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  中国水土保持科学   2020, Vol. 18 Issue (6): 33-42.  DOI: 10.16843/j.sswc.2020.06.005
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引用本文 

梁石正雄, 方海燕. 2006—2015年钱塘江流域土壤侵蚀动态变化[J]. 中国水土保持科学, 2020, 18(6): 33-42. DOI: 10.16843/j.sswc.2020.06.005.
LIANG Shizhengxiong, FANG Haiyan. Dynamic changes of soil erosion in Qiantang River Catchment from 2006 to 2015[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2020, 18(6): 33-42. DOI: 10.16843/j.sswc.2020.06.005.

项目名称

国家自然科学基金"黑土区不同坡形坡耕地侵蚀及其对降雨和水保措施的响应"（41977066）

第一作者简介

梁石正雄(1994-), 男, 硕士研究生。主要研究方向:土壤侵蚀与水土保持。E-mail:liangszx.16s@igsnrr.ac.cn

通信作者简介

方海燕(1977-), 男, 副研究员, 博士。主要研究方向:土壤侵蚀与水土保持。E-mail:fanghy@igsnrr.ac.cn

文章历史

收稿日期：2019-04-10
修回日期：2019-06-16
Contents              Abstract              Full text              Figures/Tables              PDF
2006—2015年钱塘江流域土壤侵蚀动态变化
梁石正雄 1,2, 方海燕 1,2     
1. 中国科学院地理科学与资源研究所 陆地水循环及地表过程院重点实验室, 100101, 北京;
2. 中国科学院大学资源与环境学院, 100049, 北京
收稿日期：2019-04-10; 修回日期：2019-06-16
项目名称：国家自然科学基金"黑土区不同坡形坡耕地侵蚀及其对降雨和水保措施的响应"（41977066）
第一作者简介：梁石正雄(1994-), 男, 硕士研究生。主要研究方向:土壤侵蚀与水土保持。E-mail:liangszx.16s@igsnrr.ac.cn
通信作者简介：方海燕(1977-), 男, 副研究员, 博士。主要研究方向:土壤侵蚀与水土保持。E-mail:fanghy@igsnrr.ac.cn
摘要：揭示土壤侵蚀时空动态变化是合理开展水土保持工作的重要前提。基于RUSLE模型，得到2006—2015年钱塘江流域土壤侵蚀特征，并对土壤侵蚀时空格局变化展开分析。结果表明：1）钱塘江流域土壤侵蚀空间变异强，具有隐蔽性，易被忽视。土壤侵蚀模数与地形因子和土地利用方式关系密切，15°~35°坡面的草地和林地侵蚀模数大，分布面积广，应是治理重点；2）近10年来，主要受降雨和植被覆盖对土壤侵蚀的影响，流域土壤侵蚀模数呈不显著上升趋势，年降雨侵蚀力和植被覆盖对土壤侵蚀化的贡献分别为60%和32%；土地利用变化有利水土保持，但尚不能抵消降雨增强带来的侵蚀；3）近几年来，未利用地和草地土壤侵蚀强度增加，未来应加强治理。该研究对钱塘江流域水土流失治理具有一定的理论与现实意义。
关键词：土壤侵蚀    RUSLE    时空特征    钱塘江流域    
Dynamic changes of soil erosion in Qiantang River Catchment from 2006 to 2015
LIANG Shizhengxiong 1,2, FANG Haiyan 1,2     
1. Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, 100101, Beijing, China;
2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, 100049, Beijing, China
Abstract: [Background] Understanding soil erosion is an important prerequisite to prevent land degradation, river siltation, and water pollution through implementing soil conservation measures. Large terrain fluctuation and strong rainfall intensity characterize the red soil region in southern China, where soil erosion is second only to the Chinese Loess Plateau. Acting as an economically developed area and an important fresh water area in Zhejiang province, the Qiantang River Catchment (QRC) suffers from severe soil loss. However, soil erosion characteristics, influencing factors, sediment sources, and their changes during the recent past years are seldom investigated. It is urgently required to identify the changing trend and influencing factors of soil erosion in the QRC. [Methods] Based on digital elevation model (DEM), soil property, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived via Moderate-Resolution Imaging Spectrometer (MODIS), and rainfall datasets, the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) was used to simulate soil erosion during 2006—2015 in the QRC, and the spatio-temporal characteristics of soil erosion were analyzed. Then, the monitored sediment yield data was used to calibrate the estimated results. The soil erosion intensity index was further calculated to quantify the changing trends of soil erosion for different land use types. A regression model was also established to quantify the separate contributions of rainfall erosivity and land use to the changed rates of annual soil erosion [Results] 1) There were great spatial variations of soil erosion in the QRC. Because slight soil erosion (i.e., with soil erosion rate < 500 t/(km2·a) dominated the study area, and higher erosion rates scattered the QRC, this kind of soil erosion was concealed and easily ignored. The soil erosion rate reached 1 605.82 t/(km2·a) in 2015 and was closely related to topographic factors and land use patterns. The total amount of soil loss reached 6 375.74×104 t in the QRC. Higher soil erosion rates occurred on the grass- and forest-lands, with slope gradients ranging from 15 to 35°. These lands were widely distributed in the QRC and should be the priority areas for future soil loss control. 2) In recent ten years, mainly affected by precipitation and vegetation cover, annual soil erosion rates in the QRC increased insignificantly. The contributions of annual rainfall erosivity and vegetation coverage to the increased soil erosion were 60% and 32%, respectively. Land use change in the study area benefited to soil loss control. However, it could not offset the impact of increased rainfall erosivity on soil erosion. 3) Soil erosion intensity index effectively reflected the impact of land use on soil erosion. Through assuming that rainfall erosivity remained constant in 2015, the soil erosion intensity indices in different land use types during 2006—2015 were calculated, and it was found that the unused- and grass-lands had high soil erosion intensity indices, which reached 248.6 and 214.37 respectively. Therefore, future implementation of soil conservation measures also should be strengthened on these lands. [Conclusions] The spatial variations of soil erosion and its annual changes during 2006—2015 were obtained by using RUSLE. Topographic factors and land use controlled its pattern of spatial variation, and rainfall erosivity and land use determined the annual changes of soil erosion. In the QTC, soil erosion mainly was from grass- and forest- lands on the steep slopes. In recent years, the unused land also experienced high soil erosion rate. More attentions should be paid to these types of lands in the future implementation of soil conservation measures.
Keywords: soil erosion    RUSLE    spatio-temporal characteristic    Qiantang River Catchment    

