小型温带农业黄土流域中关联径流启动与事件尺度泥沙输出的基于机制框架

《CATENA》：A regime-based framework for linking runoff initiation and event-scale sediment export in a small temperate agricultural loess catchment

　　

• 监测到的降雨 - 径流事件之间，径流起始存在强烈差异。
• 固定的初损公式难以准确复现径流。
• 径流起始机制提供了有力的诊断摘要。
• 连续模型在样本外预测中更为稳健。
• 泥沙产量预测仍受水文不确定性的限制。

引言
农业流域中的径流产出源于降雨强迫、前期湿度、土壤表面状况、土地管理及水文连通性之间的非线性相互作用。此处所指的水文连通性是指径流路径的事件事依性激活与连接，允许水和泥沙从耕作坡面流向流域出口（Bracken and Croke, 2007; Bracken et al., 2015）。这些相互作用不仅决定了径流是否起始，还决定了降雨转化为地表径流、洪峰流量和泥沙输出的效率（Mirus and Loague, 2013）。因此，径流起始的相对较小差异可能导致泥沙输送的巨大反差，特别是在表面封结、结皮、粗糙度、作物覆盖和田块尺度连通性随时间快速变化的地方（Evrard et al., 2010; Hrachowitz et al., 2013; Boardman et al., 2019）。

这一问题在欧洲西北部低地势农业黄土景观中尤为相关。这些地区的特点是湿润温带气候、深厚且极易侵蚀的粉壤土、集约化种植系统、植被覆盖和土壤表面状态的强烈季节变化，以及往往是暂时性而非永久性的径流路径（Evrard et al., 2010; de Vente et al., 2013; Datry et al., 2014）。在此条件下，事件尺度的侵蚀不能仅由降雨量解释。温和降雨在特定条件下可能产生大量径流和泥沙输出，例如其发生在湿润前期条件下、作物保护有限、表面结皮或水文连通性高时（Evrard et al., 2010）。相反，更强烈的降雨可能产生有限的响应，当蓄水和入渗能力仍然很高时。因此，理解泥沙输出需要考虑控制径流起始及随后泥沙源与流域出口连接的门限条件（Poesen et al., 2003; Evrard et al., 2010; Boardman et al., 2019; Owens, 2020）。

尽管这些过程具有间歇性本质，但欧洲农业景观中的侵蚀评估仍常依赖年度或长期方法，包括源自修订普遍土壤流失方程（RUSLE; Renard et al., 1997）的框架。此类方法提供了有用的平均土壤流失估计，但未明确表征单个径流事件、水文连通性的激活或有限数量事件对年度泥沙输出的不成比例贡献（Panagos et al., 2015; Alewell et al., 2019）。因此，需要基于事件的方法来调查径流起始如何影响径流量、洪峰流量和泥沙产量。修正普遍土壤流失方程（MUSLE）在此背景下很有用，因为它用径流能量项（结合径流量和洪峰流量）取代了降雨侵蚀力（Williams, 1972, Williams, 1975）。然而，由于 MUSLE 中的事件泥沙产量直接由径流量和洪峰流量驱动，这些水文输入中的不确定性会影响泥沙产量估计（Odongo et al., 2013）。

用于事件径流估计的广泛使用经验方法是土壤保持服务曲线数法（SCS-CN; USDA-NRCS, 2021）。在此框架内，径流起始通过初损项表示，该术语汇总了径流起始前发生的截留、凹地蓄水和入渗损失。初损通常表示为潜在最大留存量的固定比例，通过初损比λ表达。经典值λ = 0.20 长期受到质疑，因为它可能延迟模拟径流起始并低估小到中等降雨事件的径流。因此，提出了更低的值，特别是λ = 0.05（Soil Conservation Service (SCS), 1972; Aron et al., 1977; Woodward et al., 2003; Hawkins et al., 2008）。然而，在对比环境条件下进行的研究表明，没有一个单一的固定比例能充分代表不同气候、土壤、土地用途和流域状态下的事件尺度径流起始（Baltas et al., 2007; Fu et al., 2011; Caletka et al., 2020）。

固定λ的结构效用在耕作流域中尤其值得怀疑，因为前期湿度、土壤表面属性、作物发育和连通性可能在事件之间发生显著变化（Michel et al., 2005; Hawkins and Woodward, 2019）。因此，改进的 SCS-CN 公式允许径流起始随前期水分、风暴持续时间、降雨特征或存储相关指标变化（Jain et al., 2006; Mishra et al., 2006）。这些方法隐含地将λ的解释从通用系数转变为有效的事件事依性流域响应描述符。在本研究中，相应地将 SCS-CN 用作简约的经验结构来诊断径流起始变异性，而不是作为径流产出的完整过程性表示。MUSLE 同样被用作径流驱动的建模测试平台，通过它可以评估替代径流起始表示的后果。

