基于GIS和CSLE的山西省土壤侵蝕風(fēng)險研究

何維燦, 趙尚民, 王睿博， 程維明,3

(1.太原理工大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院, 太原 030024; 2.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室, 北京 100101; 3.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心, 南京 210023)

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基于GIS和CSLE的山西省土壤侵蝕風(fēng)險研究

何維燦1,2, 趙尚民1, 王睿博2， 程維明2,3

(1.太原理工大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院, 太原 030024; 2.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室, 北京 100101; 3.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心, 南京 210023)

以山西省為研究對象，基于中國土壤流失方程(Chinese Soil Loss Equation)、遙感和GIS空間分析技術(shù)，通過合理選擇CSLE中各土壤侵蝕因子的數(shù)據(jù)來源和計算方法，依據(jù)《土壤侵蝕分類分級標準》對2000—2010年山西省省市縣3級行政體系的土壤侵蝕風(fēng)險情況進行了分析，并運用地理加權(quán)回歸分析方法，計算了土壤侵蝕模型中各因子對侵蝕量的貢獻率。結(jié)果表明：(1) 山西省年均土壤侵蝕總量達3.58×108t，平均土壤侵蝕模數(shù)為2 287 t/(km2·a)。若以土壤侵蝕強度高于微度為侵蝕風(fēng)險地區(qū)，則山西省存在水土流失風(fēng)險的地區(qū)約占全省面積的48%；(2) 11個地級市中，輕度侵蝕城市依次為長治、晉中、晉城、太原、大同、運城和朔州，中度侵蝕依次為呂梁、臨汾、陽泉和忻州。106個縣級行政區(qū)中，微度侵蝕的縣有14個，輕度侵蝕的縣有61個，中度侵蝕的縣有27個，強度侵蝕的縣有4個；(3) 地形因子對水力侵蝕引起的土壤侵蝕模數(shù)具有最高的貢獻率，而因子取得最值的位置并不與貢獻率最值的位置相一致。

土壤侵蝕; CSLE; GIS; 地理加權(quán)回歸(GWR); 多級行政單元

土壤侵蝕是在各種內(nèi)外營力的作用下，土壤物質(zhì)被剝離、遷移、沉積的過程，是地表最普遍的自然地理過程[1]。隨著人類活動范圍的增大和土地利用強度的提高，加劇了土壤侵蝕的過程，并引起了土地退化、河道淤塞、水體污染等一系列生態(tài)環(huán)境問題[2]。

土壤侵蝕預(yù)報是監(jiān)測水土流失和評價水土保持效益的有效手段，侵蝕模型則是土壤侵蝕預(yù)報評估的重要工具。國內(nèi)外先后開發(fā)的土壤侵蝕模型有USLE，RUSLE/MUSLE，WEPP，SEMMED，CSLE等模型[3]。其中CSLE模型與USLE具有相似的結(jié)構(gòu)，且更適合于我國水土保持工作的實際情況，已廣泛應(yīng)用于我國土壤侵蝕預(yù)報和風(fēng)險評估中[4-5]。

山西省地處我國二、三級階梯交界的過渡地帶，人口密度大，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)單一，長期以來以資源消耗為主的經(jīng)濟增長方式，過度利用水土資源，對土壤條件和生態(tài)環(huán)境造成極其嚴重的破壞，導(dǎo)致土地利用過度，水土流失嚴重，嚴重制約著該省的可持續(xù)發(fā)展[6]。

目前，國內(nèi)有關(guān)土壤侵蝕量的研究，在研究區(qū)的選擇上多以某一地區(qū)或流域區(qū)域及其子區(qū)域為對象，省域尺度上進行多級行政體系的土壤侵蝕狀況分析的研究尚未開展[4-5,7-10]，不利于水保方案的實施和管理。在土壤侵蝕的空間分布特征上，多以不同土壤侵蝕程度在不同土地覆被類型、地形因子等上的比例或采用多元線性回歸分析說明各因子對土壤侵蝕的影響[7-10]，這類方法只是土壤侵蝕影響因素的宏觀表達，不能反映貢獻率的空間分異特征，在因地制宜的水土保持工程建設(shè)中的參考價值不顯著。因此，不同地域不同影響因子對土壤侵蝕的貢獻進行制圖分析顯得尤為重要。

