土壤饱和导水率(saturated hydraulic conductivity，K_s)是土壤达到饱和时，单位水势梯度下，通过单位面积土壤的水流通量或渗流速度^[1]。它是表征土壤入渗能力的重要参数，反映土壤涵养水源和抗侵蚀能力的重要指标^[2-3]，它不仅能反映地表积水或地表径流在重力作用下的下渗状况，还能反映多孔介质对水体流动过程中的阻碍作用^[4-5]。土壤入渗能力与土壤理化性质、初始含水量、地形状况以及下垫面因素有着密切的联系，这种饱和水流在土壤中的运动能力往往制约地表径流的产生和发展^[6]。

目前，许多学者都对土壤饱和导水率的影响因素和空间变异性做了大量的研究^[7-9]。甘淼等^[10]认为黄土区坡沟系统密度和土壤饱和导水率呈极显著负相关关系。孟晨等^[11]研究并分析了鹫峰地区不同植被群落间土壤饱和导水率的特征。迟春明等^[12]研究认为土壤饱和导水率与有机质含量极显著负相关，与砂粒和粉粒含量分别呈极显著正相关和负相关。王子龙等^[13]研究认为退耕草地土壤饱和导水率的影响因素主要有有机质含量、毛管孔隙度、总孔隙度、土壤密度和土壤机械组成等。梁向峰等^[14]认为子午岭林区土壤饱和导水率的主要影响因素是土壤密度、毛管孔隙度、>0.25 mm团聚体含量和黏粒质量分数。于冬雪等^[15]认为影响黄土区20~40 cm土壤饱和导水率的主要因素是土壤黏粒含量、砂粒含量、密度、饱和含水量和土地利用。一些非饱和导水率的推测模型也需要事先测定饱和导水率进行相关研究^[16-18]。这些研究分析了不同地区土壤饱和导水率的影响因素，或仅通过相关分析得出土壤饱和导水率与土壤理化性质的简单关系，很少研究影响饱和导水率的主导因素。本试验选取土壤密度、有机质、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度、土壤机械组成(黏粒、粉粒、砂粒)等7个土壤理化指标作为分析对象，综合分析土壤饱和导水率的影响因素，筛选影响本地区土壤饱和导水率的主导因子，揭示水源涵养林不同林分类型对土壤饱和导水率的影响规律。

密云水库是首都北京最大的饮用水源供应地，而潮河是密云水库的两大入库河流之一，但近些年来，潮河上游水源地多次出现断流现象。潮河发源于河北省丰宁县境内，经滦平、古北口入北京市密云县境，汇入密云水库。为了增强潮河源头的水源涵养能力，近几年在丰宁县境内实施了大量植树造林工程，旨在增强潮河源头的水源涵养林能力，其中，京冀生态水源保护林工程是北京市、河北省政府为提高林地涵养水源能力，缓解首都水资源供需矛盾而启动的建设合作项目。水源涵养林栽植的主要目的在于保持水土和涵养水源，促进地表降雨入渗进入土壤，从而增大土壤的储水量，而土壤饱和导水率是进行地表径流调节和水土流失防治工程设计的重要参数，能够在一定程度上科学评价水源涵养林的造林成效。目前，对于潮河源头天然林和人工林林地研究已经取得不少成果，但是还没有当地典型人工林土壤饱和导水率的相关研究。笔者以丰宁县境内潮河源头的水源涵养林为研究对象，评价目前水源保护林的造林成效，研究分析不同水源涵养林的土壤饱和导水率特征以及影响土壤饱和导水率的主导因子，为深入研究该地区林地土壤水分运动规律提供依据，也为京冀生态水源保护林建设合作提供更多的技术支撑。

研究区位于河北省丰宁县境内的潮河源头(E 116°15′~116°48′，N 41°21′~41°31′)，属于冀北山地地貌类型。该地全年日照时间为2 826 h，年平均气温在6.6~8 ℃之间，无霜期为110~142 d，年平均降水量350~550 mm。该地区成土母质以花岗岩、片麻岩和风积沙为主，主要土壤类型为褐土和棕壤土。研究区的乔木树种主要有油松(Pinus tabuliformis)、落叶松(Larix gmelinii)、侧柏(Platycladus orientalis)；灌木物种主要有榛子(Corylus heterophylla)、三裂绣线菊(Spiraea trilobata)、荆条(Vitex negundo var. heterophylla)等；草本植物则以禾本科杂草为主。

