江西省生产建设项目弃土弃渣土壤侵蚀定量研究

房焕英, 谢颂华, 黄鹏飞, 刘 英

(1.江西省水土保持科学研究院, 江西 南昌 330029; 2.江西农业大学, 江西 南昌 330045)

随着经济社会的不断发展，江西省生产建设项目数量将继续保持一定规模。然而，大面积的开采和排废不仅破坏和扰动原始地面，还产生大量弃土弃渣体，使之成为开发建设中形成的最主要地面组成物质之一，亦是一个水—土—生物重新组合的人为塑造地貌单元[1-2]。弃土弃渣产生的水土流失主要体现为岩石、土壤、土状物、泥状物、废渣、尾矿、垃圾等多种物质的破坏、侵蚀、搬运和沉积，是一种典型的人为加速侵蚀[3]。由于其物质组成复杂、结构松散、内聚力小、相互联结弱，且含有一定量的砾石(粒径>2 mm)，故发生侵蚀的方式与原地貌有很大的差异[4-5]。有研究[6]显示，堆积体边坡坡面可蚀性是破坏前土壤的10倍～100倍。可见，生态环境保护面临的形势十分严峻，如何解决生产建设活动造成的水土流失问题已迫在眉睫，而研究不同类型生产建设活动造成的土壤侵蚀规律、并采取不同的水土流失防治技术则是该问题解决的前提，因此，在各类生产建设活动中开展不同类型边坡和弃土、弃渣的土壤侵蚀定量研究显得尤为重要。

诸多学者[1，7-9]针对弃土弃渣土壤侵蚀展开了大量研究，采用模拟降雨、放水冲刷、径流小区观测等方法，主要围绕产流产沙特性、水动力学参数、侵蚀速率预测等进行。研究表明，土壤侵蚀是多种自然因素与社会因素共同作用的结果，降雨是主要动力[10-11]，侵蚀程度与雨型密切相关[12-13]，不同雨型因雨量、雨强及降雨历时等不同导致土壤侵蚀过程发生改变[14]。不同地区因气候背景差异呈现不同降雨特征，与土壤侵蚀间也存在不同关系，而我国关于次降雨类型划分下的土壤侵蚀规律研究，多见于西北黄土高原区[15]，南方红壤区有待进一步加强。此外，当前在生产建设项目水土保持方案编制中，弃土弃渣的土壤侵蚀预测大多采用类比法，水土保持监测中则大多采用经验值估筛，缺乏对其长期定量研究。因此，本研究依托江西水土保持生态科技园，开展生产建设项目边坡及弃土水土流失定量研究，旨在为生产建设项目水土流失防治提供理论依据。本研究对实现江西生态立省、绿色发展的目标，推动江西省生态文明试验区建设有着重要的现实意义。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

试验区位于江西省九江市德安县的江西水土保持生态科技园，地处江西北部德安县燕沟小流域、鄱阳湖水系博阳河西岸，位于东经115°42′38″—115°43′06″，北纬29°16′37″—29°17′40″之间，总面积80 hm2。属亚热带季风气候区，气候温和，四季分明，雨量充沛，光照充足，且雨热基本同期。多年平均降雨量1 350.9 mm，受季风影响季节分配极不均匀，形成明显干湿季。最大年降雨量1 807.7 mm，最小年降雨量865.6 mm。多年平均气温16.7 ℃，年日照时数1 650～2 100 h，无霜期245～260 d。科技园位于我国红壤中心区域，属全国土壤侵蚀二级类型区的南方红壤区，在江西省和南方红壤丘陵区具有典型代表性。地貌类型为浅丘岗地，土壤母质主要是泥质岩类风化物、第四纪红黏土的红壤。地带性植被现存多为人工营造的针叶林、常绿阔叶林、竹林、针阔混交林、常绿落叶混交林、落叶阔叶林等。

1.2 试验装置与设计

园区布设径流小区，填装8种不同类型的弃土弃渣(表1)。小区四周设置围埂，用于防止坡面地表径流进出，宽0.12 m，较弃土体上方平台地表高出0.3 m，且埋入弃土体深度为0.45 m。护埂采用砖砌石砂浆抹面，回填弃土需经初步夯实；护埂顶部做成向外45°的单侧倾角斜刃，防止雨水滴溅入小区。小区下边缘修筑与之齐平的横向集流槽，收集径流及泥沙引入径流桶。

依据当地50年一遇最大24 h暴雨雨量，设计为3级分流(A，B，C桶)，均为底面直径80 cm和高90 cm，采用1.2 mm厚镀锌铁板打造而成；A，B径流桶于60 cm高处装7孔分流孔，孔径5 cm，其中，A桶6份排出，中间1份流入B桶，B桶与A桶一样，中间一份进入C池。径流桶均进行了率定，桶壁皆贴有水尺，桶底安装有放水阀门。为阻止地表径流进出，试验小区周边设置围埂，以拦挡外部径流。小区下面修筑横向集水槽，承接小区径流及泥沙，并通过PVC塑胶管引入径流桶。

