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    基于CSLE和抽樣調(diào)查的泰國土壤水蝕評價

    2022-07-03 04:33:16杜朝正楊勤科張加瓊王春梅龐國偉
    水土保持研究 2022年4期
    關(guān)鍵詞:水蝕土壤侵蝕泰國

    杜朝正, 楊勤科, 張加瓊, 馬 波, 王春梅,4, 龐國偉,4

    (1.西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院, 西安 710127; 2.菏澤學(xué)院 城市建設(shè)學(xué)院, 山東 菏澤 274015; 3.中國科學(xué)院水利部 水土保持研究所, 陜西 楊陵 712100; 4.旱區(qū)生態(tài)水文與災(zāi)害防治國家林業(yè)和草原局重點實驗室, 西安 710127)

    土壤是人類生存與發(fā)展的重要自然資源之一[1],土壤可以為人類提供食物、能源、水源,在維持生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)、生物多樣性方面也具有重要作用[2]。但是,全球大部分地區(qū)的土壤受到水蝕的威脅[3]。土壤水蝕是糧食生產(chǎn)和可持續(xù)農(nóng)業(yè)面臨的最嚴(yán)重威脅之一[4-5]。土壤水蝕不僅會導(dǎo)致土地退化,生態(tài)服務(wù)水平降低,還會導(dǎo)致下游河流淤積,從而制約區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展[6]。

    治理土壤水蝕必須以掌握區(qū)域土壤水蝕狀況為前提[7-8],一般可歸納為2種方法:第1種是基于區(qū)域各侵蝕因子圖層相乘,計算區(qū)域土壤水蝕速率專題圖,可稱為地圖代數(shù)法。該方法計算結(jié)果具有較好的空間分布,得到廣泛應(yīng)用,代表性研究有Borrelli[9]、Panagos[10]、查良松[11]等。第2種是抽樣調(diào)查的方法,在研究區(qū)布設(shè)基本抽樣調(diào)查單元,結(jié)合土壤水蝕模型,計算各抽樣單元水蝕速率,進而推算出研究區(qū)土壤水蝕狀況,可稱為抽樣調(diào)查法,代表性研究有Nusser[12]、USDA[13]、劉寶元等[7]、Liu等[14]、Yin等[15]。但如何將地圖代數(shù)制圖結(jié)果與抽樣調(diào)查結(jié)果相結(jié)合,實現(xiàn)對區(qū)域土壤侵蝕的定量評價則鮮見報道。

    泰國屬于發(fā)展中國家,農(nóng)作區(qū)占全國的40%以上,大力發(fā)展農(nóng)業(yè)導(dǎo)致農(nóng)地不斷擴張,而森林不斷萎縮,加之粗放的耕作和管理方式,土壤侵蝕日益加劇,造成農(nóng)業(yè)地區(qū)土地嚴(yán)重退化[16]。在農(nóng)作區(qū),農(nóng)民習(xí)慣將坡面裸露,這使土壤完全暴露于暴雨及徑流中,土壤流失現(xiàn)象普遍存在[17]。在山區(qū)和高原,大規(guī)??撤ド?、陡坡耕種(45°~60°)加之游移耕作,進一步加劇了土壤侵蝕[18-19]。目前,雖然已有學(xué)者對泰國進行土壤水蝕評價,如Rangsiwanichpong等[16],但數(shù)據(jù)分辨率較粗,地形因子和水保措施因子計算有待改進。需進一步提高泰國土壤水蝕定量評價的準(zhǔn)確性,為泰國土壤水蝕治理提供更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。

    本研究以泰國為例,在前期工作的基礎(chǔ)上[20],采用中國土壤流失方程(Chinese Soil Loss Equation,CSLE)模型,基于各侵蝕因子基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),定量計算泰國土壤水蝕速率專題圖,以期全面準(zhǔn)確掌握泰國土壤水蝕基本狀況,為該國土壤水蝕治理提供數(shù)據(jù)支撐。

    1 研究區(qū)域與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

    泰國(5°30′—21°N,97°30′—105°30′E)位于東南亞的中南半島中部,總面積513 115 km2。泰國地勢西北高東南低。根據(jù)地形特征,可將泰國分為北部(山地為主)、東北部(高原為主)、中部(平原為主)、南部(丘陵地帶)4個自然區(qū)域帶。泰國地處熱帶地區(qū),主要受熱帶季風(fēng)氣候影響,年均降水量約1 150 mm。由于降雨量大,盲目開墾耕地,并且存在不合理的耕作方式,水土流失問題較為嚴(yán)重[21]。泰國是重要的農(nóng)產(chǎn)品出口國,土壤侵蝕問題已嚴(yán)重制約該國的可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展[22-23]。

