区域植被覆盖度和水土流失量的时空变异研究*:以江苏省为例

唐 婷，李 超，吕 坤，张 雷，孟亚利，周治国

(南京农业大学/农业部南方作物生理生态重点开放实验室，南京 210095)

绿色植被是农业生态环境中最敏感和最主要的环境因子，具有明显的年际和季节变化特征，可综合量化反映植物群落覆盖地表的状况，是连接土壤、大气和水分的自然纽带，对全球环境变化具有“指示器”作用［1］。因此，在区域气候数值模型、水文生态模型、土地退化评估、水土流失监测等领域的研究中植被覆盖度都是重要的参数。

植被覆盖主要受自然因素和社会因素的影响，自然因素中气象因子对植被覆盖的影响最大，随着植被覆盖类型、纬度、经度、高程以及气候本身的变化而呈现出极大的空间异质性［2］。社会因素中经济发展、人口增长、科技进步、政治体制等造成的土地利用类型、景观格局的改变，也会导致耕地、林地面积减少，影响植被覆盖［3-4］。在生态脆弱区植被覆盖受人为扰动的影响更加显著［5］。因此在植被覆盖变化的驱动力研究中，自然和社会因素都不可忽视。传统提取植被信息的方法是样本估算法，该方法通过测算所抽取样本区域的植被覆盖度来推算整个区域的植被覆盖度。但植被覆盖度存在明显的时空差异，这种方法既耗时耗力又容易产生较大的误差，不利于大范围、多时相植被信息的提取［6］。

水土流失受气候、土壤、植被及人类活动的共同影响，破坏土壤资源，降低地表的保水保土能力和土地生产力，淤积水库、毁坏水利工程，造成水利工程通航、防洪、灌溉等功能降低，甚至导致其发生地区生态环境恶化［7-10］。传统水土流失量估算的方法耗时多、周期长，很难对海量的空间信息进行分析和管理，给水土保持工作带来诸多不便。遥感、地理信息系统技术的发展，为植被覆盖度、水土流失的研究提供了一个新的发展方向，尤其是为大范围地区的监测和对时空动态变化研究提供了可能［11］。

增加区域植被覆盖度、防治水土流失是保护土地资源、防洪减灾和控制水体污染，进而保证区域粮食安全和生态安全的基础性工程。本研究在遥感和地理信息系统支持下，基于江苏省20个代表县市区域的植被覆盖度和水土流失量的时空变化特征分析，可为区域植被覆盖度和水土流失量的时空变异分析提供理论与方法。

1 研究区概况

江苏省位于北纬30°35～35°07'，总面积10.26万km2，年降水量783～1 167mm，年平均气温13～16℃，气候温和，雨量适中，农业自然条件优越，是我国农业高产区和重要商品粮基地，其农业生态系统具有显著的地域分异特征。

该研究以全国农业资源区划办公室对江苏省划分的徐连、宁镇扬、沿江、太湖和沿海5大经济区为依据［12］，利用遥感和地理信息系统进行综合评价。由于涉及自然生态、环境污染、社会经济等多方面的统计数据，鉴于地区过大资料不易获取，为了便于资料的调查、收集以及减少统计中的工作量，选择各个经济区中具有代表性的县 (区)为区域辅助评价单元。县域在行政区划中处于承上启下的特殊位置，同时又是水土保持、生态环境建设、生态经济发展规划的基本单元［13］，这样可以将实际工作与科学研究紧密结合起来，具有现实意义。该研究选择了邳州、东海、大丰、金坛、通州、泰兴、兴化、常熟、太仓、江阴、丹阳、如皋、靖江、张家港、宜兴、昆山、新沂、扬中、东台和海门共20个县 (市)为典型县市。这些县市均考虑了自然环境条件、区域经济发展、区位条件等区内相似性和区际差异性，涵盖了江苏省所有气候类型和经济发展水平，能够反映江苏省的总体概况。

