图1 研究区域高程图
纸质出版日期:2024-06-25,
收稿日期:2023-12-14
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土壤侵蚀主要发生在我国黄土高原地区,大规模植被恢复措施的开展进一步影响了黄土高原的土壤侵蚀情况,剖析植被变化对土壤侵蚀的影响可为黄土高原生态环境治理提供理论指导。研究基于中国土壤流失方程(CSLE)以及多元数据资料,对黄土高原2000—2018年植被覆盖度、土壤侵蚀及其相互作用进行多方面分析。结果表明:①黄土高原自东南向西北植被覆盖度逐渐递减,19年间植被覆盖度呈稳定上升趋势;②2000—2018年黄土高原平均土壤侵蚀模数为2 526.27 t·(km2·a)-1,与降雨量呈正相关,丘陵、台地及起伏山地侵蚀程度较强;③黄土高原植被覆盖度为45%~75%的区域侵蚀程度较强,当植被覆盖度增加40%以上时,会直接引起侵蚀的加剧,而当植被覆盖度减少或增加不超过30%时,降雨量的变化是侵蚀加剧或减弱的主导因素。研究结论可为黄土高原土壤侵蚀综合防治和生态环境质量改善提供参考。
Soil erosion mainly occurs in the Loess Plateau region of China, and the implementation of large-scale vegetation restoration measures further affects the soil erosion situation on the Loess Plateau. Analyzing the impact of vegetation changes on soil erosion can provide theoretical guidance for the ecological environment management of the Loess Plateau watershed. Based on the Chinese soil loss equation (CSLE) and multivariate data, this study conducts a comprehensive analysis of vegetation coverage, soil erosion, and their interactions on the Loess Plateau from 2000 to 2018. The results show that: ① The vegetation coverage of the Loess Plateau gradually decreases from southeast to northwest, and the vegetation coverage shows a stable upward trend over 19 years, with significant improvement in large-scale vegetation; ② The average soil erosion modulus on the Loess Plateau from 2000 to 2018 was 2 526.27 t·(km2·a)-1, which was positively correlated with rainfall. The degree of erosion was strong in hills, plateaus, and undulating mountains; ③ The area with vegetation coverage ranging from 45% to 75% in the Loess Plateau has a strong degree of erosion. When the vegetation coverage increases by more than 40%, it directly causes the intensification of erosion. However, when the vegetation coverage decreases or increases by no more than 30%, the change in rainfall is the dominant factor for the intensification or weakening of erosion. This study can provide reference for the comprehensive prevention and control of soil erosion and the improvement of ecological environment quality in the Loess Plateau watershed.
土壤侵蚀现已成为全球性的环境问题,不仅会导致土壤质量退化,同时也与生态系统稳定性密切相关[
植被作为影响土壤侵蚀过程最重要的因子之一,具有强大的水土保持功能,一方面,其冠层对降雨的截留作用可以减少地表径流;另一方面,其根系对土壤的锚固作用可以提升土壤抗蚀能力[
