紅壤低山丘陵區水土流失防治分區方法與措施配置*
——以寧都縣小洋小流域為例

王凌霞，李忠武，2?，王丹陽，陳 佳，胡曉倩，寧 珂

（1. 湖南大學環境科學與工程學院，長沙 410082；2. 湖南師范大學資源與環境科學學院，長沙 410081；3. 中國科學院水利部水土保持研究所黃土高原土壤侵蝕與旱地農業國家重點實驗室，陜西楊凌 712100）

水土保持區劃是根據水土流失特征和自然社會現狀進行的水土保持區域劃分或合并的研究。自20世紀50年代以來，諸多學者就省域、市域、縣域[1-3]等大尺度區域上提出了水土保持區劃方案，水利部也于2011年組織制定了全國水土保持三級區劃方案，分別從國家、區域、項目角度指導水土保持工作的開展[4]。這些方案以行政區為基本單元，分析了自然環境、社會經濟、水土流失類型等因素，為水土保持重點項目的布局與規劃，防治目標與技術體系的確定奠定了基礎。但其同一空間單元內自然因素、社會經濟條件、水土流失特征仍存在明顯的差異，難以因地制宜地指導具體水土保持措施布設。

20世紀80年代初，水利部借鑒美國水土保持工作經驗，結合中國自身地形地貌及土地利用特點，確定了以面積<50 km2的小流域為基本單元的水土流失綜合治理模式。相較于大尺度水土保持區劃宏觀布局的目標，在小流域尺度制定水土流失防治分區以防治水土流失，改善生態環境為出發點，可以因地制宜地指導水土保持措施布設，對地方機構土壤管理實踐進行指導[5]。因此，以像元為空間單元，在小流域尺度開展水土流失防治分區是指導水土保持綜合治理的有效途徑。

分區方法是影響分區結果的重要環節，相同指標體系下采用不同分區方法可能導致分區結果的巨大差異。隨著衛星成像技術和數理統計的發展，傳統分區方法逐漸由定性向定量轉變[6]。從技術角度來看，分區是一種根據空間單元的相似性來組織空間單元評價結果的方法，其中最常用的定量方法是聚類算法，現有聚類算法種類繁多、體系復雜，需要依據分區原則制定評價方案，對不同分區方法所得結果進行對比。鑒于此，本研究選擇小洋小流域為例，基于“壓力-狀態-響應”模型從水土流失敏感性、土壤侵蝕態勢、生態系統服務三個維度構建水土流失防治分區指標體系，分別運用k均值聚類算法（k-means clustering algorithm，k-means）、自組織映射算法（Self-organizing Maps，SOM）、迭代自組織數據分析算法（Iterative Self-organizing Data Analysis，ISODATA）劃分水土流失防治分區，按照分區結果的輪廓系數（Silhouette Coefficient，SC）、香農多樣性指數（Shannon’s Diversity Index，SHDI）、周長-面積分維指數（Perimeter-Area Fractal Dimension Index，PAFRAC）對三種分區方案進行優選，并以所得最優的分區方案為基礎布設水土保持措施，以期為小流域水土保持綜合治理工作提供科學指導。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

寧都縣位于南方紅壤低山丘陵區水土流失最為嚴重的贛南地區。自20世紀80年代起，寧都縣相繼被列入三項全國水土保持工程，共治理72條小流域，取得了顯著的治理成果。小洋小流域于2017年計劃開展國家水土保持重點治理工程，在此之前只有群眾自發的、小規模的零星治理。以2015年小洋小流域為例，可以代表南方紅壤低山丘陵區未治理小流域的自然狀態。小流域地處固厚鄉、固村鎮、長勝鎮交界處，總面積47.60 km2，水土流失面積25.17 km2，占土地總面積的53.72%。土壤侵蝕類型以水力侵蝕為主，屬于全國水土保持區劃中的贛南山地土壤保持三級區（Ⅴ-4-8t）。成土母質以花崗巖類風化物為主，土壤類型主要有紅壤和水稻土，具有砂礫含量高，自然肥力較低的特點，一旦植被遭到破壞，極易造成嚴重的水土流失。流域氣候類型屬亞熱帶季風氣候，多年平均氣溫為18.9℃，雨量充沛且年內分配不均，多年平均降水量為1 551 mm，主要集中在4—6月。小流域地貌類型以低山、丘陵為主，局部為河灘地，林草覆蓋率約為74.9%。

