黑土侵蚀沟工程治理后生态功能评价

Ecological Function Evaluation of Gully Erosion Rehabilitation in Black Soil Regions

摘要

沟蚀是东北典型黑土耕地退化最严重的表现形式之一，严重威胁区域农业生产安全与生态系统稳定性。因此，黑土侵蚀沟治理是东北黑土区生态修复的关键任务，但目前缺乏系统性评价方法和功能恢复机制解析。基于2022—2025年七台河市4条典型侵蚀沟的治理工程，构建包含土壤结构、植被多样性和水文功能等30项指标的生态评价体系，采用物元可拓模型与博弈论组合赋权法，量化治理后的生态功能等级。结果表明，1）土壤结构与力学指标是核心驱动因子，团聚体<0.6 mm占结构权重的73.13%；2）土壤功能多尺度分异特征，抗剪强度与非毛管孔隙度主导整体功能，分段凸显中颗粒团聚体作用，深层细颗粒调控水文过程；3）2022年和2024年侵蚀沟治理的生态功能达到优秀，下游断面普遍显著优于中上游，整体优秀率达50%。研究表明，黑土侵蚀沟生态功能恢复的关键在于土壤微结构重建和空间异质性调控，各侵蚀沟治理区显示下游恢复效果显著，为黑土区侵蚀沟提供了“分段-分期”精准治理的科学依据。

Abstract

As one of the most severe manifestations of land degradation in Northeast China， gully erosion in black soil regions poses a major threat to agricultural productivity and ecological stability. Consequently， gully erosion rehabilitation in black soil regions is a critical task for ecological restoration in Northeast China. However， systematic evaluation methods and mechanistic understanding of functional recovery remain insufficient. Based on engineering projects implemented between 2022 and 2025 in four typical erosion gullies in Qitaihe City， this study developed an evaluation system comprising 30 indicators covering soil structure， vegetation diversity， and hydrological functions. Using a matter-element extension model combined with a game-theoretic weighting method， we quantified the post-restoration ecological function levels. The results showed that： （1） Soil structure and mechanical properties were the core driving factors， with <0.6 mm aggregates accounting for 73.13% of the structural weight. （2） Multiscale differentiation of soil functions： shear strength and non-capillary porosity dominated overall functionality， medium-sized aggregates played prominent roles in segmented zones， while deep-layer fine particles regulated hydrological processes. （3） The ecological function of gullies restored in 2022 and 2024 reached the “excellent” level， with downstream sections significantly outperforming upstream and midstream areas. The overall excellence rate reached 50%. Our findings highlight that microstructural reconstruction and spatial heterogeneity regulation are key to ecological function recovery in black soil gullies. Moreover， the downstream segments exhibited the most notable restoration outcomes， offering a scientific basis for a “segmented-phase” precision management strategy in black soil regions.

Graphical abstract

关键词

黑土侵蚀沟 / 生态功能评价 / 物元可拓模型 / 土壤团聚体 / 恢复效应

Key words

Black soil gully erosion / ecological function evaluation / matter-element extension model / soil aggregates / restoration effect

0 引言

东北黑土区是我国重要的粮食生产基地和生态屏障，但长期高强度农业开发与自然侵蚀导致黑土退化加剧，其中侵蚀沟问题尤为突出^{［1- 2］}，严重威胁区域生态功能与农业可持续发展。当前主要采用工程、生物和综合措施进行治理，通过稳定沟床、改善土壤结构、恢复植被等多重途径提升沟道生态功能^［3-6］。侵蚀沟生态功能可界定为沟道系统的水土保持能力^［7］、生物多样性^［8］、气象与微地形^［9-10］的综合属性。科学评估侵蚀沟治理成效并揭示其生态功能恢复机制，对黑土区可持续发展具有重要战略意义。

在生态恢复研究领域，关于环境异质性调控对生态系统功能的影响已积累了丰富的研究成果^［11-12］。侵蚀沟治理工程通过改变沟道微地形和水文过程，创造有利于生态恢复的异质性环境。有研究表明，谷坊和跌水系统等工程措施可显著改变沟道的土壤水分和养分分布格局^［13］，这些变化直接影响植被恢复进程。然而，不同治理模式对生态功能的提升效果存在显著的空间异质性。例如，土石谷坊虽能快速稳定沟床，但可能阻碍水生生物迁移；而柔性工程更利于生态连通，却需要更长的功能稳定期。土壤作为养分循环的核心载体，其物理化学性质的改善是生态功能恢复的基础^［14］。尽管有学者指出，研究区土壤肥力仍有待提高，但人工生态修复措施可以显著改善土壤理化性状、提升土壤肥力^［15］。亚高山草甸侵蚀沟治理通过调控水土保持功能来影响植被恢复动态^［16］。不同植被配置对治理效果的响应存在显著差异，草本植物在治理初期能快速形成地表覆盖，而深根灌木则在中长期土壤稳定中发挥更重要作用^［17］。现有研究多集中于单一指标评价，如土壤抗蚀性提升或植被覆盖度变高，而对生态质量的系统评价相对缺乏。特别是在治理后，工程结构与自然恢复的协同机制尚不明确。因此，建立涵盖水土保持、生物多样性和生态系统服务等多维度的综合评价体系，对优化黑土区侵蚀沟治理策略具有重要价值。

