高级检索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

洪涝诱发灾害干扰下受损恢复林地土壤颗粒的组成变化特征及多重分形分析

李松阳 余杭 罗清虎 刘颖 贺静雯 林勇明 王道杰 李键

李松阳, 余杭, 罗清虎, 刘颖, 贺静雯, 林勇明, 王道杰, 李键. 洪涝诱发灾害干扰下受损恢复林地土壤颗粒的组成变化特征及多重分形分析[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(8): 112-121. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
引用本文: 李松阳, 余杭, 罗清虎, 刘颖, 贺静雯, 林勇明, 王道杰, 李键. 洪涝诱发灾害干扰下受损恢复林地土壤颗粒的组成变化特征及多重分形分析[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(8): 112-121. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
Li Songyang, Yu Hang, Luo Qinghu, Liu Ying, He Jingwen, Lin Yongming, Wang Daojie, Li Jian. Variation characteristics of soil particle composition and multifractal analysis of natural recovery forestland after damage under the disturbance of flood induced disasters[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(8): 112-121. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
Citation: Li Songyang, Yu Hang, Luo Qinghu, Liu Ying, He Jingwen, Lin Yongming, Wang Daojie, Li Jian. Variation characteristics of soil particle composition and multifractal analysis of natural recovery forestland after damage under the disturbance of flood induced disasters[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(8): 112-121. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388

洪涝诱发灾害干扰下受损恢复林地土壤颗粒的组成变化特征及多重分形分析

doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
基金项目: 国家自然科学基金项目(41790434),中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室开放研究基金资助项目(2019),福建农林大学杰出青年科研人才计划项目(xjq2017016)
详细信息
    作者简介:

    李松阳。主要研究方向:水土保持与荒漠化防治。Email:songyangli163@163.com 地址:350002 福建省福州市仓山区上下店路15号福建农林大学林学院

    通讯作者:

    林勇明,博士,教授。主要研究方向:区域资源优化、生态学。Email:monkey1422@163.com 地址:同上

  • 中图分类号: S714.2

Variation characteristics of soil particle composition and multifractal analysis of natural recovery forestland after damage under the disturbance of flood induced disasters

  • 摘要:   目的  土壤颗粒组成的分形维数可得到更细致的土壤颗粒分布信息,对准确了解洪涝诱发灾害干扰下受损林地恢复过程的土壤颗粒变化规律,加深灾害干扰前后林地自然恢复变化过程的认识等具有重要的理论意义。  方法  采用以时间代空间的研究方法,选取次生阔叶林、杉木林、毛竹林3种林地,采集不同受损状态(未受损、刚受损、受损恢复7年)不同土层的土壤样品进行粒径分析,基于分形理论计算各项多重分形参数。  结果  灾害干扰对林地的土壤颗粒分布存在显著影响;灾害干扰后不同恢复阶段、不同土层深度对3种林地均有影响,不同林地对干扰的响应存在差异。综合分析3种林地不同恢复状态的粒径组成和多重分形参数可知:与未受损林地比较,受损恢复林地的土壤质地较差。3种林地在不同受损状态下不同深度土壤颗粒组成的变化趋势不同。  结论  本研究从土壤颗粒组成变化的角度阐明了洪涝诱发灾害对次生阔叶林、杉木林、毛竹林的影响,可为灾害干扰前后土壤侵蚀的防治和恢复提供理论依据。
  • 图  1  广义维数谱D(q)–q曲线

    D(q)表示广义分形维数,q为实数(−10 ≤ q ≤ 10)。CW.次生阔叶林未受损;CS.次生阔叶林刚受损;CH.次生阔叶林自然恢复;SW.杉木林未受损;SS.杉木林刚受损;SH.杉木林自然恢复;MW.毛竹林未受损;MS.毛竹林刚受损;MH.毛竹林自然恢复。D(q) means generalized fractal dimension, q is real number (−10 ≤ q ≤ 10). CW, undamaged secondary broadleaved forest; CS, just damaged secondary broadleaved forest; CH, naturally recovered secondary broadleaved forest; SW, undamaged Chinese fir forest; SS, just damaged Chinese fir forest; SH, naturally recovered Chinese fir forest; MW, undamaged Moso bamboo forest; MS, just damaged Moso bamboo forest; MH, naturally recovered Moso bamboo forest.

    Figure  1.  D(q)-q spectrum curves of generalized dimension spectra

    表  1  样地基本概况

    Table  1.   Basic situation of sample plots

    林型
    Forest type
    林地状态
    Forestland condition
    经度
    Longitude
    纬度
    Latitude
    海拔
    Elevation/m
    坡向
    Slope aspect
    坡度
    Slope degree/(°)
    植被盖度
    Vegetation coverage/%
    次生阔叶林
    Secondary broadleaved forest
    未受损 Undamaged 118°08′31″E 26°41′42″N 188 NW 36 88
    刚受损 Just damaged 118°08′35″E 26°41′39″N 173 NE 40 20
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    118°08′35″E 26°41′39″N 173 NE 40 60
    杉木林 Chinese fir forest 未受损 Undamaged 117°39′44″E 26°50′36″N 238 NE 34 72
    刚受损 Just damaged 117°39′45″E 26°50′33″N 226 NE 32 10
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    117°39′45″E 26°50′33″N 226 NE 32 52
    毛竹林 Moso bamboo forest 未受损 Undamaged 118°15′05″E 26°39′16″N 365 NW 30 65
    刚受损 Just damaged 118°14′59″E 26°39′23″N 367 SE 43 3
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    118°14′59″E 26°39′23″N 367 SE 43 35
    注:NW代表西北,NE代表东北,SE代表东南。Notes: NW represents northwest, NE represents northeast, SE represents southeast.
    下载: 导出CSV

    表  2  土壤物理性质

    Table  2.   Soil physical properties

    林型
    Forest type
    林地状态
    Forestland condition
    土壤密度
    Soil bulk density(ρ)/
    (g·cm− 3
    土壤含水量
    Soil moisture content(w)/%
    毛管持水量
    Capillary water holding capacity
    wc)/%
    毛管孔隙度
    Capillary porosity(r)/%
    非毛管孔隙度
    Non-capillary porosity(rn)/%
    次生阔叶林
    Secondary broadleaved forest
    未受损 Undamaged 1.02 ± 0.13 27.33 ± 0.03 40.04 ± 0.07 40.39 ± 5.64 18.44 ± 4.90
    刚受损 Just damaged 1.39 ± 0.09 18.11 ± 1.30 24.89 ± 2.04 33.96 ± 1.52 6.17 ± 2.14
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    1.34 ± 0.14 22.66 ± 0.03 31.03 ± 0.05 41.06 ± 3.98 9.89 ± 4.64
    毛竹林 Moso bamboo forest 未受损 Undamaged 1.06 ± 0.20 25.50 ± 0.02 36.83 ± 0.05 38.22 ± 2.05 13.67 ± 4.93
    刚受损 Just damaged 1.09 ± 0.05 22.53 ± 0.82 31.27 ± 1.52 33.51 ± 2.63 17.33 ± 5.85
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    1.33 ± 0.09 20.66 ± 0.02 27.85 ± 0.04 36.87 ± 3.43 5.50 ± 1.87
    杉木林 Chinese fir forest 未受损 Undamaged 1.26 ± 0.06 24.44 ± 0.01 33.82 ± 0.03 42.37 ± 2.46 7.34 ± 3.12
    刚受损 Just damaged 1.42 ± 0.08 18.33 ± 1.53 24.41 ± 2.82 34.74 ± 5.58 9.00 ± 3.52
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    1.23 ± 0.11 23.89 ± 0.03 32.81 ± 0.06 39.82 ± 6.13 10.11 ± 3.92
    下载: 导出CSV

    表  3  恢复林地土壤粒径组成

    Table  3.   Soil particle size composition of natural recovery forestland after damage

