孟凡影, 付伟涛， 杨 欢, 刘明仁, 刘明月

(1.吉林建筑大学城建学院, 长春130111; 2.中国科学院 东北地理与农业生态研究所, 长春130021)



基于GIS技术的古城小流域土壤侵蚀研究

孟凡影1, 付伟涛1， 杨 欢1, 刘明仁1, 刘明月2

(1.吉林建筑大学城建学院, 长春130111; 2.中国科学院 东北地理与农业生态研究所, 长春130021)

选取克山县古城小流域作为研究对象，基于GIS技术，选用修正的通用土壤流失方程计算土壤侵蚀模数，依据《黑土区水土流失综合防治技术标准》进行侵蚀强度划分，并分析各侵蚀强度空间分布特征、不同土壤侵蚀强度总量，以及土地利用类型对土壤侵蚀的影响。研究表明：研究区年侵蚀总量为123 572.62 t，侵蚀总面积为12 494.31 hm2，占总土地面积的34.81%。以轻度侵蚀为主，中度侵蚀次之，强烈、极强烈、剧烈侵蚀也有发生，但侵蚀面积及侵蚀量均较小。轻度侵蚀集中分布于研究区中部、西北部；中度侵蚀主要分布于研究区中部、东北部地区；强烈侵蚀、极强烈、剧烈侵蚀零散分布于研究区内，多为林地向旱地过渡区。土壤侵蚀主要发生在旱地、未利用地；城乡工矿居民用地也较容易发生土壤侵蚀，但侵蚀面积较小；其他土地利用类型不易发生土壤侵蚀。

RUSLE模型; 古城小流域; 土壤侵蚀; GIS

土壤侵蚀是指地球表面的土壤及其母质在受重力、水力、风力、冻融等外力的作用下，综合各种自然的、人为的影响因素，而发生的各种破坏、分离、搬运及沉积的现象。依据外力作用可分为重力侵蚀、水力侵蚀、风力侵蚀、冻融侵蚀等土壤侵蚀类型，其中水力侵蚀为最主要的形式，通常称为水土流失[1]。土壤侵蚀可导致土地资源退化、土壤养分流失、江河污染、水体富营养化等危害，已成为全球性公害[2]。我国是世界上土壤侵蚀最为严重的国家之一，根据水利部第2次遥感普查结果显示，我国现有土壤侵蚀面积约3.67×108hm2，约占国土总面积的38.2%[3]，土壤侵蚀问题亟待解决[4]。

自20世纪50年代以来，各国学者注重土壤侵蚀物理过程和概念模型的研究，先后开发了USLE，WEPP，RUSLE等模型[5-7]。但从应用角度来看，机理模型仍属于研究性模型，需要对土壤侵蚀各个阶段进行严格地模拟实测，程序复杂耗费时间及财力，尚且无法代替概念模型投入使用。目前使用最多的USLE/RUSLE模型，其主要适用于坡耕地、草地、林地、荒山、荒坡及稳定沟系等的水力侵蚀，而不能用于风力侵蚀、重力侵蚀、冻融侵蚀等。故本文基于RUSLE模型研究的土壤侵蚀仅为水力侵蚀，下文统称为土壤侵蚀。随着土壤侵蚀模型的日渐成熟，地理信息系统(GIS)、遥感(RS)等空间信息技术的不断推广，各国学者利用GIS的空间分析功能，以及RS实时、广域等特征优势，基于土壤侵蚀模型进行区域性土壤侵蚀研究[5]。我国学者也根据各自研究区的特征，对模型中各因子进行修正，得出各研究区的土壤侵蚀状况。但针对东北黑土地重点治理区各小流域范围内的土壤侵蚀定量评价，尚未开展。

本文以克山县古城小流域为例，基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)，综合运用GIS相关功能，定量评价克山县古城小流域土壤侵蚀状况，分析其土壤侵蚀空间分布特征及土地利用类型对土壤侵蚀的影响，为本区域的生态环境保护和政府决策提供支持和帮助。

1 试验材料与方法

1.1 研究区概况

古城小流域地处黑龙江省克山县中部，位于小兴安岭余脉与松嫩平原过渡地带的典型黑土区，地理坐标为北纬47°59′11″—48°09′28″，东经125°37′52″—126°03′19″，总面积为358.91 km2。属嫩江支流乌裕尔河水系，地貌类型以波状起伏台地为主，地势呈东北高，西南低趋势，海拔高度约为208～368 m，气候类型属寒温带大陆性季风气候，夏季短而酷热，冬季长而严寒。多年平均降水量约为510 mm，日照时数约为2 710 h，年平均≥10℃有效积温约为2 400℃，多年平均气温约为1.1℃，无霜期122 d左右。土壤则以黑土为主，草甸土、黑钙土为辅。植被属小兴安岭植物区系。

