赵萌萌 张 根 古明双 李云飞

（西藏大学工学院，西藏 拉萨 850000）

土壤可蚀性能够反映土壤对侵蚀的敏感性，是衡量土壤侵蚀程度的重要指标，在通用土壤流失方程（USLE）中用K来表示。对土壤可蚀性进行深入研究是有效治理土壤侵蚀的必要环节。我国的土壤可蚀性研究起步于20世纪50年代。几十年，来我国学者十分重视土壤可蚀性研究，并将其作为水土保持研究的重要内容之一［1］。

由于经典的土壤可蚀性估算方法——自然径流小区内直接测定法所耗费的时间较长，数据收集较为困难［2］，因而国内外学者开始尝试建立更为精确的数学模型用以计算土壤可蚀性K值，如诺谟图法、修正诺谟图法、Shirazi公式、EPIC模型和Torri.D模型等。其中，EPIC模型是目前国内外学者估算土壤可蚀性K值普遍采用的模型之一［3］；
Torri.D模型、Shirazi公式多应用于不同估算模型的比较研究中，而且将其应用于特定地区进行土壤可蚀性K值估算时，其准确性比EPIC模型高［4］。

我国学者利用上述经验模型对不同地区的土壤可蚀性K值进行了测算，但大多数学者并未对所得结果进行不确定性评价，导致土壤侵蚀预报的可信区间不够精确［5］。基于此，笔者以雅鲁藏布江贡嘎段流域为研究对象，先测定野外采集土壤样品的相关参数，再利用诺谟图法、修正诺谟图法、Shirazi公式、EPIC模型和Torri.D模型估算雅鲁藏布江贡嘎段流域土壤可蚀性K值，而后对结果进行数值对比、正态性检验及相关性分析，最后选用平均绝对误差、均方根误差、平均相对误差及精度因子4个因子对5种估算方法所得K值进行不确定性评价，为研究雅鲁藏布江贡嘎段流域土壤可蚀性提供方法支撑。

1.1 研究区概况

雅鲁藏布江贡嘎段流域位于西藏自治区贡嘎县北部，海拔3 500～3 650 m，全长约81 km，地势上大体为西高东低。雅鲁藏布江贡嘎段两岸岸坡较陡，风化作用强烈，植被覆盖率较低。由于自然条件恶劣，当地荒漠化区域逐年扩大。同时，长期以来的过度放牧、大量垃圾倾倒等人为活动，造成该流域草场退化、环境污染严重、植被覆盖率下降，生态环境极其脆弱［6］。另外，当地泥石流、滑坡等自然灾害频发，致使大量泥沙被冲刷进入雅鲁藏布江［7］。上述因素导致该流域土壤侵蚀严重。近年来，雅鲁藏布江中游河段的植被覆盖率因人工林的栽种而有所提高，建成的生态防护林体系已初具规模［8］。

1.2 土壤样品处理及K值估算

此研究始于嘎杂村附近（东经91°13′42.79″、北 纬29 ° 16′18.18″，海 拔3 566.40 m），终于 拉 玉 附 近（东 经90 ° 29′35.99″、北 纬29°14′57.93″，海拔3 653.41 m），以8 km为间隔标记10个取样点，根据现行《水土保持试验规程》（SL 419—2008）［9］中规定的样品采集方法及过程，在每个取样点取深度为20 cm的土壤样品1 kg，共得10组土壤样品。该研究采用的K值估算方法为诺谟图法、修正诺谟图法、Shirazi公式、EPIC模型、Torri.D模型。利用上述5种方法进行估算时，需要测定的土壤参数有土壤颗粒组成、有机质含量、有机碳含量（有机质含量除以1.724）、土壤结构参数及渗透性级别参数的取值等级［10-11］。各取样点土壤颗粒组成及有机质含量数据见表1。

表1 各取样点土壤理化性质

此外，在估算土壤可蚀性K值的过程中，为确保结果的准确性，需要确定样品的土壤结构参数及土壤渗透性级别参数的取值等级。土壤结构参数（Ss）取值等级标准见表2［12］。表2中，土壤团聚体的结构类型根据其粒径来确定。在该研究中，利用干筛法对所取样品的土壤团聚体粒径进行测定，得到样品的土壤团聚体粒径为2～5 mm。根据各个结构类型的粒径划分［13］，所取样品的土壤团聚体结构类型为中等团粒，故Ss取3。

表2 土壤结构参数取值等级

根据现行的《水利水电工程地质勘察规范》（GB 50487—2008）［14］，土壤的渗透性级别参数（Pr）取值等级见表3。

表3 土壤渗透性级别参数取值等级

根据已有的研究成果，西藏自治区的土壤渗透系数为7.82×10-6～0.93×10-3cm/s［15］。结合样品中各土壤类型的渗透系数经验值［16］，得到样品的渗透等级为慢速至中等，故该研究中Pr取4。

