基于USLE和遙感技術的柳州市水土流失重點防治空間劃定方法研究

謝增武

（廣西水利電力勘測設計研究院有限責任公司，南寧 530023）

我國地域廣闊，自然條件復雜，水土流失面積大并且形式多樣，強弱程度不一，危害十分嚴重[1]。根據水利部2018年全國水土流失動態監測成果，廣西水土流失面積為39 306.50 km2，占廣西國土面積的16.54%。綜合運用遙感技術與GIS 技術，劃定水土流失重點防治空間，能為水土保持綜合治理、生態恢復項目等規劃制定提供依據，為實現區域水土保持措施的合理布局以及資源的最優配置提供參考。2017年《水利部辦公廳關于印發省級空間規劃水利相關工作技術指導意見（試行）的通知》[辦規計（2017）153 號]提出劃定水土流失重點防治區，劃定的水土流失重點防治空間對預防、控制和治理水土流失具有重要作用。水土流失重點防治區空間劃定是推進“多規合一”的一項基礎工作。《廣西壯族自治區空間規劃試點工作方案》中明確：水土流失重點防治區包括具有水土保持生態功能的區域，以及水土流失、土地沙化、石漠化等生態環境敏感脆弱的區域。本文以柳州市為例研究水土流失重點防治空間劃定方法。

1 研究區概況

柳州市地處廣西盆地中部，總的地勢為西北高，中部低平，轄城中區、魚峰區、柳南區、柳北區、柳江區、柳城縣、鹿寨縣、融安縣、融水苗族自治縣和三江侗族自治縣，行政區劃面積18 596.64 km2。柳州市地貌類型齊全，形態多種多樣。巖溶地貌成因類型主要為溶蝕堆積及侵蝕、溶蝕兩種類型；非巖溶地貌有構造溶蝕、剝蝕類型；河谷地貌為侵蝕堆積類型。柳州市地處東亞，夏半年盛行偏南風，高溫、高濕、多雨；冬半年盛行偏北風，低溫、干燥、少雨。夏長炎熱，冬短不寒，雨量充沛，光溫豐足，雨熱同季，無霜期長。柳州市年平均氣溫為20.6 ℃；≥10℃的積溫為6730 ℃，≥10 ℃的日數為291 d。柳州市受來自海洋的暖濕氣流影響，降水豐富，多年平均降水量為1 424.7 mm，年平均相對濕度76%。柳州市年平均風速1.6 m/s，屬全國風速較小區和大風日數較少區。根據水利部2018 年全國水土流失動態監測成果，柳州市水土流失面積為4 421.70 km2，約占柳州市國土面積的23.78%。

2 研究方法

本次以柳州市為單元，以水土流失危險程度作為水土流失重點防治空間劃定的標準，將評價結果為極度或重度的區域作為水土流失重點防治空間。

根據第一次全國水利普查水土保持情況普查成果數據，利用GIS軟件分析項目區降雨、土壤可蝕性、坡度、坡長、植被覆蓋、水土保持措施等因子并繪制專題柵格圖層，利用柵格建模，基于USLE（通用土壤流失方程）計算得到研究區域范圍內的土壤侵蝕模數，利用土壤抗蝕年限估算公式計算土壤抗蝕年限，并根據《水土流失危險程度分級標準》（SL718-2015）繪制水土流失重點防治空間圖。

2.1 土壤抗蝕年限的估算

土壤抗蝕年限的估算：土壤抗蝕年限的是侵蝕土壤扣除臨界土層的有效土層厚度與年均侵蝕深度的比值，即：

式中：Yc為土壤抗蝕年限，a；H為圖層厚度，cm，通過廣西壯族自治區土地資源土壤1∶500 000地形圖進行矢量化后得到土壤類型圖，并根據《廣西土壤資源調查數據集》（廣西土壤肥料工作站，1990.11）、及中國科學院南京土壤所主辦的中國土壤數據庫中土壤專題數據庫查找相關土壤厚度賦值得到；D 為土壤容重，g/cm3，來源于廣西地情網及各縣縣級志書；A 為土壤侵蝕模數，t/km2·a，采用通用土壤流失方程（USLE）計算得到；l40 單位換算系數；10 為臨界土層厚度，cm。

