基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析

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基于RUSLE模型遥感分析的广河县土壤侵蚀强度评估

基于RUSLE模型遥感分析的广河县土壤侵蚀强度评估发表时间：2018-03-30T14:07:25.220Z 来源：《防护工程》2017年第34期作者：李钊[导读] 多年平均年日照时数2560h，多年平均气温6.4℃，多年平均年降水量493.5mm，多年平均年蒸发量1257mm。

甘肃省有色工程勘察设计研究院甘肃兰州 730000 摘要：本文以广河县为研究对象，以2013年LANDSAT的TM影像、地形数据、土壤资料等数据为基础，采用美国土壤保持局修订后的RUSLE模型，结合遥感技术对广河县土壤侵蚀变化做定量研究。

关键词：RUSLE模型、广河县、土壤侵蚀Evaluation of Soil Erosion Intensity in Guanghe County Based on RUSLE Model Li Zhao（Gansu province Nonferrous Engineering Exploration & Design Research Institute, Gansu, Lanzhou, 730000）Abstract: This paper takes Guanghe county as the research object, based on the data of TM image, topographic data and soil data of LANDSAT in 2013, using the RUSLE model revised by the United States soil conservation bureau, and the quantitative study of soil erosion change in Guanghe county combined with remote sensing technology. Key words: RUSLE model；Guanghe County；Soil erosion 1 研究区域概况广河县地处陇西黄土高原西北部。

基于RUSLE模型的黄土高原土壤侵蚀变化分析——以延安市为例

河南科技Henan Science and Technology 地球与环境总777期第七期2022年4月基于RUSLE模型的黄土高原土壤侵蚀变化分析——以延安市为例梁钰汪洋（长安大学，陕西西安710000）摘要：土壤侵蚀是影响黄土高原生态环境质量的重要因素。

为研究延安地区土壤侵蚀的时空变化，本文基于RUSLE模型并借助Arcgis10.2，以延安地区2012年、2015年和2018年的LandsatTM影像、DEM数据、日降水量数据、土地利用数据、土壤类型数据和NDVI数据，得出延安地区各年土壤侵蚀模数并划分土壤侵蚀等级。

结果表明：延安地区2012—2018年，土壤侵蚀情况有所下降，特别是在2015—2018年，土壤侵蚀剧烈等级显著降低。

北部地区的土壤侵蚀等级较高，南部地区土壤侵蚀等级较低。

黄河流域的土壤侵蚀等级随时间变化较大，7年间土壤侵蚀强度明显减弱，延安市的土壤侵蚀程度明显改善。

侵蚀强度的降低主要与当地实施的退耕还林、治沟造地和打坝淤地等水土保持措施有关，本研究可为当地的水土保持工作提供科学依据。

关键词：土壤侵蚀；RUSLE；时空变化；黄土高原；延安市中图分类号：S157文献标志码：A文章编号：1003-5168（2022）7-0121-05 DOI:10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2022.07.028Analysis of Soil Erosion Change in Loess Plateau Based on RUSLEModel—Take Yan'an City as an ExampleLIANG Yu WANG Yang(Chang'an University,Xi'an710000,China)Abstract:Soil erosion is an important factor affecting the ecological environment quality of the Loess Pla⁃teau.In order to study the spatial-temporal changes of soil erosion in Yan'an Region,based on RUSLE model and Arcgis10.2,this paper used LandsatTM images,DEM data,daily precipitation data,land use data,soil type data and NDVI data in Yan'an region in2012,2015and2018.The soil erosion modulus and soil erosion grade in Yan'an area were obtained.The results showed that the degree of soil erosion in Yan'an area decreased from2012to2018,especially during2015to2018,the severity level of soil erosion decreased significantly.The grade of soil erosion is higher in the northern region and lower in the southern region.The soil erosion level of the Yellow River basin changed greatly over time,the intensity of soil erosion was obviously weakened,and the soil erosion degree of Yan'an city was obviously im⁃proved.The decrease of erosion intensity is mainly related to the local soil and water conservation mea⁃sures such as returning farmland to forest,constructing ditches for land and dredging for dam.This study is helpful to provide scientific basis for local soil and water conservation work.Keywords:soil erosion;RUSLE;space-time change;Loess Plateau;Yan'an收稿日期：2022-03-21作者简介：梁钰（1997—），男，硕士生，研究方向：土地资源评价与利用。

