付金霞，王 靜，張寶利，吳 娟，楊玉春，肖培青，姚文藝

（1. 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，楊凌 712100；2. 黃河水利科學(xué)研究院，鄭州 450003）

0 引 言

砒砂巖是由古生代二疊紀(jì)和中生代三疊紀(jì)、侏羅紀(jì)、白堊紀(jì)的砂巖、砂頁巖、泥質(zhì)砂巖組成的巖石交互層，成巖程度低、砂粒間膠結(jié)程度差、結(jié)構(gòu)強(qiáng)度低。砒砂巖集中分布在晉陜蒙接壤地區(qū)，如內(nèi)蒙古的準(zhǔn)格爾旗、東勝區(qū)、伊金霍洛旗、達(dá)拉特旗、杭錦旗、清水河縣，陜西的神木、府谷兩縣和山西的河曲、保德兩縣，總面積約1.67 萬km2[1-2]。砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境極度脆弱，氣候干燥，植被稀疏，地形多溝壑、陡坡。年內(nèi)冬季寒冷、春季多風(fēng)沙、夏秋降水集中。砒砂巖區(qū)特殊的巖層性質(zhì)在當(dāng)?shù)氐淖匀画h(huán)境中，極易發(fā)生風(fēng)化、剝蝕和侵蝕，遇水如泥、遇風(fēng)成砂，水土流失非常嚴(yán)重，侵蝕模數(shù)可達(dá)30 000～40 000 t/(km2˙a)。雖然其面積僅占黃河流域的2%，但產(chǎn)生的粗泥沙（粒徑>0.05 mm）占黃河下游河道淤積量的1/4[1-3]。砒砂巖區(qū)不僅是黃河粗泥沙集中來源的核心區(qū)，也是黃河流域水土流失最難治理的地區(qū)。砒砂巖區(qū)是中國典型的水力、風(fēng)力、凍融等多動(dòng)力復(fù)合侵蝕區(qū)域，多種侵蝕過程在時(shí)空上的交替/耦合作用，延長了侵蝕時(shí)間、加劇了侵蝕強(qiáng)度，成為該地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱和水土流失嚴(yán)重的重要原因[4-7]。因此，開展砒砂巖區(qū)多動(dòng)力復(fù)合侵蝕的時(shí)空交互特征研究，對(duì)砒砂巖區(qū)水土流失防治、脆弱生態(tài)環(huán)境綜合治理具有重要意義。

目前研究多集中于砒砂巖侵蝕的氣候條件特征[7-8]以及水蝕[9-10]、風(fēng)蝕[5-6,11]、凍融侵蝕[12-16]等單動(dòng)力侵蝕的特征、機(jī)理研究，對(duì)水力、風(fēng)力、凍融復(fù)合侵蝕的交互機(jī)理尚不清楚、復(fù)合侵蝕的時(shí)空交互特征還未揭示，從而導(dǎo)致先進(jìn)的單一侵蝕防治技術(shù)在此特殊侵蝕環(huán)境下的適宜性和有效性遭到質(zhì)疑。此外，砒砂巖特殊的巖層性質(zhì)，使得多動(dòng)力復(fù)合侵蝕的室內(nèi)模擬研究面臨原巖破壞而產(chǎn)生較大誤差的瓶頸，因此基于野外原狀坡面的復(fù)合侵蝕研究更具科學(xué)性和符合實(shí)際情況。但砒砂巖區(qū)多溝壑、陡坡的地形特征，使得野外原位觀測、數(shù)據(jù)獲取面臨很大的挑戰(zhàn)。三維激光掃描儀可以在不接觸觀測區(qū)域的條件下，快速、有效、高精度地獲取觀測區(qū)域表面的空間三維數(shù)據(jù)，為監(jiān)測地形起伏變化以及侵蝕量的計(jì)算提供了一種便捷高效的手段，且能有效保護(hù)復(fù)雜地形區(qū)的野外作業(yè)者的人身安全[17-19]。

因此，本研究針對(duì)砒砂巖區(qū)水蝕、風(fēng)蝕、凍融復(fù)合侵蝕劇烈的突出問題和多動(dòng)力復(fù)合侵蝕機(jī)理尚不清楚、多動(dòng)力復(fù)合侵蝕時(shí)空分異研究尚缺乏的現(xiàn)狀以及水土流失綜合治理的迫切需要，融合野外原位觀測、三維激光掃描儀技術(shù)和GIS 等多研究手段，揭示砒砂巖區(qū)多動(dòng)力復(fù)合侵蝕的季節(jié)交互特征并分離各侵蝕動(dòng)力在不同時(shí)段對(duì)原狀坡面的侵蝕貢獻(xiàn)，以期為復(fù)合侵蝕綜合治理技術(shù)、退化植被恢復(fù)重建、水土流失綜合治理提供理論支撐和科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

