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      陜北無定河流域土壤侵蝕時(shí)空演變

      2017-09-15 13:43:21張宇攀
      環(huán)境科學(xué)研究 2017年9期
      關(guān)鍵詞:無定河模數(shù)土壤侵蝕

      王 濤, 徐 瀾, 胡 陽, 張宇攀, 韋 倩

      1.中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所, 黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 陜西 楊凌 712100 2.西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 陜西 西安 710054 3.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院, 陜西 西安 710127

      陜北無定河流域土壤侵蝕時(shí)空演變

      王 濤1,2,3, 徐 瀾2, 胡 陽2, 張宇攀2, 韋 倩2

      1.中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所, 黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 陜西 楊凌 712100 2.西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 陜西 西安 710054 3.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院, 陜西 西安 710127

      為了深入認(rèn)識(shí)陜北無定河流域土壤侵蝕時(shí)空演變過程及其與降雨和植被NDVI變化的關(guān)系,采用基于RUSLE(修正通用土壤流失方程)的土壤侵蝕評(píng)估方法,開展流域土壤侵蝕時(shí)空分布及其與降雨、植被NDVI的關(guān)系研究. 結(jié)果表明:①2000—2014年無定河流域多年均土壤侵蝕模數(shù)為457.90 t/(km2·a),呈波動(dòng)增加過程. 流域土壤侵蝕以微度侵蝕為主,占流域總面積的88.35%,其他土壤侵蝕等級(jí)面積比例隨等級(jí)升高而減少. 研究時(shí)段內(nèi)除微度侵蝕面積比例減少外,其他土壤侵蝕等級(jí)面積比例均呈增加過程,并且侵蝕面積年變化速率也由微度侵蝕的0.52%降至劇烈侵蝕的0.01%. ②無定河流域西北部土壤侵蝕程度最低,西南部其次,東南部最高,與其地貌類型及降水量沿東南—西北方向遞減有關(guān),但均反映出流域2000—2014年土壤侵蝕的增加過程. 研究時(shí)段內(nèi)流域不同土壤侵蝕等級(jí)間面積及比例轉(zhuǎn)移主要由低等級(jí)土壤侵蝕類型轉(zhuǎn)為相鄰高等級(jí)土壤侵蝕類型. ③無定河流域土壤侵蝕與降水量、侵蝕性降雨量、降雨侵蝕力呈顯著正相關(guān)(P<0.01),相關(guān)系數(shù)分別為0.90、0.95和0.98,而與植被NDVI的關(guān)系不顯著. 研究顯示,降雨變化尤其是侵蝕性降雨(≥12 mm/d)增加是陜北無定河流域土壤侵蝕增強(qiáng)的主要原因.

      降雨侵蝕力; 土壤侵蝕; 時(shí)空變化; 無定河流域

      土壤侵蝕是一個(gè)世界性生態(tài)環(huán)境問題,與人類的生產(chǎn)、生活關(guān)系密切,受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[1- 2]. 無定河是黃河中游一級(jí)支流,流經(jīng)中國(guó)土壤侵蝕最為嚴(yán)重的黃土丘陵溝壑地貌區(qū),加之流域內(nèi)人類活動(dòng)強(qiáng)烈、地表覆蓋水平較低,降雨相對(duì)集中等因素,使無定河流域成為土壤侵蝕最為嚴(yán)重的流域之一[3- 4]. 隨著全球及區(qū)域氣候變化、以及我國(guó)大規(guī)模的生態(tài)環(huán)境建設(shè)工程實(shí)施,尤其是退耕還林還草工程實(shí)施等,對(duì)無定河流域土壤侵蝕產(chǎn)生了重要影響,如王計(jì)平等[5]研究表明,受退耕還林還草工程實(shí)施影響,無定河流域土地利用經(jīng)歷了耕地向林、草地轉(zhuǎn)化過程,植被覆蓋水平明顯提高[6],植被措施和工程措施分別引起流域徑流、產(chǎn)沙的減少[7]. 科學(xué)評(píng)估流域土壤侵蝕時(shí)空變化過程,是深入認(rèn)識(shí)流域土壤侵蝕變化過程與機(jī)制的重要環(huán)節(jié),對(duì)于調(diào)整區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)與建設(shè)政策具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義.

      RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation,修正通用土壤流失方程)是目前應(yīng)用較為廣泛、使用頻率較高的土壤侵蝕評(píng)估方法. RUSLE在流域、區(qū)域及以上尺度得到較多的應(yīng)用,如TANG等[8- 10]對(duì)澳大利亞和歐洲土壤侵蝕的研究表明,利用遙感數(shù)據(jù)和RUSLE進(jìn)行大尺度土壤侵蝕研究具有可行性. RUSLE主要反映土壤侵蝕與降雨、土壤類型、地形、植被覆蓋、水土保持措施的關(guān)系,其中各因子及其組合對(duì)土壤侵蝕的作用得到研究與驗(yàn)證,如ZHAO等[11- 13]分別對(duì)地表粗燥度、土地利用與地形、森林?jǐn)U張與耕地減少對(duì)土壤侵蝕的影響研究,充分表明了土壤侵蝕過程的復(fù)雜性及影響因素作用的非對(duì)等性.

      無定河流域土地利用/土地覆蓋變化[14]、氣候變化[15]、徑流變化[16]、輸沙量變化[17]、人類活動(dòng)作用[18]等方面均得到較多關(guān)注,而鮮見有流域土壤侵蝕評(píng)估方面的報(bào)道. 1999年開始實(shí)施的退耕還林還草工程及當(dāng)前備受關(guān)注的全球氣候變暖引起的極端降雨頻率增大等因素,均對(duì)流域土壤侵蝕產(chǎn)生了重要影響,需要加強(qiáng)流域土壤侵蝕監(jiān)測(cè)與評(píng)估,為流域水土保持政策制訂提供科學(xué)依據(jù). 筆者以無定河流域日降雨量、土壤類型、DEM、MODIS NDVI等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合RUSLE,分析2000—2014年無定河流域土壤侵蝕時(shí)空演變過程及土壤侵蝕與降雨(反映氣候變化引起的極端降雨情況)、植被NDVI(反映退耕還林還草工程實(shí)施情況)的相關(guān)關(guān)系,以期為流域生態(tài)環(huán)境建設(shè)與保護(hù)提供參考.

      1 研究方法

      1.1研究區(qū)概況

      研究區(qū)位于我國(guó)陜西省境內(nèi)的無定河流域(108°27′39″E~110°34′22″E、37°02′31″N~38°55′52″N)(見圖1),主要涉及榆林地區(qū)的榆陽區(qū)、橫山區(qū)、神木縣、靖邊縣、米脂縣、綏德縣、佳縣、清澗縣以及延安地區(qū)的子洲縣. 流域內(nèi)海拔介于581~2 116 m之間,西部和北部高,東南部地勢(shì)較低. 地貌可劃分為兩大部分,西北部的毛烏素沙地南緣、東南部的黃土峁?fàn)钋鹆隃羡謪^(qū). 流域以人工植被為主,東南部人類活動(dòng)強(qiáng)烈,大部分區(qū)域被開墾為農(nóng)耕地,西北部毛烏素沙地植被稀疏,自然植被以灌木、草本植物為主. 流域所在區(qū)域?qū)贉貛О敫珊荡箨懶约撅L(fēng)氣候區(qū),冬春干燥少雨,夏秋炎熱多雨,多年年平均氣溫為9.6 ℃,多年年均降水量為440 mm,且均由東南向西北遞減[19]. 夏秋季節(jié)的集中降雨及黃土特性,是無定河流域土壤侵蝕嚴(yán)重的重要影響因素.

      注:圖中A、B、C分別為位于西北部、西南部、東南部的3個(gè)樣區(qū). 圖1 無定河流域高程與樣區(qū)分布Fig.1 The distribution of DEM and sample area in Wuding River Basin

      1.2數(shù)據(jù)來源

      主要數(shù)據(jù):①無定河流域30 m分辨率DEM數(shù)據(jù),下載自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn). ②流域及其附近區(qū)域榆林(109°47′E、38°16′N)、定邊(107°35′E、37°35′N)、吳起(108°10′E、36°55′N)、橫山(109°14′E、37°56′N)、綏德(110°13′E、37°30′N)、延安(109°30′E、36°36′N)6個(gè)氣象站點(diǎn)1990—2014年逐日降水量數(shù)據(jù). ③無定河流域1∶500 000 土壤類型圖. ④無定河流域250 m分辨率MODIS NDVI數(shù)據(jù)(下載自https://ladsweb.nascom.nasa.gov).

