坡度、孔隙度等信息,进行了荟萃分析。结果显示,植被恢复可促进土壤有机质的积累,明显改善土壤结构、增加土壤肥力,从而提高土壤黏粒含量,降低砂粒含量,显著提高土壤孔隙度、饱和导水率和持水能力。随着植被覆盖度的增加,这种作用也增强,恢复至林地阶段达到最高,并且阔叶林的作用要强于针叶林。随林龄增长,土壤孔隙结构和入渗性能都明显改善,土壤的持水性得到增强。研究明确了黄土高原地区植被恢复对土壤参数的影响,为更好地研究大规模植被恢复对地表水分通量的影响及其气候效应奠定了基础。

关键词: 植被恢复 ; 土壤物理参数 ; 荟萃分析 ; 黄土高原

Abstract

Land surface processes play an important role in climate change. Soil hydrology process is an important part of the land surface processes. However, in the current land surface models, the parameters of soil hydrology attributes only consider soil texture, and the effect of vegetation types on soil hydrology attributes is not considered. This is inconsistent with the natural processes, and therefore the understanding on the hydrological and meteorological effects of large-scale vegetation restoration is insufficient. In order to reveal the effect of vegetation restoration on soil physical parameters and improve the accuracy of soil parameter estimations in land surface models, this study took the Loess Plateau as the research object, and collected and analyzed published test data of soil physical parameters under vegetation restoration. Information such as the latitude and longitude of the sampling site, soil texture, vegetation type, restoration period, slope, porosity, and so on were extracted for a meta-analysis. The results show that vegetation restoration can promote the accumulation of soil organic matter, significantly improve soil structure and increase soil fertility, thereby increasing soil clay content, reducing sand content, and significantly increasing soil porosity, saturated hydraulic conductivity, and water holding capacity. With the increase of vegetation coverage, these effects are also enhanced. The highest level of improvement is reached at the forestland stage, and the role of broad-leaved forest is stronger than that of coniferous forest. With the increase of forest age, soil pore structure and infiltration performance are significantly improved, and soil water holding capacity is enhanced. This study clarified the impact of vegetation restoration on soil parameters on the Loess Plateau, laying a foundation for further research on the impact of large-scale vegetation restoration on surface water flux and its climate effects.

Keywords: vegetation restoration ; soil physical parameters ; meta-analysis ; Loess Plateau

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本文引用格式

张泽凡, 张学珍. 黄土高原植被恢复对土壤物理参数的影响——基于已发表数据的荟萃分析. 地理科学进展[J], 2021, 40(6): 1012-1025 doi:10.18306/dlkxjz.2021.06.011

ZHANG Zefan, ZHANG Xuezhen. Effects of vegetation restoration on soil physical parameters on the Loess Plateau:A meta-analysis based on published data. Progress in Geography[J], 2021, 40(6): 1012-1025 doi:10.18306/dlkxjz.2021.06.011

陆面不仅是生物圈中陆生植物与动物赖以生存的基础,也是大气与岩石圈之间过渡带的重要组分。陆面过程是一种通过水、能量、动量交换影响气候系统的物理生化过程,是气候变化的重要影响因子之一[1]。尺度不同的陆面过程通过与全球气候系统的组分相互影响,引起小到区域、大到全球的不同尺度大气环流与气候变化,而气候变化又会反过来作用于陆面。正因如此,自20世纪以来,对陆面的研究就吸引了一大批来自大气、环境、生态、水文等领域的科学家的关注[2,3],陆面过程研究是提高大气模式数值模拟能力的重要方面之一[4,5]

鉴于陆面过程在气候变化中的重要作用,国内外进行了大量的陆面观测试验。近20 a来,全球能量与水循环计划(GEWEX)、国际地圈生物圈计划(IGBP)等全球性研究计划的实施,使陆面过程的机理研究和数值模式取得了长足的进步;此外,卫星遥感观测的发展提供了海量的陆面遥感产品[6,7,8,9]。总的来说,由地面站点和遥感观测组成的陆面观测网为陆面过程研究提供了有力的支持,促进了陆面过程模型的发展,提高了气候模式的预报能力。

然而,由于陆面的复杂性,现有陆面过程模型依然存在较大的改进空间,尤其体现在土壤参数方面。目前陆面模式中土壤参数只依赖于土壤质地类型,与植被类型无关,然而现实中植被与土壤是一个综合体,植被的生长发育、枯落死亡、腐烂分解以及演替方向与速度,都会影响土壤的发育,从而改变土壤的物理、化学、生物性质[10]。由于陆面模型忽视了植被覆盖类型对土壤质地的影响,所以对于大规模植被恢复对地表水、热通量的影响及其水文、气候效应的认识可能存在很大的不确定性。植被覆盖类型对土壤质地(参数)的影响研究目前尚处于“零散”的点位观测阶段,鲜有研究系统归纳整理、改进陆面模型采用的参数集。

