三峡库区腹地忠县小流域近52 a泥沙输移比估算研究

俱战省 严冬春 文安邦 史忠林

(1.宝鸡文理学院地理与环境学院， 宝鸡 721013； 2.陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室， 宝鸡 721013；3.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所， 成都 610041)

三峡库区腹地忠县小流域近52a泥沙输移比估算研究

俱战省1,2严冬春3文安邦3史忠林3

(1.宝鸡文理学院地理与环境学院， 宝鸡 721013； 2.陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室， 宝鸡 721013；3.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所， 成都 610041)

为准确定量估算三峡库区腹地小流域近52 a泥沙输移比，为库区小流域水土保持效益评价提供科学依据，综合采用RUSLE模型、塘库淤积泥沙137Cs和210Pb定年技术分别对黄冲子和工农沟小流域1963—2014年不同时段的泥沙输移比进行了估算。结果表明：黄冲子和工农沟小流域近52 a平均土壤侵蚀量分别为119.72、86.86 t，变异系数分别为0.76、0.86；黄冲子和工农沟小流域塘库淤积泥沙的210PbexCRS模式(Constant rate of supply，CRS)的定年结果与137Cs时标基本一致，不同时段产沙量的变异系数分别为0.28、0.19；黄冲子和工农沟小流域1963—2014年的泥沙输移比均值都为0.25，不同时段泥沙输移比的变异系数分别为0.33、0.82，属于中等程度变异。本研究结果明确了泥沙输移比的估算不能割裂“时段性”这一学术认识，并为泥沙输移比的实际应用提供了借鉴。

泥沙输移比； 小流域；137Cs和210Pb； 时段； 三峡库区

引言

泥沙输移比(Sediment delivery ratio，SDR)自20世纪50年代被美国科学家BROWN提出以来[1]，由于其关系到侵蚀泥沙入河量，对下游防洪安全、水库使用年限等有重要影响，为此泥沙输移比的估算研究引起国内外众多科学家的关注[2-9]，但至今各学者对三峡库区泥沙输移比的定量研究较少，多数属于定性研究，至多是半定量研究，对库区近52a的泥沙输移比变化研究也几乎是空白。

土壤侵蚀学将泥沙输移比定义为：在一定时段内，流域产沙量与流域侵蚀量的比值。因此，泥沙输移比的估算需要侵蚀量和产沙量数据。目前，泥沙输移比的估算方法主要通过直接计算法(实测调查法、地球化学法和模型法)和模型计算法(泥沙输移比因子经验模型、分布式泥沙输移比模型和泥沙输移比的物理模型)[10-14]。其中，后者往往针对具体的研究区域，且输入的参数较难获取，其应用相对较少，但前者应用较多。王志杰等[15]、ZHOU等[2]和LEE等[5]都采用模型法(RUSLE)获取小流域土壤侵蚀量，并与相应水文站实测输沙量进行比较，计算得到研究区泥沙输移比。三峡库区的泥沙输移比研究始于20世纪80年代[12]，随后为了满足水库安全运行和效益发挥的需求，库区泥沙输移比的研究主要采用调查水库(塘坝)泥沙淤积量和137Cs示踪技术。JU等[16]和张一澜等[17]利用137Cs示踪技术估算的库区小流域泥沙输移比分别为1970—2011年和1963—2013年的平均值。但是在估算过程上，更多的研究没有详尽考虑侵蚀量和产沙量的时段变化，也没有严格按照泥沙输移比的定义(计算侵蚀量和产沙量的时段要一致)。因为采用137Cs计算的土壤侵蚀模数为多年平均值(50 a左右)，而小流域产沙量资料观测年限短或者缺乏。许多研究采用的水文、泥沙实测资料只有20世纪60—70年代的观测资料[18]；目前，特别是自2001年以来退耕还林工程的实施，库区内降水、下垫面均发生变化，需要采取多种方法深入研究流域泥沙输移比的变化特征。

