华北岩石山区关键带中降雨强度与植被类型对分层径流及溶解有机碳输送变化的影响

《CATENA》：Rainfall intensity and vegetation types shifts in layered runoff and dissolved organic carbon transport in a rocky mountainous critical zone, North China

　　

• 降雨强度以依赖植被的方式重组分层径流。• 在大多数植被类型中，地表径流主导了事件尺度的溶解性有机碳（DOC）通量。• 深层地下径流贡献不超过总DOC通量的5.25%。• 随着降雨增强，地表径流中的C–Q斜率由正值转为负值。1. 引言近几十年来，全球持续变暖加剧了极端天气和气候事件的频率与强度（Balting等，2021年）。许多地区的强降水事件显著增多（Kotz等，2024年），加速了坡面径流产生、提前了洪水峰值（Lozano-Parra等，2015年），并大幅增加了山洪和浅层滑坡的风险（Chen等，2025年；Liu等，2026年）。在事件尺度上，暴雨可迅速重组水文路径、增强水文连通性，并将浅层富有机质土层中的溶解性有机碳（DOC）搬运至坡面出口（Fichot等，2023年；Lei等，2026年）。然而，大多数现有研究聚焦于地表径流和浅层地下径流（通常<50 cm），而对深层地下径流路径（50–100 cm）关注有限。之所以特别考虑50–100 cm层，是因为木本处理类型的实测根系深度接近约95 cm，且更深层土壤以富含砾石为特征。此外，目前人们对事件尺度径流在地表、浅层和深层之间的分配及其对岩石山区关键带DOC深度依赖性迁移的后续影响知之甚少（Blaurock等，2021年；Liu等，2023年；Vaughan等，2017年）。这些未知因素制约了我们预测单次暴雨事件期间碳输出的能力，以及在这一水资源匮乏地区管理水资源的能力。关键带为控制这些水文–生物地球化学响应提供了结构框架（Moon等，2026年；Wu等，2022年）。在岩石山区，覆于强烈风化基岩之上的浅层土壤形成了高度异质的地下环境，使降雨沿土–岩界面分流为地表径流、浅层地下径流和深层地下径流（Geyman等，2025年；Wang等，2024年）。这种垂直再分配强烈影响着水的运移和DOC的迁移（Ge等，2025年）。先前研究表明，根系诱导的优先流显著增强了入渗和地下水文连通性（An等，2024年；Behzad和Nie，2024年；Fu等，2016年）。土壤质地和近地表结构调控径流起始阈值和入渗效率（Wasko和Nathan，2019年），而砾石的丰度与形态则改变孔隙连续性和土–岩接触条件，从而影响水平地下径流的发育和深层排水过程（Alam等，2026年；Yu等，2021年）。综合来看，这些研究表明，根系、土壤结构和砾石是控制分层径流产生和DOC运移的关键结构要素。然而，大多数先前研究聚焦于单一因素或总径流响应，而对关键带结构属性在暴雨期间对分层径流分配和DOC输出的综合效应仍缺乏深入了解。植被恢复可通过改变根系、土壤物理结构和优先流连通性进一步重组这些过程（Qiu等，2025年；Schwinning，2010年）。众多研究表明，木本植被通常通过更深更密的根系促进入渗和地下径流，而草地则倾向于促进快速的地表径流产生（Hu等，2025年；Luo等，2019年；Wu等，2026年，Wu等，2021年）。同时，植被驱动的土壤孔隙度和团粒结构变化可显著改变水文连通性和事件尺度径流响应（MacEwan等，2010年；Zhang等，2002年）。岩石碎片还可能通过改变孔隙几何形态和水力传导率来调控地下运移（Brown等，2018年；D'Odorico等，2019年；Yuan等，2017年）。这些发现表明，不同的植被恢复类型可能从根本上改变径流的垂直分配及相关DOC输出路径（Feng等，2026年；Fu等，2015年；Liu等，2025年）。然而，在暴雨期间，岩石山区关键带中植被控制的结构异质性条件下，事件尺度地表径流、浅层地下径流和深层地下径流的定量分配及其耦合的DOC浓度与通量输出机制仍约束不足。华北岩石山区（18.6×10? km2）是考察上述过程的代表性关键带（Jia等，2022年；Yang等，2024年）。该地区是京津冀城市群的生态与水资源安全屏障，其特征为浅层土壤（约40 cm）（Liu等，2018年）、丰富的风化花岗岩和严重的水资源匮乏，人均水资源远低于全国平均水平。自20世纪50年代以来，包括京津风沙源治理工程（Xing等，2023年）和三北防护林工程（Li等，2012年）在内的大规模生态恢复项目，在坡面上培育了由次生林、灌丛和草地组成的森林生态系统，从而在根系分布和土壤结构方面引入了强烈的空间异质性。同时，丰富的岩石碎片和结构异质的土壤基质进一步增强了优先流发育和地下连通性（Delesantro等，2024年；Mistick和Johnson，2020年）。这些因素可能在暴雨事件期间加剧垂直水分分配和DOC运移路径的空间变异性（Ferdowsian等，2001年；Greve等，2014年）。在坡面尺度上，天然暴雨事件极难进行系统性监测，因为不同事件之间的降雨强度、历时、前期土壤含水量和径流起始变化很大（Caviedes-Voullième等，2021年；Meng等，2021年）。此外，DOC的动员和水文路径的转换往往在降雨事件的短时间内发生，难以通过传统低频监测方法捕捉（Lee和Kim，2020年；McGlynn等，2004年）。因此，原位模拟降雨实验提供了一种有效的方法，用于隔离降雨驱动力（Koch等，2024年）、保持可比初始条件，并在受控降雨强度下连续监测分层径流产生和DOC输出（Xu等，2020年）。此类实验在岩石山区系统中尤为宝贵，因为在该系统中快速优先流激活和地下连通性强烈影响着事件尺度的水文和碳响应。