水力侵蚀的自然与人为驱动机制

陈培济, 俞 慎

(1.中国科学院城市环境研究所城市环境与健康重点实验室，福建 厦门 361021；2.中国科学院大学，北京 100049)

水力侵蚀(soil erosion by water或water erosion)是一种普遍的自然现象，在土壤母质和结构、地理因素、植被覆盖以及气候的共同驱动下在地球表面呈条带状或区域化分布，常见于我国风积黄土高原[1-2],沿安第斯山(南美洲)、阿拉斯加山(北美洲)、喜马拉雅山(亚洲)和维科扬斯克山(欧洲)陡坡和高度起伏地带[3-5],遭砍伐的亚马逊热带雨林区以及气候恶劣和植被稀少的环地中海劣地地区[6-7].

农业活动[8-9]、城市建设[10]、工业发展和水利工程建设[11-12]等人类活动，严重影响区域(流域)的水土界面，使区域(流域)水力侵蚀模式发生剧烈改变，极大地加速了自然水力侵蚀过程[13-15].据估算,美国中部的农田土壤侵蚀率是自然侵蚀率的95倍以上[15].同时，全球气候变化显著地改变了区域降水模式[16].越来越多的地区降雨强度增加而频率锐减[17]，或干旱加剧[18]，由此改变了水力侵蚀模式.可以预见未来气候变化将持续影响地球表面的水力侵蚀模式[19-21]，人类需协调人和自然关系，实现可持续的土地管理，以降低日益加剧的水力侵蚀的不利影响.据估计，与基线情景(10.93×109t·a-1)相比，2012年54个国家因相关保护措施减少了约7%的农田水力侵蚀率(10.15×109t·a-1)[22].

在过去近50年，水力侵蚀得到了较系统的研究，学者们甄别了水力侵蚀的自然和人为驱动过程，并构建了一系列的机理模型，如通用土壤流失方程(Universal Soil Loss Equation, USLE)[23]、动力侵蚀模型(Kinematic Runoff and Erosion Model, KINEROS)[24]、水力侵蚀预测模型(Water Erosion Prediction Project, WEPP)[25]、欧洲土壤侵蚀模型(European Soil Erosion Model, EUROSEM)[26]等.随着研究的深入，一些模型被更新，包括KINEROS-2[27-28]、EUROSEM[29]、WEPP v2012.8[30]等，这些模型克服了时空尺度的限制[31]，成为研究侵蚀过程与环境因子藕合机制的有效工具[32].然而，人类活动与全球气候变化叠加的水力侵蚀驱动机制尚未得到系统阐释，本文拟综述自然和人类活动影响下的水力侵蚀机制，并对从流域尺度解决水土流失的海陆统筹问题进行展望，以期为水力侵蚀驱动机制的进一步研究、水力侵蚀的防治以及水土保持策略的制定提供理论依据.

1 全球水力侵蚀的现状、危害及研究热度

水力侵蚀是分布最广的土壤侵蚀类型[33-34]，基线模型预测的2015年全球潜在土壤侵蚀率为36.0×109～52.2×109t·a-1[5]，是2012年潜在土壤侵蚀率(35.9 ×109t·a-1)的1.0～1.5倍[22].2012年，世界各大洲80%以上陆地表面均存在轻度水力侵蚀现象，热点区域(>2 000 t·km-2·a-1)主要位于中国、巴西、赤道沿线的非洲地区、印度、美国东南部、埃塞俄比亚中东部、墨西哥、印度尼西亚、秘鲁和欧洲地中海[22].世界各国的水力侵蚀分布的空间差异与其社会经济发展水平有关，2012年最不发达经济体(537.3 t·km-2·a-1)和欠发达经济体(488.2 t·km-2·a-1)的水力侵蚀率约是发达经济体(152.5 t·km-2·a-1)和转型经济体(101.9 t·km-2·a-1)的4倍[22].水力侵蚀导致原位土壤的物理、化学和生物特性退化[35]及养分流失[36-37]，同时造成水体富营养化、重金属和有机污染物等引起的水质下降以及水库、河道泥沙淤积等的次生异位损害[38-39].水力侵蚀原位问题导致农业生产力下降[40]，山体滑坡[41]、泥石流[42]等极端水力侵蚀事件不仅加剧了异位损害，而且会给人类带来毁灭性的灾难，包括掩埋农田和公路、摧毁房屋，甚至夺走人的生命.例如：2000年1月—2011年12月，澳大利亚发生了超过83起山体滑坡事件，摧毁了约370座建筑，造成24人死亡、100人受伤，经济损失约9 072万元[43]；2013年7月10日中国四川西部发生特大泥石流灾害，118万人受灾，直接经济损失高达400亿元.

