2. 内蒙古鄂尔多斯市造林总场, 内蒙古树林召 014300
灌溉能提高根区土壤的水分有效性,从而在短时间内提高人工林生产力[1]。然而不合理灌溉不仅会造成大量水资源浪费,还会导致地下水污染、土壤盐渍化等环境问题[2]。因此,揭示人工林灌溉土壤水分运移规律及其影响因子,研究高效节水灌溉技术及精准灌溉策略,有利于因地制宜开展灌溉。
人工林常用节水灌溉技术有滴灌、喷灌、渗灌等,滴灌较其他灌溉方式能提高植物水分利用效率达14% ~ 35%[3],因而被广泛应用于人工林培育[4]。关于人工林滴灌的研究较多,部分研究包括了滴灌下人工林蒸腾过程[5]、根系分布及生长[6],但对滴灌下人工林水分运移的研究较少。滴灌使水流缓缓滴到植物体的根部和土壤中,通过水分运移过程形成土壤湿润体供植物吸收大量的水分和养分[7],因而土壤水分运移规律也是湿润体特征参数(如水平和垂直湿润锋)的时空变化规律[8-9],该规律对人工林生长和发育有重要影响。
土壤是具有不规则形状和自相似结构的多孔介质,存在一定的粒径分形特征[10],而决定分形特征的土壤粒径分布(particle size distribution,PSD)对土壤水分运动[11]、持水性能[12]和溶质运移[13]有重要意义,被广泛应用于估计土壤水分特征曲线[13]及水力传导度[14]等。土壤分形特征通过影响PSD对土壤水分运移的驱动力和水力传导度产生影响[15]。此外,土壤粒径单重分形维数越大,则土壤质地越细[16],此时固相比表面积越大,表面能越高、吸附能力越强,粒间孔隙越小,吸水、保水性能越强,阻滞了水分入渗能力及湿润锋运移[17-18]。因此,探究不同人工林分形特征参数对滴灌水分运移规律的影响,对揭示不同土壤PSD下水分利用策略至关重要。已有学者应用单重及多重分形维数对土壤PSD与水分特征曲线及持水特性的关系进行了研究[19],但关于土壤分形特征与滴灌下湿润锋运移规律的关联性研究还鲜有报道。
沙柳(Salix psammophila)、速生杨(Populus popular)、旱柳(Salix matsudana Koidz)及榆树(Ulmus pumila)因速生、耐旱等特点成为内蒙古中西部地区典型树种,本研究以该4类人工林为研究对象,在库布齐沙地研究区内,采用大田试验法观测土壤水分运移动态过程,通过激光粒度衍射法测定土壤PSD并计算单重和多重分形维数,旨在对比滴灌下不同人工林土壤水分运移过程及湿润体形态差异以确定合理灌溉策略;分析不同土壤PSD下分形维数对湿润体时空变化特征的影响,以期初步剖析滴灌下湿润体的形成机理。
1 研究区概况与研究方法 1.1 研究区概况试验地位于内蒙古自治区鄂尔多斯市达拉特旗鄂尔多斯造林总场沟心召分场曹四滩护林站(40°14'24'' N,110°39'14'' E,海拔1 128 m),其人工林资源分布如图 1所示。该地属温带大陆性季风气候,多年平均气温6.1℃,平均降水量297.3 mm。土壤以草甸风沙土为主,人工林主要树种为沙柳、速生杨、旱柳及榆树等,林下草本植被以沙生植物为主。试验地土壤颗粒组成及质地见表 1,其中土壤颗粒组成采用RODOS/M型激光粒度分析仪(德国)基于激光粒度衍射法得到。
针对各类人工林分别随机选择1个试验小区(每类人工林含3个试验小区,即3个重复),试验小区大小为40 m × 36 m,林木长势良好、均匀。试验地滴头布置于2021年7月,滴头流量3.0 L/h,间距100 cm,沿树行方向按一行二带式布置于地表,滴灌管铺设于树体两侧距树30 cm处。在各试验小区中各随机选择6个滴头,并在滴头正下方20 cm深处安装土壤水势传感器(TEROS21,METER,the US),与其配套的数据采集器(ZL6Basic,METER,the US)每隔15 min记录一次数据。生长季内,由于土壤水分有效性低于70% 时,林木生长量开始下降[20],则对于本研究样地土壤含水量至少应为田间持水量的78.9%,因此设定当滴头正下方20 cm处的土壤水势达到–20 kPa(即土壤含水量为田间持水量的81%)时开始灌溉,灌溉时长6 h。然后对各试验小区的地表土壤湿润锋运移距离进行测定,期间为减少水分蒸发采用低透光塑料布遮盖。
