东北黑土区小流域侵蚀产沙影响因素分析

盛美玲，方海燕，孙亚茹，郭 敏

（1中国科学院地理科学与资源研究所 陆地水循环及地表过程重点实验室，北京100101；2中国科学院大学，北京100049；3黑龙江省拜泉县水务局，黑龙江 拜泉164700）

土壤侵蚀是世界上最严重的环境问题，中国是世界上土壤侵蚀严重的国家之一。根据全国第二次水土流失遥感调查，中国水土流失面积达到356万km2，占国土面积的37．1%，其中，东北松嫩平原黑土丘陵漫岗区是我国的六大水力侵蚀区之一［1］。长期以来，东北黑土区由于自然因素影响及人为不合理生产活动的破坏，土壤侵蚀日趋严重［2］。

在一定的时空尺度，侵蚀产沙往往是多种因素交互综合作用的结果，国内外对于影响侵蚀产沙的因素分析取得了丰硕的成果［3－5］。然而，目前东北黑土区流域侵蚀产沙影响因素的研究多为单因子分析［6－7］，就小流域侵蚀产沙多因素分析的研究不多。东北黑土区是我国重要的粮食生产基地，研究流域内多因素对侵蚀产沙的影响，确定影响侵蚀产沙的主控因子，对开展黑土区水土保持治理具有重要意义。本文以黑龙江省拜泉县为研究对象，以水库作为流域出口点，提取水库控制流域作为研究样本，计算各个流域与侵蚀产沙相关的影响因子，通过相关分析、多元线性回归分析和主成分分析等数理统计方法，探讨地形、气候、土壤、土地利用和景观因子与水库控制流域侵蚀产沙的关系，为当地水土保持工作提供科学参考。

1 数据与方法

1．1 研究区概述

拜泉县位于黑龙江省中部，齐齐哈尔市的东北部，地理位置介于东经125°30′～126°31′，北纬47°20′～47°55′之间（图1），地处小兴安岭余脉与松嫩平原的过渡地带，属于漫川漫岗水蚀区。拜泉县属于中温带大陆性气候，多年平均气温为1．28℃，全年平均降水量500mm左右，多集中在7—9月，降雨历时短，强度大，易形成地表径流，发生水蚀。土壤主要是黑土和草甸黑土。流经县境内的河流有通肯河、双阳河、润津河。

图1 拜泉县17个水库位置图Fig．1 Locations of the 17reservoirs in Baiquan county

据拜泉县水利志记载，拜泉县水土流失治理工作始于1957年。20世纪60年代，水土流失治理以改垄为主；70年代，以修梯田为主；80年代以后，开展以小流域为单元的综合治理水土流失工作。野外调查及有关研究［8］表明，该县农地水土保持治理主要有水平梯田（坡度5～7°）、等高垄（坡度3～5°）和顺坡垄耕作（坡度＜3°）。为了发展农业，该县还修建了水库、塘坝等蓄水工程。本文选取拜泉县20世纪60、70年代修建的17座水库控制流域开展小流域土壤侵蚀产沙影响因素的分析。

1．2 数据来源

数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）分辨率为20m，由国家基础地理信息中心1991年航摄的1∶5万地形图数字化得到；土地利用数据包括1975年、1985年、1995年和2005年4部分，研究中利用TM影像（30m分辨率）采用人工目视解译的方式获取，目视解译前后，分别于2012年8月和10月进行了两次野外考察，在了解研究区土地利用基本特征的同时，利用GPS随机获得不同土地利用类型的经纬度，并将实测点与解译图像对比，分类结果总精度均大于80%；拜泉县及周边10个站点的多年降水数据由拜泉县气象局以及中国气象科学数据共享网获得；拜泉县土壤类型空间分布图（1∶10万）由中国科学院东北地理与农业生态研究所获得。拜泉县水利志、黑龙江省水文图集（1996年版）等均来自拜泉县相关部门。水库控制流域年均产沙模数（SSY）来自于拜泉县水务局水库设计报告，水库设计报告中SSY是通过黑龙江省水文图集中44个观测站36年（1956—1992年）实测产沙数据进行插值，并经过修正和高精度GPS实测验证得到的（见表1）。各水库控制流域多年平均产沙量由流域面积和SSY得到。

表1 17座水库的控制流域面积、产沙模数以及资料年限Tab．1 The areas，specific sediment yields and time period for the 17reservoirs－controlled catchments

1．3 研究方法

1．3．1 侵蚀产沙影响因子确定 地形、气候、土壤和土地利用景观因子等对流域土壤侵蚀产沙有很大影响［4－5，9－10］，本文选取22个影响因子来研究它们对流域侵蚀产沙的影响（见表2）。

流域形态、河网、地形因子均由DEM通过ArcGIS水文模块提取得到。根据Verstraeten等［11］的研究，河流水系提取中，上游汇水面积大于1km2即可视为河道。

