魏慧，趙文武

(1.北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室，100875，北京;2.北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部陸地表層系統(tǒng)科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究院，100875，北京)

20世紀(jì)初以來，水土流失日益嚴(yán)重，侵蝕問題已成為全球性的生態(tài)與環(huán)境問題［1-3］，嚴(yán)重威脅著社會-生態(tài)的安全與穩(wěn)定，關(guān)系著糧食安全、氣候變化彈性以及地理社會的穩(wěn)定性［4］。土壤侵蝕危害在黃土高原地區(qū)表現(xiàn)的尤為突出［5］，其水土流失面積高達(dá)45萬km2，占總面積的71%，多年平均輸沙量達(dá)16億t，其水土流失面積之廣，強(qiáng)度之大，流失量之多堪稱世界之最［6-7］。為了針對性地防治土壤侵蝕，必須加強(qiáng)土壤侵蝕的定量評價研究［8］。

由降雨導(dǎo)致的土壤侵蝕受氣候、物理、水文、化學(xué)、礦物質(zhì)及生物因素的綜合影響，如降雨強(qiáng)度、徑流速率、土壤可蝕性等［9］。在這些因素中，土壤可蝕性(soil erodibility)被認(rèn)為是定量計算土壤流失的關(guān)鍵指標(biāo)［10］，是反映土壤性能和土壤侵蝕預(yù)報的必要參數(shù)，通常用K值來衡量其大小［11-12］。土壤可蝕性研究對認(rèn)識土壤侵蝕原理、定量估算土壤侵蝕量、合理進(jìn)行水土流失防治有重要意義［13］。

確定土壤可蝕性大小的最好方法是通過自然徑流小區(qū)直接測定［14］;然而由于徑流小區(qū)研究必須具有足夠大且觀測歷時較長的數(shù)據(jù)庫資料［15］，因此，國內(nèi)外學(xué)者通常采用數(shù)學(xué)模型法估算K值。其中，應(yīng)用廣泛的代表性模型有美國學(xué)者Wishchmeier等［16-17］建立的諾謨圖方程和修正諾謨圖方程、Williams等［18］開發(fā)的侵蝕－生產(chǎn)力影響模型(EPIC)、Torri等［19］建立的非線性最佳擬合公式、Shirazi等［20］基于土壤幾何平均粒徑建立的估算模型等。上述估算方法自建立起，在我國不同區(qū)域土壤侵蝕敏感性評價、土壤流失量預(yù)測等方面均得到了廣泛應(yīng)用［21-24］;但是由于土壤實際情況有所不同，上述經(jīng)驗公式在應(yīng)用前，應(yīng)對其預(yù)測結(jié)果進(jìn)行必要的不確定性評價。對此，我國學(xué)者在不同地區(qū)進(jìn)行了相應(yīng)的研究。如史東梅等［23］和張文太等［24］先后對我國亞熱帶和紫色丘陵區(qū)不同K值估算方法的模擬精度進(jìn)行研究，然而，黃土丘陵溝壑區(qū)不同K值估算方法的區(qū)域適用性仍尚待討論。

安塞集水區(qū)地處水土流失十分嚴(yán)重的黃土丘陵溝壑區(qū)安塞縣境內(nèi)。安塞水文站輸沙量監(jiān)測值是指站點出口所控制的整個集水區(qū)的實測輸沙量;泥沙輸移比是實測輸沙量與流域總侵蝕量的比值，是研究流域侵蝕產(chǎn)沙關(guān)系的重要依據(jù)，可用于推求流域的土壤侵蝕量［25］。龔時旸等［26］、牟金澤等［27］和景可［28］在黃土丘陵溝壑區(qū)的研究均證實黃土地區(qū)輸沙量與流域產(chǎn)沙量基本一致，泥沙輸移比約為1，即可直接用輸沙量代替土壤侵蝕量。本研究選擇安塞集水區(qū)作為黃土丘陵溝壑區(qū)典型集水區(qū)，基于5種K值估算方法，結(jié)合CSLE模型計算集水區(qū)2006—2014年平均土壤侵蝕量，對比相應(yīng)年份輸沙量監(jiān)測值，探討適用于黃土丘陵溝壑區(qū)集水區(qū)尺度的K值最優(yōu)估算方法，以期服務(wù)于未來黃土丘陵溝壑區(qū)土壤侵蝕預(yù)報和水土流失的綜合治理。

