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基于CSLE-TLSD耦合模型的近40年洞庭湖流域土壤侵蚀时空分异及归因分析.pdf
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1、第3 7卷第5期2 0 2 3年1 0月水土保持学报J o u r n a l o fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.3 7N o.5O c t.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-1 2-0 3 资助项目:国家自然科学基金项目(U 1 9 A 2 0 4 7);大学生创新训练项目(2 0 2 3 1 1 1)第一作者:李忠武(1 9 7 2),男,博士,教授,主要从事土壤侵蚀与碳循环研究。E-m a i l:l i z wh n u.e d u.c n 通信作者:李忠武(1 9 7 2),男,博士,教授,主要从事土
2、壤侵蚀与碳循环研究。E-m a i l:l i z wh n u.e d u.c n基于C S L E-T L S D耦合模型的近4 0年洞庭湖流域土壤侵蚀时空分异及归因分析李忠武1,2,李嘉奇1,王凌霞2,李雅喆1(1.湖南师范大学地理科学学院,长沙4 1 0 0 8 1;2.湖南大学环境科学与工程学院,长沙4 1 0 0 8 2)摘要:为了精确模拟洞庭湖流域土壤侵蚀动态过程并定量评估其影响因素贡献,在中国水土流失方程(C S L E)的基础上耦合泥沙输送限制模型(T L S D),实现对土壤分离搬运沉积全动态过程分析。在此基础上,采用趋势分析和地理探测器方法探究洞庭湖流域1 9 8 02
3、0 2 0年土壤侵蚀时空分异特征与影响机制。结果表明:(1)C S L E-T L S D耦合模型在各水文站的年输沙量模拟值和实测值拟合结果较好(R2=0.5 6);(2)1 9 8 02 0 2 0年洞庭湖流域年均土壤侵蚀模数为5.0 9t/(h m2a),侵蚀模数和面积在整体上均呈下降趋势,其中侵蚀显著改善区域占流域总面积的2 2.6 0%,而显著加剧区域仅占2.6 9%;(3)年侵蚀总量以2 0 0 5年为突变点,呈现出先下降后上升的趋势;(4)2 0 0 5年前后导致土壤侵蚀变化的主导因子从地类变化转变为年降雨量变化。综上,洞庭湖流域土壤侵蚀总体呈现侵蚀面积收缩、局地恶化的趋势,其中极
4、端降雨事件和经果林开发是侵蚀加剧的主要原因。关键词:洞庭湖流域;土壤侵蚀;C S L E模型;地理探测器;趋势分析;泥沙输移中图分类号:S 1 5 7.1 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 9-2 2 4 2(2 0 2 3)0 5-0 2 0 7-0 8D O I:1 0.1 3 8 7 0/j.c n k i.s t b c x b.2 0 2 3.0 5.0 2 5S p a t i a l-t e m p o r a lV a r i a t i o na n dA t t r i b u t i o nA n a l y s i so fS o i lE r o s i o n
5、i nD o n g t i n gL a k eB a s i ni nR e c e n t 4 0Y e a r sB a s e do nC S L E-T L S DC o u p l i n gM o d e lL IZ h o n g w u1,2,L I J i a q i1,WANGL i n g x i a2,L IY a z h e1(1.S c h o o l o fG e o g r a p h i cS c i e n c e s,H u n a nN o r m a lU n i v e r s i t y,C h a n g s h a4 1 0 0 8 1;2
6、.C o l l e g eo fE n v i r o n m e n t a lS c i e n c ea n dE n g i n e e r i n g,H u n a nU n i v e r s i t y,C h a n g s h a4 1 0 0 8 2)A b s t r a c t:I no r d e r t oa c c u r a t e l ys i m u l a t e t h ed y n a m i cp r o c e s so f s o i l e r o s i o n i nt h eD o n g t i n gL a k eb a s i
7、na n dq u a n t i t a t i v e l ye v a l u a t ei t sc o n t r i b u t i o no fi n f l u e n c i n gf a c t o r s,t h es e d i m e n tt r a n s p o r tr e s t r i c t i o n m o d e l(T L S D)w a sc o u p l e do nt h eb a s i so f t h eC h i n e s es o i l e r o s i o ne q u a t i o n(C S L E)t or e
8、a l i z et h ea n a l y s i so f t h ew h o l ed y n a m i cp r o c e s so fs o i ls e p a r a t i o n-t r a n s p o r t-s e d i m e n t,a n dt r e n da n a l y s i sa n dg e o g r a p h i cd e t e c t o rm e t h o d sw e r eu s e d t oe x p l o r e t h e s p a t i a l a n d t e m p o r a l c h a r
