不同時(shí)間尺度下基于綠量的草地水土保持效應(yīng)研究

吳曉霞, 顧祝軍

南京曉莊學(xué)院 環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 南京 211171

不同時(shí)間尺度下基于綠量的草地水土保持效應(yīng)研究

吳曉霞, 顧祝軍*

南京曉莊學(xué)院 環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 南京 211171

基于福建省長(zhǎng)汀縣河田鎮(zhèn)土壤侵蝕試驗(yàn)小區(qū)連續(xù)四年的自然降雨、植被、產(chǎn)流和產(chǎn)沙觀測(cè)數(shù)據(jù), 分析了次降雨、月、季和年這四種時(shí)間尺度下草地植被綠量、降雨指標(biāo)和保水、保土效應(yīng)的變化特征及其相互關(guān)系。結(jié)果表明, 隨著時(shí)間尺度的增大, 降雨和植被參數(shù)呈現(xiàn)或增或減的變化特征, 保水效應(yīng)值(RE)變幅較小, 而保土效應(yīng)值(SE)的變幅則緩慢降低。各時(shí)間尺度RE的均值呈約10%—20%幅度的變化, RE表征的草地保水效應(yīng)以季尺度最好, 年尺度最差,而SE表征的草地保土效應(yīng)以月尺度最好, 季和次降雨尺度最差且接近。草地植被的保水效應(yīng)多受制于降雨因素, 次降雨尺度下, RE與降雨歷時(shí)和降雨量關(guān)系密切, 較長(zhǎng)時(shí)間尺度下最大 30分鐘雨強(qiáng)是主要的控制因子。而保土效應(yīng)則多受制于植被因素, 在次降雨尺度下, 貼近地表的枯葉層對(duì)保土效應(yīng)的貢獻(xiàn)值得重視, 在中等的月和季尺度保土效應(yīng)同時(shí)受降雨和植被的影響, 而在較大的年時(shí)間尺度下, 草本植被綠量參數(shù)可有效表征植被的保土效應(yīng)?？梢?jiàn), 在不同的時(shí)間尺度, 影響水土保持的諸要素呈現(xiàn)不同的變化和耦合特征, 水土保持效應(yīng)亦存在差異, 因而在水土保持的研究和管理工作中應(yīng)關(guān)注時(shí)間尺度的影響。

綠量; 時(shí)間尺度; 保水效應(yīng); 保土效應(yīng)

1 前言

水土流失是世界性的環(huán)境問(wèn)題, 也是我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的主要限制因素之一。在水土流失治理中, 植被已被看作是關(guān)鍵性控制因子[1-3]。在不同的時(shí)空尺度, 植被的水土保持效應(yīng)呈現(xiàn)不同的特征, 因而基于特定植被結(jié)構(gòu)指標(biāo)比較不同時(shí)空尺度的植被水土保持效應(yīng)日益受到學(xué)者們的重視。

定量化和時(shí)空尺度是目前水土保持研究的熱點(diǎn)。量化的植被指標(biāo)以植被覆蓋度(VFC)和葉面積指數(shù)(LAI)最為常見(jiàn)。植被覆蓋度是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的百分比[4], 葉面積指數(shù)是指地表單位面積上總綠葉面積的一半[5], 二者分別描述了植被(要素)的水平和垂直分布特征。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為這兩種指標(biāo)與水土流失呈負(fù)相關(guān)[6-7], 但亦有與水土流失呈正相關(guān)或無(wú)明顯相關(guān)性的報(bào)道[8-9], 顯示僅從水平或垂直層面描述植被水土保持效應(yīng)的不確定性。為此, Gu 等[10]將VFC和LAI相乘, 作為新的綠量指標(biāo)(LVV), 他們發(fā)現(xiàn)在描述林地水土保持效應(yīng)方面LVV多優(yōu)于LAI這二個(gè)指標(biāo)。

