丹江口庫區及上游生態系統土壤保持效益價值評估3

李亦秋 馮仲科 韓烈保 劉榮霞 鄧 歐 韓德梁 付靜塵

(1.綿陽師范學院資源環境工程學院,四川綿陽621000;2.北京林業大學測繪與3S技術中心,北京100083;3.北京林業大學草坪研究所,北京100083;4.中國21世紀議程管理中心,北京100038)

丹江口庫區及上游生態系統土壤保持效益價值評估3

李亦秋1,2馮仲科1韓烈保3劉榮霞4鄧 歐1,2韓德梁3付靜塵3

(1.綿陽師范學院資源環境工程學院,四川綿陽621000;2.北京林業大學測繪與3S技術中心,北京100083;3.北京林業大學草坪研究所,北京100083;4.中國21世紀議程管理中心,北京100038)

以RUSLE為模型的基本框架,以GIS、RS軟件為技術平臺,利用GIS強大的空間數據組織分析運算能力,將項目規劃區各土壤侵蝕影響因子的遙感數據與非遙感數據網格化,通過網格數據的空間分析和模型運算,實現生態系統土壤保持量的區域性宏觀定位定量評價。估算結果表明:研究區土壤保持總量林地最高,草地次之,水域等其它類型土壤保持量都非常少,這與植被覆蓋度和植被凈第一性生產力的分布是一致的,說明高植被覆蓋類型分布區的植被能有效防止和控制土壤流失。1987、2000和2008年不同土地利用/覆被類型土壤保持價值分別為355.21億元、341.37億元和367.41億元。其中林地和灌木林地生態系統的土壤保持價值占到近60%,草地生態系統占到近30%,林、灌、草共占到服務總價值的近90%,林、灌、草在土壤保持生態系統服務中具有決定性的作用。

網格數據;丹江口庫區及上游;土壤保持量;價值;RUSLE模型

南水北調中線工程是一項跨流域的大型調水工程,主要解決京津及沿線100多個城市生活和工業用水,兼顧農業及其它用水。多年來丹江口庫區各級政府把支持工程建設、保護庫區水質作為一項政治任務來抓,在水土保持、產業結構調整、污染治理和移民搬遷等方面取得了明顯成效。為此,通過網絡數據對項目規劃區生態系統的水土保持經濟價值進行了評估,以期為丹江口庫區實施合理的生態補償提供依據。

1 研究區概況

丹江口水利樞紐位于湖北省丹江口市,丹江口以上漢江干流長約925 km。丹江口庫區及上游北部以秦嶺與黃河流域為界,東北以伏牛山與淮河流域為界,西南以米倉山與嘉陵江流域為界,東部是南陽盆地,南部有大巴山脈,集水面積9.52萬 km2,涉及陜西、河南、湖北、甘肅、四川、重慶6省(市)13個地(市)49個縣(市、區)。國家發改委2006年批復的《丹江口庫區及上游水污染防治和水土保持規劃》的范圍確定為陜西、湖北、河南3省7個地(市)的40個縣(市、區),土地總面積10.41萬km2(以下簡稱項目規劃區)。根據全國第二次遙感調查,水土流失面積47 422.23 km2,占土地總面積的53.82%。平均年土壤侵蝕量1.69億t,平均侵蝕模數為3 572 t/(km2·a)。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本文涉及的數據包括項目規劃區DEM數據,2008年LANDSAT/TM遙感影像;MODIS vegetation indices 162day L3 V005MODIS數據;全國125個重點站的年R值;項目規劃區土壤資料,包括土壤分布圖、土壤剖面調查數據等。

2.2 研究方法

(1)土壤保持量估算方法。以RUSLE為模型的基本框架,運用水土流失方程修改式,以潛在的侵蝕與現實的土壤侵蝕量的差值Ac=R×K×LS(1-CP),估測生態系統的土壤保持量[1]。Ac為土壤保持量t/年,R為降水侵蝕指標,K為土壤可蝕性因子,LS為坡長坡度因子,C為地表植被覆蓋因子,P為土壤保持措施因子。以GIS、RS軟件為技術平臺,利用GIS強大的空間數據組織分析運算能力,將項目規劃區各土壤保持影響因子的遙感數據與非遙感數據網格化,以網格數據為紐帶,通過網格數據的空間分析實現項目規劃區土壤保持模型運算,實現生態系統土壤保持量的區域性宏觀定位定量評價。

