劉孟竹, 張紅娟, 任賀宇, 裴宏偉

(1.河北建筑工程學(xué)院 市政與環(huán)境工程系, 河北 張家口 075000; 2.河北省水質(zhì)工程與水資源綜合利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 河北 張家口 075000)

生態(tài)系統(tǒng)提供給人類生存所需的各種惠益統(tǒng)稱為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[1]。土壤保持服務(wù)作為生態(tài)系統(tǒng)中土壤保育、水源涵養(yǎng)等生態(tài)服務(wù)功能的基礎(chǔ)，對(duì)于區(qū)域內(nèi)的土地安全以及生態(tài)可持續(xù)發(fā)展意義重大。土壤侵蝕與沉積是生態(tài)系統(tǒng)維系自身穩(wěn)定發(fā)展的一種自然過(guò)程[2]，但其演變過(guò)度時(shí)會(huì)造成水土流失、土地退化、地力下降、河道淤塞等，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致一系列自然災(zāi)害發(fā)生，威脅人類生產(chǎn)生活[3]。有關(guān)土壤保持的研究一直以來(lái)都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注的重要環(huán)境議題[4]。歐陽(yáng)志云等[5]學(xué)者對(duì)中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行的一項(xiàng)評(píng)估中發(fā)現(xiàn)，包括土壤保持服務(wù)在內(nèi)的6項(xiàng)生態(tài)服務(wù)在2000—2010年中得到明顯提升，而退耕還林等生態(tài)保護(hù)政策對(duì)此起到重要作用；Ren等[6]分析了長(zhǎng)江上游流域水土流失的分布，研究指出森林生態(tài)系統(tǒng)對(duì)土壤保持的作用最大；同時(shí)，Lufafa等[7]通過(guò)預(yù)測(cè)模型評(píng)估了維多利亞湖流域的土壤損失分布，發(fā)現(xiàn)農(nóng)田土壤保持能力最高，其次為牧場(chǎng)。綜合上述研究來(lái)看，InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs)模型在對(duì)土壤保持的量化和繪圖中受到了廣泛使用，在土地利用變化對(duì)土壤侵蝕和保持的影響研究中發(fā)揮了重要作用。

20世紀(jì)60年代，由Wischmeier提出的可定量估算土壤保持量的土壤侵蝕方程(USLE)，被認(rèn)為是目前應(yīng)用最廣泛的土壤侵蝕模型[8]。該模型計(jì)算土壤侵蝕的原理是通過(guò)潛在土壤侵蝕量減去實(shí)際土壤侵蝕量得到土壤保持量，然而該過(guò)程并未考慮土壤自身攔截上游沉積物的能力，使得計(jì)算結(jié)果有失偏頗[9]。這一問(wèn)題在InVEST模型中得到了有效解決。InVEST模型全稱為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能權(quán)衡綜合評(píng)估模型，包括了水源涵養(yǎng)、生物多樣性、碳儲(chǔ)量、生境質(zhì)量等子模型。其中，泥沙輸移模塊，在USLE的基礎(chǔ)上考慮了地塊攔截上游沉積物這一重要水文過(guò)程，使得結(jié)果更符合實(shí)際，目前已被應(yīng)用于中國(guó)的山區(qū)、流域以及非洲桑塔尼亞、美國(guó)夏威夷等地區(qū)[10]。

