楊冉冉,徐涵秋,*,林 娜,何 慧,曾宏達(dá),2
(1.福州大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院,福州大學(xué)遙感信息工程研究所,福建省水土流失遙感監(jiān)測評估與災(zāi)害防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福州 350108;2.福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,福州 350007)
土壤侵蝕及其引發(fā)的一系列生態(tài)環(huán)境問題,包括土地資源減少、旱澇災(zāi)害加劇、水體污染加重等,正嚴(yán)重威脅著人類的生存和發(fā)展,成為世界各國普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一。因此,針對土壤侵蝕的研究也一直在進(jìn)行著,尤其是20世紀(jì)90年代以來,RS和GIS技術(shù)的迅速發(fā)展為土壤侵蝕的定量化提供了有力工具。土壤侵蝕定量評價方法主要以土壤侵蝕評價模型為核心,國內(nèi)外學(xué)者通過對土壤侵蝕規(guī)律進(jìn)行的大量研究,在建立土壤侵蝕模型方面取得了豐碩的成果[1]。其中,最為著名、應(yīng)用最為廣泛的是美國于20世紀(jì)60年代初開發(fā)的通用土壤侵蝕方程(USLE)及其后改進(jìn)版的通用土壤侵蝕方程(RUSLE)[2]。Nyakatawa等人在美國阿拉巴馬州的農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站,應(yīng)用RUSLE模型定量估算并比較分析了不同水土保持措施下的土壤侵蝕量,得出了作物覆蓋對降低土壤侵蝕起著關(guān)鍵性作用的結(jié)論[3];Terranova等人采用RUSLE和GIS定量分析評價了位于地中海的Calabria地區(qū)的土壤侵蝕狀況,為當(dāng)?shù)卣耙?guī)劃部門提供了決策依據(jù)[4];Park等人依據(jù)RUSLE的原理對韓國境內(nèi)流域20a間的土壤侵蝕狀況進(jìn)行風(fēng)險評估,發(fā)現(xiàn)其年均土壤侵蝕模數(shù)逐漸增加,并且到2020年將會進(jìn)一步增大[5];Marcus等成功地在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)模擬徑流實(shí)驗(yàn),并順利求解出RUSLE模型各因子參數(shù),計(jì)算了土壤侵蝕量,從而證明了傳統(tǒng)的野外徑流實(shí)驗(yàn)也可在室內(nèi)模擬進(jìn)行[6]。在我國,學(xué)者們根據(jù)各地區(qū)實(shí)際情況對USLE/RUSLE進(jìn)行了相應(yīng)的修正和改進(jìn)。卜兆宏等研究了水土流失定量遙感方法的新進(jìn)展,并在太湖流域建立了可供長期使用的水土流失定量遙感監(jiān)測系統(tǒng)[7];章文波、劉寶元結(jié)合我國水土保持現(xiàn)狀,提出新的中國土壤流失方程(CSLE),但只能應(yīng)用于坡面或田間土壤侵蝕預(yù)報[8];方剛清、阮伏水、周伏建、黃炎和等也都根據(jù)福建地區(qū)的實(shí)地情況,對RUSLE模型中的有關(guān)因子做出相應(yīng)調(diào)整,使其更適合于福建土壤侵蝕的計(jì)算[9-11]。
福建省長汀縣的河田鎮(zhèn)一帶,是聞名全國的典型南方丘陵紅壤侵蝕區(qū)。各級政府和當(dāng)?shù)厝嗣褚恢睘槠渲卫磉M(jìn)行著不懈的努力。因此,對于長汀河田地區(qū)的土壤侵蝕狀況進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測和評價具有重要的意義。本次研究對河田盆地區(qū)1988—2010年間的土壤侵蝕狀況進(jìn)行了定量估算和評價,以期為該地區(qū)水土流失的進(jìn)一步治理提供科學(xué)的決策依據(jù)。
