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2014 , Vol. 33 >Issue 11: 2125 - 2134

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201411012

土壤分层关键因子确定——以新乡实验农地为例

  • 宋亚路 , 1, 3 ,
  • 刘苏峡 , 1 ,
  • 马英 1 ,
  • 胡超 2 ,
  • 莫兴国 1
展开
  • 1. 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室,北京 100101
  • 2. 中国农业科学院农田灌溉研究所,河南 新乡 453003
  • 3 中国科学院大学,北京 100049
刘苏峡(1965- ),女,研究员,主要研究方向为流域水文模拟、界面水文过程、土壤水分和生态需水量。E-mail:

作者简介：宋亚路(1987- ),男,硕士,主要从事土壤水分研究。E-mail:

收稿日期: 2014-04-11

  要求修回日期: 2014-09-21

  网络出版日期: 2014-11-10

基金资助

中国科学院地理科学与资源研究所“一三五”重点项目(2012ZD003)

国家自然科学基金项目(41071024,31171451)

收起

Determining key factors for soil stratification: A case study in the farmland of Xinxiang

  • SONG Yalu , 1, 3 ,
  • LIU Suxia , 1 ,
  • MA Ying 1 ,
  • HU Chao 2 ,
  • MO Xingguo 1
Expand
  • 1. Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 2. Farmland Irrigation Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Xinxiang 453003, Henan, China
  • 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Received date: 2014-04-11

  Request revised date: 2014-09-21

  Online published: 2014-11-10

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

摘要

层状土壤是普遍存在的一种土壤结构,提取出表征土壤层次的关键因子有助于简单准确地划分土壤的层次。在河南省新乡农田挖掘了实测剖面(160 cm厚),通过野外观测和室内分析,获取了土壤质地,以及容重、饱和含水量、饱和导水率、滞留含水量和非毛管孔隙度等土壤水分运动因子的取值。通过对这些因子进行特征分析、系统聚类分析和主成分分析,将土壤分成0~50 cm、50~80 cm、80~140 cm和140~160 cm 四个基本层次,得到滞留含水量>饱和含水量>饱和导水率>土壤容重>非毛管孔隙度的土壤分层因子的重要性次序并验证了文中分层方法具有鲁棒性(Robust)。这些结果将为土壤水分运动模拟提供科学依据。

关键词： 层状土壤; 土壤水分运动因子; 系统聚类分析; 主成分分析

本文引用格式

宋亚路 , 刘苏峡 , 马英 , 胡超 , 莫兴国 . 土壤分层关键因子确定——以新乡实验农地为例[J]. 地理研究, 2014 , 33(11) : 2125 -2134 . DOI: 10.11821/dlyj201411012

Abstract

Multi-layered soil is a ubiquitous soil structure in the soil profile. The key factors to divide multi-layered soil were discovered, which is of great significance to simply and accurately determine layered soil stratification. In this paper, a measured profile was dug in Xinxiang city, Henan province, whose depth was 160 cm. Meanwhile, lots of field observation and laboratory analyses were done on the soil samples collected in the profile. Then we obtained a number of soil hydraulic and physical parameters, including soil texture, soil bulk density, saturated soil moisture, saturated hydraulic conductivity, residual moisture and non-capillary porosity. By using correlation analysis, systematic cluster analysis and principal component analysis of the factors obtained in the profile, it is indicated that the soil profile (0-160 cm) can be divided into four layers: 0-50 cm, 50-80 cm, 80-120 cm and 120-160 cm. The importance order of the factors to divide the layered soil is: residual moisture > saturated water content > saturated hydraulic conductivity > soil bulk density> non-capillary porosity. In the discussion, the method of soil layer classification is robust. Therefore, the results obtained in this paper would provide scientific guideline for the numerical model of multi-layered soil moisture equation.

