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《吉林大学》 2017年
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气候变化与土地利用/覆被变化对东辽河流域土壤侵蚀的影响研究

伊燕平  
【摘要】:近年来,全球气候正在经历一次以变暖为主要特征的显著变化,气候变化不仅改变水资源的结构和功能,同时通过改变降水量及其特性、风速和气温等要素对土壤侵蚀产生直接影响。另一方面,土地利用/覆被变化改变了原有地表植被类型及其覆盖度、径流状况以及土壤的理化性质,进而影响土壤侵蚀的动力和抗侵蚀阻力系统,成为土壤侵蚀的诱发和强化因素。系统评价两者对土壤侵蚀的影响,对于深入理解土壤侵蚀过程以及开展土壤侵蚀综合防治工作具有重要意义。然而,土壤侵蚀过程复杂影响因素众多且相互交织,很难在相对独立的条件下评价气候变化和土地利用/覆被变化对土壤侵蚀的影响,使之一直成为土壤侵蚀研究的薄弱环节。且以往研究虽然综合考虑影响土壤侵蚀的气候变化和土地利用/覆被变化等因素,但多数结合土壤侵蚀强度分布的时空变化特征进行定性分析,未能进一步定量给出两者的影响程度,存在综合性较差、数据全面性与准确性欠缺、尺度单一和解释片面等问题。因此,定量辨识气候变化与土地利用/覆被变化对土壤侵蚀的影响研究亟需加强。本文在建立土壤侵蚀预报模型的基础上,预测未来气候变化,构建土地利用/覆被变化情景。以定量研究为核心,定性分析为辅助的方式,从单独气候变化、单独土地利用/覆被变化、气候与土地利用/覆被共同变化等角度揭示对土壤侵蚀的影响。以产沙量的贡献率作为衡量气候与土地利用/覆被共同变化对土壤侵蚀影响程度的公共指标,区分两者在土壤侵蚀过程中的相对作用。本文选取位于东北黑土区中部的东辽河流域作为研究区。鉴于土壤侵蚀预报模型的适用性与可行性,首先,应用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型与SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型两种方法建立东辽河流域土壤侵蚀预报模型,通过对比分析年均土壤侵蚀模数模拟值与实际值的拟合精度,甄选出更接近流域实际情况的土壤侵蚀预报模型;其次,采用线性回归检验法、Spearman秩次相关检验法、Mann-Kendall秩次相关检验法、滑动T检验法等方法,揭示研究区1960-2010年气候变化特征。采用非线性主成分分析法筛选出大尺度气象预报因子,建立统计降尺度模型预报SRES(SpecialReport on Emission Scenarios)系列情景中的A2、B2气候排放情景。在未来气候变化背景下,运用土壤侵蚀预报模型计算了流域年均土壤侵蚀模数。然后,结合GIS技术,采用假设情景法构建了东辽河流域土地利用/覆被变化情景(LUCS1:城市用地扩张情景;LUCS2:生态退耕情景),应用土壤侵蚀预报模型得出土地利用/覆被变化背景下流域土壤侵蚀强度的空间分布情况,采用土壤侵蚀强度指数法计算不同土地利用类型的土壤侵蚀强度指数。最后,构建五种气候与土地利用/覆被变化情景组合,结合土壤侵蚀预报模型,运用统计分析方法揭示各情景组合下土壤侵蚀强度的时空分布特征。根据产沙平衡原理,定量计算气候与土地利用/覆被变化共同作用对流域产沙量的贡献率,从而判断两者对土壤侵蚀的影响程度。主要研究结论如下:(1)RBF神经网络模型与SWAT模型均能够作为东辽河流域的土壤侵蚀预报模型。但RBF神经网络模型的建立需要大量的基础数据作为训练样本,若输入数据不充分,会影响神经网络的精度或无法进行工作,且它把土壤侵蚀问题的特征变为数字,实现数值计算的过程可能会导致信息丢失。同时,通过与2011-2012年东辽河流域年均土壤侵蚀模数实测值比较发现,RBF神经网络模型的模拟结果相对误差Re为0.04;SWAT模型的模拟结果相对误差Re为0.02。表明SWAT模型模拟精度更高,更接近流域土壤侵蚀的实际情况。