湘中低山丘陵區土壤侵蝕時空變化及其對環境干擾的響應

周 婧, 吳 利

(玉溪師范學院 地理與國土工程學院, 云南 玉溪 653100)

土壤侵蝕是世界上主要的環境問題之一，會導致土壤肥力下降、土地退化、生物多樣性降低等一系列問題[1-4]。中國是世界上土壤侵蝕程度最嚴重的國家之一[5]，遭受土壤侵蝕的面積約360萬km2，占國土面積的37%[6]，這已嚴重威脅到區域生態環境和社會經濟的可持續發展。因此，掌握土壤侵蝕量時空動態變化規律和成因，對優化國土空間開發格局和推進生態修復具有重要意義。

目前，土壤侵蝕問題在諸多學者的關注下，已經取得了很多成果，主要集中在土壤侵蝕量的估算和影響因素2方面。從估算方法來看，通用土壤流失方程(USLE)和修正通用土壤流失方程(RUSLE)得到了廣泛的應用，已在我國黃土高原、南方紅壤低山丘陵區、廣東省、江西省等地被用來計算土壤侵蝕量[7-10]。但該模型的運用并不完全符合我國陡坡土壤侵蝕的特點，也忽略了水土保持措施的效益?；诖?，劉寶元在改進USLE和RUSLE模型的基礎上，提出了適用于中國坡面侵蝕的較為成熟的、結構簡單、參數易于獲取的CSLE模型[11]。在影響因素上，土壤侵蝕受自然因素和社會因素的共同影響[12-13]?，F有研究側重于探究降雨、坡度等自然因素[14-16]和土地利用方式等[17-18]人類活動對土壤侵蝕的影響。如自然因素上，現有研究主要在探討降雨強度、植被覆蓋度、地形等因素對土壤侵蝕的影響[19-21]。人類活動上，蔡卓杰等選取7個人類干擾指標探究了廣西人類活動對土壤侵蝕的影響[22]，魏艷紅等探討了不同土地利用方式對土壤侵蝕的影響[23]。由此可知，雖然現有研究在涉獵自然或人為因素對土壤侵蝕的影響，但自然環境和人類活動的共同作用會怎樣影響土壤侵蝕？在多大程度上影響土壤侵蝕？這都是亟需回答的問題。因此，開展環境干擾對土壤侵蝕的影響研究，對于從決策層面上減小土壤侵蝕，保護生態環境具有重要作用。

山地丘陵區受地形起伏、地質構造、工程建設及城鎮化建設等因素的影響，發生的土壤侵蝕尤為嚴重[24]。湘中低山丘陵區作為中國水土保持區劃中的三級區，2015年該區域水土流失面積約占區域總面積17.6%。基于此，本文以湘中低山丘陵區為研究對象，綜合運用CSLE、熵權TOPSIS、障礙度模型等分析方法，剖析湘中丘陵區2000—2015年土壤侵蝕的時空變化和診斷土壤侵蝕風險的障礙因素并提出針對性建議，旨在為促進生態經濟高質量發展提供決策依據。

1 研究區概況

湘中低山丘陵區地處湖南省中部和東部，根據湖南省水土保持規劃(2016—2030年)的劃分，該區域共包括58個縣級行政區，土地總面積共8.64萬km2。研究區為亞熱帶濕潤季風氣候區，降水多在1 200 mm以上，若發生持續性暴雨，廣泛分布的花崗巖則易崩解、懸移，從而形成嚴重的地質災害；境內地形以低緩的丘陵山地為主，土壤以紅壤為主，土層深厚，黏性大，滲透性差，通氣性不好，紅壤抗蝕性弱；境內植被類型以亞熱帶常綠、落葉闊葉混交林為主，人工林林種單一，在衡陽盆地、婁邵丘陵區的分布則十分稀少；此外，該區域多處長株潭城市群及周邊地區，人口稠密，農業生產活動密集、礦產資源開發、交通建設等導致人為水土流失嚴重?？梢姡搮^域的水土流失受自然和人為雙重因素的影響。在二者的共同作用下，2015年該區域輕度和中度水土流失面積分別占水土流失總面積的72.54%和19.88%，其中崩崗和溝蝕嚴重的地區年平均土壤侵蝕模數可高達 10 000 t/km2，這不僅影響了地表生產力，還惡化了生態環境，更嚴重制約著該區域社會經濟的可持續發展。因此，解析湘中丘陵區土壤侵蝕的影響因素和剖析其影響程度十分必要，這可為推進生態文明建設提供依據。

