王 碩, 方海燕, 和繼軍

(1.首都師范大學(xué) 城市環(huán)境過(guò)程和數(shù)字模擬國(guó)家重點(diǎn)試驗(yàn)室培育基地, 北京100048; 2.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 陸地水循環(huán)及地表過(guò)程重點(diǎn)試驗(yàn)室, 北京 100101; 3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院， 北京 100049)

土壤侵蝕是世界性的環(huán)境問(wèn)題之一[1]，其不僅破壞土地資源，降低土壤肥力，還會(huì)誘發(fā)洪澇災(zāi)害，嚴(yán)重影響生態(tài)環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展[2]。因此，探索土壤侵蝕變化的原因，成為控制水土流失的關(guān)鍵。20世紀(jì)Wischmeier[3-4]建立了通用土壤流失方程(USLE)，該方程將諸多影響土壤侵蝕速率的物理和管理因素歸納為6個(gè)主要因子，分別為降雨侵蝕力因子R，土壤可蝕性因子K，坡度坡長(zhǎng)因子LS，植被覆蓋與管理因子C和水土保持措施因子P。近些年來(lái)，全球氣候變化開(kāi)始對(duì)土壤侵蝕產(chǎn)生影響，同時(shí)大規(guī)模的人為活動(dòng)在加重土壤侵蝕的產(chǎn)生[5]。國(guó)內(nèi)外都開(kāi)展了這方面的工作，例如Teng[6]和Chakrabortty[7]曾在青藏高原和印度東部研究氣候變化影響下的土壤侵蝕，吳昌廣[8]和余新曉[9]也曾結(jié)合降雨侵蝕力與植被覆蓋因子在三峽與黃土區(qū)進(jìn)行土壤侵蝕研究，最終表明植被覆蓋和降雨侵蝕力因子已成為影響土壤侵蝕變化的兩個(gè)關(guān)鍵因素。

東北黑土區(qū)是中國(guó)重要的商品糧基地[10]，素有“北大荒”之稱。然而由于黑土區(qū)獨(dú)特的地理環(huán)境[11]，不合理的開(kāi)墾耕作[12]以及近些年氣候變暖的影響，使得黑土區(qū)內(nèi)植被覆蓋率和降雨發(fā)生了巨大變化[13]，最終導(dǎo)致其水土流失現(xiàn)象日益突出。許多研究者[14-16]曾采用RUSLE模型，在東北黑土區(qū)的諸多區(qū)域開(kāi)展過(guò)工作。然而以往開(kāi)展的工作中，單因子變化對(duì)侵蝕造成影響的研究相對(duì)較少，特別是基于植被覆蓋和降雨因子變化對(duì)整個(gè)黑土區(qū)侵蝕影響的研究更是未見(jiàn)報(bào)道。近20 a，該區(qū)域植被覆蓋率和降雨量變化較大，因此有必要針對(duì)這些變化的影響程度進(jìn)行探討，有利于揭示東北黑土區(qū)土壤侵蝕的空間變化特征，對(duì)于深化該區(qū)的土壤侵蝕研究更具深遠(yuǎn)意義。因此，本文利用氣象、遙感等資料，采用RUSLE模型估算土壤侵蝕，并將東北黑土區(qū)劃分為6個(gè)區(qū)域，從時(shí)空角度結(jié)合降雨侵蝕力因子、植被覆蓋與管理因子變化來(lái)揭示土壤侵蝕空間差異及其對(duì)降雨侵蝕力和植被覆蓋變化的敏感性，進(jìn)而為水土保持規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