    本研究所用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括2個部分,一是用于地圖代數(shù)法制圖整體計算的各水蝕因子數(shù)據(jù)(表1);二是土壤水蝕抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),研究區(qū)共計175個抽樣調(diào)查單元(圖1),所有抽樣調(diào)查單元數(shù)據(jù)均來自野外調(diào)查解譯并通過了質(zhì)量檢驗[8,24]。

    表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)一覽表

    圖1 抽樣單元分布圖

    2 研究方法

    本研究首先采用地圖代數(shù)法計算研究區(qū)土壤水蝕速率專題圖,再以175個抽樣調(diào)查單元計算結(jié)果為參照,對地圖代數(shù)結(jié)果進行直方圖匹配,將匹配之后的制圖結(jié)果作為研究區(qū)最終的土壤水蝕速率專題圖。

    2.1 土壤水蝕評價模型

    采用中國土壤流失方程(Chinese Soil Loss Equation,CSLE),結(jié)合GIS技術(shù),計算研究區(qū)土壤水蝕速率。CSLE基本形式為:

    A=R×K×L×S×B×E×T

    (1)

    式中:A為土壤水蝕速率[t/(hm2·a)];R降雨侵蝕力因子[MJ·mm/(hm2·a·h)];K為土壤可蝕性因子[t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)];L為坡長因子,無量綱;S為坡度因子,無量綱;B為植被覆蓋與生物措施因子,無量綱;E為工程措施因子,無量綱;T為耕作措施因子,無量綱。

    2.2 水蝕因子數(shù)據(jù)處理

    (1)R,K,LS因子數(shù)據(jù)處理:根據(jù)項目組提供的全球降雨侵蝕力因子R、泛第三極土壤可蝕性因子K,通過裁剪、重采樣處理,獲得研究區(qū)30 m分辨率的R,K因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)。將30 m分辨率的多幅分塊LS因子基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行拼接,并裁剪出研究區(qū)范圍。參考中國水利部的關(guān)于水土流失動態(tài)監(jiān)測的有關(guān)技術(shù)文件和Brychta等[25]的研究,計算LS因子上限閾值(坡度30°、坡長100 m時,LS上限=21.2),最終獲得研究區(qū)LS因子專題層數(shù)據(jù)。

    (2)B因子計算:植被覆蓋與生物措施是一種重要的水保措施[26],參考Borrelli等[9]的研究方法,計算非農(nóng)業(yè)土地類型B因子值。

    下載MOD44 B數(shù)據(jù),并通過MRT(MODIS Reprojection Tool,MRT)工具提取TC(Tree Cover,TC)、NTV(NonTree Vegetation,NTV)圖層。計算各土地利用類型B因子值采用如下公式。

    林地:

    BNA=MINB+(MAXB-MINB)×(1-TC)

    (2)

    非林地:

    BP=MINB+(MAXB-MINB)×(1-NTV)

    (3)

    式中:BNA為林地B因子值;TC為林地覆蓋度,取值為0~1;BP為非林地(即:草地、灌木、裸地等)的B因子值,NTV為植被(除林地外)覆蓋度,取值為0~1。maxB,minB為對應(yīng)土地利用類型B因子值的最大值和最小值,取值如表2所示。

    根據(jù)土地利用類型數(shù)據(jù),合并各地類B因子值,最終獲得研究區(qū)B因子圖層。

    表2 各土地利用類型B因子取值范圍

    (3) E因子計算:工程措施是用人工或機械挖掘和修筑完成[26],在前期工作的基礎(chǔ)上,依據(jù)抽樣單元布設(shè)原則,將研究區(qū)劃分為規(guī)則矢量網(wǎng)格,確保每個矢量網(wǎng)格內(nèi)只包括1個抽樣調(diào)查單元,將抽樣單元的E因子平均值作為矢量網(wǎng)格的E因子值,再將矢量網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù),最終獲得研究區(qū)的E因子專題圖。

    (4) T因子計算:根據(jù)水利部水土保持監(jiān)測中心編寫的《水土流失動態(tài)監(jiān)測技術(shù)指南》(2020年8月版),參考中國各農(nóng)業(yè)熟制區(qū)T值表的規(guī)則,為Fischer等[27]制作的全球熟制區(qū)賦予T因子值。再依據(jù)研究區(qū)土地利用類型數(shù)據(jù),將非耕地區(qū)域的T值設(shè)置為1,將耕地區(qū)域的T值取值為全球T值圖的T值,最終獲得研究區(qū)的T因子專題圖。

