全 文 ：中国生态农业学报 2013年 11月 第 21卷 第 11期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, Nov. 2013, 21(11): 1386−1394


* 国家林业局公益性行业科研专项(201104043)、重庆市科技攻关重点项目(CSTC2009AB1115)、西南大学青年基金项目(SWU208048)
和西南大学生态学重点学科“211工程”三期建设项目资助
** 通讯作者: 何丙辉(1966—), 男, 博士生导师, 主要从事水土保持和林学研究。E-mail: hebinghui@yahoo.com
秦华军(1986—), 男, 硕士, 主要从事森林生态与林下经济的研究。E-mail: gzqinhj@126.com
收稿日期: 2013−05−21 接受日期: 2013−09−06
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2013.30503
西南喀斯特山地林下经济模式对土壤渗透性的影响*
秦华军 1 何丙辉 1** 赵旋池 2 杨明山 1 张 野 1 邓雪梅 1
(1. 西南大学资源环境学院 三峡库区生态环境教育部重点实验室 重庆 400715;
2. 贵州省毕节市金沙县城关镇农业服务中心 金沙 551800)
摘 要 为研究西南喀斯特山地不同林下经济模式与土壤水分渗透性之间的关系, 以不同空白林地作为对照,
对重庆荣昌县 6 种不同林下经济模式土壤渗透性及其影响因子进行研究。结果表明: 不同林地和同一林地不
同层次土壤渗透各指标存在很大差异, 0~10 cm土壤总渗透量在麻竹林下种菌模式中最强, 达到 449 mL; 其次
是黄葛树林下种草模式, 为 427.5 mL; 再次是麻竹林下养禽模式, 为 389.4 mL; 以桉树林下种菌模式最差, 仅
有 241.5 mL。各林地土壤渗透能力随土层深度的增加而减弱。在 3 种模拟土壤水分入渗过程的模型中, 通用
经验方程拟合效果最优, Kostiakov方程次之, Philip方程效果最差。土壤渗透性评价得分显示: 麻竹林下种菌
模式土壤渗透性最好, 其次是黄葛树林下种草模式, 再次是麻竹林下养禽模式, 以桉树林下种菌模式最差。土
壤渗透性能与土壤理化性质相关性分析显示: 土壤渗透与土壤有机质、含水率、总孔隙度和 0.005~0.01 mm颗
粒含量呈极显著正相关(P<0.01), 与土壤容重和 0.05~0.25 mm颗粒含量呈极显著负相关(P<0.01)。结合相关分
析, 筛选出 8个极显著或显著影响土壤渗透性能的土壤理化性质因子, 通过主成分分析, 得到表征土壤渗透性
能综合参数 α和表征显著影响土壤渗透性的理化性质指标的综合参数 β, 并构建了土壤渗透性各指标及其综合
参数 α 与 β 的线性回归模型 , α=0.249×初入渗率+0.254×稳渗率+0.252×平均渗透速率+0.254×渗透总量 ,
β=0.167×有机质 +0.183×含水率 +0.200×总孔隙度 +0.174×非毛管孔隙度 −0.145×P0.05~0.25+0.131×P0.005~0.01+
0.106×P0.001~0.005−0.200×容重 (P0.05~0.25、P0.005~0.01、P0.001~0.005 分别表示 0.05~0.25 mm、0.005~0.01 mm 和
0.001~0.005 mm颗粒含量)。
关键词 喀斯特山地 林下经济 土壤渗透性 土壤理化性质 综合参数 回归模型
中图分类号: S152.5 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2013)11-1386-09
Influence of karst mountain under-forest economy modes on soil infiltration
in Southwest China
QIN Hua-Jun1, HE Bing-Hui1, ZHAO Xuan-Chi2, YANG Ming-Shan1, ZHANG Ye1, DENG Xue-Mei1
(1. College of Resources and Environment, Southwest University; Key Laboratory of Three Gorges Region Eco-environments,
Ministry of Education, Chongqing 400715, China; 2. Chengguan Agricultural Service Center of Jinsha County,
Jinsha 551800, China)
Abstract This study aimed to determine the relationship between different under-forest economy modes and soil moisture
permeability in the karst mountain of Southwest China. Soil infiltration and the influence factors of six different under-forest
economy modes in Chongqing City were studied, with the pure forest as the control. The study showed significant differences in soil
infiltration among different under-forest economy modes and soil layers. Infiltration was highest (449 mL) in 0−10 cm soil layer
under the mode of fungi cultivation in Dendrocalamus latiflorus forest. The second highest (427.5 mL) was under the mode of grass
cultivation in Ficus lacor forest, followed the soil under the mode of poultry feeding in D. latiflorus forest (389.4 mL). Soil
infiltration was poorest (241.5 mL) under the mode of fungi cultivation in Eucalyptus robusta forest. Soil infiltration in each
under-forest economy mode decreased with increasing soil depth. The common infiltration model was the most suitable for
simulating soil infiltrating processes in the study area, followed by the Kostiakov equation, and then the Horton equation. Soil
infiltration evaluation via correlation analysis showed that the strongest soil infiltration capacity was of the mode of fungi cultivation
第 11期 秦华军等: 西南喀斯特山地林下经济模式对土壤渗透性的影响 1387


