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长汀县朱溪流域土壤可蚀性不同估算方法对比分析

2021-09-16杨辰丛海

农业科技通讯 2021年9期
关键词:砂粒公式土壤

杨辰丛海

(福建师范大学地理科学学院 福州350007)

土壤可蚀性是土壤侵蚀的内在因素与内在发生潜力,反映土壤对侵蚀搬运的敏感性[1],是水土保持领域重要的研究内容及进行土壤侵蚀预报的重要参数[2],在诸多预报模型与评价模型中有着广泛的应用[3]。研究土壤可蚀性因子,可较准确预报水土流失,为水土保持工作开展提供一定的数据依据。

基于不同的实测数据与拟合方程建立方法,国内外学者在模型构建与实际应用两方面展开了广泛的研究。模型构建方面,由自然径流小区直接测定所得K值最为精确,但由于所需数据量庞大且历时较长,观测困难繁琐[4],因此学者们尝试构建数学模型以计算K值,如诺莫图、Shirazi公式、EPIC模型、Torri.D模型等,其中EPIC模型成为目前被广泛采用的模型之一[5]。Torri.D模型、Shirazi公式也出现在不同模型的比较研究中,并在一些特定地区具有较EPIC模型更高的精确性。实际应用方面,林素兰[6]、张科利[7]等对辽北低山丘陵区、黄土高原区等地的土壤可蚀性展开了较大尺度调查;魏慧[4]、林芳[8]等基于在延河、安塞等地区的研究,分析了不同方程的地区适用性。

本文作者以长汀县朱溪流域为例,通过对野外采集样品的实验测定,使用EPIC模型、Torri.D模型、Shirazi公式3种算法计算土壤可蚀性K值,研究同样的实测数据在不同计算模型下所得K值的差异,并探讨各个土壤参数与不同算法K值的相关性及各个参数空间相关性,以期为更合理的可蚀性计算模型选择提供数据依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

朱溪流域位于长汀县河田镇东部,整体海拔为270~600 m,地势大体呈现东高西低特点,地形为低山与丘陵,朱溪自东部高山地区发端,向西注入中央谷地,流域总面积约为45 km2[9]。当地属于中亚热带季风性湿润气候,年均温约为18℃,多年平均降水量约1 700 mm,集中于夏季。由于人为活动、土壤条件等原因,该地曾面临严重的水土流失问题,曾是红壤侵蚀区水土流失最严重的地区之一[10]。近年来在积极的人工治理下,该地植被覆盖度得到很大改善。

1.2 样品分析方法及K值计算

本研究所使用的土壤可蚀性K值计算方法为EPIC模型及Torri.D模型,两者在所需测量的参数上高度一致,均为土壤机械组成与有机质含量,有机碳可经参数转换为有机质,而Shirazi公式仅需机械组成即可。对野外采集的118组样品使用重铬酸钾氧化法测量有机质,用氢氧化钠分散-吸管法测量机械组成。

分别经EPIC模型、Torri.D模型、Shirazi公式(几何平均粒级法)[8]计算得K值后,使用SPSS 26进行数理统计分析、Excel 2007完成相关制表、ArcGIS 10.6完成空间相关性分析。

2 结果与分析

2.1 土壤参数及不同模型下K值数值特征对比

对经EPIC模型及Torri.D模型计算得的K值数值及土壤相关参数,选用平均值、标准差、变异系数、正态性检验进行描述性统计分析(表1)。结果表明,在朱溪流域,土壤机械组成中以砂粒为主,黏粒次之,粉粒最少,整体质地偏向壤土与沙黏壤土。通常认为变异系数以10%、100%为分界线,分为弱变异性、中等变异性、强变异性[8]。各个粒级变异系数在0.1~1.0之间,属中等强度变异性,粉粒变异性相对最强。各个样品之间有机质含量存在较明显的差异,变异系数达77.2。除砂粒正态性不显著外,粉粒、黏粒、有机质等均具有较强的正态性。

