杨 建 周秋文 韦小茶 杨 娟

（贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550025）

0 引言

土壤侵蚀是世界上发生范围最广、影响最为严重的生态环境问题，已经影响到地球上1/3的农业土壤，严重威胁到人类的生存和发展，以及全球生态系统的可持续发展，已成为国内外学者的关注和研究的焦点。

目前，美国修订的通用水土流失方程是目前世界上应用最广泛的土壤侵蚀模型，并在我国黄土高原地区应用广泛[1]。例如，查良松等基于USLE模型研究了土壤侵蚀的时空变化特征[2]。赵海兵等以贵阳麦西河流域为例对土壤侵蚀模数进行估算[3]；孙德亮等以贵州省为例研究了该区2010年的土壤侵蚀模数以及空间分布特征[4]；曾凌云等以红枫湖流域为例分研究了该流域土壤侵蚀的时空分布特征[5]。但是，赵海兵等学者对喀斯特土壤侵蚀研究仅为为定量与定性研究，曾凌云等学者虽进行了动态研究，但其仅选择3年的数据进行研究分析，可能对实验结果的准确性造成影响。

因此，本文选取1990-2015年大方县的气象数据、土壤数据等土壤侵蚀相关数据。采取USLE模型估算该区的平均土壤侵蚀模数并分析土壤侵蚀动态变化规律，为大方县水土保护和可持续发展提供理论支持和科学参考。

1 研究区概况

大方县位于贵州省西北部，地处 105°15′47″～106°08′04″E，26°50′02″～27°36′04″N 之间。 全县 总 面 积 为3505.29km2，地处云贵高原向黔中山原丘陵过渡斜坡地带，平均海拔为1650m。地势中部和东北高，属亚热带湿润季风气候，年平均气温在11.8℃左右，雨量充沛，年平均降水量为1155mm。

2 数据来源和方法

2.1 数据来源

本文所用DEM数据来源于地理空间数据云平台，NDVI数据由1990-2015年TM/ETM+/Landsat8遥感影像反演获得，土地利用类型数据由1993年、2000年和2010年3期遥感影像监督分类获得；气象数据来源于贵州省19个气象观测站1990-2015年20-20时降雨量数据日值数据集查询表层土壤机械组成以及有机碳含量得到土壤数据。

2.2 USLE模型及其因子计算方法

2.2.1 通用土壤流失方程(USLE)

本文采用的USLE模型如下：

由Wischemier和Smith于1958年提出，美国农业部又提出了修正。

式中：A-单位面积上年平均土壤流失量;R—降雨侵蚀力因子；K—土壤可蚀性因子；LS地形因子；C—植被覆盖和管理因子；P—土壤保持措施因子。

2.2.2 降雨侵蚀力因子(R)

降雨是导致土壤侵蚀发生最为重要的因子之一，它表示降水对土壤的侵蚀能力大小，其时空分布在一定程度上决定了土壤侵蚀的空间分布规律。

式中，Pi为月降水量,单位为 mm。

用克里金法对贵州省19个气象站点降雨数据使用进行插值处理，叠加计算后得到降雨侵蚀力因子R值空间分布，研究区多年平均降雨侵蚀力在157.415-177.216之间。

2.2.3 土壤可侵蚀性K因子获取

K值反映了土壤被降雨侵蚀力分离和搬运的难易程度,主要由土壤类型决定。土壤可侵蚀（K）值越大，土壤受侵蚀的可能性越大，反之可能性越小。

通过HWSD土壤数据库提取相应土壤类型的数据，计算出 K值，k值在 0.224472-0.327417之间。

K值计算公式： 式中：SD—土壤砂粒含量 （%）；Si—土壤粉粒含量（%）;Ci—土壤黏粒含量（%）；Cor—有机碳含量（%）。

2.2.4 坡长坡度因子LS获取

地形地貌对土壤的侵蚀主要在坡长与坡度两个方面影响，LS计算公式：

表2 不同坡度土壤侵蚀状况

式中，λ为像元坡长，m为坡长指数;θ为坡度。

2.2.5 地表植被覆盖因子估算

植被覆盖多少对土壤有着重要影响,C是土壤侵蚀模型中的抑制因子，C值与植被覆盖度有着较强的相关性。C的取值范围在 0～1，而研究区植被覆盖C因子值在0.016-1之间。

