全 文 ：三峡库区降雨侵蚀力时空分布特征*
吴昌广1 摇 林德生1 摇 肖文发2 摇 王鹏程1,2 摇 马摇 浩1 摇 周志翔1**
( 1 华中农业大学园艺林学学院, 武汉 430070; 2 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所, 北京 100091)
摘摇 要摇 基于 1976—2005 年三峡库区及周边 25 个气象站点的日雨量资料,对三峡库区降雨
侵蚀力(R)值的时空分布特征进行了研究,并重点分析了库区境内 7 个主要站点降雨侵蚀力
的年内分配及年际变化规律. 结果表明:1976—2005 年,三峡库区年均 R 值在 4389郾 0 ~
8021郾 0 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1,从库区东北向西南方向,R值先是逐渐递增,至库区中部达
最大值后又开始递减;三峡库区 7 个主要站点的年内降雨侵蚀力主要集中在 4—10 月,R值从
4 月开始逐步增大,一般在 6、7 月出现最大值后又逐渐减小,其中连续 3 个月的最大累计降雨
侵蚀力值占年值的 54郾 2% ~60郾 7% ;研究期间,三峡库区 7 个主要站点年降雨侵蚀力的变异
系数在 0郾 278 ~ 0郾 387,属中等程度变异,倾向率的变化范围在-431郾 1 ~ 263郾 5 MJ·mm·hm-2
·h-1·(10 a) -1,但趋势系数均没通过 0郾 05 显著水平的信度检验,年降雨侵蚀力变化存在一
定随机波动性;月降雨侵蚀力的变异程度明显大于年降雨侵蚀力,但也仅是部分站点的少数
月份存在显著气候趋势.
关键词摇 降雨侵蚀力摇 日雨量摇 时空分布摇 土壤侵蚀摇 三峡库区
文章编号摇 1001-9332(2011)01-0151-08摇 中图分类号摇 S157郾 1摇 文献标识码摇 A
Spatiotemporal distribution characteristics of rainfall erosivity in Three Gorges Reservoir
Area. WU Chang鄄guang1, LIN De鄄sheng1, XIAO Wen鄄fa2, WANG Peng鄄cheng1,2, MA Hao1,
ZHOU Zhi鄄xiang1 ( 1College of Horticulture and Forestry, Huazhong Agricultural University, Wuhan
430070, China; 2Research Institute of Forest Ecology Environment and Protection, Chinese Academy
of Forestry, Beijing 100091, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2011,22(1): 151-158.
Abstract: Based on the 1976-2005 daily rainfall records from 25 weather stations in the Three Gor鄄
ges Reservoir Area and its surrounding regions, this paper studied the spatiotemporal distribution
characteristics of rainfall erosivity in the Area, with the focus on the annual and inter鄄annual trends
of the rainfall erosivity around seven main weather stations. In 1976 -2005, the average annual
rainfall erosivity (R) in the Area was from 4389郾 0 to 8021郾 0 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1, being
increased first from the northeast to the southwest, reached the peak in the central, and then de鄄
creased. The annual rainfall erosivity around the seven main weather stations mostly concentrated in
the period from April to October, with the R value increased first from April, reached the highest in
June or July, and then decreased. The maximum rainfall erosivity in consecutive three months
around each of the seven weather stations accounted for 54郾 2% -60郾 7% of the total annual rainfall
erosivity. In the study period, the coefficients of variation of the annual rainfall erosivity around the
seven main weather stations varied moderately from 0郾 278 to 0郾 387, and the tendency rate ranged
from -431郾 1 to 263郾 5 MJ·mm·hm-2·h-1·(10 a) -1 . However, the coefficients of tendency
did not pass the confidence test with 5% level of significance, and the changes of annual rainfall
erosivity showed random fluctuation. The variation degree of monthly rainfall erosivity was larger
than the variation of annual rainfall erosivity, but only showed an obvious climate trend in a few
months around parts of the weather stations.
Key words: rainfall erosivity; daily rainfall; spatiotemporal distribution; soil erosion; Three Gor鄄
ges Reservoir Area.
*国家科技支撑计划项目(2006BAD03A1301, 2006BAD03A0701)和长江三峡库区(秭归)森林生态定位站项目资助.
**通讯作者. E鄄mail: whzhouzx@ 126. com
2010鄄04鄄13 收稿,2010鄄10鄄24 接受.