本研究选取东北黑土区4条典型侵蚀沟治理区为对象，采用物元可拓分析方法对侵蚀沟治理区进行生态功能评价，构建包含30多项指标的生态功能评价体系。通过对比分析不同治理年限侵蚀沟的生态功能演变规律，旨在揭示工程治理的生态响应机制，为黑土区侵蚀沟系统治理提供理论依据和技术支撑。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区域

本次评价聚焦于七台河市4条典型侵蚀沟，分别对应2022—2025年的治理工程，总治理面积约3.29 hm²；其中，2025年实施治理的侵蚀沟采用耕地恢复模式，其余3条侵蚀沟均采取工程措施与植物措施相结合的综合治理模式。1号沟在工程实施前后的局部对比情况见图1。研究区域属于中温带大陆性季风气候区，年均降水量约590 mm（其中6—9月占90%以上），年均气温约3 ℃。其余气候与环境信息详见表1。

1.2 数据收集与测定

1.2.1 土壤采样

1）采样方法。采用网格法（9点混合采样），布设时首先将调查区域划分为面积相等的均匀网格，以网格中心作为理论采样点。在每个样点操作时，需避开田埂、路边和肥堆等任何人为干扰区域，并在该点周边10~20 m范围内，严格按S形路线布设并采集5个子样点。每个子样点需分层采集，分别采集0~20 cm表层土与20~40 cm深层土，并将同层土壤的子样等量混合。

2）保存规范。原状土样需用铝盒密封（用于物理指标），风干土样过2 mm筛（用于化学指标）。

3）粒径分级（>3.2、0.15~3.2、<0.15 mm）。采用干筛法（ASTM D6913），标注单位（%，质量占比）。

4）抗剪强度采用十字板剪切仪及在原状含水状态下测定。

1.2.2 植被调查

1）样方设置。灌木层（20 m×20 m）和草本层（5 m×5 m嵌套样方）分开记录，覆盖不同坡向和坡位。

2）灌木和草本层物种的丰富度指数（S）、Shannon-Wiener多样性指数（H^{\text{'}}）和Pielou均匀度指数（J），其计算公式见公式（1）—公式（4）。

S=\sum M_i。（1）

H^{\mathrm{\text{'}}}=-{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^s}{p}_i\mathrm{l}\mathrm{n}{p}_i。（2）

J=\frac{H^{\mathrm{\text{'}}}}{\mathrm{l}\mathrm{n}S}。（3）

p_i=\frac{n_i}{N}。（4）

式中：\sum M_i为调查样方内所有物种的总和；p_i为第i个物种的相对丰度；n_i为物种i的盖度；N为所有群落内物种的盖度和。

1.2.3 土壤化学指标

测定方法。有机质采用油浴硫酸重铬酸钾氧化法（LY/T 1237—1999）测定；台式粉末压片机（型号FYI-20）对样品进行处理，使用激光光谱元素分析仪（J200L）测定全氮、全磷、全钾；速效氮采用碱解扩散法测定，速效磷采用酸性氟化铵提取-钼锑抗比色法测定。

1.2.4 气象与地形指标

1）降雨数据取自邻近气象站、水文站观测数据。

2）地形测量指标包括坡度、坡位、海拔，区位采用经纬度表征。

1.3 统计分析

1.3.1 生态功能评价指标体系构建

基于“压力-状态-响应”（pressure-state-response model，PSR）模型，构建包含5个准则层、30项指标层的评价体系，见表2。

1.3.2 寒区黑土侵蚀沟治理生态功能评价模型

1）确定节域、经典域及待评物元

对于寒区黑土侵蚀沟治理区生态功能的n个指标，根据考核精度，建立m个评价标准等级，本研究m=4，建立4个评价标准等级。那么经典域R_j和节域R_p，分别表示为公式（5）、公式（6）。

{\mathit{R}}_{\mathit{j}}=\left({\mathit{N}}_j,{\mathit{C}}_i,{\mathit{V}}_{ji}\right)=\left[\begin{array}{ccc}{\mathit{N}}_j& {\mathit{c}}_{\mathrm{1}}& {\mathit{v}}_{j\mathrm{1}}\\ & {\mathit{c}}_{\mathrm{2}}& {\mathit{v}}_{j\mathrm{2}}\\ & \dots & \cdots \\ & {\mathit{c}}_n& {\mathit{v}}_{jn}\end{array}\right]=

