荣成市梯改坡时空分异及其对土壤侵蚀的影响

Spatiotemporal differentiation of terrace-to-slope conversion in Rongcheng City and its impacts on soil erosion

摘要

目的 探讨丘陵区梯改坡图斑时空分布特征，分析其对土壤侵蚀的影响及主要影响因素，为农业现代化与生态经济协调发展提供理论依据。 方法 以胶东半岛丘陵区荣成市为研究区，基于高分辨率遥感影像、1∶1万数字地形图和历年野外调查数据，运用地理重心模型探究了2014—2024年梯改坡图斑分布状况，并采用中国土壤流失方程和地理探测器等方法，对梯改坡后的土壤侵蚀变化及其驱动因素进行分析。 结果 （1） 2014—2024年研究区梯改坡面积1 468.91 hm²，其中快速增长期为2014—2016年，缓慢增长期为2017—2021年，平稳增长期是2022—2024年。崖西镇、夏庄镇梯改坡图斑面积分布最多。（2） 梯改坡导致微地形、梯田措施和植被覆盖急剧变化。梯改坡第1年土壤侵蚀模数激增4~17倍〔峰值24 340.4 t/（km² · a）〕，中度及以上侵蚀占比18.57%。梯改坡5年后土壤侵蚀达到相对稳定，轻度侵蚀占52.93%~62.51%，但侵蚀状态仍高于梯改坡前。（3） 坡度、植被覆盖度及农村人均经济林面积对梯改坡土壤侵蚀解释力最为显著，q值分别为0.38，0.24，0.139。此外坡度∩植被覆盖度的解释力最高，q值为0.725。 结论 胶东半岛丘陵区梯改坡后第5年土壤侵蚀趋稳，但受坡度、植被覆盖度、人为活动等因子影响，土壤侵蚀与梯改坡前的原始状态仍有差距。因此，梯改坡实施中从生态、经济角度，应进一步优化地形-水路-生产道路-水土保持措施的一体化设计，以实现精准治理与长效生态保护。

Abstract

Objective This study explores the spatiotemporal distribution characteristics of terrace-to-slope conversion patches in hilly areas and analyzes their impacts on soil erosion and major influencing factors， thereby providing a theoretical basis for the coordinated development of agricultural modernization and ecological economy. Methods Rongcheng City in the hilly region of the Jiaodong Peninsula was selected as the study area. Based on high-resolution remote sensing images， 1∶10 000 digital topographic maps， and multi-year field survey data， the geographical center of gravity model was applied to investigate the distribution of terrace-to-slope conversion patches from 2014 to 2024. The Chinese Soil Loss Equation （CSLE） and the geodetector method were then used to analyze the variations in soil erosion and its driving factors after terrace-to-slope conversion. Results （1） From 2014 to 2024， the total area of terrace-to-slope conversion in the study area reached 1 468.91 hm². This process included a rapid growth stage from 2014 to 2016， a slow growth stage from 2017 to 2021， and a stable growth stage from 2022 to 2024. Yaxi Town and Xiazhuang Town exhibited the largest areas of terrace-to-slope conversion patches. （2） Terrace-to-slope conversion caused abrupt changes in microtopography， terrace measures， and vegetation cover. In the first year after conversion， the soil erosion modulus surged by 4 to 17 times， with a peak value of 24 340.4 t/（km² · a）， and the proportion of moderate and above erosion reached 18.57%. Five years after conversion， soil erosion tended to stabilize， with mild erosion accounting for 52.93% to 62.51%. However， erosion levels remained higher than those before conversion. （3） Slope gradient， vegetation cover， and per capita economic forest area in rural areas showed the strongest explanatory power for soil erosion after terrace-to-slope conversion， with q-values of 0.38， 0.24， and 0.139， respectively. Moreover， the interaction between slope gradient and vegetation cover exhibited the highest explanatory power， with a q-value of 0.725. Conclusion In the hilly region of the Jiaodong Peninsula， soil erosion tends to stabilize in the fifth year after terrace-to-slope conversion. However， influenced by factors such as slope gradient， vegetation cover， and human activities， soil erosion levels still differ from the original state before conversion. Therefore， during the implementation of terrace-to-slope conversion， it is necessary to further optimize the integrated design of topography， waterways， production roads， and soil and water conservation measures from both ecological and economic perspectives， so as to achieve precise management and long-term ecological protection.

