基于坡面徑流輸沙模型的湘中紅壤丘陵區土壤有機碳流失模擬研究*

李忠武，陸銀梅，聶小東，馬文明,3，肖海兵

(1．湖南大學 環境科學與工程學院，湖南 長沙 410082；2．環境生物與控制教育部重點實驗室(湖南大學)，湖南 長沙 410082；3．西南民族大學 旅游與歷史化學院，四川 成都 610041)

基于坡面徑流輸沙模型的湘中紅壤丘陵區土壤有機碳流失模擬研究*

李忠武1,2?，陸銀梅1,2，聶小東1,2，馬文明1,2,3，肖海兵1,2

(1．湖南大學 環境科學與工程學院，湖南 長沙 410082；2．環境生物與控制教育部重點實驗室(湖南大學)，湖南 長沙 410082；3．西南民族大學 旅游與歷史化學院，四川 成都 610041)

坡面徑流是泥沙和土壤有機碳(soil organic carbon, SOC)流失的主要動力.本研究以典型湘中紅壤丘陵區坡耕地(翻耕和免耕)為研究對象，通過野外徑流小區模擬降雨試驗，對已建立的以徑流率為變量的對數線性回歸坡面徑流輸沙模型進行修正，并結合泥沙中SOC的富集特性，建立湘中紅壤丘陵區的坡面SOC流失模型.研究結果表明：坡面SOC流失模型能夠有效地應用于湘中紅壤丘陵區次降雨過程中坡面SOC流失的模擬中，且具有較好地模擬效果，SOC流失率模擬平均誤差在30%左右，決定系數在0.85以上；同時模擬結果表明，泥沙和SOC流失過程在坡面徑流侵蝕影響下呈現波動狀態，表現為產流開始后10 min泥沙和SOC流失呈增加趨勢，其后在波動中逐漸趨于平穩；通過比較翻耕和免耕條件坡面徑流輸沙和SOC流失模型，結果顯示侵蝕性降雨條件下，翻耕方式泥沙和SOC流失率大于免耕方式.非侵蝕性降雨條件下，翻耕方式泥沙和SOC流失狀況與免耕方式一致.

侵蝕；坡面徑流輸沙能力；土壤有機碳；模擬降雨；模擬

坡面徑流的輸沙能力是反映土壤侵蝕過程的主要參數，對土壤侵蝕預報模型模擬精度有重要影響[1].國內外學者對其進行了大量研究，并采用物理力學機制和統計學分析方法建立了一系列半理論、半經驗和經驗坡面徑流輸沙模型[2].國外許多坡面徑流輸沙模型直接采用河流的推移質或總的河水承載能力模型[3]，往往都高估了徑流輸沙能力.Govers提出用水文變量來解決河床粗糙度對輸沙模型的影響[4]，且認為兩個最適合的變量因素是Yang提出的單位徑流力[5]和Govers提出的有效徑流力[6]，但這兩個變量因素在研究過程中較難獲取且不確定性更強[7].國內探索坡面徑流侵蝕產沙模型的研究主要集中在黃土高原地區.江忠善等[8]以黃土丘陵區溝間裸露地坡面土壤侵蝕為基礎，考慮降雨量、坡長、淺溝侵蝕等因素建立溝間地次降雨侵蝕產沙模型.孫全敏等[9]以降雨、徑流、土壤水分、入滲、土壤阻力等為變量建立徑流輸沙模型.這些模型適合黃土丘陵區，可以比較準確預測黃土高原坡面徑流輸沙情況，但這些模型考慮因素多，相對比較復雜.W.Schiettecatte等[7]通過野外模擬降雨試驗得出以徑流率為變量的對數線性回歸坡面徑流輸沙模型，該模型中所用水文變量(徑流量)易獲取，模擬精度良好，且能反映泥沙流失隨徑流率變化過程和土壤侵蝕過程.

土壤有機碳(soil organic carbon,SOC)是泥沙重要組成成分，伴隨著泥沙流失而流失.SOC流失野外觀測研究有較多局限性，而模擬研究克服了這些限制.長期以來，SOC預測研究主要集中在SOC庫的動態變化，其主要原理是根據過去一段時間SOC動態變化預測SOC未來動態變化，主要利用模型的有CENTURY模型[10]、EPIC模型[11]等，這些模型反映了SOC長期動態變化過程，但不能反映次降雨過程中隨土壤侵蝕過程的動態變化.根據Starr等[12]提出的SOC流失預測理論，將原土壤有機碳含量以及侵蝕泥沙SOC富集度與坡面徑流輸沙模型結合起來能反映出SOC流失隨坡面徑流率和時間的變化過程，可觀測出整個次降雨侵蝕過程中SOC流失的動態變化，能有效地應用于SOC流失的模擬預測中.

