石羊河流域风蚀气候侵蚀力时空特征

Spatial and Temporal Characteristics of Wind Erosion Climatic Erosivity in the Shiyang River Basin

摘要

根据石羊河流域21个气象站1957—2021年的观测资料，计算石羊河流域风蚀气候因子指数C。采用Pearson相关分析、Mann-Kendall（M-K）检测、反距离权重插值及主成分分析等方法，研究石羊河流域C值在年、季节、空间的变化趋势和突变特征，并对相关影响因子进行分析。结果表明：石羊河流域1957—2021年C值为5～146，整个流域的平均值为37。C值呈现出北部荒漠区和沿山区较大，中部绿洲区较小的分布特点。最大C值145.6在流域北部荒漠区民勤红砂岗，最小C值5.5在流域绿洲区古浪土门。流域C值季节变化十分显著，春季最大，夏季次之，春、夏季C值总和占全年的61.2%。流域C值大致在1997年发生突变后极显著下降，突变的发生可能是流域风速在1997年前后发生显著突变所致。累积大风和沙尘暴日数、风速组成的动力因子为影响流域C值的主要气象因子。石羊河流域风蚀气候侵蚀力较强，风速是影响流域C值最主要的气象因子。

Abstract

Based on observation data from 21 meteorological stations in the Shiyang River Basin from 1957 to 2021, the wind erosion climatic factor index (C factor) was calculated for the Shiyang River Basin. Methods such as Pearson correlation analysis, Mann Kendall (M-K) detection, inverse distance weight interpolation and principal component analysis were employed to analyze the trends and abrupt change characteristics of C factor at annual, seasonal and spatial scales, along with an analysis of relevant influencing factors. The results showed that C factor of the Shiyang River Basin from 1957 to 2021 ranged from 5 to 146, and the average value of the whole basin was 37.Spatially, C factor was higher in the northern desert and along the mountainous areas, and lower in the central oasis areas. The maximum C factor of 145.6 was observed in Hongshagang of Minqin desert area in the northern part of the basin, and the minimum C factor of 5.5 appeared in Tumen of Gulang oasis area of the basin. The basin's C factor showed significant seasonal variations, with the highest in spring, followed by summer, and the lowest in autumn and winter with little difference between them. The sum of C factor in spring and summer accounted for 61.2% of the annual total. On different time scales, the C factor showed a significant declining trend following an abrupt change around 1997, which was most likely caused by the significant abrupt change of wind speed around 1997 in the basin. The primary dynamic factors influencing the basin's C factor were the cumulative number of days with strong wind, cumulative number of sandstorm days and wind speed. The wind erosion climatic erosivity in the Shiyang River Basin was strong, with wind speed identified as the most crucial meteorological factor influencing the basin's C factor.

Graphical abstract

关键词

石羊河流域 / 风蚀气候因子指数 / 空间分布 / 时间变化 / 影响因子

Key words

Shiyang River Basin / wind erosion climatic factor index / spatial distribution / temporal variation / influencing factors

气候对土壤风蚀的潜在危害一般是风蚀气候侵蚀力，风蚀气候因子指数C是国际上对其最常见的表达方式^[1]。土壤侵蚀的主要类型是土壤风蚀，在年降水量＜400 mm的干旱、半干旱及部分半湿润地区经常发生^[2]，是农田土壤质量退化和沙漠化的主要过程之一。地处西北内陆干旱区的石羊河流域地形复杂，土壤风蚀程度十分严重，据甘肃省水土保持公报，2018年仅武威市中度以上的风蚀面积达1.153×10⁴ km²，占全市总土地面积的34.7%。近年来，通过农业种植结构调整、千里沙漠大林带和开发空中云水资源等综合治理措施，石羊河流域生态环境得到明显改善^[3]。

关于C值的计算方法最早由Chepil等^[4]提出，在风蚀方程(Wind Erosion Equation, WEO)^[5]中广泛使用，但其在干旱地区存在一定的局限性^[6-7]。FAO(Food and Agriculture Organization)^[8]1979年对Chepil的C值计算公式进行了修正，改进了算法中的不足，提出了适用性更广的C值计算模型。我国在风蚀气候侵蚀力方面的研究从干旱和半干旱区扩展到了沿海区域，董玉祥等^[9]首次在20世纪90年代利用FAO公式分析了全国233个气象台站资料，研究了干旱半干旱区风蚀气候侵蚀力特征，表明大部分C值为10～100。祁栋林、牛清河和王永等^[10-12]分别对青海省、甘肃敦煌、内蒙古阴山北麓等地进行风蚀气候侵蚀力研究，结果显示这些地区C值均＞150。马茜茜等^[13]对阿拉善高原风蚀的研究表明该地区C值在1990年发生突变，除拐子湖站年C值呈显著增加外，其余各站均显著下降。20世纪80年代以来除甘肃、陕西、宁夏等地外，其余大部分干旱半干旱区及沿海区域的山东省C值均呈明显下降趋势^[11,14-16]。

