侵蚀是全球土壤退化的主要原因之一^[1]。侵蚀会造成土壤结构的破坏，导致土壤对水分的蓄持能力变差，还会带走大量的植物生长所需要的养分，致使土壤肥力急剧流失，由此造成土地资源的损失和土壤质量的下降，严重威胁到农牧业经济的发展^[2]。土壤可蚀性K作为衡量土壤抗侵蚀能力的重要指标，主要由土壤颗粒组成、密度、水分及有机质质量分数等固有属性决定^[3]，对土壤粒度特征和可蚀性之间的内在联系进行分析，有助于深入了解土壤粒度对侵蚀的影响机理。

我国是世界上土壤侵蚀最严重的国家之一，土壤侵蚀总面积(包括水蚀、风蚀和冻融侵蚀)占全国土地总面积的51.1%^[4]。青藏高原地域广阔，不同地区的地形、气候和植被差异明显，几乎涵盖了所有的陆地土壤侵蚀地类型^[5]。这给土壤带来了巨大的侵蚀风险。这种风险将严重威胁其生态屏障功能。目前，国内外学者^[5-6]对青藏高原土壤侵蚀的研究多集中在小尺度区域，而针对青藏高原地区大尺度空间范围的研究较少。有部分学者^[7-8]以全国第2次土壤普查为数据来源并采用数学模型和GIS分析相结合的方法，计算出西藏地区各土种的土壤可蚀性K，并绘制了该区土壤可蚀性K分布图。这些研究对认识青藏高原土壤可蚀性现状具有重要的参考意义。但第2次土壤普查对于土壤颗粒组成的划分采用的是国际制，需要通过函数拟合或插值法转换为美国制，显然这一处理过程存在一定的精度误差。因而，针对这一问题，需要在青藏高原地区开展广泛实地调查和采样，以更好体现该地区土壤可蚀性现状。

基于此，笔者在青藏高原南部进行大范围的采样，以该区域4种典型土地利用方式(耕地、草地、乔木林地和灌木林地)为研究对象，运用EPIC模型计算土壤可蚀性因子K，揭示不同土地利用方式下土壤可蚀性因子K差异及其与土壤粒度分布特征、分形维数的内在联系，从而充分认识研究区土壤可蚀性现状，并为该地区土地的合理利用和生态保护提供可靠的理论依据和科学建议。

研究区位于青藏高原南部(E 79°47′~101°52′，N 28°12′~33°34′)(图 1)。青藏高原地区平均海拔在4 000 m以上，年均气温1.1 ℃，年均降水量400 mm左右，降水集中在6—9月，为高山高原气候。受地形和气候影响，土壤和植被分异明显，土壤类型主要包括砖红壤、黄壤、黄棕壤、棕褐土、棕壤等。研究区主要植被类型有高山豆(Sophora alopecuroides)、小山菊(Chrysanthemum oreastrum)、高山柏(Juniperus squamata)、鬼箭锦鸡儿(Caragana jubata)、匍匐栒子(Cotoneaster adpressus)等。耕地主要种植青稞(Hordeum vulgare)和油菜(Brassica campestris)。

图 1(Fig. 1)

图 1 研究区采样点分布示意图 Fig. 1 Schematic diagram of sampling point distribution in the study area

本研究采样时间为2020—2021年每年的7月，共设置53个样地，其中耕地7个，草地34个，乔木林地5个，灌木林地7个。每个样地按照水平方向设置3个5 m×5 m的样方，将地表枯枝落叶及腐殖质层去除，用土钻按照“S”形分别采集0~10、10~20和20~30 cm土壤，每个样点采集3个重复，将其充分混合均匀后带回实验室备用。在实验室将可见的石块和植物残体等非土壤部分去除，风干研磨过0.25 mm和2 mm筛后以供测定。土壤有机碳质量分数通过硫酸重铬酸钾外加热法进行测定，土壤机械组成使用比重计法测定，具体操作参考文献^[9]。

