黄土高原植被变化对土壤侵蚀的影响

刘宇 宋进喜 邢璐通 黄钰琳 高隽清 李晓鑫 曹成珺 史阿莹

摘要 土壤侵蚀主要发生在我国黄土高原地区，大规模植被恢复措施的开展进一步影响了黄土高原的土壤侵蚀情况，剖析植被变化对土壤侵蚀的影响可为黄土高原生态环境治理提供理论指导。研究基于中国土壤流失方程（CSLE）以及多元数据资料，对黄土高原2000—2018年植被覆盖度、土壤侵蚀及其相互作用进行多方面分析。结果表明：①黄土高原自东南向西北植被覆盖度逐渐递减，19年间植被覆盖度呈稳定上升趋势;②2000—2018年黄土高原平均土壤侵蚀模数为2 526.27 t·（km2·a）-1，与降雨量呈正相关，丘陵、台地及起伏山地侵蚀程度较强;③黄土高原植被覆盖度为45％～75％的区域侵蚀程度较强，当植被覆盖度增加40％以上时，会直接引起侵蚀的加剧，而当植被覆盖度减少或增加不超过30％时，降雨量的变化是侵蚀加剧或减弱的主导因素。研究结论可为黄土高原土壤侵蚀综合防治和生态环境质量改善提供参考。

关键词 中国土壤流失方程;土壤侵蚀;植被覆盖度；黄土高原

中图分类号：S157.1  DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2024-03-006

The impact of vegetation changes on soil erosion in the Loess Plateau

LIU Yu1， SONG Jinxi1，2， XING Lutong1， HUANG Yulin1， GAO Junqing1，LI Xiaoxin1， CAO Chengjun1， SHI Aying1

（1.College of Urban and Environmental Sciences， Northwest University，Xian 710127， China;2.Yellow River Institute of Shaanxi Province，  Xian 710127， China）

Abstract Soil erosion mainly occurs in the Loess Plateau region of China， and the implementation of large-scale vegetation restoration measures further affects the soil erosion situation on the Loess Plateau. Analyzing the impact of vegetation changes on soil erosion can provide theoretical guidance for the ecological environment management of the Loess Plateau watershed. Based on the Chinese soil loss equation （CSLE） and multivariate data， this study conducts a comprehensive analysis of vegetation coverage， soil erosion， and their interactions on the Loess Plateau from 2000 to 2018. The results show that： ① The vegetation coverage of the Loess Plateau gradually decreases from southeast to northwest， and the vegetation coverage shows a stable upward trend over 19 years， with significant improvement in large-scale vegetation; ② The average soil erosion modulus on the Loess Plateau from 2000 to 2018 was 2 526.27 t·（km2·a）-1， which was positively correlated with rainfall. The degree of erosion was strong in hills， plateaus， and undulating mountains; ③ The area with vegetation coverage ranging from 45％ to 75％ in the Loess Plateau has a strong degree of erosion. When the vegetation coverage increases by more than 40％， it  directly causes the intensification of erosion. However， when the vegetation coverage decreases or increases by no more than 30％， the change in rainfall is the dominant factor for the intensification or weakening of erosion. This study can provide reference for the comprehensive prevention and control of soil erosion and the improvement of ecological environment quality in the Loess Plateau watershed.

