賴承義,左舒翟,任 引,*

1 中國科學(xué)院城市環(huán)境研究所城市環(huán)境與健康重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廈門 361021 2 中國科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院, 北京 100049

水土保持功能是森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能中最重要的一種。亞熱帶紅壤區(qū)盡管森林覆蓋率較高,但由于地形復(fù)雜、雨量多而集中和人地矛盾突出[1],且過去幾十年過度追求林業(yè)經(jīng)營效益,植物群落結(jié)構(gòu)單一,林下植被多樣性喪失,導(dǎo)致水土流失和森林加速退化[2]。森林自調(diào)節(jié)周期較長,治理初期敏感脆弱,且隨時(shí)可能發(fā)生反彈,由此造成的一系列生態(tài)環(huán)境問題將持續(xù)制約當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3]。

受多重因素的綜合影響,森林水土保持功能在不同植被條件、土壤和地形情況下研究結(jié)果差別很大[4]。植被主要通過垂直結(jié)構(gòu)如林冠層、灌草層和枯枝落葉層截持調(diào)蓄降雨、降低雨滴動(dòng)能,從而影響林下水文過程和土壤侵蝕過程[5]。不同植被類型的水土保持能力波動(dòng)大,穩(wěn)定性低[6]。熱帶、亞熱帶的闊葉林對降雨的調(diào)節(jié)能力較強(qiáng),達(dá)100 mm以上,而暖溫帶、溫帶森林及亞熱帶針葉林的均低于100 mm[7]。土壤層是森林存蓄水分的主要載體,占林分截持水量的90%以上[8],其截留和持水能力主要受土壤結(jié)構(gòu)、質(zhì)地和孔隙度等因素的影響[9-10],而不同撫育措施也會(huì)使森林土壤和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生差異[11],針闊混交林的土壤團(tuán)聚體含量、直徑和有機(jī)質(zhì)均優(yōu)于針葉林[12]。地形可影響降雨再分配過程和雨滴動(dòng)能,坡度坡長等因子是水土流失的重要影響因素之一[13]。有研究表明,存在臨界坡度和坡長值,水土流失量隨著坡度和坡長和增加,呈先增后減趨勢[14],還有研究表明土壤養(yǎng)分流失與坡度和坡長存在正相關(guān)關(guān)系[15]。綜上,對森林水土保持功能的定量研究已從傳統(tǒng)的“植被覆蓋度”單一指標(biāo)向“喬灌草”多層次、枯落物、地形、土壤、氣候等多因子多指標(biāo)逐步深入發(fā)展,但研究更多還是聚焦于各因子與水土流失現(xiàn)象間的關(guān)系,較少關(guān)注各因子間的交互作用。

我國在水土保持功能的量化研究從黃土高原地區(qū)逐步發(fā)展而來[16],主要觀測方法為“徑流小區(qū)法”,該方法將徑流量和產(chǎn)沙量與各影響因子聯(lián)系起來,通過長時(shí)間的地面觀測研究自然和人為因素對坡面水土流失的影響規(guī)律和人工干擾措施效用[17]。目前國內(nèi)觀測積累對比國外仍有差距[18],模型研究方面主要利用RUSEL、LISEM、USEL等通用水土流失模型進(jìn)行土壤侵蝕預(yù)測模擬以及敏感區(qū)域判定[19-21],降雨侵蝕力因子、土壤可侵蝕性因子和植被人工措施因子是主要參數(shù),但侵蝕模型應(yīng)用對地形要求較高,不同類型地區(qū)缺失的背景值如土壤年流失量、降雨侵蝕力因子和土壤可侵蝕性因子仍需要通過連續(xù)8 a以上的徑流小區(qū)觀測得到[22]。所以,徑流小區(qū)仍是進(jìn)行水土保持功能量化研究的重要手段,但現(xiàn)今對觀測調(diào)查數(shù)據(jù)的背后聯(lián)系挖掘還不夠,對各因素間交互影響的量化研究還不夠深入。