      1.3土壤侵蝕計(jì)算

      陜北無定河流域2000—2014年逐年土壤侵蝕模數(shù)采用Renard等[20]提出的RUSLE計(jì)算方法:

      A=R×K×L×S×C×P

      (1)

      式中:A為年均土壤侵蝕模數(shù),t/(km2·a);R為降雨侵蝕力因子;K為土壤可蝕性因子;L為坡長(zhǎng)因子;S為坡度因子;C為植被覆蓋因子;P為水土保持措施因子.

      a) 降雨侵蝕力(R),采用章文波等[21- 23]提出的計(jì)算方法:

      (2)

      a=21.586b-7.189 1

      (3)

      b=0.836 3+18.144Dd12-1+24.455Dy12-1

      (4)

      式中:Ri為第i年的降雨侵蝕力,(MJ·mm)/(hm·h·a);Dj為第j天的侵蝕性降雨量,mm;n為一年中形成侵蝕性降雨的總時(shí)間,d;Dd12為降雨量≥12 mm/d的多年平均日降雨量,mm;Dy12為降雨量≥12 mm/d的年平均降雨量,mm;a、b為模型參數(shù).

      b) 土壤可蝕性因子(K),采用Sharpley等[24]提出的計(jì)算方法:

      (5)

      式中:M、F、N為土壤中砂粒、粉沙粒和黏粒的質(zhì)量分?jǐn)?shù),%;T為土壤有機(jī)碳質(zhì)量分?jǐn)?shù),%;δ=1-M/100. 計(jì)算出的K值乘以0.131 7轉(zhuǎn)化為國(guó)際制單位.

      c) 坡度坡長(zhǎng)因子(LS),考慮到黃土丘陵溝壑區(qū)地形陡峭,采用Renard等[25- 27]提出的計(jì)算方法:

      L=(λ/22.13)α

      (6)

      α=β/(β+1)

      (7)

      β=(sinθ/0.089 6)/[3.0(sinθ)0.8+0.56]

      (8)

      (9)

      LS=L×S

      (10)

      式中:λ為坡長(zhǎng);α為坡長(zhǎng)指數(shù);θ為坡度,%. 基于30 m 分辨率DEM通過ArcGIS軟件空間分析中水文分析模塊計(jì)算坡長(zhǎng)(λ),利用表面分析獲取坡度(θ),并根據(jù)式(6)~(9)分別計(jì)算得到L和S值,二者相乘得到LS值.

      d) 植被覆蓋因子(C),采用李天宏等[28]提出的計(jì)算方法:

      NDVIA=0.18NDVIM+0.131

      (11)

      C=exp[-c×NDVIA/(d-NDVIA)]

      (12)

      式中:c和d取值分別為2、1;NDVIA和NDVIM分別表示AVHRR NDVI和MODIS NDVI數(shù)據(jù).

      e) 水土保持措施因子(P),采用Lufafa等[29]提出的計(jì)算方法:

      P=0.2+0.03θ

      (13)

      2 結(jié)果與分析

      2.1土壤侵蝕模數(shù)及其各因子計(jì)算結(jié)果

      利用前述土壤侵蝕計(jì)算方法,得到陜北無定河流域降雨侵蝕力、土壤可蝕性、坡度坡長(zhǎng)因子、植被覆蓋因子和水土保持措施因子及土壤侵蝕模數(shù)(見圖2),其中降雨侵蝕力、植被覆蓋因子和土壤侵蝕模數(shù)取2000—2014年的平均值.

