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植物措施是重要的水土保持措施，随着退耕还林还草政策的实施，植物措施在控制土壤侵蚀方面的作用愈加显著[1, 2]。植物措施通过冠层拦截降雨、阻缓径流、根系固土增加孔隙度促使降水入渗，具有明显的减流、阻蚀和减沙作用[3]。植被冠层能够截留雨滴、削减雨滴动能，进而减小雨滴溅蚀；植被基茎能够分散径流、延长径流路径，增加地表径流阻力系数，减小地表径流冲刷土壤[4]；植被根系在土壤中生长延伸和生死更迭，形成了大量的根系和孔隙，能够在固结土体的同时提高土壤渗透性[5, 6]，也能够增加土壤有机质含量和促进团聚体形成，从而提高土体的抗蚀性和抗冲性[7]。植被的存在亦可减少坡面流的流速，增大坡面阻力，减少进入河道的泥沙量，具有良好蓄水减沙效益[8]。
长期以来黄土高原的水土流失治理一直是研究的热点[9, 10]。然而干旱半干旱的气候条件下，黄土高原有限的水资源承载力只能供养一定数量的植被，因此在有限的水资源承载力条件下，如何合理的配置植被最大限度地控制水土流失，已成为目前黄土高原植被恢复和水土保持研究的重点问题。李强[11]研究了黄土区坡面不同聚集方式下产流产沙的差异性，发现随机格局的蓄水减沙效益最高。闵俊杰等[12]通过模拟降雨试验发现裸坡、纯灌格局、纯草格局、草灌结合格局的坡面含水量依次增加。李小燕[13]基于文献分析发现黄土区的乔、灌、草植被对降雨的截留量分别可达到23.6%、24.8%和38.4%。韩鹏等[14]等基于黄土区上世纪末期的土壤侵蚀状况研究得出黄土高原最佳植被覆盖度约为25%。而汪有科、刘宝元等[15]则认为在黄土区蓄水保土起关键作用是植被的有效覆盖度，并且对不同地区而言有效覆盖度并不一致。程圣东[16]研究黄土区植被格局对坡沟—流域侵蚀产沙的影响，发现坡沟系统中植被的分布位置不同，侵蚀产沙能力也不同，植被条带并不是越靠下坡面蓄水拦沙的效果越好，位于坡面中下部的减沙效果优于坡底。苏远逸等[17]通过定量比较坡面植被带的不同布置位置对蓄水保土效益的影响，发现当草本植物带距离坡顶2 m时，蓄水效益最好，其值可达19.07%；距坡顶6 m时，减沙效益最大为69.02%。张霞等[18]通过研究黄土区地貌与植被格局的侵蚀动力过程，提出低覆盖度下调控坡沟系统侵蚀的植被优化配置格局。草带上边缘距坡顶的距离与下边缘距沟道底部的距离之比在0.57 ~ 1.20之间，为植被调控侵蚀最优布设区域，即为最佳植被空间配置方式。
以往的植被配置的研究多集中于植被类型组合、植被覆盖度、植被带分布位置以及植被聚集方式对产流产沙的影响，而从植被格局的角度探讨侵蚀产沙及其变化中多因素耦合作用的研究相对较少，植被格局对产流产沙的影响仍不明确[19]。本文通过模拟降雨试验，研究不同植被格局和破碎度对坡面产流产沙特征的影响，旨在揭示不同的植被格局对坡面水土流失的影响，以期为黄土高原等水资源匮乏地区坡面水土保持植被格局的优化配置提供理论依据。
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研究区位于山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站所在地的蔡家川小流域，地理坐标为36°14′27″ ~ 36°18′23″N，110°39′45″ ~ 110°47′45″E，海拔高度900 ~ 1 300 m，流域主沟道呈由西向东走向，全长约12.15 km，流域面积38 km2，流域冲沟发育，沟壑纵横，沟壑密度为3. 14 km/km2，可以明显区分出：梁顶、残堀、斜坡、沟坡、沟坡坡脚、沟底，残源、沟坡、沟谷和沟底的面积比例为9:23∶11∶7，黄土母质，为典型的黄土残塬、梁峁侵蚀地形。该流域属暖温带大陆性气候，年均气温为7 ~ 10 ℃，年均降水量575 mm，降雨年际变化较大，且季节分配不均匀，6—9月降水量占全年降雨量的70%，年蒸发量为1 724 mm，蒸发量远大于降水量，使得土壤水分成为限制该区植被生长的重要因子。流域土壤主要为碳酸盐褐土，呈微碱性，黄土母质，土质均匀，土层厚度达十数米至数十米。流域上游主要为由辽东栎（Quercus liaotungensis）、山杨（Populus davidiana）等组成的天然次生林，中游为由刺槐（Robinia pseudoacacia）、油松（Pinustabuliformis）、侧柏（Platycladus orientalis）等组成的人工林，下游为荒草地和农地[20]。
图 1 蔡家川流域地理位置图
Figure 1. Geographical location map of Caijiachuan Watershed
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在蔡家川流域内选择靠近水源（便于开展人工降雨试验）的荒草坡作为试验区，坡度为15°，土壤为褐土，黏粒占5.81%，粉粒占73.54%，砂砾占21.28%，pH值为7.9，黄土母质，土层深厚，土质均匀。坡面植被为刺儿菜（irsium setosum）、匍匐委陵菜（Potentilla reptans）、狗尾草（Setaria viridis）、牻牛儿苗（Erodium stephanianum）、蒲公英（Taraxacum mongolicum）等荒草，是当地典型的荒草坡面。
将钢板插入坡面围成面积为5 m × 1 m的试验小区，为了减少小区制作对试验小区的扰动，在插入钢板前先沿试验小区的边界用锋利的铲子插入土中，形成插缝，然后再将钢板插入插缝，并用细土将试验小区与钢板之间的缝隙填满。钢板高为50 cm，其中插入土中25 cm，小区底部收缩成V型，并插入直径10 cm的PVC管，将径流泥沙导入收集桶。
