郎 燕,劉 寧,2,劉世榮,*
1 中國林業(yè)科學(xué)研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護(hù)研究所,國家林業(yè)和草原局森林生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100091 2 Department of Forest Resources, University of Minnesota, St. Paul, MN, USA 55108
水土流失作為全球最嚴(yán)重的環(huán)境問題之一,直接威脅區(qū)域生態(tài)安全以及經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展。我國是世界上水土流失相對嚴(yán)重的國家之一。據(jù)2018年全國水土流失動態(tài)監(jiān)測結(jié)果表明,我國水土流失總面積達(dá)273.69萬km2,占全國國土面積的28.6%(統(tǒng)計數(shù)據(jù)中尚不含我國港澳臺地區(qū))。在各區(qū)域中,我國黃土高原地區(qū)和西部地區(qū)水土流失最為嚴(yán)重,占全國總水土流失面積的83.67%[1]。在我國2020年6月11日發(fā)布的《全國重要生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)和修復(fù)重大工程總體規(guī)劃(2021—2035年)》中,黃河重點(diǎn)生態(tài)區(qū)(含黃土高原生態(tài)屏障)、長江重點(diǎn)生態(tài)區(qū)(含川滇生態(tài)屏障)和南方丘陵山地帶等區(qū)域被劃定為七大重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū),實(shí)施九大生態(tài)保護(hù)和修復(fù)重大工程。其中,川滇-黃土高原生態(tài)屏障區(qū)域水土流失嚴(yán)重。南方石質(zhì)山區(qū)地形陡峭,海拔高,多暴雨,伴隨石漠化帶來的水土流失問題十分嚴(yán)峻。
水土流失的主要影響因素包括以降雨模式、土壤屬性、坡度坡長等地形因素為主的自然因素,及以氣候變化和土地利用變化等為主的人為因素。氣候變化可通過改變降雨量,降雨強(qiáng)度和降雨空間分布直接影響土壤侵蝕過程。氣候變化帶來的氣溫升高、季節(jié)性干旱還將改變植被蓋度和土壤濕度,從而間接影響土壤侵蝕程度。而土地利用的變化則改變土壤物理性質(zhì),從而改變覆蓋區(qū)產(chǎn)匯流形成機(jī)制,最終影響水土流失。此外,地表植被的變化一方面受人為因素的直接影響,另一方面也在全球氣候變化的作用下發(fā)生變化。在全球氣候變化的背景下,深入研究氣候變化和土地利用變化對水土流失的影響對科學(xué)預(yù)測評估區(qū)域水土流失的變化趨勢,采取適應(yīng)性的防控措施具有重要指導(dǎo)意義。因此,近年來國內(nèi)外開展了許多氣候變化[2- 5]和植被覆蓋變化[6- 8]對水土流失的影響研究。Yan[9]與Feng等[10]分別采用了修正的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE)模型和WATEM/SEDEM模型估算了黃土高原地區(qū)和典型流域內(nèi)土地利用變化對水土流失的影響,兩研究結(jié)果均表明1990—2000年間土地利用的變化使黃土高原地區(qū)水土流失顯著減少。Zhang等[11]采用GeoWEPP模型模擬了不同土地利用和坡度條件下我國南方山區(qū)土壤侵蝕的變化,從而得出實(shí)際土地利用條件與森林、草地、農(nóng)田和休耕地利用條件下土壤侵蝕的差異。
然而,以上研究及其他當(dāng)前研究大多只考慮了氣候變化或土地利用變化單一因素對土壤流失的影響,且以分析過去時間段上土壤流失的變化為主。同時考慮氣候變化和植被變化條件對水土流失影響的研究,尤其是對未來水土流失趨勢的預(yù)測則甚少[12-13]。因此,本研究選取了我國水土流失的典型區(qū)域,也是國家七大重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)中的川滇-黃土高原區(qū)域和南方丘陵帶為研究對象,采用RUSLE模型分析了研究區(qū)在2000—2015年水土流失的變化情況及其主導(dǎo)因素,預(yù)測了未來不同氣候和土地利用情景下水土流失的變化趨勢。
