基于水土流失經驗模型(RUSLE模型)的黃河中游典型小流域水土流失特征分析

孫從建，林若靜，鄭振婧，王佳瑞，孫九林，2

(1.山西師范大學地理科學學院，山西 臨汾 041000；2.中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101)

【研究意義】土壤侵蝕是土壤及其母質在水力、重力等作用下，發生破壞、剝蝕、搬運和沉積的過程[1]，是當前黃河中游地區最為嚴重的生態環境問題[2]。嚴重的土壤侵蝕導致黃河中游土壤肥力急劇下降、地表植被退化、土地生產力降低，已嚴重威脅到區域生態安全[3]。近年來，受氣候變化和人類無序開發的聯合影響，黃河中游地區土壤侵蝕面積高達21.37萬km2，占土地總面積的37.19%；日益嚴峻的土壤侵蝕問題已成為制約區域社會經濟可持續發展的桎梏[4]。2019年9月，習近平總書記在黃河流域生態保護和高質量發展座談會上指出——“黃河中游地區的發展應以生態保護和治理為前提，控制區域水土流失是當前黃河中游生態恢復的重要舉措，堅持生態優先、綠色發展，著力加強生態保護治理，實現黃河中游的生態恢復”，這需要進一步加強對區域土壤侵蝕規律的認識。【前人研究進展】我國土壤侵蝕研究始于20世紀中葉[5]，朱顯漠及黃秉維等[6-7]對我國部分典型區域的土壤侵蝕類型進行了分類，為土壤侵蝕的定量研究奠定了基礎；其后，在水土流失嚴重的黃土丘陵溝壑區，江忠善[8-9]基于長期溝道小流域實測資料，建立了未治理流域暴雨產沙預報模型，有效提高了區域水土流失防治能力；此后，數值模型法在黃河流域得到了較為廣泛的應用。近年來，宏觀產沙模型、環境同位素示蹤模型以及基于觀測數據的CSLE模型，都被用在黃河中小流域的研究中，但由于上述方法數據收集難、空間實用性相對較差等原因，并未得到廣泛推廣[10-12]。隨著遙感影像分辨率的提高、GIS分析手段的發展，基于GIS技術的土壤侵蝕經驗統計模型逐漸成為土壤侵蝕研究的重要途徑。由美國農業部于1997年發布并修正的土壤流失經驗模型(RUSLE模型)是目前應用最廣、使用最便捷的土壤侵蝕模型[13]。與其他方法相比，該方法不僅具有使用便捷、效率高、精度高、可視化等特征，而且可實現大尺度土壤侵蝕時空動態監測，因此得到的較好的推廣[14]。基于GIS和RUSLE模型，部分研究者系統分析了典型區域的土壤侵蝕特征及規律。Panagos等[15]運用RUSLE模型分析了歐洲范圍內的土壤侵蝕強度；Gansri等[16]結合GIS技術通過RUSLE模型對印度西南部Nethravathi盆地的土壤侵蝕現狀進行了評估；張恩偉等[17]基于GIS和RUSLE模型對滇池流域土壤侵蝕進行分析，指出滇池流域土壤侵蝕敏感性正呈下降趨勢；李賽賽等[18]基于該模型對太子河流域的土壤侵蝕時空分布狀況開展了系統評價。在黃土高原地區，部分研究者基于RUSLE模型及GIS技術開展了陜北及甘肅地區土壤侵蝕特征的定量化研究，并取得了較好的研究效果[19]。【本研究切入點】目前，針對黃河以東的丘陵溝壑區的土壤侵蝕特征及其規律研究較少。黃河以東的丘陵溝壑區水土流失嚴重，是黃河中游土壤侵蝕最為嚴重的地方，以往研究偏重于土壤侵蝕治理措施的研究(植物保護、工程保護)，缺少針對不同等級土壤侵蝕量時空分布的合理分析。【擬解決的關鍵問題】為了加強黃河丘陵溝壑區典型小流域土壤侵蝕規律的認識，選取黃河中游典型小流域(鄂河流域)作為研究區，利用RUSLE模型，基于多期遙感影像數據，定量分析黃河中游典型小流域土壤侵蝕的時空分布規律，篩選出區域土壤侵蝕敏感區域，其研究結果將為區域水土流失防治、黃河中游生態環境恢復與治理提供重要的理論支撐。

