土壤水分是维持高寒草甸生态系统持续健康发展的重要因素，同时也是退化草甸恢复和重建的限制因子，对区域生态环境的保护起着重要的作用。本研究以一处高寒草甸生态系统中土壤水分为研究对象，在野外采样（原状土、散土土样）、监测（宇宙射线、中子仪）和实验室测定的基础上，利用经典统计学（相关分析、变异程度分析、多元线性回归等）和地统计学（半方差函数、空间结构分析、空间插值等）方法，分析了研究样地内高寒草甸生态系统土壤性质（包括土壤容重、毛管孔隙度、饱和导水率、颗粒组成、砾石比、pH和土壤有机碳）的空间分布规律，土壤含水量的时空变异性，土壤含水量的时间稳定性特征，并利用多元线性回归方法建立模型对土壤含水量进行空间模拟，旨在揭示典型高寒草甸生态系统土壤水分的时空变异特征及影响因素。主要得到以下结果:　　(1)研究样地土壤性质具有明显的空间分布特征。研究样地土壤容重平均值为1.37 g cm-3，在三维空间内表现为中等程度变异性，各深度平均值随土壤深度的增加逐渐增大，变异系数总体上呈现降低的趋势，以至在40和50 cm深表现出弱的空间变异性，在样地空间内东部、西部和南部数值较高，北部、中部和西北部数值相对较低。毛管孔隙度平均值为24.29％，在三维空间内为中等程度变异性，各深度平均值随土壤深度的增加而减小，空间分布上总体表现出在样地西北部数值较大，东南部数值较小。样地三维空间土壤饱和导水率平均值为2.02mm min-1，具有较大的空间变异性，各深度平均值和空间变异性均不具有深度依赖性，空间上在样地北部和西部数值较大，在东南部数值较低。研究样地50 cm深土壤粘粒、粉粒和砂粒平均值分别为16.82％，13.75％和69.4％，说明研究区土壤类型主要为砂壤土和砂粘壤土，粘粒和粉粒表现为中等空间变异性，而砂粒则表现为较弱的空间变异性，粘粒和粉粒在空间上分布较为类似，表现为在样地西北部数值较大，在东部和中部数值较小，砂粒含量的空间分布则与之相反。研究样地平均砾石质量比为40.61％，为中等程度变异性，各深度平均值随土壤深度的增加而增大，空间分布上表现为在西北部和中部数值较小，在北部和东南部数值相对较大。pH平均值为6.57，变异系数仅为5.32％，说明样地土壤总体上呈偏酸性。垂向上，pH值随深度的增加而逐渐降低，空间上在中部和东南部数值较大，在西北部数值较低。样地三维空间内土壤有机碳总储量约2950 kg，有机碳含量和密度平均值分别为16.8 g kg-1和2.28 kg m-2，在各深度均表现为中等程度变异性，且数值均随土壤深度的增加而减小，二者在空间上均表现为西北高东南低的趋势。　　(2)经典统计结果表明，2015和2016生长季，样地范围50 cm深平均土壤含水量分别为12.9％和17.0％，二者具有显著的差异(p＜0.01)。研究样地土壤含水量在时间和空间上均具有中等程度变异性，且其时空变异性随土壤深度的增加而减小。在一定土壤水分范围内，各深度土壤含水量的变异系数均随土壤含水量降低，在土壤含水量为18％附近达到水平，之后有回升的趋势，说明在高寒草甸生态系统，在较干的土壤中土壤含水量具有较大的变异性，接近阈值18％左右时，变异性最小。地统计结果表明，10，20和30 cm土壤含水量具有明显的空间结构性，半方差拟合效果精度较高，均符合高斯模型。三个深度土壤含水量的变程分别为77，81和97 m，均大干采样距离。空间异质比分别为0.14％，0.03％和0.26％，说明土壤水分在空间上具有强烈的依赖性。克里格插值结果说明，土壤含水量在样地内具有明显的分布格局，0-50 cm深平均土壤含水量在样地西北部、东部较高，在中部和南部数值相对较小。研究样地内土壤含水量与土壤容重、pH和砾石比显著负相关，与有机碳密度、毛管孔隙度和粉粒含量显著正相关，与植被盖度、相对高程不具有相关性。　　(3)高寒草甸生态系统各深度土壤含水量具有时间稳定性特征。Spearman秩相关系数(rs)法结果表明，10，20，30，40和50 cm深平均rs值均大于0.590(20 cm)，最大值为0.707(30 cm)，超过93.8％(20 cm)的日期对的土壤含水量的秩相关性达到显著水平。五个土壤深度相对差分标准差分别为10.93％，13.48％，10.96％，10.04％和9.39％，说明除10 cm外，土壤含水量的时间稳定性随深度的增加而增强。利用时间稳定性指数、均方根误差、平均绝对偏差和最小相对差分平衡法四种方法分析各测点土壤含水量的时间稳定性，四种方法在各个土壤深度均能找到多个时间稳定性代表测点，但均不能找到一个测点，能同时代表五个深度样地平均土壤含水量，相比较而言，最小相对差分平衡法具有最高的估算精度。土壤含水量的时间稳定性主要与土壤属性有关，其中与pH显著负相关，与土壤容重、砂粒含量和砾石比负相关，与土壤有机碳密度和粉粒含量正相关，而与植被盖度和相对高程没有表现出明显和一致的相关性。　　(4)宇宙射线中尺度土壤水分观测系统(CRNP)在高寒草甸土壤水分观测中具有较好的适用性。CRNP在2015和2016两个生长季中的平均测量半径约为571m，平均测量深度为26.8 cm。土壤含水量反演公式中的N0的平均值为8719（个/小时），不随时间和土壤含水量发生变化，具有较好的稳定性。CRNP对降雨信息非常敏感，基本能够反映单次较大降雨和连日集中的降雨。烘干法样地实测土壤含水量点均在CRNP测得的土壤含水量线上或附近分布，对比可知，二者具有较高的判定系数值(R2=0.895)和Nash-Sutcliffe模型效率系数(NSE=0.897)，具有较低的均方根误差(RMSE=0.016 cm3 cm-3)，说明CRNP在高寒草甸土壤水分观测中具有较高的观测精度。　　(5)利用多元线性回归方法模拟空间土壤含水量具有一定的精度，但仅能解释有限的土壤水分的空间变异性。主成分分析表明，影响土壤含水量的环境变量可分为三个主成分，累积方差贡献率达71.4％，各主成分中因子得分最高的变量分别为土壤pH、粘粒含量和植被盖度。利用因子得分最高值的10％作为标准，判定同一主成分中的潜在变量，相关分析和共线性分析判断同一主成分中潜在变量的共线性，最终得到的模拟变量有土壤pH、有机碳密度、粘粒含量、植被盖度和饱和导水率。多元回归模拟结果与实测值对比，得到相关系数为0.493，在p＜0.01的水平上达到显著。