劉曉君,李占斌,,*,李 鵬,張鐵鋼,徐國策,高海東

1 中國科學院水利部水土保持研究所,楊凌 712100 2 西安理工大學西北水資源與環(huán)境生態(tài)教育部重點實驗室,西安 710048

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基于土地利用/覆被變化的流域景觀格局與水沙響應關系研究

劉曉君1,李占斌1,2,*,李 鵬2,張鐵鋼2,徐國策2,高海東2

1 中國科學院水利部水土保持研究所,楊凌 712100 2 西安理工大學西北水資源與環(huán)境生態(tài)教育部重點實驗室,西安 710048

以黃河流域的2個典型流域為研究對象,借助GIS和Fragstats平臺與長系列水沙數(shù)據(jù),分析流域景觀格局和水沙變化特征,并探討景觀指數(shù)與徑流輸沙的關系。結果表明：(1)兩個流域優(yōu)勢景觀類型為草地,1985—2010年間變化最大的景觀類型分別為未利用土地(25a變幅為453.94 km2)和耕地(25a變幅為52.85 km2)；(2)禿尾河流域景觀均向規(guī)則、高連通和高度聚集的方向發(fā)展。孤山川控制流域內(nèi)景觀多樣性和聚集度逐漸增加,整體向好。禿尾河流域景觀穩(wěn)定性指數(shù)高于孤山川流域,兩流域草地和未利用土地地穩(wěn)定性均呈增加趨勢,而城鄉(xiāng)工礦用地則相反。(3)流域年徑流量和泥沙量均呈現(xiàn)逐年同步減小的趨勢。禿尾河年徑流量明顯高于孤山川,但孤山川流域泥沙量與禿尾河流域相近。兩流域徑流泥沙相關關系顯著,禿尾河流域相關系數(shù)(0.48)明顯低于孤山川流域(0.85)。(4)景觀指數(shù)與徑流量、泥沙量呈顯著線性相關,其中景觀多樣性相關的指數(shù)SHDI、SIDI、SHEI和SIEI均與徑流呈極顯著正相關,而泥沙僅與CONTAG、COHESION呈顯著負相關。

土地利用/覆被變化；景觀格局；徑流量；輸沙量；黃河流域

土地利用/覆被變化被認為是對流域水量平衡及水文循環(huán)過程造成影響的關鍵因素之一[1-2]。它通過攔截降雨、徑流,提供枯枝落葉[3],改變地表蒸散發(fā)量等影響土壤性質(zhì)及土地生產(chǎn)力,從而直接干預或間接影響水文生態(tài)過程,使水土資源在時空上發(fā)生數(shù)量及質(zhì)量的變化[4]。特別是新中國以來,人類活動日益頻繁,流域內(nèi)不合理的土地利用如毀林開荒、陡坡開墾等都會引起或加劇水土流失、土地退化和地質(zhì)災害。研究土地利用覆被格局/變化,對認識流域水沙變化特征及生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定性和水土資源可持續(xù)利用具有重要的現(xiàn)實意義。因此,由土地利用/覆被變化引起的環(huán)境效應成為領域內(nèi)的熱點問題,包括數(shù)理統(tǒng)計學[5-6]、GIS與RS技術[7]、景觀生態(tài)學[8-9]、模型[10]等方法的應用,為該問題提供了豐富的實踐與理論參考。而針對水土流失問題,從景觀格局的角度研究流域水沙問題的相對較少,王兮之等人[11]分析了黃河中游涇河流域水沙變化特點和景觀格局特征,但并未建立景觀指數(shù)與水沙的關系。

干旱半干旱地區(qū)受地理、氣候和人類活動的影響,生態(tài)環(huán)境脆弱,水土資源稀缺,景觀格局分配不合理和人為干擾造成一系列生態(tài)環(huán)境負效應[12],亟需加強對地區(qū)水土流失及景觀格局方面的研究,探討其徑流泥沙規(guī)律及影響因素,為水土資源合理開發(fā)利用提供科學依據(jù)。為此,我們選擇黃河流域的典型流域(禿尾河和孤山川流域),分析1956—2010年間流域土地利用及景觀格局變化,并建立其與年徑流、泥沙的關系,以期為流域生態(tài)環(huán)境問題和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供理論支持。

1 研究區(qū)概況及研究方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究流域位置示意圖Fig.1 Sketch map of study area