      由圖2可知,降雨侵蝕力高值分布在流域的南北兩側(cè),而中部東側(cè)較高、西側(cè)較低. 土壤可蝕性差異明顯,北部、西部邊緣區(qū)域數(shù)值較低,而中、南部數(shù)值較高. 坡度坡長(zhǎng)因子中高值分布在流域的中南部區(qū)域,為黃土丘陵溝壑區(qū). 植被覆蓋因子分布與植被覆蓋水平相反,植被覆蓋較高區(qū)域的植被覆蓋因子較低,反映了植被對(duì)土壤侵蝕的阻擋作用. 流域西部、北部區(qū)域以毛烏素沙地為主,植被覆蓋水平較低,故植被覆蓋因子數(shù)值較高. 水土保持措施因子由坡度計(jì)算得到,其空間分布也與坡度分布關(guān)系密切,北部、西部邊緣區(qū)域坡度較小,水土保持措施因子也較小,其他區(qū)域值較大. 最終計(jì)算得到的流域土壤侵蝕模數(shù)分布也呈東南、南部數(shù)值較高、北部和西部邊緣區(qū)域較低的格局.

      注:圖中降雨侵蝕力(R)、植被覆蓋因子(C)、土壤侵蝕模數(shù)(A)均取2000—2014年平均值.圖2 土壤侵蝕模數(shù)及其各因子計(jì)算結(jié)果Fig.2 The results of soil erosion modulation and its factors

      2.2土壤侵蝕時(shí)間變化過程分析

      2.2.1年平均土壤侵蝕模數(shù)變化過程

      圖3 平均土壤侵蝕模數(shù)變化過程Fig.3 Change process of average soil erosion modulation

      2000—2014年無定河流域年平均土壤侵蝕模數(shù)變化過程見圖3. 由圖3可知,無定河流域年平均土壤侵蝕模數(shù)總體呈不顯著的線性增加過程,年平均線性遞增率為17.89 t/(km2·a). 變化過程方面,流域年平均土壤侵蝕模數(shù)波動(dòng)幅度較大,最小值出現(xiàn)在2000年,為153.60 t/(km2·a);最大值出現(xiàn)在2008年,為809.10 t/(km2·a);并且2000—2001年、2005—2008年和2010—2013年為相對(duì)增加階段,2001—2005年、2008—2010年和2013—2014年為相對(duì)下降階段. 這一變化過程顯然與流域內(nèi)退耕還林還草工程實(shí)施引起的植被覆蓋水平提高[6]、土壤侵蝕減少[7]的認(rèn)識(shí)不一致,可能與RUSLE為靜態(tài)模型,無法反映流域土壤侵蝕空間動(dòng)態(tài)過程有關(guān).

      2.2.2不同土壤侵蝕等級(jí)面積變化過程

      依據(jù)SL 190—2007《土壤侵蝕分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)》[30],對(duì)土壤侵蝕程度進(jìn)行劃分,包括微度侵蝕〔0~<1 000 t/(km2·a)〕、輕度侵蝕〔1 000~<2 000 t/(km2·a)〕、中度侵蝕〔2 000~<5 000 t/(km2·a)〕、強(qiáng)烈侵蝕〔5 000~<8 000 t/(km2·a)〕、極強(qiáng)烈侵蝕〔8 000~<15 000 t/(km2·a)〕和劇烈侵蝕〔≥15 000 t/(km2·a)〕. 統(tǒng)計(jì)2000—2014年無定河流域不同土壤侵蝕等級(jí)面積,計(jì)算各等級(jí)面積所占比例,結(jié)果如圖4所示.

      圖4 不同土壤侵蝕等級(jí)面積變化過程Fig.4 Change process of area for different soil erosion types

      2000—2014年無定河流域土壤侵蝕以微度侵蝕為主,平均占流域總面積比例為88.35%,各等級(jí)面積比例隨土壤侵蝕等級(jí)的升高而降低,其中輕度、中度、強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈和劇烈侵蝕所占面積比例分別為7.78%、2.60%、0.75%、0.40%和0.12%. 總體上看,除微度侵蝕面積比例下降外,其他5個(gè)土壤侵蝕等級(jí)面積比例均呈增加過程.

      從變化速率上看,微度侵蝕面積比例呈不顯著線性減少趨勢(shì),年平均線性減少速率為0.52%,輕度、中度、強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈和劇烈侵蝕均呈不顯著線性增加趨勢(shì),年平均線性增加速率分別為0.30%、0.14%、0.05%、0.03%和0.01%,基本上與各等級(jí)所占面積比例呈正相關(guān),即所占面積比例較大,其變化速率也較大.

