鄔鈴莉，王云琦，王晨灃，王玉杰，王 彬

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降雨類型對(duì)北方土石山區(qū)坡面土壤侵蝕的影響

鄔鈴莉1,2，王云琦1,2※，王晨灃1,2，王玉杰1,2，王 彬1,2

（1. 北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院，重慶縉云山三峽庫(kù)區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站，北京 100083； 2. 北京市水土保持工程技術(shù)研究中心，北京 100083）

該文基于北京市房山區(qū)蒲洼徑流小區(qū)2013－2015年觀測(cè)的105場(chǎng)自然降雨，采用實(shí)測(cè)水文數(shù)據(jù)與WEPP模型模擬降雨侵蝕過程相結(jié)合的方法，對(duì)比了北方土石山區(qū)不同雨型下的坡面土壤侵蝕差異。結(jié)果表明：1）自然降雨中，單場(chǎng)降雨的侵蝕能力表現(xiàn)為B型雨（低頻率、短歷時(shí)、中雨量、大雨強(qiáng)）>A型雨（中頻率、長(zhǎng)歷時(shí)、大雨量、中雨強(qiáng)）>C型雨（高頻率、中歷時(shí)、小雨量、小雨強(qiáng)），其中，侵蝕性降雨中A型雨降雨頻率最高、對(duì)研究區(qū)土壤侵蝕的累計(jì)貢獻(xiàn)率最大；而C型雨幾乎不會(huì)引發(fā)土壤侵蝕。2）誘發(fā)北方土石山區(qū)棕壤坡面土壤侵蝕的臨界雨量為8 mm、臨界雨強(qiáng)為9.5 mm/h。3）利用WEPP模型通過設(shè)置最大30 min雨強(qiáng)30出現(xiàn)的不同時(shí)間將3類雨型進(jìn)一步劃分為4個(gè)子雨型，結(jié)果表明同一雨強(qiáng)出現(xiàn)的降雨時(shí)序差異會(huì)影響土壤侵蝕的發(fā)生程度，且子雨型下土壤侵蝕量整體表現(xiàn)為遞增型>峰值型>遞減型>均值型，其中A型雨4個(gè)子雨型下侵蝕量差異最顯著。研究結(jié)果可為北方土石山區(qū)棕壤坡面土壤侵蝕預(yù)報(bào)模型的建立及土壤侵蝕防治提供參考依據(jù)。

土壤；侵蝕；徑流；雨型；徑流小區(qū)；WEPP模型；北方土石山區(qū)

0 引 言

第一次全國(guó)水利普查水土保持情況普查成果顯示，中國(guó)現(xiàn)有土壤侵蝕總面積294.91萬km2，其中，水力侵蝕129.32萬km2，占總侵蝕面積的43.8%[1]。土壤侵蝕是多種自然因素與社會(huì)因素共同作用的結(jié)果，降雨則是自然因素中導(dǎo)致土壤侵蝕的主要?jiǎng)恿2-3]。研究表明，土壤侵蝕程度與雨型密切相關(guān)[4-8]，雨型即次降雨過程中隨降雨歷時(shí)變化的不同降雨強(qiáng)度的組合方式，是影響土壤侵蝕的主要降雨參數(shù)之一[9]。不同的雨型因雨量、雨強(qiáng)及降雨歷時(shí)等指標(biāo)的不同導(dǎo)致土壤侵蝕過程發(fā)生改變[10]。目前，中國(guó)雨型研究主要集中在黃土高原地區(qū)[4,11-13]和南方紅壤區(qū)[2,14-16]，北方土石山區(qū)的相關(guān)研究較少，同時(shí)，因不同地區(qū)降雨類型不同，得到的雨型對(duì)土壤侵蝕的影響結(jié)果存在很大差異。因此，在北方土石山區(qū)研究雨型對(duì)土壤侵蝕的影響特征對(duì)于防治該地區(qū)的土壤侵蝕具有重要意義。