黄土高原是世界上水土流失最严重、生态环境最脆弱的地区之一[11,12]。自1999年起,国家在黄土高原地区实施了一项重要的植被恢复计划,即“退耕还林工程”。工程实施后,黄土高原植被覆盖明显增加,归一化差值植被指数(NDVI)显示:2000—2010年间植被覆盖度增幅最高达7.3倍[13],成为这一时期中国大陆“变绿”最显著的地区[14,15,16,17,18]。围绕植被恢复的生态效应,学术界开展了大量野外采样及对比分析,在点位尺度上分析了植被恢复对土壤理化性质的影响[19,20,21,22]

本文拟在前人实地测量结果的基础上,采用荟萃分析方法,系统归纳分析黄土高原主要类型土壤的物理参数(颗粒组成、孔隙度、饱和导水率等)与植被类型的关系,以期建立可供陆面模型使用的同时依赖于植被类型和土壤类型的土壤参数,为提高气候模式的精度提供支撑。

1 研究区域、数据与方法

1.1 研究区概况

黄土高原位于33°41′N~41°16′N、100°52′E~114°33′E之间,包括陕西省、山西省、宁夏回族自治区大部地区和甘肃省、内蒙古自治区部分地区,是中国水土流失最严重的地区。黄土高原地势西北高、东南低,自西北向东南呈波状下降,境内地貌类型多样,有塬、梁、峁等。研究区内降水的空间差异较大,东南部的汾渭盆地和晋南、豫西黄土丘陵区,年降水达600~750 mm;而位于西部和西北部的宁夏、内蒙古黄河沿岸地带、鄂尔多斯高原西部等地区,年降水仅150~250 mm。黄土高原地区植被覆盖变化在1981—2006年期间的总体趋势呈现为:20世纪80年代由于相对充沛的降水,植被覆盖明显上升;90年代后,随气候干旱化趋势的发展,植被覆盖波动小幅上升;1999—2001年,区域降水明显偏少,植被覆盖迅速下降;2002年后,由于退耕还林计划的大规模实施和降水增加,植被覆盖大幅提高[23]。总体上,2000—2010年间黄土高原的植被指数增长率远高于全国平均水平[16,18];季节上,区域植被覆盖在春季、夏季、秋季上都呈现显著上升趋势[24]

1.2 数据与方法

1.2.1 数据选择

本文以“黄土高原”“植被恢复”和“土壤物理”,以及“Loess Plateau”“Vegetation Restoration”“Soil Properties”为主题词从中国知网(CNKI)学术总库和Web of Science数据库检索公开发表的研究论文,检索时间截至2020年4月26日。其中从中国CNKI学术总库检索到283篇,从Web of Science数据库检索到362篇,筛选其中具有农田、草地、灌丛、林地中2种及以上植被类型对应土壤物理参数实测数据的文章,共筛选出44篇。

通过逐一查阅筛选出的文献,从中提取采样点的经纬度、土壤质地、植被类型、恢复年限、坡度,以及0~100 cm间土壤的机械组成(黏、粉、砂粒含量)、饱和导水率、孔隙度等信息,共计从44篇文献中获得了320个样本,其空间分布如图1所示。44篇文献中有23篇对土壤机械组成进行了测量,其中14篇采用激光粒度仪法,4篇采用比重计法,剩余文献采用过筛+沉降法、吸管法和Pipette法。37篇对孔隙度进行了测量,其中22篇采用计算法,12篇采用环刀法,剩余文献采用CT扫描法、称重法。29篇对饱和导水率进行了测量,其中22篇采用恒定水头法,剩余文献采用圆盘渗透仪法、罩式渗透仪法、变水头法等(表1)。总体而言,主要测量方法对应的各项指标具有比较充足的样本量,对同种测量方法所获数据进行比较时可以排除测量方法带来的不确定性。

