金沙江流域不同林分类型的土壤特性及其水源涵养功能研究
长白山地区不同林型土壤特性及水源涵养功能
长白山地区不同林型土壤特性及水源涵养功能长白山地区位于中国边境的东北部，是一个环境非常特殊的地方。
这里盛产森林资源，而不同的林型所属的土壤特性，水源涵养功能也自然各有不同。
长白山地区主要森林类型包括针阔混交林、阔叶林和针叶林。
其中，针阔混交林是占该地区森林面积最大的林型。
其土壤特性为酸性、黄棕壤，属于非常肥沃的土壤类型。
这种土壤透水性能强，能较快地将降雨渗入地下，形成地下水资源，对于水源涵养功能有不错的效果。
另外长白山地区还有一种非常特殊的林型——针叶林。
因为该地区地处边境，气候寒冷潮湿，很多植物无法在此地生长。
但乔木和灌木可在这里通过适应性演化而存活下来。
因此，该地区的针叶林分布范围非常小。
针叶林的土壤特性为酸性，粘砂土，含有很多有机物质。
这种土壤也非常透水，但由于该地区气候较寒冷，因此它的蒸发速度比较慢，使得它在水源涵养功能上的效果非常显著。
最后，阔叶林是长白山地区的另一种重要林型。
阔叶林天然的特点是枝叶繁茂，树高伸缩自如，所以阔叶林生长在地面土层深厚、松软、黄褐色或棕色或黑色壤土上。
这种土壤可以很好的保水，只要一有雨水灌溉就能将水分吸收，作用于水源涵养功能。
不同的阔叶林所属的土壤特性虽有细微差异，但都属于肥沃的土壤。
总之，不同的林型所属土壤有着各自的特点，在长白山地区有着不同的水源涵养功能。
针阔混交林的土壤透水性力强，可形成地下水资源；针叶林能显著的减缓水体蒸发，对于水源保护起到了良好的作用；阔叶林的壤层深厚且富含营养，能良好的保水，对于地下水资源的补给很有帮助。
这些因素相互作用，形成了长白山地区丰富多样的生态系统，也为该地区的可持续发展奠定了地基。
不同植被类型土壤理化性质研究
２０１４年５月防 护 林 科 技Ｍａｙ，２０１４第５期（总１２８期）Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｆｏｒｅｓｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｎｏ．５（Ｓｕｍ Ｎｏ．１２８）文章编号：１００５－５２１５（２０１４）０５－００２０－０３ 收稿日期：２０１４－０２－１２ 作者简介：向光志（１９７３－），男，工程师，从事林业技术推广及营造林工作．不同植被类型土壤理化性质研究向光志，杨志训，秦连岗（贵州省金沙县林业局，贵州毕节５５１８００）摘 要：采用样方法，研究了不同植被下的土壤理化性质。
结果表明：马尾松纯林的土壤密度显著大于刺槐纯林和马尾松＋刺槐混交林，但田间持水量和总孔隙度最小；马尾松纯林有效钾含量最高，刺槐纯林最低；马尾松纯林有效磷、碱解氮、有机质最低，刺槐纯林与马尾松＋刺槐林没有显著差异；马尾松＋刺槐ｐＨ值最高，马尾松纯林和刺槐纯林之间没有显著差异；各植被土壤碱解氮与有效钾呈显著负相关，有机质与有效钾、碱解氮及ｐＨ值呈显著正相关，有效磷和ｐＨ值呈显著负相关；马尾松＋刺槐林和刺槐纯林的田间持水量、总孔隙度、碱解氮、有机质、有效磷没有显著差异。
从生态学的角度考虑，建议营造混交林，以便增加抗逆性，降低营林成本。
关键词：马尾松；刺槐；纯林；混交林；土壤理化性质中图分类号：Ｓ７１４．２ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．１３６０１／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－５２１５．２０１４．０５．００６Ｓｏｉｌ Ｐｈｙｓｉｃａｌ＆Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＴｙｐｅｓＸｉａｎｇ Ｇｕａｎｇｚｈｉ，Ｙａｎｇ Ｚｈｉｘｕｎ，Ｑｉｎ Ｌｉａｎｇａｎｇ（Ｂｕｒｅａｕ ｏｆ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ，Ｊｉｎｓｈａ Ｃｏｕｎｔｙ，Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｐｒｏｖ．，Ｂｉｊｉｅ ５５１８００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｐｈｙｓｉｃａｌ ＆ｃｈｅｍｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｍｅｔｈ－ｏｄｓ．Ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｂｕｌｋ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ ｐｕｒｅ ｆｏｒｅｓｔ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｌａｒｇｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｐｕｒｅｆｏｒｅｓｔ ｏｆ Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａ ＆Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ＋Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａ，ｂｕｔ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｃａｐａｃｉｔｙ ＆ｔｏｔａｌ ｐｏｒｏｓｉｔｙａｒｅ ｔｈｅ ｍｉｎｉｍｕｍ；ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｉｓ ｍａｘｉｍｕｍ ｉｎ Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａｆｏｒｅｓｔ，Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａｉｓｍｉｎｉｍｕｍ；ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ，ａｖａｉｌａｂｌｅ ｎｉｔｒｏｇｅｎ，ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ｏｆ Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ ｆｏｒｅｓｔ ｉｓ ｌｏｗｅｓｔ，Ｒｏｂｉｎｉａｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａ ａｎｄ ｍｉｘｅｄ ｆｏｒｅｓｔ ｏｆ Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ＋Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａ ｈａｖｅ ｎｏ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ；ｔｈｅ ｐＨｖａｌｕｅ ｏｆ Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ＋Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａｉｓ ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ；ｔｈｅ ｐｕｒｅ ｆｏｒｅｓｔ ｏｆ Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ ｈａｓ ｎｏ ｓｉｇｎｉｆ－ｉｃａｎｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｕｒｅ ｆｏｒｅｓｔ ｏｆ Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａ．Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｋａｌｉ－ｈｙｄｒｏｌｙｓａｂｌｅｎｉｔｒｏｇｅｎ ａｎｄ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｏｔａｓｓｉｕｍ ｓｈｏｗ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ，ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｏｔａｓｓｉｕｍ，ａｖａｉｌａｂｌｅｎｉｔｒｏｇｅｎ ａｎｄ ｐＨ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅ，ｔｈｅ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ ａｎｄ ｐＨ ｉｓ ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｒｅｌａｔｅ．Ｔｈｅ ｆｉｅｌｄｗａｔｅｒ ｃａｐａｃｉｔｙ，ｔｏｔａｌ ｐｏｒｏｓｉｔｙ，ａｖａｉｌａｂｌｅ ｎｉｔｒｏｇｅｎ，ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ，ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ ｏｆ Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａ ａｎｄＰｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ＋Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａ ｈａｖｅ ｎｏ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ．Ｆｒｏｍ ａｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｖｉｅｗ，ｉｔ ｉｓ ｓｕｇ－ｇｅｓｔｅｄ ｔｈａｔ ｍｉｘｅｄ ｆｏｒｅｓｔ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｂｕｉｌｔ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｃｏｓｔ ｏｆ ｓｉｌｖｉｃｕｌｔｕｒｅ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ；Ｒｏｂｉｎｉａ ｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａ；ｐｕｒｅ ｆｏｒｅｓｔ；ｍｉｘｅｄ ｆｏｒｅｓｔ；ｐｈｙｓｉｃａｌ ａｎｄ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ 森林植被是影响土壤理化性质的重要因素，探讨不同植被类型与土壤理化性质的关系，对合理利用土壤和经营人工林具有重要意义。
金沙江下游区间来沙驱动因子分析及产沙预测模型
第34卷第2期2023年3月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCEVol.34,No.2Mar.2023DOI:10.14042/ki.32.1309.2023.02.011金沙江下游区间来沙驱动因子分析及产沙预测模型谭寓宁1,2,刘怀湘1,陆永军1,3(1.南京水利科学研究院水文水资源及水利工程科学国家重点实验室,江苏南京㊀210029;2.四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,四川成都㊀610065;3.长江保护与绿色发展研究院,江苏南京㊀210098)摘要:随着长江上游梯级开发的快速推进,金沙江下游干支流来沙占比失衡现象日益突出,区间水沙实测资料欠缺的问题严重影响了对干流库群泥沙淤积的预测㊂为系统性了解并掌握金沙江下游区间内泥沙分布全貌,明晰区间来沙时空异性特征以及归因,基于已有支流水文站泥沙序列与因子集,采用秩相关分析研究了区域内地形㊁气候㊁土地覆被㊁空间尺度各类因子对流域产沙的潜在影响和各因子之间的变化独立性㊂通过参数降维与双重回归分析相结合的方法识别关键因子组合并构建输沙模数预测模型㊂研究结果表明:8ʎ以上坡度占比㊁气温和集水面积的驱动因子组合能够较为完整地解释研究区域产沙机制,并在此基础上建立了能解释约92%输沙模数变化性的预测模型㊂根据模型计算得到广大无实测资料区域的输沙模数分布范围为87~1189t /(km 2㊃a),近50a 来减小幅度约50~300t /(km 2㊃a)㊂在此基础上识别白鹤滩㊁溪洛渡高产沙及上下游低产沙区间,并分析了该空间不均衡特征的削弱趋势㊂关键词:流域产沙;悬移质输沙量;输沙模数;区间来沙;预测模型;金沙江中图分类号:TV145㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2023)02-0277-13收稿日期:2022-10-28;网络出版日期:2023-03-19网络出版地址:https :ʊ /kcms /detail /32.1309.P.20230317.1441.002.html 基金项目:国家自然科学基金资助项目(U2040219;U2240207)作者简介:谭寓宁(1996 ),男,重庆人,博士研究生,主要从事河流动力学研究㊂E-mail:tanyuning@ 通信作者:刘怀湘,E-mail:liuhx@随着近年来长江上游水电开发的快速推进,金沙江流域水库群的蓄水拦沙导致剧烈的水沙调整,其中下游区间乌东德㊁白鹤滩㊁溪洛渡和向家坝4级巨型水库的影响尤为显著㊂向家坝㊁溪洛渡水库分别于2012年10月和2013年5月蓄水运用,蓄水初期向家坝下游年输沙量在2a 内即锐减至不足1998年前输沙量均值的1%[1]㊂2011年以来金沙江流域水库群年均总拦沙量达1.92亿t,其中2013 2016年溪洛渡和向家坝两库年均拦沙量即占1.05亿t [2]㊂水库拦沙淤积将影响长期运行效益,其中入库沙量是决定淤积总量的控制性因素㊂金沙江流域来水来沙不均衡,水沙异源等现象十分突出[2-4]㊂攀枝花和屏山水文站分别为金沙江下游入口㊁出口控制站,两者区间内支流来沙量可占入库总沙量的近80%㊂以区间为主的来沙特征将显著影响库区输沙过程㊁淤积形态及优化调控思路㊂现有研究对该区间来沙往往基于少量支流水文站的观测资料进行简单估算[2,4-5],较为精细化的研究非常缺乏㊂金沙江下游流域面积达500km 2以上的支流有32条,只有少数建有水文站,部分站点还存在时间序列短㊁位置远离河口等问题㊂已有数据表明,各支流输沙模数在3个量级内变化,单位面积产沙能力差异极大,无法简单推算无资料支流的来沙㊂因此现有研究相对不足,难以认识区间来沙全貌,从而也将影响对干流库群泥沙淤积的预测能力㊂区间来沙问题实际上主要为流域产沙的问题㊂山区河流泥沙有多种来源,包括降水导致的片蚀㊁细沟侵蚀和滑坡㊁泥石流㊁崩岸等重力侵蚀等[6-8]㊂影响山区流域产沙的因素如气候㊁植被㊁地形等会由于当地的土壤侵蚀和泥沙输移机理而呈现出不同的驱动因子组合[9-10]㊂再加上这些地区气候㊁下垫面条件复杂且存在相互影响[11],特别是支流小流域对各因子扰动的响应比大流域更为直接㊁迅速[12],对于该类地区实际泥沙278㊀水科学进展第34卷㊀特性的研究更有难度㊂利用数学模型方法可有效评估流域产沙能力和预测扰动影响下的泥沙响应[13-14]㊂为此,获取驱动因子与产沙之间的定量关系并择优进入模型搭建是该方法中的核心问题㊂过去研究中通常使用直接线性回归逐一确定因子间关系,以及通过偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)法对全部因子回归得到经验模型[15-17]㊂但该类回归方法可能无法揭示因子间的实质联系,而且输入过多的因子变量还会导致对因变量的重复解释㊂此类模型体量臃肿,实际应用中需要大量的参数化和校准,在资料匮乏的山区流域通常难以适用㊂因此,只有消除冗余因素㊁降低参数维度㊁识别和筛选出目标主控因子,才能合理认识目标流域的产沙机制并搭建产沙预测模型㊂明确金沙江下游区间泥沙全貌时空特征,辨析泥沙来源格局成因与主控因子,对合理利用管理与调控流域泥沙具有重要意义,可为金沙江下游巨型梯级水库运行方式的进一步优化提供依据,也可为高强度人类活动影响下长江流域水沙通量变化研究奠定基础㊂本研究基于金沙江18个支流水文站观测数据,采用Spearman 秩相关方法揭示因子集内部以及与产沙之间的矩阵关系,通过偏相关方法对因子集进一步降维,识别能够反映区间来沙特性的多因子组合,采用PLSR-多元双重回归法构建山区流域输沙模数预测模型㊂1 研究区域金沙江多年平均悬移质输沙量为2.47亿t,约占长江上游输沙量的47%,为长江流域重要沙源㊂雅砻江汇口至宜宾为金沙江下游(图1),全长约768km,流域面积约为8.6万km 2㊂降水主要集中在5 10月,可占年降水的80%以上,汛期平均降水量为855mm㊂气温差异明显,中部山区5 10月平均温度可低至8ħ,而干热河谷地区温度可达25ħ㊂山高谷深的地势使得区域内热量和水分条件都明显垂向分化,形成了垂直气候带㊂区间内如美姑河㊁黑水河等(图2)众多支流均具有典型山区河流特征,河道剧烈下切,河谷最大深度可达约3100m,形成了典型的 V 型侵蚀河谷地貌㊂流域内崩塌㊁滑坡㊁泥石流等重力侵蚀频繁,产沙丰富㊂图1㊀研究区域概况Fig.1Distribution features of the study area㊀㊀㊀图2㊀金沙江下游典型支流现场照片Fig.2Typical tributary site photos㊀第2期谭寓宁,等:金沙江下游区间来沙驱动因子分析及产沙预测模型279㊀2㊀研究方法2.1㊀数据来源本研究中,支流水文站(16个位于金沙江下游,2个位于中游段出口区,见图1和表1)泥沙观测数据来源于‘长江流域水文年鉴“,选择其中水电开发影响较小时间段(表1)的天然泥沙序列作为训练集数据㊂地形数据来源于30mˑ30m分辨率ASTER GDEM(https:ʊ),通过处理得到空间尺度㊁河流水系等㊂土地覆被数据来源于资源环境科学与数据中心(http:ʊ)1km分辨率土地利用遥感监测数据集(1980年,2010年),根据第二次全国土地调查土地利用/覆盖分类体系,按照一级类型进行重新合并得到㊂气温㊁降水数据来源于国家地球系统科学数据中心(http:ʊ)利用原始气象站点资料插值生成的1kmˑ1km分辨率逐月平均数据集(1970 2018年,取支流泥沙资料对应的5 10月数据)[18],在该数据库生成5kmˑ5km分辨率逐月归一化植被指数(I NDV)遥感数据集(1982 2018年)㊂所有数据产品均经过严格复合审查,精度得到保证㊂表1㊀支流水文站数据序列Table1Characteristics of studied catchments编号水文站河流集水面积/km2资料时间范围1-ZJ昭觉昭觉河7071977 1986年,2007 2018年2-SSG孙水关孙水河19111970 1986年,2009 2018年3-MG美姑美姑河17061971 1986年,2007 2016年4-NN宁南黑水河40091970 1986年,2007 2018年5-DSD大沙店牛栏江116151970 1982年6-HD会东鲹鱼河7811971 1986年7-DSG豆沙关关河91311970 1986年8-PG普格则木河6191976 1986年9-ZGT总管田五郎河21801970 1986年,2007 2018年10-QKT箐口塘洒渔河26891970 1986年11-XHGY小黄瓜园龙川江65631971 1985年12-NJ牛街白水江30931970 1986年,2007 2018年13-XQ新泉昭鲁大河7791970 1978年14-GQ高桥猛果河7111980 1986年,2007 2018年15-FT凤屯紫甸河1901981 1985年,2007 2018年16-DW甸尾甸尾河1201970 1986年17-DK多克蜻蛉河28552007 2018年18-ZH中和小河3751970 1986年,2007 2018年2.2㊀因子选择选取地形㊁气候㊁土地覆被和空间尺度几类因素[6,19-21]的原始数据作为因子集(表2),有助于明晰自然环境条件与悬移质来沙的直接因果关系,同时也降低了后续建模参数要求㊂280㊀水科学进展第34卷㊀表2㊀选用因子基本概况Table2General information of the selected factors2.3㊀分析方法原理2.3.1㊀Spearman秩相关分析Spearman秩相关是一种有效非参数统计方法,适用于不是正态双变量或总体分布未知的资料[3,11]㊂计算公式如下:R=1-6ðn i=1d2in(n2-1)(1)式中:R为Spearman秩相关系数;d i为变量X第i个观测值x i的秩和变量Y第i个观测值y i的秩之间的差值; n为样本容量㊂R越接近1,说明两者间相关性越大㊂相关系数检验p<0.05时相关性显著,p<0.01时相关性极显著,其余表示不显著㊂偏相关方法量化去除控制变量影响后某2个选定变量之间的关联程度[19,21],原理是分别对控制变量和选定变量进行回归,然后计算这2个回归结果残差之间的相关性㊂2.3.2㊀PLSR回归分析PLSR回归法被称为第二代回归方法,该方法结合了主成分分析和多元线性回归,易于辨识系统信息与噪声[16-17]㊂对变量进行归一化处理,使输入数据具有可比性㊂通过交叉验证确定PLSR模型中适当数量的成分t