Keywords CSLE; soil erosion; vegetation coverage； Loess Plateau

土壤侵蚀现已成为全球性的环境问题，不仅会导致土壤质量退化，同时也与生态系统稳定性密切相关［1］。中国是世界土壤侵蚀最严重的国家之一，而黄土高原由于其坡度陡峭、地形复杂、土质疏松［2］，导致该地区是我国水土流失最严重的区域之一。目前，黄土高原水土流失的总面积为39×104 km2，其中侵蚀程度超过极强度的面积为8.5×104 km2，占全国极强度侵蚀总面积的64％。与此同时，黄土高原的土壤侵蚀分布极不均衡，强度及以上的土壤侵蚀面积为15.6×104 km2，只占总面积的24％，但其贡献的产沙量却占入黄泥沙总量的80％以上［3］。因此，研究黄土高原土壤侵蚀情况具有重要意义。学者针对中国土壤侵蚀的具体情况，建立了土壤侵蚀预报模型，如蔡强国等提出了黄土丘陵沟壑区典型小流域侵蚀产沙过程模型［4］，分别对坡面、沟坡和沟道提出了不同的子模型;Liu等基于通用土壤流失方程（universal soil loss equation，USLE）［5］，对其各因子进行修改后得到中国土壤流失方程（Chinese soil loss equation，CSLE），在土壤侵蚀预报模型研究领域取得了重要成果。

植被作为影响土壤侵蚀过程最重要的因子之一， 具有强大的水土保持功能， 一方面， 其冠层对降雨的截留作用可以减少地表径流; 另一方面， 其根系对土壤的锚固作用可以提升土壤抗蚀能力［6-8］。 20世纪初期， 黄土高原的生态环境极度脆弱， 植被遭到大面积破坏， 水土流失问题极其严重［9］。 在1978年“三北”工程及1999年退耕还林还草政策的推动下， 黄土高原的植被得到了显著恢复， 水土流失问题得到了一定缓解［10］。 然而植被变化对黄土高原土壤侵蚀情况的影响仍不明晰， 现有关于土壤侵蚀在空间分布特征上的研究， 多以不同的土地覆被类型、 降雨类型、 降雨强度、 坡面坡度等因素为出发点［11-12］， 对植被的分析较少。

基于此，本文以黄土高原为研究对象，利用CSLE模型、像元二分模型计算土壤侵蚀模数和植被覆盖度，基于相关的统计分析方法，与遥感和GIS相结合，在时空尺度上分析土壤侵蚀对植被变化的响应，研究结果可以为黄土高原水土保持提供参考和科学依据。

1 研究区概况、数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

黄土高原位于黄河流域中部，地理范围为北纬33.72°～41.27°，东经100.90°～114.55°（见图1），是中国四大高原之一，总面积为63.5×104 km2［13］。 黄土高原海拔西北高东南低， 六盘山西部为2 000～3 000 m， 六盘山与吕梁山之间为1 000～2 000 m，是黄土高原的主体部分，吕梁山东部降低至500～1 000 m，是大面积的河谷平原。黄土高原具有典型的大陆季风气候特征，年均气温为3.6～14.3 ℃，冬季寒冷、夏季炎热，昼夜温差大，且东部和西部的温差也很大［14］。黄土高原不仅位于东部季风区，而且还是南部高空西风带的盛行地区，年降水量为150～750 mm，东西之间的降水量有较大差异，从东南向西北逐渐减少，且多集中在夏秋季，春冬季则相对干旱少雨［15］。

1.2 数据来源

本研究所用基础数据包括黄土高原空间范围、地貌类型空间分布、降雨数据、土壤类型数据、土地覆盖类型数据、数字高程模型（digital elevation mode，DEM）、归一化植被指数（normalized differnce vegetation index，NDVI）、梯田空间分布、中国农业熟制区划等专题数据（见表1）。

将上述数据的坐标系统一到WGS—1984中， 并将其分辨率统一重采样至1 km， 方便后续计算分析。

1.3 植被覆盖度的计算

基于归一化植被指数（NDVI）的遥感影像，采用像元二分模型计算黄土高原植被覆盖度［17］，根据《土壤侵蚀分类分级标准》对植被覆盖度进行分级（见表2），公式为

FVC=NDVI-NDVIsoilNDVIveg-NDVIsoil×100%（1）

式中：FVC为植被覆盖度;NDVI为归一化植被指数;NDVIsoil和NDVIveg分别为裸露地表和全植被覆盖地表的NDVI值［18］。

1.4 土壤侵蚀模数的计算

基于GIS和中国土壤流失方程（CSLE），计算黄土高原每个栅格单元的土壤侵蚀模数，公式为

A=R·K·L·S·B·E·T（2）

式中：A为土壤侵蚀模数［t·（km2·a）-1］;R为降雨侵蚀力［MJ·mm·（hm2·h·a）-1］;K为土壤可蚀性因子［t·h·（MJ·mm）-1］;L、S、B、E、T分别为坡长因子、坡度因子、生物措施因子、工程措施因子和耕作措施因子（无量纲）［5］。

