三峽庫區(qū)典型農(nóng)林流域景觀格局對徑流和泥沙輸出的影響

黃志霖，田耀武，2，* ，肖文發(fā)，馬德舉

(1.中國林業(yè)科學研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護研究所，國家林業(yè)局森林生態(tài)環(huán)境重點實驗室，北京 100091;2.河南科技大學林學院，洛陽 471003;3.秭歸縣林業(yè)局，宜昌 443600)

三峽庫區(qū)農(nóng)林小流域水土流失引發(fā)了一系列嚴重的生態(tài)環(huán)境問題，已成為制約庫區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展的因素之一［1］。相關(guān)學者采用小區(qū)定位觀測［2］、模型模擬［3-6］等不同方法與尺度對三峽庫區(qū)不同尺度小流域產(chǎn)流產(chǎn)沙進行了研究，尺度的變化導致產(chǎn)流、產(chǎn)沙及輸移機制的變化［7-9］，小區(qū)或生態(tài)系統(tǒng)尺度上描述的徑流和產(chǎn)沙過程可能會丟失一些信息［8，10］。而建立景觀格局與徑流、侵蝕生態(tài)過程之間的聯(lián)系是景觀生態(tài)學中最常用的定量化研究方法之一［10-11］，景觀格局包括景觀組成單元的類型、數(shù)目以及空間分布與配置，過程產(chǎn)生于格局，格局作用于過程［12-13］，景觀格局深刻影響著徑流和泥沙的產(chǎn)生與輸移過程。AnnAGNPS模型是USDA-ARS與自然資源保護局(NRCS)共同研發(fā)流域尺度徑流泥沙輸出的評價工具，針對流域?qū)芾泶胧┑捻憫?yīng)而設(shè)計的基于連續(xù)事件的分布式模型［14］。本文應(yīng)用景觀格局、生態(tài)過程與尺度原理，結(jié)合AnnAGNPS模型徑流、泥沙輸出功能，分析三峽庫區(qū)秭歸縣25條典型農(nóng)林流域景觀格局對徑流、泥沙輸出的影響，揭示本地區(qū)小流域尺度下景觀格局水土流失反饋關(guān)系，為水土保持和土地資源管理提供科學依據(jù)。

1 研究地區(qū)和研究方法

1.1 研究地區(qū)概況

秭歸縣位于湖北省西部，東經(jīng) 110°18'—110°0'，北緯 30 °38'—31°11'，國土面積 2427 km2，長江橫貫中部，流長64 km，與境內(nèi)8條溪流形成“蜈蚣”狀水系，境內(nèi)四周高，中間低，呈東西開口的不規(guī)則盆狀分布(圖1)。秭歸縣地處中緯度，屬亞熱帶大陸性季風區(qū)，多年平均降雨量1439 mm，年際差異大，年內(nèi)降雨分布為單峰型(5—8月占全年68%)。土壤有黃壤、黃棕壤、棕壤、石灰土、紫色土、潮土、水稻土等7類，分別占林地和耕地的 14.34%、28.22%、0.15%、35.93%、17.91%、0.23%和 3.22%。林地面積 164863 hm2，農(nóng)地面積 42031 hm2，草地面積 22051 hm2，內(nèi)陸水域 3450 hm2，其他10303 hm2。

1.2 研究方法

1.2.1 研究流域的確定

在秭歸縣范圍內(nèi)選取25條小流域(圖1，表1)，各小流域總面積33897.2 hm2，占全縣國土面積的13.9%，所選流域涵蓋了三峽庫區(qū)小流域所有的景觀斑塊類型，且各流域中林地斑塊和農(nóng)地斑塊面積百分比差異明顯(表2)。根據(jù)研究和AnnAGNPS模型參數(shù)輸入［14］的需要將25條流域景觀斑塊劃分為農(nóng)坡地(坡耕地)、農(nóng)梯地(農(nóng)業(yè)梯田)、農(nóng)林梯地(林農(nóng)間作的梯田)、林地、灌木地、草地、未利用地、水域、居民地等9種，9種斑塊類型面積占全部流域面積的 17.4%、6.2%、6.5%、49%、5.1%、7.7%、2.9%、3.6%、3.5%(表 1)。從 25 個小流域景觀要素的空間分布和類型斑塊面積上看，各小流域都屬于以灌木地、草地、未利用地、水體、農(nóng)村居民點為鑲嵌斑塊，道路和溝溪為廊道的典型農(nóng)林復合小流域。