2 植被覆盖度和水土流失量的算法构建

2.1 植被覆盖度

归一化植被指数NDVI(Normalized difference vegetation index)是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与绿色植被分布密度呈线性相关［14］。在植被生长期，农作物、人工植被及天然植被生长较好，此时段内的NDVI对植被生长状况、生产力以及植被覆盖度等信息非常敏感，可反映全年植被生长状况。同时，由于NDVI对植被盖度的检测幅度较宽，有较好的时相和空间适应性，应用较广［15］。

该研究在ERDAS IMAGE8.5光谱增强中对TM影像进行NDVI计算，得到研究区不同时相的NDVI灰度图，计算NDVI的公式如下:

式中，ρnir、ρred、分别为近红外波段和红外波段的光谱反射率。

在将植被指数转化为植被覆盖度的众多定量模型中［16-19］，结合野外调查资料，选用如下模型，在ERDAS软件下，通过Modeler模块，实现植被覆盖度的定量转换。

式中，PV(%)为植被覆盖度;NDVImin、NDVImax分别为最小、最大归一化植被指数。

表1 植被覆盖度分级

考虑到遥感影像中不可避免的存在噪声，NDVI的最大值和最小值不能直接由NDVI灰度图提取。该研究根据NDVI的直方图进行提取:在直方图最左面的第一个比较的明显的高峰的最大值向右推进总点数1%点处的NDVI值作为NDVImin值，将NDVI直方图右面第一个高峰最大值向左推进总点数1%点处的NDVI值作为NDVImax值。

对于植被覆盖度的分级，参考水利部土壤侵蚀强度分级标准［20］，将植被覆盖度划分为7级，在Arc-GIS软件中完成植被覆盖度分级工作，生成植被覆盖度等级图。

2.2 水土流失量

2.2.1 估算模型

Wischmeier和Smith于20世纪50年代提出的通用土壤流失方程 (USLE)［11］，是建立在土壤侵蚀理论及大量实地观测数据统计分析的基础上的。该研究采用其修正模型RUSLE，估算水土流失量。公式如下:

式中:A(t/(km2·年))为单位面积年平均土壤流失量;R((MJ·mm)/(hm2·h·年))为降雨侵蚀力因子;K(t/(hm2·h)/(hm2·MJ·mm))为土壤可蚀性因子;LS为坡长坡度因子，无量纲;C为植被覆盖因子，无量纲;P为水土保持措施因子，无量纲。

应用USLE的关键在于对各因子的科学确定［21］，因子的确定均要求对研究区域相关地理要素进行详尽的分析。模型中的R因子、K因子由点数据插值生成栅格图层，LS坡长坡度因子由DEM数据提取，植被覆盖因子由遥感图像得出，其他因子也将在Arcgis中生成相应的图层，最后统一栅格精度，在ArcGIS中完成栅格的叠加运算，得到研究区的水土流失量。

2.2.2 估算模型的因子确定

(1)降雨侵蚀因子 (R)

降雨侵蚀力因子的确定，从资料的易获得性、计算的渐变性、结果的精度要求、区域的稳定性等方面考虑，用年降雨量的指数函数形式估算我国多年平均年降雨侵蚀力是较好的方法［22］。因此，该研究降雨侵蚀因子采用Wischmeier经验公式［23］，既考虑年降水总量，又考虑降水的年内分布:

式中:Pi(mm)表示各月平均降雨量;R(mm)表示年降雨量

K值的大小表征土壤被冲蚀的难易程度，反映土壤对侵蚀外营力剥削和搬运的敏感性，是影响土壤流失量的内在因素，它也是定量研究土壤侵蚀的基础。K值的确定方法很多［24，25］，主要有实测法、诺模图法和经验公式法。该研究采用Williams等提出的EPIC(Erosion－Productivity Impact Caculater)公式进行计算［26］。计算公式为:

式中:Sa(%)表示砂粒含量;Si(%)表示粉砂含量 (%);Cl(%)表示粘粒含量;C(%)表示有机碳含量;Sn=(1－Sa)/100。

该研究主要利用全国第二次土壤普查数据计算K值，再与在ArcGIS9.2中利用数字化得到的土壤矢量图做相应处理，转换成栅格结构的土壤可侵蚀性因子图。

(3)地形因子 (LS)