Graphical abstract

关键词

梯改坡 / 梯改坡图斑 / 土壤侵蚀 / CSLE模型 / 地理探测器

Key words

terrace-to-slope conversion / terrace-to-slope conversion patch / soil erosion / CSLE model / geodetector

随着城镇化进程加速，我国农业面临劳动力外流与土地碎片化双重挑战。为解决传统农业面临的栽培模式陈旧、产业化程度偏低、机械化作业受限等问题，依托土地流转制度，破解农村土地分散、经营规模狭小、生产效率低下等结构性矛盾，推动农业提质增效^［1］。在土地流转政策推动下，低山丘陵区将25°以下丘陵或小块梯田改造为连片坡地，发展规模化、机械化的现代化果园，简称梯改坡^［2］。梯改坡推动了传统家庭小农经济向种植大户、家庭农场等新型经营主体转型，实现了农业现代化与规模化经营的协同发展^［3］。

然而，梯改坡在带来经济效益的同时，也对生态环境产生一定的威胁。研究发现，梯改坡对原地形地貌造成强烈扰动，通过重塑地形条件、破坏原有的梯田及植被覆盖措施，致使首年土壤侵蚀模数激增，局部区域出现强烈至剧烈侵蚀，已成为山丘区水土流失的重要策源地之一^［4］。相关研究表明，地形因子^［5］与植被覆盖^［6］对水土流失过程具有显著影响。刘培娟等^［7］在鲁中南丘陵区的定位观测发现，汛期径流量与侵蚀量随坡度（5°~25°）增加而升高。魏天兴等^［8］则表明坡度与坡长是黄土区土壤侵蚀的主导地形因子。植被对土壤侵蚀的抑制作用呈现非线性特征，其防蚀效能随盖度提升而增强^［9］，有效阈值为20%~30%（下限）和50%~70%（上限）^［10］。坡地果园通过套种草类（覆盖度≥80%时减流减沙效率达92%以上）^［11］、树盘覆盖与行间生草等措施^［12］，可显著降低土壤侵蚀风险。目前有关梯改坡的研究主要聚焦于现代化苹果园改造^［13］、土地整理技术规范^［14］及果园生产管理^［15］等，而对梯改坡时空分异及对土壤侵蚀的影响缺乏系统研究，致使梯改坡后土壤侵蚀时序演变特征及其驱动机制尚不明确。

胶东半岛以丘陵为主，隶属环渤海苹果优势产区核心区域，近年来依托梯改坡项目推动传统果园产业向现代化转型。荣成市作为胶东半岛重点苹果生产基地，梯改坡起源于2014年，其梯改坡规模和成效在胶东半岛具有代表性，也为丘陵地区果园向现代化转型提供了重要的参考和示范作用。因此，本研究选取荣成市作为研究区域，利用高分遥感影像、数字高程模型（Digital Elevation Model， DEM）及历年调查等数据，采用地理重心模型、中国土壤流失方程（Chinese Soil Loss Equation， CSLE）、地理探测器等方法，对研究区2014—2024年梯改坡时空分布、土壤侵蚀动态特征及驱动因素进行探索，以期为低山丘陵区梯改坡的生态风险评估、水土流失精准防治及果园可持续管理提供支撑。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

荣成市（122°08′—122°42′E，36°45′—37°27′N）位于胶东半岛最东端，北、东、南三面濒临黄海，总面积1 526 km²，辖12个镇、10个街道，属昆嵛山省级重点治理区。境内地势呈马鞍形，南北两头高、中间低，地貌以丘陵为主，占全市总面积的74.91%，平原、台地、低山分别占8.10%，10.02%，6.97%。土壤以棕壤为主（82.25%），属暖温带季风型大陆性湿润气候，年均气温11.6 ℃，年均降水量728.21 mm，多年平均日照2 622.6 h。区域果园面积达1.45万hm²，其中苹果种植占比80%。

1.2 数据来源及预处理

本研究采用2014—2024年2 m分辨率的GF1，ZY3遥感影像，经过大气校正、辐射校正、图像色彩增强和裁剪镶嵌等处理，用于解译研究区土地利用和水土保持措施。采用1∶1万数字高程模型（DEM）提取坡度坡长数据。基于山东省1∶50万土壤图，经GIS技术裁剪获取土壤类型数据。水土保持措施因子取值参考全国水土流失动态监测因子赋值。

