魏玲娜，歐陽如琳，謝永玉，郭洛夫杰，董建志

（1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210098；2.南京信息工程大學(xué)水文與水資源工程學(xué)院，南京 210044；3.水利部水資源管理中心，北京 100053；4.美國麻省理工學(xué)院土木與環(huán)境工程系，美國波士頓MA 02139）

0 引 言

土壤水作為陸地水循環(huán)與水量平衡的重要組成部分［1］，是影響地表和大氣間時(shí)空相互作用的關(guān)鍵變量［2，3］。土壤水分對(duì)植物生長及生態(tài)環(huán)境影響巨大，土壤水變化不僅影響土壤本身的熱力性質(zhì)，決定凈輻射的感熱與潛熱能量支出方式，還會(huì)影響降水的入滲和徑流等水文過程［3］，與洪水或干旱預(yù)報(bào)和天氣預(yù)報(bào)密切相關(guān)，土壤水的時(shí)空變異性是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)［4-6］。因此，探討土壤水空間分布不均勻性在時(shí)間上的持續(xù)狀態(tài)以及主導(dǎo)該特征的相關(guān)因素，對(duì)高效監(jiān)測(cè)土壤水分動(dòng)態(tài)變化，開展考慮空間變異特點(diǎn)的土壤水分優(yōu)化布點(diǎn)方法研究有重要的意義。

土壤水的時(shí)間穩(wěn)定性特征源于土壤水分與土壤、植被、地形特征的相關(guān)關(guān)系在空間上相對(duì)穩(wěn)定，表現(xiàn)為土壤水空間分布模式隨著時(shí)間推移呈持續(xù)性特征［7］。例如，流域中某點(diǎn)在某一時(shí)段內(nèi)含水量持續(xù)高于流域平均值，那么該點(diǎn)就有很大的可能在其他時(shí)段內(nèi)也保持著偏高的含水量，反之亦然。這樣，流域或者區(qū)域范圍的平均土壤水狀況即可以其中某一∕某些空間點(diǎn)（稱之為代表性點(diǎn)）的土壤水變化規(guī)律加以反映。因此，只要使用合適的代表性點(diǎn)，即可通過監(jiān)測(cè)代表性點(diǎn)估算整個(gè)流域∕區(qū)域的平均土壤水分狀況［8］。成功捕捉流域土壤水的代表性點(diǎn)，可為流域土壤水分估算帶來極大便利。

土壤水時(shí)間穩(wěn)定性代表性點(diǎn)與土壤、地形、植被等下墊面特征有關(guān)。Grayson 和Western 發(fā)現(xiàn)時(shí)間穩(wěn)定特性多發(fā)生于能代表坡度、地貌和海拔等地形因子平均特征的位置［9］；Hu 等發(fā)現(xiàn)我國黃土高原小流域的土壤顆粒級(jí)配對(duì)時(shí)間穩(wěn)定性的影響最大［10］；Zhao 等人通過統(tǒng)計(jì)內(nèi)蒙古草原的土壤和植物參數(shù)，總結(jié)了時(shí)間穩(wěn)定性指數(shù)與土壤和植被參數(shù)間的回歸關(guān)系［11］。這些均證明了使用下墊面特征的先驗(yàn)知識(shí)來獲得代表性點(diǎn)具備相當(dāng)?shù)目尚行?。然而，由于不同地表狀況（土壤，地形與植被等）對(duì)土壤水時(shí)空變化規(guī)律的控制強(qiáng)度隨空間尺度以及區(qū)域特性而變化［12］，控制代表性點(diǎn)的因素在不同地區(qū)可能有所不同，各個(gè)因素的重要性也有不同［13］。例如，Jacobs 等在美國愛荷華州發(fā)現(xiàn)時(shí)間穩(wěn)定的特性與土壤砂粒含量呈反比［14］，而Mohanty和Skaggs 則在俄克拉何馬州實(shí)驗(yàn)得到了砂質(zhì)壤土比粉質(zhì)壤土更穩(wěn)定的結(jié)果［15］。Schneider 等發(fā)現(xiàn)中國錫林河流域不同地點(diǎn)的時(shí)間穩(wěn)定性差異主要取決于不同的植被組成［16］，而Hu 等在陜西六道溝流域通過實(shí)驗(yàn)證明土壤顆粒大小和有機(jī)質(zhì)含量是時(shí)間穩(wěn)定性的主要控制因素［17］。原黎明和趙傳燕在祁連山區(qū)發(fā)現(xiàn)代表性測(cè)點(diǎn)多位于山坡坡面的中上部［4］，劉鑫在晉西黃土區(qū)發(fā)現(xiàn)地形因子對(duì)淺層土壤水分有重要影響，坡向的影響呈現(xiàn)自東北向西南呈減小趨勢(shì)［18］。由于研究區(qū)及空間尺度的差異，尚不能得出關(guān)于時(shí)間穩(wěn)定性控制因素的普適結(jié)論，因此，有必要針對(duì)具體區(qū)域分析遴選流域內(nèi)影響時(shí)間穩(wěn)定性的控制因子。