在试验小区内设计了块状镶嵌格局（SP1、SP2）、横条带状格局（BP）、顺坡带状格局（LP）4种植被格局，并设计了裸地对照（CK）。如图2和表1所示，裸地格局（CK）将小区植物全部挖除后整平拍实。块状镶嵌格局（SP1）植被和裸地的斑块均为0.5 m × 0.5 m，植被和裸地相间布设；块状镶嵌格局（SP2）植被和裸地的斑块均为长1.0 m × 宽0.5 m，植被和裸地相间布设；横条带状格局（BP）从小区顶端开始每隔0.5 m，布置1.0 m × 0.5 m的植被带，共5条植被带；顺坡带状格局（LP）顺坡设置2条0.25 m宽、5 m长植被带，植被带的间距为0.25 m；4种植被格局的植被覆盖度均为50%。本研究铲除坡面植物形成裸地，保留部分原状植物形成植被格局，裸地部分将原有植物连根铲除后拍实整平（整平后的坡面与原坡面等高）。为了让试验结果更接近于自然状况，植被格局设计完成，放置一个月后进行人工降雨试验，为了防止铲除植物的部分地面重新长出植物，在对照小区和各植被格局的裸地上喷洒或涂抹除草剂，并定期拔除新生植物。
表 1 径流小区状况
Table 1. Status of runoff plot
小区格局
Plot pattern坡度
Slope/(°)面积(长 × 宽)
Area(length*width)/m2前期含水量 Pre-water content/% 土壤密度
Soil density/
(g·cm−3)第1次试验 The first test 第2次试验 The second test 第3次试验 The third test SP1 10 5 × 1 19.47 20.61 22.62 1.24 SP2 10 5 × 1 20.19 20.85 23.88 1.26 BP 10 5 × 1 20.08 21.87 23.91 1.19 LP 10 5 × 1 19.56 21.29 20.38 1.21 CK 10 5 × 1 19.81 20.52 18.22 1.23 
图 2 植被格局布置示意图
Figure 2. Diagram of vegetation pattern
为了描述径流小区的分布格局和破碎化程度，参考景观生态学中相关特征指数的定义，选取斑块面积、单位周长斑块数、植被斑块密度指数、破碎化指数指标，计算植物斑块及其破碎化指标[21-23]。单位周长斑块数表示植物斑块数与植物斑块总周度比值；植被斑块密度指数反映景观斑块分布的均匀程度；破碎化指数表征植被被分割的破碎程度，反映景观结构的复杂性。公式如下
$${\rm{NPUP}} = \frac{N}{L}$$ (1) $${\rm{PD}} = \frac{N}{A}$$ (2) $$ {\rm{FN}} = \frac{{{\rm{MPA }}(N - 1)}}{A} $$ (3) 式中：NPUP表示单位周长斑块数，个/m；PD表示植被斑块密度指数，个/m2；FN表示破碎化指数；N表示斑块个数；L表示植被斑块总边长，m；A表示区域景观总面积，m2；MPA表示平均斑块面积，m2。
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利用中科院水保所研制的侧喷式野外人工模拟降雨装置进行试验，降雨器由喷头体、碎流挡板、出流孔板等部分组成，该降雨器模拟降雨强度范围为0.40 ~ 4.33 mm/min，降雨高度可达6 ~ 11.7 m，降雨均匀度可达75%以上，降雨有效覆盖面积可达24 m2（8 m × 3 m）。该降雨器具有便于携带，散水面积大，降雨强度高，降雨均匀度较好等特点，温永福等[24]、王林华等[25]、陈洪松等[26]均使用过本降雨器进行野外模拟降雨试验。本次试验降雨强度为1.50 mm/min，试验小区5 m × 0.5 m，降雨均匀度达到80%以上，满足试验所需降雨强度、降雨覆盖面积、降雨均匀度。试验于2018年6—8月开展，为防止风对降雨的干扰，试验时间选择在每日上午5—8点进行，同时利用防风布固定在小区四周以减小风对试验的影响。
在试验开始之前对模拟降雨装置产生的降雨进行雨强的测算和降雨均匀度的率定，具体步骤为：在人工模拟降雨装置下方均匀放置6个翻斗式自计雨量计，和15个500 ml量杯，进行人工降雨30 min，利用自计雨量计的数据率定雨强，利用量杯中的水量计算降雨的均匀度，结果显示模拟降雨的均匀度能够达到80%以上，降雨强度为1.5 mm/min。Laws等[27]和牟金泽[28]等发现降雨高度大于10 m时，不同粒径的雨滴均可达到终点速度，降雨高度达到8 m时，5 mm以下的雨滴均可达到终点速度。吴光艳等[29]在黄土高原应用传统滤纸色斑法观测雨滴大小，结果表明自然降雨雨滴分布最大直径不超过5 mm，本降雨器高度为6.65 m，雨滴喷出高度1.5 ~ 2.5 m，实际的雨滴降落高度在8.15 ~ 9.15 m之间, 雨滴直径最大可超过4 mm，因此绝大多数降雨均可达到终点速度。
在正式试验开始前利用TDR测量土壤表层20 cm内的含水量，并通过洒水的方式保证土壤体积含水率稳定在20%左右。人工降雨开始后记录径流小区出水口开始产流的时间，此后每2 min收集一次径流泥沙并取样，产流后每10 min收集一次径流泥沙样，产流60 min试验结束。降雨试验结束后，把泥水样带回实验室，进行过滤烘干处理，计算每个样品的泥沙量。每个小区重复3次试验，每次试验至少间隔2天，以保证每次试验时土壤含水率的一致性。
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根据水量平衡原理，忽略草被截留、填洼及降雨期间的蒸发，则各时段的降雨入渗率的计算公式为[30]：
$$ f(t)=P\cos\theta -\frac{V-S}{KA({t}_{i+1}-{t}_{i})}$$ (4) 式中：f（t）为降雨入渗率，mm/min；P为降雨强度，mm/min；θ为小区坡度，°；V为各时段对应的产流的质量，g；S为各时段对应的产沙量，g；ti、ti+1为各时段始末时间；K为将产流量换算成水的体积转换系数，1 g/cm3，A为坡面实际承雨面积，cm2。
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土壤入渗模型是揭示土壤入渗规律的重要手段和方法，用于描述雨水在土壤中随时间变化的过程。目前，土壤入渗模型主要有Kostiakov公式（5）、Horton公式（6）、Philip公式（7）。公式表达式依次为：