in D. latiflorus forest. This was followed by the mode of grass cultivation in F. lacor forest and then poultry feeding in D. latiflorus
forest. Fungi cultivation in E. robusta forest performed the least in terms of soil infiltration. Correlation analysis between soil
infiltration and physiochemical properties showed significant positive correlation between soil infiltration and organic matter (β1),
moisture content (β2), total soil porosity (β3) and the 0.005−0.01 mm soil particle content (β6) (P < 0.01). Also significant negative
correlation existed between soil infiltration and soil bulk density (β8) and 0.05−0.25 mm particle content (β5) (P < 0.01). According to
the correlation analysis, eight indexes of soil physiochemical properties (which significantly influenced soil infiltration) were noted.
Comprehensive parameters of soil infiltration (α) and soil physiochemical properties (β) were obtained by the Principal Component
Analysis. Then linear regression models of the indicators of soil infiltration and comprehensive parameters (α and β) were built as α=
0.249α1+0.254α2+0.252α3+0.254α4, β=0.167β1+0.183β2+0.200β3+0.174β4−0.145β5+0.131β6+0.106β7−0.200β8. In the models, α1 was
initial infiltration rate, α2 was stable infiltration rate, α3 was average infiltration rate, α4 was total infiltration; β4 was non-capillary
porosity, β7 was content of 0.001−0.005 mm soil particles.
Key words Karst mountain, Under-forest economy mode, Soil infiltration, Soil physiochemical property, Comprehensive
parameter, Regression model
(Received May 21, 2013; accepted Sep. 6, 2013)
我国喀斯特地区由于碳酸盐岩结构致密、酸不
溶物质含量低, 成土过程极其缓慢, 土壤浅薄且分
布分散(如重庆喀斯特槽谷区自然土层一般不超过
40 cm), 土壤先天稳定性差, 造成的生态问题更加
突出[1]。根据重庆市土壤侵蚀现状图, 所有喀斯特地
区中土壤侵蚀面积占 44%[2]。全市土地总面积
823.4 万 hm2, 山地面积占总面积的 97.6%; 其中耕
地 255.6万 hm2, 占总面积的 31.05%; 林地 300.8万
hm2, 占总面积的 36.53%; 属于典型的山区农业。传
统耕作方式不仅导致了严重的水土流失, 还造成林
地养分流失严重[3]。有研究表明, 土壤侵蚀量与土壤
渗透性能呈显著或极显著相关 [4], 渗透对地面径流
量的调节和转换起着决定作用[5]。因此, 土壤的渗透
能力是影响土壤侵蚀的重要因素之一, 是反映植被
保持水土和保持养分作用重要的土壤水文效应评
价指标[6−7]。土壤的渗透性受多种因素影响, 不同环
境下对土壤渗透的研究结果也有所不同, 研究表明,
土壤类型[8−9]、植被类型[10]、植物根系特征[11]、物理
性质[12]、土壤生物因子[13]等都对土壤的渗透能力有
一定影响。土壤水分入渗规律是探讨地表径流产生
的前提和基础[14], 对明确地表径流的调节机制及土
壤侵蚀防治具有重要意义。
随着林权制度改革的进一步实施, 林地产权明
晰, 如何高效利用林地资源、提高林地生产力、增
加广大林农收入已成为西南喀斯特地区亟待解决的
问题。本文通过研究土壤渗透能力来对西南喀斯特
山地林下经济种养殖模式进行科学评价, 为西南典
型山地森林资源的综合可持续利用以及林下经济产
业链发展模式的选择提供理论依据, 对促进地方经
济发展具有重要意义。
1 研究区域概况
荣昌县位于四川盆地川中丘陵的川东平行岭谷
区交接处, 重庆市西部。全境地貌以浅丘为主, 土地
肥沃, 地势起伏平缓, 平均海拔 380 m。属亚热带季
风性湿润气候, 年平均降水量 1 099 mm, 年平均气
温 17.8 , ℃ 年总积温 6 482 , ℃ 无霜期 327 d, 月极
端最高温度 39.9 (1972℃ 年), 月极端最低温度−3.4 ℃
(1975年), 历年日平均气温稳定通过 12 ℃的天数为
265 d。该地区主要林分类型有 : 马尾松 (Pinus
massoniana) 林、麻竹(Dendrocalamus latiflorus)林、
桉树(Eucalyptus robusta)林、黄葛树(Ficus lacor)林
等。近几年来荣昌县的林下经济已发展为比较成熟
阶段, 林下生态已渐渐稳定。本试验中西南喀斯特
山地不同林下经济模式的基本情况见表 1。
2 研究方法
2.1 研究对象
在荣昌县境内, 选择土壤类型相同、地形相似、
林下经济模式不同的林地进行调查研究。所调查的
林下经济模式为: 桉树林下养禽模式位于古昌镇冲
锋村, 主要植被有桉树(Eucalyptus robusta)、飞蓬
(Erigeron acer)、燕麦草(Arrhenatherum elatius)、艾
蒿(Artemisia lavandulaefolia); 桉树林下种菌模式位
于路孔镇 , 主要植被有桉树、空心莲子草
(Alternanthera philoxeroides); 麻竹林下养禽模式位
于 双 河 街 道 岚 峰 社 区 , 主 要 植 被 有 麻 竹
(Dendrocalamus latiflorus)、桑树(Morus alba); 麻竹
林下种菌模式位于峰高街道五马村, 主要植被有麻
竹; 马尾松林下养畜模式位于盘龙镇, 主要植被有
马尾松 ( P i n u s m a s s o n i a n a )、飞蓬和竹叶草
(Oplismenus compositus); 黄葛树林下种草模式位于
远觉镇复兴社区, 主要植被有黄葛树(Ficus lacor)、
牛鞭草(Hemarthria altissima)、艾蒿、苦职(Physalis
pubescens)、三叶草(Trioflium repens)、飞蓬、龙葵
(Solanum nigrum)、雾水葛(Pouzolzia zeylanica)、野菊
1388 中国生态农业学报 2013 第 21卷


