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土壤物理性质反映土壤结构的稳定性，在一定程度上可以表征土壤的质量与退化状况[1]。除地形地貌、土壤特征、降雨差异和植被类型等外[2]，人类活动也是影响土壤性质和土壤形成过程的重要因素[3−4]。适度的干扰会对物种多样性和生物量以及种群、群落、生态系统甚至整体景观格局有正向促进作用，而长期的人为干扰会造成土壤压实，降低土壤团聚体稳定性、持水能力和微生物活性等[5]。郭宝宝[6]通过研究不同人为干扰强度对森林土壤水分物理性质的影响发现：土壤容重随人为干扰强度的增加呈明显增加的趋势。庞学勇等[7]通过研究人为干扰对川西亚高山针叶林土壤物理性质的影响发现：随人为干扰强度的增加，土壤粉粒、黏粒含量和大团聚体数量减少，土壤表层孔隙度减小，土壤有效水降低。张希彪等[8]通过研究人为干扰对黄土高原子午岭油松Pinus tabuliformis人工林土壤物理性质的影响发现：随人为干扰强度的增加，0~50 cm土层土壤砂粒含量均增加，粉粒含量与黏粒含量均下降，土壤容重增加了0.11~0.41 g·cm−3，土壤总孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、毛管持水量、自然含水量、饱和持水量、田间持水量和土壤有效水含量均下降。人为干扰通过影响土壤物理性质会改变地表径流和土壤侵蚀程度[9]，进而影响植物群落分布[10]、物种多样性和生物量[11]、土壤养分含量[12]以及生态系统稳定性[13]。目前，不同程度人为干扰对土壤物理性质的影响多集中在城市绿化用地[14]、山地和森林[15−16]、湖滨湿地[17]等方面，而针对河岸带湿地的研究相对较少。
河岸带是一种生态交错带类型，是水陆交互影响下形成的特殊生境和生态系统，具有防止河岸侵蚀与水土流失、调节洪水、净化水质、维持生物多样性等生态功能[18−19]。河岸带生态系统是一个脆弱的、易受水文、人类活动等干扰而退化的生态区域，具有明显的边缘效应和独特的生态过程[20]，且其退化和破坏速度显著快于其他陆地生态系统[21]。农业开垦、城市开发、水利工程、道路和桥梁的修建等人为干扰影响植被类型演替[22−23]，造成河岸带退化，加剧水土流失，危害河岸带景观的连续性，破坏了河岸带生态服务功能，严重威胁河岸带生态系统安全与健康[24−26]。
本研究以黄河中下游河岸带为例，根据实地调研结果，对不同干扰强度(轻度干扰、中度干扰、重度干扰)河岸带的土壤物理性质进行调查，分析河岸带土壤物理性质随土层深度的变化规律，对比不同干扰强度河岸带土壤物理性质的差异，探索不同干扰强度河岸带土壤物理性质的相互关系，为河岸带的生态修复和管理提供理论依据。
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以黄河流域中下游洛阳—郑州段河岸带湿地作为研究对象，地理位置为34.823°~34.980°N，112.777°~113.665°E。研究区春季干旱少雨，夏季炎热多雨，秋季凉爽，冬季气候干燥雨雪稀少。年平均气温为15.0 ℃，最冷月平均气温为0 ℃；最热月平均气温为27.0 ℃，年均降水量为610.0 mm。主要植被类型有芦苇Phragmites australis、白茅Imperata cylindrica、狗牙根Cynodon dactylon、雀麦Bromus japonicus、柽柳Tamarix chinensis等。
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在黄河洛阳—郑州段选择地形地貌和地表植被覆盖相对一致的河岸带区域，依据人为踩踏程度的不同，选择3种不同干扰强度的样地类型，分别为洛阳市偃师市邙岭乡轻度干扰河岸带、郑州市巩义市S237省道大桥中度干扰河岸带、郑州市黄河湿地公园重度干扰河岸带。样地具体情况如表1所示。其中，洛阳市偃师市邙岭乡河岸带位于黄河保护区内，周围采用栅栏圈围，受人为干扰程度较小，人流量20人·周−1；郑州市巩义市S237省道大桥下河岸带人流量50人·周−1；郑州市黄河湿地公园河岸带人类活动较多，人流量120人·周−1。
表 1 研究区样地概况
Table 1. Basic condition of study piots
干扰强度 地理位置 北纬(N) 东经(E) 海拔/m 优势植被 轻度 洛阳市偃师市邙岭乡 34.823° 112.785° 91 芦苇、白茅、雀麦、狗牙根、柽柳 中度 郑州市巩义市S237省道大桥 34.839° 113.060° 87 芦苇、白茅、雀麦、狗牙根 重度 郑州市黄河湿地公园 34.841° 113.140° 88 白茅、雀麦、狗牙根 2021年10月，在3种不同干扰强度的区域内选择近河岸带200 m×200 m样地，进行5×3网格化划分，共设置15个样点，记录每个样点的经纬度。以每个网格划分点为中心采样点设置5 m×5 m大样方，在每个大样方内随机设置3个1 m×1 m的小样方，用环刀法与土钻法分层采集0~10、10~20、20~30 cm土层样品，分别装入带编号的密封袋内。
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土壤容重采用环刀法测定，土壤含水率采用烘干法测定，土壤毛管持水量、土壤最大持水量、土壤最小持水量、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度和土壤非毛管孔隙度采用浸水法测定[1]。
采用Excel 2016和SPSS 25.0软件进行数据处理和分析。采用单因方差分析(one-way ANVOA)检验不同干扰程度土壤物理性质的差异显著性；采用 Pearson 相关分析法分析土壤物理性质之间的相关性；采用Origin 2019绘图。
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由图1可见：河岸带土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度随人为干扰程度的增加而减小；土壤容重、土壤非毛管孔隙度随人为干扰强度的增加而增加。河岸带0~30 cm土层土壤容重为1.28~1.41 g·cm−3，均值为1.37 g·cm−3，中度、重度干扰土壤容重显著(P＜0.05)高于轻度干扰。河岸带0~30 cm土层土壤总孔隙度为44.5%~49.8%，均值为46.6%，中度和重度干扰土壤总孔隙度显著(P＜0.05)低于轻度干扰；河岸带0~30 cm土层土壤毛管孔隙度为41.0%~43.1%，均值为42.0%，轻度干扰土壤毛管孔隙度显著(P＜0.05)高于重度干扰；河岸带0~30 cm土层土壤非毛管孔隙度为7.1%~14.5%，均值为11.4%，中度、重度干扰土壤非毛管孔隙度显著(P＜0.05)高于轻度干扰。
图 1 不同人为干扰强度对黄河河岸带0~30 cm土层土壤容重和土壤孔隙度的影响
Figure 1. Effects of different human disturbance intensity on soil bulk density and porosity of 0−30 cm riparian zone of Yellow River
