許晶晶,杜鵬飛,屈麗琴,趙 瑩,黃東浩,周瑞鵬

(1.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院 國(guó)際泥沙研究培訓(xùn)中心,北京 100048;2.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利學(xué)院,沈陽(yáng) 110866)

土壤侵蝕會(huì)影響土壤健康和生產(chǎn)力[1]，引發(fā)泥石流和山體滑坡，導(dǎo)致水庫(kù)河道淤積、水體面源污染，造成土壤生物多樣性喪失[2]，從而減少緩解和適應(yīng)氣候變化的能力[3]。由土壤侵蝕形成的泥沙因攜帶了包括土壤養(yǎng)分、重金屬、痕量金屬和氧化物等在內(nèi)的源地屬性[4]，因此，不同類型物源區(qū)的各屬性含量之間可能會(huì)存在差異。對(duì)沉積泥沙的溯源不僅能夠?yàn)槊魑寥狼治g、搬運(yùn)、沉積過程提供依據(jù)，而且可以助力水土保持措施的合理布設(shè)[5-6]。

接壩區(qū)作為內(nèi)蒙古高原向河北北部山地的緩沖過渡帶，是京津上游地區(qū)的重要水源地和環(huán)境脆弱區(qū)，區(qū)內(nèi)地貌溝深、坡陡，與緊鄰其北部的壩上高原形成了鮮明對(duì)比[7]。由于過度開墾和放牧，接壩區(qū)的生態(tài)環(huán)境受到了嚴(yán)重破壞，成為21世紀(jì)初京津風(fēng)沙的主要源區(qū)之一，曾一度威脅著首都地區(qū)的生態(tài)安全。位于接壩區(qū)中部的小壩子鄉(xiāng)，地處半干旱農(nóng)牧交錯(cuò)帶，生態(tài)環(huán)境十分脆弱，曾是京津浮塵和揚(yáng)沙天氣的重要沙源地[8]。近年來，在大規(guī)模退耕還林還草治理下，區(qū)內(nèi)風(fēng)沙危害顯著降低，生產(chǎn)生活環(huán)境明顯改善，反而由水力侵蝕引發(fā)的耕層土壤變薄、侵蝕溝擴(kuò)張、地表破碎化等有加劇的趨勢(shì)，河道出現(xiàn)了不同程度的泥沙淤積。小壩子鄉(xiāng)小壩子村修建于2013年的四級(jí)谷坊，歷經(jīng)短短7 a，其中兩級(jí)已基本淤滿，其嚴(yán)重程度可見一斑。

已有研究顯示，接壩區(qū)不同面積小流域的土壤侵蝕存在很大差異[9]。在小流域尺度上，丘陵和低山頂部以風(fēng)蝕為主，侵蝕溝溝谷以水蝕為主，位于中下坡位的耕地則受風(fēng)水兩相侵蝕的影響；在微小流域尺度上，坡頂是以風(fēng)蝕和水力面蝕為主的復(fù)合侵蝕，坡面中下部則以風(fēng)蝕和水力溝蝕較為常見。為了對(duì)比這兩個(gè)不同面積小流域的泥沙來源，本研究以整個(gè)小壩子鄉(xiāng)小流域和小壩子村的一處微小流域?yàn)槔?，?duì)沉積泥沙的主要源地及其貢獻(xiàn)比例進(jìn)行分析。研究有助于加深對(duì)接壩區(qū)土壤侵蝕和泥沙輸移過程的理解與把握，對(duì)基于侵蝕預(yù)防的水土保持措施布設(shè)和土地利用類型調(diào)整具有非常重要的參考意義。

1 研究區(qū)概況

小壩子鄉(xiāng)位于內(nèi)蒙古高原和燕山山地連接的接壩地帶，土地總面積為325.40 km2，流域土壤以棕壤為主[10]。作為一個(gè)自然地理單元，小壩子鄉(xiāng)流域(116°12′49″—116°29′30″E，41°22′8″—41°34′6″N)(簡(jiǎn)稱鄉(xiāng)流域，圖1A)內(nèi)最高點(diǎn)海拔2 019 m，最低點(diǎn)海拔874 m，地形起伏較大。行政區(qū)域上，南與窟窿山鄉(xiāng)接壤，東與土城鎮(zhèn)相連，北面和西北面分別為壩上的四岔口鄉(xiāng)和大灘鎮(zhèn)。該區(qū)屬于典型的大陸性季風(fēng)型半干旱氣候，分屬接壩冷涼氣候類型區(qū)。年均氣溫4℃，年均無(wú)霜期105 d，多年年均降水量409.30 mm。區(qū)內(nèi)年均降雨量時(shí)空分布差異較大，6—9月份的降雨占全年總量的80%，且多以暴雨形式出現(xiàn)。

