宝鸡市生产建设项目降雨侵蚀力算式及应用研究

2021-04-23俱战省张一澜

水资源与水工程学报 2021年1期

俱战省，张一澜，周旗

(1.宝鸡文理学院地理与环境学院，陕西宝鸡 721013；2.陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室，陕西宝鸡 721013；3.宝鸡市水土保持学会，陕西宝鸡 721000；4.四川省生态环境监测总站，四川成都 610014)

1 研究背景

2018年我国水土流失面积为273.69万km2，占全国国土面积(不含港澳台地区)的28.6%，且主要集中在西部地区，其水土流失面积占全国水土流失总面积的83.7%[1]。同时，国家对西部地区的投资力度持续增强，生产建设项目(如公路、铁路、城镇建设、农林开发和冶金化工等)造成的人为水土流失问题十分突出。水土保持方案是生产建设项目人为水土流失预防、治理及监管的重要基础[2-3]。虽然1996-2016年我国西部地区批复的水土保持方案数量最多，占全国水土保持方案批复数量的41%[4]，但是方案编制质量参差不齐。生产建设项目水土流失量预测的准确性是影响方案编制质量的重要因素，依据准确的预测结果可以给水土流失防治和监测提供有价值的指导意见。

2018年10月23日水利部发布了《生产建设项目土壤流失量测算导则》(SL 773-2018)(以下简称《导则》)，并定于2019年1月23日开始实施[5]。该《导则》基于中国土壤流失方程预测生产建设项目土壤流失量，在实际工作中，笔者发现许多水土保持方案编制单位不重视气象数据的收集与分析，束缚了降雨侵蚀力算式的实践应用；另外，虽然《导则》中有基于日、月和年降雨资料的降雨侵蚀力计算公式，但是哪一个公式可以优先使用，还有待进一步探讨。

降雨侵蚀力是衡量降雨导致土壤侵蚀的潜在能力的指标[6]。基于长时间序列降雨资料估算在全国、区域或流域降雨侵蚀力的研究成果非常丰富。如刘斌涛等[7]利用中国590个气象站逐日降雨资料研究全国1960-2009年降雨侵蚀力的时空变化趋势；操玥等[8]基于逐月降雨资料，计算中国西南地区1901-2016年的降雨侵蚀力；邵祎婷等[9]采用秦巴山区及周边地区63个气象站1961-2016年的逐日降雨量数据，分析了秦巴山区降雨侵蚀力的时空变化特征；范俊甫等[10]对黄河流域近36年的降雨侵蚀力时空变化进行了探讨；王万忠等[11]、殷水清等[12]和芦鑫等[13]也有大量的研究成果。已有工作多以长时间、大范围尺度开展研究，然而生产建设项目建设周期短、土石方挖填量大、弃渣土堆积体多[14-15]，如何计算适用于生产建设项目的降雨侵蚀力的研究鲜见报道。综上所述，本研究主要解决两个问题：(1)对于《导则》中给出的降雨侵蚀力算式，水土保持方案编制单位优先选择哪一个？(2)“十三五”以来宝鸡(三区九县)生产建设项目降雨侵蚀力的时空分布特征是什么？

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

陕西宝鸡是关中平原城市群重要节点城市、关中-天水经济区副中心城市。位于我国西部地区，下辖3区(渭滨区、金台区和陈仓区)9县，东西长156.6 km、南北宽160.6 km，总面积1.81×104km2，全市水土流失面积12 060.8 km2[16]。东连咸阳和杨凌示范区，南接汉中市，西北与甘肃省的天水市和平凉市毗邻，常住人口377.1×104人(2018年末)。宝鸡属于暖温带半干旱半湿润的大陆性季风气候，多年平均气温和平均降水量分别为13.2 ℃和650.8 mm。境内海拔高度相差高达3 000 m以上，山地丘陵占总面积的82.5%。

“十三五”以来，宝鸡市持续实施项目带动战略，但在工业、农业、文化旅游、现代物流、交通体系、基础设施、社会民生和生态环保八大类项目实施过程中，容易造成较严重的人为水土流失，给水土资源利用、城镇生态环境保护工作带来了较大压力。

2.2 数据来源

本研究选取了2016-2018年宝鸡境内11个气象站以及其周边地区19个气象站的逐日降水量数据，各气象站分布见图1。由于宝鸡市3区9县中仅金台区无气象站点，所以宝鸡市气象站数据为渭滨区和金台区的降水数据。以上共30个气象站数据来源于中国气象科学数据共享服务网平台(http://data.cma.cn/)；宝鸡境内的生产建设项目数据来自宝鸡市水土保持工作站。