基于RUSLE模型的孙水河流域土壤侵蚀空间分异特征

第35卷第5期2021年10月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .35N o .5O c t .,2021收稿日期:2021-03-12资助项目:四川省科技计划项目(2018J Y 0545);中国科学院先导专项A (X D A 20020401);内江师范学院应用基础理论重点项目(2019Y Z 03) 第一作者:张素(1990 ),女,博士,讲师,主要从事土壤侵蚀与水土保持㊁土壤物理研究㊂E -m a i l :z h a n g s u 211@f o x m a i l .c o m 通信作者:熊东红(1974 ),男,博士,研究员,主要从事土壤侵蚀㊁土壤物理与生态恢复研究㊂E -m a i l :d h x i o n g@i m d e .a c .c n 基于R U S L E 模型的孙水河流域土壤侵蚀空间分异特征张素1,2,熊东红1,吴汉1,袁勇1,李琬欣1,张闻多1(1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;2.内江师范学院地理与资源科学学院,四川内江641100)摘要:土壤侵蚀一直是我国开展区域生态环境治理所关注的热点问题之一㊂在R S 和G I S 技术支持下,基于R U S L E 模型分析了凉山州孙水河流域不同土地利用类型㊁海拔和坡度条件下土壤侵蚀强度的特征,定量评价了研究区土壤侵蚀空间特征㊂结果表明:孙水河流域平均土壤侵蚀模数为1954.32t /(k m 2㊃a ),土壤侵蚀严重区域主要集中于孙水河干流及其支流沿岸;坡耕地和中覆盖草地是流域内主要侵蚀土地利用类型;海拔2000~3000m 流域土壤侵蚀较为严重,平均土壤侵蚀模数超过2000t /(k m2㊃a );当坡度低于25ʎ时,土壤侵蚀模数随着坡度的增加而增大,15ʎ~25ʎ是该流域侵蚀最为严重的地带㊂研究成果可服务于凉山州孙水河流域水土保持治理工作,为实现乡村振兴提供一定理论支持㊂关键词:土壤侵蚀;R U L S E ;孙水河流域中图分类号:S 157.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2021)05-0024-07D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2021.05.004R e s e a r c ho nS pa t i a lV a r i a t i o no f S o i l E r o s i o n i nS u n s h u i R i v e rB a s i nB a s e do nR U S L E M o d e lZ H A N GS u 1,2,X I O N G D o n g h o n g 1,WU H a n 1,Y U A N Y o n g,L IW a n x i n 1,Z H A N G W e n d u o 1(1.I n s t i t u t e o f M o u n t a i n H a z a r d s a n dE n v i r o n m e n t ,C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s ,C h e n gd u 610041;2.S c h o o l o f Ge o g r a p h y a n dR e s o u r c e sS c i e n c e ,N e i j i a n g N o r m a lU n i v e r s i t y ,N e i j i a n g ,S i c h u a n 641100)A b s t r a c t :S o i l e r o s i o nh a s a l w a y s b e e no n e o f t h e h o t i s s u e s t h a tC h i n a h a s p a i d a t t e n t i o n t ow h e nd e v e l o p i n gr e g i o n a l e c o l o g i c a le n v i r o n m e n t m a n a g e m e n t .W i t ht h es u p p o r to f R S a n d G I St e c h n o l o g y ,t h i ss t u d ya n a l y z e d t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f s o i l e r o s i o n i n t e n s i t y u n d e rd i f f e r e n t l a n du s e s ,a l t i t u d e s a n ds l o pe c o n d i t i o n s i n t h eS u n s h u iR i v e r B a s i n of L i a ng sh a nP r e f e c t u r e b a s e d o n t h eR U S L E m o d e l ,a n d q u a n ti t a t i v e l y e v a l u a t e d t h e s p a t i a l c h a r a c t e r i s t i c s o f s o i l e r o s i o n .T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t :(1)T h e a v e r a ge s o i l e r o s i o n m o d u l u sof t h eS u n s h u iR i v e rB a s i n w a s1954.32t /(k m 2㊃a ),a n dt h ea r e a s w i t hs e v e r es o i le r o s i o n w e r e m a i n l y c o n c e n t r a t e d a l o ng th em ai n s t r e a mo f t h e S u n s h u i R i v e r a n d i t s t r i b u t a r i e s .(2)M o r e o v e r ,t h e s l o p e f a r m l a n d a n dm i d d l e -c o v e r g r a s s l a n dw e r e t h em a i n t y p e s o f e r o d e d l a n d u s e i n t h ew a t e r s h e d .S o i l e r o s i o n i n t h e 2000~3000ma l t i t u d e z o n e o f t h e b a s i nw a sm o r e s e r i o u s ,w i t h a n a v e r a g e s o i l e r o s i o nm o d u l u s e x c e e d i n g 2000t /(k m 2㊃a ).(3)F u r t h e r m o r e ,t h es o i l e r o s i o n m o d u l u s i n c r e a s e dw i t ht h e i n c r e a s e so f s l o pe ,a n d15ʎ~25ʎw a s t h em o s t s e v e r e l y e r o d e dz o n e i nt h i sw a t e r s h e d .W ee x p e c t t h a t t h e s e r e s e a r c hr e s u l t s c o u l ds e r v e t h e w a t e r a n d s o i l c o n s e r v a t i o na n dm a n a g e m e n tw o r kof t h eS u n s h u iR i v e rB a s i n i nL i a n gs h a nP r e f e c t u r e ,a n d p r o v i d e c e r t a i n t h e o r e t i c a l s u p po r t f o r t h e r e a l i z a t i o no f r u r a l r e v i t a l i z a t i o n .K e y w o r d s :s o i l e r o s i o n ;R U L S E ;S u n s h u iR i v e rB a s i n 土壤侵蚀造成土地退化㊁肥力下降,使生态环境恶化,已成为制约区域生态环境可持续发展的因素之一,受到国内外学者的长期关注[1-3]㊂土壤侵蚀问题主要受降水㊁坡度㊁植被㊁土地利用类型等诸多因素的影响,对于气候条件相似的小流域而言,其土壤侵蚀强度受不同的地形㊁坡度和土地利用条件的影响极大[4-6]㊂开展土壤侵蚀评估及泥沙来源分析是实现区域水土保持措施布设㊁江河湖库泥沙治理及相关生态文明建设工程布局的前提和基础[1]㊂修正后的通用土壤流失方程R e c l a s s i f y U n i v e r s a l S o i lL o s sE qu a -Copyright©博看网 . All Rights Reserved.t i o n(简称R U S L E)具有结构较简单㊁参数易获取㊁计算更简便的优势,是目前国内外广泛采用的土壤侵蚀模型之一[7-9]㊂王楚琪等[7]运用R U S L E模型分析了大连庄河市土壤侵蚀空间分布特征认为,坡度较大㊁植被覆盖度较低的丘陵低山区易发生水土流失;张园眼等[8]针对南方红壤丘陵区的深圳市土壤侵蚀的研究表明,林地和园地是土壤侵蚀易发地类,汛期山区地带的泥沙输移量超过全年总量的80%;唐艺嘉等[9]研究发现,九寨沟震后土壤侵蚀严重地带主要集中于海拔3000~4000m区域㊂此外,在东北黑土区㊁西北天山流域及西南干热河谷区域开展的土壤侵蚀研究[10-12]均有报道㊂上述研究表明,该模型在探明不同空间尺度㊁不同环境和不同区域的土壤侵蚀问题方面发挥了较大作用㊂尤其是近年来,该模型成为缺乏观测数据地区了解土壤侵蚀现状㊁解析泥沙来源的重要手段㊂凉山彝族自治州(以下简称凉山州 )是国家确定的三州三区深度贫困地区之一,区域山高坡陡,沟壑纵横,陡坡耕地现象严峻,水土流失十分严重㊂孙水河是雅砻江二级支流,也是凉山州境内含沙量最高河流之一㊂在此期间,诸多学者[13-15]针对该区域开展了土壤侵蚀和水土保持研究工作,但受限于该区水土流失监测数据稀缺,对区域侵蚀产沙规律㊁泥沙来源还处在定性和经验的描述状态,亟待进一步开展研究㊂对孙水河流域的土壤侵蚀强度和侵蚀特征进行评估与分析,找出重点土壤侵蚀地带,分析侵蚀差异原因,可为该流域农业可持续发展中土壤侵蚀防治㊁水土资源的高效利用和水土保持措施的实施提供科学依据㊂基于此,本研究在数次野外查勘采样基础上,利用区域多源数据,基于R U S L E模型,定量分析土壤侵蚀空间分布特征,判别主要泥沙来源地带,以期服务于研究区土壤侵蚀监测㊁水土保持规划及生态文明建设的宏观决策㊂1材料与方法1.1研究区概况孙水河流域总面积1678k m2,地处四川省凉山州,位于102ʎ11' 102ʎ42'E,27ʎ54' 28ʎ29'N(图1),海拔1630~3491m;年均降水量1149.8mm,属冕宁-西昌暴雨中心区域,雨季降水量占全年90%以上;年均气温17~19ħ,年均风速2.5m/s,属亚热带季风气候[13]㊂孙水河是安宁河上游左岸的最大支流,发源于昭觉县的洛马阿木拖山(主峰海拔高程3491m),干流全长95.2k m,多流经深切河谷地带,河流水系呈枝状分布,河床平均坡降比12.94%,年径流量11.1ˑ108m3,年输沙率94.37 m3/s,水能资源理论蕴藏量达15.04ˑ104k W㊂研究区域植被属于中亚热带湿润山地植被类型,基带土壤为红壤,广泛分布陆相红色碎屑沉积地层(以下简称红层 ),岩层产状陡而多变,<5ʎ的面积仅为5.21%,坡度>15ʎ的面积超过65%;裂隙密集且产状复杂,岩体破碎[6],地表松散物质较多,抗蚀性差,加上水力㊁人为耕种等方面的因素之间相互作用构成了严重的土壤侵蚀问题㊂图1研究区地理位置1.2数据来源本研究所使用的数据主要有:(1)凉山州水利局提供的水利普查数据(2011年),孙水河流域2018年逐月气象水文数据以及1ʒ50000土地利用数据;(2)凉山州土壤类型数据㊁土壤机械组成主要来源于中国土壤科学数据库(h t t p://v d b3.s o i l.c s d b.c n/);(3)遥感影像来源于美国地质勘探局l a n d s a t-82018年卫星数据(h t t p s://w w w.u s g s.g o v/);(4)地理空间云下载的30m分辨率D E M及1ʒ50000地形数据(h t t p://w w w.r e s d c.c n/)㊂1.3数据处理(1)修正通用土壤流失方程(R U S L E)㊂通过降雨侵蚀力㊁土壤可蚀性㊁坡度坡长㊁植被与经营管理措施5个因子开展土壤侵蚀定量计算[7-9],其表达式为:A=RˑCˑKˑL SˑP(1)式中:A为土壤流失量(t/(h m2㊃a));R为降雨侵蚀力因子((M J㊃mm)/(h m2㊃h㊃a));C为植被与经营管理措施因子;K为土壤可蚀性因子((t㊃h m2㊃h)/(h m2㊃M J㊃mm));L S为坡长坡度因子;P为水土保持措施因子;其中L S㊁C㊁P为无量纲因子㊂(2)降雨侵蚀力R因子㊂该因子反映降雨对土壤的潜在剥蚀能力,可表征降雨引起的土壤分离和搬运的动力指标[16-17],其表达式为:R=5.249(ð12n=1p i2p n)1.205(2)式中:P i为第n月降水量(m m);P n为年降水量(m m)㊂(3)植被与经营管理因子C㊂计算坡面产沙量与植被覆盖度的相关关系,C值范围为0~1,其值越大[8],则受土壤侵蚀的潜在威胁越大,其表达式为:52第5期张素等:基于R U S L E模型的孙水河流域土壤侵蚀空间分异特征Copyright©博看网 . All Rights Reserved.C =1 c =00.6508-0.3436l gc 0<c <78.3%0 c >78.3%ìîíïïïï(3)(4)土壤可蚀性因子K ㊂本研究采用E P I C 模型中发展起来的土壤可蚀性因子K 值来估算R U S L E 方程中的土壤侵蚀力因子[18],其表达式为:K =(0.2+0.3e x p (-0.0256S A N (1-S I L /100)))(S I L C L A+S I L )0.3(1-0.25C C +e x p(3.72-2.95C ))(1-0.7S N 1S N 1+e x p (-5.51-22.9S N 1))(4)式中:S A N ㊁S I L ㊁C L A 和C 分别为土壤中沙粒㊁粉粒㊁黏粒以及碳的含量(%);S N 1=1-S A N /100㊂计算获取的K 值为美制单位,转换为国际通用公制单位((t ㊃h m 2㊃h )/(h m 2㊃M J ㊃mm ))需乘以转换系数0.13,获取公制单位K 值㊂(5)坡长坡度因子L S ㊂坡长坡度因子是降雨侵蚀动力的加速因子[7,9,19]㊂坡度越大,土壤的重力势能越大,越容易被剥蚀;坡长越短,坡面水流沿程能量积累越小,土壤剥蚀量越小㊂其表达式为:L S =(λ22.1)m (-1.5+171+e x p(2.3-6.1s i n θ))(5)其中,在陡坡区域,m 值应该取0.44,故m 的取值为:m =0.04 t g θ>5%0.4 5%>t gθ>3%0.3 3%>t g θ>1%0.2 t gθ<1%ìîíïïïïï(6)(6)水土保持措施因子P ㊂一般未采取任何土壤保持措施的土地P 值为1,根本不发生侵蚀的土地P值为0㊂采用A r cG I S 10.2软件和M a t l a b 2019b 软件进行数据分析和制图㊂2 结果与分析2.1 土壤侵蚀空间分布格局图2为基于R U S L E 的孙水河流域土壤侵蚀因子空间分布㊂其中,图2a 为利用A r c G I S10.2中的I DW 插值得出孙水河流域R 值空间分布,其高值区位于贺波洛河流经区域;已有研究[8]表明,当植被盖度>78%时,受土壤侵蚀的潜在威胁较小,故取值0,当植被盖度为0时,极易发生土壤侵蚀,故取值1,研究区C 值平均值为0.43,标准差为0.14,植被覆盖度较好(图2b );同时,K 因子和L S 因子的高值区位于孙水河沿岸地带(图2c ,d )㊂图2e 为水土保持措施P 因子,分析表明,研究区水土保持措施水平较差,P 值平均值为0.67,标准差为0.35㊂根据国家水利部颁布的‘土壤侵蚀分类分级标准(S L190-2007)“[20]确定土壤侵蚀强度分级指标,孙水河流域属于西南土石山区,土壤侵蚀以水蚀为主,该区土壤容许流失量为500t /(k m 2㊃a )(图2f)㊂随着水土保持工作的逐年开展,研究区土壤侵蚀问题得到一定的遏制,流域土壤侵蚀表现为沿河谷呈条带状分布,流域年平均输沙量为302.9ˑ104t ,总土壤侵蚀量达328.1ˑ104t /a,平均土壤侵蚀模数为1954.3t /(k m 2㊃a)㊂不同空间尺度的土壤侵蚀问题有所差别,局部区域的水土保持工作不容忽视㊂全流域微度水力侵蚀(Ⅰ)主要分布于流域下游贺波洛河㊁则约河㊁深沟等区域,侵蚀面积为1185.9k m 2,占比70.3%,其中深沟地区平均侵蚀模数低于1200t /(k m 2㊃a );中度水力侵蚀(Ⅲ)主要分布于孙水河干流及支流两岸,面积为153.8k m 2;洛哈沟㊁巴久河㊁洛莫河流经区域的平均侵蚀模数超过3000t /(k m 2㊃a);而依达河㊁米市河等地区的侵蚀模数也高于2800t/(k m 2㊃a)㊂应重视孙水河干流及其支流(洛哈沟㊁巴久河㊁米市河)沿岸的存在的较强的土壤侵蚀问题,做好微度水利土壤侵蚀区(贺波洛河㊁则约河㊁深沟)的预防保护工作(表1和图3)㊂2.2 不同土地利用类型的土壤侵蚀特征分析由表2可知,各地类以轻度水力侵蚀(Ⅱ)为主,微度水力侵蚀(Ⅰ)和中度水力侵蚀(Ⅲ)次之,以坡耕地㊁中覆盖草地和灌木林地土壤侵蚀较为严重㊂坡耕地的年侵蚀量最高为112.6ˑ104t,其占研究区土壤侵蚀总量的34.31%;其次为中覆盖草地,年侵蚀总量为87.9ˑ104t ,占比26.78%;灌木林地年侵蚀总量为78.5ˑ104t;有林地的土壤侵蚀量较低㊂土壤侵蚀模数也呈现相似趋势,以坡耕地最高,中覆盖度草地和高覆盖度草地次之,有林地土壤侵蚀模数最低㊂可见,开展土地利用类型与土壤侵蚀强度之间的关系研究对于治理土壤侵蚀㊁减轻侵蚀危害具有重要意义㊂合理的土地利用方式会减轻土壤侵蚀,而陡坡垦殖等不合理土地利用方式是土壤侵蚀的重要诱因,分析发现,研究区坡耕地土壤侵蚀问题严重,应该加强坡耕地治理㊂2.3 不同海拔土壤侵蚀特征孙水河流域地势起伏较大,不同海拔带的植被类型㊁土地利用类型等都有很大差别,为了更直观地了解孙水河流域土壤侵蚀强度的分布情况,以D E M 为基础数据,将孙水河流域划分为6个高程带㊂由表3和图4可知,研究区平均侵蚀模数为1954.3t /(k m 2㊃a)㊂其中土壤侵蚀最严重的区域处于海拔2000~2500m ,土壤侵蚀模数高达2468.4t /(k m 2㊃a ),以轻度水力62水土保持学报第35卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.侵蚀(Ⅱ)和中度水力侵蚀(Ⅲ)为主,Ⅱ㊁Ⅲ级侵蚀面积占比高达50.86%;低海拔地区(<2000m )以Ⅲ级侵蚀强度为主,占比达36.43%,土壤侵蚀模数为2064.7t /(k m 2㊃a ),而海拔3500~4000m 和>4000m 地带的土壤侵蚀强度以Ⅱ级为主,土壤侵蚀模数低于区域平均值㊂图2 孙水河流域土壤侵蚀因子空间分布表1 孙水河流域土壤侵蚀强度分级土壤侵蚀级别编号土壤侵蚀强度/(t ㊃k m -2㊃a-1)平均流速厚度/(mm ㊃a-1)面积/k m 2百分比/%微度水力侵蚀Ⅰ<1000<0.15,<0.37,<0.741185.9570.31轻度水力侵蚀Ⅱ1000~25000.15,0.37,0.74~1.9306.8018.50中度水力侵蚀Ⅲ2500~50001.90~3.70153.819.28强烈水力侵蚀Ⅳ5000~80003.70~5.9022.871.38极强烈水力侵蚀Ⅴ8000~150005.90~11.106.900.42剧烈水力侵蚀Ⅵ>15000>11.101.890.11孙水河流域海拔大多处于2000~3500m ,不同海拔带土壤侵蚀差异明显,海拔低于3000m 区域,为土壤侵蚀严重地带,土壤侵蚀强度以Ⅲ级为主,而高海拔区(>3000m )区域土壤侵蚀状况稍轻,以Ⅱ级轻度水力侵蚀为主(侵蚀面积占比超过40%)㊂这可能与区域退耕还林政策和自发移民搬迁有关,高海拔地区出现大量撂荒地,加之自然封禁的实施,使得该区域生态环境有所恢复;而低海拔区域为移民迁入区域,土地利用开发强度增大,加之水土保持等措施项目具有一定的生态滞后性,使得该区土壤侵蚀问题较为严峻㊂2.4 不同坡度的土壤侵蚀特征坡度比坡长能够更加直观地影响土壤侵蚀,坡度越72第5期张素等:基于R U S L E 模型的孙水河流域土壤侵蚀空间分异特征Copyright©博看网 . All Rights Reserved.陡,汇流的时间越短,径流能量也越大,因而对坡面的冲刷能力越强㊂孙水河流域为土石山区,研究不同坡度下的土壤侵蚀强度有很强的现实意义㊂结合孙水河地区的实际情况,利用A r c G I S10.2软件,将坡度划分为5个坡度分级,并求得研究区不同坡度的土壤侵蚀模数,划分侵蚀强度(表4和图5)㊂15ʎ~25ʎ的坡度面积占研究区总面积32.9%,其土壤侵蚀量却达流域总土壤侵蚀量的37.1%,土壤侵蚀模数高达2193.3t/(k m2㊃a),是不同坡度侵蚀最为严重区域;在>25ʎ坡度区域,随着海拔的升高,平均土壤侵蚀模数呈现显著降低的趋势,35ʎ以上区域土壤侵蚀模数最小,为1500.6t/(k m2㊃a),侵蚀强度以微度(Ⅰ)和轻度(Ⅱ)水力侵蚀为主,2类侵蚀强度面积占比高达86.91%;在<25ʎ坡度带内,平均土壤侵蚀模数呈现出随坡度降低而逐带下降的现象㊂可见,自然封禁和陡坡还林政策有利于区域生态恢复;在<5ʎ的平坦地带,土壤侵蚀模数仅为1463.1t/(k m2㊃a),区域降低坡度的坡改梯生态工程成效明显㊂图3土壤侵蚀强度空间分布表2孙水河流域不同土地利用类型的土壤侵蚀特征土地利用类型面积/k m2占比/%侵蚀量/(104t㊃a-1)侵蚀模数/(t㊃k m-2㊃a-1)年均ⅠⅡⅢⅣⅤⅥ低覆盖度草地10.60.41.71646.22.47.20.30.10.10.3中覆盖度草地373.015.587.92356.426.8260.846.016.614.96.8疏林地63.62.69.11429.37.746.45.31.91.40.5灌木林地588.824.478.51333.2117.4400.837.313.712.112.1高覆盖度草地172.87.230.91790.218.6120.222.15.73.91.7滩地1.60.10256.41.30.20000坡耕地362.815.0112.63103.526.0194.468.541.124.96.9裸地0.500.23125.00.00.30.1000有林地62.02.63.5567.728.131.71.20.20.30.2水田34.81.41.6445.823.79.31.6000农村居民点2.10.10.31179.31.00.80.1000.1工交建设用地0.700.44861.10.20.20.1000.1城镇及其他2.50.10.1476.22.00.20.10.100注:Ⅰ㊁Ⅱ㊁Ⅲ㊁Ⅳ㊁Ⅴ㊁Ⅵ分别为微度㊁轻度㊁中度㊁强度㊁极强度和剧烈水力侵蚀㊂表3孙水河流域不同海拔高程带土壤侵蚀特征海拔/m面积/k m2面积百分比/%平均侵蚀模数/ (t㊃k m-2㊃a-1)<2000132.17.82064.7 2000~2500438.026.12468.4 2500~3000742.744.31952.4 3000~3500341.720.41273.6 3500~400020.21.21867.4>40003.30.2466.5合计1679.0100.01954.3图4孙水河流域不同海拔高程带侵蚀强度分级面积占比整体而言,孙水河流域不同坡度的土壤侵蚀以轻82水土保持学报第35卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.度水利侵蚀(Ⅱ)为主,其次为微度侵蚀(Ⅰ)和中度水利侵蚀(Ⅲ),关注零星分布的强度㊁极强度和剧烈水利侵蚀强度的区域;同时,土壤侵蚀最严重地区集中于8ʎ~35ʎ范围内,而该区间是研究区坡耕地集中地带,后续应继续开展陡坡退耕还林政策,其余较低坡度的区域,尤其是坡耕地区域,应继续实施坡改梯项目,降低坡度,提高土地生产力,将减少土壤侵蚀与实现区域粮食安全并举(图5)㊂表4孙水河流域不同坡度土壤侵蚀特征坡度分级/(ʎ)面积/k m2百分比/%侵蚀量/(104t㊃a-1)平均侵蚀模数/(t㊃k m-2㊃a-1)<585.55.112.51463.15~876.74.513.21719.38~15290.517.358.52009.6 15~25553.532.9121.62193.3 25~35426.825.485.82007.8>35245.014.636.81500.6合计1679.0100.0328.11954.3图5孙水河流域不同坡度的侵蚀强度分级面积占比3讨论3.1模型结果合理性对较小时间尺度的同一地区而言,P值是影响土壤侵蚀结果的关键因子㊂目前,基于日㊁月㊁年不同时间尺度的降水侵蚀力指标模型已得到广泛应用,岳本江[21]通过评估现有的11种模型指标发现,修正后的傅里叶指数(M F I)为基础的降雨侵蚀力模型能够较好地估算流域降水侵蚀力,同时,该模型已成功应用于西南土石山区降雨侵蚀力时空分布与演变趋势的研究㊂基于此,本研究选用基于M F I指数的降雨侵蚀力模型作为R U S L E模型重要输入参数㊂本研究表明,研究区基于R U S L E的平均侵蚀量为302.92ˑ104t,与王昌远等[22]研究结论(平均侵蚀量为319.2ˑ104t)相差仅为5.3%㊂同时,平均土壤侵蚀模数为1954.32t/(k m2㊃a)的模拟结果,与区域第一次全国水利普查结果(2036.03t/(k m2㊃a))以及王昌远等[22]的研究结论(2000t/(k m2㊃a))较接近,表明模型计算结果可靠㊂值得注意的是,流域主要侵蚀区域为坡耕地,侵蚀产沙严重地带主要集中于孙水河干流及其支流沿岸,与野外调查现状相吻合,证实了R U-S L E模型在该流域的适用性,且进一步佐证了前人[23]提出的沟坡兼治㊁综合治理的理念㊂3.2土壤侵蚀分布的集中地带研究区的坡耕地和中覆盖草地土壤侵蚀严重,主要分布于海拔2000~3000m(当地俗称二半山 ,是该区较为独特的地理单元[22]),是农业耕作㊁人类活动最强烈的地带;该范围内其坡度多在15ʎ~25ʎ,坡耕地广布,植被覆盖度低,加之近年来受自发移民的影响,大量坡耕地撂荒,局部出现裸露现象,严重土壤侵蚀强度较大㊂二半山以上区域(>3000m)受人类扰动较小,植被覆盖好,土壤侵蚀较轻,需加强该区域的生态保护力度;二半山以下区域(<2000m),土壤侵蚀主要分布于洛哈沟㊁巴久河㊁米市河沿岸㊂3.3岩土性质与土壤侵蚀空间分布的关系从岩性构成上看,孙水河流域轻度侵蚀地区(深沟)主要为岩浆岩,岩体相对完整,地表疏松物质少,土壤侵蚀相对较轻;中度侵蚀区域岩层主要为川南红层的紫色砂页岩,岩体破碎易风化,土壤抗蚀性弱;研究区岩层以侏罗系㊁白垩系红层为主,具有砂页岩+泥岩的软硬相间特征,易发崩塌㊁滑坡㊁泥石流地质灾害,沟谷产沙严重㊂可见,流域内土壤侵蚀空间差异大,地形因子㊁岩土性质是导致土壤侵蚀模数差异的主要因素之一,后续可加强不同地质类型的土壤侵蚀特征研究㊂3.4流域水土流失防控建议建议后续开展水土保持工作时,应继续加强退耕还林(草) 保土耕作等坡耕地整治㊁灌草地生态修复措施,使之固结土壤,拦截地表径流;针对洛哈沟㊁巴久河㊁米市河等沿岸侵蚀严重的沟谷地带,视流域干支流沿岸的重力侵蚀(崩塌㊁滑坡)㊁沟道混合侵蚀(泥石流)的治理;针对侵蚀严重的支毛沟,建议加强泥沙拦挡工程(拦沙坝㊁谷坊等)建设,以削减径流动能㊁拦截泥沙,实现固土稳坡拦沙的目的㊂4结论土壤侵蚀严重区域主要集中于孙水河干流及其支流(洛哈沟㊁巴久河㊁米市河)沿岸,孙水河流域平均土壤侵蚀模数为1954.32t/(k m2㊃a),远高于水利部发布的西南地区容许土壤侵蚀模数500t/(k m2㊃a),后续加强相关区域的水土保持工作,针对不同的侵蚀强度区域,布设对应的水土保持措施㊂坡耕地和中覆盖草地是流域内主要侵蚀土地利92第5期张素等:基于R U S L E模型的孙水河流域土壤侵蚀空间分异特征Copyright©博看网 . All Rights Reserved.用类型;流域海拔2000~3000m的二半山土壤侵蚀较为严重,以中度水力侵蚀为主,平均土壤侵蚀模数超过2000t/(k m2㊃a);土壤侵蚀模数与坡度关系密切,当坡度在0~25ʎ时,表现为随着坡度的增加而增大的趋势,15ʎ~25ʎ是该流域侵蚀最为严重的地带,也是流域内产沙的主要来源之一,需加强上述坡度㊁海拔带区域内的坡耕地和灌草地的重点治理㊂参考文献:[1]张攀,姚文艺,刘国彬,等.土壤复合侵蚀研究进展与展望[J].农业工程学报,2019,35(24):154-161.[2] F a n g H Y.I m p a c t o f l a n du s e c h a n g e s o n c a t c h m e n t s o i le r o s i o na n d s e d i m e n t y i e l d i n t h e n o r t h e a s t e r nC h i n a:Ap a n e l d a t am o d e l a p p l i c a t i o n[J].I n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o f S e d i m e n tR e s e a r c h,2020,35(5):540-549.[3]H e Q,D a iX A,C h e nS Q.A s s e s s i n g t h ee f f e c t so fv e g e t a t i o na n d p r e c i p i t a t i o n o n s o i l e r o s i o n i n t h eT h r e e-R i v e rH e a d w a t e r sR e g i o no f t h eQ i n g h a i-T i b e tP l a t e a u,C h i n a[J].J o u r n a l o fA r i dL a n d,2020,12(5):865-886.[4]张兴义,乔宝玲,李健宇,等.降雨强度和坡度对东北黑土区顺坡垄体溅蚀特征的影响[J].农业工程学报,2020, 36(16):110-117.[5]黄俊,金平伟,姜学兵,等.南方红壤区植被覆盖因子估算模型构建与验证[J].农业工程学报,2020,36(17): 106-114.[6]倪化勇,王德伟,白永健,等.孙水河流域地质灾害链类型结构与断链对策[J].山地学报,2016,34(4):451-459.[7]王楚琪,王利.大连庄河市土壤侵蚀强度评价研究[J].国土与自然资源研究,2020(6):5-8.[8]张园眼,李天宏.基于G I S和R U S L E模型的深圳市土壤侵蚀研究[J].应用基础与工程科学学报,2018,26(6): 48-61.[9]唐艺嘉,王泽根.基于R U L S E的九寨沟县地震后土壤侵蚀定量分析[J].化工设计通讯,2021,47(1):86-87,100.[10]何煦,桑琦明,郑粉莉,等.东北不同黑土厚度区多营力作用的坡面土壤侵蚀试验研究[J].水土保持学报,2021,35(1):103-109,115.[11]李娜,王新军,卢刚,等.2000-2017年天山北坡西白杨沟流域土壤侵蚀时空变化分析[J].干旱区资源与环境,2021,35(3):73-79.[12]戴佳栋,张泽洪,张建辉,等.干热河谷区耕作侵蚀作用下坡面水力侵蚀特性[J].水土保持学报,2021,35(1):116-124,131.[13]李琬欣,熊东红,张素,等.四川凉山州孙水河流域近60年来径流趋势特征分析[J].水土保持学报,2020,34(2):130-137.[14]曾义.孙水河流域水文特征分析[J].江苏水利,2018(3):69-72.[15]王德伟,林启飞,倪化勇,等.孙水河流域阿坡洛滑坡成灾机理分析[J].四川地质学报,2016,36(1):114-117.[16]肖继兵,孙占祥,刘志,等.降雨侵蚀因子和植被类型及覆盖度对坡耕地土壤侵蚀的影响[J].农业工程学报,2017,33(22):159-166.[17] Z h a n g Y,C h a o Y,F a nR R,e ta l.S p a t i a l-t e m p o r a lt r e n d s o f r a i n f a l l e r o s i v i t y a n d i t s i m p l i c a t i o nf o rs u s-t a i n a b l e a g r i c u l t u r e i n t h eW e i R i v e r B a s i n o f C h i n a[J].A g r i c u l t u r a lW a t e rM a n a g e m e n t,2021,245:e106557[18]饶良懿,徐也钦,胡剑汝,等.砒砂岩覆土区小流域土壤可蚀性K值研究[J].应用基础与工程科学学报,2020,28(4):763-773.[19]李鑫,郭伟玲,张莎莎.土壤侵蚀分辨率对地形因子空间精度影响研究[J].黑龙江工程学院学报,2021,35(1):5-9,38.[20] Z h a n g S,X i o n g D H,W uH,e t a l.E f f e c t s o f t h e r o o tm o r p h o l o g i c a lc h a r a c t e r i s t i c s o f d i f f e r e n t h e r b a c e o u ss p e c i e s o n s o i l s h e a r s t r e n g t ha n ds o i l a n t i-s c o u r a b i l i t yi n t h e d r y-h o t v a l l e y r e g i o n o f S o u t h-w e s t e r nC h i n a[J].S o i lR e s e a r c h,2019,58(2):189-197.[21]岳本江.延河流域水沙演变及对土地利用/覆被变化的响应[D].北京:中国科学院研究生院,2015. 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219443710_基于RUSLE_模型的浙江省土壤侵蚀风险时空演变与驱动力分析

doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2023.02.008基于RUSLE模型的浙江省土壤侵蚀风险时空演变与驱动力分析张驰，冯秀丽*（宁波大学地理与空间信息技术系，浙江·宁波315211）摘要：土壤侵蚀是浙江省重要生态问题之一，掌握浙江省土壤侵蚀风险的时空演变特征及其驱动力是水土保持工作开展的基础。

