【《坡面土壤水分时空变异特征影响因素分析案例》2500字】

坡面土壤水分时空变异特征影响因素分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u29654坡面土壤水分时空变异特征影响因素分析案例 1305351.1干湿时段的划分 113181.2不同干湿时段土壤水分动态特征 1112381.3不同干湿时段土壤水分的主控因素 4152981.4小结 61.1干湿时段的划分利用分类分析中的系统聚类（hierarchicalclustermethod）将研究期划分为两种不同干湿时段，分别代表土壤水分的湿润时段和干旱时段，结果见图4-1。其中，湿润时段共11次，包括2020年8月18日、8月23日、8月25日、9月15日、9月23日、9月30日、10月9日、10月21日、10月29日、11月10日和11月26日，前期有明显降雨；干旱时段共3次，包括8月13日、8月21日和9月3日，前期无降雨事件发生。1.2不同干湿时段土壤水分动态特征图6-3为不同干湿时段土壤水分半小提琴统计图，由图6-3可知，湿润时段、干旱时段和整个监测期的平均土壤水分分别为25.08±7.40%、19.53±7.41%23.63±7.30%，干旱时段相比了湿润时段降低1.64%，达到了显著差异（p<0.05），而湿润时段与整个时段土壤水分无明显的差异，导致这种情况的原因可能是在监测期内，在降雨的主导作用下，频繁地降雨导致各监测日期土壤水分普遍偏高，使得土壤水分在总体上接近于湿润时段。研究区内各样点不同干湿时段平均土壤水分在时间上的变异系数如图6-2所示。从图6-2可知，不同测点湿润时段、干旱时段和整个监测期土壤水分在时间上的变异系数分别处于0.07～0.59、0.02～0.41和0.10～0.63之间，总的来说，不论哪个时段，变异系数处于0～0.1之间的样点比较少，其余大部分测点均位于0.1～1之间，由此说明除少数样点外，绝大多数样点在不同干湿时段的变异程度均属于中等变异。土壤水分的空间分布特征在不同干湿时段有所不同，尤其体现在不同土层深度上。如图6-4所示，0-10cm土壤水分在干旱时段下含量较低，平均含水量为13.54%，并且随着土层的加深而增加，在30-50cm土层土壤水分增加至24.10%，相比0-10cm增加了10.56%。湿润时段各土层土壤水分较高，但各土层间差别不大。从整个时段来看，土壤水分在0-30cm随土层增加而增加，平均增加量为1.22%，在30-50cm间变化不明显。总体来看，不论何种时段，土壤水分在50cm深处比较接近，这表明三峡库区紫色土坡面50cm厚的土壤对外界环境条件的变化具有一定的缓冲能力。1.3不同干湿时段土壤水分的主控因素以1.1节划分的各干湿时段（湿润时段、干旱时段和整个时段）土壤水分数据为因变量，各环境因子为自变量（包括海拔、土层厚度、土地利用、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、土壤容重、饱和导水率、粉粒、粘粒、砂粒、砾石含量和有机质），建立坡面不同干湿时段土壤水分对土壤属性等环境因子的偏最小二乘回归（PLSR）模型，并采用定量的方法对主控因子进行排序，结果如表6-1和图6-4所示。由表6-1可知，在划分的三个时段中，Q2和R2均大于0.5，PLSR模型对坡面尺度土壤水分主控因子的分析具有良好的可信度。在湿润时段，坡面土壤水分偏最小二乘回归模型共提取了3个与预测变量相关的偏最小二乘回归成分，分别解释了土壤水分时空变异的51.8%，13.6%和0.03%，累积解释率达到了73.4%，当增加成分至土壤水分偏最小二乘回归模型中时，土壤水分时空变异性的贡献率未能得到有效地提高。