土地利用/覆被变化是人类活动对地球表层系统影响最直观的表现,直接影响地表径流和泥沙输移等生态过程[1]。黄土高原地区是黄河近90%的泥沙来源区[2],该地区自20 世纪以来实施的大规模退耕还林还草和淤地坝建设等水土保持措施,改变了当地自然景观和土地利用[3]。延河流域是较早开展水土流失综合治理的流域之一,该流域的土地利用类型发生了显著变化,大面积的坡耕地转换为林草地,有少量耕地转换为城乡建设用地[4]。这些土地利用变化对流域水沙的趋势性减小发挥了重要作用[5-6]。研究表明,退耕面积与径流系数呈显著负相关,退耕面积每增加1 000 km2,径流系数减少0.016[7];植被覆盖率增加50%,相应的流域产沙系数减小80%[8]。建设用地面积的增加也会减小泥沙输出量[9]。然而,由于缺乏有效的土地利用综合评估指标,已有的研究多采用大小、形状和空间配置等定性描述土地利用格局,使得不同土地利用变化下的水沙分析也局限于定性下的逻辑关系[10];加之水沙输移过程的复杂性,多将整个流域内部的水沙过程当作“黑箱”处理,主要关注流域出口的径流泥沙量,未能全面认识土地利用变化对径流输沙过程的影响[11]。
近年来,泥沙连通性在景观生态学中的应用和发展为深入理解流域内部的水沙动态提供了全新角度。Borselli等[12]提出耦合地表植被覆盖和地形特征信息的连通性指数(index of connectivity, IC),以此量化泥沙在源-汇间的潜在联系。之后,国内外学者[13⇓-15]不断深化该指数的应用。Liu等[16]得出退耕还林、筑堤建坝可有效降低韭园沟流域IC值,减轻土壤侵蚀程度。冯斌等[17]发现水田和旱耕地撂荒使得IC值减小,泥沙流失量减少。马勇勇[18]得出生态建设可极显著降低王茂沟流域IC值,降低土壤侵蚀发生可能性。万赐航等[15]指出夏季的植被覆盖程度较高,IC值较小,泥沙受阻滞可能性较大;而在冬季时,农用地进入休耕阶段,加之部分植被凋落,裸地面积增大,IC值也随之变大,泥沙受阻滞程度明显降低。Zhao等[14]发现土地利用变化使得延河流域1990—2010年产沙量下降41.8%。可见,土地利用变化影响了流域IC分布及侵蚀产沙量。
为全面认识流域水沙对土地利用变化的响应,本文以延河流域为研究对象,结合近30年该流域土地利用变化的分析,探讨IC值时空分布特征及与土地利用变化的响应关系,以期为量化流域水沙输移过程和优化流域土地利用提供参考,进而为黄河流域生态保护和高质量发展做出贡献。
1 研究区概况与数据来源
1.1 研究区概况
延河地处黄河干流右岸,是黄河的一级支流,发源于陕西省靖边县东南天赐湾乡的周山,分别流经志丹、安塞、宝塔等地,后于延长县南河沟凉水岸附近汇入黄河,全长286.9 km(图1)。延河流域总面积7 725 km2,属于黄土高原中部的黄土丘陵沟壑区第二副区,地形破碎,坡度0°~60°,海拔495~1 795 m。流域年均气温约9.3 ℃,多年降水量514 mm,植被以森林灌丛草原为主;土壤主要为黄土母质上发育的黄绵土,土质疏松,质地单一,抗侵蚀能力差。
1.2 数据来源
本研究中土地利用数据选取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2019年7个年份,来源于中国逐年土地覆盖数据集(annual China land cover dataset, CLCD)[19],该数据反映各年土地利用的整体状况,分辨率为30 m×30 m,整体精度达79.31%;DEM数据采用中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)提供的ASTER GDEM高程数据,分辨率30 m×30 m;径流量、输沙量数据选取甘谷驿水文站(水文控制面积占流域总面积的76%)1990—2019年历年实测资料,数据来源于《中华人民共和国水文年鉴》[20]和《中国河流泥沙公报》[21]。
2 研究方法
2.1 连通性指数计算
