研究微生物接种对雨滴溅蚀作用的影响:室内模拟降雨实验与Hairsine-Rose模型分析

《CATENA》:Investigating the effect of microbial inoculation on raindrop splash erosion: Indoor simulated rainfall and Hairsine-Rose model analysis

【字体: 时间:2026年01月23日 来源:CATENA 5.7

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  降雨溅蚀抑制中微生物接种浓度与方法的动态响应及机制研究。通过模拟降雨实验与COMSOL Multiphysics耦合Hairsine-Rose模型分析,发现107 CFU·mL-1的枯草芽孢杆菌单独接种效果最优,显著降低悬浮泥沙浓度(26.33%)和地表径流系数,通过增强土壤团聚体稳定性、改变水分入渗特性及抑制雨滴动能传递机制实现侵蚀抑制。

  
赵星晓|李天晓|傅强|侯仁杰|李默|刘东|孔凡英|刘清源|李国庆
东北农业大学水利与土木工程学院,中国黑龙江省哈尔滨市150030

摘要

降雨侵蚀的核心物理机制主要由雨滴溅蚀过程驱动。已经证实应用微生物可以抑制降雨侵蚀。然而,在微生物作用条件下的雨滴溅蚀过程和机制仍不清楚。因此,在本研究中,将不同类型的微生物接种剂施用于粉粘壤土黑土表面,并设置不同的浓度和接种方法,以探讨微生物对溅蚀过程的影响特征及其潜在机制。使用COMSOL Multiphysics结合Hairsine-Rose土壤侵蚀模型对雨滴溅蚀过程进行了模拟和分析。实验结果表明,在不同的接种剂浓度处理中,107 CFU·mL?1的浓度具有最高的渗透率和最低的地表径流。在该浓度下,枯草芽孢杆菌接种处理(B7)、蓝细菌接种处理(C7)和联合接种处理(BC7)的悬浮沉积物浓度(SSC)分别比对照组降低了26.33%、23.45%和6.48%。同时,不同类型和接种方法对雨滴溅蚀过程有显著影响。其中,单独接种处理对SSC和SS的抑制效果优于联合接种处理,枯草芽孢杆菌的单独接种表现出最佳的抑制效果。模型模拟结果表明,微生物接种处理通过降低裸土的可剥离性(a)和被侵蚀沉积物的比例(β),同时增加完全遮盖土壤所需的材料(Md),有效地抑制了雨滴溅蚀。