禿尾河和孤山川是黃河中游右岸的兩條一級支流(圖1),在北緯38°18′—39°26′和東經(jīng)109°26′和110°5′之間,面積分別為4503.40km2和1263.11km2。在行政區(qū)劃上,禿尾河流域包括陜西省神木縣、榆林市、佳縣和內(nèi)蒙古伊金霍洛旗的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn),孤山川流域包括陜西省府谷縣和內(nèi)蒙古準格爾旗的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)。流域海拔為743—1517m,均為西北高東南低,受北溫帶干旱半干旱大陸性季風氣候影響。禿尾河流域和孤山川流域年均氣溫分別為8.5℃和7.3℃,多年平均降雨量分別為417.4 mm和430mm,降雨集中于夏季,且蒸發(fā)較大,高強度暴雨是流域內(nèi)產(chǎn)流產(chǎn)沙的主要原因。流域?qū)冱S土高原丘陵溝壑區(qū),第四紀黃土廣泛分布,水蝕風蝕都較嚴重,發(fā)育成熟的溝谷被切割較深,侵蝕模數(shù)分別達2244t km-2a-1和3299t km-2a-1。

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

DEM數(shù)據(jù)來源于中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心國際科學數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://datamirror.csdb.cn)；該數(shù)據(jù)集利用ASTER GDEM第一版本(V1)的數(shù)據(jù)進行加工得來,是30m空間分辨率,投影為UTM的數(shù)字高程數(shù)據(jù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)下載后利用ERDAS 9.1軟件進行拼接和裁剪,生成研究區(qū)DEM。對生成的流域DEM進行填挖預處理、水流流向生成、提取河網(wǎng)、生成控制流域。1985—2010年徑流及泥沙數(shù)據(jù)來自于流域出口水文站點監(jiān)測值。

本研究采用中國 1∶10萬土地利用數(shù)據(jù)(1985年、1996年、2000年和2010年共4期),下載于國家自然科學基金委員會“中國西部環(huán)境與生態(tài)科學數(shù)據(jù)中心”(http://westdc.westgis.ac.cn),該數(shù)據(jù)是在“八五”中國科學院重大項目“全國環(huán)境遙感宏觀調(diào)查與動態(tài)研究”(96-B02-01)生產(chǎn)的,應用Landsat MSS,TM和ETM信息源,主要通過全國各地的相關專家根據(jù)對圖像光譜、紋理、色調(diào)等的認識結合地形圖目視解譯而成。該數(shù)據(jù)庫經(jīng)過了野外實地考察驗證,精度達到95%[11-14]。

由于研究區(qū)域范圍相對較大,為了景觀變化指標討論的科學性和可操作性,對土地利用分類中的二級地類進行合并,建立了六大類土地景觀類型的GIS數(shù)據(jù)庫,即把控制流域的土地景觀類型分為耕地、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)居民建設用地和未利用地。隨后運用ArcGIS系統(tǒng),在Spatial Analyst空間分析模塊支持下,將土地利用矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為30m分辨率的柵格數(shù)據(jù),以備隨后分析計算使用。

1.2.2 分析方法

用景觀指數(shù)描述景觀格局及其變化,建立格局與景觀過程之間的聯(lián)系,是景觀生態(tài)學最常用的定量化研究方法[15-16]。

影響景觀格局指數(shù)有效性的因素不僅包括尺度效應、數(shù)據(jù)源準確度、生態(tài)意義可解釋性和相關性等4個被普遍關注的方面,還包括土地利用分類的不確定性,即同一景觀采用不同的土地利用分類方案將產(chǎn)生不同的景觀格局,從而導致景觀格局指數(shù)相應發(fā)生變化[17]。

應用景觀格局分析軟件FRAGSTAT 3.3,對流域的土地利用景觀空間格局特征參數(shù)進行分析,并計算相關的景觀指標。計算方法參照了《FRAGSTATS 3.3操作手冊》, FRAGSTATS是美國俄勒岡州立大學開發(fā)的一個景觀指標計算軟件,可以計算50多種景觀指標,這些指標被分為3組級別,分別代表3種不同的應用尺度：①斑塊級別：反映景觀中單個斑塊的結構特征,是計算其他級別景觀指數(shù)的基礎；②斑塊類型級別指數(shù)：反映景觀中不同拼塊類型的結構特征；③景觀類型級別指斑塊數(shù)：反映景觀的整體結構特征。因此,本文在景觀級別上分析景觀指標,并選取斑塊個數(shù)(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、最大形狀指數(shù)(LSI)、周長-面積分維數(shù)(PAFRAC)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、斑塊結合度(COHESION)、景觀分割度(DIVISION)、Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)和聚集度(AI)等指標。上述指標分別反映了斑塊的面積、密度、鄰近度、多樣性和聚散性,具體指數(shù)的計算方法與生態(tài)學意義參見文獻[18]和表1。