土壤侵蚀是引起土地退化的主要方式之一，常常导致旱地地力下降、河道淤积、河床抬高以及水质污染等一系列环境问题[1]，一直以来受到国内外学者的广泛关注[2]。评估土壤侵蚀并掌握土壤侵蚀时空变化对水土保持工作开展具有重要意义。

土壤侵蚀模型是估算土壤侵蚀量的重要手段。自20世纪30年代以来，国内外学者采用土壤侵蚀模型开展了大量工作[3-4]。由美国农业部开发的(R)USLE模型各因子简洁明了，相互独立，物理意义明确，资料易于获取，将该模型与GIS、RS相结合模拟土壤侵蚀已成为目前应用最为广泛的方法之一。虽然以往就流域土壤侵蚀模拟及动态变化已开展了很多工作[5-7]，但由于不同研究区自然和人文环境的差异，土壤侵蚀的方式和强度也有很大不同。我国南方红壤丘陵区地形起伏大，降雨时空分布不均、集中且强度大，风化作用强烈，加之该区社会经济发展迅猛、人口密度高，人地矛盾逐渐突出，极易诱发严重土壤侵蚀。另外，该区土壤绝对侵蚀量虽比黄土高原低，但其可供侵蚀土层薄，水土流失严重程度仅次于黄土高原[8-9]。有些地方森林覆盖率虽高，但林下水土流失问题严重[10]。研究发现, 红壤丘陵区土层厚度在10 cm以下，若植被遭到破坏，10年内土层将流失殆尽[11]。钱塘江流域处是我国经济较发达地区，钱塘江也是浙江省第一大河和重要的淡水来源。因此，在钱塘江流域开展土壤侵蚀研究，对促进流域生态环境保护及浙江省经济稳步发展有重要意义。

笔者以钱塘江流域为研究对象，采用RUSLE模型法, ，研究2006—2015年间流域侵蚀状况，探讨流域土壤侵蚀空间特征及时间变化，以期为当地水土保持工作提供科学依据。

1 研究区概况

钱塘江流域(E 117°30′~120°30′, N 28°00′~30°30′)，位于浙江省西北部和安徽省东南部地区(图 1)。该区属于亚热带季风气候，2006—2015年年降雨量在1 200~2 200 mm之间，年内最大降雨量多集中在6—7月，易形成流域性洪涝灾害。多年平均气温17 ℃，最高气温可达41 ℃。冬季受偏北风盛行，夏季受太平洋副热带高压控制，东南风盛行。

