微型小区在土壤可蚀性估算中的应用

刘瑛娜,刘宝元,2†,张科利,2,郑袁志

(1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,100875,北京；2.北京师范大学地理学与遥感科学学院,100875,北京；3.荣丰控股集团股份有限公司,100070,北京)

微型小区在土壤可蚀性估算中的应用

刘瑛娜1,刘宝元1,2†,张科利1,2,郑袁志3

(1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,100875,北京；2.北京师范大学地理学与遥感科学学院,100875,北京；3.荣丰控股集团股份有限公司,100070,北京)

土壤可蚀性反映土壤对侵蚀的敏感程度,是评价土壤侵蚀程度和预报土壤流失量的重要指标。方便可行且可信的土壤可蚀性测定与估算方法在土壤可蚀性的研究中具有重要意义。采用微型小区对黑土、褐土、黄土、紫色土和红壤5种土壤可蚀性K值进行估算,并基于标准小区天然降雨的径流泥沙观测资料,判断微型小区能否代替标准小区进行土壤可蚀性的估算。结果表明:微型小区估算的土壤可蚀性K值比标准小区估算K值小,但具有很好的规律性,可以进行校正。黑土、紫色土、褐土和红壤在天然降雨条件下微型小区计算的K值与标准小区间存在良好的线性关系,可对微型小区条件下的K值进行修订以达到标准小区的要求；容易产生细沟的黄土不宜采用微型小区进行K值的估算。

土壤可蚀性；人工模拟降雨；微型小区；标准小区

作为反映土壤对侵蚀敏感程度的重要属性[1-2],土壤可蚀性因子是通用土壤流失方程(USLE,Universal Soil Loss Equation)中的重要参数。根据T.C. Olson等[3]的定义,土壤可蚀性K值需要通过野外标准径流小区观测资料来计算。要求观测年限长,存在数据累积慢,建设及维护费用昂贵等问题。为此,国内外学者一直努力通过建立土壤性质和K值之间的经验关系来解决大范围、多类型的土壤可蚀性K值估算问题[4-5]。由于土壤特性的差异,现有的国外数学模型和图解法不能直接用于我国土壤可蚀性值计算[6-7]。张科利等[4]收集全国5个主要水蚀区野外小区的实测资料对诺谟图方法[8]、EPIC模型中的计算方法和M.A.Shirazi等[9]公式估算的土壤可蚀性K值进行验证,结果表明:3种方法估算的K明显大于野外小区实测值,不能直接用于估算我国的土壤可蚀性K值。翟伟峰等[10]通过对比实验小区野外实测与诺谟图估算的土壤可蚀性K值,认为估算值明显小于实测值,诺谟图法不能直接应用于东北典型黑土区。高德武[11]采用实测法、经验公式法和查图法(诺谟图法)对黑龙江省白浆土、黑土和暗棕壤K值进行对比分析,结果表明查图法和经验公式法求得的K值很接近,但比实测法求得的K值偏小30%。修订K值估算公式需要大量的标准径流小区资料,野外观测周期长、成本高,如采用人工模拟降雨可以在短时间内获得大量土壤侵蚀数据；但目前通用的人工模拟降雨机有效降雨面积有限[12],在20 m长的标准小区上进行人工模拟降雨实验难度很大,成本也高,因此,很有必要探索利用微型小区来估算土壤可蚀性K值的方法。

笔者对微型小区5种土壤可蚀性K值进行估算,以天然降雨条件下的我国5种典型土壤标准径流小区实测数据为依据,对比天然降雨条件下标准小区与微型小区K值,讨论能否采用微型小区作为测定土壤可蚀性的简易方法,为人工模拟降雨在微型小区上测定土壤可蚀性提供依据。

