香日德—柴达木河流域不同土地利用方式下土壤颗粒分形特征

刁二龙，曹广超，袁 杰，程梦园，何启欣，高斯远，程 国，童 珊

(1.青海师范大学地理科学学院，西宁 810008；
2.青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室，西宁 810008；
3.青海省自然地理与环境过程重点实验室，西宁 810008；
4.青海省人民政府-北京师范大学高原科学与可持续发展研究院，西宁 810008)

【研究意义】土壤是由形状与大小各异的土壤颗粒组成，土粒及粒间孔隙的大小、形状和分布会决定土壤的结构和性质，并间接影响土壤的水肥状况及侵蚀强度等理化性质[1-2]。土壤由于其颗粒组成特性使其具有一定的分形特征[3]。分形维数不仅能指示土壤理化性状，也能定量表征土壤颗粒分布对土壤结构均一性和稳定性的影响[4]。因此，分形维数对评价土壤的结构和质量具有重要的意义[5]。【前人研究进展】Tyler和Wheatcraft[6]将分形理论引入土壤学研究中。Paris等[7]对土壤颗粒分形现象及分形维数的计算方法进行了研究。杨培岭等[8]认为利用土壤颗粒重量分布来描述土壤分形特征的模型，得到的分形维数结果更准确。目前，很多学者应用王国梁等[9]提出的土壤颗粒体积分形维数来开展土壤研究，这些研究涉及草地、林地、灌丛等不同土地利用方式。王瑞东等[10]利用土壤分形理论研究了希拉穆仁天然草地典型群落土壤分形特征，表明分形维数可以反映土壤结构及草地退化恢复程度。童春元等[11]利用土壤分形理论研究了鄂尔多斯地区杨树低效林下土壤颗粒分形特征，表明该地区土壤分形维数较低，土壤结构不均匀，这样的土壤结构不利于杨树的生长发育。董雪等[12]利用土壤分形理论研究了西鄂尔多斯荒漠典型灌丛土壤分形维数与养分的关系，表明土壤分形维数与土壤养分关系显著。因此，可利用土壤分形维数来研究土壤粒径分布、质地差异和理化性状，并制定水土保持措施[13]。【本研究切入点】香日德—柴达木河流域位于柴达木盆地东南部，生态系统类型多样，动植物资源丰富，在维护柴达木盆地生物多样性和生态安全方面具有重要作用，但受气候条件和人类活动的影响，该地区生态环境较脆弱[14]，虽然已有学者对该区域生态环境进行了研究，然而这些研究大多集中在绿洲灌溉对地下水的影响和生态用水研究等方面[14-15]，利用分形理论对香日德—柴达木河流域不同土地利用方式下土壤粒径特征及其与土壤性状关系的研究报道较少。【拟解决的关键问题】本研究选择具有重要生态功能的香日德—柴达木河流域地区，分析不同土地利用方式下土壤粒径组成、分形特征及与土壤理化性状的关系，以期为该区域土壤质量评价提供科学依据。

1.1 研究区概况

香日德—柴达木河为内流河，位于青海省海西蒙古族藏族自治州(图1)，柴达木盆地东南部，河流流向为东南—西北，东南部为山区，西北部为冲积平原[16]，平均海拔4100 m，气候类型属高原大陆性气候，日照充足，温度日变化较大，蒸发强烈，流域多年平均气温3.1～4.4 ℃，年均降水量262.18 mm。土壤和植被垂直分异明显，土壤类型主要有石灰性草甸土、寒钙土和棕钙土。植被主要有青杨(Populuscathayana)、密花柽柳(Tamarixarceuthoides)、唐古特白刺(Nitrariatangutorum)、盐爪爪(Kalidiumfoliatum)、矮蒿草(Kobresiahumilis)和芨芨草(Achnatherumsplendens)等，耕地主要种植藜麦、油菜和小麦等农作物[17]。