    林地
    Forestland
    状态
    Condition
    土层
    Soil layer/cm
    土壤颗粒体积分数 Volume fraction of soil particle/%
    黏粒
    Clay (< 2 μm)
    粉粒
    Silt (2 ~ 50 μm)
    砂粒
    Sand (50 ~ 2 000 μm)
    次生阔叶林
    Secondary broadleaved forest
    未受损 Undamaged 0 ~ 5 7.69 ± 0.67Aa 45.44 ± 2.10Aab 47.61 ± 2.44Aa
    5 ~ 10 9.38 ± 0.55Aa 50.01 ± 1.39Aa 42.82 ± 1.77Ab
    10 ~ 20 8.65 ± 0.36Aa 52.33 ± 2.01Aa 43.52 ± 1.60Ab
    均值 Mean 8.58 ± 0.37 49.26 ± 1.38 44.32 ± 1.28
    刚受损 Just damaged 0 ~ 5 6.53 ± 0.20Aa 38.57 ± 3.03Ab 55.48 ± 3.51Ab
    5 ~ 10 6.42 ± 0.40Ab 36.11 ± 2.37Ab 59.42 ± 1.77Aa
    10 ~ 20 6.24 ± 0.10Ab 33.98 ± 1.94Ab 62.16 ± 2.94Aa
    均值 Mean 6.34 ± 0.06 35.14 ± 1.20 60.21 ± 1.39
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    0 ~ 5 6.67 ± 0.46Ab 55.36 ± 3.01Aa 37.97 ± 2.60Ab
    5 ~ 10 7.28 ± 0.72Aa 52.36 ± 1.88Aa 40.36 ± 1.95Aa
    10 ~ 20 5.91 ± 1.11Aa 50.29 ± 4.53Aa 43.79 ± 5.60Aa
    均值 Mean 6.62 ± 0.45 52.67 ± 1.82 40.71 ± 2.05
    杉木林
    Chinese fir forest
    未受损 Undamaged 0 ~ 5 11.06 ± 1.17Aa 48.48 ± 3.27Aa 43.23 ± 3.19Aa
    5 ~ 10 10.10 ± 1.41Aa 51.58 ± 3.51Aa 40.59 ± 5.08Aa
    10 ~ 20 10.82 ± 1.06Aa 50.52 ± 1.05Aa 39.75 ± 1.87Aa
    均值 Mean 10.66 ± 0.63 50.20 ± 1.49 41.19 ± 1.89
    刚受损 Just damaged 0 ~ 5 8.14 ± 1.17Ab 35.56 ± 1.46Aa 58.97 ± 1.56Ab
    5 ~ 10 8.14 ± 0.91Ab 37.45 ± 1.47Aa 56.90 ± 1.08Ab
    10 ~ 20 9.27 ± 0.64Aa 35.12 ± 1.29Ab 58.70 ± 1.36Ab
    均值 Mean 8.52 ± 0.45 36.04 ± 0.80 57.48 ± 0.98
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    0 ~ 5 11.52 ± 0.51Aa 52.00 ± 0.88Aa 38.37 ± 0.36Aa
    5 ~ 10 12.07 ± 0.42Aa 54.76 ± 2.05Aa 35.90 ± 1.94Aa
    10 ~ 20 11.99 ± 0.48Aab 54.11 ± 1.08Ab 36.37 ± 0.42Aa
    均值 Mean 11.86 ± 0.25 53.62 ± 0.83 36.88 ± 0.69
    毛竹林
    Moso bamboo forest
    未受损 Undamaged 0 ~ 5 9.33 ± 0.85Aa 41.26 ± 3.83Aa 51.14 ± 3.83Aa
    5 ~ 10 9.99 ± 1.49Aa 41.22 ± 4.68Aab 50.58 ± 6.14Aa
    10 ~ 20 11.51 ± 0.15Aa 48.93 ± 1.74Aa 40.69 ± 1.55Aa
    均值 Mean 10.28 ± 0.59 43.80 ± 2.22 47.47 ± 2.73
    刚受损 Just damaged 0 ~ 5 8.12 ± 0.42Aab 34.90 ± 0.65Ab 59.31 ± 1.00Aa
    5 ~ 10 8.53 ± 0.87Aa 35.70 ± 1.23Ab 57.90 ± 1.67Ab
    10 ~ 20 9.01 ± 0.84Aa 35.06 ± 1.62Ab 58.50 ± 2.46Aa
    均值 Mean 8.55 ± 0.41 35.22 ± 0.67 58.57 ± 0.99
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    0 ~ 5 10.00 ± 0.40Aa 54.80 ± 0.70Aa 37.38 ± 0.66Ab
    5 ~ 10 11.62 ± 1.34Aa 53.88 ± 0.58Ab 36.64 ± 1.13Ac
    10 ~ 20 10.72 ± 1.47Aa 53.30 ± 1.49Ab 39.99 ± 2.50Aa
    均值 Mean 10.78 ± 0.63 53.99 ± 0.55 38.01 ± 0.96
    注:同一列大写字母表示同一土层不同林地间差异显著(P < 0.05),同一列小写字母表示同一林地不同土层间差异显著(P < 0.05)。Notes: different capital letters in the same column indicate significant differences between different forestlands of the same depth of soil(P < 0.05); different lowercase letters in the same column indicate significant differences between varied depth of soil in the same forestland (P < 0.05).
    下载: 导出CSV

    表  4  恢复林地土壤样品多重分形参数

    Table  4.   Multifractal parameters of soil samples from natural recovery forestland

    林地
    Forestland
    状态
    Condition
    土层
    Soil layer/cm
    D0D1D2D1/D0D0D2
    次生阔叶林
    Secondary broadleaved forest
    未受损
    Undamaged
    0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.909 ± 0.016 0.882 ± 0.022 0.886 ± 0.158 0.143 ± 0.023
    5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.879 ± 0.005 0.832 ± 0.012 0.857 ± 0.004 0.193 ± 0.012
    10 ~ 20 1.025 ± 0.000 0.887 ± 0.006 0.852 ± 0.014 0.865 ± 0.006 0.173 ± 0.014
    均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.891 ± 0.007 0.856 ± 0.011 0.870 ± 0.007 0.170 ± 0.011
    刚受损
    Just damaged
    0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.867 ± 0.012 0.776 ± 0.017 0.868 ± 0.012 0.223 ± 0.017
    5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.872 ± 0.014 0.782 ± 0.019 0.876 ± 0.015 0.214 ± 0.020
    10 ~ 20 1.024 ± 0.001 0.867 ± 0.020 0.767 ± 0.028 0.869 ± 0.021 0.230 ± 0.029
    均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.869 ± 0.008 0.775 ± 0.012 0.871 ± 0.010 0.222 ± 0.013
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.902 ± 0.014 0.886 ± 0.019 0.880 ± 0.013 0.139 ± 0.019
    5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.900 ± 0.023 0.881 ± 0.037 0.878 ± 0.023 0.144 ± 0.037
    10 ~ 20 1.025 ± 0.001 0.905 ± 0.009 0.884 ± 0.023 0.884 ± 0.009 0.141 ± 0.022
    均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.902 ± 0.014 0.884 ± 0.024 0.880 ± 0.014 0.141 ± 0.024
    杉木林
    Chinese fir forest
    未受损
    Undamaged
    0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.879 ± 0.005 0.832 ± 0.012 0.857 ± 0.004 0.193 ± 0.012
    5 ~ 10 1.024 ± 0.001 0.884 ± 0.015 0.844 ± 0.025 0.864 ± 0.014 0.180 ± 0.024
    10 ~ 20 1.025 ± 0.001 0.889 ± 0.010 0.851 ± 0.016 0.868 ± 0.009 0.174 ± 0.015
    均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.890 ± 0.007 0.852 ± 0.009 0.869 ± 0.006 0.173 ± 0.009
    刚受损
    Just damaged
    0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.850 ± 0.015 0.750 ± 0.026 0.830 ± 0.037 0.274 ± 0026
    5 ~ 10 1.024 ± 0.001 0.845 ± 0.014 0.736 ± 0.025 0.825 ± 0.035 0.288 ± 0.025
    10 ~ 20 1.025 ± 0.000 0.845 ± 0.020 0.744 ± 0.033 0.826 ± 0.049 0.282 ± 0.033
    均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.847 ± 0.009 0.743 ± 0.015 0.827 ± 0.038 0.281 ± 0.016
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.900 ± 0.014 0.881 ± 0.021 0.884 ± 0.008 0.144 ± 0.021
    5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.897 ± 0.010 0.865 ± 0.015 0.875 ± 0.016 0.159 ± 0.015
    10 ~ 20 1.024 ± 0.001 0.906 ± 0.006 0.874 ± 0.016 0.884 ± 0.011 0.150 ± 0.016
    均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.903 ± 0.004 0.875 ± 0.008 0.881 ± 0.004 0.150 ± 0.007
    毛竹林
    Moso bamboo forest
    未受损
    Undamaged
    0 ~ 5 1.025 ± 0.003 0.896 ± 0.015 0.837 ± 0.024 0.874 ± 0.024 0.188 ± 0.024
    5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.913 ± 0.011 0.870 ± 0.014 0.891 ± 0.019 0.156 ± 0.014
    10 ~ 20 1.024 ± 0.001 0.887 ± 0.006 0.832 ± 0.134 0.866 ± 0.010 0.192 ± 0.013
    均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.899 ± 0.007 0.846 ± 0.017 0.877 ± 0.019 0.178 ± 0.011
    刚受损
    Just damaged
    0 ~ 5 1.024 ± 0.006 0.878 ± 0.013 0.795 ± 0.023 0.857 ± 0.030 0.229 ± 0.022
    5 ~ 10 1.024 ± 0.001 0.876 ± 0.010 0.789 ± 0.020 0.855 ± 0.024 0.236 ± 0.019
    10 ~ 20 1.023 ± 0.001 0.859 ± 0.014 0.755 ± 0.026 0.840 ± 0.032 0.268 ± 0.025
    均值 Mean 1.024 ± 0.005 0.871 ± 0.007 0.780 ± 0.013 0.851 ± 0.028 0.244 ± 0.013
    受损恢复
    Natural recovery after damage
    0 ~ 5 1.025 ± 0.003 0.896 ± 0.007 0.877 ± 0.009 0.875 ± 0.011 0.148 ± 0.008
    5 ~ 10 1.024 ± 0.001 0.906 ± 0.011 0.881 ± 0.015 0.884 ± 0.019 0.143 ± 0.015
    10 ~ 20 1.024 ± 0.001 0.899 ± 0.007 0.867 ± 0.017 0.878 ± 0.010 0.157 ± 0.016
    均值 Mean 1.024 ± 0.000 0.900 ± 0.005 0.875 ± 0.007 0.879 ± 0.013 0.149 ± 0.007
    注:D0为容量维数,D1为信息维数,D2为相关维数,D1/D0反映土壤粒径分布非均匀程度和土壤物理性质,D0D2反映土壤中粗颗粒含量的多少。Notes: D0, capacity dimension; D1, information dimension; D2, correlation dimension; D1/D0 reflects the degree of uneven distribution of soil particle size and physical properties, D0D2 reflects the amount of soil coarse particles.
    下载: 导出CSV

    表  5  土壤多重分形参数与土壤质地的相关性分析

    Table  5.   Pearson correlation analysis between soil multifractal parameters and soil texture

    项目 Item黏粒 Clay粉粒 Silt砂粒 SandD0D1D2D0 / D1D0D2
    黏粒 Clay 1
    粉粒 Silt 0.441** 1
    砂粒 Sand − 0.582** − 0.976** 1
    D0 − 0.077 0.022 − 0.035 1
    D1 0.162 0.349** − 0.322** 0.107 1
    D2 0.270** 0.590** − 0.567** 0.197* 0.944** 1
    D0/D1 0.165 0.350** − 0.321** 0.074 0.999** 0.940** 1
    D0D2 − 0.263** − 0.600** 0.573** − 0.190* − 0.934** − 0.995** − 0.931** 1
    注:* 在0.05水平(双侧)上显著相关,** 在0.01水平(双侧)上显著相关。Notes: * means significantly correlated at the 0.05 level (two-tailed), ** means significantly correlated at the 0.01 level (two-tailed).
    下载: 导出CSV
  • [1] 金保明. 南平市“2010·6”特大暴雨洪水分析[J]. 水利科技, 2011(1):27−30.