北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶處于中國(guó)的半干旱半濕潤(rùn)過(guò)渡區(qū)，生態(tài)環(huán)境極為脆弱[11]，該區(qū)同時(shí)也是我國(guó)中東部地區(qū)的“生態(tài)屏障”[12]，具有極其重要的生態(tài)區(qū)位。長(zhǎng)期以來(lái)，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶 “重農(nóng)輕牧”、“重生產(chǎn)輕生態(tài)”，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失衡、超載放牧以及水資源無(wú)序超采等已經(jīng)造成嚴(yán)重的草場(chǎng)退化、土地沙化、水土流失等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題[13]。對(duì)于本地區(qū)而言，水土資源的合理、持續(xù)利用，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的重要保障。退耕還林工程實(shí)施以來(lái)，區(qū)域內(nèi)的植被條件得到一定程度的改善。北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶處在農(nóng)耕區(qū)向草原牧區(qū)過(guò)渡的特殊地帶，東西兩側(cè)地理跨度大，氣候也不盡相同。目前，對(duì)于北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶土壤保持的相關(guān)研究主要集中在該區(qū)西段[14]以及較為分散的市域[15]，針對(duì)整個(gè)片區(qū)的相關(guān)研究目前鮮有報(bào)道?；诖耍疚氖占搮^(qū)2000—2018年土地利用、降雨、土壤、DEM (Digital Elevation Model)等多源數(shù)據(jù)，通過(guò)InVEST模型定量估算該區(qū)的土壤保持總量，并分析過(guò)去近20 a的變化特點(diǎn)，以期為該區(qū)生態(tài)治理以及可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)源及處理

本研究所用的土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，該數(shù)據(jù)源于Landsat影像解譯制成，分辨率為30 m。土地利用數(shù)據(jù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)選取了2000年、2018年2期，該數(shù)據(jù)精度在85%以上，能滿足本文研究需要。土地利用分類根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》標(biāo)準(zhǔn)并參考北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶地區(qū)的實(shí)際情況將其分為6類：耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地。DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)SRTMDEMUTM 90 M數(shù)字高程產(chǎn)品，裁剪后的研究區(qū)DEM柵格圖在ArcMap軟件中經(jīng)過(guò)了填洼處理。土壤數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家冰川凍土沙漠科學(xué)數(shù)據(jù)中心的1∶100萬(wàn)中國(guó)土壤數(shù)據(jù)集(http:∥www.crensed.ac.cn/portal/)。降雨數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)，主要為46個(gè)遍布北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶地區(qū)的氣象站研究期間的逐日降雨數(shù)據(jù)。所有空間數(shù)據(jù)均統(tǒng)一成WGS_1984坐標(biāo)系，模型中所需的其余參數(shù)數(shù)據(jù)均參考模型數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.2 研究區(qū)概況

本文參考中國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部于2017年發(fā)布的《農(nóng)業(yè)部關(guān)于北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的指導(dǎo)意見(jiàn)》，該指導(dǎo)意見(jiàn)中詳細(xì)劃分的我國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶重要區(qū)域共涉及寧夏、甘肅、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河北、遼寧在內(nèi)7省的146個(gè)縣市(圖1)。圖1中具體劃定的北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶總面積約為4.7×105km2，經(jīng)DEM數(shù)據(jù)裁剪后該區(qū)海拔在27～3 061 m。該區(qū)年均氣溫2～8℃，近30 a來(lái)年均增溫0.32 ℃/10 a，年均降雨量400 mm左右，降水年際變化較大[16]。該區(qū)地貌單元主要以高原、丘陵結(jié)合為主，部分區(qū)域地貌為平原、沙地、山地[9]。一直以來(lái)，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶存在著過(guò)度開(kāi)墾、超載過(guò)牧等現(xiàn)象，土地荒漠化、生物多樣性喪失、水土流失現(xiàn)象嚴(yán)重[17]。目前研究區(qū)已實(shí)施的幾個(gè)主要生態(tài)修復(fù)工程包括有“三北防護(hù)林”、“京津風(fēng)沙源治理”、“退耕還林”等。

