粤东北典型水土保持监测站点数据整编分析

2022-05-13刘爱青

广东水利水电 2022年5期

刘爱青

(广东省水利水电技术中心，广州 510635)

1 概述

广东滨临南海，山地丘陵面积大，红壤分布广，台风暴雨频繁，人口密集，建设项目多，易造成水土流失[1]。为掌握水土流失规律，全省先后建立28个水土流失监测站点开展监测工作，积累了大量宝贵的第一手监测数据，近年来对监测数据进行了年度整编。国内在水土流失监测数据分析方面，何杨洋等对密云水库上游流域次降雨对坡面产流产沙开展了研究[2]，李明熹用K-均值聚类法划分降雨类型分析巧鸟径流小区的产流产沙特性[3]，陈瑾等对安家沟流域地面监测数据质量和合理性进行了评价[4]。本文运用K-均值聚类法、SPSS统计工具和线性相关分析等方法，对粤东北五华、南雄、兴宁3个站点水土流失监测整编数据进行分析总结，为指导水土流失监测、运用监测成果服务水土保持实际工作提供基础性支撑。

2 典型水土保持站点基本情况

为科学准确的掌握广东省水土流失因子、水土流失类型的侵蚀特征及水土保持综合治理效益指标，真实反映水土保持经济社会效益，科学量化蓄水、保土生态效益，全省建立并列入全国水土流失动态监测二期工程的监测站点共28个。

2.1 3个典型监测站点基本情况

根据监测实际情况，选择五华、南雄、兴宁3个站点作为全省水土流失监测典型站点进行分析。五华水保综合观测站建于1952年，是全国水土流失动态监测与公告项目的典型监测站，是联合国粮农组织亚太地区农业资源管理项目野外示范区，属乌陂河小流域；南雄坡面径流场位于南雄市珠玑镇小坑村，属浈江流域小坑河小流域，建于2010年，2012年开始观测；兴宁市大坪坡面径流观测场位于兴宁市大坪镇张塘堺，属大坪河小流域，建于2010年，2012年开始观测。

3个典型站点基本情况见表1所示。

表1 3个典型水蚀监测点基本情况

2.2 3个典型监测站点径流小区基本情况

选择3个站点的18个径流小区进行分析，径流小区基本情况具体见表2。

表2 径流小区基本情况

2.3 3个典型监测站点观测项目

3个典型监测站主要对降雨、径流泥沙、土壤含水量等项目进行日常监测[5]。

降雨项目主要观测日雨量、次雨量和降雨过程等，主要包括日雨量、降雨起止时间、历时、雨量、平均雨量、最大30 min雨强及降雨侵蚀力等；径流泥沙项目主要观测径流量、径流深、泥沙总量、含沙量和土壤流失量等；植被观测项目主要观测郁闭度、盖度、植被生长情况等，主要采用目估法和投影法；土壤理化项目主要测定土壤容重、孔隙度和含水量等，主要采用烘干法、环刀法[6]。

其中次降雨最大30 min雨强根据降雨过程摘录，以记录时间间隔5 min为滑动步长，依次滑动计算每个连续30 min的总雨量，乘以2即为该30 min的时段雨强，最大值为次降雨的I30。次降雨侵蚀力采用下式计算：

R次=EI30

(1)

E=∑(erpr)

(2)

er=0.29[1-0.72exp(-0.082ir)]

(3)

式中：

R次——次降雨总动能，(MJ·mm)/(hm2·h)；

E——次降雨总动能，MJ/hm2；

I30——最大30 min降雨强度，mm/h；

er——某时段单位降雨动能，MJ/(hm2·mm)；

ir——每一时段的雨强(断点雨强)，mm/h；

Pr——对应时段降雨量，mm。

3 3个典型监测站点监测数据整编情况

2016年开始，广东省水利厅每年都开展28个监测点监测成果资料整编工作。其中，水蚀监测站整编资料包括资料说明、逐日降雨量、降水过程摘录、径流小区基本情况、田间管理、逐次径流泥沙、逐年径流泥沙、土壤含水量和植被盖度等内容。

