鄧元紅,王世杰, ,白曉永, ,*,吳路華,操 玥,李朝君,, ,李匯文,胡澤銀

1 中國科學院地球化學研究所,貴陽 550081 2 中國科學院大學,北京 100049 3 中國科學院普定喀斯特生態(tài)系統(tǒng)觀測研究站,安順 562100 4 貴州師范大學地理與環(huán)境科學學院,貴陽 550001

土壤濕度是衡量陸地土壤干濕狀況的重要指標,它聯(lián)系了巖石圈、水圈、生物圈、大氣圈之間物質的運移和能量的交換[1-2]。土壤濕度的多少影響植物的生長發(fā)育狀況以及農作物的產(chǎn)量[3]；同時,土壤濕度影響水循環(huán)過程中的蒸發(fā)和徑流形成等環(huán)節(jié)；其次,土壤濕度影響土壤中化學物質的運移[4]；此外,土壤濕度通過改變陸地地表向大氣輸送感熱、潛熱的分配比例,地表的反照率、土壤的熱容量、地表蒸發(fā)和植被生長狀況,影響地表能量、水分的再分配,對氣候產(chǎn)生影響[5- 6],因此揭示土壤濕度的時空分布、影響因素及其氣候效應是水文學、氣候學等領域的重要研究內容[7-9]。

土壤濕度與氣候要素之間存在互饋效應[10-13]。目前,許多學者采用站點觀測數(shù)據(jù)、再分析資料、遙感土壤水分反演數(shù)據(jù)等研究土壤濕度對氣候的影響[7,14-15],發(fā)現(xiàn)土壤濕度是氣候異常持續(xù)性的影響因子[16-18],陸地土壤濕度異常存在著數(shù)周至數(shù)月的記憶性,可以對后期的氣象或氣候進行預測[19-20]。Seneviratne等[21]利用AGCM模型研究發(fā)現(xiàn)在土壤濕度為中等的地區(qū)土壤濕度的記憶性最高,土壤的極端干燥或潮濕狀態(tài)往往會增加土壤水分的記憶；Orth等[22]基于站點數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)在歐洲地區(qū),土壤濕度記憶在某些季節(jié)持續(xù)高達40 d；國內,李若麟等[23]研究表明全球的土壤濕度記憶性長達20—110 d不等；程善俊等[24]發(fā)現(xiàn)與表層土壤濕度相比,黃土高原半干旱地區(qū)深層的土壤濕度能較穩(wěn)定地記憶區(qū)域氣候的變化過程。中國西南地區(qū)分布著大面積的喀斯特地貌,土壤水分是喀斯特作用、土壤侵蝕的重要影響因子,更是喀斯特石漠化嚴重地區(qū)植被生長的限制性因子,因而有關土壤濕度的研究多集中于西南地區(qū)土壤水分的影響因素及影響機制[3],對該區(qū)域土壤濕度的氣候效應的研究偏少；此外,受地形影響,西南地區(qū)土壤濕度觀測數(shù)據(jù)集在時空上不連續(xù),導致針對西南地區(qū)多層次、像元尺度的土壤濕度的記憶性及其與氣候之間的關系的研究甚少。左志燕等[25]采用1982—2001年ERA- 40土壤濕度再分析資料研究發(fā)現(xiàn)中國西南地區(qū)春季各層的土壤濕度均呈變干的趨勢；鄧彪等[26]基于站點數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)1994—2011年四川盆地表層土壤濕度呈微弱的上升趨勢；王碩甫等[27]研究發(fā)現(xiàn)在西南地區(qū)(川、貴、渝、滇),與淺層(10 cm)相比,中層(50 cm)的土壤濕度與氣溫、降水之間的相關性略強。

鑒于此,本文基于1979—2017年GLDAS(Global Land Data Assimilation System)土壤濕度數(shù)據(jù),以包括青藏高原部分地區(qū)在內的中國西南為研究區(qū),完成以下研究目的：1)基于觀測站點實測數(shù)據(jù)評價GLDAS土壤濕度數(shù)據(jù)在研究區(qū)的適用性。2)利用線性傾向估計、距平分析揭示39年來西南地區(qū)土壤濕度與降水、氣溫的變化趨勢及空間分布格局。3)采用Pearson相關和偏相關分析不同深度的土壤濕度與降水、氣溫之間的時空相關性。4)計算土壤濕度記憶性,探討中國西南地區(qū)土壤濕度記憶性的空間分布特征及季節(jié)特征。本文研究結果對深入了解西南地區(qū)土壤濕度特征,區(qū)域陸面過程模擬和氣候預測提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)