2 研究方法

2.1 數據來源及處理

地表起伏度、溝壑密度、>15°坡度面積比等地形地貌數據主要是基于GIS中的地形分析工具提取DEM數據(分辨率為30 m)得到[25]；多年平均降雨量、耕地有效灌溉面積、人口密度、人均GDP、土地墾殖率等數據來源于湖南省統計年鑒(2006—2016年)及各縣的政府網站；水土協調度和食物生產價值主要是基于耕地面積數據計算得出；土地利用類型數據主要依托地理國情監測云平臺(http:∥www.dsac.cn/)，以 5月下旬至 6月中旬的Landsat TM/ETM遙感影像(分辨率為30 m)為數據源，采用人機交互目視判讀[26]，并結合中國科學院土地資源分類系統，將土地利用類型劃分為耕地、建設用地、林地、草地、水體和未利用地6類[27]。

2.2 土壤侵蝕量估算

本研究運用劉寶元[11]教授提出的CSLE模型估算研究區的土壤侵蝕量。計算公式如下:

M=R×K×LS×B×E×T

(1)

式中:M為年均土壤侵蝕模數〔t/(km2·a)〕;R為降雨侵蝕力〔MJ·mm/(t/(km2·a))〕;K為土壤可蝕性因子〔t/(km2·a·hm2·MJ·mm)〕;LS為坡度坡長因子;B為生物措施因子;E為工程措施因子;T為耕作措施因子。

降雨侵蝕力(R)是指降雨對土壤侵蝕的作用能力，與降雨總量、降雨歷時、強度、終速、降雨粒徑等有關[28]。由于降雨侵蝕力難以直接測定，本文基于對各種算法的比較及數據獲取情況，采用周伏建等[29]在我國南方地區提出的降雨侵蝕力估算簡易方程：

(2)

式中:Pi為月降雨量(mm)。

土壤可蝕性(K)的測定使用較為普遍的模擬方法是Williams等[30]建立的侵蝕/生產力影響模型(EPIC)，具體算法如下：

(3)

式中:CLA,SIL,SAN和C分別為黏粒、粉粒、砂粒和有機質含量(%);SNI= 1-SN/100。

坡度坡長因子(LS)的計算公式如下：

LS=(L/72.6)m×(65.41sinθ+4.56sinθ+0.065)

(4)

式中:LS是坡度坡長因子；L是坡長(m)；θ是坡度(°)；m是坡長指數,隨坡度而變。

(5)

生物措施因子(B)[31]主要是將土地利用類型數據與植被蓋度數據相結合，將對應的土地利用柵格結合《第一次水利普查成果叢書》進行賦值計算，見表1。

表1 生物措施因子B取值

植被覆蓋度(FVC)是由歸一化植被指數(NDVI)計算得到：

(6)

式中:FVC代表植被覆蓋度(%);NDVI為歸一化植被指數;NDVImax和NDVImin為最大和最小的NDVI值。

工程措施因子(E)是指通過修建梯田、攔河壩等工程來改變地形，從而減少徑流和土壤流失[31]。公式如下：

(7)

式中:E為梯田因子在耕地中的平均值;St1為梯田面積;Et1為梯田的因子值;St2為耕地面積。

耕作措施因子(T)主要是通過農業耕作行為的改變，從而減少或防治土壤侵蝕。通常采用中國農業區劃圖和水土保持工程措施因子中的數據對耕作措施因子進行賦值得到[32]。

2.3 CSLE模型估算可行性驗證

由于缺乏實測數據，本研究將湖南省水土保持規劃(2016—2030年)中2015年平均土壤侵蝕模數的統計數據和CSLE模型的模擬得到的湘中紅壤丘陵區平均土壤侵蝕模數進行比較，得到模擬結果和統計值間的相對誤差為6.89%，反映出了CSLE模型模擬精度高達93%，說明CSLE模型在湘中紅壤區模擬土壤侵蝕量的可行性，這也進一步說明了本研究可利用CSLE模型模擬的結果進行分析。

