退耕還林和地理特征對土壤侵蝕的關(guān)聯(lián)影響
——以陜西省107個(gè)縣區(qū)為例

謝怡凡,姚順波,*,丁振民,侯孟陽,鄧元杰,劉廣全

1 西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,楊凌 712100 2 中國水利水電科學(xué)研究院,北京 100038

土壤侵蝕是導(dǎo)致土地退化和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能受損的全球性問題[1],僅2001—2012年全球由于土地利用變化導(dǎo)致的土壤侵蝕總量增加2.5%[2]。同樣,中國的土壤侵蝕問題也不容忽視,全國風(fēng)蝕和水蝕面積占國土面積的37%[3],尤其是西部黃土高原地區(qū),上世紀(jì)以來水土流失導(dǎo)致的生態(tài)問題十分嚴(yán)峻,區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展被嚴(yán)重制約[4—5]。因此,為應(yīng)對土壤侵蝕問題,各個(gè)國家和地區(qū)采取多種措施[6],其中以退耕還林工程為代表的生態(tài)修復(fù)工程是中國20世紀(jì)90年代專門應(yīng)對土壤侵蝕提出的生態(tài)修復(fù)方案。工程實(shí)施20年來取得顯著生態(tài)成效[7—8],其中區(qū)域土壤侵蝕狀況也得到一定程度改善,而土壤侵蝕作為衡量生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的重要指標(biāo),是自然因素和人為因素交互作用的結(jié)果[9],受到大量學(xué)者的關(guān)注和研究?？茖W(xué)評估在自然要素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素交互作用下退耕還林工程對土壤侵蝕的影響,對于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)有重要意義。

基于以上研究背景,學(xué)術(shù)界關(guān)于退耕還林工程對土壤侵蝕的影響研究主要圍繞利用土壤侵蝕模型定量評估退耕前后土壤侵蝕的時(shí)空變化特征[10—12],不同地形地貌下土壤侵蝕對生態(tài)修復(fù)政策和自然地理要素的響應(yīng)[13—15],基于土壤侵蝕經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)模型,如常用的通用土壤流失方程(RUSLE),改進(jìn)模型各個(gè)因子參數(shù)以實(shí)現(xiàn)參數(shù)本地化[16],以及對土壤侵蝕驅(qū)動(dòng)因素的探究[17—18]等方面進(jìn)行。李天宏[10]等利用RUSLE模型定量評估黃土高原典型地區(qū)延河流域2000—2010年土壤侵蝕狀況,結(jié)果表明流域土壤侵蝕模數(shù)在生態(tài)建設(shè)的作用下顯著降低。王歡[13]等基于地理探測器探討喀斯特地區(qū)不同地形地貌下土壤侵蝕的影響因素,結(jié)果表明土地利用對土壤侵蝕的影響最為顯著,且區(qū)域土壤侵蝕的影響機(jī)制隨著地形地貌的不同存在顯著的空間異質(zhì)性。劉文超[16]等利用高精度梯田數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對陜北地區(qū)水土保持措施因子的改進(jìn),并評估了區(qū)域退耕還林前后土壤侵蝕時(shí)空演變特征,指出耕地轉(zhuǎn)為林地和草地對于改善土壤侵蝕效果最為顯著。此外Kong[6]等借助結(jié)構(gòu)方程模型探究長江流域中上游退耕還林工程,城鎮(zhèn)化,農(nóng)業(yè)發(fā)展,人口增長以及土壤侵蝕之間的關(guān)系,并指出退耕還林工程通過將耕地轉(zhuǎn)為林地和草地直接增強(qiáng)土壤保持效應(yīng)的同時(shí),還通過促進(jìn)城鎮(zhèn)化間接減弱區(qū)域土壤侵蝕強(qiáng)度。上述工作為土壤侵蝕的定量評估提供了有價(jià)值的樣本研究,但仍存在需要完善和進(jìn)一步挖掘的地方：(1)在生態(tài)系統(tǒng)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素交互作用下,探究縣域尺度退耕還林工程對土壤侵蝕的影響研究相對較少,而將社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素納入研究框架更有利于科學(xué)評估生態(tài)修復(fù)政策,促進(jìn)生態(tài)政策的可持續(xù)性[19]；(2)地理特征因素對土壤侵蝕的影響研究多建立在土壤侵蝕的時(shí)空變化特征上,缺乏進(jìn)一步與政策因素交互作用的機(jī)理分析；(3)在探究退耕還林工程對土壤侵蝕的影響時(shí),多直接通過土地利用變化中耕地轉(zhuǎn)為林地和草地,或只使用單一的啞元變量來表征政策影響,容易造成對效果評價(jià)的偏差。

20世紀(jì)嚴(yán)重的土壤侵蝕問題,使得陜西省最早于1999年作為試點(diǎn)省份實(shí)施退耕還林工程,其工程實(shí)施范圍廣,投資大,持續(xù)時(shí)間長,同時(shí)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和自然地理特征均存在顯著的空間異質(zhì)性,為在社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和自然地理因素交互作用下研究退耕還林工程對土壤侵蝕的影響提供了理想樣本。本研究首先通過修正通用土壤流失方程(RUSLE)對陜西省2000—2015年的土壤侵蝕進(jìn)行定量評估,在獲得縣域水平上土壤侵蝕數(shù)據(jù)后,結(jié)合退耕還林投資金額數(shù)據(jù),將社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素納入計(jì)量實(shí)證,并利用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型,在社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和自然因素交互作用下,探究不同地理區(qū)位特征以及自然地理?xiàng)l件如降雨,坡度,日照時(shí)間等對退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用,豐富現(xiàn)行生態(tài)修復(fù)政策的生態(tài)效果評價(jià)體系,同時(shí)也為區(qū)域制定可持續(xù)的生態(tài)修復(fù)政策提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