    Jin B M. Analysis of Nanping “2010·6” rainstorm and flood[J]. Hydraulic Science and Technology, 2011(1): 27−30.
    [2] 刘彤, 闫天池. 我国的主要气象灾害及其经济损失[J]. 自然灾害学报, 2011, 20(2):90−95.

    Liu T, Yan T C. Main meteorological disasters in China and their economic losses[J]. Journal of Natural Disasters, 2011, 20(2): 90−95.
    [3] 杨云斌, 张建军, 李梁, 等. 晋西黄土区降雨过程对小流域产流的影响[J]. 北京林业大学学报, 2019, 41(3):109−114.

    Yang Y B, Zhang J J, Li L, et al. Effects of rainfall process on runoff in small watersheds in the Loess Plateau of western Shanxi Province, northern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2019, 41(3): 109−114.
    [4] 刘守江, 张斌, 杨清伟, 等. 汶川地震非规范滑坡体上植被的自然恢复能力研究:以彭州银厂沟谢家店子滑坡体为例[J]. 山地学报, 2010, 28(3):373−378. doi:  10.3969/j.issn.1008-2786.2010.03.016

    Liu S J, Zhang B, Yang Q W, et al. Research on the natural recovery of vegetation on the non-normative landslide mass in Wenchuan Earthquake: take landslide mass in Xiejiadian of Yinchanggou in Pengzhou as an example[J]. Mountain Research, 2010, 28(3): 373−378. doi:  10.3969/j.issn.1008-2786.2010.03.016
    [5] Wang Z Y, Shi W J, Liu D D. Continual erosion of bare rocks after the Wenchuan Earthquake and control strategie[J]. Journal of Asian Earth Sciences, 2011, 40: 915−925. doi:  10.1016/j.jseaes.2010.07.004
    [6] 杨培岭, 罗远培, 石元春. 用粒径的重量分布表征的土壤分形特征[J]. 科学通报, 1993, 38(20):1896−1899. doi:  10.3321/j.issn:0023-074X.1993.20.010

    Yang P L, Luo Y P, Shi Y C. Soil fractal characteristics characterized by weight distribution of particle size[J]. Chinese Science Bulletin, 1993, 38(20): 1896−1899. doi:  10.3321/j.issn:0023-074X.1993.20.010
    [7] Giménez D, Perfect E, Rawls W J, et al. Fractal models for predicting soil hydraulic properties: a review[J]. Engineering Geology, 1997, 48(3/4): 161−183.
    [8] Huang G H, Zhang R. Evaluation of soil water retention curve with the pore-solid fractal mode[J]. Geoderma, 2005, 27(1−2): 52−61.
    [9] 方肖晨, 王春红, 张荣华, 等. 伏牛山区迎河小流域不同土地利用类型的土壤粒径分布特征[J]. 中国水土保持科学, 2017, 15(3):9−16.

    Fang X C, Wang C H, Zhang R H, et al. Soil particle size distribution characteristics under different land use types in Yinghe Watershed of Funiu Mountain Area[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2017, 15(3): 9−16.
    [10] 王德, 傅伯杰, 陈利顶, 等. 不同土地利用类型下土壤粒径分形分析:以黄土丘陵沟壑区为例[J]. 生态学报, 2007, 27(7):3081−3089. doi:  10.3321/j.issn:1000-0933.2007.07.050

    Wang D, Fu B J, Chen L D, et al. Fractal analysis on soil particle size distributions under different land-use types: a case study in the loess hilly areas of the Loess Plateau, China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(7): 3081−3089. doi:  10.3321/j.issn:1000-0933.2007.07.050
    [11] 张佳瑞, 王金满, 祝宇成, 等. 分形理论在土壤学应用中的研究进展[J]. 土壤通报, 2017, 48(1):221−228.

    Zhang J R, Wang J M, Zhu Y C, et al. Application of fractal theory on pedology: a review[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2017, 48(1): 221−228.
    [12] Filgueira R R, Fournier L L, Cerisola C I, et al. Particle-size distribution in soils: a critical study of the fractal model validation[J]. Geoderma, 2006, 134(3−4): 327−334. doi:  10.1016/j.geoderma.2006.03.008
    [13] 战海霞, 张光灿, 刘霞, 等. 沂蒙山林区不同植物群落的土壤颗粒分形与水分入渗特征[J]. 中国水土保持科学, 2009, 7(1):49−56. doi:  10.3969/j.issn.1672-3007.2009.01.009

    Zhan H X, Zhang G C, Liu X, et al. Fractal features of soil particle size distribution and infiltration characteristics under different vegetation communities in the forestland of Yimeng Mountains area[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2009, 7(1): 49−56. doi:  10.3969/j.issn.1672-3007.2009.01.009
    [14] 茹豪, 张建军, 李玉婷, 等. 黄土高原土壤粒径分形特征及其对土壤侵蚀的影响[J]. 农业机械学报, 2015, 46(4):176−182. doi:  10.6041/j.issn.1000-1298.2015.04.026

    Ru H, Zhang J J, Li Y T, et al. Fractal features of soil particle size distributions and its effect on soil erosion of Loess Plateau[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(4): 176−182. doi:  10.6041/j.issn.1000-1298.2015.04.026
    [15] 罗清虎, 吴建召, 崔羽, 等. 洪涝灾害干扰下受损自然恢复林地土壤基本性状及分形维数特征[J]. 应用与环境生物学报, 2019, 25(1):29−37.

    Luo Q H, Wu J Z, Cui Y, et al. Characteristics of soil properties and fractal dimensions of destroyed and naturally restored forest land under flood disaster disturbance[J]. Chinese Journal of Applied and Environmental Biology, 2019, 25(1): 29−37.
    [16] Grout H, Tarquis A M, Wisner M R. Multifractal analysis of particle size distributions in soil[J]. Environment Science Technology, 1998, 32(9): 1176−1182. doi:  10.1021/es9704343
    [17] 管孝艳, 杨培岭, 任树梅, 等. 基于多重分形理论的壤土粒径分布非均匀性分析[J]. 应用基础与工程科学学报, 2009, 17(2):196−205. doi:  10.3969/j.issn.1005-0930.2009.02.005

    Guan X Y, Yang P L, Ren S M, et al. Heterogeneity analysis of particle size distribution for loamy soil based on multifractal theory[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 2009, 17(2): 196−205. doi:  10.3969/j.issn.1005-0930.2009.02.005
    [18] 孙哲, 王一博, 刘国华, 等. 基于多重分形理论的多年冻土区高寒草甸退化过程中土壤粒径分析[J]. 冰川冻土, 2015, 37(4):980−990.

    Sun Z, Wang Y B, Liu G H, et al. Heterogeneity analysis of soil particle size distribution in the process of degradation of alpine meadow in the permafrost regions based on multifractal theory[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2015, 37(4): 980−990.
    [19] 南平市林业局. 南平市2010年上半年林工调度简报[N]. 闽北林业工业动态, 2010−07−05(6).

    Nanping Forestry Bureau. Briefing on forestry work scheduling for Nanping in the first half of 2010[N]. Forestry Industry Dynamics in Northern Fujian Province, 2010−07−05(6).
    [20] 周炜星, 吴韬, 于遵宏. 多重分形奇异谱的几何特性Ⅱ.配分函数法[J]. 华东理工大学学报, 2000, 26(4):390−395.

    Zhou W X, Wu T, Yu Z H. Geometrical characteristics of singularity spectra of multifractals (II): partition function definition[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2000, 26(4): 390−395.
    [21] Ferreiro J P, Vidal V E. Multifractal analysis of Hg pore size distributions in soils with contrasting structural stability[J]. Geoderma, 2010, 160(1): 64−73. doi:  10.1016/j.geoderma.2009.11.019
    [22] 李卓, 冯浩, 吴普特, 等. 砂粒含量对土壤水分蓄持能力影响模拟试验研究[J]. 水土保持学报, 2009, 23(3):204−208. doi:  10.3321/j.issn:1009-2242.2009.03.044

    Li Z, Feng H, Wu P T, et al. Simulated experiment on effects of soil clay particle content on soil water holding capacity[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2009, 23(3): 204−208. doi:  10.3321/j.issn:1009-2242.2009.03.044
    [23] 甘凤玲, 王涛, 何炳辉, 等. 汶川震区不同植被下土壤组成及其分型特征[J]. 水土保持研究, 2008, 25(1):84−91.

    Gan F L, Wang T, He B H, et al. Fractal feature of soil in the different types of vegetation in Wenchuan Earthquake zone[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2008, 25(1): 84−91.
    [24] 谢贤健, 韦方强. 泥石流频发区不同盖度草地土壤颗粒的分形特征[J]. 水土保持学报, 2011, 25(4):202−206.

    Xie X J, Wei F Q. Characteristics of soil particle fractal dimension under different coverage grassland of the area with high-frequency debris flow[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2011, 25(4): 202−206.
    [25] Wang Y, Shao M, Gao L. Spatial variability of soil particle size distribution and fractal features in water-wind erosion crisscross region on the Loess Plateau of China[J]. Soil Science, 2010, 175(12): 579−585. doi:  10.1097/SS.0b013e3181fda413
    [26] 王冬冬, 高磊, 陈效民, 等. 红壤丘陵区坡地土壤颗粒组成的空间分布特征研究[J]. 土壤, 2016, 48(2):361−367.

