貴州赤水河流域水土流失敏感性評(píng)價(jià)*

呂思思，蘇維詞，李 威，黃 亮，趙衛(wèi)權(quán)

(貴州省山地資源研究所，貴州 貴陽(yáng) 550001)

赤水河流經(jīng)云南、貴州、四川，是長(zhǎng)江上游一級(jí)支流中少有的整個(gè)干流尚未進(jìn)行開發(fā)建設(shè)、基本上保持原生態(tài)的河流。沿河自然、生物資源豐富，有上百種魚類，其中10多種珍稀魚類是赤水河特有，流域內(nèi)包括國(guó)家丹霞地質(zhì)公園、國(guó)家級(jí)桫欏自然保護(hù)區(qū)等多個(gè)保護(hù)區(qū)和自然景區(qū)。同時(shí)酒產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，匯集茅臺(tái)、郎酒、習(xí)酒、五糧液和瀘州老窖等享譽(yù)中外的名酒，形成了特有的酒文化。紅軍長(zhǎng)征“四渡赤水”也為該地留下了紅色文化遺產(chǎn)。因此赤水河流域從文化和生態(tài)方面都具有重要的保護(hù)價(jià)值。

赤水河流域經(jīng)濟(jì)開發(fā)活動(dòng)相對(duì)活躍，上游地區(qū)過(guò)度的墾殖、濫砍亂伐、土法煉硫煉鋅，中下游小煤窯、酒作坊、小紙廠較多，致使流域植被嚴(yán)重破壞，水土流失嚴(yán)重，森林覆蓋率已從1950年的35%左右下降到現(xiàn)在的20%左右，2010年水土流失面積為9520.49 km2，占流域總面積的46%[1]。水土流失也對(duì)赤水河水源、水質(zhì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)構(gòu)成威脅，根據(jù)1990年到2016年《貴州省環(huán)境狀況公報(bào)》公布的數(shù)據(jù)，近十幾年赤水河水質(zhì)由國(guó)家Ⅰ類優(yōu)質(zhì)地表水降到國(guó)家Ⅱ、Ⅲ級(jí)；自1949年以來(lái)，流域發(fā)生較大洪災(zāi)17次，平均約3.5年發(fā)生一次；習(xí)水縣2003年“6·24”特大洪水災(zāi)害造成經(jīng)濟(jì)損失達(dá)6億多元。該區(qū)域的水土流失問(wèn)題直接影響到生態(tài)安全、人民生命安全及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，抓住區(qū)域喀斯特特性，明晰水土流失敏感性，能為水土流失防治方案提供指導(dǎo)性建議。

水土流失敏感性常用方法有：1965年，W.H.Wischmeier和D.Smith提出的USLE[2]、1997年USDA在USLE的基礎(chǔ)上進(jìn)一步修訂發(fā)布RUSLE[3]、1994年Jeff Arnold開發(fā)的SWAT[4]、1995年USDA向外公布WEPP[5]、Beasley和Huggins改進(jìn)的ANSWERS等[6]。近幾年研究成果有李益敏[7]、陳思旭[8]、Gaubi[9]利用RUSLE評(píng)價(jià)怒江、南方丘陵山區(qū)、突尼斯共和國(guó)的水土流失情況；李益敏等基于GIS和RUSLE測(cè)定怒江州土壤侵蝕情況[10]等。此外，很多學(xué)者經(jīng)過(guò)對(duì)喀斯特區(qū)域水土流失情況的長(zhǎng)期研究，提出喀斯特區(qū)域水土流失的特殊性，如：熊康寧通過(guò)對(duì)鴨池、紅楓湖、花江典型示范區(qū)的長(zhǎng)期研究，總結(jié)了石漠化治理區(qū)水土流失的特征與變化規(guī)律[11]，凡非得[12]、李陽(yáng)兵[13]從貴州喀斯特巖性的成土作用分析土壤可流失量；萬(wàn)軍根據(jù)喀斯特區(qū)域特征對(duì)國(guó)家土壤侵蝕分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行修改[14]。降雨作為造成水土流失的動(dòng)力條件，現(xiàn)有研究中多從年均降雨考慮降雨因子，但赤水河流域6月至9月降雨量占比達(dá)到全年的65%～70%，強(qiáng)降水日數(shù)較多，實(shí)際降雨動(dòng)力被低估。因此本研究考慮在區(qū)域喀斯特石漠化特性的基礎(chǔ)上，基于日降雨分析研究區(qū)內(nèi)的水土流失敏感性，為水土流失防治、生態(tài)建設(shè)提供參考。

1 研究區(qū)