表1 各土壤性质参数及K值描述统计特征

各个算法计算所得K值特征方面,平均值为KShirazi>KEPIC>KTorri.D,以KShirazi最大,显著高于其他2种算法,且KShirazi数据离散性也最强,标准差、变异系数均高于KEPIC与KTorri.D。 正态性分布方面,KShirazi正态显著性相对最强,KEPIC次之,KTorri.D相对最低,各个方程计算所得K值显著性均>0.05,表明K值在研究区范围内满足正态分布。

2.2 不同方程K值与土壤参数相关关系

对各个粒级参数及有机质与经EPIC模型、Torri.D模型、Shirazi公式计算得的K值进行相关性分析(表2)。从整体相关性关系异同上看,EPIC模型与Torri.D模型均与砂粒及有机质呈显著负相关,砂粒方面相关系数相近,而有机质方面相关系数差距较大,EPIC模型下K值与有机质的关系显著弱于Torri.D模型。2种模型与各个参数相关性差异介于粉粒与黏粒之间。EPIC模型与粉粒呈极显著正相关,与黏粒相关关系不显著;Torri.D模型与黏粒呈极显著正相关,与粉粒相关性不显著。Shirazi公式与Torri.D模型相关性相似,均与砂粒、黏粒呈极显著正相关,且相关性较Torri.D模型更强,相关系数分别高出0.181、0.131,而无显著相关性的粉粒方面,相关系数则更低。

表2 各模型K值与土壤参数相关关系

2.3 半方差函数分析

使用半变异函数对各个K值算法空间分布特征及空间相关性进行研究,建模方法采用高斯分布法及半方差函数(表3)。通常认为块基比<0.25为强相关,0.25~0.75为中等相关,>0.75为弱相关,块基比越低则空间相关性越强[4]。结果表明,土壤参数方面,黏粒、粉粒均具有较强的空间相关性,有机质具有中等程度空间相关性,块基比分别为0.196、0.206、0.507;砂粒为弱相关水平,块基比为0.784。

表3 各模型K值与土壤参数半方差函数分析

各个K值算法空间相关性方面,块基比为KEPIC<KTorri.D<KShirazi,表明基于EPIC方程计算的K值在空间上相关性较为强烈,块基比为0.379,显著低于Torri.D模型及Shizari公式。而基于Torri.D模型及Shizari公式计算得的K值空间相关性相对较差,块基比为0.715、0.771,KShirazi为弱相关水平。各个参数步长均远小于变程,表明克里金插值法对该地区具有良好的应用效果[4]。

3 结论

基于本研究,得出以下结论。

(1)土壤参数方面,朱溪流域土壤砂粒含量最多,粉粒次之,黏粒最少。各个模型计算得K值平均值为KShirazi>KEPIC>KTorri.D。 各参数变异程度处于中等变异区间,有机质变异程度最强,KEPIC变异程度最弱。

(2) 相关关系方面,KEPIC、KTorri.D、KShirazi均与砂粒、有机质呈显著负相关,而KEPIC与粉粒呈极显著正相关,与黏粒相关性不明显;KTorri.D、KShirazi均与黏粒呈显著正相关,而与粉粒相关关系弱。

(3)半方差函数分析表明,黏粒、粉粒有较强空间相关性,而砂粒空间相关性较弱。各个K值模型中,块基比为KEPIC<KTorri.D<KShirazi,KEPIC空间相关性最强。

限于数据的局限性,本研究未能完全比照出何种计算为最佳计算方法。本研究下一步可能的进展方向为进一步获取朱溪流域年输沙量数据,并获取降水量、植被覆盖度、坡度坡长因子、人为活动因子等CSLE方程所需数据,将其与各个K值计算方法进行结合,综合比较实测小区数据和拟合数据的误差,进而筛选出适宜朱溪流域这一地区的K值计算方法。

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