基于最大变化率的陕西省土壤侵蚀变化驱动因子分析

2022-07-07赵宇豪李崇明何海珊王清涛吴健生

人民黄河 2022年7期

赵宇豪，李崇明，何海珊，王清涛，吴健生

（1.北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院城市人居环境科学与技术重点实验室，广东深圳 518055；2.北京大学城市与环境学院地表过程分析与模拟教育部重点实验室，北京 100871；3.河北工程大学园林与生态工程学院，河北邯郸 056038）

土地可为人类提供多种生态服务，但目前全球约30%的土地发生了退化，预计到2050年95%的地球表面将受到土地退化的影响，联合国已将土地退化防治纳入可持续发展目标［1-3］。土壤侵蚀是导致土地退化的主要原因之一，大面积的土壤侵蚀使土地严重退化、生产力降低、粮食减产，并造成荒漠化、泥石流、河道及水库淤积、水质恶化等一系列后果［4-8］。随着全球气候进一步变暖，土壤侵蚀可能还将加剧并威胁人类的生存与可持续发展［9-11］。因此，土壤侵蚀的相关研究受到各国学者的广泛重视，目前研究的热点内容有土壤侵蚀过程与机理、土壤侵蚀模型修正、土壤侵蚀时空分异特征、土壤侵蚀与景观格局的关系、土壤侵蚀驱动因素等［12-14］。

陕西省是我国水土流失严重省份和黄河的主要产沙区［15-17］，许多学者对陕西省土壤侵蚀进行了相关研究，如：钟莉娜等［18］探讨了陕北黄土丘陵沟壑区降雨和土地利用格局对土壤侵蚀的影响，张雪才等［19］对陕西省渭河流域的水土流失风险进行了评估，王涛等［20］探究了陕北无定河流域土壤侵蚀时空演变特征，程金文等［21］分析了陕南地区1960—2014年降雨侵蚀力的变化特征，火红等［22］分析了延安市实施退耕还林前后各土地利用类型分布的差异及转移特征。综上所述，对陕西省土壤侵蚀的研究主要集中在部分地市和黄河支流，鲜有以全省为尺度进行研究。

土壤侵蚀驱动因子识别是因地制宜制定治理策略的基础，以往多依据RUSLE 模型计算的土壤侵蚀量与外部影响因子相关联进而识别土壤侵蚀驱动因子［23-26］。本研究提出一种通过比较RUSLE 模型中各土壤侵蚀因子的变化率来识别土壤侵蚀变化驱动因子的方法（称为最大变化率法），并以陕西省为例分析2000—2015年土壤侵蚀时空变化的主要驱动因子，以期为陕西省及黄河流域土壤侵蚀治理提供理论依据。

1 研究区概况与方法

1.1 研究区概况

陕西省位于东经105°29′—111°15′、北纬31°42′—39°35′，总面积约20.53 万km2，辖10 个地级市，境内有高原、山地、平原和盆地等多种地貌类型，土壤类型多样，由北向南依次穿越中温带、暖温带和北亚热带等3个气候带，涵盖半干旱区、半湿润区和湿润区［27］。北山和秦岭将全省分为陕北黄土高原区、关中平原区和陕南秦巴山区等三大区域（分别简称陕北、关中、陕南，见图1），其中：陕北包括延安、榆林两市，面积约8.00 万km2，位于黄土高原中部，地势西北高东南低，西北部为风沙区，中南部大都为丘陵沟壑区，处于暖温带大陆性季风半湿润气候向温带半干旱气候的过渡区，年均气温8～12 ℃，年均降水量350～600 mm［28-29］；关中包括铜川、渭南、咸阳、宝鸡、西安等五市，面积约5.53 万km2，地势西高东低，包含秦岭山地、渭河平原以及渭北黄土台塬，属于大陆性季风气候区，年均气温6～13 ℃，年均降水量500～800 mm［30］；陕南包括汉中、安康、商洛三市，面积约7.00 万km2，北靠秦岭、南依巴山，具有“两山夹一川”的地貌结构，西部属于北亚热带季风气候区，东部为北亚热带气候与暖温带气候过渡区，年均气温12～15 ℃，年均降水量700～1300 mm［31-32］。