      2.3土壤侵蝕空間變化過程分析

      2.3.1土壤侵蝕空間變化過程

      由于無定河流域面積較大,從總體上不易觀察流域土壤侵蝕變化過程,因此選擇流域西北部、西南部、東南部3個(gè)樣區(qū)進(jìn)行分析,樣區(qū)大小為 2 280 m×2 280 m(空間位置見圖1). 2000年、2005年、2010年和2014年各區(qū)域土壤侵蝕的空間分布如圖5所示.

      注:各樣區(qū)具體位置見圖1. 圖5 不同區(qū)域土壤侵蝕空間變化過程Fig.5 Spatial change process of soil erosion in different regions

      無定河流域西北部樣區(qū)為毛烏素沙地南緣與黃土丘陵溝壑區(qū)的過渡地帶,以毛烏素沙地為主,降水量較小,植被覆蓋水平較低. 區(qū)域內(nèi)地勢(shì)低平,土壤侵蝕以微度侵蝕為主. 2000年、2005年、2010年、2014年土壤侵蝕模數(shù)逐年遞增,2000年中度侵蝕以下等級(jí)占優(yōu)勢(shì),2005年強(qiáng)烈侵蝕面積顯著增加,到2010年和2014年,極強(qiáng)烈侵蝕面積增加較多.

      無定河流域西南部樣區(qū)仍為毛烏素沙地南緣與黃土丘陵溝壑區(qū)的過渡地帶,以黃土丘陵溝壑區(qū)為主,海拔較高,以微度侵蝕為主. 2000年主要為微度侵蝕類型,2005年輕度、中度侵蝕面積較大幅度增加,強(qiáng)烈侵蝕零星出現(xiàn),2010年和2014年強(qiáng)烈侵蝕以上等級(jí)面積增加較多.

      流域東南部樣區(qū)為黃土丘陵溝壑區(qū),是黃土高原峁?fàn)畹孛驳闹饕植紖^(qū)域,地形復(fù)雜,是土壤侵蝕的主要發(fā)生區(qū)域. 2000年該區(qū)域土壤侵蝕模數(shù)明顯高于其他2個(gè)區(qū)域,仍以微度侵蝕為主,但輕度、中度侵蝕比例較大,2005年強(qiáng)烈侵蝕大幅增加,至2010年極強(qiáng)烈侵蝕零星出現(xiàn),到2014年極強(qiáng)烈侵蝕大幅增加,而劇烈侵蝕零星出現(xiàn).

      由以上3個(gè)樣區(qū)土壤侵蝕變化可知,無定河流域西北部土壤侵蝕最小,西南部其次,東南部最高,與該區(qū)域地貌類型的分布及降水量沿東南-西北的減少過程相關(guān). 2000年、2005年、2010年和2014年3個(gè)不同區(qū)域均反映出無定河流域2000—2014年土壤侵蝕模數(shù)的增加過程.

      2.3.2土壤侵蝕轉(zhuǎn)移矩陣

      選取2000年、2005年、2010年和2014年計(jì)算無定河流域不同土壤侵蝕等級(jí)面積及比例的轉(zhuǎn)移矩陣,結(jié)果見表1.

      無定河流域2000—2005年不同土壤侵蝕等級(jí)面積及比例轉(zhuǎn)移矩陣表明,轉(zhuǎn)移主要由2000年低等級(jí)土壤侵蝕類型向2005年高等級(jí)類型變化,反映出2000—2005年流域土壤侵蝕增加的過程. 從轉(zhuǎn)移比例上看,輕度轉(zhuǎn)為中度和中度轉(zhuǎn)為強(qiáng)烈土壤侵蝕等級(jí)的面積分別占2000年該土壤侵蝕等級(jí)面積的36.68%和46.12%,其他均不足10.00%. 而微度轉(zhuǎn)為中度、中度轉(zhuǎn)為強(qiáng)烈、強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為極強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為劇烈土壤侵蝕等級(jí)面積分別占2005年該等級(jí)面積的70.77%、79.85%、84.53%、73.13%、77.27%,可見,2000年低等級(jí)土壤侵蝕類型轉(zhuǎn)為2005年高等級(jí)土壤侵蝕類型是這一階段的主要特征.

