典型喀斯特地区土壤侵蚀评估：基于贵州省基岩裸露率改进的模型

《Land Degradation & Development》：Assessing Soil Erosion in a Typical Karst Region: A Model Improved by Bedrock Exposure Rate in Guizhou Province

　　

土壤侵蚀是西南喀斯特（Karst）地区的主要环境挑战，薄层土壤和高基岩裸露加速了土地退化。研究人员通过引入基岩裸露率（Bedrock Exposure Rate, BER）对RUSLE模型进行改进，以提高贵州省2000至2024年侵蚀模拟的准确性。研究人员分析了侵蚀的时空动态，利用SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析量化了影响因素，并为六个生态功能分区提出了差异化的保护策略。改进后的模型有效减少了高估，平均侵蚀模数从14.48 t·ha^-1·a^-1降至9.30 t·ha^-1·a^-1。土壤侵蚀呈现“中心低、外围高”的空间格局。土地利用是主导控制因子，耕地贡献了81.49%的严重侵蚀。高强度侵蚀集中在20°–30°坡度及特定降雨区间（1100–1200 mm和1300–1400 mm）。各功能分区的侵蚀趋势差异进一步揭示了地形、气候和人类活动的耦合控制。这些发现揭示了喀斯特土壤侵蚀的时空分异机制，为针对性分区管理提供了科学依据。本研究强调了在喀斯特地区侵蚀建模和气候适应性管理中纳入基岩特征的必要性。

**论文解读文章**

**研究背景与问题**
土壤侵蚀是全球性环境问题，严重威胁土地生产力、水质和生态系统可持续性。在中国西南喀斯特（Karst）地区，该问题尤为突出，因其独特的地质特征：土壤层薄、成土速率慢、基岩裸露广泛。一旦薄层土壤流失，裸露基岩会触发石漠化（Rocky Desertification），这一过程在人类时间尺度上几乎不可逆。中国政府实施了多项大规模生态恢复工程，如2000年启动的退耕还林工程及后续的石漠化综合治理项目，以应对土壤侵蚀和石漠化。这些工程取得了显著成效，但在许多喀斯特地区，由于自然因素与人类活动的复杂交互，土壤侵蚀仍持续存在，且不同区域工程效果差异明显，部分区域出现侵蚀反弹，表明“一刀切”式方法不足。准确评估土壤侵蚀是制定有效保护策略的关键。早期研究依赖径流小区法等田间测量，但成本高、观测周期长，难以应用于大区域评估。随后发展的137Cs示踪法精度高但需复杂实验室分析。随着GIS、RS和GPS技术发展，基于模型的评估方法（如USLE、RUSLE、WEPP、EUROSEM、LISEM）被广泛应用。其中，RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）模型因其经验实用性和过程准确性脱颖而出，但标准RUSLE模型假设地表连续且土壤可蚀性均匀，这在喀斯特景观中不成立——裸露基岩吸收降雨、中断地表径流连续性并减少可蚀土壤物质，导致标准模型严重高估侵蚀。已有研究尝试通过引入基岩裸露率（Bedrock Exposure Rate, BER）修正系数来改进模型，但存在两大不足：一是多数研究聚焦于省域或流域，提供通用建议而忽略区域异质性；二是虽识别了多个影响因素，但鲜有定量确定高强度侵蚀的关键阈值。为填补这些空白，本研究聚焦于贵州省——中国最典型的喀斯特地区之一，约60%面积被喀斯特景观覆盖，面临严重土壤侵蚀和石漠化挑战。研究旨在：通过引入BER改进RUSLE模型以更准确模拟喀斯特侵蚀；量化影响因素贡献，区分控制空间格局和驱动时间动态的因素，并识别高强度侵蚀的关键条件；基于六个生态功能分区的不同侵蚀趋势和主导因子，提出差异化土壤保持策略。研究成果发表在《Land Degradation》。

**主要方法概述**
研究人员采用多源数据（气象、植被、土地利用、土壤属性、遥感等），统一至30 m分辨率。主要方法包括：基于BER改进RUSLE模型（修正系数依据石漠化程度分级，BER来自Sentinel-2影像的归一化岩石指数NDRI）；计算R因子（降雨侵蚀力）、K因子（土壤可蚀性，EPIC模型）、LS因子（坡长坡度因子，基于30 m DEM）、C因子（覆盖管理）和P因子（水土保持措施），均参照标准程序；采用随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析量化13个影响因素（自然因素：降水、坡度、DEM、土壤深度、粉粒、砂粒、黏粒、土壤有机碳；人为因素：土地利用、NDVI、人口密度、GDP；喀斯特特定因素：BER）对土壤侵蚀的贡献；依据生态功能分区（贵州省国土空间生态修复规划划定）进行分区统计和差异化策略制定。样本队列来源为公开数据平台：国家青藏高原科学数据中心、资源环境科学与数据中心、NASA MODIS、欧洲空间局Copernicus DEM、WorldPop、国家地球系统科学数据中心等。

**研究结果**

**3.1 改进RUSLE模型的验证**
改进后的RUSLE模型在喀斯特地区计算土壤侵蚀，未改进模型应用于非喀斯特地区。未改进时，侵蚀随BER增大而增加，这与实际不符——在中等及以上石漠化区域，表土薄无法产生显著侵蚀。改进后，侵蚀随石漠化加剧呈总体下降趋势，修正幅度随BER增大而增大，高基岩裸露区域受益最大。结果与先前研究一致（Gao和Wang 2019；Dai等 2017；Li等 2025）。贵州省平均侵蚀模数从改进前的14.48 t·ha^-1·a^-1降至9.30 t·ha^-1·a^-1。通过与采用类似修正方法的研究（如Li等2025的8.99 t·ha^-1·a^-1、Zeng等2018的7.20 t·ha^-1·a^-1）及未修正模型研究（如Wang等2019的11.37 t·ha^-1·a^-1）对比，改进结果合理且低于未修正值。此外，与贵州省水土保持监测站实测数据（2000年13.62 t·ha^-1·a^-1）接近（估计值10.56 t·ha^-1·a^-1），验证了模型可靠性。