1.3 研究方法

1.3.1 梯改坡地块识别与图斑分割

梯改坡地块是指年度内梯田改造为坡地经果林且空间连续的地块。本文基于高分辨率遥感影像，运用地理信息系统卷帘工具，以（12±1） 个月为时间间隔，通过人机交互解译勾绘出2014—2024年每年的梯改坡地块。梯改坡地块以XX-YY格式编号，其中XX表示改造年份，YY表示该年份梯改坡地块数量顺序编码。

梯改坡图斑是依据分水线和道路等，按照坡度、坡长、坡向等地形特征一致的原则，将梯改坡地块进一步细分为梯改坡图斑，以梯改坡图斑为单元，分析梯改坡的时空分布及其对土壤侵蚀的影响（图1）。梯改坡图斑以XX-YY-ZZ格式编号，其中XX， YY含义与梯改坡地块相同；ZZ表示梯改坡地块内图斑数量顺序编码。

1.3.2 野外核查

野外核查主要包括解译准确率验证、梯改坡图斑地形指标与植被覆盖度测定、周边梯田措施质量与水土保持措施调查等。79块梯改坡地块核查中仅有3块边界及判定不准确，影像解译准确率为96.2%。选取20个梯改坡图斑作为调查样地，开展微地形条件和水土保持措施调查。由于梯改坡改变了原有梯田的地形特征，着重对样点及其周边梯田措施信息进行采集和质量状况判定。调查采用地面实测和无人机航摄相结合，记录在野外调查表中（表1）。

1.3.3 地理重心模型

地理重心模型最早在空间经济学的研究中应用^［16］，随后被引进到耕地迁移^［17］、土地利用变化^［18］等多个方面的研究。本文采用地理重心模型，用于分析梯改坡的空间分布格局变化，并利用GIS技术“Mean Center”工具进行地理重心模型的计算，计算公式如下：

X_t={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{w}_{ti}{x}_{ti}/{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{w}_{ti}（1）

Y_t={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{w}_{ti}{y}_{ti}/{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{w}_{ti}（2）

式中：X_t，Y_t 分别为第t年梯改坡图斑重心的经、纬度；w_ti 为第t年第i个梯改坡图斑的面积；x_ti，y_ti 分别为第t年第i个梯改坡图斑的几何中心经、纬度；n为梯改坡图斑的数量。

1.3.4 中国土壤流失方程

Chinese Soil Loss Equation （CSLE）模型是Liu等^［19］基于RUSLE模型，结合中国实际改进的土壤侵蚀模型。本研究基于不同年份梯改坡图斑计算土壤侵蚀模数，并根据《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190—2007）将水力侵蚀强度分为6个等级。CSLE模型表达式如下：

A=R·K·LS·B·E·T（3）

式中：A为土壤侵蚀模数〔t/（hm² · a）〕；R为降雨侵蚀力〔MJ · mm/（hm² · h · a）〕，采用逐日雨量公式法获取^［20］；K为土壤可蚀性〔t · hm² · h/（MJ · hm² · mm）〕，采用Williams模型计算^［21］；L为坡长因子，S为坡度因子，利用1∶1万地形图，采用坡长坡度因子计算工具获取^［22］。B，E，T为水土保持措施因子，其中B（生物措施）因子利用遥感图像获取的植被覆盖数据，结合野外调查的郁闭度和盖度，对其进行赋值；E（工程措施）因子根据《2024年度水土流失动态监测技术指南》，土坎梯田赋值为0.084，石坎干砌石梯田为0.121，无工程措施赋值为1；T（耕作措施）因子通过查询全国轮作区名称及代码，研究区属山东丘陵水浇地二熟旱坡地花生棉花一熟区，耕地T因子赋值为0.425，其他地类为1。

1.3.5 土壤侵蚀变化驱动分析

地理探测器是探测空间分异性并揭示其背后驱动力的一组统计学方法^［23］。本研究采用地理探测器的因子探测和交互作用探测探究梯改坡土壤侵蚀变化的定量归因。

因子探测用于探测因变量Y的空间分异性，以及各探测因子X在多大程度上解释了Y的空间分异。其影响力大小用q值表示，表达式为：

q=\mathrm{1}-\frac{\mathrm{1}}{N{\sigma }^{\mathrm{2}}}{\displaystyle \sum _{h=\mathrm{1}}^L}{N}_h{\sigma }_h^{\mathrm{2}}=\mathrm{1}-\frac{\mathrm{S}\mathrm{S}\mathrm{W}}{\mathrm{S}\mathrm{S}\mathrm{T}}（4）

