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  中国水土保持科学   2018, Vol. 16 Issue (3): 18-25.  DOI: 10.16843/j.sswc.2018.03.003
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引用本文 

杨文利, 赵建民, 朱平宗, 闫靖坤, 黄国敏. 南方红壤区潋水流域降雨侵蚀力时空特征[J]. 中国水土保持科学, 2018, 16(3): 18-25. DOI: 10.16843/j.sswc.2018.03.003.
YANG Wenli, ZHAO Jianmin, ZHU Pingzong, YAN Jingkun, HUANG Guomin. Temporal and spatial distribution characteristics of rainfall erosivity of the Lianshui basin in the red soil region of South China[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2018, 16(3): 18-25. DOI: 10.16843/j.sswc.2018.03.003.

项目名称

江西省高等学校科技落地计划项目"赣江流域不同植被类型的生态水文效应"(KJLD14095)

第一作者简介

杨文利(1968-), 男, 副教授, 硕士生导师。主要研究方向:土壤侵蚀与水土保持。E-mail:szyangwl@163.com

文章历史

收稿日期:2017-07-06
修回日期:2018-03-27
南方红壤区潋水流域降雨侵蚀力时空特征
杨文利, 赵建民, 朱平宗, 闫靖坤, 黄国敏     
南昌工程学院, 水利与生态工程学院, 330099, 南昌
摘要:降雨侵蚀力(R)反映降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是进行土壤侵蚀预测预报及科学布置水土保持措施的重要依据。本文以南方红壤区典型流域——赣江上游潋水流域2000-2016年4个雨量站的降雨资料为基础,采用月雨量模型计算降雨侵蚀力,并采用统计学方法及ArcGIS空间分析技术对其时空特征进行分析。结果表明:1)流域的多年平均R值为5 899.0 MJ·mm/(hm2·h·a),最大值为10 306.9 MJ·mm/(hm2·h·a)(2015年),最小值为2 387.1 MJ·mm/(hm2·h·a)(2003年),各站R值年际间变化无显著差异。2)研究期内流域各雨量站R值的统计值M均为正数,流域面临着不同程度的水土流失潜在危机。3)R值和降雨量年内变化趋势一致,均表现为单峰型,集中分布在3-8月,约占R值全年的80.92%;最大值出现在6月,约占全年R值的23.8%。4)各站点年均R值分布范围为1 904.12~10 841.48 MJ·mm/(hm2·h·a),空间上表现为从流域的东北部向西南部呈逐渐增加的趋势。潋水流域降雨侵蚀力的年内分布、年际变化特征与降雨量时空分布基本一致,时空特征除与降雨量分布密切相关外,还与降雨格局等因素有关。
关键词降雨侵蚀力    时空特征    潋水流域    南方红壤区    
Temporal and spatial distribution characteristics of rainfall erosivity of the Lianshui basin in the red soil region of South China
YANG Wenli, ZHAO Jianmin, ZHU Pingzong, YAN Jingkun, HUANG Guomin     
School of Water Resources and Ecological Engineering, Nanchang Institute of Technology, 330099, Nanchang, China
Abstract: [Background] Rainfall erosivity (R-factor) is one of the most important factors in the universal soil loss equation (USLE), which directly reflects the potential of soil erosion caused by rainfalls. Due to the unique topography and climate in the red soil region of South China, rainfall erosion force is three times higher in this region than in other regions of China. Therefore, analyses of R-factor and its spatial and temporal variations will be valuable for understanding the soil erosion processes in the red soil region, as well as for evaluating soil erosion and conducting soil and water conservation practices. [Methods] The R-factor was calculated using a simple algorithm model based on monthly precipitation data from four rainfall stations in the Lianshui basin from 2000 to 2016, followed by analyses of temporal and spatial variations of R-factor via statistical methods and the ArcGIS spatial analysis. The non-parametric Mann-Kendall test (i.e. the M-K test) was also applied to evaluate the monotonic trend of R-factor over the study period. [Results] 1) Annual R values in the Lianshui basin averaged at 5 899.0 MJ·mm/(hm2·h·a) from 2000 to 2016, of which the maximum and minimum values were 10 306.9 MJ·mm/(hm2·h·a) (2015) and 2 387.1 MJ·mm/(hm2·h·a) (2003), respectively. The inter-annual variation of R values was generally moderate in the four rainfall stations, with the coefficients of variation ranging from 0.37 to 0.43 and showing no difference in variation among stations. 2) Similar to the intra-annual distribution pattern of rainfalls, there was one peak in terms of the intra-annual variation of R values. Specifically, monthly R values distributed mainly between March and August within a year, which accounted for 80.92% of the annual R value. The maximum and minimum monthly R value were observed in June and December respectively, which accounted for 23.87% and 1.86% of the annual R value. 3) The statistical results of M-K tests (i.e. M values) on R values were all positive (ranging from 0.31 to 0.78) in the four rainfall stations over the study period, suggesting a potential increasing trend in the probability of soil erosion in the study region. However, all M values were not statistically significant. 4) Annual R values ranged from 1 904.1 to 10 841.48 MJ·mm/(hm2·h·a) in the four rainfall stations, with no sinificant difference among them. The spatial distribution pattern of R values was similar to the spatial pattern of rainfalls in the Lianshui basin, both of which showed a gradually increasing trend from the northeast to the southwest of the basin. [Conclusions] In our study, a model using monthly rainfall data was applied to calculate the rainfall erosion force, and the characteristics of its spatial and temporal variation were analyzed. Our results suggested that both intra-and inter-annual variations of rainfall erosivity in the Lianshui basin were consistent with the temporal and spatial distribution of rainfalls and the precipitation patterns in the region.
Key words: rainfall erosivity    temporal and spatial distribution    Lianshui basin    red soil region    

