云南省降雨侵蝕力時空分布與演變趨勢研究

陳正發 史東梅 何 偉 夏建榮 金慧芳 婁義寶

(1.西南大學資源環境學院，重慶 400715； 2.中國電建集團昆明勘測設計研究院有限公司，昆明 650051)

云南省降雨侵蝕力時空分布與演變趨勢研究

陳正發1,2史東梅1何 偉2夏建榮2金慧芳1婁義寶1

(1.西南大學資源環境學院，重慶 400715； 2.中國電建集團昆明勘測設計研究院有限公司，昆明 650051)

由于生態環境演變及人類活動的影響，云南地區生態環境極度脆弱，土壤侵蝕強度大，侵蝕程度嚴重。降雨侵蝕力(R)是采用USLE/RUSLE模型進行土壤侵蝕評估的重要參數，但目前針對云南地區R值的計算模型及適宜性方面的研究較少。本研究采用昆明氣象站1951—2010年共60 a逐日降雨數據，對中國南方地區常用的5種R計算模型在云南地區的適宜性進行分析，篩選出適宜云南地區的R計算模型，并基于均勻分布于云南省的36個國家基本氣象站1951—2012年降雨觀測數據，分析云南省降雨侵蝕力時空分布與演變特征。研究表明: 在5種降雨侵蝕力計算模型中，模型B具有較好的穩定性，且有效系數(Ef)最大，相對偏差系數(Er)最小，在云南地區有較好的適宜性。云南地區多年平均降雨量為1 106.84 mm，7個分區多年平均降雨量分布在745.83～1 533.33 mm之間，不同地區降雨量分布不均勻，季節分布集中在夏季，降雨空間分布呈現出自西南向東北遞減的趨勢。云南地區多年平均R為2 719.31 MJ·mm/(hm2·h)，7個分區多年平均R分布在1 837.23～3 949.12 MJ·mm/(hm2·h)之間，季節分布集中在夏季，空間分布也表現出自西南向東北遞減的趨勢。7個分區降雨侵蝕力趨勢系數分布在-0.34～-0.02之間，各分區近60 a來降雨侵蝕力均呈現出減小趨勢。本研究可為云南水土生態環境建設和土壤侵蝕模型構建提供借鑒和參考。

降雨侵蝕力； 時空分布； 土壤侵蝕； 侵蝕危害性評價； 云南

引言

土壤侵蝕是一個全球性的環境問題，是當今全球氣候變化研究的重要組成部分[1-2]。降雨是坡面水蝕的最根本動力來源，降雨的強度、持續時間、雨滴特征等對坡面侵蝕過程有重要影響[3]。降雨是西南地區土壤侵蝕的主要動力，對土壤侵蝕的監測、評估、預測與控制具有重要意義[4]。很多土壤侵蝕研究集中在土壤侵蝕預測模型上。20世紀50年代末WISCHMEIER等[5-6]首次提出了通用土壤流失方程(USLE)，該方程包含降雨侵蝕力(R)在內的六大因子。降雨侵蝕力與侵蝕過程存在密切關系[7]，是采用USLE/RUSLE模型進行土壤侵蝕評估的重要參數。在USLE模型中，WISCHMEIER等根據美國的資料，提出以降雨總動能與最大30 min雨強的乘積EI30作為降雨侵蝕力指標，為降雨侵蝕力R的經典算法[8]。由于資料來源的限制、基礎數據整編困難等原因，各國對基于該模型的降雨侵蝕力研究主要集中在降雨侵蝕力的簡易計算模型、時空分布特征等方面。在國內，很多研究人員對降雨侵蝕力簡易計算模型進行了研究。王萬忠等[9]最早對中國降雨侵蝕力計算方法進行了研究，章文波等[10]提出了全國基于日降雨量計算降雨侵蝕力的簡易算法，史志華等[11]在對武漢降雨侵蝕力特征與日降雨侵蝕力模型研究的基礎上，提出了適應于武漢地區的降雨侵蝕力計算模型。盧喜平[12]、史東梅等[13]采用人工模擬降雨試驗的方法，建立了重慶地區降雨侵蝕力計算的簡易公式。盡管很多模型在特定區域計算結果的精度得到了驗證，但模型是否適宜于其他區域則有待進一步研究。從云南省研究情況來看，楊子生[14]最早對云南省滇東北山區坡耕地降雨侵蝕力計算模型進行了研究，提出了R計算模型。近年來，有研究人員對云南滇西北地區降雨侵蝕力變化特征[15]、云南省降雨侵蝕力時空分布[16]、降雨侵蝕力計算模型[17]等進行了研究。這些研究選用的降雨侵蝕力計算模型大多直接引用其他學者研究成果，并未對模型的地區適宜性進行深入評估，或已有研究僅適用于局部區域，降雨侵蝕力計算結果難以滿足預測要求。

此外，氣候變化可能引起降雨特征發生變化，這必將導致土壤侵蝕環境發生深刻改變[18]。在氣候變化對降雨侵蝕力的影響方面，國內外研究主要借助于參數化或非參數化的長時間序列分析進行，采用的分析方法主要有小波分析法、趨勢系數法、線性傾向估計法、累積距平、Mann-Kendall參數或非參數檢驗分析法等[16-17]。目前，針對于云南地區全球氣候變化背景下侵蝕環境發生的演變方面所開展的研究較少。