本研究在省域尺度上基于多源数据和RUSLE模型定量评估2000年、2010年以及2020年浙江省土壤侵蚀风险，并结合地理探测器对六大自然区内土壤侵蚀风险驱动力进行定量分析，填补了当前浙江省内土壤侵蚀研究的空白。

结果表明：2000—2020年间浙江省水土保持工作成果显著，土壤侵蚀风险等级以微度侵蚀为主且微度侵蚀面积比例逐年增加，同时微度侵蚀以及剧烈侵蚀风险地区较稳定，不易发生等级转变。

浙江省各自然区内土壤侵蚀等级变化情况不同，地形相对平坦地区普遍存在土壤侵蚀轻度恶化的情况，与当地密集的人类活动密切相关；西北中山丘陵区以及南部中山区内的土壤侵蚀好转明显。

坡度对对土壤侵蚀的影响十分显著，解释力q值最高为0.2668；坡度与植被覆盖度的双因子协同作用具有较高的解释力，q值最高为0.3816，其次为坡度与土地利用，q值为0.2869。

因此，浙江省的土壤侵蚀治理应当考虑各自然区内的主导因子以及多因子协同作用的影响。

关键词：土壤侵蚀；时空演变；RUSLE；地理探测器；GIS中图分类号：S157 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2023)02-0046-07土壤侵蚀作为一种危害深远的生态环境问题广泛分布于全球。

土壤侵蚀的加剧将对地表水质量[1]、水体生态环境[2]、水利工程效益[3]、耕地质量[4]等产生不利影响，成为自然资源和环境可持续发展的重大阻碍；其引发的洪涝灾害[5]以及地质灾害则严重威胁着人民生命财产安全。

因此对土壤侵蚀风险进行定量评估并掌握其时空演变规律对水土保持工作的宏观决策以及实际开展具有重要意义。

基于RUSLE的汾河上游土壤侵蚀特征分析

关键词：土壤侵蚀；通用土壤流失方程；土地利用类型；汾河上游
中图分类号：Ｓ１５７．１；ＴＶ８８２．１文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２０．１１．０１５
ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＳｏｉｌＥｒｏｓｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅＵｐｓｔｒｅａｍｏｆｔｈｅＦｅｎｈｅＲｉｖｅｒＢａｓｅｄｏｎＲＵＳＬＥ
２０１８ｌａｎｄｕｓｅｄａｔａ，ｗｉｔｈｔｈｅｈｅｌｐｏｆｔｈｅｒｅｖｉｓｅｄｇｅｎｅｒａｌｓｏｉｌｌｏｓｓｅｑｕａｔｉｏｎａｎｄｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ
ｐａｐｅｒｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｈｅｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎｍｏｄｕｌｕｓｉｎｔｈｅｕｐｓｔｒｅａｍｏｆｔｈｅＦｅｎｈｅＲｉｖｅｒａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｔｓｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ
数也较大，应加强土地用途管制，合理利用草地、林地和耕地，杜绝乱砍滥伐、不合理矿山开采等，尽可能减少人为土壤侵蚀；随着海
拔的上升土壤侵蚀强度先急剧增大后缓慢减小，１２００～２０００ｍ是土壤侵蚀主要海拔段；土壤侵蚀模数随着坡度的增大而增大，８° ～
３５°坡度范围是流域土壤侵蚀的严重区域和水土流失治理的重点区域。
情况进行分析，结果表明：汾河上游最大土壤侵蚀模数为４８１１７．１０ｔ／（ｋｍ２ ·ａ），平均侵蚀模数为２７８１．７４ｔ／（ｋｍ２ ·ａ），侵蚀强度等
级比较高的区域主要分布在东北部和西南部；不同土地利用类型的土壤侵蚀强度差异较大，土壤侵蚀主要发生在海拔高、坡度大、

基于RUSLE模型的六盘水市土壤侵蚀评价

基于RUSLE模型的六盘水市土壤侵蚀评价尹璐;闫庆武;卞正富【摘要】Mining mineral resources will easily lead to destruction of land resources and deterioration of eco-environment in mining areas. In order to explore effect of coal mining on soil erosion and evaluate the situation of soil erosion in Liupan-shui, a major coal mining based city in Southwest Guizhou Province, based on related soil texture, terrain, meteorology, land cover and land use data, status quo and spatial distribution of soil erosion in the city was studied and characterized, with emphasis on distribution of soil erosion in the mining area using the RUSLE model and GIS spatial analysis method. Results show that the soil erosion in Liupanshui is mostly mild and moderate, with severe erosion distributed only in the east and south of Shuicheng County, the east of Liuzhi Special Zone and the central of Panxian County; that soil erosion mainly occurs in woodlands, meadows, dry lands, mining area and bare land where human disturbance is intense;that the mining area in the south of Liupanshui is quite severe in soil erosion as compared with others, but yet dominated with mod-erate erosion, mainly because mining activities triggers geological disasters which in turn lower the effect of soil erosion controlling factors;and that the situation of private-owned coal minings is much worse than that of state-owned ones. It is, therefore, important for private-owned coal minings to intensify protection and management of the land resources in the process of coal mining.%矿产资源的开采容易导致矿区土地资源破坏及生态环境恶化,为探索煤矿开采对土壤侵蚀的影响,分析矿区土地侵蚀状况.以贵州省西南部煤矿城市六盘水市为研究对象,基于土壤质地、地形、气候、土地覆盖和土地利用等数据,运用RUSLE模型,结合GIS空间分析方法,研究六盘水市土壤侵蚀现状及空间分布特征,着重分析煤矿区土壤侵蚀分布特征.结果表明:(1)六盘水市土壤侵蚀以微度、中度侵蚀为主,侵蚀严重区域主要集中在水城县东部和南部,六枝特区东部以及盘县中部.(2)土壤侵蚀主要发生在人类负向干扰活动强烈的林地、草地、旱地、煤矿区和裸地.(3)六盘水市南部煤矿区侵蚀较严重,以中度侵蚀为主,主要原因是采煤造成的地质灾害使土壤侵蚀抑制因素作用减弱.(4)私营煤矿区土壤侵蚀程度比国有煤矿区严重.私营煤矿区应在煤炭开采过程中加强保护与治理.【期刊名称】《生态与农村环境学报》【年(卷),期】2016(032)003【总页数】8页(P389-396)【关键词】GIS;水土流失;RULSE模型;煤矿区【作者】尹璐;闫庆武;卞正富【作者单位】中国矿业大学环境与测绘学院, 江苏徐州 221116;中国矿业大学环境与测绘学院, 江苏徐州 221116;中国矿业大学环境与测绘学院, 江苏徐州 221116【正文语种】中文【中图分类】S157;X87水土流失是一个全球性的土地退化问题,是当今全球变化的重要表现形式[1]。

基于RUSLE的鉴江流域土壤侵蚀量特征分析

2. 华南理工大学土木与交通学院,广东广州 510641;
3. 广东省水动力学应用研究重点实验室,广东广州 510635)
摘
要:为了解鉴江流域的泥沙来源情况,基于降雨量、土壤类型、数字高程模型以及土地覆盖类型数据, 运用土壤流
失方程(
RUSLE)计算不同地区土壤侵蚀量。通过模型理论计算来分析论证鉴江流域泥沙主要源区,同时基于降雨量线性
土壤侵蚀量(
A)按照上述分类标准,分别统计各侵蚀等级
。
地区的面积和占比情况(见表1)
图 3 鉴江 RUSLE 模型计算结果分布示意
表 1 鉴江流域土壤侵蚀各级别面积和比例
侵蚀等级
面积/km
2
占比/%
· 110 ·
微度
轻度
中度
5360 1503 1015
WEPP 、欧洲的 EUROSEM 、荷兰的 LI
SEM 、
地中海区域的 SEMMED[12]等, 而将 RUSLE 应用在
鉴江流域的研究尚为ห้องสมุดไป่ตู้见。
2 方法与数据
2
.1 研究区概况
鉴江流域位于广东省西南部, 地理坐标为东经
110
°
20
'~111
°20
', 北纬 2
1
°
1
5
'~2
2
°
3
0
',地处北回归线
。流域面
以南,属热带亚热带季风温和气候(如图1所示)
2
2
积为 94
6
4km (其中茂名市境内 79
4
9km 、湛江市境内