降雨侵蚀力(R)反映降雨对土壤侵蚀的潜在能力,是土壤侵蚀预测预报最重要的自然因子之一[1-2]。准确评估降雨侵蚀力,认识其时空分布特征,对于土壤侵蚀评估与预报具有重要意义。

南方红壤区为我国仅次于黄土高原的第2大侵蚀区,由于其水热同季,水力侵蚀为该区的主要侵蚀类型,降雨与地表径流在土壤侵蚀过程中扮演着重要角色,有必要对降雨侵蚀力的时空分布进行细致研究。国内已有大量关于区域降雨侵蚀力时空分布特征的研究[3-9],但大多都是针对大流域或大区域的降雨侵蚀力研究,对于中小流域的研究相对较少;过去50年来,包括赣江流域在内的几大流域都不同程度的出现了河流输沙量明显降低,而径流量相对平稳的现象[10-14]。造成这种现象的主要原因为气候变化和人类活动——气候变化集中表现在降雨量的变化上,而人类活动的影响包括内容较多,比如水库蓄水、河道采砂、水土保持措施等。为揭示面积相对较大的流域水沙变化的真正原因,有必要对中小流域的降雨侵蚀力变化进行分析,并结合流域内的坡面观测资料、植被覆盖资料等分析,研究人类活动对土壤侵蚀、河流水沙变化的影响。笔者基于降雨量资料,对潋水流域降雨侵蚀力时空特征进行研究,以期为该流域水土流失综合治理及其防治效果评价提供依据。

1 研究区概况

潋水流域位于江西省兴国县东北部,E 115°30′50″~115°52′12″,N 26°18′04″~26°36′48″之间,赣江上游,为赣江的一级支流,流域面积579 km2 (图 1)。地势东北高西南低,高程变化在200~1 200 m之间,流域出口位于西南端的东村水文站;地貌以低山丘陵为主,其中低丘21%、中丘27%、高丘和低山42%、河谷平原10%;气候属中亚热带季风湿润气候区,多年平均气温18.9 ℃,多年平均降雨量1 602 mm,其中降雨多集中在4—6月,约占全年降水量的44.8%;植被类型以常绿阔叶林和针叶林为主,针叶林主要为马尾松(Pinus massoniana Lamb.)人工次生林。土壤母质为花岗岩残坡积物和第四纪近代河流冲积物,局部为千枚岩残坡积物,土壤类型以水稻土、棕红壤为主,局部有红壤、黄红壤、石灰岩土分布。

图 1 潋水流域地理位置及雨量站分布 Figure 1 Geographical location of Lianshui basin and rainfall stations

20世纪80年以前,潋水流域曾经是南方红壤区土壤侵蚀最剧烈的典型区域之一,曾一度被称为“南方红色沙漠”。1983年至今,流域内开展了大规模的小流域综合治理,目前流域内水土流失状况已经得到明显的改善。

2 材料与方法 2.1 资料来源

潋水流域内分布有4个雨量观测站(东村站、古龙岗站、兴江站、兴莲站)和1个水文站(东村水文站)(图 1),本文采用潋水流域2000—2016年降雨观测资料。其多年月平均降雨量如表 1所示。

表 1 潋水流域4个雨量站多年月平均降雨量 Table 1 Monthly average precipitations in 4 rainfall stations in the Lianshui basin
2.2 降雨侵蚀力计算

