基于土壤粒度和大风日数的风蚀风险预报

蒙仲举，高永，王淮亮，任晓萌

（1. 内蒙古农业大学生态环境学院，中央与地方共建风沙物理重点实验室，呼和浩特 010019；2. 河北省水利技术试验推广中心，石家庄 050061；3. 内蒙古气象科学研究所，呼和浩特 010051）

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基于土壤粒度和大风日数的风蚀风险预报

蒙仲举1，高永1，王淮亮2，任晓萌3

（1. 内蒙古农业大学生态环境学院，中央与地方共建风沙物理重点实验室，呼和浩特 010019；2. 河北省水利技术试验推广中心，石家庄 050061；3. 内蒙古气象科学研究所，呼和浩特 010051）

学科：农业工程

推荐专家：魏秀菊编审（中国农业工程学会）

推荐论文：蒙仲举，高永，王淮亮，等. 基于土壤粒度和大风日数的风蚀风险预报［J］. 农业工程学报，2015，31（6）： 186-192

·专家点评·

该文对风蚀风险的评价做了有益的探索。该文选取内蒙古中西部的吉兰太戈壁、乌兰布和半固定沙地、毛乌素沙地、武川农田和希拉穆仁草原5种典型风蚀试验区，基于数字图像技术，获取地表不可蚀颗粒含量，结合地区大风日数资料，建立了一种较为简单的土壤潜在风蚀风险指数方程，验证结果表明，土壤潜在风蚀风险方程所得结果与实际情况吻合，与人类活动关系最为密切的农田、草原土壤潜在风蚀风险最高。

该研究以非接触不破坏地表的方式获取退化地表不可蚀颗粒含量，实现了非接触长期定点监测，对地表粗粒化过程进行量化判读，预测潜在风蚀风险能力，具有方便、快捷，操作简单等优点，尤其是在干旱、半干旱植被稀疏地区，可以实现小尺度精确判读。此外，对于中国面积广大、种类各异的荒漠化土地，模型还需不断改进和完善，以实现在更广范围内的应用。

0　引言

风蚀是干旱、半干旱地区突出的生态环境问题之一，极易引发土地荒漠化和贫瘠化等土地退化［1-3］，造成农田、草地生态系统生产力下降［4-6］，直接威胁人类赖以生存的生态环境。风蚀、潜在风蚀土地还是重要的沙尘源，严重影响空气质量。土壤风蚀预报是以风蚀动力过程和影响因子为基础，采用模型来估算风蚀强度，是用定量函数来表示风蚀过程中各因子的作用及其定量关系［7］。早期较出名的有侵蚀分析模型（texas erosion analysis model，TEAM）、风蚀经典模型（wind erosion equation，WEQ）。20世纪80年代中期至今，众多学者应用风洞模拟结合大量田间试验研究，对土壤风蚀模型中的关键参数进行了补充和完善，修正风蚀方程（revised wind erosion equation，RWEQ）在继承WEQ模型的基础上，采用土壤因子、作物残留因子，地表粗糙度和气候因子对模型进行了改进和发展［8-10］；国内以董玉祥［11］为代表的危险度指数模型（soil desertification hazard，SDH），邹学勇的基于风蚀动力学理论土壤风蚀模型（dynamic model of soil wind erosion model，DMSWE）［4］，董治宝［12］的土壤风蚀量方程，采用土壤不可蚀颗粒因子（＞1.00 mm）作为主导因子尝试建立风蚀方程，对内蒙古后山地区农田风蚀量进行了估算，但在野外实际操作过程，粗化层厚度难以确定会导致结果误差较大。随着信息技术的发展，梁海超、于国茂等［13-14］采用地理信息系统技术，结合层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）建立了内蒙古土壤风蚀危险程度评价模型。李玉宝［15］从风蚀监测角度出发，提出了一套半干旱地区风蚀评价指标体系和制图方法。但现有评价方法多局限于理论层面和大尺度范围，评价指标繁杂，周期长。风蚀预报模型系统（wind erosion prediction system，WEPS）［4］应用计算机技术将常用的7个风蚀影响因子以子模型的形式表达，被认为是目前最完整、手段最先进的土壤风蚀模型，然而，模型计算复杂，实际应用非常困难。