由表2可见：3种不同人为干扰强度河岸带土壤容重均随土层深度增加而增加，但均无显著差异。轻度、重度干扰的土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度和土壤非毛管孔隙度在3个土层间均无显著差异。中度干扰下，0~10 cm土层土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度显著高于20~30 cm土层，而中度干扰下20~30 cm土层土壤非毛管孔隙度显著(P＜0.05)高于0~10 cm土层。
表 2 不同人为干扰程度下土壤容重与土壤孔隙度分布特征
Table 2. Distribution characteristics of soil density and porosity under different degrees of human disturbance
干扰强度 土层深度/cm 土壤容重/(g·cm−3) 土壤总孔隙度/% 土壤毛管孔隙度/% 土壤非毛管孔隙度/% 轻度 0~10 1.24±0.03 a 50.73±0.79 a 43.85±0.82 a 5.42±1.38 a 10~20 1.26±0.02 a 49.38±0.88 a 42.57±0.59 a 8.05±1.18 a 20~30 1.32±0.03 a 49.45±0.82 a 42.86±0.79 a 7.69±1.34 a 中度 0~10 1.40±0.02 a 47.46±1.02 a 43.70±0.73 a 8.83±1.71 b 10~20 1.41±0.02 a 44.92±0.88 ab 41.45±0.87 ab 13.63±1.70 ab 20~30 1.43±0.02 a 43.65±1.13 b 40.39±1.00 b 15.96±2.09 a 重度 0~10 1.41±0.02 a 44.72±0.68 a 41.35±0.61 a 13.93±1.27 a 10~20 1.41±0.01 a 43.81±0.56 a 40.41±1.60 a 15.78±1.14 a 20~30 1.42±0.01 a 45.02±0.79 a 41.32±0.74 a 13.66±1.51 a 说明：不同小写字母表示不同土层间差异显著(P＜0.05)。 -
由图2可见：河岸带0~30 cm土层土壤含水率为13.00%~24.29%，均值为17.86%，中度干扰土壤含水率显著(P＜0.05)高于轻度、重度干扰。与轻度干扰相比，中度干扰土壤含水率显著增加了32.9%，重度干扰土壤含水率减少了25.43%。河岸带土壤毛管持水量、土壤最大持水量与土壤最小持水量随人为干扰强度的增加而减小。河岸带0~30 cm土层土壤毛管持水量为168.80~185.96 g·kg−1，均值为176.79 g·kg−1，轻度干扰土壤毛管持水量显著(P＜0.05)高于重度干扰。河岸带0~30 cm土层土壤最大持水量为182.23~217.87 g·kg−1，均值为196.50 g·kg−1，轻度干扰土壤最大持水量显著(P＜0.05)高于中度和重度干扰。河岸带0~30 cm土层土壤最小持水量为148.99~165.50 g·kg−1，均值为156.91 g·kg−1，轻度干扰土壤最小持水量显著(P＜0.05)高于重度干扰。
图 2 不同人为干扰强度对黄河河岸带0~30 cm土层土壤水分特征的影响
Figure 2. Effects of different human disturbance intensity on river soil moisture characteristics of 0−30 cm riparian zone of Yellow River
由表3可见：轻度干扰河岸带0~10 cm土层土壤最小持水量显著(P＜0.05)高于20~30 cm土层。中度干扰河岸带0~10 cm土层土壤最大持水量显著(P＜0.05)高于20~30 cm土层。其他不同土层间土壤含水率、土壤毛管持水量、土壤最大持水量与土壤最小值持水量均无显著差异。
表 3 不同人为干扰强度下土壤水分分布特征
Table 3. Characteristics of soil moisture distribution under different degrees of human disturbance
干扰强度 土层深度/cm 土壤含水率/% 土壤毛管持水量/(g·kg−1) 土壤最大持水量/(g·kg−1) 土壤最小持水量/(g·kg−1) 轻度 0~10 18.58±3.19 a 195.71±3.48 a 227.13±5.87 a 175.99±3.87 a 10~20 16.15±2.37 a 189.83±2.90 a 219.42±5.55 a 169.02±2.02 ab 20~30 14.17±2.13 a 172.33±2.44 a 207.06±6.83 a 151.49±1.49 b 中度 0~10 25.71±3.64 a 186.28±6.18 a 199.37±6.50 a 166.16±6.18 a 10~20 23.79±3.61 a 173.14±5.71 a 186.63±5.49 ab 153.29±5.93 a 20~30 23.36±3.28 a 167.45±5.40 a 179.19±5.16 b 149.27±5.46 a 重度 0~10 13.07±2.67 a 170.32±3.03 a 184.25±3.26 a 150.91±2.59 a 10~20 12.83±2.54 a 166.74±2.27 a 180.90±2.71 a 146.81±2.31 a 20~30 13.09±2.37 a 169.35±3.48 a 184.55±3.84 a 149.26±3.25 a 说明：不同小写字母表示不同土层间差异显著(P＜0.05)。 -
相关性分析表明(表4)：土壤含水率与土壤毛管孔隙度、土壤最小持水量、土壤毛管孔隙度呈极显著(P＜0.01)正相关，与土壤最大持水量呈显著(P＜0.05)正相关，与土壤非毛管孔隙度呈显著(P＜0.05)负相关；土壤容重与土壤毛管孔隙度、土壤最大持水量、土壤最小持水量、土壤总孔隙度呈极显著(P＜0.01)负相关，与土壤非毛管孔隙度呈极显著(P＜0.01)正相关。
表 4 黄河河岸带土壤物理性质之间的相关性
Table 4. Correlation between soil physical properties in riparian zone
相关性 含水率 容重 毛管持水量 最大持水量 最小持水量 总孔隙度 毛管孔隙度 容重 −0.067 1 毛管持水量 0.304** −0.508** 1 最大持水量 0.170* −0.788** 0.802** 1 最小持水量 0.366** −0.522** 0.980** 0.775** 1 总孔隙度 0.119 −0.516** 0.613** 0.879** 0.574** 1 毛管孔隙度 0.244** −0.058 0.626** 0.545** 0.608** 0.755** 1 非毛管孔隙度 −0.185* 0.339** −0.659** −0.783** −0.628** −0.953** −0.918** 说明：*表示P＜0.05，**表示P＜0.01。 -