表1 景觀格局指數(shù)計算公式及其生態(tài)學意義

對數(shù)據(jù)的顯著性分析和相關性分析均在SPSS軟件下實現(xiàn)。

2 結果與分析

2.1 流域土地利用及景觀格局分析

2.1.1 土地利用年際變化特征

禿尾河控制流域面積為4503.40km2,其中占最大比例的景觀為草地(38.13%—53.49%),其次為未利用土地(23.08%—37.90%)。1985—2010年,流域內(nèi)未利用土地面積變化最劇烈,減少了12.49%。25年間有35.18%(453.94km2)的未利用土地轉(zhuǎn)化為草地(圖2，圖3),其中僅1985—1996年就有67.28%(512.93km2)的未利用土地轉(zhuǎn)化為草地；另外有34.75km2的耕地被退耕為林草地,變化最劇烈的依然是1985—1996年間(變幅為35.40km2)。林地發(fā)生轉(zhuǎn)移的面積比例最小,25年間僅有5.46%的林地轉(zhuǎn)化為其他景觀,這從其每個階段占全部控制面積的比例都維持在5.40%—5.52%之間也可以看出。

表2 流域土地利用年際統(tǒng)計特征/km2

圖3 孤山川流域土地利用變化圖Fig.3 Variation of land use in Gushanchuan watershed

孤山川控制流域面積為1263.11km2,其中草地面積所占比例最大(61.00%—62.61%),其次為耕地(30.37%—32.50%),未利用土地面積占地最小,僅為0.04%—0.08%。另外,1985—2010年間,耕地和未利用土地面積逐漸降低,林地、草地及城鄉(xiāng)工礦用地面積增加,水域景觀的面積在浮動中保持穩(wěn)定。由表2可以看出,1985—2010年的25年間,各景觀中變化面積最大的為耕地,共計52.85 km2面積轉(zhuǎn)化為其他景觀,僅在2000—2010年間就有49.76 km2的耕地轉(zhuǎn)化為林草地；而相對轉(zhuǎn)移率最大的為未利用土地,共有51.95%的未利用土地轉(zhuǎn)化為其他景觀。近年來,不斷的毀林開荒和退耕還林還草是2000—2010年間各景觀間轉(zhuǎn)移面積較大的原因。

2.1.2 景觀格局

1985—2010年4個時期禿尾河和孤山川流域景觀指數(shù)如表3所示。其中禿尾河LPI指數(shù)年際變化最大,變異系數(shù)CV為27.29%,屬中等變異,禿尾河其余指數(shù)及孤山川流域各景觀指數(shù)均屬弱變異。經(jīng)過ANOVA分析得兩流域景觀指數(shù)變異系數(shù)無顯著差異,即各景觀指數(shù)相對變化幅度相差不大。隨著年份的增加,禿尾河流域斑塊數(shù)(NP)均逐漸減小,相應的景觀連接度(COHESION)和聚集度(CONTAG)增加,這意味著相同景觀類型的斑塊經(jīng)過物種遷移或其他生態(tài)過程逐漸融合,形成了較好的連接性。最大斑塊指數(shù)(LPI)的增加也證明了這一現(xiàn)象。另外,景觀形狀指數(shù)(LSI)的減小表明越來越多的斑塊受到人為活動干擾,形成了規(guī)則簡單的斑塊形狀,而這一行為也導致了邊緣面積分維數(shù)(PAFRAC)呈現(xiàn)緩慢減小的情況。由土地利用特征際轉(zhuǎn)移矩陣知,1996年各景觀類型轉(zhuǎn)移面積最大,即形成了相當一部分面積的草地景觀,因而其香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)為最小。孤山川控制流域LPI、DIVISION值均在中等偏上水平,即景觀優(yōu)勢斑塊優(yōu)勢度、分割度和聚集度等均處于中等偏上；較高的LSI值也說明斑塊形狀較為復雜；COHESION值均接近100,即斑塊與相鄰斑塊類型的空間連接度非常高；SHDI值均大于0.85,說明研究區(qū)內(nèi)土地利用豐富,且各斑塊類型分布狀況相對均衡。1985—2010年間各景觀指數(shù)相對穩(wěn)定,但SHDI及AI 均有不同程度增加,說明孤山川控制流域內(nèi)景觀多樣性和聚集度逐漸增加,整體向好?？傊?由于人為活動對流域影響越來越大,景觀類型趨于規(guī)則、高連通和高度聚集的方向發(fā)展。

