基于RUSLE模型貴州省水土流失風險評價研究

吳鳳霞

(荔波縣水務局,貴州 荔波 558400)

0 引 言

隨著人口增長、農業生產和城市化進程加速,土地利用效率和生態環境受到嚴重破壞,水土流失問題日益嚴重并威脅到人類的生境健康[1]。土地資源是人類社會生存資源之一,對水土流失進行科學評價和綜合治理,具有重要的現實意義。

貴州省位于我國西南部,區域地勢復雜、地貌多樣,是典型喀斯特地貌水土流失區之一[2-4]。為有效評價貴州省水土流失風險,減少其帶來的經濟環境影響,在國內外相關研究基礎上,本文基于RUSLE模型,結合土地利用現狀、降雨量、坡度、土壤侵蝕力等因素,從全省尺度上對貴州省水土流失風險進行評價。研究成果可為貴州省水土流失治理和資源合理利用提供科學依據,為其他山區發展和生態環境保護提供借鑒和參考。

1 貴州省概況

貴州省位于我國西南地區中部,連接中南半島與中西部要塞,地處E103°36′-E109°35′,N24°37′-N29°13′之間,總面積17.17×104km2。省域為典型喀斯特地貌,地形崎嶇復雜,自西向東逐步降低,交錯著山地、高山、丘陵、高原和盆地等折疊地貌,海拔161～2 901m。作為西南地區重要水文區之一,全省河系發達,河流總長5.35×104km,有長江、珠江和西江等水系,年平均徑流量1 133.3m3/s,年徑流量278.03×108m3。省域屬濕潤季風氣候,多年平均氣溫14℃左右,年降水量1 200mm,日照時數1 200～1 600h,無霜期120～320d,>10℃的有效積溫4 500℃。全省土壤侵蝕問題尤為突出,據統計,全省現有水土流失面積2.5×104km2,占全省土地面積14.5%。由于喀斯特地形區土層淺薄,流失后極難恢復,因此區域水土流失具有嚴重生態災害。見圖1。

2 RUSLE模型應用

RUSLE模型是一種用于估計土壤侵蝕量的模型,其基于土壤侵蝕平衡原理,即土壤流失量應該等于降雨侵蝕下水流量與土壤保持量之間平衡[4-6]。其將侵蝕量分解為5個因素,即降雨侵蝕力(R)、植被覆蓋與管理因素(C)、坡長坡度因子(LS)、土壤可蝕性因子(K)和水土保持因子(P),RUSLE模型描述如下:

A=R×K×LS×C×P

(1)

式中:A為單位面積年平均土壤流失量。

其他各參數具體計算方法如下:

1)R的單位是MJ·mm/hm2,通常使用公式:

R= 1000P/(30-Ia)

(2)

式中:P為年降水量,mm;Ia為30min最大降雨強度,mm/h。

2)K表征土壤易蝕性。其計算公式為:

(3)

式中:San、Sil、Cal、SOC分別為砂礫、粉粒、黏粒含量、土壤有機質含量比,Sn= 1-San/100。

3)LS為坡長坡度因子,其計算公式為:

LS= (0.065+0.045×sinβ)×L0.6×(sinβ/0.0896)1.3

(4)

式中:β為坡度;L為坡長,m。

4)C因子是植被覆蓋度的函數,計算公式為:

(5)

5)P代表管理措施對土壤侵蝕的影響,通常使用賦值法,其中林地、草地、旱地、濕地、裸地的P值依次為0.5、0.7、0.9、0、1[5-8]。

3 數據來源與處理

開展區域尺度土壤侵蝕研究,需借助遙感、GIS等技術手段,獲取統一數據格式的RUSLE模型輸入參數數據。具體數據源如下:①從中國科學院資源環境科學數據中心獲取研究區2020年降水量日值資料,用以生成該年R因子柵格面。②從國家地球系統科學數據庫申請得到K因子數據,其空間分辨率為1km。③從地理空間云平臺下載研究區STRM DEM數據(https://www.gscloud.cn/search),其空間分辨率為30m,并利用SAGA GIS軟件提取LS因子(https://saga-gis.sourceforge.io/en/index.html)。④利用Google earth engine平臺結合Landsat8數據(https://code.earthengine.google.com/),在生成研究區2020年平均NDVI數據基礎上,利用公式得到區域C因子。⑤P因子輔助源為GlobeLand數據產品(http://globeland30.org/),其空間分辨率為30m,從網站下載。為確保區域水土流失評價準確性,利用ArcGIS軟件,將全部柵格資料重采樣至30m,并利用Spatial analysis模塊進行空間分析。