石羊河流域为典型的干旱气候区，土地沙漠化是流域长期面临的主要生态退化问题。不同地表类型条件下的风速和降水对C值的影响程度不同^[10]。荒漠化的先导是风蚀，明确风蚀强度的变化特征和作用机制，对风蚀荒漠化评估与防治及维护生态安全意义重大^[17]。很多国内外学者对生态环境脆弱区进行了大量研究，但对石羊河流域风蚀方面的研究很少。因此，本文运用FAO修正的C值计算公式分析石羊河流域C值的时空变化特征，对流域生态环境脆弱性程度进行研判，以期为石羊河流域沙漠化防治提供科学依据。

1 研究区域与方法

1.1 研究区概况

石羊河流域地处黄土、青藏和蒙新三大高原交汇过渡带，位于河西走廊东段，36°29′～39°27′N，101°41′～104°16′E，总面积约为4.16×10⁴ km^2[17]（图1）。石羊河起源于南部祁连山，消失于巴丹吉林和腾格里沙漠之间的民勤盆地北部，多年平均产流1.5×10⁹ m^3[18]。高山、中高山、低山丘陵、沙漠和洪冲积平原构成全流域的地貌形态，呈现南高北低自西南向东北倾斜的地势。南部为海拔在2 700～4 500 m的祁连山区，中部为流域的平原绿洲灌溉区，北部为海拔在1 020～2 000 m的荒漠区。石羊河流域降水稀少，蒸发强烈，空气干燥，大陆性干旱气候十分显著。年平均气温为7.2 ℃，年平均降水量为113～171 mm，年平均日照时数为2 853.1 h，年平均蒸发量为1 500～2 700 mm^[19]，年平均相对湿度为44%，年平均干燥度为3.3。

1.2 资料来源

利用石羊河流域4个国家气象站和17个区域站建站以来的气象资料，国家站民勤和凉州的资料选取1957—2021年，古浪和永昌选取1959—2021年，红砂岗、西渠、泉山和南营等17个区域站研究时段为2016—2021年。选用资料包括气温、降水量、相对湿度、风速、大风和沙尘暴日数等。运用气象季节划分的方法：3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12月—次年2月为冬季。

1.3 <bold><italic>C</italic></bold>值计算

采用FAO改进后的C值计算公式：

C=\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{100}}{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^{\mathrm{12}}}{\overline{u}}^{\mathrm{3}}\left(\frac{E_{\mathrm{T}i}-P_i}{E_{\mathrm{T}i}}\right)d。（1）

式中：C为风蚀气候因子指数；\overline{u}为2 m处平均风速，单位为m/s；E_Ti 为第i月潜在蒸散量，单位为mm；P_i 为第i月降水量，单位为mm；d为天数。

式（1）中的\overline{u}通过国家气象站10 m高度处风速换算得到，两者之间的换算公式为^[9]：

u₂=0.75u₁₀。 （2）

式中：u₂为2 m高度处风速，u₁₀为10 m高度处风速。

潜在蒸散量E_T采用徐祝龄的公式^[20]：

E_Ti=0.19（20+T_i ）²（1-r_i ）。（3）

式中：T_i 为月平均气温，单位为℃；r_i 为相对湿度。

1.4 分析方法

采用Pearson相关分析、主成分分析和Mann-Kendall（M-K）突变检测法^[21]，研究石羊河流域C值的时间变化趋势和突变特征及气象影响因子。运用反距离权重插值法分析空间分布特征。Pearson相关分析和主成分分析通过SPSS软件实现。