圖1 研究區(qū)高程

1.3 研究方法

1.3.1 流域邊界確定 InVEST模型需要輸入研究區(qū)域內(nèi)的子流域矢量圖，本研究通過(guò)填洼后的DEM數(shù)據(jù)在ArcMap軟件中采用水文分析工具得到。匯水累積量閾值是提取流域的關(guān)鍵參數(shù)，當(dāng)值過(guò)低時(shí)，會(huì)導(dǎo)致提取的子流域過(guò)于密集細(xì)碎。如果該值偏高會(huì)造成提取的各子流域面積過(guò)大，研究細(xì)節(jié)則被忽略。流域匯水閾值選取500，1 000，2 000，…，15 000等一組參數(shù)進(jìn)行調(diào)參，當(dāng)該閾值設(shè)置為5 000時(shí)，獲取的河網(wǎng)以及流域整個(gè)的邊界與研究區(qū)地理圖基本吻合，子流域大小合適，最后確定該閾值下研究區(qū)生成共計(jì)生成3 385個(gè)子流域。

1.3.2 土壤保持量計(jì)算 InVEST土壤保持模型是在USLE的理論基礎(chǔ)上加以改進(jìn)。在沉積物持留方面，該模型考慮了植物對(duì)土壤侵蝕的減緩以及對(duì)上坡沉積物具有攔截作用這一重要水文過(guò)程，使得模型結(jié)果更科學(xué)合理。本研究采用改進(jìn)的USLE方程，具體計(jì)算方法參考以往研究[18]如下：

RKLSx=Rx×Kx×LSx

(1)

USLEx=Rx×Kx×LSx×Cx×Px

(2)

(3)

SEDRETx=RKLSx-USLEx+SEDRx

(4)

式中:SEDRETx為柵格x的土壤保持量(t);RKLSx為柵格x基于地貌和氣候計(jì)算的的潛在土壤侵蝕量(t);USLEx為柵格x的土壤實(shí)際侵蝕量;SEDRx為柵格x的土壤持留量;Rx,Kx,LSx,Cx,Px為單元柵格x的降雨侵蝕力因子、土壤可蝕性因子、坡長(zhǎng)坡度因子、植被覆蓋與管理因子、土壤保持措施因子;SEx為x柵格泥沙持留率;SEz為上游柵格z泥沙持留率。USLEy為進(jìn)入柵格x的上游柵格y產(chǎn)生的泥沙量。

1.3.3 降水侵蝕力因子R降水侵蝕力(R)是土壤侵蝕模型中最重要的參數(shù)，其反映了降雨條件下雨水對(duì)土壤的分離、運(yùn)移、沖洗而導(dǎo)致水土流失的潛在能力。由于北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶所處在干旱半干旱區(qū)，年降雨量偏低，經(jīng)過(guò)降雨資料的篩選發(fā)現(xiàn)該區(qū)大部分氣象站點(diǎn)日降雨量≥12 mm的天數(shù)一年中極少，故不采用日降雨量降雨侵蝕力算法模型。本文選擇月尺度公式對(duì)研究區(qū)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，公式參考以往研究[19]如下：

(5)

式中:p表示2000—2018年氣象站點(diǎn)的年降雨量(mm);pi表示月降雨量(mm)。其中R需乘轉(zhuǎn)換系數(shù)17.02得到國(guó)際單位(MJ·mm)/(hm2·h·a)。將每一個(gè)站點(diǎn)逐月降雨量與年平均降雨量代入上式計(jì)算,統(tǒng)計(jì)結(jié)果通過(guò)克里金法插值得到研究區(qū)降雨侵蝕力圖。

1.3.4 土壤可蝕性因子K土壤可蝕性用來(lái)表征土壤對(duì)降雨對(duì)其侵蝕力的敏感性。Wischmeier等[20]定義土壤可蝕性因子K為標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)(坡長(zhǎng)22.12 m，坡度9%)上單位降雨侵蝕力引起的土壤侵蝕率。本文選擇改進(jìn)的USLE方程[21]，得到北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶土壤可蝕性因子K圖。公式如下：

KUSLE={0.2+0.3exp[-0.0256Ssand×(1-Ssilt/100)]}×(Ssilt/Sclay+Ssilt)0.3×

[1-0.25Corg/(Corg+exp(3.72-

2.95Corg)]×{1-0.75Sn/[Sn+

exp(-5.51+22.9Sn)]}

(6)

