1990—2015年內(nèi)蒙古高原土壤風(fēng)蝕時(shí)空差異特征

吳曉光 姚云峰 遲文峰 閆旭東 張宏飛 金 良 白文科 秦富倉

(1．內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 沙漠治理學(xué)院，呼和浩特 010011；2．內(nèi)蒙古自治區(qū)土地整治中心，呼和浩特 010020；3．內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué) 資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)院，呼和浩特 010017；4．西華師范大學(xué) 生態(tài)研究院，四川 南充 637002)

隨著聯(lián)合國千年生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估計(jì)劃(MA)在全球范圍的廣泛開展，生態(tài)評(píng)估已成為當(dāng)今國際生態(tài)學(xué)領(lǐng)域研究的前沿課題之一[1-2]。中國北方生態(tài)環(huán)境脆弱，氣候變化與不合理的人類活動(dòng)共同作用，導(dǎo)致了以土壤風(fēng)蝕為主要過程的水土流失與土地荒漠化問題[3-5]。因此，防風(fēng)固沙服務(wù)功能的提升是其生態(tài)安全屏障的重要基礎(chǔ)[6]。而植被覆蓋是定量評(píng)價(jià)干旱與半干旱區(qū)生態(tài)質(zhì)量的重要指標(biāo)[7-8]，也是評(píng)價(jià)和預(yù)測土壤風(fēng)蝕變化的基礎(chǔ)[9]。有研究表明不同土地利用/覆蓋類型條件下植被覆蓋狀況的季節(jié)差異明顯，林地與草地比耕地具有更好的水土保持效果，春季與冬季表現(xiàn)最為明顯[10]。為此，有研究指出調(diào)整地表植被覆蓋結(jié)構(gòu)及措施是防治土壤風(fēng)蝕的有效途徑[11-12]。耕地留茬免耕可顯著提高地表的春秋冬季抗風(fēng)蝕能力[13]。但這些研究大多集中在樣地或小區(qū)域尺度，而在大尺度上(例如內(nèi)蒙古高原地區(qū))土壤風(fēng)蝕的季節(jié)變化研究仍相對(duì)薄弱。

內(nèi)蒙古高原作為祖國北方重要的生態(tài)屏障，近年來荒漠化嚴(yán)重。內(nèi)蒙古屬于典型的農(nóng)牧交錯(cuò)帶，作物以一年一熟為主，耕地每年近7個(gè)月處于裸露狀態(tài)，春秋季地表干燥，大風(fēng)天氣頻發(fā)加劇土壤風(fēng)蝕過程，致使揚(yáng)沙、沙塵暴等災(zāi)害頻發(fā)[13-14]。內(nèi)蒙古東西跨度較大，土地利用/覆蓋類型由西向東總體呈荒漠戈壁、荒漠草原、典型草原過渡到大興安嶺林區(qū)，經(jīng)向分布植被覆蓋差異明顯，季相變化對(duì)土壤風(fēng)蝕影響巨大。區(qū)域內(nèi)嚴(yán)重的土壤風(fēng)蝕不僅破壞了地表，導(dǎo)致水土流失、土地退化、荒漠化等生態(tài)系統(tǒng)問題加劇，也嚴(yán)重威脅著國家生態(tài)環(huán)境安全[7,15]?；诖?，本研究在遙感-地面同步觀測試驗(yàn)、遙感定量反演與驗(yàn)證、模型系統(tǒng)參數(shù)化的基礎(chǔ)上，構(gòu)建1990—2015年內(nèi)蒙古高原土壤風(fēng)蝕數(shù)據(jù)集，輔以植被覆蓋、土地利用/覆蓋類型、氣候、基礎(chǔ)地理背景等數(shù)據(jù)，定量刻畫土壤風(fēng)蝕時(shí)間差異以及相應(yīng)的季節(jié)變化特征與植被覆蓋之間相互關(guān)系，以期界定有效抑制土壤風(fēng)蝕的植被覆蓋度調(diào)控閾值，為內(nèi)蒙古高原土壤風(fēng)蝕防治提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古高原土地面積約124.7×104km2，東至大興安嶺和蘇克斜魯山，西至馬鬃山，南界祁連山麓和長城，北接蒙古國與俄羅斯東部，地理坐標(biāo)為92°68′～125°83′E，36°16′～52°99′N，平均海拔1 000 m；研究區(qū)屬干旱與半干旱氣候，降水較少且年際變率大，東部以林地為主，中部以草地和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為主，西部以沙漠和戈壁為主(圖1)。受地形、植被、土壤、氣候等自然原因和過牧、礦產(chǎn)開發(fā)等人為因素作用，該地區(qū)成為中國生態(tài)環(huán)境退化和水土流失最嚴(yán)重的地區(qū)之一。