表1 弃土弃渣小区基本情况

1.3 数据观测

1.3.1 降雨数据 降雨过程数据通过布设在科技园气象站内的虹吸式自计雨量计获取，观测周期为2015年8月至2016年7月。本研究降雨指降雨量在10.0 mm以上的产流降雨[16]。根据次降雨量分为4个等级降雨事件，即小雨量(10～24.9 mm)、中雨量(25～49.9 mm)、大雨量(50～100 mm)和极大雨量(>100 mm)。

1.3.2 径流泥沙数据 次降雨结束后，人工及时采集径流泥沙样。 ①径流桶中水位通过观测水尺刻度直接读取，径流量采用体积公式计算； ②悬移质取样：先读取刻度表，获得桶中水的体积。然后，将桶中水搅匀，在不同点取适量水至小桶中，再将小桶水搅匀，舀取100 ml至量杯，倒入铝盒，48 h后烘干，计算整桶水中的干泥沙重； ③推移质取样：将集水槽中泥沙整体称湿重，再用100 ml铝盒取样进行烘干；桶中泥沙先读水刻度，然后取水样测试其中悬移质，再将水全部取出后读出泥沙湿重刻度，得出上部水的体积，下部泥沙再取样烘干称重。

1.4 数据分析

数据整理及制图采用Excel软件，指标相关性及差异显著分析采用SPSS统计软件，利用K均值分类法对次降雨事件进行分类，本文选取降雨量、降雨历时、平均雨强3个指标作为降雨特征值。

2 结果与分析

2.1 降雨特征及类型划分

所有降雨中只有部分发生地表径流进而引起土壤侵蚀，对于发生真正意义上土壤流失的这部分降雨称为侵蚀性降雨[17]，本研究降雨是指降雨量在10.0 mm以上的产流降雨[16]。

利用2015年8月至2016年7月间在江西水土保持生态科技园试验区观测获得的43场次侵蚀性降雨的降雨量和降雨历时随降雨类型的分布(图1)，分析降雨特征及其季节性分布规律。

试验期间侵蚀性降雨总量为1 845.70 mm，占全部观测降雨量(2 098.20 mm)的87.97%，且降雨量的变化差异大。侵蚀性降雨相对集中，且降雨量和降雨历时相对更大(长)的降雨事件主要集中分布在2016年4—7月间。小雨量和中雨量事件最多，大雨量事件相对较少，极大雨量事件则最少。

图1 降雨量和降雨历时随降雨类型的分布

本文选取降雨量、降雨历时、平均雨强3个指标作为降雨特征值，将观测期侵蚀性降雨进行K均值分类(表2)，4类雨型分别记为A型降雨、B型降雨、C型降雨、D型降雨。根据4类雨型特征值的聚类中心，就降雨量而言，顺序为：A>C>D>B；就降雨历时而言，顺序为：A>C>B>D；就平均雨强而言，顺序为：D>C>A>B。可见，A型降雨主要由极大雨量、较长降雨历时、中雨强、低频次降雨事件组成，B型降雨主要由中雨量、中等降雨历时、小雨强、高频次降雨事件组成，C型降雨主要由大雨量、长降雨历时、大雨强、低频次降雨事件组成，D型降雨主要由中雨量、短降雨历时、极大雨强、高频次降雨事件组成。

表2 最终聚类中心

2.2 弃土弃渣坡面产流输沙总量特征

4种降雨类型在2015年8月至2016年7月引起弃土弃渣坡面产流与土壤流失的总量特征如图2所示。

图2 弃土弃渣坡面产流与土壤流失的总量特征

由图2可见，不同类型弃土弃渣的坡面产流产沙特征明显。弃土产流总量排序为：HSY>HGY>ZSYY>SJHT，全年坡面侵蚀量排序为：HSY>HGY>SJHT>ZSYY；弃渣产流总量排序为：XTWK>MGS>FZT>DCHZ，全年坡面侵蚀量排序为：XTWK>DCHZ>MGS>FZT。弃土产流量远高于弃渣，但土壤侵蚀量却远低于弃渣中的XTWK。4种弃土中，HSY产流输沙量处于领先地位，保水能力差、易被侵蚀，ZSYY则相对抗侵蚀能力较强；4种弃渣中，XTWK产流输沙量最大，尤其输沙量在并不高的产流条件下输出量很大。方差分析显示，在显著水平p<0.05条件下，HSY产流输沙量较大，其产流量与另三种弃土产流量差异显著，产沙量与SJHT，ZSYY存在显著性差异，HGY与ZSYY也呈显著性差异；弃渣中XTWK产流输沙量很大，其产流量与FZT，DCHZ差异显著，产沙量与另3种均存在显著性差别。可见，弃土中的HSY、弃渣中的XTWK易侵蚀、保持水土能力最差，产生危害的指数高，需注意防范治理。