      2005—2010年土壤侵蝕面積及比例轉(zhuǎn)移矩陣表現(xiàn)與2000—2005年基本一致,差別主要表現(xiàn)在微度轉(zhuǎn)為中度、中度轉(zhuǎn)為強(qiáng)烈、強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為極強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為劇烈土壤侵蝕等級(jí)面積占2005年的比例大幅度減小,僅強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為極強(qiáng)烈土壤侵蝕等級(jí)除外(占36.17%),占2010年的比例也大幅降低,僅極強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為劇烈土壤侵蝕等級(jí)除外(81.57%),并且出現(xiàn)了劇烈侵蝕向極強(qiáng)烈侵蝕轉(zhuǎn)移,反映出2005—2010年無定河流域土壤侵蝕較2000—2005年波動(dòng)較小.

      2010—2014年土壤侵蝕等級(jí)面積及比例轉(zhuǎn)移情況同2005—2010年相近,但微度轉(zhuǎn)為中度、中度轉(zhuǎn)為強(qiáng)烈、強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為極強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為劇烈土壤侵蝕等級(jí)面積占2010年的比例大幅提高,占2014年的比例也大幅提高,反映出2010—2014年無定河流域土壤侵蝕較2005—2010年出現(xiàn)較大波動(dòng).

      總體上,2000—2014年無定河流域土壤侵蝕等級(jí)間面積及比例轉(zhuǎn)移主要由2000年低等級(jí)土壤侵蝕類型轉(zhuǎn)為2014年高等級(jí)土壤侵蝕類型. 除微度轉(zhuǎn)為輕度、極強(qiáng)烈轉(zhuǎn)為劇烈土壤侵蝕為相鄰等級(jí)由低到高的轉(zhuǎn)移外,輕度轉(zhuǎn)中度、中度轉(zhuǎn)強(qiáng)烈、強(qiáng)烈轉(zhuǎn)極強(qiáng)烈土壤侵蝕等級(jí)均為低等級(jí)向相鄰兩個(gè)高等級(jí)的轉(zhuǎn)移.

      2.4土壤侵蝕與降雨、植被NDVI的關(guān)系

      RUSLE各土壤侵蝕因子中,僅R、C逐年發(fā)生變化,其他因子K、L、S、P基本保持不變. 為了分析無定河流域土壤侵蝕受極端降雨、退耕還林還草等生態(tài)恢復(fù)工程實(shí)施的影響,利用相關(guān)系數(shù)和線性回歸方法,探討2000—2014年流域年均土壤侵蝕模數(shù)、年均降水量、年均侵蝕性降雨量、年均降雨侵蝕力以及年均植被NDVI的關(guān)系(見表2).

      表1 無定河流域不同土壤侵蝕等級(jí)面積及比例轉(zhuǎn)移矩陣

      注:abc表達(dá)中,a為面積(km2),b為占前一年份面積的比例(%),c為占后一年份面積的比例(%). 粗體數(shù)值表示土壤侵蝕轉(zhuǎn)移過程中所占比例較高者.

      2000—2014年無定河流域年均土壤侵蝕模數(shù)與年均降水量、年均侵蝕性降雨量、年均降雨侵蝕力之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)分別為0.90、0.95和0.98,均通過0.01顯著性水平檢驗(yàn),但年均土壤侵蝕模數(shù)與年均植被NDVI之間的相關(guān)關(guān)系不顯著. 由表2可見,無定河流域年均土壤侵蝕模數(shù)隨年均降水量、年均侵蝕性降雨量、年均降雨侵蝕力呈顯著的線性增加過程,與年均植被NDVI間關(guān)系不顯著. 該結(jié)論與植被覆蓋增加降低土壤侵蝕的認(rèn)識(shí)相矛盾,可能歸因于2000—2014年退耕還林還草工程實(shí)施,提高了流域植被覆蓋水平,年均植被NDVI呈持續(xù)增加過程,而該時(shí)期降水量也逐步增大,導(dǎo)致流域總體土壤侵蝕模數(shù)增加,故土壤侵蝕表現(xiàn)出隨植被NDVI增加而增大的現(xiàn)象,這一結(jié)果表明僅依靠統(tǒng)計(jì)學(xué)方法并不能很好地理解土壤侵蝕過程,要結(jié)合土壤侵蝕機(jī)理與過程,才能得到可靠的認(rèn)識(shí).

