新民市水土流失評(píng)估

鄧慶明

(沈陽(yáng)市新民市農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣與行政執(zhí)法中心，沈陽(yáng) 110300)

0 引 言

新民市處于遼寧省中部，總面積3318km2，其中水土流失面積455.6km2，屬于我國(guó)北方地區(qū)水土流失最為嚴(yán)重的區(qū)域之一。該區(qū)域大部分地區(qū)地勢(shì)平坦、地形開(kāi)闊，北部存在少部分孤立殘丘，地形特征呈自東北向西南方向逐漸升高的趨勢(shì)。土壤類(lèi)型以棕壤土為主，境內(nèi)灌木叢、荒草坡及馬尾松等植被較為常見(jiàn)，河流水系發(fā)達(dá)、支流眾多；屬于大陸性季風(fēng)氣候，秋冬寒冷干燥、春夏多風(fēng)多雨，年均降水量604mm，其中60%以上降水集中在7-9月，年均蒸散發(fā)1651mm，平均氣溫7.6℃，無(wú)霜期163d。多年來(lái)，由于落后的耕作方式及毀林開(kāi)荒、墾草種糧等不合理土地利用，當(dāng)?shù)卦脖缓蜕鷳B(tài)環(huán)境平衡嚴(yán)重被破壞，進(jìn)而使得水土流失、土地退化等問(wèn)題更加突出，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境面臨著嚴(yán)峻的威脅。另外，邊治邊破壞的問(wèn)題隨著土地的不合理利用的推進(jìn)仍然存在。所以，為促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、生態(tài)、水土資源的協(xié)調(diào)發(fā)展，如何對(duì)水土流失進(jìn)行科學(xué)有效的防治為目前亟需解決的問(wèn)題。水土流失評(píng)估作為水保治理的重要組成內(nèi)容，可為水保措施的優(yōu)選決策及治理效益評(píng)價(jià)提供科學(xué)的指導(dǎo)依據(jù)。

水土流失的不可逆性、積累性及廣泛性特征決定了其對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和生態(tài)自然環(huán)境破壞作用的嚴(yán)重性，因此長(zhǎng)期以來(lái)人們依然無(wú)法認(rèn)可以破壞生態(tài)環(huán)境為前提的相關(guān)研究。科學(xué)、準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)水土流失狀況不僅可為判斷水保治理的有效性和未來(lái)治理規(guī)劃提供重要的理論依據(jù)，而且可為優(yōu)化決策水保措施及保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供一定支撐。通過(guò)模擬人工降水和徑流小區(qū)試驗(yàn)，Smith等提出了USLE通用水土流失方程，對(duì)于USLE模型的不足美國(guó)農(nóng)業(yè)部做了適當(dāng)?shù)男蕹?，從而給出了修正的RUSLE方程[1]。在水土保持功能評(píng)價(jià)中USLE/RUSLE模型的應(yīng)用研究相對(duì)較早，對(duì)促進(jìn)我國(guó)土壤侵蝕侵蝕研究和科學(xué)評(píng)價(jià)水土資源方面發(fā)揮著重要作用。有學(xué)者對(duì)小興安嶺地區(qū)的水土保持量利用修正RUSLE方程進(jìn)行計(jì)算，通過(guò)評(píng)估自然系統(tǒng)的服務(wù)能力服務(wù)功能有效解決了該地區(qū)水土保持工程中存在的主要問(wèn)題，為促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)宏觀發(fā)展、自然生態(tài)安全和可持續(xù)發(fā)展提供了科學(xué)依據(jù)。另外，隨著RS、GIS技術(shù)的快速發(fā)展，在水土流失估算中RUSLE結(jié)合RS、GIS技術(shù)的研究逐漸引起人們的關(guān)注。目前，對(duì)遼河流域水土流失的研究還不夠系統(tǒng)、科學(xué)，定性的評(píng)價(jià)往往未能考慮各項(xiàng)治理措施與水保功能間的作用關(guān)系，也就無(wú)法體現(xiàn)治理措施的協(xié)調(diào)性、整體性及其生態(tài)功能的重要性，對(duì)指導(dǎo)水保措施空間配置的作用較低[2-4]。據(jù)此，文章依據(jù)新民市2015年土地可蝕性、土地利用、植被覆蓋度、降雨侵蝕力及地形數(shù)據(jù)等資料，在RS、GIS技術(shù)支持下利用RUSLE模型評(píng)價(jià)分析了其水土流失狀況，可為水土保持規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境治理及促進(jìn)RUSLE模型本地化研究提供科學(xué)的決策依據(jù)。