根據2013年5月第一次全國水利普查水土保持公報，云南省土壤侵蝕以水力侵蝕為主，侵蝕嚴重程度居全國第二。本文在前人研究基礎上，對中國南方地區常用的5種降雨侵蝕力計算模型在云南地區的適宜性進行分析，篩選出適宜于云南省降雨侵蝕力計算的模型，并采用均勻分布于云南省的36個國家基本氣象站1951—2012年間降雨數據，基于GIS空間插值技術，分析云南省降雨侵蝕力時空分布特征，討論氣候變化背景下云南省降雨侵蝕力的演變特征，以期為云南省水土生態環境建設和土壤侵蝕模型構建、坡耕地水土流失綜合治理提供借鑒和參考。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

云南地處中國西南邊陲，面積39萬km2，處于東亞季風和南亞季風交匯區，其中84%為山區、高原，丘陵僅占總面積10%，地形由山地向喀斯特地貌逐漸演變。由于生態環境演變及人類活動的共同影響，中度生態脆弱性的類型區面積占了總面積的 32.02%，強度和極強脆弱的類型區面積占了總面積的53.63%[19-20]。云南省降雨充沛，但在時空上分布嚴重不均。此外，由于獨特的氣候和地貌特征，泥石流、山體滑坡等侵蝕形式也較為普遍，在一些地區和時段成為土壤侵蝕的主要形式，甚至造成極為嚴重的自然災害。

1.2 研究方法及數據來源

1.2.1研究方法

(1)降雨侵蝕力計算模型

中國南方地區常用的降雨侵蝕力計算模型主要有以下5種：

模型A：WISCHMEIER等[6]建立的基于月降雨量的降雨侵蝕力模型

(1)

式中R——年降雨侵蝕力，MJ·mm/(hm2·h)

P——年降雨，mm

Pi——第i月降雨量，mm

模型B：盧喜平[12]、史東梅等[13]采用人工模擬降雨手段，建立了重慶地區降雨侵蝕力計算的月雨量模型

(2)

Ri=5.249AFi

(3)

式中Ri——第i月降雨侵蝕力，MJ·mm/(hm2·h)

模型C：史志華等[11]建立的修正日雨量模型為

(4)

式中Rj——第j月的降雨侵蝕力，MJ·mm/(hm2·h)

Pk——第j月第k天的日降雨量，mm

模型日侵蝕性降雨標準為12 mm。

模型D：CREAMS模型[21]為

(5)

式中Pt——第t日的日降雨量，mm

模型日侵蝕性降雨標準為12.7 mm。

模型E：章文波等[10]利用日降雨量計算降雨侵蝕力模型為

(6)

其中

(7)

α=21.586β-7.189 1

(8)

式中RL——半月時段降雨侵蝕力，MJ·mm/(hm2·h)

l——半月時段內的天數

Pj——半月時段內第j天的侵蝕性日雨量，須日雨量大于等于12 mm，否則以0計

α、β——模型待定參數

Pd12——日雨量12 mm以上(包括等于12 mm)的日平均雨量，mm

Py12——日雨量12 mm以上年平均雨量，mm

半月時段的劃分以每月15日為界，前15天作為一個半月時段，該月剩余部分作為另一個半月時段，這樣將全年依次劃分為24個時段。

(2)模型適宜性評價方法

為評價降雨侵蝕力計算模型的適宜性，本研究采用NASH等[22]于1970年提出的模型有效系數(Ef)和相對偏差系數(Er)來評價5個降雨侵蝕力模型計算結果的精度，計算公式為

(9)

(10)

式中Robs——模型計算的年降雨侵蝕力

Roal——基準年降雨侵蝕力

Roalm——基準年降雨侵蝕力的平均值

Robsn——模型計算的多年平均降雨侵蝕力

參照文獻[23]的方法，將5個模型計算得到的年降雨侵蝕力平均值作為該年度的基準降雨侵蝕力值，將5個模型計算得到的多年(60 a)降雨侵蝕力平均值作為年基準降雨侵蝕力的平均值。模型有效系數Ef越接近于1，表示模型計算結果與基準值非常接近，模型計算精度較高。相對偏差系數(Er)越接近于0，表明模型計算值相對于基準值的偏差越小，模型計算的結果越精確。

(3)趨勢變化分析方法

采用離差系數Cv和趨勢系數r兩項指標來描述降雨侵蝕力年際變化特征，計算公式為

(11)

(12)

其中

(13)

式中n——年份序號

xi——第i年的降雨侵蝕力

離差系數Cv越大，說明年降雨侵蝕力波動幅度越明顯；趨勢系數r為正時，表示降雨侵蝕力在研究時段內有線性增加的趨勢，反之亦然，r絕對值的大小反映變化的快慢程度。

(4)季節和分區劃分

根據云南省氣候、地理特點，季節劃分為：3、4、5月為春季，6、7、8月為夏季，9、10、11月為秋季，12、1、2月為冬季。在人為加速侵蝕中，坡耕地土壤侵蝕是侵蝕泥沙的主要來源。為使云南地區降雨侵蝕力時空分布的研究與區域農業生產活動特征保持一致性，本研究按照云南省綜合農業區劃[24]，將云南劃分為7個分區，7個分區范圍如表1所示。

