基于2009—2018年径流小区观测数据的武汉市土壤侵蚀因子定量评价

韩 旭,田 培,*黄建武,王珂珂,王瑾钰,刘目兴,潘成忠

1 华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室,武汉 430079

2 华中师范大学城市与环境科学学院,武汉 430079

3 北京师范大学水科学研究院,北京 100875

土壤侵蚀是引起土地退化、洪涝灾害等环境问题的重要原因之一[1],严重威胁生产生活和生态安全[2]。据《2018年湖北省水土保持公报》,湖北省土壤侵蚀面积为32520.16 km2,占其国土面积的17.51%。湖北省武汉市位于长江中游,处于桐柏山大别山国家级水土流失重点预防区与幕阜山省级水土流失重点治理区之间的过渡地带。据《2018年武汉市水土保持公报》,武汉市土壤侵蚀面积为961.42 km2,占其国土面积的11.22%,土壤侵蚀问题不容忽视。因此,开展武汉市土壤侵蚀影响因素的系统化定量评价研究,识别关键因子,对该区域土壤侵蚀防控及长江中游生态安全具有重要意义。

自然降雨条件下野外径流小区观测法是定量评价土壤侵蚀影响因子的重要方法[3- 4]。近年来,国内外学者通过构建不同地区长观测年限、多径流小区、大数据量的土壤侵蚀观测数据集[5- 8],为定量研究区域土壤侵蚀影响因素、水土保持措施效益等提供了大量基础数据,有效克服了此前研究中小区数量与类型偏少及观测年份有限等问题。如Cerdan等[9]通过整理欧洲19个国家81个监测站点的2741组数据,对比了不同土地利用类型小区的土壤侵蚀模数,并估算了全欧洲的片蚀率与沟蚀率。Guo等[10]建立了中国水蚀区73个站点2838组数据的径流小区观测数据库,研究了不同地区、不同土地利用类型小区土壤侵蚀的总体特征与变异性。结合野外径流小区观测数据及通用土壤流失方程(The Universal Soil Loss Equation, USLE)是定量研究土壤侵蚀因子及构建侵蚀预报模型的重要手段[4,11- 12],部分学者在区域尺度上研究了武汉市土壤侵蚀的生态响应、时空分异规律[13- 15],但结合径流小区长期观测数据与USLE模型开展侵蚀因子定量评价的研究相对较少。周耀华等[16]基于武汉市黄陂区野佛沟径流场观测数据开展了土壤侵蚀预测研究,但该研究仅依托单一径流场的数据。张东升[17]结合GIS和RUSLE模型发现武汉市土壤侵蚀的主导因素是土地利用类型；也有研究指出与土地利用相对应的植被覆盖与管理因子(C)及水土保持措施因子(P)对USLE模型的预报精度影响较大[18],然而适用于武汉地区的C与P因子赋值方法缺乏深入研究。径流小区观测法是USLE模型中土壤可蚀性因子(K)的标准计算方法[19],但该方法在武汉地区的应用研究鲜见报道[20]。因此,利用野外径流小区观测数据,并结合USLE模型对武汉市土壤侵蚀不同影响因素开展定量评价研究亟待深入。

本文通过建立一个长观测年限(2009—2018年共10年)、多径流小区(35个)和大数据量(139组观测数据)的武汉市野外径流小区自然降雨条件下的土壤侵蚀观测数据库,并借鉴USLE模型定量评价武汉市土壤侵蚀影响因素,识别主导侵蚀因子,以期为构建基于径流小区观测数据的武汉市土壤侵蚀预报模型提供思路,并为该区域水土保持措施合理布设及侵蚀防控提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 径流小区观测数据库构建

本文汇编了2009—2018年共十年的《武汉市水土保持公报》,构建了武汉市野外径流小区土壤侵蚀观测数据库。观测数据来自武汉市黄陂区、蔡甸区、新洲区的4个水土保持监测站点(图1):蔡店站(土石山区花岗岩红壤)、磨盘山站(黄棕壤)、西湖站(黄棕壤、棕红壤)和燕子山站(黄壤),共35个径流小区。这些站点所在区域均属于亚热带季风湿润区,降雨集中在6—8月。纳入本文分析的共139组观测数据,如表1所示；这些数据在坡度、侵蚀性降水量、面积和年份上的分布如图2所示。