土壤水分是植被生长的物质基础，影响着植被群落的演替和土壤养分的变化[10]。研究区黄河河岸带的土壤容重(1.28~1.41 g·cm−3)高于纳帕海湖滨湿地(1.00~1.30 g·cm−3)[17]和包头黄河湿地(1.01~1.49 g·cm−3)[27]，低于敦煌阳关湿地(1.37~1.50 g·cm−3)[28]。研究区土壤含水率(13.00%~24.29%)低于金马河温江段护岸林地(21.46%~28.02%)[29]、包头黄河湿地(23.63%~57.32%)[27]、敦煌阳关湿地(8.82%~32.54%)[28]，表明研究区黄河河岸带湿地的土壤含水量相对较低。
本研究发现：在0~30 cm各土层土壤含水率从高到低均为中度干扰、轻度干扰、重度干扰。张潇月等[29]研究发现：土壤含水量随着干扰强度的增加而减小，这与本研究结果不一致。中度干扰河岸带土壤含水率比轻度干扰显著增加了32.88%，可能是因为中度干扰对河岸带属于增益性干扰，可见适度人为干扰可以提高土壤蓄水保水能力，在土壤肥力和固碳增汇等方面起到更好的作用[30−31]。尤誉杰等[4]研究不同人为干扰措施对天然次生灌丛土壤肥力及蓄水能力的影响发现：适度人为干扰可以提高土壤蓄水保水能力，但人为干扰越强对河岸带土壤水分的负向影响就越大[32]。人为干扰强度增加超过河岸带生态系统承受范围，会导致地表的裸露程度增大，植物对土壤的保水能力下降，地表蒸发随之增加，土壤水分不易保持[9]，从而导致重度干扰河岸带土壤含水率比轻度干扰减少了25.4%。土壤含水率对土壤有机质的分解和氮的转化及有效性有积极影响[14]，重度人为干扰导致土壤含水率下降，影响植物生长发育，进而可能导致群落逐渐向逆向演替的方向发展，湿生的植被逐渐被中生和旱生的植被所替代。GUITET等[33]通过研究雨林发现：干扰是自然生态系统功能中多样性维持的重要驱动力，零星的强烈干扰及持续性的中等干扰会显著增加景观植物多样性；但当干扰更加频繁或更强烈时，景观植物多样性会略微减少。
土壤水分的蓄持能力和供给状况是限制植物生存的主要条件。土壤容重反映了土壤的紧实度，并直接影响土壤孔隙状况。土壤最大持水量、土壤毛管孔隙度分别反映了土壤的蓄水和供水能力[34]，土壤非毛管孔隙直接影响着土壤透气与渗水能力。本研究发现：与轻度干扰相比，中度、重度干扰河岸带土壤容重分别显著增加了9.63%和9.75%；土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度分别显著减少了9.93%和11.98%、2.98%和5.05%，这与李茜[35]、杨大新等[36]的研究结果一致。土壤非毛管孔隙度是指孔隙直径大于0.1 mm的土壤孔隙所占土壤体积的百分比。本研究表明：土壤非毛管孔隙度随人为干扰强度增加而增加，这与张希彪等[8]的研究结果一致。中度和重度干扰河岸带土壤毛管持水量比轻度干扰分别减少了15.64%和18.90%，中度和重度干扰河岸带土壤最大持水量比轻度干扰分别减少了5.88%和10.16%，中度和重度干扰河岸带土壤最小持水量比轻度干扰分别显著减少了5.93%和11.08%，也证明人为干扰强度增加显著降低了河岸带土壤的蓄水和供水能力。这可能是因为随着人为踩踏等干扰强度的增加，河岸带土壤紧实度增加，直接或间接影响了土壤的颗粒组成以及团聚体数量和大小，从而导致土壤保水和持水能力下降，并导致土壤入渗能力降低，土壤的抗蚀能力下降，最终导致土壤退化[8]。
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相关性分析表明：土壤容重与土壤毛管持水量、土壤最大持水量、土壤最小持水量、土壤总孔隙度呈极显著负相关，与土壤非毛管孔隙度呈极显著正相关。郭宝宝[6]在研究格氏栲Castanopsis kawakamii自然保护区时发现：土壤容重分别与土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度、土壤毛管持水量、土壤最大持水量、土壤最小持水量呈极显著负相关。丛晓峰等[14]在陕西省植物园的研究发现：土壤容重与土壤总孔隙度、土壤通气孔隙度、土壤田间持水量、土壤自然含水量、土壤饱和导水率之间呈极显著负相关。这表明土壤容重与土壤持水量呈负相关。土壤容重随土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度、土壤持水量的减小而显著增加，土壤中储存的有效水就越少，河岸带土壤持水能力就越差[37]。这说明土壤容重可以作为衡量土壤物理性质变化的重要指标之一。
长期和过度的人为干扰会显著影响河岸带土壤的含水量和容重等物理性质，进而对黄河河岸带滩涂湿地生态系统造成不可逆的胁迫和退化。研究表明：植被自然恢复过程能改善土壤的通气透水能力等物理性质[38]，从而在一定程度上可以有效改善脆弱和退化生态系统环境[39]。李裕元等[40]在黄土高原北部的交错带研究表明：植被恢复可以降低土壤容重，增加土壤孔隙度，但是短期内(＜30 a)植被恢复对土壤颗粒组成并无显著影响，需要长期的植被恢复过程才能有所改善[39]。因此，需要继续加强对不同人为干扰强度下河岸带滩涂湿地土壤特征的监测和研究，并进行合理的生态管理以维持河岸带生态系统的健康[41]。
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本研究表明：黄河下游河岸带3种不同干扰强度的土壤含水率为13.0%~24.3%，均值为17.9%，中度干扰可以提高土壤含水率。土壤容重为1.28~1.41 g·cm−3，中度、重度干扰土壤容重显著高于轻度干扰。土壤的总孔隙度、毛管孔隙度、毛管持水量、最大持水量和最小持水量均随人为干扰强度的增加而减小。土壤容重、非毛管孔隙度随人为干扰强度的增加而增加。人为干扰对土壤物理性质的影响主要集中在0~10 cm表层土壤。
土壤含水率与土壤毛管孔隙度、土壤最小持水量、土壤毛管孔隙度呈极显著正相关，与土壤最大持水量呈显著正相关，与土壤非毛管孔隙度呈显著负相关。河岸带区域过度的人为干扰会显著影响河岸带土壤的水分含量和容重等物理性质变化，进而造成河岸带滩涂湿地土壤质量的退化。
Comparison of soil physical properties under different human disturbances in the Yellow River riparian zone
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摘要:
目的 研究人为干扰强度对黄河河岸带土壤物理性质的影响，为黄河河岸带生态系统生态恢复与调控提供科学依据。 方法 2021年10月，在黄河洛阳—郑州段选择地形地貌和地表植被覆盖相对一致的河岸带区域，依据人为踩踏程度的不同，选择3种不同干扰强度的样地类型。按照5×3网格化划分近河岸带200 m×200 m样地，共设置15个样点，系统比较分析不同人为干扰强度(轻度、中度和重度)黄河河岸带土壤容重、土壤含水率、土壤毛管持水量、土壤最大持水量、土壤最小持水量、土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度和土壤非毛管孔隙度等土壤物理性质的差异。 结果 ①随人为干扰强度的增加，土壤容重、土壤非毛管孔隙度逐渐增加；土壤含水率先增加后减小；土壤毛管持水量、土壤最大持水量、土壤最小持水量、土壤总孔隙度与土壤毛管孔隙度逐渐减小。②土壤容重与土壤含水率、土壤毛管孔隙度呈负相关，但未达到显著水平；土壤容重与土壤毛管持水量、土壤最大持水量、土壤最小持水量、土壤总孔隙度呈极显著负相关(P＜0.01)，与土壤非毛管孔隙度呈极显著正相关(P＜0.01)。 结论 过度的人为踩踏等干扰增加了河岸带土壤紧实度，导致土壤物理性质退化以及土壤保水和持水能力降低。图2表4参41 Abstract:Objective This study aims to explore the impact of human disturbance on soil physical properties in the riparian zone, in order to provide a scientific basis for ecological restoration and regulation of the Yellow River riparian ecosystem. Method In October 2021, three types of sample sites with different degrees of disturbance were selected in the Luoyang-Zhengzhou section of the Yellow River based on the degree of human trampling, where the topography and surface vegetation coverage were relatively consistent. The near riparian zone was divided into 200 m×200 m sample plots according to a 5×3 grid, and a total of 15 sample points were set up. Differences in soil physical properties such as bulk density, moisture content, capillary water capacity, maximum water capacity, minimum water capacity, total porosity, capillary porosity, and non-capillary porosity in the Yellow River riparian zone with different levels of human disturbance intensity (mild, moderate and severe) were systematically compared and analyzed. Result (1) With the increase of human disturbance intensity, soil bulk density and non-capillary porosity increased gradually. Soil moisture content first increased and then decreased. Soil capillary water capacity, maximum water capacity, minimum water capacity, total porosity and capillary porosity decreased gradually. (2) Soil bulk density was negatively correlated with soil moisture content and capillary porosity, but it did not reach a significant level. There was a significant negative correlation between soil bulk density and soil capillary water capacity, maximum water capacity, minimum water capacity and total porosity (P＜0.01), and a significant positive correlation with non-capillary porosity (P＜0.01). Conclusion Excessive human disturbance such as trampling increases the soil compaction in the riparian zone, leading to the degradation of soil physical properties, and a decrease in soil water retention and holding capacity. [Ch, 2 fig. 4 tab. 41 ref.] -
Key words:
- the Yellow River /
- riparian zone /
- human disturbance /
- physical property /
- soil moisture content /
- soil porosity
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建立健全生态产品价值实现机制，是深入贯彻践行“绿水青山就是金山银山”理念的重要举措。非木质林产品(non-timber forest product)是指在以森林为核心的生物群落中所能获取的除木材之外的其余各种可以满足人类生存或生产需要的产品与服务，主要包括木本油料、水果、森林药材、竹制品、食用菌、香料、野味等物质类产品以及森林旅游等服务类产品[1]。非木质林产品作为典型的物质供给类生态产品，兼具生态效益与经济效益[2]，在促进山区农民增收与林业可持续发展中发挥着重要作用[3−5]。随着集体林权制度改革的深入推进，分山到户使得现有山区农户的非木质林产品以家庭经营为主，存在“多、小、散”等特点[6−7]。由于市场信息存在不对称性，导致小农户难以与市场形成高效对接，普遍存在优质不优价的问题。换言之，山区良好生态资源培育的非木质林产品所带来的品质优势并未体现在价格和销量上，“生态红利”未能得到充分释放。研究表明：组织嵌入显著提高了农户收入。这种促进作用不仅有利于破解农产品“柠檬市场”问题，还可以通过采取集体议价和订单农业等方式降低市场风险[8−9]，提升生态产品溢价能力[10]。此外，区域公用品牌也是实现农业绿色生产、提高农户收入及推动乡村振兴的有效手段[11−13]。截至2020年底，浙江省丽水市生态产品价值实现试点的典型模式——“丽水山耕”等系列品牌，累计销售产品超108亿元，平均品牌溢价率超30%。然而，区域公用品牌商标的申请主体多为企业和合作社，农户准入机制尚未明确建立。因此，亟须从组织嵌入视角出发，探索农户参与区域公用品牌，并享受生态产品价值转化红利的有效路径。此外，不同产业组织类型及其利益联结模式对生态产品价值实现的提升效果也存在差异，有必要构建理论分析框架，以更好地诠释产业组织模式对非木质林产品价值实现的异质性影响及区域公用品牌在其中的作用机制。
