砒砂岩原状坡面不同季节复合侵蚀动力的贡献研究

付金霞，王 静，张宝利，吴 娟，杨玉春，肖培青，姚文艺

（1. 西北农林科技大学资源环境学院，杨凌 712100；2. 黄河水利科学研究院，郑州 450003）

0 引 言

砒砂岩是由古生代二叠纪和中生代三叠纪、侏罗纪、白垩纪的砂岩、砂页岩、泥质砂岩组成的岩石交互层，成岩程度低、砂粒间胶结程度差、结构强度低。砒砂岩集中分布在晋陕蒙接壤地区，如内蒙古的准格尔旗、东胜区、伊金霍洛旗、达拉特旗、杭锦旗、清水河县，陕西的神木、府谷两县和山西的河曲、保德两县，总面积约1.67 万km2[1-2]。砒砂岩区生态环境极度脆弱，气候干燥，植被稀疏，地形多沟壑、陡坡。年内冬季寒冷、春季多风沙、夏秋降水集中。砒砂岩区特殊的岩层性质在当地的自然环境中，极易发生风化、剥蚀和侵蚀，遇水如泥、遇风成砂，水土流失非常严重，侵蚀模数可达30 000～40 000 t/(km2˙a)。虽然其面积仅占黄河流域的2%，但产生的粗泥沙（粒径>0.05 mm）占黄河下游河道淤积量的1/4[1-3]。砒砂岩区不仅是黄河粗泥沙集中来源的核心区，也是黄河流域水土流失最难治理的地区。砒砂岩区是中国典型的水力、风力、冻融等多动力复合侵蚀区域，多种侵蚀过程在时空上的交替/耦合作用，延长了侵蚀时间、加剧了侵蚀强度，成为该地区生态环境脆弱和水土流失严重的重要原因[4-7]。因此，开展砒砂岩区多动力复合侵蚀的时空交互特征研究，对砒砂岩区水土流失防治、脆弱生态环境综合治理具有重要意义。

目前研究多集中于砒砂岩侵蚀的气候条件特征[7-8]以及水蚀[9-10]、风蚀[5-6,11]、冻融侵蚀[12-16]等单动力侵蚀的特征、机理研究，对水力、风力、冻融复合侵蚀的交互机理尚不清楚、复合侵蚀的时空交互特征还未揭示，从而导致先进的单一侵蚀防治技术在此特殊侵蚀环境下的适宜性和有效性遭到质疑。此外，砒砂岩特殊的岩层性质，使得多动力复合侵蚀的室内模拟研究面临原岩破坏而产生较大误差的瓶颈，因此基于野外原状坡面的复合侵蚀研究更具科学性和符合实际情况。但砒砂岩区多沟壑、陡坡的地形特征，使得野外原位观测、数据获取面临很大的挑战。三维激光扫描仪可以在不接触观测区域的条件下，快速、有效、高精度地获取观测区域表面的空间三维数据，为监测地形起伏变化以及侵蚀量的计算提供了一种便捷高效的手段，且能有效保护复杂地形区的野外作业者的人身安全[17-19]。

因此，本研究针对砒砂岩区水蚀、风蚀、冻融复合侵蚀剧烈的突出问题和多动力复合侵蚀机理尚不清楚、多动力复合侵蚀时空分异研究尚缺乏的现状以及水土流失综合治理的迫切需要，融合野外原位观测、三维激光扫描仪技术和GIS 等多研究手段，揭示砒砂岩区多动力复合侵蚀的季节交互特征并分离各侵蚀动力在不同时段对原状坡面的侵蚀贡献，以期为复合侵蚀综合治理技术、退化植被恢复重建、水土流失综合治理提供理论支撑和科学依据。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

