王文君　陳新闖　李小倩　郭建英　李錦榮　張鐵鋼　薛強(qiáng)

摘要：采用CIS與CA- Markov模型，對(duì)十大孔兌土地利用格局及土壤侵蝕產(chǎn)沙的時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析，并對(duì)2030年土地利用格局及降雨侵蝕分布特征進(jìn)行了模擬。結(jié)果表明：十大孔兌土地利用類型以草地和荒草地（砒砂巖）為主，以自然生態(tài)系統(tǒng)為主，但人工生態(tài)系統(tǒng)分布相對(duì)集中，對(duì)局部干擾程度較大。2000-2015年人工生態(tài)系統(tǒng)不斷擴(kuò)張，耕地和城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積顯著增大，沙地及荒草地面積顯著減小，期間約有37%的土地利用類型發(fā)生轉(zhuǎn)化，城市化及當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)綠化措施顯著影響著區(qū)域土地利用格局;2015-2030年土地利用變化比2000-2015年劇烈，土地類型轉(zhuǎn)化集中于沙地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸丶肮嗄玖值兀鞘谢_始影響北部區(qū)域，部分砒砂巖轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸丶肮嗄玖值?影響十大孔兌地區(qū)土地利用格局的主要驅(qū)動(dòng)力是政策驅(qū)動(dòng)下的生態(tài)修復(fù)，城市化對(duì)區(qū)域的影響在逐步增強(qiáng)。十大孔兌降雨侵蝕較嚴(yán)重，屬于極強(qiáng)烈侵蝕，砒砂巖裸露是造成降雨侵蝕強(qiáng)度增大的主要因素。2000-2015年雖然平均土壤侵蝕模數(shù)減小，但是劇烈侵蝕面積顯著增大。到2030年土壤侵蝕強(qiáng)度繼續(xù)減小，減小約10. 39%，侵蝕量大的砒砂巖區(qū)得到修復(fù)，但是隨著城市化進(jìn)程加快，北部土壤侵蝕呈加劇趨勢(shì);十大孔兌未來的治理重點(diǎn)是既要針對(duì)砒砂巖地區(qū)開展生態(tài)修復(fù)工程建設(shè)，又要加強(qiáng)對(duì)北部城市化地區(qū)的生態(tài)管控，限制城鎮(zhèn)無序發(fā)展侵占自然生態(tài)系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：CA-Markov模型;土地利用格局;時(shí)空分布;侵蝕產(chǎn)沙;十大孔兌

中圖分類號(hào)：P333

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn. 1000- 1379.2019. 04.001

黃河內(nèi)蒙古段的十大孔兌（孔兌為蒙語，即山洪溝）為季節(jié)性河流，均發(fā)源于植被稀少的砒砂巖區(qū)，且流經(jīng)庫布齊沙漠，區(qū)域水土流失嚴(yán)重，河流含沙量極高，易使孔兌泥沙在人黃口形成沙壩淤堵黃河[1].使十大孔兌來沙成為內(nèi)蒙古河段持續(xù)淤積的重要原因[2-4]。近年來，對(duì)十大孔兌進(jìn)行研究治理來緩解河道淤積，已成為黃河上游流域治理戰(zhàn)略中的重要組成部分[5-6].研究內(nèi)容多集中在十大孔兌來沙特點(diǎn)及其成因[2.7-8]、輸沙量及其對(duì)黃河主河道的影響[9-10]、水土流失危害及治理措施[11-12]，或者對(duì)于典型小流域分析其土壤侵蝕產(chǎn)沙及生態(tài)工程措施對(duì)水土流失的影響[13-14]等方面。不同土地利用狀況其土壤侵蝕差異較大，十大孔兌土壤侵蝕主要發(fā)生于裸露的砒砂巖與植被覆蓋較差的沙地。土地利用格局顯著影響區(qū)域降雨侵蝕，良好的生態(tài)空間格局可有效預(yù)防侵蝕，且西北地區(qū)正處于城市化發(fā)展階段，區(qū)域土地利用格局和下墊面類型及特性的轉(zhuǎn)變，勢(shì)必造成降雨侵蝕特征的時(shí)空變化，影響區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，但土地利用格局變化趨勢(shì)及其對(duì)降雨侵蝕分布特征的影響仍不明確，區(qū)域尺度土地利用格局及降雨侵蝕的時(shí)空變化研究目前仍不夠系統(tǒng)深入，給下一步的水土流失治理和泥沙災(zāi)害治理帶來一定的問題。因此，定量分析土地利用格局及降雨侵蝕時(shí)空分布特征，對(duì)于區(qū)域生態(tài)安全格局構(gòu)建及生態(tài)規(guī)劃、生態(tài)建設(shè)具有一定的指導(dǎo)意義?；诖?，本文運(yùn)用GIS技術(shù)，運(yùn)用通用土壤流失方程進(jìn)行土壤侵蝕模擬，定量評(píng)價(jià)十大孔兌2000-2015年土地利用格局及降雨侵蝕產(chǎn)沙的時(shí)空變化特征，并基于CA-Markov（Cellular Automaton -Markov.元胞自動(dòng)機(jī)一馬爾科夫）模型預(yù)測(cè)2030年十大孔兌土地利用格局及降雨侵蝕分布特征，以期為十大孑L兌地區(qū)水土流失治理及生態(tài)規(guī)劃提供參考。