2.4 土壤侵蝕綜合指數

土壤侵蝕程度反映區域水土流失現狀，基于土壤侵蝕量的估算和SL190-2007中土壤侵蝕的分級標準[33]，以土壤侵蝕綜合指數(INDEX)作為因變量，從而反映土壤受侵蝕的強烈程度，其計算公式如下：

(8)

式中:Aij為第i類第j級土壤侵蝕強度面積比例;Wij為第i類第j級土壤侵蝕強度的分級。

2.5 指標選取及依據

為探究自然和人為變量對土壤侵蝕的影響，基于前人已有的研究基礎，結合研究區的實際，本研究共選取了10個環境干擾指標。其中，自然環境干擾包括地表起伏度X1，溝壑密度X2，多年平均降雨量X3，林草覆蓋率X4，>15°坡度面積比X5共5個指標，人為環境干擾包括人口密度X6，水土協調度X7，人均GDPX8，食物生產價值X9，土地墾殖率X10共5個指標。

其中，選擇地表起伏度X1是由于研究區相對高差達1 964 m，地勢起伏大，容易發生水土流失；溝壑密度X2可衡量地表破碎度，對水土流失監測及規劃具有重要意義[34]；降雨X3是水土流失的重要誘發因子[35]，而植被覆蓋X4可以緩沖降雨對地表的沖刷力，增強地表物質的穩定性；坡度X5主要從徑流侵蝕、土壤入滲[36]的土壤抗蝕性等方面影響土壤侵蝕過程。社會經濟條件對水土流失的作用具有雙向性，本研究基于前言已有的研究基礎，通過人口密度、人均GDP因子反映區域經濟和城鎮化發展水平的差異；此外，研究區為中國重要的農產品主產區，農業生產活動對土壤侵蝕有一定影響。因此，本研究選取水土協調度X7(耕地有效灌溉面積占耕地面積)、食物生產價值X9，土地墾殖率X10這3個指標用于反映農業生產活動對土壤侵蝕的影響[36]。

2.6 熵權TOPSIS

熵權TOPSIS法是一種基于多屬性問題的統計方法。首先利用熵權法確定各指標權重，再根據逼近理想值的思想，比較各指標與正、負理想解的接近程度進行方案的優劣排序，從而更為客觀地反映評價對象的水平[37]。

設共有m個評價對象，每個評價對象有n個評價指標。設X=(xij)m×n為由各區域各指標組成的矩陣，其中xij表示第i(i= 1, 2, …,m)個區域的第j(j= 1, 2, …,n)個指標值[38]。記xj為矩陣X的第j列。熵權 TOPSIS的具體分析步驟如下：

(1) 數據規范化。數據規范化處理有利于消除各指標量綱差異對計算結果準確性的影響，計算如下：

(9)

(10)

式中：yij為指標標準化后的值；maxxj、minxj分別為同指標下所有樣本的最大值和最小值。

計算輸出熵：Ej=E(yj)/lnmj=1, 2, …,n

(11)

計算指標的差異度：dj=1-Ejj=1, 2,…,n

(12)

(13)

(3) 構造加權規范化矩陣V?；?2) 中構造的熵權，對(1) 規范化后的數據進行加權，構造如下加權規范化矩陣：

(14)

式中：V為評價矩陣;wmn表 示第i個指標第j年的原數值；ymn表示第m個指標第n年的權重。

(4) 確定正/負理想解。正/負理想解是理想的最佳/最劣方案，基于第(3) 步，正理想解V+和負理想解V-被定義如下：

(15)

(16)

式中：V+表示正理想解；V-表示負理想解；maxvij表示不同指標的最優解；minvij表示不同指標的最差解。j∈J表示第j年的指標規范后的數據值集合J。

(17)

式中：i=1, 2, …,m。

(6) 計算相對貼近度Ci

相對貼近度Ci的大小可以反映評價對象當前狀態與其最優狀態的貼近程度。計算如下：

(18)

2.7 障礙因素診斷模型

土壤侵蝕風險評價的目的在于知現狀謀未來。為此，本研究建立土壤侵蝕風險障礙因素診斷模型[39]，診斷土壤侵蝕風險障礙因子，并提出相應的改進策略。

(19)

式中:Ni為指標障礙度;Mi為指標貢獻度,值為熵權法修正后指標層第i項指標綜合權重;Si為指標偏離度;Xi為第i項指標歸一化值,Si=1-Xi。Ni數值越大,說明該項指標對降低土壤侵蝕的阻礙作用越大。