本文以山西省為研究對象，基于中國土壤流失方程(CSLE)，綜合多年數(shù)據(jù)，運用遙感和GIS空間分析方法，定量評價山西省、市、縣3級行政區(qū)的土壤侵蝕定量，結(jié)合土壤侵蝕分類分級標準[11]，對山西省土壤侵蝕潛在風(fēng)險評估與制圖。引入地理加權(quán)回歸模型進行各因子的土壤侵蝕貢獻率計算和空間特征分析，以期為山西省各地水保部門和環(huán)境研究人員進行土地利用規(guī)劃、土地復(fù)墾方案設(shè)計，改進土地利用方式、實現(xiàn)水土流失預(yù)估、布設(shè)合理的水土保持措施提供參考和科學(xué)依據(jù)。

1　研究區(qū)概況

山西省位于我國中部(34°34′—40°44′N，110°14′—114°33′E)，是典型的黃土廣泛覆蓋的山地高原，也是黃河中游水土流失較為嚴重的省份之一。全省土地總面積約15.67萬km2，黃土覆蓋范圍約占全省面積的2/3。其中山丘地區(qū)的黃土覆蓋面積為7.9萬km2，除去大盆地中的沖積平原、土石丘陵和山地侵蝕露出的基巖部分，黃土覆蓋面積與現(xiàn)有耕地面積相當(dāng)，墾殖指數(shù)極高，境內(nèi)有黃土分布的地區(qū)，基本都受到人類耕作等活動的影響。省年均降水量518 mm，年際變化大，降水主要集中在6—9月，且多為暴雨，約為年雨量的20%。山西在植被分區(qū)中屬于暖溫帶落葉闊葉林和溫帶半干旱草原區(qū)，植物資源豐富，但覆蓋度低，且分布不均，質(zhì)量較差。

2　數(shù)據(jù)源與研究方法

2.1數(shù)據(jù)源

評估山西省土壤侵蝕風(fēng)險所需要的數(shù)據(jù)包括：降水?dāng)?shù)據(jù)、土壤類型數(shù)據(jù)、土地覆被類型數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型(DEM)、植被覆蓋數(shù)據(jù)、統(tǒng)計年鑒、參考文獻等相關(guān)統(tǒng)計資料：(1) 日降水?dāng)?shù)據(jù)下載自氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥cdc.cma.gov.cn)，包括覆蓋山西省及其周邊200 km范圍內(nèi)41個氣象站點2000—2010年的日降雨數(shù)據(jù)，其中17個為省內(nèi)站點數(shù)據(jù)，24個為省外周邊站點數(shù)據(jù)，用于計算降雨侵蝕因子R；(2) 山西省土壤類型數(shù)據(jù)來自中國1∶100萬土壤類型數(shù)據(jù)庫，用于計算土壤可蝕性因子K；(3) 土地覆被類型數(shù)據(jù)來自“全國生態(tài)環(huán)境10年變化(2000—2010年)調(diào)查遙感評估”項目成果，分類精度可以達到86%以上，用于計算生物措施因子B和耕作措施因子T；(4) 數(shù)字高程模型利用ICESat衛(wèi)星的GLA14數(shù)據(jù)進行垂直方向上的精度校正后的30 m ASTER GDEM，用于計算坡度S、坡長L和耕作措施因子T和淺溝侵蝕因子G；(5) 植被覆蓋度由NDVI數(shù)據(jù)計算得出，數(shù)據(jù)下載自地理空間數(shù)據(jù)云。選擇2000—2010年7—9月，共計99期歸一化植被指數(shù)(NDVI)旬合成數(shù)據(jù)，求取平均值，再次歸一化得到植被覆蓋度，用于計算生物措施因子B；(6) 統(tǒng)計資料參考山西省相關(guān)統(tǒng)計年鑒和水土保持文獻資料，計算工程措施因子E值。將上述數(shù)據(jù)參考系統(tǒng)一到WGS-84坐標系，采用Albers等面積割圓錐投影。