引言

全球气候变化导致极端降雨事件增加,加速了土壤侵蚀过程,从而严重威胁到全球土地利用的可持续性(You等人,2025年)。在过去的几十年中,越来越多的研究提出了将微生物作为“生态系统调节剂”应用于生态领域,特别是在干旱地区的作物生产调节和生态恢复方面显示出巨大潜力(Averill等人,2022年;Coban等人,2022年)。然而,现有研究主要集中在监测土壤微生物群落的变化,而忽视了它们在退化土地修复中的应用价值——特别是关于抑制降雨驱动的土壤侵蚀的研究相对较少(Harris,2009年;Hartmann和Six,2023年)。以蓝细菌和功能性细菌为中心的生物结皮微生物群落通过分泌胞外多糖和其他粘合物质,在土壤表层构建复杂网络,从而增强土壤团聚体的稳定性、表面粗糙度、抗剪强度和渗透性。这一过程有效促进了土壤结构的重建和土壤功能的恢复(Chen等人,2020年;Guida等人,2023年;Wang等人,2025年)。例如,(Sadeghi等人,2023年)通过在土壤表面接种蓝细菌和细菌,促进了大颗粒土壤团聚体的形成,显著减少了水蚀过程中的土壤流失和径流。(Jafarpoor等人,2025年)报告称,蓝细菌接种不仅延缓了径流的开始时间,还显著提高了土壤渗透率和潜在的蓄水能力。此外,现有研究表明,土壤表面的微生物接种比更换表土更有效(Neuenkamp等人,2024年;Wubs等人,2016年)。然而,(Hartmann和Six,2023年)提出,微生物接种对径流和沉积物过程具有双重影响。虽然微生物分泌的粘合物质重塑了土壤结构,但它们也可能导致土壤孔隙部分堵塞,从而降低渗透率,增加地表径流,进而加剧土壤侵蚀。这一有争议的结论可能归因于两个因素。首先是微生物接种剂的类型、接种剂浓度和外部环境条件的差异(Singh,2015年)。第二个因素是土壤物理化学性质对微生物应用的响应,包括土壤水力特性、可蚀性系数、临界径流剪应力和土壤团聚体稳定性(Coban等人,2022年;Rashid等人,2016年;Six等人,2004年)。
降雨侵蚀是一个高度复杂的自然过程,由雨滴溅蚀和径流冲刷共同驱动,特别是雨滴溅蚀引起的局部冲击和细颗粒分散等物理效应(Ao等人,2019年)。降雨驱动的土壤侵蚀过程的复杂性阻碍了人们对微生物抑制降雨侵蚀机制的研究。因此,一些研究者建议在研究中将雨滴溅蚀和径流冲刷侵蚀分开研究,以帮助探索降雨侵蚀过程及其潜在机制(Barry等人,2010年)。然而,很少有研究将两者分开。同时,先前的研究表明,微生物通过沿细胞表面迁移初级土壤颗粒并分泌粘合物质来增强团聚体稳定性,并通过使用疏水性化合物调节表面水膜的形成和动能传递(Coban等人,2022年;Jefferson,2004年;Rashid等人,2016年)。尽管这些机制提高了我们对微生物抑制降雨侵蚀的理解,但目前的研究主要集中在地表径流冲刷过程中径流量和沉积物的动态响应上,而忽视了降雨早期的雨滴溅蚀。因此,微生物对雨滴溅蚀的影响缺乏定量数据支持,其对颗粒剥离、释放和再分布过程的调节机制仍有待充分揭示。
从技术角度来看,已经进行了许多实验来模拟自然降雨过程,系统地考虑了表面形态、坡度和土壤质地等关键驱动因素(Kinnell,2016年)。然而,这些实验在某种程度上过于复杂,难以直接阐明每种基本侵蚀过程的个别机制(Gao等人,2003年)。为了解决这个问题,提出了一种简单的小规模实验,将室内模拟降雨实验与Hairsine-Rose模型(以下简称H-R)分析相结合,重点研究雨滴和径流传输引起的沉积物分离过程(Walker等人,2007年;Wang等人,2013年)。室内模拟降雨通过调整降雨强度、持续时间、雨滴大小和动能等参数来再现自然降雨过程。在受控条件下,可以定量分析雨滴对土壤结构的物理冲击效应,从而避免野外实验中复杂多变的环境条件导致的数据偏差。实验假设是,径流产生的剪应力远低于雨滴动能引起的表面扰动,从而最大限度地排除浅层径流侵蚀效应的干扰,将土壤颗粒剥离归因于雨滴动能输入(Gao等人,2003年)。动能与雨滴大小、终端速度和降雨强度密切相关(Serio等人,2019年)。尽管人工降雨模拟器无法完全再现自然雨滴,但基于实际终端速度和动能的物理侵蚀模型仍然是研究雨滴溅蚀的常用方法。根据研究目标,在现有模型中,一维Hairsine-Rose模型(Guo和Yu,2016年;Wei等人,2023年)是一个经典的雨滴溅蚀动力学模型,可以有效地描述悬浮沉积物浓度的时间动态特征,并涵盖了降雨侵蚀过程中的三个关键机制:雨滴冲击剥离、地表径流传输和颗粒再沉积(Hairsine和Rose,1991年;Rose等人,1983年)。与其他大多数基于过程的侵蚀模型不同,H-R模型分别考虑了侵蚀和沉积过程(Heng等人,2009年)。它不仅模拟了雨滴对原始基质的初始剥离,还揭示了土壤表面形成的沉积物覆盖层对后续剥离效率的反馈机制(Jomaa等人,2010年),这是H-R模型的一个重要优势。因此,H-R模型具有很强的分析雨滴溅蚀过程的能力。如果进一步结合土壤水特性(如土壤孔隙度、持水能力和饱和水力传导性)(Gao等人,2003年)的分析,将有助于从力学角度揭示微生物应用对雨滴溅蚀的影响。
总之,基于微生物抑制土壤侵蚀的理论和技术进展,本研究通过小规模模拟降雨实验结合流体动力学和土壤侵蚀模型,分析了微生物接种对降雨侵蚀过程中渗透、地表径流和溅蚀的影响。本研究的主要目标是:(1)通过模拟降雨实验,揭示雨滴溅蚀对不同类型微生物接种剂、浓度和接种方法的响应;(2)利用实验数据和模型模拟进行侵蚀动力学分析,解释微生物接种对雨滴溅蚀过程的影响。

实验土壤

实验土壤取自中国东北部松嫩平原的寒区黑土,位于北纬45°,东经126°。该地区极易发生土壤侵蚀,传统的保护措施未能有效遏制土壤流失。使用多点采样方法在采样区域内自上而下分层随机采集0–20厘米深度的土壤样本。土壤的容重、粒径分布和有机质含量如下

入渗水流

随着降雨时间的增加,土壤湿度达到饱和状态并开始从表层渗透。湿润前沿向下移动并穿透2厘米厚的土壤层。微生物接种处理通常增加了土壤渗透率,但不同处理之间存在差异。具体来说,在接种剂类型和接种方法一致的情况下,接种剂浓度对土壤水分渗透的影响如图2所示

微生物在抑制雨滴溅蚀中的作用机制

雨滴溅蚀是一个涉及土壤水动力学和颗粒动力学的协同作用的过程。土壤从“干燥”状态转变为“湿润”状态会导致不同的侵蚀特性(Normand和Heggy,2025年)。在干燥条件下,土壤的毛细吸力强,使得雨水能够快速渗透,从而减弱了雨滴动能的释放,难以有效剥离土壤颗粒(Li等人,2024年)。因此,

结论

利用人工模拟降雨和水蚀模型,我们研究了微生物接种对极端降雨条件下小尺度径流生成和雨滴溅蚀过程的影响。总体而言,与对照组相比,微生物接种处理增加了土壤渗透率,减少了地表径流、径流系数、悬浮沉积物浓度(SSC)和悬浮沉积物(SS)。然而,在不同的处理组之间,

CRediT作者贡献声明

赵星晓:撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原稿,方法学,调查,数据管理,概念化。李天晓:撰写 – 原稿,资金获取,正式分析,概念化。傅强:方法学,资金获取,数据管理,概念化。侯仁杰:资金获取,正式分析,概念化。李默:方法学。刘东:验证,调查。孔凡英:调查。刘清源:验证,监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

我们感谢国家自然科学基金(52579033,42577373,52539003)、中国第十四个五年计划重点研发项目(2025YFD1500105)和黑龙江省杰出青年科学基金(JQ2025E001)对这项研究的支持。
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