潘佑靜 唐麗霞 楊 智 杜 波 羅 金
(1. 貴州省甕安縣猴場水庫管理所,貴州 黔南 550400;2. 貴州大學(xué)林學(xué)院,貴州 貴陽 550025;3. 貴州省水土保持技術(shù)咨詢研究中心,貴州 貴陽 550002;4. 貴州省清鎮(zhèn)水務(wù)局,貴州 貴陽 551400;5. 貴州省甕安縣天文水庫管理所,貴州 甕安 550400)
喀斯特地區(qū)是典型的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū),下墊面的高度異質(zhì)性加之人為破壞使得該地區(qū)的水土流失極為嚴(yán)重,土壤侵蝕產(chǎn)沙的成因非常復(fù)雜[1]。長期的巖溶作用構(gòu)成地表和地下雙層空間結(jié)構(gòu)[2],降雨是造成該地區(qū)地表土壤水蝕的主要動力因素,如何確定有效的侵蝕性降雨及其對地表侵蝕產(chǎn)沙的影響尤為重要[3]。目前對侵蝕性降雨的研究主要集中在雨強(qiáng)、降雨歷時及降雨量等方面[3-4],對前期有效降雨研究較少考慮。前期有效降雨通過影響坡面土壤的含水量,改變土壤的粘性、抗剪強(qiáng)度、入滲初期的水勢梯度等物理特性,影響土壤水文過程及土壤侵蝕。國內(nèi)外對前期有效降雨的研究主要集中在有效前期降雨值的確定[5-7],泥石流形成中的作用[8],以及常態(tài)地貌下與流域產(chǎn)流產(chǎn)沙的關(guān)系研究[9],相對常態(tài)地貌,前期有效降雨對喀斯特地區(qū)地表產(chǎn)流產(chǎn)沙影響更為顯著,然而這方面現(xiàn)有的研究卻很少??λ固氐貐^(qū)碳酸鹽巖風(fēng)化發(fā)育的石灰土土層薄、土壤總量少、儲水能力低,流域以蓄滿產(chǎn)流為基本產(chǎn)流機(jī)制[10],在非超滲產(chǎn)流機(jī)制主導(dǎo)下,前期土壤水分對入滲能力有著直接的影響,降雨發(fā)生時的土壤水分越高,土壤入滲能力就越弱,從而更有利于地表徑流的產(chǎn)生[11],產(chǎn)沙量也隨之呈現(xiàn)增加的變化趨勢[12-13]。
本研究以貴州省喀斯特地區(qū)的關(guān)嶺縣享樂小流域為研究區(qū),通過實測的日降雨量,采用產(chǎn)沙累積頻度-降雨量分形關(guān)系計算流域前期有效降雨量[14-15],劃分流域發(fā)生或不發(fā)生侵蝕產(chǎn)沙的降雨條件,從而獲取喀斯特區(qū)地表侵蝕產(chǎn)沙的降雨條件閾值,以期為貴州省喀斯特地區(qū)防治坡面水土流失、坡耕地整治、生態(tài)恢復(fù)與重建提供參考依據(jù)。
研究區(qū)為貴州省關(guān)嶺縣的享樂小流域,地處東經(jīng)105°32′59″~105°34′34″,北緯25°48′22″~25°50′12″,流域面積為3.93 km2。享樂小流域?qū)匍L江流域烏江水系,地貌類型是以溶峰林、峰叢-洼地、谷地為主的巖溶低中山丘陵,流域內(nèi)有地下水出露點與落水洞,流域巖溶面積占83.84%,水土流失以水力侵蝕為主。地勢為西高東低,由西北向東南傾斜,西部最高達(dá)1 775 m,中部次之為1 470 m,東部最低點1 160 m,相對高差為615 m。流域地處亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū),年平均氣溫19.2 ℃;月平均最低氣溫1月最低,為6.5 ℃; 8月最高,為24.1 ℃。年平均降雨量為1 236 mm,無霜期298 d。土壤主要以水稻土、黃壤、石灰土為主;現(xiàn)有植被類型主要為次生喬木林、疏幼林,森林覆蓋率為22.42%,樹種以杉木 (Cunninghamialanceolata)、柳杉 (Cryptomeriafortunei)、光皮樺 (Betulaluminifera) 為主。