1 研究區(qū)概況

安塞集水區(qū)(E 108°5'44″－ 109°26'18″，N 36°30'45″－37°19'3″)地處延河流域上游，西北內(nèi)陸黃土高原腹地，屬典型的黃土丘陵溝壑區(qū)。集水區(qū)總面積1 334 km2，屬中溫帶大陸性半干旱季風(fēng)氣候區(qū)。年均降水505.3 mm，且74%發(fā)生在6—9月份。年均溫8.8℃，＞10℃積溫2 876～3 270℃，年均日照時間2 397.3 h。地貌類型主要包括黃土梁澗、梁峁?fàn)铧S土丘陵和溝谷階地，地形起伏、溝壑縱橫，地表支離破碎，地勢西北高、東南低，海拔在997～1 731 m之間。土壤肥力低，以黃土母質(zhì)上發(fā)育而來的黃綿土為主，土質(zhì)疏松，土壤抗沖抗蝕性較差，水土流失嚴(yán)重，水土流失面積約占土地總面積的97%，屬于強(qiáng)度水土流失區(qū)，也是西北典型的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)［29］。

圖1 研究區(qū)位置圖Fig．1 Location of the study area

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

筆者采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括:空間分辨率為25 m×25 m的研究區(qū)數(shù)字高程模型(DEM)，來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心1∶50 000數(shù)據(jù)庫;2005和2015年2期土地覆被矢量數(shù)據(jù)，來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心;降水?dāng)?shù)據(jù)來源于《中華人民共和國水文年鑒》黃河流域水文資料黃河中游區(qū)上段(河口鎮(zhèn)至龍門);研究區(qū)2006—2014年生長季遙感影像，來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站;梯田、淤地壩等工程措施數(shù)據(jù)來源于《安塞縣統(tǒng)計年鑒》;土壤理化性質(zhì)來源于2014年7—8月土壤調(diào)查獲取的151個典型樣點數(shù)據(jù)集。

本次野外調(diào)查涵蓋研究區(qū)主要分布的8種典型植被類型(天然草地、人工苜蓿草地、農(nóng)田、蘋果園、沙棘、檸條、刺槐、野山桃)。各植被類型的取樣間距＞2 km，樣地選擇具有代表性(每種植被類型典型植被面積大于30 m×30 m，具有一定的主導(dǎo)作用)，且在研究區(qū)均勻分布。其中，農(nóng)田和草地的樣方大小為2 m×2 m，灌木樣方大小為5 m×5 m，林地樣方大小為10 m×10 m，手持 GPS精確定位樣地位置。

2.2 研究方法

中國土壤流失方程(China Soil Loss Equation)是在USLE模型和RUSLE模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國土壤侵蝕實際提出來的適用于中國土壤侵蝕特征的土壤流失預(yù)報模型［30］，模型表達(dá)式為

式中:A為年均土壤侵蝕量，t/(hm2·a);R 為降雨侵蝕力因子，MJ·mm/(hm2·h·a);K 為土壤可蝕性因子，t·hm2·h/(hm2·MJ·mm);L 為坡長因子;S 為坡度因子;B為植被覆蓋與生物措施因子;E為工程措施因子;T為耕作措施因子。

圖2 研究區(qū)采樣點分布示意圖Fig．2 Distribution of sampling points the study area

2.2.1 土壤可蝕性因子K 本研究采用諾謨方程［16］(NOMO)、修正諾謨方程［17］(M-NOMO)、EPIC公式［18］、Torri模型［19］和 Shirazi模型［20］5 種方法估算K值［16-20］。考慮到不同方法間的可比性，對于K值筆者統(tǒng)一采用國際單位制單位。

2.2.2 降雨侵蝕力因子R 降雨侵蝕力因子反映降雨對土壤侵蝕的影響，是侵蝕預(yù)報的重要因子［31］。鑒于日降雨與次降雨不是一一對應(yīng)的關(guān)系，筆者將日降雨資料以半月為時段進(jìn)行合并，利用章文波等［32］提出的半月侵蝕力簡易算法模型計算降雨侵蝕力。