降雨侵蚀力R值的计算可分为基于EI30的经典计算方法和基于常规气象资料的简易计算模型2类[15]。由于降雨动能E和30 min降雨强度I30资料获取难度较大,所以国内外许多学者根据区域性降雨侵蚀特点,建立基于不同降雨资料的R值简易计算方法。在潋水流域田刚等[16]分别采用周伏建等[17]的月雨量模型;章文波等[18]的日雨量模型;吴素业[19]的月雨量模型;史志华等[20]修正的日雨量模型;W.H.Wischmeier等[2]的月雨量模型和CREAMS模型[21]6种降雨侵蚀力模型进行对比分析,结果表明吴素业的月雨量模型在该地区应用比较理想,在计算该地区的降雨侵蚀力时具有较高的有效系数和较低的相对偏差[16]。基于此,笔者采用吴素业[19]的月雨量模型计算潋水流域的降雨侵蚀力指标,其模型为

$ {R_{{\rm{year}}}} = \sum\limits_{i = 1}^{12} {0.012\;5{P_i}} 。$ (1)

式中:Ryear为年降雨侵蚀力,MJ·mm/(hm2·h·a);Pi为某月降雨量,mm。

2.3 变异系数

变异系数反映降雨侵蚀力在长时间系列的离散程度,其计算公式为

$ {C_v} = \frac{{\sqrt {\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{R_i} - \overline R } \right)}^2}} } }}{{\overline R }}。$ (2)

式中:Ri是第i年的降雨侵蚀力,mJ·mm/(hm2·h·a);RRi的样本均值;n为降雨侵蚀力序列的长度,即时间序列的序号。其中Cv≤0.1,认为是弱变异;0.1<Cv<1认为是中等变异;Cv≥1,认为是强变异[22]

2.4 非参数Mann-Kendall趋势检验法

非参数Mann-Kendall趋势检验(M-K法)常用于对降雨、径流、输沙量等气候要素进行趋势性检验的非参数统计方法,其优点是样本不需要遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰,更适合于类型变量和顺序变量,计算方法也比较简便[23-24]。M-K法主要通过计算统计量τ、方差σ2和标准化变量M来实现,计算公式[25]为:

$ \tau = \frac{{4P}}{{N\left( {N - 1} \right)}} - 1;\sigma _r^2 = \frac{{2\left( {2N + 9} \right)}}{{9N\left( {N - 1} \right)}};M = \frac{\tau }{{{\sigma _r}}}。$ (3)

式中:P为水文变量系列所有对偶观测值(RiRjij)中RiRj出现的次数;N为系列长度。M为标准正态分布统计量,给定显著性水平a0,查正态分布表得到临界值t0,当|M|>t0,表明序列存在一种显著的增长或减小的趋势;|M|<t0时,则趋势不显著。M为正值表示增加趋势,负值表示减小趋势。当|M|≥1.28、1.96、2.32时表示分别通过置信度90%、95%、99%显著性检验。

3 结果与分析 3.1 降雨侵蚀力年内分布特征

根据式(1)分别计算各站多年月平均降雨侵蚀力R值,结果如图 2所示。可以看出:降雨量和R值的年内分布特征一致,均表现为单峰型,主要集中在3—8月,约占全年的80.92%。R最大值出现在6月,为1 408.06 MJ·mm/(hm2·h·a),约占全年R值的23.8%;最小值出现在12月,为109.84 MJ·mm/(hm2·h·a),约占全年的1.86%。其原因主要是南方地区降雨主要集中在3—8月,降雨量大,且多以暴雨等侵蚀性降雨出现,尤其在6月侵蚀性降雨最为集中,导致降雨侵蚀力在6月较其他月份高,而到了10月以后侵蚀性降雨减少,降雨侵蚀力也减小。

图 2 潋水流域降雨侵蚀力年内分布特征 Figure 2 Annual distribution of rainfall erosivity in the Lianshui basin
3.2 降雨侵蚀力年际变化特征

潋水流域各雨量站R值统计特征值如表 2所示:流域内多年平均R值为5 899.0 MJ·mm/(hm2·h·a),2015年R值最大为10 306.9 MJ·mm/(hm2·h·a),2003年R值最小为2 353.61 MJ·mm/(hm2·h·a),最大值为最小值的4.38倍。降雨量和R值年际变化趋势基本一致,降雨量和R值最大值和最小值出现的年份一致,年降雨量越大,则对应的年降雨侵蚀力也越大(图 3)。

图 3 潋水流域降雨量与降雨侵蚀力年际变化 Figure 3 Inter-annual variations of rainfall erosivity and rainfall in the Lianshui basin
表 2 潋水流域各雨量站降雨侵蚀力统计特征值 Table 2 Descriptive statistics of annual rainfall erosivity at the sites in the Lianshui basin

