喀斯特地區(qū)不同水土保持措施坡面土壤侵蝕及因子

楊 青

(安順學院資源與環(huán)境工程學院，貴州 安順 561000)

喀斯特地區(qū)地勢陡峭,地形破碎,水土流失嚴重[1,2]。水土流失將導致土壤養(yǎng)分流失和土地退化,是當前最嚴重的環(huán)境問題之一[3],對于區(qū)域甚至全球生態(tài)安全及人類社會發(fā)展造成嚴重的威脅[4]。降雨量、降雨強度、植被和許多其他因素會導致斜坡上產(chǎn)生徑流和泥沙。研究表明,植被可以增加土壤入滲,減少徑流和流速,提高水土流失和抗侵蝕能力[5]。并且植被覆蓋度與徑流和土壤流失之間存在很強的相關性[6,7]。產(chǎn)流量和產(chǎn)沙量是表征土壤侵蝕強度的2個重要指標,受降雨量、植被、前期土壤含水量、基巖裸露率等多種因素綜合影響[8-11]。中國土壤流失方程CSLE,在CSLE模型中,用B因子(生物措施)、E因子(工程措施)和T因子(耕作措施)模擬不同水土保持措施下坡耕地的年平均土壤流失量,更加符合我國水土流失的現(xiàn)狀[12-14],被廣泛應用于我國許多地區(qū)的土壤侵蝕評價[15-20]?？λ固丨h(huán)境特殊而復雜,使用非巖溶地區(qū)的侵蝕分類標準來計算水土流失,將對巖溶地區(qū)的水土保持和生產(chǎn)生活產(chǎn)生極其不利的影響[1]。貴州省是西南地區(qū)喀斯特地貌最典型的省份之一,利用長時間序列的坡面徑流小區(qū)數(shù)據(jù),研究不同水土保持措施坡面的徑流泥沙運移規(guī)律,估算水土保持因子值,可填補該地區(qū)的空白。

本研究利用貴州省遵義市滸洋水小流域2016—2018年徑流小區(qū)觀測數(shù)據(jù),重點研究不同水土保持措施下坡面徑流泥沙動態(tài)規(guī)律,以及水土保持因子值的模擬研究。為更全面地揭示喀斯特山區(qū)土壤侵蝕特征,為喀斯特地區(qū)黃壤坡面水土保持因子值研究提供相關理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

貴州省遵義市滸洋水小流域坡面徑流場位于遵義市西部樂山鎮(zhèn)與鴨溪鎮(zhèn)交界處,地理位置為N27°36′20″,E106°39′59″。監(jiān)測點所在流域屬烏江水系偏巖河支流的上游,流域面積20.87km2。多年平均氣溫為14.6℃,降雨多集中5—9月,占全年降雨量67%,平均年相對濕度82%；土壤以黃壤土為主,平均土層厚度在50～70cm。

研究區(qū)監(jiān)測點始建于2004年,坡面徑流小區(qū)共7個,于2015年6月遷建,2016年啟動觀測,坡面徑流小區(qū)的坡度、坡向、土壤、地貌基本一致,徑流小區(qū)水平投影寬度均為5m,小區(qū)水平投影長度均為20m,坡度為15°；小區(qū)設置不同土地利用分類,1＃小區(qū)為耕地(順坡耕作播種玉米),2＃小區(qū)為耕地(等高耕作播種玉米),3＃小區(qū)為經(jīng)果林(寶石李),4＃小區(qū)為經(jīng)果林(矮晚柚),5＃小區(qū)為經(jīng)濟林(茶樹),6＃小區(qū)為人工喬木林(香樟),7＃小區(qū)為耕地(裸荒對照小區(qū))。

1.2 研究方法

本研究采用7個徑流小區(qū)2016—2019年降雨、徑流、泥沙等實測數(shù)據(jù),對實驗數(shù)據(jù)進行數(shù)理統(tǒng)計分析,結合SPSS軟件進行統(tǒng)計描述,檢驗離群值和極端值,并剔除異常值。

1.2.1 入滲率的計算方法

對各小區(qū)的入滲率進行計算,入滲率公式:

式中,R入滲是入滲率,mm·min-1；RAIN是降雨量,mm；RUN是徑流深,mm；T是降雨歷時,min。

1.2.2 BET值的意義及獲取

中國土壤流失方程(CSLE)是目前我國應用最為廣泛的土壤侵蝕估算模型,與美國通用流失方程(USLE)相比,采用B、E、T因子來表示水土保持作用,更易歸類和便于使用。CSLE方程由降雨侵蝕力因子、土壤可蝕性因子、坡長坡度等因子組成[12],具體表達式:

A＝RKLSBET

式中,A是年平均土壤侵蝕量,t·hm-2·a-1；R是降雨侵蝕性因子,MJ·mm/(hm2·h·a)；K是土壤可蝕性因子,t·hm2·h/(MJ·mm·hm2)；LS是地形因子(無量綱),L為坡長,S為坡度；B是生物措施因子(無量綱)；E是工程措施因子(無量綱)；T是耕作措施因子(無量綱)。

1.2.3 水土保持因子計算方法

一般根據(jù)當?shù)刂脖活愋汀⒏髁晳T和主要水土保持措施分別布設觀測小區(qū),同時布設相應的對照小區(qū):休閑裸露農(nóng)地,與當?shù)馗魍降奶镩g處理來保持清耕,植被蓋度不超過5%。B、E、T因子的計算公式:

B/E/T＝A/A0

式中,B、E、T因子指相同條件下,一種實施生物措施/工程措施/耕作措施的坡地的土壤流失量與連續(xù)休閑農(nóng)耕地土壤侵蝕量的比值；A代表某措施坡面的土壤流失量,t·hm-2·a-1；A0為對照小區(qū)的土壤流失量,t·hm-2·a-1。

2 結果與分析

2.1 降雨對產(chǎn)流產(chǎn)沙的影響

為分析降雨對坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙量的影響,軟件分析了降雨與徑流深和土壤流失的相關性,模擬了2016—2019年3—8月降雨與徑流深度的線性關系。結果表明,不同土地利用類型下降雨、坡面徑流和產(chǎn)沙特征存在差異。

表1 降雨與產(chǎn)流產(chǎn)沙的相關性分析結果

通過SPSS,分別對徑流小區(qū)的降雨量、徑流深度、降雨侵蝕力和土壤流失進行了Person相關分析。一般來說,降雨侵蝕力與土壤流失呈正相關,但由于植被具有一定的抑制作用,兩者之間的關系復雜且呈非線性關系。結果顯示,所有小區(qū)徑流深與土壤流失量均存在顯著的相關性[21]。其中,順坡耕種的玉米地(1＃徑流小區(qū))相關性R值最高,甚至高于對照組撂荒地(7＃徑流小區(qū))；等高耕種的玉米地(2＃徑流小區(qū))相關性R值則低于同樣種植玉米的1＃小區(qū)；6＃小區(qū)是人工喬木林,屬于水保林種植香樟,其相關性R值最小。

各小區(qū)的降雨量與徑流深和土壤流失量均呈正相關,說明徑流量、土壤流失量隨著降雨量的增加而逐漸增加。但是,除3＃、7＃小區(qū)外,其余小區(qū)二者之間的相關性并不顯著；且4＃小區(qū)(經(jīng)果林種植柚子)其雨量與徑流深、土壤流失量均呈現(xiàn)正相關關系,但是相關性均不顯著。

其中,1＃、2＃、3＃、5＃、6＃、7＃徑流小區(qū)徑流深與降雨量呈顯著正相關,由圖1可以得出,當降雨量＞13mm時,每個徑流樣地都產(chǎn)生地表徑流,因此,各徑流小區(qū)之間的侵蝕臨界降雨量沒有明顯差異。