東北黑土區(qū)(38°42′—53°36′，115°24′—135°12′)包括黑龍江、吉林、遼寧及內(nèi)蒙古東北部地區(qū)，總面積約為1.24×106km2，海拔在0～2 667 m之間。大興安嶺、小興安嶺和長(zhǎng)白山分別坐落于研究區(qū)的西部、東北和東南，遼河平原、松嫩平原、三江平原三大平原位于三大山脈之間并且由南至北排開(kāi)，遼河、嫩江、松花江流淌其中。研究區(qū)屬于溫帶季風(fēng)氣候，四季分明。近40 a年均降雨量由東南部的900 mm衰減至西北部的300 mm左右，近70%降水來(lái)自夏季。研究區(qū)主要有黑土、黑鈣土、潮土、白漿土等土壤類型。山區(qū)以森林為主，平原地區(qū)以耕地為主。為了方便研究區(qū)進(jìn)行描述，本文依據(jù)松嫩平原區(qū)域、嫩江、松花江及遼河等地勢(shì)與水系為邊界，將研究區(qū)分為6個(gè)區(qū)域，分別為遼東半島及長(zhǎng)白山南部(Ⅰ區(qū))、三江平原及長(zhǎng)白山北部(Ⅱ區(qū))、小興安嶺(Ⅲ區(qū))、蒙古北部和大興安嶺北部(Ⅳ區(qū))、遼河平原及大興安嶺中南部(Ⅴ區(qū))及松嫩平原(Ⅵ區(qū))。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文2000，2005，2010，2015和2018年0.5°×0.5°的日降雨數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣象科學(xué)中心。土壤數(shù)據(jù)來(lái)自聯(lián)合國(guó)糧食與農(nóng)業(yè)組織The Harmonized World Soil Database (HWSD)。數(shù)字高程影像(DEM； 90 m分辨率)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)。2000，2005，2010，2015和2018年歸一化植被指數(shù)(NDVI)與土地利用數(shù)據(jù)(100 m分辨率)均來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心。

1.3 研究方法

由于本研究區(qū)較大，RUSLE模型相比于CSLE模型而言其參數(shù)更易獲取，且該模型已經(jīng)在其他大尺度地區(qū)成功開(kāi)展過(guò)工作，C，P因子能有所借鑒。因此本文采用RUSLE模型計(jì)算土壤侵蝕強(qiáng)度，表達(dá)式為：

A=R·K·L·S·C·P

(1)

式中：A為年土壤侵蝕模數(shù)(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·h)/(MJ·mm)〕；L為坡長(zhǎng)因子(無(wú)單位)；S為坡度因子(無(wú)單位)；C為植被覆蓋與管理因子(無(wú)單位)；P為水土保持措施因子。

1.3.1 降雨侵蝕力R因子R值反映了降雨對(duì)土壤的潛在侵蝕能力。章文波[17]指出我國(guó)東北地區(qū)利用逐日降雨數(shù)據(jù)計(jì)算R值精度較高。因而，本研究采用日降雨數(shù)據(jù)計(jì)算R值：

(2)

式中：Mi為第i個(gè)半月時(shí)段的侵蝕力值〔(MJ·mm)/(hm2·h·a)〕;K為該半月時(shí)段內(nèi)的天數(shù)；Dj為半月時(shí)段內(nèi)第j天的侵蝕性日雨量，要求日雨量大于12 mm，否則以0計(jì)算;α，β為模型的待定系數(shù)。

(3)

α=21 568×β-7.189

(4)

式中：Pd12為≥12 mm的日平均雨量(mm)；Py12為≥12 mm的年平均雨量(mm)。通過(guò)以上方法計(jì)算R并對(duì)其進(jìn)行插值[18]，最終得到R值分布。

1.3.2 土壤可蝕性K因子 張科利[19]表明修正后的EPIC模型在我國(guó)東北地區(qū)適用性較好。因此本研究通過(guò)Sharpley[20]和Williams[21]提出的EPIC模型方法，再結(jié)合張科利修正公式進(jìn)行計(jì)算：

(5)

K=0.515 75×Kepic-0.013 83

(6)

式中：Kepic為修正前的K因子；CLA，SIL，SAN分別為土壤黏粒,粉粒和砂粒含量(%);C為有機(jī)碳含量(%); SN1=1-SAN/100。

1.3.3 坡度坡長(zhǎng)LS因子LS反映地貌特征對(duì)土壤侵蝕的影響。考慮到我國(guó)東北地勢(shì)起伏，而RUSLE是美國(guó)農(nóng)業(yè)部以美國(guó)緩坡農(nóng)用地為對(duì)象建立的。因此，本研究采用Liu[22-23]提出基于我國(guó)陡坡的LS因子修正方法：

(7)

(8)