在本研究中，我们将原位模拟暴雨实验与华北岩石山区关键带四种植被恢复类型的土壤、砾石和根系属性测量相结合。这四种植被类型的选择代表了在冠层结构、根系深度和土壤性质方面存在差异的木本、灌木和草本覆盖，同时纳入未利用草地作为浅根输入的对照条件。在三档降雨强度下，连续监测了地表径流（SR）、0–50 cm地下径流（SSR50）和50–100 cm深层地下径流（SSR100）及其DOC浓度。我们通过联合比较各路径的径流贡献、DOC浓度响应、C–Q关系以及由结构方程模型（SEM）识别的结构控制，来评估这一转变。主要目标为：（1）量化降雨强度和植被类型如何在地表和地下层之间分配径流；（2）通过C–Q分析表征深度依赖的DOC浓度和通量动态；（3）利用SEM识别分层径流和DOC输出的主导关键带结构驱动力。该框架突出了降雨强度和植被类型如何重组分层径流路径，以及DOC响应在这些路径之间的变化。2. 材料与方法2.1 研究区实验样地设在中国北京市九峰国家森林公园（116°05′20″–116°05′50″E，40°03′30″–40°03′50″N），海拔150 m（图1a）。该区域具有典型的暖温带季风气候，年平均气温为11 ℃。年平均降水量为636 mm，其中70%集中在6至9月。土壤类型为山地棕壤（Ustalf）。土层厚度为30–80 cm，上层腐殖质含量高，深层砾石丰富（Z. Liu等，2021a）。基岩为燕山期花岗岩，已发育较厚的风化层。主要森林覆盖为20世纪50年代后建立的侧柏和栓皮栎人工林，灌木主要为荆条和黄荆，森林覆盖率为96.4%（Z. Liu等，2019a）。下载：下载高分辨率图片（2MB）下载：下载全尺寸图片图1. 研究区位置（a）、实验站点的卫星图像（b）、径流样地构建与收集系统（c）、降雨强度校准（d）以及六点采样法（e）。2.2 样地设置与模拟降雨实验选择林分状况相似且一致的坡面作为实验样地，以侧柏、栓皮栎和黄荆为主要研究对象，未利用草地（野牛草）作为对照（图1b和表1）。每个径流样地的有效面积为1 m×2 m，配备三个V形集水槽。集水槽底部安装了PVC连接器，径流通过塑料软管收集。地表径流出口位于径流样地的土层表面，而地下径流出口分别设置在土层深度50 cm和100 cm处。表1. 研究区样地基本信息。植被类型 | 海拔(m) | 覆盖率(%) | 平均高度(m) | 坡度(°) | 凋落物厚度(cm) | 根系深度(cm) | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | PO | 142.43 | 87.23 ± 2.25 | 9.42 ± 4.31 | 15 | 2.69 ± 0.40 | 95 ± 0.74 | | QV | 156.29 | 89.33 ± 2.64 | 10.91 ± 4.52 | 15 | 8.69 ± 1.30 | 95 ± 0.42 | | VN | 152.51 | 96.8 ± 2.96 | 0.98 ± 0.29 | 15 | 4.32 ± 0.65 | 60 ± 0.62 | | LS | 160.49 | 84.57 ± 2.71 | 0.27 ± 0.05 | 15 | 4.09 ± 0.61 | 35 ± 0.55 |注：PO，侧柏种植次生林；QV，栓皮栎种植次生林；VN，黄荆种植次生灌丛；LS，野牛草未利用草地。使用便携式BX-1型降雨模拟器（中国西北农林科技大学）产生三种暴雨强度：30 mm h?1（大雨）、80 mm h?1（暴雨）和120 mm h?1（大暴雨）。该模拟器的降雨高度为6 m，有效面积为2 m×2 m，均匀性>90%（图1c）。每次降雨事件持续60 min。每次模拟前，使用设置在样地内的五个雨量计对降雨强度进行校准（图1d）；与目标强度的偏差<2%。实验前还检查了降雨均匀性。降雨模拟于2023年6至8月在晴朗无风天气条件下进行，以最大限度减少自然降雨和风对实验的影响。每种降雨强度下测试了四种植被类型。对于每种降雨强度，四个植被样地构成一个实验区组。完整处理组合重复三次，共进行36次模拟（4种植被类型×3种降雨强度×3次实验重复）。三次重复代表在同一指定径流样地上进行的重复降雨模拟，而非三个独立的样地。为减少连续模拟之间的遗留效应，连续模拟之间保持至少48 h的间隔，且仅在前一次模拟后的土壤含水量回到预定义目标范围后才启动下一次实验。该程序与使用48–72 h间隔结合土壤含水量测量以最大限度减少前次降雨处理对后续径流响应影响的降雨模拟研究一致（表S1）。每次模拟前，使用TRIME-PICO时域反射探针通过套管测量前期土壤含水量。当实测土壤含水量低于规定初始水平时，施加预降雨湿润处理，随后重复测量直至土壤含水量达到目标范围。仅当前期土壤含水量剖面满足预定义标准时才启动降雨模拟。36次模拟中每次的前期土壤含水量测量值见表S1。2.3 径流采样与DOC分析2.3.1 径流采样三条水文路径（0、50和100 cm）的径流分别进行监测（图2）。地表径流直接从地表出口用收集瓶采集，根据径流量需要更换收集瓶。使用秒表记录地表径流的起始和结束时间，起始定义为地表出口开始出现连续径流的时间。地下径流通过安装在50 cm和100 cm深度处的出口分流并分别收集在瓶中。从每条路径的径流起始开始，现场每3 min记录一次径流量。在每个3 min采样间隔内，实测径流量与对应的水样配对用于DOC分析。样品保存在4 ℃避光玻璃瓶中，并在12 h内运送至实验室。下载：下载高分辨率图片（826KB）下载：下载全尺寸图片图2. 模拟降雨下不同植被生态系统中多层径流收集系统示意图。2.3.2 DOC分析所有径流样品静置沉降24 h后，取100 mL上清液测定DOC浓度。所有水样经0.45 μm Whatman GF/F滤膜过滤，分析前避光保存于4 ℃。

