土壤水分是土壤及水资源的组成部分之一，它将土壤、植被、大气紧密联系起来，不仅影响土壤特性、植物生长及恢复等过程^[1-3]，而且对水资源的配置及利用产生间接影响^[4]。土壤含水量是降雨、蒸腾蒸发、入渗等多种因素作用的结果，其分布受到土地利用、植被、地形及自身特性的影响，因而在时空上具有较强的异质性^[5-7]。随着退耕还林(草)、植被恢复等生物治理工程的开展，水土流失、生态环境状况得到一定改善^[8]。但是由于降水不能完全满足植被对土壤水分的消耗需求，且人工林种植不当，导致“土壤干层”现象出现^[9-10]，造成特殊的土壤水分空间和时间变化模式。因此，需要通过分析不同土地利用类型下土壤水分的空间和时间变化规律，探索植被类型与土壤水分动态过程及其相关性，理解植被对不同空间部位在不同时间上的影响作用，科学布局林草植被，合理利用土地，有效控制及防止水土流失。

目前，诸多学者对黄土区土壤水分在空间变异规律、土壤水动力学参数及土壤水分运移规律、土壤水分利用等方面进行了大量研究。刘卉芳等^[11]、赵传燕等^[12]在不同尺度上研究了土壤水分的时空变化；潘成忠等^[13]、何福红等^[14]、王国梁等^[15]研究地形、土地利用类型与土壤水分变化规律；刘春利等^[16]、高鹏等^[17]、韩冰等^[18]研究了土壤导水率、特征曲线、入渗率等水动力学参数；王艳萍等^[19]、高宇等^[20]进行了土壤水分利用方面的研究。其中以小流域为对象分析土壤水分的空间变异及时空变化，对掌握流域水分的局部变化与植被的空间布局具有重要意义。虽然影响土壤水分变化的因素具有多样化，但土壤水分灰关联度可体现各因素对土壤水分的综合影响作用，因此在土壤水分研究中开始得到应用。张北赢等^[21]对黄土丘陵区不同土地利用方式下土壤水分月动态变化、土壤水分垂直分布状况进行灰关联度分析；因此，笔者以晋西黄土区方山县土桥沟小流域为研究对象，选取荒草地、油松针叶林、刺槐阔叶林为代表的3种典型土地利用类型，采用灰关联分析法研究不同土地利用类型下，不同土层、不同土地利用以及不同月份间土壤水分的灰关联度，分析不同土地利用下年内生长季不同土层深度及月份间土壤水分的消耗利用情况，以揭示土地利用类型与土壤水分垂直及时间动态变化的关系，对晋西黄土区小流域的植被恢复与分配布局和土地利用管理具有重要意义，为小流域综合治理及水土保持工作提供理论参考。

研究区位于山西省方山县土桥沟小流域，介于E 111°15′9.2″~111°13′33.9″，N 37°43′29.5″~37°44′8″之间，海拔986.7~1 402 m，属于黄土丘陵沟壑区，为大陆性气候。流域内全年平均气温10.7 ℃，平均年降雨量440~650 mm, 无霜期由南到北逐步递增，无霜期90~150 d。土壤类型主要为棕壤和灰褐土。流域内主要有荒地、林地、梯田退耕地、人工果园地等土地利用类型，主要植被有油松(Pinus tabuliformis)、刺槐(Robinia pseudoacacia)、沙棘(Hippophae rhamnoides)、柠条(Caragana korshinskii Kom)。木本植物294种，草本植物651种。

如表 1所示选取荒草地、油松林、刺槐林3种不同土地利用坡面，采用德国的TRIME-PICO TDR土壤水分测量仪进行长期定位观测。于2018年4—10月植被生长季，以20 cm为间隔测定0~200 cm土层的土壤含水量，为减少土壤水分测定期间降雨的影响，每次测定时在时间上应与最近1次降雨事件至少间隔5~10 d，且每月至少进行1次测定，测定时间分别为4月28日、5月26日、6月29日、7月29日，8月28日、9月24日和10月23日。每个坡面以20 m为间隔，从坡顶至坡脚布设样点，不同坡面同一水平位置设定3个重复观测点，总共78个观测点。每个观测点每层土壤含水量用该层3次测定的平均值来表示，测定的土壤含水量值均为土壤体积含水量。

