基于RWEQ模型的內(nèi)蒙古高原土壤風蝕研究

遲文峰 ，白文科，劉正佳，黨曉宏，匡文慧*

中國北方生態(tài)系統(tǒng)退化嚴重，水土流失、沙漠化等生態(tài)系統(tǒng)問題突出，威脅著國家生態(tài)安全。在生態(tài)環(huán)境問題日趨嚴重的情況下，中國政府于1998年后陸續(xù)啟動了一系列旨在保護環(huán)境，遏制生態(tài)持續(xù)退化的三北防護林、退牧還草、退耕還林還草等重大工程。隨著聯(lián)合國千年生態(tài)系統(tǒng)評估計劃（MA）和一系列生態(tài)評估工作在全球范圍的廣泛開展（Capistrano et al.，2005），生態(tài)系統(tǒng)服務功能已成為重大生態(tài)工程評估的理論依據(jù)和重要指標（Feng et al.，2016；傅伯杰等，2017）。生態(tài)系統(tǒng)服務研究是當前國際生態(tài)學領(lǐng)域研究的前沿課題（傅伯杰等，2017），而土壤風蝕作為中國北方生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務功能的研究內(nèi)容之一，既是氣候變化的響應者，同時也對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生反饋作用，是生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、生態(tài)風險、生態(tài)脆弱評價的重要指標（Fu et al.，2013；江凌等，2016）。因此，揭示內(nèi)蒙古高原土壤風蝕時空演變特征及其歸因就顯得尤為重要和迫切。

中國北方氣候呈暖干趨勢，土地利用活動主要以土地開墾、草地連續(xù)高強度放牧為特征，伴隨而來的是土壤侵蝕加劇、草地退化、土地沙化、沙地活化，土壤保持服務功能逐年下降；但隨著生態(tài)恢復工程及人類干預活動等影響，地表植被覆蓋度有所提高，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有了明顯改善。已有研究指出，過去30年中國北方地區(qū)土地利用、覆被變化（LUCC）及植被覆蓋變化顯著，土壤風蝕已得到了有效緩解（Liu et al.，2008；劉紀遠等，2014）。通過數(shù)據(jù)模型反演、地面觀測實驗與數(shù)據(jù)挖掘，開展區(qū)域大尺度、長時間序列的土壤風蝕變化監(jiān)測，快速獲取中國北方生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務功能變化的相關(guān)知識，及時提出國土開發(fā)和氣候變化適應性的宏觀策略對國家生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義（Herrick et al.，2012；Jin et al.，2013；Feng et al.，2016；Wang et al.，2016）。

內(nèi)蒙古高原作為中國北方生態(tài)屏障的重要組成地理單元，是中國生態(tài)環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱的敏感帶（林長存等，2016），受脆弱的自然環(huán)境、人類不合理的土地利用活動等因素的綜合影響，表現(xiàn)出了土地沙化、荒漠化及土壤風蝕等一系列嚴重的生態(tài)環(huán)境問題（汪芳甜等，2015）。中國1/3面積的沙漠和沙地分布于內(nèi)蒙古高原（肖洪浪等，1999；董光榮等，1999），大面積的沙源和高頻發(fā)的大風使內(nèi)蒙古高原土壤風蝕過程加劇。土壤風蝕是干旱與半干旱地區(qū)廣泛存在的嚴重環(huán)境問題之一（Buschiazzo et al.，2008），內(nèi)蒙古高原表現(xiàn)最為突出（江凌等，2016）。土壤風蝕導致的土地沙漠化和土地退化導致土壤的生產(chǎn)力降低，削弱了土壤保持服務功能（Callot et al.，2000；Pimentel et al.，1998），嚴重威脅區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、糧食安全和人類福祉（Luca，2015）。基于此，利用長時間序列土壤風蝕模數(shù)數(shù)據(jù)集，分析20世紀90年代以來內(nèi)蒙古高原土壤風蝕變化格局的異同，揭示1990—2015年內(nèi)蒙古高原土壤風蝕變化的主要特征及影響因素，了解區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化特征，評價生態(tài)工程成效，對促進地區(qū)生態(tài)文明建設(shè)和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要的科學意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古高原位于中國北部，是中國的第二大高原，東起大興安嶺和蘇克斜魯山，西至馬鬃山，南界祁連山麓和長城，北接蒙古人民共和國，介于北緯 36o16′～52o99′，東經(jīng) 92o68′～125o83′。研究區(qū)面積約1.25×106km2，共涉及133個縣域。結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)宏觀結(jié)構(gòu)（劉紀遠等，2014）、水土保持區(qū)劃（趙巖等，2013）、氣候區(qū)劃（鄭景云等，2010）、生態(tài)區(qū)劃（謝高地等，2012）、地貌區(qū)劃（李炳元等，2013）等將本研究區(qū)劃分為東部（圖1a）、中部（圖1b）、西部區(qū)域（圖1c）。研究區(qū)平均海拔約1000 m，屬于干旱與半干旱氣候；以草地生態(tài)系統(tǒng)和荒漠生態(tài)系統(tǒng)為主體，分別占土地面積的 40.34%和30.24%。