2021年8月初采集土样,取土剖面设置在各试验小区相邻的林木林带之间,剖面与林带距离统一为45 cm(距离滴头15 cm),在每个试验小区中随机选择3个滴头(共12个滴头),也即3个剖面进行分层取土。考虑研究区地下水位及人工林细根分布情况,取土深度取为80 cm,取样间隔为20 cm,即按0 ~ 20、20 ~ 40、40 ~ 60、60 ~ 80 cm分层取样,采用体积为100 cm3环刀各剖面每层随机取3个土样进行混合,用于测定土壤PSD,其前处理方法参考文献[21]。
由表 1可知,各人工林土壤质地以砂土及砂壤土为主,且颗粒组成中黏粒占比均低于2.50%,而砂粒占比超过70.0%。为定量描述不同人工林土壤质地差异,以土壤中砂粒与粉粒体积分数之比(以下简称砂粉比)作为土壤质地特征参数,当砂粉比≤4.0时,土壤质地记为RSS1.0;当砂粉比为4.0 ~ 6.0(含6.0)时,记为RSS1.5;当砂粉比为6.0 ~ 8.0(含8.0)时,记为RSS2.0;当砂粉比为8.0 ~ 10.0(含10.0)时,记为RSS2.5;当砂粉比 > 10.0时,记为RSS3.0。故按照砂粉比均值将榆树、旱柳、沙柳和速生杨土壤分别标记为RSS1.0、RSS1.5、RSS2.0和RSS3.0。
1.2.2 测定项目和方法1) 湿润锋水平运移距离(HMDW)。2021年8月,于各试验小区中各随机选择4个滴头(共16个滴头),采用卷尺测量滴灌过程中及停灌后的HMDW,停灌前HMDW每10或20 min测定1次,停灌后每1 h观测1次,停灌4 h后每12 h观测1次,直至停灌后41 h。
2) 湿润锋垂直运移距离(VMDW)。每个滴头附近由取土剖面改造为观测坑,观测坑长2.0 m、宽1.5 m、深1.2 m,使观测坑长边距离滴头10 cm,用卷尺测量滴灌过程中及停灌后土壤剖面上的VMDW,并对距地表每隔5 cm划辅助线测量剖面HMDW(图 2)。VMDW在灌溉过程中及停灌4 h内每20 min测定1次,停灌4 h后每1 h观测1次,剖面HMDW每1 h观测1次,直至停灌后41 h。
3) 土壤颗粒单重分形维数。在内蒙古农业大学土壤物理实验室利用粒径范围为0.02 ~ 2 000 μm激光粒度分析仪进行粒度分析,获取PSD数据。依据美国农部制标准,将土壤粒径分为7类,即极粗砂(1 000 ~ 2 000 μm)、粗砂(500 ~ 1 000 μm)、中砂(250 ~ 500 μm)、细砂(100 ~ 250 μm)、极细砂(50 ~ 100 μm)、粉粒(2 ~ 50 μm)和黏粒(< 2 μm)。采用土壤颗粒体积分形模型来计算单重分形维数[22],计算公式如下:
$ 3-D=\frac{\lg \left[V_{(r<R i)} / V_{\mathrm{T}}\right]}{\lg \left[R_i / R_{\max }\right]}$ | (1) |
式中:Ri为某粒径区间上下限算术平均值(μm);Rmax为粒径分级中最大粒径(μm);V(r < Ri)为粒径小于Ri的颗粒累计体积(cm3);VT为颗粒总体积(cm3);D为单重分形维数[21]。
4) 土壤颗粒多重分形维数。取激光粒度分析仪测量区间I=[0.02, 2 000],按照对数等差数列划分为100个子区间Ii =[φi, φi+1],φi和φi+1为仪器测得粒径范围,i=1, 2, 3,
$ \sum\limits_{i = 1}^{100} {{V_i} = 100} $ | (2) |
由于lg(φi+1/φi)为常数,为使区间I;的各子区间长度相同,构造无量纲区间J=[lg(0.02/0.02),lg(2000/ 0.02)]=[0, 5],可将J划分为N(ε)=2k个尺寸相同的小区间,ε=5×2–k,每个小区间内至少包含一个仪器测量值,故正整数k可取1 ~ 6。以pi(ε)为每个小区间PSD体积分数,多重分形广义维数谱为:
$ D({\text{q}}) = \frac{1}{{q - 1}}\mathop {\lim }\limits_{\varepsilon \to 0} \frac{{\lg \left[ {\sum\limits_{i = 1}^{N(\varepsilon )} {{p_i}{{(\varepsilon )}^q}} } \right]}}{{\lg \varepsilon }} \left( {q \ne 1} \right) $ | (3) |
$ D({\text{q}}) = \mathop {\lim }\limits_{\varepsilon \to 0} \frac{{\sum\limits_{i = 1}^{N(\varepsilon )} {\left[ {{p_i}(\varepsilon )\lg {p_i}(\varepsilon )} \right]} }}{{\lg \varepsilon }} \left( {q = 1} \right) $ | (4) |
利用公式(3)和(4)可以得到广义维数谱D(q),本文中只讨论当q=0、1、2时,对应的D0、D1和D2,分别是容量维数、信息维数和关联维数[11, 19]。
1.2.3 数据分析采用Excel 2016、Origin 2019、SPSS 25.0和Canoco 5软件进行数据处理和图表绘制。
2 结果分析 2.1 人工林不同砂粉比土壤颗粒分形特征各人工林不同砂粉比土壤颗粒单重分形维数(D)对比如图 3所示。D在不同砂粉比土壤下或相同土壤不同土层间均存在一定差异(P < 0.05),且随土壤砂粉比增大呈现下降趋势。从人工林树种类型来看,除个别土层外,同一土层RSS1.0单重分形维数最高,RSS1.5和RSS2.0次之,RSS3.0单重分形维数最小。
表 2表明,除容量维数(D0)外,各多重分形维数特征值在不同人工林土壤下均存在显著性差异(P < 0.05)。信息维数(D1)、D1/D0、关联维数(D2)在不同人工林下均随土壤砂粉比增大呈现明显下降趋势,对于各人工林均表现为RSS1.0 > RSS1.5 > RSS2.0 > RSS3.0,即RSS1.0的PSD异质性最大,最集中于密集区,均匀性最高,RSS1.5和RSS2.0次之,RSS3.0最小。
如图 4A所示,湿润锋在不同人工林地具有相似的水平运移过程。灌溉开始后,各人工林地表HMDW迅速增加,但灌溉2 h后其增速趋于平缓,到灌溉结束时约为12.7 ~ 25.5 cm,彼此间差异显著(P < 0.05)。不同人工林HMDW随灌水时长的变化规律均可用对数函数式y=m+nln(t-l)描述,式中y为HMDW值(cm),t为灌溉时长(h),m、n、l为方程待定参数(表 3),其R2=0.941 ~ 0.990(P < 0.05)。灌溉结束后一定时间内,各地表湿润半径并未减小,而是呈小幅增大趋势,但均在停灌后17 h达到峰值,峰值范围为14.9 ~ 25.6 cm,此时HMDW受人工林土壤差异的显著影响(P < 0.05)。RSS1.0在停灌后2 h时HMDW即达到峰值25.6 cm,而RSS1.5、RSS2.0和RSS3.0均在停灌后17 h达到峰值14.9 ~ 20.0 cm,随后均减小,停灌41 h后减小至7.6 ~ 19.5 cm。
灌溉过程中,各类人工林VMDW不断增加,但增速逐渐变缓,VMDW与滴灌时长之间的定量关系均可拟合为幂函数y=ptq描述,式中y为VMDW(cm),t为灌溉时长(h),p、q为方程参数(表 3),其R2=0.958 ~ 0.996(P < 0.01)。灌溉初始4 h内,VMDW在不同人工林未出现明显区分,直到灌溉停止时,各人工林的VMDW可达约48.1 ~ 58.0 cm,但未见显著差异(P > 0.05)。停灌2 h后VMDW开始呈现显著差异(P < 0.05),至停灌17 h时,土壤湿润深度较停灌时增加约10.5 ~ 20.0 cm,达到58.6 ~ 75.0 cm,不同人工林间差异显著(P < 0.05),此时运移速率极慢,可近似看作达到VMDW峰值(图 4B)。