野外試驗(yàn)區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)準(zhǔn)格爾旗暖水鄉(xiāng)境內(nèi)二老虎溝小流域的110°35′58″ E、39°47′41″ N 處。二老虎溝小流域是黃河中游皇甫川支流納林川的一條二級(jí)支溝，該區(qū)屬典型的大陸性季風(fēng)氣候。冬季寒冷漫長，夏季炎熱短暫，春季多風(fēng)沙，降水集中且年內(nèi)分配不勻。封凍期為11 月—次年3 月底，最大凍土深度 1.5 m；大風(fēng)主要集中在3—5 月和10—11 月，以西北風(fēng)為主；年降水量約為350 mm，主要集中于7—9 月[10]。砒砂巖裸露溝谷坡面多為陡坡、陡崖，砒砂巖陡坡或陡崖處一年四季均可發(fā)生重力侵蝕，其中，瀉溜主要發(fā)生在坡度35°～60°的坡面，崩塌主要發(fā)生在坡度60°以上的坡面[3]。

1.2 試驗(yàn)小區(qū)建設(shè)與試驗(yàn)過程

本研究基于三維激光掃描數(shù)據(jù)分析砒砂巖原狀坡面水蝕、風(fēng)蝕、凍融侵蝕的季節(jié)變化特征，而坡面植被的生長和覆蓋會(huì)給地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)帶來噪聲和誤差，故選擇裸露坡面開展研究。研究坡面坡度介于37°～38°，可有效去除重力侵蝕的影響，同時(shí)也便于試驗(yàn)小區(qū)的建設(shè)和數(shù)據(jù)采集。坡面上白色和紅色砒砂巖層交互分布，白色、紅色巖層分別屬于砂巖和泥巖；巖層層理清晰，巖層產(chǎn)狀接近水平（圖1）。試驗(yàn)所建設(shè)的坡面小區(qū)（圖1）于2017 年12 月底完成，從左到右依次為水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)、水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)、人為播撒草種的植被措施小區(qū)、凍融侵蝕小區(qū)，各小區(qū)大小約為12.5 m × 2.5 m。本研究暫不分析人為植被措施對(duì)坡面侵蝕的影響，即僅分析在自然環(huán)境條件下水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)（圖1a）、水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)（圖 1b）和凍融侵蝕小區(qū)（圖1d）的季節(jié)侵蝕狀況。通過對(duì)凍融單動(dòng)力侵蝕小區(qū)（圖1d）、水力+凍融雙動(dòng)力復(fù)合侵蝕小區(qū)（圖1a）和水力+凍融+風(fēng)力三動(dòng)力復(fù)合侵蝕小區(qū)（圖1b）的侵蝕量的橫向?qū)Ρ龋瑏硪来蝿冸x凍融、水力和風(fēng)力對(duì)坡面的侵蝕影響。以凍融侵蝕小區(qū)為基準(zhǔn)，水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)侵蝕量減去凍融侵蝕小區(qū)侵蝕量即剝離出水力單因子的侵蝕量，水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)侵蝕量減去水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)侵蝕量即剝離出風(fēng)力單因子的侵蝕量。同時(shí)，結(jié)合由FARO（法如）Focus 3D 三維激光掃描儀在不同季節(jié)（2018 年3月26 日、2018 年7 月1 日、2018 年11 月4 日和2019年5 月2 日）獲得的各小區(qū)地形變化量，來分離不同季節(jié)中各侵蝕動(dòng)力對(duì)原狀裸露坡面的侵蝕貢獻(xiàn)。凍融侵蝕小區(qū)采用基于小區(qū)圍欄（欄高30 cm 左右）支撐的厚土工布全覆蓋，既保證了坡面有水分緩慢滲入使凍融侵蝕得以發(fā)生，又能有效阻擋風(fēng)蝕和水蝕。水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)外圍設(shè)置有1.2 m 高的擋風(fēng)板。已有研究表明，在風(fēng)沙運(yùn)動(dòng)的3 種形式中，躍移約占3/4，蠕移接近1/4，懸移僅占1%～5%，且風(fēng)沙運(yùn)動(dòng)主要集中在離地面30 cm高度內(nèi)[20]。而砒砂巖碎屑物以粗泥沙為主，因此1.2 m 的擋風(fēng)板能有效阻擋風(fēng)蝕。另外，在坡面小區(qū)外緣長期固定直徑為15 cm 的白色球形標(biāo)靶共11 個(gè)，用于研究期多期地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制點(diǎn)的統(tǒng)一配準(zhǔn)。