川滇-黃土高原生態(tài)屏障區(qū)主要涉及云南、四川、甘肅、陜西、山西等5個省(區(qū))(圖1)。其中,川滇生態(tài)屏障區(qū)大部分屬典型的亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候,年均降水量500—1400mm。該區(qū)域土壤以紅壤、黃壤、黃棕壤和黃褐土為主,區(qū)域內(nèi)林草植被整體質(zhì)量不高,水土流失、石漠化問題突出,泥石流等自然災(zāi)害頻發(fā)。黃土高原生態(tài)屏障區(qū)屬大陸性季風(fēng)氣候,年均降水量在150—750mm,降水時間和空間分異很大。該區(qū)域土壤以黃土為主,區(qū)域內(nèi)植被覆蓋率低,天然次生林和天然草地面積少。南方丘陵山地帶主要涉及福建、江西、湖南、貴州、云南、廣東、廣西等7個省(區(qū))。該區(qū)域?qū)儆跓釒А啛釒Ъ撅L(fēng)氣候,雨熱同季,年平均降水量1000—2500mm,土壤主要有紅壤、磚紅壤。本區(qū)森林覆蓋率高,天然植被以常綠闊葉樹占優(yōu)勢,高海拔區(qū)域分布有常綠闊葉林與落葉闊葉林的混交林、灌叢和草甸。
圖1 研究區(qū)的位置Fig.1 Location of the study area
本文采用了RUSLE對水土流失量作了估算。該方程是由美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究局于1992年推出的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計模型。該模型綜合考慮了降水、坡度、坡長、植被、土壤質(zhì)地及人類活動干擾等因素,計算潛在土壤流失量。該模型在我國,尤其是黃土高原地區(qū)和西南地區(qū)已有非常廣泛的應(yīng)用[9,14]。由于該模型部分參數(shù)的取值并沒用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),本文在參數(shù)的計算和賦值方面廣泛參考了其他學(xué)者在國內(nèi)的相關(guān)研究。
土壤流失方程的表達(dá)式為:
A=R×LS×K×C×P
(1)
式中,A為土壤流失量(t hm-2a-1);R為降雨侵蝕因子(MJ mm hm-2h-1a-1);LS為坡長與坡度因子;K為土壤可蝕性因子(t hm2h MJ-1hm-2mm-1);C為作物覆蓋與經(jīng)營因子;P為水土保持措施因子。
土壤侵蝕等級按中華人民共和國水利部土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)(SL190—207)基于土壤侵蝕模數(shù)(t hm-2a-1)分為微度<10;輕度 10—25;中度25—50;強(qiáng)烈50—80;極強(qiáng)烈80—150;劇烈>150。
1.2.1降雨侵蝕力(R)
降雨侵蝕力(R)是降雨引起土壤侵蝕的潛在能力,它是降雨量、降雨強(qiáng)度、雨型和雨滴動能的函數(shù)。國內(nèi)外一些學(xué)者根據(jù)降雨觀測資料,提出了降雨侵蝕力簡易算法,以估算侵蝕力[15],即,
(2)
式中,P為月降水。
1.2.2坡長與坡度因子(LS)
坡長與坡度因子(LS)為開始發(fā)生地表徑流,到泥沙開始沉積或徑流開始匯聚的這段距離,直接反映了地形對土壤侵蝕的作用。實(shí)際上,土壤侵蝕量的大小并不取決于坡面距離,而在于每單位等高線長度上的上坡來水面積。本研究采用Wischmeier和Smith提出的坡長(L)因子計算,即
L=(λ/22.1)α
(3)
α=β/(β+1)
(4)
β=(sinθ/0.0896)/(3.0sin0.8θ+0.56)
(5)
式中,L為坡長因子;λ為由DEM提取的坡長 (m),22.1m為標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)坡長;α為坡度坡長指數(shù);θ為由DEM提取的坡度(°);β為坡度修正值。坡度(S) 因子采用Nearing根據(jù)坡度因子計算公式基礎(chǔ)資料基礎(chǔ)上,利用一個對數(shù)方程,擬合出單一連續(xù)的方程[16], 即
