水土流失是黄土高原最为突出的生态环境问题，也是黄土高原生态修复的核心问题。我国政府历来高度重视黄土高原的水土流失防治工作，并实施一系列生态治理工程，对控制土壤侵蚀和改善生态环境发挥关键作用^[1-2]。各种因素综合影响使土壤侵蚀时空变化过程十分复杂，降雨和植被是影响土壤侵蚀变化的主要因素。因此，有关降雨和植被覆盖变化对土壤侵蚀的影响一直是学者们关注的重点^[3]。Sun等^[4]采用修正的土壤流失方程(revised universal soil loss equation，RUSLE)模型评估黄土高原土壤侵蚀变化及其对降雨与植被覆盖变化的响应，结果表明，2000年以来，随着退耕还林工程实施，土壤侵蚀强度明显降低，降雨和植被覆盖度变化对黄土高原土壤侵蚀产生显著的影响，并表现出区域差异特征。曹巍等^[5]和郎燕等^[6]也采用RUSLE模型分别模拟三江源区和国家生态屏障带区域土壤侵蚀时空格局变化，并定量分析降雨和植被覆盖度对土壤侵蚀变化的影响。以上及其他相关研究，为认识区域尺度降雨及植被格局变化对土壤侵蚀影响提供有价值的数据资料，也为评价大尺度植被恢复的水土保持效益提供重要借鉴。

退耕还林工程实施前后，黄土高原在以降水变化及植被覆盖变化为主要特征的气候变化和人类活动的共同影响下，区域土壤侵蚀与黄河输沙状况发生重大变化。这种变化尤其在黄土高原中部的黄土丘陵沟壑区最为显著^{[1, 3]}。土壤侵蚀的变化究竟是气候驱动还是政策驱动，将直接关系到该区未来水土流失防治措施的规模及政策的决策。流域具有相对独立和完整的地形特征。从流域尺度开展黄土丘陵沟壑区退耕还林前后土壤侵蚀变化及影响因素研究，对于进一步科学规划实施黄河流域水土保持及黄河健康管理具有重要意义。

地处黄土高原腹地的北洛河上游流域属黄土丘陵沟壑区第2副区，区内梁峁起伏、沟壑纵横、土质疏松、水力侵蚀极为强烈，年均侵蚀模数7 006 t/(km²·a)，河源区一带侵蚀模数可达1万~1万5 000 t/(km²·a)，沟谷密度为3.0~4.5 km/km²。为控制水土流失，发展农业生产，我国政府在该区实施一系列水土保持生态治理措施，并取得显著的治理成效。北洛河上游流域现有研究中，较多关注退耕背景下植被恢复对流域产流产沙变化过程的影响及评价^[7]，而对该流域退耕还林前后土壤侵蚀变化及影响因素分析较少。土壤侵蚀模型是定量研究土壤侵蚀的重要手段。在众多侵蚀模型中，由于考虑影响土壤侵蚀的因素全面、结构简单且参数易于获取的优点，使得修正的通用土壤流失方程RUSLE在侵蚀研究中应用广泛^[8]。因此，笔者选择黄土丘陵沟壑区退耕还林人工植被恢复较为典型的北洛河上游流域为研究区，采用RUSLE模型结合地理空间分析方法，对退耕还林前后流域土壤侵蚀变化及影响因素进行研究，并定量分析退耕还林工程和降雨变化对流域土壤侵蚀的影响，研究揭示黄土丘陵沟壑区退耕还林前后典型流域土壤侵蚀变化及影响因素，旨为该区水土保持与生态保护工作提供科技支撑。

