郑潇　白淑英　高吉喜

摘要 降雨侵蚀力（R）与降雨量、降雨历时、降雨强度、降雨动能有关，反映了降雨特性对土壤侵蚀的影响，是影响土壤侵蚀的重要因素之一．本文利用1961—2019年江西省25个气象站点的逐日降雨量数据，基于降雨侵蚀力模型，通过Mann-Kendall相关检验、小波分析和Kriging空间插值方法，分析江西省降雨侵蚀力空间分布及变化趋势．结果表明：江西省年均降雨量和降雨侵蚀力从赣南到赣北逐渐增加，同时降雨空间分布和降雨侵蚀力空间分布具有相似性;春季和夏季降雨侵蚀力在3 000～6 000 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1，且春季降雨侵蚀力最大值高于夏季，而秋冬季降雨侵蚀力明显小于春夏季;江西省年降雨侵蚀力平均最大值分布在赣北区域，其次为赣中，赣南最小，侵蝕力由北向南逐渐递减．研究表明江西省因降雨导致侵蚀力不断增加，尤其以春夏季更为剧烈，其空间分布存在明显差异．关键词 降雨侵蚀力;降雨量;Mann-Kendall相关检验;小波分析

中图分类号S157.1

文献标志码A

0 引言

降雨是引起土壤侵蚀的动力因子之一，降雨侵蚀力常作为衡量降雨导致土壤侵蚀的潜在能力［1］，其时空特征研究对于区域水土保持规划、灾害控制［2］以及生态敏感性指标评价具有重要指导意义［3］．当前全球气候变化大背景下，极端气候事件发生的概率明显增多［4］，在某种程度上增加了土壤侵蚀的风险［5］，带来的风险包括洪涝灾害［6］等造成重大损失．降雨侵蚀力R值作为表征降雨对土壤潜在侵蚀能力的特征值，自20世纪50年代中后期提出并应用于通用土壤流失方程（USLE）以来，逐渐成为目前研究土壤水蚀对降雨变化响应的最佳选择［7］．分析降雨侵蚀力时空变化规律，以及对后续土壤侵蚀力评估和水土整治等过程有利于采取针对性措施制止或减缓降雨侵蚀．

降雨侵蚀力的计算是由Wischmeier等［8］提出的，它利用次降雨动能和降雨强度的乘积来计算，其优势在于计算精度高，但数据要求也高，需要长序列连续性降雨，处理过程繁琐、耗时．国外学者将降雨侵蚀与农作物、径流等结合并分析降雨侵蚀造成的影响．Johannsen 等［9］通过降雨侵蚀力研究奥地利不同农业生产区对土壤侵蚀的影响;Anderson等［10］研究降雨径流对沟壑的侵蚀过程，并得出沟壑、降雨和植被之间的相互关系;Azari等［11］针对气候变化对河流土壤资源和泥沙负荷的关系，利用回归方程得出降雨量增加会导致泥沙负荷提高的结论．国内学者利用日、月、年降雨量计算降雨侵蚀力模型［12-14］，且计算方式得到广泛应用［15］．温天福等［16］利用驻日降雨资料采用TFPW-MK法分析流域降雨侵蚀变化规律，指出侵蚀力增加会引发水土流失风险加剧;周琳等［17］基于日降雨侵蚀模型分析了降雨侵蚀与山地、平原之间的相关性，以及降雨侵蚀与四季变化之间大小关系;索笑颖等［18］根据时间和空间侵蚀突变点分析了侵蚀季节变化和地形变化;曾瑜等［19］基于树立统计及空间插值技术研究了降雨侵蚀力分配特征，给出了降雨侵蚀力整体分布格局．

江西属于典型的中部平原、四周环山区域，赣南地区多以山地和丘陵为主［20］，并且全省分布较广的第四纪红壤，土壤质地黏重、透水性差极易造成水力侵蚀［21］，是全国水土流失最严重的省份之一．本文基于日降雨气象资料，利用降雨侵蚀模型，结合克里金（Kriging）插值、Mann-Kendall突变性检验、小波分析等方法研究1961—2019年江西省降雨侵蚀力时空演替特征及变化规律，以期为后期水土流失监测与防治、环境保护等提供技术支撑．