i,用来平衡拟合优度(R2)㊁模型预测能力(Q2)以及交叉验证得到的均方根误差(E RMS)㊂首先,拟合优度R2>0.75时模型可被认为拥有良好的表现,其次Q2cum是成分t i的Q2累积值,与E RMS共同反映模型预测的准确性,PLSR成分的最优数量通常对应于最小的E RMS和最大的Q2cum㊂计算公式如下:Q2=1.0-S E/S S(2)Q2cum=1.0-ᵑS E S S()i㊀(i=1,2, ,N)(3)E RMS=S E n(4)式中:S E为预测误差平方和;S S为残差平方和;N为成分t i的个数㊂3㊀产沙异性归因分析3.1㊀泥沙不平衡分布格局悬移质输沙量(W)和悬移质输沙模数(M)是比较不同尺度流域产沙能力的常用指标[10,22]㊂对于小流域㊀第2期谭寓宁,等:金沙江下游区间来沙驱动因子分析及产沙预测模型281㊀山区河流,即使环境条件稳定时产沙随机性也较大,即年际变化较大,因此,从多年平均尺度进行分析更为准确㊂金沙江下游泥沙分配极不均匀,如牛栏江大沙店站(5-DSD)年输沙量达1112万t,远高于其他水文站(图3(a)),但一定程度上是由于其集水面积较大;与之相比图3(b)的输沙模数分布更能反映研究区域内单位面积产沙能力,各地区之间也更具有可比性㊂如昭觉河(1-ZJ)㊁黑水河(4-NN)的输沙量远小于牛栏江(5-DSD),但输沙模数反而略大于后者㊂图3㊀支流水文站集水区实测泥沙指标分布Fig.3Distribution of observed sediment index in catchments of tributary stations3.2㊀各因子类别内部降维单个因子无法完整预报流域产沙,但使用过多因子又会导致重复解释的问题㊂因此,在完整地定量化研究因子-产沙关系前需先进行降维处理,即去除代表性弱㊁关系不大或是可被替代的因子㊂开展Spearman秩相关分析得到表2中因子与W㊁M以及各因子之间的矩阵关系(图4,∗代表pɤ0.05,∗∗代表pɤ0.01),然后从侵蚀输沙的物理意义出发,在地形㊁气候㊁土地覆被和空间尺度几大类别中筛选各类别的代表性指标㊂(1)地形类别㊂各坡度因子(S mean,S8,S18,S25)内部之间的相关系数高达0.91~0.97,即研究区域内各坡度占比具有较高的一致性,因此过多的坡度因子在指标信息上是冗余的㊂S8与M的相关性最好(R= 0.64),S18次之(R=0.61),而S25和S mean对于M的解释能力较为一般(R=0.53)㊂由于各集水区内部坡度的分布差异性较大,单一的平均坡度S mean影响产沙的物理机制相对不明确是可以预见的,而中坡度占比S8则拥有预报M变化的相对优势㊂高程因子中H max与M相关性最显著(R=0.83),其次是相关性明显弱一级的H mean(R=0.58)及H min(R= -0.12),且H mean与H max之间本身自相关(R=0.72),因此,H max可替代H mean㊂地形对于流域产沙的影响由多过程耦合而成,从侵蚀源头来看,高海拔(高H max)山区流域内通常也具有极大的落差,对应的是流域内坡面更大的潜在势能㊁更低的地表入渗率和更大的产流量,产沙能力相应增强[17]㊂从泥沙输移的角度来看,高山地区众多的坡面(高S8)减小了侵蚀泥沙颗粒随后沉积的概率,所以坡度因子直接控制的是流域泥沙的沉积汇过程㊂从降维意义而言,可选取S8与H max的参数组合来替代其他地形因子㊂(2)气候类别㊂T与M具有极显著的负相关性(R=-0.81),而P与M的关系则相对一般(R=0.59)㊂气温与产沙之间的强关系存在多方面原因:首先气温关系到降雨概率㊁雨时㊁落区以及范围和强度大小等直接影响侵蚀源[21],如图4中T与P的负相关性(R=-0.70)量化反映了研究区域内明显的干-热与冷-湿分布282㊀水科学进展第34卷㊀差异(图1);其次,T与H max的负相关性(R=-0.64)也说明气温通过地形地理条件关系到产沙能力㊂由于P很大程度上能被T反映,因此,选取T代表气候因子㊂(3)土地覆被类别㊂f a与M相关性极差,而f f㊁f g与M的相关性近似处于同一等级(f f:R=-0.45,f g: R=0.57)㊂本质上草地和林地都抑制了土壤侵蚀,但草地水土保持能力远弱于林地[23]㊂f g与M的正相关性很大程度上归结于研究区域特性:土地覆被以林地和草地为主,有14个集水区的林地㊁草地占比总和超过70%,f f与f g存在一定此消彼长的现象(R=-0.52)㊂从土地覆被与其他因子之间联系也可看出,H max㊁T 与f g分别为正相关(R=0.42)㊁负相关(R=-0.53),与f f则相反,即形成了可见的二元空间分布格局:高海拔㊁低温情况下草地优势,林地劣势,反之亦然㊂也就是说,f g与M的正相关性是由抗侵蚀能力更强的林地减少所导致,这也从侧面证明了单因子回归分析的局限性㊂因此,选取更符合物理意义的f f代表土地覆被因子㊂(4)空间尺度类别㊂F F与M相关性极差,因此,只选取相关性更好的A作为该类别的代表㊂图4㊀水文站集水区多因子Spearman秩相关分析Fig.4Spearman rank correlations between factors3.3㊀因子类别间降维基于筛选因子开展偏秩相关性分析,最终分离出能够定量反映产沙多过程的驱动因子组合㊂如图5所示,输入S8㊁H max㊁T㊁f f㊁A共计5个因子,然后将显著性检验结果p作为选择控制变量阈值(优先p< 0.01),按照偏相关系数大小顺序逐步筛选出余下最能解释M的因子变量,直到偏相关系数均不通过显著性检验为止(即图中所有变量p>0.05,为空心圆),此时表明余下自变量已不足以解释因变量变化,输出6个驱动因子组合㊂H max作为单因子对M变化已有一定解释能力㊂相对地控制住T后,此时A与M表现出了明显的正相关性㊂类似地控制住S8后M与f f之间负相关性明显加强,说明流域内中等坡地与产沙的强关系掩盖了林地对M的抑制作用,去除前者影响时后者的相关性有了大幅提高㊂在S8组里得到了4个因子组合S8-f f,S8-T-A, S8-T-f f-A和S8-H max-f f㊂不难看出,图5一阶控制和二阶控制中M A的正相关性均在控制T后显现,说明当山区流域总体上侵蚀潜能接近时,流域间存在明显的M A尺度效应㊂以上结论都是传统的单因子回归方法所无法反映的㊂一些研究认为M A相关是因为随着集水面积的扩大,类似于谷底这种泥沙易沉积的缓坡比例相应增加,因此M会随着A的增大而减少[10]㊂但本研究中各级坡地占比与A没有表现出明显相关性(R=0.06~㊀第2期谭寓宁,等:金沙江下游区间来沙驱动因子分析及产沙预测模型283㊀0.25,图4),由于河道下切剧烈㊁遍布 V 型河谷,缓坡宽谷段未随流域面积增大㊂究其原因是由于A与H min负相关(R=-0.76),因此,在控制T的前提下,A增大对应于H min减小与流域内高差增大,提高侵蚀势能与产沙,故此时M A呈正相关㊂图5㊀偏秩相关分析及驱动因子组合结果Fig.5Partial rank correlation