三峡库区腹部核心地带(三峡库区腹地)主要包括忠县、万州区、开县、云阳县、奉节县、巫山县和巫溪县[19]。从地理位置上看，库区腹地是长江流域中西部的结合地带；该区域既是生态环境脆弱区，又是全国贫困集中区，还是三峡移民区。本研究以位于三峡库区腹地重庆忠县的黄冲子和工农沟小流域为例，重点考虑在同一时段内计算的泥沙输移比。基于GIS和RUSLE模型计算1963—2014年逐年小流域土壤侵蚀量，综合利用塘库淤积泥沙的137Cs和210Pb定年技术，获取相应时段的小流域产沙量，最后估算小流域近52 a泥沙输移比并分析其变化特征，为三峡库区腹地小流域水土保持效益评价提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

图1 研究区示意图Fig.1 Sketch maps of study areas

黄冲子小流域(0.064 km2)和工农沟小流域(0.085 km2)均位于三峡库区腹地重庆忠县石宝镇(图1)；该镇濒临长江北岸，是忠县的东大门，属亚热带季风山地气候，年均降水量1 172.1 mm，降水多集中在6—9月。石宝镇山坪塘数量众多，流域来沙全部或者大部沉积于塘库内，相当于天然的大型沉沙池。黄冲子和工农沟小流域均为出口筑塘的封闭式单元小流域；其中，黄冲子塘库平均长约53 m，宽约46 m，坝高5 m，最大蓄水深2 m，汇水面积约2 443 m2；工农沟塘库东西长39 m，南北宽36.8 m，水面面积为1 437 m2，最大水深3 m。2个塘库均于1955年春季挖筑而成，塘库泥沙淤积较厚，从未清淤。流域内出露岩层多为侏罗系沙溪庙组(J2s)砂岩、粉砂岩和泥岩的互层结构，在此基础上发育的土壤种类较为单一，基本上为中性紫色土，其具有高生产力性、快速风化性和强侵蚀性等特点。研究对象均为流域出口建有塘库的紫色土小流域，在库区腹地具有一定的代表性。

黄冲子小流域丘顶高程325 m，谷地塘库高程270 m，相对高差55 m，地形相对平缓；工农沟小流域顶部高程730 m，谷地塘库高程620 m，相对高差110 m，地形陡峻。在2000年以前，黄冲子和工农沟小流域农地面积分别占各自流域总面积的72.2%(农地小流域)和39.7%(林地小流域)。但随着退耕还林工程的实施，黄冲子和工农沟小流域目前主要以林地为主(林地小流域)。因此，从地形和土地利用类型角度来看，本研究选择的库区腹地小流域具有一定的典型性。

1.2 样品采集与测试

1.2.1塘库泥沙沉积样芯

由于黄冲子和工农沟塘库均为山坪塘，所以其底部平整，沉积面基本水平且比较小；2014年5月下旬采用内径11 cm、长3 m的PVC管，通过锤击垂直打入的方式，分别在2个塘库水面中央位置各采集1个沉积泥沙样芯，基本可以代表塘库泥沙淤积的平均厚度，也可以尽可能减少对泥沙淤积量的计算误差(图1)。黄冲子塘库和工农沟塘库泥沙沉积样芯分别长162 cm和90 cm，为保证每个样品质量能够满足核素测试所需的250 g，将沉积样芯按6 cm等厚分层，共计42个塘库淤积泥沙沉积样芯分层样。将其放入干燥箱中以105℃干燥12 h，得到塘库沉积柱芯每层泥沙干容重，并经研磨、过筛(2 mm)，称量后供测试用。137Cs和210Pb含量测试采用美国ORTEC公司生产的高纯锗探头γ能谱仪。测试时间不小于42 000 s，在95%的置信度下测试误差为±5%。

1.2.2坡面样品采集

2014年6月上旬采用“S”型采样方法采集5个土样后混合，同时记录中间样点GPS数据，保证样点基本可以代表整个流域的土壤可蚀性实际情况。黄冲子和工农沟小流域分别采集土壤混合样品30个，共计60个表层混合土样(图1)。土壤样品经自然风干、剔除植物根系、研磨、过筛(2 mm)后，采用英国马尔文公司生产的MasterSizer2000型激光粒度仪进行测定。土壤有机碳通过德国Elementar公司生产的常量元素分析仪测定，测试质量60～80 mg。