图 1 研究区地理位置及气象站分布 Fig. 1 Location of the study area and meteorological station

流域平均坡度为18.7°，最高坡度达73.36°，山地丘陵占流域总面积的＞70%。土壤类型多样，主要以红壤、黄壤和水稻土等为主。研究区林地占地面积的＞70%，森林植被覆盖区域多在山区，旱地和水田则集中在平缓地带。

2 材料与方法 2.1 数据来源及预处理

数字高程模型(30 m分辨率)来自于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)；2005、2010和2015年(比例尺：1:10万)土地利用数据来源于国家地球系统科学数据共享平台(http://www.geodata.cn)；1:100万土壤数据来自于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)；土壤属性数据如土壤黏粒、粉粒、砂粒以及有机碳含量等通过查阅中国土种数据库得到；降雨数据和兰江站泥沙数据来源于《中华人民共和国水文年鉴》；NDVI为2006—2015年MODIS的16 d最大值合成数据。

2.2 研究方法

笔者基于目前应用最为广泛的修正通用流失方程RUSLE，方程如下：

$ A = {\rm{ }}224.2RKLSCP。$ (1)

式中：A为年平均土壤流失量，t/(km2· a)；R为降雨侵蚀力因子, MJ·mm/(hm2·h·a)；K为土壤可蚀性因子，t·hm2·h·/(hm2·MJ·mm)；LS为坡长坡度因子，量纲为1；C为植被与经营管理因子，量纲为1；P为水土保持措施因子，量纲为1。

降雨侵蚀力R是导致土壤侵蚀的直接外部动力，目前大多用降雨参数来估算[12-14]。考虑到福建省气候、地形和环境条件与本研究区相似, 研究采用周伏建[13]提出的R值算法。

坡长因子L和坡度因子S地貌特征对土壤侵蚀的影响。考虑到钱塘江流域地形以山地为主。本研究采用LIU等[15-16]提出的陡坡LS算法。

土壤可蚀性因子是表征土壤对侵蚀的敏感性和抵抗能力的参数。郑海金等[17]通过对15个径流小区连续5年的观测，验证EPIC模型K值估算方法在红壤地区的适用性。因此，本研究通过EPIC模型方法[18]得到K值。

C因子反应作物管理和覆盖对侵蚀起抑制作用。笔者基于MODIS 16天最大合成NDVI数据，应用经典的像元二分模型提取年均植被覆盖度计算C因子[12]。

为水土保持因子P指采取水保措施后，土壤流失量相对于顺坡种植时土壤流失量的比例。笔者参考已有研究获得研究区不同土地利用类型P值[19-20] (表 1)。

表 1 研究区不同土地利用类型P值 Tab. 1 P value of different land use type in study area

为了更好地反映土地利用类型与土壤侵蚀模数的耦合关系，笔者采用土壤侵蚀强度指标，计算公式如下[21]：

$ {E_i} = 100\sum\limits_{i = 1}^n {{C_i}} {A_i}/{S_i}。$

式中：Ej为第j单元的土壤侵蚀强度指数；Ci为第j单元第i类型土壤侵蚀强度分级值；Ai为第j单元i类型土壤侵蚀所占的面积；Sj为第j单元所占的土地面积；n为第j单元土壤侵蚀的类型总数，为了方便统计分析，将其扩大100倍。

3 结果与讨论 3.1 钱塘江流域土壤侵蚀空间特征

根据水利部《土壤侵蚀分类分级标准》SL190—2007，得到研究区土壤侵蚀强度分级(图 2)。2015年钱塘江流域平均侵蚀模数为1 605.82 t/(km2·a)，侵蚀总量达6 375.74万t，超过红壤丘陵区容许土壤侵蚀强度(表 2)。研究发下，南方丘陵区平均侵蚀模数为3 419.8 t/(km2·a) [11]，浙江省平均土壤侵蚀模数为2 400 t/(km2·a)[22]，而安徽省皖南丘陵区平均土壤侵蚀模数为730.3 t/(km2·a)[23]。这些研究与笔者结果具有一定的一致性。在研究区兰江子流域中，李智广等[24]发现，流域泥沙输移比为0.132，与本文兰江流域泥沙输移比0.11接近。

