雅鲁藏布江中下游河谷地带不同风蚀类型下垫面土壤分形特征及沙尘释放潜力研究

Fractal characteristics of different wind erosion types underlying surfaces and dust emission potential in the middle-lower reaches of Yarlung Tsangpo River Valley

摘要

为量化评估高原河谷地带沙尘释放潜力，揭示“狭管效应”调控下风蚀敏感性与土壤粒度特征的耦合关系，对6种风蚀下垫面（林地、草地、耕地、河滩地、固定沙地、流动沙地）土壤进行粒度分析（Particle Size Distribution，PSD），通过构建风沙动力学模型分析沙尘潜在释放通量的差异，探究雅鲁藏布江中下游河谷沙尘沉积地貌的空间分异特征。结果表明：1）研究区风蚀土壤质地以砂质壤土、壤质砂土及砂土为主。表层风蚀土壤中细砂粒占比最高（26.62%~46.93%），黏粒（0%~1.39%）极少，其中河滩地与流动沙地近地表土壤细砂粒占比显著低于其他下垫面（P<0.01）。土壤单重分形维数与黏粒含量、粉粒含量均呈极显著正相关关系（P<0.01）。2）6种风蚀下垫面的广义维数谱曲线均呈反“Ｓ”型单调递减趋势。单重与多重分形维数分析一致表明林地土壤粒径分布不均匀性最高，河滩地与流动沙地最低。耕地的容量维数（D₀）表征其粒径组成分布范围最大，林地的信息维数（D₁）指示其土壤异质性最高。3）基于Bagnold风沙动力学模型计算的输沙通量（Q_h）在8~14.0 m/s风速区间均呈指数增长。其中，流动沙地（起沙风速U_t=6.55 m/s；Q_h=0.738~91.970 kg/（m·s））与河滩地（U_t=7.02 m/s；Q_h=0.132~66.010 kg/（m·s））表现出较强风蚀敏感性；耕地（U_t=7.23 m/s；Q_h=0.085~52.140 kg/（m·s））与半流动沙地（U_t=6.90 m/s；Q_h=0.227~61.060 kg/（m·s））则呈中等风蚀敏感性的过渡特征。综上，基于不同风蚀下垫面土壤粒径组成及环境因子优化的风沙动力学模型，可揭示起沙风速阈值与输沙通量耦合响应机制，为高原河谷地带沙尘释放潜力的评估及预测提供数据支撑。

Abstract

To quantitatively evaluate the dust emission potential in plateau valley regions and reveal the coupling relationship between wind erosion sensitivity and soil particle size characteristics under the regulation of “Venturi effect”， soil particle size distribution （PSD） analysis was conducted on soils from six types of wind erosion underlying surfaces （woodland， grassland， cultivated land， floodplain， fixed sandy land， and shifting sandy land）. A wind-sand dynamic model was constructed to quantify differences in potential dust emission flux， elucidate the spatial differentiation characteristics of dust sedimentary landforms in the middle and lower reaches of the Yarlung Zangbo River valley. The results showed that： 1）The wind-eroded soils in the study area were predominantly sandy loam， loamy sand， and sand. Fine sand constituted the highest proportion in surface wind-eroded soils （26.62%-46.93%）， while clay content was extremely low （0%-1.39%）. The fine sand proportion in near-surface soils of floodplain and shifting sandy land was significantly lower than that of other underlying surfaces （P<0.01）. Soil monofractal dimension exhibited extremely significant positive correlations with both clay and silt content （P<0.01）. 2）The generalized dimension spectrum curves for the six underlying surfaces all showed a reverse S-shaped monotonic decreasing trend. Both monofractal and multifractal dimension analyses consistently indicated that woodland had the highest soil particle size distribution heterogeneity， while floodplain and shifting sandy land had the lowest. The capacity dimension （D₀） of cultivated land reflected the widest range of particle size composition， and the information dimension （D₁） of woodland indicated the highest soil heterogeneity. 3）Sediment transport flux （Q_h） calculated by the Bagnold wind-sand dynamic model increased exponentially within the wind speed range of 8-14.0 m/s. Among them， shifting sandy land （threshold wind velocity U_t=6.55 m/s； Q_h=0.738-91.970 kg/（m·s）） and floodplain （U_t=7.02 m/s； Q_h=0.132-66.010 kg/（m·s）） exhibited strong wind erosion sensitivity； cultivated land （U_t=7.23 m/s；Q_h=0.085 7-52.140 kg/（m·s）） and semi-shifting sandy land （U_t=6.90 m/s； Q_h=0.227-61.060 kg/（m·s）） showed transitional characteristics of moderate wind erosion sensitivity. In summary， the optimized wind-sand dynamic model based on soil particle size composition and environmental factors across different wind-eroded surfaces can reveal the coupled response mechanism between the threshold wind velocity for sand emission and sand transport flux， thereby providing data support for the evaluation and prediction of dust emission potential in plateau valley regions.