1 研究区概况

北洛河为黄河二级支流，其上游吴旗水文站控制部分(E 107°32′40″~108°32′45″、N 36°44′53″~37°19′28″)，为黄土高原典型丘陵沟壑区，海拔1 265~1 886 m，面积3 408 km²(图 1)。流域范围可分为2个区域，第1区域为北洛河源头区域，在定边县境内，面积为1 036 km²；第2个区域为北洛河上游吴起段，在吴起县境内，面积为2 372 km²。流域属温带大陆性季风气候，多年平均降水量459.12 mm (1963—2011年)，主要集中在汛期5—9月(占全年降水量的74.5%)。降水在空间上的分布呈现西北多、东南少的分布格局。流域内土类分布以黄绵土为主，占总面积的89.3%，其土质疏松多孔，土壤抗侵蚀能力较差。北洛河上游区是黄河中游粗泥沙的主要来源区，也是全国实施水土流失生态治理的重点地区。自国家实施退耕还林政策以来，流域内的林草覆盖面积明显增长，形成以落叶阔叶及灌木草丛为主的人工次生植被类型。区内吴起县作为全国退耕还林工程的示范县，植被恢复尤为显著。

2 数据和方法 2.1 数据来源及处理

研究区周边8个雨量站(图 1)1991—2010年逐日降雨数据下载于国家气象信息中心(http://data.cma.cn/)；1991—2010年输沙数据由吴旗水文站实测时间据汇总得到；ASTER GDEM地形数据(分辨率30 m×30 m)从地理空间数据云下载获得(http://www.gscloud.cn/)；遥感影像数据同样从地理空间数据云下载获得，为1990、2000和2010年的Landsat TM5影像数据，经过归一化植被指数提取并结合像元二分法来获得植被覆盖度；2010年土地利用数据是课题组通过解译Landsat TM5影像并经实地调查验证后获得^[8]，1990和2000年的土地利用数据是从黄土高原科学数据中心获得。

2.2 研究方法 2.2.1 土壤侵蚀估算

采用RUSLE模型对研究区土壤侵蚀量进行估算，模型表达式为

$E=R K L S C P。$

(1)

式中：E为土壤侵蚀模数，t/(hm²·a)；R为降雨侵蚀力因子，MJ·mm/(hm²·h·a)；K为土壤可蚀性因子，t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)；L为坡长因子，量纲为1；S为坡度因子，量纲为1；C为植被覆盖与管理因子，量纲为1；P为水土保持措施因子，量纲为1。

1) 降雨侵蚀力因子R。利用研究区周边8个雨量站的日降雨数据，采用简易估算年降雨侵蚀力的算法^[9]，获得各个雨量站1991—2010年降雨侵蚀力值，然后采用简单Kriging进行空间插值，得到流域年降雨侵蚀力值。根据流域1991—2010年降雨侵蚀力与吴旗水文站年输沙量双累积曲线的斜率变化，可知该曲线在2000年出现较明显拐点^[10]。同时考虑到研究时期流域降雨侵蚀力年际间波动较大，故将研究期1991—2010年分为时段Ⅰ₂₀₀₀(1991—2000年)和时段Ⅱ₂₀₁₀(2001—2010年)计算多年平均降雨侵蚀力均值，然后进行空间插值，得到流域2个时段的R值分布。

2) 土壤可蚀性因子K。土壤可蚀性因子是源于第1次全国水利普查水土保持专项调查中的土壤可蚀性因子估算成果^[11]，根据北洛河上游流域边界裁切得到的相应数据。

3) 坡度坡长因子LS。坡度坡长因子LS是通过研究区30 m ASTER GDEM数据，利用张宏鸣等^[12]基于GIS提取区域坡度坡长因子的算法和工具计算得到，并对得到的LS因子经过必要的尺度变换修正，坡度坡长因子的具体计算方法可参考Zhang等^[13]。

4) 植被覆盖与管理因子C。利用流域土地利用数据和植被盖度图，在前人研究的基础上，得到研究区不同土地利用类型及植被覆盖度下的C值，其中耕地的C值被赋为0.44根据黄土高原常见旱地农作物C值^[14]谷子(Setaria italica)0.53、玉米(Zea mays)0.28、大豆(Glycine max)0.51、马铃薯(Solanum tuberosum)0.47)，及其种植面积比例(谷子∶玉米∶大豆∶马铃薯=1 ∶2 ∶1 ∶6)，经加权平均计算得到；林、草地的C值依据江忠善等^[15]建立的黄土丘陵区人工林、草地植被盖度同C值的关系式计算获得；居民地和水域的C值赋为0，最后利用ArcGIS平台得到流域C值分布。