地形因子对土壤侵蚀的影响可以通过坡度 (S)与坡长 (L)的乘积进行量化。当研究区域较大时，坡度受到建筑、植被、农田等诸多因素的影响，在很大程度上失去了对土壤侵蚀的影响力。地形起伏度能够直接反映研究区域内的地形特征，并且能指出易发生水土流失的地区，是现阶段较为适合区域水土流失评价的地形指标［27］。

(4)植被覆盖因子 (C)

植被覆盖因子 (C)主要反映地表植被覆盖变化对土壤侵蚀的综合作用，受植被、作物种植制度、生产力水平、生长季长短、栽培措施、作物残留余物、降雨分布等因素的影响，其中地表覆盖状况对侵蚀状况的影响最大。直接计算C值的难度较大，该研究采用植被覆盖度作为其评价因子，并利用ArcGIS9.2对其进行分类生成植被覆盖因子C值图。

(5)水土保持因子 (P)

C3={{1,4,5},{2,4,5},{3,4,5},{1,2,3,4},{1,2,3,5},{1,2,4,5},{1,3,4,5},{2,3,4,5},

水土保持因子P是指采用专门措施后的土壤流失量与采用顺坡种植时的土壤流失量的比值，包含于这一因子中的侵蚀控制措施有:等高耕作、等高带状种植、修梯田，P值变化在0～1之间，0值代表根本不发生侵蚀的地区，而1值代表了未采取任何控制措施的地区。由于该研究区域以平原为主，所以将水土保持措施因子P值定为1，分析在未采取防治措施的条件下的水土流失状况。

2.2.3 水土流失的分级标准

根据水利部颁布的侵蚀强度标准［20］确定土壤侵蚀分级指标，按照单位面积年平均土壤流失量A，将水土流失强度分等定级 (表2)。

表2 水土流失分级标准

3 资料获取

数据主要来源于美国Landsat卫星的遥感影像，选取1995、2000、2008年3年较为清晰的遥感影像，用于计算植被覆盖度。

4 结果与分析

4.1 植被覆盖度

结合江苏省气候特征，选取最适合于进行NDVI分析的植物生长旺盛期 (6～8月)的遥感影像作为数据源。首先对研究时间点1995、2000、2008年6～8月的Landsat－TM影像进行辐射校正和几何校正，每幅TM影像选取30个均匀分布的GCP，使校正精度纠正到一个像元以内。根据公式 (1)、(2)及植被覆盖度分级标准 (表1)，提取出1995、2000、2008年8月江苏省部分区域的植被覆盖度 (图1)。

图1 1995(左)、2000(中)、2008(右)年江苏省部分区域植被覆盖度

由图1可知，江苏省不同区域的植被覆盖度随时间呈明显的增加态势，2000、2008年江苏省20个县市植被覆盖度显著高于1995年，2008年植被覆盖度与2000年相比总体有所增加。1995年江苏省植被覆盖度大多在20% ～40%(II级、III级)，2000年植被覆盖度以50% ～60%(V级)为主，2008年植被覆盖度大多在50% ～80%(V级、VI级)之间。

1995年20个县市区域的平均植被覆盖度均在30%以上，其中以扬中、张家港的平均植被覆盖度最高，分别为44.47%和43.73%;2000年20个县市区域的平均植被覆盖度较1995年均有增加，植被覆盖度逐渐由原来的II级和III级覆盖度逐渐被V级所取代，其中，以海门的植被覆盖度增加速度最快，增加了32.31%，而东海和兴化的平均植被覆盖度最低，为50.45%和49.47%。与2000年相比，2008年20个县市区域的平均植被覆盖度继续增加，部分V级植被覆盖度升级为VI级覆盖度，其中以新沂、东台和海门的平均植被覆盖度最高，分别为64.38%，61.77%和61.55%，而以扬中和昆山最低，为46.04%、48.23%。

