孙改清, 李素英, 赵园园, 王冉, 任丽娟, 常英, 王继伟
内蒙古工业大学能源与动力工程学院环境科学与工程系,呼和浩特 010051

Correlation between fractal characteristics of soil particles and biomass of steppe plants in Xilinhot

SUNGaiqing, LISuying, ZHAOYuanyuan, WANGRan, RENLijuan, CHANGYing, WANGJiwei
Department of Environmental Science and Engineering,College of Energy and Power Engineering,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot 010051,China
通讯作者:李素英,E-mail:lisuying70@sina.com
收稿日期:2015-07-22
修回日期:2016-03-25
网络出版日期:2016-06-20
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家自然科学基金项目（31060078）内蒙古自然科学基金项目（2016MS0307）内蒙古自治区“大学生创新创业训练计划”项目
作者简介:
-->作者简介：孙改清,女,山西大同市人,硕士生,主要从事环境科学方面的研究。E-mail:sungaiqing@163.com



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摘要
为研究土壤分形维数是否会影响草原植物生长,本文多角度地剖析了草原土壤分形维数与植物生物量的相关性。2012年在锡林浩特地区采集了88个土样,分别计算分形维数值,采用线性回归、相关性分析等统计方法,分析土壤分形维数与土壤各粒级颗粒含量、植物生物量之间的关系。结果表明：①土壤分形维数与粗砂粒含量存在显著负相关,与细砂粒含量不相关,与粉粒、黏粒含量呈显著正相关,说明土壤分形维数对于各粒级含量的反映程度不同,主要反映黏粒含量;②根据植物的形态特征和适应方式,将草原植物划分为不同类型的功能群,生活型功能群中多年生丛生禾草、小半灌木、一、二年生植物的生物量与土壤分形维数呈正相关（R值分别为0.345,0.674,0.238,P<0.05）,说明土壤分形维数可以表征这三类功能群植物的生物量累积情况;生态类型功能群中,旱生植物、旱中生植物与分形维数并无直接相关性,而旱生植物生物量与黏粒含量呈正相关,旱中生植物生物量与粉粒含量呈显著正相关,鉴于颗粒含量与分形维数间的关系,即其生长与土壤分形维数呈正相关,多年生根茎禾草、多年生杂类草、中旱生植物、中生植物的生物量与土壤分形维数并无明显相关性。

关键词：土壤分形维数;土壤颗粒;典型草原;植物功能群;植物生物量;锡林浩特
Abstract
In order to determine whether soil fractal dimension affects the growth of steppe plants,we analyzed the correlation between soil fractal dimension and plant biomass. Eighty-eight soil samples were collected in the Xilinhot area in 2012 and we used linear regression,correlation analysis and other statistical methods to analyze the relationship between soil fractal dimension and particle content,soil fractal dimension and plant biomass. We found that soil fractal dimension had a significant negative correlation with coarse sand content,no significant correlation with fine sand content,and an extreme significant correlation with silt and clay. To some extent,soil fractal dimension could reflect the content of soil particles,especially clay content;according to morphological characteristics and the ways adapted to the natural environment,grassland plants were divided into different functional groups,among life-form functional groups the biomass of perennial bunch grasses,semi-shrubs,annuals and biennials were positively correlated with soil fractal dimension （R was respectively 0.345,0.674 and 0.238） and indicates that soil fractal dimension probably impacts the accumulation of biomass in these three functional groups. Among functional groups of water ecological types,xerophytes and intermediate mesophytes had no significant correlation with soil fractal dimension,but xerophytes were positively correlated with clay particle content and intermediate mesophytes biomass was positively correlated with silt content. In view of the relationship between particle content and fractal dimension,the growth of these plants were positively correlated with soil fractal dimension. Perennial rhizome grasses,forbs,intermediate xerophytes and mesophytes had no significant correlation with soil fractal dimension.