学者们关于产业组织模式绩效的研究重点聚焦在其对生态化经营[14]、投入产出效率[15]、农产品质量安全[16−17]和绿色生产行为[18−19]等的影响。关于非木质林产品的价值实现，已有研究从问题瓶颈[20]、影响因素[21]和路径机制[22]等方面展开探讨。也有部分学者实证研究了区域公用品牌对农户绿色生产行为[23]以及农民收入增长[24]的影响。综上所述，现有研究均较少从微观视角关注农户参与不同产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响差异，对区域公用品牌在其中的作用机制研究也较为缺乏。
相较于以往研究，本研究的边际贡献在于：其一，基于微观大样本实证检验不同产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响。其二，分析区域公用品牌在产业组织模式对非木质林产品价值实现影响中的作用机制。其三，从经营规模和销售渠道的视角探讨产业组织模式对不同农户的异质性影响，以期为促进农户非木质林产品价值溢价增值提供科学决策和政策建议。
1. 理论分析与研究假说
根据产业组织理论，按照利益联结主体和紧密程度不同，将产业组织模式归纳为3类：①“市场+农户”的市场交易模式。农户与买家之间不存在合作和契约关系，进行纯粹交易，农户独立生产和销售非木质林产品，随行就市。②“合作社+农户”的横向合作模式。农户作为合作社的成员，享有合作社所提供的生产技术、信息传递等相关服务，部分合作社还会负责产品的集中销售。③“公司+农户”的纵向协作模式。农户与下游公司建立契约关系，公司为农户提供必要的生产资料、技术支持和市场信息等，农户按照契约生产，并将其非木质林产品销售给公司。相比于市场交易模式，横向合作模式和纵向协作模式均能显著提高农户市场地位与产品议价能力[25]，但两者因利益联结方式和运作机制存在异质性，导致农户在非木质林产品价值实现过程中的利益存在一定差异。具体而言，在横向合作模式中，合作社除追求经济效益外，还着重关注农村可持续发展，提升社会效益[26]，并通过提供交易平台，共享资源、知识和技术，提高农户议价能力，以此为农户争取更高的产品市场价格[27]。尽管合作社在短期内可能面临管理和资金挑战，但它强调长期合作和共同利益使其在发展过程中更加稳定。相比之下，在纵向协作模式中，公司作为 “弱关系”嵌入农户网络之中，公司与农户之间完全以“工具型”关系为纽带，双方之间的联合完全出于利益诉求。这使得组织运行效率完全取决于组织内的激励和监督制度，从而使得合作双方容易因为利益诉求的差异产生摩擦。与公司相比，农户与合作社之间的关系更为直接且更加紧密，因而农户受合作社的影响更大。基于此，本研究提出第1个研究假说H1：相比市场交易模式，横向合作模式和纵向协作模式均对非木质林产品价值实现有促进作用，且横向合作模式的作用效果更显著。
根据原产地效应理论，产品来源地对消费者知觉和购买决策具有较强推动作用。区域公用品牌能够强化特定地区的生态特征、历史传统和生产技术[28]，并通过此与非木质林产品价值产生关联。不仅如此，品牌也赋予了产品附加的心理价值[29]。区域公用品牌作为一种与特定地理区域紧密相关的品牌形式，有助于加强消费者与产品之间的情感联系，从而促使消费者愿意支付产品溢价[30]。由此可见，区域公用品牌能够借助地区声誉向市场发送非木质林产品的质量信号，将生态资源优势转化为商品优势和品牌价值收益，实现生态溢价，释放生态红利。区域公用品牌虽然能够带来一定程度的溢价，但准入门槛却存在异质性。分散经营的农户往往因其资源禀赋限制而被排斥在外，难以获得区域公用品牌为非木质林产品带来的溢价效应。产业组织则能够帮助农户通过组织化，克服资源禀赋的束缚，以“合作社+农户”或者“公司+农户”等利益联结方式使用区域公用品牌转化生态产品价值的红利。基于此，提出第2个研究假说H2：农户使用区域公用品牌在产业组织模式对非木质林产品价值实现过程中发挥了中介作用。
2. 数据来源、变量选取与模型选择
2.1 数据来源
为实现研究目标，按照典型抽样和随机抽样相结合的原则，于2023年7—8月在浙江省选取非木质林产品较为丰富的7个县(市)开展实地调查。首先，根据当地政府部门和乡(镇)代表对当地乡(镇)的介绍以及人均地区生产总值数据，采用分层抽样的方法，选取经济发展水平较高和较低各2个乡(镇)。其次，每个乡(镇)按照村农民人均可支配收入进行分层，随机抽取经济发展较好和较差各1个行政村。最后每个村根据等距抽样选取20户农户作为样本户进行问卷调查。问卷内容涉及农户个人及家庭基本信息、非木质林产品经营、产业组织加入与区域公用品牌使用及农户认知情况等。调查均以调查员与农户一对一访谈形式完成。调查样本为7个县(市)28个乡(镇)56个村820户农户。有效问卷为811份，有效问卷率为98.9%。
2.2 变量选取
2.2.1 被解释变量
研究表明：物质供给类生态产品价值主要通过市场交易方式实现[31]，其价值实现体现为产品中蕴含的绿水青山的生态价值和人工投入的劳动价值，通过市场机制运作获得溢价。因此本研究用销售价格与市场平均价格的差占市场平均价格的比例计算非木质林产品溢价率，以此衡量农户非木质林产品价值实现程度。销售价格为农户当年销售的非木质林产品平均价格，市场平均价格则采用当地专业大户了解的非木质林产品当年市场平均价格。使用该数据的合理性在于部分大户本身就从事产品收购和加工业务，对生态产品外部市场的价格信息较为清楚。
2.2.2 核心解释变量
本研究将“市场+农户”定义为市场交易模式，“合作社+农户”定义为横向合作模式，“公司+农户”定义为纵向协作模式。以市场交易模式为基准组，对参与多种产业组织模式的农户，选择非木质林产品销量最多的产业组织模式作为主要产业组织模式。
2.2.3 中介变量
本研究选取的中介变量为是否使用区域公用品牌，“是”赋值为1，“否”赋值为0。其中，本研究数据所使用的区域公用品牌包括村级、县(市)级、省级和国家级4个层级，涵盖全品类和单一品类。
2.2.4 控制变量
参考已有研究成果，选取以下变量：①个人和家庭特征(年龄、受教育程度、家庭村干部人数、家庭林业劳动时间、家庭劳动力数量)。②非木质林产品经营特征(经营规模、销售渠道、培训方式、种植阶段、种植年限、种植品种)。③区域虚拟变量。由于不同地区在社会经济发展、自然条件、林业生产经营相关政策存在差异，从而导致不同地区非木质林产品发展水平也存在差异，因此设置县级虚拟变量。关于县级虚拟变量，本研究以开化县作为参照，设置其他6个县级地区变量。
2.3 模型选择
2.3.1 基准模型
本研究关注的核心问题是产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响，构建最小二乘法(OLS)进行回归估计。模型设定如下：