表1   数据获取方法

Tab.1  Data acquisition method

文献研究地区机械组成孔隙度饱和导水率
Wang等,2014[25]陕西安塞县称重法
Gu等,2019[26]陕西延安市激光粒度仪法计算法恒定水头法
Zhao等,2017[27]陕西安塞县激光粒度仪法计算法
Jiao等,2011[28]陕西延安市计算法
Wu等,2016[29]陕西长武县激光粒度仪法计算法恒定水头法
Guo等,2018[30]甘肃镇原县激光粒度仪法环刀法恒定水头法
Stolte等,2003[31]陕西延安市恒定水头法
Wang等,2017[32]陕西浑源县变水头法
Kalhoro,2017[33]陕西长武县激光粒度仪法计算法
Wang等,2012[34]陕西神木县激光粒度仪法计算法恒定水头法
Yu等,2015[35]甘肃泾川县过筛法、沉降法罩式渗透仪法
Ren等,2016[36]陕西安塞县比重计法环刀法圆盘渗透仪法
Zhao等,2014[37]山东博兴县计算法
Li等,2006[38]陕西富县比重计法计算法恒定水头法
Zhang等,2016[39]甘肃合水县过筛法环刀法
Zhang等,2018[40]陕西神木县Pipette法环刀法恒定水头法
白一茹等,2013[41]陕西神木县激光粒度仪法环刀法恒定水头法
勃海峰等,2007[42]陕西安塞县计算法恒定水头法
陈瑶等,2005[43]陕西安塞县计算法
顾朝军,2019[44]陕西延安市激光粒度仪法计算法恒定水头法
李香兰等,1992[45]陕西安塞县、宁夏固原市过筛法、沉降法计算法
李永宁等,2019[46]陕西安塞县恒定水头法
李裕元等,2010[22]陕西神木县吸管法计算法恒定水头法
李志等,2008[47]陕西长武县激光粒度仪法恒定水头法
梁向锋等,2009[48]甘肃合水县激光粒度仪法计算法恒定水头法
梁向锋,2008[49]甘肃合水县激光粒度仪法计算法恒定水头法
刘春利等,2008[50]陕西神木县激光粒度仪法恒定水头法
刘宇等,2013[51]山西中阳县比重计法环刀法恒定水头法
罗利芳等,2003[52]陕西安塞县恒定水头法
马祥华等,2005[53]陕西延安市计算法
纳磊等,2008[54]山西吉县计算法恒定水头法
宋丽萍等,2015[55]甘肃定西市计算法圆盘渗透仪法
谭学进等,2019[56]陕西延安市激光粒度仪法环刀法恒定水头法
谭学进,2019[57]陕西安塞县、陕西神木县激光粒度仪法环刀法恒定水头法
王国梁等,2003[58]陕西安塞县计算法
伍玉容等,2009[59]陕西吴起县环刀法
杨凤群等,2014[60]陕西榆林市比重计法计算法
杨光等,2006[61]青海大通县称重法玛立奥特瓶定水头供水渗透仪法
杨亚辉等,2016[62]陕西长武县计算法恒定水头法
易扬等,2013[63]甘肃天水市环刀法环刀法
于海云等,2009[64]陕西安塞县环刀法
张社奇等,2004[65]陕西耀县环刀法
赵世伟等,2010[66]甘肃合水县CT扫描法
赵世伟等,2002[67]甘肃合水县计算法

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图1

图1   样本位置示意图

Fig.1   Sampling site distribution


由于田间持水量和凋萎系数没有标准的测量或计算方法,本文假设通过植物根部区域排水通量低于0.5 mm/d时,可以忽略不计,在此排水速率下的土壤含水量等于田间持水量[68];而凋萎系数被定义为蒸发过程停止时的临界土壤水分,即植物根部附近土壤水势相对于地面下降至-200 m时的土壤含水量[69]。此外,由于自然世界中的土壤水分空间分布远非均匀,模型网格中的平均土壤水分即使处于枯萎点,某些分区的土壤水分也可能高于枯萎点,反之亦然。Chen等[70]建议的非线性土壤水分函数式可以在考虑影响土壤田间持水量和凋萎系数因素的同时,部分解释土壤水分的非均质性,计算公式如下:

Θref=Θs×13+235.79×10-9Ks12b+3
Θw=0.5Θs×200ψs-1b

式中: Θref为田间持水量, Θw为凋萎系数, Θs为孔隙度, Ks为饱和导水率, ψs为饱和土壤水势,b为与土壤水势和水含量相关的经验系数。本文采用上述公式,利用实测的土壤孔隙度、饱和导水率以及预设的饱和土壤水势和经验系数b,分别计算得到151个田间持水量样本和264个凋萎系数样本。砂质壤土饱和土壤水势和经验系数b取值分别为0.141 m和4.74,粉砂质壤土为0.759 m和5.33,同样由Chen等[71]提供。1.2.2 研究方法荟萃分析是一种对有共同研究目标的多个独立试验结果进行定量综合分析的方法[71],这种方法的核心思想是:将每一项独立研究视为一个统计样本,通过大样本的分析得到共性规律。本文采取荟萃分析的方法,对筛选出的文献进行综合分析,揭示黄土高原植被恢复背景下植被类型对各类土壤物理参数的影响,并分析植被恢复年限对典型土壤物理参数的影响,详细步骤如下:首先,以采样点为单位,分析总体数据和激光粒度仪法数据中不同土壤质地下植被类型对土壤颗粒组成的影响。其次,分析总体、计算法和环刀法数据中不同土壤质地下植被类型对土壤孔隙度、饱和导水率、田间持水量、凋萎系数的影响,还具体分析砂质壤土总体和计算法数据中不同林地类型(阔叶林、针叶林)对4类土壤物理参数的影响。最后,以文章为单位,计算同一篇文章中相同植被类型下土壤物理参数和恢复年限(至少包含3组数据)的相关性,然后分析不同土壤质地、植被类型下恢复年限对土壤物理参数的影响。