圖1 研究區(qū)的位置及土壤濕度觀測站點分布 Fig.1 Location of study area and spatial distribution of soil moisture observation stations

如圖1所示,本文中國西南研究區(qū)主要包括廣西、云南、貴州、重慶、四川、青海西南部、西藏東北部地區(qū),后文分別統(tǒng)一簡稱為桂、滇、黔、渝、川、青、藏,經(jīng)緯度范圍為19.45—37.63N,83.66—113.25E,面積約為233萬km2。研究區(qū)覆蓋我國地形第一階梯向第二階梯過渡帶,平均海拔為2906 m,相對高差為7198 m,地形高差懸殊,地貌類型復雜。以橫斷山為界,橫斷山以東分布有四川盆地、云貴高原,西部分布著青藏高原；氣候類型從東南向西北依次為熱帶季風氣候、亞熱帶季風氣候、高原高山氣候；同時,桂、滇、黔、川等南方地區(qū)分布著具有二元三維結構的典型喀斯特地貌[28],生態(tài)環(huán)境脆弱,部分地區(qū)存在著嚴重的土壤侵蝕與石漠化問題[29- 31],土壤水分是喀斯特土壤退化的關鍵因子[32]；此外,青藏高原地區(qū)平均海拔在4000 m以上,廣泛分布著多年凍土,其面積占世界多年凍土的7%,主要位于青藏高原內腹的昆侖山與唐古拉山之間的區(qū)域[33]。春夏兩季青藏高原土壤濕度為增加期,進入秋季為減少期,冬季則為穩(wěn)定期[34- 35]。

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)源與預處理

計算土壤濕度的記憶性需要長時間序列的土壤濕度數(shù)據(jù)。然而,土壤濕度的時空變率大,研究區(qū)時空連續(xù)的土壤濕度站點觀測資料匱乏,遙感觀測數(shù)據(jù)只能反演出表層土壤濕度,因此本文采用了全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)GLDAS(Global Land Data Assimilation System)陸面模式NOAH提供的1979—2017年1°×1°的3 h土壤濕度數(shù)據(jù),土壤深度分為0—10、10—40、40—100、100—200 cm。GLDAS結合地面觀測和衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品,通過數(shù)據(jù)同化生成了最優(yōu)近實時的地表狀態(tài)變量,克服了地面觀測的局限性[36],大量研究評價結果表明了GLDAS數(shù)據(jù)具有較高的可信度[37- 39],目前,已被廣泛應用于土壤濕度研究、遙感反演土壤濕度結果驗證,氣候氣象預測,水資源管理,旱澇災害等研究領域[40- 42]。為評價GLDAS土壤濕度在研究區(qū)的適用性,采用了ISMN(International Soil Moisture Network)提供的土壤濕度觀測數(shù)據(jù),ISMN收集整理了來自世界50多個觀測網(wǎng)絡的土壤濕度數(shù)據(jù),現(xiàn)已被廣泛用于多源土壤濕度數(shù)據(jù)的驗證[43- 44]。由于各觀測站點的觀測儀器、測量深度、采樣間隔等不一致,本文篩選出測量深度在0—10 cm、質量符合標準的實測數(shù)據(jù),用于驗證0—10 cm的GLDAS土壤濕度,站點位置見圖1。研究區(qū)降水和氣溫數(shù)據(jù)為美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的地球系統(tǒng)研究實驗室(ESRL)提供的1979—2017年0.5°×0.5°的降水數(shù)據(jù)和氣溫數(shù)據(jù)(https://www.esrl.noaa.gov/)。在數(shù)據(jù)預處理方面,通過算術平均將土壤濕度3 h數(shù)據(jù)處理為日數(shù)據(jù),同時由于該土壤濕度數(shù)據(jù)單位為kg/m2,即用研究層內單位面積的含水量表示,本文將表層到深層的土壤濕度分別乘以0.1、0.3、0.6、1,消除土層厚度的影響[24]；將土壤濕度實測數(shù)據(jù)、降水數(shù)據(jù)和氣溫數(shù)據(jù)通過最鄰近算法進行插值,使其與GLDAS土壤濕度數(shù)據(jù)的時空分辨率相匹配；為消除量綱的影響,將土壤濕度實測數(shù)據(jù)與GLDAS數(shù)據(jù)均進行了歸一化處理。