溶解性有机碳（DOC）的测定采用高温催化燃烧法，使用总有机碳分析仪（Elementar Vario TOC cube）完成（Safieddine和Heald，2017）。有机碳被氧化为CO?，通过非色散红外检测器进行定量分析。所有仪器均使用标准物质进行多点校准曲线校准（R2 > 0.99）。各路径的DOC通量（mg m?2）按以下公式计算：(1)??????????????=∑(????×????)/?? 其中Ci为样品i的DOC浓度（mg L?1），Vi为样品i的径流量（L），A为样地面积（m2）。2.3.3 浓度-流量关系分析 为表征水文过程对DOC动态的控制作用，分别建立了地表径流（SR）、浅层壤中流（SSR50）和深层壤中流（SSR100）的浓度-流量（C-Q）关系。采用幂函数模型（Godsey等，2009）将DOC浓度与相应的径流流量相关联：(2)??=??????? 其中C为DOC浓度（mg L?1），Q为径流流量（L s?1），a为拟合系数，b为对数变换空间中线性关系的斜率。指数b描述了DOC浓度对流量变化的敏感性。b为负值表示DOC浓度随流量增加而降低，b为正值表示DOC浓度随流量增加而升高。参照Bieroza等（2018）的标准，b > 0.1被解释为迁移限制行为，b < ?0.1为来源限制行为，?0.1 ≤ b ≤ 0.1为化学静态行为。b值的统计显著性单独评估；不显著的斜率即使超出化学静态区间也不被归类为化学静态。2.4 土壤、砾石和根系特性的测定 在每个样地中，挖掘100 cm深的土壤剖面，分别在0–10、10–20、20–30、30–40、40–50、50–60、60–80和80–100 cm深度取样。土壤质地（黏粒 <0.002 mm；粉粒 0.002–0.05 mm；砂粒 0.05–2 mm）使用Mastersizer 3000激光粒度分析仪测定。土壤容重、总孔隙度、田间持水容量和饱和含水量采用环刀法（100 cm3环刀）测定。从分层土壤样品中筛分砾石（>2 mm），清洗后风干。砾石质量采用称量法测定，体积采用排水法测量。在白背景下拍摄砾石照片后，利用Image-Pro Plus软件分析其平均粒径、砾石纵横比和砾石扁平度（表2）。在此背景下，细径被定义为测量砾石投影轮廓外边界平行线之间的距离，沿特定方向测量。该方法可用于表征所测量砾石的空间分布程度（Ferreira等，2018）。表2. 四种植被恢复类型在不同降雨强度下的地表径流和壤中流（0、0–50、50–100 cm）初始产流时间（T）和累积径流量（Q）。植被类型 降雨强度（mm h?1） T-SR（min） T-SSR50（min） T-SSR100（min） Q-SR（L） Q-SSR50（L） Q-SSR100（L）PO 30 ND 16.79 49.72 ND 31.39 6.10 80 3.25 11.41 61.01 42.24 27.82 6.84 120 3.25 5.59 35.00 64.50 40.44 16.09 QV 30 4.77 23.32 61.15 30.42 8.31 2.85 80 3.01 15.41 64.26 91.69 18.74 7.26 120 3.01 11.46 40.00 156.59 34.71 12.34 VN 30 2.70 10.57 49.66 34.08 7.93 3.21 80 2.50 8.80 63.96 91.71 23.46 14.65 120 2.50 7.88 50.00 176.32 32.51 11.09 LS 30 2.10 31.47 ND 35.72 4.95 ND 80 2.10 26.20 37.73 65.04 8.23 3.32 120 1.66 10.28 55.00 181.33 12.63 4.18 注：ND表示无数据。根系样品采用根钻和人工挖掘相结合的方式，在每个样地的六个点位采集（图1e）。通过筛分过程将根系从周围的土壤和岩石碎片中仔细提取出来。随后，用大量清水彻底冲洗根系，然后进行充分的风干处理。根系按直径分类，细根定义为直径小于2 mm的根，中根定义为直径2至5 mm的根，粗根定义为直径大于5 mm的根。粗根和中根的长度在按直径分类后采用绳测法测量，细根则扫描后使用WinRHIZO软件分析其长度密度和直径。所有根系在60 °C烘箱中干燥，根系重量精确至0.01 g进行测量，以便计算其质量（Mazar和Paleologou，2024）。具体公式如下：(3)RMD=????/?? 其中：RMD为根系质量密度（g/cm3）；RM为根系质量（g）；V为土壤样品体积（cm3）。(4)RLD=????/?? 其中：RLD为根系长度密度（cm/cm3）；RL为根系长度（cm）；V为土壤样品体积（cm3）。2.5 数据分析 采用单因素方差分析（ANOVA）结合LSD事后检验（p < 0.05）比较不同植被恢复类型间垂直结构特性和根系特性的差异。采用Pearson相关分析探讨结构变量（RMD、RLD、砾石扁平度、总孔隙度等）之间的关系。使用AMOS 22.0（IBM，美国）进行结构方程建模（SEM），以量化降雨强度、根系生物量、砾石扁平度和总孔隙度对深层壤中流（DF = SSR50 + SSR100）的直接影响和间接影响。