    2.3 土壤水蝕制圖方法

    2.3.1 地圖代數(shù)法制圖 地圖代數(shù)法制圖是將事先準(zhǔn)備好的每個土壤侵蝕因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)相乘,獲得研究區(qū)的土壤水蝕速率專題圖。為了確保計算精度及便于顯示,本研究采用WGS84坐標(biāo)系,最終獲得的區(qū)域R,K,LS,B,E,T,A專題數(shù)據(jù)分辨率均設(shè)定為30m。

    2.3.2 抽樣單元水蝕速率計算 研究區(qū)內(nèi)共解譯了175個均勻分布的抽樣調(diào)查單元,根據(jù)解譯單元點位置的地形特征,確定調(diào)查單元的形狀為小流域(在山區(qū))或矩形(在平原),面積大小為0.2~3km2。解譯每個抽樣單元內(nèi)的土地利用和詳細(xì)水土保持措施,其中水土保持措施包括生物措施、工程措施、耕作措施。在研究區(qū)范圍內(nèi),CSLE模型適用于計算抽樣單元水蝕速率[28]。

    對區(qū)域R因子、區(qū)域K因子、區(qū)域LS因子進行多重采樣和裁剪,獲得每個抽樣單元R,K,LS因子專題數(shù)據(jù)。對各土地利用類型的區(qū)域B值圖(250m分辨率)進行多重采樣和裁剪,再根據(jù)解譯的土地利用類型和生物措施,計算每個抽樣單元的B因子專題數(shù)據(jù)。根據(jù)解譯的工程措施,為每個圖斑賦E因子值,再將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù),獲得每個抽樣單元的E因子專題數(shù)據(jù)。根據(jù)解譯的土地利用類型和水保措施信息,計算每個抽樣單元的T因子專題數(shù)據(jù)。再采用CSLE模型計算每個抽樣單元的土壤水蝕速率(針對抽樣調(diào)查單元的每個圖斑),借助python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)批量處理,最終獲得175個以各抽樣單元為邊界的土壤水蝕速率專題圖(2.5m分辨率)。

    2.3.3 直方圖匹配制圖 以均勻分布的175個抽樣調(diào)查單元為基礎(chǔ),抽樣單元計算結(jié)果可全面表達(dá)水土保持措施的影響,可真實反映研究區(qū)的統(tǒng)計特征;地圖代數(shù)法制圖結(jié)果具有較好的空間分布特征。為了結(jié)合兩者的優(yōu)點,嘗試以175個抽樣單元水蝕速率專題圖結(jié)果(針對每個抽樣單元的每個柵格值統(tǒng)計)的累積頻率為參照,對地圖代數(shù)制圖結(jié)果進行累積頻率直方圖匹配,最終獲得研究區(qū)新的土壤水蝕速率專題圖。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 土壤水蝕因子分析

    按照上述方法獲得的研究區(qū)各水蝕因子專題層如圖2所示。研究區(qū)R因子空間分布上呈現(xiàn)出由東南向西北逐漸減弱的趨勢,主要原因為泰國屬于熱帶季風(fēng)氣候,降雨量由東南沿海向西北內(nèi)陸逐漸減小。K因子空間分布呈現(xiàn)出與土地利用類型相關(guān)的空間格局,K因子值高的區(qū)域與耕地分布區(qū)域相對應(yīng),K因子值低的區(qū)域主要對應(yīng)林地區(qū)域。LS因子呈現(xiàn)由西北向東南逐漸減小的分布格局,主要原因為泰國西北部為山地,地形起伏較大,坡度較陡,中部為平原區(qū),地形較為平緩。B因子值的空間分布與土地利用類型的分布有關(guān),按照林地、草地、耕地依次增大。E因子的分布與國家政策和當(dāng)?shù)馗髁?xí)慣有關(guān),在泰國范圍內(nèi)工程措施較少。T因子只針對農(nóng)地地塊,T因子值的大小與輪作方式、管理措施相關(guān),輪作方式、管理措施又存在區(qū)域間差異,在南部丘陵地帶T因子值較大,在東北部T因子值較小。