赤水河流域貴州段涉及畢節(jié)、大方、金沙、遵義、仁懷、赤水、習(xí)水、桐梓8個(gè)市縣，占整個(gè)流域面積的56.4%，約為10700.2 km2，人口數(shù)約370萬(wàn)人。流域處于云貴高原向四川盆地傾斜的斜坡面，西南高而東北低，流域內(nèi)有大婁山山脈，高程200～1890 m；出露地層有震旦系、寒武系、奧陶系、志留系、二迭系、三迭系、侏羅系、白堊系、第四系等；土壤類型以黃壤、紫色土為主，水稻土分布較為分散；流域內(nèi)降雨空間與時(shí)間分布不均，赤水河左岸支流大同河上游，年降雨量達(dá)1200 mm以上，中游干流及支流古藺河中下游年降雨量?jī)H700～800 mm，5月至10月降雨量占全年降雨量的75%～83%；截至2014年底，貴州赤水河流域水土流失面積為3336.02 km2，占流域總面積的29.23%，土壤侵蝕模數(shù)約為1466 t/km2·a[15]；流域植被是以常綠林和馬尾松為主的過(guò)渡性植被；流域內(nèi)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主，釀造業(yè)發(fā)達(dá)；東部有較豐富的煤炭、硫以及水泥用灰?guī)r等礦產(chǎn)資源。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究以畢節(jié)、大方、金沙、遵義、仁懷、赤水、習(xí)水、桐梓8個(gè)市縣為研究區(qū)?；A(chǔ)數(shù)據(jù)包括：30 m數(shù)字高程(DEM)，來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云；8個(gè)市縣及周邊市縣的24個(gè)氣象站點(diǎn)2000—2015年的日均降雨數(shù)據(jù)，由中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)提供；2015年Landsat TM遙感數(shù)據(jù)；2009年全國(guó)土壤二次調(diào)查數(shù)據(jù)。在遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過(guò)野外勘察與高精度遙感目視識(shí)別相結(jié)合解譯得到2015年土地利用圖(用混淆矩陣對(duì)分類結(jié)果精度驗(yàn)證，Kappa系數(shù)大于0.80)，2015年石漠化等級(jí)分布圖(分類標(biāo)準(zhǔn)參照《貴州省巖溶地區(qū)第二次石漠化監(jiān)測(cè)實(shí)施細(xì)則》)。

3 研究方法

美國(guó)通用水土流失方程USLE(The Universal Soil Loss Equation)是較為常用的水土流失評(píng)價(jià)方法，USLE公式為A=R*K*LS*C*P。本研究以USLE為基礎(chǔ)，結(jié)合區(qū)域內(nèi)石漠化特征，主要參考中科院編制國(guó)家環(huán)?？偩职l(fā)布的2005年5月5日起實(shí)施的《生態(tài)功能區(qū)劃暫行規(guī)程》中水土流失敏感性評(píng)價(jià)方法確定敏感因子，包括降水侵蝕力(R)、坡度坡長(zhǎng)因子(LS)、土壤質(zhì)地因子(K)、覆蓋因子(C)。

3.1 R因子

研究區(qū)汛期與非汛期降雨量、降雨強(qiáng)度相差較大，本文采用章文波[16]對(duì)全國(guó)降雨日降雨數(shù)據(jù)擬合方程，從單日降雨量計(jì)算R。熊康寧[17]、龍明忠[18]的研究成果表明不同石漠化等產(chǎn)生侵蝕性降雨強(qiáng)度不同，參考其研究成果，將不同等級(jí)侵蝕性降雨標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為：非喀斯特12.00 mm、無(wú)石漠化13.36 mm、潛在石漠化15.74 mm、輕度石漠化11.92 mm、中度石漠化12.19 mm、強(qiáng)度石漠化19.16 mm、極強(qiáng)石漠化20.00 mm。處理過(guò)程如下：首先分別計(jì)算不同等級(jí)石漠化侵蝕性降雨量標(biāo)準(zhǔn)的24個(gè)站點(diǎn)2000—2010年半月平均、月平均、逐年、年平均降雨侵蝕力，擬合模型如公式(1)，然后采用IDW內(nèi)插方法對(duì)不同等級(jí)石漠化降雨侵蝕力進(jìn)行空間插值，得到7個(gè)降雨侵蝕力全域覆蓋圖，再利用ArcGIS疊加提取石漠化等級(jí)圖對(duì)應(yīng)不同標(biāo)準(zhǔn)的降雨侵蝕力圖，將提取出來(lái)的7個(gè)降雨侵蝕力分布圖進(jìn)行整合，得到基于石漠化等級(jí)的降雨侵蝕力因子空間分布(如圖1)，利用自然斷點(diǎn)法(Jenks)對(duì)其進(jìn)行分類，形成R因子敏感等級(jí)圖。

圖1 R因子敏感等級(jí)圖Fig.1 Sensitivity level diagram of R factor

α=21.586β-0.71891

(1)

