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我国黄土高原地区干旱少雨[1]，阳坡更是光照强烈，蒸发性强，已成为黄土高原植被恢复的困难立地。在黄土高原地区，阳坡的人工林群落普遍出现成活率低、土壤干层等问题，土壤水分已经成为限制当地植被生长发育的重要因素之一[2-5]。降雨成为当地土壤水分的主要来源[6]，黄土高原区的年际降雨受季节影响，年内分配不均衡，降雨量的大小影响着土壤含水量的动态变化。黄土坡面微地形对降水进行二次分配，使得坡面的土壤水分在地形尺度上有一定的差异。研究一定时间内的不同的微地形土壤水分的动态变化趋势，可以为黄土区坡面的的植被生长和恢复提供理论指导。
黄土高原除少数的石质山地外，覆盖着深厚的黄土层，土质较松软。但由于人为对当地植被的破坏，加上雨季暴雨集中，在长期的水力侵蚀的作用下，黄土高原区内部存在大量的沟壑。在野外的实际调查发现，黄土丘陵沟壑区占黄土高原总面积的70%[7]。此外，黄土丘陵沟壑区干旱少雨，蒸发量大，降雨年际分配不均匀[8]，因此，植被长势较差，覆盖度较低，水力侵蚀严重，将坡面分割成不同的碎片，形成了切沟、浅沟、塌陷、陡坎和缓台等不同的微地形。各个微地形增加了地面的糙度，延长了径流时间，从而对降雨进行重新分配，调节水分的入渗，影响土壤含水量和植被的生长状况[9]。由此微地形下的土壤水分的特征受到了研究者的关注，如赵荟等[10]通过分析不同地层的土壤水分的差异性，研究得出黄土高原区阳坡5种微地形土壤水分特征，结果表明阳坡塌陷的土壤含水量较高，0~20cm土层切沟底的土壤水分的变异性大；赵维军等[11]利用标准降雨指数对吴起县1957—2012全年的降水特征和2008—2012年缓坡陡坡不同微地形的土壤水分生长季的动态变化特征进行研究，表明生长季各点土壤水层厚度的变化有显著的差异，与生长季的降水呈正相关关系；邝高明等[9]对比分析了陕西省吴起县合沟流域的微地形的土壤水分的分异特征，结果表明各微地形土壤水分的变异系数随土层深度的增加有变小的趋势，且0~60cm土层中，陡坎的土壤水分变异性最大，塌陷的最小。尽管这些研究对微地形的研究提供了很多有效的信息，但目前缺少长期观测下的土壤水分动态变化趋势的研究，特别是时间序列上单调趋势显著性的检验。
目前对长期监测的土壤水分研究较常用的方法是时间序列法，该方法可以直观的反映研究对象在时间层面上的动态变化，且时间序列法可用来对土壤水分序列的自相关性进行检验[10-11], Mann-Kendall检验法已在水文学和气象学中的趋势研究中应用广泛[12]。但相关研究表明时间序列法不能用于检验时间序列单调趋势的显著性[13]，而Mann-Kendall检验法可用于检验时间序列单调趋势的显著性[14]。
因此，本文以陕西省吴起县合家沟封禁流域阳坡上缓台、塌陷、陡坎、切沟和浅沟5种微地形的土壤水分为研究对象，以原状坡坡面的土壤水分作为对照样地，使用Mann-Kendall检验法对土壤水分时间序列的单调趋势进行了研究，并通过线性回归法研究了不同微地形各土层土壤含水率在时间序列上的变化特性，从而认识不同微地形的水分特征，提高土壤水分的利用效率，为黄土丘陵区的植被重建提供科学的依据。
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研究区位于陕西省吴起县(36°33′33″~37°24′27″N、107°38′57″~108°32′49″E)的合沟流域，海拔1233~1809m，土壤类型为黄土母质发育而来的黄绵土[17]；气候特征为温带大陆性季风气候，无霜期96~146d，年均降水量478.3mm，年内分配不均衡，雨季主要在7—9月，其他月份多为无效降雨。研究区所在流域经过封育后的植被以草本植物为主，主要有铁杆蒿(Tripolium vulgare)、白叶蒿(A. leucophylla)、冷蒿(Artemisia frigida)、大针茅(Stipa grandis)、长芒草(Stipa bungeana)、赖草(Leymus secalinus)、达乌里胡枝子(Lespedeza davurica)、星毛委陵菜(Potentilla acaulis)、委陵菜(P. chinensis)等。该区属于典型的黄土高原丘陵沟壑地貌，长期的土壤侵蚀使得当地地形破碎，分布着大量的微地形，为本研究提供了条件。在黄土高原区，质地是影响土壤水分的主要因素。整个黄土高原区的土壤属于壤质土，轻-中壤质土占总面积的90%，其中研究区的土壤质地为轻壤[18]。自1998年退耕还林以来，全流域进行了封山禁牧育林，之前的坡耕地经封育后完全依靠自然恢复，因此封育流域内植被群落类型和生长时间基本一致，虽然盖度有所差异，但在很大程度上消除植被对土壤水分空间差异的影响，为本研究提供了前提保证。
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由于黄土沟壑区的物种配置和造林是以m为单位设计的，因此本研究的微地形是坡面上大小为1m的局部地形[19]。按照陕北黄土区的地形特征分为缓台、塌陷、陡坎、切沟和浅沟5种微地形。切沟、浅沟是两种比较特殊的微地形，在黄土高原区普遍存在。浅沟是侵蚀沟发育的初级阶段，其横断面为宽浅槽形。切沟则是在浅沟的基础上，面蚀继续进行，小浅沟的径流不断地汇集到大浅沟，导致径流的下切力量增大，浅沟被向深切入母质，并形成明显的沟头，从而形成切沟[20]。切沟形成前由重力和水力侵蚀的混合作用形成的凹陷状的微地形称为塌陷。坡面上的局部坡面坡度显著小于原状坡坡面的局部地形称为缓台。坡面上的局部坡面坡度显著大于原状坡坡面的局部地形称为陡坎[18]。
