砒砂巖不同類型區坡譜特征與空間分異

武詩琪，饒良懿

砒砂巖不同類型區坡譜特征與空間分異

武詩琪，饒良懿

（1. 北京林業大學水土保持學院，北京 100083；2. 水土保持國家林業局重點實驗室，北京 100083）

砒砂巖區是黃河流域土壤侵蝕嚴重的區域。研究不同類型區坡譜特征與空間分異可為砒砂巖區水土流失治理提供參考。該研究利用砒砂巖30 m分辨率DEM（Digital Elevation Model），分析不同類型區坡譜特征。對曲線型坡譜和坡度—景觀圖譜量化分析，描述不同地表覆蓋區地貌形態。結果表明：1）砒砂巖區自西向東坡譜曲線由正偏逐漸近正態變化。覆沙區中西部坡度尤為集中坡譜呈“L”型單調分布，裸露區坡譜曲線在3°～6°頻率高，劇烈侵蝕裸露區西部坡譜曲線較緩與覆土區相似，覆土區坡譜曲線近正態。2）對坡譜量化分析進一步研究坡譜的空間分異特征，覆土區坡譜信息熵最大為1.57～1.99 nat，景觀指數反映坡譜斑塊離散，表示覆土區地表坡度變化大；向西到覆沙區、強度侵蝕裸露區坡譜信息熵變小，斑塊密度減小到18～35塊/100 hm2，斑塊凝聚度、聚合度高，反映坡譜斑塊分布逐漸集中，坡度變化減小。劇烈侵蝕裸露區西部坡譜信息熵高于四周，坡譜斑塊破碎度高表明此處坡度變化較大。砒砂巖不同類型區坡譜量化結果反映了坡譜和地貌特征的空間耦合，為砒砂巖土壤侵蝕研究提供參考依據。

土壤；侵蝕；地形；DEM；砒砂巖；坡譜特征；空間分異

0 引 言

砒砂巖區總面積1.67萬km2，主要分布在以內蒙古鄂爾多斯市準格爾旗為中心的蒙晉陜接壤區[1]。該巖層分布區植物生長困難，生態環境惡劣，危害毒如砒霜，稱其砒砂巖[2]。砒砂巖是黃土高原生態環境最脆弱、土壤侵蝕最為劇烈的區域，是黃河粗泥沙策源區，被認為是黃河流域水土流失最難治理的地區，有著“地球生態癌癥”之稱[3]。長期以來砒砂巖區被列入國家生態環境建設和水土流失治理重點區域。一些學者[4-8]開展了砒砂巖土壤理化性質、砒砂巖區侵蝕動力、土壤可蝕性等方面研究，為砒砂巖水土流失綜合治理關鍵技術提供了科學依據。

坡譜是以微觀地形定量因子—坡度組合為基礎，描述區域地形特征的方法[9]。不同區域地表形態具有不同的坡度組合，因而坡譜特征也不相同，反之坡譜也能反映地表的坡度變化特征。目前坡譜的研究主要集中在黃土高原，王春[10]提出坡譜可有效解析黃土地貌侵蝕規律，對揭示黃土地貌演化過程和規律起到了重要的作用。李發源等[11-12]基于不同尺度數字高程模型數據，利用地面坡譜理論探討了黃土高原區地貌形態空間分異規律。李發源等[13]通過引入信息熵的概念與方法量化坡譜的分布特征，分析坡譜信息熵的空間差異性，從數量特征和空間結構特征入手，研究了坡譜的量化表達方法及空間分異特征，闡明了坡譜的地學意義及其與黃土地貌形態類型的空間耦合關系。劉雙琳等[14]通過陜北黃土高原不同地貌類型區流域的坡譜及其特征指標描述地形特征，并通過BP神經網絡對黃土地貌類型自動識別。一些學者將坡譜對地貌空間分異特征的研究推廣到其他地區，例如疏勒河上游流域[15]、月表地貌[16]、湖南省低山丘陵[17]等。還有一些學者將坡譜的概念推廣應用到農業區耕地空間分析[18]和城市建設用地分析[19-20]這些新的領域中。