陜西省地處中國西北內(nèi)陸,地理位置介于東經(jīng)105°29′—111° 15′,北緯31° 42′—39°35′,占地面積達(dá)20.58萬km2,海拔在800—3000m,年均降雨在300—1300mm,年均氣溫在7—16°。中國南北方分界線秦嶺淮河線橫穿陜西省腹地,以秦嶺為界南北分別位于長江、黃河兩大流域,境內(nèi)氣候差異顯著,地形地貌變化多樣,由陜北、關(guān)中和陜南三大地區(qū)組成：陜北位于黃土高原地區(qū),地形溝壑縱橫,是典型的黃土高原丘陵溝壑區(qū),雨量較少,煤、石油等能源豐富,植被類型以溫帶灌叢草原和溫帶落葉闊葉林為主,如長芒草,遼東櫟等；關(guān)中位于秦巴山區(qū)和黃土高原之間,地勢平坦,雨量適中,是主要的糧食產(chǎn)區(qū),和人口聚集地區(qū),植被類型以人工植被,溫暖性渭河盆地落葉果樹為主,如蘋果,獼猴桃等；陜南地區(qū)地處秦巴山區(qū),地形以山地丘陵為主,雨量充足,水和林木資源豐富,植被類型以溫帶和亞熱帶落葉闊葉林和亞熱帶灌叢為主,如栓皮櫟,銳齒櫟等。

由于陜西省獨(dú)特的氣候和地形地貌特征,加上糧食生產(chǎn),能源開發(fā)等各種高強(qiáng)度人類活動(dòng)對生態(tài)系統(tǒng)的巨大壓力,長期以來區(qū)域水土流失問題十分嚴(yán)峻,同時(shí)陜西省作為退耕還林工程的試點(diǎn)省份,自1999年開展退耕還林工程以來累計(jì)總投資超過400億元,森林覆蓋率由工程實(shí)施前的30.92%增長到43.06%,黃土高原區(qū)輸沙量從2000年的8億t減少到近4億t[20],生態(tài)效果顯著。截止2015年,陜西省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化顯著,人均國內(nèi)生產(chǎn)總值從2000年的4900元增長到2015年的47500元,糧食產(chǎn)量由2000年的1089萬t增長到2015年的1204萬t。

1.2 機(jī)制分析與計(jì)量模型構(gòu)建

1.2.1機(jī)制分析

退耕還林工程通過給予退耕農(nóng)戶糧食補(bǔ)貼以及現(xiàn)金補(bǔ)貼,實(shí)現(xiàn)坡耕地退耕成林地和草地的土地覆蓋變化[21],即通過改變土地覆蓋/利用方式來對土壤侵蝕產(chǎn)生影響,減緩和防治水土流失。而土地利用方式的改變和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展密不可分,比如人口的轉(zhuǎn)移(生態(tài)移民,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移)、城鎮(zhèn)化的加快[6]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改變等都同土地利用變化緊密聯(lián)系。因此將社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素納入到退耕還林工程對土壤侵蝕的影響機(jī)制當(dāng)中,對生態(tài)修復(fù)政策的可持續(xù)性有重要作用。

地理特征對退耕還林工程土壤侵蝕防治效應(yīng)的影響主要表現(xiàn)在兩方面,一是由于地理區(qū)位不同,退耕還林工程的生態(tài)效益也會(huì)因區(qū)域自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異而表現(xiàn)出空間異質(zhì)性,進(jìn)而工程投入資金的有效性也會(huì)隨區(qū)域改變,即不同地理區(qū)位退耕還林的植被生長效果呈現(xiàn)差異,從而影響植被覆蓋對地表土壤的保護(hù)效應(yīng),使土壤侵蝕的變化也具有空間異質(zhì)性。二是自然地理?xiàng)l件如坡度,降雨和日照時(shí)間等對土壤侵蝕的發(fā)生和作用機(jī)理影響顯著,同時(shí)具體到縣域尺度上,不同縣區(qū)坡度,降雨和日照時(shí)間等自然地理?xiàng)l件的空間差異較大。具體表現(xiàn)為坡度越大,則區(qū)域土壤受到降雨侵蝕的影響就越明顯,對于整個(gè)區(qū)域而言水土流失就更容易。區(qū)域降雨量越大,降雨對土壤表層沖擊也越強(qiáng),對區(qū)域整體而言土壤侵蝕的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)升高,同時(shí)降雨因素對植物生長也有顯著影響,即降雨對退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)有顯著的調(diào)節(jié)作用。日照時(shí)間的不同也會(huì)通過影響植被生長狀況,進(jìn)而對區(qū)域土壤侵蝕產(chǎn)生影響?？傮w而言,在退耕還林工程通過改變地表覆蓋對區(qū)域土壤侵蝕產(chǎn)生作用的同時(shí),地理特征會(huì)在其中產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)。那么這種調(diào)節(jié)效應(yīng)在縣區(qū)尺度上是否顯著,以及不同地理特征具體起到怎樣的調(diào)節(jié)作用,都需要進(jìn)一步構(gòu)建計(jì)量模型進(jìn)行驗(yàn)證。

