中国南北气候过渡带典型混交林的土壤水分变化特征

《Journal of Environmental Management》：Soil moisture variability of typical mixed forests in the north-south climatic transitional zone of China

土壤湿度对森林水文过程至关重要，但不同混交林土壤湿度的建模框架尚未完善。本研究以中国南北气候过渡带的三类混交林（CBMF、BDMF、CDMF）为例，通过PCA-VIF分析发现土壤有机碳、颗粒大小和pH是影响土壤湿度的关键驱动因素，并构建CEEMDAN-LSTM模型框架，实现了不同混交林各土层（0-20cm、20-60cm、60-100cm）土壤湿度的精准模拟（R2达0.80-0.92），验证了模型在深层土壤湿度预测中的优势。研究进一步发现CBMF在降水变化下表现出更强的土壤保水能力，为森林生态管理提供科学依据。

　　在面对全球气候变化的背景下，极端降水事件的频率、强度和时间分布正发生显著变化。这种变化不仅影响了降水模式，还对土壤水分的时空分布产生了深远影响。土壤水分作为生态系统中关键的水文变量，直接影响植被生长、养分循环以及水资源的可用性。然而，对于不同混合林地的土壤水分建模仍缺乏一个完善的框架。本文旨在填补这一空白，通过识别土壤水分的主要驱动因素并建立适用于不同混合林地的模拟框架，探讨土壤水分变化的机制。

研究区域位于中国南北气候过渡带，该区域横跨“秦岭—淮河”线，具有显著的温度和降水梯度。冬季寒冷，平均气温在0至4摄氏度之间，常出现极端低温（-10至-20摄氏度）和冷湿降水，同时频发雨雪混合事件。夏季则较为湿润，主要集中在7月至8月期间，出现集中降雨。这种多变的降水模式对土壤水分的动态变化构成了重要影响。在该区域，混合林地因其复杂的植被结构和物种组成，对土壤水分的调控作用尤为显著。

土壤水分的变化不仅受到降水模式的影响，还与植被结构和土壤性质密切相关。植被结构的差异直接决定了土壤水分的分布特征。例如，具有密集植被覆盖的森林类型，如针阔混交林，能够通过减少地表蒸发、增强土壤孔隙度和提高水分渗透能力，从而显著改善表层土壤水分状况。相反，植被稀疏的森林类型，如针叶林或阔叶林主导的混交林，由于蒸发速率较高、有机质积累较少，其土壤水分含量往往较低。此外，土壤的物理化学性质，如总孔隙度、饱和导水能力、土壤有机碳含量以及土壤密度，均对土壤水分的保持和变化起到重要作用。

在本研究中，通过分析不同深度的土壤水分数据，发现表层土壤（0-20厘米）的水分含量在针阔混交林中显著高于其他两种类型。而中层（20-60厘米）和深层（60厘米以下）土壤水分则在针叶林主导的混交林中表现最佳。这些结果表明，森林类型和土壤深度对土壤水分的影响存在显著差异。同时，主成分分析（PCA）与方差膨胀因子（VIF）的联合应用揭示了土壤有机碳（SOC）、颗粒大小和pH值是影响土壤水分变化的最关键独立变量。SOC的增加有助于提高土壤的持水能力，颗粒大小的变化影响了土壤的渗透性和结构稳定性，而pH值则通过调节土壤颗粒表面电荷的性质，间接影响水分保持和释放。

基于上述研究发现，本文提出了一种结合PCA-VIF分析和CEEMDAN-LSTM模型的土壤水分模拟框架。CEEMDAN模型是一种能够有效处理非线性数据和多尺度特征的信号分解方法，而LSTM模型则是一种强大的时间序列预测工具，能够捕捉土壤水分随时间变化的复杂模式。通过将这两种方法相结合，研究团队成功构建了一个能够准确模拟不同深度土壤水分变化的模型。模型的模拟结果表明，其在各土壤层中的R2值均在0.80至0.92之间，而在较深层土壤中的模拟精度更高，R2值超过了0.92。这说明该框架不仅能够准确反映土壤水分的动态变化，还能有效应对复杂环境下的数据不确定性。

