RS和 GIS技术支持下的昌都县土壤侵蚀评估

宫奎方,范建容,张定容,尼玛占堆,格桑卓玛

(1.西藏自治区水土保持局,西藏拉萨 850000;2.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,四川成都 610041)

RS和 GIS技术支持下的昌都县土壤侵蚀评估

宫奎方1,范建容2,张定容1,尼玛占堆1,格桑卓玛1

(1.西藏自治区水土保持局,西藏拉萨 850000;
2.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,四川成都 610041)

RS;GIS;土壤侵蚀;侵蚀模数;昌都县

运用RS和GIS技术对昌都县境内的降水、土壤、地形地貌、植被覆盖以及水土保持措施等数据进行处理,选用修正的通用土壤流失方程定量计算土壤侵蚀模数并对其空间分布规律进行分析,得出结论:昌都县年土壤流失量850.81万 t,平均土壤侵蚀模数 789 t/(km2◦a),分布规律是以扎曲为界西部地区的侵蚀强度大于东部,河流沿岸以及东北和西南部的部分区域侵蚀较严重。

土壤侵蚀现状及其发展趋势直接或间接地影响着粮食生产安全、社会经济发展和群众生活水平的提高,已成为全世界普遍关注的重要环境问题之一。掌握各地的土壤侵蚀现状是制定经济发展规划和设计水保措施的前提,为此近年来我国相关部门在各地开展了大量的土壤侵蚀调查工作。水力侵蚀作为土壤侵蚀的重要形式,其侵蚀量和分布面积占土壤侵蚀的比重均较大[1]。随着科学技术的不断发展以及数据源的多样化和完整化,RS和 GIS技术在宏观把握水力侵蚀现状[2]和预测其发展趋势方面得到了广泛应用。本文选用修正的通用土壤流失方程,采用 RS和GIS技术计算西藏自治区昌都县在水力作用下的土壤侵蚀模数并研究其分布规律。

1 研究区概况

昌都县位于西藏自治区东部,介于东经 96°07′— 97°09′、北纬 30°06′— 32°30′之间,总面积 10 652 km2,东与江达县、贡觉县为邻,南与察雅县、八宿县毗连,西与类乌齐县交界,北与青海省玉树县和囊谦县接壤;地处横断山脉西北部、青藏高原东南部的边缘地带,地势北高南低,东西呈W形,最高海拔5 460 m,最低海拔 3 125m,平均海拔 4 300m;因处在三河一江(昂曲、扎曲、色曲、澜沧江)地区,地形复杂多样、切割明显、险峰峻岭、沟壑纵横;属中纬度地区,受地形影响高原寒温带季风性气候混杂。昌都县是川、滇入藏之门户,境内水资源、动植物资源丰富,迫切需要开展土壤侵蚀监测和生态环境保护工作。

2 研究方法

2.1 数据处理

西藏地域辽阔,研究区内气象站和水文站数量较少,利用传统的插值方法计算得到的降水量数据与实际情况偏差较大。为了提高计算精度,选用美国NASA网站免费提供的 2008年空间分辨率 0.25°×0.25°、时间分辨率 3 h的 TRMM 3B42降水量数据,用 IDL程序读出后再用 GIS软件转化为 grid格式;利用昌都县土壤类型图、土壤成分分布图等获取土壤信息;采用国家科学数据共享网分辨率 30m的 DEM数据,运用 GIS软件从中提取地形因子;选用 2009年 1月 2日成像的分辨率 30m的TM遥感影像分析土壤侵蚀现状,并从中提取NDVI数据计算植被覆盖度。

2.2 土壤侵蚀模数计算

选用修正的通用土壤流失方程计算研究区的土壤侵蚀模数,计算公式为

式中:M为土壤侵蚀模数,t/(km2◦a);R为降雨侵蚀力因子,MJ◦mm/(km2◦ h◦a);K为土壤可蚀性因子,t◦ km2◦ h/(km2◦MJ◦mm);LS为坡长坡度因子;B为生物措施因子;E为工程措施因子;T为耕作措施因子。

经实地调查和长期验证,采用该模型的计算结果可以较好地反映研究区的土壤流失状况。

2.3 模型因子的确定

2.3.1 降雨侵蚀力因子(R)

