自然修复因素对生产建设项目工程堆积体土壤流失影响探究

王浩宇，杨 阳，朱昊宇，李聪聪，桂博文，姬 钰

（1.安徽省（水利部淮河水利委员会）水利科学研究院（安徽省水利工程质量检测中心站），水利水资源安徽省重点实验室，安徽 蚌埠 233000；2.六安市水土保持中心，安徽 六安 237000；3.蚌埠市水利局，安徽 蚌埠 233000；4.淮河水利委员会淮河流域水土保持监测中心站，安徽 蚌埠 233000）

1 研究背景

我国新增水土流失以生产建设项目水土流失为其主要来源[1]，它是一种典型的人为加速侵蚀，形成了大量的特殊地貌单元。生产建设项目施工期中常见的土壤流失单元类型有工程堆积体、一般扰动地表、工程开挖面，相较而言，工程堆积体土壤流失最为严重，因其具有坡度陡，边坡松散，结构稳定性差，抗冲抗蚀性极差的特点，在外力作用下，较大的塑性和流变变形容易发生，水土流失量极大[2]。为了调控生产建设项目工程堆积体水土流失，准确测算土壤流失量，国内专家学者运用定性和定量相结合的方法，从宏观的外部因素对工程堆积体水土流失量的影响方面开展了一系列的研究，揭示了工程堆积体侵蚀过程，并初步建立了上方无来水工程堆积体土壤流失量测算模型——Mdw=XRGdwLdwSdwA[3]。然而，该模型的建立基于时间紧急需求迫切的生产任务；在最不利条件下，即在不采取任何水土保持措施、不考虑自然修复、水土流失时间加长的情况下对生产建设项目土壤流失量进行事前预测、事中监测和事后计算，为政府监督执法和水土保持方案编制服务，因此在模型建立过程中简化甚至忽略了一些对工程堆积体的土壤侵蚀有重要影响的因素[4-5]。

根据《生产建设项目土壤流失量测算导则》（SL773-2018）（以下简称《导则》），工程堆积体在上方无来水冲刷的一般情况下，土壤流失测算影响因子主要有工程堆积体形态因子、降雨侵蚀力因子、土石质因子、坡长因子、坡度因子，并无体现自然修复能力的相关因子。而笔者通过对大量生产建设项目水土保持监测的研究，观测到工程堆积体相对于工程开挖面和一般扰动地表土壤流失单元，通常具有静态堆放时间较长，在施工期长时间无人为扰动的特点，此时自然修复能力将发挥作用，可减弱土壤流失强度，而扰动地表和工程开挖面由于人为活动的持续性，破坏了自然修复过程，使其无法发挥作用。

鉴于此，本研究以安徽省淮河干流一般堤防加固工程（蚌埠段）为例，在施工期选取具有典型代表性的工程堆积体、地表翻扰型一般扰动地表和工程开挖面单元作为研究对象，采用控制变量法，通过比较《导则》测算模型计算结果与土壤流失量实际监测结果，基于年土壤侵蚀模数，分析同一个研究单元模型计算值与实际值的纵向误差，以及不同研究单元误差的横向差异，论证自然修复因素对工程堆积体土壤侵蚀的切实影响，并探究工程堆积体土壤流失测算模型中加入自然修复因子的合理性，以期完善模型、提升其测算精度，为生产建设项目水土保持监督和治理工作作出贡献。

2 项目概况

安徽省淮河干流一般堤防加固工程（蚌埠段）属于安徽省淮河干流一般堤防加固工程的一部分，位于安徽省蚌埠市禹会区、怀远县境内，于2016 年12 月开工，2020 年6 月完工。工程包含黄苏段、天河封闭堤和塌荆段3 段堤防，主要建设内容涉及新筑堤岸、堤身加培、新建堤顶道路、新建管理区、拆除重建涵闸和泵站，防洪标准为20 年一遇，堤防级别为3 级。项目区所属土壤侵蚀类型为北方土石山区，土壤侵蚀强度以微度为主，侵蚀类型以水力侵蚀为主，表现形式主要为面蚀，其次为沟蚀，水土流失容许值为200t/（km2·a）。

3 研究对象及方法

3.1 研究对象

研究对象选取安徽省淮河干流一般堤防加固工程（蚌埠段）具有代表性的工程堆积体（天河封闭堤后湖站临时堆土）作为A 观测点、地表翻扰型一般扰动地表（天河封闭堤后湖站施工作业场地）作为B 观测点、工程开挖面（塌荆段芡荆站基坑开挖面）作为C 观测点。其中天河封闭堤后湖站临时堆土来源为外购土，在2019 年1 月堆放完成，稳定保持1 年以上，观测样地投影面积3100m2；天河封闭堤后湖站施工作业场地主要用于存放预制混凝土块和停放机械，地面裸露无硬化，持续扰动1 年，观测样地面积5000m2；塌荆段芡荆站基坑于2019 年1月达到最大挖深，形成稳定开挖面，施工作业1 年后回填，观测样地投影面积2200m2。