基于此,本文以黄土高原为研究对象,利用CSLE模型、像元二分模型计算土壤侵蚀模数和植被覆盖度,基于相关的统计分析方法,与遥感和GIS相结合,在时空尺度上分析土壤侵蚀对植被变化的响应,研究结果可以为黄土高原水土保持提供参考和科学依据。
黄土高原位于黄河流域中部,地理范围为北纬33.72°~41.27°,东经100.90°~114.55°(见
图1 研究区域高程图
Fig. 1 Geographical elevation map of the study area
本研究所用基础数据包括黄土高原空间范围、地貌类型空间分布、降雨数据、土壤类型数据、土地覆盖类型数据、数字高程模型(digital elevation mode,DEM)、归一化植被指数(normalized differnce vegetation index,NDVI)、梯田空间分布、中国农业熟制区划等专题数据(见
基础数据 | 来源 | 年份 | 用途 |
---|---|---|---|
黄土高原空间范围 | 中国科学院资源环境科学数据中心 | - | - |
地貌类型空间分布 | 中国科学院资源环境科学数据中心 | - | - |
降雨数据 | 项目组提供 | 2000—2018 | 计算R |
土壤类型数据 | 国家地球系统科学数据中心 | 1995 | 计算K |
数字高程模型(DEM) | 地理空间数据云 | - | 计算LS |
归一化植被指数(NDVI) | NASA-LAADS DAAC | 2000—2018 | 计算FVC |
土地覆盖类型数据 | 欧洲航天局 | 2000—2018 | 计算B |
梯田空间分布 |
国家地球系统科学数据中心、参考文献[ | 2000、2010、2015、2018 | 计算E |
中国农业熟制区划 | 中国科学院资源环境科学数据中心 | - | 计算T |
将上述数据的坐标系统一到WGS—1984中,并将其分辨率统一重采样至1 km,方便后续计算分析。
基于归一化植被指数(NDVI)的遥感影像,采用像元二分模型计算黄土高原植被覆盖度[
(1)
基于GIS和中国土壤流失方程(CSLE),计算黄土高原每个栅格单元的土壤侵蚀模数,公式为
(2)
1.4.1 降雨侵蚀力(R)
基于日降雨量估算降雨侵蚀力,公式为
(3)
(4)
(5)
(6)
1.4.2 土壤可蚀性(K)
运用EPIC模型计算土壤可蚀性因子,公式为
(7)
1.4.3 坡长、坡度因子(L、S)
基于1弧秒分辨率的SRTM数字高程数据,经过去接边、去除伪条纹等以及滤波除噪等预处理,利用CSLE模型中的坡长、坡度因子算法和坡长、坡度因子计算工具(LS_Tool),计算得到L、S。
1.4.4 生物措施因子(B)
基于土地利用类型和植被覆盖度,将Borrelli[
(8)
1.4.5 工程措施因子(E)
基于梯田空间分布图,根据《水土流失普查技术规定》中水土保持工程措施因子赋值表,取平均值为0.242,对工程措施因子进行赋值(见
1.4.6 耕作措施因子(T)
根据《水土流失普查技术规定》中研究区所属的轮作区代码以及中国农业熟制区划图对耕作措施因子进行赋值(见
一级区名 | 二级区名 | T |
---|---|---|
青藏高原喜凉作物一熟轮歇区 | 藏东南川西河谷地喜凉作物一熟区 | 0.272 |
海北甘南高原喜凉作物一熟轮歇区 | 0.272 | |
北部中高原半干旱喜凉作物一熟区 | 后山坝上晋北高原山地半干旱喜凉作物一熟区 | 0.488 |
陇中青东宁中南黄土丘陵半干旱喜凉作物一熟区 | 0.488 | |
北部低高原易旱喜温一熟区 | 辽吉西蒙东南晋北半干旱喜温作物一熟区 | 0.417 |
黄土高原东部易旱喜温作物一熟区 | 0.417 | |
晋东半湿润易旱作物一熟填闲区 | 0.417 | |
渭北陇东半湿润易旱冬麦一熟填闲区 | 0.417 | |
东北平原丘陵半湿润喜温作物一熟区 | 大小兴安岭山麓岗地喜凉作物一熟区 | 0.331 |
三江平原长白山地温凉作物一熟区 | 0.331 | |
松嫩平原喜温作物一熟区 | 0.331 | |
辽河平原丘陵温暖作物一熟填闲区 | 0.331 | |
西北干旱灌溉一熟兼二熟区 | 河套河西灌溉一熟填闲区 | 0.279 |
北疆灌溉一熟填闲区 | 0.281 | |
南疆东疆绿洲二熟一熟区 | 0.281 | |
黄淮海平原丘陵水浇地二熟旱地二熟一熟区 | 燕山太行山前平原水浇地套复二熟旱地一熟区 | 0.397 |
黑龙港缺水低平原水浇地二熟旱地一熟区 | 0.426 | |
鲁西北豫北低平原水浇地粮棉两熟一熟区 | 0.391 | |
山东丘陵水浇地二熟旱坡地花生棉花一熟区 | 0.425 | |
黄淮平原南阳盆地旱地水浇地二熟区 | 0.413 | |
汾渭谷地水浇地二熟旱地一熟二熟区 | 0.378 | |
豫西丘陵山地旱地坡地一熟水浇地二熟区 | 0.392 | |
西南中高原山地旱地二熟一熟水田二熟区 | 秦巴山区旱地二熟一熟兼水田两熟区 | 0.403 |
川鄂湘黔低高原山地水田旱地两熟兼一熟区 | 0.396 | |
贵州高原水田旱地两熟一熟区 | 0.410 | |
云南高原水田旱地二熟一熟区 | 0.425 | |
