妫水河流域植被覆盖变化对土壤侵蚀控制效率的影响

律可心， 王子晔， 姜群鸥，3，4†， 高 峰， 乔 智

(1.北京林业大学水土保持学院，100083，北京；2.有研资源环境研究院(北京)有限公司，101407，北京；3.北京林业大学 水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室，100083，北京；4.北京林业大学水土保持学院 重庆缙云山三峡库区森林生态系统国家定位观测研究站，100083，北京)

土壤侵蚀是当前全球生态环境关注重要问题之一。土壤侵蚀发展变化制约了土地生产力，对水土资源开发利用具有直接影响，不利于人类生态环境与经济社会可持续发展[1]。目前，我国土壤侵蚀现象仍然十分严重，土壤侵蚀地域分布也极其广泛。植被作为影响土壤侵蚀的重要因子，可通过植被盖度降低水流动能从而减缓冲刷作用，同时根系增加土壤水分入渗量以及对土壤物理固结作用，可以有效地防止土壤侵蚀现象[2]。实际土壤保持量受土壤潜在侵蚀量的限制[3]，为描述植被对土壤侵蚀的控制效率，本研究采用土壤侵蚀控制指数这一指标[4]，更精确地对水土保持进行定量评价。

目前，国内外已开展大量了植被与土壤侵蚀影响关系的研究。其中包括利用降雨实验或径流小区来研究植被盖度变化对土壤侵蚀的影响，如鲁克新等[5]通过实验发现植被盖度越大，减蚀效益越明显。利用GIS技术进行大尺度植被盖度对土壤侵蚀的研究，如李斌等[6]研究黄土高原地区植被盖度对土壤侵蚀的影响，发现植被盖度等级越高，微度侵蚀所占比例越大；陈锐银等[7]通过土壤侵蚀敏感性评价识别发现植被覆盖与生物措施因子为土壤侵蚀中最敏感的因子。从机理视角研究植被对土壤侵蚀的影响，如肖培青等[8]研究发现植被坡面的抗剪强度、黏聚力明显大于裸地，并能有效减少产沙量。这些研究大部分是基于土壤保持量或产流产沙量探索植被变化对土壤侵蚀强度影响；然而，对植被的土壤侵蚀控制效率研究相对较少。

妫水河流域位于北京市延庆区，作为首都重要水源涵养区和2022年冬奥会举办地，不仅是北京的后花园，更是作为中国面向世界的窗口。近年来，为保障世园会和冬奥会顺利进行，各项工程措施对区域植被造成一定程度破坏，从而导致水源涵养能力降低，土壤侵蚀加重，对区域生态环境造成一定影响。笔者基于RUSLE模型估算妫水河流域2000—2018年土壤侵蚀模数与土壤侵蚀控制效率，解析研究区植被覆盖度与土壤侵蚀控制效率时空演变特征，探索妫水河流域植被覆盖变化对土壤侵蚀控制效率影响规律，为提升妫水河流域生态环境质量、保障冬奥会顺利开展提供重要科学依据。

1 研究区概况

妫水河流域位于北京市延庆区(图1)，地处E 115°48′52″～116°20′42″、N 40°19′8″～40°38′40″，流域面积1 064.7 km2。妫水河属海河流域永定河水系，发源于大吉祥村南，自东向西横贯延庆山区盆地，在康庄镇大路村北入官厅水库。研究区海拔在473～2 218 m之间，三面环山，西邻官厅水库，中部地势较低，属平原区。气侯属于温带大陆性季风气候，冬季寒冷干燥，夏季炎热多雨；多年平均降水量390 mm，主要集中在6、7、8月。流域内植被以林地和耕地为主，林地主要沿研究区边缘地带分布，以栓皮栎(Quercusvariabilis)、油松(Pinustabulaeformis)等树种为主，耕地则主要分布在中部地区。研究区内的土壤类型大部分为褐土，棕壤多分布于西北部山区，妫水河及官厅水库河岸带附近主要为潮土。

