基于2009—2018年徑流小區觀測數據的武漢市土壤侵蝕因子定量評價

韓 旭,田 培,*黃建武,王珂珂,王瑾鈺,劉目興,潘成忠

1 華中師范大學地理過程分析與模擬湖北省重點實驗室,武漢 430079

2 華中師范大學城市與環境科學學院,武漢 430079

3 北京師范大學水科學研究院,北京 100875

土壤侵蝕是引起土地退化、洪澇災害等環境問題的重要原因之一[1],嚴重威脅生產生活和生態安全[2]。據《2018年湖北省水土保持公報》,湖北省土壤侵蝕面積為32520.16 km2,占其國土面積的17.51%。湖北省武漢市位于長江中游,處于桐柏山大別山國家級水土流失重點預防區與幕阜山省級水土流失重點治理區之間的過渡地帶。據《2018年武漢市水土保持公報》,武漢市土壤侵蝕面積為961.42 km2,占其國土面積的11.22%,土壤侵蝕問題不容忽視。因此,開展武漢市土壤侵蝕影響因素的系統化定量評價研究,識別關鍵因子,對該區域土壤侵蝕防控及長江中游生態安全具有重要意義。

自然降雨條件下野外徑流小區觀測法是定量評價土壤侵蝕影響因子的重要方法[3- 4]。近年來,國內外學者通過構建不同地區長觀測年限、多徑流小區、大數據量的土壤侵蝕觀測數據集[5- 8],為定量研究區域土壤侵蝕影響因素、水土保持措施效益等提供了大量基礎數據,有效克服了此前研究中小區數量與類型偏少及觀測年份有限等問題。如Cerdan等[9]通過整理歐洲19個國家81個監測站點的2741組數據,對比了不同土地利用類型小區的土壤侵蝕模數,并估算了全歐洲的片蝕率與溝蝕率。Guo等[10]建立了中國水蝕區73個站點2838組數據的徑流小區觀測數據庫,研究了不同地區、不同土地利用類型小區土壤侵蝕的總體特征與變異性。結合野外徑流小區觀測數據及通用土壤流失方程(The Universal Soil Loss Equation, USLE)是定量研究土壤侵蝕因子及構建侵蝕預報模型的重要手段[4,11- 12],部分學者在區域尺度上研究了武漢市土壤侵蝕的生態響應、時空分異規律[13- 15],但結合徑流小區長期觀測數據與USLE模型開展侵蝕因子定量評價的研究相對較少。周耀華等[16]基于武漢市黃陂區野佛溝徑流場觀測數據開展了土壤侵蝕預測研究,但該研究僅依托單一徑流場的數據。張東升[17]結合GIS和RUSLE模型發現武漢市土壤侵蝕的主導因素是土地利用類型；也有研究指出與土地利用相對應的植被覆蓋與管理因子(C)及水土保持措施因子(P)對USLE模型的預報精度影響較大[18],然而適用于武漢地區的C與P因子賦值方法缺乏深入研究。徑流小區觀測法是USLE模型中土壤可蝕性因子(K)的標準計算方法[19],但該方法在武漢地區的應用研究鮮見報道[20]。因此,利用野外徑流小區觀測數據,并結合USLE模型對武漢市土壤侵蝕不同影響因素開展定量評價研究亟待深入。

本文通過建立一個長觀測年限(2009—2018年共10年)、多徑流小區(35個)和大數據量(139組觀測數據)的武漢市野外徑流小區自然降雨條件下的土壤侵蝕觀測數據庫,并借鑒USLE模型定量評價武漢市土壤侵蝕影響因素,識別主導侵蝕因子,以期為構建基于徑流小區觀測數據的武漢市土壤侵蝕預報模型提供思路,并為該區域水土保持措施合理布設及侵蝕防控提供科學依據。

1 數據與方法

1.1 徑流小區觀測數據庫構建

本文匯編了2009—2018年共十年的《武漢市水土保持公報》,構建了武漢市野外徑流小區土壤侵蝕觀測數據庫。觀測數據來自武漢市黃陂區、蔡甸區、新洲區的4個水土保持監測站點(圖1):蔡店站(土石山區花崗巖紅壤)、磨盤山站(黃棕壤)、西湖站(黃棕壤、棕紅壤)和燕子山站(黃壤),共35個徑流小區。這些站點所在區域均屬于亞熱帶季風濕潤區,降雨集中在6—8月。納入本文分析的共139組觀測數據,如表1所示；這些數據在坡度、侵蝕性降水量、面積和年份上的分布如圖2所示。