通过Web of Science以自定义的检索式“TS=(“water erosion” or “soil erosion by water”)”检索获知：2002—2021年，国际刊物发表了3 526篇与水力侵蚀相关的学术论文；论文发表数逐年递增，表明水力侵蚀问题受到了全球学者越来越多的关注，我国学者贡献了28%的学术论文.根据关键词分析可以看出，水力侵蚀研究主要关注土壤有机质或土壤有机碳、土地利用(变化)、气候变化、降雨侵蚀力、土壤团聚体稳定性、土壤可蚀性等.可见，土地利用等人类活动以及气候变化备受重视.此外，细沟侵蚀、切沟侵蚀、面蚀(或细沟间侵蚀)和雨滴溅蚀(按研究热度从高到低排序)是受研究者关注的水力侵蚀类型.其中，切沟是现代地理环境条件下小流域内发育最强烈的侵蚀形态[44]，常见于西北黄土区[45-46]、东北黑土区[47-48]和南方花岗岩风化区(如崩岗的水力侵蚀方面)[49-50].

2 水力侵蚀驱动机制与预报模型

水力侵蚀驱动机制与预报模型是同步发展、相辅相成的.水力侵蚀预报模型的发展经历了3个阶段[51].第一阶段从1877年德国土壤学家Ewald Wollny定量化研究土壤侵蚀到USLE诞生[52]之前，该阶段水力侵蚀过程被划分为雨滴侵蚀、径流侵蚀、雨滴搬运以及径流搬运4个子过程[53]，主要揭示水力侵蚀外部驱动力；第二阶段从USLE问世到20世纪80年代初期，1965年，USLE模型深刻影响了世界各地水力侵蚀研究的方法和思路；第三阶段从20世纪80年代初期至今，该阶段是水力侵蚀模型研究的蓬勃发展时期.Rose et al[54]将水力侵蚀过程解构为3个水力侵蚀子过程，即降雨分离、径流分离与搬运、泥沙沉积，完善了水力侵蚀物理过程的描述，并为水力侵蚀机制的研究奠定了坚实的基础.同时结合计算机、GIS等技术的应用，水力侵蚀模型性能(如适用性和灵活性以及预测结果的直观性和可视性)大大提高[51].此外，上述3个研究阶段的空间尺度也存在差异：第一阶段以小区和坡面为主要研究尺度，第二阶段开始采用流域尺度，第三阶段流域尺度得以广泛应用.在流域尺度上，水力侵蚀控制因子及其交互作用对土壤侵蚀→输移→堆积过程的调控作用得到系统研究，并实现了不同时空尺度的定量化表达[55-57].

2.1 自然驱动因素

2.1.1 土壤及其母质 土壤及其母质是控制水力侵蚀的关键因素，其通过影响土壤可蚀性(内在属性)和水流能量(外在驱动力)控制水力侵蚀程度(图1).土壤结构稳定性，尤其是土壤团聚体稳定性，是土壤可蚀性的决定因素之一.土壤可蚀性可通过团聚体稳定性估算[58-60].水流能量是由水深、流速和坡度等决定的[61].土壤及其母质通过土壤入渗能力影响径流率或径流系数，再影响水深，进而影响水流能量.径流率或径流系数随着土壤入渗能力的增强而减小[62-63].土壤继承其母质的性质[64-65]，不同的土壤母质表现为土壤矿物组成的不同.根据土壤性质的不同，将其分为原生土壤性质(土壤矿物组成、有机质含量、质地和容重等)和次生土壤性质(土壤团聚体稳定性和入渗能力等)；原生土壤性质决定次生土壤性质.平均质量直径[66]和几何平均直径[67]是最常用的表征土壤团聚体稳定性的指标；也有学者用稳定比(快速湿润结构指数与慢速湿润结构指数的比值)表征土壤团聚体稳定性[68-69]；土壤有机质含量和黏粒含量是土壤团聚体特别是水稳性团聚体稳定性的决定因子之一[70-72].Granged et al[70]研究表明，土壤团聚体的平均质量直径与土壤有机碳含量呈显著的正相关关系(r=0.75,P<0.000 1)；Mamedov et al[73]研究表明，随着土壤黏粒含量从22.5%增至65.0%，稳定比从0.09增至0.90.有机物、黏粒是土壤极其重要的有机、无机胶合剂[71,74]，可促进土壤团聚体的形成.土壤中矿物组成决定了黏粒、多价金属离子、铝硅酸盐、氧化物等无机胶合剂的多寡[75]，因此，其对土壤团聚体稳定性有着重要影响.如常见黏土矿物的团聚体稳定性表现为高岭石(稳定比为0.74)>伊利石(0.44)>蒙脱石(0.32)[69]，或高岭石>蒙脱石>伊利石[76].一般，矿物组成对土壤团聚体稳定性的作用大于有机质含量和质地的作用[77]，这是由于土壤矿物组成对土壤的理化性质(包括质地)起决定作用，土壤中有机质的积累又受到土壤质地的影响[78].