因此,选用SWAT模型作为东辽河流域的土壤侵蚀预报模型。(2)1960-2010年间,流域内年均降水量总体呈现较明显的下降趋势,降水线性倾向率-7.13mm/10a;流域内气温总体呈现上升趋势,其中年均日最高气温线性倾向率0.02℃/10a,年均日最低气温线性倾向率0.05℃/10a,年均气温线性倾向率0.04℃/10a。与基准期相比,A2情景模式下降水量在2020s、2050s和2080s分别升高了4.68%、9.94%和18.32%;B2情景模式下降水量在2020s、2080s分别升高了3.51%、7.74%,在2050s出现降低趋势,降低幅度为2.34%。A2情景模式下年均气温在2020s、2050s和2080s分别升高了4.45%、8.40%和15.28%;B2情景模式下年均气温在2020s、2050s和2080s升高幅度分别为3.46%、5.27%、5.77%。整体上,A2和B2情景下,东辽河流域未来降水量和气温均呈现升高趋势。(3)与基准期相比,A2情景下,未来2020s、2050s和2080s三个时期,年均土壤侵蚀模数增加比例分别为2.68%,5.51%,14.20%;B2情景下,2020s和2080s年均土壤侵蚀模数增加比例为0.04%,4.55%,2050s减少比例为5.77%。总体上可以发现,未来气候变化对流域土壤侵蚀的影响呈增强趋势,且A2情景较B2情景对流域土壤侵蚀的影响更明显。(4)不同土地利用/覆被变化情景下流域土壤侵蚀强度空间分布特征差异明显。与2000年基准年相比,城市用地的扩张导致流域下游地区微度侵蚀被轻度侵蚀所取代,流域中上游地区中度侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀面积明显增加;生态退耕造成流域下游地区微度侵蚀面积明显增加,流域中上游地区中度侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀面积减少。这表明,植被盖度的提高能有效控制流域土壤侵蚀的发生发展。通过计算不同土地利用类型下土壤侵蚀强度指数发现,旱地、乡镇用地类型的土壤侵蚀强度指数较高,应作为东辽河流域土壤侵蚀综合治理的重点区域。(5)通过比较单纯气候变化、单纯土地利用/覆被变化、气候与土地利用/覆被共同变化背景下年均土壤侵蚀模数的响应发现,气候与土地利用/覆被两者共同作用对土壤侵蚀的影响并不是两者单独效应的简单叠加。从土壤侵蚀强度时空分布情况看,与基准态相比,LUCS1+A2情景组合会造成流域整体土壤侵蚀强度增强;LUCS2+A2情景组合会使得流域下游部分区域土壤侵蚀强度呈现轻度、中度侵蚀。LUCS1+B2情景组合会造成土壤侵蚀集中在流域中、上游区域,流域下游土壤侵蚀强度呈现中度侵蚀,流域上游土壤侵蚀呈现极强烈、剧烈侵蚀态势;LUCS2+B2情景组合会使流域中上游土壤侵蚀强度向微度、轻度侵蚀转移,但流域下游土壤侵蚀强度处于微度、轻度向中度侵蚀方向发展。通过计算产沙量的贡献率发现,LUCS1+A2情景组合下,土地利用/覆被变化对产沙量增加的平均贡献率为57.30%,气候变化的平均贡献率为42.7%;LUCS2+A2情景组合下,土地利用/覆被变化对产沙量减少的贡献率为81.58%,气候变化的平均贡献率为18.42%;LUCS1+B2情景组合下,土地利用/覆被变化对产沙量增加的平均贡献率为65.92%,气候变化的平均贡献率为34.08%;LUCS2+B2情景组合下,土地利用/覆被变化对产沙量减少的平均贡献率为77.32%,气候变化的平均贡献率为22.68%。由此可见,在两者共同作用下,土地利用/覆被变化对流域土壤侵蚀的影响起主导作用。因此,东辽河流域土壤侵蚀控制与水土保持治理工作开展的重点在于土地利用方式的合理调控。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S157

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