野外试验区位于内蒙古自治区准格尔旗暖水乡境内二老虎沟小流域的110°35′58″ E、39°47′41″ N 处。二老虎沟小流域是黄河中游皇甫川支流纳林川的一条二级支沟，该区属典型的大陆性季风气候。冬季寒冷漫长，夏季炎热短暂，春季多风沙，降水集中且年内分配不匀。封冻期为11 月—次年3 月底，最大冻土深度 1.5 m；大风主要集中在3—5 月和10—11 月，以西北风为主；年降水量约为350 mm，主要集中于7—9 月[10]。砒砂岩裸露沟谷坡面多为陡坡、陡崖，砒砂岩陡坡或陡崖处一年四季均可发生重力侵蚀，其中，泻溜主要发生在坡度35°～60°的坡面，崩塌主要发生在坡度60°以上的坡面[3]。

1.2 试验小区建设与试验过程

本研究基于三维激光扫描数据分析砒砂岩原状坡面水蚀、风蚀、冻融侵蚀的季节变化特征，而坡面植被的生长和覆盖会给地形点云数据带来噪声和误差，故选择裸露坡面开展研究。研究坡面坡度介于37°～38°，可有效去除重力侵蚀的影响，同时也便于试验小区的建设和数据采集。坡面上白色和红色砒砂岩层交互分布，白色、红色岩层分别属于砂岩和泥岩；岩层层理清晰，岩层产状接近水平（图1）。试验所建设的坡面小区（图1）于2017 年12 月底完成，从左到右依次为水力+冻融复合侵蚀小区、水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区、人为播撒草种的植被措施小区、冻融侵蚀小区，各小区大小约为12.5 m × 2.5 m。本研究暂不分析人为植被措施对坡面侵蚀的影响，即仅分析在自然环境条件下水力+冻融复合侵蚀小区（图1a）、水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区（图 1b）和冻融侵蚀小区（图1d）的季节侵蚀状况。通过对冻融单动力侵蚀小区（图1d）、水力+冻融双动力复合侵蚀小区（图1a）和水力+冻融+风力三动力复合侵蚀小区（图1b）的侵蚀量的横向对比，来依次剥离冻融、水力和风力对坡面的侵蚀影响。以冻融侵蚀小区为基准，水力+冻融复合侵蚀小区侵蚀量减去冻融侵蚀小区侵蚀量即剥离出水力单因子的侵蚀量，水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区侵蚀量减去水力+冻融复合侵蚀小区侵蚀量即剥离出风力单因子的侵蚀量。同时，结合由FARO（法如）Focus 3D 三维激光扫描仪在不同季节（2018 年3月26 日、2018 年7 月1 日、2018 年11 月4 日和2019年5 月2 日）获得的各小区地形变化量，来分离不同季节中各侵蚀动力对原状裸露坡面的侵蚀贡献。冻融侵蚀小区采用基于小区围栏（栏高30 cm 左右）支撑的厚土工布全覆盖，既保证了坡面有水分缓慢渗入使冻融侵蚀得以发生，又能有效阻挡风蚀和水蚀。水力+冻融复合侵蚀小区外围设置有1.2 m 高的挡风板。已有研究表明，在风沙运动的3 种形式中，跃移约占3/4，蠕移接近1/4，悬移仅占1%～5%，且风沙运动主要集中在离地面30 cm高度内[20]。而砒砂岩碎屑物以粗泥沙为主，因此1.2 m 的挡风板能有效阻挡风蚀。另外，在坡面小区外缘长期固定直径为15 cm 的白色球形标靶共11 个，用于研究期多期地形点云数据控制点的统一配准。

图1 砒砂岩坡面多动力复合侵蚀试验小区（2018-11-04） Fig. 1 Experimental plots of multi-dynamic composite erosion on Pisha sandstone slope (2018-11-04)

1.3 数据来源与预处理

本研究数据源包括气象数据、坡面地形点云数据和实测坡面侵蚀量。气象数据来源于中国气象数据网（http：//data.cma.cn），具体为研究坡面所在地准格尔旗暖水乡2018 年1 月—2019 年4 月的日降水量、日平均气温、日最高气温、日最低气温、日最大风速、月平均相对湿度以及每月≥5 m/s、≥10 m/s、≥15 m/s 不同等级风速出现的日数。点云数据为利用FARO（法如）Focus 3D 三维激光扫描仪获得的3 个研究小区（图1a、图1b 和图1d）的各4 期点云数据：2018 年3 月26 日、2018 年7 月1日、2018 年11 月4 日和2019 年5 月2 日，平均每期坡面上有70 万余个点，数据量很大。实测坡面侵蚀量为2018年5 月—2019 年4 月每月月底或极端降水日收集的小区径流泥沙桶的泥沙样称质量获得。

