東北黑土區不同壟向耕地溝蝕與地形耦合規律

寧 靜, 楊 子, 姜 濤, 楊 雙, 黨思宇

(東北農業大學 資源與環境學院, 哈爾濱 150030)

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東北黑土區不同壟向耕地溝蝕與地形耦合規律

寧 靜, 楊 子, 姜 濤, 楊 雙, 黨思宇

(東北農業大學 資源與環境學院, 哈爾濱 150030)

東北黑土區在長期高強度開墾連作下，侵蝕溝切割耕地地表現象嚴重。以黑龍江省賓縣的兩個典型鄉鎮為研究區，基于GIS和RS技術，采用全局空間自相關、樣方網格等方法，綜合壟向、侵蝕溝、地形數據探究區域尺度下壟向分布及不同壟向耕地溝蝕與地形因子耦合規律。結果表明：(1) 不同鄉鎮溝蝕空間集聚程度不同，主導性壟向耕地內的侵蝕程度最高；(2) 壟向在耕地上的分布有很強的空間自相關性，不同的壟向空間分布是對地形條件的反饋體現，合理的壟向空間分布會起到降低溝蝕密度的作用；(3) 除糖坊鎮斜壟外，不同壟向耕地溝蝕密度隨海拔的升高呈現先增大后減小的趨勢。糖坊鎮不同海拔級優勢壟向規律性不強，三寶鄉整體上任意海拔級斜壟耕作最優；(4) 坡度與坡長交互作用顯著。兩鄉鎮表現為“小坡度”+“小坡長”或“小坡度”+“大坡長”條件橫壟耕作最優，“大坡度”+“小坡長”或“大坡度”+“大坡長”條件斜壟耕作最優；(5) 黑土區漫川漫崗地帶斜壟耕作更具水土保持作用。

溝蝕; 耕作壟向; 地形; 耦合規律; 東北黑土區

土壤侵蝕是導致土地退化、土壤肥力下降、生態環境惡化的主要原因，直接影響區域生態環境和社會經濟的可持續發展，已成為全球領域普遍關注的重要環境問題之一[1]。土壤水力侵蝕是自然侵蝕的結果，由耕作方式不同引起的耕作侵蝕已成為國內外共同關注的重要內容。其中，歐美研究者首先涉足耕作侵蝕研究，進行了大量耕作侵蝕試驗，構建耕作侵蝕模型、評價耕作侵蝕強度[2-3]。國內的王占禮等人于2002年在我國黃土區正式開展了耕作侵蝕研究，進一步探究了耕作侵蝕對總土壤侵蝕的貢獻[4]。與此同時，其他學者也從不同角度探究了耕作方式對淺溝產沙及形態發育特征和土壤養分的影響，并取得了一定進展[5-6]。中國東北黑土區土壤肥沃，是我國重要的商品糧基地。但經過近幾十年的高強度開墾連作，耕地退化、生態環境惡化等問題逐漸凸顯[7]。相關資料顯示，溝蝕是東北黑土區土壤侵蝕的主導類型，侵蝕溝廣泛分布在坡耕地上，數量高達25萬余條，總占地48.3萬hm2[8]，侵蝕速度在世界三大黑土帶范圍均罕見[9]。已有研究側重揭示溝蝕的自然侵蝕過程與機理[10-11]，有學者指出，耕作侵蝕是導致黑土區坡耕地水土流失最根本的侵蝕方式[2]，但由耕作方式產生溝蝕的相關研究鮮有報道。壟作是東北黑土區一種非常普遍的耕作方式，耕作行與等高線縱橫方向夾角顯著影響徑流[12-13]，進而會影響侵蝕溝的產生。由于耕地溝蝕過程的復雜性，在區域尺度上不同壟向對耕地溝蝕的影響機制尚未清楚[14-15]，不同壟向耕地溝蝕與地形等外部指標間的作用關系也有待進一步研究。