表 1 不同林下经济模式林地特征及样地基本概况
Table 1 Forest and plot characteristics of different under-forest economy modes
林下经济模式 Under-forest economy mode
项目 Item
T1 T1-CK T2 T2-CK T3 T3-CK T4 T4-CK T5 T5-CK T6 T6-CK
土壤 Soil SL SL ML ML SL SL LL LL ML ML ML ML
坡向 Slope aspect N N NW NW N N NW NW NW NW N N
坡位 Slope position 坡上
Up
坡上
Up
坡中
Middle
坡中
Middle
坡中
Middle
坡中
Middle
坡下
Under
坡下
Under
坡上
Up
坡上
Up
坡下
Under
坡下
Under
坡度 Slope degree (°) 6 6 0 0 8 8 13 13 16 16 0 0
株行距 Planting spacing (m) 4×5 4×5 4×5 4×5 5×6 5×6 5×6 5×6 3×4 3×4 4×8 4×8
平均胸径 Mean DBH (cm) 13.6 12.8 7.8 2.6 6.4 6.2 6.8 6.7 13.2 13.0 8.2 6.7
平均高 Mean height (m) 8.5 8.0 7.5 3.6 5.5 5.0 5.6 5.3 8.5 8.4 2.8 2.5
林分郁闭度 Forest canopy density (%) 90 90 95 30 99 99 99 99 80 80 35 35
T1: 桉树林下养禽; T2: 桉树林下种菌; T3: 麻竹林下养禽; T4: 麻竹林下种菌; T5: 马尾松林下养畜; T6: 黄葛树林下种草; CK为各单一
林地。下同。T1: poultry feeding in Eucalyptus robusta froest; T2: fungi cultivation in Eucalyptus robusta forest; T3: poultry feeding in Dendro-
calamus latiflorus forest; T4: fungi cultivation in Dendrocalamus latiflorus forest; T5: livestock feeding in Pinus massoniana forest; T6: grass culti-
vation in Ficus lacor forest; CK: pure forest. The same below. SL: 沙壤土 sandy loam; ML: 中壤土 medium loam; LL: 轻壤土 light loam; N: north;
NW: northwest.

(Dendranthema indicum)、泽漆(Euphorbia heliosco-
pia)、蒲儿根(Senecio oldhamianus)。由于树种的影响,
每种林分下土壤的结构和养分均有一定差异, 所以
每个模式各选取一个空白处理作为对照。
2.2 土壤样品的采集
2012 年 7 月上旬, 在不同林下经济模式的林地
内挖取 50 cm× 50 cm× 50 cm的土壤剖面 3个。在每
个剖面内, 采用环刀(100 cm3)取 0~10 cm(第 1层)、
10~20 cm(第 2层)和 20~30 cm(第 3层)土层土壤, 每
层 3 个重复, 用来测定土壤容重、孔隙度和土壤水
分渗透等。将每个模式的 3 个剖面相同土层的土壤
进行混合, 取 500 g带回实验室, 用于测定土壤颗粒
含量、有机质、pH和水分含量等指标。
2.3 土壤样品的测定和分析
土壤容重、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、总孔隙
度和土壤水分入渗等物理指标采用环刀法[15], 土壤
颗粒含量测定采用吸管法, 土壤含水量测定采用烘
干法, 土壤 pH用 pH计测定, 有机质含量测定采用重
铬酸钾外加热法[16]。渗透性各指标的计算方法为:
初渗率=最初入渗时段内渗透量/入渗时间 (1)
平均渗透速率=达稳渗时的渗透总量 /达稳渗时的
时间 (2)
本研究取最初入渗时间为 2 min; 稳渗率为单位
时间内的渗透量趋于稳定时的渗透速率; 因所有土
样渗透速率在 60 min 前已达稳定, 为了便于比较,
渗透总量统一取前 60 min内的渗透量。
关于土壤水分渗透的数学模型有半理论、半经
验模型和纯经验公式, 如 Philip 公式、Green-Ampt
公式、Kostiakov 经验公式和 Horton 方程等[17−18]。
本文结合前人研究取得的成果, 选取 3 个可靠又常
用的土壤水分入渗模型方程对各个林分中不同土壤
入渗过程进行模拟:
考氏Kostiakov模型: f(t)=at−b (3)
式中, f(t)为入渗速率(mm·min−1), t为入渗时间(min),
a、b为拟合参数。
通用经验模型: f(t)=a+bt−n (4)
式中, f(t)和 t的含义同公式(3), a、b、n为拟合参数。
Philip模型: f(t)=1/2st−1/2+a (5)
式中, f(t)和 t的含义同公式(3), a、s为拟合参数。
2.4 数据分析
试验数据用 Excel和 SPSS软件进行分析处理。
3 结果与分析
3.1 不同林下经济模式土壤渗透性能
水分入渗过程是一个复杂的水文过程, 在林地
中由于受林分类型、林分结构、林地枯落物储量和根
系分布等的影响, 土壤渗透性存在很大差别[11,19–20]。
在研究土壤入渗过程中, 通常采用的 4 个指标是最
初入渗率、稳渗率、平均渗透速率和渗透总量[14]。
从图 1看出, 各林下经济模式的第 1层(0~10 cm)
与第 3层(20~30 cm)土壤初渗率(2 min)、稳渗率、平
均渗透速率和前 60 min渗透总量存在显著差异, 均
表现为与土壤的深度呈反比, 表明各林分土壤渗透
性能随土壤深度的增加而减弱; 渗透总量除桉树林
下养禽和麻竹林下种菌的第 1 层土壤与对照之间无
显著差异外, 其余各模式各土层均与对照呈显著差
异, 这说明林下经济模式中, 无论是种植还是养殖
均能提高林地土壤渗透性能。在 6 种经济模式林地
土层中 , 初渗率在第 1 层中表现为 : T4>T5>T6>
T1>T3>T2, 第 2 层为: T4>T3>T5>T1>T6>T2, 第 3
层为: T4>T1>T5>T6>T3>T2; 3个土层土壤初始入渗
率的平均值表现为: T4>T5>T1>T6>T3>T2, 分别为
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图 1 不同林下经济模式林地土壤渗透性
Fig. 1 Soil infiltration of forest lands under different under-forest economy modes
不同小写字母表示同一模式下不同土层间差异显著(P<0.05, Duncan), *表示同一模式同一土层处理与对照间差异显著(P<0.05, Duncan)。
Different small letters mean significant difference between different soil layer under the same under-forest economy model (P < 0.05, Duncan). *
mean significant difference among the treatments and control in same soil layer under the same under-forest economy mode (P < 0.05, Duncan).