(6)
1.2.3土壤可蝕性因子(K)
土壤可蝕性因子(K)是評價土壤被降雨侵蝕、分離、沖蝕和搬運(yùn)難易程度的指標(biāo)。它受土壤結(jié)構(gòu)、有機(jī)質(zhì)含量和土壤剖面滲透性的影響,尤其與土壤機(jī)械組成和土壤有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性較高。本文采用改進(jìn)的柯克比的查表法計算K值,計算中需要的土壤質(zhì)地和有機(jī)質(zhì)含量數(shù)據(jù)源于土壤水力和熱力參數(shù)地表模型模擬結(jié)果[16-17]。
1.2.4作物覆蓋與經(jīng)營因子(C)
作物覆蓋與經(jīng)營因子作為反映地表植被特征的因子,主要體現(xiàn)地表植被對土壤侵蝕的阻擋作用。本文對歷史和未來的C值利用不同的方法進(jìn)行估算。
(1) 2000—2015年C的估算
在分析2000—2015年水土流失的過程中,本文利用C與植被覆蓋(N)之間的回歸方程計算C值[16]。
C=0.6508-0.3436lgN
(7)
式中,C=0 時不產(chǎn)生土壤流失,此時N= 78.3%,從而確定當(dāng)N≥78.3%時,C=0,不產(chǎn)生土壤流失; 而當(dāng)N=0.1%時,C=1,由于此時N值很小,可視為N=0,從而得到研究區(qū)的作物覆蓋與經(jīng)營因子。
本研究采用MODIS歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index, NDVI)空間分布數(shù)據(jù)集 (1km×1km),基于元二分模型[18]進(jìn)行了植被覆蓋的估算:
(8)
式中,N表示植被蓋度; NDVI 表示混合像元的NDVI值; NDVIveg為純植被像元的NDVI值; NDVIsoil為純非植被像元的NDVI值。同時,分別采用5%、95%置信度(單期數(shù)據(jù)中NDVI值對應(yīng)像元數(shù)量的累計百分比)分別代表土壤和植被。
(2) 未來場景下C的取值
在估算未來土壤侵蝕的不同場景中,C因子的估算受土地利用類型、植被覆蓋度、氣候因素等多重因素的影響,給合理估算C值帶來挑戰(zhàn)。因此,本文選取了賦值法根據(jù)不同土地利用類型對C因子進(jìn)行賦值。賦值法在世界范圍內(nèi)有廣泛使用。它雖無法考慮同一土地利用類型的時空異質(zhì)性,但充分考慮了土地利用類型的變化,達(dá)到了本研究中預(yù)測未來不同土地利用類型場景下水土流失變化趨勢的目的。本研究對C值的具體取值參考了斯坦福大學(xué)的InVEST模型參數(shù)數(shù)據(jù)庫[19],詳見表1。
表1 未來場景下不同土地類型作物覆蓋與經(jīng)營因子(C)的賦值
1.2.5水土保持措施因子(P)
水土保持措施主要是通過人為調(diào)整水流形態(tài)、斜坡坡度和表面匯流方向,減少徑流量,降低徑流速率等,以達(dá)到減輕土壤侵蝕的效果[20]。P因子值越接近0表明水土保持措施效果越好;因子值越接近1,表明水土保持措施產(chǎn)生的效果越小。本研究根據(jù)有關(guān)學(xué)者的研究成果[21- 22]確定了不同土地利用類型的P值,如表2所示。
表2 不同土地類型水土保持措施因子(P)值
1.3.1降水?dāng)?shù)據(jù) 2000—2015
本研究使用了2000—2015年間年均氣溫、年降水量空間插值數(shù)據(jù)集[23]。該數(shù)據(jù)集是基于全國2400多個氣象站點(diǎn)日觀測數(shù)據(jù),通過整理、計算和ANUSPLIN[24]空間插值處理生成。 該數(shù)據(jù)的空間分辨率為1km × 1km。
1.3.2植被類型 2000—2015