在Trimble Real Works 软件中对3 个试验小区各4 期地形点云数据进行了预处理，包括格式转换、点云配准和定向、边界裁剪、剔除噪声点、数据精度评定等，并以高程1 mm 的精度导出了12 期坡面地形点云数据（ASC文件）。导出的点云数据在ArcGIS 中构建TIN 并生成DEM，DEM 栅格大小设置为1 mm×1 mm。除此之外，针对点云数据构建TIN 时边界上出现的冗余三角形，对DEM 边界进行了裁剪。

1.4 研究方法

1.4.1 三维激光扫描仪地形扫描

使用三维激光扫描仪生成点云数据再结合点云数据处理软件以及GIS 软件的方法，目前已被广泛应用于监测地形起伏变化以及水土流失量的计算[17-19,21-23]。基于坡面小区的11 个球形标靶，选择在不同季节晴天的早晨或下午，使用FARO（法如）三维激光扫描仪于固定位置扫描3 个试验小区。扫描日期分别为2018 年3 月26 日、2018 年7 月1 日、2018 年11 月4 日和2019 年5 月2 日。2018 年3 月26 日—7 月1 日的地形变化反映的是3—6 月冻融+风力为主的侵蚀对坡面的影响，2018 年7 月1 日—11 月4 日的地形变化反映的是7—10 月水力为主的侵蚀对坡面的影响，2018 年11 月4 日—2019 年5 月2 日的地形变化反映的是11 月—翌年4 月冻融+风力为主的侵蚀对坡面的影响。扫描仪操作时，开启GPS 和高度计并采用彩色扫描，分辨率设置为1/2、质量设置为4×，每个坡面扫描时间约30 min 左右。

1.4.2 基于点云数据的DEM 建立及其空间分析

点云数据记录了空间目标的平面坐标、高程值、RGB 信息等。不同季节的3 个坡面小区各4 期点云数据经过预处理后，在ArcGIS 软件中生成3 个坡面各4 期DEM。通过对同一坡面前后期DEM 进行相减运算，比较不同季节多动力复合侵蚀前后坡面形态的变化；通过填挖方运算对坡面不同季节的侵蚀量进行计算并与实测值进行对比验证；最后，通过对3 个试验小区季节侵蚀量的横向对比来分析砒砂岩坡面水蚀、风蚀、冻融侵蚀的季节交互特征，并分离各动力在不同时段对坡面侵蚀的贡献。

2 结果与分析

2.1 侵蚀动力季节变化

基于研究区（暖水乡）2018 年1 月—2019 年4 月的气象数据，分析了研究区侵蚀动力季节变化特征。

2018 年1 月—2019 年4 月研究区共降水484.7 mm，其中1—3 月、11—12 月基本无降水，降水出现在4—10 月且主要集中于7—10 月（图2a）。2018 年4—6 月、7—10 月降水量分别为97.7 和353.8 mm，分别占2018年降水量（453.6 mm）的22%和78%。整个研究期，日降水量超过12 mm 的天数为11，除5 月出现1 次外，其他均出现在7—10 月；日降水量超25、50 mm 的天数分别为4 和1。降水在7、8 月达到峰值且各月均超120 mm。可见，7—10 月是研究期内水力侵蚀的高峰期。受降雨影响，研究区7—10 月相对湿度较高，其他月份相对湿度较稳定（图2b）。