各自对照的 1.81倍、1.92倍、3.98倍、1.60倍、3.35
倍和 3.13 倍。稳渗率在第 1 层中表现为 :
T6>T4>T5>T3>T1>T2, 第 2 层为: T3>T4>T5>T6>
T1>T2, 第 3层为: T4>T1>T5>T6>T3>T2; 3个土层
稳渗率的平均值表现为: T4>T6>T5>T3>T1>T2, 分
别为各自对照的 1.81倍、1.87倍、3.84倍、1.41倍、
2.64倍和 3.12倍。平均渗透速率在第 1层中表现为:
T4>T3>T6>T5>T1>T2, 第 2 层 为 : T3>T4>T5>
T6>T1>T2, 第 3层为: T4>T1>T5>T6>T3>T2; 3个土
层平均渗透速率的平均值表现为 : T4>T3>T6>
T5>T1>T2, 分别为各自对照的 1.72倍、1.86倍、4.28
倍、1.31倍、2.27倍和 2.76倍。渗透总量在第 1层
中表现为 : T4>T6>T3>T5>T1>T2, 第 2 层为 :
T3>T4>T5>T6>T1>T2, 第 3 层为: T4>T1>T5>T6>
T3>T2; 3个土层渗透总量的平均值表现为: T4>T3>
T6>T5>T1>T2, 分别为各自对照的 1.78倍、2.25倍、
4.32倍、1.29倍、2.33倍和 2.80倍。所有模式中桉
树林下种菌模式的对照土壤渗透性最差, 原因是在
种植桉树时移除了表层土壤, 土壤中有机质等养分
含量极低。但种植菌类后, 渗透性能加强。说明各
种林下经济模式对土壤渗透能力均有改善作用, 但
改善程度存在一定差异。
为综合分析比较不同模式林地不同层次的土壤
渗透性差异, 以初入渗率、稳渗率、平均渗透速率
和渗透总量为评定指标进行主成分分析(表 2)。
结果表明, 第 1 个主成分的方差累积贡献率高达
98.169%, 几乎解释了整个总方差, 信息量损失很小。
因子负荷量表明, 第 1 主分上所有变量的正荷载相差
不大, 但以稳渗率最高(0.998), 可以解释为对渗透能
力 总 的 量 度 。 其 主 成 分 方 程 为 : α=0.249α1+
0.254α2+0.252α3+0.254α4(αi 为各指标的标准化数据)。
为了能更直观地比较各个林下经济模式林地土壤入渗
能力, 根据第 1 个主分量方程, 计算各林分不同层次
土壤渗透性能得分, 并进行排序(表 3)。
表 2 土壤渗透性主成分分析
Table 2 Principal component analysis of soil infiltration
参数
Parameter
初入渗率
Initial infiltration
rate
稳渗率
Stable infiltration
rate
平均渗透速率
Average infiltration
rate
渗透总量
Total
infiltration
特征值
Eigenvalue
贡献率
Contribution
rate (%)
累积贡献率
Cumulative
proportion (%)
P1 0.978 0.998 0.990 0.997 3.927 98.169 98.169
1390 中国生态农业学报 2013 第 21卷


表 3 不同林下经济模式各土层土壤渗透性评价
Table 3 Evaluation of every soil layer infiltration under different under-forest economy modes
0~10 cm 10~20 cm 20~30 cm 林分类型
Forest type 得分
Score
排名
Ranking
得分
Score
排名
Ranking
得分
Score
排名
Ranking
平均得分
Average score
排名
Ranking
T1 3.632 6 2.654 6 1.843 2 2.710 6
T1-CK 2.901 7 1.790 7 1.431 7 2.041 7
T2 2.840 8 1.701 8 1.427 8 1.990 8
T2-CK 2.063 12 1.385 12 1.332 10 1.594 12
T3 3.823 5 3.399 1 1.495 5 2.906 3
T3-CK 2.078 11 1.390 11 1.340 9 1.602 11
T4 4.600 1 3.241 2 2.319 1 3.387 1
T4-CK 4.127 3 2.728 5 1.458 6 2.771 5
T5 4.001 4 3.001 3 1.629 4 2.877 4
T5-CK 2.659 9 1.576 9 1.266 12 1.834 9
T6 4.350 2 2.799 4 1.643 3 2.931 2
T6-CK 2.484 10 1.564 10 1.287 11 1.779 10

