潘岱立，趙西寧，高曉東，宋亞倩，吳普特

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基于VFSMOD模型的黃土坡面生草帶產(chǎn)流產(chǎn)沙動(dòng)態(tài)模擬

潘岱立1，趙西寧1，高曉東1，宋亞倩2，吳普特1※

（1. 西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所，楊凌 712100；2. 西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，楊凌 712100）

利用微型徑流小區(qū)和人工降雨試驗(yàn)，探討運(yùn)用VFSMOD模型評(píng)估和預(yù)測(cè)引入不同草種生草帶后黃土坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙動(dòng)態(tài)特征的可行性。通過(guò)土壤物理性質(zhì)參數(shù)和生草帶生長(zhǎng)狀態(tài)參數(shù)的差異，模型還原了黃土坡面引入白三葉生草帶與百脈根生草帶后產(chǎn)流產(chǎn)沙特征的差異及其隨生長(zhǎng)時(shí)期的變化，模擬效果可靠，納什系數(shù)：0.93（徑流系數(shù)），0.98（修正后產(chǎn)沙量）；歸一化均方根誤差：6.2%（徑流系數(shù)），10.9%（修正后產(chǎn)沙量）。當(dāng)生草帶在降雨集中期（如本研究中百脈根草帶9月上旬）不能保證較好的生長(zhǎng)狀態(tài)和地表覆蓋時(shí)，其坡面產(chǎn)沙量急劇增大，且明顯大于VFSMOD模型模擬值。在實(shí)際生草帶設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)避免該情況發(fā)生。綜上，VFSMOD模型適用于引入生草帶后黃土坡面產(chǎn)流、產(chǎn)沙量的模擬和預(yù)測(cè)。

徑流；泥沙；草；VFSMOD模型；黃土坡面；生草帶；生長(zhǎng)時(shí)期

0 引 言

生草帶能增加地表阻力，促進(jìn)降雨就地入滲和泥沙沉降堆積，是簡(jiǎn)單有效的水土保持植被措施[1-2]，已在中國(guó)西南山區(qū)，三峽庫(kù)區(qū)，黃土高原等地有廣泛應(yīng)用。由于草帶形態(tài)學(xué)特征和土壤物理性質(zhì)差異，不同草種生草帶水土保持效果往往不同[3-6]。Zuazo等[7]發(fā)現(xiàn)橄欖園坡面布設(shè)黑麥草草帶的減沙率為71%，而燕麥草和百里香的混合草帶僅為59%；袁久芹等[8]發(fā)現(xiàn)布設(shè)紫花苜蓿和灰毛豆草帶后坡面產(chǎn)流量及產(chǎn)沙量存在顯著差異。牧草形態(tài)學(xué)特征和生草帶土壤物理性質(zhì)都會(huì)隨草帶的生長(zhǎng)時(shí)期而波動(dòng)[9-10]，因而生草帶的水土保持效益具有時(shí)間變異性[5,9]。Otto等[2]發(fā)現(xiàn)意大利北部生草帶攔蓄徑流的能力隨生長(zhǎng)時(shí)期波動(dòng)。牧草品種和牧草的生長(zhǎng)時(shí)期均是影響布設(shè)生草帶后坡面產(chǎn)流和產(chǎn)沙特征的重要因素。因此，生草帶應(yīng)選擇能在降雨性侵蝕多發(fā)季節(jié)保持明顯的攔蓄徑流和過(guò)濾泥沙效果的草種。

基于物理過(guò)程的數(shù)學(xué)模型是預(yù)測(cè)生草帶水土保持功能，優(yōu)化生草帶設(shè)計(jì)的重要工具[11]。其中，植被過(guò)濾帶模型[12]（vegetative filter strip model，VFSMOD）獲得了廣泛應(yīng)用[13-16]。如Xiao等[6]用該模型模擬了中國(guó)華北地區(qū)坡耕地引入生草帶后坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙特征，取得了良好的模擬效果（徑流量和輸沙量的納什系數(shù)分別為0.91和0.85）；Munoz-Carpena等[11]將該模型用于北科羅拉多州坡面生草帶適宜寬度的計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)分析當(dāng)中；Olilo等[17]利用該模型預(yù)測(cè)并對(duì)比了肯尼亞6種生草帶的污染物過(guò)濾效果等。鑒于VFSMOD模型在模擬生草帶徑流泥沙運(yùn)移過(guò)程方面的應(yīng)用實(shí)踐和成功經(jīng)驗(yàn)，本文亦選取該模型模擬黃土坡面引入生草帶后的產(chǎn)流產(chǎn)沙特征。但以往研究多應(yīng)用VFSMOD模型計(jì)算合理的生草帶寬度[11]，利用該模型分析不同草種生草帶在不同生長(zhǎng)時(shí)期下坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙特征的研究尚較薄弱[4]。另外以往研究多假定不同草種和生長(zhǎng)時(shí)期下生草帶土壤物理性質(zhì)參數(shù)一致，僅考慮各草種生草帶形態(tài)學(xué)特征的差異。不同牧草品種和生長(zhǎng)時(shí)期下，VFSMOD模型能否反映出土壤物理性質(zhì)參數(shù)和草被形態(tài)學(xué)參數(shù)差異對(duì)生草帶坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙特征的影響；其能否用于指導(dǎo)生草帶草種的優(yōu)選，目前尚不明確。