1.2 数据来源

本文依据RUSLE方程中各因子的算法，收集研究区1980—2010年日侵蚀性降雨数据、DEM、土壤类型图、小流域水保措施工程布置图等。并基于0.5 m分辨率的WorldView 1，2遥感影像制备水保措施现状图；基于Spot 5 10 m分辨率影像制备土地利用现状图；基于30 m分辨率的Landsat TM影像进行植被覆盖度图的制备等。

1.3 研究方法与技术路线

本文采用GIS和野外调查相结合的方法，对遥感数据进行处理，最终完成研究区土地利用现状图、植被覆盖图、水保措施现状图等；并参考RUSLE修正意见和参数测定规范，结合研究区的实际情况及野外调查数据，对模型中各因子的算法进行修正，得到适合本研究区各因子的栅格数据，统一坐标系后，设置像元大小为10 m，利用ArcGIS软件的Raster Calculator进行复合运算，将所有因子相乘从而获得土壤侵蚀量(A)的栅格数据，从而得到该区域流域侵蚀图。根据水利部颁发的《黑土区水土流失综合防治技术标准》(SL446—2009)，对研究区的土壤侵蚀强度等级数据进行制备、统计和分析。

1.4 土壤侵蚀预报模型

修正的通用土壤流失方程(RUSLE)是在通用土壤流失方程(USLE)的基础上建立起来的，属经验模型，它将众多影响土壤侵蚀速率的因素归纳为5个主要因子，基本形式为：

A=R·K·LS·C·P

(1)

式中：A——土壤侵蚀量[t/(hm2·a)]；R——降雨侵蚀力因子[(MJ·mm)/(hm2·h·a)]；K——土壤可蚀性因子[(t·hm2·h)/(hm2·MJ·mm)]；LS——坡长与坡度因子；C——覆盖与管理因子；P——水土保持措施因子。

1.4.1 降雨侵蚀力因子 降雨侵蚀力因子是一项评价降雨引起土壤侵蚀潜在能力的指标，反映了气候因素对土壤侵蚀的影响作用，通常采用降雨参数来估算[8]。本文基于侵蚀性降雨量数据，参考第一次全国水利普查——水土保持情况普查采用的降雨侵蚀力计算模型，得到适用于本研究区的降雨侵蚀力值[9]。具体计算公式如下：

(1) 年平均半月降雨侵蚀力：

(2)

α=21.239β-7.3967

(3)

(4)

(5)

式中：R半月k——第k半月的降雨侵蚀力[(MJ·mm)/(hm2·h·a)]；Pdij——第i年第k半月第j日≥12 mm的日降雨量；α，β——回归系数；Pd12——≥12 mm日降雨量多年平均值；i——年数(i=1,2,…,N)；j——第i年第k半月日降雨量≥12 mm的日数(j=1,2,…,m)；l——第i年日降雨量≥12 mm的日数(l=1,2,…,n)。

(2) 多年平均年降雨侵蚀力：

(6)

1.4.2 土壤可蚀性因子 土壤可蚀性因子是一项评价土壤被蚀难易程度的指标，可以反映土壤遭受侵蚀的敏感程度，与土壤自身性质有关[10]。本文参考第1次全国水利普查——水土保持情况普查中的公式估算K因子[9]，计算公式如下。

(7)

式中：Sa——砂粒含量(2～0.05 mm)；Si——粉砂含量(0.05～0.002 mm)；C1——黏粒含量(<0.002 mm)；C——有机碳含量。本文公式中所使用的参数均来源于中国土壤数据库。

1.4.3 坡长与坡度因子 坡长因子L和坡度因子S用来反映地形地貌特征对土壤侵蚀的影响，通常将它们视为地形因子，放在一起考虑。本文基于DEM数据，利用杨勤科等[11]开发的LS因子计算软件求得LS值。