1 建立水土流失評(píng)估模型

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

采用RUSLE方程評(píng)估區(qū)域水土流失狀況主要包括4類(lèi)數(shù)據(jù)，即遙感數(shù)據(jù)、地形圖、專(zhuān)題圖及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)主要用于提取降雨因子，來(lái)源于新民市2008-2016年12個(gè)氣象站點(diǎn)降雨數(shù)據(jù)；地形因子數(shù)據(jù)與土壤可侵蝕數(shù)據(jù)用于坡長(zhǎng)、坡度因子的提取，分別來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云下載的精度為30m的DEM數(shù)據(jù)與生態(tài)環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)的1∶100萬(wàn)土壤數(shù)據(jù)；根據(jù)新民市1∶5萬(wàn)行政區(qū)劃圖和水土保持監(jiān)測(cè)土壤類(lèi)型圖作為專(zhuān)題圖，主要用于提取各區(qū)域土壤因子與鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界條件；選擇NASA美國(guó)國(guó)家航空航天局Modl3ql數(shù)據(jù)作為2015年植被生長(zhǎng)季的NDVI植被覆蓋度數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換及幾何校正TM影像等預(yù)處理，將該地區(qū)土壤利用類(lèi)型利用Envi中最大似然法影像分類(lèi)為城鎮(zhèn)、旱地、灌叢、草地、荒漠、濕地及水域等類(lèi)型。

1.2 構(gòu)建RUSLE模型

RUSLE模型在水土流失評(píng)估模擬中具有廣泛的應(yīng)用前景和研究?jī)r(jià)值，其計(jì)算公式如下：

Ac=R×K×L×S×C×P

(1)

式中：A為流失評(píng)估值，t/(hm2·a)；R為降雨侵蝕力測(cè)量值，MJ·mm/(hm2·h·a)；K為土壤可侵蝕評(píng)估因子，t·h/(MJ·mm·a)；LS、C、P為坡度與坡長(zhǎng)、植被覆蓋因子及水保措施評(píng)估值，量綱均為1。

1.3 因子值獲取方法

1)降雨侵蝕力因子R。在RUSLE方程中降雨量、雨型、降雨強(qiáng)度及雨滴動(dòng)能為R的主要因子，它是定量反映降雨侵蝕力測(cè)度值和描述水土流失受降雨影響程度的重要參數(shù)。文章結(jié)合現(xiàn)有研究成果和新民市實(shí)際情況，提出適用于計(jì)算當(dāng)?shù)亟涤昵治g力的簡(jiǎn)易方法，即將日降雨量劃分為0-20mm，20-30mm，…，90-100mm的10個(gè)等級(jí)，模型自變量、因變量分別為各月等級(jí)降雨量之和與月降雨侵蝕力，其中因變量采用經(jīng)典法R=∑E×I60確定，然后采用SPSS軟件計(jì)算確定P-value、tStat、標(biāo)準(zhǔn)誤差及Coefficient等參數(shù)，通過(guò)多元回歸分析確定新的R值簡(jiǎn)易算法，其表達(dá)式為：

Ri=0.162X1+0.296X2+0.271X3+0.315X4
+0.476X5+0.470X6+0.471X7+0.6876X8
+0.814X9+0.447X10+0.866

(2)

(3)

