黄土高原切沟汇水区植被恢复模式对土壤饱和导水率的影响及机制

Effects and Mechanisms of Vegetation Restoration Patterns on Soil Saturated Hydraulic Conductivity in Gully Catchment Areas of Loess Plateau

摘要

目的 土壤饱和导水率（K_s ）是反映土壤水分和溶质运移能力的关键参数，对于理解和预测土壤水分运动和土壤侵蚀等过程至关重要。研究黄土高原切沟汇水区不同植被恢复模式下K_s 的变化规律及影响因素，对区域水土流失改善具有重要意义。 方法 选取纸坊沟小流域38个典型植被恢复样地（5个裸地、3个旱地、8个乔木林地、3个其他林地、5个灌木林地和14个其他草地）为研究对象，测定不同样地0~10 cm土层K_s 、土壤理化性质和根系特征，利用Spearman相关性分析、偏最小二乘回归（PLSR）和多元逐步回归分析揭示植被恢复模式对K_s 的影响机制，并建立K_s 预测模型。 结果 不同植被恢复模式下K_s 差异显著（p<0.05），平均K_s 大小为灌木林地（1.46 mm/min）>其他林地（1.36 mm/min）>其他草地（1.23 mm/min）>乔木林地（1.04 mm/min）>旱地（0.65 mm/min）>裸地（0.15 mm/min）。Spearman相关性分析和PLSR模型表明，砂粒、黏粒、体积质量、最大持水量、非毛管孔隙度、根体积密度、根质量密度、1~2 mm径级根质量密度、0~1 mm径级根质量密度是影响K_s 的重要因子。逐步线性回归显示，加入根系指标后，预测模型解释力得到显著提升，表明中等根系通过扩张孔隙网络与抵消压实效应显著优化K_s。 结论 植被恢复通过根系与土壤相互作用，改善孔隙结构并显著提升K_s。研究结果为黄土高原生态恢复工程的配置优化及水文模型参数化提供科学依据。

Abstract

Objective Soil saturated hydraulic conductivity （K_s ） is a critical parameter reflecting the transport capacity of water and solutes in soil， and is crucial for understanding and predicting processes such as soil water movement and soil erosion. Investigating the variation patterns and influencing factors of K_s under different vegetation restoration patterns in gully catchment areas of the Loess Plateau is of great significance for improving regional soil and water loss. Methods Thirty-eight typical vegetation restoration plots in the Zhifanggou small watershed （5 bare lands， 3 drylands， 8 arbor forests， 3 other forests， 5 shrub forests， and 14 other grasslands） were selected as the research objects. The K_s， soil physicochemical properties， and root characteristics of the 0-10 cm soil layer in different plots were measured. Spearman correlation analysis， partial least squares regression （PLSR）， and multiple stepwise regression analysis were used to reveal the influencing mechanisms of vegetation restoration patterns on K_s， and the K_s prediction model was established. Results Significant differences in K_s were observed under different vegetation restoration patterns （p<0.05）. The average K_s values were ranked as follows： shrub forests （1.46 mm/min）>other forests （1.36 mm/min）>other grasslands （1.23 mm/min）>arbor forests （1.04 mm/min）>drylands （0.65 mm/min）>bare lands （0.15 mm/min）. Spearman analysis and the PLSR model indicated that sand content， clay content， bulk density， maximum water-holding capacity， non-capillary porosity， root volume density， root mass density， root mass density in 1-2 mm diameter classes， and root mass density in 0-1 mm diameter classes were important influencing factors on K_s . Stepwise linear regression showed that after adding root indicators， the explanatory capacity of the prediction model was significantly improved， indicating that intermediate roots significantly optimized K_s by expanding the pore network and offsetting compaction effects. Conclusion Vegetation restoration markedly enhances K_s by improving pore structure through root-soil interactions. The research results provide a scientific basis for optimizing ecological restoration project configurations and hydrological model parameterization in the Loess Plateau.

