土壤可蚀性研究述评

土壤可蚀性是土壤对侵蚀营力分散和搬运作用的抵抗能力,是建立土壤流失方程和侵蚀模型的必要参数.土壤可蚀性研究是认识土壤侵蚀机理的一个重要环节.本研究基于土壤可蚀性已有成果,总结评述了土壤可蚀性的相关研究进展.其中,土壤可蚀性的相关指标有土壤抗冲抗蚀性、K因子等;土壤可蚀性包括水蚀可蚀性、风蚀可蚀性、重力可蚀性和冻融可蚀性等不同类型;其评价指标体系可以分为基于土壤内在性质和外在侵蚀营力的两类评价指标体系;土壤理化性质测定法、仪器测定法、小区测定法、数学模型和图解法、水动力学模型求解法是目前常用的5种土壤可蚀性测定和估算方法;土壤可蚀性具有明显的时空分异特征,其影响因素主要包括土壤性质、气候、植被、地形和土地利用等不同方面.在土壤可蚀性的进一步研究中,应注重土壤可蚀性概念的界定、评价指标体系的规范统一、土壤可蚀性估算模型的区域适用性、土壤可蚀性动态变化作用机理等方面.     

冻融作用对土壤理化性质及风水蚀影响研究进展

冻融侵蚀在我国分布范围广,是主要土壤侵蚀类型之一,而冻融作用与其他营力复合进行侵蚀的分布范围比单纯的冻融侵蚀更广,所造成的危害也更大.本文基于国内外已有研究成果,总结评述了冻融作用对土壤理化性质及风蚀和水蚀影响的相关研究进展.冻融条件下,土壤水分发生运移,结构被破坏,土壤孔隙度、容重、抗剪强度、团聚体稳定性和有机质等理化性质均发生变化,其变化趋势和幅度与土壤质地、冻融程度有关.冻融作用通过改变土壤理化性质,增加土壤可蚀性,从而影响土壤风蚀和水蚀发生及过程,导致侵蚀强度增大.目前,冻融研究以室内模拟为主,与野外实际冻融过程差异较大,且由于试验条件不同,得到的结论无法统一,甚至相反.因此,通过室内模拟与野外实测相结合,加强冻融条件下土壤侵蚀机理研究是下一步的重点,这对季节性冻融区解冻期侵蚀预报和防治具有重要意义.     

黄土丘陵区生物结皮对土壤可蚀性的影响

在采样分析生物结皮对土壤理化属性影响的基础上,采用EPIC模型估算与模拟降雨试验相结合的方法,研究了黄土丘陵区不同生物量、不同土壤质地和不同季节的生物结皮对土壤可蚀性(K值)的影响.结果表明： 生物结皮显著降低了土壤可蚀性,生物结皮层土壤可蚀性较下层土壤降低17%;土壤可蚀性随生物结皮生物量的增加呈降低趋势,藓结皮土壤可蚀性K值较藻结皮土壤降低21%;生物结皮土壤可蚀性在不同季节因其生物活性不同而存在差异,雨季中显著高于雨季前和雨季末;不同质地土壤上生物结皮对可蚀性的影响不同,可蚀性K值为砂壤>粉壤>砂土;模拟降雨条件下测定表明,生物结皮的发育使土壤可蚀性较对照（下层5~10 cm土壤）降低约90%.
     

黄土丘陵区生物结皮对土壤可蚀性的影响

在采样分析生物结皮对土壤理化属性影响的基础上,采用EPIC模型估算与模拟降雨试验相结合的方法,研究了黄土丘陵区不同生物量、不同土壤质地和不同季节的生物结皮对土壤可蚀性(K值)的影响.结果表明： 生物结皮显著降低了土壤可蚀性,生物结皮层土壤可蚀性较下层土壤降低17%;土壤可蚀性随生物结皮生物量的增加呈降低趋势,藓结皮土壤可蚀性K值较藻结皮土壤降低21%;生物结皮土壤可蚀性在不同季节因其生物活性不同而存在差异,雨季中显著高于雨季前和雨季末;不同质地土壤上生物结皮对可蚀性的影响不同,可蚀性K值为砂壤>粉壤>砂土;模拟降雨条件下测定表明,生物结皮的发育使土壤可蚀性较对照（下层5~10 cm土壤）降低约90%.
     