Keywords：soil fractal dimension;soil particles;typical steppe;plant functional groups;plant biomass;The Xilinhot

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孙改清, 李素英, 赵园园, 王冉, 任丽娟, 常英, 王继伟. 锡林浩特土壤颗粒分形特征与草原植物生物量的相关性研究[J]. , 2016, 38(6): 1065-1074 https://doi.org/10.18402/resci.2016.06.06
SUN Gaiqing, LI Suying, ZHAO Yuanyuan, WANG Ran, REN Lijuan, CHANG Ying, WANG Jiwei. Correlation between fractal characteristics of soil particles and biomass of steppe plants in Xilinhot[J]. 资源科学, 2016, 38(6): 1065-1074 https://doi.org/10.18402/resci.2016.06.06

1 引言

土壤是由不同粒径颗粒组成的一种不规则多孔介质,具有一定自相似结构以及分形特征^[1-3]。Tyler等和杨培岭等提出了用土壤各粒级颗粒质量计算土壤粒径分布分形维数^[4,5],这在很大程度上推广了分形维数在土壤研究中的应用^[6,7]。目前,土壤分形维数研究多集中在不同土地利用方式下的土壤颗粒分形特征和空间变异性以及与土壤养分的相关关系^[8-10];沙地农田沙漠化过程中土壤的粗粒化和土壤颗粒分形维数的变化特征,以及分形维数与土壤机械组成的关系,结果显示,分形维数可作为评价土壤沙漠化演变的一项综合性定量指标^[11-13];不同植被覆盖度/风力侵蚀强度下,研究显示土壤分形维数发生变化^[14],分形维数与土壤含水量、氮磷含量等理化性质存在相关性^[15-18]。
近年来,锡林浩特典型草原放牧强度大,人类对草原的破坏与日俱增,使得该区域土壤结构组成发生变化^[19,20]。目前,研究多关注土壤粒径分形维数与土壤各粒级颗粒含量间的关系,研究表明,粉粒、黏粒等小颗粒含量越高,土壤分形维数越大 ^[21-24]以及土壤颗粒对植物的影响^[25];土壤分形维数可以反映土壤密度、土壤含水量、总孔隙度、导水率和有机质含量等的改变,这些土壤参数直接关系到草原植物的生物量积累^[26,27]。然而,却少见土壤分形结构影响植物方面的综合研究。本文从植物生活型功能群、水分生态类型和种群三个维度,分析植物生物量与土壤分形维数的相关性,旨在说明草原土壤分形维数制约草原植物生长的程度,这将有助于深入理解土壤理化性质对草原植被的作用,为草原生态防护工作提供理论基础。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况

采样点位于内蒙古锡林浩特典型草原区（115°32'E-116°12'E,43°26'N-44°39'N）。地势南北高中间低,平均海拔1000m,属于温带大陆性半干旱气候。夏季温暖湿润,冬季寒冷干燥^[28],年平均气温0~3℃,年平均降水量295mm,降水量集中在5-9月,其中7月降水量占30.09%。土壤类型以栗钙土为主,并伴有多种类型。地上植物种类多样,其中以羊草（Leymus chinensis）、大针茅（Stipa grandis）、克氏针茅（Stipa krylovii）、糙隐子草（Cleistogenes squarrosa）、猪毛菜（Salsola collina Pall.）等为主^[29]。

