劉玉嬌，朱 青，呂立剛，廖凱華，徐 飛

(1 中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210008；2 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210046)

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基于時(shí)間穩(wěn)定性和降維因子分析的土壤水分監(jiān)測(cè)優(yōu)化①

劉玉嬌1,2，朱 青1*，呂立剛3，廖凱華1，徐 飛1

(1 中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210008；2 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210046)

摘 要：以南京市高淳區(qū)青山茶場(chǎng)中相鄰的茶園和竹林坡地為研究區(qū)，對(duì)研究區(qū)土壤水分進(jìn)行長期定點(diǎn)監(jiān)測(cè)?；谕寥浪謺r(shí)間穩(wěn)定性，結(jié)合因子分析選取典型樣點(diǎn)組合，采用多元線性回歸模型構(gòu)建各監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水與典型樣點(diǎn)間的數(shù)量關(guān)系。通過典型樣點(diǎn)預(yù)測(cè)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分，并檢驗(yàn)預(yù)測(cè)結(jié)果，以期通過少數(shù)樣點(diǎn)的監(jiān)測(cè)來反映研究區(qū)的整體概況，優(yōu)化研究區(qū)土壤水分監(jiān)測(cè)。結(jié)果表明：在茶園僅監(jiān)測(cè)7個(gè)點(diǎn)時(shí)，驗(yàn)證期RMSE小于1.5 cm3/cm3；竹林僅監(jiān)測(cè)5個(gè)樣點(diǎn)時(shí)，驗(yàn)證期RMSE小于1.7 cm3/cm3，模型能很好地預(yù)測(cè)研究區(qū)各樣點(diǎn)土壤水分，為優(yōu)化土壤水監(jiān)測(cè)、減少野外工作量提供了理論依據(jù)。不同土地利用方式、不同深度處土壤水分分布特征存在顯著差異；竹林土壤水分具有較強(qiáng)的時(shí)間穩(wěn)定性，土壤水分的空間自相關(guān)性較茶園強(qiáng)；30 cm深處比10 cm深處土壤水分具有更穩(wěn)定的空間分布結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞：土壤水分；空間預(yù)測(cè)；時(shí)間穩(wěn)定性；茶園；竹林

土壤水是生態(tài)系統(tǒng)中各圈層進(jìn)行轉(zhuǎn)化的重要紐帶，土壤水分的運(yùn)動(dòng)是土壤物質(zhì)遷移的主要驅(qū)動(dòng)力之一[1-3]。污染物也可隨土壤水的運(yùn)動(dòng)而擴(kuò)散[4-6]。研究土壤水的分布和運(yùn)動(dòng)規(guī)律，對(duì)環(huán)境治理工程具有重要的指導(dǎo)意義[7]。而土壤是不均一變化的連續(xù)體[8],具有明顯的時(shí)空差異[9-11]，且這種空間變異是普遍存在的[12]。因此，精確監(jiān)測(cè)和模擬土壤水分的時(shí)空變化難度較大。

土壤水是空間隨機(jī)變量，可利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)來研究土壤水分的空間分布規(guī)律[13]，且這種規(guī)律是建立在時(shí)間穩(wěn)定性基礎(chǔ)上的。土壤水分的“時(shí)間穩(wěn)定性”概念首先是由Vachaud等[14]于1985年首次提出，即空間采樣點(diǎn)與土壤屬性統(tǒng)計(jì)參數(shù)之間關(guān)系的時(shí)間不變性。當(dāng)研究區(qū)是一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的環(huán)境時(shí)，時(shí)間穩(wěn)定性原理即成立，即不同時(shí)期測(cè)量的土壤水含量在空間上的分布具有極強(qiáng)的相似性[15]。基于此，以往許多研究嘗試通過若干少數(shù)樣點(diǎn)的土壤水分監(jiān)測(cè)值來反映整個(gè)區(qū)域的土壤平均水分狀況[16-18]。此外，由于土壤水分在空間上的相關(guān)性，未知點(diǎn)土壤水分可通過周圍監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行估算，這為減少野外工作量，優(yōu)化研究區(qū)土壤水分的監(jiān)測(cè)提供了理論依據(jù)。

