基于中國土壤流失方程模型的區域土壤侵蝕定量評價

王 略， 屈 創， 趙國棟

(黃河水利委員會 黃河上中游管理局， 陜西 西安 710021)

開展土壤侵蝕狀況調查，對客觀反應水土流失治理成效、評價治理效益、編制水土保持規劃和國民經濟發展規劃有十分重要的意義。中國對于區域土壤侵蝕評價比較常用的方法是分析土地利用、植被覆蓋、坡度這3個因子，依據水利部頒發的《土壤侵蝕分級分類標準》(SL190-2007)[1]，定性評價土壤侵蝕強度，該方法簡單實用，可操作性強，但也存在一些問題，如不能直接反映氣候、土壤的影響，不能全面反映水土保持措施的影響。

第四次遙感普查的實踐表明，采用土壤侵蝕模型、地面抽樣、野外調查、遙感解譯、基礎數據收集相結合的方法，通過土壤侵蝕模型定量評價[2-3]全國尺度的水土流失情況可行，但用此方法在流域尺度的應用研究還較少。

本文擬選擇內蒙古自治區準格爾旗境內的皇甫川流域作為研究區，用CSLE模型對土壤侵蝕定量評價[4-5]的方法進行初步探索，以期提高土壤侵蝕監測精度，有效、客觀地反映水土流失治理效果。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

準格爾旗位于黃河河龍區間多沙粗沙重點治理區北端，鄂爾多斯高原東部，地處黃土高原邊緣地帶。境內溝壑縱橫，地貌以丘陵溝壑為主，類型復雜。大部分土壤屬于干旱草原型的輕黑壚土的延續部分，小部分屬于自治區的栗鈣土區。準格爾旗總面積約7 692 km2，水土流失面積占92.5%。土壤流失高達1.88×105t/(km2·a)，水土流失嚴重。皇甫川流域發源于準格爾旗的點畔溝，自西北流向東南，干流長137 km，總面積3 246 km2，流域水土流失面積3 139.74 km2，占總面積的96.7%，平均侵蝕模數1.30×104t/(km2·a)，強度以上侵蝕面積占76.7%。準格爾旗境內的流域為毛烏素沙漠向黃土高原的過渡地區，屬黃土丘陵溝壑區。研究區域面積為2 801.33 km2，開展過黃河流域全國水土流失動態監測與公告項目和黃河中游多沙粗沙區皇甫川等重點支流等2個水土保持監測項目，具有良好的研究基礎。

1.2 研究模型

本研究采用劉寶元等[6]提出的中國土壤流失方程CSLE(Chinese soil loss equation)模型。該模型參考USLE的有關思想，根據中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，同時考慮到中國地形地貌的特征，對地形因子的算法，尤其是陡坡地形因子進行改進，因此，CSLE模型表達更適用于中國區域的土壤侵蝕計算。模型的表現形式為：

A=R·K·L·S·B·E·T

(1)

式中：A——土壤水蝕模數〔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·hm2·h/(hm2·MJ·mm)〕;L,S——坡長、坡度因子；B——生物措施因子；E——工程措施措施因子；T——耕作措施因子；L，S，B，E，T因子均無量綱。

1.3 數據及數據來源

模型所采用的數據及數據來源如下：①研究區及周邊100 km范圍內，8個氣象站點，1980—2010年(30 a)期間大于等于12 mm日降雨數據； ②研究區高分辨率遙感影像1期。拍攝時間為2015年7—8月，以天繪1號為主，輔以高分1號和資源3號影像，分辨率為2 m。投影為高斯—克呂格(Gauss-Kruger)，CGCS 2000國家大地坐標系，1985國家高程基準；③研究區2015年1∶1萬數字高程模型(DEM)；④研究區土地利用專題數據。(②③④均來源于黃河流域全國水土流失動態監測與公告項目2016年監測數據)； ⑤園地及有林地的植被蓋度季節變化曲線(根據第四次遙感普查準格爾旗野外調查單元數據整理)；⑥研究區多期低分辨率遙感影像，下載2011—2015年(5 a)modis-NDVI半月合成產品，生成24個半月modis-NDVI產品，250 m分辨率。

