基于CSLE和高分辨率航空影像的孤山川流域土壤侵蝕定量評價

王 凱，夏燕秋，馬金輝，屈 創

（蘭州大學 資源環境學院，蘭州730000）

土壤侵蝕，是指地球表面的土壤及其母質受水力、風力、凍融、重力等外力的作用，在各種自然因素和人為因素的影響下，發生破壞、分離、搬遷和沉積的現象［1］。流域內土壤侵蝕可導致土地退化、土壤肥力下降和破壞土地資源等，造成洪澇和泥石流等災害，引起生態環境惡化。黃河中游多沙粗沙區是我國水土流失最為嚴重的區域和黃河下游淤積泥沙的主要來源區，為國家級水土流失重點治理區，是黃河流域水土保持生態建設的重中之重，也是水土保持監測的重點區域，對該流域進行定量評價是非常必要的。因而近年來眾多學者對該區域開展了許多研究：馬麗梅等［2］利用黃河中游主要水文站輸沙量及降雨數據，分析了黃河中游輸沙與減沙特征，以及降雨與人類活動對輸沙量變化的影響；高亞軍等［3］探討總結了研究區粗顆粒泥沙、平均粒徑以及中數粒徑的變化規律；康玲玲等［4］應用三川河流域所對應的不同降水條件、不同措施質量等級的水土保持蓄水攔沙指標，計算分析了流域的水土保持蓄水攔沙效益。

土壤侵蝕模型的研究一直是一個熱門領域。從20世紀80年代至今，隨著對土壤侵蝕物理過程研究的不斷深入，借助GIS與RS等建立了一大批土壤侵蝕模型，如RUSLE，WEPPE，UROSEM，LISEM 等。目前，我國比較常用的方法是依據水利部頒布的土壤侵蝕分類分級標準［5］進行評價，該方法簡單實用、可操作性較強，在實際工作中給予廣泛應用。但也存在一些問題，主要包括：不能直接反映氣候、土壤的影響，不能全面反映水保措施的影響。2000年，劉寶元等通過分析已有的大量觀測小區規格，提出我國標準小區規格，并對分布在全國不同地區小區觀測資料的綜合分析，提出了適用于中國土壤侵蝕特征的中國土壤 流 失 模 型 方 程 （Chinese Soil Loss Equation，CSLE）［6－7］。該模型的主要優點是根據我國水土保持的實際情況，充分考慮了生物措施、工程措施和耕作措施對土壤侵蝕和水土流失過程與結果的影響，同時考慮到我國地形地貌和美國的差異，對地形因子的算法，尤其是陡坡地形因子的改進，使過程描述和結果表達更能充分反映中國實際。程琳等［8］利用CSLE模型和TM等數據對陜西省土壤侵蝕進行了定量評價分析；孫澤祥等［9］基于GIS和CSLE，利用SPOT等數據對淮河流域沂源縣土壤侵蝕監測進行了調查研究。大量研究表明，利用CSLE模型進行土壤侵蝕評價的結果是比較可靠的。

本文選擇CSLE模型的另一個優勢在于利用高分辨率航空影像可以克服傳統方式下（采用中低分辨率遙感影像）依靠人工統計粗略獲得水土保持措施數量的缺點，保證數據的時效性和準確性，提高水土保持監測精度，滿足水土流失治理及決策需要。

1 研究區概況

孤山川流域位于東經 110°34′—111°04′，北緯39°02′—39°26′，屬于黃河干流水系，涉及陜西省府谷縣、內蒙古自治區準格爾旗12個鄉（鎮），其總面積1 272km2，海拔811.3～1 380m。根據黃土高原綜合治理分區，孤山川流域為陜蒙沙蓋黃土丘陵區，降水集中且多暴雨，77.8%以上的降雨集中在汛期6—9月，最大年降雨量為最小年降雨量的4.3倍。從年際變化分析，該流域屬于典型的緯向型暴雨，雨區遍布全流域，暴雨中心雨量為210mm，全流域平均雨量為144mm，平均雨強13.1mm／h，常常山洪暴發，農田摧毀，水土流失嚴重。