2.2.3 坡度坡長因子LS 坡長因子和坡度因子反映土壤侵蝕對地形的響應(yīng)特征。小區(qū)和坡面尺度土壤侵蝕評價中，LS因子一般通過野外實測獲得，而在流域和區(qū)域尺度上，通常是基于DEM提取的;但是由于黃土丘陵溝壑區(qū)地形破碎，基于DEM提取的LS因子不能反映當(dāng)?shù)氐恼鎸嵡闆r［33-34］，且相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，相較于坡長而言，坡度是影響黃土區(qū)LS因子的主導(dǎo)因素［35］，因此，本研究以25 m DEM為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用劉寶元等［36］在黃土高原地區(qū)建立的方法計算坡度和坡長。在此基礎(chǔ)上，采用湯國安等［33］提出的坡度轉(zhuǎn)化圖譜法對所提取的坡度進(jìn)行修正。該轉(zhuǎn)換圖譜是基于典型的黃土丘陵溝壑區(qū)地貌類型區(qū)獲得的，平均糾正率在90%以上，適用于研究區(qū)坡度數(shù)據(jù)的修正［33］。

2.2.4 植被覆蓋與生物措施因子B 植被覆蓋與生物措施因子反映地表覆蓋對土壤侵蝕的作用，是指一定條件下有植被覆蓋或?qū)嵤┨镩g管理的土地土壤流失總量與同等條件下實施清耕的連續(xù)休閑地土壤流失總量的比值［37］，介于0～1之間。筆者基于研究區(qū)生長季遙感影像，提取NDVI值，計算植被蓋度。根據(jù)B因子與土地利用類型和植被蓋度的關(guān)系，對 B 因子賦值［38］。

2.2.5 工程措施因子E 工程措施因子代表實施某種水土保持工程措施的土壤流失量與同等條件下無工程措施的土壤流失量之比［36］?？紤]到工程措施資料收集的困難性，本研究參考謝紅霞等［38］計算延河流域工程措施因子的方法計算E值。

2.2.6 耕作措施因子T 耕作措施因子是指采取專門措施后的土壤流失量與順坡種植時的土壤流失量之比［31，39］，介于0～1之間。筆者基于 T因子與不同坡度條件的關(guān)系對T因子賦值［38］。

3 結(jié)果與分析

3.1 CSLE模型各因子計算結(jié)果

3.1.1 土壤可蝕性因子K

1)描述性統(tǒng)計特征?；贙值估算結(jié)果，運用數(shù)理統(tǒng)計分析得到集水區(qū)K值的描述性統(tǒng)計特征(表1)。

表1 土壤可蝕性K值統(tǒng)計特征Tab．1 Statistics characteristics of soil erodibility factor value(K)

由表 1 可知，KEPIC、KNOMO、KM-NOMO、KTorri和 KShirazi的變化范圍分別為0.032～0.060、0.046～0.092、0.047～0.088、0.009～0.066和 0.018～0.044，最大值分別是相應(yīng)最小值的 1.875、2.000、1.872、7.333和2.444倍，可見K值的變動幅度較大。K值均值與中值之差十分接近于0，表明K值在集水區(qū)內(nèi)分布較為均勻，未受到K值特異值的影響。KM-NOMO的Cv值為0.067＜10%，表明 KM-NOMO在研究區(qū)內(nèi)存在較弱強(qiáng)度的空間變異性;除此之外，KEPIC、KNOMO、KTorri和 KShirazi的 Cv值分別為 0.109、0.110、0.113和0.182，介于10% ～100%之間，表明四者在集水區(qū)內(nèi)存在中等強(qiáng)度的空間變異性。由于可蝕性受地形、氣候、植被和土地利用等多種因素的綜合影響，其空間變異性的存在是采樣點土壤特性、植被生長狀況、地形、氣候和土地利用等多種因素綜合作用的結(jié)果。

2)正態(tài)分布檢驗。利用SPSS20.0得到K值頻數(shù)統(tǒng)計圖(圖3)。可知，基于5種方法所得K值均呈倒鐘形頻數(shù)分布，與正態(tài)分布基本吻合［40］。而非參數(shù)K-S檢驗的結(jié)果表明K-SP值均＞0.05，進(jìn)一步證實K值在研究區(qū)內(nèi)呈正態(tài)分布。

圖3 土壤可蝕性K值頻數(shù)統(tǒng)計圖Fig．3 Frequency distribution of soil erodibility factor value(K)

