南方紅壤區植被結構類型與降雨模式對林下水土流失的影響

陳 洋，張海東，于東升，馬利霞，陸曉松，王 鑫

南方紅壤區植被結構類型與降雨模式對林下水土流失的影響

陳 洋1,3，張海東2，于東升1,3※，馬利霞1，陸曉松1,3，王 鑫1,3

（1. 土壤與農業可持續發展國家重點實驗室，中國科學院南京土壤研究所，南京 210008； 2. 蘇州市農業科學院（江蘇太湖地區農業科學研究所），蘇州 215155； 3. 中國科學院大學，北京 100049）

植被和降雨是水土流失的關鍵因素，探究二者對水土流失的影響對開展水土保持具有重要意義。該研究基于鷹潭紅壤生態試驗站5種植被結構類型的徑流小區2016－2018年93次降雨、徑流、泥沙觀測資料以及各小區植被結構參數，利用自組織映射（self-organizing maps，SOM）方法，根據雨量、歷時、60 min最大雨強、平均雨強、降雨集中性等特征指標劃分降雨模式，研究了不同降雨模式和植被結構類型的水土流失特征，并采用冗余分析（RDA）定量研究降雨與植被對林下水土流失的影響。結果表明，SOM方法能客觀識別紅壤區4種典型侵蝕降雨模式，RIII模式（短歷時、大雨強、雨量集中）是造成水土流失的主要降雨模式，RIV模式（多雨量、大雨強、長歷時）最具侵蝕性破壞力；植被結構類型顯著影響水土流失，水土保持功能從大到小依次為：灌草混交林、草地、低灌林、喬木林、高灌林。RDA分析表明，降雨模式與植被結構類型能夠改變降雨、植被對水土流失的影響，隨著降雨模式由弱到強轉變，植被的水土保持功能逐漸減小，降雨影響增強，水土流失由植被主控演變為平衡控制、降雨主控；隨著植被結構類型由近地表植被向灌木、喬木的變化，植被的調節能力減小，降雨影響增強。

侵蝕；徑流；土壤；植被結構；降雨模式；南方紅壤區

0 引 言

南方紅壤區由于豐富降水、山地丘陵地貌、高強度土地利用、單一林分結構，易于造成嚴重水土流失[1]。據2013年第一次全國水利普查水土保持情況公報顯示，紅壤區水土流失面積達16萬km2，平均侵蝕速率為3 419.8 t/(km2·a)，部分流域可達237.6 t/(km2·a)以上[2-4]，遠超區域容許土壤流失量的上限（500 t/(km2·a)），嚴重威脅區域土壤資源利用與可持續發展。自20世紀80年代以來，紅壤區采取了?；~塘、護坡、飛播造林、退耕還林還草等一系列水土保持生態治理措施[1,4]，區域水土流失得到有效遏制，但“空中綠化”“林下流”的特征依然明顯[1]。探究植被結構類型與降雨模式對區域水土流失的綜合影響，對提高土壤侵蝕治理效率、促進水源涵養具有重要意義。

水土流失景觀差異與地表水文-植被過程響應密切相關，降雨是這一過程中的動力來源[5-6]。降雨模式特征如雨量、強度、歷時、雨強變異性、集中度等，決定了地表的水文過程[7]；在水力侵蝕過程中，影響著滲流潛力、土壤剝離速率以及產流過程等[8]。Parsons等[9]模擬了5種降雨模式下的土壤侵蝕過程，表明雨強上升型的降雨模式對土壤剝離速率更高、能力更強。Nciizah等[10]研究指出，濕潤區短歷時的強降雨模式容易快速產流并引起地表侵蝕。Duan等[11]運用K-means法對自然降雨事件聚類分析，指出低強度和長歷時的降雨模式能充分產生地下徑流，從而使表層土壤免受侵蝕。Chen等[12]基于降雨量集中性差異，分析得出黃土高原地區雨量集中性高的降雨模式是造成土壤侵蝕的主要降雨模式。這些研究綜合分析了多維降雨因子特征與水土流失之間的關系，揭示了區域水土流失的主導降雨模式。