图1 土壤及其母质与水力侵蚀的关系Fig.1 Relationship between soil, its parent material and water erosion

土壤有机质含量[79-80]、质地[81-82]及容重[80,83-84]也是土壤入渗能力的决定因素.Yang et al[80]研究表明，土壤最后稳定入渗率与土壤有机质含量呈显著正相关关系(r=0.48,P<0.01)，与土壤容重呈显著负相关关系(r=-0.51,P<0.01)，因为土壤有机质含量的增加可显著降低土壤容重[85-86].质地从轻到重的砂、砂质和粉质土壤、壤土、黏质土壤、碱化黏质土壤的最后稳定入渗率依次为>2、1～2、0.55～1、0.1～0.5、<0.1 cm·h-1[66].土壤矿物组成决定质地、容重等土壤性质，因此其对土壤入渗能力的影响更复杂，且有关该方面的研究很少.此外，水稳性团聚体的增加会提高土壤入渗能力[84,87-88].王国梁等[84]研究表明，土壤稳定入渗率与土壤水稳性团聚体重量百分含量呈显著的正相关关系(r=0.69,P<0.05).

2.1.2 地形 地形因子(包括坡度、坡长、坡位、坡形、海拔和坡向等)对水力侵蚀的控制本质上是对物质和能量的再分配(图2).坡度和坡长是最重要的地形因子，因此被用作水力侵蚀预报模型的主要地形参数.坡度主要承担再分配降雨径流能量的任务.随着坡度增大，坡面径流受到的平行于坡面方向上的重力势能分量增加，水流能量增大，径流的土壤分离能力和挟沙能力增强[89-90].因此，水力侵蚀速率(单位时间内单位面积的产沙质量)随坡度的增大而提高[91-93].Seutloali et al[91]研究表明，坡度的增加显著增大了细沟宽度(r=0.37,P<0.05)和深度(r=0.34,P<0.05).坡度还能通过影响土壤入渗速率影响径流率或径流系数，从而影响水流能量(图2).随着坡度增大，坡面更易于形成细沟，土壤表面的封闭结构(结皮)被破坏，土壤入渗速率提高；而在给定表面粗糙度的条件下，随着坡度的增大，最大表面储水量和平均积水压力减小[94]，导致土壤入渗速率降低.但这两种情形均不影响水力侵蚀速率随坡度变化的变化规律，这是由于坡度通过径流率或径流系数改变的水流能量远小于通过重力势能分量增加的水流能量.以上水力侵蚀的变化规律是在不足20°的缓坡上得出的；当研究的最大坡度从缓坡提升到陡坡时，研究者发现了水力侵蚀的临界坡度(表1).这是由于随着坡度增大，径流对坡面的垂直压力减小，径流与坡面之间的作用力(摩擦力)也减小，导致径流的土壤分离能力减弱.水力侵蚀的临界坡度有随侵蚀发展程度加大而增大的趋势(表1).同时，土壤质地、土壤容重、土壤可蚀性、地表粗糙度、径流长度、重力等也会影响水力侵蚀的临界坡度[95-96].其中，水力侵蚀的临界坡度随地表粗糙度或径流长度的增大而减小[96].此外，水力侵蚀速率和累积水力侵蚀量的临界坡度存在较大差异：前者介于40°～50°之间，后者介于20°～30°之间[97].