表2 17个水库控制流域影响因素变量特征Tab．2 The characteristic of the factors affecting sediment yields for the 17reservoirs－controlled catchments

气候因子用通用水土流失方程（Universal Soil Loss Equation，USLE）降雨侵蚀力R表示。本研究探讨多年来土壤侵蚀产沙变异及因素分析，同时考虑有些站点缺少逐日降水数据，因此采用章文波等［12］和焦剑等［13］提出的利用平均年降雨量计算多年平均降雨侵蚀力，即

其中：R为多年平均降雨侵蚀力（MJ·mm／（h·hm2·a）），Pa为多年平均降雨量（mm）。根据拜泉县及周边10个站点的降水数据得到的降雨侵蚀力，在ArcGIS中通过克里金插值方法得到各水库控制流域降雨侵蚀力值（见表3）。

土壤可蚀性因子K反映土壤对侵蚀的敏感性和抵抗能力。本文根据拜泉县1984年土壤普查资料及黑土区有关研究成果［8，14］，结合野外调查，得到研究区不同土壤类型K值。利用流域单个土壤类型K值及其所占流域面积比求得各流域平均K值。

表3 研究区及附近10个站点降雨侵蚀力Tab．3 The rainfall erosivities for the 10rainfall stations in the study and nearby areas

土地利用及流域景观格局深刻影响径流的产沙和侵蚀过程［8］。本文选取USLE土地管理因子C和水土保持措施因子P、耕地（PA）、林地（PF）和草地（PP）的面积百分比以及景观因子蔓延度指数（IC）、香农多样性（IS）和聚集指数（IA）探讨它们对流域侵蚀产沙的影响。研究区C值和P值参考已发表的有关研究［8，15］得到（见表4）。景观因子由软件Fragstats 3．3计算获得。由于所探讨的水库均修建于20世纪60、70年代，本文选用1975年、1985年、1995年和2005年土地利用图分别求出每个时期的C值、P值、各土地利用类型百分比以及景观因子值，最后求其平均值。

表4 土地管理因子C值和水土保持措施因子P值Tab．4 Values of soil management Cand erosion control practice Pfactors used for the studied catchments

1．3．2 分析方法 利用SPSS 19．0软件，在数据分析之前，将所有数据通过z－score法进行标准化，以便消除自变量和因变量之间量纲的影响。具体为Zij＝（Xij－Xi）／Si。（2）其中：Zij为标准化后的变量值；Xij为实际变量值；Xi为均值；Si为标准差。

数据标准化后，采用单因子相关分析、多元线性回归分析和主成分分析（PCA）方法，研究各因子对流域侵蚀产沙的影响。

2 结果与分析

2．1 小流域侵蚀产沙变异特征

17个水库控制流域产沙量（Sediment Yield，SY）为491．0～5 997．6t／a，控制流域平均产沙量为2 237．6t／a，变异系数为82．8%。水库控制流域产沙模数（SSY）为44．8～122．4t／（km2·a），控制流域平均产沙模数为67．4t／（km2·a），变异系数为36．2%。根据魏建兵等［8］相关研究，该区平均侵蚀模数为658t／（km2·a），表明有89．8%的泥沙在流域内再次沉积，泥沙输移比为10．2%。在东北黑土区鹤山农场，Dong等［16］研究发现面积为27．29km2的小流域泥沙输移比为10．0%，这与本研究的结果类似。

研究区产沙量与流域面积呈显著正相关（R2＝0．67；图2a），产沙模数与流域面积之间相关性不显著（图2b）。该研究与闫云霞等［17］在东北地区分区研究结果相符。国内外研究［18－21］也表明，产沙模数与流域面积之间并不一定存在线性或非线性关系。产沙模数随流域面积的变化实质是由流域内各种因素及其相互作用决定的。

图2 产沙量、产沙模数与流域面积关系散点图Fig．2 Scatter plot showing the relationships between SY and A（a），and SSY and A（b）

2．2 小流域侵蚀产沙因素分析

利用相关分析和回归分析方法研究小流域侵蚀产沙影响因素。表5表明，流域面积（A）、流域周长（Pe）和河流总长度（L）、均与产沙量（SY）呈显著正相关（P＜0．01）；坡度（S）、最大高程（Hmax）、高程差（HD）和降雨侵蚀力（R）与产沙模数（SSY）呈显著正相关，而水土保持措施因子（P）和聚集指数（IA）与SSY呈显著负相关（P＜0．01）。土壤可蚀性因子（K）、耕地百分比（PA）等与SSY相关性不强，原因可能是受到其他因子的强烈影响。

表5 研究区17个水库控制流域各变量与产沙量和产沙模数的相关性Tab．5 Correlation between catchment factors and SY or SSY for the 17reservoir－controlled catchments