圖1 秭歸縣DEM及小流域位置示意圖Fig.1 DEM of Zigui county and location of 25 watersheds

表1 秭歸縣25條小流域景觀類型Table 1 25 watershed landscape classification in Zigui County

1.2.2 景觀格局指數(shù)

景觀格局是指景觀的空間格局，是大小、形狀、屬性不一的斑塊在空間上的分布與組合規(guī)律。景觀指數(shù)能高度濃縮景觀格局信息，反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置某些方面特征的定量指標［13］。景觀格局分析的目的是在無序的景觀中發(fā)現(xiàn)潛在的有意義的秩序或規(guī)律［15］。本文在斑塊類型水平上選取斑塊面積百分比指數(shù)(PLAND)，在景觀水平上選取斑塊豐富度密度(PRD)、雙對數(shù)回歸分維數(shù)(DLFD)、Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)、聚集度(CONT)分別代表景觀豐富度、形狀、多樣性、蔓延度指數(shù)［12，16-17］?；诰坝^結(jié)構(gòu)數(shù)量化軟件包FRAGSTATS 4.1［18］進行景觀格局指數(shù)計算，景觀指數(shù)的生態(tài)學意義和計算公式參見相關(guān)文獻［13］。

1.2.3 數(shù)據(jù)源

(1)數(shù)字高程模型(DEM) 采用國家測繪部門2006年1∶1萬5 m等高距AutoCAD數(shù)字地形圖作為25條流域基本地形信息源，按照基礎(chǔ)地理信息數(shù)字產(chǎn)品1∶1萬DEM生產(chǎn)技術(shù)規(guī)程［19］進行等高線高程賦值，利用ArcView GIS雙線性內(nèi)插重采樣方法［20］生成15 m格網(wǎng)［21］DEM。在各流域地形圖上隨機選擇20—50個點作為高程控制點，視其高程值作為準值，檢驗對應(yīng)DEM柵格點的高程采樣精度;在各流域內(nèi)隨機布設(shè)100—300個點，GPS定位并量測地面實際坡度，計算各流域DEM提取地面坡度的中誤差［22］。

(2)景觀斑塊類型 利用秭歸縣SPOT 5(時相:2009-09)影像作為信息源來獲取景觀斑塊類型(土地利用)專題數(shù)據(jù)。影像處理軟件為ERDASIMAGING 9.2和ArcGIS 9.2。利用各流域數(shù)字地形圖對遙感影像進行幾何精糾正。對糾正后的遙感數(shù)據(jù)采用線性變換、圖像運算和信息融合處理技術(shù)，進行主成份分析和數(shù)字圖像彩色增強，獲得3、1、2波段假彩色合成圖像。依9類斑塊解譯標志對假彩色影像進行目視解譯、監(jiān)督分類，并結(jié)合地形圖資料和現(xiàn)場調(diào)查對解譯分類結(jié)果進行修改編輯，進而獲得25條小流域景觀類型斑塊圖，矢量化為AnnAGNPS模型fields.shp格式文件。在各小流域景觀類型斑塊圖上分別隨機選取250—300個樣本，建立混淆矩陣，計算其生產(chǎn)者精度、用戶精度以及Kappa系數(shù)，評價各流域斑塊總分類精度。

(3)氣象與土壤 氣象數(shù)據(jù)(2009年)由國家林業(yè)局長江三峽庫區(qū)(秭歸)森林生態(tài)定位站提供。主要有最低最高氣溫、降雨量、風速、云量和露點溫度等6類。土壤分類數(shù)據(jù)由中國科學院南京土壤研究所數(shù)據(jù)中心提供，土壤屬性數(shù)據(jù)由AnnAGNPS模型參考文件及現(xiàn)場采樣點調(diào)查取得［23］。矢量化土壤數(shù)據(jù)，生成soils.shp模型輸入文件。

1.2.4 AnnAGNPS 模型與徑流、泥沙的模擬輸出

AnnAGNPS模型是USDA-ARS與NRCS聯(lián)合開發(fā)的參數(shù)分布式、基于物理過程、連續(xù)模擬、流域尺度的高級流域評價工具，最新版本為AnnAGNPS4.0［14］。AnnAGNPS模型直接替代了其前身場次模型AGNPS，實現(xiàn)了與ArcView 3.x界面的高度集成。模型主要包括水文、土壤侵蝕、化學物質(zhì)輸移3大模塊。水文計算法則為土壤水分平衡方程與地表徑流模型 (SCS-CN)［14］。泥沙輸出計算法則為修訂的通用水土流失方程RUSLE;氮的礦化平衡計算法則為EPIC模型，逐日計算氮磷等的吸收、降解，并按可溶態(tài)和顆粒吸附態(tài)計算，模型的詳細介紹可參閱其他相關(guān)文獻［14］。