$$ {P}_{i}={\alpha }_{0}+{\alpha }_{1}{I}_{i}+{\alpha }_{2}{C}_{i}+{\varepsilon }_{i} 。 $$ (1) 式(1)中：i表示农户，被解释变量Pi表示第i个农户的非木质林产品溢价率；核心解释变量Ii表示第i个农户参与的产业组织模式，是市场交易模式、横向交易模式和纵向交易模式3类变量的虚拟变量；解释变量Ci则为影响农户i的非木质林产品溢价率的控制变量，主要包括农户个人特征、家庭特征、经营特征、区域虚拟变量；$ {\alpha }_{0} $为常数项，$ {\alpha }_{1} $和$ {\alpha }_{2} $表示待估计解释变量的回归系数；εi为模型的扰动项。
2.3.2 中介效应模型
根据前文研究假说，借鉴石大千等[32]的方法从区域公用品牌视角验证产业组织模式对非木质林产品价值实现的作用机制。具体实证检验采用3步法验证[33]：①将产业组织模式与非木质林产品价值实现进行回归，若系数显著，则表明产业组织嵌入对非木质林产品价值实现有正向促进作用。②将产业组织嵌入与加入区域公用品牌进行回归，若系数显著，说明产业组织嵌入有助于农户加入区域公用品牌。③将产业组织嵌入和区域公用品牌同时放入模型与非木质林产品溢价率进行回归，若系数不显著或者显著但系数降低了，则证明产业组织嵌入通过影响农户加入区域公用品牌促进非木质林产品溢价率提升。按照上述检验步骤，本研究机制验证模型设定如下：
$$ {P}_{i}={\theta }_{0}+c{I}_{i}+{\gamma }_{0}{C}_{i}+{\mu }_{i} \text{；} $$ (2) $$ {M}_{i}={\theta }_{1}+{{a}{I_{i}}}+{\gamma }_{1}{C}_{i}+{\mu }_{i}\text{；} $$ (3) $$ {P}_{i}={\theta }_{2}+{{c'}{I_{i}}}+{{b}{M_{i}}}+{\gamma }_{2}{C}_{i}+{\mu }_{i}\mathrm{。} $$ (4) 式(2)~(4)中：Mi为中介变量，表示第i个农户经营的非木质林产品的区域公用品牌加入率；θ0、θ1、θ2为常数项；γ0、γ1、γ2、$ a、b、c、c'\mathrm{为}\mathrm{待}\mathrm{估}\mathrm{系}\mathrm{参}\mathrm{数}；\mu\mathrm{\mathit{_i}表}\mathrm{示}\mathrm{随}\mathrm{机}\mathrm{扰}\mathrm{动}\mathrm{项} $；其余变量含义与前文基准模型(1)相同。
3. 描述性分析
3.1 总体描述
本研究所涉及的变量如表1所示。根据描述统计结果，2022年农户平均非木质林产品溢价率为7.64%，60%的农户选择市场交易模式，35%的农户选择横向合作模式，5%的农户选择纵向协作模式。农户中使用区域公用品牌的比例为20%。控制变量中，户主平均年龄为60.63岁，表明农户年龄偏大，其种植经验较为丰富，平均种植经验达18.51 a，平均家庭经营规模为5.19 hm2。
表 1 总体描述性统计Table 1 General descriptive statistics变量类型 变量名称 变量含义及赋值 均值 标准差 被解释变量 非木质林产品溢价率 (销售价格−市场平均价格)/
市场平均价格×100%7.64 4.95 核心解释变量 产业组织模式 市场交易模式(以此为基准) 是否“市场+农户”：0为否；1为是 0.60 0.49 横向合作模式 是否“合作社+农户”：0为否；1为是 0.35 0.48 纵向协作模式 是否“公司+农户”：0为否；1为是 0.05 0.21 中介变量 区域公用品牌加入率 是否使用区域公用品牌： 0为否；1为是 0.20 0.40 控制变量 个体基本特征 年龄 户主实际年龄/岁 60.63 9.30 受教育程度 户主受教育年限/a 10.21 3.65 家庭基本特征 家庭村干部数量 家庭村干部数量/人 1.29 0.53 家庭劳动力数量 家庭参与劳动数量/人 2.64 1.06 家庭林业劳动时间 家庭1 a中林业劳动时间/月 6.87 3.98 经营特征 种植经验 农户种植年限/a 18.51 14.09 经营规模 家庭经营种植面积/hm2 5.19 21.19 种植阶段 1为盛果期；2为初果期；
3为幼苗期；4为衰退期1.81 1.25 参加培训形式 0为不参加培训；1为线上理论；
2为线下理论；3为线下示范1.55 0.99 销售渠道 非木质林产品主要销售方式：
1为线下销售；2为线上销售1.30 0.69 说明：数据来源于农户调研。 3.2 关键变量描述
表2对不同产业组织模式下的非木质林产品溢价率、加入区域公用品牌情况分别进行了统计。市场交易模式、横向合作模式和纵向协作模式的样本数分别为491、283、37个。表2表明：横向合作模式和纵向协作模式非木质林产品溢价率显著高于市场交易模式，横向交易模式溢价率为11.12%，纵向协作模式溢价率为8.59%。在区域公用品牌加入率方面，纵向协作模式比例最高，达62%，横向协作模式区域公用品牌加入率为43%，市场交易模式仅为3%。
表 2 关键变量描述性统计Table 2 Descriptive statistics of key variables变量类型 变量名称 市场交易模式 横向合作模式 纵向协作模式 均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差 被解释变量 非木质林产品溢价率 5.57 3.36 11.12 5.41 8.59 3.80 中介变量 区域公用品牌加入率 0.03 0.17 0.43 0.50 0.62 0.49 说明：数据来源于农户调研。市场交易模式、横向合作模式和纵向协作模式的样本数分别为491、283、37个。 4. 实证结果与分析
4.1 基准回归
本研究使用Stata18软件，采用OLS估计方法对811份农户数据展开逐步回归分析，得到基准回归结果(表3)。3列的估计结果均表明：相比于市场交易模式，横向合作模式和纵向协作模式均在1%的水平上对非木质林产品溢价率有显著正向影响。由表3可知：与市场交易模式相比，横向合作模式和纵向协作模式会显著提升非木质林产品溢价率。具体而言，横向合作模式和纵向协作模式分别使得非木质林产品溢价率提升1.327个百分点和1.017个百分点。同时，横向合作模式的系数大于纵向协作模式，表明横向合作模式对非木质林产品溢价的促进效果比纵向协作模式更好。H1得到验证。这表明“合作社+农户”“公司+农户”等紧密型产业组织模式均能有效弥补农户在组织结构上的不足[34]，提高农户非木质林产品的溢价能力，从而促进其价值实现。不仅如此，由于利益联结方式的不同，合作社对农户非木质林产品溢价率的提升效果更加显著。
