基于GIS和RULSE模型对龙江县的水土流失敏感性分析

第35卷 第3期哈尔滨师范大学自然科学学报NATURAL SCIENCES JOURNAL OF HARBIN NORMAL UNIVERSITYVol.35, No.3 2019基于GIS和RULSE模型对龙江县的水土流失敏感性分析徐萍(哈尔滨师范大学）【摘要】采用R U L S E分析模型，对水土流失相关性因子进行分析，同时借助全新的分析技术、建立融合GIS、R S以及R U L S E模型的分析方法，准确的定位水土流失敏感性因子，分析的因子包括植被覆盖度因子、降雨因子、土壤因子、地形因子等内容.模型利用空间叠加运算方法，借助矢量叠加分析、栅格叠加分析工具对所有因子进行分析，分析结果表明龙江县水土流失敏感性分级主要从以下4个方面体现：不敏感区域占比10%、一般敏感区域占比65. 93%、敏感区域占比22. 34%、高级敏感占比1.73%•同时龙江县水土流失敏感度依据地域划分呈现出明显的分布规律，水土流失敏感程度自东向西敏感度逐渐增加.应用此分析结果可以对水土保持规划、水土流失监测、水土保护及生态环境修复提供重要的科学依据.【关键词】GIS;R S;空间分析;U L S E模型；水土流失中图分类号:S157文献标识码:A文章编号：1000 - 5617(2019)03 - 0101 -05〇引言水土流失敏感性是指在自然状态下发生土 壤侵蚀可能性大小[1]，对水土流失敏感性因子进 行科学分析可以充分的体现土壤侵蚀大小，以及 其分布状况，同时对水土保持规划、水土流失监 测、水土保护及生态环境修复提供重要的科学依 据.因此国内外学者对全国水土流失重点保护地 区建立了多种不同的分析模型，对水土流失敏感 性进行专业、严谨、科学的分析评价工作.美国农 业部农业研究局在1992年针对U S L E模型的缺 陷推出了修正的通用水土流失模型方程W，该文 引用以上模型针对黑龙江省农业黑土区进行水 土流失敏感性评价，其中在坡耕地的黑土流层和 侵蚀沟中，水土流失尤为严重.因经济发展、人口收稿日期:20丨9-02-09关系与自然关系所造成的土地利用方式不合理, 造成黑土区域的土地生产力退化、黑土层变薄等 问题，Xt农业生产资源、国家粮食安全产生了严 重威胁，同时对于区域生态环境保护，社会经济 的可持续发展造成了不良影响.在这样的背景 下，该文以龙江县为研究区，对水土流失敏感性 因子进行科学分析.改变现有局面，在保护水土 与生态环境修复的同时，大力发展农业机械化, 保障国家粮食安全.该文分析模型与分析方法在 R S和G I S等先进技术的支持下，对龙江县水土 流失进行敏感性分析，通过得到的分析结果为今 后龙江县生态环境保护提供有效技术支撑.1研究区概况和数据来源1.1研究区概况102哈尔滨师范大学自然科学学报2019年第35卷龙江县在 46°43’N ~47。

40’1\，122。

24’£ ~ 123°37'E之间（如图1所示），位于齐齐哈尔市 西南部，并与齐齐哈尔市区、甘南县、碾子山区、内蒙古自治区布特哈旗毗邻.龙江县处于松嫩平 原与大兴安岭过渡区域，因此自西向东地形地貌 分布为西高东底，西部区域主要为山区，逐渐向 东变为平原地带，龙江县地貌高程分布主要在138 ~606 m区间.同时气候为季风气候区，春秋 两季风力较大，风向多来源于西北区，年平均风 速3.6 m/S，7级以上大风时有发生，近些年来年 平均发生7级以上大风35次（论龙江县农田水 利建设存在的问题及相应对策），最大风速可达 30 m/S，同时龙江县降雨也呈现西北向东南逐渐 减少的分布规律，由于龙江县所处地理环境影 响，近些年发生过伏旱和夏旱等自然现象.图1研究区位置示意图1.2数据来源该次研究收集了龙江县相关地理信息数据,数据包括以下内容：（1)2010年9月份龙江县 L a n d s a t T M遥感影像，（2)从全国空气质量数据 网站下载的气象数据，（3)在地理空间数据云下 载龙江县30 m分辨率D E M数据，（4)土壤数据 来源于下载世界土壤数据库（H W S D)提取的中 国区域的相关土壤数据集.