图1 武汉市水土保持监测站地理位置

表1 径流小区布设情况及土壤侵蚀观测样本量

图2 径流小区观测数据分布

1.2 参数计算方法

(1)土壤侵蚀模数(SL)

土壤侵蚀模数(Soil Loss, SL)是单位面积土地在单位时间内发生的土壤侵蚀量。按照一定标准对径流小区观测数据进行分类统计,为消除不同小区之间面积差异造成的影响,以小区面积为权重计算出的土壤侵蚀模数平均值作为该类型小区的土壤侵蚀模数。

(2)坡度因子(S)

USLE方程表达式[21]为:

A=R×K×LS×C×P

(1)

式中,A为土壤侵蚀模数,单位为t hm-2a-1；R为降雨侵蚀力因子,单位为MJ mm hm-2h-1a-1；K为土壤可蚀性因子,单位为t hm2h-1hm-2MJ mm；L为坡长因子,无量纲；S为坡度因子,无量纲；C为植被覆盖与管理因子,无量纲；P为水土保持措施因子,无量纲。

鉴于本研究涉及的所有径流小区的坡度均在5°—25°之间,故使用刘宝元等[22]提出的坡度因子公式进行转化。

(2)

(3)侵蚀性降水量因子(EP)

侵蚀性降水量(Erosive Precipitation, EP)指每年所有引发土壤侵蚀的降水事件的降水总量。本文用侵蚀性降水量因子EP代替USLE方程中的降雨侵蚀力因子R。

(4)改进的土壤可蚀性因子(K′)

USLE模型中的土壤可蚀性因子K指单位降雨侵蚀力在标准小区所能引起的土壤侵蚀量[23],径流小区测定法直接从土壤可蚀性的定义出发,是土壤可蚀性因子的标准测定方法[19]。若目标小区为标准小区,则K直接由土壤侵蚀模数除以降水侵蚀力因子得到；但若观测小区不是标准小区,则需要将观测资料订正到统一的标准条件下[24]。杨欣等[20]基于非标准径流小区观测资料对全国不同类型区土壤可蚀性因子进行了计算,将非标准小区的坡度、坡长统一订正到了22.13 m坡长和5°坡度的标准小区条件下,计算公式如下:

(3)

式中,各符号含义同公式(1)。本文借鉴此方法并结合研究区实际情况,以侵蚀性降水量EP代替降雨侵蚀力因子R,以坡度S代替地形因子LS,以土壤侵蚀模数的缩写SL代替A,以“改进的土壤可蚀性因子(K′)”代替USLE模型中的K,计算公式如下:

(4)

若计算某一类型小区的平均K′,则可表示在该地表覆盖类型下土壤对侵蚀的敏感性,使用小区面积作为权重进行加权平均得到,计算公式如下:

(5)

式中,K′为改进的土壤可蚀性因子,单位为t km-2a-1mm-1；SLi为土壤侵蚀模数,单位为t km-2a-1；EPi为侵蚀性降水量,单位为mm；Si为坡度因子,无量纲；ai为小区面积,作为权重,单位为m2。

该方法可将非标准小区的坡度和坡长修正为统一条件,但未对土地利用方式和水土保持措施进行修正。理论上,土壤可蚀性因子K应由土壤本身性质决定[25],但不同地表覆盖条件对土壤性质也有重要影响[12],如作物根系会影响土壤结构,耕作方式会影响土壤紧实程度等。故本文的K′因子不仅仅代表土壤本身性质对土壤可蚀性的影响,还考虑了不同径流小区土地利用方式和水土保持措施的差异性对K′取值的影响。

(5)植被覆盖与管理因子(C)与水土保持措施因子(P)

