基于水土流失敏感性的巖溶地區景觀生態風險評價
——以黔南州為例

謝 剛, 謝元貴, 廖小鋒, 肖玖軍, 盧 蘭

(貴州省山地資源研究所, 貴陽 550001)

水土流失及其造成的生態環境效益[1](包括土壤資源減少、旱澇和地質災害加劇、生態系統失衡、石漠化等)已對自然環境的健康、穩定構成了嚴重威脅，同時人類活動對地表水—土—植被的負向性干預，使得水土流失態勢日益嚴峻，對人類生活和社會經濟的可持續發展產生明顯的脅迫作用，成為當今世界各國共同面臨的一個普遍性環境問題[2-3]。

巖溶地區地表、地下二元水土流失特征直接加劇了生態環境的脆弱性，進一步影響區域景觀生態風險的時空異質性，開展區域水土流失及其生態風險評價研究，不僅可以加深對水土流失對景觀格局的認知和理解，也對水土流失綜合治理的生態效益評價具有重要意義[4]。近年來，景觀生態風險評價尺度已從小尺度(小流域等)向中大尺度(高原等)轉變[5-6]，風險源分析也從綜合景觀風險逐步向單一風險過渡[7-8]，尤其是水土流失與區域生態風險源的相關性逐漸成為學者們關注的焦點。Boardman等[9]認為水土流失直接影響水土生態服務功能，加劇區域生態風險；Meng 等[10]將水土流失納入到生態風險評價的概念模型中，發現水土流失等生態治理有助于降低區域生態風險；張志國[11]提出了水土保持生態風險評價方法與步驟；梁玉華等[12]將土壤侵蝕模型、水土流失面積比納入生態風險評價指標體系中，揭示水土流失對生態風險的影響；但以往研究單從土地利用類型的角度評價景觀生態風險指數，水土流失的空間特征只作為一種影響因素進行分析，并未融入到生態風險量化過程，而水土流失特征作為地表降水、覆被、坡度和土壤質地的綜合反映[13]，是探究區域生態風險源的重要途徑之一，如何構建基于水土流失特征的景觀生態風險評價模型，成為巖溶地區生態風險評價亟待解決的關鍵問題。

巖溶地區水土流失不僅加劇了生態環境的脆弱性，也導致石漠化和農村生態貧困現象的發生。基于此，本文融合RUSLE模型和ERI評價方法原理，構建SERI(水土流失敏感性—生態風險指數)評價模型，嘗試分析水土流失敏感性背景下景觀生態風險的空間分布規律及其主要影響因子，以期為區域水土保持建設與生態扶貧，制定生態風險的綜合管控對策提供理論支撐。

1　數據來源與研究方法

1.1　研究區概況

黔南州地處云貴高原東南部向廣西丘陵過渡的斜坡地帶，其經緯度位于106°12′—108°18′E，25°04′—27°29′E，地勢西北高，東南低，平均海拔997 m，國土總面積為26 197 km2。全州河流侵蝕切割強烈，山地峽谷地貌廣布，地下巖溶發育，暗河、溶洞發育，地面峰叢、峰林、槽谷、洼地分布普遍，巖溶面積占全州總面積的81.5%，石漠化面積占27.71%。研究區屬亞熱帶季風濕潤氣候，平均氣溫為13.6～19.6 ℃，年平均降雨量為1 200 mm，年總降水量達367.4億m3，水資源蘊藏量約2.1億m3。境內河網涉及長江和珠江水系，河網密度達0.2 km/km2，地表水資源豐富，多年平均值達162.54億m3。州內土壤資源可劃分為5個土綱，10個土類，25個亞類，85個土屬，603個土種，土壤類型以赤紅壤土類(磚紅壤性紅壤)、紅壤土類(紅泥土)、黃壤土類(黃泥土)、石灰土類為主。植被為亞熱帶常綠闊葉林，森林覆蓋率達54.36%以上。