研究采用控制变量法，除自然修复因素不同外，控制3 个观测点的其余影响因素均处于同一水平。一般环境因素：降雨量及降雨强度、宏观地形、气温、湿度、风力等须处于同一水平（选取的3 个观测点距离较近，环境条件一致）；特殊环境因素：观测点均不可受河流冲刷、上方来水冲刷、泥石流、滑坡、崩落等影响；人为因素：观测点均不主动布设人为防治措施。

3.2 研究方法

（1）经现场观测及取样验算，得到必要的基础参数后，应用《导则》测算模型分别计算出各观测点2019 年土壤侵蚀模数[6]。

A 观测点土壤侵蚀模数计算：

式中：Mdw为上方无来水工程堆积体计算单元土壤侵蚀模数，t/（km2·a）；X 为工程堆积体形态因子，无量纲；R 为年降雨侵蚀力因子，MJ·mm/hm2·h；Gdw为上方无来水工程堆积体土石质因子，t·hm2·h/（hm2·MJ·mm）；Ldw为上方无来水工程堆积体坡长因子，无量纲；Sdw为上方无来水工程堆积体坡度因子，无量纲。

B 观测点土壤侵蚀模数计算：

式中：Myd为地表翻扰型一般扰动地表计算单元土壤侵蚀模数，t/（km2·a）；R 为年降雨侵蚀力因子，MJ·mm/hm2·h；Kyd为地表翻扰后土壤可蚀性因子，t·hm2·h/（hm2·MJ·mm）；Ly为坡长因子，无量纲；Sy为坡度因子，无量纲；B 为植被覆盖因子，无量纲；E 为工程措施因子，无量纲；T 为耕作措施因子，无量纲。

C 观测点土壤侵蚀模数计算：

式中：Mkw为上方无来水工程开挖面计算单元土壤侵蚀模数，t/（km2·a）；R 为年降雨侵蚀力因子，MJ·mm/hm2·h；Gkw为上方无来水工程开挖面土质因子，t·hm2·h/（hm2·MJ·mm）；Lkw为上方无来水工程开挖面坡长因子，无量纲；Skw为上方无来水工程开挖面坡度因子，无量纲。

（2）以2019 年为观测期，从1 月至12 月逐月监测A 观测点（测钉法）、B 观测点（集沙池法）、C观测点（坡面侵蚀沟观测法）的土壤流失量，最终得出各观测点2019 年实际综合土壤侵蚀模数。

（3）分析各观测点应用《导则》测算模型计算值与土壤侵蚀模数实测值的差值，比较各观测点之间差值的差异，得出相关结论。

4 结果及分析

4.1 基础参数监测结果

经现场观测及取样验算，得到必要的基础参数如下：

A 观测点：年降雨量678.1mm；侵蚀面为倾斜平面；土体砾石含量0.1；土质类型为黏壤土；坡度55°；水平投影坡长度1.54m。

B 观测点：年降雨量678.1mm；扰动前土壤可蚀性因子0.0038t·hm2·h/（hm2·MJ·mm）；土壤可蚀性因子增大系数2.13；样地平均坡度3°；水平投影坡长度40m；无植被覆盖，无工程措施，无耕作措施。

C 观测点：年降雨量678.1mm；土体干密度2.65g/cm3；粉粒含量0.35；黏粒含量0.35；开挖面稳定后坡度60°；水平投影坡长度0.866m。

4.2 结果分析

应用《导则》测算模型分别计算出各观测点2019 年土壤侵蚀模数，同时汇总各观测点全年土壤流失量，得出各观测点实测土壤侵蚀模数。对比各观测点《导则》测算模型计算结果与土壤侵蚀模数实测结果，分析纵向误差，以及不同观测点误差的横向差异。各观测点土壤侵蚀模数模型计算值与实测值误差对比表详见表1。

表1 各观测点土壤侵蚀模数模型计算值与实测值误差对比表

通过分析可见，B、C 观测点的土壤侵蚀模数模型计算值相较实测值变化不大，说明B、C 观测点应用《导则》测算模型误差较小；A 观测点土壤侵蚀模数模型计算值与实测值相差较大，误差比例超过了8.1%，说明A 观测点应用《导则》测算模型误差较大，主要原因是工程堆积体测算模型忽略了自然修复因素的影响。

5 结论及展望

（1）通过对生产建设项目3 种不同土壤流失类型观测点的横向对比，地表翻扰型一般扰动地表、工程开挖面应用《导则》测算模型误差较小，工程堆积体应用《导则》测算模型误差较大，说明由于工程堆积体的长期堆放及相对无扰动，使自然修复因素对其土壤流失过程产生了显著影响，故工程堆积体土壤流失测算模型需加入自然修复因子进行修正。

（2）工程堆积体自然修复能力是笔者总结大量生产建设项目水土保持监测研究工作经验所提出的构想，具有一定的概念性，且受不同地区自然气候环境影响，并不是一个统一的取值，具体的取值方法还须在更广泛、更多样的区域进一步研究，以期提升《导则》测算精度