基于O-ring統計的公路邊坡土壤優先流路徑分布分析

張東旭，程金花，王 偉，張洪江，劉 濤

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基于O-ring統計的公路邊坡土壤優先流路徑分布分析

張東旭1，程金花1※，王 偉2，張洪江1，劉 濤2

（1. 北京林業大學水土保持學院，北京 100083； 2. 交通運輸部科學研究院，北京 100029）

引入優先流理論分析氯鹽污染物在邊坡土壤中的遷移機制，對揭示公路工業鹽污染物遷移規律和保護路域環境具有重要意義。以鶴大高速低路基公路邊坡土壤為例，采用染色示蹤試驗對土壤優先流路徑的位置進行確定，并應用景觀生態學中的空間點格局分析方法O-ring統計，對不同影響半徑土壤優先流路徑水平分布特征及其空間關聯性進行分析。結果表明：邊坡土壤優先流路徑發育深度可達40 cm；相同影響半徑優先流路徑的數量隨著土層深度的增加而減少，同一土層優先流路徑的數量隨影響半徑的增大逐漸減少；隨著影響半徑的增加，聚集分布趨于顯著；不同影響半徑的優先流路徑之間的關聯性相對獨立。O-ring統計，能從統計學角度量化分析土壤優先流路徑的分布特征，豐富了優先流的研究方法。

統計；土壤；滲透；空間點格局分析；公路邊坡；優先流；路徑；分布特征

0 引 言

中國東北地區冬季降雪量較大，受經濟條件限制，目前多數公路長期使用工業鹽（氯鹽）進行除雪。東北平原微丘區公路多采用低路基設計方式，其路基高度一般在2 m以內，采用路面散排結合放緩邊坡的設計方式[1]。融雪后，工業鹽通過公路排水系統進入邊坡表層土壤，導致土壤有機質含量下降和土壤板結，綠化植物發生嚴重的鹽害，繼而危害路基的穩定[2-3]。邊坡土壤層結構在公路修筑過程中受到擾動，表現出非均質性質，水分和溶質在通過時以非平衡流方式運動[4]，即為優先流。引入優先流分析工業鹽污染物在邊坡土壤中的遷移機制，對揭示公路工業鹽污染物遷移規律和保護路域環境具有重要意義[5-6]。

目前關于優先流的研究主要集中在林地、農地等自然立地條件的土壤[7-8]。近年來，隨著開發建設項目日漸增多，對地下水的污染和對環境的破壞日益加重，一些學者開始研究垃圾填埋場和礦區的優先流[9-10]，但公路邊坡中的優先流還鮮有研究[11]。優先流路徑可定義為水分和溶質在土壤中發生優先傳導過程的通道[12]。對于優先流路徑的研究，最直觀的方法就是通過染色示蹤試驗對優先流路徑進行識別和標記。近年來，有少數學者研究了優先流路徑的數量形態特征和空間位置分布[13]。魏虎偉等[14]采用水分穿透曲線和Poiseulle方程分析了土壤大孔隙路徑的數量、形態特征，在一定程度上揭示了優先流路徑的數量特征，但沒有對其分布狀態進行深入研究，存在一定的局限性。呂文星等[15]采用Ripley’s K()函數的分析方法，對重慶四面山林地10～20 cm土壤優先流路徑分布特征進行研究，得出優先流路徑大多為均勻和聚集2種分布狀態，但該方法在分析過程中無法消除中小尺度累積效應對大尺度的影響，存在一定的偏差，不能準確反映出優先流路徑的分布狀態[16]。

本文以鶴大高速（G11）低路基公路邊坡土壤染色圖像數據為基礎，應用景觀生態學中空間點格局分析方法O-ring統計，利用()分布函數展現不同土層不同影響半徑優先流路徑的分布，來揭示邊坡土壤中優先流路徑水平分布特征及其相互之間的空間關聯性，同時豐富土壤優先流的研究方法，使景觀生態學中O-ring統計這種基于統計學的方法更好地應用在小尺度的土壤優先流路徑空間分布的研究上。

1 研究區概況

本研究區位于鶴崗至大連高速公路（G11）丹東至通化段寬甸互通處（124°43'39.70"E，40°43'58.07"N），此處路段為低路基（路基高度≤2 m）公路，且路邊無排水溝。該區地處遼東斷塊山地丘陵區，地勢自北向南、自西北向東南降低，呈階梯狀，平均海拔為500 m，屬東亞季風區，溫帶濕潤大陸性季風氣候。年平均氣溫6.5 ℃。年平均降水量在1 000～1 200 mm之間，降雨多集中在6～8月，占全年降雨量的2/3，無霜期129 d。土壤發育較好，多為褐土。在研究區的公路邊坡上，選擇3個相鄰的點作為試驗樣地，樣地基本情況介紹見表1。

