基于电磁感应成像植被斑块土壤水盐效应研究

蒋志云,李小雁,张思毅,吴华武,马育军,胡中民

1 华南师范大学地理科学学院,广州 510631 2 北京师范大学地理科学学部自然资源学院,北京 100875 3北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875 4 广东省生态环境技术研究所,广州 510650 5 中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京 210008

非连续性植被斑块格局是一种世界范围内十分常见的自然景观,其分布区域约占全球陆地面积的30%,广泛分布在非洲、美洲、大洋洲、欧洲及亚洲等地的干旱半干旱区[1-3]。当前研究普遍认为,地表水文过程在植被斑块形成、维持及演变中起着十分关键的作用[2, 4],植被斑块通过调节地表径流、入渗及土壤水分等水文过程,使其周围形成一个土壤水分富集区,而水分的运移带动养分等营养物质的聚集,从而促进植被生长、影响群落结构与生态系统功能[5]。因此,斑块状植被与地表水文过程间相互作用关系研究,已经成为国际植物适应干旱研究的前沿与热点领域,被众多国际主流刊物时常报道[2- 3,6- 7]。

土壤水分是干旱半干旱区植被格局与结构的关键影响因素。很多研究认为,植被与水分入渗之间存在一种正反馈关系：在植被密度高的地方常会入渗更多的水分,从而使得土壤水分产生空间异质性[8]。另外,土壤盐分也是干旱区植物生长的环境限制因子之一,影响植被格局形成[9],高浓度盐分胁迫会扰乱水势及离子分布的动态平衡,导致植物细胞损坏、生长受阻甚至死亡[10]。虽然目前研究已经认识到植被斑块能够影响土壤水分、盐分及养分的空间分布,汇集水分及养分从而形成“资源岛”[8, 11- 12],但大部分停留在“量”的对比上,如植被斑块与裸地间水分及养分含量的对比。然而,静态的“量”的对比通常很难反映具体的水文过程,且常得出相悖的结论。例如,很多认为植被斑块聚集水分及养分,使其水分及养分高于裸地或基质斑块[5,8, 12],但也有研究指出植被斑块水分低于裸地[13]。因此,揭示植被斑块对土壤水分动态变化过程的影响,如次降雨过程中植被斑块对水分再分配过程的影响、以及不同干湿季节植被斑块土壤水分动态变化等,对认识植被斑块格局与土壤水文过程间相互作用关系具有重要意义,而这种动态的过程却因缺乏合适的观测工具而难以捕捉到,成为了植被斑块研究的难点问题[14]。

传统研究土壤水盐的方法如烘干法、中子仪法、TDR法,很难准确表达异质性土壤水盐空间分布及其动态变化[14]。近年来,电磁感应方法(Electromagnetic induction, EMI)被引入土壤性质研究中,它通过产生电磁感应图像,可以用于建立与土壤性质变化间的联系,因其测定快速、准确且便捷,已经成为国内外土壤-水文-环境领域研究的热点方法[15- 18]。许多研究通过分析EMI所产生的土壤表观电导率(ECa)与土壤水分、土壤粘粒含量之间的关系,认为ECa可作为土壤的指示器,且可用来揭示植被空间格局与土壤性质间的关系[15- 19]。同样很多研究将EMI技术应用于土壤盐分测定,国内目前主要将电磁感应技术应用于土壤含盐量测定、土壤盐渍剖面分类与盐分空间变异等方面[20- 22]。然而,目前研究一般将EMI用于揭示某一种土壤性质,而同时用于分析土壤水分与盐分变化过程及其对植被斑块格局的响应的研究十分匮乏,尤其在国内还鲜有报道。因此,应用EMI研究植被斑块格局与土壤水盐动态过程,对于深入认识植被斑块对土壤水文过程的影响具有重要意义。