基于小流域尺度的土壤可蚀性K值空间变异

采用传统统计学和地统计学相结合的方法,以邓下小流域为研究区,利用EPIC模型中土壤可蚀性K值算法,研究了小流域尺度下土壤可蚀性K值空间变异特征及不同植被类型对其影响.结果表明:(1)研究区K值的变化范围为0.1498 ～0.4981,均值为0.3316,变异系数为22.11%,小流域土壤可蚀性存在中等程度的空间变异性.(2) 研究区土壤可蚀性K值总体分布趋势是从西北向东南增大,条带状分布明显,K值较高处以"岛状"嵌于小流域中南部.北部森林覆盖区土壤抗侵蚀能力较强,中南部耕作种植及居住生活区土壤抵抗侵蚀能力较弱.(3)研究区8种不同植被类型除旱耕地外,K值垂直变异特征均是K0～20cm＜K20～40cm＜K40～60cm,土壤可蚀性随土壤垂直剖面深度增大而增大,土壤表层(0～20cm)抗侵蚀性能力最强.8种不同植被类型土壤表层K值(K0～20cm)的大小顺序为:休闲地 >茶园 >旱耕地 >草地 >阔叶林 >灌木林 >针叶林 >毛竹林.     

模拟降雨条件下典型土壤的可蚀性与养分流失特征

选取中国北方地区典型的沙土和壤土,基于8场人工模拟降雨实验,研究不同坡度(10°和20°)、不同雨强(60和120 mm·h-1)土壤可蚀性对速效氮(AN)及速效磷(AP)流失的影响。结果表明:壤土的土壤可蚀性大于沙土,较大的土壤可蚀性导致产流、产沙、AN及AP流失;产流速率和产沙速率呈线性相关,其线性回归方程的斜率可以表征土壤可蚀性(R20.398,P0.01);AN、AP的流失速率受产流及产沙速率的共同影响;土壤可蚀性对AN、AP流失速率的影响同样显著,其相关关系可以用对数函数表征。     

那曲地区融水侵蚀引起沉积的影响因素

冰川、积雪融水形成的融水侵蚀是高海拔寒区土壤侵蚀的重要形式.本文对那曲地区融水侵蚀引起沉积的影响因素进行研究,提出以沉积扇面积比例作为指标反映融水侵蚀引起沉积的强弱.基于GIS空间叠加分析确定最小图斑,通过逐步回归分析,建立融水侵蚀引起沉积的影响因素回归方程,确定融水侵蚀引起沉积的主要影响因素.结果表明:那曲地区境内分布大量扇形地;不同地区分布差异明显,那曲地区扇形地集中在中部缓坡地区;扇形地多分布在山谷出口处,多数规模较大,且面积、厚度变化很大.风速、归一化植被指数(NDVI)、土壤可蚀性K值、气温年较差和陡坡面积比是研究区融水侵蚀引起沉积的主要影响因素,其中,融水侵蚀引起的沉积与风速和NDVI呈正相关关系,与K值、气温年较差和陡坡面积比呈负相关关系.     

黔西南石漠化生态脆弱区水土流失敏感性评价

为探索黔西南州水土流失敏感性空间分布特征, 选取降雨侵蚀力、地形起伏度、植被类型、土壤类型作为水土流失敏感性综合评价指标并建立评价标准, 基于GIS和敏感性评价模型对水土流失敏感性进行多指标及单指标分析评价, 并计算各土壤类型的可蚀性值以加强评价结果的科学性。结果表明: 1. 黔西南州水土流失敏感性普遍较高, 各级敏感性面积比从小到大依次为中度敏感性、轻度敏感性、高度敏感性、极敏感性和不敏感性, 轻度敏感性以上的区域占州面积的83.4%, 水土流失程度严重; 总体呈现中心向四周逐级增加、东部高于西部的分布趋势。九个县市中晴隆县、望谟县和册亨县轻度敏感性以上的面积占各县域面积的90%以上。2. 各评价指标对水土流失敏感性的相关性从高到低依次为地形起伏度、土壤类型、降雨侵蚀力、植被类型。上述研究结果旨在为黔西南州水土流失防治和进一步减缓及防治石漠化提供一定科学依据。     

