基于RUSLE-IC-SDR框架识别中国红壤丘陵流域关键泥沙来源区及其驱动因子

《Ecological Frontiers》：Identifying critical sediment source areas and driving factors using the RUSLE-IC-SDR framework in a red soil hilly watershed, China

　　

摘要

确定不同集水盆地尺度上的侵蚀过程与泥沙动员机制，仍是地球系统科学中长期存在的研究难题。目前，将土壤侵蚀模型与泥沙连通性耦合的多模型集成框架，用于评估土壤侵蚀的时空变化，是模拟泥沙动力学的前沿热点。本研究采用集成的RUSLE-IC-SDR模型，分析了中国南方代表性红壤丘陵地区文武溪（WSX）集水区内泥沙源的空间分布。通过整合XGBoost-SHAP机器学习技术与结构方程模型（SEM），量化了侵蚀的决定因素，并针对重点区域提出了生态恢复管理策略。结果表明：（1）基于RUSLE-IC-SDR框架的集成模型在泥沙产量来源划分方面表现出稳健的有效性（R² = 0.85，p < 0.05）。（2）1995年至2022年间，高侵蚀-高连通性（HE-HC）区域是关键泥沙源，空间上集中在集水区上游坡面与河岸交界地带，主要土地利用类型为草地、林地和农田。（3）泥沙源动态变化显示，1995–2005年、2006–2015年和2016–2022年期间，HE-HC区域面积分别占集水区的12.13%、9.20%和8.27%，呈显著下降趋势。WSX集水区年均土壤侵蚀模数从1995–2005年的363.22 t·km^?2·yr^?1降至2016–2022年的154.31 t·km^?2·yr^?1，但年均IC指数从1995–2005年的?4.03升至2016–2022年的?3.35。（4）年均植被覆盖度（FVC）和坡度-坡长因子（LS）是影响泥沙源的主要因素，且二者在WSX集水区内表现出强烈的交互效应。当年均FVC低于0.55时，LS主导泥沙产量（路径系数：0.297）；当年均FVC高于0.55时，泥沙产量由植被决定（路径系数：?0.640）。（5）WSX集水区内HE-HC区域中，约89.9%的林地和草地及85.3%的农田受年均FVC控制，因此应采取措施提高FVC；约10.1%的林地和草地及14.7%的农田受LS因子影响，应在林地和草地中实施等高梯田等微地形改造措施，在农田中实施梯田或等高耕作措施。

引言

土壤是陆地生态系统的根本组成部分，对维持社会发展及通过调节地球关键带的质量输送与能量交换来调控生物地球化学通量至关重要[1]、[2]。然而，在气候变暖加速和人类活动扩张的背景下，土壤侵蚀（SE）已成为阻碍可持续发展的重大全球环境挑战[3]。土壤侵蚀降低土壤质量、破坏土壤结构，导致土地生产力下降；此外，侵蚀产生的泥沙会导致河流、湖泊和水库淤积，可能引发洪水和泥石流，并对下游用水安全构成风险，最终对粮食安全、农业生产和区域生态系统产生负面影响[4]、[5]、[6]。因此，开展土壤侵蚀过程与泥沙输移模拟，对于确定生态恢复重点区域（如植被种植和土地管理实践）至关重要，有助于深入理解土壤侵蚀与泥沙动力学的耦合过程与机制，为政府部门制定科学土地管理策略提供建议，最终实现区域生态稳定最大化[7]、[8]。

土壤侵蚀与泥沙输移过程涉及水文、土壤、植被以及地形地貌等多种要素的复杂交互作用，包括泥沙的产生、分离和输移过程[9]、[10]。集水区尺度的土壤侵蚀与泥沙产量（SY）已成为近几十年来国际研究的关键主题，尤其聚焦于热带和亚热带地区[11]。量化土壤侵蚀的常用技术，如田间小区观测、同位素示踪和水文数据分析，常因耗时过长、成本高昂及采样分辨率不足而受限[12]。因此，模型模拟已成为重要的替代方案[13]、[14]。USLE/RUSLE模型结构简单、易于应用，已广泛应用于遥感技术结合下对年或月尺度土壤侵蚀的预测[15]、[16]。然而，其根本局限性在于仅量化总水土流失量，而无法表征泥沙颗粒的运动动态、输移路径及沉积过程[9]、[14]、[17]。

