亚热带森林土壤-根系特性驱动优先流的机器学习解析：机制与生态水文意义

《CATENA》：Soil- and root properties in driving preferential flow of north subtropical forest stands: insights from machine learning

　　本文通过染色示踪实验结合机器学习算法（SVM、SHAP等），揭示了亚热带三种林分（松林、竹林、橡树林）中土壤特性（如容重SBD、毛细管孔隙度SCP）和根系特性（如根体积、根生物量）对优先流（PFI）的复杂驱动机制。研究发现优先流强度随土层加深而增强，且主导驱动因子因林分而异，为森林生态系统土壤水文过程管理提供了科学依据。

　　

Highlight

土壤物理性质特征

采集时的土壤容重（SBD）值在0.985至1.485 g/cm³之间，而初始土壤水分（ISM）值在10.575%至30.039%之间（图3）。下层土壤（10-50 cm）的SBD平均值（1.355 g/cm³）高于上层土壤（0-10 cm）（1.052 g/cm³），而上层土壤的ISM和土壤孔隙度平均值较高（0-10 cm处：ISM为23.49%，土壤总孔隙度STP为52.36%，土壤毛细管孔隙度SCP为43.31%，土壤非毛细管孔隙度SNP为9.05%；10-50 cm处：ISM为19.95%，STP为44.08%，SCP为39.57%，SNP为4.51%）。

土壤容重

与Paradelo等人（2016）的研究一致，我们的结果表明，较高的土壤容重（SBD）促进了优先流的发生（图5, 图5, 图5）。其机制在于，低于某一阈值的高土壤容重会减少土壤毛细管孔隙度（SCP），导致水流主要经由较大孔隙通过，从而促进优先流的发生（Koestel et al., 2013）。另一种解释是，低于某一阈值的高土壤容重可能导致...

结论

本研究阐明了松林、竹林和橡树林分中土壤和根系特性驱动优先流的机制。主要发现揭示，优先流强度（PFI）随土层加深而增加。表层土壤中，松林的优先流强度最高，而底层土壤中，橡林的优先流强度最高。SVM模型在解释土壤特性、根系特性和优先流之间的复杂关系方面表现出卓越性能。