1.2 模型方法與數(shù)據(jù)

1.2.1 RWEQ 模型及防風固沙功能物質(zhì)量估算方法

防風固沙服務功能是指在地表無植被（裸土）狀況下的土壤風蝕量與植被覆蓋條件下的土壤風蝕量的差值，是內(nèi)蒙古高原土壤保持服務功能的重要表現(xiàn)形式（鞏國麗等，2014；江凌等，2016）。土壤風蝕是特定空間區(qū)位上多因素共同作用的結(jié)果，主要包括氣候因素（風、風向、降水、積雪、濕度等），植被（植被類型、植被覆蓋），土壤性狀（理化性狀等），土地利用、覆蓋結(jié)構(gòu)，地形與地貌等要素交互作用，是大氣（氣流）與土壤界面相互作用機制的連續(xù)動力學過程。本研究采用RWEQ（Revised Wind Erosion Equation）模型（Fryrear et al.，1994；Fryrear et al.，2000），融合內(nèi)蒙古高原多源數(shù)據(jù)估算生態(tài)系統(tǒng)潛在風蝕SQ和實際土壤風蝕量SL，以兩者之差G代表防風固沙服務功能的變化量。在充分考慮不同時間尺度下氣候條件、植被、土壤特性、粗糙度等要素的狀況下，結(jié)合地面驗證數(shù)據(jù)，RWEQ模型可較好地定量評估土壤侵蝕模數(shù)，模型基本形式（郭中領(lǐng)，2012；鞏國麗等，2014；江凌等，2016；Oro et al.，2016）為：

圖1 研究區(qū)概況及氣象站點分布Fig. 1 Study area and the distribution of meteorological station

式中，G 為防風固沙量(t·hm-2·a-1)；SQ為潛在風蝕量(t·hm-2·a-1)；SL為實際土壤風蝕量(t·hm-2·a-1)；Qmax_Q為潛在轉(zhuǎn)運量(kg·m-1)；S為關(guān)鍵地塊長度（m）（Fryrear et al.，2000；Gong et al.，2014；江凌等，2016）；z為下風向最大風蝕出現(xiàn)距離（m）（Gong et al.，2014；江凌等，2015）；WF為氣候因子(kg·m-1)；EF為土壤可蝕性因子；SCF為土壤結(jié)皮因子；K′地表粗糙度因子；COG植被因子（生長植被、枯萎植被、農(nóng)作物及其他植被殘茬）。

（1）氣象因子WF，即風速、溫度、降水、雪蓋因子等多氣象因子對土壤風蝕綜合作用（Bilbro et al.，1994），公式如下：

式中，WF為氣象因子（kg·m-1）；U2為2 m處風速（m·s-1）；Ut為 t m處風速（m·s-1），假定為 5 m·s-1）（Gong et al.，2014）；ρ為空氣密度（kg·m-3）；EL為海拔高度（km）；T為絕對溫度（K）；N和 Nd分別代表風速和實驗的天數(shù)；SW為土壤濕度因子（無量綱）；ETp為潛在相對蒸發(fā)量（mm）（Samani et al.，1986）；R 為降雨量（mm）；I為灌溉量（mm）；Rd為降雨或灌溉天數(shù)；Nd2為各月風速大于5 m·s-1天數(shù)；SR為太陽輻射總量(cal·cm-2)（Allen et al.，1998）；DT 為平均溫度（℃）；SD為雪蓋因子；Hsnow為雪覆蓋深度（mm）。

氣象因子數(shù)據(jù)通過中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)獲取，要素包括日均降水、氣溫、日照數(shù)、風速（http://cdc.cma.gov.cn/home.do）等，采用ANUSPLIN軟件對長時間序列進行插值處理；雪蓋因子利用中國西部環(huán)境與生態(tài)科學數(shù)據(jù)中心（http://westdc.westgis.ac.cn）下載的中國雪深長時間序列數(shù)據(jù)集來計算。

（2）土壤可蝕性因子（EF）是土壤理化、機械組成等因素下作用土壤風蝕（Skidmore et al.，1990），公式如下：

式中，EF為土壤可蝕性因子（無量綱）；Sa為土壤粗砂含量（%）；Si為土壤粉砂含量（%）；Cl為土壤粘粒含量（%）；OM為有機質(zhì)含量（%）；CaCO3為碳酸鈣含量（%）。土壤類型、有機質(zhì)含量、砂粒和粘粒含量數(shù)據(jù)來源于中國西部環(huán)境與生態(tài)科學數(shù)據(jù)中心（http://westdc.westgis.ac.cn）提供的 1?100萬土壤圖及所附土壤屬性（Wei et al.，2012）；CaCO3來自于地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)（http://www.geodata.cn）的1?400萬土壤碳酸鈣含量數(shù)據(jù)。