從時(shí)空尺度看, 水土保持研究已在小區(qū)、地塊、田間、坡面、流域和區(qū)域等多個(gè)空間尺度展開(kāi)[11-16],涉及時(shí)間尺度的研究則包括次降雨、月、季、年和多年等。次降雨的研究多基于人工降雨試驗(yàn)[17], 月和季節(jié)尺度則關(guān)注土壤侵蝕帶來(lái)的養(yǎng)分流失[18]、土壤粒徑分布[19]等屬性的變化。在年尺度, 土壤侵蝕模數(shù)的變化會(huì)小于較短的時(shí)間尺度[20], 多年尺度的研究則關(guān)注土壤與植被覆蓋的耦合效應(yīng), 如學(xué)者們提出了不同的影響土壤侵蝕的覆蓋度臨界值[21]。

不同時(shí)空尺度下的水土流失研究已取得不少成果, 但是結(jié)合特定植被結(jié)構(gòu)指標(biāo)的多時(shí)間尺度水土保持效應(yīng)定量研究鮮有報(bào)道, 這制約著人們對(duì)植被水土保持效應(yīng)的深入理解和水土保持工作的科學(xué)決策。本文通過(guò)土壤侵蝕試驗(yàn)小區(qū)觀測(cè), 基于草地綠量指標(biāo)研究速生草本植被寬葉雀稗(Paspalurn wettsteinii)的水土保持效應(yīng)在次降雨、月、季和全年時(shí)間尺度下的變化特征。

2 材料和方法

2.1 研究區(qū)概況

福建省長(zhǎng)汀縣是我國(guó)南方典型的嚴(yán)重水土流失地區(qū)。本區(qū)地處武夷山南段, 地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜, 在年內(nèi)暴雨－干旱周期的作用下, 風(fēng)化作用十分強(qiáng)烈, 坡面在自然力作用下易產(chǎn)生表土流失[22]。多年平均降雨量為1621 mm, 降水的季節(jié)分配極不均勻, 其中4—6月降雨量可占全年降雨量的50%, 7、8月份的降雨多為午后短暫的暴雨, 1月和10月的降雨量最少[23]。本區(qū)原生植被主要為中亞熱帶常綠闊葉林,但由于嚴(yán)重的水土流失被破壞殆盡, 在水土流失嚴(yán)重地段幾近裸地, 灌草覆蓋度極低。

2.2 試驗(yàn)小區(qū)的建立

試驗(yàn)小區(qū)位于長(zhǎng)汀縣河田鎮(zhèn)羅地草山, 于2007年2月在山崗坡地上建立2個(gè)土壤侵蝕試驗(yàn)小區(qū), 分別為草地和作為對(duì)照的裸地(圖1)。小區(qū)坡度均為8°,水平投影面積為5 m×20 m。小區(qū)四周用水泥板與外部隔開(kāi), 水泥板露出地表20 cm, 埋深20 cm, 下坡向設(shè)有徑流和泥沙出口及徑流池。小區(qū)內(nèi)土壤均為發(fā)育于花崗巖母質(zhì)的山地紅壤, 呈酸性(pH值約為3.6),土壤容重為1.3 g·cm-3, 有機(jī)質(zhì)含量4.4 g·kg-1, 砂土、壤土和粘土的百分比分別為32%、27%和41%[24]。草為一年生寬葉雀稗(Paspalurn wettsteinii), 2007年3月在草地小區(qū)均勻撒播草種, 任其自然生長(zhǎng), 此后每年的2月進(jìn)行草坪養(yǎng)護(hù), 去除枯草, 蓋播草種。草的高度夏秋可達(dá)60 cm左右, 最大植被覆蓋度可達(dá)80%左右。

