摘要
黄河流域上中游黄土沟壑区是中国水土流失最为严重的典型区域之一，其侵蚀过程受自然条件与人类活动长期交互作用影响，呈现出多因素耦合、非线性响应和多路径并存等复杂特征。为揭示高水土流失形成的多因素组态机制，本文以 2010—2023年黄土沟壑区 30个区县为研究对象，构建水土流失强度指数，采用模糊集定性比较分析（QCA）方法，系统考察降雨强度、地形坡度、土壤可蚀性、植被覆盖度、工程扰动强度和农作物种植强度等因素对高水土流失发生的联合影响机制。结果表明：（1）单一前因条件均未构成高水土流失发生的必要条件，表明侵蚀形成具有显著的多因素协同特征；（2）共识别出4条高水土流失形成路径和3条非高水土流失路径，体现出明显的“同果异因”特征及因果非对称性，其中“陡坡—高土壤可蚀性—强工程扰动—高种植强度—低降雨”路径表明，在自然敏感背景下，人类活动扰动可替代强降雨成为高侵蚀的重要驱动因素；（3）通过调整一致性阈值和频数阈值开展稳健性检验，组态解集在结构和逻辑上保持一致，验证了研究结论的稳健性；（4）黄土沟壑区水土流失防治应避免单一措施导向，需构建以坡面稳定为基础、工程扰动防控为重点、植被恢复为支撑、农业种植结构优化为补充的系统治理模式。该研究可为实现黄土沟壑区水土流失精准治理提供科学理论依据与技术参考。
关键词
Abstract
The loess gully region of the middle and upper reaches of the Yellow River Basin is one of the most severely affected areas by soil erosion in China. Its erosion process, influenced by the long-term interaction of natural conditions and human activities, exhibits complex characteristics such as multi-factor coupling, nonlinear responses, and coexistence of multiple pathways. To reveal the multi-factor configurational mechanisms underlying high soil erosion, this study takes 30 counties in the loess gully region from 2010 to 2023 as research subjects, constructs a soil erosion intensity index, and employs the fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis method to systematically investigate the joint impact mechanisms of rainfall intensity, terrain slope, soil erodibility, vegetation cover, engineering disturbance intensity, and crop planting intensity on the occurrence of high soil erosion. The findings show: (1) No single antecedent condition constitutes a necessary condition for high soil erosion, indicating that erosion formation exhibits significant multi-factor synergistic characteristics; (2) Four pathways for high soil erosion formation and three pathways for non-high soil erosion are identified, reflecting clear "equifinality" and causal asymmetry. Among these, the pathway "steep slope—high soil erodibility—strong engineering disturbance—high planting intensity—low rainfall" suggests that, under natural sensitivity, human-induced disturbances can replace intense rainfall as a key driver of high erosion; (3) Robustness tests, conducted by adjusting consistency and frequency thresholds, confirm that the configuration solution sets remain consistent in structure and logic, validating the robustness of the conclusions; (4) The study argues that soil erosion control in the loess gully region should avoid single-measure approaches. Instead, it is necessary to establish a systematic governance model that prioritizes slope stability, focuses on controlling engineering disturbances, supports vegetation restoration, and complements agricultural planting structure optimization. From a configurational perspective, this study deepens the understanding of the formation mechanisms of soil erosion in the loess gully region and provides theoretical foundations and decision-making references for targeted soil conservation and differentiated management in the region.