\mathrm{S}\mathrm{S}\mathrm{W}={\displaystyle \sum _{h=\mathrm{1}}^L}{N}_h{\sigma }_h^{\mathrm{2}},\mathrm{S}\mathrm{S}\mathrm{T}=N{\sigma }^{\mathrm{2}}（5）

式中：h=1，…，L；L为变量Y或因子X的分层，即分类和分区；N_h 和N分别为层的单元数和全区的单元数；{\sigma }_h^{\mathrm{2}}和σ²分别为层h和全区的Y值的方差；SSW和SST分别为层内方差之和与全区总方差。q值域为［0，1］，值越大说明Y的空间分异性越明显；如果分层是由自变量X生成的，则q值越大表示自变量X对属性Y的解释力越强，反之则越弱。

交互作用探测是识别不同因子X_s 之间的交互作用，判断因子X₁与X₂共同作用是否会增加或减弱对因变量Y的解释力，以及因子之间是否相互独立。两个因子之间的关系可分为非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立和非线性增强5类。

本文根据指标独立性和数据易获取性原则开展探测因子筛选，采用相关系数法对因子间的多重共线性进行检测，并运用变异系数法剔除对土壤侵蚀影响小的指标，最终筛选出4个社会环境指标和5个自然环境指标，组成土壤侵蚀驱动指标体系。为符合地理探测器运行要求，对各因子进行如下离散化处理：将地貌类型（X₁）分为高丘陵和低丘陵2类；坡度（X₂）分为0°~5°，5°~8°，8°~15°和>15°共4个等级；坡长（X₃）以100 m为步长划分为4个等级；土壤类型（X₄）按照土类分为9类；植被覆盖度（X₅）采用等距法将其划分为5个等级；人口密度（X₆）根据各乡镇人口分布将其划分为5个等级；人均纯收入（X₇）按照收入分布的分位数法将其划分为5个等级；农村人均经济林面积（X₈）采用等距法划分为6个等级；人均农业产值（X₉）按照分布状况划分为5个等级。

2 结果与分析

2.1 梯改坡图斑的时空分异性

2014—2024年研究区识别出梯改坡地块165块，依据地形特征进一步划分成586个梯改坡图斑，总面积达1 468.91 hm²（图2）。梯改坡图斑最大、最小面积分别为7.89 hm²（2017年），0.2 hm²（2024年），平均面积2.51 hm²（表2）。其中0~2 hm²的梯改坡图斑数量最多（264个），占总面积的22.08%； 2~4 hm²的梯改坡图斑面积最多，占比为44.46%（228个）；≥6 hm²的梯改坡图斑数量和面积仅有19个、129.46 hm²，占总面积的8.81%。

由图2可知，研究期间梯改坡图斑年度新增面积呈明显的年际分异。2014—2016年属快速增长期，年度新增面积均超过200 hm²；2017—2021年属缓慢增长期，年度新增面积略有减少，年度新增面积为109~130 hm²；2022—2024年属平稳增长期，年度新增面积均小于100 hm²，其中2023年新增面积最小，仅有48.09 hm²。

梯改坡图斑分布涉及10个乡镇、5个街道，集中分布在中部丘陵区。其中，崖西镇、夏庄镇梯改坡图斑面积分布最多，分别为324.22 hm²，297.09 hm²，占总面积的22.07%和20.23%；其次为城西街道、荫子镇、俚岛镇和崖头街道，分别占12.39%，10.86%，8.86%和7.67%。成山镇和埠柳镇梯改坡图斑分布最少，仅占总面积的0.55%和0.37%。

重心分布显示（图3），2014—2016年、2018年和2022年梯改坡重心位于崖头街道，2019—2020年、2024年重心位于崖西镇，2021年、2023年重心位于夏庄镇，而2017年梯改坡重心位于崂山街道。整体而言，各年度梯改坡重心始终围绕崖头街道、崖西镇、夏庄镇等以低丘陵为主的相邻乡镇，且地理重心最大间距为12.4 km（2017年与2023年）。