福建省長汀縣河田盆地[12]位于福建省西部,東經(jīng) 116°18'—116°32',北緯 25°35'—25°44',氣候類型屬亞熱帶季風(fēng)氣候,災(zāi)害性天氣較多,年平均氣溫18.3℃,年降水量1500 mm;研究區(qū)植被主要為馬尾松林,土壤類型以花崗巖風(fēng)化而成的酸性紅壤為主,抗侵蝕能力較差,極易發(fā)生水力侵蝕。本次的研究區(qū)主要包括河田盆地及其周邊地區(qū),面積533.4 km2(圖1)。
圖1 長汀縣2010年Landsat遙感影像和研究區(qū)位置圖(RGB:321)Fig.1 2010 Landsat image of County Changting and the location of the study area(RGB:321)
RUSLE 方程定義為[13-14]:
式中,A表示年均土壤侵蝕量,R為降雨侵蝕力因子,K為土壤可侵蝕性因子,LS為坡度坡長因子,C為作物管理因子,P為水土保持措施因子。
本文采用的數(shù)據(jù)有:經(jīng)過幾何精校正和配準(zhǔn)的1988年、1998年和2010年的Landsat TM影像及其對應(yīng)的土地利用分類影像圖,1∶5萬土壤類型圖,DEM和1985年至2010年的月降雨量數(shù)據(jù)。主要借助遙感軟件ER Mapper和ArcGIS,分別計(jì)算出公式中的各因子值,并將各因子統(tǒng)一為WGS84坐標(biāo)系統(tǒng)下的GRID圖層,然后根據(jù)RUSLE的形式,將各因子相乘,獲得河田盆地及其周邊地區(qū)的土壤侵蝕強(qiáng)度等級數(shù)據(jù)和圖件。
1.3.1 降雨侵蝕力因子R值的估算
降雨侵蝕力因子R值反映的是降雨引起土壤侵蝕的潛在能力,它是降雨物理特征的函數(shù),難以直接測定。因此,各種估算R的方法也就應(yīng)運(yùn)而生[10-11]。本文應(yīng)用周伏建等提出的適用于福建地區(qū)的簡便算法來求解 R 值[10]:
式中,pi為月降雨量。根據(jù)長汀氣象站1985—2010年的逐月降雨量數(shù)據(jù),計(jì)算出研究區(qū)1988、1998、2010年的 R 值,分別為 332.12、296.40、345.14。
1.3.2 土壤可侵蝕性因子K的獲取
K因子用來表征土壤被降雨侵蝕力分離、沖蝕及搬運(yùn)的難易程度,即土壤的抗侵蝕特性??骨治g能力強(qiáng)的土壤K值低,反之則高。其取值與土壤顆粒大小、結(jié)構(gòu)以及有機(jī)質(zhì)含量等密切相關(guān)。Sharply和Williams把土壤可侵蝕性因子K的計(jì)算公式發(fā)展為[15]:
式中,SAN為砂粒含量(%),SIL為粉砂含量(%),CLA為粘粒含量(%),c為有機(jī)碳含量(%),SN1=1-SAN/100。
方綱清、阮伏水等依據(jù)上述原理求得福建省主要土壤類型的K值[9]。本文根據(jù)研究區(qū)土壤類型圖及相關(guān)文獻(xiàn)得出以下 K 值[9,16-17]:滲育水稻土 0.2447、潴育水稻土 0.3391、潛育水稻土 0.212、漂白型水稻土 0.2、漸沙土0.223、紫色土 0.2131、紅泥土 0.255、山地草甸土 0.2440、黃壤 0.228、黃紅壤 0.2303、粗骨性紅壤0.2549、硅鋁質(zhì)紅壤0.1711、硅質(zhì)紅壤0.1961、硅鋁鐵質(zhì)紅壤 0.2546、侵蝕紅壤0.2708、水 0。然后將以上 K值賦給已有的土壤類型圖,生成K值因子圖層。