植被對控制水土流失發揮重要作用，不同結構形態植被的水土保持功能不一。Peng等[13]在西南地區的自然降雨觀測表明，覆蓋度較高的草本比喬木林地能更有效減少水土流失；于東升等[14]通過模擬降雨試驗表明，林下有草或灌草的混交植被結構具有最佳的雨水調節與防洪減沙效能；孫佳佳等[15]在閩西北紅壤徑流小區試驗分析指出，林草結構比純林結構能減少20%的徑流和90%的土壤侵蝕。顯然，近地表植被對降雨侵蝕的控制作用最為明顯，多層次植被結構比單一層狀植被的水土保持作用更具優勢[16]。

然而，已有研究對降雨模式劃分相對混雜、主觀性強，對不同降雨模式的侵蝕破壞力認識不足；并且多側重于獨立探究降雨、植被對坡面水土流失的影響，忽視了自然環境下植被、降雨對水土流失的交互競爭性影響。因此，本文針對紅壤區復雜降雨模式、典型植被結構[11]，通過徑流小區試驗，運用自組織映射（self-organizing maps，SOM）和多元統計方法，研究揭示水土流失對不同類型降雨模式、植被結構的響應特征，定量分析它們對水土流失的綜合影響，并明確植被在不同降雨條件下的截留減蝕作用差異，為區域有針對性開展水土流失治理提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域

試驗區位于江西省鷹潭市中國科學院紅壤生態實驗站（116°55′16″～116°56′18″E，28°12′01″～28°12′37″N），屬東亞季風氣候，年平均氣溫17.6 ℃，降水量達1 795 mm，＞10 ℃的積溫達7 500 ℃，無霜期236 d[17]。試驗區為第四紀紅黏土發育的紅壤丘崗地形，坡度小于15°，海拔30～47 m。土壤母質以紅砂巖為主，風化殼深厚，土層為A-C結構型，粉粒含量為30.3%～40.8%，質地黏重、易侵蝕[17]。歷史上形成的亞熱帶常綠闊葉林、針闊混交林等自然植被景觀，由于近現代以來森林砍伐、土地開墾，導致原生植被嚴重破壞。當前試驗區周邊植被為人工次生林，成林時間小于30a，代表性物種為馬尾松（）、芒萁（）、白茅（）等[17-18]。

1.2 試驗小區觀測

在試驗站東區坡度為8°的緩坡上建有8個長×寬水平投影為10 m×2.6 m的徑流試驗小區（圖1）[18]?；诩t壤區典型次數植被配置特征、形態結構與植被參數，設計5種植被結構類型：純草（G）、灌草（GS）、低灌（LS）、高灌（HS）、喬木（F），物種為馬尾松、芒萁、白茅。除了G小區外，其他小區均布植馬尾松21棵。

在試驗區空曠地帶安裝自動雨量計記錄自然降雨過程。每次降雨后，利用水尺測定各小區徑流桶中水深，并采集徑流樣品和所有泥沙，待泥沙風干后測定質量；再用烘干法測定徑流中的泥沙含量和風干泥沙樣中泥沙含水量，利用式（1）～（3）計算各次降雨后的徑流深度與土壤流失量[19]。本文采用2016年1月至2018年12月的試驗觀測數據，同期測定的各試驗小區平均的土壤理化性質及植被結構參數（表1）。

R=V/（2）

式中R為第次降雨產生的徑流深，mm；S為土壤侵蝕量，g/m2；為徑流小區面積，m2；V為徑流體積，m3；h為測定的水深，G為泥沙風干質量，g；C為徑流中的泥沙含量，g/m3；C為泥沙含水率，%；為圓柱體徑流桶的半徑，m；為土壤密度，g/m3。

表1 試驗小區植被結構參數及土壤性質

注：P為馬尾松；D為芒萁；I為白茅。

Note: P, D, I represent,-,, respectively.