基于RUSLE模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析

第35卷第6期2021年12月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .35N o .6D e c .,2021收稿日期:2021-05-06 资助项目:云南农业大学引进人才科研启动项目(A 2032021031) 第一作者:陈正发(1985 ),男,云南砚山人,博士,讲师,主要从事水土生态工程方面的研究㊂E -m a i l :c h e n z h e n g f a 2013@126.c o m 通信作者:宁东卫(1977 ),男,山西运城人,硕士,讲师,主要从事水土保持方面的研究㊂E -m a i l :674057066@q q.c o m 基于R U S L E 模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析陈正发1,2,龚爱民1,2,宁东卫1,2,张刘东1,2,王建雄1,2,相彪1,2(1.云南农业大学水利学院,昆明650201;2.云南省农业节水工程技术研究中心,昆明650201)摘要:准确评估区域土壤侵蚀和养分流失空间分布特征,是开展区域水土保持规划和生态治理的基础㊂基于G I S 空间分析技术和R U S L E 模型,对云南省土壤侵蚀和养分流失特征进行定量化分析㊂结果表明:云南省土壤侵蚀面积为1835.91ˑ104h m 2,占总面积的48.07%,平均侵蚀模数为15.65t /(h m2㊃a ),土壤侵蚀以微度侵蚀㊁轻度侵蚀为主,但极强烈侵蚀㊁剧烈侵蚀是区域侵蚀产沙的主要来源㊂滇西南区土壤侵蚀强度较大,而滇西北区土壤侵蚀强度较小㊂区域土壤侵蚀主要发生在夏季,旱地是区域侵蚀产沙的主要策源地㊂流失土层厚度集中分布在0~2mm /a ,平均土层流失厚度为1.19mm /a ㊂土壤有机质(S OM )㊁全氮(T N )㊁速效钾(A K )㊁有效磷(A P )的平均流失模数分别为820.00,55.19,3.32,0.32k g/(h m 2㊃a ),4种养分流失量空间分布均存在一定的聚集特征,总体表现为滇西区等西部区域大于东部区域㊂研究结果可为云南省水土保持规划和水土流失生态环境建设提供科学依据㊂关键词:R U S L E 模型;土壤侵蚀;侵蚀危害性评价;养分流失;G I S;云南中图分类号:S 157.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2021)06-0007-08D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2021.06.002C h a r a c t e r i s t i c s o f S o i l E r o s i o na n dN u t r i e n tL o s s i nY u n n a nP r o v i n c eB a s e do nR U S L E M o d e lC H E NZ h e n g f a 1,2,G O N G A i m i n 1,2,N I N G D o n gw e i 1,2,Z H A N GL i u d o n g 1,2,WA N GJ i a n x i o n g 1,2,X I A N GB i a o 1,2(1.C o l l e g e o f W a t e rC o n s e r v a n c y ,Y u n n a nA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y ,K u n m i n g 650201;2.R e s e a r c hC e n t e r o f A g r i c u l t u r a lW a t e rS a v i n g E n g i n e e r i n g a n dT e c h n o l o g y i nY u n n a nP r o v i n c e ,K u n m i n g 650201)A b s t r a c t :A c c u r a t e a s s e s s m e n to f s pa t i a l d i s t r ib u t i o nc h a r a c t e r i s t i c so f s o i l e r o s i o na n dn u t r i e n t l o s s i s t h e b a s i s o f r e g i o n a l s o i l a nd w a te rc o n s e r v a t i o na n de c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t g o v e r n a n c e .B a s e do n G I Ss p a t i a l a n a l y s i st e c h n o l o g y a n d R U S L E m o d e l ,s o i le r o s i o n a n d n u t r i e n tl o s s w e r e q u a n t i t a t i v e l y ev a l u a t e di n Y u n n a nP r o v i n c e .T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t t h e s o i l e r o s i o n a r e aw a s 1835.91ˑ104h m 2i nY u n n a nP r o v i n c e,a c c o u n t i n g fo r 48.07%o f t h e t o t a l a r e a ,a n d t h em e a na n n u a l e r o s i o nm o d u l u sw a s 15.65t /(h m 2㊃a )w i t ha t o t a l o f 597.52ˑ106t /a o f p o t e n t i a l s o i l l o s s .T h e i n t e n s i t y o f s o i l e r o s i o nw a sm a i n l y mi c r o -e r o s i o n a n dm i l d e r o s i o n ,b u t e x t r e m e l y s t r o n g er o s i o na n ds e v e r e e r o s i o nw e r e t h em a i ns o u r c e so f s e d i m e n t y i e l d .T h e s o i l e r o s i o n i n t e n s i t y w a s h i g h e r i n s o u t h w e s t e r nY u n n a n a n d l o w e r i nn o r t h w e s t e r nY u n n a n .S o i l e r o s i o nm a i n l yo c c u r r e d i ns u mm e r (J u n e -A u g u s t ),a n dd r y la n dw a s t h em a i ns o u r c eo f s e d i m e n t y i e l d .T h e t h i c k n e s so f t h e l o s t s o i l l a y e rw a sm a i n l y d i s t r ib u t e db e t w e e n0a n d 2mm /a ,a n d t h e a v e r a ge v a l u ew a s 1.19mm /a .A s t h e t h i c k n e s s of t h e l o s t s o i l l a y e r i n c r e a s i ng ,th e p r o p o r ti o n o f t h e c o r r e s p o n d i n g a r e a p r e s e n t e d a d e c r e a s i n gt r e n d .T h e a v e r a g e l o s sm o d u l u so f s o i l o r g a n i cm a t t e r (S OM ),t o t a ln i t r o ge n (T N ),a v a i l a b l e p o t a s s i u m (A K )a n d a v a i l a b l e p h o s p h o r u s (A P )w a s 820.00k g /(h m 2㊃a ),55.19k g /(h m 2㊃a ),3.32k g /(h m 2㊃a ),0.32k g /(h m 2㊃a ),r e s p e c t i v e l y .T h e s p a t i a l d i s t r i b u t i o nof t h e f o u rn u t r i e n t l o s s e sh a dc e r t a i nag g r e ga t i o n c h a r a c t e r i s t i c s ,a n d t h e o v e r a l l p e r f o r m a n c ew a s t h a t t h ew e s t e r nr e g i o nw a s l a r g e r t h a n t h e e a s t e r nr e g i o n .T h e s ef i n d i n g s c o u l d p r o v i d e s c i e n t i f i cb a s i sf o r w a t e r a n d s o i lc o n s e r v a t i o n p l a n n i n g a nde c o l o gi c a l e n v i r o n m e n t c o n s t r u c t i o n i nY u n n a nP r o v i n c e .K e yw o r d s :R U S L E m o d e l ;s o i l e r o s i o n ;e r o s i o nh a z a r d a s s e s s m e n t ;n u t r i e n t l o s s ;G I S ;Y u n n a nP r o v i n c e Copyright©博看网 . All Rights Reserved.土壤侵蚀作为全球性环境问题,是全球变化的重要组成部分[1]㊂导致土壤侵蚀的驱动力较多,其中人类不合理的土地利用是加速土壤侵蚀的主要原因[2]㊂土壤侵蚀使表土层变薄㊁带走土壤养分,导致土壤退化,土地生产力下降[3]㊂侵蚀泥沙及其伴随的养分流失也会对生态环境造成污染,土壤侵蚀成为规模最大㊁危害程度最为严重的非点源污染[4]㊂因此,土壤侵蚀及其养分流失研究已成为环境科学和农业科学研究人员共同关注的热点课题㊂定量评估区域土壤侵蚀分布特征是制定水土保持生态环境治理规划的基础和前提[5]㊂目前,国内外土壤侵蚀研究主要集中在土壤侵蚀机制㊁预测模型㊁水土保持措施及生态环境效应等方面㊂在土壤侵蚀预测模型方面,常用的模型包括经验统计模型㊁物理成因模型等[6]㊂从模型适用的空间尺度来看,一般包括坡面尺度模型㊁流域尺度模型和区域尺度模型[7],其中以流域尺度模型为主㊂国内外常用的土壤侵蚀预测模型主要包括U S L E/R U S L E㊁W E P P㊁E P M㊁E U R O S E M㊁A G N P S等模型,不同模型的输入参数㊁适宜条件㊁预测精度存在差异[8]㊂其中,U S L E/R U S L E模型因其结构简单,所需参数较少,对平均土壤侵蚀量预测较准确等特点,在世界各地得到了广泛运用[9]㊂从模型运用的空间尺度来看,基于U S L E/R U S L E模型的土壤侵蚀研究既包括坡面㊁流域尺度,同时也包括区域尺度㊂近年来,有学者[10-11]开展了基于G I S和R U S L E模型的区域土壤保持功能演变和水土保持生态服务功能评价方面的研究,取得了部分研究成果㊂土壤有机质和养分作为土壤质量评价的重要指标,其含量的大小是衡量耕地土壤质量高低的重要标准[12]㊂侵蚀过程土壤有机质和养分随着侵蚀泥沙和地表径流迁移,一方面成为农业面源污染的重要来源[4],另一方面也降低了耕地养分含量,从而使耕地质量下降[13]㊂土壤有机质在维持耕层土壤物理㊁化学和生物学特征中起着关键性作用[14],而坡面土壤侵蚀使土壤有机质通过泥沙和径流损失,破坏了耕层土壤物理㊁化学和生物结构性能,进而降低土壤质量㊂N㊁P㊁K等养分含量是土壤质量评价的重要指标,养分含量的高低对土壤质量产生直接的影响[15]㊂养分流失使表层土壤N㊁P㊁K等养分含量减小,最终导致土壤质量降低㊁耕地发生侵蚀退化,并导致水体污染㊂近年来,部分学者[16]采用U S L E/R U S L E模型对流域或区域尺度养分流失规律进行了研究,拓展了U S L E/R U S L E模型的运用范围㊂但总体而言,基于U S L E/R U S L E模型的区域尺度土壤侵蚀研究主要关注土壤流失,对养分流失的关注相对较少㊂云南省作为全球同纬度地带生物资源多样性保存最完好的地区,生态环境质量总体较好,但受人为活动等因素影响,部分区域土壤侵蚀有进一步加剧的风险,土壤侵蚀和面源污染成为区域农业生产和生态环境建设的重要障碍因素㊂基于此,本文在前人研究基础上,基于G I S空间分析技术和R U S L E模型,对云南省土壤侵蚀和养分流失进行定量化评估,为云南省水土保持规划和生态环境建设提供决策依据㊂1材料与方法1.1研究区概况云南省地处中国西南边陲㊁云贵高原西南部,国土面积39万k m2,属东亚季风和南亚季风交汇区域㊂国土面积84%为山区,丘陵和坝区平地仅占总面积的16%,地形由山地向喀斯特地貌逐渐演变㊂由于生态环境演变及人类活动的共同影响,中度生态脆弱性的类型区面积占总面积的32.02%,强度和极强脆弱的类型区面积占总面积的53.63%[17]㊂云南降雨充沛,河流众多,但在时空上分布严重不均㊂主要土壤类型为红壤㊁赤红壤㊁紫色土㊁黄壤和黄棕壤㊂研究[18]表明,云南坡耕地分布面积为472.55万h m2,占耕地面积的69.79%,坡耕地占耕地的面积比重较大,坡耕地在云南农业生产活动中具有重要地位㊂为使本研究与区域农业生产活动保持一致,参照云南省综合农业区划,将云南划分为7个分区㊂云南7个分区高程及土地利用类型空间分布见图1㊂1.2数据来源研究区D E M数据来源于中国科学院地理空间数据云平台(h t t p://w w w.g s c l o u d.c n),数据空间分辨率为30m,该数据集利用A S T E R G D E M数据进行加工得来㊂降雨数据来源于均匀分布于云南省的36个国家基本气象站1951 2018年间的降雨观测资料㊂土地利用来源于中国科学院资源环境科学数据中心(h t t p://w w w.r e s d c.c n),数据空间分辨率为30k m;该土地利用数据基于2015年L a n d s a tTM/ E T M遥感影像为主要数据源,通过人机交互解译生成;土地利用分类包括耕地(分为水田和旱地)㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地和未利用土地6个一级类型㊂土壤分布图来源于联合国粮农组织(F A O)和维也纳国际应用系统研究所(I I A S A)构建的世界和谐土壤数据库(HW S D),该数据空间分辨率为1k m,采用的土壤分类系统为F A O-90㊂土壤养分含量空间分布采用2005 2015年在云南省土壤测土配方施肥项目中获取的分县级数据集,建立全省30mˑ30m的土壤养分空间分布栅格图㊂根据云南省气候㊁地理特点,在1个年度中季节划分为3 5月为春季,6 8月为夏季,9 11月为秋季,12月至翌年1,2月为冬季㊂8水土保持学报第35卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.图1 云南省高程和土地利用类型空间分布2 研究方法2.1 分析计算模型2.1.1 R U S L E 模型及计算流程采用R U S L E 模型定量评估云南省土壤流失量,R U S L E 方程基本形式为:A =R K L S C P (1)式中:A 为年平均土壤流失量(t /(h m 2㊃a ));R 为降雨和径流侵蚀因子((M J ㊃mm )/(h m 2㊃h ㊃a ));K为土壤可蚀性因子((t ㊃h m ㊃h )/(M J ㊃mm ㊃h m ));L S 为地形因子,其中L 为坡长因子,S 为坡度因子;C 为植被覆盖与管理因子;P 为水土保持措施因子,均为无量纲因子㊂为模拟现状土壤侵蚀空间分布特征,本研究土地利用数据采用2015年土地利用图,并依据1951 2018年降雨观测资料计算逐年降雨侵蚀力,取平均值作为现状降雨侵蚀力值㊂采用水利部‘土壤侵蚀分类分级标准“(S L190 2007)进行侵蚀强度等级划分㊂模型计算分析基于A r cG I S10.2软件进行,分析流程为:(1)基于基础数据分别计算并获取R ㊁K ㊁L S ㊁C ㊁P 因子空间分布;(2)基于G I S 空间运算功能,计算各因子乘积并得到云南省土壤侵蚀空间分布;(3)采用G I S 的空间分析功能,进一步提取土壤侵蚀空间特征参数㊂为确保计算结果精度,计算栅格均统一为30mˑ30m ,并转换为相同的地理坐标系㊂2.1.2 流失土层厚度计算模型根据质量守恒原理,可导出流失土层厚度ΔH 计算模型为:ΔH =A10ˑρ(2)式中:ΔH 为流失土层厚度(mm /a );A 为土壤侵蚀模数(t /(h m 2㊃a ));ρ为自然状态下的土壤容重(g /c m 3),10为单位换算系数㊂本研究参照水利部‘土壤侵蚀分类分级标准“(S L190 2007)的估算方法,结合对云南省不同土壤类型坡面土壤容重的实测数据变化,土壤容重取值为1.35g /c m 3㊂2.1.3 养分流失估算模型参照文献[16]提出的方法,第i 种养分物质流失量N i 估算公式为:N i =E R i ˑA ˑW i (3)式中:A 为侵蚀模数(t /(h m 2㊃a ));E R i 为第i 种养分的侵蚀泥沙富集系数;W i 为第i 种养分在土壤中的含量(土壤有机质(S OM )的含量单位为g /k g ,全氮(T N )的含量单位为g /k g ,有效磷(A P )的含量单位为m g /k g ,速效钾(A K )的含量单位为m g /k g )㊂根据已有研究[19-20],土壤有机质的侵蚀泥沙富集系数分布在1.30~2.33,均值为1.64;全氮的侵蚀泥沙富集系数分布在1.05~2.99,均值为1.95;有效磷的侵蚀泥沙富集系数分布在0.84~1.95,均值为1.34;速效钾的侵蚀泥沙富集系数分布在1.14~2.17,均值为1.67㊂因此,本研究土壤有机质㊁全氮㊁有效磷㊁速效钾的侵蚀泥沙富集系数均分别取1.64,1.95,1.34,1.67㊂2.2 R U S L E 模型因子确定2.2.1 土壤可蚀性因子(K ) 土壤可蚀性因子反映土壤承受侵蚀动力剥蚀和搬运的敏感性,是评价土壤对侵蚀敏感程度的重要定量化参数㊂本研究引用杨子生[21]㊁郭志民[22]针对土壤可蚀性K 的研究成果,并将土壤可蚀性值转化为国际制单位,K 值取值见表1㊂表1 云南省不同土壤类型K 值变化土壤类型(亚类)K (U S )K (S I )土壤类型(亚类)K (U S )K (S I)红壤0.4100.054燥红土0.340.044黄红壤0.3300.043褐红土0.340.045山原红壤0.4120.054冲积土0.350.046红壤性土0.4200.055红色石灰土0.250.033黄壤0.3800.050黑色石灰土0.310.041黄壤性土0.3470.046黄色石灰土0.260.035黄棕壤0.3210.042酸性紫色土0.420.055暗黄棕壤0.3040.040中性紫色土0.400.053棕壤0.2920.038石灰性紫色土0.400.052暗棕壤0.2860.038赤红壤0.270.035棕色针叶林土0.2500.033注:K (U S )表示美国制单位;K (S I)表示国际制单位㊂9第6期陈正发等:基于R U S L E 模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析Copyright©博看网 . All Rights Reserved.2.2.2降雨侵蚀力因子(R)降雨侵蚀力因子一般采用简易公式计算,但不同的简易公式计算得到的降雨侵蚀力数值差异较大,需对计算模型的适宜性进行评价㊂根据陈正发等[23]对云南省降雨侵蚀力计算模型的适宜性研究成果,降雨侵蚀力计算公式为:R=5.249(ð12i=1P i P P i)1.205(4)式中:P为年降雨量(mm);P i为第i个月的降雨量(mm)㊂设F i=P iP P i,A=(ð12i=1F i)β-1,α=5.249,β=1.205,则每个月的降雨侵蚀力计算公式为:R i=αA F i=5.249A F i(5)式中:R i为第i个月的降雨侵蚀力值((M J㊃mm)/(h m2㊃h㊃a))㊂2.2.3地形因子(L S)坡度因子(S)和坡长因子(L)统称为地形因子,反映地形地貌特征对土壤侵蚀的影响㊂本研究缓坡地(θ<14ʎ)坡度因子采用早期U S L E中给出的计算式:S=65.41ˑ(s i nθ)2+4.56ˑs i nθ+0.065(6)式中:θ为坡度(ʎ)㊂陡坡地(θȡ14ʎ)地形因子采用刘宝元等[24]基于中国天水㊁安塞和绥德3个水土保持试验站天然径流小区观测资料提出的模型进行计算:S=21.91s i nθ-0.96(7)坡长因子(L)采用U S L E模型提出的计算公式进行计算:L=(l22.1)m(8)式中:l为坡长值(m);m为可变的坡长指数㊂当θ< 0.57ʎ时,m=0.2;0.57ʎɤθ<1.72ʎ,m=0.3;1.72ʎɤθ<2.86ʎ,m=0.4;θȡ2.86ʎ,m=0.5㊂计算地形因子过程中,首先基于D E M图直接提取坡度因子(S);其次,采用H i c k e y[25]提出的方法,基于D E M数据经过一系列水文流量累积分析后,最终得到坡长因子(L);最后,取2个因子图的乘积,即得到地形因子(L S)空间分布图㊂2.2.4植被覆盖与管理因子(C)植被覆盖与管理因子反映地表有植被覆盖情况下对侵蚀的减小作用,因子取值在0~1,一般通过模型计算法㊁试验法㊁赋值法确定C因子㊂本研究采用赋值法获得C因子空间分布图㊂根据杨子生[21]在云南开展的研究成果,水田C因子取值为0.088,旱地取值为0.120,林地取值为0.003,草地取值为0.005,其他土地利用类型取值为1.000㊂2.2.5水土保持措施因子(P)水土保持措施因子反映实施水土保持措施后对侵蚀的减小作用,因子取值在0~1,区域尺度一般依据土地利用类型进行赋值㊂根据赵明松等[16]和杨子生[21]研究成果,将林地㊁草地的P因子赋值为0.1,旱地赋值为0.35,水田赋值为0.18,其他土地利用类型均赋值为0㊂3结果与分析3.1模型计算结果精度验证基于R U S L E模型进行区域土壤侵蚀评估中,需要对计算精度进行验证㊂抚仙湖尖山河小流域位于云南省滇中地区,多年平均降雨量1050mm,雨季为6 10月,降雨量占全年总降雨量的75%,年平均径流深300mm,年均蒸发量为900mm,流域土壤主要是红紫泥土和红壤㊂尖山河小流域土壤㊁降雨㊁地形地貌㊁土地利用等特征在云南省具有较好的代表性,因此采用王克勤等[26]2006年在尖山河小流域标准径流小区观测的数据,验证模型计算结果的精度㊂通过计算,模型在灌草地㊁坡耕地㊁次生林小区上的土壤侵蚀预测精度最高,相对偏差仅为0.93%,-7.28%, 8.48%,梯坪地㊁人工林小区的预测相对偏差较大,相对偏差为16.60%,16.67%㊂整体上看,5种土地利用类型上的预测相对偏差为7.08%,模型确定系数为0.992,较接近于1,表明预测结果整体上比实测结果偏大,但整体偏差<10%,表明模型精度相对较高,可基本满足云南省土壤侵蚀和养分流失评估精度要求㊂3.2土壤侵蚀空间分布特征根据模型计算结果,云南省土壤侵蚀面积为1835.91ˑ104h m2,占总面积的48.07%,侵蚀量为597.52ˑ106t/a,年平均侵蚀模数为15.65t/(h m2㊃a)㊂图2为云南省土壤侵蚀强度分级图㊂从图2可以看出,云南大部分地区土壤侵蚀强度均处于微度侵蚀,其次为轻度侵蚀和中度侵蚀,强烈以上等级的侵蚀分布面积较小,但呈现出集中分布特征㊂图2云南省土壤侵蚀强度空间分布从表2可以看出,微度侵蚀所占面积最大,面积占比为51.93%,侵蚀模数仅为1.41t/(h m2㊃a),年01水土保持学报第35卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.侵蚀量仅占总侵蚀量的4.68%㊂轻度侵蚀面积仅次于微度侵蚀,侵蚀面积占比为36.75%,侵蚀模数为9.86t /(h m 2㊃a ),年侵蚀量占总侵蚀量的23.17%㊂中度侵蚀面积占比为3.26%,侵蚀模数为33.16t /(h m 2㊃a ),年侵蚀量占总侵蚀量的6.91%㊂强烈侵蚀㊁极强烈侵蚀和剧烈侵蚀面积占比差异较小,侵蚀面积占比分别为2.32%,3.53%,2.21%;尽管上述3个侵蚀强度等级的侵蚀面积占比较小,但平均侵蚀模数较大,侵蚀模数分别为64.92,109.26,219.45t /(h m 2㊃a ),且土壤侵蚀量占比分别达到9.64%,24.68%,30.93%㊂其中,剧烈侵蚀的面积占比仅为2.21%,但侵蚀量占比却高达30.93%,剧烈侵蚀是云南省侵蚀产沙的主要策源地㊂此外,极强烈侵蚀的面积占比也较低,仅为3.53%,而侵蚀量占比却高达24.68%㊂上述分析表明,云南省土壤侵蚀以微度㊁轻度侵蚀为主,但极强烈㊁剧烈侵蚀量占比较大,区域水土保持生态环境建设中应重视极强烈㊁剧烈侵蚀等级的水土流失治理㊂表2 云南省土壤侵蚀强度分级特征侵蚀强度分级面积/万h m2面积所占比例/%侵蚀量/(106t㊃a -1)侵蚀量所占比例/%平均侵蚀模数/(t ㊃h m -2㊃a-1)微度侵蚀1983.1351.9327.954.681.41轻度侵蚀1403.5236.75138.4323.179.86中度侵蚀124.483.2641.286.9133.16强烈侵蚀88.752.3257.629.6464.92极强烈侵蚀134.953.53147.4424.68109.26剧烈侵蚀84.222.21184.8130.93219.45合计3819.04100.00597.52100.0015.65 土壤侵蚀是导致土地退化㊁土地生产力下降的重要原因,分析不同农业分区土壤侵蚀特征,可为分区水土流失治理和耕地质量保护提供科学依据㊂从表3可以看出,不同农业分区侵蚀模数和侵蚀总量均存在差异,侵蚀模数的大小关系为滇西南区>滇东北区>南部边缘区>滇西区>滇中区>滇东南区>滇西北区,而侵蚀量的大小关系为滇西南区>滇中区>南部边缘区>滇西区>滇东南区>滇东北区>滇西北区㊂滇西南区平均侵蚀模数㊁侵蚀量均为最大,侵蚀模数达24.91t /(h m 2㊃a ),土壤侵蚀总量为144.08ˑ106t /a,说明滇西南区是云南省土壤侵蚀相对较严重的区域㊂滇东北区平均土壤侵蚀模数仅次于滇西南区,平均侵蚀模数为23.45t /(h m 2㊃a),土壤侵蚀强度也较大㊂南部边缘区土壤侵蚀模数为17.69t/(h m 2㊃a ),土壤侵蚀量为105.93ˑ106t /a ,土壤侵蚀量小于滇中区,但平均侵蚀模数大于滇中区㊂滇西区的土壤侵蚀量㊁侵蚀模数均小于南部边缘区,平均土壤侵蚀模数为16.66t /(h m 2㊃a),土壤侵蚀总量为82.42ˑ106t /a ㊂滇西北区土壤侵蚀模数和侵蚀量均为最小,侵蚀模数仅为9.30t /(h m 2㊃a ),表明该分区土壤侵蚀强度相对较小㊂3.3 土壤侵蚀季节分布特征受不同季节降雨侵蚀力㊁植被覆盖等因子变化的影响,不同季节土壤侵蚀存在较大波动㊂从图3可以看出,不同季节土壤侵蚀模数差异较大㊂其中,夏季土壤侵蚀模数最大,侵蚀模数集中分布在0~50t/h m 2,平均土壤侵蚀模数为10.53t /h m 2,侵蚀强度等级以轻度侵蚀㊁微度侵蚀为主㊂秋季土壤侵蚀模数仅次于夏季,侵蚀模数集中分布在0~25t /h m 2,平均土壤侵蚀模数为2.94t /h m 2,处于微度侵蚀㊂春季土壤侵蚀模数集中分布在0~5t /h m 2,平均土壤侵蚀模数为1.52t /h m 2,处于微度侵蚀㊂冬季土壤侵蚀模数最小,侵蚀模数集中分布在0~1.3t /h m 2,平均土壤侵蚀模数为0.17t /h m 2,也处于微度侵蚀㊂从侵蚀量占比来看,春㊁夏㊁秋㊁冬4个季节土壤侵蚀量占全年侵蚀总量的比重分别为10.18%,68.99%,19.69%,1.14%,表明云南省土壤侵蚀过程主要发生在夏季,夏季是云南省降雨侵蚀的敏感期,同时也是水土流失防治的关键时段㊂表3 不同分区土壤侵蚀特征分区侵蚀模数均值/(t ㊃h m -2㊃a-1)标准差C V 侵蚀量数值/(106t ㊃a -1)占比/%滇西北区9.3026.692.8745.827.67滇东北区23.4544.991.9251.558.63滇西区16.6640.852.4582.4213.79滇中区12.7331.312.46109.3118.29南部边缘区17.6943.502.46105.9317.73滇西南区24.9155.542.23144.0824.11滇东南区11.9427.982.3458.419.783.4 不同土地利用类型土壤侵蚀特征不同土地利用类型的侵蚀环境和受人为活动影响的强度不一致,导致不同土地利用的土壤侵蚀特征也存在较大差异㊂从表4可以看出,不同土地利用类型侵蚀模数㊁侵蚀量占比存在较大差异㊂从侵蚀模数来看,旱地侵蚀模数最大,平均侵蚀模数为79.79t /(h m 2㊃a),达到强烈侵蚀等级;草地的侵蚀模数仅次于旱地,平均侵蚀模数为10.32t /(h m 2㊃a ),处于11第6期陈正发等:基于R U S L E 模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析Copyright©博看网 . All Rights Reserved.轻度侵蚀等级;林地㊁水田的侵蚀模数均值差异较小,平均侵蚀模数分别为4.87,2.61t/(h m2㊃a),处于微度侵蚀等级,表明林地㊁水田的水土保持效果较好,地表土壤侵蚀强度较小;未利用土地㊁建设用地㊁水域等土地利用类型几乎不发生侵蚀,或侵蚀量十分微小,整体上处于微度侵蚀等级㊂从不同土地利用类型侵蚀量占比来看,旱地㊁林地㊁草地是区域侵蚀产沙的主要来源,其他土地利用类型侵蚀量占比均较小㊂其中,旱地的侵蚀量占比最大,侵蚀量占比达67.42%,表明云南省大部分土壤侵蚀发生在旱地上,旱地是区域侵蚀产沙的主要来源㊂林地的侵蚀量占比仅次于旱地,侵蚀量占比为17.44%;草地侵蚀量占比小于林地,侵蚀量占比为14.46%㊂图3不同季节土壤侵蚀分布表4不同土地利用类型土壤侵蚀特征土地利用类型侵蚀面积/104h m2微度侵蚀轻度侵蚀中度侵蚀强烈侵蚀极强烈侵蚀剧烈侵蚀平均侵蚀模数/(t㊃h m-2㊃a-1)侵蚀量占比/%林地1411.55755.4010.362.614.353.334.8717.44草地273.68535.9340.771.912.151.3710.3214.46水域00000000建设用地40.030000000未利用地15.860000000水田136.8323.430.450.190.220.122.610.69旱地64.1787.7572.7783.97128.1579.3679.7967.42 3.5流失土层厚度特征土壤侵蚀导致坡面表土层不断流失,使土层厚度变薄,坡面石砾化和土壤粗骨化,最终导致土壤退化㊂通过计算,云南省土壤侵蚀流失土层厚度分布在0~69.9m m/a,平均土层流失厚度为1.19m m/a,不同区域流失土层厚度存在差异㊂从表5可以看出,随着流失土层厚度增加,对应面积占比表现为递减趋势;大部分区域流失土层厚度为0~2m m/a,对应的面积为3407.63ˑ104h m2,占总面积的比例为89.23%㊂其中,流失土层厚度为0~0.5m m/a的面积分布最广,分布面积为2293.79ˑ104h m2,占总面积的比例为60.06%;流失土层厚度为0.5~2m m/a范围的面积分布也较大,为1113.84ˑ104h m2,占总面积的比例为29.17%;流失土层厚度>2m m/a范围的面积分布较小,为411.41ˑ104h m2,占总面积的比例仅为10.77%㊂表5土壤侵蚀流失土层厚度分布面积及所占比例流失土层厚度/ (mm㊃a-1)流失面积/104h m2占比/%0~0.52293.7960.06 0.5~2.01113.8429.17 2.0~5.0156.404.10 5.0~8.0103.792.72 8.0~12.079.892.09 12.0~15.030.250.79 15.0~20.024.650.65 20.0~25.010.200.27 25.0~30.04.050.11 >30.02.180.063.6养分流失空间分布特征土壤侵蚀过程中,养分元素伴随着侵蚀泥沙和地表径流发生迁移㊁沉积,一方面作为农业面源污染的重要来源,另一方面使耕地上作物所需养分减少,使土地产生侵蚀性退化㊂面源污染治理作为区域环境整治的重要组成部分,研究区域养分流失时空分布特征对制定区域环境治理规划和开展生态环境建设具有重要的指导意义㊂从表6可以看出,在4种养分中土壤有机质(S O M)年流失总量㊁平均流失模数均为最大,年流失总量为3129.33ˑ104t,平均流失模数达820.00k g/(h m2㊃a);全氮(T N)年流失总量和平均流失模数仅次于土壤有机质(S O M),年流失总量为210.76ˑ104t,平均流失模数为55.19k g/(h m2㊃a);速效钾(A K)流失量和流失模数次于全氮(T N),年流失总量为12.69ˑ104t,平均流失模数为3.32k g/(h m2㊃a);有效磷(A P)年流失总量和平流失模数均为最小,年流失总量仅为1.22ˑ104t,平均流失模数为0.32k g/(h m2㊃a)㊂从空间分布上来看,土壤有机质流失量分布在0~ 60945k g/(h m2㊃a),集中分布在0~2151.01k g/ (h m2㊃a),不同区域土壤有机质流失模数空间分布差异性较大,滇西区有机质流失模数明显大于其他分区㊂全氮流失模数分布在0~3865k g/(h m2㊃a),集中分布在0~151.56k g/(h m2㊃a),不同地区全氮流失模数空间分布也存在差异性,总体表现为滇西区等西部区域大于东部区域㊂有效磷流失模数分布在0~28.9k g/(h m2㊃a),集中分布在0~1.02k g/(h m2㊃a),流失模数空间分布也21水土保持学报第35卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.存在差异性,也表现为滇西区等西部区域流失量大于东部区域㊂速效钾流失模数分布在0~216k g/(h m2㊃a),集中分布在0~8.48k g/(h m2㊃a),流失模数空间分布总体表现为滇西区等西部区域大于东部区域㊂上述分析表明,云南省4种养分流失模数空间分布均存在较大差异性,但空间分布上存在一定的聚集特征,总体表现为滇西区等西部区域大于东部区域㊂表6云南省养分流失特征统计养分类型流失模数集中分布区间/(k g㊃h m-2㊃a-1)平均流失模数/(k g㊃h m-2㊃a-1)流失量/(104t㊃a-1)土壤有机质0~2151.01820.003129.33总氮0~151.5655.19210.76有效磷0~1.020.321.22速效钾0~8.483.3212.69 4讨论4.1不同区域土壤侵蚀模数比较土壤侵蚀模数可较好地反映不同空间位置上土壤侵蚀强度的大小和潜在侵蚀危险性特征㊂由于不同区域影响土壤侵蚀的因子不同,使得不同区域土壤侵蚀模数也存在较大差异㊂据估计[27],全球尺度土壤侵蚀模数为12~15t/(h m2㊃a),每年流失约0.90~0.95mm厚度的表层土壤㊂国内部分研究[28]结果显示,云南省澜沧江流域平均土壤侵蚀模数分布在0~2853t/(h m2㊃a),平均值为19.8t/(h m2㊃a)㊂从本文研究来看,云南省土壤侵蚀面积占总面积的48.07%,年平均侵蚀模数为15.65t/(h m2㊃a),总体处于轻度侵蚀等级㊂从结果对比来看,云南省平均土壤侵蚀模数接近全球平均值,侵蚀强度小于我国的黄土高原区(平均侵蚀模数>20t/(h m2㊃a))[29]和三峡库区(平均侵蚀模数20.87t/(h m2㊃a))[30]等区域,但较东北漫岗区(平均侵蚀模数6.77t/(h m2㊃a))[31]㊁安徽省(平均侵蚀模数2.57t/(h m2㊃a))[16]等区域大,说明云南省土壤侵蚀相对较严重,水土保持生态建设仍然面临着艰巨任务,该结论与胡云锋等[29]的研究结果一致㊂此外,本研究显示云南西部土壤侵蚀强度大于东部,而澜沧江流域位于云南省西部,该区域土壤侵蚀模数(19.80t/(h m2㊃a))大于全省的均值(15.65t/(h m2㊃a)),该研究结果与Z h o u等[28]对云南省澜沧江流域土壤侵蚀的研究结果具有一致性㊂4.2土地利用变化对土壤侵蚀的影响不同土地利用类型植被覆盖㊁微地貌特征㊁水土保持效应存在差异性,从而影响地表径流和土壤侵蚀过程[32]㊂从本文研究结果来看,旱地㊁草地㊁林地㊁水田的侵蚀模数分别为79.79,10.32,4.87,2.61t/ (h m2㊃a),农用地中的旱地土壤侵蚀模数显著大于其他土地利用类型,该研究结果与大多数研究[28]结论一致㊂农用地在耕作过程中表层土壤产生人为扰动现象,同时对地表覆盖状况也产生深刻影响,耕作过程降低土壤和地表对径流侵蚀的抵抗力,加剧土壤侵蚀进程㊂草地㊁林地地表覆盖度相对较高,且地表人为扰动相对较小,坡面土壤侵蚀模数也较小㊂云南省作为典型的高原山地区,大部分旱地为坡度>3ʎ的坡耕地[18]㊂受自然因素和不合理耕作活动的影响,坡耕地土壤侵蚀强度较大,整体上处于强度侵蚀等级㊂因此,旱地(特别是坡耕地)应成为区域水土保持生态环境治理的重点区域㊂随着人为活动对区域土地利用空间格局影响作用的增强,区域土壤侵蚀空间分布也将发生演变,这对区域水土保持生态环境建设带来了新的挑战[2]㊂本文仅对当前状态下的土壤侵蚀空间分布特征进行了研究,今后应加强土地利用/覆盖变化条件下土壤侵蚀时空分布演变特征的研究,以为区域水土保持治理提供科学依据㊂5结论(1)云南省土壤侵蚀面积为1835.91ˑ104h m2,占总面积的48.07%,总侵蚀量为597.52ˑ106t/a,年平均侵蚀模数为15.65t/(h m2㊃a)㊂大部分地区土壤侵蚀强度处于微度侵蚀,其次为轻度侵蚀和中度侵蚀,强烈及以上等级的侵蚀分布面积较小,但呈现出集中分布特征,极强烈侵蚀㊁剧烈侵蚀是区域侵蚀产沙的主要来源㊂不同农业分区侵蚀模数和侵蚀总量均存在差异,滇西南区土壤侵蚀强度最大,而滇西北区土壤侵蚀强度最小㊂(2)不同季节土壤侵蚀模数和侵蚀量占比差异较大,夏季平均土壤侵蚀模数和侵蚀量占比均最大,云南省土壤侵蚀主要发生在夏季㊂不同土地利用类型侵蚀模数㊁侵蚀量占比存在较大差异,其中旱地的侵蚀模数㊁侵蚀量占比均为最大,旱地是区域侵蚀产沙的主要来源㊂(3)云南省土壤侵蚀导致的流失土层厚度分布在0~69.9m m/a,集中分布在0~2m m/a,平均流失土层厚度为1.19m m/a㊂流失土层厚度处于0~0.5m m/a范围的面积分布最广,占总面积的比例达60.06%㊂(4)云南省土壤有机质(S OM)年流失总量为3129.33ˑ104t,平均流失模数达820.00k g/(h m2㊃a);全氮(T N)年流失总量为210.76ˑ104t,平均流失模数为55.19k g/(h m2㊃a);速效钾(A K)年流失总量为12.69ˑ104t,平均流失模数为3.32k g/(h m2㊃a);有效磷(A P)年流失总量为1.22ˑ104t,平均流失模数为0.32k g/ (h m2㊃a)㊂4种养分流失模数空间分布均存在较大差异性,但空间分布上存在一定的聚集特征,总体表现为滇西区等西部区域大于东部区域㊂31第6期陈正发等:基于R U S L E模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析Copyright©博看网 . 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(完整word版)基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析