农牧交错带土地沙化的本质及其形成研究

通过对陕北农牧交错带不同类型沙化土地土体构型、土壤质地、元素组成和理化性质的分析,研究了土地沙化的本质。结果表明：受风沙作用影响,土壤中细粒物质逐渐减少,颗粒组成变粗;表层消失,最终被流沙所取代,原土壤剖面被覆盖在沙层之下;土壤有机质及养分含量减少,保水保肥性能降低,生产力不断下降;现代土壤形成过程以侵蚀和风沙沉积为主,物质淋溶和化学风化微弱。研究区土地沙化可划分为：风沙侵蚀为主、风沙蚀积平衡、风沙沉积为主和土壤形成发育4个阶段;沙化土地的类型有：肥力衰退质地粗化、表层剥蚀、片沙覆盖、流动沙丘与固定沙丘等5种。     

土壤-植物-大气连续体水热、CO2通量估算模型研究进展

土壤-植物-大气连续体(SPAC)水热、CO2通量的准确估算对理解陆地和大气的物质和能量交换过程有着重要意义.重点阐述了基于过程的土壤-植物-大气连续体水热、CO2通量模型,综述了统计模型、综合模型及基于遥感的模型的发展过程.其中水热通量统计模型包括基于温度和湿度以及基于温度和辐射的方法;CO2通量统计模型包括基于气候因子或蒸散因子以及基于光能利用率的方法.水热通量过程模型包括大叶、双源、多源和多层的水热传输物理模型;CO2通量过程模型包括叶片尺度及由大叶、双叶和多层方法扩展到冠层尺度的生理生态模型以及光合-蒸腾耦合模型.综合模型包括生物物理模型、生物化学模型和生物地理模型.统计模型形式简单,资料易得,对大范围的水热通量模拟具有指导意义;过程模型准确的揭示了水热和CO2通量传输的物理和生理过程,是大尺度综合模型的基础.未来生态系统水热、CO2通量估算模型将集成各种技术手段进行多尺度网络观测和大尺度机理模拟.     

黄土高原地区土壤可蚀性及其应用研究

通过回顾已有的成果,分析评价了我国土壤可蚀性研究的进展及存在的问题,提出我国土壤可蚀性研究中的标准小区定义,运用野外观测资料,研究计算了黄土高原地区土壤可蚀性指标标值,结果表明,陕北和晋西北一带黄土可蚀性K值变化于0．3－0．7之间,并且有以陕西子洲,绥德一带为最大,以此为中心,向南,向北和向东都减少的变化趋势。     