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大量的研究表明，阳坡的土壤含水量低，植被生长差，因此阳坡在黄土高原区的植被修复工作相对困难。因此，本研究对吴起县合沟流域的阳坡在GIS平台上进行航片分析，综合考虑了采样尺度和样地的代表性，有针对性的预设采样区。然后进行野外调查，根据坡度，坡向和海拔等地形因子，确定5种微地形的实验样地，在微地形相邻的位置选择立地条件与实验样地一致的原状坡面作为对照。具体情况如表 1所示。
表 1 各监测点基本情况
Table 1. Basic situation of each monitoring site
序号
No.微地形
Microtopography坡向
Slope aspect坡度
Slope degree/(°)海拔
Altitude/m植被盖度
Vegetation coverage/%土地利用类型
Land use type1 缓台Platform 西West 43 1385 70 草地Grassland 2 塌陷Collapse 西West 43 1399 55 草地Grassland 3 陡坎Scarp 西West 43 1391 60 草地Grassland 4 切沟Gully 西West 43 1390 75 草地Grassland 5 浅沟Shallow gully 西West 30 1 401 65 草地Grassland 6 原状坡坡面Original slope surface 西West 30 1 405 60 草地Grassland 在实验样地的中心位置设立一个固定点，其中浅沟和切沟的样点设置在沟槽内。在每个样点垂直埋设2m深的PVC管，用TRIME-HD型手持式读表高精度时域反射计对每个样点进行定期监测。每20cm深度土层分为一层，每层重复测定3次取平均值，每次重复探针在水平方向上旋转120°，每层所测的数据的平均值作为该层的土壤水分。土壤水分监测时间为2010年8月至2013年6月，在监测时间段内，月中及月末各监测1次。为了避免降水对土壤含水率的短期大幅度的影响，每次观测时保证连续3d无明显降水。图 1所示为研究区监测时间内的月降水量与1957—2013年月平均降水量，可见二者的变化规律及分布规律相近。
图 1 研究区月平均降水量
Figure 1. Average monthly rainfall of study area
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本文用时间序列法对5种微地形的土壤水分序列的自相关性进行检验[22-23]，用Mann-Kendall检验法检验监测期间土壤水分单调趋势的显著性。Wang等曾用Mann-Kendall检验法研究了陕北黄土区不同人工林下土壤水分的动态变化[21]。
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设一个随机序列为Xt(t=1, 2, …, n, n为序列长度)，序列Xt的一阶自相关系数(r1)的计算方法如下：
$$ {r_1} = \frac{{\frac{1}{{n - 1}}\sum\limits_{i = 1}^{n - 1} {\left( {{x_i} - \mu \left( {{x_i}} \right)} \right)} \left( {{x_{i + 1}} - \mu \left( {{x_i}} \right)} \right)}}{{\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{x_i} - \mu \left( {{x_i}} \right)} \right)}^2}} }} $$ (1) $$ \mu\left(x_{i}\right)=\frac{1}{n} \sum\limits_{i=1}^{n} x_{i} $$ (2) 式中：μ(xi)为样本均值，n为样本容量，xi是第i个数据。
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相关研究表明土壤水分序列具有高度自相关性[2, 12-13, 15-16]，但Mann-Kendall(M-K)检验法只能用于各数据间相互独立的序列。因此，在使用M-K检验法前，需要用需剔除序列自相关性。研究表明[24]，去趋势预置白Mann-Kendall检验法能有效剔除序列自相关性。本文对土壤水分序列进行M-K检验前，使用去趋势预置白Mann-Kendall检验法对原序列进行了剔除相关性。
计算数据序列Xt的一阶自相关系数(r1)，在95%的置信区间上，使用双尾检验进行r1的显著性检验：
$$ \frac{-1-1.96 \sqrt{n-2}}{n-1} \leqslant r_{1} \leqslant \frac{-1+1.96 \sqrt{n-2}}{n-1} $$ (3) 假设序列Xt为一阶自相关序列，采取预置白方法剔除序列的自相关性。则序列Xt剔除序列自相关性后的重组序列X′t为：
$$ X_{t}^{\prime}=X_{t}-r_{1} X_{t-1} $$ (4) 可应用M-K检验法来检验重组序列趋势项X′t的显著性[24]。
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设一个平稳独立序列为xt(t=1，2，…，n，n为序列长度)，统计量S[25-26]定义为：
