生态学报  2019, Vol. 39 Issue (16): 6126-6135

文章信息

张远瞩, 蒋勇军, 李勇, 王正雄, 段世辉, 吴韦, 彭学义, 王冬
ZHANG Yuanzhu, JIANG Yongjun, LI Yong, WANG Zhengxiong, DUAN Shihui, WU Wei, PENG Xueyi, WANG Dong
隧道工程对喀斯特槽谷区坡面产流及土壤侵蚀的影响
Effects of tunnel excavation on slope runoff and soil erosion in a karst trough valley
生态学报. 2019, 39(16): 6126-6135
Acta Ecologica Sinica. 2019, 39(16): 6126-6135
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201812052655

文章历史

收稿日期: 2018-12-05
修订日期: 2019-05-30
隧道工程对喀斯特槽谷区坡面产流及土壤侵蚀的影响
张远瞩1,2 , 蒋勇军1,2 , 李勇1,2 , 王正雄1,2 , 段世辉1,2 , 吴韦1,2 , 彭学义1,2 , 王冬3     
1. 西南大学地理科学学院, 重庆 400715;
2. 岩溶环境重庆市重点实验室, 重庆 400715;
3. 西南大学附属中学, 重庆 400715
摘要: 隧道工程导致地下水系统被破坏,但由此可能带来的土壤侵蚀却很少被涉猎。在重庆观音峡背斜隧道密集影响区和非隧道影响区的两个相邻小流域建立径流小区,基于高分辨率水文数据结合δD-H2O、δ18O-H2O同位素,对比两径流小区坡面、壤中产流规律和地表侵蚀产沙特征。结果表明,观测年内隧道影响区坡面产流对降雨响应更快,地表径流系数0.027,侵蚀模数16.68 t km-2 a-1;非隧道影响区地表径流系数0.013,侵蚀模数7.73 t km-2 a-1。相反,隧道影响区产生的壤中流产流系数仅为非隧道影响区的31%。对一场强降雨监测发现,两径流小区坡面流中δD-H2O、δ18O-H2O相似,但壤中流中却差异较大。用氢氧同位素混合模型分析得出隧道影响区坡面流、壤中流中降雨贡献率均大于非隧道影响区,侵蚀能力更强。这与土壤含水率减小和土壤结构的差异有关:隧道影响区土壤中粘粒的含量高于非隧道影响区,且出现上粘下松的异常土壤结构,使土壤下渗能力降低,地表径流增加。较小的土壤含水率与土壤粒径也有利于土壤搬运。研究为隧道工程导致的喀斯特区水土流失研究提供了基础数据,为喀斯特区水土流失防治和石漠化治理研究提供了新视角。
关键词: 隧道工程    坡面径流    壤中流    土壤侵蚀    喀斯特槽谷区    
Effects of tunnel excavation on slope runoff and soil erosion in a karst trough valley
ZHANG Yuanzhu1,2 , JIANG Yongjun1,2 , LI Yong1,2 , WANG Zhengxiong1,2 , DUAN Shihui1,2 , WU Wei1,2 , PENG Xueyi1,2 , WANG Dong3     
1. School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China;
2. Chongqing Key Laboratory of Karst Environment, Chongqing 400715, China;
3. High School Affiliated to Southwest University, Chongqing 400715, China
Abstract: Karst groundwater systems have been destroyed because of the excavation of tunnels. However, the effects of the tunnel excavation on soil erosion in karst areas remain largely unknown. This study aims at investigating disciplines and processes of slope runoff, interflow and surface soil erosion in two runoff plots where are or are not affected by tunnel excavation, respectively, in a karst trough valley, SW, China based on high-resolution hydrological data and isotopic values (δD-H2O and δ18O-H2O). The results show that the annual coefficient of slope runoff is 0.027 and soil erosion modulus is 16.68 km-2 a-1 in the tunnel-influenced plot where the slope runoff responds faster to precipitation, while the corresponding values in the tunnel-free plot were 0.013 and 7.73 km-2 a-1, respectively. In contrast, the interflow in the tunnel-influenced plot is only 31% of that in the tunnel-free plot. The monitoring values of δD-H2O and δ18O-H2O were similar in slope runoff but different in interflow during a storm event. The contributions of rainwater to both the slope runoff and interflow increased in the tunnel-influenced plot based on the stable isotope mixing model. These discrepancies could be due to a decrease in the soil moisture and differences in the soil structures, as the soil clay content is higher and the original loose and sticky layers in the soil profile are damaged in the tunnel-influenced plot, leading to the decrease in the infiltration capability but an increase in the slope runoff. In general, the tunnel excavation increased the slope runoff and soil erosion and decreased the interflow in the karst trough valley. Our study can provide fundamental data on soil erosion and water loss resulting from tunnel construction in karst areas and shed light on the protection and management of karst environments.
Key Words: tunnels excavated    slope runoff    interflow    soil erosion    karst trough valley    