2.2 方法

2.2.1 線性傾向估計

用yi,ti分別表示樣本量為n的氣候變量及其對應的時間,建立yi與ti之間的一元線性回歸,具體公式如下：

(1)

式中,用最小二乘法去估計公式(1)中回歸常數(shù)α、回歸系數(shù)β,估計方法可參考文獻[45]；其中,β即為傾向值,β×10 a為氣候傾向率,即為每10年氣象要素yi的變化率[46]。β大于(小于)0表示氣候變量隨時間呈上升(下降)趨勢,β絕對值的大小代表氣候變量隨時間變化的速率或幅度。本文分別對1979—2017年各層土壤濕度、降水、氣溫的進行線性傾向估計,其中t1=1979,t2=1980,……,t39=2017。

2.2.2 相關系數(shù)與偏相關系數(shù)

本文計算了西南地區(qū)0—10 cm土壤濕度實測數(shù)據(jù)與GLDAS數(shù)據(jù)的相關系數(shù),同時也計算了各深度的GLDAS土壤濕度與降水、氣溫在時空上的相關系數(shù),具體計算方法如下,

(2)

偏相關系數(shù)。在3個變量xi、xj、xh中,排除其中一個變量的影響后計算的剩余兩個變量的偏相關系數(shù),公式為：

(3)

式中,rij、rih、rjh分別表示變量xi和xj,ri和xh,xj和xh的相關系數(shù),rij·h是在固定變量xh后xi和xj的偏相關系數(shù)。本文在像元尺度上分別計算了不同深度的土壤濕度與降水、氣溫之間的偏相關系數(shù)。

2.2.3 土壤濕度記憶性的計算

土壤濕度記憶性定義為土壤濕度的滯后自相關系數(shù)低于99%的置信度檢驗時的滯后天數(shù),它的大小可以用土壤濕度的自相關系數(shù)來衡量[23],計算公式如下：

(4)

3 結果與分析

3.1 GLDAS土壤濕度的適用性評價

表1所示,研究區(qū)6個實測站點的土壤濕度與匹配的GLDAS土壤濕度數(shù)據(jù)均呈十分顯著的正相關關系,通過了99.9%的顯著性檢驗?？傮w相關性較好,為0.48—0.58,這說明在未考慮站點與像元的尺度(即1°×1°)差異的情況下,GLDAS土壤濕度數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)仍具有較好的一致性,能夠較真實地反映中國西南地區(qū)土壤濕度狀況。