2.3 降雨和植被參數(shù)的測(cè)量

降雨數(shù)據(jù)來(lái)自設(shè)在試驗(yàn)小區(qū)附近的氣象觀測(cè)臺(tái)。試驗(yàn)小區(qū)2007—2010年共獲得268場(chǎng)自然次降雨觀測(cè)數(shù)據(jù), 剔除無(wú)明顯侵蝕發(fā)生的降雨場(chǎng)次, 余得144場(chǎng)降雨作為侵蝕性降雨。歷次降雨的降雨量P(mm)、降雨歷時(shí)T(min)、最大30分鐘雨強(qiáng)I30(mm·h-1)均從降雨自記曲線讀取。根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)分別計(jì)算次降雨的降雨動(dòng)能與降雨侵蝕力。一次降雨總動(dòng)能E(MJ·ha-1)是將各時(shí)段單位降雨動(dòng)能與該時(shí)段雨量的乘積按時(shí)段進(jìn)行累加[25]。一次降雨侵蝕力 R (MJ·mm/ha·h)是將一次降雨總動(dòng)能 E(MJ/ha)乘以這次降雨的最大30分鐘雨強(qiáng)I30(mm·h-1), 即R = E*I30。前11天累計(jì)降雨量(AP11, mm)為計(jì)算日期前11天降雨量之和。月、季和年的降雨參數(shù)除降雨量(P)和降雨歷時(shí)(T)用累加計(jì)算外, 其他參數(shù)均用相應(yīng)時(shí)間尺度的均值。為保證數(shù)據(jù)量值的可比性, 各時(shí)間尺度下降雨特征參數(shù)通過(guò)下式進(jìn)行歸一化處理：

圖1 試驗(yàn)區(qū)地理位置及土壤侵蝕試驗(yàn)小區(qū)示意圖Fig. 1 Location of the experimental plots and diagrammatic sketch of the plots

其中 X1、X0、Xmax、Xmin分別為降雨特征指標(biāo)歸一化值、原數(shù)據(jù)、原數(shù)據(jù)的最大值和最小值。

自2007年3月起至2010年11月, 每周選擇晴朗無(wú)云天氣定期測(cè)量小區(qū)植被覆蓋度和葉面積指數(shù)。草地分為上、中、下三個(gè)子區(qū), 每個(gè)子區(qū)等間隔設(shè)一個(gè)固定測(cè)量點(diǎn)并作標(biāo)志。植被覆蓋度采用數(shù)碼照相法測(cè)量, 垂直向下拍攝每個(gè)子區(qū)的草本相片,根據(jù)相片中植被和非植被像元的灰度值差異, 計(jì)算植被覆蓋度值, 多張相片植被覆蓋度平均值作為草地的植被覆蓋度值[26]。葉面積指數(shù)利用 LP80 AccuPAR冠層分析儀測(cè)量, 在小區(qū)外空曠處和小區(qū)內(nèi)草本植被下部分別測(cè)量太陽(yáng)輻射值, 根據(jù)光合作用有效輻射計(jì)算葉面積指數(shù), 并取三個(gè)子區(qū)的測(cè)量均值作為草地的葉面積指數(shù)。植被覆蓋度和葉面積指數(shù)相乘得到綠量(LVV綠草)。草地綠量在夏季達(dá)到峰值以后, 理論上應(yīng)該在此后幾個(gè)月內(nèi)保持不變(不考慮被風(fēng)吹走等因素), 但實(shí)測(cè)發(fā)現(xiàn)逐漸減少, 減少的部分可以理解為枯草的貢獻(xiàn)。為分析枯草的影響,采用小區(qū)觀測(cè) LVV峰值減去觀測(cè)值作為枯草的綠量(LVV枯草)。月、季和年的LVV值(包括LVV綠草和LVV枯草)采用相應(yīng)時(shí)間尺度均值。

2.4 水土保持效應(yīng)的計(jì)算

每次降雨后測(cè)量徑流池水位, 并計(jì)算池內(nèi)積水的體積, 除以小區(qū)垂直投影面積作為小區(qū)歷次降雨產(chǎn)生的徑流深度(RD), 用來(lái)表征小區(qū)徑流量。用烘干法[27]測(cè)得徑流中的泥沙含量, 再根據(jù)徑流量計(jì)算出歷次降雨產(chǎn)生的土壤流失量(SL)。用各時(shí)間尺度下草地產(chǎn)生的徑流深度(土壤流失量)與裸地徑流深度(土壤流失量)的比值來(lái)表征草地的保水(保土)效應(yīng)RE(SE)值：