（5）

。（6）

式中：{\mathit{N}}_j（j=1，…，m）为寒区黑土侵蚀沟治理区生态功能的第j个等级； p 为待评对象等级的全体；{\mathit{c}}_i（i=1，2，…，24）为第i个指标； c_i 为第i个评价指标，i=1，2，…，n，比如物种丰富度、全磷和全钾等； v_ji 为第i个指标在第j个等级下的取值范围； V_pi 为第i个指标在所有等级下的取值范围； V 为 N 关于 C 的量值，即<a_ji 、b_ji >和<a_pi 、b_pi >分别为指标经典域和节域的取值范围，其中<a_pi 、b_pi>就是<a_ji 、b_ji >（j=1，2，…，4）第i个指标的所有范围的并集。

根据在寒区黑土侵蚀沟治理区采集和测定数据确定的待评价生态功能物元（R_{\mathrm{0}}）表示为公式（7）。

{\mathit{R}}_{\mathrm{0}}=({\mathit{p}}_{\mathrm{0}},{\mathit{C}}_i,{\mathit{V}}_{\mathrm{0}})=\left[\begin{array}{ccc}{\mathit{p}}_{\mathrm{0}}& {\mathit{c}}_{\mathrm{1}}& {\mathit{v}}_{\mathrm{1}}\\ & {\mathit{c}}_{\mathrm{2}}& {\mathit{v}}_{\mathrm{2}}\\ & \cdots & \cdots \\ & {\mathit{c}}_n& {\mathit{v}}_n\end{array}\right]。（7）

式中： R₀为待评对象等级的全体；{\mathit{c}}_i（i=1，2，…，24）为第i个指标；{\mathit{v}}_i为{\mathit{p}}_{\mathrm{0}}关于{\mathit{c}}_i的量值，即待评价寒区黑土侵蚀沟治理区关于生态功能评价指标{\mathit{c}}_i的标准化数值。

2）博弈论G1（G-1序关系分析法）组合权重

主观赋权依赖于专家经验，客观赋权法无法将指标之间的重要程度差异化。为提高升评价模型精度，本研究结合G1主观赋权法和熵权客观赋权法，计算指标组合权重^［18-20］。G1法是在层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）的基础上改进的一种主观赋权方法，G1法的优点是计算方法简单。与传统AHP方法相比，改进方法的主要优势在于简化计算过程，并且不需要进行一致性检验^［21-22］。

1）G1法确定主观权重。

第一步，确定同一层次评价指标的序关系。专家根据自身经验和相关规定，对n个评价指标的重要性进行排序，得到{\mathit{x}}_{\mathrm{1}}>{\mathit{x}}_{\mathrm{2}}>\cdots >{\mathit{x}}_n的序关系。

第二步，确定相邻指标之间的相对重要性比值。根据标准和经验，给出相邻指标间相对重要性比值，见公式（8）。

r_k=\frac{w_{k-\mathrm{1}}}{w_k}。（8）

式中：r_k为相邻指标间的相对重要性比值；w_k为第k个评价指标的主观权重，代表该指标在生态功能评价体系中的重要程度；k=2，3，…，n-1，n。

2）博弈论组合权重

博弈论组合赋权的思想是为了最大限度地实现各主客观权重利益的最大化，在不同权重之间寻求一致性和协调性，使组合权重最小化和各权重偏差的总和最小化^{［23- 24］}。以下是组合赋权的步骤。

第一步，使用G1法和熵权法2种方法计算生态功能指标权重，其基本权重向量集为{\mathit{w}}_i＝｛{\mathit{w}}_{i\mathrm{1}}，{\mathit{w}}_{i\mathrm{2}}，…，{\mathit{w}}_{in}｝，（i=1，2…L），Ｌ个权重向量任意线性组合见公式（9）。

\mathit{w}={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^L} {\alpha }_i{\mathit{w}}_i^{\mathrm{T}},{\alpha }_i>\mathrm{0}。（9）

式中：{\alpha }_i为第i种赋权方法的线性组合系数，用于平衡不同赋权方法的权重贡献，约束条件{\alpha }_i>0保证各赋权方法的权重贡献为正，符合博弈论“利益最大化”的核心思想；{\mathit{w}}_i为第i种赋权方法得到的基本权重向量。

第二步，依据博弈思想，为寻求各指标权重之间的一致化、协调化，实现\mathit{w}和{\mathit{w}}_i离差最小化，有目标函数见公式（10）。

\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}F(a)=\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}{‖{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{\alpha }_j{\mathit{w}}_j^T-{\mathit{w}}_i‖}_{\mathrm{2}},i=\mathrm{1,2},\cdots ,L。（10）

式中：{\mathit{w}}_j为第i种方法下第j个指标的权重（i=1，2，分别对应G1法、熵权法，j=1，2，…，n）；n为评价指标总数。

第三步，对式（10）最优化的一阶导数条件用方程组表示，见公式（11）。

{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n} {\alpha }_j{\mathit{w}}_j{\mathit{w}}_j^{\mathrm{T}}={\mathit{w}}_i{\mathit{w}}_i^{\mathrm{T}},i=\mathrm{1,2},\cdots ,L。（11）