1 研究区域概况

江西省位于中国东南部，在长江中下游南岸，地处中亚热带，季风气候显著，四季化分明．江西省的主要河流为赣江、抚河、信江、饶河和修水，流域面积达到16.22万km²，这5大水系又以鄱阳湖为中心，经鄱阳湖集纳后流向长江．鄱阳湖是中国最大的淡水湖，赣江流域面积79 173 km²，是长江最重要的支流之一．江西境内水热条件差异较大，多年平均气温自北向南依次增高，南北温差约3 ℃;年降水量1 300～2 100 mm，地区分布上是北多南少，东多西少，且降雨的年际变化很大，空间分布差异十分明显，多雨与少雨年份相差也较大，大约50％的蒸发发生在7月中旬到11月，气温与降雨的变化是导致江西旱涝频发的原因之一．

2 数据与研究方法

2.1 数据来源

降雨量是表征气候特征的最基本要素．江西省1961—2019年25个站点的降雨量数据来源于中国气象数据网（http：／／data.cam.cn），站点分布均匀（图1），数据可靠．利用Kriging空间插值方法可以推算出该区域气候要素情况，该方法在我国降雨量研究上有很好的拟合优度［22］．本文采用Kriging空间插值方法生成年均降雨量和降雨侵蚀力栅格数据．

2.2 降雨侵蚀力（R）

2.3 Mann-Kendall相关检验

2.4 小波分析

3 结果分析

3.1 降雨量与降雨侵蚀力时空分析

3.1.1 江西省降雨量和降雨侵蚀力年际分析

江西省的降雨侵蚀力和降雨量空间分布变化与该地区的地形地貌有很大关系，高程对气象要素的影响是主要的，复杂山地环境则会影响气象要素的地形空间尺度和分布格局［28］．赣南多数为丘陵地带，赣中、北平原地带相较多［29］，庐山海拔较高，加上赣江和鄱阳湖分布庐山四周，湿润气流受到地形阻挡，易形成长时间降雨．因此，庐山降雨侵蚀力比其他地区大，从赣北向赣南呈依次递减的空间分布特征．

3.1.2 江西省降雨侵蚀力季节性分析

降雨分布较为均匀，且春季降雨侵蚀力最大值高于夏季，但夏季降雨侵蚀力最小值高于春季降雨侵蚀力最小值．秋季（图9）和冬季（图10）降雨侵蚀力明显小于春夏季降雨侵蚀力，秋季降雨主要分布在江西西南部（即井冈山和遂川一带），大部分地区降雨侵蚀力较为平稳，冬季降雨分布在赣北地区，且由北向南逐渐递减．赣北地区降雨量较大，主要原因是受到北方冷空气向南方偏移的影响．

3.2 降雨侵蚀力检验分析

本文运用Mann-Kendall突变检验方法对江西省58 a来降雨侵蚀力年际变化趋势进行突变性检验，设上下显著性水平为0.05，红色实线代表UF统计量，蓝色虚线代表UB统计量．通过图11可知：1970年后UF大于0，表明降雨随年际变化有增加趋势，且在1996—2006年超过0.05的显著性水平检验;1970—1990年存在多次震荡相交，1990年之后逐渐平缓，表明江西省的降雨侵蚀力在1970—1990年发生显著突变．根据Mann-Kendall变异系数和Z值空间插值分析降雨侵蚀力分布情况（图12），各站点变异范围在0.25～0.38之间，各地区变化差异比较明显，以庐山为代表的赣北地区，以德兴、上饶和玉山为代表的赣东北地区和以宁都为代表的赣南地区变异系数相对较大，而赣西南和西北地区变异系数相对较小，主要原因是赣北地区降雨变化不稳定，而赣南和赣西南地区降雨相对稳定，且变异系数基本小于0.3．由降雨侵蚀力统计量Z值得出，除赣州、广昌、波阳和宁都的降雨侵蚀力表现出降低的趋势外，其余各站点都表现出增长趋势．但是，无论降低还是增加的变化，统计量|Z|<1.96，均未通过显著性检验，侵蚀力均表现为不显著的变化趋势．