图 2 2015年土壤侵蚀强度分级图 Fig. 2 Classification map of soil erosion intensity in 2015
表 2 2015年土壤侵蚀强度分级 Tab. 2 Classification of soil erosion intensity in 2015

在钱塘江流域，土壤侵蚀面积随着侵蚀强度的增大而减小，且以微度侵蚀为主，占侵蚀面积75.64%。此外，研究区土壤侵蚀分散且多呈块状和点状分布，流域西南部、东南部的金衢盆地以及北部部分山区土壤侵蚀较为严重，这种土壤侵蚀特点具有一定的隐蔽性，掩盖了该区水土流失的真象，侵蚀一旦发生突变常导致基岩裸露[11]。土地利用类型差异是造成这种空间差异的主要原因。如钱塘江南部金衢盆地旱地、建设用地集中，人为扰动大，土壤侵蚀严重；另一方面，研究区地形起伏大也是重要因素。值得注意的是，剧烈侵蚀面积只占总侵蚀面积的2.36%，但侵蚀量却占总侵蚀量41.91%，表局部区域内高强度侵蚀主要分布在干流与各支流河谷区以及海拔较高山区。这是由于河道两侧多为平原丘陵，土地利用开发程度高，土壤侵蚀潜力大。此外，研究区山地虽多有林地分布可减少侵蚀，但坡度较陡，剧烈冲刷使侵蚀加剧。

3.1.1 坡度等级对土壤侵蚀空间分布特征的影响

不同坡度等级上根土壤侵蚀模数与坡度密切相关(表 3)。随着坡度增加，土壤侵蚀模数随之增加。0~5°坡面上土壤侵蚀模数为231.64 t/(km2·a)，属于微度侵蚀。坡度＞5°的地区属于中度侵蚀。值得注意的是，坡度＞8°时土壤侵蚀量比率大于其面积比率。流域15°~35°带侵蚀量占总侵蚀量的61.02%，而面积仅占总面积的45.81%。因而，该坡度带应是加强土壤侵蚀防治的重点区域。

表 3 不同坡度等级土壤侵蚀模数和面积 Tab. 3 Soil erosion rates and area of different slope gradient level
3.1.2 海拔等级对土壤侵蚀空间分布的影响

在研究区，随着海拔增加平均侵蚀模数呈先增加后减少趋势(表 4)。在低于500 m地区，土壤侵蚀模数为1 560.45 t/(km2·a)，但其面积占总面积的74.94%。在300~500 m海拔上，侵蚀模数最小，为1 197.96 t/(km2·a)。这是由于低海拔区坡度小的缘故小。当海拔高于500 m时，坡度增大，土地利用类型虽多为林地，但陡坡不易储存水分，不利植被根茎生长，植被覆盖较低，土壤侵蚀强度大。

表 4 不同海拔等级土壤侵蚀模数和面积 Tab. 4 Soil erosion rates and area of different elevation level
3.1.3 土地利用对土壤侵蚀空间分布的影响

不同土地利用类型侵蚀模数差异大，表现为未利用地>草地>林地>旱地>水田>水域/建设用地(表 5)。流域内草地抗侵蚀的能力较为有限地，土壤侵蚀模数为3 657.04 t/(km2·a)，仅次于未利用地。林地平均侵蚀模数为1 944.57 t/(km2·a)，大于旱地和水田。吴光艳等[25]研究发现，红壤区15°坡度、植被覆盖度分别为60%、80%和90%情况下，侵蚀模数分别为2 433、2 179和2 054 t/(km2·a)。植被覆盖虽能减少土壤遭受雨滴溅蚀，分散和调节地表径流，但林下灌木、草本以及枯枝落叶层在防止水土流失中起着重要作用[26-28]。林地覆盖率虽高，但没有形成乔、灌草搭配的植被条件。加之林地多分布在陡坡地带，土壤侵蚀严重。研究区林地主要集中在15°~35°坡度带上，该坡度范围是研究区是土壤流失的主要来源(表 6)。15°~25°坡度下林地土壤侵蚀模数达2 011.72 t/(km2·a)，25°~35°坡度带林地土壤侵蚀模数高达2 241.12 t/(km2·a)，远超南方红壤丘陵区容许土壤流失量。张会茹等[29]的研究也发现，坡度为20°时坡面侵蚀产沙量大；因此，该坡度带是流域治理的重点。旱地土壤侵蚀模数为1 305.49 t/(km2·a)，这是由于旱地主要集中在平原区，径流冲刷力弱，侵蚀强度低。水田平均侵蚀模数为305.56 t/(km2·a)小于研究区容许土壤流失量；水田有利水土保持，这与范建容等[30]的研究一致。总体看来，钱塘江流域草地和林地对应的土壤侵蚀模数较大且分布面积广，坡度较陡区草地和林地应是土壤侵蚀治理的重点。同时，植被覆盖度较低的未利用地，也应加强水土保持林草措施的推广，降低土壤侵蚀强度。