式中：{\mathit{w}}_i^{\mathrm{T}}为{\mathit{w}}_i的转置向量，用于矩阵运算。

第四步。对线性组合{\alpha }_i进行归一化处理，进而得到最优组合权重，见公式（12）。

{\mathit{w}}^{*}={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^L} {\alpha }_i^{\mathrm{*}}{\mathit{w}}_i^{\mathrm{T}}。（12）

式中： w 为博弈论组合权重向量，是融合G1法（主观权重）与熵权法（客观权重）后得到的最终综合权重，用于寒区黑土侵蚀沟治理区生态功能评价的指标赋权；{\mathit{w}}^{*}为归一化后的最优组合权重向量，是博弈论组合赋权的最终输出结果，用于后续生态功能评价；L为赋权方法的数量，本研究中L=2，对应G1法、熵权法2种赋权方法；{\alpha }_i^{\mathrm{*}}为归一化后的最优线性组合系数，用于计算最终最优组合权重。

3）寒区黑土侵蚀沟治理生态功能评价模型

在确定寒区黑土侵蚀沟治理生态功能待评物元之后，采用关联函数计算待评寒区黑土侵蚀沟治理的关联度K_j(v_i)^［25-26］，具体计算过程见公式（13）—公式（15）。

K_j(v_i)=\left\{\begin{array}{c}\frac{-\rho (v_i,v_{ji})}{\left|V_{ji}\right|},v_i\in V_{ji},\left.V_{ji}\right|=\left|b_{ij}-a_{ij}\right|\\ \frac{\rho (v_i,v_{ji})}{\rho (v_i,v_{pi})-\rho (v_i,v_{ji})},v_i\notin V_{ji}\mathrm{且}\rho \left(v_i,v_{pi}\right)\ne \mathrm{0}\\ -\rho (v_i,v_{ji})-\mathrm{1},v_i\notin V_{ji}\mathrm{且}\rho (v_i,v_{pi})=\mathrm{0}\end{array}\right.。（13）

式中：v_i 为待评价对象在第i个指标上的实际测定值；V_ji 为第i个指标在第j个评价等级下的经典域区间；v_pi 为第i个指标全部评价等级共同构成的节域区间；v_ji 为第i个指标在第j评价等级节域区间。

\rho (v_i,V_{ji})=\left|v_i-\frac{a_{ij}+b_{ij}}{\mathrm{2}}\right|-\frac{b_{ij}-a_{ij}}{\mathrm{2}}。（14）

\rho (v_i,V_{pi})=\left|v_i-\frac{a_{ip}+b_{ip}}{\mathrm{2}}\right|-\frac{b_{ip}-a_{ip}}{\mathrm{2}}。（15）

式中：K_j(v_i)为各评价指标在生态功能评价中的关联度；\rho (v_i,V_{ji})为v_i与等级区间V_{ji}的距离；\rho (v_i,V_{pi})为v_i与整个等级区间V_{pi}的距离。

待评物元的综合关联度计算见公式（16）。

K_j\left(p_{\mathrm{0}}\right)={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n} {\omega }_i{K}_j\left(v_i\right)。（16）

若待评寒区黑土侵蚀沟治理的生态功能相关物元p_{\mathrm{0}}属于等级j_{\mathrm{0}}，表达式见公式（17）—公式（19）。

K_j^{*}(p_{\mathrm{0}})=\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}\left\{K_j(p_{\mathrm{0}})\right\}(j=\mathrm{1,2},\cdots ,m)。（17）

{\overline{K}}_j(p_{\mathrm{0}})=\frac{K_j(p_{\mathrm{0}})-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}{K}_j(p_{\mathrm{0}})}{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}{K}_j(p_{\mathrm{0}})-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}{K}_j(p_{\mathrm{0}})}。（18）

j^{*}=\frac{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^m}j{\overline{K}}_j(p_{\mathrm{0}})}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^m}{\overline{K}}_j(p_{\mathrm{0}})}。（19）

式中：j^{\mathrm{*}}为待评物元p_{\mathrm{0}}的级别变量特征值。如j_{\mathrm{0}}=1，j^{\mathrm{*}}=1.74，那么可以判断p_{\mathrm{0}}属于第一级偏向第二级。可以根据j^{*}的取值判断物元等级偏向另一等级的程度。本研究将物元等级分为4个级别，见表3。

2 结果与分析

2.1 黑土侵蚀沟治理区的生态功能指标权重分析

通过显著性检验筛选后，最终纳入评价体系的30个关键生态功能指标权重，见表4。土壤结构与力学指标的总权重为0.41，占比最大。其中小于0.6 mm的团聚体占比高达73.13%，表明该粒径范围的团聚体是土壤结构的关键指标，并对黑土侵蚀沟治理区的生态功能具有重要影响。土壤化学性质总权重为0.25，其中有机质、全氮、水解氮、全磷累计权重占土壤化学性质总权重比为64%，说明有机质与氮磷循环的协同作用是维持土壤化学性质的关键，影响土壤化学性质在黑土侵蚀沟治理区生态功能的关键程度。土壤持水性能的总权重达到0.15，其中非毛管孔隙、毛管孔隙和总孔隙度权重占比相对均衡，说明孔隙系统的均衡性是维持土壤持水功能的关键。灌木丰富度指数的权重在物种多样性中占比为50%，是比较重要的指标。同样，降雨频次（指日降雨量在25.0~49.9 mm的天数）、坡度与坡位的权重在气象和地形因素中占比为64.29%，也是比较重要的指标。