0 引言
黄河中游黄土沟壑区是中国水土流失最为严重的区域之一，该区域地貌破碎、沟壑密布、生态条件脆弱，在强降雨集中、地形起伏显著、黄土母质易蚀等自然条件共同作用下，坡面侵蚀与沟蚀扩展现象突出。同时，人为活动如坡耕地垦殖、植被破坏及工程建设等进一步加剧了地表不稳定，导致侵蚀过程呈现明显的累积放大效应。严重的水土流失不仅威胁区域生态安全，也对黄河流域高质量发展和水土保持工作构成严峻挑战（王艳芬等，2021）。因此，科学揭示该区域高侵蚀形成的驱动机制，成为推进流域生态治理现代化亟待解决的关键问题。
降雨条件是水土流失发生的直接动力来源，其强度与集中程度决定了侵蚀能量的输入水平。在黄土沟壑区，短历时强降雨事件频发，易于在坡面形成高强度地表径流，进而诱发坡面侵蚀与沟蚀过程（王友胜等，2022）。降雨对侵蚀的实际影响程度并非一成不变，而是高度依赖于下垫面条件（朱燕琴等，2023）。在地形起伏较大或地表抗蚀能力较弱的区域，降雨的侵蚀放大效应往往更为显著。地形条件通过对径流汇集路径与流动能量的调控，对侵蚀空间格局起到基础性约束作用（刘宇，2016；秦伟等，2017；冯京辉等，2025）。坡度和沟壑发育程度直接控制径流的剪切力与侵蚀方式，在陡坡及沟壑密集区域，侵蚀过程更易向沟蚀与面蚀并存的复合型态演划（黄钰涵等，2022）。地形不仅构成侵蚀发生的背景条件，也决定了降雨和人类活动对侵蚀影响的区域分异（姚帅等，2025）。土壤特性决定了侵蚀发生的内在敏感性。黄土母质普遍具有结构疏松、胶结力弱等特点，在强降雨或持续外力扰动条件下抗蚀能力较低，易发生崩解与溅蚀（田培等， 2024）。土壤可蚀性一定程度上放大了降雨与地形对侵蚀的驱动作用，是高侵蚀风险形成的重要物质基础（邓念东等，2025）。植被作为关键的生态调节要素，在侵蚀过程中发挥着显著的缓冲与抑制作用（陈淑君等，2023；黄继超等，2024）。通过冠层截留降雨、根系固结土壤以及改善地表结构，植被能够有效削弱径流动能、延缓径流形成并抑制侵蚀发育。不同植被类型及其覆盖度对侵蚀的抑制效果存在差异，其调节能力往往受到自然条件与人为干扰强度的共同制约。
在人类活动因素中，工程扰动对侵蚀格局具有明显的加剧效应（陈琼等，2020）。工程建设通过改变原始坡面形态、破坏地表结构并干扰自然水文过程，显著提升了局部区域的侵蚀风险，尤其在地形起伏显著且土壤抗蚀性较弱的区域（许强等， 2022）。农作物种植强度及土地利用方式则通过长期改变地表覆盖状况与坡面水文过程，对侵蚀产生持续而累积的影响（李裕瑞等，2019）。坡耕地开垦与高强度耕作普遍降低地表防护能力，使区域对降雨侵蚀更为敏感（付乐等，2022）。与工程扰动相比，农业活动对侵蚀的影响通常具有累积性与阶段性特征，其实际效应往往取决于自然背景条件及生态恢复的水平。黄土沟壑区侵蚀机制具有典型的系统耦合特征。从自然系统来看，降雨、地形、土壤和植被共同构成侵蚀发生的基础条件（朱冰冰等， 2021；席雪萍等，2025）。其中，降雨特征决定侵蚀外力输入，地形条件影响汇流路径与能量分配，土壤性质决定抗蚀能力，植被状况则关系生态调节功能（赵宇寒等，2022）。这些要素相互作用，共同塑造区域的侵蚀敏感性。从人类活动系统来看，土地利用方式、工程建设强度和生态治理措施构成影响侵蚀的重要外部因素。坡耕地开垦改变坡面微地貌与水文过程，工程扰动直接破坏坡体稳定性，而生态治理则通过增强植被覆盖改善地表结构（假冬冬等，2024）。不同类型和强度的人类活动在自然条件基础上产生差异化影响，形成复杂的侵蚀响应格局。需要强调的是，自然因素与人为因素并非孤立存在，而是共同构成“自然压力-人类干扰-生态响应”的复合系统。在自然系统脆弱性较高的区域，轻微人为干扰即可引发显著侵蚀；而在人类活动强度较大的区域，即使自然条件相对温和，仍可能出现较高侵蚀水平（刘亦涵等，2025）。这种多要素交互作用特征表明，黄土沟壑区的高侵蚀形成具有明显的多路径机制。
