黄土高原不同林地土壤水分特征及影响因子通径分析

引用本文

胡波, 陈丽华. 黄土高原不同林地土壤水分特征及影响因子通径分析[J]. 中国水土保持科学, 2021, 19(1): 79-86. DOI: 10.16843/j.sswc.2021.01.010.

HU Bo, CHEN Lihua. Characteristics of soil moisture and path analysis of influencing factors on different forest lands on the Loess Plateau[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2021, 19(1): 79-86. DOI: 10.16843/j.sswc.2021.01.010.

项目名称

国家重点研发项目"黄土残塬沟壑区水土保持型景观优化与特色林产业技术及示范"（2016YFC0501704）

第一作者简介

胡波(1996-), 女, 硕士研究生。主要研究方向: 土壤水分。E-mail: 2213525263@qq.com

通信作者简介

陈丽华(1957-), 女, 博士, 教授。主要研究方向: 土壤水分和根系拉力。E-mail: c-lihua@bjfu.edu.cn

文章历史

收稿日期：2020-06-13
修回日期：2020-11-30

Contents Abstract Full text Figures/Tables PDF

黄土高原不同林地土壤水分特征及影响因子通径分析

胡波 ¹, 陈丽华 ^1,2

1. 北京林业大学水土保持学院, 100083, 北京;
2. 山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站, 042200, 山西吉县

收稿日期：2020-06-13; 修回日期：2020-11-30

项目名称：国家重点研发项目"黄土残塬沟壑区水土保持型景观优化与特色林产业技术及示范"（2016YFC0501704）

第一作者简介：胡波(1996-), 女, 硕士研究生。主要研究方向: 土壤水分。E-mail: 2213525263@qq.com

通信作者简介：陈丽华(1957-), 女, 博士, 教授。主要研究方向: 土壤水分和根系拉力。E-mail: c-lihua@bjfu.edu.cn

摘要：通过野外实测数据，研究土壤水分特征，用通径分析明确不同影响因子对土壤含水量的直接和间接作用。在黄土高原研究区，分别在油松林、刺槐林和苹果林样地设立土壤水分动态观测点，用WaterScout SM 100 Sensor-6ft水分探头在2018年4—10月植被生长季观测不同土层的土壤体积含水量，同年8月，在不同林地分层进行土壤取样，测定土壤理化性质。结果表明：1）观测林地土壤含水量之间存在显著差异（P < 0.05），苹果林土壤含水量总体高于刺槐林和油松林；2）研究区不同林地土壤水季节变化趋于一致，总体呈先上升后下降趋势，生长季土壤总贮水量苹果（1 460.38 mm）> 油松（988.02 mm）> 刺槐（844.66 mm）；3）土壤理化性质和土壤水分变化有显著的相关性，通过通径分析得出：影响最显著的因子为0.050~0.002 mm土壤颗粒含量，其决策系数为9.825；密度对其有较大的间接作用；有机质和2.000~0.050 mm土壤颗粒含量对土壤含水量有极显著的抑制作用，其决策系数分别为-2.669和-5.645。通径分析适用于土壤水分影响因子分析。研究结果可为黄土高原地区林地树种选择及生态环境管理提参考。

关键词：土壤含水量动态变化通径分析不同林地黄土高原

Characteristics of soil moisture and path analysis of influencing factors on different forest lands on the Loess Plateau

HU Bo ¹, CHEN Lihua ^1,2

1. School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, 100083, Beijing, China;
2. National Field Research Station of Forest Ecosystem in Jixian County, 042200, Jixian, Shanxi, China