圖1 武漢市水土保持監測站地理位置

表1 徑流小區布設情況及土壤侵蝕觀測樣本量

圖2 徑流小區觀測數據分布

1.2 參數計算方法

(1)土壤侵蝕模數(SL)

土壤侵蝕模數(Soil Loss, SL)是單位面積土地在單位時間內發生的土壤侵蝕量。按照一定標準對徑流小區觀測數據進行分類統計,為消除不同小區之間面積差異造成的影響,以小區面積為權重計算出的土壤侵蝕模數平均值作為該類型小區的土壤侵蝕模數。

(2)坡度因子(S)

USLE方程表達式[21]為:

A=R×K×LS×C×P

(1)

式中,A為土壤侵蝕模數,單位為t hm-2a-1；R為降雨侵蝕力因子,單位為MJ mm hm-2h-1a-1；K為土壤可蝕性因子,單位為t hm2h-1hm-2MJ mm；L為坡長因子,無量綱；S為坡度因子,無量綱；C為植被覆蓋與管理因子,無量綱；P為水土保持措施因子,無量綱。

鑒于本研究涉及的所有徑流小區的坡度均在5°—25°之間,故使用劉寶元等[22]提出的坡度因子公式進行轉化。

(2)

(3)侵蝕性降水量因子(EP)

侵蝕性降水量(Erosive Precipitation, EP)指每年所有引發土壤侵蝕的降水事件的降水總量。本文用侵蝕性降水量因子EP代替USLE方程中的降雨侵蝕力因子R。

(4)改進的土壤可蝕性因子(K′)

USLE模型中的土壤可蝕性因子K指單位降雨侵蝕力在標準小區所能引起的土壤侵蝕量[23],徑流小區測定法直接從土壤可蝕性的定義出發,是土壤可蝕性因子的標準測定方法[19]。若目標小區為標準小區,則K直接由土壤侵蝕模數除以降水侵蝕力因子得到；但若觀測小區不是標準小區,則需要將觀測資料訂正到統一的標準條件下[24]。楊欣等[20]基于非標準徑流小區觀測資料對全國不同類型區土壤可蝕性因子進行了計算,將非標準小區的坡度、坡長統一訂正到了22.13 m坡長和5°坡度的標準小區條件下,計算公式如下:

(3)

式中,各符號含義同公式(1)。本文借鑒此方法并結合研究區實際情況,以侵蝕性降水量EP代替降雨侵蝕力因子R,以坡度S代替地形因子LS,以土壤侵蝕模數的縮寫SL代替A,以“改進的土壤可蝕性因子(K′)”代替USLE模型中的K,計算公式如下:

(4)

若計算某一類型小區的平均K′,則可表示在該地表覆蓋類型下土壤對侵蝕的敏感性,使用小區面積作為權重進行加權平均得到,計算公式如下:

(5)

式中,K′為改進的土壤可蝕性因子,單位為t km-2a-1mm-1；SLi為土壤侵蝕模數,單位為t km-2a-1；EPi為侵蝕性降水量,單位為mm；Si為坡度因子,無量綱；ai為小區面積,作為權重,單位為m2。

該方法可將非標準小區的坡度和坡長修正為統一條件,但未對土地利用方式和水土保持措施進行修正。理論上,土壤可蝕性因子K應由土壤本身性質決定[25],但不同地表覆蓋條件對土壤性質也有重要影響[12],如作物根系會影響土壤結構,耕作方式會影響土壤緊實程度等。故本文的K′因子不僅僅代表土壤本身性質對土壤可蝕性的影響,還考慮了不同徑流小區土地利用方式和水土保持措施的差異性對K′取值的影響。

(5)植被覆蓋與管理因子(C)與水土保持措施因子(P)