泥沙连通性作为一个发展中的概念，描述的是集水区内泥沙源、输移通道和汇之间的关联程度；它包含两个互补的维度：结构连通性和功能连通性[18]、[19]、[20]。结构连通性指控制泥沙输移路径的地景要素的空间排列与潜在联系，主要取决于地形、排水网络、土地利用和地表特征。相比之下，功能连通性反映特定水文条件和泥沙可供性下泥沙输移的实际激活与效率，体现潜在通道对泥沙输送的有效贡献程度[21]、[22]。因此，结构连通性提供了泥沙运动的潜在框架，而功能连通性描述了已实现的泥沙输运过程。然而，量化连通性同样面临重大挑战。目前，泥沙连通性量化的方法多样，涵盖定性现场调查[23]、示踪技术[24]、图论[25]和连通性指数[26]等。其中，连通性指数（IC）尤为普遍[27]、[28]、[29]。IC框架经广泛应用和迭代改进，尤其对其权重因子（W）的优化，已衍生出众多改进版本，使其成为泥沙连通性定量评估的基石[19]、[20]。

准确评估集水区内的泥沙动力学，需要理解土壤侵蚀（SE）、泥沙交付率（SDR）和泥沙产量（SY）及其控制因素[30]。Vigiak等[31]提出的一种空间显式方法基于IC估算SDR，考虑了单元尺度上泥沙源与汇之间的输移通道，被认为极具前景。将SDR与RUSLE结合，为估算SY提供了改进方法[32]，克服了单独使用RUSLE无法充分表征泥沙输移通道时空变异性的局限。这是因为高坡面侵蚀区域虽可产生大量松散土壤，但若其与下游输移通道的连通性较差，对河网或集水区出口的泥沙贡献则可能很小；反之，高泥沙连通性区域虽可充当高效输移廊道，但若局部侵蚀率较低，则不一定成为主要泥沙源。因此，识别关键泥沙源区域需同时考虑泥沙供给与泥沙交付潜力。相应地，将泥沙连通性与土壤侵蚀集成建模为提高集水区泥沙动力学评估准确性的有效工具，并日益引起研究者关注[9]、[30]、[32]、[33]。此外，集成的RUSLE-IC-SDR框架在识别集水区内的泥沙源、输移通道和关键泥沙贡献区，以及分析和可视化泥沙连通性与土壤侵蚀之间的关系方面具有优势[9]、[34]。然而，部分研究侧重于SDR和SY的模拟[30]、[35]，而专门运用RUSLE-IC-SDR框架来划定关键泥沙源区并通过分析影响泥沙动力学的关键因素制定针对性管理策略的研究则相对较少。

南方红壤丘陵山区是中国的重要农业区，其独特的生态特征使其相较于其他土壤类型更易受侵蚀，加之不合理的人类开发，使该地区土壤侵蚀严重程度位居中国第二，仅次于黄土高原[36]。基于以上背景，本研究旨在实现以下目标：（1）识别泥沙动力学关键区域；（2）量化影响泥沙动力学空间格局的关键驱动因素及其阈值；（3）为集水区内的目标区域提出生态恢复管理策略。

章节摘要

研究区

文武溪（WSX）集水区（117°38′47.07″E，25°1′25.76″N），面积约390.24 km²，是中国福建省九龙江水系北溪河的主要支流。该集水区约85%的地域为起伏地形，以中低山为特征，集水区平均海拔为350米。气候类型为亚热带季风气候，年均温20.9°C（极值

RUSLE-IC-SDR模型性能评估

土壤侵蚀和泥沙输移过程通常在SDR模型中通过调节水文连通性校准参数k_b（范围通常为1.0至2.0）进行模拟。以2020年WSX集水区出口水文站泥沙数据为基准，我们将校准参数k_b从1.0到2.0以0.2为增量进行变化，以模拟泥沙产量动态。当k_b达到2.0时，模拟值与实测泥沙输移量吻合最佳（图3a）。为

土壤侵蚀与IC的时空分布

采用RUSLE模型估算的WSX集水区1995–2005年、2006–2015年和2016–2022年土壤侵蚀量分别为363.22、300.65和154.31 t·km^?2·yr^?1。这些数值均远低于Liu等[54]报告的中国全国平均水平502 t·km^?2·yr^?1。这些发现与中国南方红壤区类似地区的近期研究高度一致。Gao等[39]报道，福建省的土壤侵蚀模数从1000 t·km^?2·yr

结论

本研究的"RUSLE-IC-SDR"集成方法框架被成功应用于中国南方红壤地区丘陵山区集水区泥沙的时空动力学研究。通过联合应用XGBoost-SHAP机器学习技术与结构方程模型（SEM），识别并量化了土壤侵蚀的关键驱动因素。最后，为目标区域（HE-HC）提出了生态恢复管理策略。结果表明：（1）集成

CRediT作者贡献声明

李鹏：论文撰写—审阅与编辑，论文撰写—初稿，可视化，验证，软件，资源，方法学，调查研究，形式化分析，数据整理，概念构思。齐石：论文撰写—审阅与编辑，论文撰写—初稿，指导，资源，项目管理，方法学，经费获取，数据整理，概念构思。

利益冲突声明

作者声明，不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究由国家重点研发计划（2022YFF1303004）资助。

李鹏|齐石