此外，現(xiàn)有黑河流域土壤水時(shí)間穩(wěn)定性的研究多為坡面或者網(wǎng)格之類尺度較小的范圍，對(duì)流域尺度上的研究較少，為此，本文借助黑河流域生態(tài)水文過程綜合遙感聯(lián)合觀測(cè)試驗(yàn)積累的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)上游八寶河流域開展表層土壤不同深度土壤水時(shí)間穩(wěn)定性特征分析，尋找可代表流域表層土壤水分平均水平的采樣點(diǎn)，從下墊面的土壤、植被、地形多角度出發(fā)探討流域內(nèi)土壤水空間結(jié)構(gòu)的控制因素，為快速準(zhǔn)確地獲取流域尺度土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，指導(dǎo)流域土壤水觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究流域概況

選擇黑河干流上游八寶河流域，如圖1（a），開展土壤水時(shí)間穩(wěn)定性研究。八寶河發(fā)源于峨堡東的景陽嶺，自東向西河流長 約105 km，流域面積約2 452 km2，介 于100°06.00′～101°09.05′E，37°43.01′～38°19.02′N 之間；流域海拔在2 600～5 000 m 之間，如圖1（b），屬大陸性高寒山區(qū)氣候。年均氣溫約0.7°C，年均蒸發(fā)量約1 530 mm［19］，多年平均降水量約405 mm，主要集中在夏季［20］。流域范圍土地覆被類型數(shù)據(jù)來源于《1∶1 000 000 中國植被圖集》［21］，流域植被覆蓋以天然草地為主，包含高山和高寒草甸、草原等類型，草甸相對(duì)較濕，草原較干，植被類型分布如圖1（c）所示，流域西部山區(qū)分布有少量灌木林和青海云杉林，4 200 m 以上有常年積雪和永久冰川，凍土發(fā)育，其分布下限大約在3 600 m。依據(jù)文獻(xiàn)［22］，流域內(nèi)共有9種不同類型的土壤［圖1（d）］，各類土壤沿著流域呈西北-東南走向的帶狀分布。其中，亞高山草甸土分布廣泛，包括棕草氈土、棕黑氈土、黑氈土，占流域面積的62.4%；中部低洼地區(qū)主要以寒鈣土、冷鈣土為主，質(zhì)地為壤土，沙壤土，壤土砂等，表層土壤主要由沙土（65%～85%）和黏土（13%～30%）組成［23］。