图1 陕西省分区及主要气象站分布

1.2 数据来源

研究所需数据及其来源见表1。

表1 数据来源

气象数据包括省内21 个气象站（分布情况见图1）1999—2001年、2004—2006年、2009—2011年、2014—2016年的逐月降水量（其中1999—2001年只有20 个气象站的数据），把上述4 个时段的数据平均值分别作为2000年、2005年、2010年、2015年的数据（用当年及其前后各一年数据的平均值以避免研究数据受极端降水的影响）。土壤属性数据包括沙粒、粉粒、黏粒含量和有机碳含量。归一化植被指数NDVI和土地利用类型包括2000年、2005年、2010年、2015年逐月数据，年度NDVI值取当年3月、6月、9月、12月的平均值，土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地等6 类。对所有栅格数据的分辨率，采用最邻近法重采样至100 m。

1.3 研究方法

1.3.1 RUSLE 模型及各因子的计算

RUSLE 模型［23］也称修正的通用土壤流失方程，形式为

式中：A为土壤侵蚀模数， t／（hm2·a）；R为降雨侵蚀力，MJ · mm／（hm2·h·a）；K为土壤可蚀性，t·hm2·h／（hm2·MJ·mm）；LS为地形因子（其中L为坡长因子、S为坡度因子）；C为植被覆盖因子；P为水土保持措施因子。

（1）降雨侵蚀力R。降雨侵蚀力R反映降雨对土壤剥离、搬运和冲刷能力的大小，采用基于月降雨量的经验公式［33］来计算：

式中：ri为年内第i个月的降雨量，mm；r为年降雨量，mm。

区域（全省或分区）年降雨侵蚀力的计算：分别计算研究区各气象站各年份的R值，采用协同克里金法以高程为协变量进行插值，得到研究区每年的R值。

（2）土壤可蚀性K。土壤可蚀性K反映土壤被外部营力分离、搬运的难易程度，其值越大表示土壤越容易被侵蚀，采用EPIC 模型［34］来计算：

其中

式中：SAN、SIL、CLA和Carbon分别为土壤中沙粒、粉粒、黏粒含量和有机碳含量，%。

（3）地形因子LS。地形因子LS反映坡长和坡度对土壤侵蚀的影响，依据DEM 数据，采用如下公式［35］计算：

其中

式中：LSi为栅格i（i为栅格编号）的地形因子；Si为栅格i的坡度因子；Ai-in为栅格i入口处的汇流面积，m2；D为栅格边长，m；ai为栅格i的坡向；m为坡长指数。

（4）植被覆盖因子C。植被覆盖因子C反映植被对土壤侵蚀的抑制作用，取值范围为0～1，数值越大说明植被的抑制作用越小、土壤侵蚀越严重，依据研究区归一化植被指数NDVI，参考蔡崇法等［36］的研究对C进行分段赋值：

式中：f为植被覆盖度，%；NDVIsoil、NDVIveg分别为纯裸土栅格、纯植被栅格的NDVI值。

（5）水土保持措施因子P。水土保持措施因子P用来衡量特定水土保持措施对土壤侵蚀的影响，取值范围为0～1，即采取水土保持措施后的土壤侵蚀量与无水土保持措施的顺坡耕作时的土壤侵蚀量的比值。参考有关学者的研究［8，32，37］，本研究设定耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地的P值分别为0.4、1.0、1.0、0.0、0.0、1.0。

1.3.2 驱动因子识别

依据RUSLE 模型中各因子的变化率来识别土壤侵蚀变化的主要驱动因子。用变量X表示RUSLE 模型因子R、K、LS、C、P中的任意一个，采用如下公式计算各土壤侵蚀因子时空变化率，进而识别土壤侵蚀变化的主要驱动因子。土壤侵蚀因子时间变化率计算公式为