渝北水源区水源涵养林构建模式对土壤渗透性的影响

土壤渗透性是评价土壤水源涵养作用重要指标之一,其受制于许多外在和内在因素的影响,与植被类型、土壤结构、土壤种类和降雨强度等关系密切。为探讨不同构建模式水源涵养林对土壤渗透性能的影响,以裸地为对照,以土壤初渗速率,稳渗速率,平均渗透速率和渗透总量表征土壤渗透性,对重庆北部水源区8种不同构建模式的水源涵养林地的土壤渗透性及其与理化性质的关系进行研究。结果表明:不同模式水源林地和同一模式林地不同层次土壤渗透性能存在较大差异,各林地土壤渗透性随土壤深度的增加而降低,母质层土壤渗透性受林分类型和林分结构等外界条件的干扰较小,差异不显著;8种林地土壤渗透性均好于裸地,各林地土壤渗透性能大小依次为:广东山胡椒×杉木混交林马尾松×柳杉混交林(火烧迹地)四川大头茶×四川山矾混交林毛竹×四川山矾×马尾松混交林马尾松×广东山胡椒混交林马尾松×四川大头茶混交林广东山胡椒×四川杨桐混交林毛竹纯林裸地,根据土壤渗透能力可将8种模式林分类型分为4类:第1类,广东山胡椒×杉木混交林和马尾松×柳杉混交林,土壤渗透性最好;第2类,四川大头茶×四川山矾混交林,土壤渗透能力较好;第3类,毛竹×四川山矾×马尾松混交林、马尾松×广东山胡椒混交林、广东山胡椒×四川杨桐混交林、马尾松×四川大头茶混交林,土壤渗透性好;第4类,毛竹林和裸露地,土壤渗透性最差。以广东山胡椒和杉木混交的林分模式的土壤渗透性最好,毛竹纯林地最差,毛竹纯林对提高土壤渗透性作用较差,营林时适当增加毛竹林中其他树种的混交比例可增强林地土壤渗透性能。通用经验方程对各林分土壤入渗过程的拟合效果最好,比较适用于描述本研究区域水源涵养林地土壤入渗特征的模型,Kostiakov方程拟合效果次之,Horton方程最差;结合相关分析,筛选出9个极显著或显著影响土壤渗透性能的土壤理化性质因子,通过主成分分析法,得到土壤渗透性能综合参数α及与其极显著相关因子的综合参数β,并构建土壤渗透性各指标及其综合参数α与β的线性回归模型,为重庆北部的水源涵养林建设和防治水土流失提供理论依据。     

我国植被水土保持功能研究进展

 我国植被水土保持功能的研究可以概括为以下3个主要方面：1)植被水土保持功能的对比研究： 通过实地对比观测植被覆盖地与对照地（裸地、农耕地等）的径流量、土壤侵蚀量等,研究植被的减水减沙效益。研究表明,天然植被具有强大的水土保持功能,并呈现出林>灌>草的规律;人工植被水土保持功能的发挥则受到多种因素的影响,呈现出较复杂的情况。2)植被保持水土的机理研究：雨滴击溅和径流冲刷是水土流失的动力,通过分析植被削减降雨和径流动能的过程,来揭示植被水土保持功能的内在机理。研究表明,植被外在的水土保持功能是其内部各个垂直层     

青藏高原东北缘不同土地利用类型土壤质量综合评价

土壤质量评价是合理利用土壤资源的重要前提。通过采集青藏高原东北缘甘肃省天祝县境内林地(n=9)、草地(n=18)和耕地(n=38)土壤样品,并测定土壤容重、田间持水量和有机质等13项土壤理化性质指标,采用主成分分析和相关性分析构建最小数据集(MDS),建立土壤质量评价指标体系,对3个不同土地利用类型的土壤质量进行综合评价。结果表明: 林地的总孔隙度、毛管孔隙度、田间持水量、毛管持水量、饱和含水量、有机质、全氮和速效钾含量显著高于草地和耕地。林地土壤质量评价指标体系包括田间持水量、有机质、全氮、速效氮和速效钾,土壤质量指数(SQI)介于0.329～0.678,平均值为0.481;草地土壤质量评价指标体系包括田间持水量和速效氮,SQI介于0.302～0.703,平均值为0.469;耕地土壤质量评价指标体系包括毛管持水量、非毛管孔隙度、速效氮、速效磷和速效钾,SQI介于0.337～0.616,平均值为0.462。影响林地、草地和耕地土壤质量的最大障碍指标分别为速效钾、田间持水量和毛管持水量。基于MDS的土壤质量指数能够实现研究区不同土地利用类型土壤质量的准确评价,土壤质量整体上表现为林地>草地>耕地,评价结果对该区域土壤可持续管理具有重要参考价值。     

矿区不同类型生态护坡工程植物多样性对环境因子的响应

以太原市西山矿区岩质边坡、土质边坡、岩土混合边坡3种类型生态护坡工程为对象,采用典范对应分析(CCA)排序研究不同类型边坡环境因子与物种分布的关系,并分析土壤和地形等环境因子对植物多样性的影响.结果表明:岩土混合边坡植被组成较为丰富(8科17属19种),以菊科、禾本科、豆科、葡萄科、唇形科、苦木科为主;物种丰富度指数、...     

