黃泛風(fēng)沙區(qū)耕地土壤風(fēng)蝕影響因子的通徑分析

宋勝明, 劉 霞, 張榮華, 張光燦, 邱冠軍, 許 強(qiáng), 尤俊堅(jiān)

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)院, 山東省土壤侵蝕與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室山東 泰安 271018; 2.南京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院, 江蘇 南京 210037)

黃泛風(fēng)沙區(qū)耕地土壤風(fēng)蝕影響因子的通徑分析

宋勝明1, 劉 霞2, 張榮華1, 張光燦1, 邱冠軍1, 許 強(qiáng)2, 尤俊堅(jiān)2

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)院, 山東省土壤侵蝕與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室山東 泰安 271018; 2.南京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院, 江蘇 南京 210037)

[目的] 研究黃泛風(fēng)沙區(qū)影響耕地土壤風(fēng)蝕量的主要因子及其相互作用關(guān)系,為土壤風(fēng)蝕的防治及改善耕作措施提供依據(jù)。[方法] 通過影響因子的的野外定位觀測,及對風(fēng)蝕數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理,在逐步回歸分析的前提下,對風(fēng)蝕量主要影響因子進(jìn)行通徑分析。[結(jié)果] 風(fēng)速累計(jì)時(shí)間、作物蓋度、粗糙度是影響耕地土壤風(fēng)蝕的主要因素;風(fēng)蝕量的直接影響因素作用大小的排序?yàn)轱L(fēng)速累計(jì)時(shí)間>粗糙度>作物蓋度;風(fēng)蝕量間接影響因素作用大小的排序?yàn)榇植诙?作物蓋度>風(fēng)速累計(jì)時(shí)間;風(fēng)蝕量決定系數(shù)排序?yàn)閐風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·風(fēng)速累計(jì)時(shí)間>d風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·作物蓋度>d風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·粗糙度>d作物蓋度·粗糙度>d作物蓋度·作物蓋度>d粗糙度·粗糙度;風(fēng)速累計(jì)時(shí)間與作物蓋度主要通過其本身直接影響風(fēng)蝕量,粗糙度主要通過間接作用減少風(fēng)蝕量。[結(jié)論] 可適當(dāng)?shù)卦黾幼魑锓N植密度,提高粗糙度、作物蓋度,減少風(fēng)蝕危害。

風(fēng)蝕; 影響因素; 通徑分析; 黃泛區(qū)

文獻(xiàn)參數(shù)： 宋勝明, 劉霞, 張榮華, 等.黃泛風(fēng)沙區(qū)耕地土壤風(fēng)蝕影響因子的通徑分析[J].水土保持通報(bào)，2017,37(3)：249-253.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.03.042； Song Shengming, Liu Xia, Zhang Ronghua, et al. Path analysis of soil wind erosion influence factors to cultivated in Yellow River flooded land wind sand area[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(3)：249-253.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.03.042