    Wang D D, Gao L, Chen X M, et al. Spatial distribution characteristics of soil particle composition of slope land red soil region[J]. Soils, 2016, 48(2): 361−367.
    [27] 白一茹, 汪友科. 黄土丘陵区土壤粒径分布单重分形和多重分形特征[J]. 农业机械学报, 2012, 43(5):43−48. doi:  10.6041/j.issn.1000-1298.2012.05.008

    Bai Y R, Wang Y K. Monofractal and multifractal analysis on soil particle distribution in hilly and gully areas of the Loess Plateau[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2012, 43(5): 43−48. doi:  10.6041/j.issn.1000-1298.2012.05.008
  • [1] 李海兴, 孙晓新, 满秀玲, 王清波, 李东, 胡艳玲.  恢复湿地土壤重金属含量变化及污染评价 . 北京林业大学学报, 2020, 42(3): 134-142. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190338
    [2] 吴鹏, 崔迎春, 赵文君, 舒德远, 侯贻菊, 丁访军, 杨文斌.  喀斯特森林植被自然恢复过程中土壤化学计量特征 . 北京林业大学学报, 2019, 41(3): 80-92. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180136
    [3] 陈宇轩, 高广磊, 张英, 丁国栋, 朴起亨, 赵洋, 王陇.  呼伦贝尔沙地风沙土粒径分布特征 . 北京林业大学学报, 2019, 41(8): 124-130. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180348
    [4] 张颖, 丁昱菲.  我国森林灾害的空间分布分析 . 北京林业大学学报, 2019, 41(3): 68-79. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180254
    [5] 陈佩岩, 马岚, 薛孟君, 梅雪梅, 张栋, 孙一惠.  华北土石山区不同粒径土壤团聚体特征及其与坡面侵蚀定量关系 . 北京林业大学学报, 2018, 40(8): 64-71. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180026
    [6] 倪树斌, 马超, 杨海龙, 张熠昕.  北京山区崩塌、滑坡、泥石流灾害空间分布及其敏感性分析 . 北京林业大学学报, 2018, 40(6): 81-91. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170328
    [7] 陈文媛, 张少妮, 华瑞, 徐学选.  黄土丘陵区林草恢复进程中土壤入渗特征研究 . 北京林业大学学报, 2017, 39(1): 62-69. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160156
    [8] 吴祥云, 刘梦旅, 任杰, 崔丽楠, 何志勇.  辽东山地森林景观界面土壤水分变异特征研究 . 北京林业大学学报, 2015, 37(4): 56-63. doi: DOI:10.13332/j.1000-1522.20140206
    [9] 丁杨, 张建军, 茹豪, 王丹丹, 李玉婷, 李志龙.  晋西黄土区不同林地土壤团聚体分形维数特征与土壤养分相关关系 . 北京林业大学学报, 2014, 36(4): 42-46. doi: 10.13332/j.cnki.jbfu.2014.04.011
    [10] 杨肃, 蔡体久, 满秀玲, 谷金锋, 郎燕.  采金迹地自然恢复植被对土壤锰元素化学形态的影响 . 北京林业大学学报, 2012, 34(4): 87-92.
    [11] 方伟东, 亢新刚, 赵浩彦, 黄新峰, 龚直文, 高延, 冯启祥3.  长白山地区不同林型土壤特性及水源涵养功能 . 北京林业大学学报, 2011, 33(4): 40-47.
    [12] 罗蓓, 赵广杰.  分形理论在木材科学领域中的应用 . 北京林业大学学报, 2010, 32(3): 204-208.
    [13] 任晓旭, 蔡体久, 王笑峰.  不同植被恢复模式对矿区废弃地土壤养分的影响 . 北京林业大学学报, 2010, 32(4): 151-154.
    [14] 耿玉清, 余新晓, 岳永杰, 李金海, 张国桢, 刘松.  北京山地针叶林与阔叶林土壤活性有机碳库的研究 . 北京林业大学学报, 2009, 31(5): 19-24.
    [15] 薛文悦, 戴伟, 王乐乐, 戚俊, 李晓红.  北京山地几种针叶林土壤酶特征及其与土壤理化性质的关系 . 北京林业大学学报, 2009, 31(4): 90-96.
    [16] 白文娟, 焦菊英, 张振国, .  黄土丘陵沟壑区退耕地土壤种子库对植被恢复的影响 . 北京林业大学学报, 2008, 30(4): 65-71.
    [17] 冯朝阳, 吕世海, 高吉喜, 刘尚华, 林栋, .  华北山地不同植被类型土壤呼吸特征研究 . 北京林业大学学报, 2008, 30(2): 20-26.
    [18] 赵勇, 樊巍, 范国强.  黄河小浪底库区山地植物群落恢复进程研究 . 北京林业大学学报, 2008, 30(2): 33-38.
    [19] 孙晓梅, 王玉杰, 张冰玉, 陈文汇, 李绍才, 李发东, 范丙友, 吕建雄, 李世东, 时尽书, 徐双民, 胡晓丽, 金小娟, 朱教君, 南海龙, 颜容, 高峻, 窦军霞, 肖生春, 杨振德, 翟明普, 潘存德, 张宇清, 谭伟, 康宏樟, 冯仲科, 三乃, 刘俊昌, 刘红霞, 孙海龙, 胡诗宇, 李建章, 张一平, 宋献方, 韩海荣, 肖洪浪, 骆秀琴, 周春江, 孟平, 师瑞峰, 张守攻, 王云琦, 谢益民, 朱清科, 苏晓华, 田小青, 李义良, 陆海, 王笑山, 李智辉, 岳良松, 刘昌明, 姜伟, 齐实, 齐实, 张雁, 杨志荣, 蔡怀, 赵博光, 赵双菊, 吴斌, 马钦彦, 周文瑞, 蒋佳荔, 张劲松, 齐力旺, 张岩, 张永安, 于静洁, 宋清海, 张德荣, 蒋湘宁, 朱金兆, 蒲俊文, 伊力塔, 赵有科, 葛颂, 姚山, 何磊, 褚建民, 吴庆利, 刘元, 康峰峰, 吕守芳, 石丽萍, 马超德, 杨聪, 曲良建, 崔保山, 刘鑫宇, 刘相超, 王建华, 王玉珠, 朱林峰, 田颖川, 胡堃, 唐常源.  重庆缙云山典型林地土壤分形特征对水分入渗影响 . 北京林业大学学报, 2006, 28(2): 73-78.
    [20] 马文辉, 李景文, 詹亚光, 杨海龙, 张秋英, 张一平, 宋小双, 熊瑾, 符韵林, 刘震, 李全发, 李慧, 侯亚南, 李景文, 
    王保平, 杜华强, 杨晓晖, 李梅, 黄国胜, 王明枝, 饶良懿, 龙玲, 殷亚方, 徐峰, 王洁瑛, 窦军霞, 李俊清, 韩海荣, 张克斌, 王雪军, 吕建雄, 李妮亚, 秦瑶, 朱金兆, 范文义, 陈晓阳, 梁机, 李发东, 朱金兆, 尹立辉, 赵敏, 刘文耀, 耿晓东, 李吉跃, 陆熙娴, 李俊清, 欧国强, 慈龙骏, 秦素玲, 倪春, 孙玉军, 于贵瑞, 刘桂丰, 刘雪梅, 李黎, 陈晓阳, 唐黎明, 乔杰, 齐实, 沈有信, 李云, 陈素文, 李凤兰, 毕华兴, 赵宪文, 康峰峰, 李伟, 李伟, 张桂芹, 刘伦辉, 宋献方, 韦广绥, 王玉成, 赵双菊, 文瑞钧, 朱国平, 任海青, 魏建祥, 蒋建平, 马钦彦, 王雪, 黎昌琼, 宋清海, 张万军, 李慧, 丁霞, , 周海江, 孙涛, 杨谦, 孙志强, 孙晓敏, 刘莹, 李宗然, 
    , .  南涧干热退化山地不同恢复群落土壤种子库储量及其分布 . 北京林业大学学报, 2005, 27(5): 26-31.
  • 加载中
图(1) / 表 (5)
计量
  • 文章访问数:  63
  • HTML全文浏览量:  18
  • PDF下载量:  6
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-11
  • 修回日期:  2019-11-28
  • 网络出版日期:  2020-09-07
  • 刊出日期:  2020-09-07

洪涝诱发灾害干扰下受损恢复林地土壤颗粒的组成变化特征及多重分形分析

doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
    基金项目:  国家自然科学基金项目(41790434),中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室开放研究基金资助项目(2019),福建农林大学杰出青年科研人才计划项目(xjq2017016)
    作者简介:

    李松阳。主要研究方向:水土保持与荒漠化防治。Email:songyangli163@163.com 地址:350002 福建省福州市仓山区上下店路15号福建农林大学林学院

    通讯作者: 林勇明,博士,教授。主要研究方向:区域资源优化、生态学。Email:monkey1422@163.com 地址:同上
  • 中图分类号: S714.2

摘要:   目的  土壤颗粒组成的分形维数可得到更细致的土壤颗粒分布信息,对准确了解洪涝诱发灾害干扰下受损林地恢复过程的土壤颗粒变化规律,加深灾害干扰前后林地自然恢复变化过程的认识等具有重要的理论意义。  方法  采用以时间代空间的研究方法,选取次生阔叶林、杉木林、毛竹林3种林地,采集不同受损状态(未受损、刚受损、受损恢复7年)不同土层的土壤样品进行粒径分析,基于分形理论计算各项多重分形参数。  结果  灾害干扰对林地的土壤颗粒分布存在显著影响;灾害干扰后不同恢复阶段、不同土层深度对3种林地均有影响,不同林地对干扰的响应存在差异。综合分析3种林地不同恢复状态的粒径组成和多重分形参数可知:与未受损林地比较,受损恢复林地的土壤质地较差。3种林地在不同受损状态下不同深度土壤颗粒组成的变化趋势不同。  结论  本研究从土壤颗粒组成变化的角度阐明了洪涝诱发灾害对次生阔叶林、杉木林、毛竹林的影响,可为灾害干扰前后土壤侵蚀的防治和恢复提供理论依据。