2.2 USLE（通用土壤流失方程）

通用土壤流失方程（USLE）是美國研制的用于定量預報農地或草地坡面多年平均土壤流失量的一個經驗性土壤侵蝕預報模型[2]，我國從20世紀80年代以來，開始引進通用土壤流失方程，通用水土流失方程已經被廣泛地應用在水土流失的預測和治理工作中[1]。其公式為：

式中：A為土壤侵蝕模數，t/（hm2·a）；R為降水量及其強度對土壤表層產生的侵蝕動能，即降雨侵蝕因子；K 為土壤質地與結構相關因子，MJ·mm/（hm2h·a）；即土壤可蝕性因子，t·h/（MJ·mm）；S、L為土壤所處地面的坡度與坡長；C為植被蓋度相關因子，即植被覆蓋管理因子；P 為田間工程保護措施和土壤耕作措施相關因子，即水土保持措施因子。

2.2.1 土壤可蝕性因子K

土壤可蝕性因子（K 值）是土壤在雨滴擊濺、徑流沖刷或者兩者共同作用下，被分散、搬運的難易程度。本文主要種類土壤K值依據潘美慧等人的研究成果[3]，部分依據Kirkby在1987年建立，并由卜兆宏在1994 年修正的K 值系數表[2]，查詢各土壤剖面表層土的K 值，并乘以0.1 317 轉換為公制，最后按照土壤類型求K值的平均值，獲得各類土壤的K值。然后將以上K 值賦給已有的土壤類型圖，生成K 值因子圖層（網格大小為30 m）。

土壤類型水稻土赤紅壤紅壤黃壤山地草甸土紫色土潮土濱海鹽土硅質土K值0.295 0.230 0.233 0.222 0.268 0.337 0.303 0.310 0.252來源文獻[3]文獻[3]文獻[3]文獻[3]文獻[3]文獻[3]文獻[3]文獻[3]文獻[3]土壤類型復鈣紅黏土新積土黑泥土黃棕壤石灰巖土火山巖土酸性硫酸鹽土磚紅壤K值0.310 0.314 0.212 0.202 0.278 0.268 0.327 0.232來源文獻[2]文獻[2]文獻[2]文獻[2]文獻[2]文獻[2]文獻[2]文獻[2]

2.2.2 地形因子SL

利用中科院地理數據云下載的30 m 分辨率數字高程模型（DEM）提取得到地形因子SL值，分為坡度因子S 和坡長因子L，DEM 數據從中科院地理數據云下載ASTER GDEM V2全球數字高程數據。

（1）坡度因子S 的提取。根據研究區實際情況，采用分段研究法來確定坡度對土壤侵蝕的影響，即緩坡上選用McCool 等研究的坡度公式，陡坡上采用劉寶元[4]等研究的坡度公式。

利用ArcGIS軟件的空間分析功能，以數字高程模型DEM 為基礎，提取坡度專題圖slope。由于坡度圖以角度為單位，要換算成弧度單位，所以在柵格計算器中編寫代碼，得到研究區網格大小為30 m的S因子柵格圖。

（2）坡長因子L的提取。本文中坡長因子采用由Wischmeier和Smith經試驗提出的公式進行計算：

式中：λ為坡長（通過水文分析過程獲取）；m為坡長指數，其取值范圍如下：m＝0.35（坡度≥27.5°）；m＝0.30；（22.5°≤坡度＜27.5°）；m＝0.25（17.5°≤坡度＜22.5°）；m＝0.2（12.5°≤坡度＜17.5°）；m＝0.15（7.5°≤坡度＜12.5°）；m＝0.10（坡度＜7.5°）

因子SL 的提取：最后在柵格計算器中，將因子L 和因子S 相乘，得到網格大小為30 m 的地形因子LS柵格圖，LS值變化范圍為0.0 476～163.771。

植被覆蓋管理因子（C 值）是指在相同的土壤、坡度和降雨條件下，有特定植被覆蓋的土地上土壤侵蝕量與空閑土地上土壤侵蝕量之比。通過柳州市遙感影像（Landsat8OLI30 m，2016 年5～9 月），計算歸一化植被指數（NDVI）得到植被覆蓋管理因子C。目前，常用歸一化植被指數（NDVI）近似估算植被覆蓋度，計算公式如下：