中國南方紅壤丘陵區是水力侵蝕嚴重地區，區域年均侵蝕量可達3 419.8 t/km2[13].坡面徑流是該地區水力侵蝕主要動力.開展坡面侵蝕過程及其機理研究對于南方紅壤丘陵區水土流失治理具有重要意義.目前南方地區在土壤侵蝕模擬研究方面比較系統的地區主要是閩南和江西等地[14,15]，南方湘中丘陵區現階段在坡面徑流導致的泥沙和SOC流失規律和侵蝕背景下不同地類SOC分布特征等方面研究比較深入[16-18]，但在坡面徑流侵蝕下輸沙率和SOC流失率模擬方面研究較少.

基于以上分析，本研究應用湘中紅壤丘陵區兩種典型耕作方式(免耕和翻耕)下野外徑流小區模擬降雨徑流與泥沙試驗數據，對W.Schiettecatte等[7]建立的坡面流輸沙模型進行修正，并將修正后的坡面徑流輸沙模型與Starr等[12]提出的SOC流失理論結合起來建立坡面SOC流失模型，并檢驗兩個模型模擬精度、優度.研究結果對于定量計算泥沙和SOC流失量具有重要意義，也為進一步研究紅壤丘陵區土壤侵蝕規律和采取合理的水土保持及固碳措施奠定理論基礎.

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本研究野外徑流小區布設在湖南省邵陽市水土保持科學研究所(27°03′N,111°22′E).研究區地處中亞熱帶季風性氣候區，年均氣溫17.1 ℃，年均降水量1 218.5 ～1 473.5 mm，多年平均降水天數162 d，降水多集中在4 ～9月.該區域是典型的低矮紅壤丘陵地貌，以丘陵、崗地為主，海拔高231.18～276.63 m，相對高差約45.45 m，區內坡度約10°～15°.該區域土壤以地帶性紅壤、黃壤及第四紀松散堆積物為主，土壤質地為粉砂壤土，黏粒含量35%左右，屬于典型的紅壤丘陵區.

1.2 模擬降雨試驗設計

根據當地地形在坡度為10°坡耕地塊上設置2 m ×5 m徑流小區，所有徑流小區長邊界均垂直于等高線，小區邊界用鐵皮圍合，鐵皮插入地下10 cm左右.降雨試驗前地塊撂荒一年，有少量雜草.試驗前剪掉雜草，其中4個徑流小區都進行翻耕(CT)，耙平；余下2個徑流小區保持免耕(NT)方式，用于研究不同耕作方式下，坡面徑流侵蝕對泥沙和SOC流失的影響.測定pH(水土比2.5∶1)，CEC(乙酸鈉-火焰光度法)，全氮(流動注射法)、土壤含水率(環刀法)、土壤容重(環刀法)、SOC(重鉻酸鉀氧化外加熱法)、機械組成(吸管法)等供試小區土壤基本理化性質.土壤理化特性分析見表1，供試小區土壤容重為1.3 g/cm3左右，有機碳含量約為7 g/kg，粘粒含量為34%左右，是典型的紅壤[16-17].本研究共進行了6場模擬降雨試驗，根據當地降雨特點共設計4個雨強，研究不同雨強下坡面徑流侵蝕對泥沙和SOC流失過程影響規律.雨強分別為100 mm/h(大雨強)、80 mm/h(中雨強)、40 mm/h(小雨強)、30 mm/h(小雨強)，降雨試驗中實際測量雨強與設計雨強有一定差別，結果以實測雨強為準.CT-2與NT-1兩場中雨強降雨試驗用于模型修正，余下四場降雨試驗用于檢驗模型的精度與優度.

野外模擬降雨試驗的降雨裝置是由整套豎直管道、壓力表、調壓器、向下噴頭組成[16].高4.75 m的豎直管道被支架固定在離小區長邊界和短邊界均為0.2 m和0.25 m的位置，其頂端連接的是垂直于長邊界的0.9 m長的延伸管道，管道末端連接美國Spraco噴頭.該套模擬降雨器平均雨滴直徑為2.4 mm，降雨均勻系數為89.75%.