1.3.3 坡度坡長因子LS的獲取
坡長L和坡度S因子反映了地形地貌對土壤侵蝕的影響,通常為侵蝕動力的加速因子。RUSLE中采用的坡長因子計(jì)算公式為[18]:
RUSLE模型中推薦計(jì)算S因子的公式為[19]:
式中,22.1是RUSLE標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)的坡長,單位為米,α是坡長指數(shù),λ是水平投影坡長,β代表細(xì)溝侵蝕與細(xì)溝間侵蝕的比率,θ是坡度。
Hickey和Van Remortel根據(jù)上述算法,用AML和C++語言編制了自動提取LS因子的程序[20-21],并提供于個人網(wǎng)頁上。本文根據(jù)該程序提取了LS因子,并生成了相關(guān)圖層。
1.3.4 植被覆蓋與管理因子C的確定
植被覆蓋與管理因子C是指在相同的土壤、坡度和降雨條件下,某一特定作物或植被情況下的土壤流失量與耕種過后連續(xù)休閑土地的土壤流失量的比值[13],它對土壤侵蝕起著抑制作用。本次研究采用蔡崇法等的方法[22],即根據(jù)植被覆蓋與管理因子C與植被覆蓋度c的關(guān)系公式進(jìn)行C值的估算,其值介于0—1之間。具體過程如下:
(1)求解植被覆蓋度c[23]
式中,NDVI為象元?dú)w一化植被指數(shù)值,NDVImax為最大值,即純植被像元的NDVI值,NDVImin為最小值,即全裸土象元的NDVI值。
(2)解算植被覆蓋與管理因子C[22]
當(dāng)植被覆蓋度大于等于78.3%時,基本不會發(fā)生土壤侵蝕,故C值設(shè)為0;當(dāng)植被覆蓋度為0時,土壤侵蝕量最大,C值設(shè)為于1[22]。當(dāng)植被覆蓋度介于0到78.3%之間時,可將植被覆蓋度進(jìn)行如上式的轉(zhuǎn)換運(yùn)算,最終得到3個時相的植被覆蓋和管理因子圖。
1.3.5 水土保持措施因子P的確定
水土保持措施因子P是指特定水土保持措施下的土壤流失量與相應(yīng)未實(shí)施該措施的順坡種植時的土壤流失量之比值[13],它是侵蝕動力的抑制因子,起著保持水土的作用。P值范圍為0—1,其值越小,表示水土保持措施對土壤侵蝕的抑制作用越明顯;等于0,說明不發(fā)生土壤侵蝕;等于1,表明未采取任何措施或抑制作用完全失效。已有研究中經(jīng)常采用土地利用類型賦值的方法來確定P值。本文參考已有的相關(guān)研究結(jié)果[17,22,24-26]來確定研究區(qū)不同土地利用類型的 P 值:水田 0.01、闊葉林 0.2、針葉林 0.4、竹林 0.4、草 0.7、建筑用地1、裸地1、沙地1、水體0,并將其分別賦給3個年份的土地利用圖,得到相應(yīng)的P值因子圖。
將上述獲取的各因子圖層導(dǎo)入ArcGIS中,并轉(zhuǎn)換為柵格大小均為30 m×30 m的GRID數(shù)據(jù),應(yīng)用軟件的相關(guān)功能,將各因子圖進(jìn)行連乘;由于RUSLE模型的單位是英制,所以將其乘以224.2轉(zhuǎn)換為公制單位t·km-2·a-1,得到各像元的土壤流失量。根據(jù)土壤侵蝕的試驗(yàn)結(jié)果,參考中國水利部2007年制定的《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》[27],將研究區(qū)的土壤侵蝕強(qiáng)度等級劃分為6個等級,制作出研究區(qū)1988、1998和2010年的土壤侵蝕強(qiáng)度等級分布圖(圖2)。
圖2 三時相土壤侵蝕強(qiáng)度等級分布圖Fig.2 The distribution map of soil erosion intensity in three time phases