基于上述认识，本研究构建包含自然压力、人类干扰与生态调节能力的驱动要素体系，将降雨、地形、土壤、植被及人类活动等要素纳入统一分析框架，采用定性比较分析（QCA）方法系统识别高侵蚀发生的多元路径。重点探讨单一因素是否是构成高侵蚀的必要条件、自然与人为因素如何通过不同组合共同导致高侵蚀、不同侵蚀结果是否具有非对称形成机制这3个关键问题。通过建立黄土沟壑区高侵蚀形成的系统分析框架（图1），该框架既考虑了各要素的独立作用，更强调了其组合效应，从而有助于揭示黄土沟壑区侵蚀形成的复杂因果关系。
图1研究框架图
1 研究区概况
黄河中游黄土沟壑区位于黄土高原腹地，是中国水土流失最为集中、侵蚀程度最为严重的区域之一，对黄河输沙总量贡献显著，其生态安全状况直接影响黄河流域整体治理成效。该区域呈现“北高南低、西陡东缓”的地貌特征，地势起伏剧烈，坡面陡峭，沟壑系统发育成熟，梁、峁、塬、沟等多种黄土地貌单元交错分布，地表破碎度高，生态稳定性整体较弱。研究区内广泛覆盖第四纪风成黄土，土体结构疏松、孔隙发达、胶结性差，遇水易发生崩解与湿陷，具有典型的高可蚀性特征，在集中降雨条件下坡面剥蚀与沟蚀扩展现象十分普遍。研究范围覆盖陕西、山西、甘肃与河南 4 省交接地带，共选取 30 个典型县域作为研究对象，具体包括：陕西省延安市（宝塔区、安塞区、延川县、延长县、志丹县、甘泉县、富县）、榆林市（子洲县、清涧县、吴堡县），山西省吕梁市（临县、石楼县、柳林县、交口县、中阳县、方山县）、晋中市（昔阳县、和顺县），甘肃省庆阳市（环县、宁县、镇原县、庆城县）和定西市（通渭县、渭源县、陇西县），以及河南省三门峡市（渑池县、卢氏县和陕州区），上述县域均位于黄河二级支流及其源区坡面—沟道系统中，水土流失敏感性强，既具备降雨集中、地形复杂、植被稀疏等自然脆弱性，也受到坡耕地开垦、放牧活动、道路建设和矿产资源开发等人为干扰的显著影响。本区域降雨表现出强度大、集中度高和时空分布不均的特征，短时暴雨事件频发，成为诱发水土流失的主要外营力。地形以多级切割的深沟陡坡为主，坡度多为 15°~35°，为径流汇集与加速创造了条件。植被覆盖度受水热条件及人类活动制约，空间差异明显，沟底、台塬与坡面等不同地貌部位呈现梯度变化。尽管退耕还林、退牧还草等生态修复工程取得一定成效，但受地形制约、农牧业依赖与持续人为扰动叠加影响，部分县域仍存在侵蚀反复现象，高侵蚀区呈现斑块状分布与链式扩展的特征。
研究区兼具自然本底脆弱与人为干扰强烈的双重属性，其地貌格局、气候条件、土壤特性与土地利用方式共同构成了水土流失的高敏感性与机制复杂性。选取该区域开展侵蚀机制组态分析，不仅能够代表黄土沟壑区典型侵蚀过程，也具有明确的现实治理指向，可为流域水土保持措施优化与分区分类治理提供科学依据。
2 方法与数据
2.1 研究方法
水土流失是自然条件与人类活动共同作用形成的复杂地表过程，其驱动机制具有多因素耦合、非线性响应及多路径并存等显著特征。在不同自然背景和人类干扰强度条件下，相同侵蚀结果往往由不同因素组合所驱动，呈现出明显的“同果异因” 特性。传统统计方法通常侧重于识别单一因素的平均效应，难以有效刻画多条件共同作用下水土流失形成路径的差异性及因果非对称性。
定性比较分析（Qualitative Comparative Analy‐ sis，QCA）方法基于集合论与布尔运算框架，从条件组合的视角解释结果形成机制，能够有效处理多因素并存、因果关系非线性、路径多样性及因果非对称性等复杂因果情形，尤其适用于样本量有限且因果结构复杂的地理与环境问题研究（杜运周等， 2021）。与传统回归分析聚焦变量独立净效应不同，QCA强调不同前因条件通过多种组合形式共同作用于结果变量，可同时从必要性与充分性两个层面识别导致结果发生的多条等效路径，并揭示高侵蚀与非高侵蚀形成机制之间的非对称关系。在分析自然-人为耦合系统的复杂响应机制方面，QCA 方法具有独特优势。基于上述认识，本文引入 QCA 方法，系统分析降雨条件、地形特征、土壤属性和植被状况等自然因素与人类活动扰动强度之间的不同组合方式，从组态视角揭示高水土流失发生的典型路径特征。