(2)土壤保持經濟價值評估方法。水土流失的主要危害包括導致土壤肥力損失嚴重、減少破壞可耕地面積、淤塞河流與水利工程設施,因而退耕還林還草工程的保土功能也相應有減少土壤肥力損失、減少土地廢棄和減少泥沙淤積災害等三個方面。采用環境經濟學理論中機會成本法、影子價格法和影子工程法來估算保土功能價值[2]。

減少土壤肥力損失價值。本文根據研究區及其周邊278個土壤剖面采樣數據得到土壤中養分的平均含量,采用影子價格法,可計算研究區生態系統保持土壤營養物質的經濟價值:

式中 Ef為保護土壤肥力經濟效益(元/a);Ac為土壤保持量(t/a);Ci為土壤中氮、磷、鉀的純含量;Pi為氮、磷、鉀的價格(元)。

減少土地廢棄價值。本文根據土壤保持量和土壤表土平均厚度0.6m[3]推算因為土壤侵蝕而造成的廢棄土地面積,再用機會成本法計算得因土地廢棄而失去的年經濟價值:

式中 Es為減少土地廢棄的經濟效益(元/a);Ac為土壤保持量(t/a);B為林業年均收益(元/hm2.a);H為表土厚度(m);ρ為土壤容重(g/cm3)。

減輕泥沙淤積價值。按照中國主要泥沙運動規律,全國一般土壤侵蝕流失有37%滯留,33%入海,24%淤積于江河、水庫、湖泊[4]。在此只考慮淤積于水庫和江河湖泊的24%。利用影子工程法,用泥沙淤積導致水庫蓄水量減少造成的損失來估計減輕泥沙淤積的價值:

式中 En為減輕泥沙淤積經濟效益(元/a);Ac為土壤保持量(t/a);C為水庫工程費用(元/m3);ρ為土壤容重(g/cm3)。

3 土壤保持量計算與結果分析

以RUSLE為模型的基本框架,運用水土流失方程修改式,以潛在的侵蝕與現實的土壤侵蝕量的差值 Ac=R×K×LS(1-CP),針對研究區自然背景特征,對土壤侵蝕方程中的各參數因子進行修正,從而獲得研究區各土壤侵蝕影響因子定量數據。

3.1 降雨侵蝕力因子(R)

降雨侵蝕力是評價降雨對土壤剝離、搬運侵蝕的動力指標,也是按數學模型遙感監測土壤流失量和庫湖淤積的重要依據,以 R表示。王萬忠等[2]通過對全國313個站點年降雨資料的統計分析,得出的年降雨侵蝕力(R)值的估算公式:

式中 I60為年最大60min降雨量(mm),P年降雨總量(mm)。利用以上 R值計算公式,王萬忠等[2]根據各地降雨資料,計算了全國125個重點站的年 R值。利用項目規劃區及周邊40個站點的 R值及其與年降雨量的關系(見表1)繪制年 R值分布圖。3.2 土壤可蝕性因子(K)

土壤可蝕性是指土壤對侵蝕介質剝蝕和搬運的敏感性,也就是土壤對侵蝕介質侵蝕和搬運的敏感力。土壤可蝕性K值的大小表示土壤被沖蝕的難易程度,是影響土壤流失量的內在因素,也是定量研究土壤侵蝕的基礎[5]。土壤可蝕性(K)越大,在相同條件下,土壤受侵蝕的潛在危險性越大,反之越小。直接測定K值要求條件苛刻,一般用土壤性質推算土壤K值。利用土壤理化性質求取K值的方法有公式法、查諾謨圖法、查圖表法、自然降雨實測法和模擬降雨實測法[6]。

在項目規劃區現有的土壤資料中,獲取的是各類土壤的有機質含量和各級顆粒含量,是按照國際制土粒分級標準來獲取數據的。根據項目規劃區現有土壤資料和國際制質地分類標準,得到項目規劃區各土壤亞類的土壤質地的基礎上,再通過查“USLE中土壤可蝕性因子 K值表”和參考卜兆宏[6]等的研究成果,來確定項目規劃區土壤可蝕性因子K值。在“USLE中土壤可蝕性因子K值表”中只能直接查得土壤有機質量≤4%的K值,當有機質含量大于4%時,先按土壤有機質含量等于4%查出 K值,再利用“高有機質含量土壤的K值修正系數表”[6]進行修正,對于沒有剖面土壤資料的少數幾個亞類,則按與其性狀相近的同一土類推算。依據以上方法,求得主要土壤類型K值。在此基礎上,根據土壤類型分布圖及其土壤類型屬性數據,在土壤類型屬性數據表中給不同土壤類型賦予相應的K值,最后繪制出項目規劃區土壤可蝕性因子 K值分布圖。