模型拟合度通过χ2/df（<3）、RMSEA（<0.08）、CFI（>0.90）和GFI（>0.90）进行评估。所有统计分析均使用SPSS 22.0完成，图表使用Origin 2023制作。3. 结果 3.1 不同植被恢复类型间土壤、砾石和根系特性的变化 不同植被恢复类型间的土壤质地和水文特性呈现系统性差异（图3）。所有植被恢复类型的黏粒含量均低于6%，其中LS草地最高（2.36–5.26%）（图3a）。相反，木本植被（QV，43.22–57.75%；VN，43.22–74.04%）的砂粒含量高于草地（图3b，c）。0–1 m深度的平均土壤容重由低到高依次为：PO（1.31 g cm?3）< VN（1.53 g cm?3）< LS（1.57 g cm?3）< QV（1.61 g cm?3）（图3d）。LS的田间持水容量（0.12 cm3 cm?3）和毛管持水容量（0.46 cm3 cm?3）最高（图3e，f），而VN的饱和含水量（41.03%）和总孔隙度（45.05%）最高（图3g，h）。这些特征表明，木本植被类型的土壤在土壤质地和总孔隙度方面比草地土壤更具结构优势。下载：下载高分辨率图片（1MB）下载：下载全尺寸图片 图3. 四种植被恢复类型斜坡上土壤的垂直结构特性。注：CL，黏粒含量；SI，粉粒含量；SA，砂粒含量；SBD，土壤容重；FWC，田间持水容量；CWC，毛管持水容量；SWC，饱和含水量；STP，土壤总孔隙度。砾石形态在不同植被类型间差异显著（表S2）。VN的砾石明显更大（MPS高达51.88 mm）且更狭长（GAR高达67.14），而PO、QV和LS的砾石较不狭长（GAR < 2.0）。相比之下，林地和草地的砾石扁平度较低（1.25–1.81），而灌木地的砾石扁平度较高。根系质量密度（RMD）和根系长度密度（RLD）在所有植被恢复类型中均随土壤深度增加而下降（表S3）。然而，VN的下降速率最慢，表明其根系剖面分布更为持久。PO的RMD和RLD可延伸至最深的土层，而LS的RMD（4.26 mg cm?3）和RLD（9.27 cm cm?3）最低，35 cm以下接近于零。根系架构的差异表明，木本植物比草地在促进深层入渗及其DOC迁移方面具有更好的能力。3.2 不同植被恢复类型间径流产流过程与特征 地表径流（SR）、0–50 cm壤中流（SSR50）和50–100 cm壤中流（SSR100）的产流速率动态变化见图4。所有植被类型的SR产流速率均随降雨强度增加而显著上升。在30 mm h?1降雨强度下，PO未产生SR，但其他植被类型均产生了SR，其中VN和LS的SR产流速率高于QV（图4a–d）。LS的SR产流速率最高（120 mm h?1时超过3900 mL min?1），而PO最低。降雨开始后，SSR50产流速率在经历初始急剧上升后，通常在15–25 min内趋于稳定（图4e–h）。PO和VN的SSR50和SSR100产流速率显著偏高（图4e，g，i，k）。在高降雨强度下，除PO外，所有植被类型的总径流以SR为主导，而在PO中壤中流仍保持较高比例。下载：下载高分辨率图片（862KB）下载：下载全尺寸图片 图4. 四种植被恢复类型在不同降雨强度下SR（a–d）、SSR50（e–h）和SSR100（i–l）的动态变化。注：SR，地表径流产流速率；SSR50，0–50 cm壤中流产流速率；SSR100，50–100 cm壤中流产流速率。SSR50的初始产流时间在PO中最长（高达16.79 min），在LS中最早（1.66–2.10 min）（表2）。在所有降雨强度和植被恢复类型下，SR的产流时间均早于SSR50。值得注意的是，SSR100起始与SR起始之间的平均时间滞后为48.79 min。所有类型的总径流量均随降雨强度增加而增加：LS产生的SR量最大（120 mm h?1时为181.33 L），而PO的SSR50（40.44 L）和SSR100（16.09 L）量最大。图5展示了不同降雨强度下各径流组分对总径流的百分比贡献。在30 mm h?1降雨强度下，SR贡献占PO的0%、QV的73.2%、VN的75.4%和LS的87.8%。当降雨强度增至120 mm h?1时，SR贡献分别增至PO的53.3%、QV的76.9%、VN的80.2%和LS的91.5%。相反，SSR50的贡献在所有植被类型中均随降雨强度增加而下降。SSR100的贡献在PO（120 mm h?1时为13.3%）和VN（80 mm h?1时为11.3%）中保持最高，而LS的SSR100贡献最低（0–4.3%）。因此，木本植被，特别是PO，促进了深层渗流，而草地则有利于快速地表径流的产生。下载：下载高分辨率图片（479KB）下载：下载全尺寸图片 图5. 四种植被类型在不同降雨强度下SR、SSR50和SSR100对总径流的百分比贡献。注：SR，地表径流；SSR50，0–50 cm壤中流；SSR100，50–100 cm壤中流；RI，降雨强度。3.3 不同植被恢复类型间DOC输移过程与特征 各分层径流组分中DOC浓度的时间变化呈现明显的植被特异性动态特征（图6）。DOC浓度的变化与径流产流同时开始。