应 用 生 态 学 报摇 2011 年 1 月摇 第 22 卷摇 第 1 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Jan. 2011,22(1): 151-158
摇 摇 降雨侵蚀力是土壤水蚀的一个重要因子,合理
确定一个区域的降雨侵蚀力大小是土壤侵蚀定量预
报和风险评价的重要工作内容之一,也是进行水土
保持措施优化配置、水土资源合理开发利用的基本
依据.在全球气候变化背景下,降雨变化(如次降雨
强度、降雨频率、季节性降雨格局等变化)对土壤水
蚀过程产生了深刻影响[1-2] . 联合国政府间气候变
化委员会(IPCC)第 4 次评估报告的决策者摘要中
提到,随着强降水事件发生频率的增加,如果不及时
做出对全球气候变化的适应措施,大部分地区的土
壤侵蚀将会进一步加重[3] . 因此,研究区域降水侵
蚀力变化,特别是以流域为单位的降水侵蚀力时空
分布变化,能更准确地揭示气候变化对区域土壤侵
蚀的影响.降雨侵蚀力对全球气候变化的响应也由
此成为水土保持学科的重点研究内容之一[4] .
降雨侵蚀力(R)值反映了降雨引起土壤侵蚀的
潜在能力,是许多土壤侵蚀模型(如 USLE、RUSLE、
AGNPS、CREAMS、EPIC 等)的主要参数之一[5] . R
值通常用降雨动能(E)和某一时段最大降雨强度
( I)的乘积表示,如世界上应用最广泛的降雨侵蚀
力指标 EI30 [6]以及我国学者根据区域不同降雨特征
推导出的类似指标(如 EI10 [7]、EI60 [8]、E60 I30 [9]等).
但上述计算方法需要长期连续的次降雨资料,而许
多国家和地区都缺乏该类资料,且资料摘录整理过
程相当繁琐,这极大地限制了 EI 指标的实际应用.
为此,许多学者开始利用气象站点常规降雨资料建
立 R 值的简易算法,如 Arnoldus[10]、 Ferro 等[11]、
Renared等[12]、周伏建等[13]先后建立了基于年雨量
或月雨量的 R 值计算模型,并在实践应用中得到推
广.有研究表明,年、月雨量信息属相对粗略的降雨
资料,在估算 R 值时精度会受到一定限制,而日雨
量可以反映更丰富的区域降雨特征[14-16] .
三峡库区是长江上游四大重点水土流失片区之
一,水土流失面积占库区土地总面积的 66郾 1% ,其
中中度流失面积占 40郾 4% ,强度以上流失面积占
29郾 0% ,年土壤侵蚀量高达 1郾 5伊108 t[17] . 土壤侵蚀
产生的泥沙直接入库,将对三峡工程构成巨大威胁,
我国政府已将三峡库区列为全国水土保持重点防治
区.目前已有学者开始对三峡库区的降雨侵蚀力进
行相关研究,如花利忠等[18]、缪驰远等[19]、史冬梅
等[20]分别研究了三峡库区大宁河流域、重庆市主城
区和涪陵区的降雨侵蚀力变化规律. 但这些研究多
集中在三峡库区的局部区域或小流域,且研究方法
各异,对整个库区长时段降雨侵蚀力的系统研究至
今尚未见报道.为此,本文基于三峡库区内部及其周
边共 25 个气象站点 1976—2005 年的日降雨量资
料,在 ArcGIS 9郾 2 软件支持下,分析库区降雨侵蚀
力的空间分布及其年内、年际变化特征,以期为三峡
库区水土流失的调查、规划及有效防治提供基础数
据和决策依据.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
三峡库区(28毅31忆—31毅44忆 N,105毅50忆—111毅40忆
E)东起湖北宜昌、西至重庆江津,包括湖北省 4 个
县和重庆市 18 个区、县,总面积约 5郾 8伊104 km2 . 研
究区位于大巴山褶皱带、川东平行岭谷和川鄂湘黔
隆起褶皱带三大构造单元的交汇处,区内地形复杂、
高差悬殊.该区属中亚热带湿润季风气候,年均气温
17 益 ~ 19 益,降水丰沛,年均降水量 1000 ~ 1200
mm,降水季节分配不均,4—10 月为雨季,其中夏季
(6—8 月)降水量约占全年降水量的 45% . 土壤以
紫色土、石灰土、黄壤、黄棕壤、水稻土为主,主要植
被类型为常绿与落叶阔叶混交林、落叶阔叶与常绿
针叶混交林、针叶林和灌草丛等. 库区人口密度高,
人地矛盾尖锐,土地垦殖率高. 耕地以旱坡地为主,
多分布在长江干、支流两岸,坡耕地土壤侵蚀已成为
三峡库区水土流失的主体和入库泥沙的主要来
源[21] .