1 材料与方法

1.1 标准小区与微型小区天然降雨观测

表1 5种土壤的理化性质Tab.1 Physical and chemical properties of five types of soils

5个室外标准径流小区和5个微型小区布设于北京师范大学房山综合实验基地,均为人工填充小区,模拟耕作表层土壤状况填充我国5大水蚀区的典型土壤类型,分别为黑龙江省嫩江县的黑土,北京市密云县的褐土,陕西省榆林市的黄土,四川省南充市的紫色土,福建省安溪县的红壤。表1示出5种土壤的理化性质。标准小区宽2.1 m,坡长20 m,坡度5°,裸露翻耕,按照USLE标准小区建设[13]。微型小区宽1 m,坡长1 m,坡度14.1°,裸露翻耕,是人工降雨试验常用的微型小区尺寸[14]。每个小区都配有分流桶和集流桶收集径流和泥沙,侵蚀性降雨发生后,对各径流小区进行径流量和侵蚀产沙量的观测。标准小区观测年限为2006—2011年,微型小区为2007—2011年。实验基地气象园内装有虹吸式雨量计、自动雨量计和普通雨量筒,用以观测降雨并记录降雨过程,每年的降雨特征见表2。

表2 实验基地2006—2011年侵蚀性降雨特征Tab.2 Erosive rainfall characteristics of the experimental base during 2006—2011

1.2 土壤可蚀性K值计算

标准小区与微型小区估算土壤可蚀性K值,都采用中国土壤侵蚀模型(CSLE)[4],CSLE的表达式为

式中:A为土壤水蚀模数,t/hm2；R为降雨侵蚀力因子,MJ·mm/(hm2·h)；K为土壤可蚀性因子,t·hm2· h/(hm2·MJ·mm)；L为坡长因子；S为坡度因子；B为生物措施因子；E为工程措施因子；T为耕作措施因子。

降雨侵蚀力因子R采用经典算法计算。

式中:E为一次降雨总动能,MJ/hm2；I30为该次降雨的最大30 min降雨强度,mm/h；虹吸式雨量计详细记录的每次降雨过程数据用以计算R,每次侵蚀性天然降雨的R累加后作为每年的R。

坡长因子L和坡度因子S的计算公式为:

式中:θ为坡度值,(°)；λ为坡长,m；m为坡长指数,根据坡度不同取值不同。

室外标准小区和微型小区都是裸地并经过翻耕处理,因此其B、E、T取值都为1。观测每次侵蚀性天然降雨的侵蚀产沙量,用以计算小区每年的土壤侵蚀模数A。

2 结果与分析

2.1 天然降雨条件下标准小区估算K值

根据房山实验基地标准小区2006—2011年共计61次的侵蚀泥沙与降雨特性观测数据,并采用式(2)～(5)计算标准小区5种土壤的可蚀性K值。标准小区6年实测资料估算5种土壤的K值由大到小为紫色土、黑土、红壤、黄土和褐土(值分别为0.066、0.050、0.039、0.027、0.025 t·hm2·h/(hm2· MJ·mm))(图1)。土壤性质的差异造成5种土壤的可蚀性K值差异较大[15],这5种土壤中黑土与紫色土的黏粒(＜0.002 mm)质量分数高(表1),质地最细,更容易被侵蚀。

图1 标准小区估算5种土壤K值年际变化Fig.1 Changes in K value estimated by unit plot of five types of soils

标准小区估算的5种土壤类型的土壤可蚀性K值大小在每年都有所波动(图1),其中褐土的年际变化最小(0.017 7～0.032 4 t·hm2·h/(hm2·MJ· mm)),估算的K值较集中,其他4种土壤的K值年际变化较大。由于降雨特性对土壤侵蚀量大小的影响很大,因而每年的土壤可蚀性K值因降雨不同而变化[16]。由图2可见降雨侵蚀力越大标准小区估算的土壤可蚀性K值越大,5种土壤的K值均与降雨侵蚀力具有很好的线性相关关系:紫色土、黑土和黄土的土壤可蚀性随降雨侵蚀力的增加的变化程度大；褐土的土壤可蚀性K值与降雨侵蚀力拟合曲线的斜率明显要低于其他4种土壤,说明褐土的土壤可蚀性随降雨侵蚀力增加的变化程度小,褐土的机械组成与其他4种土壤相比,黏粒、粉粒和砂粒的质量分数相差不大,不同降雨对褐土颗粒的分选侵蚀差异不大。土壤可蚀性是体现土壤抗侵蚀能力的一种特性,反映的是某一特定土壤的长期平均状况,受降雨特性等因素年季变化的影响,某一年的实测数据无法反映土壤可蚀性K值的长期平均状况,应采用长期观测小区多年总侵蚀模数与总降雨侵蚀力来计算每种土壤可蚀性K值,以消除土壤前期含水量和土壤性质等随季节变化的影响。

