楊文利，趙建民，朱平宗，閆靖坤，黃國敏

(南昌工程學院,水利與生態(tài)工程學院,330099,南昌)

降雨侵蝕力(R)反映降雨對土壤侵蝕的潛在能力,是土壤侵蝕預測預報最重要的自然因子之一[1-2]。準確評估降雨侵蝕力,認識其時空分布特征,對于土壤侵蝕評估與預報具有重要意義。

南方紅壤區(qū)為我國僅次于黃土高原的第2大侵蝕區(qū),由于其水熱同季,水力侵蝕為該區(qū)的主要侵蝕類型,降雨與地表徑流在土壤侵蝕過程中扮演著重要角色,有必要對降雨侵蝕力的時空分布進行細致研究。國內(nèi)已有大量關于區(qū)域降雨侵蝕力時空分布特征的研究[3-9],但大多都是針對大流域或大區(qū)域的降雨侵蝕力研究,對于中小流域的研究相對較少；過去50年來,包括贛江流域在內(nèi)的幾大流域都不同程度的出現(xiàn)了河流輸沙量明顯降低,而徑流量相對平穩(wěn)的現(xiàn)象[10-14]。 造成這種現(xiàn)象的主要原因為氣候變化和人類活動——氣候變化集中表現(xiàn)在降雨量的變化上,而人類活動的影響包括內(nèi)容較多,比如水庫蓄水、河道采砂、水土保持措施等。為揭示面積相對較大的流域水沙變化的真正原因,有必要對中小流域的降雨侵蝕力變化進行分析,并結(jié)合流域內(nèi)的坡面觀測資料、植被覆蓋資料等分析,研究人類活動對土壤侵蝕、河流水沙變化的影響。筆者基于降雨量資料,對瀲水流域降雨侵蝕力時空特征進行研究,以期為該流域水土流失綜合治理及其防治效果評價提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

瀲水流域位于江西省興國縣東北部,E 115°30′50″～115°52′12″,N 26°18′04″～26°36′48″之間,贛江上游,為贛江的一級支流,流域面積579 km2(圖1)。地勢東北高西南低,高程變化在200～1 200 m之間,流域出口位于西南端的東村水文站；地貌以低山丘陵為主,其中低丘21%、中丘27%、高丘和低山42%、河谷平原10%；氣候?qū)僦衼啛釒Ъ撅L濕潤氣候區(qū),多年平均氣溫18.9℃,多年平均降雨量1 602 mm,其中降雨多集中在4—6月,約占全年降水量的44.8%；植被類型以常綠闊葉林和針葉林為主,針葉林主要為馬尾松(PinusmassonianaLamb.)人工次生林。土壤母質(zhì)為花崗巖殘坡積物和第四紀近代河流沖積物,局部為千枚巖殘坡積物,土壤類型以水稻土、棕紅壤為主,局部有紅壤、黃紅壤、石灰?guī)r土分布。

20世紀80年以前,瀲水流域曾經(jīng)是南方紅壤區(qū)土壤侵蝕最劇烈的典型區(qū)域之一,曾一度被稱為“南方紅色沙漠”。1983年至今,流域內(nèi)開展了大規(guī)模的小流域綜合治理,目前流域內(nèi)水土流失狀況已經(jīng)得到明顯的改善。

2 材料與方法

2.1 資料來源

瀲水流域內(nèi)分布有4個雨量觀測站(東村站、古龍崗站、興江站、興蓮站)和1個水文站(東村水文站)(圖1),本文采用瀲水流域2000—2016年降雨觀測資料。其多年月平均降雨量如表1所示。

表1 瀲水流域4個雨量站多年月平均降雨量Tab.1 Monthly average precipitations in 4 rainfall stations in the Lianshui basin mm

2.2 降雨侵蝕力計算

降雨侵蝕力R值的計算可分為基于EI30的經(jīng)典計算方法和基于常規(guī)氣象資料的簡易計算模型2類[15]。由于降雨動能E和30 min降雨強度I30資料獲取難度較大,所以國內(nèi)外許多學者根據(jù)區(qū)域性降雨侵蝕特點,建立基于不同降雨資料的R值簡易計算方法。在瀲水流域田剛等[16]分別采用周伏建等[17]的月雨量模型；章文波等[18]的日雨量模型；吳素業(yè)[19]的月雨量模型；史志華等[20]修正的日雨量模型；W.H.Wischmeier等[2]的月雨量模型和CREAMS模型[21]6種降雨侵蝕力模型進行對比分析,結(jié)果表明吳素業(yè)的

式中:Ryear為年降雨侵蝕力,MJ·mm/(hm2·h·a)；Pi為某月降雨量,mm。

2.3 變異系數(shù)