1.4.1 降雨侵蚀力（R）

基于日降雨量估算降雨侵蚀力，公式为

R半月i=α∑mk=1（Pk）β（3）

R年=∑24i=1R半月i（4）

β=0.836 3+18.177Pd12+24.455Py12（5）

α=21.586β-7.189 1（6）

式中：R半月i为半月时段的降雨侵蚀力值;Pk为半月时段内第k天的侵蚀性日雨量（≥12 mm，否则为0），mm;Pd12表示日雨量12 mm以上的日平均雨量，mm;Py12表示日雨量12 mm以上的年平均雨量，mm［19］。

1.4.2 土壤可蚀性（K）

运用EPIC模型计算土壤可蚀性因子，公式为

K={0.2+0.3e-0.025 6 SAN（1-SIL100）}×

（SILCLA+SIL）0.3×  （1-0.25CC+e（3.72-2.95C））×［1-0.7（1-SAN100）（1-SAN100）+e［22.9（1-SAN100）-5.51］］（7）

式中： SAN为砂粒含量（0.05～2 mm）， %; SIL为粉砂含量（0.002～0.05 mm）， %; CLA为黏粒含量（<0.002 mm）， %; C为有机碳含量， ％［20］。

1.4.3 坡长、坡度因子（L、S）

基于1弧秒分辨率的SRTM数字高程数据，经过去接边、 去除伪条纹等以及滤波除噪等预处理， 利用CSLE模型中的坡长、 坡度因子算法和坡长、 坡度因子计算工具（LS_Tool）， 计算得到L、 S。

1.4.4 生物措施因子（B）

基于土地利用类型和植被覆盖度，将Borrelli［21］在USLE中计算非耕地因子的方法应用于CSLE中生物措施因子的计算（见表3）。

B=MINB+（MAXB-MINB）×（1-FVC100）（8）

式中：MAXB和MINB分别为表中B的最大值和最小值。

1.4.5 工程措施因子（E）

基于梯田空间分布图， 根据《水土流失普查技术规定》中水土保持工程措施因子赋值表， 取平均值为0.242， 对工程措施因子进行赋值（见表4）。

1.4.6 耕作措施因子（T）

根据《水土流失普查技术规定》中研究区所属的轮作区代码以及中国农业熟制区划图对耕作措施因子进行赋值（见表5）， 当土地利用为非耕地时， 则赋值为1。

1.4.7 土壤侵蚀制图

基于GIS中地图代数运算的方法， 将各因子直接相乘， 计算得到研究区的土壤侵蚀模数， 根据《土壤侵蚀分级分类标准》进行分级（见表6）。

2 结果与分析

2.1 黄土高原植被变化

2.1.1 时间变化趋势

黄土高原植被覆盖度由2000年的最低值44.75％增长至2018年的最高值60.86％，增幅为36％（见图2）。2000—2018年间，黄土高原地区的植被覆盖度虽然每年都有起伏波动，但总体上仍呈现出稳定上升的趋势（R2=0.761），平均增速为0.062／a。

2.1.2 空间分布特征

黄土高原植被覆盖度呈现出由东南向西北逐渐减少的空间格局〔见图3（a）〕。植被覆盖度超过60％的区域面积占比41.92％，主要分布在黄土高原东南方向的吕梁山脉及太行山脉一带，此外，还有陕北高原南部和陇中高原西部等地，这些地区主要由森林、草地和耕地组成;植被覆盖度低于30％的区域面积占比21.22％，主要集中在毛乌素沙地和库布齐沙漠等地，其中，植被覆盖度低于10％的区域面积占比仅为3.14％，大多分布在黄河中上游河道附近。

