使用RUSLE模型、地理空间技术和家庭调查方法对埃塞俄比亚中部的土壤侵蚀风险进行评估，并确定基于自然的保护措施的优先级

　　土地覆盖变化加剧了Berga流域的土壤侵蚀，导致年土壤流失率（SLR）从1990年的31.52 t/ha/yr升至2023年的57.89 t/ha/yr，泥沙产量（SY）同期从8.82增至27.19 t/ha/yr，均远超阈值。采用改进的RUSLE模型结合遥感与实地调查，识别出子流域5、7、8及9、10、12为高风险区，建议通过自然解决方案（NBS）和社区参与强化治理。

　　
该研究聚焦于埃塞俄比亚贝加集水区（Berga catchment）的土地利用与土地覆盖变化（LULCC）对水土流失及生态系统服务的影响，通过整合改进的土壤流失方程（RUSLE）模型、遥感技术与社会经济调查数据，揭示了该区域1990-2023年间环境退化的关键驱动因素与空间分布特征。研究结合地理信息系统（GIS）和统计学方法，系统评估了土壤流失率（SLR）与泥沙输移比（SDR）的动态变化，并提出了基于自然解决方案（NBS）的优先干预措施。

### 一、研究背景与问题
贝加集水区位于埃塞俄比亚中部的阿瓦什流域上游，地理坐标北纬8°53′30″至9°10′15″，东经38°17′00″至38°27′32″，总面积37,418.89公顷。该区域面临双重压力：一是人口增长导致的不可持续农业扩张和城市化；二是气候变化引发的极端降雨事件频率增加。这两大压力直接威胁到水土保持、生物多样性及水资源供给等生态系统服务（SEHS），进而影响当地居民生计。研究旨在通过多源数据融合，量化LULCC对水土流失的影响，并为制定自然解决方案（NBS）提供科学依据。

### 二、方法与数据来源
研究采用改进的RUSLE模型结合遥感与实地调查数据，构建了包含降雨侵蚀力（R因子）、土壤侵蚀性（K因子）、地形因子（LS因子）及管理措施因子（C与P因子）的综合评估体系：
1. **遥感数据**：利用1990、2001、2012、2023年Landsat系列影像进行LULCC动态监测，结合最大似然分类法（MLC）识别土地利用类型变化。分类精度通过混淆矩阵与Kappa系数验证，总体准确率达90%以上。
2. **降雨数据**：基于埃塞俄比亚气象局33年降雨记录（1990-2023），采用Hurni经验公式计算R因子，显示研究区年均降雨量波动于825-971毫米，R因子范围为537.8-585.3 MJ·mm/ha·h·yr?1。
3. **土壤参数**：通过 Ethiopian Geospatial Information Agency 获取土壤类型数据（ Pellic Vertisols占主导，占比50.75%），结合威廉姆斯公式（Williams, 1995）计算K因子，显示土壤侵蚀性空间差异显著。
4. **地形分析**：利用Aster数字高程模型（DEM）计算坡长与坡度因子（LS因子），划分出90%低风险区域（LS<15）与10%高风险区域（LS>15）。
5. **社会经济数据**：通过家庭调查（HHIs）与实地观测，收集到173户居民信息，涵盖土地用途偏好、管理实践及感知到的环境退化影响。

### 三、主要研究发现
#### （一）土地利用变化动态
1. **农业用地扩张**：耕地面积从1990年的15,420.21公顷增至2023年的28,819.3公顷（增幅87.2%），年均增速达406.03公顷/年。驱动因素包括粮食需求增长（占60.1%）、土地所有权不稳定（23.7%）及城市化压力（9.8%）。
2. **自然生态系统退化**：灌木林面积从1990年的12,542.92公顷锐减至2023年的3,585.69公顷（降幅71.3%），林地减少23.4%，草地减少73.5%。这些变化导致植被覆盖度下降，加剧地表径流与侵蚀风险。
3. **建成区扩张**：城市用地面积从232.02公顷增至2,258.91公顷（增幅875%），年均增速61.42公顷/年，主要集中于西北与中心区域。

