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        西南山區(qū)林地空間格局和微地形對坡面地表產(chǎn)流的影響

        2021-06-28 00:47:14伍冰晨郭鄭曦
        農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 2021年8期

        伍冰晨,齊 實,郭鄭曦,劉 崢,陳 濤

        西南山區(qū)林地空間格局和微地形對坡面地表產(chǎn)流的影響

        伍冰晨,齊 實※,郭鄭曦,劉 崢,陳 濤

        (北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院,北京 100083)

        為明確柏木空間格局和微地形對坡面地表產(chǎn)流的影響,該研究測定了西南山區(qū)10個徑流小區(qū)的柏木空間格局及微地形特征,并觀測其降雨和坡面產(chǎn)流過程,利用響應(yīng)面分析法解析柏木空間格局和微地形對產(chǎn)流特征的影響。結(jié)果表明:1)中長歷時大雨和中長歷時暴雨條件下,地形起伏度、地表粗糙度、徑流路徑密度、柏木角尺度及柏木密度5個因子均與洪峰流量存在顯著相關(guān)關(guān)系(<0.05);而在短歷時暴雨條件下,上述因子均與洪峰流量無顯著相關(guān)關(guān)系;2)中長歷時大雨和中長歷時暴雨條件下,當(dāng)柏木空間格局綜合指數(shù)()小于20.5且微地形綜合指數(shù)()小于10.5時,不會對洪峰流量產(chǎn)生顯著影響;當(dāng)>9.0時,在一定范圍內(nèi)值增加不僅不對洪峰流量起削減作用,反而會起促進作用;當(dāng)>18,<7.5時,值增加能夠削減洪峰流量,將值調(diào)整至41時,洪峰流量削減幅度可達到84%。該研究可為西南山區(qū)坡面植被格局調(diào)整與水土流失防治提供理論支撐。

        徑流;降水;空間格局;微地形;洪峰流量;水土流失; 柏木

        0 引 言

        坡面產(chǎn)流是發(fā)生在復(fù)雜下墊面的多因素耦合過程,植被和地形是決定坡面產(chǎn)流過程的主要因素[1]。目前,較多研究側(cè)重考慮植被類型和數(shù)量與產(chǎn)流過程的關(guān)系[2-3],也有部分研究通過模擬試驗綜合考慮了植被覆蓋度和地形因素對產(chǎn)流過程的影響[4-5]。少量研究指出,植被對產(chǎn)流過程和水力特性的影響不僅與植被類型和數(shù)量有關(guān),還與植被的空間分布格局有關(guān)[6-7],而考慮到自然條件下植被格局、地形地貌較難定量描述,并且水文過程較為復(fù)雜,“景觀格局-生態(tài)過程”這一地學(xué)和生態(tài)領(lǐng)域前沿問題的復(fù)雜性較高,導(dǎo)致植被格局對產(chǎn)流過程影響的實證研究較少[8]。

        已有關(guān)于植被格局對坡面產(chǎn)流影響的研究,常按斑塊形狀、分布密度和均勻程度給予定性描述,再對比分析不同格局分布對應(yīng)的產(chǎn)流差異。例如,張冠華等[9]通過人工模擬降雨試驗得出,帶狀格局、棋盤狀格局和小斑塊格局對坡面流阻力的增強作用顯著高于長條狀格局。楊坪坪等[10]利用室內(nèi)徑流試驗研究了4種植被格局對坡面流水動力學(xué)的影響,認為“品”字狀格局對流速的抑制效果最佳。上述研究表明,植被格局對產(chǎn)流過程的影響主要體現(xiàn)在對徑流的分散作用以及徑流能量的消耗。事實上,植被格局與微地形有著密切的聯(lián)系[11],研究表明,局部微地形變化造成的微生境異質(zhì)性被認為是植物物種多樣性發(fā)展和植被格局形成的主要因素[12]。坡面橫向變化、坡向格局和巖石裸露率通過對雨、熱、土壤養(yǎng)分的再分配影響植被生長,調(diào)節(jié)物種組成和群落類型[13]。同時,喬木、地表植被和凋落物的分布造成了土壤理化性質(zhì)和地表粗糙度的差異,改變了土壤顆粒的沉積和遷移過程,間接導(dǎo)致了微地形的重塑[14]。兩者形成的疊置格局是由植被和微地形長期相互作用共同演化的結(jié)果[15],共同影響著坡面單元內(nèi)產(chǎn)匯流的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),增強或減弱景觀體系的阻水能力,從而改變了產(chǎn)流的分布與強度[16]。僅僅將產(chǎn)流過程的差異歸結(jié)于植被格局單個因素的作用,而忽略由植被和微地形形成的疊置格局對產(chǎn)流過程的影響,難以充分揭示復(fù)雜下墊面對產(chǎn)流過程的影響機制。此外,降雨因素通過影響土壤飽和過程及坡面匯流網(wǎng)絡(luò)發(fā)展對坡面產(chǎn)流過程造成影響,當(dāng)降雨量超過一定閾值后,水流的快速通道被“連通”,改變了降雨與累計徑流量的關(guān)系[17-18],從而增加了下墊面條件對產(chǎn)流過程影響的復(fù)雜性。因此,研究植被格局對坡面產(chǎn)流過程的影響,需要明確不同的降雨特征下植被格局因素和微地形因素在產(chǎn)流過程中的關(guān)鍵作用。