在USLE中,用C与P因子共同衡量地表覆盖对土壤侵蚀的影响,其含义分别为有植被覆盖和实施水土保持措施地类的侵蚀量与相同条件下裸地之比[18]。本文将C与P因子合并计算,涉及实施水土保持措施的径流小区时采用P因子,反之则采用C因子。考虑到各小区的坡度存在差异,故参考前文对K′因子的修正方法,将各小区的土壤侵蚀模数修正到统一的标准坡度条件下:

(6)

计算不同土壤类型裸地小区的平均土壤侵蚀模数SL,结果表明,土石山区花岗岩红壤裸地小区的平均SL为56.28 t km-2a-1mm-1,黄棕壤为280.46 t km-2a-1mm-1,红壤为921.95 t km-2a-1mm-1,黄壤为694.62 t km-2a-1mm-1。再将每个小区的SL′除以对应土壤类型裸地小区的平均SL,得到该小区的C(P)[4]。若计算某一类型小区的平均C(P),则使用小区面积作为权重进行加权平均得到。公式如下:

(7)

式中,C、P因子均无量纲；SLi′是修正为统一标准坡度后的土壤侵蚀模数,t km-2a-1；SLBare Land为对应土壤类型裸地小区的平均土壤侵蚀模数,t km-2a-1；ai为小区面积,m2,作为权重。

(6)土壤侵蚀削减率(SLRR)

土壤侵蚀削减率(Soil Loss Reduction Rate, SLRR)指地表覆盖对裸地土壤侵蚀量的削减比例,能够反映指定作物、植被或水土保持措施的水土保持效益[26]。通过计算指定类型小区与同类土壤裸地小区的土壤侵蚀模数,得到对应土壤侵蚀削减率,公式如下:

(8)

式中,SLRR为土壤侵蚀削减率,无量纲；SLLand Use为某土地利用类型小区的土壤侵蚀模数,t km-2a-1；SLBare Land为裸地小区的土壤侵蚀模数,t km-2a-1。

1.3 统计分析方法

本文在数据分析过程中主要采用了求均值、可视化对比等方法分析不同因素对土壤侵蚀的影响,采用person相关分析、线性拟合、幂函数拟合等方法建立SL与S、EP之间的定量关系,具体在SPSS 25、origin 2018和Excel 2016中完成。

2 结果与分析

2.1 植被覆盖与管理因子C

根据水利部发布的土壤侵蚀强度分级标准[27],裸地小区属于中度侵蚀等级,经济林、草地和耕地小区属于轻度侵蚀等级(图3)。与SL不同,4种土地利用类型小区的EP并无太大差异,而K′的相对大小则同SL基本一致(表2),表明不同土地利用类型小区土壤对侵蚀的敏感性不同。另外,耕地、草地、经济林和裸地小区的C因子分别为0.23、0.33、0.51和1.00。

表2 不同土地利用类型小区土壤侵蚀观测数据及因子取值

图3 不同类型径流小区的土壤侵蚀模数

在耕地和经济林两种土地利用类型下,分别划分了4种作物类型和9种植被类型,大多数作物/植被类型小区属微度侵蚀等级(<500 t km-2a-1),在红壤区的容许流失量以内(图3)。轻度侵蚀等级包含田七、花生、红薯和桂花,中度侵蚀等级内仅有梨树和桔树。在经济林中,梨树和桔树会造成极大的土壤侵蚀,而板栗仅有的18.71 t km-2a-1的SL。表3显示,对土石山区花岗岩红壤而言,板栗的侵蚀削减率最高(93%)、茶树最低(68%)。对黄棕壤而言,人工次生林的侵蚀削减率最高(96%),草地最低(28%)。对棕红壤而言,草地的侵蚀削减率最高(96%),田七最低(69%)。

表3 不同作物/植被类型小区的土壤侵蚀削减率/%

2.2 水土保持措施因子P

4个实施水土保持措施的小区(共33组样本)均位于黄陂区蔡店站,土壤类型为土石山区花岗岩红壤,小区坡度均为15°。图4显示二者EP相差不大,但实施水土保持措施小区的SL和K′值却显著低于未实施小区。