喀斯特地区坡面产流及水土流失的发生过程是地形因子、植被类型、气候因子、土壤性质等多因素共同作用的结果[1-9], 人类活动主要通过不同土地利用方式对该过程产生影响[9-11]。然而, 西部大开发的深入使大型隧道不断穿越西南喀斯特山区, 成为影响喀斯特脆弱生态系统的新因素。尤其是隧道建设改变了喀斯特水文系统, 在隧道影响范围内地下水位急剧下降, 大量地表泉点干涸, 这可能会引起土壤、植被变化, 从而影响水土流失过程。目前, 隧道建设对喀斯特地区水土流失过程影响的研究几乎无人涉猎。本文基于径流小区的高分辨率的水文、同位素数据, 对比研究岩溶槽谷区有无隧道工程影响的两径流小区坡面产流及产沙的差异, 以期为这种新的人类干扰方式所引发的岩溶区水土流失的研究提供新思路和基础数据, 为岩溶区水土流失防治和石漠化治理研究提供新视角。

1 研究区概况

选择隧道建设密集的重庆观音峡背斜嘉陵江以南的岩溶槽谷区为研究区(图 1)。该区位于亚热带季风气候区, 常年平均气温18.1℃, 平均降雨量1185 mm, 降雨集中在5—9月。观音峡背斜轴部为三叠系的飞仙关组(T1f)灰岩、泥灰岩和页岩, 两翼分别为三叠系的嘉陵江组灰岩(T1j)和雷口坡组(T2l)白云岩以及须家河组(T3xj)砂页岩。岩性组合特征及长期的岩溶作用, 使研究区发育出东、西两个近南北走向的大型溶蚀槽谷, 形成“三山夹两槽”的“笔架型”的地形, 海拔495—707 m。地带性植被为中亚热带常绿阔叶林。槽谷内土壤为三叠系嘉陵江组灰岩发育的黄色石灰土, 土层厚薄不均, 15—100 cm。

图 1 研究区位置、地质、土地利用及径流小区布置图(Liu等2019[11]改) Fig. 1 Hydrogeology, land use, sampling points and geological cross-section of the Longfeng and Longche karst trough valleys in Chongqing (adapted from Liu et al., 2019)

研究区由凤凰村附近的分水岭分成北、南两个小流域(106°23′15″—106°28′05″E, 29°40′30″—29°48′10″N), 分别为龙凤槽谷(流域面积11.7 km2)龙车槽谷(流域面积26.8 km2), 槽谷内地表河不发育。1999年以来, 龙凤槽谷流域已建成3条横穿背斜核部的隧道(图 1, 表 1)。隧道修建前, 流域降雨汇集后大部分经南向北的地下河排泄入嘉陵江, 另有部分以泉的方式在槽谷内排泄。隧道建成后隧道成为了地下水的排泄通道, 排泄量1.5—23.3 L/s, 导致地下河流量减小为不足原来的20%。原有的流量为0.08—5 L/s的13泉点中11个已被疏干, 仅剩2个流量很小的季节泉。同时, 水田因不能蓄水而被迫变成旱地。可见, 隧道建设对该流域水文生态环境影响严重。龙车槽谷流域尚未修建隧道, 受北边流域隧道影响较小。两流域相同的地质背景、气候条件、相似的土地利用类型, 为对比研究隧道建设对岩溶槽谷区的影响提供了良好的基础。