5) 水土保持措施因子P。在Landsant影像中难以区分水土保持措施，故通过对土地利用类型赋值法来表征水土保持措施对土壤侵蚀的抑制作用。根据相关研究^[8]，将耕地、林地和草地的P值分别赋为0.31、0.05和0.16；因居民地和水域未采取相应措施，故将其P值赋为1.00，最后利用ArcGIS平台获得流域P值分布。

2.2.2 土壤侵蚀变化的贡献率计算

参考陈利利^[16]在窟野河流域估算人类活动和气候变化对土壤侵蚀影响贡献率的方法，根据流域年降雨侵蚀力-输沙量双累积曲线在2000年出现较明显拐点^[10]，同时结合退耕还林前后流域下垫面条件变化的实际情况，笔者将退耕还林工程实施前的时段Ⅰ₂₀₀₀作为基准期，将退耕还林工程实施后的时段Ⅱ₂₀₁₀作为措施期。利用基准期各因子参数建立的RUSLE模型作为降雨-侵蚀的经验式，将措施期降雨侵蚀力因子带入经验式，估算出下垫面不变时流域土壤侵蚀量，再与措施期利用模型计算的实际值相减，即表示退耕还林工程引起的变化量，其与这2个时期利用模型计算的实际值变化量的比值，即表示退耕还林工程对流域土壤侵蚀变化的贡献率。具体计算如下：

将修正通用土壤流失方程RUSLE中的降雨侵蚀力因子表征降雨变化(α_C)对土壤侵蚀的影响；将植被覆盖因子和水土保持措施因子表征退耕还林工程(α_H)对土壤侵蚀的影响；其他因子(土壤和地形)假定在短期内未发生改变。流域时段Ⅰ₂₀₀₀年均土壤侵蚀模数与各因子关系表达为^[10]

$\bar{E}_{\mathrm{Ⅰ}}=\alpha_{\mathrm{CⅠ}} \alpha_{\mathrm{HⅠ}} \alpha_{o }。$

(2)

式中：E_Ⅰ为时段Ⅰ₂₀₀₀流域年均土壤侵蚀模数，t/(hm²·a)；α_CⅠ为时段Ⅰ₂₀₀₀降雨变化影响土壤侵蚀的表征项，MJ·mm/(hm²·h·a)；α_HⅠ为时段Ⅰ₂₀₀₀退耕还林工程影响土壤侵蚀的表征项，量纲为1；α_o为模型中地形和土壤等影响因素的表征项，t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)。

时段Ⅰ₂₀₀₀至时段Ⅱ₂₀₁₀，受退耕还林工程与降雨变化的共同影响，流域年均土壤侵蚀量变化量

$\Delta E_{\text {tot }}=\bar{E}_{\text {Ⅱ }}-\bar{E}_{\mathrm{Ⅰ} }。$

(3)

式中E_Ⅱ为时段Ⅱ₂₀₁₀流域年均土壤侵蚀模数，E_Ⅱ=α_CⅡα_HⅡα_o(各表征项含义同上)。

将时段Ⅱ₂₀₁₀的降雨变化表征项α_CⅡ带入式(2)中替换α_CⅠ，得到下垫面不变时流域年均土壤侵蚀模数E_Ⅱ^′，与同期利用模型估算的土壤侵蚀模数E_Ⅱ相减，得到受退耕还林工程影响的土壤侵蚀变化量

$\Delta E_{\mathrm{H}}=\bar{E}_{\mathrm{Ⅱ}}-\bar{E}_{\text {Ⅱ }}^{\prime}。$

(4)