式中：Xi、Xj分别为基准年份i、目标年份j的土壤侵蚀因子值；t为基准年份i至目标年份j的时段长（即ji），a；TX为土壤侵蚀因子从基准年份i到目标年份j的年均变化率，%，TX为正值表示土壤侵蚀因子数值增大，TX为负值表示土壤侵蚀因子数值减小。

土壤侵蚀因子空间变化率计算公式为

式中：XC为省内某地市或某区域土壤侵蚀因子值；XP为土壤侵蚀因子的全省平均值；SX为土壤侵蚀因子空间变化率，%，当某地市或某区域土壤侵蚀因子值大于全省平均值时SX为正值，反之则为负值。

在土壤侵蚀各因子中，把时间变化率、空间变化率绝对值最大的因子分别作为土壤侵蚀变化的主要时间驱动因子、主要空间驱动因子。若多个因子的变化率绝对值与主要驱动因子变化率绝对值相差不超过10%时，则认为土壤侵蚀变化由多因子共同驱动。

2 结果与分析

2.1 土壤侵蚀强度的时空变化

（1）陕西省各级土壤侵蚀空间分布格局。依据土壤侵蚀模数，按照水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》（SL 190—2007）［38］，把土壤侵蚀强度分为微度、轻度、中度、强烈、极强烈、剧烈等6 个等级，2000年、2005年、2010年、2015年陕西省各级土壤侵蚀分布情况见图2。由图2可以看出：陕西省土壤侵蚀以微度和轻度为主，剧烈、极强烈和强烈侵蚀面积相对较小；从时间上看，2000—2015年土壤侵蚀强度呈逐渐降低的趋势；从空间上看土壤侵蚀等级空间分布格局变化不大，陕北以剧烈和极强烈侵蚀为主，关中以微度和轻度侵蚀为主、部分区域存在剧烈和极强烈侵蚀，陕南以微度和轻度侵蚀为主。

图2 典型年份陕西省各级土壤侵蚀分布情况

（2）陕西省各级土壤侵蚀面积占比及转化情况。2000年、2005年、2010年、2015年各级土壤侵蚀面积占比及转化情况见图3（图中百分数为各级土壤侵蚀面积占比）。

图3 陕西省各级土壤侵蚀面积占比及转化情况

从2000—2015年总体来看：高强度土壤侵蚀面积占比下降、中度及以下土壤侵蚀面积占比上升，剧烈和极强烈侵蚀面积占比分别下降了4.70、0.79 个百分点（这两级土壤侵蚀面积及其占比较小，虽然从绝对数值上看下降不多，但是下降比例即减少面积占原面积的比例分别达到了34.81%和9.71%），强烈侵蚀面积占比基本未变，中度、轻度、微度侵蚀面积占比分别上升0.54、1.71、3.20 个百分点，表明虽然土壤侵蚀现象依然存在、土壤侵蚀总面积基本没变化，但是土壤侵蚀强度整体上趋于降低。

从3 个时段来看：2000—2005年，微度和剧烈侵蚀面积占比下降（分别下降3.78、0.38 个百分点），其他强度等级的侵蚀面积占比上升，总体上土壤侵蚀强度呈现提高趋势，具体来说，剧烈侵蚀面积有12.72%向极强烈侵蚀转化，各级土壤侵蚀面积均存在向相邻等级转化的情况，除轻度侵蚀有9.15%向微度侵蚀转化外，鲜有其他强度向微度侵蚀转化的情况，微度侵蚀面积有84.56%侵蚀强度保持不变、有11.77%向轻度侵蚀转化、有3.67%向中度侵蚀转化；2005—2010年，各级土壤侵蚀面积的转化与上一时段的转化明显不同，除微度侵蚀面积占比上升外，其他强度等级的土壤侵蚀面积占比均呈现下降趋势，并且高强度等级向低强度等级转化的数量明显增加，尤其是轻度侵蚀向微度侵蚀的转化（有28.89% 转化为微度侵蚀），表明该时段土壤侵蚀强度等级整体呈现降低趋势；2010—2015年，微度侵蚀面积占比略微上升，轻度和中度侵蚀面积占比呈小幅上升趋势，而剧烈、极强烈和强烈侵蚀面积占比呈下降趋势（其中剧烈侵蚀面积占比下降较为显著），整体上土壤侵蚀强度等级进一步降低。不同时段各级土壤侵蚀面积转化情况较为复杂，表明大范围的土壤侵蚀控制是一项复杂的系统工程，在控制高强度等级土壤侵蚀的同时，也应防止低强度等级的土壤侵蚀向高强度等级转化。