1郾 2摇 资料来源
三峡库区内部 7 个国家气象基准站点(宜昌、
巴东、绿葱坡、奉节、万州、涪陵、沙坪坝)和库区周
边 18 个站点 1976—2005 年的逐日降雨资料源自国
家气象局气象信息中心(图 1).
1郾 3摇 降雨侵蚀力值的计算
日降雨与次降雨并非一一对应,如一日降水可
图 1摇 研究区气象站点分布
Fig. 1摇 Distribution of the weather stations in the study area.
251 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
能对应一次降雨、多次降雨、或一次降雨的一部分,
因此仅用日雨量估算日降雨侵蚀力存在困难,也不
准确.如果基于一定时段的降雨量,会大大减少次降
雨与日降雨无法一一对应的概率.同时,在土壤侵蚀
模型 USLE[5]和 RUSLE[22]中,降雨侵蚀力季节变化
均以半月为步长. 章文波等[16]利用全国 71 个气象
站的日雨量资料建立了半月侵蚀力简易算法模型,
公式如下:
R i = 姿移
k
j = 1
P j 啄 (1)
式中:R i 为第 i 个半月时段的侵蚀力(R)值(MJ·
mm·hm-2 ·h-1 );P j 为半月时段内第 j 天的日雨
量,此降雨量为侵蚀性降雨,根据谢云等[23]对侵蚀
性降雨标准的研究,要求 P j逸12 mm,否则计为 0
mm;k为研究期间半月时段的段数,半月时段的划
分以每月第 15 日为界,每月前 15 d 作为一个半月
时段,该月剩下部分作为另一个半月时段,将全年划
分为 24 个时段;姿 和 啄 为模型参数,与所在区域的
降雨特征有关,其算式如下:
啄=0郾 8363+18郾 177Pd12
+24郾 455Py12
(2)
姿=21郾 586啄-7郾 1891 (3)
式中:Pd12为日雨量逸12 mm 的日平均雨量(mm);
Py12为日雨量逸12 mm的年平均雨量(mm).
上述日雨量模型可直接估算逐年各个半月的土
壤侵蚀力,因此能够详细分析侵蚀力的季节分布和年
际变化,这也是采用年或月雨量模型所无法比拟的.
另外,章文波等[16,24]研究表明,在我国南方降水量丰
富的地区,该模型具有很高的稳定性和预测精度.
1郾 4摇 降雨侵蚀力值的空间插值
在降雨侵蚀力空间格局研究中,基于地统计学
的 Kriging内插法对区域降雨侵蚀力空间插值有较
好的拟合效果[25-26] .因此,本研究利用地统计和 GIS
相结合的方法,将各离散测站的降雨侵蚀力值进行
Kriging空间内插,得到空间连续分布的三峡库区降
雨侵蚀力值.
1郾 5摇 降雨侵蚀力值年内及年际变化特征的分析方法
通过半月时段步长的 R 值反映降雨侵蚀力年
内变化特征,并以集中度(连续 6 个步长的最大 R
值与年均 R值的百分比)来表示降雨侵蚀力年内分
配的集中状况.
采用全距(Rmax-Rmin)、倾向率(用 R与时间 t一
元回归方程斜率的 10 倍表示,即每 10 a 的 R 变化
量)、变异系数(CV)及趋势系数( r) [19,27]分析 R 值
的年际变化特征.其中,CV 可以表征 R 值之间的离
散程度,一般认为,CV<0郾 1 为弱变异性,0郾 1臆CV臆
1 为中等变异性,CV>1 为高度变异性;r 是一个无量
纲数据,其值在[-1,1],可以判定 R 值长期变化的
方向及显著性特征.