3.2 土壤濕度與氣候的時空特征

3.2.1 土壤濕度趨勢分析及空間分布特征

圖2表明,1979—2017年西南地區(qū)各深度的土壤濕度距平時間序列均呈不同幅度的波動變化,且總體上存在較好的一致性,即存在同相位,該特點在1991年之后表現(xiàn)的最為明顯。表2顯示西南地區(qū)各深度的土壤濕度在變化趨勢上存在差異性,0—10、10—40、100—200 cm土壤濕度均呈減少的趨勢,但僅0—10 cm的土壤濕度傾向值顯著(通過0.001顯著性水平),氣候傾向率為0.7 kg/m2/10 a,西南地區(qū)40—100 cm的平均土壤濕度呈微弱的增加趨勢,但變化趨勢不顯著；此外,1979—2017年不同深度的年均土壤濕度年際間變化明顯,存在2—3 a的變化周期(圖2),該特點與我國東部地區(qū)土壤濕度變化周期一致[47]；其中,在1996年,西南地區(qū)各層土壤濕度均達到最小值,土壤為干旱狀態(tài)(負距平)。在空間分布上,西南地區(qū)多年平均狀態(tài)下的土壤濕度存在顯著差異(圖3),在表層(0—10 cm),滇、藏、川交界處等研究區(qū)中部的土壤濕度最低,而藏中、青南的土壤濕度最高；10—40、40—100、100—200 cm的土壤濕度的空間分布具有良好的一致性,總體上,從東南向西北土壤濕度逐漸減少,主要表現(xiàn)在渝、黔、桂、川東地區(qū)土壤濕度偏高。在垂直分布上,圖3顯示西南地區(qū)中層(10—40、40—100 cm)的土壤濕度顯著高于0—10、100—200 cm的土壤濕度,該結果與王碩甫等[27]人的結論一致,統(tǒng)計顯示,從表層到深層,西南地區(qū)平均的多年土壤濕度均值依次為31.58、43.81、43.44、24.93 kg/m2(表1)；同時,0—10 cm土壤濕度的高、低值區(qū)分別處于西南地區(qū)的西部和中部,而更深層的土壤濕度的高、低值區(qū)的空間分布與其相反,這可能是由于西南地區(qū)西部為高寒地區(qū),表層存在多年凍土導致。

表1 表層土壤濕度實測數(shù)據(jù)與GLDAS數(shù)據(jù)的相關性

顯著性標記：0.001 ‘***’ 0.01 ‘**’ 0.05 ‘*’

圖2 西南地區(qū)平均的年平均土壤濕度距平、年降水距平和年平均氣溫距平變化趨勢Fig. 2 Change trend of annual average soil moisture anomalies, annual precipitation anomalies and annual mean temperature anomalies in Southwest China

3.2.2 降水和氣溫的趨勢分析及空間分布特征

圖2顯示,總體上,1979—2017年西南地區(qū)平均的年降水量呈不顯著的增加趨勢,而年平均氣溫呈極顯著線性增加趨勢,氣候傾向率為0.4℃/10 a(表2)。二者年際變化均十分明顯,其中,年降水量在1981年達到最大,在1992年達到最??；在1982—1989、1991—1997、2003、2006—2007、2009、2011年,西南地區(qū)降水偏少(負距平),在其他年份降水量偏多。同時,從圖2可以看出西南地區(qū)平均的年平均氣溫存在3—4 年的變化周期；在1983年,西南地區(qū)年平均氣溫最低,為6.93℃,而在2009年達到最高值,為8.95℃；在1979—1997、2000年西南地區(qū)處于偏冷氣候期(負距平),在其他年份基本處于偏暖氣候期(正距平)。此外,對比氣溫距平與降水距平的變化曲線,西南地區(qū)平均的年降水量與年均氣溫在1986、1989、2011等年份呈反相位,而在1980、2003、2006、2009年呈同相位。

表2 1979—2017年西南地區(qū)平均的土壤濕度、降水、氣溫的線性傾向估計

顯著性標記：0.001 ‘***’ 0.01 ‘**’ 0.05 ‘*’

圖3 多年平均狀態(tài)下西南地區(qū)土壤濕度、年降水量及氣溫的空間分布Fig.3 Spatial distribution of multi-annual mean soil moisture, annual precipitation and temperature in Southwest China

在空間分布上,西南地區(qū)多年平均年降水量由東南向西北遞減(圖3),該分布特征與較深層的土壤濕度分布相似(圖3)。具體表現(xiàn)為滇西、川北,研究區(qū)青藏地區(qū)的年降水量在800 mm以下,但在研究區(qū)藏東南邊緣地帶年降水量最高在2000 mm以上,桂東北等少部分地區(qū)年平均降水量在1600 mm以上。西南地區(qū)多年平均氣溫空間分布特征與年降水量分布相似,即從東南向西北,氣溫逐漸降低(圖3),這可能是受海拔高度和緯度的影響。例如,藏、青等地區(qū)平均海拔高達4000 m以上,多年平均氣溫在0℃以下；云南和廣西的南部地區(qū)緯度低,多年平均溫度偏高,在20℃以上,研究區(qū)東北部四川盆地因海拔低,氣溫比同緯度地區(qū)高。以上說明西南地區(qū)從東南向西北,氣候由高溫多雨到低溫少雨。