分形维数^[10]和可蚀性因子K^[11]的计算具体参考文献。根据梁音等^[12]采用的土壤可蚀性因子K分级标准(需乘0.131 7转化为国际制)，将青藏高原土壤可蚀性因子K进行分级。由于本研究对青藏高原南部土壤可蚀性的计算结果与梁音等对西藏地区土壤可蚀性的计算结果基本相符，且该分级标准能够对研究区各样地土壤可蚀性实现全覆盖，因而使用该分级标准对青藏高原南部土壤可蚀性进行分级。轻微可蚀性：K≤0.020 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)；低可蚀性：0.020 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)＜K≤0.026 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)；中低可蚀性：0.026 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)＜K≤0.033 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)；中可蚀性：0.033 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)＜K≤0.040 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)；中高可蚀性：0.040 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)＜K≤0.046 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)；高可蚀性：K＞0.046 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)。

使用Excel 2016软件整理和计算试验数据，并使用SPSS 22.0软件来进行数据统计分析，采用单因素方差(ANOVA)分析检验不同土地利用方式和不同土层间数据差异，显著性水平为0.05。使用Origin 2022绘制图表以及进行回归分析。

由表 1可知，不同土地利用方式下0~30 cm草地和灌木林地土壤砂粒含量显著高于耕地和乔木林地(P＜0.05)；耕地和乔木林地黏粒含量显著高于草地和灌木林地(P＜0.05)；乔木林地土壤有机碳质量分数显著高于耕地和草地(P＜0.05)；4种土地利用类型土壤粉粒含量均无显著差异(P＞0.05)。在垂直剖面分布上，耕地、草地和乔木林地表层土壤砂粒含量高于底层，灌木林地表层土壤砂粒含量低于底层。草地和乔木林地土壤粉粒含量随土壤深度增加呈降低趋势，耕地表层土壤粉粒含量低于底层，灌木林地表层土壤粉粒含量高于底层。草地和乔木林地土壤黏粒含量随土壤深度增加而增加，耕地和灌木林地表层土壤黏粒含量高于底层。4种土地利用类型土壤有机碳质量分数均随土层深度的增加而降低，存在“表聚性”现象。

表 1(Tab. 1)

表 1 不同土地利用方式土壤颗粒组成和有机碳质量分数 Tab. 1 Composition and organic carbon content of soil particle for different land use types 土壤指标Soil indicator 土地利用方式Land use 土层深度Soil depth/cm 0~10 10~20 20~30 0~30 砂粒Sand/% FL 14.37±2.67Ba 9.19±1.92Ba 10.49±2.58Ba 11.35±2.39B GL 24.89±5.32Aa 20.19±3.41Aa 19.52±3.29Aa 21.53±3.92A WL 11.01±1.85Ba 7.15±1.30Ba 3.60±0.84Bb 7.25±1.33B SL 19.44±3.75Aa 14.21±2.42Aa 23.10±3.64Aa 18.91±3.27A 粉粒Silt/% FL 43.34±6.71Aa 53.87±8.14Aa 50.07±9.17Aa 51.09±8.01A GL 51.66±7.11Aa 47.85±8.40Aa 47.69±7.47Aa 49.07±7.66A WL 56.12±7.29Aa 52.49±8.35Aa 51.45±9.18Aa 53.35±8.27A SL 63.21±7.67Aa 52.00±6.72Aa 52.15±6.26Aa 55.78±6.88A 黏粒Clay/% FL 39.88±6.42Aa 36.94±5.36ABa 39.45±6.55Aa 38.75±6.11A GL 28.06±4.39Ba 31.96±4.63Ba 32.78±4.81Ba 30.93±4.61B WL 32.87±5.13Bb 40.36±5.85Aa 44.95±6.39Aa 39.40±5.79A SL 29.62±5.26Ba 33.80±5.08Ba 24.76±6.64Ba 29.39±5.66B 有机碳SOC/(g·kg-1) FL 12.11±1.28Ba 10.23±1.22Ba 7.51±1.06Ba 9.95±1.19B GL 19.32±3.20Ba 14.59±2.45Ba 11.11±1.22Ba 15.01±2.29B WL 43.38±5.37Aa 23.30±3.27Ab 19.44±2.39Ab 28.70±3.68A SL 22.65±3.26Ba 20.27±3.12ABa 14.63±2.23ABb 19.18±2.87AB 注：表中数据均为均值±标准差。同列不同大写字母表示不同土地利用方式在同一土层下差异显著(P＜0.05)；同行不同小写字母表示不同土层在同一土地利用方式下差异显著(P＜0.05)。FL：耕地；GL：草地；WL：乔木林地；SL：灌木林地。下同。Notes: The data in the table are mean value ± standard deviation. Different capitalized letters in the same column indicate significant differences between different land use practices in the same soil layer (P<0.05); different lower case letters in the same column indicate a significant difference between the different soil layers of the same land use type (P<0.05). SOC: Soil organic carbon. FL: Farmland. GL: Grassland. WL: Woodland. SL: Shrubland. The same below.