采用 2008年空间分辨率 0.25°×0.25°、时间分辨率 3 h的TRMM 3B42降水量数据作为降雨侵蚀力因子计算的数据源[3]。章文波等人[4]的研究成果表明采用日雨量计算降雨侵蚀力的精度最高。降雨侵蚀力因子是以次降雨总动能(E)与最大 30min雨强(I30)的乘积 EI30为基础计算的[5]。由于次降雨过程观测资料获取困难,在利用日雨量资料估算降雨侵蚀力时采用半月时段为步长,在合并日雨量后给出了降雨侵蚀力的简易算法模型[6],对 1年内 24个半月时段降雨侵蚀力求和得到年降雨侵蚀力

式中:Mi为第 i个半月时段的降雨侵蚀力值,MJ◦mm/(hm2◦h);k为该半月时段内的天数,d;Dj为该半月时段内第 j天的侵蚀性日降水量,mm,根据昌都县的降水特征,要求日降水量≥10 mm否则以 0计;α和 β为待定参数,采用日降水量估算;Pd10为日降水量≥10mm的日平均降水量,mm;Py10为日降水量≥10 mm的年平均降水量,mm。

2.3.2 土壤可蚀性因子(K)

土壤可蚀性因子的计算采用 1990年 Williams等人[7]在侵蚀—生产力影响评价模型(EPIC)中给出的土壤可蚀性因子计算方法,计算公式为

式中:SAN、SIL、CLA、C为土壤中砂粒、粉粒、黏粒和有机碳含量所占百分比;SN1=1-SAN/100。

公式中各参数可从研究区土壤普查资料及补充采样分析资料中的土壤类型、成土母质、土层位置等相关信息中获取。值得注意的是,公式(3)要求的土壤颗粒分析标准为美国制,而本研究采用的土壤普查数据中土壤颗粒分析采用的是国际制,因此必须先把国际制转换为美国制,再进行土壤可蚀性(K)计算。

2.3.3 坡度坡长因子(LS)

坡度坡长因子要分坡度因子和坡长因子两步计算,其中坡长因子的计算公式为

结合研究区分辨率30m的 DEM数据,运用ArcGIS软件的空间运算功能计算坡度因子,水文分析模块计算坡长因子,坡长因子(L)和坡度因子(S)相乘可得到坡度坡长因子(LS)的数值。

2.3.4 生物措施因子(B)、工程措施因子(E)和耕作措施因子(T)

生物措施因子(B)是在相同的土壤、坡度和降雨条件下,地表覆盖物为某一特定作物或植被时的土壤流失量与耕种过后连续休闲土地的土壤流失量的比值[8]。生物措施因子的取值介于 0～1之间,取值原则是将基本没有土壤侵蚀危险的地区赋值为 0,最容易受到侵蚀的地区(裸地等)赋值为 1,其余按照侵蚀程度进行 0～1之间的线性插值。参考其他专家研究成果[9],研究区旱坡地的生物措施因子值为 0.31,水域、居民地、裸岩为 0。分析研究区植被覆盖度图,得到林地的生物措施因子值为 0.005～0.050、灌木林地 0.020～0.070、草地 0.010～0.050。研究区群众通常采取顺坡耕作,工程措施主要为坡改梯,参考《全国土壤侵蚀普查技术细则》水平梯地的工程措施因子值为 0.25,顺坡耕作值为 1。把生物、工程和耕作措施因子相乘可得到措施因子的综合数值。

