1090 地理学报 65 卷 1 社会经济因子 1.1 人口人是人类活动的主体, 在技术水平条件差异不大的情况下, 人的多少直接关系到人类适应自然改造自然的能力与强度, 人口的稀疏迁移聚集过程也会影响到当地侵蚀产沙的变化, 因而人口是最能综合反映人类活动与侵蚀产沙关系的社会经济因子对于近期长

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凰锻汪
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1 第 65 卷第 9 期 2010 年 9 月地理学报 ACTA GEOGRAPHICA SINICA Vol.65, No.9 Sept., 2010 长江上游侵蚀产沙与社会经济因子的关系 1, 杜俊 2, 师长兴 1, 胡大伟 3 1,, 王红兵 2 1, 2, 范小黎 (1. 中国科学院陆地水循环及地表过程重点实验室, 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 ; 2. 中国科学院研究生院, 北京 ; 3. 北京航空航天大学生物与医学工程学院, 北京 ) 摘要 : 近年来, 随着一系列水利水保工程的建设和使用, 长江上游地区人类活动改变泥沙过程的作用越发明显, 有必要对其地位和作用进行宏观层面的分析以四川省和重庆市为例, 利用 2007 年和 1989 年县域截面数据研究了长江上游侵蚀产沙与社会经济因子的关系, 结果表明 : 人口密度耕地面积与侵蚀产沙具有显著的相关性, 其中人口密度与侵蚀产沙的联系更为紧密, 并且存在一个临界区间, 当人口密度超过这个临界, 侵蚀产沙随着人口密度与耕地面积的增加而减少 ; 反之, 则侵蚀产沙随着人口密度的增加而增加这种临界现象实质上体现了地形降水土壤等自然环境对产沙的影响, 也有部分人为作用从时空变化来看, 人口在不断的向产沙较少自然条件良好的地区集中, 从产沙较多不适宜生产生活的地区迁离自然因子对东部高人口密度地区产沙影响较小, 对西部低人口密度地区的影响较大总体上, 自然因子对长江上游产沙格局的影响占主导关键词 : 长江上游 ; 社会经济 ; 人类活动 ; 侵蚀产沙土壤侵蚀是造成土地退化的重要原因, 已成为全球人口资源环境三大问题的重要组成部分在中国, 每年由土壤侵蚀与泥沙灾害造成的经济损失达数百亿元 [1], 而长江上游被认为是我国土壤侵蚀最为严重的地区之一 [2-4] 在过去的 10 多年里, 我国学者在长江上游的水沙过程土壤侵蚀机制以及侵蚀产沙控制性因子等方面开展了大量的研究, 认为该地区严重的侵蚀产沙主要归因于本底自然条件, 如高强度的降雨复杂的地形以及脆弱的岩性 [5-9] 近一段时期, 随着三峡水库等一系列水利水保工程的建设与使用, 长江上游的侵蚀产沙出现了新的情况, 一些主要干支流的泥沙通量出现了大幅度的减少 [10-12], 人类活动改变泥沙过程的作用越发明显这一现象引发了不少学者的关注, 已有研究表明, 长江上游人类活动影响泥沙过程的形式主要有水库直接拦沙河道采沙交通工程弃沙坡耕地产沙以及各种各样的水土保持减沙, 这其中水库拦沙对泥沙输移过程的影响最大, 是引起近期长江上游干流泥沙通量变化的主要原因 [13-20] 水库建成后其回水区发生淤积, 将大部粗颗粒泥沙拦在库内, 在淤积平衡以前可大幅度减少下游的泥沙通量, 但它不能改变上游侵蚀归槽过程, 无法左右上游产沙格局, 单从主要干支流修建水库认为人类活动已对地区产沙产生显著影响不妥然而近一段时期人类活动的影响也是客观存在的, 有必要对其地位与作用进行宏观层面的分析, 从总体上重新认识人类活动与长江上游侵蚀产沙的关系据此, 本文尝试应用综合反映人类活动的宏观社会经济因子, 与长江上游侵蚀产沙建立联系, 以期探明两者相互作用的关系, 并结合影响侵蚀产沙的自然要素, 分析当前人类活动在改变长江上游侵蚀产沙格局方面的地位与作用收稿日期 : ; 修订日期 : 基金项目 : 水利部公益性行业科研专项 (2007SHZ ) [Foundation: Ministry of Water Resources Commonweal Special Project, No.2007SHZ ] 作者简介 : 杜俊 (1983-), 男, 博士研究生, 主要从事长江上游泥沙迁移研究 dxjx2006@126.com 通讯作者 : 师长兴, 男, 博导, 研究员, 主要从事流域物质迁移与环境变化研究 shicx@igsnrr.ac.cn 页