2.2 研究方法

2.2.1 土样采集与分析方法
2012年7月,在锡林浩特典型草原地区的30个样地中采集土壤和植物生物量,共计88个土样（其中有两个土层位于坡地,已达岩层,未取土样）,采样点分布见图1。采集植物生物量的灌木样方面积为10m×10m,草本样方面积为1m×1m。样方统计内容包括植被种类组成、植株高度、株丛数、盖度、地上生物量（齐地分种剪下样方中植物的地上生物量）,并于实验室按植物种称取其鲜重和干重。植物生物量大小体现了样方植物的初级生产力及群落的稳定性,可以用来表征区域的植被生长态势。本研究侧重于分析土壤环境（土壤粒级含量组成、土壤分形维数）对植物生物量的影响。
为了更好地体现分形维数与土壤各粒级含量及草原植物生物量的内在联系,本次土样采集均沿地表0~5cm,5~20cm,20~40cm三个深度分层取样,各层分别取1kg左右土样,用四分法进行混合。采用Master Size 2000型激光粒度仪测定各土样的粒径组成,并用美国制的分类标准对土壤粒级进行划分。利用Excel 2003对各样地土壤分形维数与其对应粒径颗粒含量（%）做散点图,并进行线性回归拟合,属于一元线性回归,可以得到两变量间的关系式y=ax+b,决定系数R²用来表示拟合程度的好坏,R²（0,1）越接近1表示线性拟合性越好。使用SPSS19.0对土壤分形维数按土层深度进行单因素方差分析,比较多个样本间的均数。计算F统计值,如果相伴概率P小于显著性水平a,则认为3个土层分形维数值有显著差异。Tukey HSD多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度,哪个水平显著,哪个不显著。进行植物生物量（g）、平均高度（cm）、株丛数与土壤分形维数、各粒级含量的相关分析,以确定自变量与因变量之间的线性相关程度,相关系数R**表示在0.01水平（两侧）上显著相关,R*表示在0.05水平（两侧）上显著相关,其他表示无显著相关性;相关系数为正,表示正相关,相反则为负相关。
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图1研究区区位及采样点分布
-->Figure 1The samples in the research region
-->

2.2.2 土壤颗粒分形维数的计算方法
土壤分形维数的计算采用1993年杨培岭等提出的方法^[5],用土壤颗粒的重量分布取代土壤颗粒的数量分布,采用极限法推导出土壤分形维数的计算公式：
diˉdmaxˉ3-D=W(δ<diˉ)W0（1）
式中 diˉ为相邻两个筛分粒级 di与 di+1间土粒的平均直径 (di>di+1，i=1,2,3,?),忽略粒级间土粒比重 ρ的差异; dmaxˉ为最大粒级土粒的平均直径,当 δ>dmax时, W(δ>dmax)=0;D为土壤颗粒表面的分形维数; W(δ<diˉ)为土粒直径小于 diˉ累计的重量; W0为全部粒级土粒的重量和; δ为码尺^[30]。
对上式两边取对数,即得：
lgW(δ<diˉ)W0=(3-D)lgdiˉdmaxˉ（2）
根据公式（2）,分别以 lgdiˉdmaxˉ、 lgW(δ<diˉ)W0为横、纵坐标绘制线性回归曲线,得到的直线斜率为3-D,即可求出分形维数D值。
分形维数在2.60~2.80之间的土壤,表示其质地结构良好,小于2.60的土壤通常质地松散、通透性好但对营养物质的保蓄能力差^[31]。
2.2.3 植物功能群划分
（1）生活型功能群划分。植物生活型是指植物对所处环境经过长期适应后的表现形式。同一生活型的植物,表现为相似的体态特征,相似的适应特点^[32-34]。生活型的形成是植物对相同环境条件进行趋同适应的结果^[35]。根据白永飞等^[36]和《内蒙古植物志》^[37]对内蒙古锡林河流域草原群落功能群的划分标准,把锡林浩特典型草原植物归为五个功能群：①多年生丛生禾草（Perennial bunch grasses）;②多年生根茎禾草（Perennial rhizomatous grasses）;③多年生杂类草（Perennial forbs）;④小半灌木（Semi-shrubs）;⑤一、二年生植物（Annuals and biennials）。通过SPSS19.0对各生活型功能群生物量与土壤分形维数、土壤各粒径颗粒组成进行相关性分析。
（2）生态类型功能群划分。根据内蒙古草原植物对水热梯度变化的响应,将样地检测到的26种植物,按照植物的生长习性、水分适应能力、生境特点等,划分生态类型功能群（Ecological type functional groups）为旱生植物（Xerophytes）、中旱生植物（Intermediate xerophytes）、旱中生植物（Intermediate mesophytes）、中生植物（Mesophytes）4类^[38],对各生态类型功能群生物量与土壤分形维数、土壤各粒径颗粒组成进行相关性分析。