纵观江苏省20个县市区域，新沂的植被覆盖度增加最多，由1995年的33.39%大幅增加到2008年的64.38%，平均PV值增加了30.99%。经过13年的发展，该区21.69%的I级、21.73%的II级和33.32%的III级低植被覆盖面积基本消失，逐渐被11.25%的V级和80.04%的VI级中高植被覆盖所取代，由此可见，新沂整治和保护区域生态环境的诸多措施取得了显著的成效。海门2008年的植被覆盖度比1995年增加了33.42%，自1995年到2000年，该区域中部和西部地区的中高植被覆盖区明显增大，而东部地区增加较小;从2000年到2008年，西北部地区的植被覆盖度略有下降，而东南部地区由V级植被覆盖度逐渐被VI级高植被覆盖区所取代。东台的植被覆盖度从1995年的34.43%小幅上升到2008年的61.78%，该区域1995年以II级、III级中高植被覆盖区为主，Ⅲ级中高植被覆盖区分布较为集中。而2000年以IV级中植被和V级中高植被覆盖区为主，东部区域为V级中高植被覆盖区为主，其余地区以IV级中植被覆盖区为主;从2000年到2008年，该区域整个南部和西南地区的V级中高植被覆盖区90%的面积全部升为VI级中高植被覆盖。

扬中的植被覆盖度变化最大，从1995年到2000年，平均PV值升高，植被覆盖度由20.41%的I级、19.40%的II级和19.27%的III级覆盖度被82.78%的V级覆盖度所取代。但是，从2000年到2008年，扬中的植被覆盖度呈下降趋势，平均PV值降低到1995年的水平，植被覆盖度由82.78%的V级覆盖度逐渐转变为25.60%的I级，29.50%的V级和26.99%的VI级覆盖度。

从1995年到2000年，丹阳、如皋、靖江、张家港、宜兴和昆山等区域由I级、II级和Ⅲ级低植被覆盖区全部升级为V级中高植被覆盖，且平均PV值呈明显的上升趋势;但从2000年到2008年，该区域范围V级高植被覆盖区中68%的区域退化为IV级中植被覆盖，总体植被覆盖度略有下降。

此外，邳州、东海、大丰、金坛、通州、泰兴、兴化、常数、太仓和江阴等区域的植被覆盖度也由1995年的I级、II级和Ⅲ级低植被覆盖升为2008年IV级，V级和VI级中高植被覆盖，且总体上呈上升的趋势。由此可见，国家和政府组织实施的绿色通道、生态林、经济林、农田林网、绿色家园示范镇村等绿化重点工程建设，使农村造林绿化取得了显著成果。

4.2 水土流失率

以江苏省不同区域1995、2000、2008年每月平均降水量、年降水量和全国第二次土壤普查数据为依据，根据公式 (4)和公式 (5)，计算出各研究区域的R值和K值，并在ArcGIS9.2中进行插值，生成各市的R因子图和K因子图。利用各区域1:100万 (100m×100m)DEM，在ArcGIS9.2中，通过Spatial Analyst—Neighborhood Statistics，以3×3窗口做邻域分析，计算出最大和最小高程值，再在Spatial Analyst—Raster Calculator中进行差值运算，得到地形起伏度因子分布图。最后将以上图层全部转化为100m×100m栅格大小GRID格式，在ArcGIS9.2中完成栅格的叠加运算，最终得到1995、2000、2008年水土流失分布图 (图2)。

图2 1995(左)、2000(中)、2008(右)年江苏省部分区域水土流失分布图

由图2可知，江苏省大部分区域属于微度水土流失地区。但根据水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》［28］，南方丘陵地区土壤容许流失量为500 t/(km2·年)，因此江苏大部分表现为微度流失地区均在可容许范围之内，可以认为微度流失的地区为不发生水土流失区域。但在江苏北部区域的邳州、东海、新沂等，中南区域的金坛、靖江、张家港、常熟、太仓、昆山、宜兴和江阴等有水土流失现象发生，而相比黄土高原等地区，剧烈的水土流失在江苏省各个区域均没有发生。