（3）各地区各级土壤侵蚀面积占比变化情况。陕北、关中和陕南各级土壤侵蚀面积占比变化情况见图4。总体上看，2000—2015年陕西省土壤侵蚀强度等级均呈现从高强度向低强度转化的趋势，但各地区转化方式不尽相同。陕北2000—2015年除剧烈和极强烈侵蚀面积占比呈下降趋势外，其他强度等级的侵蚀面积占比均呈上升趋势，其中：剧烈侵蚀面积占比一直呈下降趋势，极强烈侵蚀面积占比在2000—2005年小幅上升后保持下降趋势，强烈侵蚀面积占比在2000—2005年小幅上升后较为稳定，中度、轻度、微度侵蚀面积占比在研究时段整体上升。关中2000—2015年除轻度和微度侵蚀面积占比上升外其他强度等级侵蚀面积占比均呈下降趋势，其中：剧烈侵蚀面积占比在2000—2010年持续上升而后在2010—2015年迅速下降，极强烈和强烈侵蚀面积占比在2000—2005年有所上升之后呈下降趋势，中度和轻度侵蚀面积占比在3个时段呈上升、下降、上升的波动状态，微度侵蚀面积占比在2000—2005年有所下降后一直保持上升趋势。陕南剧烈和极强烈侵蚀面积占比2000—2010年持续上升、2010—2015年下降，微度侵蚀面积占比呈现先降后升又降的波动变化，其他强度等级侵蚀面积占比变化情况与关中的类似。

图4 陕西省各区域各级土壤侵蚀面积占比变化情况

2.2 土壤侵蚀强度时间变化驱动因子

在土壤侵蚀各因子中，土壤可蚀性K、地形因子LS发生变化所需的时间较长，可以认为在研究时段内相对稳定，因此本研究主要依据降雨侵蚀力R、植被覆盖因子C、水土保持措施因子P的时间变化率来识别土壤侵蚀强度时间变化的驱动因子（见表2）。由表2可知：2000—2005年，R年均变化率为2.70%（表明该时段降雨侵蚀力增大），C年均变化率为-2.50%（表明该时段植被覆盖度提高），P年均变化率仅为0.08%，R与C年均变化率绝对值的差别小于10%，因此R和C共同驱动了该时段土壤侵蚀强度的变化；2005—2010年，R大幅增大、C大幅减小、P没有变化，R年均变化率的绝对值远大于C的，因此R为该时段土壤侵蚀强度变化的主导驱动因子；2010—2015年，R大幅减小、C大幅增大、P变化较小，年均变化率分别为-11.57%、2.62%、-0.10%，R仍是土壤侵蚀强度变化的主要驱动因子。从2000—2015年长时段整体看，长时间序列平抑了R的剧烈波动，C成为土壤侵蚀强度变化的主要驱动因子。上述情况表明，采用最大变化率法对土壤侵蚀强度时间变化驱动力进行识别时对降雨侵蚀力极端值较为敏感，应尽量扩大时间步长以消除其影响。