2 土地利用影响侵蚀产沙的自然基础主要包括气候和下垫面条件两部分, 人类的土地利用方式与政策直接作用于下垫面条件, 如城市化建设将大部表土覆盖, 消除侵蚀来源 ; 毁林开荒减少地表覆盖, 改变土壤结构, 增加侵蚀产沙 ; 农民对土地的投入耕作方式等都会抑制或促进土壤侵蚀等, 因而是影响侵蚀产沙的重要方面关于土地利用与土壤侵蚀的关系国内外都做了不少研究,

2 1090 地理学报 65 卷 1 社会经济因子 1.1 人口人是人类活动的主体, 在技术水平条件差异不大的情况下, 人的多少直接关系到人类适应自然改造自然的能力与强度, 人口的稀疏迁移聚集过程也会影响到当地侵蚀产沙的变化, 因而人口是最能综合反映人类活动与侵蚀产沙关系的社会经济因子对于近期长江上游而言, 农村剩余劳动力转移以及三峡工程建设引发的大规模库区移民, 都会对当地侵蚀产沙产生重要影响 1.2 土地利用影响侵蚀产沙的自然基础主要包括气候和下垫面条件两部分, 人类的土地利用方式与政策直接作用于下垫面条件, 如城市化建设将大部表土覆盖, 消除侵蚀来源 ; 毁林开荒减少地表覆盖, 改变土壤结构, 增加侵蚀产沙 ; 农民对土地的投入耕作方式等都会抑制或促进土壤侵蚀等, 因而是影响侵蚀产沙的重要方面关于土地利用与土壤侵蚀的关系国内外都做了不少研究, 主流观点认为由于林地的水土保持能力要强于其他土地利用类型, 由 [21-23] 林地转化为非林地的过程会增加土壤侵蚀, 这也是导致很多流域产沙增加的重要原 [24] 因, 但也有学者认为长江上游近一时期产沙受这方面的影响可能不大 1.3 农村能源结构 [25] 农村生活方式的改善也可减少侵蚀产沙许炯心在嘉陵江流域的研究认为, 随着农民生活水平的提高, 农村能源结构得以改善, 大量电力及化石燃料的引入使得农民不用再上山砍柴捡拾枯枝落叶, 一定程度上减轻了对地表覆盖的破坏, 从而减少了产流产沙 1.4 宏观经济状况经济发展需要发达的交通网络与充足的原料能源和劳动力供给对于长江上游而言, 高强度大规模的交通开采及水利水电工程建设无疑会给当地脆弱的生态环境带来复 [26] 杂的影响, 如开山道路交通建设可能会增加高山峡谷地区崩塌泥石流发生机率 ; 产 [6] 生的弃土如不加处理进入河道会增加产沙而水利工程特别是水库建设则会在一段时期内拦蓄上游来沙另外, 经济获得较快发展的地区, 一方面可以吸纳周边更多的农村剩余劳动力就业, 减轻周边坡耕地的垦殖强度, 减少侵蚀产沙 ; 另一方面自身也有条件拿出较多的资金用于水土保持建设与维护, 减少当地的水土流失 2 数据与方法 2.1 研究区长江上游系指长江宜昌以上部分, 干流全长 4511 km, 流域面积 km 2 该区横跨我国第一二级阶梯, 地势起伏较大, 西部是青藏高原的一部分, 中部中高山地广布, 东部以丘陵平原为主高程 (m) ( 图 1), 人口主要分布在东部丘陵平原地区长江上游年侵蚀量达 16 亿 t, 占全流域侵蚀量的 67%; 而常年输沙量占到了中游把口站的 123%, 下游把口站的 113%, 图 1 长江上游数字高程模型及研究区 Fig. 1 The DEM of the Upper Yangtze River and the study area

