基于RUSLE的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值估算研究

楊新海，蔣好忱，雷寶佳，姚鎮(zhèn)海，馬超

摘要：以吉林省公主嶺市為研究區(qū)域，利用氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、數(shù)字高程數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)化肥市場(chǎng)價(jià)格統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等資料，結(jié)合修正通用土壤流失方程（RUSLE）對(duì)全域生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價(jià)值分別進(jìn)行了估算。結(jié)果表明，2015年全域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值約為125.37億元（占同年總GDP的28.3%），其中農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值約為111.07億元，占全域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值的88.6%；其中包括了耕地保持價(jià)值93.48億元、林地保持價(jià)值16.71億元、草地保持價(jià)值0.88億元。

關(guān)鍵詞：RUSLE；土壤保持；價(jià)值；估算；GIS

1? 引言

自然資源是人類賴以生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)。自然資源資產(chǎn)評(píng)估是正確認(rèn)識(shí)和評(píng)價(jià)自然資源資產(chǎn)價(jià)值的重要工作，可為進(jìn)一步推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)、揭示生態(tài)環(huán)境對(duì)人類社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的全面貢獻(xiàn)，為建立生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)市場(chǎng)和生態(tài)效益補(bǔ)償提供依據(jù)，同時(shí)也可為自然資源資產(chǎn)負(fù)債評(píng)價(jià)、離任環(huán)境責(zé)任審計(jì)等提供參考[1]。土壤保持價(jià)值是自然資源價(jià)值評(píng)估中的重要組成部分，對(duì)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能及經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)估、建立區(qū)域環(huán)境經(jīng)濟(jì)綜合核算體系及可持續(xù)決策具有重要意義[2]。

為此，不少學(xué)者從不同側(cè)面開(kāi)展了諸多研究[3-11]，朱青[3]、李晶[10-11]等針對(duì)黃土丘陵溝壑區(qū)進(jìn)行了研究；王紀(jì)偉[6]、肖洋[7]、劉勇[9]等分別對(duì)漢江流域、重慶山區(qū)、三峽庫(kù)區(qū)進(jìn)行了土壤價(jià)值的估算。但上述研究大多針對(duì)地形陡峭復(fù)雜的山區(qū)，且研究的重點(diǎn)主要在土壤侵蝕量的估算，對(duì)于漫崗丘陵地區(qū)黑土地保持的經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)價(jià)較少。鑒于此，本文以吉林省公主嶺市漫崗丘陵地區(qū)為研究區(qū)域，通過(guò)空間定量分析方法結(jié)合2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)資料，對(duì)全域生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價(jià)值估算，為今后的生態(tài)補(bǔ)償和自然資源資產(chǎn)評(píng)估方法提供參考和借鑒。

2? 數(shù)據(jù)與方法

2.1? 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

公主嶺市位于吉林省中西部、長(zhǎng)春市南部，地處松遼平原中部，區(qū)域地勢(shì)東南高、西北低，呈階梯狀向東遼河傾斜，地貌類型分為南部山地和北部平原兩大地貌區(qū)。該區(qū)域?yàn)闇貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，溫度、雨量、光照等季節(jié)性變化顯著，春季干旱多大風(fēng)，回暖迅速；夏季熱而多雨；秋季溫暖多晴朗天氣；冬季漫長(zhǎng)而寒冷，年平均氣溫5.6 ℃，年平均降水量大約594.8毫米。對(duì)該地區(qū)的土壤保持價(jià)值進(jìn)行研究，對(duì)于糧食生產(chǎn)和生態(tài)安全來(lái)說(shuō)意義重大。其位置分布如圖1所示，地形狀況見(jiàn)表1。

本文采用的主要數(shù)據(jù)如表2所示。

2.2? 研究方法

本研究估算土壤保持價(jià)值的方法采用的是土壤保持量結(jié)合市場(chǎng)價(jià)格換算法，土壤侵蝕量采用修正通用土壤流失方程（RUSLE）來(lái)計(jì)算[12]。方法如公式1所示：

