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基于CiteSpace的植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)

2022-11-01 12:57許海超張明浩
中國(guó)水土保持科學(xué) 2022年5期
關(guān)鍵詞:產(chǎn)沙連通性土壤侵蝕

張 勤,許海超,2,秦 偉,2?,張明浩

(1.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院,100048,北京;2.水利部水土保持生態(tài)工程技術(shù)研究中心,100048,北京)

土地退化是全球最重要的環(huán)境問(wèn)題之一,土壤侵蝕是土地退化的重要原因。聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織認(rèn)為土壤侵蝕是人類(lèi)面臨的土壤危機(jī),并呼吁各方積極尋求有效應(yīng)對(duì)方法[1]。植被通過(guò)地上林冠、地表覆被和地下根系,顯著影響產(chǎn)流產(chǎn)沙,是水土保持的重要措施。隨著研究深入,有關(guān)植被類(lèi)型和數(shù)量對(duì)侵蝕產(chǎn)沙的影響已相對(duì)清晰,但植被格局與侵蝕產(chǎn)沙的關(guān)系仍不明確。這已成為地理學(xué)和生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一[2-3]。

長(zhǎng)期以來(lái),有關(guān)植被格局與侵蝕產(chǎn)沙關(guān)系的研究大致分為坡面和流域2個(gè)尺度,主要有對(duì)比觀測(cè)和模型模擬2種方式?,F(xiàn)有研究雖取得許多定性的共識(shí),但總體上存在還缺乏植被格局有效表征指數(shù)、與侵蝕產(chǎn)沙定量關(guān)系不明等瓶頸問(wèn)題[4]。2005年,澳洲學(xué)者Ludwig等[5]提出應(yīng)在土壤侵蝕研究中融合生態(tài)與水文學(xué)科的理論方法,以便更深入揭示植被斑塊與徑流、輸沙的相互作用。此后,植被格局與水沙過(guò)程的連通性問(wèn)題開(kāi)始被關(guān)注,水文連通性、泥沙連通性等相繼成為土壤侵蝕研究的前沿主題[6]。許多研究開(kāi)始借助連通性原理探索土壤侵蝕過(guò)程機(jī)理并開(kāi)展土壤侵蝕模型完善與集成應(yīng)用等工作,通過(guò)一系列基于“源-匯”和連通性等理論的模型模擬研究,在揭示植被格局與侵蝕產(chǎn)沙關(guān)系方面取得許多新的認(rèn)識(shí)和進(jìn)展[7-9]。

近年來(lái),基于特定工具的文獻(xiàn)分析大量涌現(xiàn):一部分針對(duì)某一特定問(wèn)題收集大量文獻(xiàn)資料并獲取數(shù)據(jù)、結(jié)果,建立數(shù)據(jù)集并再次分析最終得到規(guī)律性的啟示,如元分析(meta-analysis);另一部分則關(guān)注研究領(lǐng)域內(nèi)的文章發(fā)表趨勢(shì),通過(guò)分析文章各類(lèi)特征得到具有前瞻性的結(jié)論,為后續(xù)研究提供導(dǎo)向,如文獻(xiàn)計(jì)量分析。筆者采用CiteSpace文獻(xiàn)計(jì)量工具,以Web of Science(WOS)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),圍繞植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響的主題,開(kāi)展文獻(xiàn)計(jì)量分析,探析全球研究現(xiàn)狀與熱點(diǎn)趨勢(shì),以期為后續(xù)研究提供有益參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

筆者以2005年Ludwig等[5]構(gòu)建方向性滲透指數(shù)(DLI)并用于表征植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙的影響為時(shí)間節(jié)點(diǎn),選取WOS數(shù)據(jù)庫(kù)核心合集2005—2020年的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。該合集依照加菲爾德定律收錄各領(lǐng)域重要文獻(xiàn),常被用于文獻(xiàn)計(jì)量分析。2021年2月3日使用主題:“植物(vegetation)”“景觀格局(landscape pattern)”“水土流失(soil and water loss)”和“侵蝕(erosion)”檢索文獻(xiàn),共獲得8 952條記錄。