3.3 坡長坡度因子(LS)

地形的起伏是導致水土流失的最直接因素,在大比例尺(坡面尺度)研究中,坡度將是最主要的指標[7]。在區域性研究中,隨著地形信息載體(地形圖、DEM)比例尺或分辨率的減小,坡度將只有數學意義而不具備土壤侵蝕和地貌學意義[8]。項目規劃區域地域廣大,地貌類型復雜多變,采用地形起伏LS大小反映地形因子對水土流失敏感性的影響。在USLE中,地形因子(LS)是在相同條件下,每單位面積坡面流失與標準小區(坡長22.1 m,坡度9%)流失之比值。地形起伏LS的計算比較復雜,本研究應用經過改進的坡長因子和坡度因子來進行研究區每一個坡段LS因子的計算[5]。RUSLE的改進坡長因子算式(規整坡度):L=(λ/22.13)m,式中,L坡長因子;λ水平坡長(m);m坡長指數;22.13標準小區坡長(m)。其中,m=β/(1+β),式中β可表示為:

式中θ為坡度角。坡度因子S的計算,參考黃金良在九龍江流域土壤侵蝕量預測研究中采用的計算式進行估算,即:緩坡采用McCool坡度公式,陡坡采用劉寶元的坡度公式:

表1 研究區及其周邊40個站點R值統計表Tab.1 R value statisticsof 40 stations in research area and its surrounding

根據上述公式,在ARCGIS Spatial Analyst Tools-math里,分別計算坡長、坡度因子圖,并最后生成整個項目規劃區的地形起伏度LS分布圖。3.4 作物覆蓋與管理因子(C)

作物覆蓋與管理因子C是在相同的土壤、坡度和相同的降雨條件下,某一特定作物或植被情況時的土壤流失量與一耕種過后連續休閑地的土壤流失量的比值[9]。研究表明,C因子要受到諸如植被、作物種植順序、生產力水平、生長季長短、栽培措施、作物殘余物管理、降雨分布等眾多因素的控制,由于有許多種植和管理體制,所以使得對C因子值的直接計算往往難以進行[3]。通常的做法是對特定覆蓋類型進行估計,當地面完全裸露時,C值為1.0,如果地面得到良好的保護時,C=0.001,所以C值在0.001-1之間。在本研究中,C因子主要是根據項目規劃區地表年平均覆蓋度和地面覆蓋類型,通過查表來進行估算的[8]。NDVI與植被覆蓋度間的關系為:

式中:f1為植被覆蓋度,NDVImin、NDVImax分別為最小、最大歸一化植被指數值。由于本研究獲取到的TM遙感影像是4-6月份的,從中提取的覆蓋度僅僅代表了作物生長旺盛期比較高的地表覆蓋率,所以本文還參考了MODISvegetation indices162day L3 V005MODIS數據,將其合成得到各月份的植被指數,應用ERDAS中Modeler模塊建立模型,最后輸出研究區的年均地表植被覆蓋度圖。因為缺少1987年的MODIS植被指數產品,其地表年平均覆蓋度以從1987年的TM影像鑲嵌圖提取的NDVI計算得到的植被覆蓋度代替。

在GIS軟件的支持下,將地表年平均覆蓋度按土地利用類型(由1987、2000、2008年TM影像解譯得到)進行分類,然后算出每類土地利用類型的平均地表覆蓋度,以此平均地表覆蓋度和通過查表來作為估算C值的依據。水體和建筑用地由于不會產生水土流失現象,C值確定為0;裸巖地由于已無土可蝕,其C值也為0;裸土地的C值則確定為1.0。估算C值參考C值表包括Wischmeier[5]的觀測數據(見表2),王萬忠等[2]的觀測數據(見表3)等。

表2 不同植被覆蓋的C因子取值Tab.2 C valuesof different vegetation cover(Wischmeier,1978)

表3 不同植被覆蓋的C值[2]Tab.3 C valuesof different vegetation cover

根據不同土地利用類型的平均地表覆蓋度,通過查表來估算項目規劃區各類土地利用類型C值,再根據各類土地利用類型C值屬性字段,繪制出項目規劃區C值分布圖。

3.5 土壤保持措施因子(P)