在秭歸縣25條小流域條件下，AnnAGNPS模型應(yīng)用的前提是精校準與驗證，這是模型徑流、泥沙輸出精度達到要求的關(guān)鍵步驟［4，14，24］。AnnAGNPS 4.0模型在三峽庫區(qū)秭歸縣地理和氣象條件下的校準和驗證過程以及適用性評價詳見相關(guān)文獻［4，23］，AnnAGNPS模型可用來研究庫區(qū)環(huán)境條件下小流域的徑流和泥沙輸出。

1.2.5 數(shù)據(jù)分析

SPSS 19.5軟件和EXCEL 2010程序包進行因子相關(guān)性分析和多元線性回歸分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 流域徑流、泥沙的AnnAGNPS模型輸出

秭歸縣25條小流域2009年徑流、泥沙輸出結(jié)果、5類13個景觀格局指數(shù)計算結(jié)果列于表2。在徑流模擬上，AnnAGNPS模型對秭歸縣黑溝小流域徑流模擬誤差為5.0%(校正期)和6.7%(驗證期)［4］，對秭歸縣域徑流模擬誤差－11.6%［23］，均為誤差容許范圍之內(nèi)。其他研究也認為AnnAGNPS模型對徑流量模擬精度較高，誤差較低［14，24］。不考慮氣象因子的空間差異，AnnAGNPS模型模擬2009年秭歸縣25條小流域徑流量最大值為412 mm，最小為320 mm，平均為366 mm，徑流量空間模擬變異系數(shù)為5.7%。

泥沙輸出模擬上，AnnAGNPS模型對秭歸縣黑溝小流域泥沙輸出模擬誤差為15.1%(校正期)和26.7%(驗證期)，模擬誤差均為誤差容許范圍之內(nèi)［23］。AnnAGNPS模型對泥沙輸出模擬精度較徑流低［4，14，24］。秭歸縣2009年25條小流域泥沙輸出量平均為17.7 t/hm2，略低于2006年秭歸縣全縣泥沙輸出模擬(約為19.6 t/hm2)［23］。不考慮氣象因子的空間差異，秭歸縣2009年25條小流域發(fā)生最大泥沙輸出量為43.2 t/hm2，最小僅為4.1 t/hm2，泥沙輸出空間變異系數(shù)為65.4%(超過50%)，遠大于徑流量的空間變異系數(shù)(5.7%)。

根據(jù)土壤侵蝕分類分級標準(SL190—2007)規(guī)定，本地區(qū)內(nèi)0—5 t/hm2為容許土壤流失量，5—25 t/hm2為輕度土壤侵蝕，25—50 t/hm2為中度土壤侵蝕，50—80 t/hm2為強烈土壤侵蝕，＞80 t/hm2為極強烈流失。本文25條小流域中，土壤侵蝕1個微度，18個輕度，6個中度，平均侵蝕程度(17.7 t/hm2)為輕度。

2.2 徑流量、泥沙量與景觀格局指數(shù)單因子相關(guān)性

這里采用的景觀格局(因子)指數(shù)(表2、表3)看作影響徑流量的不同處理，25個小流域看作組間重復。徑流量與對應(yīng)的景觀格局指數(shù)的二元變量相關(guān)分析結(jié)果表明(表3):農(nóng)坡地、農(nóng)梯地、農(nóng)林梯地、居民地等PLAND指數(shù)、聚集度(CONT)與徑流量顯著正相關(guān)，農(nóng)坡地PLAND與徑流量正相關(guān)系數(shù)最大(R=0.794);林地、灌木地PLAND與徑流量顯著負相關(guān)，林地PLAND負相關(guān)系數(shù)最大(R=－0.780);草地、荒地、水域、居民地等PLAND、PRD、DLFD、CONT等指數(shù)與徑流量的相關(guān)性不顯著。泥沙與景觀格局指數(shù)二元變量相關(guān)分析結(jié)果(表3)為:農(nóng)坡地、農(nóng)林梯地、居民地等PLAND、平均分維數(shù)、聚集度與泥沙輸出量顯著正相關(guān)，農(nóng)坡地PLAND與泥沙量相關(guān)系數(shù)量大(R=0.929);林地、灌木地PLAND、多樣性與泥沙顯著負相關(guān)，林地PLAND與泥沙負相關(guān)性最強(R=0.833);草地、荒地、水域、居民地、斑塊密度、平均分維數(shù)、多樣性與徑流量的相關(guān)性不顯著。泥沙量與徑流量相關(guān)分析表明，二者相關(guān)性顯著(R=0.748，P＜0.01)(圖2)，但其相關(guān)系數(shù)小于泥沙量與農(nóng)坡地的相關(guān)系數(shù)(R=0.929，P＜0.01)(表 3)。