1.2　數據來源

本研究采用的黔南州各市縣行政邊界數據由黔南州國土資源局提供。DEM(Digital Elevation Model數字高程模型)來源于國家地理空間數據云，其格網大小為30 m×30 m，主要用于提取全州地表起伏度、坡度，其提取方法為ArcMap軟件平臺中的Spatial Analyst功能。全州土壤類型圖來源于《貴州省農業綜合區劃》中的1∶10萬貴州省土壤類型圖，在對其矢量化的基礎上實現與其他因子的空間疊加。石漠化數據、土地利用景觀數據均來源于遙感影像解譯，其涉及的遙感影像分別為2010年6月、2014年9月Landsat-ETM影像(30 m分辨率)。氣象站點數據為由貴州省氣象局提供的近54 a黔南州12個氣象站點的多年月降雨量插值數據。另外，研究區的社會經濟數據來源于《2015年黔南州統計年鑒》整理。

1.3　研究方法

1.3.1水土流失敏感性模型及其指標值依據RUSLE模型[14]作為區域土壤侵蝕風險評估和水土保持規劃的有效運用，在RUSLE模型的原理上，構建水土流失敏感性指數SS，其數學表達式為：

(1)

式中：A為土壤侵蝕量；R為降水侵蝕力指標；K為土壤可侵蝕系數；LS為坡度坡長因子；C為地表覆蓋度；P為水土流失措施因子。根據2002年國務院、國家環保總局發布的《生態功能區劃技術暫行規程》和《土壤侵蝕分類分級標準》(SL 190—2007)，對黔南州水土流失敏感性進行分級與評價，具體劃分標準見表1。考慮到數據的可獲取性，本文涉及的RUSLE模型指標數據中，以土壤質地因子來表征土壤可蝕性，以地形起伏度表示坡度坡長因子，以植被覆蓋度表示地表覆蓋因子，以土地利用類型表征水土保持因子。

(1) 降水侵蝕力指標(R)。由于研究區缺乏短歷時的降雨資料，故借鑒改進的R值經驗公式[15]，利用黔西南州各縣市氣象站點的月降雨數據計算出年度降雨侵蝕力，運用Kriging 插值法得到整個黔南州R值分布圖。

(2)

式中:R為年降雨侵蝕力指標值；Pi(i=1,2,3，…,12)為各個站點的月降雨量(mm)。

(2) 土壤可蝕性因子(K)。由于大尺度范圍內直接測定K值不具備可行性，而相關研究表明不同土壤類型具有相對穩定的土壤可蝕性，因此，本文采用中國主要土壤的可蝕性K值多年監測值[16]，結合貴州省土壤類型圖(1∶10萬)，土壤空間分布特征等資料[17]，參照表1 的分級標準進行土壤可蝕性重分類。

(3) 地表起伏度因子(RSDL)。坡度坡長因子僅只有數學意義而不具備土壤侵蝕和地貌學意義[18]。相對而言，地形起伏度(地表實際面積與投影面積之比)由于能夠體現地勢地貌的差異，故較適合于大尺度流域水土流失評價。黔南州巖溶地貌發育，山高坡陡，地形起伏高差大，水土流失敏感性強。因此，本研究選用地形起伏度來表征坡度坡長因子(地形地貌)對水土流失過程的影響。以30 m 分辨率的DEM 數據為基礎，在ArcMap 軟件的Spatial Analyst 模塊下選用30 m×30 m 為窗口提取地形起伏度，其計算公式[19]為：

(3)

式中：RSDL為地表起伏度；Am代表單元窗口地表實際面積；Ai代表單元窗口的投影面積。

(4) 石漠化等級(SD)。地表的基巖的裸露率和植被的覆蓋率是表征和評價喀斯特石漠化等級程度的關鍵性指標，也是表征地表覆蓋度的重要因子，本研究參考植被覆蓋度與石漠化等級的關系[20-21]代替C值的估算，從而將不同石漠化等級分成不同的地表覆蓋度。

(5) 水土保持措施因子(P)。由于土地利用與覆被變化能夠反映水土保持措施的差異，且已有研究常采用土地利用類型賦值法來確定P值，故本文參考相關研究成果[21-22]和各土地利用類型區水土保持政策，對各類土地利用類型水土保持因子進行賦值(表1)。另外，通過上述因子特征，統一采用自然斷點法的指標分級標準為判讀依據，將黔南州水土流失敏感性等級劃分為不敏感、輕度敏感、中度敏感、重度敏感和極度敏感5 個級別。