在USLE中,用C與P因子共同衡量地表覆蓋對土壤侵蝕的影響,其含義分別為有植被覆蓋和實施水土保持措施地類的侵蝕量與相同條件下裸地之比[18]。本文將C與P因子合并計算,涉及實施水土保持措施的徑流小區時采用P因子,反之則采用C因子。考慮到各小區的坡度存在差異,故參考前文對K′因子的修正方法,將各小區的土壤侵蝕模數修正到統一的標準坡度條件下:

(6)

計算不同土壤類型裸地小區的平均土壤侵蝕模數SL,結果表明,土石山區花崗巖紅壤裸地小區的平均SL為56.28 t km-2a-1mm-1,黃棕壤為280.46 t km-2a-1mm-1,紅壤為921.95 t km-2a-1mm-1,黃壤為694.62 t km-2a-1mm-1。再將每個小區的SL′除以對應土壤類型裸地小區的平均SL,得到該小區的C(P)[4]。若計算某一類型小區的平均C(P),則使用小區面積作為權重進行加權平均得到。公式如下:

(7)

式中,C、P因子均無量綱；SLi′是修正為統一標準坡度后的土壤侵蝕模數,t km-2a-1；SLBare Land為對應土壤類型裸地小區的平均土壤侵蝕模數,t km-2a-1；ai為小區面積,m2,作為權重。

(6)土壤侵蝕削減率(SLRR)

土壤侵蝕削減率(Soil Loss Reduction Rate, SLRR)指地表覆蓋對裸地土壤侵蝕量的削減比例,能夠反映指定作物、植被或水土保持措施的水土保持效益[26]。通過計算指定類型小區與同類土壤裸地小區的土壤侵蝕模數,得到對應土壤侵蝕削減率,公式如下:

(8)

式中,SLRR為土壤侵蝕削減率,無量綱；SLLand Use為某土地利用類型小區的土壤侵蝕模數,t km-2a-1；SLBare Land為裸地小區的土壤侵蝕模數,t km-2a-1。

1.3 統計分析方法

本文在數據分析過程中主要采用了求均值、可視化對比等方法分析不同因素對土壤侵蝕的影響,采用person相關分析、線性擬合、冪函數擬合等方法建立SL與S、EP之間的定量關系,具體在SPSS 25、origin 2018和Excel 2016中完成。

2 結果與分析

2.1 植被覆蓋與管理因子C

根據水利部發布的土壤侵蝕強度分級標準[27],裸地小區屬于中度侵蝕等級,經濟林、草地和耕地小區屬于輕度侵蝕等級(圖3)。與SL不同,4種土地利用類型小區的EP并無太大差異,而K′的相對大小則同SL基本一致(表2),表明不同土地利用類型小區土壤對侵蝕的敏感性不同。另外,耕地、草地、經濟林和裸地小區的C因子分別為0.23、0.33、0.51和1.00。

表2 不同土地利用類型小區土壤侵蝕觀測數據及因子取值

圖3 不同類型徑流小區的土壤侵蝕模數

在耕地和經濟林兩種土地利用類型下,分別劃分了4種作物類型和9種植被類型,大多數作物/植被類型小區屬微度侵蝕等級(<500 t km-2a-1),在紅壤區的容許流失量以內(圖3)。輕度侵蝕等級包含田七、花生、紅薯和桂花,中度侵蝕等級內僅有梨樹和桔樹。在經濟林中,梨樹和桔樹會造成極大的土壤侵蝕,而板栗僅有的18.71 t km-2a-1的SL。表3顯示,對土石山區花崗巖紅壤而言,板栗的侵蝕削減率最高(93%)、茶樹最低(68%)。對黃棕壤而言,人工次生林的侵蝕削減率最高(96%),草地最低(28%)。對棕紅壤而言,草地的侵蝕削減率最高(96%),田七最低(69%)。

表3 不同作物/植被類型小區的土壤侵蝕削減率/%

2.2 水土保持措施因子P

4個實施水土保持措施的小區(共33組樣本)均位于黃陂區蔡店站,土壤類型為土石山區花崗巖紅壤,小區坡度均為15°。圖4顯示二者EP相差不大,但實施水土保持措施小區的SL和K′值卻顯著低于未實施小區。

