县域LS因子提取与分析——以陕西长武县为例

曹佳云，杨勤科，2，王 程，丑述仁

（1.西北大学 城市与环境学院，西安710127；2.中国科学院 水利部 水土保持研究所，陕西 杨凌712100）

全国第四次土壤侵蚀调查已经在全国范围内展开，区域土壤侵蚀因子是主要的调查内容。由于实用型区域土壤侵蚀模型尚在开发中，USLE和RUSLE被广泛应用于土壤侵蚀调查制图［1］。USLE和RUSLE中地形对土壤流失的影响用坡度坡长因子（LS）表示［2－3］。LS计算是利用USLE等坡面模型进行流域与区域土壤侵蚀评价与制图的基础［4］。国内外研究者针对流域和区域土壤侵蚀调查制图中的LS计算进行了一系列探索。但是在这些研究中，多集中在一般方法的讨论，且多以流域为单元，如吴东亮、张照录、汪邦稳等人的研究［5－7］。国外 Moore，Wilson，Williams和Desmet等专门讨论了流域LS计算方法［8－12］。Hickey 和 Van Remortel等 研 究 了 基 于DEM 提取区域LS的方法［13－16］；在此基础上，张宏鸣等设计开发了区域尺度LS因子计算工具［17］。已有研究中多以流域为单元，以某行政区为单元提取LS因子的方法较少涉及；较多关注了丘陵区，对于高塬沟壑区注意不够。本研究以黄土高原沟壑区为典型研究区，探讨县域地形因子提取和分析方法，为第四次全国土壤侵蚀普查及其后续工作提供技术支撑。

1 研究区概况与数据基础

1.1 研究区概况

本次研究的区域选在长武县，东西跨越107°38′49″—107°58′02″E，长度约为27.23km，南北跨越34°59′09″—35°18′37″N，长度约为30.06km，面积567.1 km2，黄土塬、梁峁丘陵等各种地貌发育比较齐全。

1.2 数据基础

本次研究的基础数据来源为国家基础比例尺1∶5万地形图，所需图幅为长武县界缓冲2km后所包含的图幅。地形图等高距为10m，高斯克吕格6°投影。从测绘局购买并自行按照国家技术规程数字化，并手工勾绘地形特征线。

2 LS因子提取流程

以长武县国家基础比例尺1∶5万地形图为基础数据，首先通过ANUDEM［18］软件建立水文地貌关系正确的 DEM（Hydrology Correct DEM，简称Hc—DEM），在此基础上通过自行开发的LS工具［17］从DEM中提取LS因子，操作流程见图1。

图1 LS提取流程图

2.1 Hc－DEM建立

通过地形图建立DEM，首先要对地形数据进行编辑处理，消除其中存在的错误，并手工勾绘地形特征线；然后将等高线、高程点、河流、湖泊、流域边界以及地形特征线输入ANUDEM软件，建立Hc—DEM。

2.1.1 地形数据编辑 采用ANUDEM软件建立DEM，需要输入的基础地形数据包括：等高线、高程点、河流和湖泊。这些地形数据可以在1∶5万地形图中获取。

要获取全县范围的等高线、高程点、河流和湖泊数据，首先需要进行标准分幅地形图的拼接和投影变换。将数据拼接成一个图幅后，需要对地形数据进行检查和错误编辑，主要包括：检查等高线和高程点错误，保证高程有序变化；检查和编辑河流流向，确保河流由高往低处流；湖泊位置检查，使其位于低洼部位；格式转换：对于编辑好的数据，用ungenerate命令生成AUNDEM可以识别的文本文件。

2.1.2 地形特征线提取 在等高线基础上，手工勾绘主要的地形特征线，主要包括：塬边线、沟沿线以及坡脚线。转换生成地形特征线的gen文件。关于特征线提取，详见文献［19］。

2.1.3 DEM建立 利用编辑好的地形数据，运行ANUDEM生成县域DEM。输入文件为等高线、高程点、河流、湖泊、缓冲的县域边界以及地形特征线。主要参数设置为，迭代次数20，第二粗糙度0.5。输出文件为2进制或文本格式，可在ArcGIS中转化为grid格式。由于数据量比较大，如果运行中断，可分块逐个运行生成DEM，然后再用Mosaic功能合并得到县域DEM。

2.1.4 流域划分 流域划分通过AML编程方式自动实现，然后对流域边界进行编辑和输出。根据本研究需要，本着各流域单元面积适中、形状尽量接近圆形的原则，将长武县划分为4个流域单元。将各流域边界单独存为一个文件。对各流域边界建立1km的缓冲区，得到缓冲的流域边界，并将缓冲边界文件转换生成gen文件。