图2 地形因子与水力侵蚀的关系Fig.2 Relationship between topographic factors and water erosion

表1 不同类型水力侵蚀的临界坡度Table 1 Critical slope angle of different types of water erosion

坡长承担坡面侵蚀物质的再分配任务，但有关该方面的研究较少.多数研究表明，水力侵蚀速率随着坡长的增加而增大[91,105-106].例如，40 m黏土和壤土样地上的产沙率分别为2 m样地的3.9和3.8倍[106].这主要归咎于坡面越长，水流速度越大，水流功率也越大[29,107].

2.1.3 植被 植被以负反馈的方式调控水力侵蚀程度(图3)，即水力侵蚀速率随着植被覆盖度的升高而降低[92,108-110].Hou et al[110]研究表明，随着禾本科植物(狗牙根)覆盖度从0%增大到90%，输沙率从22.51 g·min-1减小至0.37 g·min-1.Seutloali et al[91]研究表明，植被覆盖度与水力侵蚀形成的细沟深度(r=-0.62,P<0.001)和宽度(r=-0.64,P<0.001)呈极显著负相关关系.植被对水力侵蚀的调控机制分为地上和地下两个部分.地上部分：一方面，植被冠层既通过拦截雨滴[111]、截留雨量而减少地表径流，又通过消散雨滴动能[112-114]而减少雨滴对地表的溅蚀；另一方面，植被茎干及枯落物不仅有助于水分入渗，提高土壤入渗速率[115]，降低径流率或径流系数，而且能增大地表粗糙度，降低水流速度[116].地下部分：一方面，根际土壤的总抗拉强度(450～500 kPa)高于非根际土壤(410～420 kPa)[117]，根系较大的抗拉强度和摩擦或黏附特性，不仅有利于固结土壤[117-119]，而且能够增加土壤有机质含量，从而提高土壤水稳性团聚体的稳定性[120]；另一方面，根系可增大地表粗糙度，形成土壤大孔隙[121-123]，增强土壤入渗能力[124].

图3 植被与水力侵蚀的关系Fig.3 Relationship between vegetation and water erosion

植被有乔、灌、草等不同的类型，不同类型植被的地上部分(有效覆盖度、冠层高度等)和地下部分(根的抗拉强度等)均有差异[125-127]，因此，其对水力侵蚀的调控能力也有差异[128-130].而实际上，植被是以植被地(林地、灌木地和草地)的形式存在的，所以不同类型植被地对水力侵蚀的调控存在差异[108,131].例如，森林、灌木林地和草地的减沙效应(减少产沙量的效应)存在显著差异(P<0.05)，其中，草地的减沙效应(标准均数差为-1.4)最高，森林次之(-1.3)，灌木林地最低(-1.1)[108].此外，植被年龄会影响植被覆盖度和高度，进而影响水力侵蚀速率[132-133]，如中、老林分的侵蚀潜力是幼林的1.53倍[132].

2.1.4 气候 降雨(降水)和温度是影响水力侵蚀的主要气候因子，同时其通过影响植被的生长和分布[134-136]而间接影响水力侵蚀(图4).降雨是径流产生的基础条件，雨滴打击和径流冲刷均可直接作用于裸露的土壤，并通过降雨强度、降雨量、降雨历时等特征值驱动水力侵蚀.降雨强度越大，不仅水流速度[137-138]和径流系数[130]越大，而且雨滴粒径越大，雨滴溅蚀土壤颗粒时的动能也越大[39].因此，水力侵蚀速率随着降雨强度的增大而升高[92,110,139].降雨量越大或降雨历时越长，径流量越大[140-141].因此，水力侵蚀量随着降雨量的增大[140,142]或降雨历时的延长[141,143]而增大.研究表明，随着降雨强度从20 mm·h-1增大到80 mm·h-1，径流率从0.24 L·m-2·min-1增大到1.15 L·m-2·min-1，产沙率也从39.6 g·m-2·min-1增大到1 080.3 g·m-2·min-1[92].本质上，水力侵蚀速率与降雨强度的关系和水力侵蚀量与降雨量的关系是一致的.