      表2 土壤侵蝕模數(shù)與降雨及NDVI的回歸關(guān)系

      2.5土壤侵蝕驗(yàn)證

      收集2000—2014年黃河水利委員會(huì)公布的《黃河泥沙公報(bào)》,統(tǒng)計(jì)無定河流域白家川水文站年徑流量與年輸沙量數(shù)據(jù),結(jié)果見圖6.

      圖6 白家川水文站徑流量與輸沙量變化過程Fig.6 Change process of runoff and sediment load at Baijiachuan hydrological station

      白家川水文站2000—2014年年徑流量呈波動(dòng)上升過程,由2000年的6.75×108m3增至2014年的8.49×108m3. 年輸沙量呈波動(dòng)下降過程,由2000年的0.29×108t減至2014年的0.06×108t. 以上結(jié)果表明,白家川水文站以上無定河流域在年徑流量呈波動(dòng)增加的背景下,而年輸沙量呈現(xiàn)出持續(xù)的降低過程,表明無定河流域土壤侵蝕防治成效顯著. 2000—2014年流域泥沙量減少,主要與退耕還林還草工程的實(shí)施有關(guān). 這一輸沙量變化監(jiān)測(cè)結(jié)果與基于RUSLE模型計(jì)算結(jié)果差異較大.

      3 討論

      該研究中RUSLE計(jì)算得到2000—2014年陜北無定河流域多年平均土壤侵蝕模數(shù)為457.90 t(km2·a),略高于白家川水文站監(jiān)測(cè)到的平均土壤侵蝕模數(shù)419.30 t(km2·a). 主要矛盾表現(xiàn)在2000—2014年模型計(jì)算的土壤侵蝕模數(shù)呈增加過程,而水文站監(jiān)測(cè)結(jié)果為減少過程,二者完全相反. 對(duì)于該問題,筆者認(rèn)為存在至少兩種原因:①RUSLE模型計(jì)算中,土壤可蝕性因子、水土保持措施因子的計(jì)算存在較大誤差. 土壤可蝕性因子計(jì)算中需要測(cè)定土壤w(TOC),隨著2000—2014年間流域內(nèi)退耕還林還草工程及其他生態(tài)環(huán)境建設(shè)與保護(hù)工程的實(shí)施,引起土壤中有機(jī)質(zhì)含量提高[31],從而影響到土壤可蝕性因子的大小. XU等[32- 33]研究表明,流域淤地壩建設(shè)等工程措施減沙效果明顯. 而該研究中水土保持措施因子計(jì)算,使用坡度替代的方法,對(duì)于無定河流域分布廣泛的淤地壩、梯田等水土保持措施,并未納入到模型計(jì)算結(jié)果當(dāng)中,導(dǎo)致模型計(jì)算出的土壤侵蝕模數(shù)與實(shí)際監(jiān)測(cè)結(jié)果間差異較大. ②與流域土壤侵蝕的產(chǎn)生與運(yùn)移機(jī)制有關(guān),即RUSLE模型僅能夠計(jì)算出靜態(tài)的流域土壤侵蝕空間分布,至于土壤侵蝕產(chǎn)生的泥沙是否能夠進(jìn)入河道,被水文站所監(jiān)測(cè)到,則該模型并無法反映與表現(xiàn). 對(duì)于RUSLE和水文站徑流量與輸沙量而言,降水量與土壤侵蝕模數(shù)、徑流量的關(guān)系顯而易見,降水量增加,則土壤侵蝕模數(shù)增大、徑流量增加,同時(shí)RUSLE表現(xiàn)出了流域土壤侵蝕模數(shù)的增大過程,水文站監(jiān)測(cè)結(jié)果也反映出了徑流量的增加過程,但土壤侵蝕模數(shù)增大所產(chǎn)生的泥沙物質(zhì)并未在水文站監(jiān)測(cè)結(jié)果中得到反映,這一差異與退耕還林還草工程實(shí)施引起流域植被覆蓋條件改善對(duì)泥沙物質(zhì)的攔截、及水源涵養(yǎng)能力提高有關(guān),使得坡面產(chǎn)生的土壤侵蝕泥沙物質(zhì),并未進(jìn)入到溝道、匯入到河流.

