劉 鵬 張紫霞 楊 波 王 妍 劉云根 李鄉旺 張葉飛
( 1. 西南林業大學石漠化研究院,云南 昆明 650233;2. 西南林業大學生態與水土保持學院,云南 昆明 650233;3. 西南林業大學水科學與工程中心,云南 昆明 650233)
喀斯特石漠化是在喀斯特脆弱生態環境下,人類不合理的社會經濟活動造成人地矛盾突出、植被破壞、水土流失、巖石逐漸裸露、土地生產力衰退甚至喪失,地表呈現石質荒漠景觀的演變過程。表現為水土流失加重、植被覆蓋率和土壤涵養水源能力降低、生態環境惡化[1],給當地人民的生產、生活及經濟發展帶來了嚴重的影響[2-3]。云南是全國石漠化最嚴重的省區之一,巖溶面積為11.1萬km2,占全省土地面積的28.1%,居全國第2位[4]。由于長期以來對資源不合理的利用,土地不堪重負,致使巖溶地區石漠化日趨嚴重,其生態系統處于崩潰邊緣,是云南省最為嚴重的生態問題之一,影響著長江、珠江、瀾滄江等國內、國際河流的生態安全,制約著全省經濟社會的可持續發展。
日益嚴重的石漠化問題已成為當前地理學界的研究熱點,大批國內外專家學者分別從石漠化的特征及成因、治理策略[5-8]和石漠化地區土壤性質[9-10]、景觀格局演變特征[11]進行了深入研究。也有專家學者致力于石漠化驅動機制的研究,但大多是基于3S技術或統計分析進行的研究[12-13],且主要集中于貴州、廣西等地,省內類似研究則鮮有報道。當前關于喀斯特石漠化研究仍存在較多科學問題,尤其是石漠化形成的主導因素和喀斯特坡地水土流失的相關研究有待進一步探索。為此,本研究以云南省縣域尺度石漠化分布為研究對象,運用信息熵和層次分析法,從喀斯特生態系統的氣候、土壤、植被、地形地貌及人類活動入手。確定云南省石漠化形成的驅動因素,并進行定量化分析,研究結果對石漠化防治工作有參考價值。
云 南 地 處 中 國 西 南 邊 陲 ( 97°31 ′39 ″E~106°11′47″E,21°08′32″N~29°15′08″N),全省石漠化土地面積為284.0萬hm2,潛在石漠化面積為177.1萬hm2,合計占國土總面積的12%[4]。云南地貌總體上可以分為3大臺階:第1臺階為德欽、香格里拉,第2臺階為云南高原,第3臺階為南部邊境地區。境內大部分地區屬于山地高原地形,地勢自西北向東南呈階梯狀逐級下降,省內最高點為梅里雪山卡格博峰,海拔6 740 m;最低點為河口縣紅河出水口處,海拔76.4 m;云南屬于亞熱帶高原季風氣候區,全省平均氣溫,最熱(7月)月均溫在19~22 ℃之間,最冷(1月)月均溫在6~8 ℃以上,年溫差一般只有10~12 ℃。降水在季節上和地域上的分配極不均勻,干濕季節分明,雨季為5—10月,集中了全年85%的降雨量;根據云南省第2次土壤普查結果,石漠化地區主要地帶性土壤有磚紅壤、赤紅壤、紅壤、黃壤、棕色土。此外,在垂向分布上有褐土、棕壤及非地帶性紫色土及石灰土等[14];南部熱帶地區的地帶性植被是熱帶雨林和季雨林,在北緯 23°30′~25°00′亞熱帶南部季風常綠闊葉林占有最大的分布面積,亞熱帶北部(半濕潤)常綠闊葉林是云南省分布最廣的地帶性植被類型,西北部為橫斷山脈中段,優勢分布的植被為寒溫性針葉林,東北角則主要為濕性常綠闊葉林所分布。
云南省石漠化集中分布在滇中、滇東的巖溶斷陷盆地,滇東北的巖溶峽谷石漠化地區,滇東南的峰叢洼地石漠化地區;滇西北的中高山石漠化地區也有小片石漠化集中分布[15-16],具體如圖1所示。