r =
移
n
i = 1
(xi - 軃x)( i - 軃t)
移
n
i = 1
(xi - 軃x) 2移
n
i = 1
( i - 軃t) 2
(4)
式中:n为年数;xi 为第 i年的降雨侵蚀力;軃x 为多年
降雨侵蚀力的样本平均值;軃t = (n + 1) / 2. r 的正
(负) 值表示降雨侵蚀力在所计算的 n 年内呈线性
增加(减少) 的趋势,可使用通常的相关系数统计检
验方法,检验其是否显著.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 三峡库区降雨侵蚀力的空间分布特征
由图 2 可以看出, 研究区 25 个站点中,最大年
均 R 值出现在库区境内绿葱坡站点,为 9707郾 5 MJ
·mm·hm-2·h-1·a-1;最小年均 R 值出现在库区
境外的东北部房县站点,仅为 2863郾 5 MJ·mm·
hm-2·h-1·a-1 .通过比较各站点的多年年均降雨量
与多年年均 R 值可以看出,研究区降雨量与降雨侵
蚀力之间具有高度的协同性(图2) .但也有个别站
图 2摇 研究区 25 个气象站点的年均降雨量(玉)和降雨侵蚀
力(域)
Fig. 2摇 Average annual precipitation (玉) and rainfall erosivity
(域) by 25 weather stations in the study area.
1)荆州 Jingzhou; 2 ) 房县 Fangxian; 3 ) 宜昌 Yichang; 4 ) 五峰
Wufeng; 5)绿葱坡 L俟congpo; 6)巴东 Badong; 7)恩施 Enshi; 8)来凤
Laifeng; 9)奉节 Fengjie; 10)万州 Wanzhou; 11)梁平 Liangping; 12)
涪陵 Fuling; 13)彭水 Pengshui; 14 )沙坪坝 Shapingba; 15 )酉阳
Youyang; 16)安康 Ankang; 17)万源 Wanyuan; 18)达县 Daxian; 19)
遂宁 Suining; 20 ) 南充 Nanchong; 21 ) 内江 Neijiang; 22 ) 泸州
Luzhou; 23)金佛山 Jinfoshan; 24)习水 Xishui; 25)桐梓 Tongzi.
3511 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 吴昌广等: 三峡库区降雨侵蚀力时空分布特征摇 摇 摇 摇 摇
点例外,如泸州、金佛山、习水站的降雨量高于内江
站,但其 R 值却小于内江,这可能与上述 3 个站点
的次降雨强度有关,因为降雨侵蚀力大小主要取决
于降雨量和降雨强度[28] .泸州、金佛山、习水 3 个站
点的年内降雨均较分散,虽然年降雨量较大,但次降
雨强度较小,导致 R值也相对较小.
摇 摇 以上述各气象站点 R 值为基础,通过分析该区
域降雨侵蚀力的空间变异规律,得到半变异函数球
面模型的拟合程度最好. 基于球面模型对降雨侵蚀
力进行 Kriging空间内插,得到三峡库区年均 R值的
空间分布状况. 由图 3 可以看出,研究区年均 R 值
在 4389郾 0 ~ 8021郾 0 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1,大部
分区域在 5000郾 0 ~ 7500郾 0 MJ·mm·hm-2·h-1·
a-1,沿库区东北向西南方向,R 值先从最低值逐渐
增加,至开县、云阳、万州、奉节达到较高值,然后又
逐渐降低到最低值. 降雨侵蚀力高值区出现于开县
西北部以及云阳、奉节、巫山三县的南部和巴东中
部,其 R值大于 7000郾 0 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1,
最高值分布于巴东南部;低值区主要分布在兴山、夷
陵的北部、巴南南部以及江津境内,其 R 值小于
5000郾 0 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1 .
2郾 2摇 三峡库区降雨侵蚀力的年内分布特征
由表 1 可以看出,三峡库区及周边区域的降雨
侵蚀力年内集中度较高,湖北、重庆境内站点的集中
度主要在 54% ~ 61% ,四川、贵州境内站点的集中
度都在 62%以上,如内江站高达 72郾 9% . 通过分析
降雨侵蚀力的季节变化特征,可以对不同站点所在
区域的开发建设项目提供有针对性的指导.