在30 mm h?1降雨强度下，PO样地未产生SR。对于其他植被恢复类型，C-SR（SR的DOC浓度）通常随时间推移而下降，其中QV的下降幅度最为急剧，从52.7降至7.5 mg L?1（图6a–d）。高降雨强度强烈促进了壤中流DOC的迁移，LS和PO在120 mm h?1下峰值显著上升至36 mg L?1，而QV则呈现随时间逐渐增加的趋势（图6e–h）。相反，C-SSR100通常保持在10 mg L?1以下，仅在特定处理条件下出现小幅波动（如PO在80 mm h?1时）（图6i–l）。从比例上看，C-SSR50在总DOC浓度中占主导地位，在所有植被恢复类型中贡献为40%–85%（图7）。随着降雨强度增加，C-SR贡献在PO中从24%升至37%，但在QV（从50%降至15%）和VN（从55%降至25%）中则急剧下降。下载：下载高分辨率图片（747KB）下载：下载全尺寸图片 图6. 四种植被类型在不同降雨强度下SR（a–d）、SSR50（e–h）和SSR100（i–l）中DOC浓度的时间变化。注：C-SR，地表径流DOC浓度；C-SSR50，0–50 cm壤中流DOC浓度；C-SSR100，50–100 cm壤中流DOC浓度；RI，降雨强度。下载：下载高分辨率图片（486KB）下载：下载全尺寸图片 图7. 四种植被类型在不同降雨强度下C-SR、C-SSR50和C-SSR100对总径流DOC浓度的百分比贡献。各植被类型和降雨强度间的DOC累积通量差异显著（表3）。总DOC通量范围为807.50 mg m?2（LS在80 mm h?1时）至4955.28 mg m?2（VN在120 mm h?1时）。在PO中，30 mm h?1时未检测到SR的DOC通量，SSR50在总通量中占主导地位（2303.01 mg m?2，94.75%）。当降雨强度增至80和120 mm h?1时，SR的DOC通量分别增至949.87和2038.52 mg m?2，贡献分别为36.79%和51.49%。然而，SSR50的贡献下降至58.10%和43.31%，表明从壤中流主导的输移方式转变为地表-壤中混合输移方式。在QV和VN中，30 mm h?1时SR占主导地位（分别为1534.69和1824.90 mg m?2，84.21%和84.50%），但SSR50的贡献在80和120 mm h?1时显著上升。LS在所有降雨强度下始终表现为最低的总DOC通量（807.50–2651.13 mg m?2），且以SR为主导（74.74–87.31%）。在所有处理中，SSR100对总DOC通量的贡献均低于5.25%，尽管其绝对通量在PO（127.64–205.95 mg m?2）和QV（62.77–144.69 mg m?2）中随降雨强度增加而增大。表3. 四种植被类型在不同降雨强度下各径流事件尺度DOC输移量及SR、SSR50和SSR100的路径贡献。植被类型 降雨强度（mm h?1） SR的DOC通量（mg m?2 event?1） 贡献比例（%） SSR50的DOC通量（mg m?2 event?1） 贡献比例（%） SSR100的DOC通量（mg m?2 event?1） 贡献比例（%） 总量（mg m?2 event?1） PO 30 ND ND 2303.01 94.75 127.64 5.25 2430.65 80 949.87 36.79 1500.12 58.10 132.01 5.11 2582.01 120 2038.52 51.49 1714.86 43.31 205.95 5.20 3959.33 QV 30 1534.69 84.21 224.95 12.34 62.77 3.44 1822.41 80 1048.48 52.30 877.64 43.77 78.77 3.93 2004.89 120 2078.34 51.37 1822.45 45.05 144.69 3.58 4045.48 VN 30 1824.90 84.50 334.65 15.50 0.00 0.00 2159.55 80 2376.89 60.28 1371.30 34.78 194.85 4.94 3943.04 120 3421.49 69.05 1401.26 28.28 132.53 2.67 4955.28 LS 30 866.92 85.06 152.32 14.94 ND ND 1019.24 80 705.03 87.31 98.82 12.24 3.65 0.45 807.50 120 1981.48 74.74 624.30 23.55 45.35 1.71 2651.13 注：ND表示无数据。注：C-SR，地表径流DOC浓度；C-SSR50，0–50 cm壤中流DOC浓度；C-SSR100，50–100 cm壤中流DOC浓度；RI，降雨强度。3.4 DOC浓度-流量关系 DOC浓度-流量（C-Q）关系揭示了不同降雨强度下各径流路径间DOC活化行为的对比特征（图8）。SR的C-Q关系呈现非单调模式。在30 mm h?1降雨强度下，SR呈现显著正相关（b_SR = 1.11，P < 0.01，R2 = 0.31），表明存在累积效应（图8a）。