1.4.4 覆盖和管理因子 覆盖和管理因子是指在一定条件下，种植作物地块上的土壤流失量与同等条件下的清耕、连续休闲地块上土壤流失量的比值[12]。其值介于0，1之间，对裸地等容易受到侵蚀作用的区域C因子取值较大，甚至接近1，对水域等不存在土壤侵蚀的区域C因子取值为0。本文参考美国农业部农业手册282号文件中C值的经验值，并在前者研究基础之上[12-14]，结合考虑研究区土地利用类型、植被覆盖度等因素，对该区C值进行调整(表1)，基于学者们的经验C值[15-16]，对东北黑龙江、二龙湖流域、辉发河流域等区域进行土壤侵蚀研究，证明C值经验值适用于东北地区，本文经验赋值对前人研究进行综合、微调，使C值适用于本研究。

表1 C因子取值

1.4.5 水保措施因子 水土保持措施因子是指在一定条件下，采用某种水保措施后的土壤流失量与未采用水保措施且顺坡种植时的土壤流失量之比[14,17]。值介于0，1之间，对水土保持措施完备，不容易发生土壤侵蚀的地区，P因子取值为0；对未实施水土保持措施的地区，P因子取值为1。本文基于WorldView 1，2影像解译研究区水保措施现状，参考张宪奎等[14]的黑龙江省土壤流失方程中P值的研究结果，由于该区地处克山县包含在张宪奎所计算P值区域内，故本文直接引用，对研究区中的农田根据采取的不同耕作措施确定P值，而对非农田类型则赋P为1[14](表2)，P值是对黑龙江省试验站、试验场、科研网站的研究资料进行整理计算得到的，已广泛应用到黑龙江省土壤侵蚀方面研究中[18-19]。

表2 各种水保措施因子的P值

2 结果与分析

2.1 土壤侵蚀模数计算及其空间分布特征

基于ArcMap空间分析功能，将各因子连乘即可求出土壤侵蚀模数。根据《黑土区水土流失综合防治技术标准》(SL446—2009)，对土壤侵蚀模数进行分级，分级结果见图1。轻度侵蚀集中分布于研究区中部、西北部；中度侵蚀主要分布于研究区中部、东北部地区；强烈、极强烈、剧烈侵蚀零散分布于研究区内，侵蚀所占比重较小，多分布于植被覆盖度较低的林地向旱地过度地带。综合考虑土地利用类型、植被盖度、地形等因素，分析土壤侵蚀分区的特征如下：地势较为平坦的旱地多发生微度、轻度侵蚀，因为旱地植被盖度较高，加之地形平坦不易发生面状侵蚀，多为溅蚀；坡度为2°～3°的坡耕地侵蚀强度加大，易发生中度侵蚀；而坡度更大的坡耕地、林地向旱地过渡带、植被盖度较低处以及缺乏水保措施地区或上述几种类型叠加区往往侵蚀强度更大，易发生强烈以上等级侵蚀。

2.2 不同土壤侵蚀强度总量分析

由于微度等级侵蚀能力较弱，通常不参与土壤侵蚀量的统计分析。对其他5个等级进行分区统计后，结果表明研究区年侵蚀总量为123 572.62 t，侵蚀总面积为12 494.31 hm2，占总土地面积的34.81%。其中轻度侵蚀量为62 744.30 t，侵蚀面积为9 346.03 hm2，占侵蚀总面积的74.80%；中度侵蚀量为39 738.50 t，侵蚀面积为2 566.00 hm2，占土壤侵蚀总面积的20.54%；强烈侵蚀量为10 635.10 t，侵蚀面积为375.01 hm2，占土壤侵蚀总面积的3.00%；极强烈侵蚀量为4 995.37 t，侵蚀面积为122.22 hm2，占土壤侵蚀总面积的0.98%；剧烈侵蚀量为5 459.35 t，侵蚀面积为85.05 hm2，占土壤侵蚀总面积的0.68%(表3—4)。

总体上，该研究区土壤侵蚀以轻度为主、中度次之，两者共占侵蚀总量的82.94%，侵蚀总面积的95.34%，而强烈、极强烈、剧烈侵蚀量均较低，侵蚀面积依次递减，3者共占侵蚀总面积的比例不足5%。

图1 土壤侵蚀强度空间分布

表3 不同土壤侵蚀强度面积

表4 不同土壤侵蚀强度年侵蚀总量

2.3 土地利用对土壤侵蚀强度的影响

将土壤侵蚀强度数据与土地利用数据进行叠加，分析各侵蚀强度与土地利用方式的关系。

由表5可知，旱地的侵蚀面积最大，林地次之，城乡工矿居民用地第三，其余类型侵蚀面积均较小，水域基本无侵蚀。旱地以轻度侵蚀为主，中度次之，其他等级侵蚀面积较小；林地、草地、城乡工矿居民用地主要发生轻度侵蚀，其他等级几乎未发生。未利用地主要发生中度、强烈侵蚀，但面积均较小，可能是因为未利用地的面积少。另外，各侵蚀等级在旱地、未利用地上均有土壤侵蚀发生，但侵蚀面积随着侵蚀等级加强而递减。