滇黔边境高原山地河谷旱地一熟两熟区 | 0.429 | |
江淮平原丘陵麦稻二熟区 | 江淮平原麦稻两熟兼早三熟区 | 0.392 |
鄂豫皖丘陵平原水田旱地两熟兼早三熟区 | 0.372 | |
四川盆地水旱二熟兼三熟区 | 盆西成都平原水田麦稻两熟区 | 0.422 |
盆东丘陵低山水田旱地两熟三熟区 | 0.411 | |
长江中下游平原丘陵水田三熟二熟区 | 沿江平原丘陵水田早三熟二熟区 | 0.338 |
两湖平原丘陵水田中三熟二熟区 | 0.312 | |
东南丘陵山地水田旱地二熟三熟区 | 浙闽丘陵山地水田旱地三熟二熟区 | 0.354 |
南岭丘陵山地水田旱地二熟三熟区 | 0.338 | |
滇南山地旱地水田二熟兼三熟区 | 0.395 | |
华南丘陵沿海平原晚三熟热三熟区 | 华南低丘平原晚三熟区 | 0.466 |
华南沿海西双版纳台南二熟三熟与热作区 | 0.459 |
2.1.1 时间变化趋势
黄土高原植被覆盖度由2000年的最低值44.75%增长至2018年的最高值60.86%,增幅为36%(见
图2 黄土高原植被覆盖度变化趋势
Fig. 2 Changes in vegetation coverage on the Loess Plateau
2.1.2 空间分布特征
黄土高原植被覆盖度呈现出由东南向西北逐渐减少的空间格局〔见
图3 黄土高原植被覆盖度空间分布及变化特征
Fig. 3 Spatial distribution and variation characteristics of vegetation coverage on the Loess Plateau
黄土高原2000—2018年植被覆盖度的变化速率为-0.044 1/a~0.046 8/a〔见
2.2.1 时间变化特征
2000—2018年黄土高原土壤侵蚀模数与降雨量呈正相关(见
年份 | A/[t·(km2·a)-1] | 降雨量/mm | 不同土壤侵蚀等级面积占比/% | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
微度 | 轻度 | 中度 | 强度 | 极强度 | 剧烈 | |||
2000 | 2 346.27 | 355.06 | 67.13 | 13.22 | 8.33 | 4.01 | 3.61 | 3.70 |
2010 | 2 996.55 | 411.24 | 64.87 | 13.75 | 8.53 | 3.97 | 3.86 | 5.02 |
2015 | 1 680.34 | 298.48 | 73.74 | 12.28 | 6.01 | 2.77 | 2.86 | 2.35 |
2018 | 3 036.16 | 481.37 | 64.67 | 13.82 | 8.70 | 4.25 | 3.79 | 4.76 |
2.2.2 空间分布特征
2000—2018年黄土高原平均土壤侵蚀模数为2 526.27 t·(km2·a)-1,侵蚀总量达158.24×107 t(见
侵蚀程度 | 面积/km2 | 面积占比/% | 侵蚀总量/×107 t | 侵蚀总量占比/% | 平均侵蚀模数/[t·(km2·a)-1] |
---|---|---|---|---|---|
微度 | 413 307 | 65.25 | 8.36 | 5.28 | 204 |
轻度 | 92 889 | 14.67 | 15.06 | 9.52 | 1 624 |
中度 | 52 642 | 8.31 | 18.52 | 11.70 | 3 522 |
强度 | 23 923 | 3.78 | 15.09 | 9.54 | 6 315 |
极强度 | 24 210 | 3.82 | 26.56 | 16.78 | 10 984 |
剧烈 | 26 425 | 4.17 | 74.65 | 47.17 | 28 857 |
合计 | 633 396 | 100.00 | 158.24 | 100.00 | 2 526 |
不同地貌类型的土壤侵蚀情况存在明显差异(见
图4 黄土高原土壤侵蚀分布特征
Fig. 4 Distribution of soil erosion in the Loess Plateau
地形地貌 | A/[t/·km2·a)-1] | 不同侵蚀等级面积所占比例/% | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
微度 | 轻度 | 中度 | 强度 | 极强度 | 剧烈 | ||
平原 | 469.56 | 93.72 | 3.09 | 1.35 | 0.59 | 0.63 | 0.63 |
台地 | 2 875.11 | 63.62 | 14.98 | 8.44 | 3.88 | 4.20 | 4.89 |
丘陵 | 2 753.22 | 60.60 | 16.14 | 9.47 | 4.55 | 4.69 | 4.55 |
小起伏山地 | 3 630.44 | 47.71 | 22.42 | 12.50 | 5.62 | 5.74 | 6.01 |
中起伏山地 | 2 660.85 | 62.90 | 16.19 | 9.26 | 3.75 | 3.49 | 4.40 |