土壤可蚀性因子是风蚀风险评价的核心要素，通常用土壤砂粒、粉粒和黏粒含量，以及CaCO3和有机质含量等指标表达，但是由于土壤各指标在模型中交叉出现，无法排除各因素之间的影响［16］。内蒙古地区属温带大陆性气候，地貌类型多样，土壤风蚀在荒漠、荒漠草原、耕地等均有发生。为了对该区域未来土壤风蚀程度进行评价、预测，笔者选取吉兰太戈壁、乌兰布和沙漠、毛乌素沙地、阴山北麓沙化农田和荒漠草原5种典型风蚀地表，选取表征风蚀沙化的不可蚀颗粒为关键指标，运用数字图像技术获取地表颗粒，克服了传统土壤取样导致的误差，结合当地大风日数资料，尝试建立简易风蚀风险指数方程对风蚀地表进行量化判读，并对该方法的适用性进行讨论。旨在为干旱区荒漠化监测、评价提供理论依据，丰富和完善土壤风蚀理论与技术体系。

1　研究区域和方法

1.1试验地概况

遵循地带性原则，考虑到后期验证具有较好的代表性，选取内蒙古中西部干旱、半干旱地区典型风蚀地表（图1），分别为：吉兰太戈壁、灌丛地：位于吉兰太盐湖人工封育防护带北侧（39°47.947′N，105°40.081′E，海拔1039 m），地势平坦，裸露戈壁样地内无大型植物；灌丛样地平行位于戈壁样地东侧400 m，灌丛群落以天然沙冬青为主，沙堆呈半球状，植株冠层与其下沙堆投影几乎重合，沙堆整体高度为1.35 m。乌兰布和灌丛样地：位于磴口沙漠林业实验中心第一林场西北侧，（40°09′～40°57′N，106°9′～107°10′E）。以风沙土为主，样地内分布优势植物主要有油篙（Artemisia arenaria DC.）、旱蒿（Artemisia xerophytica Krasch.）、白刺（Nitraria tangutorum）等。毛乌素沙地流动沙丘：乌审旗治沙站附近的一处流沙分布区（108°50′E，37°42′N），隶属于鄂尔多斯市乌审旗。以非地带性的风沙土为主，植被盖度不足5%。希拉穆仁草原：行政区划隶属于包头市达茂旗的希拉穆仁镇（111°11′～111°12′E，41°03′～41°25′N）。研究区土壤整体上属沙壤土，土壤厚度大多0～30 cm，本研究主要以弃置的旅游区为中心取样。武川农区：阴山山脉中段大青山北麓农耕区，隶属内蒙古自治区呼和浩特市武川县管辖（40°47′～41°23′N，110°31′～111°53′E）。属于农牧交错过渡带，地表有明显沙化特征，选取2种类型，玉米耕地和弃耕5 a的撂荒地。

1.2样地设计

风蚀量的野外调查结果仅具有局部意义，难以代表整个区域［17］。根据实际情况，5个不同区域共细化为9类样地，所研究样地主风向均为西北风，每个样地中选择一固定点标记作为基点（0，0），以此基点作为起始点，用GPS和100 m测绳定点，向北、向东交错式均匀布设采样点1301个，样方行间距10 m×5 m，总取样面积250 m×250 m。同时，考虑到颗粒空间异质性，对于特殊点状干扰因子（希拉穆仁草原旅游点、沙冬青灌丛、油蒿灌丛、旱蒿灌丛、白刺灌丛）增加样方，以灌丛（旅游点）为中心，以此为中心分别向西北、西南、东北、东南布设4条样线，每条样线长100 m，各样点之间间隔10 m（图2）。

1.3地表颗粒提取

社会发展至今，包容度越来越高。“双十一”呼啸而至，码商百舸争流，无论是否买家，都应该放下一切与这个时代不再契合的观念，用自身的体验来打量“双十一”，寻找它的意义。

土壤风蚀过程是可蚀性颗粒的损失和原地表不可蚀性颗粒的聚集过程［18］。Chepil［19］将粒径大于0.84 mm者称为不可蚀颗粒，中国科学院课题组将北京平原大于0.8 mm的沙粒定为不可蚀颗粒，董治宝等［12］发现内蒙古后山地区的不可蚀颗粒为粒径大于1.00 mm颗粒。课题组基于前期数字图像采集地表颗粒研究和室内传统粒径分析发现，风蚀前后地表半可蚀颗粒（0.42～0.84 mm）、不可蚀颗粒（＞0.84 mm）的相对含量发生明显变化［20］。因此，本试验对0.42≤d≤0.84 mm的半可蚀颗粒和d＞0.84 mm的不可蚀颗粒进行分析。按照式（1）对不同径级壤颗粒的大小进行换算，各径级颗粒的百分含量通过式（2）计算。