黄土高原2000—2018年植被覆盖度的变化速率为-0.044 1/a～0.046 8／a〔见图3（b）〕，其中植被覆盖度呈现增加趋势的区域面积占比87.24％。通过对黄土高原植被覆盖度变化趋势进行显著性分析可以发现〔见图3（c）〕，呈显著增加的区域面积占比62.57％，分布在黄土高原中部地区;而显著减少的区域面积仅占比3.38％，分布在陕西南部渭河下游及河南北部黄河附近。综合以上分析，2000—2018年黄土高原植被得到显著改善。

2.2 黄土高原土壤侵蚀时空变化

2.2.1 时间变化特征

2000—2018年黄土高原土壤侵蚀模数与降雨量呈正相关（见表7），微度侵蚀的面积最大（占比70％左右），强度及以上侵蚀面积较小（占比10％左右）。但2010—2018年随着降雨量的增加，土壤侵蚀模数却基本相似，由此可以推断，在此期间植被覆盖度的增加一定程度上缓解了土壤侵蚀的加剧。

2.2.2 空间分布特征

2000—2018年黄土高原平均土壤侵蚀模数为2 526.27 t·（km2·a）-1，侵蚀总量达158.24×107 t（见表8）。中度及以下侵蚀面积占比高达88.23％，但土壤侵蚀量只占总侵蚀量的26.50％;相比之下，强度及以上侵蚀仅占总面积的11.77％，但土壤侵蚀量却占总侵蚀量的73.50％。以上结果表明，黄土高原局部地区的水土流失问题十分严重。

不同地貌类型的土壤侵蚀情况存在明显差异（见图4、表9）。平原地区位于黄土高原西北部、吕梁山东侧及关中盆地一带，由于地势平坦且土壤质地紧密，因此土壤侵蚀模数仅为469.56 t·（km2·a）-1，为微度侵蚀；台地和丘陵区位于黄土高原中部，因坡面较多且植被覆盖相对较低，所以侵蚀程度较强，土壤侵蚀模数分别为2 753.22和2 875.11 t·（km2·a）-1，达到中度侵蚀；小起伏山地因坡耕地分布较多，导致水土流失严重，土壤侵蚀模数达到3 630.44 t·（km2·a）-1；中起伏山地和大起伏山地因坡度较大不适合耕种，且植被覆盖度相对较高，所以土壤侵蚀模数分别为2 660.85和2 043.50 t·（km2·a）-1。

2.3 植被变化对土壤侵蚀的影响

2.3.1 土壤侵蚀对植被变化的响应

黄土高原土壤侵蚀模数在不同植被覆盖度等级表现不同，随植被覆盖度的增加呈现先增后减的变化特征（见表10）。植被覆盖度低于30％的区域主要分布在西北部的沙地荒漠区，地势平坦，土壤分离能力弱，因此土壤侵蚀模数低;植被覆盖度为45％～75％的区域主要分布在黄土高原东南部海拔较高的谷地和高原地带，受雨水冲刷的影响较为明显，导致土壤侵蚀模数较高;而植被覆盖度超过75％的区域，由于植被茂盛，土壤具有较强的抗蚀能力，因此侵蚀程度减弱。总体来看，植被覆盖度为45％～75％时，强度及以上的侵蚀面积占比较大，达到11.61％～22.76％，土壤侵蚀模数为2 192～4 810 t·（km2·a）-1;而当植被覆盖度低于10％时，强度及以上的侵蚀面积占比仅为0.24％～2.37％，土壤侵蚀模数也仅为231～591 t·（km2·a）-1。