利用专业化的分析与 数据处理软件对以上数据进行处理其中软件包 含Arc G I S和E N V I等内容（见表1).表1数据来源评估类型评估主要参数数据来源降雨侵蚀力因子WorldClim网站下载的降水量数据，其空间分辨率为1000m水土流失敏感性分析坡长坡度因子L、S土壤可蚀性因子&从地理空间数据云网站获取的30m分辨率DEM数据世界土壤数据库（HWSD)植被覆盖度美国国家航空航天局因子C(NASA)的 Modl3ql 数据1.3 土壤侵蚀敏感因子计算方法该文为更好的对土壤侵蚀敏感性进行分析，选取能够突出表现水土流失与土壤侵蚀敏感性 的因子，利用土壤侵蚀因子建立相关模型，同时 对所有因子影响进行量化分析，对整个龙江县黑 土区域土壤侵蚀敏感性进行科学分析.R U L S E模型的表达式为：A =R-K-L-S-C-P(1)式中M为水土流失的评估值〔t/(hm2•a)〕；/?为降雨的侵蚀力测量值〔（MJ •m m)/(h m2 •h •a)〕；A：为土壤的可蚀性评估值〔（t •h m2•h)/ (M J‘h m2 .m m)〕；L S为地形影响的评估值；C 为植被作用的评估值;P为水保措施作用的评估 值[3].土壤侵蚀敏感性更多的指与水土流失发生 相关的自然因子，因自然生态环境的不同对土壤 侵蚀程度分级.因此结合所选研究区域特点，分 别选取了研究区域内坡度坡长、植被覆盖降水、土壤等因子作为土壤侵蚀敏感性分析指标.因子：主要为降雨侵蚀力,通过全国空气 质量数下载2000 ~ 2010年的降水量数据，同时 为保证数据与研究区域内的其他数据能够完整 重合，对数据插值、进行矫正、投影转换，裁剪和 重采样等处理，得到龙江县250 m分辨率的多年 平均降水量因子（如图2所示）.C因子：植被覆盖因子的获取主要通过2000 ~2010年水土流失敏感性分析中，根据植 被覆盖度高低，对其进行分级，植被覆盖度越高 分级更好;相反,呈现较低趋势，对数据中植被覆 盖值进行分析，通常数值在〇~1〇〇范围内，因此第3期基于GIS和RULSE模型对龙江县的水土流失敏感性分析103图2 K因子结果图对数据进行1〇〇 -C处理，得到植被覆盖因子如 图3所示.i S因子：利用Arc GIS10. 2软件坡度坡向 分析功能，利用D E M数据生成对应的坡度、坡向 数据，同时利用空间分析下Neighborhood Statis­tics^，设置 S t a t i s t i c Type 为最大值和最小值，即得到高程数据集的最大值和最小值，然后使用栅 格计算器用[最大值-最小值][5].获取地形起 伏度,对地形因子进行处理，得到地形因子栅格 图如图4所示.图3 C因子结果图A：因子：在世界土壤数据库（H W S D)的中 国土壤数据集原始数据为1〇〇〇 m分辨率，重采图4 L S因子结果图样成250 m分辨率得到土壤土壤类型分布，龙江 县主要土壤类型包括黑钙土、草寻土、暗棕土、文 中根据吕喜玺等[6]研究的成果，结合研究区土壤 的实际情况，对不同土壤类型进行赋值,计算得 到不同土壤类型的尺值，如图5所示.图5 A：因子结果图1.4 土壤侵蚀敏感性综合评价方法土壤侵蚀敏感性与很多外界因素相关，因外 界因素不断变化而产生不同的分析结果，为保证 研究内容的科学有效需对土壤侵蚀敏感性进行 综合分析.因此该文将各因子数据统一处理成250 m分辨率的栅格数据，利用ArcGIS栅格计算 器，带人相关模型公式计算得出水土流失敏感性 指数•在ArcGIS软件中，运用栅格计算器，输入104哈尔滨师范大学自然科学学报2019年第35卷公式“l i l t([栅格数据因子1]/[栅格数据因子2 最大值]x 100)”，得出最终水土流失敏感性栅 格图.