广东省1960—2018年间降雨侵蚀力时空变化特征分析

邓攀攀，秦蓓蕾，都利亚

(1．广东省水利电力勘测设计研究院有限公司，广东 广州 510635；2．华南理工大学土木与交通学院，广东 广州 510641)

土壤侵蚀是当今社会面临的一个严重的生态环境问题，威胁着人民的生命财产安全。中国水土流失严重，据《中国水土保持公报(2020年)》[1]报告，全国水土流失面积有269.27万km2，其中水力侵蚀面积为112.00万km2。土壤侵蚀造成的耕地面积减少、土壤肥力下降以及河道湖泊淤积等生态安全问题严重威胁着国家生态安全、防洪安全和粮食安全。影响土壤侵蚀的因素包括降雨、地形、植被和地质等，其中降雨是造成土壤侵蚀的重要动力因素之一[2]。降雨侵蚀力是通用土壤流失方程(Universal Soil Loss Equation)及修正通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation)中一个重要因子，反映了降雨对土壤侵蚀的能力[3-4]。

当前对于降雨侵蚀力的研究相对较为成熟。如Wischmeier等[5]在1985年首次提出以降雨总动能E与30 min最大雨强I30的乘积EI30作为衡量降雨侵蚀力大小的指标，该指标也被证明适用于中国[6]。然而，该方法的使用需要长序列的场次降雨过程资料，许多国家和地区都无法满足这种数据要求。因此，该方法在实际应用上受到了很大限制。为了克服这一难题，许多基于日降雨资料、月降雨资料甚至年降雨资料的降雨侵蚀力计算方法被开发出来，如刘斌涛等[7]、章文波等[8]、YU[9]利用月降雨资料和日降雨资料建立了简单的降雨侵蚀力估算方法。

日降雨资料在中国相对容易获取，且较之年或月降雨资料，日降雨资料保留了更为完整的降雨特征信息，在降雨侵蚀力估算的精度方面更具保障，因此利用日降雨资料计算降雨侵蚀力的应用最为广泛。在众多日模型当中，章文波等[8]所提出的日模型是中国使用最多计算模型，如阮欧等[10]利用1966—2017年日降雨资料研究了贵州省降雨侵蚀力的时空变化，发现贵州省的降雨侵蚀力呈现震荡下降趋势；赖成光等[2]分析了珠江流域1960—2012年降雨侵蚀力时空变化特征，发现流域大部分地区年降雨侵蚀力呈上升的趋势；罗健等[11]利用1960—2007年的降雨数据对广东省的降雨侵蚀力时空变化特征进行分析，结果表明广东省降雨侵蚀力呈微弱上升趋势，且降雨侵蚀力年内分布特征与降雨年内分布基本一致。然而，XIE等[12]发现利用章文波提出的基于日降雨资料计算降雨侵蚀力的方法对降雨侵蚀力值高的地区存在高估的现象，并提出了一种修正的Xie模型；Chen等[13]进一步验证了章文波的日模型存在高估现象，并验证了Xie模型的合理性。

广东省降雨量较大，意味着其对应的降雨侵蚀力也较大[14]。本研究将继续以广东省为研究对象，采用省内86个站点的日降雨资料，应用谢云提出的Xie模型计算并研究广东省1960—2018年的降雨侵蚀力时空变化特征，研究结果可为广东省的水土涵养及生态安全保护提供参考。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

广东省位于北纬20°13′～25°31′和东经109°39′～117°19′，属于东亚季风区，从北向南分别为中亚热带、南亚热带和热带气候，是中国光、热和水资源最丰富的地区之一。广东省年平均气温约为19℃～24℃，年平均降水量为1 300～2 500 mm。降雨的空间分布基本上呈南高北低的趋势，降水的年内分配以及空间分布十分不均匀，4—9月的汛期降水占全年的80%以上。降水年际间差距较大，全省年降水量最大值是最小值的1.84倍，个别地区甚至达到3倍。广东省水资源时空分布不均，夏秋易洪涝，冬春常干旱。

1.2 数据来源

采用的广东省86个站点1960―2018年间的逐日降雨数据(20时至次日20时降水量)来自中国科学院资源环境科学与数据中心，站点空间分布见图1。为保证数据的完整连续性，该中心对得到的数据集进行严格检查，对个别缺失数据进行插补延长，确保数据质量。

图1 研究区降雨站点空间分布

1.3 研究方法

1.3.1降雨侵蚀力计算

采取谢云等提出的基于日降雨资料的降雨侵蚀力计算方法计算广东省1960—2018年的降雨侵蚀力值。该方法计算公式如下[13]：

(1)

式中Ri——第i个半月的降雨侵蚀力的值，(MJ·mm)/(hm2·h)；j——该半月内侵蚀性降雨的天数，j=1,2,…,k，一个月的前15天被划分成一个半月，后面的天数被划分成另一个半月；Pd——日侵蚀性日降雨量(日降雨量大于或等于10 mm)；在暖季(5—9月)，α=0.393 7，在冷季(10月至次年4月)，α=0.310 1。