1.4 模型各因子獲取

1.4.1 降雨侵蝕力因子(R) 降雨侵蝕力因子指降雨導致土壤侵蝕發生的潛在能力，反映了雨滴對土壤顆粒的擊濺分離以及降雨形成徑流對土壤沖刷的綜合作用。本次研究根據R值計算公式[7-9]，采用研究區及周邊100 km范圍內8個氣象站點30 a(1980—2010年)日降雨數據，計算出每個站點多年平均降雨侵蝕力，再用克里金插值方法獲得研究區降雨侵蝕力因子，生成柵格分辨率為10 m的降雨侵蝕力R值圖。

(2)

(3)

式中：i——所用降雨資料年份序列的編號(i=1,2,…,n)；j——第i年第k個半月內侵蝕性降雨日的編號(j=0,…,m)；Pi,j,k——第i年第k個半月第j個侵蝕性日降雨量(mm),如果某年某個半月內沒有侵蝕性降雨，即j=0,則令Pi,j,k=0；α——參數，暖季α=0.393 7,冷季α=0.310 1。

1.4.2 土壤可蝕性因子(K) 土壤可蝕性因子反映土壤是否容易遭受雨滴濺蝕和徑流沖刷的敏感程度指標，是土壤抵抗降雨徑流侵蝕能力的綜合體現。本次研究采用Wischmeier在RUSLE模型中修正的土壤可蝕性因子K的計算方法計算出K值，生成研究區土壤可蝕性K值圖。

K= 〔2.1×10-4(12-O)(N1×N2)1.14+

3.25(2-S)+2.5(P-3)〕/100

(4)

式中：O——土壤有機質含量；N1——0.002～0.1 mm粉砂與細砂粒的含量之和；N2——0.1～2 mm砂粒與N1的含量之和；S——土壤結構系數；P——土壤滲透性等級。

1.4.3 地形因子(L,S) 坡長因子是指某一坡面土壤流失量與坡長為22.13 m,其他條件一致的坡面產生土壤流失量的比率。坡度因子是指某一坡度土壤流失量與坡度為5.13°，其他條件一致的坡面產生土壤流失量的比率。本次研究坡度因子的計算采用劉寶元等[10]在黃土高原建立的坡度坡長因子計算公式(公式5)。坡長因子(L)計算采用W.H.維希.邁爾等[11]提出的計算公式(公式6)計算。為：

(5)

L=(λ/22.1)m

(6)

式中：S——坡度因子(無量綱)；θ——坡度值(°)；L——坡長因子(無量綱)；λ——坡長(m) ；m——可變的坡長指數。

本次研究中，L和S的獲取方法為基于研究區的1∶10 000 DEM，用北京師范大學開發的土壤侵蝕模型地形因子計算工具生成坡度坡長L，S柵格圖。

1.4.4 生物措施因子(B) 生物措施因子是指有植被覆蓋條件下的土地土壤流失量與同等條件下清耕休閑地的土壤流失流失量之比。它是模型中最敏感、易變化的因子。本次研究中，將2015年1期高分辨率影像與24個半月的modis-NDVI融合,生成24個半月的高分辨率蓋度影像產品。B因子的計算分3種類型： ①根據土地利用分類柵格圖，將耕地、居民點及工礦用地、交通運輸用地、水域及水利設施用地或其他土地直接賦值得到B值(表1)； ②表征植被覆蓋只有蓋度指標的園地、林地或草地，依據蓋度計算得到半月Bi，蓋度來源于24個半月的高分辨率蓋度影像產品； ③表征植被覆蓋同時有蓋度和郁閉度指標的園地或林地，依據蓋度和郁閉度計算得到半月Bi；郁閉度來源于24個半月的高分辨率蓋度影像產品，蓋度來源于園地或林地的植被蓋度季節變化曲線。針對園地、林地或草地，得到半月Bi后，結合降雨侵蝕力比例柵格圖，根據式6，得到年生物措施B值圖。

(7)

式中：Bi——第i個半月的生物措施因子值；Ri——第i個半月的降雨侵蝕力。

表1 不同土地利用類型B因子賦值

1.4.5 工程措施措施因子(E) 工程措施因子是指為采取某種工程措施土地土壤流失量與同等條件下無工程措施土地土壤流失量之比。本次研究根據高分辨率遙感影像土地利用的解譯成果，對各地塊進行賦值，梯田賦值0.1，其他賦1，生成水土保持措施工程措施E值圖。

1.4.6 耕作措施因子(T) 耕作措施因子是指為采取某種耕作措施的土地土壤流失量與同等條件下平作土地土壤流失量之比。本次研究根據高分辨率遙感影像土地利用的解譯成果，對各地塊進行賦值，耕地賦0.524，其他賦1，生成水土保持措施耕作措施T值圖。