1 研究區概況

本文選取黃河中游典型的殘塬溝壑區—鄂河流域作為典型研究區(圖1)，顎河全長71.1 km，為黃河中游左岸一級支流，主要流經山西省鄉寧縣、吉縣[20]，流域面積761.84 km2。該流域屬暖溫帶大陸性氣候，年均氣溫約10 ℃，年降雨量約600 mm，春季多風，夏季炎熱，秋季爽涼，冬季寒冷[21]。主要樹種有油松(PinustabuliformisCarr)、側柏[Platycladusorientalis(L.) Franco]、白皮松(P.bungeanaZucc)；灌木林樹種主要有黃刺梅(RosaxanthinaLindl)、沙棘(HippophaerhamnoidesLinn)、荊條(VitexnegundoL)、酸棗(ZiziphusjujubaMill)等。主要種植小麥(Triticumaestivuml)、玉米(Zeamays)、谷子(Setariaitalica)、黍(Panicummiliaceum)等農作物。研究區煤炭資源較為豐富[22]，礦產資源的開發和無序的人為活動也是該地區土壤侵蝕日益嚴重的重要原因。2017年水利部將該地區納入黃土高原水土流失重點保護區域。

2 材料與方法

2.1 RUSLE模型

RULSE模型(The Revised Universal Soil Loss Equation)是美國農業部于1997年在通用土壤流失模型USLE (The Universal Soil Loss Equation)基礎上修訂實施的一種適用范圍更廣的修正模型[13]。RUSLE模型目前已在國內外的土壤侵蝕預測研究中廣泛應用[23-24]。

圖1 研究區(鄂河流域)空間分布Fig.1 The information of study area

表1 數據及其來源

A=R×K×LS×C×P

(1)

式中，A為年土壤侵蝕量，R為降水侵蝕力因子[MJ·mm/(hm2·h·a)]，K為土壤可蝕性因子[t·hm2·h/(MJ·mm·hm2)]，LS為坡長坡度因子，C為覆蓋與管理因子，P為水土保持因子。本研究基于2000年以來的降雨量數據、土壤數據、DEM數據，遙感影像為基礎(表1)，通過對數據的計算與分析，提取出影響土壤侵蝕的各個因子，系統地分析研究區土壤侵蝕模數模數及強度等級。

2.2 土壤侵蝕估算模型因子

2.2.1 降水侵蝕力因子(R) 降水侵蝕力因子是指由降水引起的土壤侵蝕的潛在能力[25]，是一項反映降雨對土壤侵蝕影響的重要指標，是進行土壤侵蝕預報的重要因子。本文選取章文波等[26]修正的Richardson日降水侵蝕力估算模型計算降水侵蝕力。

(2)

式中，R半月為第i個半月時段的降水侵蝕力R值，k為某半月內侵蝕性降水時間(d)；pk為半月內第k天≥12 mm的日雨量；α、β為模型參數。

α=21.586×β-7.1891

(3)

(4)

式中，pd12為日雨量≥12 mm 的日平均雨量 (mm)；py12為日雨量≥12 mm 的年平均雨量[27]。利用上式計算逐年各半月的降水侵蝕力，經匯總可得到月降水侵蝕力、年降水侵蝕力和多年平均降水侵蝕力。

2.2.2 坡長坡度因子LS的計算 坡長坡度是影響區域土壤侵蝕的重要因素，是土壤侵蝕模型構建過程中的必要輸入參數，本文基于區域DEM高程圖提取獲得區域坡長坡度的信息[27]，具體公式如下：

L=(λ/22.3)α

(5)

式中，L為標準化到22.13 m坡長上的土壤侵蝕量；λ為坡長，表示為：

λ=a×b

(6)

式中，a為上坡來水流入該像元的總像元數，由ArcGIS中Toolbox中水文分析模塊得出，b是像元的邊長。

α為坡長因子指數，其表達式為：

a=m/(1+m)

(7)

m=(sinθ/0.0896)(3.0 sinθ0.8+0.56)

(8)

式中，θ為坡度，可通過ArcGIS中3D Analysis中柵格表面分析得出。在這里θ角度轉化為弧度計算，其表達式為：

θ=(Slope×π)/180

(9)