（3）土壤結(jié)皮因子SCF表征土壤表層的堅硬結(jié)皮有效抵抗風蝕能力的大小（Hagen et al.，1992），公式如下：

式中，CL為土壤粘粒含量（%）；OM為有機質(zhì)含量（%）。

（4）植被因子COG表示一定植被覆蓋條件下對土壤風蝕的抑制程度（Bilbro et al.，1994），公式如下：

式中，SC為植被覆蓋度（%）。

植被因子主要根據(jù)土地利用、覆蓋數(shù)據(jù)和NDVI數(shù)據(jù)綜合處理獲取，NDVI數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局網(wǎng)站（NASA: https://ecocast.arc.nasa.gov）。

（5）地表粗糙度因子K′是由地形引起的土地表面粗糙程度對土壤風蝕的影響（Bilbro et al.，1994），公式如下：

式中，Crr為隨機粗糙度因子（cm）；Kr為地形粗糙度因子（cm）；L為地勢起伏參數(shù)；ΔH為離L范圍內(nèi)的海拔高程差（m）。

1.2.2 土地利用、覆蓋數(shù)據(jù)及參數(shù)修正

本研究土地利用、覆蓋數(shù)據(jù)來源于中國科學院應用覆蓋全國的Landsat MSS/TM/ETM/OLI8遙感影像發(fā)展的1990年、2000年、2010年、2015年數(shù)據(jù)集，并提取不同時期動態(tài)變化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)綜合精度達 91.2%（Zhang et al.，2014；劉紀遠等，2014）。為了使 RWEQ模擬結(jié)果更趨近于內(nèi)蒙古高原下墊面真實狀況，提高模型模擬精度，將各時期（1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年）耕地、林地、草地等22類土地利用、覆蓋類型面積比例處理到1 km×1 km柵格上（圖2a），將土壤風蝕植被因子、地表粗糙度因子等計算到每個參數(shù)圖層中，并以加權(quán)方式獲取土地覆蓋因子參與計算下的土壤風蝕綜合影響因子。

式中，M代表參與計算的土地利用、覆蓋類型結(jié)構(gòu)的影響因子；LUCn為各土地利用、覆蓋類型公里格網(wǎng)面積成分數(shù)據(jù)；xn為土壤風蝕計算因子。

本文利用野外直尺測定方法（張勝賓等，2016）測定不同植被覆蓋類型的地表粗糙度（圖2b），并將野外實際測算值賦值于土地利用、覆蓋類型數(shù)據(jù)（式18）。植被在不同季節(jié)反映了不同的結(jié)構(gòu)特征，對土壤風蝕過程影響不同，不同作物及土地利用、覆蓋類型對土壤風蝕的影響程度差異較大；本文充分考慮了不同季節(jié)的植被特征，設(shè)定枯萎植被、直立殘茬、生長植被等不同的計算模式，綜合土地利用、覆蓋數(shù)據(jù)，野外觀測數(shù)據(jù)與植被覆蓋度遙感數(shù)據(jù)加權(quán)估算不同季節(jié)枯萎植被地表覆蓋率（圖 2c和圖2d），利用回歸方程對不同時間分辨率遙感數(shù)據(jù)進行校正處理。野外和室內(nèi)的土壤風蝕監(jiān)測主要包括風洞試驗、插釬法、土壤剖面分析、剖面粒度分析、137Cs測定、集沙儀測定法等，本研究基于RWEQ模型模擬的土壤風蝕模數(shù)采用已有137Cs樣點采樣監(jiān)測結(jié)果驗證。

2 結(jié)果與分析

2.1 RWEQ 模型精度驗證

圖2 土壤風蝕模型參數(shù)野外采樣與精度驗證Fig. 2 Parameter field sampling and accuracy verification of soil wind erosion model

本研究基于RWEQ模型在內(nèi)蒙古高原區(qū)域尺度進行了土壤風蝕模數(shù)反演，為驗證模型模擬結(jié)果的準確性，收集了已有的在內(nèi)蒙古高原以137Cs法推算土壤風蝕模數(shù)的研究成果（劉紀遠等，2007；嚴平等，2000；齊永青，2008），并與本研究反演成果進行對比（表1）。結(jié)果顯示，模型反演結(jié)果與野外監(jiān)測成果顯示了較好的擬合性（R2=0.83，P＜0.01），說明 RWEQ 模型在區(qū)域尺度上具有理論可行性。然而，運用該模型進行大范圍研究需根據(jù)不同的自然地理條件和土地利用、覆蓋開展長期的實驗和監(jiān)測工作，不斷根據(jù)野外試驗數(shù)據(jù)對模型參數(shù)進行修正和調(diào)整，以提高RWEQ模型的準確性。