表 1(Tab. 1)

表 1 样地基本信息 Tab. 1 Basic information of sample plot 样地类型 Sample plots 坡向 Aspect 坡度Gradient/(°) 坡长 Slope length/m 土壤类型 Slope type 林龄 Forest age/a 郁闭度(盖度) Canopy density (Coverage)/% 密度 Density/(Trees·hm-2) 平均树高 Average tree height/m 平均胸径 Mean DBH/cm 荒草地 Barren grass field 阳坡 Sunny slope 18~18 86 褐土 Cinnamon soil 35 85 — 0.20 — 油松林 Pinus tabulaeformis forest 阳坡 Sunny slope 20~27 280 褐土 Cinnamon soil 33 60 1 120 9.68 14.52 刺槐林 Robinia pseudoacacia forest 阳坡 Sunny slope 22~30 153 褐土 Cinnamon soil 30 40 1 050 9.85 12.43

表 1 样地基本信息 Tab. 1 Basic information of sample plot

灰色关联分析是衡量因素间关联程度的一种方法，根据因素之间发展趋势的相近程度，即“灰色关联度”，通过量化法得到并进行关联分析^[22-24]。进行灰关联分析时，须先确定参考序列，然后将比较序列与确定的参考序列进行比较，明确两者间的接近程度，进而做出判别^[21]。假设X_o={X_o(k)|k=1, 2, 3, …, n}为参考序列, X_i={X_i(k)|k=1, 2, 3, …, n}为比较序列，那么X_o(k)和X_i(k)的灰关联表达式为：

式中：ρ为分辨系数，常取0.5，取值区间为[0, 1]。X_i(k)为X_o与X_i的第k个指标的绝对差；两级极小差用min_imin_k|x_o^(k)-x_i^(k)|表示，两级极大差用max_imax_k|x_o^(k)-x_i^(k)|表示^[25]。ε={ε(k)|k=1, 2, 3, …, n}为X_i(k)与X_o(k)的关联系数。

关联系数计算的关联系数值并不能反映在整个时间序列上，仅将确定的2个序列(参考序列和比较序列)在具体的某一时刻关联值明确地反映出来。由于其信息量大、集中程度低，不利于进行比较，因此灰色关联度被引入，它可以将任意一个比较数列各项指标的关联系数通过整合，用一个数值来表现，这样就消除原来信息不集中，分析难度大的障碍。常用r(X_o, X_i)来表示确定的参考序列与比较序列之间的灰关联度，在计算关联度时常用到平均值法，即：

采用Excel 2010和Spass 17.0软件进行数据处理与分析；用Origin 2018软件绘制相关图表。

图 1为研究区2018年4—10月的降水分布图，降水总量411.7 mm，最大降水量40.6 mm, 最小降水量0.1 mm, 平均降水量7.5 mm。6—9月降水量为365.6 mm，占降雨总量的88.8%。10月份降水量最少，仅为1.6 mm。在总降水事件中，6—9月各月上中下旬都有降雨，但多集中在中旬，且阴天较多。

图 1(Fig. 1)

图 1 研究区降雨分布图(4—10月) Fig. 1 Rainfall distribution map of the study area (April-October)

以40 cm为间隔将3种不同土地利用下的土壤剖面依次划分表层、浅层、中层、深层和底层5个层次(0~40、40~80、80~120、120~160、160~200 cm)^[26]。4—10月的各层土壤水分数列依次为X₁={X₁(k)|k=4, 5, …, 10}, X₂={X₂(k)|k=4, 5, …, 10}，…，X₅={X₅(k)|k=4, 5, …, 10}共5个序列，各土地利用类型坡面的参考序列分别为表层，比较序列依次为浅层、中层、深层和底层，灰关联度记为(R12，R13，R14，R15)；浅层为参考序列，比较序列依次为中层、深层和底层，灰关联度记为(R23，R24，R25)；中层为参考序列，比较序列依次为深层和底层，灰关联度记为(R34，R35)；深层为参考序列，比较序列为底层，灰关联度记为(R45)。通过式(1)和(2)可计算出不同土层的土壤水分灰关联度，即表 2。