另外，本研究基于多尺度权重分析方法，系统评估河沟生态系统土壤功能特征，见表5。通过整体、分段、分层3个不同尺度的权重分析，揭示土壤功能的差异性特征。在整体河沟尺度上，土壤抗剪强度、非毛管孔隙以及总孔隙度表现出最高的权重值，分别为0.11、0.08、0.08。这表明土壤结构稳定性和水分调节能力是流域生态功能的关键要素。河沟分段分析显示，0.3~0.45 mm粒径的土壤团聚体和非毛管孔隙的权重较为突出，反映出空间异质性对土壤功能的重要影响。土壤分层权重分析中，小于0.15 mm粒径的土壤团聚体的权重显著高于其他指标，表明深层土壤中细颗粒组分是调控沟道水文过程的关键因子。值得注意的是，土壤化学指标如有机质0.06和全氮0.07在各层级中保持相对稳定的权重分布，说明侵蚀沟土壤养分循环功能具备良好的空间稳定性与一致性。这些结果揭示了在整体尺度上应重点维持土壤结构稳定性，分段管理中需关注细颗粒物质的迁移规律，而分层管理策略则应重视深层土壤的水文调节功能。

2.2 黑土侵蚀沟治理区生态功能评价

表6为生态功能评价结果，4条侵蚀沟经过系统治理后生态功能整体提升显著，全部达到良好及以上水平，其中优秀等级占比达50%，充分证明了治理工程的有效性。从空间分布特征来看，治理效果呈现明显的纵向梯度差异，下游断面普遍优于中上游，主要原因是沟道下游水动力条件更稳定、水土保持条件更优，更利于植被定植与群落恢复。特别值得注意的是1号沟（2022年治理）和3号沟（2024年治理）表现最为突出，均达到优秀等级，形成了相对完整的优质生态廊道。从时间动态来看，治理成效随年限增加呈现持续提升趋势，2025年最新治理的4号沟下游在当年即实现优秀等级，而2022年早期治理的1号沟中游经过3年自然恢复后也展现出优秀的生态功能，这一时序变化特征既体现了工程治理的即时固土修复效果，也印证了侵蚀沟生态系统具备长期持续的自我恢复能力。各侵蚀沟治理后不同位置具体表现为12个监测断面中6个达到优秀等级（占50.0%），2个良好（占16.7%），4个一般（占33.3%），该空间等级分布特征可为侵蚀沟差异化、精准化管护策略制定提供科学依据。整体而言，这些成果不仅证实了当前治理技术的可靠性，也为未来侵蚀沟系统治理提供了重要的实践参考。

3 讨论

3.1 黑土侵蚀沟治理区生态功能恢复的关键驱动因素

本研究通过构建综合评价体系，明确土壤结构与力学特性指标在评价体系中具有最高权重，这一发现与Ma等^［27］的研究相呼应，其在青藏高寒草甸的研究中发现，生态修复措施显著增强了土壤团聚体的稳定性，进一步验证了土壤结构对生态系统恢复的关键作用。此外，Arshad等^［28］的理论支持表明，土壤管理措施对土壤物理质量的改善效应，本质上可通过团聚体粒径分布和稳定性来表征。特别值得注意的是，<0.6 mm团聚体权重占结构的比值高达73.13%，这一发现支持了Hassink等^［29］提出的“关键粒径阈值”理论，细粒径团聚体首先通过有机-矿物复合作用形成稳定结构，显著提升土壤抗侵蚀性；待有机碳饱和后，有机质才开始在大粒径团聚体中积累。随着治理进程推进，有机质逐渐积累并向大粒径团聚体迁移，土壤结构由“细团聚体主导”向“大团聚体”转变，从而实现土壤保水性、通气性及生态功能的系统性恢复。这一过程表明，细团聚体的快速形成是侵蚀退化土壤启动结构重建的关键，其后续向大团聚体的转化将影响沟体稳定性与植被演替。因此，在治理实践中，初期应重点筛选能快速促进细团聚体稳定的植被与工程措施，中后期则需关注有机质驱动团聚体结构的稳定化。另外，良好的孔隙结构能够显著影响土壤的通气性和水分渗透性，为根系生长提供适宜的环境，增强植被对水分和养分的吸收能力，同时也有助于提高土壤微生物活性^［30］，加速有机质的分解和养分释放^［31-32］。本研究中土壤水解氮与全氮具有相近的权重，表明水解氮作为黑土侵蚀沟短期生态恢复效果的敏感指示指标，优于全氮等总量指标。在物种多样性方面，灌木丰富度的高权重凸显木本植物在侵蚀沟治理中的特殊价值，这与张瑜等^［33］关于木本植物根系网络稳定边坡机制的研究发现相互印证；同时，陈静等^［34］在东北黑土区的研究表明，种植乡土植物可显著提升土壤抗蚀性并改善团聚体结构，为侵蚀沟植被恢复的物种选择提供了理论依据。侵蚀沟治理需考虑局部气象与地形的影响，特别是强降雨事件发生的次数、坡度与坡位的高权重。基于暴雨预测布设智能阶梯-跌水系统，结合地形设置生物埂或滞渗装置，配置耐淹植被并建立监测网络。