1.2 分析方法

使用CiteSpace軟件,以純文本格式導(dǎo)入文獻(xiàn)記錄,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和聚類(lèi)分析,有助于辨識(shí)該研究主題的發(fā)展過(guò)程和熱點(diǎn)趨勢(shì)[10]。以研究期內(nèi)每一自然年為一樣本切片。數(shù)據(jù)篩選使用代表文獻(xiàn)被引質(zhì)量的g指數(shù)(g-index)作為參考指標(biāo),其閾值設(shè)置為25,網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化功能選擇“Pathfinder算法”并勾選“修剪分段網(wǎng)絡(luò)(pruning sliced networks)”選項(xiàng)。

2 文獻(xiàn)計(jì)量分析

2.1 總體分析

總體上,相關(guān)研究發(fā)文數(shù)量持續(xù)上升,僅2020年發(fā)文量就超過(guò)1 000篇(圖1)。根據(jù)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi),環(huán)境科學(xué)(environmental science)、地理學(xué)交叉學(xué)科(geosciences multidisciplinary)、水資源(water resources)、自然地理(physical geography)、土壤學(xué)(soil science)和生態(tài)學(xué)(ecology)等學(xué)科的期刊報(bào)道了泥沙對(duì)景觀格局變化響應(yīng)的研究。這些研究主要發(fā)表在Catena、Geomorphology等地學(xué)類(lèi)刊物中,同時(shí)環(huán)境、生態(tài)、水文等細(xì)分領(lǐng)域的刊物近年也有相關(guān)研究發(fā)表,足見(jiàn)學(xué)科融合已成為當(dāng)前植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響研究的重要趨勢(shì)。尤其是生態(tài)、水文方面的研究,有助于深入揭示植被格局對(duì)侵蝕、產(chǎn)沙過(guò)程的影響。

全球發(fā)文分布情況顯示(圖2),中國(guó)和美國(guó)的發(fā)文數(shù)量最多,其他發(fā)文量超過(guò)500篇的國(guó)家主要是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高但水土流失問(wèn)題較為嚴(yán)重的地區(qū)。中國(guó)雖然發(fā)文量大,但中國(guó)學(xué)者的文章被引量卻較少。由此說(shuō)明,中國(guó)相關(guān)研究的影響力有所欠缺,未來(lái)應(yīng)拓寬深度和廣度,以獲得更多認(rèn)可。

圖2 全球文獻(xiàn)發(fā)表分布情況Fig.2 Global distribution of published articles

2.2 關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞是判別文獻(xiàn)研究?jī)?nèi)容的重要標(biāo)志。使用CiteSpace中的“突現(xiàn)(burst)”功能,計(jì)算各類(lèi)關(guān)鍵詞的突現(xiàn)強(qiáng)度以及突現(xiàn)期持續(xù)的時(shí)間。結(jié)果(圖3)表明,有72個(gè)關(guān)鍵詞在2020年處于突現(xiàn)期,可劃分為9類(lèi)。

圖3 2020年處于突現(xiàn)期的關(guān)鍵詞匯總Fig.3 Summary of keywords in the burst period in 2020

1)影響因素。坡度被認(rèn)為是影響植被格局與侵蝕產(chǎn)沙關(guān)系的重要因素,且研究強(qiáng)度高達(dá)8.24。此外,抗剪強(qiáng)度、植被指數(shù)等關(guān)鍵詞也受到較多關(guān)注。在與植被格局相關(guān)的各類(lèi)影響因素中,植被指數(shù)與植被豐度為近期的關(guān)注熱點(diǎn)。這表明定量描述和表征植被格局的趨勢(shì),同時(shí)也說(shuō)明隨著技術(shù)發(fā)展植被格局的描述更為細(xì)致,不再局限于整體而更注重其內(nèi)部植被構(gòu)成以及結(jié)構(gòu)差異所導(dǎo)致的功能連通性變化。從功能連通性等角度設(shè)置的表征指標(biāo),對(duì)深入揭示植被格局與侵蝕產(chǎn)沙間的關(guān)系具有更大意義。