表1 模型模擬驗證結(jié)果對比Table 1 Comparison results of the model with measurement

2.2 土壤風蝕時間變化特征

基于RWEQ模型獲取內(nèi)蒙古高原區(qū)域1990—2015年土壤風蝕模數(shù)。研究表明，20世紀90年代以來，土壤風蝕模數(shù)總體呈下降趨勢（Slope1990—2015=-0.34 t·hm-2·a-1），從 1990 年的 34.76 t·hm-2·a-1下降到 2015 年 27.68 t·hm-2·a-1，年變化波動較大。以2000年為節(jié)點，表現(xiàn)出先增加后降低的態(tài)勢，1990—2000年土壤風蝕模數(shù)呈增加趨勢（Slope1990—2000=0.41 t·hm-2·a-1），2001—2015 年土壤風蝕模數(shù)呈穩(wěn)定下降趨勢（Slope2001—2015=0.87 t·hm-2·a-1，P＜0.05）。這一現(xiàn)象表明，隨著 1998年生態(tài)退耕政策的實施，土壤風蝕得到有效抑制（圖3）。

2.3 土壤風蝕空間變化特征

20世紀90年代以來，研究區(qū)土壤風蝕模數(shù)空間分布特征基本不變，土壤風蝕模數(shù)總體呈下降趨勢。2000—2015年，研究區(qū)87.85%的區(qū)域土壤風蝕模數(shù)呈下降態(tài)勢，局部區(qū)域土壤風蝕量降低幅度較大。依據(jù)水利部《土壤侵蝕分類分級標準》（SL 190—2007）風蝕分級標準對結(jié)果進行了風蝕強度分級（圖 4），中度以上土壤風蝕發(fā)生面積減少4.73×104km2，侵蝕面積隨強度的增加而減小，土壤風蝕強度向微度和輕度轉(zhuǎn)變。空間變化上，西部區(qū)（圖1c）土壤風蝕得到有效抑制，土壤風蝕模數(shù)從 86.92 t·hm-2·a-1降低到 59.46 t·hm-2·a-1；中部（圖1b）土壤風蝕量明顯減少，土壤風蝕模數(shù)降低了14.68 t·hm-2·a-1；東部（圖 1a）空間變化不明顯。內(nèi)蒙古高原西部以荒漠生態(tài)系統(tǒng)為主，植被覆蓋狀況較差，該區(qū)域分布的植被類型主要為荒漠與荒漠化草原；中部河套平原與典型草原土壤風蝕減少明顯，人類干預恢復生態(tài)作用（農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)環(huán)境保護區(qū)）明顯；同時，受降水、土壤、地形、資源開發(fā)等綜合因素的影響，中部局地區(qū)域土壤風蝕呈增加趨勢，資源開發(fā)造成生態(tài)破壞尤為突出；東部區(qū)以森林生態(tài)系統(tǒng)為主，一些地區(qū)屬于典型草原向草甸草原過渡，植被長勢良好，東部區(qū)域土壤風蝕不明顯（圖4）。

圖3 內(nèi)蒙古高原1990—2015年土壤風蝕模數(shù)變化統(tǒng)計Fig. 3 The soil wind erosion changes of Inner Mongolia plateau in 1990—2015

圖4 內(nèi)蒙古高原1990—2015年土壤風蝕模數(shù)空間分布Fig. 4 The spatial distribution of soil wind erosion in Inner Mongolia plateau in 1990—2015

2.4 土壤風蝕變化的因素分析

2.4.1 氣象因子分析

基于 RWEQ模型分析可知，氣象因子是影響土壤風蝕強度的主要因素之一。內(nèi)蒙古高原地處干旱與半干旱區(qū)域，生態(tài)環(huán)境脆弱。風場強度從物理動力學角度影響風沙的起降，風速和沙塵暴是沙漠化的動力（陸均天等，2003；殷海軍，2007）。本研究利用 69個氣象站點記錄的沙塵暴起止時間核算每一個站點的持續(xù)時間，以年為單位統(tǒng)計每個站點發(fā)生沙塵暴的平均次數(shù)（圖5a）。通過研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)蒙古高原沙塵暴頻數(shù)呈下降趨勢，且沙塵暴最大風速下降明顯，沙塵暴發(fā)生頻次與土壤風蝕模數(shù)變化趨勢相關(guān)（R2=0.78，P＜0.05）；2001年沙塵暴發(fā)生頻率出現(xiàn)峰值，2006年達到第二次波峰，變化規(guī)律與土壤風蝕模數(shù)一致。風速作為土壤風蝕模型直接參與計算的氣候驅(qū)動數(shù)據(jù)，直接影響土壤侵蝕量強弱；內(nèi)蒙古高原1990—2015年平均風速為2.91 m·s-1，研究區(qū)年平均風速呈顯著（R2=0.58，P＜0.001）下降趨勢（圖5b），平均風速與土壤風蝕模數(shù)變化呈顯著相關(guān)（P＜0.001）。