黃土高原退耕還林（草）工程實(shí)施以來(lái)，該區(qū)特色果品紅棗栽植面積迅速擴(kuò)大。但果園仍多為清耕制，致使坡面蓄水抑蒸保墑抗蝕效果差[14,18]。已有研究表明，引入行間生草帶后，坡地果園水土流失和土壤干燥化問(wèn)題得到了同步緩解[19]。合理選擇生草帶草種是有效控制該區(qū)果園坡面水土流失，促進(jìn)降雨就地?cái)r蓄入滲，同步實(shí)現(xiàn)果園經(jīng)濟(jì)與生態(tài)效益的前提。由于生草帶布設(shè)寬度，降雨特征，土壤異質(zhì)性等差異，野外研究手段在有限試驗(yàn)時(shí)間條件下得到的結(jié)論，難以用于指導(dǎo)其他區(qū)域及條件下的坡面生草帶的設(shè)計(jì)與優(yōu)化工作。為此，本文通過(guò)模擬降雨試驗(yàn)，基于實(shí)測(cè)徑流泥沙數(shù)據(jù)和VFSMOD模型研究微型徑流小區(qū)（斑塊尺度）上棗樹（Ziziphus jujube Mill.）行間2種草帶（百脈根（L），白三葉（L））在侵蝕性降雨多發(fā)季節(jié)（6—9月[5]）內(nèi)的黃土坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙特征。數(shù)值模擬過(guò)程同步考慮2種生草帶土壤物理性質(zhì)和草帶形態(tài)學(xué)參數(shù)的差異情況，探討VFSMOD模型在不同草帶品種和牧草生長(zhǎng)時(shí)期條件下的適用性，以期為黃土高原果園行間生草中草種的選擇提供模型預(yù)測(cè)方面的經(jīng)驗(yàn)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)布設(shè)

本試驗(yàn)在陜西省楊凌區(qū)西北農(nóng)林科技大學(xué)旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院內(nèi)進(jìn)行，供試土壤為黃綿土（USDA分類標(biāo)準(zhǔn)：黏壤土），土壤容重為1.35～1.40 g/cm3。試驗(yàn)徑流小區(qū)分為2類：1）棗樹-生草帶復(fù)合徑流小區(qū)；2）棗樹徑流小區(qū)。棗樹-生草帶復(fù)合徑流小區(qū)長(zhǎng)×寬×高為1.4 m′0.8 m′0.8 m，棗樹徑流小區(qū)長(zhǎng)×寬×高為0.8 m′0.8 m′0.8 m。土槽一端裝有集流槽，用于坡面徑流、泥沙收集（圖1）。于2010年6月進(jìn)行徑流小區(qū)土壤裝填，裝填前土壤自然風(fēng)干并充分混合后過(guò)直徑8 mm篩，將植物根系、石塊等雜物去除。于2011年5月，在每個(gè)棗樹-生草帶復(fù)合徑流小區(qū)的上方區(qū)域（0.8 m）中心處，移栽1株生長(zhǎng)情況相似的三齡梨棗樹苗。在其徑流小區(qū)下方（0.6 m）范圍內(nèi)，按照15 g/m2的密度均勻撒播草籽。牧草品種為白三葉和百脈根，2種草種各布置3個(gè)徑流小區(qū)作為重復(fù)。對(duì)于棗樹徑流小區(qū)，僅在中心區(qū)域移栽棗樹苗。棗樹管理措施相同，每年春秋季修剪，其冠幅控制在徑流小區(qū)上方區(qū)域（0.8 m）范圍內(nèi)且保持所有徑流小區(qū)內(nèi)的棗樹葉面積指數(shù)基本一致。

圖1 試驗(yàn)小區(qū)布設(shè)示意圖

試驗(yàn)降雨由一套全自動(dòng)針頭式人工模擬降雨器產(chǎn)生，降雨強(qiáng)度范圍為0.3～2.8 mm/min，降雨高度4 m，降雨均勻度大于86%，雨滴中位直徑2.2 mm，雨滴動(dòng)能17.7 J/(m2·mm)。降雨試驗(yàn)于2015年進(jìn)行，根據(jù)物候期觀測(cè)和以往研究[19]，牧草在6月中旬前處于返青，分枝階段，葉面積增長(zhǎng)，莖稈密度上升，6月中旬—8月下旬處于孕蕾，結(jié)實(shí)階段，葉面積大致穩(wěn)定且處于較高水平，8月下旬后開(kāi)始進(jìn)入枯黃凋萎階段，葉面積開(kāi)始下降。白三葉與百脈根2種供試草種物候期稍有不同，但差異不大。因此本文選擇牧草生長(zhǎng)前期（6月10—17日），中期（7月21—28日），后期（9月1—8日）3個(gè)時(shí)期進(jìn)行人工降雨，徑流小區(qū)坡度為15°。每個(gè)時(shí)期內(nèi)，按照小、中、大的順序安排3場(chǎng)人工降雨試驗(yàn)，雨強(qiáng)分別為1.0、1.2和1.5 mm/min，降雨歷時(shí)均為60 min。每次降雨前徑流小區(qū)土壤體積含水率控制在0.26～0.29之間，牧草雨前茬割至10 cm高度。綜上，本研究共進(jìn)行9次人工降雨試驗(yàn)（3個(gè)生長(zhǎng)時(shí)期×3個(gè)雨強(qiáng)），每次7個(gè)徑流小區(qū)（2草種×3重復(fù)+1棗樹徑流小區(qū)）。徑流小區(qū)開(kāi)始產(chǎn)流后，在徑流收集槽處每分鐘收集1次徑流，通過(guò)量筒讀取徑流體積，將徑流轉(zhuǎn)移至燒杯后，放入烘箱烘干（105 ℃）48 h。利用稱量法測(cè)量泥沙質(zhì)量。本試驗(yàn)通過(guò)2個(gè)指標(biāo)反映生草帶水土保持效益：徑流系數(shù)，即次降雨中徑流小區(qū)產(chǎn)流量與降雨量的比值；產(chǎn)沙量，即次降雨中徑流小區(qū)產(chǎn)沙總量。

