全 文 ：土壤侵蚀预报模型中的植被覆盖与
管理因子研究进展 3
张　岩1 3 3 　袁建平2 　刘宝元1
(1 北京师范大学资源与环境科学系环境演变与自然灾害教育部重点实验室 ,北京 100875 ;
2水利部水土保持监测中心 ,北京 100053)
【摘要】　植被覆盖和土地管理措施是土壤侵蚀的主要抑制因素之一. 通用土壤流失方程 (USL E) 中的植被覆
盖与田间管理因子 ( C)是评价这种抑制作用的有效指标 ,并被广泛采用和深入研究. 我国在这方面的研究还
不能满足土壤侵蚀预报和水土保持规划的要求. 在系统回顾该因子的研究历史的基础上 ,介绍了 USL E 和
RUSL E中 C 因子估计方法及其不断改进和完善的过程 ,并概述了中国的覆盖与田间管理因子的研究进展.
此外 ,总结国内在 ( C)因子估计值以及植被覆盖度、地面覆盖物和植被根系对土壤侵蚀的影响等方面研究成
果 ,分析了目前我国覆盖与田间管理因子研究中存在的 3 个方面问题 ,并提出了前景展望.
关键词 　土壤侵蚀预报 　通用土壤流失方程式 　植被覆盖 　管理因子
文章编号 　1001 - 9332 (2002) 08 - 1033 - 04 　中图分类号 　S157. 4 　文献标识码 　A
Advance in researches on vegetation cover and management factor in the soil erosion prediction model. ZHAN G
Yan1 , YUAN Jianping2 ,L IU Baoyuan1 (1 Key L aboratory of Envi ronmental Change and N atural Disaster , the Ed2
ucational Minist ry of China , Beijing Norm al U niversity , Beijing 100875 ;2 Soil and W ater Conservation Center ,
the Minist ry of W ater Conservancy of China) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,2002 ,13 (8) :1033～1036.
Vegetation cover and land management are the main limiting factors of soil erosion ,and quantitative evaluation on
the effect of different vegetation on soil erosion is essential to land use and soil conservation planning. The vegeta2
tion cover and management factor ( C) in the universal soil loss equation (USL E) is an index to evaluate this effect ,
which has been studied deeply and used widely. However , the C factor study is insufficient in China. In order to
strengthen the research of C factor , this paper reviewed the developing progress of C factor ,and compared the
methods of estimating C value in different USL E versions. The relative studies in China were also summarized from
the aspects of vegetation canopy coverage , soil surface cover , and root density. Three problems in C factor study
were pointed out . The autors suggested that cropland C factor research should be furthered ,and its methodology
should be unified in China to represent reliable C values for soil loss prediction and conservation planning.
Key words 　Soil erosion prediction ,Universal soil loss equation (USL E) , Vegetation cover ,Management factor.3 国家重点基础研究发展规划项目 ( G2000018602) 和教育部重点科
技资助项目.3 3 通讯联系人.
2002 - 04 - 07 收稿 ,2002 - 05 - 23 接受.
1 　引 　　言
土壤侵蚀预报模型是定量评价土壤侵蚀过程与强度 ,进
行土地资源合理利用和水土保持规划的科学工具. 近 40 年
来 ,通用土壤流失方程(universal soil loss equation ,USL E) [23 ,24 ]
成为众多土壤侵蚀预报经验模型的典范 ,受到了许多国家的
重视. 虽然相对于开发完善中的水蚀过程模型而言 , USL E
存在一定的缺陷 ,但因其经济性和实用性 ,它在未来一段时
间内仍然会受到广泛重视. 作为 USL E 模型中控制土壤流失
强度的一个重要影响因子 ———覆盖与田间管理因子 ( C) ,以
其值的多变性 (美国玉米 C 值大小有 120 余种[24 ] ) 和变化幅
度之大 (其值虽在 0～1 范围内 ,但是 USL E 模型诸因子中变
化幅度最大的 ,可相差 2～3 个数量级) 成为各国学者研究
USL E的焦点.
C 因子在 1965 年版的 USL E 方程中被称为耕作2管理
因子[3 ] (cropping2management factor) ,自 1978 年版的 USL E
后 ,改称为覆盖与管理因子[24 ] (cover and management fac2
tor) . 虽然 C 因子名称发生了改变 ,但其本质并未发生任何
变化 ,均是指一定条件下有植被覆盖或实施田间管理的土地
土壤流失总量与同等条件下实施清耕的连续休闲地土壤流
失总量的比值 ,为无量纲数 ,介于 0～1 之间.