图4 气候因子与水力侵蚀的关系Fig.4 Relationship between climate factors and water erosion

长期作用下，降雨量的增加促进植物生长，提高植物生物量[144-145]，从而抑制产沙量.降雨(雨量、历时和频次)是土壤干湿状况的主要决定因素，而土壤干湿状况是土壤入渗能力的重要影响因素之一[66]，表现为降雨时土壤表面产流时间和径流率(或径流系数)的不同.例如，在人工模拟降雨和地表裸露条件下，湿土(表土含水量为26.19%～35.15%)表面的产流时间显著低于干土(表土含水量为1.55%～5.46%)(P<0.05)，两者的径流系数不存在统计学差异，但在大多微试验小区中前者的径流系数为后者的1～10倍[146].

温度通过影响植物生长、微生物活性和蒸散作用(植物蒸腾和土壤水分蒸发)等间接影响水力侵蚀[19,147].温度既可促进植物生长，又可抑制植物生长.WEPP模型模拟可知：当温度升高0.8 ℃以内时，随着温度升高，玉米年产量和冠层覆盖度略有增加；而当温度升高超过0.8 ℃时，随着温度升高，玉米年产量和冠层覆盖度则下降[148].这是由于当温度在适宜植物生长的范围内时，植物生物量随着温度升高而增大[149]；而当温度超过这个范围后，植物生物量会因高温胁迫而降低[148,150].通常，温度越高，微生物活性越强，其对枯落物、残茬等地表覆盖物及土壤有机质的分解速率越高[151].因此，温度升高，一方面使土壤入渗速率下降而径流系数或径流率升高，另一方面使土壤团聚体稳定性降低而土壤可蚀性升高，进而促使水力侵蚀速率升高.随着温度升高，蒸散作用增强和土壤水分减少[148]，使土壤入渗能力增强和径流系数或径流率降低，最后导致水力侵蚀速率降低.因此，温度对水力侵蚀的控制具有两面性.

2.1.5 自然驱动因素的交互作用 实际上，各自然驱动因素是通过交互作用控制水力侵蚀的.不同自然驱动因素组合对水力侵蚀有着不同的影响.通常，对水力侵蚀具有同向作用的因素(都是正向的或负向的)间相互促进，非同向作用的因素(正向的和负向的混合)间相互抑制.例如，坡度和土壤矿物组合时，土壤矿物会放大或限制坡度的影响：在以蒙脱石为主的土壤中水力侵蚀速率随坡度的增大迅速升高，但在以高岭石为主的土壤中水力侵蚀速率随坡度的增大几乎不变[152].这是由于后者表现出比前者更高的土壤团聚体稳定性.坡长、土壤质地和植被覆盖度的组合使水力侵蚀速率与坡长呈负相关关系[153-154].在特定的土壤(如砂质土壤)和植被覆盖条件下，随坡长的增加，径流入渗机会增大[155-156]，径流系数减小[153]，最后使水流能量降低.植被覆盖度和坡度组合时，坡度会影响植被覆盖度对水力侵蚀的控制效应.例如：植被覆盖度对20°～30°坡地的减流效应(减少径流的效应)和10°～25°坡地的减沙效应最强[108]；缓坡(0°～5°)的径流速度普遍较低，可能掩盖了植被覆盖度对产沙的控制效应[157]；随着坡度增大，植被覆盖度对产沙的控制效应先增大后减小[108]；当坡度大于30°时，水力侵蚀作用增强，超过了土壤特性或植被覆盖度的保护效益[158]，使植被对产沙的控制作用不显著.降雨强度和坡度组合时，降雨强度会放大坡度对水力侵蚀的控制效应[93,139,159].例如，当降雨强度为24 mm·h-1时，总土壤流失量随坡度的增大而缓慢增加，而当降雨强度为60 mm·h-1时，总土壤流失量随坡度的增大而迅速增加[93].

2.2 人为驱动因素

人类活动通过直接改造地表和间接改变全球气候两个途径影响水力侵蚀(图5).

图5 人为驱动因子与水力侵蚀的关系Fig.5 Relationship between human driving factors and water erosion