analysis and factor combinations4㊀产沙预测模型4.1㊀PLSR回归模型流域产沙的空间异性源于地区间泥沙来源及再分配过程中的差异,是流域内累积作用的最终结果,因此,M可以被认为是由多因子变量构成的函数[20]㊂对前面所得因子组合构建PLSR模型实现M预测,各模284㊀水科学进展第34卷㊀型在N=1时拥有最小E RMS和最好的预测能力(Q2cum)㊂如表3所示,基于单一因子H max的模型1#预测精度相对有限(E RMS=0.205,Q2cum=0.609),而包含3类因子(S8㊁T㊁A)的模型4#预测表现最佳(E RMS=0.148, Q2cum=0.797),已能解释约84%的M变化(R2cum=0.840),这是由于多样且适度的变量构成能够根据物理意义在下垫面㊁气候以及尺度等多重层面解释因变量㊂此外,遵循传统降维方法得到模型结果作为对比:对全部因子进行PLSR回归,筛选出强因子(重要性值V>1[16])再次拟合得到模型A1;选取相关性矩阵中通过显著性p检验[11,15]的因子进行拟合得到模型A2和A3㊂由表3可见,这2类模型表现均不如模型4#,模型内部还存在高度自相关的冗余变量,需要大量参数化校准但必要的尺度因素A却被忽略,显示了传统降维方法的不足㊂表3㊀PLSR回归分析结果Table3Partial least squares regression model results编号因子组合回归模型R2cum E RMS Q2cum 1#H max M pre=0.863H max+0.0620.6250.2050.609 2#T-A M pre=-1.021T+0.443A+0.9020.7970.1580.768 3#S8-f f M pre=1.136S8-0.67f f+0.0040.7190.2470.437 4#S8-T-A M pre=0.581S8-0.727T+0.316A+0.3450.8400.1480.797 5#S8-T-f f-A M pre=0.554S8-0.694T+0.301A-0.327f f+0.5380.8920.1520.784 6#S8-H max-f f M pre=0.508S8+0.62H max-0.3f f-0.030.7710.1900.665A1V>1的因子M pre=0.061S mean+0.097S8+0.086S18+0.066S25+0.258H max+0.215P-0.283T+0.25f g+0.060.7730.1890.671 A2p<0.01的极显著因子M pre=0.256S8+0.248S18+0.312H max-0.321T+0.1470.6900.1900.664A3p<0.05的显著因子M pre=0.131S mean+0.141S8+0.137S18+0.123S25+0.172H max+0.138H mean+0.125P-0.177T+0.141f g-0.0780.7030.1940.652 4.2㊀多元回归模型考虑到M与自然环境因素之间的非线性关系,因此,对比线性模型4#进一步建立相似环境下的多元回归模型㊂按照偏相关分析(图5)的控制顺序,首先测试S8-M的多种函数拟合结果发现指数形式拟合优度(R2=0.43)最好,以此为基础进一步评估结合T㊁A多种形式的多元回归效果(图6(a) 图6(c))㊂经过比对发现T和A分别取指数和乘幂形式的拟合效果最佳(图6(b)),此时模型足够解释约86.4%的M变化性,但各模型在靠近预测结果(M∗)极值时失稳(图6(d))㊂这是由于泥沙训练集主体含有相当部分的重力侵蚀占比,未修正前的模型会高估少数支流泥石流㊁滑坡水平㊂如当输沙模数很大时,重力侵蚀可能已达到上限,其余侵蚀产沙比例上升,此时模型预测值偏高需向下修正㊂假定修正参数k为实测值与预测值之比,对k和M∗拟合得到修正系数公式(图6(e))㊂模型形式如下:M pre=kM∗(5)式中:M pre为修正后的预测输沙模数;k为修正系数;M∗为未修正的预测输沙模数㊂其公式如下:M∗=exp(0.7S8-1.56T)A0.28(6)k=-2M2∗+2.78M∗+0.16(7)过去类似模型大多止步于统一的线性或幂函数形式,并没有对模型进一步优化[15-16]㊂模型7#R2与E RMS 明显优于模型4#结果㊂其中,T可反映流域总体潜在侵蚀源大小,S8则主要描述过程中沉积汇可能,A则与流域内泥沙来源㊁侵蚀类型组成等部分特性有间接联系,因此,本模型也能反映流域的主要侵蚀-输沙特征㊂㊀第2期谭寓宁,等:金沙江下游区间来沙驱动因子分析及产沙预测模型285㊀图6㊀多元回归模型拟合修正Fig.6Scatters of multivariate regression model results4.3㊀模型验证与对比对于金沙江下游干流河段,在向家坝㊁溪洛渡蓄水前(2012 2013年)可近似看作多年冲淤平衡的自然状态,即区间各支流来沙总和按区间出㊁入口水文站输沙量差值来估计㊂分别选取攀枝花站(及雅砻江桐子林站)㊁华弹站和屏山站多年平均输沙量资料作为实测值对以上模型进行验证,并通过2时段对比检验模型在时程上的预测精度㊂表4显示,华弹 屏山区间模拟值与实测值总体吻合较好㊂攀枝花 华弹区间存在输沙量异常高的小江等支流,考虑到该类支流无水文站泥沙资料,本研究根据东川泥石流观测研究站估算小江年输沙量来得到区间来沙总量,模拟结果也与攀枝花 华弹实测值接近(表4)㊂除了区间来沙的模型计算总量符合干流实测值外,图7显示,模型对不同时段划分后的产沙计算值也与各支流对应时段的实测值吻合较好㊂表4㊀金沙江下游区间来沙量模型验证Table 4Validation of the predictive model区间年份年平均来沙量实测资料/万t模拟结果/万t华弹 屏山2000 2012年325632781970 1982年59464478攀枝花 华弹2000 2014年568659011970 1982年67026590㊀㊀金沙江下游目前还没有系统性的产沙模型研究,仅有部分针对土壤侵蚀和产流的模拟[24-25],不易实现例如本模型对区间来沙的估算㊂相比于对金沙江中游流域无资料地区进行的类似产沙模拟研究[26],模型7#所需输入数据更易于获得,输出结果表现良好,避免了采用其他模型时遇到的诸多限制㊂现有产沙预测模型也难以直接应用到本研究区域㊂如图8所示,使用ART 模型[27]或更新后的BQART模型[28]往往会高估中小型流域M 值[29]㊂该类模型侧重于大中型流域(流域面积为104~106km 2)泥沙通量的286㊀水科学进展第34卷㊀估算,而研究区域18个集水区平均面积仅2780km2,引入时还需降尺度处理㊂相比之下,结合土壤侵蚀模型(RUSLE)与陈治谏等[30]所得泥沙输移比(R SD)推算出来的结果稍好㊂但R SD在各个子流域之间各不相同,由于低产沙带输沙难度更大,在计算中套用目前仅有的流域均值会高估该区域M㊂对比发现本研究得到的模型7#表现最好,因此,能够有效地模拟流域范围内无资料地区的M㊂图7㊀划分时段后的模型计算值验证Fig.7Model validation for twoperiods图8㊀类似模型预测对比示意Fig.8Comparison