氣候和土地利用變化影響下生態屏障帶水土流失趨勢研究

郎 燕,劉 寧,2,劉世榮,*

1 中國林業科學研究院森林生態環境與保護研究所,國家林業和草原局森林生態環境重點實驗室,北京 100091 2 Department of Forest Resources, University of Minnesota, St. Paul, MN, USA 55108

水土流失作為全球最嚴重的環境問題之一,直接威脅區域生態安全以及經濟社會可持續發展。我國是世界上水土流失相對嚴重的國家之一。據2018年全國水土流失動態監測結果表明,我國水土流失總面積達273.69萬km2,占全國國土面積的28.6%(統計數據中尚不含我國港澳臺地區)。在各區域中,我國黃土高原地區和西部地區水土流失最為嚴重,占全國總水土流失面積的83.67%[1]。在我國2020年6月11日發布的《全國重要生態系統保護和修復重大工程總體規劃(2021—2035年)》中,黃河重點生態區(含黃土高原生態屏障)、長江重點生態區(含川滇生態屏障)和南方丘陵山地帶等區域被劃定為七大重點生態功能區,實施九大生態保護和修復重大工程。其中,川滇-黃土高原生態屏障區域水土流失嚴重。南方石質山區地形陡峭,海拔高,多暴雨,伴隨石漠化帶來的水土流失問題十分嚴峻。

水土流失的主要影響因素包括以降雨模式、土壤屬性、坡度坡長等地形因素為主的自然因素,及以氣候變化和土地利用變化等為主的人為因素。氣候變化可通過改變降雨量,降雨強度和降雨空間分布直接影響土壤侵蝕過程。氣候變化帶來的氣溫升高、季節性干旱還將改變植被蓋度和土壤濕度,從而間接影響土壤侵蝕程度。而土地利用的變化則改變土壤物理性質,從而改變覆蓋區產匯流形成機制,最終影響水土流失。此外,地表植被的變化一方面受人為因素的直接影響,另一方面也在全球氣候變化的作用下發生變化。在全球氣候變化的背景下,深入研究氣候變化和土地利用變化對水土流失的影響對科學預測評估區域水土流失的變化趨勢,采取適應性的防控措施具有重要指導意義。因此,近年來國內外開展了許多氣候變化[2- 5]和植被覆蓋變化[6- 8]對水土流失的影響研究。Yan[9]與Feng等[10]分別采用了修正的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE)模型和WATEM/SEDEM模型估算了黃土高原地區和典型流域內土地利用變化對水土流失的影響,兩研究結果均表明1990—2000年間土地利用的變化使黃土高原地區水土流失顯著減少。Zhang等[11]采用GeoWEPP模型模擬了不同土地利用和坡度條件下我國南方山區土壤侵蝕的變化,從而得出實際土地利用條件與森林、草地、農田和休耕地利用條件下土壤侵蝕的差異。

然而,以上研究及其他當前研究大多只考慮了氣候變化或土地利用變化單一因素對土壤流失的影響,且以分析過去時間段上土壤流失的變化為主。同時考慮氣候變化和植被變化條件對水土流失影響的研究,尤其是對未來水土流失趨勢的預測則甚少[12-13]。因此,本研究選取了我國水土流失的典型區域,也是國家七大重點生態功能區中的川滇-黃土高原區域和南方丘陵帶為研究對象,采用RUSLE模型分析了研究區在2000—2015年水土流失的變化情況及其主導因素,預測了未來不同氣候和土地利用情景下水土流失的變化趨勢。

1 研究方法

1.1 研究區概況

川滇-黃土高原生態屏障區主要涉及云南、四川、甘肅、陜西、山西等5個省(區)(圖1)。其中,川滇生態屏障區大部分屬典型的亞熱帶季風濕潤氣候,年均降水量500—1400mm。該區域土壤以紅壤、黃壤、黃棕壤和黃褐土為主,區域內林草植被整體質量不高,水土流失、石漠化問題突出,泥石流等自然災害頻發。黃土高原生態屏障區屬大陸性季風氣候,年均降水量在150—750mm,降水時間和空間分異很大。該區域土壤以黃土為主,區域內植被覆蓋率低,天然次生林和天然草地面積少。南方丘陵山地帶主要涉及福建、江西、湖南、貴州、云南、廣東、廣西等7個省(區)。該區域屬于熱帶、亞熱帶季風氣候,雨熱同季,年平均降水量1000—2500mm,土壤主要有紅壤、磚紅壤。本區森林覆蓋率高,天然植被以常綠闊葉樹占優勢,高海拔區域分布有常綠闊葉林與落葉闊葉林的混交林、灌叢和草甸。

