夏敦寧，葛 波，殷承啟，許雪記，成禮平，郭曉峰，陳莉莎，陳家棟

(1.南京市公共工程建設(shè)中心，江蘇 南京 211800； 2.中設(shè)設(shè)計集團股份有限公司，江蘇 南京 210037；3.江蘇省鐵路辦公室，江蘇 南京 210004； 4.江蘇省水文水資源勘測局 南京分局，江蘇 南京 210008)

在不同地區(qū)的土壤侵蝕過程中，決定性的侵蝕因子不盡相同，主要有土壤理化性質(zhì)、植被覆蓋度、降雨特征等，研究侵蝕因子的差異及其與侵蝕強度的關(guān)系是探尋如何減少水土流失和加強生態(tài)修復(fù)的重要途徑[1-2]。近年來，隨著我國經(jīng)濟發(fā)展速度加快，道路交通施工過程中的水土流失問題逐年增多，其中侵蝕因子的定量分析也逐漸受到科研人員的關(guān)注。比如，張科利等[3]通過研究傳統(tǒng)的侵蝕成因、形態(tài)分類體系，認為道路侵蝕不屬于獨立的侵蝕類型，可作為一種獨立的侵蝕單元進行研究；劉窯軍[4]通過研究山區(qū)道路邊坡防治措施，認為植被覆蓋度、土壤容重、飽和導(dǎo)水率、總孔隙度等是影響邊坡侵蝕的主要因子，而草灌措施可以很好地預(yù)防水土流失。

高速鐵路是指設(shè)計開行時速250 km以上(含預(yù)留)，并且初期運營時速200 km以上的客運列車專線鐵路，近年來在國內(nèi)外得到了快速發(fā)展。高鐵工程建設(shè)導(dǎo)致的水土流失主要產(chǎn)生于施工期，新建的路基、路塹或隧道邊坡由于挖方填方等工程因素改變了原坡面的地質(zhì)結(jié)構(gòu)，因此在降雨、重力、風(fēng)力等侵蝕因素的作用下，容易導(dǎo)致水土流失量增加。目前關(guān)于高鐵建設(shè)水土流失特征的研究成果主要集中在施工期，鮮少從水土保持角度探討如何保障高鐵的運營安全，而這關(guān)系到高鐵的持續(xù)穩(wěn)定運行和周邊地區(qū)的環(huán)境建設(shè)。高鐵的大規(guī)模運營對水土保持管護的需求日益凸顯，亟須針對高鐵項目進行水土保持現(xiàn)狀調(diào)查，只有通過定期觀測及時發(fā)現(xiàn)水土流失隱患，在不穩(wěn)定區(qū)域定期修復(fù)，實施有效的管護措施，才可以有效預(yù)防危害和降低風(fēng)險。本研究首次對江蘇省運營期高鐵沿線侵蝕因子進行研究，分析典型樣地土壤理化指標四季變化、擾動后恢復(fù)情況，預(yù)測水土流失發(fā)展趨勢，希望能為高鐵沿線水土流失防治提供參考。

1 研究區(qū)概況

選擇寧杭高速鐵路(江蘇段)沿線區(qū)域作為研究區(qū)。寧杭高速鐵路，簡稱寧杭高鐵，又名寧杭客運專線，是一條連接江蘇省南京市和浙江省杭州市的高速鐵路，是《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》中“長三角”城際客運系統(tǒng)的重要組成部分。寧杭高速鐵路(江蘇段)線路自南京南站引出，東西向敷設(shè)，長度146.773 km。工程于2009年4月1日開工，2013年7月1日正式通車。研究區(qū)年均氣溫15～18 ℃，年均無霜期230 d左右，每年7—8月氣溫較高，1—2月氣溫較低；多年平均降水量1 027～1 600 mm，最大年降水量2 356 mm，最小年降水量570 mm，年蒸發(fā)量1 130～1 380 mm，年平均相對濕度81%。