摇 摇 对于三峡库区降雨侵蚀力的年内分布特征,选
择库区 7 个代表性站点进行重点分析. 从图 4 可以
看出,各站点 R 值的年内变化趋势与降雨年内分配
特征基本一致,主要集中在 4—10 月.半月 R值从 4
图 3摇 三峡库区年均 R值的空间分布
Fig. 3摇 Spatial distribution of average annual R value in Three
Gorges Reservoir Area.
月开始逐步增大,在 7 月出现最大值后呈减小趋势
(除涪陵最大值出现在 6 月).通过半月 R 值计算结
果可以得到,各站点 4—10 月的累计降雨侵蚀力占
全年降雨侵蚀力的 93郾 5% ~ 96郾 6% ,其中 7 月降雨
侵蚀力占全年的比率均超过 20% .对半月时段雨量
P值的统计结果表明,各站点 4—10 月的累计雨量
占全年雨量的 81郾 6% ~ 88郾 6% ,小于同期降雨侵蚀
力所占比例,说明 4—10 月次降雨强度略大于 11 月
至次年 3 月.
摇 摇 结合各站点月降雨侵蚀力的统计结果,将月降
雨侵蚀力划分为高值期(逸800 MJ·mm·hm-2·
h-1)、中值期(300 ~ 800 MJ·mm·hm-2·h-1)、低
值期(臆300 MJ·mm·hm-2·h-1). 从表 2 可以看
出,11 月至次年 3 月各站点的月降雨侵蚀力均处于
低值期,而高值期、中值期在各站点间略有差异,如
库区东部站点(宜昌、巴东)高值期主要分布在 6—8
月、库区中部站点(万州、奉节)高值期主要分布于
5—9 月、库区西部站点(沙坪坝)高值期则分布于
5—8月. 绿葱坡站点处于三峡库区高海拔地域,其
表 1摇 研究区 25 个气象站点年均降雨侵蚀力的年内集中度
Table 1摇 Intra鄄annual concentration ratio of average annual rainfall erosivity in 25 weather stations in the study area (%)
站点
Station
集中度
Concentration
ratio
站点
Station
集中度
Concentration
ratio
站点
Station
集中度
Concentration
ratio
站点
Station
集中度
Concentration
ratio
站点
Station
集中度
Concentration
ratio
荆州
Jingzhou
54郾 5 巴东
Badong
54郾 3 梁平
Liangping
57郾 6 酉阳
Youyang
58郾 6 南充
Nanchong
64郾 4
房县
Fangxian
61郾 0 恩施
Enshi
56郾 7 涪陵
Fuling
57郾 9 安康
Ankang
62郾 4 内江
Neijiang
72郾 9
宜昌
Yichang
58郾 3 来凤
Laifeng
58郾 3 彭水
Pengshui
59郾 6 万源
Wanyuan
63郾 5 泸州
Luzhou
65郾 0
五峰
Wufeng
58郾 4 奉节
Fengjie
54郾 2 沙坪坝
Shapingba
60郾 7 达县
Daxian
60郾 6 习水
Xishui
67郾 3
绿葱坡
L俟congpo
55郾 0 万州
Wanzhou
55郾 9 金佛山
Jinfoshan
58郾 2 遂宁
Suining
72郾 6 桐梓
Tongzi
62郾 8
451 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
表 2摇 三峡库区主要站点月均 R值
Table 2摇 Average monthly R value for main weather stations in Three Gorges Reservoir Area (MJ·mm·hm-2·h-1)
月份
Month
宜昌
Yichang
巴东
Badong
绿葱坡
L俟congpo
万州
Wanzhou
奉节
Fengjie
涪陵
Fuling
沙坪坝
Shapingba
1 32郾 4 13郾 6 65郾 5 5郾 6 11郾 3 1郾 7 11郾 5
2 68郾 0 65郾 9 91郾 3 24郾 8 48郾 9 5郾 5 14郾 3
3 129郾 5 96郾 7 252郾 2 72郾 3 99郾 4 54郾 0 58郾 6
4 384郾 3 370郾 6 568郾 5 412郾 3 370郾 7 441郾 2 427郾 9
5 631郾 0 638郾 6 1163郾 8 1008郾 3 793郾 6 905郾 6 974郾 8
6 811郾 4 921郾 4 1805郾 2 1255郾 8 1063郾 7 1006郾 0 1277郾 4
7 1537郾 9 1086郾 7 2184郾 6 1446郾 2 1469郾 8 996郾 0 1389郾 7
8 1137郾 3 871郾 7 1180郾 7 1056郾 0 788郾 3 705郾 7 916郾 7
9 771郾 5 683郾 6 1399郾 0 854郾 0 862郾 6 368郾 1 523郾 3
10 322郾 0 463郾 8 699郾 1 459郾 7 532郾 0 395郾 6 289郾 2
11 155郾 7 85郾 9 264郾 4 114郾 1 130郾 4 121郾 8 113郾 2
12 3郾 9 21郾 8 33郾 0 10郾 2 22郾 5 18郾 2 9郾 5
图 4摇 三峡库区主要站点半月降雨侵蚀力(a)和降雨量(b)
的年内分布特征
Fig. 4摇 Annual distribution characteristics of semi鄄monthly rain鄄
fall erosivity (a) and precipitation (b) for main weather stations
in Three Gorges Reservoir Area.