3)半方差函數(shù)分析。半方差函數(shù)是地統(tǒng)計學(xué)解釋土壤可蝕性空間變異結(jié)構(gòu)的理論基礎(chǔ)，包括塊金值、變程和基臺值3個重要參數(shù)［40］。變程反映K值的空間變異特性，在變程范圍內(nèi)K值成空間相關(guān);塊金值反映的是最小取樣間距內(nèi)下K值的變異性及測量誤差;而基臺值則反映K值受土壤性質(zhì)、地形、氣候等結(jié)構(gòu)性因子影響的程度。筆者基于ArcGIS 10.1地統(tǒng)計分析模塊選擇最佳半方差函數(shù)理論模型(表2)。

由表2可知，基于不同方法得到的K值，其最適半方差函數(shù)理論模型不同。KEPIC的最適理論模型為指數(shù)模型，C0/(C0+C)值為11% ＜25%，表明KEPIC在變程內(nèi)的空間相關(guān)性較為強(qiáng)烈;KNOMO、KM-NOMO、KTorri和KShirazi的最適理論模型為高斯模型，C0/(C0+C)值分別為52%、49%、54%和42%，介于25%～75%之間，表明在變程內(nèi)具有中等的空間相關(guān)性。步長為61.09 m，變程為733.06 m，步長小于變程，說明K值在集水區(qū)尺度下具有較好的空間相關(guān)性，通過Kriging插值能夠得到較為準(zhǔn)確的插值結(jié)果［40］。

基于遴選出的最適半方差函數(shù)理論模型，經(jīng)Kriging插值得到K因子空間分布圖(圖4)。

由圖4 可知，KEPIC、KNOMO、KTorri和 KShirazi的空間分布大致相同，表現(xiàn)為集水區(qū)東南部和中部K值較高而西北部較低的分布態(tài)勢。東南部和中部地形較為破碎，土壤顆粒穩(wěn)定性差，土壤結(jié)構(gòu)等級系數(shù)和滲透等級系數(shù)相對較高是產(chǎn)生這一態(tài)勢的主要原因。除東南部和中部地區(qū)以外，KM-NOMO高值區(qū)域還分布于集水區(qū)的中北部、西南部和東部的局部地區(qū)，主要原因在于這些地區(qū)地勢較高，地形坡度起伏較大，破碎度較高，植被生長較差，土壤結(jié)構(gòu)松散。

3.1.2 降雨侵蝕力因子R 基于集水區(qū)周邊20個雨量站點的日降雨數(shù)據(jù)，計算降雨侵蝕力，經(jīng)Kriging插值得到R因子空間分布圖(圖5)。

表2 土壤可蝕性K值的半方差函數(shù)分析結(jié)果Tab．2 Semivariance function analysis results of soil erodibility factor value(K)

圖4 研究區(qū)K因子空間分布圖Fig．4 Spatial distribution of soil erodibility factor K in the study area

圖5 研究區(qū)R因子空間分布圖Fig．5 Spatial distribution of rainfall erosivity factor R in the study area

2006—2014年 R值均值分別為1 365.06、1 416.39、820.89、2 560.23、1 251.06、1 072.43、1 811.11、4 416.59 和 1 765.42 MJ·mm/(hm2·h·a)。由圖5可知，除2008和2014年外，研究區(qū)R因子空間分異十分顯著且不同年份的空間分異特征不同。如2009和2012年集水區(qū)R值大致呈現(xiàn)由東南向西北逐漸增大的態(tài)勢;2011和2013年R值則表現(xiàn)為自西南向東北逐漸減小的分布特征;2008和2014年R值空間分異不明顯，是由于相應(yīng)年份降雨較為均勻所致;其余年份R值空間分異特征的出現(xiàn)，主要是由于集水區(qū)降水時空分布不均引起的。

3.1.3 坡度坡長因子LS 基于前文所述方法計算坡度和坡長因子，經(jīng)坡度因子修正后，得到研究區(qū)坡度坡長因子LS(圖6)。

由圖6可知，LS因子最小值為0.02，最大值為78.12，平均值為11.76。集水區(qū)內(nèi)部，LS值小于5的土地面積約占集水區(qū)總面積的20%;LS值小于平均值的土地面積約占總面積的60%;此外，大約95%的土地LS值低于27，這與謝紅霞等［38］在延河流域計算LS因子的結(jié)果基本一致。

3.1.4 植被覆蓋與生物措施因子B 基于賦值法計算不同土地利用類型和不同植被蓋度下的B值，利用ArcGIS 10.1得到集水區(qū)B因子空間分布圖(圖7)。