表 1 龙凤槽谷三条隧道的基本情况 Table 1 Background of three tunnels in Longfeng karst trough valley
隧道序号
Tunnel
隧道名称
Tunnel name
修建时间
Excavated time
隧道长度
Length/m
隧道东西
两端出口高程
Elevation at exit
of tunnel/m
隧道东西
两端出口排水量
Discharge of
tunnel/(L/S)
1重庆绕城高速施家梁隧道2006—20084285260/2452.3/6.5
2渝武高速北碚隧道1999—20014035250/2402.5/16.8
3重庆轻轨6号线北碚隧道2010—20134322245/2401.5/23.3
2 研究方法 2.1 实验设计

在两流域同一顺层坡上分别选择坡度相同的林地建设20 m×5 m的径流小区, 基本情况见表 2。径流小区四周挖至基岩下, 在两侧及坡后灌石浆高出地表, 使小区内坡面流、壤中流及泥沙不与外部交换。小区坡前用碎石填至土岩界面, 铺不透水膜, 再继续填充碎石至坡面, 再铺不透水膜, 将壤中流与坡面流分隔。坡面流被引入50 cm×40 cm×30 cm的收集池, 同时沉积泥沙;壤中流被引入20 cm×20 cm×20 cm的收集池。收集池排出口装直角三角堰, 用于计算流量。

表 2 径流小区情况与2017.6—2018.5产水、土壤侵蚀统计 Table 2 Summary of runoff plots, Runoff coefficients and erosion modulus
径流小区
Runoff
plot
面积
Area/
m2
海拔
Elevation/m
坡度
Gradient
土层厚度
Soil
thickness/
cm
土壤类型
Soil type
土地利
用类型
Land use
pattern
植被
覆盖率
Vegetation
coverage/%
植被
Vegetation
隧道影响
Effect of
tunnel
距离隧道
水平距离
Horizontal
distance
from the
tunnel/m
坡面流径
流系数
Coefficient
of slope flow
壤中流径
流系数
Coefficient
of interflow
侵蚀模数
Erosion
modulus/
(t km-2 a-1)
110058020°45黄色石灰土林地70白蜡树2000.0270.00916.68
210051220°50黄色石灰土林地60白蜡树35000.0130.0297.73
2.2 数据获取

流域内安装有小型气象站(美国DAVIS公司, Vantage Pro2), 每个收集池内安装有自动水位记录仪(美国HOBO公司, U 20-001-04), 根据水位计算流量和径流深度(径流量/投影面积), 设定15分钟自动记录一次降雨量和水位。

2017年6月1日到2018年5月31日, 根据产沙量不定期收集池中全部泥沙, 风干后称重, 并计算年侵蚀产沙模数(年泥沙总量/投影面积)。两径流小区沿剖面按0—10 cm、10—20 cm、20—40 cm分层采集土样, 土样风干后磨碎, 过筛, 用粒径扫描仪得到粒径组成。土壤有机质采取重铬酸钾法测定。研究期间选择一场暴雨, 收集降雨, 对坡面径流、壤中流进行高频采集。取30 mL水样储存于高密度乙烯瓶中, 不留气泡, 盖紧后用封口胶密封, 用于测定水中氢氧稳定同位素值。δD-H2O、δ18O-H2O由自然资源部岩溶动力学重点实验室的采用离轴整合积分腔光谱输出技术(OA2ICOS)的液态水稳定同位素分析仪(LWIA-24-d, Los Gatos Research, USA)测定, 测试结果均以V-SMOW标准给出, 精度分别为±0.6%和±0.2‰。

3 结果与分析 3.1 降雨特征

降雨特征是指每次降雨的雨型、雨量和雨强, 对坡面产流影响较大的两个因素是降雨量和雨强, 为了更好地揭示降雨影响径流的物理机制, 尤其是高强度降雨时段的产流能力, 本文选取降雨量和最大15 min雨强两个指标。按两场降雨间隔12小时计算降雨场次, 研究年内共降雨128场1170.9 mm, 其中5—9月降雨800.4 mm, 占全年降雨量的68%, 降雨量最高值出现在8月, 为198.6 mm, 最低值出现在12月, 为11.6 mm(图 6)。全年暴雨(>50. 00 mm/d)8场、大雨(25. 00—49. 90 mm/d)9场、中雨(10. 00—24. 90 mm/d)17场, 其余为小雨(<10. 00 mm/d)。降雨量主要集中在17场暴雨和大雨中, 占全年降雨的56%(表 3)。全年最大场次降雨量为72.1 mm, 出现在2018年4月13—14日;最大日降雨量出现在2017年9月1日, 为68.6 mm;15分钟最大雨强为17 mm/15 min, 出现在2017年8月25日。