圖1 砒砂巖坡面多動(dòng)力復(fù)合侵蝕試驗(yàn)小區(qū)（2018-11-04） Fig. 1 Experimental plots of multi-dynamic composite erosion on Pisha sandstone slope (2018-11-04)

1.3 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本研究數(shù)據(jù)源包括氣象數(shù)據(jù)、坡面地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和實(shí)測坡面侵蝕量。氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn），具體為研究坡面所在地準(zhǔn)格爾旗暖水鄉(xiāng)2018 年1 月—2019 年4 月的日降水量、日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、日最大風(fēng)速、月平均相對(duì)濕度以及每月≥5 m/s、≥10 m/s、≥15 m/s 不同等級(jí)風(fēng)速出現(xiàn)的日數(shù)。點(diǎn)云數(shù)據(jù)為利用FARO（法如）Focus 3D 三維激光掃描儀獲得的3 個(gè)研究小區(qū)（圖1a、圖1b 和圖1d）的各4 期點(diǎn)云數(shù)據(jù)：2018 年3 月26 日、2018 年7 月1日、2018 年11 月4 日和2019 年5 月2 日，平均每期坡面上有70 萬余個(gè)點(diǎn)，數(shù)據(jù)量很大。實(shí)測坡面侵蝕量為2018年5 月—2019 年4 月每月月底或極端降水日收集的小區(qū)徑流泥沙桶的泥沙樣稱質(zhì)量獲得。

在Trimble Real Works 軟件中對(duì)3 個(gè)試驗(yàn)小區(qū)各4 期地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，包括格式轉(zhuǎn)換、點(diǎn)云配準(zhǔn)和定向、邊界裁剪、剔除噪聲點(diǎn)、數(shù)據(jù)精度評(píng)定等，并以高程1 mm 的精度導(dǎo)出了12 期坡面地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)（ASC文件）。導(dǎo)出的點(diǎn)云數(shù)據(jù)在ArcGIS 中構(gòu)建TIN 并生成DEM，DEM 柵格大小設(shè)置為1 mm×1 mm。除此之外，針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建TIN 時(shí)邊界上出現(xiàn)的冗余三角形，對(duì)DEM 邊界進(jìn)行了裁剪。

1.4 研究方法

1.4.1 三維激光掃描儀地形掃描

使用三維激光掃描儀生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)再結(jié)合點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件以及GIS 軟件的方法，目前已被廣泛應(yīng)用于監(jiān)測地形起伏變化以及水土流失量的計(jì)算[17-19,21-23]?；谄旅嫘^(qū)的11 個(gè)球形標(biāo)靶，選擇在不同季節(jié)晴天的早晨或下午，使用FARO（法如）三維激光掃描儀于固定位置掃描3 個(gè)試驗(yàn)小區(qū)。掃描日期分別為2018 年3 月26 日、2018 年7 月1 日、2018 年11 月4 日和2019 年5 月2 日。2018 年3 月26 日—7 月1 日的地形變化反映的是3—6 月凍融+風(fēng)力為主的侵蝕對(duì)坡面的影響，2018 年7 月1 日—11 月4 日的地形變化反映的是7—10 月水力為主的侵蝕對(duì)坡面的影響，2018 年11 月4 日—2019 年5 月2 日的地形變化反映的是11 月—翌年4 月凍融+風(fēng)力為主的侵蝕對(duì)坡面的影響。掃描儀操作時(shí)，開啟GPS 和高度計(jì)并采用彩色掃描，分辨率設(shè)置為1/2、質(zhì)量設(shè)置為4×，每個(gè)坡面掃描時(shí)間約30 min 左右。

1.4.2 基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的DEM 建立及其空間分析

點(diǎn)云數(shù)據(jù)記錄了空間目標(biāo)的平面坐標(biāo)、高程值、RGB 信息等。不同季節(jié)的3 個(gè)坡面小區(qū)各4 期點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后，在ArcGIS 軟件中生成3 個(gè)坡面各4 期DEM。通過對(duì)同一坡面前后期DEM 進(jìn)行相減運(yùn)算，比較不同季節(jié)多動(dòng)力復(fù)合侵蝕前后坡面形態(tài)的變化；通過填挖方運(yùn)算對(duì)坡面不同季節(jié)的侵蝕量進(jìn)行計(jì)算并與實(shí)測值進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證；最后，通過對(duì)3 個(gè)試驗(yàn)小區(qū)季節(jié)侵蝕量的橫向?qū)Ρ葋矸治雠皫r坡面水蝕、風(fēng)蝕、凍融侵蝕的季節(jié)交互特征，并分離各動(dòng)力在不同時(shí)段對(duì)坡面侵蝕的貢獻(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 侵蝕動(dòng)力季節(jié)變化