圖1 研究區的位置Fig.1 Location of the study area

1.2 土壤侵蝕量的估算

本文采用了RUSLE對水土流失量作了估算。該方程是由美國農業部農業研究局于1992年推出的經驗統計模型。該模型綜合考慮了降水、坡度、坡長、植被、土壤質地及人類活動干擾等因素,計算潛在土壤流失量。該模型在我國,尤其是黃土高原地區和西南地區已有非常廣泛的應用[9,14]。由于該模型部分參數的取值并沒用統一的標準,本文在參數的計算和賦值方面廣泛參考了其他學者在國內的相關研究。

土壤流失方程的表達式為:

A=R×LS×K×C×P

(1)

式中,A為土壤流失量(t hm-2a-1);R為降雨侵蝕因子(MJ mm hm-2h-1a-1);LS為坡長與坡度因子;K為土壤可蝕性因子(t hm2h MJ-1hm-2mm-1);C為作物覆蓋與經營因子;P為水土保持措施因子。

土壤侵蝕等級按中華人民共和國水利部土壤侵蝕分類分級標準(SL190—207)基于土壤侵蝕模數(t hm-2a-1)分為微度<10；輕度 10—25；中度25—50；強烈50—80；極強烈80—150；劇烈>150。

1.2.1降雨侵蝕力(R)

降雨侵蝕力(R)是降雨引起土壤侵蝕的潛在能力,它是降雨量、降雨強度、雨型和雨滴動能的函數。國內外一些學者根據降雨觀測資料,提出了降雨侵蝕力簡易算法,以估算侵蝕力[15],即,

(2)

式中,P為月降水。

1.2.2坡長與坡度因子(LS)

坡長與坡度因子(LS)為開始發生地表徑流,到泥沙開始沉積或徑流開始匯聚的這段距離,直接反映了地形對土壤侵蝕的作用。實際上,土壤侵蝕量的大小并不取決于坡面距離,而在于每單位等高線長度上的上坡來水面積。本研究采用Wischmeier和Smith提出的坡長(L)因子計算,即

L=(λ/22.1)α

(3)

α=β/(β+1)

(4)

β=(sinθ/0.0896)/(3.0sin0.8θ+0.56)

(5)

式中,L為坡長因子;λ為由DEM提取的坡長 (m),22.1m為標準小區坡長;α為坡度坡長指數;θ為由DEM提取的坡度(°);β為坡度修正值。坡度(S) 因子采用Nearing根據坡度因子計算公式基礎資料基礎上,利用一個對數方程,擬合出單一連續的方程[16], 即

(6)

1.2.3土壤可蝕性因子(K)

土壤可蝕性因子(K)是評價土壤被降雨侵蝕、分離、沖蝕和搬運難易程度的指標。它受土壤結構、有機質含量和土壤剖面滲透性的影響,尤其與土壤機械組成和土壤有機質含量的相關性較高。本文采用改進的柯克比的查表法計算K值,計算中需要的土壤質地和有機質含量數據源于土壤水力和熱力參數地表模型模擬結果[16-17]。

1.2.4作物覆蓋與經營因子(C)

作物覆蓋與經營因子作為反映地表植被特征的因子,主要體現地表植被對土壤侵蝕的阻擋作用。本文對歷史和未來的C值利用不同的方法進行估算。

(1) 2000—2015年C的估算

在分析2000—2015年水土流失的過程中,本文利用C與植被覆蓋(N)之間的回歸方程計算C值[16]。

C=0.6508-0.3436lgN

(7)

式中,C=0 時不產生土壤流失,此時N= 78.3%,從而確定當N≥78.3%時,C=0,不產生土壤流失; 而當N=0.1%時,C=1,由于此時N值很小,可視為N=0,從而得到研究區的作物覆蓋與經營因子。

本研究采用MODIS歸一化植被指數(normalized difference vegetation index, NDVI)空間分布數據集 (1km×1km),基于元二分模型[18]進行了植被覆蓋的估算:

(8)