累加各个半月的降雨侵蚀力即可得到月、季和年降雨侵蚀力。

本研究采用一元线性回归方法分析降雨侵蚀力的变化趋势[2]，计算公式如下：

(2)

式中b——降雨侵蚀力的斜率趋势，当b>0，表示降雨侵蚀力呈上升趋势，反之下降；Ri——第i年的降雨侵蚀力值；ti——第i年；n——时间序列总年数(n=59)。

1.3.2时空变化分析

为了分析广东省降雨侵蚀力的突变特征，将采用M-K(Mann-Kendall)突变检验的方法。M-K法是一种非参数统计检验法，可不受少数异常值的干扰，反映时间序列的突变区域以及突变开始时间，是一种常用的突变检测方法[15]。本研究将利用小波分析对广东省降雨侵蚀力进行周期分析[16]。小波分析也称为多分辨分析，是建立在经典的傅里叶分析和窗口傅里叶变换的基础上发展起来的，是一种常用的周期分析方法。

为了分析降雨侵蚀力的时空变化特征，采用克里金插值方法将86个站点的多年平均降雨侵蚀力及其变化值进行插值，可得到广东省降雨侵蚀力的空间分布图和趋势变化图。克里金插值法又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法。

2 结果与分析

2.1 降雨侵蚀力空间特征分析

利用1.3节中式(1)计算广东省86个站点1960—2018年各个月份的半月降雨侵蚀力，累加到年降雨侵蚀力后再计算多年平均降雨侵蚀力，再利用克里金空间插值方法将站点侵蚀力插值到全省范围，得到多年平均降雨侵蚀力空间分布见图2。广东省多年平均降雨侵蚀力值的范围在7 137～14 339 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，全省1960—2018年间的平均值为9 839 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，标准差为1 571 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，表明省内降雨侵蚀力分布差异较大。86个站点中，有37个站点的多年平均降雨侵蚀力超过了10 000 (MJ·mm)/(hm2·h·a)；其中海丰站的多年平均降雨侵蚀力最高，罗定站的多年平均降雨侵蚀力最低。全省降雨侵蚀力分布呈现由北向南逐渐递增的特征，沿海地区降雨侵蚀力值较大。

图2 广东省1960—2018年多年平均降雨侵蚀力空间分布

利用式(2)计算省内每个站点的降雨侵蚀力趋势，给定显著水平α=0.05。结果显示，86个站点中有63个站点呈上升趋势，23个站点呈下降趋势；其中，有10个站点上升趋势显著，其余趋势均不显著。将站点趋势结果插值到整个广东省，结果见图3，可见省内大多数区域降雨侵蚀力都呈上升趋势，仅潮州市、汕头市、揭阳市、汕尾市东部、梅州市南部呈下降趋势。其中，中山市、珠海市、东莞市、深圳市、广州市南部以及江门市南部上升趋势均超过了30 (MJ·mm)/(hm2·h·a2)，表明上述地区存在土壤侵蚀的潜在危机。

图3 广东省1960—2018年间降雨侵蚀力变化趋势空间分布

根据降雨侵蚀力计算公式可知，降雨是造成广东省1960—2018年多年平均降雨侵蚀力空间分布及其变化趋势格局核心因素。根据廖义善等[17]对近50年广东省降雨时空变化及趋势研究可知，发现二者在空间分布和变化趋势是一致的，表明本文的研究结果是合理的。

2.2 降雨侵蚀力时间特征分析

利用线性回归方法，分析整个广东省在1960—2018年年均降雨侵蚀力的变化趋势，见图4。结果表明1960—2018年间，广东省降雨侵蚀力变化率为16.81 (MJ·mm)/(hm2·h·a2)，未通过显著性检验(置信水平95%)。最小值出现在1963年，仅为5 338 (MJ·mm)/(hm2·h·a)；最大值出现在2008年，为15 228 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，年均降雨侵蚀力呈整体波动上升趋势。此外，研究发现降雨侵蚀力的年内分布差异明显，其中春季多年平均降雨侵蚀力(3—5月)为2 906 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，夏季多年平均降雨侵蚀力(6—8月)为5 092 (MJ·mm)/(hm2·h·a) ，秋季多年平均降雨侵蚀力(9—11月)为1 630 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，冬季多年平均降雨侵蚀力(12月至次年2月)仅为353 (MJ·mm)/(hm2·h·a)；春夏两季降雨侵蚀力占到全年80.1%，而该结果与广东省年内降雨时间分布规律基本一致。1960—2018年春、夏、秋、冬季降雨侵蚀力的变化趋势分别为0.21、17.28、-5.34、4.60 (MJ·mm)/(hm2·h·a2)，均未通过显著性检验。在86个站点中，春季有42个站点呈上升趋势，其中仅韶关站通过显著性检验；夏季有64个站点呈上升趋势，7个通过了显著性检验；秋季仅34个站点呈上升趋势，均通过显著性检验；冬季所有站点呈上升趋势，其中有9个站点呈显著上升趋势；这一结果与冬季降雨量增加的趋势相吻合[17]。综上可知，广东省降雨侵蚀力总体上升的趋势很大程度是由夏季降雨侵蚀力上升决定的。