2000、2008年水土流失量与1995年相比有所增加。1995、2000、2008年3年江苏省水土流失量以Ⅰ级侵蚀为主，部分区域出现Ⅱ级侵蚀。其中，宜兴的水土流失较严重，明显出现Ⅳ级和Ⅴ级侵蚀;宜兴的水土流失量1995年以Ⅱ级为主，2000年以II级和III级为主，到2008年部分地区出现了Ⅳ级、Ⅴ级和VI级，但有部分地区出现了Ⅰ级，变动较大;而大丰从1995年到2008年未有水土流失现象发生。

比较20个代表区域发现，从1995年到2008年，东海、邳州、新沂、靖江、常熟、昆山和江阴等区域的轻度侵蚀等级所占的比例均在原有的基础上有所增大，由1995年的I级和II级侵蚀升级为2008年II级侵蚀，可能是由于工业化、经济增长加快，工业“三废”污染严重，对生态环境造成严重的破坏，导致水土流失程度加重。在1995年，如皋、通州、海门、东台、扬中、泰兴和兴化等区域的水土流失以I级为主，到2000年，如皋、通州、海门、泰兴和兴化等区域的水土流失发生较轻，生态环境得到明显的治理和改善，而东台、扬中两个区域升级为II级侵蚀;相比2000、2008年该部分区域的水土流失以微度流失为主，即不发生水土流失，由此可以看出，该部分区域的水土流失状况得到了有效改善。而丹阳的轻度侵蚀也由1995年的II级侵蚀降低为2008年的I级侵蚀，水土流失得到了有效的控制。此外，金坛、张家港的水土流失量变化较小，但是侵蚀面积也有了小幅度增加。

5 讨论与结论

5.1 讨论

植被覆盖度是生态健康评价的前提和必要基础，通过植被指数来反演土地利用和土地覆盖的变化，已经逐渐成为环境动态变化监测的重要手段。因此，该文利用植被覆盖度模型，分析了1995、2000、2008年江苏省20个代表区域植被覆盖和水土流失的时空变化状况，结果发现，2000、2008年江苏省20个代表区域植被覆盖度显著高于1995年。在1995～2008期间，除扬中的平均植被覆盖度变化较小外，其余区域的平均植被覆盖度均有不同程度的增加，由原来的I、II级和III级低植被覆盖区转变为IV、V级和VI级中高植被覆盖。新沂、海门和东台3个区域的植被覆盖状况总体好于丹阳、邳州等其他区域。分析江苏地区近年来植被覆盖度增加的可能原因，一是自2001年国家退耕还林工程的实施，再加上国家投入水平的大幅度提高，使农村绿化得到了大范围的改善;其次，江苏省位于降雨充沛的东部季风区，平均年降水量为783～1 167mm，自然降水能够满足植被的生长需求。在气候环境正常的条件下，积极发展集约型经济、合理利用土地资源，控制人口增长和城市化、工业化进程，有利于提高植被覆盖度，改善生态环境。

水土流失是在各种自然和人为因素综合影响下产生的，除了与土壤自身抗蚀、抗冲性质有关外，还与降雨、地形、植被覆盖因子及水土保持措施等因子密切相关［29］。研究发现，降水量是造成水土流失加重的第一影响因素，且降水量与水土流失呈线性回归变化［30］。纵观该研究所涉及的20个代表区域，2008、2000年的降水量明显高于1995年，降水侵蚀因子逐渐增大，因此，利用USLE模型计算发现，2000、2008年水土流失量与1995年相比有所增加。1995、2000、2008年三年江苏省的水土流失量以Ⅰ级侵蚀为主，部分区域出现Ⅱ级侵蚀。其中，以宜兴的水土流失情况较严重，明显出现Ⅳ级和Ⅴ级侵蚀。在空间上，不同区域的水土流失量的变化也不一致，东海、邳州、新沂、靖江、常熟、昆山和江阴等区域的轻度侵蚀等级所占比例均在原有的基础上有所增加，而如皋、通州、海门、东台、扬中、泰兴和兴化等区域的水土流失状况有所改善。此外，金坛、张家港的水土流失量变化较小，但侵蚀面积却有小幅度增加。造成该区域水土流失量增加的原因主要有，该区域的水资源富足，雨量较大，降雨侵蚀较严重，二是群众对于水土保持基本国策缺乏认识，法制观念淡薄，急功近利，短期行为严重。三是没有走可持续发展的道路，没有处理好建设与保护和利用水土资源的关系，只注重经济效益，忽略了生态效益和社会效益。