图1 宝鸡市及其周边气象观测站点分布

本文降雨数据虽然年限较短(3 a)，但具有一定的代表性和典型性：(1)宝鸡市长时间序列(50 a左右)年平均降水量和年平均侵蚀性降雨量分别为650.8 mm和366.4 mm[17-18]，2016-2018年宝鸡市年均降水量和年均侵蚀性降雨量分别为623.6 mm和358.6 mm，所选取的短时间序列数值接近长时间序列平均数值，可间接体现数据的时序完整性，具有代表性；(2)短时间序列与生产建设工期基本吻合，且2016、2017和2018年降水量数据分别代表枯水年、丰水年和平水年，更能客观地反映生产建设项目需求，时段选择具有典型性。

2.3 研究方法

2.3.1 降雨侵蚀力计算方法本研究采用《导则》中给出的3种降雨侵蚀力计算方法，具体如下[19]：

(1)基于日降雨资料的降雨侵蚀力计算方法，记为Rr算式：

Rr=α(Pr)β

(1)

α=21.586β-7.1891

(2)

β=0.836+18.144Pd12-1+24.455Py12-1

(3)

式中：Rr为第r日的降雨侵蚀力因子，MJ·mm/(hm2· h)；Pr为第r日的日降雨量，mm，需单日降雨量≥12 mm，否则按0计；α、β为计算降雨侵蚀因子统计系数；Pd12-1为日降雨量≥12 mm的日均雨量，mm；Py12-1为日降雨量≥12 mm的年均雨量，mm。

(2)基于月降雨资料的降雨侵蚀力计算方法，记为Rm算式：

Rm=0.183Pm1.996

(4)

式中：Rm为第m月的降雨侵蚀力因子，MJ·mm/(hm2· h)；Pm为第m月的降雨量，mm。

(3)基于年降雨资料的降雨侵蚀力计算方法，记为Rn算式：

Rn=0.053Pn1.655

(5)

式中：Rn为年降雨侵蚀力因子，MJ·mm/(hm2· h)；Pn为年降雨量，mm。

按公式(1)、(2)和(3)计算逐日降雨侵蚀力因子，累加后得到年降雨侵蚀力因子R1；按公式(4)计算逐月降雨侵蚀力因子，累加后得到年降雨侵蚀力因子R2；按公式(5)可直接计算得到年降雨侵蚀力因子R3。

2.3.2 相对偏差系数本研究采用相对偏差系数(REr)来评价 3种降雨侵蚀力算式计算结果的精度，计算公式为：

(6)

式中：Rij为某种降雨侵蚀力算式计算的某年降雨侵蚀力，MJ·mm/(hm2· h)；i为1，2，3；j为2016、2017和2018年；RC为《导则》附录C 给出的研究区县级行政单元多年平均年降雨侵蚀力值，MJ·mm/(hm2· h)。

2.3.3 GIS空间插值利用宝鸡及周边地区共30个气象站数据所计算的降雨侵蚀力值，基于ArcGIS10.4平台的Kriging插值(克里金插值)方法绘制宝鸡降雨侵蚀力空间分布图。克里金插值法是目前地统计学应用最广泛、最优内插值方法，其核心是根据样本点来确定某一变量随空间位置而变化的规律，以变异函数去推算未知点的属性值，在许多研究中已证明采用该函数插值精度可靠[20]。

3 结果与分析

3.1 不同降雨侵蚀力算式推荐次序分析

3.1.1 不同降雨侵蚀力算式的结果比较以宝鸡及周边30个气象站2016-2018年逐日观测降雨数据为基础，分别采用Rr、Rm和Rn3种算式计算降雨侵蚀力指标。图2为基于不同算式采用克里金插值法得到的2016-2018年年均降雨侵蚀力空间分布图。分析图2可得：Rr、Rm和Rn算式计算的宝鸡年均降雨侵蚀力分布范围分别为1 137.94 ～2 503.85、8 201.14～20 247.58和1 671.05～3 630.65 MJ·mm/(hm2·h)；空间分布的均值依次为1 742.00、11 411.61和2 279.97 MJ·mm/(hm2·h)。基于Rm算式计算的降雨侵蚀力值最大、Rr算式计算的结果最小；Rn算式计算结果介于两者之间，但与Rr算式计算的降雨侵蚀力值更为接近。

