李子轩，赵 辉，邹海天，李依珊，刘雨鑫，李 骜

基于CSLE模型和抽样单元法的县域土壤侵蚀估算方法对比

李子轩1，赵 辉2※，邹海天1，李依珊3，刘雨鑫3，李 骜3

（1. 海河流域水土保持监测中心站，天津 300170；2. 水利部水土保持监测中心，北京 100053；3. 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室，北京 100875）

为提高县域尺度地块（栅格）土壤侵蚀模数估算的准确性，以河北省怀来县为例，基于CSLE模型，分别采用全域覆盖计算和4%密度抽样单元推算方法对全县土壤侵蚀进行计算和对比分析。结果表明：全域覆盖计算比4%抽样单元推算水土流失面积大59.0 km2，相对差异达12.94%。全域覆盖计算可实现空间全覆盖，更准确地反映县域水土流失空间分布特点，适用于中、小尺度土壤侵蚀定量计算，但需要较高精度和全面的数据源保证；抽样单元推算适用于流域、区域等大尺度土壤侵蚀估算，但结果受抽样方法、抽样密度、外推或插值方法等因素影响较大。应进一步加强遥感解译准确性、侵蚀因子精度等对CSLE全域覆盖计算结果影响的研究，完善模型参数数据库，率定因子值，实现参数本地化。

土壤；侵蚀；估算；CSLE模型；全域覆盖计算；抽样单元推算；土壤侵蚀评估；县域

0 引 言

模型是定量计算土壤侵蚀模数，进行侵蚀强度评价的重要手段。从19世纪初期德国土壤学专家Wollny创立径流小区方法[1]，到美国经验模型USLE建立，RULSE正式推广，WEEP、EUROSEM、LISEM[2-6]等不同机理模型和应用模型建立和发展，土壤侵蚀定量模型应用的空间尺度已逐步由坡面小区发展到小流域、大流域或区域直至国家尺度，模型构建基础也实现从经验模型向机理模型的发展[7]。1977年，美国农业部首次采用分层二阶段不等概空间抽样法，利用土壤流失方程和风蚀方程评价土壤侵蚀[8]。20世纪80年代以来，中国先后开展了4次土壤侵蚀普查，基本摸清了水土流失状况及动态变化情况[9-10]。其中，2010—2012年采用分层不等概系统抽样和模型法，开展了全国第一次水利普查水土流失普查。在水蚀区，设定的抽样调查单元密度分别为1%（山丘区）和0.25%（平原区、深山区），采用中国土壤流失方程CSLE，定量计算单元土壤侵蚀模数，通过单元外推法和汇总统计，得到区域不同土壤侵蚀强度分级面积[11-14]。在CSLE应用领域，近年来，有研究者对不同抽样密度的推算精度或适宜性问题进行了研究。赵维军等以陕西省吴起县为例，对比分析了4%、1%、0.25%和0.0625%四种不同抽样密度情况下县域土地利用、坡度坡长等侵蚀因子的调查精度损失，以及土壤侵蚀模数计算差异及其精度，认为1%抽样比例效果较好[15]。张岩等在吴起县，采用1%均匀抽样，基于CSLE计算土壤侵蚀模数，并与综合评判法结果进行对比分析，认为抽样调查和模型计算的方法具有明显的优越性[16]。邹丛荣等以蒙阴县为例，在1%和4%两种抽样密度下，分别采用单元直接外推法、单元插值外推法和栅格计算法，估算土壤侵蚀状况并进行对比分析，结果表明，单元直接外推法、单元插值外推法受抽样密度影响较大；相同抽样密度时，单元直接外推法和单元插值外推法的估算结果相近，但与栅格计算法的结果差异较大[17]。王略等采用CSLE对皇甫川流域进行土壤侵蚀定量评价，认为模型综合考虑了降雨、土壤、植被、地形、水土保持措施等多因子，可用于区域土壤侵蚀定量研究[18]。

由于土壤侵蚀受气候、植被、土壤、地质、地形地貌以及下垫面特征等因素综合影响，在不同空间尺度各影响因素具有较强的时空变异性、层次复杂性以及在时间、空间和信息上的多维性，且作用效力与机制也不尽相同，在本征上存在着显著的空间变异性、层次复杂性和多维性[19-21]。受抽样方法、密度以及模型因子参数数据库的地区局限性[12]等因素影响，抽样单元推算法难以准确反映地块、小流域、县域等小、中尺度的空间侵蚀状况。本文以怀来县为例，探索CSLE全域覆盖计算在县域土壤侵蚀模数计算中的应用，并对比分析其与抽样单元推算法计算结果的差异，旨在研究提出准确反映县域土壤侵蚀状况的估算方法，提高地块（栅格）土壤侵蚀模数估算的准确性。

