水土流失是當代最普遍的環境問題，它不僅制約著農業生產發展,還會加速生態環境惡化。 研究坡面土壤侵蝕因子對定量預測土壤流失具有重要價值。 WISCHMEIER 等首次提出 EI30作為土壤侵蝕的影響因子，并在土壤流失方程 USLE 中得以應用。 孫泉忠等研究表明降雨侵蝕力指標在北方地區以 EI30和 EI10為主，而南方地區則以 EI60為主；吳光艷等研究表明 EI10和 EI30適用于不同降雨類型下降雨侵蝕力的計算；夏艷華等研究表明侵蝕模數與降雨侵蝕因子 PI30相關性良好；王萬忠等研究表明土壤流失與降雨特性單因子中的 15min 最大時段降雨強度關系最密切；王治華等研究表明影響流域產沙的主導降雨特性為大于 4mm·h-1的降雨量和平均降雨強度；吳從林等研究表明最大 30min 雨強在多元回歸方程中與土壤侵蝕量的回歸效果最佳；吳發啟等研究表明降雨動能與侵蝕產沙為線性相關；王瑄等研究表明最大瞬時雨強、坡度及降雨量對產沙量影響顯著；張晶晶等對影響坡面產沙的降雨因素排序為：降雨量＞雨強＞最大雨強；李瑞等對降雨量和雨強與坡面產沙量進行回歸分析表明降雨量與產沙量為極顯著相關；金雁海等研究表明土壤侵蝕量與次降雨雨強之間關系明顯；朱湖根等研究表明雨強是影響裸地土壤侵蝕的主要因子；管新建等通過人工模擬降雨，得出雨強與坡面產沙量的灰色關聯度最大。 在土壤侵蝕與降雨特征的關系研究中，不同學者所選取的降雨影響因子也各不相同，造成在實際應用中缺乏統一標準。 而眾多影響因素之間可能存在交互作用，如何選取影響土壤侵蝕的主要因子，量化各個因子對土壤侵蝕的影響程度，對建立坡面水土流失預報模型和土壤侵蝕的防治具有重要應用價值。
本研究通過野外徑流小區試驗研究坡面土壤侵蝕，在不考慮植被等其它因素影響的前提下，主要探究不同坡度下降雨因素對坡面侵蝕產沙的影響，選取降雨量 P、平均雨強 I、瞬時最大雨強 IMAX、最大 10min 雨強 I10、最大 30 min 雨強 I30、降雨動能 E、降雨動能與最大 30min 雨強的乘積 EI30、降雨量與平均雨強的乘積 PI、降雨量與最大瞬時雨強的乘積 PIMAX、降雨量與最大 10min 雨強的乘積 PI10、降雨動能與最大 10min 雨強的乘積 EI10、降雨量與最大 30min 雨強的乘積 PI30和坡度 S 作為產沙量的影響因子。運用 SPSS 統計軟件對產沙量與其影響因子進行相關分析、因子分析和逐步回歸分析，以期確定影響坡面侵蝕產沙的主要侵蝕因子。
1 材料與方法
1.1 試驗區概況
試驗在沈陽農業大學水利學院綜合試驗基地的水土保持室外徑流小區進行。 試驗區位于沈陽市東陵區，北緯 41°44′，東經 123°27′，海拔 44.7m。 屬于半濕潤溫帶大陸性氣候,年平均氣溫 80℃。 年平均降水量 722mm，7 月降雨量最大，平均降水量 183mm，1 月最小，平均降水量 7mm。試驗用土為棕壤土，原土采集后過 5mm×5mm的篩子，去除石塊、落葉等雜質。 土樣按垂直坡面方向分層填土并用力壓實，鋪設時將土層之間坡面略整粗糙,使土層結合緊密以接近原土體狀態。 將布設好的試驗小區靜置一冬季,使試驗區內土樣與自然狀態下一致。
1.2 方法