1.2 土壤水分觀測(cè)與數(shù)據(jù)處理

由中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所聯(lián)合國內(nèi)多家高校與研究機(jī)構(gòu)共同開展的黑河流域生態(tài)水文過程綜合遙感聯(lián)合觀測(cè)試驗(yàn)，在八寶河流域布設(shè)了生態(tài)水文無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WATERNET［24］，如圖1（b）所示，總共40個(gè)采樣點(diǎn)。觀測(cè)儀器為美國Stevens 公司生產(chǎn)的Hydra Probe II，在深度為4，10，20 cm三個(gè)層次同時(shí)進(jìn)行5 min 間隔的實(shí)時(shí)土壤含水量數(shù)據(jù)采集，時(shí)間從2013年6月到2015年12月。本文土壤含水量觀測(cè)數(shù)據(jù)來源于國家自然科學(xué)基金委員會(huì)“黑河計(jì)劃數(shù)據(jù)管理中心”（http：∕∕www.heihedata.org）的HiWATER專題數(shù)據(jù)集。

經(jīng)數(shù)據(jù)可用性分析，時(shí)間連續(xù)性較好的數(shù)據(jù)集中在2013年10月到2014年4月。綜合該時(shí)間段資料情況，遴選出49，48，47，39，37，35，34，33，32，30，27，26，23，21，16，13，10 號(hào)共17 個(gè)缺測(cè)少、連續(xù)性好的采樣點(diǎn)［其位置如圖1（c）、1（d）和圖2 所示］，求日平均值用于流域土壤水時(shí)間穩(wěn)定性分析，同時(shí)對(duì)少數(shù)缺測(cè)時(shí)段進(jìn)插補(bǔ)。盡管站點(diǎn)數(shù)量有限，由于流域土壤水代表性強(qiáng)的點(diǎn)主要集中于低地形指數(shù)地區(qū)［6］，黑河流域的站點(diǎn)布設(shè)捕捉了幾乎所有低地形指數(shù)的情況，如圖2（b），對(duì)植被類型及土壤狀況也有較好的代表性，如圖1（c）和（d），因此可用于分析流域土壤水時(shí)間穩(wěn)定性。

1.3 土壤水空間異質(zhì)性統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)流域的土壤水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行了單變量描述性統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)每個(gè)時(shí)間和深度（4、10 和20 cm）的空間平均土壤含水量-S 和土壤含水量異質(zhì)性（以標(biāo)準(zhǔn)差SD表示）進(jìn)行估計(jì)。

1.4 時(shí)間穩(wěn)定性分析方法

平均相對(duì)偏差（MRD）和相對(duì)偏差的標(biāo)準(zhǔn)差（SDRD）是土壤水分空間結(jié)構(gòu)時(shí)間穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)指標(biāo)。平均相對(duì)偏差用來比較單個(gè)觀測(cè)點(diǎn)與整個(gè)觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)平均值偏離程度，相對(duì)偏差標(biāo)準(zhǔn)差則反映這種偏離程度的變幅大?。?］。平均相對(duì)偏差MRD 定義為：

式中：j為采樣點(diǎn)的觀測(cè)時(shí)間；i為采樣點(diǎn)號(hào)；m為總觀測(cè)天數(shù)；Si，j表示區(qū)域內(nèi)的i號(hào)采樣點(diǎn)在j日期的土壤水測(cè)量值；δi，j為相對(duì)偏差值。

式中：Si，j為j時(shí)刻監(jiān)測(cè)點(diǎn)i的土壤水分實(shí)測(cè)值為j時(shí)刻平均土壤含水量。

i點(diǎn)的相對(duì)偏差標(biāo)準(zhǔn)差SDRD定義為：

式中各符號(hào)意義同上。

MRD 的正負(fù)可用于表征采樣點(diǎn)的土壤水分相對(duì)于流域平均值的情況，MRD＞0 說明該點(diǎn)偏濕，MRD＜0 說明偏干。SDRD可以反映采樣點(diǎn)的土壤水分相對(duì)于平均值的時(shí)間穩(wěn)定性。以MRD 為基準(zhǔn)，以SDRD 作為誤差，將流域內(nèi)17 個(gè)采樣點(diǎn)按照MRD 值順序排列繪制成圖可用于流域內(nèi)代表性點(diǎn)的確定。此時(shí)需兼顧兩點(diǎn)：一是MRD 值接近0，說明采樣點(diǎn)可精確地估計(jì)流域土壤水的平均狀況；二是SDRD盡可能小，說明偏差小，時(shí)間穩(wěn)定性好。若流域內(nèi)某一測(cè)點(diǎn)同時(shí)滿足上述兩點(diǎn)則可斷定：在一較長時(shí)期內(nèi)該點(diǎn)可以相對(duì)精確的預(yù)測(cè)流域平均土壤水分狀況。