1.3 模型建立与数据处理

应用修正通用土壤流失方程(Revised universal soil loss equation, RUSLE)估算库区小流域土壤侵蚀模数，其方程表达式为

A=RKLSCP

(1)

式中A——土壤侵蚀模数，t/(hm2·a)

R——降雨侵蚀力因子，MJ·mm/(hm2·h·a)

K——土壤可蚀性因子，t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)

LS——坡长坡度因子

C——植被覆盖因子

P——水土保持措施因子

(1)降雨侵蚀力因子R

WISCHEIMER等[20]研究发现降雨总动能E与最大30 min雨强I30的乘积与土壤侵蚀量的相关关系最好，于是确定EI30作为降雨侵蚀力的指标。蔡崇法等[21]选取三峡库区降雨过程记录详细的41场特征降雨，分别采用基于月降雨数据的简易算法和EI30计算降雨侵蚀力因子R，研究表明两种方法的计算结果基本一致(相对误差仅为4.4%)。利用EI30方法要求次降雨资料，但是黄冲子和工农沟小流域没有次降雨资料。为此，本研究依据研究区国家气象站1963—2012年逐月降雨数据，利用基于月降雨数据的降雨侵蚀力简易算法计算因子R。小流域1963—2012年因子R介于573.9～7 281.6 MJ·mm/(hm2·h·a)之间。由于小流域面积非常小且相距较近，降雨分布均匀，因此2个流域因子R一致。

(2)土壤可蚀性因子K

史东梅等[22]选用国内外研究中常见的5种估算方法计算三峡库区紫色土土壤可蚀性因子K；结果表明，在紫色土小流域，土壤可蚀性因子K的EPIC模型法与因子K标准值最为接近，且对土壤理化性质变化具有一定敏感性，因此在三峡库区进行土壤流失量预测时，可采用EPIC模型法进行K值估算。本研究采用该方法，即利用土壤有机碳和颗粒组成因子进行K因子计算。黄冲子和工农沟小流域K因子均值为0.048、0.046 t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)。

(3)坡长坡度因子LS

张宏鸣等[23]基于坡面水文学和土壤侵蚀学，利用Visual C#编程环境设计了LS_TOOL工具，该工具同时提供了基于RUSLE和中国土壤侵蚀方程(China soil loss equation，CSLE)的LS因子计算模型及流向算法的选择；LS_TOOL在第四次(2010年)全国土壤侵蚀普查中已经得到广泛使用。刘洪鹄等[24]和田耀武等[25]研究表明，采用5 m分辨率DEM提取的坡度坡长虽然与三峡库区的实际坡度坡长值有一定差距，但是该值也能较为准确地反映实际值。本研究在此基础上，依据LIU等[26-27]对坡度坡长的修正公式，采用LS_TOOL工具提取研究区小流域LS因子，获取的黄冲子和工农沟小流域LS因子更符合研究区实际情况。

(4)植被覆盖因子C和水土保持措施因子P

根据研究区航片资料并通过实地调查、走访得到2000年和2010年小流域土地利用类型图。用2000年和2010年土地利用数据分别代表1963—2000年和2001—2014年这两个时期内的平均土地利用状况。由于流域面积很小，因此本文通过野外实地测量获取植被覆盖度。1963—2000年黄冲子小流域农地面积占流域面积的72.2%，2001—2014年林地面积占流域面积74.2%，林地覆盖度大于60%；工农沟小流域目前均为林地，覆盖度大于80%；借鉴中国水土保持情况普查的最新成果以及库区实测资料对不同土地利用类型的因子C进行赋值[21]。采用三峡库区小流域实测的工程措施数据和耕作习惯来计算因子P，即工程措施因子和耕作措施因子的乘积[28-30]。本研究对因子C和因子P的赋值更加符合中国侵蚀环境下水土保持措施的实际情况。

