0 引言
土壤水是水资源重要组成部分，是衔接大气水、地表水和地下水转换和循环的关键环节［1-5］，在不同水体的转换和物质运输中扮演着重要角色［6］，对植物生长、生态环境恢复以及各种水资源的合理分配和高效利用有重要影响。土壤水氢氧稳定同位素组成被用于示踪土壤水循环过程［7］及土壤水与降水［8-9］、径流［10］、地下水［11］和植物水［12-14］等不同水体间的补给关系。土壤贮水量作为评价水源涵养功能与植被水分保持的重要指标，对流域产流和产沙量具有重要影响［15］，土壤贮水量受气温、降水、蒸发、植被覆盖、土壤孔隙状况和土壤厚度等多种因素影响［16-19］，变化复杂。以往对土壤贮水量的研究多在土壤水分时空变化特征［20-23］、控制因素［18，24-25］等方面。降水下渗、蒸发和新旧水混合都会使土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量特征呈现显著的差异性［26］。此外，流域尺度土壤水具有较强的空间异质性，且影响因子众多，传统监测难以获得流域尺度数据。因此，本文根据以往研究，借助空间大尺度遥感数据，分析环境因子对土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量空间分布的影响。
青海湖是维护青藏高原东北部生态安全的重要水体，对该流域土壤水分的研究主要涉及土壤水分来源［27］、土壤水分变化特征［22-23，28］、土壤水盐特征［29］和植物水分来源［12，30-31］等。这些研究成果为深入理解青海湖流域土壤水分特征提供了重要依据，但以往研究多在于样点尺度，对流域尺度土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量的空间分布特征、两者之间的关系缺乏认识。为此，本文基于青海湖沙柳河流域土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量数据，分析其流域空间分布特征，探讨该流域土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量之间的定量关系。对流域土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量相关性的分析，可为认识流域土壤水分空间格局及其变异机制提供基础数据和理论参考。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
沙柳河流域（37°10′55.92″—37°51′2.16″N、99°37′10.20″—100°17′9.96″E，图1）位于青海湖北部，流域面积1 679.2 km2，海拔3 036—4 694 m［32］，隶属于青海湖流域。沙柳河（中上游河段又名伊克乌兰河）长度为106 km，是青海湖流域的第二大河流，其径流占青海湖入湖流量的1/5［33］。研究期2020年9月的月均气温为-0.7—8.2 ℃，气温自流域北部向南部递增（图2）；月降水量44.9—58.3 mm，降水量在流域呈两头低中间高的趋势；月蒸散发量10.4—19.5 mm，蒸散发量自流域南部向北部递增。沙柳河流域从湖滨到流域边界，随海拔升高，植被依次由高山草原向高寒灌丛、高寒草甸和高寒流石坡植被过渡，土壤则由栗钙土逐渐向高山草甸土和高山寒漠土过渡，形成了较为明显的植被及土壤的垂直景观分带［34-36］。
图1
图1
研究区概况及土壤水采样点分布
Fig.1
Location of the study region and distribution of soil water sampling points
图2
图2
2020年9月沙柳河流域气温（T）、归一化植被指数（NDVI）、月降水量（P）、月蒸散发量（ET）、月降水量与蒸散发量差值（P-ET）分布图
Fig.2
Distribution map of temperature （T）， Normalized Vegetation Index （NDVI）， monthly precipitation（P）， monthly evapotranspiration （ET）， difference between monthly precipitation and evapotranspiration （P-ET） in the Shaliu River Basin in September 2020
1.2 研究方法
1.2.1 土壤水样品采集及分析