English Abstract

李松阳, 余杭, 罗清虎, 刘颖, 贺静雯, 林勇明, 王道杰, 李键. 洪涝诱发灾害干扰下受损恢复林地土壤颗粒的组成变化特征及多重分形分析[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(8): 112-121. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
引用本文: 李松阳, 余杭, 罗清虎, 刘颖, 贺静雯, 林勇明, 王道杰, 李键. 洪涝诱发灾害干扰下受损恢复林地土壤颗粒的组成变化特征及多重分形分析[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(8): 112-121. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
Li Songyang, Yu Hang, Luo Qinghu, Liu Ying, He Jingwen, Lin Yongming, Wang Daojie, Li Jian. Variation characteristics of soil particle composition and multifractal analysis of natural recovery forestland after damage under the disturbance of flood induced disasters[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(8): 112-121. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
Citation: Li Songyang, Yu Hang, Luo Qinghu, Liu Ying, He Jingwen, Lin Yongming, Wang Daojie, Li Jian. Variation characteristics of soil particle composition and multifractal analysis of natural recovery forestland after damage under the disturbance of flood induced disasters[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(8): 112-121. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190388
  • 自有气象记录以来,自然灾害一直影响着人类社会的发展,造成财产生命的巨大损失,甚至引起城市消亡、人口变迁等恶果。在发生的各类灾害中,发生频率最高、影响范围最广的为洪涝灾害[1-2]。以森林生态系统为例,持续的降雨使土壤含水量迅速达到饱和,产生大量的地表径流,造成严重的土壤侵蚀,并极易引发山洪、山体滑坡、泥石流等次生灾害[3]。在多种因素共同作用下,原有植被大面积损毁,表土层大面积裸露,生态环境急剧恶化,受损植被难以恢复至受损前水平[4],即使植被缓慢恢复后,其土壤粒径组成、颗粒分布特征等参数也与受损前有所不同[5]

    土壤作为一种由不同颗粒组成的多孔介质,具有自相似结构和分形特征[6]。土壤颗粒的粒径分布作为重要的土壤物理性质之一,对土壤肥力状况、土壤水力特性和抗蚀性能有着重要的影响,既能够反映出土壤的结构特征,也可在一定程度上反映出研究区域的植被和气候特点[7-8]。近年来,研究人员通过引入分形理论,定量化比较土壤颗粒的均匀程度和分布特征[9-11]。以往研究多采用单一分形维数对土壤粒径分布和土壤侵蚀强度灾害受损后土壤恢复情况进行分析[12-15],然而,由于土壤受到不同尺度上多种成土因素和形成过程的影响,单一分形维数只能对土壤粒径分布进行整体性、平均性的描述[16]。前人研究表明:土壤粒径多重分形分析能够得到更细致的土壤颗粒分布信息,反映粒径分布的局部特征和变化[17-18],进而弥补单一分形维数研究的不足。因此,本研究采用多重分形理论对土壤粒径分布进行局部异质性和非均匀性分析,对准确认识灾害受损生态系统的恢复过程和土壤侵蚀动态过程具有重要意义。

    福建省南平市地处福建省北部、闽江上游,下辖2个市辖区,5个县,2016年常住人口达到266万人,特殊的地理位置和气候条件造成该地区洪灾频繁,自1470—2010年541年的历史中,出现特大洪水、大洪水共计53次,平均每10年一遇,中小型洪水频繁出现。2010年6月发生的特大洪水和次生灾害导致当地包括次生阔叶林、杉木(Cunninghamia lanceolata)林、毛竹(Phyllostachys edulis)林在内的主要林地发生大面积损毁,当地植被—土壤生态系统遭到巨大破坏。鉴于此,本研究选取福建省南平市洪涝灾害干扰下受损林地(次生阔叶林、杉木林、毛竹林),以未受损林地作为对照组,采用多重分形的方法探究受损林地在自然恢复过程中土壤颗粒组成变化特征,加深对灾害干扰前后林地自然恢复变化过程的认识,为灾害干扰受损生态系统的修复及水土流失治理、恢复潜力评估与速度提供理论依据。

    • 研究区位于26°15′ ~ 28°19′N、117°00′ ~ 119°17′E之间,地处福建省北部南平市延平区及顺昌县,武夷山北段东南侧,属中亚热带季风湿润气候,常年均温17.9 ~ 21.2 ℃,年降雨量1 430 ~ 2 032 mm,远古时期构造运动剧烈,具有明显的构造地貌特征。拥有丰富的森林资源,全区森林覆盖率高达76.46%,是南方三大杉木产区之一,同时拥有“中国竹乡”之称。地形以山地、丘陵为主,山间盆谷地沿河交替分布,高差悬殊,境内河流众多,受地形、气候和植被等影响,河流径流量大,水流急,易发生洪涝灾害。

      2010年6月13日至25日,福建南平全市平均过程雨量达556.9 mm,有13个站点雨量在700 mm以上,建阳市坳头站过程雨量高达965.5 mm[1],强降雨引发重大洪灾,林木受破坏面积达到83.7 km2[19],其中尤以当地的3种主要林型(次生阔叶林、杉木林、毛竹林)受损最为严重,大量林木被洪水引起的次生灾害(如滑坡、泥石流)破坏,同时造成了严重的水土流失。因此,根据灾后实地考察,本研究选取次生阔叶林、杉木林、毛竹林3种林型作为研究对象,样地基本情况如表1所示,土壤基本物理性质如表2所示。

      表 1  样地基本概况

      Table 1.  Basic situation of sample plots

      林型
      Forest type
      林地状态
      Forestland condition
      经度
      Longitude
      纬度
      Latitude
      海拔
      Elevation/m
      坡向
      Slope aspect
      坡度
      Slope degree/(°)
      植被盖度
      Vegetation coverage/%
      次生阔叶林
      Secondary broadleaved forest
      未受损 Undamaged 118°08′31″E 26°41′42″N 188 NW 36 88
      刚受损 Just damaged 118°08′35″E 26°41′39″N 173 NE 40 20
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      118°08′35″E 26°41′39″N 173 NE 40 60
      杉木林 Chinese fir forest 未受损 Undamaged 117°39′44″E 26°50′36″N 238 NE 34 72
      刚受损 Just damaged 117°39′45″E 26°50′33″N 226 NE 32 10
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      117°39′45″E 26°50′33″N 226 NE 32 52
      毛竹林 Moso bamboo forest 未受损 Undamaged 118°15′05″E 26°39′16″N 365 NW 30 65
      刚受损 Just damaged 118°14′59″E 26°39′23″N 367 SE 43 3
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      118°14′59″E 26°39′23″N 367 SE 43 35
      注:NW代表西北,NE代表东北,SE代表东南。Notes: NW represents northwest, NE represents northeast, SE represents southeast.

      表 2  土壤物理性质

      Table 2.  Soil physical properties

      林型
      Forest type
      林地状态
      Forestland condition
      土壤密度
      Soil bulk density(ρ)/
      (g·cm− 3
      土壤含水量
      Soil moisture content(w)/%
      毛管持水量
      Capillary water holding capacity
      wc)/%
      毛管孔隙度
      Capillary porosity(r)/%
      非毛管孔隙度
      Non-capillary porosity(rn)/%
      次生阔叶林
      Secondary broadleaved forest
      未受损 Undamaged 1.02 ± 0.13 27.33 ± 0.03 40.04 ± 0.07 40.39 ± 5.64 18.44 ± 4.90
      刚受损 Just damaged 1.39 ± 0.09 18.11 ± 1.30 24.89 ± 2.04 33.96 ± 1.52 6.17 ± 2.14
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      1.34 ± 0.14 22.66 ± 0.03 31.03 ± 0.05 41.06 ± 3.98 9.89 ± 4.64
      毛竹林 Moso bamboo forest 未受损 Undamaged 1.06 ± 0.20 25.50 ± 0.02 36.83 ± 0.05 38.22 ± 2.05 13.67 ± 4.93
      刚受损 Just damaged 1.09 ± 0.05 22.53 ± 0.82 31.27 ± 1.52 33.51 ± 2.63 17.33 ± 5.85
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      1.33 ± 0.09 20.66 ± 0.02 27.85 ± 0.04 36.87 ± 3.43 5.50 ± 1.87
      杉木林 Chinese fir forest 未受损 Undamaged 1.26 ± 0.06 24.44 ± 0.01 33.82 ± 0.03 42.37 ± 2.46 7.34 ± 3.12
      刚受损 Just damaged 1.42 ± 0.08 18.33 ± 1.53 24.41 ± 2.82 34.74 ± 5.58 9.00 ± 3.52
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      1.23 ± 0.11 23.89 ± 0.03 32.81 ± 0.06 39.82 ± 6.13 10.11 ± 3.92

      毛竹林样地位于延平区水南街道红星村立墩自然村,土壤以排水良好的酸性红黄壤为主。2017年时未受损样地林龄约16年,结构简单,林下灌丛分布较少,仅细齿柃木(Eurya nitida)、檵木(Loropetalum chinense)、高梁泡(Rubus lambertianus)等零星分布,草本植物主要有小叶荩草(Arthraxon lancifolius)、菝葜(Smilax china)和地念(Melastoma dodecandrum)等,植被盖度约65%;受损自然恢复林地主要植被有铁芒萁(Dicranopteris linearis)、五节芒(Miscanthus floridulus)和山苍子(Litsea cubeba)等,植被盖度约35%。杉木林样地位于顺昌县元坑镇宝庄村,土壤为酸性红黄壤。2017年时杉木林未受损林地林龄22年,为杉木纯林,主要林下植被有霍香蓟(Ageratum conyzoides)、杜茎山(Maesa japonica)和鸡血藤(Spatholobus suberectus)等,植被盖度约72%;受损自然恢复林地主要植被有五节芒、山乌桕(Sapium discolor)和盐肤木(Rhus chinensis)等,植被盖度为52%。次生阔叶林样地位于延平区荡镇上瓦村,以酸性红黄壤为主。其中,未受损林地为天然次生阔叶林,自1958年起未经人为干扰,现存植被呈多层状,乔木层第一亚层分布米槠(Castanopsis carlesii)、栲(Castanopsis fargesii)等壳斗科树种,第二亚层分布细柄阿丁枫(Altingia grlilipes)、青冈(Cyclobalanopsis glauca)等树种,第三亚层与灌木层混生,主要有米槠、小叶荩草和观音莲座蕨(Angiopteris fokiensis)等,植被盖度最高(88%);次生阔叶林受损自然恢复林地主要植被有福建酸竹(Acidosasa longiligula)、山麻杆(Alchornea davidii)和铁芒萁等,植被盖度为60%。本试验中3种林型的刚受损林地均位于滑坡体上,受灾害干扰,植被盖度较低,均低于20%,主要分布五节芒、小飞蓬(Conyza canadensis)等先锋植物。

