土壤可蚀性因子是土壤侵蚀预报模型中侵蚀过程、侵蚀强度模拟的重要参数,是目前土壤侵蚀机理研究的热点和前沿科学问题。针对我国岩溶区土壤抗蚀性弱、土壤易发生侵蚀、径流观测资料匮乏和土壤侵蚀预报精度低等问题,本研究以岩溶峡谷区弃耕地、草地、灌木林地、乔木林地和坡耕地5种典型土地利用类型样地为研究对象,通过野外调查、室内试验和数据分析相结合的方法,分析了岩溶峡谷区不同土地利用方式土壤质地和结构的差异特征、团聚体的稳定性及其破碎机制;通过敏感性分析和降维分析确定了表征岩溶区土壤抗蚀性的关键因子,提出了抗蚀性综合指数评价模型;分析探讨了现有可蚀性K值估算模型对我国岩溶区可蚀性K值估算的适用性;以期为岩溶地区土壤侵蚀过程和侵蚀强度模拟、土壤侵蚀预报模型建立、岩溶石漠化治理和区域生态环境恢复提供科学依据。本研究得到的主要结果与结论如下:(1)研究了不同土地利用方式土壤抗蚀性关键因子特征。5种土地利用方式中乔木林地和灌木林地具有较好的保水能力,坡耕地保水能力最差;随植被恢复土壤总孔隙度相对降低,毛管孔隙度增加,明显改善了土壤孔隙状况。植被恢复促进了各层土壤内有机质的积累,土壤中全量养分(全氮、全磷和全钾)均以乔木林地含量最高;研究土层内阳离子交换含量以乔木林地含量最高,乔木林地土壤贮存和释放速效养分的作用较强。土壤颗粒组成以0.05~0.01 mm粗粉粒含量较高,随植被恢复,土壤中粗砂粒和细砂粒含量相对降低,粉黏粒含量增加,土壤质地由粗骨化向质地细化转变。土壤各层内微团聚体含量均以1~0.25 mm和0.25~0.05 mm粒级含量最高,植被恢复显著增加了土壤团聚状况而显著降低了土壤分散率。不同土地利用方式团聚度和团聚状况以乔木林地最高,坡耕地最小。(2)探讨了不同土地利用方式土壤团聚体稳定性特征。采用采用Yoder湿筛法测定土壤风干团聚体以>5 mm团粒所占比例最大,以<0.25 mm所占比例最小,水稳性团聚体(WSA)以<0.25 mm粒级团粒含量最高。植被恢复显著降低了各层土壤中<0.25 mm WSA含量,而明显增加较大粒级WSA含量,促进了土壤团粒结构的形成。5种土地利用方式以乔木林地团聚体稳定性最高,土壤抗蚀性最强;其次为草地和灌木林地,坡耕地土壤团聚体水稳定性最差。植被恢复促进了研究区各层土壤soc含量的增加,不同土地利用方式<0.25mm水稳性团聚体有机碳对土壤各层总有机碳的贡献率最大,贡献率在18.85~41.08%之间。(3)揭示了岩溶区土壤团聚体破碎机制及其对不同破碎作用的敏感性。lebissonnais法的3种不同处理方法,快速湿润处理对大粒级团粒破碎化程度较高、团聚体分布相对分散,慢速湿润处理下团粒主要集中在2~1mm和1~0.5mm粒级,湿润振荡处理对团聚体的破碎作用最小,即岩溶区土壤遇到暴雨或大水灌溉时土壤团聚体消散破坏作用较大,而在连阴雨或机械耕作时土壤团聚体破碎作用较小。研究区土壤团聚体的破碎主要源于土壤团粒内部的消散作用,其次为黏粒膨胀破碎作用,机械振荡对团聚体破碎的影响较小。坡耕地对消散作用反映敏感,弃耕地对机械振荡破碎作用反映敏感,乔木林地、灌木林地和草地土壤在消散、黏粒膨胀和机械破碎作用下都能维持较高的稳定性。yoder湿筛法和lb法测定的团聚体稳定性指标具有较好的相关性,yoder湿筛法中>0.25mm团聚体具有较好的团聚体信息承载能力且对团聚体破碎较为敏感;土壤中较高的有机质和黏粒含量水平能有效抵抗土壤消散和黏粒膨胀作用对团聚体的破坏。(4)建立了岩溶区土壤抗蚀性评价指标初选体系,确定了抗蚀性评价最佳关键因子,构建了抗蚀性评价综合指数模型。建立了包括无机黏粒类、水稳性团聚体类、微团粒类、有机胶体类和土壤力学类五大类26个初选指标,相关分析表明相同类别和不同类别间的抗蚀性评价指标均表现出一定的相关性,不同指标之间抗蚀性信息重叠问题突出。采用敏感性分析法,将抗蚀性评价指标划分为4个敏感性等级,即强敏感级、高敏感级、中敏感级和弱敏感级。为简化抗蚀性评价指标,采用主成分分析得到前七个主成分的累积方差贡献率达到84.061%,七个主成分中对土壤抗蚀性影响最大的是土壤团粒类因子和有机质,其次为微团粒类和无机黏粒类因子。由主成分分析计算的抗蚀性综合得分显示乔木林地抗蚀性综合得分最高,其次为草地、灌木林地和弃耕地,坡耕地最低。综合抗蚀性评价指标的相关性分析、敏感性分析和降维分析结果,确定岩溶区抗蚀性评价的最佳7个指标为:wsa>0.5mm、wsa>0.25mm、dwet、<0.002mm黏粒含量、有机质、团聚度和mwdwet,以此7个指标(x1~x7)构建了岩溶区土壤抗蚀性综合指数(aei)评价模型。(5)分析探讨了不同可蚀性估算模型在我国岩溶区可蚀性估算的适用性,对现有可蚀性估算模型进行了校验与修正。采用usle、rusle2、epic、shirazi和torri模型对可蚀性K值的估算结果差异较大,USLE模型估算结果最大,Shirazi模型估算结果最小。USLE与RUSLE2模型估算K值规律一致,USLE模型整体上“高估”了K值,EPIC模型则“低估了”可蚀性K值。Torri模型估算结果与RUSLE2模型估算结果达到极显著正相关。5种估算方法预测可蚀性K值的不确定性依次为Torri模型<RUSLE模型<USLE模型<EPIC模型<Shirazi模型,即非线性拟合模型Torri模型在估算岩溶区可蚀性K值时精度最高,考虑到岩溶地区缺乏水土流失的长期定位监测数据,在进行可蚀性K值估算时在缺乏本底资料的情况下可以优先选用Torri模型的估算方法。修正后的Torri模型与可蚀性K值实测值之间相关系数增大,预测精度提高。以Torri模型为基准对其他模型进行校正,发现校正后的USLE、RUSLE2和EPIC模型的估算精度都得到提高。本研究提出的抗蚀性综合指数(AEI)模型评价结果与Torri模型K值结果具有呈极显著性负相关,表明提出的抗蚀性综合指数模型具有较强的适用性。不同土地利用方式各层土壤可蚀性K值均表现为坡耕地>弃耕地>草地>灌木林地>乔木林地,即植被恢复显著降低了土壤各层可蚀性K值大小,而增强了土壤抗侵蚀能力。