式中：Ri為第i月降雨侵蝕力；X10、X1分別為日降雨量大于100mm的總和及在13-20mm之間的日降雨量之和；X2-X9為第2-9級(jí)下日降雨量在1個(gè)月內(nèi)之和。經(jīng)過(guò)上述運(yùn)算，相關(guān)參數(shù)R2大于0.88，根據(jù)侵蝕性降雨相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)各參數(shù)在13mm日降雨量下達(dá)到最優(yōu)，且通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)，R2值為0.878，計(jì)算精度顯著大于周伏建提出的簡(jiǎn)易計(jì)算方法。對(duì)新民市2008-2016年降雨數(shù)據(jù)利用上述方法進(jìn)行運(yùn)算，從而得到研究區(qū)相應(yīng)的R值[5-7]。

2)土壤可蝕性因子K。為準(zhǔn)確描述降水徑流速率和土壤水土流失敏感性特征，引入與土質(zhì)狀況、土壤類(lèi)型、土質(zhì)滲透性、有機(jī)質(zhì)含量等因素相關(guān)的K因子，不同的土壤類(lèi)型其侵蝕率存在一定差異。結(jié)合研究區(qū)水稻土、棕壤土等土質(zhì)類(lèi)型和有關(guān)學(xué)者提出了土壤理化性質(zhì)計(jì)算模型，科學(xué)合理的確定K值，呂喜璽等針對(duì)我國(guó)南方地區(qū)不同的土壤類(lèi)型提出了基于EPIC模型的K值計(jì)算方法[8]。文章結(jié)合前人研究方法和新民市土壤類(lèi)型實(shí)際情況，在野外試驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上對(duì)不同土壤類(lèi)型賦予相應(yīng)的K值，見(jiàn)表1。

表1 不同土壤類(lèi)型的K值

3)坡度坡長(zhǎng)因子LS。地面在一定區(qū)域內(nèi)的最大高差即為地形起伏度，地形特征加速水土流失的作用可利用LS因子定量測(cè)度反映。采用分塊統(tǒng)計(jì)工具在Arc GIS中利用區(qū)域DEM數(shù)據(jù)與空間分析工具進(jìn)行分析，在格柵計(jì)算器中通過(guò)設(shè)置統(tǒng)計(jì)類(lèi)型的最小值與最大值獲取地形因子格柵圖。在RUSLE、USLE模型中已有文獻(xiàn)提出了直接法、快速法兩種典型的坡長(zhǎng)計(jì)算方法，文章對(duì)坡長(zhǎng)的提取采用直接法，對(duì)坡度的提取采用Arc GIS平臺(tái)提取，然后對(duì)新民縣坡度坡長(zhǎng)因子選用陳明華等提出的LS計(jì)算公式，將分辨率為1:1萬(wàn)地形圖利用上述方法進(jìn)行處理可得到LS值分布狀況，其表達(dá)式如下：

L=(1/20)0.41；S=(θ/10)0.78

(4)

式中：θ為坡度，°，其他字母含義同上。

4)植被覆蓋因子C。在相同降雨、坡度及土壤類(lèi)型條件下連續(xù)不種植作物的空白土地的水土流失與某一特征植被或作物下水土流失量的比值即為植被蓋度因子，是定性描述經(jīng)營(yíng)管理與植被措施保持水土功能的重要參數(shù)。土地管理措施、輪作順序及植被蓋度等均可對(duì)植被蓋度因子產(chǎn)生影響，由此形成了許多個(gè)計(jì)算方法，其中最具有代表性的計(jì)算模型為馬超飛等提出了基于植被覆蓋度V的C值計(jì)算法，后經(jīng)江紅等對(duì)該計(jì)算模型的本地化研究改進(jìn)提出了更加適用的方法。文章結(jié)合已有研究成果，考慮采用江紅優(yōu)化改進(jìn)的C因子計(jì)算法，計(jì)算流程為：

分別采用下式提取NDVI和植被覆蓋度V值，即：

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

(5)

V=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)

(6)