其中RDv和RDc分別表示草地和裸地產(chǎn)生的徑流深度(mm); SLv和SLc分別表示草地和裸地的土壤流失量(t·ha-1)。這種比值減小了降雨、地形和土壤等其他外界因子的影響。RE和SE越低, 植被水土保持效應(yīng)越好。

在各時(shí)間尺度下, 運(yùn)用最小二乘法分別建立RE/SE與LVV綠草、LVV枯草以及降雨指標(biāo)的單變量線性模型。統(tǒng)計(jì)與分析工作均借助SPSS17.0 (SPSS Inc., USA)軟件及Excel (Microsoft, USA)軟件完成。

3 結(jié)果與分析

3.1 降雨和植被參數(shù)的時(shí)間動(dòng)態(tài)

不同降雨特征參數(shù)在各時(shí)間尺度下的均值隨著時(shí)間尺度的增大呈不同趨勢(shì)(圖2)。降雨量 (P)、 最大30分鐘雨強(qiáng)(I30)、降雨侵蝕力(R)、 乘積因子(P*I30)從次降雨尺度到年尺度逐步上升; 前11天累計(jì)降雨量(AP11)在月尺度下達(dá)到最低點(diǎn)后上升; 降雨動(dòng)能E(MJ/ha)和降雨歷時(shí) T(min)則或增或減。從植被參數(shù)來(lái)看, 隨著時(shí)間尺度的增大, 無(wú)論均值或標(biāo)準(zhǔn)差, LVV綠草均總體呈下降趨勢(shì), 而 LVV枯草則先增后減(圖3)。 這一結(jié)果表明, 降雨和植被參數(shù)隨著時(shí)間尺度的變化而呈不同的變化特征, 時(shí)間尺度帶來(lái)的參數(shù)量值的變化顯示植被水土保持效應(yīng)研究中關(guān)注時(shí)間尺度問(wèn)題的必要性。

3.2 不同時(shí)間尺度下的草地保水效應(yīng)

圖2 不同時(shí)間尺度下各降雨參數(shù)Fig. 2 Rainfall parameters at each time scale

圖3 不同時(shí)間尺度下植被參數(shù)Fig. 3 Vegetation parameters at each time scale

考慮到離散系數(shù)包含了均值和標(biāo)準(zhǔn)差信息, 且可以表征數(shù)據(jù)的波動(dòng)性, 本文選用各指標(biāo)的離散系數(shù)進(jìn)行草地的保水效應(yīng)分析。徑流深度(RD)和保水效應(yīng)值(RE)在各時(shí)間尺度的離散系數(shù)如圖4?？梢?jiàn)各時(shí)間尺度RD的離散系數(shù)均高于RE, 二者的差異以月和季尺度最大, 年尺度最小, 次降雨尺度居中;隨著時(shí)間尺度的增大, RD的離散系數(shù)明顯地先升后降, 而RE離散系數(shù)則基本不變。這一結(jié)果表明, RD這一絕對(duì)量因受到多種因素的影響在各時(shí)間尺度上呈較大波動(dòng), 而RE值則由于消除了降雨、土壤等同類(lèi)因子的影響, 無(wú)論在時(shí)間尺度內(nèi)部還是各時(shí)間尺度之間均相對(duì)穩(wěn)定, 這就為植被水土保持效應(yīng)的進(jìn)一步研究提供了較好的基礎(chǔ)。

