基于RUSLE模型的貴州省三穗縣土壤侵蝕研究

梁建方，韋小茶，馬龍生，顏 紅，夏傳花

(1. 貴州林業(yè)勘察設(shè)計有限公司，貴州 貴陽 550003；2. 貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550001)

自然和不合理的人為活動引起的土壤侵蝕，可導(dǎo)致土壤和養(yǎng)分的流失、土層變薄、土地貧瘠、宜耕地減少等，是土地退化和生態(tài)環(huán)境惡化的重要因素[1-2]。土壤侵蝕是全球范圍內(nèi)發(fā)生最廣泛、危害最嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題之一，而以貴州為中心的中國西南喀斯特區(qū)是全球三大喀斯特集中分布區(qū)之一[3-4]，喀斯特地區(qū)土壤侵蝕直接后果就是基巖裸露而石漠化，滇黔桂三省(自治區(qū))石漠化面積超過7.79萬km2，占該地區(qū)喀斯特面積的21.1%[5-6]。

隨著遙感和計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，土壤侵蝕經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計模型成為土壤侵蝕研究的重要途徑。其中，美國農(nóng)業(yè)部于1997年發(fā)布的通用土壤流失經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?USLE)是目前應(yīng)用最方便、使用最廣泛的土壤侵蝕模型。根據(jù)中國特殊地貌類型的特征，修正的土壤流失方程(RUSLE)已被廣泛應(yīng)用于土壤侵蝕的估算中。例如，胡先培等基于RUSLE模型對盤州市土壤侵蝕動態(tài)變化進(jìn)行研究[7]；李月基于GIS和RUSLE模型對喀斯特土壤侵蝕時空演變規(guī)律進(jìn)行了探究[8]；羅紅等基于修正的通用土壤流失方程，分析黔西北地區(qū)1974、1992、2008年土地利用/覆蓋變化前后的土壤侵蝕狀況[9]，以上研究均表明RUSLE模型在中國大多地區(qū)土壤侵蝕估算中具有一定的適用性。此外，周忠發(fā)等開展貴州納雍縣土壤侵蝕遙感調(diào)查與GIS空間數(shù)據(jù)分析[10]；楊廣斌基于網(wǎng)格數(shù)據(jù)將上壤侵蝕的微觀研究與宏觀評價結(jié)合，實(shí)現(xiàn)貴州省土壤侵蝕的定量評價并建立土壤侵蝕模數(shù)數(shù)據(jù)庫[11]；孫德亮等研究貴州省2010年的土壤侵蝕模數(shù)以及空間分布特征[12]。而在基于原位觀測方法對貴州喀斯特地區(qū)土壤侵蝕的相關(guān)研究中, 李瑞等探討區(qū)不同土地利用方式、地形及降雨等因子對典型喀斯特坡面土壤侵蝕的影響[13]；鄭偉等研究不同降雨強(qiáng)度對裸地和植被覆蓋小區(qū)的土壤侵蝕特征[14]；龍明忠等研究不同等級石漠化下土壤侵蝕因子的特征及其對土壤侵蝕的影響[15]。還有其他學(xué)者探討了土地利用、土壤物理性質(zhì)等因素對貴州省土壤侵蝕的時空演變規(guī)律[16-18]。

貴州是典型的喀斯特山地省份，具有地表破碎、地形崎嶇及土層淺薄等生態(tài)問題，在特殊的自然環(huán)境背景和不合理的人為活動干擾下，水土流失及石漠化成為當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境建設(shè)中面臨的主要問題。由于貴州地形特征差異顯著，而采用傳統(tǒng)的土壤侵蝕實(shí)地調(diào)查難度大，目前關(guān)于中、大尺度及長時間序列的土壤侵蝕研究較少[19-26]。而隨著社會的發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)工作的積極開展，貴州省的生態(tài)環(huán)境已發(fā)生明顯的變化[27-28]。因此，本文以貴州省三穗縣為例，基于RUSLE模型，定量分析三穗縣1990—2015年土壤侵蝕時空變化特征，對區(qū)域土壤侵蝕及石漠化治理成效評估及進(jìn)一步的水土保持工作提供重要的理論基礎(chǔ)和科學(xué)的決策依據(jù)，也是該區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要需求。