$$ S=\sum\limits_{i=1}^{n-1} \sum\limits_{j=i+1}^{n} \operatorname{sgn}\left(x_{j}-x_{i}\right) $$ (5) 式中：xj为第j年的值，xi为第i年的值，j＞i，表征函数sgn(xj-xi)为：
$$ \operatorname{sgn}\left(x_{j}-x_{i}\right)=\left\{\begin{array}{ll}{1} & {x_{j}>x_{i}} \\ {0} & {x_{j}=x_{i}-1}\end{array}\right. $$ (6) 当n≥10时，统计量S近似服从正态分布，不考虑序列中等值数据点情况[24]，其均值μ(S)=0，方差σ2(S)为：
$$ \begin{array}{*{20}{c}} {{\sigma ^2}(S) = \frac{1}{{18}}[n(n - 1)(2n + 5) - }\\ {\qquad \sum\limits_{i = 1}^m {{t_i}} \left( {{t_i} - 1} \right)\left( {2{t_i} + 5} \right)]} \end{array} $$ (7) 式中：m为关联组的组数，ti为第i组中的非漏测值个数。
在观测值不存在相关性时，该方差计算如下：
$$ \sigma^{2}(S)=\frac{1}{18} n(n-1)(2 n+5) $$ (8) 正态分布的检验统计量可以用下式计算：
$$ Z_{s}=\left\{\begin{array}{ll}{\frac{S-1}{\sigma^{2}(S)}, } & {\text { if } S>0} \\ {0, } & {\text { if } S=0} \\ {\frac{S+1}{\sigma^{2}(S)}, } & {\text { if } S<0}\end{array}\right. $$ (9) 趋势变化的统计显著性水平用ZS值来评价。ZS值为正值时，表示上升趋势；反之表示下降趋势[18]。在双尾趋势检验中，在α显著水平下，如果|ZS| < Z(1-α/2)接受序列xt无趋势的假设；否则拒绝无趋势的原假设，认为在序列xt存在向上或向下的趋势。Z(1-α/2)是概率超过1-α/2时标准正态分布的值[24]。在本文中取α=0.05，则Z(1-α/2)=1.96。
本文所有数据使用Stata 12.0软件、SPSS17.0、Origin 8.0以及EXCEL2010进行统计分析与图件的绘制。
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由表 2可知，各微地形的土壤含水量在垂直方向上的基本趋势为岁土壤深度的增加而增大。在0~160cm的土层中，除陡坎外，其他微地形的土壤水分均大于原状坡面。在0~20cm和20~40cm的土层中塌陷的土壤含水量最大，土壤水分量最小分别为缓台和陡坎；40~60cm的土层中浅沟的土壤含水量最大，缓台次之，陡坎的土壤含水量最小。60~160cm土层的各微地形的土壤含水量的大小排序为切沟>浅沟>缓台>原装坡面>塌陷>陡坎。
表 2 不同微地形的土壤含水量
Table 2. Soil moisture of different microtopography
% 微地形Microtopography 0~20cm 20~40cm 40~60cm 60~80cm 80~100cm 100~120cm 120~140cm 140~160cm 0~160cm 缓台Platform 11.718 12.105 13.876 14.699 14.802 14.328 14.375 14.639 13.827 塌陷Collapse 14.829 14.279 13.115 12.129 12.941 13.288 14.008 14.711 13.653 陡坎Scarp 12.044 10.188 10.589 11.490 12.179 12.921 13.732 14.471 12.202 切沟Gully 13.732 11.877 12.054 16.664 19.609 20.827 22.628 22.762 17.519 浅沟Shallow gully 14.120 13.705 13.947 15.413 15.112 14.896 15.899 16.203 14.912 原状坡坡面
Original slope surface14.118 13.980 13.304 13.032 12.942 13.061 13.643 14.275 13.544 -
黄土区的土壤水分的唯一来源是降雨，因此土壤水分的季节变化反应了降水的季节变化。取微地形各层土壤水分的平均值作为各月的土壤含水量，得到微地形生长季的土壤水分的变化。
由图 2可以看出，生长季不同微地形的土壤水分的变化规律相似，但各微地形的土壤水分的差异大小不尽相同。整体来说，在监测期间的生长季中，旱季不同微地形土壤水分的差值大于雨季，但2012年的6月的土壤水分显著变大，这是可能由于2012年6月的降雨量增大，使得该月的土壤含水量突然增加。各微地形中，切沟土壤水分明显高于其他微地形和原状坡；陡坎的土壤水分总是低于原状坡，但旱季陡坎土壤水分与原状坡的差异大于雨季，说明原状坡对降水的聚集能力大于陡坎。
图 2 生长季土壤水分的变化
Figure 2. Changes of soil moisture in growing season