為了進(jìn)一步分析RE的變化特征及其影響因素,統(tǒng)計(jì)了各時(shí)間尺度的 RE均值和標(biāo)準(zhǔn)差, 并分別建立了 RE與各降雨和植被參數(shù)的線性關(guān)系模型, 其中次降雨尺度由于數(shù)據(jù)呈一定的聚類(lèi)分布則按照RE分段建立模型(表1)。各時(shí)間尺度RE的均值呈現(xiàn)約10%—20%幅度的變化, RE表征的草地保水效應(yīng)以季尺度最好(RE = 0.45), 年尺度最差(RE = 0.47), 次和月尺度居中且接近(RE = 0.46)。從RE的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看, RE在各時(shí)間尺度內(nèi)部的變化以次降雨尺度最大(0.222), 月和季尺度最小且接近(＜ 0.1), 年尺度居中(0.18)?？梢?jiàn)不同時(shí)間尺度下草地的保水效應(yīng)評(píng)估結(jié)果存在差異, 因而在進(jìn)行植被保水效應(yīng)的分析時(shí)需考慮時(shí)間尺度因素。在所建立的最優(yōu)模型中, 除次降雨尺度下0.4 ＜ RE ＜ 0.7時(shí)RE與LVV綠草呈弱相關(guān)外(R2= 0.2, p = 0.3), 次降雨尺度的其他分段及其他時(shí)間尺度, 最優(yōu)模型均以降雨參數(shù)為自變量, 包括降雨歷時(shí)(T)、降雨量(P)、最大 30分鐘雨強(qiáng)(I30)以及后二者的乘積(P*I30)。在次降雨尺度下,當(dāng)RE較小時(shí)(RE ＜ 0.4), T可解釋80%的RE, 表明草地的較好的保水效應(yīng)主要取決于降雨歷時(shí); 當(dāng) RE較大時(shí)(RE ＞ 0.7),P可解釋78%的保水效應(yīng), 即較差的保水效應(yīng)取決于降雨量; 而對(duì)中等的RE(0.4 ＜ RE ＜0.7), 只有 LVV綠草與其微弱相關(guān), 顯示草地的保水效應(yīng)受制于多種影響因素, 而植被因素的影響可能略大于降雨參數(shù)。在月、季和年等較大的時(shí)間尺度,最優(yōu)模型自變量均有 I30, 顯示較大的時(shí)間尺度下雨強(qiáng)是制約草地保水效應(yīng)的重要因素, 尤其是在年尺度, I30可90%以上解釋RE。而在月和季尺度, P*I30則在0.05的顯著性水平上部分解釋RE(R2＞ 0.2), 表明在中等的時(shí)間尺度下, 草地的保水效應(yīng)受制于多種因素, 其中降水因素(尤其是 P和 I30)較之植被因素影響更為明顯。

圖4 不同時(shí)間尺度下保水參數(shù)的離散系數(shù)Fig. 4 Variation coefficient of water conservation parameters at each time scale

3.3 不同時(shí)間尺度下的草地保土效應(yīng)

土壤侵蝕量(SL)和保土效應(yīng)值(SE)在各時(shí)間尺度的離散系數(shù)如圖5所示。在次降雨和月尺度下SL的離散系數(shù)高于 SE, 而季和年尺度二者相當(dāng), 表明較小的時(shí)間尺度下SL較之SE變化大; SL的離散系數(shù)隨時(shí)間尺度的粗化而明顯降低, 而 RE離散系數(shù)則緩慢降低, 顯示SL在各時(shí)間尺度之間的變化亦大于SE?？傊? 絕對(duì)量SL因受到多種因素的影響在各時(shí)間尺度上變化顯著, 而消除了同類(lèi)因子影響的SE值則變化平緩。

表1 不同時(shí)間尺度下估算RE最優(yōu)模型Tab. 1 Optimal models estimating RE at different time scale

圖5 不同時(shí)間尺度下保土參數(shù)的離散系數(shù)Fig. 5 Variation coefficient of soil conservation parameters at each time scale