基于2009-2018年径流小区观测数据的武汉市土壤侵蚀因子定量评价

武汉市位于桐柏山大别山国家级水土流失预防区与幕阜山省级水土流失治理区之间,其土壤侵蚀问题对长江中游生态安全具有重要影响。基于2009-2018年武汉市蔡店、磨盘山、西湖流域、燕子山等4个水土保持监测站35个径流小区的观测数据（139组）,定量分析了坡度、侵蚀性降水量、土地利用和水土保持措施对土壤侵蚀的影响,并借鉴USLE模型识别土壤侵蚀主导因子。结果表明,裸地小区的平均土壤侵蚀模数最高（2597.57 t km^-2 a^-1）,其次是经济林、草地和耕地小区且三者的侵蚀模数相差不大,土壤侵蚀模数与侵蚀性降雨量、坡度之间呈显著二元线性或幂函数关系;与天然植被小区相比,植物篱（草带、茶树、紫穗槐）及石坎梯田措施均显著降低了土壤侵蚀模数,其中植物篱措施的效果更优,且草带植物篱小区的侵蚀模数最低（46.13 t km^-2 a^-1）;3个坡度等级（0-10°、10-20°、20-25°）小区平均侵蚀模数分别为892.07、911.15、2087.60 t km^-2 a^-1,表明坡度超过20°后土壤侵蚀严重加剧;武汉市土壤侵蚀的主导因子为水土保持措施、植被覆盖与管理因子。研究结果可为武汉市水土保持措施合理布设及侵蚀预报模型的完善提供依据,基于径流小区长期观测数据的土壤侵蚀定量研究值得进一步深入。     

湿地土壤硫氧化-还原过程及其与其他元素的耦合作用研究进展

湿地土壤硫(S)的氧化-还原过程是硫循环的重要环节,其对于维持湿地系统的稳定与健康具有重要意义.本文综述了湿地土壤S的氧化-还原过程及影响因素,并分析了其与其他元素耦合机制的研究进展.湿地土壤S氧化-还原过程的影响因素主要涉及生物因子(植物、微生物、底栖动物及人类活动等)和非生物因子(温度、水分和粒度等物理因素及pH、...     

Modeling WEPP erodibility parameters in calcareous soils in northwest Iran

Modeling soil detachment rates at the regional scale is important for better understanding of the processes of erosion and the development of erosion models. Soil erodibility is an important factor for predicting soil loss, but its direct measurement at the watershed scale is difficult, time-consuming and costly. This study used stepwise multiple-linear regression (MLR) and artificial neural networks (ANNs) to model Water Erosion Prediction Project (WEPP) soil erodibility parameters, including the baseline inter-rill erodibility (K_ib), baseline rill erodibility (K_rb) and critical shear stress (τ_cb) of cropland conditions in calcareous soils of northwest Iran. Simulated inter-rill and rill erosion experiments were conducted at 100 locations with three replications. K_ib, K_rb and τ_cb and basic soil properties were measured at each location. Auxiliary variables related to soil erodibility were derived from a Landsat 7 satellite image and a 30 m × 30 m digital elevation model (DEM). MLR and ANN models were employed to predict K_ib, K_rb and τ_cb using two groups of input variables: i) more easily measurable basic soil properties (pedo-transfer functions (PTFs)) and ii) more easily measurable basic soil properties and auxiliary data (soil spatial prediction functions (SSPFs)). The results indicated that the WEPP models performed poorly in comparison to the derived models. PTFs and SSPFs generated from ANN models provided more reliable predictions than the MLR models. ANN-based SSPF models yielded the best results (with the highest R² and lowest RMSE values) for predicting Kib and Krb. ANN-based PTF model performed reasonably well for predicting τ_cb. These results show that information from terrain attributes and remote sensing data are potential auxiliary variables for improving prediction of soil erodibility parameters.