在研究區(qū)的回塢、白泥山、筆架山段，分別選取邊坡、植被生長狀況等具有代表性的典型樣地，設(shè)置多個10 m×10 m的典型樣地(原狀地、擾動地)，原狀地與擾動地距離10～20 m，原狀地植被未擾動，擾動地植被恢復(fù)時限為8年。樣地基本特征見表1。

表1 樣地基本情況

2 研究方法

2.1 采樣方法

研究時間為2018年3月至2019年2月，期間每季度在樣地內(nèi)選取3處代表點位取樣，取樣后及時平整，不能影響樣地產(chǎn)流產(chǎn)沙的觀測，具體為：選取3組環(huán)刀樣測定土壤容重，3組環(huán)刀樣測定土壤含水率，3組混合表層土樣測定土壤有機質(zhì)、全磷、全鉀含量；進行一次抗剪性、抗沖性測定；收集一次測釬、沉沙池數(shù)據(jù)。同時，于宜興高速鐵路站站頂設(shè)置HOBO計數(shù)器、雨量筒，定期記錄降雨量等數(shù)據(jù)。

2.2 指標測定

(1)降雨量的測定。采用HOBO計數(shù)器、雨量筒實時監(jiān)測降雨量和記錄降雨歷時，每次完整降雨事件后都要清理雨量筒上的殘枝落葉。

(2)土壤理化指標測定。土壤采樣前先清理土壤表層雜物，削去最表層的浮土，然后采集5～10 cm土層土樣。采用三點法，在上坡、中坡、下坡部位各取樣混合后自然風(fēng)干，試驗重復(fù)3次取其平均值以保證數(shù)據(jù)精度，其中土壤含水率采用烘干法測定，有機質(zhì)采用重鉻酸鉀氧化-外加熱法測定[《森林土壤有機質(zhì)的測定及碳氮比的計算》(LY/T 1237—1999)]，全磷采用酸溶-鉬銻抗比色法測定[《森林土壤全磷的測定》(LY/T 1232—1999)]，全鉀采用酸溶-火焰光度法測定[《森林土壤全鉀的測定》(LY/T 1234—1999)]。

(3)土壤抗沖性的測定。使用便攜式土壤抗沖儀測定抗沖指數(shù)，定量反映土壤抗沖性，即在一個大氣壓下，以0.7 mm直徑的水柱沖擊土體1 min，使其產(chǎn)生水蝕穴，并測定每個水蝕穴的直徑和深度。每10個水蝕穴深度與直徑乘積的平均值的倒數(shù)，即為該土層的抗沖指數(shù)。選取上坡、中坡、下坡3個位置進行抗沖性測定，每個位置至少測3個重復(fù)，并取平均值代表該坡面的抗沖性。

(4)土壤抗剪性測定。采用三頭抗剪儀測定土壤抵抗剪切破壞的能力。選取坡面上坡、中坡、下坡3個位置進行抗剪切性測定，每個位置至少測3個重復(fù)，并取平均值代表該坡面的抗剪切性。

(5)侵蝕模數(shù)測定。土壤侵蝕量采用測釬法和沉沙池法測定，每塊樣地設(shè)置9根相同尺寸的測釬，每季度記錄一次測釬高度，采用沉沙池數(shù)據(jù)進行校準，通過侵蝕量與匯水面積的比值得出各樣地每季度的侵蝕模數(shù)。

(6)遙感影像分析。依據(jù)項目區(qū)高鐵沿線典型區(qū)段2014—2018年遙感影像進行植被、土地利用現(xiàn)狀等信息提取，采用通用土壤流失方程進行土壤侵蝕定量監(jiān)測與計算。用實測侵蝕模數(shù)進行校正，利用校正后的2014—2018年土壤侵蝕模數(shù)建立趨勢方程，用以進行2019—2023年土壤侵蝕模數(shù)預(yù)測。

2.3 數(shù)據(jù)處理方法

使用Microsoft Excel 2013軟件進行數(shù)據(jù)處理和表格制作，SPSS 19.0軟件進行相關(guān)性分析，Canoco 5進行主成分(PCA)分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 侵蝕因子季節(jié)變化分析