进一步的模拟分析表明，在降水变化的背景下，针阔混交林表现出最强的土壤水文保持能力。这可能与其复杂的植被结构和较高的土壤有机碳含量有关。在极端降水条件下，针阔混交林能够更有效地拦截降水、减少地表径流，并通过根系活动改善土壤结构，从而增强土壤水分的保持能力。相比之下，其他类型的混交林在面对降水波动时表现出较差的适应性。这一发现为森林生态系统管理和水资源优化提供了重要的科学依据。

此外，本研究还揭示了不同深度土壤水分变化的驱动机制。在表层土壤中，水分含量受到较强的蒸发作用和植物根系吸水的影响，导致其变化较为剧烈。而在中层和深层土壤中，水分变化则主要由土壤的物理性质决定，如粘土含量和pH值的变化。粘土含量的增加有助于提高土壤的持水能力，而pH值的调节则通过影响土壤颗粒的电荷性质，间接增强了水分保持能力。然而，过高的或过低的pH值可能会抑制土壤微生物的活性，从而对土壤水分的长期稳定性产生不利影响。

值得注意的是，当前的土壤水分研究往往局限于表层或浅层土壤，未能全面揭示不同深度土壤水分变化的关键驱动因素。这种局限性可能导致模型中包含冗余参数，而忽略了对土壤水分稳定性至关重要的变量。因此，建立一个能够覆盖不同土壤深度的综合模型，对于提高模拟精度和模型效率具有重要意义。本文提出的CEEMDAN-LSTM框架正是为了克服这一问题，通过整合多种分析方法，实现了对土壤水分变化的多尺度模拟。

本研究的成果不仅有助于理解不同混合林地在气候变化背景下的水文响应机制，还为森林生态系统的适应性管理提供了科学支持。通过准确模拟土壤水分的变化，可以更好地评估森林在极端降水条件下的水文功能，并为水资源的可持续管理提供依据。此外，该框架的应用还可以拓展到其他具有类似气候特征的地区，为全球范围内的土壤水分研究和管理提供参考。

在研究过程中，研究团队采用了多种方法，包括实地观测、数据处理和模型构建。通过对不同混合林地的土壤水分数据进行采集和分析，研究人员能够识别出关键的驱动因素，并验证其对土壤水分变化的影响。同时，利用PCA-VIF方法筛选出最具影响力的变量，为模型的构建提供了坚实的数据基础。CEEMDAN-LSTM模型的引入则使得研究团队能够更精确地模拟土壤水分的动态变化，特别是在深层土壤中的表现更为突出。

本研究的结论表明，不同森林类型对土壤水分的影响存在显著差异，且这种影响在不同深度上表现不一。针阔混交林在表层土壤中表现出更高的水分保持能力，而针叶林主导的混交林则在中层和深层土壤中具有更强的水文调控功能。这种差异不仅源于植被结构的复杂性，还与土壤性质的变化密切相关。因此，在进行森林生态系统管理和水资源规划时，需要充分考虑不同森林类型和土壤深度的差异，以制定更加科学和有效的策略。

最后，本研究强调了气候变化对土壤水分动态变化的深远影响。随着极端降水事件的增多，土壤水分的分布模式将变得更加复杂，这对传统的土壤水分监测方法提出了新的挑战。通过引入先进的建模技术，如CEEMDAN-LSTM框架，可以更有效地应对这些挑战，提高对土壤水分变化的预测能力。这种预测能力对于制定适应性管理措施、优化水资源利用以及增强森林生态系统的稳定性具有重要意义。本文的研究成果不仅为相关领域的理论发展提供了支持，也为实际应用提供了可行的技术路径。