1.4137Cs和210Pb定年方法

1.4.1137Cs时标计年法

137Cs为人造放射性核素，其半衰期为30.2 a。137Cs沉降的最大峰值出现在1963年[31]，塘库沉积物中137Cs的垂直分布与大气沉降137Cs的时间分布有关。

1.4.2210Pb定年法

恒定放射性通量模式(Constant rate of supply，CRS)假定在一个系统中，210Pbex通量恒定而沉积速率随时间变化，则可以通过沉积柱中210Pbex比活度的积分得到年代-深度的关系[32]。其计算公式为

(2)

式中t——沉积物年龄，a

λ——210Pb的衰变常数，取0.031 1/a

C0——塘库沉积柱中210Pbex输入量，Bq/cm2

CZ——一定质量深度以下各层节沉积物中210Pbex的面积活度，Bq/cm2

沉积物质量深度是指某一深度以上单位面积的沉积物质量，其单位为g/cm2，用它可以校正沉积物的孔隙度变化，提高定年结果的准确性。本研究以某一深度以上的土层质量(g)除以沉积泥沙样芯横截面积(PVC管横截面积，cm2)，将剖面深度(cm)校正为质量深度(g/cm2)。

2 结果与分析

2.1 小流域土壤侵蚀量变化分析

由于没有收集到研究区2013年和2014年降雨数据，所以本文以2001—2012年平均因子R值分别作为研究区2013年和2014年的因子R值，将其代入式(1)计算得到黄冲子和工农沟小流域2013年和2014年的土壤侵蚀量；其他年份的土壤侵蚀量均采用当年因子R值进行计算。结果表明，1963—2014年黄冲子和工农沟小流域平均土壤侵蚀量分别为119.72、86.86 t。侵蚀量最大值均出现在1982年，分别为621.76、479.43 t；最小值也均出现在2010年，分别仅为39.11、15.67 t。近52 a间黄冲子和工农沟小流域土壤侵蚀量的变异系数分别为0.76、0.86，年际波动非常剧烈。

本研究以1963—2000年和2001—2012年平均降雨侵蚀力作为小流域退耕还林工程前(1963—2000年)和退耕还林工程后(2001—2014年)的因子R，将其代入式(1)得到这两个时期的土壤侵蚀强度分布图(图2)。黄冲子和工农沟小流域1963—2000年土壤侵蚀强度均大于2001—2014年，后一个时期的土壤侵蚀强度大幅减少，主要原因是以林地为主的小流域可以起到拦蓄降雨、增加入渗和延缓产流的作用，说明在库区实施的退耕还林工程生态效益良好。

图2 土壤侵蚀强度分布图Fig.2 Maps of distribution characteristics of soil erosion intensity

图3 塘库泥沙沉积柱137Cs比活度变化Fig.3 Profile changes of 137Cs activity for Huangchongzi and Gongnonggou ponds sediment core

2.2 小流域产沙量变化分析

2.2.1137Cs和210Pb定年结果

黄冲子塘库泥沙沉积柱剖面中，1963年137Cs峰值明显(图3a)，比活度为(7.39±0.42)Bq/kg，位于质量深度68.67～74.07 g/cm2；210PbexCRS模式的定年结果表明质量深度68.67～74.07 g/cm2处对应的年代为1958—1965年(表1)，而该沉积深度刚好为1963年137Cs峰值出现的层位，因此210PbexCRS模式得出的质量深度68.67～74.07 g/cm2沉积泥沙的年代与137Cs时标对应的年代基本一致。同理，工农沟塘库沉积柱芯137Cs比活度变化范围为(0±0.25)～(2.37±0.25) Bq/kg，最大值出现在94.38～103.44 g/cm2层位(图3b)，采用210PbexCRS模式在该质量深度处的定年结果为1957—1964年(表1)，也是1963年137Cs峰值出现的层位。通过137Cs和210Pb定年结果的交叉验证，说明在库区小流域采用的210PbexCRS模式定年结果准确可靠。由前述可知，黄冲子和工农沟塘库泥沙沉积样芯分别长162、90 cm，以1963年泥沙沉积层为时间起点，2个塘库对应的沉积厚度分别为114、72 cm；由于本研究以6 cm等厚分割，所以分别对应19个和12个泥沙沉积层，依据210Pb定年方法即式(2)，黄冲子和工农沟小流域1963—2014年按塘库泥沙沉积时间分别被划分为19个和12个时段(表1)。

