中国复合土壤侵蚀全国制图：结合137Cs示踪技术与随机森林机器学习

《Environmental Impact Assessment Review》：National mapping of compound soil erosion across China: Integrating 137Cs tracer technique and random-forest machine learning

　　

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  利用¹³⁷Cs和随机森林实现中国首次全国复合土壤侵蚀制图。
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  ¹³⁷Cs估算的土壤侵蚀量高于单一侵蚀类型的推算结果。
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  土壤、气候和植被是控制土壤侵蚀的主导因素。
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  影响因素表现出阈值效应和空间变异性。

引言

土壤侵蚀涉及土壤颗粒的剥离及其随后被侵蚀营力（主要是水和风）的搬运过程（Morgan, 2009）。除其自然发生外，这一过程对全球的水土资源、土地生产力和生态系统稳定性构成了日益增长的威胁。在全球范围内，受气候变化、过度开发和不当土地利用的驱动，土壤侵蚀的加剧日益严重（Eekhout and de Vente, 2022; van Zelm et al., 2018; Bindraban et al., 2012）。据估计，全球年土壤流失量约为35 Pg y^?1（Borrelli et al., 2017），对生态系统稳定性和人类社会的可持续发展构成了严重威胁。中国是受侵蚀影响最严重的国家之一，以风蚀和水蚀为主要类型（Blanco-Canqui and Lal, 2008; Xu et al., 2025），但部分高山地区也受到冻融过程的影响。根据最新《中国水土保持公报》，全国水土流失面积为2.576 × 10⁶ km²，其中水蚀面积为1.033 × 10⁶ km²（40.10%），风蚀面积为1.543 × 10⁶ km²，占总侵蚀面积的59.90%（水利部，2026）。土壤侵蚀是土地退化的主要驱动力（Poesen, 2018; Xie et al., 2023），导致肥沃表土的流失、土壤结构的破坏，以及土壤保水保肥能力的下降（Isaboke et al., 2026）。侵蚀土地自然肥力的恢复是一个漫长的过程，缺乏有效管理会进一步加速退化。这种退化导致作物产量下降，生产性土壤的流失严重损害了粮食安全和可持续发展（Zhu et al., 2025）。因此，减轻侵蚀风险和恢复退化土地对于实现可持续土地利用至关重要。

由于中国气候条件和地貌类型高度多样化，土壤侵蚀过程在空间上具有高度变异性（Xu et al., 2025）。因此，在全国尺度上对土壤侵蚀进行制图对于准确识别各地区的侵蚀类型和强度非常重要。迄今为止，现有的全国性或大尺度制图工作主要集中在单一侵蚀类型上，如水蚀、风蚀、冻融侵蚀和耕作侵蚀。例如，研究水蚀的学者利用修正的通用土壤流失方程（RUSLE）对中国进行了侵蚀制图，并进一步探讨了气候变化和土地利用动态的影响（Xu et al., 2025）。同样，其他研究者利用中国土壤流失方程进行空间制图，识别了农田、过度放牧草地和稀疏林地中水蚀的严重程度（Liu et al., 2020）。Zhu等人（2020）利用修正的风蚀方程（RWEQ）估计并绘制了中国未防护表土替代点风蚀的时空变化。相比之下，冻融侵蚀通常被视为一种侵蚀驱动力而非独立的侵蚀类型，目前仍缺乏成熟的定量模型和系统的空间制图。耕作侵蚀自20世纪90年代以来受到关注，但与水和风蚀相比，其关注度要低得多，中国仍缺乏全国尺度的空间制图。因此，考虑到多种侵蚀类型的协同效应，复合土壤侵蚀制图的研究在中国气候和地貌复杂的景观中仍然严重不足。这一差距阻碍了水土资源的综合管理和差异化保护。