Graphical abstract

关键词

饱和导水率 / 植被恢复 / 偏最小二乘回归 / 多元逐步回归 / 切沟汇水区

Key words

saturated hydraulic conductivity / vegetation restoration / partial least squares regression / multiple stepwise regression / gully catchment areas

土壤饱和导水率（K_s ）是表征土壤水分和溶质运移能力的关键参数，其变化直接调控降水入渗效率、地表径流生成阈值及土壤侵蚀动力学过程^［1-2］。作为水文模型的核心输入参数，K_s 的精确量化对解析陆地-大气界面水热交换及包气带溶质迁移规律具有决定性作用^［3-4］。K_s 受多种因素影响，已有研究表明土壤体积质量^［5］、质地^［6］、孔隙度^［7］和有机质^［8］等土壤理化性质对饱和导水率有影响，并已构建相应的K_s 预测模型^［9-12］。然而关于根系对饱和导水率的影响却仍然存在争论。有研究^［8，13］表明，根系对土壤的挤压作用导致土壤体积质量升高，土壤孔隙度降低，丰富的根系生长可能堵塞大孔隙并暂时降低饱和导水率。也有研究^［14-15］发现，植物根系和土壤颗粒之间的相互作用可以通过创造优先流通道和增强土壤孔隙之间的连通性来增加K_s。目前关于根系影响土壤水力特性的作用机制仍存在认知不足，尤其是在与根系特征和土壤理化性质等参数建立定量关联方面缺乏系统性表征^［16-17］。

黄土高原是全球土壤侵蚀最为严重的生态脆弱区之一，在特殊的地貌结构、强烈的降雨冲刷及长期不合理的土地利用作用下，切沟侵蚀已成为该区域最强烈的侵蚀形态^［18］。切沟汇水区是切沟侵蚀发生与演化的直接产流单元，承担着汇集地表径流与动能传递的核心功能，其水文过程与土壤退化问题长期制约着区域生态安全^［19］。与非切沟汇水区相比，切沟汇水区具有更强的汇流特征和水动力强度，在降雨过程中易形成集中径流，导致地表扰动剧烈、土壤结构破坏显著，从而表现出更高的水文响应敏感性与侵蚀风险^［20］。在此背景下，实施科学合理的植被恢复措施，不仅有助于削弱地表径流动能、稳定土壤结构、抑制沟蚀发展过程，还能够提升区域水文调节能力与生态系统服务功能，对黄土高原水土保持与生态修复具有重要意义。

植被通过截留降水、提升土壤入渗性能、降低径流侵蚀动力等方式显著影响切沟发育^［21］。自1999年实施“退耕还林（草）”工程以来，大规模植被恢复工程通过改变地表覆盖结构和土壤性质，显著影响土壤水分运移机制^［22］。QIU等^［23］研究发现，与农田相比，灌木K_s 增加155%，林地增加91%，草地增加23%；ZHAO等^［10］研究表明，K_s 平均值遵循草地>农田>林地的递减顺序；PAN等^［24］研究表明，植被恢复后K_s 平均值为林地>灌木>草地。表明植被恢复对K_s 的改善效应呈显著的空间异质性，而针对切沟汇水区的植被恢复模式与K_s 协同机制仍缺乏系统认知。基于此，本研究以黄土高原切沟汇水区为研究对象，探究不同植被模式下的K_s 及其影响因素，揭示植被恢复对K_s 的作用机制，以期为黄土高原植被恢复的成效评价及优化配置提供理论依据，也为区域生态水文模型和土壤侵蚀模型的参数化提供重要支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