研究区最高气温出现在7 月和8 月，最低气温出现在1 月和12 月。3—10 月平均气温在0 ℃以上，11月—翌年2 月平均气温均在0 ℃以下（图2c）。11 月 —翌年4 月，砒砂岩处于冻、融交替状态；期间，11 月 —12 月底、12 月底—3 月初、3 月中旬—4 月分别为上冻期、封冻期和解冻期。通过张攀等[7]在坡面埋设的EM50 全自动地温、水分采集系统得知，2018 年11 月 —2019 年4月，坡面表层岩土的体积含水率约为0.13～0.19 m3/m3，深层岩土的体积含水率约为0.26～0.31 m3/m3。上冻期、解冻期的水分含量较高于封冻期的水分含量[7]。在3、4月解冻期，平均气温开始大于0 ℃，昼夜温差变化大，冻融循环次数增多且主要发生于表层10 cm 以内[7]。2018年3 月、2019 年3 月冻融交替日数分别达15 和27，加之水分含量较高，冻融侵蚀作用强烈。

根据研究区月最大风速以及每月中风速≥5 m/s、≥ 10 m/s 和≥15 m/s 的日数来看（图2d），3—5 月风速较大。5 m/s 风速已超出起沙风速4.8 m/s[20]。3—5 月的月平均风速介于4.1～4.9 m/s，其他月份平均风速小于4 m/s。3—5 月期间，≥5 m/s 的风速、≥10 m/s 的风速每月可分别出现28～30、7～11 d，≥15 m/s 的风速每月各出现1 d。试验坡面所在沟谷呈东西走向，风向和沟道走向基本上垂直。因此，3—5 月是风力侵蚀的高峰期。

综合研究区气象资料、坡面特征以及姚文艺等[3]、张攀等[7]研究成果可以判断出：2018 年3 月底—6 月砒砂岩坡面上侵蚀动力主要为冻融+风力，2018 年7 月—10 月坡面上侵蚀动力主要为水力，2018 年11 月—2019 年4月坡面上侵蚀动力主要为冻融+风力。

图2 2018 年1 月—2019 年4 月研究区气象要素变化 Fig. 2 Changes of meteorological elements in the study area from January 2018 to April 2019

2.2 不同季节坡面侵蚀前后地形变化

基于3 个坡面小区的各4 期DEM，进行每个坡面前后2 期DEM 相减。DEM 高程差变化即可反映各小区在不同季节侵蚀前后地形起伏变化（图3）。2018 年7 月1日DEM 减去2018 年3 月26 日DEM 反映的是3—6 月冻融+风力侵蚀对坡面地形的影响，2018 年11 月4 日DEM减去2018 年7 月1 日DEM 反映的是7—10 月水力为主侵蚀对坡面地形的影响，2019 年5 月2 日DEM 减去2018年11 月4 日DEM 反映的是11 月—翌年4 月冻融+风力侵蚀对坡面地形的影响。

图3 不同季节坡面小区地形变化 Fig. 3 Topography changes of slope plots in different seasons

在2018 年3—6 月、7—10 月和2018 年11 月—2019年4 月3 个时段，3 个坡面小区呈现明显的侵蚀（高程差负值区）—堆积（高程差正值区）时空变化格局。但坡面侵蚀量与坡面侵蚀面积、坡面侵蚀厚度即高程差同时有关，后续将通过不同期DEM 的填挖方处理来计算坡面体积变化。2018 年3—6 月，侵蚀主要发生在坡面中、上部；水力+冻融复合侵蚀小区、冻融小区的侵蚀面积大于堆积面积，但水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区的侵蚀面积略小于堆积面积。2018 年7—10 月，侵蚀主要发生在坡面中、下部，各小区的侵蚀面积均远大于堆积面积；其中，水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区的侵蚀面积最大，而冻融小区因受温度、湿度变化特别是10 月负温影响也存在着一定侵蚀。2018 年11月—2019 年4 月，侵蚀主要发生在坡面中、下部，各小区的侵蚀面积均大于堆积面积；其中，水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区的侵蚀面积最大，而冻融小区的侵蚀面积最小。

对比3 个时间段，3 个试验小区在2018 年7—10 月的侵蚀面积最大。在以水力侵蚀占主导的作用下，水力+冻融复合侵蚀小区、水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区特别是后者出现较明显的细沟。在11 月—翌年4 月，各小区的侵蚀面积比7—10 月的侵蚀面积有所减少；水力+冻融复合侵蚀小区、水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区的底部又变成了堆积区。