3 9 期杜俊等 : 长江上游侵蚀产沙与社会经济因子的关系 1091 是长江流域主要的侵蚀产沙区长江上游流经青海西藏甘肃陕西云南贵州四川重庆和湖北 8 省 ( 区 ) 1 市, 其中以四川所涉的面积和人口最多, 分别占上游总面积和总人口的 47% 和 53% 由于涉及的省市较多, 各地区详细的统计资料很难统一周全, 本文选择代表性较强的四川和重庆作为具体的研究区 2.2 研究方法本文的研究思路是提取 1989 年和 2007 年研究区分县的社会经济与侵蚀产沙数据, 获得两个截面的空间序列, 然后利用统计分析方法探讨所选社会经济指标与侵蚀产沙的关系, 并通过采集影响侵蚀产沙的自然因子数据, 分析它们与这些社会经济因子以及侵蚀产沙的相互作用关系, 最终认识长江上游人类活动在宏观层面影响侵蚀产沙的地位与作用使用的数学统计方法主要有 : 相关分析空间相关分析偏相关分析和逐步多元回归分析, 其中相关分析和多元回归分析是较为常用的统计分析方法, 这里主要介绍空间相关分析和偏相关分析方法 [27] 空间相关分析本文使用的空间相关性统计指标为全局 Moran 指数 (Global Moran's I), 其原为检验空间自相关的指标, 通过设置空间权重矩阵表达空间上某一区域单元属性值与邻接或邻近单元的相似程度, 当使用双变量分析时, 即表示某一区域单元 A 属性与邻接或邻近单元 B 属性的相关程度全局 Moran 指数的公式为 : = - - = = - = = = (1) 式中 :I 为全局 Moran 指数 ;n 为区域单元个数 ;x i 和 x j 分别为某属性在区域单元 i 和 j 的观测值 ; xˉ 为观测值的均值 ;w ij 为区域单元 i 和 j 间的空间权重矩阵 I 取值范围是 [-1, 1], 小于 0 表示负相关, 等于 0 表示不相关, 大于 0 表示正相关, 绝对值越大, 相关性越大实际操作过程在空间统计分析软件 Geoda 中完成偏相关分析普通的相关分析只能反映两变量之间的线性关系, 实际应用中可能存在其他变量的影响, 这种情况下如果要得到变量间真正的相关关系, 就需要削除其它变量的影响在进行相关分析时, 控制可能产生影响的其它变量, 即为偏相关分析相对于传统相关分析, 偏相关分析更能真实反映两个变量间的线性程度, 其公式为 : = (2) 式中 :r zy, z 为变量 x, y 在控制变量 z 下的偏相关系数, 其值域为 [-1, 1] 实际操作过程在 SPSS 中完成 2.3 数据准备所需数据分为社会经济侵蚀产沙和影响侵蚀产沙的自然因子三部分根据社会经济对侵蚀产沙可能的影响机制以及现有资料的支持情况, 选取人口密度人均工农业总产值单位耕地面积第一产业从业人员和耕地面积四项指标作为参与分析的社会经济因子, 其中 1989 年单位耕地面积第一产业从业人员指标是由扣除了工业劳动力的乡村劳动力除以耕地面积得到 ; 另外, 由于缺乏常住人口资料, 这里涉及人口的计算均使用户籍人口数据在实际分析中, 由于城市生产生活方式一般不造成侵蚀产沙, 故将研究区内市区部分删除, 这样得到 170 个分县数据所有数据均来自 1990 年和 2008 年四川省和重庆市统计年鉴

4 1092 地理学报 65 卷侵蚀产沙数据来自年 (1987 年后的产沙资料难以获得,1987 年以前各年份的站点记录不够全, 因而使用年的累计值 ) 和 2007 年长江水利委员会发布的长江流域水文资料获取方法是首先计算长江上游各独立小流域站点的悬移质泥沙输沙模数 ( 年 110 站,2007 年 84 站 ), 然后通过 GIS 将这些站点移至相应流域的几何中心进行 Kriging 插值, 得到长江上游侵蚀产沙空间分布栅格图, 最后应用 Arcmap 中的 Zonal Statistics 工具提取出研究区分县平均产沙模数自然因子主要选取了年降雨量平均坡度和土壤可蚀性三项指标年降雨量数据的获取与侵蚀产沙相似, 首先计算长江上游 154 个站点年降雨量, 插值后在 GIS 中分县提取, 所需数据来自中国气象局年和 2007 年的月度雨量资料 ; 平均坡度使用长江上游 SRTM 90M DEM 在 GIS 中计算坡度后分县提取得到 ; 土壤可蚀性 (K 值 ) 数据来自中科院 [28] 南京土壤研究所 1:100 万中国土壤属性数据库, 计算采用 Williams 等在 EPIC 模型中的 K 值方法计算, 并考虑了砾石的抗蚀作用, 具体算法见文献 [3] 3 结果与讨论 3.1 长江上游侵蚀产沙 - 社会经济因子相关分析鉴于长江上游复杂的地形条件对人口分布的显著影响, 按早期四川省统计年鉴分类方法, 将 170 个分县数据分为丘陵平原县和山区高原县两类分别讨论相关分析显示, 在丘陵平原县, 不论是 1989 年还是 2007 年,4 种社会经济因子中只有人口密度与侵蚀产沙具有 0.01 水平极显著的相关性, 相关系数分别为与 -0.45, 表明人口密度与侵蚀产沙呈负相 density89ssy89 关, 人口越多的地区, 侵蚀产沙越少 2007density SSY ; 在山区高原县,1989 年人口密度和耕地面积均与侵 9density89SSY density SSY 梓潼县 a1989 density89ssy 梓潼县 2007density 2007density 263 SSY SSY 158 a 资中县梓潼县梓潼县资中县 (a) 1989 年丘陵平原县 a1989 (b) 2007 年丘陵平原县忠县资中县忠县资中县中江县忠县中江县忠县岳池县中江县岳池县中江县永川市岳池县永川市岳池县营山县永川市营山县永川市宜宾县营山县宜宾县营山县仪陇县宜宾县仪陇县宜宾县盐亭县仪陇县盐亭县仪陇县宣汉县盐亭县宣汉县盐亭县新津县宣汉县新津县宣汉县新都县新津县新都县新津县西充县人口密度新都县西充县新都县人人口密度武胜县人西充县武胜县人口密度人人口密度人西充县人口密度温江县人口密度人人武胜县人口密度人温江县威远县温江县威远县万州区 (c) 1989 年山区高原县 (d) 2007 年山区高原县威远县万州区潼南县万州区潼南县 b b 铜梁县潼南县铜梁县 b 双流县铜梁县双流县什邡市双流县什邡市射洪县什邡市射洪县三台县射洪县三台县荣县三台县荣县荣昌县荣县荣昌县仁寿县荣昌县仁寿县渠县仁寿县渠县邛崃市渠县邛崃市青神县邛崃市青神县蒲江县人口密度青神县蒲江县人人口密度平昌县人人口密度人蒲江县平昌县人口密度人人口密度郫县人图 2 按地形分区的长江上游人口产沙关系平昌县郫县人口密度人蓬溪县 Fig The 594 relationship 郫县蓬溪县 between population density and sediment yield of counties separated by the character of 蓬安县蓬溪县蓬安县 topography in 彭州市 the Upper Yangtze River 蓬安县彭州市彭山县彭州市彭山县产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数

5 9 期杜俊等 : 长江上游侵蚀产沙与社会经济因子的关系 1093 蚀产沙在 0.05 水平上显著正相关, 到了 2007 年, 各社会经济因子与侵蚀产沙均不存在显著的相关性尽管相关分析结果并不令人满意, 但从人口密度与侵蚀产沙的关系中 ( 图 2), 可以看到一些有趣的现象一是在丘陵平原县, 侵蚀产沙总是随着人口的增加而减少二是在山区高原县, 似乎存在一个人口临界区间 ( 约 70~80 人 /km 2 ), 当人口密度低于这个临界时, 侵蚀产沙随着人口的增加而增加 ; 而高于这个临界时, 和丘陵平原县一样, 侵蚀产沙随着人口的增加而减少出现这种情况, 说明原有的划分方法并不能很好的表现不同类型区县社会经济因子与侵蚀产沙的关系, 为了更好的确认和反映这一临界现象, 以人口密度 75 人 /km 2 为界点, 将原有的 170 个区县重新归为两类分析 3.2 长江上游人口 - 产沙的临界变化重新划分区县以后, 进行相关分析, 发现与侵蚀产沙有显著相关性的因子有所增加, 但各因子间两两相关的情况也频繁出现为了更好的表现各社会经济因子与侵蚀产沙的定量关系, 