地貌為地球表層系統的要素之一，影響其他地表要素的特征，并深刻影響生態與環境因子的分布特征及變化規律[21]，是區域水土流失的重要影響因素。但目前砒砂巖區地貌的研究較少，一些研究[22-24]也僅以小流域為研究區域，缺乏從宏觀尺度對砒砂巖區地貌特征分析。本文基于30 m分辨率ASTER GDEM數據，探索砒砂巖覆土區、覆沙區和裸露區的坡譜特征及空間分異。通過坡譜對砒砂巖不同地表覆蓋區坡度特征深入研究，描述砒砂巖不同類型區地貌形態及空間分異規律，進一步拓展坡譜理論應用區域，為砒砂巖區地貌特征方面的土壤侵蝕機理研究提供依據。

1 研究方法

1.1 研究區概況

砒砂巖分布范圍東至黃河，西達內蒙古杭錦旗境內的毛不拉孔兌，南抵陜西省神木縣城，北到庫布齊沙漠南緣（38°42′N～40°12′N，108°52′E～111°35′E）。此區域為溫帶大陸性氣候，氣候干燥，夏季降水集中多暴雨。地勢西北高東南低，海拔772～1 627 m。植被稀疏，巖層風化嚴重，溝壑眾多，地形支離破碎。根據砒砂巖地表覆蓋物及其覆蓋程度可分為覆土區、覆沙區和裸露區三大類型區，如圖1所示。覆土區占總面積的50.2%，黃土覆蓋厚度大于1.5 m，地貌多為黃土丘陵溝壑，受到劇烈侵蝕，土壤侵蝕以水蝕為主；覆沙區總面積的22.2%，地表沙化嚴重，以風蝕為主；裸露區面積占總面積的27.6%，多崗狀丘陵地貌，基巖大面積裸露，以水蝕為主，復合侵蝕嚴重。依據侵蝕程度差異又分為劇烈侵蝕裸露區和強度侵蝕裸露區。

1.2 數據來源與處理

1.2.1 數據來源

本文DEM數據來自美國航天局（NASA）和日本經濟產業?。∕ETI）共同推出的星載熱發射儀和反射輻射儀全球數字高程模型（ASTER GDEM）。下載自中國科學院地理空間數據云，其分辨率30 m。通過ArcGIS裁剪獲取砒砂巖區DEM，空間坐標使用“WGS 1984 UTM Zone 49N”。以砒砂巖覆土區、覆沙區、裸露區為實驗區，參照王春等[25]設定坡譜穩定臨界面積為30 km2，通過ArcGIS水文分析，在各類型區均提取8個面積大于30 km2的完整流域。

1.2.2 砒砂巖坡譜提取

坡譜是對地表定量描述的一個宏觀指標，能夠反映區域地貌的發育特征。不同坡度組合得到不同的坡譜曲線，本研究對各流域提取坡度，以1°等差分級和3°等差分級方法對坡度重分類，分別統計其占流域面積的比例，繪制坡譜曲線，比較不同等差分級對坡譜的影響，并依此分析砒砂巖不同地表覆蓋區地貌特征。

1.2.3 曲線型坡譜的量化表達

1）偏度

偏度是統計學中常用的基本統計量，坡譜偏度能描述坡度數據分布的不對稱性。

式中為分級數，P為每一級別坡度的頻率，為平均頻率，為標準差。本文對3°等差分級坡譜量化分析，則=30。

2）坡譜信息熵

李發源等[13]定義坡譜信息熵在形態上反映坡譜的均勻度或坡譜內各組數據頻率的差異程度，頻率分布越離散，其信息熵越小。

式中為分級數，h＝-PlnP為第級分組的信息量，單位為nat。

1.2.4 坡度-景觀圖譜的量化表達

坡度—景觀圖譜可直觀地反映每一坡度分級對應地表的空間分布關系，如斑塊的相對大小、斑塊的形狀、斑塊的聚合度、斑塊的連通性等特征。利用景觀格局分析軟件FRAGSTATS計算不同層次的景觀格局指數。本文采用斑塊密度、平均斑塊面積、平均周長面積比、斑塊凝聚度指數、景觀聚合度指數、散布與并列指數[11]作為對坡度—景觀圖譜空間結構的參數表達。