圖4 有、無水土保持措施的徑流小區觀測數據對比

如表4所示,茶樹植物籬的SL最高,其次是石坎梯田和紫穗槐植物籬,草帶植物籬最低,且均屬微度侵蝕等級。不同水土保持措施之間的EP無明顯差異,而K′值的大小關系與SL一致,可見草帶植物籬的水土保持效益最好。

表4 不同水土保持措施小區土壤侵蝕觀測數據及因子取值

2.3 坡度因子S

將小區坡度分為3個等級:A(0°≤坡度≤10°,n=10)、B(10°<坡度<20°,n=78)、C(20°≤坡度≤25°,n=18)。A、B、C等級小區的平均SL分別為892.07(±1198.18) t km-2a-1、911.15(±1306.73) t km-2a-1、2087.60(±1999.82) t km-2a-1,依次屬于輕度、輕度和中度侵蝕等級。A、B等級小區的SL相差不大,但C等級小區的SL遠高于A和B,可見當坡度超過20°時土壤侵蝕會嚴重加劇。

圖5顯示,9個不同坡度-土地利用類型組合中,侵蝕程度最高的為裸地-C,最低的為草地-A。不同坡度等級經濟林的侵蝕程度相差不大,而草地土壤侵蝕程度卻有較大差距。SL和坡度因子S的person相關性分析表明,對4種土地利用類型而言,二者之間均呈顯著相關關系。其中裸地和草地的person相關系數分別為0.629與0.777,表現為較強的正相關；經濟林為0.117,表現為極弱的正相關；而耕地為-0.460,表現為中等程度的負相關。坡度因子S是武漢市土壤侵蝕的關鍵因子之一,坡度對裸地和草地土壤侵蝕的影響比較強烈,而對經濟林影響極弱。

圖5 不同坡度-土地利用類型組合小區的土壤侵蝕模數

圖6為4種土地利用類型小區坡度的正弦值(S′)和SL的線性與冪函數擬合結果,其中冪函數擬合效果更佳,裸地和草地的擬合結果較好。

圖6 天然植被覆蓋下土壤侵蝕模數與坡度的擬合結果

2.4 侵蝕性降水量因子EP

person相關性分析表明,對4種土地利用類型而言,EP和SL之間均呈顯著正相關關系。草地和經濟林的SL和EP呈現中等程度正相關；裸地和耕地的SL和EP均表現為較強的正相關。在4種土地利用類型中,耕地的SL對EP的響應最為強烈,隨后依次是裸地、經濟林和草地。圖7分別為4種土地利用類型下的SL與EP的線性與冪函數擬合結果,兩種函數擬合曲線在圖像上表現出較強一致性,除草地小區線性和冪函數擬合均未通過顯著性檢驗外,裸地、耕地、經濟林的最優擬合方式分別為線性、冪函數、冪函數擬合。

圖7 天然植被覆蓋下土壤侵蝕模數與侵蝕性降水量的擬合結果

person相關性分析表明,對所有類型水土保持措施小區而言,其SL和EP在統計學上均有顯著正相關關系。草帶植物籬、茶樹植物籬、紫穗槐植物籬和石坎梯田的person相關系數分別為0.814、0.765、0.782和0.765。相對于無水土保持措施小區,有措施小區的person相關系數普遍更高,其SL對EP的響應更為強烈。選擇土壤類型為土石山區花崗巖紅壤、EP在1000 mm以下的樣本,對于實施水土保持措施小區(S=200 m2,n=10)和無水土保持措施小區(S=440 m2,n=14)的SL,當EP<500 mm時,前者的SL僅占后者的24.09%,而這一比例在500 mm

圖8為4種水土保持措施下SL與EP的擬合關系,冪函數擬合效果更好。在EP較小時,茶樹植物籬的SL最小,其他三種措施的SL差異不大；但當EP較大時,4種措施的SL差異明顯,這說明不同水土保持措施效果的差異主要體現在其對高侵蝕性降水量所致的土壤侵蝕控制上。對SL與S和EP的二元擬合結果表明,線性擬合對于裸地、耕地和草地小區效果更優,而冪函數擬合對經濟林更優(表5)。