于流域小型氣象站和卡口站內(nèi)進(jìn)行觀測,采用HOBO小型自動氣象站記錄流域歷次降雨過程數(shù)據(jù),包括降雨量,降雨開始及停止時間,降雨歷時,共獲取流域2009—2013年5 a間的降雨事件數(shù)據(jù)??谡静捎镁匦伪”诹克?,徑流數(shù)據(jù)采用SWZ 型周記式水位計進(jìn)行記錄,同時采用自動水位取樣器取樣,將水樣用濾紙過濾,獲取河道泥沙懸移質(zhì)、推移質(zhì)數(shù)據(jù),計算出每次降雨事件中流域產(chǎn)沙量,2009—2013年共有562 d發(fā)生了降雨,其中70 d的降雨造成了侵蝕產(chǎn)沙,詳細(xì)數(shù)據(jù)見表1。
表1 2009—2013年降雨、產(chǎn)沙天數(shù)統(tǒng)計Table 1 The statistics of rain fall and sediment during 2009-2013
分形分布廣泛存在于自然界,所有規(guī)模的沖動頻率都符合分形分布,其函數(shù)關(guān)系為冪律,其形式見公式 (1)。在雙對數(shù)坐標(biāo)下,冪律分布表現(xiàn)為1條斜率為負(fù)數(shù)的直線,這一線性關(guān)系是判斷隨機(jī)變量是否滿足冪律的依據(jù)。
p(x)=Cx-D
(1)
式中:p(x)是具有特征線度為x的物體的數(shù)目;C為比例常數(shù);D為標(biāo)度指數(shù)也稱分形維數(shù)或分維,是描述分形對象的空間分布格局或內(nèi)在的等級層次等最基本的特征量。
采用分形分布理論擬合流域2009—2013年562次降雨事件70次產(chǎn)沙事件中的降雨產(chǎn)沙累積頻度 (Y) 和降雨量 (L) 間的冪律關(guān)系。
引發(fā)流域產(chǎn)沙的累積降雨量閾值為產(chǎn)沙累積降雨閾值 (Lin),對于觸發(fā)產(chǎn)沙的降雨,當(dāng)流域累積降雨量達(dá)到Lin值,就有某一產(chǎn)沙累積頻度的可能在該流域內(nèi)引發(fā)產(chǎn)沙,將該產(chǎn)沙累積頻度定義為Ycf。即當(dāng)產(chǎn)沙累積頻度為Ycf時 ,產(chǎn)沙前n天的累積降雨閾值減去前n-1天的累積降雨閾值即為第n天的降雨經(jīng)衰減后對n-1天產(chǎn)沙發(fā)生影響的有效降雨量,產(chǎn)沙發(fā)生前多天降雨衰減后的累計有效降雨量即為流域產(chǎn)沙發(fā)生時的前期有效降雨量,據(jù)此可得流域產(chǎn)沙發(fā)生時的前期有效降雨量,方法如下:
Pean=Linn-Linn-1
(2)
(3)
式中:PEA為前期有效降雨量;Pean為第n天的降雨經(jīng)衰減后對n-1天產(chǎn)沙發(fā)生影響的有效降雨量,Linn為產(chǎn)沙前n天的累積降雨閾值;Linn-1前n-1天的累積降雨閾值,m為前期降雨天數(shù)。
2009—2013年期間流域內(nèi)最長降雨持續(xù)歷時為11 d,考慮導(dǎo)致產(chǎn)沙的降雨歷時時段內(nèi)至其前10天的降雨情況。以侵蝕產(chǎn)沙當(dāng)天作為前第1天,將每次產(chǎn)沙事件劃分前1、2、4、6、8、11天,6個時間段的產(chǎn)沙累積頻度和降雨量繪制成底數(shù)為10的雙對數(shù)坐標(biāo)圖 (圖1)。