Key words： layered soil; soil hydraulic parameters; principal component analysis; systematic cluster analysis

1 引言

为了对一个区域从全局整体角度开展水土综合管理,需要获取区域一定深度层次的土壤水分转化和分布特征,而资料不足一直是人们认识其特征的重要制约因素。借助于遥感,地表信息的获取已向前迈了一大步。然而对地表以下的土壤剖面的认识,受观测的人力物力限制,仍多停留在单点。区域尺度的土壤—植被—大气系统(Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer, SVAT)水分能量模拟是认识转化和分布特征的有效手段。但是目前大多数SVAT模型模拟土壤水分运动时视土壤剖面为均质,包括Philip下渗公式,Richards方程等都是假设了土壤均质才便于求解。为了考虑土壤剖面的空间变异,就需要考虑土壤层次的划分,如VIP生态水文模型,将土壤分成三层进行土壤水分模拟[1]。层状土壤中,层与层之间,土壤质地以及土壤水分运动相关的因子的不同,直接影响土壤的入渗[2,3]、蒸发[4]等,并有可能产生指流[5]。因此,土壤的分层对土壤水分运动研究具有重要意义。
国内外对层状土壤的研究,主要集中在室内和野外两种条件。在室内条件下,将采集到的不同特性的土样,分层填入土柱内,土壤的层次分布明显[6,7];但在野外条件下,就需要对土壤的性质进行研究,进而完成对层状土壤层次的划分[8,9]。目前,对于层状土壤层次的划分主要根据土壤的质地进行划分。Shin等根据土壤的质地,将0~200 cm的土壤剖面划分为三层：砂壤土、粉砂壤土和黏壤土[10]。同时还有其他不同的方法对土壤的层次进行划分。张波等从蒸散耗水角度对黄土区刺槐林地土壤水分剖面进行垂直分层,将土壤剖面垂直划分为乔木蒸散耗水层、林下灌木蒸散耗水层、刺槐蒸散耗水层[11]。Juran等根据双孔静压力触探实验,对松散和密实的黏土层进行分类[12]。这些分层的方法从不同的角度完成了层状土壤层次的划分,但是没有综合考虑土壤中各个因子在土壤层次划分中的作用。
反映土壤特性的因子很多,由于层状土壤非均质的特性,各层次的土壤因子也不同。土壤质地是层状土壤层次划分的主要因子,但其他土壤水分运动因子也起着重要作用。为了确定其他土壤因子在层状土壤层次划分中所起的作用,在河南省新乡市中国农业科学院新乡农业水土环境野外科学观测试验站挖取了深度达160 cm的土壤剖面,聚焦土壤物理,特别是水力特性因子,包括容重、饱和含水量、饱和导水率、滞留含水量以及非毛管孔隙度等,在土壤质地的基础上,完成层状土壤层次的划分;并采用系统聚类分析和主成分分析,获得对分层刻画的关键指标,为探索在较大尺度仅观测少量的土壤物理因子就能较准确地从土壤物理角度进行分层土壤水分模拟的可能性提供依据。

2 研究区概况

新乡市地处河南省北部(图1),南临黄河,北依太行。属暖温带大陆性季风气候,年平均气温14 ℃,年平均降雨656.3 mm,年蒸发能力1748.4 mm。6-9月份降水量最多,占全年降水的72%。年平均风速为2.45 m/s,无霜期220天,全年日照时间约2400 h。平原占总面积的78%,土地肥沃、光热充沛。
Fig. 1 Location of the experiment station

图1 研究区位置示意图(底图从Google Earth截取)

辖区内的地表水均属海河水系。天然河流有卫河、西孟姜女河;人工河流有共产主义渠和人民胜利渠。受气候因素影响,地表水年径流量变化较大。相对地表水,地下水比较丰富,多为孔隙潜水和上层滞水,地下水埋深2~10 m;浅层地下水是新乡市工农业用水的主要供水水源。但浅层地下水埋藏浅,包气带厚度较薄,渗透性较好,防污染能力较差,容易受到地表和大气中各种废弃物的污染。
研究区土壤类型为潮土,也称为冲积土或草甸土,在黄河—海河冲积淤积形成的母质物的基础上,依地下水位的周期性变化和耕作条件形成。土壤质地层次分化比较明显,主要为两合土,通过面上调查和剖面观察,土壤的颜色从上到下分别为：黄色、红色再到黄色,可见明显的分层。