Abstract: [Background] Due to the influence of natural and human factors, soil erosion is a serious problem on the Loess Plateau. A large amount of vegetation has been planted on this plateau via various soil and water conservation measures and ecological restoration. At the same time, vegetation growth consumes a high amount of soil moisture. Soil-water deficit restricts vegetation growth and further affects the ecological environment improvement. The Caijiachuan watershed selected in this paper represents typical characteristics of the Loess Plateau. This study not only analyses the pattern of soil moisture change and influencing factors, but also measures the applicability of the path analysis method. [Methods] In the study area of the Loess Plateau, we set up soil moisture dynamic observation points in the Pinus tabuliformis (PT), Robinia pseudoacacia (RP), and Malus domestica (MD) plots respectively, using the WaterScout SM 100 Sensor-6ft to observe the soil volumetric moisture content in different soil layers from April to October 2018. In the August of the same year, we sampled the undisturbed soil with a ring knife and obtained soil samples from different forest lands to determine the physical and chemical properties of the soil. The variation in soil moisture is influenced by many factors, and path analysis was used to analyze the relationship among these factors. [Results] 1) There was a significant difference in moisture contents of the sampled soils (P < 0.05). The soil moisture content of the MD forest was generally higher than that of the RP forest and PT forest. 2) The seasonal changes in soil moisture in different forests in the study area tended to be consistent and generally increased first and then decreased. The total soil moisture storage in the forests during the growing season was in the following order: MD (1 460.38 mm) > PT (988.01 mm) > RP (844.67 mm). 3) There was a significant correlation between soil physicochemical properties and the changes in soil moisture. Through path analysis, the most significant factor identified was the soil particle content, with a diameter between 0.050 and 0.002 mm, and its decision coefficient was 9.825. At the same time, bulk density had a large indirect effect on it. The content of organic matter in soil and the content of soil particles with a diameter of 2.000~0.050 mm had extremely significant inhibitory effects on soil-water content, and their decision coefficients were -2.669 and -5.645. [Conclusions] The soil moisture changes regularly in the Loess Plateau, and the soil moisture in the MD forest is better than that in the PT and RP forests. The PT and RP forests consume more soil moisture. The analysis results of path analysis on the influencing factors of soil moisture change are the same as those of previous studies, which can be further used in the related research on soil moisture. The research results can provide reference for tree species selection and ecological environment management in the Loess Plateau. Path analysis is suitable for soil-moisture factor analysis.

Keywords: soil moisture content dynamic change path analysis different forest lands Loess Plateau

由于土壤等自然环境因素的特殊性，黄土高原地区一直是我国水土流失最为严重的区域之一^[1]。长期以来，在黄土高原的水土保持建设过程中，种植了大量植被，但由于黄土高原土壤承载力较低^[2]，植被建设消耗了大量深层土壤水分，造成土壤水循环失衡^[3]，土壤干层范围不断扩大^[4]，水分亏缺成为制约植被生长发育的主要因子^[5]，阻碍着黄土高原地区水土流失的恢复和水土保持工作的发展。关于黄土高原土壤水分的分布特征，目前已有大量研究成果。在不同尺度上，从坡面到流域，土壤水分在时间和空间分布上间均存在显著的变异性^[6-7]；在不同林种间，土壤水分变化也存在较大差异，如在油松(Pinus tabuliformis)、刺槐(Robinia pseudoacacia) 和次生林中，刺槐林对土壤水分的消耗较大，易造成土壤水分亏缺^[5]。黄土高原的地形复杂，气候季节性变化明显，土壤水分变化受多因素的影响。在过往对土壤水分影响因素的研究中，气候^[8]、地形^[9]、土地利用类型^[10]、土壤理化性质^[11]等对土壤水分有着显著的影响，多采用多元回归方差分析^[12]来分析其直接作用，在方差分析的基础上，通过相应的数学变化，进一步将相关系数分解，可明确因子对土壤水分变化的直接影响，及因子交互作用下的间接作用。

本研究选取黄土高原典型人工乔木林作为研究对象，分别选取阔叶林刺槐和针叶林油松，同时为了便于将研究结果用于农业技术的提升与应用，选择研究区典型经济作物苹果(Malus domestica)，利用WaterScout SM 100 Sensor-6ft水分探头，以30 min/次的频率实时分层监测林地样地0~120 cm土壤剖面含水量，分析不同林地对土壤水分的垂直分布和动态变化的影响规律，用通径分析的方法评价土壤理化性质对土壤水分的直接作用和间接影响，衡量通径分析方法的适用性，为黄土高原地区农村经济发展、土地资源选择性利用和生态环境提升管理提供参考。