式中：λ為坡長(zhǎng)(m);θ為坡度(°)。

1.3.4 植被覆蓋與管理C因子 由于研究區(qū)較大，植被覆蓋度變化于0%～76%，為避免出現(xiàn)斑塊化結(jié)果和準(zhǔn)確獲取C值，經(jīng)參考黑土區(qū)相關(guān)文獻(xiàn)[24-25]后采用蔡崇法[26]建立的C值模型計(jì)算C因子值。計(jì)算方法為：

(9)

(10)

式中：c為植被覆蓋度; NDVI為歸一化植被指數(shù); NDVImax為研究區(qū)全植被覆蓋的NDVI值; NDVImin為全裸地或無(wú)植被覆蓋的NDVI值。

1.3.5 水土保持措施P因子 根據(jù)《黑土區(qū)水土流失綜合防治技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》，規(guī)定<3°坡耕地實(shí)施等高改壟；3°～5°坡耕地采取地埂植物帶；>5°修筑梯田；研究區(qū)內(nèi)的坡耕地進(jìn)行了大規(guī)模治理[28]。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[29]賦值方法，最終將水域區(qū)P值取0，梯田P值為0.03，等高改壟與地埂植物帶的旱田P值取0.352，順耕耕作的農(nóng)田及其他自然植被區(qū)P值取1。

1.4 敏感系數(shù)

本文采用敏感系數(shù)法來(lái)衡量侵蝕模數(shù)對(duì)因子變化的敏感程度。計(jì)算公式為：

(11)

式中：Q為敏感度,表示侵蝕模數(shù)在影響因子變動(dòng)下的變化快慢,數(shù)值越大敏感性越強(qiáng); ΔA為侵蝕模數(shù)年均變化量; ΔX為影響因子的年均變化量。

(12)

(13)

式中：A1為研究期第一年的侵蝕模數(shù);A2為研究期最后一年的侵蝕模數(shù);X1為研究期第一年的平均因子數(shù)值;X2為研究期最后一年的平均因子數(shù)值;T為研究期時(shí)間跨度(a)。

為了消除數(shù)量級(jí)的影響，將敏感度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

(14)

式中：M為標(biāo)準(zhǔn)化敏感度，即敏感系數(shù)；Qmax為區(qū)域內(nèi)敏感度最大值；Qmin區(qū)域敏感度最小值。敏感系數(shù)分級(jí)[30]詳見(jiàn)表1。

表1 土壤侵蝕敏感系數(shù)的分級(jí)

1.5 數(shù)據(jù)處理

本文借助ArcGIS 10.2軟件，利用2000，2005，2010，2015和2018年5期C因子與其他各因子的多年平均值進(jìn)行運(yùn)算，得到C因子變化下土壤侵蝕模數(shù)；同理，利用2000，2005，2010，2015和2018年5期R因子數(shù)據(jù)得到R因子變化下的土壤侵蝕模數(shù)；再結(jié)合5期對(duì)應(yīng)年份的各個(gè)因子數(shù)據(jù)，得到研究區(qū)內(nèi)各個(gè)年份的土壤侵蝕模數(shù)。最后根據(jù)水利部《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(SL190-2007)》，將土壤侵蝕模數(shù)進(jìn)行重分類，得到C因子變化下土壤侵蝕模數(shù)時(shí)空分布、降雨侵蝕力因子變化下的侵蝕模數(shù)分布和各個(gè)年份的土壤侵蝕模數(shù)分布。

2 結(jié)果與分析

2.1 模擬結(jié)果的驗(yàn)證

2.1.1C因子結(jié)果驗(yàn)證 本文采用的C值模型結(jié)果與張憲奎[27]和張雪花[16]的C因子賦值標(biāo)準(zhǔn)基本一致，因此該C值模型在東北黑土區(qū)可適用(表2)。