孤山川流域主要土壤類型有黃土性土壤和風沙土兩大類，其次還有輕壚土、黑壚土、淤土、潮土、紫色土等。黃土性土壤結構疏松，抗蝕力弱，透水性良好，易形成地表徑流，另外流域內植被稀少，林草覆蓋率平均在20%左右，水土保持效益不佳。

2 研究方法

本研究采用的是劉寶元參考USLE的有關思想針對中國實際提出適用于全國范圍的中國土壤流失方程 CSLE（Chinese Soil Loss Equation）模型［10］，模型公式如下：

式中：A——年均單位面積的土壤侵蝕模數［t／（hm2·a）］；R——降雨侵蝕力因子［（MJ·mm）／（hm2·h·a）］；K——土壤可蝕性因子［（t·h）／（MJ·mm）］；L——坡長因子；S——坡度因子；B——生物措施因子；E——工程措施因子；T——耕作措施因子；其中L，S，B，E，T因子無量綱。

模型所采用的數據及數據來源：① 孤山川流域周邊200km范圍內的13個氣象站點，每個站點包含1952—2013年（62a）期間的年、月降雨數據。②2012年9月拍攝的0.38m高分辨率航空影像和5 m分辨率的DEM數據（均來源于黃河中游多沙粗沙區孤山川等重點支流水土保持監測項目）。③ 聯合國糧農組織（FAO）、國際應用系統分析研究所（ⅡASA）、荷蘭ISRIC－World Soil Information、中國科學院南京土壤研究所（ISSCAS）、歐洲委員會聯合研究中心（JRC）于2009年3月共同發布的1∶500萬比例尺的1km格網世界土壤數據庫（簡稱HWSD）土壤類型數據。依據DEM分辨率大小，將上述各因子均重采樣成5m柵格圖進行疊加分析得到土壤侵蝕空間分布結果圖（5m分辨率）。

2.1 降雨侵蝕力因子R

降雨侵蝕力因子反映了由降雨引起土壤分離和搬運的動力。比較經典的算法是采用降雨動能和最大30min雨強的乘積來度量降雨侵蝕力，但是由于長時間序列的降雨過程資料難以獲得，該算法難以實施。因而本研究中采用Wischmeier提出的基于多年的月平均降雨量和多年的年平均降雨量經驗公式［11］：

式中：pm——多年的月平均降雨量（mm）；pmi——多年的年均降雨量（mm）。

本研究中對河曲、五寨、興縣、伊金霍洛旗、榆林等13個氣象站62a（1952—2013年）的降雨數據，利用上述公式計算出各個站點的降雨侵蝕力因子值（見表1），然后考慮地形因素采用反距離內插方法計算出整個孤山川流域的降雨侵蝕力因子，生成流域降雨侵蝕力R值圖。

表1 孤山川流域周邊13站點降雨侵蝕力因子（MJ·mm）／（hm2·h·a）

2.2 土壤可蝕性因子K

土壤可蝕性因子K是一項評估土壤遭受侵蝕敏感程度的指標。以世界土壤數據庫（簡稱HWSD）中的孤山川流域土壤類型圖為數據基礎，并對該土壤數據中的砂粒、粉粒、黏粒和有機碳含量進行野外實地抽樣調查與驗證。運用Williams等在EPIC模型中發展的土壤可蝕性因子K值估算方法［12］，得到孤山川流域不同類型土壤的可蝕性K值，生成流域土壤可蝕性K值圖（圖3b）。K值計算模型公式：

式中：SAN，SIL，CLA，C——砂粒、粉粒、黏粒和有機碳含量（%），其中SN1＝1－SAN／100。

K值單位為美制單位，（t·acre·h）／（100·acre·ft·tonf·in），但國際上通常用公制單位（t·hm2·h）／（hm2·MJ·mm），兩者的換算關系：美制×0.1317＝公制單位。根據美國土壤類型數據分類，研究區內主要包括的土壤類型及其成分含量如表2所示。

表2 孤山川流域各土壤類型的SAN，SIL，CLA和C含量

2.3 地形因子（LS）

地形因子是指坡度因子（S）與坡長因子（L）。本文在對于坡度因子（S）的提取中，當坡度θ小于5°時，采用 McCool等［13］提出的坡度因子公式（式4），當坡度θ≥5°時，采用的是劉寶元［14］在黃土高原建立的坡度坡長因子計算方法（式5—6），對于坡長因子（L）的計算，采用的是 W.H.維希邁爾和D.D.史密斯［11］提出的經驗公式（式7）。

