3种草本植物根系对土壤抗蚀特性的响应
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荒漠化是干旱、半干旱和亚湿润干旱地区面临的土地退化问题[1]，严重威胁我国生态环境安全和社会经济可持续发展。截至2014年，我国荒漠化土地总面积已达261.16万km2[2]。多年来，我国针对不同气候类型区及荒漠化成因摸索出一系列荒漠化治理技术，包括优良植物资源选育[3]、生物结皮[4-5]、植被恢复[6]与建设[7]等生物类技术，节水保水剂[8-9]、固沙材料[10]、土壤改良剂[11]等化学类技术，高效节水[12-13]、沙障设置[14]等工程类技术，以及生物、化学、工程类多种组合的综合类治理技术[15-16]。近年来，部分荒漠化治理技术依托沙生植物资源生产出产品，经由加工、销售等环节实现产业化，取得了生态效益和经济效益的双赢。内蒙古阿拉善盟被划分为我国生态强约束区域，在我国西部生态环境建设中占据重要地位[17]。2000–2016年，荒漠化治理技术的大量应用有效遏制了阿拉善盟土地荒漠化趋势[18]，该区荒漠化治理技术产业化过程与机制也成为研究热点。
荒漠化治理技术产业化是涉及资源、环境、经济系统的复杂过程，从三者协调发展的视角开展综合性研究已成为研究区域可持续发展问题的新趋势，而当前对荒漠化治理技术产业化过程中资源–环境–经济系统协调发展的研究还鲜见报道。鉴于此，本研究基于压力–状态–响应(pressure – state – response, PSR)和资源–环境–经济(resources – environment – economy, REE)相融合的框架模型构建了适用于荒漠化治理技术产业化过程的资源–环境–经济系统协调发展指标体系，并运用主成分分析法和隶属度函数构建了协调度评价模型，以定量衡量阿拉善盟荒漠化治理技术产业化过程中资源、环境、经济系统综合发展水平及三者协调发展现状，并初步辨析荒漠化治理技术产业化过程中资源环境制约因素，探讨各系统间的协调发展机制，以期为政府决策提供科学依据，同时为其他区域荒漠化治理技术产业化的相关研究提供借鉴。
1. 研究区概况
阿拉善盟位于内蒙古自治区最西部(97°10′ –106°53′ E，37°24′ – 42°47′ N)，是全区沙漠最多、土地沙化最严重的地区。盟内分布有巴丹吉林、乌兰布和和腾格里三大沙漠，全盟荒漠化面积20.4万km2，占全盟面积的76%[19]。阿拉善盟属大陆性气候区，多年平均气温5～8 ℃，干旱少雨、风大沙多，年总辐射值约为6 300 MJ·m–2，太阳能资源丰富[20]。从东南向西北年降水量的减少和年蒸发量的增加使阿拉善盟植被具有明显区域性和地带性，植被呈草原化荒漠带、典型荒漠带和极旱荒漠带的分布格局，以旱生、超旱生的灌木、半灌木植被为主[21]。
阿拉善盟广阔的沙漠戈壁、独特的沙生植物资源、充足的光热资源为实现荒漠化治理技术产业化提供了空间和资源基础。近年来，阿拉善盟政府根据土地荒漠化程度及沙生植物资源开发情况，从东南向西北将阿拉善盟划分为沙漠边缘沙生植物资源优势开发区、典型荒漠沙生植物资源保护性开发区和戈壁绿洲沙生植物资源适度开发区3个沙生资源植物产业重点发展带，应用良种选育技术、造林技术、节水灌溉技术等荒漠化治理技术培育当地沙生植物。现已形成肉苁蓉(Cistanche deserticola)、锁阳(Cynomorium songaricum)等沙生药材以及黑果枸杞(Lycium ruthenicum)、沙地葡萄(Vitis rupestris)、红枣(Ziziphus jujubal)、沙葱(Allium mongolicum)等沙生经济作物的规模种植[22]，并通过食品、药品、保健品等相关产品的生产实现了技术商品化。相关企业的出现促进了企业、合作社、基地和农牧民连接机制的形成，最终实现荒漠化治理技术产业化(图1)。
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图 1 阿拉善盟荒漠化治理技术产业化概念模式Figure 1. Conceptual model in the industrialization of desertification control technology in Alxa League2. 研究方法
2.1 资源–环境–经济系统协调发展指标体系构建
经济合作与发展组织和联合国环境规划署于二十世纪八九十年代共同发展了压力–状态–响应[23]框架模型，对人类与生态环境间的相互作用进行系统探究。本研究在深入了解和客观分析研究区资源、环境、经济系统间相互关系和体系结构的基础上，通过理论分析法、专家咨询法以及对现有文献中能反映荒漠化治理技术产业化资源–环境–经济系统协调发展状况的指标做频数统计，基于压力–状态–响应和资源–环境–经济[24]相融合的框架模型，对资源–环境–经济系统进行内部划分，即各系统层分别划分为压力、状态和响应3个标准层。在遵循科学性、层次性和数据可获得性等原则的前提下，选取18个具代表性的指标构建了阿拉善盟荒漠化治理技术产业化资源–环境–经济系统协调发展指标体系(表1)。指标体系数据来源于2010–2016年《阿拉善盟统计年鉴》、《阿拉善盟年鉴》、《阿拉善盟环境状况公报》、《阿拉善盟国民经济和社会发展统计公报》、《内蒙古统计年鉴》和《内蒙古自治区水资源公报》等。