然而，由于地形地貌、土地利用和土壤性質(zhì)的時(shí)空分異，同一研究區(qū)可以劃分為不同的水文響應(yīng)單元[19]。不同水文響應(yīng)單元土壤水分穩(wěn)定性特征不同[20-22]，因此不能隨意選擇樣點(diǎn)來代表研究區(qū)域的土壤水分狀況。降維因子分析是在變量相關(guān)系數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上，把多個(gè)具有較強(qiáng)相關(guān)性的變量簡化成少數(shù)幾個(gè)綜合變量，來研究總體信息的多元統(tǒng)計(jì)方法，且這少數(shù)的幾個(gè)變量間不相關(guān)。因子分析為典型樣點(diǎn)的選擇提供了科學(xué)合理的方案。

本研究以南京市高淳區(qū)青山茶場(chǎng)作為研究區(qū)，在時(shí)間穩(wěn)定性結(jié)合降維因子分析方法的基礎(chǔ)上，選取典型樣點(diǎn)，構(gòu)建其與各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)量關(guān)系，精確模擬各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的土壤水分，以期以較少監(jiān)測(cè)點(diǎn)來反映研究區(qū)土壤水分的分布狀況，減輕野外監(jiān)測(cè)工作量，優(yōu)化土壤水分監(jiān)測(cè)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于南京市高淳區(qū)青山茶場(chǎng)(E119°03′22″，N31°22′24″)，該區(qū)屬亞熱帶季風(fēng)過渡氣候，氣候溫和，四季分明，常年平均氣溫 16.4 ℃，年均降水量 1 194.5 mm，近 60% 的降雨集中在 6 至 9月，年日照數(shù) 2 128.1 h，農(nóng)作物生長光熱能量充足；海拔 15～35 m，系低丘傾斜平原。研究區(qū)平均坡度約為 12%，土地利用方式為茶園和毛竹林，土壤類型為薄層粗骨土。薄層粗骨土土層淺，厚度小于 1 m，礫石含量大于 30%，質(zhì)地為輕壤土，土質(zhì)松散。

根據(jù)坡面地形情況和土地利用類型，以8 m為取樣間隔共設(shè)置77個(gè)土壤樣點(diǎn)(圖1)，其中茶園39 個(gè)(編號(hào)1～40，30號(hào)空缺)，毛竹林地38個(gè)(編號(hào)41～79，69 號(hào)空缺)。剖面土壤水分傳感器(TRIME-PICOIPH)是基于TDR時(shí)域反射儀技術(shù)，通過測(cè)量土壤介電常數(shù)轉(zhuǎn)換得到土壤水含量的測(cè)量儀器。采用剖面土壤水分傳感器定期監(jiān)測(cè)點(diǎn)10 cm、30 cm深處土壤水分，平均每月一次，基本覆蓋干濕季，降雨較多的雨季進(jìn)行加密觀測(cè)，如5月10日、13日、15日均進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，其中13、21、44、65號(hào)監(jiān)測(cè)點(diǎn)未測(cè)得30 cm深處土壤水分。2012年12月至2013年12月，共測(cè)得14次土壤水分。將2013年3月至10月共10次監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)用于構(gòu)建樣點(diǎn)土壤水間的回歸模型，用2012年12月、2013年1月、11月、12月4次監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)M結(jié)果，由于2012年12月竹林監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失，用2014年1月監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)代替。

圖 1 研究區(qū)域地理位置及監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置Fig.1 Location of study area and sampling sites in tea garden and bamboo forest

1.2 研究方法

土壤水分的時(shí)間穩(wěn)定性公式如下：

式中：θij為第j天第i個(gè)監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)土壤水分；為第j天所有監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)實(shí)測(cè)土壤水分的平均值；δij為第j天第i個(gè)土壤水分監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)的土壤水分相對(duì)偏差；δi為第i個(gè)監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)所有監(jiān)測(cè)時(shí)期的平均土壤水分相對(duì)偏差；M為監(jiān)測(cè)次數(shù)(10次)；Sδi為第i個(gè)監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)所有監(jiān)測(cè)時(shí)期土壤水分相對(duì)偏差的標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)δi為0時(shí)，該樣點(diǎn)代表了研究區(qū)的平均濕潤程度；當(dāng)δi為正值時(shí)，該樣點(diǎn)的濕潤程度高于研究區(qū)的平均濕潤程度；當(dāng)δi為負(fù)值時(shí)則相反。Sδi越大，該樣點(diǎn)土壤水分時(shí)間上越不穩(wěn)定。