diagram of multiple sediment yield models 4.4㊀泥沙时空变化格局根据模型对金沙江下游整个区间多年平均M的空间分布进行推算(图9)㊂参照图3(b)发现,除了已有泥沙资料的少量支流外仍有大量未监测高产沙地带,主要集中在白鹤滩和溪洛渡两大巨型水库库区,其M明显高于其余地区特别是入口近攀枝花和出口近宜宾一带㊂图9㊀金沙江下游区间多年平均输沙模数分布Fig.9Predicted M distribution of the study area ㊀㊀㊀图10㊀2007 2018年相对1970 1986年输沙模数变化Fig.10Variations of M from1970 1986to2007 2018时间变化上,由图10可以看出,大部分地区M近年比20世纪七八十年代明显减小,减小幅度一般在50~300t/(km2㊃a)㊂有学者统计得出1991 2005年金沙江下游 长治 工程(包含下垫面治理及塘堰㊁拦沙坝等水保工程)水土流失治理减沙效益仅为4.9%,尤其对重力侵蚀效果不佳,不是支流来沙减少的主因[31],即这一趋势很大程度上是自然条件变化导致㊂Li等[9]在地理位置相邻的西江流域中同样得到了长序㊀第2期谭寓宁,等:金沙江下游区间来沙驱动因子分析及产沙预测模型287㊀列下的M减小趋势,并且指出升温刺激了植被长势,I NDV增加㊂经本研究统计,金沙江下游I NDV在2个时间段间也升高了9.8%~20.7%,研究区域温度的升高可能提供了更好的植被发育条件,对产沙的抑制作用也因此增强㊂同时,中部高产沙区的减沙程度总体上高于出㊁入口地区,即研究区域产沙的空间不均衡性近年来有所削弱,若自然条件变化趋势不变则有可能进一步均衡化,减轻白鹤滩㊁溪洛渡水库淤积压力㊂相关研究结果有利于区间内泥沙溯源,进而对干流乌东德-白鹤滩-溪洛渡-向家坝梯级库区支流来沙与泥沙淤积的不均匀分布进行精细化研究,如支流河口拦门沙等,也有利于为梯级水库的调度运行提供参考㊂5㊀结㊀㊀论本文采用金沙江18个支流水文站多年泥沙资料,分析流域泥沙和地形㊁气候㊁下垫面㊁空间尺度及人类活动等因素的关系,对金沙江下游区间多年来泥沙分布格局㊁驱动因子以及变化趋势进行探究㊂主要结论如下:(1)明晰了能够解释金沙江下游来沙异性格局的多个自然环境因子,揭示了各因子对流域产沙的潜在影响以及各因子自身的变化独立性与信息冗余程度,弥补了单因子回归分析等传统研究方法的不足㊂(2)分离出多个关键产沙驱动因子组合,继而获得了与类似研究相比拟合优度更高的因子和产沙关系模型㊂其中,以气温㊁8ʎ以上坡度占比㊁集水面积为变量构建的预测模型能够解释约92%的输沙模数变化性,模型参数需求较低且经验证预测精度良好,在时空尺度上都具有稳健表现㊂(3)本文模型计算结果表明,金沙江下游无实测资料区间输沙模数空间分布极不均衡,在87~1189t/ (km2㊃a)间变化,其中高产沙地带主要集中在白鹤滩和溪洛渡两大巨型水库区间;同时,研究区域输沙模数近50a来减少约50~300t/(km2㊃a),空间不均衡性有所削弱㊂本文可为解决类似的山区支流泥沙与水库淤积计算问题提供参考㊂参考文献:[1]朱玲玲,董先勇,陈泽方.金沙江下游梯级水库淤积及其对三峡水库影响研究[J].长江科学院院报,2017,34(3):1-7.(ZHU L L,DONG X Y,CHEN Z F.Sediment deposition of cascade reservoirs in the Lower Jinsha River and its impact on Three Gorges Reservoir[J].Journal of Yangtze River Scientific Research Institute,2017,34(3):1-7.(in Chinese)) [2]袁晶,许全喜.金沙江流域水库拦沙效应[J].水科学进展,2018,29(4):482-491.(YUAN J,XU Q X.Sediment trap-ping effect by reservoirs in the Jinsha River basin[J].Advances in Water Science,2018,29(4):482-491.(in Chinese)) [3]许全喜,石国钰,陈泽方.长江上游近期水沙变化特点及其趋势分析[J].水科学进展,2004,15(4):420-426.(XU Q X,SHI G Y,CHEN Z F.Analysis of recent changing characteristics and tendency runoff and sediment transport in the upper reach of Yangtze River[J].Advances in Water Science,2004,15(4):420-426.(in Chinese))[4]秦蕾蕾,董先勇,杜泽东,等.金沙江下游水沙变化特性及梯级水库拦沙分析[J].泥沙研究,2019,44(3):24-30. 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金沙江_红河富碱侵入岩带含矿与不_省略_i同位素地球化学特征及其地质意义_周汀
第33卷第2期矿物学报V ol. 33, No.22013年6月ACTA MIERALOGICA SINICA Jun.,2013 文章编号：1000-4734(2013)02-0221-10金沙江—红河富碱侵入岩带含矿与不含矿富碱斑岩Li同位素地球化学特征及其地质意义周汀1,2，毕献武1*，王蝶1,2，胥磊落1，王新松1,2（1. 中国科学院地球化学研究所矿床地球化学国家重点实验室，贵州贵阳 550002；2. 中国科学院大学，北京 100039）摘要：Li同位素示踪是近几年发展起来的一种新兴的稳定同位素地球化学方法，它在示踪岩浆源区物质组成微小变化方面非常灵敏。
本文首次运用Li同位素地球化学示踪方法对金沙江—红河富碱侵入岩带不含矿的剑川北岩体和含矿的万硐山岩体进行了研究。
结果表明剑川北岩体和万硐山岩体的Li/Yb的比值分别为7.20～9.58和11.18～20.0，δ7Li特征分别为+0.3‰～+6.2‰和-6.5‰～+0.1‰；含矿与不含矿岩体δ7Li值存在明显差异，指示含矿岩体的岩浆源区可能遭受过较大程度的板片脱水所释放的具有较低δ7Li值的流体的交代作用。
研究结果为进一步揭示金沙江—红河富碱侵入岩带富碱斑岩源区特征提供了重要依据。
关键词：富碱侵入岩；Li同位素地球化学；流体交代作用；示踪源区中图分类号：P581; P597文献标识码：A作者简介：周汀，男，1988年生，在读硕士，矿床地球化学专业. E-mail：zkakat@沿着金沙江—红河深大断裂及其附近分布着一总体呈NW走向的喜山期巨型富碱侵入岩带——金沙江—红河富碱侵入岩带。
带内分布着数百个大大小小的富碱斑岩体。
截止目前，带内发现若干与富碱斑岩有关的Cu-Mo-Au矿床，如玉龙超大型斑岩型Cu(Mo-Au)矿床、马厂箐、铜厂和长安冲斑岩型Cu(Mo-Au)矿床、北衙大型Au 多金属矿床、姚安Au矿床、以及近期发现的哈播斑岩型Cu(Mo-Au)矿床等矿床，构成了成矿潜力巨大的金沙江—红河Cu-Mo-Au成矿带。