图4 有、无水土保持措施的径流小区观测数据对比

如表4所示,茶树植物篱的SL最高,其次是石坎梯田和紫穗槐植物篱,草带植物篱最低,且均属微度侵蚀等级。不同水土保持措施之间的EP无明显差异,而K′值的大小关系与SL一致,可见草带植物篱的水土保持效益最好。

表4 不同水土保持措施小区土壤侵蚀观测数据及因子取值

2.3 坡度因子S

将小区坡度分为3个等级:A(0°≤坡度≤10°,n=10)、B(10°<坡度<20°,n=78)、C(20°≤坡度≤25°,n=18)。A、B、C等级小区的平均SL分别为892.07(±1198.18) t km-2a-1、911.15(±1306.73) t km-2a-1、2087.60(±1999.82) t km-2a-1,依次属于轻度、轻度和中度侵蚀等级。A、B等级小区的SL相差不大,但C等级小区的SL远高于A和B,可见当坡度超过20°时土壤侵蚀会严重加剧。

图5显示,9个不同坡度-土地利用类型组合中,侵蚀程度最高的为裸地-C,最低的为草地-A。不同坡度等级经济林的侵蚀程度相差不大,而草地土壤侵蚀程度却有较大差距。SL和坡度因子S的person相关性分析表明,对4种土地利用类型而言,二者之间均呈显著相关关系。其中裸地和草地的person相关系数分别为0.629与0.777,表现为较强的正相关；经济林为0.117,表现为极弱的正相关；而耕地为-0.460,表现为中等程度的负相关。坡度因子S是武汉市土壤侵蚀的关键因子之一,坡度对裸地和草地土壤侵蚀的影响比较强烈,而对经济林影响极弱。

图5 不同坡度-土地利用类型组合小区的土壤侵蚀模数

图6为4种土地利用类型小区坡度的正弦值(S′)和SL的线性与幂函数拟合结果,其中幂函数拟合效果更佳,裸地和草地的拟合结果较好。

图6 天然植被覆盖下土壤侵蚀模数与坡度的拟合结果

2.4 侵蚀性降水量因子EP

person相关性分析表明,对4种土地利用类型而言,EP和SL之间均呈显著正相关关系。草地和经济林的SL和EP呈现中等程度正相关；裸地和耕地的SL和EP均表现为较强的正相关。在4种土地利用类型中,耕地的SL对EP的响应最为强烈,随后依次是裸地、经济林和草地。图7分别为4种土地利用类型下的SL与EP的线性与幂函数拟合结果,两种函数拟合曲线在图像上表现出较强一致性,除草地小区线性和幂函数拟合均未通过显著性检验外,裸地、耕地、经济林的最优拟合方式分别为线性、幂函数、幂函数拟合。

图7 天然植被覆盖下土壤侵蚀模数与侵蚀性降水量的拟合结果

person相关性分析表明,对所有类型水土保持措施小区而言,其SL和EP在统计学上均有显著正相关关系。草带植物篱、茶树植物篱、紫穗槐植物篱和石坎梯田的person相关系数分别为0.814、0.765、0.782和0.765。相对于无水土保持措施小区,有措施小区的person相关系数普遍更高,其SL对EP的响应更为强烈。选择土壤类型为土石山区花岗岩红壤、EP在1000 mm以下的样本,对于实施水土保持措施小区(S=200 m2,n=10)和无水土保持措施小区(S=440 m2,n=14)的SL,当EP<500 mm时,前者的SL仅占后者的24.09%,而这一比例在500 mm

图8为4种水土保持措施下SL与EP的拟合关系,幂函数拟合效果更好。在EP较小时,茶树植物篱的SL最小,其他三种措施的SL差异不大；但当EP较大时,4种措施的SL差异明显,这说明不同水土保持措施效果的差异主要体现在其对高侵蚀性降水量所致的土壤侵蚀控制上。对SL与S和EP的二元拟合结果表明,线性拟合对于裸地、耕地和草地小区效果更优,而幂函数拟合对经济林更优(表5)。