        中國西南山地地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜,地形多樣,氣候濕潤,其發(fā)育的林地大多具有陡坡地貌和淺層土壤特征,生態(tài)系統(tǒng)相對脆弱,柏木()作為西南山地主要的造林樹種,被廣泛應(yīng)用于土層瘠薄、植被恢復(fù)困難的陡坡坡面。本研究基于野外自然徑流小區(qū)觀測試驗,觀測不同降雨特征下的坡面產(chǎn)流過程,分析柏木空間格局因子、微地形因子與產(chǎn)流特征參數(shù)之間的定量關(guān)系,揭示不同降雨特征下坡面柏木空間格局與微地形對產(chǎn)流過程的耦合影響機制,進而提出相對應(yīng)的植被格局調(diào)整策略,以期為西南山區(qū)坡面水土流失防治提供理論支撐。

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        研究區(qū)位于四川省華鎣縣(30°25′21″N,106°50′2″E),屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū),多年平均降水量為1 200 mm,降雨主要集中在5—8月,占全年降雨量的70%。年平均氣溫為18 ℃,氣溫變化范圍為-2~42 ℃。試驗地為完整的陡坡坡面,平均坡度為33°。巖性以碳酸鹽巖為主,土壤類型為黃壤。坡面由單一的柏木樹種和稀疏的雜草構(gòu)成,海拔565~600 m。柏木林起源于21世紀初的退耕還林工程,在原始的植被退化坡面進行了飛播造林,經(jīng)過20 a的植被群落演替,坡面不同區(qū)域呈現(xiàn)出不同的樹種密度及分布格局,樹種冠幅較小,林分整體未達到郁閉結(jié)構(gòu)(圖1)。

        1.2 研究方法

        1.2.1 坡面徑流小區(qū)設(shè)置

        為保證能夠真實地反映坡面的植被和地貌特征,本研究于2018年8月至12月設(shè)置了13個自然徑流小區(qū)(5 m×10 m)(圖1),其中11號和12號徑流小區(qū)柏木稀疏(柏木密度分別為6、10株/100 m2),13號徑流小區(qū)基巖裸露率(6.85%)過高,在本研究中均作為對照小區(qū)。各徑流小區(qū)控制相對高差基本一致,以確保各徑流小區(qū)重力勢能一致,科學(xué)反映柏木林坡面在自然演替過程中下墊面對水文過程的影響規(guī)律。各徑流小區(qū)基本信息如表1所示,各徑流小區(qū)內(nèi)柏木的平均冠幅介于0.8~1.1 m,平均樹高介于2.12~2.91 m,平均胸徑介于2.32~3.15 m,地表植被覆蓋度(除柏木以外的雜草)介于52.0%~59.2%,土壤厚度介于21.8~25.3 cm,相對高差介于8.03~8.44 m,基巖裸露率介于0~0.93%。上述指標在各徑流小區(qū)間的單因素ANOVA檢驗表明其無顯著差異,因此在本研究中可視為無關(guān)變量。此外,由于各徑流小區(qū)柏木的樹高、胸徑小,林木的耗水量少,冠幅小,林冠對地表起不到遮蔽的作用,樹干莖流量和林冠截流量占總降雨量的比例極低,分別為0.01%和0.1%,對于產(chǎn)流過程的影響可忽略不計。同時,本研究利用探地雷達對坡面土層進行探測,發(fā)現(xiàn)坡面為順層坡,無裂隙發(fā)育,表明研究區(qū)的坡面水土流失不存在或極少存在漏蝕現(xiàn)象。