2 　国外研究进展
　　植物覆盖、田间管理和水土保持措施对土壤侵蚀的影响
是相互联系的 ,在土壤侵蚀预报的研究进程中 ,对这 3 个因
素曾有 3 种不同的处理方法 :1)将 3 个因素分别用 3 个因子
来描述 ;2)将植物覆盖和田间管理统一考虑 ,作为一个因子
来计算 ,水土保持措施作为另一因子 ;3) 将 3 个因素综合考
虑作为 1 个因子来处理.
　　早在 1936 年 ,植物覆盖就被列为土壤侵蚀的 1 个影响
因素[4 ] . 1940 年 Zingg[33 ]第 1 次给出土壤侵蚀量 ( X) 的定量
表达式 X∝ S1. 4 L 1. 6 ,其中 S 为坡度 , L 为坡长. 次年 ,Smith[21 ]
应 用 生 态 学 报 　2002 年 8 月 　第 13 卷 　第 8 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Aug. 2002 ,13 (8)∶1033～1036
把种植制度 ( C)和水土保持措施 ( P) 2 个因子第 1 次引入土
壤流失估算方程 A = S 7/ 5 L 3/ 5 P 中. 1947 年 ,Browning[1 ]加
入了田间管理因子. 同年 Musgrave[18 ]将植物覆盖、田间管理
和水土保持措施 3 个因素综合考虑 ,作为 1 个因子计算 ,并
给出定量评价表格. 1956 年在 Purdue 大学召开的土壤侵蚀
联合工作会议上提出了新的土壤流失方程 ,又将 3 个因素作
为 3 个因子分别评价[17 ] . Wischmeier[22 ]认为作物轮作和管
理因子是相互作用 ,不可截然分开. 因此 , Wischmeier 和
Smith[23 ,24 ]建议应把作物轮作和管理因子合并 ,使得在后来
发展完善的土壤流失量预报方程中 ,仅用 1 个作物管理因子
( C)来表征作物覆盖及田间管理活动对土壤侵蚀的影响.
　　C 因子评价的是所有有关覆盖和管理变量对土壤侵蚀
的综合作用 ,其值大小取决于具体的作物覆盖、轮作顺序及
管理措施的综合作用以及作物不同生长期侵蚀性降雨的分
布状况. C 值按如下公式计算 [19 ,23 ,24 ] :
　　C = ( ∑
n
i = 1
SL R i ×EIi) / EIt
其中 , C 是年均值或一个作物生长期的平均值 , SL R i 是第 i
个时段的土壤流失比率 , EIi 是第 i 时段的降雨侵蚀力指数
( EI)值占全年 EI 值的百分比 ; n 是时段数 ; EI t 是所有时段
EI 百分比之和.
　　C 值大小不仅取决于作物覆盖、轮作和管理等因素的综
合作用 ,还取决于作物不同生长期侵蚀性降雨的多寡 ,特别
是在作物覆盖与田间管理措施所提供的水土保持作用最差
时段内侵蚀性降雨的数量 [23 ,24 ] . 所以 ,侵蚀性降雨在某地的
年内分布状况就成为影响 C 值的重要因素. USL E 和
RUSL E都提供了侵蚀性降雨 EI 值百分比的月分布数据.
　　为了把覆盖和管理各因素与侵蚀性降雨的年内分布状
况综合起来考虑 ,必须把作物覆盖渐变的一个作物生产周期
划分为若干个时段 ,以便假定每个时段的作物覆盖和管理对
土壤侵蚀的影响是基本不变的 ,在此基础上再去获取各时段
的土壤流失比率. 1965 和 1978 年版的 USL E 分别把一个作
物生长周期划分为 5、6 个农作期. RUSL E 大致以 15d 为步
长计算土壤流失比率 [19 ] . 确定计算土壤流失比率步长的原
则有 2 条 :1)在每半个月结束时 ,RUSL E 认为原有的各种条
件已发生实质性变化 ,因而要求计算新的土壤流失比率值 ;
2)由于田间活动和天气变化的影响 ,导致土壤、植被、植物残
体发生变化 ,从而需要计算新的土壤流失比率.