式中：C—植被覆盖因子；α、β为无量纲参数分别取值2和1,NDVI为归一化植被指数。

2.2.6 水土保持实施因子P获取

贵州位于喀斯特山区，海拔落差较大，坡度较陡，水土保持措施往往与土地利用类型紧密相关。因此本文参考孙德亮与赵海兵的研究成果[5]，将各土地利用类型的保持措施因子P赋值如表1所示。

表1 研究区不同土地利用类型及其不同植被盖度下p值

3 结果与分析

3.1 土壤侵蚀等级评价

土壤侵蚀度在一定程度上是土壤侵蚀实际强度与潜在风险的综合，是当前土壤侵蚀现状的表征，研究区土壤侵蚀强度呈带状，线状分布。根据USLE方程将各个因子进行乘积运算，并按照国家水利部颁发的《土壤侵蚀分类分级标准》(SL190-96)）土壤侵蚀强度分级标准，进行重分类，根据土壤侵蚀的成因，将侵蚀量在同一等级的象元进行合并，分为微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强烈侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀6个等级，得到研究区土壤侵蚀强度。

从空间上看，研究区1995年小于容许土壤流失量(500t·m-2·a-1)的 土 地 面 积 达 874km2，占 全 县 侵 蚀 总 面积的50.37%，轻度侵蚀面积为497km2，占比达28.64%，中度、强烈、极强烈和剧烈土壤侵蚀量强度较小，占土壤侵蚀量总强度的20.99%。

3.2 不同坡度下土壤侵蚀特征

将土壤侵蚀强度图与坡度图进行叠加分析，按照水利部土壤侵蚀分类分级标准将坡度划分，统计不同坡度下的土壤侵蚀状况（如表2所示）。从整体上看，坡度是影响土壤侵蚀的最为主要的地形因子，与研究区土壤侵蚀量呈现明显的正相关，在不同的坡度等级土壤侵蚀中，轻度侵蚀侵蚀总量的31.91%以上，而极强度以上侵蚀面积占侵蚀总量1.34%以下。

图1 大方县1990-2015年年均土壤侵蚀模数变化趋势图

根据土壤侵蚀变化趋势图，总体上来看，在2000年以前土壤侵蚀变化不大，在2000—2005年间侵蚀急剧变小，情况得到好转，但 2005—2015年 10年之间土壤侵蚀情况是此起彼伏。

4 结论

基于GIS/ENVI技术和方法，结合USLE土壤侵蚀模型，估算大方县1990-2015年的土壤侵蚀模数。得出以下结论：

（1）1995 年小于 容许土 壤流失 量(500t·m-2·a-1)的土地面积达 874km2，占全县侵蚀总面积的 50.37%，轻度侵蚀面积为 497km2，占比达28.64%，中度、强烈、极强烈和剧烈土壤侵蚀占土壤侵蚀量总强度的20.99%。轻度侵蚀侵蚀总量的31.91%，极强度以上侵蚀面积占侵蚀总量1.34%；

（2）大方县1990-2015年的土壤侵蚀量模数总体成上升趋势，且在1990-2000年间增长缓慢，2000-2005年间土壤侵蚀量有所缓解，但2005-2015年10年间先是陡增，然后锐减，再是陡增，波动较大。

［1］李天宏，郑丽娜.基于 RUSLE模型的延河流域 2001-2010年土壤侵蚀动态变化[J],自然资源学报，2012,27(7)：1164-1173.

［2］查良松，邓国徽，谷家川.1992-2013年巢湖土壤侵蚀动态变化[J].地理 学报，2015，70(11)：1708-1719.

［3］赵海兵，安裕伦，夏品华，等.基于喀斯特流域土壤侵蚀模数估算—以贵阳麦西河流域为例 [J].水土保持研究，2011，18(5)：99-103.

［4］孙德亮,赵卫权,李威,等.基于 GIS与 RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究_以贵州省为例 [J].水土保持通报，2016，36(3)：271-283.

［5］卜兆宏,董勤瑞,周伏建,等.降雨侵蚀力因子新算法的初步研究[J].土壤学报,1992,29(4):408-418.