目前,國內(nèi)外研究水土保持影響因素間關(guān)系主要采用變異函數(shù)、相關(guān)分析、多元回歸分析、主成分分析和灰色關(guān)聯(lián)分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[23-24],此類方法對數(shù)據(jù)要求較高,只能對連續(xù)的數(shù)值量進(jìn)行分析且要求樣本單元多于30個(gè),且其結(jié)果表示的是自變量對因變量的單一影響,無法處理類型變量和分析變量間的交互作用。地理探測器(GeoDetector)是研究空間分層異質(zhì)性以量化度量現(xiàn)象背后驅(qū)動(dòng)因子影響力并揭示其影響機(jī)制的空間統(tǒng)計(jì)學(xué)模型,它可以通過量化因變量與自變量之間空間分布相似性程度來表征自變量(X)對因變量(Y)產(chǎn)生的影響力,適合分析類型變量也可以分析經(jīng)過離散化的數(shù)值量,既能分析地理空間數(shù)據(jù)也能分析屬性空間數(shù)據(jù),且在探測自變量交互作用上存在優(yōu)勢[25]。地理探測器的出現(xiàn)正好補(bǔ)充了經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和傳統(tǒng)地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法存在的短板,近年來得到了廣泛使用。

當(dāng)前,探究土壤侵蝕過程和水土保持措施防蝕機(jī)理以及利用土壤侵蝕預(yù)測模型,是水土保持科學(xué)領(lǐng)域亟需解決的重點(diǎn)問題[26]。本文采用地理探測器統(tǒng)計(jì)分析方法,結(jié)合徑流小區(qū)關(guān)于降雨、地表徑流、泥沙、土壤和植被等多種地面觀測數(shù)據(jù),以對應(yīng)侵蝕模型相關(guān)參數(shù),分析了在亞熱帶紅壤區(qū)針葉純林采取補(bǔ)植闊葉樹種和施肥生態(tài)修復(fù)措施的水土保持效應(yīng),找出了影響亞熱帶紅壤區(qū)坡面水土保持能力的主要因素,量化了各影響因素單獨(dú)和交互作用后對坡面產(chǎn)沙產(chǎn)流的影響力,為探究亞熱帶紅壤區(qū)水土流失防治機(jī)理和土壤侵蝕預(yù)測模型的參數(shù)本地化提供科學(xué)基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)位于福建省龍巖市新羅區(qū)小池鎮(zhèn)龍門溪小流域內(nèi)(北緯24°47″—25°35″,東經(jīng)116°40″—117°20″),地處九龍江北溪上游,是龍巖市256萬人的飲用水與工農(nóng)業(yè)水源地,區(qū)域生態(tài)安全意義重大。研究區(qū)以紅壤土為主,屬亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候,平均海拔560 m,年均溫度18.4 ℃,年均降雨量1768 mm,日照時(shí)數(shù)1804 —2060 h,全年氣候溫和,無霜期長,雨量充沛,適合亞熱帶作物和林木的生長[27]。近幾十年來由于當(dāng)?shù)仞B(yǎng)殖業(yè)、種植業(yè)發(fā)展和采伐、開礦等人為活動(dòng)干擾,導(dǎo)致地表植被及下墊面遭到破壞,水土流失嚴(yán)重,生物多樣性減少,生態(tài)系統(tǒng)出現(xiàn)功能性失調(diào)。2011年遙感調(diào)查發(fā)現(xiàn)新羅區(qū)水土流失總面積達(dá)128.8 km2,約占土地總面積的4.8%[27]。研究區(qū)內(nèi)植被結(jié)構(gòu)簡單,以馬尾松(Pinusmassoniana)和杉木(Cunninghamialanceolata)中齡林為主,水源涵養(yǎng)及水土保持功能低下。