2 结果分析

2.1 植被类型对土壤物理参数的影响

土壤机械组成(黏、粉、砂粒含量)是土壤的基本物理性质之一,对土壤水力特性、肥力和抗侵蚀性有重要作用[72]。如表2所示,粉砂质壤土样地中,总体数据结果显示,土壤粉粒含量最高,为62.94%;其次是黏粒含量,为16.40%;砂粒含量最低,为12.78%。不同植被类型间,灌丛土壤黏粒含量最高,为26.16%;林地土壤粉粒含量远高于其他植被类型,为71.92%;林地土壤砂粒含量最低,为9.03%,草地砂粒含量则明显高于其他类型,为19.00%。砂质壤土样地中,总体数据结果显示,土壤砂粒含量最高,中位数为60.65%,其次是粉粒含量,为31.27%,黏粒含量最低,为7.88%。不同植被类型间,林地土壤黏粒含量最高,为10.57%;农田粉粒含量最高,为41.61%;而灌丛砂粒含量最高,为69.20%。对于激光粒度仪法数据,不同植被类型间相对大小与总体数据结果基本一致,但差距相对幅度存在差异,其中粉砂质壤土砂粒含量的差距相对幅度最大,最大的植被类型(草地)和最小的植被类型(林地)差距为110%,而激光粒度仪法数据仅为69.2%。总体而言,砂质壤土林地的土壤黏粒含量多,粉砂质壤土草地的土壤砂粒含量多,其他颗粒组成特征与土壤质地、植被类型有关(图2)。研究发现,土地利用方式是影响土壤颗粒组成变化的重要因素,黄土高原地区土地利用类型变化最高可解释97%的土壤质量指数变异性[73,74,75]。林地土壤黏粒含量高,一方面由于山坡上部冲刷的细土粒可在林地形成沉积,另一方面由于林地枯枝落叶的腐殖化作用能明显改善土壤结构[76]

表2   不同土壤质地、植被类型下的土壤颗粒组成

Tab.2  Composition of soil particles under different soil textures and vegetation types

土壤类型特征农田草地灌丛林地汇总
粉砂质壤土(总)样本量17661718118
黏粒/%17.60(15.72~25.57)15.80(12.23~22.55)26.16(25.84~26.20)19.37(15.29~25.84)16.40(14.50~25.85)
粉粒/%63.01(60.85~67.42)62.67(57.90~65.20)62.77(62.32~65.20)71.92(64.23~76.27)62.94(60.70~67.50)
砂粒/%12.78(10.44~21.32)19.00(11.85~32.76)11.12(10.98~11.49)9.03(3.30~11.69)12.78(10.98~26.20)
粉砂质壤土(激)样本量104113973
黏粒/%20.27(15.74~25.57)15.80(15.33~25.87)26.16(26.00~26.20)15.10(13.62~25.84)19.73(15.33~25.90)
粉粒/%62.19(61.66~61.66)63.05(62.11~65.20)62.73(62.32~62.77)62.94(62.32~70.14)62.77(62.11~65.20)
砂粒/%12.78(11.44~19.51)19.00(11.75~19.00)11.23(11.12~11.49)11.69(11.23~17.52)12.78(11.12~19.00)
砂质壤土(总)样本量617111044
黏粒/%7.78(5.93~10.19)7.60(6.10~10.10)7.41(5.94~8.90)10.57(7.94~11.00)7.88(6.20~11.00)
粉粒/%41.61(32.01~44.60)34.10(25.80~42.20)25.20(15.44~31.27)28.84(15.51~57.28)31.27(21.19~42.38)
砂粒/%51.21(50.15~57.80)53.44(50.30~64.00)69.20(61.38~76.79)59.68(31.37~76.72)60.65(50.30~73.42)
砂质壤土(激)样本量5115425
黏粒/%6.90(5.60~10.70)6.20(5.22~8.85)5.60(2.70~9.50)11.00(10.78~11.00)6.90(5.60~11.00)
粉粒/%44.00(29.60~44.80)34.30(26.30~43.20)28.90(25.20~31.60)24.00(24.00~33.73)36.30(26.80~41.80)
砂粒/%50.30(50.10~59.70)61.60(49.95~63.70)65.70(65.20~69.20)65.00(55.50~65.00)59.70(49.50~65.20)

注:表中样本量指包含土壤颗粒组成数据的采样点数量;括号前数值为中位数,括号中数值表示25%和75%分位数的区间范围,下同;括号内“总”指总体数据结果,“激”指激光粒度仪法数据结果。

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图2

图2   不同土壤质地、植被类型下的土壤颗粒组成

Fig.2   Composition of soil particles under different soil textures and vegetation types


