西南山区林地空间格局和微地形对坡面地表产流的影响

伍冰晨，齐 实，郭郑曦，刘 峥，陈 涛

西南山区林地空间格局和微地形对坡面地表产流的影响

伍冰晨，齐 实※，郭郑曦，刘 峥，陈 涛

（北京林业大学水土保持学院，北京 100083）

为明确柏木空间格局和微地形对坡面地表产流的影响，该研究测定了西南山区10个径流小区的柏木空间格局及微地形特征，并观测其降雨和坡面产流过程，利用响应面分析法解析柏木空间格局和微地形对产流特征的影响。结果表明：1）中长历时大雨和中长历时暴雨条件下，地形起伏度、地表粗糙度、径流路径密度、柏木角尺度及柏木密度5个因子均与洪峰流量存在显著相关关系（<0.05）；而在短历时暴雨条件下，上述因子均与洪峰流量无显著相关关系；2）中长历时大雨和中长历时暴雨条件下，当柏木空间格局综合指数（）小于20.5且微地形综合指数（）小于10.5时，不会对洪峰流量产生显著影响；当>9.0时，在一定范围内值增加不仅不对洪峰流量起削减作用，反而会起促进作用；当>18，<7.5时，值增加能够削减洪峰流量，将值调整至41时，洪峰流量削减幅度可达到84%。该研究可为西南山区坡面植被格局调整与水土流失防治提供理论支撑。

径流；降水；空间格局；微地形；洪峰流量；水土流失; 柏木

0 引 言

坡面产流是发生在复杂下垫面的多因素耦合过程，植被和地形是决定坡面产流过程的主要因素[1]。目前，较多研究侧重考虑植被类型和数量与产流过程的关系[2-3]，也有部分研究通过模拟试验综合考虑了植被覆盖度和地形因素对产流过程的影响[4-5]。少量研究指出，植被对产流过程和水力特性的影响不仅与植被类型和数量有关，还与植被的空间分布格局有关[6-7]，而考虑到自然条件下植被格局、地形地貌较难定量描述，并且水文过程较为复杂，“景观格局-生态过程”这一地学和生态领域前沿问题的复杂性较高，导致植被格局对产流过程影响的实证研究较少[8]。

已有关于植被格局对坡面产流影响的研究，常按斑块形状、分布密度和均匀程度给予定性描述，再对比分析不同格局分布对应的产流差异。例如，张冠华等[9]通过人工模拟降雨试验得出，带状格局、棋盘状格局和小斑块格局对坡面流阻力的增强作用显著高于长条状格局。杨坪坪等[10]利用室内径流试验研究了4种植被格局对坡面流水动力学的影响，认为“品”字状格局对流速的抑制效果最佳。上述研究表明，植被格局对产流过程的影响主要体现在对径流的分散作用以及径流能量的消耗。事实上，植被格局与微地形有着密切的联系[11]，研究表明，局部微地形变化造成的微生境异质性被认为是植物物种多样性发展和植被格局形成的主要因素[12]。坡面横向变化、坡向格局和岩石裸露率通过对雨、热、土壤养分的再分配影响植被生长，调节物种组成和群落类型[13]。同时，乔木、地表植被和凋落物的分布造成了土壤理化性质和地表粗糙度的差异，改变了土壤颗粒的沉积和迁移过程，间接导致了微地形的重塑[14]。两者形成的叠置格局是由植被和微地形长期相互作用共同演化的结果[15]，共同影响着坡面单元内产汇流的系统结构，增强或减弱景观体系的阻水能力，从而改变了产流的分布与强度[16]。仅仅将产流过程的差异归结于植被格局单个因素的作用，而忽略由植被和微地形形成的叠置格局对产流过程的影响，难以充分揭示复杂下垫面对产流过程的影响机制。此外，降雨因素通过影响土壤饱和过程及坡面汇流网络发展对坡面产流过程造成影响，当降雨量超过一定阈值后，水流的快速通道被“连通”，改变了降雨与累计径流量的关系[17-18]，从而增加了下垫面条件对产流过程影响的复杂性。因此，研究植被格局对坡面产流过程的影响，需要明确不同的降雨特征下植被格局因素和微地形因素在产流过程中的关键作用。