3 结果及分析

3.1 草原土壤的分形维数

本研究所测定样方分形维数大小处于2.297~2.795之间（表1,图2）,说明部分样方的土壤质地较为松散,其大多分布在5~40cm层。表层土壤分形维数的标准差最小,这组数据较接近平均值,数值较稳定。20~40cm分形维数的大小变化最明显,数据离散性较大。从表1和图2还可以看出,土壤分形维数（均值）随着纵向深度的增加而逐渐减小。由于深层土壤机械组成中砂粒含量逐渐增加,即土壤质地由轻变重,土壤结构变得疏松。而土壤微生物、植物根系和土壤酶集中分布于草原土壤的浅表层,故生物成土作用较强,使得土壤浅表层的土壤颗粒较细,分形维数大。
Table 1
表1
表1不同深度土层土壤分形维数的统计值
Table 1Statistical results of fractal dimension of different soil layers

土层深度/cm	样本数N	D均值	极小值	极大值	标准差	标准误差
0~5	28	2.623	2.510	2.795	0.061	0.012
5~20	28	2.580	2.330	2.678	0.069	0.013
20~40	28	2.572	2.297	2.683	0.092	0.017
0~40	84	2.592	2.297	2.795	0.077	0.008

注：D值表示分形维数（下同）,样本数28是由于样方6和样方9各自缺少一层数据,故未进行单因素方差分析。
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图2研究区不同深度土层的土壤分形维数
-->Figure 2Fractal dimension of different soil layers in study area
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将各层分形维数作为因变量进行ANOVA单因素方差分析,结果表明：不同层分形维数的方差存在显著差异（P值为0.028,达到了5%水平显著）,说明不同深度土壤对分形维数产生了显著影响。而Tukey HSD多重比较结果显示,0~5cm层与20~40cm层分形维数均值差为0.051,对应P值小于显著性水平0.05,表明这两层分形维数有显著的差异。5~20cm层与其他两层均无显著性差异。由于表层土壤受气候、降水、风蚀搬运等环境因素影响较明显,而20~40cm层受上层淋溶下来的有机质、N等物质及土壤母质的影响（部分样地的土壤母质层较浅）,使表层和深层土壤之间的分形维数差异较大。

3.2 分形维数与粒级颗粒含量

土壤分形维数反映土壤粒级颗粒大小^[12]。相关分析得出,粗砂粒（0.2~2.0mm）与3层土壤分形维数都呈极显著负相关,R分别为-0.800、-0.623、-0.524（P<0.01）,其中0~5cm层相关性最为显著,随土层深度的增加,相关性依次递减。细砂粒（0.02~0.2mm）与分形维数无明显相关性,只有5~20cm层相关性达到显著水平（R=0.274,P<0.05）。粉粒（0.002~0.02mm）与分形维数在0~5cm层极显著相关（R=0.780,P<0.01）,其他两层相关性并不显著。黏粒（<0.002mm）与分形维数在各土层都呈极显著正相关性,相关性系数分别为0.946、0.874、0.888（P<0.01）。
利用线性回归拟合各粒级颗粒含量（%）与分形维数的相关性（图3）。其中,粗砂粒与分形维数的回归方程斜率为负,即负相关,R²=0.4115（决定系数R²取0~1,值越大表示线性越好）。细砂粒含量与分形维数的回归分析中,决定系数R²=0.0260,各数据点的分布明显不均匀,分形维数变化幅度大,这与相关性分析结果一致。粉粒含量（%）、黏粒含量（%）与分形维数的回归直线中,R²分别是0.1720、0.7647,且回归方程斜率为正,可见土壤分形维数与粉粒、黏粒存在正相关性,其中黏粒的各数据点多数分布在回归线附近,说明分形维数与黏粒含量为极显著正相关。土壤分形维数与不同粒级含量的相关性有明显差异。因此,土壤分形维数可以用来表示土壤粒级的分布特点,黏粒含量越高,分形维数越高,表征了土壤结构越紧实的特性;粗砂粒含量高,分形维数越低,则表征了相对松散、通透性越好。
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图3研究区土壤粒度组成与分形维数
-->Figure 3The relationship between soil particle size and soil fractal dimension in study area
-->