1 研究区概况

研究区位于山西省吉县东北的蔡家川流域，地理坐标为E 110°39′45″~110°47′45″、N 36°14′27″~36°18′23″。研究区为黄土残塬和梁岇侵蚀沟壑区，走向自西向东，流域面积38 km²，主沟长14 km，海拔900~1 513 m。该区为温带大陆性气候，年均气温10 ℃，年降水量575.9 mm，>10 ℃年积温3 361.5 ℃；土壤为微碱性褐土、黄土母质；流域森林覆盖率约72%，主要树种为刺槐、油松、侧柏(Platycladus orientalis)等。

2 研究方法

研究区植被为1990年后三北防护林建设工程中种植的水土保持林和经济林。在2018年4月，通过样地调查，样地概况如表 1所示，在研究区油松、刺槐和苹果林地分别划定20 m×20 m标准样方，在样方中心布设土壤水分观测标准点，采用WaterScout SM 100 Sensor-6ft水分探头对0~20、20~40、40~60、60~80、80~100和100~120 cm土层以30 min 1次的频率实时监测土壤含水量的动态变化，用WatchDog 1000 Series采集数据，数据用SpecWare 9下载。在2018年8月，在各个样方内随机选取3个样点，用环刀分层取原状土密封带回实验室，测定土壤含水量、孔隙度、密度等，并在各样点分层取土，同层混合后带回实验室测理化性质。

表 1 样地概况 Tab. 1 Overview of the plots

土壤贮水量的计算公式为：

$ s = 10h({\theta _{10}} + {\theta _{20}} + \cdots + {\theta _{120}})。$

(1)

式中：s为土壤贮水量，mm；h为土层深度，cm；θ为土壤体积含水量，cm³/cm³，其下标为土层深度。

3 通径分析原理

通径分析是Sewall Wright于1921年提出的分析方法^[13]。通径分析的中心思想是通过计算通径系数，排除度量单位和自变量变异程度的影响，将自变量对因变量的直接作用和间接作用进行区分^[14]。通径分析的分析原理如图 1所示。通过通径分析，在当样本中影响因变量的自变量较多且存在较大共线可能性时，可以排除相关性较大的自变量间的共线作用，明确不同自变量间的相互作用和对因变量的直接及间接影响，同时通过决策系数可确定每个自变量对结果的影响程度。

图 1 通径关系图 Fig. 1 Path diagram

4 结果与分析 4.1 不同林分土壤含水量的空间变化

图 2为生长季油松、刺槐和苹果林地0~120 cm土壤体积含水量的平均值，同时，对不同林地土壤含水量随土壤深度的变化进行差异显著性检验，结果如表 2所示。在0~120 cm土层中，土壤含水量总体呈现苹果>刺槐>油松。随着土层深度增加，油松林地土壤含水量呈先上升后下降趋势，20~40 cm土层平均土壤含水量最大，为10.78%，100~120 cm平均土壤含水量最小，为3.93%；刺槐林地土壤含水量波动不大，介于4%~10%之间，呈先上升后下降趋势，40~60 cm土层土壤含水量最大，为8.63%，80~100 cm土壤含水量最小为4.39%；苹果林地土壤含水量变化明显，在60~80 cm土壤含水量最大，为14.79%，100~120 cm含水量最小，为5.01%。在0~40 cm土层中，油松的土壤含水量大于刺槐林和苹果林，随着深度加深，油松土壤含水量不断下降，小于刺槐和苹果林地土壤含水量，苹果林地60~120 cm土层土壤含水量显著大于油松和刺槐林地，同时和表 2对比，苹果林土壤含水量变化分别与油松林和刺槐林有显著性差异(P < 0.050)，油松林与刺槐林土壤含水量变化无显著性差异(P=0.541)。