各土壤水采样点分布于沙柳河流域内（图1），按照100 m海拔梯度与均匀分布原则设置样品点。本研究共有60个采样点，于2020年9月24—28日在沙柳河流域共采集180份土壤样品。土壤水氢氧稳定同位素测定样品采集使用直径38 mm自制土钻，按照10 cm的间隔采集地表30 cm的土样装入10 mL玻璃瓶，用Parafilm膜迅速密封后放入冷藏保温箱中带回实验室冷冻保存。土壤含水量及容重样品采用剖面法获得，在上述土壤水样品的采集点开挖30 cm的土壤剖面，按照10 cm分层。每个土层取3个平行重复样品，密封于铝盒中，用于土壤质量含水量测定；同时使用体积为100 cm3的环刀，在土层中取2个原状土样，用于土壤容重测定。
土壤贮水量（Soil water storage，SWS）计算公式为［37］：
式中：SWS为土壤贮水量（mm）；ρ为土壤容重（g·cm-3）；h为土层厚度（cm）；w为实测的土壤质量含水量（%）；10代表把水层定为mm的转换系数。
土壤水分提取及土壤水样品氢氧稳定同位素组成（δ2H和δ18O）测定均在青海师范大学青海省自然地理与环境过程重点实验室完成，土壤样品中的水分通过全自动真空冷凝抽提系统（LI-2000 pro，北京理加联合有限公司）抽提获得，抽提率>98%。土壤水样品利用液态水同位素分析仪（912-0026-0001，美国Los Gatos Research公司）测定。测定结果以相对于维也纳标准平均海洋水（Vienna Standard Mean Ocean Water，V-SMOW）千分差值来表示，公式如下［38］：
式中：Rsample和RV-SMOW分别为水样和维也纳标准平均海洋水中18O/16O或2H/1H的稳定同位素比率，δ2H的测试误差不超过±1‰，δ18O的测试误差不超过 ±0.3‰。
氘盈余（d-excess）值计算公式如下［39］：
式中：d-excess为氘盈余值，δ2H和δ18O分别代表土壤水中的δ2H和δ18O值。
1.2.2 遥感影像数据来源
数字高程模型（DEM）数据来源于地理空间数据云（
1.2.3 数据处理及分析
气温和降水量数据利用ArcGIS软件（10.2，Esri公司）进行格式转换，裁剪至研究区范围内，获得流域9月月均气温与月降水量数据。NDVI数据和ET数据利用ArcGIS软件进行数据预处理，去除无效值并剔除异常值，将ET数据分辨率重采样至1 km×1 km，利用栅格计算获得流域月均NDVI和ET数据。2020年9月流域月降水量与月蒸散发量的差值（P-ET）数据利用ArcGIS软件对月降水量和月蒸散发量数据进行栅格计算获得。研究时段（2020年9月）各采样点月均气温、月降水量、月均归一化植被指数和月蒸散发量数据利用ArcGIS软件进行提取获得。
利用Origin软件对土壤剖面（0—30 cm）土壤贮水量与土壤水δ18O和d-excess值进行线性相关分析。为探究沙柳河流域土壤水δ18O、d-excess值和土壤贮水量空间分布成因，按照海拔、植被与土壤的梯度特征，将流域分为3 200—3 500、3 500—3 800、3 800—4 200 m等3个海拔带［40］，进而对各海拔带土壤水δ18O、d-excess值和土壤贮水量与环境因子数据进行相关性分析，采用Pearson相关系数。通过对结果进行分析，判断各因素对土壤水δ18O值、d-excess值和土壤贮水量的影响程度。
2 结果与分析
2.1 土壤水δ18O和 d -excess值空间分布特征
由于同位素效应的存在，在相同温/湿度条件下的蒸发过程中，18O较D百分含量差小且稳定［41］，因此本文主要选择土壤水δ18O值做空间分布特征研究。沙柳河流域各土层土壤水δ18O值的空间分布如图3所示，0—10、10—20、20—30 cm土层土壤水δ18O值分别为-8.01‰—0.72‰、-8.37‰—0.22‰、-9.01‰—-0.05‰，平均值分别为-3.93‰±1.89‰、-4.15‰±1.77‰、-4.51‰±1.84‰，表现出随深度增加逐渐贫化的趋势。在空间分布上，各土层土壤水δ18O值在流域上表现为两端高、中间低的趋势，即各层土壤水δ18O值在流域上游河源山地地区和下游河口地区较富集，中游河谷地区较贫化。土壤剖面（0—30 cm）土壤水δ18O值为-8.39‰—0.03‰，平均值为 -4.20‰±1.62‰，空间分布在流域上表现出自西北向东南呈富集—贫化—富集的趋势。
图3
图3
2020年9月沙柳河流域土壤水δ18O值的空间分布
Fig.3
Spatial distribution of δ18O soil water in the Shaliu River Basin in September 2020
