基于水库沉积物重建典型小型农业喀斯特流域过去约60年的侵蚀历史
《CATENA》:Reconstructing the erosion history of a typical small agricultural karst catchment over the past ~ 60 years based on reservoir sediments
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时间:2026年09月08日
来源:CATENA 6.6
编辑推荐:
• 水库沉积物揭示了喀斯特农业流域约60年的侵蚀历史。
• 通过PELT算法和历史事件识别出四个侵蚀阶段和一个洪水沉积层。
• 极端洪水尽管长期实施生态恢复,仍导致约5倍的侵蚀激增。
• 生态恢复减少了侵蚀,但建设扰动导致侵蚀反弹。
• 正常年份侵蚀以人类活动为主导;极端年份
• 水库沉积物揭示了喀斯特农业流域约60年的侵蚀历史。
• 通过PELT算法和历史事件识别出四个侵蚀阶段和一个洪水沉积层。
• 极端洪水尽管长期实施生态恢复,仍导致约5倍的侵蚀激增。
• 生态恢复减少了侵蚀,但建设扰动导致侵蚀反弹。
• 正常年份侵蚀以人类活动为主导;极端年份以降雨为主导。
引言
中国西南喀斯特地区生态脆弱,面临严重的土壤侵蚀问题,因此重建侵蚀历史对该地区的生态安全和可持续发展至关重要(Jian等,2025)。该地区地势陡峭,土壤贫瘠,地下裂隙发育良好,在降雨作用下极易发生侵蚀,而集约化农业活动则进一步加剧了这一状况(Dai等,2017;Lan等,2022;Zhang等,2025c)。以贵州省为例,喀斯特地貌覆盖面积约占总面积的73%,长期高强度耕作导致植被严重退化和大量土壤流失(Yan和Cai,2015;Zhang等,2016;Wang等,2019;Gao等,2024),对土地生产力、水质和生态系统可持续性构成严重威胁(Guerra等,2020;Sartori等,2024)。为应对这一生态危机,自20世纪90年代以来,中国政府在该地区先后实施了大规模生态工程——最突出的是退耕还林工程和石漠化综合治理,这些措施显著提高了植被覆盖率并增强了生态系统服务功能(Xu等,2018;Zhou等,2020;Niu和Shao,2020;Wang等,2022;Wang等,2024)。然而,在气候波动与人类活动交织的背景下,流域土壤侵蚀对农业活动长期变化和生态政策实施的响应机制尚不清楚。因此,准确揭示农业喀斯特流域的侵蚀历史和驱动机制,对于评估保护措施的成效、预测未来趋势和优化土地管理策略具有重要意义。
传统上,土壤侵蚀研究严重依赖径流小区监测和基于遥感的侵蚀模型。尽管这两种方法各有优势,但在重建喀斯特流域数十年至数百年尺度的侵蚀历史时,均存在固有的局限性。径流小区监测提供小尺度上的实测侵蚀数据,但其时空代表性有限(Prasuhn,2020);监测期通常仅涵盖数年至十余年,难以捕捉长期趋势(Peng等,2013)。此外,由于喀斯特山区空间异质性强烈,小区尺度的观测难以准确外推至流域尺度(Ke和Zhang,2024)。基于遥感的侵蚀模型,以修正通用土壤流失方程(RUSLE)为代表,可以有效评估侵蚀的空间格局和短期动态,但其可靠性受到遥感时间序列长度和实测数据标定需求的限制(Yin等,2024)。RUSLE中的植被覆盖和管理措施因子高度依赖于高分辨率遥感影像,而常用数据很少超过40年,这使得在20世纪90年代生态工程实施之前重建侵蚀背景水平变得不可能。因此,这两种方法都无法充分满足喀斯特流域长期侵蚀历史重建的需求,迫切需要能够提供更长记录的方法。
基于沉积物的侵蚀重建为获取喀斯特流域数十年至数百年尺度的连续侵蚀记录提供了一种独特途径。水库和湖泊沉积物是流域物质的天然档案,持续记录着气候、生态和人类活动的综合信号,因而是重建历史侵蚀过程的理想载体(Huang和O'Connell,2000;Zhao等,2023)。该方法已成功揭示了农业扩张、森林砍伐和生态恢复对全球不同地区侵蚀的驱动效应(Appleby,2008;Chiverrell等,2008;Wang等,2014;Rusakov等,2025;Zhang等,2023;Zhang等,2025b;Ducruet等,2026)。贵州高原是中国西南喀斯特地区的核心区域,利用水库沉积物进行侵蚀重建研究已取得相当进展。Wang等(2008)首次利用矿物磁学参数重建了石板桥水库流域1960年至2002年的侵蚀历史,证明了磁学方法在喀斯特水库沉积物研究中的可行性。随后,他们对比了侵蚀严重区和轻微区的磁学特征,揭示了地形对侵蚀格局和沉积物来源的控制作用(Wang等,2011)。Bai(2011)应用137Cs和 excess 210Pb(210Pb??)示踪技术估算了喀斯特洼地的沉积速率,并进一步分析了土壤侵蚀对土地利用变化的响应(Bai等,2013)。Luo等(2019)在洪峰湖流域引入了多代用指标分析,并与RUSLE模型进行交叉验证,确认了基于沉积物方法在大型喀斯特流域中的适用性。最近,Zhang等(2021)、Zhao等(2022)和Zhang等(2025d)分别调查了贵州高原西北部、西南部和东北部小型喀斯特流域的侵蚀历史,均发现20世纪80年代中期以来的生态恢复显著降低了流域侵蚀强度。