空间信息应用实践（中级）实验指导书空间建模——基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析一．实验背景Soil erosion and gullying in the upper Panuco basin, Sierra Madre Oriental, eastern Mexico 土壤侵蚀是地球表面物质运动的一种自然现象，全球除永冻地区外，均发生不同程度的土壤侵蚀。

人类社会出现后，土壤侵蚀成为自然和人为活动共同作用下的一种动态过程，构成了特殊的侵蚀环境背景，并伴随着人类对自然改造能力的增强，逐渐成为当今世界资源和环境可持续发展所面临的重要问题之一。

土壤侵蚀被称为“蠕动的灾难”，每年因土壤侵蚀造成的经济损失较诸如滑坡、泥石流和地震等地质灾害更大, 土壤侵蚀已成为我国乃至全球的重大环境问题之一。

土壤侵蚀及其产生的泥沙使土壤养分流失、土地生产力下降、湖泊淤积、江河堵塞，并造成诸如洪水等自然灾害，泥沙携带的大量营养物和污染物质加剧了水体富营养化，水质恶化，不断严重威胁到人类的生存。

据估计全球每年因土壤侵蚀损失300万公顷土地的生产力，造成的损失以百亿美元计。

我国人口众多、农耕历史悠久，加之历史上战乱频仍，以黄土高原为代表的华夏文明发源地是世界上土壤侵蚀最严重的区域之一，1990年遥感普查结果，全国水土流失面积达367万km2，占国土总面积的38.2％，其中50%为水蚀地区，土壤侵蚀以黄土高原、四川紫色土地区和华南红壤地区尤为突出，仅黄土高原地区一处，平均每年流失泥沙就达到16.3 亿t。

水土流失已成为中国重要的环境问题，土壤侵蚀研究已成为目前环境保护中的一个重要课题。

土壤侵蚀预报是有效监测水土流失和评价水保措施效益的手段，侵蚀模型则是进行土壤流失监测和预报的重要工具。

然而传统预测方法需要在量经费、时间和人力的投入，因此，在一定精度范围内通过有限的数据输入，得到满足要求的土壤侵蚀预测结果成为趋势。

80年代以来，随着地理信息系统(Geographical Information System, GIS)的成熟，它开始与土壤侵蚀模型—通用土壤流失方程(Universal Soil Loss Equation, USLE) 相结合进行流域土壤侵蚀量的预测和估算，业已成为土壤侵蚀动态研究的有力工具。

土壤流失模型(RUSLE)土壤流失评价

9.4土壤流失模型（RUSLE）：土壤流失评价水土流失(water Loss and Soil Erosion)是当今世界面临的一个重大环境问题，是指在水力、重力、风力等外力的作用下，水土资源和土地生产力的破坏和损失，包括了土壤侵蚀(Soil Erosion)及水的流失两个方面。

水土流失是一个受多种因素驱动作用的自然过程，由降雨作为主要侵蚀动力的即为水力侵蚀，其作用多体现于具有一定坡度的山地、丘陵地区，以降水直接冲走表层土壤为主要表现形式。

当表层土壤受侵蚀的程度超过一定的安全阈值时，就会形成或引发滑坡、泥石流等剧烈的土壤流失过程，降低区域土壤生产力，严重影响生态系统的平衡。

由于这一过程表现出明显的斑块性和异质性，难以用定点实验进行追踪监测，故多以预测估算的方式对之进行研究。

9.4.1 RUSLE模型RUSLE模型(The Revised Universal Soil Loss Equation)是美国农业部于1997年在通用土壤流失模型USLE(The universal Soil Loss Equation)的基础上修订建立并正式实施的一种适用范围更广的修正模型。

自颁布之后即在美国得到了广泛的应用，目前美国各州都己有成功应用的案例。

该模型也被世界各国的研究者借鉴，于20世纪90年代被引入中国。

RUSLE模型目前己在国内外的土壤侵蚀预测研究中得到了非常广泛的应用。

其计算表达式为：=⋅⋅⋅⋅(1)A R K LS C P图1 RUSLE模型的技术流程图A为预测土壤侵蚀量(estimated average soil loss in tons per acre per year)，主要指由降雨和径流引起的坡面细沟或细沟间侵蚀的年均土壤流失量。

R 为降雨侵蚀力因子(rainfall-runoff erosivity factor) (MJ·mm·hm-2·h-1·a-1）,它反映降雨引起土壤流失的潜在能力。

基于RUSLE模型的雅鲁藏布江流域土壤侵蚀评价

基于RUSLE模型的雅鲁藏布江流域土壤侵蚀评价兰泽凡;田小靖;牛祎凡;赵广举;普琼;拉巴仓决;左巴特【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2024(31)3【摘要】[目的]研究雅鲁藏布江流域土壤侵蚀时空变化特征,并分析气候和植被覆盖变化对土壤侵蚀的影响,以期为高寒区土壤侵蚀防治、生态系统保护和水土资源开发利用提供理论支撑。

[方法]以雅鲁藏布江流域为研究区,采用RUSLE模型定量评估了1980—2017年流域土壤侵蚀的时空变化特征。

[结果]1980—2017年,雅江流域土壤侵蚀强度整体呈现先减小后增加的趋势,1980—1999年年均土壤侵蚀模数波动下降,2000—2017年年均土壤侵蚀模数则呈现不显著上升趋势;流域中上游地区土壤侵蚀变化较为显著,下游地区侵蚀强度先增加后减小。

年均土壤侵蚀模数与降雨侵蚀力呈显著正相关关系,Pearson相关系数为0.92,而与NDVI关系不显著。

不同土地利用类型中,土壤侵蚀最强烈的是未利用地,其次是稀疏草地,由于其面积占比最高,对流域总侵蚀量的贡献比超过54%。

[结论]降雨是影响雅江流域土壤侵蚀强度变化的主要因素,未来土壤侵蚀防治的重点区域应为流域东部下游降雨量较大的地区,重点防范极端降雨造成的水土流失。

【总页数】10页(P20-29)【作者】兰泽凡;田小靖;牛祎凡;赵广举;普琼;拉巴仓决;左巴特【作者单位】西北农林科技大学水土保持研究所;西北农林科技大学资源环境学院;中国科学院水利部水土保持研究所;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;西藏自治区水文水资源勘测局【正文语种】中文【中图分类】S157.1【相关文献】1.基于RUSLE模型的剑湖流域土壤侵蚀定量评价2.基于RUSLE的流域土壤侵蚀敏感性评价——以福建省吉溪流域为例3.基于GIS和RUSLE模型的东江源流域土壤侵蚀评价4.基于GIS技术和RUSLE模型的喀斯特流域土壤侵蚀时空特征分析——以贵州省乌江流域为例5.基于RUSLE模型的妫水河流域土壤侵蚀时空变化特征因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

(完整word版)基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析.docx

空间信息应用实践（中级）实验指导书空间建模——基于 RUSLE 的土壤侵蚀建模分析一．实验背景Soil erosion and gullying in the upper Panuco basin, Sierra Madre Oriental, eastern Mexico 土壤侵蚀是地球表面物质运动的一种自然现象，全球除永冻地区外，均发生不同程度的土壤侵蚀。

据估计全球每年因土壤侵蚀损失300 万公顷土地的生产力，造成的损失以百亿美元计。

我国人口众多、农耕历史悠久，加之历史上战乱频仍，以黄土高原为代表的华夏文明发源地是世界上土壤侵蚀最严重的区域之一，1990 年遥感普查结果，全国水土流失面积达367 万km 2，占国土总面积的38.2％，其中 50%为水蚀地区，土壤侵蚀以黄土高原、四川紫色土地亿 t 。

水区和华南红壤地区尤为突出，仅黄土高原地区一处，平均每年流失泥沙就达到16.3 土流失已成为中国重要的环境问题，土壤侵蚀研究已成为目前环境保护中的一个重要课题。

土壤侵蚀预报是有效监测水土流失和评价水保措施效益的手段，侵蚀模型则是进行土壤流失监测和预报的重要工具。

然而传统预测方法需要在量经费、时间和人力的投入，因此，在一定精度范围内通过有限的数据输入，得到满足要求的土壤侵蚀预测结果成为趋势。

基于RUSLE模型的土壤侵蚀时空变化及其影响因子—以粤港澳大湾区为例

基于RUSLE模型的土壤侵蚀时空变化及其影响因子—以粤港澳大湾区为例目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究目标与内容 (5)2. 相关理论与研究方法 (6)2.1 RUSLE模型的原理 (7)2.2 土壤侵蚀的概念 (8)2.3 时空数据处理方法 (10)2.4 影响土壤侵蚀的主要因素 (11)3. 粤港澳大湾区概况 (12)3.1 地理与气候特征 (13)3.2 土地利用状况 (14)3.3 土壤侵蚀历史与现状 (15)4. RUSLE模型在粤港澳大湾区的应用 (16)4.1 数据收集与预处理 (17)4.2 模型参数选择与验证 (19)4.3 土壤侵蚀模拟结果 (21)5. 土壤侵蚀时空变化分析 (22)6. 影响土壤侵蚀的主要因素分析 (23)6.1 土地利用变化 (25)6.2 降水量变化 (26)6.3 人为活动因素 (27)6.4 气候变化影响 (28)7. 土壤侵蚀对粤港澳大湾区的影响 (30)7.1 对生态环境的影响 (31)7.2 对农业生产的影晌 (33)7.3 对水资源的影晌 (34)7.4 对沿海地区的影响 (35)8. 土壤侵蚀控制与生态恢复策略 (36)8.1 植被恢复策略 (37)8.2 排水系统和防蚀工程 (38)8.3 土地管理与规划 (40)8.4 政策与法规建议 (41)9. 结论与建议 (43)9.1 研究结论 (44)9.2 技术建议 (45)9.3 未来研究展望 (47)1. 内容概览本文旨在探讨土壤侵蚀的时空变化特征及其影响因素，土壤侵蚀不仅是全球性的环境问题，也对区域经济发展和生态系统服务质量产生深远影响。