3.1.1 降雨量

研究區(qū)2018年3月至2019年2月累計降雨量1 183 mm，降雨日數(shù)110天，降雨量月、季分布特征見圖1。研究期間，研究區(qū)夏季(6—8月)降雨量最多，為448.2 mm；冬季(12—2月)降雨量次之，為299.6 mm；春季(3—5月)、秋季(9—11月)降雨量較少，分別為271.4、163.8 mm。全年降雨集中在7—8月份，其月降雨量均超過100 mm；6—9月降雨量為527.6 mm，占全年總降雨量的45%。期間日最大降雨量降雨發(fā)生在2018年9月16日，降雨量為54.8 mm，降雨強度為10.46 mm/h；日最大降雨強度降雨發(fā)生在2018年7月8日，降雨量為39.6 mm，降雨強度為24.09 mm/h。

圖1 研究期間研究區(qū)降雨分布特征

3.1.2 土壤理化指標

研究區(qū)各樣地土壤理化指標季節(jié)變化特征見圖2。由圖2知，相比原狀地，各擾動地有機質(zhì)、全鉀含量普遍較低，全磷含量相近，含水率接近且在10%以上。分析不同季節(jié)土壤理化指標變化趨勢：從圖2(a)可看出，秋、冬季節(jié)植被生長速度減緩，枯枝落葉分解速度加快，因此有機質(zhì)含量多高于春、夏季節(jié)，同時四季擾動地有機質(zhì)含量均低于原狀地；從圖2(b)可看出，全鉀含量春、夏季擾動地多高于原狀地，秋、冬季變化規(guī)律性較差；從圖2(c)可看出，擾動后植被根系固磷能力遠低于原狀地原生植被[5]，同時由于土壤表層破壞，保持水土能力降低，在降雨-產(chǎn)流-產(chǎn)沙過程中，磷元素被土壤吸附和固定于土壤表面并隨水土流失[6]，因此擾動地全磷含量低于原狀地；從圖2(d)可看出，HYY、HYZ、BJ樣地土壤含水率春、夏、秋季擾動地高于原狀地，冬季擾動地低于原狀地，而BN樣地土壤含水率全年擾動地均高于原狀地。

圖2 土壤理化指標季節(jié)變化特征

3.2 擾動后侵蝕因子變化趨勢分析

3.2.1 土壤理化指標差值分析

為進一步研究修復(fù)效果，將原狀地、擾動地土壤理化指標差值進行計算，并進行回歸分析，結(jié)果見表2。其中，各樣地原狀地與擾動地的土壤有機質(zhì)、全鉀、全磷、含水率指標(除BJ樣地的全鉀、全磷指標外)差值

表2 擾動地與原狀地土壤養(yǎng)分指標差值分析

注：y為擾動地與原狀地土壤理化指標差值，x為時間。

均隨時間變化呈上升趨勢，表明隨著時間推移，擾動地較原狀地的土壤理化指標差值呈增大趨勢。其中，BJ樣地植被覆蓋度較高，擾動后邊坡恢復(fù)情況較其他樣地好，隨著恢復(fù)時間的延長土壤養(yǎng)分狀況逐漸接近原狀地。

從目前研究區(qū)各樣地的土壤和植被情況(除個別樣地外)來看，擾動地的土壤修復(fù)速度仍較為緩慢，加上植被生長的消耗及自然環(huán)境的影響，擾動后土壤中養(yǎng)分的積累速率低于原狀地，并且與原狀地之間的差距有逐步拉大的趨勢，單靠現(xiàn)狀植被無法實現(xiàn)土壤的自我修復(fù)。因此，為改良立地條件，使擾動地土壤養(yǎng)分恢復(fù)甚至高于原狀地水平，需要人為介入調(diào)整土壤狀態(tài)，定期施肥及灑水，補充有機質(zhì)、鉀和磷等土壤養(yǎng)分，增加并保持土壤濕潤度。