#### （二）土壤侵蚀与泥沙输移
1. **侵蚀速率激增**：年均土壤流失率（SLR）从1990年的31.52吨/公顷·年增至2023年的57.89吨/公顷·年（增幅83.7%），超过埃塞俄比亚可接受阈值（0-20吨/公顷·年）。95%置信区间显示SLR年增速达1.65%-24.82%。
2. **泥沙输移效率提升**：泥沙输移比（SDR）从1990年的0.37增至2023年的0.58（增幅57.1%），泥沙当量年输出量（SY）从8.82吨/公顷·年激增至27.19吨/公顷·年（增幅208.3%），远超本地允许水平（0-10吨/公顷·年）。
3. **空间异质性显著**：
- **高风险区**：中心区域（LS>25）与北部坡地（坡度>30°）的SLR峰值达2492.82吨/公顷·年，属于严重侵蚀等级（>101吨/公顷·年）。
- **低风险区**：东南部平坦区域（LS<10）的SLR稳定在3.82-10.05吨/公顷·年，SDR<0.4。
4. **时间趋势分析**：
- **SLR增速**：1990-2001年（1.65%）、2001-2012年（44.76%）、2012-2023年（24.82%）呈现阶梯式增长。
- **统计验证**：曼-肯德尔检验（τ=1.0，p<0.0001）与Sen斜率法（年增速1.12吨/公顷·年）均显示显著上升趋势。

#### （三）驱动机制与社会经济影响
1. **直接驱动因素**：
- 农业扩张（如梯田开垦与休耕地复垦）导致植被覆盖度下降，地表裸露面积增加。
- 城市化与基础设施开发（道路、建筑）改变地表径流路径，加剧坡面侵蚀。
- 不良耕作实践（如连作、过度放牧）使30%的农户报告侵蚀导致的土壤生产力下降。

2. **间接驱动因素**：
- 气候变化：IPCC情景SSP5-8.5预测，2050年极端降雨频率可能增加10%，进一步恶化侵蚀风险。
- 政策与社区参与不足：仅有20.8%的受访者采用自然解决方案（NBS），且高学历（7-10年级）人口占比不足10%，限制新技术推广。

3. **生态系统服务退化**：
- 水资源：集水区径流系数（RC）从1990年的0.32增至2023年的0.45，导致地下水补给减少。
- 生物多样性：林地减少23.4%，导致关键传粉昆虫与野生动物栖息地破碎化。
- 农业生产力：侵蚀导致土壤有机质含量下降，25%的农户报告作物减产。

### 四、优先干预措施建议
#### （一）空间优先级划分
基于侵蚀 severity 等级与SDR值，将24个子集水区划分为：
- **严重侵蚀区**（3个子集区）：B5（SLR=121.97吨/公顷·年）、B7（SLR=189.63吨/公顷·年）、B8（SLR=220.80吨/公顷·年）。
- **高风险区**（3个子集区）：B9（SLR=91.91吨/公顷·年）、B10（SLR=78.38吨/公顷·年）、B12（SLR=72.79吨/公顷·年）。

#### （二）自然解决方案（NBS）配置
1. **坡度分级管理**：
- **陡坡（>30°）**：实施梯田改造（成本$1000-3000/公顷），结合种植固土植被（如金合欢、木槿）。
- **中坡（15°-30°）**：采用Fanya Juu技术（挖壕沟+覆盖作物），成本$200-800/公顷。
- **缓坡（<15°）**：推广等高种植与覆盖作物轮作，年成本< $100/公顷。

2. **社区参与机制**：
- 建立“青年-老年人”技术传递小组，利用78%中高龄农户的土地管理经验。
- 实施土地所有权认证（当前100%受访者拥有土地），确保NBS收益权。

3. **监测与评估体系**：
- 开发季度NDVI动态监测系统，优化C/P因子（植被覆盖与管理实践）的实时评估。
- 引入蒙特卡洛模拟与敏感性分析，量化R、K、LS因子的不确定性（当前模型误差约15%）。

### 五、研究局限与未来方向
1. **数据局限性**：
- 遥感数据分辨率限制（30米）可能导致局部侵蚀热点遗漏。
- 社会经济调查样本量较小（n=173），且男性受访者占比过高（78%），可能影响结果普适性。

2. **模型优化方向**：
- 需引入机器学习算法（如随机森林）改进LULCC分类精度。
- 强化C/P因子的时间动态分析，当前仅静态赋值（1990-2023）。

3. **政策建议**：
- 推动“自然解决方案银行”机制，通过碳交易补偿NBS成本。
- 将侵蚀治理纳入区域发展规划（如阿瓦什流域管理计划）。

### 六、结论
研究证实，贝加集水区的农业扩张与城市化是驱动侵蚀的主因，其SLR与SY已远超区域阈值，形成“中心-边缘”空间异质性。通过整合遥感、水文模型与社会经济调查，提出了分坡度的NBS优先级方案，强调社区参与与政策协同。未来需通过高分辨率遥感（如Sentinel-2）与实时监测系统提升预警能力，同时推动性别包容的土地管理实践。