圖1 徑流深與降雨量

徑流深與降雨量的斜率大小順序為0.1123(6＃)＞0.1057(3＃)＞0.0969(7＃)＞0.0766(1＃)＞0.0715(5＃)＞0.0625(2＃)；6＃徑流小區(qū)(水保林)的土壤對于雨滴擊濺和徑流沖刷的侵蝕敏感度最高,其次是3＃徑流小區(qū)(經(jīng)果林),7＃徑流小區(qū)(撂荒)；2＃徑流小區(qū)(等高耕種玉米)侵蝕敏感性最低。分析得出,不同土地利用群落的土壤理化性質(zhì)也不同,一般情況下,撂荒地的植被覆蓋率很小,一旦發(fā)生侵蝕性降雨,容易產(chǎn)生地表徑流,造成嚴重的水土流失。但在此次研究中6＃水保林(種植香樟)和3＃經(jīng)果林(種植李子)的侵蝕敏感度反而高于撂荒地,經(jīng)實地調(diào)查及徑流小區(qū)的特點分析得出,植被雖能對降雨造成的產(chǎn)流產(chǎn)沙有一定的調(diào)控能力,但6＃小區(qū)種植的香樟為常綠樹種,枯枝落葉較少,且栽種密度大,一定程度上抑制了林下雜草的生長,同時可能受到樹齡及覆蓋度的影響[21],所以其涵養(yǎng)水源效果不佳,導致減流效果不明顯,其侵蝕敏感度最高。而3＃經(jīng)果林(種植李子)由于要定時對其進行施肥、除草等田間管理措施,導致其侵蝕敏感性較高。

2.2 次降雨入滲對產(chǎn)流產(chǎn)沙的影響

通過計算各小區(qū)的入滲率,結果表明,土壤入滲率隨著降雨強度的增加呈線性增加,且兩者之間的關系符合線性函數(shù)關系(P＜0.01):

R入滲＝a Rp-b

式中,a、b為常數(shù)；Rp為降雨強度,mm·h-1；此次研究結果的決定系數(shù)(R2)在0.95以上。

此外,入滲率與降雨歷時呈負相關。雨前土壤含水量對徑流的影響主要體現(xiàn)在降雨前期。各徑流區(qū)在降雨開始時的產(chǎn)流量存在差異,但當降雨達到一定階段時,兩者的徑流生成過程會趨于相同。其中,入滲速率對水體的重力和雨滴撞擊土壤表面的沖量起關鍵作用,即降雨強度越大沖量越大,水流下滲速率越大。因此,降雨強度是影響土壤入滲的關鍵因素[23]。

2.3 水土保持因子B、E、T的估算

2.3.1 B因子計算方法

B因子表示生物措施,是指通過人工種植或保護改變地表覆蓋的各項措施,包括人工喬木林,人工灌木林地、經(jīng)濟林地(果園、茶園等)人工草地,以及以水土保持為目的通過政策法規(guī)封育、禁牧的天然林地和草地。本研究通過天然降雨得到不同土地利用徑流小區(qū)與對照裸地小區(qū)的土壤流失量,進而計算B因子值。計算公式:

B＝A植被/A撂荒

式中,B代表徑流小區(qū)生物措施值；A植被是有地表覆蓋小區(qū)的土壤流失量,t·hm-2·a-1,A撂荒是對照小區(qū)即撂荒地的土壤流失量,t·hm-2·a-1。

基于2016—2019年各徑流小區(qū)的實測數(shù)據(jù)計算,分析其動態(tài)變化規(guī)律,見表2。

表2 徑流小區(qū)生物措施B因子值

3＃經(jīng)果林種植李子的徑流小區(qū)多年平均B值為0.49,其變化范圍為0.02～0.97,6—8月的值較高,3—5月的值較低。4＃經(jīng)果林種植柚子的徑流小區(qū)多年平均B值為0.85,其變化范圍為0.53～0.99,除3月的較低,其他月份的值均處于較高水平。5＃經(jīng)果林種植茶葉的徑流小區(qū)多年平均B值為0.04,其變化范圍為0.01～0.35,5月的值較高。6＃水保林種植香樟的徑流小區(qū)多年平均B值為0.02,其變化范圍為0.01～0.14,7月的值較高,其他月份的值均偏低。