類(lèi)似于RE, 為了進(jìn)一步分析SE的變化特征及其影響因素, 統(tǒng)計(jì)了各時(shí)間尺度的SE均值和標(biāo)準(zhǔn)差,并分別建立了 SE與各降雨和植被參數(shù)的線性關(guān)系模型, 其中次降雨尺度亦按照 SE分段建立模型(表2)。各時(shí)間尺度SE的均值呈現(xiàn)較大幅度的變化, 保土效應(yīng)以月尺度最好(SE = 0.40), 季和次降雨尺度最差且接近(SE = 0.47), 年尺度居中(SE = 0.45)。從SE的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看, SE在各時(shí)間尺度內(nèi)部的變化仍以次降雨尺度最大(0.49), 年尺度最小且接近(0.16),月和季尺度居中且接近(0.27)?？梢?jiàn)不同時(shí)間尺度下草地的保土效應(yīng)評(píng)估結(jié)果較之保水效應(yīng)存在較大差異, 二種效應(yīng)評(píng)估的最優(yōu)結(jié)果對(duì)應(yīng)的時(shí)間尺度亦不一致, 因而在進(jìn)行植被保土效應(yīng)的比較時(shí)更需考慮時(shí)間尺度因素, 并與保水效應(yīng)分別進(jìn)行獨(dú)立分析。在所建立的最優(yōu)模型自變量中, R2較高的模型(10)為I30, 模型(11)和(14)均為L(zhǎng)VV綠草, 顯示在特定的時(shí)間尺度, 降雨強(qiáng)度和綠草綠量均可分別制約植被的保土效應(yīng)(R2＞ 0.8)。在次降雨尺度下, SE ＜ 1時(shí)模型的R2不及0.5, 而SE ＞ 1時(shí)模型的R2＞ 0.8, 且在本研究中, 只有LVV枯草可在SE ＜ 0.5時(shí)約50%解釋SE的變化(p ＜ 0.01), 而LVV枯草可在0.5 ＜ SE ＜1時(shí)30%解釋SE的變化(p ＜ 0.05), 表明當(dāng)LVV枯草與次降雨尺度的LVV枯草總體均值(0.151)接近時(shí), 植被呈現(xiàn)最好的保土效應(yīng), 而當(dāng)LVV枯草略低于該值時(shí), 亦仍呈現(xiàn)一定的保土正效應(yīng)(SE ＜ 1)。因此, 貼近地表的枯葉層對(duì)保土效應(yīng)的貢獻(xiàn)值得重視。需要注意的是,本試驗(yàn)區(qū)保土負(fù)效應(yīng)(SE ＞ 1)可在不同的SE區(qū)間分別用I30和LVV綠草80%以上解釋SE的變化, 其中的I30高于次降雨尺度的總體均值(I30＝11.6), 而LVV綠草低于次降雨尺度的總體均值(LVV綠草＝0.621), 顯示在強(qiáng)降雨條件或草本植被綠量相對(duì)較低時(shí), 草地呈現(xiàn)保土負(fù)效應(yīng)。換言之, 在降雨強(qiáng)度較大或綠量較低時(shí)植被的存在反而增加了土壤侵蝕, 其侵蝕機(jī)制值得進(jìn)一步觀測(cè)研究。從時(shí)間尺度來(lái)看, 在中等的月和季尺度, 無(wú)論降雨強(qiáng)度或綠量參數(shù), 均不及50%解釋SE的變化, 而年尺度模型R2則達(dá)80%以上, 表明在中等的月和季尺度多種環(huán)境要素對(duì)植被保土效應(yīng)的影響均需要考慮, 而在較大的年時(shí)間尺度下, 綠草綠量可有效表征植被的保土效應(yīng)。

4 結(jié)論

表2 不同時(shí)間尺度下估算SE最優(yōu)模型Tab. 2 Optimal models estimating SE at different time scale

(1) 降雨和植被參數(shù)隨時(shí)間尺度的增大而呈現(xiàn)或增或減的變化特征, 水土流失絕對(duì)量指標(biāo) RD和SL因受到多種因素的影響而在各時(shí)間尺度上有較大波動(dòng), 而消除了降雨、土壤等因子影響的 RE和SE值則相對(duì)穩(wěn)定, 但亦存在不同程度的變化;

(2) 各時(shí)間尺度RE的均值呈現(xiàn)約10%—20%幅度的變化, RE表征的草地保水效應(yīng)以季尺度最好,年尺度最差, 而SE表征的草地保土效應(yīng)以月尺度最好, 季和次降雨尺度最差且接近, RE和SE的標(biāo)準(zhǔn)差均以次降雨尺度最大。可見(jiàn)不同的時(shí)間尺度下, 水土保持效應(yīng)的評(píng)估結(jié)果存在差異;

