利用树木地貌学估算片状侵蚀速率的实验室与野外实验方案

摘要

通过树木地貌学表征侵蚀过程通常侧重于通过检查暴露引起的宏观或细胞水平变化，准确确定根系暴露的起始时间。本文中，我们详细描述了多种新颖技术，以从高精度的微地形数据中获得更精确的侵蚀速率。

摘要

片蚀是导致土壤退化的重要驱动因素之一。片蚀受环境因素和人类活动共同影响，常引发严重的环境后果。因此，理解片蚀过程已成为具有全球性环境与经济意义的重要课题。然而，目前对片蚀在时空尺度上的演变规律及其环境影响的认识仍然有限。下文介绍一种新的树木地貌学方法，用于推导被侵蚀的土壤厚度（E_x通过使用地面激光扫描（TLS）和微地形剖面仪获取精确的微地形数据。此外，采用依赖于根部年轮解剖结构变化的标准树轮地貌学方法，以确定暴露时间。利用TLS和微地形剖面仪获取地表剖面数据，并从中 E_x 在阈值距离之后进行估算（TD）被确定， 即， 根部与沉积物陡坎之间的距离可用于界定由片状侵蚀引起的地表降低量。对于每条剖面，我们测量了根部上表面与一个假想的、与地表相切的平面之间的高度差。通过这种方法，旨在避免根系施加的压力或暴露根系的排列方式所导致的土壤微小形变带来的影响，这些因素可能因对地表径流产生物理作用而引起局部土壤沉积或侵蚀。我们证明，对暴露根系及其相关地表进行充分的微地形特征刻画，对于获取准确的侵蚀速率具有重要价值。该发现可用于指导最佳管理措施的制定，以期最终阻止或至少减轻土壤侵蚀，从而实施更加可持续的土地管理政策。

引言

片蚀所造成的经济和环境影响使其成为全球关注的问题¹。目前已有多种方法用于在不同时间和空间尺度上计算土壤侵蚀速率，这些方法包括直接测量技术以及基于物理过程和经验的模型方法。直接测量技术依赖于在自然条件下进行的野外观测，主要采用格尔拉赫槽²、集水器³、侵蚀针⁴和断面仪⁵。此外，土壤侵蚀模型 increasingly focused on representing in detail the real physical processes responsible for erosion⁶。

树木地貌学⁷是树木年轮学⁸的一个分支，能够有效表征地貌过程的发生频率和强度^{9,10,11,12,13,14,15,16,17}。针对片状侵蚀，树木地貌学通常被用于补充或替代上述方法，特别是在由直接测量技术获得的侵蚀速率数据稀缺或无法获取的区域。树木地貌学是一种评估土壤侵蚀的非常灵活的方法，可用于校准基于物理过程的模型和经验模型，或作为数据来源以提高直接估算技术的可靠性^18,19。树木地貌学能够在具有暴露根系的广大区域确定土壤侵蚀状况。这些暴露的根系应具有清晰的年轮界限，并表现出与年生长模式相对应的响应，方可被视为适用于树木地貌学分析的理想样本²⁰。此外，拟采样的暴露根系应优先选择位于对土壤侵蚀反应均一的单元内的个体²¹。

传统的树木地貌学估算片状侵蚀的方法基于测量 原位 被侵蚀的土壤厚度（E_x从首次暴露至今的时间^22,23,24这两个变量的比值被用于计算以 mm∙yr 为单位的侵蚀值¹迄今为止开展的大部分研究都完全集中在高效确定初始暴露年份上。因此，因暴露引起的根部变化是在宏观水平上进行分析的²⁵，或在组织和细胞水平上^26,27,28主要存在于针叶树暴露根部的解剖学变化是生长轮厚度增加，这是由于早材（EW）中细胞数量显著增多所致²⁶在早材管胞的管腔区域也发现了类似的回缩现象，同时晚材管胞的细胞壁结构厚度增加^24,27,29这些改良措施的起始条件已被描述并量化，即当侵蚀作用使根部上方的地表降低至大约三厘米时开始³⁰对充分确定的重视程度较低 E_x 参数。暴露根系的年龄通常与其生长中心轴高出地面的高度相关联^31,32. 估算 E_x 因此，考虑到持续的次生生长，进行了相应的校正^30,33近年来，这些方法学手段还结合了土壤微地形特征的表征，以获得可靠的侵蚀速率^34,35,36.