    • 在2010年7月初和2017年7月初分两次进行取样,在2010年7月初次采样中对3种林型每种设置1个40 m × 30 m的刚受损样地,分为上、中、下3个坡位,各坡位间隔10 m,在每个坡位随机选取3个取样点,样点之间间隔5 m。在刚受损样地附近设置相同大小、相同林型的未受到滑坡灾害影响的林地作为未受损样地,采样方法数量与刚受损样地相同。在每块样地的上、中、下坡位的各选取一个样点挖取土壤剖面,每个样点分0 ~ 5 cm、5 ~ 10 cm、10 ~ 20 cm 3个土层采取土壤样品,即每个坡位9份土样,装入用记号笔标记好的自封袋中,并在每个取样的样点采一个100 cm3的环刀样,土样带回实验室风干并过2 mm筛供土壤颗粒含量分析,环刀样用以测量土壤物理性质。2017年7月初二次采样,在原受损样地按照同样的方法采样作为受损后自然恢复的样品。所有样地中共采取243个土壤样品,81个环刀样品。

      采用英国马尔文公司Mastersizer 2000型激光粒度分析仪进行土壤颗粒分析。该仪器的测量范围为0.02 ~ 2 000 μm,遮光范围10% ~ 20%,搅拌器速度为2 500 r/min。试验时,使用10%的过氧化氢(H2O2)溶液除去样品中的有机质,之后加入10%质量浓度的盐酸(HCl)并煮沸除去碳酸盐;用0.1 mol/L的六偏磷酸钠(Na6O18P6)分散剂并用超声波清洗机振荡,用激光粒度分析仪进行土壤粒度百分比测量。土壤粒径分级标准采用美国制分级标准方法。

    • 取激光粒度分析仪测量区间I = [0.01,2 000],将I划分为64个小区间Ii = [I, i+1],i = 1,2,$\cdot\! \cdot\!\cdot$ ,64,划分时取样间隔是粒径的对数等差递增值,即lg(φi+1/φi)为常数,如粒径分布I1 = [0.01,0.012],以此类推,最后I64=[1 652.728,2 000]。划分好64个小区间后,需使各区间长度一样,为使用多重分形分析土壤粒径特征做准备,即φj = lg(φj/φ1),j = 1,2,$\cdot\! \cdot\!\cdot$,64,65,这样就将粒径分布范围重新转化为算数递增分布。经过转化后的无量纲分布范围J = [0,5.3],J被2,4,8,16,32,64等分后,为J设置一个Nε)= 2J的等尺寸ε = 5.3 × 2jj的范围为1 ~ 5(即ε = 0.165 625 ~ 2.65)。另外,创建一个数值μ,它分布在I大小的区间上,用μiε)表示每个子区间Ji内土壤粒径分布的概率密度,即子区间Ji内所有测量值Vi的总和,其中Vi = vivi,利用μiε)构造一个配分函数族为[20]

      $$ {\mu _i}\left( {q,\varepsilon } \right) = \frac{{{\mu _i}{{\left( {\varepsilon } \right)}^q}}}{{\displaystyle \sum \nolimits_{i = 1}^{N\left( {\rm{\varepsilon }} \right)} {\mu _i}{{({\rm{\varepsilon }})}^q}}} $$ (1)

      式中:μiqε)为第i个子区间q阶概率,q为实数(文中q取值−10 ≤ q ≤ 10)。则广义分型维数 Dq) 计算公式为:

      $${D{(q)}} = {}_{{\rm{\varepsilon }} \to 0}^{\lim }\frac{1}{{q - 1}}\frac{{{\rm{lg}} \left(\displaystyle\sum \nolimits_{i = 1}^{N({\rm{\varepsilon }})} {\mu _i}{{({\rm{\varepsilon }})}^q}\right)}}{{{\rm{lg}}\varepsilon }}$$ (2)

      取− 10 ≤ q ≤ 10以1为步长,由式(2)可计算得到土壤粒径分布的多重分形广义维数谱Dq),当q = 0,1,2时,相对应的值分别为容量维数、信息维数、相关维数[12]

    • q = 0时对应的Dq)为容量维数D0,表示土壤粒径分布宽度范围,土壤粒径分布越宽D0越大。D0 = 1说明各区域土壤粒径分布百分比都不为零,D0 = 0说明各区域土壤粒径分布百分比都为零。

    • q = 1时对应的Dq)为信息维数D1,可用来衡量土壤粒径分布的集中程度。D1值越接近于1说明土壤粒径分布范围广,并且在各尺度各区域分布得越均匀。D1值越接近于0说明土壤粒径分布范围越小,在各尺度各区域土壤粒径分布越集中。

    • q = 2时对应的Dq)为相关维数D2,通常情况下有D0D1D2D0 = D1 = D2说明土壤粒径分布均匀,具有单一分形结构。D2越大说明土壤粒径分布在测量间隔上越均匀。

    • D1/D0反映土壤粒径分布非均匀程度和土壤物理性质[17]D1/D0越大说明土壤质地越细,D1/D0跟细颗粒含量成正比,与粗颗粒含量成反比。

    • D0D2反映土壤中粗颗粒含量的多少,其值越大,说明土壤粗颗粒含量越高;其值越小,说明土壤细颗粒含量越高。

    • 表3可知:次生阔叶林、杉木林、毛竹林灾害干扰不同阶段的土壤颗粒中,黏粒体积分数均最少,占比在5.91% ~ 12.07%之间,粉粒体积分数第二,占比在33.98% ~ 55.36%之间,砂粒体积分数最大,占比在35.90% ~ 62.16%之间。但是砂粒和粉粒体积分数并没有固定的大小关系,在未受损和受损恢复林地,粉粒体积分数基本大于砂粒体积分数,而在刚受损林地,砂粒体积分数却大于粉粒体积分数。对不同树种林地土壤颗粒组成进行显著性分析发现:不同林地同一土层的颗粒体积分数均无显著性差异(P > 0.05),说明林地类型对同一深度土层土壤颗粒组成影响不大。

      表 3  恢复林地土壤粒径组成

      Table 3.  Soil particle size composition of natural recovery forestland after damage

      林地
      Forestland
      状态
      Condition
      土层
      Soil layer/cm
      土壤颗粒体积分数 Volume fraction of soil particle/%
      黏粒
      Clay (< 2 μm)
      粉粒
      Silt (2 ~ 50 μm)
      砂粒
      Sand (50 ~ 2 000 μm)
      次生阔叶林
      Secondary broadleaved forest
      未受损 Undamaged 0 ~ 5 7.69 ± 0.67Aa 45.44 ± 2.10Aab 47.61 ± 2.44Aa
      5 ~ 10 9.38 ± 0.55Aa 50.01 ± 1.39Aa 42.82 ± 1.77Ab
      10 ~ 20 8.65 ± 0.36Aa 52.33 ± 2.01Aa 43.52 ± 1.60Ab
      均值 Mean 8.58 ± 0.37 49.26 ± 1.38 44.32 ± 1.28
      刚受损 Just damaged 0 ~ 5 6.53 ± 0.20Aa 38.57 ± 3.03Ab 55.48 ± 3.51Ab
      5 ~ 10 6.42 ± 0.40Ab 36.11 ± 2.37Ab 59.42 ± 1.77Aa
      10 ~ 20 6.24 ± 0.10Ab 33.98 ± 1.94Ab 62.16 ± 2.94Aa
      均值 Mean 6.34 ± 0.06 35.14 ± 1.20 60.21 ± 1.39
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      0 ~ 5 6.67 ± 0.46Ab 55.36 ± 3.01Aa 37.97 ± 2.60Ab
      5 ~ 10 7.28 ± 0.72Aa 52.36 ± 1.88Aa 40.36 ± 1.95Aa
      10 ~ 20 5.91 ± 1.11Aa 50.29 ± 4.53Aa 43.79 ± 5.60Aa
      均值 Mean 6.62 ± 0.45 52.67 ± 1.82 40.71 ± 2.05
      杉木林
      Chinese fir forest
      未受损 Undamaged 0 ~ 5 11.06 ± 1.17Aa 48.48 ± 3.27Aa 43.23 ± 3.19Aa
      5 ~ 10 10.10 ± 1.41Aa 51.58 ± 3.51Aa 40.59 ± 5.08Aa
      10 ~ 20 10.82 ± 1.06Aa 50.52 ± 1.05Aa 39.75 ± 1.87Aa
      均值 Mean 10.66 ± 0.63 50.20 ± 1.49 41.19 ± 1.89
      刚受损 Just damaged 0 ~ 5 8.14 ± 1.17Ab 35.56 ± 1.46Aa 58.97 ± 1.56Ab
      5 ~ 10 8.14 ± 0.91Ab 37.45 ± 1.47Aa 56.90 ± 1.08Ab
      10 ~ 20 9.27 ± 0.64Aa 35.12 ± 1.29Ab 58.70 ± 1.36Ab
      均值 Mean 8.52 ± 0.45 36.04 ± 0.80 57.48 ± 0.98
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      0 ~ 5 11.52 ± 0.51Aa 52.00 ± 0.88Aa 38.37 ± 0.36Aa
      5 ~ 10 12.07 ± 0.42Aa 54.76 ± 2.05Aa 35.90 ± 1.94Aa
      10 ~ 20 11.99 ± 0.48Aab 54.11 ± 1.08Ab 36.37 ± 0.42Aa
      均值 Mean 11.86 ± 0.25 53.62 ± 0.83 36.88 ± 0.69
      毛竹林
      Moso bamboo forest
      未受损 Undamaged 0 ~ 5 9.33 ± 0.85Aa 41.26 ± 3.83Aa 51.14 ± 3.83Aa
      5 ~ 10 9.99 ± 1.49Aa 41.22 ± 4.68Aab 50.58 ± 6.14Aa
      10 ~ 20 11.51 ± 0.15Aa 48.93 ± 1.74Aa 40.69 ± 1.55Aa
      均值 Mean 10.28 ± 0.59 43.80 ± 2.22 47.47 ± 2.73
      刚受损 Just damaged 0 ~ 5 8.12 ± 0.42Aab 34.90 ± 0.65Ab 59.31 ± 1.00Aa
      5 ~ 10 8.53 ± 0.87Aa 35.70 ± 1.23Ab 57.90 ± 1.67Ab
      10 ~ 20 9.01 ± 0.84Aa 35.06 ± 1.62Ab 58.50 ± 2.46Aa
      均值 Mean 8.55 ± 0.41 35.22 ± 0.67 58.57 ± 0.99
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      0 ~ 5 10.00 ± 0.40Aa 54.80 ± 0.70Aa 37.38 ± 0.66Ab
      5 ~ 10 11.62 ± 1.34Aa 53.88 ± 0.58Ab 36.64 ± 1.13Ac
      10 ~ 20 10.72 ± 1.47Aa 53.30 ± 1.49Ab 39.99 ± 2.50Aa
      均值 Mean 10.78 ± 0.63 53.99 ± 0.55 38.01 ± 0.96
      注:同一列大写字母表示同一土层不同林地间差异显著(P < 0.05),同一列小写字母表示同一林地不同土层间差异显著(P < 0.05)。Notes: different capital letters in the same column indicate significant differences between different forestlands of the same depth of soil(P < 0.05); different lowercase letters in the same column indicate significant differences between varied depth of soil in the same forestland (P < 0.05).