        徑流小區(qū)下方設(shè)置有蓄水池,內(nèi)置水位計,水位計計數(shù)時間間隔為10 min。在試驗地的坡面設(shè)置了小型氣象站,測定指標包括降雨量、氣溫、風(fēng)向、風(fēng)速、太陽輻射等。

        1.2.2 數(shù)據(jù)采集和處理

        1)空間數(shù)據(jù)采集

        采用載波相位差分技術(shù)(Real-Time Kinematic,RTK)標記柏木的空間點位,同時測定徑流小區(qū)的高程點數(shù)據(jù)。測量過程中,常規(guī)測量以0.2 m為間隔進行空間點數(shù)據(jù)提取,當(dāng)遇到微地形變異性大的區(qū)域,以0.1 m為間隔進行加密測量。測量完成后,將RTK測量的高程點數(shù)據(jù)導(dǎo)出到Excel中,然后輸入到ArcGIS中生成DEM。

        2)柏木空間格局特征因子

        對于樹種空間格局,常采用()指數(shù)[19]、角尺度[20]等指標進行表征,由于坡面樹種密度分布不均,在描述樹種空間格局時需將樹種的密度考慮在內(nèi)。柏木密度即單位徑流小區(qū)面積的柏木數(shù)量,株/100m2。

        ()[19]用于分析物種的分布格局是否呈隨機分布,公式如下:

        式中()為以樣方內(nèi)半徑為的圓內(nèi)植物個體數(shù)目的函數(shù);為徑流小區(qū)的面積,m2;為喬木數(shù)量;u為兩點和間的距離,m;I(u)為為指示函數(shù),當(dāng)u≤時,I(u)=1,當(dāng)u>d時,I(u)=0。當(dāng)()=0時,樹種呈隨機分布;當(dāng)()>0時,樹種呈聚集分布;當(dāng)()<0時,樹種呈均勻分布。本研究以()值量化各徑流小區(qū)內(nèi)柏木的分布狀態(tài)。

        表1 徑流小區(qū)基本信息

        注:平均值為1~10號徑流小區(qū)的平均,不包括對照小區(qū)11~13號。

        Note: The average value is the average of runoff plots 1-10, excluding control plots 11-13.

        角尺度是描述樹種株間結(jié)構(gòu)的重要指標,具體定義為4株最近相鄰木圍繞參照樹的均勻性,通過比較參照樹及其相鄰木構(gòu)成的交角()與均勻分布時的期望夾角來分析林木的分布狀況,以角小于標準角0(0=72°)的比例W表示[20],公式如下:

        式中Z為各相鄰木角尺度的量化值,當(dāng)?shù)趥€角小于標準角0時,Z=1,否則Z=0。W=0表示4株最近相鄰木特別均勻地分布在參照樹周圍,而W=1則表示4株最近相鄰木在參照樹周圍分布是聚集的。

        本研究以各柏木計算出的角尺度的平均值作為徑流小區(qū)的柏木角尺度。

        3)微地形特征因子

        由于各徑流小區(qū)相對高差基本一致,微地形差異取決于徑流小區(qū)內(nèi)部的微地形形態(tài),采用地形起伏度[21]、地表粗糙度[22]、地表切割深度[23]和徑流路徑密度[24]來綜合表征微地形特征。

        式中X為各樣本點的高程,m;為高程樣本點的個數(shù)。

        地表粗糙度采用地表單元的曲面面積曲面與其在水平面上的投影面積水平之比表示[22]。利用3D Analyst工具下的表面體積工具,基于DEM提取各樣區(qū)的表面面積(曲面)和二維面積(水平),然后利用二者比值得到徑流小區(qū)平均地表粗糙度

        徑流路徑指由坡面徑流形成的地表淺溝,徑流路徑密度為單位面積內(nèi)徑流路徑的總長度[24],本研究以RTK實際測定的坡面形成的徑流路徑為準,輔以ArcGIS水文分析工具對實際徑流路徑進行校正,進而得到徑流路徑密度(m/100m2)