Graphical abstract

关键词

雅鲁藏布江 / 河谷地带 / 分形理论 / 风沙物理学 / 沙尘释放潜力

Key words

Yarlung Zangbo River / river valley zone / fractal theory / aeolian sand physics / dust emission potential

第六次全国荒漠化和沙化调查显示^［1］，西藏自治区沙化土地面积达2 096.12万hm²，约占其行政区土地总面积17.43%，其中风力侵蚀占沙化总面积90%以上，沙化斑块集中分布于藏北高原、雅鲁藏布江流域等区域^［2］。作为发源于青藏高原向喜马拉雅东缘过渡地带的特殊地理单元，雅鲁藏布江兼具风蚀前缘与全球变化关键敏感区的双重属性，不仅是“亚洲水塔”的核心载体，更是维系青藏高原水汽循环的核心通道，其环境演变过程完整留存了青藏高原隆升与季风系统耦合作用的关键信息^［3-6］。

雅鲁藏布江流域典型干旱宽河谷地带分布着大面积发育成熟的风沙堆积地貌，属青藏高原沙化问题突出的核心区域，也是我国除北方荒漠区外的关键粉尘输出源^［7］。朗县—米林区段拥有独特的高山峡谷地形，谷内的河漫滩、河流阶地与沙质裸地共同构成了风力侵蚀的核心策源地，为高海拔河谷区风蚀驱动机制的深层解析提供了极具价值的研究载体与野外试验场^［8］。已有研究表明该宽谷风蚀动力受“峡谷-季风”交互作用影响。其中：冬季西风急流经峡谷约束形成“文丘里效应”；夏季焚风效应致昼夜温差>25 ℃；年均风蚀模数超1 580 t/km²^［9］。已有研究从多维度揭示风蚀动力与地貌响应之间的关系。Zhang等^［10］采用数值模拟与观测证实了复杂地形主导风场结构及风向转换；Lai等^［11］磁化率-粒度端元分析识别风成物源；褚佳琦等^［12］三维测量明晰风蚀廊道与差异侵蚀的空间格局等。

受制于研究区地形复杂、野外环境恶劣、气象观测站点稀疏等客观条件，相较于当前学界对“风场—地形—地貌”宏观耦合机制的成熟认知，针对不同风蚀下垫面土壤分形特征与沙尘释放潜力的定量关系研究尚少^［12-14］。分形维数作为土壤结构稳定性与抗风蚀能力的统一量化指标，然而，其在风蚀过程中的实际适用性以及随风速梯度变化的非线性响应规律与阈值特征，亟待通过系统研究予以论证和量化分析^［15-17］。

鉴于此，为揭示不同风蚀下垫面土壤分形特征与沙尘释放潜力的定量耦合关系，本研究以朗县—米林段宽河谷为研究区，利用土壤分形理论量化表征颗粒结构与抗风蚀能力，耦合有效风速项修正，建立基于Bagnold风沙动力学“结构–过程”双指标沙尘释放潜力评估体系，以期为高原河谷风沙过程跨尺度认知与风险评估提供方法学支撑。