尽管取得了这些进展,利用沉积物记录重建贵州喀斯特山区侵蚀历史仍存在两个主要不足。在研究对象方面,现有工作主要聚焦于面积小于1 km2的封闭喀斯特洼地或面积小于10 km2的小型水库流域(Li等,2019;Cao等,2020)。对于面积超过100 km2、以人类活动强烈、土地利用类型复杂且经历了大规模生态恢复和快速基础设施建设为特征的农业喀斯特流域,基于沉积物记录的长期侵蚀历史重建仍然鲜见。在方法学方面,尽管多代用指标分析和主成分分析(PCA)已被广泛应用于湖泊盆和深海沉积物的古环境研究(Liang等,2014;Bonk等,2016;Khan等,2025),但其在喀斯特水库沉积物研究中的应用仍然有限。目前侵蚀阶段的划分往往依赖于地层单元边界、沉积层理特征或代用指标趋势与历史事件的定性对应(Sun等,2022),结果常受研究者主观判断的影响。修剪精确线性时间(PELT)算法等统计变点检测方法已用于流域径流和泥沙通量序列的分析(Rocha和de Souza Filho,2020),但将此类方法引入多代用指标沉积物序列进行客观侵蚀阶段划分的研究仍然罕见。此外,系统整合多代用指标分析、统计变点检测和历史事件验证的研究更为鲜见。
为弥补这些空白,本研究选择道天河(DTH)水库流域——贵州一个典型的农业喀斯特流域——作为研究区。我们采集了沉积物岩芯并测量了多种环境代用指标,包括210Pb、137Cs、体积加权平均粒径(D[4,3])、总有机碳(TOC)、总氮(TN)、总磷(TP)、C/N比以及稳定碳和氮同位素(δ13C和δ15N)。应用PCA提取综合环境因子,利用PELT变点检测算法客观划分侵蚀阶段,并与历史事件进行验证以检验划分的可靠性。随后,采用灰色关联分析(GRA)量化驱动因子与侵蚀强度之间的关联程度,并结合各阶段特征解释侵蚀演化的潜在驱动机制。本文旨在阐明在气候波动与人类活动共同影响下,贵州一个喀斯特农业流域在过去约60年间侵蚀强度的阶段性演化模式及其潜在驱动因子。研究目标有三:(1)建立水库蓄水以来高分辨率、可靠的沉积物年代学;(2)识别流域侵蚀演化的关键阶段并分析各阶段侵蚀强度的特征;(3)解析不同阶段自然和人为因素对侵蚀变化的协同影响机制。研究结果将加深我们对喀斯特农业流域侵蚀对生态政策和气候变化的响应认识,为中国西南喀斯特地区综合治理水土流失和可持续土地利用规划提供科学支撑。
节选内容
研究区描述
道天河(DTH)水库流域(105°4′56″E–105°16′17″E,27°15′34″N–27°21′51″N)位于贵州省毕节市七星关区。水库位于百川河上,百川河是长江流域乌江水系柳冲河的一级支流(图1a)。坝上游流域面积为124 km2,水库总库容为1880万m3。上游龙观桥水库于2020年建成(图1b)。流域
沉积物年代学的建立
通过210Pb??、137Cs和D[4,3]的多代用指标综合分析,并结合日降雨数据,建立了DTH水库沉积物岩芯的年代学框架(图2a)。137Cs活性剖面为岩芯提供了可靠的绝对年代控制点。80 cm处的主峰原本对应于1963年全球大气核试验的峰值。然而,考虑到DTH水库于1964年扩建并正式蓄水(贵州毕节
沉积物记录对侵蚀历史和阶段性演化成因的启示
本研究成功重建了DTH水库流域约60年的侵蚀历史,证实了从沉积物档案推断农业喀斯特流域侵蚀演化的可行性。通过210Pb??和137Cs定年并结合极端降雨事件进行校正,建立了高分辨率且可靠的沉积物年代学。所选的多代用指标组合被证明是重建喀斯特地区侵蚀过程的有效指纹
结论
基于DTH水库沉积物的多代用指标反演,本研究重建了典型农业喀斯特流域过去约60年土壤侵蚀的动态演化,揭示了在人类活动和极端降雨事件共同影响下侵蚀强度的阶段性模式。从1964年至2024年,流域侵蚀经历了四个侵蚀阶段和一个洪水事件沉积层:第一阶段(1964–1992年,集约垦殖期),
CRediT作者贡献声明
王联睿:撰写——初稿,获取研究资金,数据整理,概念构思。
蓝雨杰:可视化,数据整理。
王伟轩:调查。
唐燕晶:资源,数据整理。
刘东东:监督,方法论,获取研究资金。
白晓勇:方法论,撰写——审阅与编辑。
利益冲突声明
作者声明,他们没有已知的可能影响本文所报道工作的竞争性经济利益或个人关系。
致谢
我们衷心感谢贵州省水利科技项目(KT202405)、贵州省科技基金(ZD[2025]068)和国家自然科学基金(42567044)提供的资金支持。
王联睿 | 蓝雨杰 | 王伟轩 | 唐燕晶 | 刘东东 | 白晓勇
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