黃泛區(qū)風(fēng)沙化嚴(yán)重，風(fēng)沙區(qū)域分布不均勻，人口密集，風(fēng)沙對人的危害大[1]。土壤風(fēng)蝕的影響因子有很多，主要包括風(fēng)速、植被覆蓋度、植被平均高度、空氣動力學(xué)粗糙度、土壤顆粒尺寸分布、有機(jī)質(zhì)含量、土壤水分含量、結(jié)皮覆蓋[2]。近年來，中國進(jìn)行了許多關(guān)于土壤風(fēng)蝕影響因子的研究。其中，劉艷萍等[3]利用風(fēng)洞，探討了荒漠草原植被與植被蓋度與粗糙度、風(fēng)沙流結(jié)構(gòu)特征及風(fēng)蝕輸沙率的定量關(guān)系。何清等[4]通過對環(huán)境觀測試驗(yàn)站和塔中氣象站觀測數(shù)據(jù)的整理，定量描述了氣候、地表粗糙度以及地表土壤特性對風(fēng)蝕的影響。安萍莉等[5]通過野外觀測與室內(nèi)試驗(yàn)結(jié)合的方式，研究了4種農(nóng)作制度對風(fēng)速、土壤緊實(shí)度、地表粗糙度、地表覆蓋度、土壤有機(jī)質(zhì)含量、表層土壤含水率、土壤風(fēng)蝕量等因子的影響。大量的研究[6-12]主要集中在各個(gè)獨(dú)立影響因子與風(fēng)蝕量的函數(shù)關(guān)系上，而在各個(gè)風(fēng)蝕影響因子間的相互關(guān)系上的研究稍顯不足。為明確各個(gè)風(fēng)蝕影響因子的直接作用與間接作用及其數(shù)量關(guān)系，本研究擬選取代表黃泛平原風(fēng)沙區(qū)典型區(qū)域的蘭考縣土壤風(fēng)蝕觀測點(diǎn)為研究區(qū)域，于2014—2016年通過連續(xù)的土壤風(fēng)蝕監(jiān)測，采用回歸分析，篩選出對黃泛區(qū)土壤風(fēng)蝕產(chǎn)生顯著影響的指標(biāo)因素，并依據(jù)通徑分析法，對各指標(biāo)進(jìn)行定量分析，得出各因素以及各因素相互作用對土壤風(fēng)蝕的影響，以期為土壤風(fēng)蝕的防治及改善耕作措施提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究區(qū)位于黃泛區(qū)的河南省開封市蘭考縣城西北部，地理位置為114°44′43″—114°50′38″E，34°46′38″—34°52′8″N。屬暖溫帶季風(fēng)氣候，四季分明。年平均氣溫14 ℃，1月平均氣溫最低-10 ℃，7月的平均氣溫最高為27 ℃。降雨主要集中在夏季7—8月，多年平均降雨量為678.2 mm，最大降水量1 170 mm(1964年)，最小降水量393.8 mm(1966年)，是典型的半濕潤地區(qū)。

根據(jù)2010年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[13]淮河流域黃泛區(qū)風(fēng)力侵蝕總面積為8 742.95 km2，占總土地面積的24.89%，其中：輕度侵蝕6 341.86 km2，占總土地面積的18.06%；中度侵蝕1 548.84 km2，占總土地面積的4.41%；強(qiáng)烈侵蝕852.24 km2，占總土地面積的2.43%。平均風(fēng)蝕模數(shù)674 t/(km2·a)，年風(fēng)蝕總量5.87×106t，其中：輕度侵蝕總量為2.89×106t/a，中度侵蝕總量為1.65×106t/a，強(qiáng)烈侵蝕總量為1.33×106t/a。平均風(fēng)速范圍為1.22～2.72 m/s，最大風(fēng)速在2月，其變化范圍是5.9～10.95 m/s。冬季平均風(fēng)速為1.71 m/s，春季平均風(fēng)速為1.89 m/s。

2014年蘭考縣土地利用現(xiàn)狀資料顯示，蘭考縣耕地面積為68 578.25 hm2，約占總土地面積的62.16%，其耕作方式主要為小麥花生輪作、小麥玉米輪作、小麥地瓜輪作，屬一年兩熟制。耕地人為活動頻繁，春季風(fēng)大、作物蓋度低、含水量低，是土壤風(fēng)蝕發(fā)生的主要土地利用類型。

1.2 研究小區(qū)設(shè)置

觀測小區(qū)布設(shè)：觀測場總面積約0.33 hm2，在觀測場內(nèi)選取南北相鄰的3個(gè)區(qū)域?yàn)橛^測小區(qū)，每個(gè)小區(qū)面積為30 m×30 m，耕作方式為小麥花生輪作。在觀測場內(nèi)的觀測小區(qū)外部，安裝一套多通道風(fēng)速風(fēng)向系統(tǒng)主機(jī)和土壤水分監(jiān)測系統(tǒng)主機(jī)，在各個(gè)觀測小區(qū)內(nèi)布設(shè)全方位集沙儀、土壤水分傳感器、風(fēng)速傳感器。

1.3 觀測指標(biāo)及方法

(1) 指標(biāo)選取。依照2014—2016年的野外觀測內(nèi)容，本文共篩選出18組時(shí)間范圍在12月至次年5月的觀測數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包括15 d內(nèi)的總風(fēng)蝕量、風(fēng)速累計(jì)時(shí)間、平均作物蓋度、平均作物高度、平均粗糙度、平均含水量和平均風(fēng)速。