2.3.2 植被变化对土壤侵蚀的影响

土壤侵蚀是多种因素综合作用的结果，在前文的结果中已发现降雨对土壤侵蚀影响较大，因此，以降雨变化基本一致为前提条件，分析植被变化对土壤侵蚀的影响（见表11、图5）。2000—2018年间，当黄土高原植被覆盖度增加40％以上时，土壤侵蚀程度加剧;当植被覆盖度降低或增加0～30％，且降雨量的变化在-200～100 mm之间时，土壤侵蚀程度减弱;当降雨量减少200 mm以上或增加100 mm以上时，尽管区域内平均植被覆盖度呈增加趋势，但其土壤侵蚀模数仍表现为增加。综上所述，植被变化对土壤侵蚀的影响是十分复杂的，当植被覆盖度的增加超过40％时，会直接引起侵蚀的加剧;而当植被覆盖度减少或增加不超过30％时，植被变化对土壤侵蚀的影响会小于降雨变化对土壤侵蚀的影响，侵蚀的加剧或减弱可近似看作由降雨量不同程度的变化所引起的。

3 讨论与结论

3.1 结论

本文以黄土高原为研究对象，基于像元二分模型和中国土壤流失方程计算得到植被覆盖度及土壤侵蚀模数，在时空尺度上统计分析其各自的变化特征，探究植被变化对土壤侵蚀的影响，得出以下结果。

1） 2000—2018年黄土高原平均植被覆盖度为53.11％，整体呈现出由东南向西北逐渐递减的分布格局，19年间植被覆盖度增幅为34％，变化速率为-0.044 1/a～0.046 8／a，呈显著增加的区域面积占比62.57％，而呈显著减少的区域面积仅占比3.38％，平均增速为0.006 2／a，整体上黄土高原植被面积显著增加。

2）2000—2018年黄土高原平均土壤侵蚀模数为2 526.27 t·（km2·a）-1，年均土壤侵蚀总量达到158.24×107 t，轻度及以上侵蚀面积占比34.75％，还需持续加强水土保持工作。同时，土壤侵蚀模数与降雨量呈正相关，但植被覆盖度的增加可以在一定程度上缓解侵蚀的加剧。黄土高原侵蚀程度较强的区域主要集中在丘陵、台地、小起伏山地和大起伏山地，而平原地区的侵蚀程度最弱。

3）黄土高原土壤侵蚀模数在不同植被覆盖度等级表现不同， 植被覆盖度为45％～75％的区域侵蚀程度较强。 植被变化对土壤侵蚀的影响十分复杂， 当植被覆盖度的增加超过40％时， 会直接引起侵蚀的加剧; 而当植被覆盖度减少或增加不超过30％时， 植被变化对土壤侵蚀的影响小于降雨变化的影响， 侵蚀的加剧或减弱可以近似看作由降雨量不同程度的变化所引起的。

3.2 讨论

长期以来，人们一直认为植被具有很强的水土保持效应，20世纪末，随着我国黄土高原开始实施退耕还林还草工程，区域内植被迅速恢复，且生态系统多样性和稳定性也得到提高，土壤侵蚀程度显著降低［22］。植被的不同部分对水土流失的作用机制存在明显差异，可将其分为植被冠层、枯落物和根系分别进行研究。植被冠层对土壤侵蚀的影响主要表现在对降雨的拦截，通过降低雨滴的动能进而保护土壤结构完整性;其次，冠层部分可增加地表糙率，延长径流流程，削弱地表径流的冲刷力［23］。当枯落物分布于地表时，其能有效保护土壤团聚体，降低土壤溅蚀量;当枯落物混入土壤后，其长期的分解作用会改变土壤理化性质，增强土壤抗蚀能力［24］。根系主要通过其力学参数及对土壤理化性质的改变，影响土壤可蚀性，如根系的分泌物可增强土壤颗粒结合，提高结构的稳定性［25］。