作為小壩子鄉(xiāng)流域內(nèi)的一個(gè)微小流域，小壩子村流域(簡(jiǎn)稱村流域，圖1B)位于小壩子村西口，面積為0.164 km2。該流域坡地曾分布有農(nóng)田，因沙化嚴(yán)重于20世紀(jì)90年代末退耕。目前水力侵蝕嚴(yán)重，主溝道總長(zhǎng)為242 m，最寬處達(dá)29 m，最深處32 m，侵蝕溝擴(kuò)張迅速，溯源侵蝕顯著。

圖1 研究區(qū)概況和樣品采樣點(diǎn)分布

2 材料與方法

2.1 樣品采集

在夏秋降雨，尤其是個(gè)別場(chǎng)次暴雨的作用下，面上表土流失和溝道擴(kuò)張發(fā)育同時(shí)出現(xiàn)，是本區(qū)土壤水力侵蝕的一個(gè)重要特征。對(duì)鄉(xiāng)流域而言，由于京津風(fēng)沙源治理工程的持續(xù)推進(jìn)，當(dāng)?shù)卣e極進(jìn)行退耕還林還草，使得研究區(qū)林地、草地分布最廣，面積占比高達(dá)九成。流域上游坡頂為草地，坡中為成片的樺木林，總體覆蓋度較高。中下游林地和草地呈塊狀分布，但總體覆蓋度較低，中坡位和下坡位有農(nóng)田分布，表土流失嚴(yán)重。加之溝道內(nèi)坍塌的堆積物在夏秋雨季被沖刷，使得底土流失也不容小覷。為全面反映泥沙來源情況，將農(nóng)田表土、林草地表土及侵蝕溝底層物質(zhì)確定為該流域的潛在泥沙源區(qū)。對(duì)村流域而言，坡頂為沙化較為嚴(yán)重的草地，坡中及坡腳為不同沙化程度的退耕農(nóng)田。由于沙化嚴(yán)重，粗骨化較為明顯，在暴雨沖刷下，村流域內(nèi)溝道縱橫，主溝道垮塌現(xiàn)象顯著。在這種情況下，退耕農(nóng)田表土、草地表土和侵蝕溝底層物質(zhì)就成為村流域潛在的泥沙源區(qū)。根據(jù)上述分類，于2018年4月進(jìn)行了樣品采集。對(duì)鄉(xiāng)流域，通過遙感影像研判解譯和實(shí)地勘查，選擇了有代表性的源區(qū)17處，其中包括農(nóng)田5處、林草地9處、侵蝕溝3條。為降低各源區(qū)指紋因子的空間變異，增加樣本的代表性，采樣使用多點(diǎn)混合法，以20 m為半徑，重復(fù)采集樣品3個(gè)進(jìn)行充分混合。對(duì)村流域，使用網(wǎng)格法采集潛在泥沙源區(qū)樣品，共采集草地表層樣11個(gè)，沙地表層樣10個(gè)，侵蝕溝底層樣13個(gè)。上述所有表層樣品的采集深度均為5 cm，侵蝕溝底層樣品的采集部位均在溝壁距表層高度超過30 cm的亞表層和母質(zhì)層。沉積樣品均在流域出口處采集，沿主河道每隔50 m(鄉(xiāng)流域)和5 m(村流域)采集沉積表層樣，采集個(gè)數(shù)均為4個(gè)，采集深度約為5 cm?？紤]到泥沙輸移的連通性，樣品的采集區(qū)相對(duì)靠近溝道，這些位置發(fā)生侵蝕后，泥沙更易搬運(yùn)至河道直至沉積區(qū)。具體樣品采集信息見表1。