$$ {f(t) = a{t^{ - b}}} $$ (5) $$ {f(t) = {f_c} + \left( {{f_0} - {f_c}} \right){e^{ - kt}}} $$ (6) $$ {f(t) = {f_c} + 0.5s{t^{ - \frac{1}{2}}}} $$ (7) 式中：f0为初始入渗率，mm/min；fc为稳定入渗率，mm/min；t为入渗时间，min；k为衰减系数；s土壤吸湿率，为土壤初始含水率有关的特性常数；a、b为试验求得的参数。
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使用 Excel2016软件对试验数据进行统计，采用差异性分析，回归分析统计方法，并用 Origin8.5软件制作图表。分析数据及建立回归方程采用SPSS3.0软件。试验测量径流量精度为1 mL，测得产沙量精度为0.01 g，本文所有数据经过换算均保留两位小数。
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产流量和产沙量是衡量坡面侵蚀的重要特征。由表2可知，裸地小区CK的产流量51.13 mm，是植被格局小区产流量的1.34 ~ 2.70倍。顺坡带状格局小区LP的产流量达到了38.01 mm，是其他小区的1.36 ~ 2.01倍，明显高于横条带状格局小区BP和镶嵌格局小区SP的产流量。而镶嵌格局小区SP2、横条带状格局小区BP和块状镶嵌格局小区SP1的产流量则依次递减，分别为27.79、24.19和18.95 mm，与LP和CK相比，保持在一个相对较低的水平。
表 2 不同植被格局下产流量及产沙量特征
Table 2. Characteristics of runoff and sediment yield under different vegetation patterns
格局 Pattern 产流量 Runoff yield/ mm 产沙量 Sediment yield/(g·m−2) 蓄水效益 Water storage/% 减沙效益 Sand reduction/% SP1 18.95 ± 1.48a 51.55 ± 12.89a 62.94 91.67 SP2 24.19 ± 1.62ab 60.33 ± 0.19a 52.69 90.25 BP 27.79 ± 1.44b 92.86 ± 25.96a 45.65 84.99 LP 38.01 ± 2.52c 325.13 ± 43.94b 25.67 47.44 CK 51.13 ± 3.76d 618.61 ± 149.18c — — 注：同一列不同字母表示特征值差异性显著(P < 0.05)。Note: different small letters in the same column mean significant difference (P < 0.05). 在产沙量方面，裸地小区CK单位面积的产沙量618.61 g/m2，是顺坡带状格局小区LP的1.92倍，是块状镶嵌格局小区SP1的11.97倍。植被格局小区中顺坡带状格局小区LP的产沙量最多，达到了325.13 g/m2，是横条带状格局BP和块状镶嵌格局SP小区的3.52 ~ 6.31倍。横条带状格局BP和块状镶嵌格局SP的产沙量均保持在较低的水平，分别为块状镶嵌格局SP2（92.86 g/m2） > 横条带状格局BP（60.33 g/m2） > 镶嵌格局SP1（51.55 g/m2）。可以看出在试验设置的小区中块状镶嵌格局SP1的产流量、产沙量的值均最小。
在有植被格局的小区中，顺坡带状格局小区LP的产流量与横条带状格局小区BP、块状镶嵌格局小区SP的产流量均差异显著（P < 0.05），顺坡带状格局的蓄水效益最低，只有25.67%，因此可以认为顺坡带状格局对径流的拦蓄能力最差。块状镶嵌格局小区SP2与SP1的产流量差异不显著（P > 0.05），SP2与横条带状格局小区BP的产流量差异也未达到显著水平（P > 0.05），而BP的产流量和斑块数量较多的块状镶嵌格局SP1的产流量差异达到了显著水平（P < 0.05）。
在产沙量方面，裸地小区CK的产沙量与有植被小区的产沙量差异均显著（P < 0.05），说明植被是控制坡面产沙的重要措施。顺坡带状格局小区LP的产沙量与裸地小区CK、横条带状格局BP、块状镶嵌格局小区SP的产沙量差异显著（P < 0.05），说明植被格局对坡面产沙有重要影响。横条带状格局BP与块状镶嵌格局SP产沙量的差异不显著（P > 0.05）。
在本试验条件下不同植被格局小区的减沙效益为47.44% ~ 91.67%，明显优于其蓄水效益（25.67% ~ 62.94%），这说明植被的减沙能力强于蓄水能力，这与张冠华[31]的研究结果相一致。块状镶嵌格局小区SP1的蓄水减沙效益最高，分别为62.94%和91.67%，而破碎化程度相对较低的块状镶嵌格局SP2小区次之，达到了52.69%、90.25%，横条带状格局小区BP蓄水减沙效益达到了45.65%、84.99%，而顺坡带状状格局小区LP的蓄水减沙效益最低，仅为25.67%和47.44%。不同植被格局的蓄水效益和减沙效益依次为镶嵌格局SP1 > 镶嵌格局SP2 > 横条带状格局 > 顺坡带状格局 > 裸地，因此可以认为破碎度较高的镶嵌格局SP1为蓄水减沙效益最佳格局。