图1 研究区域及样点

1.2 样品采集与测定

根据野外调查并结合研究区土地利用现状[15,18]，于2020年8月中旬，依据代表性和典型性原则，选择晴天(采样前一周无降雨)对研究区不同土地利用方式下的土壤进行样品采集，土壤样品在乔木林地、灌木林地、草地和耕地4种土地利用方式下采集，用奥维互动地图获取每个采样点的地理坐标，采样点共计49个。每种土地利用方式下布设3个10 m×10 m标准样地，每个样地按品字形布设3个1 m×1 m标准样方，去除采样点表层土壤的根系和杂质后，用直径为5 cm的土钻每隔10 cm向下逐层采集土样，林地采样时钻孔离树干2 m，同时避开动物穴及其它明显受干扰位置。每种土地利用方式取样深度均为50 cm。将同一样地同一土层的3个土样混合为1个土样，采用四分法取样(保留1 kg左右)，此外在每个样方用环刀逐层采集新鲜原状土样，将土样带回实验室阴干，过筛研磨测定相关指标。容重采用环刀法[19]测定，pH采用浸提电位法[20](水土比为2.5∶1.0)测定，土壤有机质采用重铬酸钾容量法-外加热法[20]测定。土壤粒径采用Mastersizer 2000型激光粒度仪测定。根据美国制分类标准，将土壤粒径分为粘粒(<0.002 mm)、粉粒(0.002～0.050 mm)和砂粒(0.05～2.00 mm)[21]。

1.3 土壤分形模型

根据激光粒度仪获取土壤颗粒体积分布数据，对土壤颗粒体积分形维数的概念及其计算公式推导如下[22]：

(1)

式中，V是颗粒的体积，r是测定的尺度，R是某一特定的粒径，Cv和λV是描述形状和尺度的常量，D是分形维数。

据式(1)，土壤颗粒的总体积可表示为：

(2)

从式(1)和式(2)可得到：

(3)

对常量λV的估计，只需要取土壤粒径分级中最大的粒级值(用RL表示)即可。当R=RL时，V(r>R)=0，故V(r>R)/VT=0。此时，λV在数值上等于最大的粒级值RL。

将r>R的形式转化为r

(4)

1.4 数据来源与处理

DEM数据为地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)下载的SRTMDEMUTM 90 m数字高程数据。土壤类型数据来源于青海省土壤数据库，分辨率为1∶100万。利用ArcGIS软件中的“多值对点提取”工具，根据采样点的经纬度提取相应的DEM数据和土壤类型数据。利用Excel和SPSS 25进行数据处理和分析，采用单因素方差分析进行差异显著性检验并用Duncan法进行多重比较，用Pearson进行相关分析，并通过逐步回归分析方法确定影响土壤分形维数的主要因子。用Origin 2021软件制图。实验数据用平均值±标准差表示。

2.1 不同土地利用方式下土壤理化性质

由图2-a可知，4种土地利用方式下，耕地土壤容重(1.12 g/cm3)最大，其次为灌木林地(1.10 g/cm3)和天然牧草地(1.05 g/cm3)，乔木林地容重最小(0.94 g/cm3)，乔木林地容重较耕地、灌木林地和天然牧草地分别减少16.07%、14.55%和10.48%。0～50 cm各土层，耕地容重与灌木林地、天然牧草地差异不显著(P>0.05)，与乔木林地差异显著(P<0.05)。天然牧草地和耕地容重均随土层加深而增大，乔木林地和灌木林地容重变化不规律。由图2-b可知，0～50 cm土层天然牧草地土壤含水量最大，为15.45%，其次为耕地和灌木林地，分别为15.09%和12.37%，乔木林地土壤含水量最低，为5.76%。以20 cm土层为界，界上土壤含水量变幅较大，为37.2%，界下含水量变幅较小，为12.62%。各土层土壤含水量均表现为耕地和天然牧草地差异不显著(P>0.05)，但是显著大于灌木林地和乔木林地(P<0.05)。4种土地利用方式下土壤含水量均随土层加深而增大。由图2-c可知，0～50 cm土层灌木林地土壤pH最大，为8.28，其次为耕地和天然牧草地，pH分别为8.25和8.24，乔木林地土壤pH最小，为8.01。除天然牧草地土壤pH变化特征不规律外，其余3种土地利用方式下的土壤pH随土层加深而增大。0～50 cm土层，乔木林地和耕地各土层土壤pH差异显著(P<0.05)。

