降雨和植被因子對延河流域土壤侵蝕影響的定量評估

劉 悅, 剛成誠, 溫仲明,, 陳同德

(1.西北農林科技大學 草業與草原學院, 陜西 楊凌 712100; 2.西北農林科技大學水土保持研究所, 陜西 楊凌 712100; 3.中國科學院 水利部 水土保持研究所, 陜西 楊凌 712100)

降水和植被是影響土壤侵蝕的主要因子，與土壤侵蝕的產生和變化過程密切相關[1]。降水是土壤侵蝕發生的動力來源，降雨量、降雨強度和降雨歷時均是影響土壤侵蝕強度的重要因素[2-3]。植被是控制土壤侵蝕重要的環境因子，是防治土壤侵蝕的積極因素[4]。植被不僅可以截留降雨、降低雨滴動能，還具有延長地表徑流形成、增加土壤入滲時間等功能。植被覆蓋度越高，結構越復雜，其水土保持功能越強[4-5]。

黃土高原是中國乃至全球土壤侵蝕最為嚴重的地區，是黃河泥沙的主要來源區和重點治理區，生態環境脆弱[6]。自1999年開始，黃土高原地區先后實施了小流域治理、退耕還林(草)和坡耕地整治等一系列生態工程，生態環境得到了明顯的改善，植被覆蓋度增加[7-8]，多年平均入黃泥沙量從1.60×109t銳減至2.00×108～3.00×108t[9-12]。目前，關于植被恢復對黃土高原水土流失的影響已開展了大量的研究[12-15]，如Wang等[16]基于泥沙恒等式的診斷方法發現2000年以來，植被措施是土壤保持的主要貢獻者，占57%；Sun等[17]基于RUSLE模型研究了2000—2010年黃土高原的土壤侵蝕，發現植被恢復對控制土壤侵蝕的作用大于降水；Gao等[18]基于降雨—輸沙統計模型分析發現2000年以后土地覆被變化對黃土高原主要流域輸沙減少的貢獻率大于70%；蔣凱鑫等[13]利用水文法等方法發現人類活動是黃河中游地區輸沙量減少的主要原因。由此可見，目前大部分研究認為生態工程實施帶來的植被恢復是徑流和輸沙量減少的主要原因，但由于研究區域、時間范圍及所用方法的差異，導致降雨和植被因子對土壤侵蝕貢獻的定量評估仍存在一定的不確定性[14,19-20]。為此，在退耕還林(草)工程實施20 a的背景下，本研究基于氣候數據、Landsat遙感影像和DEM數據，利用修正的土壤侵蝕方程(RUSLE)模型分別模擬自然狀態、降雨因子(降雨侵蝕力R)不變和植被因子(植被覆蓋管理因子C)不變3種情景下2000—2018年延河流域逐年土壤侵蝕模數，分析不同情景下土壤侵蝕強度的時空動態，定量評估降雨和植被因子對土壤侵蝕變化的相對貢獻，以期為未來制定土壤侵蝕應對策略提供理論依據，亦可為退耕還林還草等工程的生態效應評估提供科學依據。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

延河是黃河的一級支流，發源于靖邊縣境內，由西北向東南流經志丹縣、安塞縣和延安，在延長縣南河溝鄉涼水岸附近匯入黃河，全長286.9 km[21]。主要支流包括杏子河，西川、潘龍川和南川等，整個流域面積為7 725 km2，位于陜北黃土高原中部丘陵溝壑區(36°21′—37°19′N，108°38′—110°29′E)，地勢西北高、東南低，地形破碎復雜，溝壑密度在2.1～4.6 km/km2之間，黃綿土占流域總面積的85%以上，土質疏松，抗侵蝕能力差[21-22](見封3，附圖1)。該流域屬于溫帶大陸性半干旱半濕潤氣候區，年均溫約為9 ℃，年降水量約為500 mm，大部分地區干旱少雨，降雨季節分配不均，夏季多暴雨，降水變化率大。植被以次生植被和中、低覆蓋度草地為主，天然林集中部分在流域的西南部(見封3，附圖1)。常見的植物種從南向北有遼東櫟(Quercusliaotungensis)、刺槐(RobiniapseudoacaciaL.)、油松(Pinustabuliformis)。延安至安塞之間為檸條(Caraganakorshinskii)和白羊草(Bothriochloaischaemum)，安塞以北為百里香(Thymusvulgaris)、長芒草(Stipabungeana)等[22-23]。