表1 供試小區土壤基本理化性質

Tab.1 Basic physicochemical properties of tested plots

小區編號pHCEC/(cmol·kg-1)全氮/(g·kg-1)土壤含水率/%土壤容重/(g·cm-3)SOC/(g·kg-1)機械組成/%砂粒粉粒粘粒CT-14.52±0.139.50±0.600.05±0.0217.80±2.631.29±0.107.34±2.9637.40±1.9427.20±3.5434.74±2.69CT-24.49±0.118.80±0.500.04±0.0220.44±2.261.41±0.106.55±1.9938.20±1.6126.40±1.6835.40±1.31CT-34.48±0.098.90±0.400.06±0.0218.71±3.821.36±0.137.68±3.4938.12±2.4827.79±2.9334.09±2.19NT-14.47±0.129.30±0.400.04±0.0112.86±3.531.43±0.107.89±2.6440.60±3.4727.72±3.9831.68±6.44NT-24.46±0.089.80±0.600.05±0.0214.94±1.901.45±0.137.87±2.3937.42±2.6727.52±3.4335.06±1.52CT-44.50±0.119.70±0.700.03±0.0117.42±2.401.42±0.106.66±2.4238.18±1.7428.23±1.6333.59±1.27

降雨試驗根據率定的實驗結果進行布設.大雨強采用4個降雨器，兩兩相對立于四角，與短邊界相距0.25 m，與長邊界相距0.2 m的兩降雨器對噴，降雨器壓力均為0.07 MPa；中雨強采用3個降雨器，兩個位于同一側，距離長短邊界均為0.1 m，一個位于另一側的中間，距離長邊界0.2 m；小雨強采用兩個降雨器，分別位于右上角和左下角，距短邊界的距離都是0.25 m，距長邊界距離都是0.2 m，以最長的距離對噴，降雨器的壓力均為0.075 MPa.降雨試驗基本特征見表2.

表2 模擬降雨特征

Tab.2 Features of the simulated rainfall

小區編號降雨強度/(mm·h-1)降雨歷時/s徑流系數總徑流量/mm總泥沙量/(g·m-2)CT-1101.438670.5660.98637.6CT-278.640770.5548.65043.9CT-338.439300.4318.1914.6NT-179.836910.8468.83467.1NT-231.837510.8528.3721.9CT-431.264800.127.351.1

1.3 樣品采集

模擬降雨試驗中，徑流產生后每6 min接一次水沙樣，測一次徑流量.自徑流產生后降雨持續1 h，待降雨停止后，仍繼續接集水口的水沙樣和測徑流量直至斷流.

1.4 樣品處理

試驗結束后，將采集的水沙樣品過濾，風干濾出的泥沙，并稱重.泥沙中SOC含量測定采用Walkley-Black重鉻酸鉀外加熱法[19].

1.5 數據分析

采用Excel 2007進行數據分析，利用Origin 8.0制圖，采用IBM Spss Statistics 20.0 進行雙尾t值檢驗，顯著性水平設置為0.05.

2 模型的修正及建立

2.1 坡面徑流輸沙模型的修正

W.Schiettecatte等[7]在研究坡面徑流泥沙遷移規律時曾利用Nearing等[20]多元回歸輸沙模型理論提出了以徑流率(水文變量)為變量的線性回歸輸沙模型.該模型的試驗在比利時坡度為0.17粉壤土徑流小區(免耕)上進行，土壤表層有機碳含量為11 g/kg，土壤砂粒含量為17%，粉粒含量為54%，粘粒含量為29%.研究共設計了16場雨強在47.6～152.7 mm/h之間的野外模擬降雨試驗，采集徑流和泥沙實驗數據，得出坡面徑流輸沙模型.該模型能夠表征不同徑流率對坡面侵蝕輸沙的影響，并不考慮下墊面狀況、泥沙本身性質、水流狀況等復雜因素，在保證模擬精度的要求下簡化了計算過程.這一模型在缺少歷史監測數據的情況下有著較大優勢.模型形式如式(1)：

log10(Qs)=3.612+1.552log10(Q)．

(1)

式中：Qs為輸沙率(kg/s)；Q為坡面徑流率(m3/s) ．

由于湘中紅壤丘陵區以砂質黏壤土為主，與模型建立使用的土壤的性質存在差異，因此本研究基于W.Schiettecatte等[7]坡面徑流輸沙模型，結合湘中紅壤坡耕地特殊生態環境，應用最小二乘法對模型進行修正.由于耕作方式差異(翻耕和免耕)導致土壤侵蝕特性發生變化，因而不同耕作方式修正系數不同.此外，由于建立原坡面徑流輸沙模型所用試驗數據雨強范圍跨度大，為保證修正系數的準確性，本研究采用雨強適中的試驗小區CT-2和NT-1模擬降雨觀測的徑流和泥沙試驗數據對原模型進行修正，得到修正系數x分別為4.945和1.180.因而在湘中紅壤丘陵區坡面徑流輸沙模型形式為：

(2)

將修正系數x代入式(2)中，可得翻耕和免耕條件下坡面輸沙模型分別為：

翻耕條件下坡面輸沙模型：

log10(Qs)=4.306+1.552log10(Q)．

(3)

免耕條件下坡面輸沙模型:

log10(Qs)=3.684+1.552log10(Q)．

(4)

2.2 坡面SOC流失模型建立

土壤有機碳流失模型與土壤流失量相關，Starr等[12]提出的SOC流失理論線性關系模型為：

Closs=Sloss·Csoil·Er．

(5)

式中：Sloss為土壤流失量; Csoil為原土壤有機碳含量(g/kg);Er為侵蝕泥沙SOC富集度.