试验于2018年7—10月完成。在保证所选样地立地条件基本一致的前提下，选取试验区5种生态水源保护林典型林分(油松×山杏混交林、侧柏×山杏混交林、落叶松×油松混交林、油松纯林、侧柏纯林)作为研究样地，选取撂荒地为非林地对比。

在每种典型林地内布设20 m×20 m的标准样地，在样地内按照随机分布和均匀布点的原则布设3个样方进行植被调查和土壤采集，其中乔木样方20 m×20 m，灌木样方5 m×5 m，草本样方1 m×1 m，样地基本情况见表 1。每个样方的采样深度分3层(0~20、20~40、40~60 cm), 每层取土样2~3 kg，同时采用100 cm³的环刀在每一层取3个样品，本次试验共采集原状环刀土样162个，环刀土样带回实验室立即测定。采集的土样在室内进行测定，土壤密度、孔隙度等用环刀法测定；土壤机械组成利用土壤粒径分析仪测定砂粒(2~0.02 mm)、粉粒(0.02~0.002 mm)和黏粒( <0.002 mm)3个粒级的质量分数(%)^[19]。土壤有机质采用重铬酸钾滴定法测定^[20]。

表 1(Tab. 1)

表 1 样地基本情况 Tab. 1 Basic information of plots 林地编号 Plot No. 林分类型 Forest type 海拔 Altitude/ m 混交比 Mixing ratio 林分密度 Stand density/ (Trees·hm-2) 林龄 Stand age/a 坡向 Aspect 主要植物种类 Species of plants Ⅰ 油松纯林 Pinus tabuliformis forest 843 - 850 9 北 Northern 胡枝子、三裂绣线菊 Lespedeza bicolor and Spiraea trilobata Ⅱ 落叶松×油松混交林 Larix gmelinii×Pinus tabuliformis forest 752 5∶5 880 9 北 Northern 榛子、大油芒 Corylus heterophylla and Spodiopogon sibiricus Ⅲ 油松×山杏混交林 Pinus tabuliformis×Armeniaca sibirica forest 725 6∶4 800 9 西 Western 三裂绣线菊、披针叶苔草Spiraea trilobata and Carex lanceolata Ⅳ 侧柏×山杏混交林 Platycladus orientalis×Armeniaca sibirica forest 756 6∶4 910 9 北 Northern 披针叶苔草、荆条 Carex lanceolata and Vitex negundo var. heterophylla Ⅴ 侧柏纯林 Platycladus orientalis forest 778 - 890 9 西 Western 黄花蒿、三裂绣线菊Artemisia annua and Spiraea trilobata Ⅵ 撂荒地 Wasteland 753 - - - 三裂绣线菊、披针叶苔草Spiraea trilobata and Carex lanceolata

表 1 样地基本情况 Tab. 1 Basic information of plots

土壤饱和导水率采用定水头法测定各土层的饱和导水率。定水头法是在测定过程中维持进口端土层水头不变的情况下测定土壤饱和导水率的方法^[11]。

式中：K_t为温度为t时的饱和导水率，mm/min；H为进口端水头，cm；V为水分出水量，mL；T为水分出流时间，min；L为土柱长度，cm；A为土柱横截面积，cm²。

由于温度对饱和导水率有影响，所以必须通过计算进行校正，按式(1)换算成10 ℃时的饱和导水率^[12]：

式中K₁₀为温度为10 ℃时的饱和导水率，mm/min。

数据处理采用SPSS 20.0软件通过单因素方差分析(One-way ANOVA)对不同水源林同一土层平均土壤饱和导水率进行显著性检验，并在差异显著性时进行多重比较(P < 0.05，LSD，t检验)。利用Origin 9.0软件对土壤饱和导水率与土壤理化性质之间进行回归拟合；采用主成分分析法筛选影响土壤饱和导水率的主导因子。