1.2 VFSMOD模型

1.2.1 VFSMOD模型簡(jiǎn)介

VFSMOD模型結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。模型由土壤入滲模塊，坡面流模塊和泥沙運(yùn)動(dòng)模塊3個(gè)模塊組成。土壤入滲模塊根據(jù)降雨和土壤入滲能力，利用改進(jìn)后的Green-Ampt方程計(jì)算降雨中生草帶土壤入滲情況。坡面流模塊根據(jù)生草帶地形信息，上方地塊輸入生草帶的徑流（即上方來(lái)水）和降雨超滲產(chǎn)流情況，通過(guò)運(yùn)動(dòng)波方程描述坡面不同位置徑流流速和單寬流量。得到的地表徑流流速，流量及坡度等信息輸入泥沙運(yùn)動(dòng)模塊，后者結(jié)合上方地塊輸入生草帶的泥沙（即上方來(lái)沙），草被的形態(tài)學(xué)特征等，通過(guò)肯塔基算法（Kentucky algorithm）計(jì)算不同粒徑泥沙運(yùn)動(dòng)情況[12]。泥沙運(yùn)動(dòng)模塊可以通過(guò)對(duì)地形參數(shù)的修改，考慮泥沙沉積對(duì)生草帶地形和坡面流運(yùn)動(dòng)的反饋?zhàn)饔?。模型可模擬次降雨尺度上生草帶土壤入滲，泥沙運(yùn)移與沉降以及污染物遷移過(guò)程[20]，模型輸出主要包括生草帶徑流，泥沙輸出情況（圖2）。VFSMOD模型中關(guān)于草被特征的輸入項(xiàng)可分為土壤物理性質(zhì)參數(shù)和草被形態(tài)學(xué)特征參數(shù)2大類。模型入滲-產(chǎn)流過(guò)程主要取決于各土壤物理性質(zhì)參數(shù)，泥沙運(yùn)動(dòng)與徑流運(yùn)動(dòng)耦合計(jì)算，因此土壤物理性質(zhì)參數(shù)對(duì)坡面產(chǎn)沙量有間接影響[12]。

圖2 VFSMOD模型示意圖

1.2.2 VFSMOD模型參數(shù)獲取

VFSMOD模型輸入?yún)?shù)主要有以下4大類：降雨和上方來(lái)水來(lái)沙情況，土壤物理性質(zhì)參數(shù)，生草帶生長(zhǎng)狀態(tài)參數(shù)，泥沙特征參數(shù)。上方來(lái)水來(lái)沙指生草帶上方區(qū)域輸入草地的徑流和泥沙量。本試驗(yàn)各處理?xiàng)棙涔诜屯寥拦芾泶胧┮恢?，因而假定各棗?生草帶復(fù)合徑流小區(qū)上方來(lái)水來(lái)沙情況一致，且均等于棗樹徑流小區(qū)（圖1）收集槽處所得的徑流、泥沙量。降雨參數(shù)由人工降雨中雨強(qiáng)和降雨歷時(shí)確定。

土壤物理性質(zhì)參數(shù)主要包括：飽和含水量（OS），初始含水量（OI）和濕潤(rùn)鋒平均吸力（SAV），飽和導(dǎo)水率（VKS）。鑒于VKS對(duì)徑流量是最敏感參數(shù)，是對(duì)泥沙量最敏感的3個(gè)參數(shù)之一[12]，且草帶區(qū)域VKS存在較大時(shí)空變異性[10]，本研究中不同生長(zhǎng)時(shí)期和徑流小區(qū)內(nèi)，均采用各自的VKS值。VKS空間變異性較大，土壤取樣次數(shù)較少難以真實(shí)反映整個(gè)生草帶VKS平均水平，而土壤取樣較多則會(huì)破壞土壤結(jié)構(gòu)，影響后續(xù)試驗(yàn)[21]。所以，其值由VFSMOD模型率定確定，率定采用GMCS（global multilevel coordinate search）算法[12]。土壤初始含水量由降雨前實(shí)測(cè)獲得，OS和SAV反映草種長(zhǎng)期生長(zhǎng)后對(duì)于土壤物理性質(zhì)的影響[14]。因此本研究?jī)H考慮種植不同草種后土壤OS和SAV的差異，即假定同一生草帶OS，SAV在3個(gè)生長(zhǎng)時(shí)期（6—9月）內(nèi)無(wú)變化。9月中旬降雨結(jié)束后，通過(guò)環(huán)刀法在每個(gè)徑流小區(qū)取隨機(jī)取樣3次，用烘干法測(cè)量OS，離心機(jī)法測(cè)量和計(jì)算SAV[21]。