以产沙模数作为因变量, 各社会经济因子作为自变量, 使用逐步回归的方法进行多元回归分析逐步回归考虑了各自变量与因变量的偏相关系数, 可以将有重复贡献的自变量从模型中剔除, 更科学的反映各社会经济因子与侵蚀产沙的关系四类社会经济因子与产沙模数逐步多元回归的结果 ( 表 1) 显示, 与侵蚀产沙关系最为密切的还是人口因子 : 在人口密度大于 75 人 /km 2 的地区, 它是第一因子, 而在人口密度小于 75 人 /km 2 的地区, 它是唯一进入模型的因子 ; 其次是耕地面积, 它在人口密度大于 75 人 / km 2 的地区成为第二因子进入模表 1 长江上游社会经济因子与侵蚀产沙逐步回归结果 Tab. 1 The result of stepwise regression between socio-economic factors and sediment yield in the Upper Yangtze River 分区年份因子标准化系数值数据组数人口密度人口密度人耕地面积人口密度耕地面积人口密度人口密度人人口密度型从标准化回归系数来看, 在人口密度大于 75 人 /km 2 的地区, 人口密度越大耕地面积越多的区县, 侵蚀产沙水平越低 ; 而在人口密度小于 75 人 /km 2 的地区, 人口密度越大的区县, 侵蚀产沙水平越高各因子与产沙模数的散点图 ( 图 3) 更直观的表达了这种关系, 从中也可以看出人口密度与产沙模数的对数方程 R 2 较之前图 2 中的有一定提升, 表明依人口密度所做的区县划分更有利于表达这种临界关系从时空变化来看, 在人口密度大于 75 人 /km 2 的地区, 不论是多元回归方程的 R 2 还是散点图中对数方程的 R 2,2007 年都比 1989 年有所提高, 而在人口密度小于 75 人 /km 2 的地区, 相应的 R 2 均出现了下降表明随着时间的变化, 在人口密度大于 75 人 /km 2 的地区, 人口密度耕地面积与侵蚀产沙的负相关系越发明显, 而在人口密度小于 75 人 /km 2 的地区, 人口密度与侵蚀产沙的正向关联性在不断的下降利用年全部 170 个县的人口密度与产沙模数资料进行空间相关性分析, 发现全局 Moran 指数由变化到 , 人口与产沙高低低高聚集的趋势确实越发明显, 表明人口在从产沙水平高的地区向产沙水平低的地区集中 3.3 长江上游人口 - 产沙临界变化的内在原因影响人口分布的因素有自然环境因素, 也有社会经济发展的影响从 1989 年研究区人口临界分布 ( 图 4) 看, 人口密度大于 75 人 /km 2 的区县主要分布在研究区东部盆地和中山地区, 而人口密度小于 75 人 /km 2 的区县主要分布在西部高山高原地区,2007 年的情况与之类似, 地形可能是影响该区人口分布最为重要的因素利用长江上游 DEM 提取坡度, 得到分县的平均坡度值, 再与 1989 年 170 个区县人口密度数据构建一元回归模型 ( 图 5a),

6 新都县 DISTRACT density gen SSY 166 温江县 DISTRACT DISTRACT 新都县 density density gen 2007gen SSY SSY 郫县新都县新都县温江县广汉市温江县温江县郫县地理学报郫县 65 卷郫县广汉市隆昌县广汉市新津县广汉市隆昌县双流县隆昌县隆昌县新津县新津县新津县双流县武胜县 233 双流县双流县武胜县广安市武胜县武胜县广安市岳池县广安市广安市岳池县富顺县岳池县华蓥市岳池县富顺县图 3(a)1989 永川市富顺县富顺县华蓥市图 3(a)1989 华蓥市华蓥市永川市图 3(a)1989 合川市永川市 (a)1989 金堂县永川市合川市威远县合川市合川市金堂县金堂县金堂县威远县彭山县威远县威远县彭山县渠县人口密度人彭山县泸县彭山县渠县人口密度人人口密度人渠县渠县泸县 696 渠县人口密度人中江县人口密度人 310 泸县人口密度人泸县人口密度人泸县人口密度人 