相反，随着雨强（RI）增加到 80 和 120 mm h?1，b 值转为负值（分别为 -0.44 和 -0.29，均 P<0.05），表明转变为稀释效应（图 8b, c）。

下载：下载高分辨率图像 (909KB) 下载：下载全尺寸图像 图 8. 四种植被类型在不同雨强下，SR (a–d)、SSR50 (e–h) 和 SSR100 (i–l) 条件下 DOC 的浓度 - 流量 (C-Q) 关系。b 代表对数 - 对数空间中 C-Q 关系的线性斜率。b > 0.1：输移限制型，b < ?0.1：来源限制型，?0.1 ≤ b ≤ 0.1：化学稳态。

对于浅层壤中流（SSR50），C-Q 关系受雨强显著影响（图 8d-f）。仅在雨强为 30 mm h?1 时观察到显著的正相关（bSSR50 = 0.63, P<0.05, R2 = 0.21）（图 8d）。在雨强为 80 和 120 mm h?1 时，b 值分别为 -0.34 和 0.19，但未达到统计显著性（P>0.05）（图 8e, f）。然而，深层壤中流（SSR100）的 b 值在雨强为 30、80 和 120 mm h?1 时均为正值（分别为 0.28、0.41 和 0.50），表明存在聚集效应。它们在雨强为 80 时达到显著水平（P<0.01, R2 = 0.42），在雨强为 120 时达到显著水平（P<0.05, R2 = 0.17）。这表明在强降雨事件中，深层土壤碳库被有效激活，随着流量增加，DOC 的输移量增强。

3.5. 分层径流和 DOC 动力学的主导控制因素
皮尔逊相关分析显示，地表径流（SR）与砂粒含量（SA, p < 0.01）呈强正相关，但与粉砂含量（SI, p < 0.01）和土壤总孔隙度（STP, p < 0.01）呈负相关（表 4）。对于壤中流，根系性状是主要相关因素：SSR50 与根系长度密度（RLD, p < 0.01）和根系质量密度（RMD, p < 0.01）呈强正相关，而土壤容重（SBD）呈负相关（p < 0.01）。雨强对不同流路和水文类型的径流量和 DOC 浓度产生了不同影响，其中地表过程的相关性最强（图 S1）。

表 4. 土壤、砾石和根系性状与地表/壤中流（0, 0–50, 50–100 cm）径流量及其 DOC 浓度的相关分析。

地表过程结构方程模型（SEM）表明，雨强对 SR 产流量产生强烈的正直接效应（p < 0.001），而土壤结构表现出显著的负效应（p < 0.001）（图 9a）。地表 DOC 浓度主要受 SR 本身调控，表明地表 DOC 输移主要取决于水文输移能力。相比之下，深层过程 SEM 揭示根系性状是壤中流和深层 DOC 输移的主要驱动因素（图 9b）。根系质量密度和根系长度密度对 SSR50 和 SSR100 均产生强正效应（p < 0.001）。砾石性状也对 SSR50 有正向贡献（p < 0.05），表明砾石诱导的大孔隙界面促进了侧向壤中流。壤中流路中的 DOC 输移强烈依赖于相应的径流产生（p < 0.001）。综上所述，SEM 结果证实地表过程受雨强和土壤质地控制，而根系系统作为主要引擎，控制着深层水文连通性和深层碳输移。

下载：下载高分辨率图像 (1MB) 下载：下载全尺寸图像 图 9. 阐明植被恢复对岩石山区关键带分层径流产生和 DOC 输移调控路径的结构方程模型。(a) 地表水文 - 碳过程模块，显示雨强、土壤质地和土壤结构对地表径流产生和地表 DOC 浓度的影响；(b) 深层水文 - 碳耦合模块，显示根系性状、砾石性状和土壤结构对壤中流产生和深层 DOC 输移的影响。潜变量包括土壤质地 (CL, SI, 和 SA)、土壤结构 (SBD, STP, FWC, 和 SWC)、砾石性状 (MPS, GAR, 和 GF) 以及根系性状 (RMD 和 RLD)。实线箭头表示显著路径 (P < 0.05)，虚线箭头表示不显著路径。箭头旁的数字代表标准化路径系数。n = 34。模型拟合指标表明模型性能可接受 (χ2/df < 3, RMSEA <0.08, CFI > 0.90, GFI > 0.90)。

4. 讨论
4.1. 降雨驱动径流分配的结构控制因素
随着雨强增加，分层径流的响应在不同植被类型间存在显著差异，表明降雨强迫与植被相关的土壤、根系和砾石性状相互作用，决定了径流分配（图 4, 图 5）。PO 在水流路径间表现出最强的重新分配。在 30 mm h?1 时，未检测到 SR，大部分径流发生在地表以下，而在 120 mm h?1 时，SR 占 53.3%，壤中流仍然显著。相比之下，LS 在所有雨强下均以地表径流为主，在 120 mm h?1 时 SR 贡献率达到 91.5%。QV 的径流分配保持相对稳定，而 VN 的最深层路径表现出非单调响应，SSR100 在 80 mm h?1 时贡献率为 11.3%，但在 120 mm h?1 时仅为 5.0%。