2.2.2 土壤湿润锋的二维运移依据土壤剖面测得的湿润锋运移过程,选取灌溉过程中VMDW分别接近20、40、60 cm土壤深度的时间1、3、6 h,以及灌溉开始后23 h(即停灌后17 h),各人工林HMDW达到峰值且VMDW增大极其缓慢时,以这些时间作为滴灌形成湿润体的特征时刻研究湿润的二维运移。图 5表明各人工林HMDW存在时空变异性,灌溉6 h即停灌时刻榆树、旱柳、沙柳和速生杨HMDW最大值分别出现在0 ~ 20、20 ~ 40、20 ~ 40和0 ~ 20 cm土层,值分别为29.0、26.0、32.3和28.2 cm。对于最终形成的湿润体,HMDW最大值分别出现在20 ~ 40、40 ~ 60、20 ~ 40和40 ~ 60 cm土层,分别为32.7、30.0、43.9和37.6 cm,都小于该人工林的最终垂直运移距离。
灌溉形成的土壤湿润体形态如图 6所示。RSS1.0土壤湿润体为长半椭球体;RSS1.5为上部多个圆台体叠放和下部圆锥体的组合体,在中下部出现小突出;RSS2.0湿润体为上部多个圆台体叠放和下部圆锥体的组合体,且在中部位置出现尖锐突出;RSS3.0为上部双曲线旋转体和下部圆台体的组合体,同样在中部位置出现尖锐突出。湿润体体积RSS3.0最大,RSS2.0次之,RSS1.5和RSS1.0最小。
由图 7可知,灌溉时间(0 ~ 6 h)和停灌后水分再分布时间(6 ~ 47 h)内,各人工林湿润锋水平运移速率均值在不同土层间均呈现减小趋势。灌溉时间内,0 ~ 20、20 ~ 40和40 ~ 60 cm土层平均水平运移速率随土层深度增加均出现增大趋势,40 ~ 60 cm土层较0 ~ 20 cm土层增大0.011 ~ 0.080 cm/min。停灌后,水平运移速率随土层加深变化趋势与停灌前相似,但增幅减小,60 ~ 80 cm土层较0 ~ 20 cm土层增大0.006 ~ 0.047 cm/min。
各人工林湿润锋垂直运移速率均值随时间变化及土层加深整体均呈现减小趋势(图 8)。灌溉0 ~ 6 h内,40 ~ 60 cm土层较0 ~ 20 cm土层垂直运移速率均值下降0.16 ~ 0.44 cm/min。停灌后,垂直运移速率均值随土层加深变化趋势与停灌前相似,但降幅减小,60 ~ 80 cm土层较40 ~ 60 cm土层减小0.017 ~ 0.053 cm/min。
各人工林湿润锋一维运移方程参数与土壤分形维数的相关系数及直接通径系数见表 4。单重分形维数(D)、信息维数(D1)、信息维数/容量维数(D1/D0)、关联维数(D2)与方程各参数均显著相关,与m、n和q呈正相关(P < 0.05),与l和p呈负相关(P < 0.01),其中D与各参数相关性最大,均呈极显著相关(P < 0.01);D0与方程参数相关性不显著(P > 0.05)。通径分析表明,影响湿润锋水平运移方程参数m、n和l的分别为D和D1/D0、D1/D0和D2、D1/D0和D2;影响垂直运移方程参数p和q的分形维数均为D和D2。
从图 9A可知,土壤分形特征共解释了96.17% 水分一维水平运移方程参数的变异,其中第一轴和第二轴解释率分别为94.61% 和1.56%。D、D1/D0和D2对方程参数解释率较大,分别为91.8%、2.6% 和1.8%;图 9B表明水分一维垂直运移方程参数81.3% 的变异可由土壤分形特征来解释,两个典型变量对方程参数变异的解释率分别为81.25% 和0.05%,D和D2对方程参数解释率较大,分别为78.1% 和2.7%。
从停灌前后湿润锋二维运移距离与土壤颗粒组成多元回归模型来看(表 5),粉粒和黏粒含量与湿润锋运移距离关系最为密切。停灌前,湿润锋能够到达的0 ~ 60 cm各土层HMDW多元回归模型的决定系数R2仅为0.265 ~ 0.403,且随土层加深而减小;而停灌后,湿润锋能够到达的0 ~ 80 cm各土层HMDW模型的R2高达0.911 ~ 1.000。停灌前后VMDW模型R2分别为0.243和0.839。