本文以東北黑土區賓縣兩個典型鄉鎮為研究區，以野外實地調查與SPOT高分辨率影像為基礎，結合DEM數據獲得壟向、侵蝕溝與地形因子，對賓縣糖坊鎮和三寶鄉溝蝕強度，壟向空間分布及不同壟向耕地溝蝕與地形因子耦合規律進行分析，完善壟向作為影響土壤溝蝕因子的相關研究，進一步揭示區域尺度侵蝕溝在耕作侵蝕與土壤水蝕交互作用下的分布規律，為黑土區制定科學合理的保護性耕作措施提供科學依據。

1　研究區概況

賓縣位于典型黑土帶東部邊緣，地處松嫩平原與張廣才嶺交匯處，地理坐標為東經126°55′41″—128°19′17″，北緯45°30′37″—46°01′20″，是黑龍江省五個國家級黑土區水土流失治理重點工程縣之一。自然概況為“五山半水四分半田”，地形多為漫川漫崗和臺地低丘。地勢南高北低，南部山地呈條狀沿東南縣境延伸，中部為丘陵地帶，北部鄰接松花江為河谷平原。境內劃分五個氣候區，年平均氣溫4.4℃，屬中溫帶大陸性季風氣候。年平均無霜期為110～150 d，多年平均有效積溫2 769℃。春季干旱少雨，夏季雨量集中，多年平均降水量為550 mm，多年平均蒸發量為910 mm[16-17]。境內有8條主河流，24條支流及百余條溝溪穿過河谷平原。黑土主要分布于漫崗丘陵區，占全境28.5%[18]。

主要土地利用類型為耕地，以旋耕起壟連作為主。耕地主要分布在中部低山丘陵區和北部沿江河谷平原，南部山區存在大量坡耕地。自然條件和耕作方式的復合作用致使溝蝕切割耕地地表現象顯著，細溝、淺溝持續發育，切溝、沖溝廣泛分布。本文以賓縣糖坊鎮和三寶鄉為典型小區，兩處分位于北部河谷平原和南部山地，地形條件差異較大。根據實地調研糖坊鎮以順壟耕作為主，三寶鄉以橫壟耕作為主。選擇兩鄉鎮目的是試圖從差異中找尋不同壟向耕地溝蝕與地形因子耦合的一般規律。

2　數據來源與研究方法

2.1耕地壟向數據提取

本文采用2013年SPOT影像(分辨率2.5 m)，結合高分辨率Google Earth可視化地形起伏勾畫糖坊鎮與三寶鄉行政界線內耕地地塊數據。壟向判別基于ArcGIS 9.3中raster surface函數，利用ASTERG DEM 30 m分辨率高程影像內插為10 m間隔等高線，綜合文獻[13,19]以等高線與耕地壟行夾角關系為判別依據。具體判別方法為：當等高線與壟向夾角在0°—10°時，定義此類壟向為順壟，屬性編碼為SL，如圖1A所示；當等高線與壟向夾角在10°—80°時，定義此類壟向為斜壟，屬性編碼為XL，如圖1B所示；當等高線與壟向夾角在80°—90°時，定義此類壟向為橫壟，屬性編碼為HL，如圖1C所示。

圖1　耕地壟向判別示意圖

2.2侵蝕溝數據提取

侵蝕溝數據同樣依據2013年SPOT影像、Google Earth影像，參考文獻[20]對侵蝕溝發育分類進行室內判讀。根據相關研究，除河溝以外，其余溝谷都具有較強侵蝕能力，均屬侵蝕溝范疇[21]。但通常情況，細溝和細溝間侵蝕算作坡面侵蝕，不計入溝蝕[20]。同時，受制于影像精度，長度小于2.5 m的淺溝也不在本文討論范圍內。根據道路通達性挑選兩地侵蝕溝總數的2%，在2015年4月對室內判讀的侵蝕溝及所在耕地地塊壟向進行了實地驗證，侵蝕溝及壟向數據解譯精度分別達到92%和87%。同時，對難以判讀位置進行野外辨認并建立野外標志，最后返回室內進行修正。