3 结果与分析

3.1 模型各因子的分布特征

根据相关数据资料和上述计算方法,获得了修正的通用土壤流失方程中各因子的数值。各因子在研究区的空间分布特点:降雨侵蚀力因子的空间分布规律与降雨规律基本一致,其最大值、最小值、平均值分别为 916、273、500MJ◦ mm/(km2◦ h◦a);西北部地区的降雨侵蚀力数值较大,尤其是北部的嘎玛乡和约巴乡的降雨侵蚀力数值均大于 750MJ◦mm/(km2◦h◦a);降雨侵蚀力较小的区域主要集中在县域中部的妥坝乡和南部的若巴乡、卡若镇。土壤可蚀性因子最小值、最大值、平均值分别为 1、326、267 t◦ km2◦ h/(km2◦ MJ◦ mm);其空间分布规律表现为以扎曲为界西部大于东部,尤其是扎曲、色曲河谷两岸以及昂曲和澜沧江附近区域的土壤可蚀性因子数值较大。坡度坡长因子最小值为 0,最大值为 1 581,平均值为 16;以平均值分布面积较大,最大值和最小值分布面积较小,其中河谷附近区域数值较高,东部靠近县界部分区域数值较低。生物、工程、耕作措施因子的综合数值主要取决于生物措施因子,其数值介于 0～0.25之间,平均值为 0.03;其空间分布规律与土地利用、植被覆盖度分布规律相似,其中林地和高覆盖度草地的数值较小,耕地及低覆盖度草地、灌木林地的数值较大,尤其是县境东北部的面达乡和西南部的若巴乡数值较大。

3.2 土壤侵蚀模数分布规律

将各因子的值带入修正的通用土壤流失方程(式 1),分析研究区的土壤侵蚀模数分布规律。经计算,研究区土壤侵蚀模数最大值为 1 177 t/(km2◦a),在地形平坦的区域和河流湖泊、裸岩、沼泽等地类范围内基本不会发生侵蚀,在植被覆盖较好的林区土壤侵蚀模数的计算结果也接近 0。昌都县平均土壤侵蚀模数为 789 t/(km2◦a),年土壤流失量为 850.81万 t。从整体情况看,在研究区以扎曲为界,西部地区的土壤侵蚀强度大于东部(面达乡除外),这与 R、K、LS因子的分布特征基本一致;东北部的面达乡和拉多乡北部以及西南部的若巴乡西北部土壤侵蚀强度较大,这与措施因子的分布特征基本一致。同时,河流沿岸地区的土壤侵蚀模数也相对较大。

针对研究区的土壤侵蚀模数分布规律,对于西部河流密集、小流域数量较多的区域建议加强土壤侵蚀监测,结合地形地貌特征修建水土保持工程,预防土壤侵蚀的发生和加剧;对于东南部和西北部植被稀疏的区域应结合实地情况,采取生物措施,选育乡土树、草种,加快生态恢复,减少土壤侵蚀;针对耕地面积有限和土壤侵蚀严重的状况,建议加强现代农业知识普及和推广,鼓励农民采取科学的耕作措施,减少土壤肥力流失,在保障作物产量的同时保护耕地资源。

[1]王思远,刘纪远,张增祥,等.不同土地利用背景下土壤侵蚀空间分布规律研究[J].水土保持学报,2001,15(3):48-51.

[2]范建容,柴宗新,刘淑珍,等.基于 RS和 GIS的四川省李子溪流域土壤侵蚀动态变化[J].水土保持学报,2001,15(4):26-28.

[3]严冬,范建容,郭芬芬,等.西藏地区降水侵蚀力时空分布研究[J].水土保持通报,2010,30(4):17-21.

[4]章文波,谢云,刘宝元.中国降雨侵蚀力空间变化特征[J].山地学报,2003,21(1):33-40.

[5]WischmeierW H.A rainfall erosion index for a universal soil loss equation[J].Soil Science Society of America Journal,1959,23(3):246-249.

[6]章文波,付金生.不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力[J].资源科学,2003,25(1):35-41.

[7]Williams,J R.The erosion-productivity impact calculator(EPIC)model:a case history[J].Philosophical Transactions:Biological Sciences,1990(329):421-428.

[8]马超飞,马建文,布和敖斯尔.USLE模型中植被覆盖因子的遥感数据定量估算[J].水土保持通报,2001,21(4):6-9.

[9]王万忠,焦菊英.中国的土壤侵蚀因子定量评价研究[J].水土保持通报,1996,16(5):1-20.

S157.1

A

1000-0941(2011)05-0051-03

国家科技支撑计划项目(2007BAC06B06—01)资助项目

宫奎方(1978—),男,贵州威宁县人,工程师,学士,主要从事水土保持监测及管理工作。

2011-01-15

(责任编辑 李杨杨)