d-excess值主要受制于水循环过程中2H和18O分馏速率的相对差异，是反映水体中氢氧稳定同位素组成的二级指标［42］。沙柳河流域土壤水d-excess值的空间分布如图4所示，0—10、10—20、20—30 cm土层土壤水d-excess值分别为-18.83‰—26.14‰、 -18.99‰—26.19‰、-18.83‰—26.63‰，平均值分别为10.42‰±9.02‰、10.87‰±9.31‰、11.79‰±9.81‰，表现为随深度增加逐渐富集。各层土壤水d-excess值在空间上表现出与δ18O值相反的变化趋势，各层土壤水d-excess值在河源和下游河口冲积扇地区偏低，流域其他地区偏高，差异较小。土壤剖面（0—30 cm）土壤水d-excess值 -17.75‰—26.32‰，平均11.03‰±9.35‰，空间分布与δ18O值的空间分布趋势相反，土壤水d-excess值在流域河源和下游河口冲积扇地区偏低，流域其他地区偏高，差异较小。
图4
图4
2020年9月沙柳河流域土壤水d-excess值的空间分布
Fig. 4
Spatial distribution of d-excess values in soil water in the Shaliu River Basin in September 2020
2.2 土壤贮水量空间分布特征
沙柳河流域土壤剖面贮水量的空间分布结果显示（图5），0—10、10—20、20—30 cm各土层土壤贮水量分别为10.58—79.23、13.29—111.54、8.18—75.18 mm，平均值分别为31.21±13.29、31.97±17.22、27.88±13.54 mm，随深度增加呈现先增加后减少的趋势。各层土壤贮水量在流域中上游山地地区较高，在流域中下游山地河谷和河口冲积扇地区较低，总体表现为从流域河源地区到下游河口地区各层土壤贮水量逐渐减小。0—30 cm土壤贮水量37.74—248.02 mm，平均值为91.06±40.04 mm。其空间分布与各土层土壤贮水量空间分布特征基本一致，总体表现为土壤贮水量从流域上游山地到下游河口冲积扇逐渐降低的趋势，土壤贮水量低值主要分布于流域中下游山地河谷和河口冲积扇地区。
图5
图5
2020年9月沙柳河流域土壤剖面土壤贮水量（SWS）的空间分布
Fig.5
Spatial distribution of soil water storage in soil profile in Shaliu River Basin in September 2020
2.3 土壤贮水量与氢氧稳定同位素组成之间的关系
沙柳河流域土壤贮水量和土壤水δ18O值、d-excess值之间的线性关系如图6所示。土壤贮水量与土壤水δ18O值、d-excess值间的关系存在分段线性关系，当各土层SWS≤30 mm时，各土层SWS分别与土壤水δ18O值负相关（R2=0.12，P<0.05；R2=0.29，P<0.05；R2=0.16，P<0.05）、与d-excess值（R2=0.34，P<0.05；R2=0.39，P<0.05；R2=0.33，P<0.05）正相关，说明随着各层土壤贮水量的增加，土壤水δ18O值偏负，d-excess值增大。当各土层SWS>30 mm时，各土层SWS与土壤水δ18O值、d-excess值均无显著相关关系（P>0.05），说明各层土壤贮水量对土壤水δ18O值和d-excess值无显著影响。对土壤剖面总贮水量与其δ18O和d-excess平均值的关系而言，当SWS≤100 mm时，土壤剖面总贮水量与其δ18O平均值负相关（R2=0.41，P<0.05），与d-excess平均值正相关（R2=0.59，P<0.01）；当SWS>100 mm时，它们间无显著相关关系（P>0.05）。
图6
图6
沙柳河流域土壤贮水量和土壤水δ18O值、d-excess值之间的关系
Fig.6
The relationship between soil water storage and soil water δ18O and d-excess values in the Shaliu River Basin
3 讨论
3.1 沙柳河流域土壤水δ18O、 d -excess值空间分布成因
土壤水受到各区域不同环境因子的影响，其氢氧稳定同位素组成在区域分布上存在不同特征［43］。不同深度土壤水δ18O值虽然存在数值差异，但是各土层土壤水δ18O在流域空间分布趋势基本一致，说明各土层土壤水δ18O值空间变异的影响因素具有相似性。由于沙柳河流域植被具有明显垂直分异，本文将从3个海拔带（3 200—3 500、3 500—3 800、3 800—4 200 m）及全流域尺度来揭示土壤水δ18O、d-excess值空间分布成因。不同海拔带土壤水δ18O、d-excess值与海拔、气温、月降水量、月蒸散发量、月降水量与月蒸散发量的差值、NDVI的相关关系显示（图7），在3 200—3 500 m和3 500—3 800 m，土壤水δ18O值与环境因子间无显著相关关系（P>0.05）。