芨芨草(Achnatherumsplendens)是广泛分布在亚欧大陆干旱半干旱区具有耐寒、耐旱、耐盐碱等优点的深根性多年生草本植物,在空间上常呈斑块状聚集分布[23]。青海湖流域分布着大面积的芨芨草群落,其主要分布在环青海湖湖盆区北部和东南部海拔2900—3350m的湖岸冲洪积平原,形成一条1—15 km的植被带,是人畜活动的主要聚集地,且在防风固沙、水土保持及生物多样性保护方面起着重要作用[24]。然而,近几十年来,受气候变化与人类活动的影响,青海湖环湖地区芨芨草草地退化与生态系统功能下降等问题十分严峻,出现了草地水源涵养能力降低、水土流失、草地退化及荒漠化等现象[25- 26]。因此,选择青海湖流域芨芨草斑块群落作为研究对象,采用EMI方法研究土壤水分及盐分变化过程,揭示芨芨草斑块对土壤水盐动态过程及季节性变异的影响,对理解斑块植被与地表水文过程相互作用关系具有重要意义,也可为芨芨草草原生态环境恢复与治理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于青海湖流域北岸刚察县三角城种羊场地区的芨芨草草原(37°14′52.7″ N, 100°14′8.5″ E),海拔约3200 m,该地区辐射强、温差大且干旱少雨,属于高原大陆性气候。据刚察站多年气象资料分析,该地年平均气温为-0.6 ℃,年平均降雨量为370.3 mm,且主要集中在生长季(5—9月),年平均蒸发量为607.4 mm[17- 18]。芨芨草群落结构一般为2—3层,第一层为高大的芨芨草草丛,其他禾草植物如针茅(Stipakrylovii)、冰草(Agropyroncristatum)、羊草(Leymuschinensis)、早熟禾(Poamalaca)等构成第二层,第三层为一些低矮的杂草,如冷蒿(Artemisiafrigida)、阿尔泰狗娃花(Heteropappusaltaicus)等[27]。因此,本研究将芨芨草植株冠层垂直投影区域称为芨芨草斑块,包括芨芨草以及生长在其冠层下方的其他所有植物,芨芨草斑块之间生长低矮杂草区域称为基质区(图1)。坡度约为1—2°,芨芨草斑块外围一般比基质区地势低,存在微地形。土壤主要是栗钙土,由寒冻雏形土(mol-cryic cambisols)发育而来,土层深度约100 cm,浅层土壤田间持水量29.7%—32%[28]。

1.2 电磁感应(EMI)实验

选择典型芨芨草斑块群落分布区作为EMI实验样区,大小约为60 m×60 m。EM38大地电导率仪(Geonics Limited, Ontario, Canada)由加拿大Geonics公司研发,基于电磁感应原理获得土壤表观电导率(Apparent Electrical Conductivity,ECa),有关其工作原理、操作及校正方法已有较多详细介绍[16, 20- 22, 29]。在样区内由东至西以3 m间距设计21条样线,每次实验在设计的样线上以1 m/s左右的速度行驶。选择2013—2014年中14次EMI监测实验,2013年9次,有4次为2013年8月19—23日强降雨事件雨前、雨中、雨后的监测实验,2014年5次。

图1 青海湖北岸芨芨草草原景观图 Fig.1 The landscape of A. splendens steppe in northern Qinghai Lake

采用绘图法,将实验样区细分为3 m×3 m的网格,芨芨草斑块冠幅的垂直投影为其轮廓,将轮廓对应地绘制在坐标纸上,扫描成图后采用ArcGIS软件矢量化,得到芨芨草斑块空间分布图。自动气象站安装在距离实验样区约100 m处,主要监测降水、土壤温度、空气温湿度及辐射等。

1.3 土壤性质

1.3.1土壤水分与盐分

实验样区内选择20个样点取土壤样品,其中15个样点选在芨芨草斑块内部,5个在基质区中。土壤样品采集深度为0—80 cm(基质区一般为0—50 cm),间距为10 cm。采集的样品带回实验室,每个样品中的一半用烘干法测土壤水分,另一半测土壤盐分。风干后过2 mm筛,与蒸馏水按照1∶5的质量比例混合,过滤后采用上海雷磁DDS- 307电导仪测土壤溶液电导率EC1∶5。因土壤溶液电导率与土壤含盐量之间具有极显著的相关性,一般采用土壤溶液电导率近似代替土壤含盐量[30]。每次取土样后,采用EM38的Station Mode测定每个采样点的ECa值。2013与2014年共采样10次(其中9次测土壤盐分),约1300个样品。

1.3.2土壤非饱和导水率

采用微型圆盘入渗仪(Decagon Devices, Inc. USA)测土壤非饱和导水率,吸力值设置为5、20、60 mm,入渗仪底盘直径45 mm。在实验样区内选取5个典型的芨芨草斑块,每个芨芨草斑块及相邻基质区各测5个重复,每次测量均测3个吸力值,总共150次测量。