1 試驗(yàn)材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

十大孔兌是流人黃河干流的10條一級(jí)支流，位于鄂爾多斯高原北部，從西向東依次為毛不拉、卜爾色太溝、黑賴溝、西柳溝、罕臺(tái)川、壕慶河、哈什拉川、木哈爾河、東柳溝、呼斯太河[6]。氣候上屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，干旱少雨，年降水量為240 - 360 mm，多集中于7-8月，降雨主要以暴雨形式出現(xiàn)，降雨侵蝕嚴(yán)重。十大孔兌地形由南到北分為黃土丘陵溝壑區(qū)、庫布齊沙漠區(qū)和黃河南岸沖積平原區(qū)三大自然單元，流域內(nèi)廣泛分布有砒砂巖、黃土、風(fēng)沙土。

1.2研究方法

1.2.1 土地覆被數(shù)據(jù)獲取

2000年和2015年十大孔兌土地覆被數(shù)據(jù)集以30 m分辨率的國產(chǎn)環(huán)境災(zāi)害衛(wèi)星（HJ-IA/B）和美國陸地衛(wèi)星（ Landsat OLI）數(shù)據(jù)為信息源，在大量地面調(diào)查樣點(diǎn)構(gòu)建的分類樣本庫支持下，采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指睢⒔Q策樹進(jìn)行分類的方法得到土地覆被數(shù)據(jù)，按照區(qū)域土地利用特點(diǎn)，分為耕地、灌木林地、建設(shè)用地、水域、沙地、草地、荒草地（植被覆蓋度小于10%的砒砂巖地區(qū)）。

1.2.2 土壤侵蝕模型選擇

鑒于十大孔兌流域土壤侵蝕主要為降雨侵蝕，故本文選擇通用土壤流失方程進(jìn)行土壤侵蝕模擬[13，15-16]：

A =RKLSCP式中：A為侵蝕模數(shù)，t/（ km·a）;R為降雨侵蝕力措施因子，MJ.mm/（ km.h.a）;K為土壤可蝕性因子，t.h/（ MJ.mm）;L、S分別為坡長、坡度因子，無量綱;C為植被與經(jīng)營管理因子，無量綱;P為水土保持因子，無量綱。

根據(jù)實(shí)地觀測(cè)參數(shù)，模擬值與實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差的絕對(duì)值小于15%，模擬精度滿足要求。根據(jù)《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》（ SL 190-2007）確定土壤侵蝕強(qiáng)度，將研究區(qū)土壤侵蝕強(qiáng)度分為微度、輕度、中度、強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈、劇烈6級(jí)。

1.2.3 模型數(shù)據(jù)來源

（1）降雨侵蝕力因子R來源于地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)黃土高原數(shù)據(jù)共享運(yùn)行服務(wù)中心提供的《全國降雨侵蝕力分圖幅柵格數(shù)據(jù)集》。該數(shù)據(jù)集基于全國氣象站逐日降水量數(shù)據(jù)，運(yùn)用降雨侵蝕力日模型計(jì)算年降雨侵蝕力，并利用克里金插值法進(jìn)行插值，從而得到全國范圍內(nèi)的年降雨侵蝕力分布圖，其空間分辨率為30 m。第i年的降雨侵蝕力為