圖5 內(nèi)蒙古高原1980—2008年沙塵暴頻數(shù)統(tǒng)計及1990—2015年平均風速統(tǒng)計Fig. 5 The sandstorm frequency in 1980—2008 and average wind speed of Inner Mongolia Plateau in 1990—2015

2.4.2 土地利用、覆蓋變化對防風固沙的作用

2000—2015年，研究區(qū)土地利用、覆蓋變化主要特點是城市擴張、林地增加和草地與水體資源減少；耕地面積總量略微增長，主要表現(xiàn)為耕地空間上的劇烈更替，耕地主體轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地以及退耕為林灌草等類型；林地面積得到一定程度的增加，荒漠總面積減少；草地主要表現(xiàn)為不同覆蓋度類型內(nèi)部轉(zhuǎn)化劇烈，受礦產(chǎn)開發(fā)、城市擴張、干旱等因素影響導致區(qū)域草地面積減少（表2）。

內(nèi)蒙古高原土壤風蝕發(fā)生了較為顯著的變化，防風固沙服務功能量較 15年前增長了 25.49%，2015年達到89.42×108t；荒漠周邊及植被低覆蓋區(qū)域防風固沙服務功能顯著提升，植被恢復對防風固沙具有重要的作用（圖6）。土地利用、覆蓋變化導致區(qū)域防風固沙服務功能量總體增加 0.14×108t。影響防風固沙服務功能的土地利用、覆蓋類型轉(zhuǎn)換主要發(fā)生在林灌草等類型與耕地、沙地、建設(shè)用地之間；生態(tài)退耕、荒漠化治理與防治、草地覆蓋度提高等轉(zhuǎn)換方式在防風固沙服務功能量的提升中的貢獻率為 90.62%；中、低覆蓋度草地、旱地等土地利用類型在向林地轉(zhuǎn)換的過程中，固沙能力有所降低（表3）。綜合而言，植被覆蓋是有效抑制土壤風蝕，提升防風固沙服務功能的有效途徑。

表2 內(nèi)蒙古高原2000—2015年土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣Table 2 Transferring matrix of land use type in Inner Mongolia in 2000—2015

圖6 典型區(qū)人為擾動對防風固沙量的影響特征Fig. 6 The influence of perturbation on the amount of Sand Fix function in the typical area

2.4.3 人為擾動對土壤風蝕的影響

內(nèi)蒙古高原地處農(nóng)牧交錯區(qū)，人為擾動集中體現(xiàn)在耕地與林地、草地的動態(tài)變化，濫墾會加劇農(nóng)牧交錯區(qū)土壤風蝕過程，植被恢復有效抑制土壤風蝕（圖6a）；過度放牧對內(nèi)蒙古高原土地沙化的形成具有重要的影響，開展禁牧是有效恢復植被覆蓋的重要形式（圖6b）；獨立工礦開發(fā)對生態(tài)環(huán)境造成一定的破壞，露天礦對植被覆蓋的破壞尤其嚴重，可加劇土壤風蝕（圖6e和圖6f）。基于遙感監(jiān)測統(tǒng)計，近15年，研究區(qū)沙地面積呈縮減趨勢，2015年較2000年縮減了676.44 km2（劉紀遠等，2014；寧佳等，2018），在沙漠治理工程建設(shè)的作用下，土壤風蝕在區(qū)域尺度上也得到了緩解（圖6c和圖6d），內(nèi)蒙古高原沙地治理以植被恢復建設(shè)、草方格沙障等措施為主，其中草方格沙障措施在固定沙丘的同時，為植被的恢復奠定了基礎(chǔ)。