中国西南山地地质构造复杂，地形多样，气候湿润，其发育的林地大多具有陡坡地貌和浅层土壤特征，生态系统相对脆弱，柏木（）作为西南山地主要的造林树种，被广泛应用于土层瘠薄、植被恢复困难的陡坡坡面。本研究基于野外自然径流小区观测试验，观测不同降雨特征下的坡面产流过程，分析柏木空间格局因子、微地形因子与产流特征参数之间的定量关系，揭示不同降雨特征下坡面柏木空间格局与微地形对产流过程的耦合影响机制，进而提出相对应的植被格局调整策略，以期为西南山区坡面水土流失防治提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于四川省华蓥县（30°25′21″N，106°50′2″E），属于亚热带湿润季风气候区，多年平均降水量为1 200 mm，降雨主要集中在5—8月，占全年降雨量的70%。年平均气温为18 ℃，气温变化范围为-2～42 ℃。试验地为完整的陡坡坡面，平均坡度为33°。岩性以碳酸盐岩为主，土壤类型为黄壤。坡面由单一的柏木树种和稀疏的杂草构成，海拔565～600 m。柏木林起源于21世纪初的退耕还林工程，在原始的植被退化坡面进行了飞播造林，经过20 a的植被群落演替，坡面不同区域呈现出不同的树种密度及分布格局，树种冠幅较小，林分整体未达到郁闭结构（图1）。

1.2 研究方法

1.2.1 坡面径流小区设置

为保证能够真实地反映坡面的植被和地貌特征，本研究于2018年8月至12月设置了13个自然径流小区（5 m×10 m）（图1），其中11号和12号径流小区柏木稀疏（柏木密度分别为6、10株/100 m2），13号径流小区基岩裸露率（6.85%）过高，在本研究中均作为对照小区。各径流小区控制相对高差基本一致，以确保各径流小区重力势能一致，科学反映柏木林坡面在自然演替过程中下垫面对水文过程的影响规律。各径流小区基本信息如表1所示，各径流小区内柏木的平均冠幅介于0.8～1.1 m，平均树高介于2.12～2.91 m，平均胸径介于2.32～3.15 m，地表植被覆盖度（除柏木以外的杂草）介于52.0%～59.2%，土壤厚度介于21.8～25.3 cm，相对高差介于8.03～8.44 m，基岩裸露率介于0～0.93%。上述指标在各径流小区间的单因素ANOVA检验表明其无显著差异，因此在本研究中可视为无关变量。此外，由于各径流小区柏木的树高、胸径小，林木的耗水量少，冠幅小，林冠对地表起不到遮蔽的作用，树干茎流量和林冠截流量占总降雨量的比例极低，分别为0.01%和0.1%，对于产流过程的影响可忽略不计。同时，本研究利用探地雷达对坡面土层进行探测，发现坡面为顺层坡，无裂隙发育，表明研究区的坡面水土流失不存在或极少存在漏蚀现象。

径流小区下方设置有蓄水池，内置水位计，水位计计数时间间隔为10 min。在试验地的坡面设置了小型气象站，测定指标包括降雨量、气温、风向、风速、太阳辐射等。

1.2.2 数据采集和处理

1）空间数据采集

采用载波相位差分技术（Real-Time Kinematic，RTK）标记柏木的空间点位，同时测定径流小区的高程点数据。测量过程中，常规测量以0.2 m为间隔进行空间点数据提取，当遇到微地形变异性大的区域，以0.1 m为间隔进行加密测量。测量完成后，将RTK测量的高程点数据导出到Excel中，然后输入到ArcGIS中生成DEM。

2）柏木空间格局特征因子

对于树种空间格局，常采用（）指数[19]、角尺度[20]等指标进行表征，由于坡面树种密度分布不均，在描述树种空间格局时需将树种的密度考虑在内。柏木密度即单位径流小区面积的柏木数量，株/100m2。

（）[19]用于分析物种的分布格局是否呈随机分布，公式如下：

式中()为以样方内半径为的圆内植物个体数目的函数；为径流小区的面积，m2；为乔木数量；u为两点和间的距离，m；I(u)为为指示函数，当u≤时，I(u)=1，当u>d时，I(u)=0。当()=0时，树种呈随机分布；当()>0时，树种呈聚集分布；当()<0时，树种呈均匀分布。本研究以()值量化各径流小区内柏木的分布状态。

表1 径流小区基本信息

注：平均值为1～10号径流小区的平均，不包括对照小区11～13号。

Note: The average value is the average of runoff plots 1-10, excluding control plots 11-13.