表1 兩個(gè)流域樣品采集信息

2.2 樣品分析

樣品采集后，經(jīng)自然風(fēng)干、手工剔除雜質(zhì)、研磨后，分別過2 mm和0.063 mm的篩子用于樣品測(cè)試。測(cè)試工作在中科院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所完成。其中，小于2 mm的部分用于測(cè)定土壤粒徑分布，測(cè)試儀器為激光粒度儀Mastersizer 3000；小于0.063 mm的部分用于測(cè)試樣品中的指紋因子，測(cè)試儀器為X射線熒光光譜分析儀，測(cè)試的指紋因子包括30個(gè)，分別是：P，Mn，Cr，Co，Cu，Pb，Zn，Ti，Ni，V，Sr，Ga，Rb，Nb，Ba，Zr，As，Cl，Br，La，Y，Nd，Ce，Al2O3，SiO2，F(xiàn)e2O3，K2O，Na2O，MgO，CaO。

2.3 研究方法

本研究采用基于指紋因子測(cè)定的指紋識(shí)別技術(shù)來計(jì)算不同源區(qū)的泥沙來源及其貢獻(xiàn)比。指紋識(shí)別技術(shù)通過對(duì)比物源和泥沙的指紋因子關(guān)系來實(shí)現(xiàn)對(duì)不同源地泥沙貢獻(xiàn)的定量估算，已在我國(guó)黃土高原[11-15]、長(zhǎng)江上游[16-19]、黔中喀斯特高原[20]、東北黑土區(qū)[21]、南方紅壤區(qū)[22-23]等多地得到了成功應(yīng)用。這一方法篩選指紋因子時(shí)主要包括以下3個(gè)步驟：

(1)雙邊范圍檢驗(yàn)。通過比較源區(qū)的樣品和沉積區(qū)樣品的元素濃度進(jìn)行雙邊范圍檢驗(yàn)，當(dāng)沉積區(qū)樣品元素濃度大于源區(qū)樣品元素濃度的最大值或者小于最小值時(shí)，將其剔除，剩下的即為保存性指紋因子。

(2)Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)。將通過雙邊范圍檢驗(yàn)的指紋因子進(jìn)行Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)，評(píng)價(jià)單個(gè)指紋因子在不同泥沙源區(qū)中是否存在顯著差異。p<0.05表示單個(gè)指紋因子在不同物源區(qū)間差異顯著，該指紋因子通過Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)，可用于判定泥沙來源。

(3)多元逐步判別分析。將上一步驟中篩選出的指紋因子進(jìn)行逐步判別分析，每一步進(jìn)入判別函數(shù)的都是Wilks′ λ的計(jì)算值最小的指紋因子。將所有進(jìn)入判別函數(shù)的指紋因子進(jìn)行組合，即為最佳指紋因子組合。

基于指紋識(shí)別計(jì)算泥沙來源的模型主要包括多元線性混合模型和貝葉斯模型。本研究采用的是由Collins等[24]提出的多元線性混合模型，其計(jì)算可靠性和準(zhǔn)確性已得到了有效驗(yàn)證[25-26]。

Walling-Collins多元線性混合模型如下：

(1)

式中:n是泥沙源區(qū)個(gè)數(shù);Ci是沉積泥沙中指紋因子i的濃度;m是指紋因子個(gè)數(shù);Ps是泥沙源區(qū)s的泥沙貢獻(xiàn)率;Ssi是泥沙源區(qū)s中指紋因子i的平均濃度。

利用擬合優(yōu)度算法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)算結(jié)果的不確定性，見公式(2)：

(2)

式中:MAF是平均絕對(duì)擬合度值,一般認(rèn)為MAF>0.8時(shí),可以接受多元混合線性模型的結(jié)果。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同面積小流域泥沙粒徑特征

在鄉(xiāng)、村兩個(gè)典型流域中，不同土地利用類型的泥沙顆粒組成差異明顯。由圖2A可知，在鄉(xiāng)流域，與農(nóng)田樣品和侵蝕溝樣品相比，不同林草地樣品的粒徑變化較大，采集于地表覆蓋厚達(dá)15 cm枯枝落葉層的樺木林表土中的砂粒含量最低，僅為20.27%，采集于河灘、沙化嚴(yán)重、基本沒有植被覆蓋地表的次生楊樹林表土樣品砂粒含量最高，達(dá)93.14%。農(nóng)田樣品粉粒和黏粒含量是所有源區(qū)樣品中最高的，為40.93%，8.63%，較侵蝕溝和林草地分別高了16.14%，27.63%，2.25%，5.90%，這可能反映了農(nóng)田在長(zhǎng)期耕作過程中下翻細(xì)粒土壤融入耕層的顯著影響。