图 2 径流小区坡面流和壤中流流量过程线 Fig. 2 Discharge curve of slope flow and interflow in runoff plots

图 3 15 min最大雨强与坡面径流系数相关性 Fig. 3 Correlation between the coefficient of slope runoff and maximum of rainfall intensity

图 4 2017.6.13 —6.15降雨产生的地表径流和坡面流的流量过程线、δD-H2O、δ18O-H2O值变化及降雨、“老水”贡献率 Fig. 4 Discharge carve, variations of δD-H2O、δ18O-H2O values and the contributions of rainwater and "old water" in the slope flow and the interflow in the rainfall event of June 13—15, 2017

图 5 月降雨量、最大雨强、坡面径流深度及土壤侵蚀量变化 Fig. 5 Monthly variations of precipitation, maximum of rainfall intensity, runoff depth and soil erosion

图 6 土壤侵蚀量与降雨量、雨强和径流深度的相关性 Fig. 6 Correlation between soil erosion and precipitation, rainfall intensity and slope runoff depth

表 3 降雨、产流基本情况统计 Table 3 Statistics on the precipitation and runoff times
类型
Type
场次
Times
总降雨量
Rainfall/mm
产生坡面流场次
Times of slope flow
产生壤中流场次
Times of interflow
隧道影响区
Tunnel-influenced plot
非隧道影响区
Tunnel-free plot
隧道影响区
Tunnel-influenced plot
非隧道影响区
Tunnel-free plot
暴雨Rainstorm8429.98888
大雨Heavy rain9220.69924
中雨Moderate rain17339.0151434
小雨Light rain94181.411600
合计Total1281170.943371316
3.2 产流特征对比 3.2.1 年产流

降雨及地表径流是水力侵蚀发生的动力[12]。在降雨相同的情况下, 地表径流差异是产生地表土壤侵蚀差异的重要动力因素。从全年看, 两径流小区产流主要集中在6月和9月, 7、8月虽有较强的降雨, 但强烈的蒸发使产流并不突出(图 2)。在全年128场降雨中, 1号径流小区(受隧道影响)产生坡面径流的降雨43场(表 3), 径流系数为0.027(表 2);而2号径流小区(无隧道影响)产生坡面径流的降雨37场, 径流系数为0.013。说明隧道影响区坡面产流更容易, 产流量更大, 对土壤的侵蚀能力更强。壤中流是坡地径流的重要组成部分, 在两径流小区其产流情况与坡面产流相反。1号径流小区产生壤中流的降雨场次为13场, 径流系数为0.009, 均小于2号径流小区(表 23)。说明隧道影响区下渗进入土壤的降雨较少。

如果将坡面流与壤中流相加, 两径流小区总产流率低于0.05, 根据质量守恒原理, 95%以上的降雨被蒸发或经喀斯特区发育的裂隙、管道进入地下, 体现出喀斯特区特殊的地表、地下“二元”结构对产流过程的影响[13-17]。两径流小区中, 1号小区径流系数为0.036, 低于2号的0.042。因两小区蒸发系数一致, 隧道影响区较低的径流系数说明更多的降雨直接沿岩溶裂隙进入地下。这可能因为隧道建设中放炮破坏了岩石结构, 使裂隙、管道增大;也与隧道排水后地下水位下降有关。更多的降水下渗进入地下管道系统将导致流域表层蓄水量减少, 对地表生态系统产生影响。

此外, 两径流小区中次降雨产生的坡面径流系数与最大雨强均具有一定程度的正相关(图 3), 但在1号径流小区中二者的相关性明显高于2号, 拟合直线的斜率也远大于2号。说明在隧道建设影响下坡面产流对雨强响应更快, 随雨强的加大也增加得更快, 土壤的调蓄作用被削弱。