3.3 草原植物与土壤分形维数

研究区记录到的植物种类总计49种,其中出现次数较低的植物不进行讨论分析,只对其中26种出现次数较高的植物进行计算分析。
3.3.1 生活型功能群与土壤分形维数
生活型功能群的生物量（g）与土壤各粒级含量（%）、土壤分形维数D进行相关性分析（表2）。结果表明,多年生丛生禾草生物量与5~20cm层土壤分形维数相关性为0.345（P<0.05）。多年生丛生禾草与0~5cm土层细砂粒含量相关系数为0.332（P<0.05）。对于小半灌木而言,其生物量在20~40cm层与分形维数相关系数达到0.674（P<0.05）。一、二年生植物的生物量与分形维数D在表层（0~5cm）呈正相关,相关系数达到0.238（P<0.05）,而5~20cm层的生物量与分形维数呈负相关,相关系数为-0.219（P<0.05）。多年生根茎禾草、多年生杂类草的生物量与土壤分形维数并无明显相关性。
不同的植物生活型功能群与不同深度土层的分形维数相关性分析显示,多年生丛生禾草根系较集中分布在5~20cm,与土壤分形维数之间的相互作用也发生在这一层;小半灌木生物量与分形维数在20~40cm层呈正相关性,由于其主根较发达,侧根密集,具有固定细颗粒的作用,使土壤在此深度变得紧实,进而储存上层淋溶下来的养分,有利于植物的生长以及土壤微生物繁殖^[39]。一、二年生植物的生物量与表层土的分形维数呈正相关,根系分布较浅,多集中在0~10cm,表层土受外界扰动较大,一旦环境发生改变,一、二年生植物生长也随之改变。
Table 2
表2
表2研究区植物功能群与土壤分形维数的相关性
Table 2The correlation between plant functional groups and soil fractal dimension in study area

Pearson分析		粗砂粒	细砂粒	粉粒	黏粒	分形维数
多年生丛 生禾草	芨芨草Achnatherum splendens、大针茅Stipa grandis、糙隐子草Cleistogenes squarrosa、克氏针茅Stipa krylovii	-0.301*b	0.332*a	-	0.307*b	0.345*b
小灌木、 半灌木	木地肤Kochia prostrata、冷蒿Artemisia frigida	-	-	-	-	0.674*c
一、二年 生植物	狗尾草Setaria viridis、画眉草Eragrostispilosa、虎尾草Chloris virgata 、蓖齿蒿Neopallasia pectinata、刺藜Chenopodium aristatum、虫实Corispermum mongolicum、地肤Kochia scoparia、盐生草Halogeton glomeratus、猪毛菜Salsola collina、尖头叶藜Chenopodium acuminatum、藜Chenopodium album、黄蒿Artemisia scoparia	-	-0.245*a	0.297**a	0.263*a	0.238*a -0.219*b
旱生	大针茅Stipa grandis、糙隐子草Cleistogenes squarrosa、克氏针茅Stipa krylovii、冷蒿Artemisia frigida、阿氏旋花Convolvulus ammannii、虫实Corispermum mongolicum、盐生草Halogeton glomeratus、木地肤Kochia prostrata、细叶葱Allium tenuissimum、双齿葱Allium bidentatum、羊草Leymus chinensis	-	-	-	0.226*b	-
旱中生	芨芨草Achnatherum splendens、猪毛菜Salsola collina、蓖齿蒿Neopallasia pectinata	-	-0.341*b	0.389**	-	-