圖 1 石漠化分布Fig. 1 Distribution of rocky desertification
2017年12月從《云南省石漠化狀況公報》中收集了石漠化縣域分布、石漠化面積、石漠化程度基礎數據制成《云南省石漠化分布圖》(圖1);2018年2月從《云南氣候》中獲取年均溫、年均降雨量、干燥度數據;地帶性土壤根據云南省第2次土壤普查數據資料集結果;人口密度及農村居民人均純收入數據于2018年10月從《云南省2017年國民經濟和社會發展統計公報》中收集到。
氣候、土壤、植被、地形地貌對石漠化分布有影響,但影響程度不一。運用層次分析法把和決策相關的元素拆分成目標層、方案層、準則層等[17],并在此基礎上進行定性分析與定量分析。
具體計算步驟如下[18]:建立層次結構模型。構造判斷矩陣并邀請石漠化領域專家進行指標間兩兩重要性的判評,構建判斷矩陣C;矩陣C的最大特征根 λmax和其對應的特征向量W,滿足
CW=λmaxW,其中特征向量W的分量就是各影響因子的權重。計算一致性指標(consmtency index,CI)為 CI=(λmax)/(n-1),n 是矩陣的階數。根據n查出平均隨機一致性指標(RI)。當CI/RI≤0.1時,認為判斷矩陣的一致性是可以接受的,否則應對判斷矩陣作出適當修正;經過上述步驟即可得出其權重集:W=[W1,W2, ,Wn]。
由于層次分析法評價過程有主觀臆斷性的缺陷,利用信息熵對不同指標的相對重要性進行比較,提供一個相對重要的測度,并引入評價者主觀判斷權值,合成一個實用權值,最終可以排除人為因素、風險因素等的干擾。用層次分析法求得評價指標集U=[u1,u2...,un]其權重為W=[W1,W2,... ,Wn],其判斷矩陣為B= (bgh)q×,用信息熵對其修正的步驟如下[19]:對B

進行歸一化處理:Uh(1,2,···,q)
定義指標Uh (1,2, · · · ,q)的輸出熵:

求指標Uh的偏差度:

確定指標Uh的信息權重:

將權[重分配集合W]=[W1,W2, ···,Wn]修正為W′=[W′1,W′2, · · · ,W′n],計算公式:

3.1.1 層次結構模型
云南省巖溶地區碳酸鹽巖致密堅硬、生態敏感度高、環境容量低、抗干擾能力弱,在這種環境背景下森林植被一旦遭到人為破壞,水土流失會直接導致巖石裸露和生產力降低,石漠化程度的加深和面積的不斷擴大[16]。因此,土地石漠化是自然因素與人為因素綜合作用的產物。在深入調查云南省石漠化形成的自然條件和人為影響的基礎上,結合前人已有的研究[4-5,12-13,16],以各驅動因子為基礎構建層次結構模型見圖2。

圖 2 石漠化驅動因子層次結構模型Fig. 2 Hierarchical model of rocky desertification driving factors
3.1.2 約請專家填寫判斷矩陣
為了提高指標權重的科學性、合理性,約請5位從事云南省石漠化治理與修復研究的專家填寫判斷矩陣,各位專家單獨填寫,不相互討論。專家只填寫矩陣對角線的上半部即可(如表1),因判斷矩陣滿足Pij=1,Pij=1/Pji,是正的反商矩陣。填寫矩陣時進行兩兩比較,客觀反應兩因素相互之間的重要程度。各個標度代表著相鄰兩個因素的重要性比較結果,具體含義見表2。

表 1 因子關系矩陣Table 1 Factor relation matrix

表 2 標度及其含義Table 2 Scale and its meaning
3.1.3 權重輸出
運用層次分析法軟件yaahp進行分析,權重輸出結果見圖3。

圖 3 AHP分析結果Fig. 3 The results of AHP
3.1.4 一致性檢驗
經計算,各位專家評定權重的CI/RI值分別為(0.030 7、0.050 3、0.050 8、0.082 3、0.064 8)皆小于0.1,判斷矩陣的一致性可以接受,模型評價指標權重計算合理,判斷矩陣得出的權重向量是可靠的。各專家給出的判斷矩陣滿足層次分析法的錄用條件,權重匯總見表3。

表 3 AHP權重匯總Table 3 Summary of AHP weights
3.1.5 信息熵修正
在層次分析法所得權重的基礎上,再運用信息熵對權重進行修正,結果見圖5。