表1 景觀指數計算公式及含義[11]

2 結果與分析

2.1 不同類型區坡譜特征

對砒砂巖不同類型區的流域分別以1°和3°等差分級方法提取坡譜。圖2可以看出2種分級的坡譜總趨勢有一定的相似性，覆土區各流域坡譜曲線都比較緩，覆沙區不同流域坡譜差異大，裸露區坡度集中在3°～6°坡度分級之間。1°分級的坡譜對地表坡度變化描述更詳細，覆土區坡譜有明顯的波動出現多個峰值。覆沙區中西部流域坡度頻率集中在0°～1°、1°～2°和2°～3°三個坡度分級，坡譜呈單峰狀峰值在1°～2°；而3°分級中坡譜呈“L”單調遞減，0°～3°坡度頻率最高。劇烈侵蝕裸露區各流域3°分級的坡譜差異大，更清楚地描述區域西部坡度變化的差異。綜上認為3°等差分級的坡譜可以更好地表現砒砂巖區坡度組合特征，本研究采用3°等差分級提取的坡譜分析不同類型區地貌特征。

從砒砂巖各樣區流域坡譜（圖2）來看，覆土區各流域的坡譜重合度高，在0°～21°各坡度分級中都占一定頻率，坡譜的峰值在6°～9°，坡譜曲線起伏較緩和。覆沙區各流域坡譜差異最大，東部坡譜曲線起伏變化和覆土區相似，坡譜峰值在6°～9°；向西坡譜峰值逐漸集中在較小的坡度分級，覆沙區中西部坡度集中在0°～3°，坡譜曲線呈“L”型單調遞減。裸露區坡譜峰值大多在3°～6°，強度侵蝕裸露區坡度在3°～6°分布的頻率相比劇烈侵蝕區更高一些，各流域坡譜曲線幾乎重合，地貌特征相似；劇烈侵蝕裸露區的西部地區與其他地區差異顯著，在3°～6°、6°～9°內坡度分布的頻率接近，坡譜起伏較小。

2.2 不同類型區曲線型坡譜量化分析

1）坡譜偏度

據表2、圖3a砒砂巖區坡譜偏度變化范圍為1.64～4.40，自東向西增大，坡譜曲線峰值逐漸集中在小坡度分級內。覆土區偏度為1.64～2.62，坡譜曲線近正態分布；覆沙區內部差異大，東部偏度較小近正態分布，向西偏度變大，坡譜曲線逐漸成單調遞減，坡度集中在0°～6°。裸露區偏度整體高于其他區域，強度侵蝕區坡譜偏度在3.28～3.49。劇烈侵蝕區向東偏度值變小，西部由外到內坡譜偏度成環狀降低，最低為1.89，坡譜曲線逐漸變緩。

2）坡譜信息熵

坡譜信息熵反映坡譜的均勻度，不同坡度分級的頻率分布越均勻坡譜信息熵越大，頻率分布差異越大信息熵越小。表2、圖3b來看4個區域坡譜信息熵由東向西逐漸減小。覆土區坡譜信息熵最大集中在1.57～1.99 nat，在0°～27°各坡度分級的頻率差異小，坡度變化大。覆沙區內信息熵值變化大，東部各坡度分級頻率差異小，坡譜信息熵為1.71 nat，向西信息墑值逐漸減小最低為0.76 nat，不同坡度分級的頻率差異變大，坡度逐漸集中在0°～6°。強度侵蝕裸露區的坡譜信息熵在1.17～1.37 nat，3°～6°內坡度分布頻率高，不同坡度分級的頻率差異大。劇烈侵蝕裸露區信息熵為1.37～1.55 nat，各坡度分級的頻率差異變小，特別是在劇烈侵蝕區西部信息墑為1.93 nat，反映此處的坡度變化較大。