安塞区纸坊沟小流域（36°43′28″~36°46′42″N，109°13′46″~109°16′03″E）地处黄土高原中部，属典型的黄土丘陵沟壑区，流域面积8.27 km²，海拔1 100~1 400 m。该流域受半干旱大陆性季风气候影响，年降水量为505 mm，降雨时空分布不均，主要集中于夏季。年平均气温8.8 ℃，平均无霜期159 d。流域内主要土壤类型为黄绵土。目前流域内的主要乔木类型主要有刺槐（Robinia pseudoacacia）、旱柳（Salix matsudana）、油松（Pinus tabulaeformis）、小叶杨（Populus simonii）和国槐（Sophora japonica）等；灌木类型主要有柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii）、沙棘（Hippophae rhamnoides）、白刺花（Sophora davidii）和黄刺玫（Rosa xanthina）等；草本类型主要有白羊草（Bothriochloa ischaemum）、白莲蒿（Artemisia gmelinii）、茵陈蒿（Artemisia capillaris）、猪毛蒿（Artemisia scoparia）和大披针苔草（Carex lanceolata）等。

1.2 研究方法

1.2.1 样品采集

基于2024年6月针对安塞区纸坊沟小流域切沟汇水区的实地调查，本研究选取38个典型植被恢复样地^［25-26］，包括5个裸地、3个旱地、8个乔木林地、3个其他林地、5个灌木林地及14个其他草地（图1）。其中，其他林地的植被恢复时长约为2 a，除旱地外其余样地均已撂荒或处于恢复状态约25 a。所有样地植被恢复前土地利用类型均为旱地，选择的这些样地具有相似的坡度和以往的耕作模式。在每个样地内，通过开挖土壤剖面采集0~10 cm土层的土壤样品。使用自封袋收集扰动土，用于测定土壤质地和有机质；采用铝盒和容积为100 cm³的环刀采集原状土，用于测定土壤物理性质，每个样地重复采集3次。使用直径11 cm、高8 cm的PVC管采集原状土，用于测定土壤饱和导水率及根系相关指标，每个样地重复采集5次。

1.2.2 室内分析

采集的扰动土经室内风干、研磨后过2、0.25 mm筛，采用重铬酸钾热容量法测定有机质，采用马尔文激光粒度分析仪（Mastersizer 2000）测定其颗粒组成、黏粒直径（<0.002 mm）、粉粒直径（0.002~0.05 mm）和砂粒直径（0.05~2 mm）。使用铝盒采集的原状土用Yoder湿筛法测定土壤水稳性团聚体，振筛机30 r/min运行10 min，团聚体分级为>5、5~2、2~1、1~0.5、0.5~0.25 mm。团聚体平均重量直径（MWD，mm）计算公式为：

\mathrm{M}\mathrm{W}\mathrm{D}={{\displaystyle \sum _{i-\mathrm{1}}^n}{X}_i{W}_i}_{}（1）

式中：X_i 为每一级团聚体的平均直径，mm；W_i 为第X_i 级团聚体重量百分数，%。

采集的原状土用环刀法^［26］测定土壤体积质量、最大持水量、田间持水量、毛管孔隙度和非毛管孔隙度。PVC管采集的原状土，采用定水头法^［26］测定K_s。测定完成后，将土体中的根系小心洗出，利用Canon3扫描仪对根系进行扫描（DPI=600），借助WinRHIZO软件计算根长、根体积及根表面积等参数。完成扫描的根系，按照≤1、1~2、2~5、>5 mm的径级，分别装入信封袋，在65 ℃条件下烘干至恒重，得到不同径级的根系生物量。最后，依据采集的土样体积，分别计算得出根长密度（RLD，cm/cm³）、根体积密度（RVD， cm³/cm³）、根表面积密度（RSD， cm²/ cm³）及根质量密度（RMD，kg/m³）。

饱和导水率的计算公式为：

K_T=\frac{QL}{AtH}（2）

式中：K_T 为T温度下的饱和导水率，mm/min；Q为环刀下方出水量，cm³；L为原状土高度，cm；A为原状土横截面面积，cm²；t为时间，min；H为水头高度，cm。