1　研究区概况与研究方法

1.1　研究区概况

研究区位于雅鲁藏布江中下游米林段（28°00′—31°16′ N，82°00′—97°07′ E），地处喜马拉雅东构造结北缘，受新构造运动强烈影响形成典型的高山峡谷与宽谷交替地貌，河谷海拔介于2 940~3 100 m，清晰保留四级阶地（T1~T4）序列，其中T3阶地河相砾石层沉积为土壤颗粒组成研究提供了地貌背景^［18］。研究区属高原温带半干旱季风气候，受西风环流与印度季风系统交替控制^［19］。年均温8.6 ℃，月均温呈单峰型变化（1月-0.4 ℃至7月16.2 ℃），极端低温-18.7 ℃；昼夜热力差异显著，昼夜温差常超过15 ℃。年均降水量654 mm，78%集中于6—9月雨季（以短历时强对流降水为主）；干燥指数1.8—2.3，春季（3—5月）相对湿度低于30%，干旱环境为风蚀提供了有利条件^［20］。受“雅江峡谷效应”影响，季风急流经峡谷约束产生“文丘里效应”，风蚀作用强烈，年均≥8级大风日数达98 d（主要发生在冬半年当年10月—次年4月），东北季风最大瞬时风速达28 m/s，昼夜温差超25 ℃^［21-22］。研究区植被以砂生槐（Sophora moorcroftiana）、西藏狼牙刺（Oxytropis tibetica）、固沙草（Orinus thoroldii）、藏沙蒿（Artemisia wellbyi）等砂生/旱生植物为优势种，群落总盖度35%~45%，呈典型的斑块状空间分布格局^［23］。

1.2　研究方法

1.2.1　样品采集

基于研究区1︰100万土地利用现状图（2024年）与前期野外踏勘结果，采用分层随机抽样法布设采样点，详见图1。

2024年4月，选择连续3日无降水天气进行采样，以消除土壤含水率波动对样品代表性的影响。在雅鲁藏布江中游宽谷段（29°10′—29°35′ N，92°15′—92°45′ E）共设置50个采样点，空间分布满足：1）沿河谷走向每5 km设置1个控制断面；2）每个断面保证至少包含3种土地利用类型；涵盖不同海拔梯度（2 850~3 150 m）与距河距离（50~1 500 m）。采用剖面分层采样法，每个采样点开挖1.2 m×0.8 m标准剖面，清除表层凋落物后，按照世界土壤资源参比基础（World Reference Base for Soil Resources）划分0—10 cm（A层）、10—20 cm（AB层）、20—40 cm（B1层）、40—60 cm（B2层）、60—80 cm（BC层）、80—100 cm（C层）。遇基岩出露或粗骨土时终止采样，最终获取有效样品488个（采样成功率97.6%）。样品经无菌袋封装后，48h内运送至实验室，置于恒温恒湿培养箱中，在（25±1）℃、相对湿度40%条件下风干14 d，过2 mm尼龙筛备用。采样点覆盖6类典型土地利用/覆被类型（图2），土壤粒径构成比例经Kolmogorov-Smirnov检验符合正态分布（P>0.05），可代表流域整体状况：林地（18.4%±2.1%）、草地（14.2%±1.8%）、耕地（12.3%±1.5%，主要种植青稞）、河滩地（18.1%±2.3%）、固定沙地（21.9%±2.5%）及流动沙地（15.1%±1.9%）。其中沙地样品特别标注表层（0—20 cm）风蚀形态特征（如风蚀坑、砂波纹等）并记录GPS坐标。

1.2.2　风速测量

分别于2024年11月初—12月底和2025年3月底—5月中旬，利用梯度风速仪在研究区12个典型河滩地、农田、半固定沙地、流动沙地进行不间断（每分钟）风速、风向监测（图2）。实测起沙风速采用野外定位观测法，于典型样地布设5个重复观测样方（五点法），当表层土壤颗粒出现持续性跃移运动时，同步记录对应临界起沙风速，每一样方重复观测10次以上。

1.2.3　土壤粒径组成测定

土壤样品预处理采用标准分级消解法：首先通过2 mm孔径筛去除粗颗粒杂质，随后依次使用10% H₂O₂溶液（分析纯）在60 ℃水浴中氧化有机质2 h，10% HCl溶液（优级纯）常温振荡4 h去除碳酸盐^［28］。采用TDL-5离心机（3 000 r/min，15 min）进行3~5次循环洗涤，最后加入0.5 mol/L六偏磷酸钠［（NaPO₃）₆］分散剂超声处理15 min（功率300 W）。粒度分析使用Malvern Mastersizer 3000激光衍射仪（英国），配备Hydro MV湿法进样系统，每个样品平行测定3次（相对标准偏差RSD<1.5%），结果以体积分数表示并取算术平均值，仪器经标准乳胶球校准后重复性误差≤0.5%、准确度误差≤1%^［24］。根据USDA土壤分类系统（2017版），将粒径划分为7个等级：黏粒（<2 μm）、粉粒（2~50 μm）、极细砂（50~100 μm）、细砂（100~250 μm）、中砂（250~500 μm）、粗砂（500~1 000 μm）和极粗砂（1 000~2 000 μm）。基于国际制土壤质地三角图，按黏粒（<2 μm）、粉粒（2~50 μm）、砂粒（50~2 000 μm）的质量百分比组合，最终判定为12类质地类型：砂土、壤砂土、砂壤土、粉壤土、壤土、粉土、砂黏壤土、粉黏壤土、黏壤土、砂黏土、粉黏土、黏土^［25］。