这些对比伴随着不同的结构控制因素（图 3）。这表明植被恢复是通过改变壤中流条件而非仅通过降雨强迫来修改径流分配的。尽管未直接测量优先流连通性，但来自径流分配和 SEM 的综合证据支持了这一解释，即根系相关的壤中流路径有助于增强木本植被下的入渗。根系性状对 SSR50 和 SSR100 的强正效应表明，密集的根系网络增强了关键带内的入渗旁路作用和侧向重新分配（Zhang 等，2022）。由活根、腐根和根系相关空隙形成的根通道可以促进降雨快速入渗，并促进浅层和深层壤中流的产生（Fattet 等，2011）。同样，这种结构可能促进降雨更深处的入渗，从而促进深层壤中流的形成（Bonetti 等，2021）。与木本植被相比，草地的根系长度密度和根系生物量明显较低，同时 SSR50 和 SSR100 的贡献率也较低（图 5）。这些观察表明，较浅且垂直发育较差的根系（Ja?ka 等，2021）可能在实验条件下限制了优先入渗路径的发展（Stephens 等，2021）。这些关系表明，测量的结构属性与地表和壤中流的产生有不同的关联（Lu 等，2020）。

土壤结构特性也对径流分配有贡献，特别是在地表（Fegel 等，2021）。较低的土壤总孔隙度和较高的土壤容重有利于地表径流，而更好的孔隙连续性支持入渗和壤中转移（McDonnell 等，2021）。质地更细或团粒结构更好的地表土壤减少了地表漫流（Pan 等，2019），而更粗、更开放的结构促进了深层渗透。然而，与根系性状相比，土壤质地和结构的影响在地表模块中比在深层模块中更为明显。

砾石形态提供了额外的但次要的壤中流控制因素（图 3, 图 9 和表 4）。砾石平整度与壤中流之间的正相关表明，风化花岗岩剖面中的岩石碎片可能产生平面界面，引导侧向水流并增强土壤基质与强烈风化基岩层之间的连通性（Luo 等，2023）。从这个意义上说，砾石不仅仅是流动屏障；在某些几何和结构条件下，它们可以充当水力导管（Ellison 等，2017; Y. Liu 等，2019b）。但目前的测量无法分辨观察到的响应是由连通的优先流路径、基质流还是两者的组合产生的。综上所述，雨强和近地表土壤性质与 SR 的关联更紧密，而根系和砾石属性与壤中流的关联更强。这种差异为理解路径分配提供了结构基础。

4.2. 岩石山坡上 DOC 的输移机制
C-Q 关系进一步揭示了不同水流路径中 DOC 活化行为的差异（图 8）。与传统观点认为地表径流总是表现出稀释效应相反，我们的发现显示在低雨强下 SR 存在显著正相关（RI = 30 mm h?1; bSR = 1.11），表明存在初始聚集效应。然而，随着雨强增加到 80 和 120 mm h?1，主要的径流产生机制转变为产水量过剩的地表漫流。迅速增加的水量大幅稀释了有限的地表碳源，使 b 值转为负值，反映了来源限制型稀释。这一过程表明，地表碳的释放受地表碳库可用性和雨强的共同调控（F. Liu 等，2021b）。

与 SR 相比，SSR50 的 b 值在中高雨强下接近零且统计上不显著（P>0.05）。这反映了浅层土壤具有较强的缓冲能力，其中土壤基质的吸附 - 解吸过程调控 DOC，尽管流量波动，浓度仍保持稳定。相反，在雨强为 80 和 120 mm h?1 时观察到的 SSR100 显著正相关（b>0.4），表明 50–100 cm 层内的深层碳库对强降雨事件高度敏感。这主要归因于强降雨诱导的深层土壤水分运移，这促进了与深根系和土壤有机碳的接触，从而促进深层碳库的垂直迁移。

不同深度 DOC 产率与 SOC 之间的关系为了解碳的垂直重新分配提供了见解，但它们应与径流和 DOC 通量的路径贡献结合起来解释。在本研究中，DOC 输移通常与径流分配一致：在地事件尺度上，地表径流主导了 QV、VN 和 LS 的 DOC 通量（51.37–87.31%），而在 PO 中，在 120 mm h?1 时它成为最大的路径（51.49%）。这表明在大多数处理中，携带水量最多的路径也输运了最多的 DOC。

同时，DOC 产率与地表和浅层土壤中的 SOC 仅呈弱相关。对于 SR，DOC 产率与 0–10 cm 层的 SOC 呈弱负相关（R2 = 0.13），对于 SSR50，在 10–50 cm 层也呈弱负相关（R2 = 0.12）。这些弱关系表明，仅地表和浅层 SOC 储量并不能控制 DOC 输移；相反，雨强、径流量和水文连通性在 DOC 的活化和输运中发挥更直接的作用。这一发现与传统观点一致，即富含有机质的浅层土壤是 DOC 输移的主要贡献者（Amani 等，2025; Polack 等，2026）。SR 是大多数处理中主要的 DOC 路径，但也表明 SOC 的量并非 DOC 通量的唯一决定因素。