2.3研究方法

2.3.1溝蝕密度網格化常用分析溝蝕強度指標為溝蝕密度，指單位面積內侵蝕溝總長度[21]。公式如下：

(1)

式中：C——侵蝕溝總長度(m)；S——總面積(km2)；D——溝蝕密度值(m/km2)。溝蝕密度能夠在宏觀尺度上統計區域侵蝕溝空間分布強度，是地形發育階段、降水量、地勢高差、土壤滲透能力和地表抗蝕能力綜合標示值[22]。為體現溝蝕強度空間分布并統計不同溝蝕強度面積，本文均勻建立覆蓋研究區500 m×500 m樣方網格，計算各樣方網格內溝蝕密度值并重新分級。

2.3.2Global Moran′sI指數本文應用全局空間自相關檢驗糖坊鎮、三寶鄉壟向分布是否具有空間自相關性并測量其空間聚集程度。采用指標是Global Moran′sI指數[23]。計算公式為：

(2)

式中：n——區域單元個數；xi——現象屬性值在區域單元i上的觀測值，i=1，2，3，…，n；wij——空間權重系數矩陣，表示各區域單元空間鄰近關系。

空間自相關是區域化變量基本屬性之一，而空間自相關統計量可用于檢測研究區域內變量分布是否具有結構性[23]。Global Moran′sI值介于-1～1，大于0為正相關，值越大表示分析變量在空間上越聚集；小于0為負相關，值越小表示分析變量在空間上越分散；而當值等于0時，表示變量在空間上隨機分布。顯著性檢驗統計量用Z，取α=0.05，當Z<-1.96或Z>1.96時，拒絕零假設，觀測變量空間自相關顯著，觀測屬性在空間上呈離散格局(Z<-1.96)或集聚格局(Z>1.96)；反之，則接受零假設，觀測變量在空間上呈隨機分布[24]，Z值越大表明空間自相關性越強。

2.3.3地形因子提取 本文所應用的坡度、海拔、坡長地形因子數據源為ASTERG DEM 30 m分辨率高程影像。坡度利用ArcGIS 9.3 Slop函數計算；海拔為DEM原始數據；坡長在ArcGIS 9.3水文分析模塊下參考文獻[25]求出。三種地形因子均通過ArcGIS 9.3 Reclassify函數進行柵格數據重分類。常規統計應用Excel 2003，線性回歸分析應用SPSS 16.0。

3　結果與分析

3.1溝蝕強度空間分布

根據相關研究[26]，同時結合實地野外調查，如果沿用水利部中溝蝕分級標準將造成侵蝕溝現狀失真，許多在發育中的淺溝或長度較小的沖溝將無法體現。因此，結合研究區實際情況，本文將溝蝕密度共分為0～100，100～300，…，700～900，>900 m/km2共6級，不同網格顏色代表不同溝蝕分級，見圖2。

圖2　溝蝕強度空間分布

由圖2A可知，糖坊鎮整體侵蝕溝分布較為廣泛，侵蝕面積相對較多但溝蝕劇烈集中現象不明顯。結合圖3A來看，糖坊鎮0～100 m/km2溝蝕密度級網格分布面積為124.98 km2，占總面積的59.04%。100～300 m/km2和300～500 m/km2溝蝕密度級網格分布次之，500～700 m/km2及以上溝蝕密度級網格面積相對較少，分別占總面積的7.62%，3.96%和4.51%。

由圖2B可知，三寶鄉侵蝕溝主要分布在北部耕作區，溝蝕強度劇烈集中現象明顯，高溝蝕強度面積顯著高于糖坊鎮。結合圖3B，三寶鄉0～100 m/km2溝蝕密度級網格分布最多面積為225.02 km2，占總面積的71.29%。>900 m/km2溝蝕密度次之,為50.17 km2，占總面積的15.89%。其余四個溝蝕密度級網格面積較為均衡，所占比例分別為3.38%，3.99%，2.92%和2.53%。