表2 C因子結(jié)果驗(yàn)證對(duì)比

2.1.2 侵蝕模數(shù)結(jié)果驗(yàn)證 在以往的研究中，東北黑土區(qū)采用137Cs示蹤、徑流小區(qū)監(jiān)測(cè)與模型估算等方法開(kāi)展了侵蝕研究的相關(guān)工作。例如，方華軍[31]、李國(guó)強(qiáng)[32]與張克新[33]同樣采用137Cs示蹤法分別在松花江鎮(zhèn)、拜泉縣與遼東灣的得到了220，245與1 739～3 892 t/(km2·a)的結(jié)果，與本研究所得的187.62，237.46與2 568.57～4 323.36 t/(km2·a)的估算值相差不大；劉寶元[34]還在鶴山農(nóng)場(chǎng)利用徑流小區(qū)監(jiān)測(cè)得到坡耕地的侵蝕模數(shù)為845～1 157 t/(km2·a)，對(duì)比所用數(shù)據(jù)為鶴山縣的土壤侵蝕模數(shù)，因此小于徑流小區(qū)結(jié)果。還有盛美玲[35]利用WATEM/SEDAM模型在得到的2005年土壤侵蝕模數(shù)為351.2 t/(km2·a)，顧治家[36]利用CSLE模型得到的結(jié)果為677 t/(km2·a)，F(xiàn)ang[29]利用RUSLE模型在東北黑土區(qū)尺度下計(jì)算2010年的侵蝕模數(shù)為943.7 t/(km2·a)，本研究結(jié)果均與以上模型估算值相近(表3)。本研究中土壤侵蝕模數(shù)偏小的原因可能來(lái)自兩個(gè)方面，其一是當(dāng)前所能獲取的NDVI與土地利用數(shù)據(jù)分辨率過(guò)低平滑了數(shù)值[38]，降低了土壤侵蝕模數(shù)；其二則是研究時(shí)間和區(qū)域、以及賦值精細(xì)度不同所造成。

表3 土壤侵蝕模數(shù)結(jié)果驗(yàn)證對(duì)比

2.2 RUSLE各因子分布及變化特征

2.2.1 研究區(qū)R因子變化分布及變化特征 2000—2018年R因子呈現(xiàn)先增加后降低再增加的趨勢(shì)?？臻g上，R因子由西南向東北部減少，區(qū)域上呈現(xiàn)：Ⅰ>Ⅱ>Ⅵ>Ⅲ>Ⅴ>Ⅳ的分布特點(diǎn)(圖1)。從局部上看，Ⅰ區(qū)是R值最大區(qū)并且以丹東市為中心向四周降低。遼東半島東側(cè)與西側(cè)受到長(zhǎng)白山脈阻隔造成降雨量差距明顯，其中2018年?yáng)|西側(cè)R值相差近2 000 (MJ·mm)/(hm2·h·a)。

圖1 研究區(qū)各年份降雨侵蝕力因子分布

在Ⅱ，Ⅲ和Ⅵ區(qū)R因子由765.42 (MJ·mm)/(hm2·h·a)增至1 417.79 (MJ·mm)/(hm2·h·a)。研究區(qū)內(nèi)最小R值出現(xiàn)在Ⅳ和Ⅴ區(qū)，該區(qū)R值穩(wěn)定升高但變化幅度較小，呈現(xiàn)大興安嶺中部大于南北部的分布特點(diǎn)。

2.2.2 研究區(qū)K因子與LS因子變化分布及變化特征 研究區(qū)內(nèi)K因子最高值分布在大興安嶺南部(Ⅴ)和遼河平原北部(Ⅵ)內(nèi)；最低值則出現(xiàn)在大興安嶺北部(Ⅳ)、遼河平原西南部(Ⅴ)和松嫩平原(Ⅵ)。研究區(qū)內(nèi)LS因子的高值主要分布在三大山脈，研究區(qū)內(nèi)的三大平原均由低值構(gòu)成。

2.2.3 研究區(qū)C因子變化分布及變化特征 2000—2018年C值降低了42%，呈現(xiàn)中部與西南部偏高，東部與北部偏低的特征(圖2)。C因子的變化主要受夏季平均氣溫影響[39]。數(shù)據(jù)表明[40]，2000—2011年夏季平均氣溫持續(xù)升高，而2011年后夏季平均氣溫開(kāi)始穩(wěn)定，這趨勢(shì)與C值變化曲線相吻合。C因子降低受政策因素的作用也不容忽視。隨著三北防護(hù)林、退耕還林等工程的大規(guī)模實(shí)施，東北全區(qū)植被覆蓋面積出現(xiàn)了穩(wěn)固的增加[41]。從局部看，Ⅵ區(qū)受到政策因素影響C值呈下降趨勢(shì)，18 a間C值小于0.1的面積占比由27.29%增至69.62%，為植被覆蓋率增加最快的區(qū)域。Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ和Ⅳ區(qū)的C值處于持續(xù)降低的態(tài)勢(shì)，該范圍曾經(jīng)存在大量的高值區(qū)域(C>0.1)，至2010年高值區(qū)域面積占比由31.62%下降至12.23%，這也與夏季平均氣溫的逐年升高息息相關(guān)。Ⅴ區(qū)在研究期間C值低于0.1的面積占比總體增加了34.12%。該區(qū)的C值與海拔高度的氣溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)[42]，在高海拔地區(qū)常年氣溫較低，因此造成高海拔地區(qū)C值并未發(fā)生明顯改變。