鉴于自然条件与人类活动因素在实际情境中客观存在一定关联性，本文在前因条件选取过程中重点避免概念同义、逻辑重复或高度同源的指标同时进入分析模型，以确保各条件在作用维度和机理解释上的相对区分。在此基础上，利用QCA方法识别不同自然-人为因素组合下高侵蚀发生的多条等效路径，从而深化对水土流失复杂形成机制的认识。
在必要性分析阶段，通过计算各条件集合的一致性来判断某一自然因素或人为因素是否在所有高侵蚀案例中均出现，进而识别高侵蚀发生的不可或缺条件。在此基础上，进一步开展充分性分析，通过构建真值表、进行布尔最简化并生成复杂解、中间解与简约解，识别导致高侵蚀结果的多条可能路径。充分性分析强调不同条件组合如何共同作用并生成高侵蚀结果，从而揭示区域水土流失的多路径性和等效机制。
考虑到传统QCA方法多基于截面数据，通常难以反映时间维度上不同条件组合的稳定性与变化趋势。为增强分析的动态解释力，本文参考相关研究方法，在数据处理阶段引入时间维度，将不同年份案例视为同一空间单元在时间轴上的重复观测，并利用 R 语言对组间（between）、组内（within）和总体（pooled）三类一致性进行测度（Garcia and Ariño， 2016）。同时，引入一致性调整距离（consistency-adjusted distance）捕捉案例在时间维度与空间维度上的一致性变化，以评估条件组合在不同时段的稳健性与结构稳定性。
2.2 数据处理
（1）变量测算
以黄河中游黄土沟壑区作为研究对象，选取 2010—2023 年间具有代表性的 30 个县域构成面板数据。这些区域均位于黄土丘陵沟壑发育最典型、侵蚀强度最高的地段，具有坡陡沟深、地表破碎、生态敏感性强及人类活动干扰集中等共性特征，能够全面反映水土流失的综合表现形态。数据主要来源于《陕西省统计年鉴》《山西省统计年鉴》《甘肃省统计年鉴》、国家气象科学数据中心、全国土地利用变化遥感数据库，以及水利部门年度《水土保持公报》。对少量缺失数据参考各县国民经济和社会发展统计公报进行补齐或采取线性插值法；对缺失严重且难以校验的数据予以剔除。此外，本文结合典型县域的官方资料、治理规划、生态修复文件等，对 QCA的组态结果进行进一步的定性验证。
结果变量“水土流失强度”依据土壤侵蚀面积、中度以上侵蚀占比和水保监测等级等多项指标综合衡量。水土流失强度是本文动态 QCA 分析中的核心结果变量。为综合刻画区域水土流失状况，本研究通过构建水土流失强度指数（EI），用于反映研究区在县域和年度尺度上的土壤侵蚀水平。EI 指数以中度及以上侵蚀面积占比、侵蚀面积总量以及水土保持监测等级等指标为基础，这些指标分别从侵蚀范围、侵蚀规模及综合侵蚀等级等不同维度反映区域水土流失状况。相关数据来源于各省统计年鉴及水利（水土保持）公报。首先对各指标进行极值标准化处理，随后采用熵权法确定指标权重，以降低主观赋权偏差，最终通过TOPSIS方法计算各县区年度水土流失强度指数值。所得 EI 为无量纲指标，数值越大表示区域水土流失强度越高，形成 2010—2023年研究区水土流失强度指数（EI）。
具体的TOPSIS熵权计算方法如下：
首先对各指标进行极值标准化处理，其计算公式为：
(1)
式（1）中，xij表示第i个县区在第j个指标上的原始值，x'ij为标准化后的指标值。
随后，采用熵权法计算各指标权重，以降低主观赋权带来的不确定性。根据标准化矩阵计算各指标的信息熵，并据此确定权重向量。最后，基于 TOPSIS方法计算各县区年度水土流失强度指数，其表达式为：
(2)
式（2）中，和 Di 分别表示第i个县区与正数解和负数解之间的欧氏距离。EI值越大，表示区域水土流失强度越高。
自然因素包括降雨强度、地形坡度、土壤可蚀性、植被覆盖率。降雨强度（Rain）采用县域尺度年降水总量作为降雨侵蚀力的代理指标，通过对逐日降水数据进行年度累积获得，单位为 mm，用以反映降雨对地表侵蚀的潜在驱动力。地形坡度（Slope） 基于 30 m 分辨率 DEM 数据提取坡度栅格，并对县域范围内坡度值进行空间平均，得到县域平均坡度，用于表征地形条件对侵蚀过程的控制作用。土壤可蚀性（Soil）依据第二次全国土壤普查数据，提取县域内土壤砂粒与粉砂含量比例，并进行面积加权平均处理，作为土壤易蚀程度的表征指标，数值越大表示土壤抗蚀能力越弱。植被覆盖度（Vegetation）利用 MODIS NDVI数据计算县域尺度年均NDVI值，通过对年度内多期 NDVI 数据进行时间平均获得，用以反映植被对降雨侵蚀的削弱及土壤固结作用。