3 討論

土壤風蝕強度變化是諸多要素共同作用的結(jié)果，氣象因子、下墊面粗糙度、植被覆蓋、土壤含水量等因素制約著土壤風蝕強度的差異（董光榮等，1999；江凌等，2015），土地利用、覆蓋變化是影響土壤風蝕的重要因子。土地利用、覆蓋變化主要通過影響植被覆蓋、下墊面粗糙度和對氣流的阻抗等影響對地表的侵蝕作用。土地利用、覆蓋變化決定和影響植被蓋度、高度等因素，增加植被覆蓋可以有效增加空氣動力學粗糙度，緩解氣流對地表的侵蝕作用，減少土壤風蝕速率，實現(xiàn)對地表土壤的保護（董治寶等，1996；張春來等，2003）。根據(jù)本研究區(qū)土地利用、覆蓋變化信息的提取與分析及其他相關(guān)研究成果（劉紀遠等，2014；江凌等，2016），內(nèi)蒙古高原自啟動退耕還林（草）政策以來，植被覆蓋面積增加明顯，植被覆蓋狀況的改善是土壤風蝕模數(shù)下降和防風固沙服務功能量提升的主要原因（表3），在強人工干預的生態(tài)治理區(qū)效果顯尤其著（圖6）。

氣象因子是影響土壤風蝕強度的另一個重要因素之一。研究表明，風速變化是內(nèi)蒙古高原典型區(qū)土壤風蝕強度變化的最主要原因（高尚玉等，2012）。本研究西部區(qū)域土壤風蝕模數(shù)高于中部與東部（圖1和圖4）。根據(jù)時空風速累積數(shù)據(jù)統(tǒng)計，西部區(qū)域歷年臨界侵蝕風速（Fryrear et al.，1994）以上各級風速的累積時間明顯高于中部和東部，風力等級高于疾風（13·9 m·s-1）的累計時間最為明顯；土壤風蝕模數(shù)變化波動與風速變化波動一致性較高（圖5）。因此，在植被蓋度沒有明顯提高的情況下，風力的增強會加劇土壤風蝕作用，并超過植被蓋度的提高對土壤風蝕的削弱作用。

本研究重點分析內(nèi)蒙古高原土壤風蝕時空格局變化，在土壤風蝕防治措施方面未進行深入分析，土壤風蝕防治對防風固沙服務功能及生態(tài)環(huán)境建設(shè)具有重要的意義。同時，應針對不同程度荒漠化，尤其是不同大面積沙地區(qū)域開展防風固沙功能區(qū)劃，摸清潛在風蝕、正在風蝕、風蝕治理區(qū)域；深入開展野外調(diào)查，分析生物與工程措施作用，構(gòu)建區(qū)域防風固沙對策體系。如何分離氣候變化與人類活動對土壤風蝕量變化的影響依然是亟待解決的科學問題。此外，本文僅關(guān)注了氣候變化對土壤風蝕的影響，然而土壤風蝕變化對局地氣候的反饋機制也是環(huán)境效應研究的重要內(nèi)容，需要進一步研究。

4 結(jié)論

（1）本研究利用高精度土地利用、覆蓋數(shù)據(jù)改進模型參數(shù)，利用該研究區(qū)已有137Cs示蹤技術(shù)監(jiān)測成果對 RWEQ模型反演的土壤風蝕模數(shù)進行驗證，結(jié)果表明兩種結(jié)果具有較好的擬合性（R2=0.83，P＜0.01），說明 RWEQ模型在區(qū)域尺度上具有理論可行性。

表3 不同土地利用轉(zhuǎn)變類型固沙物質(zhì)量變化及其占比Table 3 The change amount and rate of sand fixation in different land use transformation types

（2）1990—2015年，內(nèi)蒙古高原土壤風蝕模數(shù)總體呈下降趨勢，期間波動較大，即 1990—2000年土壤風蝕模數(shù)呈增加態(tài)勢，2001—2015年土壤風蝕模數(shù)呈穩(wěn)定下降趨勢。

（3）研究期內(nèi)，中度以上土壤風蝕發(fā)生面積減少4.73×104km2，侵蝕面積隨強度的增加而減小；空間變化上，西部區(qū)土壤風蝕得到有效抑制，土壤風蝕模數(shù)從 86.92 t·hm-2·a-1降低到 59.46 t·hm-2·a-1，中部土壤風蝕量明顯減少，土壤風蝕模數(shù)降低了14.68 t·hm-2·a-1，東部空間變化不明顯。

（4）在影響因素中，氣象因子是內(nèi)蒙古高原土壤風蝕模數(shù)降低的重要因素，極端天氣沙塵暴次數(shù)、年平均風速與土壤風蝕模數(shù)變化顯著相關(guān)（P＜0.001）；退耕還林灌草等土地利用、覆蓋變化對降低土壤風蝕模數(shù)，提高區(qū)域防風固沙功能具有關(guān)鍵作用。

ALLEN R G, PEREIRA L S, DIRK R, et al. 1998. Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop requeriments [M].Rome: FAO Irrigation and Drainage Paper: No.56.

BILBRO J D, FRYREAR D W. 1994. Wind Erosion Losses as Related to Plant Silhouette and Soil Cover [J]. Agronomy Journal, 86(3):550-553.