1.2 數據來源

本研究所用的數據包括： ①DEM數據，來源于中國科學院資源環境科學與數據中心，空間分辨率為30 m； ②氣象數據：流域內及周邊氣象站數據來源于中國氣候數據共享網； ③土地利用數據：來源于中國科學院資源環境科學與數據中心，空間分辨率為30 m； ④遙感影像數據：2000—2018年延河流域6—9月的Landsat 7ETM和Landsat 8OLI遙感影像(127034，127035，126035)，來源于美國USGS網站，利用ENVI軟件進行缺失條帶插補、輻射定標和大氣校正等操作，提取植被結構指數應用于RUSLE模型中。

1.3 土壤侵蝕模型

本研究采用RUSLE來計算延河流域的土壤侵蝕模數：

A=R·K·L·S·C·P

(1)

式中：A為年均土壤侵蝕模數,是指單位面積單位時間和空間的平均土壤流失量〔t/(km2·a)〕;R為降雨侵蝕力因子〔MJ·mm/(km2·h·a)〕;K為土壤可蝕性因子〔t·hm2·h/(km2·MJ·mm)〕;L，S分別為坡長和坡度因子;C為植被覆蓋管理因子;P為水土保持措施因子。

1.3.1 降雨侵蝕力因子(R) 降雨侵蝕力反映了降雨對土壤侵蝕的剝離和搬運能力，與降雨量、降雨強度和降雨歷時等因素有關[21]。本研究利用逐月雨量計算2000—2018年延河流域的降雨侵蝕力[24]。利用氣象站點降雨量數據通過AUSPLINE插值求得降雨量的空間分布圖，空間分辨率為30 m。

1.3.2 土壤可蝕性因子(K) 土壤可蝕性因子是反映降雨過程中土壤性質對土壤流失的影響，其定義為標準小區單位降雨侵蝕力引起的土壤流失率[25]。本研究利用EPIC模型計算延河流域的K值[26]。

1.3.3 坡度和坡長因子(LS) 坡度和坡長影響著土壤和植被的形成與發展，決定了地表徑流的運動狀態和方向。坡度越大，坡長越長，徑流能量越大，土壤侵蝕作用越強。本文采用劉寶元等在黃土高原改進的、基于DEM的方法計算延河流域的坡度坡長因子[27]。

1.3.4 植被覆蓋管理因子(C) 結構化植被指數(Cs)不僅考慮了植物群落的水平結構特征，還考慮了不同群落垂直結構特征在水土保持作用中的差異[28-29]。因此，本研究采用植被結構指數Cs代替傳統NDVI作為植被覆蓋管理因子C的計算，其計算公式為：

(2)

式中：α，β的取值分別為2,1[21]。由于水體和建筑用地的Cs較低,接近于0,但它們的土壤侵蝕強度很小,因此將水體和城鎮用地的C值賦值為0。

Cs的計算公式為：

(3)

MSAVI=0.5+NIR-0.5×

(4)

Cs=0.175MSAVI+0.522NDTI

(5)

式中：NDTI為歸一化耕作指數，無量綱;R,NIR,SWIR1和SWIR2分別為Landsat 7,8影像的短波紅外波段1和2；MSAVI為修正的土壤調整植被指數。

1.3.5 水土保持措施因子P采用給不同土地利用類型賦值的方法確定P值[30]。依據表1按照坡度范圍對耕地進行賦值。水體、建筑用地、林地和草地一般未采取水土保持措施，因此賦值為1。

表1 不同坡度范圍耕地的P值

1.4 降雨和植被因子對土壤侵蝕影響的定量評估

設置自然狀態、C固定-R變化和R固定-C變化3種情景，分別計算不同情景下2000—2018年延河流域逐年土壤侵蝕模數，進而揭示降雨和植被因子對土壤侵蝕變化的相對貢獻，計算公式為：

自然狀態情景：Ai=Ri·K·LS·Ci·P

(6)

C固定-R變化情景：

A-Ri=Ri·K·LS·C2000·P

(7)

R固定-C變化情景：

A-Ci=R2000·K·LS·Ci·P

(8)

式中：Ai為自然狀態下第i年土壤侵蝕模數;Ri為第i年降雨侵蝕力因子;Ci為第i年植被覆蓋管理因子;A-Ri為C固定-R變化情景下第i年的土壤侵蝕模數;C2000為2000年植被覆蓋管理因子;A-Ci為R固定-C變化情景下第i年的土壤侵蝕模數;R2000為2000年的降雨侵蝕力。