室外徑流小區水平投影長 8m，寬 1m，徑流小區設計坡面為 5°，10°，15°，小區坡面為裸坡，坡面布設完之后定期噴灑除草劑，防止植被對侵蝕量產生影響。 徑流小區四周邊埂采用磚砌，并用水泥砂漿抹面，徑流小區底端設置三角堰型集水槽。采用接樣桶收集坡面泥沙，降雨初期，每隔 1min 接取沙樣，當雨強和產流量較穩定時，每隔 5min 接取沙樣。 降雨結束后，將接樣桶內泥沙靜止后倒出表層清液，泥沙烘干稱取侵蝕產沙量。 徑流采用人工徑流小區監測系統收集，由水位傳感器每隔 1min 自動收集各個坡面產流量。 降雨量及降雨歷時數據來自試驗場內自計雨量計，計量降雨量每增加 1mm 經過的時間，從而計算出平均雨強、瞬時雨強、降雨動能等降雨特征。 小區布置完之后應避免人為擾動。 選取侵蝕量\\(g\\)為因變量 Y, 選取降雨量 X1\\(mm\\)、雨強 X2\\(mm·min-1\\)、瞬時最大雨強 X3\\(mm·min-1\\)、最大 10min 雨強 X4\\(mm·min-1\\)、最大 30min 雨強 X5\\(mm·min-1\\)、降雨動能 X6\\(J·m-2\\)、降雨動能與最大 30min 雨強的乘積 X7\\(J·mm·m-2·h-1\\)、降雨量 P 與雨強 I 的乘積 X8\\(mm2·min-1\\)、降雨量與最大瞬時雨強的乘積 X9\\(mm2·min-1\\)、降雨量與最大 10min 雨強的乘積 X10\\(mm2·min-1\\)、降雨動能與最大 10min 雨強的乘積 X11\\(J·mm·m-2·h-1\\)、降雨量與最大30min 雨強的乘積 X12\\(mm2·min-1\\)和坡度 X13\\(°\\)為自變量。
2 結果與分析
2.1 侵蝕性降雨等級分配特征
由表 1 可知，根據降雨量劃分的降雨強度等級標準，試驗期內發生侵蝕性降雨共 21 場次,其中大暴雨 2場次，暴雨 6 場次，大雨 11 場次，中雨 2 場次。 試驗期內大暴雨、暴雨、大雨共 19 場次，占侵蝕降雨總場次的90.48%，降雨量 689.3mm，占侵蝕降雨總量 97.83%。 降雨歷時 7702min,占侵蝕降雨總歷時的 97.83%，表明本次試驗產生土壤侵蝕的降雨大部分為大雨、暴雨和大暴雨?！颈?】
2.2 侵蝕量與侵蝕因子的相關分析
由表 2 可知，侵蝕量與 S、E、I10在顯著性水平 0.01 下顯著相關，與 I30和 PI10在顯著性水平 0.05 下顯著相關，表明侵蝕量可能受多種因素影響。 由表 3 可知，侵蝕因子之間的相關系數值都較高，表明因子間存在較強的相關性。 相關系數超過 0.8 居多，有可能存在共線性，必須剔除共線變量中不重要的影響因子，用少數幾個綜合指標代表眾多具有相關性的影響因子，應用因子分析對影響因子進行降維?！颈?-3】
2.3 影響侵蝕量因素的因子分析
由表 4 可知，按照設定的特征值大于 1 的原則，SPSS 提取 3 個因子替代原來 13 個降雨影響因子。 因子分析所得的 KMO 值為 0.759，Bartlett 球形檢驗統計量為 1924.957，顯著性水平為 0.000，可以認為相關關系矩陣與單位矩陣有顯著差異，因子分析結果有效。 采用主成分分析法提取 3 個因子時累計貢獻率達到 91.2%，說明前 3 個因子作為公共因子可以代表大部分原始數據，損失只有 8.2%，該方法具有可行性。 確定提取前 3 個因子為產沙量的公共影響因子。由表 5 可知，第 1 個公共因子在 EI10、IMAX、E、EI30上荷載系數都比較大，荷載系數都達到 0.9 以上，方差貢獻為 58.565%。 第 1 公共因子中與侵蝕量呈顯著相關的特征向量有 E、I10、I30、PI10。 第 2 個公共因子在雨量 P、PI30上荷載系數較大，第 2 公共因子中與侵蝕量顯著相關的特征向量是 PI10， 第 3 個公共因子主要載荷體現在坡度上，荷載系數 1.000， 坡度 S 與侵蝕量顯著相關。 第 1 公共因子中，與侵蝕量顯著相關的特征向量 E，荷載系數最大，第 2公共因子中與侵蝕量顯著相關的特征向量 PI10，荷載系數相對較小， 第 3 公用因子與侵蝕量顯著相關的特征向量S，荷載系數最大。 由相關分析和因子分析可知，侵蝕量主要與 E 和 S 有關?！颈?-5】