    3.2 泰國水蝕速率特征

    3.2.1 空間分布特征分析 泰國水蝕速率專題圖顯示水蝕速率高值區(qū)主要集中于泰國北部和東北部,水蝕速率低值區(qū)主要分布于中部平原區(qū)(圖3)。這與泰國的地形和耕地分布密切相關(guān),泰國北部屬于山地,地形起伏較大,降雨容易引起土壤流失;東北部地區(qū)存在大量耕地區(qū)域,耕地區(qū)域B因子值較大,并且該區(qū)域的K,R因子值也較大。中部水蝕速率較小,主要原因為中部地形以平原為主,并且R因子相對較小。

    3.2.2 統(tǒng)計特征分析 參考Bahadur等[29]、Borrelli等[9]的分級方案,結(jié)合泰國區(qū)域的實際情況,對泰國土壤侵蝕速率的侵蝕等級劃分結(jié)果顯示:泰國侵蝕速率以<500t/(km2·a)為主(74.2%),隨著侵蝕等級升高,侵蝕面積比率呈減少趨勢。土壤侵蝕速率>15 000t/(km2·a)的面積僅占研究區(qū)總面積的0.6%,但年侵蝕量約占研究區(qū)侵蝕總量的21.5%,可見研究區(qū)局部侵蝕劇烈。泰國平均水蝕速率為687.9t/(km2·a),是全球平均土壤水蝕速率[287.2t/(km2·a)]的2.4倍,個別地區(qū)達(dá)到1 000t/(km2·a)以上(占面積13.2%,占侵蝕總量72.0%)(表3)??梢?,與全球平均水蝕速率相對比,研究區(qū)土壤水蝕較為嚴(yán)重。

    3.2.3 熱點地區(qū)分析 參考Borrelli等[9]的研究,結(jié)合本研究分級方案,根據(jù)水蝕治理的緊迫程度,將水蝕速率以500,2 500t/(km2·a)為閾值設(shè)置為熱點地區(qū)。>500t/(km2·a)的熱點地區(qū)沿泰國周邊分布,該熱點地區(qū)地形LS因子值(均值為7.5)是泰國區(qū)域LS因子值(均值為3.2)的2.3倍,降雨侵蝕力也較大[均值為6 419.2MJ·mm/(hm2·a·h)]。>2 500t/(km2·a)的熱點地區(qū)主要分布于泰國北部和東北部,如此分布主要是地形LS因子、植被覆蓋與生物措施B因子、土地利用方式等因素共同作用的結(jié)果。該熱點地區(qū)LS因子值(均值為7.3)、B因子值(均值為0.849)是泰國區(qū)域的LS因子值(均值為3.2)、B因子值(均值為0.507)的2.3倍和1.7倍,降雨侵蝕力也較大[均值為6 587.6MJ·mm/(hm2·a·h)],這導(dǎo)致該熱點地區(qū)水蝕較為嚴(yán)重(圖4)。對該熱點地區(qū)進一步分析發(fā)現(xiàn),熱點地區(qū)84.1%為耕地,平均坡度為13.4°,因此,坡耕地進一步加劇了局部土壤水蝕。>500t/(km2·a)的熱點地區(qū)面積占研究區(qū)面積的25.8%,年侵蝕量占研究區(qū)侵蝕總量的84.3%,該熱點地區(qū)需制定長期治理規(guī)劃,逐步減少土壤水蝕的影響;>2 500t/(km2·a)的熱點地區(qū)面積占研究區(qū)總面積的4.7%,但年侵蝕量占研究區(qū)侵蝕總量的53.1%,該熱點地區(qū)迫切需要盡快治理,并且治理效果顯著。

    注:耕地區(qū)域的B因子值為1;無工程措施區(qū)域的E因子值為1;非耕地區(qū)域的T因子值為1。

    3.3 各土地利用類型的土壤水蝕分析

    通過比較不同土地利用類型的土壤水蝕狀況(表4),我們發(fā)現(xiàn)從耕地到草地、林地的平均水蝕速率明顯降低。耕地平均水蝕速率是草地、灌叢、林地平均水蝕速率的2.0倍、2.2倍、2.8倍,說明相對于耕地,林草地具有更好的水土保持作用。在泰國區(qū)域,耕地面積占研究區(qū)面積的比率最大(49.6%),平均水蝕速率最高[1 020.2t/(km2·a)],進而耕地侵蝕量占研究區(qū)總侵蝕量的比率最大(73.6%),這是研究區(qū)平均水蝕速率較高的重要原因。