1.2.2研究框架

通過上述機(jī)制分析,進(jìn)一步確定本研究的框架,如圖1所示。研究主要聚焦于退耕還林,地理特征和土壤侵蝕三者的關(guān)系,即退耕還林工程通過改變土地利用結(jié)構(gòu),增加地表植被覆蓋對區(qū)域土壤侵蝕產(chǎn)生影響[5],而土壤侵蝕作為土地利用變化引起的主要環(huán)境效應(yīng)之一,是自然和人為因素交互作用的結(jié)果[9],一方面受到區(qū)域地理特征如降雨、坡度等的影響,另一方面區(qū)域的土地利用變化和格局也會(huì)受到地理特征的影響,進(jìn)而對退耕還林工程的生態(tài)效果產(chǎn)生作用。因此本研究以退耕還林,地理特征和土壤侵蝕三者的關(guān)系為研究出發(fā)點(diǎn),建立納入社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的研究框架。同時(shí)本研究根據(jù)陜西省區(qū)域自然地理?xiàng)l件的差異將地理特征分為地理區(qū)位特征即陜北,陜南和關(guān)中三大地區(qū),以及降雨、坡度和日照時(shí)間等自然地理特征,來探究其在退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。

圖1 研究框架Fig.1 Reserach framwork

1.2.3模型構(gòu)建

基于以上理論機(jī)制分析,同時(shí)考慮到最小二乘法(OLS)容易因遺漏變量而帶來內(nèi)生性問題,本研究使用面板數(shù)據(jù)則在一定程度上可解決此問題。此外本研究經(jīng)過豪斯曼檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè),認(rèn)為應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型[22]。因此本研究選擇面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型進(jìn)行計(jì)量實(shí)證[23],本文實(shí)證部分基礎(chǔ)回歸模型設(shè)置如下：

Yit=λINVit+Xit′φ+αi+βt+μit

(1)

其中,i和t分別表示縣區(qū)和年份,Yit表示土壤侵蝕水平,INVit表示退耕還林投入資金,λ表示解釋變量退耕還林投入資金系數(shù),Xit′表示控制變量矩陣,φ表示控制變量的系數(shù)向量,αi和βt分別表示縣區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng),分別用來解決不隨時(shí)間改變但隨個(gè)體變化的遺漏變量問題,和不隨個(gè)體改變但隨時(shí)間變化的遺漏變量問題[22],μit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

本研究通過加入地理特征變量與投資金額的交叉項(xiàng)來探究地理區(qū)位以及自然地理?xiàng)l件對退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用,其回歸模型設(shè)置如下：

Yit=δGEOi×INVit+λINVit+Xit′φ+αi+βt+μit

(2)

其中,GEOi表示各縣區(qū)地理區(qū)位特征和自然地理?xiàng)l件的前定變量,它在樣本期內(nèi)基本不隨時(shí)間改變或變動(dòng)幅度較小,δ表示交叉項(xiàng)的系數(shù)。

1.2.4變量說明

(1)被解釋變量。本文將依據(jù)RUSLE模型求得的土壤侵蝕模數(shù)(Soil erosion,縮寫為SE),單位為t/hm2,以及地區(qū)土壤侵蝕總量(Total soil erosion,縮寫為TSE),單位為萬t,作為被解釋變量。土壤侵蝕模數(shù)(SE)是利用ArcGIS平臺的區(qū)域統(tǒng)計(jì)功能求得區(qū)域平均土壤侵蝕模數(shù),反應(yīng)區(qū)域的平均土壤侵蝕程度,土壤侵蝕模數(shù)表示單位面積和時(shí)間內(nèi)土壤侵蝕的重量；土壤侵蝕總量表示地區(qū)發(fā)生土壤侵蝕的總重量。使用土壤侵蝕模數(shù)(SE)作為被解釋變量來增強(qiáng)模型的穩(wěn)健性。

(2)解釋變量。本文使用退耕還林工程的投入資金(Investment,縮寫為INV),單位為萬元,作為核心解釋變量,由縣區(qū)歷年退耕認(rèn)定面積和糧食補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算而得。

(3)控制變量。根據(jù)以往研究[6]中社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對土壤侵蝕的影響的變量選取,以及土壤侵蝕,退耕還林工程與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間互相作用的相關(guān)理論基礎(chǔ),確保計(jì)量結(jié)果具有可靠性和獨(dú)立性,本研究選擇以下變量作為控制變量。城鎮(zhèn)化率(Urbanization rate,縮寫為URBR)為建設(shè)用地面積占比；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Industrial structure,縮寫為IS)用縣區(qū)第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比表示；人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(Per GDP,縮寫為PGDP),單位為萬元；人口密度(Population density,縮寫為PD),單位為人/km2；農(nóng)村人均年收入(Per rural income,縮寫為PRI),單位為萬元；糧食產(chǎn)量(CROP),單位為t。此外植被歸一化指數(shù)(NDVI)在較大時(shí)空尺度上反映植物生長狀態(tài)和覆蓋范圍,可表征區(qū)域自然資源稟賦特征,將其納入控制變量,提高計(jì)量模型參數(shù)估計(jì)的無偏性。