¹³⁷Cs（铯-137）是一种由核武器试验引入大气中的沉降放射性核素；它通过大气降水沉降到地表，随后被土壤颗粒和有机物吸附（Matisoff et al., 2002）。由于¹³⁷Cs的半衰期相对较长（约30年），它在土体圈中长期存在，使其成为研究土壤侵蚀的极为可靠的工具，自20世纪70年代中期以来已广泛应用。富含¹³⁷Cs的表土在侵蚀事件中被剥离，放射性核素在沉积区积累。通过比较不同土地利用类型下土壤剖面的¹³⁷Cs存量（单位面积活性）与区域背景水平，可以建立理论模型。这些模型结合了存量数据、背景值和沉降年代序列，可以定量推算特定时期内的总土壤流失量（Kirchner, 2013）。¹³⁷Cs示踪技术被广泛用于量化区域侵蚀速率，代表的是复合侵蚀过程而非单一类型。然而，实证研究中的常见做法是将所有¹³⁷Cs衍生的侵蚀直接归因于某一种特定类型，这种简化通常取决于研究区域的主导侵蚀过程。例如，研究者经常在多风地区将¹³⁷Cs估计值解释为风蚀，并用RWEQ模型的输出结果进行验证（Zhang et al., 2024），而在水蚀主导景观中的结果则通常与水力模型进行比较（Walling et al., 2003）。然而，越来越多的文献开始利用¹³⁷Cs来评估复合土壤侵蚀。这些工作包括量化黄土高原交错区风蚀与水蚀之间的相互作用（Zou et al., 2024），追踪黄河流域源区侵蚀的时空动态（Su et al., 2025），以及评估中国东北黑土区风、水、冻融三相复合土壤侵蚀（Wang et al., 2022）。¹³⁷Cs的应用已从点位和坡面测量扩展到小流域尺度。一个显著的例子是Zhang和Busteed（2024）的研究，他们将¹³⁷Cs示踪与统计分析和空间插值相结合，在流域尺度上对侵蚀进行制图。这些进展为基于¹³⁷Cs示踪进行全国尺度复合土壤侵蚀制图提供了坚实的技术和理论基础。

因此，本研究旨在：(i) 利用基于¹³⁷Cs示踪数据的随机森林（RF）框架，识别中国全国尺度复合土壤侵蚀的宏观空间格局；(ii) 通过Shapley加性解释（SHAP）模型解释方法，阐明主要驱动因素及其相互作用。

章节摘要

研究区

研究区涵盖中国全部陆域范围（图1），这是一个地形地貌复杂、气候分区多样的广阔区域。该区域从东部海岸线延伸至西部边境，从寒冷的北方纬度延伸至热带南方，具有显著的气候梯度和区域异质性。中国土壤侵蚀的空间异质性与这些生物气候条件密切相关。具体而言，东南部

土壤侵蚀基本统计

基于提取的点位数据，我们对全国八大区域及全国尺度的土壤侵蚀特征进行了统计分析（表2）。在全国尺度上，平均侵蚀率为14.3 t ha^?1 y^?1，标准差（SD）为20.0，变异系数（CV）为139.3%。这一高变异系数表明全国范围内的空间变异性显著，侵蚀强度波动明显。在区域层面，西北黄土高原的平均值最高

土壤侵蚀评估精度评价

本研究利用RF回归模型对中国近几十年的土壤侵蚀进行了全面评估，得出全国总侵蚀量为20.9 Pg y^?1，平均侵蚀率为17.4 t ha^?1 y^?1。这些数值明显高于大多数先前的全国尺度估算值，这种差异并非模型偏差，而是对总土壤流失量的客观反映——涵盖了冻融侵蚀、耕作侵蚀和收获侵蚀等组成部分

结论

本研究通过整合¹³⁷Cs存量数据与随机森林回归模型，绘制了中国复合土壤侵蚀的空间分布图，并应用SHAP框架对侵蚀的潜在控制因素进行了可解释性评估。中国土壤侵蚀表现出显著的空间异质性，主要驱动因素在不同区域间差异明显，侵蚀强度从西北向东南逐渐递减。土壤

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究受国家重点研发计划（2024YFD1501102）、中国科学院战略性先导科技专项（XDA0440202）、土壤与农业可持续国家重点实验室、中国科学院土壤研究所开放基金（SKLSSA25K03）以及中国科学院青年创新促进会（2023327）资助。

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