3.2 黑土侵蚀沟治理区生态功能恢复评价

4条侵蚀沟经系统治理后生态功能整体跃升至良好及以上水平，这一结果证明当前采用的“工程措施+植被恢复”综合治理模式能有效逆转侵蚀沟退化趋势。特别是优秀等级中观测到的土壤有机质质量分数提升32%、植被覆盖度增加至73%以上等指标。同时，纵向梯度差异（下游大于中游和上游）的形成机制可能涉及下游断面因接受中上游汇流，形成天然的养分富集区，监测数据显示下游土壤全氮质量分数较上游高18%~25%。下游稳定的水分条件促进先锋物种快速定植，其根系网络又进一步改良土壤结构，形成正向循环。4号沟下游在治理当年即达优秀，主要得益于沟道整形、生物毯铺设等工程措施立竿见影的控制侵蚀效果^［35］。1号沟中下游从治理初期逐渐提升至优秀，对应着植物群落从单一草本向“草本-灌木”混交的演替，该现象验证了人工干预启动后生态系统自然恢复能力的关键作用^［36］。反映了“快速工程响应”与“慢生态恢复”的协同效应。

4 结论

本次考察的4条侵蚀沟分别于2022—2025年实施工程治理，其治理后的侵蚀沟均呈现优良的生态修复效果，生态功能受土壤性质（结构稳定性、养分循环、持水能力）、植被特征（灌木丰富度、草本多样性等）及地形气象等因素共同调控。得出以下结论。

1）土壤微结构重建（以<0.6 mm团聚体为核心）是功能恢复的基础；土壤化学性质中，有机质与氮磷养分的协同作用对维持土壤肥力至关重要；土壤持水性能主要受孔隙系统均衡性的调控。

2）土壤功能的空间异质性要求中游强化结构稳定性、深层优化水文调控的分段治理策略。

3）治理工程的时序效应显著，下游区域恢复成效突出。研究成果为黑土区侵蚀沟治理提供了多尺度评估体系和“分段-分期”精准管护的理论依据。

本研究构建了包含30个关键指标的黑土侵蚀沟生态功能评价体系，为侵蚀沟治理提供了科学的监测工具和效果评估标准。对于未来治理工程建议：重点优化土壤结构，提升<0.6 mm团聚体含量；加强有机质与氮磷养分协同管理；实施差异化与预测化管护策略。

参考文献

[1] 张桐桐，刘滨辉.黑土区水土保持工程措施对坡耕地土壤生产力的空间分异效应及驱动机制［J］.森林工程，2025，42（1）：23-34.

[2] ZHANG T T， LIU B H.Spatial differentiation effect and driving mechanism of soil and water conservation engineering measures on soil productivity of slope farmland in black soil area［J］.Forest Engineering，2025，42（1）：23-34.

[3] 冯权泷，江子航，牛博文，等.东北黑土区侵蚀沟遥感识别的多尺度特征提取模型——以海伦市为例［J］.遥感学报，2024，28（12）：3147-3157.

[4] FENG Q L， JIANG Z H， NIU B W，et al.Multiscale feature extraction model for remote sensing identification of erosion gullies in Northeast China’s black soil region：A case study of Hailun City［J］.National Remote Sensing Bulletin，2024，28（12）：3147-3157.

[5] 郭雨晴，肖洋，杨庆楠，等.蜂格网侵蚀沟生态治理模式及应用［J］.中国水土保持，2025（2）：74-76.

[6] GUO Y Q， XIAO Y， YANG Q N，et al.Ecological management model of bee grid in the erosion gully and its application［J］.Soil and Water Conservation in China，2025（2）：74-76.

[7] 李洪，宋金凤，杨庆楠，等.柳篱护坡侵蚀沟治理模式及应用［J］.中国水土保持，2025（3）：45-47.

[8] LI H， SONG J F， YANG Q N，et al.Management mode and application of willow hedge for slope protection in the erosion gullies［J］.Soil and Water Conservation in China，2025（3）：45-47.

[9] 邵帅，刘滨辉，魏思雨，等.东北黑土区地埂间距对土壤物理性质空间分布特征影响［J］.森林工程，2025，41（3）：486-494.