图 1是各林地、撂荒地不同土层深度的土壤饱和导水率，各林地土壤饱和导水率K_s随着土壤深度的增加逐渐降低。0~20 cm土层的K_s是40~60 cm土层的2.4~4.3倍。在不同林地同一深度水平下，水源涵养林的K_s均大于撂荒地。其中，油松×山杏混交林、侧柏×山杏混交林在0~20 cm土层的K_s分别达到1.808、1.715 mm/min，油松纯林、侧柏纯林的K_s只有1.292、0.685 mm/min，表层土壤中K_s具体表现为针阔混交林>针叶混交林>针叶纯林>撂荒地。在20~40 cm土层中，K_s的变化范围为0.34~1.36 mm/min；在40~60 cm土层中，K_s的变化范围为0.186~0.531 mm/min。不同林地平均K_s的大小为：油松×山杏混交林>侧柏×山杏混交林>落叶松×油松混交林>油松纯林>侧柏纯林>撂荒地。

图 1(Fig. 1)

数据采用(LSD)检验，大小写字母分别表示差异达极显著水平(P < 0.01)和显著水平(P < 0.05)。 The data is checked by LSD. Upper and lower case letters indicate that the difference is extremely significant (P < 0.01) and significant (P < 0.05). 图 1 不同林分土壤饱和导水率特征 Fig. 1 Characteristics of soil saturated hydraulic conductivity in different forests

各林分类型同一土层土壤饱和导水率之间的多重比较如图 1所示，可见在0~20 cm土层中，针阔混交林相对于针叶混交林、针叶纯林呈极显著差异，有林地相对于撂荒地之间呈极显著差异；在20~40 cm土层中，侧柏×山杏混交林相对与其他水源涵养林林分呈极显著差异；在40~60 cm土层中，各水源林类型之间的差异并不显著；在林地平均土壤饱和导水率中，林地相对于撂荒地的土壤饱和导水率呈显著差异，针叶混交林相对于撂荒地呈极显著差异，针阔混交林相对于其他林分类型呈极显著差异。

土壤理化性质是土壤研究中非常重要的影响因素，不仅可以评价土壤质地的养分特征，还能够对土壤饱和导水率产生影响。各林地和撂荒地的土壤理化性质见表 2。从整体来看，各林分类型随着土壤深度的增加，土壤密度逐渐增大。在所调查的林地和撂荒地中，土壤有机质质量分数随着土壤深度的增加逐渐降低。油松×山杏混交林、侧柏×山杏混交林的土壤毛管孔隙度在各林分类型中相对较高。油松×山杏混交林黏粒质量分数最高，撂荒地黏粒质量分数最低。表层土壤中砂粒较黏粒、粉粒质量分数高，随着土层深度的增加，黏粒和粉粒质量分数逐渐增大。

表 2(Tab. 2)

表 2 不同林地土壤理化性质特征 Tab. 2 Characteristics of soil physical and chemical properties of different forests 林地编号Plot No. 深度Soil depth/cm 土壤密度Soil density/ (g·cm-3) 有机质Organic matter/ (g·kg-1) 总孔隙度Total porosity/% 毛管孔隙度Capillary porosity/% 黏粒Clay content/% 粉粒Silt content/% 砂粒Sand content/% Ⅰ 0~20 1.3±0.2 18.5±8.5 32.1±13.2 26.3±12.4 7.5±2.1 27.1±12.5 65.4±19.8 20~40 1.4±0.2 14.6±5.2 28.5±10.5 23.9±8.7 10.2±3.3 40.1±15.3 49.7±18.7 40~60 1.4±0.3 7.8±3.7 22.5±9.2 19.1±7.8 11.4±3.9 57.5±19.4 31.1±11.5 Ⅱ 0~20 1.2±0.2 19.9±8.8 38.2±15.6 32.3±14.2 7.9±2.6 22.8±10.1 69.3±15.2 20~40 1.4±0.2 15.7±5.7 37.2±13.5 30.0±12.9 10.4±3.9 36.3±12.1 53.3±20.1 40~60 1.5±0.2 8.2±3.9 23.6±10.2 26.3±12.2 13.5±4.5 53.3±18.4 33.2±13.2 Ⅲ 0~20 1.0±0.2 23.7±10.1 39.5±14.1 34.1±14.9 8.9±2.7 47.0±14.9 44.1±15.6 20~40 1.1±0.2 19.6±9.4 37.7±13.3 34.2±15.1 12.3±4.1 50.5±17.8 37.2±15.8 40~60 1.4±0.3 17.0±6.1 28.7±11.5 22.3±9.5 16.2±5.2 53.9±20.1 29.9±10.8 Ⅳ 0~20 1.1±0.1 21.3±9.1 39.1±15.2 34.5±11.5 8.2±2.9 29.8±10.2 62.0±18.6 20~40 1.2±0.2 16.5±7.6 38.1±14.7 31.3±10.1 11.0±4.1 43.6±15.2 45.4±16.1 40~60 1.4±0.3 11.6±4.3 38.4±15.1 30.3±10.0 15.3±5.2 53.9±17.8 30.8±10.9 Ⅴ 0~20 1.3±0.1 19.9±9.4 35.7±12.2 27.0±13.2 7.4±1.9 20.2±9.8 72.4±16.9 20~40 1.4±0.2 12.6±4.9 34.3±11.5 24.5±11.5 9.9±3.1 30.5±13.6 59.6±20.1 40~60 1.5±0.3 7.4±3.2 32.5±12.2 20.9±8.8 14.6±4.6 49.8±19.7 35.6±14.2 Ⅵ 0~20 1.4±0.1 13.3±5.5 26.0±10.6 19.1±7.9 6.9±1.8 16.4±7.1 76.7±18.2 20~40 1.5±0.2 9.2±4.0 23.0±9.9 18.1±6.8 8.5±2.7 34.3±12.4 57.2±16.4 40~60 1.6±0.3 5.0±1.0 22.1±8.4 16.9±5.9 9.5±3.2 50.5±19.7 40.0±14.6 注：数值为均值±标准差。Notes: The data are expressed as mean ± standard deviation.