表 1 阿拉善盟荒漠化治理技术产业化资源–环境–经济协调发展指标体系Table 1. Resource–environment–economy coordinated development index system in the industrialization of desertification control technology in Alxa League系统层
System layer (A)标准层
Standard layer (B)指标层
Indicator layer (C)指标属性
Indicator attributesA1资源系统
Resource systemB1资源压力
Resource pressureC1单位GDP水耗Unit GDP water consumption/(×10–4 m3·CNY–1) 负指标 Negative C2机电井眼数Electrom echanical wellbore number/hole 负指标 Negative B2资源状态
Resource statusC3沙生药材面积Sandy medicinal materials area/hm2 正指标 Positive C4沙生经济作物面积Sandy cash crops area/hm2 正指标 Positive B3资源响应
Resource responseC5节水灌溉面积Water-saving irrigation area/hm2 正指标 Positive C6生态治理系数Ecological governance coefficient/% 正指标 Positive A2环境系统
Environmental systemB4环境压力
Environmental pressureC7农药施用强度Pesticide application intensity/(kg·hm–2) 负指标 Negative C8年降水量Annual precipitation/mm 正指标 Positive B5环境状态
Environmental stateC9沙尘天气日数 Dust weather days/d 负指标 Negative C10年平均风速Average wind speed/(m·s–1) 负指标 Negative B6环境响应
Environmental responseC11工业废水处理率 Industrial wastewater treatment rate/% 正指标 Positive C12工业固体废物综合利用率
Comprehensive utilization rate of industrial solid waste/%正指标 Positive A3经济系统
Economic systemB1经济压力
Economic pressureC13人均GDPPer capita GDP/CNY 正指标 Positive C14农牧民人均纯收入
Per capita net income of farmers and herdsmen/CNY正指标 Positive C15恩格尔系数Engel's coefficient/% 负指标 Negative B2经济状态
Economic statusC16林业产值Forestry output value/(× 109 CNY) 正指标 Positive C17农业产值Agricultural output value/(× 109 CNY) 正指标 Positive B3经济响应
Economic responseC18科技经费投入Investment in science and technolgy/(× 104 CNY) 正指标 Positive 2.2 资源–环境–经济系统综合发展水平衡量
主成分分析法[25]是通过研究指标体系内在关系，在反映原始变量主要信息的前提下把多指标合成为少数互不相关的综合指标的一种数据降维方法。本研究基于表1中的指标数据，运用主成分分析法，量化了2010–2016年阿拉善盟荒漠化治理技术产业化资源、环境、经济三系统的综合发展水平。
2.2.1 数据标准化处理
为消除变量在数量级和量纲上的不同，在进行主成分分析之前要对原始数据进行标准化处理，处理公式:
${{\textit{z}}_{ij}} = \frac{{{x_{ij}} - {{\bar x}_i}}}{{{s_i}}}{\text{；}}$