注：相关系数后a、b、c表示植被与分形维数在0~5cm、5~20cm、20~40cm土层深度的相关性测定结果;**和*分别表示在0.01和0.05水平（两侧）上显著相关;表中未列出的植物功能群与土壤分形维数,说明不存在相关性。
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3.3.2 生态类型功能群与土壤分形维数
通过对各生态类型功能群生物量与土壤分形维数、土壤各粒径颗粒含量的相关性分析（表2）。分析结果表明：旱生植物生物量与土壤分形维数不存在直接相关性,但其生物量与黏粒含量的相关系数为0.226（P<0.05）,究其黏粒含量与分形维数的显著正相关关系,即可推出旱生植物的生长与分形维数呈正相关。研究区处于内蒙古典型草原,土壤黏粒含量增多,紧实度增大,占用土壤通气孔隙,导致土壤持水性差,更适合旱生植物生长,使旱生植物占主导地位^[30]。旱中生植物有芨芨草、猪毛菜、蓖齿蒿,其生物量与分形维数也未有直接相关性,但其生物量与粉粒含量呈正相关（R=0.389,P<0.01）（相关系数的均值）,基于粉粒含量与分形维数的相关性关系,即可得到旱中生植物生物量与土壤分形维数也存在正相关性。根据内蒙古植物志^[37]记载,芨芨草适合生长在隐域性的低湿地区,蓖齿蒿生长同降雨有密切关系,猪毛菜应季性强,则这3种旱中生植物适合生长在粉粒高的土壤中,其保水性好质地松软,说明粉粒含量越高,旱中生植物的生物量越大。与黏粒、砂粒相比,粉粒粒径大小适中,粉粒多的土壤,质地不会太松散,也不至于太紧实;中旱生植物多为多年生植物,与土壤分形维数没有显著相关性;中生植物多为一、二年生植物,与土壤分形维数间也无显著相关性。
3.3.3 草原植物种与土壤分形维数
生活型功能群或生态类型功能群的整体特征由草原各植物种的性能决定。因此,对研究区出现频度较高的26种植物的生物量、平均高度、株丛数与所在样方土壤粒级组成、分形维数进行深入研究,发现物种层次的变化规律,以解释功能群的表现（表3）。植物生物量与土壤分形维数呈正相关的有：虎尾草、蓖齿蒿、地肤（0~5cm层）,大针茅、冷蒿（5~20cm层）,芨芨草、冷蒿、猪毛菜、黄花黄芩（Scutellaria viscidula）（20~40cm层）;植物生物量与土壤分形维数呈负相关的有：双齿葱（0~5cm层）,虫实（5~40cm层）。植株平均高度与土壤分形维数呈正相关的有：虎尾草、盐生草（0~5cm层）,画眉草（0~40cm层）,黄蒿（5~20cm层）,冷蒿（20~40cm层）;植株平均高度与土壤分形维数呈负相关的有：黄蒿（0~5cm层）,糙隐子草（5~20cm层）,狗尾草（5~40cm层）,黄囊苔（Carex korshinskii）（20~40cm层）。植物株丛数与土壤分形维数呈正相关的有：狗尾草、虫实、黄花黄芩、木地肤、刺藜（0~5cm层）,糙隐子草、大针茅（5~20cm层）,蓖齿蒿、刺藜、冷蒿（20~40cm层）;植物株丛数与与土壤分形维数呈负相关的有：狗尾草、虫实（5~40cm层）。
Table 3
表3
表3植物种与土壤各粒级含量、土壤分形维数的相关性
Table 3The correlation between plant species characteristics and soil particle content/soil fractal dimension