本研究采用2000—2015年中國土地覆被數(shù)據(jù)集[25]。該數(shù)據(jù)集以國產(chǎn)環(huán)境災(zāi)害衛(wèi)星(HJ- 1A/B)和美國陸地衛(wèi)星(Landsat)數(shù)據(jù)為信息源,以及面向?qū)ο蟮亩喑叨确指钆c變化檢測分類方法?;谘芯啃枰?將原始的土地覆被類型重新劃分為5個主要類型:森林、草地、耕地、濕地和其他類型(建筑用地、裸石、裸地和冰雪)。該數(shù)據(jù)的空間分辨率為1km × 1km。
1.3.3未來氣候變化情景
本研究選用世界氣象數(shù)據(jù)庫[26]獲取的未來氣候數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集通過全球范圍內(nèi)大量氣象站點(diǎn)的氣象信息(1950—2000年),整合插值生成1km ×1km分辨率的全球氣候柵格數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集提供到2100年,在不同全球氣候模式(Global climate model, GCMs)和不同典型濃度路徑下預(yù)測的氣候數(shù)據(jù)。這包括第五次國際耦合模式比較計劃(Climate Model Intercomparison Project, CMIP- 5)中5個我國參與的全球氣候模式,在典型濃度路徑 (Representative Concentration Pathway, RCP)(RCP2.6和RCP4.5)下氣候預(yù)估結(jié)果。其中,本研究選取了BCC-CSM1- 1模型 RCP2.6和RCP4.5情景下的氣候數(shù)據(jù)。該模型是中國國家氣候影響評估報告所選的模型之一,具有高可信度和穩(wěn)健性。
1.3.4未來土地利用變化情景
本研究采用了南京師范大學(xué)曹敏等2019年模擬獲得的未來土地利用變化空間數(shù)據(jù)(空間分辨率1km×1km)[27]。該數(shù)據(jù)集基于全球氣候變化評估情景(RCP2.6和RCP4.5)利用元胞自動機(jī)的方法,考慮全球地緣政治、經(jīng)濟(jì)社會因素和農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)域差異后獲得的未來土地利用變化數(shù)據(jù)。曹敏等[27]采用了2010年實(shí)際土地利用數(shù)據(jù)與該數(shù)據(jù)集模擬出的2000—2010年土地變化數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗(yàn)證,表明了該數(shù)據(jù)集計算方法和結(jié)果的可靠性。
貢獻(xiàn)率的計算是通過在模擬過程中控制降水和植被因子情景獲得,具體的情景包括僅有降水變化或者僅有植被變化,然后通過以下公式計算出降水或者植被的貢獻(xiàn)率(%)。貢獻(xiàn)率的正值代表加劇土壤侵蝕,負(fù)值代表緩解土壤侵蝕。
(9)
(10)
土壤侵蝕變化降水和土壤侵蝕變化植被分別表示由降水和植被變化引起的土壤侵蝕變化量。
2.1.1水土流失多年平均及變化趨勢
由圖2可見,我國南方丘陵帶的土壤侵蝕在兩時段整體均低于川滇-黃土高原區(qū)域。但就2000—2015年的變化趨勢而言,南方丘陵帶比川滇-黃土高原區(qū)域呈現(xiàn)土壤侵蝕惡化的趨勢。僅南方丘陵帶而言,2000年絕大部分區(qū)域呈微度侵蝕,僅西部局部區(qū)域呈輕度侵蝕。2015年南方丘陵帶呈現(xiàn)東部惡化、西部緩解的趨勢;其中全區(qū)域60%的區(qū)域侵蝕增加超過20%,主要分布在湖南省和江西省境內(nèi);此外,有15%的區(qū)域土壤侵蝕降低小于50%,另有18%降低程度超過50%,主要分布在中西部地區(qū)。整體上,2015年南方丘陵大部分區(qū)域仍呈微度侵蝕狀態(tài)。就川滇-黃土高原地區(qū)而言,2000年全區(qū)中部大部分地區(qū)為微度侵蝕,黃土高原地區(qū)和川滇南部呈輕度和中度侵蝕。2015年川滇-黃土高原的土壤侵蝕較2000年有約65%的區(qū)域呈現(xiàn)緩解趨勢;其中42%的區(qū)域土壤侵蝕降低超過50%,主要分布在黃土高原地區(qū),以及川滇地區(qū)的西南角;此外,土壤侵蝕惡化的地區(qū)大部分分布在四川盆地范圍內(nèi),升高幅度在25%以上。整體上,川滇南部和黃土高原地區(qū)在2015年土壤侵蝕得到明顯改善,使川滇-黃土高原大部分區(qū)域呈微度侵蝕,僅在北部和南部少量區(qū)域呈現(xiàn)輕度、中度、強(qiáng)度侵蝕。