表1 寬甸互通邊坡土壤性質

2 研究方法

2.1 染色示蹤試驗

試驗樣地布設在低路基公路邊坡上，邊坡坡度較緩，為15°，坡面上種植紫穗槐和高羊茅等灌草植物。在坡面上選取較為平緩的區域作為觀測區，并選取2塊相鄰的區域進行平行試驗。首先清除觀測區域內的枯落物，平整土壤表面，將長70 cm、寬70 cm、高30 cm、厚0.5 cm的自制鐵框鉛直埋入邊坡土壤中，埋入深度為20 cm。將距鐵框內壁5 cm范圍內的土壤壓實，防止染料隨縫隙下滲影響試驗結果。根據當地搜集的降雪資料和路面產流特性，估算出在大雪（降雪量>5 mm）時產生的融雪水徑流量約為10 L。配制10 L濃度為4 g/L的亮藍溶液作為示蹤溶液，通過積水滲透方式[9]，使用自制恒流泵以150 mL/min的流量，將預制的亮藍溶液自邊坡頂部均勻的輸入鐵框內部，鐵框內溶液入滲較為均勻，沒有產生積水，然后用塑料布遮蓋鐵框上部，防止外部條件變化對試驗產生影響。染色示蹤試驗完成24 h后除去覆蓋的塑料布和埋置的鐵框挖掘邊坡剖面，用標尺標注剖面的長度與寬度，使用高像素數碼相機采集垂直染色剖面圖像，各垂直剖面拍攝照片2張，剖面旁放置標準灰階比色卡，用以校正圖像色彩，減少明暗不均所帶來的誤差。在染色范圍內取其中50 cm×50 cm面積，以10 cm深度為標準，分層挖掘水平剖面并拍攝照片，根據染色劑分布狀況將剖面分為染色區和未染色區，圖1為染色試驗示意圖。

2.2 圖像處理

使用ARCMAP 10.2軟件對采集到的原始染色圖像進行平面幾何校正，水平剖面染色圖像大小為50 cm× 50 cm（500×500像素）。使用Adobe Photoshop CS3軟件中圖像調整中顏色替換功能，先參照原始照片，用吸管工具對照片中染色土壤的顏色采樣，確定染色區域。通過設置色相、飽和度將染色土壤顏色替換為黑色，未染色區土壤為白色。圖像數值化轉換可采用Image-Pro Plus 6.0軟件中的Bitmap功能，黑色區域值為255，白色區域為0，并以Excel格式輸出。染色剖面圖像處理步驟見圖2。

2.3 優先流路徑影響半徑及其位置信息提取

水分通過土壤中的優先流路徑快速下滲到深層，由于受土壤含水率變化、土壤顆粒組成等因素的影響，其染色的范圍要大于土壤中實際的優先流路徑，可將染色所在區域的半徑看作是土壤優先流路徑的“影響半徑”[17]。圖3為優先流路徑信息的提取過程，具體操作如下：將邊坡土壤各層水平剖面視為一個整體，根據染色影響區域的空間拓撲關系，利用形態學計算方法，將染色影響區域劃分成多個獨立的斑塊，染色影響區的面積即為斑塊所占像素點的個數。把這些斑塊近似看作圓，根據染色面積計算其影響半徑?？蓪⒂绊懓霃絼澐譃?.0～2.5、>2.5～5.0、>5.0～10.0和≥10.0 mm 4個等級。用Image ProPlus 6.0軟件進行提取，得到優先流路徑的影響半徑及其重心位置坐標。根據坐標便可進行優先流路徑空間分布格局和關聯性的分析。

2.4 O-ring統計

O-ring統計分析方法是在Ripley’s K函數和Mark函數的基礎上演變而來的，其方法是使用圓環代替圓作為統計工具，可以有效消除Ripley’s K分析中小尺度累積效應對大尺度造成的影響，理論上提高了空間格局分析的精確性[18]。目前，該方法通常應用在動植物群落這種大尺度的空間分布格局及其關聯性的研究上[19]。

