RUSLE模型在植被恢复区的土壤侵蚀高估效应：基于黄土高原长期径流场监测的系统验证

针对RUSLE模型在植被恢复生态系统中土壤侵蚀预测的系统性偏差问题，中国科学院水利部水土保持研究所团队通过8年径流场监测数据，系统评估了144种RUSLE因子配置在年际/事件尺度的表现。研究发现模型在植被覆盖条件下普遍高估侵蚀量（NSE低至-41.48），揭示其线性框架对植被-降雨非线性作用的简化缺陷，为生态恢复区侵蚀模型优化提供关键参数校准依据。

　　

在全球土壤侵蚀持续威胁生态安全的背景下，黄土高原作为世界水土流失最严重区域之一，其植被恢复工程的成效评估面临关键挑战。尽管修订通用土壤流失方程(RUSLE)作为经典侵蚀预测工具被广泛应用，但越来越多的证据表明，该模型在植被恢复区的预测存在系统性偏差。这种偏差不仅影响生态工程效益评估，更可能误导后续治理决策。问题的核心在于：RUSLE作为上世纪为农业用地设计的线性经验模型，其五大因子（降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、地形LS、植被覆盖C和水土保持措施P）的相互作用机制，是否还能准确捕捉植被恢复后复杂的土壤-植被-降雨非线性关系？

为解答这一科学问题，中国科学院水利部水土保持研究所的Jun Liao、Jiaxi Wang等研究人员，以黄土高原方塔流域10个植被恢复径流场8年(2016-2023)的监测数据为基础，开展了迄今为止最系统的RUSLE模型验证研究。通过构建180种因子配置组合（144种年际/多年尺度+36种降雨事件尺度），采用纳什效率系数(NSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)双指标评估，发现RUSLE在植被恢复区存在显著高估现象，相关成果发表在环境科学领域权威期刊《CATENA》上。

研究团队采用多尺度验证框架：在数据采集层面，选取包含自然草地(G)、灌木(S)和乔木(W)等不同恢复模式的10个标准径流场，持续记录降雨事件参数和土壤流失量；在模型验证层面，创新性地将测试场景细化为年际尺度、降雨事件尺度，并进一步区分暴雨和非暴雨事件；在分析方法上，不仅评估整体预测精度，还通过因子敏感性分析识别关键误差来源。特别值得注意的是，研究首次系统量化了RUSLE在不同降雨强度下的性能差异，这对理解模型在极端气候条件下的适用性具有突破意义。

土壤流失监测结果显示植被恢复使侵蚀量降低2-3个数量级：裸地(B-1)年均侵蚀量达534.17 t/(km²·yr)，而恢复后的灌木地(S系列)和乔木地(W-1)分别降至0.93-6.83 t/(km²·yr)，自然草地(G系列)为2.28-5.54 t/(km²·yr)。这一观测数据与全国尺度荟萃分析结果一致，证实了"退耕还林"工程的显著成效。

模型性能评估揭示出RUSLE的系统性缺陷：所有配置在年际尺度的NSE均为负值(-4.17~-0.52)，MAPE高达91.96-554.90%，表明模型普遍高估实际侵蚀量。事件尺度表现更差(NSE:-8.04~-0.63；MAPE:99.69-709.25%)，暴雨事件的误差(NSE:-7.61~-2.39)显著大于非暴雨事件(NSE:-1.27~-0.56)，证实模型难以捕捉降雨强度阈值效应。

因子优化实验发现局部校准可改善精度：采用事件尺度R因子修正值(R_W)配合植被适应性C因子(C_L)的配置，能使MAPE降低至219.17-515.72%。这提示传统R因子计算方案（如EI₃₀指数）在植被覆盖条件下需要重新参数化，而C因子应反映植被截留-渗透-抗蚀的协同作用。

讨论部分尖锐指出RUSLE的根本局限在于其"线性经验框架"——将复杂的生物地球化学过程简化为五个因子的乘积关系，无法表征植被恢复后土壤结构改良-根系固结-微生物活动等形成的非线性抗蚀机制。例如，当植被覆盖度超过60%时，模型仍按固定比例降低侵蚀量，而实际观测显示此时侵蚀量已接近背景值。这些发现不仅解释了既往研究中RUSLE预测值普遍偏高的现象，更对全球生态恢复区的侵蚀模型选择发出警示。

该研究的科学价值体现在三个维度：方法学上创建了多尺度-多因子组合的验证框架；应用层面提出了植被恢复区RUSLE因子校准方案；理论层面揭示了经验模型在生态系统服务评估中的适用边界。正如通讯作者Juying Jiao强调的，未来研究应着力开发"经验-过程"混合模型，将RUSLE的易用性与WEPP等过程模型的机理优势相结合，这将是应对气候变化下土壤侵蚀风险评估的必由之路。