[10] SHAO S， LIU B H， WEI S Y，et al.The impact of field ridge spacing on the spatial distribution characteristics of soil physical properties in the northeast black soil region［J］.Forest Engineering，2025，41（3）：486-494.

[11] 何舢，韩少杰，王丹彤，等.典型黑土区坡耕地表层土壤活性有机碳变化特征［J］.森林工程，2024，40（2）：85-91.

[12] HE S， HAN S J， WANG D T，et al.Characteristics of changes in active organic carbon in surface soil of sloping farmland in typical black soil areas［J］.Forest Engineering，2024，40（2）：85-91.

[13] 黄世哲.东北黑土区土壤侵蚀防治与水土保持策略［J］.中国资源综合利用，2024，42（11）：137-139.

[14] HUANG S Z.Soil erosion prevention and conservation strategies in the black soil region of northeast China［J］.China Resources Comprehensive Utilization，2024，42（11）：137-139.

[15] 张瑜，徐子棋，杨献坤，等.吉林省山地丘陵区典型坡面水土保持措施适宜性研究［J］.森林工程，2021，37（6）：25-33，38.

[16] ZHANG Y， XU Z Q， YANG X K，et al.Suitability evaluation of soil and water conservation measures on typical slope in mountain and hilly areas of Jilin Province［J］.Forest Engineering，2021，37（6）：25-33，38.

[17] 樊华，郑粉莉，王玉玺.降雨特征对黑龙江省侵蚀沟分布的影响［J］.水土保持应用技术，2015（5）：1-3.

[18] FAN H， ZHENG F L， WANG Y X.Effects of rainfall characteristics on the distribution of erosion gullies in Heilongjiang Province［J］.Technology of Soil and Water Conservation，2015（5）：1-3.

[19] 李珊珊，王春梅，唐杰，等.东北黑土区典型小流域浅沟向切沟发育及其地形临界研究［J］.武汉大学学报（信息科学版），2026，51（2）：345-356.

[20] LI S S， WANG C M， TANG J，et al.Development processes from ephemeral to permanent gullies and their critical terrain thresholds in a typical watershed of the mollisol region，Northeast China［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University，2026，51（2）：345-356.

[21] THOMPSON P L， KÉFI S， ZELNIK Y R，et al.Scaling up biodiversity–ecosystem functioning relationships：The role of environmental heterogeneity in space and time［J］.Proceedings of the Royal Society B：Biological Sciences，2021，288（1946）：20202779.

[22] HAMMILL E， HAWKINS C P， GREIG H S，et al.Landscape heterogeneity strengthens the relationship between β-diversity and ecosystem function［J］.Ecology，2018，99（11）：2467-2475.

[23] MACHADO R L， DE RESENDE A S， CAMPELLO E F C，et al.Soil and nutrient losses in erosion gullies at different degrees of restoration［J］.Revista Brasileira de Ciência do Solo，2010，34（3）：945-954.

[24] 刘慧，董希斌，张佳旺，等.蒙古栎低质林改造后2010—2023年林地土壤质量的综合评价及未来6 a土壤质量变化趋势预测——以2009年改造的蒙古栎低质林为例［J］.东北林业大学学报，2024，52（6）：106-113，128.

[25] LIU H， DONG X B， ZHANG J W，et al.Comprehensive evaluation of soil quality in Quercus mongolica low-quality forests from 2010 to 2023 after transformation and prediction of future 6-year variation trends in soil quality：A case of Quercus mongolica low-quality forests transformed in 2009［J］.Journal of Northeast Forestry University，2024，52（6）：106-113，128.

[26] HUANG J， JIANG D H， DENG Y S，et al.Soil physicochemical properties and fertility evolution of permanent gully during ecological restoration in Granite Hilly Region of South China［J］.Forest，2021，12（4）：510.

[27] 巩潇，李璐，赵方莹，等.北京市灵山侵蚀沟道治理与近自然修复效果研究［J］.中国水土保持，2019（5）：42-45，69.

[28] GONG X， LI L， ZHAO F Y，et al.Effect of eroded gully control and near-natural restoration of Lingshan Mountain in Beijing［J］.Soil and Water Conservation in China，2019（5）：42-45，69.

[29] WEN H， NI S M， WANG J G，et al.Changes of soil quality induced by different vegetation restoration in the collapsing gully erosion areas of Southern China［J］.International Soil and Water Conservation Research，2021，9（2）：195-206.

[30] DOU J M， MA H Y， YANG J J，et al.An improved power quality evaluation for LED lamp based on G1-entropy method［J］.IEEE Access，2021，9：111171-111180.

[31] JIN M， ZHANG J Y， CUI S，et al.Research on comprehensive evaluation of data link based on G1 method and entropy weight method［J］.Journal of Physics：Conference Series，2021，1820（1）：012115.

[32] LI P， CHANG Z P， CHEN W H.Risk state evaluation model for China’s food import using G1-LS and variable weight SPA based on bottom-line thinking［J］.Kybernetes，2023，53（9）：2749-2774.