从历年整编情况[7-10]看，3个站点2017—2020年观测数据稳定性、一致性和可靠性较高。同时，也发现有部分监测站点还存在问题：降雨场次与泥沙取样没有完全一一对应，径流小区施肥、除草等管理没有统一管理标准，设施故障、自动化监测率不高导致监测数据不及时、不准确甚至缺失，人员技术水平因素导致数据数量级错误等。要解决这些问题，监测站点需提高径流场监测自动化、信息化水平，加强机构建设、加大培训，提高工作人员责任心和专业水平，加强数据整编工作对径流场监测的反馈监督作用，加强监测成果应用提高从业人员责任感、使命感[11-12]。

3个典型监测站点根据监测数据，按式(1)～式(3)计算得到的年降雨侵蚀力成果见表3所示。

表3 3个典型水蚀监测点年降雨侵蚀力Ra成果

4 整编数据分析

4.1 径流系数、土壤流失量合理性分析

应用SPSS对监测数据整理得出的径流系数和土壤流失量两个样本进行分析，结果见表4。

表4 径流系数与土壤流失量样本分析

径流系数的变异系数1.317，大于0.15；土壤流失量的变异系数3.147，大于0.15；分析认为，监测数据系列中可能存在异常值。

结合散点图分析，可发现3号站点3-1径流小区(祼地、无水保措施)2019年(年降雨量1 927.4 mm)整编径流系数只有0.066而土壤流失量高达92.59 t/hm2，相关关系差。

通过SPSS统计工具结合散点图分析，可以发现系列中可能存在的异常数据。发现问题数据时，可作如下处理：在整编工作时应重点复核，必须时检查原始记录本，如发现记录小数点等低级错误时，应及时更正。如确系错误数据无法更正，规律分析时应予以剔除。

4.2 降雨侵蚀力、径流系数和土壤流失量相关关系分析

以站点1为例，将其历年降雨侵蚀力、径流系数和土壤流失量数据利用SPSS工具进行线性相关分析，计算结果见表5所示。从表5看出，降雨侵蚀力与径流系数、降雨侵蚀力与土壤流失量、径流系数与土壤流失量线性相关系数分别0.969、0.984、0.997，显著性指标分别为0.16、0.114、0.046，表明径流系数与土壤流失量呈现良好的线性关系，降雨侵蚀力与径流系数、土壤流失量呈现较高的相关关系。

表5 降雨侵蚀力、径流系数和土壤流失量相关系数

4.3 历年各小区径流系数和土壤流失量成果分析

通过相同站点不同径流小区和同一站点同一径流小区不同年份的的整编成果进行比较，可进一步揭示径流小区自然条件(地类、坡度、植被盖度、土壤等)、水保工程植物措施、年降雨量、降雨结构、土壤侵蚀力等因素对径流系数和土壤流失量的影响规律。

4.3.1站点1各径流小区径流系数、土壤流失量影响

关系分析

图1是站点1各径流小区2017—2020年径流系数分布示意，图2是站点1各径流小区2017—2020年土壤流失量分布示意，由图1、图2和表3可知：

1)2018年与2019年年降雨量相近，但各径流小区土壤流失量相差大。这主要是由于这两年次降雨结构不同(不同的次降雨量和30分钟最大降雨强度I30)，表现在降雨侵蚀力2019年比2018年高出65%，说明降雨结构对土壤流失可产生较大影响。

2)1-3、1-7和1-8号小区有水平沟、梯田等水保措施，对比其他没有水保工程措施的小区土壤流失量锐减10%～40%，说明梯田是坡地极其有效的水保措施；小区1-7和1-8水保工程措施相同，但1-8小区在沙田柚下套种作物，因此水土流失程度较小。图2中2017年只有1-3小区土壤流失量没有呈现一致性规律，可能是监测数据存在问题，建议检查原始数据。

3)径流系数总体比较小，主要原因是3 a持续干旱和小区植被盖度大(特别是汛期)，下渗截流多、产汇流少，说明径流系数与土壤含水率关系密切。

4)图1、图2曲线呈负斜率，前4个小区坡度为30°、后4个小区坡度为25°，说明坡度大的小区径流系数和土壤流失量更大。