在3 800—4 200 m，土壤水δ18O值与海拔呈正相关（r=0.57，P<0.01），与月蒸散发量正相关（r=0.44，P<0.05），与月降水量、月降水量与月蒸散发量的差值、NDVI显著负相关（r分别为-0.75、-0.84、 -0.78，P<0.01），说明该海拔范围内土壤水δ18O值随海拔升高、蒸散发量增大、降水量减小和植被覆盖度降低而富集。在此范围内，月降水量和月蒸散发量空间变化较大，月均NDVI反映的植被覆盖空间差异较大，这些因素影响土壤水氧稳定同位素蒸发分馏强弱的空间分异，从而导致了土壤水δ18O值的空间差异。在整个流域尺度上，土壤水δ18O值与海拔负相关（r=-0.36，P<0.01），与气温正相关（r=0.43，P<0.01），与月降水量呈负相关（r=-0.28，P<0.05），即流域内土壤水δ18O值随海拔下降、气温升高、降水量减小而富集。由上可得，植被覆盖影响土壤水氢氧稳定同位素组成主要在流域高海拔地区，这可能与低海拔地区地势低植被覆盖度较高，空间差异性较高海拔地区不明显有关。这些研究结果与本区域以往的研究结论［12，44-46］一致，表明土壤水稳定同位素组成受到海拔、大气降水、蒸散发和植被覆盖度等因素的影响。
图7
图7
沙柳河流域不同海拔带及全流域土壤水δ18O、d-excess值、土壤贮水量（SWS）与环境因子（NDVI，植被指数；ET，蒸散发；P，降水；T，气温；Al，海拔）的相关关系
**表示通过P<0.01的显著性检验；*表示通过P<0.05的显著性检验
Fig.7
Correlations between soil water δ18O， d-excess value， soil water storage and environmental factors in different height zones 3 200-3 500 m （A）， 3 500-3 800 m （B）， 3 800-4 200 m（C）， and the whole basin （D） in the Shaliu River Basin
3.2 沙柳河流域土壤水分空间分异原因
土壤贮水量能够很好地反映区域内某一时段一定土壤深度范围内的水分状况［47］。在沙柳河流域，2020年9月0—30 cm各土层土壤贮水量及0—30 cm土壤剖面土壤贮水量整体表现为从流域上游河源地区向下游河口地区逐渐减小的趋势，这在一定程度上反映了生长季末期流域上游区域土壤水分状况优于流域下游地区［48］。不同海拔带土壤贮水量与各环境因子的相关关系显示，在3 200—3 500 m海拔带，SWS与海拔、月降水量、月降水量与蒸散发量差值呈正相关关系（r为0.60—0.64，P<0.05），与月均NDVI显著正相关（r=0.79，P<0.01），与月均气温负相关（r=-0.64，P<0.05），说明土壤贮水量随海拔升高、月降水量增大、植被覆盖度增大、月均气温降低而增大。相关系数说明在此海拔带NDVI对土壤贮水量具有很好的指示作用。王春敏［49］也在三江源发现NDVI与土壤水分有一致变化趋势。在3 500—3 800 m海拔带，土壤贮水量与海拔正相关（r=0.49，P<0.05），与月均气温负相关（r=-0.47，P<0.05），表明该海拔带土壤贮水量主要受海拔和月均气温的影响，其他因子的影响不明显。在3 800—4 200 m海拔带，土壤贮水量与海拔正相关（r=0.44，P<0.05），与月均气温、月均NDVI负相关（r分别为-0.44和-0.47，P<0.05），表明在3 800—4 200 m海拔带土壤贮水量受海拔、月均气温和月均NDVI的影响。植被覆盖影响土壤贮水量在流域中海拔地区较弱，在其他地区较强，这可能与流域中部植被覆盖度较大且空间分异较小有关。
在整个流域尺度上，土壤贮水量与海拔正相关（r=0.47，P<0.01），与月均气温负相关（r=-0.49，P<0.01），说明沙柳河流域土壤贮水量主要受海拔和月均气温的影响。该结果与刘磊等［23］、林莎等［48］的结果一致，他们分别在青海湖流域和黄土高寒区报道土壤水分含量与海拔显著正相关。本文中，虽然土壤贮水量与月降水量、月蒸散发量和月均NDVI没有表现出明显的相关性，但是月均气温、海拔与月蒸散发量、月降水量、月均NDVI之间存在相关关系，海拔和月均气温间也存在显著的相关关系，说明海拔导致了月均气温和月降水量的空间差异，后两者又促使植被覆盖状况和月蒸散发量的空间变化。植被覆盖状况的好坏又影响了月蒸散发量的变化。因此，海拔和气温是影响青海湖沙柳河流域土壤贮水量空间分布的直接因素，其他因子为间接因素。