式中：R、NIR分別為紅光波段與近紅外波段的反射率；NDVImin、NDVImax分別為全裸土像與純植被像元的NDVI值。

當(dāng)植被覆蓋度V=0、V>0.87時(shí)，C值分別為1、0；0

5)水保措施因子P。某特定水保措施與相同塊地實(shí)施未采取任何水保措施，且順坡耕作的土壤流失量之比即為因子P，研究區(qū)較為常見(jiàn)的治理方法有坡改梯、設(shè)立排水溝、套種等。這些措施主要是通過(guò)降低經(jīng)理速率、減少?gòu)搅髁炕蛘{(diào)整水流形態(tài)、匯流形式、地形等減輕水土流失作用，一般情況下水保措施的不同對(duì)抑制水土流失的程度存在一定差異，在評(píng)價(jià)過(guò)程中為體現(xiàn)這種差異可對(duì)P因子賦予相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)值。

文章通過(guò)野外實(shí)地考察，結(jié)合谷歌地圖、新民市志及其地形地貌等情況，基于研究區(qū)2015年TM影像數(shù)據(jù)源和ENVI計(jì)算軟件，通過(guò)人機(jī)交互解譯確定該區(qū)域的土地利用數(shù)據(jù)。綜合考慮前人相關(guān)研究，在對(duì)比分析的基礎(chǔ)上確定了P因子在不同土地利用類(lèi)型的賦值，即建設(shè)用地、低密度植被、耕地、高密度植被、水體與居民用地的P因子分別為1.0、0.5、0.45、0.21、0。

6)計(jì)算水土流失。將上述各因子圖層利用Arc GIS軟件進(jìn)行疊加相乘運(yùn)算，然后根據(jù)土壤侵蝕分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)將新民市水土流失強(qiáng)度分別狀況，見(jiàn)表2。

表2 新民市水土流失面積及其評(píng)價(jià)等級(jí)

2 結(jié)果與分析

2.1 評(píng)估精度

根據(jù)遼寧省2015年水土保持監(jiān)測(cè)結(jié)果和新民市2016年以前歷次評(píng)估結(jié)果，對(duì)比分析本次評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表3。研究表明，歷史上歷次評(píng)估的不同強(qiáng)度水土流失面積和總面積與文章評(píng)估結(jié)果保持較好的一致性。通過(guò)對(duì)比分析遼寧省2015年新民市水流失監(jiān)測(cè)解雇與本研究評(píng)估結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在空間分布格局山二者計(jì)算得到的水土流失變化趨勢(shì)、分布狀況基本相同；然后對(duì)比分析2016年以前該區(qū)域水保治理相關(guān)報(bào)道與本研究評(píng)估結(jié)果發(fā)現(xiàn)，二者所確定的水土流失等級(jí)分布基本相近。為進(jìn)一步驗(yàn)證本研究評(píng)估結(jié)果的可靠性與精準(zhǔn)度，在研究區(qū)采用2017年6月采集的200個(gè)監(jiān)測(cè)楊店計(jì)算，其中175個(gè)監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)評(píng)價(jià)等級(jí)保持相同，精準(zhǔn)度在87%以上，可見(jiàn)文章所使用的方法合理，能夠滿(mǎn)足水土流失評(píng)價(jià)精度要求，具有一定的科學(xué)性與適用性。

表3 歷年水土流失評(píng)估資料

2.2 結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)比表2、3計(jì)算結(jié)果，相對(duì)于2010年新民市2015年水土流失程度存在明顯的好轉(zhuǎn)，然而中度及以上流失等級(jí)的面積占比仍然較大。研究區(qū)東北部、中部和東南部為水土流失集中區(qū)，中度及以上流失程度主要位于中部地區(qū)。研究區(qū)水土流失危害最為嚴(yán)重的區(qū)域主要位于大柳屯鎮(zhèn)、三道崗子鎮(zhèn)、柳河溝鎮(zhèn)、于家窩堡鄉(xiāng)等地，水土流失影響大且危害面積廣；其次為新農(nóng)村項(xiàng)、大柳屯鎮(zhèn)、興隆鎮(zhèn)等，水土流失以中度、輕度為主；輕度水土流失主要位于高臺(tái)子鎮(zhèn)、羅家房鎮(zhèn)、紅旗鄉(xiāng)、公主屯鎮(zhèn)等地，少部分區(qū)域?yàn)橹卸攘魇?，研究區(qū)大部分地區(qū)為輕度流失。