人为因素指标包括毁林毁草程度、滥砍滥牧压力、工程扰动强度、农作物种植强度、化肥施用强度。毁林毁草程度（Deforestation）依据土地利用变化数据库，计算县域内林地与草地减少面积占区域总面积的比例，用以刻画人为破坏植被的强度。滥砍滥牧压力 （Overgrazing）采用草地过载率表示，其计算方式为实际载畜量与理论可承载量之比，用以反映放牧活动对草地生态系统的压力水平。工程扰动强度（Engineering）综合新增建设用地占比与采矿扰动面积比例，两项指标经极值标准化处理后合成，用以表征工程建设活动对地表结构的扰动程度。农作物种植强度 （Cropland）基于耕地利用结构数据，计算坡耕地面积占县域总面积的比例，以反映坡地农耕活动对侵蚀风险的潜在放大效应。化肥施用强度（Fertilizer）采用县域尺度化肥折纯施用量，通过年施肥总量与耕地面积计算获得，用以表征高强度农业利用对土壤结构稳定性的潜在影响。具体的变量构造如表1所示。
表1变量测算
（2）数据收集
以研究区内30个县（区）为基本研究对象，构建 2010—2023 年县域尺度的面板数据集。在分析方法上，引入动态定性比较分析（Dynamic QCA）框架，将时间维度纳入QCA的组态分析逻辑中，以刻画水土流失形成机制在时间演化过程中的结构特征。在案例构建方面，以“县-年份”作为动态 QCA 分析的基本案例单元，即每一个县在不同年份对应一个案例，从而形成包含时间维度的条件-结果数据矩阵。通过引入时间序列结构，动态QCA能够在保持组态分析优势的同时，反映自然条件与人类活动因素在不同阶段对水土流失形成路径的动态影响。在数据处理方面，各自然条件和人类活动指标均基于县域尺度的年度数据进行取值，水土流失强度作为结果变量，同样采用县域年度侵蚀强度数据进行刻画。通过上述处理方式，构建了适用于动态 QCA 分析的面板型集合数据，为后续变量校准、必要性分析和组态演化分析提供基础。
3 结果分析与讨论
以黄土沟壑区 30 个区县为研究对象，构建 2010—2023 年的县域面板数据集。各变量均在县—年尺度上取值，形成用于动态QCA分析的多时点样本集合。在具体分析过程中，研究以“县-年” 为基本分析单元，对各前因条件及水土流失强度指标进行整理与校准，最终形成用于必要性分析和组态分析的集合型数据。采用直接法将数据校准为模糊集，将前因条件和结果变量描述性统计的第95 百分位数、中位数、第5百分位数分别设定为完全隶属、交叉点、完全不隶属的锚点。为了避免在前因条件的案例隶属度恰好为 0.50的组态归属问题，将 0.5 隶属度加上 0.001 的常数，前因条件和结果校准锚点及描述性统计见表2。
表2集合、校准和描述性统计
3.1 必要性分析
在对各前因条件完成模糊集校准后，首先检验自然因素与人为因素对“高水土流失强度”的必要性，以识别是否存在单一条件对强侵蚀结果具有普遍约束作用。必要性检验结果如表3所示。所有前因条件的一致性水平均未达到 0.90的判断标准，表明在黄河中游黄土沟壑区，不存在任何单一自然或人为因素能够独立构成高水土流失强度的必要条件。这一发现印证了区域水土流失过程的复杂本质，即侵蚀形成是多因素协同作用的结果，而非单一驱动因素所致。
自然因素中降雨强度、平均坡度和土壤可蚀性的一致性指标分别达到 0.821、0.846 和 0.804，虽未满足必要条件标准，但在多数高侵蚀案例中表现出较高的出现频率，说明坡度陡峭、土壤疏松和降雨集中仍是强侵蚀发生的典型自然背景。植被覆盖度的一致性为 0.772，相对较低，表明在局部区域即使存在一定植被覆盖，仍可能因地形破碎或极端降雨而发生侵蚀，反映出植被因子的保护效应存在空间异质性。