A = R·K·LS·C·P? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

式中，A為單位時(shí)間面積上的土壤流失量，R為降雨侵蝕力，K為土壤可侵蝕性，LS為地形坡度坡長(zhǎng)因子，C為地表覆蓋因子，P為水土保持措施因子。

通過(guò)ArcGIS軟件計(jì)算潛在最大土壤侵蝕量，計(jì)算時(shí)將C和P值置為1。然后計(jì)算現(xiàn)狀土壤侵蝕量，計(jì)算出現(xiàn)實(shí)狀態(tài)下的土壤侵蝕量。使用的方法為：土壤保持量=假設(shè)無(wú)措施下的最大土壤侵蝕量-現(xiàn)狀土壤侵蝕量，得到土壤保持量。最后根據(jù)上述算出的2015年土壤保持量和當(dāng)年的N、P、K肥的市場(chǎng)價(jià)格，核算出2015年土壤保持的價(jià)值總量及各農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值。研究方法和采用的數(shù)據(jù)如圖2所示：

降雨侵蝕因子R的估算采用FAO建立的通過(guò)修訂Fournier[13]指數(shù)求算R值的方法，選擇逐年月雨量資料估算降雨侵蝕力，見(jiàn)公式2、3所示。

（2）

式中，i是月份，Pi是月降水量，P是年降水量。R與該指數(shù)的關(guān)系為：

R= a·F+b? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

式中，a、b取決于氣候條件，利用已有的數(shù)據(jù)資料通過(guò)回歸分析得到。

根據(jù)逐月氣象資料，采用公式（3）計(jì)算降雨侵蝕因子R值，在ARC／INFO中采用kriging法對(duì)R值進(jìn)行插值計(jì)算，生成降雨侵蝕因子R值空間分布成果。

土壤可蝕性因子K的估算參考翟偉峰等人[14]的算法計(jì)算得到。

坡度坡長(zhǎng)因子LS的計(jì)算參考張憲奎等人的研究[15]，通過(guò)公式4計(jì)算得到。

（4）

式中：L為坡長(zhǎng)（m）；S為坡度（%）。采用AML程序，通過(guò)Aster-gDEM計(jì)算獲得。

地表覆蓋C因子通過(guò)土地利用數(shù)據(jù)，結(jié)合地表覆蓋率綜合判斷。根據(jù)研究區(qū)域情況，獲得該區(qū)域不同土地利用類型的年平均C值（如表3所示）。旱地的C因子參考張憲奎等[15]的研究成果，由于公主嶺市旱地以玉米為主，因此C值取0.2578；水田C因子取0.18；公主嶺市林地郁閉度一般在50%－70%，因此C值取0.01；灌木林地C值取0.07；疏林地C值取0.05；公主嶺市高覆蓋度草地在70%以上，C值取0.04；中覆蓋度草地C值取0.10；低覆蓋度草地C值取0.20；裸地、裸巖C因子取1.00；沼澤和水體C因子取0；城鎮(zhèn)居民地建筑密度高，土壤裸露面積小，C因子取0，農(nóng)村居民地建筑密度低，取0.03；其他未利用荒地C值取0.06。

水土保持措施P因子在參考表3的基礎(chǔ)上，利用土地利用現(xiàn)狀圖對(duì)研究區(qū)P值進(jìn)行大致的估算。自然植被區(qū)沒(méi)有任何的水土保持措施，P值取1；山區(qū)的水田一般修筑為梯田，P值取0.03；研究區(qū)內(nèi)旱地主要靠天然降水，農(nóng)業(yè)措施較少，P值取0.35；其余基

