2023年4月26日~5月5日在苍山万花溪流域内采集样品采样点分布如图1所示，共有10个采样点(表1)。土壤样品：在研究区选择的样点内挖掘80 cm的土壤剖面或使用一米的土钻进行采集，以20 cm为间隔采集不同深度(0~20、20~40、40~60、60~80 cm)的土壤样品，分两种样品进行采集，第一种是土壤水氢氧稳定同位素样品，在每土层的中部位置采样，每层采集2个平行样品，采样过程中使用15 ml离心管采集后用保鲜膜封口，待拧紧瓶盖后立即用Parafilm膜封口，做好记录后低温保存，待样品整理好后通过冷冻运输送样测定。第二种为土壤质量含水量和容重样品，每层采集2个平行样品，密封于铝盒中，用于土壤质量含水量的测定，同时使用体积为100 cm³的环刀进行原状土样的采集，用于土壤容重的测定，采集完盖好盖子后立即做好标记并用保鲜膜封好防止盖子松掉撒漏样品。共采集117个土壤样品。

表1. 土壤采样点基本信息表

土壤水氢氧稳定同位素样品在中国科学院内陆河流域生态水文重点实验室分析测试，在分析土壤样品之前，将冷冻的土壤样品解冻后采用土壤水分全自动真空抽提系统(LI-2100，LICA，中国)进行抽提，抽提率 > 98%。经过滤后采用美国Picarro L2140-i超高精度液态水和水汽同位素分析仪测试，测试精度：δ¹⁸O = ±0.5‰，δD = ±0.20‰。在测试过程中，每个样品和标准样品测试均进样6次，由于前两针考虑到同位素的记忆效应所以剔除，取后四针的平均值作为样品水体同位素的测量值 [ 8 ] 。测得的样品中的δD和δ¹⁸O用同位素比率来表示。表达式为：

δ ( ‰ ) = ( R sample R standard − 1 ) × 1000 #(1)

式中： R sample 和 R standard 分别为样品和维也纳标准平均海水的氢氧稳定同位素同位素比值R ( 18 O / 16 O 、 2 H / 1 H )。

土壤水氢氧稳定同位素在蒸发过程中不仅受平衡分馏控制，同时也受到动力分馏的影响，氘盈余(d-excess)值可以直观反映其分馏程度，蒸发越强，水体同位素受到的分馏作用越大，氘盈余值就越小 [ 17 ] 。计算表达式为：

d-excess = δ D − 8 δ 18 O #(2)

lc-excess为水体同位素值与当地大气降水线(LMWL)的偏离程度，可以表征不同水体对比当地大气降水的蒸发程度，表明蒸发引起的动力学分馏过程 [ 18 ] 。相较于d-excess，土壤水中lc-excess变化平缓，可以更好解释蒸发分馏过程 [ 13 ] 。但由于采样期间，未收集到大气降水，所以本研究中使用d-excess值表征土壤水的蒸发分馏强弱。

土壤质量含水量和容重样品在当天采样的晚上立即测定，使用恒温烘干法(105℃, 12 h)测量土壤样品的含水量，由于在采样前已经获取了空铝盒和空环刀的重量数据，所以测定的过程只需称量烘干前和烘干后的土壤样品重量。土壤水贮存量(Soil Water Storage, SWS)是指一定厚度土层中所有水分形成的水层厚度 [ 19 ] ，其可以很好反映区域内某一时间段内一定土壤深度的水粉状况。表达式为：

c w = m 1 − m 2 m 2 × 100 ( % ) #(3)

ρ s = m 2 100 #(4)

W = ρ s × c w × d #(5)

(3)式中： c w 为土壤质量含水量(%)， m 1 为样品湿土重(g)， m 2 为样品干土重(g)；(4)式中： ρ s 为土壤容重(g∙cm⁻³)，100为环刀体积(cm³)，(5)式中：W为一定土层的土壤水贮存量(mm)，d为土层厚度(mm)。

本文基于实地采样获取的土壤水分数据和土壤水氢氧稳定同位素数据，利用ArcGIS 10.8地统计学模块的空间拟合插值模型对研究区土壤水分以及土壤水氢氧稳定同位素值进行空间插值以此探讨其空间分布格局，在这个过程中比较了各种插值方法的误差结果以及图谱的表现，选择了最优的拟合方法。利用Origin数据分析软件对研究区土壤水氢氧稳定同位素的空间分布成因进行相关性分析，从而得出影响流域土壤水氢氧稳定同位素空间分布格局的直接因素和间接因素。

