基于日尺度水文数据的无坝小流域土壤侵蚀源区快速定位方法及其环境驱动因子解析

本文创新性地提出了一种基于水文站日尺度悬浮泥沙数据与网格降雨数据的无坝小流域侵蚀源区定位方法。通过赤水河流域案例研究，揭示了海拔与耕地面积是影响降雨-产沙空间异质性的关键因子（采用MLR模型分析），为山地流域水土保持提供了低成本、高效率的技术路径，弥补了传统指纹法（Fingerprinting）和USLE/RUSLE模型在复杂地形应用的局限性。

　　

Highlight

本研究亮点在于开发了一种无需人工示踪剂（如²¹⁰Pb）或复杂参数校准的侵蚀源区识别技术，通过捕捉"昨日降雨-今日泥沙"的滞后响应规律（r=0.622, p<0.01），实现了对赤水河流域南部高海拔区（600-1500m）优先产沙区的精准定位。

Methodological Innovation

区别于传统指纹法（Fingerprinting）和WEPP物理模型，本方法仅需水文站日尺度泥沙通量数据与ERA5网格降雨数据，通过时空耦合分析即可识别关键源区。在数据稀缺的山区流域，该方法比需要⁸⁷Sr/⁸⁶Nd同位素分析的复杂技术更具实操优势。

Key Findings

1. 1.

   六月和九月降雨对产沙量的贡献率超其他月份30%（p<0.05）

2. 2.

   海拔每升高100米，单位降雨产沙量增加7.2%（MLR模型β=0.72）

3. 3.

   耕地占比>25%的区域产沙敏感性指数达非耕地区的2.3倍

Conclusion

该方法为无坝小流域的"靶向治理"提供了科学依据，特别适用于长江上游等生态脆弱区。未来可结合无人机遥感（UAV）技术进一步提升空间分辨率。