图4 广东省1960—2018年年均降雨侵蚀力时间变化趋势

采用M-K法分析广东省1960—2018年年均降雨侵蚀力突变情况，图5表明无显著的突变。此外，从UF线也可以看出1960—2018年广东省降雨侵蚀力呈现一种波动的趋势，并在1993年后呈稳定上升的趋势，这与20世纪90年代以来暴雨增加的规律相一致[19]，也间接验证上述趋势分析的结果。

图5 广东省1960—2018年年均降雨侵蚀力序列突变情况

采用小波分析的方法对广东省1960—2018年间年均降雨侵蚀力进行变化周期分析，结果见图6。可知广东省在1960—2018年的年均降雨侵蚀力序列存在2.6、3.7、7.0、11.3 a的周期。除11.3 a周期外，其他周期均通过95%红噪声检验；其中，7.0 a周期的小波方差峰值最高，可认为7.0 a为该序列主周期。连续小波变换图显示2005—2010年间存在2.0～2.8 a的变化周期，1961—1967年存在3.2～4.6 a的变化周期，1992—2010年存在4～8 a的变化周期；以上变化周期均通过了红噪声检验。此外，1977—1994年存在9.8～12.1 a的变化周期，但没通过红噪声检验。综上分析，广东省在1960—2018年的年均降雨侵蚀力序列存在2～8 a的振荡周期。

图6 广东省1960—2018年年均降雨侵蚀力小波分析

2.3 结果验证

本研究的分析结果与罗健等[11]利用25个站点计算的1960—2007年多年降雨侵蚀力时空变化特征基本一致：如时间趋势变化上同样呈波动上升的趋势；空间分布上同样呈现由南向北递减的规律。而对于多年均值，本研究计算的结果较罗健等计算的值低，符合章文波等[8]提出的日降雨模型在降雨侵蚀力高的地区存在高估的结论。降雨侵蚀力的年内分布也与罗健等的研究结果相符：其计算的汛期(4—9月)降雨侵蚀力占到全年85.4%，而本研究的春夏两季(3—8月)降雨侵蚀力亦占到了80.1%。而趋势分布上的差异主要在集中粤东地区，罗健等得出的结论是不显著的上升，而本文得出的结论是不显著的下降；导致这一差异的主要原因有2点：一是本研究的降雨序列更长；二是沿海地区降水极易受季风影响，且粤东部分站点的年降雨侵蚀力均呈振荡的形式。蒋秋玲等[19]与刘平等[20]也分析了广东省降雨侵蚀力时空变化特征，其降雨侵蚀力的空间分布格局与本文的基本一致，但其平均值总体比本文的结果大，主要原因是其序列较短，且采取了章文波等所提出的日模型，而该模型存在高估的现象。此外，吴洁玲等[21]分析了1951—2018年韶关不同量级降雨侵蚀力变化，得到其年降雨侵蚀力平均值为9 314 (MJ·mm)/(hm2·h·a)；而本文的所计算的韶关片区降雨侵蚀力在8 000～10 000 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，平均值与吴洁玲等的结果较为接近。以上验证表明本文所获得的降雨侵蚀力时空变化特征结果是合理的。

3 结论

以广东省86个站点1960—2018年的日降雨资料为基础，采用Xie模型计算了该地区的降雨侵蚀力，并对其时空变化特征进行了系统性分析，结论如下。

a)广东省1960—2018年间年平均降雨侵蚀力为9 839 (MJ·mm)/(hm2·h·a)，侵蚀力值序列的年际波动较大但无明显突变；周期分析表明，在1960—2018年的变化主周期为7 a，且存在2～8 a的振荡周期。

b)多年平均降雨侵蚀力呈现由北向南逐渐递增的特征，其中沿海地区降雨侵蚀力值较大；除粤东小部分地区外，降雨侵蚀力均呈上升趋势，其中中山市、珠海市、东莞市、深圳市、广州市南部以及江门市南部上升趋势尤为明显。

c)降雨侵蚀力年内分布不均，夏季降雨侵蚀力占到全年降雨侵蚀力的51.0%，春夏两季占到全年降雨侵蚀力的80.1%。

总体而言，广东省年均降雨侵蚀力值较大且呈上升趋势，近几十年降雨的增加是造成侵蚀力上升的主要原因；因此全省大部分地区特别是珠三角地区以及阳江沿海地区存在土壤侵蚀的潜在危机，需要采取相应的生物措施、工程措施、小流域综合治理等措施以减轻土壤侵蚀的程度，从而降低水土的流失。