2.2各因子計算方法

本研究采用劉寶元提出的適用于全國范圍的中國土壤流失方程CSLE，并結(jié)合GIS和遙感技術(shù)，估算每個柵格單元的土壤侵蝕量，完成山西省的多級行政體系下土壤侵蝕風(fēng)險評價和侵蝕因子貢獻率的空間特征分析。CSLE方程式如下：

A=R·K·L·S·B·E·T

(1)

式中：A——每個柵格單元的年均土壤侵蝕模數(shù)[t/(hm2·a)]，1 t/(km2·a)=100 t/(hm2·a)；R——降雨侵蝕力因子[(MJ·mm)/(hm2·h·a)]；K——土壤可蝕性因子[(t·h)/(MJ·mm)]；L，S——坡度和坡長因子；B，E，T——生物措施因子、工程措施因子、耕作因子，均為無量綱因子系數(shù)，其中B，E，T范圍為0～1。各因子的計算方法見如下：

(1) 降雨侵蝕力因子R：利用2000—2010年覆蓋山西省及周邊的41個氣象站點資料和章文波等[12]的算法，計算山西省各站點降雨侵蝕力，用IDW插值得到降雨侵蝕力表面模型(附圖1A)。

(2) 土壤可蝕性因子K：以1∶100萬土壤類型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用EPIC模型[13]，編制成土壤可侵蝕性專題圖(附圖1B)。

(3) 地形因子(LS)：首先利用ArcGIS提取坡度和坡長，坡度因子S分別利用McCool等的公式[14]和Liu等[15]公式計算緩坡和陡坡因子，然后利用坡長因子L和坡長的關(guān)系求取坡長因子[16]。L和S乘積得到地形因子(附圖1C)。

(4) 水土保持措施因子(BET)(附圖1D)：

① 生物措施因子(B)基于土地覆被類型數(shù)據(jù)和歸一化植被指數(shù)NDVI進行計算，參考鄰近區(qū)域已有研究成果[6,17-18]，賦予不同土地利用類型和不同植被蓋度下的B(表1)。

表1　山西省生物措施因子(B)

② 工程措施因子(E)參考相關(guān)研究中使用的方法[17]，結(jié)合公式(2)計算工程措施因子：

(2)式中：St——梯田面積；Sd——淤地壩控制面積；S0——土地總面積；γ，δ——梯田和淤地壩的攔沙減沙系數(shù)，γ和δ值分別為0.763，1[18]。淤地壩控制面積根據(jù)黃河中上游管理局《淤地壩設(shè)計》[17,19]中的相關(guān)標準計算，采用各類型淤地壩控制面積范圍內(nèi)的均值，即小型、中型和大型控制面積分別為0.5，2.0，5.5 km2。

③ 耕作措施因子(T)根據(jù)當(dāng)?shù)厝烁髁?xí)慣調(diào)查和前人研究成果[17-20]，耕地按坡度進行分級賦值(表2)。

3　結(jié)果與分析

3.1山西省土壤侵蝕空間分布特征

基于ArcGIS軟件，利用python腳本根據(jù)上述公式構(gòu)建各因子計算模型，并結(jié)合CSLE模型得到各柵格單元上的土壤侵蝕模數(shù)和山西省水土流失總量。根據(jù)水利部《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190—2007)[11]，得到山西省土壤侵蝕強度模數(shù)分級表(表3)和土壤侵蝕等級圖(附圖2)。