式中,N表示植被蓋度; NDVI 表示混合像元的NDVI值; NDVIveg為純植被像元的NDVI值; NDVIsoil為純非植被像元的NDVI值。同時,分別采用5%、95%置信度(單期數據中NDVI值對應像元數量的累計百分比)分別代表土壤和植被。

(2) 未來場景下C的取值

在估算未來土壤侵蝕的不同場景中,C因子的估算受土地利用類型、植被覆蓋度、氣候因素等多重因素的影響,給合理估算C值帶來挑戰。因此,本文選取了賦值法根據不同土地利用類型對C因子進行賦值。賦值法在世界范圍內有廣泛使用。它雖無法考慮同一土地利用類型的時空異質性,但充分考慮了土地利用類型的變化,達到了本研究中預測未來不同土地利用類型場景下水土流失變化趨勢的目的。本研究對C值的具體取值參考了斯坦福大學的InVEST模型參數數據庫[19],詳見表1。

表1 未來場景下不同土地類型作物覆蓋與經營因子(C)的賦值

1.2.5水土保持措施因子(P)

水土保持措施主要是通過人為調整水流形態、斜坡坡度和表面匯流方向,減少徑流量,降低徑流速率等,以達到減輕土壤侵蝕的效果[20]。P因子值越接近0表明水土保持措施效果越好；因子值越接近1,表明水土保持措施產生的效果越小。本研究根據有關學者的研究成果[21- 22]確定了不同土地利用類型的P值,如表2所示。

表2 不同土地類型水土保持措施因子(P)值

1.3 數據來源

1.3.1降水數據 2000—2015

本研究使用了2000—2015年間年均氣溫、年降水量空間插值數據集[23]。該數據集是基于全國2400多個氣象站點日觀測數據,通過整理、計算和ANUSPLIN[24]空間插值處理生成。 該數據的空間分辨率為1km × 1km。

1.3.2植被類型 2000—2015

本研究采用2000—2015年中國土地覆被數據集[25]。該數據集以國產環境災害衛星(HJ- 1A/B)和美國陸地衛星(Landsat)數據為信息源,以及面向對象的多尺度分割與變化檢測分類方法。基于研究需要,將原始的土地覆被類型重新劃分為5個主要類型:森林、草地、耕地、濕地和其他類型(建筑用地、裸石、裸地和冰雪)。該數據的空間分辨率為1km × 1km。

1.3.3未來氣候變化情景

本研究選用世界氣象數據庫[26]獲取的未來氣候數據集。該數據集通過全球范圍內大量氣象站點的氣象信息(1950—2000年),整合插值生成1km ×1km分辨率的全球氣候柵格數據。該數據集提供到2100年,在不同全球氣候模式(Global climate model, GCMs)和不同典型濃度路徑下預測的氣候數據。這包括第五次國際耦合模式比較計劃(Climate Model Intercomparison Project, CMIP- 5)中5個我國參與的全球氣候模式,在典型濃度路徑 (Representative Concentration Pathway, RCP)(RCP2.6和RCP4.5)下氣候預估結果。其中,本研究選取了BCC-CSM1- 1模型 RCP2.6和RCP4.5情景下的氣候數據。該模型是中國國家氣候影響評估報告所選的模型之一,具有高可信度和穩健性。

1.3.4未來土地利用變化情景

本研究采用了南京師范大學曹敏等2019年模擬獲得的未來土地利用變化空間數據(空間分辨率1km×1km)[27]。該數據集基于全球氣候變化評估情景(RCP2.6和RCP4.5)利用元胞自動機的方法,考慮全球地緣政治、經濟社會因素和農業生態區域差異后獲得的未來土地利用變化數據。曹敏等[27]采用了2010年實際土地利用數據與該數據集模擬出的2000—2010年土地變化數據進行對比驗證,表明了該數據集計算方法和結果的可靠性。

1.4 降水和植被對土壤侵蝕的貢獻率

貢獻率的計算是通過在模擬過程中控制降水和植被因子情景獲得,具體的情景包括僅有降水變化或者僅有植被變化,然后通過以下公式計算出降水或者植被的貢獻率(%)。貢獻率的正值代表加劇土壤侵蝕,負值代表緩解土壤侵蝕。

(9)

(10)