降水丰沛,年均降雨量高达 1698郾 8 mm,高值期的月
R值均在 1000 MJ·mm·hm-2·h-1以上,最高可达
2184郾 6 MJ·mm·hm-2·h-1,因此,加强水土流失
治理工程(如严格保护天然林和发育较好的次生
林、加强坡耕地管理、减少地表裸露时间、提高土地
复种指数等生物工程措施)在该区域尤为重要.
2郾 3摇 三峡库区降雨侵蚀力的年际变化特征
1976—2005 年,三峡库区 7 个主要站点的年降
雨侵蚀力(R)值全距在 6372郾 4 ~ 10490郾 3 MJ·mm
·hm-2·h-1·a-1,其中宜昌站的最大年降雨侵蚀力
值是最小年降雨侵蚀力值的 5郾 6 倍,绿葱坡站为
2郾 6 倍(表 3). 7 个站点年降雨侵蚀力的变异系数
(CV)在 0郾 278 ~ 0郾 387,说明研究时段内各站点的年
降雨侵蚀力均属于中等程度变异,变异程度依次为:
宜昌>万州>巴东>涪陵>沙坪坝>奉节>绿葱坡.
通常采用倾向率来研究气候要素的长期变化趋
势[29] .由表 3 可以看出,1976—2005 年,库区 7 个主
要站点的年降雨侵蚀力出现了不同程度的增减,倾
向率变化范围在-431郾 1 ~ 263郾 5 MJ·mm·hm-2·
h-1·(10 a) -1,其中宜昌、巴东、涪陵、沙坪坝呈增加
趋势,绿葱坡、奉节、万州呈减小趋势;各站点的 | r | <
r0郾 05 =0郾 349,均没通过信度为 0郾 05 水平的显著性检
验,说明库区年降雨侵蚀力变化存在一定随机波动
性,并无显著的气候趋势.
摇 摇 由图 5 可以看出,9 月至次年 3 月,研究区各主
要站点的月降雨侵蚀力大部分处于高度变异程度,
其中冬季(12 月至次年 2 月)降雨侵蚀力的变异程
度最高,如涪陵站 1 月的 CV 超过了 5;在处于中等
变异程度的 4—8 月,其 CV 也显著大于年降雨侵蚀
力的 CV值.通过趋势系数的变化可以看出,1976—
2005 年,研究区各主要站点的月降雨侵蚀力出现了
不同程度的增减趋势,但仅有少数站点在部分月份
达到 0郾 05 水平的信度检验,如绿葱坡站 1 月、2 月
的降雨侵蚀力呈显著增加,5 月表现为显著减小;巴
东、沙坪坝站 6 月的降雨侵蚀力呈显著增加趋势,10
月表现为显著减少趋势,这表明 30 年来,库区月降
雨侵蚀力的年际变化与年降雨侵蚀力基本一致,并
无显著的气候趋势. 鉴于库区降雨侵蚀力的随机波
动性,库区土壤侵蚀预报应根据降雨侵蚀力的多年
5511 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 吴昌广等: 三峡库区降雨侵蚀力时空分布特征摇 摇 摇 摇 摇
表 3摇 三峡库区主要站点年降雨侵蚀力(R值)的年际变化
Table 3摇 Inter鄄annual variations of annual rainfall erosivity (R value) for main weather stations in Three Gorges Reservoir
Area (1976-2005)
站点
Station
最大 R值
Maximum R
(MJ·mm·hm-2
·h-1·a-1)
最小 R值
Minimum R
(MJ·mm·hm-2
·h-1·a-1)
R全距
Range of R
(MJ·mm·hm-2
·h-1·a-1)
最大 R /最小 R
Maximum R /
Minimum R
变异系数
Variation
coefficient
倾向率
Tendency rate
(MJ·mm·hm-2·
h-1·10 a-1)
趋势系数
Trend
coefficient
宜昌 Yichang 12794郾 1 2303郾 8 10490郾 3 5郾 6 0郾 387 261郾 2 0郾 099
巴东 Badong 10999郾 7 2907郾 0 8092郾 7 3郾 8 0郾 342 61郾 0 0郾 030