本文建立坡面徑流輸沙過程中SOC流失模型，因此，結合SOC流失理論線性關系模型和坡面徑流輸沙模型，即式(5)中Sloss和Closs分別用坡面徑流輸沙率(Qs)和坡面SOC流失率(Qc)表示，因此坡面SOC流失模型可表達為：

Qc=Qs·Csoil·Er．

(6)

式中：Qc為坡面SOC流失率；Qs為坡面徑流輸沙率，根據本文中坡面徑流輸沙模型計算得出.

由于坡面徑流遷移對SOC具有富集作用，因此，SOC流失模型有必要考慮SOC的富集度(Er).許多研究表明，SOC的Er與次降雨總泥沙流失量(S)存在以下關系[21]：

Er=b·Sd．

(7)

式中：S為土壤侵蝕量(kg/s)，根據MUSLE模型計算得出，其具體計算步驟可見王盛萍等的研究[22].

由于土壤質地和類型的變化，b和d存在一定范圍.Deumlich等[23]研究得出泥沙富集度(Er)和次降雨總泥沙流失量(S)存在以下關系：

Er=2.53·S-0.21．

(8)

式(6)坡面SOC流失模型兩邊同時取對數，則模型可轉化為：

log10Qc=log10Qs+log10Csoil+log10Er．

(9)

綜合式(9)，(8)，(4)和(3)，坡耕地坡面SOC流失模型為：

翻耕條件下坡面SOC流失模型：

log10Qc=1.552log10Qs+log10Csoil-

0.21log10S+4.709．

(10)

免耕條件下坡面SOC流失模型：

log10Qc=1.552log10Qs+log10Csoil-

0.21log10S+4.087．

(11)

式中：Qc為SOC流失率(kg/s)；Q為徑流率(m3/s)；Csoil為原土壤SOC含量(kg/kg)；S為次降雨總泥沙流失量(kg/s)．

3 結果與分析

3.1 修正坡面徑流輸沙模型檢驗

為了檢驗模型效果，本研究利用CT-1，CT-3和NT-2，CT-4分別對翻耕和免耕條件下坡面輸沙模型進行驗證，模型模擬效果用優度與精度進行判斷.模擬優度用決定系數R2，模擬精度用誤差率(百分率)作為判斷標準．

(12)

式中：η為誤差率，Qs為模擬輸沙量；yi為實測輸沙量；N為樣品個數．

研究中采用翻耕條件下坡面徑流輸沙模型模擬CT-1和CT-3兩個徑流小區模擬次降雨過程分時段輸沙率，結果如表3所示，模型模擬決定系數R2分別為0.912和0.926，誤差率分別為22.14%和21.48%，全部實測分時段輸沙率模擬決定系數R2為0.916，平均誤差率為21.81%；利用免耕條件下坡面徑流輸沙模型模擬CT-4和NT-2兩個徑流小區模擬降雨過程分時段輸沙率，結果顯示模擬決定系數R2分別為0.931和0.898，誤差率分別為19.00%和25.21%，全部實測分時段輸沙率模擬決定系數R2為0.910，平均誤差率為21.92%.從表3中亦可看出翻耕條件下模型模擬誤差率大于免耕條件下的誤差率，免耕條件下模型模擬效果比翻耕條件下好.同時本文研究結果顯示利用翻耕條件下坡面徑流輸沙模型模擬CT-4徑流小區模擬降雨分時段輸沙率時，其誤差率達到400%(結果未展示)，而采用免耕條件下坡面徑流輸沙模型模擬時，其誤差率明顯小于前者，結果表明該雨強條件下翻耕小區坡面徑流輸沙過程與侵蝕程度較小的免耕條件下泥沙流失過程相似，因而湘中紅壤丘陵區雨強為30 mm/h左右時的降雨為非侵蝕性降雨，這與胡建等[24]在華南紅壤坡面的研究結果一致.耕作方式對非侵蝕性降雨條件下泥沙流失過程影響甚微.