3.2三種壟向耕地溝蝕分布

研究區主要耕作壟向為順壟、橫壟和斜壟。圖4A體現了兩鄉鎮不同壟向的耕地地塊數和占耕地總面積的百分比。由圖4A可知，糖坊鎮順壟地塊數為755塊，占耕地面積比重最大，為31.2%，順壟耕種占主導地位。三寶鄉橫壟地塊數為878塊，占耕地面積比重最大，為25.71%，橫壟耕種占主導地位。

將壟向、侵蝕溝數據疊加得到不同壟向耕地溝蝕密度值，以此表示不同耕作壟向侵蝕強度。由圖4B可知，糖坊鎮順壟溝蝕密度最高，為1 268.09 m/km2，呈現順壟>橫壟>斜壟次序。三橫壟溝蝕密度最高，為1 073.92 m/km2，呈現橫壟>斜壟>順壟次序。整體而言，糖坊鎮順壟侵蝕現象突出，三寶鄉橫壟侵蝕現象突出，兩鄉鎮均表現為占主導性壟向的侵蝕程度最嚴重。

圖3　溝蝕密度分級所占面積比重

圖4　兩鄉鎮不同壟向地塊及溝蝕密度分布

3.3耕作壟向分布空間自相關性

探討耕作壟向空間自相關性可以直觀了解耕作區壟向分布是規律性還是隨機性。將兩地500 m×500 m柵格格網分別與三種壟向地塊數據疊加，統計每個格網內壟向地塊面積百分比，然后利用ArcGIS 9.3 Spatial autocorrelation analysis 模塊進行壟向地塊數據全局空間自相關分析，得到表1中Moran′sI指數和Zscore得分。

由表1可知，糖坊鎮斜壟Moran′sI達到0.11，Zscore得分值為7.36，空間自相關性最強。橫壟Moran′sI同樣達到0.11，Zscore得分值為6.94。順壟Moran′sI為0.09，Zscore得分值為4.14。壟向空間自相關性表現為斜壟>橫壟>順壟，結合圖4B，三種壟向耕地溝蝕密度大小為順壟>橫壟>斜壟，說明糖坊鎮壟向的空間分布對抵御侵蝕溝產生起到了正面作用。

表1　研究區耕地壟向地塊全局自相關結果

注：**表示在0.01顯著性水平下有差異。

三寶鄉橫壟Moran′sI達到0.1，Zscore得分值為7.06，空間自相關性最強。說明三寶鄉在某一地形條件下主要以橫壟耕作抵抗地形劣勢，但結合圖4B三寶鄉橫壟溝蝕密度最大，橫壟不能夠很好抵御侵蝕溝的產生。順壟Moran′sI達到0.09，Zscore得分值為4.58，斜壟Moran′sI達到0.09，Zscore得分值為4.14。壟向空間自相關性表現為橫壟>順壟>斜壟，而溝蝕密度表現為橫壟>斜壟>順壟，說明三寶鄉這種壟向空間分布較不理想。

兩鄉鎮無論何種壟向的空間自相關均達到極顯著(Sig.<0.01)水平。已有研究表明[2]，地形是在特定土壤與耕作條件下影響耕作侵蝕的唯一因素，因此可以說，不同壟向在空間上的集聚是農民根據耕作經驗對地形條件的反饋。根據實地調研，三寶鄉有50.66%農民橫壟耕作，與早期大規模“順改橫”有直接關系[9]。壟向作為一種耕作條件，既是抵御地形劣勢的反饋結果，又是特定地形條件助力產生溝蝕的原因，其與地形的復雜關系需要深入研究。

3.4三種壟向耕地溝蝕與地形因子耦合關系

3.4.1海拔因子糖坊鎮耕地平均海拔146 m，三寶鄉耕地平均海拔210 m，兩地海拔差異較大。為更好刻畫三種壟向耕地溝蝕密度隨海拔分異情況，將海拔分為9級，分別為0～110，110～130，…，230～250，>250 m。依次把壟向、海拔級、侵蝕溝數據空間疊加得到不同壟向不同海拔級的溝蝕密度。