砂粒、粉粒、黏粒、有機(jī)碳含量數(shù)據(jù)來源于基于第二次全國土地調(diào)查1：100萬土壤數(shù)據(jù)庫的中國土壤數(shù)據(jù)集（來自寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心），該數(shù)據(jù)庫中包含土壤砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量、土壤容重、土壤有機(jī)質(zhì)含量、土壤深度等屬性數(shù)據(jù)，其空間分辨率為1 km。采用克里金插值法即可得到K的分布情況。

（3）坡度坡長因子的計(jì)算。數(shù)據(jù)來源于1：10萬地形圖的等高線數(shù)字化的DEM柵格數(shù)據(jù)。利用ArcGIS提取水平坡長A.進(jìn)而計(jì)算坡長長[17]：

（5）水土保持措施因子P的確定。水土保持措施因子是指采用特殊侵蝕控制措施后的土壤侵蝕量與采用順坡種植時(shí)土壤侵蝕量的比值，取值范圍為[0，1]。參照已有研究成果[21-22]，奉文結(jié)合坡角確定P值，不同坡角坡耕地的P值：0° - 5°，0.100;5° - 10°，0. 221;10° - 15°，0.305; 15° - 20°，0.575; 20° - 25°，0. 705;>25°，0.80°。

1.2.4 CA-Markov模型預(yù)測(cè)土地利用

土地利用格局中，每一種土地利用類型斑塊相當(dāng)于一個(gè)元胞，利用轉(zhuǎn)移矩陣和條件概率圖像進(jìn)行運(yùn)算，可確定元胞狀態(tài)的轉(zhuǎn)移情況，從而模擬土地利用格局的空間變化[23]。CA - Markov模型綜合了CA模型和Markov模型各自的優(yōu)勢(shì)，既提高了土地類型轉(zhuǎn)化的預(yù)測(cè)精度，又能有效地模擬土地格局的空間分布24]。首先，利用Markov鏈計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣，在IDRISI軟件中的Markov模塊中分別輸入2000年、2008年、2015年的土地利用圖，通過交叉表分析得到2000-2008年和2008-2015年的土地利用類型轉(zhuǎn)移概率矩陣。然后，創(chuàng)建土地利用轉(zhuǎn)移可能性圖集，可通過IDRISI軟件中的MCE模塊來實(shí)現(xiàn)。本研究采用布爾標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行約束處理，不考慮轉(zhuǎn)換的區(qū)域賦值為0，考慮轉(zhuǎn)換的區(qū)域賦值為1。適宜性由區(qū)域的地形因子如坡度、高程等決定：易接近性和鄰域效應(yīng)主要考慮城市的行政中心、道路。本研究設(shè)置兩個(gè)限制因子：水體和建成區(qū)。水體和建成區(qū)在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)發(fā)展為其他用地，因而設(shè)定為其他用地類型的約束條件。另外設(shè)置4個(gè)因子：坡度、與道路的距離、與水體的距離以及與城鎮(zhèn)中心的距離。利用IDRISI軟件中的CA-Markov模塊模擬2030年土地利用變化的空間分布時(shí)，需要3部分?jǐn)?shù)據(jù)：2015年土地利用圖、2008-2015年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣、2015年土地利用轉(zhuǎn)移可能性圖集。設(shè)置CA模型的迭代次數(shù)為11，選擇SX5摩爾鄰域作為CA -Markov模型的濾波參數(shù)。CA - Markov模型通過多目標(biāo)土地配置（ multi - objective land allocation，MOLA）程序得出最后的預(yù)測(cè)圖。

為確保模擬結(jié)果的可靠性，需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。本文采用Kappa指數(shù)K’對(duì)模型模擬土地利用變化的精度進(jìn)行檢驗(yàn)：

K’=（P-P）/（P-P）式中：P為模擬正確的比例;P為模型隨機(jī)情況下模擬正確的比例;P為理想分類情況下正確模擬的比例。

運(yùn)用IDRISI軟件中的CROSSTAB模塊，輸入2015年實(shí)際土地利用類型圖與預(yù)測(cè)土地利用類型圖對(duì)模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)，運(yùn)行后得出2015年的K值為0.92，表明模型模擬效果較好，可使用通過驗(yàn)證的CA-Markov模型對(duì)2030年的土地利用類型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2 結(jié)果與分析