3.3 土壤濕度與降水、氣溫的時空相關性

圖2中年平均土壤濕度距平與年降水量距平,年平均氣溫距平的變化曲線在部分年份存在同相位,但整體的相關性不清晰；圖3中,1979—2017年多年平均狀態(tài)下的土壤濕度、降水量、氣溫在空間分布上存在良好的一致性,因此,為進一步探究土壤濕度與降水、氣溫之間的時空相關性,本文分別從時間、空間維度計算了土壤濕度與降水、氣溫之間的Pearson相關系數(shù)(表3)。

表3西南地區(qū)不同深度的土壤濕度與降水、氣溫之間的時空相關系數(shù)

Table3Temporalandspatialcorrelationcoefficientsbetweendifferentdepthsofsoilmoistureandprecipitation,temperatureinSouthwestChina

維度Dimension氣候要素Climate factor土壤濕度 Soil moisture0—10 cm10—40 cm40—100 cm100—200 cm時間Time降水0.170.47**0.32*0.36*氣溫-0.50 *0.02-0.13-0.05空間Space降水-0.34***0.59***0.64***0.78***氣溫 -0.39***0.68***0.75***0.85***

顯著性標記：0.001 ‘***’ 0.01 ‘**’ 0.05 ‘*’

由表3可知,在時間維度上,西南地區(qū)各層年平均土壤濕度與年降水量均呈正相關,且10—40 cm的土壤濕度與降水的相關性最強且最顯著,但表層0—10 cm的土壤濕度與年降水量之間相關性不顯著；同時,0—10 cm的年平均土壤濕度與年平均氣溫呈顯著的負相關關系,這說明1979—2017年氣溫的升高可能是表層土壤濕度干化的重要原因,而更深層的土壤濕度與年平均氣溫之間無顯著的相關關系。在空間上,西南地區(qū)多年平均狀態(tài)下的0—10 cm土壤濕度與年降水量、年平均氣溫均呈極顯著的負相關關系,但根據(jù)水量平衡原理,土壤濕度與降水量為正相關關系,這與本文研究結果不同,原因有待進一步分析；同時,表3顯示,10—40、40—100、100—200 cm的土壤濕度與降水、氣溫均呈極顯著的正相關關系,且隨著深度增加,相關性均增強。以上說明,西南地區(qū)偏深層的土壤濕度與氣候因子(降水、氣溫)之間的空間分布型具有良好的一致性,這可能受地形控制的結果。

3.4 西南地區(qū)土壤濕度記憶性的時空分布特征

圖4 西南地區(qū)不同季節(jié)不同深度土壤濕度的記憶性Fig.4 Soil moisture memory in different seasons and depths in Southwest ChinaMAM：3、4、5月；JJA：6、7、8月；SON：9、10、11月；DJF：12、1、2月

大量研究表明土壤濕度異常具有較長的持續(xù)性,即土壤濕度的記憶性(Soil Moisture Memory, SMM),這種記憶性可以預測季節(jié)尺度的氣候狀況,本文逐像元計算了西南地區(qū)不同深度不同季節(jié)的SMM[48-49]。如圖4、圖5所示,西南地區(qū)SMM存在明顯的空間差異性和季節(jié)差異,總體變化范圍為19—111 d左右,以60—90 d為主,這說明西南地區(qū)的土壤濕度可能對后期2—3個月的天氣或氣候產(chǎn)生影響,該計算結果與Dirmeyer等[50],李若麟等[23]的研究結果一致。具體地,在春季(MAM),表層(0—10 cm)偏干地區(qū)的SMM偏短,為30—60 d左右,主要位于渝、黔、川北部等地區(qū),而在西藏中北部地區(qū)、廣西東部地區(qū)的SMM長達80 d及以上；從0—10 cm到10—40、40—100 cm,西南地區(qū)大部分區(qū)域的SMM變短,其中在40—100 cm,青、藏等44.3%的地區(qū)的SMM短于50 d,而相比之下,西南地區(qū)100—200 cm的SMM略偏長,以60—70 d為主。夏季(JJA),在0—10 cm,濕潤地區(qū)的SMM偏長,例如,桂、黔、渝三省的西部地區(qū),SMM長達3個月以上；同時,在100—200 cm,西南地區(qū)SMM長達3個月以上的范圍達到最大,占比25.3%,主要分布在云南、四川東南部,青海東部等地區(qū)；秋季(SON),西南地區(qū)不同土深的SMM高低值空間分布格局與春季相似,存在細微差異,例如,在秋季,青藏地區(qū)中部0—10、10—40 cm的SMM,達到全年最長為80 d以上,這可能是由于在春季青藏高原地區(qū)土壤濕度持續(xù)減少的結果。冬季(DJF),在0—10 cm,西南地區(qū)的SMM的空間差異較小,95%地區(qū)的SMM長達2—3個月；同時,隨著深度的增加,西南地區(qū)冬季SMM短于2個月的西部地區(qū)空間分布變化規(guī)律總體上與春季相似,但云南、四川東北部的SMM天數(shù)增加。