通过对所取的10组土壤样品进行初步观察及送检分析，参照已有的西藏自治区各地土壤分析成果［17-19］，结合《西藏土种志——基于全国第二次土壤普查的数据集》［20］，确定所取土壤样品的土壤类型及土地利用方式。综合上述土壤参数，分别采用5种模型估算得到的10组K值（每组包含K诺谟、K修正、KEPIC、KShirazi、KTorri.D5个数据）。由于只有Torri.D模型的K值单位是国际制，其余4种模型的单位均为美国制，因此，进行结果分析之前将K值的国际制单位［t·hm2·h/（MJ·mm·hm2）］除以0.131 7，即变为美国制K值单位。

2.1 不同估算方法下K值特征对比

采用SPSS 17.0软件对土壤参数及5种方法所得的K值进行正态性检验，结果如表4所示。

表4 土壤参数及K值的统计分析

表4数据表明，各土壤粒径等级的含量多少为砂粒＞粉粒＞黏粒＞极细砂粒。各模型所得K值平均值为KEPIC＞KShirazi＞KTorri.D＞K诺谟＞K修正。标准差是方差的算术平方根，其能反映数据的离散程度。5种模型所得K值的标准差中，KTorri.D最大，K诺谟最小，可见KTorri.D的数据离散性最强，K诺谟最弱。变异系数为样本数据的标准差除以平均值所得的数值，其划分等级为弱变异性（＜10%）、中等变异性（10%～100%）、强变异性（＞100%）。表4中，各土壤粒径等级及不同模型所得K值的变异系数均处于10%～100%，因此，各粒级及不同模型估算的K值属中等变异性。此外，各个土壤样品的有机质含量的变异性也较强，且具有较强的正态性。由非参数K-S检验的结果可见，K值符合正态分布，且KShirazi的正态性显著较强，KTorri.D的正态性相对较弱。

利用Excel 2019软件绘制出在各个取样点利用不同估算方法所得的K值簇状柱形图，如图1所示。

图1 各模型所得K值

由图1可知，各模型所得的K值差异较大，最小值为0.12，最大值为0.77。取样点4为农用地，但其K值明显高于同种土壤类型的非农用地取样点1。其原因可能是不合理的耕种造成土壤养分结构发生变化，使土壤质量下降。此外，利用修正诺谟图法所得的K值显著低于利用另外4种模型所得K值，可能是因为所取土壤的砂粒和黏粒含量较高，致使该方法的结果不准确。

2.2 各模型所得K值与土壤相关参数的关系分析

利用SPSS 17.0对各个土壤参数与不同模型所得的K值进行Pearson双变量相关分析，结果如表5所示。

表5 各模型所得K值与土壤参数的相关性分析

由表5可知，K修正、KEPIC、KShirazi均与砂粒和有机质含量呈负相关；
K诺谟与黏粒含量呈显著正相关，但与有机质含量的相关性不显著。总体来看，各模型所得的K值均与黏粒、砂粒及极细砂粒含量的相关性较强，与有机质及粉粒含量的相关性较弱。

2.3 K值的不确定性分析

利用数学模型估算K值后，对所得结果进行不确定分析是必要的。该研究选用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均相对误差（MRE）及精度因子（Af）4个因子对所得K值进行不确定性评价。4个因子的计算式为

式（1）至式（4）中：NKi为已有研究所得的第i种土壤类型的理论K值［21］；
SKi为不同模型估算所得的第i种土壤类型的实际K值；
n为取样点数量，该研究中n=10。根据统计学原理，MAE、MRE和RMSE的数值越趋近于0，Af的数值越接近于1，则K值预测的不确定性越小。对5种模型估算结果的不确定性评价结果见表6。

表6 各模型K值的不确定性评价

由表6可知，修正诺谟图法的4个因子数值均为最大，而诺谟图法的MAE、MRE和RMSE因子值相对较小，其Af值相比另外4个模型的Af值更趋近于1。对4种因子的数值进行综合排序，得出5种估算模型对雅鲁藏布江贡嘎段流域K值估算的不确定性从小到大依次为诺谟图法、Torri.D模型、EPIC模型、Shirazi公式、修正诺谟图法，即诺谟图法对雅鲁藏布江贡嘎段流域K值估算的适用性最好，修正诺谟图法适用性最差。

①雅鲁藏布江贡嘎段流域的土壤粒级含量从大到小为砂粒＞粉粒＞黏粒＞极细砂粒，各个取样点所测得的土壤有机质含量差异较大。

②各粒级及不同模型估算的K值属中等变异性，极细砂粒的变异系数最高，砂粒最低；
Torri.D模型变异系数最高，EPIC模型最低。

③各模型所得K值平均值为KEPIC＞KShirazi＞KTorri.D＞K诺谟＞K修正，KShirazi的数据离散性最强，K诺谟最弱。

④各模型所得K值均与黏粒、砂粒和极细砂粒的相关性较强，与有机质及粉粒的相关性较弱。

⑤K值不确定性分析表明，5种估算模型对雅鲁藏布江贡嘎段流域K值估算的不确定性从小到大为诺谟图法、Torri.D模型、EPIC模型、Shirazi公式、修正诺谟图法。在该流域的K值估算中，诺谟图法适用性优于另外4种模型，即可使用该模型在雅鲁藏布江贡嘎段流域进行K值预测和水土流失敏感度评价。

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