1.3 基于SOM的降雨模式聚類

定義產生徑流的降雨為侵蝕降雨[11-13]。針對各場次侵蝕降雨，采用降雨量（）、歷時（）、最大60 min雨強（max）、平均雨強（mean）、降雨量集中性指數（）等指標描述降雨模式特征[11-13]，利SOM方法對降雨特征因子集進行聚類，從而識別降雨模式。

SOM是Kohonen[20]教授發明的一種基于神經網絡的數據降維技術，其網絡結構為一個輸入層和一個競爭層，前者由接收高維數據的輸入單元組成，后者由位于規則二維網格上的輸出單元組成，網絡層之間通過權向量連接。在聚類分析過程中，先采用z-score函數對降雨特征因子進行預處理，以消除數據噪聲影響；再將處理后的變量集導入輸入層，運用高斯鄰域函數構建8×10的SOM網絡拓撲結構，設置初始學習效率為0.1，迭代次數1 000次，計算輸入變量與所有神經元權重之間的距離；最后，基于最近距離原則從競爭層中獲得最佳匹配單元，從而得到降雨模式聚類結果。

聚類數是一平衡選擇。本著聚類數小且盡可能反映組間差異原則選擇最優聚類結果，并利用組內總方差（within groups sum of squared error, WSS）與聚類數總體變化關系曲線的拐點對聚類數進行客觀判斷。

1.4 數據分析

采用單因素方差分析法研究不同降雨模式、植被結構類型下的徑流量、土壤侵蝕量之間差異，當檢驗值<0.05時具有統計學意義；冗余分析RDA（redundancy analysis）用以揭示植被與降雨對水土流失的影響。

2 結果與分析

2.1 不同模式降雨統計特征

研究區2016－2018年記錄到93次侵蝕降雨事件，降雨量合計4 226.5 mm，占總降雨量83.7%。規定單次降雨后小區總產沙量小于0.15 kg為無侵蝕，觀測到有52次降雨產生了明顯土壤侵蝕，占侵蝕降雨次數的55.9%。SOM聚類分析表明，WSS隨聚類數的變化由陡變緩，聚類數4是其總體變化拐點（圖1）。因此，研究區主要存在4種侵蝕降雨模式，分別記作RI、RII、RIII和RIV（表2）。

RI在研究區發生頻率較高（31.2%），但引起土壤侵蝕頻率較低（13.8%），其特點是雨量和強度小、歷時長、雨量不集中，多發生在9月至次年4月。RII模式在4－10月均有發生，特點為雨量較多、中雨強、歷時長，該模式降雨頻率少（14.0%），但易于造成土壤侵蝕（76.9%）。RIII為短歷時、高強度、雨量集中的暴雨，主要發生在5－9月，是造成水土流失的首要降雨模式（43.0%），產生土壤侵蝕頻率較高（75.0%）。RIV為多雨量、長歷時、大強度的連續強降雨，集中發生在6－7月，發生頻率較低（11.8%），但具有較高的土壤侵蝕頻率（72.7%）。4種降雨模式中以RIII、RIV的降雨量最豐富，分別占降雨總量的31.5%、27.0%，RI、RII模式降雨量分別占20.9%、20.7%（表2）。

圖1 組內總方差隨聚類數目的變化

Fig.1. Variation of within groups sum of squared error with number of clusters

表2 4種模式降雨的統計特征

注：RI模式指雨量和強度小、歷時長、雨量不集中；RII模式指雨量較多、中雨強、歷時長；RIII模式指短歷時、大雨強、雨量集中；RIV模式指多雨量、大雨強、長歷時。下同。

Note: RIpattern refers to rainfall events with low intensity, long duration, minor amount of rainfall and low rainfall concentration; RIIpattern refers to the rainfall events with medium amount of rainfall, moderate rainfall intensity and long duration; RIIIpattern refers to the rainfall events with characteristics of short duration, strong rainfall intensity and high rainfall concentration; RIVpattern refers to great amount of rainfall, strong rainfall intensity and long duration. The same as follows.