相比于湿润时段，干旱时段R2降低了18.3%，但仍大于0.5，同湿润时段一样，干旱时段坡面土壤水分偏最小二乘回归模型共提取了3个与预测变量相关的偏最小二乘回归成分，分别解释了土壤水分时空变异的31.3%，19.8%和0.04%，累积解释率为55.1%；而对于整个时段来说，则分别解释了土壤水分时空变异的51.5%，13.3%和0.03%，累积解释率达到了72.5%。偏最小二乘回归模型中的VIP值是一种表征单个自变量对因变量贡献率大小的指标，一般来说，当VIP值大于1时，则认为该变量对因变量的影响起着十分重要的作用；而回归系数则表征响应的变化，揭示单个自变量的影响方向以及强度的大小。由图6-4可看出，在坡面土壤水分的PLSR的模型中，湿润时段的VIP值大于1的共有4个，分别为海拔（VIP=1.535，回归系数=-0.403），砾石含量（VIP=1.362，回归系数=0.246），粉粒含量（VIP=1.146，回归系数=0.137），沙粒含量（VIP=1.122，回归系数=-0.178），表明在湿润时段，坡面土壤水分与砂粒含量和海拔呈显著的负相关关系，与砾石含量以及粉粒含量显著正相关；相比于湿润时段，干旱时段VIP值大于1的较多，共有7个，分别为砂粒含量（VIP=1.318，回归系数=-0.094），海拔（VIP=1.280，回归系数=-0.312），土地利用（VIP=1.215，回归系数=0.207），砾石含量（VIP=1.170，回归系数=-0.210），粉粒含量（VIP=1.120，回归系数=0.105），土壤容重（VIP=1.065，回归系数=-0.174），饱和导水率（VIP=1.026，回归系数=0.195），表明在干旱时段，坡面土壤水分与土壤容重，粉粒含量和饱和导水率显著正相关，与海拔，砂粒含量以及砾石含量显著负相关；在整个监测时段，VIP值大于1的共有4个，依次为海拔（VIP=1.533，回归系数=-0.400），砾石含量（VIP=1.342，回归系数=-0.248），粉粒含量（VIP=1.152，回归系数=0.034），沙粒含量（VIP=1.130，回归系数=-0.024），说明在整个时段，坡面土壤水分与粉粒含量呈显著的正相关关系，与海拔，砾石含量和砂粒呈显著负相关关系。其余影响因子VIP值均小于1，表明这些因子对土壤水分的影响不大。对比不同干湿时段土壤水分PLSR模型的主控因子可知，海拔，砾石含量，粉粒含量和砂粒含量对坡面土壤水分有着显著的影响，随着海拔的升高，土壤水分有所降低，但因土地利用类型的不同，在同一海拔高度上又有所差异。砾石含量的增多，会增加土壤水分在降雨之后的入渗量，但在干旱时段的保水能力较低，因而在湿润时段与土壤水分呈正相关，而在干旱时段呈负相关。粉粒含量和砂粒含量起着相反的作用，一般来说，粉粒含量越高，土壤水分越大，而沙粒含量越高，则土壤水分越低。1.4小结本章节结合系统聚类分析和偏最小二乘回归方法研究三峡库区紫色土典型坡面土壤水分与环境因子的关系，得出的结论如下：（1）利用系统聚类分析方法将14次土壤水分监测数据划分不同子类，并对不同子类进行干湿时段的划分，分别属于干旱时段和湿润时段，结合实际情况来看，划分的结果可信度较高。（2）不同干湿时段土壤水分差异较大，而湿润时段与整个时段土壤水分无明显差异。不同干湿时段土壤水分在时间上的变异特征不同，但各时段大部分测点均属于中等变异。从垂直方向来看，土壤水分的空间分布特征在不同干湿时段有所不同，干旱条件下含量较低且随着土层的加深而增加；湿润时段各土层土壤水分较高，但各土层间差别不大；从整个时段来看，土壤水分在0-30cm随土层增加而增加，在30-50cm间变化不明显。各时段土壤水分在50cm深处比较接近，表明三峡库区紫色土坡面50cm厚的土壤对外界环境条件