图2 标准小区估算5种土壤K与降雨侵蚀力间的关系Fig.2 Relationship between K value estimated by unit plot and rainfall erosivity

2.2 天然降雨条件下微型小区估算K值

基于微型小区2007—2011年共计47次的侵蚀泥沙与降雨特性观测数据,采用式(2)～(5)计算微型小区5种土壤的可蚀性K值。微型小区观测资料估算的5种土壤可蚀性K值在0.005～0.034 t· hm2·h/(hm2·MJ·mm)范围内变化:黄土K值最小,为0.005 t·hm2·h/(hm2·MJ·mm),与其他4种土壤K值差异很大(图3)；紫色土、黑土K值较大,红壤次之,褐土较小,黄土最小。

微小区天然降雨估算的K每年亦有波动(图3):其中黄土的 K值变化范围较小(0.002 3～0.012 t·hm2·h/(hm2·MJ·mm))。由图4所示,估算的黄土的K值与降雨侵蚀力没有相关关系；其他4种土壤的K值均与降雨侵蚀力具有线性关系,降雨侵蚀力越大土壤可蚀性K值越大；紫色土、黑土随降雨侵蚀力的增加,变化程度较大；红壤和黄土次之。

2.3 标准小区与微型小区估算K值关系

将5种土壤在天然降雨条件下,标准小区与微型小区实测计算得到的土壤可蚀性K值进行比较分析(图5),结果表明5种土壤微型小区估算的土壤可蚀性K值均比标准小区估算的K值小。微型小区的坡长为1 m,标准小区的坡长为20 m,坡长变短,径流对土壤的分离和搬运能力降低,对土壤的侵蚀作用随之降低。将微型小区侵蚀量采用坡长公式(3)和(4)订正到标准小区上,计算的K值仍然小很多,因此在采用微型小区进行土壤可蚀性K值的估算时必须进行修订。另一个原因可能是微小区观测的径流和侵蚀量有损失,因为微小区尺寸小,降雨击溅起的水滴可能会飞到小区外面,造成收集到的径流量和泥沙量小于实际产流产沙量,在以细沟间侵蚀为主的微小区上,侵蚀量较小,击溅损失的比例可能相当可观[17]。

图3 微型小区估算5种土壤K值年际变化Fig.3 Changes in K value estimated by micro-plot of five types of soils

图4 微型小区估算5种土壤K与降雨侵蚀力间的关系Fig.4 Relationship between K value estimated by micro-plot and rainfall erosivity

采用回归方法分析5种土壤标准小区估算的K值(Ku)与微型小区估算的K值(Km)的关系,结果见表3。可以看出,黑土、褐土、紫色土和红壤标准小区估算的K值与微型小区估算的K值之间存在良好的线性关系,而黄土没有相关关系。微型小区估算的黄土K值变化范围较小,受降雨影响很小,而标准小区估算黄土的K值随降雨侵蚀力增加的变化程度大。标准小区黄土在侵蚀力较大的强降雨作用下容易产生细沟,使侵蚀模数明显增大[18],而微型小区黄土由于较短坡长的影响则不容易产生细沟[19]。土壤的黏粒质量分数对土壤入渗能力有很大影响,随着黏粒质量分数增大,入渗能力会递减[20]。由于黄土颗粒组成具有较低的黏粒质量分数和较高的粉粒(0.002～0.05 mm)质量分数,使得其入渗能力高,黄土产流量明显小于其他4种土壤类型,再加上短坡长径流能量降低的影响,导致微型小区黄土的侵蚀泥沙极少,从而计算得到的K值很低。黑土、紫色土和红壤3种土壤的拟合直线相近,与褐土的差异较大。土壤性质的不同,使土壤侵蚀过程和机制的变化有很大不同。

图5 微型小区估算的K值与标准小区估算的K值间的关系Fig.5 Relationship between K value estimated by micro-plot and unit plot

表3 标准小区估算的值Ku与微型小区估算的Km值的相关性分析Tab.3 Correlation analysis between K value estimated by unit plot and micro-plot

