滲透指數(shù)在黃土丘陵溝壑區(qū)徑流輸沙與覆被格局關(guān)系研究中的適用性

劉 宇

(中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 中國(guó)科學(xué)院生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101)

植被覆蓋格局是流域水土流失的重要控制因素。從徑流小區(qū)、坡面到流域的實(shí)驗(yàn)研究表明，植被覆蓋的空間分布格局是侵蝕產(chǎn)沙、泥沙輸移、地表產(chǎn)流、徑流量的調(diào)控因素[1]。因此，定量刻畫植被格局的水土保持效應(yīng)是水土流失研究的熱點(diǎn)議題之一[2]。在斑塊-基底-廊道景觀范式下發(fā)展起來(lái)的斑塊密度、斑塊性狀、景觀破碎度、景觀連通度等景觀指數(shù)被大量應(yīng)用到反映給定土地覆被/利用格局下的水土流失[2]。然而，這些景觀指數(shù)中僅有部分指數(shù)能反映水土流失的某些方面，大多數(shù)指數(shù)與水土流失過程表征變量之間沒有明確的統(tǒng)計(jì)關(guān)系[3]，無(wú)法對(duì)水土流失做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，因而難以用它們的變化預(yù)測(cè)給定覆被格局下的水土流失發(fā)展趨勢(shì)。水土流失過程的方向性與景觀指數(shù)各向同性的差別等原因是景觀指數(shù)不能準(zhǔn)確反映水土流失狀況的重要原因。針對(duì)景觀指數(shù)在水土流失研究中的局限性，一些研究開始從水土流失過程機(jī)理的理解入手，構(gòu)建針對(duì)水土流失過程的格局指數(shù)，將覆被格局及其變化與水土流失聯(lián)系起來(lái)[4,5]。在水力侵蝕區(qū)，水沙輸移沿地形梯度方向進(jìn)行，即從上坡向下坡，從上游向下游。植被斑塊和地形洼地等是泥沙輸移的主要阻礙。在半干旱區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)觀測(cè)的基礎(chǔ)上，Ludwig等[6]結(jié)合植被覆蓋度的空間分布和地形格局，提出了滲透指數(shù)(LI)來(lái)定量不同植被覆蓋格局的泥沙和徑流截留功能。從構(gòu)建原理上看LI指數(shù)考慮了水土流失的方向性及其與植被覆蓋度之間的非線性關(guān)系，是針對(duì)水土流失過程而發(fā)展起來(lái)的指數(shù)，在澳大利亞半干旱區(qū)草原生態(tài)系統(tǒng)中得到驗(yàn)證[6]。由于其是針對(duì)澳大利亞半干旱區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)而建立，對(duì)林、灌木、草等多植被類型鑲嵌的覆被格局和在其他區(qū)域的適用性還需進(jìn)一步驗(yàn)證。黃土高原是我國(guó)水土流失最為嚴(yán)重的地區(qū)，黃土丘陵溝壑區(qū)尤為突出[7]。過去數(shù)十年的植被恢復(fù)形成林、灌、草、農(nóng)作物鑲嵌的植被覆蓋格局?？紤]到LI指數(shù)耦合覆被格局與水沙輸移的特點(diǎn)和其最初發(fā)展的環(huán)境背景，本研究旨在流域尺度探討LI指數(shù)在黃土高原丘陵溝壑區(qū)的適用性。

1 研究區(qū)概況

本研究選擇了黃河右岸黃土丘陵溝壑區(qū)6個(gè)有長(zhǎng)期水文監(jiān)測(cè)的流域?yàn)檠芯繀^(qū)，即皇甫川(皇甫川站)、孤山河(高石崖站)、窟野河(溫家川站)、無(wú)定河(丁家溝站)、北洛河(狀頭站)、禿尾河(高家川站)(圖1)。這些流域地處黃土丘陵溝壑區(qū)，地形破碎，溝壑密度大，土壤質(zhì)地疏松，侵蝕強(qiáng)烈，是黃河泥沙的重要來(lái)源區(qū)。本區(qū)屬于暖溫帶半干旱向半濕潤(rùn)氣候過渡區(qū)，多年平均降水量372.9～502.0 mm。所選各流域多年平均降水量在360～500 mm之間，蒸發(fā)量在325～452 mm之間(表1)。各流域面積及其控制站點(diǎn)如表1所示。