2.3 不同類型區坡度-景觀圖譜量化分析

圖4為各景觀—圖譜指數的空間分異，表4為各類型區樣點流域的坡度—景觀圖譜指數。

斑塊密度（PD）和平均斑塊面積（AREA_MN）可以反映坡譜斑塊的大小及數量特征，平均周長面積比（PARA_MN）反映坡譜斑塊形狀的復雜程度。圖4可以看出砒砂巖區斑塊密度和平均周長面積比自東向西遞減，而平均斑塊面積向西遞增。覆土區斑塊密度和平均周長面積比都較大，據表4覆土區斑塊密度在80塊/100 hm2以上，平均周長面積比為844.07～1 037.52，覆土區平均斑塊面積小，介于0.80～2.82 m2，這表明覆土區的坡譜斑塊數量多且復雜，坡度變化較大。覆沙區向西斑塊密度減小，平均斑塊面積增大，坡譜斑塊數量逐漸減少，反映覆沙區向西坡度變化減小。強度侵蝕裸露區的斑塊密度較小為18～35塊/100 hm2，平均周長面積比介于763.61～824.14，平均斑塊面積為2.86～5.55 m2，坡譜斑塊的復雜程度小，坡度變化小。而在劇烈侵蝕裸露區斑塊密度比較大，特別是區域西部斑塊密度達127.91塊/100 hm2，平均斑塊面積0.78 m2，平均周長面積比1 007.94，坡譜斑塊數量增加，再次反映此區域坡度變化較大。坡譜凝聚度指數描述坡譜斑塊的破碎程度。強度侵蝕裸露區凝聚度指數在98%以上，覆沙區凝聚度指數在90%以上，圖4可以看出，砒砂巖區內自西向東坡譜凝聚度指數越來越低，反映強度侵蝕裸露區、覆沙區坡譜斑塊集中分布，劇烈侵蝕裸露區坡譜斑塊逐漸破碎，覆土區坡譜凝聚度最低，坡譜斑塊最為分散。

坡譜聚合度指數（AI）描述坡譜中不同坡度分級的團聚程度，聚合度越高則坡譜在某一坡度分級頻率越高。圖4坡譜聚合度指數的空間分異可以看出覆沙區西部坡譜聚合度指數最高為87.59%，與前述的“L”型坡譜描述的坡度組合特征吻合，坡度集中在0°～3°。強度侵蝕裸露區的坡譜聚合度指數也比較高。劇烈侵蝕區坡譜聚合指數變小說明坡譜斑塊逐漸分散。覆土區坡譜聚合指數最小，坡譜斑塊異質程度高。坡譜散布與并列指數（IJI）在景觀級別上計算各斑塊類型間的總體散布與并列狀況，覆沙區和強度侵蝕裸露區的IJI值比較小，反映其坡度變化小且坡譜斑塊成片分布，向東到劇烈侵蝕裸露區再到覆土區IJI指數不斷增大，反映不同坡度分級的斑塊分布越來越離散。坡譜凝聚度指數、坡譜聚合度和坡譜散布與并列指數可以看出在砒砂巖區自西向東坡譜斑塊越來越分散，強度侵蝕裸露區和覆沙區的坡度變化小，到劇烈侵蝕裸露區和覆土區坡譜斑塊逐漸破碎，坡度變化增大。值得注意的是劇烈侵蝕裸露區的西部異質性顯著，坡譜凝聚度為81.72%、聚合度48.67%低于四周，坡譜散布與并列指數達65.69%高于周邊其他地區，表示此處坡譜斑塊破碎度高，坡度變化比較大。