2.4 侵蝕量與侵蝕因子逐步回歸分析
由表 6 可知， 逐步回歸分析共得出 3 個回歸模型，回歸模型中顯著性水平都小于 0.01，表明 3 個模型中的侵蝕因子對侵蝕量影響顯著相關。 E（降雨動能）首先進入模型，t 檢驗值最大，說明 E 對坡面侵蝕量影響最為顯著; 坡度與侵蝕量 t 檢驗值（4.237）不是很大，但坡度與侵蝕量的偏相關系數最大，所以 S\\(坡度\\)成為第二個進入模型的自變量，模型 2 中擬合優度 R2和修正擬合優度 R2比模型 1 高，表明增加影響因子 S 能顯著提高坡面侵蝕量的預測精度。 模型 3 中的擬合優度 R2和修正擬合優度 R2比模型 2 有所增加，但侵蝕量回歸系數標準誤差也隨之增大，對回歸不利。 因此，選擇模型 2\\(式 1\\)為預測坡面侵蝕量方程。 回歸方程選取的侵蝕影響因子與相關分析和因子分析得出結論一致。Y=2.659E+325.313S-3657.344 \\(1\\)【表6】
2.5 侵蝕量殘差及回歸模型預測結果分析
由圖 1 可知，SPSS 殘差分析結果顯示侵蝕量殘差服從正態分布，標準化殘差的絕對值均不大于 3，因此不存在異常值，表明回歸方程能較好的反應侵蝕量的變化規律。 由圖 2 可知，由回歸模型得到的侵蝕量估計值與實測值基本一致。但在一些高強度侵蝕中出現估計值小于實際值的情況，在中等強度侵蝕中出現了估計值大于實際值的情況，在坡度為 5°時估計值出現負值情況。 可能由于所選取的影響因素不能綜合反映坡面侵蝕產沙情況，在坡面侵蝕產沙的影響因素中，除本研究中的降雨因子外，與土壤侵蝕有關的土壤前期含水率、土壤剪切力等影響因子沒有進行全面分析，從而導致估計值與實測值之間存在誤差，影響因素的綜合選取在以后研究中還有待完善。 另外在 SPSS 多元回歸分析中，預測精度與回歸模型的選擇有直接關系，當所選取的回歸模型不是最優模型時會導致預測精度降低，應結合不同分析方法建立最優回歸方程?！緢D1-2】
3 結論與討論
研究結果表明，通過因子分析和逐步回歸分析，坡面侵蝕的主要影響因子為降雨動能和坡度，坡度在 5~15°范圍內是影響坡面侵蝕的主要因素，坡面侵蝕量與降雨動能和坡度呈線性關系。
本試驗通過研究不同坡度下降雨特征對坡面侵蝕產沙的影響， 確定影響坡面侵蝕的主要降雨因子為降雨動能。 降雨影響因子的選取較為全面，除在土壤流失方程 USLE 中得到廣泛應用的 EI30外，還選取不同研究成果的降雨特征作為土壤侵蝕的影響因子。目前在室內進行的坡面侵蝕研究較多，室內模擬降雨實驗的影響因子相對簡單且可控性強，而自然條件下的坡面降雨侵蝕過程復雜。 另外，人工降雨與天然降雨雨滴大小分布存在差異，使同一個降雨強度下的降雨動能有所不同，由室內人工降雨取得的研究成果，其可行性在實際應用中還有待進行驗證。本研究旨在分析天然降雨條件下各因子對土壤侵蝕的影響和土壤侵蝕機理，更具實際應用價值。 自然條件下的各降雨因子不會重復出現，不具進行正交試驗的必需條件，因此無法用方差分析來檢驗各影響因子之間的交互作用，其中復雜關系仍需進一步研究。 隨著統計學習理論的發展，支持向量機等學習方法擁有更優的性能，但其可解釋性較差且不宜寫出簡潔直觀的方程表達式，今后應結合不同分析方法對侵蝕量進行預測，從而提高土壤侵蝕模型預測精度，建立最優回歸方程，為沈陽市水土流失預報模型的建立和土壤侵蝕的防治提供理論指導作用。
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