土壤孔隙度指单位容积土壤内孔隙容积所占的百分数,对土壤热力学和水力学性质具有重要影响[77]。如表3所示,研究区域土壤孔隙度的总体数据中位数均在0.5 m3/m3左右,其中:粉砂质壤土孔隙度偏高,为0.534 m3/m3;砂质壤土偏低,为0.462 m3/m3。不同植被类型的孔隙度中,林地类型最高,在粉砂质壤土和砂质壤土中分别为0.553 m3/m3和0.512 m3/m3,比同类型土壤所有样品中位数偏高3.6%和10.8%(下同);灌丛其次,分别为0.549 m3/m3和0.444 m3/m3;再次是农田(分别为0.516 m3/m3和0.459 m3/m3,相应偏低3.5%和0.6%)和草地(分别为0.518 m3/m3和0.440 m3/m3,相应偏低3.0%和4.8%)。对于计算法和环刀法数据,不同植被类型间相对大小与总体数据结果基本一致,但差距相对幅度存在差异,其中粉砂质壤土总体数据为7.2%,计算法为15.7%,环刀法为4.8%;砂质壤土总体数据为16.4%,计算法为17.2%,环刀法为37.1%。可以看出,粉砂质壤土中植被恢复到灌丛阶段时,土壤孔隙度相对草地与农田已有一定程度提高,2类土壤中植被恢复到林地阶段时,土壤孔隙度达到最高(图3a, 3e)。这表明植被恢复对增加孔隙度、改善土壤结构有十分明显的作用。Jiao等[28]对黄土高原同一地区植被恢复时间序列的土壤性质变化研究表明,植被恢复有土壤增肥的作用,并可以明显增加土壤孔隙度。Gasch等[78]的研究发现有机质在土壤中的积累量可以显著影响土壤的孔隙度,植被恢复过程增加了土壤中有机质的积累,因而能对土壤孔隙特征产生重要影响。

表3   不同土壤质地、植被类型下的土壤孔隙度、饱和导水率、田间持水量、凋萎系数

Tab.3  Soil porosity, saturated hydraulic conductivity, field capacity, and permanent wilting point under different soil textures and vegetation types

土壤类型土壤参数农田草地灌丛林地汇总
数据样本量数据样本量数据样本量数据样本量数据样本量
粉砂质壤土孔隙度(总)/(m3/m3)0.516(0.452~0.538)170.518(0.447~0.544)840.549(0.506~0.555)290.553(0.521~0.596)270.534(0.461~0.552)157
孔隙度(计)/(m3/m3)0.506(0.446~0.534)90.520(0.447~0.539)510.510(0.454~0.597)170.590(0.470~0.618)160.519(0.447~0.553)93
孔隙度(环)/(m3/m3)0.531(0.482~0.538)80.525(0.498~0.550)290.550(0.547~0.552)120.550(0.546~0.564)110.534(0.461~0.552)60
饱和导水率(总)/(mm/min)0.330(0.137~0.431)220.320(0.208~0.833)710.250(0.159~0.308)220.363(0.204~1.541)160.301(0.177~0.663)131
饱和导水率(恒)/(mm/min)0.283(0.121~0.419)200.310(0.192~0.778)590.250(0.159~0.308)220.500(0.219~1.521)130.289(0.176~0.624)114
田间持水量(总)/(m3/m3)0.253(0.215~0.277)100.250(0.225~0.273)610.278(0.233~0.290)170.226(0.203~0.269)80.253(0.224~0.276)96
田间持水量(计、恒)/(m3/m3)0.254(0.196~0.277)50.227(0.223~0.271)330.260(0.229~0.279)120.226(0.203~0.269)80.232(0.220~0.273)58
凋萎系数(总)/(m3/m3)0.091(0.079~0.095)170.091(0.079~0.096)840.096(0.089~0.098)290.097(0.091~0.105)270.094(0.081~0.097)157
凋萎系数(计)/(m3/m3)0.089(0.078~0.094)90.091(0.078~0.095)510.090(0.080~0.105)170.104(0.083~0.109)160.091(0.079~0.097)93
凋萎系数(环)/(m3/m3)0.093(0.085~0.095)80.092(0.088~0.097)290.097(0.096~0.097)120.097(0.096~0.099)110.094(0.081~0.097)60
砂质壤土孔隙度(总)/(m3/m3)0.459(0.363~0.465)80.440(0.360~0.470)290.444(0.400~0.499)200.512(0.447~0.543)420.462(0.405~0.519)99
孔隙度(计)/(m3/m3)0.457(0.291~0.459)30.441(0.360~0.471)200.444(0.404~0.499)160.517(0.447~0.567)300.457(0.424~0.535)69
孔隙度(环)/(m3/m3)0.369(0.313~0.426)20.404(0.341~0.461)80.390(0.337~0.436)30.506(0.443~0.517)90.450(0.378~0.493)22
饱和导水率(总)/(mm/min)0.785(0.257~0.955)70.818(0.218~1.107)260.625(0.266~1.360)151.019(0.319~1.510)340.818(0.264~1.360)82
饱和导水率(恒)/(mm/min)0.785(0.270~0.840)50.940(0.625~1.225)190.670(0.212~1.360)130.940(0.269~1.510)240.818(0.270~1.360)61
田间持水量(总)/(m3/m3)0.211(0.206~0.223)60.221(0.206~0.226)170.220(0.197~0.238)100.251(0.227~0.265)210.222(0.216~0.251)54
田间持水量(计、恒)/(m3/m3)0.221(0.220~0.222)20.225(0.221~0.246)100.213(0.197~0.220)60.238(0.220~0.257)110.223(0.219~0.250)29
凋萎系数(总)/(m3/m3)0.050(0.039~0.050)80.048(0.039~0.051)290.048(0.043~0.054)200.055(0.048~0.059)420.050(0.044~0.056)99
凋萎系数(计)/(m3/m3)0.049(0.031~0.050)30.048(0.039~0.051)200.048(0.044~0.054)160.056(0.048~0.061)300.049(0.046~0.058)69
凋萎系数(环)/(m3/m3)0.040(0.034~0.046)20.044(0.037~0.050)80.042(0.036~0.047)30.055(0.048~0.056)90.049(0.041~0.053)22