利用Borselli等[12]提出的连通性指数(IC,式中记为IC),量化延河流域的泥沙连通程度。该指数综合考虑地表植被覆盖和地形状况,将流域的泥沙连通过程分为集水区泥沙向下输移和泥沙被输移至最近泥沙汇两个过程,以此表征泥沙在源-汇间的连通可能性,其表达式为
IC=lg =lg 。
式中:Dup为集水区泥沙向下输移的潜在可能性;Ddn为泥沙经过水流路径输移至最近泥沙汇的潜在可能性; 、 、A分别代表集水区的地表状况和土地利用的加权系数、平均坡度、面积;Wi、Si、di 分别为第i个栅格单元的加权系数、坡度、距泥沙汇的距离。IC的范围为(-∞,+∞),值越大代表该流域的泥沙连通可能性越大。
表1 延河流域各土地利用类型的C值Tab.1 The C value of land use types in Yanhe River Basin |
| 土地利用类型 | C值 | 土地利用类型 | C值 |
|---|---|---|---|
| 耕地 | 0.280 | 林地 | 0.083 |
| 草地 | 0.120 | 建设用地 | 0.020 |
| 水域 | 0.001 | 未利用土地 | 0.651 |
2.2 统计分析
利用统计分析工具和各年的土地利用数据,获取延河流域不同年份的IC均值及不同土地利用类型的IC,包括耕地、林地、草地和建设用地的IC值(IC耕、IC林、IC草、IC建设)。同时,为清晰反映流域泥沙连通性空间变化特征,依据流域内河网及地形地貌特征将延河流域划分为41个子流域[22]。以子流域视角量化1990—2019年多年平均IC分布;与1990年对比,分析2019年各地区的IC变化。
此外,应用ENVI 5.3 软件分析不同年份间的土地利用变化情况;通过Excel 和Origin软件进行土地利用变化、IC值、径流量与输沙量之间的统计分析以及相关作图。
3 结果与分析
3.1 土地利用变化特征
3.1.1 1990—2019年土地利用整体特征
1990—2019年,延河流域土地利用类型以耕地、林地和草地为主,占流域总面积的99.19%以上;建设用地、水域和未利用土地所占面积较小(图2)。1990—2019年,除耕地以215.34 km2/5a的速率递减外,其他土地利用类型均呈增加或相对稳定趋势。具体地,林地和草地面积递增率较高,分别为127.29和80.26 km2/5a;建设用地面积随时间推移逐步增加,递增率为7.46 km2/5a;水域和未利用土地面积保持相对稳定。
3.1.2 土地利用格局演变
表2 1990—2019年延河流域土地利用类型转移矩阵Tab.2 The land use transfer matrix in Yanhe River Basin from 1990 to 2019 单位:km2 |
| 年份 | 土地利用 类型 | 2019年 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 耕地 | 林地 | 草地 | 建设用地 | 水域 | 未利用土地 | ||
| 耕地 | 568.58 | 179.02 | 1 374.00 | 31.06 | 1.14 | 0.30 | |
| 林地 | 2.87 | 511.34 | 5.26 | 0.05 | |||
1990年 | 草地 | 185.36 | 597.87 | 4 228.21 | 10.54 | 2.90 | 0.29 |
| 建设用地 | 0.02 | 15.35 | 0.03 | ||||
| 水域 | 0.83 | 0.01 | 0.14 | 0.46 | 0.38 | ||
| 未利用土地 | 0.04 | 0.17 | 0.04 | ||||
3.2 IC时空分布特征
在空间上,1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年及2019年7年平均IC存在明显的空间分异规律,呈现由南向北、由东向西的增加趋势(图5)。具体地,流域南部的22、30、33、34、38号子流域IC值分布在0.46~0.61,泥沙连通性最低,这与该地区森林覆盖率较高、生态环境质量相对较好有关;流域中部和东南部泥沙连通程度较高,西北部最高,主要由于西北部海拔较高,坡度较陡,加之植被覆盖度较低,导致泥沙较易汇入河网,连通性较高。