2.3 不同季节坡面小区侵蚀量

为了计算不同季节砒砂岩坡面侵蚀量，在ArcGIS 中使用3D 分析模块对3 个坡面小区的各4 期DEM 进行填挖方处理。填挖方结果得到不同季节复合侵蚀前后坡面体积变化。本试验区砒砂岩风化产物密度为1.3 g/cm3，通过体积×密度方法来计算3 个坡面小区在2018 年3—6月、7—10 月、2018 年11 月—2019 年4 月的侵蚀量（表 1），并对计算结果进行精度验证。

表1 不同季节坡面小区侵蚀量 Table 1 Erosion amount of each slope plot in different seasons

由表1 模拟侵蚀量可知，在3 个试验小区中，冻融小区在3 个时段侵蚀量均较少；水力+冻融复合侵蚀小区、水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区在3—6 月、11 月—翌年4 月侵蚀量较少，而在降雨集中的7—10 月2 个小区的侵蚀量较多。在7—10 月期间，7、8 月降水达到峰值且出现8 次侵蚀性降雨，而9、10 月各出现1 次侵蚀性降雨且降雨量分别仅为18.3 和13.3 mm。小区模拟侵蚀量少的时期，相应小区的泥沙桶实测量均小于0.5 kg。因此，利用7—8 月泥沙桶实测量进行验证。7—8 月水力+冻融复合侵蚀小区、水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区的泥沙桶实测量分别为31.8 和70.6 kg，而7—10 月这2个小区的模拟侵蚀量分别为66.71 和85.52 kg。可见，模拟侵蚀量大于实测侵蚀量。经分析发现：试验小区侵蚀的松散岩土并未全部进入泥沙桶，而是部分堆积在了小区底部三角形集流口挡板处，从而导致泥沙桶实测量偏低。另外，模拟值是基于控制误差的高精度的微观地形变化计算获得，反映的是多动力复合作用下的7—10 月侵蚀量，而泥沙桶实测值反映的主要是7—8 月水蚀量且未包括全部风蚀量。因此模拟侵蚀量大于泥沙桶实测量是合理的。

2018 年3 月—2019 年4 月，水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区、水力+冻融复合侵蚀小区和冻融小区的模拟总侵蚀量分别为111.63、84.9 和19.65 kg，即水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区侵蚀最为强烈，其次为水力+冻融复合侵蚀小区，而冻融小区侵蚀量最小。可见，多动力复合侵蚀叠加效应明显。冻融风化、侵蚀使砒砂岩胀缩交替，岩体结构遭受破坏，孔隙率增大，容重、黏聚力降低，致使表层疏松破碎；其不仅为风蚀、水蚀提供了物质条件，又加速了砒砂岩遇风成砂、遇水溃散的过程。风通过对坡面松散颗粒的吹蚀，改变了松散物的粒度组成和地表粗糙度，使地表粗化；而挟沙风的撞击、磨蚀 又进一步加剧了岩体表面结构的破坏，致使表层抗蚀力减弱，进而为水蚀的发生提供了边界条件。砒砂岩遇水成泥的特性，加之雨滴的溅蚀、流水的片蚀和沟蚀作用，又加速了砒砂岩溃散过程；松散物质被水流搬运到坡底，又为风蚀、冻融侵蚀提供了新的风化层，侵蚀将进一步向纵深发展[7,16]。各侵蚀动力在季节上的交互、叠加作用致使复合侵蚀强度更大。

在2018 年3—6 月、7—10 月、2018 年11 月—2019年4 月3 个时段中，水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区侵蚀量分别为11.81、85.52 和14.3 kg，分别占小区总侵蚀量的10.58%、76.61%和12.81%；水力+冻融复合侵蚀小区侵蚀量分别为8.85、66.71 和9.34 kg，分别占小区总侵蚀量的10.43%、78.57%和11%；冻融小区侵蚀量分别为6.27、5.63 和7.75 kg，分别占小区总侵蚀量的31.9%、28.65%和39.44%。从各时段来看，水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区、水力+冻融复合侵蚀小区均在7—10 月侵蚀量最大，表明这2 个小区以水力侵蚀占主导；冻融小区则在11 月—翌年4 月侵蚀量最大。另外，2018 年11月—2019 年4 月各小区侵蚀量略大于2018 年3—6 月的侵蚀量。