    圖3 泰國土壤水蝕速率

    表3 不同侵蝕等級的土壤水蝕面積及水蝕量

    進一步統(tǒng)計后我們發(fā)現(xiàn),在耕地區(qū)域中,>5 000t/(km2·a)的區(qū)域占耕地總面積的比率高達(dá)4.6%。草地、灌叢、林地在>5 000t/(km2·a)的區(qū)域占該地類面積的1.6%,0.6%,0.1%,明顯比耕地小。林地、灌叢、草地具有較好的儲水固土能力,因此,在有條件的區(qū)域,將高侵蝕級別的耕地改變?yōu)榱值?、灌叢、草地,對于減少水土流失具有重要意義。

    3.4 主控因子分析

    分類決策樹狀圖顯示了水蝕因子的重要性,終端節(jié)點映射出每個像元值歸因于分類決策樹中最頻繁的節(jié)點類(圖5—7)。結(jié)合因子節(jié)點可視化圖以及泰國土地利用類型圖可知,節(jié)點11,12,14,15主要受R因子(降雨侵蝕力因子)影響,主要分布于林地區(qū)域,在該區(qū)域由于降雨量較大而容易發(fā)生侵蝕。節(jié)點7,8主要受K因子(土壤可蝕性因子)影響,主要分布于東北部高原區(qū)的耕作區(qū)域,該區(qū)域常年耕作(包括一年多熟),并且不合理的耕作方式和管理措施而引起土壤可蝕性較強,進而容易引發(fā)土壤侵蝕。節(jié)點4,5主要受LS因子(坡度坡長因子)影響,主要分布于中部平原區(qū)的耕作區(qū)和南部丘陵區(qū)的耕作區(qū),在中部平原區(qū),耕地的坡長較長;在南部丘陵區(qū)的地面起伏較大,容易引發(fā)土壤侵蝕。

    4 討 論

    4.1 計算結(jié)果合理性評估

    本研究在UpperNamWa流域、NamChun流域、KhlongYai流域計算的土壤水蝕速率均值[2 154.6,706.5,223.1t/(km2·a)]與Bahadur[29]、Shrestha等[30]、Shrestha等[31]計算的均值[2 127,600,200t/(km2·a)]相近。本研究計算泰國平均土壤水蝕速率的結(jié)果為687.9t/(km2·a),與Borrelli等[9]的結(jié)果類似[713.4t/(km2·a)]而與Rangsiwanichpong等[16]采用RUSLE模型的結(jié)果[812.5t/(km2·a)]存在差異,主要與采用不同分辨率數(shù)據(jù)導(dǎo)致LS因子準(zhǔn)確度不同有關(guān)。Rangsiwanichpong等在計算水蝕速率過程中,采用1km分辨率的DEM計算LS因子,依據(jù)1km的DEM提取坡度,并對坡耕地賦水保措施值,由于分辨率較粗,這使計算的LS因子、水保措施因子誤差較大。而本研究采用30m分辨率的DEM數(shù)據(jù),計算結(jié)果更貼近真實值。通過對比可知,本研究計算結(jié)果較為合理,具有一定的可信度。

    圖5 土壤侵蝕因子重要性分類決策樹

    與抽樣單元結(jié)果對比,泰國區(qū)域內(nèi)175個抽樣單元土壤侵蝕速率的總體均值為706.8t/(km2·a),研究區(qū)計算結(jié)果的175個相應(yīng)區(qū)域的總體均值為642.7t/(km2·a),兩者較為接近,總體計算精度為90.9%,進一步驗證了計算結(jié)果具有一定的可信度。

    與實地考察對比,2018年11月,張加瓊等[20]對泰國北部的土壤侵蝕狀況進行了實地考察,并沿考察路線布設(shè)了18個抽樣單元。其18個抽樣單元水蝕速率的總體均值為1 767.7t/(km2·a),本研究在相應(yīng)18個區(qū)域計算的水蝕速率總體均值為1 267.3t/(km2·a),準(zhǔn)確度為71.7%,差異較大,主要原因為:計算方法不同。張加瓊等在計算考察的18個抽樣單元的B因子值時,采用NPV數(shù)據(jù)作為林下植被蓋度,這將低估生物措施的作用,使計算的B因子值偏高,進而使計算的水蝕速率偏高。本研究采用Borrelli等方法計算B因子值,結(jié)果更加合理。

