土地利用變化對(duì)泥沙連通性及泥沙輸移的影響
——以重慶市涪陵頁(yè)巖氣開(kāi)采區(qū)為例

馮 斌, 張學(xué)伍, 徐 敏, 胡海峰

〔中煤科工重慶設(shè)計(jì)研究院(集團(tuán))有限公司, 重慶 400016〕

土壤侵蝕與泥沙輸移是氣候、土壤、植被、水文、地形等多種因素的綜合結(jié)果[1]，代表著陸地生態(tài)系統(tǒng)中重要的物質(zhì)循環(huán)與輸移過(guò)程[2]。流域內(nèi)土地利用景觀類(lèi)型、數(shù)量通過(guò)改變土壤侵蝕的發(fā)生機(jī)制，改變水文結(jié)構(gòu)和侵蝕系統(tǒng)，引起土壤輸移、攔截能力的變化，進(jìn)而影響產(chǎn)沙量的增加或減少[3-4]。隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的發(fā)展，由于人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致的土地利用變化是影響土壤侵蝕的直接驅(qū)動(dòng)力，也是導(dǎo)致水土流失時(shí)空分異的重要原因。除了土地利用變化的影響外，流域泥沙輸移還受泥沙輸移路徑影響，泥沙輸移和連通性關(guān)系密切，水文研究領(lǐng)域借用連通性的概念開(kāi)展了坡面—溝道水文連通、河—湖和流域水文連通的研究[5-7]。與泥沙輸移直接相關(guān)的泥沙連通性，是指流域內(nèi)泥沙通過(guò)分離和輸移過(guò)程中從源到匯的傳輸程度[8]。泥沙連通性是可以很好地表示流域內(nèi)泥沙輸移潛力的表征量。Borselli等人[9]開(kāi)發(fā)了分布式的泥沙連通性指數(shù)(IC)，量化泥沙連通的潛在大小。Cavalli等人[10]對(duì)IC指數(shù)的坡度、泥沙貢獻(xiàn)面積及權(quán)重因子的方法進(jìn)行了改進(jìn)。以連通性為基礎(chǔ)，可以開(kāi)發(fā)出不同空間位置的泥沙輸移比[11]，被應(yīng)用于評(píng)價(jià)泥沙輸移量。流域泥沙連通性主要由流域異質(zhì)性的空間格局所決定[12]，對(duì)景觀空間格局的改變均會(huì)影響泥沙連通性，進(jìn)而影響泥沙輸移過(guò)程，如修建梯田、淤地壩、道路及建設(shè)用地增加等[13-14]。總體來(lái)說(shuō)，在考慮流域泥沙輸移通量時(shí)，現(xiàn)有研究主要關(guān)注的是土地利用變化對(duì)土壤侵蝕的影響，而忽視了因土地利用變化導(dǎo)致的泥沙連通性的影響。在國(guó)外，隨著過(guò)去20 a間頁(yè)巖氣開(kāi)發(fā)的快速發(fā)展，頁(yè)巖氣開(kāi)發(fā)平臺(tái)、道路和管線占用土地和干擾環(huán)境狀況逐漸受到關(guān)注[15]，頁(yè)巖區(qū)開(kāi)采需要修建大量的通行道路，進(jìn)一步增加建設(shè)用地，可能會(huì)導(dǎo)致區(qū)域土地利用變化明顯。隨著中國(guó)頁(yè)巖氣將大規(guī)模開(kāi)發(fā)利用，相關(guān)學(xué)者[16]建議頁(yè)巖氣開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)應(yīng)考慮占地、景觀破碎化的影響。本研究在考慮頁(yè)巖氣開(kāi)采區(qū)建設(shè)對(duì)于土地利用的改變的影響基礎(chǔ)上，探尋這種景觀變化對(duì)對(duì)泥沙流失影響。本文以重慶市涪陵區(qū)中國(guó)首批頁(yè)巖氣勘查開(kāi)發(fā)示范區(qū)為研究區(qū)域，分析開(kāi)發(fā)前后景觀格局的變化(2010—2019年)，并利用RUSLE通用土壤流失方程計(jì)算土地利用變化導(dǎo)致的土壤侵蝕變化，分析土地利用對(duì)泥沙連通性和泥沙輸移的影響，研究結(jié)果可為類(lèi)似區(qū)域控制土壤流失為目標(biāo)的流域土地利用布局和優(yōu)化提供重要的參考價(jià)值。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于中國(guó)重慶市涪陵區(qū)焦石鎮(zhèn)，地理坐標(biāo)為：東經(jīng)117°26′07′—117°38′13″，北緯29°33′50″—29°47′32″，處于四川盆地及山地過(guò)渡地帶，面積約為284 km2，地形以低山丘陵為主，研究區(qū)范圍屬于頁(yè)巖氣開(kāi)采區(qū)的范圍，來(lái)源于重慶市規(guī)劃與自然資源局。研究區(qū)受地質(zhì)構(gòu)造和長(zhǎng)江、烏江水系的切割，相對(duì)高差較大，為141～1 422 m。該區(qū)為亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，雨量充沛，區(qū)域年平均降雨1 100 mm，但分布不均，年內(nèi)降水主要集中于5—9月，占全年降水量的68%左右，年均蒸發(fā)量1 076 mm，相對(duì)濕度81%；多年平均氣溫18.0 ℃，≥10 ℃積溫5 719 ℃，無(wú)霜期多年平均317 d，日照時(shí)數(shù)1 087 h；區(qū)內(nèi)主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)闁|北向，年平均風(fēng)速0.7 m/s。研究區(qū)土壤以紫色土和水稻土為主；地帶性植被類(lèi)型屬亞熱帶常綠闊葉林，由于人為原因區(qū)域內(nèi)的天然林已大量消失，目前植被主要為人工林、天然次生林及農(nóng)作物。