由表 3 看出, 不同林下经济模式林地的土壤渗
透性能均随土层深度的增加而降低, 各个林下经济
模式林地中各层土壤渗透性均高于相应的对照土壤,
表明各林下经济模式均能提高土壤渗透性能。麻竹
林下种菌模式林地第 1层和第 2层土壤渗透性最好,
第 3层渗透性次之, 其渗透性能总排名第 1; 其次是
黄葛树林下种草, 再次是麻竹林下养禽, 以桉树林
下种菌林地最差。原因是桉树林下种菌模式中种植
的是木耳, 只是利用桉树林分的郁闭度和林分环境,
有机质投入量很小, 而麻竹林下种菌模式中种植的
是竹荪, 投放大量有机质, 导致土壤中有机质含量
增加 , 而有机质能够促进土壤中团粒结构的形成 ,
增加土壤疏松性、通气性和透水性, 对改善土壤结
构起着重要作用[21], 所以渗透性较好。
3.2 不同林下经济模式土壤入渗过程拟合
表 4结果显示, 各林分不同土层水分入渗 3个回
归模型均达显著相关, 但模型的拟合优度存在一定
差异。比较 3 种入渗模型的相关系数(R2)看出, 其中
Kostiakov 方程拟合优度为 0.731~0.987, 平均值为
0.918; Philip方程拟合优度为 0.511~0.976, 平均值为
0.877; 通用经验方程拟合优度为 0.888~0.996, 平均
值为 0.938。从拟合优度来看, 通用经验方程拟合效
果最佳, 其次是 Kostiakov方程, 最后是 Philip方程。
在 36 个土壤水分入渗最优模型中, 通用经验方程 18
个, 占总数的 50%, Kostiakov 方程 11 个, 占总数的
31%, Philip方程 7个, 占总数的 19%。表明在 3个土
壤水分入渗模型中, 通用经验方程最适合于描述本
研究区域不同林下经济模式的土壤入渗特征。
3.3 土壤理化性质与渗透性的关系
由表 5 看出, 不同林下经济模式林地土壤渗透
性与土壤有机质、含水率、总孔隙度和 0.005~
0.01 mm颗粒含量呈极显著正相关(P<0.01), 说明土
壤有机质含量和总孔隙度越大, 土壤持水能力越强,
土壤渗透性能越好。与土壤容重和 0.05~0.25 mm颗
粒含量呈极显著负相关, 表明土壤容重越大, 土壤
越紧实, 土壤的渗透性越差。与土壤毛管孔隙度、
0.01~0.05 mm颗粒含量、<0.001 mm颗粒含量与 pH
的关系不显著(P>0.05)。根据土壤渗透性与土壤理化
性质的相关分析结果, 选择了与土壤渗透性均极显
著相关或显著相关的土壤因子: 有机质含量、含水
率、总孔隙度、非毛管孔隙度、0.05~0.25 mm颗粒
含量、0.005~0.01 mm颗粒含量、0.001~0.005 mm颗
粒含量、容重, 分别对其进行主分量分析(表 6), 结
果表明 , 土壤理化性质第 1 主成分方差贡献率
56.73%, 且在第 1主分量上的负荷量均在 0.482以上,
其中土壤容重和总孔隙度在第 1 组分量的负荷量最
大, 达 0.905, 表明与土壤渗透性极显著相关的土壤
理化因子的第 1 主分量表达了其绝大多数信息, 其
主分量方程为: β=0.167β1+0.183β2+0.200β3+0.174β4−
0.145β5+0.131β6+0.106β7−0.200β8(βi表示各指标标准
化数据, 表 7)。
结合上面的土壤渗透性主成分分析结果, α和 β分
别解释为土壤渗透性、土壤理化性质主分量, 定义 α
为土壤渗透性综合参数, β为土壤理化性质参数, 以最
初入渗率、稳渗率、平均渗透速率、渗透总量和渗透
性综合参数 α 的标准化主成分得分为因变量, 以土壤
理化性质参数(β)的标准化主成分得分为自变量进行
回归分析, 得到回归方程: Y1=3.218+2.991β (R2= 0.542,
P=0.000 1); Y2=1.636+1.368β (R2=0.583, P=0.000 1);
Y3=1.332+1.046β (R2=0.575, P=0.000 1); Y4=79.044+
61.982β (R2=0.575, P=0.000 1); α=1.730+0.452β
(R2=0.579, P=0.000 1); 均达到极显著水平。
第 11期 秦华军等: 西南喀斯特山地林下经济模式对土壤渗透性的影响 1391