表 2(Tab. 2)

表 2 不同深度土壤水分灰关联度 Tab. 2 Grey correlation degree of soil moisture in different depth 灰色关联度 Grey correlation degree 荒草地 Barren grass field 油松林 Pinus tabulaeformis forest 刺槐林 Robinia pseudoacacia forest R12 0.721 0 0.677 9 0.641 6 R13 0.686 9 0.535 1 0.523 9 R14 0.521 8 0.495 0 0.461 2 R15 0.490 0 0.389 7 0.360 1 R23 0.748 4 0.697 1 0.674 3 R24 0.537 1 0.485 2 0.443 1 R25 0.411 7 0.447 7 0.410 8 R34 0.767 3 0.737 6 0.731 3 R35 0.527 3 0.534 6 0.517 9 R45 0.779 4 0.749 1 0.728 0

表 2 不同深度土壤水分灰关联度 Tab. 2 Grey correlation degree of soil moisture in different depth

由表 2可知，3种不同土地利用下土壤水分在垂直剖面呈现相似的规律，即土壤水分关系密切程度均表现为表层和浅层最大，中间层次之，底层最小，相邻层次的关联度高，随着土层的间隔增加，关联度减弱。不同土地利用类型下浅层土壤水分主要来源于表层渗流，但浅层与中间层土壤水分关联度高于表层与浅层，表明浅层土壤水分能有效补给中间层土壤，同时，中间层土壤水分的消耗利用须经过土壤浅层。此外，不同土地利用类型下中间层与深层、深层与底层土壤含水量关系密切，且R34与R45极为接近，说明土层深处，土壤水分受到的蒸发影响逐渐减少，且植被吸收水分的能力可能也在减少，这时，随土层深度增加，土壤含水量越趋于稳定，层间变化越小，相似度越高。

图 2表示不同土地利用下土壤含水量在生长季内的垂直剖面变化。生长季内，土壤平均含水量因土地利用类型不同而产生差异，土壤深层次荒草地土壤含水量较高，说明荒草地对深层次土壤水分调控作用较好，且深层次土壤水分关联度荒草地最高，油松林次之。

图 2(Fig. 2)

图 2 不同土地利用类型的土壤水分垂直变化 Fig. 2 Vertical variation of soil moisture in different land use types

由表 2可知，不同土地利用下土壤含水量的动态变化趋势均为深层与中间层、底层最为相似，但彼此之间有所差别，荒草地相似度最好，油松林次之。荒草地和油松林深层和底层土壤水分变化接近程度最好，即关联度最大，分别为0.779 4，0.749 1，但从不同土地利用类型来看，荒草地优于油松林，而刺槐林中层和深层土壤水分关联度最高，为0.731 3。越接近土层深处，土壤水分动态变化趋势越接近。但相对来说，在土层深处，荒草地较优于油松林和刺槐林，说明相比于2种林地，荒草地对土壤水分调控深度较深，且土壤水库的储水状况良好，土壤剖面自上而下土壤水分呈现较缓和的变化趋势。此外，相对于刺槐林，油松林垂直剖面土壤含水量相对稳定。

生长季内，土壤水分的稳定期处于4月，土壤水分在该月份的变化基本可以代表土壤水分在本年内的初始值^[27]，因此，在对不同土地利用类型的土壤水分进行月份间灰关联度分析时，应首先将4月作为参考序列X₀={X₀(k)|k=1, 2, …, 10}, k表示将0~200 cm土层以20 cm为间隔划分为10层，比较序列依次为5—10月，灰关联度记为T12，T13，T14，T15，T16，T17；5月为参考序列，比较序列依次为6—10月，灰关联度记为T23，T24，T25，T26，T27；6月为参考序列，比较序列依次为7—10月，灰关联度记为T34，T35，T36，T37；7月为参考序列，比较序列依次为8—10月，灰关联度记为T45，T46，T47；8月为参考序列，比较序列为9—10月，灰关联度记为T56，T57；9月为参考序列，比较序列为10月，灰关联度记为T67。表 3表示不同月份土壤水分灰关联度。