2.2.1 直接驱动因素 水力侵蚀的人为直接驱动因素包括砍伐森林、农业活动和现代化建设(图6).不合理地砍伐森林，不仅使土地失去林木冠层的保护而直接受到雨滴的溅蚀，而且断绝了林木向土壤输入有机质源，降低了土壤团聚体稳定性.在现代化进程加快、机械化水平提高的背景下，大、重型机械广泛用于砍伐森林、农业活动和现代化建设.大、重型机械压实土壤[160-162]，减少了土壤总孔隙特别是大孔隙，削弱了土壤入渗能力[163-164]，导致径流率或径流系数升高，从而加重了水力侵蚀.例如，弗罗里达中北部的建设施工使土壤入渗率降低了70%至99%[165].放牧是造成草原水力侵蚀的主要原因.放牧不仅会压实土壤[166-167]，提高径流率或径流系数，而且会降低土壤有机质含量[168-169]，减少水稳性团聚体，进而加重水力侵蚀.研究表明：与对照相比，过度放牧使水力侵蚀量增加了3～41倍[170]；我国西南农林业小流域牧场的年土壤流失量占流域总土壤流失量的82.5%[8].传统耕作会加速有机质矿化，减少耕层中的有机质含量[171]，降低土壤水稳性团聚体稳定性[172-173]，从而加重水力侵蚀.研究表明：与直接钻孔和留茬耕作相比，传统耕作和秸秆焚烧显著减少了0～5 mm土层的总有机碳含量，降低了大团聚体(>2 mm)的水稳性和总孔隙度特别是大孔隙度(>60 μm;P<0.05)[172]；与覆盖作物的免耕相比，传统耕作使土壤流失量增加了1.9～13.3倍[173]；在Borrelli et al[22]所调查的土地(包括林地、半自然植被地和耕地)中，耕地面积占11.2%，却贡献了50.5%的水力侵蚀量.因此，农耕地已成为当前全球水力侵蚀的主要策源地[22,39].

图6 森林砍伐、农业活动、工程建设以及城市化与水力侵蚀的关系Fig.6 Relationship between deforestation, agricultural activities, engineering construction, urbanization and water erosion

城市化使耕地被不断压缩，不透水面的面积扩大[174]，水力侵蚀面积缩小[175-176].例如，与2000年相比，2010年内蒙古城市化速度明显提高，土壤侵蚀的面积减少了4.4%[175].但由于城市中不透水面的存在，径流率或径流系数增大[177-178]，赋予水流更大的能量，加剧了水力侵蚀.引起城市水力侵蚀的根本原因是建设活动[179].研究表明，公路和管道建设造成的水力侵蚀是过度放牧的1.4～3.1倍[10].建设活动产生易侵蚀的人工均夷坡、人工堆积坡和易失稳的人工切割坡，为城市水力侵蚀的发生提供了重要的物质.例如，我国南方山地丘陵城市建设形成的弃土坡的年土壤侵蚀模数(>10万t·km-2·a-1)为裸露荒地的10～12倍[178].城市水力侵蚀主要发生在城市边缘区，具有周期性变化和空间变化的特征.城市化后地表土壤受坚实下垫面的保护，使水力侵蚀迅速减轻至较低的水平[179]；但同时，城市化导致径流汇流时间缩短，洪峰流量增大，泥沙淤塞排水系统，使城市内涝灾害发生频率升高[178,180].

随着人口数量的增长[181]，人类对水资源的需求增大，因此，修建了越来越多的水库、堤坝等水利工程.受干湿交替的影响，库岸消落带上地面植被和土壤结构被严重破坏[182]，加之水位涨落的反自然洪枯规律，造成消落带波浪淘蚀、降雨溅蚀和径流冲刷等严重的水力侵蚀现象[182-184].如2008—2016年三峡水库消落带土壤侵蚀模数高达94 887 t·km-2·a-1，比周边坡地高16倍[185].此外，库岸持续侵蚀后退，加剧了岸坡失稳，导致库岸滑坡、崩塌等重力侵蚀问题.

人为影响耕地坡度也可能间接影响水力侵蚀程度.例如：美国小于10°的缓坡地以农业利用为主[186]；而在我国，陡坡地也被农民利用，黄土高原清水沟小流域坡耕地的平均坡度高达32.5°，其中大于25°的坡耕地占94%[187].这可能是我国水力侵蚀严重的原因之一.