3＃徑流小區(qū),由于3月還沒有開始進行除草工作,因此植被覆蓋度較高,B值也較低。4—8月開始都會進行除草,因此植被覆蓋度會逐漸。4＃經(jīng)果林種植柚子、5＃經(jīng)濟林種植茶葉,與耕地類型不同的是,該類小區(qū)的田間耕作措施沒有規(guī)律,沒有按相應的月份或季節(jié)實施相應的田間措施。植被覆蓋度與土壤侵蝕呈負指數(shù)關系,當植被覆蓋度達到一定水平時,減徑減沙作用將處于穩(wěn)定狀態(tài)[7]。經(jīng)實地調(diào)查,4＃群落植被覆蓋度較低,造成徑流泥沙量最大。也說明植被覆蓋度在很大程度上決定了區(qū)域水土流失的強度,增加植被覆蓋度是防止水土流失的有效手段之一。6＃水保林種植香樟的徑流小區(qū)多年平均B值為0.07,是所有小區(qū)中B值最小的,并且也是極差最小的。

綜上,喀斯特地區(qū)不同土地利用類型條件下的B值總體上趨勢相同,但不同小區(qū)、不同植被覆蓋條件下又各有差異。4＃小區(qū)的B值最大各月份之間的B值也處于較高水平,在研究時間范圍內(nèi)其植被覆蓋度小于20%。同樣是經(jīng)果/濟林的3＃和5＃小區(qū),B值隨著植被覆蓋度的增加,逐漸減少,這說明該地區(qū)種植經(jīng)果/濟林的同時,需要保證區(qū)域內(nèi)的植被覆蓋度和相應的管理措施實施到位,可以減少區(qū)域土壤侵蝕量,進而使B值變小,達到一定的水土保持效果；并且5＃小區(qū)種植茶葉其B值和各月份的值域變化幅度也較小,因此說明該地區(qū)種植茶葉不僅能帶來相應的經(jīng)濟,同時還能對控制水土流失起一定的作用。

2.3.2 E因子計算方法

E因子表示工程措施,是指通過動用一定土方工程改變原地形條件來達到水土保持目的的各項措施,包括梯田、水平階、淤地壩、沉砂池和護坡工程等等。本實驗小區(qū)沒有相應的工程措施小區(qū),根據(jù)《區(qū)域水土流失動態(tài)監(jiān)測技術(試行)》查水土保持工程措施因子賦值表,見表3,可得到水土保持工程措施因子值E值。

表3 水土保持工程措施因子賦值表

2.3.3 T因子計算方法

T因子表示耕作措施,是指通過改變傳統(tǒng)耕作方式,達到水土保持目的的各種措施,包括等高耕作、間作套種以及輪作、穴播和休閑等各項措施。

該監(jiān)測站坡耕地的T因子在0.01～0.98變化,多年平均值為0.21。根據(jù)《區(qū)域水土流失動態(tài)監(jiān)測技術(試行)》,查耕作措施輪作措施賦值表,貴州高原二茬一茬水田和旱地面積T值作物為0.410,相比之下徑流小區(qū)監(jiān)測值偏低。

表4 監(jiān)測試驗小區(qū)耕地T值統(tǒng)計表

2＃小區(qū)與1＃小區(qū)相似均種植玉米,所有其變化趨勢相同；但是因耕作方式的不同,該小區(qū)是等高耕作其多年平均T值略低于1＃順坡耕作小區(qū),順坡耕作的小區(qū)T值大于等高耕作的小區(qū),但小區(qū)T值達到頂峰的時間幾乎相同；8—9月開始收玉米,此時的田間措施對土壤土層造成擾動就更大,會破壞小區(qū)的植被覆蓋度,這段時間的T值明顯增大。其中,1＃順坡耕種玉米措施的徑流小區(qū)年均T值為0.21,變化幅度為0.01～0.98。7—8月數(shù)值較高,3—4月數(shù)值較低。2＃等高耕種玉米的徑流小區(qū)多年平均T值為0.15,變化幅度為0.02～0.75。8月數(shù)值較高,3月、6月數(shù)值較低。1＃徑流小區(qū),3月由于正值鋤草準備播種玉米的時間,此時植被生長較旺盛,并且也沒有過多的人為干擾,因此植被覆蓋度較高,該月份T值也較低。4月開始播種玉米,會對土壤土層造成擾動,擾動深度20cm左右,因此此時的植被覆蓋度會降低,從4月開始T值也會逐漸增大。7—8月會對小區(qū)進行除草、施肥等田間措施,土壤擾動深度10cm左右,因此此時的植被覆蓋度處于一個波動變化的狀態(tài),T值也較高。