        式中L為斜坡上第條溝的長度,m;為徑流小區(qū)內(nèi)溝的數(shù)量。

        4)典型降雨選取

        研究區(qū)2019年6月初至9月底雨季期間,共監(jiān)測到降雨事件20場(表2),其中能夠收集到產(chǎn)流數(shù)據(jù)的有8場,其平均雨強介于2.0~30.0 mm/h,降雨歷時介于0.8~22.2 h,最大1 h降雨強度介于5.2~52.2 mm/h。上述場次中,2019-07-19和2019-07-22降雨由于降雨總量較少,產(chǎn)流過程無明顯的洪峰特征,其余6場中,2019-08-06、2019-08-08和2019-08-09降雨受前期暴雨的影響,各徑流小區(qū)的產(chǎn)流過程線無明顯差異。最終篩選出2019-06-09、2019-06-28和2019-08-04三場典型降雨事件,根據(jù)國內(nèi)降雨類型的劃分標準及區(qū)域氣候特征,上述降雨可分別代表中長歷時大雨(降雨歷時超過3 h,平均雨強介于1.5~2.5 mm/h),中長歷時暴雨(降雨歷時超過3 h,平均雨強超過2.5 mm/h),短歷時暴雨(降雨歷時不超過3 h,最大1 h降雨強度超過30 mm/h)3類典型降雨事件。

        表2 研究時段降雨事件主要特征

        1.3 統(tǒng)計方法

        采用SPSS軟件中的皮爾遜相關(guān)系數(shù)法檢驗表征柏木空間格局和微地形的各因子與產(chǎn)流特征參數(shù)的相關(guān)關(guān)系,確定對產(chǎn)流特征參數(shù)具有顯著影響的關(guān)鍵因子,根據(jù)各因子對產(chǎn)流特征參數(shù)影響方向的不同,構(gòu)建微地形綜合指數(shù)和柏木空間格局綜合指數(shù),例如,在微地形因子中,若地形起伏度和徑流路徑密度與產(chǎn)流特征參數(shù)呈顯著正相關(guān),而地表粗糙度與產(chǎn)流特征參數(shù)呈顯著負相關(guān),則以“地形起伏度×徑流路徑密度/地表粗糙度”作為微地形綜合指數(shù),同理可得柏木空間格局綜合指數(shù)[25]。微地形綜合指數(shù)和柏木空間格局綜合指數(shù)構(gòu)建的目的在于對坡面微地形及柏木空間格局的整體特征進行量化,進而反映微地形和柏木空間格局兩者對產(chǎn)流的耦合影響。由于構(gòu)成微地形或柏木空間格局的各因子獨立存在且數(shù)量級有所差異,根據(jù)其對產(chǎn)流作用方向的判斷,采取數(shù)值“正向相乘,負向相除”的方式,將各因子對產(chǎn)流的影響都納入綜合指數(shù)的表達中。

        以10個徑流小區(qū)為樣本,利用響應(yīng)面方法(Response Surface Methodology,RSM)構(gòu)建柏木空間格局綜合指數(shù)、微地形綜合指數(shù)與產(chǎn)流特征參數(shù)間的三維曲面方程。響應(yīng)面方程如下:

        =2+2++++(8)

        式中為產(chǎn)流特征參數(shù);為微地形綜合指數(shù);為柏木空間格局綜合指數(shù);、、、、、為擬合參數(shù)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 典型降雨事件及徑流小區(qū)產(chǎn)流過程

        中長歷時大雨、中長歷時暴雨、短歷時暴雨的典型降雨事件對應(yīng)的各徑流小區(qū)洪峰徑流系數(shù)和和產(chǎn)流過程線如表2和圖2~圖4所示。由圖2~圖4可知,同一降雨事件下,各徑流小區(qū)的洪峰流量存在差異,但到達洪峰的歷時基本一致,且雨強峰值與產(chǎn)流洪峰出現(xiàn)的時刻基本同步。對比3類降雨特征,各徑流小區(qū)達到洪峰的歷時從大到小依次為:中長歷時大雨(140 min)、中長歷時暴雨(100 min)、短歷時暴雨(70 min)。

        由表3可知,不同典型降雨事件下各徑流小區(qū)的洪峰徑流系數(shù)從大到小依次為:短歷時暴雨(0.293~0.514)、長歷時暴雨(0.117~0.282)、長歷時大雨(0.087~0.257),表明隨著降雨強度的增大,降雨量的集中,不同下墊面對地表徑流的阻礙作用均降低。

        表3 三類典型降雨下各徑流小區(qū)的洪峰徑流系數(shù)

        注:洪峰徑流系數(shù)為到達洪峰時刻的總產(chǎn)流量與總降雨量之比。

        Note: The peak flow coefficient is the total flow divided by total rainfall at the time of reaching the peak.