1.2 試驗(yàn)地布設(shè)與處理

由于土壤養(yǎng)分含量較低,在研究區(qū)內(nèi)形成了近20 a林齡的以馬尾松、杉木為造林樹種的“老頭松”和“老頭杉”覆蓋的針葉純林。在2014年4月設(shè)置了11個(gè)坡度25°、中坡位和正北坡向的固定樣方(15 m×20 m),選擇楓香(Liquidambarformosana)、深山含笑(MicheliamaudiaeDunn)、木荷(Schimasuperba)、紅葉石楠(Photiniaxfraseri)、千年桐(Aleuritesmontana)等鄉(xiāng)土闊葉樹種,在試驗(yàn)地補(bǔ)植幼齡(5 a)闊葉樹和施肥處理。

對照Ⅳ區(qū)(后文簡稱針葉純林)為針葉純林,對應(yīng)樣地10、11,不作干涉；處理Ⅰ區(qū)(簡稱補(bǔ)植施肥3∶2林地)為補(bǔ)植闊葉樹至針闊混交比例3∶2林地,對應(yīng)樣地1、2、3,采用穴施法[28]對全部喬木施復(fù)合肥(N16:P16:K16),穴長25 cm、寬20 cm、深30 cm,穴距50 cm,施肥穴統(tǒng)一選擇于樹干正上坡距其基部50 cm處,每株施肥500 g,隨即覆土；處理Ⅱ區(qū)(簡稱補(bǔ)植3∶2林地)為補(bǔ)植闊葉樹至針闊混交比例3∶2林地,對應(yīng)樣地4、5、6；處理Ⅲ區(qū)(簡稱補(bǔ)植7∶2林地)為補(bǔ)植闊葉樹至針闊混交比例7∶2林地,對應(yīng)樣地7、8、9。

本研究采用樣方收獲法、土壤剖面法、環(huán)刀法和烘干法等調(diào)查取樣方法[29-30],測量各樣地的植被、土壤等相關(guān)數(shù)據(jù)(表1)。

表1 龍巖地區(qū)龍門溪小流域坡面樣方調(diào)查結(jié)果

1.3 徑流小區(qū)設(shè)置

參考相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[31],在11個(gè)樣方中逐一布設(shè)標(biāo)準(zhǔn)徑流觀測小區(qū),小區(qū)投影面積為100 m2(20 m×5 m),周圍用PVC板圍護(hù)并設(shè)有5—10 m的隔離防護(hù)帶以消除區(qū)間干擾,圍埂應(yīng)互相連接緊密,埋深牢靠,地表出露20 cm,埋入地下20 cm。根據(jù)小池鎮(zhèn)50 a來最大日降雨量209 mm,計(jì)算日降雨徑流量[32]為8.36 m3(植物措施徑流系數(shù)確定為0.4),徑流小區(qū)的洪峰流量采用經(jīng)驗(yàn)公式[33]計(jì)算為0.71 m3/h。設(shè)集流槽橫斷面為矩形,底寬0.20 m,深0.15 m,長度與徑流小區(qū)寬度一致,槽底部設(shè)計(jì)為兩側(cè)向中間傾斜的形式,坡度0.03,便于地表徑流及泥沙的集中,頂部加設(shè)蓋板。引水管選用管徑100 mm PVC管,分流孔用Φ50 mm分流管,采用7孔分流法,用鋼管焊接在分流桶外壁,選擇中間一孔將分流水量引入集流桶中,分流孔孔底高度0.6 m,集流桶進(jìn)水孔孔底高度0.6 m。分流箱和集流桶固定于徑流小區(qū)下方階梯平臺(tái),分流箱采用1.2 mm鐵板焊接而成,外刷防銹漆,直徑0.8 m,頂部加蓋加鎖,桶內(nèi)設(shè)觀測標(biāo)記。集流桶直徑0.8 m,桶內(nèi)設(shè)觀測標(biāo)記。分流箱、集流桶底部連接鋼管,并安裝閥門,作為排水孔。