2 結果與分析

2.1 3種情景下延河流域土壤侵蝕的時間動態

2000—2018年，自然狀態、R固定-C變化和C固定-R變化的情景下延河流域土壤侵蝕的時間動態如圖1所示。在自然狀態和R固定-C變化的情景中，土壤侵蝕模數均呈現下降的趨勢，在19 a間分別下降了44.15%和56.86%。2001年土壤侵蝕模數最高，分別達到15 867.67和15 392.71 t/(km·a)，之后逐漸下降，而在2014年后，又呈現逐漸上升趨勢。在C固定-R變化的情景中，土壤侵蝕模數呈現微弱的上升趨勢，19 a間共上升了11.86%。為進一步了解不同情景中土壤侵蝕的時間動態，本文研究了不同侵蝕等級的時間變化特征(圖2)。在自然狀態和R固定-C變化的情景中，微度和輕度侵蝕的面積均有所增加，同時，強烈、極強烈和劇烈侵蝕的面積均有所下降。在自然狀態下，微度和輕度侵蝕的總面積占流域總面積的比例從2000年的27.36%增加到2018年的49.67%。同時，強烈、極強烈和劇烈侵蝕的面積所占比例從59.60%下降到36.84%；在R固定-C變化的情景中，微度和輕度侵蝕的面積之和所占比例則增加到2018年的57.11%，強烈、極強烈和劇烈侵蝕的面積之和所占比例下降到29.74%。而在C固定-R變化的情景中，各土壤侵蝕強度面積的所占比例變化不大，2018年微度和輕度侵蝕的面積之和所占比例為22.98%，強烈、極強烈和劇烈侵蝕的面積之和所占比例為64.32%。

圖1 延河流域在3種情景下土壤侵蝕的時間動態

2.2 3種情景中延河流域土壤侵蝕的空間動態

3種情景中，2001年土壤侵蝕模數大于5 000 t/(km2·a)的區域廣泛分布于延河的上、中和下游，輕度和微度侵蝕的區域主要分布在延河沿岸地帶及流域的西南部(圖3)；在自然狀態和R固定-C變化的情景中，2009年輕度和微度侵蝕的面積均有所增加，且在R固定-C變化的情景中，增加更為明顯，其主要分布在延河的中游和下游地區。相比之下，C固定-R變化的情景中，土壤侵蝕模數的空間分布并未有明顯變化。2018年，在自然狀態和R固定-C變化的情景中，輕度和微度侵蝕的面積略微增加，此時土壤侵蝕模數大于5 000 t/(km2·a)的區域主要集中在延河的上游。而C固定-R變化的情景中，土壤侵蝕模數的空間分布與2009年較為類似。2000—2009年，自然狀態下土壤侵蝕強度呈現下降趨勢的面積占流域總面積的53.70%(圖4)。在R固定-C變化的情景中，土壤侵蝕強度下降區域的面積占流域總面積達71.09%，而在C固定-R變化的情景中，土壤侵蝕強度未有下降趨勢，其中呈現不變和增加趨勢的面積分別占流域總面積的53.20%和46.80%。在2009—2018年，自然狀態下土壤侵蝕強度呈現上升和下降趨勢的面積分別占流域總面積的15.75%和32.39%；在R固定-C變化的情景中，土壤侵蝕強度上升和下降區域的面積所占比例分別為19.63%和24.71%；而C固定-R變化的情景中，土壤侵蝕強度不變的面積達84.10%，其余為土壤侵蝕強度降低一級的區域，面積所占比例為15.90%。從整個研究時期來看，自然狀態和在R固定-C變化的情景中，土壤侵蝕強度主要以下降為主，而在C固定-R變化的情況下，土壤侵蝕強度則以不變和上升為主(圖4)。

圖3 2001，2009，2018年延河流域在3種情景下的土壤侵蝕模數空間分布

圖4 2000-2009年、2009-2018年和2000-2018年延河流域3種情景下土壤侵蝕強度空間變化

2.3 降雨和植被因子對土壤侵蝕變化貢獻率的定量評估

在自然狀態、R固定-C變化和C固定-R變化情景下，基于2000—2009年、2009—2018年和2000—2018年不同土壤侵蝕強度變化分析了降雨和植被因子對土壤侵蝕作用的大小。由圖5可知，3個時間段內植被因子的貢獻表現為促進了微度、輕度和中度侵蝕強度的增加，其在2009—2018年平均貢獻率為67.70%，在2000—2009年和2000—2018年的平均貢獻率均在70%以上；在3個時期內，植被因子對強烈、極強烈和劇烈侵蝕強度的增加表現為抑制作用，即促進了強度的降低，其貢獻率約為80%。