表1 黄冲子和工农沟小流域不同时段产沙量Tab.1 Sediment yields for different time-interval in Huangchongzi and Gongnonggou catchments

注：68.67～74.07 g/cm2和94.38～103.44 g/cm2为137Cs峰值出现的层位(1963年)。

2.2.2小流域不同时段产沙量

黄冲子和工农沟塘库均为人工挖筑而成，塘库形状近似规则的锥台体。根据当地塘库工程实践，取塘库的边坡坡度为30°，再根据塘库水面面积、水深、沉积泥沙厚度和实测干容重值计算塘库每层泥沙淤积量。

DENDY[33]研究表明暴雨期间水库的拦沙效率比较接近水库的实际拦沙效率，并实测得到11个水库拦沙效率(82.0%～98.5%)，平均值为90.6%。巨莉[34]通过分析国内外塘(水)库的拦沙效率，结果表明塘库拦沙效率取90%符合小型水库工程实际情况。本研究根据前人研究成果和2个塘库实际情况，取黄冲子和工农沟塘库拦沙效率均为90%。由于塘库可作为小流域的侵蚀基准面，流域内所有的侵蚀都发生在塘库以外的区域，所以采用不同时段的塘库泥沙淤积量除以塘库拦沙效率得到相应时段的小流域产沙量(表1)。

黄冲子小流域产沙量最大值和最小值分别发生在1963—1965年和2010—2012年；工农沟小流域产沙量最大值和最小值分别发生在2001—2006年和2010—2014年。黄冲子和工农沟小流域不同时段产沙量的变异系数分别为0.28、0.19。1963—2014年黄冲子小流域产沙量整体呈下降趋势(R2= 0.766)，工农沟小流域1963—2014年产沙量变化趋势不明显(R2=0.022)，但2001—2014年小流域产沙量减少趋势明显(R2=0.978)。

2.3 小流域泥沙输移比变化分析

2.3.1不同时段泥沙输移比估算

本研究严格按照土壤侵蚀学中泥沙输移比的定义，估算黄冲子和工农沟小流域不同时段的泥沙输移比。以1991—1993年时段为例，黄冲子小流域的土壤侵蚀量为1991年、1992年和1993年土壤侵蚀量之和，为410.75 t，小流域同时段的产沙量为92.98 t(表1)，因此同一时段内，流域产沙量与流域侵蚀量的比值即泥沙输移比为0.23。其它各时段的泥沙输移比计算方法与上述算法相似。

2.3.2不同时段泥沙输移比变化特征

通过上述小流域不同时段的泥沙输移比估算可知：近52 a以来，黄冲子小流域各时段泥沙输移比介于0.10～0.34之间，其变异系数为0.33；而工农沟小流域各时段泥沙输移比变化范围为0.07～0.86，变异系数高达0.82，均呈中等程度变异(图4)。黄冲子小流域1981—1984年泥沙输移比为0.10，而1963—1965年为0.30，约是1981—1984年的3倍，这可能与60年代初大量植被被砍伐有关(全民炼钢后期)。黄冲子小流域2001—2004年和工农沟小流域2001—2006年泥沙输移比分别为0.34、0.86，大于其它时段的泥沙输移比，这可能与退耕还林初期林地郁闭度低，以及人类活动干扰地表强烈等有关。

图4 不同时段泥沙输移比变化 Fig.4 Changes of sediment delivery ratio for different time-interval in Huangchongzi and Gongonggou catchments