生草帶生長(zhǎng)狀態(tài)參數(shù)主要包括草帶微域水流曼寧糙度（filter media Manning’s roughness，VN）、裸地曼寧糙度（bare surface Manning’s roughness，VN2）、草被莖稈間距（stem spacing，SS）和生草帶曼寧糙度（strip Manning’s roughness，RNA）等。前二者對(duì)于模型輸出不敏感，故采用模型推薦值[12]。不同草種和生長(zhǎng)時(shí)期草被生長(zhǎng)狀態(tài)差異主要體現(xiàn)在SS和RNA這2個(gè)參數(shù)上[4]。本研究中不同生長(zhǎng)時(shí)期和徑流小區(qū)內(nèi)，均測(cè)量并采用各自的SS和RNA值。SS由下式計(jì)算[5]：

式中D為莖稈密度（株/m2），在每個(gè)生長(zhǎng)時(shí)期降雨之后測(cè)量，每個(gè)徑流小區(qū)隨機(jī)取3個(gè)樣方（20 cm×20 cm），取平均值作為該徑流小區(qū)D值。

RNA由下式計(jì)算[4]：

式中表示生草帶內(nèi)水流流速，m/s；每次降雨中由高錳酸鉀示綜法測(cè)量；為水力學(xué)半徑，此處取水流深度，由徑流量和生草帶寬度計(jì)算得到，m；為坡度，無(wú)量綱。

泥沙特征參數(shù)主要包括泥沙淤積區(qū)孔隙度，輸入泥沙粒徑分布，輸入泥沙濃度等。泥沙淤積區(qū)孔隙度表示泥沙在生草帶前方沉降形成的堆積區(qū)域的土壤孔隙度，模型默認(rèn)采用0.43。使用激光粒度計(jì)（Malvern Instruments，Malvern，England）對(duì)棗樹徑流小區(qū)集流槽收集得到的泥沙進(jìn)行粒徑分析，得到輸入生草帶的泥沙粒徑分布信息。通過(guò)該處所得泥沙總量與徑流總量的比例，計(jì)算得到輸入泥沙濃度（各雨強(qiáng)和生長(zhǎng)時(shí)期下采用各自測(cè)量值）。不同生長(zhǎng)時(shí)期和草種生草帶SS，RNA和VKS取值情況見(jiàn)表1，模型其他參數(shù)意義及其取值匯總見(jiàn)表2。

表1 不同草種和生長(zhǎng)時(shí)期下主要土壤物理參數(shù)均值和方差

注：樣本數(shù)為3。

Note: Samples numbers: 3.

表2 VFSMOD模型參數(shù)意義和取值

注：其他參數(shù)，例如最大迭代次數(shù)等，均采用模型推薦值。

Note: For other parameters such as maximum iterations, the recommended values were applied.

1.3 模型模擬效率評(píng)價(jià)和數(shù)據(jù)分析方法

本研究用模擬偏差（）、歸一化均方根誤差（normalized root mean square error，NRMSE）、納什系數(shù)（Nash coefficient，NE）評(píng)價(jià)模型徑流量和泥沙量模擬 效果。

（4）

（5）

式中P和分別為預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值；P和為第次降雨預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值；為總降雨次數(shù)；O為觀測(cè)值均值。

利用LSD法分析處理間差異顯著性（均取0.05）情況。數(shù)據(jù)分析由EXCEL（R2013）和MATLAB（R2014b）完成，圖采用ORIGIN（R8.0）軟件完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同草種生長(zhǎng)時(shí)期坡面徑流系數(shù)模擬

圖3表示VFSMOD模擬各次降雨徑流系數(shù)模擬偏差分布情況和模擬值與實(shí)測(cè)值散點(diǎn)圖。絕大多數(shù)情況下（54場(chǎng)降雨中的51場(chǎng)），徑流系數(shù)模擬偏差在±10%以內(nèi)，NE高于0.9，NRMSE為6.2%（表3）。不同生長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)，模型模擬精度無(wú)明顯變化（圖3a）。

注：BB、BZ、BH分別為白三葉前、中、后期；MB、MZ、MH分別為百脈根前、中、后期；下同。

表3 坡面徑流系數(shù)和產(chǎn)沙量模擬效果

注：修正后產(chǎn)沙量指除去百脈根生長(zhǎng)后期1.2和1.5 mm min-1雨強(qiáng)下的產(chǎn)沙量數(shù)據(jù)。

Note: Modified sediment yield is obtained after excluding data of late development period of birdfoot trefoil at rainfall intensity 1.2 and 1.5 mm min-1.