表1 研究流域1982-2008平均水文特征Tab.1 Average hydrological characteristic ofthe study catchments during 1982-2008

圖1 研究流域地理位置示意圖Fig.1 Geographical location of watersheds focused on in this study

長(zhǎng)期以來(lái)人類活動(dòng)對(duì)植被的改變是黃土丘陵溝壑土壤侵蝕速率變化的主要因素之一。黃土丘陵溝壑區(qū)地形陡峭，坡耕地比重大，是黃土高原退耕環(huán)林還草等植被恢復(fù)的主要區(qū)域。自發(fā)撂荒、退耕還林還草工程和禁牧措施是區(qū)域植被恢復(fù)的主要驅(qū)動(dòng)。在這些行動(dòng)的推動(dòng)下，過去30年來(lái)，尤其是在1998年大規(guī)模退耕還林(還草)工程實(shí)施后，流域植被得到較好的恢復(fù)，覆蓋度顯著提高。農(nóng)、林、草的空間鑲嵌構(gòu)成流域的基本土地覆蓋格局。

2 滲透指數(shù)計(jì)算方法

2.1 植被覆蓋度參數(shù)提取

2000-2008 年MODIS 數(shù)據(jù)為來(lái)源于美國(guó)國(guó)家宇航局(NASA)EOS 數(shù)據(jù)中心發(fā)布的16 NDVI 合成250 m分辨率數(shù)據(jù)產(chǎn)品。采用像元二分法[8]提取所選流域2000-2008 年植被覆蓋度，計(jì)算公式如式(1)。

(1)

式中：FCi為像元i的植被覆蓋度；NDVIi為像元i的NDVI值；NDVIv、NDVIs分別為純植被和純土壤的NDVI值。根據(jù)公式(1)獲得的植被覆蓋度數(shù)據(jù)，采用最大值合成法，生成2000-2008年每年的植被覆蓋度。

2.2 流域滲透指數(shù)計(jì)算

滲透指數(shù)(LI)是在半干旱草地生態(tài)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上提出的,基于植被對(duì)侵蝕產(chǎn)沙的抑制和對(duì)泥沙輸送的阻礙作用構(gòu)建。其計(jì)算式如式(2)。

(2)

式中：Lcal為流域現(xiàn)實(shí)植被覆蓋(覆蓋度)下的泥沙留滯能力；Lmin和Lmax分別為最小和最大留滯能力，這里分別設(shè)置為植被覆蓋度為100%時(shí)的Lcal，植被覆蓋度為0時(shí)的Lcal；k表征LI與植被覆蓋之間關(guān)系曲線的形狀和陡度。

由式(2)可知，LI∈[0，1]。LI值越小則土壤流失風(fēng)險(xiǎn)越小，值越大則土壤流失風(fēng)險(xiǎn)越大。Lcal采用八流向累積算法根據(jù)式(3)計(jì)算。

(3)

式中：n=1，2，3,4,5,6,7,8，分別代表與柵格(i,j)相鄰的8個(gè)柵格；Sn是柵格n流向柵格(i,j)的比例,由柵格間的坡降確定[9]。由于地形坡度(Si,j)是徑流、泥沙的輸出的主要影響因素，式(3)中將坡度因子Sin(Si,j)作為一個(gè)參數(shù)。當(dāng)把Lij替換為L(zhǎng)ij_min或Lij_max，所得Pi，j即分別為Pij_min、Pij_max。

(4)

式中：Pout,j為與目標(biāo)水體鄰接且流向目標(biāo)水體的柵格i逐步累積滲透值,即Lcal為所有鄰接且水流方向指向目標(biāo)水體的柵格累積滲透值之和；m為與目標(biāo)水體鄰接的柵格總數(shù)。

Lmin、Lmax的計(jì)算與公式(4)相似，將Pout_j用與河道相鄰且水流方向指向河道的Pij_min、Pij_max分別替代即得。

植被覆蓋度是影響侵蝕產(chǎn)沙、輸沙的重要因子之一。潛在土壤流失風(fēng)險(xiǎn)與植被覆蓋度呈負(fù)指數(shù)關(guān)系[6]。在公式(3)中，Li,j用植被覆蓋度構(gòu)造的公式(5)求算，它表示植被覆蓋度為ci,j(%)的柵格的土壤流失風(fēng)險(xiǎn)。