3 討論

此次研究中6＃水保林(種植香樟)和3＃經(jīng)果林(種植李子)的侵蝕敏感度高于撂荒地,經(jīng)實地調(diào)查及徑流小區(qū)的特點分析得出:植被雖能對降雨造成的產(chǎn)流產(chǎn)沙有一定的調(diào)控能力,但6＃小區(qū)種植的香樟為常綠樹種,枯枝落葉較少,且栽種密度大,一定程度上抑制了林下雜草的生長,同時可能受到樹齡及植被覆蓋度的影響。3＃經(jīng)果林(種植李子)的侵蝕敏感度較次之,為了使果樹吸收更多的土壤養(yǎng)分和光照等,需要定期進行土地管理,以保證果林的產(chǎn)量和質(zhì)量,從而實現(xiàn)相應的經(jīng)濟效益。因此,對這類土地的影響也比較大。

降雨是引起坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙的主要原因,土壤侵蝕量的發(fā)生取決于多個因子,其中存在復雜的線性或非線性關系,各個因子之間存在不同的響應。降雨造成徑流小區(qū)的土壤流失量的產(chǎn)生,而產(chǎn)生量的多少是各水土保持因子值的重要體現(xiàn),當?shù)孛嫱耆懵稌r該值趨于1,地面得到良好的保護,該值越趨于0.001。有關喀斯特地區(qū)的研究中,有林地的C值取值為0.001[23],本研究中6＃水保林種植香樟屬于喬木林,其B值最小且有趨于0.001的趨勢。由于數(shù)據(jù)的限制本次研究未考慮群落層次結構,相關研究加入了地表作物高度、冠層覆蓋度以及地表覆蓋度等對B值進行估算[24]。

本文分析討論了降雨、不同土地利用方式、植被覆蓋度與產(chǎn)流產(chǎn)沙的關系,并估算了水土保持因子(生物措施和耕作措施)的值。由于數(shù)據(jù)的限制,缺乏研究區(qū)耕作措施因子進一步的深入討論,今后應持續(xù)獲取長時間序列數(shù)據(jù)且加強對地表作物高度、冠層覆蓋度、雨前(后)土壤含水量等因子的研究,可以總結出符合區(qū)域特征的水土流失現(xiàn)狀和水土保持因子值變化規(guī)律,為完善喀斯特地區(qū)土壤侵蝕模型研究提供更多的理論依據(jù)。

4 結論

本文通過對各個徑流小區(qū)不同土地利用類型、不同農(nóng)作物的綜合比較,對不同水土保持措施的坡面土壤侵蝕進行研究,初步找出水土保持工程措施和耕作措施因子值的變化趨勢,并進一步揭示二者之間的關系,從而調(diào)整土地利用結構。

各小區(qū)徑流深與土壤流失量均存在顯著的正相關,順坡耕種的玉米地(1＃徑流小區(qū))相關性R值最高。6＃小區(qū)是人工喬木林,屬于水保林種植香樟,其徑流深與土壤流失量相關性R值最小。徑流小區(qū)之間侵蝕性臨界降雨量差異不明顯,當降雨量＞13mm時,各徑流小區(qū)都有地表徑流產(chǎn)生。6＃小區(qū)種植的香樟為常綠樹種,其侵蝕敏感度最高；2＃徑流小區(qū)(等高耕種玉米農(nóng)作物)的侵蝕敏感度最低。

土壤的入滲功能越強,將提高植被截流保水的能力,進而減少超滲產(chǎn)流,降低地表徑流對泥沙的輸送能力等。各徑流小區(qū)土壤入滲率隨降雨強度的增加呈線性增加,兩者之間的關系符合線性函數(shù)關系,決定系數(shù)(R2)在0.95以上。入滲率與降雨持續(xù)時間呈負相關,土壤雨前含水量對降雨徑流的影響主要體現(xiàn)在降雨初期。

5＃小區(qū)B因子(生物措施)值在各月份之間的變化幅度較小,從經(jīng)濟和水土保持的角度來看,該地區(qū)更適合種植茶葉。在耕作方式上,坡面耕作小區(qū)的T值(耕作因子)大于等高耕作的徑流小區(qū),等高線耕作可以在一定程度上控制區(qū)域土壤侵蝕。