使用RUSLE方法评估火山地貌中的土壤侵蚀情况：哥斯达黎加卡塔戈省Reventado河流域的长期估算（1986-2019年）

《Soil Security》：Assessing soil erosion in volcanic landscapes using RUSLE approach: A long-term estimation (1986-2019) in the Reventado River watershed, Cartago, Costa Rica

　　雨果·罗德里格斯-博拉诺斯（Hugo Rodríguez-Bola?os）|凯文·科尔多瓦-莱顿（Kevin Córdoba-Leitón）|纳尔杰斯·卡里米尼贾德（Narges Kariminejad）|巴赫蒂亚尔·W·穆塔金（Bachtiar W. Mutaqin）|阿兹纳鲁尔·伊斯兰（Aznarul Islam）|弗兰·多马泽托维奇（Fran Domazetovi?）|曼努埃尔·E·卡马乔-乌马尼亚（Manuel E. Camacho-Uma?a）|阿道夫·克萨达-罗曼（Adolfo Quesada-Román）

**摘要**
土壤侵蚀是影响农业可持续性、生态系统服务以及长期土地生产力的主要环境问题。位于哥斯达黎加伊拉苏火山（Irazú Volcano）西南侧的雷文塔多河（Reventado River）流域，由于人为的土地利用变化（如集约化园艺作物）和气候因素（厄尔尼诺-南方涛动现象、热带气旋、干旱）的影响，其侵蚀率发生了显著变化。本研究利用修订后的通用土壤流失方程（Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE）结合地理信息系统（GIS）和遥感技术，分析了1986年至2019年期间土壤侵蚀的演变情况。通过卫星图像、降雨数据、土壤性质和数字高程模型，研究人员估算了这一时期的潜在土壤流失的空间和时间分布模式。结果显示，侵蚀率非常高，尤其是在以集约化农业为主的陡坡地区（占流域面积的49%），最高侵蚀率超过50吨/公顷每年。到2019年，侵蚀率超过200吨/公顷每年的区域约占流域的30%，这凸显了该火山地貌中土壤侵蚀的严重性。过去十年里，极端侵蚀的空间范围有所减少，这与耕地面积的减少以及草地和森林覆盖率的增加相吻合，后者增强了土壤的保护作用。尽管基于RUSLE的估算值较为保守，未考虑耕作和收获过程中的机械性土壤损失，但结果与类似热带火山环境下的先前研究一致。这些研究结果有助于识别侵蚀热点和土地利用驱动因素，为热带火山高地的土壤保护规划和管理提供依据。

**1. 引言**
土壤侵蚀是指土壤颗粒在地质地貌作用（如水、风、重力）作用下从地表移除的过程（Bennett和Chapline, 1928; Poesen, 2018）。此外，人类活动（如森林砍伐、土地利用变化和采矿）会加速土壤侵蚀过程，加剧土壤性质的改变（包括生物物理、化学和物理特性），从而对环境产生更广泛的影响（Lal, 2012; Poesen, 2018; Bhatia和Smith, 2025; Quesada-Román等, 2025; Rodríguez-Bonilla和Quesada-Román, 2025）。土壤侵蚀可能由多种因素引起，包括不当的土地利用方式、长期干旱后的强降雨事件以及陡坡（Wassie, 2020）。土壤本身的性质（如表层薄层、富含粉砂且有机质含量低）也使其更容易受到侵蚀（Tesema等, 2024）。土壤侵蚀对农业景观的可持续性和生态韧性构成威胁，导致土壤退化并改变生态系统服务（Bamutaze等, 2021）。土壤侵蚀的空间异质性以及耕作和土壤管理方式的变化，使得大规模多年的土壤侵蚀建模变得困难（Alba等, 2011; Carvajal & Giráldez, 2000）。侵蚀通过破坏土壤结构、降低生产力以及削弱土壤提供食物生产和环境调节的关键功能，对土壤安全产生核心影响（Evangelista等, 2024）。根据《联合国防治荒漠化公约》（UNCCD），土壤侵蚀造成的全球年度经济损失可能高达数十亿美元（FAO 2016; Borelli等, 2017）。为评估这一问题，已开发出多种土壤流失率估算模型，包括修订后的通用土壤流失方程（RUSLE）、欧洲土壤侵蚀模型（EUROSEM）、水蚀预测项目（WEPP）和土壤与水评估工具（SWAT）（Farhan等, 2013）。然而，当前关于土壤保护和管理的研究对模型预测侵蚀潜力的有效性提出质疑，并建议增加基于实地测量的评估和监测（Evans, 2013; Alewell等, 2019）。在热带火山流域中，RUSLE因所需输入数据较少且在数据有限的地区表现良好而受到青睐，而SWAT等模型则需要详细的水文校准和长期流量记录，这些数据往往难以获取。尽管模型无法完全替代对自然过程的定量和监测，但在校准良好的情况下，它们仍可作为理解观测结果、制定和评估理论的有效工具（Alewell等, 2019）。RUSLE方法（Renard等1991; Renard & Ferreira 1993）已被验证为预测长期年平均土壤流失的有效工具，适用于局部和区域尺度，尤其是与数字高程模型（DEM）和地理信息系统（GIS）结合使用时（Ganasri & Ramesh, 2016; Kebede等, 2021; R?s?nen等, 2023; Kariminejad等, 2024）。常用的输入数据包括土壤信息、土地利用信息、保护措施记录和降雨数据。在气候变化和人类世的背景下，土壤保护成为维持农业生产力和生态系统功能的关键挑战（Roy等, 2024）。土壤支撑着人类的重要活动，但其极易受到自然和人为加速侵蚀过程的破坏，特别是在农业景观和集约化种植系统中（Amundson等, 2015; Alewell等, 2019; Camacho-Uma?a等, 2024; Quesada-Román, 2026）。因此，评估潜在土壤侵蚀的空间分布和程度对于可持续的土地管理至关重要。