2.1 十大孔兌2000-2015年土地利用格局轉(zhuǎn)變

十大孔兌主要以自然生態(tài)系統(tǒng)為主，人工生態(tài)系統(tǒng)（耕地、建設(shè)用地）面積2000年占比為10.78%，2015年雖有一定發(fā)展，但占比僅為14. 78%（見表1）。區(qū)域人為活動(dòng)干擾程度整體較小，但人工生態(tài)系統(tǒng)分布相對(duì)集中，靠近黃河的北部平原區(qū)人工生態(tài)系統(tǒng)面積約占96%，以農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為主，對(duì)局部干擾程度較大，系統(tǒng)較脆弱（見圖1、圖2）。流域內(nèi)土地利用以草地和荒草地（砒砂巖）面積最大，占流域面積的65.52%～68.37%.建設(shè)用地、水域、灌木林面積較小，城市化程度較低。2000-2015年土地利用格局總體不變，但人工生態(tài)系統(tǒng)不斷擴(kuò)張（見圖1、圖2），其中：區(qū)域耕地和城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積顯著增大，沙地及荒草地面積顯著減小;建設(shè)用地面積增幅最大，擴(kuò)大了1倍，但占比仍較小.2015年占比僅為2.04%.沙地面積減小了635.62 km2，降幅最大，達(dá)37.23%。此外，草地、耕地面積增大，灌木林地、荒草地面積減小。2000-2015年共有約4 190 km2土地的利用類型發(fā)生了轉(zhuǎn)變，約占區(qū)域面積的37%，占主導(dǎo)地位的轉(zhuǎn)變類型是荒草地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸兀?.59%）、沙地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸兀?5.O9%）。為了更加清楚地反映區(qū)域土地利用轉(zhuǎn)變情況，引入土地利用轉(zhuǎn)換率進(jìn)行表征[25]（見圖3）.15 a來區(qū)域土地利用斑塊破碎化程度總體呈加大趨勢(shì)，不同斑塊類型的團(tuán)聚程度越來越高，土地利用多樣性提高，但景觀形狀趨于簡(jiǎn)單，反映人文干擾程度變大。劇烈的土地利用類型轉(zhuǎn)變集中發(fā)生于達(dá)拉特旗、東勝區(qū)等城鎮(zhèn)聚集區(qū)和沙地、荒草地周圍區(qū)域以及靠近城鎮(zhèn)的耕地，城市化及當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)措施顯著影響著區(qū)域土地利用格局。

2.2 2000-2015年土壤侵蝕變化分析

2000-2015年十大孔兌土壤平均侵蝕強(qiáng)度為11 290.65～ 11 462.01 t/（ km.a），部分區(qū)域侵蝕模數(shù)可達(dá)34 740.6 - 49 396.9/（km.a）。由于缺乏野外坡面監(jiān)測(cè)資料，因此將計(jì)算結(jié)果與前人的研究進(jìn)行了對(duì)比，田鵬等[13]得出的十大孔兌臨近的皇甫川流域平均土壤侵蝕模數(shù)為10 119/（ km.a），與本文計(jì)算結(jié)果接近。十大孔兌土壤侵蝕以微度侵蝕為主，微度侵蝕面積占比為48.81%-51.97%，微度侵蝕區(qū)域主要分布在北部靠近黃河的河灘地或植被蓋度較好的草地，造成區(qū)域平均侵蝕強(qiáng)度較大的主要原因是分布在南部的裸露砒砂巖區(qū)域及植被稀少的沙漠邊緣區(qū)域，該區(qū)域侵蝕強(qiáng)度較大，尤其砒砂巖區(qū)域（見圖4、圖5），砒砂巖裸露是造成區(qū)域侵蝕強(qiáng)度增大的主要因素。隨著土地利用格局的改變及生態(tài)工程的建設(shè)，2015年區(qū)域平均土壤侵蝕模數(shù)較2000年略微減小，輕度、中度、強(qiáng)烈侵蝕面積大幅減小，微度侵蝕和劇烈侵蝕面積顯著增大（見表2）。通過對(duì)不同土地利用類型土壤侵蝕模數(shù)進(jìn)行分析，可知同一年份土壤侵蝕模數(shù)的大小順序基本為荒草地（砒砂巖）>草地>耕地>灌木林地>居住地，其中荒草地（砒砂巖）侵蝕模數(shù)為13 111. 95t/（ km.a）。土壤侵蝕模數(shù)僅次于荒草地的是草地，草地植被覆蓋度較低，且多分布于沙地周圍，土壤抗蝕能力較弱，易發(fā)生水土流失。砒砂巖區(qū)域是該地區(qū)水土流失治理的重點(diǎn)和難點(diǎn)，應(yīng)提高植被覆蓋度，改良土壤結(jié)構(gòu)，優(yōu)化林、草、灌木配置。