據統計，2015年底流域總人口7 680人，人口密度為164人·km–2，農村居民人均可支配收入7 248元。流域內農業生產占主導地位，農民收入以種植業為主，嚴重的水土流失導致農民生產生活受到較大影響。同時流域內農業產業結構不盡合理，糧食作物占較大優勢，經濟作物、林果產值比重較小，經濟結構單調，當地群眾發展經濟果木林的愿望強烈。

1.2 小流域水土流失防治分區指標體系

水土流失防治分區是在區域水土流失成因、驅動力及特點的基礎上，全面評價水土流失對社會經濟發展和生態環境質量的影響，為水土保持措施的布設乃至生產發展方向布局提供科學依據。因此，可以構建基于“壓力-狀態-響應”（Pressure- State-Response，PSR）模型的水土流失防治分區指標體系概念框架，利用模型的三個維度分別反映生態系統對水土保持的需求、依據和適應。PSR模型是由加拿大統計學家David J.Rapport和Tony Friend最早提出，后由經濟合作與發展組織（OECD）和聯合國環境規劃署（UNEP）推廣發展的生態環境質量評價的常用模型。其中壓力代表外界對生態環境的擾動，狀態指生態環境現狀，響應指生態系統對外界擾動的反饋[7]。由于人類活動和自然因素的空間異質性使土壤承受不同程度壓力（P），造成了現有水土流失空間分布情況（S），生態系統為適應水土流失現狀，其服務功能結構發生了改變（R）。因此，基于實效性、系統性和可操作性原則，選擇三個維度5項指標構建小流域水土流失防治分區指標體系（表1）。

表1 小流域水土流失防治分區指標體系 Table 1 Index systems used for zoning

（1）壓力維度。壓力維度采用水土流失敏感性要素評價，小流域內部由于自然環境差異和人類活動影響，不同區域發生土壤侵蝕的可能性有著明顯差異。為了識別易形成土壤侵蝕的區域，評價土壤侵蝕對人類活動的敏感程度，本研究針對小流域自然環境特點及土壤侵蝕成因，選擇了坡度、植被覆蓋度、土地利用類型三個指標。其中坡度指標采用2015年DEM數據（http://www.gscloud.cn/）計算得出。并根據中國土壤侵蝕分類分級標準（SL190-2007），將其分為6級：<5°，5°～8°，8°～15°，15°～25°，25°～35°，>35°；植被覆蓋度采用來源于2015年中國250 m植被指數16天合成產品（http://www.gscloud.cn/）計算得到；土地利用類型主要利用高分二號衛星影像數據（http://www. rscloudmart.com：8088/），采用人機交互式目視判讀的方式，依照中國科學院土地資源分類系統標準[8]，獲得了土地利用數據。利用ArcGIS空間分析功能，將坡度、植被覆蓋度、土地利用類型三項指標進行重采樣、疊加分析，并借鑒孫小濤等[9]的研究，建立小流域水土流失敏感性評判等級表，生成水土流失敏感性空間分布圖。

（2）狀態維度。狀態維度對應土壤侵蝕態勢，定量表征小流域內已發生的土壤侵蝕分布情況，對預防和治理土壤侵蝕，因地制宜地布設水土保持措施提供科學指導。本研究參考程琳等[10]的研究，采用中國土壤流失方程（CSLE）計算土壤侵蝕模數（t·km–2·a–1），并 根 據 土 壤 侵 蝕 分 級 分 類 標 準（SL190-2007）將其分為6類：<500（微度）、500～2 500（輕度）、2 500～5 000（中度）、5 000～8 000（強烈）、8 000～15 000（極強烈）、>15 000（劇烈），得到土壤侵蝕強度以表征小流域土壤侵蝕態勢。