2)研究方法。137Cs作為研究土壤侵蝕速率和沉積物來(lái)源的重要手段,自2014年起連續(xù)7年處于突現(xiàn)期。與之緊密相關(guān)的復(fù)合指紋識(shí)別技術(shù)、同位素標(biāo)記法等也被大量應(yīng)用。借助RUSLE(revised universal soil loss equation)、SWAT(soil and water assessment tool)、WEPP(water erosion prediction project)等侵蝕或水文模型模擬的定量研究,成為深入揭示植被格局與侵蝕產(chǎn)沙關(guān)系的重要途徑。目前借鑒現(xiàn)有模型修正或增加部分參數(shù)進(jìn)行定量化表達(dá)已十分常見(jiàn),獲得結(jié)果的精度也不斷提升。

3)研究區(qū)域。黃土高原是全球水土流失的重災(zāi)區(qū)之一,也是土壤侵蝕及其防治研究的重點(diǎn)區(qū)域[11]。2018年至今,黃土高原圍繞植被格局影響侵蝕產(chǎn)沙的研究強(qiáng)度達(dá)6.69。此外,海灣、海岸沙丘等地貌類(lèi)型區(qū)的研究也成為熱點(diǎn)。這些類(lèi)型區(qū)的土壤、環(huán)境、氣候等因素更加復(fù)雜,相關(guān)研究的方法、側(cè)重點(diǎn)與黃土高原、地中海等傳統(tǒng)熱點(diǎn)區(qū)域存在區(qū)別。

4)侵蝕類(lèi)型。評(píng)價(jià)期內(nèi),細(xì)溝間侵蝕、海岸侵蝕受到較多關(guān)注。植被格局如何影響上述侵蝕類(lèi)型的形成發(fā)育、何種植被在相應(yīng)侵蝕類(lèi)型防控中更符合生態(tài)理念等都是相關(guān)研究焦點(diǎn)。

5)其他主題。除植被的地上部分,根系對(duì)侵蝕產(chǎn)沙的影響近年也備受關(guān)注[12]。樹(shù)根、植物根系等關(guān)鍵詞相應(yīng)地處于突現(xiàn)期。

總體上,2005—2020年圍繞植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響的研究愈加關(guān)注植被格局及其內(nèi)部組成的定量表征,更側(cè)重模型模擬和示蹤技術(shù)等定量方法的使用,且研究區(qū)域類(lèi)型逐漸增加。植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙的影響本質(zhì)上屬于植被生態(tài)水文效應(yīng)的范疇,因此截至2020年仍處在爆發(fā)期的關(guān)鍵詞大部分屬于生態(tài)、水文等領(lǐng)域。

3 研究進(jìn)展分析

植被格局是影響侵蝕產(chǎn)沙的重要因素。結(jié)合上述分析,可將2005—2020年研究的重點(diǎn)劃分為:評(píng)價(jià)模型方法、生態(tài)水文效益和不同因素耦合3方面。這些研究旨在揭示植被格局影響侵蝕產(chǎn)沙的過(guò)程與機(jī)理,定量刻畫(huà)其作用關(guān)系,進(jìn)而提高模型預(yù)測(cè)精度或優(yōu)化調(diào)控模式,為土地利用管理和生態(tài)環(huán)境治理提供依據(jù)。筆者基于檢索獲得的文獻(xiàn)并結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究,綜合闡釋這3方面內(nèi)容,梳理相應(yīng)研究主要進(jìn)展。