表1 云南省綜合農業區劃分區范圍Tab.1 Scope of comprehensive agricultural zoning in Yunnan Province

(5)空間插值分析方法

空間插值分析基于ESRI ArcGIS 10.2軟件的地統計分析模塊下進行。常用的插值法有反距離權重插值法(IDW)、多項式插值法(Spline)和克里金(Cokriging)插值法。采用交叉驗證法評價3種方法的插值效果，其中，克里金插值法的平均相對誤差(MRE)、平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)最小，說明克里金插值法精度最高。因此，本研究采用克里金插值法進行空間插值分析。

1.2.2數據來源

昆明位于云南中部地區，其水文、氣象、土壤、地貌、植被等自然環境特征在云南省具有較好的代表性。本研究采用昆明氣象站1951—2010年60 a逐日觀測降雨數據作為降雨侵蝕力計算模型適宜性分析的基礎數據。在云南省降雨侵蝕力時空分布演變研究部分，采用分布于云南省的36個國家基本氣象站1951—2012年間的降雨觀測資料進行分析。36個國家基本氣象站分布如圖1所示。由圖1可看出，36個國家基本氣象站較均勻地分布于云南省境內。

圖1 云南省地形起伏狀況及氣象站點分布Fig.1 Terrain and rainfall observation stations in Yunnan Province

2 結果與分析

2.1 降雨侵蝕力R指標計算模型適宜性分析

2.1.1不同計算模型的降雨侵蝕力結果比較

以昆明站1951—2010年60 a逐日觀測降雨數據為基礎，分別采用5種模型計算降雨侵蝕力。圖2是不同降雨侵蝕力模型計算得到的R在1951—2010年的變化趨勢。由圖2可看出，不同降雨侵蝕力計算模型的年降雨侵蝕力變化幅度較大，計算的降雨侵蝕力分布在1 050～4 175 MJ·mm/(hm2·h)之間?？傮w上，5種降雨侵蝕力計算模型得到的R均隨著降雨量的增大而表現出增加趨勢；除模型A計算的R存在一定的不規則波動外，其余模型R均呈現出一致的變化趨勢。模型A計算的R存在一定的不規則波動，說明其計算的R對不同月份降雨量較為敏感。不同模型計算得到的R由大到小為模型E、模型D、模型B、模型A、模型C。其中，模型D和模型E計算得到的R差異較小，變化趨勢也接近一致，考慮到模型E的計算過程較為繁瑣，采用日雨量計算降雨侵蝕力時，可近似用模型D替代模型E。

圖2 昆明氣象站不同降雨侵蝕力R計算模型時間序列(1951—2010年)分布Fig.2 Time series (1951—2010) of R calculated by different R models in Kunming

2.1.2不同計算模型適宜性分析

在上述分析基礎上，計算不同侵蝕力模型的降雨侵蝕力均值、標準差、離差系數(Cv)、有效系數(Ef)、相對偏差系數(Er)等參數，如表2所示。由表2中可看出，在5種模型中，模型E計算得到的昆明地區多年平均降雨侵蝕力最大，達到了4 175 MJ·mm/(hm2·h)；最小值為模型C，多年平均降雨侵蝕力值為1 050 MJ·mm/(hm2·h)；5種模型計算的降雨侵蝕力均值為2 762 MJ·mm/(hm2·h)。5種模型最小值和最大值相差了近4倍，說明各模型計算的降雨侵蝕力差異較大。也進一步說明在選用降雨侵蝕力簡易算法時，須對計算模型進行地區適宜性分析，否則計算結果可能存在較大誤差。從計算的標準差來看，5種模型中，計算結果離散度最大的是模型E，最小的是模型C。從計算的離差系數(Cv)來看，計算結果波動幅度最大的是模型A，波動幅度最小的是模型B，說明模型B計算的降雨侵蝕力值具有較好的穩定性。模型B的有效系數(Ef)達到0.83，為5種模型中的最大值，而相對偏差系數(Er)為0.07，為5種模型中最小值，說明模型B的精確度是5種模型中最高的。同時，模型B計算結果的偏差較小，說明模型B在云南地區有較好的適宜性。因此，本研究采用模型B來計算降雨侵蝕力。

表2 不同降雨侵蝕力R指標計算模型適宜性評價結果Tab.2 Evaluation on suitability of different R calculation models

2.2 降雨的時空變化特征

2.2.1降雨的季節分布

分布在云南省的36個站點多年平均降雨量為1 106.84 mm，多年平均降雨量分布在632.47～2 234.10 mm之間，最大值和最小值差異顯著，不同地區降雨分布不均勻。降雨量最大值出現在江城，最小值則出現在元謀。從降雨的季節分布來看，各站點降雨季節分布也不均勻。冬季降雨占全年降雨比重最小，僅為全年降雨量的4.87%；其次為春季，僅占全年降雨的11.95%；夏季降雨占全年降雨量比重最大，占到全年降雨量的53.97%，說明云南省降雨主要集中在夏季。這種降雨年際分布特征與云南省夏季頻繁發生洪澇、泥石流、山體滑坡等災害有著密切關系，同時也與春季、冬季干旱現象頻發有關。此外，不同站點降雨量季節分布差異也較大。例如，春季降雨量比重分布在1.83%～39.32%之間，不同站點春季降雨量比例差異較大。