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 研究區(qū)的頁(yè)巖氣開(kāi)發(fā)始于2012年，到2018年研究區(qū)的頁(yè)巖氣開(kāi)發(fā)的附屬設(shè)施相關(guān)建設(shè)已基本完成，因此選擇2010—2019年為研究時(shí)間段。土壤侵蝕模擬數(shù)據(jù)主要包括日降雨、地形、土地利用、土壤理化參數(shù)等。日降雨數(shù)據(jù)來(lái)源于涪陵區(qū)氣象局，2010—2019年期間日降雨數(shù)據(jù)，主要用于計(jì)算降雨侵蝕力。地形數(shù)據(jù)是空間柵格大小12.5 m的DEM數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)由ALOS(advanced land observing satellite)衛(wèi)星相控陣型L波段合成孔徑雷達(dá)(PALSAR)采集，數(shù)據(jù)下載網(wǎng)址https:∥urs.earthdata.nasa.gov/users/new，主要用于計(jì)算侵蝕模擬中的坡長(zhǎng)和坡度因子。土地利用來(lái)源于Google earth下載的遙感影像(2010和2019年)，根據(jù)中國(guó)的《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)》標(biāo)準(zhǔn)和區(qū)域的土地利用特點(diǎn)，將土地利用劃分為水田、旱耕地、林地、草地、建筑用地(頁(yè)巖氣開(kāi)采地、道路)。土壤可蝕性的計(jì)算依靠有機(jī)質(zhì)和砂、粉、黏3種粒徑顆粒的百分比含量，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心。本研究利用徑流小區(qū)的泥沙流失量數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證本文的計(jì)算結(jié)果，徑流小區(qū)的數(shù)據(jù)來(lái)源于2019年重慶市水土保持公報(bào)，從重慶市水利局網(wǎng)站公開(kāi)下載，本研究共采用了公報(bào)中的16個(gè)徑流小區(qū)數(shù)據(jù)，這些小區(qū)泥沙流失量數(shù)據(jù)觀測(cè)年份是2018年部分降雨事件結(jié)果(表1)。

表1 研究區(qū)徑流小區(qū)數(shù)據(jù)

1.2.2 土壤流失的模擬 土壤流失模擬主要包括土壤侵蝕和泥沙輸移比的模擬。土壤侵蝕的模擬采用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)計(jì)算空間尺度的土壤侵蝕強(qiáng)度，泥沙輸移比基于土壤連通性指數(shù)來(lái)反映泥沙的輸移。具體計(jì)算公式[17]為：