Lij=e-b×cij

(5)

式中：Li,j為潛在土壤流失風(fēng)險(xiǎn)；b為目標(biāo)流域土壤流失隨植被覆蓋度增加而下降的曲線陡度，與流域土壤、地形的特征有關(guān)，可利用侵蝕產(chǎn)沙和植被覆蓋度的回歸擬合推算。根據(jù)公式(2)～式(5)，按照如圖2所示的流程，利用Arcgis 10.0水文分析功能和Arc/info腳本編程相結(jié)合完成流域LI指數(shù)的計(jì)算。

圖2 基于ArcGIS的滲透指數(shù)計(jì)算流程Fig.2 Diagram of leakiness index calculation using ArcGIS

圖2中，F(xiàn)C為植被覆蓋度，%；SP為坡度因子=Sin(slope)；FD為水流方向；P_min、P、P_max分別為最小、現(xiàn)實(shí)、最大流失風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重下的累積匯流量；Flow(FD,w)，w為柵格權(quán)重，這里等于Lij、Lij_min或Lij_max與坡度因子的乘積,累積匯流量計(jì)算用Arcgis desktop 10.0水文分析模塊Flowaccumulation工具完成；河網(wǎng)的提取采用匯流面積閾值法，即根據(jù)實(shí)際河流分布確定產(chǎn)生河道的最小匯流面積閾值，面積大于閾值的即為河網(wǎng);提取與河道相鄰且水流方向指向河道的柵格的P、P_min、P_max時(shí)，可在包括多個(gè)流域的整個(gè)研究區(qū)尺度上一起提取，然后用包括多個(gè)流域的流域邊界文件(polygon)分別與提取出的P、P_min、P_max做Zonal Statistics (用Zonal Statistics as table工具)，獲得的表格中的sum項(xiàng)即分別為要求的Lcal、L_min、L_max;根據(jù)公式(2)即可得到各個(gè)流域的滲透指數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源和分析方法

本研究利用的泥沙數(shù)據(jù)為6個(gè)黃河一級(jí)支流水文站2000-2008年的泥沙監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。地形數(shù)據(jù)為STRM90m分辨率柵格數(shù)據(jù)。植被指數(shù)(NDVI)、地形數(shù)據(jù)皆來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http:∥www.gscloud.cn)。根據(jù)2.2節(jié)的方法，計(jì)算出每個(gè)流域2000-2008年逐年的滲透指數(shù)。利用流域控制水文站的徑流、輸沙數(shù)據(jù)和滲透指數(shù)之間的非線性回歸關(guān)系，刻畫流域徑流、輸沙與植被格局的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。

3 結(jié)果分析

3.1 流域植被覆蓋度、滲透指數(shù)、徑流和輸沙變化

基于遙感的植被覆蓋度監(jiān)測(cè)顯示，2000-2008年，6個(gè)流域平均植被覆蓋度都呈增加趨勢(shì)。最南邊的北洛河降雨較多，平均植被覆蓋度最高，整個(gè)時(shí)期都在70%以上，在時(shí)段末期增加到約85%，遠(yuǎn)高于其他流域。北部的無(wú)定河、皇甫川、窟野河等流域植被覆蓋度較低，此間從30%～40%增加到50%左右(圖3)。

圖3 2000-2008年流域植被覆蓋度變化Fig.3 Vegetation coverage dynamic during 2000-2008

植被覆蓋度增加的同時(shí)，反映流域植被覆蓋格局水土保持能力的流域滲透指數(shù)也總體上呈逐漸下降的趨勢(shì)(圖4)。除北洛河流域外，其余各流域在2004年出現(xiàn)一個(gè)由降轉(zhuǎn)升的階段，至2006年后轉(zhuǎn)為降低趨勢(shì)。各流域之間的比較表明，北洛河具有最低的滲透指數(shù)值，而無(wú)定河最高。

圖4 各流域滲透指數(shù)時(shí)間變化Fig.4 Temporal dynamic of leakiness index of selected watersheds

黃土高原丘陵溝壑區(qū)降雨集中，高強(qiáng)度的暴雨貢獻(xiàn)了徑流、輸沙的絕大部分[10]。降雨年際變異大，進(jìn)而導(dǎo)致流域徑流、輸沙的巨大變化幅度(圖5)。單位降雨輸沙量的變異系數(shù)除窟野河流域外，都在80%以上，最高為北洛河，達(dá)到90.21%；徑流系數(shù)的變異系數(shù)除皇甫川流域外(變異系數(shù)為66.54%)，都低于40%，最低為禿尾河，為20.31%(圖6)。