圖5 西南地區(qū)不同季節(jié)不同深度的土壤濕度記憶性(SMM)的面積百分比Fig.5 Area percentage of soil moisture memory (SMM) in different seasons and depths in Southwest China圖中1、2、3、4分別代表深度0—10、10—40、40—100、100—200 cm

4 討論

4.1 西南地區(qū)土壤濕度與氣候因子的相關性

對比表3中土壤濕度與降水、氣溫在時間維度上的相關性,發(fā)現(xiàn)在表層(0—10 cm),土壤濕度與氣溫的相關性比其與降水之間的相關性更強；在更深層(10—40、40—100、100—200 cm),土壤濕度與降水的相關性比其與氣溫的相關性更強,這意味著,西南地區(qū)表層土壤濕度可能主要受氣溫控制,而更深層的土壤濕度主要受降水的影響,即降水多(少)影響更深層土壤儲水量的多(少),從而表現(xiàn)為更深層土壤濕度的高(低)。然而,Pearson相關系數(shù)不能排除降水與氣溫之間的相互關系,為此,本文逐像元計算研究區(qū)土壤濕度與降水、氣溫的偏相關系數(shù)。結果表明,西南地區(qū)不同地區(qū)、深度的土壤濕度與降水的偏相關系數(shù)范圍為-0.35—0.72不等,而土壤濕度與氣溫的偏相關系數(shù)變化范圍為-0.66—0.73不等。

為進一步判斷對研究區(qū)土壤濕度影響更強的氣候因子(降水、氣溫),本文逐像元比較土壤濕度與降水、氣溫的偏相關系數(shù)絕對值,保留最大值(圖6)。在圖6中,西南地區(qū)東南部的桂、滇、黔、渝及川南0—10 cm的土壤濕度與降水的關系更加密切,二者呈顯著的正相關關系,且在云南地區(qū)的偏相關系數(shù)最大；同時,西南中西部的四川盆地北部、青藏高原中部地區(qū)土壤濕度與降水、氣溫的偏相關系數(shù)不顯著,這說明該地區(qū)的土壤濕度主要受到降水、氣溫以外因素的影響；此外,西南地區(qū)的西北部少部分地區(qū)的土壤濕度與氣溫呈強度的正相關。隨著深度增加,土壤濕度與降水、氣溫呈顯著相關的地區(qū)范圍擴大,這說明更深層的土壤濕度與降水、氣溫的關系更加密切。具體地,滇、桂等西南地區(qū)南部,青海等西南地區(qū)西北部10—40、40—100、100—200 cm的土壤濕度與降水的相關性更加密切；30°N附近的四川盆地等研究區(qū)中部、東北部地區(qū)的土壤濕度與氣溫的關系更加密切,二者呈顯著的負相關關系。綜上所述,西南地區(qū)的土壤濕度整體上主要受降水影響,二者呈正相關關系,但在表層,西南地區(qū)青藏高原,四川南部地區(qū)的土壤濕度與降水、氣溫關系均不顯著。

圖6 1979—2017西南地區(qū)土壤濕度與降水、氣溫之間的偏相關系數(shù)Fig.6 Partial correlation coefficients between different depths of soil moisture and precipitation, temperature in Southwest China from 1979 to 2017研究區(qū)中灰色部分為偏相關系數(shù)的P值大于0.1的區(qū)域