**2. 材料与方法**
**2.1 研究区域**
雷文塔多河流域位于卡塔戈（Cartago）市以北，地处伊拉苏火山的西南侧，经度为83°51′28″至83°57′19″，纬度为9°50′25″至9°58′28″（图1）。该区域海拔高度在1800至2500米之间，面积为66平方公里，涵盖卡塔戈（Cartago）和奥雷阿穆诺（Oreamuno）两地，具体包括蒂埃拉布兰卡（Tierra Blanca）、亚诺格兰德（Llano Grande, Cartago）和波特雷罗塞拉多（Potrero Cerrado, Oreamuno）等地区。

**2.2 RUSLE模型**
为了估算流域内潜在坡面土壤流失的空间分布模式（以长期年均值表示），我们采用了RUSLE模型（Wischmeier和Smith, 1965; Renard等, 1997）：
$$
A = R \cdot K \cdot LS \cdot C \cdot P
$$
其中：A表示年均土壤侵蚀量（吨/公顷/年）；R表示降雨侵蚀力因子（毫米/毫米/小时/年）；K表示土壤可蚀性因子（吨/小时/毫米/公顷）；LS表示坡长和坡度因子；C表示覆盖和管理因子；P表示支撑措施因子。

**2.2.1 R因子**
Wischmeier和Smith（1978）将R因子定义为降雨对土壤侵蚀率的影响（即径流作为土壤颗粒的载体）。降雨数据来自ICE（哥斯达黎加电力研究所）和IMN（国家气象研究所）在流域及相邻流域内设立的多个气象站，确保了足够的空间覆盖范围。降雨数据通过GIS环境中的普通克里金插值法进行插值，生成更精确的连续降雨分布图。首先，根据Arnoldus（1980）提出的公式计算修正后的Fournier指数（MFI）（图2），进而计算R因子：
$$
MFI = \sum_{i=1}^{n} p_i^2 P
$$
其中$n=12$，$p_i$为月降雨量（毫米），$P$为年降雨量（毫米）。

**2.2.2 K因子**
K因子表示土壤颗粒在降雨和径流作用下的易蚀性和搬运能力。我们使用Williams（1995）提出的公式计算K因子，其中考虑了土壤颗粒大小分布（即土壤质地）：
$$
K = 0.1317 \cdot f_{csand} \cdot f_{cl^{-si} \cdot f_{hisand}
$$
其中：
$$
f_{csand} = 0.2 + 0.3 \cdot \exp[-0.0256 \cdot m_s \cdot (1 - m_{si}^{100}]
$$
$$
f_{cl^{-si} = \frac{m_{silt}}{m_s + m_{ilt}}
$$
$$
f_{hisand} = 1 - (0.7 \cdot (m_s/100) + (0.25 \cdot (org_c/org_c) \cdot \exp[3.72 - 2.95 \cdot (org_c)])
$$
其中：$m_s$为沙粒含量（%），$m_{silt}$为粉砂含量（%），$m_c$为黏粒含量（%），$org_c$为有机碳含量（%）。这些参数取自流域内33个土壤样本的A层。根据国家土壤数据库中的数据可用性，选择了33个土样来代表该流域的主要土壤类型和质地变异。为了提高具有相似地貌和成土条件区域的空间覆盖度，还纳入了位于流域边缘的土样，假设土壤在流域边界上是连续的。所有这些数据均可在哥斯达黎加的土壤地图数据库中找到（Mata等人，2020年）。