表1　黔南州水土流失敏感性影響因子分級標準

1.3.2景觀損失度指數土地利用變化過程對生態環境的干擾和影響直接改變著景觀格局的空間特征，采用景觀生態損失指數可以反映土地利用變化對生態環境造成的潛在生態損失和風險。通過評價單元的景觀指數將景觀格局變化特征轉化成生態風險值組成部分，即景觀生態風險損失度指數(ELi)。常用于反映不同景觀類型所代表的生態系統受到干擾的程度，其值可通過景觀破碎度(Ci)、分離度(Si)和優勢度指數(Di)加權計算得到，其計算公式如下[23]：

(4)

式(7)中，ELi、Ci、Si、Di所代表的含義與上述相同，其中Ci、Si、Di的具體計算步驟參照景觀生態風險指數的計算方法；a，b，c分別代表景觀破碎度、分離度和優勢度指數的權重，其對應取值分別為0.6，0.3，0.1[24-25]。

1.3.3基于水土流失的生態風險評價指數(SERI)區域生態風險主要受生態環境要素狀況和空間特征的影響，巖溶地區脆弱的水土環境和破碎的景觀格局共同導致生態風險的提升，其對應的生態風險源為脆弱的巖溶環境和人類活動的空間干擾，如降水時空差異、城市化景觀擴展和落后農耕活動等。一般而言，生態環境所受的干擾度越大，則水土流失的敏感性越強，其景觀生態風險也就越大，反之，則越小。總結以往生態風險指數計算方法，本文提出基于水土流失敏感性指數的生態風險評價模型，反映水土流失、景觀格局與生態風險的空間相關性[26-27]。也就是說通過景觀損失度指數和水土流失敏感度指數，將水土流失敏感性指數納入到生態風險指數計算式中，得出SERI指數的具體計算公式：

(5)

式中：SERI為基于水土流失敏感性的景觀生態風險指數；ELi為第i類景觀生態損失指數;SSi為第i類景觀水土流失敏感性指數；Ai、A分別為第類景觀類型面積和研究區總面積；m為采樣區網格單元內景觀類型數目；i為耕地、林地、水體和建設用地等7種景觀類型。由于巖溶地區生態風險的不確定性和等級劃分普適性標準缺失的原因，故本文對評價結果采用自然斷點法分類，即劃分成低風險區、較低風險區、中等風險區、較高風險區和高風險區5類。

2　結果與分析

2.1　水土流失敏感性評價

巖溶地貌發育和人為干擾導致地表覆被的水土涵養能力較弱，水土流失敏感性較高，特別是石漠化強度大，地形起伏度大的地區。根據研究區水土流失敏感性的評價結果(表2)可知，黔南州水土流失敏感性等級以不敏感和輕度敏感為主，兩者面積占全州總面積的76.14%。全州水土流失不敏感區為22 936.56 km2，占州國土面積的48.88%，其集中分布在福泉市、貴定縣、龍里縣和甕安縣，占不敏感區總面積的73.24%；輕度敏感區總面積達12 789.73 km2，僅次于不敏感區面積，主要分布于甕安縣、荔波縣，兩者面積分別為2 275.84 km2，1 804.78 km2；中度、重度、極度敏感區三者面積總和為11 194.33 km2，不及不敏感區面積的1/2，其中，中度敏感區分布較為均勻，各縣平均分布面積為8.33 km2，重度敏感區集聚性明顯，如惠水縣和長順縣重度敏感區面積分別為619.90 km2和639.33 km2，而甕安縣、福泉市分布面積僅有0.07 km2，0.43 km2，極度敏感區則主要分布于都勻市和長順縣，兩者面積比重分別為23.40%和19.99%，其余縣的平均分布面積比重卻僅有5.66%。