目前研究降雨對(duì)土壤侵蝕的影響主要采用多年野外徑流小區(qū)監(jiān)測(cè)或人工模擬降雨試驗(yàn)的方法。張黎明等[2,17-19]基于徑流小區(qū)多年的泥沙及氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，采用控制變量的方法研究了單個(gè)或多個(gè)降雨特征指標(biāo)的乘積與侵蝕量的關(guān)系；Wang等[20]將降雨歷時(shí)平均分為3個(gè)時(shí)間段，通過計(jì)算40%降雨量出現(xiàn)的時(shí)間將降雨劃分為遞減、中間、延遲、均勻4種雨型；韓勇等[4,14,21]則采用聚類分析的方法，以降雨量、降雨歷時(shí)、雨強(qiáng)為特征指標(biāo)，對(duì)其中的侵蝕性降雨進(jìn)行了分類，并對(duì)各類型降雨的特征及其對(duì)侵蝕量和徑流量的影響進(jìn)行了分析。人工模擬降雨試驗(yàn)中，鄭粉莉等[22]設(shè)計(jì)了總降雨量相同的5種雨型，通過控制雨強(qiáng)的變化來研究雨型對(duì)侵蝕量的影響；羅鍵等[23]通過控制3種雨強(qiáng)的降雨歷時(shí)，研究了遞增和遞減兩種雨型下紫色土坡面微地形的變化特征；溫磊磊等[9]設(shè)計(jì)了平均雨強(qiáng)及總降雨量相等、過程雨強(qiáng)不同的4種雨型，研究了雨型對(duì)東北黑土區(qū)侵蝕量的影響。結(jié)合以上研究可以發(fā)現(xiàn)，目前研究多只對(duì)侵蝕性降雨進(jìn)行了分類，未能反映地區(qū)的所有自然降雨情況；采用徑流小區(qū)監(jiān)測(cè)的方法需要大量的觀測(cè)數(shù)據(jù)，歷時(shí)長(zhǎng)、數(shù)據(jù)易短缺，在北方土石山區(qū)等降水較少的地區(qū)觀測(cè)起來難度更大；人工模擬降雨試驗(yàn)都在定雨強(qiáng)（或其他降雨特征指標(biāo)）下進(jìn)行研究，主控性強(qiáng)，與過程復(fù)雜的天然降雨存在一定差異[17]。

本文以北方土石山區(qū)棕壤為研究對(duì)象，以蒲洼徑流小區(qū)2013－2015年的水文資料為基礎(chǔ)，采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與土壤侵蝕預(yù)報(bào)模型（WEPP模型）相結(jié)合的方法研究不同雨型（包括非侵蝕性降雨）對(duì)土壤侵蝕的影響差異，能夠反映當(dāng)?shù)氐膶?shí)際降雨情況，具有一定的實(shí)踐意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于北京市西南郊、房山區(qū)最西端（115°35′～115°46′E、39°43′～39°49′N），屬大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，多年平均氣溫6～9 ℃，多年平均降雨量550 mm，其中6～9月汛期降水量占全年降水量的80%以上，七八月份尤其集中，多以暴雨形勢(shì)出現(xiàn)，年均蒸發(fā)量1 500 mm，年日照數(shù)2 200 h，無霜期160～200 d，區(qū)內(nèi)以砂巖和頁(yè)巖為主[24]，土壤主要為山地褐土和棕壤，全區(qū)土層厚度小于30 cm的面積占53.66%[25]。山高坡陡、土層薄、質(zhì)地粗、植被稀少以及降水集中等因素使得該區(qū)水土流失問題顯著。

1.2 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)北京市房山區(qū)蒲洼徑流小區(qū)2013－2015年實(shí)測(cè)水文資料（包括氣象數(shù)據(jù)和泥沙數(shù)據(jù)2部分），選取其中土壤侵蝕較明顯、泥沙數(shù)據(jù)較完整的2號(hào)和13號(hào)徑流小區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行坡面土壤侵蝕研究，小區(qū)基本情況如表1所示。

圖1 研究區(qū)位置

表1 蒲洼坡地2號(hào)、13號(hào)徑流小區(qū)基本情況

1.3 研究方法

采用實(shí)測(cè)水文資料與WEPP模型相結(jié)合的方法，研究不同雨型下的坡面土壤侵蝕差異。在使用WEPP模型之前利用徑流小區(qū)產(chǎn)流產(chǎn)沙數(shù)據(jù)對(duì)其土壤參數(shù)進(jìn)行校正。

1.3.1 WEPP模型參數(shù)校正及適用性評(píng)價(jià)

研究表明，侵蝕量對(duì)臨界剪切力、有效水力傳導(dǎo)系數(shù)、細(xì)溝土壤可蝕性3個(gè)參數(shù)敏感，而徑流量?jī)H對(duì)有效水力傳導(dǎo)系數(shù)敏感[26-28]。以蒲洼2號(hào)小區(qū)在27場(chǎng)侵蝕性降雨下的實(shí)測(cè)泥沙數(shù)據(jù)為率定組、13號(hào)徑流小區(qū)在14場(chǎng)侵蝕性降雨條件下的實(shí)測(cè)泥沙數(shù)據(jù)為驗(yàn)證組，對(duì)WEPP模型中以上3個(gè)土壤參數(shù)進(jìn)行校正，根據(jù)徑流小區(qū)表層土壤基本理化性質(zhì)（表2）及模型自帶的計(jì)算公式（1）、（2）、（3）計(jì)算3個(gè)參數(shù)的基值，然后在合理范圍內(nèi)對(duì)其放大或縮小賦值模擬不同降雨條件下的土壤侵蝕過程，采用計(jì)算侵蝕量和徑流量的模擬值與實(shí)測(cè)值累計(jì)誤差值[28]的方法判定校正結(jié)果。模型中其他文件參數(shù)根據(jù)徑流小區(qū)實(shí)際情況設(shè)置。