3.1 評(píng)價(jià)模型方法

隨著科技的發(fā)展,土壤侵蝕的研究方法不斷革新。越來(lái)越多的研究采用水文模型反映產(chǎn)流、產(chǎn)沙的物質(zhì)運(yùn)輸過(guò)程,并嘗試應(yīng)用生態(tài)學(xué)相關(guān)研究方法解決植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙的影響[13]。這些方法可分為觀測(cè)實(shí)驗(yàn)和模型模擬2類(lèi)(表1)。

3.1.1 觀測(cè)實(shí)驗(yàn) 觀測(cè)實(shí)驗(yàn)方法包括:野外觀測(cè)、模擬試驗(yàn)和元素示蹤3類(lèi)。其中,野外觀測(cè)通過(guò)觀測(cè)實(shí)地徑流量、產(chǎn)沙量等指標(biāo)對(duì)坡面侵蝕產(chǎn)沙狀況進(jìn)行分析評(píng)價(jià)[14],但較少用于流域或更大空間尺度。隨著科技進(jìn)步,衛(wèi)星影像、無(wú)人機(jī)航測(cè)等手段被用于監(jiān)測(cè)植被格局或地貌變化,促進(jìn)更大時(shí)空尺度的植被格局變化及其影響的研究。利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行衛(wèi)星圖像像素尺度上的植被覆蓋估算,可獲得較人工地面調(diào)查更精細(xì)的結(jié)果[15],據(jù)此反映的植被格局更為客觀準(zhǔn)確。模擬實(shí)驗(yàn)通過(guò)模擬降雨或徑流沖刷提供實(shí)驗(yàn)侵蝕動(dòng)力,結(jié)合模擬情景對(duì)植被格局、地形等關(guān)鍵因素變化產(chǎn)生的影響進(jìn)行分析。模擬實(shí)驗(yàn)分析可分析不同尺度下不同植被覆蓋率、土地利用類(lèi)型配比和坡度變化導(dǎo)致的侵蝕產(chǎn)沙變化[16]。有研究通過(guò)大尺度模擬降雨實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),植被驅(qū)動(dòng)的空間異質(zhì)性粗化會(huì)導(dǎo)致徑流集中和流速增加,最終造成侵蝕速率明顯增大[17]。元素示蹤與前述2類(lèi)方法不同,該法主要利用放射性核素或穩(wěn)定性同位素等標(biāo)記物,從化學(xué)元素層面對(duì)土壤侵蝕的速率和沉積泥沙的來(lái)源進(jìn)行定量反演和追溯,從而確定各種條件下的侵蝕速率、產(chǎn)沙貢獻(xiàn)[18-20]。

3.1.2 模型模擬 定量描述是目前研究的趨勢(shì),其中,模型模擬是重要措施之一?,F(xiàn)有研究中應(yīng)用的模型主要為經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)類(lèi)和過(guò)程機(jī)理類(lèi)。經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)類(lèi)模型主要包括USLE、RUSLE和CSLE(Chinese soil loss equation model)等,主要通過(guò)因子賦值變化反映植被格局對(duì)土壤侵蝕強(qiáng)度的影響;然而,限于經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型對(duì)侵蝕過(guò)程反映的不足,總體上難以有效支撐植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響的深入研究。有研究基于模型中植被覆蓋與管理因子,改進(jìn)并提出多尺度土壤評(píng)價(jià)指數(shù),證實(shí)該因子并不能反映不同土地利用類(lèi)型分布格局對(duì)土壤侵蝕的影響[21]。過(guò)程機(jī)理模型較經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型更注重土壤侵蝕過(guò)程機(jī)制,在反映侵蝕產(chǎn)沙對(duì)植被格局變化響應(yīng)方面有天然優(yōu)勢(shì)。有研究利用遙感葉面積指數(shù)改進(jìn)SWAT模型植被生長(zhǎng)模塊參數(shù),獲得更合理的植被蓋度季節(jié)變化曲線及其對(duì)應(yīng)的生態(tài)水文過(guò)程[22]。美國(guó)學(xué)者M(jìn)ark Nearing綜合采用SWAT、RUSLE、WEPP、LISEM (limburg soil erosion model)、STREAM、MEFIDIS、KINEROS等模型,評(píng)價(jià)典型流域土壤侵蝕對(duì)氣候與植被覆蓋的變化響應(yīng)[23]。相比之下,WEPP模型理論上可獲得更準(zhǔn)確的水沙預(yù)測(cè)結(jié)果。但該模型參數(shù)復(fù)雜,在大尺度研究中效果不佳,對(duì)不同作物的覆蓋變化響應(yīng)不夠敏感,且適用范圍較為局限[24]。

