基于空間主成分分析的湖北省土壤侵蝕敏感性評(píng)價(jià)

朱 惇，李 璐，韓小波

(1.長(zhǎng)江水資源保護(hù)科學(xué)研究所，湖北武漢 430051;2.湖北省水利水電科學(xué)研究院，湖北武漢 430070)

土壤侵蝕已成為全球性的環(huán)境問(wèn)題之一，它嚴(yán)重威脅著人類生存與社會(huì)可持續(xù)發(fā)展［1-2］。土壤侵蝕是引起土地退化的主要原因，嚴(yán)重危害著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展，并導(dǎo)致泥沙淤積河道、增加洪水隱患，同時(shí)也將含有大量養(yǎng)分、重金屬和化肥、農(nóng)藥的泥沙帶進(jìn)江河湖庫(kù)，造成水體富營(yíng)養(yǎng)化。

生態(tài)環(huán)境敏感性是指生態(tài)系統(tǒng)對(duì)自然環(huán)境變化和人類活動(dòng)干擾的反應(yīng)程度，它反映了一個(gè)區(qū)域出現(xiàn)生態(tài)失衡與生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的可能性大小及恢復(fù)速度［3-4］。通過(guò)生態(tài)環(huán)境敏感性評(píng)價(jià)，可直觀反映出生態(tài)系統(tǒng)對(duì)各種自然和人類活動(dòng)干擾的敏感程度，以及區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)受到干擾時(shí)發(fā)生環(huán)境問(wèn)題的難易程度和可能性大小。目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于生態(tài)環(huán)境敏感性評(píng)價(jià)的研究已有較快發(fā)展，并將其廣泛應(yīng)用到實(shí)際工作中。土壤侵蝕是受眾多因素影響的復(fù)雜過(guò)程，包括自然因素和人為因素兩大方面，在時(shí)空尺度上具有強(qiáng)烈的相互依存和變化特點(diǎn)。目前，對(duì)土壤侵蝕評(píng)價(jià)和預(yù)報(bào)的研究已受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注［5-7］，針對(duì)土壤侵蝕敏感性評(píng)價(jià)也開(kāi)展了大量研究，主要探討了土壤侵蝕敏感性的影響因素、不同環(huán)境因素對(duì)土壤侵蝕敏感性的影響以及不同敏感程度的空間分異規(guī)律。本研究以湖北省為例，運(yùn)用空間主成分分析(SPCA)與GIS技術(shù)，通過(guò)分析不同環(huán)境背景條件下的土壤侵蝕分布特征，對(duì)湖北省土壤侵蝕敏感性程度分布特征進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以期為全省水土保持規(guī)劃和綜合治理提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

湖北省位于中國(guó)中部、長(zhǎng)江中游、洞庭湖以北，介于 E108°21'—116°07'、N29°05'—33°20'之間，總面積18.6萬(wàn)km2。境內(nèi)地貌類型多樣，山地、丘陵、崗地和平原兼?zhèn)?，地?shì)高差懸殊，全省地勢(shì)呈三面高起、中間低平、向南敞開(kāi)、北有缺口的不完整盆地。屬亞熱帶季風(fēng)氣候，夏熱冬冷，全省多年平均降水量800～1 600 mm，年際變化大，70% ～80%的降水集中在4—9月份，受地形影響，降水地域分布呈由南向北遞減的趨勢(shì)。境內(nèi)土地利用類型多樣，其中林地面積最大，約占全省總面積的42%，耕地次之，約占27%;山地和丘陵區(qū)林地多、耕地少，且多為旱地，平原則以水田為主。境內(nèi)成土的自然地理及生物氣候條件復(fù)雜，成土母質(zhì)多樣，土壤類型繁多，具有明顯的南北過(guò)渡特征。

2 研究方法

2.1 環(huán)境背景分析因子選擇及預(yù)處理

影響土壤侵蝕的因素很多，不同環(huán)境要素在同一擾動(dòng)因子作用下其敏感性表現(xiàn)不一樣，同一環(huán)境要素在不同擾動(dòng)因子作用下其敏感性也不同。參考土壤侵蝕形成過(guò)程和影響因素的相關(guān)研究，可知湖北省土壤侵蝕的敏感性主要受氣候、土壤性質(zhì)、地形、植被覆蓋度以及人類活動(dòng)的影響，因此本研究選擇土地利用類型、海拔、地形坡度、土壤類型、降水量和植被覆蓋度6種環(huán)境因子進(jìn)行全省土壤侵蝕敏感性評(píng)價(jià)。