SSYi=Ei·SDRi

(1)

式中：SSYi指柵格i的產(chǎn)沙模數(shù)〔t/(hm2·a)〕;Ei柵格i的土壤侵蝕量〔t/(hm2·a)〕; SDRi是柵格i的泥沙輸移比。其中土壤侵蝕量的估算公式為:

Ei=R·Ki·LSi·Ci·Pi

(2)

式中：R是降雨侵蝕力〔(MJ·mm)/(hm2·h·a)〕；K是土壤侵蝕能力〔(t·h)/(MJ·mm)〕；LSi是地形因素；C是植被因素；P是水土保持工程措施因素。

(1) 降雨侵蝕力(R)。降雨侵蝕力是指一次降雨總動(dòng)能(E)與該次降雨的最大30 min雨強(qiáng)(I30)的乘積，亦稱(chēng)EI30指數(shù)。但是由于這類(lèi)詳細(xì)的降雨數(shù)據(jù)獲取困難，在研究中通?；谌战涤瓿叨葦?shù)據(jù)，把日降雨量大于12 mm的降雨稱(chēng)為侵蝕性降雨[18]，本文利用章文波等[22]提出日降雨侵蝕力計(jì)算方法，該方法應(yīng)用在中國(guó)的第一次水土流失調(diào)查中，在中國(guó)有較為應(yīng)用的普適性。

(3)

式中：k=1,2,…,m為一年中侵蝕性降雨的天數(shù)；Pk為日降雨大于12 mm的侵蝕性降雨量；Pd12,Py12分別為一年中平均侵蝕降雨量和整個(gè)研究時(shí)段的平均侵蝕降雨量。

(2) 土壤可蝕性因子(K)。土壤在雨滴打擊、徑流沖刷等外力作用下被分撒和搬運(yùn)的難易程度被定義為土壤可蝕性。EPIC(erosion-productivity impact calculator)模型[19]應(yīng)用土壤質(zhì)地及有機(jī)質(zhì)兩個(gè)較為易獲得的因子變量來(lái)計(jì)算土壤可蝕性，其表達(dá)式為：

(4)

(5)

式中：K為土壤侵蝕因子；SAN為沙粒含量；SIL為黏粒含量；CLA為粉粒含量；C為土壤有機(jī)碳含量。

(3)LS地形因子。LS地形因子的計(jì)算利用Desmet和Govers[20]在考慮水流匯集和溢流后，采用匯水面積來(lái)估算某段坡的LS值：

(6)

式中：(LS)i,j為柵格(i,j)處的地形因子;Si,j為坐標(biāo)(i,j)處的坡度因子;ASi,j-out為坐標(biāo)(i,j)出口處單位匯水面積;ASi,j-in為坐標(biāo)(i,j)入口單位匯水面積;m為坡長(zhǎng)指數(shù)。

(4) 植被因子(C)和水土保持措施因子(P)。植被因子和土地利用有關(guān)，我們根據(jù)土地利用進(jìn)行賦值，水土保持工程措施因子主要是一些工程措施和耕作措施，這兩個(gè)因子，借鑒相關(guān)研究結(jié)果獲取[21-23]，結(jié)果如圖1所示。

圖1 研究區(qū)主要的土壤侵蝕因子

1.2.3 泥沙連通性指數(shù) 本文采用Borselli等[9]提出的徑流泥沙連通性指數(shù)IC表征泥沙連通性。圖2給出了泥沙連通性的計(jì)算過(guò)程，以參考點(diǎn)R的泥沙連通性為例，該方法考慮了參考點(diǎn)R的匯流區(qū)上游部分的基本情況和下游泥沙輸移路徑的基本特征。其上坡模塊Dup考慮了侵蝕源區(qū)坡度、面積和土地利用計(jì)算潛在徑流和泥沙向下游流動(dòng)的可能性，下坡模塊Ddn表示泥沙沿著徑流路線到達(dá)指定溝道或者流域出口的可能性，屬于“流動(dòng)力”式方法?？傮w的計(jì)算公式為：

圖2 泥沙連通性的計(jì)算過(guò)程[14]