相关系数		粗砂粒	细砂粒	粉粒	粘粒	分形 维数	相关系数		粗砂粒	细砂粒	粉粒	粘粒	分形 维数
芨芨草	生物量	-	-	-	0.662*c	0.650*c	蓖齿蒿	生物量	-	-	0.719*a	-	-
	平均高度	-	-0.705*a	-	-	-		株丛数	-	-	-	0.799**c	0.682*c
大针茅	生物量	- -	0.675**a -	- -	- 0.651*b	- 0.553*b	木地肤	株丛数	- -	-0.990*a 0.979*b	0.996**a -	0.964*a -	- -
	株丛数	-	-	-	0.659*b	0.554*b		平均高度	-	0.964*a	-	-	-
猪毛菜	生物量	-	-	0.451*c	-	-	地肤	生物量	-	-	0.882*a	-	-
糙隐子草	生物量	- -	-0.502*b -0.528*c	- -	- -	- -	冷蒿	生物量	- -	- -	0.935*b -	0.945*b 0.980**c	0.931*b 0.966**c
	平均高度	0.523*b	-0.508*b	-	-	-		平均高度	-0.916*c	-	-	-	-
	株丛数	-	-	0.525*b	-	-		株丛数	-	-	-	0.890*c	-
狗尾草	平均高度	0.814*b 0.810*c	-0.709*b -0.733*c	- -	- -	- -	黄蒿	平均高度	0.997*a -0.999*b	0.999*a -	-0.997*a -	-1.000*a 0.998*b	- 1.000*b
	株丛数	- 0.776*b 0.723*c	- - -	0.773*a - -0.752*c	0.856**a - -	0.782*a -0.863**b -0.748*c	虫实	生物量	- 0.886*b -	-0.920*a - -	- - -	- -0.938*b -	- -0.943*b -0.899*c
画眉草	平均高度	-0.689**a -0.673*b -	- - -	0.863**a 0.791**b 0.712**c	0.746**a - -	0.793**a - -		株丛数	- - -	-0.947*a - -	0.993**a -0.973**b -	0.960**a - -	0.918*a -0.964**b -0.918*c
黄花黄芩	生物量	-	-	0.827*c	-	-	双齿葱	生物量	-	-	-0.749*a	-0.737*a	-0.732*a
	株丛数	-	-	0.820*a	-	-
虎尾草	生物量	-	-	-	0.929*a	0.910*a	黄囊苔	生物量	-	-0.896*a	-	-	-
	平均高度	-	-	-	0.887*a	-		平均高度	0.823*c	-	-	-	-
盐生草	生物量	-	-0.879*a	-	-	-	刺藜	株丛数	- -	- -	- -	0.750*a 0.747*c	- 0.693*c
	平均高度	-	-	0.901*a	-	-

注：a、b和c分别为植物种在0~5cm、5~20cm和20~40cm层相关系数;**和*分别表示在0.01和0.05水平显著相关; 表中未列出的植物（克氏针茅、羊草、尖头叶藜、藜、野韭Allium ramosum、阿氏旋花、扁蓿豆Melissitus ruthenica）说明该植物与分形维数无相关性。
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4 结论

分形理论用于研究具有非规则性和自相似性的客观实体的形状,对分形体复杂结构进行描述的主要工具是分形维数（Fractal Dimension）。土壤颗粒的粒径分布具有一定的分形特征,而分形维数能够有效反映粒径大小和分布的均匀程度。本文利用杨培岭的模型,假定土粒的质量密度为一恒量,且不考虑不同土粒形状差异的基础上,建立了土壤颗粒的累积重量与粒径的分形关系,通过各粒级颗粒含量计算得到土壤分形维数。分形维数大小反映了土壤组成中黏粒、粉粒和砂粒含量的变化以及土壤结构的变化,正因如此,土壤分形维数的变化将关系到草原植物的生长。
锡林浩特地区的土壤分形维数大小为2.297~2.795,随着土壤深度的增加而减小。不同深度土壤分形维数之间存在显著性差异。土壤分形维数与各粒级颗粒含量的相关性分析表明,分形维数与粗砂粒含量呈极显著负相关,与细砂粒含量不相关,与粉粒含量在0~5cm层呈极显著正相关性,与黏粒含量呈极显著正相关。
不同生活型功能群生物量与土壤分形维数的相关性分析,表明：一、二年生植物、多年生丛生禾草、小半灌木功能群其生物量与分形维数呈正相关,分别表现在0~5cm层、5~20cm层、20~40cm层,这与三类植物的根系分布特征以及生长习性有关。多年生根茎禾草和多年生杂类草的生物量与土壤分形维数并无明显相关性。
生态类型功能群中,旱生植物与黏粒含量呈正相关,旱中生植物生物量与粉粒含量呈正相关,究其颗粒含量与分形维数的相关性关系,即可得到旱生、旱中生植物生物量与土壤分形维数间的正相关性,而中旱生、中生植物生物量大小与分形维数没有显著的相关性。
土壤分形维数的增大表明该土壤适合画眉草、蓖齿蒿、冷蒿等植物的生长;土壤分形维数越小的土壤,适合双齿葱、虫实等植物的生长。
The authors have declared that no competing interests exist.

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