圖5 流域單位降雨輸沙模數(shù)年際變化Fig.5 Annual variation of sediment yield of unit precipitation in studied watersheds

圖6 流域徑流系數(shù)年際變化Fig.6 Annual variation of runoff coefficient for each watershed

3.2 滲透指數(shù)表征流域產(chǎn)流和輸沙能力的有效性

從結(jié)構(gòu)上看，滲透指數(shù)利用了植被覆蓋度作為參數(shù)構(gòu)建的指標(biāo)，與植被覆蓋度之間是負(fù)指數(shù)關(guān)系。利用流域平均植被覆蓋度與滲透指數(shù)的進(jìn)行回歸擬合，得到如圖7所示的結(jié)果，證實(shí)了植被覆蓋度與滲透指數(shù)之間的負(fù)指數(shù)關(guān)系。滲透指數(shù)通過逐柵格的累積算法，不僅僅考慮植被覆蓋度，還將植被空間分布格局的作用隱含進(jìn)來(lái)，因而既能反映植被覆蓋度對(duì)流域徑流和泥沙的影響，也能反映植被覆蓋度的空間分布格局變化的水土流失效應(yīng)。

采用逐流域?qū)?000-2008年滲透指數(shù)與單位降雨輸沙模數(shù)進(jìn)行回歸擬合，結(jié)果顯示二者間存在顯著的指數(shù)關(guān)系(圖8)。滲透指數(shù)對(duì)單位降雨量輸沙模數(shù)的解釋度因流域而異，最低的皇甫川流域，僅為27.36%，其余都在40%以上，最高為孤山河流域，達(dá)到64.58%。這些結(jié)果表明，LI指數(shù)能在一定程度上準(zhǔn)確反映流域植被覆蓋格局變化的輸沙效應(yīng)。

圖7 滲透指數(shù)與植被覆蓋度之間的關(guān)系Fig.7 Statistical relationships between leakiness index and vegetation coverage

圖8 流域單位降雨輸沙模數(shù)與滲透指數(shù)的回歸關(guān)系Fig.8 Regression relationship between sediment yield of unit rainfall and leakiness index

流域徑流反映流域?qū)⒔涤贽D(zhuǎn)化為徑流的能力，受植被覆蓋度及其分布格局的影響。LI指數(shù)與流域徑流系數(shù)間除窟野河(溫家川站)呈顯著的指數(shù)關(guān)系外，其余流域均無(wú)顯著關(guān)系(圖9)。表明LI指數(shù)在表征植被格局變化的徑流效應(yīng)方面存在局限。其原因是滲透指數(shù)基于徑流、泥沙在地表的傳輸過程建立，并未考慮地下徑流的作用，而流域徑流中有相當(dāng)一部分由地下徑流貢獻(xiàn)[11]。加之植被覆蓋對(duì)泥沙傳輸?shù)淖铚饔靡獜?qiáng)于對(duì)徑流的阻滯作用，使得滲透指數(shù)與流域徑流系數(shù)的回歸關(guān)系并不如與單位降雨輸沙量的回歸關(guān)系好。

在黃土丘陵溝壑區(qū)，魚鱗坑、梯田、淤地壩等水土保持措施廣泛分布，而在LI指數(shù)中因數(shù)據(jù)的缺乏而沒有將這些工程性因素的影響考慮在內(nèi)，這限制了LI指數(shù)對(duì)給定植被覆蓋格局下流域輸沙能力、特別是流域產(chǎn)流能力的表達(dá)。這也是指數(shù)應(yīng)用效果的重要原因。此外,計(jì)算LI采用的地形數(shù)的分辨率會(huì)影響LI的大小。一般而言，在流域尺度上，低分辨率的地形數(shù)據(jù)導(dǎo)致高估LI。盡管如此，滲透指數(shù)通過逐柵格的累積算法，一定程度上反映了水沙沿地表的傳輸過程，因而是將水沙傳輸與植被覆蓋格局聯(lián)系起來(lái)的有用工具。

4 結(jié) 語(yǔ)