角尺度是描述树种株间结构的重要指标，具体定义为4株最近相邻木围绕参照树的均匀性，通过比较参照树及其相邻木构成的交角（）与均匀分布时的期望夹角来分析林木的分布状况，以角小于标准角0（0=72°）的比例W表示[20]，公式如下：

式中Z为各相邻木角尺度的量化值，当第个角小于标准角0时，Z=1，否则Z=0。W=0表示4株最近相邻木特别均匀地分布在参照树周围，而W=1则表示4株最近相邻木在参照树周围分布是聚集的。

本研究以各柏木计算出的角尺度的平均值作为径流小区的柏木角尺度。

3）微地形特征因子

由于各径流小区相对高差基本一致，微地形差异取决于径流小区内部的微地形形态，采用地形起伏度[21]、地表粗糙度[22]、地表切割深度[23]和径流路径密度[24]来综合表征微地形特征。

式中X为各样本点的高程，m；为高程样本点的个数。

地表粗糙度采用地表单元的曲面面积曲面与其在水平面上的投影面积水平之比表示[22]。利用3D Analyst工具下的表面体积工具，基于DEM提取各样区的表面面积（曲面）和二维面积（水平），然后利用二者比值得到径流小区平均地表粗糙度

径流路径指由坡面径流形成的地表浅沟，径流路径密度为单位面积内径流路径的总长度[24]，本研究以RTK实际测定的坡面形成的径流路径为准，辅以ArcGIS水文分析工具对实际径流路径进行校正，进而得到径流路径密度（m/100m2）

式中L为斜坡上第条沟的长度，m；为径流小区内沟的数量。

4）典型降雨选取

研究区2019年6月初至9月底雨季期间，共监测到降雨事件20场（表2），其中能够收集到产流数据的有8场，其平均雨强介于2.0～30.0 mm/h，降雨历时介于0.8～22.2 h，最大1 h降雨强度介于5.2～52.2 mm/h。上述场次中，2019-07-19和2019-07-22降雨由于降雨总量较少，产流过程无明显的洪峰特征，其余6场中，2019-08-06、2019-08-08和2019-08-09降雨受前期暴雨的影响，各径流小区的产流过程线无明显差异。最终筛选出2019-06-09、2019-06-28和2019-08-04三场典型降雨事件，根据国内降雨类型的划分标准及区域气候特征，上述降雨可分别代表中长历时大雨（降雨历时超过3 h，平均雨强介于1.5～2.5 mm/h），中长历时暴雨（降雨历时超过3 h，平均雨强超过2.5 mm/h），短历时暴雨（降雨历时不超过3 h，最大1 h降雨强度超过30 mm/h）3类典型降雨事件。

表2 研究时段降雨事件主要特征

1.3 统计方法

采用SPSS软件中的皮尔逊相关系数法检验表征柏木空间格局和微地形的各因子与产流特征参数的相关关系，确定对产流特征参数具有显著影响的关键因子，根据各因子对产流特征参数影响方向的不同，构建微地形综合指数和柏木空间格局综合指数，例如，在微地形因子中，若地形起伏度和径流路径密度与产流特征参数呈显著正相关，而地表粗糙度与产流特征参数呈显著负相关，则以“地形起伏度×径流路径密度/地表粗糙度”作为微地形综合指数，同理可得柏木空间格局综合指数[25]。微地形综合指数和柏木空间格局综合指数构建的目的在于对坡面微地形及柏木空间格局的整体特征进行量化，进而反映微地形和柏木空间格局两者对产流的耦合影响。由于构成微地形或柏木空间格局的各因子独立存在且数量级有所差异，根据其对产流作用方向的判断，采取数值“正向相乘，负向相除”的方式，将各因子对产流的影响都纳入综合指数的表达中。

以10个径流小区为样本，利用响应面方法（Response Surface Methodology，RSM）构建柏木空间格局综合指数、微地形综合指数与产流特征参数间的三维曲面方程。响应面方程如下：