1.2.4　土壤体积单重分形计算

通过土壤颗粒体积单重分形维数的概念及计算公式推导，土壤体积分形维数计算公式为：

（1）

（2）

式中：V为小于粒径R的土壤总体积，%；V_T为测定的土壤总体积，%；R为两筛分粒级R_i 与R_i+1间粒径的平均值，mm；R_max为土壤粒径分级中最大粒径，本文最大粒径取值2 000 μm；推导求得土壤颗粒的体积分形维数D ^［26］。

1.2.5　土壤体积多重分形计算公式

按照Rényi信息熵计算方式，土壤体积多重分形分析公式为^［27］：

D_(q)=\frac{\mathrm{1}}{q-\mathrm{1}}\underset{\epsilon \to \mathrm{0}}{\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{m}}\frac{\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}[{\sum }_{i=\mathrm{1}}^{N(\epsilon )}{\mu }_i{(\epsilon )}^q]}{\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}\epsilon }(q≠1)（3）

D₁=\underset{\epsilon \to \mathrm{0}}{\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{m}}\frac{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^{N\left(\epsilon \right)}{\mu }_i(\epsilon )\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}{\mu }_i{(\epsilon )}^q}{\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}\epsilon }(q=1)（4）

式中：D_（q）为广义维数谱，反映颗粒物的非均匀特征和局部特征；参量q在区间［-∞，+∞］内为单调递减谱型。其中，当q≥1时，高聚集度的信息被放大；q≤-1时低聚集度的信息被放大；q=0时，广义维数谱D₀表征土壤粒径分布范围的大小。其中，q取值0~1时，D₀值越大，表示粒径分布范围越宽；q=1时，信息熵维数D₁值越大，表示分布越宽，粒径分布在局部越稀疏，值越小表示分布越窄，粒径分布越集中；q=2时，关联维数D₂值高低反映了聚集的均匀程度大小；D₁/D₀比值越接近1，说明土壤粒径分布越加集中。

1.2.6　水平沙通量计算

基于风沙动力学原理，将原公式中的“摩擦速度u_∗”通过风速廓线换算为{\left(U-U_{\mathrm{t}}(D)\right)}^{\mathrm{3}}（有效风速项），并充分考虑雅江流域河谷区的狭管效应，得到修正后的Bagnold水平沙通量（Q_h/kg/（m·s））与风速（U）的非线性公式如下^［28-30］：

Q_{\mathrm{h}}=\left[C\bullet \frac{{\rho }_{\mathrm{a}}}{g}\bullet {\left(U-U_{\mathrm{t}}(D)\right)}^{\mathrm{3}}\bullet \sqrt[]{\frac{d}{D_{\mathrm{m}}}}\right]\bullet f_{\mathrm{t}}\bullet f_{\mathrm{g}}\bullet f_D（5）

f_{\mathrm{t}}=\left(\mathrm{1}+K_{\mathrm{t}}\bullet \mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\gamma \right)\bullet \left(\mathrm{1}+\frac{∆U}{U}\right)（6）

f_{\mathrm{g}}=\mathrm{1}+\beta \bullet {\left(G-\mathrm{1}\right)}^{\mathrm{2}}（7）