此外，也可用綜合性指標(biāo)ITS將MRD 與SDRD 結(jié)合，判斷時(shí)間穩(wěn)定性［11］。

根據(jù)衛(wèi)星土壤水分測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)精度要求，地面土壤水觀測(cè)值應(yīng)該滿足均方根誤差RMSE＜0.04，同樣可以RMSE 作為時(shí)間穩(wěn)定性方法優(yōu)劣的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則［12］。

1.5 下墊面控制因素的選擇與提取

土壤水空間結(jié)構(gòu)影響因素主要與流域內(nèi)不同的土壤、植被和地形特征有關(guān)，通過提取流域內(nèi)各采樣點(diǎn)土壤、植被和地形特征，分析其與時(shí)間穩(wěn)定性特征的關(guān)系，可探討土壤水空間結(jié)構(gòu)控制因素。植被與土壤特征分別采用植被類型和土壤類型加以體現(xiàn)，如圖1（c）、圖1（d），地形特征則通過研究地點(diǎn)所在位置的高程、坡度和地形濕度指數(shù)體現(xiàn)，如圖2。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同深度土壤水空間異質(zhì)性

為了研究流域的土壤水時(shí)間穩(wěn)定性特征，需首先對(duì)流域土壤水空間異質(zhì)性有總體把握。研究期內(nèi)流域平均日土壤含水量為4 cm 深度（0.116）＜10 cm 深度（0.133）＜20 cm 深度（0.137），隨深度增加土壤含水量增加；土壤含水量空間標(biāo)準(zhǔn)差則是10 cm 深度最大，4 cm 深度居中，20 cm 深度最小，說明流域土壤水空間異質(zhì)性在10 cm 深度最強(qiáng)。進(jìn)一步分析流域平均日土壤水和標(biāo)準(zhǔn)差兩者的關(guān)系，如圖3。用日土壤含水量的函數(shù)形式來表示土壤水分空間異質(zhì)性SD（-S），3個(gè)深度的SD（-S）的關(guān)系各不相同，但均表現(xiàn)出凸形特征，此特征在流域尺度上的土壤水變化研究中已被多次報(bào)道［25］。以三次多項(xiàng)式函數(shù)加以擬合，4 cm深度與10 cm 深度的函數(shù)形式接近。從點(diǎn)據(jù)的分散程度看，埋深最淺的4 cm土層最為分散。

圖3 流域4、10和20 cm深度平均日土壤含水量-S與土壤含水量標(biāo)準(zhǔn)差SD之間的關(guān)系Fig.3 Relationship of the watershed mean daily soil moisture and the standard deviation of daily soil moisture at the depths of 4，10 and 20 cm

2.2 不同深度土壤水時(shí)間穩(wěn)定性

利用選取的2013年10月至2014年4月期間八寶河流域內(nèi)17個(gè)土壤含水量觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，分別計(jì)算不同深度的平均相對(duì)偏差MRD，相對(duì)偏差標(biāo)準(zhǔn)差SDRD 以及時(shí)間穩(wěn)定性綜合指標(biāo)（ITS），按照各點(diǎn)的平均相對(duì)偏差的大小進(jìn)行排序，繪制成相對(duì)偏差誤差棒圖，以此分析流域的時(shí)間穩(wěn)定性，確定代表性點(diǎn)。