(4)地理特征變量。本文使用的自然條件變量有坡度(SLOP),單位為度,年降雨(Annual precipitation,縮寫為PRE),單位為mm,和日照時(shí)間(Sunshine duration,縮寫為SUN),單位為h。此外將陜北(SHANBEI),關(guān)中(GUANZHONG),陜南(SHANNAN)作為虛擬變量,表征地理區(qū)位的調(diào)節(jié)變量。

1.3 修正通用土壤侵蝕模型RUSLE

本研究選用修正通用土壤流失方程 RUSLE 模型進(jìn)行土壤侵蝕的定量評估[11],表達(dá)式如下：

A=R×K×L×S×C×P

(3)

式中,A為土壤侵蝕模數(shù),單位是t hm-2a-1；R為降雨侵蝕力因子,單位為MJ mm hm-2h-1a-1；K為土壤可蝕性因子,單位為t hm2h hm-2MJ-1mm-1；L為坡長因子；S為坡度因子；C為植被覆蓋與管理因子；P為水土保持措施因子。

1.3.1降雨侵蝕力因子R

降雨侵蝕力因子反映降雨引起土壤分離和搬運(yùn)的動(dòng)力大小,根據(jù)對類似研究中不同算法的比較和數(shù)據(jù)獲取情況,本研究選擇章文波等[24]提出的年平均雨量簡易算法模型來估算侵蝕力, 計(jì)算公式如下：

R=α1Pβ1

(4)

式中,P為年平均降雨量,單位為mm,R為多年平均降雨侵蝕力,單位為MJ mm hm-2h-1a-1,α1、β1為模型參數(shù)。

1.3.2土壤可蝕性因子K

土壤可蝕性是表征土壤性質(zhì)對降雨侵蝕敏感程度的指標(biāo),反映土壤內(nèi)在的理化性質(zhì),如砂礫百分比,有機(jī)碳百分比的大小對降雨侵蝕的影響程度。RUSLE模型中將土壤可蝕性定義為標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)內(nèi)單位降雨侵蝕力引起的土壤流失率[25]。本研究使用的數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的陜西省土壤可蝕性因子K值圖,空間分辨率為30m。

1.3.3坡度坡長因子LS

眾多坡面或流域尺度的土壤侵蝕研究表明,地形因素是誘發(fā)土壤侵蝕的直接因子,坡度坡長因子LS反映了地形的坡度坡長對土壤侵蝕的影響,其數(shù)值在0—1之間。本研究LS的計(jì)算基于陜西省DEM數(shù)據(jù),利用符素華等[26]提出的修正后的土壤侵蝕模型地形因子計(jì)算工具生成研究區(qū)的坡度坡長因子圖層,以及坡度圖層。

1.3.4植被覆蓋與管理因子C

在RUSLE模型中C因子反映植被覆蓋和管理措施對土壤侵蝕的影響,被認(rèn)為是影響土壤侵蝕最敏感的因子,介于 0—1。本文根據(jù)相關(guān)研究[5,13],采用蔡崇法等[25]提出的基于植被覆蓋度c的計(jì)算公式,對林地、草地和未利用地C因子進(jìn)行計(jì)算,旱地和水田的C因子分別賦值[27]為0.44和0.1,水域和建設(shè)用地賦值為0。

(5)

1.3.5水土保持措施因子P

水土保持措施因子一般根據(jù)地類進(jìn)行賦值,P值范圍在0到1之間,0表示不發(fā)生土壤侵蝕的地區(qū),1表示未采取任何水保措施的地區(qū)。根據(jù)相關(guān)研究[10]將建設(shè)用地和水域賦值為0,未利用地、林地和草地一般未采取水土保持措施賦值為1,耕地根據(jù)坡度的不同賦予不同的P值,見下表。

1.4 數(shù)據(jù)來源

土壤侵蝕數(shù)據(jù)根據(jù)修正通用土壤侵蝕方程(RUSLE)計(jì)算而得；退耕還林投資數(shù)據(jù)來源于中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院；四期土地利用覆被數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),其空間分辨率為30m[28]；歸一化植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)、高程(DEM)數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(https://www.gscloud.cn/search)；陜西省矢量數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心(http://www.webmap.cn)；日照時(shí)間、降雨等氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象局網(wǎng)站(http://data.cma.cn/)；土壤數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.geodata.cn)；其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如人均GDP,人口,糧食產(chǎn)量等均來源于《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》[29]。本研究使用的空間數(shù)據(jù)分辨率統(tǒng)一為30m,空間坐標(biāo)系均為Krasovsky_1940_Albers。

表1 不同坡度范圍下耕地的P值[27]

2 結(jié)果分析

2.1 2000—2015年陜西省土壤侵蝕時(shí)空特征

2.1.1壤侵蝕的時(shí)間變化

根據(jù)RUSLE模型計(jì)算結(jié)果得到陜西省及各地區(qū)2000—2015年土壤侵蝕狀況(表2),2000年到2015年陜西省土壤侵蝕總量總體呈下降趨勢,同時(shí)陜北、關(guān)中和陜南地區(qū)土壤侵蝕變化差異顯著。

表2 2000—2015年陜西土壤侵蝕量統(tǒng)計(jì)表/(萬t)