(7)

1.2.4 泥沙輸移比計(jì)算及驗(yàn)證 基于泥沙連通性，柵格單元尺度的泥沙輸移比可以按以下公式[14]計(jì)算。

(8)

式中：SDRi指柵格i的泥沙輸移比; SDRmax指最大的泥沙輸移比,本研究中為1, IC0及k為待定參數(shù)。

利用徑流小區(qū)的實(shí)測(cè)泥沙流失數(shù)據(jù)確定IC0和k的值，利用其中的10個(gè)徑流小區(qū)確定IC0和k的值，利用剩下的6個(gè)徑流小區(qū)驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果。IC0和k的值確定過(guò)程如下(表2)：首先根據(jù)徑流小區(qū)的信息計(jì)算每個(gè)徑流小區(qū)的土壤侵蝕量，然后根據(jù)土壤侵蝕量與實(shí)測(cè)泥沙流失量計(jì)算每個(gè)徑流小區(qū)的泥沙輸移比，再根據(jù)徑流小區(qū)的信息計(jì)算泥沙連通性，最后通過(guò)泥沙輸移比的計(jì)算公式應(yīng)用最小的誤差試錯(cuò)法得到推薦的IC0及k組合系數(shù)，分別是0，1。

表2 徑流小區(qū)的土壤侵蝕、泥沙連通性、泥沙輸移比及流失量計(jì)算

本研究選取Nash-Suttcliffe模型效率系數(shù)(NS)作為評(píng)價(jià)模擬結(jié)果的指標(biāo)。Nash-Suttcliffe模型效率系數(shù)(NS)，體現(xiàn)實(shí)測(cè)與模擬量過(guò)程的擬合程度的好壞，其表達(dá)式為：

(9)

注：NS為模型效率系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用變化

根據(jù)2010，2019年遙感影像解譯結(jié)果獲得了相應(yīng)年份的土地利用(表3)，主要表現(xiàn)為耕地面積的減少及其他主要土地利用類(lèi)型的增加。減少最大的是旱耕地，由2010年的42.73%減少到2019年的35.86%，水田減少幅度稍小從10.03%減少到8.37%。林地增加幅度最大，由2010年的27.06%增加到2019年的31.1%，建筑用地由2010年的280 hm2增加到2019年的980 hm2。

表3 研究區(qū)2010-2019年土地利用變化

2.2 土壤侵蝕變化

利用RUSLE通用土壤流失方程模擬了2010及2019年的土壤侵蝕狀況。根據(jù)《土壤侵蝕強(qiáng)度分類(lèi)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(SL190-2007)》，將研究區(qū)的土壤侵蝕強(qiáng)度劃分為微度、輕度、中度、強(qiáng)度以及極強(qiáng)度5個(gè)級(jí)別(圖4)。2010和2019年間侵蝕格局幾乎沒(méi)有發(fā)生較大的改變(表4)，研究區(qū)域的2019年平均土壤侵蝕模數(shù)是2.78 t/(hm2·a)，2010年的侵蝕模數(shù)比2019年大，是3.12 t/(hm2·a)。整個(gè)研究區(qū)大部分區(qū)域2019年土壤侵蝕級(jí)別屬于微度，具體來(lái)說(shuō)，52.64%的區(qū)域土壤侵蝕小于2 t/(hm2·a)。級(jí)別屬于輕度侵蝕及以下的區(qū)域占了整個(gè)研究區(qū)域的95.62%。

表4 不同年份土壤侵蝕分級(jí)統(tǒng)計(jì)

圖4 研究區(qū)2010和2019年土壤侵蝕分級(jí)

2010和2019年間的土壤侵蝕格局變化不大(圖4)，并統(tǒng)計(jì)了2019年不同土地利用侵蝕結(jié)果(表5)。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，旱耕地是土壤侵蝕的主要策源地，其土壤侵蝕模數(shù)是6.39 t/(hm2·a)，是水田約5倍，整個(gè)旱耕地面積占研究區(qū)域35.86%，卻貢獻(xiàn)了侵蝕量的82.59%。林地和草地的土壤侵蝕模數(shù)均很低，分別是0.58，0.87，因其很低的土壤侵蝕率，這兩種土地利用面積占了研究區(qū)的52.6%，其侵蝕量只貢獻(xiàn)了13.24%。本研究支持了相關(guān)研究的結(jié)果[24-25]，不管是在三峽庫(kù)區(qū)或是相鄰的川中丘陵區(qū)旱耕地是主要的侵蝕源地，雖然其平均侵蝕速率屬于輕度，但由于土壤侵蝕有著巨大的時(shí)空異質(zhì)性，需要重點(diǎn)關(guān)注。