      洪涝灾害干扰前后,土壤颗粒体积分数发生显著变化。由表3可知:3种林地在未受损—刚受损—受损恢复变化过程中,粉粒和黏粒体积分数均呈现先减小后增加的趋势,且受损恢复状态大于未受损状态;砂粒体积分数均呈现先增加后减少的趋势,未受损状态颗粒体积分数大于受损恢复状态。其中杉木林和毛竹林受损恢复状态黏粒和粉粒体积分数大于未受损状态,砂粒体积分数小于未受损状态,杉木林黏粒体积分数增长了10.1%,粉粒体积分数增长了6.4%,砂粒体积分数减小了10.5%,毛竹林黏粒体积分数增长了4.7%,粉粒体积分数增长了18.9%,砂粒体积分数减小了19.9%,虽然毛竹林黏粒体积分数减小幅度小于杉木林,但是毛竹林砂粒体积分数减小幅度更大。对同一林地干扰前后土壤颗粒体积分数进行显著性分析可知:次生阔叶林、杉木林、毛竹林受损恢复过程中不同粒径颗粒体积分数均达到极显著水平(P < 0.01)。

      不同深度的土壤颗粒组成在受损前后也有所变化(表3),不同深度相似受损状态下,黏粒体积分数随土壤深度的增加先增大后减小;粉粒体积分数在未受损状态随土壤深度的增加逐渐增大,在刚受损和受损恢复状态随土壤深度的增加逐渐减小;砂粒体积分数在未受损状态随土壤深度的增加逐渐减小,在刚受损和受损恢复状态随土壤深度的增加逐渐增大。在未受损—刚受损—受损恢复过程中,次生阔叶林、杉木林、毛竹林黏粒和粉粒同一土层的颗粒体积分数随土层深度的增加先减小后增大,砂粒体积分数随土壤深度的增加先增大后减小。但是,不同林型在同一受损状态下土壤颗粒随深度的变化并没有统一的规律。比较受损恢复状态和未受损状态颗粒分布变化情况可以发现:次生阔叶林从受损恢复状态到未受损状态黏粒和粉粒体积分数在各土层深度都减小,砂粒体积分数在各土层深度都增大,杉木林和毛竹林受损恢复状态黏粒和粉粒体积分数比未受损状态在各土层深度的都增大,砂粒体积分数在各土层深度都减小。其中杉木林在0 ~ 5 cm、5 ~ 10 cm、10 ~ 20 cm各个深度区间黏粒体积分数分别增大了4.0%、16.3%、9.7%,砂粒体积分数分别减小了11.2%、11.6%、8.5%;毛竹林在0 ~ 5 cm、5 ~ 10 cm、10 ~ 20 cm各个深度区间黏粒体积分数分别增大了6.7%、14.0%、6.9%,砂粒体积分数分别减小了26.9%、27.6%、1.7%。

    • 根据公式(2),在−10 ≤ q ≤ 10的范围内,取q = − 10,− 9,− 8,$\cdot\! \cdot\!\cdot$,8,9,10求出3种样地3个受损阶段的多重分形广义维数谱D(q),绘制广义维数谱曲线D(q)–q图1),通过广义维数谱D(q)值,得出在−10 ≤ q ≤ 10范围内,D(q)均有值域,D(q)–q曲线呈反“S”型单调递减,可以用sigma-shaped曲线进行描述[21]

      图  1  广义维数谱D(q)–q曲线

      Figure 1.  D(q)-q spectrum curves of generalized dimension spectra

      在所有供试土壤样品中,q < 0时D(q)值的递减程度要大于q > 0时D(q)值的递减程度。由表4可知:本试验所选样地均符合D0 > D1 > D2,土壤粒径分布为非均匀分形,因此引入多重分形进行分析是有必要的。

      表 4  恢复林地土壤样品多重分形参数

      Table 4.  Multifractal parameters of soil samples from natural recovery forestland

      林地
      Forestland
      状态
      Condition
      土层
      Soil layer/cm
      D0D1D2D1/D0D0D2
      次生阔叶林
      Secondary broadleaved forest
      未受损
      Undamaged
      0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.909 ± 0.016 0.882 ± 0.022 0.886 ± 0.158 0.143 ± 0.023
      5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.879 ± 0.005 0.832 ± 0.012 0.857 ± 0.004 0.193 ± 0.012
      10 ~ 20 1.025 ± 0.000 0.887 ± 0.006 0.852 ± 0.014 0.865 ± 0.006 0.173 ± 0.014
      均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.891 ± 0.007 0.856 ± 0.011 0.870 ± 0.007 0.170 ± 0.011
      刚受损
      Just damaged
      0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.867 ± 0.012 0.776 ± 0.017 0.868 ± 0.012 0.223 ± 0.017
      5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.872 ± 0.014 0.782 ± 0.019 0.876 ± 0.015 0.214 ± 0.020
      10 ~ 20 1.024 ± 0.001 0.867 ± 0.020 0.767 ± 0.028 0.869 ± 0.021 0.230 ± 0.029
      均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.869 ± 0.008 0.775 ± 0.012 0.871 ± 0.010 0.222 ± 0.013
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.902 ± 0.014 0.886 ± 0.019 0.880 ± 0.013 0.139 ± 0.019
      5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.900 ± 0.023 0.881 ± 0.037 0.878 ± 0.023 0.144 ± 0.037
      10 ~ 20 1.025 ± 0.001 0.905 ± 0.009 0.884 ± 0.023 0.884 ± 0.009 0.141 ± 0.022
      均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.902 ± 0.014 0.884 ± 0.024 0.880 ± 0.014 0.141 ± 0.024
      杉木林
      Chinese fir forest
      未受损
      Undamaged
      0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.879 ± 0.005 0.832 ± 0.012 0.857 ± 0.004 0.193 ± 0.012
      5 ~ 10 1.024 ± 0.001 0.884 ± 0.015 0.844 ± 0.025 0.864 ± 0.014 0.180 ± 0.024
      10 ~ 20 1.025 ± 0.001 0.889 ± 0.010 0.851 ± 0.016 0.868 ± 0.009 0.174 ± 0.015
      均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.890 ± 0.007 0.852 ± 0.009 0.869 ± 0.006 0.173 ± 0.009
      刚受损
      Just damaged
      0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.850 ± 0.015 0.750 ± 0.026 0.830 ± 0.037 0.274 ± 0026
      5 ~ 10 1.024 ± 0.001 0.845 ± 0.014 0.736 ± 0.025 0.825 ± 0.035 0.288 ± 0.025
      10 ~ 20 1.025 ± 0.000 0.845 ± 0.020 0.744 ± 0.033 0.826 ± 0.049 0.282 ± 0.033
      均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.847 ± 0.009 0.743 ± 0.015 0.827 ± 0.038 0.281 ± 0.016
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      0 ~ 5 1.025 ± 0.000 0.900 ± 0.014 0.881 ± 0.021 0.884 ± 0.008 0.144 ± 0.021
      5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.897 ± 0.010 0.865 ± 0.015 0.875 ± 0.016 0.159 ± 0.015
      10 ~ 20 1.024 ± 0.001 0.906 ± 0.006 0.874 ± 0.016 0.884 ± 0.011 0.150 ± 0.016
      均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.903 ± 0.004 0.875 ± 0.008 0.881 ± 0.004 0.150 ± 0.007
      毛竹林
      Moso bamboo forest
      未受损
      Undamaged
      0 ~ 5 1.025 ± 0.003 0.896 ± 0.015 0.837 ± 0.024 0.874 ± 0.024 0.188 ± 0.024
      5 ~ 10 1.025 ± 0.000 0.913 ± 0.011 0.870 ± 0.014 0.891 ± 0.019 0.156 ± 0.014
      10 ~ 20 1.024 ± 0.001 0.887 ± 0.006 0.832 ± 0.134 0.866 ± 0.010 0.192 ± 0.013
      均值 Mean 1.025 ± 0.000 0.899 ± 0.007 0.846 ± 0.017 0.877 ± 0.019 0.178 ± 0.011
      刚受损
      Just damaged
      0 ~ 5 1.024 ± 0.006 0.878 ± 0.013 0.795 ± 0.023 0.857 ± 0.030 0.229 ± 0.022
      5 ~ 10 1.024 ± 0.001 0.876 ± 0.010 0.789 ± 0.020 0.855 ± 0.024 0.236 ± 0.019
      10 ~ 20 1.023 ± 0.001 0.859 ± 0.014 0.755 ± 0.026 0.840 ± 0.032 0.268 ± 0.025
      均值 Mean 1.024 ± 0.005 0.871 ± 0.007 0.780 ± 0.013 0.851 ± 0.028 0.244 ± 0.013
      受损恢复
      Natural recovery after damage
      0 ~ 5 1.025 ± 0.003 0.896 ± 0.007 0.877 ± 0.009 0.875 ± 0.011 0.148 ± 0.008
      5 ~ 10 1.024 ± 0.001 0.906 ± 0.011 0.881 ± 0.015 0.884 ± 0.019 0.143 ± 0.015
      10 ~ 20 1.024 ± 0.001 0.899 ± 0.007 0.867 ± 0.017 0.878 ± 0.010 0.157 ± 0.016
      均值 Mean 1.024 ± 0.000 0.900 ± 0.005 0.875 ± 0.007 0.879 ± 0.013 0.149 ± 0.007
      注:D0为容量维数,D1为信息维数,D2为相关维数,D1/D0反映土壤粒径分布非均匀程度和土壤物理性质,D0D2反映土壤中粗颗粒含量的多少。Notes: D0, capacity dimension; D1, information dimension; D2, correlation dimension; D1/D0 reflects the degree of uneven distribution of soil particle size and physical properties, D0D2 reflects the amount of soil coarse particles.