坡度因子S采用分段計算[26]，其表達式為：

(10)

使用上述方法提取研究區的LS地形因子，計算結果如圖2-a所示。

2.2.3 土壤可侵蝕性因子 土壤可侵蝕因子K值是衡量土壤抗蝕性的指標，指單位侵蝕力所產生的土壤侵蝕量，反映土壤對侵蝕的敏感性，它與土壤質地、土壤組成、土壤滲透性等因素有關[28]，是土壤抵抗侵蝕能力的綜合體現。本文通過1∶100萬的土壤數據庫，提取表層土壤的砂粒，粉砂，粘粒，有機碳的含量，以Williams等發展的僅有土壤顆粒和有機碳組成數據來估算K值[29]，其表達式為：

K=K1×K2×K3

(11)

圖2 研究區各個因子值空間分布Fig.2 The spatial distribution of value in the study area

(12)

(13)

(14)

(15)

式中，Sd為沙粒含量，Si為粉粒含量，Ci為黏粒含量，Cor為表層土壤有機碳含量，計算結果如圖2-b所示。

2.2.4 植被覆蓋與管理因子C植被覆蓋與管理因子C指在其他因子相同的條件下，在某一特定作物或植被覆蓋下的土壤流失量與耕種后的連續休閑地的流失量的比值[30]，它與植被覆蓋度和土地利用密切相關，其值在0～1，本文采用蔡崇法等[31]的方法，C的表達式為：

(16)

其中,fc的表達式[28]為:

(17)

式中，fc為植被覆蓋度(%)，INDV為歸一化植被指數，INDV，min，INDV，max為分別為研究區INDV的最小值和最大值，選取5%、95%處為最小值最大值。

2.2.5 水土保持因子P水土保持因子P指水土保持措施，是采取水土保持措施后的土壤流失量與順坡種植土壤流失量的比值[32]。其值一般在0～1，1為未采取任何水土措施的地區，0為不會發生侵蝕的地區。本文根據傅世鋒等[33]按照土地利用方式確定水土保持因子，采用監督分類和目視解譯相結合的辦法，對研究區土地利用進行分析。

3 結果與分析

3.1 土壤侵蝕模數的時間變化

將研究區2000年以來的降雨侵蝕力因子、土壤可侵蝕因子、坡長坡度因子、植被覆蓋與管理因子及水土保持因子進行乘法運算，計算出2000年以來研究區土壤侵蝕模數，并統計研究區的平均侵蝕模數(圖3)。研究區侵蝕模數大小整體呈“增加—減少—增加”的趨勢， 2005，2010，2018年土壤侵蝕模數相較于前一階段分別增加22.53%、44.75%、28.17%，2015年土壤侵蝕模數最低，為1200.87 t/(km2·a)，但2018年土壤侵蝕模數出現反彈，與 2000年侵蝕模數相比，2018年土壤侵蝕模數較小，即土壤侵蝕總體呈下降趨勢。從土壤侵蝕模數空間分布來看，2000年以來的土壤侵蝕區域大部分集中于流域的河流溝道密集區(圖4)。

3.2 土壤侵蝕強度的空間變化

土壤侵蝕分級標準參照SL190—2007《土壤侵蝕分類標準》[35]在ArcMap中對研究區2000年以來土壤侵蝕進行重分類得到各級土壤侵蝕強度，并求出研究區不同侵蝕強度所占的面積和百分比(表2)。研究區侵蝕強度大部分為微度侵蝕、輕度侵蝕和中度侵蝕，其次為強烈與極強烈侵蝕，土壤劇烈侵蝕所占面積最少。微度侵蝕所占的面積由2000年70.02%下降到2010年64.33%，2015年以后又呈現上升趨勢，即研究區微度侵蝕面積呈先下降后上升趨勢。研究區輕度侵蝕面積也呈先下降后上升再下降的趨勢，2000—2010年，研究區輕度侵蝕面積下降，但自2015年開始出現大幅度增加(占比達到28.35%)，2015—2018年間輕度侵蝕面積有所下降。與前2種變化不同的是，研究區中度侵蝕面積呈現“上升—下降—上升”的變化趨勢，2000—2005年中度侵蝕所占面積上升，此后中度侵蝕面積由2010年的10.47%下降至2015年的4.39%，2018年侵蝕面積占比上升為7.77%。強烈侵蝕、極強烈侵蝕和劇烈侵蝕所占比重在過去20年間呈現顯著的下降趨勢。總體上，研究區土壤侵蝕強度變化總趨勢由高等級侵蝕強度向低等級侵蝕強度轉變，但微度和中度侵蝕轉化相對活躍。