3.2 生態(tài)水文效應(yīng)

CiteSpace關(guān)鍵詞分析結(jié)果(圖3)顯示,景觀演變、泥沙連通性、功能多樣性等生態(tài)水文領(lǐng)域詞匯成為突現(xiàn)期關(guān)鍵詞,體現(xiàn)了植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響的生態(tài)水文科學(xué)內(nèi)涵。植被格局變化可直接影響區(qū)域水文連通性,同時(shí)徑流作為土壤剝蝕、搬運(yùn)的動(dòng)力來(lái)源對(duì)區(qū)域泥沙連通性產(chǎn)生影響[25-26]。連通性有助于了解區(qū)域水文、泥沙聯(lián)通性及其變化,可深入辨識(shí)泥沙等物質(zhì)運(yùn)移內(nèi)在規(guī)律。結(jié)合“源-匯”理論有助于進(jìn)一步理解侵蝕產(chǎn)沙的空間分異、泥沙輸移變化、揭示植被格局改變局地水文及泥沙聯(lián)通性機(jī)制。目前有關(guān)泥沙連通性的完整理論尚未建立[6],植被格局與泥沙連通性的內(nèi)在聯(lián)系還有待進(jìn)一步探究。

此外,傳統(tǒng)觀念多認(rèn)為植被對(duì)土壤侵蝕的作用始終是積極的,已有研究發(fā)現(xiàn)植被面積達(dá)到一定閾值后,其蓄水?dāng)r沙能力不再顯著提高[27],故只有數(shù)量和布局合理的植被格局才能獲得理想的生態(tài)水文功能和經(jīng)濟(jì)效益。黃土高原部分地區(qū)退耕還林后,受非鄉(xiāng)土樹(shù)種造林影響,土壤出現(xiàn)較嚴(yán)重的缺水土層;因此在增加植被覆蓋抑制土壤侵蝕時(shí),必須注意植物種類(lèi)的選擇與搭配,形成喬-灌-草立體格局[28]。

3.3 不同因素耦合

植被作為控制土壤侵蝕的外在因素,其蓄水、防蝕、攔沙功能與土壤性質(zhì)、地形等因素相互關(guān)聯(lián)。CiteSpace關(guān)鍵詞分析結(jié)果(圖3)顯示,坡度、抗剪強(qiáng)度、滲透系數(shù)等影響因素均是相關(guān)研究的重要主題,且耦合作用于侵蝕產(chǎn)沙。植被類(lèi)型和坡度變化共同對(duì)坡面產(chǎn)流產(chǎn)生影響[14],但二者的耦合作用并未被研究。只有充分考慮植被格局與其他相關(guān)因素的耦合效應(yīng),才能更加有效地建立植被格局與侵蝕過(guò)程的聯(lián)系。

4 研究趨勢(shì)展望

盡管有關(guān)植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響的研究持續(xù)成為熱點(diǎn),但仍難以全面滿足植被恢復(fù)過(guò)程中通過(guò)科學(xué)布局以提升生態(tài)-經(jīng)濟(jì)綜合效應(yīng)的科技需求。連通性作為新的概念被引入泥沙-植被格局響應(yīng)體系中給相關(guān)研究帶來(lái)新的角度;但目前泥沙連通性概念并不完善,在解釋產(chǎn)沙過(guò)程對(duì)植被格局變化響應(yīng)時(shí)的理論依據(jù)尚有不足。圍繞現(xiàn)有研究的不足,今后在開(kāi)展植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響的研究中,應(yīng)對(duì)以下3方面內(nèi)容予以重點(diǎn)關(guān)注。