金沙江干热河谷区水环境特性对荒漠化的影响
金沙江干热河谷区水环境特性对荒漠化的影响
刘刚才;刘淑珍
【期刊名称】《山地研究》
【年(卷),期】1998(016)002
【摘要】根据土壤水分特征曲线分析和野外实地观测，金沙江干热河谷区主要土
类燥红土的植被盖度与土壤持水性能和土层厚度呈明显正相关性。
区内具有季节性的自然荒漠化过程。
季节性干旱、土壤储水和稳水性能差是本区荒漠化的根本原因，水土流失是其直接动力，提出了防治水荒的有效举措。
【总页数】4页(P156-159)
【作者】刘刚才;刘淑珍
【作者单位】中国科学院成都山地灾害与环境研究所;中国科学院成都山地灾害与
环境研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P941.73
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不同立地环境下金沙江干热河谷各区段植物多样性
不同立地环境下金沙江干热河谷各区段植物多样性杜寿康;唐国勇;刘云根;雷晨雨;许英杰;阮长明;孙永玉;张春华;王妍【期刊名称】《浙江农林大学学报》【年(卷),期】2022(39)4【摘要】【目的】为更精准地保护和修复金沙江干热河谷生态环境,明晰不同立地环境下金沙江干热河谷各区段植物多样性结构特征与差异。
【方法】采用标准样地调查法调查金沙江干热河谷上段、中段和下段共47个样地的植物物种丰富度和多样性等。
【结果】(1)金沙江干热河谷植物丰富度、多样性和均匀度从上段到下段有增加趋势,植物丰富度从大到小依次为天然林(20.56)、人工林(12.16)、稀树灌草丛(8.00),天然林和人工林之间多样性和均匀度差异均不显著。
(2)随海拔上升,植物多样性有增加趋势。
阴坡植物多样性显著高于阳坡(P<0.05)。
(3)在海拔800~1 400 m,上段、中段和下段多样性差异不显著,而在海拔1 400~2 000 m,多样性从大到小依次为下段、中段、上段;同一坡向下段的植物多样性均高于中段和上段,且下段的Shannon-Wiener多样性指数和Simpson多样性指数显著高于上段(P<0.05)。
【结论】受海拔和坡向等立地环境的影响,金沙江干热河谷各区段植物多样性存在明显差异,局部造林可提高当地的植物多样性。
图1表4参27。
【总页数】8页(P742-749)【作者】杜寿康;唐国勇;刘云根;雷晨雨;许英杰;阮长明;孙永玉;张春华;王妍【作者单位】西南林业大学生态与环境学院;中国林业科学研究院资源昆虫研究所;国家林业和草原局云南元谋荒漠生态系统定位观测站【正文语种】中文【中图分类】S718.5;Q948【相关文献】1.金沙江干热河谷区植物种类与立地类型的配置2.金沙江干热河谷植物区系和生态多样性的初步研究3.外源元素添加对金沙江干热河谷植物群落结构和物种多样性的影响4.金沙江干热河谷气候下滨江植物选择及应用——以龙川江元谋县城区段为例5.金沙江干热河谷区困难立地植物配置及群落建植技术因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
安徽大别山库区不同林分类型的土壤特性及其水源涵养功能
第17卷第3期2003年9月水土保持学报Journal of So il and W ater Con servati onV o l.17N o.3Sep.,2003安徽大别山库区不同林分类型的土壤特性及其水源涵养功能Ξ王 勤1,张宗应2,徐小牛1(1.安徽农业大学森林利用学院,合肥230036;2.合肥林业学校,合肥230031)摘要:对安徽大别山库区7种不同林分土壤理化性质、凋落物持水量以及林地土壤贮水性能等进行了研究。
结果表明,不同林分的土壤理化性质及其水源涵养功能差异明显。
在相同的立地条件下,天然次生林和混交林具有更好的维持地力作用和更高的水源涵养功能。
依据林地总贮水量的大小,7种林分的水源涵养功能依次为:天然次生林(2360.3t hm2)>杉木黄山松混交林(2318.3t hm2)>马尾松枫香混交林(2193.2t hm2)>杉木林(2121.3t hm2)>黄山松林(2055.1t hm2)、马尾松林(2053.0t hm2)>板栗林(2002.0t hm2)。
关键词:混交林; 水源涵养; 天然次生林; 土壤渗透性能中图分类号:S714.7;S727.21 文献标识码:A 文章编号:100922242(2003)0320059204So il Properti es and W a ter Con serva ti on Functi on of D i fferen t Forest Typesi n Dabi eshan D istr i ct,AnhuiWAN G Q in1,ZHAN G Zong2ying2,XU X iao2n iu1(1.Colleg e of F orest U tilization,A nhu i A g ricu ltu ral U niversity,H ef ei230036;2.H ef ei F orestry S chool,H ef ei230031) Abstract:A n investigati on on s o il p roperties,w ater2ho lding capacity of litter and s o il fo r seven fo rest types w as conducted in D abieshan district,A nhui P rovince.R esults from the study show ed that there ex isted sign ifican t dif2 ferences in s o il p roperties and w ater con servati on functi on a mong fo rest types.U nder the si m ilar site conditi on, the secondary fo rest and the m ixed p lan tati on s had greater w ater con servati on functi on and better m ain tenance of s o il fertility than the pure stands did.Based on the to talw ater2ho lding capacity of litter and s o il(0～50c m),the o rder of the w ater con servati on functi on fo r the seven fo rest types w as:secondary fo rest(2360.3t hm2)> m ixed stand of C unning ha m ia lanceolata and P inus tai w anensis(2318.3t hm2)>m ixed stand of P inus m assoniana and L iqu id a m bar f or m osana(2193.2t hm2)>nceolata stand(2121.3t hm2)>P. tai w anensis,and P.m assoniana stands(2055.1,2053.0t hm2)>C astanea m allissi m a stand(2002.0t hm2). Key words:m ixed fo rest; w ater con servati on functi on; secondary fo rest; s o il perco lati on capacity森林的水源涵养功能是森林生态系统的重要功能之一,不同森林类型由于其树种生物学特性与林分结构的不同,其林分的水源涵养效应存在一定的差异[1～4]。