两径流小区具有相同的降水气候、地质、地形、土地利用类型、植被类型(表 2), 但在研究年中, 坡面流、壤中流径流系数不同, 对雨强的响应也存在差异。这与两小区不同的土壤机械组成有关。首先, 两径流小区的石灰土中粘粒(d<0.01 mm)含量均较高, 体现出岩溶区土壤粘重的特征。但1号径流小区粘粒含量(77%—80%)明显高于2号(67%—72%)(表 4), 粘粒含量的增加将降低土壤渗透能力。其次, 两径流小区的土壤剖面结构也存在差异。亚热带季风区降雨量多且强度大, 强烈的化学淋溶作用使粒径较小的粘粒不断下移, 形成上松下粘的土壤结构。2号径流小区土壤剖面随深度增加粘粒(d<0.01 mm与d<0.001 mm)含量增加, 与自然形成的土壤结构一致, 该结构有利于降雨下渗。但1号径流小区土壤粘粒含量在土壤剖面0—10 cm处高于10—20 cm, 这种上粘下松的异常结构降低了土壤渗透能力。可见, 1号径流小区的土壤粒径和剖面结构均不利于降雨的下渗。这样, 更多的降水在地表产流, 导致地表径流量大于2号, 壤中流量小于2号。另外, 表层土壤中较高的粘粒含量在较大雨强时更容易结皮, 土壤入渗率进一步降低, 因此, 地表径流系数与最大雨强具有了更显著的相关性。

表 4 径流小区土壤机械组成及有机质含量 Table 4 Soil structure and organic matter in runoff plots
径流小区
Runoff plot
土壤深度
Depth of
soil/cm
各粒径/mm级土壤含量Proportion of soil grain/%有机质
Organic matter/
(g/kg)
>0.250.25—0.050.05—0.01< 0.01< 0.001
隧道影响区0—101.01.018.080.045.063.2
Tunnel-influenced plot10—200.93.118.677.443.652.4
20—400.91.118.080.045.044.9
非隧道影响区0—101.73.328.067.031.471.8
Tunnel-free plot10—201.61.426.071.035.857.8
20—401.32.724.072.038.042.7

土壤的形成受母质、气候、地形、植被、人类干扰等因素的控制。两径流小区具有相同的自然条件及土地利用类型, 相异的土壤机械组成可能与隧道建设有关。隧道建设导致地下水位下降, 地表泉水干涸(表 1), 并使土壤含水率降低。Liu等在同一研究地监测结果表明, 2017年1—12月, 1号径流小区土壤20 cm、40 cm平均湿度为22.3%、25.3%, 明显低于2号径流小区相同层位处的25.9%、29.4%。隧道影响区土壤含水率降低影响了生物群落, 植物吸收水分的方式已经发生变化[11], 土壤有机质含量下降(表 4), 从而逐渐改变土壤结构, 削弱土壤下渗能力。研究表明喀斯特群落退化时, 土壤有机质含量急剧下降, 逐渐向粘质化方向发展, 引起土壤板结, 使土壤渗透能力下降[18-19]。可见, 喀斯特地区隧道建设可能在一定程度上产生与森林退化相似的影响。

3.2.2 次产流

为研究两径流小区产流过程的差异, 对2017年6月13—16日的降雨进行了最高频率为3小时的加密采样监测(具体时间间隔视降雨情况确定)。本次降雨共80.6 mm, 最大雨强4.6 mm/15min。降雨分为两个阶段, 第一阶段降雨强度大历时短, 第二阶段降雨强度略小, 但持续时间长。降雨期间, 1号径流小区产生的地表、壤中流径流系数分别是0.08与0.02, 2号分别为0.06与0.21。其结果与全年观测一致, 即坡面径流系数为1号径流小区大于2号, 而壤中流则相反;坡面流+壤中流径流系数为1号径流小区小于2号。从产流顺序看:两径流小区对降水均迅速响应, 首先产生坡面径流, 但1号径流小区响应更快, 且流量过程线涨落更陡(图 4 a, b);2号坡面产流滞后约45分钟, 峰值较1号低。其次产生壤中流, 但1号径流小区比2号滞后2小时15分, 且波峰低(图 4 c, d)。1号径流小区壤中流比坡面流滞后约3小时30分, 而2号径流小区仅滞后30分钟。两径流小区产流顺序的差异进一步说明1号径流小区异常的土壤机械组成使土壤下渗率低, 降雨在地表产流所需时间短, 产流量更大。因渗入土壤的水少, 壤中流产流慢, 产流量也较少。