在時(shí)間穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析各監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分特征。在SPSS19.0中采用降維因子分析法，分別對(duì)茶園和竹林監(jiān)測(cè)點(diǎn)3—10月土壤水分監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使用主成分相關(guān)性分析法，得到因子分析旋轉(zhuǎn)空間中的成分圖。相關(guān)性較強(qiáng)的樣點(diǎn)在圖中集聚，結(jié)合由時(shí)間穩(wěn)定性特征選取的典型樣點(diǎn)，選取合適的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，使選取的典型樣點(diǎn)盡量能表達(dá)研究區(qū)所有樣點(diǎn)。最后，采用逐步多元線性回歸(P＜0.1)，以典型樣點(diǎn)土壤水分為自變量，其余樣點(diǎn)為因變量，構(gòu)建研究區(qū)樣點(diǎn)與典型樣點(diǎn)土壤水分的關(guān)系模型。由典型樣點(diǎn)監(jiān)測(cè)值，通過關(guān)系模型計(jì)算研究區(qū)各樣點(diǎn)土壤水分，并用實(shí)測(cè)值進(jìn)行檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)精度通過均方根誤差(RMSE)進(jìn)行綜合評(píng)定。

2 結(jié)果與分析

2.1 時(shí)間穩(wěn)定性分析

對(duì)茶園、竹林各監(jiān)測(cè)點(diǎn)2013年3月至10月的土壤水分監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間穩(wěn)定性特征分析。研究區(qū)各樣點(diǎn)的平均土壤含水量的相對(duì)偏差分布如圖2所示，各樣點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差使用垂直誤差線標(biāo)注。茶園土壤平均含水量相對(duì)偏差主要分布在 -0.5～0.5(圖2A)，有15個(gè)點(diǎn)土壤含水量相對(duì)偏差的標(biāo)準(zhǔn)差Sδi＜0.1，時(shí)間穩(wěn)定性較好；20個(gè)點(diǎn)Sδi在0.1～0.2，時(shí)間穩(wěn)定性一般；4個(gè)點(diǎn)Sδi＞0.2，時(shí)間穩(wěn)定性較差。竹林土壤平均含水量相對(duì)偏差分布在 -0.4～0.4(圖2B)，其中22個(gè)樣點(diǎn)土壤含水量時(shí)間穩(wěn)定性較好，13個(gè)樣點(diǎn)土壤含水量時(shí)間穩(wěn)定性一般，3個(gè)樣點(diǎn)時(shí)間穩(wěn)定性較差。

圖2　茶園(A)、竹林(B)監(jiān)測(cè)點(diǎn)平均土壤水分的相對(duì)偏差排序Fig.2 Rank of mean relative differences of soil moistures for(A)tea garden and(B)bamboo forest

在茶園監(jiān)測(cè)點(diǎn)中，選取17號(hào)代表濕潤的典型樣點(diǎn)，40號(hào)代表接近土壤水分平均含量且時(shí)間穩(wěn)定性最好的樣點(diǎn)，9號(hào)代表干旱的樣點(diǎn)；10號(hào)代表時(shí)間穩(wěn)定性差的樣點(diǎn)。同理，在竹林中，選取79號(hào)代表濕潤度較高且穩(wěn)定的典型樣點(diǎn)，61號(hào)為最接近土壤平均濕度的樣點(diǎn)，53號(hào)為干旱且穩(wěn)定的樣點(diǎn)，63號(hào)為時(shí)間穩(wěn)定性差的樣點(diǎn)。

當(dāng)僅以時(shí)間穩(wěn)定性選取的4個(gè)典型樣點(diǎn)構(gòu)建線性回歸模型時(shí)，模型不能精確模擬研究區(qū)內(nèi)所有樣點(diǎn)土壤水分。在茶園10 cm深處，有 29個(gè)點(diǎn)模擬精度較好(R2＞0.8)，3個(gè)樣點(diǎn)的模擬精度較差(R2＜0.6)；茶園30 cm深處，僅22個(gè)點(diǎn)模擬精度較好(表1)。在竹林10 cm深處，有35個(gè)點(diǎn)模擬精度較好，2個(gè)樣點(diǎn)的模擬精度較差；30 cm深處，有 26個(gè)點(diǎn)模擬精度較好，2個(gè)樣點(diǎn)的模擬精度較差(表2)。可見，當(dāng)僅由時(shí)間穩(wěn)定性選取的4個(gè)典型樣點(diǎn)為自變量時(shí)，不足以精確模擬研究區(qū)監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分含量。