3 研究方法

3.1 野外取样方法

为准确了解研究区土壤分层规律,在2010-2011年面上调查的基础之上,利用中国农业科学院新乡农业水土环境野外科学观测试验站建站时所做的大量代表性调查,在试验站农田内挖掘剖面：剖面深度为160 cm,剖面挖掘时间是2012年9月23日。由于剖面挖掘量大,对样地破坏性大,且采样区地表单一,单一剖面有一定的代表性,所以没有进行重复挖掘。
试验站地理坐标为35°15′N、113°55′E,海拔70 m。试验站农田作物的种植以冬小麦和夏玉米为主,玉米根系扩展范围一般为1.25 m,部分根系可达1.6 m[13,14],分别在埋深为20 cm、30 cm、50 cm、80 cm、100 cm、120 cm、140 cm和160 cm处用环刀、土盒和样品袋采集土样,测取了土壤质地、土壤水分特征曲线、饱和导水率、容重、土壤含水量、饱和含水量、滞留含水量以及非毛管孔隙度等与土壤水分运动相关的因子。其中用于测量土壤水分特征曲线的环刀容积为120 cm3,用于测量饱和导水率和容重的环刀容积为100 cm3,为了保证测量的精度,每层取三个重复。

3.2 分层因子的获取方法

目前,土壤颗粒分析主要采用的是湿筛—吸管法和激光法,湿筛—吸管法耗时较长;激光法相对比较简单,但会低估黏粒含量,高估粉粒含量。在研究中发现,湿筛—吸管法和激光法测定的土壤颗粒组成具有很高的相关性[15]。采用英国MALVERN公司mastersizer-2000型激光粒度仪测定土壤颗粒组成,通过激光法和湿筛—吸管法测定的土壤颗粒组成之间的相关关系,将激光法测得的土壤颗粒组成转换成湿筛—吸管法测得的土壤颗粒组成。
土壤水分特征曲线的测定采用的是离心机法[16],实验设备为日立高速冷冻离心机,型号为CR22GⅢ,可以测定的土壤水分的基质势范围为0~10 bar(1 bar=100 kpa)。在van Genuchten模型[17,18]的基础上,采用RETC软件拟合土壤水分特征曲线。
土壤水分特征曲线van Genuchten模型的具体表达形式：
θ = θ r + θ s - θ r ( 1 + ( α h n ) ) m (1)
式中：θ为土壤含水量(cm3/cm3);h为压力水头(cm);θr为滞留含水量(cm3/cm3);θs为饱和含水量(cm3/cm3);α和n为经验拟合因子,而 m = 1 - 1 / n 。
由于在试验中,已经获得了土壤饱和含水量,因此只需要拟合参数α、n、θr即可。拟合因子见表1。
Tab. 1 Fitted parameters of soil water characteristic curve

表1 土壤水分特征曲线拟合参数

埋深(cm) 拟合参数 相关系数r
α n θ
20 0.00407 1.157 0.013 0.982
30 0.01084 1.160 0.009 0.980
50 0.00052 1.244 0.011 0.996
80 0.00576 1.205 0.019 0.996
100 0.00288 1.209 0.034 0.989
120 0.00119 1.198 0.043 0.983
140 0.00098 1.207 0.023 0.978
160 0.00354 1.260 0.016 0.998
土壤饱和导水率Ks(cm/s)的测定采用的是西安理工大学研制的可用于变水头和常水头的渗透试验装置。容重ρb(g/cm3)和土壤容积含水量θ(cm3/cm3)的获取采用烘干法。非毛管孔隙度Pn,采用计算的方式 [19,20]获得：
P n = ( θ s - θ f ) ρ b / ρ w (2)
式中：ρb为土壤容重(g/cm3);ρw为水的密度(g/cm3);θs为饱和含水量(cm3/cm3);θf为田间持水量(cm3/cm3)。θf(cm3/cm3)取土壤基质势为30 kPa时的土壤含水量[19],由土壤水分特征曲线直接获得。

3.3 分层因子的分析方法

首先根据实测结果,分析各个因子的特征。其次采用系统聚类分析和主成分分析,寻求刻画土壤分层的关键因子。
聚类分析(Clustering)是根据指标(或元素、因子)数据样本自身的属性,用数学方法按照某种相似性或差异性,定量地确定样本之间的亲疏关系,进而对样本的相似程度进行分类的一种多元统计方法,从1943年开始直至近年来在各行各业均得到广泛的应用[21,22]。采用距离测度事物之间差异性,差异性越大,则相似性越小[23]。土壤质地是层状土壤分层的关键,相同或相近土壤质地的土壤归为一层。
主成分分析法由卡尔·皮尔逊于1901年发明,至今仍然在各个学科中广泛应用[24],它是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。在进行主成分分析前,需要对变量进行标准化处理和相关系数检验。