基于研究區(qū)（暖水鄉(xiāng)）2018 年1 月—2019 年4 月的氣象數(shù)據(jù)，分析了研究區(qū)侵蝕動(dòng)力季節(jié)變化特征。

2018 年1 月—2019 年4 月研究區(qū)共降水484.7 mm，其中1—3 月、11—12 月基本無降水，降水出現(xiàn)在4—10 月且主要集中于7—10 月（圖2a）。2018 年4—6 月、7—10 月降水量分別為97.7 和353.8 mm，分別占2018年降水量（453.6 mm）的22%和78%。整個(gè)研究期，日降水量超過12 mm 的天數(shù)為11，除5 月出現(xiàn)1 次外，其他均出現(xiàn)在7—10 月；日降水量超25、50 mm 的天數(shù)分別為4 和1。降水在7、8 月達(dá)到峰值且各月均超120 mm?？梢?，7—10 月是研究期內(nèi)水力侵蝕的高峰期。受降雨影響，研究區(qū)7—10 月相對(duì)濕度較高，其他月份相對(duì)濕度較穩(wěn)定（圖2b）。

研究區(qū)最高氣溫出現(xiàn)在7 月和8 月，最低氣溫出現(xiàn)在1 月和12 月。3—10 月平均氣溫在0 ℃以上，11月—翌年2 月平均氣溫均在0 ℃以下（圖2c）。11 月 —翌年4 月，砒砂巖處于凍、融交替狀態(tài)；期間，11 月 —12 月底、12 月底—3 月初、3 月中旬—4 月分別為上凍期、封凍期和解凍期。通過張攀等[7]在坡面埋設(shè)的EM50 全自動(dòng)地溫、水分采集系統(tǒng)得知，2018 年11 月 —2019 年4月，坡面表層巖土的體積含水率約為0.13～0.19 m3/m3，深層巖土的體積含水率約為0.26～0.31 m3/m3。上凍期、解凍期的水分含量較高于封凍期的水分含量[7]。在3、4月解凍期，平均氣溫開始大于0 ℃，晝夜溫差變化大，凍融循環(huán)次數(shù)增多且主要發(fā)生于表層10 cm 以內(nèi)[7]。2018年3 月、2019 年3 月凍融交替日數(shù)分別達(dá)15 和27，加之水分含量較高，凍融侵蝕作用強(qiáng)烈。

根據(jù)研究區(qū)月最大風(fēng)速以及每月中風(fēng)速≥5 m/s、≥ 10 m/s 和≥15 m/s 的日數(shù)來看（圖2d），3—5 月風(fēng)速較大。5 m/s 風(fēng)速已超出起沙風(fēng)速4.8 m/s[20]。3—5 月的月平均風(fēng)速介于4.1～4.9 m/s，其他月份平均風(fēng)速小于4 m/s。3—5 月期間，≥5 m/s 的風(fēng)速、≥10 m/s 的風(fēng)速每月可分別出現(xiàn)28～30、7～11 d，≥15 m/s 的風(fēng)速每月各出現(xiàn)1 d。試驗(yàn)坡面所在溝谷呈東西走向，風(fēng)向和溝道走向基本上垂直。因此，3—5 月是風(fēng)力侵蝕的高峰期。

綜合研究區(qū)氣象資料、坡面特征以及姚文藝等[3]、張攀等[7]研究成果可以判斷出：2018 年3 月底—6 月砒砂巖坡面上侵蝕動(dòng)力主要為凍融+風(fēng)力，2018 年7 月—10 月坡面上侵蝕動(dòng)力主要為水力，2018 年11 月—2019 年4月坡面上侵蝕動(dòng)力主要為凍融+風(fēng)力。

圖2 2018 年1 月—2019 年4 月研究區(qū)氣象要素變化 Fig. 2 Changes of meteorological elements in the study area from January 2018 to April 2019

2.2 不同季節(jié)坡面侵蝕前后地形變化

基于3 個(gè)坡面小區(qū)的各4 期DEM，進(jìn)行每個(gè)坡面前后2 期DEM 相減。DEM 高程差變化即可反映各小區(qū)在不同季節(jié)侵蝕前后地形起伏變化（圖3）。2018 年7 月1日DEM 減去2018 年3 月26 日DEM 反映的是3—6 月凍融+風(fēng)力侵蝕對(duì)坡面地形的影響，2018 年11 月4 日DEM減去2018 年7 月1 日DEM 反映的是7—10 月水力為主侵蝕對(duì)坡面地形的影響，2019 年5 月2 日DEM 減去2018年11 月4 日DEM 反映的是11 月—翌年4 月凍融+風(fēng)力侵蝕對(duì)坡面地形的影響。