降雨既是地表径流和壤中流的主要来源, 又是在土壤侵蚀发生与发展过程中水力侵蚀的动力。降雨在产流中的贡献率可以在一定程度上反映其侵蚀能力。为此, 运用降雨、“老水”两个端元的氢氧稳定同位素混合模型计算二者在地表径流、壤中流的贡献率[20]

(1)

式中, Qt、Q0和Qn分别表示径流、“老水”和降雨的体积;Ct、C0和Cn表示对应的δD-H2Oδ18O-H2O同位素值。本研究按朱晓峰等[21]的研究, 选择前期降雨较少的5月22日降雨事件产流尾水作为“老水”端元, 当场降雨为另一端元(表 5)。这种确定“老水”端元的方法因不能完全排除降雨(同位素值偏负)的影响, 导致Q0的计算结果可能偏大, 但该影响对于两径流小区是一样的, 故用该方法进行定量的对比研究仍然可行。

表 5 2017.6.13 —6.15降雨及坡面流、壤中流中“老水”端元氢氧稳定同位素值 Table 5 δD and δ18O values in precipitation and "old water" of different hydrological pathways for rainfall event of June 13—15, 2017
降雨Rainwater径流Runoff
时间TimeδD/‰δ18O/‰径流小区
Runoff plot
坡面流Slope flow壤中流Interflow
δD/‰δ18O/‰δD/‰δ18O/‰
2017/06/13-14-45.3-7.111-15.58-4.15-23.23-4.16
2017/06/15-16-64.89-9.972-17.03-3.15-15.17-3.71

本次降雨事件中, 两径流小区δD-H2O、δ18O-H2O坡面流中氢氧同位素组成均值相似, 但壤中流中却差异显著(表 6), 1号径流小区壤中流中δD-H2O、δ18O-H2O值比2号均更偏负, 说明1号径流小区壤中流中降雨贡献比2号大。从产流过程看, 两径流小区的坡面流、壤中流的δD-H2O、δ18O-H2O值均表现出明显的同步下降(图 4), 证明同位素值偏负的降雨端元在产流过程中贡献不断增加。用稳定同位素混合模型(式1)分析降雨贡献率, δD-H2O和δ18O-H2O分析的结果表现出很高的相似度, 与朱晓峰等在环江的研究结果一致[21], 故以下以δD-H2O的计算结果阐述。降雨初期, 在两径流小区的坡面流中降雨的贡献率均约5%, 短暂下降后一直增加, 直到产流结束时1、2号径流小区分别为85%和82%。此过程可解释为产流初期, 降雨冲击土壤表层, 将其中“老水”不断挤压出去, 此时地表径流以“老水”为主。随着降雨的进行, “老水”在表层土壤含量降低, 降雨贡献不断增加。对比两径流小区, 1号坡面径流降雨贡献率略高于2号。从壤中流产流过程看, 降雨初期, 在两径流小区降雨的贡献率差异较大, 1号为29%, 2号仅9%。随降雨的进行, 降水贡献在短暂下降后不断增加, 直到产流结束时1、2号小区中降雨贡献率分别为44%和37%。可见, 两径流小区中, 1号壤中流中降雨贡献率明显高于2号, 这与其较低的土壤含水量[11]有关。较低的土壤含水量使壤中流中“老水”贡献减少, 降雨的贡献增加。可见, 无论是坡面流还是壤中流, 降雨贡献率在隧道影响区都比无隧道影响区大, 侵蚀作用也更强。