(2) 多通道風(fēng)速風(fēng)向監(jiān)測系統(tǒng)。測定0.2，0.5，2 m高度處的風(fēng)速，風(fēng)速測量精度為±0.1 m/s，測量范圍為0～45 m/s，數(shù)據(jù)記錄間隔為15 min，測定內(nèi)容為15 min內(nèi)的平均值。

(3) 集沙儀。采用中國科學(xué)院研制的全方位定點(diǎn)集沙儀[14]，高50 cm，收集范圍16方位，每方位由1 cm2的進(jìn)沙口垂直排列組成。試驗(yàn)處理時(shí)首先把16方位收集的沙子混合稱重，然后計(jì)算3個(gè)集沙儀沙子平均值得到風(fēng)蝕量數(shù)據(jù)。

(4) 土壤水分監(jiān)測系統(tǒng)。將傳感器水平埋入地下3 cm處，實(shí)時(shí)監(jiān)測土壤水分量，每15 min記錄一次瞬時(shí)值。量程：0%～100%(m3/m3)。精度：±2%(m3/m3)。

(5) 風(fēng)速累計(jì)時(shí)間。風(fēng)蝕量取決于超過起動風(fēng)速的那部分實(shí)測風(fēng)速[15]，故本文首先利用自行研制的可移動風(fēng)洞[16]確定小麥地的起動風(fēng)速約4.5 m/s。起沙風(fēng)速為瞬時(shí)值，難以統(tǒng)計(jì)，故本文以多通道風(fēng)速風(fēng)向系統(tǒng)記錄的15 min平均值作為一個(gè)統(tǒng)計(jì)單元，篩選出大于起沙風(fēng)速的觀測數(shù)據(jù)，將4個(gè)符合要求的統(tǒng)計(jì)單元定義為一個(gè)風(fēng)速累積時(shí)間(風(fēng)速累積時(shí)間為1 h)，最后以小時(shí)為單位計(jì)算15 d內(nèi)大于起沙風(fēng)速的時(shí)長。

(6) 作物蓋度、高度。通過樣方法統(tǒng)計(jì)小區(qū)內(nèi)作物蓋度、高度值。

(7) 粗糙度。Z0根據(jù)公式ln(Z0)=〔U1ln(Z1)-U2ln(Z2)〕/(U1-U2)[17]得到，本文選取多通道風(fēng)速風(fēng)向系統(tǒng)中觀測數(shù)據(jù)中的0.5和2 m，作為計(jì)算粗糙度的高度值(Z1和Z2)，相應(yīng)高度值對應(yīng)的風(fēng)速為計(jì)算所需風(fēng)速值(U1和U2)。

1.4 數(shù)據(jù)處理

逐步回歸分析首先從自變量中先選擇影響最為顯著的變量建立模型，然后再將其他變量依次引入模型，當(dāng)原引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著時(shí)，將其剔除。反復(fù)進(jìn)行引入剔除，直到既無顯著變量引入回歸方程、也無不顯著變量從回歸方程中

式中：Pi——x對y的通徑系數(shù)。共同決定系數(shù)dij方程為dij=2rijPiPj，其中：rij為自變量間的相關(guān)系數(shù)；Pi，Pj為通徑系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 影響土壤風(fēng)蝕量因素的多元回歸分析

利用SPSS 19.0軟件中的線性回歸功能，把風(fēng)蝕量y選入因變量框，把風(fēng)速累計(jì)時(shí)間x1，作物蓋度x2，粗糙度x3，作物高度x4，含水量x5，平均風(fēng)速x6選入自變量框，進(jìn)行多元逐步回歸分析，建立最優(yōu)回歸方程。

表1 黃泛風(fēng)沙區(qū)土壤風(fēng)蝕影響因子逐步回歸模型結(jié)果輸出

注:① 表示模型1通過逐步法選入風(fēng)速累計(jì)時(shí)間; ② 表示模型2通過逐步法選入作物蓋度,風(fēng)速累計(jì)時(shí)間仍在模型2; ③ 表示模型3通過逐步法選入粗糙度,風(fēng)速累計(jì)時(shí)間,作物蓋度仍在模型3。

表2 黃泛風(fēng)沙區(qū)土壤風(fēng)蝕影響因子回歸系數(shù)結(jié)果輸出

表1表示隨自變量的引入，回歸方程的相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)不斷增高。因此選取模型3為最優(yōu)方程。