圖3 不同季節(jié)坡面小區(qū)地形變化 Fig. 3 Topography changes of slope plots in different seasons

在2018 年3—6 月、7—10 月和2018 年11 月—2019年4 月3 個(gè)時(shí)段，3 個(gè)坡面小區(qū)呈現(xiàn)明顯的侵蝕（高程差負(fù)值區(qū)）—堆積（高程差正值區(qū)）時(shí)空變化格局。但坡面侵蝕量與坡面侵蝕面積、坡面侵蝕厚度即高程差同時(shí)有關(guān)，后續(xù)將通過不同期DEM 的填挖方處理來計(jì)算坡面體積變化。2018 年3—6 月，侵蝕主要發(fā)生在坡面中、上部；水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)、凍融小區(qū)的侵蝕面積大于堆積面積，但水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)的侵蝕面積略小于堆積面積。2018 年7—10 月，侵蝕主要發(fā)生在坡面中、下部，各小區(qū)的侵蝕面積均遠(yuǎn)大于堆積面積；其中，水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)的侵蝕面積最大，而凍融小區(qū)因受溫度、濕度變化特別是10 月負(fù)溫影響也存在著一定侵蝕。2018 年11月—2019 年4 月，侵蝕主要發(fā)生在坡面中、下部，各小區(qū)的侵蝕面積均大于堆積面積；其中，水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)的侵蝕面積最大，而凍融小區(qū)的侵蝕面積最小。

對(duì)比3 個(gè)時(shí)間段，3 個(gè)試驗(yàn)小區(qū)在2018 年7—10 月的侵蝕面積最大。在以水力侵蝕占主導(dǎo)的作用下，水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)、水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)特別是后者出現(xiàn)較明顯的細(xì)溝。在11 月—翌年4 月，各小區(qū)的侵蝕面積比7—10 月的侵蝕面積有所減少；水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)、水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)的底部又變成了堆積區(qū)。

2.3 不同季節(jié)坡面小區(qū)侵蝕量

為了計(jì)算不同季節(jié)砒砂巖坡面侵蝕量，在ArcGIS 中使用3D 分析模塊對(duì)3 個(gè)坡面小區(qū)的各4 期DEM 進(jìn)行填挖方處理。填挖方結(jié)果得到不同季節(jié)復(fù)合侵蝕前后坡面體積變化。本試驗(yàn)區(qū)砒砂巖風(fēng)化產(chǎn)物密度為1.3 g/cm3，通過體積×密度方法來計(jì)算3 個(gè)坡面小區(qū)在2018 年3—6月、7—10 月、2018 年11 月—2019 年4 月的侵蝕量（表 1），并對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。

表1 不同季節(jié)坡面小區(qū)侵蝕量 Table 1 Erosion amount of each slope plot in different seasons

由表1 模擬侵蝕量可知，在3 個(gè)試驗(yàn)小區(qū)中，凍融小區(qū)在3 個(gè)時(shí)段侵蝕量均較少；水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)、水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)在3—6 月、11 月—翌年4 月侵蝕量較少，而在降雨集中的7—10 月2 個(gè)小區(qū)的侵蝕量較多。在7—10 月期間，7、8 月降水達(dá)到峰值且出現(xiàn)8 次侵蝕性降雨，而9、10 月各出現(xiàn)1 次侵蝕性降雨且降雨量分別僅為18.3 和13.3 mm。小區(qū)模擬侵蝕量少的時(shí)期，相應(yīng)小區(qū)的泥沙桶實(shí)測量均小于0.5 kg。因此，利用7—8 月泥沙桶實(shí)測量進(jìn)行驗(yàn)證。7—8 月水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)、水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)的泥沙桶實(shí)測量分別為31.8 和70.6 kg，而7—10 月這2個(gè)小區(qū)的模擬侵蝕量分別為66.71 和85.52 kg?？梢?，模擬侵蝕量大于實(shí)測侵蝕量。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)：試驗(yàn)小區(qū)侵蝕的松散巖土并未全部進(jìn)入泥沙桶，而是部分堆積在了小區(qū)底部三角形集流口擋板處，從而導(dǎo)致泥沙桶實(shí)測量偏低。另外，模擬值是基于控制誤差的高精度的微觀地形變化計(jì)算獲得，反映的是多動(dòng)力復(fù)合作用下的7—10 月侵蝕量，而泥沙桶實(shí)測值反映的主要是7—8 月水蝕量且未包括全部風(fēng)蝕量。因此模擬侵蝕量大于泥沙桶實(shí)測量是合理的。