表2　黔南州水土流失敏感性等級縣域分布特征

根據黔南州水土流失敏感性空間分布規律(圖1)可以看出，黔南州水土流失敏感性等級面積差異顯著，空間異質性強，極度、重度敏感區呈點狀分布于都勻市和長順縣峰叢洼地區，沿地表大型褶皺帶密集分布，而不敏感區則呈面狀集中連片分布于峰林壩子地和低緩山地丘陵區。另外，水土流失敏感性分布特征與降雨侵蝕力、石漠化等級、地表起伏度的空間相關性較高，與土壤類型、土地利用的相關性較低(表3)，其因為黔南州充足的降水量為水土流失提供了首要動力條件，而巖溶地區土壤環境的抗侵蝕能力和地表覆被狀況又直接導致水流流失敏感性的高低，一般而言，高降水侵蝕力、高地表起伏度和強度石漠化地區水土流失敏感性高，反之則低，如都勻市水土流失的敏感性主要取決于高降水侵蝕力和顯著的地表起伏度，長順縣水土流失敏感性則取決于高降水侵蝕力和石漠化等級，這也表明利用地表起伏度替換坡度坡長因子，利用石漠化等級替換植被覆蓋率具有一定的合理性。

表3　水土流失敏感性因子圖層的空間相關性系數

2.2　基于水土流失敏感性的景觀生態風險評價

在分析黔南州水土流失敏感性的基礎上，利用基于水土流失的景觀生態風險評價模型得出黔南州生態風險評價結果(圖2)。從圖2中可以看出，黔南州基于水土流失的生態風險等級以低風險區和較低風險區為主，連續分布于各個市縣，低風險區總面積達17 242.77 km2，占全州國土面積的66.65%，而較低風險區雖廣泛分布于全州各地區，但總面積僅占低風險區的33.48%。中等風險區、高風險和較高風險區則以點狀集中分布于都勻市、長順縣、羅甸縣等部分地區，三者總面積2 853.43 km2，總比重11.03%，其中，高風險區面積比重僅有0.47%，為各類風險區分布范圍最小的分區(表4)。

圖1　黔南州水土流失敏感性等級空間分布特征

2.2.1生態風險與水土流失敏感性由表5可知，黔南州水土流失敏感性與景觀生態風險的空間關聯性差異顯著，但整體而言，水土流失敏感性與景觀生態風險呈正相關，景觀生態風險等級越低，則水土流失敏感性也越低，反之則越高，這也表明從水土流失敏感性的角度表征生態風險的高低，具有較高的合理性和客觀性。黔南州中度以下水土流失敏感區空間關聯性強，其空間疊加面積達16 242.22 km2，而與重度、極度敏感區的空間分布重合面積僅有618.52 km2，其因為景觀生態低風險區多分布于山地丘陵的林草地地區，地表覆被良好，土層抗風化、水蝕能力強，水土流失的敏感性也較低，體現出林草等植被對水土保持的重要性；相比于低風險區空間特征，較低風險區則主要分布于水土流失不敏感區、輕度敏感區和重度敏感區，其因為水土流失重度敏感區分布于降水相對集中，但地表起伏度大的峰叢洼地區，生態環境相對較好的林草覆蓋區中度風險區與中度敏感區的空間關聯面積最大，其重合面積達到1 250.43 km2，占重合總面積的56.43%。另外，較高風險區和高風險區均與重度風險區的空間關聯度最高，其空間關聯比重分別為34.07%和43.25%。

表4　黔南州各生態風險分區面積與比重

圖2　黔南州基于水土流失的景觀生態風險區劃分結果

水土流失與生態風險的空間重合低風險區/km2較低風險區/km2中等風險區/km2較高風險區/km2高風險區/km2不敏感區/km26346.952034.83279.148.220.27輕度敏感區/km26095.201807.80364.78171.735.39中度敏感區/km23800.07608.051250.43148.3653.20重度敏感區/km2513.321203.66304.78225.5255.18極度敏感區/km2105.19334.1616.85108.0913.54