3 結果與分析

3.1 土壤侵蝕時間變化特征

基于CSLE模型計算得到湘中紅壤區2000—2015年土壤侵蝕模數。2000—2015年湘中紅壤區土壤侵蝕量顯著減小(圖1)，平均侵蝕模數從2000年的968.98 t/(km2·a)下降到2015年的482.09 t/(km2·a)，約下降了49.75%。從不同侵蝕強度等級來看，2000—2015年湘中紅壤區土壤侵蝕主要以微度和輕度侵蝕為主。其中，微度侵蝕面積占總侵蝕面積的比重呈上升趨勢，2015年和2000年相比，侵蝕面積占比約增長了27.50%；而輕度侵蝕、中度侵蝕、強烈侵蝕、極強烈侵蝕、劇烈侵蝕的面積占比呈現不同程度的下降趨勢，輕度侵蝕面積占比減少最大，減少率為22.70%。這與2000年以來退耕還林工程實施中更加注意植被保護和恢復，以及水土保持資金投入的增加有關[8，40]，因為現有研究表明“退耕還林”政策的實施能有效降低極端降雨對土壤的侵蝕，能夠提升研究區的水土保持效益[40-41]。

圖1 2000-2015年土壤侵蝕時間變化

3.2 土壤侵蝕空間變化特征

根據2000—2015年湘中丘陵區不同侵蝕強度等級的空間分布圖(圖2)，可以看出15 a來土壤侵蝕強度在空間分布上有顯著差異，高值區主要集中在湘中丘陵區的西南部，主要是由于該區域位于湖南省的羅霄山脈地段和雪峰山脈地段，地形以山地為主，海拔多在1 000 m以上，且暴雨強度大，多年平均降水量在1 350 mm左右，易引發崩崗，造成較高的土壤侵蝕危險性。同時，羅霄山脈地段礦產資源豐富，是湖南省重點開發區，城鎮化率高，人口密集，且78.27%的區域人口密度高于平均值，70%以上的區域植被覆蓋率低于平均值，高強度的人為活動和較低的植被覆蓋率加劇水土流失。而2000—2015年，土壤侵蝕在空間上均以微度侵蝕(占土壤侵蝕總面積的54%以上)為主，主要分布在湘中紅壤丘陵區的西部，2015年、2000年相比，微度侵蝕的空間分布面積約增加50.77%，輕度、中度、強烈、極強烈侵蝕的空間分布面積約減少了162.57%，145.24%，57.82%，54.99%，54.97%，這離不開水土流失治理措施的采取和落實。從58個縣(市、區)的土壤侵蝕模數看，2000—2015年，有18～20個縣(市、區)的平均土壤侵蝕模數高于平均值，最高的是漣源市(婁底)和新寧縣(邵陽)，最低的是祁陽縣(永州)，這主要是由于婁邵丘陵區植被十分稀少，加上人為的陡坡墾殖，導致土壤遇水極易發生崩塌和溝蝕。

圖2 2000-2015年湘中丘陵區不同侵蝕強度分布

3.3 環境干擾對土壤侵蝕的影響

在選取的10個環境變量中，信息熵值均在0.85以上，說明自然和人為干擾系統的無序度較高(表2)。在人為干擾維度中，發現2000—2015年對湘中紅壤區土壤侵蝕影響最大的是人口密度X6(0.296 7)、食物生產價值X9(0.176 9)和人均GDPX8(0.154 3)，在自然干擾維度中， >15°坡度面積比X5(0.115 2)和地表起伏度X1(0.090 9)對土壤侵蝕的影響最大，這與蔡卓杰等人在探究廣西人類活動對土壤侵蝕的影響中得到的結論類似[22]。這主要是由于人是社會經濟活動的主體，隨著城鎮化的不斷擴張，人口增長、人口密度增大，人類對自然環境和資源的干擾增強，因此人口密度對湘中丘陵區土壤侵蝕影響是最大的。但總體來講，農村人口在總人口中仍然占有相當大的比重，為獲取生產生活資料和提高食物生產價值，即使在丘陵地形較為限制的條件下，仍然會在>15°坡耕地上進行農業生產活動，這樣會進一步增加人為活動對土地的擾動，影響土壤侵蝕。這與黃棟等人在江西省社會經濟因素對區域土壤侵蝕的影響中得到的結論相似[13]。

