王秋霞,张勇,丁树文,3†,叶馨阳,刘丹露,徐加盼,朱慧鑫

(1.华中农业大学资源与环境学院，430070，武汉；2.长江水利委员会长江流域水土保持监测中心站，430070，武汉；3.农业部长江中下游耕地保育重点实验室，430070,武汉)



花岗岩崩岗区土壤可蚀性因子估算及其空间变化特征

王秋霞1,张勇2,丁树文1,3†,叶馨阳1,刘丹露1,徐加盼1,朱慧鑫1

(1.华中农业大学资源与环境学院，430070，武汉；2.长江水利委员会长江流域水土保持监测中心站，430070，武汉；3.农业部长江中下游耕地保育重点实验室，430070,武汉)

土壤可蚀性K值是土壤侵蚀模型的必要参数，研究花岗岩崩岗区土壤可蚀性K值有助于宏观判断和定量分析崩岗区土壤侵蚀的空间变化特征。采集湖北通城花岗岩典型崩岗淋溶层、淀积层、母质层土壤，运用5种土壤可蚀性K值估算方法分析各层土壤可蚀性差异，通过室内人工模拟降雨实验验证花岗岩风化土可蚀性K值的有效性及5种估算方法的灵敏度。结果表明：花岗岩风化土的各层土壤可蚀性差异显著，母质层平均K值最大，是淋溶层的1.20倍，淀积层的1.03倍，且各层土壤的稳定含沙率和各粒径流失量差异显著；诺莫法估算的各层土壤的可蚀性K值与40 min每层土的稳定含沙率之比最接近，诺莫法估算各层土壤可蚀性K值的灵敏度最高，为修正诺莫的1.5倍，EPIC模型法的6倍。因此，针对南方花岗岩风化土可采用诺莫法准确评价土壤可蚀性K值。通过估算崩岗不同层次土壤的可蚀性K值及其空间变化特征，对针对性地研究崩岗形成机制及其治理具有一定指导意义。

可蚀性因子; 估算; 诺谟方程; 修正诺谟方程; EPIC模型; Shirazi公式法; Torri模型法

淋溶层(eluvial horizon，EH)、淀积层(illuvial horizon，IH)和母质层(parent material horizon)崩岗是在水力和重力综合作用下山坡土体受破坏而崩塌和冲刷的侵蚀现象，属于复合侵蚀类型[1-2]。对于南方花岗岩地区崩岗而言，崩岗各土层(淋溶层、淀积层和母质层)的物质组成，理化性质，物质迁移等都有较大差异[3-4]。崩岗的发生破坏了原有地形地貌和植被，导致大量的泥沙堆积，河道淤塞、农田冲毁等，其危害仅次于滑坡、泥石流[5-6]。由于不同类型崩岗的侵蚀特征不同，须有针对性地采取有效措施进行治理。

土壤可蚀性是定量计算土壤流失的重要指标，是土壤侵蚀预报模型的必要参数[7]。土壤可蚀性反映土壤在雨滴打击、径流冲刷等外营力作用下被分散、搬运的难易程度[8-9]。1963年，W.H.Wischmeier等[10]首先提出土壤可蚀性因子，并用K值来衡量土壤可蚀性大小。D.D.Christianson等[11]利用人工模拟降雨实验研究发现5种土壤的理化性质与可蚀性因子K的关系，从而得出包含24个变量的土壤K值估算方法。K.Auerswald等[12]基于EPIC模型，建立由土壤有机碳质量分数和粒径组成估算土壤可蚀性K值的方法。R.M.Bajracharya等[13]建立基于土壤理化性质非线性最佳拟合计算公式。基于各个理化性质指标的土壤可蚀性估算方法的建立，在土壤侵蚀敏感性评价分析、土壤流失量预测及水土资源利用等方面得到广泛应用[14-15]。根据研究地点的土壤结构组成、土壤理化性质及土壤侵蚀特征，可采用不同的估算方法系统分析土壤的可蚀性随时间、空间的变化特征。

我国杨萍等[16]和朱冰冰等[17]在小流域尺度下通过数学统计方法阐明土壤可蚀性K值存在很强的空间变异性。卜兆宏等[18]针对我国亚热带7种代表性土壤，采用人工模拟降雨和田间实测法对比研究，发现紫色土的土壤可蚀性K值最高。姜小兰等[19]、张科利等[20]和赵辉等[21]针对我国南方主要易蚀土壤，采用土壤可蚀性K值经验计算模型并结合二次样条函数插值法，研究发现第四纪红黏土发育的红壤K值最大，紫色土次之，花岗岩发育的红壤最小[19-21]。史学正等[22]针对江西红壤区，采用小区试验资料，实测不同土壤类型的可蚀性因子K值，并比较了小区实测值与诺谟图计算值的差异[23]。目前，关于紫色土的土壤可蚀性K值的研究较多，其估算方法较完善，而南方红壤区花岗岩风化土的可蚀性K值的估算方法及空间变化特征尚不明确；因此，本文拟应用空间对比法对花岗岩风化土进行垂直向层次间的分析，通过人工模拟降雨实验检验5种估算方法求得的花岗岩风化土不同土层的可蚀性K值的有效性。