研究區存在4種典型侵蝕降雨模式，與Duan等[11,21]基于D、D、max等降雨特征因子的組間差異分析得到的湘北、贛北紅壤區降雨模式特征一致，表明本結果在中亞熱帶紅壤區具有典型性。秦偉等[22]基于D、D、mean等降雨因子分析認為，贛北紅壤地區侵蝕降雨存在3種模式，并不存在RIV模式；Liu等[23]基于快速聚類法在同樣地區分析得出5種降雨模式，其中部分模式之間具有相似特征。顯然，已有研究對降雨模式劃分并不一致，這不僅與區域氣候條件密切相關，也受聚類分析方法影響。這些研究[11,21-23]均基于K-means聚類方法，以特征因子與聚類中心的距離來識別降雨模式，但需要事先設定聚類數目。通常未知降雨模式組間方差情況下自主設定聚類數，易導致對降雨模式的劃分不充分或冗余。本研究根據WSS的變化特征客觀給出聚類數，獲得的4種降雨模式，準確反映了中亞熱帶紅壤區的侵蝕降雨特征。

2.2 不同植被結構類型下水土流失特征

單因素方差分析顯示，不同植被結構類型下年均徑流量與土壤侵蝕量存在一定差異（<0.05）（圖2）。HS、F小區的土壤侵蝕量最高，分別為G、GS、LS小區2.1～3.2倍；HS小區的徑流量最高，達155.6 mm，顯著高出T、LS、GS、G小區的0.6、0.6、1.2、0.8倍（<0.05）。5種植被結構類型下產生的水土流失量從大到小排序為GS、G、LS、T、HS。由于近地表幼齡植被的活躍生長改變了土壤侵蝕敏感性[24]，導致各植被結構類型下土壤侵蝕量的年際變化并不同步，而徑流量波動在各小區具有一致性。

注：植被結構F、G、GS、LS、HS分別指喬木、純草，灌草，低灌、高灌。不同小寫字母表示處理間差異顯著。下同。

植被結構改變降雨到達地表的過程和土壤對降雨的響應，進而影響水土流失[25-26]。冠層與枝干通過截留雨滴、增加蒸散以減少到達地表的凈降雨量，并根據植株高度、冠層開度分配降雨動能[26]，因而高植被覆蓋的G、GS小區（表1）產生的徑流和土壤侵蝕小于低植被覆蓋的HS小區。針簇狀結構的馬尾松冠層能將小雨滴合并成大雨滴，從而增加雨滴動能[27-28]，當截留飽和后雨滴從冠層高處降落產生較大的侵蝕力，這也是HS、T小區中侵蝕模數較大的原因。低灌、草本等植被結構不僅具有發達的淺層根系，還能通過改善地表水熱條件支持地表生物生長，豐富的土壤生物和根系活動改善土壤孔隙度和團聚體，增加土壤入滲潛力和抗侵蝕能力[29]。相較而言，HS、T小區表層土壤孔隙度較少、下滲渠道不足，因而產生較多地表徑流。

2.3 不同降雨模式下的水土流失特征

4種降雨模式中，RIII和RIV產生的地表徑流量較多，分別占總徑流量的35.6%～44.4%和26.9%～32.9%，是RI、RII模式的3 倍和1倍以上（圖3）。RIII模式對土壤侵蝕量貢獻率最大，其次為RIV模式，分別占侵蝕總量的48.2%～56.7%以及25.2%～35.6%；RI和RII模式產生土壤侵蝕量較少，平均分別占3.4%、13.4%。4種降雨模式對試驗區水土流失的貢獻大小依次為RIII>RIV>RII>RI。

各降雨模式下歷次降雨產生的平均徑流與土壤侵蝕量存在顯著差異（圖4）。RIV模式下產生的平均土壤侵蝕量最多，顯著高出其他模式1.5～8.7倍（<0.05），其次是RII、RIII和RI模式（圖4a）。RIV模式產生的平均徑流也最多，顯著高出RIII模式的1.3～8.7倍（<0.05）；RIII模式產生的平均徑流次之，高出RI、RII模式的0.8～2.5倍。各降雨模式下歷次降雨產生的平均徑流量從大到小依次為RIV、RIII、RII、RI，平均土壤流失量從大到小則為RIV、RII、RIII、RI，且在各植被結構類型下表現具有一致性。