2.4 不同季节侵蚀动力对原状坡面的侵蚀贡献

通过横向对比3 个试验小区的侵蚀量，可分离不同季节侵蚀动力对原状坡面的侵蚀贡献（表2）。以冻融侵蚀小区为基准，水力+冻融复合侵蚀小区侵蚀量减去冻融侵蚀小区侵蚀量即剥离出水力单因子的侵蚀量，水力+冻融+风力复合侵蚀原状小区侵蚀量减去水力+冻融复合侵蚀小区侵蚀量即剥离出风力单因子的侵蚀量。

表2 不同季节侵蚀动力对原状坡面的侵蚀贡献 Table 2 Contribution of each erosion force to undisturbed slope in different seasons

在2018 年3—6 月期间，3—4 月冻融交替日数达20，冻融作用强烈；3—5 月强风也较多，风速超过10 m/s 的风在3—5月共出现29 d；4—6月出现降水，共计97.7 mm。因此，3—6 月原状坡面同时受到冻融侵蚀、风力侵蚀和水力侵蚀作用，冻融侵蚀、风力侵蚀、水力侵蚀对原状坡面侵蚀贡献率分别为53.09%、25.06%和21.85%，说明此段时间内砒砂岩坡面以冻融侵蚀作用为主，冻融侵蚀贡献为风蚀或水蚀作用的2 倍以上。

在2018 年7—10 月，降雨量达到353.8 mm，其中7、8 月分别降雨161.6 和129 mm；9—10 月风速在10 m/s以上的风出现14 d；10 月底最低温出现负值，冻融作用开始出现。7—10 月水力侵蚀、风力侵蚀、冻融侵蚀对原状坡面侵蚀贡献率分别为71.42%、21.99%和6.58%，即此段时间内砒砂岩坡面以水力侵蚀为主，风力侵蚀次之（水蚀贡献是风蚀的3 倍以上），且10 月底存在少量冻融侵蚀。

从11 月开始，砒砂岩坡面进入上冻期，一直到翌年的3、4 月才缓缓解冻。2019 年3—4 月冻融交替日数达31，冻融作用很强烈；风速超过10 m/s 的强风在3—4月出现16 d。2019 年4 月出现31.3 mm 的降雨。因此，2018 年11 月—2019 年4 月原状坡面也同时受到冻融侵蚀、风力侵蚀和水力侵蚀作用，冻融侵蚀、风力侵蚀、水力侵蚀对原状坡面侵蚀贡献率（各动力侵蚀量占总侵蚀量的比例）分别为54.20%、34.69%和11.12%。可见，此时间段砒砂岩坡面以冻融侵蚀和风力侵蚀为主，冻融侵蚀分别为风蚀、水蚀作用的4.87 倍和1.56 倍。由于冻融侵蚀、风蚀的增大，导致了2018 年11 月—2019 年4月的侵蚀量略大于2018 年3—6 月的侵蚀量。

对砒砂岩原状坡面而言，3 月—6 月、11 月—翌年4月，冻融侵蚀量最大，然后为风力侵蚀量、水力侵蚀量；7 月—10 月，水力侵蚀量最大，然后为风力侵蚀量、冻融侵蚀量。根据表2 计算各动力总侵蚀量和坡面总侵蚀量得知，在2018 年3 月—2019 年4 月整个研究期，原状坡面侵蚀量中水蚀占58.45%、冻融和风蚀共占41.55%，水蚀对坡面侵蚀影响最大。就2018 年而言，水蚀作用对坡面的影响最大，冻融侵蚀作用次之，风蚀作用最小。