        2.2 柏木空間格局和微地形對洪峰流量的影響

        3種典型降雨特征下,柏木空間格局因子、微地形因子、洪峰流量間的相關(guān)關(guān)系見表4。對于洪峰流量而言,中長歷時大雨或中長歷時暴雨條件下,地形起伏度、地表粗糙度、徑流路徑密度、柏木角尺度及柏木密度均與洪峰流量存在顯著相關(guān)關(guān)系(<0.05),表明在這2類情形下,在表征柏木空間格局和微地形的特征參數(shù)中,地形起伏度、地表粗糙度、徑流路徑密度、柏木角尺度及柏木密度為影響洪峰流量的關(guān)鍵因子,其中地形起伏度、徑流路徑密度與洪峰流量呈顯著正相關(guān)關(guān)系,地表粗糙度、柏木角尺度、柏木密度與洪峰流量呈顯著負相關(guān)關(guān)系;而在短歷時暴雨條件下,各因子與洪峰流量均不存在顯著相關(guān)關(guān)系,即下墊面不再是影響洪峰流量的主導(dǎo)因素。

        2.3 中長歷時大雨/暴雨條件下柏木空間格局和微地形對洪峰流量的耦合影響

        2.3.1 柏木空間格局和微地形綜合指數(shù)與洪峰流量的相關(guān)關(guān)系

        以各影響因子對洪峰流量影響的顯著性及相關(guān)系數(shù)為基礎(chǔ),得到微地形綜合指數(shù)(地形起伏度×徑流路徑密度/地表粗糙度)和柏木空間格局綜合指數(shù)(柏木角尺度×柏木密度)。

        微地形綜合指數(shù)、柏木空間格局綜合指數(shù)與洪峰流量的相關(guān)關(guān)系見表5。相關(guān)性檢驗結(jié)果顯示,在中長歷時大雨和中長歷時暴雨條件下,微地形綜合指數(shù)與洪峰流量呈極顯著正相關(guān),柏木空間格局綜合指數(shù)與洪峰流量呈極顯著負相關(guān)(<0.01)。

        2.3.2 中長歷時大雨/暴雨條件下柏木空間格局和微地形對洪峰流量的耦合影響

        利用RSM響應(yīng)面法構(gòu)建的中長歷時大雨/暴雨條件下洪峰流量對微地形綜合指數(shù)、柏木空間格局綜合指數(shù)的響應(yīng)曲面方程如下:

        1=0.31612-0.0212+0.07911-5.511+0.291+28.5(9)

        表4 柏木空間格局特征參數(shù)、微地形特征參數(shù)、洪峰流量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)

        注:*表示在0.05水平下顯著相關(guān);**表示在0.01水平下極顯著相關(guān)。下同。

        Note: * means significant correlation at the level of 0.05; ** means extremely significant correlation at the level of 0.01. Same as below.

        表5 微地形綜合指數(shù)、柏木空間格局綜合指數(shù)與洪峰流量的相關(guān)性

        2=0.51722-0.039622+0.3522-13.82-1.042+95(10)

        式中1和2分別表示中長歷時大雨和中長歷時暴雨條件下的洪峰流量;1和2表示微地形綜合指數(shù);1和2表示柏木空間格局綜合指數(shù)。

        2種降雨條件下的響應(yīng)曲面見圖5。根據(jù)洪峰流量隨柏木空間格局綜合指數(shù)及微地形綜合指數(shù)的變化趨勢,2類情況下響應(yīng)面均可劃分為4個區(qū)域(I、II、III、IV),分別呈現(xiàn)出如下趨勢:I區(qū)域,不隨和的變化而發(fā)生顯著變化;II區(qū)域,隨的增加而略微增加;III區(qū)域,隨的增加而顯著減?。籌V區(qū)域,隨的增加而顯著增加。各區(qū)域內(nèi)微地形綜合指數(shù)、柏木空間格局綜合指數(shù)及各影響因子的值域見表6。