不同小写字母表示同一深度不同土地利用方式差异显著(P<0.05)，下同

测试土壤pH为7.93～8.32，均值为8.19，表明研究区4种不同土地利用方式下的土壤以碱性为主。由图2-d可知，不同土地利用方式下土壤有机质含量随土层加深而减少。0～50 cm土层，天然牧草地有机质含量最大(18.88 g/kg)，乔木林地有机质含量最低(15.3 g/kg)。不同土地利用方式下，浅层土壤有机质含量较深层差异显著。全国第二次土壤普查养分分级标准将土壤有机质含量分为6个等级，研究区土壤有机质含量处于4级水平(10～20 g/kg)，土壤有机质含量较低。

2.2 不同土地利用方式下土壤颗粒组成特征

研究区4种土地利用方式下，土壤粘粒含量介于3.24%～6.48%，粉粒含量介于30.56%～62.04%，砂粒含量介于32.27%～66.21%(表1)，0～50 cm土壤颗粒组成均以粉粒、砂粒为主，粘粒含量较低，土壤偏砂性。以20 cm为界，界上为浅层土壤，界下为深层土壤，对浅层和深层土壤颗粒组成进行具体分析，4种土地利用方式下，浅层土壤粘粒和粉粒含量均值分别为4.66%和48.13%，深层土壤粘粒和粉粒含量均值分别为5.13%和50.62%，浅层和深层土壤砂粒含量均值分别为47.22%和44.33%，土壤细颗粒(粘粒和粉粒)含量呈增大趋势，而土壤粗颗粒呈减少趋势。每一种土地利用方式下，乔木林地0～50 cm土壤粘粒含量最低，平均含量为4.10%，其次为灌木林地和天然牧草地，耕地的粘粒含量最大，为5.26%；
灌木林地、天然牧草地和耕地的粉粒含量介于50%～55%，明显大于乔木林地的粉粒含量39.98%；
乔木林地0～50 cm土壤砂粒含量最大，平均为55.92%，大于其他3种土地利用方式。乔木林地、灌木林地、天然牧草地和耕地的土壤粘粒和粉粒体积百分含量随土层深度的增加总体上呈增大趋势，而砂粒体积百分含量随土层深度的变化趋势与粘粒和粉粒相反，除个别土层外，不同土层土壤颗粒组成差异显著(P<0.05)。

表1 不同土地利用方式下土壤颗粒组成特征

2.3 土壤颗粒分形维数特征及与土壤粒径的关系

由图3可知，不同土地利用方式下土壤颗粒分形维数在剖面上变化幅度不同，天然牧草地土壤颗粒分形维数介于1.84～2.39，变幅最大，为29.89%；
灌木林地分形维数介于1.82～2.02，变幅最小，为10.99%。除个别土层土壤颗粒分形维数存在波动外，总体上，不同土地利用方式下土壤颗粒分形维数随土层增加呈增大趋势。不同土地利用方式下土壤颗粒分形维数大小为：乔木林地(1.91)<灌木林地(1.94)<天然牧草地(2.06)<耕地(2.13)。

图3 土壤颗粒分形维数垂直变化特征

同一土层不同土地利用方式下，土壤颗粒分形维数存在一定差异。0～10 cm土层，各土地利用方式下的土壤颗粒分形维数差值最小，40～50 cm土层，各土地利用方式下的土壤颗粒分形维数差值最大。除30～40 cm土层外，耕地土壤颗粒分形维数显著大于其他3种土地利用方式(P<0.05)。为揭示土壤颗粒分形维数与土壤粒径的关系，对土壤颗粒分形维数与土壤粘粒、粉粒和砂粒的体积百分含量进行回归分析(图4)，结果表明，土壤颗粒分形维数与粘粒为线性相关，与粉粒和砂粒呈二阶多项式相关。土壤颗粒分形维数与不同粒径含量均呈显著相关(P<0.01)，其中，与<0.050 mm体积百分含量呈显著正相关，而与0.05～2.00 mm体积百分含量呈显著负相关。