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考虑到产流产沙过程的波动性，选取了波动范围、均值量以及变异系数来描述产流过程的变化特征。结合图3和表3可以看出，不同植被格局小区的产流强度分别为裸地小区CK（0.63 mm/min） > 顺坡带状格局小区LP（0.43 mm/min） > 横坡带状格局小区BP（0.32 mm/min） > 块状镶嵌小区SP2（0.29 mm/min） > 块状镶嵌小区SP1（0.23 mm/min），裸地小区产流强度是其他小区的1.35 ~ 2.46倍，各植被格局小区的产流过程呈“快速上升—相对稳定”的变化趋势，在产流的0 ~ 20 min内产流强度变异系数CV为53.59% ~ 92.30%，在20 ~ 60 min CV减小为6.80% ~ 20.13%，说明各径流小区的产流量在20 min之后逐渐变得稳定。裸地小区CK产流强度在降雨20 min之后就基本达到稳定，而块状镶嵌格局小区SP1、SP2和横条带状格局BP的产流强度在降雨前20 min迅速增加，在20 min后增加减缓，最终在40 ~ 50 min之内达到稳定。由此可以认为不同植被格局的布设有助于推迟产流达到稳定的时间和推迟径流达到洪峰的时间，具有更好的蓄水保水能力。
图 3 不同植被格局产流强度随产流历时变化过程
Figure 3. Variation of Runoff intensity with duration of runoff under different vegetation patterns
表 3 不同植被格局产流强度变化特征
Table 3. Variation characteristics of runoff intensity in different vegetation patterns
格局
Pattern产流强度 Runoff yield intensity 波动范围
Fluctuation range/(mm·min−1)平均值
Mean value/(mm·min−1)CV/% 20 min前 First 20 minutes 20 min后 After 20 minutes 整个过程 Whole process SP1 0.02 ~ 0.49 0.23 92.30 20.13 79.32 SP2 0.06 ~ 0.53 0.29 53.59 16.97 56.82 BP 0.04 ~ 0.54 0.32 67.78 7.54 55.28 LP 0.04 ~ 0.89 0.43 80.84 18.29 75.53 CK 0.11 ~ 1.04 0.63 59.69 6.80 55.13 从图4可见，降雨过程中块状镶嵌格局小区SP累计产沙量的增长趋势最为平稳，增幅最小，裸地小区CK和顺坡带状小区LP的累积产沙量的增长趋势和增幅都明显高于其他格局。同时可以看出，在产流初期（前10 min内）有植被小区的累积产沙差别不大，明显低于裸地小区CK；产流中后期（10 min之后）累计产沙量随历时的变化曲线出现明显的分异现象，块状镶嵌格局小区（SP1和SP2）的累计产沙量增长曲线最低，横条带状格局小区BP的累计产沙量略高于块状镶嵌格局小区（SP1和SP2），但明显低于顺坡带状格局小区LP，顺坡带状格局LP的产沙量在产流10 min之后明显增加。裸地小区CK在产流10 min之后，累积产沙量与植被格局小区的差异进一步扩大。
图 4 不同植被格局下累计产沙量随降雨历时变化过程
Figure 4. Variation of accumulated sediment yield with duration of runoff under different vegetation patterns
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根据降雨实测资料及入渗速率计算公式，可以推算求得不同植被格局坡面土壤水分入渗速率（图5、表4）。不同植被格局小区的入渗过程不尽相同，但入渗率随着降雨历时的增加逐渐降低最后趋于平稳。不同植被格局的初始入渗速率差异不大，为1.34 ~ 1.43 mm/min，稳渗速率差异较大，其中裸地小区的稳渗速率仅为植被格局小区40.57% ~ 70.49%，顺坡带状格局LP的稳渗速率是其他3种植被格局的57.54% ~ 66.30%，块状镶嵌格局SP1和SP2与横条带状格局BP稳渗速率的差异不大。各小区达到稳渗的时间不一致，裸地小区产流20 min以后基本达到稳渗，而植被格局小区在产流40 ~ 50 min后达到稳渗，说明种植植被能够推迟达到稳渗的时间。
表 4 不同植被格局入渗特征
Table 4. Infiltration Characteristics of Infiltration under different vegetation patterns
格局
Pattern初始入渗速率
Initial infiltration rate/(mm·min−1)稳定入渗速率
Stable infiltration rate/(mm·min−1)入渗系数
Infiltration coefficient/%SP1 1.41 1.02 78.94 SP2 1.42 0.96 73.12 BP 1.39 0.88 69.12 LP 1.41 0.61 57.77 CK 1.34 0.46 43.19 
图 5 不同植被格局下土壤入渗速率随降雨历时变化过程
Figure 5. Variation of soil infiltration rate with duration of runoff under different vegetation patterns
各小区的入渗系数分别为裸地小区CK（43.19%） < 顺坡带状格局小区LP（57.77%） < 横条带状格局小区BP（69.12%） < 块状镶嵌格局小区SP2（73.12%） < 块状镶嵌格局小区SP1（78.94%）。即本次试验设计的条件下，裸地植被镶嵌格局是入渗能力最好，顺坡带状格局入渗能力最差。
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利用3种入渗模型对不同植被格局下土壤入渗过程进行模拟，结果见表5。比较3种入渗模型拟合结果发现，Philip模型拟合度范围为0.75 ~ 0.89，Kostiakov模型拟合度范围为0.88 ~ 0.95，Horton模型拟合度范围为0.97 ~ 0.99。不同植被格局下，Philip公式、Kostiakov公式、Horton公式R2 的平均值分别为0.83、0.91、0.98，3种入渗公式均能较好地模拟该区域土壤的入渗过程，其中Horton模型的拟合效果最好。