4 結果與分析

4.1 貴州省RUSLE模型輸入因子特征

基于多源數據提取到研究區各水土流失因子,其結果見圖2。由圖2可知,R因子分布范圍介于4 589～11 235 MJ·mm·(hm2·a)-1,其平均值為8 562MJ·mm·(hm2·a)-1。顯然,黔南地區的R值普遍較高,而黔北地區略高,并總體呈現自南向北、西東向西遞減分布,這與季風影響路徑、距海洋距離密切相關。K因子呈斑塊狀分布,在黔東南相對平緩地區K因子異質性較低,其值介于0～0.05(t·hm2·h)/(MJ·hm2·mm),而在黔西北復雜地貌景觀區K因子值變異性大且值域較高,介于0.4～0.07(t·hm2·h)/(MJ·hm2·mm)之間。區域LS因子介于0～54,均值為19,呈現周高中低分布。C因子空間平均值僅為0.08,在空間上呈現聚集性分布,高值區分布于長江干流地區,多為稀疏植被覆蓋區。P因子平均值為0.3,總體為破碎化交錯分布,反映了區域折疊式、間斷性地表景觀特征。

圖2 研究區RUSLE模型輸入參數空間分布特征

4.2 貴州省水土流失空間分布特征

由RUSLE模型得到貴州省水土流失定量評估結果,見圖3。由圖3(a)可知,該地侵蝕模數介于0～4 695t/(hm2·a)之間,其空間平均值為18.54t/(hm2·a),總體屬輕度侵蝕等級(介于5～25t/(hm2·a))。

圖3 貴州省土壤侵蝕模數空間分布

全省屬于亞熱帶季風氣候區,雨量高、強度大且頻繁,容易造成普遍土壤流失。但在不同地表覆被、土壤質地、地形等因素非線性影響下,貴州省侵蝕模數分布具有強烈空間異質性,總體特征為西南、東南和西北局部侵蝕風險較高,而中部東部地區較低。周邊地區地形起伏大、有較多坡面侵蝕,并在地表匯流、聚水、滲流侵蝕過程中發生面蝕和底部滑坡;加之局部園地開墾、工程建設開發,也誘發局部零星狀強烈侵蝕景觀。中東部多為谷地、臺地等平緩地形區,一方面長期農耕耕作措施如護坡、梯地、防護林等措施有效遏制面蝕發育;另一方面,該地多為人工濕地(水田)、人工地表景觀,因此侵蝕不易發生。

鑒于RUSLE模型應用尺度差異,對圖3(a)中定量結果依據《土壤侵蝕分類分級標準》(SL 190-2007)進行定性分級,其結果見圖3(b)。結果顯示,圖3(b)與圖3(a)分布具有一致性。

在此基礎上,在ArcGIS環境中利用Raster模塊下的Reclassify進行重分類,得到不同侵蝕程度下柵格像元面積比,其結果見圖4。

圖4 貴州省不同侵蝕強度等級面積分布

由圖4可知,研究區不同侵蝕程度面積分布不均,總體以微度侵蝕分布最廣,占區域總面積的45.52%;其次是輕度、中度和強烈侵蝕,相應面積比依次為29.59%、16.93%和6.39%;而極強和劇烈侵蝕面積占1.55%、0.01%。由此可見,貴州省以低侵蝕面積分布最廣泛,強度侵蝕分布約為25%。

5 結 論

貴州省鮮明的地理、水文、氣候特點,使其區域水土流失風險十分嚴峻和復雜。貴州省水土流失風險總體存在區域性差異,即南、東南和西北局部侵蝕風險高,中東部較低。該地水土流失空間異質性原因可能歸因于不良人類活動,如礦區開發、開荒開墾、伐木等,造成植被破壞、地表疏松,進而剝離泥土和巖石,引發局部面蝕。盡管區域總體屬于輕度侵蝕等級,但鑒于生態脆弱的喀斯特地貌環境背景,仍需環境部門和社會各界共同努力,加大土地整治、生態建設、林業造林力度,改善林草資源質量和數量,對坡地區進行鞏固治理,加強農業生產的有效管理,并開展科研和示范引導。