表 3(Tab. 3)

表 3 不同月份土壤水分灰关联度 Tab. 3 Grey correlation degree of soil moisture in different months 灰色关联度 Grey correlation degree 荒草地 Barren grass field 油松林 Pinus tabulaeformis forest 刺槐林 Robinia pseudoacacia forest T12 0.824 1 0.837 6 0.775 9 T13 0.867 0 0.777 4 0.889 2 T14 0.352 0 0.834 5 0.784 1 T15 0.434 9 0.869 0 0.802 8 T16 0.870 5 0.891 6 0.811 9 T17 0.996 3 0.863 7 0.802 3 T23 0.698 2 0.793 0 0.742 4 T24 0.362 4 0.764 2 0.868 2 T25 0.464 7 0.866 9 0.869 4 T26 0.994 2 0.764 0 0.802 5 T27 0.855 7 0.819 3 0.766 6 T34 0.407 0 0.755 1 0.757 5 T35 0.492 2 0.818 9 0.773 6 T36 0.885 7 0.726 5 0.791 5 T37 0.985 0 0.755 9 0.764 8 T45 0.969 8 0.597 4 0.731 6 T46 0.545 8 0.654 1 0.623 8 T47 0.517 3 0.687 7 0.674 7 T56 0.947 6 0.615 3 0.786 6 T57 0.877 4 0.698 7 0.659 3 T67 0.944 7 0.579 3 0.713 8

表 3 不同月份土壤水分灰关联度 Tab. 3 Grey correlation degree of soil moisture in different months

由表 3可知，选取4月为参考序列，荒草地在生长季内土壤水分的波动性大，呈现出“上升—下降—上升”的变化。5—6、9—10月与4月土壤水分关联度较大，7—8月关联度较小，说明7—8月与4月的土壤水分含量接近程度较差，且10月与4月的土壤水分变化趋势最为接近(0.996 3)。油松林和刺槐林5—10月与4月的灰关联度均较大，各月土壤含水量与4月相差较小。但横向比较，油松林整体水分关联度较刺槐林大。选取5月为参考序列，荒草地5月与7—8月土壤含水量差异显著，灰关联度低，但与9—10月土壤水分含量接近；油松林和刺槐林6—10月与5月土壤水分关联度较荒坡稳定，各月与5月土壤水分变化趋势较相似，同样表现为5月与8月土壤水分关联度最大(0.866 9, 0.869 4)。但7—8月与5月刺槐林的土壤水分关联度相近，油松林却相差较大。选取6月为参考序列，荒草地6月与7—8月土壤含水量相差较大，灰关联度较小，但与10月土壤水分关联度最大(0.985 0)；刺槐林7—10月与6月土壤水分灰关联度较油松林稳定，均值比油松林大；油松林T34≈T37，8月与6月土壤水分灰关联度较大(0.818 9)。选取7月为参考序列，荒草地7月与8月土壤含水量相近，灰关联度较高(0.969 8)，土壤水分灰关联度高于9、10月。与荒草地相似，刺槐林8月与7月土壤水分灰关联度较高(0.731 6)。油松林8—10月与7月土壤水分灰关联度依次上升。从不同土地利用类型来看，油松、刺槐林9—10月与7月土壤水分灰关联度较高于荒草地。选取8月为参考序列，荒草地9—10月与8月土壤水分灰关联度较高。同期相比，油松、刺槐林土壤水分灰关联较低，且刺槐林优于油松林。荒草地和刺槐林具有相同规律，8月与9月土壤水分灰关联度较大；油松林8月与10月土壤水分关联度较大。选取9月为参考序列，荒草地10月与9月土壤含水量差异较小，刺槐林次之，土壤水分灰关联度荒草地>刺槐林>油松林。