2.3 十大孔兌地區(qū)2030年土壤侵蝕預(yù)測(cè)

影響十大孔兌土壤侵蝕的最大驅(qū)動(dòng)力是土地利用格局的改變，本文利用CA-Markov模型預(yù)測(cè)了十大孔兌2030年土地利用情況（見圖6），并基于土地利用類型預(yù)測(cè)了2030年土壤侵蝕強(qiáng)度（見圖7）。由圖6可知.2015-2030年土地利用變化比2000-2015年劇烈得多，不僅變化量大，而且范圍更廣、類型更多樣化、城市化作用更強(qiáng)。土地類型轉(zhuǎn)變主要是沙地、荒草地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸匾约案剞D(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，其中沙地減幅最大，約36.42%的沙地發(fā)生轉(zhuǎn)變，集中轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸丶安糠止嗄玖值?。建設(shè)用地增幅最大，占比從2. 04%增大到2.50%，增幅達(dá)21.76%（見表3）。北部區(qū)以耕地及建設(shè)用地為主，發(fā)展起步早且發(fā)展速度快，城市化進(jìn)程逐漸加快，擠占了農(nóng)業(yè)用地，農(nóng)業(yè)用地消耗得快但存量不足。南部區(qū)域由于砒砂巖水土流失較嚴(yán)重，因此當(dāng)?shù)貏?shì)必開展綠化修復(fù)工程，荒草地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸丶肮嗄玖值兀箙^(qū)域生態(tài)問題得到一定緩解。綜合來看，影響十大孔兌區(qū)域土地利用格局的主要驅(qū)動(dòng)力是政策驅(qū)動(dòng)下的生態(tài)修復(fù)，城市化對(duì)該區(qū)域的影響逐步增強(qiáng)。

十大孔兌2015-2030年土壤侵蝕強(qiáng)度總體減小（見表4），從土地利用轉(zhuǎn)換分析，砒砂巖區(qū)和沙地得到一定程度的修復(fù)且轉(zhuǎn)化為一定植被覆蓋度的草地，是十大孔兌地區(qū)侵蝕強(qiáng)度減小的主要原因，可見植被恢復(fù)是減少坡面土壤侵蝕的有效途徑，高覆蓋度的林、草、灌木優(yōu)化配置將是防治地表土壤侵蝕的有效途徑，而分布較廣的沙地與砒砂巖是該地區(qū)水土流失治理的重點(diǎn)和難點(diǎn)。極強(qiáng)烈、劇烈侵蝕面積顯著減小，分別比2015年減小了9.56%、22.11%，使得極強(qiáng)烈、劇烈侵蝕面積減小了398.32 km2，由22. lg%下降到18.65%，土壤流失得到一定程度緩解：微度侵蝕面積減小340.54km.面積降低最大，主要發(fā)生在北部區(qū)域，原因主要是該區(qū)域易于開發(fā)，頻繁的人類活動(dòng)及城鎮(zhèn)擴(kuò)張對(duì)土壤的抗蝕能力造成了嚴(yán)重破壞，使得土壤侵蝕強(qiáng)度加重。2015-2030年，砒砂巖土壤侵蝕得到有效控制，但隨著城市化進(jìn)程加快及部分耕地缺少科學(xué)管護(hù)，北部土壤流失現(xiàn)象呈加劇趨勢(shì)。因此，十大孔兌地區(qū)未來的治理重點(diǎn)是既要繼續(xù)針對(duì)砒砂巖地區(qū)開展針對(duì)性生態(tài)修復(fù)綠化工程，又要對(duì)北部農(nóng)田及城鎮(zhèn)區(qū)域加強(qiáng)生態(tài)管控，限制城鎮(zhèn)的無序發(fā)展擠占農(nóng)田及草地，加強(qiáng)農(nóng)田、草地的生態(tài)保護(hù)。