1.4.1 M-K检测法

计算步骤如下^[21]：

（1）设气候序列为x₁, x₂,…, x_n，S_k 表示第i个样本x_i >x_j (1≤j≤i)的累计数（本文为C值），定义统计量：

S_k={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^k}{r}_i,r_i=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{1},x_i>x_j\\ \mathrm{0},x_i\le x_j\end{array}\right.，

j=1，2，…，i； k=1，2，…，n。（4）

（2）在时间序列随机独立的假定下，S_k 的均值和方差分别为：

\left\{\begin{array}{l}E\left(S_k\right)=\frac{k\left(k-\mathrm{1}\right)}{\mathrm{4}}\\ \delta \left(S_k\right)=\frac{k\left(k-\mathrm{1}\right)\left(\mathrm{2}k+\mathrm{5}\right)}{\mathrm{72}}\end{array}\right.，1≤k≤n。（5）

将S_k 标准化：

Z_{\mathrm{1}k}=\frac{\left[S_k-E\left(S_k\right)\right]}{\sqrt[]{\delta \left(S_k\right)}}，k=1，2，…，n。（6）

式中:Z₁₁=0，E(S_k)、δ(S_k)是累计数S_k 的均值和方差。给定显著性水平α，若∣Z_1k ∣＞Z_α,则表明序列存在明显的趋势变化。

（3）将此方法引用到反序列，把反序列x_n, x_n-1,…, x₁表示为 x₁′, x₂′,…, x_n ′。\overline{r_i}表示第i个样本x_i >x_j (i≤j≤n)的累计数。当i′=n+1-i时，\overline{r_i}=r_i′，反序列的Z_2k 为：

Z_{\mathrm{2}K}=-Z_{\mathrm{1}K},i^{\text{'}}=n+\mathrm{1}-i， i，i′ =1，2，…，n。（7）

式中:Z₂₁=0。

应用M-K检测法对石羊河流域C值进行分析。

2 结果分析

2.1 石羊河流域<bold><italic>C</italic></bold>值空间分布特征

2.1.1 年变化

石羊河流域1957—2021年各站多年平均C值为5～146（图2a），平均C值为37。与中国干旱、半干旱区C值超过100以上的准噶尔盆地、柴达木盆地和阿拉善高原等地^[22]相比，石羊河流域整体风蚀侵蚀力程度不严重，但是北部荒漠区较严重。从石羊河流域年空间分布可知，C值呈现北部荒漠区和沿山区较大，中部绿洲区较小的分布特点。最大C值145.6出现在北部荒漠区民勤红砂岗，最小C值5.5出现在绿洲区古浪土门。荒漠区民勤红砂岗为闭合高值区，沿山区凉州南营和古浪为次高值闭合区，天祝哈溪、古浪十八里堡和绿洲区古浪土门、金川宁远堡、金川双湾为闭合低值区。

20世纪80年代以来，风速是中国干旱半干旱区风蚀气候侵蚀力的主要驱动因子^[22-23]。从多年平均风速空间分布（图2b）可知，风速最强的地区是北部荒漠区民勤红砂岗，中部绿洲区较小。流域年C值与风速大小的空间分布关联性极高，相关系数为0.924，达极显著水平，检验值为0.957，说明石羊河流域年风蚀气候侵蚀力的主要影响因子是风速。

2.1.2 季节变化

石羊河流域C值的空间分布具有显著的季节变化特征（图3），春季多年平均C值最大，为10.7。在北部荒漠区红砂岗形成了45.4的高值闭合区，东大滩、古浪和绿洲区土门、双树、宁远堡、双湾形成了大范畴的低值闭合区，最小C值为1.7（图3a）。夏季多年平均C值为8.4，略低于春季。夏季最大C值为46.6，出现在荒漠区红砂岗，最小C值为1.1，出现在绿洲区双湾（图3b）。

石羊河流域秋季多年平均C值为6.1，小于春季和夏季。荒漠区红砂岗仍然是高值闭合区，为27.7。沿山区永昌、南营和古浪形成了次高值闭合区，范围进一步扩大。最小C值为0.8，与夏季相同，出现在双湾（图3c）。冬季多年平均C值为6.0，与秋季相差不大。最大值23.7出现在红砂岗，最小值0.6位于土门（图3d）。

石羊河流域秋、冬季C值高值空间分布面积明显大于春、夏季。与年空间分布一致，春、夏、秋、冬季C值高值区均出现在北部荒漠区红砂岗，形成高值闭合区，并在祁连山沿山一带形成次高值区。流域C值分布的特点与该站所处的地理位置、地形地貌及风速、温度和降水等气象因子的分布规律密切相关。如北部荒漠区干旱少雨，植被稀疏，主导风西北风可长驱直入，另外，绿洲与荒漠边界水热差异大使水平梯度风速增大。沿山地带一方面受河西走廊峡谷效应影响，风速较大，另一方面因山地与平川地形差异使山谷风盛行，有利于C值增大。绿洲区内部植被较好，外围有防护林阻隔，风速较小， C值较小。