表3 坡面輸沙率模擬效果及優度與精度評價

Tab.3 Simulated effectiveness, goodness, accuracy of sediment yield rate transported by overland flow

小區編號模擬優度與精度樣本量F檢驗值決定系數誤差率η/%CT-1101082.730.912***22.14CT-310371.790.926***21.48全部觀測數據302174.420.916***21.81NT-21014.070.898**25.21CN-410173.050.931***19.00全部觀測數據30407.820.910***21.92

注：***表示P<0.000 1;**表示P<0.001;*表示P<0.05，下同.

翻耕和免耕條件下坡面徑流輸沙模型模擬各降雨過程中徑流輸沙率與實測徑流輸沙率變化過程吻合度較好(圖1(a)和圖1(b))，其變化過程表現為侵蝕發生前10 min輸沙率隨時間呈增加趨勢，隨著侵蝕過程逐漸趨于穩定，侵蝕輸沙量值逐漸趨于一個穩定值.總的來說大雨強下徑流率越大趨于穩定的侵蝕輸沙率越大，雨強為30 mm/h時侵蝕輸沙率極低，幾乎為零.同時從圖1(a)和圖1(b)中可以看出，模型模擬值變化相對平緩，在反映泥沙流失復雜波動過程中存在局限性.圖1(a)顯示在CT-1徑流小區分時段徑流輸沙率模擬過程中，產流開始后前35 min實測輸沙率大于模擬輸沙率，35 min后模擬輸沙率和實測輸沙率相差甚小.這可能與坡面侵蝕產沙過程密切相關，產流開始后35 min內坡面侵蝕以徑流侵蝕為主，局部細溝發育，但此時徑流水深較淺，因而雨滴擊濺作用較強，紊流擾動激烈，侵蝕產沙量大.伴隨著能量的消耗和細溝加深，侵蝕產沙強度和雨滴擊濺作用明顯降低，產沙量逐漸趨于一個穩定值.圖1(a)中CT-1泥沙流失量大于圖1(b)中CT-4的泥沙流失量，這主要是二者雨強差異極大，產生坡面徑流差異較大，故引起泥沙流失量呈現較大差異.此外，圖1(a)中的CT-3和圖1(b)中的CT-4兩個徑流小區分時段徑流輸沙率模擬過程中，模擬輸沙率均大于實測輸沙率，這主要是因為雨強30 mm/h左右時，降雨產生徑流幾乎不具侵蝕性.同時從圖1(b)中亦可看出，產流開始后45 min模擬輸沙率大于實測輸沙率，此后呈相反的狀況.這可能主要是因為免耕條件下土壤相對較難侵蝕，產流前45 min中內，泥沙侵蝕流失較少，而45 min后隨著團聚體破壞程度加深，土壤流失加劇，因而出現以上現象.

(a) CT (b) NT

翻耕和免耕條件下坡面徑流輸沙模型模擬各徑流過程斷面總輸沙率的模擬值與實測值如表4所示．翻耕條件下模型模擬誤差率分別為5.51%和17.30%，平均誤差率為11.41%；免耕條件下模型模擬誤差率分別為6%和14.29%，平均誤差率為10.15%.表4顯示翻耕條件下模型模擬總輸沙率誤差率大于免耕條件下.這可能是由于免耕條件下土壤受侵蝕作用的影響相對較弱，因而泥沙流失過程模擬相對準確.

表4 總輸沙率模擬值和實測值比較

Tab.4 Comparison in simlated and measured values of total sediment yield rate

小區編號實測總輸沙率/(kg·s-1)模擬總輸沙率/(kg·s-1)模擬誤差誤差/(kg·s-1)誤差率η/%CT-10.23990.19840.041517.30CT-30.02540.02680.00145.51NT-20.02000.01880.00126.00CT-40.00140.00160.000214.29

3.2 坡面SOC流失模型檢驗

SOC流失實測數據共有40組，與泥沙流失實測數據相對應.將實測SOC流失數據與模型模擬數據進行比較(見圖2)，結果顯示翻耕(圖2(a))和免耕(圖2(b))條件下SOC流失模型模擬SOC流失模擬值與實測值均具有極顯著線性擬合關系，R2分別為0.745和0.834，通過配對樣品t檢驗(Paired-SampleTTest)得，t值分別為1.063和0.909，雙尾檢驗概率P值分別為0.301和0.466 (P>0.05)，即模型模擬值與實測值差異不顯著，說明本文SOC流失模型適合SOC流失的定量計算.