圖6 研究區(qū)LS因子空間分布圖Fig．6 Spatial distribution of slope steepness factor LS in study area

由圖7可知，B值在集水區(qū)內(nèi)呈現(xiàn)一定的空間分異特征。如2006—2011年，B值大致呈集水區(qū)東南部較低而西北部較高的分異特征;2012和2013年B值空間分布較為均勻，分異特征不明顯;2014年集水區(qū)東北部植被蓋度明顯降低，B值呈減小的變化趨勢，而西南部B值有所增加。此外，B值的年際變化較為明顯，2006和2014年B值均值分別為0.11和0.15。集水區(qū)退耕還林(草)政策的實施使得坡耕地向林地和草地轉(zhuǎn)化，是導(dǎo)致B值年際變化的主要原因。研究時段內(nèi)，集水區(qū)耕地面積由2006年的139.14 km2減少至2014年的115.18 km2，草地面積由975.80 km2增加至1 041.53 km2。

3.1.5 工程措施因子E 基于研究區(qū)統(tǒng)計年鑒查找梯田、淤地壩數(shù)據(jù)，計算研究區(qū)2006—2014年E值(表3)。

由表3可知，集水區(qū)E值的年際變化不大，介于0.84～0.88之間。其中，2011年 E值最小，為0.84，2013和2014年的E值最大，為0.88。

圖7 研究區(qū)B因子空間分布圖Fig．7 Spatial distribution of B-factor in study area

表3 研究時段內(nèi)的工程措施因子值(E)Tab．3 Engineering measure factor value in the study period(E)

3.1.6 耕作措施因子T 基于研究區(qū)DEM提取坡度，根據(jù)坡度賦值法計算耕作措施因子，得到T因子空間分布圖(圖8)。

圖8 研究區(qū)T因子空間分布圖Fig．8 Spatial distribution of tillage factor(T)in the study area

由圖8可知，集水區(qū)T因子最小值為0.10，最大值為0.80，均值為0.64。且T值在集水區(qū)內(nèi)空間分異不明顯，除主要道路區(qū)域T值較低外，其余區(qū)域T值均較高。

3.2 基于不同K值的土壤侵蝕量計算

將基于5種方法得到的K因子及CSLE模型其他各因子的柵格圖層加載到ArcGIS 10.1中，計算各因子的乘積得到集水區(qū)土壤侵蝕量。按照土壤侵蝕強(qiáng)度分級標(biāo)準(zhǔn) SL190—2007［41］，將研究區(qū)土壤侵蝕劃分為微度(≤500)、輕度(500～2 500)、中度(2 500～5 000)、強(qiáng)度(5 000～8 000)、極強(qiáng)度(8 000～15 000)和劇烈(＞15 000)6個等級，重分類后得到集水區(qū)土壤侵蝕空間分布圖(圖9)。

由圖9可知，基于不同K值得出的土壤侵蝕量在同一年內(nèi)，大致呈現(xiàn)相同的空間分布態(tài)勢。例如:2006年大致呈集水區(qū)北部較低而南部和西北部較高的分布態(tài)勢;2008年土壤侵蝕空間分異不明顯，總體侵蝕程度較輕;2011年集水區(qū)東部侵蝕較輕而北部侵蝕有所加重。另外，從圖中可以明顯看出，2009、2013和2014年的土壤侵蝕量明顯高于其他年份，且2013年侵蝕的空間分異程度相對較弱。其原因主要因為2009和2013年高強(qiáng)度降水事件的影響。此外，2013年極端降水不僅導(dǎo)致當(dāng)年土壤侵蝕明顯加重，而且造成了植被、梯田等水土保持措施的大面積損壞，也因此減弱了2014年的水土保持能力。

3.3 集水區(qū)K值最優(yōu)估算方法遴選

利用ArcGIS10.1計算集水區(qū)2006—2014年歷年平均土壤侵蝕量，對比相應(yīng)年份輸沙量監(jiān)測值，采用平均絕對誤差(MAE)、平均相對誤差(MRE)、均方根誤差(RMSE)和精度因子(Af)多指標(biāo)相結(jié)合的方法，評價5種 K值估算方法的區(qū)域適用性。MAE、MRE和RMSE越趨近于0，Af越接近于1，則K值預(yù)測的不確定性越小，模型適用性越高［23－-42］。各評價指標(biāo)的具體計算方法見文獻(xiàn)［24］，評價結(jié)果如表4所示。