表5 2019年研究區(qū)不同土地利用侵蝕狀況

2.3 泥沙連通性及泥沙輸移比的變化

以2010—2019年不同的土地利用為基礎(chǔ)計(jì)算了這兩年的連通性指數(shù)，并基于這些指數(shù)獲得柵格尺度的泥沙輸移比(圖5—6)。在ArcGIS中統(tǒng)計(jì)出不同土地利用類(lèi)型的連通性指數(shù)IC和泥沙輸移比SDR(表6)。整體來(lái)說(shuō)，整個(gè)流域的連通性指數(shù)呈現(xiàn)減小變化趨勢(shì)，具體來(lái)說(shuō)從2010年的-0.46減小到2019年的-0.65。耕地的連通性指數(shù)減少幅度最大，如水田由2010年的-0.31減小到2019年的-0.52，旱耕地由2010年的-0.38減小到2019年的-0.66。在2010和2019年，連通性指數(shù)最大的是水域，連通指數(shù)最小的是林地，主要原因是林地植被覆蓋高，且根系的固土作用不僅是其本身侵蝕指數(shù)小，而且具有攔截泥沙的功能，因此使其連通指數(shù)小。

表6 研究區(qū)2010-2019年不同土地利用的IC及SDR

圖5 研究區(qū)2010-2019年泥沙連通性指數(shù)(IC)

由于連通性指數(shù)減小使泥沙輸移比也隨之減小，其中旱耕地減小最大，由2010年的0.29減小到2019年的0.22，建筑用地的泥沙輸移比減小幅度最小。根據(jù)2019年各土地利用的泥沙輸移比比較發(fā)現(xiàn)，各主要的土地利用的泥沙輸移比在0.2～0.27之間，差異不是非常大，但是由于不同土地利用土壤侵蝕模數(shù)差異較大導(dǎo)致不同土地利用的土壤流失量差異較大。

圖6 研究區(qū)2010-2019年泥沙輸移比(SDR)

根據(jù)研究區(qū)的土壤侵蝕模數(shù)和泥沙輸移比疊加，統(tǒng)計(jì)得到不同土地利用的泥沙流失量(表7)。旱耕地由于土壤侵蝕模數(shù)高，因此依然土壤流失模數(shù)最高的一類(lèi)土地利用。旱耕地從2010—2019年泥沙流失量變化幅度最大，由1.97 t/(hm2·a)減小到2019年的1.41 t/(hm2·a)。整個(gè)研究區(qū)產(chǎn)沙模數(shù)由0.83 t/(hm2·a)減小到0.62 t/(hm2·a)，泥沙流失量從2.38×104t減少到1.76×104t。

表7 研究區(qū)2010-2019年不同土地利用土壤流失量

3 討 論

頁(yè)巖氣開(kāi)采區(qū)的土地利用變化主要表現(xiàn)為耕地減少，采礦用地和草地增加，這種變化格局和整個(gè)三峽庫(kù)區(qū)趨勢(shì)一致[26]。由于我們的研究時(shí)間是2010—2019年，這段時(shí)間的退耕還林工作已完成即沒(méi)有新增加的退耕用地，在此期間的耕地減少主要是因?yàn)楦亓袒膶?dǎo)致的，因?yàn)楦亓袒脑跊](méi)有人為干擾的情況下很快會(huì)發(fā)展為草地，因此本研究可以發(fā)現(xiàn)草地的增加幅度最大。相關(guān)研究已經(jīng)證實(shí)了重慶是耕地撂荒率較高的地區(qū)，史鐵丑[27]在重慶通過(guò)調(diào)研比對(duì)發(fā)現(xiàn)，耕地撂荒率為18.0%，撂荒耕地以旱地為主，比例為82.4%。