2.2 梯改坡图斑土壤侵蚀动态特征

2.2.1 梯改坡对微地形与水土保持措施的影响

（1） 梯改坡对微地形的影响。梯改坡导致微地形发生显著变化（图4），与原梯田田面相比，梯改坡图斑坡度普遍增加，坡长显著增长。由图5可知，梯改坡图斑坡度以2°~5°和5°~8°为主，分别占总面积的61.1%和27.53%，坡度>8°的图斑占仅2%。另外，梯改坡图斑最大和最小坡长分别为394.91 m，31.8 m。坡长为100~200 m的图斑占比为55%；其次为200~300 m（33.16%）； 0~100 m和300~400 m的图斑分别占5.57%和6.27%。坡度>8°与坡长300~400 m的图斑主要分布在崖西镇、俚岛镇、夏庄镇、荫子镇和城西街道等低丘陵为主的乡镇。

（2） 梯改坡对工程措施的影响。调查数据表明（表3），梯改坡前工程措施以土坎水平梯田为主，田面坡度0°~2°，田面宽度以>10 m为主（占50%）。梯田埂坎高度为0.5~2 m，埂坎植被覆盖一般超过0.3。梯田措施的质量整体较好，可有效降低水土流失风险。梯改坡将原有的梯田措施整理成连片坡地，顺坡密植苹果、葡萄等经济树种。由于工程措施遭到破坏，其水土流失风险增大。

（3） 梯改坡对植物措施的影响。梯改坡对植被覆盖状况影响较大。梯改坡前，多为种植花生、玉米等农作物的耕地，雨季时植被覆盖度可达70%以上。梯改坡后，植被覆盖度与开发年限密切相关。根据2024年植被覆盖度提取结果显示（图5），2014—2020年改造的梯改坡图斑（年限不少于5 a）植被覆盖度均值稳定在0.62~0.66，最大值维持在0.71~0.79，最小值在0.43~0.56波动； 2021—2022年改造的梯改坡图斑（年限3~4 a），其植被覆盖度均值为0.47~0.55；2023—2024年改造的梯改坡图斑（年限1~2 a）植被覆盖度均值为0.24~0.38。其中2024年梯改坡图斑由于部分地块未栽植苗木，最小值仅为0.04，最大值为0.35。可知，随着开发年限增加，植被覆盖度呈上升趋势。但梯改坡年限超过5 a，受林下翻耕、除草、施肥等人为管理活动的影响，植被覆盖度基本稳定维持在0.43~0.79。

2.2.2 梯改坡土壤侵蚀变化特征

基于CSLE模型估算了梯田和不同开发年限梯改坡果园的土壤侵蚀特征（图6）。梯改坡前因存在梯田措施以及较高的植被覆盖度，土壤侵蚀模数峰值始终低于3 000 t/（km² · a），以微度侵蚀为主（63.45%）、轻度侵蚀次之（36.54%）。梯改坡第1年，植被覆盖度低导致土壤侵蚀模数增幅可达4~17倍〔峰值达24 340.4 t/（km² · a）〕。其中轻度侵蚀占比为65.14%~86.04%，中度及以上强度占9.65%~33.85%，极强烈和剧烈侵蚀出现。梯改坡后第2年，随着果园行间生草、起垄种植和定植带覆膜等水土保持措施的实施，中度及以上侵蚀向轻度侵蚀转化（降幅为33.06%~67.87%），轻度侵蚀增至75.42%~87.75%。梯改坡第3年，随着果园植被盖度增加，密植果树上层植被对降水的拦截作用显现，强烈及以上侵蚀向中度、轻度转化，而中度和轻度侵蚀向微度侵蚀转变，轻度侵蚀、中度及以上侵蚀占比为73%~87.96%，1.24%~5.29%，剧烈侵蚀完全消失。梯改坡第4年，在植被恢复与水土保持措施协同作用下，区域内侵蚀强度持续降级，极强烈侵蚀消除，轻度侵蚀整体下降10.05%。梯改坡第5年及以后，土壤侵蚀状况趋于稳定，以轻度为主（占比49.57%~74.35%），存在极少量中度侵蚀，但受地形条件及果园常态化管理措施（如林下除草、翻耕施肥）的影响，梯改坡图斑内侵蚀状态仍高于原始水平。