研究中，收集并整理了研究區(qū)490個(gè)氣象站的2005年逐月降水資料，利用ArcGIS軟件進(jìn)行空間插值，生成研究區(qū)年降水量的柵格分布圖。根據(jù)1∶5萬(wàn)DEM數(shù)據(jù)，利用ArcGIS空間分析功能，計(jì)算研究區(qū)的海拔和地形坡度。根據(jù)研究區(qū)2005年的Terra/MODIS遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)逐旬歸一化植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用植被指數(shù)轉(zhuǎn)換法［8］計(jì)算研究區(qū)5—9月份植被生長(zhǎng)期間的平均植被覆蓋度［9］。根據(jù)研究區(qū)2005年的Landsat7多光譜遙感影像，經(jīng)解譯得到土地利用類型圖，并劃分為水域、城鎮(zhèn)、水田、林地、灌草、荒地和旱地7種類型。研究中的土壤侵蝕數(shù)據(jù)來(lái)自2005年湖北省水土流失遙感普查成果，按照水利部規(guī)定將土壤侵蝕強(qiáng)度劃分為微度、輕度、中度、強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈和劇烈6個(gè)等級(jí)。所有的環(huán)境因子和土壤侵蝕空間分布圖均轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的空間分辨率和投影坐標(biāo)系。

2.2 不同環(huán)境背景條件下的土壤侵蝕綜合評(píng)價(jià)

為了獲得研究區(qū)土壤侵蝕隨各種環(huán)境背景條件變化的空間分異規(guī)律，利用GIS的空間分析功能，按照不同自然環(huán)境因子對(duì)土壤侵蝕強(qiáng)度分布進(jìn)行梯度分割，分級(jí)統(tǒng)計(jì)研究區(qū)土壤侵蝕強(qiáng)度沿自然環(huán)境因子梯度分異的規(guī)律，分類統(tǒng)計(jì)不同環(huán)境因子分級(jí)的土壤侵蝕分布情況。為了使不同侵蝕強(qiáng)度等級(jí)之間具有可比性，根據(jù)侵蝕強(qiáng)度等級(jí)進(jìn)行量化分級(jí)，依據(jù)其對(duì)生態(tài)環(huán)境影響的大小，對(duì)不同土壤侵蝕類型的不同強(qiáng)度等級(jí)的分級(jí)值劃分如下:微度、輕度、中度、強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈和劇烈侵蝕程度的分級(jí)值分別為0、2、4、6、8和10分，分級(jí)值越大，表明土壤侵蝕越嚴(yán)重。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)計(jì)算土壤侵蝕綜合指數(shù)［10］，對(duì)不同區(qū)域單元內(nèi)的土壤侵蝕強(qiáng)度進(jìn)行比較。土壤侵蝕綜合指數(shù)的計(jì)算式為

式中:INDEXj為第j單元的土壤侵蝕綜合指數(shù);Wij為第i類第j級(jí)土壤侵蝕強(qiáng)度的分級(jí)值;Aij為第i類第j級(jí)土壤侵蝕強(qiáng)度面積比例。

不同環(huán)境背景條件下的土壤侵蝕綜合指數(shù)計(jì)算結(jié)果如表1。

由于不同環(huán)境因子具有不同的量綱，無(wú)法進(jìn)行綜合計(jì)算，因此需要通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理轉(zhuǎn)換為無(wú)量綱的數(shù)據(jù)。研究中采用極差標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行數(shù)據(jù)變換，每一專題指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的分級(jí)數(shù)值在0～1之間，其計(jì)算公式為

式中:x'i為變換后的數(shù)據(jù);xi為各項(xiàng)原始數(shù)據(jù);xmax為指標(biāo)中的最大值;xmin為指標(biāo)中的最小值。

表1 不同環(huán)境背景條件下的土壤侵蝕綜合指數(shù)