则土壤侵蚀变化的退耕还林工程对之贡献率

$C_{\mathrm{H}}=\Delta E_{\mathrm{H}} / \Delta E_{\mathrm{tot} }。$

(5)

土壤侵蚀变化的降雨变化对之贡献率

$C_{\mathrm{C}}=1-C_{\mathrm{H}}。$

(6)

3 结果与分析

根据流域1991—2010年降雨侵蚀力与输沙量双累积曲线的斜率变化结果(在2000年出现明显拐点)，结合退耕还林前后流域下垫面变化以及降雨侵蚀力年际间波动较大的实际情况，将时段Ⅰ₂₀₀₀和时段Ⅱ₂₀₁₀分别看作退耕还林前、后2个不同时段。2个时段的降雨侵蚀力数据采用相应时段的年均值，土地利用及植被覆盖状况分别用2000和2010年的数据表征，而土壤和地形条件则假定在这期间未发生改变。基于此，利用RUSLE模型在ArcGIS平台下获得研究区退耕还林工程实施前、后2个时段的土壤侵蚀量。

3.1 土壤侵蚀变化

分析退耕还林前后北洛河上游流域土壤侵蚀变化(表 1)可知，流域年均土壤侵蚀模数和年土壤侵蚀量均值分别由退耕还林前的8 078.9 t/(km²·a)和2 763.1万t/a减小到退耕还林后的3 060.7 t/(km²·a)和1 047.6万t/a，减幅为62.1%。退耕还林前后流域内吴起县和定边县的土壤侵蚀表现出不同的变化特征。吴起县年均土壤侵蚀模数和年土壤侵蚀量均值分别由退耕还林前的8 279.3 t/(km²·a) 和197.0万t/a减小到退耕还林后的2 342.6 t/(km²·a)和55.6万t/a，减幅为71.7%；定边县年均土壤侵蚀模数和年土壤侵蚀量均值分别由退耕还林前的7 611.9 t/(km²·a)和79.3万t/a减小到退耕还林后的4 721.5 t/(km²·a)和49.2万t/a，减幅为38.0%。

依据SL 190—2007 《土壤侵蚀分类分级标准》，将土壤侵蚀模数分为6个级别，如表 2所示。从土壤侵蚀强度变化可知，退耕还林前，强烈及以上侵蚀区占流域总面积的56.5%，极强烈侵蚀区比例为23.3%，微度侵蚀区比例为10.0%，轻度侵蚀区比例为13.8%；退耕还林后，中度及以下侵蚀区比例达81.1%，微度侵蚀区比例增加到37.4%，极强烈侵蚀区和剧烈侵蚀区比例分别减小为6.6%和1.8%。总体而言，退耕还林后，微度、轻度及中度侵蚀区面积较退耕还林前均呈增加态势，增幅最大的是微度侵蚀区，为27.4%；强烈及以上侵蚀区面积较退耕还林前均呈减小趋势，平均减幅为12.7%。从2个时段侵蚀强度分级图(图 2)同样可以看出，退耕还林前，流域内侵蚀强度整体上呈现强烈、极强烈和剧烈分布，仅在流域局部地区出现微度和轻度侵蚀分布；退耕还林后，流域侵蚀强度分布格局发生巨大变化，微度、轻度和中度侵蚀广泛分布于流域内，而强烈及以上侵蚀主要分布于流域内的定边县。