圖1 內(nèi)蒙古高原地理位置及土地覆被示意圖Fig.1 Location and land cover of Inner Mongolia Plateau

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括1990、2000、2005、2010和2015年土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)，數(shù)字高程(DEM)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、氣象、植被類型數(shù)據(jù)、土壤類型與理化性狀、雪深數(shù)據(jù)。其中，土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)源于中國科學(xué)院“全國土地利用1∶10萬數(shù)據(jù)庫”，數(shù)據(jù)綜合精度達(dá)91.2%[16]；DEM從USGS(http:∥glovis.usgs.gov/)獲取的30米分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)產(chǎn)品；NDVI數(shù)據(jù)則從NASA(https:∥ecocast.arc.nasa.gov)獲取1990—2015年GIMMS3g和MODIS-NDVI數(shù)據(jù)集。采用通用“像元二分模型”獲取年、月植被覆蓋度數(shù)據(jù)集[17-18]；氣象數(shù)據(jù)源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥cdc.cma.gov.cn/home.do)，為了保證氣象資料的完整性及持續(xù)性，構(gòu)建穩(wěn)定的氣候因子數(shù)據(jù)，共選取研究區(qū)及中國周邊氣象臺(tái)站(圖1)的1990—2015年逐日平均氣溫、降水量、平均風(fēng)速、風(fēng)向、沙塵暴和日照時(shí)數(shù)等要素，數(shù)據(jù)經(jīng)過質(zhì)量檢查和控制處理，消除奇異值等非氣候因素造成的影響，并對(duì)缺失數(shù)據(jù)采用臨近站點(diǎn)數(shù)值進(jìn)行插補(bǔ)，將整理后的數(shù)據(jù)通過ANUSPLIN軟件插值，獲取長時(shí)間序列空間數(shù)據(jù)集；植被類型數(shù)據(jù)通過中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心獲取(http:∥www.resdc.cn/)；土壤數(shù)據(jù)(1∶100 萬土壤圖)源自中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥westdc.westgis.ac.cn)，包含土壤類型、理化性狀、有機(jī)質(zhì)含量、砂粒、土層厚度及粘粒含量等信息[19]；雪深源自中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥westdc.westgis.ac.cn)，將獲取的長時(shí)間序列數(shù)據(jù)集計(jì)算后形成雪蓋因子數(shù)據(jù)。本研究的評(píng)價(jià)單元將不同精度的數(shù)據(jù)同化到1 km網(wǎng)格。

1.3 土壤風(fēng)蝕模型

本研究采用修正土壤風(fēng)蝕方程(RWEQ)評(píng)估土壤風(fēng)蝕量，在充分考慮氣候條件、植被狀況、地表粗糙度、土壤可蝕性、土壤結(jié)皮等要素情況下，RWEQ模型可較好定量評(píng)估土壤侵蝕模數(shù)[17,20-21]，模型基本形式為：

(1)

S=150.71·(WF·EF·SCF·K′·COG)-0.371 1

(2)

Qmax=109.8[WF·EF·SCF·K′·COG]

(3)

式中：SL為土壤風(fēng)蝕量，g/m2；z為下風(fēng)向最大風(fēng)蝕出現(xiàn)距離，m；S為關(guān)鍵地塊長度，m；Qmax為風(fēng)沙最大轉(zhuǎn)運(yùn)容量，kg/m；EF(無量綱)為土壤可蝕性因子；WF為氣候因子，kg/m；K′(無量綱)為地表粗糙度因子；SCF(無量綱)為土壤結(jié)皮因子；COG(無量綱)為植被因子，主要涉及不同季節(jié)植被生長、枯萎、農(nóng)作物及其他植被(草地)殘茬等狀況。

1)氣象因子WF即風(fēng)速、溫度、降水、雪蓋因子等多氣象因子對(duì)土壤風(fēng)蝕綜合作用，公式如下：

(4)

(5)

(6)

(7)

SD=1-P(Hsnow>25.4 mm)

(8)