表 5 不同土地利用类型侵蚀模数和面积 Tab. 5 Soil erosion rates and area of different land use type
表 6 不同坡度等级林地土壤侵蚀模数和面积 Tab. 6 Soil erosion rates and area of forest land at different slope gradient level
3.2 近10年钱塘江流域土壤侵蚀动态变化 3.2.1 自然因素对土壤侵蚀变化的影响

土壤侵蚀主要受降雨、植被、坡度、土壤和土地利用等自然以及人为因素的影响[31]。然而，较短时间内坡度和土壤性质等可视为恒定值，而土地利用、植被覆盖和降雨变化相对较大。

2006—2015年钱塘江流域土壤侵蚀模数呈不显著增长趋势(图 3)。降雨侵蚀力能够很好地解释土壤侵蚀模数年际波动，研究区土壤侵蚀模数和年降雨侵蚀力相关性限制(R2=0.60)。但值得注意的是，2006年与2007、2013年年降雨侵蚀力相差不大，分别为4 077.82、3 850.26和4 248.36 MJ·mm/(hm2·h·a)，但2006年平均侵蚀模数却分别是2007和2013年的129.24%和132.54%。

图 3 2006—2015年钱塘江流域土壤侵蚀模数、年降雨侵蚀力和植被覆盖度变化 Fig. 3 Variation of soil erosion rates, annual rainfall erosivity and vegetation coverage changing trend in Qiantang River Catchment from 2006—2015

植被覆盖变化将导致土壤侵蚀模数变化沙[32]。图 3(b)显示，钱塘江流域近10年植被覆盖度呈现增长、稳定、增长的变化特征。2006—2008年和2013—2015年2段时期有大幅增加，可能与当地启动退耕还林政策有关。2008—2013年植被覆盖度出现波动，一方面是受当年降水较少影响，另一方面与部分建设用地建设周期较长，未能及时恢复植被有关[6]。为量化二者对土壤侵蚀的贡献，构建了流域土壤侵蚀与降雨侵蚀力和植被覆盖度方程：

$ \begin{array}{*{20}{c}} {Y = - 150.63{X_1} + 249.88{X_2} + 1359.19}\\ {\left( {{R^2} = 0.92} \right)。} \end{array} $

式中：Y为土壤侵蚀模数，t/(km2·a)；X1为流域平均年植被覆盖度，量纲为1；X2为年降雨侵蚀力，MJ·mm/(hm2·h·a)。发现年降雨侵蚀力和植被覆盖度对土壤侵蚀的贡献率分别为60%和32%，区降雨侵蚀力对土壤侵蚀的影响较大，这与Xu[33]和余新晓等[34]在黄土地区的研究结果类似。

3.2.2 土地利用对土壤侵蚀变化影响

对比2006、2015年2期土地利用(表 7)发现，各土地利用类型面积变化不大，但其转换频繁。后期较前期主要变化为，林地和水田转换为建设用地，3种土地利用类型变化比例分别为-0.48%、-1.38%和1.80%，而其他土地利用类型相互转换基本平衡。研究[30]表明，建设用地对水土保持具有两面性，建设初期地基开挖、管道铺设和地面平整等极大扰动原始土壤和地貌，易引发水土流失，而建成后地面硬化加快加大地表径流，导致下游洪峰时间提前和流量增加，致使更严重河岸侵蚀。但研究时段建设用地面积所占比例小，对整个流域土壤侵蚀影响不大。水田土壤侵蚀模数小于容许土壤流失量(表 5)，因而水田的减少不利于水土保持。总体看来，土地利用变化不足以抵消降雨所带来的侵蚀。

表 7 2006—2015年土地用途转移矩阵 Tab. 7 Transferring matrix of land use type from 2006—2015  