表3為不同分區降雨季節分布特征。從表3可看出，不同分區多年平均降雨量差異較大，降雨量分布在745.83～1 533.33 mm之間，不同分區多年平均降雨量由大到小依次為南部區、滇西區、滇西南區、滇東南區、滇西北區、滇中區、滇東北區。此外，各分區的降雨季節分布也較不均勻，年內降雨主要集中在夏季，占比均超過了49.85%；春季和秋季降雨量分布差異相對較小，占比在13%～31%之間；7個分區冬季降雨量占比最小，比重均小于6.60%。云南省不同分區年降雨量和降雨的季節性分布差異較大，這也與云南省生態環境多樣性和景觀格局的特征有著十分緊密的聯系，對地區水土生態環境的影響作用更是顯著。

2.2.2降雨的年際變化

表4為不同分區降雨的標準差、離差系數等降雨特征參數。在7個分區中，標準差分布在127.08～199.54之間，其中最大值出現在滇西區，最小值出現在滇東北區，說明滇西區降雨年際差異最大，而滇東北區降雨年際差異最小。離差系數Cv反映數據系列波動的大小特征，從表4中看出，Cv由大到小依次為滇中區、滇西區、滇東北區、滇西北區、滇西南區、滇東南區、南部區，說明滇中地區降雨的年際波動最大，南部區的降雨年際波動最小。

2.2.3降雨空間變化特征

圖3為云南省多年平均降雨量大小的空間分布。從圖3中可看出，南部區、滇西南區年降雨量最高，滇東北區、滇西北區的降雨量最小，降雨總體表現出從西南向東北方向遞減的趨勢。位于云南省南部的西雙版納、普洱等地區年降雨量最大，多年平均降雨量超過了1 400 mm，部分地區超過了2 000 mm，全年降雨量較為豐沛。位于西南部的臨滄、德宏部分地區的年降雨量也較大，多年平均降雨量超過了1 100 mm，集中分布在1 200～1 300 mm之間。昆明、楚雄、迪慶、昭通等地區的多年平均降雨量最小，集中分布在800～900 mm之間，這些地區年降雨量普遍偏小，從季節分布上看主要集中在夏季，在春季和冬季極易形成干旱災害。

表3 云南省不同分區降雨季節分布特征Tab.3 Seasonal distribution of rainfall in different zoning of Yunnan Province

表4 不同分區降雨特征參數Tab.4 Rainfall parameters in different zoning

圖3 云南省多年平均降雨量空間分布Fig.3 Spatial distribution of average annual rainfall in Yunnan Province

圖4為云南省春、夏、秋、冬4個季節多年平均降雨量空間分布。從圖4中可看出，不同季節降雨空間分布存在顯著差異。在春季，除個別地區降雨量超過250 mm外，大多數地區的降雨量均在200 mm以下，其中最為顯著的特征是滇中區的降雨量最小，集中分布在150 mm以下。冬季降雨量在全年比重最小，各地區冬季的降雨量均少于140 mm，集中分布在60 mm以下，且冬季的降雨分布除南部區和滇西北區外，降雨分布趨近于春季，仍然表現為滇中區的降雨量最小。這一特征也進一步解釋了滇中區在春季和冬季易發干旱災害的原因。夏季和秋季降雨量在全年比重相對較大，降雨分布均呈現從西南向東北遞減的趨勢。

圖4 云南省不同季節降雨量空間分布Fig.4 Spatial distribution of rainfall in different seasons in Yunnan Province

2.3 降雨侵蝕力R時空分布特征

2.3.1降雨侵蝕力季節分布

分布于云南不同地區的36個站點多年平均降雨侵蝕力為2 719.31 MJ·mm/(hm2·h)，多年平均降雨侵蝕力分布在1 319.99～6 052.21 MJ·mm/(hm2·h)之間，最大值和最小值相差4.6倍，不同站點降雨侵蝕力差異顯著。降雨侵蝕力最大值出現在江城，最小值則出現在德欽。從降雨侵蝕力的季節分布來看，各站點降雨侵蝕力季節分布不均勻。從36個站點多年平均年內分布來看，冬季降雨侵蝕力占全年比重最低，僅為1.55%；其次為春季，僅占全年降雨侵蝕力的11.95%；降雨侵蝕力所占比重最大的季節為夏季，占全年降雨侵蝕力的67.05%，說明云南省降雨侵蝕力主要集中分布在夏季，這與云南省降雨主要集中分布在夏季相一致。秋季降雨侵蝕力占全年比重為19.45%，比重僅次于夏季。此外，不同站點相同季節降雨侵蝕力分布差異也較大。例如，在春季降雨侵蝕力比重中，各站點的降雨侵蝕力比重分布在1.83%～39.32%之間，不同站點春季降雨侵蝕力所占比重差異較大。