3 結(jié)語

分析表明，十大孔兌地區(qū)土地利用格局總體不變，以自然生態(tài)系統(tǒng)為主，但城市化進(jìn)程明顯加快，人工生態(tài)系統(tǒng)不斷擴(kuò)張，建設(shè)用地?cái)D占耕地面積現(xiàn)象嚴(yán)重。砒砂巖地區(qū)草地、灌木林地面積增加，原因主要是退耕還林（草）等生態(tài)綠化措施使得荒草地轉(zhuǎn)化為草地及灌木林地，這與管亞兵等26]的研究結(jié)果一致，十大孔兌流域生態(tài)環(huán)境修復(fù)工作取得明顯成效，城市化及當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)綠化政策顯著影響區(qū)域土地利用格局。2015-2030年土地利用變化量大且范圍更廣，土地時(shí)空變遷主要是沙地、荒草地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸?，耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，城市化及生態(tài)綠化工程驅(qū)動(dòng)著區(qū)域土地利用格局改變，但影響十大孔兌區(qū)域土地利用格局的主要驅(qū)動(dòng)力是政策驅(qū)動(dòng)下的生態(tài)修復(fù)，城市化對(duì)該區(qū)域的影響相對(duì)較弱，但在逐步加強(qiáng)。

十大孔兌地區(qū)土壤侵蝕較嚴(yán)重，總體屬于極強(qiáng)烈侵蝕區(qū)域，砒砂巖裸露是造成侵蝕強(qiáng)度加重的主要因素。這與前人研究結(jié)論基本一致[2.12-13]，裸露的砒砂巖和植被覆蓋度較小的沙地是造成該區(qū)域土壤侵蝕的主要原因。2000-2015年，隨著土地利用格局的改變及生態(tài)工程的應(yīng)用，土壤侵蝕模數(shù)略微減小，但劇烈侵蝕面積顯著增大，砒砂巖區(qū)域土壤侵蝕量加大，砒砂巖區(qū)域是該地區(qū)水土流失治理的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

本文僅模擬了現(xiàn)有土地利用格局演變趨勢(shì)下的土壤侵蝕演變特征，到2030年土壤侵蝕強(qiáng)度減小，隨著生態(tài)修復(fù)工程建設(shè)及水土保持技術(shù)的發(fā)展，侵蝕量大的砒砂巖區(qū)和沙地得到一定程度修復(fù)。但是，隨著城市化進(jìn)程加快及部分耕地缺少科學(xué)管護(hù)，北部土壤流失現(xiàn)象呈加劇趨勢(shì)?；诒狙芯康膶?shí)地考察發(fā)現(xiàn)，砒砂巖分布區(qū)的立地條件十分惡劣，實(shí)施植被恢復(fù)措施存在較大困難，只能采取工程措施進(jìn)行防治。因此，十大孔兌地區(qū)未來生態(tài)恢復(fù)與綠化治理的重點(diǎn)應(yīng)是加強(qiáng)對(duì)城鎮(zhèn)及其周邊耕地的生態(tài)管控，限制城鎮(zhèn)無序發(fā)展侵占自然生態(tài)系統(tǒng)，防止侵蝕進(jìn)一步擴(kuò)大。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張建，馬翠麗，雷鳴，等，內(nèi)蒙古十大孔兌水沙特性及治理措施研究[J].人民黃河，2013，35（ 10）：72-74，77.

[2]許炯心，黃河內(nèi)蒙古段支流“十大孔兌”侵蝕產(chǎn)沙的時(shí)空變化及其成因[J].中國沙漠，2014，34（6）：1641-1649.

[3]ZHAO G，MUX.STREHMEL A，et a1.Temporal Variation ofStream Flow， Sediment Load and Their Relationship in theYellow River Basin， China[J].PLOS One， 2014，9（3）：e91048.

[4] 王海兵，賈曉鵬，大型水庫運(yùn)行下內(nèi)蒙古河道泥沙侵蝕淤積過程[J].中國沙漠，2009，29（1）：189-192.

[5] 馬玉鳳，嚴(yán)平，李雙權(quán)，內(nèi)蒙古孔兌區(qū)叭爾洞溝中游河谷段的風(fēng)水交互侵蝕動(dòng)力過程[J].中國沙漠，2013，33（4）： 990-999.

[6] 孫寶洋，李占斌，張洋，等，黃河內(nèi)蒙古支流“十大孔兌”區(qū)風(fēng)蝕強(qiáng)度時(shí)空變化特征[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016，32（17）：112-119.