1)完善連通性理論及其指標(biāo),明晰植被格局的侵蝕產(chǎn)沙過(guò)程機(jī)制。連通性反映流域物質(zhì)、能量的源匯級(jí)聯(lián)關(guān)系及其輸移路徑時(shí)空分異,且具有典型的分布式概念特征,可作為研究植被格局與侵蝕產(chǎn)沙關(guān)系的重要入口和載體。對(duì)此,現(xiàn)有研究已多有關(guān)注,出現(xiàn)一系列將景觀連通性、水文連通性和泥沙連通性概念或指標(biāo)引入植被格局與侵蝕產(chǎn)沙關(guān)系的研究報(bào)道;然而,受制于水文和泥沙連通性本身還缺乏完善公認(rèn)的理論體系,影響其在相關(guān)研究中的應(yīng)用效果。未來(lái)可更多關(guān)注連通性理論及其量化指標(biāo)研究,嘗試從連通性角度促進(jìn)植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響的過(guò)程與機(jī)制探究,通過(guò)結(jié)合“源-匯”理論、侵蝕動(dòng)力學(xué)和景觀生態(tài)學(xué)方法,盡早突破灰箱研究狀態(tài)。

2)加強(qiáng)模型與表征指數(shù)優(yōu)化,提升植被格局與侵蝕產(chǎn)沙變化模擬能力。植被格局作為主要反映植被分布特征的屬性,研究中需要結(jié)合具體需求進(jìn)行量化表征。主要采用的景觀生態(tài)學(xué)指標(biāo),并未考慮植被格局與侵蝕產(chǎn)沙的關(guān)系,并不能很好地服務(wù)該研究主題。因此,需要從揭示植被格局與土壤侵蝕關(guān)系的角度,重新尋找和建立更加敏感、有效的植被格局表征指數(shù)。此外,還應(yīng)針對(duì)現(xiàn)有分布式模型,通過(guò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)改進(jìn),使其在研究中解決尺度不適用、參數(shù)難獲取、變化不敏感、精度難保證等瓶頸。通過(guò)加強(qiáng)模型與表征指數(shù)優(yōu)化,提高不同植被格局情境及相應(yīng)的流域多尺度侵蝕產(chǎn)沙獲取手段和精度,從而為最終揭示兩者變化響應(yīng)關(guān)系提供必要手段。

3)重視耦合影響與功能權(quán)衡,豐富植被格局影響侵蝕產(chǎn)沙的研究?jī)?nèi)涵。侵蝕產(chǎn)沙作為地表過(guò)程,受不同因素綜合影響。關(guān)注植被格局與其他因素對(duì)侵蝕產(chǎn)沙過(guò)程的相互影響及耦合作用機(jī)制,將更利于突破過(guò)去長(zhǎng)期側(cè)重單要素研究的局限,進(jìn)而獲得不同以往的全新認(rèn)識(shí)。此外,植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙的影響研究不僅可從土壤剝離、搬運(yùn)和沉積過(guò)程的土壤或地理學(xué)范式入手,也可從不同生態(tài)服務(wù)功能的角度切入。例如從固碳和耗水的碳水耦合角度探析植被格局優(yōu)化,從減沙和減水的水沙協(xié)調(diào)角度辨識(shí)植被高效配置,從生態(tài)和經(jīng)濟(jì)的價(jià)值權(quán)衡角度確定植被合理構(gòu)建等。通過(guò)融合土壤侵蝕、水土保持和生態(tài)、地理等學(xué)科理論與方法,將拓展植被格局對(duì)侵蝕產(chǎn)沙影響的研究思路和途徑,最終獨(dú)辟蹊徑地實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)。

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