圖2 2000—2015年土壤侵蝕分布與變化Fig.2 Changes and distribution of soil erosion from 2000 to 2015
2.1.2降水與植被覆蓋變化對水土流失的影響
(1)2000—2015年降水量的變化
由圖3可見,2000—2015年,南方丘陵帶年降雨整體呈增加趨勢,且較川滇-黃土高原帶增加趨勢明顯。其中,南方丘陵帶58%區(qū)域降雨增幅在0%—10%之間,42%區(qū)域年降水增加達(dá)10%—20%,主要分布在南方丘陵帶西部。川滇-黃土高原地區(qū)降雨變化分布不均,63%區(qū)域降水升高,以升高0%—10%為主,主要分布在黃土高原和川滇屏障區(qū)北部。全區(qū)降水減少的區(qū)域主要分布在黃土高原中部地區(qū)和川滇屏障區(qū)南部。
圖3 2000—2015年降水量變化Fig.3 Changes in precipitation from 2000 to 2015
(2) 2000—2015年植被蓋度的變化
由圖4可見,南方丘陵區(qū)植被蓋度整體高于川滇-黃土高原區(qū),兩區(qū)域2015年較2000年相比,植被蓋度整體有顯著提升。2015年南方丘陵68%區(qū)域植被蓋度增加,其中24%的區(qū)域植被蓋度增加超過10%,主要分布在西部區(qū)域;東部則以植被蓋度降低為主,部分區(qū)域植被蓋度降低幅度超過10%。川滇-黃土高原74%的區(qū)域植被蓋度增加,其中46%的區(qū)域增加超過10%,主要分布在黃土高原區(qū);植被蓋度降低主要見于川滇屏障區(qū),其中四川省境內(nèi)降雨量最高的耕地和建筑區(qū)域植被蓋度降低程度最高。
圖4 2000—2015年植被蓋度變化Fig.4 Changes in vegetation coverage from 2000 to 2015
(3) 降水及植被蓋度對土壤侵蝕變化的貢獻(xiàn)率
由圖5可見,植被變化對減緩黃土高原地區(qū)水土流失的貢獻(xiàn)率高達(dá)50%—75%,而降雨的貢獻(xiàn)率僅為0%—25%之間。川滇地區(qū)北部植被的恢復(fù)有助于緩解水土流失,貢獻(xiàn)率達(dá)到0%—25%;而降雨帶來的負(fù)面影響高于50%,導(dǎo)致了川滇北部水土流失的加重。川滇地區(qū)南部在植被和降水變化的共同積極作用下,水土流失緩解,其中降水的貢獻(xiàn)率達(dá)到50%—75%,植被變化的貢獻(xiàn)率在0%—25%之間。
圖5 降水及植被蓋度對土壤侵蝕變化的貢獻(xiàn)率Fig.5 The contribution of precipitation and vegetation to soil erosion change from 2000 to 2015
南方丘陵帶整體植被變化有緩解水土流失的作用,積極貢獻(xiàn)率在0%—25%之間;但其東南區(qū)域伴有植被變化帶來的水土流失惡化。而南方丘陵帶除中部地區(qū)外,大部分區(qū)域降雨的變化加劇了水土流失,其負(fù)面貢獻(xiàn)率在50%以上,從而導(dǎo)致南方丘陵帶很大區(qū)域的水土流失惡化。整體而言,除四川盆地人口密集區(qū)外,兩個研究區(qū)域植被變化均為緩解水土流失產(chǎn)生了積極作用,其中,黃土高原地區(qū)貢獻(xiàn)率突出高達(dá)50%以上;而降雨的變化則成為四川境內(nèi)、南方丘陵部分地區(qū)水土流失惡化的主要因素。
2.2.1不同未來氣候情景下的研究區(qū)在2050年的降雨量變化
圖6可見,在RCP2.6和RCP4.5的氣候情景下,2050年兩個研究區(qū)域均以降水量減少為主,僅少部分區(qū)域出現(xiàn)上升趨勢,且上升幅度均小于10%。兩個研究區(qū)在RCP4.5場景下降雨減幅整體均大于RCP2.6的降雨減幅,且整體空間分布規(guī)律大致相似。川滇-黃土高原區(qū)域在RCP2.6場景下,58%的地區(qū)降雨減幅在0%—10%之間,主要分布在山西和四川省境內(nèi);32%區(qū)域降雨增加0%—10%之間,主要分布在川滇-黃土高原帶的北部、中部和南部;全區(qū)僅1%區(qū)域降雨減幅達(dá)到10%—20%,分布在四川盆地范圍內(nèi)。在RCP4.5的場景下,61%區(qū)域減幅在0%—10%之間,11%區(qū)域減幅達(dá)到10%—20%,28%區(qū)域?yàn)榻涤暝鲩L區(qū)域,其主要分布趨勢與RCP2.6場景相似。南方丘陵帶在RCP2.6情景下,全區(qū)86%的區(qū)域降雨降幅在0%—10%,14%降幅為10%—20%,主要分布在研究帶的南部。在RCP4.5情景下,南方丘陵帶東部有5%區(qū)域降雨上升0%—10%之間,其他地區(qū)呈下降趨勢。