217 中江县蓬溪县中江县射洪县中江县蓬溪县 669 蓬溪县蓬溪县射洪县射洪县资中县江津市射洪县资中县 647 资中县简阳市 164 资中县江津市 643 江津市江津市简阳市简阳市崇州市乐至县简阳市崇州市 609 崇州市仪陇县崇州市乐至县 608 乐至县乐至县仪陇县仪陇县江安县仪陇县江安县江安县仁寿县图 3(b) 江安县仁寿县南溪县图 3(b) 仁寿县荣昌县图 3(b)1989 仁寿县南溪县 580 南溪县 (b) 南溪县荣昌县荣昌县安岳县荣昌县安岳县西充县安岳县安岳县西充县西充县人口密度人南部县人口密度人 142 西充县南部县人口密度人营山县人口密度人南部县人口密度人 163 人口密度人彭州市南部县营山县人口密度人营山县人口密度人营山县彭州市彭州市开江县彭州市开江县三台县开江县开江县三台县璧山县三台县三台县璧山县长寿县璧山县璧山县长寿县铜梁县长寿县长寿县铜梁县铜梁县大足县铜梁县大足县蓬安县大足县大竹县蓬安县大足县蓬安县蓬安县大竹县大竹县邻水县大竹县邻水县青神县 510 邻水县涪陵区 265 邻水县青神县 506 青神县图 3(c)1989 万州区青神县涪陵区 505 涪陵区图 3(c)1989 都江堰市 252 图 3(c)1989 涪陵区万州区 (c)1989 万州区万州区都江堰市垫江县 499 都江堰市都江堰市垫江县垫江县什邡市耕地面积 184 垫江县什邡市耕地面积耕地面积井研县什邡市耕地面积 184 耕地面积什邡市井研县耕地面积图 3 按人口临界分区的长江上游人口耕地与产沙的关系达县耕地面积井研县巴南区井研县达县 (a, c: 人口密度大于人 /km 2 耕地面积的区县,b: 人口密度小于 75 人 /km 2 达县的区县 ) 潼南县达县巴南区邛崃市巴南区 Fig. 3 The473 relationship between 199 population density, farmland area and sediment yield for counties with population 巴南区潼南县夹江县潼南县潼南县邛崃市 densities divided by critical value in the Upper Yangtze River 阆中市邛崃市邛崃市夹江县 (a, c: population density > 75 p/km 2, b: population density < 75p/km 2 ) 平昌县夹江县夹江县阆中市 446 阆中市阆中市平昌县结果显示两者具有非常好的线性关系 , 决定系数 R 2 高达 0.80, 人口密度大于 75 人 /km 2 的区平昌县平昌县县大多分布在平均坡度 O 以下的地区, 而人口密度小于 75 人 /km 2 的区县一般分布在 15~ 30 O 的地区, 总体上坡度越大的区县, 人口密度越低从坡面土壤侵蚀机理来讲, 在一定 [29] 的临界范围内 ( 一般在 25~30 O ) 侵蚀产沙总是随着坡度的增加而增加, 平均坡度大的地区大多山高坡陡, 产沙较多, 生存环境恶劣, 不适宜大规模的人口聚集, 所以地形条件对人口分布的影响是人口密度与侵蚀产沙临界现象的内在基础为进一步揭示这种临界现象内在的影响机制, 除坡度因子外, 增加与侵蚀产沙有关的降雨量和土壤可蚀性数据参与分析之所以在自然因子中选这三项, 是因为长江上游的 [3] 侵蚀产沙主要受降雨土壤和地形三类因子控制通过研究这些因子与人口密度以及产产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数产沙模数

4 Critical distribution of population density in the study area in 1989 相对于坡度来说是重复的, 真正对产沙变化起作用的是坡度当然, 这也并不表示人类活动对这一地区的产沙没有影响, 当以自然因子作为自变量与产沙模数回归时, 发现其决定系数 R 2 只有 0.