本上無(wú)水保措施的順坡耕作方式，P值統(tǒng)一取1。

3? 結(jié)果與分析

3.1? 研究區(qū)土壤保持量估算

研究區(qū)土壤侵蝕各因子的計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

在Arc/Info中讀入上述各因子圖層，在GRID模塊下按照公式（1）執(zhí)行柵格疊加運(yùn)算，計(jì)算每個(gè)柵格的土壤流失量，分別得到潛在最大土壤侵蝕量和現(xiàn)狀土壤侵蝕量。二者相減即為土壤保持量。對(duì)結(jié)果進(jìn)行分級(jí)，如圖4所示。

由以上圖可看出，公主嶺地區(qū)絕大部分土地?zé)o明顯侵蝕，有少部分地區(qū)土壤侵蝕稍微明顯，土壤保持狀況總體良好。

3.2? 研究區(qū)土壤保持價(jià)值估算

采用替代價(jià)格法對(duì)土壤流失中N、P、K的損失價(jià)值進(jìn)行估算。本文將氮、磷、鉀折算成碳酸氫銨、過(guò)磷酸鈣和氯化鉀，其折算系數(shù)分別為5.57、5.13、1.90。根據(jù)研究區(qū)吉林省2015年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的數(shù)據(jù)，上述三類物品的市場(chǎng)價(jià)格分別為620、710、2500元/噸，從而進(jìn)行了價(jià)值估算。土壤養(yǎng)分損失的計(jì)算

公式如公式5：

（5）

式中：E：生態(tài)系統(tǒng)減少土壤養(yǎng)分流失的經(jīng)濟(jì)價(jià)值（元/km?·a）；Z：區(qū)域年均土壤保持量（t/km?·a）；CN、CP、CK：研究區(qū)不同土壤類型N、P、K的平均含量（%）；SN、SP、SK：N、P、K折算為碳酸氫銨、過(guò)磷酸鈣、氯化鉀的系數(shù)；MN、MP、MK：碳酸氫銨、過(guò)磷酸鈣、氯化鉀和薪材的市場(chǎng)價(jià)格（元/t）。

根據(jù)已求算出的研究區(qū)2015年生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量、不同土壤類型N、P、K三種元素的平均含量、折算系數(shù)以及市場(chǎng)價(jià)格，采用ArcGIS柵格計(jì)算工具，計(jì)算得出研究區(qū)2015年減少N、P、K養(yǎng)分流失分別的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和總價(jià)值。估算結(jié)果見(jiàn)圖5，研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持總價(jià)值約為125.37億元。

由于鉀的市場(chǎng)價(jià)格高，其保持的經(jīng)濟(jì)價(jià)值比氮和磷高出許多，氮、磷之間的保持價(jià)值較為接近。從地區(qū)分布來(lái)看，氮磷鉀元素經(jīng)濟(jì)保持價(jià)值分布不均勻，氮與磷保持價(jià)值較高地區(qū)主要位于該市中部和南部，鉀保持價(jià)值分布于全市，而最高保持價(jià)值主要位于西北部及南部。主要是由于該市西部和西南地區(qū)海拔較低，而東南部及西北部海拔較高，其潛在最大土壤侵蝕量更大，因而其區(qū)域土壤保持價(jià)值也最為顯著。

3.3? 不同農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值分析

研究區(qū)域內(nèi)的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)主要包括草地、林地、耕地。根據(jù)已算出的全區(qū)域土壤保持價(jià)值分布和土地利用類型，通過(guò)ArcGIS軟件分類統(tǒng)計(jì)工具，統(tǒng)計(jì)研究區(qū)各農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持經(jīng)濟(jì)價(jià)值，結(jié)果見(jiàn)表4所示。

由上表可知：2015年公主嶺市農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值總量約為111.07億元，其中耕地、林地和草地的保持價(jià)值分別約為93.48億元、16.71億元和0.88億元，分別占農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)保持價(jià)值總量的84.16%、15.04%和0.79%。由此可見(jiàn)，2015年耕地開(kāi)發(fā)較多，在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中土壤保持價(jià)值最為明顯，占了絕大部分。