绿葱坡 L俟congpo 14702郾 8 5692郾 8 9010郾 0 2郾 6 0郾 278 -431郾 1 -0郾 104
奉节 Fengjie 10236郾 7 3318郾 9 6917郾 8 3郾 1 0郾 279 -80郾 1 -0郾 041
万州 Wanzhou 12894郾 7 3549郾 0 9345郾 7 3郾 6 0郾 350 -195郾 5 -0郾 073
涪陵 Fuling 8949郾 8 2577郾 4 6372郾 4 3郾 5 0郾 315 263郾 5 0郾 147
沙坪坝 Shapingba 10944郾 8 2838郾 5 8106郾 3 3郾 9 0郾 307 83郾 1 0郾 040
图 5摇 三峡库区主要站点月降雨侵蚀力(R值)的变异系数(CV)和趋势系数( r)
Fig. 5摇 Variation coefficient (CV) and trend coefficient ( r) of monthly rainfall erosivity (R value) for main weather stations in Three
Gorges Reservoir Area (1976-2005).
均值,对于库区土壤侵蚀监测而言,应选择降雨侵蚀
力各时段的实测值更为合理.
3摇 结摇 摇 论
本文采用当前应用最广泛的降雨侵蚀力简易模
型和地理信息系统软件首次对三峡库区全境的降雨
侵蚀力及其空间分布特征进行了分析,并重点阐述
了库区境内 7 个主要站点 1976—2005 年降雨侵蚀
力的年内、年际变化特征.主要结论如下:1)三峡库
区大部分区域的年均降雨侵蚀力 ( R)值集中于
5000郾 0 ~ 7500郾 0 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1,从库区
东北向西南方向延伸,R 值先逐渐递增,在开县、云
阳、万州、奉节等地形成高值区后又开始逐渐减小.
2)三峡库区降雨侵蚀力的年内集中度较高,库区境
内 7 个站点在 4—10 月的累积降雨侵蚀力占全年的
93郾 5% ~96郾 6% ,其中连续 3 个月的最大降雨侵蚀
力比例可达 54郾 2% ~ 60郾 7% ,该现象与花利忠
等[18]、缪驰远等[19]、史冬梅等[20]的研究结果基本一
致. 3)研究期间,三峡库区降雨侵蚀力变化存在一
定的随机波动特征,库区境内 7 个主要站点的年、月
降雨侵蚀力虽都发生了不同程度的增减趋势,但仅
有个别站点的少数月降雨侵蚀力存在显著的气候
趋势.
鉴于长时间序列的日雨量统计过程相对繁琐,
651 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
特别是研究区域气象站点较多的情况下,基于日雨
量资料的 R 值计算尤为耗时. 因此,建立降雨资料
易于统计且计算精度较高的降雨侵蚀力简易模型将
是今后研究的重点内容之一. 本研究发现三峡库区
年(月)降雨侵蚀力与年(月)降雨量之间具有高度
的协同性,这为建立基于年或月雨量资料的三峡库
区降雨侵蚀力简易模型提供了科学依据.此外,由于
三峡库区山区较多,地貌复杂,库区降雨可能与海
拔、坡向、坡度等地形因子相关,本研究未作更深入
的探讨,有待于今后的进一步研究.
致谢摇 感谢国家气象局气象信息中心在降水资料方面提供
的帮助,感谢华中农业大学园艺林学学院陈龙清教授对本文
英文摘要的润色修改.
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作者简介摇 吴昌广,男,1984 年生,博士研究生.主要从事景
观生态与水土保持研究,发表论文 9 篇. E鄄mail: wcg1129@
163. com
责任编辑摇 杨摇 弘
851 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