应用植被覆盖度、水土流失环境单因子评价模型，分析江苏省区域植被覆盖度、水土流失量的结果表明，在时间上，不同区域的植被覆盖度和水土流失量均随时间的推移有所提高;在空间上，不同区域的植被覆盖度总体上也是呈上升的趋势，但是不同区域的水土流失量变化不同。因此在水土流失治理中要“因地制宜”，分类型区别对待。

植被具有良好的保持水土，涵养水源、改善生态环境的作用，植被从林冠至根系在不同层面上减缓径流对土壤的冲刷，并改善土壤入渗，减少坡面泥沙的输移，使水土流失量减少。毁林开荒、陡坡耕垦使森林资源遭到了严重的破坏，土地丧失了覆被和有机质的自然补充来源，土壤水文—物理性质急剧恶化，水土流失严重，而森林植被可减少降雨侵蚀力和径流的冲刷能力，提高抗蚀性能，是防治土壤侵蚀的重要因素。研究发现，自然植被的破坏使土壤失去了缓冲降水的屏障。而在营林时适当增加一些速生、耐阴的树种进行混交，以增加林分的垂直结构，可有效地提高林冠对降水的节流和保持水土［31］，因此，随植被覆盖度的增加，在一定程度上可以减轻水土流失量。通用方程从最初用于农耕地中的溅蚀、片蚀和细沟侵蚀至后来到灌木地和林地的水蚀，始终只是对土壤侵蚀量的一种估算，而且仅局限于对水力侵蚀所引起的土体损失。水土流失是降水对地表土壤的侵蚀作用造成的，是自然因素和人类活动综合作用的结果。而水土流失量的增加，许多耕地表层土壤流失殆尽，种植作物的土壤接近于母质，同时，水土流失往往造成母质甚至基岩裸露，破坏土地资源，使其失去生产能力［32］，最终导致植被经历由林地到草丛最后变为裸地。总之，植被覆盖的破坏和森林覆盖率的变化与水土流失的发展是相互制约、相互影响的。

植被覆盖、水土流失表征了农业生态环境的承载力和外界的胁迫作用，该研究在遥感和地理信息系统支持下，分析了江苏省20个代表县市区域的植被覆盖度和水土流失量的时空变化特征，但该文仅是分析其变化特征，并未建立农业生态环境中的单环境要素 (植被覆盖、水土流失等)的相关模型。因此，进一步的研究应建立相关模型，并通过模型来进一步探讨单环境因子的时空变化及对生态环境系统的影响，为生态环境的综合评价提供基础数据。

5.2 主要结论

综合分析1995、2000、2008年江苏省植被覆盖度和水土流失量的时空变化特征发现，江苏省的区域植被覆盖度时间变异较大，随时间的推移持续增大;邳州、东海、大丰、金坛、通州、泰兴、兴化、常熟、太仓和江阴10县市的植被覆盖度总体呈上升的趋势;水土流失量随时间的推移有所增加;在空间上，东海、邳州、新沂、靖江、常熟、昆山和江阴等区域的轻度侵蚀等级所占比例均在原有的基础上有所增加，而如皋、通州、海门、东台、扬中、泰兴和兴化等区域的土流流失状况有所改善。此外，金坛、张家港的水土流失量变化较小，但侵蚀面积却有小幅度增加。

［1］孙红雨，王长耀，牛铮，等．中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系──基于NOAA时间序列数据分析．遥感学报，1998，2(3):204～210

［2］马明国，王建，王雪梅．基于遥感的植被年际变化及其与气候关系研究进展．遥感学报，2006，10(3):421～431

［3］杨桂山．长江三角洲近50年耕地数量变化的过程与驱动机制研究．自然资源学报，2001，16(2):121～126

［4］Wessels K J，Prince S D，Frost P E，et al．Assessing the effect of human －induced land degradation in the former homelands of northern South Africa．Remote Sensing of Environment，2004，91(5):47 ～67