變異系數(shù)反映降雨侵蝕力在長時間系列的離散程度,其計算公式為月雨量模型在該地區(qū)應用比較理想,在計算該地區(qū)的降雨侵蝕力時具有較高的有效系數(shù)和較低的相對偏差[16]?；诖?筆者采用吳素業(yè)[19]的月雨量模型計算瀲水流域的降雨侵蝕力指標,其模型為

式中:Ri是第 i年的降雨侵蝕力,mJ·mm/(hm2·h·a)為Ri的樣本均值；n為降雨侵蝕力序列的長度,即時間序列的序號。其中Cv≤0.1,認為是弱變異；0.1＜Cv＜1認為是中等變異；Cv≥1,認為是強變異[22]。

2.4 非參數(shù)Mann-Kendall趨勢檢驗法

非參數(shù)Mann-Kendall趨勢檢驗(M-K法)常用于對降雨、徑流、輸沙量等氣候要素進行趨勢性檢驗的非參數(shù)統(tǒng)計方法,其優(yōu)點是樣本不需要遵從一定的分布,也不受少數(shù)異常值的干擾,更適合于類型變量和順序變量,計算方法也比較簡便M-K法主要通過計算統(tǒng)計量τ、方差σ2和標準化變量M來實現(xiàn),計算公式[25]為:

式中:P為水文變量系列所有對偶觀測值(Ri,Rj,i＜j)中Ri＜Rj出現(xiàn)的次數(shù)；N為系列長度。M為標準正態(tài)分布統(tǒng)計量,給定顯著性水平a0,查正態(tài)分布表得到臨界值t0,當|M|＞t0,表明序列存在一種顯著的增長或減小的趨勢；|M|＜t0時,則趨勢不顯著。M為正值表示增加趨勢,負值表示減小趨勢。當|M|≥1.28、1.96、2.32時表示分別通過置信度90%、95%、99%顯著性檢驗。

3 結(jié)果與分析

3.1 降雨侵蝕力年內(nèi)分布特征

圖2 瀲水流域降雨侵蝕力年內(nèi)分布特征Fig.2 Annual distribution of rainfall erosivity in the Lianshui basin

根據(jù)式(1)分別計算各站多年月平均降雨侵蝕力R值,結(jié)果如圖2所示?？梢钥闯?降雨量和R值的年內(nèi)分布特征一致,均表現(xiàn)為單峰型,主要集中在3—8月,約占全年的80.92%。R最大值出現(xiàn)在6 月,為 1 408.06 MJ·mm/(hm2·h·a),約占全年 R值的23.8%；最小值出現(xiàn)在12月,為109.84 MJ·mm/(hm2·h·a),約占全年的1.86%。其原因主要是南方地區(qū)降雨主要集中在3—8月,降雨量大,且多以暴雨等侵蝕性降雨出現(xiàn),尤其在6月侵蝕性降雨最為集中,導致降雨侵蝕力在6月較其他月份高,而到了10月以后侵蝕性降雨減少,降雨侵蝕力也減小。

3.2 降雨侵蝕力年際變化特征

瀲水流域各雨量站R值統(tǒng)計特征值如表2所示:流域內(nèi)多年平均R值為5 899.0 MJ·mm/(hm2·h·a),2015 年 R 值最大為10 306.9 MJ·mm/(hm2·h·a),2003 年 R 值最小為 2 353.61 MJ·mm/(hm2·h·a),最大值為最小值的4.38倍。降雨量和R值年際變化趨勢基本一致,降雨量和R值最大值和最小值出現(xiàn)的年份一致,年降雨量越大,則對應的年降雨侵蝕力也越大(圖3)。

表2 瀲水流域各雨量站降雨侵蝕力統(tǒng)計特征值Tab.2 Descriptive statistics of annual rainfall erosivity at the sites in the Lianshui basin

圖3 瀲水流域降雨量與降雨侵蝕力年際變化Fig.3 Inter-annual variations of rainfall erosivity and rainfall in the Lianshui basin

瀲水流域內(nèi)各站R值變異系數(shù)Cv在0.37～0.43之間,多年平均變異系數(shù)Cv為0.40,表現(xiàn)為中等變異,即瀲水流域各站R值年際差異并不顯著,該結(jié)果與圖4中瀲水流域各雨量站R值年際變化過程基本一致,不同雨量站R值差異和年際波動都不大。劉春利等[15]在研究延河流域降雨侵蝕力時空分布特征時也得到相同的結(jié)果,可能是流域內(nèi)降雨氣候因素變化較小,使得降雨侵蝕力的差異沒有達到顯著差異。而R值在東村站的變異系數(shù)Cv最小為0.37,而其他3個雨量站變異系數(shù)相差不大,且均大于東村站,這可能是高程不同導致降雨因素的變化,從而影響降雨侵蝕力。