注:括号内“总”指总体数据结果,“计”指计算法数据结果,“环”指环刀法数据结果,“恒”指恒定水头法数据结果。下同。

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图3

图3   不同土壤质地、植被类型下的土壤孔隙度、饱和导水率、田间持水量、凋萎系数

Fig.3   Soil porosity, saturated hydraulic conductivity, field capacity, and permanent wilting point under different soil textures and vegetation types


土壤饱和导水率是一项反映土壤入渗性能的重要指标,对水分、溶质在土壤中的运输规律和土壤水分的入渗、产流模式存在重要影响[48,79-80]。如表3所示,土壤质地和植被类型对饱和导水率有明显影响。对总体数据,砂质壤土的饱和导水率较高,达0.818 mm/min,而粉砂质壤土饱和导水率相对较低,为0.301 mm/min。不同植被类型的土壤饱和导水率中,林地类型最高,砂质壤土和粉砂质壤土分别为1.019 mm/min和0.363 mm/min,相应偏高24.6%和20.6%;其次为草地,分别为0.818 mm/min和0.320 mm/min;农田较低,分别为0.785 mm/min和0.330 mm/min;灌丛最低,分别为0.625 mm/min和0.250 mm/min,相应偏低23.6%和16.9%。对于恒定水头法数据,不同植被类型间相对大小与总体数据结果基本一致,但差距相对幅度存在差异,其中粉砂质壤土总体数据为45.2%,恒定水头法为100.0%;砂质壤土总体数据为63.0%,恒定水头法为40.2%。可以看到,不论是在粉砂质壤土还是砂质壤土中,林地土壤饱和导水率都显著高于其他类型(图3b, 3f)。张扬等[81]对黄土高原宁南山区的研究表明,植被恢复有利于土壤饱和导水率的提高,土壤有机质积累通过改善土层提高土壤饱和导水率。土壤有机质随群落演替进展增加,且与饱和导水率显著正相关,林地的饱和导水率达到最高[82]

土壤持水性影响着土壤对水的贮存,受土壤颗粒组成、结构、孔隙影响,是土壤的基本物理性质之一[83,84]。总体数据结果(表3)显示,粉砂质壤土的田间持水量较高,为0.253 m3/m3;砂质壤土的田间持水量相对较低,为0.222 m3/m3。粉砂质壤土中,灌丛田间持水量最高,达0.278 m3/m3,偏高9.9%;林地最低,仅为0.226 m3/m3,偏低10.7%。砂质壤土中,林地的田间持水量最高,达0.251,偏高13.1%;农田最低,仅为0.211 m3/m3,偏低5.0%。凋萎系数方面,粉砂质壤土较高,为0.094 m3/m3,砂质壤土则远低于前者,仅为0.050 m3/m3。不同植被类型间,林地凋萎系数明显高于其他类型,在粉砂质壤土和砂质壤土中分别为0.097 m3/m3和0.055 m3/m3,高出总体水平3.2%和10.0%。在粉砂质壤土中,草地和农田的凋萎系数最低,均为0.091 m3/m3,偏低3.2%。在砂质壤土中草地和灌丛的凋萎系数最低,均为0.048 m3/m3,偏低4.0%。对于计算法、环刀法与恒定水头法导出数据,不同植被类型间相对大小与总体数据结果基本一致,但差距相对幅度存在差异,其中粉砂质壤土田间持水量和凋萎系数总体数据分别为23.0%和6.6%,上述3种导出数据分别为15.0%、16.8%和5.4%;砂质壤土田间持水量和凋萎系数总体数据分别为19.0%和14.6%,导出数据分别为11.7%、16.7%和37.5%。总体而言,林地和灌丛的田间持水量和凋萎系数较高,而草地和农田相对较低(图3c, 3d, 3g, 3h)。土壤有机质的增加能大大提高田间持水量和凋萎系数[85,86],枯落物和采伐剩余物能够提高土壤有机质的含量,从而改善土壤持水性,这解释了黄土高原林地、灌丛较高的持水性。