2.3 梯改坡土壤侵蚀驱动因素

进一步分析自然因素（地貌类型、坡度、坡长、土壤类型、植被覆盖度）和人为因素（人口密度、人均纯收入、农村人均经济林面积、人均农业产值）对梯改坡土壤侵蚀模数的影响，各影响因子对梯改坡图斑土壤侵蚀的影响程度不同（图7A），解释力q值差异明显。其中，坡度对梯改坡图斑土壤侵蚀的解释力最高，q值达0.38。植被覆盖度和农村人均经济林面积是影响梯改坡土壤侵蚀的次要因素，其q值分别为0.24，0.139。相比之下，地貌类型、坡长、农业人口密度、农村人均纯收入及人均农业产值等因素对梯改坡图斑土壤侵蚀的解释力相对较弱，q值均低于0.069。综上可知，土壤侵蚀强度分布与坡度变化、植被覆盖状况及经济林发展规模呈现高度一致性，进一步验证了梯改坡导致地形条件与植被状况变化是引起土壤侵蚀的主要原因。

各影响因素之间呈现双因子增强和非线性增强两种交互作用，不存在相互独立作用（图7B）。其中坡度∩植被覆盖度（0.725）、植被覆盖度∩土壤类型（0.604）、坡度∩农村人均经济林面积（0.581）和坡度∩土壤类型（0.532）的交互作用尤为突出，解释力均超过0.5，显著高于其他因子组合。同时坡度和植被覆盖度与其他因素的交互作用解释力均超过0.3，进一步印证二者在侵蚀过程中的主导地位。地貌类型∩坡长、地貌类型∩农业人口密度、坡长∩农业人口密度、人均农业产值∩农村人均纯收入和人均农业产值∩农村人均经济林面积的交互作用解释力均小于0.1，表明对梯改坡土壤侵蚀的影响作用较小，与单因子探测结论相印证。

3 讨 论

3.1 梯改坡时空分布

2014—2024年梯改坡新增面积呈现年际分异特征，本质是土地流转政策、农业产业升级与生态约束协同作用的结果。2014年《关于引导农村土地经营权有序流转发展农业适度规模经营的意见》的出台，从制度层面为化解农业发展中的结构性矛盾与现实困境提供了重要的政策依据与制度保障。2014—2016年在土地流转政策与地方产业扶持规划推动下，研究区通过梯改坡改造整合碎片化梯田资源，构建适配矮砧密植技术推广的地形条件，促使梯改坡工程规模快速扩张，其间梯改坡年度新增面积均突破200 hm²，为苹果产业现代化转型奠定基础。截至2016年，荣成市在滕家、俚岛、城西、上庄、崖西、埠柳、夏庄等镇（街）新建13.33 hm²以上的现代苹果园38处^［24］，这与本文2014—2016年梯改坡空间分布区域较一致。

2017—2021年梯改坡年度规模增速放缓，政策导向逐渐转向“生态-经济”协同发展。2020年《水利设施扶持农业产业结构调整补助暂行细则》的出台，通过专项补贴机制激励配套水利设施建设，促进了产业升级与生态修复的深度融合。矮砧集约栽培、行间生草等技术的推广，以及品种优化与品牌建设的推进，有效平衡了经济效益与生态效益。2022—2024年梯改坡年度新增面积低于100 hm²，2023年仅48.09 hm²，可能原因是前期大规模梯改坡改造导致适宜地块资源趋于饱和。另外随着梯改坡改造践行“多规合一”与可持续发展理念，对项目规划、建设标准提出更高要求，进而对梯改坡推进速率亦有着一定的影响。

研究区丘陵区域占比为74.91%，这为梯改坡改造提供了适宜的基础条件。梯改坡分布范围较为广泛，涉及10个乡镇和5个街道。其中，崖西镇、夏庄镇、城西街道、荫子镇、俚岛镇、崖头街道6个乡镇的梯改坡规模显著，这种空间分布差异主要与区域地貌特征相关。崖西镇、夏庄镇、城西街道和荫子镇以丘陵地貌为主，梯田分布广泛，成为梯改坡改造的重点实施区域。而俚岛镇和崖头街道兼具丘陵与平原地貌，地势相对平缓，梯田资源有限，因此梯改坡规模受限。