表 1 不同土地利用方式土壤颗粒组成和有机碳质量分数 Tab. 1 Composition and organic carbon content of soil particle for different land use types

由表 2可知，研究区土壤可蚀性因子K在0.022~0.036 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)之间。不同土地利用方式下0~30 cm土壤可蚀性均值大小表现为耕地＞灌木林地＞草地＞乔木林地，耕地土壤可蚀性因子显著高于其他3种土地利用类型(P＜0.05)。各土层耕地土壤可蚀性因子同样显著高于其他3种土地利用类型(P＜0.05)。各土地利用类型土壤可蚀性因子在垂直剖面上均无显著差异(P＞0.05)。

表 2(Tab. 2)

表 2 不同土地利用方式土壤可蚀性因子K Tab. 2 Soil erodibility K value under different land use types  (t·hm2·h)/(hm2·MJ·mm) 土地利用方式Land use type 0~10 cm 10~20 cm 20~30 cm 0~30 cm FL 0.034±0.008Aa 0.036±0.004Aa 0.036±0.003Aa 0.035±0.004A GL 0.025±0.007Ba 0.027±0.007Ba 0.027±0.008Ba 0.026±0.006B WL 0.022±0.003Ba 0.026±0.002Ba 0.027±0.006Ba 0.025±0.002B SL 0.026±0.006Ba 0.029±0.006Ba 0.027±0.010Ba 0.027±0.006B

表 2 不同土地利用方式土壤可蚀性因子K Tab. 2 Soil erodibility K value under different land use types

如图 2所示，研究区0~30 cm土层中可蚀性以上(K＞0.033 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm))土壤占样地总数的43.19%。0~10 cm低可蚀性土壤比例最高，达到58.82%；10~20 cm土层低可蚀性土壤同样比例最高，达到33.33%；20~30 cm土层中高蚀性土壤比例最高，达到38.24%。进一步分析，可以发现0~10、10~20和20~30 cm土层中可蚀性以上土壤分别占到样点总数的26.47%、47.22%和55.89%，中低可蚀性以下(K≤0.033 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm))土壤分别占到样地总数的73.53%、52.78%、44.11%。随着土层深度的增加，中可蚀性以上土壤比例也在增加，而中低可蚀性以下土壤比例则逐渐减小，这表明土壤抗侵蚀能力随着土壤深度增加而降低。

图 2(Fig. 2)

图 2 各类可蚀性土壤分布区间 Fig. 2 Distribution intervals of various erodible soils

笔者通过野外采样获得4种典型土地利用类型土壤样品，由于采样点中以草地样地数量较多，因此针对草地土壤进行深入剖析。回归分析显示，草地土壤可蚀性因子K与土壤颗粒组成、分形维数密切相关。由图 3a可知，土壤可蚀性因子K与砂粒含量呈指数型负相关关系，决定系数为0.84(P＜0.001)；由图 3c和d可知，土壤可蚀性因子K与黏粒含量呈指数型正相关关系，决定系数为0.65(P＜0.001)，与分形维数呈指数型正相关关系，决定系数为0.61(P＜0.001)；由图 3b、e可知，土壤可蚀性因子K与粉粒含量呈正相关关系，与有机碳质量分数呈负相关关系，但结果并不显著(P＞0.05)。

图 3(Fig. 3)

图 3 草地土壤可蚀性与理化性质的关系 Fig. 3 Relationship between grassland soil erodibility and physicochemical properties