4 结果分析

4.1 不同埋深土壤因子的特征分析

得到各个埋深的土壤因子后,对因子进行特征分析。土壤质地的试验结果见表2。
Tab. 2 Soil texture

表2 土壤质地

埋深(cm) 黏粒(<0.002 mm) 粉粒(0.002~0.02 mm) 砂粒(>0.02 mm) 质地
%
0~20 6.638 32.051 61.311 砂质壤土
20~30 6.884 47.031 46.085 砂质壤土
30~50 7.550 45.425 47.025 壤土
50~80 6.464 31.794 61.741 砂质壤土
80~100 55.449 44.038 0.513 粉黏土
100~120 61.215 38.474 0.311 黏土
120~140 46.318 50.920 2.762 粉黏土
140~160 7.597 58.856 33.546 粉砂壤土

注：采用美国制(USDA)粒级划分标准确定土壤的质地。

不同埋深土壤因子的试验结果见表3。饱和导水率是一个与水流状况无关仅与土壤特性相关的因子[25],影响饱和导水率大小的因素很多,主要取决于土体颗粒的形状、大小和不均匀系数等。土壤孔隙充满水时,土壤水的运动即非毛管孔隙中重力水的运动,故而非毛管孔隙度越大,饱和导水率越大。表3的测试结果表明Ks与Pn呈线性相关,决定系数为0.689。
Tab. 3 Measured physical parameters of soil layers

表3 不同埋深土壤水分运动因子

埋深(cm) ρb(g/cm3) θs(cm3/cm3) Ks(cm/s) θr(cm3/cm3) Pn
20 1.510 0.423 0.000564 0.013 0.054
30 1.569 0.403 0.000502 0.009 0.124
50 1.719 0.369 0.000092 0.011 0.012
80 1.608 0.387 0.000719 0.004 0.101
100 1.387 0.487 0.000075 0.034 0.064
120 1.331 0.496 0.000020 0.043 0.026
140 1.442 0.468 0.000065 0.023 0.023
160 1.339 0.475 0.000195 0.016 0.088
不同埋深的实测土壤水分特征曲线见图2。根据毛细管理论,土壤水分特征曲线实际上是土壤孔隙状况和含水量之间的关系[25],因此土壤水分特征曲线的变化体现了土壤质地的变化。一般来讲,黏粒含量越高,土壤持水能力就越大,相同水势条件下黏粒含量大对应的土壤含水量也较大。在图2中,所处位置相同或相近的曲线所代表土层的土壤质地相同或相似,所以,曲线尾端黏土类的(120 cm、 140 cm、100 cm)在图2右侧,中间是壤土(50 cm),左侧是砂质土壤(80 cm、30 cm、20 cm)和粉砂土壤(160 cm),并且黏土类的土壤含水量变化比砂土要慢。
Fig. 2 Fitted curve of soil water characteristics

图2 土壤水分特征拟合曲线

在表2中,埋深为20 cm、30 cm处的土壤砂粒含量较多,土壤质地均为砂质壤土;埋深到达50 cm处砂粒减少,粉粒增加,土壤质地变为壤土;埋深为80 cm处,砂粒又开始增加,粉粒减少,土壤质地又变为砂质壤土;初步地可以将埋深为50 cm处作为上下两层的分界点。继续向下,埋深为100 cm时,黏粒增加,砂粒减少比较明显。和埋深为80 cm处砂粉粒变化情况相比较,初步地可以将埋深80 cm或100 cm作为上下两层的分界点。在埋深为120 cm和140 cm处黏粒含量接近一致,达到最大,最终在埋深160 cm处黏粒含量又急剧减少,砂粒增加明显。同样可以初步将埋深140 cm或160 cm作为上下两层的分界点。图3为土壤各因子随埋深(Z)的变化关系图。从图中可以看出各个因子随着埋深的增加,变化趋势是一致的;综合考虑图中各个因子随埋深变化的趋势,以及各个因子的转折点,可以发现图中的转折点绝大部分出现在埋深为50 cm和120 cm处,部分转折点出现在埋深为30 cm、80 cm和140 cm处,说明土壤的性质在该埋深处发生了变化。
Fig. 3 Relationships between the physical parameters of soil moisture and overburden depths