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通过对缓台、塌陷、陡坎、切沟和浅沟5种微地形及原状坡面2010年8月至2013年6月各土层土壤含水量序列一阶自相关系数及其范围进行统计(表 3)可知，5种微地形及原状坡面的土壤含水量序列一阶自相关系数均为正值，且大多数大于其上限，说明土壤水分序列存在显著正自相关特性，前期土壤含水量的多少对后期土壤含水量有重要影响。且不同微地形及原状坡坡面表层(0~20cm)土壤含水量的自相关系数均小于其下层土层的自相关系数。这可能是因为0~20cm土层属于表层土，其土壤水分受外界的诸多因素的影响。降雨后，通过地面的蒸腾和蒸发作用，该层的土壤水分会大量的损失，另外，对植被的生长的补给也会使得土壤水分减少，导致该层的土壤水分对下层土壤水分的影响就不明显。
表 3 土壤含水量自相关系数
Table 3. Autocorrelation coefficients for the soil moisture content in every monitoring point
微地形
Microtopography检验
Test土层Soil layer 下限
Min.上限
Max.0~
20cm20~
40cm40~
60cm60~
80cm80~
100cm100~
120cm120~
140cm140~
160cm缓台Platform r1 0.305 0.567 0.596 0.711 0.678 0.500 0.510 0.554 -0.379 0.314 r′1 -0.068 -0.071 -0.010 -0.122 -0.145 -0.181 -0.037 0.141 -0.385 0.318 塌陷Collapse r1 0.560 0.610 0.635 0.578 0.243 0.287 0.285 0.265 -0.379 0.314 r′1 -0.104 -0.063 -0.095 0.036 0.165 -0.001 -0.008 -0.014 -0.385 0.318 陡坎Scarp r1 0.358 0.404 0.346 0.511 0.535 0.435 0.336 0.295 -0.379 0.314 r′1 -0.088 -0.060 -0.033 -0.054 -0.036 0.006 -0.026 -0.060 -0.385 0.318 切沟Gully r1 0.476 0.621 0.431 0.552 0.528 0.442 0.394 0.209 -0.379 0.314 r′1 -0.102 0.024 -0.107 -0.030 -0.080 -0.141 -0.073 -0.065 -0.385 0.318 浅沟Shallow gully r1 0.562 0.645 0.564 0.543 0.499 0.411 0.477 0.443 -0.379 0.314 r′1 -0.044 -0.166 -0.030 -0.140 -0.020 -0.002 -0.006 -0.130 -0.385 0.318 原状坡坡面Original slope surface r1 0.694 0.745 0.247 0.437 0.257 0.203 0.188 0.256 -0.379 0.314 r′1 0.089 0.148 0.135 0.072 0.033 0.056 0.033 0.093 -0.385 0.318 注：r1为序列一阶自相关系数; r′1为剔除自相关性后新序列的一阶自相关系数。Notes：r1, first order autocorrelation coefficient of sequence；r′1, excluding the first-order autocorrelation coefficient of the new sequence after self-correlation. 对土壤水分时间序列进行M-K检验前，应对原始序列自相关性进行剔除。通过预置白方法剔除自相关性后新序列的一阶自相关系数(表 2)均小于原序列一阶自相关系数，且其均在合理范围之内，即新序列不存在显著自相关性，可对其进行M-K检验。
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对2010年8月至2013年6月5种微地形及原状坡面土壤含水量进行检验(表 4)，结果表明，五种微地形和原状坡面各土层的土壤含水量的变化均不显著，以下对于土壤含水量变化趋势都是微弱趋势。缓台、陡坎、切沟、浅沟和原状坡面的0~20cm土层的土壤含水量的ZS值均为负值，说明这几种微地形的表层土在监测期间有减少的趋势；塌陷0~20cm土层的土壤含水量的ZS值为正值，表明该土层在监测期间有增加的趋势。由此，对于20~40cm的土层而言，塌陷和陡坎的土壤水分在监测期间有增加的趋势，缓台、切沟、浅沟和原状坡面的土壤水分在监测期间有减小的趋势。切沟和浅沟40~60cm土层的土壤水分在监测期间有减少的趋势，缓台、塌陷、陡坎和原状坡面该土层的土壤水分在监测期间有增加的趋势。60~80cm土层除塌陷和原状坡面外其他微地形均有减少的趋势。80~100cm除陡坎和浅沟外其他微地形均有增加的趋势。陡坎在100~120cm土层的土壤水分在监测期间有减少的趋势，其他微地形该土层在监测期间均有增加的趋势。120~140cm土层中缓台，塌陷和原状坡面的有增加的趋势，其他微地形的该土层的土壤水分有减少的趋势。140~160cm土层只有塌陷和浅沟的土壤水分有减少的趋势。
表 4 2010年8月至2013年6月各监测点土壤含水量的检验结果
Table 4. Testing results of soil moisture content in every monitoring point from August, 2010 to June, 2013