在人为因素方面，毁林毁草程度、草地过载率和坡耕地比例的一致性分别为 0.783、0.764 和 0.812，均处于中等水平，体现了农业与放牧活动对侵蚀过程的持续影响。值得注意的是，工程扰动的一致性达到 0.858，显著高于其他人为因素，接近必要性判断的临界水平，说明在大多数高侵蚀案例中均存在道路建设、采矿开发等工程活动，工程扰动已成为区域侵蚀加剧的重要推动因素。化肥施用强度的一致性仅为0.701，表明其更多影响土壤养分循环，与侵蚀形成的直接关联性较弱。
综合来看，必要性检验证实：黄河中游黄土沟壑区的高水土流失强度不依赖于任何单一因素，而是多种条件共同作用的结果；其中平均坡度、工程扰动与降雨条件在高侵蚀案例中表现出较高的一致性，提示这些条件构成了高侵蚀路径的重要环境背景，应在后续组态分析中重点考察其与其他条件的协同作用。这一检验结果也从方法层面支持了采用QCA分析水土流失驱动机制的合理性，表明高侵蚀现象背后存在着多路径、多组合的因果机制，难以通过传统的单因素线性模型得到充分解释。
表3前因条件对高水土流失强度的必要性检验结果
3.2 组态分析
为系统识别导致“高水土流失强度与非高水土流失强度”的多元驱动路径，本研究采用模糊集定性比较分析（QCA）方法。在变量选择方面，基于理论回溯性、统计可解释性、案例覆盖度与政策干预可行性 4 项原则，从自然和人为两个维度选取了 6 个关键前因条件：表征自然驱动因素的降雨强度 （R）、地形坡度（SL）、土壤可蚀性（S）和植被覆盖度 （V），以及反映人类活动影响的工程扰动（E）和农作物种植强度（SC）。
这一变量选择具有充分的理论和实证依据。从理论层面看，6 个条件完整覆盖了土壤侵蚀发生的自然基础与人为放大机制，与通用土壤流失方程的理论框架保持内在一致性。从实证基础而言，必要性检验结果显示，坡度（SL）与工程扰动（E）的一致性指标分别达到 0.846 和 0.858，接近必要性条件的判断标准；降雨强度（R）与土壤可蚀性（S）的一致性也超过 0.80，表明这些条件在高侵蚀案例中具有稳定的共现特征。在方法可行性方面，6 个变量可形成 64 种理论组合，既能充分覆盖研究区内延安、吕梁、庆阳等典型高侵蚀案例的情境特征，又可有效避免过多变量可能导致的组态稀疏和逻辑余项过载问题。
在分析参数设置上，研究将县域年度水土流失强度作为结果变量，采用模糊集隶属度进行量化。参照方法学规范，设定案例频数阈值为2，以排除个别异常值的影响；原始一致性阈值设为0.80，确保组态对结果的解释力度；同时设置 PRI 一致性阈值为 0.70，有效区分同时充分与必要的情形。基于上述参数构建真值表后，通过布尔最小化运算分别得到中间解与简约解。在结果呈现方面，本研究以中间解为主要依据，并通过系统比较中间解与简约解，区分出核心条件（在两种解中均出现）与边缘条件 （仅在中间解中出现），从而更精确地揭示各条件的驱动作用。为确保结果的稳健性，分析过程中严格剔除了频数低于 2 或一致性未达阈值的组合，最终得到的组态路径均具有良好的统计基础与案例支撑。具体的组态分析结果见表4和表5。
3.2.1 高水土流失强度组态分析
通过表4可知，高水土流失强度的整体解的汇总一致性为0.897，总体覆盖度为0.525，组间一致性调整距离和组内一致性调整距离均小于0.1，表明汇总一致性具有较好的解释力度。产生高水平的水土流失情况的组态有4个。
（1）自然主导型（H1）
组态 H1（“强降雨*陡坡*高可蚀性*低植被*工程扰动缺失”）表明，在降雨侵蚀力、地形坡度和土壤可蚀性均处于较高水平的条件下，即便工程扰动不显著，区域仍可能表现出高水土流失强度。该路径反映了黄土沟壑区在自然背景条件高度敏感时，水力侵蚀过程具有较强的自发性与独立性。此类区域往往地貌破碎、坡陡沟深，地表抗蚀能力有限，一旦遭遇集中降雨，侵蚀过程易迅速发展。延安安塞区与山西石楼县在研究期内多次呈现该组态特征，体现出自然因素在侵蚀形成中的主导作用。
（2）地形-土壤-工程-农耕耦合放大型（H2）