1　材料和方法

1.1实验设备和材料

实验装置：长2 m×宽0.6 m×深0.2 m单土槽车，降雨器，雨量筒×4，1 L径流瓶时域反射仪(TDR)。

实验材料：该试验研究样品根据崩岗发生剖面的土壤层次，采取湖北通城花岗岩风化土发育较典型的淋溶层、淀积层、母质层土样，采样后用铝盒和环刀测定土壤含水量及土壤密度大小，用环刀法测定各土层土壤的入渗过程。土样经风干、过筛后采用吸管法测定土壤质地，采用重铬酸钾法测定土壤有机质质量分数。

1.2研究方法

实验在华中农业大学水土保持研究中心降雨大厅内进行。分别对3土层进行人工模拟降雨实验，根据南方年降雨情况及地形地貌状况，本实验设计降雨强度为(70±4)mm/h，降雨时长40 min，设计坡度20°，收集径流和泥沙，每土层做5个平行实验。

试验所采用的土槽为自行设计的钢槽。规格为长2 m，宽0.6 m，深0.2 m。土槽径流出口处安装V形钢槽用以收集径流泥沙，将土样按照室外实测密度装在土槽车内用以模拟自然条件下的坡面，每层土填车时以5 cm压实1次，填装3层，每层均匀压实到固定密度1.37 g/cm3。

降雨过程中将4个雨量筒均匀摆放在土槽车两侧进行降雨强度数据的收集，用径流瓶收集每2 min土槽产生的径流及泥沙，收集阶段记录细沟产生的时间并观察细沟产生状况。测量并记录各土层每2 min收集的径流量，并将收集的泥沙进行烘干称量。

运用5种可蚀性K值估算方法，通过进行降雨实验来验证花岗岩风化土可蚀性K值的有效性。所得数据使用SPSS 18.0软件进行处理分析。

1.2.1诺谟方程

KNomo=[2.1(N1N2)1.14(12-O)×10-4+3.25(S-2)+2.5(F-3)]/100。

(1)

式中：N1=粉砂(0.002～0.05 mm)质量分数+极细砂(0.05～0.1 mm)质量分数，%；N2=100-黏粒(<0.002 mm)质量分数，% ；O为有机质质量分数，%；S为土壤结构参数；F为土壤渗透级别。

根据花岗岩崩岗区各土层的有机质质量分数确定土壤结构体大小，得出淋溶层、淀积层、母质层的土壤结构参数S均为1。根据每土层的饱和水力传导率确定土壤渗透率，确定淋溶层、淀积层、母质层的土壤渗透级别F分别为3、3、4。

1.2.2修正诺谟方程

KModified-nomo=[2.1(N1N2)1.14(12-O)×10-4+3.25(2-S)+2.5(F-3)]/100。

(2)

式中各参数意义及取值同式(1)。

1.2.3EPIC模型

KEPIC={0.2+0.3exp[-0.025 6YSAN(1.0-

YSIL/100)]}×[YSIL/(YCLA+YSIL)]0.3×

{1.0-0.25C/[C+exp(3.72-2.95C)]}×

{1.0-0.7YSN1/[YSN1+exp(-5.51+22.9YSN1)]}。

(3)

式中：YSAN为砂粒(0.05～2.0 mm)质量分数，%；YSIL为粉砂(0.002～0.05 mm)质量分数，%；YCLA为黏粒(<0.002 mm)质量分数，%；C为有机碳质量分数，%；YSN1=1-YSAN/100，可根据土壤有机质质量分数得出。

1.2.4Shirazi公式法

(4)

Dg=exp[0.01∑fiInmi]。

式中:fi为原土壤中第i个粒径级组成比例，%；mi为小于第i个粒径级的算术平均值，mm。

1.2.5Torri模型法

(5)

式中:O为土壤有机质质量分数，%；C为黏粒(<0.002 mm)的质量分数；di为土壤机械组成中第i级土壤颗粒的最大值，mm；di-1为第i等级土壤颗粒的最小值，mm；当i=1时,d0=0.000 05 mm。fi为相应粒径等级土壤颗粒质量分数。基于砂粒(0.05～2 mm)、粉粒 (0.002～0.05 mm) 和黏粒 (<0.002 mm)3个粒径计算Dg。