表2 蒲洼徑流小區(qū)表層土壤基本理化性質(zhì)

=?0.265+0.008 6×Sand+11.46×CEC(-0.75)（1）

=0.001 97+0.000 3×VFS+0.038 63e(-1.84ORGMAT)（2）

τ=2.67+0.065×Clay?0.058×VFS （3）

式中為有效水力傳導(dǎo)系數(shù)，mm/h；Sand為砂粒百分比，%；CEC為陽離子交換量，meq/100g；為細(xì)溝土壤可蝕性，s/m；VFS為極細(xì)砂含量，%；ORGMAT為有機(jī)質(zhì)含量，%；τ為臨界剪切力，Pa；Clay為黏粒含量，%。

1.3.2 降雨類型劃分與分析

以降雨量P、降雨歷時(shí)、平均雨強(qiáng)為降雨特征指標(biāo)，利用R軟件同時(shí)采用系統(tǒng)聚類和快速聚類的方法，對(duì)蒲洼流域2013－2015年的降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并以各指標(biāo)25%和75%分位數(shù)的取值作為對(duì)應(yīng)降雨類型的指標(biāo)取值范圍，以此分析各雨型的特征。

1.3.3 結(jié)合WEPP模型研究雨型對(duì)坡面土壤侵蝕的影響

根據(jù)實(shí)測(cè)資料將自然降雨劃分為不同的雨型后，有的雨型因侵蝕能力太弱導(dǎo)致其對(duì)應(yīng)的侵蝕性降雨場(chǎng)次太少，若僅以此少量數(shù)據(jù)研究該雨型與坡面土壤侵蝕的關(guān)系則不具有代表性，因此，在校正好的WEPP模型中，根據(jù)各雨型降雨特征指標(biāo)的取值范圍對(duì)降雨量、降雨歷時(shí)、最大30 min雨強(qiáng)3個(gè)參數(shù)賦值，每種雨型分別隨機(jī)模擬15場(chǎng)降雨。通過分析不同雨型下同一降雨特征指標(biāo)對(duì)土壤侵蝕的作用特點(diǎn)來對(duì)比雨型對(duì)土壤侵蝕的影響差異。

1.3.4 采用WEPP模型劃分子雨型

研究表明，同一降雨強(qiáng)度在同一場(chǎng)降雨中出現(xiàn)的時(shí)序不同，該時(shí)段的產(chǎn)流、產(chǎn)沙量對(duì)整場(chǎng)降雨下產(chǎn)流、產(chǎn)沙總量的貢獻(xiàn)率將會(huì)存在顯著差異[22]。由于野外徑流小區(qū)無法獲取土壤侵蝕過程樣，故無法直接對(duì)比同一降雨強(qiáng)度出現(xiàn)在不同時(shí)間對(duì)土壤侵蝕的貢獻(xiàn)率。故本文采用改變WEPP模型氣象文件中降雨參數(shù)值的方法來研究降雨時(shí)序?qū)ζ旅娈a(chǎn)流產(chǎn)沙的影響。以最大30分鐘雨強(qiáng)30為例，根據(jù)劃分的雨型，利用WEPP模型對(duì)每種雨型隨機(jī)各模擬3場(chǎng)降雨，每場(chǎng)降雨通過改變30出現(xiàn)的時(shí)間進(jìn)一步劃分為4個(gè)子雨型，即保持其他參數(shù)不變，設(shè)置模型中的降雨參數(shù)“%duration to peak”為0%、10%、50%、90%分別對(duì)應(yīng)子雨型為均值型、遞減型、峰值型和遞增型，進(jìn)而模擬各子雨型下的坡面土壤侵蝕。

1.4 數(shù)據(jù)分析

采用累積誤差值（）和納什效率系數(shù)（）對(duì)模型進(jìn)行校驗(yàn)，通過決定系數(shù)（2）分析不同降雨特征指標(biāo)對(duì)侵蝕量影響的顯著性。2通過線性擬合得到，2>0.6則認(rèn)為擬合效果較好[29]；、通過公式計(jì)算得到：