表4 砒砂巖各類型區坡度-景觀圖譜參數

3 討 論

坡度是一個反映地表形態的重要地形因子，地面在某點的坡度，其大小表示地面在該點的傾斜程度，即坡度值[26]。坡譜是坡度在一定分級規則下的頻譜圖，可以較好地反映地貌的空間分異規律。本研究中以數字高程模型（DEM）為數據提取坡譜，DEM分辨率會影響地形描述的精確性。王春等[27]基于DEM的陜北黃土高原地面坡譜不確定性進行研究，提出不同地貌類型區，DEM分辨率對坡譜的影響程度不同。嚴艷梓[16]研究表明較均一的地表DEM分辨率對坡譜影響小，地表復雜的地區坡譜分辨率影響大。10、30和90 m的DEM在目前數字地形研究中使用較為廣泛，砒砂巖分布區域范圍較大，更高精度的DEM獲取比較困難且成本很高。ASTER GDEM 30 m數據覆蓋全球83°N～83°S之間所有陸地，精度較高，適用于本研究坡譜的提取。但砒砂巖分布區溝壑縱橫，因此不同分辨率的DEM對于砒砂巖不同地表覆蓋區坡譜提取的影響還需要進一步研究。不同坡度分級造成坡譜的不確定性，朱梅等[28]研究不同分級對韭園溝流域地面坡譜的影響，韭園溝流域丘陵起伏大、溝壑縱橫，地面平均坡度為29°，研究結果表明3°等差分級的坡譜可以有效揭示地面坡度的組合特征。本研究中，砒砂巖區坡度以緩坡（<10°）和斜坡（10°～30°）為主，比黃土丘陵溝壑區坡度緩和，因此本文比較了1°等差分級和3°等差分級的坡譜曲線，綜合分析不同坡譜曲線對不同類型區地貌特征描述的差異，也認為3°分級的坡譜曲線特征差異鮮明，能更好地反映砒砂巖不同類型區坡度組合特征。

砒砂巖不同類型區坡譜曲線自西向東由正偏到近正態變化。覆土區坡度變化大，坡譜曲線起伏緩。覆沙區不同流域坡譜差異大，東部坡譜曲線平緩，到中西部坡度集中在0°～3°，坡譜曲線單調遞減呈“L”型。裸露區坡譜呈單峰狀，峰值出現在3°～6°，強度侵蝕裸露區峰值更高，坡度變化??；劇烈侵蝕裸露區的西部坡譜曲線變緩，坡度變化增大。曲線型坡譜很難體現地貌形態特征及空間分異特征，將曲線型坡譜和坡度—景觀圖譜相結合，可以從不同角度揭示坡譜的地學意義。目前已經建立了一整套描述不同層次景觀格局的景觀指數[29-31]。本文采用斑塊密度（PD）、平均斑塊面積（AREA_MN）、平均周長面積比（PARA）、斑塊凝聚度指數（COHESION）、景觀聚合度指數（AI）、散布與并列指數（IJI）作為對坡度—景觀圖譜空間結構的參數表達，對坡譜量化分析進一步解釋坡譜的地學意義。楊玉春等[32]對砒砂巖區地貌類型進行劃分，覆土區中切割高臺地、丘陵和深切割高臺地丘陵分布面積較廣，還分布有淺切割臺地，地貌類型復雜多樣。本研究中砒砂巖覆土區坡譜信息熵大，坡度變化不穩定。坡度—景觀圖譜量化指數表明覆土區坡譜斑塊密度大，凝聚度較低，坡度分布較為分散，地表破碎程度大，這與楊玉春等[32]劃分的覆土區地貌類型耦合。覆沙區向西逐漸過渡為淺切割、中切割高臺地。本文中覆沙區自東向西坡譜信息熵、坡譜斑塊密度不斷減小，凝聚度提高，坡度逐漸集中在3°～6°，地表破碎程度逐漸減小。因此坡譜及其量化指數可以很好地反映覆沙區自東向西地表逐漸平緩，坡度變化減小的特征。裸露區主要地貌類型為中切割高臺地，強度侵蝕裸露區西南部靠近覆沙區分布有淺切割高臺地。本研究表明，裸露區坡譜信息熵很小，坡度變化小，特別是強度侵蝕裸露區在3°～6°坡度分布頻率高，坡譜斑塊密度小、凝聚程度高，地表破碎程度低。這再次表明坡譜及其量化特征可以有效反映砒砂巖區的地貌特征。劇烈侵蝕裸露區西部坡譜信息熵大，坡譜斑塊密度大于周邊區域，不同坡度分級斑塊的破碎程度高，坡度應該比較大。但楊玉春等[32]劃分劇烈裸露侵蝕區西部地貌類型為淺切割高臺地，與本研究坡譜所描述地表坡度變化大的特征有一定的差異。這是因為本文坡譜及其量化特征是以坡度為地形因子展開研究，只考慮了不同區域的坡度差異，而楊玉春綜合分析多種地形因子進行地貌類型劃分。坡譜是以地形因子為基礎研究地表的地貌特征，不同的地形因子是影響坡譜不確定性的關鍵性因素[10]，常用的地形因子還包括坡度、坡向、坡長、坡度變率、坡向變率、平面曲率、剖面曲率等。基于不同地形因子的坡譜對砒砂巖區地貌特征描述還有待進一步研究。對于地貌類型的劃分，劉雙琳[14]以坡譜作為黃土地貌特征的定量表達，結合BP神經網絡數學模型，實現了黃土地貌的自動識別。坡譜與砒砂巖地貌特征較好的耦合關系可作為砒砂巖地貌類型劃分的依據，坡譜在砒砂巖地貌類型劃分的應用也有待深入研究。