图 2 黄土高原不同林地土壤含水量的剖面分布 Fig. 2 Profile distribution of soil moisture content in different forest lands on the Loess Plateau

表 2 黄土高原不同林地土壤含水量差异显著性检验 Tab. 2 Significance test of differences in soil moisture content in different forest lands on the Loess Plateau

4.2 不同林分土壤含水量的时间变化

土壤贮水量是土壤涵养水分的指标，反应土体对水分入渗的吸收和储存能力。研究区林地贮水量如表 3和图 3所示，在0~120 cm土层中，不同林分土壤贮水总量苹果>油松>刺槐。在油松林中，土壤贮水量呈先上升后下降趋势，4月贮水量最低，0~120 cm土层土壤贮水量为67.54 mm，8月达到最大值256.80 mm；刺槐林在4—7月土壤贮水量呈波动状态，8月达到最大值，为175.31 mm，10月最低为85.82 mm；苹果林土壤贮水量呈先上升后下降趋势，4月最低为100.53 mm，在7月经历小幅度下降后在8月达到最大值280.23 mm。油松、刺槐和苹果林土壤贮水量变化趋势与同期降雨量相同，在整体上呈先上升后下降趋势，降雨在7月最大，为124.50 mm，油松、刺槐及苹果林土壤贮水量均在8月达到最大值，延后于降水量。

表 3 生长季不同林地土壤贮水总量 Tab. 3 Total soil moisture storage in different forest lands during the growing season

图 3 不同林地土壤贮水量和降雨量 Fig. 3 Soil moisture storage and rainfall in different woodlands

4.3 土壤含水量影响因素的通径分析

土壤含水量变化是一个复杂的过程，在土壤层面受土壤理化性质的综合作用，由通径分析，说明土壤含水量为Y和林地类型X₁、全氮X₂、全钾X₃、全磷X₄、碱解氮X₅、速效钾X₆、速效磷X₇、有机质X₈、pH值X₉、< 0.002 mm土壤颗粒X₁₀、0.050~0.002 mm土壤颗粒X₁₁、2.000~0.050 mm土壤颗粒X₁₂、密度X₁₃、毛管孔隙度X₁₄、总孔隙度X₁₅和非毛管孔隙度X₁₆的直接影响和间接作用。用SPSS对数据进行通径分析，得出相关系数和直接通径系数，计算间接通径系数及决策系数，结果如表 4和表 5所示。

表 4 土壤含水量与影响因素的相关系数 Tab. 4 Correlation coefficients between soil moisture content and influencing factors