3.2 梯改坡土壤侵蚀年际变化及驱动因素

梯改坡使原有梯田措施遭受系统性破坏、微地形发生显著改变，改造后地块平均坡度以2°~5°的缓坡为主，>8°的陡坡地块占比为2%，坡面起伏显著增大。王婷婷等^［25］指出，随着坡度的增加，径流量和侵蚀量均趋于增加。同时，坡长因改造显著增加，加剧了坡面径流的汇流与侵蚀效应。另外梯改坡首年因大规模扰动植被覆盖度骤降至5%~20%，虽然后期通过行间生草等生态修复措施，植被覆盖度有所回升，土壤侵蚀面积与强度逐年下降，梯改坡第5年后土壤侵蚀状况达到相对稳定的状态。但果园常态化管理（除草、翻耕施肥等）导致植被覆盖度维持在一定范围，且低于改造前水平。受地形条件限制，梯改坡第5年后侵蚀面积与强度仍高于原始水平。这与刘朱婷等^［26］在曲江区的研究结论基本一致，而作物种植生长使土壤侵蚀强度与面积得到一定程度缓解，但与原始状态相比仍存在较大差距且恢复和治理难度大。而彭冬水等^［27］认为农林开发项目建设和运行期土壤侵蚀特征为第1年为强烈侵蚀，第2年降为中度侵蚀，第3年降为轻度侵蚀，第4年则恢复为无明显新增土壤侵蚀，与本文研究结果略有差异，这可能是由于积极采取水土保持措施和植被逐步恢复所产生的正效应。

本研究采用长时间序列数据分析梯改坡后土壤侵蚀动态变化，梯改坡首年土壤侵蚀模数最高可激增至原来的17倍。并根据序列数据探究引起梯改坡图斑产生土壤侵蚀的驱动因素，研究发现坡度、植被覆盖度和农村人均经济林面积对梯改坡土壤侵蚀具有显著影响，研究结果与Wen等^［28］认为影响北洛河流域土壤侵蚀速率的主要驱动因子是生物措施因子和坡度，与田培等^［29］指出土地利用类型和坡度是鄂西北地区土壤侵蚀的主导因素具有一定的相似性。同时交互结果也表明，坡度与植被覆盖度的交互作用对土壤侵蚀的影响最为显著，与刘亦涵等^［30］的研究结果一致。而农村人均经济林面积对梯改坡土壤侵蚀的解释力仅次于坡度与植被覆盖度，其反映了农业生产向经果林转型的趋势。随着矮砧密植栽培模式在丘陵山区的推广，梯改坡改造面积扩大，受微地形与植被影响，区域水土流失风险增加，进一步证实了农村人均经济林面积与土壤侵蚀强度的内在联系。

土壤侵蚀是多因素耦合影响的复杂过程。本研究基于CSLE模型模拟了梯改坡后土壤侵蚀的时空动态，但实际侵蚀量受多源非线性因子耦合驱动，模型输出仍存在显著不确定性。其中，R与K因子均基于长时间序列均值生成，难以刻画年际降水波动及极端降雨事件的瞬时侵蚀效应；同时，模型精度对输入数据的空间分辨率高度敏感。本研究将因子图层统一重采样至10 m以开展区域侵蚀估算，但对梯改坡图斑而言，该尺度仍显粗糙，可能掩盖微地形与植被格局的侵蚀调控细节。因此，后续研究可利用无人机激光雷达获取分米级DEM，并耦合RTK-GNSS实地量测植被结构参数，以提升地形因子与植被覆盖度的微观表达精度；同时基于逐年降水数据动态重建降雨侵蚀力空间分布，剔除气候年际差异带来的系统偏差；另外，在典型“梯改坡”单元布设标准径流小区，并配合人工模拟降雨试验，对CSLE模型进行局地参数率定与结果验证，从而实现模型估算精度与侵蚀过程机理解析的协同提升。

4 结 论

（1） 2014—2024年研究区共识别梯改坡图斑面积为1 468.91 hm²，其中崖西镇和夏庄镇内梯改坡面积占比最大。各年度梯改坡地理重心在崖头街道、崖西镇等相邻乡镇间变动，且在该区域呈现聚集分布趋势。

（2） 梯改坡导致坡度普遍增加，坡长显著增长。梯改坡第1年土壤侵蚀模数激增4~17倍，3 a后无剧烈侵蚀，5 a后土壤侵蚀模数趋于稳定，但受地形条件及果园常态化管理措施的影响，其水土流失面积与侵蚀强度仍高于原始水平。

（3） 坡度、植被覆盖度和农村人均经济林面积对梯改坡土壤侵蚀的解释力显著，并且各驱动因素间交互作用呈双因子增强或非线性增强。其中，坡度与植被覆盖度、坡度与农村人均经济林面积、坡度与土壤类型以及植被覆盖度与土壤类型的协同作用最为显著。

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基金资助

国家自然科学基金(32071840)

水利部重点项目(SBJ2018010)