式中x為第場(chǎng)降雨下侵蝕量（或徑流量）的模擬值，kg/m2(或mm)；x為第場(chǎng)降雨下侵蝕量（或徑流量）的實(shí)測(cè)值，kg/m2(或mm)；為場(chǎng)降雨；為總降雨場(chǎng)次數(shù)，此處取27，為各場(chǎng)次降雨下實(shí)測(cè)值與模擬值的累積誤差。當(dāng)值達(dá)到最小時(shí)，可認(rèn)為該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的參數(shù)值即為最終率定值。

2 結(jié)果與分析

2.1 WEPP模型在蒲洼流域的適用性評(píng)價(jià)

2.1.1 模型參數(shù)校正

根據(jù)計(jì)算公式（1）、（2）、（3）計(jì)算得到有效水力傳導(dǎo)系數(shù)、臨界剪切力、細(xì)溝土壤可蝕性3個(gè)參數(shù)的基值分別為1.753 mm/h、2.667 Pa、0.007 8 s/m。以該基值為基礎(chǔ)，采用控制變量法先對(duì)有效水力傳導(dǎo)系數(shù)進(jìn)行變換賦值并模擬27場(chǎng)降雨下的坡面土壤侵蝕情況，對(duì)不同場(chǎng)降雨下徑流量的模擬值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行累積誤差（）計(jì)算，通過找到值最小的點(diǎn)得到的校正值為2.3 mm/h（圖2a）；基于的校正值，采用同樣的方法，分別得到臨界剪切力τ和細(xì)溝土壤可蝕性的校正值為3.7 Pa和0.009 s/m（圖2b）。

2.1.2 模型校正結(jié)果檢驗(yàn)

基于校正的土壤參數(shù)利用WEPP模型對(duì)驗(yàn)證組（蒲洼13號(hào)徑流小區(qū)）數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明（圖3），侵蝕量和徑流量的模型有效性值分別為0.69和0.77，決定系數(shù)2分別為0.893 3和0.883 8，說明WEPP模型能較好地模擬蒲洼徑流小區(qū)的產(chǎn)流產(chǎn)沙過程，即土壤參數(shù)的校正結(jié)果是合理的。同時(shí)也說明校正后的模型可用于該地區(qū)不同條件下的坡面土壤侵蝕模擬。

圖2 WEPP模型土壤參數(shù)校正

圖3 WEPP模型參數(shù)校正結(jié)果檢驗(yàn)

Fig.3 Validation of calibrated parameters of WEPP model

2.2 北方土石山區(qū)降雨雨型分類

研究區(qū)2013－2015年共發(fā)生105場(chǎng)次降雨，3 a年均降雨量444.9 mm。利用R語言對(duì)105場(chǎng)降雨數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行快速聚類及系統(tǒng)聚類分析，并對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，采用系統(tǒng)聚類分析中的ward聚類法分類效果最好，聚類對(duì)象集中在3個(gè)相對(duì)獨(dú)立的區(qū)域，即可將105場(chǎng)降雨分為3種類型。通過對(duì)3類雨型的降雨特征指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（表3），以各指標(biāo)25%和75%分位數(shù)的對(duì)應(yīng)取值為常規(guī)變化范圍，可以歸納出3類雨型的降雨特征：1）A型雨：中頻率（40%）、長(zhǎng)歷時(shí)（498～840 min）、大雨量（6.6～30.8 mm）、中雨強(qiáng)（0.7～4 mm/h）；2）B型雨：低頻率（8.6%）、短歷時(shí)（24～72 min）、中雨量（13～17.5mm）、大雨強(qiáng)（20～25.5 mm/h）；3）C型雨：高頻率（51.4%）、中歷時(shí)（48～180 min）、小雨量（0.7～5.1 mm）、小雨強(qiáng)（0.6～2.5mm/h）。

表3 不同降雨類型降雨特征指標(biāo)統(tǒng)計(jì)

注：為場(chǎng)降雨歷時(shí)；為場(chǎng)降雨量；為場(chǎng)降雨平均雨強(qiáng)；30為場(chǎng)降雨最大30 min雨強(qiáng)；25和75分別為25%和75%分位數(shù)對(duì)應(yīng)的取值。

Note:,,,30represent rainfall duration, rainfall amount, average rainfall intensity and maximum 30 min rainfall intensity, respectively.25and75represent vvalue of 25% quantile and 75% quantile, respectively.