2018 年3 月—2019 年4 月，水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)、水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)和凍融小區(qū)的模擬總侵蝕量分別為111.63、84.9 和19.65 kg，即水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)侵蝕最為強(qiáng)烈，其次為水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)，而凍融小區(qū)侵蝕量最小?？梢?，多動(dòng)力復(fù)合侵蝕疊加效應(yīng)明顯。凍融風(fēng)化、侵蝕使砒砂巖脹縮交替，巖體結(jié)構(gòu)遭受破壞，孔隙率增大，容重、黏聚力降低，致使表層疏松破碎；其不僅為風(fēng)蝕、水蝕提供了物質(zhì)條件，又加速了砒砂巖遇風(fēng)成砂、遇水潰散的過程。風(fēng)通過對(duì)坡面松散顆粒的吹蝕，改變了松散物的粒度組成和地表粗糙度，使地表粗化；而挾沙風(fēng)的撞擊、磨蝕 又進(jìn)一步加劇了巖體表面結(jié)構(gòu)的破壞，致使表層抗蝕力減弱，進(jìn)而為水蝕的發(fā)生提供了邊界條件。砒砂巖遇水成泥的特性，加之雨滴的濺蝕、流水的片蝕和溝蝕作用，又加速了砒砂巖潰散過程；松散物質(zhì)被水流搬運(yùn)到坡底，又為風(fēng)蝕、凍融侵蝕提供了新的風(fēng)化層，侵蝕將進(jìn)一步向縱深發(fā)展[7,16]。各侵蝕動(dòng)力在季節(jié)上的交互、疊加作用致使復(fù)合侵蝕強(qiáng)度更大。

在2018 年3—6 月、7—10 月、2018 年11 月—2019年4 月3 個(gè)時(shí)段中，水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)侵蝕量分別為11.81、85.52 和14.3 kg，分別占小區(qū)總侵蝕量的10.58%、76.61%和12.81%；水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)侵蝕量分別為8.85、66.71 和9.34 kg，分別占小區(qū)總侵蝕量的10.43%、78.57%和11%；凍融小區(qū)侵蝕量分別為6.27、5.63 和7.75 kg，分別占小區(qū)總侵蝕量的31.9%、28.65%和39.44%。從各時(shí)段來看，水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)、水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)均在7—10 月侵蝕量最大，表明這2 個(gè)小區(qū)以水力侵蝕占主導(dǎo)；凍融小區(qū)則在11 月—翌年4 月侵蝕量最大。另外，2018 年11月—2019 年4 月各小區(qū)侵蝕量略大于2018 年3—6 月的侵蝕量。

2.4 不同季節(jié)侵蝕動(dòng)力對(duì)原狀坡面的侵蝕貢獻(xiàn)

通過橫向?qū)Ρ? 個(gè)試驗(yàn)小區(qū)的侵蝕量，可分離不同季節(jié)侵蝕動(dòng)力對(duì)原狀坡面的侵蝕貢獻(xiàn)（表2）。以凍融侵蝕小區(qū)為基準(zhǔn)，水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)侵蝕量減去凍融侵蝕小區(qū)侵蝕量即剝離出水力單因子的侵蝕量，水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕原狀小區(qū)侵蝕量減去水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)侵蝕量即剝離出風(fēng)力單因子的侵蝕量。

表2 不同季節(jié)侵蝕動(dòng)力對(duì)原狀坡面的侵蝕貢獻(xiàn) Table 2 Contribution of each erosion force to undisturbed slope in different seasons

在2018 年3—6 月期間，3—4 月凍融交替日數(shù)達(dá)20，凍融作用強(qiáng)烈；3—5 月強(qiáng)風(fēng)也較多，風(fēng)速超過10 m/s 的風(fēng)在3—5月共出現(xiàn)29 d；4—6月出現(xiàn)降水，共計(jì)97.7 mm。因此，3—6 月原狀坡面同時(shí)受到凍融侵蝕、風(fēng)力侵蝕和水力侵蝕作用，凍融侵蝕、風(fēng)力侵蝕、水力侵蝕對(duì)原狀坡面侵蝕貢獻(xiàn)率分別為53.09%、25.06%和21.85%，說明此段時(shí)間內(nèi)砒砂巖坡面以凍融侵蝕作用為主，凍融侵蝕貢獻(xiàn)為風(fēng)蝕或水蝕作用的2 倍以上。