表2　海拔分級

由圖5A可知，糖坊鎮在1級海拔上溝蝕密度順壟>斜壟>橫壟。1—2級海拔，橫壟、順壟溝蝕密度增長較大，斜壟溝蝕密度稍有回落，2級海拔表現為順壟>橫壟>斜壟。2—3級海拔，三種壟向溝蝕密度均隨海拔增加至峰值，3級海拔表現為橫壟>順壟>斜壟。3—5級海拔，橫、順壟溝蝕密度下降速度快于斜壟，5級海拔表現為斜壟>橫壟>順壟。5—6級海拔，橫、順壟溝蝕密度小范圍上升，斜壟溝蝕密度大幅降低，至6級海拔表現為橫壟>順壟>斜壟。6—9級海拔，橫壟、順壟溝蝕密度波動下降至最低，斜壟溝蝕密度持續增加，9級海拔表現為斜壟大于橫壟和順壟。能夠說明，糖坊鎮>210 m海拔上以斜壟耕作為主，但不能很好抵御侵蝕溝產生。

綜合來看，糖坊鎮0～150 m小海拔范圍及190～210 m海拔斜壟耕作能夠降低溝蝕密度，150～190 m海拔順壟耕作最優，>210 m海拔橫壟耕作最優。130～150 m海拔為三種壟向侵蝕敏感區間，應注意重點防治。

圖5　三種壟向溝蝕密度高程分異

由圖5B可以看出，三寶鄉不同壟向溝蝕密度均隨海拔先增加后減小，這種規律和閆業超等研究相似[11,19]。1級海拔耕地無侵蝕現象，2級海拔斜壟溝蝕密度為0，橫壟溝蝕密度大于順壟溝蝕密度。2—3級坡長，橫壟、順壟溝蝕密度有所下降，斜壟溝蝕密度開始上升，至3級海拔表現為橫壟>斜壟>順壟。3—5級海拔，三種壟向耕地溝蝕密度均隨海拔增加至峰值，至5級海拔，表現為順壟>橫壟>斜壟。5—9級海拔，三種壟向耕地溝蝕密度均隨海拔升高而下降，至9級海拔表現為橫壟>順壟>斜壟。

綜合來看，除糖坊鎮斜壟外，各壟向溝蝕密度整體上隨海拔高度呈現先增加后減小的趨勢，不同高程受人類活動影響不同，環境脆弱程度也不同[19]。三寶鄉順壟溝蝕密度總體最低，與順壟地塊較少有關。由于三寶鄉“順改橫”特定原因，順壟耕作不是三寶鄉優勢耕作壟向，斜壟耕作總體上為任意海拔級最優選擇。170～190 m是溝蝕敏感區，應注意防治。

3.4.2坡度因子將坡度數據重分類為5級，坡度分級見表3。依次把壟向、坡度級、侵蝕溝數據空間疊加得到不同壟向不同坡度級的溝蝕密度。由圖6看出，兩鄉鎮溝蝕密度隨坡度變化情況不完全相似，但占主導地位壟向的溝蝕密度隨著坡度的增加都呈現先升高后下降的趨勢。

由圖6A看出，糖坊鎮在1級坡度上溝蝕密度順壟>橫壟>斜壟。1—2級坡度，順、斜壟溝蝕密度隨坡度上升，橫壟溝蝕密度稍有減小，2級坡度表現為順壟>斜壟>橫壟。2—3級坡度，橫順壟溝蝕密度隨坡度上升，斜壟溝蝕密度有所回落，順壟溝蝕密度達到峰值，為1 345.30 m/km2，3級坡度表現為順壟>橫壟>斜壟。3級坡度后，順壟溝蝕密度隨坡度下降，橫壟溝蝕密度隨坡度持續上升，斜壟溝蝕密度波動下降，一直表現為橫壟>順壟>斜壟。8°以后，橫壟溝蝕密度依然增加，比同坡度順壟溝蝕密度大。