地表颗粒信息采用数字拍照技术获取［20］，考虑到太阳高度角的影响，用自制黑色遮光布遮挡使拍摄样方全部位于阴影中，保证样方各角度光照均匀；将定制好的矩形标尺框置于样点，框尺控制范围300 mm×200 mm，采用Canon EOS5D-MarkII数码相机架设三脚架进行拍摄，相机镜头垂直地表74 cm，每样地连续重复拍摄5张并编号备用。后期利用ERDAS IMAGINE9.0软件，对图像进行分类、矢量化，获取颗粒对应的面积信息数据（图3）。

1.4风蚀方程建立

以往研究多是通过气候因子来建立风蚀方程，直到“粒度对比分析法”提出，以土壤作为主导因子建立风蚀量方程（式3）［12］。

式（3）中，引入不可蚀含量P作为风蚀程度的量化指标。同一土体风蚀前后的变化实质是土壤可蚀颗粒的迁移，地表可蚀性颗粒与不可蚀性颗粒的相对含量变化可以反映风蚀量的多少。对于风蚀事件的发生，如果仅考虑起始，利用土壤粒度前后差值计算风蚀量是可行的［21］。事实上，风蚀的前后界定是相对的，对于定点样地，可以认为每一次风蚀结果是下次风蚀的起始。将风蚀过程分为若干阶段，当风蚀发生，首先移动的是高度可蚀颗粒，之后是半可蚀颗粒，不可蚀颗粒作为地表稳定存在的残留信息，其相对含量大小可以用来表征土壤抗风蚀指数。正常地，地表3种颗粒（高度可蚀＜0.42 mm，半可蚀0.42≤d≤0.84 mm，不可蚀＞0.84 mm）共存，3种颗粒的配比决定其力学性质与强度，最终影响风蚀强度。假想土壤颗粒全部为高度可蚀，土壤极易风蚀，定义为无抗风蚀能力（0）；全部为半可蚀颗粒，抗风蚀能力中等（50%）；全部为不（难）可蚀颗粒，抗风蚀能力强（100%）。实际过程地表抗风蚀能力可取值0～100%，根据划分等级，基于不同颗粒在表征抗风蚀能力的贡献能力，赋予半可蚀颗粒权重为50%，不可蚀颗粒为100%，建立简易抗风蚀指数方程（式4）。

由式（4），100-R则为土壤可蚀度。对于研究区，地表风蚀集中发生在2－4月，地表植被及降水等因素对土壤风蚀的影响极低。风力条件是该区发生潜在风蚀风险的主导条件，而大风日数（≥17.2 m/s风速）的天数与沙尘灾害发生频次具有明显正相关关系［22-23］。本研究引入当地风信资料的大风日数，将大风日数量纲化，除以365，转换成年大风指数（阈值0～1），建立土壤潜在风蚀风险方程（式5）。

2　结果与分析

2.1不同地区土壤抗风蚀能力

土壤抗风蚀性指的是土壤抵抗风力对其机械破坏和推移、搬运的能力，与土壤的机械组成、有机质含量、土壤的结构特征等密切相关。将对应的土壤不可蚀颗粒含量数据代入式（4），计算得到不同地区抗风蚀指数。不同样地之间抗风蚀能力存在明显差异（图4），其中，位于阿拉善荒漠东缘吉兰太地区的裸露戈壁平均抗风蚀指数最大为91.4%，该区年降水量不足100 mm，土壤风蚀作用强烈，地表粗粒化程度高，一定程度上，覆盖在地表的粗粒径颗粒表现出较强的抗风蚀效应。考虑到边界效应，沙冬青灌丛样地平行位于戈壁样地东侧400 m，由于灌丛的降尘截留作用，导致灌丛样地细物质含量相对较多；沙冬青灌丛沙堆高度可蚀颗粒的含量由灌丛边缘向外呈减少趋势；不可蚀颗粒的含量由灌丛边缘向外呈增加趋势［24］，土壤颗粒的空间尺度分布差异直接导致研究样地抗风蚀指数产生差异，体现为群落上风向有较强的抗风蚀能力，周边及背风区土壤可蚀性较强，与地表颗粒特征分布规律一致。对乌兰布和沙漠样地，选取了油蒿、旱蒿、白刺3种典型灌丛群落进行小尺度研究，抗风蚀能力大小表现为旱蒿样地＞油蒿样地＞白刺样地。毛乌素沙地样地位于综合整治开发中心治理范围外南侧，植被盖度不足 5%，主要分布新月形沙丘，风成沙物质颗粒细，抗风蚀指数仅为13.40%，极易起沙。位于阴山北麓的农牧交错带，典型的耕作农田，频繁的翻耕导致地表细物质保持较高水平，土壤抗风蚀能力较低为29.40%；弃耕地在长期自然风蚀的作用下，细颗粒逐渐减少，因此抗风蚀能力高于耕地。对草原的风蚀评价，以旅游区为中心采样，该区域平均抗风蚀指数45.20%，抗风蚀指数以旅游点为中心逐渐降低，变异程度较强。