表 4 不同林下经济模式各土层土壤入渗模型
Table 4 Soil infiltration models of different layers under different under-forest economy modes
Kostiakov方程
Kostiakov model
Philip方程
Philip model
通用经验方程
Common experienced model 样地
Plot
土层
Soil layer (cm) 方程 Model R2 方程 Model R2 方程 Model R2
0~10 y=10.217t−0.28 0.912 y=8.191t
−½+2.474 0.853 y=−829.780+839.561t−0.002 0.952
10~20 y=3.280t−0.269 0.933 y=2.512t
−½+0.840 0.898 y=−3.636+6.740t−0.093 0.942
T1
20~30 y=1.760t−0.297 0.932 y=1.460t
−½+0.378 0.886 y=−78.424+80.094t−0.004 0.964
0~10 y=4.563t−0.256 0.926 y=3.457t
−½+1.292 0.877 y=−143.857+148.221t−0.005 0.946
10~20 y=1.490t−0.403 0.960 y=1.407t
−½+0.122 0.953 y=−0.188+1.653t−0.319 0.962
T1-CK
20~30 y=1.338t−0.460 0.936 y=1.338t
−½+0.027 0.932 y=−0.348+1.643t−0.291 0.946
0~10 y=26.511t−0.457 0.910 y=26.727t
−½+0.467 0.904 y=−13.721+39.069t−0.215 0.930
10~20 y=13.612t−0.354 0.916 y=12.339t
−½+1.804 0.887 y=−23.465+36.395t−0.084 0.940
T2
20~30 y=3.689t−0.400 0.887 y=3.542t
−½+0.277 0.868 y=−3.715+7.227t−0.133 0.912
0~10 y=8.967t−0.762 0.942 y=7.091t
−½+2.271 0.902 y=−15.374+24.009t−0.071 0.955
10~20 y=2.813t−0.347 0.946 y=2.507t
−½+0.410 0.926 y=−1.354+4.076t−0.181 0.954
T2-CK
20~30 y=0.640t−0.351 0.960 y=0.577t
−½+0.088 0.933 y=−1.007+1.615t−0.089 0.980
0~10 y=18.104t−0.331 0.987 y=15.704t
−½+3.083 0.976 y=−1.679+19.601t−0.281 0.988
10~20 y=13.257t−0.283 0.915 y=10.462t
−½+3.378 0.866 y=−611.061+623.686t−0.004 0.937
T3
20~30 y=1.806t−0.266 0.906 y=1.404t
−½+0.482 0.860 y=−47.132+48.855t−0.006 0.926
0~10 y=10.446t−0.548 0.968 y=10.235t
−½-0.115 0.963 y=1.368+9.696t
−0.860 0.991
10~20 y=1.579t−0.380 0.917 y=1.473t
−½+0.161 0.898 y=−1.060+2.574t−0.164 0.932
T3-CK
20~30 y=0.852t−0.244 0.913 y=0.631t
−½+0.260 0.870 y=−7.124+7.942t−0.017 0.926
0~10 y=24.612t−0.337 0.924 y=21.804t
−½+3.820 0.895 y=−1480.138+1503.170t−0.003 0.958
10~20 y=9.982t−0.277 0.905 y=7.947t
−½+2.475 0.861 y=−239.493+248.990t−0.007 0.927
T4
20~30 y=3.261t−0.351 0.935 y=2.918t
−½+0.462 0.917 y=−1.110+4.283t−0.212 0.941
0~10 y=7.866t−0.275 0.927 y=6.230t
−½+1.982 0.889 y=−10.683+18.275t−0.084 0.938
10~20 y=2.844t−0.361 0.957 y=2.582t
−½+0.363 0.939 y=−1.168+3.921t−0.201 0.965
T4-CK
20~30 y=0.758t−0.331 0.957 y=0.661t
−½+0.127 0.934 y=−0.327+1.064t−0.184 0.964
0~10 y=21.432t−0.399 0.883 y=20.534t
−½+1.638 0.864 y=−17.622+38.105t−0.151 0.905
10~20 y=9.878t−0.312 0.845 y=8.493t
−½+1.865 0.793 y=−604.702+614.105t−0.003 0.888
T5
20~30 y=5.745−0.408 0.909 y=5.522t
−½+0.401 0.895 y=−2.627+8.166t−0.211 0.923
0~10 y=13.283t−0.352 0.968 y=11.906t
−½+1.862 0.950 y=−7.237+20.029t−0.172 0.976
10~20 y=5.207t−0.390 0.979 y=4.907t
−½+0.471 0.963 y=−4.178+9.131t−0.149 0.996
T5-CK
20~30 y=1.537t−0.303 0.731 y=1.286t
−½+0.315 0.685 y=−4.779+6.255t−0.048 0.756
0~10 y=28.314t−0.408 0.918 y=27.205t
−½+1.985 0.904 y=−14.951+42.139t−0.196 0.933
10~20 y=15.896t−0.314 0.770 y=10.651t
−½+3.659 0.511 y=−3379.870+3395.245t−0.001 0.847
T6
20~30 y=7.562t−0.321 0.944 y=6.502t
−½+1.367 0.915 y=−7.284+14.553t−0.117 0.957
0~10 y=20.885t−0.334 0.900 y=13.728t
−½+2.899 0.713 y=−48.012+67.861t−0.064 0.923
10~20 y=8.297t−0.216 0.865 y=5.662t
−½+2.982 0.777 y=−1332.881+1340.993t−0.001 0.914
T6-CK
20~30 y=1.927t−0.313 0.956 y=1.637t
−½+0.370 0.925 y=−2.176+4.026t−0.104 0.969