2 結果與分析

將研究區各因子值的柵格圖通過地圖代數計算方法，得到研究區2015年土壤侵蝕圖(圖1)。經統計，研究區總面積為2 801.33 km2，微度侵蝕面積656.52 km2，水土流失面積2 144.81 km2。依據土壤侵蝕分類分級標準對研究區進行土壤侵蝕強度分級，其中：輕度侵蝕年均侵蝕模數1 989.25 t/(km2·a)，面積718.87 km2，占總面積25.66%，占水土流失面積33.52%；中度侵蝕年均侵蝕模數4 876.25 t/(km2·a)，面積767.14 km2，占總面積27.38%，占水土流失面積35.77%；強烈侵蝕年均侵蝕模數7 765.34 t/(km2·a)，面積491.41 km2，占總面積的17.54%，占水土流失面積22.91%；極強烈侵蝕年均侵蝕模數13 562.82 t/(km2·a)，面積46.58 km2，占總面積的1.66%，占水土流失面積2.17%；劇烈侵蝕年均侵蝕模數30 894.74 t/(km2·a)，面積120.80 km2，占總面積的4.31%，占水土流失面積5.63%。研究區主要侵蝕類型為水力侵蝕，2015年侵蝕總量達到1.38×107t，年均侵蝕模數為4 920.23 t/(km2·a)。土壤侵蝕強度以中度為主，輕度和強烈次之(表2)。

圖1 研究區2015年土壤侵蝕強度

侵蝕強度分級面積/km2占研究區面積比例/%年均侵蝕模數/(t·km-2·a-1)年侵蝕量/(104t·a-1)微度656．5223．44658．9643．26輕度718．8725．661989．25143．00中度767．1427．384876．25374．08強烈491．4117．547765．34381．60極強烈46．581．6613562．8263．18劇烈120．804．3130894．74373．20總計2801．33100．004920．231378．32

在2016年開展的黃河流域全國水土流失動態監測與公告項目中，用三因子法對研究區2015年土壤侵蝕進行了定量評價(表3)。

表3 研究區2015年土壤侵蝕狀況

對比CSLE模型和三因子法對研究區土壤侵蝕定量評價結果，由于CSLE模型相較于三因子，引入了降雨因子、土壤可蝕性因子，同時考慮了水土保持工程措施、生物措施、耕作措施等因子，地形因子也從單一的坡度變化為坡長坡度因子，計算出的侵蝕強度等級面積有所不同。用CSLE模型計算的研究區輕度侵蝕、中度侵蝕、強烈侵蝕面積較三因子法有所增加，輕度侵蝕面積增加98.05 km2，占總面積3.50%；中度侵蝕面積增加112.05 km2，占總面積4.00%；強烈侵蝕面積增加47.62 km2，占總面積1.70%。而微度侵蝕、極強烈侵蝕、劇烈侵蝕面積較三因子法有所減少，微度侵蝕面積減少84.04 km2，占總面積3.00%；極強烈侵蝕面積減少117.66 km2，占總面積4.20%；劇烈侵蝕面積減少56.03 km2，占總面積2.00%。總的來說，用CSLE模型計算的研究區微度和極強烈、劇烈等兩個極端的侵蝕強度等級面積減少，而其他侵蝕強度等級的面積增加。

3 討論與結論

(1) 本文采用CSLE模型對2015年研究區土壤侵蝕進行定量分析，并與黃河流域全國水土流失動態監測與公告項目三因子法成果對比印證，得出的結論基本合理，說明CSLE模型可以用于區域土壤侵蝕定量研究。

(2) CSLE模型進行土壤侵蝕定量分析，綜合考慮了降雨、土壤、植被、地形、措施等多項因子，提高了區域土壤侵蝕定量計算的精度。

(3) CSLE模型作為經驗方程，在黃土高原使用還存在需要繼續完善的地方：一是需將K值、林下蓋度曲線等參數的本地化，二是模型中采用的是多年平均降雨，可進一步研究當年降雨和多年平均降雨的非線性的比值關系，減少降雨在豐、平、枯不同時期造成的誤差等。

(4) CSLE模型進行區域土壤侵蝕定量研究過程中，未能考慮風蝕的影響，評價結果與實際侵蝕情況必定存在一定的出入，此問題的解決仍需進一步研究。

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