綜合來看，在<6°時坡度是順壟溝蝕的主要因素。2°～6°坡度范圍橫壟耕種能夠更好抑制溝蝕，低坡度內由于流水方向與橫壟壟向垂直，徑流受到地壟阻力，侵蝕溝短期內不會急速延伸，8°以后不再適宜橫壟耕種。斜壟溝蝕密度在不同坡度級上表現平穩，整體小于橫、順壟溝蝕密度。斜壟耕作能夠減小壟向角，使徑流沿著更平緩坡度流動，侵蝕量更小[13]。

表3　坡度分級

圖6　三種壟向溝蝕密度坡度分異

由圖6B可知，三寶鄉在第1坡度級上，溝蝕密度橫壟>斜壟>順壟。1—2級坡度，橫、順壟溝蝕密度隨坡度上升，斜壟溝蝕密度有所下降，2級坡度表現為橫壟>順壟>斜壟。2—4級坡度，橫壟、斜壟溝蝕密度隨坡度上升明顯，至第4級坡度，表現為橫壟>斜壟>順壟，橫、斜壟溝蝕密度達到峰值。4—5級坡度，橫、斜壟溝蝕密度自峰值回落，順壟溝蝕密度呈上升趨勢，第5坡度級上為橫壟>斜壟>順壟。

綜合來看，三寶鄉順壟溝蝕密度最低，這與早期“順改橫”密不可分[9]，順壟侵蝕早期本身就引發大規模侵蝕溝產生，所以三寶鄉應斜壟耕作，8°～10°坡度侵蝕溝重點防治。橫壟溝蝕密度在各坡度級下均為最大，在實際耕作中，橫壟耕作并不完全是等高耕作，每條橫壟溝中高低不平，易造成渠系效應，很難達到水土保持目的[14]。

3.4.3坡長因子將坡長數據分級，與壟向、侵蝕溝數據疊加，得到不同壟向不同坡長級的溝蝕密度。糖坊鎮耕地平均坡長402.41 m，三寶鄉耕地平均坡長452.80 m。同分為7級，分別為0～100，100～200，…，>600 m(表4)。一般來說，坡長越長匯水下流動力越大，剝蝕坡面時間越長，因而徑流切割坡面作用越明顯[7]。

表4　坡長分級

對于糖坊鎮，坡長對溝蝕密度作用顯著，三種壟向溝蝕密度均隨坡長增加而升高。由圖7可知，1級坡長，溝蝕密度表現為斜壟>順壟>橫壟。1—2級坡長，橫、順壟溝蝕密度略有上升，至2級坡長表現為順壟>斜壟>橫壟。2—4級坡長，橫壟溝蝕密度隨坡長增加而上升，順壟溝蝕密度穩定增加，斜壟溝蝕密度較平穩，至4級坡長，溝蝕密度表現為橫壟>順壟>斜壟。4—6級坡長，順壟溝蝕密度持續隨坡長增加而上升，橫、斜壟溝蝕密度隨坡長增加有所減小，至6級坡長，表現為順壟>橫壟>斜壟。6—7級坡長，三種壟向溝蝕密度均急劇升高。徑流沖刷力大小主要取決于徑流速度和徑流量，兩者又受坡度和坡長影響[7]。

研究發現，糖坊鎮坡長與坡度存在顯著正線性關系(R2=0.872 9)，從另一方面助力坡長，增強徑流匯流動力，造成溝蝕密度增加。坡長和坡度線性關系表達式為：

y=0.0015x+5.5176

(Sig.=0.00,R2=0.8729)

(3)

順壟溝蝕密度在坡度和坡長正向主導下，持續穩定增長，橫壟溝蝕密度持波動增長態勢。1—6級坡長斜壟溝蝕密度平穩，同樣由于斜壟能夠減小壟向角，降低坡長對徑流的影響，使水流沿平緩坡度移動以減小徑流攜帶的動能。