從3 a的降雨數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析還可以發(fā)現(xiàn)，105場(chǎng)降雨中共有27場(chǎng)侵蝕性降雨（徑流小區(qū)有產(chǎn)流、產(chǎn)沙），其中A型雨18場(chǎng)、B型雨6場(chǎng)、C雨型3場(chǎng)，分別占侵蝕性降雨總場(chǎng)次的66.7%、22.2%、11.1%。說明在北方土石山區(qū)雖然C型雨的降雨頻率最高（51.4%），但侵蝕性降雨卻以A型雨為主（66.7%），A型雨對(duì)該地區(qū)的土壤侵蝕貢獻(xiàn)率最大。

2.3 不同雨型下坡面土壤侵蝕的變化特征

2.3.1 降雨歷時(shí)對(duì)產(chǎn)流產(chǎn)沙的影響

從降雨歷時(shí)與侵蝕量關(guān)系可以看出（圖4），3類雨型的降雨歷時(shí)各自集中在3個(gè)不同的區(qū)域，A型雨的降雨歷時(shí)明顯大于B型雨和C型雨，其侵蝕量和徑流量都介于B、C雨型之間；B型雨的降雨歷時(shí)總體小于C型雨，且會(huì)出現(xiàn)兩類雨型降雨歷時(shí)相同的情況，但相同降雨歷時(shí)下B型雨的侵蝕量和徑流量要顯著大于C型雨。由此可以說明，單位時(shí)間內(nèi)3類雨型的侵蝕能力表現(xiàn)為B型雨>A型雨>C型雨。

圖4 降雨歷時(shí)對(duì)坡面土壤侵蝕量和徑流量的影響

2.3.2 降雨量對(duì)坡面土壤侵蝕的影響

降雨量會(huì)對(duì)土壤侵蝕量產(chǎn)生明顯影響，且3類雨型之間存在顯著差異。從侵蝕量來看（圖5a），A型雨下，侵蝕量隨降雨量增加呈線性增加，樣本擬合線斜率為0.0056；B型雨下，隨著降雨量增加侵蝕量急劇增加，擬合線斜率達(dá)到0.0225；C型雨下，侵蝕量隨降雨量變化不明顯，樣點(diǎn)分布在一個(gè)相對(duì)集中的區(qū)域，擬合線斜率僅為0.001。從徑流量來看（圖5b），3類雨型下徑流量隨降雨量的變化趨勢(shì)與侵蝕量的變化趨勢(shì)相似，變化幅度都表現(xiàn)為B型雨>A型雨>C型雨。由此可以說明不同雨型單位雨量的侵蝕能力存在明顯差異，B型雨的單位雨量侵蝕能力最強(qiáng)，其次為A型雨，C型雨單位雨量侵蝕能力最弱、對(duì)土壤侵蝕的貢獻(xiàn)率極小。從圖5a中還可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)降雨量小于8 mm時(shí)土壤侵蝕幾乎不會(huì)發(fā)生，可以認(rèn)為引起土壤侵蝕的侵蝕性降雨的場(chǎng)降雨量底值為8 mm。

圖5 降雨量（Pr）對(duì)坡面土壤侵蝕量和徑流量的影響

2.3.3 最大30分鐘雨強(qiáng)30對(duì)產(chǎn)流產(chǎn)沙的影響

研究表明，最大30分鐘雨強(qiáng)30是與土壤侵蝕關(guān)系極顯著的降雨特征指標(biāo)[14]。本研究中，隨著不同場(chǎng)降雨30的變化侵蝕量和徑流量也隨之發(fā)生變化（圖6）。

圖6 最大30分鐘雨強(qiáng)（I30）對(duì)坡面土壤侵蝕量和徑流量的影響

在侵蝕量的變化過程當(dāng)中存在明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)（圖6a），當(dāng)30小于9.5 mm/h時(shí)，侵蝕量極?。?0.01 kg/m2）且隨30變化的幅度不大，斜率僅為0.000 6，該部分雨主要為C型雨；當(dāng)30大于9.5 mm/h后，侵蝕量隨30增強(qiáng)顯著增加，尤其在30介于10～15 mm/h時(shí)（主要為A型雨）增加幅度最大，侵蝕量由0.02 kg/m2增加到0.16 kg/m2，增加了8倍；當(dāng)30大于15 mm/h后（主要為B型雨），侵蝕量隨30變化繼續(xù)增加，增加幅度有所減緩。從30對(duì)徑流量的影響（圖6b）可以看出，當(dāng)30小于5.5 mm/h時(shí)（主要為C型雨），幾乎不會(huì)產(chǎn)生徑流（<0.1 mm）；當(dāng)30介于5.5～15 mm/h時(shí)（主要為A、C型雨），徑流量隨30增強(qiáng)而顯著增加，最大時(shí)達(dá)到了14.0 mm；當(dāng)30等于25 mm/h時(shí)徑流量減小到5 mm，隨著30繼續(xù)增強(qiáng)，徑流量整體呈增加趨勢(shì)，但增加幅度不大。由此可以說明，土壤侵蝕不只受雨強(qiáng)的影響，而是多種降雨特征指標(biāo)共同作用的結(jié)果。