3 讨 论

由于多动力复合侵蚀关系的复杂性，目前针对多动力侵蚀贡献和侵蚀效应的研究较少[7]。已有的复合侵蚀研究也多限于以风水两相侵蚀为主，很少涉及三相或多相复合侵蚀研究[4]。而砒砂岩区关于动力侵蚀贡献的已有研究仅有：赵国际[5]认为砒砂岩区年风化速度为1.5～3.6 mm，王随继[13]发现砒砂岩区的冻融侵蚀量可以达到沟道产沙量的1/2。这些研究均聚焦于砒砂岩区单一动力侵蚀贡献，而基于砒砂岩原岩的多动力侵蚀季节贡献率的剥离，不仅可以弥补当前多动力复合侵蚀研究的不足，也将为砒砂岩区复合侵蚀综合治理提供一定的理论依据。

本研究为野外原现场试验，由于砒砂岩裸露沟谷坡面多陡坡、陡崖且存在重力侵蚀，因此本研究难以找到与研究坡面地貌相一致的坡面作为验证小区。尽管各试验小区位于同一野外坡面上，但原状坡面无法保证各小区坡度均匀一致。虽然各小区侵蚀量是基于不同季节地形变化量而得，但在各小区侵蚀量横向对比和各动力侵蚀贡献率分离时，可能会存在一定误差，如高估冻融侵蚀贡献，而低估水力、风力侵蚀贡献。另外，试验小区于2017 年底建设完成，试验数据时段（2018 年3 月26日—2019 年5 月2 日）是各侵蚀动力均出现并交错发生的第1 个周期。因时间限制，第2 个周期的最后一期数据尚未采集到，加之用以动态变化研究的多期点云数据必须进行控制点统一配准才能满足精度要求。因此，目前试验历时相对较短，后续将持续进行长期监测和深入研究。

多动力复合侵蚀的叠加效应致使砒砂岩区水土流失非常严重。因此，未来，必须加强砒砂岩区多动力复合侵蚀的定位动态监测，创新多动力复合侵蚀研究的技术手段，深入开展多动力复合侵蚀的过程、机理、时空分异以及防治措施（如生物措施、工程措施等）的研究，从而为砒砂岩区复合侵蚀综合治理、脆弱生态环境恢复重建提供有力保障。

4 结 论

砒砂岩区多动力侵蚀在年内交替发生及叠加。本研究融合野外原位试验观测、三维激光扫描仪技术和GIS等多研究手段，揭示砒砂岩区多动力复合侵蚀的季节交互特征并分离各动力的侵蚀贡献。主要结论如下：

1）3 月—6 月、11 月—翌年4 月，砒砂岩坡面侵蚀动力主要为冻融+风力；7 月—10 月，坡面侵蚀动力主要为水力。2018 年3 月—2019 年4 月，砒砂岩坡面多动力复合侵蚀叠加效应明显，即水力+冻融+风力复合侵蚀量最明显依次为水力+冻融复合侵蚀量、冻融侵蚀量。

2）各试验小区的季节侵蚀量有明显差异，凸显了各小区的主导侵蚀动力及其侵蚀贡献。水力+冻融+风力原状小区、水力+冻融复合侵蚀小区在7—10 月侵蚀量最大，均以水力侵蚀占主导；而冻融小区在11 月—翌年4 月侵蚀量最大。

3）对砒砂岩原状坡面而言，3—6 月、11 月—翌年4月，冻融侵蚀量最大，然后为风力侵蚀量、水力侵蚀量；7—10 月，水力侵蚀量最大，然后为风力侵蚀量、冻融侵蚀量。在整个研究期，原状坡面侵蚀量中水蚀占58.45%、冻融和风蚀共占41.55%。2018 年各侵蚀动力对坡面侵蚀的影响程度由大到小依次为：水力侵蚀、冻融侵蚀、风力侵蚀。

三维激光扫描技术为监测复杂地形区的地形起伏变化以及侵蚀量计算提供了一种便捷高效的手段。基于砒砂岩原岩的多动力侵蚀季节贡献率的剥离是一次有益的尝试，其结果不仅可以弥补当前多动力复合侵蚀研究的不足，也可为砒砂岩区复合侵蚀综合治理提供一定的理论依据。