將研究區(qū)土壤侵蝕數(shù)據(jù)同其他相似地區(qū)做對比驗(yàn)證,劉文超[16]等利用高精度梯田數(shù)據(jù)評估陜北地區(qū)土壤侵蝕時(shí)空特征的結(jié)果表明,陜北地區(qū)2000年,2010年土壤侵蝕總量分別為27488.07萬t和15977.69萬t,本研究中提取陜北地區(qū)2000年和2010年土壤侵蝕總量分別為18522.04萬t和12486.99萬t,數(shù)據(jù)的綜合解釋力達(dá)到70%以上,因此本研究數(shù)據(jù)結(jié)果的精度與誤差也滿足科研要求,可進(jìn)行下一步分析。

從全省來看,2000年土壤侵蝕總量為34166.42萬t,其中陜北地區(qū)占比最大達(dá)到54.21%,超過關(guān)中和陜南占比之和,陜南地區(qū)次之,關(guān)中地區(qū)最?。坏?005年減少至31344.12萬t,下降明顯；到2010年再次減少近10%,土壤侵蝕得到相對有效控制,但到2015年土壤侵蝕總量相較2010有所回升。從分區(qū)來看,陜北地區(qū)土壤侵蝕總量在2000—2015年期間由18522.04萬t下降至13375.50萬t,下降近30個(gè)百分點(diǎn),而陜南和關(guān)中地區(qū)變化總量則相對較小,分別由2000年的6236.78萬t和9407.60萬t,下降至2015年的5665.43萬t和9219.75萬t。

2.1.2土壤侵蝕的空間變化

2000年到2015年,陜西省土壤侵蝕模數(shù)空間分布及其變化特征的空間異質(zhì)性較為顯著。根據(jù)我國土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)[30],將土壤侵蝕強(qiáng)度劃分為6個(gè)級別,如圖2所示,2000年陜西省微度侵蝕主要集中分布在關(guān)中地區(qū)的關(guān)中平原,陜南地區(qū)的秦嶺以及漢中平原地區(qū),陜北地區(qū)南部黃陵、黃龍縣以及北部地區(qū)土壤侵蝕強(qiáng)度較低。中度侵蝕、強(qiáng)度侵蝕和劇烈侵蝕主要集中在陜北地區(qū)的黃土丘陵溝壑區(qū),如延安市的安塞縣、志丹縣、子長縣、吳起縣以及榆林市的子洲縣、綏德縣、米脂縣等。關(guān)中地區(qū)北部山區(qū),以及陜南地區(qū)中部和南部土壤侵蝕也以中、強(qiáng)度侵蝕為主。

如圖2所示,到2015年區(qū)域土壤侵蝕強(qiáng)度空間變化明顯,2000年上述中、強(qiáng)度侵蝕分布的地區(qū),土壤侵蝕強(qiáng)度顯著降低,尤其是陜北地區(qū)最為明顯。結(jié)合圖3可知,特別是退耕還林工程實(shí)施最具代表性的延安市,其中安塞縣、志丹縣、吳起縣、子長縣等土壤侵蝕模數(shù)降低基本在5t/hm2以上,部分地區(qū)土壤侵蝕模數(shù)降低甚至超過10t/hm2,水土流失得到有效控制,這也與類似研究的結(jié)論[10,16]吻合,進(jìn)一步證明本研究模型模擬的可靠性。同時(shí)關(guān)中地區(qū)北部長武縣、旬邑縣、印臺區(qū)、隴縣等土壤侵蝕模數(shù)也顯著降低,陜南地區(qū)土壤侵蝕降低主要零散分布在寧強(qiáng)縣、勉縣、石泉縣等部分地區(qū)。

圖2 2000—2015年陜西省土壤侵蝕模數(shù)空間分布Fig.2 Spatial distribution of soil erosion modulus of Shaanxi Province during 2000—2015

圖3 2000—2015年陜西省土壤侵蝕模數(shù)變化 Fig.3 Changes of soil erosion modulus in Shaanxi Province during 2000—2015

2.2 計(jì)量實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

2.2.1基礎(chǔ)回歸結(jié)果分析

如表3所示,第一列(1)和(2)的基礎(chǔ)回歸分別表示不考慮控制變量和考慮控制變量的模型,退耕還林工程對土壤侵蝕均有顯著的負(fù)向影響,即退耕還林的投資金額增加,則土壤侵蝕總量就減少,即工程的實(shí)施能顯著減少土壤侵蝕總量?？刂破渌麠l件不變,由表3中投資金額(INV)對應(yīng)的回歸系數(shù)可知,退耕還林投資金額每增加1萬元?jiǎng)t土壤侵蝕總量下降26.30t。2000年到2015年陜西省退耕還林累計(jì)投資金額從7.77億元增加到303.28億元,若控制其他條件不變,則陜西省退耕還林工程使得土壤侵蝕總量下降7771.91萬t。對于被譽(yù)為“退耕還林第一縣”的延安市吳起縣,2000—2015年累計(jì)投資金額增加16.73億元,相當(dāng)于2000—2015年退耕還林工程使土壤侵蝕總量下降440.00萬t,相比2000年的1416.40萬t,減少近30%。