粤港澳大湾区作为中国经济最活跃的区域之一，其土壤侵蚀问题对其可持续发展构成挑战。

本文首先介绍了RUSLE模型的理论基础、模型结构和工作原理，以及在大湾区应用该模型的必要性和可行性。

通过收集和分析环境、地形、土壤、降水和植被覆盖等关键数据，利用遥感技术对大湾区的土壤侵蚀状况进行时空动态监测。

基于RUSLE模型的区域土壤侵蚀定量估算及空间特征研究

摘要：针对哈尔滨市主城区水土流失问题，以土壤侵蚀估算与评价为目标，采用ＲＵＳＬＥ模型，依
托ＧＩＳ和遥感技术，分析了影响区域尺度土壤侵蚀因子，包括降雨侵蚀力、土壤可蚀性、地形、植被
覆盖度和水土保持特性等，定量估算了哈尔滨市主城区８个流域的土壤侵蚀大小。在此基础上参考黑
文章编号：１０００。０８６０（２０１８）０６—０２１４．１０
ＲＵＳＬＥｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄｓｐａｔｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｓｔｕｄｙｏｎｒｅｇｉｏｎａｌｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎ
ＧＡＯＱｉｎｇｆｅｎｇ，ＧＵＯＳｈｅｎｇ，ＳＯＮＧＳｉｍｉｎｇ，ＱＵＥＺｈｉｘｉａ，ＬＩＴｉａｎｘｉａｏ
关键词：土壤侵蚀；ＲＵＳＬＥ模型；定量估算；哈尔滨市；流域生态保护；水土保持；快速城市化；
人类活动与用地结构
ｄｏｉ：１０．１３９２８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｗｒａｈｅ．２０１８．０６．０３０
中图分类号：Ｓ１５７．１
文献标识码：Ａ
收稿日期：２０ｌ８一Ｏ４—１０基金项目：国家自然科学基金项目（５１６７９０３９）作者简介：高青峰（１９７８一），男，高级工程师，硕士，主要从事水环境水生态、水土保持方面研究。Ｅ—ｍａｉｌ：ＧａｏＱｉｎｇｆｅｎｇＮＥＡＵ＠１２６．ｃｏｒｎ通信作者：李天霄（１９８４一），男，高级工程师，博士，主要从事农田水环境保护与管理等方面研究。Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｉｔｉａｎｘｉａ０＠ｎｅａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ

基于GIS和RUSLE乌裕尔河流域土壤侵蚀定量评价

基于GIS和RUSLE乌裕尔河流域土壤侵蚀定量评价鄂立思;孙丽;李苗;李莹【摘要】基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS技术,以位于东北黑土耕作区的乌裕尔河流域为研究区,以遥感影像为数据源,结合自然地理环境特征,提取土壤侵蚀模型的各种因子,估算土壤侵蚀模数.根据SL190-96的分级标准,对土壤侵蚀强度进行了分级,获得乌裕尔河流域土壤侵蚀现状图,并对不同土地利用类型的土壤侵蚀状况进行了统计,结果表明:乌裕尔河流域土壤侵蚀以轻度侵蚀为主,共有8116.16 km2,占65.05％,其中轻Ⅰ型面积为4068.62 km2,占32.6％,中度侵蚀面积为1394.82 km2,占11.2％;轻度侵蚀集中连片分布,而中度以上侵蚀主要集中在坡度较大区域.土地利用类型中以旱田侵蚀最突出,主要表现为大面积的轻度侵蚀强度;但未利用地侵蚀最严重,主要体现在中度以上侵蚀;林地、草地和居民地以微度侵蚀和轻度侵蚀为主;0～3°、3～8°以下以轻度侵蚀为主,强度侵蚀和极强侵蚀,在坡度为8 ～15°时达到最大侵蚀面积.【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》【年(卷),期】2015(031)002【总页数】5页(P154-158)【关键词】RUSLE;GIS;乌裕尔河流域;土壤侵蚀【作者】鄂立思;孙丽;李苗;李莹【作者单位】哈尔滨师范大学;黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室;;【正文语种】中文【中图分类】S157.10 引言土壤侵蚀是指地球表面的土壤及其母质受水力、风力、冻融、重力等外力的作，在各种自然因素和人为因素的影响下发生的各种破坏、分离、搬运和沉积的现象［1］.土壤侵蚀破坏土地资源，造成淤积、干早、洪涝等灾害，引起生态环境恶化，严重地威胁着人类的生存和发展.东北松嫩平原黑土丘陵漫岗区是我国的六大水力侵蚀区之一［3］，由于黑土区独特的土壤地理环境和人类活动的强烈干扰，它已经变成了中国潜在侵蚀危险的地区［4］.近年来，黑土的侵蚀退化问题得到了政府、科学家甚至农民的普遍重视.关于土壤侵蚀的研究大多是基于土壤流失方程，近年来，国内外很多学者将USEL/RUSLE与GIS的结合来估算土壤侵蚀及其空间分布.乌裕尔河流域是黑土丘陵漫岗区典型的农业区，水土流失较严重，运用GIS结合修正通用水土流失方程(RUSLE)，对乌裕尔河流域的土壤侵蚀进行定量评价，分析土壤侵蚀现状以及其与坡度和土地利用的关系，以期为该区生态退耕、发展可持续农业、开展水土保持等政府宏观决策行为提供科学依据.1 研究区概况与数据获取1.1 研究区概况乌裕尔河是嫩江水系的一级支流，发源于黑龙江省北安市小兴安岭西麓山区，干流流经黑龙江省北安、克山、克东、依安、富裕等市县，最终流入扎龙湿地，中上游海拔高度145～410 m，流域面积12475.9 km2.本流域位于松嫩平原西部大陆性季风盛行区，年降水量为496.7 mm，年蒸发量为1110～1780 mm，年内降水分布极为不均匀，主要集中在汛期6～9月份，占全年降水量的80%.地貌波状起伏、丘岗错落，主要土壤为黑土、草甸黑钙土、潜育草甸土、暗棕壤、草甸沼泽土及沼泽土，富含有机质，适合于农业生产.由于土地的过度开垦和其它不合理利用，该流域对水土流失十分敏感［5］.1.2 数据获取该研究采用的数据主要包括2010年Landsat/TM影像，1:10万地形图，经过几何精校正和影像解译，形成土地利用/覆被数据，根据研究目的、研究区状况及数据源的特点，制定了耕地、林地、草地、水域、居民地、沼泽湿地、未利用地7类一级类及16个二级类的土地利用分类体系.30m分辨率的DEM数据，经过图幅拼接和格式处理转换，用以提取坡度坡长因子.降雨量数据使用乌裕尔河流域内及临近县市11个气象观测点的逐月降水数据.土壤数据来自1:100万的中国土壤类型图，结合全国第二次土壤普查及相关研究，获取研究区土壤类型矢量数据.2 研究方法2.1 模型选择通用土壤流失方程(RUSLE)是目前最常用的估算土壤侵蚀的模型方法之一，在世界很多地区得到了广泛的应用［5］.黑龙江省水土保持研究所于1985年－1992年在黑龙江省的克山和宾县进行土壤侵蚀径流小区的试验研究［6］，获得了适合东北黑土区的一些因子算法，并经过径流小区实测检验，验证了因子取值的合理性.因此，本文应用遥感和GIS技术在乌裕尔河流域进行土壤侵蚀量的估算具有良好的研究基础.RUSLE的模型表达式是由6个因子连乘的形式组成:式中:A为年土壤流失量，t/(hm2·a);R为降雨侵蚀力因子;K为土壤可蚀性因子;L和S分别为坡度因子和坡长因子，无量纲;C为植被与经营管理因子，无量纲;P为水土保持措施因子，无量纲.2.2 RUSLE各因子的确定2.2.1 降雨侵蚀力因子R值的估算该文采用FAO建立的通过修订Fournier指数求算R值的方法［7］，该方法既考虑年降水总量，又考虑降水的逐月分布，数据较容易获取，其公式为:式中:i是月份;Pi是月降水量;P是年降水量.然后建立R与该指数的关系为:式中:a、b取决于气候条件.根据研究区流域气候条件与世界其他地区的类似分析，a与b的取值分别4.17和–152.利用乌裕尔河流域内及临近的共11个雨量站近5年的年平均降雨量和各月平均降雨量，根据公式(3)，推算出各站点的降雨侵蚀力，在Arcgis中利用普通克里金插值法进行降雨侵蚀力的插值计算，得到研究区降雨侵蚀力R值空间分布图(所图1所示).图1 乌裕尔河流域降雨侵蚀力因子R值插值图2.2.2 土壤可蚀性因子K值的估算土壤可蚀性因子K值反映出土壤被降雨侵蚀力分离、冲势和搬运的难易程度.根据1∶100万土壤类型分布图，归并出乌裕尔河流域的土壤大类型有黑土、黑钙土、草甸土、暗棕壤和水稻土.高德武［8］等相关研究试验区设在本文研究区内的克山县，因此参考相关K值，近似确定出研究区的土壤类型可蚀性因子K值，取黑土K值为0.2283，黑钙土 K 值为0.2306，草甸土K 值为0.2942，暗棕壤 K 值为 0.2733，水稻土 K 值为0.2721.2.2.3 地形因子(LS)的获取地形地貌特征对土壤侵蚀的影响集中表现在坡长与坡度两方面，一般用坡长(L)与坡度(S)因子估算地形因素对土壤侵蚀的影响.张宪奎［6］等以克山为试验区，推导出全省LS因子的计算公式:式中:λ为坡长(m);θ为坡度(°);m为坡长指数，取值为0.18;n为坡度指数，取值为1.3.在GIS环境中，坡长坡度LS因子的具体实现是以DEM为基础数据进行提取，利用栅格计算器，根据上述公式获得地形因子LS的栅格图.2.2.4 植被与经营管理因子C的获取植被覆盖和经营管理因子C值是表示在其他条件相同情况下，耕作农地上土壤流失量与同等条件下适时翻耕的连续休闲对照地上的土壤流失量之比，其值大小取决于具体的作物覆盖、轮作顺序及管理措施的综合作用等.取值范围在0～1，C值的取值主要与植被覆盖和土地利用类型有关.根据乌裕尔河流域土地利用现状及植被覆盖度的调查结果，参考我国学者张宪奎［6］和蔡崇法［9］求取C值所做工作，获得该次项目中不同土地利用类型的年平均C值见表1.表1 乌裕尔河流域C值土地利用类型 C值土地利用类型 C值水田 0.180 高覆盖度草地 0.040旱地 1.000 中覆盖度草地 0.080有林地 0.005 沼泽、水域、城镇用地 0.000灌木林 0.070 农村村居民用地 0.030其他林地 0.050 裸地、其他未利用地 1.0002.2.5 水土保持措施P值获取它的值是有水土保持措施与没有水土保持措施时土壤流失量的比值，一般在0～1.当地面没有任何措施时P等于1，水土保持措施得当时P等于0，基本没有土壤侵蚀发生.本研究由于没有设小区实验，主要参照美国农业部手册703号和解译出的土地利用现状图及相关的文献［6，9，10］，得出研究区水土保持措施因子P 值，研究区水田多为水平梯田，其P值取0.03，旱地据野外考察居多是坡耕地，其P值取0.352;其他自然植被区和用地类型，P值取1.2.3 土壤侵蚀量的计算在GIS软件支持下，将获取的各个因子图进行连乘栅格运算，得到土壤侵蚀量图.根据SL190－96的分级标准，对研究区进行土壤侵蚀强度分级，结合乌裕尔河流域的实际情况，进一步将轻度侵蚀分为轻Ⅰ 型侵蚀(侵蚀模数(200～800)t/(km2·a))，轻Ⅱ型侵蚀(侵蚀模数(800～1500)t/(km2·a))，轻Ⅲ型侵蚀(侵蚀模数(1500～2500)t/(km2·a)).运用ArcGIS对栅格土壤侵蚀量进行重分类，合并在同一级别的栅格，得到2010年坡面土壤侵蚀强度分级图(如图2所示).图2 乌裕尔河流域土壤侵蚀强度分级图3 结果与分析3.1 乌裕尔河流域土壤侵蚀现状根据2010年土壤侵蚀统计结果(见表2)，乌裕尔河流域土壤侵蚀总面积10387km2，占土地总面积的85.25%.除极强度侵蚀外，从轻度侵蚀到强度侵蚀，侵蚀面积随强度等级的增加而减少，其中轻度侵蚀面积8116.16 km2，占土地总面积的65.05%，中度侵蚀面积为1394.82 km2，占土地总面积的 11.2%，强度侵蚀面积为495.2 km2，占土地总面积的 3.96%，极强度侵蚀面积为291.85 km2，占土地总面积的2.34%.乌裕尔河流域以轻度侵蚀为主，其面积占侵蚀总面积的78.14%，进一步分析可以看出，轻Ⅰ型侵蚀占乌裕尔河流域总面积的32.61%，占全区土壤侵蚀总面积的39.17%，占轻度侵蚀面积的50.13%;轻Ⅱ型侵蚀占乌裕尔河流域总面积的19.57%，占全区土壤侵蚀总面积的23.51%，占轻度侵蚀面积的30.09%，说明整个乌裕尔河流域以轻Ⅰ型侵蚀和轻Ⅱ型侵蚀为主.3.2 土壤侵蚀与土地利用的关系从表3可以看出，乌裕尔河流域土壤侵蚀主要集中在旱田，面积为10444.51km2，占轻度土壤侵蚀面积的97.2%，草地及其他土地利用类型所占比例为2.8%，水田所发生的轻度侵蚀极少，只有0.26 km2.中度侵蚀也以旱田为主，其次为未利用地.强度与极强度侵蚀也是以旱田为主，但土壤侵蚀面积明显减少，未利用地中中度以上土壤侵蚀的面积是除旱地以外最大的.林地、草地和居民地以轻度侵蚀为主.表2乌裕尔河流域2010年土壤侵蚀面积统计结果注:未利用地包括盐碱地、滩地和裸土地侵蚀强度侵蚀模数t/(km2·a) 面积/km2 占土地总面积比/%微度侵蚀＜200 2088.91 16.75轻度侵蚀轻Ⅰ 200 ～800 4068.62 32.61轻Ⅱ 800 ～ 1500 2442.09 19.57轻Ⅲ 1500 ～ 2500 1605.45 12.87中度侵蚀 2500 ～ 5000 1394.82 11.18强度侵蚀 5000 ～ 8000 495.85 3.97极强度侵蚀 8000 ～ 15000 291.85 2.34剧烈侵蚀＞ 15000 88.94 0.71表3 乌裕尔河流域不同土地利用类型土壤侵蚀状况统计 km2土地利用类型微度侵蚀轻度侵蚀中度侵蚀强度侵蚀极强度侵蚀剧烈侵蚀旱田291.48 7894.34 1387.64 492.76 290.04 88.24水田 182.45 0.26 0.00 0.00 0.00 0.00林地853.63 28.25 0.08 0.01 0.01 0.00草地 445.28 124.83 0.47 0.07 0.02 0.00居民地 316.06 41.52 0.05 0.00 0.00 0.00未利用地0.00 6.96 6.58 2.36 1.78 0.69 3.3 土壤侵蚀的坡度分异特征基于DEM提取研究区坡度数据，并按照0～3°、3 ～8°、8 ～15°、15 ～30°和＞30°对坡度进行重分类，与研究区土壤侵蚀图进行叠加分析，求得乌裕尔河流域不同坡度下不同土壤侵蚀强度的侵蚀面积.从图3可以看出，乌裕尔河流域轻度侵蚀在0～3°坡度时的侵蚀面积为4824.71 km2，在3－8°坡度时侵蚀面积为3256.81 km2，在0－15°坡度范围内，轻度侵蚀面积呈现逐渐减小趋势;中度侵蚀在3～8°坡度时的侵蚀面积为1071.47km2，达到中度侵蚀最大面积，在8 ～15°坡度范围内侵蚀面积呈现逐渐减小趋势;轻度侵蚀和中度侵蚀在坡度达到15°时侵蚀面积趋近于0.强度侵蚀和极强侵蚀，在坡度为8～15°时达到最大侵蚀面积，分别为485.18 km2和205.87 km2.由此可以得出乌裕尔河流域坡度大于8°的土地利用类型是产生强度侵蚀的源区.因此，当坡度大于8°时，应该尽量减少坡耕地数量，发展林业.而对于坡度低于8°的地区，虽然侵蚀强度为轻度，但是侵蚀面积却很大，对于旱地应实行等高耕作等措施.图3 乌裕尔河流域不同坡度级土壤侵蚀面积4 结束语该文基于GIS平台，结合RUSLE模型，通过合理的选取模型中土壤侵蚀因子的计算方法，评估了乌裕尔河流域的土壤侵蚀状况，为该区域的土壤侵蚀治理提供一定的依据.(1)从侵蚀状况来看，乌裕尔河流域土壤侵蚀面积10387 km2，占土地总面积的85.25%.说明研究区内大部分地区都受到不同程度的土壤侵蚀，但以轻度侵蚀为主，轻度侵蚀面积8116.16 km2，占土地总面积的65.05%，中度侵蚀面积为1394.82 km2，占土地总面积的11.2%，强度侵蚀以上占研究区总面积的6.3%，面积较小.(2)从土壤侵蚀强度的空间分布来看，全区均有土壤侵蚀发生，且轻度侵蚀集中连片分布，而中度以上侵蚀主要集中在坡度较大区域.(3)从土地利用类型与土壤侵蚀强度的关系来看，旱地所发生的土壤侵蚀最为严重，面积最大，林地和草地主要以轻度侵蚀为主，未利用地侵蚀程度主要集中于中度侵蚀以上.(4)从土壤侵蚀的坡度分异特征来看，在0～15°坡度范围内，轻度侵蚀面积最大，随坡度增大呈现逐渐减小趋势;中度侵蚀在3～8°坡度时的侵蚀面积为1071.47km2，达到中度侵蚀最大面积;强度侵蚀和极强侵蚀，在坡度为8～15°时达到最大侵蚀面积，分别为485.18 km2和205.87 km2.参考文献［1］刘宝元，谢云，张科利.土壤侵蚀预报模型［M］.北京:中国科学技术出版社，2001:1－5.［2］张树文，王文娟，李颖，等.近50年来三江平原土壤侵蚀动态分析［J］.资源科学，2008，30(6):843–849.［3］唐克丽，等.中国水土保持北京:科学出版社，2004.［4］范昊明，蔡强国，王红闪.中国黑土区土壤侵蚀环境［J］.水土保持学报，2004，18(2):66–70.［5］魏建兵，肖笃宁，李秀珍，等.东北黑土区小流域农业景观结构与土壤侵蚀的关系生态学报［J］.生态学报，2006，26(8):2608－2614.［6］张宪奎，许靖华，卢秀芹，等.黑龙江省土壤流失方程的研究［J］.水土保持通报，1992，12(4):1－10.［7］Amoldus H M J.An approximation of the rainfall factor in the universal soil loss erosion［M］.De Boodt M，Gabriels D(eds).Assessmentof Erosion［M］.John Wiley and Sons，Chichester，1980:127–132.［8］高德武.黑龙江省土壤流失方程中土壤可蚀性因子(K)的研究.国土与自然资源研究，1993，3，40－43.［9］蔡崇法，丁树文，史志华，等.应用USLE和地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究［J］.水土保持学报，2000，14(2):19–24.［10］游松财，李文卿.GIS 支持下的土壤侵蚀量估算—以江西省泰和县灌溪乡为例［J］.自然资源学报，1999，14(1):62–68.。