式中：WF為氣象因子，kg/m；U2為2 m處風(fēng)速，m/s；Ut為2 m處的起沙臨界風(fēng)速，m/s(假定為5 m/s)；ρ為空氣密度，kg/m3；EL為海拔高度，km；T為絕對(duì)溫度，K；N和Nd分別代表風(fēng)速和試驗(yàn)的天數(shù)，d；SW為土壤濕度因子(無量綱)；ETp為潛在相對(duì)蒸發(fā)量，mm；R為降雨量，mm；I為灌溉量，mm；Rd為降雨或灌溉天數(shù)，d；Nd2為各月風(fēng)速>5 m/s天數(shù)，d；SR為太陽輻射總量，cal/cm2；DT為平均溫度，℃；SD為雪蓋因子；Hsnow為雪覆蓋深度，mm。

氣象因子數(shù)據(jù)通過中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)獲取，要素包括日均降水、氣溫、日照數(shù)和風(fēng)速(http:∥cdc.cma.gov.cn/home.do)等，采用ANUSPLIN軟件對(duì)長時(shí)間序列進(jìn)行插值處理；雪蓋因子利用中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥westdc.westgis.ac.cn)下載的中國雪深長時(shí)間序列數(shù)據(jù)集來計(jì)算。

2)土壤可蝕性因子(EF)是土壤理化、機(jī)械組成等因素作用下引起的土壤風(fēng)蝕量，公式如下：

(9)

式中：EF(無量綱)為土壤可蝕性因子；Sa為土壤粗砂含量，%；Si為土壤粉砂含量，%；CL為土壤粘粒含量，%；OM為有機(jī)質(zhì)含量%；CaCO3為碳酸鈣含量，%。土壤類型、有機(jī)質(zhì)含量、砂粒和粘粒含量數(shù)據(jù)來源于中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥westdc.westgis.ac.cn)提供的1∶100萬土壤圖及所附土壤屬性；CaCO3數(shù)據(jù)源來自于地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥www.geodata.cn)的 1∶400 萬土壤碳酸鈣含量數(shù)據(jù)。

3)土壤結(jié)皮因子SCF表征土壤表層的堅(jiān)硬結(jié)皮有效抵抗風(fēng)蝕能力的大小，公式如下：

(10)

式中：CL為土壤粘粒含量，%；OM為有機(jī)質(zhì)含量，%。

汪隊(duì)長的眼睛，睜得像銅鈴。一聽男兵要吻他的女兵李曉英，頓時(shí)“啊”了一聲，高聲罵道：“你混蛋，戰(zhàn)場上調(diào)戲女兵是要掉腦袋的，你不知恥還來說情，你這個(gè)連長也當(dāng)?shù)筋^了。”

4)植被因子COG表示一定植被覆蓋條件下對(duì)土壤風(fēng)蝕的抑制程度，公式如下：

COG=e-0.048 3(SC)

(11)

式中：SC為植被覆蓋度，%。

植被因子主要由土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)和NDVI數(shù)據(jù)綜合處理獲取，NDVI數(shù)據(jù)基于美國國家航空航天局網(wǎng)站(NASA: https:∥ecocast.arc.nasa.gov)獲取。

5)地表粗糙度因子K′是由地形引起的土地表面粗糙程度對(duì)土壤風(fēng)蝕的影響，公式如下：

K′=e(1.86Kr-2.41Kr0.934-0.124Crr)

(12)

(13)

式中：Crr為隨機(jī)粗糙度因子，cm；Kr為地形粗糙度因子，cm；L為地勢起伏參數(shù)；ΔH為離L范圍內(nèi)的海拔高程差，m。

1.4 模型修正

為了提高RWEQ模型模擬精度，采用中國科學(xué)院“全國1∶10萬土地利用數(shù)據(jù)庫”獲取的1990、2000、2005、2010和2015年數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行修正[16,22]。將耕地、林地、草地等多種土地利用類型處理成 1 km×1 km 柵格面積比例數(shù)據(jù)[23](圖2(a))，在計(jì)算土壤風(fēng)蝕影響因子時(shí)計(jì)算到模型參數(shù)圖層中，并以加權(quán)方式獲取RWEQ模型參數(shù)因子[21]。

(14)