高程差（HD）反映泥沙被分离、搬运的潜在能力［22］。坡度（S）反映地表径流的流速［23］，坡度较陡高程差较大地区产沙模数增大［24］。聚集指数（IA）能够表征景观中斑块的邻接性和聚集程度，是量度景观破碎化的有用指标。东北地区耕地面积大，景观破碎化程度则反映人类活动的干扰强度，因此聚集指数与产沙模数呈负相关。表5中，蔓延度和香农多样性指数与产沙模数相关性不显著，而魏建兵等［8］指出，蔓延度与侵蚀模数显著正相关，香农多样性指数与侵蚀模数呈显著负相关，其结论不同的主要原因是：（1）魏建兵等［8］主要研究的是整个双阳河流域，而本文主要研究双阳河、通肯河和润津河三条河流流域内的多个小流域，二者选取的研究区域和研究尺度均不同；（2）本文分析的是22个因素对水库控制流域产沙量和产沙模数的影响，而非侵蚀模数；（3）本文分析因子很多，各因子之间存在相互作用，使得IC和IS对侵蚀产沙影响不显著。

流域侵蚀产沙是多因素综合作用的结果，采用逐步回归方法（当F统计量的显著性概率P≤0．05时，变量被引入回归方程；P≥0．10时，变量被移出回归方程）分别构建了标准化后的SSY、SY与流域产沙影响因子多元线性回归模型：

方程（3）引入P和RR2个因子，对产沙模数（SSY）的解释程度为68．0%，P、RR对SSY的贡献率分别为45．6%、22．4%，表明地形和土地利用对侵蚀产沙模数影响很大。

方程（4）引入了A、S和IA3个因子，对产沙量（SY）的解释程度达到87．9%，A、S和IA对SY的贡献率分别为26．5%、35．7%和25．7%。由方程（3）和（4）看出，流域侵蚀产沙主要由以流域面积为代表的流域形态因子、地形起伏比和平均坡度为代表的地形因子和以水土保持措施因子以及聚集指数为代表的土地利用景观因子决定。

2．3 小流域侵蚀产沙主成分分析

通过对研究区域22个变量进行主成分分析，得到前4个主成分大约占了所有变量的84．6%（见表6）。

表6 产沙因子主成分分析得到的各主成分特征值、方差贡献率及变量矩阵Tab．6 Eigenvalues，percentages of variation explained and eigenvectors of variables for each component by PCA analysis

第1主成分中IC、IS和IA的载荷量绝对值均大于0．9，因而第1主成分可归纳为景观水平因子；第2主成分中A、Pe、L和RR的载荷量绝对值均在0．8左右，在相关分析中RR与A、Pe、L呈显著相关，可将第2主成分归纳为流域形态因子；第3主成分中，Hmin和Hmean的载荷量都比较高，可将第3主成分归纳为地形因子。第4主成分中，K因子载荷量较高，将第4主成分归纳为土壤可蚀性因子。因而，影响侵蚀产沙的4个主要因素归纳为景观水平因子、流域形态因子、地形因子和土壤可蚀性因子。

为了进一步探讨水库控制流域产沙模数与4个主成分之间的关系，建立SSY与主成分的多元回归方程：其中，X1、X2、X3、X4分别代表主成分1景观水平因子、主成分2流域形态因子、主成分3地形因子和主成分4土壤可蚀性因子。

方程（5）表明，4个主成分对水库控制流域产沙模数的解释程度为72．2%，4个主成分对产沙模数的贡献率分别为25．1%、13．8%、7．1%和26．1%，由此可见，景观水平因子和土壤可蚀性因子对水库控制流域侵蚀产沙的影响最大，流域形态因子和地形因子次之。

3 结论

本文选取拜泉县17个水库控制流域，通过提取22个影响侵蚀产沙的因子，运用相关分析、多元线性回归分析和主成分分析方法，研究了流域侵蚀产沙及其对产沙影响因素的响应特征，明确了影响侵蚀产沙的主控因子。研究表明：（1）研究区内水库控制流域产沙模数为44．8～122．4t／（km2·a），侵蚀产沙模数与流域面积相关性不显著。（2）坡度、最大高程、高程差、水土保持措施因子和聚集指数等因子是影响小流域产沙变异的主要因素，构建的多因子与产沙模数的回归方程对SSY的解释程度达到68．0%。（3）景观水平因子、流域形态因子、地形因子和土壤可蚀性因子对产沙模数的贡献率依次为25．1%、13．8%、7．1%和26．1%，它们对SSY的解释程度为72．2%。（4）影响流域侵蚀产沙的主控因子为景观因素和地形因素。因而，尽可能减少人为不合理的干扰，降低斑块破碎化程度，并根据地形，合理调整土地结构是减少黑土区土壤流失的重要举措。

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