表 5 不同植被格局入渗方程模拟结果
Table 5. Simulation results of infiltration equations of different vegetation patterns
植被格局 Vegetation pattern Philip模型 Philip model R2 Kostiakov模型 Kostiakov model R2 Horton模型 Horton model R2 SP1 y = 1.03 + 0.75t(−0.5) 0.75 y = 1.63t(−0.10) 0.89 y = 0.95 + 0.54e(−0.03t) 0.98 SP2 y = 0. 90 + 0.85t(−0.5) 0.85 y = 1.59t(−0.12) 0.95 y = 0.90 + 0.53e(−0.05t) 0.99 BP y = 0.832 + 0.95t(−0.5) 0.89 y = 1.60t(−0.14) 0.93 y = 0.95 + 0.61e(−0.103t) 0.97 LP y = 0.53 + 1.59t(−0.5) 0.79 y = 1.89t(−0.25) 0.88 y = 0.51 + 1.04e(−0.04t) 0.99 CK y = 0.27 + 1.80t(−0.5) 0.87 y = 1.88t(−0.33) 0.91 y = 0.41 + 1.10e (−0.07t) 0.99 -
目前在黄土高原植被恢复建设主要依靠提高覆盖度和增加种植面积来减少水土流失，对利用植被布局优化来提升水保功能和效益的研究涉及较少[32]。在坡面尺度上，由于地形条件和植被类型相对均一，坡面植被斑块的分布位置、镶嵌结构和植被斑块的几何形状对于侵蚀产沙的影响是研究热点。Ludwig等[33]分析比较斑块形状特征对径流、泥沙及养分的截获能力的影响，结果表明带状斑块较点状斑块径流截持率增加约8%。在流域尺度上，Muñoz-Robles 等[34]研究指出, 带状格局对抑制坡面侵蚀产沙的作用好于裸土与植被斑块镶嵌分布的格局。在不同尺度上，带状格局和镶嵌格局减蚀效果结论不尽相同。本试验条件下，植被裸地镶嵌格局的蓄水减沙效益较带状格局更好，但是两种格局之间的产流量产沙量差异并没有达到显著水平（P < 0.05），因此可以认为在破碎化指数相同的情况下，块状镶嵌格局和横条带状格局的蓄水减沙效果差异不明显。
近年来不少学者试着从景观格局角度分析坡面产流产沙，Bautista等[35]研究发现植被斑块密度越大，侵蚀产沙量越小，沈中原[36]比较了不同破碎度坡面产流产沙的差异，但这些研究均是定性研究，并未给出衡量坡面破碎化的参数。本文尝试从景观格局角度，引入单个植被斑块面积、斑块密度指数（PD）、单位周长斑块数（NPUP）和破碎化指数（FN）4个指数来表征坡面破碎度，试图找出坡面破碎度和侵蚀产沙的关系。表6是不同植被格局小区的斑块指数，SP1和SP2均是植被斑块和裸地斑块交替分布的格局，植被的覆盖度相同，因此SP1和SP2侵蚀产沙的差异主要来自于斑块大小、数量和破碎程度，由表6可以看出SP1格局的单个植被斑块面积更小，单位面积斑块数量更多，单位周长上斑块数更多，破碎化程度更高，坡面流的汇流路径更短。前人研究发现破碎化程度和汇流路径呈反比，且汇流路径越短，坡面侵蚀产沙量越少[37]，该结论与本试验结果中破碎化程度更高的块状镶嵌格局小区SP1产流产沙量较小相一致。
表 6 不同植被格局的破碎化指数
Table 6. Fragmentation index of different vegetation patterns
格局
Pattern单个植被斑块面积
Single vegetation
patch area/m2斑块密度指数
Patch density index(PD)/
(个·m−2)单位周长斑块数
Number of patches per unit
perimeter(NPUP)/(个·m−1)破碎化指数
Fragmentation
index(FN)SP1 0.25 4.00 0.50 0.45 SP2 0.50 2.00 0.33 0.40 BP 0.50 2.00 0.33 0.40 LP 1.25 0.80 0.10 0.20 比较块状镶嵌格局小区SP2和横条带状格局小区BP的破碎化指数，两种格局的4个指标均相同，格局SP2的蓄水减沙效益高于格局BP，这是因为块状镶嵌格局的植被斑块分布更为分散，水文连通性差，汇流路径更短，水流流速也更低，因此蓄水减沙效益更高。BP把坡面分割成多个条带，每条植物带都表现出了类似于过滤带的功能，能够延阻坡面径流、增加入渗、过滤泥沙、促使泥沙沉降，但每个植被条带长度较小，分布相对分散，对径流的拦截作用有限，因此横条带格局蓄水减沙效果略低于裸地斑块镶嵌格局。顺坡带状格局小区LP的破碎化指数在所设置的所有格局中均最低，蓄水减沙效益也最差，这是因为格局LP将坡面纵向分割成不同植被、裸地交错的条带，降雨发生时，坡面径流会由分散水流逐渐变成集中水流，在没有植物覆盖的连续顺坡上发展成细沟或浅沟侵蚀，冲走大量泥沙，因此此种格局的蓄水减沙效益最差。综上所述，坡面植被破碎度大的坡面蓄水减沙效果优于破碎度小的坡面，坡面植被斑块破碎度指标和侵蚀产沙呈反比；裸地斑块镶嵌格局、横条带状格局、顺坡带状格局的蓄水减沙效果依次递减。
然而破碎度并不是衡量坡面减蚀能力的唯一指标，如马勇勇等[37]、曹梓豪等[38]还研究了坡面水文连通性对侵蚀产沙的影响。游珍等[39]探讨了景观异质性对于坡面侵蚀产沙的影响。本研究只给出了破碎化指数对于侵蚀产沙的影响，以后的研究应更注重于寻找有效的表征坡面植被特征参数以及其与侵蚀产沙过程的关系。