4 讨论与结论
对西南喀斯特山地林下经济林地的土壤渗透性
研究表明, 各层土壤渗透性存在较大差异, 渗透性
能随土层深度的增加而减弱, 与李建兴等[20]的研究
结论一致。前人多以研究单纯林[22]、混合林[14]对土
壤渗透性能的影响, 而对林下种养殖林地土壤渗透
性能的研究较少, 本文通过研究林下不同种养殖模
式对土壤渗透性能的影响, 发现以麻竹林下种植菌
类模式对林地土壤渗透性影响最大(4.32 倍), 黄果
树林地下种植马鞭草模式次之(2.80 倍), 以桉树林
下种菌模式最小(1.29倍)。
影响土壤渗透性的因素众多, 以往主要研究土
壤生物活性、土壤养分、地形、坡度、根系和地上
生物量等对土壤渗透性的影响, 本文通过土壤的理
化性质来研究土壤水分的渗透性能, 发现土壤渗透
1392 中国生态农业学报 2013 第 21卷


表 5 土壤理化性质与土壤渗透性相关系数
Table 5 Correlation coefficients between soil infiltration and soil physical and chemical properties
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13
Y1 0.746** 0.599** −0.581** 0.138 0.581** 0.405* 0.260 −0.521** −0.250 0.445** 0.466** −0.081 −0.177
Y2 0.807** 0.604** −0.589** 0.124 0.589** 0.422* 0.287 −0.517** −0.295 0.513** 0.408* −0.063 −0.154
Y3 0.816** 0.591** −0.601** 0.080 0.601** 0.463** 0.338* −0.489** −0.294 0.484** 0.393* −0.095 −0.131
Y4 0.808** 0.603** −0.604** 0.102 0.604** 0.450** 0.314 −0.496** −0.297 0.467** 0.426** −0.085 −0.155
Y1: 初入渗率; Y2: 稳渗率; Y3: 平均渗透速率; Y4: 渗透总量; X1: 土壤有机质; X2: 土壤含水率; X3: 土壤容重; X4: 土壤毛管孔隙度; X5: 土
壤总孔隙度; X6: 土壤非毛管孔隙度; X7: 1~0.25 mm土壤颗粒含量; X8: 0.05~0.25 mm土壤颗粒含量; X9: 0.01~0.05 mm土壤颗粒含量; X10:
0.005~0.01 mm土壤颗粒含量; X11: 0.001~0.005 mm土壤颗粒含量; X12: <0.001 mm土壤颗粒含量; X13: pH。*: P<0.05; **: P<0.01。下同。Y1: initial
infiltration rate; Y2: stable infiltration rate; Y3: average infiltration rate; Y4: total infiltration; X1: organic matter content; X2: soil moisture; X3: soil bulk
density; X4: capillary porosity; X5: total porosity; X6: non-capillary porosity; X7: content of 1−0.25 mm soil particles; X8: content of 0.05−0.25 mm soil
particles; X9: content of 0.01−0.05 mm soil particles; X10: content of 0.005−0.01 mm soil particles; X11: content of 0.001−0.005 mm soil particles; X12:
content of <0.001 mm soil particles; X13: pH; *: P < 0.05; **: P < 0.01. The same below.

表 6 土壤理化性质主成分分析
Table 6 Principal component analysis of soil physical and
chemical properties
主分量 Component 参数 Parameter
P1 P2 P3
β1 0.758 −0.220 −0.116
β2 0.828 0.231 0.005
β3 0.905 0.363 −0.099
β4 0.789 0.242 0.092
β5 −0.657 0.664 −0.140
β6 0.593 −0.565 −0.514
β7 0.482 −0.209 0.836
β8 −0.905 −0.363 0.099
特征值 Eigenvalue 4.538 1.229 1.024
贡献率 Proportion 56.729 15.357 12.797
累积贡献率
Cumulative proportion
56.729 72.086 84.883
β1: 土壤有机质; β2: 土壤含水率; β3: 土壤总孔隙度; β4: 非毛管
孔隙度; β5: 0.05~0.25 mm土壤颗粒含量; β6: 0.005~0.01 mm土壤颗粒
含量; β7: 0.001~0.005 mm土壤颗粒含量; β8: 容重; 下同。β1: organic
matter content; β2: soil moisture; β3: total porosity; β4: non-capillary
porosity; β5: content of 0.05−0.25 mm soil particles; β6: content of
0.005−0.01 mm soil particles; β7: content of 0.001−0.005 mm soil par-
ticles; β8: soil bulk density. The same below.