Sn=1-Ssand/100

(7)

式中:Ssand為沙粒含量;Ssilt為淤泥、細(xì)沙含量;Sclay為黏土含量;Corg為各圖層有機(jī)碳含量;Sn為代數(shù)符號(hào),無(wú)實(shí)義;KUSLE為改進(jìn)USLE方程構(gòu)建的土壤侵蝕力因子。

該模型K值與中國(guó)地區(qū)實(shí)測(cè)K值存在出入，故采用張科利等[22]研究構(gòu)建的K值修正公式，公式如下：

Kreal=-0.01383+0.51575KUSLE

(8)

式中:Kreal為修正后的土壤侵蝕力因子;KUSLE為改進(jìn)USLE方程構(gòu)建的土壤侵蝕力因子。

1.3.5 坡長(zhǎng)坡度因子LS 地形是土壤侵蝕中較為重要的參數(shù)，其中坡長(zhǎng)、坡度因子能表征坡度與地表的關(guān)系，是影響坡面匯流以及產(chǎn)沙的重要地貌因素。將研究區(qū)的DEM數(shù)據(jù)導(dǎo)入到InVEST模型中，模型會(huì)根據(jù)輸入的坡度閾值用不同公式分坡度來(lái)自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算得到LS因子圖層。本文中參考多數(shù)研究選擇，將坡度閾值設(shè)置47%(約為25°)，計(jì)算公式由模型運(yùn)行[23]。

1.3.6 植被覆蓋與管理因子C覆蓋和管理因子C是指植被覆蓋或?qū)嵤┨镩g管理的區(qū)域土壤侵蝕總量與實(shí)施清耕的連續(xù)休閑地土壤侵蝕總量的比值，在0～1取值[24]。多數(shù)研究采用歸一化植被指數(shù)NDVI進(jìn)行計(jì)算提取得到C值。考慮到常用的NDVI產(chǎn)品分辨率較低，本文參考以往研究對(duì)土地利用類型進(jìn)行賦值，以生物物理系數(shù)表導(dǎo)入模型自動(dòng)生成覆蓋和管理因子C圖層，其中耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地分別賦值為0.05，0.03，0.04，0，0，1[25]。

1.3.7 水土保持措施因子P水土保持措施因子P是指采取水土保持措施后的土壤侵蝕量與不采取任何措施的順坡耕作時(shí)相應(yīng)土壤侵蝕量的比值，介于0～1。0值時(shí)代表沒(méi)有土壤侵蝕區(qū)，1值表示未采取水土保持措施的區(qū)域。其中耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地分別賦值為1，1，1，0，0，1。

2 結(jié)果與分析

2.1 各省土壤保持量變化分析

2000年、2018年北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶土壤保持及其變化由InVEST模型和ArcMap軟件量化與繪制(圖2)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，2000年、2018年研究區(qū)土壤保持總量分別為214.76億t，214.93億t，研究期間共計(jì)增長(zhǎng)0.17億t。結(jié)合表1分析，土壤保持量增長(zhǎng)區(qū)域主要分布在河北、遼寧和山西，因?yàn)樵谘芯科陂g上述3省的平均土壤保持量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，近20 a來(lái)分別增加了1.825，0.299，0.453 t/hm2；相反地，寧夏和內(nèi)蒙古土壤保持量呈減少趨勢(shì)，2000—2018年分別由274.259，258.234 t/hm2減少到274.092，258.227 t/hm2；陜西和甘肅在2000年、2018年土壤保持量相差不大。從分布來(lái)看，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶東南部(河北和山西)土壤保持量較高，并且呈增長(zhǎng)狀態(tài)；相反地，西北部(陜西、寧夏、甘肅、內(nèi)蒙古)以及遼寧在土壤保持量能力上表現(xiàn)不突出。綜上來(lái)看，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶7省土壤保持量變化的特點(diǎn)是“三增兩減兩不變”，分布上呈現(xiàn)“東南強(qiáng)，西北弱”的趨勢(shì)。