2.3 空間主成分分析法

主成分分析法(PCA)是從多指標(biāo)分析出發(fā)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析原理與方法提取少數(shù)幾個(gè)彼此不相關(guān)的綜合性指標(biāo)而保持其原指標(biāo)所提供的大量信息的一種統(tǒng)計(jì)方法。通過(guò)將原始空間坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)，將相關(guān)的多變量空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)用較少的綜合指標(biāo)最大限度地保留原來(lái)較多變量所反映的信息［11］。其基本原理是:設(shè)有N個(gè)相關(guān)變量Xi(i=1，2，…，N)，由其線性組合成N個(gè)獨(dú)立變量Yi(i=1，2，…，N)，使獨(dú)立變量Yi的方差之和等于原來(lái)N個(gè)相關(guān)變量Xi的方差之和，并按方差大小由小到大排列，這樣就可把N個(gè)相關(guān)變量的作用看作主要由為首的幾個(gè)獨(dú)立變量Yi(i=1，2，…，M)(M＜N)所決定，于是N個(gè)相關(guān)變量Xi就縮減成了M個(gè)獨(dú)立變量Yi，即通常所說(shuō)的主成分。與層次分析法和群組決策特征根法不同，主成分分析法是對(duì)高維變量進(jìn)行最佳綜合與簡(jiǎn)化，客觀地確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，避免了人為打分而帶來(lái)的主觀隨意性［12］。而空間主成分分析(SPCA)則是在GIS技術(shù)的支持下將每個(gè)空間變量對(duì)應(yīng)一個(gè)矩陣后，通過(guò)主成分分析，將相關(guān)的空間變量對(duì)因變量的影響程度分配到相應(yīng)的主成分因子上。本研究運(yùn)用空間主成分分析法，根據(jù)各環(huán)境因子的土壤侵蝕綜合指數(shù)計(jì)算研究區(qū)的土壤侵蝕敏感性指數(shù)，進(jìn)行區(qū)域土壤侵蝕敏感性評(píng)價(jià)。土壤侵蝕敏感性指數(shù)定義為M個(gè)主成分的加權(quán)和，而權(quán)重用每個(gè)主成分相對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率來(lái)表示。評(píng)價(jià)公式可表示為

式中:SI為土壤侵蝕敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果;Yi為第i個(gè)主成分(i為1、2、3…M，下同);ri為第i個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率;M為主成分的數(shù)量。

3 結(jié)果與分析

利用ArcGIS軟件對(duì)6個(gè)環(huán)境因子的空間變量進(jìn)行空間主成分分析，表2為主成分分析結(jié)果。從表2可知，第1個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了57%，而前4個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率超過(guò)90%，這說(shuō)明前4個(gè)主成分足以反映環(huán)境因子下的土壤侵蝕敏感性程度。因此，以各因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，將前4個(gè)主成分加權(quán)求和即可計(jì)算出研究區(qū)土壤侵蝕敏感度指數(shù)，計(jì)算式為

表2 主成分因子的特征值、貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率

3.1 研究區(qū)土壤侵蝕敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果

利用ArcGIS的自然間隔分類法將土壤侵蝕敏感性指數(shù)大小分為5級(jí)，即非敏感區(qū)、輕度敏感區(qū)、中度敏感區(qū)、高度敏感區(qū)和極敏感區(qū)。圖1和表3分別為研究區(qū)土壤侵蝕敏感性評(píng)價(jià)空間分布圖和統(tǒng)計(jì)結(jié)果。研究表明，研究區(qū)中度及其以上敏感區(qū)的面積為59 859.8 km2，其中:高度敏感區(qū)和極敏感區(qū)面積分別占總面積的9.4%和4.2%，主要分布在鄂西南、鄂西北高山區(qū)，以丹江口庫(kù)區(qū)及三峽庫(kù)區(qū)周邊最為顯著;中度敏感區(qū)主要分布在鄂東南、鄂東北低山丘陵區(qū);輕度敏感區(qū)面積最大，占總面積的37.2%，主要分布在山地丘陵向平原過(guò)渡的地區(qū);非敏感區(qū)主要分布在中部的平原區(qū)。

從主成分分析結(jié)果看，第1個(gè)主成分主要反映了地形坡度和高程分布信息，第2個(gè)主成分主要反映了土地利用與植被覆蓋信息，第3個(gè)主成分反映了降雨和土壤類型等變異相對(duì)較小的環(huán)境因子信息?？梢?jiàn)，土壤侵蝕是一個(gè)受多種環(huán)境因子綜合作用的復(fù)雜過(guò)程。