表 6 2017.6.13 —6.15降雨产生的地表径流和坡面流的δD-H2O、δ18O-H2O特征 Table 6 δD-H2O and δ18O-H2O values in the slope flow and the interflow for rainfall event of June 13—15, 2017
指标Item12
δD-H2O/‰δ18O-H2O/‰δD-H2O/‰δ18O-H2O/‰
坡面流Slope flow均值±标准差Mean±SD-32.6±15.2-6.0±1.5-33.9±15.4-5.9±2.0
样品数N10101010
壤中流Interflow均值±标准差Mean±SD-29.9±6.8-5.1±1.2-20.8±6.3-4.6±0.9
样品数N881010
3.3 产沙特征对比

降雨及地表径流产生的动力, 不断侵蚀搬运土壤。监测年内, 1号径流小区产沙量1.67 kg, 侵蚀模数为16.68 t km-2 a-1, 而2号径流小区产沙量0.77 kg, 侵蚀模数为7.73 t km-2 a-1(表 2, 图 5)。可见, 隧道影响区土壤侵蚀模数较大, 导致1号径流小区土壤厚度比2号小(表 2)。分析其原因, 首先, 隧道影响区具有更强的水动力条件。虽然两径流小区降水一样, 但隧道影响区产生了更多地表径流, 对土壤有更强的侵蚀作用。同时地表径流和壤中流中具有侵蚀和搬运能力的降水的贡献率都更大, 使地表径流和壤中流具有更强的侵蚀能力。其次, 隧道影响区土壤的抗侵蚀能力较弱。土壤中较低的含水率使土壤团聚体稳定性降低, 在降水条件下更易崩解离散[22-23]。土壤团聚体崩解后离散出的颗粒细小、容易被降雨和流水搬运。同时, 隧道影响区土壤粒径更小, 也更容易搬运。当然, 从隧道建设到影响土壤流失是一个很复杂的过程, 其中还有很多环节需要继续研究完善。

坡面土壤侵蚀过程包括雨滴溅蚀和坡面径流侵蚀搬运两个过程[24], 降雨量、降雨强度和坡面径流深度是土壤侵蚀量的直接影响因素。将13次收集的土壤侵蚀量与降雨量、15 min最大雨强、径流深度分别进行相关性分析, 发现降雨量和坡面径流深度与土壤侵蚀量的相关性更强, 可见, 喀斯特槽谷区, 降雨量和地表径流深度是土壤侵蚀的重要影响因子。对比两径流小区, 1号土壤侵蚀量受降雨量影响更大, 而2号受径流深度的影响更显著(图 6), 这与二者不同的土壤性质有关。隧道影响区较低的土壤含水量和更小的土壤粒径在雨滴的打击下, 更容易被破坏形成分散的土粒。

两径流小区4—10月产生了有效坡面径流, 并导致明显的产沙。产沙的7个月中, 两径流小区产沙量最小值均出现在7月, 因为该月降雨量、地表径流深度都处于最低值, 这与重庆的伏旱天气有关;土壤侵蚀最大量在1、2径流小区分别出现在8月和5月, 是全年降雨量最高月份, 且前期明显干旱。干旱使土壤松疏, 力学强度降低、稳定性变差, 突然的暴雨在坡面迅速产流, 将疏松的土壤带走。

3.4 结论与讨论

喀斯特地区的隧道工程建设不仅降低了地下水位, 改变地下水流场, 也使坡面产流、壤中流产流和土壤侵蚀过程受到影响。重庆观音峡背斜20多年隧道影响区地表径流系数增加2.6倍, 而壤中流量减少为无隧道影响区的31%。用氢氧同位素端元模型, 认为受隧道影响区的坡面流和壤中流中降雨的贡献率均增大。地表径流量增加以及地表径流及壤中流中降水贡献率的增加, 使降水和径流的侵蚀能力增强。同时, 由于隧道影响区土壤含水率减少, 土壤团聚体稳定性降低, 以及土壤粒径的减小, 使隧道影响区土壤的抗侵蚀能力降低。因此, 隧道建设区土壤侵蚀模数增加了2.2倍。本研究为隧道建设对喀斯特地区土壤侵蚀的研究提供了新的思路和基础数据, 但喀斯特地区特殊的地表、地下双层结构使降水和土壤不仅从地表流失, 更多的可能从地下漏失[13-17, 22, 24-25], 但目前还没有找到合适的研究方法, 这也将是今后的一个重点研究方向。

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