同時(shí)考慮到生態(tài)修復(fù)工程所帶來的生態(tài)效益具有3—5a的滯后期[31—32],將解釋變量投資金額滯后3期(INV-3)帶入計(jì)量模型得到第(3)列模型的回歸結(jié)果,由表可知退耕還林工程依然對土壤侵蝕總量有顯著的負(fù)向影響。第(4)、(5)和(6)列反映的是使用土壤侵蝕模數(shù)(SE)作為被解釋變量來增強(qiáng)模型穩(wěn)健性的回歸結(jié)果,退耕還林工程對土壤侵蝕總量的負(fù)向影響依然顯著?？刂破渌麠l件不變時(shí),由表3中投資金額(INV)對應(yīng)的回歸系數(shù)可知,在研究期內(nèi)投資金額每增加1億元,平均土壤侵蝕模數(shù)下降0.7t/hm2?？紤]滯后期因素,在回歸模型中加入投資金額三期滯后項(xiàng)(INV-3),回歸結(jié)果依舊顯著。

表3 退耕還林對土壤侵蝕影響的基礎(chǔ)回歸結(jié)果

根據(jù)表4的回歸結(jié)果可知,人均GDP和農(nóng)村人均收入(PRI)的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%置信水平上顯著,表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上升,農(nóng)村人均收入的提高對防治土壤侵蝕有顯著正向作用,城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)為負(fù)且在5%置信水平上顯著,表明隨著城鎮(zhèn)化的推進(jìn),區(qū)域土壤侵蝕水平也會(huì)降低,同時(shí)相關(guān)研究[33]表明退耕還林促進(jìn)城鎮(zhèn)化的加快,進(jìn)而間接影響土壤侵蝕。而工業(yè)化的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%置信水平上顯著,表明工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展可能會(huì)加強(qiáng)區(qū)域土壤侵蝕水平,因此在工業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程中要避免對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生負(fù)的外部性。此外,糧食產(chǎn)量的回歸系數(shù)不顯著,但其數(shù)值為負(fù)仍然值得關(guān)注,即雖然退耕還林工程通過將坡耕地轉(zhuǎn)為林地和草地使得土壤侵蝕降低,但由于耕地面積的減少將導(dǎo)致糧食產(chǎn)量的下降,而系數(shù)為負(fù)表明糧食產(chǎn)量同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間可能存在協(xié)同關(guān)系,這可能與技術(shù)進(jìn)步帶來的糧食增產(chǎn)效應(yīng)有關(guān)[34]。

表4 加入控制變量的退耕還林對土壤侵蝕影響的基礎(chǔ)回歸結(jié)果

2.2.2地理區(qū)位特征的影響

陜西省南北狹長,區(qū)域自然條件以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異,將其分為資源稟賦差異顯著的三大地區(qū),陜北,關(guān)中,陜南地區(qū)[35],而地理區(qū)位的不同則會(huì)使退耕還林對土壤侵蝕防治效應(yīng)呈現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性。表5回歸結(jié)果反映了不同地理區(qū)位對退耕還林工程土壤侵蝕防治效應(yīng)影響的差異,同時(shí)考慮到三大地區(qū)由南向北依此分布,加入緯度(LONG)變量來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)果的穩(wěn)健性。

由表5回歸結(jié)果可知,相對于關(guān)中和陜南地區(qū),陜北地區(qū)退耕還林工程對土壤侵蝕有顯著的負(fù)向影響,雖然陜南地區(qū)系數(shù)也為負(fù),但其系數(shù)的回歸結(jié)果不顯著?；貧w結(jié)果表明退耕還林工程的防治土壤侵蝕效應(yīng)存在顯著的空間異質(zhì)性,陜北地區(qū)作為黃土高原典型的生態(tài)脆弱區(qū),研究初期植被覆蓋度較低,加之地形溝壑縱橫,坡度起伏大,土壤侵蝕風(fēng)險(xiǎn)較高,而隨著退耕還林工程逐步實(shí)施,其植被覆蓋水平顯著提升,同時(shí)陜北地區(qū)降雨量相較于其他地區(qū)較小,因此土壤侵蝕強(qiáng)度降低的潛力就大,工程投資對促進(jìn)其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)恢復(fù)的效果更為顯著[36—37],所以工程減少水土流失,防治土壤侵蝕的作用相較其他地區(qū)更為突出。而關(guān)中,陜南地區(qū)退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)則相對較小,在統(tǒng)計(jì)結(jié)果上不顯著,關(guān)中地區(qū)主要以平原耕地為主,工程實(shí)施力度相對較小,則工程對土壤侵蝕的改善作用不顯著；陜南地區(qū)位于秦巴山區(qū)腹地,平均降雨量較大,坡度大,同時(shí)本身植被覆蓋狀況良好,工程提升其植被覆蓋水平的潛力較小,降雨,坡度等自然因素對土壤侵蝕起主導(dǎo)作用,故表現(xiàn)為退耕還林投資對土壤侵蝕的影響不顯著,存在潛在的提升空間。利用緯度(LONG)變量替代地區(qū)虛擬變量進(jìn)行回歸,結(jié)果如第(2)列所示,表明緯度越高的地區(qū)其退耕還林工程的土壤侵蝕防治效應(yīng)更顯著,與以上結(jié)果基本一致。同時(shí)更換被解釋變量為土壤侵蝕模數(shù)(SE)增強(qiáng)模型穩(wěn)健性,回歸結(jié)果如第(3),(4)所示,陜北地區(qū)系數(shù)仍然為負(fù)且顯著,結(jié)論與上述一致。