通過以上分析發(fā)現(xiàn)，30=9.5 mm/h是北方土石山區(qū)坡面侵蝕發(fā)生的臨界值，當(dāng)30小于該臨界值時(shí)土壤侵蝕幾乎不會(huì)發(fā)生；而大于該臨界值后，坡面侵蝕量與30顯著正相關(guān)，且從變化幅度來看，30對(duì)A型雨的影響最大，對(duì)C型雨的影響最小。3種雨型下隨著30變化徑流量的變化特征與侵蝕量變化特征相似，但決定坡面是否產(chǎn)流的30臨界值相對(duì)于產(chǎn)沙的臨界值更小，為30=5.5 mm/h。

2.4 不同降雨時(shí)序下坡面土壤侵蝕的變化特征

采用WEPP模型模擬各子雨型下的坡面土壤侵蝕，得到同一雨強(qiáng)下不同降雨時(shí)序?qū)Ξa(chǎn)流產(chǎn)沙的影響結(jié)果如圖7所示。從圖7中可以看出，A型雨的降雨時(shí)序?qū)ζ旅娈a(chǎn)流產(chǎn)沙影響差異較大，C型雨次之，B型雨差異最小。A型雨中，子雨型的侵蝕能力大小表現(xiàn)為遞增型和峰值型顯著大于遞減型和均值型，侵蝕量最大差異可達(dá)到12倍，均值型和遞減型對(duì)侵蝕量的影響差異不大；徑流量在4類子雨型下均存在差異，表現(xiàn)為遞增型>峰值型>遞減型>均值型；B型雨中，降雨時(shí)序?qū)ζ旅媲治g量及產(chǎn)流量幾乎沒有影響；C型雨條件下，由于降雨量和雨強(qiáng)都較小，所以均值型和遞減型C型雨下幾乎不會(huì)發(fā)生土壤侵蝕，但當(dāng)降雨時(shí)序變成遞增型雨型時(shí)坡面卻有明顯的產(chǎn)流產(chǎn)沙，這進(jìn)一步說明同一降雨強(qiáng)度的降雨時(shí)序差異會(huì)影響土壤侵蝕的發(fā)生程度。

圖7 降雨時(shí)序?qū)ζ旅嫱寥狼治g量及徑流量的影響

3 討 論

目前已有研究中關(guān)于雨型的劃分方法往往忽略了雨量與雨強(qiáng)通常存在的不一致性[14]，大多未能反映單場(chǎng)降雨中的各降雨指標(biāo)特征[9,22-23]。本次研究采用聚類分析的方法，并結(jié)合四分位數(shù)取值確定各降雨特征指標(biāo)的取值范圍，以降雨頻率、降雨歷時(shí)、雨量、雨強(qiáng)等多指標(biāo)為劃分依據(jù)，將研究區(qū)降雨劃分為A、B、C三種雨型，劃分結(jié)果更加符合研究區(qū)的實(shí)際降雨情況。根據(jù)劃分的雨型對(duì)比不同降雨特征指標(biāo)對(duì)坡面土壤侵蝕的影響差異可知，降雨歷時(shí)、降雨量、最大30 min雨強(qiáng)都會(huì)對(duì)土壤侵蝕量及徑流量造成顯著影響。相同降雨歷時(shí)下，不同雨型主要通過雨強(qiáng)和降雨量的差異來影響土壤侵蝕的發(fā)生，所以土壤侵蝕量及徑流量并不隨降雨歷時(shí)變化成單方向增加或減少。在降雨因子中，土壤侵蝕直接受雨強(qiáng)和雨量2個(gè)指標(biāo)共同影響，由于研究區(qū)土壤性質(zhì)的差異及研究方法的不同，目前關(guān)于雨強(qiáng)和雨量對(duì)侵蝕量和徑流量的貢獻(xiàn)率存在不同的研究結(jié)果[2,14,18]。本次研究中，引發(fā)土壤侵蝕的臨界雨量和臨界雨強(qiáng)分別為8 mm和9.5 mm/h，與子午嶺林區(qū)侵蝕性降雨的臨界值（10 mm、15 mm/h）存在一定差異[30]，主要原因在于北方土石山區(qū)相較于子午嶺林區(qū)質(zhì)地疏松、黏粒含量少、土層薄、水分易于飽和，致使土壤侵蝕更易發(fā)生[31]。3種雨型單場(chǎng)降雨的侵蝕能力表現(xiàn)為B型雨>A型雨>C型雨，B型雨相較于A型雨雨量更小、雨強(qiáng)更大，可以進(jìn)一步說明在北方土石山區(qū)雨強(qiáng)相較于雨量對(duì)土壤侵蝕的影響更顯著。

