鄭國權,張曉遠,劉協亭
(廣東省水利電力勘測設計研究院,廣東 廣州510635)
水土流失潛在危險度是指在各種人為不可控制自然因素的驅動下,水土流失發展可能達到的程度,其大小取決于水土流失相關因子驅動力的大小,用于預測、評估某一區域引起或加劇水土流失的可能性大小;人為不可控制的自然因素即水土流失潛在危險因子,包括地形、土壤、地質和降雨等因子。研究潛在的水土流失是一個復雜問題,涉及的影響因子較多,且研究區分布范圍廣,通常難以做到大范圍的常規調查,加上現狀水土流失在不斷變化,利用常規方法難以進行不同時間的侵蝕比較[1],利用GIS技術,可為研究潛在的水土流失時空變化提供先進的技術支撐。
本研究選取整個廣東省為研究區,以GIS為支撐,通過建立一系列指標體系對研究區內潛在的水土流失危險程度進行分析、評價,生成廣東省水土流失潛在危險度分布圖,并通過研究其在廣東省各地區空間分布規律,為廣東省及其各市縣級水土保持規劃提供科學依據,進而為廣東省水土流失預防保護及水土保持綜合治理、監督管理提供支撐。
廣東省位于我國大陸南部,地處北緯20°13′—25°31′,東經109°39′—117°19′之間,東西長800km,南北寬600km,陸地總面積約1.80×105km2。截止2010年末,廣東省共有21個地級行政區劃單位,全省常住人口10 430萬人,排名全國第一。廣東省屬熱帶和亞熱帶季風氣候區,由南而北為熱帶常綠季雨林、南亞熱帶季風常綠闊葉林及亞熱帶常綠闊葉林,森林覆蓋率56.7%,林草綠化率59.7%;年平均氣溫22.3℃,年平均降水量為1 777mm。降水的年內分配不均,年內降水主要集中在4—10月,約占全年降水量的75%~95%。
本研究利用地理信息系統軟件ArcGIS,從廣東省DEM數據中提取坡長因子L和坡度因子S,利用廣東省188個市級雨量站30a觀測的日均降雨數據,計算出各雨量站的年均降雨量、月均降雨量和暴雨頻次。同時,利用ArcGIS空間分析功能將坡長和坡度、年均降雨、暴雨頻次、土壤可蝕性及地質圖層數據分別柵格化處理,將廣東省面積分割成30m×30 m網格,然后計算單個因子的數值,因水土流失潛在危險度為0~1之間的數值,需對各計算因子參考公式(1)進行標準化處理,再對標準化后各因子用公式(2)[2]逐個單元進行計算,得出廣東省水土流失潛在危險度指數分布。

式中:F——標準化后水土流失潛在危險因子值;f——各水土流失潛在危險因子值;fmax,fmin——水土流失潛在危險因子最大值和最小值。

式中:Ie——侵蝕潛在危險性指數(0~1);N——評價因子數;Pi——侵蝕因子的第i個指標值;Wi——侵蝕因子的第i個權重。
各侵蝕因子的權重 值,參考《中國水土流失防治與生態安全(南方紅壤卷)》中水土流失影響因子權重確定方法,并結合廣東省實際情況確定(表1)。

表1 水土流失潛在危險指數因子及權重值
2.2.1 地形因子LS提取及量化 地形因子是指將坡度S和坡長L對坡面水土流失的影響進行綜合描述的因子[3],本研究計算的基礎數據采用空間分辨為30m的DEM。
(1)坡度因子提取及量化。S是指在其它條件相同的情況下,特定坡度的土壤流失量與坡度為5°(即標準徑流小區的坡度)的坡地土壤流失量的比值[4]。計算坡度采用的公式為卜兆宏等[5]據實測數據推算出適用于我國的坡度計算公式:

式中:S——坡度因子;β——坡度。
由于水土流失潛在危險度為0~1之間的數值,因此需對其各單因子參考公式(1)進行量化處理。
(2)坡長因子提取及量化。坡長L是指在其它條件相同的情況下,特定坡長的坡地土壤侵蝕量與標準小區坡長的坡地土壤侵蝕量之間的比值[4]。本研究采用卜兆宏等[5]在基于USLE坡長因子計算公式的基礎上提出的基于像元的坡長計算公式:

式中:Di——沿徑流方向每個像元坡長的水平投影距離;θi——像元i的坡度。同坡度因子,計算后需參考公式(1)對坡長因子進行量化處理。
2.2.2 降雨因子(年均降雨量R和暴雨頻次N)分析
降雨的分配(具體表現為年均降雨量和暴雨頻次)同樣作為降雨引起水土流失的一個重要因素[6]。本研究利用涵蓋廣東省各市縣的188個雨量站近30a(1980—2010年)的日降雨量推求出各雨量站的年均降雨量和暴雨頻次數據,然后在利用ArcGIS中的空間分析、統計分析功能,對雨量站范圍內的年均降雨和暴雨頻次進行空間內插,從而得到整個研究區的年均降雨和暴雨頻次空間分布數據,再根據得到的年均降雨和暴雨頻次數據參考公式(1)對其進行量化處理。
2.2.3 土壤可蝕性提取與量化分析 土壤可蝕性因子K表征某一類型土壤發生侵蝕的敏感程度,描述了土壤對降雨沖刷和徑流搬運的抵抗力[7]。K值取值依賴于土壤的物理和化學屬性,如結構、剪切力,聚合穩定性,有機物含量,滲透性等[8]。通過廣東省土壤分布圖可知,廣東省內土壤主要為紅壤和赤紅壤等。選用Wischmeier[9]建立的計算公式計算研究區域內的K值。

式中:N1——粒徑介于(0.002~0.1mm)的粉砂與極細砂百分比含量(%);N2——粒徑介于(0.002~2.0mm)的粉粒與砂粒百分比含量(%);OM——有機質含量的百分比(%);S——土壤結構等級;P——土壤滲透等級。
2.2.4 地質因子的提取與量化分析 地質巖性因子是一種定性指標,在地形地貌、降雨等因子相同條件下,土壤侵蝕強度的強弱與成壤基巖有密切關系[10-11]。根據不同巖類風化的難易程度和成土后抗蝕能力,結合廣東省地質巖性特征,并參照水利部《中國水土流失防治與生態安全(南方紅壤卷)》中南方紅壤區地質巖性分類,廣東省水土流失潛在危險度地質因子中地質巖性只考慮花崗巖區、紫色砂頁巖區,其它區域均歸屬為其它巖性區,然后根據不同地質巖性分布對其屬性賦值,并參考公式(1)對其進行量化處理生成廣東省地質巖性因子分布圖。
通過ArcGIS的空間分析模塊的柵格計算工具,在ArcGIS中將上述各水土流失潛在危險度單因子圖層依據公式(1)—(2)表述的關系進行空間疊加分析,得到廣東省行政區劃內的水土流失潛在危險度分布圖及屬性數據,如附圖4和表2所示。
根據公式(2)計算得出廣東省水土流失潛在危險度(Ie)值在0~0.635 9之間,據各級Ie在廣東省行政區域占的比例,結合廣東省水土保持規劃專家咨詢組意見,將其分為3級,即:Ie<0.2,為無險型水土流失潛在危險性區;0.2≤Ie<0.35,為輕險型水土流失潛在危險性區;Ie≥0.35,為重險型水土流失潛在危險性區[2],結果詳見表2。
由表2可知,廣東省范圍內水土流失潛在危險度為無險型的區域面積為8.790×104km2,占廣東省總面積的48.9%,主要分布在廣東省西南部的雷州半島、珠江三角洲平原、廣東省中部及部分潮汕平原區,粵北的韶關市區,南雄盆地也有分布。由分布區域內社會經濟條件資料可知,無險型區域內一般是工農業生產活動及居民生活集中的場所,受人類活動影響大[12],結合廣東省土壤分布圖,無險型區域土地利用類型復雜多樣,表層土壤經常受到擾動,但由于該地區坡度通常在5°以下,土壤侵蝕強度以微度、輕度侵蝕為主,水土流失潛在危險度較小。