4? 結(jié)論

東北地區(qū)是我國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū)之一，對(duì)其進(jìn)行農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值的估算對(duì)正確衡量區(qū)域農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)活動(dòng)、建立區(qū)域環(huán)境經(jīng)濟(jì)綜合核算體系及農(nóng)業(yè)可持續(xù)決策具有重要意義。本文以東北地區(qū)吉林省公主嶺市為研究區(qū)域，結(jié)合多源數(shù)據(jù)和修正通用土壤流失方程對(duì)全域生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價(jià)值進(jìn)行了估算，獲取了區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值和各個(gè)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價(jià)值。主要結(jié)論如下：

（1）采用土壤保持量結(jié)合市場(chǎng)價(jià)格換算的方法來(lái)估算農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值，通過(guò)估算假設(shè)無(wú)措施下的最大土壤侵蝕量和現(xiàn)狀土壤侵蝕量，得到了土壤保持量和土壤保持價(jià)值。

（2）研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值南部和西北部較高，東部和中部較低，主要是受地勢(shì)差異及土地利用類型不同影響所致。

（3）公主嶺市整個(gè)區(qū)域2015年生態(tài)系統(tǒng)土壤保持總價(jià)值約125.37億元，相當(dāng)于該市當(dāng)年GDP總值的28.3%。其中農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值總量約為111.07億元，占區(qū)域總土壤保持價(jià)值的88.6%。由此可見(jiàn)，農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價(jià)值巨大，科學(xué)合理地開(kāi)展針對(duì)性的生態(tài)保護(hù)措施，具有重要的實(shí)際意義。

（4）在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價(jià)值中，耕地保持價(jià)值為93.48億元，占了84.16%；林地保持價(jià)值為16.71億元，占了15.04%；草地保持價(jià)值為0.88億元，占了0.79%。由此可見(jiàn)，耕地是整個(gè)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其土壤保持價(jià)值最高。

隨著高質(zhì)量發(fā)展的必然要求和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，土壤保持價(jià)值的估算越來(lái)越被各個(gè)領(lǐng)域所重視?；谕寥辣３至拷Y(jié)合市場(chǎng)價(jià)格換算法估算土壤保持價(jià)值，可在一定程度上為區(qū)域環(huán)境經(jīng)濟(jì)綜合核算、農(nóng)業(yè)可持續(xù)決策規(guī)劃和生態(tài)保護(hù)修復(fù)提供參考。

參考文獻(xiàn)

[1] 李曉暉，蕭敬豪，王建軍，等.面向生態(tài)修復(fù)的自然資源資產(chǎn)評(píng)估與應(yīng)用研究——以廣州市為例[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2022，42（3）：1192-1202.

[2] 李加林，童億勤，楊曉平，等.杭州灣南岸農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能及其生態(tài)經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)估[J].水土保持研究，2005（4）：202-205.

[3] 朱青，周自翔，劉婷，等.黃土高原植被恢復(fù)與生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益研究——以延河流域?yàn)槔齕J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，41（7）：2557- 2570.

[4] 陳童堯，賈燕鋒，王佳楠，等.基于InVEST模型的祁連山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)土壤保持現(xiàn)狀與功能[J].干旱區(qū)研究，2020，37（1）：150-159.

[5] 陳召亞，李超，何玲，等.黃驊市土壤保持價(jià)值年內(nèi)動(dòng)態(tài)特征[J].中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2016，24（2）：244-255.

[6] 王紀(jì)偉，孫光，羅遵蘭，等.漢江上游森林生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)功能研究[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2015，38（12）：291-297.

[7] 肖洋，歐陽(yáng)志云，徐衛(wèi)華，等.基于GIS重慶土壤侵蝕及土壤保持分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2015，35（21）：7130-7138.