于2010年11月在河田一帶進(jìn)行野外實(shí)地驗(yàn)證,共驗(yàn)證了126個點(diǎn),將其按圖2劃分的6個侵蝕等級歸類,然后與2010年RUSLE模型計(jì)算結(jié)果的分類等級進(jìn)行對比驗(yàn)證;其中分類等級一致的有109個點(diǎn),不一致的有17個點(diǎn),得出實(shí)驗(yàn)的總精度為86.51%。
在計(jì)算出各像元的土壤侵蝕量和土壤侵蝕等級圖后,對上述各圖層進(jìn)行相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明,在1988年至2010年的22年間,年均侵蝕模數(shù)由1988年的4259.11 t·km-2·a-1分別下降至1998年的2067.02 t·km-2·a-1和2010年的1280.09 t·km-2·a-1;相應(yīng)地,年侵蝕量也從252.42萬t分別降為122.5萬t、75.87萬t,這說明自20世紀(jì)80年代開始對長汀河田土壤侵蝕的治理已取得明顯成效,土壤侵蝕狀況逐漸減輕。從不同侵蝕等級的變換來看(表1):自1988年至2010年,中度及其以上侵蝕面積總共減少了113.31 km2,劇烈侵蝕等級面積減少了34.55 km2,微度侵蝕面積則增加了133.05 km2;尤其是在1998年至2010年的后12a間,微度土壤侵蝕的面積增幅達(dá)115.47 km2,土壤侵蝕狀況的好轉(zhuǎn)程度尤為明顯。這表明自2000年開始新一輪的大規(guī)模治理以來,當(dāng)?shù)氐耐寥狼治g強(qiáng)度得以顯著降低。
表1 研究區(qū)各年份的侵蝕強(qiáng)度等級及其面積Table 1 Soil erosion intensity grades and their cover area in the study area
另外,對3個時相的不同土壤侵蝕等級進(jìn)行兩兩對比,并做出相應(yīng)的轉(zhuǎn)移矩陣。限于篇幅,本文只列出1988年至2010年的轉(zhuǎn)移矩陣(表2),從中可以看出:1988—2010年間,各侵蝕等級均有不同程度的轉(zhuǎn)移;其中,1988年中度及以上侵蝕等級中共有131.9 km2分別轉(zhuǎn)化為2010年的微度侵蝕等級(66.38 km2)和輕度侵蝕等級(65.52 km2);這種大面積的由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱轉(zhuǎn)移,說明該地區(qū)土壤侵蝕得到有效遏制。但也看出,在2010年劇烈侵蝕等級的7.63 km2中有4.7 km2是由1988年非劇烈侵蝕的等級轉(zhuǎn)化而來的,反映出這22a間土壤侵蝕狀況在總體得到改善的同時,也存在著局部加劇的情況。
表2 1988—2010年不同侵蝕等級面積轉(zhuǎn)移矩陣/km2Table 2 Conversion matrix of different erosion grades from 1988 to 2010
將研究區(qū)的DEM劃分為4個海拔高程帶:<400 m、400—600 m、600—800 m、>800 m,并分別與三時相的土壤侵蝕模數(shù)圖層進(jìn)行疊加,利用ArcGIS的空間分析功能進(jìn)行計(jì)算得出:<400 m高程帶的平均侵蝕模數(shù)、侵蝕面積及侵蝕量均為最大。這表明<400 m高程帶是該區(qū)發(fā)生土壤侵蝕的主要區(qū)域。
進(jìn)一步將3個年份的植被覆蓋度圖層按植被覆蓋度大小劃分為四級:<20%、20%—50%、50%—80%、>80%,然后分別與三時相的土壤侵蝕模數(shù)圖層進(jìn)行疊加。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析得知:侵蝕量最大的區(qū)域在1988年集中在植被覆蓋度<20%的地區(qū);而到了1998年和2010年,侵蝕量最大的區(qū)域則集中在植被覆蓋度介于20%—50%的區(qū)域,分別占對應(yīng)年份侵蝕總量的71.78%和48.22%。