9、a c t e r i s t i c s a n d i n f l u e n c em e c h a n i s mo f s o i l e r o s i o ni nt h eD o n g t i n gL a k eB a s i nf r o m1 9 8 0t o2 0 2 0.T h er e s u l t ss h o w e dt h a t:(1)T h es i m u l a t i o na n dm e a s u r e dv a l u e so f a n n u a l s a n dt r a n s p o r t i ne a c hh y
10、 d r o l o g i c a l s t a t i o nw e r ew e l lm a t c h e db yt h ec o u p l e dC S L E-T L S Dm o d e l(R2=0.5 6).(2)F r o m1 9 8 0t o2 0 2 0,t h ea v e r a g ea n n u a l s o i l e r o s i o nm o d u l u so fD o n g t i n gL a k eB a s i nw a s5.0 9t/(h m2a),a n db o t ht h ee r o s i o nm o d u
11、 l u sa n da r e as h o w e dad o w n w a r dt r e n do nt h ew h o l e.T h ea r e a sw i t hs i g n i f i c a n te r o s i o ni m p r o v e m e n ta c c o u n t e df o r2 2.6 0%o ft o t a lb a s i na r e a,w h i l et h ea r e aw i t hs i g n i f i c a n te r o s i o n i n t e n s i f i c a t i o na
12、 c c o u n t e d f o ro n l y2.6 9%.(3)W i t h2 0 0 5a s t h em u t a t i o np o i n t,t h e a n n u a lt o t a l e r o s i o ns h o w e dat r e n do f f i r s td e c r e a s i n ga n dt h e ni n c r e a s i n g.(4)A r o u n d2 0 0 5,t h ed o m i n a n t f a c t o rl e a d i n gt os o i le r o s i o
13、 nc h a n g ec h a n g e df r o ml a n dt y p ec h a n g et oa n n u a l r a i n f a l lc h a n g e.I nc o n c l u s i o n,s o i le r o s i o n i n t h eD o n g t i n gL a k eb a s i ns h o w e dag e n e r a l t r e n do f e r o s i o na r e a s h r i n k a g e,w h i l e l o c a l d e t e r i o r a
14、t i o nt r e n d e d,a m o n gw h i c he x t r e m er a i n f a l le v e n t sa n df r u i tf o r e s td e v e l o p m e n tw e r et h em a i nr e a s o n sf o rt h ei n t e n s i f i c a t i o no f e r o s i o n.K e y w o r d s:D o n g t i n gL a k eb a s i n;s o i l e r o s i o n;C S L E;g e o g r
15、 a p h i cd e t e c t o r;t r e n da n a l y s i s;s e d i m e n t t r a n s p o r t 水力侵蚀是一种包括分离搬运沉积3个阶段的级联系统,泥沙经过雨滴的冲击和径流剪切力的作用后从土壤表面分离,分离的泥沙主要被流水向下搬运后沉积1,其形成过程受到自然和人类活动的双重影响2-3。近年来,土壤流失与成土率之比增加了12个数量级,预计到2 0 5 0年全球有超过9 0%的土壤可能出现退化4。土壤侵蚀的日益加剧可能导致生态系统服务功能退化,甚至逐渐丧失,严重威胁着各圈层生态系统的稳定和全球粮食安全。土壤侵蚀模型是模拟土壤侵
16、蚀过程、估算侵蚀总量、指导土地规划的重要技术工具,是土壤侵蚀研究领域的重要研究方向。自2 0世纪4 0年代以来,多种适用于不同空间和时间尺度的土壤侵蚀模型相继被开发,以通用土壤流失方程为代表的经验模型因其结构简单、输入参数较少、数据易获取、适用性强等优点在世界范围内得到广泛应用。其中中国土壤流失方程(C h i n e s es o i l l o s se q u a t i o n,C S L E)5考虑了中国的地貌形态和水土保持措施的特点,更加适用于中国土壤侵蚀特征,在南方红壤区6、天山北坡流域7和黄土高原8等地区都得到应用。但其缺少对泥沙输移、沉积过程及其空间变异性的考虑,且难以对结果
17、进行验证。美国犹他州立大学开发的地形分析模块(T e r r a i na n a l y s i su s i n g d i g i t a le l e v a t i o n m o d e l s,T a u D EM)中的泥沙输送限制模型(T e t r a n s p o r t l i m-i t e ds e d i m e n td e l i v e r y,T L S D)被广泛用于模拟泥沙沉积和输沙过程9-1 1。C S L E模型与之耦合可弥补自身作为经验模型的缺陷,实现对水力侵蚀中土壤分离搬运沉积全过程模拟。洞庭湖流域是长江流域典型的调蓄型湖泊流域,季节性强降雨和