不同植被格局下产流随降雨历时先迅速增加，后趋于稳定。在降雨前期，土壤空隙度较大，前期含水率较低，初始入渗率在1.30 ~ 1.40 mm/min，入渗率较高，落到坡面的降雨基本都可以入渗。随着降雨的进行，土壤颗粒对土壤空隙的堵塞以及表层土壤含水率的增大，土壤的入渗能力逐渐降低，产流开始增加，在降雨持续到40 ~ 50 min之后，土壤含水量基本达到稳定，土壤空隙度也基本达到饱和，此时土壤入渗进入稳渗阶段，产流量也趋于稳定。植被格局和裸地格局达到稳定产流之间的时间差异可能与植被对土壤性质、微地形的改变有关，本研究中坡面种植植被改善了土壤的理化性质、增加了土壤的孔隙度，同时坡面植被具有较好的持水性，可以延长入渗时间，因此与裸坡相比，有植被格局可以延缓稳定径流出现时间。
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（1）植被格局对坡面的产流产沙量均有显著性影响（P < 0.05），植被措施可以起到较好的水土保持作用。植被的减沙效益达到了47.44% ~ 91.67%，蓄水效益达到了25.67% ~ 62.94%，植被对于泥沙的拦蓄能力大于对于径流的拦蓄能力。不同植被格局的蓄水减沙效益依次为：植被裸地镶嵌格局SP > 横条带状格局BP > 顺坡带状带格局LP。即把坡面格局设置成植被裸地镶嵌格局时，其水土保持效果最佳。
（2）植被破碎程度不同，侵蚀产沙量也不同，植被斑块的破碎化指数与侵蚀产沙呈反比，植被斑块破碎化程度越高，侵蚀产沙量越低，蓄水减沙效益越好。
（3）不同植被格局产流过程均呈现出“快速上升—相对稳定”的趋势，裸地小区在降雨20 min时达到稳定，有植被格局小区在降雨40 ~ 50 min时达到稳定，种植植被可以延缓坡面径流峰值出现时间。
（4）入渗系数反映坡面入渗能力，入渗系数从小到大为裸地小区CK < 顺坡带状格局LP < 横条带状格局BP < 镶嵌格局SP2 < 镶嵌格局SP1，即本次试验设计的条件下，斑块格局的入渗能力 > 带状格局的入渗能力，裸地入渗能力最差。Philip、Kostiakov、Horton模型模拟该区域土壤的入渗过程，R2 的平均值分别为0.83、0.91、0.98，3种入渗公式均能较好地模拟该区域土壤的入渗过程，其中Horton模型的拟合效果最好。
Study on the effect of different vegetation slope patterns on infiltration and characteristics of runoff and sediment production
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摘要:
目的 研究不同植被格局对坡面产流产沙特征的影响，为黄土高原水资源匮乏地区坡面水土保持植被格局的优化配置提供依据。 方法 采用野外模拟降雨试验，测定5种植被格局（2种块状镶嵌格局、横条带状格局、顺坡带状格局和裸地格局）的产流产沙特征及土壤入渗特征，探讨坡面不同植被格局和破碎度对产流、产沙、入渗的影响。 结果 （1）植被具有良好的蓄水减沙效益，植被的减沙效益为47.44% ~ 91.67%，蓄水效益为25.67% ~ 62.94%，植被的减沙能力强于蓄水能力。（2）植被格局对坡面的产流产沙量均有显著性影响（P < 0.05），试验所设置的几种格局的蓄水减沙效益依次为：植被与裸地块状镶嵌格局 > 横条带状格局 > 顺坡带状格局。植被与裸地的块状镶嵌格局水土保持效果最佳。（3）不同植被格局的产流过程均呈现“快速上升—相对稳定”的趋势，植被格局有助于延迟坡面径流峰值的出现时间。（4）植被斑块的破碎化指数与侵蚀产沙呈反比，植被斑块破碎化程度越高，侵蚀产沙量越低，蓄水减沙效益越好。（5）不同植被格局的入渗系数为：植被与裸地块状镶嵌格局 > 横条带状格局 > 顺坡带状格局 > 裸地，Horton模型对不同植被格局土壤入渗的拟合效果较好。 结论 通过以上研究发现，植被与裸地镶嵌格局的蓄水减沙效益明显优于裸地和顺坡带状格局，因此在水资源有限的黄土区，可以采取在植被与裸地的块状镶嵌的方式种植植被，以达到蓄水、减沙效益最大化。 Abstract:Objective In order to provide the basis for the optimal allocation of vegetation patterns for soil and water conservation in the Loess Plateau and other water resource deficient areas, the effects of different vegetation patterns and fragmentation on runoff and sediment yield were studied. Method To explore the impacts of different vegetation patterns on runoff, sediment, and infiltration in this research, we measured the characteristics of runoff, sediment, and soil infiltration of five vegetation patterns (Block-shaped mosaic pattern plots SP1、SP2, Horizontal strip pattern plot BP, Slope band pattern plot LP, and Bare land pattern plot CK, respectively) by field simulated rainfall tests.. Result (1) In general, vegetation has relatively good capacity in sediment reduction and water storage. The sediment reduction efficiency reached 47.44% ~ 91.67%, and the water storage efficiency reached 