圖3 研究區各年份平均土壤侵蝕模數Fig.3 The trend of the average soil erosion index of study area

圖4 研究區土壤侵蝕模數空間分布Fig.4 The spatial distribution of the average soil erosion index

3.3 土壤侵蝕強度的空間分布

為系統分析不同強度土壤侵蝕在研究區的空間分布變化特征，將研究區的土壤侵蝕模數按照土壤侵蝕分類標準進行重分類，得到研究區各年土壤模數強度等級時空變化(圖5)。2000—2005年，微度侵蝕和輕度侵蝕呈由北向南減少的趨勢。2015年

表2 研究區各侵蝕強度等級的土壤侵蝕面積

a:微度侵蝕；b：輕度侵蝕；c：中度侵蝕；d：強烈侵蝕；e：極強烈侵蝕；f：劇烈侵蝕a: Micro-erosion；b: Mild erosion；c: Moderate erosion；d: Intense erosion；e: Extremely intense erosion；f: Intense erosion圖5 研究區各年土壤模數強度等級時空變化Fig.5 Spatiotemporal variation of soil modulus strength grade in each year of the study area

以后，微度侵蝕向流域西部和南部擴散明顯，這與流域河道分布較相似，過去幾年的鄉村土建可能是這一變化的主要原因。輕度侵蝕在研究區內有所增加，但在流域邊緣呈減弱趨勢。2000—2010年，中度侵蝕、強烈侵蝕和極強烈侵蝕在流域各個區域均有分布，表明這一時間段流域土壤侵蝕較為嚴重；2015年以后3種侵蝕等級面積大幅度減少，呈點狀零散地分布在流域溝道地區；近年來，中度侵蝕、強烈侵蝕和極強烈侵蝕面積又有所增加，中度侵蝕呈點狀分布在研究區各個區域，強烈侵蝕和極強烈侵蝕呈點狀和帶狀分布于流域溝道集中區。

3.4 土壤侵蝕時空格局演變

為了研究該地區在2000—2018年土壤侵蝕強度分級轉變特征，本文分析了該地區的等級升降變化，從時間上看，2000—2005年降級區面積占14.21%(表3)，升級區面積占17.52%；2005—2010年降級區面積占9.96%，升級區占21.80%，說明2000—2010年侵蝕面積增加，侵蝕等級上升，且增幅大于降幅，表明水土流失加劇；2010—2015年降幅明顯大于增幅，劇烈、極強烈、強烈侵蝕降為中度、輕度或微度侵蝕，說明水土流失情況明顯好轉，但2015—2018年升區面積明顯增加，占總面積32.93%，其平衡面積增加為487.36 km2。總的來說，該地區在研究期內土壤侵蝕總量相對穩定，水土保持質量呈先增后減的趨勢，但仍需要加強生態保護，建立可持續生態恢復措施。

表3 2000—2018年土壤侵蝕等級變化

從空間上看，土壤侵蝕平衡區主要集中在研究區的東北部和西部小部分區域(圖6)，升級區大多集中在研究區中部、北部及南部大部分區域。2010—2015年，土壤侵蝕升級區主要集中在流域溝壑處。因此，研究區中部、北部及南部是水土保持的重點區域，尤其流域溝壑是生態修復最為重要的區域。