既往研究表明，SCS-CN 初损比和曲线数（CN）通常需要局部或事件事依性调整以改进径流估计（Caletka et al., 2020）。其他研究将 SCS-CN 型径流估计与侵蚀或泥沙产量模型结合，以表征水文响应对事件土壤流失和泥沙输出的影响（Gao et al., 2012）。然而，仍存在三个空白。第一，在温带农业黄土流域中，事件尺度的径流、洪峰流量和泥沙测量仍然稀缺，主要因为其间歇性和短生命周期的水文响应难以监测。第二，尽管初损的变异性已被广泛认可，但仍不清楚事件尺度径流起始是作为连续变化参数还是作为有限数量的复发有效响应状态表示更有用。第三，尚不清楚径流起始的不同表示形式如何影响径流量和洪峰流量估计，进而影响泥沙产量预测。

解决这些空白可能通过揭示看似异质的降雨 - 径流响应是否包含与不同有效流域状态相关的复发结构来推进过程理解。此类状态不一定应解释为独立的物理类别，因为它们可能整合了多个未解决的控制中心，包括前期湿度、土壤表面状况、作物阶段、耕作和水文连通性。然而，识别复发响应状态可能提供比通用初损比或不受约束的事件事依性参数更可解释的事件行为表示。

本研究考虑的监测流域结合了几个典型的欧洲西北部集约化耕作黄土景观特征：低地势、极易侵蚀的粉壤土、大型耕作地块和暂时性排水网络。因此，它提供了一个相关的案例研究，用于检查事件事依性径流起始如何影响水文连通性和泥沙输出。尽管数值参数值和推断的响应状态仍然是特定场地的，但所调查的过程对于径流路径间歇性激活的更广泛温带农业流域类别具有相关性。

本研究的主要目标是诊断性和解释性的：确定事件尺度径流起始是否能有意义地概括为有限数量的有效水文响应状态，并评估这些状态如何影响径流量、洪峰流量和泥沙输出。次要目标是预测性的：评估是否可以从可用的水文气象描述符中推断径流起始状态，并将这种基于机制的表示与基于连续回归的公式进行比较。本研究的新颖之处不在于个别建模或统计方法，而在于它们的结合使用，以区分诊断性径流起始结构与预测性机制分配，并评估径流起始预测误差对后续径流和泥沙预测的影响。

章节摘要
研究地点
本研究在位于比利时瓦隆大区沙斯特尔（Chastre）的一个 83.84 公顷农业流域中进行。流域出口位于北纬 50°36′15.4″，东经 4°35′19.0″，处于比利时中部粉壤土区及欧洲西北部黄土带内（图 1A）。第四纪黄土沉积物形成了深厚肥沃的土壤，在集约化农业使用下极易受径流驱动侵蚀。景观以露天农业为主，拥有大型耕作地块。

结果
水文结果报告了实验室提供的处理数据集中保留的 154 个降雨 - 径流事件。泥沙产量结果报告了具有完整且同步泥沙观测及 MUSLE 所需所有输入的 46 个事件。使用所评估事件观测径流响应衍生信息的诊断配置与样本外评估的基于预测器的配置区分开来。

事件尺度变异性与有效径流起始机制的解释
对 154 个降雨 - 径流事件的分析表明，径流起始无法由单一的初损比充分表示。特定事件的λopt 值在事件间存在显著差异，且无论是固定比例还是已发布的公式都无法复现观测径流响应的完整范围。经典λ = 0.20 公式仅为有限比例的观测径流产出事件产生了径流，而较低的固定值增加了径流起始。

结论
本研究显示，监测的农业黄土流域中事件尺度的径流起始无法由单一的固定或已发布的初损比充分表示。五个 K 均值机制提供了稳定且简约的诊断摘要，有效保留了径流量和洪峰流量。然而，无法可靠地将正确机制分配给未见过的事件。连续线性公式保留较少。

CRediT 作者贡献声明
皮埃尔·巴尔特（Pierre Baert）：写作 - 审阅与编辑，写作 - 初稿，方法论，调查，形式分析，数据管理，概念化。
马蒂厄·赫尔普尔（Matthieu Herpoel）：写作 - 审阅与编辑，验证，调查。
杰伦·米尔斯曼斯（Jeroen Meersmans）：写作 - 审阅与编辑，方法论。
查尔斯·比尔德斯（Charles Bielders）：写作 - 审阅与编辑，验证，方法论。
奥罗尔·德格雷（Aurore Degré）：写作 - 审阅与编辑，监督，方法论，资金获取。

资金来源
本研究由瓦隆公共部门（Service Public de Wallonie）在 Intell'eau 项目（D65–1402）框架内资助。
数据集链接：https://doi.org/10.58119/ULG/QPMNOU

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系，这些可能被视为影响本文报告的工作。

皮埃尔·巴尔特 | 马蒂厄·赫尔普尔 | 杰伦·米尔斯曼斯 | 查尔斯·比尔德斯 | 奥罗尔·德格雷