微地形Microtopography 检验Test 土层Soil layer 0~20cm 20~40cm 40~60cm 60~80cm 80~100cm 100~120cm 120~140cm 140~160cm 缓台Platform ZS -1.53 -0.51 0.51 -0.03 0.07 0.14 0.44 -0.10 b -0.060 -0.015 0.014 -0.006 0.002 0.005 0.012 -0.002 塌陷Collapse ZS 0.78 0.82 1.80 1.29 1.60 1.36 1.70 1.53 b 0.024 0.028 0.054 0.048 0.082 0.050 0.040 0.028 陡坎Scarp ZS -1.16 0.17 0.78 -0.17 -0.58 -0.34 -0.03 0.00 b -0.059 0.020 0.066 -0.007 -0.041 -0.045 -0.001 0.002 切沟Gully ZS -0.17 -1.16 -0.58 -0.03 0.00 0.17 -0.34 0.78 b -0.007 -0.058 -0.041 -0.001 0.001 0.020 -0.045 0.066 浅沟Shallow gully ZS -0.17 -0.48 -0.03 -0.24 -0.05 0.82 -0.24 -0.14 b -0.007 -0.027 -0.010 -0.014 -0.003 0.021 -0.006 -0.004 原状坡坡面Original slope surface ZS -0.20 -0.44 0.31 0.03 0.85 1.12 1.53 1.50 b -0.002 -0.012 0.025 0.001 0.057 0.056 0.075 0.068 注：ZS表示Mann-Kendall检验结果；b表示线性回归斜率。Notes: ZS, Mann-Kendall test results; b, linear regression slope. 为了研究微地形土壤水分变化趋势是否受降水影响，对2010年8月至2013年6月监测点降水数据进行了自相关检验、预置白Mann-Kendall检验、M-K趋势检验，得ZS=1.25，可知在研究期间降水序列无显著增加趋势，说明微地形土壤水分变化趋势不是由降水引起的。
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由表 3可知，缓台的各土层的土壤水分的变化趋势有增有减，变化速率为0.002%~0.060%，其中0~20cm土层土壤水分的变化速率最快，80~100cm和140~160cm土层的土壤水分变化最慢，但80~100cm的土壤水分是在缓慢的增加，而140~160cm土层的土壤水分在缓慢的减小。
塌陷的土壤水分有不同程度的增加，增速为0.024%~0.082%.其中80~100cm土层的土壤水分增加最快，40~60cm土层的土壤水分增速次之，0~10cm土层的土壤水分增速最小。
陡坎20~60cm和140~160cm各土层的土壤水分有微弱的增加的趋势，40~60cm的增速最大，为0.066%：其他土层的土壤水分在监测期间有减小的趋势，0~20cm土壤水分的减速最大，为0.059%。
切沟0~80cm和120~140cm各土层的土壤水分在监测期间有减少的趋势，最大的减少速度为0.058%；其他土层的土壤水分有增加的趋势，其中140~160cm土层的土壤水分增速最大为0.066%，也是切沟各土层土壤水分变化速率最大的土层。
浅沟只有100~120cm土层的土壤水分有增加的趋势，增速为0.021%；其他土层的土壤水分的变化速率为0.003%~0.027%。
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由于水土流失，陕北黄土高原形成了不同形式的微地形。不同微地形土壤水分的变化状况在一定程度上影响着该地区的植被重建和生态修复工作。通过对土壤含水量的对比分析可以得出，切沟的土壤含水量最大；但对微地形的土壤水分进行动态变化分析可以得出，塌陷在监测期内呈现较高的速率的变化趋势。这是由于切沟的样点选择在沟底，由于重力作用，降雨在样点聚集，使得土壤水分明显高于其他微地形；并且样点所处的位置光照相对较弱，蒸发量小，所以切沟的土壤水分的变化速率不是很高。塌陷的地形特征增加了雨水暂留的时间，并能够得到上部的径流的补充，另外塌陷的植被生长较好，对土壤有一定的改良作用[25], 使得塌陷的土壤水分产生一定的累积。在监测期间，各微地形的土壤水分有一定的自相关性，前期微地形的土壤水分对后期有一定的影响，这主要是因为雨季中，若前期的土壤含水量越大，土壤的入渗时间越短，降雨转化为土壤水分的比率就越小[26]；旱季中，没有降雨的补偿，前期土壤水分的蒸发或植被生长的消耗必然会导致后期土壤水分的变化。这与已有的土壤水分时间序列[17-31]的研究结果是一致的。在0~20cm的土层中，除塌陷的土壤水分均有微弱减小的趋势，这可能是因为表层土的土壤含水量受降雨、温度等气候条件的影响存在一定的波动。受降雨短暂补给的土壤水分通过长期的地表蒸发，植被生长以及水分的深层运动使得表层土壤的水分有所下降[32]。在20~80cm的土层中土壤水分的变化速率较大，这主要是因为该层土壤水分既受到上层土壤水分向下运动的补给，又由于上层土壤的蒸发和下层土壤水分的补给，使得该层土壤含水量不稳定。在80~160cm土层中5种微地形的土壤水分变化相对稳定。因为该层土质相对紧实，土壤水分运动较慢；降雨等气候因子对土壤水分的影响较小，该层的土壤水分主要是通过上层水分的下行入渗补给；且研究区的土地利用类型为草地，几乎没有根系分布于该层，所以该层的土壤含水量相对稳定。
