免耕系统中的小麦播种实践改变微地形和水文沉积属性：基于RPAS的摄影测量

《Land Degradation & Development》：Wheat Sowing Practices in No-Tillage Systems Modify the Microrelief and Hydrosedimentological Attributes: RPAS-Based Photogrammetry

　　

地形的微地形特征受到土壤管理和保护实践的改变，影响水分入渗、储存、径流产生和泥沙输移。然而，在代表性空间尺度上评估土壤微地形仍然具有挑战性且耗时。遥控飞机系统（RPAS）的进步使得在农场条件下进行高分辨率地形评估成为可能。本研究旨在探索利用RPAS衍生的地表模型作为方法学途径，在长期免耕管理的流域尺度上，监测不同土壤保护系统下小麦播种前后的土壤微地形、土壤覆盖和水文沉积属性。研究在巴西巴拉那州瓜拉普阿瓦的Entre Rios地区进行，土壤为Xanthic Hapludox，考察了代表不同管理系统的三个流域：非梯田流域（NTC）、最佳管理实践（BMPs）和梯田流域（TC）。在小麦播种前后评估的参数包括地形崎岖指数、水流功率指数、地形湿度指数、微洼地、颜色指数、径流流量和泥沙产量。结果揭示了各流域之间对比鲜明的表面和水文沉积模式。NTC表现出比BMPs和TC流域更高的径流流量、泥沙产量和更快的径流起始，而BMPs在小麦播种后表现出更高的土壤覆盖（13%裸土）、更明显的微洼地模式（1.17 m²）、最低的TWI值（2.12）。RPAS衍生的指数一致地检测到与播种作业相关的土壤微地形和地表覆盖的短期变化，证明了其在农场条件下监测径流相关过程的适用性。研究人员的发现代表了流域尺度上的观测比较，并强调了基于RPAS的方法在评估不同土壤管理系统下土壤表面动态和水文沉积响应方面的潜力。

**论文解读**

土壤微地形（microrelief）由一系列微地形特征构成，受土壤管理实践影响，进而调控水分入渗、储存、地表径流和侵蚀过程。传统评估方法（如针式测针法、链法、激光扫描仪）在空间尺度和成本上存在局限性。遥控飞机系统（RPAS）的进展为高分辨率地形评估提供了新途径，但当前研究对流域尺度下不同保护系统如何影响土壤微地形、覆盖及水文沉积响应（hydrosedimentological response）的理解仍有限。该研究发表在《Land Degradation》期刊上，旨在利用RPAS衍生的数字表面模型，在长期免耕（no-tillage，NT）系统下，监测小麦播种前后不同流域的微地形、土壤覆盖和水文沉积属性，并探索其关联。

研究人员在巴西巴拉那州瓜拉普阿瓦的Entre Rios地区，选取Xanthic Hapludox土壤上的三个流域（各11,000 m²），分别代表非梯田流域（non-terraced catchment，NTC）、最佳管理实践（best management practices，BMPs）和梯田流域（terraced catchment，TC），均采用30–40年长期免耕。通过RPAS摄影测量获取数字表面模型（DSM）和正射影像，提取地形崎岖指数（terrain ruggedness index，TRI）、水流功率指数（stream power index，SPI）、地形湿度指数（topographic wetness index，TWI）和微洼地（micro-depressions，MI）。同时，利用颜色指数（color index，CI）评估土壤覆盖，并采用H-flume流量测量结构监测径流流量（Q）、悬浮泥沙浓度（SSC）和泥沙产量（sediment yield，SY）。所有数据在小麦播种前后采集，并进行方差分析和主成分分析（PCA）。

**结果**

**3.1 微地形指数表现**
TRI检测到播种前BMPs流域平均最高（0.01），归因于覆盖作物（饲用萝卜）残留物；播种后各流域无显著差异，表明播种作业使表面平滑。SPI在流域间和时期间无显著均值差异，但局部区域（如NTC和TC）显示高值，指示水流集中潜力。TWI在NTC播种后最高（3.08），BMPs最低（2.12），反映BMPs更低的表面饱和倾向。MI在BMPs播种前最大（1.27 m²），播种后减少至1.17 m²，但仍高于其他流域（NTC 0.70 m²，TC 0.92 m²），表明BMPs保持更多微洼地。

**3.2 土壤覆盖监测**
CI显示BMPs最低（高覆盖），TC最高（低覆盖）。播种前裸土百分比：BMPs 8%、TC 5%、NTC 3%；播种后裸土增加：BMPs 13%、TC 23%、NTC 20%，BMPs仍保持最高覆盖。

**3.3 水沙损失评估**
播种前，NTC的Q、径流系数（RC）和SY均显著高于BMPs和TC；播种后，Q和RC无显著差异，但NTC的SY仍最高（播种前后均显著）。径流过程线显示NTC起始最快、峰值最高；BMPs和TC延迟径流，且TC的集中时间最短。

**3.4 微地形、水文沉积与土壤覆盖变量的交互作用**
PCA显示，播种前第一主成分（64.12%变异）与CI、TWI、Q、SY正相关，与TRI负相关；第二主成分（35.88%）与TRI、SPI、Q、SY正相关。播种后第一主成分（73.94%）与CI、SPI、TWI、Q、SY正相关，与TRI负相关；第二主成分（26.06%）与TRI正相关，与CI负相关。NTC与TWI、Q、SY强相关；BMPs与TRI、MI强相关，与CI负相关；TC与CI正相关，与Q、SY负相关。

**讨论总结**
TRI敏感捕捉表面差异，BMPs播前高值归因于残体，播后平滑与径流输出增加相关。SPI未区分系统但局部高值指示侵蚀潜力。TWI和MI显示BMPs有利于水分储存和延迟径流，与更高覆盖和更大地形粗糙度一致。CI证实覆盖作物减少裸土，播后残体再分布进一步保护土壤。水文监测表明NTC因沿坡播种和强连通性导致高径流和泥沙；BMPs和TC因等高耕作、梯田和覆盖作物而延迟径流并降低泥沙。PCA支持微地形、覆盖与水文沉积响应的关联。

**结论翻译**
本研究利用RPAS衍生的地表模型，探索了长期免耕下三个不同土壤管理系统的流域微地形、土壤覆盖和水文沉积属性。由于每个管理系统仅由一个流域代表，结果应视为观测比较，不涉及因果推断。各流域在地形微地形、土壤覆盖、地表径流和泥沙产量方面表现出明显空间差异。地形崎岖指数、地形湿度指数、微洼地和颜色指数等指标在小麦播种前后一致检测到短期变化，表明RPAS模型能捕捉土壤表面条件的动态。采用保护性管理措施（覆盖作物、等高耕作、梯田）的流域表现出更高的土壤覆盖、更大的地形粗糙度和延迟的径流起始，与观测到的较低泥沙产量相对应。本研究强调了RPAS衍生指数作为监测工具在农场条件下评估播种诱导的土壤表面变化和水文沉积过程的潜力，但缺乏重复流域限制了结论的普适性。