土壤侵蝕變化降水和土壤侵蝕變化植被分別表示由降水和植被變化引起的土壤侵蝕變化量。

2 結果與分析

2.1 2000—2015年研究區水土流失變化及其主導因素

2.1.1水土流失多年平均及變化趨勢

由圖2可見,我國南方丘陵帶的土壤侵蝕在兩時段整體均低于川滇-黃土高原區域。但就2000—2015年的變化趨勢而言,南方丘陵帶比川滇-黃土高原區域呈現土壤侵蝕惡化的趨勢。僅南方丘陵帶而言,2000年絕大部分區域呈微度侵蝕,僅西部局部區域呈輕度侵蝕。2015年南方丘陵帶呈現東部惡化、西部緩解的趨勢；其中全區域60%的區域侵蝕增加超過20%,主要分布在湖南省和江西省境內；此外,有15%的區域土壤侵蝕降低小于50%,另有18%降低程度超過50%,主要分布在中西部地區。整體上,2015年南方丘陵大部分區域仍呈微度侵蝕狀態。就川滇-黃土高原地區而言,2000年全區中部大部分地區為微度侵蝕,黃土高原地區和川滇南部呈輕度和中度侵蝕。2015年川滇-黃土高原的土壤侵蝕較2000年有約65%的區域呈現緩解趨勢；其中42%的區域土壤侵蝕降低超過50%,主要分布在黃土高原地區,以及川滇地區的西南角；此外,土壤侵蝕惡化的地區大部分分布在四川盆地范圍內,升高幅度在25%以上。整體上,川滇南部和黃土高原地區在2015年土壤侵蝕得到明顯改善,使川滇-黃土高原大部分區域呈微度侵蝕,僅在北部和南部少量區域呈現輕度、中度、強度侵蝕。

圖2 2000—2015年土壤侵蝕分布與變化Fig.2 Changes and distribution of soil erosion from 2000 to 2015

2.1.2降水與植被覆蓋變化對水土流失的影響

(1)2000—2015年降水量的變化

由圖3可見,2000—2015年,南方丘陵帶年降雨整體呈增加趨勢,且較川滇-黃土高原帶增加趨勢明顯。其中,南方丘陵帶58%區域降雨增幅在0%—10%之間,42%區域年降水增加達10%—20%,主要分布在南方丘陵帶西部。川滇-黃土高原地區降雨變化分布不均,63%區域降水升高,以升高0%—10%為主,主要分布在黃土高原和川滇屏障區北部。全區降水減少的區域主要分布在黃土高原中部地區和川滇屏障區南部。

圖3 2000—2015年降水量變化Fig.3 Changes in precipitation from 2000 to 2015

(2) 2000—2015年植被蓋度的變化

由圖4可見,南方丘陵區植被蓋度整體高于川滇-黃土高原區,兩區域2015年較2000年相比,植被蓋度整體有顯著提升。2015年南方丘陵68%區域植被蓋度增加,其中24%的區域植被蓋度增加超過10%,主要分布在西部區域；東部則以植被蓋度降低為主,部分區域植被蓋度降低幅度超過10%。川滇-黃土高原74%的區域植被蓋度增加,其中46%的區域增加超過10%,主要分布在黃土高原區；植被蓋度降低主要見于川滇屏障區,其中四川省境內降雨量最高的耕地和建筑區域植被蓋度降低程度最高。

圖4 2000—2015年植被蓋度變化Fig.4 Changes in vegetation coverage from 2000 to 2015

(3) 降水及植被蓋度對土壤侵蝕變化的貢獻率

由圖5可見,植被變化對減緩黃土高原地區水土流失的貢獻率高達50%—75%,而降雨的貢獻率僅為0%—25%之間。川滇地區北部植被的恢復有助于緩解水土流失,貢獻率達到0%—25%；而降雨帶來的負面影響高于50%,導致了川滇北部水土流失的加重。川滇地區南部在植被和降水變化的共同積極作用下,水土流失緩解,其中降水的貢獻率達到50%—75%,植被變化的貢獻率在0%—25%之間。

圖5 降水及植被蓋度對土壤侵蝕變化的貢獻率Fig.5 The contribution of precipitation and vegetation to soil erosion change from 2000 to 2015