因子 Factor	Y	X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉	X₁₀	X₁₁	X₁₂	X₁₃	X₁₄	X₁₅	X₁₆
Y	1.000
X₁	0.872^**	1.000
X₂	0.189	-0.117	1.000
X₃	-0.236	-0.337	0.318	1.000
X₄	0.820^**	0.822^**	0.324	-0.143	1.000
X₅	-0.213	-0.178	0.049	0.020	0.007	1.000
X₆	0.179	0.155	0.038	-0.117	0.252	0.191	1.000
X₇	0.185	-0.002	0.160	0.138	-0.094	-0.131	0.323	1.000
X₈	-0.281	-0.270	0.281	0.028	-0.097	0.532^**	0.201	-0.262	1.000
X₉	0.112	0.154	0.354	-0.138	0.405^*	0.392	0.598^**	-0.172	0.490^*	1.000
X₁₀	-0.051	-0.147	-0.125	-0.073	-0.216	-0.579^**	-0.110	0.241	-0.676^**	-0.393	1.000
X₁₁	0.452^*	0.531^**	0.125	-0.003	0.575^**	-0.406^*	-0.156	-0.067	-0.551^**	-0.026	0.174	1.000
X₁₂	-0.390	-0.434^*	-0.076	0.018	-0.453^*	0.539^**	0.171	-0.008	0.694^**	0.141	-0.456^*	-0.955^**	1.000
X₁₃	0.665^**	0.728^**	-0.331	-0.503^*	0.383	-0.435^*	-0.236	0.098	-0.624^**	-0.329	0.279	0.463^*	-0.495^*	1.000
X₁₄	0.956^**	0.847^**	0.290	-0.144	0.845^**	-0.280	0.171	0.213	-0.335	0.111	0.012	0.574^**	-0.522^**	0.600^**	1.000
X₁₅	-0.205	-0.301	0.373	0.282	0.078	0.303	0.528^**	0.132	0.231	0.405^*	-0.110	-0.130	0.152	-0.677^**	-0.136	1.000
X₁₆	-0.949^**	-0.881^**	-0.212	0.201	-0.815^**	0.300	-0.074	-0.164	0.340	-0.068	-0.007	-0.591^**	0.537^**	-0.693^**	-0.981^**	0.315	1.000
注：** 在0.01水平上显著相关，* 在0.05水平上显著相关。Notes：** Significantly correlated at the 0.01 level, * Significantly correlated at the 0.05 level. Y：Soil moisture content. X₁：Plot. X₂：Total nitrogen. X₃：Total potassium kalium. X₄：Total phosphorus. X₅：Alkali-hydrolyzable nitrogen. X₆：Available potassium kalium. X₇：Available phosphorous. X₈：Soil organic matter. X₉：pH. X₁₀：< 0.002 mm soil particles. X₁₁：0.050~0.002 mm soil particles. X₁₂：2.000~0.050 mm soil particles. X₁₃：Density. X₁₄：Capillary porosity. X₁₅：Total porosity. X₁₆：Soil air-filled porosity.

表 4 土壤含水量与影响因素的相关系数 Tab. 4 Correlation coefficients between soil moisture content and influencing factors

表 5 土壤含水量影响因素通径分析 Tab. 5 Path analysis of factors affecting soil moisture content

因变量Dependent variable	自变量Independent variable	R²	直接通径系数Direct path coefficient	相关系数 Correlation coefficient	间接通径系数Indirect path coefficient													决策系数Decision coefficient
因变量Dependent variable	自变量Independent variable	R²	直接通径系数Direct path coefficient	相关系数 Correlation coefficient	X₁	X₂	X₃	X₄	X₈	X₉	X₁₀	X₁₁	X₁₂	X₁₃	X₁₄	X₁₅	X₁₆	决策系数Decision coefficient
	X₁		-0.596	0.872	-	0.036	-0.061	0.225	-0.107	0.140	-0.402	1.621	-0.305	1.580	-0.084	-0.348	-0.119	-2.239
	X₂		-0.304	0.189	0.070	-	0.058	0.089	0.112	0.323	-0.342	0.382	-0.053	-0.719	-0.029	0.431	-0.029	-0.085
	X₃		0.181	-0.236	0.201	-0.097	-	-0.039	0.011	-0.126	-0.200	-0.009	0.013	-1.092	0.014	0.326	0.027	-0.319
	X₄		0.274	0.820	-0.490	-0.098	-0.026	-	-0.039	0.369	-0.591	1.755	-0.318	0.831	-0.084	0.090	-0.110	0.782
	X₈		0.398	-0.281	0.161	-0.085	0.005	-0.027	-	0.447	-1.850	-1.682	0.487	-1.355	0.033	0.267	0.046	-2.669
	X₉		0.135	0.112	-0.092	-0.108	-0.025	0.111	0.195	-	-1.076	-0.079	0.099	-0.714	-0.011	0.468	-0.009	-1.431
Y	X₁₀	0.976	0.912	-0.051	0.088	0.038	-0.013	-0.059	-0.269	-0.358	-	0.531	-0.320	0.606	-0.001	-0.127	-0.001	8.110
	X₁₁		2.737	0.452	-0.316	-0.038	-0.001	0.158	-0.219	-0.024	0.476	-	-0.670	1.005	-0.057	-0.150	-0.080	9.825
	X₁₂		3.052	-0.39	0.259	0.023	0.003	-0.124	0.276	0.129	-1.248	-2.915	-	-1.075	0.052	0.176	0.072	-5.645
	X₁₃		0.702	0.665	-0.434	0.101	-0.091	0.105	-0.248	-0.300	0.764	1.413	-0.347	-	-0.059	-0.783	-0.094	4.826
	X₁₄		2.171	0.956	-0.505	-0.088	-0.026	0.232	-0.133	0.101	0.033	1.752	-0.366	1.303	-	-0.157	-0.132	-0.388
	X₁₅		-0.099	-0.205	0.179	-0.113	0.051	0.021	0.092	0.369	-0.301	-0.397	0.107	-1.470	0.013	-	0.043	-1.912
	X₁₆		1.156	-0.949	0.525	0.064	0.036	-0.223	0.135	-0.062	-0.019	-1.804	0.377	-1.505	0.097	0.364	-	-0.525