能力强弱除受土壤孔隙和有机质 [13−14]影响显著外 ,
还与粗粉粒(0.05~0.25 mm)含量显著负相关 , 与细
粉粒 (0.01~0.001 mm)含量显著正相关 , 与黏粒
(<0.001 mm)含量负相关, 但未到显著水平, 主要是
由于土壤中粉粒含量越多, 黏粒含量越低, 其结构
越疏松, 质地越粗糙, 越有利于水分的渗透[23]。
土壤入渗过程模拟结果表明: 在 3 种模拟土壤
水分入渗过程的模型中, 通用经验方程拟合效果最
优, Kostiakov方程次之, Philip方程效果最差。通用
经验方程比较适用于描述本研究区域不同林下经济
模式的土壤入渗特征, 与张昌顺等[13]、赵洋毅等[14]、
李建兴等[20]的研究结论相一致。
在研究不同林地土壤渗透性能过程中, 大多采
用土壤的初入渗率、稳入渗率或平均渗透速率指标来
比较林分之间土壤渗透能力的差异, 但这种研究林
地土壤渗透能力的方法不够全面[24]。如在降雨时间过
长情况下, 仍然仅采用土壤的初入渗率、稳入渗率或
平均渗透速率来评价土壤渗透性能力就不能准确反
映土壤渗透性能与地表径流的关系, 这时用下层土
土壤渗透性能来评价土壤渗透能力更为准确。所以,
本研究采用多指标多层次法来比较不同林下经济模
式土壤渗透能力。通过主成分分析, 得到表征土壤渗
透性能综合参数 (α=0.249α 1 +0 .254α 2 +0 .252α 3 +
0.254α4)和表征显著影响土壤渗透性的理化性质指标
的综合参数 ( β = 0 . 1 6 7 β 1 + 0 . 1 8 3 β 2 + 0 . 2 0 0 β 3 +
0.174β4−0.145β5+0.131β6+ 0.106β7−0.200β8), 并形成
了土壤初渗率(2 min)(Y1)、稳渗率(Y2)、平均渗透速率
(Y3)、渗透总量(Y4)和渗透性能综合参数 α以及与土壤
渗透性显著相关的理化性质指标的综合参数 β 的回
归模型: Y1=3.218+2.991β (R2=0.542, P=0.000 1);
Y 2 = 1 . 6 3 6 + 1 . 3 6 8 β ( R 2 = 0 . 5 8 3 , P = 0 . 0 0 0 1 ) ;
Y 3 = 1 . 3 3 2 + 1 . 0 4 6 β ( R 2 = 0 . 5 7 5 , P = 0 . 0 0 0 1 ) ;
表 7 土壤渗透性能及理化性质的第 1主成分方程
Table 7 First principal component characters of soil infiltration and physical and chemical properties
参数
Parameter
主成分方程
Principal equation
方差贡献率
Contribution rate of variance (%)
土壤渗透性 Soil infiltration α=0.249α1+0.254α2+0.252α3+0.254α4 98.169
土壤理化性质
Soil physical and chemical properties
β=0.167β1+0.183β2+0.200β3+0.174β4−0.145β5+0.131β6+0.106β7−0.200β8 56.729
α: 土壤渗透性; α1: 初入渗率; α2: 稳渗率; α3: 平均渗透速率; α4: 渗透总量. α: soil infiltration; α1: initial infiltration rate; α2: stable infiltra-
tion rate; α3: average infiltration rate; α4: total infiltration.

第 11期 秦华军等: 西南喀斯特山地林下经济模式对土壤渗透性的影响 1393


Y4=79.044+61.982β (R2=0.575, P=0.000 1); α=1.730+
0.452β (R2=0.579, P=0.000 1)。
在研究不同林下经济模式土壤水分渗透过程中
发现, 任何一种林下经济模式土壤水分渗透性能都
显著强于相应对照林地, 说明林下经济模式能显著
提高土壤渗透能力。在 6 种林下经济模式中, 麻竹
林下种菌模式提高土壤渗透能力最为显著, 这与林
地在生产菌类过程中所投入的有机质密切相关[21]。
但投入有机质的量与渗透性能力的机制尚未揭示 ,
还有待于进一步深入研究。
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欢迎报考
中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心

中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心(以下简称中心)的前身为中国科学院石家庄农
业现代化研究所, 2002年与中国科学院遗传与发育生物学研究所整合后更名为“中国科学院遗传与发育生物
学研究所农业资源研究中心”, 保留独立事业单位法人资格。
本中心面向国家水安全、粮食安全、生态环境安全的重大战略需求和农业资源与生态学前沿领域, 以农
业水资源高效利用为重点, 在节水理论与技术、农业生物技术、生态系统及信息管理等领域, 开展应用基础
研究, 集成创新资源节约型现代农业模式, 为区域农业持续发展做出了基础性、战略性、前瞻性贡献。
1 研究生招生
作为中国科学院博士及硕士学位培养单位之一, 中心招收生态学学术型硕士、博士研究生, 生物工程全
日制专业学位硕士研究生, 鼓励优秀学生硕博连读。针对推免生, 凡参加并通过我中心面试, 如未能获得所
在院校推免名额, 第一志愿报考我中心参加统考时, 可免再次复试。
2 研究生培养
中心具有一支结构合理、经验丰富、学术造诣深的导师队伍。博士生导师 20名, 硕士生导师 25名。研
究生作为中心科研工作的生力军在相关研究领域做出了突出成绩。曾荣获中国科学院院长奖、朱李月华奖
学金以及各种冠名奖学金和中国科学院遗传与发育生物学研究所振声奖学金、益海嘉里奖学金等。导师关
注每一位学生的成长, 注重研究生创新能力的培养。积极引导研究生开展跨学科和跨地区的社会实践, 邀请
海内外知名学者参加研究生的培养工作, 举办形式多样的学术研讨会与报告会, 为人才的成长营造良好的
环境和氛围。另外中心有研究生学生会、研究生党支部和各种社团, 同学们的业余生活丰富多彩。
3 研究生待遇
研究生在学期间享有相应的研究助理薪金, 硕士生每年 25 000元左右, 博士生每年 35 000元左右, 定向
和委培生也有机会获得三助岗位津贴。此外, 部分优秀学生每年可获得中国科学院研究生院奖学金、冠名奖
学金等奖励。2010年新建的学生公寓, 宽敞明亮(两人/间), 具有独立卫生间和淋浴条件, 中心食堂伙食可口
且价位低, 深受同学好评。
4 研究生就业
研究生毕业后多数赴国内外大学、科研院所等企事业单位就职或从事博士后研究工作, 平均就业率为
97.6%(2006—2012年数据统计)。
5 联系方式
招生代码: 学校代码: 80001 院系代码: 80156
单位网址: http://www.sjziam.cas.cn
联系部门: 人事教育部门
联系人: 王老师 毛老师
联系电话: 0311-85801050; 0311-85814366