表 3 基准回归结果Table 3 Baseline regression results变量名称 溢价率(1) 溢价率(2) 溢价率(3) 变量名称 溢价率(1) 溢价率(2) 溢价率(3) 横向合作模式 5.547(0.356)*** 4.639(0.354)*** 1.327(0.215)*** 种植年限 −0.009(0.007) 纵向协作模式 3.019(0.635)*** 2.819(0.671)*** 1.017(0.386)*** 种植阶段 0.074(0.061) 年龄 −0.011(0.010) 培训方式 0.171(0.068)** 受教育程度 0.018(0.027) 销售渠道 1.935(0.118)*** 家庭村干部人数 0.701(0.152)*** 品种 未控制 未控制 已控制 家庭劳动力人数 −0.072(0.073) 地区虚拟变量 未控制 已控制 已控制 种植面积 0.001(0.000)*** 常数项 5.570(0.152)*** 5.509(0.302)*** 13.29(1.053)*** 林业劳动时间 0.010(0.021) R2 0.280 0.405 0.842 说明：括号内为标准误。溢价率(1)、溢价率(2)、溢价率(3)分别表示不控制任何变量、控制地区虚拟变量、控制所有控制变量的结果。空白处即为未控制该变量。***和**分别表示1%和5%的显著性水平。样本量为811个。 4.2 产业组织模式对非木质林产品价值实现的机制验证
本研究采用中介效应模型检验产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响以及区域公用品牌在其中的作用机制，回归结果如表4所示。与基准回归结果相比，将区域公用品牌引入模型后，横向合作模式的边际效应较未引入机制变量前有所降低(由1.327降低到0.954)，纵向协作模式系数不显著。同时，区域公用品牌对非木质林产品价值实现的影响在1%显著水平上为正，这说明区域公用品牌的使用与非木质林产品溢价率提升有关。回归结果也表明：与市场交易模式相比，横向合作模式和纵向协作模式也会促进参与区域公用品牌。以上结果表明：加入区域公用品牌在横向合作模式和纵向协作模式促进非木质林产品价值实现中发挥着中介作用。H2得以验证。
表 4 区域公用品牌的机制检验Table 4 Mechanism test of regional public brand变量名称 溢价率(1) 区域公用品
牌加入率(2)溢价率(3) 变量名称 溢价率(1) 区域公用品
牌加入率(2)溢价率(3) 横向合作模式 1.327(0.215)*** 0.352(0.042)*** 0.954(0.240)*** 地区虚拟变量 已控制 已控制 已控制 纵向协作模式 1.017(0.386)*** 0.446(0.091)*** 0.543(0.422) 常数项 13.29(1.053)*** 0.414(0.143)*** 12.85(1.068)*** 区域公用品牌加入率 1.062(0.255)*** R2 0.842 0.403 0.846 控制变量 已控制 已控制 已控制 说明：括号内为标准误。溢价率(1)、溢价率(3)分别表示引入区域公用品牌加入率这一机制变量前后的结果。区域公用品牌加入率(2)表示不同产业组织模式对农户区域公用品牌加入的影响。***表示1%的显著性水平。样本量为811个。 4.3 稳健性检验
本研究采用替换变量进行稳健性检验。通过替换被解释变量非木质林产品溢价率为非木质林产品经营收入进行估计。稳健性检验结果如表5所示。横向合作模式和纵向协作模式均在1%显著水平上对非木质林产品价值实现有正向促进作用，与基准回归结果基本一致，即本研究的实证估计结果是稳健的。
表 5 稳健性检验结果Table 5 Robustness test results变量名称 非木质林产品
经营收入(1)非木质林产品
经营收入(2)非木质林产品
经营收入(3)变量名称 非木质林产品
经营收入(1)非木质林产品
经营收入(2)非木质林产品
经营收入(3)横向合作模式 0.784 (0.131) *** 0.994 (0.150) *** 0.782 (0.166) *** 地区虚拟变量 未控制 已控制 已控制 纵向协作模式 2.570 (0.371) *** 2.682 (0.350) *** 1.910 (0.341) *** 常数项 9.743 (0.065) *** 9.046 (0.167) *** 9.110 (0.684) *** 控制变量 未控制 未控制 已控制 R2 0.116 0.191 0.367 说明：括号内为标准误。非木质林产品经营收入(1)、非木质林产品经营收入(2)、非木质林产品经营收入(3)分别表示不控制任何变量、控制地区虚拟变量、控制所有控制变量的结果。***表示1%的显著性水平。样本量为811个。 4.4 异质性分析
基于前文理论机制分析与研究假说，对农户非木质林产品经营规模和销售渠道进行分组，讨论产业组织嵌入对非木质林产品价值实现影响的异质性。其中，经营规模按照种植面积是否超过均值 (5.19 hm2)，划分为规模户组 (＞5.19 hm2)和普通户组 (≤5.19 hm2)。销售渠道按照是否通过互联网销售分为线上销售组和线下销售组。
表6表明：对普通户组而言，横向合作模式和纵向协作模式对非木质林产品溢价率影响均在1%水平上显著为正，且普通户组系数均大于规模户组，表明其对溢价率的提升效果均大于规模户组。可能的原因在于普通规模农户借助紧密型产业组织能获得更高的质量溢价，因而非木质林产品价值实现效果更显著。销售渠道分组回归结果表明：线上销售组中横向合作模式和纵向协作模式分别在1%和5%显著水平上对非木质林产品溢价率有正向促进作用，线下销售组中横向合作模式和纵向协作模式分别在1%和10%显著水平上对非木质林产品溢价率有正向促进作用，线上销售组回归系数均大于线下销售组，表明通过互联网销售的非木质林产品相比于只在线下销售的非木质林产品，其溢价效果更为显著，与蒋玉等[35]的研究结论一致。
表 6 异质性检验Table 6 Heterogeneity test变量名称 经营规模 销售渠道 规模户组 普通户组 线上销售组 线下销售组 横向合作模式 1.230 (0.499) ** 1.306 (0.250) ***1.508 (0.497) *** 1.275 (0.222)*** 纵向协作模式 0.504 (0.640) 1.373 (0.459)*** 1.434 (0.698) ** 0.871 (0.490) * 控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 地区虚拟变量 已控制 已控制 已控制 已控制 常数项 11.81 (2.531) *** 13.52 (1.208) *** 6.635 (0.952) *** 21.84 (1.403)*** R2 0.883 0.843 0.529 0.817 说明：括号内为标准误。***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。规模经营组和普通户组的样本量分别为110和701个；线上销售组和线下销售组的样本量分别为373和438个。 5. 结论与政策启示
本研究以浙江省为例，分析了产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响及区域公用品牌在其中的作用机制，并识别了不同经营规模、销售渠道对非木质林产品价值实现的差异。得出以下结论：①与市场交易模式相比，横向合作模式和纵向协作模式对农户非木质林产品价值实现均有显著的正向影响，且横向合作模式的作用效果更明显。②使用区域公用品牌在不同产业组织模式对非木质林产品价值实现影响过程中均起到中介作用。③经营规模、销售渠道的不同使得非木质林产品价值实现的效果也存在差异。具体而言，对于经营规模小、采用互联网销售的农户，产业组织嵌入对非木质林产品价值实现效果更显著。