（3）響應維度。響應旨在確定生態系統對外界擾動的自適應能力，因而引入生態系統服務要素。小流域水土流失防治分區的目標就是治理水土流失，最終實現生態系統服務功能的恢復及價值的提升。過往水土保持區劃方案中通常將土壤保持、水源涵養等與水土保持相關的生態系統服務納入指標體系[11]，但是當區劃目標過分強調土壤保持功能時，可能會損害到其他一種或多種服務的供給，導致預期之外的生態系統服務衰退[12]。因而全面評估小流域生態系統服務價值對水土流失防治分區研究的意義重大。

生態系統服務價值作為生態系統服務的量化指標，有效地將同一生態系統所提供的不同生態系統服務進行綜合，并可與其他生態系統進行分析對比。為了全面評價生態系統服務，本研究將其分為9類功能：糧食生產、原材料生產、氣體調節、氣候調節、廢物處理、生物多樣性維護、提供審美價值、土壤形成和保護以及水文調節。本研究采用基于單位面積價值當量因子的生態系統服務價值評估的方法[13]，該方法數據需求少，操作簡單，方法統一，適合對小流域生態系統服務價值進行快速核算。最后利用熵權法計算各生態系統服務功能的權重，對小流域生態系統服務價值進行綜合評價。

1.3 小流域水土流失防治分區方法

早期分區側重專家商會、指標體系研究，其結果很容易被分析者的觀點所影響。隨著數據精度的不斷提升，采用人工分區的難度也逐級增加，機器學習方法被引入分區工作中。自下而上的分區劃定主要采用聚類算法，這其中又根據學習方式不同分為監督分類和非監督分類。監督分類是按照一定規則（訓練數據）為對象貼標簽，并依照標簽來區分歸類[14]。該方法分類結果很大程度上依賴于訓練樣本，因而很難對不同算法之間進行嚴格比較。而非監督分類則無需訓練數據，將屬性相近的基本單元以一定規則聚類起來，可以避免由于訓練數據的選擇造成方法主觀性強的問題[15]，在各類區劃中應用較為廣泛。本研究選取自然分區中最常用的3種非監督分類算法：k-means算法、SOM算法、ISODATA算法進行對比，篩選出適于小流域水土流失防治分區方法。

k-means算法源于信號處理中一種向量量化的方法，現今作為一種聚類分析方法流行于數據挖掘領域。通過計算給定樣本集中樣本之間的距離大小，將樣本劃分為k個簇。盡量實現簇內樣本聯系緊密，簇間距離最大化。

SOM算法是一種可以將高維數據降維映射到低維空間中的聚類方法，它由輸入層和競爭層兩層網絡結構組成，通過模擬生物神經元之間的興奮、協調與抑制、競爭作用原理，在二維拓撲結構上通過自組織競爭對輸入層進行聚類。

ISODATA算法是對k-means算法的進一步優化，通過在初始化時加入合并與分裂兩個閾值，對相對標準偏差大于分裂閾值的分量進行拆分，對中心距離小于合并閾值的分量進行兼并，最終得到一個比較理想的分類結果。

本研究以2015年為基準，30 m×30 m柵格作為空間單元，計算每個空間單元的水土流失敏感性、土壤侵蝕態勢、生態系統服務三項評價要素作為輸入數據，將分區數目定為5類，利用ArcGIS空間分析功能和MATLAB共同實現三種聚類算法在小洋小流域中的分區過程。

1.4 分區方法評價

選擇輪廓系數、香農多樣性指數、周長-面積分維指數分別從聚散性、多樣性和形狀復雜性來評價分區結果。

（1）輪廓系數。輪廓系數可以從分區結果的內聚度和分離度兩方面評價水土流失防治分區方案的聚類效果，計算公式如下：

式中，a(i)為i向量到同一簇內其他點不相似程度的平均值，b(i)為i向量到其他簇的平均不相似程度的最小值。為評價當前聚類的整體輪廓系數，計算所有輪廓系數S(i)的平均值，即為平均輪廓系數SC；