25.67% ~ 62.94%. Therefore, the sediment reduction capacity of vegetation is stronger than the water storage capacity. (2) The vegetation patterns had statistically significant effects on the runoff and sediment yield on the slope (P < 0.05). The order of the highest to lowest storage and sediment reduction effects of vegetation patterns are Block-shaped mosaic pattern, Horizontal strip pattern, followed by the Slope band pattern. Thus, the Block-shaped mosaic pattern has the best soil and water conservation effect. (3) The process for the runoff occurrence of different vegetation patterns showed a trend of “a rapid-rise phase followed by a relative stable phase”. The vegetation patterns helped to delay the occurrence of the runoff peaks. (4) The fragmentation index of vegetation patches is inversely proportional to the erosion and sediment production. The higher the degree of fragmentation of vegetation patches, the lower the sediment yield and the better the efficiency of water storage and sediment reduction. (5) The infiltration coefficient of different vegetation patterns is in the following order, the Block-shaped mosaic pattern > Horizontal strip pattern > Slope band pattern > Bare land pattern. Further, the Horton model exhibited a good fitting behavior on soil infiltration of different vegetation patterns. Conclusion Through the above research, it is found that vegetation and bare land mosaic pattern are significantly better than that of bare land and long strip slope pattern in water storage and sediment reduction. Therefore, in the Loess area with limited water resources, vegetation can be planted in the way of block mosaic of vegetation and bare land to maximize the benefits of water storage and sediment reduction. -
图 3 不同植被格局产流强度随产流历时变化过程
Figure 3. Variation of Runoff intensity with duration of runoff under different vegetation patterns
图 4 不同植被格局下累计产沙量随降雨历时变化过程
Figure 4. Variation of accumulated sediment yield with duration of runoff under different vegetation patterns
图 5 不同植被格局下土壤入渗速率随降雨历时变化过程
Figure 5. Variation of soil infiltration rate with duration of runoff under different vegetation patterns
表 1 径流小区状况
Table 1. Status of runoff plot
小区格局
Plot pattern坡度
Slope/(°)面积(长 × 宽)
Area(length*width)/m2前期含水量 Pre-water content/% 土壤密度
Soil density/
(g·cm−3)第1次试验 The first test 第2次试验 The second test 第3次试验 The third test SP1 10 5 × 1 19.47 20.61 22.62 1.24 SP2 10 5 × 1 20.19 20.85 23.88 1.26 BP 10 5 × 1 20.08 21.87 23.91 1.19 LP 10 5 × 1 19.56 21.29 20.38 1.21 CK 10 5 × 1 19.81 20.52 18.22 1.23 
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表 2 不同植被格局下产流量及产沙量特征