由圖2B可知，村流域物源區(qū)樣品砂粒含量均超過70%，退耕農(nóng)田砂粒含量最高，達(dá)96.81%，粗?；蠲黠@。對(duì)比圖2A和2B，村流域退耕農(nóng)田與侵蝕溝砂粒含量分別為96.81%，91.10%，比鄉(xiāng)流域農(nóng)田和侵蝕溝分別高出46.37%，7.14%。而沿主溝道向流域外延的沉積樣品砂粒含量逐漸降低，黏粒和粉粒含量逐漸增加，說明在搬運(yùn)過程中，粗顆粒泥沙先沉積，而細(xì)顆粒泥沙則能夠被搬運(yùn)得更遠(yuǎn)。

圖2 兩個(gè)流域泥沙粒徑百分比

由圖3可見，兩個(gè)流域物源區(qū)的中值粒徑中，林草地基本一致，侵蝕溝略有差異，農(nóng)田和退耕農(nóng)田差異較大。村流域退耕農(nóng)田的中值粒徑為190.40 μm，是鄉(xiāng)流域農(nóng)田中值粒徑的7.40倍。沉積區(qū)泥沙的中值粒徑則基本相等。在鄉(xiāng)流域內(nèi)，中值粒徑由沉積區(qū)、侵蝕溝、林草地和農(nóng)田的順序依次減小，在村流域內(nèi)，則略有不同，按沉積區(qū)、退耕農(nóng)田、侵蝕溝和草地的順序依次減小。不論是鄉(xiāng)流域，還是村流域的中值粒徑差異均較為明顯地反映出不同土地利用對(duì)土壤或泥沙顆粒組成的影響。沉積區(qū)泥沙中值粒徑最大，這可能與泥沙輸移的分選性有關(guān)，即被搬運(yùn)至流域外的細(xì)粒泥沙比例較高而在流域內(nèi)沉積的粗粒泥沙較多。也可能與泥沙連通性有關(guān)，本研究結(jié)果則直觀反映了沉積區(qū)與較大中值粒徑源區(qū)距離對(duì)沉積的影響，即在鄉(xiāng)流域，沉積區(qū)與侵蝕溝的距離最近，而在村流域，沉積區(qū)與退耕農(nóng)田的距離最近。但同時(shí)也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，由于土壤侵蝕的發(fā)生具有顯著的時(shí)空變異特征，泥沙連通性理論上也會(huì)出現(xiàn)類似的變化，加之其在反映土壤侵蝕嚴(yán)重程度上存在滯后性，所以不論對(duì)于單次侵蝕過程，還是一定時(shí)段的累積過程而言，準(zhǔn)確刻畫泥沙連通性的變化都較為困難。

圖3 兩個(gè)流域中值粒徑對(duì)比

3.2 最佳指紋因子組合確定

對(duì)測(cè)定的30個(gè)指紋識(shí)別因子進(jìn)行分析。第一步，利用雙邊范圍檢驗(yàn)篩選出兩個(gè)流域中分別有25個(gè)和29個(gè)保存性指紋因子；第二步，通過非參數(shù)Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)篩選在不同物源區(qū)間有顯著差異的指紋因子(p<0.05)，兩個(gè)研究區(qū)分別有7個(gè)和25個(gè)潛在指紋因子通過檢驗(yàn)；第三步，通過逐步判別分析確定最佳指紋因子組合。各級(jí)指紋因子篩選結(jié)果見表2。由于村流域的地形更簡(jiǎn)單，泥沙在搬運(yùn)、沉積過程中更為穩(wěn)定，所以三級(jí)篩選中，村流域通過檢驗(yàn)的指紋因子個(gè)數(shù)均比鄉(xiāng)流域多。