2.2不同类型土壤潜在风蚀风险指数

目前通用的风蚀模型中，将风力强度列为其中一个重要因子，风力强度在风蚀危险性评价中被赋予不同的含义［16，23］。根据实际情况，本研究以大风日数作为风力强度因子。样地中，吉兰年大风日数最多，为34 d，位于农牧交错带的农田和沙化草原均为30 d，毛乌素沙地19.2 d，乌兰布和沙漠15.5 d。根据式（5）得不同类型样地之间土壤潜在风蚀风险指数，与抗风蚀能力相对应，吉兰太裸露戈壁风蚀风险指数最低。乌兰布和沙漠样地的风蚀风险指数与抗风蚀能力变化趋势相对应，抗蚀能力越强，风蚀风险越低。值得一提的是，5个样地中风蚀风险最大的是位于武川的农牧交错区域，并不是地表颗粒更为松散细腻的毛乌素地流动沙丘。图5可看出，翻耕地风蚀风险指数为5.80%，弃耕地为5.29%，草原旅游区为4.70%，均高于毛乌素流动沙丘（4.56%），造成这种差异一方面源于地区之间不同的风力条件，毛乌素沙地年平均大风日数为19.2 d，明显少于武川农区30 d，另一方面由于农区和草原旅游区人为扰动频繁，地表松散，而单一的流沙表面多次风蚀后会形成较为稳定的侵蚀基准面。

3　讨论

抗风蚀能力指数是一个地区土壤抵御风蚀的诊断指标，同时也反映出地表侵蚀退化阶段［25］。实际应用中，对可能风蚀或者正在风蚀的土壤进行预测、作出风险性评估显得更为重要。董玉祥［11］依据联合国标准，建立了沙漠化灾害危险度综合评价模型，得出了值域为0～100的沙漠化灾害危险度指数（Model Hazard Desertification），将中国北方划分为15个危险区。以此标准，所研究的5个区域均属于中度灾害危险区，本文基于数字图像信息提取技术，以内蒙古典型戈壁、沙地、草地和农地为研究对象采集了510个斑块的数字图像和对照土样，与传统筛分法相比，该技术在提取地表（0～3 mm）得到的粗颗粒信息和土样筛分数据具有较好的直线相关，相关系数达0.94。

一个成功的模型应该适用于不同的区域和地表类型。国际上还没有针对草地、耕地、流沙地等类型的统一土壤风蚀模型，关于荒漠化评价，沙漠化程度同属于一个等级的区域，难以量化其程度。国际上一般用“土壤可蚀性”表达表土易风蚀性，陈智［26］选取黏粒、沙粒、CaCO3等土壤指标，根据潜在可风蚀性EF（erodible fraction，%）得出传统耕作农田＞退化草地＞保护性耕作农田＞无退化草地，本文参照董治宝提出的的不可蚀颗粒含量，得出土壤潜在风蚀风险指数耕作农田＞退化草原＞流沙地＞乌兰布和沙漠＞戈壁。

本研究以非接触不破坏地表的方式获取退化地表不可蚀颗粒含量，实现了非接触长期定点监测，对地表粗粒化过程进行量化判读，预测潜在风蚀风险能力，具有方便、快捷，操作简单等优点，主要适用于干旱地区地表裸露、地势平坦、土体松散的风沙土、沙质壤土。对于中国面积广大、种类各异的荒漠化土地，还需要在今后结合野外传统采样，不断改进和完善模型，实现在更广范围内的应用。

4　结论

土壤风蚀是地表粗粒化的过程。采用数字图像处理技术，提取地表土壤半可蚀颗粒（0.42≤d≤0.84mm）不可蚀颗粒（＞0.84 mm）信息，作为主导因子建立土壤抗风蚀指数方程，能直观地对土壤风蚀程度进行量化、表征，风蚀严重地区，地表粗颗粒含量多，抗风蚀指数较高。

基于粒度特征，结合当地大风日数建立的土壤潜在风蚀风险指数方程，参数少，应用简便。尤其是在干旱、半干旱植被稀疏地区，可以实现小尺度精确判读。内蒙古5个样地的潜在风蚀风险指数表现为：农田（5.80%）＞弃耕地（5.29%）＞退化草原（4.70%）＞流沙地（4.56%）＞乌兰布和沙漠灌丛地（3.12%）＞戈壁（1.25%）。