组态H2（“陡坡*低降雨*高土壤可蚀性*高工程扰动*高农耕强度”）表明，即使降雨侵蚀力相对偏弱，在陡坡地形和高可蚀性土壤背景下，工程扰动与农耕活动的叠加仍可显著放大侵蚀风险。该路径揭示了人类活动对侵蚀过程的强化效应，即在自然条件本身具备敏感性的前提下，工程建设与坡耕利用可替代强降雨成为侵蚀形成的重要驱动力。山西临县与甘肃环县为该路径的典型案例，其侵蚀高值区多与工程活动和坡耕地集中分布区高度重合。
（3）暴雨-工程-农耕扰动放大型（H3）
组态 H3（“强降雨*工程扰动*坡耕地*缓坡*低植被”）显示，在地形坡度相对较缓的区域，强降雨事件叠加工程扰动和农耕活动，同样可诱发显著的高水土流失强度。该路径表明，人类活动通过改变下垫面结构和地表稳定性，使原本侵蚀风险相对较低的区域在暴雨条件下转化为侵蚀敏感区。陕西延长县与甘肃陇西县在研究期内多次符合该组态特征，说明在中缓坡区域，工程与农耕扰动对侵蚀过程具有明显的放大作用。
（4）暴雨-陡坡-工程扰动阈值突破型（H4）
组态H4（“强降雨*陡坡*工程扰动*中等土壤可蚀性*低植被”）表明，当强降雨、陡坡地形与工程扰动同时出现时，即便土壤可蚀性并未达到极端水平，区域仍可能发生高强度侵蚀。该路径反映了自然条件与人为扰动共同作用下的阈值效应，即多重不利因素叠加后，侵蚀系统稳定性被迅速削弱。宁夏彭阳县与甘肃静宁县在研究期内多次呈现该组态特征，表明该路径在不同区域具有一定普遍性。
3.2.2 非高水土流失强度组态分析
（1）自然-植被协同稳定型（N1）
组态 N1（“弱降雨*缓坡*高植被*低工程扰动* 低坡耕地”）表明，在降雨侵蚀力较弱、地形坡度平缓的自然背景下，高植被覆盖与低强度人为扰动共同作用，可使区域维持稳定的低侵蚀状态。该路径反映了“自然条件约束—植被功能强化”协同驱动的稳态机制，即外部侵蚀营力有限的前提下，植被覆盖通过增强地表抗蚀性进一步巩固系统稳定性。工程活动与坡耕利用强度较低，使地表结构和坡面水文过程保持相对完整，从而避免侵蚀风险的累积放大。河南三门峡湖滨区与陕西韩城市部分缓坡河谷区在研究期内多次呈现该组态特征，其侵蚀强度长期维持在较低水平。
（2）植被功能主导稳定型（N2）
组态N2（“弱降雨*高植被*低工程扰动*高土壤可蚀性*低坡耕地”）表明，在土壤可蚀性较高的不利背景下，只要植被覆盖度保持在较高水平，且工程与农耕扰动受控，区域仍可维持低侵蚀状态。该路径揭示了植被功能对土壤脆弱性的显著补偿效应，即高植被覆盖通过改善地表结构和削弱径流冲刷，抵消了土壤内在易蚀性带来的风险。同时，较弱降雨条件限制了侵蚀外营力输入，使系统整体运行于稳定区间。山西吉县与甘肃镇原县为该路径的典型代表，其侵蚀强度在研究期内未出现明显抬升。
（3）植被-地形适配稳定型（N3）
组态N3（“高植被*中高坡度*弱工程扰动*低坡耕地*弱降雨”）表明，即使在坡度相对较高的地形条件下，只要植被覆盖良好且人为扰动水平较低，区域仍可维持低侵蚀状态。该路径反映了植被系统对地形潜在侵蚀放大效应的生态调节作用，即高植被覆盖在一定程度上削弱了坡度对径流汇集与侵蚀能量释放的促进作用，使系统保持相对稳定。陕西富县与甘肃华池县在研究期内多次呈现该组态特征，说明在中高坡区，植被保护对维持坡面稳定具有关键意义。
表4QCA中实现高水土流失的组态
注：●=核心条件存在；⊗=核心条件缺失；■=边缘条件存在；□=边缘条件缺失；空白表示条件既可出现、也可不出现。
表5QCA中实现非高水土流失的组态
注：●=核心条件存在；⊗=核心条件缺失；■=边缘条件存在；□=边缘条件缺失；空白表示条件既可出现、也可不出现。
在识别高水土流失形成的 4 类组态路径基础上，进一步对研究区内30个县区进行组态归类统计分析，并结合行政边界绘制高水土流失组态路径空间分布图，以直观揭示不同侵蚀形成机制的空间分异特征。
如图2所示，不同高水土流失组态路径在研究区内呈现出明显的空间集聚与区分特征。H1（自然主导型）主要分布于自然条件敏感而工程扰动相对较弱的县区，集中于延安及晋中部分地区；H2（地形-土壤-工程-农耕耦合放大型）多分布于坡耕地比例较高、工程活动较为集中的县区，呈现出沿黄土丘陵区广泛分布的特征；H3（暴雨-工程-农耕扰动放大型）主要集中于暴雨频发且工程扰动显著的区域，在榆林和庆阳部分县区形成明显聚集；H4（暴雨-陡坡-工程扰动阈值突破型）则多分布于地形起伏较大、基础设施建设强度较高的县区，主要出现在吕梁山区及豫西丘陵地带。