本研究通過(guò)RUSLE對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行土壤侵蝕的模擬，本研究區(qū)域高差相對(duì)較大，但是RUSLE模型已成功對(duì)相似地形條件的三峽庫(kù)區(qū)成功應(yīng)用[28]。通過(guò)模擬發(fā)現(xiàn)不同的土地利用的土壤侵蝕差異巨大，主要的侵蝕源是旱耕地，達(dá)6.39 t/hm2，這與川中丘陵區(qū)不同土地利用侵蝕模數(shù)排序相似，然而與川中丘陵區(qū)的耕地相比，該區(qū)域的侵蝕模數(shù)偏小[25]。本研究沒(méi)有考慮頁(yè)巖氣開(kāi)發(fā)中修建道路及鉆井對(duì)土壤擾動(dòng)造成的土壤流失，因此可能會(huì)稍微低估區(qū)域的土壤侵蝕量。

從小區(qū)、坡面到流域尺度，泥沙源區(qū)的連通及響應(yīng)單元間的空間連通主導(dǎo)著侵蝕的發(fā)生和發(fā)展，進(jìn)而影響了區(qū)域的產(chǎn)沙[29-30]。本研究發(fā)現(xiàn)在研究區(qū)域近10 a的土地利用變化使泥沙連通性減弱，正如前文所述由于耕地撂荒和頁(yè)巖氣的開(kāi)采使建設(shè)用地增加，景觀結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)為土地斑塊增加更加破碎化。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，建筑設(shè)施等起到阻礙作用的景觀元素削弱泥沙輸移路徑連通，形成較低的連通度[31]。

泥沙連通指數(shù)(IC)是分布式的即可以分布整個(gè)研究區(qū)，該指數(shù)將侵蝕產(chǎn)沙與泥沙輸出結(jié)合起來(lái)，具有較強(qiáng)的過(guò)程基礎(chǔ)，實(shí)質(zhì)上是一個(gè)結(jié)合侵蝕與泥沙輸移的簡(jiǎn)化模型[30]。因此，Vigiak[11]通過(guò)改進(jìn)提出了基于泥沙連通指數(shù)的泥沙輸移比。在本研究區(qū)域近10 a的土地利用使區(qū)域的連通指數(shù)減少，同樣地泥沙輸移比也相應(yīng)減少。整個(gè)研究區(qū)的泥沙輸移比從0.27減少到0.22。高旭彪[32]根據(jù)同位素示蹤法測(cè)定了流域土壤侵蝕模數(shù)和調(diào)查的平均淤積模數(shù)總結(jié)了紫色土丘陵區(qū)的泥沙輸移比公式，根據(jù)此公式本研究區(qū)的泥沙輸移比在0.21～0.25之間，說(shuō)明基于連通指數(shù)建立的分布式泥沙輸移模型具有較好的適用性。

4 結(jié) 論

(1) 2010—2019年研究區(qū)域隨著頁(yè)巖氣的開(kāi)發(fā)及耕地撂荒，加速了土地利用結(jié)構(gòu)的變化，建設(shè)用地、林草地增加，而相應(yīng)的耕地減少。

(2) 在2010—2019年，因土地利用格局變化導(dǎo)致的土壤侵蝕變化微弱，整個(gè)研究區(qū)內(nèi)的土壤侵蝕量皆小，從2010年的3.12 t/(hm2·a)變?yōu)?019年為2.78 t/(hm2·a)，整個(gè)區(qū)域的侵蝕的策源地是旱耕地，其侵蝕量占整個(gè)研究區(qū)的82%。

(3) 在2010—2019年，整個(gè)研究區(qū)的連通性指數(shù)IC呈現(xiàn)減小變化趨勢(shì)，從2010年的-0.46減小到2019年的-0.65，整個(gè)區(qū)域泥沙輸移比減小，其中旱耕地減小幅度最大。侵蝕量變化雖不大，但因泥沙輸移比的減少，使整個(gè)區(qū)域產(chǎn)沙模數(shù)由0.83 t/(hm2·a)減少到2019年的0.62 t/(hm2·a)。