表3 流域景觀指數(shù)年際變化特征

兩流域?qū)Ρ瓤芍?禿尾河流域PD、LPI、PAFRAC、CONTAG和COHESION 值均比孤山川流域小,說明較小的斑塊密度及面積(由LPI反映)導致了分維數(shù)、景觀聚集度和連通度均較低。相應的,孤山川流域景觀中各類斑塊的復雜性和變異性就低于禿尾河流域,即空間異質(zhì)性及分割度(DIVISION)相對較低。另外,系統(tǒng)結構的復雜組成使得禿尾河流域土地利用較為豐富,破碎化程度也較高,因而SHDI值高于孤山川流域。

2.1.3 景觀穩(wěn)定性

從斑塊穩(wěn)定性指數(shù)來看,禿尾河流域耕地、林地和水域的穩(wěn)定性最高,草地的平均景觀穩(wěn)定性指數(shù)最低。其中又以2000—2010年的穩(wěn)定性指數(shù)最低,這期間禿尾河流域城鄉(xiāng)工礦用地的斑塊特征穩(wěn)定性指數(shù)僅為0.409,密度穩(wěn)定性指數(shù)為0.881；其次為1985—1996年禿尾河未利用土地景觀密度穩(wěn)定性指數(shù)(0.591)。城鄉(xiāng)工礦用地的穩(wěn)定性指數(shù)均呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢,進一步說明其受人類活動影響越來越大。而草地和未利用土地穩(wěn)定型指數(shù)的增加,說明人類在2000年以前對該兩種景觀的干擾及其自身的發(fā)展均比較強,導致其2000年前穩(wěn)定性較低。孤山川流域林地的景觀穩(wěn)定性最差,其次為未利用土地及城鄉(xiāng)工礦用地,這又以1985—1996年間景觀穩(wěn)定性最差。這可能與90年代大面積實行人工造林有關?？傮w來說,禿尾河流域景觀穩(wěn)定性指數(shù)高于孤山川流域,且隨著年份的增加,草地和未利用土地景觀穩(wěn)定性指數(shù)逐漸增加,而耕地和城鄉(xiāng)工礦用地景觀受人類活動干擾越來越強烈,其穩(wěn)定性指數(shù)均逐漸減小。

表4 流域景觀穩(wěn)定性年際變化特征

2.2 流域徑流泥沙變化及水沙關系

2.2.1 徑流泥沙特征

隨著年份的增加,圖4中流域年徑流和泥沙均呈現(xiàn)減小的趨勢,徑流峰值點與泥沙峰值點一一對應。截至2010年,禿尾河和孤山川流域徑流減少率分別為52.52% 和80.95%,年均徑流減少量分別為375.30萬m3和135.24萬m3。2010年兩流域泥沙量相對于1956年分別減少了97.26%和99.77%,年均減沙量分別為21.25萬t和46.23萬t。說明幾十年來水土保持作用明顯,水土流失急劇減少。面積較大的禿尾河流域徑流量(平均值3.28億m3)明顯高于孤山川流域(平均值0.63億m3),但年平均產(chǎn)沙量幾乎相同(0.14億t)。由土地利用組成知,兩流域雖然都以草地為主要景觀類型,且孤山川流域草地面積比例更大(61.00%—62.61%),但該流域耕地面積占到總面積的30.37%—32.50%,比禿尾河流域多了近10個百分點。這是由于相對其他景觀類型,耕地會加劇水土流失[19],使產(chǎn)沙模數(shù)增大[20]。根據(jù)實地調(diào)查,禿尾河流域淤地壩數(shù)量較多,攔淤泥沙作用明顯。另外,與徑流相比,泥沙的年際變異系數(shù)較大(均大于100%),屬強變異,說明其更易受環(huán)境影響。

圖4 流域1956—2010年徑流泥沙變化 Fig.4 Annual variation of runoff and sediment from 1956 to 2010