3.2.2 相關(guān)性分析

表3為研究期間有機質(zhì)含量、全鉀含量、全磷含量、土壤含水率、抗沖刷系數(shù)、抗剪性、降雨量、降雨強度、植被覆蓋度、侵蝕模數(shù)等因子的相關(guān)性分析結(jié)果。土壤抗沖刷系數(shù)、抗剪性與土壤含水率呈現(xiàn)極顯著相關(guān)性，且為負相關(guān)；降雨強度可以明顯地影響土壤含水率、抗沖刷系數(shù)、抗剪性，且與降雨量呈顯著正相關(guān)。分析侵蝕因子與侵蝕模數(shù)的相關(guān)性，可知：土壤含水率、降雨量、降雨強度與侵蝕模數(shù)呈顯著正相關(guān)，全磷含量、抗沖刷系數(shù)、抗剪性與土壤侵蝕模數(shù)呈顯著負相關(guān)，其中土壤含水率、抗沖刷系數(shù)、抗剪性、降雨強度與侵蝕模數(shù)相關(guān)性為極顯著。

表3 土壤侵蝕因子相關(guān)性分析

注：表中*表示在0.05級別(雙尾)相關(guān)性顯著；**表示在0.01級別(雙尾)相關(guān)性極顯著，下同。

3.2.3 植被修復(fù)效果分析

為進一步研究植被配置、覆蓋度與土壤侵蝕強度之間的關(guān)系，將各樣地的植被總覆蓋度、喬灌覆蓋度、草本覆蓋度與土壤侵蝕模數(shù)進行相關(guān)性分析，結(jié)果見表4。由表4知，樣地的植被總覆蓋度、喬灌覆蓋度、草本覆蓋度均與土壤侵蝕模數(shù)表現(xiàn)出顯著負相關(guān)，說明植被覆蓋度越大，土壤侵蝕模數(shù)越小，土壤侵蝕強度越低。進一步分析發(fā)現(xiàn)，各樣地土壤養(yǎng)分較為缺乏，立地條件較差，喬木、灌木樹種成林慢，生長相對較差，不能完全發(fā)揮出生態(tài)效益；而草本植被覆蓋度較高，可以有效減少因降雨直接接觸地表造成的擊濺侵蝕，降低徑流流速，減小徑流沖刷，同時草本植被根系的吸水和持水能力增大了降雨入滲量，減少了徑流深，可改變土壤的板結(jié)程度，疏松土壤，增大土壤的孔隙度、孔徑，增加降雨下滲，因此草本植被覆蓋度與土壤侵蝕模數(shù)呈極顯著負相關(guān)，水土保持作用明顯。

表4 植被覆蓋度與侵蝕模數(shù)相關(guān)性分析

考慮到草本植被直接防護地表，對植被總覆蓋度的貢獻大于喬灌，因此將草本覆蓋度與土壤侵蝕模數(shù)進行回歸分析，結(jié)果如圖3?；貧w趨勢顯示，線性擬合條件下R2值最高，當草本覆蓋度達到76.5%以上時，

圖3 草本覆蓋度與侵蝕模數(shù)回歸分析結(jié)果

注：回歸分析時在樣地的周邊選取了對照點，且各樣地數(shù)量不等。

樣地土壤侵蝕模數(shù)將降到500 t/(km2·a)以下，即微度侵蝕水平。

3.3 水土流失預(yù)測

對研究區(qū)典型區(qū)段2014—2018年遙感影像進行植被、土地利用現(xiàn)狀等信息提取，采用通用土壤流失方程進行土壤侵蝕量計算，再用實測水土流失量數(shù)據(jù)進行校準。校準方法是根據(jù)2018年實測值，將遙感影像解譯侵蝕模數(shù)和實測侵蝕模數(shù)進行對比，確定各樣地遙測調(diào)整參數(shù)。經(jīng)計算，回塢右側(cè)、回塢左側(cè)、白泥山、筆架山樣地遙測調(diào)整參數(shù)值分別為1.05、1.10、1.09、1.15。用遙測調(diào)整參數(shù)對2014—2018年遙感影像解譯土壤侵蝕模數(shù)進行校正，用校正后的2014—2018年土壤侵蝕模數(shù)建立趨勢方程，進行后期水土流失預(yù)測。通用土壤流失方程計算公式為