本文提出了一种利用树木地貌学估算更准确、可靠片状侵蚀速率的实验室与野外实验方案。在本方案中，我们检验了如下假设：无论暴露根系相对于径流路径的朝向如何，只要对所有暴露根系进行采样，并结合微地形分析，即可精确重建和量化侵蚀速率。因此，我们的目标是提供一种通过最大化暴露根系样本量来估算侵蚀速率的实验方案，该方案利用树木年轮序列中的宏观与微观信息，以及高分辨率地形数据。

方案

1. 取样策略

1. 地貌过程识别
   1. 采用水文响应单元方法（HRU）²¹。为此，识别研究区域内具有均质性的区域，包括岩性与地表沉积物、树冠覆盖度、与土壤表面接触的植被残余物以及坡度。从所有HRU中选择以片蚀过程为主导的单元。

图1：与沙质冲沟相关水文响应单元（HRU）的示例。 根据本文提出的方案，暴露根系的采样必须在以片状侵蚀为主要有效侵蚀过程的水文响应单元（HRU）中进行（图中图例所示为具有中等坡度的裸露沙土）。本图经 Bodoque et al.²¹ 修改。 请点击此处查看此图的高清版本。

2. 暴露根系的取样
   1. 在研究地点寻找可用于树木年轮定年的树种的裸露根部（ preferably 针叶树）²⁰.
   2. 详细描述待采样暴露根系周围环境的空间与形态特征。需收集以下信息：地理坐标（UTM坐标）；海拔高度；坡向（以六十进制角度表示），包括整个山坡的坡向及根系具体位置的局部坡向；根段与树干之间的距离；整个山坡的坡度及根系具体位置的坡度（均以度为单位）；暴露根系相对于径流路径的走向。
   3. 从每个暴露根系周围的区域采集一份约1 kg的土壤样品。需表征的参数包括土壤质地、有机质含量和土壤结构。
   4. 测量 原位 使用单环入渗仪在恒定水头条件下测定水力传导度
      注：执行步骤 1.2.2 和 1.2.3 以表征土壤可蚀性。
   5. 寻找距离树干超过1.5 m的裸露根系。在更短距离处的根系暴露可能与树木生长有关。
   6. 用手工锯切割至少30条暴露的根系，根径大于5 cm，截取长度为15 cm的根段。随后，从每段根中切取两片厚度约为1.5 cm的根片。
   7. 使用测深铲、手锯和卷尺，在不同土壤深度（最大20 cm）采集部分埋藏根系样本（至少为总暴露根系样本的三分之一），以确定根系因暴露而开始产生解剖学响应所需的最小土壤厚度。

图2：野外取样操作示例。 选择至少30条暴露的根，并使用手锯进行切割。请点击此处查看该图的放大版本。

2. 易于到达区域的地表和暴露根系的微地形表征

1. 使用一种地面激光扫描设备，该设备在扫描距离下可实现每秒最多 50,000 个点的测量，精度达到 1 mm < 120 m
2. 考虑至少两个不同的传统TLS位置，以避免阴影区。
3. 通过使用至少四个高精度三维扫描（HDS）靶标，将其布设于覆盖整个区域的不同位置，实现各测点的合并。
4. 为了获得高精度的地形数据，需扫描约300 cm²的平均区域² 使用1 mm的空间分辨率从选定位置采集数据，包括暴露的根系及具有代表性的地表周围区域。

3. 复杂陡峭地形区域（山地环境）地表与暴露根系的微地形特征表征

1. 将微地形剖面仪垂直于暴露的根系放置，随后在所有测量过程中保持水平，以便能够对不同数据集进行比较。
2. 将步骤3.1中获得的剖面图绘制在坐标纸上，以便能够以亚毫米精度推断沿剖面的土壤侵蚀量。

图3：使用微地形剖面仪对地表微地形进行表征的示例。 （A）沿徒步小径观察到的裸露根系示意图；（B）使用微地形剖面仪测量土壤微地形；（C）通过在坐标纸上绘制微地形剖面图来估算E_x，从而推断沿剖面的土壤侵蚀量，精度可达亚毫米级。请点击此处查看该图的放大版本。

4. 确定根部暴露的时间

1. 宏观分析
   1. 将步骤 1.2.6 中获得的样品切片风干 2 个月。
   2. 从初始样品中获取两个厚度均约为 2 cm 的切片。
   3. 使用砂纸（粒度至 400）对切片进行打磨和抛光，以利于识别年轮。
   4. 以不低于 2,800 dpi 的分辨率扫描切片，以便在年轮特别细窄时仍能进行精确分析。
   5. 以晚材比例的增加和年轮宽度的增大作为暴露胁迫诱导的指标。
   6. 在年轮宽度变异性最大的切片直径上，标记至少 4–5 条半径线。
   7. 使用图像分析系统或测量台测量树木年轮宽度。
   8. 通过比较不同半径线之间年轮宽度的变异情况，采用目视交叉定年法，以提高对土壤侵蚀暴露第一年的定年精度，并准确确定后续年轮的年代，同时识别多重年轮或不连续年轮的存在。