        根據(jù)圖5和表6可以發(fā)現(xiàn),在中長歷時大雨和中長歷時暴雨條件下,柏木空間格局綜合指數(shù)(值)和微地形綜合指數(shù)(值)對洪峰流量影響的共性規(guī)律為:1)當(dāng)<20.5,<10.5(I區(qū)域,定義域取2類情況的交集,下同)時,不會對洪峰流量產(chǎn)生顯著影響,所反映的下墊面的主要特征為,地表粗糙度介于1.65~1.72(高于10個樣本徑流小區(qū)平均值的10%~15%),徑流路徑密度介于7.90~8.02 m/100m2(低于平均值9%~11%),柏木密度介于34~36株/100m2(低于平均值20%~24%),柏木角尺度介于0.40~0.43(低于平均值14%~20%);2)當(dāng)>9.0(II區(qū)域)時,在一定范圍內(nèi)值增加不僅不對洪峰流量起削減作用,反而會起促進作用,所反映的下墊面的主要特征為,地表粗糙度介于1.21~1.35(低于10個樣本徑流小區(qū)平均值9%~19%),徑流路徑密度介于9.62~11.22 m/100m2(高于平均值8%~26%),柏木密度介于22~36株/100m2(低于平均值20%~51%);3)當(dāng)<7.5,>18時(III區(qū)域),值增加能夠削減洪峰流量,所反映的下墊面的主要特征為,徑流路徑密度介于6.96~7.52 m/100m2(低于平均值16%~22%),柏木密度介于54~70株/100m2(高于平均值20%~56%),該區(qū)域可作為柏木空間格局調(diào)整的主要區(qū)域;4)當(dāng)柏木空間格局綜合指數(shù)超過一定數(shù)值時(區(qū)域I、II向III、IV變化的分界線,該數(shù)值隨值增大而增加,圖5a中該數(shù)值范圍為18~31,圖5b中該數(shù)值范圍為15~40),隨著微地形綜合指數(shù)由小變大,影響洪峰流量的主導(dǎo)因素由柏木空間格局逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槲⒌匦巍?/p>

        表6 響應(yīng)面不同區(qū)域的下墊面特征

        2類情況下,響應(yīng)曲面的差異主要體現(xiàn)在洪峰流量隨微地形綜合指數(shù)變化的幅度上。整體而言,當(dāng)微地形綜合指數(shù)由5增加至12.5,圖5a中洪峰流量的平均增幅為143.3%,而圖5b中洪峰流量的平均增幅為150.1%。由此可見,在中長歷時暴雨條件下,洪峰流量對微地形綜合指數(shù)的反應(yīng)相比中長歷時大雨條件更加敏感,一定程度上反映出微地形對洪峰流量的影響隨著雨強的增加更加突出。

        3 討 論

        3.1 柏木空間格局與微地形的相互作用

        根據(jù)柏木空間格局因子和微地形因子間的相關(guān)性檢驗(表4),本研究中柏木空間格局和微地形的相互作用主要體現(xiàn)在柏木角尺度和地形起伏度之間顯著負相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為-0.737),以及柏木密度和地表粗糙度之間的顯著正相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)為0.547)。

        柏木密度和地表粗糙度之間的相互作用,主要體現(xiàn)在單株喬木對局部微地形的塑造作用[26]以及地表粗糙度對土壤入滲和土壤養(yǎng)分的影響[27],從而形成兩者之間的正反饋機制。

        對于柏木角尺度和地形起伏度間的相互作用,相關(guān)研究表明,植被空間格局的形成加強了土壤物質(zhì)運移的源匯效應(yīng)[28],植被斑塊的阻力造成水流沿斑塊邊緣匯集,流速逐漸增加,形成的羽流結(jié)構(gòu)抑制了斑塊上方的土壤侵蝕,而增強了斑塊下方的土壤侵蝕[29],使得原本均勻的地形出現(xiàn)不同程度的起伏。本研究中,較大的柏木角尺度(a>0.5),意味著柏木株間結(jié)構(gòu)呈聚集結(jié)構(gòu),相比均勻結(jié)構(gòu)更不利于徑流通過,從而對生境范圍內(nèi)的土壤起到穩(wěn)定的作用,減少了由于土壤運移而發(fā)生的地表高差變化,而均勻結(jié)構(gòu)容易在單株柏木兩側(cè)形成羽流,加速生境范圍內(nèi)的土壤運移。

        另一方面,地形起伏度是影響樹種空間分布的重要因素[30],其影響主要來源于地形變化對土壤和水分的再分配機制導(dǎo)致的微生境空間異質(zhì)性,而喀斯特山區(qū)喬木樹種的聚集分布與微生境的高度異質(zhì)性以及種子擴散限制密切相關(guān)[31],起伏度的變化對種群的最大聚集半徑具有重要影響[32]。因此可以解釋本研究中較高的地形起伏度不利于柏木株間聚集結(jié)構(gòu)的形成,從而導(dǎo)致柏木角尺度較低。