1.4 指標(biāo)監(jiān)測

研究監(jiān)測了2015年2月至2016年5月期間11個(gè)標(biāo)準(zhǔn)徑流小區(qū)共25組降雨量、地表徑流量及泥沙量數(shù)據(jù),監(jiān)測方法簡要介紹如下[31]：(1)降雨量由設(shè)置在徑流小區(qū)附近的翻斗式數(shù)字雨量計(jì)觀測記錄,實(shí)時(shí)監(jiān)測日降雨量、降雨次數(shù)及降雨過程等指標(biāo)；(2)地表徑流量為當(dāng)次降雨雨停后對分流桶水位進(jìn)行3次重復(fù)測量取平均值計(jì)算所得；(3)泥沙量測量為雨后對各徑流小區(qū)集流桶進(jìn)行充分?jǐn)嚢韬?采集水樣500 mL,用濾紙過濾后烘干測定。每次雨后測量后對分流箱和集流桶進(jìn)行排水排沙清理,確保不產(chǎn)生滯后影響。

1.5 數(shù)據(jù)處理與分析

1.5.1數(shù)據(jù)處理

對試驗(yàn)的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選,去除離群值。徑流量和泥沙量數(shù)據(jù)采用SPSS 22.0軟件One-way ANOVA的LSD法進(jìn)行差異顯著檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)分析與繪圖在Origin 2017完成。

根據(jù)前期文獻(xiàn)調(diào)研,將觀測數(shù)據(jù)分為4類影響因子：降雨因子包括總降雨量、降雨天數(shù)、平均降雨量、最強(qiáng)雨量和臨近降雨量;土壤因子包括土壤厚度、腐殖質(zhì)厚度,土壤含水率和土壤容重;植被因子包括林分密度、平均樹高、胸徑、針闊比、灌草層Patrick指數(shù)、蓋度和生物量；生態(tài)修復(fù)措施因子包括補(bǔ)植闊葉樹至針闊比3∶2、補(bǔ)植至7∶2、施肥和對照4種不同處理。

1.5.2數(shù)據(jù)分析方法

地理探測器包括四個(gè)探測器,分別為：(1)用于探測現(xiàn)象背后是否存在分異及各因子對其分異性的解釋度的因子探測器；(2)識(shí)別和量化不同因素的相互影響及共同效果的交互作用探測器；(3)判斷兩個(gè)影響因素屬性均值是否存在顯著差別的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測器；(4)比較兩因素對現(xiàn)象的空間分布影響是否有顯著差異的生態(tài)探測器[25],本研究使用的為因子探測器和交互作用探測器。采用2016年6月的土壤和植被因子實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行地理探測器分析。

(1)因子探測

因子探測器可量化自變量和因變量在空間分布上的一致性程度,其原理為：如存在變量X影響變量Y的現(xiàn)象,那么它們的空間分布趨于耦合,其分布既可以是線性也可以是非線性。兩變量空間分布的耦合程度用可以地理探測器q統(tǒng)計(jì)度量,反映X對Y的決定力,進(jìn)而揭示現(xiàn)象背后可能存在的因果關(guān)系。

將研究對象劃分為h=1,…,L個(gè)層,N和σ2分別為總體的樣本單元數(shù)和方差,SSW和SST為層內(nèi)方差之和和總方差,則q值的表達(dá)式為：

(1)

①若分層是對Y的劃分,那么q=0說明Y沒有空間分異性；q=1說明Y存在完美的空間分異性,即Y空間分異程度達(dá)到100%；

②若分層是根據(jù)X對Y的劃分,那么q=0說明X對Y沒有任何影響力；q=1說明X完全控制了Y的空間分布,即X對Y影響力達(dá)到100%。

(2)交互作用探測

交互作用探測器可識(shí)別不同影響因子間的兩兩交互作用,即評估變量X1和X2共同作用時(shí)是否會(huì)增加或減弱對變量Y分布的影響力(或不同變量間不產(chǎn)生交互作用)。其原理為：首先計(jì)算兩個(gè)變量X1和X2對Y的因子探測結(jié)果,分別記為q(X1)和q(X2),再計(jì)算它們共同作用后對Y分布的決定力,記為q(X1∩X2),最后比較q(X1)、q(X2)與q(X1∩X2)數(shù)值大小并對其作用關(guān)系進(jìn)行分類(表2)：

表2 地理探測器中因子交互作用類型和判斷依據(jù)