由圖4（a）流域埋深4 cm 的土壤水MRD 從-72.4%～91.9%不等，變化范圍較大，原因?yàn)榘藢毢恿饔蛎娣e較大（約2 452 km2），土壤、植被類型、地形等因素空間異質(zhì)性大。SDRD 的變化范圍在15.5%到60.1%之間，偏干（MRD＜0）區(qū)域誤差線長度多數(shù)較短，偏濕區(qū)域較長，說明干區(qū)土壤水的時(shí)間穩(wěn)定性相較于濕區(qū)更好，與文獻(xiàn)［6］結(jié)論一致。

圖4 流域17個(gè)采樣點(diǎn)不同深度土壤含水量相對(duì)偏差秩序排列Fig.4 Ranked mean relative difference（MRD）at the depths of 4，10 and 20 cm for 17 measuring points in the watershed

圖4（a）的黑色折線代表ITS 值，ITS 越小時(shí)間穩(wěn)定性越好。所有采樣點(diǎn)中13 號(hào)采樣點(diǎn)MRD 值最接近0，SDRD 和ITS 的值均為最小，其MRD13=0.59%，SDRD13= 15.5%，又RMSE13=2.9%＜4%，因此，該點(diǎn)可作為流域4 cm 深度平均土壤含水量的代表性點(diǎn)。類似地，附近的49、23、35號(hào)點(diǎn)也與13號(hào)點(diǎn)較為相似，但35和49 的RMSE 值均大于4%，只有23 的RMSE 值小于4%，因此23號(hào)采樣點(diǎn)也可作為代表性點(diǎn)。

由圖4（b）可知，流域埋深10 cm 處土壤水MRD 介于-69.1%與77.7%之間，最小值相較于埋深4 cm 更高，最大值卻更低，說明深度10 cm 處土壤水比4 cm 處的空間異質(zhì)性更小，這可能是由植被根系吸水、土壤蒸發(fā)模式以及毛管水補(bǔ)充水分等因素共同造成的。偏干區(qū)域SDRD 值的變化范圍為9.64%到59.4%之間，偏濕區(qū)域是19.6%到53.1%之間，干區(qū)誤差線長度變化比濕區(qū)大，說明埋深10 cm 土壤水分在偏干區(qū)域時(shí)間穩(wěn)定性特征的空間差異更大。與埋深4 cm 處相似，埋深10 cm 偏干區(qū)域土壤水的時(shí)間穩(wěn)定性總體比濕區(qū)更好。

圖4（b）47 號(hào)采樣點(diǎn)MRD47=-0.93%，SDRD47= 19.5%，RMSE47=3.9%＜4%，故47 號(hào)點(diǎn)可認(rèn)為是流域埋深10 cm 平均含水量的代表性點(diǎn)。23 和33 號(hào)采樣點(diǎn)盡管MRD 值接近0，SDRD值較小，但因RMSE 分別為5.47%與4.64%，均大于4%，故不能作為代表性點(diǎn)。對(duì)比圖3（a）、3（b），盡管兩個(gè)深度所選的代表性點(diǎn)位置不同，但是，39、32、37、16、34、48號(hào)采樣點(diǎn)兩個(gè)深度的土壤水均處于偏干的狀態(tài)，23、33、21、27、30、26 號(hào)采樣點(diǎn)兩個(gè)深度的土壤水均處于偏濕的狀態(tài)，說明這4 和10 cm 兩個(gè)深度表層土壤水時(shí)間穩(wěn)定性空間分布格局基本一致。

圖4（c）顯示了流域埋深20 cm 處的MRD 范圍是-41.3%～44.5%之間，埋深20 cm MRD 的最小值相較于埋深10 cm 更高，最大值更低，即埋深20 cm土壤比埋深10 cm土壤的空間異質(zhì)性更小。由此，隨埋深增加土壤水分的空間異質(zhì)性逐漸減小，時(shí)間穩(wěn)定性特征逐漸增強(qiáng)，其與文獻(xiàn)［10］的實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。由圖，35、49、16、37、34號(hào)點(diǎn)的MRD 值都比較接近于0，但因35，49和34 號(hào)采樣點(diǎn)SDRD35=42.4%，SDRD49=49.5%，SDRD34=33.2%，均偏大，故三者均不能作為埋深20 cm 流域平均土壤水含量的代表性點(diǎn)。而16 號(hào)采樣點(diǎn)MRD16=2.4%，SDRD16=21.7%，RMSE16=4.2%＞4%，不符合衛(wèi)星精度要求，也不能作為代表性點(diǎn)。37號(hào)點(diǎn)MRD37=3.6%，SDRD37=15.0%，RMSE37=1.8% m＜4%，符合衛(wèi)星土壤水分精度要求，ITS 值最小，故可作為此深度流域平均含水量的代表性點(diǎn)。