2.3 弃土弃渣坡面产流输沙对雨型的响应

不同雨型及次降雨事件下，不同类型弃土弃渣产流输沙特征如图3所示。由图3可知，对弃土而言，不同雨型下的坡面径流总量为HGY和HSY呈：D>A>C>B特征，SJHT和ZSYY呈：A>D>C>B特征；全年坡面侵蚀量为HGY呈：D>C>B>A，HSY呈：D>C>A>B，SJHT和ZSYY呈：D>A>C>B。在次降雨事件中，A雨型对平均产流量影响最大，另3种雨型的影响在各类弃土中则差异不明显；平均土壤侵蚀量则是花岗岩受D雨型影响较大，另3种弃土受A型雨影响较大。对弃渣而言，不同雨型下的坡面径流总量为XTWK和DCHZ呈：D>C>B>A特征，MGS呈：A>D>C>B，FZT呈：D≈A>C>B；全年坡面侵蚀量则各种弃渣呈现不同特征，但均为D型雨下产沙量最大。在次降雨事件中，无论产流还是产沙基本呈A雨型下量最大、B雨型下量最小的特征。可见，B雨型对弃土弃渣坡面产流输沙影响最小；A和D则是导致弃土弃渣产流输沙的主要雨型，其引起的产流占比在70%以上，输沙量占比在68%以上。就次降雨平均产流量，弃土受A雨型的影响远高于弃渣，平均土壤侵蚀量则是XTWK受降雨影响程度最大。

2.4 弃土弃渣坡面的降雨、产流和土壤侵蚀关系

通过对2015年8月至2016年7月侵蚀性降雨事件统计分析，构建不同弃土弃渣下降雨特征、坡面产流量与坡面土壤侵蚀量的Pearson相关矩阵(表3)。

图3 弃土弃渣坡面产流输沙对雨型的响应

降雨量与弃土、MGS，FZT产流量在p<0.01水平下呈显著正相关，与HGY，DCHZ产沙量相关性不显著。降雨历时与产流量间的关系与降雨量的表现相同，与产沙量间的关系则是弃土、XTWK和DCHZ与降雨历时相关性不显著。雨强与弃土弃渣产流量均不具显著相关性，与弃土产沙量有显著相关性(HGY显著水平为p<0.05，其余为p<0.01)、与弃渣相关性不显著。

表3 不同弃土弃渣坡面产流、土壤侵蚀量与降雨特征的Pearson相关系数矩阵

注：*，**分别表示p<0.05和p<0.01水平显著相关。

在显著水平下(包括p<0.01和p<0.05)，就相关系数而言，降雨量与各类坡地产流量之间排序为：HSY>HGY>SJHT>ZSYY>FZT>MGS，与坡地产沙量之间排序为：MGS>XTWK>FZT>ZSYY>HSY>SJHT。降雨历时与各类坡地产流量之间排序为：FZT>MGS>SJHT>HSY>ZSYY>HGY，与坡地产沙量之间为：FZT>MGS。雨强与坡地产沙量之间为：HSY>ZSYY>SJHT>HGY。由此可以看出，降雨特征值对弃土弃渣产流输沙影响程度的强弱。

在所有侵蚀性降雨下，对不同类型弃土弃渣的水沙关系进行Pearson相关分析显示，ZSYY，MGS，HSY，FZT在p<0.01水平下相关性显著，SJHT在p<0.05水平下显著相关，说明这5种弃土弃渣水沙关系较稳定。对所有弃土弃渣水沙关系进行拟合，拟合结果表明，MGS产流量与土壤侵蚀量之间的相关系数R2最大；其次是ZSYY，HSY则相对减小，FZT拟合效果不好，而DCHZ和XTWK拟合关系则很差。