=2+2++++（8）

式中为产流特征参数；为微地形综合指数；为柏木空间格局综合指数；、、、、、为拟合参数。

2 结果与分析

2.1 典型降雨事件及径流小区产流过程

中长历时大雨、中长历时暴雨、短历时暴雨的典型降雨事件对应的各径流小区洪峰径流系数和和产流过程线如表2和图2～图4所示。由图2～图4可知，同一降雨事件下，各径流小区的洪峰流量存在差异，但到达洪峰的历时基本一致，且雨强峰值与产流洪峰出现的时刻基本同步。对比3类降雨特征，各径流小区达到洪峰的历时从大到小依次为：中长历时大雨（140 min）、中长历时暴雨（100 min）、短历时暴雨（70 min）。

由表3可知，不同典型降雨事件下各径流小区的洪峰径流系数从大到小依次为：短历时暴雨（0.293～0.514）、长历时暴雨（0.117～0.282）、长历时大雨（0.087～0.257），表明随着降雨强度的增大，降雨量的集中，不同下垫面对地表径流的阻碍作用均降低。

表3 三类典型降雨下各径流小区的洪峰径流系数

注：洪峰径流系数为到达洪峰时刻的总产流量与总降雨量之比。

Note: The peak flow coefficient is the total flow divided by total rainfall at the time of reaching the peak.

2.2 柏木空间格局和微地形对洪峰流量的影响

3种典型降雨特征下，柏木空间格局因子、微地形因子、洪峰流量间的相关关系见表4。对于洪峰流量而言，中长历时大雨或中长历时暴雨条件下，地形起伏度、地表粗糙度、径流路径密度、柏木角尺度及柏木密度均与洪峰流量存在显著相关关系（<0.05），表明在这2类情形下，在表征柏木空间格局和微地形的特征参数中，地形起伏度、地表粗糙度、径流路径密度、柏木角尺度及柏木密度为影响洪峰流量的关键因子，其中地形起伏度、径流路径密度与洪峰流量呈显著正相关关系，地表粗糙度、柏木角尺度、柏木密度与洪峰流量呈显著负相关关系；而在短历时暴雨条件下，各因子与洪峰流量均不存在显著相关关系，即下垫面不再是影响洪峰流量的主导因素。

2.3 中长历时大雨/暴雨条件下柏木空间格局和微地形对洪峰流量的耦合影响

2.3.1 柏木空间格局和微地形综合指数与洪峰流量的相关关系

以各影响因子对洪峰流量影响的显著性及相关系数为基础，得到微地形综合指数（地形起伏度×径流路径密度/地表粗糙度）和柏木空间格局综合指数（柏木角尺度×柏木密度）。

微地形综合指数、柏木空间格局综合指数与洪峰流量的相关关系见表5。相关性检验结果显示，在中长历时大雨和中长历时暴雨条件下，微地形综合指数与洪峰流量呈极显著正相关，柏木空间格局综合指数与洪峰流量呈极显著负相关（<0.01）。

2.3.2 中长历时大雨/暴雨条件下柏木空间格局和微地形对洪峰流量的耦合影响

利用RSM响应面法构建的中长历时大雨/暴雨条件下洪峰流量对微地形综合指数、柏木空间格局综合指数的响应曲面方程如下：

1=0.31612-0.0212+0.07911-5.511+0.291+28.5（9）

表4 柏木空间格局特征参数、微地形特征参数、洪峰流量间的皮尔逊相关系数

注：*表示在0.05水平下显著相关；**表示在0.01水平下极显著相关。下同。

Note: * means significant correlation at the level of 0.05; ** means extremely significant correlation at the level of 0.01. Same as below.