本文利用翻耕條件下坡面徑流輸沙模型模擬CT-1和CT-3兩個徑流小區模擬降雨過程分時段有機碳流失率(見表5)，結果顯示模擬決定系數R2分別為0.782和0.816，誤差率分別為29.57%和36.60%，全部實測分時段輸沙率模擬決定系數R2為0.862，平均誤差率為33.09%；采用免耕條件下坡面徑流輸沙模型模擬NT-2和CT-4兩個徑流小區模擬降雨過程分時段有機碳流失率，結果顯示模擬決定系數R2分別為0.900和0.894，誤差率為23.68%和32.36%，全部實測分時段輸沙率模擬決定系數R2為0.879，平均誤差率為23.54%.

(a) CT (b) NT

表5 SOC流失率模擬效果及模擬優度與精度評判指標Tab.5 Simulated effectiveness, goodness, accuracy of SOC loss rate

注： **表示P<0.001;*表示P<0.05.

翻耕和免耕條件下坡面SOC流失模型模擬各模擬降雨過程中有機碳流失率與實測有機碳流失率變化過程吻合度較好(圖3(a)和圖3(b)).其變化過程表現為產流開始后前10 min SOC流失率隨時間呈增加趨勢，隨著侵蝕過程逐漸趨于穩定，SOC流失率逐漸趨于一個穩定值.總的來說大雨強下徑流率越大，趨于穩定的SOC流失率越大，雨強為30 mm/h時侵蝕SOC流失率極低，幾乎為零.同時從圖中亦可看出，模型模擬SOC流失相對較平穩，因而在反映復雜SOC流失方面具有局限性.如圖3(a)所示，在CT-1徑流小區中產流開始后前30 min實測SOC流失率大于模擬值，其后呈相反的趨勢，與輸沙率變化狀況一致.這主要是因為SOC是泥沙重要組成成分.但產流開始30 min后呈現出模擬SOC流失率大于實測值，可能的原因是侵蝕后期泥沙SOC富集度下降，因而流失等量泥沙，而SOC流失率卻降低.在CT-3徑流小區中整個SOC流失過程實測值均大于模擬值，這主要是因為小雨強條件下，泥沙選擇性遷移強，SOC含量高輕質泥沙被優先遷移，在等量泥沙流失情況下，泥沙SOC富集度高，因而SOC流失量大.從圖3(b)中可看出，在NT-2徑流小區中實測SOC流失率與模擬SOC流失率變化關系與輸沙率變化情況一致，其原因與CT-1流失狀況相似.同時在CT-4小區中，由于土壤侵蝕量小，因而SOC流失量很小與泥沙流失情況一致.

(a) CT (b) NT

盡管單個時間點誤差率波動較大，但是從整體來看，SOC流失實測值和模擬值誤差率較小.翻耕和免耕條件下坡面SOC流失模型模擬各兩次徑流過程斷面總SOC流失率與實測值相比較(見表6)，翻耕條件下模型模擬誤差率分別為18.19%和35.89%，平均誤差率為27.04%；免耕條件下模型模擬誤差率分別為17.99%和34.57%，平均誤差率為26.28%.模型模擬精度和優度較好.

表6 總有機碳流失率實測值-模擬值比較

Tab.6 Comparison in simlated and measured values of total SOC loss rate

小區編號實測總SOC流失率/(kg·s-1)模擬總SOC流失率/(kg·s-1)模擬誤差誤差/(kg·s-1)誤差率/%CT-10.000880.000940.0000618.19CT-30.000250.000200.0000535.89NT-20.000300.000250.0000517.99CT-40.0000230.0000310.00000834.57

4 討 論

本文通過野外模擬降雨試驗對W.Schiettecatte等[7]以徑流率為變量的坡面流輸沙模型進行修正，得到湘中紅壤丘陵區坡耕地坡面徑流輸沙模型.由于兩種耕作方式(翻耕和免耕)處理后土壤侵蝕過程存在較大差異，因此模型修正系數存在顯著差異(P<0.05)，分別為4.945和1.180.本文模型模擬結果表明兩種耕作方式下修正后的坡面徑流輸沙模型適用于南方湘中紅壤丘陵地區，且模擬平均誤差率為20%左右，模型模擬總輸沙率誤差10%左右，而陳曉燕等[25]利用WEPP模型在紫色土休閑小區進行單次降雨侵蝕預測，結果顯示，土壤流失量實測值與模擬值誤差率均大于20%，最高達到800%以上；繆馳遠等[26]研究結果顯示，模擬誤差大部分為20%以上，且其研究結果表明WEPP模型模擬優于USLE模型.因此，相較于坡面版WEPP模型和USLE模型在川中坡面土壤侵蝕預測效果，本文坡面徑流輸沙模型在湘中紅壤丘陵區次降雨土壤流失預測中精度相對較好.本文研究結果也表明一個(徑流率)或者多個水文變量結合的回歸方程在模擬泥沙流失過程中具有較好的效果.