BUSCHIAZZO D E, ZOBECK T M. 2008. Validation of WEQ, RWEQ and WEPS wind erosion for different arable land management systems in the Argentinean Pampas [J]. Earth Surface Processes and Landforms, 33(12): 1839-1850.

CALLOT Y, MARTICORENA B, BERGAMETTI G. 2000.Geomorphologic approach for modelling the surface features of arid environments in a model of dust emissions: application to the Sahara desert [J]. Geodinamica Acta, 13 (5), 245-270.

CAPISTRANO D, SAMPER C, LEE M J, et al. 2005. Ecosystems and human well-being: multiscale assessments: findings of, the Sub-global Assessments Working Group of the Millenium Ecosystem Assessment[M]. Washington, D.C: Island Press.

COPELAND N S, SHARRATT B S, WU J Q, et al. 2009. A wood-strand material for wind erosion control: effects on total sediment loss, PM10vertical flux, and PM10loss [J]. Journal of Environmental Quality,38(38): 139-148.

FENG X M, FU B J, PIAO S L, et al. 2016. Revegetation in China’s Loess Plateau is approaching sustainable water resource limits [J]. Nature Climate Change, 6(11): 1019-1022.

FRYREAR D W, BILBRO J D, SALEH A, et al. 2000. RWEQ: improved wind erosion technology [J]. Journal of Soil & Water Conservation,55(2): 183-189.

FRYREAR D W, KRAMMES C A, WILLIAMSON D L, et al. 1994.Computing the wind erodible fraction of soils [J]. Journal of Soil &Water Conservation, 49(2): 183-188.

FU B J, WANG S, SU C H, et al. 2013. Linking ecosystem processes and ecosystem services [J]. Current Opinion in Environmental Sustainability, 5(1): 4-10.

GONG G L, LIU J Y, SHAO Q Q, et al. 2014. Sand-Fixing function under the change of vegetation coverage in a wind erosion area in Northern China [J]. Journal of Resources and Ecology, 5(2): 105-114.

HAGEN L J, SKIDMORE E L, SALEH A. 1992. Wind erosion: Prediction of aggregate abrasion coefficients [J]. Transactions of the ASABE, 35(6): 1847-1850.

HERRICK J E, URAMA K C, KARL J W, et al. 2012. The global Land-Potential Knowledge System (LandPKS): Supporting evidence-based, site-specific land use and management through cloud computing, mobile applications, and crowd sourcing [J]. Journal of Soil & Water Conservation, 68(1): 5A-12A.

JIN S M, YANG L M, DANIELSON P, et al. 2013. A comprehensive change detection method for updating the National Land Cover Database to circa 2011 [J]. Remote Sensing of Environment, 132(10):159-175.

LIU J Y, QI Y Q, SHI H D, et al. 2008. Estimation of wind erosion rates by using137Cs tracing technique: A case study in Tariat-XilinGol transect,Mongolian Plateau [J]. Chinese Science Bulletin, 53(5): 751-758.

LUCA M. 2015. Govern our soils [J]. Nature, 528(7580): 32-33.

ORO L A D, COLAZO J C, BUSCHIAZZO D E. 2016. RWEQ–Wind erosion predictions for variable soil roughness conditions [J]. Aeolian Research, 20: 139-146.

PIMENTEL D, KOUNANG N. 1998. Ecology of soil erosion in ecosystems [J]. Ecosystems, 1( 5): 416-426．

SAMANI Z A, PESSARAKLI M. 1986. Estimating potential crop evapotranspiration with minimum data in Arizona [J]. American Society of Agricultural Engineers, 29(2): 522-524.

SKIDMORE E L, TATARKO J. 1990. Stochastic wind simulation for erosion modeling [J]. Transactions of the Asae American Society of Agricultural Engineers, 33(6): 1893-1899.

WANG S, FU B J, PIAO S L, et al. 2016. Reduced sediment transport in the Yellow River due to anthropogenic changes [J]. Nature Geoscience, 9(1): 38-41.

WEI S G W, DAI Y, LIU B, et al. 2012. A soil particle-size distribution dataset for regional land and climate modeling in China [J]. Geoderma,171-172(1): 85-91.

ZHANG Z X, WANG X, ZHAO X L, et al. 2014. A 2010 update of national land use/cover database of China at 1?100000 scale using medium spatial resolution satellite images [J]. Remote Sensing of Environment, 149: 142-154.

董光榮, 吳波, 慈龍駿, 等. 1999. 我國荒漠化現(xiàn)狀、成因與防治對策[J].中國沙漠, 19(4): 22-36.

董治寶, 陳渭南, 董光榮, 等. 1996. 植被對風沙土風蝕作用的影響[J].環(huán)境科學學報, 16(04): 437-443.