式中：θ——由孤山川流域分辨率為5m的數字高程模型（DEM）提取坡度圖獲得；γ——坡長；m——可變的坡長指數，當θ＜0.57°時，取0.2；0.57≤θ＜1.72°時，取0.3；1.72°≤θ＜5.14°時，取0.4；θ≥5.14°時，取0.5［15］。然后根據公式（4—7）分別計算出坡度和坡長因子，將二者相乘便得到LS值分布圖。

2.4 水保措施因子（BET）

CSLE模型將水保措施因子區分為生物措施因子（B）、工程措施因子（E）以及耕作措施因子（T）。

（1）生物措施因子（B）。利用高分辨率（0.38m）航空影像解譯的土地利用類型圖和基于歸一化植被指數NDVI反演出的植被蓋度圖，參考謝紅霞等［16］在延河流域的研究，賦予不同土地利用類型和不同植被蓋度下的B值（表3）。根據B值，結合土地利用圖生成生物措施因子。

（2）工程措施因子（E）。E因子計算也采用謝紅霞等在延河流域研究的算法公式：

式中：St——梯田面積；Sd——淤地壩控制面積；S——土地面積；α，β——梯田和淤地壩的減沙系數。由航空影像解譯出的結果中，梯田面積St為17.95 km2，淤地壩的控制面積Sd為6.55km2，流域總面積S為1 272km2。α，β分別為0.763和1.0。經過計算得出孤山川流域的工程措施因子E為0.984。

（3）耕作措施因子（T）。根據高分辨率航空影像解譯出的水土保持措施，結合前人研究結果［17－22］，對水土保持措施的耕作因子賦值，沒有任何耕作措施的類型賦值為1。

經過地圖代數計算方法，將上述生物措施因子、工程措施因子和耕作措施因子相乘，便可得到水土保持措施因子BET圖。

表3 孤山川流域不同土地利用類型不同植被覆蓋生物措施因子

3 結果與分析

3.1 土地利用和植被覆蓋現狀

通過航空影像，結合土地利用類型和外業實地調繪成果，將研究區土地利用現狀解譯為8個一級類（耕地、園地、林地、草地、居民點及工礦交通用地、水域及水利設施用地、未利用地和其他土地），27個二級類，33個三級類（表4），同時生成植被覆蓋度現狀圖。

表4 不同水保措施耕作因子值

3.2 計算結果

根據上述研究方法，分別計算出孤山川流域各因子值的柵格圖（圖1）。

利用上述計算的降雨侵蝕力因子、土壤可蝕性因子、地形因子、水土保持措施因子結果和CSLE模型，運用地圖代數得到孤山川流域2012年土壤侵蝕圖（圖2）。

孤山川流域侵蝕類型主要是水力侵蝕，該流域2012年侵蝕總量達274.89萬t，年均侵蝕模數為2 161.06t／（km2·a）。從圖中可以看出，該流域南部較北部侵蝕嚴重。依據土壤侵蝕分類分級標準對該流域進行土壤侵蝕強度分級，其中微度侵蝕年侵蝕總量27.86萬t，年均侵蝕模數為343.84t／（km2·a）；輕度侵蝕年侵蝕總量36.55萬t，年均侵蝕模數為1 574.41 t／（km2·a）；中度侵蝕年侵蝕總量37.91萬t，年均侵蝕模數為3 531.11t／（km2·a）；強烈侵蝕年侵蝕總量30.64萬t，年均侵蝕模數為6 290.29t／（km2·a）；極強烈侵蝕年侵蝕總量44.15萬t，年均侵蝕模數為10 726.43t／（km2·a）；劇烈侵蝕年侵蝕總量97.78萬t，年均侵蝕模數為30 206.96t／（km2·a）。整體而言，流域以微度侵蝕和輕度侵蝕為主（表5）。