表5 微地形综合指数、柏木空间格局综合指数与洪峰流量的相关性

2=0.51722-0.039622+0.3522-13.82-1.042+95（10）

式中1和2分别表示中长历时大雨和中长历时暴雨条件下的洪峰流量；1和2表示微地形综合指数；1和2表示柏木空间格局综合指数。

2种降雨条件下的响应曲面见图5。根据洪峰流量随柏木空间格局综合指数及微地形综合指数的变化趋势，2类情况下响应面均可划分为4个区域（I、II、III、IV），分别呈现出如下趋势：I区域，不随和的变化而发生显著变化；II区域，随的增加而略微增加；III区域，随的增加而显著减小；IV区域，随的增加而显著增加。各区域内微地形综合指数、柏木空间格局综合指数及各影响因子的值域见表6。

根据图5和表6可以发现，在中长历时大雨和中长历时暴雨条件下，柏木空间格局综合指数（值）和微地形综合指数（值）对洪峰流量影响的共性规律为：1）当<20.5，<10.5（I区域，定义域取2类情况的交集，下同）时，不会对洪峰流量产生显著影响，所反映的下垫面的主要特征为，地表粗糙度介于1.65～1.72（高于10个样本径流小区平均值的10%～15%），径流路径密度介于7.90～8.02 m/100m2（低于平均值9%～11%），柏木密度介于34～36株/100m2（低于平均值20%～24%），柏木角尺度介于0.40～0.43（低于平均值14%～20%）；2）当>9.0（II区域）时，在一定范围内值增加不仅不对洪峰流量起削减作用，反而会起促进作用，所反映的下垫面的主要特征为，地表粗糙度介于1.21～1.35（低于10个样本径流小区平均值9%～19%），径流路径密度介于9.62～11.22 m/100m2（高于平均值8%～26%），柏木密度介于22～36株/100m2（低于平均值20%～51%）；3）当<7.5，>18时（III区域），值增加能够削减洪峰流量，所反映的下垫面的主要特征为，径流路径密度介于6.96～7.52 m/100m2（低于平均值16%～22%），柏木密度介于54～70株/100m2（高于平均值20%～56%），该区域可作为柏木空间格局调整的主要区域；4）当柏木空间格局综合指数超过一定数值时（区域I、II向III、IV变化的分界线，该数值随值增大而增加，图5a中该数值范围为18～31，图5b中该数值范围为15～40），随着微地形综合指数由小变大，影响洪峰流量的主导因素由柏木空间格局逐渐转变为微地形。

表6 响应面不同区域的下垫面特征

2类情况下，响应曲面的差异主要体现在洪峰流量随微地形综合指数变化的幅度上。整体而言，当微地形综合指数由5增加至12.5，图5a中洪峰流量的平均增幅为143.3%，而图5b中洪峰流量的平均增幅为150.1%。由此可见，在中长历时暴雨条件下，洪峰流量对微地形综合指数的反应相比中长历时大雨条件更加敏感，一定程度上反映出微地形对洪峰流量的影响随着雨强的增加更加突出。

3 讨 论

3.1 柏木空间格局与微地形的相互作用

根据柏木空间格局因子和微地形因子间的相关性检验（表4），本研究中柏木空间格局和微地形的相互作用主要体现在柏木角尺度和地形起伏度之间显著负相关关系（相关系数为-0.737），以及柏木密度和地表粗糙度之间的显著正相关关系（相关系数为0.547）。

柏木密度和地表粗糙度之间的相互作用，主要体现在单株乔木对局部微地形的塑造作用[26]以及地表粗糙度对土壤入渗和土壤养分的影响[27]，从而形成两者之间的正反馈机制。

对于柏木角尺度和地形起伏度间的相互作用，相关研究表明，植被空间格局的形成加强了土壤物质运移的源汇效应[28]，植被斑块的阻力造成水流沿斑块边缘汇集，流速逐渐增加，形成的羽流结构抑制了斑块上方的土壤侵蚀，而增强了斑块下方的土壤侵蚀[29]，使得原本均匀的地形出现不同程度的起伏。本研究中，较大的柏木角尺度（a>0.5），意味着柏木株间结构呈聚集结构，相比均匀结构更不利于径流通过，从而对生境范围内的土壤起到稳定的作用，减少了由于土壤运移而发生的地表高差变化，而均匀结构容易在单株柏木两侧形成羽流，加速生境范围内的土壤运移。

另一方面，地形起伏度是影响树种空间分布的重要因素[30]，其影响主要来源于地形变化对土壤和水分的再分配机制导致的微生境空间异质性，而喀斯特山区乔木树种的聚集分布与微生境的高度异质性以及种子扩散限制密切相关[31]，起伏度的变化对种群的最大聚集半径具有重要影响[32]。因此可以解释本研究中较高的地形起伏度不利于柏木株间聚集结构的形成，从而导致柏木角尺度较低。