綜合來看，在糖坊鎮0～200 m坡長，橫壟耕作在三種壟向中溝蝕密度最低。200～600 m坡長，斜壟受坡長干擾程度最小，受坡長坡度作用不顯著。>600 m坡長為耕作臨界點，三種壟向均不宜耕作。

坡長對三寶鄉橫壟侵蝕作用顯著。由圖8可知，1級坡長，溝蝕密度表現為斜壟>橫壟>順壟。1—2級坡長，橫壟溝蝕密度急劇增加，順壟和斜壟溝蝕密度略有上升，至2級坡長表現為橫壟>斜壟>順壟。2—3級坡長，橫壟溝蝕密度增幅減小，順壟、斜壟溝蝕密度均有所下降，至3級坡長表現為橫壟>斜壟>順壟，橫壟溝蝕密度達到峰值。3—6級坡長，橫壟溝蝕密度隨坡長增加持續降低，順壟和斜壟溝蝕密度波動變化，至6級坡長表現為斜壟>橫壟>順壟。6—7級坡長，三種壟向耕地溝蝕密度均下降到最低值，至7級坡長表現為順壟>斜壟>橫壟。

圖7　糖坊鎮三種壟向溝蝕密度坡長分異

三寶鄉坡度和坡長關系呈顯著負線性相關(R2=0.768 2)。表達式為：

y=-0.0019x+9.6826

(Sig.=0.01,R2=0.7682)

(4)

三種壟向溝蝕密度都在1—2級坡長上升，這主要因為1—2級長平均坡度從9.10°上升到9.56°，坡度增大了坡長內徑流累積量。2級坡長后，平均坡度有所減小，由9.56°下降到7.92°。無論何種耕作壟向，坡度變緩后徑流沖刷能力也會隨之下降，降低了溝蝕密度。

總結來看，三寶鄉0～600 m坡長適宜斜壟耕種。>600 m坡長耕地雖然坡長較大，但整體坡度較低，橫壟耕作可以較好抵御侵蝕溝產生。200～300 m坡長，橫壟侵蝕應重點防治。結合糖坊鎮三種壟向耕地溝蝕密度隨坡長分異規律及坡長坡度關系來看，“小坡長”+“小坡度”或“大坡長”+“小坡度”條件橫壟耕作為最優選擇，“小坡長”+“大坡度”或“大坡長+大坡度”條件斜壟耕作為最優選擇。

圖8　三寶鄉三種壟向溝蝕密度坡長分異

4　結論與討論

(1) 本次研究的兩個鄉鎮地形條件差異較大，耕作壟向分布不同，溝蝕空間集聚的程度也不相同。同時，占主導地位耕作壟向內的耕地侵蝕程度最重，不同壟向耕地的溝蝕密度有明顯差異，說明耕作壟向的選擇對耕地溝蝕的產生有一定影響。

(2) 研究區耕作壟向在空間上分布呈顯著自相關關系(Sig.<0.01)，因為區域尺度下地形是空間上影響耕作侵蝕的唯一要素，因此能夠說明不同耕作壟向在空間上的分布是農民根據耕作經驗以水土保持效益為目的對地形條件的反饋體現，耕作壟向的合理配置能夠起到降低溝蝕密度的作用。

(3) 對于海拔因子，除糖坊鎮斜壟外，不同壟向耕地溝蝕密度隨海拔先增大后減小。糖坊鎮不同海拔區間優勢耕作壟向規律性不強，130～150 m海拔為三種壟向侵蝕敏感區間。三寶鄉斜壟耕作總體上為任何海拔級上最優選擇。170～190 m海拔為三寶鄉溝蝕敏感區。