[8] 黃龍生，王兵，牛香，等.天保工程對(duì)東北和內(nèi)蒙古重點(diǎn)國(guó)有林區(qū)保育土壤生態(tài)效益的影響[J].中國(guó)水土保持科學(xué)，2017，15（5）：67-77.

[9] 劉勇，王玉杰，王紅霞，等.長(zhǎng)江三峽庫(kù)區(qū)6種退耕還林模式涵養(yǎng)水源與保育土壤效益及其價(jià)值估算[J].中國(guó)水土保持科學(xué)，2014，12（6）： 50-58.

[10] 李晶，任志遠(yuǎn).基于GIS的陜北黃土高原土地生態(tài)系統(tǒng)水土保持價(jià)值評(píng)價(jià)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007（12）：2796-2803.

[11] 李晶，任志遠(yuǎn).陜北黃土高原土地利用生態(tài)服務(wù)價(jià)值時(shí)空研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2006（12）：2538-2544.

[12] RENARD K G， FOSTER G R， WEESIES G A， et al. Predicting Soil Erosion by Water： A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation （RUSLE）[M].1997.

[13] ARNOLDUS H M J. An Approximation of the Rainfall Factor in? the Universal Soil Loss Equation//De Boodt M， Gabriels D（Eds）. Assessment of Erosion [M]. John Wiley and Sons Ltd， 1980： 127-132.

[14] 翟偉峰，許林書(shū).東北典型黑土區(qū)土壤可蝕性K值研究[J].土壤通報(bào)，2011，42（5）：1209-1213.

[15] 張憲奎，許靖華，盧秀琴，等.黑龍江省土壤流失方程的研究[J].水土保持通報(bào)，1992（4）：1-9.

[16] DEM， soil data， landuse data[DS/OL]. V1. Science Data Bank， 2023[2023-12-21]. https：//cstr.cn/17058.11.sciencedb.agriculture. 00095.

引用格式：楊新海，蔣好忱，雷寶佳，姚鎮(zhèn)海，馬超.基于RUSLE的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價(jià)值估算研究[J].農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學(xué)報(bào)，2024，6（1）： 48-55. DOI：10. 19788/j.issn.2096-6369.000005.

CITATION： YANG XinHai， JIANG HaoChen， LEI BaoJia， YAO ZhenHai， MA Chao. Estimation of Soil Conservation Value in Agro-ecosystem Based on RUSLE[J]. Journal of Agricultural Big Data， 2024，6（1）： 48-55. DOI： 10.19788/j.issn.2096-6369.000005.

Estimation of Soil Conservation Value in Agro-ecosystem Based on RUSLE

YANG XinHai1， JIANG HaoChen2*， LEI BaoJia3， YAO ZhenHai4， MA Chao2

1. Shaanxi Surveying and Mapping Production Supervision and Inspection Station of MNR， Xian 710054， China; 2.The First Topographic Surveying Brigade of MNR， Xian 710054， China; 3.The First Institute of Mapping and Geographic Information of MNR， Xian 710054， China; 4.Anhui Meteorological Service Center， Hefei 230031， China

Abstract： Taking Gongzhuling of Jilin Province as the research area， the soil conservation value of the total ecosystem and agricultural ecosystem in this area was estimated respectively by using meteorological data， land use data， digital elevation data， remote sensing image data， agricultural fertilizer market price statistics， and the modified general soil loss equation （RUSLE）. The result shows that the total ecosystem soil conservation value of the entire region in 2015 was about 12.537 billion yuan （accounting for 28.3% of the total GDP of the same year）， of which the agricultural ecosystem soil conservation value was about 11.107 billion yuan， accounting for 88.6% of the total ecosystem soil conservation value; This includes a value of 9.348 billion yuan for cultivated land conservation， 1.671 billion yuan for forest land conservation， and 88 million yuan for grassland conservation.

Keywords： RUSLE; soil conservation; value; estimate; GIS