大起伏山地 | 2 043.50 | 69.72 | 15.88 | 7.19 | 2.70 | 1.88 | 2.63 |
2.3.1 土壤侵蚀对植被变化的响应
黄土高原土壤侵蚀模数在不同植被覆盖度等级表现不同,随植被覆盖度的增加呈现先增后减的变化特征(见
植被覆盖度 | 年份 | A/[t·(km2·a)-1] | 不同侵蚀等级面积所占比例/% | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
微度 | 轻度 | 中度 | 强度 | 极强度 | 剧烈 | |||
裸露 | 2000 | 230.53 | 94.47 | 4.36 | 0.94 | 0.15 | 0.06 | 0.02 |
2010 | 255.47 | 94.75 | 3.88 | 1.03 | 0.20 | 0.10 | 0.03 | |
2015 | 245.09 | 94.85 | 3.53 | 1.18 | 0.29 | 0.12 | 0.03 | |
2018 | 590.58 | 87.08 | 7.03 | 3.52 | 1.44 | 0.67 | 0.25 | |
低 | 2000 | 1 304.26 | 73.14 | 13.28 | 7.26 | 3.02 | 2.07 | 1.22 |
2010 | 563.77 | 86.57 | 8.35 | 3.24 | 0.97 | 0.61 | 0.26 | |
2015 | 430.33 | 88.93 | 7.60 | 2.35 | 0.65 | 0.37 | 0.10 | |
2018 | 660.42 | 85.93 | 7.97 | 3.76 | 1.26 | 0.75 | 0.33 | |
中低 | 2000 | 3 373.90 | 50.92 | 17.97 | 12.90 | 6.79 | 6.17 | 5.25 |
2010 | 2 323.97 | 58.98 | 18.11 | 11.03 | 4.98 | 4.07 | 2.83 | |
2015 | 1 512.60 | 67.49 | 16.68 | 8.38 | 3.35 | 2.87 | 1.23 | |
2018 | 1 193.77 | 76.85 | 11.37 | 6.33 | 2.65 | 1.80 | 0.99 | |
中度 | 2000 | 3 575.27 | 56.76 | 15.29 | 10.64 | 5.51 | 5.43 | 6.38 |
2010 | 4 681.36 | 44.04 | 18.88 | 14.32 | 7.29 | 7.18 | 8.29 | |
2015 | 2 191.58 | 60.11 | 18.17 | 10.11 | 4.53 | 4.46 | 2.62 | |
2018 | 3 154.29 | 56.95 | 17.31 | 11.07 | 5.44 | 4.75 | 4.47 | |
中高 | 2000 | 3 333.05 | 60.15 | 14.87 | 9.94 | 4.56 | 4.53 | 5.95 |
2010 | 4 810.08 | 50.96 | 17.57 | 11.71 | 5.42 | 5.69 | 8.65 | |
2015 | 2 681.02 | 61.93 | 16.39 | 8.41 | 4.28 | 4.77 | 4.23 | |
2018 | 4 747.26 | 51.02 | 16.71 | 11.89 | 6.52 | 6.05 | 7.81 | |
高 | 2000 | 1 790.85 | 79.66 | 8.31 | 4.54 | 2.22 | 2.17 | 3.10 |
2010 | 3 018.81 | 73.85 | 9.96 | 5.31 | 2.55 | 2.83 | 5.50 | |
2015 | 1 942.50 | 79.14 | 8.26 | 3.94 | 2.25 | 2.81 | 3.60 | |
2018 | 3 057.52 | 68.38 | 12.53 | 7.31 | 3.28 | 3.15 | 5.35 |
2.3.2 植被变化对土壤侵蚀的影响
土壤侵蚀是多种因素综合作用的结果,在前文的结果中已发现降雨对土壤侵蚀影响较大,因此,以降雨变化基本一致为前提条件,分析植被变化对土壤侵蚀的影响(见
不同程度降雨量变化 | 平均植被覆盖度变化情况 | 土壤侵蚀模数变化/[t·(km2·a)-1] | 植被覆盖度不同程度变化 | 土壤侵蚀模数变化/[t·(km2·a)-1] |
---|---|---|---|---|
减少200 mm以上 | 增加6.41% | 303.07 | 降低 | 530.61 |
增加0%~10% | 205.06 | |||
增加10%~20% | -967.22 | |||
增加20%~30% | 399.73 | |||
增加30%~40% | 2 000.41 | |||
增加40%~50% | 3 092.49 | |||
增加50%以上 | 4 771.37 | |||