2種草被在3個(gè)降雨量條件下坡面徑流系數(shù)在9.2%（白三葉生長(zhǎng)前期，1.2 mm/min雨強(qiáng)）～29.6%（百脈根生長(zhǎng)后期，1.5 mm/min雨強(qiáng)）之間（圖4）。隨雨強(qiáng)增加，各處理徑流系數(shù)均明顯增加，表明更大比例降雨以坡面徑流形式流失。相同雨強(qiáng)和生長(zhǎng)時(shí)期下，白三葉處理徑流系數(shù)均顯著小于百脈根處理（<0.05），表現(xiàn)出較好的降雨攔蓄效果。隨著生長(zhǎng)時(shí)期延伸，2種草帶徑流系數(shù)均呈現(xiàn)逐步上升趨勢(shì)。

2.2 不同草種生長(zhǎng)時(shí)期坡面產(chǎn)沙量模擬結(jié)果

產(chǎn)沙量模擬值與實(shí)測(cè)值比較及其偏差分布如圖5所示。模型嚴(yán)重低估了百脈根處理生長(zhǎng)后期產(chǎn)沙量，特別是1.2和1.5 mm/min雨強(qiáng)下，模擬值均值分別為23.3和54.3 g，實(shí)測(cè)值均值分別為32.8和91.5 g，模擬偏差分別達(dá)到-28.8%和-40.6%。模型對(duì)產(chǎn)沙量模擬效果一般，NRMSE高達(dá)41.5%（表3）。如除去百脈根生長(zhǎng)后期1.2和1.5 mm/min雨強(qiáng)下的6場(chǎng)降雨數(shù)據(jù)，產(chǎn)沙量模擬偏差大都在±15%以內(nèi)（48場(chǎng)中的40場(chǎng)降雨），NRMSE為10.9%，NE為0.98，模擬結(jié)果總體較好（表3），表明白三葉整個(gè)生長(zhǎng)時(shí)期和百脈根前中期模型適用性較好。

圖4 不同草種各生長(zhǎng)時(shí)期徑流系數(shù)模擬結(jié)果

圖5 產(chǎn)沙量實(shí)測(cè)值及模擬值比較及其模擬偏差

各雨強(qiáng)下2種草被坡面產(chǎn)沙量隨生長(zhǎng)時(shí)期的變化如圖6所示。隨著雨強(qiáng)增加，徑流小區(qū)產(chǎn)沙量迅速增大。白三葉處理生長(zhǎng)中后期產(chǎn)沙量相近，均低于生長(zhǎng)前期。以1.2 mm/min雨強(qiáng)為例，白三葉處理前中后期產(chǎn)沙量分別為12.3、8.3、9.4 g。百脈根處理生長(zhǎng)前期產(chǎn)沙量與白三葉處理相近，3個(gè)雨強(qiáng)下均無(wú)顯著性差異（>0.05）。百脈根生長(zhǎng)后期產(chǎn)沙量較前中期明顯增加，且顯著高于白三葉處理（<0.05）。生長(zhǎng)后期1.5 mm/min雨強(qiáng)下，百脈根處理產(chǎn)沙量達(dá)到最大值91.5 g。可見(jiàn)，2種草帶坡面產(chǎn)沙量隨生長(zhǎng)時(shí)期變化趨勢(shì)并不一致。

圖6 不同草種各生長(zhǎng)時(shí)期產(chǎn)沙量模擬結(jié)果

3 討 論

3.1 生草帶坡面產(chǎn)流特征與徑流系數(shù)

在降雨強(qiáng)度和土壤初始含水量等因素相近的情況下，白三葉生草帶處理徑流系數(shù)小于百脈根處理（圖4），表明白三葉草帶土壤入滲較大，降雨就地?cái)r蓄效果明顯。土壤VKS、OS和SAV等物理性質(zhì)差異可能是導(dǎo)致二者差異的主要原因。白三葉須根系較多，根系分布深度較淺，可促進(jìn)土壤容重降低和孔隙度增加，Holtham等[22]通過(guò)白三葉盆栽試驗(yàn)，也得到相同結(jié)論。白三葉生草帶土壤VKS、OS和SAV均大于百脈根（表1和表2），有利于土壤入滲。隨生長(zhǎng)時(shí)期延伸，草帶飽和導(dǎo)水率率定值呈現(xiàn)逐漸減小趨勢(shì)（表1）。可能原因是當(dāng)徑流流經(jīng)草帶區(qū)域時(shí)，阻力增加，流速和攜沙能力下降[20]。較小粒徑的泥沙在草帶內(nèi)沉降，堵塞土壤孔隙，引起后續(xù)土壤飽和導(dǎo)水率下降。Hu等[10]也發(fā)現(xiàn)黃土高原地區(qū)草地土壤飽和導(dǎo)水率在月份尺度上逐漸減小并得到類似原因。Deletic等[23]利用機(jī)理模型TRAVA模型率定獲取生草帶飽和導(dǎo)水率隨牧草生長(zhǎng)時(shí)期的變化情況，發(fā)現(xiàn)飽和導(dǎo)水率率定值逐步下降。本文利用VFSMOD模型率定計(jì)算了土壤飽和導(dǎo)水率，得到相似結(jié)果。事實(shí)上，土壤物理性質(zhì)隨草種和生長(zhǎng)時(shí)期變化是很多研究的共同結(jié)論[17;24]，但目前利用VFSMOD模型進(jìn)行生草帶設(shè)計(jì)時(shí)，對(duì)這一因素考慮尚不充分。如Munoz-Carpena等[11]設(shè)計(jì)生草帶寬度時(shí)，將土壤飽和導(dǎo)水率固定為0.6 mm/h，Yang等[25]在計(jì)算黑河流域生草帶適宜寬度時(shí)，將土壤飽和導(dǎo)水率，飽和含水率和濕潤(rùn)鋒平均吸力取值分別固定為8 mm/h、0.463和8.99 cm。以上研究忽略不同生草帶和生長(zhǎng)時(shí)期下土壤物理性質(zhì)的波動(dòng)，因此其結(jié)果可靠性受到一定制約。該條件下依據(jù)模型模擬方法規(guī)劃得到的生草帶寬度可能偏小，無(wú)法保證在各個(gè)生長(zhǎng)時(shí)期下獲得規(guī)定的減流減沙效益，或者偏大，造成土地資源浪費(fèi)。