　　1965 年版的 USL E是在观测数据的基础上 ,给出了主要
农作物和耕作制度下的土壤流失比率表[23 ] . 1978 年版的
USL E增加了适用于水土保持耕作法的土壤流失比率表 ,还
提供了一种方法可以直接用来估计因肥力提高、行距缩短、
作物密度的增加所引起的快速生长或完全发育的作物冠层
的水保效益[24 ] . RUSL E 则采取了与之完全不同的次因子
法[19 ] ,就是不再使用基于观测数据的土壤流失比率表 ,而是
估计各次因子的值 ,相乘得到土壤流失比率. 它考虑了 5 个
次因子[19 ] :前期土地利用次因子 ( PL U ) 、冠层覆盖次因子
( CC) 、表面糙度次因子 ( S R ) 、土壤水分次因子 ( S M ) 、地面
覆盖次因子 ( S C) . 其中 ,每个次因子都有具体的计算公式或
详细的估算方法.
　　只要所求 C 值的区域在其应用范围内 ,并提供所需参
数 ,就可以按照 USL E 所提供的方法获取 C 值. USL E 还提
供了估计林地、草地、建筑用地等 C 值的方法 ,并给出了牧草
地、未扰动林地和砍伐迹地的 C 值表[24 ] . RUSL E 提供了包
含作物数据库、管理措施数据库和气候数据库的计算机程
序 ,只要用户输入所需参数 ,就可以输出覆盖与管理 C 值 ,而
且用户还可以自行扩充数据库 ,以扩大应用范围 [19 ] .
3 　中国 C 值研究现状
311 　C 值估算
　　我国现有的研究已经估算了几种植被类型的 C 值. 张
宪奎等[32 ]对黑龙江省克山县连续 4 年 21 个径流观测区试
验资料分析后 ,划分了 4 个农作期 ,得出玉米、高粱、谷子、大
豆和小麦 5 种作物在各个生育期的 C 值 ,变化范围 0. 09～
0. 48 ,年均 C 值范围 0. 07～0. 33. 杨子生[27 ]划分了 4 个农作
期 ,运用 3 年实测资料估算滇东北山区坡耕地玉米、马铃薯、
黄豆及玉米2黄豆间作的各农作期 C 值 ,变化范围在 0. 15～
0. 49. 于东升等 [28 ]采用人工模拟降雨方法 ,通过实测和估算
R 、K、L 、S 、P 各因子 ,再由 USL E方程求出江西省低山丘陵
红壤区 6 种不同土地利用方式 (花生2油菜、稀疏草地、胡枝
子、象草、幼年桔园、茶园)的 C 值 ,其变化范围在 0～0. 0310
之间. 林素兰等[12 ]使用 11 年的径流小区观测资料 ,估算出
辽北低山丘陵区坡耕地不同坡度条件下玉米、大豆轮作制的
C 值 ,其值变化于 0. 47～0. 53. 江忠善等[9 ]根据陕北黄土丘
陵区径流小区试验结果得到种植作物的农地与裸露农地土
壤流失量的比值为 0. 61 ,并计算了各月农地土壤流失系数.
还有一些研究中涉及到了 C 值的估算问题 ,通过建立植被
覆盖度与 C 因子关系式 ,估算 C 因子[9 ,10 ,2 ,16 ] . 在我国 ,同一
个研究者的结果中 ,不同作物 ,不同作物生长期 C 值相差甚
微.而不同研究得到的同一作物 C 值相差较大 ,且缺乏可比
性.主要原因是方法不统一 ,较少考虑降雨季节分布模式的
影响 ,尤其是作为计算 C 值的基准条件不统一. 因而 ,现有研
究结果局限于在其研究的背景条件下应用 ,无法在较广泛的
地区推广应用.
312 　影响覆盖因子的有关因素研究
　　在 USL E和 RUSL E 中所提到的 C 因子影响因素主要
有植被地上部分、地上和地下植被残体、前期土地利用方式、
耕作制度 (包括轮作和耕地方式) 及土壤水分等. 从 1945 年
在天水建立第一个水土保持试验站以来 ,我国在各地的试验
站都有上述影响因素的观测资料 ,但是只对其中的某些影响
因素研究较多 ,另外一些则几乎未见报道. 有关 C 因子土壤
流失影响因素的主要研究成果分述如下.
　　首先是研究了林草地的减蚀效益. 研究结果表明 ,林地
比农地减少侵蚀量 90 %以上 ,草地比农地减少侵蚀量 60 %
～90 %[5 ,8 ] . 植被覆盖度每增加 10 % , 土壤侵蚀量减少
11. 1 %[3 ] . 另外 ,还有一些研究也得到类似结论 [6 ] .
　　其次 ,研究了植被覆盖度与土壤侵蚀量间的定量关系.