本研究针对库布齐沙地砂粒占比高于70%、黏粒占比低于2.5% 人工林土壤,采用流量恒定为3.0 L/h的滴头进行田间滴灌试验,停灌时地表HMDW范围为12.7 ~ 25.5 cm,与灌水时长呈对数函数关系(R2=0.941 ~ 0.990),相关性显著(P < 0.05);VMDW范围为48.1 ~ 58.0 cm,与灌水时长呈幂函数关系(R2=0.958 ~ 0.996),相关性极显著(P < 0.01),回归方程类型与已有成果[9, 23-24]中一致,且决定系数更大,表明在本研究条件下该方程适用性更强。
滴灌形成的土壤湿润体形态是表征灌溉效果的重要指标,在研究和生产方面具有重要的参考意义[7]。对比各人工林在滴灌下所产生的土壤湿润体形态(图 6)与树木根系分布范围及形态特征的关系,从灌溉开始至停灌后41 h内,旱柳林土壤湿润体形态范围为水平向30 cm和垂向80 cm内,可以基本满足其细根水平向和垂向主要利用水分范围(0 ~ 60 cm)[25];沙柳林土壤湿润体形态范围为水平向45 cm和垂向65 cm内,与其细根主要利用水分范围(水平和垂直方向均0 ~ 40 cm)一致[26],可满足主要根区水分需求;速生杨林土壤湿润体形态范围为水平向40 cm和垂向75 cm内,较难满足其细根垂向主要利用水分范围(0 ~ 100 cm);榆树林土壤湿润体形态变化范围为水平向35 cm和垂向60 cm内,较难满足其细根水平向和垂向主要利用水分范围(0 ~ 90 cm)[27]。说明在库布齐沙地土壤采用流量为3.0 L/h的滴头进行6 h地表滴灌时,对于速生杨和榆树在停灌后48 h可能需要启动下次灌溉,而对于沙柳及旱柳则不需要。
讨论湿润体的形成过程对明确土壤水分再分布特性有重要意义。图 6表明,除榆树外各人工林滴灌形成的湿润体在不同土层均出现“突出”形状,这与文献[7]和[28]中所阐述的“长半椭球体”或“圆台体和半球体的组合体”有一定差异。依据图 5,湿润体形状随灌溉特征时刻变化而发生显著变化,而上述“突出”形状均出现在停止灌溉后的17 h内,且不同人工林的“突出”发生的土层不同,这可能与不同植物根系对土壤水分再分布的影响有关[29]。本研究中三年生沙柳作为灌木林细根主要分布于0 ~ 40 cm浅层土壤[26],故在形成湿润体过程中该土层容易产生水平向优先流,湿润体在水平向形状偏“粗壮”,停灌后易在20 ~ 40 cm出现湿润锋“突出”;而速生杨和旱柳根系较深且相比于沙柳更侧重于垂直方向生长,所以湿润体形状偏“细长”,此外由于停灌前存在垂向优先流,停灌后土壤中水分集中于深层土壤(40 ~ 80 cm), 因此容易在40 ~ 60 cm土层产生水平向优先流而出现湿润体“突出”;而由于榆树林各土层土壤颗粒组成中粉粒含量明显高于其他人工林,砂粒含量少而质地偏细(表 1),可能由于土壤细颗粒含量达到一定值时根系附近较难形成水平向优先流,故湿润体形状规则且未形成“突出”。
不同土层湿润锋运移速率的变化对湿润体的形成有较大影响。各人工林湿润锋水平和垂直运移速率均值在不同土层间均随时间变化呈下降趋势(图 7 ~ 图 8),这是由于在入渗初期,湿润距离较小,湿润锋处土壤含水率较高,湿润锋周边水势梯度较大,水吸力大,湿润锋运移速率较大;随时间推移,湿润距离逐渐增大,湿润锋处的土壤含水率却逐渐减小,其周边水势梯度相应减小,水吸力小,故湿润锋运移速率减小,这与文献[30]和[31]研究结果一致。随土层深度增加,湿润锋垂直运移速率逐渐减小但水平运移速率小幅增大,垂直运移速率减小仍与时间变化水势梯度减小有关;从湿润锋二维运移过程(图 5)来看,各土层水平运移情况受不同时刻垂直运移距离影响较大,浅土层由于在灌溉初期便出现湿润锋水平运移且随时间推移速率而不断减小,土层越深则出现水平运移越晚,则水势梯度和运移速率降幅也越小,因此土层越深则水平运移速率均值越大。
