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    長(zhǎng)汀縣朱溪流域土壤可蝕性不同估算方法對(duì)比分析

    2021-09-16 10:47:34楊辰叢海
    農(nóng)業(yè)科技通訊 2021年9期
    關(guān)鍵詞:粉粒黏粒砂粒

    楊辰叢海

    (福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院 福州350007)

    土壤可蝕性是土壤侵蝕的內(nèi)在因素與內(nèi)在發(fā)生潛力,反映土壤對(duì)侵蝕搬運(yùn)的敏感性[1],是水土保持領(lǐng)域重要的研究?jī)?nèi)容及進(jìn)行土壤侵蝕預(yù)報(bào)的重要參數(shù)[2],在諸多預(yù)報(bào)模型與評(píng)價(jià)模型中有著廣泛的應(yīng)用[3]。研究土壤可蝕性因子,可較準(zhǔn)確預(yù)報(bào)水土流失,為水土保持工作開(kāi)展提供一定的數(shù)據(jù)依據(jù)。

    基于不同的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與擬合方程建立方法,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在模型構(gòu)建與實(shí)際應(yīng)用兩方面展開(kāi)了廣泛的研究。模型構(gòu)建方面,由自然徑流小區(qū)直接測(cè)定所得K值最為精確,但由于所需數(shù)據(jù)量龐大且歷時(shí)較長(zhǎng),觀測(cè)困難繁瑣[4],因此學(xué)者們嘗試構(gòu)建數(shù)學(xué)模型以計(jì)算K值,如諾莫圖、Shirazi公式、EPIC模型、Torri.D模型等,其中EPIC模型成為目前被廣泛采用的模型之一[5]。Torri.D模型、Shirazi公式也出現(xiàn)在不同模型的比較研究中,并在一些特定地區(qū)具有較EPIC模型更高的精確性。實(shí)際應(yīng)用方面,林素蘭[6]、張科利[7]等對(duì)遼北低山丘陵區(qū)、黃土高原區(qū)等地的土壤可蝕性展開(kāi)了較大尺度調(diào)查;魏慧[4]、林芳[8]等基于在延河、安塞等地區(qū)的研究,分析了不同方程的地區(qū)適用性。

    本文作者以長(zhǎng)汀縣朱溪流域?yàn)槔?,通過(guò)對(duì)野外采集樣品的實(shí)驗(yàn)測(cè)定,使用EPIC模型、Torri.D模型、Shirazi公式3種算法計(jì)算土壤可蝕性K值,研究同樣的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在不同計(jì)算模型下所得K值的差異,并探討各個(gè)土壤參數(shù)與不同算法K值的相關(guān)性及各個(gè)參數(shù)空間相關(guān)性,以期為更合理的可蝕性計(jì)算模型選擇提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    朱溪流域位于長(zhǎng)汀縣河田鎮(zhèn)東部,整體海拔為270~600 m,地勢(shì)大體呈現(xiàn)東高西低特點(diǎn),地形為低山與丘陵,朱溪自東部高山地區(qū)發(fā)端,向西注入中央谷地,流域總面積約為45 km2[9]。當(dāng)?shù)貙儆谥衼啛釒Ъ撅L(fēng)性濕潤(rùn)氣候,年均溫約為18℃,多年平均降水量約1 700 mm,集中于夏季。由于人為活動(dòng)、土壤條件等原因,該地曾面臨嚴(yán)重的水土流失問(wèn)題,曾是紅壤侵蝕區(qū)水土流失最嚴(yán)重的地區(qū)之一[10]。近年來(lái)在積極的人工治理下,該地植被覆蓋度得到很大改善。

    1.2 樣品分析方法及K值計(jì)算

    本研究所使用的土壤可蝕性K值計(jì)算方法為EPIC模型及Torri.D模型,兩者在所需測(cè)量的參數(shù)上高度一致,均為土壤機(jī)械組成與有機(jī)質(zhì)含量,有機(jī)碳可經(jīng)參數(shù)轉(zhuǎn)換為有機(jī)質(zhì),而Shirazi公式僅需機(jī)械組成即可。對(duì)野外采集的118組樣品使用重鉻酸鉀氧化法測(cè)量有機(jī)質(zhì),用氫氧化鈉分散-吸管法測(cè)量機(jī)械組成。

    分別經(jīng)EPIC模型、Torri.D模型、Shirazi公式(幾何平均粒級(jí)法)[8]計(jì)算得K值后,使用SPSS 26進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析、Excel 2007完成相關(guān)制表、ArcGIS 10.6完成空間相關(guān)性分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 土壤參數(shù)及不同模型下K值數(shù)值特征對(duì)比

    對(duì)經(jīng)EPIC模型及Torri.D模型計(jì)算得的K值數(shù)值及土壤相關(guān)參數(shù),選用平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)、正態(tài)性檢驗(yàn)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析(表1)。結(jié)果表明,在朱溪流域,土壤機(jī)械組成中以砂粒為主,黏粒次之,粉粒最少,整體質(zhì)地偏向壤土與沙黏壤土。通常認(rèn)為變異系數(shù)以10%、100%為分界線(xiàn),分為弱變異性、中等變異性、強(qiáng)變異性[8]。各個(gè)粒級(jí)變異系數(shù)在0.1~1.0之間,屬中等強(qiáng)度變異性,粉粒變異性相對(duì)最強(qiáng)。各個(gè)樣品之間有機(jī)質(zhì)含量存在較明顯的差異,變異系數(shù)達(dá)77.2。除砂粒正態(tài)性不顯著外,粉粒、黏粒、有機(jī)質(zhì)等均具有較強(qiáng)的正態(tài)性。