2.3.3水土保持治理前后泥沙输移比变化

黄冲子小流域1963—1965年和1996—1998年的泥沙输移比分别为0.30、0.27，该时段黄冲子小流域以农地为主，土壤侵蚀模数分别为1 843.12、1 730.78 t/(km2· a)；自2001年库区小流域实施退耕还林工程以来，黄冲子小流域2010—2012年泥沙输移比为0.22，土壤侵蚀模数为800.55 t/(km2· a)，说明小流域水土保持治理后，泥沙输移比有所下降，该结论与长江上游其它地区基本一致[10]。为了深入理解泥沙输移比的变化特征和应用价值，本文选择1963—2000年(水土保持治理前)和2001—2014年(水土保持治理后)的泥沙输移比进行分析。黄冲子小流域1963—2000年产沙量和土壤侵蚀量分别为1 228.71、5 462.33 t，泥沙输移比为0.22；2001—2014年产沙量和土壤侵蚀量分别为322.71、762.99 t，泥沙输移比为0.42。工农沟小流域1963—2000年产沙量和土壤侵蚀量分别为849.48、4 212.03 t，泥沙输移比为0.20；2001—2014年产沙量和土壤侵蚀量分别为274.47、304.72 t，泥沙输移比为0.90。水土保持治理后，小流域泥沙输移比却呈上升趋势，表明泥沙输移比在实际应用中具有不确定性。2001—2014年工农沟小流域泥沙输移比(0.90)大于黄冲子小流域泥沙输移比(0.42)，可能与工农沟小流域纵坡降较大(图1)，横断面比较狭窄，流域的径流具有较大的能量，将侵蚀泥沙大多都能输送到塘库有关。但是黄冲子小流域和工农沟小流域1963—2014年的泥沙输移比均值均为0.25。

3 讨论

王丹等[35]研究表明三峡库区泥沙输移比介于0.12～0.97之间，库区均值为0.48；其中，中、西部的平行岭谷区泥沙输移比为低值区，变化范围为0.12～0.30。巨莉[34]估算三峡库区腹地后头塘小流域1963—2011年的泥沙输移比为0.28。本文小流域位于库区中部平行岭谷区，黄冲子小流域1963—2000年和1963—2014年泥沙输移比分别为0.22、0.25，工农沟小流域1963—2000年和1963—2014年泥沙输移比分别为0.20、0.25，大多数时段的泥沙输移比也都小于0.3。本文计算的库区小流域泥沙输移比与最新研究成果基本一致，说明在三峡库区综合利用RUSLE模型和137Cs技术估算的小流域泥沙输移比科学合理，具有潜在的使用价值。

许炯心等[36]研究表明，小流域经过50多年的水土保持治理，泥沙输移比从接近1.00下降到0.27。 本研究表明，自2001年小流域实施退耕还林工程以来，黄冲子小流域产沙量下降明显，2001—2014年土壤侵蚀量与1963—2000年相比，减少幅度较大，说明水土保持治理效果良好，但是黄冲子小流域泥沙输移比从1963—2000年的0.22却上升到2001—2014年的0.42；如果从其它时段的泥沙输移比来看，黄冲子小流域水土保持治理后的(2010—2012年)泥沙输移比却又小于水土保持治理前(1996—1998年)的泥沙输移比。因此，泥沙输移比的数值大小不能简单表征流域水土保持治理效果的优劣。时段的选择对泥沙输移比的估算非常重要，特别是应用其进行水土保持效益评价时。时段太长没有实际意义和应用价值，时段太短代表性不够，一般至少不少于两个水文系列年[11]。

4 结论

(1)黄冲子小流域和工农沟小流域1963—2014年平均土壤侵蚀量分别为119.72、86.86 t，变异系数分别为0.76、0.86，年际波动非常剧烈。2001—2014年平均土壤侵蚀量较1963—2000年大幅减少，表明库区生态环境得到明显改善。