表5 地理區(qū)位特征對退耕還林土壤侵蝕防治效應(yīng)的影響

2.2.3自然地理?xiàng)l件的影響

自然地理?xiàng)l件主要通過影響土壤侵蝕的物理發(fā)生過程和地表植被覆蓋,進(jìn)而對退耕還林工程的土壤侵蝕防治效應(yīng)產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用,表6分別列出了坡度(SLOP),年均降雨(PRE)和日照時(shí)間(SUN)對退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果。

(1)坡度對退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)存在顯著的負(fù)向影響。表6第(1)列結(jié)果顯示,投資金額和坡度的交叉項(xiàng)回歸系數(shù)為正,且在1%置信水平上顯著。表明隨著坡度的上升,土壤侵蝕總量也會(huì)變大,即退耕還林工程減弱土壤侵蝕的效果將降低,這反映出地形坡度因素對加劇土壤侵蝕物理過程的顯著作用,同時(shí)在坡度較大地區(qū)實(shí)施退耕還林工程減緩?fù)寥狼治g的效應(yīng)也難以突顯,具體表現(xiàn)在由于陜南地區(qū)平均坡度相對較大,則根據(jù)2.2.2小節(jié)可知,退耕還林工程投資對陜南地區(qū)土壤侵蝕的影響不顯著。在區(qū)域生態(tài)修復(fù)工程實(shí)施過程中應(yīng)充分考慮地形坡度因素,對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在地形地勢上的空間異質(zhì)性提出針對性方案,從而提升工程生態(tài)效益。同時(shí)更換被解釋變量為土壤侵蝕模數(shù)(SE)增強(qiáng)模型穩(wěn)健性,其回歸結(jié)果如第(4)列所示,結(jié)論同上述一致。

(2)降雨同樣對退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)存在顯著的負(fù)向影響。表6第(2)列結(jié)果顯示,投資金額和降雨的交叉項(xiàng)回歸系數(shù)為正,且在1%置信水平上顯著。表明降雨越大,降雨侵蝕力也會(huì)越強(qiáng),則區(qū)域土壤侵蝕總量隨之變大,即退耕還林工程減弱土壤侵蝕的效果也將降低,這反映出降雨即降雨侵蝕力對加強(qiáng)土壤侵蝕的顯著作用,使得退耕還林工程對土壤侵蝕的防治效果被部分降雨帶來的土壤侵蝕抵消,工程減弱土壤侵蝕的效應(yīng)下降。顯然降雨因素在土壤侵蝕發(fā)生過程中存在復(fù)雜的調(diào)節(jié)機(jī)理[5],表現(xiàn)在通過促進(jìn)植被生長[9]從而對土壤侵蝕有間接減弱作用以及對土壤侵蝕物理過程的直接增強(qiáng)作用,因此充分厘清氣候條件對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的復(fù)合影響機(jī)理是保證區(qū)域生態(tài)修復(fù)政策可持續(xù)性的關(guān)鍵。同時(shí)更換被解釋變量為土壤侵蝕模數(shù)(SE)增強(qiáng)模型穩(wěn)健性,其回歸結(jié)果如第(5)列所示,結(jié)論同上述一致。

(3)與坡度和降雨的調(diào)節(jié)作用不同,日照時(shí)間(SUN)對退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)存在顯著的正向影響。表6第(3)列結(jié)果顯示,投資金額和日照時(shí)間的交叉項(xiàng)回歸系數(shù)為正,且在1%置信水平上顯著。表明隨著日照時(shí)間的增加,其對退耕還林工程減弱土壤侵蝕的效果將增強(qiáng)。這反映出日照時(shí)間在退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)的正向調(diào)節(jié)作用,其生態(tài)學(xué)意義表現(xiàn)為日照時(shí)間更長的區(qū)域,植物光合作用越強(qiáng),樹葉生長越茂密,進(jìn)而增強(qiáng)植被減弱土壤侵蝕的效應(yīng),使得土壤侵蝕總量下降,退耕還林工程的生態(tài)效益更為顯著。不同氣候條件對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和功能存在異質(zhì)性,在實(shí)施生態(tài)修復(fù)過程中應(yīng)針對區(qū)域?qū)ι鷳B(tài)系統(tǒng)起主導(dǎo)作用的自然地理?xiàng)l件進(jìn)行科學(xué)分析和應(yīng)對。同時(shí)更換被解釋變量為土壤侵蝕模數(shù)(SE)增強(qiáng)模型穩(wěn)健性,其回歸結(jié)果如第(6)列所示,結(jié)論同上述一致。

表6 自然地理?xiàng)l件對退耕還林土壤侵蝕防治效應(yīng)的影響

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本文在利用RUSLE模型評估陜西省2000—2015年土壤侵蝕水平的基礎(chǔ)上,構(gòu)建面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型,在自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素交互作用下,探究陜西省地理特征對退耕還林工程防治土壤侵蝕的影響,主要結(jié)論如下：

(1)2000年到2015年陜西省土壤侵蝕模數(shù)和侵蝕總量均顯著降低,侵蝕總量從2000年到2015年下降近30%,區(qū)域土壤侵蝕和水土流失問題得到有效緩解。其中,陜北地區(qū)土壤侵蝕面積占比最大,強(qiáng)度最高,同時(shí)較關(guān)中和陜南地區(qū),其土壤侵蝕強(qiáng)度下降也最為明顯,這得益于退耕還林工程持續(xù)性和全面性的資金投入。