考虑林地、草地、水域均无强烈、极强烈、剧烈土壤侵蚀发生且轻中度侵蚀比例较小，因此可以通过植树造林、提高草地植被覆盖度，或减少大坡度坡耕地的分布来遏制土壤侵蚀。

表5 不同土壤侵蚀强度等级与土地利用的关系 km2

3 讨论与结论

3.1 讨 论

(1) 研究区土壤侵蚀特征为土壤侵蚀以轻度为主、中度次之，多分布在地势平坦地区，强烈、极强烈、剧烈侵蚀多分布于植被覆盖度较低的林地向旱地过度地带，这主要是由于受植被覆盖和地形条件影响，该地区地势起伏相对较大，而地势平坦的旱地侵蚀强度较低，该趋势与赵峰等[20]对吉林省中部地区研究趋势相同。

(2) 将本文研究结果与该区域前人研究结果进行比较[13]，利用ArcGIS软件中Raster Calculator功能，选择与参考资料相对一致的栅格单元，统计土壤侵蚀模数的平均值。由表6可以看出，两者最大偏差不足10%，其中1中结果由于植被类型和样地数较少，同时满足植被与保土措施及坡度条件的采样点势必会很少，误差较大可以忽略，说明本研究计算的土壤侵蚀量结果具有良好的可信度。

表6 本文土壤侵蚀计算结果与参考文献对比

3.2 结 论

(1) 轻度侵蚀集中分布于研究区中部、西北部；中度侵蚀主要分布于研究区中部、东北部地区；强烈侵蚀、极强烈、剧烈侵蚀零散分布于研究区内，多为林地向旱地过渡区。

(2) 研究区土壤侵蚀以轻度为主，占侵蚀总面积的74.80%，中度次之，占总面积的20.54%，而强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积依次递减，土壤侵蚀面积均较小。

(3) 研究区年侵蚀总量为123 572.62 t，其中轻度侵蚀所占比例最大，为50.78%，侵蚀总量为62 744.30 t，中度次之，强烈、剧烈、极强烈侵蚀量依次递减，其中剧烈年侵蚀总量大于极强烈，这是因为剧烈的平均侵蚀模数大于极强烈，而两者的侵蚀面积相差不大。

(4) 不同土地利用类型的各侵蚀等级面积不同，其中以旱地为主的轻中度土壤侵蚀面积比重较大，未利用地侵蚀强度较大，其他土地利用类型各等级比重均较小，建议完善地埂、梯田、改垄、水保林等水土保持措施，避免土壤侵蚀情况加剧。

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GIS-Based Research of Soil Erosion in Gucheng Small Watershed

MENG Fanying1, FU Weitao1, YANG Huan1, LIU Mingren1, LIU Mingyue2

(1.TheCityCollegeofJilinJianzhuUniversity,Changchun130111,China;2.InstituteofNortheastGeographyandAgriculturalEcology,ChineseAcademyofSciences,Changchun130021,China)

We selected the Gucheng small watershed of Keshan County as the research region. Based on the data of precipitation, the soil, DEM, the remote sensing data, the geographic information system (GIS) and remote sensing (RS) technology, the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model was used to calculate the soil erosion and classify the calculation, then the soil erosion rate was analyzed, spatial distribution was evaluated, and with the impact of the land use on soil erosion was examined. Results showed that low-level was the main soil erosion rate, medium-level was just less than the low-level, high-level, very high-level and acute level also happened, but their percentages were relative low. Low-level soil erosion rate mostly distributed on the central region and the northwestern region, the medium-level distributed in the central region and the northeastern region, the other levels both scattered. The soil erosion most happened on the farmland or the unused-land, the residential area also existed soil erosion. The soil erosion did not readily occurred in the other kinds of land uses. Therefore, it could be seen that increasing the vegetation coverage of the forest or decreasing the area of farmland could control soil erosion.

RUSLE model; Gucheng small watershed; soil erosion; GIS

2014-09-11

2014-11-26

青年科研基金项目(20150520067JH);大学生创新创业项目(2014271243)

孟凡影(1981—),女,吉林长春人,硕士研究生,讲师,主要从事遥感与GIS应用研究。E-mail:86282410@qq.com

P208; S157

1005-3409(2015)05-0009-05