2.2.2 水沙關系

圖5 流域徑流水沙關系Fig.5 Relationship between runoff and sediment

根據(jù)SPSS中Pearson相關分析知,禿尾河與孤山川流域年徑流泥沙相關關系顯著(P<0.01),兩流域徑流和泥沙的線性關系如圖5。其中景觀多樣性更大的禿尾河流域徑流水沙關系指數(shù)較低,而孤山川流域水沙相關系數(shù)達到了0.85,且徑流產(chǎn)沙率更大(孤山川斜率0.33>禿尾河斜率0.13)。這可以解釋孤山川年平均徑流量僅為禿尾河的19.27%,卻有相似的年產(chǎn)沙量(圖5)。

2.3 景觀與水沙響應關系

流域內(nèi)水土流失過程中向水體輸出的徑流和泥沙受控于景觀阻滯的空間格局,景觀格局指數(shù)則綜合了景觀的阻滯能力及地理位置,反映了其水土流失的潛在危險[21]。為了進一步研究景觀格局對水沙的影響,我們對數(shù)據(jù)進行Pearson相關分析,結果發(fā)現(xiàn)景觀格局與徑流和泥沙有顯著相關(如表5)。其中有更多的景觀指數(shù)與年徑流呈顯著(P<0.05)或極顯著(P<0.01)相關,當PD、SHAPE_AM、CONTAG、COHESION和PRD值越大時,年徑流量越小,而與景觀多樣性相關的指數(shù)SHDI、SIDI、SHEI和SIEI均與徑流呈極顯著正相關。這意味著斑塊密度和面積的增加對阻滯徑流具有積極作用；斑塊結合度和蔓延度對侵蝕有顯著的直接影響(決定系數(shù)分別為0.773和0.738,P<0.05),這與同地區(qū)其他流域相關研究結論一致[22]；與生物多樣性不同,景觀多樣性強調(diào)的是景觀中各斑塊類型的非均衡分布[23],在本研究流域中,土地利用越豐富,破碎化程度越高,則越對徑流產(chǎn)生的積極、顯著的影響(P<0.01)。另外,泥沙量僅與CONTAG和COHESION值呈顯著(P<0.05)負相關,亦即當斑塊與周圍相鄰斑塊空間連接程度較好,并且優(yōu)勢斑塊類型內(nèi)部連性較好時,徑流中泥沙量明顯減少。CONTAG和COHESION指數(shù)對徑流有顯著截留作用,但對泥沙輸出卻有積極影響,因此,從提供水源固持土壤的角度考慮,應采取水土保持措施以減少COTNAG及COHESION的值。在流域土壤侵蝕防治過程中,重視利于固沙的景觀蔓延度的同時,還要關注各景觀類型的連接度和連通性,避免產(chǎn)沙強度較大的景觀集中分布形成侵蝕鏈增加防治侵蝕的難度[24]。

表5 景觀指數(shù)與水沙關系

*pearson相關性在0.05水平下顯著；**pearson相關性在0.01水平下顯著

3 結論

(1) 禿尾河和孤山川流域優(yōu)勢景觀類型為草地,1985—2010年間變化最大的景觀類型分別為未利用土地(453.94 km2)和耕地(52.85 km2)；

(2)隨時間的增加,人為活動對流域影響越來越大,禿尾河流域景觀均趨于規(guī)則、高連通和高度聚集的方向發(fā)展。孤山川控制流域內(nèi)景觀多樣性和聚集度逐漸增加,整體向好。草地和未利用土地景觀穩(wěn)定性逐漸增加,而耕地和城鄉(xiāng)工礦用地景觀受人類活動干擾越來越強烈,其穩(wěn)定性均逐漸減小。禿尾河流域景觀穩(wěn)定性指數(shù)高于孤山川流域。

(3)年徑流量和泥沙量均呈現(xiàn)逐年同步減小的趨勢。禿尾河年徑流量高于孤山川,但由于孤山川流域耕地面積較大,加之禿尾河流域淤地壩數(shù)量相對較多,孤山川流域泥沙量與禿尾河流域相近。兩流域徑流泥沙相關關系顯著,但禿尾河流域相關系數(shù)(0.48)明顯低于孤山川流域(0.85)。

(4)景觀指數(shù)與徑流量、泥沙量呈顯著線性相關,其中景觀多樣性相關的指數(shù)SHDI、SIDI、SHEI和SIEI均與徑流呈極顯著正相關,而泥沙僅與CONTAG、COHESION呈顯著負相關。