表5為7個不同分區降雨侵蝕力季節分布特征。從表5可看出，不同分區多年平均降雨侵蝕力差異較大，分布在1 837.23～3 949.12 MJ·mm/(hm2·h)之間，不同分區多年平均降雨侵蝕力的大小依次為南部區、滇西區、滇西南區、滇東南區、滇西北區、滇中區、滇東北區，7個分區多年平均降雨侵蝕力的大小關系與多年平均降雨量大小關系基本一致；各分區的降雨侵蝕力季節分布也表現出極不均勻性，降雨侵蝕力主要集中在夏季，占比均超過了61%，滇東北區則達到了71.35%；秋季降雨侵蝕力占比僅次于夏季，分布在11.09%～23.67%之間；其次為春季，降雨侵蝕力占比分布在6.06%～18.05%之間；冬季降雨侵蝕力占比最小，占比均小于2.84%。通過上述分析可知，云南省不同分區的降雨侵蝕力主要集中在夏季。因此，夏季也成為云南省水力侵蝕的敏感期和集中期，在水土保持生態環境建設中，應重點關注夏季水力作用導致的土壤侵蝕。

2.3.2降雨侵蝕力空間分布特征

圖5為云南省多年平均降雨侵蝕力大小的空間分布。從圖5中可看出，位于南部區和滇西南區的西雙版納、普洱、臨滄、德宏等地的多年平均年降雨侵蝕力最高，而位于滇東北區的昭通、滇西北區的迪慶地區降雨侵蝕力最小，降雨侵蝕力空間分布總體表現出從西南向東北方向遞減的趨勢。位于南部區的瀾滄、江城、勐臘等地年降雨侵蝕力最大，多年平均降雨侵蝕力超過3 200 MJ·mm/(hm2·h)，處于降雨侵蝕力高值區。位于南部區的德宏、臨滄，滇西南區的普洱，以及滇西區的保山等地區的年降雨侵蝕力也較大，多年平均降雨侵蝕力超過了2 700 MJ·mm/(hm2·h)，集中分布在2 900～3 200 MJ·mm/(hm2·h)之間。滇中區的降雨侵蝕力相對較小，集中分布在2 200～2 500 MJ·mm/(hm2·h)之間。滇西北區、滇東北區多年平均降雨侵蝕力最小，集中分布在1 900～2 300 MJ·mm/(hm2·h)之間，屬降雨侵蝕力低值區。

表5 云南省不同分區降雨侵蝕力季節分布特征Tab.5 Seasonal distribution of R in different zoning of Yunnan Province

圖5 云南省多年平均降雨侵蝕力空間分布Fig.5 Spatial distribution of average annual R in Yunnan Province

圖6 云南省不同季節降雨侵蝕力空間分布Fig.6 Spatial distribution of R in different seasons in Yunnan Province

圖6為云南省4個季節降雨侵蝕力空間分布，可看出，不同季節降雨侵蝕力空間分布也存在顯著的差異。春季，除南部區、滇西南區以及滇東南區的部分地區降雨侵蝕力大于300 MJ·mm/(hm2·h)外，其余地區的降雨侵蝕力均較小，其中滇中區降雨侵蝕力最小，降雨侵蝕力小于250 MJ·mm/(hm2·h)。夏季降雨侵蝕力在全年比重最大，不同地區的降雨侵蝕力分布在1 078～2 652 MJ·mm/(hm2·h)之間，降雨侵蝕力分布呈現出從西南向東北遞減的趨勢。秋季降雨侵蝕力占比僅次于夏季，不同地區的降雨侵蝕力分布在288～873 MJ·mm/(hm2·h)之間，降雨侵蝕力分布也呈現出從西南向東北遞減的趨勢。冬季不同地區的降雨侵蝕力分布在4.4～111.0 MJ·mm/(hm2·h)之間，是4個季節中降雨侵蝕力最小的季節，滇中區仍然是降雨侵蝕力最小的地區。

2.4 降雨侵蝕力演變趨勢

表6為不同分區降雨侵蝕力年際變化特征參數。由表6可看出，7個分區計算得到的降雨侵蝕力標準差變化范圍為496.88～835.84，其中最大值出現在南部區，最小值出現在滇東北區，說明南部區降雨侵蝕力差異最大，而滇東北區降雨侵蝕力差異最小。不同地區的降雨侵蝕力離差系數Cv的變化范圍為0.22～0.32，其大小依次為滇中區、滇東北區、滇西區、滇西北區和滇西南區、滇東南區、南部區，說明滇中區降雨侵蝕力的年際波動最大，南部區的降雨年際波動最小。7個分區計算得到的趨勢系數均為負值，數值在-0.34～-0.02之間變化，說明從計算的降雨侵蝕力時間序列來看，不同分區的降雨侵蝕力均表現為減小的趨勢。不同分區的降雨侵蝕力趨勢系數絕對值大小依次為滇東北區、滇西南區、南部區、滇中區、滇東南區、滇西區、滇西北區，說明滇東北地區降雨侵蝕力減小的趨勢更為明顯，減小趨勢最弱的是滇西北區。從36個觀測站點來看，降雨侵蝕力趨勢系數為正值的站點有12個，僅占全部站點的1/3，其余站點除華坪外，降雨侵蝕力趨勢系數均為負值。在趨勢系數為正值的站點中，麗江、貢山2個觀測站點趨勢系數大于0.1，分別為0.164和0.125，表明這2個站點降雨侵蝕力增加的趨勢十分明顯。

表6 不同分區降雨侵蝕力年際變化特征參數Tab.6 Interannual variability parameters of R in different zoning