为消除水温对饱和导水率的影响，将不同水温下测量的K_T 转换为10 ℃温度下的值，计算公式为：

K_s=\frac{K_T}{\mathrm{0.7}+\mathrm{0.03}T}（3）

式中：K_s 为10 ℃水温下土壤饱和导水率，mm/min；T为试验期间的水温，℃。

根系指标计算公式为：

\mathrm{R}\mathrm{M}\mathrm{D}=\frac{M}{V}（4）

\mathrm{R}\mathrm{L}\mathrm{D}=\frac{\mathrm{R}\mathrm{L}}{V}（5）

\mathrm{R}\mathrm{S}\mathrm{D}=\frac{\mathrm{R}\mathrm{S}\mathrm{A}}{V}（6）

\mathrm{R}\mathrm{V}\mathrm{D}=\frac{\mathrm{R}\mathrm{V}}{V}（7）

式中：M为根系干重，g；RL为根系总长度，cm；RSA为根系总表面积，cm²；RV为根系总体积，cm³；V为取样体积，cm³。

2 结果与分析

2.1 不同植被恢复模式的土壤理化性质

不同植被恢复模式的土壤性质差异较大（表1）。土壤剖面平均体积质量为1.06~1.28 g/cm³，平均最大持水量和田间持水量分别为38.51%~53.18%、34.75%~44.16%，平均非毛管孔隙度、毛管孔隙度分别为3.02%~7.19%、46.00%~50.61%。平均有机质和团粒平均重量直径分别为5.29~15.89 g/kg、0.58~4.07 mm，平均黏粒、粉粒、砂粒体积分数分别为16.86%~25.60%、60.07%~63.45%和14.32%~21.33%。裸地的体积质量和黏粒体积分数显著高于旱地和其他植被恢复模式（p<0.05），而最大持水量、田间持水量、非毛管孔隙度、毛管孔隙度、有机质、粉粒和砂砾及团粒平均重量直径则显著低于旱地和其他植被恢复模式（p<0.05）。旱地的毛管孔隙度、粉粒和砂砾与不同植被恢复模式无显著差异（p>0.05），土壤体积质量、最大持水量和非毛管孔隙度与乔木林地有显著差异，但与其他林地、灌木林地和其他草地无显著差异（p>0.05）。旱地体积质量明显大于乔木林地（p<0.05），但与灌木林地、其他林地和其他草地无显著差异（p>0.05）；旱地最大持水量和非毛管孔隙度明显低于乔木林地，但与灌木林地、其他林地和其他草地无显著差异（p>0.05）；土壤有机质明显低于其他草地（p<0.05），与乔木林地、灌木林地和其他林地无显著差异（p>0.05）；黏粒明显高于灌木林地和其他林地（p<0.05），但与乔木林地和其他草地无显著差异（p>0.05）；团粒平均重量直径明显小于灌木林地和其他草地（p<0.05），与乔木林地和其他林地无显著差异（p>0.05）。可见，在不同理化指标上，不同植被恢复模式相对于旱地表现出不同差异。

2.2 不同植被模式的根系特征

不同径级根系的根质量密度在不同土地利用类型中分布趋势不同（图2）。

直径≤1 mm的根系在不同植被类型中均有分布，裸地和其他林地中未出现直径>2 mm的根系，旱地中未出现直径>5 mm的根系。

当根系直径≤2 mm时，乔木林地、灌木林地、其他草地的根质量密度显著大于裸地和其他林地（p<0.05），旱地、乔木林地和灌木林地间无显著性差异（p>0.05）。根长密度、根体积密度、根表面积密度和根质量密度在不同土地利用类型中分布趋势基本一致（图3），表现为其他草地>灌木林地>乔木林地>其他林地>裸地和旱地。不同植被恢复模式的根长密度、根体积密度、根表面积密度分别为0.34~3.51、0.95×10^-3~9.10×10^-3、0.06~0.56 cm²/cm³，灌木林地和其他草地显著大于裸地、旱地和其他林地（p<0.05）。不同植被恢复模式的根质量密度为0.09~2.09 kg/m³，乔木林地、灌木林地和其他草地显著大于裸地、旱地和其他林地（p<0.05），乔木林地、灌木林地和其他草地间无显著性差异（p>0.05）。