图4 土壤颗粒分形维数与不同土壤粒径关系

2.4 土壤颗粒分形维数影响因素分析

由表2可知，土壤颗粒分形维数与容重、含水量呈显著正相关(P<0.05)，与pH、有机质和海拔相关性不显著(P>0.05)。环境因子间也存在一定的相关性，粘粒与粉粒、容重、含水量呈极显著正相关(P<0.01)，与砂粒呈极显著负相关(P<0.01)，与有机质和海拔相关性不显著(P>0.05)；
粉粒与pH、容重和含水量呈极显著正相关(P<0.01)，与砂粒、有机质和海拔相关性不显著(P>0.05)；
砂粒与pH、容重和含水量呈极显著负相关(P<0.01)，与有机质和海拔相关性不显著(P>0.05)。pH与容重、含水量呈极显著正相关(P<0.01)，容重和含水量也呈极显著正相关(P<0.01)。通过逐步回归分析方法进一步分析影响土壤颗粒分形维数的主要因子，回归方程为y=1.281+0.138X1(R2=0.62)，式中，X1为土壤粘粒。由回归方程可知，粘粒对土壤颗粒分形维数影响最显著(P<0.01)。

表2 土壤颗粒分形维数与环境因素相关分析

3.1 不同土地利用方式下土壤颗粒组分和分形维数变化特征

研究区土壤颗粒组成均以粉粒和砂粒为主，这与梁博等[23]对雅江中游4种土地利用方式土壤体积百分含量研究结果相似。4种土地利用方式下土壤粘粒含量均较低，究其原因：耕地是由于翻耕会扰动土壤结构，土壤不易形成大颗粒，此外耕地难以通过秸秆焚烧方式增加土壤有机质，会降低有机物质对土壤颗粒的粘结作用[24-25]；
草根虽然能固结一定小颗粒，但研究区天然牧草地土壤类型主要是寒钙土，寒钙土土层薄，颗粒粗，土壤肥力低，植被生长较差且存在一定水土流失，使得粘粒含量减小；
本研究乔木林地主要种植杨树，该树种为速生树种，水分消耗较大，故杨树常通过较深的根系分布将深层土壤水分输送到浅层以维持树木的正常生长，这导致深层土壤含水量减少，土壤结构疏松，孔隙度大，粘粒含量减小[26]。在土壤剖面上，土壤粘粒和粉粒随土层深度呈增加趋势，砂粒随土层深度呈减少趋势，这是因为天然牧草地地表植被盖度较低，表层土壤细粒物质易受风雨侵蚀和雨水渗透的影响而流失，土壤结构不稳定，蓄水保水能力较差[27]；
灌木林地根系在土壤中分布较深，灌木林地浅层土壤根系较粗，粗根系生理活动较弱，对土壤结构的改良及生物风化作用弱，导致砂粒含量增多，而深层土壤根系较细，较强的生理活动对砾石产生机械破坏，促进了土壤风化，增加了深层土壤粉粘粒含量[23]。研究区不同土地利用方式下土壤颗粒分形维数随土层增加总体呈增大趋势，这与马文芳等[26]对黄土丘陵区典型植被土壤剖面的颗粒分形特征研究结果相似，这可能与表层细颗粒土壤遭到淋溶下移有关。乔木林地土壤颗粒分形维数低于天然牧草地和耕地，这和乔木林地具有较好的植被群落结构和复杂的根系有关[28]。研究区4种土地利用方式下土壤颗粒分形维数较其他地区偏低[29-31]，部分原因是研究区土壤类型主要是棕钙土、寒钙土等，这些土壤类型砾石较多、质地较粗，尤其是棕钙土土壤母质主要为冲、洪积物，也有少量黄土状母质，其矿物基本处于初级风化阶段，因此土壤砂性大，粗骨性强，故分形维数较低。刘云鹏等[32]通过对陕西4种土壤粒径分布的的分形特征研究，提出结构良好的土壤(保水保肥能力较好又具有一定通气透水性)的分形维数应在2.75左右。本研究与之相比，研究区4种土地利用方式下土壤颗粒分形维数较低，土壤保水保肥能力较差。