3.2 不同柏木空间格局和微地形组合对洪峰流量的影响差异

表3表明随着降雨强度的增大，降雨量的集中，不同下垫面对地表径流的阻碍作用均降低。研究表明，微地形特征主要影响产流过程中径流的流速，具体表现在粗糙地表所提供的面阻力以及由于地形起伏造成的坡面水流动能变化，同时径流路径提供的汇流通道影响着坡面排水效率，进而影响洪峰流量[33-34]。由此，地表粗糙度越低，地形起伏度和径流路径密度越高意味着下垫面能够提供的阻力越小，越有利于坡面汇流网络的连通，这就可以解释图5中当微地形综合指数达到一定条件时（>9.0，对应图5中的II区域），在一定范围内增加柏木空间格局综合指数不仅不对洪峰流量起削减作用，反而会起促进作用，因为此时的下垫面特征更有利于柏木与局部微地形之间形成促进产流机制（柏木两侧的羽流促进浅沟的形成）。而降雨强度的增加，一方面减少了粗糙地表对径流能量消耗的准备时间，缩短了水流到达径流路径的时间[35]，从而加速了坡面汇流网络的自组织过程，这也是高降雨强度尤其降雨集中的条件下到达洪峰流量的产流历时小于低降雨强度的主要原因；另一方面，在陡坡条件下，降雨产生的顺流的分量大于逆流的分量，在坡面起到减小坡面流阻力，增大流速的作用，并且减阻作用随着降雨强度的增加而增加。因此，降雨强度的增加以及雨量的集中提高了微地形对洪峰流量的正向促进作用。

3.3 西南山区坡面植被格局调整策略

中国西南山区地形地貌条件较为恶劣，由于山区经济条件的限制，难以实现大规模的坡面地形改造措施以防治水土流失。通过明确坡面植被格局与微地形的相互作用，以及植被格局和微地形对坡面产流的共同作用，可通过调整植被格局、促进下垫面对坡面产流的抑制机制，以改善水土流失现状。

本研究中中长历时大雨/暴雨条件下洪峰流量对微地形/柏木空间格局综合指数的响应结果显示，以削减洪峰流量为目标时，植被格局的调整具有一定的前提条件：当微地形综合指数较小且柏木空间格局综合指数达到一定的数值时（图 5中的III区域，具体表现为下垫面无明显浅沟，柏木密度达到一定数量），植被格局的调整可通过补植柏木形成柏木株间聚集结构能够进一步削减洪峰流量，中长历时大雨或中长历时暴雨条件下，柏木空间格局综合指数由18（15）调整至41，洪峰流量可由39.6 L/10min（14.2 L/10min）削减至6.3 L/10min（4.2 L/10min），削减幅度达到84%（70%）；当微地形综合指数达到迅速增加洪峰流量的条件时（图5中的II和IV区域，具体表现为下垫面已有明显浅沟，地形起伏较大），此时微地形是影响洪峰流量的主导因素，柏木与局部微地形间更容易形成产流促进机制，植被格局调整的重点需放在消除柏木与局部微地形的正向作用上，如见到柏木两侧已经形成明显浅沟时可伐除该柏木，或者针对该柏木辅以一定的局部微地形改造措施，如浅沟的截断措施以及局部的整地措施。

4 结 论

1）中长历时大雨和中长历时暴雨条件下，地形起伏度、地表粗糙度、径流路径密度、柏木角尺度及柏木密度为影响洪峰流量的关键因子，而当降雨特征为短历时暴雨时，上述因子不再是影响洪峰流量的主导因素。

2）柏木空间格局和微地形之间存在相互作用（具体体现在柏木角尺度和地形起伏度之间显著负相关关系，相关系数为-0.737；柏木密度和地表粗糙度之间的显著正相关关系，相关系数为0.547），并共同影响洪峰流量，通过调整柏木空间格局来削减洪峰流量时，应视下垫面的特征而定，其核心在于提升（消除）柏木与局部微地形形成的抑制（促进）产流机制。具体而言，中长历时大雨和中长历时暴雨条件下，当柏木空间格局综合指数（）大于18、微地形综合指数（）小于7.5时，将值调整至41，洪峰流量削减幅度可达到84%。