圖1不同時段內(nèi)累積產(chǎn)沙頻度-累積降雨分布圖
Fig.1 Distribution cumulative frequency of sediment yield-cumulative rainfall in different periods
從圖1可以看出,6個時段的產(chǎn)沙累積頻度隨降雨量的變化均出現(xiàn)2個不同的無標(biāo)度區(qū)間,分別按照公式 (1) 擬合得到的2條不同斜率 (標(biāo)度指數(shù)) 的直線。在6個時段的產(chǎn)沙累積頻度與降雨量分形擬合中決定系數(shù) (R2) 最大值為0.999 4,最小值為0.782 2,均值為0.924 7,整體擬合效果較好,即表明產(chǎn)沙累積頻度與降雨量之間遵循分形分布。
對于關(guān)嶺享樂小流域的產(chǎn)沙發(fā)生當(dāng)天至其前2、4、6、8、11天,6個時間段,不同標(biāo)度區(qū)間交點處的Y值為58%~78%,平均為68.88%,整體在70%左右,當(dāng)降雨量超過交點處的L值后,產(chǎn)沙的累積頻度僅為22%~42% (平均31.12%)。該點的降雨量為引發(fā)產(chǎn)沙的累積降雨閾值的上邊界,即在該流域引發(fā)70%左右產(chǎn)沙的累積降雨閾值 (Lin) 分別為31.6 mm (1 d)、37.8 mm (2 d)、41.4 mm (4 d)、51.7 mm (6 d)、69.9 mm (8 d)、77.8 mm (11 d)。
將流域各時段70%產(chǎn)沙可能時的累積降雨閾值 (Lin) 作為累積降雨時段天數(shù) (n) 的函數(shù)標(biāo)繪為橫坐標(biāo)以2為底數(shù),縱坐標(biāo)以10為底數(shù)的雙對數(shù)坐標(biāo)圖 (圖2)。
圖2累積降雨閾值與累積降雨時段的分形關(guān)系
Fig.2 A power-exponential relation between cumulative rainfall threshold and cumulative rainfall time
可以發(fā)現(xiàn)兩者之間的函數(shù)遵循冪律分布:
Lin=29.147n0.3741≤n≤11
(4)
將侵蝕產(chǎn)沙當(dāng)天作為前1天,對于前n天由公式 (4) 有
Linn=29.147n0.374(1≤n≤m)
(5)
對于前n-1天有
Linn-1=29.147(n-1)0.374
(6)
聯(lián)合式 (5) 有
(7)
聯(lián)合式 (2)、式 (3)、式 (6)、式 (7) 得到對于前n-1天有效的降雨量Pean:
(8)
(9)
對于Lin有
(10)
式中:Pi為相對產(chǎn)沙當(dāng)天前第i天的降雨量,當(dāng)i取1時,P1為產(chǎn)沙當(dāng)天的降雨量。
前期累積降雨對流域產(chǎn)沙發(fā)生的影響即為前期有效降雨量。對于流域侵蝕產(chǎn)沙發(fā)生時 (前第1天) 的有效前期降雨量PEA,由式 (9) 有
(11)
使用有效前期降雨量模式 (11),計算出關(guān)嶺享樂小流域2009—2013年562個降雨事件的累積前10 d前期有效降雨量。其中日降雨量最大值為102.9 mm,最小值為0.1 mm,當(dāng)日前期有效降雨量為分別13 mm、44.89 mm;前期有效降雨最大為117 mm,并有多天為0 mm。不同降雨日降雨情況異質(zhì)性強(qiáng),降雨量、前期有效降雨量變異系數(shù)分別為1.69、1.38,降雨量的變異性大于前期有效降雨量,流域日降雨量與前期有效降雨量變化不同步,發(fā)生產(chǎn)沙的日降雨量最小值為13 mm,該天前期有效前期降雨量為29.33 mm。研究期內(nèi)共有106 d降雨量大于13 mm,其中38 d未發(fā)生產(chǎn)沙,未產(chǎn)沙降雨日最大降雨量為47.4 mm,其前期有效降雨為16.65 mm??芍?,日降雨量或前期有效降雨量單一因素不能預(yù)測流域產(chǎn)沙事件的發(fā)生。