(2)塘库淤积泥沙的210PbexCRS模式定年结果准确可靠。根据137Cs和210PbexCRS模式定年结果，黄冲子小流域和工农沟小流域不同时段产沙量的变异系数分别为0.28、0.19。黄冲子小流域1963—2014年产沙量下降趋势明显(R2=0.766)，工农沟小流域2001—2014年产沙量呈减少趋势(R2=0.978)。

(3)黄冲子小流域和工农沟小流域不同时段泥沙输移比的变异系数分别为0.33、0.82；近52 a库区小流域泥沙输移比波动较大，特别是在全民炼钢后期和退耕还林初期。

(4)时段的科学选择对泥沙输移比的估算影响很大，特别是将泥沙输移比应用到小流域水土保持效益评价时。

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EstimationofSedimentDeliveryRatioinCatchmentsofZhongxianCountyinCentralRegionofThreeGorgesReservoirfrom1963to2014

JU Zhansheng1, 2YAN Dongchun3WEN Anbang3SHI Zhonglin3

(1.CollegeofGeographyandEnvironment,BaojiUniversityofArtsandSciences,Baoji721013,China
2.KeyLaboratoryofDisasterMonitoringandMechanismSimulationofShaanxiProvince,Baoji721013,China3.InstituteofMountainHazardsandEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Chengdu610041,China)

Sediment delivery ratio (SDR) is a critical transfer parameter for investigating soil erosion and sediment yield in a watershed, which is a matter of concern not only because of the sediment yield input to river but also due to its important effects such as safety-operation and flood control in reservoirs. Currently, there is limited information on the quantitatively estimation of SDR for different periods in the catchments of the Three Gorges Reservoir Region (TGRR), and its temporal changes of estimates are also scarcely analyzed. Thus, Huangchongzi and Gongnonggou catchments, located in the central part of the TGRR were selected as study areas, which represented one of the typical purple soil areas. In order to investigate the SDR of the past 52 years in the central part of the TGRR strictly according to the definition of SDR, annual average soil erosion was precisely estimated with an integration of geographic information system (GIS) and the revised universal loss equation (RUSLE). Sediment yields for different periods from 1963 to 2014 were identified by pond sedimentation amount based on the dating results of the comprehensive utilization of137Cs and210Pb tracer techniques, and these results made use of calculation of SDR for different time-interval. Results showed that the average soil erosion amount was 119.72 t and 86.86 t and its coefficient of variation (CV) was 0.76 and 0.86 during 1963—2014 in Huangchongzi and Gongnonggou catchments, respectively. The average soil erosion amounts in 2001—2014 were obviously lower than that in 1963—2000 for these two catchments. The main reason was the benefit of grain to green, which started in 2001. The137Cs time mark dating-results were in agreement with results by210Pbexconstant rate of supply (CRS) model. Based on this analysis, sedimentation core for Huangchongzi and Gongnonggou ponds was segmented with 19 and 12 time-intervals and its CV of the corresponding sediment yields was 0.28 and 0.19 from 1963 to 2014, respectively. The SDR fluctuated distinctly from 1963 to 2014, which were especially intensity after human-activities. The CV of the SDR for different time-interval was 0.33 and 0.82 from 1963 to 2014 for Huangchongzi and Gongnonggou catchments, respectively. The results estimated strong variations in SDR from 0.07 to 0.9 for different time-intervals in the catchments, and this emphasized that the reasonable selection of time-interval played an critical role in estimating SDR, particularly when benefit assessment for soil and water conservation was implemented.

sediment delivery ratio； catchments；137Cs and210Pb； time-interval； Three Gorges Reservoir Region

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.11.037

S157

A

1000-1298(2017)11-0307-09

2017-06-30

2017-09-11

国家重点研发计划项目(2016YFC0402301)、国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2015CB452704)和宝鸡文理学院重点科研项目(ZK16063)

俱战省(1985—)，男，讲师，博士，主要从事核素示踪与水土保持研究，E-mail: zhansju@126.com

严冬春(1981—)，男，副研究员，博士，主要从事土壤侵蚀与水土保持研究，E-mail: yandc@imde.ac.cn