3.2 土壤粒径分布特征对水分运移规律的影响为进一步明确不同人工林土壤水分运移差异原因,本文探讨了土壤PSD特征对停灌前湿润锋运移距离的影响。图 4表明,不同砂粉比人工林土壤湿润锋运移情况有明显差别,尤其停灌前RSS1.0(榆树)、RSS1.5(旱柳)和RSS2.0(沙柳)HMDW分别较RSS3.0(速生杨)提高100.8%、48.0% 和14.2%;而RSS1.5、RSS3.0和RSS2.0的VMDW分别较RSS1.0提高20.6%、10.0% 和3.7%。上述规律与文献[15]和[17]中“砂土地湿润锋的水平运移距离小于壤土和黏土,而垂直运移距离则大于其他质地土壤”的结论相近,只是本研究中RSS3.0和RSS2.0的VMDW并非高于RSS1.5,分析原因可能是文献[15]和[17]研究质地迥异土壤对一维水分运移的影响,与本研究仅针对质地相近砂粉比有差异的土壤有所区别。本研究中0 ~ 20 cm土层各人工林土壤砂粉比接近(表 1),范围为7.94 ~ 10.84,差异性明显低于20 ~ 60 cm土层,而停灌时RSS3.0和RSS2.0湿润锋在20 ~ 60 cm深度范围内多个土层的HMDW均大于RSS1.5(图 5),故VMDW较小。此外,表 4的相关性和通径分析结果也表明,灌溉过程中影响湿润锋一维水平运移规律的主要分形维数为D1/D0、D2和D,其中D和D1/D0对方程参数解释率最好;影响垂直运移规律的为D和D2,二者对方程参数解释率最好。表明土壤质地粗细和粒径集中程度主要影响湿润锋水平运移规律,而质地粗细和粒径均匀性主要影响垂直运移规律。根据文献[19]和[32]的研究,土壤颗粒分形特征与土壤持水特性存在显著相关。因此,土壤PSD的变异性会影响土壤颗粒分布的均匀性,而引起土壤中通气孔隙和持水性能的变化,进而改变土壤水分运移规律,故上述分形维数可以解释湿润锋运移方程参数的变异。此外,冗余分析表明(图 9),D对湿润锋水平和垂直运移的解释率分别为91.8% 和78.1%,远高于D0、D1、D1/D0和D2。
为剖析土壤PSD特征与滴灌形成湿润体的关联性,本文讨论了土壤PSD特征对停灌后湿润锋二维运移及湿润体形成的影响。根据图 4 ~ 图 6,灌溉结束后17 h各人工林均形成湿润体最终状态,不同砂粉比土壤的最大HMDW出现的土层不同,且值为30.0 ~ 43.9 cm,均小于该土壤的最终VMDW(58.6 ~ 75.0 cm)。对于停灌后不同人工林各土层HMDW均值,RSS3.0、RSS2.0和RSS1.5分别较RSS1.0高69.2%、58.5% 和17.1%;对于停灌后VMDW,RSS3.0、RSS2.0和RSS1.5分别较RSS1.0高90.5%、49.5% 和61.9%。以上结果表明,土壤PSD对停灌后水分运移的影响较停灌前更大,这与多元回归模型的决定系数结果一致(表 5),即停灌后的HMDW和VMDW与土壤粉粒和黏粒含量回归模型的拟合效果较停灌前更好;上述结果导致最终形成的湿润体体积中RSS3.0最大,RSS2.0和RSS1.5次之,RSS1.0最小,这符合重质土壤的水分入渗能力低于轻质土壤的结论[18, 33]。
4 结论1) 库布齐沙地砂粒占比高于70%、黏粒占比低于2.5% 条件下,滴灌流量为3.0 L/h、时长为6 h时,滴灌过程中人工林土壤湿润锋水平及垂向动态变化规律可分别用对数函数(R2=0.941 ~ 0.990,P < 0.05)和幂函数(R2=0.958 ~ 0.996,P < 0.01)描述。为保证人工林需水,上述条件下该地区速生杨和榆树林在停灌后48 h需考虑启动下次灌溉,沙柳和旱柳林则不需要。
2) 本研究试验条件下,单重分形维数对湿润锋水平和垂直运移规律的解释率分别为91.8% 和78.1%,较多重分形维数更能表征土壤砂粉比差异对湿润锋运移的影响。由粉粒和黏粒含量构成的多元线性回归模型能够较好地计算停灌后水分运移距离(R2=0.839 ~ 1.000),但对停灌前适用性不好(R2=0.243 ~ 0.403)。此外,滴灌最终形成的湿润体体积随土壤砂粉比增大而增大,可以预测其与植物根系分布有一定关系,该假设将在今后的研究中予以验证。
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