2.2.2 间接驱动因素——气候变化 人类的化石能源燃烧和土地利用行为(包括伐林、湿地排水、农牧生产等)加速了有机质矿化和碳排放[188-190]，加剧了全球气候变化(图5).气候变化打破了区域水热平衡，导致区域极端气候频发[191-193].根据联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change， IPCC)的报告，人为引起的全球变暖已经导致全球范围内强降水的频率、强度以及量增加[194].1950—2015年，印度中部的极端降雨事件增加了3倍；1961—2013年，平均每年增加超过1%的旱地面积，且年际变化很大[16].极端温度、极端暴雨和极端干旱是全球气候变化背景下水力侵蚀的主要驱动因素.其中，极端温度(极端低温和极端高温)和极端干旱，不仅直接抑制植被生长[195]，而且易引起森林火灾和森林虫害，从而间接破坏植被[16,193]，使土壤失去植被保护.极端干旱和极端高温还可使土壤水分急剧下降，土壤团聚体稳定性降低[196-198].例如，极端干旱处理可使土壤团聚体的平均质量直径减小22.4%～24.3%，几何平均直径减小15.5%～17.1%，土壤团聚体稳定性显著降低(P<0.05)[198].同时，持续干旱和高温，使土壤蒸发面下移，干燥土层加厚，易侵蚀土壤增加，从而加剧水力侵蚀.此外，根据大多数的气候变化情景预测，在干旱和半干旱地区高强度降雨事件的发生频率显著升高[199].地表植被减少、土壤可蚀性升高以及极端暴雨频发等极易导致极端水力侵蚀事件的爆发.

明确水力侵蚀的关键驱动因素及其与水力侵蚀的基本关系，可为水力侵蚀预报模型的研究奠定一定基础[32,200].

2.3 水力侵蚀预报模型

Zingg[201]于1940年建立了定量计算田间土壤流失量的首个方程，该方程涉及土壤流失速率与坡长(L)、坡度(S)间的拟合关系.1941年，作物管理因子(C)、水土保持措施因子(P)以及规定土壤流失极限的概念被引入方程[202].土壤可蚀性(K)和管理因子[203]以及降雨因子(R)[204]被引入方程后，6个方程参数齐全，形成了USLE[205].USLE是最经典的经验模型，在全球的应用最为广泛[206]，但其存在一定缺陷，如仅限于缓坡和坡面尺度上的研究.因此，USLE经历了数次改进，其模型参数也发生了很大的变化.改进后的模型包括修改的通用土壤流失方程(Modified Universal Soil Loss Equation, MUSLE)、USLE(1978)、修正的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE)、RUSLE3D和RUSLE2(表2).除了MUSLE，其余模型均属纯经验模型.在MUSLE模型中，径流能量因子替代了降雨能量因子[207-208].在USLE(1978)模型中：考虑到融雪径流的影响，增加了径流侵蚀力因子；坡长和坡度常影响土壤流失，因此以两者的综合效应(LS)表达；作物管理因子修改为覆盖和管理因子(C)，突出土地覆盖的作用；水土保持措施因子修改为支持措施因子(P)，使水土保持措施的描述更准确[23].RUSLE和USLE有相同的结构，但各因子的含义和算法有一定区别：RUSLE不仅增加了基于过程的辅助成分，如随时间变化的土壤可蚀性、植物生长、残茬管理、残茬分解以及土表粗糙度，而且考虑了K因子的季节性，以及土壤表面和土壤中的岩石碎片[209-210]；土壤表面的岩石碎片在C因子中被当作覆盖处理，同时，调整了K因子以解释土壤中的岩石碎片对土壤入渗能力的影响[209].RUSLE3D用上坡面积的贡献代替坡长，体现了集中水流对水力侵蚀的影响[211-212].RUSLE2可以定义为混合水力侵蚀预测方法，因为它是基于指数的USLE和基于过程的用于模拟土壤颗粒分离、迁移和沉积的方程式的结合体[213].RUSLE2增加了每日计算和C因子中的生物量计算等.此外，Liu et al[214]将USLE中的C因子替换为生物、工程和耕作三大水土保持措施因子，建立了适用于我国的土壤流失方程(Chinese soil loss equation, CSLE).

水力侵蚀模型经历了从经验模型到物理过程模型的进化.与经验模型相比，基于过程的模型能更准确、更详细地模拟未测量地点的净土壤流失的时空动态，并能预测产沙量[215-216].MUSLE、水土评价工具(Soil Water Assessment Tool, SWAT)和水力侵蚀和耕作侵蚀模型及泥沙输移模型(Water and Tillage Erosion Model and Sediment Delivery Model, WATEM/SEDEM)属于半经验模型，这种模型是经验模型和物理模型的组合，且以经验模型为主要组分[217].在这3个模型中，R因子被总事件径流和事件峰值流量取代，而其他USLE因子(K、LS、C和P)保持不变.作为半分布式模型，MUSLE和SWAT只能估算流域出口连续时间的产沙量；作为空间分布式模型，WATEM/SEDEM只能估算长期的空间结果平均值.SWAT是基于乡村流域水资源模型(Simulator for Water Resources in Rural Basins, SWRRB)而建的[218-219].WATEM/SEDEM增加了耕作侵蚀模拟[220-221].