图13为1961—2019年江西地区降雨侵蚀力小波分析［30］结果，图中红色代表降雨强度变化显著，越接近蓝色，则表示降雨强度变化稳定．由图13可见，年际降雨量在时间尺度上存在复杂的周期结构变化，在降雨演变的过程中，降雨强度也存在5～10 a、3～6 a的周期变化规律，在1970年后生成6 a左右的震荡周期，其中在5～10 a中存在4次震荡，3～6 a中存在5次震荡．小波系数为正值时，表明降雨强度提高;小波系数为负值时，表明降雨强度明显减弱．1970—1975年小波系数逐渐增加，降雨强度增大;1975—1980年小波系数逐渐减小，降雨强度逐渐下降．

4 討论

降雨对于降雨侵蚀力而言是主要的因素，江西省降雨量与降雨侵蚀力呈现正相关，和夏正兵［31］对黄河流域降雨侵蚀力研究、伊力哈木·伊马木［32］对新疆维吾尔自治区降雨侵蚀力研究结论一致．因此，针对不同降雨资料选择不同的降雨侵蚀力模型，可以得出大致相同的降雨侵蚀力结果．

江西的土壤类型以红壤为主，再加上江西降雨分布不均，超过70％的降雨量发生在4—9月之间［33］，但降雨侵蚀力较强地区分布在赣北一带，其次是赣中，最后是赣南．产生的原因有：1）不同地区所处的季风带不相同;2）地区高程的大小影响季风的走势，进而造成降雨量的不同．赣北地区降雨侵蚀力在春夏季出现峰值，原因在于地处亚热带季风气候，受大陆季风影响，导致春夏季降雨侵蚀力增强．另外，并非所有的降雨都会带来侵蚀影响，尤其是生态脆弱性区域和气候影响显著地区．

5 结论

本文以江西省为研究对象，从时间和空间上分析了降雨侵蚀力的变化趋势，得到以下结论：

1） 江西省年降雨侵蚀力空间分布趋势为由赣北向赣南逐渐递减，年平均降雨量与年平均降雨侵蚀力分布基本一致．随着降雨量的增加，降雨侵蚀力逐渐增大;随着地貌地形的变化，降雨侵蚀力也有相应改变．

2） 春季和夏季（3—8月）降雨侵蚀力波动较大，侵蚀力较高地区主要分布在赣北及赣东，且春季降雨侵蚀力的最大值高于夏季降雨侵蚀力的最大值，夏季降雨侵蚀力波动较小，降雨侵蚀分布比夏季降雨侵蚀力均匀;秋冬季降雨侵蚀力明显小于春夏季降雨侵蚀力，秋季降雨主要分布在江西西南部，大部分地区降雨侵蚀力较为平稳，而冬季降雨分布在赣北地区，主要原因是受到北方冷空气的影响．

3） 根据Mann-Kendall突变检验、变异系数和Z值以及小波分析表明，1970年后降雨虽然有增加趋势，但是变化不显著，且变化范围在0.25～0.38之间．通过小波分析可得在1990—1995年UF与UB变化方向一致，且UF在1995年超过0.05显著水平．空间分布上，吉安、樟树站点Z值平均超过1，其余站点小于1，说明吉安和樟树区域年降雨变化较显著，且降雨侵蚀分布赣北>赣中>赣南．因此，江西省应该进一步加强对赣北区域进行水土防治工作，减少降雨引起的水土流失危害．

参考文献 References

［1］殷水清，薛筱婵，岳天雨，等.中国降雨侵蚀力的时空分布及重现期研究［J］.农业工程学报，2019，35（9）：105-113YIN Shuiqing，XUE Xiaochan，YUE Tianyu，et al.Spatiotemporal distribution and return period of rainfall erosivity in China［J］.Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2019，35（9）：105-113