2.2.3. LS因子
LS因子描述了坡度及其在地形中的相应长度的影响。要计算这个因子，首先需要使用Wischmeier和Smith（1978年）建立并通过Renard等人（1997年）修改的以下公式来估计子因子L和S（图4）：
(9)L=(λ/72.6)m
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图4. 哥斯达黎加卡塔戈地区Reventado河流域的LS因子地图。
其中L是子因子，λ是坡长（水平方向），m是一个可按以下公式计算的变量坡长指数：
(10)m=β/(1+β)
(11)β=(sinθ/0.0896)/[3.0(sinθ)0.8+0.56]
其中β是与细沟侵蚀比率相关的坡长指数，θ是坡度角。
(12)S={10.8·sinθ+0.03, 如果θ<9%
16.8·sinθ?0.5, 如果θ>9%
其中S是子因子，θ是坡度角，s以百分比表示的坡度。在非常陡峭的地形中，由于S子因子中的坡度梯度非线性响应，LS因子值可能会被放大，可能导致对凸形或高度切割斜坡上侵蚀的过度估计。在基于GIS的实施中，坡长（λ）是由水流积累和栅格分辨率推导出来的，这意味着LS估计值对DEM质量和网格大小敏感（Moore和Wilson，1992年）。虽然这些公式在热带高地研究中得到了广泛应用，但LS值应被视为相对地形控制的侵蚀指标，而不是极端斜坡上坡面过程的精确表示（Zhang等人，2013年）。计算使用ArcGIS和/或QGIS进行，数据来源于NASA的ALOS PALSAR数字高程模型（DEM），分辨率为12.5米。

2.2.4. C因子
C因子描述了土地覆盖及其相关土地管理实践对土壤侵蚀的影响，通常范围从0（完全受保护的土壤）到1（裸露或密集耕作的土壤）。土地利用和土地覆盖数据来自由国家林业融资基金（FONAFIFO）与联合国合作协调的REDD+哥斯达黎加项目。该地图数据集主要基于30×30米的空间分辨率的Landsat影像，并包括1986-2013年的土地利用和植被覆盖图，这些数据于2015年发布并随后进行了更新。根据国家监测系统（SIMOCUTE），土地覆盖分类采用了结合视觉照片解释和高分辨率卫星影像（PlanetScope、Sentinel-2和Landsat 8）的半自动化GIS分析的标准化和可复制方法，遵循CLC-CR（Corine Land Cover–科斯塔黎加）协议（Córdoba，2023年）。使用混淆矩阵进行的地图验证表明，1986年、1998年、2008年和2019年的整体准确率超过了86%，特定类别的准确率通常在80%到92%之间（Agresta等人，2015年）。
为了本研究的目的，土地利用数据被重新分类为八个类别——森林、一年生作物、多年生作物、草地、城市地区、湿地、其他土地和无信息——遵循为哥斯达黎加适应性调整的Corine土地覆盖分类方案（Rodríguez-Bonilla等人，2024年）。与这些土地覆盖类型相关的C因子子值根据Lianes等人（2009年）为具有类似环境特征的附近流域提出的值进行分配（图5；表1）。为了分析土地利用的长期变化及其对土壤侵蚀的潜在影响，考虑了四个代表性时间段：1986年、1998年、2008年和2019年。生成了土地利用转换矩阵，以识别这些大约十年的间隔期间各土地覆盖类别之间的最大变化。
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图5. Reventado流域的植被覆盖因子（C）地图。
表1. 根据土地覆盖类型推荐的C因子。

2.2.5. P因子
P因子代表土壤保护措施对减少水力侵蚀的影响，表现为一个无量纲系数，范围从0（最大的保护效果）到1（没有保护措施）。有多种方法可以估计这个因子，包括基于坡度的经验关系、土地管理记录、专家评估和空间插值技术（Bamutaze等人，2021年；Mesén，2009年）。由于缺乏详细的、小块尺度上的保护措施信息，这些信息通常具有很高的空间变异性，因此没有明确推导出P因子。相反，在整个研究区域内应用了一个统一的值1.0，假设没有保护措施，从而代表了一个保守的最坏情况侵蚀情景。本研究没有进行敏感性分析来探讨不同P或K因子值的影响；然而，未来的工作可以评估这些参数的变化如何影响建模侵蚀率的空间分布和幅度。

2.3. 数据分析和潜在土壤侵蚀的估计
一旦所有RUSLE因子都被估计出来，它们就通过基于栅格的地图代数在GIS环境中进行了整合。具体来说，RUSLE方程在QGIS 3.38.0–Grenoble中实现，通过逐单元格乘以网格化的R、K、LS和C以及P因子层来实现，而不是通过主观加权。这种操作在GIS软件中有时被称为加权叠加，但在这里它严格代表了RUSLE模型的数学结构。数据处理工作流程和计算步骤总结在图6中。
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图6. 用于计算RUSLE输入和土壤侵蚀率的方法学过程。