坡面徑流輸沙模型是土壤侵蝕模型重要組成部分，主要描述土壤再分布過程中泥沙的遷移[2].本文坡面徑流輸沙模型模擬結果顯示，坡面輸沙率變化過程表現為侵蝕前10 min輸沙率隨時間呈增加趨勢，隨著侵蝕過程趨于逐漸穩定，侵蝕輸沙量值逐漸趨于一個穩定值，雨強為30 mm/h時徑流率侵蝕輸沙率極低，幾乎為零.這可能是因為產流前10 min土壤下滲率未達到飽和狀態，地表徑流率處在逐漸增加過程中，因而輸沙率呈現遞增趨勢；此后土壤下滲率達到飽和狀態，地表徑流率趨于穩定，因而輸沙率趨于穩定[16，24].此外，模型模擬值變化過程相對平穩，與實測輸沙率變化過程存在一定差異，可能的原因是：一方面模型模擬值是以徑流率為自變量，徑流率在產流10 min后都相對比較穩定，因而模擬輸沙率相對比較穩定；另一方面實測泥沙受坡面徑流影響而表現出復雜的流失過程.由于坡面徑流是由降雨形成的、在重力作用下沿地表向坡下運動的水流，徑流水深易受雨強、地表阻力以及雨滴擊濺擾動，使實測坡面流輸沙率呈現復雜波動狀態[27]，且復雜波動過程主要出現在大雨強產流前35 min，而小雨強條件下，整個產沙過程都比較平穩.本文研究顯示坡面輸沙復雜過程主要表現在產流開始前10 min，由于坡面徑流量較小，水深較淺，而雨強越大，降雨動能越大，雨滴擊濺越強，對坡面徑流擾動越大，紊流越激烈，因而實測輸沙率大于模擬輸沙率且呈現出峰谷波動狀態[28]；產流開始后10～35 min輸沙率仍呈現一定波動情況，主要是因為此時細溝發育少，主要是溝間侵蝕，輸沙率相對不穩定[7].以上分析表明產流前期輸沙率較大且過程相對復雜，因而實測輸沙率波動變化且實測輸沙率大于模擬輸沙率.產流開始35 min后，此時細溝發育較好，徑流侵蝕比較穩定，因而輸沙率比較穩定，實測值與模擬值誤差較小.但即使在較平穩的輸沙過程中泥沙流失仍出現較小的峰谷情況，這可能與紅壤性質有關，紅壤中黏粒含量高，土壤一旦被分離則很容易被遷移[29].

SOC是泥沙重要組成成分，因而坡面徑流輸沙過程中伴隨著SOC流失.本文以坡面徑流輸沙模型和SOC流失模型為基礎，建立的坡面SOC流失模型模擬精度為30%左右，模擬優度R2在0.85以上，與G.C.Starr等[12]利用土壤流失與SOC流失關系建立的經驗模型相比(R2=0.75)，其模擬優度較好.模型模擬結果表明SOC流失隨時間呈現波動狀態，其變化過程表現為侵蝕發生前10 min SOC流失率隨時間呈增加趨勢，隨著侵蝕過程逐漸趨于穩定，SOC流失率逐漸下降并趨于一個穩定值，雨強為30 mm/h時侵蝕SOC流失率極低，幾乎為零.可能的原因是：產流開始后，坡面徑流首先遷移表層有機碳含量較高的輕質顆粒，因而產流前10 min隨著徑流率增加，SOC流失量呈增加趨勢；隨著產流繼續，遷移的土壤顆粒中有機碳含量降低，故SOC流失量逐漸下降，這種情況在大雨強下徑流率大的翻耕小區表現明顯，而在雨強較小的小區內，隨著徑流率逐漸增加，SOC流失呈緩慢增加趨勢，這主要是小雨強下侵蝕泥沙有機碳富集比變化過程較平穩[17].同時模型模擬結果表明模擬SOC流失過程相對較平穩，因而在反映復雜SOC流失方面具有局限性.一方面是因為坡面SOC流失模型以徑流率為自變量，而徑流率變化相對比較穩定，因而模擬SOC流失過程亦較平穩；另一方面由于實測SOC流失過程很復雜，泥沙選擇性遷移[30]導致侵蝕泥沙SOC富集[17，21]，這對土壤有機碳流失定量估算造成了影響．如果不考慮侵蝕泥沙富集性，土壤侵蝕后殘留碳隨土壤流失量增加呈線性下降，但在考慮泥沙富集情況下，土壤中殘留碳隨土壤流失量呈指數下降.因此本文模型在模擬SOC流失過程中考慮土壤有機碳的富集特征.