用日降雨量與前期有效降雨量共同確定流域產(chǎn)沙事件的發(fā)生,將小流域2009—2012年中共452個降雨日的流域日降雨量作為前期有效降雨量的函數(shù)標(biāo)繪在雙對數(shù)坐標(biāo)圖上 (圖3)。連接產(chǎn)沙時的最小日降雨量與最小前期有效降雨點,獲得引發(fā)該流域70%以上的產(chǎn)沙可能的降雨閾值下邊界線 (圖4中的直線),線性方程為:
P1=20.879-0.282 9PEA
(12)
圖3引發(fā)產(chǎn)沙的最小降雨閾值
Fig.3 Minimum rainfall threshold triggers sediment yield
將閾值下邊界線作為流域產(chǎn)沙降雨條件的判別線,當(dāng)前期有效降雨量與當(dāng)日降雨量點 (PEA,P1) 落在閾值線以上時,視為流域發(fā)生侵蝕性產(chǎn)沙,當(dāng)點 (PEA,P1) 落在閾值邊界線以下時流域不發(fā)生侵蝕產(chǎn)沙。代表降雨日的452個點中有128個落于閾值邊界線上,324個落于閾值邊界線下,與流域?qū)嶋H59 d產(chǎn)沙、303 d未發(fā)生產(chǎn)沙相比,準(zhǔn)確率為86.95%。則有當(dāng)前期有效降雨量與當(dāng)日降雨量點 (PEA,P1) 落在閾值邊界線以上時,該流域發(fā)生侵蝕性產(chǎn)沙可能性較高,當(dāng)點 (PEA,P1) 落在閾值線以下時發(fā)生侵蝕產(chǎn)沙的可能性較低。
將關(guān)嶺享樂小流域2013年發(fā)生的降雨前10天前期有效降雨量與日降雨量標(biāo)繪在雙對數(shù)坐標(biāo)圖上,并添加日降雨閾值下邊界線 (圖4)。最小降雨閾值以上和以下的 (PEA,P1) 點分別為9個與101個,即2013年該流域應(yīng)有9次侵蝕產(chǎn)沙降雨與101次非侵蝕性降雨。對比發(fā)現(xiàn)該流域2013年實際共有110 d發(fā)生降雨,其中侵蝕產(chǎn)沙型降雨11次,非侵蝕型降雨99次,與預(yù)測值相差4次。在70%侵蝕產(chǎn)沙可能情況下,預(yù)測準(zhǔn)確106次,預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到96.36%。對于享樂小流域,將日降雨閾值下邊界線與產(chǎn)沙發(fā)生有關(guān)的區(qū)域平均降雨條件聯(lián)合能很好的預(yù)測流域的侵蝕產(chǎn)沙的發(fā)生。
圖42013年降雨-產(chǎn)沙情況
Fig.4 The relationship of rainfall and sediment in 2013
1) 關(guān)嶺享樂小流域地表侵蝕產(chǎn)沙事件的累積頻度和降雨量、產(chǎn)沙事件的累積降雨閾值和降雨時段之間均遵循分形分布的冪指數(shù)關(guān)系。利用分形分布理論結(jié)合流域降雨、產(chǎn)沙情況可建立適用于喀斯特地區(qū)的前期有效降雨模型。