1.3.3其他土壤性质

用容积为100 cm3的环刀取原状土测定土壤容重,土壤孔隙度是根据对芨芨草原状土柱进行CT扫描解译而得,具体实验过程与数据处理参考Hu等[31]。土壤机械组成在轻工业环境保护研究所采用马尔文激光粒径分析仪测得。

1.4 径流系数

选择3组典型的芨芨草草丛及相邻基质区建设地表径流小区,尽量保证相似的坡度及植被覆盖。径流小区是用彩钢板围建而成,直径为112.8 cm,插入土层深度10 cm,在低洼处设计出水口,用塑料管连接出水口与收集桶。2014年共收集径流14次,根据降雨量与径流量计算径流系数。

1.5 数据处理

1.5.1ECa数据前处理

首先通过建立ECa时间序列,去除不动点及奇异值。其次,将相同地点的重复值进行平均。因各次ECa测量时土壤温度不一致,为排除温度对ECa的干扰,将ECa数据进行温度校正,校正温度为25℃,具体参考Reedy和Scanlon[19]：

EC25=ECa{0.4779+1.3801e{-T/25.654))

(1)

式中：EC25表示校正温度为25℃时的ECa值,T表示实际温度(℃)。

1.5.2ECa制图过程

采用普通克里格方法插值ECa图,插值单元为0.25 m×0.25 m,采用ArcGIS 9.3软件进行制图。为了分析ECa图的时间稳定性,参考Zhu 等[16]的研究方法,采用ECa的相对差异平均值来表征,详细计算过程如下：

(2)

(3)

(4)

1.5.3方差分析

土壤水分以80 cm土体的平均储水量(mm)表示,而土壤盐分则是土体的加权平均值(mS/m)。运用SPSS17.0软件采用偏相关方法检验表观电导率与土壤水分、盐分间的相关关系。采用方差分析对比芨芨草斑块、斑块边缘及草地土壤水分、盐分及其他土壤性质的差异,及土壤水盐在生长季尺度内的变化特征,建立ECa与土壤水分、盐分之间的多元回归模型并进行检验与诊断。

2 结果分析

2.1 降水分布特征

图2表示2013—2014年度研究区逐日降雨量,2013年降雨总量为364.09 mm,日降雨量>10 mm的降雨事件主要分布在8—9月,特别指出的是,8月19—23日出现1次连续强降雨事件,且该段时期总降雨量达96.7 mm(8月20日降雨量为45.9 mm),占年降雨量26.56%。2014年降雨量为390.40 mm,日降雨量>10 mm的降雨事件有10次,主要分布在6—8月。芨芨草草原降雨时期主要为4—10月,且分布不均匀,日降雨量>10 mm的降雨事件主要发生在6—8月。

图2 2013—2014年芨芨草草原日降雨量Fig.2 Daily rainfall of A. splendens steppe in 2013 and 2014

2.2 ECa与土壤水盐的关系

表1列出了表观电导率与土壤水分、盐分间的偏相关系数。结果指出,表观电导率与土壤水分的相关关系显著(P<0.01),且芨芨草斑块相关系数大于基质区；ECa与土壤盐分也呈现显著的相关关系(P<0.01),但基质区相关系数大于芨芨草斑块。对芨芨草斑块来说,ECa与土壤水分的相关性更显著,而基质区,ECa与土壤盐分的相关系数稍大。总体来说,土壤水分、土壤盐分与ECa之间存在显著的相关关系。

表1 ECa与土壤水分、盐分的偏相关系数

**表示在0.01水平上相关显著;ECa：土壤表观电导率,SW：土壤水分,SA：土壤盐分,ST：土壤温度

建立以土壤水分(SW)和土壤盐分(SA)为自变量,ECa为因变量的初始多元线性回归模型,通过分析标准化残差与土壤水分、盐分间的关系,采用库克距离法去除少量极端值所产生的杠杆效应后,建立逐步回归法改进模型如下：

ECa=3.440×SW+0.220×SA-43.301(P<0.01,R2=0.810)

(5)