通過比較翻耕和免耕條件下坡面徑流輸沙模型和SOC流失模型，侵蝕性降雨條件下，翻耕方式下泥沙和SOC流失量大于免耕方式，這表明免耕方式利于水土保持.非侵蝕性降雨條件下，翻耕方式下泥沙和SOC流失情況與免耕方式一致，這表明耕作方式對非侵蝕性降雨條件下泥沙和SOC流失影響甚微.姜學兵等[31]免耕對團聚體以及碳儲量的影響，結果表明免耕有利于提高水穩性團聚體質量和直徑，進而提高土壤團聚體的穩定性，使土壤具有更高的抗侵蝕能力，因而免耕方式下泥沙和SOC流失量少于團聚體破壞較大的翻耕方式.胡建等[24]通過35場模擬降雨研究了華南紅壤坡面侵蝕產流產沙特征，結果表明雨強為30 mm/h時，紅壤坡面無侵蝕產沙，屬于非侵蝕性降雨.非侵蝕性降雨條件下，由于坡面徑流對土壤侵蝕影響小，與免耕條件下由于土壤抗侵蝕力強使坡面徑流對土壤侵蝕影響小情況一致，因而此降雨條件下翻耕方式下泥沙和SOC流失與免耕耕作方式一致.

5 結 論

本研究通過野外模擬降雨試驗對W.Schiettecatte等[7]坡面徑流輸沙模型進行修正，得到湘中紅壤丘陵徑流小區(翻耕和免耕)坡面流輸沙模型，并結合侵蝕泥沙SOC富集特性建立SOC流失模型，應用于次降雨過程中SOC流失定量計算中.研究結果表明修正后坡面徑流輸沙模型和SOC流失模型均適合于南方紅壤丘陵區泥沙和SOC流失的模擬研究；同時模型模擬結果表明泥沙和SOC流失過程在坡面徑流侵蝕影響下呈現波動狀態，表現為產流開始后10 min泥沙和SOC流失呈增加趨勢，其后在波動中逐漸趨于平穩；通過比較翻耕和免耕條件下坡面徑流輸沙模型和SOC流失模型，侵蝕性降雨條件下，翻耕耕作方式泥沙和SOC流失率大于免耕耕作方式.非侵蝕性降雨條件下，翻耕耕作方式泥沙和SOC流失情況與免耕耕作方式一致.本文模型主要借助坡面徑流率，其在更大尺度上的泥沙和SOC流失過程研究中的適用性需要開展進一步探討.

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Simulating Study of the Loss of Soil Organic Carbon Based on the Model of Sediment Transport by Slope Runoff in the Hilly Red Soil Region of Central Hunan Province

LI Zhong-wu1,2?, LU Yin-mei1,2, NIE Xiao-dong1,2, MA Wen-ming1,2,3, XIAO Hai-bing1,2

(1．College of Environmental Science and Engineering, Hunan Univ, Changsha, Hunan 410082, China; 2．Key Laboratory of Environmental Biology and Pollution Control (Hunan Univ), Ministry of Education, Changsha, Hunan 410082, China; 3．College of Tourism Historical Culture, Southwest Univ for Nationalities, Chengdu, Sichuan 610041,China)

Plots were set up in typical hilly red soil region field (conventional tillage, CT and no tillage, NT) of central Hunan province. Simulated rainfall experiments were conducted to modify the built linear regression model in which the variable was the runoff rate of sediment delivery by runoff, and then, the model of SOC loss was established on the basis of the revised model and SOC enrichment characteristics of sediment. The results showed that the model of SOC loss could be effectively adapted to the simulation of SOC loss in hilly red soil region of central Hunan province during a rainfall event and could get a wonderful simulation result and accuracy. The mean error from the simulation of SOC loss rate was observed to be around 30% with the determination coefficient beyond 0.85 in CT and NT. In the meantime, the simulated results indicated that the process of the sediment and SOC loss revealed a fluctuant state under overland flow erosion. The sediment and SOC loss rate rose at the first stage of 0～10 min after runoff began and then kept a relatively stable tendency. Comparing the model of sediment transport by runoff and SOC loss in NT with that in CT,the results demonstrated that the sediment and SOC loss rate in CT were greater than that in NT under erosive rainfall. And the situation of sediment and SOC loss in CT were similar to that in NT under non-erosive rainfall.

erosion; sediment delivery by overland; soil organic carbon; simulated rainfall; simulation

2014-11-26

國家自然科學基金資助項目(41271294)，National Natural Science Foundation of China(41271294

李忠武(1972-)，男，湖南長沙人，湖南大學教授，博士

?通訊聯系人，E-mail:lizw@hnu.edu.cn

1674-2974(2015)12-0115-10

S156.3

A