2.2 降維因子分析

將3—10月共10次土壤水分進(jìn)行降維因子分析，得到旋轉(zhuǎn)空間中的成分圖(圖3)。成分圖中樣點(diǎn)的位置的遠(yuǎn)近表示其相關(guān)性的高低，綜合考慮各樣點(diǎn)間的相關(guān)性及已選取的典型樣點(diǎn)，茶園可選出的樣點(diǎn)有23號(hào)、12號(hào)和3號(hào)，竹林可選出的樣點(diǎn)有55號(hào)、45號(hào)。

在已選定的典型樣點(diǎn)的基礎(chǔ)上，逐步添加由因子分析選擇的樣點(diǎn)作為自變量構(gòu)建回歸模型，觀察模型決定系數(shù)R2。茶園逐步增加典型樣點(diǎn)后，決定系數(shù)如表1所示。當(dāng)以3、9、10、17、23、40、12號(hào)這7個(gè)典型樣點(diǎn)作為自變量時(shí)，10 cm深處，有35個(gè)點(diǎn)模擬精度較好(R2＞0.8)，30 cm深度，有29個(gè)點(diǎn)模擬精度較好(表1)。10 cm深處模擬精度較好(R2＞0.8)的樣點(diǎn)數(shù)量占總監(jiān)測(cè)量的89.7%，30 cm深處占78.4%，模型能較好地模擬研究區(qū)監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分。

竹林在添加55號(hào)樣點(diǎn)后(表2)，10 cm深度，有36個(gè)點(diǎn)模擬精度較好(R2＞0.8)，僅1個(gè)樣點(diǎn)的模擬精度較差(R2＜0.6)；30 cm深度，有32個(gè)點(diǎn)模擬精度較好。 10 cm深處模擬精度較好(R2＞0.8)的樣點(diǎn)占總監(jiān)測(cè)數(shù)的94.73%，30 cm深處占88.89%(表2)。竹林僅監(jiān)測(cè)5個(gè)樣點(diǎn)時(shí)，模型精度已很好，無需再添加45號(hào)樣點(diǎn)。

表1　茶園典型樣點(diǎn)回歸模型決定系數(shù)R2值分布情況Table 1 R2values of regression models for different representative sampling sites in tea garden

表2　竹林典型樣點(diǎn)回歸模型決定系數(shù)R2值分布情況Table 2 R2values of regression models for different representative sampling sites in bamboo forest

圖3　茶園(A)、竹林(B)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在旋轉(zhuǎn)空間中的成分圖Fig.3 Component diagrams of sampling sites for tea garden(A)and bamboo forest(B)

2.3 檢驗(yàn)分析

2.3.1 模型檢驗(yàn)結(jié)果 茶園、竹林2013年3—10月各監(jiān)測(cè)點(diǎn)模擬的效果總體較好(圖4)。10 cm深處，除9月26日偏差最大為1.15 cm3/cm3外，其余模擬結(jié)果都較好；30 cm深處，RMSE均小于1 cm3/cm3。竹林整體的模擬效果也較好，但部分樣點(diǎn)偏差較大(圖4)。竹林10 cm深處模擬效果較差為5月13日，30 cm深處較差的是5月15日，其余各時(shí)期RMSE均小于1.5 cm3/cm3。茶園、竹林在降雨后監(jiān)測(cè)的5月模擬效果均較差，原因可能是受到降雨的影響，土壤水在空間上分布結(jié)構(gòu)短時(shí)間內(nèi)發(fā)生變化[23]，濕潤期與干旱期土壤空間分布的變異性差異較大[24]，造成部分樣點(diǎn)土壤水分模擬偏差大，以致總體模擬效果差。

圖4　訓(xùn)練期茶園、竹林模型檢驗(yàn)的RMSEFig.4 RMSE Values of soil moistures for tea garden and bamboo forest during training period