改进后模型均方差小于初始模型,决定系数R2增大,说明改进后的模型具有较高的可靠度与准确性。R2=0.810,说明土壤水分与盐分可解释ECa变化的81%。

2.3 ECa空间分布格局

图3给出了2013—2014年生长季的ECa空间分布图,颜色由红-黄-绿-蓝表示ECa值逐渐增大,表2列出了ECa分布图的部分统计值。在生长季初期,如2013年5月20日,ECa图大片区域呈红(黄)色,ECa平均值为19.78 mS/m,为两年14次测量中最小值。进入生长季(6—9月),ECa图明显朝蓝(绿)色变化,ECa分布图的平均值、最小值和最大值均明显增大(表2)。不过每次ECa值的高低还与实际AP7(Antecedent Precipitation during the previous 7 day：测量前7天的降雨量)有关,如2013年5月20日的AP7只有6.3 mm,ECa值最低,到6月10日时AP7高达44.2 mm,ECa分布图明显变绿(蓝)。随着8月19—23日强降雨事件后,8月21、22、24日的AP7分别达到67.4、90、96 mm,ECa分布图呈现非常显著地变化,其中8月24日的ECa平均值、最小值及最大值是两年14次测量的最高值,最小值为17.64 mS/m,接近5月20日的平均值。9月5日的AP7虽然只有20.8 mm,但因受到强降雨事件的影响,ECa分布图与8月24日相比差异很小。

图4给出了8月21、22、24日、9月5日和8月9日的ECa差值图,显著地揭示了雨后ECa分布图动态变化,降雨1 天(8月21日)样区整体ECa值基本上大于雨前,但东部及西南部呈黄色,少数地区呈红色,说明ECa增加幅度不大(<10 mS/m)。降雨2天,样区ECa分布差值图出现了显著变化,大部分地区呈绿色。降雨3天,样区ECa分布差值图基本呈绿(蓝色),ECa值显著增大。2014年ECa空间分布图变化趋势也基本符合类似规律。

另外,相对差异值可以表示时间稳定性,若某点的值大于零,说明该点的ECa值始终大于整个区域的平均值,当值小于零时,则表示ECa值始终小于整个区域的平均值。从ECa相对差异图(图5)可以发现,芨芨草斑块分布区域均是绿或蓝色区域,说明芨芨草斑块分布区域的ECa值始终大于平均值,而斑块间地草地的ECa分布区域是红色或黄色,ECa值始终小于平均值。因此,ECa在空间上表现出稳定的异质性现象,且芨芨草斑块分布格局与ECa相对差异图具有很好的对应关系。

表2 ECa空间分布图统计描述

AP7表示前7天降雨量总和,Antecedent Precipitation during previous 7 days

图4 2013年8月21、22、24及9月5日与8月9日ECa差值图(多边形表示芨芨草斑块)Fig.4 ECa maps (21, 22, 24 August and 5 September) subtracted from 9 August, with polygons representing the ‘meta’ A. splendens patches

图5 2013—2014年ECa相对差异图(多边形表示芨芨草斑块)Fig.5 The average relative difference of ECa maps from 2013 to 2014, with polygons representing the ‘meta’ A. splendens patches

2.4 土壤性质

对比芨芨草与基质区表层土壤性质发现(表3),芨芨草斑块表层土壤黏粒含量相对低,粉粒和砂粒含量相对高。同时,芨芨草斑块表层土壤非饱和导水率显著高于基质区,在高(-5 mm)、中(-20 mm)、低(-60 mm)水头下均是如此。另外,芨芨草斑块表层土壤相具有明显的大孔隙特征,其孔隙度(17.69%)显著高于基质区的孔隙度(1.04%)。不过芨芨草斑块表现出较低的产流效率,其径流系数显著低于基质区。因此,芨芨草斑块因其具有较高的砂粒含量、较大的孔隙度,所以其非饱和导水率显著高于基质区,降雨后水分相对较易下渗进入土壤,所以产生径流量相对于基质区较少,基质区则表现出相对高的产流率。

图6给出了2013、2014年度生长季基质区与芨芨草斑块0—80 cm土壤水分与盐分含量,芨芨草斑块的土壤水分高于基质区约8.8%—48.2%,尤其是在非降雨期,如2013年8月9日,芨芨草斑块的土壤水分显著高于基质区(P<0.05),而随着强降雨后,它们之间的差异性在缩小,如8月22日与9月5日,芨芨草斑块土壤水分略高于基质区。而芨芨草斑块下的土壤盐分显著高于基质区(P<0.01),是基质区的2.6—5.7倍,2013年基质区与芨芨草斑块变化规律一致,随着时间推移土壤盐分略微增加,且分别基本维持在30—40、165—185 mS/m区间,而2014年出现了相反的情况,基质区土壤盐分先增加后减小(20—40 mS/m)、芨芨草斑块土壤盐分则先减小后增加(140—165 mS/m)。整体上,土壤盐分的变化量不大。