3.2 生草帶坡面泥沙產(chǎn)量

能得到妥善維護(hù)的草帶一般植被覆蓋情況較好，因而VFSMOD模型假定草帶內(nèi)部不發(fā)生土壤侵蝕，草帶對(duì)于坡面產(chǎn)沙的影響僅體現(xiàn)在對(duì)上方來(lái)水中泥沙的沉降和阻擋作用[12]。VFSMOD模型嚴(yán)重低估了百脈根9月的泥沙輸出量（圖5），其可能原因如下：百脈根9月進(jìn)入枯黃凋萎期，葉片大量凋落，植株連片枯萎死亡現(xiàn)象明顯。從7月底—9月初，百脈根草帶莖稈平均間距從0.91 cm上升到3.07 cm，坡面流曼寧系數(shù)發(fā)生明顯下降（表1），生長(zhǎng)后期（9月初）百脈根草帶已失去對(duì)土壤的有效覆蓋。此時(shí)徑流小區(qū)泥沙來(lái)源有：上方棗樹地輸入泥沙和草帶自身發(fā)生土壤侵蝕，產(chǎn)生泥沙，VFSMOD模型中草帶內(nèi)部不發(fā)生土壤侵蝕的假定此時(shí)已不再適用。由于此時(shí)草帶自身土壤發(fā)生侵蝕導(dǎo)致模型嚴(yán)重低估了百脈根處理的產(chǎn)沙量。楊寅群等[15]應(yīng)用VFSMOD模型模擬華縣沙棘帶對(duì)泥沙的過(guò)濾效果時(shí)，也得到類似結(jié)果：其8號(hào)放水試驗(yàn)中，模型模擬誤差高達(dá)-26.4%。說(shuō)明應(yīng)用VFSMOD模型預(yù)測(cè)較高雨強(qiáng)、生長(zhǎng)狀況較差的生草帶的產(chǎn)沙量時(shí)，應(yīng)注意生草帶自身是否發(fā)生土壤侵蝕，應(yīng)避免田間實(shí)際狀況與VFSMOD模型假定發(fā)生沖突，導(dǎo)致模型嚴(yán)重低估草帶產(chǎn)沙量[26-28]。鄧娜等[29]通過(guò)修正的土壤侵蝕模型（MUSLE）估算了草帶自身發(fā)生的土壤侵蝕量，并將這部分泥沙來(lái)源與VFSMOD模型預(yù)測(cè)草帶泥沙輸出量加和，預(yù)測(cè)了生草帶的泥沙產(chǎn)量。這一改進(jìn)一定程度上糾正了VFSMOD模型偏差。本研究結(jié)果表明，在牧草生長(zhǎng)狀況較差等特定情況下，需要類似方法對(duì)模型進(jìn)行修正。