1 研究區(qū)概況

三穗縣位于貴州省黔東南苗族侗族自治州東北部，地理位置108°32′～109°04′E，北緯26°47′～27°04′N(圖1)，面積1.04×103km2，地處云貴高原向湘西丘陵過渡的斜坡面上，由西向東傾斜，境內(nèi)地貌類型多樣，低山、丘陵、河谷、盆地交錯。全縣平均海拔740 m，南部的海拔高達(dá)1 441 m，北部的海拔低達(dá)436 m，相對高差較大。三穗縣屬北亞熱帶溫和濕潤季風(fēng)氣候，年平均氣溫14.9℃，平均降水量1 147 mm。土壤類型有水稻土、黃壤、黃紅壤、紫色土、黃棕壤、黑色石灰土等。

圖1 三穗縣區(qū)位

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

所用數(shù)據(jù)包括GDEMDEM 30 M分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、NDVI數(shù)據(jù)、土地利用類型數(shù)據(jù)與土壤數(shù)據(jù)。其中DEM數(shù)據(jù)、NDVI數(shù)據(jù)與土地利用類型數(shù)據(jù)均來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http://www.gscloud.cn/)，NDVI數(shù)據(jù)由1990—2015年TM/ETM+/Landsat8遙感影像反演獲得，基于1995年9月、2005年7月(Landsat5)、2015年3月(Landsat8)3期遙感影像監(jiān)督分類獲得土地利用類型數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://data.cma.cn/)，為貴州19個氣象觀測站1990—2015年20—20時降雨量數(shù)據(jù)日值數(shù)據(jù)集；土壤類型數(shù)據(jù)通過HWSD(http://www.iiasa.ac.at/Research/LU/External -World-soil-database/HTML)查詢表層土壤機(jī)械組成(沙粒含量、粉粒含量、黏粒含量)與有機(jī)碳含量得到土壤數(shù)據(jù)。

2.2 土壤侵蝕估算模型

采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)對研究區(qū)的土壤侵蝕進(jìn)行定量評估[27]，RUSLE的表達(dá)式如下:

A=R·K·LS·C·P

(1)

式中A——年土壤侵蝕量，表示單位面積坡地片蝕和細(xì)溝侵蝕的年平均侵蝕量，t/(hm2·a)；R——降雨侵蝕力因子，MJ·mm/(hm2·h·a)；K——土壤可蝕性因子，表示為標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)下單位降雨侵蝕力形成單位面積的土壤流失量，t·h/(MJ·mm)；LS——地形因子(L為坡長因子，S為坡度因子)；C——植被覆蓋和管理因子；P——水土保持措施因子。

2.2.1降雨侵蝕力因子R

降水侵蝕因子是加速土壤侵蝕的動力機(jī)制，在相同地表?xiàng)l件下的水蝕區(qū)，同一地區(qū)不同年份，或同一年份不同地區(qū)的侵蝕呈現(xiàn)差異，皆源出于R值的不同。本文選擇由周伏建等提出的適合中國南方地區(qū)降雨侵蝕力R值的簡易計算公式[28]：

(2)

式中Pi為月降水量，單位mm，根據(jù)貴州省19個氣象站1990—2015年的日值數(shù)據(jù)，利用EXCEL表格統(tǒng)計獲得。由式(2)得到每個站點(diǎn)的年降水侵蝕力R，再用Kriging插值法進(jìn)行空間內(nèi)插，形成大小為30 m的柵格數(shù)據(jù)，得到R的空間分布圖，用IDL編程統(tǒng)計得到每年平均降雨侵蝕力因子。

2.2.2土壤可蝕性因子K

土壤可蝕性因子K值是經(jīng)過試驗(yàn)獲得的定量數(shù)值，通常以標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)單位降水侵蝕力所造成的土壤流失量獲得。本文以Williams等發(fā)展的僅由土壤顆粒和土壤有機(jī)碳組成數(shù)據(jù)來估算K值[10](圖2)，其表達(dá)式為：