2.3 流域代表性點(diǎn)分析

表1 為3 個(gè)深度代表性點(diǎn)的SDRD、MRD 和ITS 統(tǒng)計(jì)結(jié)果，埋深4 cm 土壤水代表性點(diǎn)所在位置土壤類型為棕黑氈土，埋深10 cm 代表性點(diǎn)為黑氈土，埋深20 cm 代表性點(diǎn)為棕黑氈土，均屬于高原亞熱帶草甸植被下的土壤，是八寶河流域主要土壤類型［圖1（d）］；除了埋深20 cm的代表性點(diǎn)所在地植被（寒溫帶和溫帶山地針葉林）不是該流域的優(yōu)勢(shì)性植被外，埋深4 和10 cm的代表性點(diǎn)所在位置植被類型均為本流域的優(yōu)勢(shì)性植被類型［圖1（c）］，這與前人研究結(jié)論“代表性點(diǎn)多位于優(yōu)勢(shì)植被與主要土壤類型分布的區(qū)域”相吻合［9］。

代表性點(diǎn)的土壤水觀測(cè)可用于估算流域平均狀況，進(jìn)一步比較分析代表性點(diǎn)與流域平均土壤水分之間的關(guān)系，對(duì)不同埋深的代表性點(diǎn)和相應(yīng)的流域平均土壤水進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸分析，得到各深度的代表性點(diǎn)對(duì)流域平均土壤水分的回歸方程。如表1所列，R2的變化范圍為0.76～0.88，較高，說明所選的代表性點(diǎn)的土壤水與流域平均值相關(guān)性較好，差異性較小。根據(jù)回歸方程，可利用代表性點(diǎn)的觀測(cè)結(jié)果對(duì)流域平均土壤水分狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，減少區(qū)域土壤水觀測(cè)成本。

表1 埋深4、10和20 cm代表性點(diǎn)特征統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics of representative points at the depths of 4，10 and 20 cm

2.4 土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性控制因素

流域土壤水分動(dòng)態(tài)及其空間分布規(guī)律受地形、土壤和植被等條件控制作用。研究流域土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性控制因素，進(jìn)而量化地使用這些先驗(yàn)信息，有助于更加準(zhǔn)確有效地捕捉代表性點(diǎn)。利用圖5分析不同深度土壤水受植被覆蓋類型影響的時(shí)間穩(wěn)定性特征。由圖5（a）、4 cm 埋深4種植被類型MRD 中位數(shù)均接近于0，其中，高寒禾草、苔草草原植被下的MRD 分布最為集中，寒溫帶和溫帶山地針葉林最為分散；圖5（d）中4 cm 高寒禾草、苔草草原的SDRD 分布最為集中且SDRD 最小，說明其相比其他3 種植被時(shí)間穩(wěn)定性更好。另外，亞高山落葉闊葉灌叢SDRD中位數(shù)為29.1%，相較于寒溫帶和溫帶山地針葉林與高寒嵩草、雜草類草甸兩種植被小，但SDRD 值分散。因此，植被類型為高寒禾草、苔草草原植被的采樣點(diǎn)更能代表流域4 cm 埋深的平均土壤水狀況。

圖5 不同深度植被類型影響下的平均相對(duì)偏差（MRD）和相對(duì)偏差標(biāo)準(zhǔn)差（SDRD）的箱型分布Fig.5 Comparison of mean relative difference（MRD）and standard deviation of relative difference（SDRD）influenced by vegetation cover at the depths of 4，10 and 20 cm