(1) 對柵格單元的土壤侵蝕情況進行了統(tǒng)計(表3)，結(jié)果表明山西省年侵蝕總量達3.58×108t，平均土壤侵蝕模數(shù)為2 287 t/(km2·a)，總體上屬于輕度侵蝕。山西省侵蝕等級比例最大的是微度侵蝕，占全省總面積52.3%。中度及以下侵蝕面積占全省總面積的85.91%，但土壤侵蝕的貢獻量僅為侵蝕總量的42.57%。強度、極強度和劇烈侵蝕僅占全省總面積的14.7%，但土壤侵蝕的貢獻量高達57.23%，表明局部地區(qū)水土流失十分嚴重。

由附圖2可知，山西省土壤侵蝕以微度侵蝕為主，且主要分布在中部5大斷陷盆地和其他小型盆地的平原之中，由于這些地區(qū)地形平緩，降雨侵蝕力和土壤可蝕性適中，所以土壤侵蝕程度很小。輕度侵蝕地區(qū)主要分布在盆地邊緣等處的丘陵臺地之中。中度及以上土壤侵蝕主要分布在兩側(cè)的呂梁山脈和太行山脈，其中以呂梁山西部臨近黃河中游粗砂多沙區(qū)、太行山脈北部忻州境內(nèi)五臺山地區(qū)、東南部侵蝕最為嚴重，這是由于呂梁山西部盡管降雨侵蝕居中，但土壤可蝕性較強，地形坡面較多，植被覆蓋和水土保持程度相對較低；太行山東南部土壤可蝕性較強、降雨侵蝕強，導(dǎo)致土壤侵蝕嚴重。太行山北部的五臺地區(qū)，盡管該地區(qū)植被覆蓋和水土保持措施較好，但地形陡峭、坡耕地較多、溝蝕作用強烈，導(dǎo)致土壤侵蝕仍然嚴重。

若以土壤侵蝕強度高于微度為侵蝕風(fēng)險地區(qū)，則山西省約48%的地區(qū)存在水土流失風(fēng)險，需要加強水土保持工作。盡管耕地廣泛分布于盆地平原，但是也有較大部分分布在傾斜臺地、丘陵以及小起伏山地地區(qū)的坡耕地，如山西省西部黃河河谷平原、河漫灘、階地等，坡耕地分布較多，水土流失嚴重，應(yīng)當(dāng)加強耕地水保措施如梯田修建和淤地壩工程建設(shè)。在耕地分布少、主要為林草分布的山地地區(qū)應(yīng)當(dāng)加大植樹造林力度，在山間交通路線等地修建護坡工程，能有效降低在植被覆蓋度低但暴雨頻率較高地區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率。

(2) 將山西省土壤侵蝕風(fēng)險圖分別與地級市行政區(qū)邊界圖疊加，得到行政區(qū)各土壤侵蝕風(fēng)險的等級和百分比以及平均土壤侵蝕模數(shù)(表4)。

由表4可知，山西省11個地級市中，微度侵蝕的比例大于50%的城市依次是朔州、運城、大同、晉城、太原、晉中和長治，比例低于50%的依次為臨汾、陽泉、忻州和呂梁。這些城市中，平均土壤侵蝕模數(shù)最高的是呂梁，高達3 428 t/(km2·a)，最低的是朔州，為1 320 t/(km2·a)。按平均侵蝕模數(shù)可以分為輕度侵蝕和中度侵蝕兩類，其中輕度侵蝕依次為朔州、運城、大同、太原、晉城、晉中和長治；中度侵蝕依次為忻州、陽泉、臨汾和呂梁。