3.2 K因子

通用方程中土壤可蝕性因子(K)需要試驗(yàn)確定。在大范圍上采用試驗(yàn)獲取K因子耗費(fèi)財(cái)力物力且時(shí)間長(zhǎng)，可行性差。因此，本文參考土壤類型對(duì)水土流失影響分析研究[19]，以土壤類型圖為基礎(chǔ)，將土壤類型分成五級(jí)等級(jí)如表3，得到K因子敏感性等級(jí)圖(圖2)。

圖2 K因子敏感性等級(jí)圖Fig.2 Sensitivity level diagram of K factor

表1 K因子對(duì)水土流失敏感性影響分級(jí)賦值標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Grading standards for the influence of K factor on thesensitivity of soil and water loss

3.3 LS因子

研究區(qū)空間范圍尺度較大，LS因子量算困難，本文采用地形起伏度替代LS因子。地形起伏度是在一定范圍中最高點(diǎn)海拔高度與最低點(diǎn)海拔高度的差值，是一個(gè)宏觀的地形指標(biāo)。以30 mDEM為數(shù)據(jù)源提取9*9矩形大小的地形起伏度，參考李月臣對(duì)起伏度的分類標(biāo)準(zhǔn)[20]，形成LS因子敏感性等級(jí)圖(圖3)。

圖3 LS因子敏感性等級(jí)圖Fig.3 Sensitivity level diagram of LS factor

表2 LS因子對(duì)水土流失敏感性影響分級(jí)賦值標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Grading standards for the influence of LS factor onthe sensitivity of soil and water loss

3.4 C因子

C因子是指植被覆蓋和管理對(duì)水土流失的影響，主要與土地利用類型有關(guān)。收集整理張巖、王萬(wàn)忠、蔡崇法等對(duì)C因子值與土地利用類型對(duì)應(yīng)關(guān)系的研究成果[21-23]，對(duì)各類土地利用的C因子值采用K-mean分類方法進(jìn)行分類(如表3)，得到C因子敏感等級(jí)圖(圖4)。

圖4 C敏感性等級(jí)圖Fig.4 Sensitivity level diagram of C factor

表3 C因子對(duì)水土流失敏感性影響分級(jí)賦值標(biāo)準(zhǔn)Tab.3 Grading standards for the influence of C factor onthe sensitivity of soil and water loss

3.5 綜合評(píng)價(jià)

參考《生態(tài)功能區(qū)劃暫行規(guī)程》綜合評(píng)價(jià)方法，將各因子評(píng)價(jià)結(jié)果利用ArcGIS中柵格計(jì)算(Raster calculator)進(jìn)行疊加乘積計(jì)算，其算法如公式(2)，將乘積結(jié)果利用自然斷點(diǎn)法中的Jenks分類方法(保證各級(jí)的內(nèi)部方差之和最小)進(jìn)行分類，最終得到結(jié)果，如圖5。

圖5 水土流失敏感性等級(jí)圖Fig.5 Distribution of soil and water loss sensitivity

(2)

4 結(jié)果分析

4.1 水土流失敏感性空間分布

研究區(qū)水土流失敏感性面積按照敏感性從低到高的順序分別為1658.33 km2、3822.5 km2、8046.86 km2、6774.89 km2、3069.69 km2，其中中度和高度敏感性面積占總面積的63%。從空間分布上看：極度敏感、重度敏感主要分布在習(xí)水、桐梓以及金沙、仁懷、大方、畢節(jié)4個(gè)市縣交界地區(qū)；不敏感區(qū)分散分布在遵義、赤水、仁懷、畢節(jié)、大方，遵義、赤水、仁懷的高山丘陵地帶；赤水市起伏度較雖大，但植被覆蓋較好，中度敏感區(qū)主要分布在該區(qū)域。市區(qū)各等級(jí)水土敏感性面積分布見表4。

表4 市縣水土流失敏感性分布特征表Tab.4 Distribution characteristics of soil and water loss sensitivity in each city

利用水土流失潛在危險(xiǎn)指數(shù)(SEPDI)綜合判斷水土流失敏感危險(xiǎn)性，其公式為：

SEPDI=(M1+2M2+3M3+6M4+9M5)/(M1+M2+M3+M4+M5)

(3)

M1、M2、M3、M4、M5分別是不敏感面積、輕度敏感面積、中度敏感面積、重度敏感面積、極度敏感面積。SEPDI值域范圍1-9，數(shù)值越大代表水土流失潛在危險(xiǎn)性越大。