王愿昌[1]對砒砂巖不同類型劃分時提到覆土區侵蝕模數1.5萬t/(km2·a)，以水蝕為主，土壤侵蝕嚴重。本研究通過坡譜及其量化分析發現覆土區內坡度變化大，土壤侵蝕治理工作也會更加復雜。覆土區地表黃土相對深厚，在坡度較緩的區域進行植被恢復，可種植當地適宜的植物，坡度較大的區域可通過排水、削坡等措施防止表層土壤流失。覆沙區表層薄沙分布，地表沙化嚴重，侵蝕模數0.8萬t/(km2·a)，以風蝕為主，侵蝕相對較弱。在本研究中覆沙區自東向西坡譜信息熵減小，坡度逐漸集中在0°～3°，坡度較為平緩，因此防風固沙是覆沙區主要的土壤侵蝕治理手段。裸露區基巖大面積裸露，植被稀少，侵蝕模數在2.1萬t/(km2·a)左右，以水蝕為主，復合侵蝕嚴重。本研究認為強度侵蝕裸露區地表坡度較為緩和，劇烈侵蝕裸露區的坡度變化大，應對不同坡度的裸露區進行針對性的坡面整治，增加植被覆蓋度。砒砂巖不同類型區的水土保持工作需要結合各類型區的土壤侵蝕機理，對其進行動態監測。

4 結 論

1）砒砂巖區坡譜自西向東坡譜曲線由正偏到近正態變化。覆沙區各流域坡譜差異大，中西部坡度集在0°～3°，坡譜呈“L”型；裸露區坡譜曲線在3°～6°頻率高，劇烈侵蝕裸露區西部坡譜曲線較緩，反映此處坡度變化較大。覆土區坡譜曲線向近正態變化，坡度變化大。因此坡譜和砒砂巖區地表坡度組合有較好的空間耦合關系。

2）覆土區坡譜信息熵大、景觀聚合度低，反映其地表破碎程度大，坡度變化大。覆沙區有明顯的過渡性特征，東部與覆土區相似，向西坡譜信息熵減小，坡譜斑塊分布逐漸集中，坡度變化減小。裸露區坡譜信息熵小、偏度大、特別是強度侵蝕裸露區坡譜斑塊凝聚度高，地表坡度變化小；但劇烈侵蝕裸露區西部坡譜信息熵較大，坡譜斑塊凝聚度低，反映該地坡度變化增大，地表較為破碎。對坡譜特征的量化分析，表明坡譜及其空間分異可以有效描述砒砂巖不同類型區的地貌特征。