O-ring統計分為單變量統計和雙變量統計[20]。式（1）為單變量統計，用于分析某一影響半徑的優先流路徑的空間分布格局，式（2）為雙變量統計，用于分析2種不同影響半徑優先流路徑之間的空間關聯性。

式中為半徑，mm；為圓環寬度，mm；11()是水平分布格局函數；為觀測區域內某一影響半徑的優先流路徑的數量；R()表示該影響半徑的優先流路徑中的第點為圓心，為半徑，為寬的圓環；Points[R()]表示圓環內該影響半徑的優先流路徑的數量；Area[R()]表示圓環的面積，mm2。

式中O12()是基于個體與個體間距離的關聯性函數；1為觀測區域內較小影響半徑的優先流路徑的數量；R1,i()表示該影響半徑優先流路徑中的第點為圓心；Points2[R1,i()]表示圓環內較大影響半徑的優先流路徑的數量；Area[R1,i()]表示圓環的面積，mm2。

使用生態學軟件Programita 2010對空間格局數據進行分析。以樣地邊長的1/5(100 mm)作為研究尺度，1 mm作為步長，通過19次Monte Carlo模擬計算獲取95%的置信區間，即上下包跡線。在某一空間尺度上，對于單變量統計，若11()值大于上包跡線，呈聚集分布；落入上下包跡線內，呈隨機分布；小于下包跡線，呈均勻分布；對于雙變量統計，若12()值大于上包跡線，二者呈空間上正關聯；在上下包跡線之內，二者相互獨立；小于下包跡線，二者呈空間上負關聯。

3 結果與分析

表層0～10 cm土壤染色區域為80%以上（圖4），且染色較為均勻，這主要是由于表層土壤中基質流作用要遠遠大于優先流作用，染色區域并非完全因優先流作用而染色[21]，故把該層看作是基質流作用區，不對表層0～10 cm土壤進行優先流的分析。圖5為公路邊坡豎直剖面的染色圖像，3個平行試驗樣地的土壤染色深度均為40 cm，選擇1#樣地為例展示其土壤染色剖面優先流路徑的分布特征及其空間關聯性。

3.1 邊坡土壤優先流路徑數量及位置

通過圖像提取技術從處理后的染色圖像中提取出公路邊坡土壤優先流路徑的位置信息。經統計，10～20、>20～30和>30～40 cm土層不同影響半徑優先流路徑數量見表2。10～20、>20～30、>30～40 cm土層優先流路徑總量分別為713、510、341個，優先流路徑總數和相同影響半徑優先流路徑的數量均隨著土層深度的增加而減少。受到人為擾動和土壤顆粒組成的影響，表層土壤容重較小，土質疏松，大孔隙較多[22]，因此優先流路徑數量較多。而深層土壤容重較大，土壤緊實，受到的擾動也少，故優先流路徑數量較少。在同一土層中，1.0～10.0 mm影響半徑的優先流路徑分布較多，≥10.0 mm的分布極少，小影響半徑的優先流路徑數量要遠遠多于大影響半徑優先流路徑的數量，這是由于邊坡土壤較為緊實，很難形成較大的孔隙。這與王彬儼等[8]采用土壤水分穿透曲線法和Zhang等[23]采用CT掃描測定的農地土壤優先流路徑即大孔隙數量變化趨勢的結果相一致。

表2 各土層優先流路徑數量

3.2 邊坡土壤優先流路徑分布格局

表3為各層土壤水平剖面上，各影響半徑的優先流路徑在不同尺度上的分布狀態。圖6為公路邊坡土壤4種影響半徑的優先流路徑空間分布格局，11()函數曲線的上下波動表示優先流路徑空間分布的變化狀態。由于>30～40 cm土層≥10.0 mm的優先流路徑數量較少，曲線不能真實地反映出分布狀態。結合表3和圖6可以看出，相同土層不同影響半徑優先流路徑分布格局曲線的最大值（峰值）隨著影響半徑的增大，其對應的距離尺度也會相應增加，即波峰的位置逐漸向較大尺度的方向移動。較小影響半徑（1.0≤＜5.0 mm）的優先流路徑以隨機分布為主，較大影響半徑（≥5.0 mm）以聚集分布為主，即影響半徑越大，聚集分布越明顯。隨著距離尺度的增大，優先流路徑分布格局曲線的呈現出先增大后減小最后逐漸趨于穩定的趨勢，即優先路徑的分布由聚集分布逐漸向隨機分布變化，且聚集狀態的峰值一般出現在較小尺度上（0～40 mm之間）。>20～30 cm土層優先路徑變化最為復雜，表明該土壤層是優先流形態變化的過渡區域。