鑒于地理探測器方法在分析類型數(shù)據(jù)方面具備的優(yōu)勢,故將降雨、土壤、植被和生態(tài)修復(fù)措施因子進(jìn)行離散化處理[34](降雨因子根據(jù)《降水強(qiáng)度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)》分級(jí),植被和土壤因子根據(jù)《GBT26424—2010森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)規(guī)程》分級(jí),其余如灌草多樣性和生物量根據(jù)個(gè)人先驗(yàn)知識(shí)等比分級(jí)),以探測各因子與地表徑流量、坡面產(chǎn)沙量在時(shí)空分布特征上的一致性,以q值量化各因子對其分異性的解釋力,P值檢驗(yàn)其顯著性,并探究各因子交互作用對坡面水土保持能力的影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 補(bǔ)植施肥措施對針葉純林水土保持能力的影響

徑流量受不同補(bǔ)植施肥措施影響顯著,且降雨量越大,各措施的徑流量差異越明顯(圖1)。不同措施林地徑流量的時(shí)間變化趨勢與降雨基本相同,降雨量是影響坡面產(chǎn)生徑流的主要因子,其影響力強(qiáng)于補(bǔ)植施肥措施。觀測期內(nèi),在針葉純林(4240 L)內(nèi)采取補(bǔ)植闊葉樹措施,可有效減少徑流量,補(bǔ)植施肥3∶2林地、補(bǔ)植3∶2林地和補(bǔ)植7∶2林地徑流總量分別為4342 L、2937 L和2272 L,徑流變化幅度為4.8%、-30.04%和-46.01%。同為針闊混交比3∶2的混交林,施肥林地較不施肥林地徑流總量提高了47.83%。方差分析結(jié)果顯示,補(bǔ)植3∶2林地和補(bǔ)植7∶2林地徑流總量顯著小于其余兩種林地(P<0.05)。

圖1 不同措施下亞熱帶紅壤區(qū)森林坡面產(chǎn)生徑流差異 Fig.1 Difference of runoff on forest-slopes in subtropical red soil region under different measures不同小寫字母表示徑流量受不同補(bǔ)植施肥措施影響顯著(P<0.05)

補(bǔ)植闊葉樹可有效減小針葉純林土壤流失(圖2)。對比針葉純林(1561 g),補(bǔ)植施肥3∶2林地、補(bǔ)植3∶2林地和補(bǔ)植7∶2林地泥沙量為1044 g、767 g和521 g,分別減少了52.76%、69.71%和76.30%,顯著小于針葉純林(P<0.05)。泥沙量變化呈季節(jié)性分布,春夏季(3月—8月)土壤流失遠(yuǎn)高于秋冬季(9月-來年2月),泥沙量均值分別為66 g和8 g。針葉純林春夏季泥沙量顯著高于其他措施林地,而秋冬季各措施樣地泥沙量差異較小,補(bǔ)植7∶2林地泥沙量顯著低于其他林地。

圖2 不同措施下亞熱帶紅壤區(qū)森林坡面產(chǎn)生泥沙差異 Fig.2 Difference of sediment on forest-slopes in subtropical red soil region under different measures不同小寫字母表示泥沙量受不同補(bǔ)植施肥措施影響顯著(P<0.05)

2.2 坡面徑流量和泥沙量的因子探測結(jié)果

林地環(huán)境對坡面徑流量單因子影響力強(qiáng)于生態(tài)修復(fù)措施,影響力大小排序?yàn)椋航涤暌蜃?、植被因子、土壤因子和補(bǔ)植施肥措施因子(圖3)。降雨因子對徑流量的單因子影響力最高,q值大于0.5,且結(jié)果顯著(P<0.01)。其余影響因子對徑流量均有一定影響,其中單因子影響力最大的依次是土壤容重、林分密度、灌草蓋度、樹高和針闊比,q值均在0.08左右(P<0.05)。生態(tài)修復(fù)措施因子補(bǔ)植處理和施肥的單因子影響力相對較小,q值在0.03左右。