3）砒砂巖區土壤侵蝕嚴重，不同區域地表坡度差異大，因此需要采取不同的治理措施。砒砂巖不同類型區坡譜與地貌特征耦合關系的研究，為砒砂巖區土壤侵蝕研究提供參考依據。

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Characteristics and spatial differentiation of slope spectrum in different areas of Pisha Sandstone Areas

Wu Shiqi, Rao Liangyi

(1.,,100083,; 2.,,100083,)

Pisha Sandstone Area generally includes the exposed, soil- and sand-covered regions, which suffer from the most intensified water loss and soil erosion in China. It is therefore highly demanded for the slope spectrum and spatial differentiation for different geomorphological types of Pisha Sandstone. In this study, an advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model (ASTER GDEM) of Pisha Sandstone with 30m resolution was used to acquire the slope spectrum. The regional topography was then described using the slope spectrum to combine slope characteristics. The slope spectrum was extracted with a 3° equal difference level for better expression of geomorphological features in the study areas. A quantitative analysis was performed on the curved slope and slope-landscape spectrum. The spatial differentiation was then used to effectively express the surface coverage of Pisha Sandstone. Skewness () and entropy of slope spectrum () were selected to represent the slope spectrum. In addition, some parameters of the spatial structure were used for the slope-landscape spectrum, including the patch density (PD), mean area (AREA_MN), mean perimeter-area ratio (PARA), patch cohesion index (COHESION), aggregation index (AI), and interspersion and juxtaposition index (IJI). The results showed that the slope spectrum curve of the soil-covered area was nearly normal distribution. The quantitative analysis found that the maximum entropy of slope spectrum was 1.57-1.99 nat in the soil-covered areas with a low level of landscape aggregation, indicating the large slope changed in soil-covered areas. There were obvious transitional characteristics in the sand-covered areas. The information entropy of the slope spectrum varied greatly from 0.76 to 1.71 nat, indicating that the slope of the sand-covered area was increasingly concentrated from east to west. The slope was concentrated particularly in some watersheds of sand-covered areas, where the slope spectrum was in "L" shape. There was a high frequency within 3°-6° in the slope spectrum for exposed areas. The minimum patch density was 18-35/100 hm2in the exposed area of intensive erosion. The slope landscape index referred to the concentration of patches with different graded slopes. The curve of slope spectrum with larger information was gentle in the west of severe erosion areas. There was also a low-level aggregation of different slope graded patches in the slope landscape spectrum. The indexes indicated a great change of large slope, where the surface was relatively broken. Additionally, the slope spectrum also effectively described the spatial coupling of slope spectrum and geomorphic features, as well as the surface slope changes of different types. Consequently, different measures needed to be taken for special slopes, because the soil-, sand-covered and exposed areas varied greatly in the Pisha Sandstone Area with serious soil erosion. The finding can provide a sound reference to explore soil erosion in different types of Pisha Sandstone Area. Significantly, it still remains open in the influence of the digital elevation model (DEM) with different resolutions and slope classifications on slope spectrum in the Pisha Sandstone Areas.

soils; erosion; landforms; digital elevation model; Pisha Sandstone Area; slope spectrum; spatial differentiation

武詩琪，饒良懿. 砒砂巖不同類型區坡譜特征與空間分異[J]. 農業工程學報，2021，37(8)：125-132.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.014 http://www.tcsae.org

Wu Shiqi, Rao Liangyi. Characteristics and spatial differentiation of slope spectrum in different areas of Pisha Sandstone Areas[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(8): 125-132. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.014 http://www.tcsae.org

2021-02-08

2021-04-12

國家重點研發計劃項目（2017YFC0504503）

武詩琪，研究方向為流域自然地理過程。Email：778326003@qq.com

饒良懿，博士，教授，研究方向為森林生態水文、水土保持、生態工程、生態系統修復與管理。Email：raoliangyi@bjfu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.014

K903

A

1002-6819(2021)-08-0125-08