18、历史悠久的集约农业导致该地区严重的水土流失问题。自2 0世纪末逐步开展的“退耕还林(草)”和“天然林保护”等生态恢复工程,增加流域植被覆盖,减少降雨侵蚀力,有效拦截泥沙输移。而现有研究着重环境因子和人类活动对潜在侵蚀量的影响,而未考虑泥沙输移和沉积过程。此外,传统归因分析方法是基于土壤侵蚀与驱动因子在整个时间序列中存在显著线性关系的假设,且在多因素的综合影响及交互影响进行定量归因的方面相对薄弱。王劲峰等1 2提出的地理探测器作为一种新的空间统计方法,能在无线性假设的基础上探测地理现象的空间分异性及其驱动力,并有效识别各驱动因子的交互作用及风险区,近几年已被引入土壤侵蚀定量归因分析1 3。本研究
19、在基于过程的C S L E-T L S D耦合模型基础上,利用分区统计和趋势分析等方法,研究洞庭湖流域1 9 8 02 0 2 0年土壤侵蚀的时空变化特征,并结合地理探测器探究侵蚀动态突变前后,自然环境与社会经济多重因子的变化趋势对侵蚀时空变化的驱动作用及过程机制,旨在为洞庭湖流域综合治理和生态保护工作提供理论依据和科学参考。1 材料与方法1.1 研究区概况洞庭湖流域(2 4 3 8 2 9 3 0 2 4 2 5 N,1 0 7 1 6 5 6 1 1 4 1 4 5 0 E)位于我国长江中下游地区,由洞庭湖环湖区、湘江、资水、沅水和澧水五大子流域组成,总面积达2.6 71 05k m2,境
20、内的湖南省部分占流域总面积7 6.7%(图1)。流域属于亚热带季风气候区,水热充足,且降水时空分布极为不均,其中湖南省41 0月降水占全年总降水量的6 8%8 4%。洞庭湖流域东、南、西三面环山,向北部的长江中游江汉平原开口,呈袋口状形态。流域内地形地貌类型丰富,丘陵地区广大,使得洞庭湖流域有着发达的水系1 4。土壤类型以红壤(5 1%)和水稻土(1 7%)为主,土壤抗蚀能力弱,易受侵蚀。流域内植被覆盖率高,森林结构中以人工针叶林为主(3 2%),林种结构较为单一,林下水土流失频发。为了治理水土流失,改善生态环境和促进经济发展,洞庭湖流域在近3 0年里开展了一系列水土保持效益显著的生态恢复措施
21、1 5,如南方红壤低山丘陵区水土流失综合治理项目、坡耕地水土流失综合治理工程和退耕还林工程等1 6。图1 研究区概况1.2 数据来源与处理4 0年间洞庭湖流域土壤侵蚀的估算、验证及归因分析所涉及的数据见表1。其中,土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据(h t t p:/www.r e s d c.c n/),采用刘纪远1 7提出的中国土地利用覆被遥感分类系统。流域温度和降水空间数据根据802水土保持学报 第3 7卷全国气象站点监测数据,采用半变异函数分析和克里金空间插值所得。植被覆盖数据分别基于G l o b a lG I MM SN D V I 3 g(1 9 8 1年)、L a n
22、 d s a tTM/E TM+/O L I(1 9 8 52 0 1 5年)和MO D 1 3 Q 1(2 0 2 0年)等数据产品,并采用融合计算和参数修正方法1 8对多源数据进行预处理。表1 数据来源数据类型时间分辨率空间分辨率来源降水量和气温逐日气象站点h t t p:/w w w.n m i c.c n/和h t t p:/p o l e s.t p d c.a c.c n/年输沙量逐日水文站点湖南水利厅土壤可蚀性3 0mh t t p:/w w w.g e o d a t a.c n/G I MM S-N D V I1 5d8 0 0 0mh t t p:/d a t a.t p
23、d c.a c.c nL a n d s a t-N D V I1 6d3 0mh t t p:/d a t a b a n k.c a s e a r t h.c n/MO D I S-N D V I1 6d5 0 0mh t t p s:/l a d s w e b.m o d a p s.e o s d i s.n a s a.g o v/土地利用数据3 0mh t t p:/ww w.r e s d c.c n/D EM3 0mh t t p s:/s e a r c h.a s f.a l a s k a.e d u/人均G D P1 0 0 0mh t t p:/ww w.r e
24、s d c.c n/人口密度1 0 0 0mh t t p:/ww w.r e s d c.c n/1.3 C S L E模型的土壤侵蚀量估算本研究采用由L i u等5提出,在全国水利普查和水土流失动态监测项目中得到广泛应用的C S L E模型。模型公式为:A=RKLSBET(1)式中:A为土壤侵蚀模数t/(h m2a),表示多年来坡面单位面积的年平均土壤流失量;R为降雨侵蚀力因子(M Jmm)/(h m2ha),表示降雨形成的雨滴和径流对土壤颗粒的分离和输送能力;K为土壤可蚀性因子(th m2h)/(h m2M Jmm),表示土壤抵抗雨滴和径流分离土壤颗粒的能力;L为坡长因子,无量纲,指在相
25、同条件下(降雨、土壤、坡度、坡长、工程措施、耕作措施),某一坡长的坡面土壤流失量与坡长为2 2.1 3m的坡面土壤流失量之比;S为坡度因子,无量纲,指在同等条件下,某一坡度的坡面土壤流失量与斜坡坡度为9%的坡面土壤流失量之比;B为植被覆盖度与生物措施因子,指相同条件下植被覆盖坡面的土壤流失量与休耕空闲地的土壤流失量之比,一般为01;E为工程措施因子,无量纲,指在相同条件下,采取一定的工程措施和不采取工程措施的边坡的水土流失量之比;T为耕作措施因 子,无 量 纲,表 示 一 定 耕 作 措 施 下 的 坡 面 土壤流失量与相同条件下传统耕作措施下坡面土壤流失量之比。各因子计算方法参照李经纬6的研
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