砂质壤土中不同林地类型下典型土壤物理参数分析总体数据结果显示(表4),阔叶林和针叶林的孔隙度相差不大,阔叶林的孔隙度较高,为0.512 m3/m3,针叶林较低,为0.509 m3/m3;阔叶林的饱和导水率相对较高,为1.410 mm/min;针叶林较低,为0.322 mm/min;阔叶林的田间持水量也普遍高于针叶林,阔叶林为0.257,针叶林为0.250 m3/m3;阔叶林与针叶林的凋萎系数大致相等,都在0.055 m3/m3左右。对于各主要测量方法和经验公式导出数据,其相对大小与总体数据结果完全一致,但差距相对幅度存在一定差异。总的来说,除凋萎系数以外,阔叶林的各项土壤物理参数都高于针叶林。由于阔叶林每年有大量枯枝落叶进入土壤,且阔叶林叶片凋落归还给土地的养分也较针叶林更多,黄土高原地区阔叶林的增肥效应显著强于针叶林[87,88],这解释了阔叶林相较于针叶林较大的土壤孔隙度、饱和导水率和土壤有效水。

表4   砂质壤土中不同林地类型下的土壤孔隙度、饱和导水率、田间持水量、凋萎系数

Tab.4  Soil porosity, saturated hydraulic conductivity, field capacity, and permanent wilting point under different woodland types and sandy loam

土壤类型土壤参数阔叶林针叶林
数据样本量数据样本量
砂质壤土孔隙度(总)/(m3/m3)0.512(0.445~0.551)280.509(0.449~0.522)13
孔隙度(计)/(m3/m3)0.454(0.438~0.562)110.449(0.433~0.484)7
饱和导水率(总)/(mm/min)1.410(0.540~1.510)210.322(0.265~0.956)12
饱和导水率(恒)/(mm/min)1.510(0.367~1.510)150.294(0.252~0.442)8
田间持水量(总)/(m3/m3)0.257(0.232~0.277)110.250(0.221~0.256)9
田间持水量(计、恒)/(m3/m3)0.248(0.230~0.275)60.221(0.219~0.250)5
凋萎系数(总)/(m3/m3)0.055(0.048~0.060)280.055(0.049~0.056)13
凋萎系数(计)/(m3/m3)0.049(0.047~0.061)110.049(0.047~0.052)7

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2.2 恢复年限对土壤物理参数的影响

各植被类型土壤物理参数与恢复年限之间的回归分析结果显示(表5),土壤孔隙度与植被恢复年限正相关,草地、灌丛、林地的相关系数分别为0.463、0.449、0.119;土壤饱和导水率与植被恢复年限正相关,草地相关系数为0.458,灌丛、林地相关系数分别为0.998、0.980;土壤田间持水量和凋萎系数均与植被恢复年限正相关,草地相关系数分别为0.472和0.492,灌丛相关系数分别为0.434和0.446,林地相关系数分别为0.986和0.099。总体而言,随植被恢复年限提高,土壤孔隙度、饱和导水率、田间持水量和凋萎系数都逐渐提高,与表3的结论相同。植被恢复过程增加了土壤中有机质,随恢复年限增加,枯落物和采伐剩余物逐渐累积,对土壤孔隙特征、导水性能和持水性产生正向影响,与赵景波等[89]的研究结果相符合。

表5   各植被类型土壤物理参数与恢复年限之间的相关系数

Tab.5  Coefficients of correlation between soil physical parameters and restoration years of various vegetation types

土壤参数草地灌丛林地汇总
相关系数样本量相关系数样本量相关系数样本量相关系数样本量
孔隙度0.463(0.187~0.854)140.449(0.289~0.469)40.119(0.051~0.344)40.449(0.140~0.779)22
饱和导水率0.458(0.245~0.805)130.998(0.668~0.998)30.980(0.824~0.985)40.566(0.228~0.980)20
田间持水量0.472(0.183~0.717)110.434(0.430~0.507)30.986(0.986~0.986)10.472(0.317~0.717)15
凋萎系数0.492(0.219~0.840)140.446(0.288~0.500)40.099(0.009~0.375)40.427(0.136~0.779)22

注:表中括号前数值为中位数,括号中数值表示25%和75%分位数的区间范围;相关系数通过对同一篇文献内同一种植被类型下土壤物理参数与恢复年限(植被类型转换后的生长年限)进行相关分析求得。

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3 结论与讨论

3.1 讨论

与已有植被恢复对土壤物理参数影响研究相比,本文采用荟萃分析的思路,通过对现有研究进行汇总分析,为黄土高原地区气候变化的数值模拟研究提供了更为细致的参数,从而为充分认识大规模植被恢复对地表水分通量的影响及其气候效应的研究奠定了基础。例如,从本文的分析结果来看,退耕还林可通过提升土壤孔隙度和饱和含水量,增强土壤的蓄水能力与随后的蒸发潜热,相应地则削减地表径流产流量。