圖2 研究區(qū)各年份植被覆蓋與管理因子分布

2.2.4 研究區(qū)P因子變化分布及變化特征 2000—2018年平均P值變化率不足1%，且變化均出現(xiàn)于黑龍江的北部(Ⅳ)和大興安嶺南部(Ⅴ)。相比而言，C與R因子變化率都超過(guò)了50%。因此，本文僅考慮C因子與R因子對(duì)于東北黑土區(qū)土壤侵蝕模數(shù)變化的影響。

2.3 單因子變化下的土壤侵蝕時(shí)空特征

2.3.1 研究區(qū)C因子變化下土壤侵蝕特征 在C因子變化下，2000—2018年研究區(qū)土壤侵蝕模數(shù)持續(xù)降低，呈現(xiàn)南部侵蝕嚴(yán)重、北部侵蝕輕微的特征(圖3和表4)。局部上看，研究區(qū)內(nèi)中部和北部主要以微輕度侵蝕為主。Ⅱ，Ⅲ和Ⅳ區(qū)侵蝕模數(shù)與C因子的年均變化量都較小，敏感系數(shù)均小于0.3，屬不敏感區(qū)域。Ⅵ區(qū)C因子年均變化量達(dá)0.021，高于全區(qū)的平均水平，該因子大幅度下降勢(shì)必導(dǎo)致該區(qū)侵蝕模數(shù)隨之大幅度下降。根據(jù)敏感度計(jì)算公式，Ⅵ區(qū)敏感度為0，屬不敏感區(qū)域，表明該區(qū)在單位植被覆蓋度增加的情況下，對(duì)侵蝕的緩解程度不明顯。以上不敏感區(qū)域大部分處于地勢(shì)平坦且土壤可蝕性較低的地區(qū)，所以低值的K與LS因子削弱了植被覆蓋對(duì)侵蝕變化的影響。

表4 研究區(qū)不同分區(qū)土壤侵蝕模數(shù)變化量與敏感系數(shù)

圖3 研究區(qū)C變化下的土壤侵蝕模數(shù)分布

土壤侵蝕最嚴(yán)重的區(qū)域?yàn)棰衽cⅤ區(qū)，研究期間強(qiáng)度以上侵蝕向中度以下侵蝕轉(zhuǎn)變的面積近63 000 km2。這兩個(gè)區(qū)域的C因子年均變化量?jī)H為Ⅵ區(qū)的1/2，但其年均侵蝕變化量卻為Ⅵ區(qū)的3～4倍，分別達(dá)到了-214.33與-271.31 t/(km2·a)，同時(shí)Ⅰ與Ⅴ區(qū)的敏感系數(shù)分別為0.95和1.00，是研究區(qū)內(nèi)的兩個(gè)強(qiáng)度敏感區(qū)域。Ⅰ區(qū)和Ⅴ區(qū)分別坐落于長(zhǎng)白山中南部與大興安嶺中南部，地勢(shì)陡峭，LS值最大；并且Ⅰ區(qū)瀕臨渤海，降雨充沛，R值最大；而Ⅴ區(qū)是K，P值最高的區(qū)域。在其他因子值較高的情況下，C因子若發(fā)生輕微變化，勢(shì)必會(huì)造成侵蝕模數(shù)發(fā)生較大的改變。因此應(yīng)優(yōu)先提高這兩個(gè)區(qū)域的植被覆蓋程度，能夠更為高效的減少土壤侵蝕。