在传统的造林技术中，杨文治等[33]和任杨俊等[34]提出了因地制宜的植被配置类型。虽然其研究的尺度不同，但都没有考虑微地形在坡面上的作用，本文从坡面微地形的尺度研究土壤水分的结果表明，不同微地形在时间序列上的变化情况具有着差异性，因此在进行黄土丘陵沟壑区的生态恢复和植被配置时，应考虑微地形所造成的片段化的微生境。目前陕北黄土区多采用鱼鳞坑等整地方式，这对微地形的土壤水分有着不同程度的影响，因此应按照自然状态下的微地形的植被配置，为陕北黄土区的近自然造林提供参考依据。在以后的研究中，可考虑微地形的规格对土壤水分的影响，不同微地形的分布情况等问题，促进该研究区甚至整个黄土高原丘陵沟壑区的生态环境的建设。
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通过对陕北半干旱黄土区5种微地形的土壤水分分析可得结论如下：
(1) 在监测期间，微地形的土壤含水量所深度的增加呈现增大的趋势；并且，在监测期全年和生长季中，均呈现切沟的土壤含水量相对较高，陡坎的土壤水分最低，低于原状坡面的土壤水分的现象。
(2) 缓台、塌陷、陡坎、切沟和浅沟各土层土壤含水量在2010年8月至2013年6月期间，都有显著正自相关性，说明前期土壤含水量的多少对后期土壤含水量有重要影响；5种微地形在各土层土壤水分的变化趋势并不显著，其中缓台、陡坎、切沟和浅沟4种微地形在监测期间的变化趋势有增有减，塌陷各土层的土壤水分在监测期间的有缓慢的增加的趋势；
(3) 缓台、塌陷、陡坎、切沟和浅沟5种微地形每20cm为一层，不同微地形在各层的变化速率也有很大差异。0~20cm的土层陡坎的变化速率最大，缓台次之；20~40cm切沟的变化速率最大，缓台最小；40~60cm陡坎的变化速率最大，塌陷次之；60~120cm的土层中塌陷的变化速率最大，120~160cm的土层中，切沟的变化速率最大，塌陷次之。整体而言，塌陷的土壤水分的变化速率最大。
Dynamic changing trend of soil moisture in different micro-topography in loess region of northern Shaanxi Province of northwestern China
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摘要:
目的我国黄土高原地区干旱少雨、蒸发性强，降雨成为当地土壤水分的主要来源，而黄土坡面微地形对降水进行二次分配，因此研究不同立地类型的微地形土壤水分的动态变化趋势，可以为困难立地类型的微地形的植被生长和恢复提供参考依据。 方法本文选择缓台、塌陷、陡坎、切沟和浅沟5种微地形的土壤水分为研究对象，于2010年8月至2013年6月在吴起县合沟流域阳坡上的定位观测数据，利用自相关检验、Mann-Kendall趋势检验、线性回归等方法，分析研究5种微地形0~160cm各土层土壤水分动态变化特征。 结果在检测期间的全年和生长季中，微地形的土壤含水量随深度的增加呈现增大的趋势，其中切沟的土壤含水量相对较高，陡坎最低。各土层的土壤水分存在显著的正自相关性；5种微地形土壤水分在检测期间的变化趋势均不显著，其中塌陷的土壤水分在各土层均有微弱增加的趋势，其他4种微地形的土壤水分在各土层的变化趋势均有增有减；缓台、塌陷、陡坎、切沟和浅沟5种微地形在观测期间的变化速率也有差异，相对而言塌陷的土壤水分变化速率最快。 结论综合分析可得，在监测期间，切沟的土壤含水量最高，但塌陷的增长速率较快。 -
关键词:
- 土壤水分 /
- 微地形 /
- Mann-Kendall趋势检验 /
- 黄土 /
- 陕北
Abstract:ObjectiveIn the Loess Plateau of northern China, rainfall is the main source of soil moisture due to limited amount of precipitation and strong evaporation. In the loess hillslope, rainfall would be reallocated depending on microtopography, that would affect soil water variation. Therefore, our study aimed to analyze the dynamics of soil moisture in different microtopography types, which can provide reference for the vegetation growth and restoration. MethodIn this paper, soil moisture in the five microtopography types, e.g. platform, collapse, scarp, gully and shallow gully, was investigated in sunny slope of Hegou Catchment of Wuqi County, Shaanxi Province of northern China from August 2010 to June 2013. The self-correlation test, Mann-Kendall trend