在詳細(xì)分析內(nèi)蒙古高原土地利用/覆蓋類型及地貌特點(diǎn)、氣候差異的基礎(chǔ)上，野外調(diào)查和收集不同區(qū)域地表粗糙度、不同季節(jié)植被覆蓋度等信息，以提升RWEQ模型相應(yīng)參數(shù)精度。采用野外直尺測定試驗(yàn)方法[24]測定不同區(qū)域植被覆蓋類型的地表粗糙度(圖2(b))，將野外觀測獲取的信息值與基于遙感的土地利用/覆蓋類型相結(jié)合(式12)；針對(duì)不同季節(jié)植被覆蓋差異特征，對(duì)生長期植被、枯萎期植被、植被直立殘茬等狀況進(jìn)行野外采樣，獲取四季不同區(qū)域植被覆蓋度信息，綜合土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)、野外采樣數(shù)據(jù)與植被覆蓋度遙感數(shù)據(jù)加權(quán)估算不同季節(jié)地表植被覆蓋信息(圖2(c)和圖2(d))，利用回歸方程對(duì)不同時(shí)期遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行校正處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 RWEQ模型精度驗(yàn)證

土壤風(fēng)蝕模數(shù)監(jiān)測方法諸多，成熟方法包括風(fēng)洞試驗(yàn)、土壤剖面分析、剖面粒度分析、插釬法、137Cs 測定、集沙儀測定法等[25-26]，本研究根據(jù)文獻(xiàn)收集與實(shí)地地面測定的中國北方不同地區(qū)風(fēng)蝕模數(shù)數(shù)據(jù)的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證[27]。本研究基于RWEQ模型，獲取了1990—2015年內(nèi)蒙古高原土壤風(fēng)蝕模數(shù)數(shù)據(jù)集(圖3)。

收集和獲取已有研究者在內(nèi)蒙古高原區(qū)域以137Cs 法推算土壤風(fēng)蝕模數(shù)的研究成果[25-27]，并對(duì)本研究反演成果進(jìn)行驗(yàn)證(表1)。結(jié)果顯示：基于RWEQ模型反演結(jié)果與采樣結(jié)果擬合性較好(R2=0.85,P<0.01)，說明該模型在內(nèi)蒙古高原區(qū)域尺度上在理論上可行。

2.2 土壤風(fēng)蝕季節(jié)差異分析

從內(nèi)蒙古高原多年平均的春、夏、秋、冬土壤風(fēng)蝕量統(tǒng)計(jì)上看，春季土壤風(fēng)蝕量最大，冬季次之，夏季土壤風(fēng)蝕量最?。淮杭?、夏季、秋季、冬季土壤風(fēng)蝕量比例為5.42∶1.00∶1.36∶3.00(圖4)。

總體上看，土壤風(fēng)蝕春季與冬季變化表現(xiàn)最為突出。土壤風(fēng)蝕量表現(xiàn)為春季>冬季>秋季>夏季；2001年春季與冬季土壤風(fēng)蝕達(dá)到峰值，其中春季與冬季土壤風(fēng)蝕量分別為32.34×108和 55.40×108t，第二次峰值出現(xiàn)在2010年，相對(duì)于2001年風(fēng)蝕量明顯減少；土壤風(fēng)蝕量時(shí)序變化過程中，波谷均出現(xiàn)2008年，究其原因主要因?yàn)轱L(fēng)場強(qiáng)度的降低(風(fēng)蝕力低)以及氣候的干燥度下降，尤其是2004年后生態(tài)建設(shè)致使植被恢復(fù)明顯(圖5)。而2010年不同季節(jié)土壤風(fēng)蝕表現(xiàn)明顯，主要由風(fēng)場強(qiáng)度大幅升高引起的。內(nèi)蒙古高原春、冬季植被覆蓋率低，農(nóng)田植被覆蓋受季節(jié)影響最大，春和冬季農(nóng)田基本為裸露狀態(tài)，極易造成土壤風(fēng)蝕；草地覆蓋在非生長季的春、冬季作用極為重要，內(nèi)蒙古高原以草地生態(tài)系統(tǒng)類型為主，在人為過牧(山羊破壞最為突出)的干擾下會(huì)致使春和冬季的大面積草地形成裸露狀態(tài)，進(jìn)而增加土壤風(fēng)蝕。

圖3 研究區(qū)1990—2015年土壤風(fēng)蝕平均模數(shù)Fig.3 Average soil wind erosion modulus from 1990 to 2015

表1 實(shí)測結(jié)果與RWEQ模型反演結(jié)果對(duì)比Table 1 Comparison of measured results and RWEQ model inversion results