圖6 RCP2.6和RCP4.5氣候變化情景下2050年降雨量較2015年的變化Fig.6 Changes in precipitation from 2015 to 2050 under RCP2.6 and RCP4.5 climate change scenarios
2.2.2不同未來氣候情景下的研究區(qū)在2050年的土地利用變化趨勢
由表3可見,在不同未來情景下,南方丘陵均有森林、草地和濕地向耕地轉(zhuǎn)化的趨勢。其中,RCP4.5情景下,預(yù)計將有更多的森林、草地和濕地轉(zhuǎn)變?yōu)楦?但整體上仍以森林、耕地為主要土地利用方式。川滇-黃土高原地區(qū)在不同場景則均有草地面積大幅度減小,并向耕地和森林轉(zhuǎn)化的趨勢。
表3 2015和2050年土地利用類型百分比的變化
2.2.3未來氣候變化條件下研究區(qū)水土流失的變化
由圖7可見,在未來氣候條件下,研究區(qū)水土流失的變化存在較大的空間異質(zhì)性。不同氣候情景下,南方丘陵帶2050年土壤侵蝕均較2015年有所緩解,其中,RCP4.5情景下,土壤侵蝕緩解程度更高。南方丘陵帶在RCP2.6氣候情景下有37%區(qū)域土壤侵蝕緩解0—10%之間,62%區(qū)域緩解10%—20%;在RCP4.5情景下,36%區(qū)域緩解0%—10%,43%區(qū)域緩解10%—20%,16%區(qū)域緩解20%—30%。川滇-黃土高原區(qū)在不同氣候情景下,2050年均出現(xiàn)大部分地區(qū)土壤流失緩解,伴有部分地區(qū)土壤流失惡化的趨勢,且RCP4.5情景下,水土流失緩解程度相對更高。在RCP2.6情景下,64%的區(qū)域侵蝕緩解,分別為26%區(qū)域緩解0%—10%,17%區(qū)域緩解10%—20%,11%區(qū)域緩解20%—30%,主要分布在四川省境內(nèi)。在RCP4.5情景下,72%區(qū)域侵蝕緩解,分別為35%區(qū)域緩解0%—10%,32%區(qū)域緩解10%—20%,5%區(qū)域緩解20%—30%,主要分布在四川省和黃土高原區(qū)域。
圖7 RCP2.6和RCP4.5氣候變化情景下2050年土壤侵蝕較2015年的變化Fig.7 Changes in soil erosion from 2015 to 2050 under RCP2.6 and RCP4.5 climate change scenarios
2.2.4未來土地利用變化和氣候變化共同作用下研究區(qū)水土流失的變化
由圖8可見,在土地利用和氣候變化的雙重影響下,兩個研究區(qū)在不同氣候情景下,2050年土壤侵蝕程度較2015年整體以緩解為主,伴有局部地區(qū)惡化(黃土高原地區(qū));且在RCP4.5情景下,兩個研究區(qū)的土壤侵蝕緩解程度均更高。南方丘陵帶在RCP2.6氣候情景下,26%區(qū)域土壤侵蝕緩解0%—10%之間,42%區(qū)域緩解10%—20%;在RCP4.5情景下,26%區(qū)域緩解0%—10%,29%區(qū)域緩解10%—20%,9%區(qū)域緩解20%—30%。川滇-黃土高原區(qū)在RCP2.6情景下,36%的區(qū)域侵蝕緩解,分別為17%區(qū)域緩解0%—10%,12%區(qū)域緩解10%—20%,7%區(qū)域緩解20%—30%,主要分布在四川省境內(nèi);此外,28%地區(qū)土壤侵蝕惡化0%—20%間,主要分布在黃土高原地區(qū)。在RCP4.5情景下,57%區(qū)域侵蝕緩解,分別為23%區(qū)域緩解0%—10%,16%區(qū)域緩解10%—20%,3%區(qū)域緩解20%—30%;此外,全區(qū)42%區(qū)域侵蝕惡化,主要分布在黃土高原地區(qū)。
