祁连山荒漠区植物生长与水分变化关系分析

4.7.1　植物生长和水分年际变化特征分析

根据平均值μ、标准差σ、变异系数Cv统计分析，2006—2014年生长季节的3—11月份，土壤质量含水率、生物量、盖度、地下水埋深、降水量年均值、标准差、变异系数、波动范围上下限如表38所示，由于各层次土壤水分在垂直空间变化上不明显，所以可以将土壤各层质量含水率的平均值、标准差、变异系数及波动范围再次求得平均值分别为3.97％、1.23％、0.33、2.69％～5.52％。从表38可知，土壤质量含水率变异系数最大，降水量、生物量、盖度变异系数很接近，且也较大，地下水埋深最小。从图16可以看出，盖度呈波动性增大趋势较明显，生物量略有增加趋势，降水、土壤水、地下水位（地下水埋深与水位相反）变化呈波动性略有降低趋势，但不明显。说明植物的生长不仅与水分密切相关，还与外界干扰关系紧密，近年来由于退耕还林和生态保护工程力度加大，减少了人为对荒漠区植物生长的干扰，虽然水分没增加，但是植被的生长和覆盖度是增长的。

表38　黑河中游荒漠区植物生长和水分年际变化特征

图16　中游荒漠区植物生长和水分年际变化特征

4.7.2　植物生长和水分年内变化特征分析

如图17所示，在一年植物生长季的3—11月份，降水量、地下水埋深变化步调基本一致，3月份降水量为4.14 mm，地下水埋深为83.56 cm，随后均逐渐增大，直到7月份降水量为36.10 mm，地下水埋深为578.11 cm，均达到最大值，然后又逐渐降低，进入10月份，地下水埋深为191.89 cm，11月份又升为300.20 cm，而降水量继续降低至11月份的0.70 mm。土壤各层含水率变化步调基本一致，3月份各层土壤质量含水率平均值为3.48％，随后逐渐升高，直到11月份达到最大值为4.69％。从表39可见，土壤水分垂直变化较小。生物量和盖度变化步调基本一致，3月份盖度为11.50％，生物量为78.02 g/m2，随后均逐渐增大，直到9月份达到最大值，盖度为17.20％，生物量为130.78g/m2，然后又减小，直到11月份盖度减至12.24％，生物量减到121.57g/m2。

表39各层土壤质量含水率变异系数平均为0.12，结合图17可以看出，年内变化幅度（变异系数）从大到小依次为降水量＞地下水埋深＞生物量＞平均盖度＞土壤质量含水率。

表39　中游荒漠区植物生长和水分年内变化特征

图17　中游荒漠区植物生长和水分年内变化特征

4.7.3　植物生长和水分相关性分析

在月份尺度上进行相关性分析，a=0.05（P＜0.05）水平上查得临界值F0.05（1，9）为5.117，代入相关系数临界值r0.05，求得r0.05为0.602，相关系数大于临界值为相关显著，小于则为相关不显著（表40中标注“＊”为相关显著，未标注者不显著）。如表40所示，盖度与0～20 cm土壤质量含水率、生物量显著相关，与其他因子相关不显著；生物量与0～20 cm、20～40 cm、40～60 cm土壤质量含水率和盖度显著相关，与其他因子相关不显著。同理，在年际尺度上进行相关性分析，求得相关系数临界值r0.05为0.666，盖度与生物量显著相关，与其他因子相关不显著；生物量除与盖度显著相关外，与其他因子相关不显著。综上，可初步筛选月平均盖度与0～20 cm土壤质量含水率、生物量，月均生物量与0～20 cm、20～40 cm、40～60 cm土壤质量含水率，盖度进行回归分析。

表40　中游荒漠区植物月生长和水分相关系数及显性分析(www.xing528.com)

注：＊为相关显著性。

4.7.4　回归模型分析

（1）回归模型拟合及方差分析

采用逐步回归分析方法，经过R拟合检验、F方差检验、t回归系数检验，得盖度和生物量仅可与0～20 cm土壤质量含水率建立回归模型（如表41、表42）。

表41　中游荒漠区植物生长与水分拟合

盖度、生物量与0～20 cm土壤质量含水率回归拟合及方差分析的F检验值及显著水平如表41所示，根据复相关系数判读标准，一般地，复相关系数|R|＞0.95，存在显著性相关；0.95≤|R|≥0.8高度相关；0.5≤|R|＜0.8中度相关；0.3≤|R|＜0.5低度相关；|R|＜0.3相关极弱，认为不相关。盖度、生物量与0～20 cm土壤质量含水率分别属于中度正相关和显著相关，模型通过了R拟合检验，拟合效果均较理想。复测定系数表明自变量可解释因变量变差的权重，0～20 cm土壤质量含水率可解释盖度变差的58.0％，生物量变差的99.4％。调整后复测定系数表明自变量可解释因变量变化的权重，0～20 cm土壤质量含水率可解释盖度变化的52.0％，生物量变化的86.2％，剩余部分需由其他因素来解释，如陆面的微地形变化等因子。标准误差说明预测值与实测值之间的平均误差，此值越小，说明拟合程度越理想。表41中F值是方差分析检验值，是回归均方差与剩余均方差的比值，由于我们期望回归均方差越大越理想，剩余均方差越小越理想，所以，F值越大，说明模型预测结果越理想。一般地，我们期望F显著水平a≤0.05。从表41可以看出，F显著水平均小于0.05，因此，在a=0.05（P＜0.05）水平上查得F0.0 5（1，8）、F0.0 5（1，7）的临界值Fa分别为5.591、5.318，F检验值远远大于临界值Fa，模型通过了F方差检验。

（2）回归系数分析

回归系数分析主要是检验相关系数的显著程度，表42中P值表示回归系数的显著程度，P值越小，回归系数变化越显著。采用逐步回归分析方法，如表42中P值均小于0.05，因此，a=0.05水平上，查得t0.05（9）、t0.05（8）的临界值分别为2.262、2.306，从表42可看出，其相对应的t检验值的绝对值均大于临界值，这说明常数、土壤质量含水率在a=0.05（P＜0.05）水平上极显著，且置信度为95％。

综合上述R拟合检验、F方差检验、t回归系数检验，可得出盖度和生物量回归模型分别为：C=2.023Sw10+5.877（R2=0.580，P＜0.05），B=27.181Sw10（R2=0.987，P＜0.05），式中Sw10为0～20 cm土壤质量含水率（％），B、C分别为平均生物量（g/m2）、平均盖度（％）。

表42　中游荒漠区植物盖度、生物量与水分回归系数显性分析