表5 各土地利用类型土壤侵蚀模数与侵蚀性降水量和坡度之间的二元拟合方程

图8 水土保持措施下土壤侵蚀模数与侵蚀性降水量的拟合结果

2.5 土壤侵蚀主导因子识别

C(P)、S、EP因子分别与SL的person相关性分析表明,C(P)同SL的相关系数为0.631,表现为显著的强正相关；S、EP与SL的相关系数分别为0.476和0.441,均表现为显著的中等正相关。因此,植被覆盖与管理因子C和水土保持措施因子P是武汉市土壤侵蚀的主导因子,其次为坡度因子S与侵蚀性降水量因子EP。

3 讨论

3.1 不同因素对土壤侵蚀影响机制

本研究发现裸地小区的SL,K′,SL与S的person相关系数以及SL与EP的person相关系数均较高,主要是由于雨滴的击溅蚀作用和径流的冲刷作用均较其他类型小区更强烈。而在其他三种土地利用类型小区中,耕地小区的SL略低于草地小区和经济林小区,应当是耕地小区的坡度普遍较低所致,这也同该区域在坡度较陡处实施退耕还林还草的实际情况相符[28]。有研究指出,耕地土壤在降水初期的含水量较低,大量降水下渗、存蓄在土壤中致使径流较少[8]；这可能是耕地小区SL较低的原因之一,但该解释在本研究中的适用性有限,因为武汉市位于亚热带季风湿润区,其土壤含水量通常较高；且面对短历时暴雨,下渗对径流的削减有限,而一年内的土壤侵蚀量主要由少数几场大暴雨事件所致[8]。但耕地土壤在降水初期含水量较低却在耕地小区的SL与EP的相关性分析结果中有明显体现,当EP较小时,耕地土壤的蓄水作用对径流的削减十分明显,且削减程度随EP增加而减弱,因此土壤侵蚀量增加较快,故表现出4种地类中耕地的SL对EP响应最为强烈的现象。经济林小区的SL与EP的相关性较强而草地小区的较弱,主要是因为与草地相比,经济林包含林冠层、灌木层、枯枝落叶层等多重具有截留作用的结构,故其在降水初期的截留作用更为明显[29]。本研究还发现,当坡度超过20°时土壤侵蚀会显著加剧。Koulouri等[30]基于地中海的研究发现,坡度较陡时(25°左右)土壤侵蚀显著增加；与地中海气候区相比,武汉降水更为充沛且多暴雨,因此临界坡度阈值可能更低。

3.2 改进的土壤可蚀性因子K′的指示意义

考虑USLE各因子对土壤侵蚀影响时,会发现LS因子只取决于地形,R因子只取决于当地气候,且这二者同其他因子之间是互相独立的。但土壤可蚀性因子K取决于土壤性质,而土壤性质同其他因素之间却不是完全独立的,而是会受到地表覆盖影响[12]。考虑K和地表覆盖因子(C/P)对土壤侵蚀影响时,二者之间的交互作用不可忽略。因此,使用土壤理化性质测定法、仪器测定法等得到的K值虽然是由土壤本身性质直接决定,但其仍受地表覆盖的间接影响,实质上并没有完全剥离K和C/P的交互效应。

本文通过非标准径流小区实测数据计算得到的K′因子,因无法对地表覆盖条件进行订正,故K′不仅仅代表土壤性质对土壤侵蚀的影响,其代表的是由地表覆盖因素和土壤可蚀性因素共同组成的、内部存在复杂交互作用的整体。不同土地利用类型及不同水土保持措施小区K′的相对大小关系均与SL基本一致,且K′同SL之间具有良好线性关系(图9)。可见,K′在指示地表覆盖因素和土壤可蚀性因素的综合影响方面效果显著,一定程度上可为解决二者之间交互作用对土壤侵蚀影响的复杂性提供思路。杨欣等[20]利用径流小区观测资料建立了我国土壤可蚀性因子数据库,并指出积累更多观测数据有助于获取更准确的K值,本文基于径流小区实测资料开展的K′计算也可为此提供借鉴。