排除降雨波动影响并以2015年降雨侵蚀力标准，得到2006—2015年不同土地利用类型上土壤侵蚀强度指数分布，发现土壤侵蚀强度指数可有效反映土地利用对土壤侵蚀的影响[20]。表 8显示，钱塘江流域土壤侵蚀模数呈逐年下降趋势。旱地下降幅度最大(-17.53%)，其次为林地(15.97%)，但未利用地增长32.66%，而草地在2012年以后也出现较大增长。表明钱塘江流域在水土流失治理上取得一定成效[35]，但草地和未利用地土壤侵蚀强度指数始终高于其他土地利用类型，草地和未利用地的治理力度还应加强。

表 8 2006—2015年土壤侵蚀强度指数变化 Tab. 8 Changes in soil erosion intensity index of different land use type from 2006 to 2015
4 结论

1) 钱塘江流域2015年土壤侵蚀模数为1 605.82 t/(km2·a)，侵蚀总量达到6 375.74万t。空间变异强，分布较为分散且多以点状或块状分布。未利用地、草地和林地侵蚀模数高，特别是15°~35°坡面的林地和草地应是治理重点区域。

2) 2006—2015年土壤侵蚀量大体呈现逐年上升趋势，主要受降雨侵蚀力增加导致，但植被覆盖度的增加对土壤侵蚀有一定削减作用。研究区钱塘江流域土壤侵蚀量受降雨侵蚀力影响大于植被覆盖度影响，降雨侵蚀力和植被覆盖度对土壤侵蚀的贡献分别为60%和32%。

3) 钱塘江流域在改善土壤侵蚀、加强水土保持功能上取得一定成效。土地利用变化有利水土保持，但尚不能抵消降雨增强带来的侵蚀。未利用地、草地在近几年出现土壤侵蚀强度指数增强趋势，未来应加强对草地、未利用地治理。