包括侵蚀量与林草地覆盖度之间呈倒数关系 [15 ] ;林地侵蚀
量和林地覆盖度之间存在二次多项式关系 [7 ] . 小流域森林植
4301 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　13 卷
被覆盖度与土壤侵蚀量之间存在幂函数关系 [29 ] . 而土壤侵
蚀量与植被覆盖度之间的指数关系似乎被多数学者所认
可[20 ,30 ] .
　　在上述研究中 ,农地常常被作为对照条件 ,尽管农地径
流场的观测资料相当可观 ,但是有关农作物覆盖度与土壤侵
蚀量关系的研究却很少. 在安塞进行的试验研究得到几种主
要农作物 5 年平均侵蚀模数排序为黑豆 < 春播荞麦 < 黄豆
+黄芥 < 夏播荞麦 < 谷子 < 马铃薯 < 小麦 < 糜子 < 黄豆 <
CK水平沟 < CK裸地[31 ] .
　　USL E认为地面覆盖物 (包括植物残体及人工覆盖的麦
草、木屑、砾石等) 对于控制土壤侵蚀是最有效的 ,我国在这
方面的定量研究尚少. 对枯落物蓄水减沙效益的观测表明 ,
林地径流速度、溅蚀量和冲刷量随枯落物厚度增加而减少 ,
有枯枝落叶层保护的土壤比裸地减少土壤冲刷量 90 %以
上[26 ] . 山杨次生林枯落物覆盖可减少土壤流失量71. 7 %[25 ] .
小麦平播 + 覆盖比平播减少侵蚀量 27. 09 %[14 ] ;人工降雨试
验表明 ,裸露翻耕地 + 麦草覆盖比对照裸露翻耕地减少侵蚀
量97. 97 %[13 ] .
　　RUSL E的前期土地利用次因子 ( PL U ) 充分考虑了土
壤中根系及其分布状况对土壤侵蚀的影响. 我国在这方面的
研究是由李勇等[11 ]进行的 ,主要是林、草、灌根系对土壤抗
冲性的强化效应研究 ,同时 ,得出了植物细根随深度变化按
指数分布的规律 ,并对根系的减沙效应进行了研究 ,提出了
不同雨强和坡度下根系减沙效应系数特征值的概念 ,得出了
一定雨强和坡度条件下 ,根系减沙效应与根密度的关系方
程. 这些工作对于评价根系对 C 因子的影响具有重要价值.
4 　存在问题及研究展望
　　我国 C 因子研究的成果还不能满足土壤侵蚀研究与水
土保持实践的需要. 首先 , C 因子研究方法不统一 ,较少考虑
降雨季节分布模式的影响 ,尤其是作为计算 C 值的基准条
件不统一 ,不同研究得到的 C 因子值相差较大 ,且缺乏可比
性.因而 ,现有研究结果局限于在其研究的背景条件下应用 ,
也就是说缺乏象 USL E那样适用范围较广的 C 因子估计参
数. 其次 ,大部分研究停留在简单的观测资料分析阶段 ,对 C
因子的次一级影响因素缺乏深入研究. 比如在林地控制土壤
侵蚀效能方面有较多研究 ,但都是在几种类型的植被小区观
测试验数据基础上加以简单分析 ,所得结论相同. 而对于植
被树龄、高度、郁闭度对 C 因子影响研究很少. 再次 ,我国对
林地研究较多 ,草地次之 ,在农作物及其耕作方式对水土流
失影响方面的研究不够 ,而农地恰恰是造成我国严重水土流
失的关键所在. 我国大部分耕地还沿用传统耕作方法 ,深入
研究耕作方式及作物残茬管理措施对土壤侵蚀的影响 ,将有
助于我国水土保持耕作法的实践和应用. 在不能实现全面退
耕还林还牧的情况下 ,通过改良耕作制度来减少土壤侵蚀也
不失为一种经济有效的方法.
　　由此看来 ,在 C 因子的研究方面 ,还有大量艰巨的工作.
一方面应加强 C 因子及其影响因素深入系统的研究 ,特别
是耕作方式、作物残茬管理和产量水平对土壤侵蚀的影响研
究.另一方面 ,应对已有大量观测数据和研究成果做系统分
析 ,确定我国通用的标准径流小区 (标准休闲对照小区) ,估
算作物不同生长期的土壤流失比率 ,以期得到我国水蚀区主
要农作物和耕作制度下的 C 因子值 ,以满足土壤侵蚀预报
和土地利用对侵蚀的影响评价的要求.
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作者简介 　张 　岩 ,女 ,1970 年生 ,博士生 ,主要从事土壤侵
蚀与水土保持学研究. E2mail :zhang-yan @mail. bnu. edu. cn
致　读　者　·　作　者
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