f_D=\mathrm{1}+\eta \bullet {\left(D-\mathrm{2}\right)}^{\mathrm{2}}（8）

式中：C为经验系数，取值1.5，与地表粗糙度及沙粒跃移效率相关；{\rho }_{\mathrm{a}}为空气密度（kg/m³），通常取0.9 （高原河谷区）；g为重力加速度，9.81 m/s²；U为起沙后的2米高平均风速，m/s；U_t为沙尘起沙风速，m/s；d为沙粒跃移层特征粒径，m；D为土壤单重分形维数；D_{\mathrm{m}}为平均参考粒径，m；f_{\mathrm{t}}为地形加速因子，考虑坡度（γ）与狭管效应（地形系数k_t ），∆U为风速增益；f_{\mathrm{g}}为风力增益因子，G为阵风强度，U_max/U_mean；β为脉动增益系数（0.1~0.2）；f_D为分形维数修正因子，η为分形增益系数（0.05~0.15），反映土壤结构对风沙传输的增强效应，{\eta }_{\mathrm{0}}为基准耗散率。

\eta ={\eta }_{\mathrm{0}}\bullet {\left(\mathrm{2.5}-D_{\mathrm{1}}\right)}^{\mathrm{0.8}}（9）

引入土壤湿度修正因子，沙尘近地表的起沙风速阈值U_t​计算公式如下：

\begin{array}{l}{U}_{\mathrm{t}}(D)=A\sqrt[]{\frac{{\mathrm{\rho }}_{\mathrm{p}}\bullet g{D}_{\mathrm{m}}}{{\rho }_a}(\mathrm{1}+\frac{\mathrm{0.006}}{{D_{\mathrm{m}}}^{\mathrm{0.6}}})}\bullet \\ \left(\mathrm{1}+\alpha \bullet \theta \right)\bullet \left[\mathrm{1}+\beta (D-D_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}})\right]\bullet {\alpha }_{\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{g}}\bullet {\alpha }_{\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{j}}\end{array}（10）

\alpha ={\alpha }_{\mathrm{0}}\bullet \left[\mathrm{1}+\mathrm{0.5}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\left(\frac{\mathrm{2}\mathrm{\pi }t}{\mathrm{365}}-\frac{\mathrm{\pi }}{\mathrm{2}}\right)\right]（11）

{\alpha }_{\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{g}}=\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}(-\lambda \cdot V)\cdot [\mathrm{1}-\mathrm{0.2}\cdot \mathrm{l}\mathrm{n}(\frac{h}{h_{\mathrm{0}}})]（12）

\begin{array}{l}{\alpha }_{\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{j}}=\mathrm{1}+K_{\mathrm{A}\mathrm{I}}\bullet \left(\frac{P}{\mathrm{P}\mathrm{E}\mathrm{I}}-\mathrm{0.5}\right)\bullet \\ \left[\mathrm{1}+\mathrm{0.3}\bullet \left(\mathrm{1}-e^{-\mathrm{0.05}{N}_{\mathrm{f}}}\right)\right]\end{array}（13）

式中：D_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}为基准维数（如流动沙地）；\beta为拟合系数（0.05~0.10）；A为地表粗糙度修正系数（裸地0.08，非裸地0.10）；θ为表层沙土质量含水率，0.03~0.08；\alpha为湿度敏感系数（0.1~0.3）；{\alpha }_{\mathrm{0}}为湿度因子（t为年积日，反映雨季湿度影响）；{\rho }_p为颗粒密度，取2 650 kg/m³；{\alpha }_{\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{g}}为植被影响因子，λ为植被阻力系数（0.03）；V为植被投影盖度（0.004 5~0.020 0）；h₀为植被平均高度（0~0.5 m）；{\alpha }_{\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{j}}为气候影响因子；P/PET为年均降水/潜在蒸散比（0.6~0.8）；K_{\mathrm{A}\mathrm{I}}为半干旱区敏感性参数（0.5）；N_f为年冻融循环次数（米林约120次）。

1.3　数据处理

利用SPSS22.0软件计算描述性统计对数据进行统计分析，单因素方差分析（One-way ANOVA）描述数据差异显著性；采用Excel 2020计算土壤分形维数；使用Origin 2022绘图。