相比之下，SSR100 在 50–100 cm 层显示出 DOC 产率与 SOC 之间的中等正相关关系（R2 = 0.40）（图 10）。然而，在所有处理中，SSR100 仅贡献了总 DOC 通量的 ≤5.25%。尽管深层壤中流路径响应了深层 SOC，但它仍然是 DOC 输移的次要路径。正相关关系可能表明，当水到达 50–100 cm 层时，深层土壤碳可以被活化。但这并不意味着深层碳库在事件尺度上是 DOC 的实质性或主要来源。木本植被的深根系可能促进了水分向 50–100 cm 层的运动，并导致了观察到的 SSR100 响应（图 9 和表 S3）。

下载：下载高分解析图像 (355KB) 下载：下载全尺寸图像 图 10. 四种不同植被类型的 DOC 产率（SR, SSR50, 和 SSR100）和土壤有机碳含量（0–10, 10–50, 和 50–100 cm 深度）。

先前的研究指出，木本植被的 SOC 通常通过在深层剖面中与矿物结合而稳定（Kaiser 和 Kalbitz, 2012）。值得注意的是，LS 草地在 120 mm h?1 降雨下表现出高达 624.30 mg m?2 的 SSR50 DOC 通量（表 3），与木本植被类型相当或超过之。这一发现与草地下面 DOC 浓度通常较低的一般预期形成对比（Lee 等，2018）。这表明，尽管草地土壤的总 SOC 储量较低，但快速入渗和浅层侧向流可以高效地活化草地土壤中表面积累的有机质（Manninen 等，2018）。LS 地表土壤相对较高的砂粒含量和较低的容重可能有利于在超过入渗阈值后快速渗透和 DOC 活化。尽管 SSR100 通常显示出比其他路径更低的 DOC 浓度和更小的径流量，但其 DOC 输移与 50–100 cm 层的 SOC 呈正相关。这种模式表明，在强降雨事件中，深层土壤碳库可能贡献了通过深层壤中流路径输运的 DOC（Ghestem 等，2011）。总体而言，DOC 输移与径流分布一致；地表径流是 DOC 输移的主要路径，而深层路径贡献有限，但受深层 SOC 影响。

4.3. 局限性与意义
本研究表明，雨强和植被恢复可以通过改变壤中流连通性和径流分配，强烈改变水文 - 碳耦合过程。

传统观点认为，山地生态系统中径流的产生主要受降雨强度和土壤质地控制（Montanari, 2014）。然而，本研究结果表明，根系结构对深层水文和碳输运过程的影响强于降雨强度。木本植被与草地恢复之间的差异响应表明，在岩石山地关键带中，不同类型的植被具有不同的生态水文功能。木本植被促进了入渗、深层优先流的激活以及溶解性有机碳（DOC）的垂直迁移（Hardie et al., 2013），这可能增强了地下碳封存和深层关键带的连通性（Boix-Fayos et al., 2006; Parsons et al., 2006）。相比之下，草地恢复增加了快速地表径流和浅层DOC输出，这可能在极端降雨事件期间加剧侵蚀和地表DOC输出风险。

然而，本研究仍存在若干局限性。首先，降雨实验采用恒定强度持续60分钟，未能再现自然暴雨的时间序列、风况或雨滴特征。因此，所观测到的碳-流量（C-Q）关系仅代表受控条件下的事件级行为，在自然变率降雨条件下可能有所不同（Brantley et al., 2007）。其次，优先流连通性未进行直接测量。第三，DOC浓度和通量无法确定输出碳的来源或反应活性。本研究未进行末端成员分离以区分近期入渗降雨水与储存土壤水或其他水源。最后，实验代表的是单个受控降雨事件，而非跨越季节或干湿过渡的连续暴雨序列。因此，未来研究应整合长期野外监测、同位素示踪和反应性碳输运方法，以更好地量化异质性关键带中优先流、深根系与碳循环之间的相互作用（Liu et al., 2024）。总体而言，本研究发现强调了在极端降雨条件下，根系驱动的地下连通性是调控岩石山地生态系统深层水分再分配和垂直碳输出的核心机制。

5. 结论

本研究证明，在高降雨强度下，地表径流通常占径流总量的主导地位，但其贡献强烈依赖于植被类型。不同流路径的C-Q关系揭示了依赖降雨强度的DOC mobilization机制。随着降雨强度的增加，地表径流表现出从累积效应向稀释效应的转变，而深层地下径流（SSR100cm）始终表现出累积效应和输运限制行为。深层土壤有机碳（50–100 cm）与SSR100 DOC产量之间适度的正相关关系表明，深层土壤碳可能通过这一次要但可能敏感的途径贡献于DOC输出。本研究揭示了深根系激活深层碳库的机制，为修订极端降雨下的碳耦合模型提供了关键依据。

CRediT作者贡献声明
吴雨欣：撰写——初稿、软件、方法论、调查研究、形式分析。余新晓：撰写——审阅与编辑、项目管理、资金获取。贾国栋：撰写——审阅与编辑、项目管理、资金获取。夏娟娟：调查研究、资金获取。李旭红：调查研究、形式分析。张义：调查研究、形式分析。王宇诗：调查研究、形式分析。饶红红：方法论、形式分析。

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