表3 芨芨草斑块和基质区土壤性质及径流系数对比

Table 3 Particle size composition (USDA), porosity of surface soil (0—0.2 m), unsaturated hydraulic conductivity (mm/h) with 5, 20 and 60 mm suction, runoff coefficient (Rc) forA.splendenspatches and matrix patches

类型粒径组成Particle size composition/%非饱和导水率Unsaturated hydraulic conductivity/(mm/h)黏粒 Clay粉粒 Silt砂粒 SandK(5)K(20)K(60)隙度Porosity/%径流系数Runoff coefficient/%芨芨草斑块 Patches4.08±0.60 (n=15)57.78±1.05 (n=15)38.14±.044 (n=15)18.42±1.42a(n=25)10.37±1.48a (n=25)6.16±0.92a (n=25)17.69±5.02a (n=15)1.34±0.19b (n=14)基质区 Matrix6.69±2.01 (n=15)56.06±1.06(n=15)37.25±3.04 (n=15)13.04±0.36bA (n=25)7.86±1.07a (n=25)2.65±0.58b (n=25)1.04±0.27b (n=15)3.30±0.54a (n=14)

每列不同小写字母表示在0.05置信水平显著差异

图6 2013—2014年芨芨草和基质区土壤水分对比图Fig.6 Soil water storage for A. splendens patches and matrix patches from 2013 to 2014同一日期不同字母表示在0.05置信水平显著性差异

图7 2013—2014年芨芨草和基质区土壤水分对比图Fig.7 Soil salinity for A. splendens patches and matrix patches from 2013 to 2014同一日期不同字母表示方差分析通过0.05置信水平显著性检验

3 讨论

本研究结果指出ECa与土壤水分、土壤盐分间十分显著的相关关系(P<0.01,表1),且根据所建立的多元回归模型(R2=0.81)可知,ECa变化的81%是由土壤水分与盐分变化所解释,说明可根据ECa的变化来反演土壤水分与盐分的变化,这与目前许多EMI研究结论一致[15- 19, 21, 29]。因此,根据ECa时空动态分析结果(图3、图4),芨芨草斑块分布区ECa增加值显著高于基质区,说明水分在芨芨草斑块入渗速率快,芨芨草斑块在次降雨后水分的入渗量显著高于基质区,因此植被斑块能够影响水分再分配过程。这与Robinson 等[15]采用ECa实时动态图反演土壤水分的动态变化,从而识别了研究区的水分聚集区与消耗区的研究结果一致。所以在短时期内,当土壤盐分变化小时,土壤水分的变化主导ECa的变化。

次降雨事件前后ECa空间变化图及差值图在时间动态上主要反映了水分的动态变化,而空间分布的差异性则受土壤水盐的空间格局共同影响。ECa时间稳定性分析结果(图5)指出芨芨草斑块的平均相对差异值均在零以上,说明在任何湿度条件下,芨芨草斑块附近ECa值总是相对较高,意味着芨芨草斑块总是含有相对较高的土壤水分及盐分。结合土壤性质分析结果(表3),芨芨草斑块相比基质区来说,土壤含有相对较高的砂粒含量、表层的非饱和导水率及大孔隙率,有助于雨水以优势流的形式下渗至深层土壤[31],这在其他生态系统中也比较常见[32-33]。在旱期,芨芨草因其较大的冠幅,能有效降低太阳辐射及风速,从而降低土壤蒸发,减少水分的散失而保蓄水分[34]。在芨芨草斑块冠幅及其根系的作用下,其斑块下土壤性质发生了变化,更有利于水分下渗与保持,使得斑块下土壤水分显著高于基质区,与其他灌木或树木的生态水文机理类似[35],说明芨芨草斑块具有聚水蓄水的作用。此外,芨芨草还是一种生态可塑性很强的深根性植物,根系分布密集[34],据吴华武等人[36]针对青海湖流域芨芨草水分利用来源研究表示,芨芨草根系吸水深度能敏锐地响应土壤水分变化,在湿润期主要利用表层土壤水,而在干旱期则转至深层土壤水。因此,芨芨草斑块对水分运移的影响及水分利用方式符合干旱地区植被水分聚集适应理论与高效用水策略[37]。