图4：如何制备暴露根部切片以完成树木年轮序列年代学分析的示例。 在每个切片中，沿树木年轮宽度变异最大的方向标记四到五个半径线。请点击此处查看该图的放大版本。

2. 显微分析
   1. 对于暴露和未暴露的根样本，使用滑动切片机获取宽度约1 cm、厚度为20微米的径向横切面。
   2. 用番红染色切片（即， 1 克沙黄 + 50 克水 + 50 克 96% 乙醇），然后用乙醇-水比例逐渐提高的溶液脱水，直至使用 96% 乙醇例如， 50% 和 96% 乙醇）直至乙醇变为澄清。将样品浸泡于二甲苯或柑橘油透明剂中（例如， Histoclear
   3. 将横截面置于涂覆载玻片上，用硬化环氧树脂封片例如， Eukitt，加拿大树胶，室温干燥即， Eukitt 封片约需 5–8 小时，加拿大树胶封片至少需要 24 小时。
   4. 在光学显微镜下使用数字成像系统以125倍放大倍数观察并拍摄样品。
   5. 在光学显微镜下比较暴露和非暴露根样本的解剖特征（步骤1.2.5和1.2.6）。
   6. 使用图像分析仪对以下参数的数码照片进行显微测量：a）生长轮宽度；b）每轮细胞数量；c）晚材百分比；d）早材管腔面积。
   7. 使用图像分析仪（步骤4.2.6）检测树脂道的出现情况，并对每个生长轮进行测量。
   8. 对所考虑的解剖学变量（步骤 4.2.6）进行单因素方差分析（ANOVA）及多重范围检验（方法：95% LSD – 最小显著差异法），以验证两组测量值（暴露前 vs 暴露后牙根）之间是否存在统计学上的显著差异。

5. 初始暴露以来被侵蚀土壤层厚度的估算（Ex）

1. 情景1：根系暴露且与径流路径平行。
   1. 根据步骤2.4中获得的数据，采用反距离权重法作为插值方法，生成空间分辨率为3 mm的高精度数字高程模型（DEM）。
   2. 利用GIS工具从DEM中提取暴露根系的垂直剖面，剖面间距约为150 cm。
   3. 在易于到达的地点执行步骤5.1.1和5.1.2（步骤2）。
   4. 当研究区域位于地形复杂且陡峭的地区（如山地环境）时，使用步骤3.2中获得的暴露根系垂直剖面（步骤3）。
   5. 在步骤5.1.2和5.1.3获得的剖面中，通过目视解译确定阈值距离（TD），即根部与地表凹痕点（knickpoint）之间的距离，以此反映由于片状侵蚀导致的地表下降情况。
   6. 通过测量根部顶端与步骤5.1.5中估算的地表凹痕点之间的高度差，估算被侵蚀的土壤层厚度。
   7. 对步骤5.1.6中获得的测量值进行校正，减去持续发生的次生生长量（即自根部暴露以来的根系生长量）以及根部上下侧的树皮厚度。详见Corona et al. ³⁰ 的详细说明。

图 5：示例说明当采样的暴露根系沿径流路径方向分布时，如何确定 TD 的位置。 该图展示了一个裸露根系及其邻近区域常见的微地形横向剖面。E_x1 表示传统树木地貌学方法中用于确定被侵蚀土壤厚度的位置；E_x2 为该参数需被评估的位置。TD 作为参考位置，表示仅受片状侵蚀影响而发生变化的地表位置。本图经 Bodoque et al.³⁴ 修改。 请点击此处查看此图的放大版本。

2. 情景2：根系暴露且与径流路径垂直
   1. 执行步骤5.1中所述的步骤5.1.1至5.1.4。
   2. 利用任何地理信息系统（GIS）软件中提供的栅格计算器，针对每条垂直剖面，以地表处的陡坡转折点为参考，测量根系顶端与地表之间的高度差。在此情况下，E_x 的测量值不受沉积和/或冲刷侵蚀的影响，因此可直接用于测量土壤侵蚀量。
   3. 采用步骤5.1.7中的方法对步骤5.2.2获得的测量值进行校正。

图6：当采样的暴露根系垂直于径流路径方向时，如何进行分析的示例图解。 本图展示了与径流路径垂直的暴露根系所对应的地表剖面示意图。在与根系附近主导的沉积和冲刷侵蚀过程相对应的凹点处，量化侵蚀土壤厚度（E_x）。本图经 Ballesteros-Cánovas 等³⁵ 修改而来。请点击此处查看此图的放大版本。