圖 5 驅動因子權重Fig. 5 Driving factor weight
分析說明,對云南省石漠化發生發展有直接影響的是人口壓力、土地利用、資源開發等社會因子,合計權重值為0.76,在石漠化綜合治理中起關鍵作用。其中,人口自然增長率權重最大(0.2),其次是土地利用方式(0.17);自然因子中氣候、土壤特性、坡度3個因子所占權重值較高合計為0.11,其余自然因子總權重為0.13,驅動作用不明顯。根據參考文獻[20]關于石漠化土地成因的調查結果(表4)可知,人為原因造成的石漠化面積為192.5萬hm2,占石漠化土地總面積的66.8%,是自然原因造成石漠化土地面積(95.6萬hm2)的2倍。其中,過度樵采和毀林(草)開荒造成的石漠化面積最多,達148.8萬hm2,石漠化程度也較為嚴重,多為中、強度石漠化類型,與本研究所得出的結論相一致。

表 4 石漠化土地按成因統計表Table 4 Statistics according to the causes of rocky desertification land 萬 hm2
3.2.1 氣候因素
植被在石漠化進程中扮演著無可替代的作用,云南巖溶地區在多雨的生長季節,也常出現蒸發量大于降雨量的干燥期,形成巖溶性干旱氣候,不利于植被生長。在獨特的地質地貌基底上,一旦植被破壞,水熱優勢則立即會轉化為強烈的破壞營力,難以恢復[21]。
云南氣象災害種類較多,尤其是干旱、洪澇、低溫冷害、風雹所造成的危害最為嚴重,是中國氣象災害頻繁的省份之一。1)滇東北地處云貴高原準靜止峰面上,雨季初期常會降暴雨或特大暴雨,大量泥沙被沖走,使基巖裸露在外;2)滇東南、滇西南地處南亞熱帶,植物種類多為喜溫物種,部分年份受西伯利亞低溫影響,局部林木凍死,植被保土能力減弱[22]。云南省巖溶地區治理開發協會提供的資料顯示,云南省1950—1985年的36 a中,較大的洪澇災害有15次,大旱14次,平均每2~3 a出現1次;最近10余a來,常出現三年兩頭大旱或連續干旱或先旱后澇。大旱大澇最嚴重的地方幾乎都是喀斯特石漠化集中地區。昭通、曲靖、文山、紅河等云南石漠化集中的地區的氣象災害發生頻繁,已由原來的14 a 1次上升到現在的3 a 1次。
谷曉平等[23]對貴州省石漠化驅動因子與石漠化強度指數進行相關性分析后得出結論:自然氣候要素特別是暴雨為石漠化的發生發展提供了直接的驅動力,并隨著雨量級的增加其對石漠化的驅動作用越強。云南巖溶地區的年降水量多在750~1 300 mm,雨季降雨多而集中,雨量占全年的85%~95%。短期內過于集中的降雨,對坡耕地及植被稀疏的巖溶山地裸露的土壤沖刷嚴重,加劇了水土流失速率。近年來云南年降雨日數減少,但是年暴雨日數增加,若不采取相應的石漠化治理措施,減少暴雨導致的水土流失,土地石漠化是必然結果。
3.2.2 土壤因素
云南土壤的種類及土壤厚度受地質環境的制約,石漠化地區土壤容重大,堅實度增加,而孔隙度低,土壤結構惡化,有機質含量大幅度降低。地表枯落物層也逐漸減少直至消失,這種現象在石漠化地區使地表水與地下水之間的良性循環向著惡性循環轉變,水分儲量大大減少,散失速度加快,生態系統向干旱生境退化。植物在石漠化土壤上會因為細胞過度失水而死亡,導致植被覆蓋率減小[24]。在石漠化地區,由于碳酸鹽巖與上層土壤之間通常存在著明顯的軟硬界面,使巖土之間的親和力與粘著力變差,土壤易于流失[25]。有研究表明,在巖溶地區平均每形成1 cm厚的土層,需要8 000 a時間[26]。若考慮到自然剝蝕作用,成土速率更慢,土壤允許流失量遠小于非喀斯特地區,土壤流失后難以再生。
3.2.3 植被因素
森林植被在自然界中對水土的涵養起著重要的作用。云南巖溶地區的森林植被覆蓋率均較低,林地類型多為灌木林地或草地,林灌草復合型林地較少。這種植被類型涵養水源能力差,水土流失嚴重,土壤侵蝕模數遠高于非巖溶區[21]。且巖溶地區土壤貧瘠,地下水埋深大,旱澇頻繁等脆弱性基底原因,植被生長緩慢,適生樹種稀少,群落結構簡單,自我調控力弱[16]。植物根系對土壤的固定作用無可替代,植被的退化,降低了水土穩定性,增加了土地石漠化的風險。
3.2.4 地形地貌
云南巖溶區地形、水文氣候、土壤等地理環境要素復雜,高山深谷、峰叢、洼地交錯分布,這些特點決定了區內水土資源易流失,降低了生態環境的抗干擾能力[16]。由于巖溶發育強烈,使地表水及地表徑流很快通過漏斗、裂隙排入地下河[27]。這是喀斯特地區特有的一種流失方式,它不是由地表徑流引起的遠距離物理沖刷導致的坡面水土流失,而是通過碳酸鹽母巖間的裂隙或碳酸鹽母巖中存在的孔隙直接流失,使得溶蝕殘余物質或土壤顆粒“垂直丟失”。
從表5可知,中、高山地形地貌區域土地石漠化面積最大石漠化程度也最為嚴重,石漠化土地面積達280.3萬hm2,占全省石漠化面積的97.5%。而平原、丘陵地區土地石漠化面積僅為1.48萬hm2,且石漠化程度多為中、輕度石漠化。閆利會等[28]的研究發現,喀斯特石漠化不敏感區域主要分布在低海拔平原、丘陵和臺地區,輕度和中度敏感區域主要分布在高海拔丘陵、平原和臺地,高度以上敏感區域主要分布在高、中、低山和河谷地區。所以,在今后的石漠化綜合治理過程中,應重點關注中、高山石漠化區域,集中力量進行攻堅治理。