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Land use/cover change based relationship between landscape, runoff, and sedimentation

LIU Xiaojun1, LI Zhanbin1,2,*, LI Peng2, ZHANG Tiegang2, XU Guoce2, GAO Haidong2

1 Institute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources, Yangling 712100, China 2StateKeyLaboratoryBaseofEco-HydraulicEngineeringinAridAreaatXAUT,Xi′an710048,China

Serious soil erosion by the Yellow River has not only led to ecological deterioration, but also heightened the risk of floods downstream. Land use change is the main factor responsible for the ecological and environmental issues. Sedimentation and runoff variation caused by land use change has emerged as one of the popular topics of discussion. Researchers usually select landscape pattern as an important indicative factor of land use for analyzing the tense relationship between the socioeconomic system and natural ecosystem. The purpose of this study was to determine the characteristics of landscape patterns, runoff, and sedimentation changes, and discuss the relationship between landscape indices (LIs), runoff, and sedimentation. Two typical watersheds (Tuweihe and Gushanchuan watersheds) in the Yellow River basin were selected as the study sites. Long-term historical land use, runoff, and sediment data (1985—2010) were analyzed relying on geographic information system and Fragstats software. Landscape indices included NP (number of patches), PD (patch density), LPI (largest patch index), LSI (landscape shape index), PAFRAC (perimeter area fractal dimension), CONTAG (contagion index), COHESION (patch cohesion index), DIVISION (landscape division index), and SHDI (Shannon′s diversity index). The following results were obtained: (1) Grassland was the dominant landscape in the two watersheds. Unused land in Tuweihe watershed and farmland in Gushanchuan watershed experienced the greatest changes with areas of 453.94 km2and 52.85 km2, respectively, from 1985 to 2010. Deforestation and reconversion of cultivated land to forest and grassland were the main reasons for the land cover change. (2) The calculation of coefficient of variation (CV) revealed that LPI of Tuweihe watershed had intermediate variability (CV = 27.29%), while all the others including LIs of Gushanchuan watershed had little variability (CV < 10%). The landscape in Tuweihe watershed tended to become regular, connected, and aggregate, indicating that with time, the influences of human activities on the area were growing. The diversity and aggregation index increased and the landscape pattern improved. For grassland and unused land, the landscape stability had been increasing gradually but decreased as farmland and urban and rural land became increasingly affected by human activities. The landscape stability of Tuweihe watershed was higher than that of Gushanchuan watershed. (3) The annual runoff and sediments decreased gradually. The runoff in Tuweihe watershed was greater than that in Gushanchuan watershed, and the sediment yields of the two watersheds were similar owing to the bigger area of farmland in Gushanchuan watershed and more check dams in Tuweihe watershed. A Pearson correlation analysis showed that there was a significant relationship between annual runoff and sedimentation (P<0.01). The coefficient of determination in Tuweihe watershed (0.48) was obviously lower than that in Gushanchuan watershed. (4) The Pearson correlation analysis showed that the LIs were in significant linear relationship with runoff and sedimentation (P<0.01). SHDI, SIDI, SHEI, and SIEI were positively correlated with annual runoff, whereas CONTAG and COHESION were negatively correlated with annual sedimentation. Compared to annual sedimentation, the correlation coefficients for LIs and runoff were higher, indicating that the land use/cover change affected runoff more than it affected sedimentation. Our results suggest that discussing the relationship between the LIs and runoff and sedimentation could provide scientific basis for the prevention and treatment of water loss and soil erosion.

land use/cover change; landscape; runoff; sedimentation; Yellow River

國家自然科學基金重點項目(41330858)；國家科技支撐計劃專題項目(2011BAD31B01)；國家自然科學基金項目(41471226)

2015-03-19;

日期:2016-01-05

10.5846/stxb201503190529

*通訊作者Corresponding author.E-mail: zhanbinli@126.com

劉曉君,李占斌,李鵬,張鐵鋼,徐國策,高海東.基于土地利用/覆被變化的流域景觀格局與水沙響應關系研究.生態(tài)學報,2016,36(18):5691-5700.

Liu X J, Li Z B, Li P, Zhang T G, Xu G C, Gao H D.Land use/cover change based relationship between landscape, runoff, and sedimentation.Acta Ecologica Sinica,2016,36(18):5691-5700.