2.2.2生態風險與景觀類型從表6可以看出，區域景觀格局與景觀類型(土地利用)對生態風險的影響較為顯著，較高等級以下的生態風險區均主要涉及林地和耕地覆被區，但同一景觀生態風險區中，各類景觀類型所占的比重懸殊，如較低風險區內的耕地面積達3 184.45 km2，是其余景觀類型面積的3.99倍；高風險區包含的建設用地面積為47.15 km2，而草地面積僅有0.93 km2，僅有該風險區建設用地面積的0.02倍。從各類景觀風險區所包含的景觀類型面積和比重可以發現，耕地是低風險區、較低風險區、中等風險區和較高風險區的主要風險源，所涉及的面積比重分別為72.07%，79.98%，67.87%和53.26%，而高風險區的風險源主要是建設用地，其主要原因為巖溶地區石漠化現象廣布，地形起伏度大，農業發展相對比較落后，導致區域景觀結構破碎、生態環境脆弱，出現不同程度的生態風險。相比之下，建設用地區則因缺乏生態系統的完整要素，受人類建設活動影響劇烈，使得生態風險高。值得一提的是巖溶地區未利用地以沙土、巖石裸露區為主，其隸屬于中等風險區和較高風險區的面積比重分別為10.41%和8.08%，表明無植被覆蓋區生態風險水平也較高。綜上所述，隨著耕地、林地面積面積逐漸減少，建設用地、未利用地面積逐漸增加，則生態風險等級也逐漸提升。

表6　黔南州景觀類型與生態風險的空間相關性

3　討 論

景觀生態風險受水土環境自身狀況和空間分布特征決定，不同的水土環境決定了地表覆被狀況，生態環境的穩定性和生物多樣性。本文在對巖溶地區生態環境脆弱性分析的基礎上，建立了黔南州水土流失敏感性評價的指標體系，然后應用RS/GIS的空間分析功能對其進行疊加分析，獲到了基于水土流失敏感性的黔南州景觀生態風險空間分布極其生態風險等級，分析表明基于水土流失敏感性的景觀生態風險的評價方法，融合了生態景觀格局和生態環境質量等信息，進一步豐富了區域生態風險評價方法，但相比于常規的RUSLE模型使用的標準數據集，本文對坡度坡長因子、土壤可蝕性因子和地表覆被因子分別替換成地表起伏度、土壤類型和石漠化等級，指標替換的適用性、準確性如何仍有待于進一步驗證，從而建立適用于西南巖溶山區的水土流失敏感性評價指標體系。因此，在定量分析水土流失與景觀生態風險的基礎上，應針對巖溶地區開展的RUSLE模型的進行修正，探討不同水土流失敏感程度的景觀生態風險管控對策。

4　結 論

(1) 黔南州水土流失敏感性以輕度敏感和不敏感等級為主，且中度以下敏感區則普遍分布于各個市縣低緩峰叢洼地邊緣和坡耕地地區，其空間分布總面積達22 974.42 km2，占全州國土面積的的88.86%，而極度、重度敏感區僅呈點狀集中分布于高地表起伏度的石漠化地區。另外，西南巖溶石山地區水土流失的敏感性因素分析結果表明，降水侵蝕力、地表起伏度和石漠化等級是水土流失敏感性主要控制因素，其地域差異性是形成水土流失敏感性空間特征關鍵。

(2) 從水土流失敏感性、景觀類型和生態風險三者的關系可知，景觀類型區的地表起伏度、植被覆蓋和水土資源狀況共同決定了水土流失的敏感性及其空間分布，水土流失的敏感性則直接決定生態風險的高低。因此，高生態風險區以中度、重度水土流失敏感性為主，所包括的建設用地、未利用地面積比重也較大，而低生態風險區主要由水土流失輕度、不敏感區構成，兩者面積比重達73.79%，且其覆蓋的耕地、林地的面積比重也超多80%。

(3) 將水土流失敏感性納入到景觀生態風險評價過程中，以生態環境質量和景觀空間格局進行耦合結果為生態風險評價結果，與以往的生態風險評價指數模型相比，兼具反映了地表石漠化、植被覆蓋狀況及其對水土流失的影響，使得評價結果更加真實、合理。

參考文獻:

[1]葛方龍,李偉峰,陳求穩.景觀格局演變及其生態效應研究進展[J].生態環境學報,2008,17(6):2511-2519.

[2]Nyakatawa E Z, Jakkula V, Reddy K C, et al. Soil erosion estimation in conservation tillage systems with poultry litter application using RUSLE 2.0 model[J]. Soil & Tillage Research, 2007,94(2):410-419.

[3]高光耀,傅伯杰,呂一河,等.干旱半干旱區坡面覆被格局的水土流失效應研究進展[J].生態學報,2013,33(1):12-22.