圖4 內(nèi)蒙古高原1990—2015年春夏秋冬土壤風(fēng)蝕多年平均值統(tǒng)計(jì)Fig.4 Average soil wind erosion of different seasons in Inner Mongolia Plateau from 1990 to 2015

2.3 不同土地利用/覆蓋類型植被覆蓋季節(jié)差異特征

由表2可知，15年期間，10種土地利用/覆蓋類型下不同季節(jié)(冬季除外)平均植被覆蓋的相關(guān)系數(shù)、變化量及變化速率都呈顯著增加趨勢，夏季與秋季土地利用/覆蓋類型增加速率均大于春季；耕地尤其是水田植被覆蓋增加速率夏季與秋季最大，旱地次之，進(jìn)一步揭示了內(nèi)蒙古高原植被生長季覆蓋變化差異明顯；中、低覆蓋度草地和荒漠植被在不同季節(jié)的變化方式和大小呈相似性，草地和荒漠植被生長季與非生長季植被覆蓋度差異較為顯著。

圖5 內(nèi)蒙古高原年和季節(jié)土壤風(fēng)蝕量變化特征Fig.5 Characteristics of soil wind erosion amount of different seasons in Inner Mongolia Plateau

在典型區(qū)(圖1)，春季至次年春季不同土地利用/覆蓋類型轉(zhuǎn)化過程中對(duì)土壤風(fēng)蝕影響研究結(jié)果表明(表3)：低覆蓋度向高/中覆蓋度草地類型轉(zhuǎn)化有效抑制土壤風(fēng)蝕(-61.42%)，尤其是春季植被覆蓋度的增加有效抑制土壤風(fēng)蝕；荒漠周邊區(qū)域，中覆蓋度向低覆蓋度草地類型轉(zhuǎn)換過程中，土壤風(fēng)蝕量呈增加(51.39%)態(tài)勢，草地轉(zhuǎn)化為沙地、旱地土壤風(fēng)蝕量增加。

2.4 植被覆蓋對(duì)土壤風(fēng)蝕響應(yīng)閾值

基于土地利用/覆蓋類型對(duì)土壤風(fēng)蝕的影響分析，揭示了植被覆蓋變化對(duì)土壤風(fēng)蝕起到重要的作用。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，1990—2000年不同程度植被退化對(duì)土壤風(fēng)蝕造成的影響差異較大，植被重度退化區(qū)域土壤風(fēng)蝕表現(xiàn)出侵蝕模數(shù)增加(1.59 t/(hm2·年))，輕度退化致使土壤風(fēng)蝕模數(shù)增加0.40 t/(hm2·年)；2000—2010年內(nèi)蒙古高原植被覆蓋總體呈增加趨勢，其中植被輕微改善對(duì)土壤風(fēng)蝕的作用不明顯(減少0.10 t/(hm2·年)，中度改善區(qū)域土壤風(fēng)蝕模數(shù)減少1.07 t/(hm2·年)，明顯改善區(qū)域土壤風(fēng)蝕模數(shù)減少1.33 t/(hm2·年)?；谥脖桓采w多年均值與土壤風(fēng)蝕多年均值建立回歸關(guān)系，發(fā)現(xiàn)植被覆蓋度達(dá)20%～25%時(shí)可迅速降低土壤風(fēng)蝕模數(shù)，植被覆蓋度超過75%時(shí)，隨植被覆蓋度的增加土壤風(fēng)蝕模數(shù)變化幅度較小，植被覆蓋達(dá)到75%時(shí)有效抑制土壤風(fēng)蝕(圖6)。秋季耕地和草地收割過程中，適當(dāng)留茬從而增加植被殘茬，對(duì)抑制土壤風(fēng)蝕具有積極作用。

表2 2000—2015年不同土地利用/覆蓋類型植被覆蓋變化統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistical analysis of vegetation cover changes of different land use/cover types from 2000 to 2015

表3 典型區(qū)不同季節(jié)土地利用/覆蓋結(jié)構(gòu)變化對(duì)土壤風(fēng)蝕影響Table 3 Effect of land use/cover changes on soil wind erosion in different seasons of typical areas %

圖6 內(nèi)蒙古高原植被覆蓋與土壤風(fēng)蝕相關(guān)性閾值分析Fig.6 Relevance threshold analysis of Inner Mongolia Plateau vegetation cover and soil erosion