3. 结果
3.1. 土地利用和土地覆盖的变化
在33年的研究期间，Reventado河流域经历了显著的土地利用变化，特别是城市和建成区的扩张，主要发生在流域的南部以及中部的一些分散热点地区（图7，图8）。尽管该流域传统上具有农村特征，但其靠近哥斯达黎加大都会区（GAM）的特点使其具有动态性。在整个期间，最显著的变化发生在森林区、城市扩张区、农业用地和牧场，显示出土地利用优先级的逐步转变（图7，图8）。
例如，在1986年，Reventado河流域主要是农村地区，农业主导了景观（图8）。一年生作物主要是 tubers 和蔬菜，覆盖了44.49平方公里，强调了农业作为该地区主要经济活动的历史作用。第二大明显的土地覆盖类型是森林，占据9.64平方公里，主要集中在流域的东北部高海拔地区。这些森林区域在维持生态稳定和水分调节方面发挥了关键作用。城市地区相对有限，仅覆盖6.04平方公里，主要位于流域西南部低地，那里人类居住区和基础设施发展更为集中。草地占4.36平方公里，作为牲畜的放牧地。
到1998年，总体土地利用模式与上一十年相似，一年生作物仍然占主导地位。然而，观察到农业用地略有减少，一年生作物的面积减少到40.5平方公里（减少了10%）。尽管这种减少并不剧烈，但它标志着土地利用动态的开始（图7）。失去的农业用地主要被城市开发所取代，城市面积扩大到8.54平方公里（增加了31%）。这种增加反映了城市化过程，可能是由于人口增长和基础设施扩张的影响（图7）。同时，森林覆盖率相对稳定，保持在9.97平方公里，表明这一时期几乎没有森林砍伐。草地占4.79平方公里（7%），保持了持续的存在。这一十年中的一个显著变化是多年生作物的出现，其面积从0.39平方公里增加到1.91平方公里（增加了65%）。多年生作物覆盖，包括鳄梨和柑橘等果树以及温室区域，被赋予了0.3的值，反映了部分防止直接降雨影响的作用，同时提供了有限的表面径流减少效果。

2011年后，与以前的几十年相比，流域的土地利用变化更加明显（图8）。虽然它仍然主要是农村地区，但农业用地持续减少。一年生作物作为主要的土地利用类别，到2019年减少到36.24平方公里，相对于2011年的面积减少了55%。城市扩张继续进行，城市地区扩大到10.03平方公里（增加了15%），反映了因人口需求而持续的发展。同时，森林覆盖率增加到11.21平方公里（增加了17%），表明研究期间被归类为森林覆盖的面积有所扩大，但没有特定的重新造林或恢复机制。其他土地利用也经历了渐进的变化：多年生作物扩展到1.91平方公里（增加了3%），而被归类为“其他用途”的土地增加到2.32平方公里（增加了4%）。有趣的是，草地相对稳定，保持在4.30平方公里（6%），自1986年以来只有轻微的波动（图7）。
最后，在2019年观察到了最显著的土地利用变化。尽管Reventado河流域仍然主要是农村地区，但土地利用类别的分布变得更加多样化。四种主要的土地利用类型——一年生作物、森林、草地和城市地区——在空间分布上变得更加平衡（图8）。一年生作物虽然是最大的土地利用类别，但其面积大幅减少，仅占21.28平方公里（相对减少了70.2%）。这种急剧下降与之前的趋势一致，但在最近几年变得更加明显，这与流域内记录的土地利用模式和农业范围的变化相吻合。本研究没有直接评估导致这种下降的具体社会经济或农学驱动因素。城市地区继续扩张，达到13.05平方公里（增加了23%）。这种增长是由基础设施发展、人口增加和GAM的向外扩展所推动的。同样，森林覆盖率显著增加，达到15.10平方公里（增加了26%），与之前的几十年相比变化更为显著（图7）。森林用地的增加表明，废弃的农业用地可能正在自然恢复或受益于保护措施。
在所有土地利用类别中，草地经历了最显著的增长，扩展到12.79平方公里（增加了66%）。这代表了与之前几十年观察到的稳定模式的重要偏离（图8）。牧场的快速扩张表明，畜牧业正在逐渐替代一年生作物种植。草地、森林和城市地区的共同增加表明了一种复杂的转变，不同类型的土地利用在争夺空间，农业失去了主导地位。其他较小的土地利用类型相对稳定，“其他用途”覆盖了2.75平方公里（增加了16%）。

3.2. Reventado河流域的潜在土壤侵蚀动态
三十年来，Reventado河流域的土地利用经历了渐进但明显的变化（图8）。以前占主导地位的农业景观显示出一年生作物的显著减少，伴随着城市和建成区的扩张、森林覆盖和牧场的增加。这些土地利用变化与潜在土壤侵蚀率的空间分布和幅度的观察变化相吻合，突显了土地覆盖配置对侵蚀模式的强烈影响，但没有具体指出社会人口或政策因素的原因。
例如，在33年的评估期间，严重侵蚀类别（>200吨/公顷/年）占据了流域的很大比例（图9，图10），在1998年至2019年间，这一类别的面积从17.74平方公里增加到32.23平方公里（占总面积的27.08%-49.18%）。然而，这些高数值应谨慎解释，因为RUSLE可能在非常陡峭的地形中高估了侵蚀潜力，且结果没有通过实地测量进行验证。从1986年到1998年，被归类为严重侵蚀的面积数量增加，相当于4.49平方公里（增加了6.86%）。1998年后，这一类别开始减少，直到占流域总面积的27%（图9）。尽管如此，从1986年到2011年，估计的潜在土壤侵蚀量超过200吨/公顷/年的地区数量和分布相当广泛（占流域总面积的42%到49%），这些地区与主要种植一年生作物的区域相吻合（图9）。下载：下载高分辨率图像（409KB）下载：下载全尺寸图像