2.2 石羊河流域<bold><italic>C</italic></bold>值时间变化特征

2.2.1 年和季节变化

由表1可知，石羊河流域1957—2021年年、春、夏、秋、冬季平均C值均呈下降趋势，均通过0.01的显著性检验，下降速率为4.75/10 a～6.04/10 a。其中，民勤、凉州、古浪、双树、十八里堡、东大滩和双湾年、春、夏、秋、冬季平均C值呈下降趋势，双湾春季下降速率最大，为9.81/10 a，十八里堡冬季下降速率最小，为1.16/10 a。吴家井、西靖、哈溪和泉山年、春、夏、秋、冬季平均C值均呈上升趋势，均通过0.05或0.01的显著性检验，吴家井年C值上升速率最大，为9.71/10 a。C值最大的红砂岗夏、冬季呈下降趋势，下降速率分别为4.2、3.6/10 a，未通过显著性检验；红砂岗年、春、秋季C值呈上升趋势，秋季上升趋势为8.57/10 a，通过0.05的显著性检验。

运用M-K检测法对石羊河流域C值进行分析，由图4a可知，流域年C值在1998年发生突变后极显著下降，下降趋势通过0.01的显著性检验。由Z₁曲线可知（图4a），除1967—1976年C值呈缓慢上升趋势且未通过0.05的显著性检验外，其余阶段C值均为下降趋势。春、夏、秋、冬季C值分别在1994、1997、1999、2000年发生突变后均呈极显著下降（图4b、c、d、e），下降趋势均通过了0.01的显著性检验。与年C值相同，春、夏季1967—1976年C值呈缓慢上升趋势，上升趋势未通过0.05的显著性检验，秋季1967—1979年C值呈极显著上升趋势，冬季1966—1977年C值呈显著上升趋势，上升趋势均通过0.05的显著性检验。在不同的时间尺度上，C值在1997年前后发生突变，说明整个石羊河流域不同时间尺度的C值在1994—2000年突变具有一致性。

分别对C值相关计算因子气温、降水量、风速和相对湿度进行M-K检验，结果表明在年和各季节尺度石羊河流域平均风速大都在1997年发生显著突变，其他气象因子在年和各季节尺度的突变时间与C值的突变时间相差较大。因此，石羊河流域C值大致在1997年前后发生突变可能是由于该地区风速在1997年前后发生显著突变。

2.2.2 月变化

石羊河流域C值呈明显的月变化（表2），除古浪、南营和哈溪外，其余站点1—5月均呈逐渐增大趋势。除民勤、凉州、永昌、古浪、南营和哈溪6个站外，其余9个站最大值均出现在5月；南营最大值出现在3月，民勤、凉州和永昌最大值出现在4月，古浪和哈溪最大值出现在12月。虽然大多数站的C值最大值出现在5月，但是各站5月的C值差异较大，红砂岗最大，达17.9，西靖最小，仅为3.5。除古浪、南营和哈溪外，其余站6—12月C值呈逐渐减小趋势，凉州、西靖、干城、东大滩、红砂岗、南湖和金川开发区7个站最小C值出现在12月，南营、丰乐、哈溪、泉山和西渠5站的最小C值出现在8—9月，民勤、永昌和古浪的最小C值分别出现在10、1、3月。古浪、南营和哈溪在10月—翌年1月C值较高，可能与站点所处地势有关，3个站位于风口，风速较大，形成了较强的风蚀气候侵蚀力。

3 讨论

3.1 风蚀气候侵蚀力与风速、降水的关系

C值的变化与气温、降水量、风速和相对湿度等气象因子密切相关。牛清河、陈首序和董玉祥^[11,22,24]等研究表明风速是风蚀气候侵蚀力的主要驱动因子。石羊河流域1957—2021年21个气象站各气象因子呈不同的变化趋势，气温和降水量均呈上升趋势，通过了0.01的显著性检验，上升速率分别为0.318 ℃·(10 a)^-1和6.749 mm·(10 a)^-1。风速和相对湿度均呈下降趋势，通过了0.01的显著性检验，下降速率分别为0.076 m·(s·10 a) ^-1和0.646 (10 a) ^-1。