3.1.2 不同算式计算结果精度分析通过图2计算可知，基于Rm算式计算的降雨侵蚀力空间分布的均值分别是Rr算式和Rn算式计算结果的6.55倍和5.00倍，说明采用不同算式计算的降雨侵蚀力差异较大，也进一步说明在《导则》中选择降雨侵蚀力算式时，须对算式计算结果的精度进行评价，否则计算结果可能存在较大误差。以《导则》附录C给出的30个气象站所在县级行政区多年平均(长时间序列)降雨侵蚀力作为参考值RC(如图3(a)所示)对各算式计算结果的精度进行评价，其原因如下：(1)本研究短时间序列降雨资料具有代表性和典型性；(2)30个县级行政区多年平均降雨侵蚀力值大多在1 500.00～3 000.00 MJ·mm/(hm2·h)之间；根据刘斌涛等[7]和殷水清等[12]绘制的全国多年平均年降雨侵蚀力等值线图，宝鸡多年平均降雨侵蚀力因子也基本在1 500.00～3 000.00 MJ·mm/(hm2·h)范围变化，说明RC数值可信度高。

图2 基于不同算式的2016-2018年宝鸡市年平均降雨侵蚀力空间分布

采用公式(6)，分别计算不同算式2016-2018年降雨侵蚀力平均值计算结果的相对偏差系数REr，其空间分布变化如图3(b)～3(d)所示。

图3 降雨侵蚀力参考值和基于不同算式计算结果的相对偏差系数空间分布

根据类似研究标准[21-22]，以REr=±20%作为不同降雨侵蚀力算式评价的主要依据，若REr>20%或REr<-20%，则算式精度差；若-20%20%，最高达600%以上；图3(d)绝大部分县域-20%Rr>Rm，水土保持编制单位在《导则》中选择降雨侵蚀力算式时，本研究建议优先使用Rn，其次是Rr，不宜使用Rm。

3.2 宝鸡生产建设项目降雨侵蚀力空间分布特征

由图3(b)可知，采用Rr算式计算的宝鸡市(渭滨区和金台区)、陈仓区、眉县和太白县2016-2018年年均降雨侵蚀力相对偏差系数绝对值小于20%；又由图3(d)可知，基于Rn算式计算的宝鸡市凤县、陇县、千阳县、麟游县、岐山县、扶风县和凤翔县2016-2018年年均降雨侵蚀力相对偏差系数绝对值小于20%。本研究采用两种算式的组合，在宝鸡境内的11个气象站点采用Rn-Rr混合算式，其中Rn算式计算凤县、陇县和千阳县等共7个县的年降雨侵蚀力，Rr算式计算陈仓区、眉县和太白县等共4个县(区)的年降雨侵蚀力；宝鸡周边的19个气象站仍然优先使用Rn算式。采用以上方法分别计算宝鸡市2016、2017和2018年生产建设项目降雨侵蚀力，并采用克里金插值法得到空间分布图，如图4所示。

生产建设项目可分为线型生产建设项目和点型生产建设项目。前者布局跨度大，为呈线状分布的项目；后者布局相对集中，为呈点状分布的项目。线型生产建设项目一般横跨两个及以上县域。以下按该两种类型分别进行分析。

3.2.1 线型生产建设项目降雨侵蚀力由图4可知，宝鸡(各县、区)2016、2017和2018年降雨侵蚀力在887.94 ～ 4 276.88 MJ·mm/(hm2·h)之间变化，呈从北向南逐渐增加趋势。2016年降雨侵蚀力低值区集中在陈仓区和陇县附近，低于1 000 MJ·mm/(hm2·h)；2017年降雨侵蚀力在陇县形成低值中心，降雨侵蚀力低于1 600 MJ·mm/(hm2·h)；2018年陈仓区降雨侵蚀力最小，仅为1 600 MJ·mm/(hm2·h)。2016和2017年降雨侵蚀力均有凤县和太白县两个高值区，分别在2 200和3 400 MJ·mm/(hm2·h)左右波动，而在2018年除了凤县和太白县高值区外，又增加了陇县高值区，说明陇县降雨侵蚀力年际变化剧烈。

图4 2016-2018年宝鸡生产建设项目年降雨侵蚀力空间分布(单位：MJ·mm/(hm2·h))

为了进一步分析各县域降雨侵蚀力变化特征，本研究采用GIS中的掩模提取工具(Extract by Mask)，分别得到2016、2017和2018年宝鸡3区9县的降雨侵蚀力空间分布栅格图层，并统计每个区、县栅格图层的最大值、最小值和平均值，得到不同区、县的降雨侵蚀力雷达图，如图5所示。