總的來看，C型雨只能引起極小程度的土壤侵蝕，A、B型雨為研究區(qū)主要侵蝕性降雨，且單場(chǎng)降雨下B型雨的侵蝕量約為A型雨的2倍，但由于A型侵蝕性降雨的發(fā)生頻率較高（66.7%），約為B型侵蝕性降雨（22.2%）的3倍，所以從年尺度來看A型雨對(duì)研究區(qū)總的土壤侵蝕量貢獻(xiàn)率最大，應(yīng)重點(diǎn)防范。

根據(jù)同一雨強(qiáng)降雨時(shí)序的不同，將A、B、C 3個(gè)雨型進(jìn)一步劃分出4個(gè)子雨型，對(duì)比4個(gè)子雨型對(duì)土壤侵蝕的影響可以發(fā)現(xiàn)，同一雨強(qiáng)在不同時(shí)序的侵蝕貢獻(xiàn)率存在明顯差異，整體表現(xiàn)為遞增型>峰值型>遞減型>均值型。原因在于當(dāng)降雨初期雨強(qiáng)較小時(shí)（遞增型），雨滴動(dòng)能小、產(chǎn)流時(shí)間相對(duì)滯后，雨滴打擊力及徑流搬運(yùn)能力較弱，隨著雨強(qiáng)不斷增大，地表被分散和剝離的土壤顆粒不斷增加，為后期提供了大量的地表徑流搬運(yùn)的物質(zhì)基礎(chǔ)，當(dāng)降雨后期出現(xiàn)大雨強(qiáng)時(shí)，雨滴打擊力和徑流搬運(yùn)能力急劇增加，從而導(dǎo)致土壤侵蝕量顯著增大[4,16]；當(dāng)降雨初期雨強(qiáng)較大時(shí)（遞減型），雨滴動(dòng)能及徑流沖刷作用均較大，除部分松散物質(zhì)被徑流迅速剝離搬運(yùn)外，大降雨強(qiáng)度使表層土壤被壓實(shí)從而形成了相對(duì)致密的結(jié)皮層，短期內(nèi)增加了土壤的抗侵蝕能力，所以整個(gè)降雨過程中土壤侵蝕量相對(duì)較少[15-16]；峰值型降雨最大30min雨強(qiáng)出現(xiàn)的時(shí)間介于遞增型與遞減型降雨之間，土壤侵蝕發(fā)生特征與兩者有重合之處，所以其侵蝕量也介于兩者之間；均值型降雨（在自然降雨中幾乎不會(huì)出現(xiàn)）相較于其他3種變雨強(qiáng)降雨侵蝕能力最弱，原因在于在降雨歷時(shí)及降雨量一定的情況下，均值型降雨在降雨過程中不會(huì)出現(xiàn)極端雨強(qiáng)，整體降雨強(qiáng)度不大，雨滴動(dòng)能及徑流搬運(yùn)能力較弱，對(duì)地表土壤的破壞程度小導(dǎo)致形成的地表可搬運(yùn)碎屑物質(zhì)較少，所以均值型降雨下的土壤侵蝕量及徑流量較小。在A、B、C 3個(gè)雨型下，A型雨歷時(shí)長(zhǎng)，雨強(qiáng)較大，降雨過程中雨強(qiáng)變化幅度大；B型雨歷時(shí)短、雨強(qiáng)大而C型雨歷時(shí)較長(zhǎng)，雨強(qiáng)小，兩者降雨過程中雨強(qiáng)整體偏大或偏小，變化幅度較A型雨小，所以A型雨四個(gè)子雨型下土壤侵蝕差異明顯大于B、C雨型。

4 結(jié) 論

1）北方土石山區(qū)的雨型主要分為3大類：A型雨呈長(zhǎng)歷時(shí)、大雨量、中雨強(qiáng)、發(fā)生頻率居中；B型雨呈短歷時(shí)、中雨量、大雨強(qiáng)，發(fā)生頻率極低；C型雨呈中歷時(shí)、小雨量、小雨強(qiáng)、發(fā)生頻率較高。其中，A、B型雨為北方土石山區(qū)主要侵蝕性降雨類型，C型雨幾乎不會(huì)造成土壤侵蝕。