南方丘陵帶整體植被變化有緩解水土流失的作用,積極貢獻率在0%—25%之間；但其東南區域伴有植被變化帶來的水土流失惡化。而南方丘陵帶除中部地區外,大部分區域降雨的變化加劇了水土流失,其負面貢獻率在50%以上,從而導致南方丘陵帶很大區域的水土流失惡化。整體而言,除四川盆地人口密集區外,兩個研究區域植被變化均為緩解水土流失產生了積極作用,其中,黃土高原地區貢獻率突出高達50%以上；而降雨的變化則成為四川境內、南方丘陵部分地區水土流失惡化的主要因素。

2.2 不同未來氣候場景下2050年研究區水土流失變化趨勢

2.2.1不同未來氣候情景下的研究區在2050年的降雨量變化

圖6可見,在RCP2.6和RCP4.5的氣候情景下,2050年兩個研究區域均以降水量減少為主,僅少部分區域出現上升趨勢,且上升幅度均小于10%。兩個研究區在RCP4.5場景下降雨減幅整體均大于RCP2.6的降雨減幅,且整體空間分布規律大致相似。川滇-黃土高原區域在RCP2.6場景下,58%的地區降雨減幅在0%—10%之間,主要分布在山西和四川省境內；32%區域降雨增加0%—10%之間,主要分布在川滇-黃土高原帶的北部、中部和南部；全區僅1%區域降雨減幅達到10%—20%,分布在四川盆地范圍內。在RCP4.5的場景下,61%區域減幅在0%—10%之間,11%區域減幅達到10%—20%,28%區域為降雨增長區域,其主要分布趨勢與RCP2.6場景相似。南方丘陵帶在RCP2.6情景下,全區86%的區域降雨降幅在0%—10%,14%降幅為10%—20%,主要分布在研究帶的南部。在RCP4.5情景下,南方丘陵帶東部有5%區域降雨上升0%—10%之間,其他地區呈下降趨勢。

圖6 RCP2.6和RCP4.5氣候變化情景下2050年降雨量較2015年的變化Fig.6 Changes in precipitation from 2015 to 2050 under RCP2.6 and RCP4.5 climate change scenarios

2.2.2不同未來氣候情景下的研究區在2050年的土地利用變化趨勢

由表3可見,在不同未來情景下,南方丘陵均有森林、草地和濕地向耕地轉化的趨勢。其中,RCP4.5情景下,預計將有更多的森林、草地和濕地轉變為耕地,但整體上仍以森林、耕地為主要土地利用方式。川滇-黃土高原地區在不同場景則均有草地面積大幅度減小,并向耕地和森林轉化的趨勢。

表3 2015和2050年土地利用類型百分比的變化

2.2.3未來氣候變化條件下研究區水土流失的變化

由圖7可見,在未來氣候條件下,研究區水土流失的變化存在較大的空間異質性。不同氣候情景下,南方丘陵帶2050年土壤侵蝕均較2015年有所緩解,其中,RCP4.5情景下,土壤侵蝕緩解程度更高。南方丘陵帶在RCP2.6氣候情景下有37%區域土壤侵蝕緩解0—10%之間,62%區域緩解10%—20%；在RCP4.5情景下,36%區域緩解0%—10%,43%區域緩解10%—20%,16%區域緩解20%—30%。川滇-黃土高原區在不同氣候情景下,2050年均出現大部分地區土壤流失緩解,伴有部分地區土壤流失惡化的趨勢,且RCP4.5情景下,水土流失緩解程度相對更高。在RCP2.6情景下,64%的區域侵蝕緩解,分別為26%區域緩解0%—10%,17%區域緩解10%—20%,11%區域緩解20%—30%,主要分布在四川省境內。在RCP4.5情景下,72%區域侵蝕緩解,分別為35%區域緩解0%—10%,32%區域緩解10%—20%,5%區域緩解20%—30%,主要分布在四川省和黃土高原區域。

圖7 RCP2.6和RCP4.5氣候變化情景下2050年土壤侵蝕較2015年的變化Fig.7 Changes in soil erosion from 2015 to 2050 under RCP2.6 and RCP4.5 climate change scenarios