减少100~200 mm | 增加13.65% | -1 073.68 | 降低 | -265.33 |
增加0%~10% | -446.44 | |||
增加10%~20% | -1 659.51 | |||
增加20%~30% | -2 202.82 | |||
增加30%~40% | -1 211.71 | |||
增加40%~50% | 2 491.43 | |||
增加50%以上 | 4 202.29 | |||
减少0~100 mm | 增加10.64% | -1 175.38 | 降低 | -657.46 |
增加0%~10% | -954.08 | |||
增加10%~20% | -1 724.91 | |||
增加20%~30% | -2 042.24 | |||
增加30%~40% | -943.56 | |||
增加40%~50% | 1 374.79 | |||
增加50%以上 | 3 522.83 | |||
增加0~100 mm | 增加12.29% | -403.79 | 降低 | -675.23 |
增加0%~10% | -467.36 | |||
增加10%~20% | -676.45 | |||
增加20%~30% | -665.22 | |||
增加30%~40% | 345.73 | |||
增加40%~50% | 2 482.25 | |||
增加50%以上 | 1 486.68 | |||
增加100~200 mm | 增加16.98% | 851.83 | 降低 | 510.66 |
增加0%~10% | 572.85 | |||
增加10%~20% | 641.27 | |||
增加20%~30% | 957.95 | |||
增加30%~40% | 1 505.74 | |||
增加40%~50% | 1 711.31 | |||
增加50%以上 | 862.41 | |||
增加200 mm以上 | 增加19.72% | 1 778.23 | 降低 | 1 056.93 |
增加0%~10% | 894.54 | |||
增加10%~20% | 1 014.97 | |||
增加20%~30% | 2 229.83 | |||
增加30%~40% | 2 928.63 | |||
增加40%~50% | 3 148.74 | |||
增加50%以上 | 1 527.69 |
图5 黄土高原2000—2018年降雨量变化分布
Fig. 5 Distribution of rainfall changes on the Loess Plateau from 2000 to 2018
本文以黄土高原为研究对象,基于像元二分模型和中国土壤流失方程计算得到植被覆盖度及土壤侵蚀模数,在时空尺度上统计分析其各自的变化特征,探究植被变化对土壤侵蚀的影响,得出以下结果。
1) 2000—2018年黄土高原平均植被覆盖度为53.11%,整体呈现出由东南向西北逐渐递减的分布格局,19年间植被覆盖度增幅为34%,变化速率为-0.044 1/a~0.046 8/a,呈显著增加的区域面积占比62.57%,而呈显著减少的区域面积仅占比3.38%,平均增速为0.006 2/a,整体上黄土高原植被面积显著增加。
2)2000—2018年黄土高原平均土壤侵蚀模数为2 526.27 t·(km2·a)-1,年均土壤侵蚀总量达到158.24×107 t,轻度及以上侵蚀面积占比34.75%,还需持续加强水土保持工作。同时,土壤侵蚀模数与降雨量呈正相关,但植被覆盖度的增加可以在一定程度上缓解侵蚀的加剧。黄土高原侵蚀程度较强的区域主要集中在丘陵、台地、小起伏山地和大起伏山地,而平原地区的侵蚀程度最弱。
3)黄土高原土壤侵蚀模数在不同植被覆盖度等级表现不同,植被覆盖度为45%~75%的区域侵蚀程度较强。植被变化对土壤侵蚀的影响十分复杂,当植被覆盖度的增加超过40%时,会直接引起侵蚀的加剧;而当植被覆盖度减少或增加不超过30%时,植被变化对土壤侵蚀的影响小于降雨变化的影响,侵蚀的加剧或减弱可以近似看作由降雨量不同程度的变化所引起的。
长期以来,人们一直认为植被具有很强的水土保持效应,20世纪末,随着我国黄土高原开始实施退耕还林还草工程,区域内植被迅速恢复,且生态系统多样性和稳定性也得到提高,土壤侵蚀程度显著降低[
然而,一些学者认为植被恢复并不总是对生态系统具有积极影响,即存在有效覆盖度,当植被覆盖度超过该临界值后,会对土壤的抗蚀性能存在负向效应[
降雨是土壤侵蚀最主要的驱动力之一,可根据土壤侵蚀的发生与否分为侵蚀性降雨和非侵蚀性降雨[
不同地形的土壤侵蚀存在明显差异,坡度作为土壤侵蚀预报模型中重要的地形因子,通过影响降雨入渗量,改变土壤颗粒的结合能力,进而影响坡面土壤侵蚀[
土壤侵蚀除了受植被、降雨、地形等影响外,还取决于土壤的理化性质,在土壤侵蚀预报模型中通常用土壤可蚀性进行衡量。不同的土地利用类型其土壤理化性质也不同,韩子琳等对不同土地利用类型的土壤侵蚀模数进行比较后[
最后,CSLE模型是计算面蚀强度的经验方程,无法充分反映沟蚀、风蚀和重力侵蚀所产生的影响,因此计算得到的土壤侵蚀模数可能偏低[
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