表2 兩個(gè)流域各級(jí)篩選后指紋因子對(duì)比

兩個(gè)不同面積流域的逐步判別分析結(jié)果見表3。鄉(xiāng)流域以K2O，Cl，Ce為最佳指紋因子組合，能以85.7%準(zhǔn)確度判別該研究區(qū)的農(nóng)田表土、林草地表土和侵蝕溝3個(gè)泥沙源區(qū)。每步累積判別率為61.9%，66.7%，85.7%，單步驟判別率分別為61.9%，33.3%，57.1%。村流域以Ba，P，CaO，SiO2這4個(gè)因子作為最佳指紋因子組合，能以89.5%準(zhǔn)確度判別該研究區(qū)的退耕農(nóng)田表土、草地表土和侵蝕溝3個(gè)泥沙源區(qū)。每步累積判別率為60.5%，63.2%，78.9%，89.5%，單步驟判別率分別為60.5%，65.8%，57.9%，63.2%。

表3 兩個(gè)流域的逐步判別分析結(jié)果

3.3 不同面積小流域泥沙來源分析

3.3.1 不同源區(qū)的泥沙相對(duì)貢獻(xiàn)率 根據(jù)最佳指紋因子組合中各因子的物源區(qū)和沉積區(qū)泥沙樣品中的濃度，利用Walling-Collins模型計(jì)算不同物源區(qū)的泥沙相對(duì)貢獻(xiàn)率。農(nóng)田表土和退耕農(nóng)田表土分別是鄉(xiāng)流域和村流域主要的泥沙源區(qū)。在鄉(xiāng)流域，農(nóng)田表土對(duì)沉積泥沙的貢獻(xiàn)比高達(dá)71.6%，是第二源區(qū)林草地表土(15.9%)的4.5倍，第三源區(qū)侵蝕溝僅貢獻(xiàn)了12.5%的泥沙。在村流域，退耕農(nóng)田表土、侵蝕溝和草地表土的泥沙貢獻(xiàn)比差距相對(duì)小一些，分別占比44.4%，34.2%，21.4%。

為了檢驗(yàn)計(jì)算結(jié)果的穩(wěn)定性，使用平均絕對(duì)擬合度值(mean absolute fit，MAF)評(píng)估模型(公式4)對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估，鄉(xiāng)流域和村流域兩個(gè)研究區(qū)的泥沙來源的MAF分別為0.97，0.98，遠(yuǎn)高于0.8的臨界可接受值，表明Walling-Collins模型對(duì)兩個(gè)流域泥沙貢獻(xiàn)率的計(jì)算結(jié)果是可靠的。

3.3.2 不同源區(qū)的泥沙面積比 為明確不同土地利用類型在流域內(nèi)的面積占比與泥沙貢獻(xiàn)比的關(guān)系，利用樣品采集當(dāng)年(2018年)的遙感影像對(duì)流域土地利用類型進(jìn)行了解譯。由于小壩子鄉(xiāng)土地利用類型比較復(fù)雜，解譯過程中參照《區(qū)域水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)定》，依據(jù)土地利用二級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行，解譯結(jié)果見圖1和表4。

由圖1和表4可知，鄉(xiāng)流域土地利用類型以林地和草地為主，占總面積的90.21%，其次為農(nóng)田，占比6.47%，侵蝕溝占比2.13%，剩余為建設(shè)用地等其他用地。村流域的退耕農(nóng)田和草地分別占比41.38%，57.26%。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查，結(jié)合無(wú)人機(jī)影像，確定的侵蝕溝面積為0.014 2 km2，面積占比8.64%。

表4 兩個(gè)流域的土地利用類型面積及占比

為反映各源區(qū)泥沙輸移沉積的嚴(yán)重程度，引入泥沙面積比來定量表達(dá)各侵蝕源區(qū)泥沙搬運(yùn)至流域出口沉積區(qū)的比例和其所占流域面積的比例，定義為這兩個(gè)比例的比值。當(dāng)比值結(jié)果大于1時(shí)，表明流域內(nèi)該類型物源區(qū)流失土壤的比例偏高，相應(yīng)地，土壤侵蝕強(qiáng)度也越高；反之，表明流域內(nèi)該類型物源區(qū)流失土壤的比例不是很嚴(yán)重，值越接近于0，土壤流失后搬運(yùn)至沉積區(qū)的比例越少。