傅伯杰, 于丹丹, 呂楠. 2017. 中國生物多樣性與生態(tài)系統(tǒng)服務評估指標體系[J]. 生態(tài)學報, 37(2): 341-348.

高尚玉, 張春來, 鄒學勇, 等. 2012. 京津風沙源治理工程效益(第二版)[M]. 北京: 科學出版社.

鞏國麗, 劉紀遠, 邵全琴. 2014. 基于RWEQ的20世紀90年代以來內(nèi)蒙古錫林郭勒盟土壤風蝕研究[J]. 地理科學進展, 33(6):825-834.

顧衛(wèi), 蔡雪鵬, 謝鋒, 等. 2002. 植被覆蓋與沙塵暴日數(shù)分布關(guān)系的探討——以內(nèi)蒙古中西部地區(qū)為例[J]. 地球科學進展, 17(2): 273-277.

郭中領(lǐng). 2012. RWEQ模型參數(shù)修訂及其在中國北方應用研究[D]. 北京:北京師范大學.

江凌, 肖燚, 歐陽志云, 等. 2015. 基于 RWEQ模型的青海省土壤風蝕模數(shù)估算[J]. 水土保持研究, 22(1): 21-32.

江凌, 肖燚, 饒恩明, 等. 2016. 內(nèi)蒙古土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)防風固沙功能的影響[J]. 生態(tài)學報, 36(12): 3734-3747.

李炳元, 潘保田, 程維明, 等. 2013. 中國地貌區(qū)劃新論[J]. 地理學報,68(3): 291-306.

林長存, 王堃, 孫鈺茗. 2016. 中國北方農(nóng)牧交錯帶中段近60年氣溫序列變化研究[J]. 草地學報, 24(4): 747-753.

劉紀遠, 匡文慧, 張增祥, 等. 2014. 20世紀80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J]. 地理學報, 69(1): 3-14.

劉紀遠, 齊永青, 師華定, 等. 2007. 蒙古高原塔里亞特-錫林郭勒樣帶土壤風蝕速率的137Cs示蹤分析[J]. 科學通報, 52(23): 2785-2791.陸均天, 鄒旭愷, 王錦貴, 等. 2003. 近3年我國沙塵天氣較頻繁發(fā)生的原因分析[J]. 氣候與環(huán)境研, 8(1): 107-113.

寧佳, 劉紀遠, 匡文慧, 等. 2018. 中國 2010—2015年土地利用變化的時空格局與新特征[J]. 地理學報, 73(5): 5-18.

齊永青, 劉紀遠, 師華定, 等. 2008. 蒙古高原北部典型草原區(qū)土壤風蝕的137Cs示蹤法研究[J]. 科學通報, 53(9): 1070-1076.

孫偉, 曹姍姍, 侯瑞霞, 等. 2015. 近60年中國沙塵暴災害風險因子時空信息服務研究[J]. 西北林學院學報, 30(2): 158-165.

汪芳甜, 安萍莉, 蔡璐佳, 等. 2015. 基于RS與GIS的內(nèi)蒙古武川縣退耕還林生態(tài)成效監(jiān)測[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報, 31(11): 269-277.

肖洪浪, 李福興, 龔家棟, 等. 1999. 中國沙漠和沙地的資源優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)發(fā)展[J]. 中國沙漠, 19(3): 2-8.

謝高地, 張昌順, 張林波, 等. 2012. 保持縣域邊界完整性的中國生態(tài)區(qū)劃方案[J]. 自然資源學報, 27(1): 154-162.

嚴平, 董光榮, 董治寶, 等. 2000. 青海共和盆地達連海湖積物137Cs示蹤的初步研究[J]. 地球化學, 29(5): 469-474.

殷海軍. 2007. RWEQ模型的改進及其在中國風沙區(qū)的應用研究[D]. 北京: 中國農(nóng)業(yè)大學.

張春來, 鄒學勇, 董光榮, 等. 2003. 植被對土壤風蝕影響的風洞實驗研究[J]. 水土保持學報, 17(03): 31-33.

張勝賓, 黃培奎, 趙祚喜. 2016. 土壤表面粗糙度檢測方法研究[J]. 農(nóng)機化研究, (11): 257-262.

張永軍. 2014. 國家重點生態(tài)工程實施的成效和問題及政策建議——以內(nèi)蒙古自治區(qū)為例[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 35(2): 178-182.

趙巖, 王治國, 孫保平, 等. 2013. 中國水土保持區(qū)劃方案初步研究[J].地理學報, 68(3): 307-317.

鄭景云, 尹云鶴, 李炳元. 2010. 中國氣候區(qū)劃新方案[J]. 地理學報,65(1): 3-12.

中華人民共和國水利部. 2007. 土壤侵蝕分類分級標準[S]. 北京: 中國水利水電出版社.