3 討論

3.1 降雨侵蝕力計算模型適宜性評價

降雨侵蝕力是采用USLE/RUSLE模型進行土壤侵蝕預測和評估的重要參數，也是評價區域降雨徑流作用下潛在土壤侵蝕量的常用指標。在USLE/RUSLE模型中，一般應采用EI30指標計算降雨侵蝕力。但在實際運用中，EI30對降雨數據的觀測和整編要求較高，一定程度上限制了模型的推廣使用。解決這一問題的辦法之一是根據EI30計算結果建立基于年、月、日降雨量的R計算模型。這方面很多研究人員也作了大量研究，建立了很多適用不同區域的降雨侵蝕力計算模型。但這些模型往往具有區域適宜性，導致模型的推廣運用存在較大的局限性。本研究也表明，同一地區不同計算模型計算得到的降雨侵蝕力值差異十分顯著。因此，在采用簡易型模型計算R時，必須對模型進行適宜性評估，確認模型精度滿足要求后才能引用，否則基于USLE/RUSLE模型進行土壤侵蝕預測預報時，會嚴重影響到計算結果的精度。GU等[16]在研究云南高原降雨侵蝕力時空分布特征時，直接引用模型E計算降雨侵蝕力，計算結果的精度有待進一步檢驗。此外，MA等[17]在云南地區KEJIE流域進行的研究表明，YU和ROSEWELL提出的降雨侵蝕力計算模型比模型E具有更好的適宜性，但該研究成果能否適用于其他區域則需進一步研究。本研究選擇在中國南方地區常用的5種降雨侵蝕力計算模型，分析5種模型在云南地區的適宜性，該項工作在地區降雨侵蝕力研究中具有一定的開創性。

3.2 氣候變化對云南省降雨侵蝕力的影響

氣候變化是當今國際社會普遍關注的全球性問題，全球氣候變化不僅影響人類生存環境，而且也影響世界經濟發展和社會進步。近100 a來地球氣候正經歷一次以全球變暖為主要特征的顯著變化，這種變暖是由自然氣候波動和人類活動共同引起的。研究表明，云南省近50 a氣溫變化與全球、北半球、中國變化趨勢基本一致，全省降雨日數和雨季降雨量逐漸減少，暴雨、大暴雨頻率上升[25-26]。近46 a來云南省的年均降水量趨于減少，特別是夏季降水降幅明顯下降[27-28]。作為土壤侵蝕的主要驅動因子，降雨在區域水土生態環境的演變中扮演著重要角色。而在氣候變化背景下，隨著降雨特征(時空分布、暴雨特征)的變化，降雨侵蝕力也隨著變化，并最終影響到水土生態環境的演變。從本文研究結果來看，云南省不同分區的降雨侵蝕力均表現為減小的趨勢。該研究結論與全球氣候變化背景下，云南省降雨日數和雨季降雨量逐漸減少的研究結論相一致。需要特別關注的是，氣候變化背景下暴雨、大暴雨頻率上升，這將導致降雨侵蝕力高值頻現，進一步提高區域土壤侵蝕的危險性。

4 結論

(1)在中國南方地區常用的5種降雨侵蝕力計算模型中，模型B計算的降雨侵蝕力具有較好的穩定性，且有效系數(Ef)最大，相對偏差系數(Er)最小，計算結果精確度最高，在云南地區有較好的適宜性。

(2)云南省多年平均降雨量為1 106.84 mm，7個分區多年平均降雨量分布在745.83～1 533.33 mm之間，不同地區降雨分布不均勻，降雨主要集中在夏季；7個分區多年平均降雨量大小依次為南部區、滇西區、滇西南區、滇東南區、滇西北區、滇中區、滇東北區；不同季節降雨空間分布也存在差異，降雨分布呈現出從西南向東北遞減的趨勢。

(3)多年平均降雨侵蝕力2 719.31 MJ·mm/(hm2·h)，7個分區多年平均降雨侵蝕力分布在1 837.23～3 949.12 MJ·mm/(hm2·h)之間，降雨侵蝕力主要集中在夏季；7個分區降雨侵蝕力大小依次為南部區、滇西區、滇西南區、滇東南區、滇西北區、滇中區、滇東北區，總體表現出從西南向東北方向遞減的趨勢，不同季節降雨侵蝕力空間分布也存在顯著的差異。

(4)滇中區降雨侵蝕力年際波動最大，南部區降雨年際波動最??；降雨侵蝕力趨勢系數在-0.34～-0.02之間變化，7個分區降雨侵蝕力均表現為減小的趨勢；不同分區趨勢系數絕對值大小依次為滇東北區、滇西南區、南部區、滇中區、滇東南區、滇西區、滇西北區，滇東北地區降雨侵蝕力減小的趨勢最為明顯。

1 史德明.中國水土流失及其對旱澇災害的影響[J].自然災害學報,1996,5(2):36-46.

SHI Deming.Soil erosion and its impact on drought and flood in China[J].Journal of Natural Disasters, 1996, 5(2):36-46.(in Chinese)

2 李景保,梁成軍,蔡松柏.論土壤侵蝕對山地致災因子鏈的復合效應——以湖南四水流域中上游地區為例[J].自然災害學報，2002,11(4):101-105.