(1) ${\bar x_i} = \dfrac{{\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^{{n}} {{x_{ij}}} }}{{{n}}}{\text{；}}$
(2) ${s_i} = \sqrt {\frac{{\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^{{n}} {{{({x_{ij}} - {{\bar x}_i})}^2}} }}{{{{n}} - 1}}} {\text{。}}$
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2.2.2 计算资源、环境、经济系统综合得分
数据标准化处理后，利用R软件得出各指标主成分相关矩阵的特征值、特征向量、主成分载荷矩阵、方差贡献率等输出结果。每项指标的标准化数值与其在主成分上载荷的乘积之和，即为各个主成分的得分值，计算公式为:
${F_p} = \sum\limits_{i = 1}^p {{{\textit{z}}_i}{\times}{f_{ip}}}{\text{。}} $
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最后通过综合评价指数函数计算出各系统的综合得分：
$F = \frac{{{\lambda _1}}}{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^p {{\lambda _i}} }}{F_1} + \frac{{{\lambda _2}}}{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^p {{\lambda _i}} }}{F_2} +\cdots + \frac{{{\lambda _p}}}{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^p {{\lambda _i}} }}{F_p}{\text{。}}$
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2.3 资源–环境–经济系统协调度评价模型构建
协调度是度量发展过程中系统间彼此和谐一致程度的数值[26]。协调度评估是对各系统实际值与其协调值接近程度的定量描述。荒漠化治理技术产业化过程中各系统间协调发展状况是动态变化的，因此系统间协调程度通常不能仅用协调和不协调来衡量，更多是处于协调与不协调之间的模糊概念。为定量描述各系统间的协调程度，采用模糊数学中隶属度的概念建立协调度计算公式[27]：
$ W\left( {i{\rm{/}}j} \right) = \exp [k{({X_i} - X_i')^2}]{\text{；}} ${\text{。}}
(6) $k = - \frac{2}{{{S^2}}}{\text{。}}$
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$W\left( {i,j} \right) = \frac{{W(i/j) + W(j/i)}}{2}{\text{。}}$
(8) 三系统间协调度计算公式如下：
$ \begin{split} &{\rm{W}}\left( {i,j,k} \right) = \frac{{W(i/j,{\textit{z}}) \times W(j,{\textit{z}}) + W(j/i,{\textit{z}}) \times W(i,{\textit{z}})}}{{W(i,j) + W(j,{\textit{z}}) + W(i,{\textit{z}})}} + \\ &\quad\frac{{W({\textit{z}}/i,j) \times W(i,j)}}{{W(i,j) + W(j,{\textit{z}}) + W(i,{\textit{z}})}}{\text{。}} \end{split}$
(9) 2.4 协调度等级划分
参考相关文献[28-30]对协调程度等级的划分，本研究对各系统协调度等级划分如表2所列。
表 2 协调度等级划分Table 2. Classification of coordination degree水平 Level 等级 Degree [0, 0.5) 失调 Imbalance [0.5 – 0.6) 弱协调 Weak coordination [0.6 – 0.7) 初步协调 Preliminary coordination [0.7 – 0.8) 中度协调 Moderate coordination [0.8 – 0.9) 良好协调 Good coordination [0.9, 1.0) 优质协调 Quality coordination 3. 资源–环境–经济系统协调度评价结果分析
3.1 资源、环境、经济各系统综合发展水平分析