1 研究区概况

怀来县地处河北省西北部，燕山山脉北侧西段，永定河上游，地理坐标为115°16′－115°58′E、40°04′－40°35′N，县域面积1 801.0 km2，属北方土石山区。境内南北多为山区，中部为河谷平川，形成两山夹一川的“V”型盆地，地势由盆地向南北崛起，西北高东南低。地貌形态主要为河川平原、丘陵和山地，其中河川平原占总面积33.4%；丘陵占25%，山地占41.6%。属温带大陆性季风气候，四季分明，光照充足，雨热同季。年均日照时数3 027 h，全年无霜期149天，最高气温42.2 ℃，最低气温−23.3 ℃，平均气温9.1 ℃，年均降水量396 mm。境内有永定河、桑干河、洋河、妫水河4条过境河流。土壤类型主要为棕壤、褐土、草甸土、水稻土、灌淤土和风沙土，受地形和母质影响，从高到低呈垂直分布[22]，依次为棕壤-淋溶褐土-褐土-草甸土-水稻土；受气候和水文条件及风选作用影响，土壤分布有明显的区域性，草甸土、灌淤土和水稻土分布在洋河两岸河漫滩和低阶地上，风沙土、风积黄土经风力堆积分布在官厅水库南岸及沟壑背风处。属温带落叶阔叶林区，受人类活动等因素影响，自然植被逐渐减少，以次生类植物为主，山地多为森林植被，丘陵以灌丛为主，主要乔木树种有油松（）、白桦（）、蒙古栎（）等；灌木与草本植物主要有山杏（）、胡技子（）、黄荆（）、长芒草（）等。

2 材料与方法

2.1 数据及处理

1）遥感影像数据：2015年10景2.0 m分辨率GF-1号影像，用于解译土地利用和水土保持措施；8景30 m分辨率Landsat-8多光谱影像（包括蓝、绿、红和近红外波段）和6景20 m分辨率的HJ-1A和HJ-1B影像，用于计算植被覆盖度，均经过正射纠正处理。

2）收集怀来县及其周边6个气象站（怀来、涿鹿、宣化、崇礼、赤城、斋堂）和6个水文站（响水堡、太平堡、官厅、朝阳寺、沙城、赵川堡）日降雨资料，通过数据插补，获取1980－2014年逐日侵蚀性降雨序列资料，采用降雨侵蚀力因子计算方法[23-25]，得到县域24个半月降雨侵蚀力占年降雨侵蚀力比例的栅格数据图层。图1为怀来县及其周边气象点和水文站分布。

3）基于土壤理化性质计算[26]得到怀来县土壤可蚀性因子，再经由径流小区实测数据进行修订[14]。

4）收集县域1:5万数字化等高线并生成10 m分辨率DEM，利用符素华等开发的坡度坡长因子计算工具[27]，提取坡度和坡长，分别计算县域坡度和坡长因子栅格数据。

图1 怀来县及其周边气象站和水文站分布

5）利用高分辨率遥感影像，解译土地利用，并转换为10 m×10 m栅格数据。对于耕地、居民点及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地或其他土地，直接赋值为1或0；对于林地、草地和园地，先利用2015年24期（每半月一期）MODIS遥感影像计算得到24个半月植被覆盖度，查表得到对应的土壤流失比率，然后以24个半月降雨侵蚀力比例为权重加权平均计算植被覆盖度因子[25]；最后生成10 m分辨率植被覆盖与生物措施因子栅格数据。

6）基于遥感影像解译和统计调查获得的水土保持措施数据（本次只调查梯田和水平阶）和土地利用数据，进行工程措施因子赋值[25]。对于未采取工程措施的草地、林地、旱地、裸地，赋值为1；居民点、交通运输用地、水域及水利设施用地，赋值为0；梯田和水平阶分别赋值为0.1025和0.151。

7）根据全国第一次水利普查水土保持普查中的轮作制度分区，查轮作措施赋值表，获取耕作措施因子值[25]。

2.2 基于CSLE模型的全域覆盖计算县域土壤侵蚀模数

采用中国土壤流失方程CSLE（chinese soil loss equation）计算土壤侵蚀模数[13]