表2 土壤侵蚀各因子的年均变化率 %

2.3 土壤侵蚀强度空间变化驱动因子

为了消除土壤侵蚀因子年际波动对空间变化驱动因子识别的影响，把各市及全省各因子2000年、2005年、2010年、2015年这4 个年份的平均值作为基础数据，分析土壤侵蚀强度空间变化的主要驱动因子（其结果可能与最新年份存在差异）。依据式（10）计算的各市土壤侵蚀不同因子空间变化率（即相对于全省平均值的变化率）SX见表3，各市空间变化率绝对值最大的因子为空间变化（即各市相对于全省均值的差异）主要驱动因子，若变化率为负则表示该因子是土壤侵蚀强度降低的因子（即负向贡献因子），反之若变化率为正则表示该因子是土壤侵蚀强度提高的因子（即正向贡献因子）。

由表3可知：陕北榆林市土壤侵蚀强度空间变化的主要驱动因子是C（C空间变化率为正且极高，表明相对于全省来说榆林市植被覆盖度较低）；延安市R和LS对土壤侵蚀强度变化贡献较大且均为负向贡献，其中R为主要驱动因子。关中西安、铜川、宝鸡三市主要驱动因子为C，而渭南、咸阳两市主要驱动因子为LS（可能与这两市地形较其他市平坦有关）；渭南、咸阳、西安三市水土保持措施因子P有较大负向贡献，原因可能是这三市建设用地和耕地面积占比较大。陕南三市R、LS、P为正向贡献因子，C为负向贡献因子且为主要驱动因子，商洛和汉中市K为负向贡献因子而安康市K为正向贡献因子。

表3 各地市土壤侵蚀因子空间变化率 %

综上所述，陕西省绝大多数地市C和LS空间变化率绝对值较大，因此这2 个因子是土壤侵蚀强度空间变化的主要驱动因子。因子C对土壤侵蚀强度变化的贡献，在陕北为正而在关中和陕南为负，原因可能是陕北地区植被覆盖度明显比关中和陕南地区的低。因子LS对土壤侵蚀强度变化的贡献在陕南三市及关中西安和宝鸡两市为正，而在其他市为负，原因可能是陕南和关中部分区域山地较多。

2.4 讨论

上述分析表明，2000—2015年陕西省土壤侵蚀强度整体上降低，这与有关学者［3，39-42］的研究结果一致。从分区来看，高强度的土壤侵蚀面积占比在陕北一直呈下降趋势，而在关中和陕南2000—2010年持续上升、2010—2015年趋于下降，其原因：首先，陕北黄土高原作为全省及国家的水土流失重点治理区一直受到重视，而对关中和陕南水土流失治理的重视程度相对不足；其次，可能受有关水土流失治理新政策的影响，例如《丹江口库区及上游水污染防治和水土保持规划》于2006年经国务院批复后实施，使丹江口上游地区水土流失得到有效治理，因此2010—2015年陕南高强度土壤侵蚀面积占比降低。

在陕西省土壤侵蚀强度时间变化的驱动因子方面，2000—2015年C为主要驱动因子，这与王娟等［43］的研究结果相似；2000—2005年R和C为共同驱动因子，2005—2015年R为主要驱动因子，这与Wang等［41］的研究结果相似。在三江源地区，1997—2012年R为主要驱动因子［8］，与本研究所得结果存在差异，原因可能是三江源地区人为干扰极少，与降雨相比其植被变化不明显，而1999年开始实施的大规模退耕还林还草使陕西省植被覆盖率明显提高，在较长时间尺度下极端降雨（因子R）对土壤侵蚀的影响被平抑后，C成为主导因子。土壤侵蚀强度空间变化的主要驱动因子为C和LS，这与邹雅婧等［44］的研究结果相似。

本研究存在如下不足：受限于所收集数据的精度，土壤侵蚀部分因子的计算结果可能不够准确；受限于所收集数据序列的长度，仅分析到2015年，没有探究更长时间尺度和更近期的土壤侵蚀强度变化情况及其驱动因子；只考虑了水力侵蚀，对其他主要侵蚀类型如水蚀风蚀共同分布的情况则没有考虑。此外，各土壤侵蚀等级相互转化的归因非常复杂，本研究对其关注不够。