表3 各影響半徑優先流路徑的分布狀態

圖6中，從不同土層相同影響半徑()的優先流路徑分布特征來看，1.0≤＜2.5 mm和2.5≤＜5.0 mm區間的優先流路徑分布格局曲線差異較大，在0～40 mm尺度上有較大幅度的波動，呈現出先升高后降低的趨勢，且主要表現為隨機分布；5.0≤＜10.0 mm區間的優先流路徑分布格局曲線趨勢較為一致，在0～20 mm尺度上呈現均勻分布，隨后由隨機分布過渡到聚集分布，最后趨于隨機分布的變化規律；≥10.0 mm的優先流路徑分布格局曲線表現為先迅速增大而后下降的趨勢，并伴有小幅波動，在20～100 mm尺度上均呈現出聚集分布。在相同影響半徑下，隨土層深度的增加，其分布格局曲線的波峰出現的尺度位置呈現不規則的變化，優先流路徑的分布狀態也有較大的變化，說明優先流路徑在土壤垂直剖面上的連通性較差。陳曉冰等[24]在三峽庫區紫色砂巖土農地的研究中認為優先流路徑在土壤豎直剖面上呈現出良好的連通性，與本研究的結果存在一定的差異。這是由于公路邊坡含有大量的礫石，水流在向深層土壤流動的過程中，會經過石塊的切割阻擋，導致水流的運動方向發生了偏移，使實際流動軌跡的彎曲度加大，造成優先流路徑出現先分離后合并的現象，即所謂的延遲效應[25]。由于本試驗各土層之間的距離較大，為10 cm，也會導致各水平剖面間表現出較差的連通性。植物根系和生物活動在邊坡土壤中較少，也很難形成連通性較好的優先流路徑。土壤組成的不均會導致土壤分層，水分隨優先流路徑下滲的過程中也會出現水平運動的現象，這說明公路邊坡中優先流路徑的空間異質性規律[26]。

3.3 邊坡土壤不同影響半徑優先流路徑的空間關聯性

以往對農林地的研究表明，相同影響半徑優先流路徑的分布不僅與土壤的風化、崩解、淋溶等過程以及機械組成、土壤養分、生物活動[27]等內外因素有關，還受到其他影響半徑優先流路徑的影響[24]，故本研究對優先流路徑的空間格局關聯性進行了分析。各土層得到的結果較為一致，以20～30 cm土層為例，不同優先流路徑之間的空間關聯性見圖7?？臻g關聯性函數12()曲線均在上下包跡線之間，表明各土層不同影響半徑優先流路徑之間大多呈相互獨立的關系，即空間關聯性較差，與農林地等自然立地的研究存在一定差異。其原因是由公路邊坡自身的結構特性所決定的。在農地中，土壤大孔隙會影響土壤結構的穩定性，大量小的優先流路徑會塌陷成為大的優先流路徑[28]。而公路邊坡土壤結構較為緊實，且礫石含量較高，礫石之間的大孔隙穩定性較好[29]，不易發生崩塌，較大優先流路徑的形成很難受到較小優先流路徑的影響。公路邊坡是由松散填料刷坡形成的邊坡層，以及上面覆蓋種植土組成，邊坡土壤中大孔隙主要是由于碎石土細粒填充不足而形成的，大小不一的礫石和土粒分布不均，導致形成的優先流路徑分布不均，隨機性較強，不同影響半徑的優先流路徑關聯性也相對獨立。植物根系和蟲洞是形成聯通性較好優先流路徑的另一重要因子[30]。根據現場土壤剖面的調查，邊坡中植物根系多集中在0～10 cm表層土壤中，深層土壤中植物根系和生物活動的痕跡幾乎沒有，故本文不再對生物因子進行討論。

4 結 論

本文對鶴大高速寬甸互通處公路邊坡土壤進行染色示蹤試驗，并采用O-ring統計方法對優先流路徑的空間分布格局和空間關聯性進行了分析，得到結論如下

1）通過分層挖掘土壤剖面，發現邊坡土壤優先流路徑發育深度可達40 cm；相同影響半徑優先流路徑的數量隨著土層深度的增加而減少，同一土層優先流路徑的數量隨影響半徑的增大逐漸減少。