圖3 不同降雨模式下水土流失總量

圖4 不同降雨模式下次降雨產生的平均徑流和土壤侵蝕量

RIII是引起紅壤區水土流失的最主要降雨模式。研究區紅壤飽和入滲速率為122.3～489.0 mm/h[17]，遠高于大部分降雨事件的雨強，紅壤對該類降雨響應時間短，導致降雨未充分下滲及土壤飽和情況下形成地表徑流。同時，此類高強度降雨能迅速破壞地表介殼、剝離土壤顆粒，進而造成土壤侵蝕。RIII模式特征與其他地區相比具有共同性，如喀斯特巖溶區[13]、北方土石山區[30]、黃土高原[12]、中南地區[11,21]。

RIV是區域氣候環境水平上最具破壞力的降雨模式。該模式具有長歷時、大雨強、多雨量特征，前期降雨補充土壤水分后使土壤入滲能力持續保持在較低水平[11,22]；植被對該模式降雨也會在短時間內形成飽和截留，無法繼續有效攔截降雨[21,31]，因而具有較高的產流能力（圖4b）。該降雨模式下，土壤侵蝕類型隨著降雨歷時延長逐步由降雨侵蝕變化為徑流與降雨綜合侵蝕，進而引發更強烈的土壤流失[32]。由于該極端降雨具有較大的土壤剝離與徑流輸送能力，容易引起泥石流、洪澇等災害，是區域應積極防范的災害性天氣。

2.4 不同降雨模式下水土流失隨植被結構類型的分異特征

降雨和植被對水土流失過程發揮著互相競爭性影響，不同的植被結構與降雨模式疊加將產生復雜的產流、產沙情景[21]。在RI模式下，各小區水土流失量較小且不存在組間差異；RII模式下其差異顯著(<0.05)，但絕對相差依然較小。在RIII模式下，HS和F小區的徑流量比GS、G小區高出0.62～1.71倍，土壤侵蝕量高出2.30～4.63倍；在RIV模式下，HS、F小區的徑流量比GS、G小區高出0.32～0.78倍，土壤侵蝕量則高出3.37～7.42倍（圖5）。顯然，不同植被結構類型下的水土流失對降雨模式的響應存在差異。

圖5 不同降雨模式下水土流失隨植被結構類型的分異特征

3 討 論

3.1 不同降雨模式下植被對水土流失的影響

RDA分析顯示，不同降雨模式下降雨與植被對水土流失的解釋方差并不一致（圖6），表明降雨和植被共同影響，改變了地表產流、產沙的響應。RI模式下，植被、降雨對侵蝕量的解釋方差占比為0.37、0.56，植被是侵蝕發生的首要控制因素；RII模式下，二者的解釋力相接近，分別為0.57、0.42，表明降雨和植被平衡控制土壤侵蝕；RIII、RIV模式下，植被、降雨的解釋能力依次為0.22、0.63和0.14、0.74，降雨是侵蝕發生的首要控制因素（圖6a）。就徑流而言，無論在何種降雨模式下，降雨的影響力均高于植被，并且二者作用力大小也隨降雨模式變化（圖6b）。

圖6 不同降雨模式下降雨和植被分別對土壤侵蝕與徑流的影響

降雨、植被對水土流失產生過程有著復雜競爭性關系。Fang等[33]在北亞熱帶紅壤區研究表明，不同降雨模式下降雨對水土流失的影響高于植被因素；Wei等[34]在黃土高原地區研究顯示，降雨與植被隨著降雨模式變化交替主控水土流失；Huang等[21]定性分析了紅壤區降雨與植被對水土流失競爭性作用，認為分3種情形：降雨主控、植被主控與綜合控制。本研究RDA分析表明，植被與降雨對水土流失的影響力并不固定，隨降雨模式的變化而改變，這與上述研究結果相近，但略有差異。這是由于Fang等[33]基于主觀聚類法劃分的3種降雨模式中，忽視了弱降雨模式存在；而黃土高原地區降雨模式較為簡單，對降雨、植被與水土流失的關系較為單一。相較而言，本文與Huang等[21]研究結果能夠較好地反映出紅壤區降雨、植被對水土流失影響力的可變性。