图3 土壤各水分物理因子与埋深变化关系

根据土壤水分特征曲线、土壤各水分运动因子随埋深的变化情况以及土壤质地,初步地,可以将埋深为50 cm、80 cm和140 cm处作为层次划分的分界点。

4.2 不同埋深土壤因子的系统聚类分析

为了进一步确定土壤的分层,对各层土壤的水分运动因子进行聚类分析,得到聚类分析树状图4a(图4中横坐标为不同分类对象之间的距离,距离越近,相似性就越大;纵轴为分类对象)。从图4a中,可以将结果划分为两大类：浅层(埋深为20 cm、30 cm、80 cm)、深层(埋深为100 cm、120 cm、140 cm、160 cm)和一个孤立点(埋深为50 cm)。细分下去,在浅层土壤中,埋深为30 cm和80 cm又可归为一个亚类,20 cm为表层;在深层土壤中,埋深为100 cm、120 cm和140 cm可归为一个亚类,160 cm为底层。在一个亚类中的各层土壤的质地看成相似或相同。因此,埋深为50 cm处作为一个孤立点,土壤质地为壤土;浅层土壤中,埋深为20 cm、30 cm、80 cm处土壤质地相同,均为砂质壤土;深层土壤中,埋深为100 cm、120 cm、140 cm处土壤质地相似,黏粒含量较高,均为黏土类。聚类分析结果与上述各因子统计结果基本一致。
Fig. 4 Systematic tree map

图4 聚类分析树状图

为了得到土壤层次划分的关键因子,再对分层因子进行聚类分析,得到图4b。从图4b中,可将分层因子分为两大类：第一类是饱和导水率、滞留含水量、非毛管孔隙度和饱和含水量;土壤容重自成一类为第二类。第一类主要为土壤水力学因子,非毛管导水率在物理性质上,是一个与饱和导水率有关系的土壤物理因子。第二类土壤容重是土壤物理因子。对第一类再细分为二类,记为A和B类,A类只有一个因子,即饱和含水量,B类包括三个因子,包括饱和导水率、非毛管孔隙度和滞留含水量。聚类分析结果表明,若施测条件不健全,土壤水力学B类因子之任一因子与土壤容重和饱和含水量联立就可作为初步划分土壤层次的关键因子。

4.3 不同埋深土壤因子的主成分分析

表4为土壤各因子之间的相关系数表。由表可以看出,各因子间的相关性比较明显。经过KMO相关性检验和bartlett检验,得到KMO值为0.665,同时P=0.001<0.05,说明各因子可以进行主成分分析。
Tab. 4 The pearson correlation coefficient (r) between physical parameters of soil moisture

表4 土壤各水分物理因子之间的相关系数(r)

ρb θs Ks θr Pn
ρb 1.000
θs -0.972 1.000
Ks 0.445 -0.599 1.000
θr -0.742 0.848 -0.741 1.000
Pn 0.034 -0.201 0.689 -0.483 1.000
从表5可以看出,变量相关矩阵的前两个特征值较大,且他们的解释总方差之和为92.898%,能够有效地反映原来各变量的信息。
Tab. 5 Eigen value and contribution rate of major composition and their accumulation totals

表5 特征值及主成分贡献率和累计贡献率

成分 特征值 贡献率(%) 累计贡献率(%)
1 3.393 67.853 67.853
2 1.252 25.045 92.898
3 0.207 4.135 97.033
4 0.140 2.809 99.843
5 0.008 0.157 100.000
根据表4中计算出的特征向量,可写出主成分与原始变量的关系：
y 1 = 0.830 ρ b - 0.924 θ s + 0.828 K s - 0.946 θ r + 0.519 P n (3)
y 2 = - 0.530 ρ b + 0.425 θ s + 0.425 K s + 0.007 θ r + 0.810 P n (4)
可以看出,在第一主成分中,饱和含水量和滞留含水量系数均大于0.9,这些因子是土壤水力学因子的代表。
在第二主成分中,容重和非毛管孔隙度的系数较大,大于0.5,这些因子反映了土壤的物理性质,因此第二主成分是土壤物理性质的代表。
综合第一主成分和第二主成分,可以看出,对于土壤分层的准确刻画,包括饱和含水量和滞留含水量等土壤水力学因子比土壤物理性质因子更直接。再结合聚类分析的结果,可以确定土壤分层的因子重要性次序为：滞留含水量>饱和含水量>饱和导水率>土壤容重>非毛管孔隙度。