2.2.4未來土地利用變化和氣候變化共同作用下研究區水土流失的變化

由圖8可見,在土地利用和氣候變化的雙重影響下,兩個研究區在不同氣候情景下,2050年土壤侵蝕程度較2015年整體以緩解為主,伴有局部地區惡化(黃土高原地區)；且在RCP4.5情景下,兩個研究區的土壤侵蝕緩解程度均更高。南方丘陵帶在RCP2.6氣候情景下,26%區域土壤侵蝕緩解0%—10%之間,42%區域緩解10%—20%；在RCP4.5情景下,26%區域緩解0%—10%,29%區域緩解10%—20%,9%區域緩解20%—30%。川滇-黃土高原區在RCP2.6情景下,36%的區域侵蝕緩解,分別為17%區域緩解0%—10%,12%區域緩解10%—20%,7%區域緩解20%—30%,主要分布在四川省境內；此外,28%地區土壤侵蝕惡化0%—20%間,主要分布在黃土高原地區。在RCP4.5情景下,57%區域侵蝕緩解,分別為23%區域緩解0%—10%,16%區域緩解10%—20%,3%區域緩解20%—30%；此外,全區42%區域侵蝕惡化,主要分布在黃土高原地區。

圖8 土地利用及RCP2.6和 RCP4.5氣候變化情景下2050年土壤侵蝕較2015年的變化Fig.8 Changes in soil erosion from 2015 to 2050 under RCP2.6 and RCP4.5 climate change scenarios combined with land use change scenario

3 討論

3.1 黃土高原植被恢復是緩解土壤侵蝕的主要驅動力

黃土高原地區的植被恢復促使2015年較2000年相比土壤侵蝕明顯改善,這與黃土高原地區已有相關研究[28- 33]結果一致。該地區植被蓋度顯著升高(大于20%),從而大幅度降低了作物覆蓋與經營因子,整體共同提高了植被蓋度對緩解降雨侵蝕的貢獻(50%—75%)。2000—2015年間,該區域降雨量雖稍有增加,但并未引起較大程度的水土流失。此外,黃土高原大部分地區植被蓋度升高達20%以上,顯著高于同一時段其他研究區植被蓋度的提升比例,說明黃土高原人為植被恢復工程為水土流失的改善帶來了重要動力。在未來氣候場景下,降雨量降低將繼續緩解土壤侵蝕的作用。然而,考慮到土地利用變化的復合作用后,草地面積大比例向農田轉換將有可能導致土壤侵蝕的惡化。因此,在未來黃土高原的水土流失防控過程中,應注意維持森林和草地在黃土高原的覆蓋面積,維持植被蓋度的穩定增長,籍以維持或緩解目前的水土流失狀況。同時也應該意識到,當該區域的植被覆蓋度普遍高于40%之后,植被覆蓋度增加對水土保持的邊際效果會顯著減少[34],反而會顯著增加區域的水資源消耗[35]。伴隨植被的恢復,盡管沒有明顯的降水減少,黃土高原在2000—2010年期間出現(2.4±0.9) mm/a的土壤水分損失和(0.5±0.3) mm/a的徑流損失[36]。另外,有些流域的地下水位也呈現顯著的下降趨勢。假如這種干旱趨勢持續下去,現行的人工灌溉成本將顯著增加,必將影響區域的水資源安全,進而威脅植被恢復的可持續性。因此,在未來降雨減少的情況下,可適當通過提高草地的比例,既發揮維持地表蓋度對緩解水土流失的作用,也減少該地區的生態用水,維護水資源安全。

3.2 加強川滇地區和南方丘陵帶農田水土保持措施

與2000年相比,2015年川滇地區云南省土壤侵蝕有所改善,但人口和耕地密集的四川省北部侵蝕大幅度惡化(大于50%),川西南土壤侵蝕有很大改善,此結果與已有相關研究結果基本一致[37]。降雨和植被蓋度的雙重作用導致了該區域土壤侵蝕的惡化(大于50%)。研究時段內,該土壤侵蝕惡化區域內降雨升高達到10%—20%,增加了降雨侵蝕力,同時很多地區植被蓋度降低,從而共同導致了水土流失的惡化。該區域與降雨豐富的耕地、建筑用地重合,而坡耕地又是四川等紫色土區土壤侵蝕的主要來源[38- 39],這表明耕作等人為因素應當是加劇該地區水土流失的重要因素之一。在未來氣候情景下,該區域降水增幅變小,且南部有降雨減少的趨勢,有助于緩解土壤侵蝕。但土地利用的變化可能使該區域部分地區的土壤侵蝕繼續惡化。