2.3 不同植被恢复模式的土壤饱和导水率

从图4可以看出，不同土地利用类型K_s 为0.15~1.46mm/min，平均K_s 大小为灌木林地（1.46 mm/min）>其他林地（1.36 mm/min）>其他草地（1.23 mm/min）>乔木林地（1.04 mm/min）>旱地（0.65 mm/min）>裸地（0.15 mm/min）。其中灌木林地、其他林地、乔木林地和其他草地的K_s 显著大于裸地和旱地（p<0.05），乔木林地、其他林地和其他草地的K_s 无显著性差异（p>0.05）。相较于裸地，灌木林地的K_s 提升871%，其他林地提升802%，其他草地提升716%，乔木林地提升594%，旱地提升335%。灌木林地的K_s 分别是其他林地的107%，其他草地的119%，乔木林地的140%，旱地的225%，裸地的973%。裸地的K_s 变异系数最大（52%），灌木林地的K_s 变异系数最小（16%）。

2.4 土壤饱和导水率影响因子分析

将土壤理化性质和根系特征与K_s 进行Spearman相关性分析（图5）表明，与K_s 具有显著相关性的因子中，土壤因子的相关系数绝对值由大到小分别为Sand（0.76）、BD（-0.75）、SWC（0.7）、Clay（-0.67）、NCP（0.59）、FC（0.55）、OM（0.44）、CP（0.33）；根系因子的相关系数绝对值由大到小分别为RVD（0.63）、d₁₂（0.62）、RMD（0.58）、d₁（0.57）、RSD（0.56）、RLD（0.49）、d₂₅（0.44）。其中K_s 与BD、Clay呈负相关，与其他因子呈正相关。K_s 与Silt、MWD、d₅无显著相关性（p>0.05）。

依据相关性分析结果（图5）可知，土壤饱和导水率的影响因子之间也存在显著的相关性。为确定影响土壤饱和导水率的核心驱动因子，本研究构建了偏最小二乘回归（PLSR）模型（R²=0.83）。在PLSR模型框架下，以变量重要性投影（VIP）作为关键评估指标。当某一变量的VIP值>1时，该变量被认定为对K_s 具有关键影响的重要变量。从VIP值（图6）可以看出，影响K_s 变化的主要因子为Sand（1.51）、Clay（1.38）、BD（1.30）、SWC（1.30）、NCP（1.07）、RVD（1.05）、RMD（1.05）、d₁₂（1.04）、d₁（1.00）。这些因子均与K_s 显著相关（p<0.05）。

为进一步探究K_s 的动态变化机制，本研究选取PLSR模型中VIP值>1的土壤理化指标（Sand、Clay、BD、SWC、NCP）构建线性逐步回归模型。分析表明，BD与Sand构成最优的预测组合见公式（8），模型调整后R²达0.78，表明土壤物理结构对K_s 具有显著解释力。在物理模型基础上，引入PLSR筛选的根系因子（RVD、RMD、d₁、d₁₂）进行模型优化。引入d₁₂的复合模型［公式（9）］调整后R²提升至0.85，模型解释力显著提升（ΔR²=0.07，F=15.43，p=0.002）。表明土壤物理属性（BD、Sand）决定导水率的基线，而植被根系可能通过生物扰动和孔隙改造提供额外增益。

K_s=\mathrm{2.171}-\mathrm{2.58}\mathrm{B}\mathrm{D}+\mathrm{0.095}\mathrm{S}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{d}{R}^{\mathrm{2}}=\mathrm{0.78}（8）

K_s=\mathrm{1.397}-\mathrm{1.952}\mathrm{B}\mathrm{D}+\mathrm{0.94}\mathrm{l}\mathrm{n}(d_{\mathrm{12}}+\mathrm{1})+\mathrm{0.092}\mathrm{S}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{d}{R}^{\mathrm{2}}=\mathrm{0.85}（9）