根據風險等級劃分標準，將土壤侵蝕風險相對貼近度劃分為4級(圖3)，分別為較大風險區、一般風險區、較小風險區和微小風險區。其中，較大風險區和一般風險區共包括39個縣(市、區)，主要分布在湘中紅壤丘陵區的中部偏南地區，約占總縣(市、區)數量的67.25%，主要分布在湘中紅壤丘陵區的東部，這是人為和自然因素交互作用導致。一方面，該區域暴雨強度大，容易引發崩崗和土壤流失；另一方面，該區域農業活動密集，農業生態系統服務價值低[26]，這使得坡耕地、經濟林下水土流失嚴重[42]。因此，該區域應大力推廣水土保持型經濟農業的發展，在保證居民收益的同時促進生態防護，改進農業技術，完善農業開發的配套基礎設施，實施農業精細化管理，優化生態農業環境，如通過施用有機肥等土壤改良劑提高土壤肥力，修復土壤[43-44]，降低水土流失易發性，提高生態系統穩定性，實現經濟發展與環境保護的雙贏目標。

表2 環境干擾系統各指標的權重

圖3 土壤侵蝕風險等級區間劃分

3.4 土壤侵蝕風險障礙度診斷

依據障礙診斷模型，對 2000—2015年土壤侵蝕風險準則層障礙度進行排序(表3)，發現人為因素>自然因素。自然和人為障礙度均值分別為21.64%和78.36%，人為障礙度對土壤侵蝕的影響是自然障礙度的3.62倍。從指標層來看，障礙度排名位于前6位的指標由高到低依次排序為X6，X8，X9，X5，X7，X1，即將人口密度、人均GDP、食物生產價值、>15°坡度面積比、水土協調度、地表起伏度其作為本研究土壤侵蝕風險的主要障礙因子。全球范圍的研究表明，土地利用/覆蓋變化引起的土壤退化，導致全球土壤侵蝕面積增加了大約 60%[45-46]，并且人類活動對土壤侵蝕的影響往往會高于氣象因素[47-48]，而該結論仍然適用于湘中紅壤低山丘陵區，即人口密度、人均GDP、食物生產價值等人類活動因子對土壤侵蝕的障礙是要高于>15°坡度面積比等自然因子的。

表3 湘中紅壤丘陵區土壤侵蝕風險障礙度及排序

從58個縣(市、區)的障礙度來看(圖4)，X1—X10的指標障礙度中，有44.83%～74.14%的縣(市、區)低于平均值。X5和X8的障礙度最高區域分別是株洲市的蘆淞區和邵陽市的北塔區，障礙度分別為0.09%和0.23%，而X1，X2，X3，X4，X6，X7，X9和X10的障礙度最高區域是衡陽市的南岳區、衡南縣和石鼓區，障礙度介于0.00%～0.56%，這主要是由于該區域主要位于湘江流域中游地段，耕地面積約占總面積的40.8%，農業生產活動密集，農業人口占比大，土地墾殖率和食物生產價值較高。同時，該區域地處衡邵陽丘陵盆地，受山脈的阻擋，是典型的少雨區，在發展經濟和保護生態的權衡過程中，更多注重進行城鎮開發、礦產資源開發、交通建設等人類活動發展經濟，較少對裸地等土地利用類型采取植樹種草和礦山修復等生態保護活動，導致林草覆蓋率較低[8]，生態環境逐步惡化，這些均構成了土壤侵蝕的主要障礙。

圖4 指標障礙度最高區域空間分布和低于平均值的縣區數量

4 結 論

2000—2015年湘中低山丘陵區土壤侵蝕以微度侵蝕為主，面積占比在50%以上；土壤侵蝕流失量呈減小趨勢，約下降了49.75%；土壤侵蝕強度和風險在空間上有顯著差異，高值區主要集中在湘中丘陵區西部和南部；土壤侵蝕主要是由人為干擾引起的，其貢獻率為73.76%，是自然干擾障礙的3.62倍。未來應遵循自然地理格局，堅持自然恢復為主，避免過度人為干擾，依土壤侵蝕程度分區采取科學的水土保持措施。研究結果可為國土空間生態修復和水土保持規劃提供借鑒。