2.3.2R因子變化下土壤侵蝕時(shí)空特征 2000—2018年，受R因子變化的影響，土壤侵蝕模數(shù)呈現(xiàn)先增加后減少再增加的趨勢(shì)，空間上呈現(xiàn)西南部侵蝕嚴(yán)重，東北部侵蝕輕微的特點(diǎn)(圖4和表5)。局部來(lái)看，Ⅰ區(qū)年均侵蝕增加量雖為全區(qū)最大的69.81 t/(km2·a)，但該區(qū)的敏感系數(shù)僅為0.08，屬不敏感區(qū)域。Ⅱ，Ⅲ和Ⅵ區(qū)侵蝕模數(shù)變化小，敏感系數(shù)均在0.1以下，是不敏感區(qū)域。以上4個(gè)區(qū)域不敏感的原因在于C因子較小，較高的植被覆蓋可有效攔截降雨，減少降雨擊濺侵蝕，緩解強(qiáng)降雨對(duì)侵蝕造成的影響。在R因子偏低且浮動(dòng)較小的Ⅳ和Ⅴ區(qū)，出現(xiàn)較嚴(yán)重的侵蝕和侵蝕強(qiáng)度變化，敏感系數(shù)分別為1.00和0.45，屬中度敏感和強(qiáng)度敏感。Ⅳ和Ⅴ區(qū)分布著大興安嶺與蒙古高原，地勢(shì)陡峭并且包含大量的K，LS，C和P因子的高值區(qū)域，便造成這兩個(gè)分區(qū)敏感。因此該區(qū)域應(yīng)優(yōu)先減少坡耕地，實(shí)行免耕等耕作方式，降低降雨對(duì)侵蝕所造成的影響。

圖4 研究區(qū)R變化下的土壤侵蝕模數(shù)分布

表5 研究區(qū)內(nèi)區(qū)域變化量與敏感系數(shù)

2.4 不同年份土壤侵蝕時(shí)空特征

研究期間東北黑土區(qū)年均侵蝕模數(shù)為893.53 t/(km2·a)，遠(yuǎn)超過(guò)該區(qū)的容許土壤流失量200 t/(km2·a)。Ⅰ和Ⅴ區(qū)侵蝕較為嚴(yán)重，其余地區(qū)屬于微度侵蝕和輕度侵蝕且變化較小。從土壤侵蝕面積來(lái)看，從2000—2015年研究區(qū)微度侵蝕面積占比增加了3.73%，而中度以上侵蝕的面積占比縮幅為3.84%，說(shuō)明研究區(qū)出現(xiàn)中度以上侵蝕向輕微度侵蝕轉(zhuǎn)移的跡象。從2015—2018年，微度侵蝕面積縮小了55 989.67 km2，輕度侵蝕面積增長(zhǎng)了50 462.60 km2，研究期后3 a出現(xiàn)微度向輕度以上侵蝕轉(zhuǎn)移的情況(圖5和表6)。

表6 研究區(qū)各年份不同土壤侵蝕強(qiáng)度分級(jí)面積 t/(km2·a)

圖5 研究區(qū)各年份的土壤侵蝕模數(shù)分布

從空間局部上看，研究期間Ⅰ區(qū)侵蝕模數(shù)呈現(xiàn)減弱趨勢(shì)。極強(qiáng)度以上侵蝕面積由9 914.18 km2減少到1 793.61 km2。該區(qū)侵蝕模數(shù)對(duì)C因子呈強(qiáng)度敏感，研究期C因子由0.53下降至0.17，使該區(qū)土壤侵蝕強(qiáng)度降低。但其地處長(zhǎng)白山南部，地勢(shì)陡峭，瀕臨渤海，常年雨量大，也使其侵蝕模數(shù)屬于全區(qū)偏大的水平。

遼河平原(Ⅴ)是極強(qiáng)度以上侵蝕的主要分布區(qū)，侵蝕模數(shù)呈現(xiàn)先減后增的趨勢(shì)。該區(qū)侵蝕對(duì)C因子與R因子皆為強(qiáng)度敏感。在2000—2010年，該區(qū)C因子由0.55驟降至0.19，使得侵蝕得到極大改善。在2010—2015年，該區(qū)R值由2 634.83 (MJ·mm)/(hm2·h·a)降至813.98 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，同樣改善了侵蝕情況。2015至2018年間，C因子出現(xiàn)30.44%的回升，導(dǎo)致該區(qū)侵蝕模數(shù)的少量增加。