潋水流域内各站R值变异系数Cv在0.37~0.43之间,多年平均变异系数Cv为0.40,表现为中等变异,即潋水流域各站R值年际差异并不显著,该结果与图 4中潋水流域各雨量站R值年际变化过程基本一致,不同雨量站R值差异和年际波动都不大。刘春利等[15]在研究延河流域降雨侵蚀力时空分布特征时也得到相同的结果,可能是流域内降雨气候因素变化较小,使得降雨侵蚀力的差异没有达到显著差异。而R值在东村站的变异系数Cv最小为0.37,而其他3个雨量站变异系数相差不大,且均大于东村站,这可能是高程不同导致降雨因素的变化,从而影响降雨侵蚀力。

图 4 潋水流域各雨量站R值年际变化特征 Figure 4 Inter-annual distribution of R (Rainfall erosivity) values in the Lianshui basin

进一步分析(表 3)可知:流域内各站点降雨侵蚀力和降雨量的变化趋势均一致,均表现为增大的趋势。其中兴江站的R值增大趋势最大,M值为0.78;东村站的R值增大趋势最小,M值为0.31,降雨量和R值的M值变化规律与降雨量和R值的变化趋势一致,均表现为从流域的东北向西南方向呈递增的趋势。但所有站点降雨侵蚀力和降雨量M值的绝对值均<1.96,即没有通过α=0.05的显著性水平检验。

表 3 潋水流域各站点年降雨侵蚀力与降雨量趋势M-K统计量 Table 3 M-K statistical of annual rainfall erosivity and rainfall at each station in the Lianshui basin

流域内各雨量站R值的统计值M均为正数,说明在分析期内,流域内各雨量站R值呈现增加的趋势,这与马良等[26]通过研究1957—2008年江西省50余年来降雨侵蚀力变化的时空分布特征得出的赣东南地区降雨侵蚀力呈下降的趋势的结果相反,主要原因是近2年流域内年降雨量增加,侵蚀性降雨量也在增加,使得研究期内流域的降雨侵蚀力总体上呈增大的趋势,流域内面临着不同程度的水土流失潜在危险,可以参考降雨侵蚀力的空间分布特征,结合流域内的土地利用现状和人类活动,采取合理的水土保持措施,尤其在4、5和6月3个月,更要加以重视。

3.3 降雨侵蚀力空间变化特征

根据各雨量站的降雨资料和R值的计算结果,基于ArcGIS空间分析技术,采用克里金空间插值法[27],得到潋水流域降雨量和R值的变化趋势空间分布特征图。由图 5可知,潋水流域多年平均降雨量与多年平均R值在空间分布趋势上基本一致,均表现为从流域的东北向西南方向呈递增的趋势。由图 5(a)可知:降雨量的多年平均值低值区出现在流域东北部的兴江站(1 548.8 mm),高值区出现在东村站(1 632.0 mm);而由图 5(b)可知R值在流域东北部的兴江站形成一个低值区,其多年平均R值最小为5 721.79 MJ·mm/(hm2·h·a);在流域西南部的兴莲站多年平均R值最大值为6 034.43 MJ·mm/(hm2·h·a)。R值与降雨量的多年平均值在空间分布上存在略微差异,降雨量的高值区出现在东村站,而降雨侵蚀力的高值区出现在兴莲站,其原因可能是:虽然东村站和兴莲站的降雨量差不多,但兴莲站的降雨强度和侵蚀性降雨量均大于东村站[28]

图 5 潋水流域降雨量与降雨侵蚀力空间分布图 Figure 5 Spatial distribution of rainfall and R (Rainfall erosivity) values in the Lianshui basin
4 结论

1) 潋水流域R值与降雨量年内变化趋势总体上一致,均呈单峰型;R值主要集中在3—8月,约占全年的80.92%;最大值出现在6月,约占全年R值的23.8%。

2) 流域内R值年均值为5 899.0 MJ·mm/(hm2·h·a),最大值(2015年)为10 306.9 MJ·mm/(hm2·h·a),最小值(2003年)为2 387.1 MJ·mm/(hm2·h·a);R值年际间变异系数为0.40,为中等程度变异,各站R值年际间变化没有显著差异。

3) 潋水流域多年平均R值与多年平均降雨量在空间分布上基本一致,从流域东北部向西南部呈逐渐递增的趋势,但降雨侵蚀力高值区的分布与降雨量高值区分布略有差异。

4) 研究期内,流域内各雨量站R值的统计值M均为正数,流域面临着不同程度的水土流失潜在危险。

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