基于上述研究结论，得到如下政策启示：①积极推广“合作社+农户”和“公司+农户”组织模式，持续提高农户的组织化程度。鼓励农户加入合作社或与公司对接，特别是加入合作社，加强农户与合作社之间的利益共享机制，确保农户能够充分受益于合作社提供的服务与市场信息，享受生态产品价值转化红利。②充分发挥区域公用品牌的溢价能力。鼓励合作社与公司积极参与到区域品牌的建设与运营中，充分发挥产业组织在规模化、标准化与品牌化生产运营中的优势，借助产业组织完善区域公用品牌市场化运作体系，扩大区域公用品牌对农户生态产品价值实现的影响力。③鼓励农户积极参与线上销售。通过建立透明、高效的互联网信息共享平台，弥合市场需求与农户生产之间的市场信息差距，引导农户及时高效销售优质生态产品，实现从生产端到消费端的价值转化。
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图 1 不同人为干扰强度对黄河河岸带0~30 cm土层土壤容重和土壤孔隙度的影响
Figure 1 Effects of different human disturbance intensity on soil bulk density and porosity of 0−30 cm riparian zone of Yellow River
图 2 不同人为干扰强度对黄河河岸带0~30 cm土层土壤水分特征的影响
Figure 2 Effects of different human disturbance intensity on river soil moisture characteristics of 0−30 cm riparian zone of Yellow River
表 1 研究区样地概况
Table 1. Basic condition of study piots
干扰强度 地理位置 北纬(N) 东经(E) 海拔/m 优势植被 轻度 洛阳市偃师市邙岭乡 34.823° 112.785° 91 芦苇、白茅、雀麦、狗牙根、柽柳 中度 郑州市巩义市S237省道大桥 34.839° 113.060° 87 芦苇、白茅、雀麦、狗牙根 重度 郑州市黄河湿地公园 34.841° 113.140° 88 白茅、雀麦、狗牙根 
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表 2 不同人为干扰程度下土壤容重与土壤孔隙度分布特征
Table 2. Distribution characteristics of soil density and porosity under different degrees of human disturbance
干扰强度 土层深度/cm 土壤容重/(g·cm−3) 土壤总孔隙度/% 土壤毛管孔隙度/% 土壤非毛管孔隙度/% 轻度 0~10 1.24±0.03 a 50.73±0.79 a 43.85±0.82 a 5.42±1.38 a 10~20 1.26±0.02 a 49.38±0.88 a 42.57±0.59 a 8.05±1.18 a 20~30 1.32±0.03 a 49.45±0.82 a 42.86±0.79 a 7.69±1.34 a 中度 0~10 1.40±0.02 a 47.46±1.02 a 43.70±0.73 a 8.83±1.71 b 10~20 1.41±0.02 a 44.92±0.88 ab 41.45±0.87 ab 13.63±1.70 ab 20~30 1.43±0.02 a 43.65±1.13 b 40.39±1.00 b 15.96±2.09 a 重度 0~10 1.41±0.02 a 44.72±0.68 a 41.35±0.61 a 13.93±1.27 a 10~20 1.41±0.01 a 43.81±0.56 a 40.41±1.60 a 15.78±1.14 a 20~30 1.42±0.01 a 45.02±0.79 a 41.32±0.74 a 13.66±1.51 a 说明：不同小写字母表示不同土层间差异显著(P＜0.05)。
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表 3 不同人为干扰强度下土壤水分分布特征
Table 3. Characteristics of soil moisture distribution under different degrees of human disturbance
干扰强度 土层深度/cm 土壤含水率/% 土壤毛管持水量/(g·kg−1) 土壤最大持水量/(g·kg−1) 土壤最小持水量/(g·kg−1) 轻度 0~10 18.58±3.19 a 195.71±3.48 a 227.13±5.87 a 175.99±3.87 a 10~20 16.15±2.37 a 189.83±2.90 a 219.42±5.55 a 169.02±2.02 ab 20~30 14.17±2.13 a 172.33±2.44 a 207.06±6.83 a 151.49±1.49 b 中度 0~10 25.71±3.64 a 186.28±6.18 a 199.37±6.50 a 166.16±6.18 a 10~20 23.79±3.61 a 173.14±5.71 a 186.63±5.49 ab 153.29±5.93 a 20~30 23.36±3.28 a 167.45±5.40 a 179.19±5.16 b 149.27±5.46 a 重度 0~10 13.07±2.67 a 170.32±3.03 a 184.25±3.26 a 150.91±2.59 a 10~20 12.83±2.54 a 166.74±2.27 a 180.90±2.71 a 146.81±2.31 a 20~30 13.09±2.37 a 169.35±3.48 a 184.55±3.84 a 149.26±3.25 a 说明：不同小写字母表示不同土层间差异显著(P＜0.05)。
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表 4 黄河河岸带土壤物理性质之间的相关性
Table 4. Correlation between soil physical properties in riparian zone
相关性 含水率 容重 毛管持水量 最大持水量 最小持水量 总孔隙度 毛管孔隙度 容重 −0.067 1 毛管持水量 0.304** −0.508** 1 最大持水量 0.170* −0.788** 0.802** 1 最小持水量 0.366** −0.522** 0.980** 0.775** 1 总孔隙度 0.119 −0.516** 0.613** 0.879** 0.574** 1 毛管孔隙度 0.244** −0.058 0.626** 0.545** 0.608** 0.755** 1 非毛管孔隙度 −0.185* 0.339** −0.659** −0.783** −0.628** −0.953** −0.918** 说明：*表示P＜0.05，**表示P＜0.01。
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