2）在所研究尺度（0～100 mm）下，公路邊坡土壤優先流路徑的空間分布狀態表現為：10～40 cm土層中，較小影響半徑（1.0≤＜5.0 mm）的優先流路徑以隨機分布為主，較大影響半徑（≥5.0 mm）以聚集分布為主。隨著影響半徑的增加，聚集分布趨于顯著。不同土層優先流路徑的連通性較差。

3）對于優先流路徑的空間關聯性分析顯示，各土層不同影響半徑優先流路徑相互之間的關聯性相對獨立，這與公路邊坡土壤的形成過程和自身結構有關。邊坡土壤中大孔隙主要是由于碎石土細粒填充不足而形成的，有著較強的隨機性和較好的穩定性。

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Distribution characteristic analysis of preferential flow paths in highway slope soils based on O-ring statistic

Zhang Dongxu1, Cheng Jinhua1※, Wang Wei2, Zhang Hongjiang1, Liu Tao2

(1.,,100083,;2.,100029,)

The soil layer structure of the slope would be disturbed during highway construction, leading to heterogeneity of soil properties. Water and solute are always moving in a non-equilibrium flow. Introducing the theory of preferential flow to analyze the migration mechanism of chloride pollutants in slope soil is of great significance to reveal the law of the migration of industrial salt in the protection of road environment. In order to observe the distribution of preferential flow paths in slope soil directly, dye infiltration experiment was used in soils of low subgrade slope of Heda highway. Image processing techniques and morphological computation procedures were used to determine the influence radius and coordinates of preferential flow paths. Spatial point pattern analysis method (O-ring statistic) of landscape ecology with 19 times simulation tests by using Monte Carlo stochastic was used to analyze the spatial distribution characteristics and the spatial correlation of the preferential flow paths with different influence radius. The results showed that the development depth of preferential flow paths in slope soil could reach to 40 cm by dye infiltration experiment. Plant roots were concentrated in topsoil (0-10 cm), and there was no trace of plant roots and biological activities in deeper soil. The number of preferential flow paths with same influence radius decreased as the soil depth increased, while the number of preferential flow paths decreased with the increasing of influence radius in the same soil layer. In the scale of this research, preferential flow paths showed a random distribution state at the range of 1.0≤＜5.0 mm and an aggregation distribution state when≥5.0 mm. With the gradual increase of influence radius, aggregated distribution pattern was more evident. At the range of 5≤＜10.0 mm, preferential flow paths showed an uniform distribution state in small scale (0-20 mm). The peak of aggregation state usually appeared at a smaller scale (0-40 mm). A large number of gravels lead to a change in the direction of actual movement of water flow, and preferential flow paths will be separated and then merged. The difference of soil particle composition can also lead to lateral water flow, which shows poor correlation between adjacent soil layers. The spatial correlation analysis of preferential flow path shows that the correlation between different preferential flow paths is relatively independent which related to the structure of soil. Large pores in slope soil are mainly formed by the filling of the fine particles of gravel soil, which has strong randomness, good stability, and not easy to collapse. This kind of non-random distribution condition shows that it is very necessary to study the distribution of preferential flow paths in slope soil. O-ring statistic is much more simple and intuitive than the traditional water breakthrough curve method, and it can enrich soil preferential flow research methods. It can also quantitatively analyze the distribution characteristics and spatial correlation of soil preferential flow paths from a statistical point of view. In future, landscape ecology spatial point pattern analysis method will be used well in study on spatial distribution of soil preferential paths.

statistics; soils; infiltration; spatial point pattern analysis; highway slope; preferential flow; paths; distribution characteristics

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.023

S152.5

A

1002-6819(2017)-04-0161-08

2016-05-30

2016-07-18

國家自然科學基金資助項目（41271300、30900866）；中央級公益性科研院所基本科研業務費項目（20140601）。

張東旭，男，山東濟寧人，博士生，研究方向為水土保持。北京 北京林業大學水土保持學院，100083。Email：dongxu_zhang1989@126.com

程金花，女，山東聊城人，教授，主要從事土壤侵蝕與流域管理研究。北京 北京林業大學水土保持學院，100083。 Email：Jinhua_cheng@126.com

張東旭，程金花，王 偉，張洪江，劉 濤. 基于O-ring統計的公路邊坡土壤優先流路徑分布分析[J]. 農業工程學報，2017，33(4)：161－168. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.023 http://www.tcsae.org

Zhang Dongxu, Cheng Jinhua, Wang Wei, Zhang Hongjiang, Liu Tao. Distribution characteristic analysis of preferential flow paths in highway slope soils based on O-ring statistic[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(4): 161－168. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.023 http://www.tcsae.org