式中，n為數據集中特征向量的總數。平均輪廓系數的區間為[–1，1]，值越大表示聚類效果越好，反之越差，0代表聚類重疊。

（2）香農多樣性指數。香農多樣性指數常用于生態學中反映景觀異質性，在水土流失防治分區方案評價中可用于量化不同分區的非均衡分布情況，計算公式如下：

式中，P為各基本單元類型構成不同分區的比例。香農多樣性指數的范圍為SHDI≥0，SHDI增大，說明各基本單元類型在不同分區中呈均衡化趨勢分布。為了實現分區方案中組間差異最大化，組內差異最小化的原則，香農多樣性指數越小表示分區結果越好。

（3）周長-面積分維指數。周長-面積分維指數反映了不同分區形狀的復雜性，計算公式如下：

式中，p為斑塊周長（m），a為斑塊面積（m2）。周長-面積分維指數的區間為[1，2]，指數越高，斑塊形狀越復雜，反之越簡單。為盡可能簡化分區結果，方便水土保持措施布設與落實，在評價水土流失防治分區時，周長-面積分維指數越小分區結果越好。

2 結果與討論

2.1 水土流失敏感性及土壤侵蝕態勢空間分布格局

小洋小流域水土流失敏感性分布如圖1a所示，流域以微度敏感區為主，占全區總面積的79%；輕度水土流失敏感區面積為6.2 km2，占全區總面積13%；中度水土流失敏感區面積為2.4 km2，占全區總面積5%，主要分散地分布在地勢起伏較大的地區；強烈與極強烈敏感區主要分布在流域東北部、中部建設用地以及西部流域農田區，占全區總面積3%。綜上，小洋小流域水土流失敏感性區域較小，且敏感程度較低，尤其以輕度和中度為主，應以預防為主。

利用CSLE模型對小洋小流域土壤侵蝕強度進行評價，土壤侵蝕現狀如圖1b所示。小洋小流域以微度土壤侵蝕為主，占全區總面積74%。而輕度及以上土壤侵蝕面積約為9.8 km2，占全區總面積26%。其中輕度侵蝕集中發生在流域的西北、西南及東部地區，且在其他坡度為6°～15°的區域零散分布。而中度侵蝕區域以坡度為8°～20°，植被覆蓋度為50%～60%為主，分散在的輕度侵蝕區域周圍。流域西北、西南、東北等地存在少量強烈、極強烈侵蝕區，圖斑破碎，主要以點狀分布，極少呈面狀分布特征，其坡度以>15°為主，植被覆蓋度< 45%。

通過對小洋小流域水土流失敏感性與土壤侵蝕態勢對比可知，土壤侵蝕強度為微度到中度的地區水土流失敏感性均以微度為主，但侵蝕強度越高的地區水土流失敏感度為輕度及以上的占比越大。土壤侵蝕強烈的地區存在輕度敏感性的占比最高，而侵蝕極強烈的地區，水土流失敏感性以強烈為主。在不考慮人為因素的情況下，土壤侵蝕強度與水土流失敏感性強度應較為一致，但現實情況是，土壤侵蝕不顯著的區域也可能存在強烈的水土流失風險，而土壤侵蝕嚴重的區域可能由于人為治理緩解了侵蝕強度繼續加重的風險。因此在分區過程中分別評價土壤侵蝕的風險及現狀極為重要。

2.2 生態系統服務空間分布格局

參考謝高地等[16]提出的“中國生態系統單位面積生態服務價值當量表”，估算了小洋小流域2015年生態系統服務價值量（圖2）。計算結果顯示，小洋小流域生態系統的總服務價值量為1.88億元。就生態系統服務類別而言，各生態服務功能的價值較為均衡。其中土壤形成與保護價值最高，為3.30千萬元，水源涵養位列第二，為2.91千萬元，兩種服務功能價值分別占總價值的17.58%和15.47%，這表明小洋小流域有較強的水土流失自我修復的能力。其次是氣體調節、生態多樣性保護、氣候調節、原材料生產，共占總服務價值的50.41%；其他各項生態服務價值較低，共占總服務價值的16.54%。

而就不同土地利用的服務價值而言，森林提供的服務價值最高，為1.56億元，占總價值的83.25%；其他土地利用類型提供的服務價值占總價值不到20%；未利用土地提供的服務價值量最低，僅占總價值量的0.01%。Costanza[17]的研究結果指出建設用地的生態系統服務功能極小，基本可以被忽略，所以本研究中建設用地生態系統服務價值為0。