同时将服务值结果进行累加分析，寻找生 态系统服务总值所占比为80%和50%所对应的 栅格值，作为土壤侵蚀敏感性分析评估分级的临 界点,然后对于影像数据进行重分类处理，即得 到水土流失敏感性相关分级数据，即无敏感性地 区、一般敏感地区、敏感地区与极敏感地区，得到 最终分析结果如图6所示.r~~i-般射a■I■棚I I极度棚图6水土流失敏感性评价结果图依据水土流失方程的分析原理，得到地表 植被覆盖、降水侵蚀力、坡度坡长和土壤可蚀性 等[6].能够反映不同因子对水土流失敏感性的评 估数据，用G I S相关技术进行乘积运算，具体公 式如下：SS‘ = x K,x LSt x Ct公式中，ss,指的是>空间单元土壤侵蚀敏感性指数，S,.指；因素敏感性所占等级值[8]•运用Arc G I S中的分类分级方法，同时完成定量与定性分 析，该次对研究区的土壤侵蚀敏感性分为4个等 级:极度度敏、敏感、一般敏感、不敏感，每项指标 所占面积统计见表2.表2水土流失分布面积比例水土流失敏感性类型面积/km2面积比例/%不敏感582.7110.00一般敏感3841.0365.93敏感1301.5922.34极度敏感100.78 1.732讨论与分析2.1依据水土流失分析预测模型（R U L E)得出 结论不敏感区域面积为582.71 k m2,所占总区域 面积比例的10.00% ,并且主要分布在龙江县建 成区周围，分布坡度在〇 ~5°之间，地势相对平 坦，对土地破坏力度也很小，同时发生水土流失 量较小.一般敏感区域面积3841.03 k m2，所占龙江 县总面积的65.93%，一般敏感区域的土地利用 类型主要以耕地为主，同时也依据D E M对地貌 进行分析此区域坡度为〇 ~ 5°地势相对平缓，土 层厚度较高，同时也依据D E M对地貌进行分析，此处区域地形起伏较小，但因人类活动影响造成 该区域水土流失增加，分析结果表明农业种植对 水土流失有一定的相关性影响，日后的农业耕种 过程中应采取积极的农业政策，更多的利用自然 因素提高土壤肥力和地力，减少化肥农药的使 用，促进黑土区生态修复，降低水土流失.敏感区域面积1301.59 k m2,占总区域比例 的22.34%，主要坐落于研究区西部和西南部的 山区和丘陵地带，大多数坡度区间为15 ~25°，此 地区土层厚度单薄，人为破坏严重，开荒耕地，植 被覆盖度越变越低.极度敏感区域面积100.78 k m2所占总区域 比例的1.73%,依据分析结果发现极度敏感区 所占比例最小，同时极度敏感区域主要分布于研 究区西南部的深山地区.这类环境因自然因素原 因，森林覆盖率较高，坡度都在大于25°以上，同时其人为破坏较少.对于该区域应继续加大荒山 造林和退耕还林、退耕还草力度•利用此地的良 好生态系统，带动其他区域良性发展.3结束语该文将黑龙江省产粮大县之一，同时也是黑第3期基于GIS和RULSE模型对龙江县的水土流失敏感性分析105龙江省水土流失重点治理区域的龙江县作为研 究区，利用2010年土地利用数据和其他相关因 子数据源，通过R L U S模型在A R C G I S10. 2软件 中对模型需要的降雨因子（/〇、植被覆盖度因子 (C)、地形因子（L S)，土壤因子（/〇在空间分析 中栅格计算器得到土壤侵蚀敏感性空间分布图，通过对敏感性分布情况分析得出极敏感区的面 积比例最小，所占总面积的10%，主要分布在龙 江县西部，西部主要是山丘区域，坡度较陡，森林 被砍伐过量,春季多为干旱，若下暴雨极容易发 生水土流失.敏感区主要分布于西部和西南部的 丘陵和浅山丘地区，土层厚度较薄和当地人民对 坡度较陡山地进行开荒耕地，对植被采伐，形成 大面积的植被破坏.低敏感区的面积最大，面积 比例达到了 65.93%，主要分布在龙江县中东 部，坡度都在5 ~ 15°,由于城乡建设，修建公路，铁路导致周围植被减少.土地沙漠化严重.不敏 感区主要分布在城区范围内，地势平缓,人为因 素也较少。