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

1)不同季節(jié)土壤風(fēng)蝕差異較大，春季、夏季、秋季、冬季土壤風(fēng)蝕量比例為5.42∶1.00∶1.36∶3.00。內(nèi)蒙古高原在2001年春季與冬季土壤風(fēng)蝕達(dá)到峰值，其中春季與冬季土壤風(fēng)蝕量分別為32.34×108和55.40×108t；第二次峰值出現(xiàn)在2010年，相對(duì)于2001年風(fēng)蝕量明顯減少。

2)基于土地利用/覆蓋變化遙感監(jiān)測信息[16,22]，1990—2000年，“粗放”經(jīng)營管理下，耕地轉(zhuǎn)變成未利用地達(dá)380.24 km2；其中，轉(zhuǎn)變成沙地與鹽堿地的面積分別為31.29與318.44 km2。1998年實(shí)施“退耕還林還草”政策，植被覆蓋恢復(fù)明顯，耕地轉(zhuǎn)換成林地的面積為567.07 km2，轉(zhuǎn)換成草地的面積達(dá)2 737.42 km2，研究區(qū)中部與西部區(qū)域草地與林地面積增加明顯，為土壤風(fēng)蝕的減緩起到了關(guān)鍵性的作用，退耕還林還草有效的固化了土壤，起到防風(fēng)固沙的積極作用。

3)2000—2015年，不同土地利用/覆蓋類型的植被覆蓋度都呈顯著增加趨勢，夏季與秋季土地利用/覆蓋類型增加速率均大于春季。春季至次年春季表現(xiàn)為低覆蓋度向高覆蓋度草地類型轉(zhuǎn)化能夠有效抑制土壤風(fēng)蝕(-61.42%)；荒漠周邊區(qū)中覆蓋度向低覆蓋度草地類型轉(zhuǎn)換過程中，土壤風(fēng)蝕量增加(51.39%)，草地轉(zhuǎn)化為沙地、旱地土壤風(fēng)蝕量增加。

4)植被覆蓋達(dá)到75%時(shí)可有效抑制土壤風(fēng)蝕，低覆蓋度植被對(duì)降低土壤風(fēng)蝕作用敏感性高于高覆蓋度植被，當(dāng)植被覆蓋度達(dá)20%～25%時(shí)可迅速降低土壤風(fēng)蝕模數(shù)。

3.2 討論

區(qū)域土壤風(fēng)蝕、退耕還林還草對(duì)土壤風(fēng)蝕的影響是一個(gè)復(fù)雜而且系統(tǒng)的研究，涉及到多背景、多學(xué)科的交叉融合[28]。因此鑒于作者知識(shí)背景和時(shí)間限制，仍然在幾個(gè)方面需要改進(jìn)和深入研究：

土壤風(fēng)蝕模型應(yīng)用的不確定性分析。RWEQ模型主要是應(yīng)用在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)，且參與計(jì)算的因子較多，精度要求高等[28-29]，一方面，區(qū)域內(nèi)的氣象站點(diǎn)較少，部分采用周圍的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，另一方面氣象數(shù)據(jù)采用空間插值法實(shí)現(xiàn)區(qū)域覆蓋，插值的精度具有不確定性。基于此在小尺度研究土壤風(fēng)蝕過程，應(yīng)大量補(bǔ)充氣象數(shù)據(jù)。

土壤風(fēng)蝕是一種無法消除的過程，只能是控制，而不可能使區(qū)域內(nèi)土壤風(fēng)蝕幾乎為零[29]。在土壤風(fēng)蝕驅(qū)動(dòng)因子貢獻(xiàn)中，在同一自然條件下，控制人類活動(dòng)降低土壤風(fēng)蝕是最有效的解決辦法。本研究從理論上界定了自然因素與人為因素加速和改善土壤風(fēng)蝕作用過程的貢獻(xiàn)程度，并未對(duì)人類活動(dòng)貢獻(xiàn)程度的顯著性進(jìn)行研究，在進(jìn)一步研究的過程中，將繼續(xù)對(duì)該部分進(jìn)行深入研究，界定人類活動(dòng)貢獻(xiàn)顯著性，為自然資源可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)修復(fù)等工作提供科學(xué)的參考和借鑒依據(jù)。

本研究中并未對(duì)退耕為草地、灌木林地、牧草地等進(jìn)行分類更深層次的研究，內(nèi)蒙古高原地理單元特殊，水資源條件有限，充分考慮氣候、水資源等條件，退耕后地類的選擇對(duì)區(qū)域生態(tài)效應(yīng)更為顯著、更為適宜，有待進(jìn)一步研究。