    圖6 主控因子節(jié)點可視化圖

    圖7 土地利用類型

    4.2 治理建議

    (1) 進一步加強土壤水蝕的基礎(chǔ)理論研究。雖然泰國政府意識到土壤侵蝕的危害,但目前的土壤水蝕觀測和調(diào)查資料匱乏[20],難以滿足土壤侵蝕治理的需求,現(xiàn)有資料也難以支撐準(zhǔn)確評價水土保持效益,因此,建議進一步加強土壤侵蝕的基礎(chǔ)理論研究,加大人才、科技、經(jīng)費支持力度,構(gòu)建土壤侵蝕的學(xué)科理論體系,為制定合理的水保措施和防治土壤流失提供理論支撐。

    (2) 因地制宜制定土壤侵蝕治理措施。土地利用方式及變化對土壤侵蝕有重要影響[32],經(jīng)過多年耕作,土壤抗侵蝕能力明顯下降[33],合理的水保措施能夠提高土壤抗蝕性[34]。離散分布于林地內(nèi)部的耕地大多屬于熱點地區(qū),侵蝕較為強烈,建議在林地區(qū)域內(nèi)部禁止毀林開墾,并進行退耕還林草。東北部高原區(qū)的耕作區(qū)域主控因子為土壤可蝕性因子,針對該區(qū)域內(nèi)的耕地,建議制定合理的耕作措施,選擇合適的耕作措施類型和輪作制度,減少該區(qū)域的土壤流失。南部丘陵區(qū)的耕作區(qū)主控因子為坡度坡長因子,建議將坡耕地改為林草地或免耕。

    (3) 提高作物單位面積產(chǎn)量。耕地的水蝕速率最大,而泰國49.6%區(qū)域?qū)儆诟?,建議控制耕地面積數(shù)量,提高單位面積作物產(chǎn)量。泰國作物單產(chǎn)具有較大提升潛力。如清萊府的稻米單產(chǎn)3 500kg/hm2,而土壤、氣候條件類似的云南稻米單產(chǎn)為12 500kg/hm2[35]。

    (4) 加強國際交流,引進切實可行的水土保持措施。從其他國家引進水保措施,并因地制宜加以改進,提高水土保持效益。如在坡面上覆蓋的植被及其殘留物,能明顯減少地表徑流和土壤流失,雜草覆蓋是一種保護梯田的最便宜、最有效的方法[19],這些方法也適用于泰國局部區(qū)域。

    5 結(jié) 論

    (1) 在泰國區(qū)域進行土壤水蝕定量評價,應(yīng)優(yōu)先選擇直方圖匹配方法制圖。地圖代數(shù)法制圖結(jié)果具有較好的空間分布特征,但由于受到空間數(shù)據(jù)分辨率的限制,不能精確表達(dá)詳細(xì)水保措施;在抽樣單元尺度上,由于包括詳細(xì)水保措施,計算的抽樣單元水蝕速率較為準(zhǔn)確,具有較為準(zhǔn)確的統(tǒng)計特征,但難以精確表達(dá)空間分布。直方圖匹配制圖結(jié)果兼具兩者的優(yōu)點,因此,優(yōu)先選擇直方圖匹配方法在泰國區(qū)域進行土壤水蝕定量評價制圖。

    (2) 雖然已有文獻(如文獻[9]、文獻[16])對泰國進行土壤水蝕定量評價,但采用分辨率較粗,而本研究采用30m分辨率數(shù)據(jù)計算泰國土壤水蝕速率,并且通過與175個抽樣調(diào)查結(jié)果對比、與實地考察結(jié)果相對比可知,本研究計算結(jié)果較為理想。文獻[16]未對研究區(qū)進行主控因子分析,而本研究通過主控因子分析發(fā)現(xiàn),東北部高原區(qū)的耕作區(qū)、中部平原區(qū)和南部丘陵區(qū)的耕作區(qū)、林地區(qū)域的主控因子分別為土壤可蝕性因子、坡度坡長因子、降雨侵蝕力因子,針對不同區(qū)域的主控因子,可采取更改土地利用方式、制定合理的耕作措施等不同的治理方案,治理研究區(qū)土壤流失問題。

    (3) 泰國土壤水蝕較為嚴(yán)重,局部侵蝕較為劇烈。在各土地利用類型中,耕地水蝕最為嚴(yán)重,林草地水蝕速率較小,應(yīng)因地制宜地制定不同區(qū)域的土壤流失治理措施,建議控制耕地面積數(shù)量,提高耕地單位面積產(chǎn)量。水蝕速率>2 500t/(km2·a)的熱點地區(qū)主要分布于泰國北部和東北部,該熱點地區(qū)84.1%區(qū)域為耕地,在有條件的區(qū)域,將該熱點地區(qū)的耕地改變?yōu)榱植莸兀瑢τ跍p少水土流失具有顯著效果。

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