圖1 小流域R，K，LS，BET因子值圖

圖2 孤山川流域2012年土壤侵蝕現狀

3.3 土壤侵蝕結果分析

（1）不同坡度的土壤侵蝕分析。對該流域坡度柵格圖按照坡度分級標準進行分級，再與土壤侵蝕結果進行疊置分析，得出每個坡度級別的土壤侵蝕情況。結果表明，坡度在0～25°范圍帶內年均侵蝕模數小于該流域年均侵蝕模數，這是由于25°以下屬緩坡區域，且經過退耕還林工程后主要為人工林地和保留的基本農田，植被在緩坡易于生長，林草覆蓋度較高，保留的基本農田大多進行了梯田改造，種植作物通常采用等高耕作，因此，緩坡區域侵蝕強度較弱。隨著坡度的增加，年均侵蝕模數增加；在坡度大于25°坡度帶范圍內的年均侵蝕模數達3 766.01 t／（km2·a），其土壤侵蝕總量占流域總侵蝕量的70.70%（表6）。所以陡坡區域應是今后該流域水土流失的重點治理對象，著重對坡度大于25°的未利用地等土地利用類型進行綜合治理，以減少其土壤侵蝕。

（2）不同植被覆蓋度的土壤侵蝕分析。對該流域植被覆蓋度圖與土壤侵蝕結果進行疊加，得到各個植被覆蓋度等級的土壤侵蝕情況（表7）：其中高覆蓋度土壤侵蝕總量僅占流域總侵蝕量的0.06%，中高覆蓋度土壤侵蝕總量占流域總侵蝕量的1.03%，中覆蓋度土壤侵蝕總量占流域總侵蝕量的10.10%，中低覆蓋度土壤侵蝕總量占流域總侵蝕量的15.73%，高覆蓋度土壤侵蝕總量占流域總侵蝕量的25.21%，其他（包括耕地等非植被）占流域總侵蝕量的47.87%。其中高覆蓋年均侵蝕模數僅127.53t／（km2·a），而低覆蓋達2 804.57t／（km2·a）。

表5 孤山川流域土壤侵蝕強度分級

表6 孤山川流域不同坡度等級土壤侵蝕情況

由表7得出，隨著植被覆蓋度的降低，年均侵蝕模數顯著升高；由此可見植樹造林與退耕還林工程建設對于控制土壤侵蝕的效果極為明顯，建議該流域在今后的水土流失治理中要特別注重植樹造林與退耕還林方面的水保效益，應積極鞏固植樹造林與退耕還林工程建設，加強植樹造林與退耕還林工程管理，使其長效發揮其生態功能。

（3）不同土地利用類型的土壤侵蝕分析。將該流域土地利用現狀結果圖與土壤侵蝕圖進行疊加分析，得到各個土地利用類型的土壤侵蝕情況（表8）。結果表明：沒有任何水保措施的裸地年均侵蝕模數最高達12 264.69t／（km2·a），其次侵蝕比較嚴重的依次有居民點及交通工礦用地、荒草地、草地和坡耕地等。

表7 孤山川流域不同植被覆蓋土壤侵蝕情況

表8 孤山川流域不同水土保持類型土壤侵蝕情況

由表8可以得出，該區域不同土地利用類型水保效益順序依次：苗圃＞水澆地＞水域及水利設施用地＞魚鱗坑＞梯田＞其他旱地＞果園＞喬木林＞灌木林＞疏林地＞其他林地＞坡耕地＞草地＞荒草地＞居民點及交通工礦用地＞裸地。據此可為該區域今后的水保措施建設方面提供一定的依據，例如該區域應積極將坡耕地采取“坡改梯”的措施等。

4 結 論

本文采用CSLE和高分辨率航空影像結合對流域進行土壤侵蝕定量分析，不僅克服了傳統工程措施數據收集的困難，更重要的是可以精確地得到該流域植被覆蓋、工程措施（主要是梯田和壩地）和耕作措施分布情況，提高了流域土壤侵蝕定量計算的精度。

但是在評價過程中還存在一些問題：① 本模型的降雨侵蝕力R因子應采用EI30來計算，但是由于長時間序列的降雨過程資料難以獲得，故本研究采用的是簡易的月均數據計算公式而未考慮雨強的影響。② 關于K因子的計算，由于缺乏該區域土壤類型數據，采用的是世界土壤數據庫中的土壤類型圖數據，土壤類型比較粗糙。故計算出的降雨侵蝕力和土壤可蝕性因子的精度還有待進一步提高。

通過本次對孤山川流域土壤侵蝕的定量研究分析，對孤山川流域的土壤侵蝕特點、分布規律及形成原因等有了一定認識，有利于掌握黃河中游多沙粗沙區孤山川等重點支流水土流失的發展趨勢和水土保持措施的防治效果，可為制定有關政策和調整防治方略提供依據。

［1］ 張有全，宮輝力，趙文吉.基于遙感與GIS的土壤侵蝕強度快速估測方法［J］.生態環境，2007，16（1）：102－107.