应用R软件对阿拉善盟荒漠化治理技术产业化过程中资源、经济、环境系统分别做主成分分析，按照累计贡献率超过85%的原则分别提取各系统的主成分特征值、方差贡献率、累积方差贡献率(表3)。
表 3 各系统主成分及方差贡献率Table 3. Principal components and variance contribution rates of each system系统
System主成分
Principal component主要对应指标
Major corresponding Indicator特征值
Eigenvalue方差贡献率
Variance contribution rate/%累积方差贡献率
Cumulative variance contribution rate/%资源系统
Resource systemP1 C5、C6 4.326 72.102 P2 C2、C3、C4 0.762 12.695 94.654 P3 C1 0.591 9.857 环境系统
Environmental systemP1 C9、C11 2.561 42.687 P2 C7 1.424 23.741 85.28 P3 C8、C10、C12 1.131 18.852 经济系统
Economic systemP1 C14、C15、C16、C17、C18 4.758 79.306 94.738 P2 C13 0.926 15.431 根据表3结果，将公式(2)计算得出的经济、资源、环境三系统各自主成分得分带入公式(3)中计算经济、资源、环境三系统综合得分(图2)。
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图 2 资源–环境–经济系统综合发展水平趋势Figure 2. Trend of comprehensive development level of resource – environment – economic system阿拉善盟荒漠化治理技术产业化过程中经济系统综合发展水平呈稳步增长趋势(图2)，综合得分从2010年的–1.153 9上升到2016年的1.265 8，说明近年来产业化有效推动了地区经济发展和农牧民生活改善。资源系统综合发展水平整体呈波动上升趋势，这得益于当地沙生经济作物面积、沙生药材面积和林业生态建设面积等的稳步提升。依托荒漠化治理技术的推广应用，阿拉善盟植被面积逐年增加，“十二五”以来，阿拉善盟共完成林业生态建设11.2万hm2，截至2017年，人工种植梭梭林达27.8万hm2，接种肉苁蓉4.7万hm2[19]；年产锁阳1 250 t、甘草245 t、麻黄175 t[31]，规模化原材料基地的逐步形成推动了资源系统的发展。2013–2014年资源系统综合得分约增加1.3，主要影响指标是C3，沙生药材面积由9.8 hm2增加到23 hm2，增加了13.2 hm2；2014–2015年得分降低，则主要是受指标C2影响所致，2015年机电井眼数较2014年增加了38.5%，导致水资源消耗过多进而阻碍了资源系统发展。环境系统综合发展水平整体呈下降趋势，但这种态势不稳定，波动较为剧烈。2016年指标C11和C12分别较2015年下降近70%和60%，导致2015–2016年环境系统得分出现了由0.344 8到–1.179 1的“断崖式”下降。总体来看，经济系统发展水平最高，资源系统基本跟上了经济系统发展步伐，环境系统发展相对滞后。
3.2 资源–环境–经济系统协调度分析
按照公式(6)～(8)求得2010–2016年阿拉善盟荒漠化治理技术产业化过程中资源、环境、经济系统两两间及三系统整体协调度，并采用表2中评价标准对协调度等级进行评价划分(表4)。
表 4 阿拉善盟荒漠化治理技术产业化资源–环境–经济系统协调度及评价Table 4. Coordination degree and evaluation of resource – environment – economy system in the industrialization of desertification control technology in Alxa League年份
Year经济–资源
Economy – resource资源–环境
Resource – environment经济–环境
Economy – environment资源–环境–经济
Resources – environment –
economy协调度均值 Mean coordination degree 协调水平 Coordination level 协调度均值 Mean coordination degree 协调水平 Coordination level 协调度均值 Mean coordination degree 协调水平 Coordination level 协调度均值 Mean coordination degree 协调水平 Coordination level 2010 0.48 失调