对石羊河流域1957—2021年C值与气温、降水量、风速和相对湿度分别求取三次拟合曲线方程发现，C值与气温、降水量、风速和相对湿度的三次拟合函数决定系数分别为0.447、0.064、0.942和0.137，风速与C值的决定系数最高，表明风速是流域风蚀气候侵蚀力的直接决定因素。由公式（1）可知，降水量对C值的影响是负向的，流域降水量主要集中在5—9月，刘娅楠等^[25]研究发现春、夏季是风蚀事件的多发季节。综上，影响C值的决定气象因子是风速。

3.2 风蚀气候侵蚀力与大风、沙尘暴的关系

石羊河流域累积沙尘暴和大风日数均呈下降趋势，通过了0.01的显著性检验，下降速率分别为3.309和1.99 d·(10 a)^-1（图5a）。沙尘暴和大风日数与风蚀气候侵蚀力的线性拟合决定系数分别为0.282和0.254，相关系数分别为0.531和0.505，相关性极显著（图5b、c），与马茜茜等^[13]和李晋昌等^[26]研究一致。但祁栋林等^[10]和董玉祥等^[24]研究表明，在中国干旱半干旱地区，沙尘暴与风蚀气候侵蚀力并没有较好的相关性，可能与研究区域的范围大小有关。

3.3 气象因子对风蚀气候侵蚀力的影响

本文选取由风速、累积大风和沙尘暴日数组成动力因子，气温组成的热力因子，降水量和相对湿度组成水分因子，在年尺度下进行主成分分析，经检验发现，各因子之间存在显著相关性，满足主成分分析的条件。提取2个主成分Y₁和Y₂，保留原变量75.5%的信息。

第1主成分：

Y₁=0.539X₁+0.614X₂+0.983X₃-0.992X₄+0.525X₅-0.883X₆，（8）

第2主成分：

Y₂=-0.121X₁+0.081X₂-0.438X₃-0.873X₄+1.807X₅+1.857X₆。（9）

式中：X₁～X₆分别为标准化的累积沙尘暴日数、风速、累积大风日数、气温、相对湿度和降水。Y₁主要表征累积沙尘暴和大风日数、风速的动力因子信息，Y₂主要表征相对湿度和降水的水分因子信息。将主成分与标准化风蚀气候因子指数(Z)进行线性回归：

Z=0.267Y₁+0.044Y₂。（10）

式中：Y₁的回归系数明显大于Y₂，且通过了0.01的显著性检验。说明动力因子对风蚀气候侵蚀力的影响比水分因子更显著，即影响石羊河流域风蚀气候侵蚀力的主要气象因子为动力因子。

4 结论

（1）石羊河流域1957—2021年各气象站多年平均C值为5～146，处于中国干旱半干旱区的较高水平。C值呈现北部荒漠区和沿山区较大，中部绿洲区较小的分布特点。流域北部巴丹吉林沙漠边缘的红砂岗C值最大，其次是沿祁连山凉州南营—古浪—永昌一带。C值的空间分布特征揭示了风蚀防治的重点是流域北部巴丹吉林沙漠边缘一带。

（2）石羊河流域C值呈极显著下降趋势，季节变化十分显著，春、夏季大于秋、冬季。C值大致在1997年发生突变后极显著下降，发生这种突变可能是由于该地区风速在1997年前后发生显著突变。

（3）石羊河流域C值月变化明显，大多数站点1—5月C值呈增大趋势，6—12月呈减小趋势。大多数站最大值出现在5月，各站之间差异较大，最大差值达14.4。位于风口的站点，风速较大，形成了较强的风蚀气候侵蚀力。

（4）石羊河流域C值主要受风速影响，二者之间存在较好的三次拟合函数关系。随着风速的变化，C值有明显的季节变化，其中降水稀少、风大且频次偏多的春季为风蚀气候侵蚀力最强的季节。

（5）石羊河流域C值与大风和沙尘暴的相关性极显著。累积大风和沙尘暴日数、风速组成的动力因子是影响流域风蚀气候侵蚀力的主要气象因子。

石羊河流域风蚀气候侵蚀力分布的特点与地理位置和地形地貌密切相关。

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基金资助

国家自然科学基金(42175192)

中国气象局创新发展专项(CXFZ2024J056)

甘肃省科技计划(25JRRH001)

甘肃省气象局重点项目(Zd2021-02)

甘肃省气象局重点项目(Zd2024-D-3)

甘肃省气象局面上项目(Ms2024-D-9)

武威市科技计划项目(WW23B02NY204)

甘肃省气象局科研项目(Ms2025-D-11)

武威市青年科技基金(WW24A01RPQ001)