已有研究關于植被的水土保持能效忽略了降雨模式的影響。本研究基于降雨模式的考慮，能更準確評價植被抑制侵蝕的作用，并認識植被與降雨之間的競爭性。隨著降雨模式由RI變化為RII乃至RIII、RIV，植被抑制水土流失的作用逐漸減小，這取決于植被結構對不同的降雨的響應。在小雨強、長歷時的降雨條件下，植被的截留與削弱雨滴動能能力最好，而在大雨強、短歷時的降雨條件下較差。Li等[35]在閩西北紅壤林地研究表明，馬尾松灌木對小雨強（7 mm/h）降雨的截留率最高，一定雨強下（30 mm/h）截留趨近飽和；且降雨動能與雨強呈指數關系，當雨強達到一定閾值（14 mm/h）后，植被對降雨動能的削減達到飽和。這些研究更加證實了植被水土保持功能對降雨模式的依賴性。

3.2　不同植被結構類型下降雨對水土流失的影響

不同植被結構類型下降雨和植被對水土流失影響存在差異（圖7）。從土壤侵蝕方面來看（圖7a），GS植被結構下降雨的解釋方差為0.57，植被為0.21，降雨的影響是植被的2.71倍；G植被結構下降雨影響是植被的3.57倍。在單一灌、喬（LS、HS、F）植被結構下，降雨影響更大，分別是植被的5.69、19.33、10.50倍。試驗區所涉及的植被結構類型中，降雨對侵蝕的影響大于植被，這與Mishra等[36]、Yu等[37]分別基于全球、徑流小區尺度的研究結果類似。另從徑流方面來看（圖7b），除了G、GS植被條件下植被的解釋方差高于降雨外，其他條件下則相反；G、GS、LS、F、HS植被結構類型下，降雨的解釋方差分別是植被的0.64、0.60、1.64、7.33、7.00倍。表明區域降雨條件下，植被的調節作用在近地表（G、GS）結構下比單一喬、灌木（LS、HS、F）結構更強；相應地，降雨作用在喬、灌木植被結構下比近地表植被結構下更強。

圖7　不同植被結構類型下降雨和植被對水土流失的影響

同一氣候降雨水平上，植被類型及其結構形態是引起土壤侵蝕空間異質性的主要來源。已有研究證實了不同植被類型抗侵蝕功能性差異，但很少關注其調節能力大小[13]。Zhou等[38]在運用結構方程模型揭示了恢復期長的植被對水土流失調節作用比恢復期短的植被更大。Yu等[37]利用網絡分析和RDA分析量化了降雨、植被等要素對水土流失影響，指出高覆蓋、球形冠層植被對水土流失的調節能力比傘形冠層植被更強。本研究針對紅壤區典型植被特征，量化了不同植被結構類型的水土保持功能差異，進一步證實了近地表植被具有更佳的抑制侵蝕、減少徑流作用。同時表明，植被結構差異誘導了降雨-水土流失過程，從而影響降雨、植被對水土流失的競爭性影響。

4 結 論

1）運用自組織映射方法確立了紅壤區存在4種典型侵蝕降雨模式，即：RI模式（少雨量、弱雨強、長歷時）；RII模式（中雨量、中雨強、長歷時）；RIII模式（短歷時、大雨強、雨量集中）；RIV模式（多雨量、大雨強、長歷時）。其中RIII是引起區域水土流失的最主要降雨模式；RIV模式最具侵蝕破壞力。

2）不同植被結構類型的水土保持功效從大到小依次為：灌草混交林（GS）、草地（G）、低灌林（LS）、喬木林（F）、高灌林（HS），這種差異主要由植被覆蓋、結構形態的調控作用實現。

3）紅壤區林下水土流失過程受降雨與植被綜合影響，二者對水土流失的競爭性影響依賴于降雨模式、植被結構類型而呈現一定規律性。在降雨模式水平上，隨著降雨模式由弱至強（RI?RII?RIII?RIV）變化，降雨的影響增加，植被抑制水土流失的能力逐漸減小，相應地水土流失由植被主控演變為平衡控制、降雨主控。在植被結構類型水平上，降雨影響總體高于植被，隨著植被結構類型由近地表向單一喬木、灌木結構變化（GS?G?F?LS?HS），植被調節功能減小，降雨影響則增加。通過冗余分析定量研究了降雨與植被在不同降雨模式及植被結構下對水土流失的影響，對紅壤區水土流失治理具有積極指導意義。