(3)

圖2 三穗縣K因子空間分布

2.2.3地形因子LS

地形地貌對土壤侵蝕有著重要的影響，RUSLE 模式中斜坡長度因子(L)、坡度因子(S)在不同的區(qū)域有變化(圖3)。根據(jù)水流功率理論和物理過程，以及充分考慮徑流和水文過程的影響[22]，計算公式如下：

L=(λ/22.13)m

(4)

(5)

β=(sinθ/0.0896)/(3 sin0.8θ+0.56)

(6)

(7)

式中L——坡長；m——可變坡長指數(shù)；22.13——標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)坡長；S——坡度因子；θ——坡度。

圖3 三穗縣LS因子空間分布

2.2.4植被覆蓋和管理因子C

植被覆蓋和管理因子C是指在一定植被覆蓋和管理措施條件下土壤流失量與同等條件下適時翻耕、連續(xù)休閑對照地上土壤流失量之比[10]。其計算公式如下：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(8)

(9)

式中α=2；β=1；NDVI——?dú)w一化植被指數(shù)；R——近紅外波段；NIR——紅外波段。

2.2.5水土保持措施因子P

水土保持措施因子指在有一定水土保護(hù)措施的作用下，土壤流失面積與標(biāo)準(zhǔn)狀況下土壤流失面積之比。其值在0 ～ 1之間，0 代表未發(fā)生土壤侵蝕，1 表明水土保持措施完全失效。由于位于貴州喀斯特山區(qū)，且海拔落差較大，坡度較陡，水土保持措施往往與土地利用類型緊密相關(guān)。本文參考孫德亮與趙海兵的研究成果，將各土地利用類型的保持措施因子P賦值[12,29]， 結(jié)果見表1。三穗縣的水土保持措施因子空間分布特征見圖4—6，在1996、2004、2013年的水土保持措施因子均值分別為0.748、0.828和0.851。

表1 研究區(qū)不同土地利用類型及其不同植被蓋度下P值

圖4 三穗縣P因子空間分布(1996年)

圖5 三穗縣P因子空間分布(2004年)

圖6 三穗縣P因子空間分布(2013年)

3 結(jié)果與分析

3.1 土壤侵蝕模數(shù)變化特征

基于RUSLE模型對貴州省三穗縣1990—2015年土壤侵蝕進(jìn)行估算，結(jié)果見圖7。三穗縣26 a間的土壤侵蝕先增加后下降再增加，總體呈上升的趨勢，1990—1997年間侵蝕模數(shù)由62.052 t/(hm2·a)增加到480.519 t/(hm2·a)。1999—2006年的土壤侵蝕模數(shù)一直處于較低且變化穩(wěn)定的趨勢，2003年的土壤侵蝕模數(shù)最低，為29.860 t/(hm2·a)。1994—1998年和2006—2015年的土壤侵蝕模數(shù)較高，其中，2014年的土壤侵蝕模數(shù)最高，為732.928 t/(hm2·a)。

圖7 三穗縣1990—2015年土壤侵蝕模數(shù)(A)變化特征

土壤侵蝕分級標(biāo)準(zhǔn)參照SL 190—2007《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》(表2)，在Arc map中對三穗縣1990—2015年土壤侵蝕進(jìn)行重分類得到各級土壤侵蝕強(qiáng)度。表3中，三穗縣26 a間以微度土壤侵蝕為主，其次為輕度侵蝕，土壤劇烈侵蝕所占的面積最少。1990—1994、1999—2005年的微度土壤侵蝕面積均較大，1995—1998、2008—2015年的輕度土壤侵蝕面積均較大，1995—1998、2011—2015年的中度土壤侵蝕面積較大，2008—2015年的強(qiáng)度土壤侵蝕較為嚴(yán)重，極強(qiáng)度和劇烈土壤侵蝕在1997—1998、2008—2015年所占的面積較大?？傮w來說，三穗縣在1993—1998、2008—2015年這2個時期的土壤侵蝕較為嚴(yán)重?？赡苁窃?993—1998年，該區(qū)域以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主，開墾農(nóng)田等土地利用方式是造成土壤侵蝕的主要原因。在2008—2015年，主要是由于大規(guī)?？焖俚某擎?zhèn)化建設(shè)，造成大量的水土流失，加劇土壤侵蝕。因此，在今后的生產(chǎn)建設(shè)中，應(yīng)加強(qiáng)水土保持意識，防止水土流失的現(xiàn)象進(jìn)一步惡化。