由表5可知，基于5種K值估算方法的集水區(qū)土壤侵蝕模數(shù)模擬值差異顯著。研究時段內(nèi)，年均土壤侵蝕模數(shù)依次為 65.59、106.00、108.47、76.69和47.68 t/hm2。相較于安塞水文站實際年均輸沙模數(shù)17.73 t/hm2，由MAE、MRE和RMSE越趨近于0，Af越接近于1，模型區(qū)域適用性越高的原則可知，Shirazi模型的適用性最高，MAE、MRE和RMSE值依次為 30.93、3.25 和 43.66，Af值為 4.41，EPIC 法次之，Af值為5.80，Torri模型的適用性處于中間水平，修正諾謨方程和諾謨方程的適用性最低，與實際情況相差最大，Af值分別為7.99和7.88。由此可知，相對于其他方法而言，Shirazi模型和EPIC公式更加適用于黃土丘陵溝壑區(qū)集水區(qū)尺度的K值模擬。目前，在黃土高原土壤侵蝕評價中，研究者大多采用 EPIC 方法計算 K 值［12，21，38，43］，因此，在未來該區(qū)域K值模擬乃至土壤侵蝕評價研究中，應(yīng)考慮采用Shirazi模型，以期提高K值預(yù)測精度。另外，史東梅等［23］在紫色丘陵區(qū)的研究中發(fā)現(xiàn)，EPIC法和諾謨法更加適用于紫色丘陵區(qū)的K值模擬;張文太等［24］在我國亞熱帶地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，Torri模型 K值預(yù)測的不確定性最小，預(yù)測效果最佳。這也說明，由于不同地區(qū)土壤性質(zhì)差異的存在，致使不同K值估算方法在不同地區(qū)的適用性不同，因此在某一特定區(qū)域的K值估算和侵蝕預(yù)報過程中，優(yōu)先遴選適用于研究區(qū)的K值計算方法是十分必要的。

圖9 研究區(qū)土壤侵蝕空間分布Fig．9 Spatial distribution of soil erosion in the study area

圖9 (續(xù)) 研究區(qū)土壤侵蝕空間分布Fig．9(Continued) Spatial distribution of soil erosion in the study area

表4 集水區(qū)不同K值估算方法的區(qū)域適用性評價Tab．4 Regional suitability evaluation of different K value models in watershed area

4 結(jié)論

1)基于5種方法所得K值均值的大小關(guān)系為KM-NOMO＞KNOMO＞KTorri＞KEPIC＞KShirazi。從空間分布情況來看，KEPIC、KNOMO、KTorri和 KShirazi的分布狀況大致相同，表現(xiàn)為集水區(qū)東南部和中部K值較高而西北部較低的分布態(tài)勢。東南部和中部地形較為破碎，土壤顆粒穩(wěn)定性差，土壤結(jié)構(gòu)等級系數(shù)和土壤滲透等級系數(shù)均相對較高是產(chǎn)生這一態(tài)勢的主要原因。除東南部和中部地區(qū)以外，KM-NOMO高值區(qū)域還分布于集水區(qū)的中北部、西南部和東部的部分地區(qū)，主要原因在于這些地區(qū)地勢較高，地形坡度起伏較大，破碎度較高，植被生長較差，土壤結(jié)構(gòu)松散。

2)基于5種K值的集水區(qū)土壤侵蝕模數(shù)模擬值差異顯著?；贓PIC、諾謨方程、修正諾謨方程、Torri模型和Shirazi模型的2006—2014年平均土壤侵蝕模數(shù)依次為 65.59、106.00、108.47、76.69 和47.68 t/hm2。對比安塞水文站相應(yīng)年份實際年均輸沙模數(shù)17.73 t/hm2可知，Shirazi模型的區(qū)域適用性最高，EPIC法次之，Torri模型的適用性處于5種模型的中間水平，而諾謨方程和修正諾謨方程的適用性較低，與實際情況相差最大;因此，本研究認(rèn)為相對于其他4種K值估算方法而言，Shirazi模型的估算結(jié)果更貼近實際情況，更加適用于集水區(qū)的K值模擬，在未來黃土丘陵溝壑區(qū)土壤可蝕性K值估算乃至土壤侵蝕評價工作中，應(yīng)優(yōu)先選用基于幾何平均粒徑的Shirazi模型。

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