根据ECa图的季节变化与土壤水分、盐分测分析结果(图3、6、7),从旱期到湿期,芨芨草斑块及基质区土壤水分均显著增加,ECa图能敏锐地捕捉到这种变化,芨芨草斑块的土壤贮水量高于基质区；而从湿期到旱期,ECa图也能精确地反映出芨芨草斑块与基质区土壤水分的降低,但芨芨草斑块的土壤贮水量仍高于基质区(图6)。另外,芨芨草斑块土壤盐分显著高于基质区(图7),但随着湿度条件增加,其芨芨草斑块土壤盐分稍增多,而基质区稍减少。土壤水盐在空间上表现出一种稳定的格局,即芨芨草斑块土壤水盐总是高于基质区,这也从ECa图的时间稳定性分析结果中得到了验证(图5),说明芨芨草斑块通过影响土壤水力性质从而具有明显的聚集水盐的功能。芨芨草斑块的土壤盐分含量显著高于基质区(P<0.01),但是在芨芨草斑块除芨芨草外其他草本物种数、盖度及地上生物量又显著低于基质区[18],这可能说明芨芨草斑块通过创造一个高盐的环境与其他草本植物竞争。

根系吸水、径流再分配和地下水位等可能是芨芨草斑块盐分聚集主要原因。首先,芨芨草根系主要分布在0—40 cm土壤,水平方向能延伸到冠幅外1—2 m,盐离子在根系吸收水分的过程中被运移至斑块下。王珺等[38]同样发现芨芨草根系区盐分含量较高,其认为根系吸水是盐分运移聚集的关键因素。但由于芨芨草根系具有拒盐性,盐离子不能随水分进入芨芨草根系,周玲玲等[39]通过解剖芨芨草根系的营养器官发现,芨芨草根系外皮层细胞与环内皮层细胞非常厚,使得盐离子难以进入中柱,从而使得根系与地上部分免受盐分胁迫。因此,由根系吸水驱动的盐离子进入芨芨草根系区而逐渐聚集。其次,径流的再分配过程也会对盐分分布产生影响[11],径流实验分析结果(表3)指出芨芨草斑块区域径流系数显著小区基质区,由于芨芨草斑块外围地势稍低于基质区,受微地形影响,降雨后径流从基质区流向芨芨草斑块区,特别是在强降雨事件发生后芨芨草斑块可能会受到周围基质区径流的补给。最后,浅层地下水分布也可能是盐分聚集的原因之一[40]。根据野外实际监测数据,芨芨草地下水位在2.5—2.7 m间波动,波动范围不大,地下水电导率均值约为94.4 mS/m。而依据地表水与地下水的盐水电导率管理分类,纯水< 70 mS/m,微含盐水为70—200 mS/m,中含盐水为200—1000 mS/m,高含盐水为1000—2000 mS/m[41- 42],说明芨芨草地下水属于微含盐水,但地下水是否是芨芨草的水源之一,目前仍没有定论[36],需要在未来的研究中进一步探讨。

4 结论

本文采用电磁感应方法(EMI)建立了芨芨草斑块格局与土壤水盐动态变化的联系,研究了芨芨草斑块格局对土壤水分、盐分动态变化的影响,得到以下结论：(1)青海湖流域芨芨草斑块群落土壤表观电导率(ECa)可用于表征土壤水分和盐分变化。通过ECa变化的影响因素分析,发现土壤水分、盐分与ECa具有显著相关关系；多元回归模型指出ECa变化的81%可由土壤水分与盐分的变化来解释,且土壤水分和盐分的解释量具有不可替代性；(2)EMI揭示了次降雨条件下芨芨草斑块能快速聚集土壤水分。次降雨后芨芨草斑块ECa增加值明显高于基质区,说明水分在芨芨草斑块入渗速率高于基质区,雨水在垂直方向较易入渗至芨芨草斑块土壤中；(3)不论干湿条件或不同季节,芨芨草斑块群落土壤水分及盐分空间格局表现出时间稳定性,即芨芨草斑块土壤水盐含量一直高于基质区,说明芨芨草斑块是水分与盐分的聚集区。