圖3 地理探測器對地表徑流量和泥沙量的因子探測結(jié)果Fig.3 Factor detection results of runoff and sediment by GeodetectorA至S分別對應(yīng)19個(gè)影響因子：A地表徑流量、B降雨總量、C降雨天數(shù)、D平均降雨量、E最強(qiáng)雨量、F臨近降雨量、G補(bǔ)植處理、H施肥處理、I土壤深度、J腐殖質(zhì)深度、K土壤含水率、L土壤容重、M林分密度、N平均樹高、O平均胸徑、P針闊混交比、Q草本多樣性指數(shù)、R灌草層蓋度、S灌草層總生物量

地表徑流量對泥沙量單因子影響力最高,q值達(dá)0.84,遠(yuǎn)高于降雨因子。降雨因子在土壤流失過程中起主導(dǎo)作用,除降雨天數(shù)為0.14外,其余q值均高于0.2。林分密度、土壤容重、灌草層蓋度、土壤含水率、灌草層總生物量、多樣性指數(shù)對泥沙量的解釋度均在0.12左右,結(jié)果顯著,說明它們是影響坡面土壤流失的重要因素。

2.3 坡面地表徑流量和泥沙量的交互作用探測結(jié)果

利用地理探測器對19個(gè)影響水土支持能力的因子進(jìn)行交互作用探測(圖4)發(fā)現(xiàn),各影響因子間主要表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)和雙因子增強(qiáng)作用,占比分別超過53%和35%。非線性增強(qiáng)作用主要出現(xiàn)在降雨因子和其他類型因子的交互中,交互后影響力遠(yuǎn)大于單因子影響力；雙因子增強(qiáng)作用則出現(xiàn)在降雨因子間交互作用和非降雨因子間交互作情況下,交互影響力較單因子略有提升。

圖4 地理探測器對影響因子交互作用探測結(jié)果Fig.4 Interaction detection results of factors by Geodetector

林分密度、灌草層蓋度、土壤容重、胸徑、針闊比、樹高、灌草生物量和土壤含水率等8個(gè)因子與降雨因子交互后對地表徑流量分布的影響力大于0.9。林分密度、灌草層蓋度和土壤容重與降雨總量交互作用后影響力為1,比單因子作用增強(qiáng)40%,表明該類強(qiáng)烈的因子間交互作用主導(dǎo)了徑流量的產(chǎn)生。

降雨因子與林分密度、灌草層蓋度、灌草層生物量、土壤含水率和容重交互后對泥沙量影響力大于0.95,降雨總量與其他因子交互后q值大于0.98甚至達(dá)到1,表現(xiàn)出對泥沙量分布的強(qiáng)烈影響力。單因子影響較小的因素如撫育施肥、補(bǔ)植處理、土壤深度和腐殖質(zhì)深度,可與其他因子產(chǎn)生雙因子或非線性的增強(qiáng)作用,如補(bǔ)植措施對泥沙量單因子影響力為0.05,與降雨因子交互后影響力高達(dá)0.98,與其余非降雨因子交互后也可以達(dá)到0.13。

3 討論

在本研究中,在針闊比例3∶2的混交林采取穴施法施復(fù)合肥500 g降低了林地水土保持能力,與同類研究的結(jié)果[35]不一致,這可能與土壤貧瘠和穴施法擾動(dòng)周邊環(huán)境有關(guān)。通過對比2014年4月和2016年6月的每木檢尺數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)各林地兩年間樹高平均增加(1.08±0.33) m,胸徑增加(0.46±0.17) cm,喬木樹干細(xì)小,冠幅稀疏,生長緩慢,屬于生長受限的“老頭樹”,由于土壤養(yǎng)分極度匱乏,故施肥500 g難以產(chǎn)生效果。還有研究指出貧瘠林地施肥可能導(dǎo)致土壤結(jié)皮率的增加,降低土壤滲透能力,從而導(dǎo)致徑流量和泥沙量增加[36]。