图5 2016-2018年宝鸡市各区、县年降雨侵蚀力最大值、最小值和平均值雷达图

由图5可知，2016-2018年12个区、县的年降雨侵蚀力波动明显。2016、2017和2018年降雨侵蚀力的最大值分别为2 237.08(凤县)、3 550.31(凤县)和4 276.88 MJ·mm/(hm2·h)(太白县)；2016、2017和2018年降雨侵蚀力的最小值分别为877.94(陇县)、1 500.54(陇县)和1 546.54 MJ·mm/(hm2·h)(陈仓区)。由图5(c)可知，千阳县、陇县、凤县和太白县2016-2018年的降雨侵蚀力平均值均呈增加趋势，但是其他区、县却呈先增加后减少趋势；说明不同区、县的降雨侵蚀力变化差异较大，具有不一致性。

3.2.2 点型生产建设项目降雨侵蚀力本研究选取9个点型生产建设项目(见图4)，采用GIS中的Add point工具，将项目所在地的经纬度输入降雨侵蚀力栅格图层，并基于Identify功能，分别获得每个点型生产建设项目2016、2017和2018年降雨侵蚀力查找表，如表1所示。

由表1可知，这9个点型生产建设项目2016-2018年降雨侵蚀力均为先增加后减少，其中渭滨区、金台区和眉县降雨侵蚀力的波动较大。2016、2017和2018年降雨侵蚀力的最大值分别出现在凤县、渭滨区和凤县。

表1 2016-2018年宝鸡市9个点型生产建设项目降雨侵蚀力查找表 MJ·mm/(hm2·h)

4 讨论

钟莉娜等[23]分析了8种黄土丘陵沟壑区降雨侵蚀力模型的差异，指出Rr算式由于未明显包含降雨强度概念，所以其计算精度有待进一步提高。陈正发等[24]采用5种降雨侵蚀力模型计算了昆明市近60年的降雨侵蚀力，结果表明Rr算式可能高估了降雨侵蚀力值。本研究指出采用Rr算式可能会低估宝鸡市降雨侵蚀力值(图3)。然而，当前许多学者直接应用Rr算式计算降雨侵蚀力，如钟科元等[25]、程金文等[26]和刘宇林等[27]的研究，较少考虑Rr算式的地区适宜性；且在流域或区域尺度也仅采用1种降雨侵蚀力算式[28-29]。本研究提出Rn-Rr混合算式，即在宝鸡市采用两种算式的混合式计算降雨侵蚀力，计算得出的2016-2018年宝鸡市年平均降雨侵蚀力相对偏差系数空间分布见图6。

图6表明，采用该算式计算的降雨侵蚀力相对偏差系数绝对值基本都在20%变化范围之内，有的甚至在0～10%之间。与图3相比，基于Rn-Rr混合算式计算的降雨侵蚀力精度得到明显提高。

图6 基于Rn-Rr混合算式的2016-2018年宝鸡市年平均降雨侵蚀力相对偏差系数空间分布

本研究将降雨侵蚀力的理论计算与生产建设项目的实践需求相结合。以往研究注重长时间序列(如50 a)降雨侵蚀力变化规律的探索[30-31]，但忽略了短时间(如2～3 a)降雨侵蚀力的波动变化，而这恰恰是引起工程开挖面和堆积体发生水土流失的关键因素。

以表1中渭滨区茵香水镇项目为例，根据《导则》中给出的宝鸡市土壤可蚀性因子K为0.012 1 t·hm2· h/(hm2· MJ·mm)，笔者曾分析得到宝鸡市主城区的坡度坡长因子(LS因子)平均值为11.22[32],则该生产建设项目2016、2017和2018年潜在土壤流失量分别为173.51、340.24和246.68 t/hm2，平均值为253.48 t/hm2。土壤流失量是生产建设项目水土保持措施(如排水沟、沉沙池等)布设的重要依据。本研究建议生产建设项目所需求的降雨侵蚀力应尽量精准到年，不宜笼统采用平均值，否则可能导致建设单位布设的水土保持措施效益减弱。本文针对线型生产建设项目，给出降雨侵蚀力等值线图；针对点型生产建设项目，可通过类似表1的查找表途径获取，研究结果可为计算宝鸡市生产建设项目所需的降雨侵蚀力提供有益借鉴。