2）單場(chǎng)降雨中，降雨歷時(shí)、降雨量及雨強(qiáng)等降雨特征指標(biāo)都會(huì)對(duì)土壤侵蝕造成影響，其中雨強(qiáng)及雨量是主要影響指標(biāo)。誘發(fā)北方土石山區(qū)坡面土壤侵蝕的降雨量臨界值為8 mm、雨強(qiáng)臨界值為9.5 mm/h。單場(chǎng)降雨的侵蝕能力表現(xiàn)為B型雨>A型雨>C型雨，但A型雨因其侵蝕能力較強(qiáng)且發(fā)生頻率高，對(duì)研究區(qū)土壤侵蝕量貢獻(xiàn)率最大，是造成研究區(qū)土壤侵蝕的主要雨型，應(yīng)重點(diǎn)防范。

3）同一雨強(qiáng)在一場(chǎng)降雨中出現(xiàn)的時(shí)序不同，其對(duì)土壤侵蝕的貢獻(xiàn)率也會(huì)存在差異。按最大30 min雨強(qiáng)出現(xiàn)的先后順序?qū)、B、C型雨分別分為均值性、遞減型、峰值型和遞增型4個(gè)子雨型，子雨型下的土壤侵蝕量表現(xiàn)為遞增型>峰值型>遞減型>均值型，即大雨強(qiáng)在場(chǎng)降雨中出現(xiàn)的時(shí)間越靠后其對(duì)土壤侵蝕量的貢獻(xiàn)越大。

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Effect of rainfall patternson hillslope soil erosion in rocky mountain area of north China

Wu Lingli1,2, Wang Yunqi1,2※, Wang Chenfeng1,2, Wang Yujie1,2, Wang Bin1,2

(1.100083,; 2.100083,)

In order to make clear the slope soil erosion difference under different rainfall patterns in rocky mountain area of North China, a method combining meteorology and hydrology data with WEPP model to simulate rainfall erosion process was adopted, based on the observation data of 105 individual rainfall events from 2013 to 2015 in field runoff plots of Puwa, Fangshan District, Beijing City. Taking rainfall amount, rainfall duration and average rainfall intensity as the characteristic indices, with R software, 105 natural rainfalls were divided into 3 rainfall patterns A, B and C, and the cluster analysis method was used. The results showed that the erosion ability of the 3 rainfall patterns followed the order of Type B (low frequency, short duration, medium amount of rainfall and strong rainfall intensity) > Type A (medium frequency, long duration, great amount of rainfall and medium rainfall intensity) > Type C (high frequency, medium duration, minor amount of rainfall and low rainfall intensity). However, in the erosion rainfall events, the main rainfall pattern was Type A, which made the highest cumulative contribution rate to soil erosion in the study area, and Type C could hardly cause soil erosion. By analyzing the influence of single rainfall index (rainfall amount, rainfall duration and maximum 30-minute rainfall intensity) on soil erosion, it was found that the erosion ability of 3 types of rainfall in unit time was Type B > Type A > Type C. The critical rainfall amount of soil erosion on brown soil slope in rocky mountain area of North China was 8 mm and the critical rainfall intensity was 9.5 mm/h. In order to explore the influence of time sequences on soil erosion, with WEPP model, the 3 types of rainfall patterns mentioned above were further classified into 4 sub-rainfall types by setting different occurrence time of maximum 30-minute rainfall intensityin the process of rainfall with the WEPP model. Namely, when the value was set to 0, the sub-rainfall type was uniform type. Similarly, the value of 10% corresponded to decreasing type, 50% corresponded to peak type and 90% corresponded to incremental type. Before the WEPP model was used, the soil parameters in the model including effective hydraulic conductivity, critical shear force and erodibility of rill soil were modified on the basis of the value calculated by formula in the model on the physical and chemical properties of the soil. The analysis showed that the time sequences of rainfall intensity had a great influence on the degree of soil erosion. Moreover, under 4 sub-rainfall types, the total soil loss amount was in the order of incremental type > peak type > decreasing type > uniform type. Among them, the difference of soil erosion under sub-rainfall type of Type A was the most significant. In conclusion, this study provides the reference for the establishment of soil erosion prediction models and soil erosion control in brown soil slopes in rocky mountain areas of North China.

soils; erosion; runoff; rainfall pattern; runoff plot; WEPP model; rocky mountain areas of North China

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.021

S157.1

A

1002-6819(2017)-24-0157-08

2017-08-07

2017-12-07

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助（2015ZCQ-SB-01）

鄔鈴莉，主要從事水土保持研究。Email：WLL1976432054@163.com

王云琦，女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事林業(yè)生態(tài)工程和水土保持研究。Email：wangyunqi@bjfu.edu.cn

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