在2018 年7—10 月，降雨量達(dá)到353.8 mm，其中7、8 月分別降雨161.6 和129 mm；9—10 月風(fēng)速在10 m/s以上的風(fēng)出現(xiàn)14 d；10 月底最低溫出現(xiàn)負(fù)值，凍融作用開始出現(xiàn)。7—10 月水力侵蝕、風(fēng)力侵蝕、凍融侵蝕對(duì)原狀坡面侵蝕貢獻(xiàn)率分別為71.42%、21.99%和6.58%，即此段時(shí)間內(nèi)砒砂巖坡面以水力侵蝕為主，風(fēng)力侵蝕次之（水蝕貢獻(xiàn)是風(fēng)蝕的3 倍以上），且10 月底存在少量凍融侵蝕。

從11 月開始，砒砂巖坡面進(jìn)入上凍期，一直到翌年的3、4 月才緩緩解凍。2019 年3—4 月凍融交替日數(shù)達(dá)31，凍融作用很強(qiáng)烈；風(fēng)速超過10 m/s 的強(qiáng)風(fēng)在3—4月出現(xiàn)16 d。2019 年4 月出現(xiàn)31.3 mm 的降雨。因此，2018 年11 月—2019 年4 月原狀坡面也同時(shí)受到凍融侵蝕、風(fēng)力侵蝕和水力侵蝕作用，凍融侵蝕、風(fēng)力侵蝕、水力侵蝕對(duì)原狀坡面侵蝕貢獻(xiàn)率（各動(dòng)力侵蝕量占總侵蝕量的比例）分別為54.20%、34.69%和11.12%?？梢?，此時(shí)間段砒砂巖坡面以凍融侵蝕和風(fēng)力侵蝕為主，凍融侵蝕分別為風(fēng)蝕、水蝕作用的4.87 倍和1.56 倍。由于凍融侵蝕、風(fēng)蝕的增大，導(dǎo)致了2018 年11 月—2019 年4月的侵蝕量略大于2018 年3—6 月的侵蝕量。

對(duì)砒砂巖原狀坡面而言，3 月—6 月、11 月—翌年4月，凍融侵蝕量最大，然后為風(fēng)力侵蝕量、水力侵蝕量；7 月—10 月，水力侵蝕量最大，然后為風(fēng)力侵蝕量、凍融侵蝕量。根據(jù)表2 計(jì)算各動(dòng)力總侵蝕量和坡面總侵蝕量得知，在2018 年3 月—2019 年4 月整個(gè)研究期，原狀坡面侵蝕量中水蝕占58.45%、凍融和風(fēng)蝕共占41.55%，水蝕對(duì)坡面侵蝕影響最大。就2018 年而言，水蝕作用對(duì)坡面的影響最大，凍融侵蝕作用次之，風(fēng)蝕作用最小。

3 討 論

由于多動(dòng)力復(fù)合侵蝕關(guān)系的復(fù)雜性，目前針對(duì)多動(dòng)力侵蝕貢獻(xiàn)和侵蝕效應(yīng)的研究較少[7]。已有的復(fù)合侵蝕研究也多限于以風(fēng)水兩相侵蝕為主，很少涉及三相或多相復(fù)合侵蝕研究[4]。而砒砂巖區(qū)關(guān)于動(dòng)力侵蝕貢獻(xiàn)的已有研究僅有：趙國際[5]認(rèn)為砒砂巖區(qū)年風(fēng)化速度為1.5～3.6 mm，王隨繼[13]發(fā)現(xiàn)砒砂巖區(qū)的凍融侵蝕量可以達(dá)到溝道產(chǎn)沙量的1/2。這些研究均聚焦于砒砂巖區(qū)單一動(dòng)力侵蝕貢獻(xiàn)，而基于砒砂巖原巖的多動(dòng)力侵蝕季節(jié)貢獻(xiàn)率的剝離，不僅可以彌補(bǔ)當(dāng)前多動(dòng)力復(fù)合侵蝕研究的不足，也將為砒砂巖區(qū)復(fù)合侵蝕綜合治理提供一定的理論依據(jù)。