图9 K′因子与土壤侵蚀模数的拟合结果

3.3 不同水土保持措施效益评价

实施水土保持措施小区的K′、SL分别为0.025、82.75 t km-2a-1,均显著低于无水土保持措施小区的0.24、130.64 t km-2a-1,表明水土保持措施能显著降低土壤对侵蚀的敏感性,进而有效控制侵蚀[5,7- 8]。在中国采取水土保持措施总体上可以减少约70%的土壤侵蚀量[10]；其中,石坎梯田是防治山区侵蚀的一种常见工程措施,能够有效削减坡面产流产沙[8],然而由于造价高、易遭受洪水冲毁等原因,石坎梯田在南方丘陵山区的推广受到了较大限制[8]。植物篱作为一种效果同样显著并在红壤区应用广泛的植被措施[31],可能成为石坎梯田的合理替代措施。本研究表明植物篱表现出了明显优于石坎梯田的水土保持效益,武汉市最适宜的植物篱措施类型为草带植物篱。且植物篱措施还有着可使用的坡度范围广、控制面源污染和保持土壤养分能力强、对地貌破坏小、不易损毁及成本低等优点[32- 34]。需要指出的是,不同类型植物篱措施之间的水土保持效益有较大差异[34],因而探究当地最适宜的植物篱类型与实施模式具有重要意义。此外,有学者提出将植物篱措施同石坎梯田措施相结合[33],这也值得深入研究。

3.4 武汉市土壤侵蚀防治建议

张永利等[35]认为武汉市土壤侵蚀的重点区域在黄陂北部山区和江夏中部山区,本研究发现当坡度超过20°时土壤侵蚀会严重加剧,且坡度对裸地和草地土壤侵蚀的影响较为强烈,而对经济林影响较弱。因此针对黄陂与江夏地区20°以上的陡坡,加大荒坡治理、退草还林、植树造林等措施能有效遏制土壤侵蚀。以草带为代表的植物篱措施显示出了良好的水土保持效果与经济效益,值得在武汉及周边地区大力推广。板栗、人工次生林、草被可分别大幅削减武汉市土石山区花岗岩红壤、黄棕壤、棕红壤径流小区的土壤侵蚀模数,因此针对不同土壤类型种植合适经济作物或植被可起到良好侵蚀防控效果。本文认为武汉市土壤侵蚀主导因子为C与P,张东升[17]认为土地利用类型是武汉市土壤侵蚀主导因素；因此,优化土地利用结构、严控开山采石及滥砍滥伐行为对武汉市侵蚀治理具有重要意义。

4 结论与展望

基于2009—2018年武汉市野外径流小区长时期观测数据并结合改进的USLE模型,定量研究了坡度、侵蚀性降水量、土地利用、水土保持措施对土壤侵蚀的影响,识别了主导侵蚀因子并提出了武汉市土壤侵蚀防治建议,主要结论如下:

(1)对于不同土地利用类型小区,裸地的侵蚀模数最高(2597.57 t km-2a-1),随后依次是经济林、草地和耕地小区；(2)土壤侵蚀模数与侵蚀性降雨量、坡度之间均呈显著二元线性关系或幂函数关系；(3)板栗、人工次生林和草被分别是武汉市土石山区花岗岩红壤、黄棕壤、棕红壤小区土壤侵蚀削减率最高的作物/植被类型；(4)与天然植被小区相比,植物篱及石坎梯田措施均显著降低了侵蚀模数,其中植物篱措施的效果更优、且草带植物篱的水土保持效果最佳,表明以草带为代表的植物篱措施可以在武汉地区大力推广；(5)3个坡度等级(0—10°、10—20°、20—25°)小区的平均侵蚀模数分别为892.07、911.15、2087.60 t km-2a-1,表明坡度超过20°后土壤侵蚀严重加剧；(6)武汉市土壤侵蚀的主导因子为水土保持措施、植被覆盖与管理因子。

本文探讨了仅依靠野外径流小区观测数据开展土壤侵蚀因子定量评价的方法,并以武汉市为例开展应用研究,研究结果与当地实际情况较吻合,且可为当地水土保持措施合理布置及侵蚀模型构建提供依据。随着我国各地径流小区观测数据不断积累,基于长时间序列观测数据的土壤侵蚀定量研究值得进一步深入。