由圖4可見，除鄉(xiāng)流域的林草地和村流域的草地表土泥沙面積比小于1外，其他4個(gè)侵蝕源區(qū)的泥沙面積比均高于1。尤其是鄉(xiāng)流域的農(nóng)田表土泥沙面積比高達(dá)11.07，其土壤侵蝕、搬運(yùn)的比例遠(yuǎn)高于村流域退耕農(nóng)田表土泥沙面積比的1.07。一方面，這可能與農(nóng)田在人為擾動(dòng)后，表土變得疏松，從而更易于流失有關(guān)。每年的雨季也恰是農(nóng)田的除草季，相比于退耕農(nóng)田，農(nóng)田的人類活動(dòng)干擾更加強(qiáng)烈，由此導(dǎo)致表土更容易被侵蝕掉。另一方面，從農(nóng)田在鄉(xiāng)流域的分布來看，大多集中在下坡位，距離溝道較近，受水系連通性強(qiáng)的影響，表土侵蝕后更容易被水流搬運(yùn)至河道中，從而其在流域出口沉積的概率也更高。

圖4 兩個(gè)流域的源地泥沙面積比

鄉(xiāng)流域和村流域的侵蝕溝泥沙面積比分別為5.87，3.96，表明該研究區(qū)域的侵蝕溝不斷擴(kuò)張發(fā)育導(dǎo)致的底層土壤流失是不容小覷的。侵蝕溝的快速擴(kuò)張使坡面徑流和泥沙更加容易在溝道內(nèi)匯聚，從而增大了流域內(nèi)泥沙輸移的連通性，間接加劇了土壤侵蝕后的輸移比例。鄉(xiāng)流域的林草地和村流域的草地泥沙面積比分別只有0.18，0.43，與林草地植被覆蓋度總體較高，能夠增加泥沙攔截，從而降低侵蝕搬運(yùn)量有關(guān)。

從上述結(jié)果來看，村流域后續(xù)的水土流失治理重點(diǎn)應(yīng)著眼于侵蝕溝，鄉(xiāng)流域除了侵蝕溝外，還要重視農(nóng)田的水土流失防治，實(shí)施以工程措施、生物措施和耕作措施相結(jié)合的綜合治理模式。具體來說，在主溝道中修建淤地壩，支溝中修建梯級(jí)谷坊，進(jìn)行分段控制，并在溝頭植樹種草減緩溯源侵蝕。坡耕地應(yīng)減少雨季擾動(dòng)的頻次和強(qiáng)度，通過免耕、等高耕作等措施降低水力侵蝕的危害。

4 結(jié)論與討論

本研究在接壩區(qū)選取了小壩子鄉(xiāng)和小壩子村兩個(gè)不同面積的小流域定量計(jì)算了不同源區(qū)的泥沙來源比例。對(duì)研究區(qū)樣品的粒徑分析發(fā)現(xiàn)，同流域內(nèi)不同源區(qū)間泥沙粒徑差異明顯，不同流域同一源區(qū)的泥沙粒徑差異也很大，但兩個(gè)流域沉積泥沙粒徑較為接近。鄉(xiāng)流域農(nóng)田表土、林草地表土和侵蝕溝3種源區(qū)泥沙來源的相對(duì)貢獻(xiàn)率分別為71.6%，15.9%，12.5%；村流域農(nóng)田表土、草地表土和侵蝕溝3種源區(qū)泥沙來源的相對(duì)貢獻(xiàn)率分別為44.4%，21.4%，34.2%。鄉(xiāng)流域泥沙面積比最大的是農(nóng)田，比值達(dá)11.07，其次為侵蝕溝5.87，最小的林草地僅為0.18；村流域中泥沙面積比由大到小分別為侵蝕溝3.96，退耕農(nóng)田1.07，草地0.43。研究結(jié)果表明，侵蝕溝和農(nóng)田是未來水土流失防治的重點(diǎn)區(qū)域。

本研究明晰了接壩區(qū)不同面積小流域泥沙來源的基本特點(diǎn)，相關(guān)結(jié)果可為該區(qū)水土流失治理和土地利用規(guī)劃編制提供參考。但同時(shí)應(yīng)該注意到，由于接壩區(qū)內(nèi)海拔高差大，受降雨、植被、泥沙連通性及人為擾動(dòng)強(qiáng)度的影響，不同流域的侵蝕產(chǎn)沙和輸移沉積也會(huì)存在一些差異。在今后的研究中應(yīng)綜合考慮這些因素的綜合影響，以便深入比較不同條件下各尺度流域的泥沙來源情況，分析不同空間尺度逐級(jí)遞進(jìn)對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響，從而為泥沙來源跨尺度銜接計(jì)算提供參考。