3 讨 论

通过分析雨型与弃土弃渣产流输沙关系发现，不同类型的自然降雨下弃土弃渣表现出不同的保持水土能力。红砂岩发育红壤弃土(年侵蚀量为31 648.4 t/km2)、稀土尾矿弃渣(年侵蚀量为171 533 t/km2)其水土流失在各类侵蚀性降雨下均较为严重，这可能由于红砂岩发育的红壤其黏粒含量相对较低、红砂岩团聚体结构差导致抗蚀性较差[18]，稀土尾矿则与孔隙度较大、透水性强、保水性能差、松软易塌等有关[19]；紫色页岩发育土体(年侵蚀量为3 123.6 t/km2)一般由于团聚体结构易被破坏抗侵蚀能力较弱，本研究相对而言保持水土能力较好，可能由于其入渗率相对较高造成；煤矸石、房渣土和电厂灰渣3种弃渣年侵蚀量均在土壤侵蚀允许值内(其中，房渣土弃渣最小，为11.6 t/km2)，3种土体大粒径的砂粒均较多，可能因其较大孔隙度水分入渗产生壤中流所致，该类弃渣在实际中应以植被恢复为主，而非减蚀为主要目的。4种雨型中，A雨型为大雨量、较长降雨历时、中雨强、低频次降雨，D雨型为中雨量、短降雨历时、极大雨强、高频次降雨，实测数据表明此类降雨侵蚀力较强，比如弃土弃渣总产流量受二者影响较大，次降雨产流量则是A雨型影响非常大；弃土弃渣侵蚀总量D雨型影响占比非常高，次降雨事件中A雨型影响更为突出，虽发生次数少但却有较强土壤侵蚀力。有时一次极端降雨产生的土壤侵蚀量在全年占比可能会达到60%以上[20]，但房渣土和电厂灰渣则抵御此类雨型侵蚀的能力较强。

该区域全年降雨主要集中于4—7月份，以中小雨量和中雨量事件最多，但大雨量以上降雨造成的土壤侵蚀量占比却很高，4种弃土均占到了总侵蚀量的68%以上(其中，第四纪红黏土发育红壤弃土最大，为90.94%)，4种弃渣均占到了总侵蚀量的64%以上(其中，煤矸石弃渣最大，为97.10%)，说明现实中只需分析观测大雨以上类型的降雨侵蚀量占比及其与中小雨侵蚀量数量级差异，基本可预测其全年侵蚀量。不同弃土弃渣单场降雨产沙量则以大雨量以上的雨型产沙量占比最高，均在60%以上，最高可达97%以上。因此，进行裸露弃土弃渣预测或监测时，关键掌握大雨量以上降雨类型的侵蚀量，不仅可提高预测准确度，亦可大幅度减少监测成本。煤矸石、房渣土和电厂灰渣等弃渣则在防治设计时，除必要的安全拦挡措施外，应注重恢复植被为主，而不宜过多采用工程减蚀措施。另则，由于侵蚀性降雨尤其降雨量和降雨历时相对更大(长)的降雨事件主要集中在4—7月份，各类生产建设项目应重视临时性水土保持措施的布置，否则易发生严重水土流失甚至诱发崩塌、滑坡，对周边地区水土资源造成巨大危害和破坏。

4 结 论

(1) 降雨类型分为4类：A型雨呈极大雨量、较长降雨历时、中雨强、低频次特点，B型雨呈中雨量、中等降雨历时、小雨强、高频次特点，C型雨呈大雨量、长降雨历时、大雨强、低频次特点，D型雨呈中雨量、短降雨历时、极大雨强、高频次特点。其中，A和D雨型是导致弃土弃渣产流输沙的主要类型。

(2) 8种类型弃土弃渣年侵蚀量分别为，花岗岩红壤为21 861 t/km2，红砂岩红壤为31 648.4 t/km2，第四纪红黏土为12 477.4 t/km2，紫色土为3 123.6 t/km2，稀土尾矿为171 533.2 t/km2，煤矸石为37.2 t/km2，房渣土为11.6 t/km2，电厂灰渣为145.4 t/km2。

(3) 根据降雨类型对弃土弃渣侵蚀性作用差异，可分为两种情况，一类包括红砂岩红壤、第四纪红黏土、紫色土、煤矸石、房渣土，其产流输沙间呈显著相关性；其中，红砂岩红壤产流输沙量大，水土流失严重，紫色土和房渣土则相对而言抵抗水土流失的能力较强。另一类包括稀土尾矿、花岗岩红壤、电厂灰渣，不具有显著的水沙关系；其中，稀土尾矿产流量中等但却又极高的输沙量，抵抗侵蚀能力非常差，电厂灰渣则相对而言抵抗水土流失的能力较强。

(4) 生产建设项目进行裸露弃土弃渣预测或监测时，关键掌握大雨量以上降雨类型的侵蚀量，可提高预测准确度，及大幅度减少监测成本。侵蚀性降雨事件主要集中在4—7月份，各类生产建设项目应重视临时性水土保持措施的布置，否则易发生严重水土流失甚至诱发崩塌、滑坡，对周边地区水土资源造成巨大危害和破坏。

(5) 不足与展望。关于生产建设项目土壤侵蚀研究目前还存在一些不足：物质组成复杂的弃土弃渣研究相对缺乏；影响因素研究多集中于单一降雨/径流侵蚀动力而忽略了重力等因子，水土流失机制还不清楚；应多开展长期野外径流小区监测试验；南方红壤区生产建设项目水土流失预测模型开发还相对滞后。今后发展趋势应将近景摄影测量技术、三维激光扫描技术等高新技术应用于生产建设项目边坡及弃土弃渣水土流失量预测。