與2000年相比,2015年南方丘陵帶的湖南省和江西省境內土壤侵蝕加劇,南方丘陵帶西部土壤侵蝕有所緩解,這與此前陳思旭和葉馨等學者對湖南、江西等省份的相關研究結果相似[37,40]。其中土壤侵蝕惡化的主要成因是降水增加對水土流失帶來的負面貢獻(50%—75%)大于植被蓋度增高帶來的正面貢獻(0%—25%)所導致。在不同未來氣候場景下,南方丘陵的降水以降低趨勢為主,這將大大減小南方丘陵帶的主要水土流失動力。此外,為防止水土流失的惡化,應防止該地區土地由森林、草地和濕地向耕地轉化。

針對川滇和南方丘陵帶,建議通過鞏固退耕還林還草工程的成果,繼續保持植被蓋度的穩定增長,以緩解未來由地表覆蓋因素帶來的土壤侵蝕；并通過提高坡耕地整治和坡面水系配套為主的小流域綜合治理及分區優化治理,加強流域上游區域的水源涵養能力。

3.3 模擬結果的不確定性

盡管RUSLE已經在國內廣泛使用,我們也必須認識到方法和數據的局限性。首先,本研究主要關注每個單元格由于氣候或植被引起的潛在土壤侵蝕變化,并未從水文連通性的角度考慮單元格之間的相互影響,更沒有考慮溝谷侵蝕,河岸侵蝕和重力侵蝕等[41]。因此本研究的土壤侵蝕量一定程度上會遠遠大于實際的泥沙觀測值,進而不適于直接利用站點的泥沙觀測數據進行驗證。盡管已經有基于水文過程空間聯系過程概念構建的模型,然而這些模型的經驗參數較為敏感,需要大量的觀測數據進行率定以獲得可靠的模擬結果[42]。其次,RUSLE各因子的計算,尤其是降水侵蝕因子和人為因素相關的因子的計算并沒有統一的方法,可能造成研究結果較大的不確定性。降水侵蝕因子作為土壤侵蝕的主要動力,其準確性對模擬的結果至關重要,然而在川滇高海拔地區由于觀測困難,空間插值的降水數據一定程度上并不能反映這些區域的實際情況[43]。本研究中P因子和未來的C因子基于土地類型進行賦值。這種簡化處理可能會使有些地區的模擬結果與其他研究存在較大的差異。例如,本研究并沒有對不同的農田類型進行劃分,而有些研究基于不同的坡度對不同的農田類型進行了更加詳細的劃分,從而僅從P的賦值上就會讓引起20%—40%的模擬結果差異[20]。此外,在未來土地利用數據的選用上,雖然曹敏等[27]利用2010年實際土地利用數據對GCAM-CA復合模型進行了驗證,保障了其結果的準確性。但未來氣候變化和政策上的復雜性會使不同研究方法獲得的土地利用結果存在差異,進而影響本研究的結果。因此,未來的研究中可以考慮使用不同模型的土地利用模擬結果來減少不確定性。盡管研究結果對具體某一時間點實際水土流失狀況的估算存在不確定性,本研究在模擬潛在土壤侵蝕量時間尺度上的變化上具有很大的可信度。未來相關研究可考慮提高參數的計算精度,探討大尺度考慮水文過程空間聯系的模型檢驗可行性等方向提高水土流失模擬的精度。

4 結論

本文分析了2000—2015年川滇-黃土高原、南方丘陵帶水土流失時空變化格局及其驅動力,預測了在不同未來氣候變化和土地利用變化情景下2050年水土流失的變化趨勢。研究發現:黃土高原地區在降雨、植被覆蓋和土地利用的多重因素綜合作用下,水土流失顯著緩解。未來氣候變化帶來的降雨減少有助于土壤侵蝕的持續緩解,但需要預防未來干旱趨勢對現有植被恢復可持續性和水資源安全的影響,以及農田面積增加帶來的土壤侵蝕壓力。建議適當提高草地在土地利用類型中的占比并且加強坡耕地整治等措施。川滇地區的西南部在植被蓋度增加和降水減少的共同作用下水土流失緩解最為顯著,但四川省境內人口密集區農田面積的增加以及降水的增加造成水土流失大幅度加劇。南方丘陵帶因降雨驅動部分區域水土流失惡化。未來氣候情景下川滇地區和南方丘陵帶土壤侵蝕以緩解趨勢為主,但需要通過維持地表蓋度、加強坡耕地保水保土耕作法等措施緩解土地利用帶來的水土流失壓力。