修订的通用土壤流失方程rusle

修订的通用土壤流失方程rusle修订的通用土壤流失方程(RUSLE)是一种用于评估土壤侵蚀风险的数学模型。

它被广泛应用于农业、水资源管理和土地保护等领域。

本文将介绍RUSLE的基本原理、参数和应用，并探讨其在土壤保护中的作用。

RUSLE是美国农业部土壤保护研究所（USDA-ARS）于1965年开发的，旨在量化土壤侵蚀过程并预测土壤流失的程度。

该模型基于土壤侵蚀的五个主要因素：降雨冲击力（R）、土壤侵蚀性（K）、坡度长度因子（LS）、植被覆盖度（C）和土地利用方式（P）。

通过将这些因素结合起来，RUSLE可以估计土壤的年均流失量。

降雨冲击力（R）是指降雨对土壤表面的冲击力量。

降雨越强烈，土壤侵蚀的风险就越高。

其次，土壤侵蚀性（K）是指土壤的可侵蚀性程度。

不同类型的土壤具有不同的侵蚀性，这取决于土壤的质地、结构和有机质含量等因素。

坡度长度因子（LS）描述了坡度对土壤侵蚀的影响。

坡度越大、坡长越长，土壤侵蚀的程度就越高。

植被覆盖度（C）衡量了植被对土壤侵蚀的保护作用。

植被越茂盛，土壤流失的风险就越低。

土地利用方式（P）则反映了不同土地利用方式对土壤侵蚀的影响。

例如，农田和森林对土壤侵蚀的影响是不同的。

RUSLE模型将这些因素结合在一起，并通过相应的参数进行计算。

这些参数可以通过实地调查和遥感技术获取。

通过输入这些参数，RUSLE可以预测不同地区土壤的侵蚀风险，并为土地管理者提供科学依据，制定合理的土地保护措施。

RUSLE模型的应用范围广泛。

在农业领域，它可以帮助农民评估不同耕作方式对土壤侵蚀的影响，指导农田管理和土壤保护。

在水资源管理中，RUSLE可以用来评估土壤侵蚀对水库和河流的影响，指导水资源的合理利用和保护。

在土地规划和管理中，RUSLE可以用来评估土壤侵蚀风险，制定土地保护政策和措施。

然而，RUSLE模型也存在一些局限性。

首先，模型的精度受到数据的质量和输入参数的准确性的限制。

其次，模型无法考虑人类活动对土壤侵蚀的影响，如农业实践和土地利用变化等。

基于RUSLE_模型的武陵山区土壤侵蚀研究

第 43 卷第 3 期2024年 5 月Vol.43 No.3May 2024中南民族大学学报（自然科学版）Journal of South-Central Minzu University（Natural Science Edition）基于RUSLE模型的武陵山区土壤侵蚀研究刘欢，严翼*，张文豪，王森，罗佳欢（中南民族大学a.资源与环境学院；b.资源转化与污染控制国家民委重点实验室，武汉430074）摘要基于降水、土壤属性、数字高程模型（DEM）、归一化差值植被指数（NDVI）和土地利用等数据，采用修正后的通用土壤流失方程（RUSLE）模型计算了武陵山区的多年平均土壤侵蚀模数，探讨了武陵山区土壤侵蚀的空间分布特征.结果表明：（1）2001—2020年武陵山区约71.59%的区域受到土壤侵蚀的威胁，中度及中度以上土壤侵蚀占比30.55%；（2）坡度是影响土壤侵蚀强度分布的主要因素，中度及中度以上的土壤侵蚀主要分布在大于15°的坡度上；（3）同一坡度级下，林地土壤侵蚀强度最低；（4）重庆武陵山区多年平均土壤侵蚀模数最高，其次分别是湖北武陵山区和贵州武陵山区，湖南武陵山区多年平均土壤侵蚀模数最低；（5）重庆市武隆区，湖北省巴东县、五峰土家族自治县、秭归县、长阳土家族自治县，贵州省江口县和湖南省古丈县是多年平均土壤侵蚀模数较高的县（区）；（6）武陵山区土壤侵蚀的空间分布具有正的空间自相关性，高高集聚主要分布在湖北武陵山区，低低集聚主要分布在湖南武陵山区.研究结果对于武陵山区水土资源优化管理和地质灾害分区防治具有一定的指导意义.关键词武陵山区；土壤侵蚀；RUSLE模型；空间分布中图分类号S157 文献标志码 A 文章编号1672-4321（2024）03-0295-12doi：10.20056/ki.ZNMDZK.20240302Research on soil erosion in Wuling Mountain area based on RUSLE model LIU Huan，YAN Yi*，ZHANG Wenhao，WANG Sen，LUO Jiahuan（South-central Minzu University，a.College of Resources and Environment； b.Key Laboratory of Resources Conversion and Pollution Control of the State Ethnic Affairs Commission，Wuhan 430074， China）Abstract The revised universal soil loss equation （RUSLE）model was used to calculate the multi-year average soil erosion modulus in Wuling Mountain Area and to investigate the spatial distribution characteristics of soil erosion in Wuling Mountain Area using data of precipitation， soil properties， digital elevation model （DEM）， normalized difference vegetation index （NDVI） and land use. The results showed that （1） about 71.59% of Wuling Mountain area was threatened by soil erosion from 2001 to 2020， and moderate and above moderate soil erosion accounted for 30.55%；（2） land slope was the main factor affecting the distribution of soil erosion intensity， and the moderate and above moderate soil erosion was mainly distributed on slopes larger than 15°；（3） within the same slope ranges， forest land exhibited the lowest soil erosion；（4） Wuling Mountain area in Chongqing showed the highest multi-year average soil erosion modulus， followed by Wuling Mountain area in Hubei Province and Wuling Mountain area in Guizhou Province， and Wuling Mountain area in Hunan Province had the lowest multi-year average soil erosion modulus；（5）Wulong District of Chongqing，Badong County， Wufeng Tujia Autonomous County， Zigui County and Changyang Tujia Autonomous County of Hubei Province，Jiangkou County of Guizhou Province and Guzhang County of Hunan Province were the districts with high multi-year average soil erosion modulus；（6）the spatial distribution of soil erosion in Wuling Mountain area had positive spatial autocorrelation， with high-high clustering mainly in the Wuling Mountain area of Hubei Province and low-low clustering mainly in Wuling Mountain area of Hunan Province. The results provided some guidance for the optimal management of soil and water resources and the prevention and control of geological hazards in Wuling Mountain area.Keywords Wuling Mountain area； soil erosion； RUSLE； spatial distribution收稿日期2023-08-27* 通信作者严翼（1986-），女，讲师，博士，研究方向：“3S”技术在资源与环境中的应用，E-mail：**************** 基金项目国家自然科学基金资助项目（41901235）；中央高校基本科研业务费专项资金项目资助（CZY20033）第 43 卷中南民族大学学报（自然科学版）土壤侵蚀是影响生态环境和社会经济发展的重要因素［1-3］，其过程受到土壤、气候、地形、植被以及社会经济条件的影响［1，4］.由于土壤侵蚀对粮食生产、饮用水质量、生态系统服务、生物多样性和土壤养分等造成严重威胁，因而备受国内外的广泛关注［2，5］.定量评估区域的土壤侵蚀强度并掌握其空间分布特征有利于区域水土保持工作的高效开展和地质灾害的有效防治.目前，已有多种可用于土壤侵蚀定量评估的模型，如USPED（United Stream Power-based Erosion Deposition）模型、InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs）模型、CSLE（Chinese Soil Loss Equation）模型和USLE（Universal Soil Loss Equation）模型等［6-7］.其中，USLE模型是美国农业部依据10000多个地块的试验观测数据开发的经验性土壤流失预报方程模型，其先后经历了2次改进，即MUSLE（Modified Universal Soil Loss Equation）和RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）.RUSLE 模型因其计算因子物理含义明确且相互独立、所需数据易于获取、与GIS能够兼容，并适用于各种地形地貌区域等优点，被广泛应用于全球各地的土壤侵蚀评估［3，5］.如DEMIRCI等［8］使用RUSLE模型预测了土耳其伊斯坦布尔西部布尤切克梅奇湖流域的土壤侵蚀；CUNHA等［9］使用RUSLE模型评估了巴西塞拉多农村居民点所在流域的土壤侵蚀；ISLAM 等［10］使用RUSLE模型预测了马来西亚冷岳河流域的潜在土壤侵蚀.国内学者也对中国不同区域的土壤侵蚀展开了大量研究，研究区域主要集中在各大江河的小流域片区、黄土高原区和三峡库区［11-16］，但对位于我国中南部的武陵山区研究较少.武陵山区山高坡陡、地势崎岖、土地贫瘠，区域生态环境脆弱［17］.随着极端天气事件增多和人类活动增强，水土流失和地质灾害频发.由于武陵山区是我国重要的水土保持功能区以及长江流域重要的水源涵养区和生态屏障，及时掌握该区域土壤侵蚀强度及其空间分布特征有利于区域水土保持工作的科学推进和土地资源的优化管理.鉴于此，本文拟基于遥感和地理信息技术及RUSLE模型，采用多源数据，定量评估2001—2020年武陵山区的多年平均土壤侵蚀模数，并结合空间自相关分析探讨其空间分布格局，为区域水土保持工作的有序开展和土地资源的优化管理提供科学依据和数据支持.1　数据来源与研究方法1.1　研究区概况武陵山区地跨湖北、湖南、贵州和重庆四省（市），下辖71个县（市、区），总人口约2300多万人，其中近50%为少数民族.全域土地面积达1.72×107 hm2，地势西北高、东南低，平均海拔约700 m，是我国三大地形阶梯中第二级阶梯向第三级阶梯的过渡带，也是云贵高原的东部延伸地区［18］.其气候属亚热带向暖温带过渡类型，年平均温度为13~16 ℃，年降水量为1100~1600 mm，冬冷夏凉，雨水充沛.2020年，武陵山区土地利用类型以林地为主，占全区面积的79.35%，其次是耕地和草地，分别占武陵山区总面积的8.97%和6.17%，而其他土地利用类型只占5.50%.据2020年中国水土保持公报显示［19］：武陵山区生物多样性与水土保持生态功能区水土流失面积约1.6×106 hm2，土壤侵蚀形势十分严峻.本文以掩膜去除武陵山区建设用地和水体后的区域作为研究区域，总面积为1.67×107 hm2，约占武陵山区总面积的97.17%（图1）.1.2　数据来源1.2.1　降水数据降水数据来自国家地球系统科学数据中心（http：//）的中国区域1 km分辨率逐月降水量数据集（2000—2020年），该数据基于再分析气候数据经过空间降尺度得到，量纲为1 mm，数据格式为TIFF.1.2.2　土壤属性数据土壤属性数据（包括土壤砂粒含量、土壤粉粒含量、土壤黏粒含量和土壤有机碳含量数据）来自SoilGrids数据集（https：///soilgrids）. SoilGrids是一个全球数字土壤测绘系统，基于WoSIS数据库中超过230000个土壤剖面观测值和一系列环境协变量，使用机器学习的方法来绘制全球土壤特性空间分布图，其空间分辨率为250 m，数据格式为TIFF.1.2.3　数字高程模型数据数字高程模型（Digital Elevation Model， DEM）数据使用由美国太空总署（National Aeronautics and Space Administration， NASA）和国防部国家测绘局（National Imagery and Mapping Agency， NIMA）联合测量的航天飞机雷达地形测绘任务（Shuttle Radar Topography Mission，SRTM）（http：///296第 3 期刘欢，等：基于RUSLE 模型的武陵山区土壤侵蚀研究search ），空间分辨率为90 m ，数据格式为TIFF.1.2.4　归一化差值植被指数数据归一化差值植被指数（Normalized DifferenceVegetation Index ， NDVI ）使用MODIS/Terra VegetationIndices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid （MOD13Q1）产品（2000—2022年）（https ：// ），该产品时间分辨率为16 d ，空间分辨率为250 m ，数据格式为HDF ，包含NDVI 、EVI （Enhanced VegetationIndex ）等12个波段的陆地专题植被数据产品.1.2.5　土地利用数据土地利用数据（Land Use/Land Cover ， LULC ）来自欧空局全球基本气候变量监测计划（即European Space Agency Climate Change Initiative ， ESA CCI ）（https ：//viewer.esa /worldcover ）.本文获取了2020年武陵山区的土地利用现状数据，空间分辨率为10 m ，数据格式为TIFF.图1 研究区区位图和专题图Fig.1　Location map of the study area and thematic maps297第 43 卷中南民族大学学报（自然科学版）本文将所获取的多源遥感数据统一重采样为与DEM 数据一致的空间分辨率（90 m ），以便于进一步的建模分析.1.3　研究方法1.3.1　RUSLE 模型本文采用RUSLE 模型来定量评估武陵山区的土壤侵蚀状况.1965年，Wischmeier 和Smith 基于大量小区观测资料和人工模拟降雨实验资料建立了USLE 模型，该模型自建立以来被广泛应用，并取得了巨大的经济和社会效益［20］.但在USLE 模型中，仅考虑了降雨侵蚀力因子，未考虑与土壤侵蚀密切相关的其他因子.为了解决这个问题，美国农业部在USLE 模型的基础上先后进行了两次改进.MUSLE 是第一次改进后的模型，但由于MUSLE 是针对特定的现场条件开发的，在没有校准的情况下使用会产生很大的误差，因此美国农业部对原USLE 模型进行了再次修订，并将其称为RUSLE ［3］.目前，RUSLE是土壤侵蚀研究中应用最广的模型，其表达式如下：A =R ×K ×T ×C ×P ，（1）式中：A 是多年平均土壤侵蚀率（多年平均土壤侵蚀模数），t/（hm 2·a ）；R 是降雨侵蚀力因子，MJ ·mm/（hm 2·h ·a ）；K 是土壤可蚀性因子，t ·hm 2·h/（hm 2·MJ ·mm ）；T 是地形因子，是坡长和坡度的乘积，无量纲；C 是植被管理因子，无量纲；P 是水土保持因子，无量纲.各因子的计算方法详见式（2）~（6）［1，12， 18， 20-23］.R =∑i =1121.735×101.5log 10p i2p-0.8188 ，（2）式中：p i 是2001—2020年多年i 月平均降水；p 是2001—2020年多年年平均降水， mm.K =(0.2+0.3e-0.0256S d ()1-Si100)×(S i C l +S i)0.3×(1.0-0.25SOCSOC +e 3.72-2.95SOC)×æèççççç1.0-0.7()1-Sd 1001-S d 100+e 22.9()1-Sd100-5.51öø÷÷÷÷÷×0.1317，（3）式中：S d 为土壤砂粒含量，%；S i 为土壤粉粒含量，%；C l 为土壤黏粒含量，%；SOC 为土壤有机碳含量，%.T =L ×S ，（4）式中：L 和S 分别为坡长因子和坡度因子，二者均根据AMANDA ［24］开发的方法进行计算.C =(1-NDVI2)1+NDVI，（5）式中，NDVI 为2001—2020年多年年平均归一化差值植被指数.P =0.2+0.03s ，（6）式中：s 为坡度百分比；P 若等于1说明未采取水土保持措施，P 若等于0说明采取了有效的水土保持措施，P 介于0~1之间说明采取了一定的水土保持措施.1.3.2　空间自相关分析空间自相关研究对象与其空间位置之间的相关性，是检验要素属性值是否显著地与其相邻空间点属性值相关联的重要指标［25］，包括全局自相关和局部自相关.全局莫兰指数可以用于探测整个研究区域土壤侵蚀的空间模式，它使用单一的值反映研究区域整体的空间自相关程度［26］.其计算公式如下：I =n ∑i =1n∑j =1n ωij ()x i -xˉ()x j -x ˉ()∑i =1n∑j =1nωij∑i =1n()xi-xˉ2，i ≠j ，（7）式中：I 表示全局莫兰指数，n 表示格网的数量，ωij 表示空间权重矩阵，x i (x j ）表示第i （j ）个格网的多年平均土壤侵蚀模数，x ˉ表示所有格网多年平均土壤侵蚀模数的均值.全局莫兰指数的值域为［−1，1］，当全局莫兰指数越接近于1时，表示各格网的多年平均土壤侵蚀模数在空间分布上呈现出的集聚效应越显著；当全局莫兰指数越接近−1时，表示各格网的多年平均土壤侵蚀模数在空间分布上呈现出的趋异性越显著.由于空间数据分布存在异质性，仅用全局自相关分析无法反映局部的变化，因此需要采用局部莫兰指数（聚类和异常值分析）反映聚集或异常发生的具体空间位置［27］.其计算公式如下：I i =x i -xˉ∑j =1，j ≠in()x i -x ˉ2n -1-xˉ2∑j =1，j ≠i nωi ，j ()x i -x ˉ ，（8）式中：I i 表示第i 个格网的局部莫兰指数，其余符号含义同前.当I i 大于零时，表示要素具有同样高或同样低的临近要素，该要素是聚类的一部分；当I i 小于零时，表示要素具有包含不同值的临近要素，该要素是异常值.本文利用创建渔网工具，将武陵山区划分成逐个5 km × 5 km 的格网，并统计每个格网的多年平均298第 3 期刘欢，等：基于RUSLE 模型的武陵山区土壤侵蚀研究土壤侵蚀模数，使用全局莫兰指数来确定由这些格网组成的武陵山区土壤侵蚀的整体空间模式，再使用局部莫兰指数来识别由这些格网组成的武陵山区土壤侵蚀的局部空间模式.局部莫兰指数将研究区多年平均土壤侵蚀模数的空间分布模式划分为4种类型：即高高集聚、高低集聚、低高集聚和低低集聚.高高集聚，即某一区域与其邻近区域的多年平均土壤侵蚀模数均较高；高低集聚，即某一区域的多年平均土壤侵蚀模数较高，而其邻近区域的多年平均土壤侵蚀模数较低；低高集聚，即某一区域的多年平均土壤侵蚀模数较低，而其邻近区域的多年平均土壤侵蚀模数较高；低低集聚，即某一区域与其邻近区域的多年平均土壤侵蚀模数均较低.2　结果与讨论2.1　武陵山区土壤侵蚀评估2.1.1　多年平均土壤侵蚀模数评估基于多源数据，运用RUSLE 模型，计算得到武陵山区2001—2020年的多年平均土壤侵蚀模数，并参考我国水利部发布的《土壤侵蚀分类分级标准》（SL 190—2007）［28］将武陵山区土壤侵蚀强度划分为微度［0~5 t/（hm 2·a ）］、轻度［>5~25 t/（hm 2·a ）］、中度［>25~50 t/（hm 2·a ）］、强烈［>50~80 t/（hm 2·a ）］、极强烈［>80~150 t/（hm 2·a ）］和剧烈［>150 t/（hm 2·a ）］6个等级.图2（a ）是武陵山区不同强度土壤侵蚀的空间图2 土壤侵蚀模数及各土壤侵蚀因子的空间分布图Fig.2　Spatial distribution of soil erosion modulus and each soil erosion factor299第 43 卷中南民族大学学报（自然科学版）分布，由图2（a）可见：武陵山区土壤侵蚀以微度、轻度和中度为主，强度土壤侵蚀（强烈、极强烈和剧烈）的区域较少，主要分布在武陵山区西北部.为了更清晰地展示武陵山区的土壤侵蚀概况，统计了研究区域不同土壤侵蚀强度的土地面积（表1）发现：微度、轻度、中度、强烈、极强烈和剧烈土壤侵蚀区域其面积分别为4.40×106、7.06×106、3.10×106、1.26×106、7.17×105和1.72×105 hm2，分别占比25.58%、41.04%、18.04%、7.34%、4.17%和1.00%.其中，轻度土壤侵蚀区域占比最大，是研究区域最主要的土壤侵蚀类型.由于《土壤侵蚀分类分级标准》（SL 190—2007）中划定南方红壤丘陵区和西南土石山区的容许土壤流失量为5 t/（hm2·a），因此武陵山区约25.58%的区域未受到土壤侵蚀的威胁，其余约71.59%的区域均受到土壤侵蚀的威胁.2.1.2　土壤侵蚀因子分析图2（b）~2（f）分别是研究区域降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、植被管理因子和水土保持因子的空间分布图.从图中可见：降雨侵蚀力因子的高值区域主要分布在湖南武陵山区，土壤可蚀性因子的高值区域主要分布在武陵山区四省（市）接壤处，植被管理因子的高值区域主要分布在重庆武陵山区和贵州武陵山区，而地形因子和水土保持因子的高值区域几乎均匀的散布在整个研究区域.此外，通过统计研究区域不同土壤侵蚀强度下的降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、植被管理因子和水土保持因子的均值发现，武陵山区土壤侵蚀强度与降雨侵蚀力因子、地形因子和水土保持因子成正比，与土壤可蚀性因子成反比（图3）.表2是研究区域多年平均土壤侵蚀模数与各土壤侵蚀力因子的相关性分析结果，可见研究区域多年平均土壤侵蚀模数与地形因子和水土保持因子的相关性较大，分别为0.92和0.64，说明地形因子和水土保持因子是决定研究区域多年平均土壤侵蚀模数分布的主要因素，通过减缓地形和实施水土保持措施可以有效遏制研究区的土壤侵蚀.但由于人为改变地形难度较大，因此采取水土保持措施是遏制研究区域土壤侵蚀的良好选择.植被是全球生态系统的重要组成部分，在截留降水、减缓径流、防治荒漠化和水土保持方面都起着重要作用［29］，因此，植被长势越好的区域越不容易发生土壤侵蚀，即土壤侵蚀强度与NDVI成反比.由于植被管理因子由NDVI计算得来，且与NDVI成反比，因此土壤侵蚀强度与植被管理因子成正比.然而，图3（d）显示：随着武陵山区土壤侵蚀强度的增加，植被管理因子先减小后增大.本文认为这可能与武陵山区的土地利用有关，进一步分析将在2.2.2节详细叙述.2.2　武陵山区土壤侵蚀的空间分布特征2.2.1　不同坡度下武陵山区土壤侵蚀的空间分布坡度影响坡面侵蚀的演进速度和侵蚀强度，是决定地表径流和冲刷的基本要素［30］.地形和水土保持因子是决定研究区域多年平均土壤侵蚀模数分布的主要因素.由于地形因子和水土保持因子均由表1　不同角度下各土壤侵蚀力因子均值及区域面积Tab.1　Mean values of each soil erosion force factor and area under different angles 类别土壤侵蚀强度坡度/（°）省份微度轻度中度强烈极强烈剧烈<2>2~6>6~15>15~25>25重庆湖北贵州湖南R2580.772770.702963.653060.793249.403790.302584.972695.112793.042883.052969.702702.222850.302460.262950.31K0.030.030.030.030.030.030.030.030.030.030.030.030.030.030.03T0.769.0920.9935.6153.8689.450.131.928.8518.5730.8614.8317.7112.8812.50C0.110.090.090.090.090.090.110.110.090.090.080.100.080.110.09P0.200.210.210.210.220.220.200.200.210.210.220.210.210.210.21A1.2514.0835.0562.46104.12209.910.263.6815.9232.1753.1129.2128.6525.4320.58面积/hm²4.40×1067.06×1063.10×1061.26×1067.17×1051.72×1052584.972695.112793.042883.052969.702.23×1063.15×1063.03×1068.30×106面积占比/%25.5841.0418.047.344.171.000.030.030.030.030.0312.9618.3317.6348.26300第 3 期刘欢，等：基于RUSLE 模型的武陵山区土壤侵蚀研究坡度计算得来，因此坡度在很大程度上决定了土壤侵蚀的空间分布.图4统计了研究区不同坡度下不同土壤侵蚀强度的土地面积.当坡度小于2°时，研究区以微度土壤侵蚀为主，随着坡度的增加，微度土壤侵蚀的土地面积减少；当坡度大于15°时，微度土壤侵蚀的土地面积逐渐趋近于0；轻度和中度土壤侵蚀的土地面积随着坡度的增加先增加后减少，分别在6°~15°和15°~25°时土地面积达到最大；强烈、极强烈和剧烈土壤侵蚀的土地主要分布在坡度大于15°的区域，并随着坡度的增加，其面积也逐渐增加.整体而言，研究区约85.59%的中度及中度以上的土壤侵蚀区域分布在大于15°的坡度带上（表3），因此，武陵山区的土壤侵蚀防治应着重在坡度大于15°的区域.2.2.2　不同土地利用类型下武陵山区土壤侵蚀的空间分布有研究表明，不同土地利用类型下土壤侵蚀强度分布存在差异［31-32］.对研究区域不同土地利用类图4 不同坡度下不同土壤侵蚀强度的面积分布图Fig.4　Area distribution of different soil erosion intensitiesunder different slopes表2　相关性矩阵Tab.2　Correlation matrixR K T C P AR1‒0.210.13‒0.330.170.28K ‒0.211‒0.110.16‒0.12‒0.08T 0.13‒0.111‒0.260.700.92C ‒0.330.16‒0.261‒0.35‒0.10P 0.17‒0.120.70‒0.3510.64A 0.28‒0.080.92‒0.100.641图3 不同土壤侵蚀强度下各土壤侵蚀力因子的均值Fig.3　Mean values of each soil erosion force factor under different soil erosion intensity301第 43 卷中南民族大学学报（自然科学版）型下各土壤侵蚀强度的面积进行统计（表4）可见：研究区域的林地、灌丛地和草地均以轻度土壤侵蚀为主，而耕地、裸地和湿地均以微度土壤侵蚀为主，这是因为林地、灌丛地和草地所在区域的坡度普遍比耕地、裸地和湿地所在区域的坡度高［图5（a）］.由于武陵山区的土壤侵蚀强度分布主要受坡度的影响，因此增加植被覆盖在一定程度上可以缓解武陵山区的土壤侵蚀，但整体而言，坡度高的区域始终比坡度低的区域更容易发生土壤侵蚀，土壤侵蚀强度也更高［图5（b）］.但在同一坡度级下，林地的土壤侵蚀模数是所有土地利用类型中最低的［图5（b）］，这是因为林地植被的根系可以有效改善土壤的物理性质和结构，增强土壤的渗透性，提高土壤抗冲蚀性，进而抵御土壤侵蚀［33-34］.另外，图3（d）显示：当土壤侵蚀模数小于50 t/（hm2·a）时，研究区域植被管理因子与土壤侵蚀强度成反比，而当土壤侵蚀模数大于50 t/（hm2·a）时，研究区域植被管理因子与土壤侵蚀强度成正比.这是因为武陵山区大部分的耕地都属于中度及中度以下的土壤侵蚀［土壤侵蚀模数小于50 t/（hm2·a），表4］.耕地上常年种植一年生农作物，因此NDVI较高.但NDVI越高意味着土地的利用强度越大，土壤退化导致发生土壤侵蚀的风险更高，所以图3（d）中出现了植被管理因子与土壤侵蚀强度成反比的情况.而土壤侵蚀模数大于50 t/（hm2·a）区域耕地的占比较少，土地利用主要以林地为主（表4）.此时，NDVI越高意味着林地植被的长势越好，林地植被截留降水、减缓径流以及保水固土的能力就越强，因此NDVI越高，植被管理因子越小，土壤侵蚀强度越低，植被管理因子与土壤侵蚀强度成正比. 2.2.3　不同行政区下武陵山区土壤侵蚀的空间分布武陵山区地跨4个省（市），其中重庆武陵山区的多年平均土壤侵蚀模数最高，为29.21 t/（hm2·a），其次是湖北武陵山区和贵州武陵山区，多年平均土壤侵蚀模数分别为28.65 t/（hm2·a）和25.43 t/（hm2·a），表3　不同坡度下中度及中度以上土壤侵蚀的面积占比Tab.3　Area share of moderate and above soil erosion at different slopes土壤侵蚀强度中度强烈极强烈剧烈不同坡度下的土壤侵蚀面积占比/%0°~2°0.000.000.000.00>2°~6°0.010.000.000.00>6°~15°11.562.090.430.02>15°~25°25.5210.434.430.56>25°21.9611.488.792.70表4　不同土地利用类型各土壤侵蚀强度的面积Tab.4　Area of each soil erosion intensity for different land use types土地利用类型林地灌丛地草地耕地裸地湿地不同土壤侵蚀强度的面积（102 hm2）微度30157.92（17.54）23.36（0.01）3087.54（1.80）8234.81（4.79）2480.88（1.44）4.11（0.00）轻度59822.25（34.79）56.42（0.03）4295.37（2.50）4996.97（2.91）1385.22（0.81）0.58（0.00）中度27303.03（15.88）23.40（0.01）1883.10（1.10）1422.85（0.83）388.22（0.23）0.06（0.00）强烈11174.49（6.50）8.27（0.00）791.82（0.46）496.64（0.29）140.03（0.08）0.05（0.00）极强烈6407.04（3.73）4.24（0.00）453.16（0.26）233.73（0.14）70.72（0.04）0.04（0.00）剧烈1561.94（0.91）0.92（0.00）105.32（0.06）41.29（0.02）13.64（0.01）0.00（0.00）注：表中数据括号内为面积占比（%）.图5 不同角度下坡度均值和土壤侵蚀模数均值统计Fig.5　Mean values of slope and mean values of soil erosion modulus under different angles 302第 3 期刘欢，等：基于RUSLE模型的武陵山区土壤侵蚀研究而湖南武陵山区的多年平均土壤侵蚀模数最低，为20.58 t/（hm2·a）（表1）.表5统计了武陵山区不同省（市）不同土壤侵蚀强度的土地面积，可见重庆武陵山区、湖北武陵山区和贵州武陵山区共覆盖了48.91%的研究区域（与湖南武陵山区相当，湖南武陵山区覆盖了48.26%的研究区域），但却分布了7.92%的强烈及强烈以上土壤侵蚀区域（湖南武陵山区强烈及强烈以上土壤侵蚀区域只占整个研究区域的4.59%），说明土壤侵蚀高值区域主要分布在贵州武陵山区、重庆武陵山区和湖北武陵山区内.为了更好地指导土地资源的可持续管理工作，本文进一步统计了武陵山区下辖71个县（市、区）的多年平均土壤侵蚀模数（表6）发现：湖南省邵阳县的多年平均土壤侵蚀模数最低，为7.88 t/（hm2·a）；除了湖南省邵阳县外，另有46个县（市、区）的多年平均土壤侵蚀模数均低于25 t/（hm2·a），属于轻度土壤侵蚀；中度土壤侵蚀的县（市、区）共有24个，分别是重庆市黔江区、酉阳土家族苗族自治县、秀山土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县和武隆区，湖北省建始市、宣恩县、巴东县、五峰土家族自治县、秭归县和长阳土家族自治县，贵州省德江县、道真仡佬族苗族自治县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县和江口县，湖南省吉首市、龙山县、桑植县、武陵源区、保靖县、城步苗族自治县和古丈县.其中，江口县的多年平均土壤侵蚀模数为41.01 t/（hm2·a），是贵州省乃表6　不同县（市、区）多年平均土壤侵蚀模数Tab.6　Multi-year average soil erosion modulus in different counties （cities and districts）省（市）湖南贵州湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南湖南贵州湖南贵州湖南湖南贵州贵州湖南湖南贵州湖南湖北贵州湖南湖南湖北县（市、区）邵阳县（12）玉屏侗族自治县（64）武冈市（18）鹤城区（25）麻阳苗族自治县（31）涟源市（39）洞口县（14）隆回县（13）花垣县（43）凤凰县（42）辰溪县（28）新邵县（11）会同县（30）靖州苗族侗族自治县（34）芷江侗族自治县（33）泸溪县（41）中方县（26）冷水江市（38）溆浦县（29）通道侗族自治县（35）思南县（66）绥宁县（15）万山区（62）新化县（37）新宁县（16）湄潭县（59）余庆县（60）洪江市（36）石门县（19）凤冈县（58）慈利县（22）利川市（4）松桃苗族自治县（70）安化县（24）永顺县（46）来凤县（9）A/［t·（hm2·a）-1］7.889.9410.2411.3913.4314.1415.1315.1515.3815.5116.0217.3217.3817.5417.5717.6917.7518.1719.3119.5019.8219.8619.9620.0020.1120.1520.3420.9121.2921.8422.1922.3822.5122.8323.4123.48省（市）重庆湖北重庆湖南湖南贵州贵州湖北湖南贵州湖北贵州湖南重庆湖北湖南湖南贵州湖南贵州湖北湖南湖南重庆贵州重庆贵州重庆湖南湖北湖北湖北重庆湖北贵州县（市、区）丰都县（50）恩施市（3）石柱土家族自治县（51）永定区（20）新晃侗族自治县（32）正安县（55）碧江区（61）咸丰县（8）沅陵县（27）石阡县（65）鹤峰县（10）德江县（68）吉首市（40）黔江区（48）建始市（5）龙山县（47）桑植县（23）道真仡佬族苗族自治县（56）武陵源区（21）沿河土家族自治县（69）宣恩县（7）保靖县（44）城步苗族自治县（17）酉阳土家族苗族自治县（53）印江土家族苗族自治县（67）秀山土家族苗族自治县（52）务川仡佬族苗族自治县（57）彭水苗族土家族自治县（54）古丈县（45）巴东县（6）五峰土家族自治县（2）秭归县（0）武隆区（49）长阳土家族自治县（1）江口县（63）A［t·（hm2·a）-1］23.7023.7123.8423.8924.0024.3324.3724.4524.5524.7524.9825.0825.1425.5625.5725.7225.8427.2527.7727.8928.0528.8929.9930.3530.4730.5630.5830.6833.2835.0035.3536.0338.1038.3541.01注：括号里面标注的是各县（市、区）的FID，对应图1（b）中标注的数字.303。