    表1 各土壤性質(zhì)參數(shù)及K值描述統(tǒng)計(jì)特征

    各個(gè)算法計(jì)算所得K值特征方面,平均值為KShirazi>KEPIC>KTorri.D,以KShirazi最大,顯著高于其他2種算法,且KShirazi數(shù)據(jù)離散性也最強(qiáng),標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)均高于KEPIC與KTorri.D。 正態(tài)性分布方面,KShirazi正態(tài)顯著性相對(duì)最強(qiáng),KEPIC次之,KTorri.D相對(duì)最低,各個(gè)方程計(jì)算所得K值顯著性均>0.05,表明K值在研究區(qū)范圍內(nèi)滿(mǎn)足正態(tài)分布。

    2.2 不同方程K值與土壤參數(shù)相關(guān)關(guān)系

    對(duì)各個(gè)粒級(jí)參數(shù)及有機(jī)質(zhì)與經(jīng)EPIC模型、Torri.D模型、Shirazi公式計(jì)算得的K值進(jìn)行相關(guān)性分析(表2)。從整體相關(guān)性關(guān)系異同上看,EPIC模型與Torri.D模型均與砂粒及有機(jī)質(zhì)呈顯著負(fù)相關(guān),砂粒方面相關(guān)系數(shù)相近,而有機(jī)質(zhì)方面相關(guān)系數(shù)差距較大,EPIC模型下K值與有機(jī)質(zhì)的關(guān)系顯著弱于Torri.D模型。2種模型與各個(gè)參數(shù)相關(guān)性差異介于粉粒與黏粒之間。EPIC模型與粉粒呈極顯著正相關(guān),與黏粒相關(guān)關(guān)系不顯著;Torri.D模型與黏粒呈極顯著正相關(guān),與粉粒相關(guān)性不顯著。Shirazi公式與Torri.D模型相關(guān)性相似,均與砂粒、黏粒呈極顯著正相關(guān),且相關(guān)性較Torri.D模型更強(qiáng),相關(guān)系數(shù)分別高出0.181、0.131,而無(wú)顯著相關(guān)性的粉粒方面,相關(guān)系數(shù)則更低。

    表2 各模型K值與土壤參數(shù)相關(guān)關(guān)系

    2.3 半方差函數(shù)分析

    使用半變異函數(shù)對(duì)各個(gè)K值算法空間分布特征及空間相關(guān)性進(jìn)行研究,建模方法采用高斯分布法及半方差函數(shù)(表3)。通常認(rèn)為塊基比<0.25為強(qiáng)相關(guān),0.25~0.75為中等相關(guān),>0.75為弱相關(guān),塊基比越低則空間相關(guān)性越強(qiáng)[4]。結(jié)果表明,土壤參數(shù)方面,黏粒、粉粒均具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性,有機(jī)質(zhì)具有中等程度空間相關(guān)性,塊基比分別為0.196、0.206、0.507;砂粒為弱相關(guān)水平,塊基比為0.784。

    表3 各模型K值與土壤參數(shù)半方差函數(shù)分析

    各個(gè)K值算法空間相關(guān)性方面,塊基比為KEPIC<KTorri.D<KShirazi,表明基于EPIC方程計(jì)算的K值在空間上相關(guān)性較為強(qiáng)烈,塊基比為0.379,顯著低于Torri.D模型及Shizari公式。而基于Torri.D模型及Shizari公式計(jì)算得的K值空間相關(guān)性相對(duì)較差,塊基比為0.715、0.771,KShirazi為弱相關(guān)水平。各個(gè)參數(shù)步長(zhǎng)均遠(yuǎn)小于變程,表明克里金插值法對(duì)該地區(qū)具有良好的應(yīng)用效果[4]。

    3 結(jié)論

    基于本研究,得出以下結(jié)論。

    (1)土壤參數(shù)方面,朱溪流域土壤砂粒含量最多,粉粒次之,黏粒最少。各個(gè)模型計(jì)算得K值平均值為KShirazi>KEPIC>KTorri.D。 各參數(shù)變異程度處于中等變異區(qū)間,有機(jī)質(zhì)變異程度最強(qiáng),KEPIC變異程度最弱。

    (2) 相關(guān)關(guān)系方面,KEPIC、KTorri.D、KShirazi均與砂粒、有機(jī)質(zhì)呈顯著負(fù)相關(guān),而KEPIC與粉粒呈極顯著正相關(guān),與黏粒相關(guān)性不明顯;KTorri.D、KShirazi均與黏粒呈顯著正相關(guān),而與粉粒相關(guān)關(guān)系弱。

    (3)半方差函數(shù)分析表明,黏粒、粉粒有較強(qiáng)空間相關(guān)性,而砂??臻g相關(guān)性較弱。各個(gè)K值模型中,塊基比為KEPIC<KTorri.D<KShirazi,KEPIC空間相關(guān)性最強(qiáng)。

    限于數(shù)據(jù)的局限性,本研究未能完全比照出何種計(jì)算為最佳計(jì)算方法。本研究下一步可能的進(jìn)展方向?yàn)檫M(jìn)一步獲取朱溪流域年輸沙量數(shù)據(jù),并獲取降水量、植被覆蓋度、坡度坡長(zhǎng)因子、人為活動(dòng)因子等CSLE方程所需數(shù)據(jù),將其與各個(gè)K值計(jì)算方法進(jìn)行結(jié)合,綜合比較實(shí)測(cè)小區(qū)數(shù)據(jù)和擬合數(shù)據(jù)的誤差,進(jìn)而篩選出適宜朱溪流域這一地區(qū)的K值計(jì)算方法。

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