根據(jù)2015、2016年野外考察結(jié)果，綜合分析植被覆蓋度、TM影像圖、土地利用類(lèi)型以及水土流失強(qiáng)度分布發(fā)現(xiàn)，受人類(lèi)活動(dòng)影響較強(qiáng)的區(qū)域?yàn)橹卸燃耙陨纤亮魇Ъ袇^(qū)，如果園種植地、耕地、采石場(chǎng)、采沙場(chǎng)、建設(shè)用地開(kāi)發(fā)區(qū)及居民地周?chē)戎脖桓采w度較低，個(gè)別地區(qū)甚至沒(méi)有；另外植被稀疏的丘陵地、人煙稀少的殘丘區(qū)等水土流失較為嚴(yán)重。雖然植被覆蓋度較低的區(qū)域存在有流域植被生長(zhǎng)的地形、氣候、土質(zhì)等因素，但相對(duì)于人類(lèi)活動(dòng)其影響程度較弱。人類(lèi)社會(huì)的不合理開(kāi)發(fā)利用不僅降低了植被覆蓋度，破壞了區(qū)域生態(tài)平衡與土質(zhì)狀況，而且在一定程度上破壞了植被生長(zhǎng)環(huán)境與土壤質(zhì)地，加之汛期雨量集中和土壤抗蝕能力差等因素，各因素的綜合作用使得水土流失問(wèn)題較為突出。

3 結(jié) 論

文章結(jié)合區(qū)域遙感影像、土壤、氣象及地形等數(shù)據(jù)資料，采用修正的通用水土流失方程計(jì)算得到地形因子、土壤可蝕性、植被蓋度、降雨侵蝕力、水保措施等因子值，然后通過(guò)疊加計(jì)算坡度分類(lèi)、土地利用、水土流失等數(shù)據(jù)，科學(xué)評(píng)估了區(qū)域水土保持狀，得出的主要結(jié)論有：

1)文章在GIS、RS技術(shù)支持下利用RUSLE模型評(píng)價(jià)分析了區(qū)域水土流失狀況，其中模型參數(shù)的本地化校準(zhǔn)及各因子的計(jì)算為評(píng)估分析的關(guān)鍵，不僅可為區(qū)域水土保持規(guī)劃和水保措施的優(yōu)選決策提供一定的參考價(jià)值，而且可為生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

2)相對(duì)于2010年新民市2015年水土流失程度存在明顯的好轉(zhuǎn)，然而中度及以上流失等級(jí)的面積占比仍然較大。研究區(qū)東北部、中部和東南部為水土流失集中區(qū)，中度及以上流失程度主要位于中部地區(qū)，水土流失危害最為嚴(yán)重的區(qū)域主要位于大柳屯鎮(zhèn)、三道崗子鎮(zhèn)、柳河溝鎮(zhèn)、于家窩堡鄉(xiāng)等地，水土流失影響大且危害面積廣。

3)雖然植被覆蓋度較低的區(qū)域存在有流域植被生長(zhǎng)的地形、氣候、土質(zhì)等因素，但相對(duì)于人類(lèi)活動(dòng)其影響程度較弱，引起區(qū)域水土流失的關(guān)鍵因素為人類(lèi)不合理的開(kāi)發(fā)利用。未來(lái)研究區(qū)水土流失的基本準(zhǔn)則是有效提高植被覆蓋率和最大限度的降低不合理的人類(lèi)活動(dòng)。

4)本研究基于新民市2015年TM遙感影響數(shù)據(jù)和近期降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行水土流失現(xiàn)狀評(píng)估，為更加全面、準(zhǔn)確的了解區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀還需要進(jìn)一步深入分析水保通量的時(shí)序變化特征。