不同土地利用下，土壤垂直剖面的土壤水分动态变化受降雨、地表蒸发和植被的生长消耗的共同影响，因此，不同土层深度土壤水分因土地利用类型不同而产生差异。在实地调查中，荒草地植被为草本植物，根系分布较浅，对土壤水分利用深度有限，且地表覆盖度较高，地表蒸发减弱；油松林和刺槐林根系发达，分布范围广，吸水量较大，但油松林林冠层比刺槐林大，遮荫效果好，地表蒸发强度较小，且地表枯落物深厚，所以油松林的降雨截留和水分入渗作用优于刺槐林。而不同土地利用下土壤含水量因枯落物不同而产生的差异有待研究。由此可知，不同土地利用类型会对土层不同深度土壤水分变化产生差异性影响。3种土地利用类型下，上表层对深层次土壤水分的下渗补给作用不尽相同，不同土层深度土壤水分变化趋势不同，灰关联度差异明显。油松和刺槐常作为晋西黄土区的水土保持树种，根系分布较深，耗水性强。由于植被类型不同，根系深度及密度在土壤中的分布状况不同，导致不同土层土壤水分含量差异，所以在植被恢复建设过程中，应营造深根性与浅根性的混交林，充分利用土壤空间，促进各层土壤水分平衡。

土壤水分与植物不同生育期内的生长规律及气候特征密切相关^[28]。不同土地利用类型下土壤水分动态受季节性降水分配的影响(降水量、降水强度、降水历时)^[29]，因此土壤水分具有季节变异性。此外，土壤水分还与生长季内植被的蒸腾蒸发特性、土壤性质等因素有关。本研究中，整个生长季内不同土地利用类型下土壤水分在生长季呈现出增加—减少—增加—减少的变化趋势，土壤含水量与降雨的季节变化相一致，这与王艳萍等^[19]的研究结果一致。4—5月植物进入生长初期，降水量少，根系吸水作用微弱，土壤含水量基本维持不变。进入6月，降水量在短期内增加，但温度也随之升高，植物生长加快，蒸发散作用增强，土壤水分的补偿和消耗不能达到平衡，导致土壤含水量较5月降低。进入7—8月，气温维持在相对较高状态，植物迅速生长，地面蒸发与植被蒸腾作用强烈，根系吸水作用增强，但期间降雨量大，降雨事件频繁，抵消土壤水分消耗外，土壤水分含量会相对增高；进入9月后，气温降低，植被生长逐渐停止，降水量虽然减少，但蒸腾、蒸发作用也减弱，土壤水分得到一定补给。荒草地可代表自然状态下土壤含水量的变化，本次研究中，荒草地土壤水分月动态变化相差较大，林地各月土壤水分变化相对稳定，因此在对晋西黄土区裸地及梯田退耕地进行植被绿化时，进行林草相结合，并对现有荒草地坡面适当种植乔木树种，对单一的土地利用类型进行改造，提高年内季节性土壤水分的有效利用。

1) 土地利用类型不同，土壤水分在不同土层间的垂直动态变化趋势不完全相同。0~200 cm土壤深度，荒草地各层土壤水分关系最为密切。荒草地和油松林深层与底层的土壤含水量关系密切；刺槐林在中层与深层土壤水分变化趋势相似性较高。油松林和刺槐林对垂直剖面深层次土壤水分影响较大。

2) 不同土地利用类型下各月土壤水分变化趋势差异不同，荒草地4—6、9—10月与7—8月土壤水分动态变化趋势差异明显，相反4—6月与9—10月的土壤水分变化趋势相似性高。油松林和刺槐林不同月份土壤水分变化关系优于荒草地，其中，刺槐林不同月份土壤水分变化趋势较油松林相对稳定。

3) 土壤水分垂直及时间动态变化因土地利用类型不同产生差异，在本次研究中，荒草地对土壤水分的月动态变化影响较大，油松林和刺槐林对垂直剖面深层次土壤水分影响显著。