常见的过程模型有WEPP、年化农业非点源模型(Annualized Agricultural Non-Point Source, AnnAGNPS)、侵蚀-生产力影响模型(Erosion-Productivity Impact Calculator, EPIC)、林堡土壤侵蚀模型(Limburg Soil Erosion Model, LISEM)、EUROSEM以及KINEROS-2(表2).其中，AnnAGNPS和EPIC是基于USLE或RUSLE开发的.农业非点源(Agricultural Non-Point Source, AGNPS)模型增加了径流和养分模拟[222]，后来得到改进，成为AnnAGNPS[223].WEPP、LISEM、EUROSEM和KINEROS的建模方法独立于USLE[206].WEPP模型可替代基于经验的水力侵蚀预测技术(如USLE)，它模拟了许多重要的土壤侵蚀物理过程，包括入渗、径流、雨滴和水流分离、泥沙搬运、沉积、植物生长和枯落物分解[224].水力侵蚀预报模型是反映自然和人为驱动因素的综合体，体现了两者相互促进、协同发展的特征.

表2 不同类型的水力侵蚀预报模型Table 2 Different types of water erosion models

流域是水力侵蚀机制和预报模型研究的重要尺度.“土壤侵蚀模型模拟全球应用跟踪器”的数据库显示，流域是土壤侵蚀模型中应用最广泛的尺度(59%)，其次是小区尺度(12.8%)，最后是坡面尺度(10%).基于流域尺度的水力侵蚀预报模型的建立与应用，为水力侵蚀预报、预警和防治奠定了坚实的基础.

3 结论与展望

通过总结自然、人为驱动因素与水力侵蚀间的关系，以及一系列水力侵蚀预报模型的发展和演变过程，阐明了自然和人类活动共同驱动下的水力侵蚀机制.其中，人为驱动因素是造成水力侵蚀的重要原因之一.人类既直接通过伐林、耕作、放牧、工程建设和城市建设等对陆地表面进行改造，加剧水力侵蚀，又间接影响全球气候，导致极端水力侵蚀事件频发.因此，人类需要寻求可持续的发展道路，以消除水力侵蚀的负面影响.

点、小区、田间、坡面和小流域尺度上的水力侵蚀已得到广泛研究[228]，而从陆到海大流域尺度上的水力侵蚀问题很少受到关注.流域是汇流的地理单元，学者们可对其进行系统性、多目标、多任务的研究.大流域上游建造的水利工程能够阻断从陆向海的泥沙输送.例如：密西西比河三角洲的面积减少了4 800 km2以上，主要归咎于上游水库的建立导致泥沙供应的减少[229]；由于水库和人工引水工程的建设，1978—2014年松花江流域输沙量减少21.1万t，占了原有输沙量的57.02%[192].泥沙供应的减少严重影响由河流泥沙沉积而成的河口地区的稳定性.此外，很多河口地区是人口、产业和城市高度集聚的地带，且地处陆、河、海交汇处，其生态平衡和稳定性受到人类活动的强烈扰动；同时，全球气候变化引起的海平面上升和台风等海洋风暴潮发生频率的增加[193]，加剧了海浪侵蚀，增加了河口海岸带的需沙量，如我国的崇明岛、美国的切萨皮克湾和英国的伦敦都曾遭受过海洋风暴潮的侵袭.

大流域尺度上水土流失的海陆统筹问题，应通过制定合理的水沙调蓄策略加以解决.以前的水土保持策略以调水为主，实现了生态输水；但现在应该注重生态输沙，以维持河口地区的水沙平衡.建议从3个方面着手：第一，在保证水利工程基础功能的前提下，对其进行生态改造，以实现在不过载情况下的泥沙适量输出；第二，减少不必要的拦截，并进行适当的河道疏浚，以保持水沙通道的畅通；第三，在流域末端保障海堤、护岸和保滩等海岸防护工程完善的前提下，扩大滨海防护林规模，以削弱海洋灾害和维持河口地区生态平衡.