大興安嶺(Ⅴ)地區(qū)屬于對(duì)R與C因子敏感地區(qū)，呈現(xiàn)先增后減再增的趨勢(shì)。2000年強(qiáng)度以上侵蝕面積為27 848.86 km2，后10 a侵蝕開(kāi)始由大興安嶺南部蔓延至大興安嶺西南部，強(qiáng)度以上侵蝕面積達(dá)到34 475.68 km2，占該年強(qiáng)度以上侵蝕總面積的73.72%。前10 a中R因子增幅達(dá)42.85%，導(dǎo)致該區(qū)侵蝕嚴(yán)重化；2010—2015年，該區(qū)C與R值同時(shí)降低，改善了該區(qū)的侵蝕情況。2015—2018年，該區(qū)R和C值同時(shí)增加，強(qiáng)度以上侵蝕面積再次出現(xiàn)增加，達(dá)到了24 753.39 km2；這些年份盡管大興安嶺中部的侵蝕情況有所緩解，但大興安嶺南部與內(nèi)蒙古高原接壤地帶仍是高侵蝕地帶，這與該區(qū)陡峭的地形有關(guān)。

Ⅰ區(qū)和Ⅴ區(qū)盡管侵蝕情況得到了相當(dāng)大程度的緩解，但大部分區(qū)域仍然處于中度侵蝕的水平。而該地區(qū)屬于對(duì)C因子強(qiáng)度敏感且地勢(shì)陡峭的地區(qū)，因此應(yīng)當(dāng)制定相應(yīng)政策減少坡耕地，增加植被覆蓋的程度，能夠更高效的減少當(dāng)?shù)氐耐寥狼治g。Ⅳ區(qū)雖一直處于輕中度侵蝕的水平，但研究期間侵蝕模數(shù)出現(xiàn)了明顯的增加，僅此更應(yīng)該盡早的制定農(nóng)田免耕，梯田等水土保持措施來(lái)緩解降雨的影響。

3 結(jié) 論

(1) 整體上，東北黑土區(qū)平均土壤侵蝕量有所下降，其原因主要為C因子和R因子的變動(dòng)，其表現(xiàn)是部分地區(qū)降雨量的增減、植被覆蓋的變化。

(2) 2000—2018年C因子呈持續(xù)降低的趨勢(shì)；該因子呈現(xiàn)Ⅵ和Ⅴ區(qū)偏高，Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ和Ⅳ偏小的分布特征。在該因子影響下，侵蝕模數(shù)從1 551.07 t/(km2·a)降低至665.39 t/(km2·a)。研究區(qū)Ⅰ和Ⅴ的敏感系數(shù)分別為0.95和1.00，是強(qiáng)度敏感的地區(qū)；Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ和Ⅵ區(qū)敏感系數(shù)最低，屬于不敏感地區(qū)。

(3) 研究期間R因子呈現(xiàn)先增加后降低再增加的趨勢(shì)，空間上呈現(xiàn)：區(qū)域Ⅰ>Ⅱ>Ⅵ>Ⅲ>Ⅴ>Ⅳ特征。僅在R因子影響下，侵蝕模數(shù)呈先增加后降低再增加的趨勢(shì)，Ⅴ與Ⅳ區(qū)敏感系數(shù)分別為1.00和0.45，分別屬于強(qiáng)度敏感和中度敏感地區(qū)；Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ和Ⅵ區(qū)的敏感系數(shù)均較低，屬于不敏感地區(qū)。

(4) 多年來(lái)，東北黑土區(qū)區(qū)土壤侵蝕主要以微度和輕度侵蝕為主，兩類侵蝕面積占比在92.3%～96.2%之間波動(dòng)。強(qiáng)度侵蝕以上的地區(qū)基本分布在Ⅰ和Ⅴ區(qū)，侵蝕強(qiáng)度從西南到東北逐漸遞減。研究期侵蝕模數(shù)從1 175.20 t/(km2·a)變化到822.07 t/(km2·a)，且2015年還出現(xiàn)過(guò)628.73 t/(km2·a)的最低值。