      4 結(jié)論

      a) 無定河流域2000—2014年多年平均土壤侵蝕模數(shù)呈波動(dòng)增加過程,線性遞增率為17.89 t(km2·a),但未通過顯著性水平檢驗(yàn). 流域土壤侵蝕以微度侵蝕為主,占流域總面積的88.35%,其他土壤侵蝕面積隨等級(jí)的升高而降低. 研究時(shí)段內(nèi)除微度侵蝕面積及比例為降低之外,其他土壤侵蝕等級(jí)面積及比例均呈增加過程,并且變化速率也隨土壤侵蝕等級(jí)的增加而減小.

      b) 無定河流域土壤侵蝕東南部最高,西南部其次,西北部最小,與其地貌類型及降水量沿東南-西北方向逐漸減少有關(guān),但均反映出流域2000—2014年土壤侵蝕的增加過程. 研究時(shí)段內(nèi)流域不同土壤侵蝕等級(jí)間面積及比例轉(zhuǎn)移主要由低等級(jí)土壤侵蝕轉(zhuǎn)為相鄰高等級(jí)土壤侵蝕類型.

      c) 無定河流域土壤侵蝕模數(shù)與降水量、侵蝕性降雨量、降雨侵蝕力之間均具有較為顯著的正相關(guān)關(guān)系,而與植被NDVI的關(guān)系不顯著.

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      Spatial and Temporal Changes of Soil Erosion in Wuding River Basin, Shaanxi Province, China

      WANG Tao1,2,3, XU Lan2, HU Yang2, ZHANG Yupan2, WEI Qian2

      1.State Key Laboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on the Loess Plateau, Institute of Water and Soil Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources, Yangling 712100, China 2.College of Geomatics, Xi′an University of Science and Technology, Xi′an 710054, China 3.College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi′an 710127, China

      Based on the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), the temporal and spatial evolution of soil erosion and possible relationship with rainfall and NDVI were investigated for the Wuding River Basin in northern Shaanxi province. The results showed that: (1) The average annual soil erosion in the Wuding River Basin modulated around 457.90 t/(km2·a), and showed an increase in volatility. The main soil erosion type was slight erosion, accounting for 88.35%, while the area of other soil erosion type decreased as the soil erosion level increased. In addition to the decrease in area and proportion of slight erosion, the other soil erosion type increased, and the change rate also decreased from 0.51% each year for the slight soil erosion type to 0.01% each year for severe erosion. (2) In order to clearly show the status of soil erosion in different regions, three small areas in the southeast, southwest, and northwest of the Wuding River Basin were selected. Soil erosion modulation was the highest in the southeast area, followed by the southwest area, and the northern area in the Wuding River Basin was the lowest. The distribution of soil erosion modulation was related to landforms and decreased rainfall from the southeast to the northwest, which reflected the increased process of soil erosion in the Wuding River Basin from 2000 to 2014. (3) The correlations between soil erosion modulation and rainfall, erosive rainfall, and rainfall erosivity were significantly positive, with respective correlation coefficients 0.90, 0.95 and 0.98, but the correlation between soil erosion and NDVI was not significant. Thus, changes of rainfall, especially the increase of erosive rainfall (≥12 mm/d), were the main reason for the enhanced soil erosion of the Wuding River Basin.

      rainfall erosivity; soil erosion; spatial and temporal change; Wuding River Basin

      2016-10-26

      :2017-06-03

      黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(A314021402- 1616);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41501571);陜西省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201610704073)

      王濤(1984-),男,河南湯陰人,講師,博士,主要從事區(qū)域環(huán)境變化研究,wht432@163.com.

      X171.1

      :1001- 6929(2017)09- 1355- 10

      ADOI:10.13198/j.issn.1001- 6929.2017.02.70

      王濤,徐瀾,胡陽,等.陜北無定河流域土壤侵蝕時(shí)空演變[J].環(huán)境科學(xué)研究,2017,30(9):1355- 1364.

      WANG Tao,XU Lan,HU Yang,etal.Spatial and temporal changes of soil erosion in Wuding River Basin, Shaanxi Province, China[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(9):1355- 1364.

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