整体来看，不同组态路径在空间上并非随机分布，而是与区域自然背景条件和人类活动方式密切相关，进一步验证了QCA结果在空间层面的合理性与解释力。
3.3 稳健性检验
为保证定性比较分析（QCA）所得组态结果的可靠性，本研究通过参数扰动方法对模型稳健性进行系统检验。依据集合论原理，稳健的组态解应在参数调整后保持以下特征：新解集与原解集存在明确的子集关系、核心因果逻辑保持一致、且不出现理论矛盾或机制冲突。基于此，本研究设计了双重检验方案。
首先，将一致性阈值由0.80提升至0.85，以增强组态充分性判定的严格程度。检验结果表明，4 条高水土流失强度组态（H1~H4）在核心条件构成上保持稳定，未出现关键驱动因素的缺失或更替。具体而言，各路径中坡度（SL）、土壤可蚀性（S）、植被覆盖度（V）、工程扰动（E）、农作物种植强度（SC）及降雨强度（R）等条件的组合关系未发生结构性变化，说明模型对关键前因条件的识别具有较强的适应性。其次，将案例频数阈值从 2下调至 1，以评估真值表构建对案例纳入范围的敏感程度。经过必要性检验与布尔最小化运算，新生成的解集在覆盖度上虽有一定扩展，但仍完整包含原有的 4 条高侵蚀路径，未出现与理论认知或实地情况相悖的异常组态。同时，解集之间呈现出清晰的集合嵌套关系，即新解集完全覆盖原解集，进一步印证了工程扰动（E）、坡度（SL）与农作物种植强度（SC）在黄土沟壑区侵蚀形成中的核心放大作用具有稳定性。
综合两项检验结果，本研究所识别的高侵蚀组态在参数扰动下未发生因果逻辑的实质性改变，组态结构与区域水土流失的理论机制高度吻合，表明模型具备良好的稳健性。该结果为准确识别黄土高原侵蚀驱动机制、科学确定重点治理路径提供了可靠的方法论基础。
图2高水土流失组态路径空间分布图
1—昔阳；2—和顺；3—延川；4—宝塔；5—志丹；6—甘泉；7—中阳；8—交口；9—柳林；10—陕州；11—延长；12—安塞；13—富县；14—通渭；15— 陇西；16—渭源；17—镇原；18—吴堡；19—清涧；20—子洲；21—庆城；22—环县；23—宁县；24—临县；25—石楼；26—方山；27—渑池；28—卢氏
4 主要结论
基于 2010—2023 年黄河中游黄土沟壑区 30 个典型县域的面板数据，本研究运用模糊集QCA方法系统识别了区域水土流失的驱动机制，主要结论与建议如下：
（1）侵蚀过程具有显著的多因耦合特征。研究结果显示，降雨、坡度、土壤可蚀性、植被覆盖、工程扰动及坡地耕作等单一变量均未达到高侵蚀发生的必要条件标准，表明黄土沟壑区水土流失是自然因素与人为活动共同作用的系统过程，单一因素无法独立主导高侵蚀发生。
（2）高侵蚀呈现“多路径等效”形成机制。识别出的多条高侵蚀路径可分为两类：一是由自然因素主导的“自然压力型”，如陡坡与高土壤可蚀性的组合；二是由人为扰动主导的“复合扰动型”，如“陡坡-高可蚀性-工程扰动-坡地耕作”组态，其可在降雨强度不高时仍引发显著侵蚀，凸显人为活动的关键放大作用。
（3）侵蚀机制存在明显的因果非对称性。高侵蚀路径与低侵蚀路径的形成机制并不对称。低侵蚀状态主要受“植被恢复良好-地表扰动弱化”组合驱动，表明植被建设与人为扰动管控在侵蚀抑制中具有核心作用，而高侵蚀则由不同类型的条件组合触发，这要求治理策略需实现从单因素调控向多路径干预的系统转变。
（4）基于上述多路径识别结果，应构建“情景识别—路径阻断—系统响应”的综合治理体系。具体而言，需建立以侵蚀机制分区为基础的差异化治理方案：在自然敏感性高的区域，重点实施坡面稳定工程与地形改良；在人为扰动突出区域，严格执行工程管控与即时生态修复；同时整体提升植被恢复质量，优化农业耕作方式，强化动态监测评估，形成 “自然-人为-生态”协同调控的治理格局，推动水土保持从单一措施治理向系统性、适应性治理转型。