4.2 土壤濕度記憶性的氣候效應

土壤濕度是影響陸-氣相互作用的關鍵因子,對陸地氣候變化的影響僅次于海洋溫度,其記憶性對后期數(shù)周至數(shù)月的降水、氣溫有一定的預測作用[7]。對比分析西南地區(qū)不同土壤深度的SMM(圖4—5),結果表明,總體上表層0—10 cm的SMM偏長,西南地區(qū)西北部40—100 cm的SMM最短且區(qū)域分異顯著,這說明西南地區(qū)0—10 cm的土壤濕度對未來整個西南地區(qū)長時期的氣候預測更具代表性。同時,統(tǒng)計不同季節(jié)研究區(qū)SMM均值,發(fā)現(xiàn)西南地區(qū)季節(jié)性差異主要體現(xiàn)在夏季不同深度的平均SMM最長,其次為冬季、春季,秋季的平均SMM最短,其中,西南地區(qū)100—200 cm的SMM季節(jié)變化最為明顯。此外,在雨季(夏季),中國西南的濕潤地區(qū)深層的SMM比表層的更長,在100—200 cm西南地區(qū)SMM長達3—4個月的地區(qū)范圍達到最大,這可能是由于夏季濕潤地區(qū)降水等活動頻繁,而表層土壤濕度受到大氣的影響最為直接,包含了隨機氣象事件的噪聲,因而持續(xù)性差[51- 52]；西南地區(qū)西北部,即青藏高原高寒地區(qū)表層SMM在夏季最短,秋季最長。這可能是由于夏季時,高原處于雨季,表層土壤濕度受到季風降水活動影響大,因而表層的土壤濕度記憶性偏短；在秋季,土壤濕度持續(xù)減少,表層土壤逐漸凍結,之后進入穩(wěn)定期,SMM偏長[34]。

5 結論

本文以中國西南地區(qū)為研究區(qū),采用線性傾向估計、距平分析、Pearson相關和偏相關等方法揭示了1979—2017年西南地區(qū)土壤濕度、降水、氣溫的變化規(guī)律和空間分布格局,分析了不同深度的土壤濕度與降水、氣溫之間的時空相關性,探討了中國西南地區(qū)土壤濕度記憶性的空間分布特征及季節(jié)特征。主要結論如下：

(1)西南地區(qū)各深度的年平均土壤濕度整體上波動相位具有較好的一致性,但長期趨勢存在差異性。0—10 cm的土壤濕度呈顯著減少趨勢(P< 0.001),氣候傾向率為0.7 kg/m2/10 a,而10—40、40—100、100—200 cm土壤濕度無顯著變化趨勢。中層(10—40、40—100 cm)土壤濕度高于表層(0—10 cm)和深層(100—200 cm),且多年平均狀態(tài)下,表層土壤濕度與更深層的土壤濕度的呈相反空間分布格局。

(2)1979—2017年西南地區(qū)年降水量整體上呈不顯著增加趨勢,而年平均氣溫呈極顯著的增加趨勢(P< 0.001),每10 a升溫0.4℃；多年平均狀態(tài)下年降水量與年平均氣溫均由東南到西北遞減的空間格局。

(3)在空間分布上,更深層的土壤濕度與降水、氣溫之間的相關性更強。在長期變化上,偏相關系數(shù)表明西南地區(qū)的土壤濕度整體上主要受降水影響,二者呈正相關關系,但在表層,研究區(qū)青藏高原,四川南部地區(qū)的土壤濕度與降水、氣溫關系均不顯著。

(4)西南地區(qū)土壤濕度濕度記憶性(SMM)存在明顯的空間差異性和季節(jié)差異,總體變化范圍為19—111 d左右,主要以60—90 d為主；其中,0—10 cm的土壤濕度對整個西南地區(qū)長期(2—3個月)的氣候預測具有更好的代表性；在季節(jié)上,西南地區(qū)平均的SMM在夏季最長,其次為冬季、春季,秋季最短。

(5)在雨季,濕潤地區(qū)深層土壤濕度的記憶性比表層更長；受降水、凍土的消融與凍結等過程的影響,研究區(qū)青藏高原地區(qū)表層SMM在夏季最短,秋季最長。