本試驗(yàn)中白三葉處理產(chǎn)沙量明顯低于百脈根處理（圖6），表明不同草種生草帶泥沙過(guò)濾效果存在明顯差異。這一結(jié)果與以往研究一致[4,7-8]，如：Lambrechts等[4]對(duì)比三葉草和黑麥草發(fā)現(xiàn)2種牧草對(duì)上方泥沙攔蓄能力差異顯著，且隨生長(zhǎng)季節(jié)延伸呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)。這說(shuō)明草種選擇應(yīng)是布設(shè)生草帶的重要考慮因素。本試驗(yàn)中百脈根處理生長(zhǎng)后期生草帶自身發(fā)生土壤侵蝕是導(dǎo)致其產(chǎn)沙量大于白三葉處理的原因之一。其他原因還有：首先，白三葉分枝能力較強(qiáng)，莖稈密度大，對(duì)坡面徑流有更大阻力。白三葉生長(zhǎng)中后期（7月下旬—9月上旬）莖稈平均間距明顯下降，坡面流曼寧系數(shù)明顯增大（表1），且與百脈根處理均存在顯著差異，有利于徑流流速下降，泥沙沉降增加。Lambrechts等[4]也觀察到黑麥草和三葉草之間草帶莖稈平均間距以及坡面流曼寧糙度存在顯著差異，并將其歸結(jié)為2種草帶產(chǎn)沙量不同的主要原因。其次，由于土壤性質(zhì)差異，百脈根處理坡面徑流系數(shù)普遍大于白三葉處理（圖4）。在徑流攜沙能力相同時(shí)，徑流量增大會(huì)導(dǎo)致泥沙輸出量上升，這是2種生草帶產(chǎn)沙量差異的另一原因。以往利用VFSMOD模型對(duì)比不同草種生草帶泥沙及污染物攔蓄能力時(shí)，多在雨前將土壤置于水分飽和狀態(tài)[4,11]，忽略土壤物理性質(zhì)差異對(duì)生草帶產(chǎn)沙量的影響，試驗(yàn)代表性受到制約。土壤物理性質(zhì)參數(shù)通過(guò)徑流量間接影響生草帶產(chǎn)沙量[12]，因此利用VFSMOD模型模擬不同草種生長(zhǎng)時(shí)期下草帶產(chǎn)沙特征時(shí)，應(yīng)考慮土壤物理性質(zhì)差異及其動(dòng)態(tài)變化特征，以提高研究的代表性。

VFSMOD模型作者指出，當(dāng)草被莖稈平均間距大于3 cm時(shí)[12]，生草帶內(nèi)部容易發(fā)生土壤侵蝕，因此不推薦作為生草帶使用。黃土高原地區(qū)干旱缺水，氣候情況差異大，應(yīng)當(dāng)注意牧草在推廣區(qū)域是否適宜生存，在降雨多發(fā)時(shí)期能否保持旺盛生長(zhǎng)。牧草較好的生長(zhǎng)狀態(tài)是VFSMOD模型準(zhǔn)確模擬坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙的前提，也是生草帶取得較好減流減沙效果的保證。除去百脈根9月試驗(yàn)結(jié)果后，本研究中VFSMOD對(duì)生草帶徑流模擬偏差集中在10%以內(nèi)，對(duì)泥沙模擬偏差多集中在15%以內(nèi)，結(jié)果與以往研究結(jié)果接近[13,15]，證明考慮不同草種和生長(zhǎng)時(shí)期條件下，VFSMOD對(duì)模擬黃土坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙動(dòng)態(tài)情況具有良好的適應(yīng)性。

3.3 有待進(jìn)一步研究的問(wèn)題

植被措施與徑流泥沙運(yùn)動(dòng)關(guān)系復(fù)雜，在斑塊，坡面，流域（區(qū)域）等不同研究尺度下往往呈現(xiàn)不同規(guī)律[5,30]。本研究采用模擬降雨手段，徑流小區(qū)面積有限，因此主要在斑塊尺度上研究了生草帶與黃土坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙的關(guān)系，研究結(jié)果主要為黃土坡面生草帶設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供理論參考。坡位、坡長(zhǎng)、坡向、氣候和地貌特征等因素對(duì)生草帶措施減流、減沙效益的影響，尚需在坡面及流域（區(qū)域）尺度下進(jìn)一步研究。將VFSMOD模型手段應(yīng)用于坡面及流域尺度時(shí)，可能需對(duì)模型參數(shù)獲取和率定等過(guò)程做出適當(dāng)調(diào)整。

4 結(jié) 論

本文通過(guò)實(shí)測(cè)和模擬，研究了棗樹地引入白三葉和百脈根生草帶后9月中旬—9月上旬坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙動(dòng)態(tài)特征。結(jié)果表明，隨生長(zhǎng)時(shí)期延伸，2種生草帶處理徑流系數(shù)均逐漸上升，白三葉生草帶處理坡面產(chǎn)沙量先小幅上升，后保持穩(wěn)定，百脈根草帶處理坡面產(chǎn)沙量先保持穩(wěn)定，隨后明顯上升。白三葉生草帶處理在各雨強(qiáng)和生長(zhǎng)時(shí)期下，徑流系數(shù)和產(chǎn)沙量均顯著小于百脈根生草處理（6月下旬產(chǎn)沙量除外）（<0.05）。

VFSMOD模型對(duì)不同生草帶及生長(zhǎng)時(shí)期的黃土坡面徑流預(yù)測(cè)效果可靠，但嚴(yán)重低估了百脈根生長(zhǎng)后期（9月上旬）黃土坡面產(chǎn)沙量，原因在于生草帶自身發(fā)生土壤侵蝕。其他情況下模型對(duì)產(chǎn)沙量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確。通過(guò)土壤物理性質(zhì)、莖稈間距、坡面流曼寧糙度3參數(shù)，VFSMOD模型刻畫出不同草種及生長(zhǎng)時(shí)期下生草帶坡面產(chǎn)沙量動(dòng)態(tài)，可以用于預(yù)測(cè)棗樹地引入行間生草帶后坡面產(chǎn)流產(chǎn)沙特征。