但是,本文仍具有一些不足。首先,所收集的样本均为分散于黄土高原的点位测量结果,且多集中于子午岭、六道沟等地,只能一定程度上代表黄土高原的土壤物理参数状况,若要更科学地研究黄土高原的整体土壤状况,需要对各市、县进行更为深入的调查。其次,不同测量方法所测得的土壤物理参数间具有天然的系统性偏差,对不同方法所得数据直接进行计算分析所得的结果存在较大的不确定性,若要进一步提高土壤物理参数集的准确性,需要采用统一的测量方法在黄土高原实地开展参数测量。最后,地面点位观测固然是目前最为方便和成熟的途径,但由于人力、物力和财力的制约,地面调查的时间和空间规模都受限,而卫星遥感的一大优势就是其时间和空间的全面覆盖,未来利用卫星观测的地面参数反演土壤参数,以补充地面观测结果,也是可探索的方向之一。

3.2 结论

本文采用荟萃分析方法,从中国知网(CNKI)学术总库和Web of Science数据库检索了共44篇320个采样点的实测数据,在此基础上,系统归纳分析了黄土高原主要类型土壤的物理参数与植被、土壤质地类型的关系,改进了陆面模型中土壤参数的精度。研究发现,植被恢复对土壤有机质积累的促进可以明显改善土壤结构、增加土壤肥力,从而提高土壤的黏粒含量、降低砂粒含量,并显著提高土壤的孔隙度、饱和导水率以及持水性,这种作用随着群落演替的进展而增强,在林地阶段达到最高,此外,这种作用在阔叶林中要强于针叶林。随林龄增长,土壤的孔隙结构和入渗性能明显改善,土壤的持水性得到增强。

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人地耦合系统的脆弱性研究作为未来地理科学的十大科学研究命题之一,已成为人地关系和区域可持续发展研究的重要领域。本文以西北地区316个县(市)为研究单元,以2003、2008和2013年社会经济统计数据、气象数据、遥感影像数据和空间矢量数据为基础,综合运用模糊层次分析和变异系数分析等方法,构建西北地区人地系统脆弱性评价模型并说明其时空演化过程。研究表明:①西北地区县域脆弱性指数整体呈现北低南高、东低西高的格局。大中型城市对周边区域产生显著的影响并已形成以自身为核心的低脆弱圈层,各低脆弱圈层逐渐关联形成大范围的低脆弱片区;②4个子系统的脆弱性水平分别表现出一定的地域分异格局,社会子系统和经济子系统脆弱性的空间集聚特征明显且变化显著,资源环境子系统和政策子系统脆弱性则趋于碎片化且相对稳定;③西北地区人地系统脆弱性的空间差异度呈缓慢增大趋势,社会脆弱性差异度的变化趋势为先增加后下降,经济脆弱性与资源环境脆弱性差异度均表现出持续下降的态势,政策扶持性在地区间的差异较大且整体格局稳定;④在政策的引导和扶持下,资源开发促使经济发展、环境质量和人类福祉发生转变,最终影响社会发展水平和社会的稳定程度,而社会的发展和稳定又反作用于经济发展、环境质量、资源开发和政策制定。本文以“脆弱性”的视角解构西北地区人地系统时空动态变化过程,为西北地区社会经济发展提供理论方法参考和实践应用借鉴。

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了解植被覆盖的时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13A1数据,辅以Sen+Mann-Kendall、变异系数、Hurst指数,通过分析2000—2016年间黄土高原NDVI年最大值(NDVI<sub>ymax</sub>)和生长季均值(NDVI<sub>gsmean</sub>)时空变化特征及趋势,以了解黄土高原实施退耕还林(草)等生态工程后的植被覆盖恢复情况。结果表明:① 2000—2016年植被NDVI<sub>ymax</sub>和NDVI<sub>gsmean</sub>呈现波动式增长趋势,增长率分别为0.0070/a(P0.01)和0.0063/a(Pymax</sub>和NDVI<sub>gsmean</sub>显示黄土高原植被覆盖呈增加趋势的面积远高于呈减少趋势的面积(93.42%和96.22%、6.58%和3.78%),植被覆盖状态正在不断改善。2种数据变化趋势下,不同土地覆盖类型表现略有差异,森林极显著增加趋势面积最大(73.02%和82.60%),其次为耕地(47.87%和67.43%),再次为裸地(47.03%和61.68%)。③ NDVI<sub>gsmean</sub>的变异系数小于NDVI<sub>ymax</sub>的变异系数,相对稳定区域面积比分别为63.31%与56.64%,2种数据分析下森林变异系数最小,植被稳定性最好。④ 从植被NDVI变化趋势与Hurst组合结果得出,NDVI<sub>ymax</sub>未来呈现改善趋势面积占41.35%,退化趋势面积占58.65%;NDVI<sub>gsmean</sub>呈现改善趋势面积占49.19%,退化趋势面积占50.81%。2种数据下,灌木地未来发展趋势最好,森林和耕地退化趋势面积超过了50%。研究人员应持续关注退化趋势地区的植被状态。

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