RUSLE中土壤保持措施因子 P,是指特定保持措施下的土壤流失量與相應未實施保持措施的順坡耕作地塊的土壤流失量之比值。土壤保持措施主要通過改變地形和匯流方式減少徑流量,降低徑流速率等作用減輕土壤侵蝕。農耕地的水土保持措施主要有:等高耕作,帶狀耕作,梯田以及排水措施等。旱地和牧草地的土壤保持措施,多是沿等高線或在其附近進行平翻耕作,增加土壤濕度,減少徑流量,以達到保持土壤的目的,總的 P值應等于各種措施P因子值之積,表4和表5分別是美國和我國不同措施的 P值。P值變化于0-1之間。0值代表根本不發生侵蝕的地區,而1值代表了未采取任何控制措施的地區。在自然植被區和坡耕地的 P因子一般取值為1,凡修了水平梯田的為0.01,介于兩者之間的治理措施的坡耕地則取值于0.02-0.7[10-11]。

項目規劃區針對不同的土地利用,以坡耕地治理為重點,以徑流調控為主線,因地制宜配置了各項水土保持措施。根據已有的研究成果和項目區的實際情況,確定項目規劃區各類土地利用類型 P值,再根據各類土地利用類型 P值屬性字段,繪制出項目規劃區 P值分布圖。

表4 美國不同措施P值Tab.4 Pvalue of variousmeasures in the United States

表5 中國不同措施P值Tab.5 P value of variousmeasures in China

3.6 模型運算與結果分析

將以上獲得的各土壤侵蝕因子層進行處理,使它們符合如下條件:①具有相同的網格大小(100 m×100 m);②具有相同的坐標和投影體系;③具有相同的數據格式。為了保證評價結果與實地具有相同的面積,在本研究中所采用的坐標投影體系是Albers conical equal area投影。為便于在ARCGIS軟件下運行,數據格式為ARCGIS的Grid格式。經過以上數據處理,就可以在ARCGIS的Spatial Analyst Tools-math里進行各因子層的復合運算。潛在土壤侵蝕量是地形因子、土壤因子和降水因子三者決定的,從短時期來看,地形因子與土壤因子是不變的,因此不同年份潛在土壤侵蝕量的差異主要是由降水的差異決定的,即潛在侵蝕量A=R×K×LS,以潛在的侵蝕與現實的土壤侵蝕量的差值Ac=R×K×LS(1-CP)估測生態系統的土壤保持量,為年平均土壤保持量(t/hm2)。其運算過程示意圖如圖16所示,模型運算的結果生成了一個新的圖層,該圖層上的每個網格值即為網格對應的地面土壤保持量Ac(t/a)。按照同樣的工作流程分別得到1987、2000和2008年的土壤保持量分布圖。經統計得到的1987、2000和2008年不同土地覆被類型土壤侵蝕量與保持量如表6所示。

據表6可知,從1987年土壤保持量林地最高,為81 228.63×104t;草地次之,為 47 076.03 ×104t;土壤保持總量為172 935.20×104t。2000年土壤保持量林地最高,為77 166.03×104t;草地次之,為 45 970.29×104t;土壤保持總量為166 201.09×104t。2008年土壤保持量林地最高 ,為 82 561.29 ×104t;草地次之 ,為 50 636.77 ×104t;土壤保持總量為178 878.86×104t。

4 土壤保持價值量評估

生態系統土壤保持的價值包括:減少土地廢棄的價值、減輕泥沙淤積災害價值和減少土壤肥力損失的間接價值。根據式(1)、(2)和(3)計算得到丹江口庫區及其上游生態系統土壤保持的價值(見表7)。

表6 1987、2000和2008年不同土地覆被類型土壤侵蝕量與保持量(104 t)Tab.6 Amountsof soil erosion and soil conservation of different land use/cover in 1987,2000 and 2008

表7 不同土地利用/覆被類型土壤保持價值及其比例Tab.7 Soil conservation value and its proportion of different land use/cover

據表7可知,1987,2000和2008年不同土地利用/覆被類型土壤保持價值分別為355.21×108元、341.37×108元和367.41×108元。從不同土地利用/覆被類型土壤保持價值比例構成來看,森林生態系統的土壤保持價值占到近60%,草地生態系統占到近30%,林、灌、草共占到服務總價值的近90%,林、灌、草在土壤保持生態系統服務中占有決定性的極其重要的作用。