茶園監(jiān)測(cè)點(diǎn)驗(yàn)證期的模擬效果較好，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值較為吻合。驗(yàn)證期監(jiān)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)均值與實(shí)測(cè)均值較為接近，差值均小于0.5 cm3/cm3。10 cm深處，2013年1月9日的RMSE最小，為0.88 cm3/cm3，RMSE占實(shí)測(cè)平均值的7.98%。30 cm深處，2012年12月18日的RMSE最小，為1.11 cm3/cm3，RMSE占實(shí)測(cè)平均值的9.71%(表3)，僅11月13日的預(yù)測(cè)平均值與實(shí)測(cè)平均值的差異較大，為1.24 cm3/cm3。

竹林監(jiān)測(cè)點(diǎn)驗(yàn)證期實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值接近，模型能很好地反映研究區(qū)土壤水分的平均狀況。10 cm深度2013年11月13日的RMSE最小，為1.34 cm3/cm3，RMSE占實(shí)測(cè)平均值的比例也較小，為10.29%；30 cm深處，除誤差大的2013年1月外，各時(shí)期的預(yù)測(cè)均值與實(shí)測(cè)均值較為接近(表4)，2013年11月13日RMSE占實(shí)測(cè)均值的比例最小，為9.19%?？梢姡窳指鞅O(jiān)測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果較理想。

表3　茶園驗(yàn)證期實(shí)測(cè)與預(yù)測(cè)均值比較Table 3 Comparison of observed and predicated values during validation for tea garden

表4　竹林驗(yàn)證期實(shí)測(cè)與預(yù)測(cè)均值比較Table 4 Comparison of observed and predicated values during validation for bamboo forest

通過檢驗(yàn)可知，茶園和竹林不同深度，模型均能較為精確地模擬各監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分，能很好地反映研究區(qū)土壤水的分布狀況。因此，以少數(shù)典型樣點(diǎn)預(yù)測(cè)研究區(qū)土壤水分的分布狀態(tài)是可行且有效的，為優(yōu)化研究區(qū)域土壤水分的監(jiān)測(cè)，減少野外監(jiān)測(cè)的工作量提供了依據(jù)。

2.3.2 不同土地利用方式模擬結(jié)果 竹林較茶園具有更好的時(shí)間穩(wěn)定性，監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分的相關(guān)性更強(qiáng)。由時(shí)間穩(wěn)定性分析結(jié)果可知(圖1)，竹林樣點(diǎn)土壤水分較茶園更接近平均土壤水分含量；大部分竹林樣點(diǎn)土壤水分相對(duì)偏差的標(biāo)準(zhǔn)差較茶園小，時(shí)間穩(wěn)定性較好，而竹林中極少數(shù)樣點(diǎn)相對(duì)偏差的標(biāo)準(zhǔn)差較大，時(shí)間穩(wěn)定性差。同時(shí)，由降維因子分析成分圖(圖2)可知，竹林各監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)在成分圖中呈聚攏形式，而茶園各樣點(diǎn)相對(duì)分散，竹林土壤水分具有更強(qiáng)的相關(guān)性。

在構(gòu)建線性回歸模型時(shí)，茶園部分樣點(diǎn)與典型樣點(diǎn)的相關(guān)性較弱，總體決定系數(shù)較小，但當(dāng)添加樣點(diǎn)自變量后，決定系數(shù)提高較快，總體的模擬效果較好。而竹林大部分樣點(diǎn)相關(guān)性較強(qiáng)，較少的典型樣點(diǎn)即可表達(dá)研究區(qū)大部分樣點(diǎn)，模型決定系數(shù)較高；而少數(shù)樣點(diǎn)相關(guān)性弱，時(shí)間穩(wěn)定性差，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相差較大，造成竹林整體模擬效果差，檢驗(yàn)時(shí)的RMSE較大。

許多研究者都分析了土壤水分分布的時(shí)間穩(wěn)定性以及影響因素，Gomez-Plaza 等[25]研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)影響因素僅限于地理位置和地形時(shí)，土壤水分就呈現(xiàn)出時(shí)間上較為穩(wěn)定的空間分布特征，而當(dāng)植被也對(duì)土壤水分產(chǎn)生影響時(shí)，土壤水分在空間上的分布結(jié)構(gòu)就不穩(wěn)定。本文研究的時(shí)間穩(wěn)定性特征與Gomez-Plaza 等[25]的研究結(jié)果一致，茶園和竹林本在地理位置和地形上差異較小，而受到不同類型植被的影響，造成茶園竹林區(qū)時(shí)間穩(wěn)定性特征差異較大。