由同位素蒸发效应可知， 18 O 比 2 H 含量差小且更稳定 [ 17 ] ，所以本文主要使用土壤水δ¹⁸O值进行分析。利用RBF对土壤水δ¹⁸O值进行空间插值，经拟合插值的各层土壤水δ¹⁸O值在万花溪流域空间分布(图4)结果显示，0~20 cm层土壤水δ¹⁸O值在空间分布上差异显著，自流域西北向东方向呈较贫化–富集–贫化的趋势分布，最大值出现在上游花甸坝地区，最小值出现在流域下游。20~40 cm层土壤水δ¹⁸O值相较于0~20 cm层的空间分布在流域上中游地区变化明显，在流域方向上呈富集–较贫化–贫化的趋势分布，最小值地区不变，最大值出现在流域西北部鸡茨坝地区。40~60 cm层土壤水δ¹⁸O值在空间分布上高值区域明显扩大，且连续性不佳，但高值区域数值较其他土层偏负，呈较富集–较贫化–富集–贫化的趋势分布，最大值出现在流域中游河谷地区，最小值出现在流域下游耕地灌溉区。60~80 cm层土壤水δ¹⁸O值在空间分布上与20~40 cm层相比，除在流域中下游地区更为富集，上游花甸坝林地地区更为贫化外，其余地区分布特征大致相同。从整体来看，万花溪流域0~80 cm层土壤水δ¹⁸O值为−6.42‰~−14.43‰，均值为−10.36‰，由于耕地灌溉用水下渗，导致下游地区土壤水δ¹⁸O较贫化，中游河谷地区土层薄、气候环境较为干热，所以土壤水δ¹⁸O最为富集，而在流域西北部的鸡茨坝地区，由于植被稀疏，土层裸露，所以该地区土壤水δ¹⁸O普遍较为富集。

图4. 万花溪流域δ¹⁸O值空间分布特征图

降水入渗后形成土壤水，由于处于旱季，进行样品采集前流域内长时间未下雨，土壤水未得到新的降水补给，因此处于连续的蒸发条件下，d-excess值的变化最主要与蒸发强度有关，d-excess值越小表明土壤水所受蒸发越强烈，蒸发分馏越明显。利用RBF对土壤水d-excess值进行空间插值，结果显示(图5)，0~20 cm层土壤水d-excess值与δ¹⁸O值在空间分布上有较高的一致性，表现为上游盐井山沟地区与下游较富集，上游花甸坝与中游河谷地区较贫化。20~40 cm层土壤水d-excess值的分布情况与0~20 cm层有较大差异，表现为流域上中游分界区域附近低值区较为减少，流域西北部高值区增加，在流域空间分布上表现为弱–强–较强–弱的趋势分布。40~60 cm层土壤水d-excess值较20~40 cm层在流域上游地区蒸发强烈区域有所扩大，在空间格局上分布趋势与0~20 cm层大致相同。60~80 cm层土壤水d-excess值的空间分布情况，主要表现为流域下游地区蒸发分馏增强明显。从整体上看，0~80 cm层土壤水d-excess值为−6.68‰~10.94‰，均值为2.47‰，空间分布情况与20~40 cm层大致相同，自上游花甸坝至中游河谷出山口土壤水受蒸发影响较大，上游盐井山沟以及下游地区受蒸发分馏程度较小。

图5. 万花溪流域d-excess值空间分布特征图

从水体氢氧稳定同位素分馏特征可以得出，δ¹⁸O值、δD值与d-excess值在空间特征表现上应该较为一致，但从数据拟合的d-excess值与各层δ¹⁸O值空间分布格局相比较，在20~40、60~80 cm层所表现的空间特征并不一致。从数据的分析来看，在各层土壤水氢氧稳定同位素数据中，20~40 cm以及60~80 cm层数据较为稳定，变异性相对较低，由此分析该两层土壤水氢氧稳定同位素受其他因素的影响，从而导致拟合的空间分布格局产生较大差异。