3.3 土地利用变化与IC的响应关系
3.3.1 不同土地利用类型的IC
如图6所示,不同土地利用类型的IC不同,整体表现为:IC林<IC建设<IC耕<IC草,即相较于草地和耕地,林地和建设用地的泥沙连通程度较低。具体地,林地的IC平均为-0.32,明显低于其他土地利用类型的IC,这意味着林地阻滞泥沙流动的能力最强,泥沙连通程度最低。建设用地的IC多年均值仅为耕地的22.46%,这是由于建筑设施可在一定程度上阻断泥沙输移路径的连通,使得建设用地泥沙连通可能性较低。此外,1990年耕地的IC为1.31,高于同期草地,表明耕地具有较高泥沙连通性,更容易发生泥沙输移。然而,耕地的IC在2019年降低25.59%,草地仅减小1.18%,可能与后期梯田建设、残茬覆盖等人为管理活动的加强有关[23],而草地IC随生态效益的发挥逐步下降[24]。
3.3.2 主要土地利用变化对IC分布的影响
近30年,退耕还林还草和建设用地扩张对延河流域泥沙连通性减小发挥重要作用。如图7所示,退耕还林还草区和建设用地扩张区的IC呈负值变化,分别为-0.14~-0.84和-0.48~-1.90,表明两类土地利用变化可有效降低泥沙连通性,并且建设用地扩张在降低泥沙连通程度方面能力更强。此外,IC值变化幅度随累积退耕还林还草面积和累积建设用地扩张面积增加显著增大。与1990年相比,累积退耕面积达到1 871.99 km2时,IC值仅降低0.39,而再增加486.48 km2时,IC值降低明显。可见,泥沙连通性在还林还草达到一定面积时明显下降,且后期即使面积不再大幅增加情况下,退耕地泥沙连通程度仍持续降低。
进一步分析退耕区坡度分布与IC变化值之间的关系(图8),发现IC变化值在各退耕坡度下均为负值,说明不同坡度下的退耕还林还草均可有效降低泥沙连通性。此外,随退耕坡度升高,IC值变化幅度增大。具体地,与退耕坡度<2°相比,IC变化均值在2°~6°、6°~15°、15°~25°、>25°退耕坡度下分别增大2.75、3.28、3.43和3.66倍。由此可知,越陡坡度下的退耕还林还草活动越有利于泥沙连通性的下降,这也从侧面说明在退耕还林还草过程中需综合考虑坡度的影响。
4 讨论
5 结论
本研究从泥沙连通性角度探讨了土地利用变化对延河流域水沙的影响,有利于完善流域输沙过程机理研究,并为区域水土保持效益评价提供科学依据,得到以下结论。
1)1990—2019年,延河流域土地利用变化以退耕还林还草为主,加之少部分建设用地扩张。1990—2019年,耕地转出总面积为1 585.52 km2,其中97.95%转化为林草地,主要分布在流域中部地区。此外,建设用地主要在宝塔区沿延河川道沟谷扩张。
2)1990—2019年,延河流域IC整体呈下降趋势,截至2019年降低17.85%。IC在退耕还林还草区和建设用地扩张区呈负值变化,且随两类土地利用变化面积增加显著下降。从长期生态效益考虑,应以植被恢复措施为主降低流域泥沙连通性。
3)IC存在明显的空间分异规律,呈现由南向北、由东向西的增加趋势。其中,流域中部是主要退耕还林还草和建设用地扩张区,也是泥沙连通性明显下降区;流域西北部IC较高,且随土地利用变化降幅较小;流域南部林地覆盖率较高,泥沙连通性较小。
4)土地利用变化主要通过影响内部的泥沙连通过程进而改变流域出口的泥沙量。与径流量相比,IC与输沙量存在更为显著的正相关关系,更适用于流域输沙预测。
流域水沙特征是气候变化和人类活动共同作用的结果,本研究突出土地利用变化对流域水沙输移过程的影响,而削弱了降雨因素;此外,流域中的淤地坝等沟道工程措施仍具有一定的拦沙能力,仅用流域出口的径流和泥沙量并不能完全代表流域的侵蚀量。未来需综合考虑气候变化与人类活动等多因素的耦合作用,通过改进连通性指数权重因子进一步全面反映流域泥沙结构与功能连通性变化特征,深入掌握泥沙连通性变化动力机制和流域水沙动态,从而为黄河流域的生态环境建设提供技术支持。