［2］ 辜倩，马旭林，何宁，等.湖南1961—2010年降雨侵蚀力时空变化特征［J］.科学技术与工程，2018，18（6）：184-189GU Qian，MA Xulin，HE Ning，et al.Temporal and spatial variation characteristics of rainfall erosion force in Hunan province from 1961 to 2010［J］.Science Technology and Engineering，2018，18（6）：184-189

［3］ 刘军会，邹长新，高吉喜，等.中国生态环境脆弱区范围界定［J］.生物多样性，2015，23（6）：725-732LIU Junhui，ZOU Changxin，GAO Jixi，et al.Location determination of ecologically vulnerable regions in China［J］.Biodiversity Science，2015，23（6）：725-732

［4］ IPCC.Climate change 2013：the physical science basis［R］.Cambridge：Cambridge University Press，2014

［5］ 朱大運，杨倩，陈海，等.1960—2017年贵州省不同水系降雨侵蚀力时空变异特征［J］.水土保持通报，2021，41（1）：6-14ZHU Dayun，YANG Qian，CHEN Hai，et al.Spatiotemporal variations in rainfall erosivity of different river systems in Guizhou province during 1960-2017［J］.Bulletin of Soil and Water Conservation，2021，41（1）：6-14

［6］ 欧阳千林，占承德.近30年江西省洪灾损失等级评估及对降雨响应研究［J］.江西水利科技，2020，46（5）：325-331OUYANG Qianlin，ZHAN Chengde.Research on flood disaster losses grade and response to rainfall in Jiangxi province over 30 years［J］.Jiangxi Hydraulic Science ＆ Technology，2020，46（5）：325-331

［7］ 马良，姜广辉，左长清，等.江西省50余年来降雨侵蚀力变化的时空分布特征［J］.农业工程学报，2009，25（10）：61-68MA Liang，JIANG Guanghui，ZUO Changqing，et al.Spatial and temporal distribution characteristics of rainfall erosivity changes in Jiangxi province over more than 50 years［J］.Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2009，25（10）：61-68

［8］ Wischmeier W H，Smith D D.Predicting rainfall erosion losses：a guide to conservation planning［M］／／Agriculture Handbook No.537.Washington，DC：U.S. Department of Agriculture，1978：285-291

［9］ Johannsen L L，Schmaltz E M，Mitrovits O，et al.An update of the spatial and temporal variability of rainfall erosivity （R-factor） for the main agricultural production zones of Austria［J］.Catena，2022，215：106305

［10］ Anderson R L，Rowntree K M，le Roux J J.An interrogation of research on the influence of rainfall on gully erosion［J］.Catena，2021，206：105482

［11］ Azari M，Oliaye A，Nearing M A.Expected climate change impacts on rainfall erosivity over Iran based on CMIP5 climate models［J］.Journal of Hydrology，2021，593：125826

［12］ 邵祎婷，何毅，穆兴民，等.秦巴山区降雨侵蚀力时空变化特征［J］.长江流域资源与环境，2019，28（2）：416-425SHAO Yiting，HE Yi，MU Xingmin，et al.Spatiotemporal variation of rainfall erosivity in Qin-Ba Mountains region［J］.Resources and Environment in the Yangtze Basin，2019，28（2）：416-425

［13］ 卜兆宏，宫世俊，阮伏水，等.降雨侵蚀力因子的算法及其在土壤流失量监测中的选用［J］.遥感技术与应用，1992，7（3）：1-10BU Zhaohong，GONG Shijun，RUAN Fushui，et al.Preliminary study on the algorithms of erosivity factor of rainfall and their application in monitoring soil loss［J］.Remote Sensing Technology and Application，1992，7（3）：1-10

［14］ Lee J H，Heo J H.Evaluation of estimation methods for rainfall erosivity based on annual precipitation in Korea［J］.Journal of Hydrology，2011，409（1／2）：30-48

［15］ Duan X W，Bai Z W，Rong L，et al.Investigation method for regional soil erosion based on the Chinese soil loss equation and high-resolution spatial data：case study on the mountainous Yunnan province，China［J］.Catena，2020，184：104237