本研究為野外原現(xiàn)場試驗(yàn)，由于砒砂巖裸露溝谷坡面多陡坡、陡崖且存在重力侵蝕，因此本研究難以找到與研究坡面地貌相一致的坡面作為驗(yàn)證小區(qū)。盡管各試驗(yàn)小區(qū)位于同一野外坡面上，但原狀坡面無法保證各小區(qū)坡度均勻一致。雖然各小區(qū)侵蝕量是基于不同季節(jié)地形變化量而得，但在各小區(qū)侵蝕量橫向?qū)Ρ群透鲃?dòng)力侵蝕貢獻(xiàn)率分離時(shí)，可能會(huì)存在一定誤差，如高估凍融侵蝕貢獻(xiàn)，而低估水力、風(fēng)力侵蝕貢獻(xiàn)。另外，試驗(yàn)小區(qū)于2017 年底建設(shè)完成，試驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)段（2018 年3 月26日—2019 年5 月2 日）是各侵蝕動(dòng)力均出現(xiàn)并交錯(cuò)發(fā)生的第1 個(gè)周期。因時(shí)間限制，第2 個(gè)周期的最后一期數(shù)據(jù)尚未采集到，加之用以動(dòng)態(tài)變化研究的多期點(diǎn)云數(shù)據(jù)必須進(jìn)行控制點(diǎn)統(tǒng)一配準(zhǔn)才能滿足精度要求。因此，目前試驗(yàn)歷時(shí)相對(duì)較短，后續(xù)將持續(xù)進(jìn)行長期監(jiān)測和深入研究。

多動(dòng)力復(fù)合侵蝕的疊加效應(yīng)致使砒砂巖區(qū)水土流失非常嚴(yán)重。因此，未來，必須加強(qiáng)砒砂巖區(qū)多動(dòng)力復(fù)合侵蝕的定位動(dòng)態(tài)監(jiān)測，創(chuàng)新多動(dòng)力復(fù)合侵蝕研究的技術(shù)手段，深入開展多動(dòng)力復(fù)合侵蝕的過程、機(jī)理、時(shí)空分異以及防治措施（如生物措施、工程措施等）的研究，從而為砒砂巖區(qū)復(fù)合侵蝕綜合治理、脆弱生態(tài)環(huán)境恢復(fù)重建提供有力保障。

4 結(jié) 論

砒砂巖區(qū)多動(dòng)力侵蝕在年內(nèi)交替發(fā)生及疊加。本研究融合野外原位試驗(yàn)觀測、三維激光掃描儀技術(shù)和GIS等多研究手段，揭示砒砂巖區(qū)多動(dòng)力復(fù)合侵蝕的季節(jié)交互特征并分離各動(dòng)力的侵蝕貢獻(xiàn)。主要結(jié)論如下：

1）3 月—6 月、11 月—翌年4 月，砒砂巖坡面侵蝕動(dòng)力主要為凍融+風(fēng)力；7 月—10 月，坡面侵蝕動(dòng)力主要為水力。2018 年3 月—2019 年4 月，砒砂巖坡面多動(dòng)力復(fù)合侵蝕疊加效應(yīng)明顯，即水力+凍融+風(fēng)力復(fù)合侵蝕量最明顯依次為水力+凍融復(fù)合侵蝕量、凍融侵蝕量。

2）各試驗(yàn)小區(qū)的季節(jié)侵蝕量有明顯差異，凸顯了各小區(qū)的主導(dǎo)侵蝕動(dòng)力及其侵蝕貢獻(xiàn)。水力+凍融+風(fēng)力原狀小區(qū)、水力+凍融復(fù)合侵蝕小區(qū)在7—10 月侵蝕量最大，均以水力侵蝕占主導(dǎo)；而凍融小區(qū)在11 月—翌年4 月侵蝕量最大。

3）對(duì)砒砂巖原狀坡面而言，3—6 月、11 月—翌年4月，凍融侵蝕量最大，然后為風(fēng)力侵蝕量、水力侵蝕量；7—10 月，水力侵蝕量最大，然后為風(fēng)力侵蝕量、凍融侵蝕量。在整個(gè)研究期，原狀坡面侵蝕量中水蝕占58.45%、凍融和風(fēng)蝕共占41.55%。2018 年各侵蝕動(dòng)力對(duì)坡面侵蝕的影響程度由大到小依次為：水力侵蝕、凍融侵蝕、風(fēng)力侵蝕。

三維激光掃描技術(shù)為監(jiān)測復(fù)雜地形區(qū)的地形起伏變化以及侵蝕量計(jì)算提供了一種便捷高效的手段?；谂皫r原巖的多動(dòng)力侵蝕季節(jié)貢獻(xiàn)率的剝離是一次有益的嘗試，其結(jié)果不僅可以彌補(bǔ)當(dāng)前多動(dòng)力復(fù)合侵蝕研究的不足，也可為砒砂巖區(qū)復(fù)合侵蝕綜合治理提供一定的理論依據(jù)。