2　分析与讨论

2.1花岗岩风化土不同土层质地分析

采取花岗岩崩岗区各层土壤进行室内理化性质分析(表1)。

土壤质地是影响土壤可蚀性K值的直接原因，因此不同土层的土壤粒径是评价K值的前提和基础。由表1可得：母质层颗粒组成主要为砂粒，且质量分数最高，平均可达到72.79%，黏粒质量分数最低，平均仅有8.61%，淋溶层颗粒较细，淀积层颗粒主要为粉粒和砂粒；崩岗区3层土的砂粒和黏粒质量分数差异显著，母质层的粉粒质量分数与淋溶层、淀积层差异显著。由表1可知，在花岗岩风化土不同土层中，淋溶层的有机质质量分数为1.24%，远高于淀积层和母质层。这可能因为淋溶层表面有机物质较多，经过微生物分解转化成有机质，增强了土壤结构稳定性；母质层是缺少有机质的砂质土，砂粒单个存在，并不粘结成结构体，颗粒较易分散和搬运：因此，淋溶层具有较强的抗蚀能力，淀积层次之，母质层最弱。

2.2采用5种估算方法比较土壤可蚀性K值

在表1的基础上，采用式(1)～(5)估算各土层的可蚀性K值，见表2。

表1　通城花岗岩风化土基本性质

注：淋溶层：eluvial horizon，在下文简称EH；淀积层：illuvial horizon，在下文简称IH；母质层：parent material horizon，在下文简称PMH。相同粒级数据采用Duncan检验，不同字母代表差异性显著(P<0.05)。下同。 Note:Eluvial horizon hereafter abbreviated as EH; illuvial horizon hereafter abbreviated as IH; and parent material horizon hereafter abbreviated as PMH.The data in the same grade of particle size were verified by Duncan,and the different letter indicates the difference significant (P<0.05).The same below.

表2　花岗岩岗区不同层次土壤可蚀性K值比较

土壤可蚀性K由土壤内在性质决定，具有一定的稳定性，采用均方差评价可蚀性K值的灵敏程度，均方差越大，灵敏度越高。采用平均值表征每层土的抗侵蚀能力，平均值越大，土壤抗侵蚀能力越弱，土壤越易受侵蚀。由表2可得：花岗岩风化土的母质层平均K值最大，为淋溶层的1.20倍，淀积层的1.03倍，母质层抵抗侵蚀的能力最弱，泥沙较易被分离、搬运；对于同一土层，修正诺谟法测得K值最大，Kshirazi测得K值最小；诺莫法测得的K值均方差最高，为修正诺莫法的1.5倍，EPIC模型法的6倍，该方法较其余4种可蚀性K值估算方法灵敏度高，较易反映可蚀性K的空间变化特征；由诺莫方程、修正诺莫方程、花岗岩风化土3层土的土壤结构参数S及土壤渗透级别参数F可知，KModified-nomo>KNomo

恒成立。由5种方法估算的各层次土壤的K值差异显著，其原因可能是选择的土壤理化性质指标不同。诺莫法和修正诺莫法选用的是砂粒、粉粒、黏粒、极细砂的质量分数、土壤入渗特性及有机质质量分数6个指标，限制性较高，且每层土的指标差异显著，能综合性的表征可蚀性K的空间变化特征；EPIC模型法选用的砂粒、粉粒、黏粒的质量分数和有机碳质量分数4个指标；Shirazi公式法选用土壤几何平均粒径1个指标，限制性低，且该方法是在不考虑有机质质量分数或分级不标准条件下使用，局限性较大。

2.3基于降雨条件的土壤可蚀性K值比较

通过模型简单估算花岗岩风化土的可蚀性K值并不能有效评价这种土壤的抗侵蚀的能力大小，土壤被分离搬运的能力大小反映土壤流失的强弱，通过进行降雨实验来验证花岗岩风化土可蚀性K值的有效性更为直接。各层土的可蚀性K值分别为KEH、KIH、KPMH，坡度、坡长、管理水平均一致，控制降雨强度在(70±4)mm/h，每次降雨无显著差异(P<0.05)，由通用水土流失方程

A=R·K·L·S·C·P，

(6)

式中：A为单位面积坡地的土壤流失量，t/(hm2·a)；R为降雨和径流侵蚀因子；K为土壤可蚀性因子；L·S为地形因子；C为作物管理因子；P为治理措施因子，可知各层土可蚀性K值与土壤的流失量A成正相关。