表5 各土地利用類型土壤侵蝕模數與侵蝕性降水量和坡度之間的二元擬合方程

圖8 水土保持措施下土壤侵蝕模數與侵蝕性降水量的擬合結果

2.5 土壤侵蝕主導因子識別

C(P)、S、EP因子分別與SL的person相關性分析表明,C(P)同SL的相關系數為0.631,表現為顯著的強正相關；S、EP與SL的相關系數分別為0.476和0.441,均表現為顯著的中等正相關。因此,植被覆蓋與管理因子C和水土保持措施因子P是武漢市土壤侵蝕的主導因子,其次為坡度因子S與侵蝕性降水量因子EP。

3 討論

3.1 不同因素對土壤侵蝕影響機制

本研究發現裸地小區的SL,K′,SL與S的person相關系數以及SL與EP的person相關系數均較高,主要是由于雨滴的擊濺蝕作用和徑流的沖刷作用均較其他類型小區更強烈。而在其他三種土地利用類型小區中,耕地小區的SL略低于草地小區和經濟林小區,應當是耕地小區的坡度普遍較低所致,這也同該區域在坡度較陡處實施退耕還林還草的實際情況相符[28]。有研究指出,耕地土壤在降水初期的含水量較低,大量降水下滲、存蓄在土壤中致使徑流較少[8]；這可能是耕地小區SL較低的原因之一,但該解釋在本研究中的適用性有限,因為武漢市位于亞熱帶季風濕潤區,其土壤含水量通常較高；且面對短歷時暴雨,下滲對徑流的削減有限,而一年內的土壤侵蝕量主要由少數幾場大暴雨事件所致[8]。但耕地土壤在降水初期含水量較低卻在耕地小區的SL與EP的相關性分析結果中有明顯體現,當EP較小時,耕地土壤的蓄水作用對徑流的削減十分明顯,且削減程度隨EP增加而減弱,因此土壤侵蝕量增加較快,故表現出4種地類中耕地的SL對EP響應最為強烈的現象。經濟林小區的SL與EP的相關性較強而草地小區的較弱,主要是因為與草地相比,經濟林包含林冠層、灌木層、枯枝落葉層等多重具有截留作用的結構,故其在降水初期的截留作用更為明顯[29]。本研究還發現,當坡度超過20°時土壤侵蝕會顯著加劇。Koulouri等[30]基于地中海的研究發現,坡度較陡時(25°左右)土壤侵蝕顯著增加；與地中海氣候區相比,武漢降水更為充沛且多暴雨,因此臨界坡度閾值可能更低。

3.2 改進的土壤可蝕性因子K′的指示意義

考慮USLE各因子對土壤侵蝕影響時,會發現LS因子只取決于地形,R因子只取決于當地氣候,且這二者同其他因子之間是互相獨立的。但土壤可蝕性因子K取決于土壤性質,而土壤性質同其他因素之間卻不是完全獨立的,而是會受到地表覆蓋影響[12]。考慮K和地表覆蓋因子(C/P)對土壤侵蝕影響時,二者之間的交互作用不可忽略。因此,使用土壤理化性質測定法、儀器測定法等得到的K值雖然是由土壤本身性質直接決定,但其仍受地表覆蓋的間接影響,實質上并沒有完全剝離K和C/P的交互效應。

本文通過非標準徑流小區實測數據計算得到的K′因子,因無法對地表覆蓋條件進行訂正,故K′不僅僅代表土壤性質對土壤侵蝕的影響,其代表的是由地表覆蓋因素和土壤可蝕性因素共同組成的、內部存在復雜交互作用的整體。不同土地利用類型及不同水土保持措施小區K′的相對大小關系均與SL基本一致,且K′同SL之間具有良好線性關系(圖9)。可見,K′在指示地表覆蓋因素和土壤可蝕性因素的綜合影響方面效果顯著,一定程度上可為解決二者之間交互作用對土壤侵蝕影響的復雜性提供思路。楊欣等[20]利用徑流小區觀測資料建立了我國土壤可蝕性因子數據庫,并指出積累更多觀測數據有助于獲取更準確的K值,本文基于徑流小區實測資料開展的K′計算也可為此提供借鑒。