同樣地，圖5（b）中高寒禾草、苔草草原10 cm 深度的MRD分布最集中且中位數(shù)更接近0，同時(shí)SDRD分布也最集中且數(shù)值較小，如圖5（e）。因此，植被類型為高寒禾草、苔草草原的采樣點(diǎn)更能代表流域10 cm 埋深平均土壤水狀況。對(duì)比圖5（a）、（b）、（c），以及（d）、（f）、（e），說明相較于埋深4 cm，10 cm兩個(gè)深度，埋深20 cm 的4 種植被類型MRD 值，SDRD 值箱型圖中各個(gè)箱子的高度均較大，MRD 和SDRD 值都很分散，即時(shí)間穩(wěn)定性特征不顯著。綜上，八寶河流域在植被類型為高寒禾草、苔草草原處布設(shè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)更容易獲取流域淺層（埋深10 cm 以上）土壤水平均狀況。

圖6為不同土壤類型下不同埋深土壤水平均相對(duì)偏差和相對(duì)偏差標(biāo)準(zhǔn)差箱型分布圖。其中中位泥炭土采樣點(diǎn)少，不予分析。由圖6（a）和（d），在埋深4 cm 處冷鈣土的MRD 和SDRD 值均偏大，最小值分別為79.8%和39.9%；相較于棕草氈土，黑氈土和棕黑氈土的MRD 值中位數(shù)更接近于0，棕黑氈土SDRD 中位數(shù)為22.5%，比棕草氈土和黑氈土小。因此4 cm 深度在棕黑氈土分布區(qū)域布設(shè)測(cè)點(diǎn)更易于捕捉到流域平均土壤水狀況。類似地，圖6（b）和（e）中10 cm深度冷鈣土的MRD和SDRD值均偏大，最小值分別為39.2%和40.3%，時(shí)間穩(wěn)定性不佳；棕草氈土MRD 值變化范圍在負(fù)值區(qū)域，說明該類型土壤偏干；而黑氈土和棕黑氈土的MRD 值的中位數(shù)更加接近于0，其中黑氈土的SDRD 值中位數(shù)為27.2%，最小值為14.6%，但箱型高度更大，SDRD變化大，棕黑氈土SDRD箱型高度更小，變化范圍小，最小值9.6%比黑氈土更小。說明土壤類型為棕黑氈土?xí)r更能代表10 cm 深度的流域平均土壤水。圖6（c）和（f）冷鈣土的MRD 值分散且SDRD 值最大，草氈土、黑氈土和棕黑氈土的MRD 中位數(shù)較接近于0，但草氈土的SDRD 值分布更分散，而棕黑氈土SDRD值中位數(shù)更小，時(shí)間穩(wěn)定性更好。因此代表流域20 cm埋深處的平均土壤水狀況采樣點(diǎn)布設(shè)在棕黑氈土相對(duì)更可靠些。綜上，八寶河流域在土壤類型為棕黑氈土覆蓋處布設(shè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)更容易獲取流域埋深20 cm及以上的土壤水平均狀況。

圖6 不同深度土壤類型影響下的平均相對(duì)偏差（MRD）和相對(duì)偏差標(biāo)準(zhǔn)差（SDRD）的箱型分布Fig.6 Comparison of mean relative difference（MRD）and standard deviation of relative difference（SDRD）influenced by soils at the depths of 4，10 and 20 cm