空间插值是获取要素空间信息的重要方法，可预测降水 [ 23 ] 、污染物 [ 24 ] 等自然地理要素的空间分布情况。对于空间插值来说，没有绝对最优的方法 [ 25 ] ，在预测数值效果无很大差异的情况下，对本研究区实际情况最符合的便为最佳方法。由于研究区处于高山环境，各环境因子和过程具有很大的差异性，为了揭示土壤水贮存量、δ¹⁸O、d-excess值的空间分布总体规律，反映其在空间变化上的主要特征，利用ArcGIS10.8地统计学模块数据分析工具，先对样本数据是否符合正态分布进行判别。经检验本文样本数据通过了正态分布检验，然后在进行空间插值过程中，选取确定性插值方法(反距离权重(IDW)、全局多项式(GP)、局部多项式(LP)、径向基函数插值法(RBF))和地统计学插值方法(普通克里金(Ordinary Kriging))两类五种插值方法进行比较，采用均方根误差(RMSE)以及平均标准误差(ASE)评估插值结果，值越小，预测结果越准。最终选择RBF空间插值方法。

Ordinary Kriging考虑了不同的核函数和拟合模型，且在比较的过程中插值的趋势效应分别选择了无、一阶(线性)、二阶(二阶多项式)和常数。在对比过程中发现，在相同的核函数以及模型条件下，趋势移除阶数“无”和“常数”所得的评估结果以及插值图件反映效果相同，趋势移除阶数为“一阶”时，RMSE值较“常数”大，趋势移除阶数为“二阶”时，RMSE数值较大，所以后续在表中未做说明。经评估(表3)，选取RBF(核函数为张力样条函数，RMSE为1.589)作为土壤水δ¹⁸O值空间插值方法，再使用相同方法分别对土壤水贮存量以及土壤水d-excess值进行空间插值方法评估，最终选取RBF(核函数为张力样条函数，RMSE为23.206)为土壤水贮存量空间插值方法，RBF(核函数为张力样条函数，RMSE为6.664)为土壤水d-excess值空间插值方法。

表3. 万花溪0~80 cm层土壤水δ¹⁸O值空间插值方法比较表

为探讨是否由于空间插值方法的选择会导致各层土壤水SWS、δ¹⁸O值以及d-excess值空间分布格局产生较大误差，为此以土壤水δ¹⁸O值(土层0~80 cm)为例进行不同插值方法的比较(图6)，从预测的数值来看，Ordinary Kriging趋势移除阶数选择“一阶”(图6(b))、LP (图6(d))以及GP (图6(e))的拟合数值中低值较正常土壤水δ¹⁸O值偏负，且图谱显示为线性分布；而Ordinary Kriging趋势移除阶数选择“常数阶”(图6(a))所预测的高值同样偏负，以上四种插值方法及参数选择的情况均有较大偏差。IDW (图6(c)) RMSE为2.270，相较于RBF法较大，所以最终选取了该方法作为万花溪流域各层土壤水δ¹⁸O的空间插值方法，但同样可以看出，拟合预测的土壤水δ¹⁸O空间分布格局与现实情况仍存在较大差异。

图6. 各插值方法拟合万花溪流域0~80 cm层土壤水δ¹⁸O值空间分布特征图

为了分析万花溪流域土壤水贮存量、δ¹⁸O值以及d-excess值空间分布格局的成因，对其可能的影响因素进行相关性分析(图7)，结果显示，万花溪流域土壤水贮存量与坡度呈显著的负相关关系(p < 0.01，相关系数−0.48)，表明随着坡度的增加，土壤水贮存量逐渐减少；与土壤含水量呈显著的正相关关系(p < 0.01，相关系数0.74)，表明随着土壤含水量的增加，土壤水贮存量逐渐增加；与毛管孔隙度(pc)呈显著的正相关关系(p < 0.05，相关系数0.35)，表明随着毛管孔隙度的增加，土壤水贮存量逐渐增加。流域土壤水δ¹⁸O值与海拔呈显著的正相关关系(p < 0.01，相关系数0.42)，表现出水体氢氧稳定同位素的海拔效应；与容重(ρs)呈显著的负相关关系(p < 0.05，相关系数−0.36)，随着土壤容重的增加，δ¹⁸O值逐渐偏负。万花溪流域土壤水d-excess值与坡度呈显著的负相关关系(p < 0.05，相关系数−0.35)，表明随着坡度的增加，土壤水d-excess值逐渐偏负，说明蒸发分馏作用越显著；与容重呈显著的正相关关系(p < 0.05，相关系数0.34)，随着土壤容重的增加，土壤水d-excess值偏正，受蒸发分馏影响越小。

图7. 土壤水贮存量、δ¹⁸O值以及d-excess值空间分布相关关系图