4 討 論

黃河中游其他區域的土壤侵蝕模數介于76 570.8～1299.3 t/(km2·a)(表4)，這與本研究結果較為相似，進一步表明本研究的可信度較高。過去20年來黃河中游大部分土壤侵蝕模數整體呈現下降趨勢，說明區域土壤侵蝕防治成效顯著。對比黃河中游不同區域發現，該區域平原區的土壤侵蝕模數遠低于丘陵溝壑區，且丘陵溝壑區年際間波動較大，表明丘陵溝壑地區是黃河中游水土流失防治的重要區域，亦是黃河中游生態恢復的主戰場。20世紀90年代以后，黃河中游開展了“淤地壩建設工程”生態恢復工程措施勢，并集中于2008年以后建成，土壤侵蝕狀況持續好轉，土壤侵蝕模數在2010年有明顯的下降趨勢，但值得注意的是，2015—2018年研究區土壤侵蝕表現出惡化的趨勢，這可能與淤地壩經過多年運行，許多壩體工程因設施老化，存在不同程度的毀損，部分淤地壩已喪失繼續攔泥和防洪的能力有較大關系。研究區煤礦資源豐富，其城市化和工業化的快速發展給該區域帶來了巨大的環境壓力，礦產的開采活動加劇使得該區域局部侵蝕的加劇，該地區在2006年以來推進生態建設，生態工程的建設能都改善土壤侵蝕情況，不同生態工程保護側重點不同導致土壤侵蝕強度改善程度不同，從而使得研究區微度侵蝕，輕度侵蝕和中度侵蝕有所增加，并且研究區山巒起伏，溝壑縱橫，人類活動劇烈的擾動下，會使得流域溝壑區土壤侵蝕加劇。

表4 黃河中游土壤侵蝕模數對比

為了進一步研究區域土壤侵蝕的敏感性影響因子，本研究開展了研究區主要土壤侵蝕影響因子對區域土壤侵蝕波動影響的敏感性分析，分析結果顯示，幾種因子中，降雨侵蝕力因子(R)與研究區土壤侵蝕模數的關聯程度最大，為0.80，植被覆蓋因子(C)次之，為0.67，水土保持因子關聯程度最小，為0.64，表明降雨強度是該地區土壤侵蝕加劇的重要驅動因子。侵蝕性降水是區域土壤侵蝕的最主要誘因，隨著近年來區域氣候變化的影響、極端降水事件頻次的增加，導致土壤侵蝕模數在2015年之后有所反彈。在水土保持工作中，需結合當地實際狀況因地制宜地采取相應的水土保持措施，合理利用自然資源，盡可能減少降雨沖擊力，同時通過植樹造林、退耕還林等措施對該區域水土流失進行改善度。水土保持需要綜合考慮多個因素，單從某個方面采取保持措施可收獲甚微。

5 結 論

本研究利用RS和GIS技術，以鄂河流域作為研究區，結合修正后的土壤侵蝕模型(RUSLE)分析了2000，2005，2010，2015及2018年土壤侵蝕的時空變化特征，并得出以下結論。

(1)區域土壤侵蝕模數過去20年來呈現先上升后下降趨勢，但整體上呈下降趨勢，2010年前呈上升趨勢，平均侵蝕模數由2000年2938.06 t/(km2·a)上升到2010年的5359.81 t/(km2·a)，2010年后呈下降趨勢，其中2015年侵蝕模數達到最低，水土流失程度減弱，土壤侵蝕呈良性發展。

(2)過去20年研究區土壤侵蝕分布狀況呈變好趨勢，除輕度侵蝕面積上升外，其余各等級侵蝕面積均呈下降趨勢，土壤侵蝕強度逐步由強烈向微弱轉移，但微度侵蝕和中度侵蝕變化幅度較大，需要在水土保持工作中加強重視，以防其向惡性狀態發展。

(3)研究區土壤侵蝕主要集中分布在流域的溝道集中地區，在土壤侵蝕發生過程中，侵蝕首先發生在河流兩側，隨之向人類活動地區擴散，因此水土流失防治措施中，該區域應列為水土保持的重點區域，防止土壤侵蝕程度加劇。

(4)該地區在研究期內土壤侵蝕總量相對穩定，水土保持質量呈先增后減的趨勢，且惡化區大多集中在研究區中部、北部及南部大部分區域，因此，研究區中部，北部及南部是水土保持的重點區域，尤其是流域溝壑是生態修復最為重要區域。

2000年以來，經過水土保持工作，如植樹造林、退耕還林、淤地壩修建等措施，鄂河流域土壤侵蝕的狀況略有好轉，但在2015年出現了反彈，并且在流域溝谷地區侵蝕變化明顯。因此，急需加強黃土高原的水土保持力度，大力開展水土保持工作，同時流域內溝谷地區應作為土壤侵蝕重點防治單位，如繼續建立及修復淤地壩等以促進水土保持。