2.2 LS因子提取

在生成的Hc－DEM的基础上，利用自行开发的LS因子提取工具［17］，提取坡度、坡长，根据第四次土壤侵蚀普查技术规程中的规定，计算LS因子。

2.2.1 坡度、坡长和LS因子算法 自行开发的LS计算工具［17］，坡度提取采用D8算法，坡长采用单流向下的径流累计算法。其中坡长的提取须以流域为单元。

2.2.2 LS因子计算的实现 在ArcGIS环境下将grid格式DEM转换为文本文件，然后输入LSTools中，每个流域将输出5个文本文件，分别是坡度、坡长、坡度因子、坡长因子和坡度坡长因子。这些文本文件可在ArcGIS环境下转化为grid，并将各个流域的5个因子图进行拼接，生成县域完整的LS因子系列图，包括坡度、坡向、坡度因子、坡长因子、坡度坡长因子。

3 结果与分析

3.1 DEM与地形宏观结构特征

利用地形图上的地形信息和地形特征线生成的DEM，从宏观上表达该地区塬、塬坡、现代沟坡、川地等各种地貌结构，较之常规方法建立的DEM，对侵蚀地形的表达能力有所改善［19］（图2）。

图2 长武县典型样区Hc－DEM

3.2 坡度、坡长和LS值的空间分布

从生成的坡度、坡长、LS因子的分布图（图3）可以看出，在沟道、河滩、塬的顶部，坡度较小、坡长较长，LS值较小；在沟道两边的坡上，坡度较大、坡长较小，LS值较大。LS值的分布与坡度的分布最相似，而与坡长的分布差别较大。这是因为在黄土高原丘陵区，坡度对侵蚀的影响大于坡长［20］。

图3 坡度、坡长、LS因子图

3.3 坡度、坡长和LS值的频率分布

3.3.1 整个区域坡度、坡长和LS值的频率分布

将整个县的坡度、坡长和LS因子的特征值进行统计，将坡度、坡长和LS因子的属性表导出，在Excel中制作各因子的频率与累积频率分布曲线，如图4所示。从频率分布曲线中可以看出，0～25°的坡度占总坡度的80%左右，其中坡度值为0～5°的坡度占了50%。坡度曲线在0.5°附近最高，先骤降，随后在20°～25°出现小的峰值，最后开始下降，到60°附近基本持平，60°～80°的坡度只占总坡度的0.05%左右。这是因为该区域存在比较多的塬、河滩等平坦地貌，有坡度较陡的区域存在是因为DEM构建时添加了地形特征线。坡长的分布中，小于500m的坡长占了95%，说明黄土高原丘陵区一方面地形比较破碎复杂，相对起伏度较大，另一方面说明该区域也包含较多的平坦地貌。LS的频率曲线从值为1的最高值开始骤降，到值为5左右逐渐下降。它是坡度与坡长共同影响的结果，与坡度频率分布更加相近，这也验证了在黄土高原丘陵区，坡度对侵蚀的影响大于坡长的影响。从坡度、坡长和LS因子的特征值与频率曲线可以得出，提取出的因子可以符合该地区的实际地形状况。

图4 坡度、坡长与LS因子频率分布曲线

图5 各类地形的坡度分布

图6 各类地形的坡长分布

3.3.2 各地形类型区坡度、坡长和LS值的频率分布 在整个县选择4个典型样区（塬面、塬坡、现代沟坡和川地），在提取的坡度、坡长和LS图基础上裁剪出4个典型区，统计其地形特征值的平均值，结果表明，各个地形类型中，现代沟坡坡度最陡，频率曲线偏向右（高值区）；塬面最缓，平均不到1°，频率曲线偏向左（低值区）；塬坡和川地介于中间（图5）。各类地形坡长分布可分为3组（图6），塬面和塬坡最长（大于全区坡长），现代沟坡最短（小于全区坡长），而川地介于其间（大于全区坡长）。

4 结论

（1）县域行政单元LS因子提取的主要技术环节为基础数据编辑、流域划分、地形特征线提取、用ANUDEM软件生成Hc—DEM以及用LS＿Tools提取LS因子。

（2）对于一个行政单元或流域而言，良好的基础数据、先进的DEM插值方法、科学合理的LS因子提取技术，是LS因子提取的基本要求，保证这几个方面是LS因子提取的关键技术环节。

（3）以流域为单元的LS因子提取，是针对LS因子提取的科学原理而言的；以县域为单元的LS因子提取，是针对LS因子提取的实用而言的；县域LS因子的提取，也必须遵循LS因子提取的科学原理，注意避免因为DEM可辨识的最小流域不完整而带来的边际效应。

（4）利用我们的前期理论研究和开发的LS因子提取工具，可提取县级行政单元的LS因子专题层和相关单项要素，如坡度、坡长、流域边界等。从提取结果的统计和空间分布特征看，基本可反映该地区的地貌特征。

（5）长武塬区各不同地貌单元的坡度、坡长特征有明显不同，坡度表现为塬面坡度比较平缓，塬坡和川地介于中间，现代沟坡的坡度最陡；坡长表现为塬面和塬坡最长，川地其次，现代沟坡坡长最短。

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