表 5 土壤含水量影响因素通径分析 Tab. 5 Path analysis of factors affecting soil moisture content

由表 4可知，林地类型、全磷、密度、毛管孔隙度和非毛管孔隙度呈极显著相关，相关性最大的因子为非毛管孔隙度X₁₆。在对各影响因子进行通径分析后(表 5)可知，对土壤含水量有影响的因子分别为：林地类型X₁、全氮X₂、全钾X₃、全磷X₄、有机质X₈、pH值X₉、< 0.002 mm土壤颗粒X₁₀、0.050~0.002 mm土壤颗粒X₁₁、2.000~0.050 mm土壤颗粒X₁₂、密度X₁₃、毛管孔隙度X₁₄、总孔隙度X₁₅和非毛管孔隙度X₁₆。其中：0.050~0.002 mm土壤颗粒X₁₁的决策系数最大，为9.825，是影响土壤含水量的主导因子，对土壤含水量起正向的决定作用，其直接通径系数为2.737；密度X₁₃、< 0.002 mm土壤颗粒X₁₀通过X₁₁对土壤含水量有较大的正向间接作用，间接通径系数分别为1.005和0.476，2.000~0.050 mm土壤颗粒X₁₂通过X₁₁的负向间接作用最大，间接通径系数为-0.670。< 0.002 mm土壤颗粒X₁₀、密度X₁₃对土壤含水量的变化决定作用较大，其决策系数分别为8.110和4.826。有机质X₈和2.000~0.050 mm土壤颗粒X₁₂对土壤含水量有极显著的抑制作用，其决策系数分别为-2.229和-5.646，有机质含量越高，2.000~0.050 mm土壤颗粒含量越多，土壤水分越容易流失。

5 讨论 5.1 土壤含水量空间差异性

土壤水分影响着地上植被的生长恢复及土壤侵蚀流失，受植物根系、雨热变化和地下水补给的影响，土壤含水量在不同林分中随土层深度变化存在显著的差异性。在黄土高原退耕还林中，不同植物种对土壤水的利用与其根系分布一致^[15]，同时，土壤含水量在灌木和乔木林地间有显著的差异性，根系分布差异是造成含水量差异的原因之一^[16]。本研究中苹果林土壤含水量大于刺槐和油松林，是由于根系分布的差异性，油松吸水根系在垂直方向上主要分布在0~100 cm土层内^[17]，刺槐0~60 cm土层^[18]，苹果0~40 cm土层^[19]，根系的分布影响着降雨在土壤中的再分配，在浅层根系分布范围内，油松及刺槐根系对土壤的固持作用较大，土壤含水量总体大于深层土壤含水量；由于苹果的浅根性及地面人为活动的影响，土壤水向深层渗漏，出现60 cm以上土壤含水量增多的情况。