從表2可以得到線性回歸方程：y=0.71x1-0.565x2+43.172x3+12.723，其中R2=0.978，在p<0.01水平上顯著。表明風(fēng)速累計(jì)時(shí)間、作物蓋度、粗糙度這3個(gè)因子對風(fēng)蝕量有主要影響。研究表明[18]土壤含水量對風(fēng)蝕量起較大抑制作用，但本文在多元回歸過程中，土壤含水量沒有入選最優(yōu)方程，這是因?yàn)楸疚牡脑囼?yàn)時(shí)間選取在冬春季節(jié)，而冬春季節(jié)的土壤含水量均處于一個(gè)相對較低的水平，導(dǎo)致差異性不顯著。作物高度雖然對土壤風(fēng)蝕量有一定影響，但影響同樣不顯著。通過對回歸系數(shù)輸出結(jié)果和相關(guān)系數(shù)輸出結(jié)果的簡單計(jì)算和整理，得到各因子對風(fēng)蝕量的直接通徑系數(shù)、間接通徑系數(shù)以及決定系數(shù)，結(jié)果見表3—4。

2.2 風(fēng)蝕量影響因子的通徑分析

通過表3可看出，風(fēng)蝕量與風(fēng)速累計(jì)時(shí)間、作物蓋度、粗糙度呈極顯著相關(guān)。對直接通徑系數(shù)進(jìn)行F檢驗(yàn)得出，風(fēng)蝕量與風(fēng)速累計(jì)時(shí)間和作物蓋度極顯著相關(guān)，與粗糙度顯著相關(guān)。

根據(jù)明道緒[19]提出的決定系數(shù)檢驗(yàn)方法對表4進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。選取直接通徑系數(shù)的絕對值中的最小值作為顯著性水平的基準(zhǔn)，然后按照各因子決定系數(shù)的絕對值從大到小排序后順序作為決定系數(shù)的顯著性水平排序。因此，各自變量間的決定系數(shù)顯著性水平排序?yàn)椋篸風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·風(fēng)速累計(jì)時(shí)間>d風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·作物蓋度>d風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·粗糙度>d作物蓋度·粗糙度>d作物蓋度·作物蓋度>d粗糙度·粗糙度。

表3 黃泛風(fēng)沙區(qū)土壤風(fēng)蝕影響因子通徑分析

注：*表示在p<0.5的水平上顯著相關(guān); **表示在p<0.01的水平上顯著相關(guān)。

表4 黃泛風(fēng)沙區(qū)土壤風(fēng)蝕影響因子決定系數(shù)

分析表3—4得出了如下的結(jié)論：通過各因素與風(fēng)蝕量的相關(guān)系數(shù)可以看出，3個(gè)因素對風(fēng)蝕量的影響程度大小關(guān)系為：風(fēng)速累計(jì)時(shí)間>粗糙度>作物蓋度。風(fēng)速累計(jì)時(shí)間與風(fēng)蝕量的相關(guān)系數(shù)為0.941 0，呈正相關(guān)，說明風(fēng)速累計(jì)時(shí)間對風(fēng)蝕起到促進(jìn)作用且作用大。作物蓋度和粗糙度與風(fēng)蝕量，相關(guān)系數(shù)分別為-0.736 0，-0.743 0，均呈負(fù)相關(guān)，說明二者都能減少風(fēng)蝕的發(fā)生且作用較大。

風(fēng)速累計(jì)時(shí)間對風(fēng)蝕量的直接通徑系數(shù)為0.892 0，決定系數(shù)為0.795 7，均居于首位，因此風(fēng)速累計(jì)時(shí)間是影響風(fēng)蝕量最重要的因素。風(fēng)速累計(jì)時(shí)間的間接通徑系數(shù)為0.049 6，僅占相關(guān)系數(shù)的5.3%，由此看來風(fēng)速累計(jì)時(shí)間幾乎是完全通過其本身的效應(yīng)來引起地表土壤顆粒起動，產(chǎn)生風(fēng)蝕。實(shí)際上，這一數(shù)值掩蓋了風(fēng)速累計(jì)時(shí)間的真實(shí)作用，這是因?yàn)轱L(fēng)速累計(jì)時(shí)間通過作物蓋度和粗糙度對風(fēng)蝕產(chǎn)生相反的影響并且影響程度相互抵消。