表2　山西省不同地形條件下耕作措施因子

表3　山西省土壤侵蝕強度分級統(tǒng)計

表4　山西省不同地級市土壤侵蝕情況

(3) 將山西省縣級行政區(qū)邊界數(shù)據(jù)與山西省土壤侵蝕分布圖進行疊加，統(tǒng)計了山西省縣域平均土壤侵蝕模數(shù)(表5)。由表5可知，山西省106個縣級行政區(qū)的土壤侵蝕程度可以分為微度、輕度、中度和強度侵蝕4類。其中，微度侵蝕的縣有14個，臨猗縣的平均土壤侵蝕模數(shù)最小，為365 t/(km2·a)；最高的為侯馬市，平均侵蝕模數(shù)為881 t/(km2·a)。輕度侵蝕的縣有61個，其中曲沃縣的平均土壤侵蝕模數(shù)最小，為1 016 t/(km2·a)；最高的為臨汾市區(qū)，達2 489 t/(km2·a)。中度侵蝕的縣有27個，最高的為臨縣，平均土壤侵蝕模數(shù)為4 999 t/(km2·a)，已接近強度侵蝕標準；最低的為靜樂縣和盂縣，土壤侵蝕模數(shù)約為2 523 t/(km2·a)。強度侵蝕的縣有4個，平均土壤侵蝕模數(shù)由大到小依次為柳林縣6 710 t/(km2·a)、永和縣6 706 t/(km2·a)、石樓縣6 494 t/(km2·a)、大寧縣5 025 t/(km2·a)。可見，強度侵蝕縣，均分布在屬于晉西黃土高原的呂梁和臨汾的西部地區(qū)。此外，中度侵蝕縣中，平均模數(shù)較高的縣基本分布在晉西，如隰縣、汾西縣、保德縣、興縣等，說明該區(qū)域土壤侵蝕風(fēng)險高，水土保持措施亟待加強。山西省92個縣的土壤侵蝕處于輕度及以上，占到全省縣數(shù)的87%。

3.2土壤侵蝕因子貢獻率

為了確定CSLE模型中的各因子對土壤侵蝕模數(shù)的貢獻率，本文利用地理加權(quán)回歸分析對土壤侵蝕模數(shù)和因子進行了回歸分析。首先，在ArcGIS 10.2中隨機生成4 000個采樣點，利用采樣點提取各因子R，K，L，S，B，E，T和土壤侵蝕模數(shù)(因變量)的值。隨后，在SPSS 20中使用多元線性回歸方法進行逐步回歸和共線性診斷。結(jié)果表明L和S之間，B和T之間具有多重共線性。為消除共線性，采用LS構(gòu)建輔助變量地形因子，BET構(gòu)建輔助變量水土保持因子，歸一化為0～1。最后，利用這些模型因子做地理加權(quán)回歸(GWR)。各因子對土壤侵蝕量的回歸系數(shù)，結(jié)果見附圖3—4。

從附圖3—4中可以看出，盡管通常意義上降雨侵蝕對于土壤的水力侵蝕具有重要影響，但回歸結(jié)果表明在山西省范圍內(nèi)地形因子對土壤侵蝕模數(shù)具有最高的貢獻率。地形因子的回歸系數(shù)在呂梁石樓縣和與其接壤的臨汾永和縣境內(nèi)達到最大值2.763。降雨對土壤侵蝕仍然具有重要作用，其貢獻率最值僅次于地形因子，分布在臨汾吉縣境內(nèi)。在山西省內(nèi)土壤可蝕性因子對土壤侵蝕模數(shù)的貢獻最低，最大值僅為0.583。

各土壤侵蝕因子雖然表現(xiàn)出空間分布差異性，但大部分地區(qū)體現(xiàn)了空間聚類特征。降雨侵蝕R的貢獻率在吉縣和鄉(xiāng)寧縣分布較高，但在五臺、靜月、汾陽和古縣也有相似水平的貢獻率分布。土壤可蝕性K在襄汾、洪洞和介休市，對土壤侵蝕起到了重要作用。地形因子LS的貢獻率較大值主要分布在呂梁西南部的石樓縣和臨汾西北部的永和縣，北部大同境內(nèi)的市區(qū)和左云縣，朔州境內(nèi)市區(qū)、右玉縣等地。水土保持措施在臨汾的大寧縣、吉縣和鄉(xiāng)寧縣顯得格外重要，是水土保持措施分布最多的縣。