2　结果与分析

2.1　土壤粒径组成、质地特征及相关性分析

不同风蚀下垫面0—20 cm的土壤粒径组成、质地特征及分析结果见图3。由图3（a）可见：从粒径组成类型来看，主要以细砂粒（26.62%~46.93%）、中砂粒（9.14%~41.84%）、粉粒（3.11%~34.73%）组成，极粗砂粒（0.04%~4.38%）与黏粒（0%~1.39%）占比极少，且随着土层深度递增，粗颗粒呈占比下降趋势；从土壤粒级加权均值特征来看，河滩地（343.5）与流动沙地（304.6）砂粒占比高，砂质化程度显著，林地（146.8）与固定沙地（139.3）细颗粒物质明显富集，颗粒组成更趋细化；耕地（171.3）与草地（170.9）粒级水平介于二者之间，呈现中等粒度特征。由图3（b）可见6种下垫面土壤质地以砂质壤土、壤质砂土及砂土为主。其中，草地土壤质地为砂土与壤质砂土2类；林地以砂质壤土为主，耕地以壤质砂土为主，河滩地均为砂土；流动沙地与固定沙地土壤质地涵盖砂土及壤质砂土2类，且流动沙地的砂粒含量更高。土壤粒径组成分析结果，综上，河滩地与流动沙地的砂粒含量显著高于其他下垫面，土壤孔隙率较高、空气渗透性较强，且颗粒间缺乏黏粒、有机质等黏结组分，致使其表层土壤更易起动吹扬并发生滚动迁移。

土壤颗粒单重分形维数与土壤粒径组成的相关性分析结果见图4。可见：从0—100 cm土层来看，单重分形维数与黏粒含量、粉粒含量呈极显著正相关关系（P<0.01），与极细砂粒呈显著正相关关系（P<0.05），与细砂粒呈极显著负相关关系（P<0.01），与中砂粒呈显著负相关关系（P<0.05），与极粗砂粒呈极显著负相关关系（P<0.01）；从各土层分别来看，相关性特征表现基本一致，土壤颗粒分形维数与粒径较细的黏粒、粉粒含量保持正相关，与粒径较粗的砂粒（含细砂粒、中砂粒、极粗砂粒等）含量保持负相关。综上，土壤颗粒单重分形维数随土壤粒径体积组成特征变化而变化，黏粒与粉粒体积含量越高，分形维数越大；砂粒体积含量越高，分形维数越小。

2.2　土壤粒径分形维数分析

据式（1）和（2）计算得出6种下垫面表层（0—20 cm）土壤单重分形维数，结果如图5所示。可见：林地（2.400）>草地（2.290）>河滩地（2.289）>固定沙地（2.283）>耕地（2.272）>流动沙地（2.033）。其中：高维数土壤（如林地）细颗粒含量较高，易形成结构复杂的孔隙网络，比表面积更大，具有更强的保水与保肥能力；低维数土壤（如流动沙地）孔隙结构简单，透水性强但持水能力弱。多重分形谱可通过一系列广义分形维数（D_（q）谱，q为阶数）精细刻画局部区域的精细分布差异，有效刻画不同粒径区间的集中程度、稀疏程度及极端值分布特征。当q值取［-10，10］时，据式（3）计算得出土壤广义维数谱D_（q）值，如图5所示。可见：6种下垫面土壤的多重分形维数D_q （qϵ［-10，10］）广义维数谱曲线均呈反“Ｓ”型单调递减趋势；广义维数谱曲线对分析不同土壤类型的分形情况具有重要作用，曲线越加趋向于平行X轴，代表土壤分形越加均匀；q值在［-10，0）的曲线斜率大于（0，10］，且在q值为0时出现拐点，说明D_（q）在稀疏区域较为敏感。

结合式（4）计算得出6种下垫面的土壤多重分形特征参数结果如下。表1可知：土壤容量维数D₀值表现为耕地（0.78）>草地（0.76）=林地（0.76）=固定沙地（0.76）>河滩地（0.75）>流动沙地（0.74），说明土壤粒径组成分布范围表现为耕地最大，草地、林地、固定沙地一致，河滩地次之，流动沙地最小。土壤信息熵维数D₁值表现为林地（0.75）=耕地（0.75）=草地（0.75）>河滩地（0.74）=固定沙地（0.74）>流动沙地（0.73），说明林地、耕地、草地土壤粒径在局部更为集中，异质性较大。关联维数D₂表现为草地（0.73）>耕地（0.72）>林地（0.71）=河滩地（0.71）>流动沙地（0.69），说明流动沙地土壤粒径组成百分比差异性大，均匀化程度最小。综上，林地与耕地的土壤颗粒单重分形维数较高，反映其细颗粒富集、结构复杂的特征；流动沙地与河滩地的分形维数最低，体现其粒径集中、结构单一的特点。