風(fēng)速累計(jì)時(shí)間和作物蓋度共同對風(fēng)蝕量的決定系數(shù)為0.501 6，排在第2位。風(fēng)速累計(jì)時(shí)間通過作物蓋度對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為0.281 2，作物蓋度通過風(fēng)速累計(jì)時(shí)間對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為-0.487 9，二者之和為負(fù)，故風(fēng)速累計(jì)時(shí)間與作物蓋度共同對風(fēng)蝕量起到抑制作用。這是因?yàn)樽魑锷w度增加到一定的值后，地面被作物覆蓋，可有效增大起動風(fēng)速，使風(fēng)速對風(fēng)蝕的影響減弱。

風(fēng)速累計(jì)時(shí)間和粗糙度對風(fēng)蝕量的共同決定系數(shù)為-0.413 0，其絕對值排在第3位。風(fēng)速累計(jì)時(shí)間通過粗糙度對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為-0.231 5，粗糙度通過風(fēng)速累計(jì)時(shí)間對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為-0.424 1，二者之和為負(fù)，故風(fēng)速累計(jì)時(shí)間與粗糙度共同對風(fēng)蝕量起到抑制作用。

作物蓋度的決定系數(shù)為0.264 2，絕對值排在第5位，其直接通徑系數(shù)等于-0.514 0，絕對值排在第2位?？梢娮魑锷w度對風(fēng)蝕起到較強(qiáng)的抑制作用。作物蓋度通過風(fēng)速累計(jì)時(shí)間對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為-0.487 9，作物蓋度通過粗糙度對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為0.265 7。因此，作物蓋度通過其他因素對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為-0.222 3，即作物蓋度通過改變其他因素來減弱土壤風(fēng)蝕的結(jié)果。作物蓋度對風(fēng)速的削減表現(xiàn)在，風(fēng)的剪切力在植被層內(nèi)一分為二，其中大部分被植物截獲，只有一小部分直接到達(dá)地面。作物蓋度還通過改變粗糙度來影響風(fēng)蝕狀況，作物蓋度越大，粗糙度越小。

粗糙度的決定系數(shù)為0.103 7，排在最末位，其直接通徑系數(shù)等于0.322 0，其絕對值排在第3位。粗糙度通過風(fēng)速累計(jì)時(shí)間對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為-0.641 3，粗糙度通過作物蓋度對風(fēng)蝕量的間接通徑系數(shù)為-0.424 1。故粗糙度通過其他因素對風(fēng)蝕量產(chǎn)生的間接通徑系數(shù)為-1.065 4。粗糙度的間接通徑系數(shù)之和明顯大于直接通徑系數(shù)，即粗糙度的增加主要通過削減其他利于風(fēng)蝕因素的作用來保護(hù)土壤。

3 討論與結(jié)論

(1) 通過多元回歸分析得到風(fēng)蝕量的線性回歸方程y=0.71x1-0.565x2+43.172x3+12.723，其中x1為風(fēng)速累計(jì)時(shí)間，x2為作物蓋度，x3為粗糙度。故影響黃泛區(qū)蘭考縣耕地風(fēng)蝕的主要因素為風(fēng)速累計(jì)時(shí)間、作物蓋度、粗糙度。

(2) 通過對多元回歸篩選出的主要風(fēng)蝕影響因子的通徑分析，得到風(fēng)速累計(jì)時(shí)間、作物蓋度、粗糙度的直接通徑系數(shù)分別為0.892 0，-0.514 0,03 220，直接影響因素的作用大小排序?yàn)轱L(fēng)速累計(jì)時(shí)間>粗糙度>作物蓋度；間接通徑系數(shù)分別為0.049 6，-0.222 3，-1.065 4，間接影響因素的作用大小排序?yàn)榇植诙?作物蓋度>風(fēng)速累計(jì)時(shí)間；決定系數(shù)排序?yàn)椋篸風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·風(fēng)速累計(jì)時(shí)間>d風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·作物蓋度>d風(fēng)速累計(jì)時(shí)間·粗糙度>d作物蓋度·粗糙度>d作物蓋度·作物蓋度>d粗糙度·粗糙度，兩因子共同對風(fēng)蝕量的影響作用大小排序相同。