［5］张克斌，李瑞，夏照华，等．宁夏盐池植被盖度变化及影响因子．中国水土保持科学，2006，4(6):18～22

［6］Alphonce C B．Application of the analytic hierarchy process in agriculture in developing countries．Agricultural Systems，1997，53(1):97～112

［7］吕俊杰，杨浩．水土流失对水环境影响研究进展．土壤，2003，35(3):198～203

［8］余志琴．水利工程建设中的水土流失及其防治措施．中国水土保持科学，2008，6(增刊):97～98

［9］申洪源．我国水土流失现状及生态环境建设研究．哈尔滨师范大学自然科学学报，2000，17(2):104～108

［10］刘震．从我国水土流失现状看水土保持生态建设战略布局．中国水土保持，2002，6(4):2～4

［11］Wischemier W H，et al．A soil erodibility nomorgraph farmland and construction sites．Journal of Soil and Water Conservation，1971，26(3):189～193

［12］全国农业资源区划办公室．中国农村经济区划:中国农村经济区域发展研究．北京:科学出版社，1999

［13］翟勇，杨世琦，韩清芳，等．县域生态农业系统评价理论及案例研究．西北农林科技大学 (自然科学版)，2007，35(1):68～71

［14］Dymond JR，ShePherd J D，Qi J．A simple physical model of vegetation reflectance for standarding optical satellite imagery．Remote Sensing of Environment，2001，77(2):230～239

［15］胡良军，邵明安．论水土流失研究中的植被覆盖度量指标．西北林学院学报，2001，16(1):40～43

［16］丁建丽，塔西甫拉提·特依拜．基于NDVI的绿洲植被生态景观格局变化研究．地理学与国土研究，2002，18(1):23～26

［17］牛宝茹，刘俊荣，王政伟．干旱半干旱地区植被覆盖度遥感信息提取研究．武汉大学学报信息科学版，2005，30(1):27～30

［18］赵英时．遥感应用分析原理与方法．北京:科学出版社，2003

［19］李苗苗，吴炳方，颜长珍．密云水库上游植被覆盖的遥感估算．资源科学，2004，26(4):153～159

［20］SL 190～1996，土壤侵蚀分类分级标准

［21］邵颂东．国外土壤侵蚀研究的新进展．水土保持科技情报，2000，(1):32～36

［22］伍育鹏，谢云，章文波．国内外降雨侵蚀力简易计算方法的比较．水土保持学报，2001，15(3):31～34

［23］Wisehmeier W H，Smith D D．Predicting Rainfall Erosion Losses－a Guide to Conservation Planning．Washington D C．USDA:US Department of Agriculture，Science and Education Administration．Agricultural Handbook，1978，537

［24］姜小三，卜兆宏，杨林章，等．水土流失与水质污染一体化定量监测的初步研究——以江苏省方便流域为例．土壤学报，2005，42(4):529～536

［25］姜小三，潘剑君，杨林章，等．土壤可蚀性K值的计算和K值图的制作方法研究．土壤，2004，36(2):177～180

［26］Williams J R，Renard．EPIC －A new method for assessing erosion＇s effect on soil productivity．Journal of Soil and Water Conservation，1983，38:381～383

［27］刘新华，张晓萍，杨勤科，等．不同尺度下影响水土流失地形因子指标的分析与选取．西北农林科技大学学报，2004，32(6):107～111

［28］龙锦林．美国应用RUSLE测定花生栽培及覆盖对土壤流失的影响．水土保持科技情报，2002，(2):31～34

［29］Meyer，L．D．，Foster，G．R．Mechanics of soil erosion by rainfall and overland flow．Trans．of ASAE，1965，8(4):689～693

［30］王恒善，肖永全．渭北黄土高原沟壑区降雨特征与水土流失量的研究 (续)Ⅱ、估算方法．陕西气象，1990，3:34～37

［31］黄承标，刘运华，秦武明，等．3种植被恢复过程中水土流失规律的研究．南京林业大学学报 (自然科学版)，2010，34(2):59～64

［32］史德明．长江流域水土流失及其防治．长江流域资源与环境，1992，1(1):62～70