2.3 小流域水土流失防治分區方法對比

計算小洋小流域采用三種分區方法所得的小流域水土流失防治分區方案（圖3），可以發現不同分區方法應用于相同小流域內所得結果不盡相同。本研究通過對比不同水土流失防治分區方案的輪廓系數、香農多樣性指數、周長-面積分維指數三項指標（圖4），從技術角度評價分區方案的合理性。

平均輪廓系數用于表征分區方案的聚類效果，其數值越大，各分區的內聚度和分離度最優。小洋小流域采用k-means算法分區方案的聚類效果最佳，其次是采用ISODATA，而采用SOM算法分區方案的聚類效果一般。香農多樣性指數表征各分區之間各評價指標的一致性大小，其數值越小，區內相似性越大，區間差異性越小。小洋小流域中采用k-means算法得到香農多樣性指數遠小于其他算法所得結果，因此k-means算法分區結果更能滿足區內相似性和區間差異性的分區原則。對于周長-面積分維指數，三種聚類算法在該指數上的表現差異不大且偏高，表明利用聚類算法所得方案的分區邊界復雜、形狀破碎，不利于后期水土保持措施布設與落實。因而需要對分區結果進一步處理，平滑邊界、去除碎屑圖斑。綜上，通過對三種分區方案的聚散性、多樣性和形狀復雜性進行分析，k-means算法表現最佳。同時k-means算法相較其他兩種算法運算時間短，且有較為成熟的軟件支持計算，因而易于操作與推廣。從技術角度來看，k-means算法最適用于小洋小流域水土流失防治分區，但仍需要從實踐角度出發對該方案進行驗證。

2.4 基于水土流失防治分區的措施布設

在k-means算法聚類得到小流域水土流失防治分區結果的基礎上，在ArcMap中轉化為柵格圖像，采用眾數濾波、鄰域分析等方法去除碎屑圖斑、平滑區域邊界，并利用其他兩種分區方案進行補充調整，最后對結果進行可視化處理，輸出小洋小流域水土流失防治分區圖（圖5）。

小流域不僅是一個地理結構單元，同時也是水土流失綜合治理的空間單元。小流域綜合治理的主要目標是減少水土流失、改善生態環境和提高經濟效益協同發展。因此，基于小流域水土流失防治分 區結果中各分區特點的空間異質性，提出具體有效的水土保持措施建議，可以改善生態系統服務，實現自然環境與社會經濟效益的提升。由于水土保持措施中的工程措施是以點狀措施形式配套生物措施使用的，很難通過水土流失防治分區這一面狀單元直接指導工程措施的布設，因而本研究主要分析水土流失防治分區結果與生物措施配置之間的關系。

分區1沒有明顯的土壤侵蝕，且水土流失敏感性極低，因此沒有設計水土保持措施。分區2以微度、輕度水土流失區域為主，另包含少量中度及以上的水土流失區域。該區立地條件較好，大部分區域的坡度小于15°，原土地利用類型以耕地為主，有部分分散的果園林地。應根據地形條件，以水土流失治理與坡地農業開發為目標，優化坡地農業空間配置模式。在<5°的平地及淺丘以耕作措施為主治理水土流失，通過合理密植、間作套作等方式提高土地利用率。5°～15°緩坡地區適宜采取坡地水平梯田，并輔以坡面工程優化配置[18]。15°～25°以植物籬措施為主進行治理，可選擇黃花菜、麥冬、百喜草等適宜南方紅壤區生長，且具有一定經濟價值的植物種類[19]。