含沙率由径流量及含沙量计算得出，其变化过程综合反映径流量和含沙量的动态变化过程。采用含沙率、流失量和径流流速对模拟降雨条件下土壤可蚀性进行定量描述。通过分析3层土15次降雨的产沙数据，在各层土初期含水量达(20±2)%的情况下，3层土在降雨时间段内的含沙率如图1。

图1　3层土体的含沙率Fig.1　Sediment concentration of three soil layers

由图1可知：母质层的含沙率随时间波动较大，但整体呈下降趋势；淀积层的含沙率呈缓慢上升趋势；淋溶层含沙率整体呈缓慢下降趋势。母质层的含沙率明显高于淀积层和淋溶层，淀积层平均含沙率高于淋溶层。

径流流速指单位时间内的径流量，即是径流对坡面土壤产生侵蚀的直接动力。通过分析3层土15次降雨的径流数据，在各层土初期含水量达(20±2)%、降雨雨强为70 mm/h和坡度20°的情况下，3层土在降雨时间段内的径流流速如图2。

图2　3层土体的径流流速Fig.2　Runoff velocity of three soil layers

分析15次降雨径流数据得出3层土体的径流流速在整个降雨时间段内表现出均匀差异，且在10 min后都趋于平稳。母质层的稳定径流流速最大，淋溶层次之，淀积层的稳定径流流速最小。这可能由于淋溶层颗粒较细，颗粒组成为黏粒，0.2～2 mm的土壤粒径最多，土壤有机质质量分数较高且结合紧密，密度小，小孔隙发育较完全。

40 min后各层土的含沙率和径流流速逐渐稳定。由3层土的稳定含沙率、径流流速和流失量(表3)可知：母质层的稳定含沙率与淋溶层、淀积层差异显著；3层土的流失量差异显著，母质层的流失量最大；淋溶层、淀积层和母质层的稳定径流流速无显著差异。

假定淀积层可蚀性K值、稳定含沙率、流失量为1，将5种可蚀性K值的相对大小与降雨产沙情况进行对比，见表4。

由表4可知，母质层的相对流失量为1.977 9，该值远大于其余4种方法估算的母质层K值，这可能由于母质层的砂粒质量分数较高，在降雨径流冲刷过程中较易形成沟蚀，加剧母质层的土壤侵蚀过程，使流失量急剧增加，而且受装土条件的影响不能稳定的检验可蚀性；母质层的相对稳定含沙率为1.080 2，该值较接近其余4种方法估算的母质层K值。这可能由于淋溶层黏粒及有机质质量分数较高，增加了土壤结构的稳定性，在降雨径流冲刷过程中颗粒不易被分离、搬运；因而在非长期观测条件下，选用3层土的稳定含沙率来检验可蚀性K值更有效。淋溶层的稳定含沙率为0.271 8，该值小于对应的K值，这可能由于淋溶层不易形成沟蚀，达到稳定含沙率后的侵蚀过程比较稳定。通过比较淋溶层的可蚀性K值大小确定最适合花岗岩风化土的可蚀性K值估算诺谟法，修正诺莫法次之。

表3　不同土层的降雨指标

注：相同粒级数据采用Duncan检验，不同字幕代表差异性显著(P<0.05)。Note:The data in the same grade of particle size were verified by Duncan,and the different letter indicates the difference significant (P<0.05)

表4　综合比较各土层可蚀性K值及降雨指标

3　结论

1)花岗岩崩岗区不同土层理化性质差异显著。母质层颗粒组成主要为砂粒，黏粒质量分数最低，平均仅有8.61%，淋溶层颗粒较细，淀积层颗粒主要为粉粒和砂粒；各土层的有机质质量分数差异明显。淋溶层的有机质质量分数为1.24%，远高于淀积层和母质层；因而，淋溶层具有较强的抗蚀能力，淀积层次之，母质层最弱。在崩岗治理中应加强对母质层和淀积层的保护。邓良基等[24]对四川自然土壤和旱地土壤可蚀性进行研究，发现土壤理化性质是影响K值大小的内在原因，且土壤侵蚀进程直接影响K值大小；因此，在崩岗不断发育过程中，各层土土壤可蚀性K值将会发生变化。