然而，一些学者认为植被恢复并不总是对生态系统具有积极影响，即存在有效覆盖度，当植被覆盖度超过该临界值后，会对土壤的抗蚀性能存在负向效应［26］。许炯心等的研究也表明［27］，水土保持效益随植被覆盖度的增加呈现先增大后保持不变甚至减小的趋势。究其原因，大面积进行长期的植被恢复会改变区域内土壤的水平衡状态［28］。植被的生长和蒸散发也会加剧土壤耗水，导致土壤水分枯竭，甚至土地退化［29］。在植被覆盖度较高的林地，部分雨滴经过冠层截留后再脱落降至地面，其所产生的能量会更大，造成更多的侵蚀［30］。因此，为了评估植被对调控径流和减少土壤侵蚀的有效性，我们需要权衡多方面的关系，并最终确定适宜的植被恢复策略。

降雨是土壤侵蚀最主要的驱动力之一，可根据土壤侵蚀的发生与否分为侵蚀性降雨和非侵蚀性降雨［31］。降雨引起的侵蚀主要表现为雨滴对土壤的冲击导致土壤颗粒飞溅，以及降雨形成地表径流对土壤颗粒进行搬运和沉积［32］。在侵蚀性降雨中，不同等级的降雨强度对土壤侵蚀的影响并不相同，Jiang等的研究表明［33］，大部分土壤侵蚀通常是由少数几次大雨或暴雨所引起的。除降雨强度外，降雨的持续时间也是影响土壤侵蚀和地表径流的重要因素，当降雨与土壤表面进行相互作用时，高强度且短时的降雨会更容易使地表形成结皮，进而降低入渗率并增加地表径流，导致产沙增加［34］。

不同地形的土壤侵蚀存在明显差异，坡度作为土壤侵蚀预报模型中重要的地形因子，通过影响降雨入渗量，改变土壤颗粒的结合能力，进而影响坡面土壤侵蚀［35］。在赵蒙恩等的研究中［36］，坡度是决定土壤侵蚀状况的主导因子；王婷等的研究结果显示［37］，土壤侵蚀程度与坡度呈正相关，坡度的增加会缩短坡面产流的时间，进而导致径流量和产沙量增加；但张龙齐等认为［38］，土壤侵蚀量不会随坡度的增加一直呈正相关，而是存在一个临界坡度，当坡度超过临界坡度时，坡面承雨量的降低对坡面径流的削弱作用会占主导地位，导致土壤侵蚀量减少。此外，降雨强度也会影响临界坡度，导致坡度对土壤侵蚀的影响仍是一个争议问题［39］。

土壤侵蚀除了受植被、降雨、地形等影响外，还取决于土壤的理化性质，在土壤侵蚀预报模型中通常用土壤可蚀性进行衡量。不同的土地利用类型其土壤理化性质也不同，韩子琳等对不同土地利用类型的土壤侵蚀模数进行比较后［40］，结果显示耕地>其他用地>林地>建设用地>水域;陈淼等的研究结果也表明［41］，在相同条件下，裸地的侵蚀量>耕地的侵蚀量>林地的侵蚀量。除此之外，土地利用的变化也会改变土壤的理化性质，进而影响土壤可蚀性，导致土壤侵蚀程度加剧或减弱［42］。张洋等的研究结果显示［43］，当草地转化为林地或耕地时，土壤侵蚀程度降低;陈淼等发现林地转裸地、林地转耕地和耕地转裸地时土壤侵蚀量增加［41］，而裸地转林地、耕地转林地和裸地转耕地时土壤侵蚀量则减少。

最后，CSLE模型是计算面蚀强度的经验方程，无法充分反映沟蚀、风蚀和重力侵蚀所产生的影响，因此计算得到的土壤侵蚀模数可能偏低［44］，要消除该误差还需基于实地检测数据对CSLE模型进行修正。

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（编 辑 李 波）

基金项目：国家自然科学基金专项项目（42041004）

第一作者：刘宇，男，从事水土过程耦合研究，liuyu021@stumail.nwo.edu.cn。

通信作者：宋进喜，男，教授，博士生导师，从事水文学、水资源及水环境研究，jinxisong@nwo.edu.cn。