［16］ 温天福，张范平，胡建民，等.1958—2014年赣江流域降雨侵蚀力时空变化特征［J］.水土保持研究，2020，27（1）：7-14，20WEN Tianfu，ZHANG Fanping，HU Jianmin，et al.Spatiotemporal variation of rainfall erosivity during the period 1958-2014 in Ganjiang River Basin［J］.Research of Soil and Water Conservation，2020，27（1）：7-14，20

［17］ 周琳，许武成，尹义星.近61年四川省降雨侵蚀力的时空变化趋势［J］.水土保持研究，2018，25（4）：8-14ZHOU Lin，XU Wucheng，YIN Yixing.Temporal and spatial variations of rainfall erosivity in Sichuan province in recent 61 years［J］.Research of Soil and Water Conservation，2018，25（4）：8-14

［18］ 索笑颖，刘玉春，赵光耀，等.河北省山区降雨侵蚀力的时空变化特征［J］.水土保持通报，2020，40（6）：259-265SUO Xiaoying，LIU Yuchun，ZHAO Guangyao，et al.Temporal and spatial variation characteristics of rainfall erosion in mountainous areas of Hebei province［J］.Bulletin of Soil and Water Conservation，2020，40（6）：259-265

［19］ 曾瑜，厉莎，胡煜彬.1961—2014年鄱阳湖流域降雨侵蚀力时空变化特征［J］.生态与农村环境学报，2019，35（1）：106-114ZENG Yu，LI Sha，HU Yubin.Spatial-temporal variation of distribution of rainfall erosivity in the Poyang Lake Basin during 1961-2014［J］.Journal of Ecology and Rural Environment，2019，35（1）：106-114

［20］ Shao C J，Liu Y，Lan H X，et al.Spatiotemporal distribution characteristics，causes，and prevention advice of fatal geohazards in Jiangxi province，China［J］.Science of the Total Environment，2022，834：155337

［21］ 齐述华，蒋梅鑫，于秀波.基于遥感和ULSE模型评价1995—2005年江西土壤侵蚀［J］.中国环境科学，2011，31（7）：1197-1203QI Shuhua，JIANG Meixin，YU Xiubo.Evaluating soil erosion in Jiangxi province with USLE model and remote sensing technology during 1995-2005［J］.China Environmental Science，2011，31（7）：1197-1203

［22］ 马轩龙，李春娥，陈全功.基于GIS的气象要素空间插值方法研究［J］.草业科学，2008，25（11）：13-19MA Xuanlong，LI Chune，CHEN Quangong.Study on the method of GIS based spatial interpolation of climate factors in China［J］.Pratacultural Science，2008，25（11）：13-19

［23］ 于延胜，陈兴伟.基于Mann-Kendall法的水文序列趋势成分比重研究［J］.自然资源学报，2011，26（9）：1585-1591YU Yansheng，CHEN Xingwei.Study on the percentage of trend component in a hydrological time series based on Mann-Kendall method［J］.Journal of Natural Resources，2011，26（9）：1585-1591

［24］ Gülü Y S.Improved visualization for trend analysis by comparing with classical Mann-Kendall test and ITA［J］.Journal of Hydrology，2020，584：124674

［25］ 陳晓瑜，孙晓航，黄奇晓，等.1970—2017年福建省降雨侵蚀力的时空变化特征［J］.福建农林大学学报（自然科学版），2021，50（1）：125-133CHEN Xiaoyu，SUN Xiaohang，HUANG Qixiao，et al.Spatial and temporal variation of rainfall erosivity in Fujian province during 1970-2017［J］.Journal of Fujian Agriculture and Forestry University （Natural Science Edition），2021，50（1）：125-133

［26］ 韓知明，贾克力，杨芳，等.基于Morlet小波的呼伦湖流域降水多时间尺度分析［J］.水土保持研究，2018，25（1）：160-166HAN Zhiming，JIA Keli，YANG Fang，et al.Analysis on multi time scale yearly precipitation of Hulun Lake watershed based on wavelet Morlet analysis［J］.Research of Soil and Water Conservation，2018，25（1）：160-166