圖9 K′因子與土壤侵蝕模數的擬合結果

3.3 不同水土保持措施效益評價

實施水土保持措施小區的K′、SL分別為0.025、82.75 t km-2a-1,均顯著低于無水土保持措施小區的0.24、130.64 t km-2a-1,表明水土保持措施能顯著降低土壤對侵蝕的敏感性,進而有效控制侵蝕[5,7- 8]。在中國采取水土保持措施總體上可以減少約70%的土壤侵蝕量[10]；其中,石坎梯田是防治山區侵蝕的一種常見工程措施,能夠有效削減坡面產流產沙[8],然而由于造價高、易遭受洪水沖毀等原因,石坎梯田在南方丘陵山區的推廣受到了較大限制[8]。植物籬作為一種效果同樣顯著并在紅壤區應用廣泛的植被措施[31],可能成為石坎梯田的合理替代措施。本研究表明植物籬表現出了明顯優于石坎梯田的水土保持效益,武漢市最適宜的植物籬措施類型為草帶植物籬。且植物籬措施還有著可使用的坡度范圍廣、控制面源污染和保持土壤養分能力強、對地貌破壞小、不易損毀及成本低等優點[32- 34]。需要指出的是,不同類型植物籬措施之間的水土保持效益有較大差異[34],因而探究當地最適宜的植物籬類型與實施模式具有重要意義。此外,有學者提出將植物籬措施同石坎梯田措施相結合[33],這也值得深入研究。

3.4 武漢市土壤侵蝕防治建議

張永利等[35]認為武漢市土壤侵蝕的重點區域在黃陂北部山區和江夏中部山區,本研究發現當坡度超過20°時土壤侵蝕會嚴重加劇,且坡度對裸地和草地土壤侵蝕的影響較為強烈,而對經濟林影響較弱。因此針對黃陂與江夏地區20°以上的陡坡,加大荒坡治理、退草還林、植樹造林等措施能有效遏制土壤侵蝕。以草帶為代表的植物籬措施顯示出了良好的水土保持效果與經濟效益,值得在武漢及周邊地區大力推廣。板栗、人工次生林、草被可分別大幅削減武漢市土石山區花崗巖紅壤、黃棕壤、棕紅壤徑流小區的土壤侵蝕模數,因此針對不同土壤類型種植合適經濟作物或植被可起到良好侵蝕防控效果。本文認為武漢市土壤侵蝕主導因子為C與P,張東升[17]認為土地利用類型是武漢市土壤侵蝕主導因素；因此,優化土地利用結構、嚴控開山采石及濫砍濫伐行為對武漢市侵蝕治理具有重要意義。

4 結論與展望

基于2009—2018年武漢市野外徑流小區長時期觀測數據并結合改進的USLE模型,定量研究了坡度、侵蝕性降水量、土地利用、水土保持措施對土壤侵蝕的影響,識別了主導侵蝕因子并提出了武漢市土壤侵蝕防治建議,主要結論如下:

(1)對于不同土地利用類型小區,裸地的侵蝕模數最高(2597.57 t km-2a-1),隨后依次是經濟林、草地和耕地小區；(2)土壤侵蝕模數與侵蝕性降雨量、坡度之間均呈顯著二元線性關系或冪函數關系；(3)板栗、人工次生林和草被分別是武漢市土石山區花崗巖紅壤、黃棕壤、棕紅壤小區土壤侵蝕削減率最高的作物/植被類型；(4)與天然植被小區相比,植物籬及石坎梯田措施均顯著降低了侵蝕模數,其中植物籬措施的效果更優、且草帶植物籬的水土保持效果最佳,表明以草帶為代表的植物籬措施可以在武漢地區大力推廣；(5)3個坡度等級(0—10°、10—20°、20—25°)小區的平均侵蝕模數分別為892.07、911.15、2087.60 t km-2a-1,表明坡度超過20°后土壤侵蝕嚴重加劇；(6)武漢市土壤侵蝕的主導因子為水土保持措施、植被覆蓋與管理因子。

本文探討了僅依靠野外徑流小區觀測數據開展土壤侵蝕因子定量評價的方法,并以武漢市為例開展應用研究,研究結果與當地實際情況較吻合,且可為當地水土保持措施合理布置及侵蝕模型構建提供依據。隨著我國各地徑流小區觀測數據不斷積累,基于長時間序列觀測數據的土壤侵蝕定量研究值得進一步深入。