        3.2 不同柏木空間格局和微地形組合對洪峰流量的影響差異

        表3表明隨著降雨強度的增大,降雨量的集中,不同下墊面對地表徑流的阻礙作用均降低。研究表明,微地形特征主要影響產(chǎn)流過程中徑流的流速,具體表現(xiàn)在粗糙地表所提供的面阻力以及由于地形起伏造成的坡面水流動能變化,同時徑流路徑提供的匯流通道影響著坡面排水效率,進而影響洪峰流量[33-34]。由此,地表粗糙度越低,地形起伏度和徑流路徑密度越高意味著下墊面能夠提供的阻力越小,越有利于坡面匯流網(wǎng)絡(luò)的連通,這就可以解釋圖5中當(dāng)微地形綜合指數(shù)達到一定條件時(>9.0,對應(yīng)圖5中的II區(qū)域),在一定范圍內(nèi)增加柏木空間格局綜合指數(shù)不僅不對洪峰流量起削減作用,反而會起促進作用,因為此時的下墊面特征更有利于柏木與局部微地形之間形成促進產(chǎn)流機制(柏木兩側(cè)的羽流促進淺溝的形成)。而降雨強度的增加,一方面減少了粗糙地表對徑流能量消耗的準備時間,縮短了水流到達徑流路徑的時間[35],從而加速了坡面匯流網(wǎng)絡(luò)的自組織過程,這也是高降雨強度尤其降雨集中的條件下到達洪峰流量的產(chǎn)流歷時小于低降雨強度的主要原因;另一方面,在陡坡條件下,降雨產(chǎn)生的順流的分量大于逆流的分量,在坡面起到減小坡面流阻力,增大流速的作用,并且減阻作用隨著降雨強度的增加而增加。因此,降雨強度的增加以及雨量的集中提高了微地形對洪峰流量的正向促進作用。

        3.3 西南山區(qū)坡面植被格局調(diào)整策略

        中國西南山區(qū)地形地貌條件較為惡劣,由于山區(qū)經(jīng)濟條件的限制,難以實現(xiàn)大規(guī)模的坡面地形改造措施以防治水土流失。通過明確坡面植被格局與微地形的相互作用,以及植被格局和微地形對坡面產(chǎn)流的共同作用,可通過調(diào)整植被格局、促進下墊面對坡面產(chǎn)流的抑制機制,以改善水土流失現(xiàn)狀。

        本研究中中長歷時大雨/暴雨條件下洪峰流量對微地形/柏木空間格局綜合指數(shù)的響應(yīng)結(jié)果顯示,以削減洪峰流量為目標時,植被格局的調(diào)整具有一定的前提條件:當(dāng)微地形綜合指數(shù)較小且柏木空間格局綜合指數(shù)達到一定的數(shù)值時(圖 5中的III區(qū)域,具體表現(xiàn)為下墊面無明顯淺溝,柏木密度達到一定數(shù)量),植被格局的調(diào)整可通過補植柏木形成柏木株間聚集結(jié)構(gòu)能夠進一步削減洪峰流量,中長歷時大雨或中長歷時暴雨條件下,柏木空間格局綜合指數(shù)由18(15)調(diào)整至41,洪峰流量可由39.6 L/10min(14.2 L/10min)削減至6.3 L/10min(4.2 L/10min),削減幅度達到84%(70%);當(dāng)微地形綜合指數(shù)達到迅速增加洪峰流量的條件時(圖5中的II和IV區(qū)域,具體表現(xiàn)為下墊面已有明顯淺溝,地形起伏較大),此時微地形是影響洪峰流量的主導(dǎo)因素,柏木與局部微地形間更容易形成產(chǎn)流促進機制,植被格局調(diào)整的重點需放在消除柏木與局部微地形的正向作用上,如見到柏木兩側(cè)已經(jīng)形成明顯淺溝時可伐除該柏木,或者針對該柏木輔以一定的局部微地形改造措施,如淺溝的截斷措施以及局部的整地措施。

        4 結(jié) 論

        1)中長歷時大雨和中長歷時暴雨條件下,地形起伏度、地表粗糙度、徑流路徑密度、柏木角尺度及柏木密度為影響洪峰流量的關(guān)鍵因子,而當(dāng)降雨特征為短歷時暴雨時,上述因子不再是影響洪峰流量的主導(dǎo)因素。