7 9 期杜俊等 : 长江上游侵蚀产沙与社会经济因子的关系 1095 沙模数的关系后发现, 在人口密度大于 75 人 /km 2 的地区, 人口密度随产沙水平增大而减少, 主要是受地形因子的影响, 这些区县的人口密度与平均坡度具有良好的负向关系 ( 图 5b), 回归模型 R 2 达 0.75 同时, 坡度与产沙也具有显著的正向关系当以坡度作为控制变量, 对人口与产沙进行偏相关分析时, 其相关性不再显著 ; 而以人口作为控制变量, 对坡度与产沙进行偏相关分析时, 其相关性仍然在 0.01 水平显著, 图年研究区人口密度临界分布这就说明人口对产沙变化的解释 Fig. 4 Critical distribution of population density in the study area in 1989 相对于坡度来说是重复的, 真正对产沙变化起作用的是坡度当然, 这也并不表示人类活动对这一地区的产沙没有影响, 当以自然因子作为自变量与产沙模数回归时, 发现其决定系数 R 2 只有 0.47, 表明这些因子只能解释产沙 47% 的变化, 其中部分未被解释的变化可能与人类活动的影响有关, 但这种影响相对于自然因子很可能也处于次要地位对于人口密度小于 75 人 /km 2 的地区, 与人口相关性显著的是土壤可蚀性和年降雨量 ( 图 5c,d), 这可能是因为在地形和自然条件普遍胁迫的环境下, 人口更趋向于向水土资源 [30] [31] 丰富地区集中, 如土壤可蚀性高的地区土壤砾石含量较少, 有利于田间持水和耕作, gen 更适宜大规模农业开发 gen density89tr density89tr slope, 因而聚集了较多人口从土壤可蚀性年降雨量和人口密度中任 slope KK SSY89 SSY89 新都县新都县 gen density89tr slope 11 K SSY 图图 5a 5a 广汉市新都县广汉市新都县图 5a 郫县广汉市郫县广汉市 (a) (b) 温江县郫县温江县郫县泸县温江县泸县温江县隆昌县泸县隆昌县泸县富顺县隆昌县富顺县隆昌县新津县富顺县新津县富顺县双流县新津县双流县新津县武胜县双流县武胜县双流县华蓥市武胜县华蓥市武胜县资中县华蓥市资中县华蓥市岳池县资中县岳池县资中县广安市岳池县广安市岳池县荣昌县广安市荣昌县广安市金堂县荣昌县金堂县荣昌县人口密度人口密度人 1042 人人口密度人口密度人人巴南区金堂县巴南区金堂县人口密度 688 人口密度 1221 人人人口密度人中江县巴南区中江县 (c) (d) 射洪县中江县射洪县图图 5c 5c 璧山县射洪县璧山县图 5c 彭山县璧山县彭山县渠县彭山县渠县合川市渠县合川市永川市合川市永川市简阳市永川市简阳市蓬溪县简阳市蓬溪县大足县蓬溪县大足县长寿县大足县长寿县乐至县长寿县乐至县铜梁县乐至县铜梁县西充县铜梁县西充县崇州市西充县崇州市人口密度人口密度人人仁寿县人口密度人口密度人人崇州市仁寿县人口密度人图南部县 5 长江上游自然因子与人口密度的关系人口密度人仁寿县南部县威远县南部县威远县 Fig. 5 The relationship between7 6natural factors 0.16 and population 491 density in the Upper Yangtze River 安岳县威远县安岳县荣县平均坡度平均坡度平均坡度平均坡度平均降雨量平均降雨量平均降雨量平均坡度平均坡度平均坡度土壤可蚀性土壤可蚀性土壤可蚀性

8 1096 地理学报 65 卷选一量与产沙模数联立, 另外两变量作为控制变量进行偏相关分析, 发现三变量与产沙的相关性都是显著的, 相关系数由高到低依次为 : 土壤可蚀性 (0.57, 0.01 水平 ) 人口密度 (0.31, 0.05 水平 ) 和年降雨量 (0.29, 0.05 水平 ) 人口与产沙的相关性并没有因为引入自然变量受到根本影响, 说明人类活动对这一地区的产沙确实有较为突出的贡献尽管如此, 当以自然因子作为解释变量与产沙模数回归时, 发现其决定系数 R 2 为 0.79, 表明对地区产沙起主要作用的仍然是自然因子使用 2007 年的侵蚀产沙数据与相应降雨土壤和坡度数据进行回归, 结果自然因子对人口密度大于 75 人 /km 2 地区产沙的解释度 ( 即 R 2 ) 为 68%, 小于 75 人 /km 2 地区产沙的解释度为 78%, 与 1989 年数据相比高人口密度地区自然因子对产沙的贡献有较大幅度的升高, 但由于降雨和产沙的数据年数都太少, 结果的随机性较大, 因此相对于 1989 年的分析, 这里的参考意义较小 4 结论通过对长江上游典型地区社会经济因子与侵蚀产沙关系的研究, 