圖8 土地利用及RCP2.6和 RCP4.5氣候變化情景下2050年土壤侵蝕較2015年的變化Fig.8 Changes in soil erosion from 2015 to 2050 under RCP2.6 and RCP4.5 climate change scenarios combined with land use change scenario
黃土高原地區(qū)的植被恢復(fù)促使2015年較2000年相比土壤侵蝕明顯改善,這與黃土高原地區(qū)已有相關(guān)研究[28- 33]結(jié)果一致。該地區(qū)植被蓋度顯著升高(大于20%),從而大幅度降低了作物覆蓋與經(jīng)營因子,整體共同提高了植被蓋度對緩解降雨侵蝕的貢獻(xiàn)(50%—75%)。2000—2015年間,該區(qū)域降雨量雖稍有增加,但并未引起較大程度的水土流失。此外,黃土高原大部分地區(qū)植被蓋度升高達(dá)20%以上,顯著高于同一時段其他研究區(qū)植被蓋度的提升比例,說明黃土高原人為植被恢復(fù)工程為水土流失的改善帶來了重要動力。在未來氣候場景下,降雨量降低將繼續(xù)緩解土壤侵蝕的作用。然而,考慮到土地利用變化的復(fù)合作用后,草地面積大比例向農(nóng)田轉(zhuǎn)換將有可能導(dǎo)致土壤侵蝕的惡化。因此,在未來黃土高原的水土流失防控過程中,應(yīng)注意維持森林和草地在黃土高原的覆蓋面積,維持植被蓋度的穩(wěn)定增長,籍以維持或緩解目前的水土流失狀況。同時也應(yīng)該意識到,當(dāng)該區(qū)域的植被覆蓋度普遍高于40%之后,植被覆蓋度增加對水土保持的邊際效果會顯著減少[34],反而會顯著增加區(qū)域的水資源消耗[35]。伴隨植被的恢復(fù),盡管沒有明顯的降水減少,黃土高原在2000—2010年期間出現(xiàn)(2.4±0.9) mm/a的土壤水分損失和(0.5±0.3) mm/a的徑流損失[36]。另外,有些流域的地下水位也呈現(xiàn)顯著的下降趨勢。假如這種干旱趨勢持續(xù)下去,現(xiàn)行的人工灌溉成本將顯著增加,必將影響區(qū)域的水資源安全,進(jìn)而威脅植被恢復(fù)的可持續(xù)性。因此,在未來降雨減少的情況下,可適當(dāng)通過提高草地的比例,既發(fā)揮維持地表蓋度對緩解水土流失的作用,也減少該地區(qū)的生態(tài)用水,維護(hù)水資源安全。
與2000年相比,2015年川滇地區(qū)云南省土壤侵蝕有所改善,但人口和耕地密集的四川省北部侵蝕大幅度惡化(大于50%),川西南土壤侵蝕有很大改善,此結(jié)果與已有相關(guān)研究結(jié)果基本一致[37]。降雨和植被蓋度的雙重作用導(dǎo)致了該區(qū)域土壤侵蝕的惡化(大于50%)。研究時段內(nèi),該土壤侵蝕惡化區(qū)域內(nèi)降雨升高達(dá)到10%—20%,增加了降雨侵蝕力,同時很多地區(qū)植被蓋度降低,從而共同導(dǎo)致了水土流失的惡化。該區(qū)域與降雨豐富的耕地、建筑用地重合,而坡耕地又是四川等紫色土區(qū)土壤侵蝕的主要來源[38- 39],這表明耕作等人為因素應(yīng)當(dāng)是加劇該地區(qū)水土流失的重要因素之一。在未來氣候情景下,該區(qū)域降水增幅變小,且南部有降雨減少的趨勢,有助于緩解土壤侵蝕。但土地利用的變化可能使該區(qū)域部分地區(qū)的土壤侵蝕繼續(xù)惡化。
與2000年相比,2015年南方丘陵帶的湖南省和江西省境內(nèi)土壤侵蝕加劇,南方丘陵帶西部土壤侵蝕有所緩解,這與此前陳思旭和葉馨等學(xué)者對湖南、江西等省份的相關(guān)研究結(jié)果相似[37,40]。其中土壤侵蝕惡化的主要成因是降水增加對水土流失帶來的負(fù)面貢獻(xiàn)(50%—75%)大于植被蓋度增高帶來的正面貢獻(xiàn)(0%—25%)所導(dǎo)致。在不同未來氣候場景下,南方丘陵的降水以降低趨勢為主,這將大大減小南方丘陵帶的主要水土流失動力。此外,為防止水土流失的惡化,應(yīng)防止該地區(qū)土地由森林、草地和濕地向耕地轉(zhuǎn)化。