表 2 不同林地土壤理化性质特征 Tab. 2 Characteristics of soil physical and chemical properties of different forests

本试验中7种土壤理化指标与K_s之间的关系如图 2所示，土壤密度与K_s呈指数函数递减，决定系数为0.942；有机质质量分数与K_s呈线性正相关，决定系数为0.741；土壤总孔隙度与K_s呈幂函数递增，决定系数为0.51；土壤毛管孔隙度与K_s呈幂函数关系递增，决定系数为0.815；黏粒质量分数与K_s呈指数函数递增，决定系数为0.877；粉粒质量分数与K_s呈幂函数递增，决定系数为0.60；砂粒质量分数与饱和导水率呈幂函数递增，决定系数为0.546。

图 2(Fig. 2)

图 2 土壤饱和导水率与土壤理化因子函数拟合 Fig. 2 Fitting of soil saturated hydraulic conductivity with soil physical and chemical factors

相关分析中各变量间表现较好的相关性是进行因子分析的前提。但是相关性分析不能完全反应各个因子之间的关系，而因子分析可以解释原始变量之间的关系。

由表 3可见，前3个主成分累计贡献率已经达到88.83%，因此，可以综合反映影响K_s的主导因子。其中，第1主成分特征值为3.878，对总方差的贡献率为63.40%，即第1主成分可以解释土壤理化性质对K_s的影响的63.40%的情况。在第1主成分中，土壤密度、毛管孔隙度和有机质负荷值明显高于其他物理因子，说明这3种影响因子在第1主成分中占主要因素。第2主成分的特征值为2.041，方差的贡献率为15.16%，黏粒质量分数的负荷值明显高于其他物理因子，黏粒质量分数占主要因素。第3主成分因子的特征值为0.929，方差贡献率为10.27%，在第三主成分中总孔隙度、粉粒质量分数、砂粒质量分数所占负荷较高，由于方差累计贡献率较低，所以对K_s的影响作用并不显著。

表 3(Tab. 3)

表 3 土壤理化性质对饱和导水率影响的因子分析 Tab. 3 Factor analysis on soil physical and chemical properties affecting saturated hydraulic conductivity 主成分 Main component 特征值 Eigenvalue 贡献率 Contribution/ % 土壤密度 Soil density/% 总孔隙度 Total porosity/% 毛管孔隙度 Capillary porosity/% 有机质 Organic matter/% 黏粒 Clay content/% 粉粒 Silt Content/% 砂粒 Sand Contentt/% 1 3.878 63.40 -0.81 0.25 0.84 0.87 -0.32 0.26 0.28 2 2.041 15.16 -0.25 0.35 0.34 0.08 -0.76 0.18 0.21 3 0.929 10.27 -0.04 0.72 0.06 0.02 -0.15 0.80 0.81 注：原始数据已消除量纲影响。Notes: The original data has eliminated the dimension effect.