通過地理加權(quán)回歸分析，可以清晰地看到在山西省內(nèi)地形因子對土壤侵蝕的貢獻率最高?；诖耍谒帘３止こ添椖拷ㄔO(shè)的過程中，應(yīng)當(dāng)加強邊坡治理措施。比較附圖2和附圖3—4可以發(fā)現(xiàn)，在各個因子貢獻率最大處，其值并不一定最大。因此，如果確認區(qū)域有土壤侵蝕的風(fēng)險，應(yīng)當(dāng)根據(jù)各土壤侵蝕因子在當(dāng)?shù)氐呢暙I率制定相應(yīng)的水土保持措施。

表5　山西省不同縣市區(qū)土壤侵蝕狀況　t/(km2·a)

4　討論與結(jié)論

4.1討 論

山西省土壤侵蝕以水力侵蝕為主，占全省侵蝕面積的99.9%，故只考慮了水力侵蝕的情況。水利普查等資料對土壤侵蝕情況的描述雖然細化到縣級，但對各級侵蝕強度僅進行面積統(tǒng)計。多級行政體系下的土壤侵蝕定量分析評價與制圖，彌補了這一不足，也能為決策層更好地認識土壤侵蝕分布情況，科學(xué)制訂相關(guān)政策并在基層能有效實施。與已有成果相比，本文計算的山西省土壤侵蝕空間分布與山西省范圍內(nèi)的1∶100萬土壤侵蝕分級圖空間分布規(guī)律相似[21]。中度、輕度土壤侵蝕面積，約占水蝕面積的70%，強度及以上水蝕面積占30%，與山西省第一次水利普查公告[22]結(jié)果基本一致，在各等級的侵蝕面積上有一定的差異，可能是因為采用的數(shù)據(jù)源不同造成的。利用CSLE模型對山西進行土壤侵蝕的研究較少，與已有的部分地級市和縣層面土壤侵蝕研究相比，發(fā)現(xiàn)與本文統(tǒng)計結(jié)果存在差異[23-25]，這是因為本文綜合了2000—2010年的數(shù)據(jù)，而相關(guān)文獻針對單一年度的土壤侵蝕進行計算，存在差異也是合理的。此外，CSLE模型只考慮了面蝕強度，無法反映溝蝕和重力侵蝕的影響，也沒有考慮坡面侵蝕物質(zhì)輸移過程中的沉積，這是本研究和其他眾多研究存在的共同問題[4-5,7-9]。

在計算土壤侵蝕貢獻率方面，本文使用了地理加權(quán)回歸(GWR)，由于考慮了變量間相互關(guān)系的空間非穩(wěn)性，因此在應(yīng)用于空間數(shù)據(jù)分析和制圖方面較經(jīng)典線性回歸具有明顯的優(yōu)勢[26]，且相對于地統(tǒng)計分析而言，考慮了殘差數(shù)據(jù)之間的自相關(guān)性，使結(jié)果更為精確[27]?；貧w分析成果以圖件形式表現(xiàn)，可以方便地應(yīng)用于當(dāng)?shù)厮帘３止ぷ髦?，顯得直觀且高效。

4.2結(jié) 論

(1) 2000—2010年山西省年均土壤侵蝕總量達3.58×108t，平均土壤侵蝕模數(shù)為2 287 t/(km2·a)，總體上屬于輕度侵蝕。若以土壤侵蝕強度高于微度為侵蝕風(fēng)險地區(qū)，則山西省約44%的地區(qū)存在水土流失風(fēng)險，需要加強水土保持工作。