本研究結(jié)果顯示LI指數(shù)與流域輸沙模數(shù)、單位降雨輸沙模數(shù)具有很好的回歸關(guān)系，大致呈指數(shù)關(guān)系。這表明LI指數(shù)能準(zhǔn)確表征流域尺度植被覆蓋格局變化的輸沙效應(yīng)。雖然徑流與LI指數(shù)呈正相關(guān)，但回歸關(guān)系并不顯著。由此看，LI指數(shù)難以反映該區(qū)域植被格局對(duì)流域徑流影響。LI指數(shù)在表征植被格局對(duì)流域徑流和輸沙的影響方面的差別可歸因于指數(shù)本身的性質(zhì)與流域徑流、輸沙影響因素的多樣性。今后需要將植被結(jié)構(gòu)、微地形改造工程等信息納入進(jìn)來(lái)，以增強(qiáng)指數(shù)的有效性。LI指數(shù)是基于水沙在地表的輸移構(gòu)建。而流域徑流量中有相當(dāng)部分是地下徑流。此外，植被對(duì)地表徑流的阻滯作用并不像對(duì)泥沙的阻滯那樣強(qiáng)烈。這些原因使得LI指數(shù)更適合表征流域植被覆蓋格局對(duì)輸沙的影響，而對(duì)植被覆蓋格局對(duì)徑流的影響指示效果較差。由于滲透指數(shù)具有一定的過程意義，可作為評(píng)價(jià)植被配置格局土壤保持、甄選流域植被格局設(shè)計(jì)方案的工具。需要注意的是，該指數(shù)僅利用了植被覆蓋度、地形兩個(gè)方面的參數(shù)，是以區(qū)域土壤、降雨等其他因素?zé)o空間異質(zhì)性為前提的。因此，在應(yīng)用時(shí)應(yīng)注意這一點(diǎn)。在可能的條件下，構(gòu)造表征其他因素影響土壤侵蝕的指標(biāo)作為參數(shù)與LI融合時(shí)最佳的選擇。

圖9 流域徑流系數(shù)與滲透指數(shù)的回歸關(guān)系Fig.9 Regression curves between watershed runoff coefficients and leakiness index

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[1] Puigdefábregas J. The role of vegetation patterns in structuring runoff and sediment fluxes in drylands[J]. Earth Surface Processes and Landforms,2005,30(2):133-147.

[2] Ouyang Wei, Andrew K S, Hao Fanghua, et al. Soil erosion dynamics response to landscape pattern[J]. Science of the Total Environment, 2010,408:1 358-1 366.

[3] 劉 宇, 呂一河, 傅伯杰. 景觀格局-土壤侵蝕研究中景觀指數(shù)的意義解釋及局限性[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2011,30(1):267-275.

[4] Borselli L, Cassi P, Torri D. Prolegomena to sediment and flow connectivity in the landscape: A GIS and field numerical assessment[J]. Catena, 2008,(75):268-277.

[5] Imeson A C, Prinsen H A M. Vegetation patterns as biological indicators for identifying runoff and sediment source and sink areas for semi-arid landscapes in Spain[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2004,104:333-342.

[6] Ludwig J A, Bastin G N, Chewings V H, et al. Leakiness: A new index for monitoring the health of arid and semiarid landscapes using remotely sensed vegetation cover and elevation data[J]. Ecological Indicators, 2007,(7):442-454.

[7] Chen Liding, Wei Wei, Fu Bojie, et al. Soil and water conservation on the Loess Plateau in China: review and perspective[J]. Progress in Physical Geography, 2007,31:389-403.

[8] 趙英時(shí). 遙感應(yīng)用分析原理與方法[M]. 北京：科學(xué)出版社，2003：391-392.

[9] 陳 軍,周啟星. 數(shù)字地形分析[M].北京：科學(xué)出版社,2006：158-161.

[10] 汪麗娜, 王 勇, 高 鵬,等. 黃土高原粗泥沙集中來(lái)源區(qū)水沙變化特征及趨勢(shì)性分析[J]. 水土保持通報(bào), 2008,28(2):11-16.

[11] 錢云平, 蔣秀華, 金雙彥,等. 黃河中游黃土高原區(qū)河川基流特點(diǎn)及變化分析[J]. 地球科學(xué)與環(huán)境學(xué)報(bào),2004,26(2):88-91.