5 讨论

5.1 层次划分方法的稳健性分析

为了验证方法的稳健性,采用去掉一些层次划分的一些关键因子,来讨论其对结果的影响。由于滞留含水量是通过曲线拟合出来的,去掉这个因子,再进行聚类分析和主成分分析。图4c、4d为去掉滞留含水量这个因子后的聚类分析图,发现和前面的聚类分析结果图4a、4b保持一致。
主成分与原始变量的关系：
y 1 = 0.841 ρ b - 0.927 θ s + 0.837 K s + 0.516 P n (5)
y 2 = - 0.526 ρ b + 0.362 θ s + 0.429 K s + 0.812 P n (6)
从聚类分析和主成分分析的结果来看,说明方法具有鲁棒性(Robust)。
最后,可以通过土壤含水量随埋深的变化图来进一步验证结论的准确性。图5为分层因子实测时的土壤水分变化剖面。由图5可知,土壤水分的剖面变化转折点发生是确立的关键的分层处。从一个侧面证实了本文的分层结论。
Fig. 5 The section of soil water content

图5 土壤水分变化剖面

5.2 层次划分方法的意义

层状土壤是自然界中最常见的一种土壤层次结构。不论是土壤水分运动的模拟还是污染物在土壤中的运移模拟,土壤层次划分都关系着模拟精度。土壤水分运动遵从Richards方程：
C ( ψ ) ∂ ψ ∂ t = ∂ ∂ z K ( ψ ) ∂ ψ ∂ z - ∂ K ( ψ ) ∂ z (7)
式中： C ( ψ ) 为比水容量; K ( ψ ) 为非饱和导水率。
污染物在土壤中的运移方程为：
∂ ∂ t ( θc ) = ∂ ∂ z D sh ( v , θ ) ∂ c ∂ z - q ∂ c ∂ t (8)
式中： D sh ( v , θ ) 为水动力弥散系数。
由式(7)和式(8)可知,在垂直方向上,层状土壤的非均质性,导致土壤水分的运动和污染物迁移方程的参数也发生着变化。在研究土壤水分以及溶质的运移和模拟中,需要对层状土壤的层次进行划分,从而避免模拟的数值出现较大的误差。而土壤层次划分越多,计算量越大,因此简单准确的划分土壤的层次,具有实际意义。Corradini等在野外条件下,根据土壤质地将层状土壤划分为两层：砂质壤土和黏壤土,并研究了土壤的下渗模型[26]。杨艳等根据土壤质地,将杨陵搂土盒渭河砂土采用不同的比例混合后,配置成层状土壤结构,并在室内研究了溶质的迁移规律[27]。Ding等研究了多层土壤中,在氮元素滞留和淋滤条件下,生物碳的影响评价[28]。综上,他们分别从野外和室内两种实验条件下,研究了土壤水以及土壤中溶质的运移规律,但他们仅仅是根据土壤质地来完成层状土壤层次的划分。然而,在野外条件下,土壤垂直方向上土壤的空间变异性比较大,仅仅根据土壤的质地来完成土壤层次的划分,可能会因为人为取样的误差造成土壤分层不够准确。
本文在确定了土壤的层次划分后,进而得到不同层次的土壤水分运动参数,为后续工作——土壤水分的运动模拟提供依据。

6 结论

在新乡市中国农业科学院农业水土环境野外科学观测试验站内,获取不同埋深处的土壤质地,以及容重、饱和含水量、饱和导水率、滞留含水量和非毛管孔隙度等土壤水分运动因子,并对各因子进行了特征分析、系统聚类分析和主成分分析,获得了层状土壤的分层情况,并得到了刻画层状土壤分层的关键因子。
(1)通过对土壤分层因子的特征分析和聚类分析,将试验站点0~160 cm厚的土壤分成0~50 cm、50~80 cm、80~140 cm和140~160 cm等4个层次。
(2)主成分分析和聚类分析的结果表明,土壤分层因子的重要性次序为：滞留含水量>饱和含水量>饱和导水率>土壤容重>非毛管孔隙度。
(3)通过讨论得到,文中分层方法具有鲁棒性(Robust)。
研究了层状土壤的层次划分,以及层次划分中土壤水分运动因子的关键影响因子提取。由于研究点代表的范围有限,要获得更加完整细致的规律,还需要在水平方向上布置更多的站点,在垂直方向上进行更加连续的点进行土壤水分运动因子的深入分析。
致谢：感谢王月玲老师、邢博、丁文浩和王盛同学参与了室外土壤剖面实验。感谢杨京蓉老师对土壤颗粒分析实验的指导,乔云峰和王平老师在室内试验提供的帮助。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
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