A=R·K·L·S·C·P

式中：A為單位面積土壤流失量，t/(hm2·a)；R為降雨侵蝕力因子，MJ·mm/(hm2·h)；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；C為地表植被覆蓋因子；P為水土保持措施因子。

各因子中，根據(jù)余寒等[7]利用江蘇省各站點多年降雨侵蝕力數(shù)據(jù)采用ArcGIS軟件的空間插值法功能得到的江蘇省多年降雨侵蝕力分布成果，提取各樣地所在位置R值；根據(jù)梁音等[8]利用全國各樣點K值數(shù)據(jù)通過ArcGIS軟件的空間插值法功能得到的中國K因子分布成果，提取各樣地所在位置K值；利用坡面模型中的L、S值算法[9-11]計算L、S值；C因子的取值是對有地表植被覆蓋的區(qū)域根據(jù)植被覆蓋度不同賦予0～1之間的值；P因子根據(jù)國內(nèi)相關(guān)研究結(jié)果及研究區(qū)的土地利用情況，取值介于0～1之間。

經(jīng)過提取賦值得到研究區(qū)各樣地通用土壤流失方程各因子遙感解譯結(jié)果，見表5，校準后的土壤侵蝕模數(shù)分布趨勢見圖4。用校準后的2014—2018年土壤侵蝕模數(shù)建立趨勢方程，預(yù)測2019—2023年土壤侵蝕模數(shù)變化趨勢，結(jié)果見圖5。由圖5知，隨著時間的推移，各樣地逐步得到修復(fù)，侵蝕模數(shù)呈下降趨勢，其中：原先侵蝕模數(shù)超過容許值的HYY樣地，2023年時侵蝕模數(shù)將逐步接近容許值500 t/km2；2023年時HYZ樣地侵蝕模數(shù)仍高于1 000 t/km2，處于輕度侵蝕狀態(tài)。

表5 各樣地通用土壤流失方程因子遙感解譯結(jié)果

圖4 2014—2018年各樣地土壤侵蝕模數(shù)變化趨勢

4 討論與結(jié)論

(1)研究區(qū)夏季降雨量最多，冬季次之，春季、秋季降雨量較少；擾動后土壤養(yǎng)分含量整體低于原狀土，擾動后植被生長狀況較原狀地貌差。

圖5 2019—2023年各樣地土壤侵蝕模數(shù)變化趨勢

(2)高鐵施工完成后，運行期對擾動地采取自然恢復(fù)，但在自然恢復(fù)條件下，擾動地土壤理化指標普遍劣于原狀地，并且擾動地與原狀地土壤理化指標差值逐漸增大。

(3)土壤含水率、降雨量、降雨強度與土壤侵蝕模數(shù)呈顯著或極顯著正相關(guān)，全磷含量、抗沖刷系數(shù)、抗剪性與土壤侵蝕模數(shù)呈顯著或極顯著負相關(guān)。對于研究區(qū)來說，可通過植被恢復(fù)的方式減少土壤侵蝕。在高鐵沿線實際植被恢復(fù)過程中，考慮到立地條件、恢復(fù)時限問題，應(yīng)從可短期覆蓋裸露地表的草本植被入手，以有效減少水土流失。研究表明，當研究區(qū)草本覆蓋度達到76.5%以上時，土壤侵蝕強度會降至微度水平。在草本植被恢復(fù)的同時給予喬灌木生長時間，是研究區(qū)高鐵運營期植被配置應(yīng)重點采取的管護方法。

(4)通過對2014—2018年和2019—2023年土壤侵蝕模數(shù)變化趨勢進行分析，回塢右側(cè)、白泥山、筆架山典型樣地土壤侵蝕模數(shù)逐年降低，在2023年時侵蝕模數(shù)可接近或低于水土流失容許值，但回塢左側(cè)典型樣地土壤侵蝕強度較大，仍需要進行治理。