表1 2000-2018年北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶各省土壤保持量變化

圖2 2000-2018年北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶土壤保持變化

2.2 不同坡度等級(jí)土壤保持量分析

北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶范圍較廣，但為了更好區(qū)分不同坡度區(qū)域的土壤保持水平，本文采用了坡度每隔15°一段的等距劃分法，并賦予等級(jí)(表2)。實(shí)際上，表2中數(shù)據(jù)與2000年數(shù)據(jù)并無(wú)差異，本文選擇了鄰近年份2018年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶低坡度(0°～15°)土地面積居多，總面積3 908.96萬(wàn)hm2，占比約83.58%；其次是較低坡度(15°～30°)，737.94萬(wàn)hm2，占比15.78%。中等及中等以上坡度面積占比不到1%。盡管低坡度(0°～15°)區(qū)域土壤保持總量最多，約116.22億t(54.09%)，但其平均土壤保持量最低，僅297.31 t/hm2。較低坡度(15°～30°)區(qū)域面積約為研究區(qū)總面積的15.78%，但占據(jù)了研究區(qū)42.02%的土壤保持總量，約92.28億t。中等及中等坡度以上區(qū)域面積占比0.64%，土壤保持總量比重達(dá)到3.89%。綜上，隨著坡度的上升，土壤保持總量減少，但單位面積的土壤保持量增多，即坡度越陡，土壤保持能力越強(qiáng)。多數(shù)研究表明，大于15°以上的土地更易發(fā)生土壤侵蝕，隨著坡度越陡且越發(fā)嚴(yán)重[26]，但地表植被會(huì)對(duì)土壤潛在侵蝕產(chǎn)生一定的阻控，土壤保持能力隨之增強(qiáng)[27]?？偟膩?lái)看，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶整個(gè)區(qū)域處于低坡度區(qū)，坡度在0°～15°的土地面積占比83.58%，同時(shí)該區(qū)土壤保持量在坡度分布上呈現(xiàn)梯級(jí)上升式的“總量減、均值增”的趨勢(shì)。

表2 2018年北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶不同坡度土壤保持量

2.3 不同土地利用類型土壤保持量分析

北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶不同土地利用類型的單位面積土壤保持量在2000年、2018年及其期間的變化統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表3。2018年研究區(qū)林、草、耕地土壤保持總量分別為76.61，95.74，38.92億t，分別占據(jù)土壤保持總量的36.14%，43.99%，17.50%。研究期間，林地相較于其他土地利用類型，平均土壤保持量在整個(gè)研究時(shí)期均保持最高，在2000年、2018年分別為923.28，863.62 t/hm2，下降了59.66 t/hm2；其次是草地，由2000年的208.87 t/hm2上升到2018年的520.39 t/hm2，近11.52 t/hm2的增長(zhǎng)。耕地的平均土壤保持量變化不顯著，在研究初、末期分別為237.96，238.44 t/hm2，未利用地的平均土壤保持量最低，2018年僅42.56 t/hm2，不足林地的1/20。綜上來(lái)看，對(duì)研究區(qū)土壤保持功能提高貢獻(xiàn)最大的是林地和草地

表3 2000-2018北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶不同土地利用類型土壤保持量

2.4 “退耕還林”區(qū)域?qū)ν寥辣３值挠绊?/h3>

為定量評(píng)估退耕還林(草)工程對(duì)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶地區(qū)的2000—2018年的土壤保持功能影響，在InVEST模型中，分別以該區(qū)2000年、2018年的土地利用數(shù)據(jù)作為變量，其余參數(shù)均以2000年數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)代入到模型中分別進(jìn)行了2組試驗(yàn)。同時(shí)，提取了研究區(qū)2000—2018年期間耕地轉(zhuǎn)林地、耕地轉(zhuǎn)草地、未利用地轉(zhuǎn)林地、未利用轉(zhuǎn)草地的的4個(gè)圖層。通過(guò)ArcMap軟件將2000—2018年土壤保持變化柵格圖與耕地轉(zhuǎn)林、草地圖層疊加分析，得到結(jié)果為研究區(qū)退耕還林(草)區(qū)域土壤保持量變化柵格圖(圖3)。