表 3 土壤理化性质对饱和导水率影响的因子分析 Tab. 3 Factor analysis on soil physical and chemical properties affecting saturated hydraulic conductivity

本试验中，土壤密度与K_s呈幂函数关系，随着土壤密度的增加，K_s率逐渐减小，这与梁向峰等^[14]的研究结论一致，也有学者的研究表明K_s与密度呈显著的一元二次多项式负相关关系^[21]，土壤密度反映了土壤坚实度和孔隙度的大小，对土壤的通透性、渗透性、持水能力以及土壤的抗侵蚀能力都有非常大的影响^[22]，土壤密度通过影响土壤的通透性间接影响土壤饱和导水率；土壤有机质含量与K_s呈线性相关，这与刘宇等^[23]的研究结论相似，土壤有机质是土壤结构形成和稳定作用的核心物质，有机质对K_s的影响是通过改善土壤结构、胶体状况进而起到调节水分的作用^[24]；土壤毛管孔隙度也是影响K_s十分重要的一个物理量，水分通过土壤孔隙的过程中同时收到重力和毛管阻力的作用，当水分的重力大于毛管阻力时，水分会向土壤入渗，而土壤孔隙越大，土壤颗粒之间的接触就越松散，土壤毛管阻力越小^[25]，所以，土壤孔隙度越大，土壤的通透性越强，土壤饱和导水率就越大；土壤中的黏粒、粉粒和砂粒反映的是土壤质地状况，土壤质地的变化速度较慢。试验中，黏粒含量与K_s呈指数函数递减，随着黏粒含量的增加，土壤结构更加紧密，K_s逐渐降低，并且降低趋势逐渐减小，这与姚淑霞等^[26]的研究结论近似；土壤中砂粒和粉粒含量越高，土壤孔隙越大，越有利于水分的入渗，但是也会加快土壤水分的蒸发。

试验中，土壤密度、毛管孔隙度、有机质和黏粒含量为影响该地区林地土壤饱和导水率的主导因素，这与刘宇等^[23]研究影响晋西北丘陵区主要人工林土壤饱和导水率的主导因素近似。此外，还有一些学者得出不同结论，姚淑霞等^[26]认为土壤硬度是影响科尔沁沙地土壤饱和导水率的主导因素，科尔沁沙地和北方林地的土壤理化性质差别较大，研究影响饱和导水率的因素也存在差异；孟晨等^[11]在研究鹫峰地区不同植被群落土壤饱和导水率时发现土壤化学性质对土壤饱和导水率也有显著影响，林分对土壤化学性质的影响需要较长时间才能显现，考虑到研究地的林龄，没有将土壤化学性质纳入本次研究范畴。

在5种水源涵养林林分类型中，油松×山杏混交林林地土壤K_s最高，这是因为山杏作为当地主要造林树种，渗透性好，涵养水源能力强，这与公博等^[27]的研究结论一致。齐特等^[28]在研究冀北地区林地水源涵养能力时认为山杏纯林>油松×山杏混交林>油松纯林，也在说明该地区山杏和油松具有较强的水源涵养能力。水源涵养能力的强弱可能与植被根系有关，山杏属于深根性树种，生长快，根系发达，而油松属于浅根性树种，该类型混交林在改善林地土壤的通透性方面具有最优效果。

1) 土壤理化性质中，土壤密度、有机质质量分数和毛管孔隙度是影响土壤饱和导水率最主要的因素，次重要因素是土壤黏粒含量，总孔隙度、粉粒含量和砂粒含量对土壤的影响不大。土壤饱和导水率与土壤密度、黏粒含量呈指数函数关系，与总孔隙度、毛管孔隙度、粉粒含量和砂粒含量呈幂函数关系，与有机质含量呈线性关系。

2) 土壤饱和导水率随着土层深度的增加而降低，林分对于表层土壤的改良效果要好于深层土壤。与撂荒地相比，各林分的栽植对土壤饱和导水率的提高有明显促进作用，针阔混交林的提高作用大于针叶混交林，针叶混交林的提高作用大于针叶纯林。

3) 各林分土壤平均饱和导水率的大小为：油松×山杏混交林>侧柏×山杏混交林>落叶松×油松混交林>油松纯林>侧柏纯林>撂荒地。因此，为了恢复潮河源头的生态系统，增加潮河的水流量，为密云水库提供补给，今后京冀生态水源保护林工程建设中可优选针阔混交林配置类型，尤其是油松×山杏混交林。