2.3 徑流量、泥沙量與景觀格局指數(shù)的多因子回歸

水土流失是一個復雜的生態(tài)過程，受多個生態(tài)因子的影響。這里將徑流量、泥沙量作為因變量Y，13個景觀指數(shù)(表2)作為自變量，即:農(nóng)坡地PLAND為x1，農(nóng)梯地PLAND為x2，農(nóng)林梯地PLAND為x3，林地PLAND為x4，灌木地PLAND為x5，草地 PLAND 為 x6，荒地 PLAND 為 x7，水域 PLAND 為 x8，居民地 PLAND 為 x9，PRD為x10，DLFD為x11，SHDI為x12，CONT為x13，利用SPSS 19.5軟件包進行多元線性回歸分析。結(jié)果為徑流量與景觀指數(shù)復相關(guān)系數(shù) R=0.925(R＞0.8，即為高度相關(guān))，判定系數(shù) R2=0.856(P＜0.01)，復相關(guān)系數(shù)大于任一自變量與因變量之間的單相關(guān)系數(shù)(表2)，這充分說明了景觀格局對徑流量的綜合影響規(guī)律。方差分析統(tǒng)計量F=5.014，相伴概率值P＜0.01，景觀格局指數(shù)(自變量)與徑流量(因變量)之間存在線形回歸關(guān)系，回歸方程為:

同理，將泥沙量視為因變量Y，上述13個景觀指數(shù)作為自變量進行多元線性回歸分析。結(jié)果顯示，泥沙量與景觀指數(shù)復相關(guān)系數(shù)R=0.981(高度相關(guān))(P＜0.001)，判定系數(shù)R2=0.962，復相關(guān)系數(shù)大于徑流量復相關(guān)系數(shù)，說明泥沙受景觀格局影響更大。泥沙量復相關(guān)系數(shù)也大于任一自變量和因變量之間的單相關(guān)系數(shù)(表2)。方差分析統(tǒng)計量F=21.397，相伴概率值P＜0.001，自變量與因變量之間存在線形回歸關(guān)系，回歸方程為:

?

?

3 討論

3.1 徑流量與泥沙的模型輸出

與相關(guān)研究［12，16-17，25］不同的是，本文利用高級流域管理工具AnnAGNPS模型來模擬秭歸縣25條小流域徑流量和泥沙輸出，進而提高了不同景觀單元之間泥沙輸移的計算精度［12］。但AnnAGNPS模型是在美國地形較平坦，降雨較不集中，侵蝕形式主要是不考慮重力侵蝕的細溝和細溝間侵蝕，流域農(nóng)場經(jīng)營方式，耕作制度、施肥(農(nóng)藥)數(shù)據(jù)統(tǒng)一且易于獲取的情況下建立的。秭歸縣農(nóng)業(yè)多屬農(nóng)戶分散經(jīng)營，耕作施肥(農(nóng)藥)方式不一，數(shù)據(jù)不易獲取且不確定性高。地形上，25條流域平均坡度較高，景觀較為破碎。土地利用為農(nóng)林間作，以林為主的復合利用方式。為真實表達土地利用方式，減少參數(shù)的空間聚合［5］，本文采用15 m［21］的DEM，描述流域微地形空間變異性的兩個參數(shù)CSA(Critical Source Area)和MSCL(Minimum Source Channel Length)確定為1 hm2和30 m，最大限度地減小各類輸入?yún)?shù)的聚合誤差［5］。同時，該模型對秭歸縣黑溝、蘭陵溪、杉木溪等流域模擬結(jié)果上看，徑流和泥沙輸出誤差均在可接受范圍之內(nèi)［4，23］，AnnAGNPS模型可以用來模擬本文25條流域徑流和泥沙輸出，模擬結(jié)果可以用來進行相關(guān)研究。