LI Jingbao, LIANG Chengjun, CAI Songbai.Compound effect of erosion on mountain hazard chain: taking middle and upper drainage area of Four Rivers in Hunan Province as an example[J].Journal of Natural Disaster, 2002, 11(4):101-105.(in Chinese)

3 李桂芳,鄭粉莉,盧嘉,等.降雨和地形因子對黑土坡面土壤侵蝕過程的影響[J/OL].農業機械學報, 2015, 46(4): 147-154,182.http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150422&flag=1.DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2015.04.022.

LI Guifang, ZHENG Fenli, LU Jia, et al.Effects of rainfall and topography on soil erosion processes of black soil hillslope[J/OL].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2015,46(4):147-154,182.(in Chinese)

4 LIU Bintao, TAO Heping, SONG Chuanfeng, et al.Temporal and spatial variations of rainfall erosivity in southwest China from 1960 to 2009[J].Advances in Earth Science, 2012, 27(5):499-509.

5 WISCHMEIER W H, SMITH D D.Predicting rainfall erosion losses from cropland east of the Rocky Mountains[M].USDA Agricultural Handbook, No.282,1965.

6 WISCHMEIER W H，SMITH D D.Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning[M].USDA Agriculture Handbook，No.537,1978.

7 付金霞,張鵬,鄭粉莉,等.河龍區間近55 a降雨侵蝕力與河流輸沙量動態變化分析[J/OL].農業機械學報, 2016, 47(2): 185-192,207.http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20160224&flag=1.DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2016.02.024.

FU Jinxia, ZHANG Peng, ZHENG Fenli, et al.Dynamic change analysis of rainfall erosivity and river sediment discharge of Helong reach of the yellow river from 1957 to 2011[J/OL].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(2):185-192,207.(in Chinese)

8 USDA Agricultural Research Service.Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation(RUSLE)[M].Agriculture Handbook,No.703,2000.

9 王萬忠,焦菊英,郝小品,等．中國降雨侵蝕力R值的計算與分布(Ⅱ)[J].土壤侵蝕與水土保持學報,1996,2(1):29-39．

WANG Wanzhong, JIAO Juying, HAO Xiaopin, et al.Distribution of rainfull erosivityRvalue in China(Ⅱ)[J].Journal of Soil Erosion and Soil Conservation,1996,2(1):29-39．(in Chinese)

10 章文波,謝云,劉寶元.利用日雨量計算降雨侵蝕力的方法研究[J].地理科學,2002,22(6):705-711.

ZHANG Wenbo, XIE Yun, LIU Baoyuan.Rainfall erosivity estimation using daily rainfall amounts[J].Scientia Geographica Sinica, 2002, 22(6): 705-711.(in Chinese)

11 史志華,郭國先,曾之俊,等.武漢降雨侵蝕力特征與日降雨侵蝕力模型研究[J].中國水土保持,2006(1)：22-24．

SHI Zhihua, GUO Guoxian, ZENG Zhijun, et a1.Study on rainfall erosivity of the characteristics and daily rainfall erosivity model in Wuhan City[J].Soil and Water Conservation in China，2006(1)：22-24.(in Chinese)

12 盧喜平.紫色土丘陵區降雨侵蝕力模擬研究[D].重慶:西南大學,2006.

LU Xiping.Simulation of rainfall erosivity in purple soil hilly region[D].Chongqing:Southwest University, 2006.(in Chinese)

13 史東梅,江東,盧喜平,等.重慶涪陵區降雨侵蝕力時間分布特征[J].農業工程學報,2008,24(9)：16-21.

SHI Dongmei, JIANG Dong, LU Xiping, et al.Temporal distribution characteristics of rainfall erosivity in Fuling district[J].Transactions of the CSAE, 2008, 24(9)：16-21.(in Chinese)

14 楊子生．滇東北山區坡耕地降雨侵蝕力研究[J].地理科學,1999,19(3):265-270.

YANG Zisheng.A study on erosive force of rainfall on sloping cultivated land in the northeast mountain region of Yunnan Province[J].Scientia Geographica Sinica, 1999, 19(3):265-270.(in Chinese)

15 趙平偉，郭萍.1980—2013年滇西北地區降雨侵蝕力變化特征[J].地理科學,2015,35(10):1306-1311.

ZHAO Pingwei, GUO Ping.Spatial and temporal variations of rainfall erosivity in northwest Yunnan Province[J].Scientia Geographica Sinica, 2015,35(10):1306-1311.(in Chinese)

16 GU Zhijia, DUAN Xingwu, LIU Bing, et al.The spatial distribution and temporal variation of rainfall erosivity in the Yunnan Plateau, Southwest China: 1960—2012[J].Catena, 2016(145): 291-300.

17 MA Xing, HE Yandong, XU Jianchu, et al.Spatial and temporal variation in rainfall erosivity in a Himalayan watershed[J].Catena, 2014(121):248-259.

18 SEYED H R S.Trend analysis of the rainfall erosivity index at different time scales in Iran[J].Nat Hazards, 2015,77:383-404.

19 趙珂,饒懿,王麗麗,等.西南地區生態脆弱性評價研究——以云南、貴州為例[J].地質災害與環境保護,2004,15(2):38-42.

ZHAO Ke, RAO Yi, WANG Lili, et al.Evaluation of ecological fragility in southwest of China [J].Journal of Geological Hazards and Environment Preservation,2004,15(2):38-42.(in Chinese)

20 何云玲,張一平.云南省生態環境脆弱性評價研究[J].地域研究與開發, 2009, 28(2):108-111.