5 参考文献
[1]
LAI R. Soil erosion impact on agronomic productivity and environment quality[J]. Critical Reviews in Plant Sciences, 1998, 17(4): 319. DOI:10.1080/07352689891304249
[2]
BORRELLI P, ROBINSON D A, FLEISCHER L R, et al. An assessment of the global impact of 21st century land use change on soil erosion[J]. Nature communications, 2017, 8(1): 2013. DOI:10.1038/s41467-017-02142-7
[3]
RENARD K G, FOSTER G, WEESIES G, et al. Predicting soil erosion by water:a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE)[M]. Washington: United States Department of Agriculture, DC, 1997: 1.
[4]
NUNES J P, SEIXAS J. Impacts of extreme rainfall events on hydrological soil erosion patterns:application to a Mediterranean watershed[J]. World Resource Review, 2004, 15: 336.
[5]
姜琳, 边金虎, 李爱农, 等. 岷江上游2000-2010年土壤侵蚀时空格局动态变化[J]. 水土保持学报, 2014, 28(1): 18.
JIANG Lin, BIAN Jinhu, LI Ainong, et al. Spatial-temporal changes of soil erosion in the upper reaches of Minjiang River from 2000 to 1000[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2014, 28(1): 18. DOI:10.3969/j.issn.1009-2242.2014.01.004
[6]
查良松, 邓国徽, 谷家川. 1992-2013年巢湖流域土壤侵蚀动态变化[J]. 地理学报, 2015, 70(11): 1708.
ZHA Liangsong, DENG Guohui, GU Jiachuang. Dynamic changes of soil erosion in the Chaohu Watershed from 1992 to 2013[J]. Acta Geographic Sinica, 2015, 70(11): 1708. DOI:10.11821/dlxb201511002
[7]
WANG X, ZHAO X, ZHANG Z, et al. Assessment of soil erosion change and its relationships with land use/cover change in China from the end of the 1980s to 2010[J]. Catena, 2016(137): 256.
[8]
梁音, 张斌, 潘贤章, 等. 南方红壤丘陵区水土流失现状与综合治理对策[J]. 中国水土保持科学, 2008, 6(1): 22.
LIANG Yin, ZHANG Bin, PAN Xianzhang. Current status and comprehensive control strategies of soil erosion for hilly region in the southern China[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2008, 6(1): 22. DOI:10.3969/j.issn.1672-3007.2008.01.004
[9]
水利部. 中国水土流失防治与生态安全//南方红壤区卷[M]. 北京: 科学出版社, 2010: 1.
Ministry of Water Resources. Soil erosion controling and ecological security in China[M]. Beijing: Science Press, 2010: 1.
[10]
朱颂茜, 龚洁, 林恩标, 等. 南方丘陵区林下水土流失特点及防治措施探讨[J]. 亚热带水土保持, 2013, 25(3): 24.
ZHU Songxi, GONG Jie, LIN Enbiao, et al. Discussion on the characteristics of soil and water loss under the forest and its control measures in the hilly area of South China[J]. Subtropical Soil and Water Conservation, 2013, 25(3): 24. DOI:10.3969/j.issn.1002-2651.2013.03.007
[11]
梁音, 张桃林, 史德明. 南方红壤丘陵区土壤侵蚀评价//红壤生态系统研究:第3集[M]. 北京: 中国农业科技出版社, 1995: 50.
LIANG Yin, ZHANG Yaolin, SHI Deming. Soil erosion assessment in red soil hilly area of South China:episode 3[M]. Beijing: China Agriculture Science and Technology Press, 1995: 55.
[12]
蔡崇法, 丁树文, 史志华, 等. 应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究[J]. 水土保持学报, 2000, 14(2): 19.
CAI Chongfa, DING Shuwen, SHI Zhihua, et al. Study of applying USLE and geographical information system IDRISI to predict soil erosion in small watershed[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2000, 14(2): 19. DOI:10.3321/j.issn:1009-2242.2000.02.005
[13]
周伏建, 陈明华, 林福兴, 等. 福建省降雨侵蚀力指标R值[J]. 水土保持学报, 1995, 9(1): 13.
ZHOU Fujian, CHEN Minghua, LIN Fuxing, et al. The rainfall erosivity in Fujian province[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 1995, 9(1): 13. DOI:10.3321/j.issn:1009-2242.1995.01.003
[14]
章文波, 付金生. 不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力[J]. 资源科学, 2003, 25(1): 35.
ZHANG Wenbo, FU Jinsheng. Rainfall erosivity estimation under different rainfall amount[J]. Resources Science, 2003, 25(1): 35. DOI:10.3321/j.issn:1007-7588.2003.01.006
[15]
LIU B Y, NEARING M A, RISSE L M. Slope gradient effects on soil loss for steep slopes[J]. Transactions of the ASAE, 1994, 37(6): 1835. DOI:10.13031/2013.28273
[16]
LIU B Y, NEARING M A, SHI P J, et al. Slope length effects on soil loss for steep slopes[J]. Soil Science Society of America Journal, 2000, 64(5): 1759. DOI:10.2136/sssaj2000.6451759x
[17]
郑海金, 杨洁, 喻荣岗, 等. 红壤坡地土壤可蚀性K值研究[J]. 土壤通报, 2010, 41(2): 425.
ZHENG Haijin, YANG Jie, YU Ronggang, et al. Study on soil erodibility factor K on red-soil sloping land[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2010, 41(2): 425.
[18]
SHARPLEY A N. EPIC-erosion/productivity impact calculator:1, Model documentation[M]. USDA Technical Bulletin, 1990: 26.