分區3水土流失敏感性較強，區域生態系統服務價值較低，但其土壤侵蝕以微度為主，有部分輕度侵蝕。其主要原因是2015年小洋小流域正在大規模開發臍橙園，有大面積剛剛建成梯田還未種植樹木的裸土地。經果林作為重要的水土資源開發性治理措施之一，具有保水保肥能力強，生態效益明顯等特點。同時其也具有經營周期短，經濟效益高等優勢，可以有效增加水土流失區群眾收入。但值得注意的是，地表覆被單一可能會增加生態環境與社會經濟風險，難以控制水土流失，仍需其他措施綜合治理[20]。張杰等[21]對紅壤坡地柑橘園不同水土保持措施組合評估，結果表明在經果林下全面覆蓋種植百喜草、狗牙根等植物可以使減流減沙、土壤含水率提高等綜合水土保持效益最優。此外，在果園開發初期應盡快增加地表植被覆蓋，減少土壤裸露面積，可以有效控制水土流失，降低水土流失敏感性[22]。

分區4以中度水土流失為主，但區域內水土流失敏感性不高，且4區的土壤形成與保護功能在5個分區中最高，具有較強的自然恢復能力。該區土地利用類型以林地為主，區內平均植被覆蓋度為43.7%。應實行封禁治理消除人為干擾，同時在林木稀疏或不均勻的地塊進行補植，加強林草植被保護，依靠生態系統的自我恢復能力，促進營養物質循環，恢復植被，提高涵養水源的功能[23-24]。

分區5水土流失嚴重且具有較高繼續發生的風險，主要分布在山丘頂部地區。因此，為了盡快恢復地表植被覆蓋度，應因地制宜地選擇相應樹種和混交類型布設水土保持林。在水土保持林建設過程中，還需考慮南方紅壤低山丘陵區較為常見的馬尾松林地的林下水土流失問題。由于人為擾動與林下植被的缺失，馬尾松林地土壤侵蝕嚴重[25-26]。因此，有必要開展林下補植，微地形改造等工程，提高水保林的防治效益。

第五期國家水土保持重點建設工程（2013—2017）規劃范圍包括小洋小流域，并于2017年正式實施。通過對比小洋水土流失防治分區圖與小洋小流域核心示范區水土保持措施圖（圖6）發現，現有梯田措施中分區1占比81.24%，經果林措施中分區3占比60.64%，分區方案及措施設計與現有小流域綜合治理配置較為吻合，所得結果治理需求明確，可以直接指導水土保持措施設計，從實踐角度驗證了以k-means算法為基礎的小流域水土流失防治分區方案的合理性。其中分區2、3、5形成的配置模式與南方紅壤區較為成熟的“頂林-腰果-谷農”[27]的三層立體治理模式一致，且通過分析生態系統對水土保持的需求、依據和適應特征得到的分區結果， 相比于簡單識別分布位置與坡度大小所劃分的三層結構更具針對性。此外，該分區方案中加入了對生態系統服務功能的全面評估，進一步將人工治理與生態自我修復有機結合，為南方紅壤低山丘陵區小流域水土保持措施設計提供了科學實用的方案。

3 結 論

研究得到的小洋小流域水土流失防治分區方案，可以全面清晰地刻畫出小流域尺度內不同分區水土流失趨勢、現狀及治理需求的空間分異特征，并在此基礎上對水土保持措施布設提出了相應的建議，為小流域水土保持綜合治理提供決策依據，具有重要的理論與實踐價值。值得注意的是，本研究旨在從常用分區聚類算法中篩選出最適用于南方紅壤低山丘陵區小流域水土流失防治分區的算法，在研究過程中的數據精度、評價模型、參數設計盡可能滿足方法對比需求。在未來分區方案制定過程中，應在此基礎上進一步完善：（1）本研究中為了便于比較不同聚類算法的效果，依據實踐經驗將分區數目定為5個。在之后研究中，應設計不同分類數的區劃方案進行對比，在評價區劃方案的基礎上結合實際需求，選擇分區結果最理想的分類數；（2）基于CSLE模型計算出的土壤侵蝕量尚存在爭議，如何基于徑流小區數據校正估算模型，更準確地測定南方紅壤低山丘陵區的土壤侵蝕量，仍有待更深入地探討； （3）利用非監督聚類方法劃定小流域水土流失防治分區可以避免因權重設置等問題造成的主觀影響，但在聚類方法參數設計與網絡構建等方面仍具有主觀性，如何改進聚類方法避免主觀影響，應成為下一步的工作重點。