2.3.3 不同深度模擬結(jié)果 總體而言，茶園和竹林中大部分 30 cm 深度的模擬結(jié)果好于 10 cm 深度(圖 4)。這可能是在空間變異結(jié)構(gòu)上 30～40 cm 深度的空間自相關(guān)程度高且比較穩(wěn)定[26]，這與潘顏霞等[18]對(duì)黃土高原荒漠人工固沙植被區(qū)土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性研究的結(jié)果相一致。此外，表層土壤為降水到達(dá)地面時(shí)最先承接的部位，其土壤水分變化對(duì)降水最為敏感[27-29]，土壤水含量波動(dòng)較大。30 cm 深處，土壤水分空間分布結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定，但在發(fā)生較大降雨量時(shí)，也會(huì)受到壤中流的影響，空間分布結(jié)構(gòu)局部發(fā)生暫時(shí)性變化，造成預(yù)測(cè)效果不理想。

3 結(jié)論

1)通過土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性結(jié)合降維因子分析，選取合理的典型樣點(diǎn)組合，應(yīng)用多元線性回歸模型可以有效地預(yù)測(cè)空間各監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分。若僅以時(shí)間穩(wěn)定性為基礎(chǔ)選取的樣點(diǎn)作為自變量，模型精度不足以精確模擬研究區(qū)土壤水分，結(jié)合因子分析選取典型樣點(diǎn)組合構(gòu)建模型時(shí)，模型模擬精度較高。

2)研究區(qū)竹林土壤水分較茶園具有更好的時(shí)間穩(wěn)定性，監(jiān)測(cè)點(diǎn)土壤水分的空間相關(guān)性更強(qiáng)。

3)研究區(qū)較深層的30 cm土壤水分的空間分布結(jié)構(gòu)較10 cm穩(wěn)定，土壤水分的分布具有更強(qiáng)的空間變異性。較淺的10 cm深處土壤易受降雨、根系等因素影響，水分波動(dòng)較大，土壤水分空間分布結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定。

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Optimizing Soil Moisture Monitoring Based on Temporal Stability and Factor Analysis

LIU Yujiao1,2,ZHU Qing1*,LV Ligang3,LIAO Kaihua1,XU Fei1
(1 Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences,Nanjing Instituted of Geographic and Limnology,Chinese Academy of Sciences,Nanjing 210008,China; 2 University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China; 3 School of Geographic and Oceanographic Sciences,Nanjing University,Nanjing 210046,China)

Abstract:This paper armed to optimize soil moisture monitoring by taking hill slopes in a tea garden and a bamboo forest located in Gaochun district of Nanjing City as examples and monitoring soil moisture in long-term.Based on the temporal stability and factor analysis,representative sampling sites were selected to predict soil water contents for other sampling sites by building stepwise regression models,and then checked the predication accuracy.The results showed:when only monitoring soil water content at 7 representative sampling sites in tea garden,RMSE of prediction was ≤1.5 cm3/cm3.In addition,while only monitoring soil water content at 5 representative sampling sites in bamboo forest,RMSE was ≤1.7 cm3/ cm3.This method can reduce the number of soil moisture monitoring sites in predicting soil water content on hill slopes with limit observations.In addition,land use type and soil depth can affect soil moisture characteristics.Bamboo forest had stronger temporal stability and higher spatial autocorrelation in soil moisture than tea garden,however,the performance of regression models for bamboo forest was worse than those for tea garden.It is noted that the spatial structure of soil moisture at 30 cm depth was more stable than that at 10 cm depth,implying the performance of regression models is better at 30 cm than at 10 cm depth.

Key words:Soil water content; Spatial prediction; Temporal stability; Tea garden; Bamboo forest

作者簡介：劉玉嬌(1991—)，女，貴州遵義人，碩士研究生，主要從事土壤水運(yùn)動(dòng)模擬研究。E-mail:njuliuyujiao@163.com

* 通訊作者(qzhu@niglas.ac.cn)

基金項(xiàng)目：①國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271109；41301234)和中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所“一三五”重點(diǎn)項(xiàng)目(NIGLAS2012135005)資助。

DOI:10.13758/j.cnki.tr.2016.01.028

中圖分類號(hào)：S152.7