3.2 景觀格局指數(shù)與徑流、泥沙輸出

地形、土壤性質(zhì)、氣象因素、植被等因素均能引起庫區(qū)小流域產(chǎn)生水土流失［26］，陡坡開荒、林木采伐、開礦、修路、采石等人類生產(chǎn)建設(shè)活動均能加劇水土流失，而庫區(qū)坡改梯、退耕還林還草等工程是控制土壤流失的有效措施［27］。但由于研究區(qū)內(nèi)坡改梯工程、灌木、草地等景觀斑塊類型面積較小，削減徑流和控制泥沙輸出功能受PLAND值較大斑塊類型(林地、農(nóng)地)等因子的強烈影響，而使這種相關(guān)性不顯著;本文中林地、農(nóng)坡地PLAND值較大，不同流域中的差異也較大，從而也使徑流和泥沙輸出差異明顯，充分說明林地、農(nóng)地在水土流失中的主導效應(yīng)。研究區(qū)為典型的林農(nóng)流域，景觀斑塊空間構(gòu)型較為復雜，分維數(shù)(DLFD)有一定的變異，雖與徑流量相關(guān)性不強，但與泥沙相關(guān)性顯著，證明產(chǎn)流和產(chǎn)沙兩個生態(tài)過程雖然相關(guān)性較強，也有相對獨立的一面;Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)取決于兩個方面的信息，一是斑塊類型的豐富度，二是各斑塊類型在面積分布上的均勻性。SHDI對景觀類型數(shù)較敏感，能夠反映景觀的異質(zhì)性，其對徑流量和泥沙影響均顯著;景觀聚集度(CONT)的大小反映景觀中不同斑塊類型的非隨機性或聚集程度。如果一個景觀中小斑塊較多且較為離散，則CONT值較小。如景觀中以少數(shù)大斑塊為主或同一類型斑塊高度相連，則CONT較大。本文中，CONT值空間變異系數(shù)僅為9.3%，但對徑流和泥沙輸出影響均顯著，這說明在流域水土流失治理過程中，不但要重視有利于防治泥沙輸出斑塊的PLAND值，還要關(guān)注已有斑塊類型的空間延展性和連接度，避免高強度泥沙大面積集中分布所引起的更高強度更大面積侵蝕的鏈動效果［12，16］。本文與相關(guān)研究均證明小流域景觀格局特征與徑流量、泥沙強度均有較強的相關(guān)性，林地、農(nóng)坡地景觀類型與聚集度指數(shù)與土壤侵蝕均顯著相關(guān)，土壤侵蝕與相關(guān)的景觀格局指數(shù)復相關(guān)系數(shù)高度相關(guān)(R＞0.8)。本文中25條小流域泥沙輸出量平均為17.7 t/hm2，屬輕度侵蝕，但該區(qū)位于三峽庫區(qū)生態(tài)敏感區(qū)，所以下一步的土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整中應(yīng)繼續(xù)實施退耕還林、農(nóng)地坡改梯等高種植以及農(nóng)地和經(jīng)濟作物地段林草過濾帶等工程措施，大力推行溝渠植被恢復，利用生物措施削減泥沙輸出量［27］。

圖2 徑流量與泥沙量的相關(guān)性Fig.2 Correlation between runoff and sediment in 25 watersheds in Zigui county

產(chǎn)流產(chǎn)沙過程是一個多尺度、非線性的空間地理―生態(tài)過程。過程變量隨景觀格局的變化呈復雜的非線性關(guān)系。景觀數(shù)據(jù)屬性、常規(guī)格局指數(shù)本身性質(zhì)以有產(chǎn)流產(chǎn)沙過程復雜性，使常規(guī)景觀指數(shù)與泥沙過程變量間的統(tǒng)計關(guān)系存在不確定性［9］，多個景觀指數(shù)對于同一個過程變量缺乏一致性［7，11，16，25］，這是徑流、泥沙等生態(tài)過程研究不確定性的重要原因。本文采用的氣象數(shù)據(jù)沒有考慮降雨等氣象因子的空間差異性，我們還假定25個小流域土壤、地形等因子相對一致，沒有考慮土壤、地形因子對徑流和泥沙的影響差異，沒有考慮景觀格局的粒度效應(yīng)，所以進一步研究和探討的問題是:粒度對上述景觀格局指數(shù)有怎樣的影響?同時在特定的、均一的氣象條件下利用模型對25條流域產(chǎn)流產(chǎn)沙進行了模擬，對其他氣象條件(豐水年、干旱年)下產(chǎn)生的徑流與泥沙與景觀格局關(guān)系如何，本文結(jié)論是否有一定的推廣性，景觀格局指數(shù)能否確定為小流域綜合治理的評價指標有待進一步研究，景觀格局對徑流和泥沙輸出分析需要新的理論范式加以補充和完善。

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