图9. 1986年至2019年，通过RUSLE模型估计的Reventado河流域潜在土壤侵蚀率的定量分布。Null：无数据。

图10. 1986年至2019年，通过RUSLE模型估计的Reventado河流域潜在土壤侵蚀动态。Null：无数据。

有趣的是，其他类型的潜在土壤侵蚀在流域内的覆盖面积较低。其中，非常轻微到严重的侵蚀（0-1至15-50吨/公顷/年）的类别覆盖面积低于15%，并且在整个研究期间保持稳定（图9）。

比较2011年和2019年的潜在土壤侵蚀估计值，被归类为严重侵蚀（根据FAO标准超过200吨/公顷/年）的区域明显减少了19%，而“Null”类别增加了5%（图10）。然而，“Null”类别的增加部分与城市扩张和封闭表面有关，这些因素并未在RUSLE模型中得到体现，因此不一定意味着潜在土壤侵蚀的真正减少。这些趋势与一年生作物和永久作物的面积减少（相对变化分别为-70.3%和-84.0%）以及森林和草地面积的增加（相对变化分别为25.6%和66.45%）相吻合，在考虑这些潜在土壤侵蚀估计时需要加以注意。此外，由于图10中采用了离散分类，一些被标记为>200吨/公顷/年的区域可能接近50-200吨/公顷/年之间的阈值，这意味着模型参数或输入数据的微小变化可能会改变其分类。这突显了需要改进田间尺度的土壤性质和土地管理实践信息，以更准确识别侵蚀热点。

4. 讨论
4.1. Río Reventado流域33年的土地使用和土地覆盖变化

哥斯达黎加Cartago的Reventado河流域在过去30年里经历了显著的土地使用变化，这些变化受到自然因素和人类活动的影响。本讨论旨在分析这些变化的后果、背后的驱动因素以及它们对流域生态和社会经济动态的潜在影响。初步分析表明，自1986年以来，农业在Reventado河流域占据主导地位，一年生作物覆盖了大部分景观。这种主导地位反映了该地区长期以来以农业为主要经济活动的历史（Ramírez等人，2008a）。然而，几十年来农业用地（特别是一年生作物）的逐渐减少反映了土地使用变化的更广泛趋势，这一趋势变得越来越复杂（Lianes等人，2009；Camacho-Uma?a等人，2024）。

到2019年，一年生作物仅占土地使用的32%，表明农业景观发生了关键性转变。研究期间观察到的城市化趋势尤为显著。从1986年的6.04平方公里扩展到2019年的13.05平方公里，这是对人口增长和与大都会区（GAM）相关的基础设施需求压力的响应。这种的城市化对当地生态系统产生了影响，因为它经常侵占曾经的农村或农业用地，引发了关于栖息地丧失、污染增加和水资源管理变化的问题（Alemu等人，2025）。值得注意的是，森林覆盖率从1986年的9.64平方公里增加到2019年的15.10平方公里。这一趋势可以归因于多种因素，包括保护工作、废弃农业用地的自然再生以及当地社区对土地利用优先级的变化（Alemu等人，2025）。森林面积的增加对生态稳定性是一个积极信号，因为森林在生物多样性保护、水资源调节和碳封存方面发挥着关键作用。然而，这一趋势的可持续性需要监测，特别是在持续城市化的背景下。

牧场面积的显著增长（从1986年的4.36平方公里增加到2019年的12.79平方公里）反映了农业方式的转变。这表明畜牧业正在逐渐取代传统作物种植，可能是由于一年生作物的经济可行性下降和土壤肥力的耗竭。这种转变可能意味着农民需要适应不断变化的市场条件和环境挑战（Ramírez等人，2008c）。这种转变的影响是多方面的：虽然畜牧业可以带来经济效益，但也引发了关于土地退化、水资源利用和甲烷排放的担忧，所有这些问题都需要谨慎管理。不过，草地可以在类似本研究评估的流域中提供生态和水文服务，减少火山土壤的潜在侵蚀和径流（Lianes等人，2009）。在火山高地环境中，将裸露或密集耕作的农田替换为草地可以减少土壤侵蚀，因为连续的植被覆盖可以改善 infiltration 并保护地表免受雨滴冲击。

观察到的土地使用变化突显了需要制定综合考虑社会经济发展和环境保护的综合性土地管理政策（Gambo等人，2024）。随着城市化的持续，迫切需要在基础设施发展和自然资源保护之间找到平衡。森林和牧场的增加表明有可能促进可持续的农业实践并加强保护工作（Zerouali等人，2024）。