圖3 北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶2000年-2018年“退耕還林”區(qū)土壤保持變化

北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶2000—2018年各個(gè)省“退耕還林”區(qū)統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表4。整個(gè)研究區(qū)由耕地、未利用地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值睾筒莸氐目偯娣e約為109.20萬(wàn)hm2，其中耕地轉(zhuǎn)林地、耕地轉(zhuǎn)草地、未利用地轉(zhuǎn)林地、未利用地轉(zhuǎn)為草地的面積分別為43.00(39.38%)，53.92(49.38%)，0.92(0.84%)，11.36(10.40%)萬(wàn)hm2?！巴烁€林”實(shí)施的主體仍然是耕地，未利用地植被重建只占到11%。在各個(gè)省中，遼寧、陜西、內(nèi)蒙古“退耕還林”面積最多，分別為24.05(22.02%)，22.81(20.88%)，22.59(20.69%)萬(wàn)hm2；河北和山西次之，分別為13.68(12.53%)，14.30(13.09%)萬(wàn)hm2；寧夏和甘肅最少，分別為4.94萬(wàn)(4.50%)hm2，6.83(6.25%)萬(wàn)hm2。陜西省和甘肅省是最早的第一批退耕還林試點(diǎn)區(qū)，而研究區(qū)內(nèi)陜西省的林、草地恢復(fù)顯然是顯著于甘肅省的；內(nèi)蒙古相較于其余省雖然在“退耕還林”面積中處于前列，但其區(qū)域面積最大，“退耕還林”面積相對(duì)并不顯著。

表4 2000-2018年北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶各省“退耕還林”區(qū)域面積 hm2

“退耕還林”區(qū)域的土壤保持量變化見(jiàn)表5。整個(gè)研究區(qū)耕地、未利用地轉(zhuǎn)化成林、草地帶來(lái)的土壤保持增量為1 014.50萬(wàn)t，占研究區(qū)土壤保持量總增量(約1 700萬(wàn)t)的59.68%。每1 hm2的耕地轉(zhuǎn)為林、草地增長(zhǎng)的土壤保持增量分別為1.38，0.80 t，但每1 hm2的未利用地轉(zhuǎn)變?yōu)榱?、草地后土壤保持量分別增加67.72，75.32 t。這是因?yàn)楦刂械闹脖荒陜?nèi)季節(jié)變化性較大，植被覆蓋水平相對(duì)林、草地植被較低，當(dāng)耕地的植被覆蓋較高時(shí)，土壤中植被根系具有一定的固定土壤的能力；而未利用地以鹽堿地、裸地為主，植被覆蓋度極低，因此其土壤保持功能不如耕地，這導(dǎo)致了耕地和未利用地轉(zhuǎn)成林、草地時(shí)的平均土壤保持量上存在較大差距(表5)。綜上可以認(rèn)為，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶近20 a來(lái)的土壤保持能力提升的主要原因是由于“退耕還林”的實(shí)施。其中，未利用地到林、草地的土地轉(zhuǎn)入對(duì)土壤保持功能的提升貢獻(xiàn)最大，轉(zhuǎn)變區(qū)域內(nèi)土壤保持量增加了近912.56萬(wàn)t，占研究區(qū)土壤保持總增量的89.95%；耕地轉(zhuǎn)成林、草地的總面積占“退耕還林”區(qū)域面積的88.76%，轉(zhuǎn)變區(qū)域內(nèi)土壤保持增量?jī)H占總增量的10.05%，約101.93萬(wàn)t。