图1 妫水河流域地理位置Fig.1 Geographical location of the Guishui River Basin

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本研究所采用的数据包括土壤类型、土壤物理属性数据、数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据、土地利用数据、气象数据和植被叶面积指数数据。其中，土壤类型数据为第2次全国土地调查南京土壤所提供的1∶100万土壤数据，土壤物理属性数据从中科院寒区旱区科学数据中心的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1, HWSD)中下载。DEM数据下载自地理空间数据云，空间分辨率为30 m。土地利用数据为国家地球系统科学数据共享服务平台-黄河下游科学数据中心的数据文档，数据集名称为北京市100 m土地利用数据。气象数据为日降雨数据，来自国家气象科学数据共享服务平台。叶面积指数(leaf area index, LAI)数据来源于Modis卫星影像产品，为MOD15A2数据集数据，时间为2000—2018年每月中旬。

2.2 修正的通用土壤流失方程

采用RUSLE评价模型

A=RKLSCP。

(1)

式中：A为土壤流失量，t/(hm2·a)；R为降雨侵蚀力因子，MJ·mm/(hm2·h·a)；K为土壤可蚀性因子，t·hm2·h/(MJ·hm2·mm)；LS为地形因子，量纲为1；C为植被覆盖管理因子，量纲为1；P为水土保持措施因子，量纲为1。

2.2.1 降雨侵蚀力因子R采用Wischmeier公式[9]对妫水河流域降雨数据进行计算，获得妫水河流域年降雨侵蚀力空间分布数据。

2.2.2 土壤可蚀性因子K采用Williams[10]在EPIC模型中提出的公式，根据不同类型土壤沙粒、粉粒、黏粒及有机碳的含量计算K值，结合研究区土壤类型分布图获得妫水河流域土壤可蚀性因子分布图。

2.2.3 地形因子 目前有关土壤侵蚀的研究中，大多利用坡度坡长因子(LS)作为地形因子进行计算。坡度坡长因子对于坡面尺度的评价具有较好的模拟效果，而对于流域尺度和区域尺度存在一定局限性。基于傅伯杰等[11]改良的流域尺度中的地形因子，将整个流域分成39个小流域，利用沟壑密度G与地面粗糙度Ro代替坡度坡长因子。沟壑密度为区域沟谷线总长度与区域面积比值。地面粗糙度为地形表面积与水系所在曲面面积之比，其中水系所在曲面通过将带有高程属性的沟谷线拓展到整个区域得到[12]。

2.2.4 植被管理因子C采用LAI(leaf area index)指数来表征植被覆盖度，基于Chen等[13]和Kuusk等[14]提出的植被方向性覆盖度与LAI之间的经典物理转换公式计算植被覆盖度f，然后运用林杰等[15]修订的蔡崇法等[16]建立的关系式，计算植被覆盖管理因子。

2.2.5 水土保持措施因子P根据前人的研究经验获取研究区内不同土地利用类型的P值[17]。其中耕地为0.4，园地为0.7，林地、草地与未利用地为1，水域与建设用地为0。

2.3 植被覆盖对土壤侵蚀的控制效率计算

采用李国庆等[4]提出的方法对妫水河流域土壤侵蚀控制效率进行计算，以此为指标能够更好地评价研究区植被对土壤侵蚀的控制效率。

3 结果

3.1 植被盖度时空演变特征

参照SL190—2007《土壤侵蚀分类分级标准》，按照<30%、≥30%～45%、≥45%～60%和≥60%标准，将2000—2018年妫水河流域的植被覆盖度分为低、中低、中等和高植被覆盖4个等级(图2)。结果显示，高植被覆盖区域主要分布在研究区西北部与东南部，中等植被覆盖区域分布在妫水河流域边缘地带；而中低覆盖区域分布在研究区中部，低覆盖区域主要分布在水域和建设用地区域。2000年研究区以中低植被覆盖为主，占总面积62.85%，其次是中等、低、高植被覆盖。到2005年，妫水河流域植被覆盖相比2000年有了小幅改善，低和高植被覆盖区域面积减少，中低植被覆盖区域面积增加。2008和2013年相比较，低和中低植被覆盖区域面积都有所减少，中等和高植被覆盖区域面积增加。2018年植被覆盖状况有了大幅度改善，中低植被覆盖区域面积明显减少，中等与高植被覆盖区域有明显的扩张，研究区植被覆盖状况以中等覆盖度为主。由此可见，随着生态环境保护工程与政策实施，妫水河流域植被逐渐恢复，流域内生态环境得到显著改善。