        2)柏木空間格局和微地形之間存在相互作用(具體體現(xiàn)在柏木角尺度和地形起伏度之間顯著負相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為-0.737;柏木密度和地表粗糙度之間的顯著正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.547),并共同影響洪峰流量,通過調(diào)整柏木空間格局來削減洪峰流量時,應(yīng)視下墊面的特征而定,其核心在于提升(消除)柏木與局部微地形形成的抑制(促進)產(chǎn)流機制。具體而言,中長歷時大雨和中長歷時暴雨條件下,當(dāng)柏木空間格局綜合指數(shù)()大于18、微地形綜合指數(shù)()小于7.5時,將值調(diào)整至41,洪峰流量削減幅度可達到84%。

        3)隨著降雨強度的增加,不同下墊面對地表徑流的阻礙作用均降低,具體反映在柏木空間格局和微地形特征參數(shù)對洪峰流量影響程度的變化,后續(xù)可針對各因子對洪峰流量產(chǎn)生作用的降雨強度閾值問題展開進一步研究,以提出下墊面格局優(yōu)化策略,達到高效控制坡面水土流失的目的。

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        Effects of forestland spatial pattern and micro-topography on surface runoff in a mountainous area of southwestern China

        Wu Bingchen, Qi Shi※, Guo Zhengxi, Liu Zheng, Chen Tao

        (,,100083,)

        Near-surface vegetation and micro-topography have a great impact on the surface runoff process in the mountainous areas of southwestern China. It is, therefore, necessary to clarify the combined influence on the soil and water loss of steep slopes. In this study, 10 natural runoff plots were set to reveal the effects of cypress spatial pattern and micro-topography on the surface runoff. Pearson correlation coefficient method was applied to determine the correlation between cypress spatial pattern, micro-topography, and characteristic parameters of surface runoff. A Response Surface Method (RSM) was also utilized to analyze the measured cypress spatial pattern and micro-topography in the process of precipitation and surface runoff. The results showed that: 1) The peak flow coefficient in all runoff plots behaved short-duration rainstorm (the rainfall lasted no more than 3 h, and the maximum 1 h rainfall intensity exceeded 30 mm/h) > long-duration rainstorm (the rainfall lasted more than 3 h, and the average rainfall intensity exceeded 2.5 mm/h) > long-duration heavy rainfall (the rainfall lasted more than 3 h, and the average rainfall intensity was between 1.5-2.5 mm/h), indicating that the blocking effect of different underlays on surface runoff decreased, with the increase of rainfall intensity and concentration of precipitation. 2) Five factors were significantly correlated with the peak flow (<0.05) in the long-duration heavy rainfall or rainstorm, including topographic relief, surface roughness, runoff path density, contagion index of cypress, and stand density of cypress. Nevertheless, there was no significant correlation with the peak flow under the condition of short-duration rainstorm. 3) In long-duration heavy rainfall or rainstorm, the response of peak flow to the composite index were that: a) There was no significant change in the peak flow, when the composite index for cypress spatial pattern () was below 20.5, while the composite index of micro-topography () was below 10.5 (Low surface roughness, high runoff path density, and low stand density of cypress). b) The peak flow was relatively promoted, as the composite index for cypress spatial pattern increased within a certain range, when> 9.0 (High surface roughness, low runoff path density, low stand density of cypress, and uniform structure among cypress). c) The peak flow was reduced significantly with the increase ofvalue, when< 7.5 and> 18 (Low runoff path density, while high stand density of cypress). As such, when the V value was adjusted to 41 under the condition of long-duration heavy rainfall (rainstorm), an optimal combination was achieved, where the peak flow was reduced from 39.6 L/10 min (14.2 L/10 min) to 6.3 L/10 min (4.2 L/10 min), while the reduction rate reached 84% (70%). d) Once thevalue exceeded the critical one (the specific critical value increased with the increase ofvalue), the dominant influencing factor of peak flow shifted gradually from cypress spatial pattern to micro-topography. This finding can provide promising theoretical support to accurately adjust the vegetation patterns for the prevention and control of soil erosion in the mountainous areas of southwest China.

        runoff; precipitation; spatial pattern; micro-topography; peak flow; soil and water loss; cypress

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        Wu Bingchen, Qi Shi, Guo Zhengxi, et al. Effects of forestland spatial pattern and micro-topography on surface runoff in a mountainous area of southwestern China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(8): 108-116. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.012 http://www.tcsae.org

        2021-02-18

        2021-03-20

        國家重點研發(fā)計劃 (2017YFC0505602)

        伍冰晨,博士生,研究方向為水土保持。Email:wubingchen@bjfu.edu.cn

        齊實,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向為水土保持和小流域綜合治理。Email:qishi@bjfu.edu.cn

        10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.012

        S715-3

        A

        1002-6819(2021)-08-0108-09

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