水源涵养功能的invest模型公式
水源涵养功能的invest模型公式水源涵养是指地表水和地下水在不同地理环境中的形成和储存过程，是维持生态系统平衡的重要环节。
为了更好地研究水源涵养功能，科学家们提出了invest模型公式，该公式可以帮助我们定量地评估和分析水源涵养功能的影响因素和变化趋势。
invest模型公式中的关键因素包括降雨量、土地利用和土地覆盖、土壤保持力和地形等。
降雨量是指单位时间内地表接受的降雨量，它直接影响水源涵养功能的强度和效果。
土地利用和土地覆盖是指区域内不同类型土地的分布和覆盖情况，它们对水源涵养功能有着重要的影响。
例如，森林和湿地等植被覆盖较好的区域具有较强的水源涵养能力，而城市和裸露地面则较差。
土壤保持力是指土壤对水分保持和渗透的能力，它受土壤类型、土壤质地和土壤厚度等因素的影响。
土壤保持力的强弱直接影响着水源涵养功能的效果。
地形是指地表的高低起伏情况，它对水源涵养功能有着显著的影响。
地形的起伏程度越大，地表径流的速度越快，水源涵养功能就越弱。
invest模型公式的基本形式如下：Water Yield = P - (Q + E + S + GW)其中，Water Yield表示水源涵养功能的量化结果，P表示降雨量，Q表示地表径流，E表示蒸散发，S表示土壤含水量的变化，GW表示地下水补给量。
降雨量是指单位时间内地表接受的降雨量，它是水源涵养功能的原始输入。
地表径流是指降雨后没有被土壤吸收和渗透的部分，它是水源涵养功能的损失。
蒸散发是指土壤和植被蒸发水分的过程，它是水源涵养功能的消耗。
土壤含水量的变化是指土壤中水分的增加或减少，它是水源涵养功能的储存和释放。
地下水补给量是指地下水的补充量，它是水源涵养功能的补给。
通过invest模型公式，我们可以分析和评估不同因素对水源涵养功能的影响。
例如，当降雨量增加时，水源涵养功能的强度和效果会增加，因为降雨量是水源涵养功能的原始输入。
相反，当地表径流增加或蒸散发增加时，水源涵养功能会减弱，因为地表径流和蒸散发是水源涵养功能的损失和消耗。
草海流域云南松林、华山松林水源涵养功能研究
Vol.56,No.07. 2022·17·DOI：10.3969/j.issn.2095-1205.2022.07.06草海流域云南松林、华山松林水源涵养功能研究陈颜明马思怡刘懿（贵州草海国家级自然保护区管理委员会贵州毕节553100）摘要文章选取贵州草海流域的云南松林、华山松林为研究对象，通过实地勘察采样与室内试验相结合的方法，对草海流域云南松林、华山松林的枯落物层和土壤层的水源涵养特性进行研究，分析了2种不同植被类型的水源涵养特性。
研究结果表明，草海流域云南松林的水源涵养能力优于华山松林。
关键词草海流域；云南松；华山松；枯落物层；土壤层；水源涵养功能中图分类号:S715.7文献标识码:A文章编号:2095-1205(2022)07-17-03草海亦称“南海子”“八仙湖”，位于贵州省威宁彝族回族苗族自治县中部，是贵州省最大的高原天然淡水湖泊，是金沙江支流横江的上源湖泊，属长江水系，1985年被列为省级综合性自然保护区，1992年升格为国家级自然保护区。
保护区面积120 km2，湿地面积25 km2，常年水位高程2 171.7 m，平均水深2 m，其以黑颈鹤为代表的珍稀鸟类和完整、典型的高原湿地生态系统为重点保护对象。
草海流域位于桂黔滇喀斯特石漠化防治生态功能区和西南喀斯特地区土壤保持重要区，云南松、华山松是草海流域内的主要优势种，研究草海流域云南松林、华山松林的水源涵养功能对区域生态功能研究具有重要意义。
1 样地选择与设置在实地勘察的基础上，选择立地条件相同、群落年龄相对一致，具有代表性的植被类型——云南松林、华山松林为研究对象。
在各林地具有代表性的地段分别设置15 m×15 m的试验样地，测定样地的主要树种种类、乔木层高度、灌木层高度、草本层高度、盖度、土壤类型、海拔、坡向、坡度。
各样地概况如表1所示。
表1 草海流域云南松林、华山松林样地概况植被类型主要树种乔木层高度/m灌木层高度/m草本层高度/cm盖度土壤类型海拔/m坡向坡度/°云南松林云南松11 1.5 15 0.85 黄棕壤 2 203 东南15作者简介：陈颜明（1987- ），男，汉族，贵州威宁人，硕士研究生，初级工程师，研究方向为林业。
2025年高考地理复习之小题狂练300题(解答题)：资源、环境与区域发展(10题)
2025年高考地理复习之小题狂练300题（解答题）：资源、环境与区域发展（10题）一．解答题（共10小题）1．（2023•昌乐县校级模拟）阅读图文材料，完成下列问题。
位于新疆天山以南的沙雅县（如图）由渭干河冲积扇平原、塔里木河谷平原和80%的沙丘、沙漠三部分组成。
塔里木河自西向东流经该县，河床宽广低浅，主要有松散的粉砂组成；由于河床的冲淤变化，造成塔里木河干流在南北方向频繁改道，历史上干流河床南北移动达近百公里：沿岸地区湖泊星罗棋布，有保存世界最大、最完好的胡杨林群落。
形成由乔﹣灌﹣草组成的胡杨林群落系统。
（1）从冲淤变化角度，分析造成沙雅县塔里木河干流河床南北方向移动的原因。
（2）分析塔里木河沙雅县河段两侧沿岸地区形成众多湖泊的条件。
（3）从防风固沙角度，分析集中连片胡杨林群落系统对当地生态环境的作用。
2．（2023•东莞市校级模拟）阅读图文材料，完成下列要求。
喀斯特地区以化学风化作用为主，成土基岩主要为碳酸盐岩，其成土物质（酸性不溶物）少于碳酸盐岩总物质量10%，远低于可溶性矿物占比。
平均需8000年才能形成一厘米厚的土层，土壤石砾含量高、土质疏松。
喀斯特地区生态系统脆弱，易形成石漠化。
贵州省安顺市普定县石漠化较为严重，坡耕地于2002年前完成全部退耕工作，并开展坡面治理工程，在部分坡面修建了鱼鳞坑、梯田等。
梯田水平田面宽4～6m，田坎高70～110cm。
鱼鳞坑直径约280～340cm，高约30～50cm。
图示意为在不同石漠化治理措施下土壤有机碳含量，图中的自然坡地为无任何水土保持措施的退耕还林地。
（1）从土壤的角度，说明喀斯特地区生态脆弱的自然原因。
（2）分析该地梯田土壤有机碳含量最低的原因。
（3）请从当地坡面发展农业产业的角度，提出合理化建议。
3．（2023•雨花区校级二模）阅读图文材料，回答下列问题。
金沙江下游从上游至下游依次建设有乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝4个梯级水电站（图1）。