5.2 土壤含水量季节差异

由于黄土高原土层深厚，地下水补给较少，植被生长发育所需水和土壤水分主要靠降雨补充。降雨具有季节变异性，因此土壤水分也呈现相应的季节变异性。研究黄土高原油松、刺槐人工林等的土壤含水量发现，不同林种对土壤中水分的消耗不同^[20]；在不同的土地利用方式下，土壤水文状况也存在季节变异性，土壤含水量变化和降雨变化一致，且土壤贮水量变化滞后于降水^[21]，土壤含水量的季节性差异主要表现在表土和中层(1.0~2.4 m)土壤中^[22]。在本研究中，油松、刺槐和苹果林地土壤贮水量均有明显的季节性变化，4—6月较低，7—8月上升，8月达到最大值，9—10月开始下降。由于4—6月植物进入生长期，所需水量日益增加，但降雨量少，温度升高，蒸发加大，土壤贮水量较小；同期6月苹果林土壤贮水量增长明显，6月是苹果的坐果期，生命活动旺盛，需水量大，为保证苹果生产，通过额外的灌溉补水，提高土壤湿度。7—8月雨季来临，降雨量增大，土壤水得到补充，土壤贮水量增大到最大值。9—10月随着降雨的减少，气温下降，植物生命活动减弱，土壤贮水量呈下降趋势，但并未降到最低值。以上分析表明，油松、刺槐和苹果3种林地0~120 cm土层土壤贮水量具有显著的季节性，且变化时间晚于降雨量季节性变化，是植被林冠层和枯枝落叶对降雨的截留，及水分在土壤中的运移导致土壤水分的移动和储存具有的滞后效应。

5.3 土壤含水量空间变异影响因素

研究区位于同一流域，温度、降雨、地形等因子基本一致，土壤水分的变化主要受土壤理化性质的影响。本研究用通径分析的方法分析大量土壤特征，直接通径系数最大的因素为土壤颗粒组成。土壤密度和孔隙度与土壤颗粒组成有较大的交互作用，间接通径系数最大，密度和孔隙度通过影响土壤颗粒组成间接影响土壤含水量。在化学性质中，有机质X₈的直接通径系数最大，对土壤含水量有较大的正向决定作用，同时，土壤颗粒组成(X₁₀、X₁₁和X₁₂)通过有机质含量对土壤含水量起较大的间接作用。在过往研究中，通过单因素方差分析，土壤孔隙影响土壤涵养水分的能力^[23]；用相关分析的方法，土壤含水量的变化趋势和有机质变化趋势一致^[24]；刘效东等^[25]基于灰色关联方法，分析马尾松针叶林等3种林地的土壤水分变化和土壤理化性质关系中，有机质含量改变土壤孔隙，对土壤含水量有显著影响。本文通过通径分析，明确了土壤孔隙、有机质对土壤含水量的直接作用，同时反映了因子间的间接作用，结果同过往研究相同，通径分析适用于分析土壤理化性质对土壤含水量的相互作用。

6 结论

1) 研究区不同林地土壤含水量有显著的差异性，油松和刺槐林含水量小于苹果林，同时，由于根系分布差异，油松和刺槐林土壤含水量随土壤深度增加呈先上升后下降趋势，苹果林浅层土壤含水量小于深层含水量。

2) 油松、刺槐和苹果林地土壤贮水量变化趋势大体同降雨量变化一致，呈先上升后下降趋势，贮水量峰值在时间尺度上落后于降雨量峰值，即土壤贮水量变化存在滞后性。

3) 土壤理化性质对土壤含水量作用复杂，用通径分析可以很好地描述因子对含水量的直接作用和间接影响。在土壤理化性质中，0.050~0.002 mm土壤颗粒是影响土壤含水量的主导因子，土壤密度、< 0.002 mm土壤颗粒、2.000~0.050 mm土壤颗粒和有机质交互作用，间接影响土壤水分，通径分析可在相关分析的基础上进一步拆分土壤理化性质对土壤含水量变化的直接作用和间接影响，有很好的适用性。

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