針對川滇和南方丘陵帶,建議通過鞏固退耕還林還草工程的成果,繼續(xù)保持植被蓋度的穩(wěn)定增長,以緩解未來由地表覆蓋因素帶來的土壤侵蝕;并通過提高坡耕地整治和坡面水系配套為主的小流域綜合治理及分區(qū)優(yōu)化治理,加強(qiáng)流域上游區(qū)域的水源涵養(yǎng)能力。
盡管RUSLE已經(jīng)在國內(nèi)廣泛使用,我們也必須認(rèn)識到方法和數(shù)據(jù)的局限性。首先,本研究主要關(guān)注每個單元格由于氣候或植被引起的潛在土壤侵蝕變化,并未從水文連通性的角度考慮單元格之間的相互影響,更沒有考慮溝谷侵蝕,河岸侵蝕和重力侵蝕等[41]。因此本研究的土壤侵蝕量一定程度上會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于實(shí)際的泥沙觀測值,進(jìn)而不適于直接利用站點(diǎn)的泥沙觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。盡管已經(jīng)有基于水文過程空間聯(lián)系過程概念構(gòu)建的模型,然而這些模型的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)較為敏感,需要大量的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行率定以獲得可靠的模擬結(jié)果[42]。其次,RUSLE各因子的計算,尤其是降水侵蝕因子和人為因素相關(guān)的因子的計算并沒有統(tǒng)一的方法,可能造成研究結(jié)果較大的不確定性。降水侵蝕因子作為土壤侵蝕的主要動力,其準(zhǔn)確性對模擬的結(jié)果至關(guān)重要,然而在川滇高海拔地區(qū)由于觀測困難,空間插值的降水?dāng)?shù)據(jù)一定程度上并不能反映這些區(qū)域的實(shí)際情況[43]。本研究中P因子和未來的C因子基于土地類型進(jìn)行賦值。這種簡化處理可能會使有些地區(qū)的模擬結(jié)果與其他研究存在較大的差異。例如,本研究并沒有對不同的農(nóng)田類型進(jìn)行劃分,而有些研究基于不同的坡度對不同的農(nóng)田類型進(jìn)行了更加詳細(xì)的劃分,從而僅從P的賦值上就會讓引起20%—40%的模擬結(jié)果差異[20]。此外,在未來土地利用數(shù)據(jù)的選用上,雖然曹敏等[27]利用2010年實(shí)際土地利用數(shù)據(jù)對GCAM-CA復(fù)合模型進(jìn)行了驗(yàn)證,保障了其結(jié)果的準(zhǔn)確性。但未來氣候變化和政策上的復(fù)雜性會使不同研究方法獲得的土地利用結(jié)果存在差異,進(jìn)而影響本研究的結(jié)果。因此,未來的研究中可以考慮使用不同模型的土地利用模擬結(jié)果來減少不確定性。盡管研究結(jié)果對具體某一時間點(diǎn)實(shí)際水土流失狀況的估算存在不確定性,本研究在模擬潛在土壤侵蝕量時間尺度上的變化上具有很大的可信度。未來相關(guān)研究可考慮提高參數(shù)的計算精度,探討大尺度考慮水文過程空間聯(lián)系的模型檢驗(yàn)可行性等方向提高水土流失模擬的精度。
本文分析了2000—2015年川滇-黃土高原、南方丘陵帶水土流失時空變化格局及其驅(qū)動力,預(yù)測了在不同未來氣候變化和土地利用變化情景下2050年水土流失的變化趨勢。研究發(fā)現(xiàn):黃土高原地區(qū)在降雨、植被覆蓋和土地利用的多重因素綜合作用下,水土流失顯著緩解。未來氣候變化帶來的降雨減少有助于土壤侵蝕的持續(xù)緩解,但需要預(yù)防未來干旱趨勢對現(xiàn)有植被恢復(fù)可持續(xù)性和水資源安全的影響,以及農(nóng)田面積增加帶來的土壤侵蝕壓力。建議適當(dāng)提高草地在土地利用類型中的占比并且加強(qiáng)坡耕地整治等措施。川滇地區(qū)的西南部在植被蓋度增加和降水減少的共同作用下水土流失緩解最為顯著,但四川省境內(nèi)人口密集區(qū)農(nóng)田面積的增加以及降水的增加造成水土流失大幅度加劇。南方丘陵帶因降雨驅(qū)動部分區(qū)域水土流失惡化。未來氣候情景下川滇地區(qū)和南方丘陵帶土壤侵蝕以緩解趨勢為主,但需要通過維持地表蓋度、加強(qiáng)坡耕地保水保土耕作法等措施緩解土地利用帶來的水土流失壓力。