為了找出今后該區(qū)水土流失治理的重點(diǎn)區(qū)域,進(jìn)一步將以上空間分析找出的嚴(yán)重水土流失區(qū)進(jìn)行疊加,即將2010年<400 m高程帶、植被覆蓋度為20%—50% 、土壤侵蝕度等級為強(qiáng)度及其以上的3個圖層進(jìn)行疊加,找出三者的共同區(qū)域,這些區(qū)域就是該區(qū)今后水土流失應(yīng)重點(diǎn)治理的區(qū)域(圖3)。
圖3 研究區(qū)2010年嚴(yán)重水土流失區(qū)(黑色圖斑代表嚴(yán)重水土流失區(qū))Fig.3 Distributions of the serious soil loss areas in the study area in 2010
以上根據(jù)最新的2010年數(shù)據(jù)確定的重點(diǎn)水土流失治理區(qū)域表明,該區(qū)的水土流失主要發(fā)生在高程在400 m以下的地區(qū)。其原因是由于這一地區(qū)多為盆地中的河流沿岸區(qū),是人類活動的密集區(qū)。人類的各種生活生產(chǎn)活動、長期存在的林權(quán)糾紛、大規(guī)模的濫砍濫伐、火燒山等[28],都給這一區(qū)域的自然植被帶來了很大的破壞,因此這一區(qū)域的植被覆蓋率低、土壤裸露,抗蝕能力差;加上區(qū)域降雨量大,暴雨沖擊多,導(dǎo)致該區(qū)域成為最嚴(yán)重的水土流失區(qū)。顯然,盡量減少人類活動的破壞,有效提高區(qū)域植被覆蓋度,是該區(qū)今后治理水土流失的重要舉措。
(1)利用RUSLE模型,結(jié)合RS、GIS技術(shù),可以有效地對長汀河田地區(qū)的土壤侵蝕狀況進(jìn)行定量評價和分析。研究的關(guān)鍵在于各模型因子的算法選取及模型參數(shù)的“本地化”。本文結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況,經(jīng)過比較分析,從諸多因子算法中選定了較適合于長汀河田地區(qū)的計(jì)算方法。經(jīng)野外實(shí)測驗(yàn)證,計(jì)算精度達(dá)86.51%。說明實(shí)驗(yàn)方法合理可行。
(2)長汀河田地區(qū)的土壤侵蝕狀況在1988—2010年的22a間得到顯著改善,表現(xiàn)在土壤平均侵蝕模數(shù)大幅下降,中度及其以上侵蝕面積顯著減少。尤其是自1998至2010年的后12a間,土壤侵蝕由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱的程度更為明顯。
(3)土壤侵蝕強(qiáng)度的空間分析表明,研究區(qū)內(nèi)<400 m高程帶和植被覆蓋度為20%—50%的地區(qū),是發(fā)生嚴(yán)重土壤侵蝕的主要區(qū)域,是今后水土流失治理的重點(diǎn)區(qū)域。針對高程<400 m的地區(qū),可繼續(xù)實(shí)施封禁措施;對于植被覆蓋度為20%—50%的地區(qū),進(jìn)一步執(zhí)行退耕還林和低效林改造,有效提高植被覆蓋度。
(4)研究區(qū)的土壤侵蝕狀況總體上呈良性轉(zhuǎn)化趨勢,但是自1988年到2010年仍有小面積的非劇烈侵蝕強(qiáng)度轉(zhuǎn)向劇烈侵蝕,存在著“整體好轉(zhuǎn),局部加劇”的現(xiàn)象,說明該地區(qū)的治理工作仍處于關(guān)鍵性階段。致謝:劉智才、王琳、黃紹霖、陳文惠、張清林和陳淑桂等同志參加了野外調(diào)查工作,特此致謝。
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