(4) 對于坡度因子，占主導地位壟向耕地內的溝蝕密度先隨坡度增加后減小，敏感區間分別是6°～8°及8°～10°。由于坡度、坡長因子分別是影響坡面徑流速度和流量的主控因素，所以坡長因子與坡度因子的交互作用顯著影響溝蝕密度。糖坊鎮坡長與坡度正相關(R2=0.872 9)，順壟、橫壟溝蝕密度在坡長坡度正相關作用下不斷增加，斜壟溝蝕密度低于順壟和橫壟。耕地溝蝕密度>600 m坡長為耕作臨界點。三寶鄉坡長與坡度負相關(R2=0.768 2)，橫壟溝蝕密度在坡長坡度負相關作用下不斷減小，順、斜壟溝蝕密度變化不大。200～300 m坡長上，橫壟侵蝕應重點防治。綜合坡度、坡長的交互作用，兩鄉鎮表現為“小坡長”+“小坡度”或“大坡長”+“小坡度”條件橫壟耕作為最優選擇，“小坡長”+“大坡度”或“大坡長+大坡度”條件斜壟耕作為最優選擇。

根據本文研究，壟向既是抵御地形劣勢的顯性選擇也是助力侵蝕溝發生的隱性條件，不同壟向的選擇會對溝蝕有一定影響，斜壟耕作更具水土保持作用。單純“順改橫”并不能有效抵御侵蝕，等高橫壟耕作需要更精細措施，但在黑土區復雜地形條件下難于實現。此外，區域尺度下不同壟向耕地溝蝕與地形因子耦合規律需要因地分析，同時應注意不同地形因子的相互作用。對于溝蝕產生的地形敏感范圍，應采取有效治溝防溝措施。耕作壟向與地形因子的復合作用是東北黑土區耕地產生侵蝕溝誘因，未來對于各耕作壟向分別干預或助力侵蝕溝產生的機理性原因與過程仍需更深層次探討。

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The Coupling Laws Between Gully Erosion of Cultivated Lands with Different Ridge Directions and Terrain in Northeast Black Soil Region of China

NING Jing, YANG Zi, JIANG Tao, YANG Shuang, DANG Siyu

(CollegeofResourcesandEnvironment,NortheastAgriculturalUniversity,Harbin150030,China)

With the long-term over-cultivating and continuous cropping in the northeast black soil region of China, it has been a severe problem that the erosion gullies cut up the cultivated land surface. We took two towns in Bin County of Heilongjiang Province as the typical areas. The spatial distribution and the coupling laws between gully erosion of cultivated lands with different ridge directions and terrain in regional scale were studied based on the GIS and RS technology, integrated ridge direction, erosion gully, DEM data, global spatial autocorrelation, sample of grid and so on. The results showed that: first, the spatial agglomeration of gully erosion was not the same in different towns, erosion degree of the dominant ridge direction in cultivated land was the most serious; second, the distribution of ridge direction in cultivated land showed an obvious spatial autocorrelation, the different spatial distribution of ridge direction was the feedback toward the terrain conditions, and the reasonable spatial distribution of ridge direction played a role in reducing gully density; third, gully density of different ridge directions in cultivated lands increased first and then decreased with the elevation rising in addition to askew ridge of Tangfang Town. The regularity of optimal ridge direction in different elevation levels was not obvious in Tangfang Town, askew ridge tillage in any elevation level was optimal in Sanbao Town; fourth, the interaction between slope length and slope gradient was significant, showing that the horizontal ridge tillage was optimal under the condition of ‘small slope gradient’+‘small slope length’ or ‘big slope gradient’+‘small slope length’, and the askew ridge tillage was optimal under the condition of ‘small slope gradient’+‘big slope length’ or ‘big slope gradient’+‘big slope length’ in both towns; fifth, askew ridge tillage has significant effect on water and soil conservation in rolling hill regions of black soil area.

gully erosion; tillage ridge direction; terrain; coupling laws; northeast black soil region of China

2015-11-05

2015-11-26

黑龍江省教育廳科學技術項目(12531035);黑龍江省重點實驗室開放項目(ht2012-10)

寧靜(1978—),女,黑龍江哈爾濱人,博士,副教授,研究方向為土地生態環境問題及3S技術應用。E-mail:njing_today@163.com

S157

A

1005-3409(2016)03-0029-08