3.2 土壤侵蚀变化的主要影响因素 3.2.1 降雨侵蚀力变化

根据退耕还林前后流域降雨侵蚀力变化可知，由于气候变化，流域年降雨侵蚀力均值由退耕还林前的1 390.2 MJ·mm/(hm²·h·a) 下降为退耕还林后的1 260.7 MJ·mm/(hm²·h·a)，降幅为9.3%(表 3)，全区约99.3%的区域降雨侵蚀力呈现不同程度的减小态势(图 3a)。受降雨空间分布的影响，流域内吴起县的降雨侵蚀力较定边县高，且二者在退耕还林前后的变化特征有所不同，吴起县年降雨侵蚀力均值由退耕还林前的1 442.8 MJ·mm/(hm²·h·a)下降为退耕还林后的1 295.5 MJ·mm/(hm²·h·a)，降幅为10.2%；定边县年降雨侵蚀力均值由退耕还林前的1 266.6 MJ·mm/(hm²·h·a)下降为退耕还林后的1 179.5 MJ·mm/(hm²·h·a)，降幅为6.9%。总体来看，受气候变化的影响，北洛河上游流域降雨侵蚀力在退耕还林后整体呈减小趋势，这意味着流域内造成土壤侵蚀的外营力作用减轻，气候背景具有减弱流域土壤侵蚀的潜在条件。

3.2.2 植被覆盖度变化

在退耕背景下，流域植被覆盖度由退耕还林前的30.8%增长到退耕还林后的47.6%，增幅为54.5%，全区约88.3%的区域植被覆盖度呈不同程度的增加趋势，且东南部的增加趋势明显高于西北部(图 3b)，流域内植被覆盖度下降的地区约占全区面积的11.0%，主要分布在西北部地区。由于吴起县的退耕力度较定边县大，二者的植被覆盖度变化在退耕还林前后呈现出明显的差异。吴起县的植被覆盖度由退耕还林前的33.1%增长为退耕还林后的52.2%，增幅57.7%；定边县的植被覆盖度由退耕还林前的25.6%增加到退耕还林后的37.0%，增幅44.9%(表 3)。研究表明^{[10, 17]}，北洛河上游流域在实施退耕还林工程以来，土地利用格局发生剧烈变化，耕地面积锐减，林、草地面积迅猛增加。流域内吴起县积极响应国家政策，截至2010年，全县累计完成退耕还林面积达1 168.5 km²，使该县域的植被覆盖图轮在遥感影像上与周围区域形成鲜明的对比，呈现出与退耕还林工程实施背景相一致的特征。可见，随着退耕还林工程的实施，流域内大量农耕地转换为林、草地，植被覆盖度大幅提升，这对控制流域土壤侵蚀起到积极有效的作用。

3.2.3 对流域土壤侵蚀的影响

研究区内降雨侵蚀力和植被覆盖度是影响土壤侵蚀变化的主要因素，土壤侵蚀与其关系因时空变化而异。笔者借鉴前人^[5]在三江源区土壤侵蚀变化及驱动因素分析中的方法，对退耕还林前后流域降雨侵蚀力和植被覆盖度变化对土壤侵蚀模数变化的影响进行逐栅格统计分析(表 4和图 4)。表 4显示在降雨侵蚀力和植被覆盖度影响下流域内3种主要的土壤侵蚀变化情况(3种组合约占全流域面积的92.9%，其他7.1%的区域为土壤侵蚀变化较小的区域，本研究不做讨论)。结果显示：

Ⅰ占流域总面积7.7%的区域在降雨侵蚀力下降9.3%、植被覆盖度下降22.3%的情况下，土壤侵蚀模数下降42.3%。分析这期间流域土地利用转化类型发现^[10]，这些区域主要以耕地转草地为主，在流域内呈网状分布。研究显示，在退耕地类中，具有近地表覆盖特征的草地拥有强大的水土保持功能^[18]。笔者发现在降雨侵蚀力减小的背景下，尽管草地植被盖度有所降低，然而由于其控制土壤侵蚀的能力依然较高，从而使得土壤侵蚀模数出现下降。

Ⅱ占流域总面积81.9%的区域在降雨侵蚀力下降9.1%、植被覆盖度增加177.9%的情况下，土壤侵蚀模数下降65.3%。从侵蚀动力学机制来看，在侵蚀外营力减小的背景下，增加的地表植被盖度一方面通过地上冠层削减侵蚀动力，另一方面通过地下根系增强侵蚀阻力，综合作用使土壤侵蚀模数下降明显。