相比之下，降雨促進了土壤侵蝕強度的增加。在2000—2009年，降雨促進了極強烈和劇烈侵蝕強度的增加，貢獻率分別為22.23%和23.12%；同時，降雨抑制了其他侵蝕強度的增加，其中對中度侵蝕的貢獻率達到54.69%；在2009—2018年，降雨促進了中度、強烈、極強烈和劇烈侵蝕強度的增加，其貢獻率在18.40%～53.18%之間。在整個研究時間段內，降雨因子的作用表現為促進強烈、極強烈和劇烈侵蝕強度的增加。

3 討 論

降雨是引起土壤侵蝕產生的最主要動力因素之一。延河流域侵蝕性降雨多集中在夏季雨季，暴雨頻發，土壤侵蝕較為嚴重。本研究發現，2000—2018年，R固定-C變化的情景中土壤侵蝕模數低于自然狀態下土壤侵蝕模數，二者的時間和空間動態較為接近，表明這19 a間，降雨量的變化增加了延河流域土壤侵蝕的土壤侵蝕。進一步分析發現，在2000—2018年，降雨促進了強烈、極強烈和劇烈侵蝕面積的增加，其貢獻率約為20%。在我國喀斯特地區的研究同樣證明了降雨的增加會造成土壤侵蝕強度的增加，其貢獻率在7.5%～26.0%[31]。在同等降雨條件下，是否發生土壤侵蝕與植被特征有著密切的關系。植被覆蓋度越高，結構越完整，對雨滴的截留作用越大，越能夠分散和削弱雨滴的能量，有效防止雨滴對地面直接打擊和破壞作用，產生的土壤侵蝕越小[28]。因此，植被狀況是影響土壤侵蝕變化的關鍵因素。本研究結果表明，在C固定-R變化的情景中，土壤侵蝕模數的變化趨勢與自然狀態差別較大，表明植被因子對控制土壤侵蝕的作用更強。在2000—2018年，延河流域的平均結構化植被指數顯著增加(p<0.001)(圖6)。自退耕還林還草等一系列生態恢復工程實施以來，延河流域植被狀況明顯改善，流域內產流產沙量明顯下降[5,8]。本研究發現，2000—2018年，植被因子有效抑制了強烈、極強烈和劇烈侵蝕強度的增加，其正向貢獻率達77.20%。徐學選等[32]的研究發現降水和人類活動對1956—2009年延河流域的輸沙量減少的貢獻分別為30%和70%；趙躍中等[5]的研究表明，1996—2010年，植被恢復為主導的水土保持措施對延河流域輸沙量減少的貢獻率為55.9%；王志杰等[31]在貴陽喀斯特地區的研究證實植被覆蓋因子對土壤侵蝕變化貢獻了74%～92%，是土壤侵蝕變化的主導和控制因子；Zhao等[33]在黃土高原皇甫川流域研究發現人類活動對輸沙量減少的貢獻率高達93.6%。但王濤等[20,34]在陜北洛河流域的研究表明，在2000—2014年，降雨對土壤侵蝕的貢獻大于植被。原因可能在于洛河流域面積較大，降水的作用更為突出，但其結果也證實退耕還林還草工程的實施有效降低了土壤侵蝕量。鐘麗娜等[35]的研究亦表明土地利用與覆被對土壤侵蝕的作用有明顯的尺度效應。

注：貢獻率大于0表現為促進作用，小于0表現為抑制作用。

圖6 2000-2018年延河流域降雨侵蝕力(R)和植被結構指數(Cs)的動態變化

4 結 論

(1) 2000—2018年，在自然狀態和R固定-C變化情景中，土壤侵蝕模數均呈現下降的趨勢，在19 a間分別下降了44.15%和56.86%；在C固定-R變化的情景中，不同土壤侵蝕強度的面積變化不大，19 a間土壤侵蝕模數上升了11.86%；

(2) 2000—2018年，在自然狀態和R固定-C變化情景中，土壤侵蝕強度下降的地區主要分布在延河的中游和下游，其中2000—2009年土壤侵蝕強度下降的程度大于2009—2018年；在C固定-R變化的情景中，延河流域土壤侵蝕強度在2000—2009年以不變和上升為主，而在2009—2018年以不變和下降一級為主。

(3) 2000—2018年，植被因子是控制延河流域土壤侵蝕強度的主導因素，其貢獻率為77.20%，而降雨因子對控制土壤侵蝕起負作用，即促進了土壤侵蝕強度的增加。在全球氣候變暖的背景下，未來極端降雨事件發生的頻次將增加，如何在延河流域，尤其是上游地區，優化配置水土保持措施，增強植被的正向效應，同時降低降雨的負向效應是需進一步思考的問題。