Imbalance0.28 失调
Imbalance0.05 失调
Imbalance0.19 失调
Imbalance2011 0.84 良好协调
Good coordination0.49 失调
Imbalance0.59 弱协调
Weak coordination0.57 弱协调
Weak coordination2012 0.82 良好协调
Good coordination0.67 初步协调
Preliminary coordination0.86 良好协调
Good coordination0.88 良好协调
Good coordination2013 0.85 良好协调
Good coordination0.79 良好协调
Good coordination0.97 优质协调
Quality coordination0.88 良好协调
Good coordination2014 0.22 失调
Imbalance0.14 失调Imbalance 0.71 中度协调
Moderate coordination0.26 失调
Imbalance2014 0.92 优质协调
Quality coordination0.14 失调
Imbalance0.07 失调
Imbalance0.22 失调
Imbalance2016 0.62 初步协调
Preliminary coordination0.50 弱协调
Weak coordination0.39 失调
Imbalance0.44 失调
Imbalance根据系统间协调度的计算结果，对2010–2016年阿拉善盟荒漠化治理技术产业化资源–环境–经济系统协调发展状况进行分析：
经济–资源系统协调度由2010年0.48的失调水平上升到2016年0.62的初步协调水平，虽然协调度整体呈上升趋势，但其年平均增长率仅为4%，上升速率缓慢，这凸显了荒漠化治理技术产业化资金、人力、资源投入大，回收周期长的特点。以阿拉善盟主体荒漠化治理技术−梭梭培育技术和肉苁蓉接种技术的产业化为例，种植梭梭后第3年可以接种苁蓉，接种成功后第3年可连续采挖5年左右，暂停接种2年后再继续接种。按如此规律计算，每一棵苁蓉收益的周期约为10年，其中5年为间隔年，5年为收益年[32]。而肉苁蓉的根、茎部位经工厂加工、企业销售等环节形成产业链仍需一定时间周期，且基于产业化实现更多经济效益的需要，梭梭种植和苁蓉接种过程需抽取地下水灌溉[33]。植物可用部位较少，后期产品的科技水平低，利润有限，导致经济效益未及时得到显著提高[34]，水资源红线也牵制了资源系统与经济系统的协调发展，使两系统协调水平呈现缓慢上升状态。虽然经济–资源系统协调度年平均增长率在两两系统间最低，上升速率最慢，但其协调度均值为0.68，在两两系统间等级最高。由此分析得出，虽然产业化过程中经济效益未及时反馈，但沙生植物资源和水资源仍是荒漠化治理技术产业化中带来经济效益的重要物质基础，高效经营管理可使资源系统对经济系统发挥更可持续的促进作用。2013–2014年经济–资源系统协调度出现大幅下降，主要是由于指标C3增加所致，沙生药材面积突增虽然使资源系统综合得分增长至较高水平，但短期内资源规模的扩张却导致资源系统与经济系统发展节奏不符，两系统协调程度降至较低水平。这也说明，一个地区两子系统的综合发展水平较高，两系统间的协调度不一定较高；一个地区两子系统的综合发展水平处于上升态势，两系统间的协调度不一定处于上升态势，反之亦然。
资源–环境系统和经济–环境系统协调度均值为0.43和0.52，分别处于失调水平和弱协调水平，虽然协调程度不佳，但协调度年平均增长率分别为10%和41%，整体趋于协调；且二者协调度变化趋势类似，都呈先上升再下降后上升的“N”型发展，变动的时间点也一致，这表明环境系统对经济系统与资源系统的作用力基本等同。资源–环境系统协调度的最大降幅出现在2013–2014年，下降原因与经济–资源系统协调度下降原因相同；经济–环境系统协调度的最大降幅出现在2014–2015年，主要是受2015年异常高温等灾害性天气和病虫害频发[35]的影响。2016年虽然环境治理状况不佳，但随气候趋于正常，环境系统与其他系统的协调度有所提高。由此分析得出，环境污染对资源和经济系统影响不显著，而气候异常直接影响着沙生植物资源培育规模与水平，因此环境系统中温度、降水等气候气象因素的变化对荒漠化治理技术产业化的资源和经济系统影响更大。
资源–环境–经济系统的协调度均值在2010–2013年为0.53，虽处于初步协调水平但呈逐年上升趋势，说明阿拉善按照2008年《阿拉善盟行政公署关于加强防沙治沙工作的决定》和2011年国家林业局下发的《关于进一步加快发展沙产业的意见》中的规定开展产业化治沙模式取得了一定成效。且自2011年中国沙产业良种繁育基地在阿拉善盟正式启动，阿拉善盟依托沙地营林、良种选育等荒漠化治理技术大面积种植具生态功能的沙生经济植物与沙生药材，使三系统间的良好互馈作用在这一时期占据重要地位。2013–2016年受不良气候条件和盲目扩张生植物资源规模影响，加之产业化种植过程效率低、后续产品加工转化率滞后、投资回收慢等问题凸显，三系统协调度均值下降到0.45，回到失调水平。总体看，2010–2016年资源–环境–经济系统协调度以年平均15%的速度增长，整体趋于协调。