2.3　起沙风速与水平沙通量数值模型计算

起沙风速修正模型是基于土壤粒径组成和地表粗糙度充分考虑地表冻融作用、蒸发作用构建而成的高原河谷区特异性风蚀模型，利用式中关键参数约束后与实测值平均偏差仅为4.45%，且起沙风速排序规律与地表特性高度耦合，结果见表2。可见：近乎裸地的流动沙地因大粒径表层土壤起沙风速最低（6.55 m/s），成为最易发生风力侵蚀先锋区；河滩地虽具有最大粒径（250 μm），但较高地表粗糙度与土壤湿度抵消了部分风蚀潜能，表现出中等抗蚀性（7.02 m/s）；沙化农田表层土粒径最小（150 μm），但因耕作致密的土壤结构（α=0.02）表现出最高起沙阈值（7.23 m/s）；半流动沙地具有混合特征，粒径（140 μm）与植被覆盖（θ=0.009 2）共同导致其起沙风速（6.90 m/s）的大小介于流动沙地与河滩地之间。

如图6所示，4种下垫面在8.0~14.0 m/s风速梯度下，沙通量（Q_h）与风速（U）满足指数函数：

y=a\bullete^(bx)（14）

式中：y为Q_h；x为U；a为表征基础输沙潜力的比例系数；b为表征风速响应敏感性的增长系数）。

从图6的拟合效果可以看出，所有回归方程的决定系数（R²）均高于0.99，表明拟合程度极高。特征风速（10 m/s）下的沙通量对比进一步揭示动态差异：流动沙地沙通量（9.35 kg/（m・s））约为河滩地（3.71 kg/（m・s））的3.5倍，凸显了流动沙地在高风速条件下的高输沙优势。

3　讨 论

3.1　不同风蚀下垫面土壤粒径组成特征及差异性

风力分选作用与植被覆盖的空间异质性，共同塑造了研究区风蚀下垫面的土壤粒径分布格局，这一过程契合干旱区风成环境的普遍规律^［31］。林地、草地的植被冠层与枯落物层可拦截大气沉降细颗粒（黏粒、粉粒），并减弱近地表风速、降低细颗粒搬运损耗，进而促进细颗粒富集^［32］；而河滩地、流动沙地近乎裸地，风力分选作用下细颗粒易被吹蚀迁移，形成高砂粒占比特征^［33］，这与杨军怀等^［34］风成沉积研究结论相似。浅层风蚀土壤具有更高的粉粒和极细砂粒含量，主要源于风力分选和生物活动影响，这种垂直分异模式与侯卓男等^［35］在干旱高海拔生境发现表层土壤细颗粒富集的现象一致。

土壤颗粒分形维数与粒径组成的耦合关系，本质是土壤结构复杂性的量化表征，其相关性可通过颗粒空间排列机制解释：黏粒、粉粒比表面积大，形成复杂堆叠形态并增加土壤表面不规则性，与分形维数显著正相关；砂粒规则堆积降低结构复杂度，二者呈显著负相关^［36］。值得关注的是，极细砂粒与分形维数的显著正相关（P<0.05），反映其在土壤结构中的桥梁作用——介于细颗粒与粗砂粒之间，既增加表面粗糙度，又不过度填充孔隙，兼顾通气性与颗粒联结性^［37］。应用层面，土壤分形维数可作为表征土壤抗风蚀潜力的综合指标，其与粒径组成的内在关联为风蚀预测模型参数优化提供新思路，用于表征土壤结构空间异质性、规避单一颗粒组分指标局限^［38］。

3.2　不同风蚀下垫面土壤粒径分形维数

单重分形维数的高值特征对应细颗粒与团聚体占比增加、孔隙网络复杂化，通过强化颗粒黏结嵌锁作用，实现对风蚀潜在强度的定量表征^［39］。现有研究将2.64作为细/粗质地土壤的分界阈值，呈现细颗粒含量呈正相关、与砂粒含量呈负相关的规律^［40］。有研究对青海省江河源区高寒草甸土壤粒径测算的单重分形维数为2.74~2.81，高于本文结果（2.021~2.311）^［41］。该差异可能是由于6种下垫面土壤均长期处于沙化过程当中，在高辐射、水蚀、风蚀及冻融等多种环境和地形因素作用下，致使土壤黏粒含量较低，粗砂占优、孔隙尺度单一，也更易受气流剪切触发起动与跃移，体现了“结构指标”的可解释性与适用性^［42］。