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Effects of vegetation structure types and rainfall patterns on soil and water loss of understory vegetation in red soil areas of South China

Chen Yang1,3, Zhang Haidong2, Yu Dongsheng1,3※, Ma Lixia1, Lu Xiaosong1,3, Wang Xin1,3

(1.,,210008,; 2.(),215155,; 3.,100049,)

Vegetation and rainfall are the key factors that affect the soil and soil erosion. Exploring the surface runoff and soil loss process associated with different rainfall patterns and vegetation structure types is of great significance to the development of soil and water conservation. In this study, we carried out a series of experiments on surface runoffs and sediments monitoring at different runoff plots with five structures types of vegetation (i.e., shrub-grass mixed forest, grassland, low shrub, arbor forest, high shrub). There are 8 runoff test plots with length × width (10 m×2.6 m) on the gentle slope of 8°in Red soil Ecological Experimental Station, Yingtan city. The experiment lasted three years from 2016 to 2018. During the study period, 93 individual natural erosive rainfall events, surface runoffs and sediments data were collected, as well as the vegetation structure parameters were obtained. The self-organizing mapping (SOM) method was applied to classify rainfall patterns according to rainfall characteristic indicators such as rainfall amounts, rainfall durations, 60min maximum rainfall intensity, average rainfall intensity and rainfall amount concentration index. Then the characteristics of soil and water loss under different rainfall patterns and vegetation structure types were studied, and the effect of rainfall and vegetation on soil and water loss were quantitative analysis by redundancy analysis (RDA). The results showed that SOM method could identify the four typical erosion rainfall patterns in red soil region, the rainfall patterns were as follows: RI(low intensity, long duration, minor amount of rainfall and low rainfall concentration index), RII(medium amount of rainfall, moderate intensity and long duration), RIII(short duration, strong rainfall intensity and high rainfall concentration index), RIV(a great amount of rainfall, strong rainfall intensity and long duration). Among all of the erosion rainfall events, the least rainfall was pattern RIV, which was the most erosive and destructive, so it was easy to cause serious soil erosion. RIIIwas the main pattern that made the highest cumulative contribution rate to soil and water loss. The erosion ability of pattern RIIwas moderate, but it was also easy to cause soil and water loss due to its moderate intensity and long duration. The pattern RIcould hardly cause soil erosion. Vegetation structure types significantly affected the soil erosion and runoff generation, and the soil and water conservation function of different vegetation in turn was as followed the order of shrub-grass mixed forest, grassland, low shrub, arbor forest, and high shrub. RDA results shown that comprehensive interaction effects on soil erosion exist between rainfall patterns and vegetation structure types. The ability of soil and water conservation of vegetation decreased gradually and the effects of rainfall became greater in the later stage of erosion process, when rainfall patterns changed from weak to strong (RI?RII?RIII?RIV), meanwhile the dominant factors of soil and water loss changed from vegetation to the interaction of vegetation and precipitation, and then to rainfalls. The influences of canopy structure on soil and water loss reduced, while the ones of rainfall increased when vegetation structure types changed from near surface vegetation to shrub and tree.

erosion; runoff; soils; vegetation structure; rainfall pattern; red soil region in South China

2019-11-11

2019-12-12

國家自然科學基金項目（41571206，41501296）；土壤與農業可持續發展國家重點實驗室開放研究基金項目（Y812000002）

陳 洋，博士生，主要從事資源環境遙感應用與水土流失研究。Email：chenyang@issas.ac.cn.

于東升，研究員，主要從事水土保持與資源環境遙感應用研究。Email：dshyu@issas.ac.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.05.017

S157.1

A

1002-6819(2020)-05-0150-08

陳 洋，張海東，于東升，馬利霞，陸曉松，王 鑫. 南方紅壤區植被結構類型與降雨模式對林下水土流失的影響[J]. 農業工程學報，2020，36(5)：150－157. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.05.017 http://www.tcsae.org

Chen Yang, Zhang Haidong, Yu Dongsheng, Ma Lixia, Lu Xiaosong, Wang Xin. Effects of vegetation structure types and rainfall patterns on soil and water loss of understory vegetation in red soil areas of South China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(5): 150－157. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.05.017 http://www.tcsae.org