test, linear regression methods, etc., were used in this study. ResultDuring the whole year and the growing season in the investigation period, the soil moisture content of microtopography increased with the increasing depth. Among them, the soil moisture content in the gully was relatively high, and in the scarp was the lowest. There was a significantly positive autocorrelation between soil moisture in each soil layers. The dynamics of soil moisture in the five micro-topography types during the investigation period was not significant. The soil moisture in each soil layer in the collapse had a slightly increasing trend, however, the soil moisture in other four microtopography types increased or decreased in each soil layer. The differences in changing rate of five microtopography types were also observed. ConclusionOverall, during the monitoring period, among the five microtopography types, the soil moisture content in the gully was the highest, but the increasing rate of collapse was quicker. -
Key words:
- soil moisture /
- microtopography /
- Mann-Kendall trend test /
- loess /
- northern Shaanxi Province
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表 1 各监测点基本情况
Table 1. Basic situation of each monitoring site
序号
No.微地形
Microtopography坡向
Slope aspect坡度
Slope degree/(°)海拔
Altitude/m植被盖度
Vegetation coverage/%土地利用类型
Land use type1 缓台Platform 西West 43 1385 70 草地Grassland 2 塌陷Collapse 西West 43 1399 55 草地Grassland 3 陡坎Scarp 西West 43 1391 60 草地Grassland 4 切沟Gully 西West 43 1390 75 草地Grassland 5 浅沟Shallow gully 西West 30 1 401 65 草地Grassland 6 原状坡坡面Original slope surface 西West 30 1 405 60 草地Grassland 
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表 2 不同微地形的土壤含水量
Table 2. Soil moisture of different microtopography
% 微地形Microtopography 0~20cm 20~40cm 40~60cm 60~80cm 80~100cm 100~120cm 120~140cm 140~160cm 0~160cm 缓台Platform 11.718 12.105 13.876 14.699 14.802 14.328 14.375 14.639 13.827 塌陷Collapse 14.829 14.279 13.115 12.129 12.941 13.288 14.008 14.711 13.653 陡坎Scarp 12.044 10.188 10.589 11.490 12.179 12.921 13.732 14.471 12.202 切沟Gully 13.732 11.877 12.054 16.664 19.609 20.827 22.628 22.762 17.519 浅沟Shallow gully 14.120 13.705 13.947 15.413 15.112 14.896 15.899 16.203 14.912 原状坡坡面
Original slope surface14.118 13.980 13.304 13.032 12.942 13.061 13.643 14.275 13.544
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表 3 土壤含水量自相关系数