Ⅲ占流域总面积3.3%的区域在降雨侵蚀力下降9.0%，植被覆盖度下降27.6%的情况下，土壤侵蚀模数增加297.5%。分析这一区域的地类转化类型得知，该区域主要以草地转耕地为主。与组合Ⅰ相比，尽管侵蚀外营力作用有所减小，但地类转化的差异，使之前能有效控制侵蚀的草地转为耕地，加之这些区域为地貌破碎的坡地，植被盖度较之前的草地又有所降低，在这种情形下，该区域土壤侵蚀模数迅猛增加。从组合Ⅰ和组合Ⅲ中土壤侵蚀变化及其影响因素变幅可以看出，相对于侵蚀外营力的作用，流域土壤侵蚀更容易受到土地利用与植被覆盖变化的影响。

3.3 土壤侵蚀变化的贡献率

依据流域土壤侵蚀变化的降雨与退耕还林工程贡献率厘定方法，分别将代表退耕还林前的时段Ⅰ₂₀₀₀和退耕还林后的时段Ⅱ₂₀₁₀作为基准期和措施期，估算得到退耕还林工程引起的流域年均土壤侵蚀量减小量为1 465.2万t/a，在降雨变化和退耕还林工程共同影响下，退耕还林前后流域年均土壤侵蚀量减小量为1 715.4万t/a，根据式(5)和式(6)，估算得到退耕还林工程和降雨变化对减小流域土壤侵蚀的贡献率分别为85%和15%。采用相同的方法得到退耕还林工程对减小吴起县和定边县土壤侵蚀的贡献率分别为86%和82%。

总体而言，在自然因素和人为因素的共同影响下，退耕还林前后北洛河上游流域土壤侵蚀强度明显减小(减幅为62.1%)。在各种影响因素中，降雨和植被是影响黄土高原土壤侵蚀强度变化最为敏感的2个因素^[3]。在降雨侵蚀力减弱的气候背景下，流域内以植被覆盖状况变化为主要特征的退耕还林工程对减小流域土壤侵蚀过程起主导作用，对土壤侵蚀减小的贡献率达85%，由于吴起县的植被恢复效果较定边县显著，使得退耕还林工程对土壤侵蚀减小的贡献率在二者间存在差异，这一结果充分展示了黄土高原地区退耕还林工程实施下的人工植被恢复对控制土壤侵蚀的作用。

4 讨论

土壤侵蚀变化受到降雨、土壤、地形、土地覆被变化等因素的影响。在众多影响因素中，土壤和地形总体上比较稳定，变化较小。因此，降雨和植被覆盖变化是引起特定区域土壤侵蚀变化的主要影响因素。2000年以来，随着退耕还林工程的大规模实施，黄土高原侵蚀环境发生巨大变化，在降水变化不显著的情况下，土壤侵蚀强度明显降低，以黄土丘陵沟壑区土壤侵蚀强度降幅最为显著^[1]。研究表明，降雨与植被覆盖度变化对黄土高原土壤侵蚀的影响贡献存在明显的区域差异^[3]。退耕还林工程实施下植被覆盖度的大幅增加是黄土丘陵沟壑区延安、榆林、吕梁、临汾一带土壤侵蚀强度变化的主要原因，其对土壤侵蚀的贡献率＞60%，而降雨量的小幅增加对该区土壤侵蚀的贡献率集中在10%~30%之间^[4]。同样，在国家生态屏障带中的黄土高原地区土壤侵蚀变化的驱动因素分析中也指出，植被变化对减缓黄土高原地区土壤侵蚀的贡献率为50%~75%，而降雨的贡献率仅为0~20%之间^[6]。笔者以黄土丘陵沟壑区退耕政策实施最为典型的北洛河上游流域为研究对象，估算得出植被覆盖度和降雨侵蚀力变化对减轻流域土壤侵蚀的贡献率分别为85%和15%，这进一步印证退耕还林工程实施下的人工植被恢复对土壤侵蚀的影响在黄土丘陵沟壑区表现出比降雨更强的作用。受Landsat影像分辨率的制约，本研究无法获取流域内水土保持措施空间分布信息，同时考虑到植被类型及植被结构对土壤侵蚀过程具有重要影响，而研究中的植被覆盖与管理因子C值难以反映出因植被群落垂直结构差异造成的不同保持土壤的功能。因此，本研究利用Landsat遥感影像结合RUSLE模型估算的以人工植被变化为主要特征的退耕还林工程对减小流域土壤侵蚀的贡献率可能估算过高，需要在今后的研究中进一步验证。