圖1 研究區(qū)土壤侵蝕敏感性分布

表3 研究區(qū)土壤侵蝕敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果

3.2 不同環(huán)境背景條件下的土壤侵蝕分布特征

分析土壤侵蝕與地形之間的關(guān)系，可知研究區(qū)土壤侵蝕隨著海拔的變化表現(xiàn)出明顯的垂直分異特征，土壤侵蝕主要集中分布于相對(duì)高程帶為50—500 m的崗地丘陵、低山以及相對(duì)高程帶為500—1 500 m的山地地區(qū)，3個(gè)高程帶的土壤侵蝕面積所占比例均超過(guò)30%，其中相對(duì)高程帶為150—500 m的比例最高，土壤侵蝕綜合指數(shù)也最高，這些地區(qū)恰好也是耕作活動(dòng)的主要集中地區(qū)，因此土壤侵蝕敏感度較高。相對(duì)高程帶在50 m以下的多為平坦地區(qū)或緩丘平壩，其地形平緩，不易發(fā)生水土流失;相對(duì)高程帶為1 500 m以上的地區(qū)植被良好，人為擾動(dòng)影響小，土壤侵蝕敏感性較低。

從土壤侵蝕與地形坡度的關(guān)系看，基本表現(xiàn)為隨著坡度的增大侵蝕加劇的特征。8°—15°坡度范圍的土壤侵蝕面積所占比例均為最高，土壤侵蝕綜合指數(shù)也最高，其次為15°—25°的坡度。這兩個(gè)坡度范圍適于人類開(kāi)發(fā)利用，人為活動(dòng)劇烈，加上開(kāi)發(fā)利用不合理，土壤侵蝕程度比坡度大的區(qū)域要高出很多，故土壤侵蝕較嚴(yán)重。由此可見(jiàn)，人類開(kāi)發(fā)利用程度高的斜坡和平緩坡地帶是土壤侵蝕敏感性高的地區(qū)。

從土壤侵蝕與土地利用類型的關(guān)系看，旱地的土壤侵蝕綜合指數(shù)最高，其次是未利用地和灌草地。丘陵、山地地區(qū)的耕地多為旱地，水田也多實(shí)行水旱輪作，同時(shí)也是研究區(qū)農(nóng)作的密集區(qū)，由于缺乏相應(yīng)的水土保持措施，坡耕地的侵蝕程度居高不下，其侵蝕的發(fā)生顯然與人類的不合理開(kāi)發(fā)利用關(guān)系密切。因此，旱地特別是坡耕地仍然是研究區(qū)土壤侵蝕敏感性高的地類，屬于治理的重點(diǎn)對(duì)象。

從土壤侵蝕與植被覆蓋狀況之間的關(guān)系看，植被覆蓋的好壞，很大程度上影響著土壤侵蝕的發(fā)生、發(fā)展和演變。研究區(qū)土壤侵蝕程度表現(xiàn)為隨著植被覆蓋度的增大而減小的趨勢(shì)。植被覆蓋度高的區(qū)域幾乎不發(fā)生侵蝕，土壤侵蝕敏感性較低，這與通常認(rèn)為隨著植被覆蓋度的降低發(fā)生侵蝕的概率增大的認(rèn)識(shí)是一致的。

從土壤侵蝕與年降水量的關(guān)系看，土壤侵蝕主要集中在年降水量＜900 mm的區(qū)域，而年降水量最高的地區(qū)土壤侵蝕面積分布相對(duì)較少，土壤侵蝕綜合指數(shù)也較低。分析其原因，年降水量＞1 500 mm的地區(qū)本身面積較小，主要位于鄂西南高山區(qū)和鄂東南低山丘陵區(qū)，這些地區(qū)是研究區(qū)植被覆蓋較好的區(qū)域;年降水量1 100～1 500 mm的地區(qū)位于江漢平原，不易發(fā)生土壤侵蝕;而年降水量＜900 mm的地區(qū)分布面積較大，并且主要分布于鄂西北地區(qū)，該地區(qū)坡度陡、人為毀林開(kāi)荒、陡坡耕墾，導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)生態(tài)環(huán)境明顯退化，尤其以丹江口庫(kù)區(qū)及三峽庫(kù)區(qū)周邊最為突出。