表 5 石漠化面積按地形地貌類型統計Table 5 Rocky desertification area according to topographic and geomorphological types 萬 hm2
3.2.5 人口因素
研究表明,在巖溶地區人口密度超過100人/km2時,就會出現不合理墾殖和嚴重水土流失,而當人口密度超過150人/km2時,就極有可能發生石漠化[16]。人口增長對糧食、耕地以及生活資源的需求總量增加,導致毀林廢草開荒,不合理的土地利用,使得本已脆弱的喀斯特生態環境惡化,農業生產艱難,土地生產力低下,農業單位產量低,形成惡性循環[29]。
3.2.6 經濟因素
安國英等[30]的研究發現,石漠化面積與農民人均純收入、人均第一產業生產總值和人均生產總值呈負相關;石漠化發生率、石漠化所占比例也與農民人均純收入呈負相關。云南省石漠化集中分布的區域多為貧困地區,農業人口較多,人們只能依靠土地維持生計。而石漠化地區土地貧瘠,作物產量低。破壞了生態平衡,農民經濟收入卻依舊處于較低水平,陷入貧困與石漠化加劇的惡性循環中。此外在經濟相對發達的地區,人們為了追求經濟利益而肆意的毀林開荒、地表開采、大興土木,使得本不具備石漠化發育條件的地質背景區域也開始了石漠化演替。
3.2.7 工業活動
云南省地質現象種類繁多,成礦條件優越,礦產資源極為豐富,尤以有色金屬及磷礦著稱,被譽為“有色金屬王國”,有著得天獨厚的礦產資源。滇東和滇東南地區的開遠、蒙自、個舊等地工業活動最為頻繁,也是石漠化現象最突出的區域[31]。采礦挖煤等工業活動導致原有的生態環境遭到破壞,大量當地宜生喬木、灌木、草本和苔蘚等植物死亡,加快了石漠化進程。另外,如鐵路、公路等交通樞紐的建設、新建水利工程等開發建設項目也增加了對表土的擾動,加劇水土流失的風險。
3.2.8 農業生產
云南省土地總面積為3 832.1×104hm2,未利用土地736.8×104hm2,占19.2%,其中,文山、紅河州未利用土地占比最高,分別為27.4%、28.0%,怒江州為20.8%,曲靖、昭通分別為18.2%、19.4%。在上述未利用土地中,有很大部分是植被退化造成石漠化后的裸巖地、荒草地等[32]。據 1980年的統計數據,60個巖溶縣(市)耕地面積為163.8萬hm2;20世紀90年代末完成的土地詳查結果,60個巖溶縣(市)耕地面積為352.1萬hm2,增加了114.9%[16],土地利用類型構成的不合理性也是石漠化形成不可忽略的影響因素。
從表6可以看出,林地和耕地土地利用類型下的石漠化面積最大,為184.6萬hm2,占石漠化總面積的64.1%。極強度石漠化主要發生在未利用土地類型上,面積為12.5萬hm2,占全省極強度石漠化面積的86.8%。其原因可能是隨著人口迅速增長及對糧食需求大幅度增加,人們不斷地毀林毀草開墾,使坡旱地呈增加趨勢,而且增加的主要是坡度較大、水土流失嚴重的陡坡旱地(16°~35°),大規模的陡坡耕作又帶來新的土壤侵蝕問題。因此,從不同土地利用類型為出發點進行石漠化綜合治理,應重點關注植被恢復和坡耕地水土流失問題。