(3) 草地的保水效應(yīng)多受制于降雨因素, 次降雨尺度下, 保水效應(yīng)與降雨歷時(shí)和雨量關(guān)系密切,較長(zhǎng)時(shí)間尺度下最大 30分鐘雨強(qiáng)是重要的控制因子; 而保土效應(yīng)則多受制于植被因素, 在次降雨尺度下, 貼近地表的枯葉層對(duì)保土效應(yīng)的貢獻(xiàn)值得重視, 在中等的月和季尺度保土效應(yīng)受多種環(huán)境要素的影響, 而在較大的年時(shí)間尺度下, 綠草綠量可以有效表征植被的保土效應(yīng);

(4) 時(shí)間尺度影響著水土保持諸影響因素的量值及其穩(wěn)定性、各要素的耦合過(guò)程、以及水土保持效應(yīng)的評(píng)估結(jié)果, 因而在進(jìn)行植被保土效應(yīng)的比較和評(píng)估時(shí)需考慮時(shí)間尺度因素。

致謝：本研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No. 41571415，41071281)、江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No. BK20132 1325)和江蘇省教育廳“青藍(lán)工程”中青年學(xué)術(shù)帶頭人培養(yǎng)計(jì)劃項(xiàng)目的資助。感謝福建省長(zhǎng)汀水土保持工作站的技術(shù)支持。

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Time scale influence on the study of water and soil conservation effects of grass based on live vegetation volume

WU Xiaoxia, GU Zhujun*
School of Environmental Science, Nanjing Xiaozhuang University, Nanjing 211171, China

Based on the continuous 4-year observation data of rainfall, vegetation, runoff and sediment yield in the experimental plots located in Hetian Town, Changting County of Fujian Province, the change characteristics and the interrelation were analyzed at four time scales of rainfall event, month, season, and year with the live vegetation volume of grass, rainfall parameters and water (soil) conservation effect RE (SE). Results show that with the coarsened time scale, the rainfall and vegetation indices increase or decrease more or less, the variation range of RE is small, while SE slowly decreases. The mean RE has 10%-20% variations at different time scales and the observed water conservation effect of grass is the best at season scale while the worst at year scale. The soil conservation effect of grass is the best at month scale, while the worst and close to each other at season and rainfall event scales. The water conservation effect of grass is mainly controlled by rainfall characteristics, including rainfall duration and precipitation at rainfall event scale, and maximum 30-min rainfall intensity at longer time scales. However, the soil conservation effect of grass is mainly controlled by vegetation properties, including the contribution of the litter on soil surface at rainfall event scale, the interaction of rainfall and vegetation at month and season scales, and the live vegetation volume of grass at the year scale. Consequently, at different time scales, the factors influencing water and soil conservation change and interact, and the observed water and soilconservation effects are also different, indicating that the time scale influence deserves attention in both research and management practices.

live vegetation volume; time scale; water conservation effect; soil conservation effect

10.14108/j.cnki.1008-8873.2016.01.013

S157.1

A

1008-8873(2016)01-085-07

2014-04-05;

2014-05-13

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41571415, 41071281); 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20131078); 江蘇省教育廳“青藍(lán)工程”中青年學(xué)術(shù)帶頭人培養(yǎng)計(jì)劃

吳曉霞(1977—), 女, 廣西南寧人, 碩士, 講師, 主要研究方向?yàn)榄h(huán)境監(jiān)測(cè)與生態(tài)評(píng)估

*通信作者：顧祝軍, 男, 博士, 副教授, 主要從事水土保持和林業(yè)遙感研究, E-mail： zhujungu@163.com

吳曉霞, 顧祝軍. 不同時(shí)間尺度下基于綠量的草地水土保持效應(yīng)研究[J]. 生態(tài)科學(xué), 2016, 35(1)： 85-91.

WU Xiaoxia, GU Zhujun. Time scale influence on the study of water and soil conservation effects of grass based on live vegetation volume[J]. Ecological Science, 2016, 35(1)： 85-91.