此外，城市化、农业衰退和重新造林之间的复杂相互作用表明，利益相关者必须采用协作规划方法。政策制定者应重点制定激励措施，鼓励可持续的土地管理，推广农林业，并支持当地社区向多元化经济活动转型（Butt等人，2015）。例如，在巴基斯坦Simly流域，由于人口增长、基础设施建设和社会经济因素，建成区有所增加（Butt等人，2015）。让当地人口参与保护工作可以进一步增强流域及其生态系统的韧性（Sourn等人，2022）。

总体而言，Reventado河流域在过去三十年的演变体现了受社会经济压力和环境因素影响的土地使用的动态特性（Ramírez等人，2008a）。对传统农业依赖的减少、城市扩张以及森林覆盖率的增加反映了更广泛的土地使用转变趋势（Ramírez等人，2008c；Lianes等人，2009）。该流域的未来将取决于有效的土地管理策略，以应对城市化、农业转变和环境保护带来的挑战。持续的监测和适应性管理对于确保流域在满足人口增长需求的同时保持生态完整性至关重要。这需要一个参与式的框架，让当地居民与其他利益相关者共同参与Reventado河流域及全球类似流域的开发。

4.2. Reventado河流域潜在土壤侵蚀的评估

Reventado河流域侵蚀的增加是由于20世纪80年代和90年代农业扩张、21世纪00年代和10年代城市扩张以及研究期间森林覆盖率的减少（图8）。尽管我们的RUSLE模型估计显示陡坡地区的侵蚀率超过50吨/公顷/年，尤其是在2011年之前，但之前的实地研究（例如Thiesen等人，2010）在类似的火山高地农业生态系统中报告了使用圆盘犁的耕作侵蚀率高达250兆克/公顷/次。尽管方法不同，但这些数据强调了集约耕作和降雨驱动侵蚀的叠加效应，表明在机械移动因素考虑在内的情况下，实际土壤损失可能远超RUSLE的预测。

先前的研究表明，在热带山区，侵蚀程度受到坡度大小和土地覆盖类型的影响（Bamutaze等人，2021；FAO，2016），特别是在以火山灰为基础的土壤、高坡度和集约化园艺作物系统为主的流域中（Ramírez等人，2008b；Lianes等人，2009）；这些条件与Reventado河流域的情况类似。例如，计算出的LS因子与最近的高分辨率全球地形因子超过7的结果一致（Sun等人，2024）。

尽管火山灰土壤（安第斯土）通常被认为具有很强的抗水侵蚀能力（Shoji等人，1993），但强降雨事件与相对较年轻的火山灰土壤的结合增加了其侵蚀和退化的敏感性（Lianes等人，2009；Cerretelli等人，2023；Marín-Araya等人，2024）。实际上，在Reventado河流域及邻近地区，从高到严重的潜在土壤侵蚀类别（15-50至>200吨/公顷/年）都有报告（Ramírez等人，2008b；Lianes等人，2009），与本研究的结果一致（图9，图10）。在像Reventado河流域这样的陡峭火山景观中，高降雨强度、松散的火山灰质地、耕作后的浅根系深度以及频繁的土壤扰动会加剧土壤颗粒的脱落和向下坡的输送，从而放大侵蚀过程。

有趣的是，在评估33年的潜在土壤侵蚀时，过去十年中侵蚀率超过200吨/公顷/年的区域似乎有所减少（图10）。2011年至2019年间“Null”类别的增加（约5%）主要反映了城市和建成区的扩张，这些区域由于缺乏暴露的土壤而被排除在RUSLE分析之外。在这些区域，上坡产生的沉积物可能通过道路和排水网络输送到渠道、泛滥平原或下坡地区，这是城市化热带流域的常见现象（Roy 2022）。此外，城市表面增加了径流的产生和流量集中，可能会加剧下游耕作或暴露土壤的沉积物移动。需要注意的是，RUSLE模型估计的是潜在的总体土壤流失量，而不是净沉积物输出；因此，大量的侵蚀物质可能在到达主要排水网络之前重新沉积在山坡、农业梯田、谷底或河道边缘。实地观察和Cartago火山高地流域的先前研究记录了与农业侵蚀过程相关的沉积物积累和河道沉积（Ramírez等人，2008c），表明部分移动的沉积物在流域内储存而不是完全排放到下游。这种减少可能是由于土地使用变化，特别是草地和森林的增加以及一年生作物和永久作物的减少，理论上这些变化有助于土壤保护和土地管理（Ramírez等人，2008b）。最近，Rodríguez-Bola?os等人（2025）在Costa Rica中西部Zarcero附近的Tapesco河流域也报告了类似的土地使用变化，该研究区域的土壤类型和一年生作物系统与Reventado河流域相似。2019年，两个流域的潜在土壤侵蚀率均超过200吨/公顷/年，影响了大约30%的面积。