退耕还林工程的大面积有效实施使北洛河上游流域植被覆盖度明显改善，流域植被覆盖度由退耕前的30.8%增加到退耕后的47.6%，导致在降雨呈现微弱减小的趋势下，以植被覆盖变化为主要特征的退耕还林工程对流域土壤侵蚀控制起主要作用，这与已有相关研究^[19]结果一致。尽管退耕还林工程在该地区取得显著的水土保持效益，然而退耕人工林地在植被恢复过程中，因过高的种植密度和不合理的树种选择问题，存在生长状况不良及林下结构缺失的现象，导致其尽管拥有较高的覆盖度但保持水土的效益却低于近地表覆盖度高的乡土草本植物^[18]。此外，考虑到区域植被覆盖度对土壤侵蚀的控制存在阈值效应，当植被覆盖度＞40%，植被覆盖度增加对侵蚀的控制作用会明显减小^[20]，相反会显著增加区域水资源的消耗。因此，建议在未来黄土高原水土保持生态工程建设中可适当增加自然恢复草地面积。这一方面能维持地表盖度有效保持土壤，另一方面可减少生态用水，以提升植被生态系统稳定性，强化水土保持功能。

尽管利用RUSLE模型结合GIS技术在定量分析土壤侵蚀时空变化中应用广泛，然而受模型各因子计算精度的制约使模拟结果仍存在较大的不确定性。其中，地形数据精度将直接影响LS因子计算的可靠性。本研究LS因子的计算是基于30 m ASTER GDEM数据，利用区域地形因子的算法和工具计算，并经过必要的降尺度转换修正后得到。因高精度地形数据获取受限的缘故，大中流域尺度上的地形因子多是基于开放免费的低精度地形数据提取。由于这类地形数据对地形的表达有限，存在地形描述误差^[21]，使得由其计算得到的坡度衰减，坡长增长^[22]，进而影响土壤侵蚀评价精度。针对土壤侵蚀评价精度需求与地形数据获取限制之间的矛盾，众多学者试图通过地形因子尺度变换方法进行解决^[23-24]，并建立许多降尺度转换模型，显著提高低精度地形数据提取LS因子的精度，为土壤侵蚀定量评价研究提供了有益探索。目前大多数降尺度转换方法在频率域上对地形因子的修正精度较高，但处理结果在空间域上的精度仍有待验证^[25]。因此，今后应加强相关研究，验证已有的降尺度转换模型在地形因子计算及土壤侵蚀评价方面的适用性。

5 结论

1) 退耕还林后，流域年均土壤侵蚀模数较退耕还林前减小62.1%；吴起县土壤侵蚀强度减小趋势较定边县明显。二者分别较退耕还林前减小71.7%和38.0%。

2) 退耕还林后，流域年降雨侵蚀力均值较退耕还林前下降9.3%，降雨侵蚀力下降对减轻流域土壤侵蚀的贡献率为15%。

3) 退耕还林工程对减轻流域土壤侵蚀的贡献率为85%。这主要得益于退耕还林后流域植被恢复的成效。全区88.3%的区域植被覆盖度有所增加，平均增幅54.5%，表明退耕还林工程实施下的植被恢复对控制流域土壤侵蚀起到关键作用。