**3.2 土壤侵蚀空间分布**
研究期内贵州省平均侵蚀模数为9.30 t·ha^-1·a^-1，空间呈现“中心低、外围高”格局。各生态功能分区中，Wuling Mountain Biodiversity Area（WBA）侵蚀最高（11.01 t·ha^-1·a^-1），因陡峭地形、丰沛降雨和坡地旱作；Central Guizhou Urban Ecological Function Area（UEF）侵蚀最低（6.07 t·ha^-1·a^-1），归因于城市不透水面。Miaoling Mountain Biodiversity Area（MBA）虽喀斯特比例低，但破碎地形和农业活动导致侵蚀较高。侵蚀强度方面，轻度侵蚀占48.20%，中度占24.64%，剧烈及以上占16.25%。UEF轻度侵蚀比例最高，WBA严重侵蚀面积最大；其他分区（MBA、RDA、CRA、WCA）以轻度和中度为主，但WCA剧烈侵蚀面积略大。

**3.3 土壤侵蚀时空动态**
2000至2024年，贵州省土壤侵蚀呈先降后升的总体微弱上升趋势，与降水年际变化一致。2000-2011年持续下降，2012-2015年快速上升，2016年后维持高位。空间上，北部和西部显著增加，西南部减少。各功能分区中，Western Guizhou Plateau Water Conservation Area（WCA）侵蚀减少和增加面积均最大，反映有效恢复与反弹压力并存；Chishui River Ecological Corridor Reserve（CRA）严重增加面积远超其他分区，成为优先控制区；WBA和MBA持续加剧，需更多投入；Southern Rocky Desertification Area（RDA）和MBA呈轻微增加；UEF变化稳定，平衡良好。

**3.4 驱动因素定量归因**
SHAP分析表明，土地利用、坡度、DEM、NDVI和降雨是空间分异的主导因素，而BER、粉粒和有机碳贡献较弱。土地利用呈现双极分布，裸地强烈促进侵蚀，城市和高BER显著抑制。坡度居第二，陡坡促进侵蚀。DEM和降雨高值促进侵蚀。耕地、林地和中覆盖度草地侵蚀比例较高，高BER对应负SHAP值，抑制侵蚀。降雨具有双重作用：空间分布塑造区域格局，年际变化主导时间动态。叠加分析显示：耕地是剧烈及以上侵蚀的主要贡献者（81.49%），林地主要分布在低侵蚀区；20°–30°坡度区间是侵蚀易发区；高强度侵蚀集中在1100–1200 mm和1300–1400 mm降雨区间；中低海拔（600–1200 m）是主要侵蚀分布区。

**讨论与结论**
讨论部分指出：喀斯特土壤侵蚀是自然驱动与人类干扰协同作用的结果，土地利用、坡度、植被覆盖和海拔主导空间格局。耕地因陡坡耕作加剧侵蚀，尤其CRA区；20°–30°坡度应优先管理；中等植被覆盖因过渡区特征高侵蚀风险，低覆盖对应高BER而侵蚀有限；中低海拔因人类活动频繁成为侵蚀集中区。时间动态上，2000-2011年侵蚀下降归因于退耕还林等工程，2012年后因极端降雨频率增加和生态工程效益饱和而上升。基于各功能分区特征，提出差异化策略：WCA需平衡已有效果与反弹预防，采取封育保护；UEF以预防为主，维持城市绿化；CRA在核心区自然恢复，农耕区实施梯田工程并限制>25°坡地耕作；RDA需综合石漠化治理与水土保持，转换陡坡耕地；WBA和MBA严格退耕陡坡（>20°），推广草篱和林草复合模式。所有分区应纳入气候适应性管理，加强极端降雨监测预警。研究局限性包括：BER与侵蚀关系主要基于实验室模拟，未来需田间观测；模型未考虑地下漏失，建议结合137Cs示踪法和高分辨率DEM。

结论部分翻译：本研究通过引入BER改进RUSLE模型，模拟了贵州省喀斯特地区2000-2024年土壤侵蚀，量化了影响因素贡献，并提出了分区差异化策略。主要结论如下：（1）改进后的RUSLE模型有效减少了喀斯特地区土壤侵蚀的高估，改进后侵蚀随石漠化加剧而下降，平均侵蚀模数从14.48降至9.30 t·ha^-1·a^-1。（2）土壤侵蚀呈现显著时空异质性，空间上“中心低外围高”，WBA侵蚀最高，UEF最低；土地利用是主导因子，耕地贡献81.49%的严重侵蚀；20°–30°坡度和降雨阈值（1100–1200 mm和1300–1400 mm）被识别为高强度侵蚀的关键条件。（3）不同功能分区需要差异化策略：WCA侵蚀显著下降但反弹压力大；UEF因不透水面保持低侵蚀；CRA侵蚀增加最严重，需平衡生态保护与粮食生产；RDA需综合石漠化治理与水土保持；WBA和MBA作为重点生态保护区，应优先退耕陡坡；所有分区应纳入气候适应性管理以应对极端降雨事件增加。本研究为喀斯特地区提供了从侵蚀估算到因子归因和分区策略的完整框架，表明纳入BER对于准确评估喀斯特土壤侵蚀至关重要。