［2］ 馬麗梅，王萬忠，焦菊英，等.黃河中游輸沙與減沙的時空分異特征［J］.水土保持研究，2010，17（4）：67－72.

［3］ 高亞軍，王玉明，赫曉慧.黃河中游嚴重水土流失區土壤粒徑分布規律研究［J］.水土保持研究，2006，13（5）：27－29.

［4］ 康玲玲，李莉，劉立斌，等.水土保持措施蓄水攔沙指標在三川河流域的應用［J］.水土保持研究，2006，12（6）：86－88.

［5］ （SL190—2007）SL.中華人民共和國水利行業標準：土壤侵蝕分類分級標準［S］.2008.

［6］ Liu Baoyuan，Zhang Keli，Xie Yun.An Empirical Soil Loss Equation［C］∥ Proceedings 12th International Soil Conservation Organization Conference：Ⅱ.Beijing：Tsinghua University Press，2002.

［7］ 劉寶元.西北黃土高原區土壤侵蝕預報模型開發項目研究成果報告［R］.北京：水利部水土保持監測中心，2006.

［8］ 程琳，楊勤科，謝紅霞，等.基于GIS和CSLE的陜西省土壤侵蝕定量評價方法研究［J］.水土保持學報，2009，23（5）：61－66.

［9］ 孫澤祥，孫希華，馬倩倩.基于CSLE的淮河流域沂源縣土壤侵蝕監測調查研究［J］.山東師范大學學報：自然科學版，2012，27（1）：94－97.

［10］ 劉寶元.西北黃土高原區土壤侵蝕預報模型開發項目研究成果報告［R］.北京：水利部水土保持監測中心，2006.

［11］ Wischmeier W H，Smith D D.Predicting rainfall erosion losses：aguide to conservation planning.Washington：United States Department of Agriculture，1978.58p［R］.Agriculture handbook，537.

［12］ Peel T C.The relation of certain physical characteristics to the erodibility of soils［J］.Soil Science Society Proceedings，1937，2：79－84.

［13］ McCool D K，Brown L C，Foster G R，et al.Revised slope steepness factor for the Universal Soil Loss Equation［J］.Transactions of the ASAE，1987，30：1387－1396.

［14］ Liu B Y，Nearing M A，Risse L M.Slope gradient effects on soil loss for steep slopes［J］.Transactions of the ASAE，1994，37（6）：1835－1840.

［15］ 郭建英，李錦榮，劉鐵軍，等.退耕還林工程建設對吳起縣土地利用／覆被變化及其土壤侵蝕的影響［J］.水土保持研究，2013，（5）.

［16］ 謝紅霞.延河流域土壤侵蝕時空變化及水土保持環境效應評價研究［D］.西安：陜西師范大學，2008.

［17］ 李勛貴，魏霞.區域土壤侵蝕演化風險分析：以涇河流域為例［J］.地理研究，2011，30（8）：1361－1369.

［18］ 吳發啟，張玉斌，王健.黃土高原水平梯田的蓄水保土效益分析［J］.中國水土保持科學，2004，2（1）：34－37.

［19］ 許月卿，邵曉梅.基于GIS和RUSLE的土壤侵蝕量計算：以貴州省貓跳河流域為例［J］.北京林業大學學報，2006，28（4）：67－71.

［20］ 蘭敏.基于GIS的秦巴山區土壤侵蝕空間特征分析：以陜西省寧強縣為例［J］.干旱地區農業研究，2012，30（2）：196－200.

［21］ 石生新，蔣定生.幾種水土保持措施對強化降水入滲和減沙的影響試驗研究［J］.水土保持研究，1994，1（1）：66－69.

［22］ 李斌兵，鄭粉莉，龍棟材，等.基于GIS紙坊溝小流域土壤侵蝕強度空間分布［J］.地理科學，2009，29（1）：105－110.