從土壤侵蝕與土壤類型之間的關(guān)系看，土壤侵蝕面積比例較高的地區(qū)多為黃棕壤、石灰土、紅壤、黃壤和紫色土分布區(qū)，這些土壤的質(zhì)地多以疏松的壤質(zhì)土為主，主要分布在山地區(qū)，易發(fā)生片蝕和溝蝕，因此土壤侵蝕敏感性程度比較高。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究對(duì)湖北省不同環(huán)境因子下的土壤侵蝕分布特征進(jìn)行了研究，選擇地形坡度、海拔、植被覆蓋度、土地利用、年降水量及土壤類型6個(gè)要素作為環(huán)境背景分析的評(píng)價(jià)因子，通過(guò)計(jì)算其土壤侵蝕綜合指數(shù)，運(yùn)用GIS技術(shù)與空間主成分分析方法，對(duì)研究區(qū)的土壤侵蝕敏感性的空間分布和變異特征進(jìn)行了評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明，湖北省的土壤侵蝕敏感性程度主要以輕度及以下敏感性為主，而中度及以上敏感區(qū)約占研究區(qū)總面積的1/3。相對(duì)高程150—500 m、坡度8°—15°、植被覆蓋度低、土質(zhì)疏松、土地利用類型以坡耕旱地為主地帶的土壤侵蝕敏感性程度較高。在空間分布上，不同程度的敏感性地區(qū)呈塊狀不連續(xù)分布，高敏感性區(qū)域主要集中分布在環(huán)湖地區(qū)和西北部山區(qū)，分布特征與地貌類型關(guān)系密切。鄂西北、鄂西南高山區(qū)土壤侵蝕敏感性最高，鄂東南、鄂東北低山丘陵區(qū)次之，中部平原以非敏感區(qū)為主。

［1］Lal R.Soil erosion impact on agronomic productivity and environment quality［J］.Critical Reviews in Plant Sciences，1998，17(4):319-464.

［2］Lal R.Soil degradation by erosion［J］.Land Degradation ＆Development，2001，12(6):519-539.

［3］王效科，歐陽(yáng)志云.中國(guó)水土流失敏感性分布規(guī)律及其區(qū)劃研究［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2001，21(1):14-19.

［4］劉康，歐陽(yáng)志云，王效科，等.甘肅省生態(tài)環(huán)境敏感性評(píng)價(jià)及其空間分布［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2003，23(12):2711-2718.

［5］Le Bissonnais Y，Montier C，Jamagne M，et al.Mapping erosion risk for cultivated soil in france［J］.Catena，2002，46(2-3):207-220.

［6］Fu B J，Zhao W W ，Chen L D，et al.Assessment of soil erosion at large watershed scale using RUSLE and GIS:a case study in the loess plateau of china［J］.Land Degradation ＆Development，2005，16(1):73-85.

［7］朱惇，王天巍，蔡崇法，等.基于模糊神經(jīng)系統(tǒng)與GIS的區(qū)域土壤侵蝕快速評(píng)價(jià)［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2010，26(1):103-107.

［8］趙英時(shí).遙感應(yīng)用分析原理與方法［M］.北京:科學(xué)出版社，2003:374-375.

［9］ J?nsson P，Eklundh L.TIMESAT—a program for analysing time-series of satellite sensor data［J］.Computers and Geosciences，2004，30(8):833-845.

［10］王思遠(yuǎn)，劉紀(jì)遠(yuǎn)，張?jiān)鱿?，?不同土地利用背景下土壤侵蝕空間分布規(guī)律研究［J］.水土保持學(xué)報(bào)，2001，15(3):48-51.

［11］Jolliffe I T.Principal Component Analysis，Series:Springer Series in Statistics［M］.2nd ed.New York:Springer，2002:388-391.

［12］Li A N，Wang A S，Liang S L，et al.Eco-environmental vulnerability evaluation in mountainous region using remote sensing and GIS—A case study in the upper reaches of Minjiang River，China［J］.Ecological Modeling，2006，192(1-2):175-187.