3.2 环境因子对土壤颗粒分形维数的影响

本研究发现土壤颗粒分形维数与粘粒、粉粒呈极显著正相关，而与砂粒呈极显著负相关，这与马文芳等[26]的研究结果一致，但与王国梁等[9]、童春元等[11]的研究结论有所区别，这可能与各环境因子的时空异质性、土地利用方式、粒级分级标准和研究尺度的不同有关[33-34]。土壤颗粒分形维数与土壤细颗粒物质存在显著相关性，因此一定程度上可通过土壤颗粒分形维数评估区域土壤质地和水土流失情况[35]。土壤颗粒分形维数、粘粒和粉粒与土壤含水量呈显著正相关，这与马生花等[36]和杨婷等[28]的研究结果一致，这是因为土壤中小颗粒物质含量越大，土壤颗粒的表面积就越大，进而粘结性就越强，对水分的吸附和固定能力也越强[37]，粘粒含量的增加显著影响着土壤分形维数。本研究中土壤颗粒分形维数与土壤容重呈显著正相关，这与刘阳等[38]的研究结果一致，容重可反映土壤通气透水能力，土壤容重小，表明土壤结构疏松多孔，良好土壤容重结构介于1.25～1.35 g/cm3[10]，而研究区不同土地利用方式下土壤容重介于0.94～1.12 g/cm3，土壤容重较低。已有研究表明有机质含量越高，土壤就相对疏松，分形维数就越低[29]，而本研究结果显示，土壤颗粒分形维数与土壤有机质相关性不显著，这与研究区土壤有机质含量较低有关，研究区不同土地利用方式土壤有机质含量介于15.30～18.88 g/kg，按照全国第二次土壤普查养分分级标准，研究区土壤有机质含量处于4级水平(10～20 g/kg)。研究区土壤有机质含量较低可能与研究区土壤类型主要是棕钙土、寒钙土和淡冷钙土有关，这些土壤腐殖质积累作用弱，尤其是棕钙土土壤质地砂性大，土壤中气多水少，微生物好气分解过程占优势，有机质易于矿化，故土壤有机质消耗大于积累，有机质含量较低。不同土地利用方式下，浅层有机质含量差异较显著，深层土壤有机质含量差异不显著，表明不同土地利用方式下土壤粒径组成对浅层和深层土壤的改良作用差异明显。本研究结果显示海拔与土壤颗粒分形维数呈正相关，这与李强等[39]的研究结果一致，海拔并不直接引起土壤性质的变化，而是通过影响地表水热条件间接影响其物质和能量交换，从而影响分形维数[40]。土壤颗粒分形维数除了受到土壤粒径、含水量、有机质和容重等因素影响外，还与土壤养分关系密切[41]，土壤颗粒分形维数与土壤氮、磷、钾呈显著正相关[41]，而本研究中由于缺乏土壤养分实测数据，土壤颗粒分形维数与土壤养分关系如何需在今后进一步研究。此外土壤颗粒分形维数也受诸如放牧等人类活动的影响，其对土壤颗粒分形维数的影响今后也需要深入分析研究。

(1)研究区土壤以碱性为主，土壤有机质含量较低，土壤质地较粗。

(2)研究区不同土地利用方式土壤颗粒分形维数较低，土壤颗粒分形维数大小为：乔木林地(1.91)<灌木林地(1.94)<草地(2.06)<耕地(2.13)。

(3)土壤颗粒分形维数与容重和含水量呈显著正相关，与pH和有机质相关性不显著。土壤颗粒分形维数受土壤粒径含量影响显著。

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