式中：K_s 为土壤饱和导水率，mm/min；BD为土壤体积质量，g/cm³；d₁₂为1~2 mm径级的根质量密度，kg/m³；Sand为砂粒体积分数，%。

3 讨 论

3.1 不同植被恢复模式的饱和导水率

中国黄土高原大规模的植被恢复工程旨在减轻严重的水土流失和稳定区域生态系统^［18］。本研究中，切沟汇水区不同植被恢复模式下的K_s 均呈显著提升趋势（图4），与前人^{［23，26］}研究结果一致，印证植被恢复在调控土壤水分动态中的关键作用。数据显示，切沟汇水区林地（乔木林地、灌木林地、其他林地）和草地（其他草地）的K_s 显著大于耕地和裸地，主要归根于林草植被的根系通过促进有机质积累、增强土壤团聚体稳定性、改善土壤孔隙结构等途径，有效降低土壤体积质量，增加非毛管孔隙比例，进而提升大孔隙连通性^［14-15］。本研究发现，耕地的K_s 显著高于裸地，主要归因于农业耕作措施对土壤结构的改良作用^［27］。而裸地因缺乏植被覆盖，土壤易受降雨侵蚀和径流压实，导致土壤体积质量升高、孔隙堵塞^［8，20］，进而饱和导水率显著降低。本研究中其他林地的K_s 显著高于裸地和旱地，但其根系指标却无显著差异。进一步分析表明，可能与研究区土壤质地特征密切相关，其他林地因恢复年限较短，表层根系发育尚未成熟，此时土壤原生质地成为主导因素^［28］，揭示植被恢复初期土壤物理性质的演变规律，即在此阶段土壤质地对K_s 的影响权重高于植被根系发育程度。

在本研究中，切沟汇水区不同植被恢复模式下灌木林地的K_s 提升最大，与裸地相比增加871%，与旱地相比增加125%。QIU等^［29］对黄土高原的研究结果表明，不同植被模式下K_s 依次为灌丛>草地>林地，灌丛较旱地增加87%，与本研究结果一致。而YANG等^［30］、ZHAO等^［10］研究指出，草地的K_s 提升效果最好，分别较旱地增加40%和60%，与本研究结论存在差异。主要原因在于黄土高原切沟汇水区独特的地貌水文条件，该区域在降雨过程中极易形成集中径流，造成剧烈的地表扰动和土壤结构破坏，导致表层土壤易大量流失，下层致密黏土层裸露，最终造成天然导水率显著降低^［20］。灌木林地因灌木根系强大的穿透能力与固土功能，协同林下草本植物形成的复合植被系统，相较于单一草地系统更能改善土壤孔隙结构，有效抑制土壤流失，从而显著提升K_s^［31］；而该区域乔木林地因根系主要分布于深层土壤，林下植被较少，对表层土壤的固持与改良作用相对有限。因此在切沟汇水区特殊的侵蚀环境下，灌木恢复模式对K_s 的提升效果更为显著，凸显灌木植被在该类区域水土保持中的关键作用。

3.2 土壤饱和导水率的主要影响因素

土壤理化特性对K_s 的调控作用是土壤水文过程研究的核心科学问题^［28］，PLSR模型发现，砂粒、黏粒、体积质量、饱和持水量、非毛管孔隙度等是影响K_s 重要的理化特性因子。其中，砂粒通过其粗颗粒特性形成稳定的大孔隙网络，改善孔隙连通性并降低水流阻力，从而显著提高K_s^［32］，与ZHANG等^［12］关于砂粒对导水性能促进作用的研究结论一致。黏粒则通过表面电荷吸附作用和胶结效应形成微孔隙结构，其吸水膨胀特性（如蒙脱石矿物）易导致孔隙堵塞，同时增加孔隙的曲折度，进一步降低K_s^［27］。ZHU等^［33］研究表明，土壤质地越细，土壤颗粒的比表面积越大，土壤水分吸附能力越强。土壤体积质量通过压缩土体大孔隙空间，减少总孔隙度尤其是非毛管孔隙占比，并增加孔隙系统的迂曲程度，最终导致导水性能下降，与毛娜等^［6］在黄土高原的研究结果一致，即当土壤体积质量降低时，疏松的土体结构能有效维持高孔隙度和良好的导水通道。非毛管孔隙是重力水传输的主要路径，对K_s 具有决定性作用。PAN等^［34］的研究表明，非毛管孔隙度与土壤体积质量共同解释K_s 变异的97.3%，印证大孔隙系统在导水过程中的主导地位。