亞熱帶紅壤區(qū)坡面水土保持能力單因子影響力從強(qiáng)到弱排序?yàn)椋航涤暌蜃?植被因子>土壤因子>補(bǔ)植施肥措施因子。林下徑流和泥沙量的產(chǎn)生與降雨密切相關(guān),姜芃等[37]使用稀土示蹤技術(shù)發(fā)現(xiàn)降雨是導(dǎo)致南方地區(qū)坡面侵蝕的主要因素,侵蝕量與降雨強(qiáng)度有關(guān),與本文結(jié)果相似。林分密度、灌草蓋度、灌草層生物量可有效表征植被覆蓋情況,而植被覆蓋率已被證實(shí)與坡面徑流泥沙流失量高度線性相關(guān)[38]。徑流量對坡面土壤流失過程影響強(qiáng)于降雨,這可能與研究區(qū)成土母巖為花崗巖有關(guān),該類土壤粒徑大、砂粒含量高、黏性差、結(jié)皮率高,在降雨后形成地表徑流和泥沙的速度快,導(dǎo)致徑流對土壤的侵蝕沖刷更加劇烈,有研究[39]表明花崗巖紅壤在降雨為45 mm強(qiáng)度下8分鐘產(chǎn)流,50分鐘內(nèi)坡面徑流增長迅速,在產(chǎn)流后泥沙濃度達(dá)25 g/L,高于其他類型土壤,與本文結(jié)果一致。施肥、土壤深度和腐殖質(zhì)深度的單因子影響力較小,可能是由于該3類數(shù)據(jù)差異化不明顯導(dǎo)致,且撫育施肥屬于間接性措施,無法對坡面水文過程產(chǎn)生直接影響。

降雨因子與土壤植被等因子的增強(qiáng)交互作用對徑流泥沙的產(chǎn)生具有很強(qiáng)的影響力,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于單一因子的影響。無論是從單因子影響還是從交互作用影響來說,降雨因子都是導(dǎo)致坡面水土流失的最關(guān)鍵因素[40],而林分密度、灌草層蓋度和土壤容重與降雨的非線性增強(qiáng)交互作用對亞熱帶紅壤區(qū)針葉純林坡面水土保持功能產(chǎn)生強(qiáng)烈影響,土壤容重對土壤的入滲持水和抗侵蝕能力影響很大,且受母巖、成土過程、微生物和周邊氣候等因素影響存在較強(qiáng)異質(zhì)性,李鳳鳴等[41]通過人工模擬降雨發(fā)現(xiàn)容重和土壤侵蝕量呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,隨著容重變大侵蝕量明顯減少,其相關(guān)性不受雨強(qiáng)和坡度影響。林分密度、灌草層蓋度等因素容易進(jìn)行人為控制,在人工林撫育、森林生態(tài)修復(fù)和水土流失治理工作中可多加考慮。

4 結(jié)論

在亞熱帶紅壤區(qū)針葉純林補(bǔ)植闊樹葉可有效提升坡面水土保持能力,補(bǔ)植的針闊混交比例為7∶2總體效果優(yōu)于3∶2。在侵蝕退化嚴(yán)重區(qū)域,對“老頭樹”使用穴施法單木施復(fù)合肥500 g難以產(chǎn)生促進(jìn)生長作用。

森林水土保持能力影響因子交互后主要呈現(xiàn)為非線性增強(qiáng)和雙因子增強(qiáng)作用,除降雨和地表徑流量外,林分密度、灌草層蓋度和土壤容重單因子影響力高,與降雨因子交互作用后產(chǎn)生對坡面徑流量和泥沙量的絕對影響力,在開展森林生態(tài)修復(fù)、細(xì)化亞熱帶紅壤區(qū)坡面侵蝕模型參數(shù)時(shí)可更多關(guān)注此類因子。

研究存在一定局限性：一是枯落物層也是決定森林坡面水土保持功能的重要層次,在研究中缺少對枯落物的實(shí)測數(shù)據(jù),未能探討枯落物的影響力大小及其交互作用；二是地理探測器要求輸入數(shù)據(jù)為類型變量,研究根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和先驗(yàn)知識(shí)等方式對數(shù)值變量進(jìn)行離散化,有一定主觀性。