(2)退耕還林工程對防治土壤侵蝕存在顯著的正向影響,投入資金越高則減弱土壤侵蝕效應(yīng)越強(qiáng),投資金額每增加1萬元,土壤侵蝕總量降低26.30t,且資金投入的生態(tài)效應(yīng)存在顯著的3期滯后。同時(shí)這種影響呈現(xiàn)顯著空間異質(zhì)性,即地理區(qū)位的調(diào)節(jié)作用顯著,表現(xiàn)為陜北地區(qū)退耕還林工程對土壤侵蝕的影響最為顯著,陜南和關(guān)中地區(qū)的回歸系數(shù)則不顯著。而自然地理特征中,降雨和坡度對退耕還林工程防治土壤侵蝕效應(yīng)存在顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用,即隨著降雨或坡度的增加,工程防治土壤侵蝕的效應(yīng)將降低,而日照時(shí)間則存在顯著的正向調(diào)節(jié)作用,即在日照時(shí)間更長的區(qū)域,退耕還林工程防治土壤侵蝕的效應(yīng)更強(qiáng)。

3.2 討論

退耕還林工程防治土壤侵蝕以及提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的顯著作用已被學(xué)術(shù)界廣泛研究和證實(shí)[38—39],同時(shí)大量社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)者也關(guān)注退耕還林工程對糧食生產(chǎn)[34],農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)[40],勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移[41]的影響。土壤侵蝕作為自然和人為因素交互的結(jié)果,應(yīng)該將社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素納入分析退耕還林工程對土壤侵蝕影響機(jī)制的框架之中,否則會(huì)造成政策評估的偏差。同時(shí)地理特征的異質(zhì)性對于土壤侵蝕的影響極為顯著,特別是在較小尺度土壤侵蝕研究中,坡度,降雨等自然地理?xiàng)l件在土壤侵蝕過程中更是起到主導(dǎo)作用。本研究在計(jì)量模型中通過構(gòu)建地理特征與退耕還林工程投資金額的交互項(xiàng),將政策因素同自然因素結(jié)合起來納入生態(tài)修復(fù)工程的效果評價(jià)體系中,有利于政策評估的系統(tǒng)性和政策實(shí)施的可持續(xù)性。同時(shí)使用資金投入來表征政策實(shí)施的強(qiáng)度,相較直接使用土地利用類型間轉(zhuǎn)換數(shù)量有更強(qiáng)的代表性,也有助于衡量資金投入的有效性。計(jì)量回歸結(jié)果還可得出區(qū)域投入資金與生態(tài)效益之間存在的定量關(guān)系,而不同地理區(qū)位存在著顯著差異,則該定量關(guān)系和差異就可作為制定政策資金投入和補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)的依據(jù),同時(shí)可借助大數(shù)據(jù)平臺,將退耕還林地塊“上圖入庫”為后期管理和維護(hù)提供科學(xué)支撐,以便針對其社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征以及自然地理?xiàng)l件精準(zhǔn)施策。同時(shí),在制定和實(shí)施生態(tài)修復(fù)政策時(shí)應(yīng)注重同區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)耦合,就陜北,陜南和關(guān)中地區(qū)而言,分別承載著不同的區(qū)域功能。陜南是重要的生態(tài)功能區(qū),應(yīng)繼續(xù)作為生態(tài)保護(hù)的重點(diǎn),出臺落實(shí)相應(yīng)的保護(hù)法規(guī),保障退耕成果；關(guān)中是人口集聚區(qū)和農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū),應(yīng)注重人地關(guān)系的協(xié)調(diào)發(fā)展,可發(fā)展林下經(jīng)濟(jì),調(diào)整生態(tài)林和經(jīng)濟(jì)林的比例；陜北是典型的生態(tài)脆弱區(qū),則應(yīng)通過延長補(bǔ)助期限,增加補(bǔ)助金額等措施推進(jìn)生態(tài)修復(fù)工程,鞏固生態(tài)成果。同時(shí),在此基礎(chǔ)上還應(yīng)進(jìn)一步厘清自然地理?xiàng)l件對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的復(fù)合影響機(jī)理,有針對性的提高和改善區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和功能。

以退耕還林工程為代表的生態(tài)修復(fù)工程在提升區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和功能的同時(shí),對區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也會(huì)帶來影響,而這些社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的改變也必然會(huì)反作用于生態(tài)系統(tǒng)。比如城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快,對水資源,空氣質(zhì)量帶來負(fù)的外部性壓力,同時(shí)在自然因素與社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的交互作用下,如何制定更為全面和系統(tǒng)的生態(tài)政策來應(yīng)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在的權(quán)衡和協(xié)同關(guān)系將是決策者和學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。此外本研究在以下兩方面還需進(jìn)一步完善和改進(jìn)：(1)如何在社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和自然因素的交互作用和多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)存在權(quán)衡和協(xié)同關(guān)系時(shí),科學(xué)評估生態(tài)修復(fù)工程投入資金的效率以實(shí)現(xiàn)政策實(shí)施的可持續(xù)性。(2)由于數(shù)據(jù)獲取原因,利用RUSLE模型評估土壤侵蝕水平時(shí)多借鑒前人研究參數(shù),對精準(zhǔn)評估區(qū)域土壤侵蝕水平可能存在一定誤差,尋找更為適合樣本的參數(shù)本地化方法是下一步努力的方向。