6. 片状侵蚀速率估算

1. 根据研究地点的土壤力学特性，应用公式1（即， 假设根系施加的径向生长压力低于土壤的抗剪强度），或公式2（即， 假设根轴在时间上的稳定性³⁰:
   (1)
   (2)
   其中：
   E_R 毫米/年^-1），是待估算的片状侵蚀速率。
   E_X （毫米）为自初始暴露以来被侵蚀的土层厚度，通过执行步骤 5.1.1 至 5.2.3 获得。
   G_r1 和 G_r2 （毫米）表示根部在暴露后向上/向下部分的次生（后续）生长。该数值在执行步骤 5.1.7 后获得。
   B₁ 和 B₂ （毫米）为根部上部/下部的树皮厚度，通过步骤5.1.7中的程序获得。
   ε （毫米）定义为根系开始改变其解剖结构的土壤最小深度。
   NR_ex （年）表示暴露年后形成的树木年轮数量，通过步骤 4.1.1 至 4.2.8 获得。

结果

暴露的根部样本由于暴露影响（例如，温度变化、光照强度）以及遭受踩踏或动物啃食等物理胁迫，导致形成层严重退化。不连续年轮的存在以及精确确定对暴露产生响应的第一年，均在实验室中按照方案4（步骤4.1.6至4.1.8）完成。我们选择晚材比例增加以及树轮显著宽于平均值作为首次暴露的指示指标。

本研究共使用了114个暴露的Pinus uncinata Ramond ex DC、Fagus sylvatica L.、Pinus pinaster Ait. 和 Pinus sylvestris 根系样本。由于根部上侧形成层死亡，我们观察到年轮生长模式发生显著变化，由同心圆状转变为偏心生长（图7），同时出现年轮不连续，甚至外层年轮部分完全被破坏的现象。上述结果表明，我们所采用的方法能够较为准确地确定根系的年龄以及首次暴露...

讨论

本方案展示了对地表微地形进行细致且准确表征的重要性，因为这能够基于树木地貌学方法获得可靠的片状侵蚀速率数据。我们的方法论强调，表征暴露根周围微地形对于提高侵蚀速率估算精度具有关键作用。这一因素在以往研究中被广泛忽视，导致基于树木地貌学推导的土壤侵蚀速率出现误判³⁴。纳入微地形信息后，可不受根系朝向影响地估算侵蚀速率，从而提升方法的可重复性³⁵。微地形数据的获取可通过多种技术实现。因此，我们注意到由微地形剖面生成的数字高程模型（步骤 5.2.1）与地面激光扫描（TLS）（步骤 5.1.1 至 5.1.2）之间存在差异。尽管这些差异有时甚至可达测量值方差的50%³⁶，但我们强调，基于微地形剖面（步骤 5.2.1）的本方案可靠性与TLS方法相当（约毫米级）。

本研究还表明，此处采用的方案可作为山区中 TLS 方法的替代方案。由于设备的尺寸和重量较大，在此类特定地理环境中使用 TLS 并不实际，因为这会阻碍设备在难以进入区域的运输。同时，本文也展示...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
地形图、土壤图、土地覆盖图			从公共机构获取，或在研究的第一阶段生成
单环入渗仪	Turf-Tec International	IN16-W	http://www.turf-tec.com/IN16Lit.html
手锯			对型号无特殊要求
卷尺			精度为 1 mm
地面激光扫描仪（TLS）	Leica-Geosystems	Leica ScanStation P16	https://leica-geosystems.com/products/laser-scanners/scanners/leica-scanstation-p16
微地形剖面规	RS Online	Facom, 19	https://www.classic-conservation.com/es/herramientas-para-talla-y-escultura-en-madera/511-galga-medidora-de-perfiles.html
砂纸			粒度从 80 至 400
扫描仪	EPSON	Perfection V800 Photo	https://www.epson.co.uk/products/scanners/consumer-scanners/perfection-v800-photo
图像分析系统	Regent Instruments Inc.	WinDENDRO	http://www.regentinstruments.com/assets/windendro_analysisprocess.html
测量台	IML		https://www.iml-service.com/product/iml-measuringtable/
滑动式切片机	Thermo Fisher SCIENTIFIC	Microm HM 450-387760	http://www.thermofisher.com/order/catalog/product/910020
光学显微镜	OLYMPUS	MX63/MX63L	https://www.olympus-ims.com/en/microscope/mx63l/
显微镜用数码相机	OLYMPUS	DP74	https://www.olympus-ims.com/en/microscope/dc/
番红			经验式（希尔表示法）C20H19ClN4
星蓝			经验式 C47H52CuN14O6S3
酒精			体积分数酒精（50%、75% 和 100%）
蒸馏水			H2O
柑橘油透明剂			https://www.nationaldiagnostics.com/histology/product/histo-clear
涂层载玻片	Thermo Fisher SCIENTIFIC		https://www.fishersci.com/us/en/products/I9C8JXMT/coated-glass-microscope-slides.html
硬化环氧树脂	MERCK		https://www.sigmaaldrich.com/catalog/product/sial/03989?lang=es®ion=ES