[19]
黄金良, 洪华生, 张路平, 等. 基于GIS和USLE的九龙江流域土壤侵蚀量预测研究[J]. 水土保持学报, 2004, 18(5): 75.
HUANG Jinliang, HONG Huasheng, ZHANG Luping. Study on predicting soil erosion in Jiulong River Watershed based on GIS and USLE[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2004, 18(5): 75.
[20]
陈思旭, 杨小唤, 蔡红艳. 基于RUSLE模型的南方丘陵山区土壤侵蚀研究[J]. 资源科学, 2014, 36(6): 1288.
CHEN Sixu, YANG Xiaohuan, CAI Hongyan. Study of soil erosion in the southern hillside area of China based on RUSLE Model[J]. Resources Science, 2014, 36(6): 1288.
[21]
王思远, 王光谦, 陈志祥. 黄河流域土地利用与土壤侵蚀的耦合关系[J]. 自然灾害学报, 2005, 14(1): 32.
WANG Siyuan, WANG Guangqian, CHEN Zhixiang. Relationship between land use and soil erosion in Yellow River Basin[J]. Journal of Natural Disasters, 2005, 14(1): 32. DOI:10.3969/j.issn.1004-4574.2005.01.005
[22]
叶永棋, 杨轩. 浙江省水土流失时空演变研究[J]. 土壤, 2007, 39(3): 400.
YE Yongqi, YANG Xuan. Temporal and spatial change of soil and water loss in Zhejiang province[J]. Soils, 2007, 39(3): 400. DOI:10.3321/j.issn:0253-9829.2007.03.013
[23]
赵明松, 李德成, 张甘霖, 等. 基于RUSLE模型的安徽省土壤侵蚀及其养分流失评估[J]. 土壤学报, 2016, 53(1): 28.
ZHAO Mingsongm, LI Decheng, ZHANG Ganlin, et al. Evaluation of soil erosion and soil nutrient loss in Anhui province based on RUSLE model[J]. Acta Pedologica Sinica, 2016, 53(1): 28.
[24]
李智广, 刘秉正. 我国主要江河流域土壤侵蚀量测算[J]. 中国水土保持科学, 2006, 4(2): 1.
LI Zhiguang, LIU Bingzheng. Calculation on soil erosion amount of main river basin in China[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2006, 4(2): 1.
[25]
吴光艳, 金平伟, 钟雄, 等. 南方红壤区植被盖度对水土流失影响初探[J]. 亚热带水土保持, 2016, 28(4): 1.
WU Guangyan, JIN Pingwei, ZHONG Xiong, et al. Initial study on the impact of vegetation coverage to soil erosion inred soil areas of South China[J]. Subtropical Soil and Water Conservation, 2016, 28(4): 1.
[26]
杨吉华, 柳凯生, 宫锐, 等. 山丘地区森林保持水土效益的研究[J]. 水土保持学报, 1993, 7(3): 47.
YANG Jinhua, LIU Kaisheng, GONG Rui, et al. Study on the benefits of forest on water and soil conservation in mountainous areas[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 1993, 7(3): 47.
[27]
赵鸿雁, 吴钦孝, 刘国彬. 黄土高原人工油松林枯枝落叶层的水土保持功能研究[J]. 林业科学, 2003, 39(1): 168.
ZHAO Hongyan, WU Qinxiao, LIU Guobin. Studies on soil and water conservation functions of litter inChinese pine stand on loess plateau[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2003, 39(1): 168.
[28]
SEPÚLVEDA R B, CARRILLO A A. Soil erosion and erosion thresholds in an agroforestry system of coffee (Coffea arabica) and mixed shade trees (Inga spp and Musa spp) in northern Nicaragua[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2015(210): 25.
[29]
张会茹, 郑粉莉, 耿晓东. 地面坡度对红壤坡面土壤侵蚀过程的影响研究[J]. 水土保持研究, 2009, 16(4): 52.
ZHANG Huiru, ZHENG Fenli, GENG Xiaodong. Effect of slope gradients on soil erosion process in red earth hillslopes[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2009, 16(4): 52.
[30]
范建容, 柴宗新, 刘淑珍, 等. 基于RS和GIS的四川省李子溪流域土壤侵蚀动态变化[J]. 水土保持学报, 2001, 15(4): 25.
FAN Jianrong, CHAI Zongxin, LIU Shuzhen, et al. Dynamical changes of soil erosion in Lizixi Catchment of Sichuan province by remote sensing and geographical information system[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2001, 15(4): 25.
[31]
尹忠东, 周心澄, 朱金兆, 等. 影响水土流失的主要因素研究概述[J]. 世界林业研究, 2003, 16(3): 32.
YIN Zhongdong, ZHOU Xincheng, ZHU Jinzhao. Study on the factors affecting soil erosion[J]. World Forestry Research, 2003, 16(3): 32.
[32]
OUYANG W, HAO F, SKIDMORE A K, et al. Soil erosion and sediment yield and their relationships with vegetation cover in upper stream of the Yellow River[J]. Science of the Total Environment, 2010, 409(2): 396.
[33]
XU J X. Response of erosion and sediment producing processes to soil and water conservation measures in the Wudinghe River Basin[J]. Acta Geographica Sinica, 2004, 59(6): 972.
[34]
余新晓, 张学霞, 李建牢, 等. 黄土地区小流域植被覆盖和降水对侵蚀产沙过程的影响[J]. 生态学报, 2006, 26(1): 1.
YU Xinxiao, ZHANG Xuexia, LI Jianjun, et al. Effects of vegetation cover and precipitation on the process of sediment produced by erosion in a small drainage basin of loess region[J]. Acta Ecologica Sinica, 2006, 26(1): 1.
[35]
谢炎敏. WEPP与RUSLE在南方红壤丘陵区土壤侵蚀模拟中的应用对比研究[J]. 人民珠江, 2018, 39(10): 34.
XIE Yanmin. Application and comparison of WEPP and RUSLE in the soil erosion simulation in hillyred soil region of southern China[J]. Pearl River, 2018, 39(10): 34.