表5 2000-2018年“退耕還林”區(qū)土壤保持變化

3 討 論

3.1 誤差分析

從本文結(jié)果的誤差來(lái)源分析，土地利用數(shù)據(jù)的精度直接影響著對(duì)研究區(qū)土壤保持量?；恼鎸?shí)程度。不僅如此，InVEST模型對(duì)土壤保持過(guò)程的簡(jiǎn)化、輸入數(shù)據(jù)的敏感性都會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響[28-29]；從數(shù)據(jù)處理來(lái)看，土地利用數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了一定修正，如河北省張家口市張北縣安固里淖，實(shí)際上2004年已經(jīng)全部干涸[30]，在2018年土地利用數(shù)據(jù)中該區(qū)域被修正成未利用地；在氣象數(shù)據(jù)處理上，本文采取了多年平均值，一方面是為了排除極端值給結(jié)果帶來(lái)的不確定性，另一方面則是為了消除氣象因素的干擾，從而保證土壤保持只受土地利用變化的單因素影響，這樣的處理方法在同類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究中[31-32]中也被使用。

3.2 土地利用變化對(duì)土壤保持影響

從本文結(jié)果來(lái)看，不同坡度的區(qū)域土壤保持能力變化(隨坡度增大而增大)與參考文獻(xiàn)[4]是相同的；對(duì)于研究區(qū)不同土地利用類型的土壤保持能力(平均土壤保持量)，林地>草地>耕地>未利用地的結(jié)果與已有研究[18]也是一致的，因此本研究結(jié)果具有可信度。從“退耕還林”對(duì)土壤保持能力的影響來(lái)分析，無(wú)論是土壤保持量總量還是均值，林、草地的相應(yīng)水平都是最高的。林、草地作為植被覆蓋度較高的土地利用類型，除了其地表的堆積的殘物落葉可以抵擋降雨的直接沖刷，地底較長(zhǎng)的根莖具有固定土壤以及良好的保水性，因此林、草地不易受侵蝕，土壤保持能力也相應(yīng)較強(qiáng)；未利用地的土壤保持能力最低，這是因?yàn)辂}堿地、沙地等土地土壤松散，不僅保水性差而且地表徑流系數(shù)大，強(qiáng)降雨很容易造成沙化的土壤被雨水沖走而引起嚴(yán)重的水土流失。

4 結(jié) 論

(1) 在氣候均質(zhì)的條件下，中國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶2000年、2018年土壤保持量數(shù)量上分別為214.76億 t，214.93億 t，平均土壤保持量分別為459.033，459.395 t/hm2；在空間上呈現(xiàn)“東南強(qiáng)，西北弱”的分布。該區(qū)土地利用變化輕微增強(qiáng)了土壤保持能力，相比研究初期實(shí)現(xiàn)了0.356 t/hm2的增量。

(2) 2000—2018年，在省域尺度上，山西省土壤保持功能較其余6省最高(915 t/hm2)，河北省土壤保持能力提升最大(+1.83 t/hm2)；在不同土地利用類型上，各土地類型土壤保持功能依次為:林地>草地>耕地>未利用地，另外，這4種土地利用類型在2018年每1 hm2的土壤保持量分別為863.62，520.39，238.44，42.56 t；在坡度分布上，研究區(qū)土壤保持功能隨著坡度梯級(jí)上升而顯著增強(qiáng)，坡度最高區(qū)間內(nèi)的單位土壤保持量是最低區(qū)間的26倍。

(3) 2000—2018年，“退耕還林”工程顯著地提高了北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶土壤保持功能，“退耕還林”區(qū)域內(nèi)土壤保持量增加了1 014.50 t，占研究區(qū)總增量的近60%。本研究發(fā)現(xiàn)，在未利用地區(qū)域?qū)嵤┲脖恢亟▽?duì)土壤保持功能有顯著的提升。但實(shí)際上，植被的恢復(fù)與重建往往會(huì)耗費(fèi)大量人力、物力，且在鹽堿地、荒地實(shí)施難度更大，這在改善區(qū)域土壤流失的生態(tài)議題中值得引起重視。