得到以下基本认识 : (1) 相关分析和回归分析显示, 人口密度和耕地面积与侵蚀产沙具有显著的相关性, 其中人口密度与侵蚀产沙的关系更为密切人均工农业总产值以及单位耕地面积第一产业从业人员与侵蚀产沙的关系不显著 (2) 存在一个人口密度临界区间 ( 约 70~80 人 /km 2 ), 人口密度大于这个临界的地区, 侵蚀产沙随着人口和耕地面积增加而减小 ; 人口密度小于这个临界的地区, 侵蚀产沙随着人口的增加而增加 (3) 这一临界现象实质上体现了地形土壤降水等自然环境对产沙的影响, 也有部分人类的作用在地势起伏较小的东部丘陵平原地区, 本底产沙较少, 水热条件好, 适宜进行大规模的人口聚集和工农业开发, 而水利水电等工程的建设也会反过来减少产沙 ; 在地势起伏较大的西部高山高原地区, 生态环境恶劣, 这些地区受自然条件的影响, 产沙水平也较高, 同时, 高强度的农业开发也会加重这一地区的土壤侵蚀 (4) 从时间变化来看, 人口与产沙的空间相关性由 1989 年的变化到 2007 年的 , 即人口正在不断的向产沙较少, 自然条件良好的地区集中, 而从产沙较多, 不适宜生产生活的地区迁离 (5) 自然因子对高低人口分布地区产沙的解释度分别为 47% 和 79%, 高人口密度地区的解释度相对较低, 一定程度上反映了这一地区人类活动对产沙较高的影响, 但总体来看, 长江上游自然环境对产沙格局的影响要大于人类活动对产沙格局的影响, 即便在高人口密度地区, 自然环境作用占主导的可能性也非常大参考文献 (References) [1] Lv Yao. Identification, evaluation and internalization of externalities of agriculture. Progress in Geography, 2007, 26(1): [ 吕耀. 农业外部性识别评价及其内部化. 地理科学进展, 2007, 26(1): ] [2] Lu X X, Higgitt D L. Sediment yield variability in the upper Yangtze, China. Earth Surface Process and Landforms, 1999, 24(12): [3] Shi Changxing. Scaling effects on sediment yield in the upper Yangtze River. Geographical Research, 2008, 27(4): [ 师长兴. 长江上游输沙尺度效应研究. 地理研究, 2008, 27(4): ] [4] Wang Zhaoyin, Huang Wendian, Li Yitian. Sediment budget of the Yangtze River. Journal of Sediment Research, 2007, (2): [ 王兆印, 黄文典, 李义天. 长江流域泥沙输移与概算. 泥沙研究, 2007, (2): 1-10.] [5] Lu X X, Higgitt D L. Recent changes of sediment yield in the upper Yangtze, China. Environmental Management, 1998, 22(5): [6] Zhang Xinbao, Wen Anbang. Variations of sediment in upper stream of Yangtze River and its tributary. Journal of

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16 29 km ,, t, 1.56 t 71.2%, ( 1) 4511km , 144 /km %,, t [16],, t,, t, 9.2 km 2

16 29 km ,, t, 1.56 t 71.2%, ( 1) 4511km , 144 /km %,, t [16],, t,, t, 9.2 km 2 29 1 2010 01 PROGRESS IN GEOGRAPHY Vol.29, No.1 Jan., 2010 1,2 1 1,2 1,2 (1. 100101; 2. 100049) : 1956-2007, :1 1994-2002 1.43 t/a 91.2% ;2003-2007 4.50 t/a 14.1%, 39.8% 46.2% 2 1983-2000 0.48 t/a 74.7%