3）随着降雨强度的增加，不同下垫面对地表径流的阻碍作用均降低，具体反映在柏木空间格局和微地形特征参数对洪峰流量影响程度的变化，后续可针对各因子对洪峰流量产生作用的降雨强度阈值问题展开进一步研究，以提出下垫面格局优化策略，达到高效控制坡面水土流失的目的。

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Effects of forestland spatial pattern and micro-topography on surface runoff in a mountainous area of southwestern China

Wu Bingchen, Qi Shi※, Guo Zhengxi, Liu Zheng, Chen Tao

(,,100083,)

Near-surface vegetation and micro-topography have a great impact on the surface runoff process in the mountainous areas of southwestern China. It is, therefore, necessary to clarify the combined influence on the soil and water loss of steep slopes. In this study, 10 natural runoff plots were set to reveal the effects of cypress spatial pattern and micro-topography on the surface runoff. Pearson correlation coefficient method was applied to determine the correlation between cypress spatial pattern, micro-topography, and characteristic parameters of surface runoff. A Response Surface Method (RSM) was also utilized to analyze the measured cypress spatial pattern and micro-topography in the process of precipitation and surface runoff. The results showed that: 1) The peak flow coefficient in all runoff plots behaved short-duration rainstorm (the rainfall lasted no more than 3 h, and the maximum 1 h rainfall intensity exceeded 30 mm/h) > long-duration rainstorm (the rainfall lasted more than 3 h, and the average rainfall intensity exceeded 2.5 mm/h) > long-duration heavy rainfall (the rainfall lasted more than 3 h, and the average rainfall intensity was between 1.5-2.5 mm/h), indicating that the blocking effect of different underlays on surface runoff decreased, with the increase of rainfall intensity and concentration of precipitation. 2) Five factors were significantly correlated with the peak flow (<0.05) in the long-duration heavy rainfall or rainstorm, including topographic relief, surface roughness, runoff path density, contagion index of cypress, and stand density of cypress. Nevertheless, there was no significant correlation with the peak flow under the condition of short-duration rainstorm. 3) In long-duration heavy rainfall or rainstorm, the response of peak flow to the composite index were that: a) There was no significant change in the peak flow, when the composite index for cypress spatial pattern () was below 20.5, while the composite index of micro-topography () was below 10.5 (Low surface roughness, high runoff path density, and low stand density of cypress). b) The peak flow was relatively promoted, as the composite index for cypress spatial pattern increased within a certain range, when> 9.0 (High surface roughness, low runoff path density, low stand density of cypress, and uniform structure among cypress). c) The peak flow was reduced significantly with the increase ofvalue, when< 7.5 and> 18 (Low runoff path density, while high stand density of cypress). As such, when the V value was adjusted to 41 under the condition of long-duration heavy rainfall (rainstorm), an optimal combination was achieved, where the peak flow was reduced from 39.6 L/10 min (14.2 L/10 min) to 6.3 L/10 min (4.2 L/10 min), while the reduction rate reached 84% (70%). d) Once thevalue exceeded the critical one (the specific critical value increased with the increase ofvalue), the dominant influencing factor of peak flow shifted gradually from cypress spatial pattern to micro-topography. This finding can provide promising theoretical support to accurately adjust the vegetation patterns for the prevention and control of soil erosion in the mountainous areas of southwest China.

runoff; precipitation; spatial pattern; micro-topography; peak flow; soil and water loss; cypress

伍冰晨，齐实，郭郑曦，等. 西南山区林地空间格局和微地形对坡面地表产流的影响[J]. 农业工程学报，2021，37(8)：108-116.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.012 http://www.tcsae.org

Wu Bingchen, Qi Shi, Guo Zhengxi, et al. Effects of forestland spatial pattern and micro-topography on surface runoff in a mountainous area of southwestern China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(8): 108-116. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.012 http://www.tcsae.org

2021-02-18

2021-03-20

国家重点研发计划 (2017YFC0505602)

伍冰晨，博士生，研究方向为水土保持。Email：wubingchen@bjfu.edu.cn

齐实，教授，博士生导师，研究方向为水土保持和小流域综合治理。Email：qishi@bjfu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.012

S715-3

A

1002-6819(2021)-08-0108-09