圖4 瀲水流域各雨量站R值年際變化特征Fig.4 Inter-annual distribution of R(Rainfall erosivity)values in the Lianshui basin

進一步分析(表3)可知:流域內(nèi)各站點降雨侵蝕力和降雨量的變化趨勢均一致,均表現(xiàn)為增大的趨勢。其中興江站的R值增大趨勢最大,M值為0.78；東村站的R值增大趨勢最小,M值為0.31,降雨量和R值的M值變化規(guī)律與降雨量和R值的變化趨勢一致,均表現(xiàn)為從流域的東北向西南方向呈遞增的趨勢。但所有站點降雨侵蝕力和降雨量M值的絕對值均＜1.96,即沒有通過α=0.05的顯著性水平檢驗。

流域內(nèi)各雨量站R值的統(tǒng)計值M均為正數(shù),說明在分析期內(nèi),流域內(nèi)各雨量站R值呈現(xiàn)增加的趨勢,這與馬良等[26]通過研究1957—2008年江西省50余年來降雨侵蝕力變化的時空分布特征得出的贛東南地區(qū)降雨侵蝕力呈下降的趨勢的結(jié)果相反,主要原因是近2年流域內(nèi)年降雨量增加,侵蝕性降雨量也在增加,使得研究期內(nèi)流域的降雨侵蝕力總體上呈增大的趨勢,流域內(nèi)面臨著不同程度的水土流失潛在危險,可以參考降雨侵蝕力的空間分布特征,結(jié)合流域內(nèi)的土地利用現(xiàn)狀和人類活動,采取合理的水土保持措施,尤其在4、5和6月3個月,更要加以重視。

表3 瀲水流域各站點年降雨侵蝕力與降雨量趨勢M-K統(tǒng)計量Tab.3 M-K statistical of annual rainfall erosivity and rainfall at each station in the Lianshui basin

3.3 降雨侵蝕力空間變化特征

根據(jù)各雨量站的降雨資料和R值的計算結(jié)果,基于ArcGIS空間分析技術(shù),采用克里金空間插值法[27],得到瀲水流域降雨量和R值的變化趨勢空間分布特征圖。由圖5可知,瀲水流域多年平均降雨量與多年平均R值在空間分布趨勢上基本一致,均表現(xiàn)為從流域的東北向西南方向呈遞增的趨勢。由圖5(a)可知:降雨量的多年平均值低值區(qū)出現(xiàn)在流域東北部的興江站(1 548.8 mm),高值區(qū)出現(xiàn)在東村站(1 632.0 mm)；而由圖5(b)可知R值在流域東北部的興江站形成一個低值區(qū),其多年平均R值最小為5 721.79 MJ·mm/(hm2·h·a)；在流域西南部的興蓮站多年平均R值最大值為6 034.43 MJ·mm/(hm2·h·a)。R值與降雨量的多年平均值在空間分布上存在略微差異,降雨量的高值區(qū)出現(xiàn)在東村站,而降雨侵蝕力的高值區(qū)出現(xiàn)在興蓮站,其原因可能是:雖然東村站和興蓮站的降雨量差不多,但興蓮站的降雨強度和侵蝕性降雨量均大于東村站[28]。

圖5 瀲水流域降雨量與降雨侵蝕力空間分布圖Fig.5 Spatial distribution of rainfall and R(Rainfall erosivity)values in the Lianshui basin

4 結(jié)論

1)瀲水流域R值與降雨量年內(nèi)變化趨勢總體上一致,均呈單峰型；R值主要集中在3—8月,約占全年的80.92%；最大值出現(xiàn)在6月,約占全年R值的23.8%。

2)流域內(nèi)R 值年均值為5899.0 MJ·mm/(hm2·h·a),最大值(2015 年)為 10 306.9 MJ·mm/(hm2·h·a),最小值(2003 年)為 2 387.1 MJ·mm/(hm2·h·a)；R值年際間變異系數(shù)為0.40,為中等程度變異,各站R值年際間變化沒有顯著差異。

3)瀲水流域多年平均R值與多年平均降雨量在空間分布上基本一致,從流域東北部向西南部呈逐漸遞增的趨勢,但降雨侵蝕力高值區(qū)的分布與降雨量高值區(qū)分布略有差異。

4)研究期內(nèi),流域內(nèi)各雨量站R值的統(tǒng)計值M均為正數(shù),流域面臨著不同程度的水土流失潛在危險。

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