多重分形谱进一步深化了土壤结构异质性与风蚀作用关联，其在q<0（稀疏子集）的陡降特征，反映出土壤“弱联系—易破坏”的子结构属性在风蚀作用下被放大，其中林地、耕地受植被作用与人为耕种活动影响，呈现宽谱、高信息维的复杂分形结构，而流动沙地在风蚀筛分效应下造成细颗粒流失，形成鲜明分异的单一结构窄谱低信息维^［43］。6种下垫面D₀值反映土壤质地（粒径分布范围）具有相似性，较低含量的黏粒（0~1.29%）和极粗砂粒（0.02%~4.59%）促使D₀偏低。林地、耕地和草地的D₁值表现出较高数值特征，而河滩地、固定沙地和流动沙地依次降低，裸露下垫面长期遭受剥离、磨蚀及搬运导致了土壤颗粒组成异质性分化^［44］。

3.3　不同风蚀下垫面土壤起沙风速及沙通量估算

研究区受印度洋季风与高原内陆气候双重影响，造就多样化风蚀下垫面。起沙阈值为地表抗风蚀能力核心指标，揭示其与输沙潜力在不同风蚀下垫面间同步显著分异：流动沙地近乎裸露、大粒径沙粒主导且黏结力弱，叠加峡谷文丘里效应，更易突破沙粒起动阈值；沙化农田经耕作形成致密土壤结构，增强颗粒内聚力，抑制表层土壤起动；河滩地依托大粒径、河流分选的特殊地表结构及较高土壤湿度，削弱气流侵蚀潜能^［45］。起沙风速估算模型与实测数据具有高精度适配性（平均偏差4.5%），其误差成因与宽河谷地带复杂地形及环境因子的难量化特征密切相关^［46］。

4种风蚀下垫面的水平沙通量与风速均符合指数函数关系（y=a\bullete^（bx），R²>0.99），既验证沙通量随风速指数增长的特征，亦佐证高原河谷区风沙运动“气流剪切应力驱动沙粒运动”的核心机制。流动沙地比例系数a值（基础输沙潜力）为河滩地的7倍，凸显其颗粒松散、可蚀性强的属性；河滩地增长系数b（风速响应敏感性）较流动沙地高22%，高风速下输沙增长更显著，而流动沙地低风速时沙粒已大量起动，高风速区间输沙增速趋缓。流动沙地沙通量低风速输沙优势突出，河滩地则可成为高风速期补充沙源^［47］。本研究构建地形与多因子耦合的起沙风速及沙通量修正模型，为河谷区沙尘释放潜力估算监测提供量化途径；现有模型未考虑降水后土壤湿度短期动态及沙通量垂直分布，未来可结合野外观测与数值模拟，优化地形微尺度参数，拓展三维沙通量观测。

4　结 论

本研究旨在揭示雅鲁藏布江中下游宽河谷风蚀土壤粒度特征与沙尘潜在释放量的耦合关系，以6种典型风蚀下垫面土壤为研究对象，采用土壤粒度分析、分形维数及Bagnold风沙动力学模型，探究沙尘释放调控因子及通量差异特征。主要结论如下：

1）风蚀表层土壤以细砂粒为主、黏粒含量极低，林地与固定沙地细颗粒富集、分形维数较高，流动沙地和河滩地则呈相反特征；多重分形谱显示，耕地粒径分布范围最广，流动沙地粒径均匀性最低。

2）研究区起沙风速6.55~7.23 m/s，流动沙地因大粒径、裸地促使起沙风速最低，耕地凭借致密结构阈值最高；4类沙化地表沙通量与风速呈指数增长关系，体现“低基础输沙能力-高风速敏感性”特异性。

3）修正风蚀模型整合土壤粒径、地表粗糙度等多因子，以植被覆盖度、土壤湿度、分形维数等参数为约束，精准量化了起沙风速分异，契合“砂质土壤易蚀、细颗粒富集土壤抗蚀”的核心规律。

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基金资助

国家自然科学基金一般项目(42571311)