Lianes等人（2009）在研究Costa Rica Cartago的Birrís河流域（位于Reventado河流域以东5公里处）时发现，草地和森林等覆盖类型对流域有积极影响，提高了土壤保护能力（如渗透率增加），增强了土地稳定性和水分补给，从而减少了潜在侵蚀。事实上，将RUSLE模型估计的森林和草地因素C与一年生作物相比，侵蚀率的差异可达195-130倍（Lianes等人，2009）。同样，Teku和Workie（2025年）应用了C因子分析，发现21世纪初的土地管理实践，尤其是农业扩张和森林砍伐，显著增加了侵蚀潜力。然而，像绿色遗产计划这样的重新造林努力对齐瓦伊湖流域的森林覆盖和侵蚀控制产生了积极影响，突显了人类活动与环境恢复之间的复杂关系。Reta Roba等人（2025年）揭示了杜穆加流域的严峻趋势，那里的耕作增加严重加剧了土壤侵蚀并减少了森林覆盖，导致沉积物产量激增。Sarkar等人（2024年）展示了印度一个热带地区由于集约化农业实践、森林砍伐和定居点扩张而导致的土壤侵蚀趋势也在增加。

4.3. 本研究的优势、注意事项及其结果的意义
结合使用RUSLE和GIS的方法被认为是一种有效的工具，可用于估算潜在的土壤侵蚀情况，模拟不同的情景，并为土壤管理和保护提供进一步的决策支持。在这方面，Cerretelli等人（2023年）使用RUSLE和遥感数据对哥斯达黎加和危地马拉的高坡度咖啡种植园的土壤侵蚀进行了建模，得到了与文献中报告的结果相似的结果。Estrada-Carmona等人（2016年）利用温带和热带地区的数据库对RUSLE的不确定性进行了敏感性分析，其中包括了Pacuare和Reventazón流域的数据来估计土壤侵蚀率。

尽管这种方法很有用，但在解释结果时仍需考虑几个局限性。RUSLE-GIS方法依赖于经验假设和空间聚合的输入数据，这些因素引入了与参数估计相关的不确定性，特别是对于降雨侵蚀力、覆盖管理因素以及忽略了诸如沟蚀、沉积物沉积和极端降雨事件等侵蚀过程（Phinzi和Ngetar，2019年；Yosef等人，2025年）。热带地区数据稀缺的特点——例如缺乏长期实地测量和地块尺度的保护措施——可能导致侵蚀估计过于保守。因此，这些结果应被理解为用于支持空间规划和热点优先级的初步近似值，而不是实际土壤损失的精确量化（Mahala，2018年；Dutta等人，2025年）。未来的研究可以通过实地测量和独立的数据集来改进验证。诸如137Cs放射性核素追踪或多时相高分辨率DEM（例如相隔10-15年获取的LiDAR）等技术可以帮助检测土壤再分布模式，并为火山高地的侵蚀建模提供真实数据。

需要澄清的是，RUSLE的估计主要反映了由降雨和径流过程驱动的潜在土壤损失。根据当地条件和输入参数的不同，该模型可能会高估或低估实际的土壤损失。在降雨侵蚀力、坡度因素或土地覆盖简化的参数化过程中，模型可能会高估侵蚀率；而由于RUSLE没有考虑耕作侵蚀或作物收获期间的土壤损失等机械性土壤再分布过程，可能会导致低估。因此，这里呈现的结果应被视为潜在水蚀的模式，而不是该流域内所有侵蚀过程的全面量化。

此外，尽管土地使用变化（如耕地减少和森林及草地的扩展）似乎与模型预测的侵蚀率降低相吻合，但这种关系是通过地图的定性比较得出的，而非定量统计分析得出的。未来的研究应该结合土地使用转变与侵蚀热点之间的空间重叠或统计相关性分析，以加强因果关系的解释。

尽管该模型在全球范围内被广泛使用，但其结果应谨慎对待，为了获得准确可靠的数据，输入参数需要根据当地条件进行验证和校准。在这方面，C因子和地形因素可能在最终结果中产生相当大的不确定性（Estrada-Carmona等人，2016年）。因此，应进行适当的流域内土地覆盖和管理的评估，考虑到不同土壤用途的多样性，如农作物（C = 0.3-0.4）或草地和森林（C = 0.002-0.04）（Lianes等人，2009年）。此外，在潮湿的热带地区估计R因子可能具有挑战性。Calvo-Alvarado等人（2014年）计算了哥斯达黎加多个地区的R因子值，这些值根据沿海影响的不同（太平洋沿岸 vs 加勒比海沿岸）介于3000到15000 MJ mm ha?1 h?1 yr?1之间，这可能会导致根据所选R因子值而产生的土壤侵蚀率出现显著差异。此外，土壤数据的空间分辨率有限，以及使用时间上固定的K因子，也可能无法捕捉到细小尺度或管理引起的土壤可蚀性的变化（Samarinas等人，2024年），这也增加了不确定性。因此，结果应被解释为潜在土壤损失的相对模式，而不是精确的逐步土壤退化估计。