Table 3. Autocorrelation coefficients for the soil moisture content in every monitoring point
微地形
Microtopography检验
Test土层Soil layer 下限
Min.上限
Max.0~
20cm20~
40cm40~
60cm60~
80cm80~
100cm100~
120cm120~
140cm140~
160cm缓台Platform r1 0.305 0.567 0.596 0.711 0.678 0.500 0.510 0.554 -0.379 0.314 r′1 -0.068 -0.071 -0.010 -0.122 -0.145 -0.181 -0.037 0.141 -0.385 0.318 塌陷Collapse r1 0.560 0.610 0.635 0.578 0.243 0.287 0.285 0.265 -0.379 0.314 r′1 -0.104 -0.063 -0.095 0.036 0.165 -0.001 -0.008 -0.014 -0.385 0.318 陡坎Scarp r1 0.358 0.404 0.346 0.511 0.535 0.435 0.336 0.295 -0.379 0.314 r′1 -0.088 -0.060 -0.033 -0.054 -0.036 0.006 -0.026 -0.060 -0.385 0.318 切沟Gully r1 0.476 0.621 0.431 0.552 0.528 0.442 0.394 0.209 -0.379 0.314 r′1 -0.102 0.024 -0.107 -0.030 -0.080 -0.141 -0.073 -0.065 -0.385 0.318 浅沟Shallow gully r1 0.562 0.645 0.564 0.543 0.499 0.411 0.477 0.443 -0.379 0.314 r′1 -0.044 -0.166 -0.030 -0.140 -0.020 -0.002 -0.006 -0.130 -0.385 0.318 原状坡坡面Original slope surface r1 0.694 0.745 0.247 0.437 0.257 0.203 0.188 0.256 -0.379 0.314 r′1 0.089 0.148 0.135 0.072 0.033 0.056 0.033 0.093 -0.385 0.318 注：r1为序列一阶自相关系数; r′1为剔除自相关性后新序列的一阶自相关系数。Notes：r1, first order autocorrelation coefficient of sequence；r′1, excluding the first-order autocorrelation coefficient of the new sequence after self-correlation.
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表 4 2010年8月至2013年6月各监测点土壤含水量的检验结果
Table 4. Testing results of soil moisture content in every monitoring point from August, 2010 to June, 2013
微地形Microtopography 检验Test 土层Soil layer 0~20cm 20~40cm 40~60cm 60~80cm 80~100cm 100~120cm 120~140cm 140~160cm 缓台Platform ZS -1.53 -0.51 0.51 -0.03 0.07 0.14 0.44 -0.10 b -0.060 -0.015 0.014 -0.006 0.002 0.005 0.012 -0.002 塌陷Collapse ZS 0.78 0.82 1.80 1.29 1.60 1.36 1.70 1.53 b 0.024 0.028 0.054 0.048 0.082 0.050 0.040 0.028 陡坎Scarp ZS -1.16 0.17 0.78 -0.17 -0.58 -0.34 -0.03 0.00 b -0.059 0.020 0.066 -0.007 -0.041 -0.045 -0.001 0.002 切沟Gully ZS -0.17 -1.16 -0.58 -0.03 0.00 0.17 -0.34 0.78 b -0.007 -0.058 -0.041 -0.001 0.001 0.020 -0.045 0.066 浅沟Shallow gully ZS -0.17 -0.48 -0.03 -0.24 -0.05 0.82 -0.24 -0.14 b -0.007 -0.027 -0.010 -0.014 -0.003 0.021 -0.006 -0.004 原状坡坡面Original slope surface ZS -0.20 -0.44 0.31 0.03 0.85 1.12 1.53 1.50 b -0.002 -0.012 0.025 0.001 0.057 0.056 0.075 0.068 注：ZS表示Mann-Kendall检验结果；b表示线性回归斜率。Notes: ZS, Mann-Kendall test results; b, linear regression slope.
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