4. 结论与建议
4.1 结论
通过对2010–2016年阿拉善盟荒漠化治理技术产业化过程中资源–环境–经济系统综合发展水平及系统间协调度进行定量分析，得出如下结论：
1)产业化过程中经济系统和资源系统均得到了不同程度的发展，环境系统综合发展水平整体呈下降趋势。说明荒漠化治理技术产业化带动了经济发展，扩大了资源利用规模，但经济和资源系统的发展在一定程度上是以牺牲环境为代价的，忽视了生态环境的保护。
2)资源–环境系统均值为0.43，处于失调水平；经济–环境系统均值为0.52，处于弱协调水平；经济–资源系统协调发展水平最高，均值为0.68，处于初步协调水平。两两系统间协调度均处于上升态势，资源–环境–经济系统整体趋于协调发展。一个地区两系统各自的综合发展水平高低和变化趋势与两系统间协调度大小和变化趋势无关。
3)资源系统与环境、经济系统的互馈模式优劣是决定资源–环境–经济系统协调与否的关键。沙生植物资源和水资源是资源系统的核心，其开发利用规模、程度与质量影响着经济–资源系统和资源–环境系统间协调度的高低，进而影响着资源–环境–经济系统整体协调程度的变化。水土资源承载力有限、沙生植物资源种植周期长、可用部位较少、后续产品开发科技水平低等因素制约了阿拉善盟荒漠化治理技术产业化过程中资源–环境–经济系统的协调发展，阻碍了荒漠化治理技术持续产业化的进程。
4.2 建议
在产业化治沙的重大战略下，阿拉善盟在推动荒漠化治理技术产业化的同时，还需健全协调发展机制以实现产业化与资源环境协同发展，未来应在发展和协调可持续两方面进行改善：
1)发展方面。首先，政府有必要联合科研院所在充分考虑当地水文、土壤、气候、生物等生态系统要素间相互作用的前提下将生物措施、工程措施和化学措施等各类荒漠化治理技术进行针对性优化和综合集成，使其在沙生植物资源开发中发挥最大作用。其次，要积极通过技术集成创新和应用，在保留并充分发挥原生品种优势的基础上对沙生植物资源加以改良，如提高单位产量、增加可用部位、提高抗虫抗灾性等，培育出更适合产业化发展的新品种并加以推广，提高沙生植物资源的产量和质量。最后，要明确栽培过程中的标准化操作方法和生产过程中针对产品等级评价、包装、贮藏、运输等具体问题的实施标准，提高沙生植物资源的后续加工转化率。
2)协调可持续方面。盲目发展单个系统对地区资源–环境–经济协调程度的提升有害无益，只有在适度开发资源和保护环境的前提下发展经济，让三系统间互相适应发展节奏才能使其协调发展。这就要求政府部门将优化资源配置与管理纳入统一战略决策体系，通过立法禁止水资源破坏性利用和沙生植物资源过度开发行为，以补贴或技术支持等形式鼓励企业修建节水型水利措施，同时明确资源红线对产业化的约束，严格按水土资源承载力和沙生植物资源开发上限科学规划产业化规模，使荒漠化治理技术产业化走上可持续发展道路。
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图 1 冲刷试验装置示意图
1，变坡水槽；2，根土复合体样品；3，集流桶；4，水泵；5，蓄水池；6，流量阀。L，水槽长度；D，水槽深度；W，水槽宽度；R，土样直径。
Figure 1. Diagram of scouring experiment device
1, variable slope flume; 2, soil-root composite samples; 3, collecting barrels; 4, water pump; 5, reservoir; 6, flow valve. L, flume length; D, flume depth; W, flume width; R, the diameter of soil sample.
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图 2 不同水流剪切力下土壤分离能力和泥沙参数
不同小写字母表示不同植物间差异显著(P < 0.05)。下同。
Figure 2. Soil detachment capacity and sediment parameters under different flow shear stress
Different lowercase letters show significant differences among different vegetation types at the 0.05 level; similarly for the following figures.