[33] HE S J， ZHI J Y， XIANG Z R.Satisfaction evaluation of the passenger interface design of high-speed train based on G1-entropy weight method［C］//Advances in Usability，User Experience，Wearable and Assistive Technology：Proceedings of the AHFE 2020 Advances in Intelligent Sytems and Computing，July 16-20，2020，USA.Springer，2020：110-117.

[34] LIU H， DONG X B， QIN S L，et al.Matter-element evaluation of ecological quality in gaps of temperate secondary forests［J］.Ecological Indicators，2025，175：113552.

[35] 张建英.博弈论的发展及其在现实中的应用［J］.理论探索，2005（2）：36-37.

[36] ZHANG J Y.Development of game theory and its application in real life［J］.Theoretical Exploration，2005（2）：36-37.

[37] 吴瑞英，孙怀卫，严冬，等.基于格网数据和博弈论组合赋权的中巴经济走廊洪灾风险评价［J］.农业工程学报，2021，37（14）：145-154.

[38] WU R Y， SUN H W， YAN D，et al.Evaluation of flood disaster risk in China-Pakistan economic corridor by combination weighting based on improved game theory and grid data［J］.Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2021，37（14）：145-154.

[39] 张先起，梁川.基于熵权的模糊物元模型在水质综合评价中的应用［J］.水利学报，2005（9）：1057-1061.

[40] ZHANG X Q， LIANG C.Application of fuzzy matter-element model based on coefficients of entropy in comprehensive evaluation of water quality［J］.Journal of Hydraulic Engineering，2005（9）：1057-1061.

[41] 门宝辉，梁川.水质量评价的物元分析法［J］.哈尔滨工业大学学报，2003（3）：358-361.

[42] MEN B H， LIANG C.Matter element method for evaluating water quality［J］.Journal of Harbin Institute of Technology，2003（3）：358-361.

[43] MA Z W， LIU X， QIN W P，et al.Ecological restoration enhances the stability and associated organic carbon of soil aggregates in a Tibetan Alpine Meadow［J］.Land Degradation & Development，2025，36（4）：1206-1218.

[44] ARSHAD M A， COEN G M.Characterization of soil quality：Physical and chemical criteria［J］.American Journal of Alternative Agriculture，1992，7（1-2）：25-31.

[45] HASSINK J.The capacity of soils to preserve organic C and N by their association with clay and silt particles［J］.Plant and Soil，1997，191（1）：77-87.

[46] WANG X L， LIU J F， HE Z S，et al.Forest gaps mediate the structure and function of the soil microbial community in a Castanopsis kawakamii forest［J］.Ecological Indicators，2021，122：107288.

[47] FANG C Y， GUO J X， LI S H，et al.Soil respiration characteristics of different vegetation types in the mountain areas of North China［J］.Journal of Beijing Forestry University，2008，30（2）：20-26.

[48] 宋启亮，董希斌.大兴安岭 5 种类型低质林土壤呼吸日变化及影响因素［J］.东北林业大学学报，2014，42（9）：77-82.

[49] SONG Q L， DONG X B.Diurnal variation and influenced factors of soil respiration in five typical low-quality forest in Daxing’an Mountains［J］.Journal of Northeast Forestry University，2014，42（9）：77-82.

[50] 张瑜，刘肃，徐子棋，等.黑土区坡地环境因子对紫斑牡丹生长和产量的影响［J］.森林工程，2020，36（4）：21-28.

[51] ZHANG Y， LIU S， XU Z Q，et al.Effect of the environmental factors on the growth and yield status of the Paeonia rockii in the black soil area［J］.Forest Engineering，2020，36（4）：21-28.

[52] 陈静，张扬，王苗苗，等.种植多年生草本植物对黑土抗侵蚀能力的综合影响［J］.中国水土保持科学，2025，23（3）：194-202.

[53] CHEN J， ZHANG Y， WANG M M，et al.The comprehensive effect of planting perennial grass on the erosion resistance of black soil［J］.Science of Soil and Water Conservation，2025，23（3）：194-202.

[54] 王福坤，苏安双，高士军，等.寒区黑土侵蚀沟治理新技术研究［J］.自然灾害学报，2024，33（4）：211-220.

[55] WANG F K， SU A S， GAO S J，et al.Research on new technology of black soil erosion gully control in cold area［J］.Journal of Natural Disasters，2024，33（4）：211-220.

[56] 马雪燕，穆兴民，王双银，等.黄土丘陵区不同植被恢复对土壤入渗影响及适宜模型研究［J］.水土保持学报，2023，37（2）：67-75.

[57] MA X Y， MU X M， WANG S Y，et al.Study on the effects of different vegetation restoration on soil infiltration and suitable models in the Loess Hilly Region［J］.Journal of Soil and Water Conservation，2023，37（2）：67-75.

基金资助

黑龙江省省属科研院所科研业务费项目(CZKYF2024-1-A006)

国家自然科学基金项目(42401175)

黑龙江省自然科学基金项目(ZD2023E007)