5 結論與討論

多年來,丹江口庫區及上游各級人民政府為確保一庫清水送京津,水土保持工作卓有成效。通過對項目規劃區生態系統土壤保持經濟價值的評估,結果表明:

(1)以RUSLE為模型的基本框架,以 GIS、RS軟件為技術平臺,利用GIS強大的空間數據組織分析運算能力,將各土壤保持影響因子的遙感數據與非遙感數據網格化,通過網格數據的空間分析實現研究區土壤保持模型運算,可以實現生態系統土壤保持量的區域性宏觀定位定量評價。土壤保持量估算精度依賴于各因子精度,借助于地面實驗和實測數據,可有效提高估算精度。

(2)項目規劃區1987年土壤保持總量林地最高,為81 228.63×104t,草地次之 ,為 47 076.03 ×104t,土壤保持總量為172 935.20×104t;2000年土壤保持量林地最高,為77 166.03×104t,草地次之 ,為 45 970.29 ×104t,土壤保持總量為166 201.09×104t;2008年土壤保持量林地最高,為82 561.29 ×104t,草地次之 ,為50 636.77 ×104t,土壤保持總量為178 878.86×104t。水域等其它類型土壤保持量都非常少,這與植被覆蓋度和植被凈第一性生產力的分布是一致的,研究表明高植被覆蓋類型分布區的植被能有效防止和控制土壤流失。

(3)項目規劃區生態系統土壤保持價值中,1987、2000和2008年不同土地利用/覆被類型土壤保持價值分別為355.21×108元、341.37×108元和367.41×108元。其中林地和灌木林地生態系統的土壤保持價值占到近60%,草地生態系統占到近30%,林、灌、草共占到服務總價值的近90%,林、灌、草在土壤保持生態系統服務中占有決定性的極其重要的作用。

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Value Evaluation of Benefits of Soil Conservation to the Ecosystem of Dan jiangkou Reservoir Basin and Upstream

LI Yi2qiu1,2FENG Zhong2ke1HAN Lie2bao3LIU Rong2xia4DENGOu1,2HAN De2liang3FU Jing2chen3
(1.Departmentof Resource and Environment,Mianyang Normal University,Mianyang Sichuan 621000,China;2.Institute of GIS,RS&GPS,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;3.Institute of Turf grass Science,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;4.The Administrative Center for China’s21 Agenda,Beijing 100038,China)

Using RUSLEmodel as the basic framework and GIS&RS software as technology platform,this article realizes the ecosystem of the amountof soilmacro-regional positioning quantitative evaluation through analysisof space and computingmodelof the grid data.The article does grid treatment to remote sensing data and non2remote sensing data of the project area of soil erosion impact factor and makes full use of GIS spatial data analysisof theorganization of computing power.The estimation results showed that the amountof forest land accounted for the highestproportion of total soil conservation in the study area,followed by grassland and water,and other types of soil are in very low proportion.This is consistentwith the vegetation cover and the distribution of net primary productivitywhich indicates that the high vegetation cover distribution of vegetation types can be effective in preventing and controlling soil erosion.Different land use/cover types of soil conservation value are 355.21×108Yuan RMB in 1987,341.37×108Yuan RMB in 2000 and 367.41×108Yuan RMB in 2008 respectively.Among them,the soil conservationofwood land and shrub land ecosystem accounted for nearly 60%,grassland ecosystem accounted for nearly 30%and forestry,shrub and grass accounted for nearly 90%.So,forest,shrub and grass have a decisive role in soil conservation ecosystem services.The study has a reference value in the intuitive and effective implementation of the willing expression of the people in the reservoir area of soil andwater conservation,and isuseful to ecological protectionof soil andwater conservation.Besides,the study further improves the ecological compensation policies.

grid data;Danjiangkou Reservoir Basin and upstream;quantity of soil conservation value;RUSLEmodel

F062.2

A

1002-2104(2010)05-0064-06

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.05.011

2009-12-16

李亦秋,博士,主要研究方向為林業3S技術應用。

馮仲科,教授,博導,主要研究方向為精準林業和林業3S技術應用。

3“十一五”國家科技支撐計劃重點項目“提高區域協調度的多尺度計算機仿真技術研發”(NO.2006BAC18B00)“生態補償關鍵技術開發與示范應用”課題(NO.2006BAC18B04)、國家自然基金項目(NO.30872039),省部委基金、重點課題(NO.09D0297)的部分成果。

(編輯:李 琪)