黃土高原6—9月降雨頻發(fā)，是水土流失多發(fā)時(shí)段。坡面生草帶設(shè)計(jì)中應(yīng)加強(qiáng)生長(zhǎng)旺盛時(shí)期與降雨多發(fā)季節(jié)相吻合的草種的推廣。如本試驗(yàn)中白三葉在降雨多發(fā)期生長(zhǎng)旺盛，坡面徑流系數(shù)和產(chǎn)沙量較小，百脈根處理在9月初不能有效發(fā)揮水土保持作用，不適合在黃土高原地區(qū)生草帶建設(shè)中推廣。應(yīng)用VFSMOD模型優(yōu)化生草帶設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)考慮土壤物理性質(zhì)的影響，同時(shí)保證模型假定與田間實(shí)際情況相符。

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VFSMOD-based runoff and sediment yield simulation on loess slope with vegetation filter strips

Pan Daili1, Zhao Xining1, Gao Xiaodong1, Song Yaqian2, Wu Pute1※

(1.712100,; 2.712100,)

The vegetation filter strip is an effective land management practice to reduce the runoff and sediment yield in the sloping orchards in Loess Plateau, China. In the present paper, the feasibility of using vegetative filter strip model (VFSMOD) as a tool to predict the runoff coefficient and sediment yield of vegetative filter strip was evaluated. The experiment was carried out in Yangling, Shannxi. The loess soil was silt loam with bulk density of 1.35-1.40 g/cm3. Two kinds of plots included jujube-grass plots (each was 1.4 m in length, 0.8 m in width and 0.8 m in height) and jujube plots (each was 0.8 m in length, width and height). In 2011, a jujube (Ziziphus jujube Mill.) tree was planted in the center at 0.8 m away from the upper boundary of the plots and grass was planted at the seeding rate of 15 g/m2in the center at 0.6 m away from the lower boundary of the plots. Grass species were white clover (L.) and birdfoot trefoil (L.) conjoined to source areas. Each type of vegetative filter strip treatments had 3 replications. Simulated rainfalls were applied in 3 development periods (early, middle and late period) of the grass. In each period, 3 rainfall events with different intensities (1.0, 1.2 and 1.5 mm/min) and identical rainfall duration of 60 minutes were designed. The initial soil water content was 0.26-0.29 for all the rainfalls. Grass was cut to 10 cm in height before rainfall. Runoff from each plot was collected for runoff coefficient (the ratio of runoff to rainfall) calculation and sediment yield measurement. Meanwhile, the VFSMOD model was used to simulate the runoff coefficient and sediment yield. The results showed that the bias of runoff coefficient simulation was between -10% and 10%. The Nash coefficient (NE) was higher than 0.9 and the normalized root mean square (NRMSE) was 6.2%. It indicated that the simulation was reliable for runoff. For the sediment yield, the model had the NRMSE of 41.5%. The bias analysis showed that the large error occurred to the birdfoot trefoil at the rainfall intensity of 1.2 and 1.5 mm/min. The VFSMOD model underestimated the sediment yield of birdfoot trefoil filter strip in late September by 28.8% at 1.2 mm/min rainfall intensity and 40.6% at 1.5 mm/min rainfall intensity. The large bias might be attributed to the poor growth status of birdfoot trefoil vegetation filter strip in late September (the stem spacing of 3.07 cm) and poor coverage on the ground. Soil erosion occurred inside the vegetation filter strip in this condition, which was contradicted with the assumption of VFSMOD on soil erosion inside the vegetation filter strip. In the practice, the poor growth status at the storm season should be avoided since it would lead to great sediment yield. Removing these values of birdfoot trefoil, the model had a better simulation with NRMSE of 10.9% and NE of 0.98. Thus, the VFSMOD could well simulate the runoff and sediment yield of soil in the white clover filter strips and the filter strips of birdfoot trefoil at the early and middle development periods. The simulated results showed that the runoff coefficient increased during the development periods of the 2 grass species. The runoff coefficient was 9.2%-29.6%. The runoff coefficient increased with increasing the rainfall intensity, indicating the large rainfall may lead to big runoff. At the same rainfall intensity and development period, the white clover had the lower runoff coefficient (<0.05) than the birdfoot trefoil. It suggested that the former grass had the better runoff reduction effect after rainfall. The sediment yield of the 2 species was different. At the early period, both were similar in sediment yield. At the late period, the sediment yield of birdfoot trefoil was significantly higher than the white clover (<0.05). Since the plot with the white clover filter strip had the small runoff and sediment yield in September when rainfall occurs frequently in the loess plateau. Thus, it rather than the birdfoot trefoil was probably suitable to use for filter strip in the loess plateau especially in September.

runoff; sediments; grass; VFSMOD model; loess slope; vegetation filter strips; growth stage

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.016

S157; P642.13+1

A

1002-6819(2017)-08-0119-07

2016-07-16

2017-03-28

國(guó)家自然科學(xué)基金（41571506、51579212）；國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2016YFC0400204）；陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程項(xiàng)目（2015KTCL02-25、2016KTZDNY-01-03）

潘岱立，山東德州人，博士生，主要從事水土資源高效利用研究。楊凌 西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所，712100。 Email：pandaili@nwsuaf.edu.cn

吳普特，陜西武功人，研究員，主要從事水土保持與節(jié)水農(nóng)業(yè)研究。楊凌 西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所，712100。 Email：gjzwpt@vip.sina.com

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