[7] 張翔，黃河上游十大孔兌地區(qū)風(fēng)水復(fù)合侵蝕產(chǎn)沙過程研究[D].西安：西安理工大學(xué)，2016：59-83.

[8] 許炯心，“十大孔兌”侵蝕產(chǎn)沙與風(fēng)水兩相作用及高含沙水流的關(guān)系[J].泥沙研究，2013（6）：28-37.

[9] 吳保生，內(nèi)蒙古十大孔兌對(duì)黃河干流水沙及沖淤的影響[J].人民黃河，2014，36（ 10）：5-8.

[10]林秀芝，郭彥，侯素珍，內(nèi)蒙古十大孔兌輸沙量估算[J].泥沙研究，2014（2）：15-20.

[11] 張瑞，白鳳林，賈利紅，等，晉陜蒙砒砂巖區(qū)十大孔兌沙棘種植抗旱措施[J].中國水土保持，2015（4）：31-33.

[12] 劉瑞霞，晉陜蒙砒砂巖區(qū)十大孔兌水土流失治理淺析[J].內(nèi)蒙古水利，2013（6）：68-69.

[13] 田鵬，趙廣舉，穆興民，等，基于改進(jìn)RUSLE模型的皇甫川流域土壤侵蝕產(chǎn)沙模擬研究[J].資源科學(xué)，2015，37（4）：832-840.

[14] 冉大川，姚文藝，李占斌，等，不同庫容配置比例淤地壩的減沙效應(yīng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29（ 12）：154-162.

[15]WISCHMEIER W H， SMITH D D.Predicting Rainfall Ero-sion Losses： A Cuide to Conservation Planning [M].Washington D C： U.S.Department of Agriculture，1987：537.

[16]RENARD K G，F(xiàn)OSTER G R， WEESIES G A， et al.Pre-dicting Rainfall Ersion Losses： A Cuide to ConservationPlanning with the Revised Universal Soil Loss Equation（ RUSLE）[ M]. Washington D C：U.S. Department of Ag-riculture.1997：15.

[17] 汪邦穩(wěn)，楊勤科，劉志紅，等，基于DEM和CIS的修正通用土壤流失方程地形因子值的提取[J].中國水土保持科學(xué)，2007，5（2）：18-23.

[18] LIU B Y， NEARINC M A， SHI P J，et al.Slope LengthEffects on Soil Loss for Steep Slopes [J]. Soil Science ofAmerica Joumal， 2000， 64（2）：1759-1763.

[19] ZHANC H， YANC Qinke， LI Rui， et al.Extension of aCIS Procedure for Calculating the Rusle Equation LS Factor[J]. Computers&Geosciences， 2013， 52（1）：177-188.

[20] 喻鋒，李曉兵，陳云浩，等，皇甫川流域土地利用變化與土壤侵蝕評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2006，26（6）：1947-1956.

[21] 邱一丹，李錦榮，孫保平，等，退耕還林和降雨對(duì)中陽縣土壤侵蝕的影響[J].湖南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011（13）：66-69.

[22] FU Bojie，ZHAO W W，CHEN L D， et al.Assessment ofSoil Erosion at Large Watershed Scale Using RUSLEand CIS：A Case Study in the Loess Plateau of China[ J].Land Degradation and Development， 2005， 16（1）：73. [23] 胡雪麗，徐凌，張樹深，基于CA-Markov模型和多目標(biāo)優(yōu)化的大連市土地利用格局[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，24（6）：1652-1660.

[24] AL-SHARIF A A A，PRADHAN B.A Novel Approach for Predicting the Spatial Pattems of Urban Expansion by Com-bining the Chi-Squared Automatic Integration Detection De-cision Tree， Markov Chain and Cellular Automata Models inCIS[J]. Ceocarto International， 2015， 30（8）：858-881.

[25] 孑L令橋，張路，鄭華，等，長江流域生態(tài)系統(tǒng)格局演變及驅(qū)動(dòng)力[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2018，38（3）：741-749.

[26] 管亞兵，楊勝天，周旭，等，黃河十大孔兌流域林草植被覆蓋度的遙感估算及其動(dòng)態(tài)研究[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016，52（4）：458-465.

【責(zé)任編輯翟戌亮】