Table 2. Characteristics of runoff and sediment yield under different vegetation patterns
格局 Pattern 产流量 Runoff yield/ mm 产沙量 Sediment yield/(g·m−2) 蓄水效益 Water storage/% 减沙效益 Sand reduction/% SP1 18.95 ± 1.48a 51.55 ± 12.89a 62.94 91.67 SP2 24.19 ± 1.62ab 60.33 ± 0.19a 52.69 90.25 BP 27.79 ± 1.44b 92.86 ± 25.96a 45.65 84.99 LP 38.01 ± 2.52c 325.13 ± 43.94b 25.67 47.44 CK 51.13 ± 3.76d 618.61 ± 149.18c — — 注：同一列不同字母表示特征值差异性显著(P < 0.05)。Note: different small letters in the same column mean significant difference (P < 0.05).
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表 3 不同植被格局产流强度变化特征
Table 3. Variation characteristics of runoff intensity in different vegetation patterns
格局
Pattern产流强度 Runoff yield intensity 波动范围
Fluctuation range/(mm·min−1)平均值
Mean value/(mm·min−1)CV/% 20 min前 First 20 minutes 20 min后 After 20 minutes 整个过程 Whole process SP1 0.02 ~ 0.49 0.23 92.30 20.13 79.32 SP2 0.06 ~ 0.53 0.29 53.59 16.97 56.82 BP 0.04 ~ 0.54 0.32 67.78 7.54 55.28 LP 0.04 ~ 0.89 0.43 80.84 18.29 75.53 CK 0.11 ~ 1.04 0.63 59.69 6.80 55.13
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表 4 不同植被格局入渗特征
Table 4. Infiltration Characteristics of Infiltration under different vegetation patterns
格局
Pattern初始入渗速率
Initial infiltration rate/(mm·min−1)稳定入渗速率
Stable infiltration rate/(mm·min−1)入渗系数
Infiltration coefficient/%SP1 1.41 1.02 78.94 SP2 1.42 0.96 73.12 BP 1.39 0.88 69.12 LP 1.41 0.61 57.77 CK 1.34 0.46 43.19
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表 5 不同植被格局入渗方程模拟结果
Table 5. Simulation results of infiltration equations of different vegetation patterns
植被格局 Vegetation pattern Philip模型 Philip model R2 Kostiakov模型 Kostiakov model R2 Horton模型 Horton model R2 SP1 y = 1.03 + 0.75t(−0.5) 0.75 y = 1.63t(−0.10) 0.89 y = 0.95 + 0.54e(−0.03t) 0.98 SP2 y = 0. 90 + 0.85t(−0.5) 0.85 y = 1.59t(−0.12) 0.95 y = 0.90 + 0.53e(−0.05t) 0.99 BP y = 0.832 + 0.95t(−0.5) 0.89 y = 1.60t(−0.14) 0.93 y = 0.95 + 0.61e(−0.103t) 0.97 LP y = 0.53 + 1.59t(−0.5) 0.79 y = 1.89t(−0.25) 0.88 y = 0.51 + 1.04e(−0.04t) 0.99 CK y = 0.27 + 1.80t(−0.5) 0.87 y = 1.88t(−0.33) 0.91 y = 0.41 + 1.10e (−0.07t) 0.99
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表 6 不同植被格局的破碎化指数
Table 6. Fragmentation index of different vegetation patterns
格局
Pattern单个植被斑块面积
Single vegetation
patch area/m2斑块密度指数
Patch density index(PD)/
(个·m−2)单位周长斑块数
Number of patches per unit
perimeter(NPUP)/(个·m−1)破碎化指数
Fragmentation
index(FN)SP1 0.25 4.00 0.50 0.45 SP2 0.50 2.00 0.33 0.40 BP 0.50 2.00 0.33 0.40 LP 1.25 0.80 0.10 0.20
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