最后，RUSLE模型主要考虑了径流和雨水侵蚀过程的影响。在Reventado河流域内，农业系统的管理可能会带来其他形式的土壤损失，而这些损失可能被模型忽略。例如，由于耕作活动（特别是园艺作物）造成的土壤侵蚀可能导致Cartago高地地区的土壤损失率为250吨/公顷/次通过（Mehuys等人，2009年；Tiessen等人，2010年）（与本研究观察到的条件相似）。此外，收获作物造成的土壤损失（SLHC）可能是另一个隐藏的土壤侵蚀和土地退化来源，特别是在这些火山景观中。Marín-Araya等人（2024年）研究了Cartago高地地区洋葱（Allium cepa L.）收获过程中不可逆输出的沉积物量，发现的结果分别为594.71 ± 471.93和1083.94 ± 78.45公斤/公顷/次通过。考虑到该地区园艺作物的重要性，每年可能进行多达两轮洋葱种植，这会增加总的土壤损失量，并进一步减少适合农业的土地面积。

尽管有这些注意事项，我们的结果仍可以作为规划土壤管理和保护措施的基础信息，包括在陡峭地区建造梯田、种植覆盖作物和重新造林，以减少土壤损失并维持流域内的农业可持续性。正如Cerretelli等人（2023年）所描述的，结合使用RUSLE、GIS和遥感技术可以成为热带地区决策支持的有力工具，允许评估不同的土壤覆盖和冠层管理方案，并进一步减少土壤侵蚀。

确实，我们的结果与其他文献中关于模型和实际测量的土壤侵蚀报告的结果相似。例如，Chuma等人（2022年）使用RUSLE方法估计了刚果民主共和国Chisheke流域的土壤侵蚀情况，他们的报告值范围为0至400吨/公顷/年。尽管本研究评估的土壤高度风化，但其气候条件和海拔与我们的研究相当。Millward和Mersey（1999年）使用RUSLE估计了墨西哥一个山区热带流域的潜在土壤侵蚀情况，他们报告的侵蚀率不超过200吨/公顷/年，但发现大部分土地的侵蚀率在1至30吨/公顷/年之间，与我们为Reventado河流域计算的一些侵蚀率相似。最近，Pradipta等人（2023年）使用RUSLE评估了印度尼西亚一个热带火山盆地的灌溉沙坑脆弱性，并将计算结果与实地测量数据进行了对比，得出的平均土壤损失率为179.69吨/公顷/年，RMSE为0.14吨/公顷/年，表明该模型在模拟类似研究条件的土壤侵蚀方面表现良好。

Reventado河流域在过去三十年中的演变体现了受社会经济压力和环境因素影响的土地使用的动态性质。对传统农业的依赖减少，加上城市扩张和森林覆盖的增加，反映了更广泛的土地利用转变趋势。该流域的未来将取决于有效的土地管理策略，以应对城市化、农业转变和环境保护所带来的挑战（Quesada-Román和Montalván-Burbano，2026年）。持续的监测和适应性管理对于确保流域保持生态完整性同时满足不断增长的人口需求至关重要。

5. 结论
本研究使用结合了GIS和遥感数据的RUSLE模型，评估了Reventado河流域33年（1986-2019年）期间潜在土壤侵蚀的时空演变。分析显示，特别是在受到集约化园艺影响的陡坡地区，潜在土壤侵蚀率持续上升，其中超过30%的流域面积的侵蚀率超过了200吨/公顷/年。这些趋势与农业用地扩张和森林覆盖减少密切相关，突显了人为土地使用变化在加速潜在土壤侵蚀方面的影响。本研究通过提供多十年期的分析，捕捉了政策驱动的土地利用变化、城市扩张和植被恢复情况，从而推进了基于RUSLE的先前评估，该地区是哥斯达黎加耕地最为密集的地区之一。

尽管存在这些令人担忧的趋势，数据显示最近一段时间侵蚀率略有下降，这可能源于土地覆盖变化和农业实践的转变。结果强调了火山土壤对水蚀的脆弱性以及地形因素的放大作用。总体而言，这项研究展示了基于RUSLE的评估在监测热带火山景观侵蚀风险方面的价值，并为支持可持续流域管理提供了重要证据。为了减缓Reventado河流域持续的土壤退化，必须推广适合该地区陡峭地形和脆弱火山土壤的可持续土地使用实践。推荐的措施包括等高耕作、梯田建设、农林复合系统以及在易侵蚀地区恢复本地植被。政策努力应优先考虑结合土壤保护和农业生产力的综合流域管理策略。当地机构也应加强侵蚀监测计划，并为农民提供培训和激励措施，以采纳有利于土壤的保护措施。本研究应用的方法可以在类似的热带高地环境中进行扩展和复制，以支持基于证据的侵蚀控制和土地规划决策。