图2 妫水河流域植被覆盖度等级空间分布Fig.2 Spatial distribution of vegetation coverage grade in Guishui River Basin

3.2 土壤侵蚀时空演变特征

3.2.1 土壤侵蚀强度时空演变特征 采用RUSLE模型在空间栅格尺度估算妫水河流域土壤侵蚀强度，并统计分析妫水河流域2000、2005、2008、2013和2018年土壤侵蚀强度均值变化特征(图3)。结果表明:2000年妫水河流域土壤侵蚀强度相对较高，土壤侵蚀模数为846.52 t/(km2·a)；之后随着退耕还林(草)、京津风沙源治理项目实施以及全面推进生态清洁小流域建设，土壤侵蚀强度逐渐降低，2005年土壤侵蚀模数最低，为615.43 t/(km2·a)。2013年妫水河流域土壤侵蚀强度又开始大幅上升，达到最高值，为891.41 t/(km2·a)。2018年，土壤侵蚀强度有所下降。其原因可能是，2012年流域内开始实施第1 轮的百万亩造林计划，在林地建设初期，新建设的林地郁闭度不高，造成一定土壤侵蚀。随着植被不断生长恢复，研究区内土壤侵蚀状况逐渐得到改善。

图3 妫水河流域土壤侵蚀强度变化统计图Fig.3 Soil erosion intensity changes in Guishui River Basin

参照SL190—2007《土壤侵蚀分类分级标准》，将土壤侵蚀强度按<200、200～<2 500、2 500～<5 000、5 000～<8 000和≥8 000 t/(hm2·a)分为微度、轻度、中度、强度和极强度等5个级别。结果显示： 2000—2018年妫水河流域侵蚀强度以轻度为主(表1)，侵蚀强度相对较小。其中，2000年妫水河流域主要表现为轻度侵蚀，其面积比例达到86%(887.96 km2)，而微度侵蚀面积比例为10.60%(109.68 km2)，中度侵蚀及以上比例为3.3%(34.51 km2)。随着时间推移，妫水河流域存在轻度以上等级侵蚀面积逐渐减少。但是，到2013年，轻度以上等级侵蚀面积较2008年增加了2.1%(20.69 km2)。其中，强度和极强度侵蚀面积增加了0.9%(11.05 km2)。2018年妫水河流域微度侵蚀面积迅速增长，比例达到最大值19%(199.71 km2)，而轻度侵蚀面积比例虽仍较大，但是从时间尺度来看，最低值为77.60%(815.08 km2)。值得关注的是，2018年极强度侵蚀面积较2013年增加了0.7%(5.91 km2)。

表1 妫水河流域不同土壤侵蚀等级面积统计

从空间分布(图4)来看，妫水河流域轻度侵蚀分布在研究区大部分区域，而微度侵蚀主要以点状和片状分布于研究区中部的水域、建设用地以及高植被覆盖度的林地、园地和草地。强度和极强度侵蚀主要以点状分布在研究区中部。从时间尺度来看，研究区中部微度侵蚀区域有明显的扩张，中度及以上侵蚀区域状况有所改善。2013年，部分微度侵蚀区域转换为更强度等级侵蚀区域。2013—2018年研究区中部出现部分强度侵蚀区域，主要为分布在建设用地周围低植被覆盖度的林草地。

图4 妫水河流域土壤侵蚀强度分级空间分布Fig.4 Spatial distribution of classification of soil erosion intensity grading in Guishui River Basin