(2) 山西省11個地級市，按平均侵蝕模數(shù)可以分為輕度和中度侵蝕兩類，其中輕度侵蝕城市依次為長治、晉中、晉城、太原、大同、運城和朔州，中度侵蝕依次為呂梁、臨汾、陽泉和忻州。106個縣級行政區(qū)及市區(qū)的土壤侵蝕程度可以分為微度、輕度、中度和強度侵蝕4類。其中，微度侵蝕的縣有14個，輕度侵蝕的縣有61個，中度侵蝕的縣有27個，強度侵蝕的縣有4個。山西省具有土壤侵蝕風(fēng)險的縣占到全省縣數(shù)的87%。

(3) 地形因子對水力侵蝕引起的土壤侵蝕模數(shù)具有最高的貢獻率，但因子取得最值處并不一定就是貢獻率最值。這說明在土壤水蝕防治的過程中，邊坡治理是最重要的一項任務(wù)。在規(guī)劃實施水土保持工程建設(shè)時，需要參考不同地區(qū)的土壤侵蝕因子的貢獻率及其分布狀況，以達到最佳保護效果。

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Research on Soil Erosion Risk Based on GIS and CSLE in Shanxi Province

HE Weican1,2, ZHAO Shangmin1, WANG Ruibo2， CHENG Weiming2,3

(1.CollegeofMiningEngineering,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan030024,China;2.StateKeyLaboratoryofResourcesandEnvironmentalInformationSystem,InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China; 3.JiangsuCenterforCollaborativeInnovationinGeographicalInformationResourceDevelopmentandApplication,Nanjing210023,China)

We selected the Shanxi Province as the research region. Based on the Chinese Soil Loss Equation(CSLE), remote sensing and GIS spatial analysis technology, the each soil erosion factor in CSLE model was calculated through reasonable data sources and computing methods. Then, the erosion risk distribution characteristics of administrative units at multi-levels in Shanxi Province were assessed according to the classification criteria of soil erosion intensities (SL190—2007) in the period from 2000 to 2010. To determine the regression coefficients of the erosion factors in relation to erosion modules, GWR (Geographically Weighted Regression) was carried out. The results showed that: (1) the average annual amount of soil erosion in Shanxi Province from was about 3.58×108t, the average erosion modules was 2 287 t/(km2·a). About 48% of the total area was found to present an erosion risk area if a surface erosion grade higher than tolerable was assumed to be equivalent to erosion risk; (2) among the 11 prefecture-level cities, medium erosion was observed in Lüliang City, Linfen City, Yangquan City and Xinzhou City, and slightly erosion was found in Changzhi City, Jinzhong City, Jincheng City, Taiyuan City, Datong City, Yuncheng City, the 106 counties of Shanxi Province can be classified as tolerable erosion, slightly erosion, medium erosion and strong erosion.There are 14 counties with tolerable erosion, 61 counties with slightly erosion, 27 counties with medium erosion and 4 counties with strong erosion; (3) it is found that the topographic factor has the highest contribution rate to the soil erosion modules, while the highest contribution rates of the erosion factors to the erosion modules and the largest values of the factors are not located in the same place.

soil erosion risk; CSLE(Chinese Soil Loss Equation); GIS; geographically weighted regression; administrative units at multi-levels

2015-10-27

2015-12-07

水科院山洪災(zāi)害項目(SHZH-IWHR-57);科技基礎(chǔ)性專項(2011FY110400-2);測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201512033);國家自然科學(xué)面上基金(41301469,41171332)

何維燦(1992—),男,廣西玉林人,碩士研究生,研究方向為遙感與GIS空間數(shù)據(jù)分析。E-mail:hewc@lreis.ac.cn

趙尚民(1982—),男,河南洛陽人,博士,講師,主要從事黃土高原數(shù)字地形地貌研究。E-mail:zhaoshangmin@tyut.edu.cn

P208; S157

A

1005-3409(2016)03-0058-07