利用流域內(nèi)地面高程、坡度、地形濕度指數(shù)和不同深度對(duì)應(yīng)的MRD、SDRD值做相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)流域內(nèi)采樣點(diǎn)隨著所在位置地面高程增加，MRD 和SDRD 都呈減小趨勢(shì)，但兩者的線性相關(guān)關(guān)系不顯著。MRD 和SDRD 兩者隨高程同步遞減，體現(xiàn)了流域內(nèi)土壤越干土壤水分變化范圍越小，時(shí)間穩(wěn)定性越好；越濕潤變化范圍越大，時(shí)間穩(wěn)定性越弱，與上述2.2 節(jié)結(jié)果一致。此外，隨著坡度或者地形濕度指數(shù)TI 的增加，3 個(gè)深度的MRD 和SDRD 有增有減，但R2值都很小。因此說明利用現(xiàn)有站點(diǎn)的實(shí)測(cè)土壤水?dāng)?shù)據(jù)，尚無法為流域代表性點(diǎn)布設(shè)提供先驗(yàn)的地形特征信息。

3 結(jié) 論

本文利用從HiWATER 專題數(shù)據(jù)集中的八寶河流域生態(tài)水文無線傳感網(wǎng)絡(luò)WATERNET 數(shù)據(jù)，選取了土壤水實(shí)測(cè)資料可用性較好的17 個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行4、10 和20 cm 埋深的流域土壤水時(shí)間穩(wěn)定性分析，找到了相應(yīng)的流域平均土壤水代表性點(diǎn)，從地形、土壤和植被的角度對(duì)流域范圍的土壤水時(shí)間穩(wěn)定性控制因素進(jìn)行分析，為流域土壤水分監(jiān)測(cè)布設(shè)提供依據(jù)。

通過研究發(fā)現(xiàn)：①八寶河流域土壤水時(shí)間穩(wěn)定的代表性點(diǎn)在埋深4 cm 處為23 號(hào)、13 號(hào)，10 cm 處為47 號(hào)、20 cm 處為37號(hào)。4 cm 與10 cm 埋深處的土壤水干濕分布格局基本一致。隨深度增加表層土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性特征更明顯。②能反映流域平均土壤水特征代表性點(diǎn)大都位于流域優(yōu)勢(shì)植被與主要土壤類型分布區(qū)域。③八寶河流域表層土壤水時(shí)間穩(wěn)定性的主要控制因素是植被覆蓋類型和土壤類型，在高寒禾草、苔草草原，以及棕黑氈土覆蓋區(qū)域采樣觀測(cè)淺層（10 cm 以上）土壤水，更能代表流域的土壤水平均狀況。

盡管降水的時(shí)空異質(zhì)性通過水量平衡影響土壤水的時(shí)間穩(wěn)定性特征，而下墊面植被與土壤通過蒸散發(fā)與排水過程對(duì)土壤水時(shí)間穩(wěn)定性進(jìn)行控制。由于本文主要圍繞流域尺度內(nèi)的土壤水時(shí)間穩(wěn)定性及其下墊面控制因素進(jìn)行分析，在處于同一水文氣象背景的流域范圍內(nèi)近似認(rèn)為降水與蒸發(fā)的空間異質(zhì)性影響可以忽略。當(dāng)具備高分辨率（如米級(jí)）的精確的降水與蒸散發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)，可進(jìn)一步分析氣象條件對(duì)土壤水時(shí)間穩(wěn)定性的影響，然而，此類數(shù)據(jù)目前仍然十分匱乏。

由于地面觀測(cè)難免存在覆蓋率不足的問題，即便研究認(rèn)為流域土壤水代表性強(qiáng)的點(diǎn)主要集中于低地形指數(shù)地區(qū)，還是不可避免地會(huì)對(duì)代表性產(chǎn)生一些影響，具體影響程度有待進(jìn)一步研究；因多數(shù)采樣點(diǎn)土壤水實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在2013年6月到2015年12月期間存在不同程度的缺失，故本文結(jié)論的推廣仍需結(jié)合其他時(shí)間段的土壤水實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行下一步驗(yàn)證。實(shí)際工作中大面積的土壤水監(jiān)測(cè)需要消耗大量的人力物力，本文利用已有的觀測(cè)資料開展流域土壤水分時(shí)間穩(wěn)定性研究，可為區(qū)域土壤水監(jiān)測(cè)方案設(shè)計(jì)提供新思路。 □