      结合图1表4可知:D0值变化极小,变化量最多为0.001,说明土壤颗粒分布宽度范围差别很小。D1变化范围(0.845 ~ 0.910)较小,3种林型在刚受损状态D1均值最小,受损恢复状态D1最大。D2均值的变化规律与D1相同,也是在未受损—刚受损—受损恢复过程中先减小后增大,其中次生阔叶林受损恢复状态D2最大,说明次生阔叶林受损恢复状态的土壤粒径分布在测量间隔上最均匀。

      本试验选取样地内,D1/D0均值随着林地未受损—刚受损—受损恢复状态的改变先减小后增大,受损恢复林地最大,刚受损林地最小;D0D2均值则是先增大后减小,受损恢复林地最小,刚受损林地最大。由此可知,受损恢复林地细颗粒最多,土壤质地较好;刚受损林地粗颗粒最多,土壤质地较差。

      表4可知:次生阔叶林在未受损和受损恢复状态下D1D2D1/D0值均随土层深度的增加先减小后增大,D0D2值随土层深度的增加先增大后减小,刚受损状态则相反。杉木林在未受损状态下,D1D2D1/D0值均随土层深度的增加逐渐增大,D0D2值随土层深度的增加逐渐减小;刚受损和受损恢复状态下D1D2D1/D0值均随土层深度的增加先减小后增大,D0D2值随土层深度的增加先增大后减小。毛竹林在未受损和受损恢复状态下,D1D2D1/D0值均随土层深度的增加先增大后减小,D0D2值随土层深度增加先减小后增大;刚受损状态下,D1D2D1/D0值均随土层深度的增加逐渐减小,D0D2值随土层深度增加逐渐增大。

    • 表5可知:黏粒体积分数和D2表现出极显著的正相关关系(P < 0.01),和D0/D1表现出正相关关系,和D0D2表现出极显著负相关关系(P < 0.05)。粉粒体积分数分别和D1D2D0/D1都表现出极显著正相关关系(P < 0.01),和D0D2表现出极显著负相关关系(P < 0.01)。砂粒体积分数分别和D1D2D0/D1都表现出极显著负相关关系(P < 0.01),和D0D2表现出极显著的正相关关系(P < 0.01)。

      表 5  土壤多重分形参数与土壤质地的相关性分析

      Table 5.  Pearson correlation analysis between soil multifractal parameters and soil texture

      项目 Item黏粒 Clay粉粒 Silt砂粒 SandD0D1D2D0 / D1D0D2
      黏粒 Clay 1
      粉粒 Silt 0.441** 1
      砂粒 Sand − 0.582** − 0.976** 1
      D0 − 0.077 0.022 − 0.035 1
      D1 0.162 0.349** − 0.322** 0.107 1
      D2 0.270** 0.590** − 0.567** 0.197* 0.944** 1
      D0/D1 0.165 0.350** − 0.321** 0.074 0.999** 0.940** 1
      D0D2 − 0.263** − 0.600** 0.573** − 0.190* − 0.934** − 0.995** − 0.931** 1
      注:* 在0.05水平(双侧)上显著相关,** 在0.01水平(双侧)上显著相关。Notes: * means significantly correlated at the 0.05 level (two-tailed), ** means significantly correlated at the 0.01 level (two-tailed).
    • 土壤粒径分布是反映土壤质地的基本物理参数之一[22],通过分析洪涝灾害干扰前后次生阔叶林、杉木林、毛竹林土壤粒径分布的变化,可总结出灾害干扰对本试验研究区土壤质地的影响特征。本研究所选林地在未受损—刚受损—受损恢复的状态变化过程中,土壤质地先变粗再变细。出现这一现象的主要原因可能是:洪涝灾害引起的滑坡造成植被大面积受损,将林地原始的肥沃土壤侵蚀殆尽,同时灾害干扰造成植被覆盖度显著下降,林地更易受到径流的侵蚀冲刷,从而使黏粒和粉粒体积分数减少,砂粒体积分数增多;随后受亚热带湿润多雨的环境影响,植被恢复速度较快,于2017年植被盖度均超过35%,受植被地上部分的拦截作用,降低了径流侵蚀强度,增加了黏粒和粉粒的堆积,造成土壤结构的颗粒组成与未受损林地的差异性较小。这与甘凤玲等[23]的研究成果有相似之处。然而,土壤颗粒组成的变化并不代表着其已恢复至未受损林地的程度,受损恢复林地的土壤密度、毛管持水量均高于未受损林地(表2),说明其土壤变得更为黏重,土壤密度增大,孔隙度减少,通气性变差[24],因此在本研究中受损恢复林地土壤质地仍比未受损林地差。此外,毛竹林受滑坡影响时,表层土壤与倒木、枝条混合,形成松散的堆积体,刚受损时出现土壤密度偏低的现象,但后期在径流侵蚀、泥沙迁移和土壤自重压实的作用下,土壤变得密实,密度显著高于未受损林地;杉木林和次生阔叶林在滑坡作用下,植被整体随滑坡向下滑动,表层土壤消失殆尽,裸露土层为细颗粒含量较少的花岗岩风化层,造成其受损林地密度显著高于未受损林地。

      对于不同深度的土壤颗粒变化规律,前人研究表明:各土壤层次土壤颗粒含量均呈现一定的线性关系[25],土壤黏粒含量随深度增加均呈增加的趋势、砂粒含量均呈降低的趋势[26]。然而,在本研究中,土壤颗粒量均值随土层深度的变化与前人不同,其原因在于本研究选取地点地形复杂,河流易暴涨暴落,地形地貌受气候灾害影响,变化幅度大,本研究选取的0 ~ 20 cm土层深度属于浅层土壤范围,浅层土壤在滑坡及灾后径流侵蚀、水分运动的共同影响下,不同深度之间的土壤颗粒会发生混合,浅层土壤颗粒含量的不确定性和随机性增加,导致在本试验中不同深度黏粒、粉粒、砂粒含量的分布规律与前人研究有所不同。

      本文中黏粒、粉粒、砂粒体积分数与D1D2D0/D1D0D2都表现出极显著的相关关系(P < 0.01),D(q)–q曲线呈现反“S”形单调递减分布,与白一茹等[27]的研究结论相同。本试验选取样地内,D1/D0均值随着林地未受损—刚受损—受损恢复状态的改变先减小后增大,D0D2均值先增大后减小,说明黏粒体积分数先减小后增大,砂粒体积分数先增大后减小,与本文2.1章节论述得出的结论一致。同时,对不同深度土壤粒径组成变化的多重分形分析也与2.1章节的分析相似,说明多重分形参数可以更细致地分析土壤粒径分布特征,并且能够描述土壤结构的局部异质性和均匀性,可结合砂粒、粉粒、黏粒体积分数变化情况,准确认识受损林地恢复过程中的土壤颗粒状态变化特征,进而评价土壤恢复速率并制定不同林型相应的恢复对策。

    • (1)林地类型对同一深度土层土壤颗粒组成没有显著性影响。

      (2)洪涝灾害干扰对次生阔叶林、杉木林、毛竹林土壤颗粒组成有显著性影响。受损恢复林地土壤质地均不如未受损林地,未受损—刚受损状态黏粒和粉粒体积分数减小,砂粒体积分数增大;刚受损—受损恢复状态黏粒和粉粒体积分数增大,砂粒体积分数减小。毛竹林受损后土壤质地恢复能力强。

      (3)不同深度相似受损状态下,次生阔叶林、杉木林、毛竹林黏粒和粉粒体积分数均值随土层深度的增加都先减小后增加,砂粒体积分数均值随土壤深度的增加先增加后减小。同一深度不同受损状态下,杉木林和毛竹林在0 ~ 20 cm深度土壤层面土壤质地恢复能力强于次生阔叶林。

      (4)对多重分形维数的分析可以看出:洪涝灾害干扰下,D(q)–q曲线,D0D1D2值均体现出研究区土壤颗粒分布具有异质性,反映了各粒级土壤颗粒体积分数的变化规律。多重分形分析作为衡量灾害干扰林地受损—恢复过程中土壤质地变化的方法之一,可为灾害受损林地土壤恢复评价提供科学依据。

参考文献 (27)

目录

    /

    返回文章
    返回