(3) 風(fēng)速累計(jì)時(shí)間與作物蓋度的直接通徑系數(shù)大，間接通徑系數(shù)小，主要通過直接作用影響風(fēng)蝕量，粗糙度的直接通徑系數(shù)小，間接通徑系數(shù)大，主要通過間接作用減少風(fēng)蝕量。因此可通過適當(dāng)增加種植密度，增加粗糙度和作物蓋度的方式減少風(fēng)蝕危害。

(4) 本文用風(fēng)速累計(jì)時(shí)間來近似統(tǒng)計(jì)大于起沙風(fēng)速的時(shí)間總和，以15 min的平均值作為一個(gè)統(tǒng)計(jì)單元，不統(tǒng)計(jì)起沙風(fēng)速的實(shí)際大小，只統(tǒng)計(jì)大于起沙風(fēng)速的近似小時(shí)數(shù)，以此得出的相關(guān)系數(shù)極高。相較于傳統(tǒng)的用10 min的平均風(fēng)速[20]代替該時(shí)段的起沙風(fēng)速相比，具有更高的準(zhǔn)確性。但本文方法仍存在一些弊端，以15 min內(nèi)的平均風(fēng)速值的大小來確定是否該段時(shí)間內(nèi)的風(fēng)速滿足起沙風(fēng)速的方法還不夠精確。一方面對于瞬時(shí)變化的風(fēng)速來說15 min的統(tǒng)計(jì)時(shí)間過長，另一方面風(fēng)速的大小對風(fēng)蝕量影響也很大。因此，接下來的研究重點(diǎn)是應(yīng)縮短起沙風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)時(shí)間和把大于起沙風(fēng)速的風(fēng)分級統(tǒng)計(jì)，明確不同等級的起沙風(fēng)對風(fēng)蝕的不同貢獻(xiàn)度。

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Path Analysis of Soil Wind Erosion Influence Factors to Cultivated Land in Yellow River Flooded Wind Sand Area

SONG Shengming1, LIU Xia2, ZHANG Ronghua1,ZHANG Guangcan1, QIU Guanjun1, XU Qiang2, YOU Junjian2

(1.ShandongProvincialKeyLaboratoryofSoilErosionandEcologicalRestoration,CollegeofForestry,ShandongAgriculturalUniversity,Tai’an,Shandong271018,China; 2.CollegeofForestry,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing,Jiangsu210037,China)

[Objective] The main influence factors of wind erosion amount and their interaction on cultivated land in flooding area of Yellow River were studied to provide preferences for wind erosion prevention and cultivation measure improvement. [Methods] Through field observation and the collection of wind erosion data, we conducted a path analysis for the main impact factors of wind erosion to cultivated land. [Results] The wind speed cumulative time, crop coverage, and roughness were the main factors affecting the wind erosion of cultivated land. According to the direct path coefficients, the rank of influence factors was wind speed cumulative time>roughness>crop coverage. Referring to the indirect path coefficients, the rank of the indirect influence factors was roughness>crop coverage>wind speed cumulative time. The rank of wind erosion decision coefficient weredw·w(determination coefficient of wind speed cumulative time and wind speed cumulative time)>dw·c(determination coefficient of wind speed cumulative time and crop coverage)>dw·r(determination coefficient of wind speed cumulative time and roughness)>dc·r(determination coefficient of crop coverage and roughness)>dc·c(determination coefficient of crop coverage and crop coverage)>dr·r(determination coefficient of roughness and roughness). The wind speed cumulative time and the coverage of crops directly affect wind erosion and roughness act mainly through indirect effect to reduce wind erosion. [Conclusion] To reduce the risk of wind erosion, we can appropriately increase crop planting density and enlarge crop coverage and roughness.

wind erosion; impact factor; path analysis; Yellow River flooded area

2017-01-07

2017-03-06

水利部淮河水利委員會“淮河流域黃泛風(fēng)沙區(qū)水土流失分布格局與防治對策研究”(HWSBC2012001)

宋勝明(1990—),男(漢族),山東省濟(jì)南市人,碩士研究生,研究方向?yàn)樗帘３直O(jiān)測與評價(jià)。E-mail:923633314@qq.com。

張榮華(1984—),女(漢族),山東省威海市人,博士,副教授,主要從事水土保持監(jiān)測與評價(jià)研究。E-mail:zrhua5766@163.com。

A

1000-288X(2017)03-0249-05

S157.1, F301.24