表2 水土流失強(qiáng)度分級標(biāo)準(zhǔn) t/(km2·a)

表3 三穗縣1990—2015年各級土壤侵蝕強(qiáng)度的面積變化 km2

3.2 降雨侵蝕力因子R變化特征

圖8中，三穗縣1990—2015年的降雨侵蝕力呈先上升后下降最后再上升的趨勢，總體呈上升趨勢。在1990—2005年的降雨侵蝕力由186.688 MJ·mm/(hm2·h·a)波動下降到138.557 MJ·mm/(hm2·h·a)。在2005—2015年，降水侵蝕力由138.557 MJ·mm/(hm2·h·a)上升到194.032 MJ·mm/(hm2·h·a)。其中，2011—2015年的降水侵蝕力增加最為明顯，2011年的降水侵蝕力最低，為131.006 MJ·mm/(hm2·h·a)；2014年的降雨侵蝕力最高，為239.183 MJ·mm/(hm2·h·a)。而2014年的土壤侵蝕模數(shù)在研究期間最高，且26 a間的土壤侵蝕模數(shù)也呈先上升后下降最后再上升的趨勢，可以看出兩者的變化趨勢具有一定的一致性。從圖9數(shù)據(jù)分析中，土壤侵蝕模數(shù)與降雨侵蝕力之間的多項(xiàng)式關(guān)系較明顯，相關(guān)系數(shù)為0.44，說明降雨侵蝕力對土壤侵蝕具有一定的影響作用。

3.3 植被覆蓋與管理因子C變化特征

C因子指在相同的土壤、坡度和降水條件下，某一特定作物或者植被覆蓋情況下的土壤流失量與耕作過后連續(xù)休閑土壤流失量的比值，取值為0～1。目前，土壤侵蝕量與植被覆蓋度之間的指數(shù)關(guān)系被多數(shù)學(xué)者所認(rèn)可。圖10中，三穗縣1990—2015年的植被覆蓋與作物管理因子C總體呈顯著的上升趨勢，變化范圍為0.130%～0.559%，尤其是2006—2015年的增加趨勢最為顯著。圖11中，土壤侵蝕模數(shù)與植被覆蓋和管理因子之間相關(guān)系數(shù)的平方為0.557 6，說明植被覆蓋和管理對土壤侵蝕具有重要的影響。

圖8 三穗縣1990—2015年降雨侵蝕力因子(R)變化特征

圖9 三穗縣1990—2015年土壤侵蝕模數(shù)與降雨侵蝕力因子(R)之間的關(guān)系

圖10 三穗縣1990—2015年植被覆蓋和管理因子(C)變化特征

圖11 三穗縣1990—2015年土壤侵蝕模數(shù)與植被覆蓋和管理因子(C)之間的關(guān)系

4 結(jié)論

基于RUSLE模型估算三穗縣1990—2015年的土壤侵蝕動態(tài)變化規(guī)律，主要得出以下結(jié)論：①三穗縣26 a間的土壤侵蝕模數(shù)、降雨侵蝕力和植被覆蓋與管理水平都呈上升的趨勢，尤其在2008—2015年的升高趨勢較為明顯；②研究期間，以微度土壤侵蝕和輕度侵蝕為主，中度和強(qiáng)度土壤侵蝕次之，極強(qiáng)度和劇烈侵蝕所占的面積最少；③雖然在2006—2015年的水土保持措施因子、植被覆蓋與管理因子較高且呈顯著上升趨勢，但是期間的土壤侵蝕模數(shù)也較高且升高趨勢明顯，今后應(yīng)加強(qiáng)該區(qū)土壤侵蝕規(guī)律的深入探究，為防治水土流失等生態(tài)建設(shè)工作提供科學(xué)依據(jù)。