3.3 沙柳河流域土壤水δ18O值、 d -excess值与土壤水分相关关系
2020年9月沙柳河流域土壤水δ18O值、d-excess值与土壤贮水量的相关关系表明，各土层SWS≤30 mm与全剖面SWS≤100 mm时，随土壤贮水量减小，土壤水δ18O值逐渐富集，土壤水d-excess值偏负，土壤水蒸发分馏作用逐渐增强，由于土壤蒸发导致土壤水中较轻的水同位素以更快的速度从土壤水中分离出来，重同位素被富集。各土层SWS≤30 mm与剖面SWS≤100 mm时，土壤贮水量与温度的负相关关系最显著（表1），说明气温是影响土壤水δ18O值、d-excess值与土壤贮水量相关性的主要影响因子。土壤贮水量低值主要分布于流域中下游山地河谷和河口冲积扇地区，此区域气温随海拔变化明显（表2），在0—10、10—20、20—30 cm各土层SWS≤30 mm样点的气温垂直递减率分别为0.79、0.81、0.79 ℃（每100 m），均大于土壤贮水量≥30 mm时的温度垂直递减率0.54、0.51、0.53 ℃（每100 m），说明温度垂直递减率大使得土壤蒸发分馏变化幅度大，导致土壤水δ18O值、d-excess值与土壤贮水量之间的显著相关性。当各土层SWS>30 mm与全剖面
表1 2020年9月沙柳河流域土壤贮水量（ SWS ）与不同环境因子（ Al，海拔； T，气温； P，降水； ET，蒸散发； NDVI，植被指数）之间的相关性
Table 1
| SWS | Al | T | P | ET | NDVI | δ18O | d-excess |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0—10 cm， SWS≤30 mm | 0.60** | -0.70** | 0.30 | 0.29 | 0.12 | -0.34* | 0.58** |
| 10—20 cm， SWS≤30 mm | 0.43** | -0.52** | 0.18 | 0.05 | 0.10 | -0.53** | 0.63** |
| 20—30 cm， SWS≤30 mm | 0.42** | -0.48** | 0.28 | 0.21 | 0.09 | -0.39** | 0.58** |
| 0—30 cm， SWS≤100 mm | 0.56** | -0.65** | 0.35* | 0.09 | 0.19 | -0.64** | 0.77** |
**表示通过P<0.01的显著性检验；*表示通过P<0.05的显著性检验。
表2 2020年9月沙柳河流域气温垂直递减率与土壤储水量的关系 (℃/100m)
Table 2
| 土壤储水量 （SWS） | 土层/cm | ||
|---|---|---|---|
| 0—10 | 10—20 | 20—30 | |
| ≤30 mm | 0.79 | 0.81 | 0.79 |
| ≥30 mm | 0.54 | 0.51 | 0.53 |
SWS>100 mm时，气温垂直变化不明显使得土壤贮水量较大时土壤蒸发分馏作用变化弱，导致土壤贮水量变化与土壤水δ18O值、d-excess值无显著相关关系。各土层SWS≤30 mm与全剖面SWS≤100 mm时的土壤水δ18O值、d-excess值与土壤贮水量的相关性强于各土层SWS>30 mm与SWS>100 mm时的相关性，说明土壤水δ18O值、d-excess值与较低的土壤贮水量之间的相关性更高。在各土层SWS≤30 mm时，10—20 cm土层土壤贮水量对土壤水δ18O值和d-excess值的影响均比其他土层明显。0—10 cm表层土壤水δ18O值富集、d-excess值偏负，这可能是由于0—10 cm表层土壤受到强烈的蒸发影响［50］，导致它们之间的相关性较小；20—30 cm土层土壤水δ18O值、d-excess值介于其他两土层之间，可能由于土壤受蒸发作用和降水下渗强度弱于其他两土层［51］。这表明10—20 cm土壤水受较弱的蒸发作用与较强降水下渗，使该土层土壤水δ18O值、d-excess值与土壤贮水量存在较强相关关系。
4 结论
对2020年9月沙柳河流域土壤水δ18O、d-excess值和土壤贮水量的空间分布特征进行研究，结果表明，青海湖沙柳河流域自然地理环境和植被特征的空间差异导致其土壤水氢氧稳定同位素组成的明显空间变异性。海拔和气温是影响青海湖沙柳河流域土壤贮水量空间分布的直接因素，月降水量、月蒸散发量、月降水量与月蒸散发量的差值、NDVI为间接因素。温度变化对土壤水氢氧稳定同位素组成与土壤贮水量之间的相关性影响是通过其对土壤蒸发作用的影响来实现的。
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