HE Yunling, ZHANG Yiping.Study on the assessment of ecological environment vulnerability in Yunnan Province[J].Areal Research and Development, 2009, 28(2):108-111.(in Chinese)

21 KNISEI W G.CREAMS: a field scale model for chemical, runoff and erosion from agricultural management systems[J].USDA Conservation Research Report,1980,26(5):133-138.

22 NASH J E，SUTCLIFFE J V．River flow forecasting through conceptual models, part 1: a discussion of principles[J].Journal of Hydrology,1970,10(3):282-290.

23 田剛,梁音,陳效民,等.幾種降雨侵蝕力模型在瀲水河流域的對比研究[J].土壤學報，2010, 47(1):7-12.

TIAN Gang，LIANG Yin，CHEN Xiaomin，et al.Comparative study on several rainfall erosiveness models in Lianshui basin[J].Acta Pedologica Sinica, 2010, 47(1):7-12.(in Chinese)

24 云南省農業區劃委員會辦公室.云南省地綜合農業區劃簡編[M].昆明:云南人民出版社,1999.

25 程建剛,解明恩.近50年云南區域氣候變化特征分析[J].地理科學進展, 2008, 27(5):19-26.

CHENG Jian’gang, XIE Ming’en.The analysis of regional climate change features over Yunnan in recent 50 years[J].Progress in Geography, 2008, 27(5):19-26.(in Chinese)

26 吳志杰.城市化對云南高原中部區域氣候變化的影響研究[D].昆明：云南大學, 2015.

WU Zhijie.Impacts of urbanization on climate change in the central region of Yunnan Plateau[D].Kunming:Yunnan University,2015.(in Chinese)

27 LI Yungang, HE Daming, HU Jinming，et al.Variability of extreme precipitation over YP, China 1960—2012[J].International Journal of Climatology,2015, 35(2):245-258.

28 劉瑜, 趙爾旭,黃瑋,等.云南近46年降水與氣溫變化趨勢的特征分析[J].災害學, 2010, 25(1):39-44.

LIU Yu，ZHAO Erxu，HUANG Wei，et al.Characteristic analysis of precipitation and temperature trend in Yunnan Province in recent 46 years[J].Journal of Catastrophology, 2010, 25(1):39-44.(in Chinese)

Spatial-temporalDistributionandTrendofRainfallErosivityinYunnanProvince

CHEN Zhengfa1,2SHI Dongmei1HE Wei2XIA Jianrong2JIN Huifang1LOU Yibao1

(1.CollegeofResourcesandEnvironment,SouthwestUniversity,Chongqing400715,China2.KunmingEngineeringCorporationLimited,POWERCHINA,Kunming650051,China)

Due to ecological changes and human activities, the ecological environment has become extremely fragile with the soil seriously eroded.Rainfall erosivity (R) is an important parameter for forecasting soil erosion by using the USLE/RUSLE.However, there were few studies focusing on the suitability of simpleRcalculation models for Yunnan Province.Using the daily rainfall data from 1951 to 2010 in Kunming, a suitable calculation model ofRfor Yunnan Province were selected according to suitability analysis on five models which were commonly used in the southern parts of China, and the temporal and spatial distribution characteristics of rainfall and rainfall erosivity were also analyzed according to rainfall data collected by 36 meteorological stations distributed evenly in Yunnan Province.Through the suitability analysis, in the five kinds of rainfall erosivity calculation models, model B was the most suitable ones for Yunnan Province because of its better stability, the largest effective coefficient (Ef) and the smallest relative deviation (Er).Yunnan Province recorded an average annual rainfall of 1 106.84 mm, and the average annual rainfall of seven regions changed between 745.8 mm and 1 533.3 mm.The distribution of rainfall in different seasons was not uniform, and the rainfall was mainly concentrated in summer which accounted for 53.97% of annual rainfall.Rainfall was unevenly distributed in different regions, which showed a decreasing trend from southwest to northeast in Yunnan Province.The average annual rainfall erosivity of Yunnan Province was 2 719.31 MJ·mm/(hm2·h), and the average annual rainfall erosivity of seven regions ranged between 1 837.23 MJ·mm/(hm2·h) and 3 949.12 MJ·mm/(hm2·h).The seasonal distribution of rainfall erosivity was uneven.Rainfall erosivity was concentrated in summer which accounted for 67.06% of annual rainfall erosivity.There was also a significant difference in the spatial distribution of rainfall erosivity, and it also showed a decreasing trend from southwest to northeast.The trend index of rainfall erosivity varied from -0.34 to -0.02，which showed a decreasing tendency in nearly 60 years in different regions.This paper could provide some references for improving soil and water ecological environment and developing soil erosion models of Yunnan Province.

rainfall erosivity; spatial-temporal distribution; soil erosion; soil erosion harmfulness evaluation; Yunnan

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.10.026

S157.1

A

1000-1298(2017)10-0209-11

2017-06-05

2017-08-08

公益性行業(農業)科研專項(201503119-01-01)

陳正發(1985—)，男，博士生，中國電建集團工程師，主要從事水土生態工程研究，E-mail: chenzhengfa2013@163.com

史東梅(1970—)，女，教授，博士生導師，主要從事土壤侵蝕與流域治理研究，E-mail: shidm_1970@126.com