經(jīng)過(guò)計(jì)算，赤水河流域8個(gè)市縣的平均水土流失敏感危險(xiǎn)性為4.35，屬于中度偏重。市縣潛在危險(xiǎn)性排名：桐梓>金沙>習(xí)水>仁懷>大方>畢節(jié)>遵義>赤水。危險(xiǎn)性最大的是桐梓，SEPDI為5.36，最小的是赤水，SEPDI為3.4，市縣之間SEPDI差值較大。

表5 各市縣SEPDITab.5 SEPDI of each city

4.2 坡度與敏感性

按照《水利水電工程水土保持技術(shù)規(guī)范》將坡度分為<5°，5°～8°，8°～15°，15°～25°，25°～35°，>35°共6個(gè)等級(jí)，利用ArcGIS空間分析中Tabulate Area，得到每個(gè)坡度帶中不同水土流失敏感性等級(jí)面積。SEPDI曲線隨坡度增大先增大后減小，在25°～35°坡度區(qū)間到達(dá)最高，8°～15°到25°～35°坡度帶，SEPDI增長(zhǎng)率上升，主要因?yàn)殡S著坡度越大土壤本身穩(wěn)定性越弱、降雨侵蝕力越大，加上研究區(qū)高原山地居多，人類在8°～25°活動(dòng)頻繁，城鎮(zhèn)建設(shè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)土地資源不合理利用，植被破環(huán)，導(dǎo)致土壤結(jié)構(gòu)、質(zhì)地破壞，使得水土流失敏感性增加；>35°坡度帶上，人類活動(dòng)減少，植被覆蓋增加，水土流失危險(xiǎn)性下降。

圖6 坡度區(qū)間SEPDI曲線圖Fig.6 SEPDI curve of each slope interval

4.3 土地利用與坡度

土地作為人類活動(dòng)載體，主要研究林地、耕地、建設(shè)用地、草地、未開發(fā)用地5種土地利用類型對(duì)水土流失敏感性的影響情況。首先，在喀斯特地區(qū)，未開發(fā)用地水土流失敏感危險(xiǎn)性最高，林地最低，建設(shè)用地危險(xiǎn)性大于草地，表明土壤表面的覆被對(duì)水土保持至關(guān)重要；其次，極敏感區(qū)域的用地類型以耕地為主，約占85%；耕地的極度敏感區(qū)、重度敏感區(qū)占耕地總面積的36.31%、38.31%；研究區(qū)耕地主要以坡耕地為主，坡耕地土壤結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定易受到侵蝕，降雨在坡面易形成急流，造成坡面的強(qiáng)烈沖刷，加速耕地的水土流失。

表6 土地利用類型SEPDI值表Tab.6 SEPDI of each land use type

5 結(jié)論與討論

本研究在GIS技術(shù)支持下，分析R、K、LS、C四個(gè)水土流失敏感性因素，明晰水土流失敏感性等級(jí)分布，引入SEPDI對(duì)水土流失敏感危險(xiǎn)性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。研究得出：①總體上看整個(gè)研究區(qū)水土流失敏感性屬于中等偏重(SEPDI=4.35)，中度和重度敏感區(qū)之和占總面積的63%，有4個(gè)極度敏感集中區(qū)：金沙、仁懷、大方3個(gè)市縣交界地帶，習(xí)水以東以及桐梓大部區(qū)域，金沙南部地區(qū)，大方南部；②各市縣水土流失敏感危險(xiǎn)性差異較大，順序依次為桐梓>金沙>習(xí)水>仁懷>大方>畢節(jié)>遵義>赤水，危險(xiǎn)性最大的是桐梓，SEPDI為5.36，最小的是赤水，SEPDI為3.4；③研究區(qū)水土流失敏感危險(xiǎn)性隨坡度增加先增加后減少，25°～35°SEPDI達(dá)到峰值，35°以上SEPDI下降，這是由于研究區(qū)地貌主要高原山地居多，人類在8°～35°活動(dòng)頻繁，35°以上人類活動(dòng)減少，植被覆蓋度較好，水土流失敏感性下降；④從坡度、土地利用兩個(gè)方面綜合分析，地表覆蓋對(duì)水土保持有重大意義，在區(qū)域地貌、地形等自然條件的限制下，農(nóng)業(yè)活動(dòng)增加水土流失敏感性程度。綜上所述，為了防止水土流失，可以采用植樹造林或者工程性手段提高地表覆蓋度，在坡度較大坡面實(shí)施加固措施，優(yōu)化山地農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)，改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境，倡導(dǎo)循環(huán)生態(tài)，改變傳統(tǒng)耕作方式。

研究過(guò)程中使用的土地利用圖是通過(guò)遙感影像解譯得到，具有一定主觀性；針對(duì)喀斯特區(qū)域水土流失研究，還可以考慮水土下漏到地下洞穴的過(guò)程，這種水土漏失過(guò)程亟待進(jìn)一步研究。