2)花岗岩风化土的母质层平均K值为淋溶层的1.20倍，淀积层的1.03倍，土壤抗侵蚀能力越弱，泥沙较易被分离、搬运；诺莫法估算K值的均方差最高，为修正诺莫法的1.50倍，EPIC模型法的6.00倍，诺莫法灵敏度高较易反映可蚀性K的空间变化特征；通过进行降雨实验来验证花岗岩风化土可蚀性K值的有效性更为直接。在未长期观测条件下，用40 min稳定含沙率检验不同土层可蚀性的敏感程度，各土层的稳定含沙率之比为0.271 8∶1∶1.080 2，诺莫法测得的各土层可蚀性K值之比为0.673 6∶1∶1.025 4，该比值最接近于各土层稳定含沙率之比，且诺莫法估算的土壤可蚀性的灵敏度高，因而选用诺莫法估算花岗岩风化土崩岗区可蚀性K值及研究其空间变化特征。

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Estimation and spatial variation characteristics of soil erosion factors of granite collapse region

Wang Qiuxia1,Zhang Yong2,Ding Shuwen1,3,Ye Xinyang1,Liu Danlu1,Xu Jiapan1,Zhu Huixin1

(1.College of resources and environment,Huazhong Agricultural University,430070,Wuhan,China; 2.Yangtze River Basin Monitoring Center Station for Soil and Water Conservation,Changjiang Water Resource Commission of the Ministry of Water Resources, 430070,Wuhan,China; 3.Key Laboratory of Arable Land Conservation (Middle and Lower Reaches of Yangtze River), Ministry of Agriculture,430070,Wuhan,China)

[Background] Soil erodibility K value is a required parameter of soil erosion models,it is an index to indicate the sensitivity degree of soil erosion,and an accurate K is the prerequisite for constructing soil erosion model.Studying soil erodibility K-factor of granite collapse region contributes to macro-scope estimation and quantitative analysis on spatial variation characteristics of different soil layers.[Methods] Collecting eluvial horizon,illuvial horizon and parent material horizon of different soil layers in granite collapse region developing in Tongcheng,Hubei Province,then estimating by using five estimation methods of soil erodibility K value (nomo equation,modified-nomo equation,EPIC model,Shirazi model,Torri model),artificial simulated rainfall experiments were conducted to verify the effectiveness of the Soil erodibility K values of different soil layers in granite collapse region and the sensitivity of five estimation methods.According to the situation of the annual rainfall,topography and geomorphology,the rainfall intensity was designed (70±4) mm/h,rainfall duration was 40 min,the slope was 20°.[Results] 1) Parent material horizon (PMH) was mainly composed of sand particles; clay content was the lowest with the average of 8.61%.The particles in illuvial horizon (IH) were mainly silt and sand,and the soil organic matter content difference was significant.The mass fraction of organic matter in eluvial horizon (EH) was 1.24%,far higher than that in IH and PMH,therefore,EH possessed the strongest anti-erosion ability,the second for IH,and the worst for PMH.Thus,in the governance of collapse mound,the PMH and IH should be protected.Deng Liangji,et al [24] has revealed that in development process of collage mound,each layer of soil erodibility K value will change,therefore the change of K value was investigated as below.2) The soil erodibility of different soil layers in granite collapse region were significantly different,the average K value of the parent material layer was the highest,it was 1.20 times of the eluvial horizon and 1.03 times of the illuvial horizon; the stable sediment rate and the loss of particle sizes of different soil layers in granite collapse region were also significantly different.Erodibility K value of different soil layers by nomo equation was the closest to the stable sediment rate of different soil layers at 40 min precipitation.The sensitivity in estimating the soil erodibility K value of different layers by nomo equation was the highest,it was 1.5 times of modified-nomo equation and 6 times of EPIC model.[Conculsions] Therefore,nomo equation can accurately evaluate soil erodibility value of different soil layers in the granite collapse region.By estimating soil erodibility K value and the spatial variation characteristics of different soil layers in granite collapse region,this work is of certain guiding significance for the particular study of the formation mechanism and its governance of granite gully.

soil erodibility K value; estimation; nomo equation; modified-nomo equation; EPIC model; Shirazi model; Torri model

2016-01-08

2016-06-18

项目名称：国家科技支撑计划子课题“红壤崩岗侵蚀区农田质量保护与崩岗治理技术与示范”(2011BAD31BO4)；国家自然科学基金“花岗岩红壤优先流及其与崩岗侵蚀发育的关系”(41571258)

王秋霞 (1991—),女，硕士研究生。主要研究方向：花岗岩风化土可蚀性及崩岗稳定性。E-mail:qxwangchn@163.com

简介：丁树文 (1964—),男，本科，副教授。主要研究方向：水土保持和农业生态环境保护。E-mail:dingshuwen@mail.hzau.edu.cn

S157.1

A

1672-3007(2016)04-0001-08

10.16843/j.sswc.2016.04.001