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图 3 不同根土复合体根系参数
Figure 3. Parameters of roots in different soil-root composite samples
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图 4 不同水流剪切力下RSD与根系参数相关性
Stotal为总根表面积；Dmean为根平均直径。*、**分别表示在0.05水平上显著相关、在0.01水平上极显著相关(n = 9)；下同。
Figure 4. Correlation between RSD and parameters of roots under different flow shear stress
Stotal, root total surface area;Dmean, root mean diameter; *, **, indicate significant correlation at 0.05 and 0.01 level, respectively (n = 9); similarly for the Table 3.
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图 6 不同根土复合体土壤细沟可蚀性
Figure 6. Soil rill erodibility in different soil-root composite samples
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图 7 土壤分离能力预测值与实测值比较
Figure 7. Predicted soil detachment capacity versus measured values
表 1 研究区内试验草本植物特征
Table 1 Characteristics of tested herbs in the study area
植物类型
Vegetation type生长性状
Growth traits生长期
Growth period盖度
Coverage/%密度
Plant density/(plant·m–2)株高
Plant height/m香根草
Vetiveria zizanioides草本，须根
Herbs, fibrous roots多年生
Perennial80 2.29 1.88 白三叶
Trifolium repens草本，须根
Herbs, fibrous roots多年生
Perennial90 — 0.26 黑麦草
Lolium perenne草本，须根
Herbs, fibrous roots多年生
Perennial100 — 0.74 
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表 2 供试土壤基本情况
Table 2 Basic physico-chemical properties of the test soil
土壤类
型Soil type植物类型
Vegetation type机械组成
Particle-size distribution/%水稳性团聚体
平均重量直径
Mean weight
diameter of water
stable aggregate/
mm容重
Bulk density/
(g·cm–3)有机质
Organic matter/
(g·kg–1 )pH 砂粒
Sand粉粒
Silt黏粒
Clay黄棕壤
Yellow brown soil香根草
Vetiveria zizanioides12.7 ± 0.5 46.1 ± 0.6 41.2 ± 5.4 1.45 ± 0.12 1.22 ± 0.03 16.38 ± 0.54 5.94 ± 0.12 白三叶
Trifolium repens11.9 ± 0.9 46.2 ± 0.4 41.9 ± 2.8 0.51 ± 0.06 1.29 ± 0.05 16.09 ± 0.76 5.67 ± 0.09 黑麦草
Lolium perenne10.2 ± 1.1 46.6 ± 0.8 43.2 ± 4.9 1.66 ± 0.20 1.33 ± 0.04 13.79 ± 0.37 5.76 ± 0.27 裸地Bare land(CK) 17.4 ± 0.6 42.7 ± 1.1 39.9 ± 2.3 0.89 ± 0.08 1.41 ± 0.08 10.34 ± 0.11 5.95 ± 0.19 红壤
Red soil香根草
Vetiveria zizanioides12.6 ± 0.7 44.1 ± 4.1 43.3 ± 5.0 1.58 ± 0.13 1.31 ± 0.10 23.95 ± 0.21 5.33 ± 0.14 白三叶
Trifolium repens11.9 ± 0.3 44.5 ± 3.5 43.6 ± 1.8 0.58 ± 0.06 1.36 ± 0.08 20.31 ± 0.88 5.64 ± 0.33 黑麦草
Lolium perenne12.1 ± 0.8 44.6 ± 3.9 43.3 ± 2.1 1.73 ± 0.09 1.44 ± 0.03 19.58 ± 0.61 5.44 ± 0.10 裸地Bare land(CK) 15.0 ± 1.1 40.3 ± 1.9 44.7 ± 3.2 1.19 ± 0.08 1.47 ± 0.05 8.60 ± 0.22 5.15 ± 0.13
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表 3 不同根土复合体RSD与根系参数相关性
Table 3 Correlation between RSD and parameters of roots in different soil-root composite samples
土壤类型 Soil type 指标 Item RSD RLD RMD RAR 黄棕壤 Yellow brown soil RSD 1.00 RLD – 0.78** 1.00 RMD – 0.66** 0.71** 1.00 RAR – 0.64** 0.89** 0.66** 1.00 红壤 Red soil RSD 1.00 RLD – 0.83** 1.00 RMD – 0.64** 0.60** 1.00 RAR – 0.77** 0.84** 0.86** 1.00
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