表 6 不同地類石漠化的面積Table 6 Area of rocky desertification of different land types 萬 hm2
1)影響石漠化形成的驅動因子主要包括氣候、土壤、植被、地形地貌等自然因子以及人口、經濟、農業生產、工業活動等人為因子。驅動因子權重大小依次為:人口數量>農業生產>工業活動>經濟因素>氣候因素>土壤因素>地形地貌>植被因素。從影響因子權重上看,云南省石漠化的形成與發展是由自然因素和不合理的人為活動共同主導的,并無主次之別。但是,如果石漠化區域長期以往得不到合理有效的治理,人為因素將會占據主導。
2)準則層二中核心驅動因素為:人口自然增長率、土地利用方式、采礦挖煤、地區生產總值、人口密度和陡坡耕作。極重要驅動因素:開發建設項目、土壤性質、農民人均純收入、植被覆蓋率、坡度坡向。重要驅動因素:干燥度、年均溫、土壤侵蝕速率、災害性天氣、海拔、年降雨量、植被群落結構。
3)云南省中、高山地區是石漠化最為集中的區域,石漠化土地面積達280.3萬hm2,占全省石漠化面積的97.3%。不同土地利用類型中的林地及耕地石漠化面積最大,為184.6萬hm2,占全省的64.1%。從土地石漠化的成因來看,過度樵采和毀林(草)開荒造成的石漠化面積最多,程度也最為嚴重。
我國石漠化地區環境條件不同,氣候條件有異,治理難點也不盡相同。云南石漠化類型具有多樣性,除濕潤、半濕潤,熱帶、亞熱帶的石漠化類型外,還有干旱、半干旱、溫帶、寒溫帶的石漠化類型。在許多環境惡劣的石漠化地區首先要使石漠化山地得到覆蓋及治理,要摸索半干熱、干熱地區及位于青藏高原東南緣高寒石漠化地區的治理方法,因此生態優先成了云南省石漠化治理應首先樹立的理念。提出了適地適樹、適地適草,宜喬則喬、宜灌則灌、宜草則草,提倡針闊混交,喬灌草結合,兼顧經濟林木或經濟作物為原則。多年來各省石漠化治理形成了封山育林模式、補喬植灌模式、喬灌草混交模式、針闊混交模式、灌草結合模式、混農林業模式、藥材種植模式、經濟林種植模式、高海拔地區建立優質牧場的模式。下一步也應大力總結和研發石漠化治理關鍵技術,依據巖溶環境的地形地貌、巖土結構和光熱條件將現有的關鍵技術進行優化、組裝和配套,形成生態系統服務功能提升和生態富民的石漠化綜合治理技術集成體系和模式。
石漠化山地治理首當其沖的是植被的修復,有了植被的恢復才有水土流失的遏制,土壤結構的改變,土壤肥力的增加,秀美山川的再現。植被修復就要考慮“適地適樹、適地適草”,要“適地適樹、適地適草”就要考慮立地條件,那么年均溫、活動積溫、最高溫、最低溫、降雨特點、降雨量、干燥度、可能發生的災害性天氣評估、土壤類型、土壤pH值以及影響上述因子再分配的海拔、坡度、坡向等因素,就成為了影響初步設計、實施方案中植物措施的主要因素。上述條件對工程措施的部署也有影響,一是便于安排工期,二是使設計更加合理。調查發現在半干旱地區地勢較平緩的云南建水縣修建攔砂壩,即浪費經費又浪費人力物力,因為無砂可攔。而在坡度陡峻,雨量較多,植被破壞嚴重,易于發生泥石流的濕潤地區,如云南東北部的大關縣,修建攔砂壩群才顯現出治理效果。因此在不同氣候區進行石漠化綜合治理過程中應該充分考慮氣候、土壤等環境因素。下一步應該針對云南省石漠化地區土壤流失/漏失阻控、種間優化配置、節水灌溉等進行更深層次的分析探討。
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