根系系统通过直接构建生物孔隙网络与间接改良土壤物理化学性质，对K_s 产生显著调控作用^{［31，33］}。本研究中根体积密度、根质量密度、0~1 mm径级的根质量密度和1~2 mm径级的根质量密度是影响K_s 的重要根系特征因子。根体积密度直接反映根系在土壤中的空间占据情况。高密度的根系通过穿透和扩张土壤颗粒，形成更多连通孔隙，从而提高K_s。CUI等^［8］研究指出，细根（0~1 mm）的体积比例与土壤渗透速率呈显著正相关，而粗根（>4.5 mm）因可能堵塞孔隙或压实土壤而呈负相关。根质量密度与根系生物量呈正相关，其通过根系周转和分泌物促进土壤团聚体形成。研究^［17］表明，根系分泌的有机质可通过胶结作用增强微团聚体稳定性，进而提升大孔隙比例，与WU等^［35］研究结果相一致，即根系生物量通过增加土壤有机碳质量分数，间接提升孔隙系统的导水效能。

3.3 不同饱和导水率预测模型机制分析

本研究采用分阶段建模系统揭示K_s 的多尺度驱动机制。第1阶段基于土壤理化性质构建预测模型（公式8），逐步回归分析表明，BD和Sand可解释K_s 变异的78%，其中BD的标准化系数（-0.62）显著高于Sand（0.34），印证土壤压实过程通过降低孔隙连通性对导水性能产生主导性抑制作用。第2阶段通过整合根系形态指标实现模型优化［公式（9）］，引入1~2 mm径级根质量密度后，模型解释力显著提升（ΔR²=0.07，F=15.43，p=0.002）。ZHU等^［26］在引入根系质量密度后也得到相似的结果。值得注意的是，d₁₂以对数形式进入方程，反映其与K_s 的非线性响应关系。将d₁₂引入模型后，BD系数绝对值从2.580降至1.952，表明中等直径根系（1~2 mm）不仅能够通过物理扩张形成有效的导水通道，而且在抵消土壤压实的负面效应时，避免像粗根那样引起土壤的二次压实^［17］。

4 结 论

1）黄土高原切沟汇水区不同植被恢复下K_s 差异显著，与裸地相比，灌木林地、其他林地、其他草地、乔木林地和旱地的K_s 分别提升871%、802%、716%、594%和335%，表明植被恢复能够显著改善土壤的水力特性。切沟汇水区较强的汇流特征和水动力强度，使灌木恢复模式对K_s 的提升效果更为显著。

2）土壤理化性质和根系特征是影响K_s 的关键因素。Sand、Clay、BD、SWC、NCP等土壤理化因子通过影响土壤孔隙结构和连通性进而调控K_s；RVD、RMD、d₁、d₁₂等根系特征因子通过构建生物孔隙网络和改良土壤物理化学性质对K_s 产生显著影响。

3）本研究构建的多元逐步回归模型在引入根系指标后，解释力显著提升（ΔR²=0.07，p=0.002）。优化后的模型K_s =1.397-1.952BD+0.94ln（d₁₂+1）+0.092Sand，弥补了传统研究中只关注细根或总根生物量的局限性，为生态水文模型中的根系参数化提供理论依据，也为黄土高原生态水文模型和土壤侵蚀模型的参数优化提供重要支撑。

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基金资助

国家自然科学基金重点项目(42130701)