3.2.2 土壤侵蚀控制指数时空演变特征 妫水河流域土壤侵蚀控制指数估算结果显示(图5)，研究区土壤侵蚀控制指数总体较高，2000—2018年均值在0.920以上。2000年土壤侵蚀控制指数最低，为0.922。随着植被恢复与生态环境工程建设推进，妫水河流域土壤侵蚀控制指数逐渐升高，2013年达到0.934。2018年较2013年有所降低，其原因可能是世园会、冬奥会场馆及其配套路网、水电工程等设施建设过程中造成部分区域植被发生退化，导致该区域控制指数较低。

图5 土壤侵蚀控制指数年际变化Fig.5 Inter-annual variation of soil erosion control index

从空间分布(图6)来看，妫水河流域土壤侵蚀控制指数较高区域集中在流域西北部山区与流域中部平原地区，而土壤侵蚀控制指数较低的区域为流域南部地区、流域北部山麓前缘区域。其原因可能是，流域西北部山区为发育良好的天然林地，流域中部土地利用类型主要为耕地，地势平坦且有一定的水土保持措施，因此该地区控制指数较高。流域南部地区与北部山麓前缘多分布为发育一般的林地、草地与园地，对土壤侵蚀的控制效率较差。2013年，妫水河流域中部增加了部分新建人工林区域，造成该区域控制指数有明显降低，而到2018年妫水河流域中部地区增加了部分点状、条带状土壤侵蚀控制效率较低的区域。妫水河流域西部妫水河入官厅水库区域，该区域在2000—2008年间的土地利用类型为水域，2013—2018水域面积逐渐减少，土地利用转变为低覆盖的草地，导致该区域土壤侵蚀控制效率明显下降。

图6 妫水河流域土壤侵蚀控制指数空间分布Fig.6 Spatial distribution of soil erosion control index in Guishui River Basin

3.3 植被覆盖度变化对土壤侵蚀的影响

3.3.1 植被覆盖与土壤侵蚀控制指数相关性 将土壤侵蚀控制指数数据与植被覆盖度数据叠加，分析妫水河流域2000—2018年植被覆盖变化与土壤侵蚀控制指数变化相关性。结果显示：流域大部分区域植被覆盖度与土壤侵蚀控制指数呈现出较高的相关性(图7)，且在P<0.001水平上相关性显著。而对于建设用地与水域，其植被覆盖几乎为零，但其控制指数几乎为1，故在这2种用地类型区域，植被覆盖与土壤侵蚀控制指数相关性几乎为0。流域中部地区还存在散状点区域，二者呈现负的相关性，将其与土地利用类型叠加发现，该区域基本为耕林转化区和耕草转化区。这可能是由于耕地转为林地初期，虽然整体植被覆盖度增加，但是林下地表植被覆盖度较小，反而导致土壤侵蚀量增加。

图7 2000—2018年妫水河流域植被覆盖度与土壤侵蚀控制指数相关性和显著性水平Fig.7 Correlation and significance between vegetation coverage and soil erosion control index from 2000 to 2018 in Guishui River Basin

3.3.2 植被覆盖对土壤侵蚀控制指数的影响 将植被覆盖分级数据与土壤侵蚀控制指数数据进行叠加(表2)分析发现，植被覆盖度对土壤侵蚀的控制效率影响比较明显，随着植被覆盖度等级提高，土壤侵蚀控制效率不断上升，高植被覆盖区域的控制效率明显高于低植被覆盖区域。低植被覆盖度区域在2000—2018年期间土壤控制效率逐渐降低，其中，2000—2013年间降幅较小，仅为0.06，而2013—2018年间降幅较大，达到0.19。对于中低、中等、高植被覆盖区域的土壤侵蚀效率在2000—2018年间相对比较稳定，均呈现出小幅提升。