基于RUSLE模型的土壤侵蚀时空分异特征分析_以辽宁省朝阳市为例_怡凯1_2_王

的相关研究，成为主流的土壤侵蚀研究方法。如： Roberto Ranzi[10]等人利用 RUSLE 模型计算了位于越南北部地区的 Lo River 流域的悬移质；L T Tran[11] 等人利用基于模糊逻辑的模型改良了 RUSLE 模型；徐丽芬[12]等人综合利用 RUSLE 模型和信息传播模型对不同区域进行研究等[13~20]。
2003 年 353.33 67.44 182.43 416.66 160.75 152.35 211.89 407.79 153.48 155.63 256.97
2004 年 191.40 253.95 126.09 138.68 177.24 95.50 247.33 275.64 467.20 345.39 250.05
怡凯等：基于 RUSLE 模型的土壤侵蚀时空分异特征分析
表 2 各个站点的降雨侵蚀力
Table 2 The rainfall erosivity indexes of all meteorology stations
纬度 42°01′ 48″ 41°52′ 12″ 41°49′ 12″ 41°33′ 00″ 41°22′ 48″ 41°13′ 48″ 41°04′ 48″ 41°31′ 12″ 41°07′ 48″ 40°48′ 00″ 40°34′ 48″
A=R·K·L·S·C·P
（1）
式中，A 为年土壤侵蚀模数（t·hm-2·a-1）；K 为土壤可蚀性因子（t·hm2·h·MJ-1·mm-1·hm-2）；R 为降雨侵蚀力因子（MJ·mm·hm-2·h-1·a-1）；C 为植被覆盖与管理因子；P 为水土保持措施因子；L、S 为坡长、坡度
因子。本研究以 2001~2011 年的降雨量数据、土壤

基于RUSLE模型的祖厉河流域土壤侵蚀时空分异特征分析

基于RUSLE模型的祖厉河流域土壤侵蚀时空分异特征分析贵立德【摘要】以祖厉河流域为研究区,借助RS的图像信息提取技术,对研究区遥感影像进行校正与信息提取.利用GIS的栅格数据空间分析功能,将研究区空间离散化为30 m×30 m的栅格单元.根据修正的通用土壤流失方程RUSLE生成因子栅格图,借助GIS空间分析功能,实现研究区的土壤侵蚀评估模拟.研究结果表明:祖厉河流域1995、2005和2015年土壤侵蚀模数分别为2877.87、3372.24和3713.23t/(km2·a);从侵蚀量变化来看,1995、2005、2015年土壤流失量分别为2960.84万、3469.46万、3820.28万t.从土壤侵蚀量空间分布和侵蚀量变化来看,研究区土壤侵蚀程度呈现南北低、中部高,河流深切区低、高山林立区高的特点.【期刊名称】《中国水土保持》【年(卷),期】2016(000)008【总页数】4页(P43-45,66)【关键词】土壤侵蚀;RS;GIS;RUSLE;祖厉河流域【作者】贵立德【作者单位】甘肃省定西市水土保持科学研究所,甘肃定西743000【正文语种】中文【中图分类】S157祖厉河流域位于甘肃中部，地理坐标介于东经104°12′～105°33′、北纬35°18′～36°34′之间，流域面积10 653 km2，地跨甘肃省定西、白银、兰州三地(市)和宁夏固原地区，包括定西市，会宁县的绝大部分地区，以及靖远、榆中、陇西、通渭、西吉、海原县的小部分地区。

受贺兰山和祁连山加里东褶皱带的复合影响，地势大致由南向北倾斜，海拔大多在1 500～2 000 m之间，最高峰在流域东北崛吴山的南沟大顶(海拔2 858 m)，最低点在祖厉河汇入黄河处(海拔1 392 m)。

在第三纪末和第四纪初古地形的基底上，第四纪以来的多次侵蚀—堆积旋回和现代侵蚀作用，塑造了当今以塬、梁、峁为特点的黄土丘陵地貌形态，呈现出梁峁交错、沟壑纵横的景观。