2) 基于累積產(chǎn)沙頻度-降雨量分形關(guān)系建立的前期有效降雨模型考慮了降雨衰減系數(shù)并非經(jīng)驗系數(shù),而是由流域內(nèi)引發(fā)產(chǎn)沙的累積降雨閾值隨觀測時段天數(shù)變化的標(biāo)度指數(shù)所決定,能去除衰減系數(shù)的取值隨意性,相比傳統(tǒng)模型可較為符合實際的計算出產(chǎn)沙發(fā)生時的流域前期有效降雨量。
3) 將日降雨量與有效前期降雨量結(jié)合可以確定喀斯特流域發(fā)生侵蝕性降雨產(chǎn)沙的降雨閾值。關(guān)嶺享樂小流域基于前期有效降雨量PEA、當(dāng)日降雨量P1的流域地表侵蝕產(chǎn)沙發(fā)生閾值線性方程為P1=20.879-0.282 9PEA,當(dāng)前期有效降雨量與當(dāng)日降雨量點 (PEA,P1) 落在閾值線以下不發(fā)生流域地表侵蝕產(chǎn)沙,落在閾值范圍以上發(fā)生侵蝕產(chǎn)沙。該閾值線性方程對關(guān)嶺享樂小流域2013年產(chǎn)沙事件的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到96.36%。
4) 對喀斯特流域,通過降雨閾值根據(jù)日降雨預(yù)報即可得到有效、較為準(zhǔn)確的流域產(chǎn)沙預(yù)測結(jié)果。因此,可將前期有效降雨量作為是否發(fā)生產(chǎn)沙的一個重要參數(shù),對喀斯特流域侵蝕產(chǎn)沙發(fā)生的預(yù)測具有重要意義。
目前前期有效降雨計算方法多是是基于蒸發(fā)量、降雨量等基本指標(biāo)構(gòu)建的簡單模型[4-7],但是各自所取的衰減系數(shù)因各地區(qū)太熱輻射、氣溫等小生境氣候因子不同而具有較大差異,多采取區(qū)域經(jīng)驗值,具有隨意性。采用累積產(chǎn)沙頻度-降雨量分形關(guān)系計算該流域前期有效降雨量,能去除衰減系數(shù)的取值隨意性。但因各流域的產(chǎn)沙情況與日降雨情況不同,其標(biāo)度指數(shù)也不同,對于不同流域需各自計算其標(biāo)度指數(shù),構(gòu)建前期有效降雨模型,相比傳統(tǒng)模型計算量大且復(fù)雜,對該方法的應(yīng)用有一定的難度。通過建立多個喀斯特流域的累積產(chǎn)沙頻度-降雨量前期有效降雨模型計算更為精確、適用于喀斯特地區(qū)的經(jīng)驗衰減系數(shù)可進(jìn)一步的研究。
基于分形分布計算自然災(zāi)害預(yù)測被較多的應(yīng)用于常態(tài)地貌的滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測中,對于喀斯特地區(qū)鮮見??λ固氐貐^(qū)由于復(fù)雜的地形地貌和地下、地表二元空間結(jié)構(gòu)影響,各種環(huán)境因子之間存在復(fù)雜的相互關(guān)系,釆用常規(guī)分析方法很難準(zhǔn)確界定各因子的影響程度,難以預(yù)測土壤侵蝕的發(fā)生,更難以有效預(yù)測滑坡、崩塌、泥石流、巖溶塌陷等自然災(zāi)害的發(fā)生。分形分布是普遍存在于自然界的,所有規(guī)模的沖動頻率都符合分形分布,本研究通過利用分形分布計算出流域產(chǎn)沙閾值,對流域侵蝕產(chǎn)沙做出很好的參考,基于分形分布計算自然災(zāi)害發(fā)生前環(huán)境因子狀態(tài),也可以建立災(zāi)害發(fā)生時的影響因子自然臨界閾值,對今后在喀斯特地區(qū)自然災(zāi)害的預(yù)測提供參考。
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