表2 不同植被覆盖度等级的土壤侵蚀控制指数统计

将2000、2005、2010、2015和2018年5期不同土地利用类型的植被盖度与土壤侵蚀控制指数进行叠加绘制散点图，获取不同土地利用类型植被盖度和土壤侵蚀控制指数的拟合函数。研究结果(图8)显示二次函数能够较好地表征植被覆盖度与土壤侵蚀控制指数之间的关系，其中林地与草地的拟合效果最好。当林地植被覆盖度在30%～70%时，草地覆盖度在20%～50%时，耕地和园地覆盖度在25%～50%时，植被盖度与土壤侵蚀控制指数呈显著的正相关关系，土壤侵蚀控制效率随植被盖度的升高而升高。在同等植被覆盖下，不同土地利用类型的控制指数呈现为耕地>园地>林地=草地。当植被覆盖度相同时，因耕地与果园大多处于平缓区域，故相较于草地，耕地与果园对土壤侵蚀控制效率更高。

4 讨论

针对妫水河流域2000—2018年土壤侵蚀控制效率进行了研究，并分析了植被覆盖变化对土壤侵蚀控制效率的影响。发现研究区土壤侵蚀控制效率总体较高，且空间差异较明显；其中，妫水河流域中部部分区域因施工建设导致的控制效率低下，应当加强施工过程中的水土保持监督，避免造成严重水土流失。流域南部与北部山麓前缘地带呈现为较低的土壤侵蚀控制效率，该处主要为低覆盖林草地，且容易受到人为活动扰动；因此，应当对该区域实施一定程度的封育，通过优化林、灌、草的配置，提高土壤侵蚀控制效率。

土地利用类型转变会对植被生长状况产生影响，进而影响土壤侵蚀控制效率。妫水河流域土地利用在2013年开始发生大面积的变动，其中林地大面积增加，主要来源于耕地与草地，这主要与研究区内实施的百万亩造林项目有关，但新建人工林区域土壤侵蚀控制效率较之前反而有所下降，因此在防护林建设初期，还应该配置相应的林下灌草以优化林地结构，或配备相应工程措施，如树盘和水平条等，这类工程不仅本身就具有水土保持功能，还可以促进植被恢复，加快水土保持效益的实现。

图8 2000、2005、2008、2013和2018年4种土地类型植被覆盖度与土壤侵蚀控制指数的关系Fig.8 Relationship between vegetation coverage and soil erosion control index for the 4 land types in 2000，2005， 2008， 2013 and 2018

随植被盖度的增加，土壤侵蚀控制效率也越高，这与陈龙等[18]对植被盖度与水土保持功能的研究结论一致。王雅琼等[19]基于RS和GIS技术研究发现当植被覆盖度低于10%时，几乎没有保持土壤的能力；当植被覆盖度>38%时，植被土壤保持能力随覆盖度大幅增加。当植被盖度为20%时，土壤侵蚀的控制效率能达到80%以上。这是由于研究区域为北方土石山区，一些坡度大的区域土壤贫瘠，无法提供足够养分供给植被生长，因此植被盖度较低，受到潜在侵蚀量的限制其土壤保持量较低，但土壤侵蚀控制效率较高。当植被覆盖度较低时，土壤侵蚀的控制效率随植被覆盖度的下降缓慢下降，直到临界值时不再有任何控制效率，当植被覆盖度达到较高的值时，控制效率不再明显增加。

5 结论

1)2000—2018年妫水河流域植被覆盖状况明显改善，高植被覆盖度区域占比由2000年的3%增加到2018年的10.8%，研究区2000年以中低植被覆盖为主，2018年以中等植被覆盖为主。流域内西北部山区天然林的植被覆盖度最高，其次为流域其他山区及山脚，流域中部平原地区植被覆盖度相对较低。

2)研究区不同年份土壤侵蚀控制指数均值都>0.92，空间差异显著，山麓与部分耕地地区较低，其他区域较高。植被覆盖度变化对土壤侵蚀的控制效率影响作用明显，植被覆盖度变化与土壤侵蚀控制指数变化在耕林和耕草转化区呈现负相关关系，在其他区域均呈现良好的正相关关系。对同种土地利用类型来说，二者也呈现出显著的相关关系，随着植被覆盖度的提高，土壤侵蚀控制效率不断升高。