[4]熊康寧,李晉,龍明忠.典型喀斯特石漠化治理區水土流失特征與關鍵問題[J].地理學報,2012,67(7):878-888.

[5]張芳挺,熊康寧,陳滸,等.喀斯特高原山地水土流失影響因素及生態效益評價:以貴州畢節石橋小流域為例[J].水土保持研究,2009,16(5):88-92.

[6]許開鵬,王晶晶,遲妍妍,等.基于綜合生態風險的云貴高原土地利用優化與持續利用對策[J].生態學報,2016,36(3):821-827.

[7]胡金龍,周志翔,滕明君,等.基于土地利用變化的典型喀斯特流域生態風險評估:以漓江流域為例[J].應用生態學報,2017，28(6):2003-2012.

[8]王祺,蒙吉軍,孫寧.基于RRM模型和不確定性分析的喀斯特地區生態風險管理:貴陽市案例研究[J].山地學報,2016,34(4):476-484.

[9]Boardman J, Shepheard M L, Walker E, et al. Soil erosion and risk-assessment for on-and off-farm impacts: A test case using the Midhurst area, West Sussex, UK. [J]. Journal of Environmental Management, 2009,90(8):2578-2588.

[10]Meng J, Zhou T, Y. Liu. Research on regional ecological risk assessment: a case study of Ordos in Inner Mongolia[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2011,47(5):935-943.

[11]張志國,李銳,王國梁.基于GIS的區域水土流失生態風險評價[J].中國水土保持科學,2007,5(5):98-101.

[12]梁玉華,張軍以,樊云龍.喀斯特生態系統退化診斷特征及風險評價研究:以畢節石漠化為例[J].水土保持研究,2013,20(1):240-245.

[13]凡非得,王克林,熊鷹,等.西南喀斯特區域水土流失敏感性評價及其空間分異特征[J].生態學報,2011,31(21):6353-6362.

[14]Prasannakumar V, Shiny R, Geetha N, et al. Spatial prediction of soil erosion risk by remote sensing, GIS and RUSLE approach: a case study of Siruvani river watershed in Attapady valley, Kerala, India[J]. Environmental Earth Sciences, 2011,64(4):965-972.

[15]許月卿,周巧富,李雙成.貴州省降雨侵蝕力時空分布規律分析[J].水土保持通報,2005,25(4):11-14.

[16]張科利,彭文英,楊紅麗.中國土壤可蝕性值及其估算[J].土壤學報,2007,44(1):7-13.

[17]秦松,范成五,孫銳鋒.貴州土壤資源的特點、問題及利用對策[J].貴州農業科學,2009,37(5):94-98.

[18]趙彩霞.甘肅白龍江流域生態風險評價[D].蘭州:蘭州大學,2013.

[19]ArcGIS地理信息系統空間分析試驗教程.第2版[M].北京:科學出版社,2012.

[20]凡非得,王克林,宣勇,等.西南喀斯特區域生態環境敏感性評價及其空間分布[J].長江流域資源與環境,2011,20(11):1394-1399.

[21]張琦,蔡雄飛,汪發勇,等.喀斯特石漠化與水土流失強度耦合關系分析:以六盤水市為例[J].亞熱帶水土保持,2016,28(3):7-11.

[22]陳美淇,魏欣,張科利,等.基于CSLE模型的貴州省水土流失規律分析[J].水土保持學報,2017，31(3):16-21.

[23]王娟,崔保山,劉杰,等.云南瀾滄江流域土地利用及其變化對景觀生態風險的影響[J].環境科學學報,2008,28(2):269-277.

[24]李謝輝,李景宜.基于GIS的區域景觀生態風險分析：以渭河下游河流沿線區域為例[J].干旱區研究,2008,25(6):899-903.

[25]高賓,李小玉,李志剛,等.基于景觀格局的錦州灣沿海經濟開發區生態風險分析[J].生態學報,2011,31(12):3441-3450.

[26]查軒,張萍.基于GIS的重要水源地東圳庫區土壤侵蝕與景觀格局分析[J].水土保持學報,2007,21(3):43-47.

[27]吳健生,喬娜,彭建,等.露天礦區景觀生態風險空間分異[J].生態學報,2013,33(12):3816-3824.