［27］ 纪小敏，刘炜伟，聂青，等.基于Morlet小波分析的长江大通站径流年际变化周期研究［J］.江苏水利，2016（6）：26-29，34JI Xiaomin，LIU Weiwei，NIE Qing，et al.Research on runoff annual variation cycle at Datong hydrological station in Yangtze River based on Morlet wavelet analysis［J］.Jiangsu Water Resources，2016（6）：26-29，34

［28］ 蒋育昊，刘鹏举，夏智武，等.PRISM模型在复杂地形月降雨空间插值中的可行性研究［J］.水土保持研究，2018，25（1）：57-61，71JIANG Yuhao，LIU Pengju，XIA Zhiwu，et al.Study on the feasibility of PRISM in spatial interpolation of rainfall in complex terrain［J］.Research of Soil and Water Conservation，2018，25（1）：57-61，71

［29］ 何绍浪，何小武，李凤英，等.近60年来江西省各等级侵蚀性降雨与降雨侵蚀力的关系［J］.水土保持研究，2018，25（2）：8-14HE Shaolang，HE Xiaowu，LI Fengying，et al.Relationship between erosive rainfall and rainfall erosivity of each rainfall grade in Jiangxi province in recent 60 years［J］.Research of Soil and Water Conservation，2018，25（2）：8-14

［30］ Torrence C，Compo G P.A practical guide to wavelet analysis［J］.Bulletin of the American Meteorological Society，1998，79（1）：61-78

［31］ 夏正兵.黄河流域极端气候下降雨侵蚀力时空特征研究［J］.水电能源科学，2021，39（7）：16-19XIA Zhengbing.Study on temporal and spatial characteristics of rainfall erosion under extreme climate in the Yellow River Basin［J］.Water Resources and Power，2021，39（7）：16-19

［32］ 伊力哈木·伊马木.新疆维吾尔自治区1981—2018年降雨侵蚀力的空间变化特征［J］.水土保持通报，2020，40（4）：1-9Yilihamu·Yimamu.Spatial variation of rainfall erosivity in Xinjiang Uygur Autonomous Region from 1981 to 2018［J］.Bulletin of Soil and Water Conservation，2020，40（4）：1-9

［33］ Duan J，Liu Y J，Tang C J，et al.Efficacy of orchard terrace measures to minimize water erosion caused by extreme rainfall in the hilly region of China：long-term continuous in situ observations［J］.Journal of Environmental Management，2021，278：111537

Spatial-temporal variation of rainfall erosivity in Jiangxi province from 1961 to 2019

ZHENG Xiao BAI Shuying GAO Jixi

1School of Remote Sensing ＆ Geomatics Engineering，Nanjing University of Information Science ＆ Technology，Nanjing 210044

2Nanjing Institute of Environmental Sciences，Ministry of Ecology and Environment，Nanjing 210042

Abstract As one of the important factors affecting soil erosion，rainfall erosivity （R） is related to rainfall characteristics of amount，duration，intensity，and kinetic energy.Using the daily rainfall data of 25 meteorological stations in Jiangxi province from 1961 to 2019，we analyzed the spatial distribution and variation trends of rainfall erosivity in Jiangxi province via rainfall erosivity model，as well as Mann-Kendall correlation test，wavelet analysis and Kriging spatial interpolation.The results showed that the annual average rainfall and rainfall erosivity varied similarly in spatial distribution，which were gradually increased from southern Jiangxi to northern Jiangxi;the rainfall erosivity in spring and summer ranged from 3 000 to 6 000 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1，which was significantly higher than that in autumn and winter，with the maximum rainfall erosivity occurring in spring;the average annual rainfall erosivity in Jiangxi decreased from north to south，which maximized in northern Jiangxi and followed by central Jiangxi then southern Jiangxi.The research shows that the rainfall-induced soil erosion was increasing in Jiangxi province，especially in spring and summer，and there were obvious differences in their spatial distribution.

Key words rainfall erosivity;rainfall;Mann-Kendall correlation test;wavelet analysis