式中：NIR為影像中近紅外波段反射值，R為紅外波段反射值。

在像元二分模型的基礎上研究的植被覆蓋度VFC模型，計算公式如下：

式中：NDVIsoil為完全為裸土或無植被覆蓋區域的NDVI值，NDVIveg則代表完全被植被覆蓋的像元NDVI值，即純植被像元NDVI值。

C值計算公式如下：

在柵格計算器中計算得到網格大小為30 m 的因子C柵格圖。

2.2.4 水土保持措施因子P

水土保持措施因子P是采用專門措施后土壤流失量與順坡種植時的土壤流失量的比值，反映植被的管理措施差異引起的土壤流失量差別，其取值在0～1之間。本項目主要通過柳州市的土地利用類型來確定P值，數據來源于第二次全國土地調查，見表3。

政策四：4月26日，農業農村部印發《關于大力實施鄉村就業創業促進行動的通知》，力爭到2020年，培訓農村創業創新人才40萬人，建設300個國家農村創業創新園區（基地），建立促進就業創業的政策體系、工作體系和服務體系，促進鄉村就業創業規模水平明顯提升。

土地利用類型耕地草地園地林地未利用地P值0.3 P值0.7 1 1 0土地利用類型其他農用地水利設施用地居民點工礦用地0 0

2.2.5 降雨侵蝕力因子R

降雨侵蝕力因子R反映了降雨因素對土壤的潛在侵蝕作用，是導致土壤侵蝕的主要動力因素。本文采用了1980 年FAO（聯合國糧食及農業組織）建立的通過修訂Fournier指數（MFI）計算R值的方法，公式如下：

式中：i是月份；pi是月降雨量；p是年降雨量。

然后，建立降雨侵蝕力因子R 與MFI 之間的關系：

式中：a和b為常數，根據柳州市降雨的實際情況，a取4.17，b取-152。

降雨數據來源于10 個氣象站（國家氣象觀測站、國家一般氣象觀測站、氣象臺）的多年觀測數據，利用ArcGIS 空間分析模塊中的Kriging 插值法，生成R 因子圖（.shp），最后轉化為網格大小為30 m的柵格圖。

2.3 數據處理

根據各個因子估算公式，運用GIS 軟件得到柳州市的R 因子、K 因子、LS 因子和C 因子圖層。然后將各因子圖層轉換成統一的坐標體系，空間分辨率為30 m×30 m，根據土壤侵蝕方程，將各因子連乘后，得到單位面積的年土壤侵蝕量A，再代入土壤抗蝕年限的估算公式中，利用柵格計算器計算抗蝕年限，將得到的柵格圖層轉換為矢量圖層。

（1）數據聚合。利用地理信息系統軟件將項目區中水土流失危險程度為極度或重度的區域評價數據轉換為shape 格式，通過聚合工具將相對聚集或鄰近的圖斑聚合為相對完整連片圖斑，聚合具體參數經過多次試驗后，聚合距離設為為50 m，最小孔洞大小為50 m2，與shape格式面積最為接近。

（2）破碎斑塊扣除。為減少空間的破碎程度，一般應將面積小于5 km2的獨立圖斑扣除，獨立圖斑扣除的面積閾值可根據評估結果和行政區面積大小進行適當調整。

3 水土流失重點防治空間劃定結果

在廣泛收集柳州市DEM，地形、氣象數據、土壤、土地利用現狀、植被覆蓋等數據的基礎上，創造性的利用USLE 及土壤抗蝕年限，利用Arcgis 軟件模型，計算得出柳州市水土流失重點防治空間面積為4 120.70 km2，占柳州市國土面積的22.16%，劃定后水土流失重點防治空間能為今后的水土流失治理提供參考（見圖1）。

圖1 柳州市水土流失重點防治空間圖

4 結語

水土流失重點防治空間劃定是構建空間治理體系、促進空間發展、提升治理能力、建設美麗廣西的重要基礎性工作之一，對于國家水土保持工程實施及自然修復工程等工作具有一定的指導意義。本文創造性的將水土流失危險程度作為水土流失重點防治空間劃定依據，以柳州市水土流失重點防治空間劃定為例，介紹了綜合運用遙感技術、GIS技術及通用土壤流失方程（USLE）進行水土流失重點防治空間劃定的方法和流程，為類似項目提供參考。