表2 廣東省水土流失潛在危險度分級標準及面積
水土流失潛在危險度為輕險型的區域面積為5.896×104km2,占廣東省總面積的32.8%,輕險型區域在廣東省分布較零散,各區均有分布,主要集中于廣東省東北部,該區域一般坡度較緩(5°~9°),該區域地勢相對較低,山丘區植被覆蓋度較大的密林地區,年均降雨強度集中于1 400~1 800mm之間,土壤侵蝕強度以輕度侵蝕為主。
水土流失潛在危險度為重險型面積為3.289×104km2,占廣東省總面積的18.3%,主要分布在東部的蓮花山脈、珠三角北部的青云山脈、九連山脈及南部的天露山,一般分布于山丘上部的嶺坡地帶,該區地勢較高,降雨強度較大,土壤侵蝕強度主要為輕度、中度侵蝕為主,受人類活動影響極易加劇水土流失。
根據新修訂的《中華人民共和水土保持法》,應當將水土流失潛在危險較大的區域劃定為水土流失重點預防區,通常指水土流失潛在危險度較高區域,是今后重點防治和需要治理區域[11]。廣東省位于中國大陸南部,就自然條件而言,林草植被覆蓋率高,年平均降水量大。通常水土流失較輕微,但由于區域內降雨量大且較為集中,植被或其它水土保持設施一旦遭到破壞,很容易發生水土流失,造成的危害也較大。廣東省水土流失潛在危險度的研究,可作為水土流失兩區劃分專題中水土流失重點預防區劃分的重要指標,也可準確地反映出廣東省水土流失重點區劃分特點,其結果可為大范圍(廣東省或各市縣)的水土保持規劃提供科學依據,具有較強的現實指導意義。
(1)以運用GIS和RS技術為基礎,對引起潛在水土流失危險度的各因子及綜合因子進行分析與評價,得出廣東省水土流失潛在危險度的空間分布數據。
(2)形成了相對完善的廣東省水土流失潛在危險度評價指標體系,為研究水土流失潛在危險區域提供科學支撐。
(3)通過建立一系列指標體系對研究區內潛在的水土流失危險程度進行分析、評價,并通過研究其在廣東省各地區空間分布規律,為廣東省及其各市縣水土保持規劃提供科學依據,從而為廣東省水土流失預防保護及綜合治理、監督管理提供支撐。
[1]孫希華.基于GIS的濟南市土壤侵蝕潛在危險度評價研究[J].水土保持學報,2003,17(6):47-50.
[2]水利部,中國科學院,中國工程院.中國水土流失防治與生態安全(南方紅壤卷)[M].北京:科學出版社,2010:194-196.
[3]楊子生.滇東北山區坡耕地土壤侵蝕的地形因子[J].山地學報,1999,17(S):16-18.
[4]韓佳.基于RS與GIS的東川地區水土流失研究[D].北京:中國地質大學(北京),2010.
[5]卜兆宏,唐萬龍,潘賢章.土壤流失量遙感監測中象元地形因子算法的研究[J].土壤學報,1994,31(3):322-323.
[6]滿建利,姜成,彭紅霞,等.降雨因素和不同土地利用方式對水土流失的影響[J].水土保持研究,2010,17(1):31-34.
[7]陳軍,黃光慶,周陽品.基于GIS的區域水土流失評價研究[J].貴州大學學報,2008,25(2):201-205.
[8]張曉遠,張亦漢.基于3S技術的流溪河流域水土流失分析研究[J].廣東水利水電,2011,25(6):26-29.
[9]Wischmeier W H,Smith D D.Predicting rainfallerosion bsses[R].USDA:Agriculture Handbook US Department of Agriculture,1978:21-22.
[10]高華端.貴州巖溶地區地質條件對水土流失的影響[J].山地農業生物學報,2003,22(1):20-22.
[11]姜德文.解讀新《中華人民共和國水土保持法》的法條體系[J].中國水土保持科學,2011,9(5):26-30.
[12]孫希華,閆福江.基于遙感與GIS的土壤侵蝕潛在危險度評價研究:以青島市為例[J].土壤,2004,36(5):516-521.