3 结论与讨论

1)采用微型小区方法比标准小区估算的土壤可蚀性K值小,必须修订。土壤性质不同,修订公式有所不同。孔亚平等[21]采用短坡长小区进行土壤可蚀性模拟时,计算结果明显偏小,必须进行修订,此结果与笔者研究结果一致。

2)微型小区不适用于易于产生细沟的黄土等土壤的可蚀性的估算。

3)土壤可蚀性为标准小区上单位降雨侵蚀力所引起的土壤流失量,反映的是某一特定土壤的长期平均状况,多年平均值需要有足够大且观测历时较长(一般不少于20年)数据库资料,以消除降雨特性等因素年际变化的影响。笔者采用的天然降雨条件下标准小区6年和微型小区5年的实测K值数据每年都存在一定差异,说明用较长历时资料来研究K值的必要性,笔者研究的观测数据时段明显不够,还需要更长时间的观测资料来进行补充修正。

4)笔者研究标准小区估算5种土壤的K值明显大于全国各侵蚀区野外布设的径流小区观测数据计算的5种土壤的K值。主要原因是笔者为了对比研究试验方法,不研究每种土壤的K值,将不同地区的耕层土壤放在一个地方进行实验,忽略不同地区降雨及成土等各种因素的影响。

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(责任编辑:郭雪芳)

Soil erodibility estimation using micro-plots

Liu Yingna1,Liu Baoyuan1,2,Zhang Keli1,2,Zheng Yuanzhi3
(1.State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology,Beijing Normal University,100875,Beijing,China；2.School of Geography,Beijing Normal University,100875,Beijing,China；3.Rongfeng Holding Grop Co.,Ltd,100070,Beijing,China)

Soil erodibility reflects the vulnerability or susceptibility of soil to erosion and is frequently used in the evaluation of soil erosion and the prediction of soil loss.A feasible and reliable method for soil erodibility measurement and estimation is critically required in the research of soil erosion.The objectives of the current study were to estimate the erodibilities of five typical soils in China using microplots and to compare the results with those obtained with the traditional unit plot method.Each of the five soils,i.e.,purple soil,black soil,red soil,cinnamon soil and loess soil,was packed into a 20 m×2.1 m unit plot and a 1 m×1 m micro-plot,with continuously in a clean-tilled fallow condition and tillage performed upslope and downslope.Runoff and sediment yield were measured for the unit plots in 61 natural rainfall events during the years 2006—2011 and for the micro-plots in 47 events during 2007—2011.Annual soil erodibilities of each soil were calculated as the K values in the Chinese Soil Loss Equation(CSLE)for both unit plot and micro-plot.And,the calculated formula of K value was presented as K=A/(R·LS·B·E·T).The results showed that the mean annual K values generated withthe micro-plots were all lower than those obtained with the unit plots.However,both plot methods yielded generally the highest K values for the purple and black soils,followed by the red soil,and the lowest values for the cinnamon and loess soils.In addition,significant correlations of annual K value were detected between the two methods for all the soils except for the loess soil,because rills were prone to develop in the unit plot of loess soil but not in the micro-plot due to the short slope length.Significant linear regression equations between two K values,i.e.,obtained with the unit plot and the micro-plot methods,were generated for purple soil,black soil,red soil and cinnamon soil.These findings suggest that micro-plots are applicable in soil erobibility estimation for five typical soils in China except for the loess soil.

soil erodibility；simulated rain；micro-plot；unit plot

S157.1

A

1672-3007(2015)04-0103-06

2014- 11- 02

2015- 06- 25

项目名称:中央高校基本科研业务费专项资金“东北典型小流域黑土埋藏年龄与成土年龄研究”(2013NT36)；中国博士后科学基金资助项目“黑龙江省典型小流域黑土埋藏年龄及成土速率研究”(2014M550646)；国家自然科学基金“地表过程模型与模拟创新研究群体科学基金”(41321001)

刘瑛娜(1982—),女,博士,工程师。主要研究方向:土壤侵蚀及其环境影响。E-mail:liuyingna@bnu.edu.cn

†通信作者简介:刘宝元(1958—),男,博士,教授。主要研究方向:土壤侵蚀与水土保持。E-mail:baoyuan@bnu.edu.cn