研究区土壤可蚀性因子K介于0.022~0.036 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)之间，与梁音等^[8]对中国水蚀区土壤可蚀性因子K的计算结果基本相符。从整体来看，青藏高原南部中可蚀性以上(K＞0.033 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)) 样地数量占样地总数超过40%，存在较高的侵蚀风险。从不同土地利用类型来看，耕地土壤可蚀性最高，乔木林地最小。对于耕地来说，机械耕作破坏了土体结构，大团聚体难以形成，土壤结构稳定性下降，导致耕地土壤抗侵蚀能力降低。而乔木林地植被覆盖度高，枯枝落叶等生物残体在微生物的作用下形成大量腐殖质，显著增加了土壤有机质质量分数，有机质的“黏合”作用有利于团聚体的形成，提高土壤结构稳定性，进而降低土壤可蚀性^[13]。陈卓鑫等^[14]对坡面和小流域土壤可蚀性进行了研究，也发现乔木林地土壤可蚀性显著低于耕地土壤。

随着土层深度的增加，土壤可蚀性呈增加趋势，抗侵蚀能力呈降低趋势。这主要是因为表层土壤中富含大量的枯枝落叶等生物残体，为土壤提供了丰富的有机质来源。另外，草地植被根系较浅，根系对土体的“包裹”作用有利于提高土壤结构稳定性，使表层土壤抗侵蚀能力强于底层^[15]。程李等^[16]针对贵州山区坡耕地开展土壤可蚀性研究，发现随土层深度的增加土壤可蚀性呈增加趋势，这与本研究结果相同。从整体来看，研究区表层土壤相较于底层土壤抗侵蚀能力更强，当表层土壤结构因侵蚀而被破坏时，底层土壤将更易受到侵蚀，从而导致水土流失加剧。因此应充分发挥好表层土壤抗侵蚀能力较强的特点，以减少水土流失。

土壤是由各种形状和大小的土壤颗粒所组成的多孔介质。这些颗粒是土壤结构的基本构成单元，对土壤结构和性质具有重要影响。分形维数与土壤结构稳定性关系密切，常被用来反映土壤质地、均一程度、物理性状及肥力特征，一般认为分形维数越小，结构稳定性越强^[17]。笔者发现土壤分形维数与可蚀性K呈指数型正相关，且达到了极显著水平。范家伟等^[15]对黄土高原不同退耕还林年限土壤可蚀性进行了研究，发现土壤可蚀性因子与分形维数呈极显著正相关，与本研究结果相同。笔者还发现土壤可蚀性与颗粒组成密切相关，与砂粒含量呈指数型负相关，主要是因为砂粒是决定土壤渗透性的重要成分，高渗透性的土壤不易产生地表径流，因此能够有效降低土壤侵蚀。这与丁绍兰等^[18]对黄土丘陵区土壤侵蚀的研究结果一致。土壤可蚀性与黏粒含量呈指数型正相关，原因可能是黏粒含量增加会降低土壤渗透性，导致地面容易形成径流，从而加剧土壤侵蚀^[19]。梁万栋等^[6]对西藏尼洋河流域土壤可蚀性的研究同样发现可蚀性K与黏粒含量呈显著正相关。另外，土壤有机碳对土壤可蚀性的直接影响较弱，其主要是通过影响土壤质地和结构间接影响土壤可蚀性。这是因为土壤有机碳的“黏合”作用可增强土壤的团聚性，提高土壤结构稳定性，进而降低土壤可蚀性^[13]。

1) 研究区有超过40%的样地土壤属于中可蚀性以上土壤，表明青藏高原南部土壤侵蚀风险较高。不同土地利用方式间土壤可蚀性普遍存在差异，其中耕地土壤可蚀性显著高于其他3种土地利用类型。这说明，退耕还林(草)是提高研究区土壤抗侵蚀能力的重要措施之一。

2) 在垂直剖面上，随土壤深度的增加，土壤可蚀性呈递增趋势。土壤侵蚀一般发生于表层，青藏高原南部有超过25%的表层土壤属于中可蚀性以上(K＞0.033 t·hm²·h/(hm²·MJ·mm))土壤，因而预防或治理研究区土壤侵蚀需要重视表层土壤的保护力度。

3) 土壤可蚀性因子与土壤颗粒组成和分形维数密切相关，土壤结构对土壤可蚀性因子具有重要影响，因而可以通过提高植被覆盖度或控制放牧强度等方式，提高表层土壤结构稳定性，进而降低土壤侵蚀风险。