土壤侵蚀时空动态分析<br/>——以黑龙江省宾县为例

土壤侵蚀时空动态分析
——以黑龙江省宾县为例

2014-06-27张玉娟王延亮刘丹丹

测绘通报 2014年7期

关键词：宾县土壤侵蚀中度

张玉娟，王延亮，刘丹丹

(黑龙江工程学院测绘工程学院，黑龙江哈尔滨 150050)

土壤侵蚀时空动态分析
——以黑龙江省宾县为例

张玉娟，王延亮，刘丹丹

(黑龙江工程学院测绘工程学院，黑龙江哈尔滨 150050)

利用1990年和2010年两期Landsat TM数据，基于RS和GIS技术及通用土壤侵蚀方程(RUSLE)，完成黑龙江省宾县两个时期的土壤侵蚀动态变化分析，以期揭示该区域土壤侵蚀空间分布格局与时空动态演变规律。结果表明：两个时期土壤侵蚀总体格局基本一致，都是以微度和轻度侵蚀为主，面积比例分别为80.68%和74.71%；微度和极强度侵蚀的变化率呈缩小趋势，轻度、中度和重度侵蚀呈增加趋势，土壤侵蚀有加剧的趋势；轻度和强度侵蚀的主要流向为中度侵蚀，中度和极强度侵蚀的主要流向为强度侵蚀。

松花江流域；遥感；GIS；土壤侵蚀；空间分布格局

一、引言

土壤侵蚀已成为全球范围内主要的环境问题之一[1]，是生态环境进一步恶化和造成灾害的重要原因，严重威胁着人类的生存与发展[2]。土壤侵蚀动态时空监测在国内外都是一项新的研究课题[3-5]，而中国已成为世界上土壤侵蚀最严重的国家之一。随着空间信息技术的飞跃发展，遥感和GIS等技术手段不仅为土壤侵蚀动态监测提供了广阔的空间与强大的数据支持，而且更能实时动态、准确客观地反映土壤侵蚀时空动态[6]。基于此，本文结合RS和GIS，以1990年和2010年两期Landsat TM影像为主要数据源，并结合DEM及其他相关数据，对黑龙江省宾县的土壤侵蚀时空格局动态进行变化监测研究，揭示其时空分布规律、时空格局及特点，以期为该区域水土保持规划、水土流失治理，以及东北黑土区农地水土流失的防治规划提供技术支持和理论依据[7]。

二、研究区域概况

宾县位于黑龙江省中部，具体地理坐标为：126°55′41″E—128°19′17″E，45°30′37″N—46°01′20″N，全县行政区辖17个乡镇，年平均气温2.5～4.0℃，年平均无霜期为110～150 d，年降水量为400～600 mm。自然概貌为“五山半水四分半田”，张广才岭支麓余脉延伸全县，地势为南高北低，南部山地呈条状沿东南县境延伸，中部为丘陵地带，北部沿江为河谷平原区；土壤为山地棕壤土，多为黑土，部分区域属农业生产区，河谷两岸为草甸土和潜育草甸土。该县土地肥沃、地域辽阔、人口相对较少，适宜发展农业生产，是重要的粮食生产基地，且农副产品资源丰富。

三、数据处理与研究方法

1.数据准备及处理

数据资料主要有研究区域1990年和2010年Landsat TM两期遥感影像、气象数据、1∶5万地形图、土壤类型分布图，以及部分野外调查数据和部分土地利用数据等，同时收集了研究区黑土区地质灾害图和植被类型分布图等自然地理资料，以及人口数量和经济状况等社会数据。

在ERDAS IMA GE 9.2的支持下，完成对遥感影像4、5、3(R、G、B)的假彩色合成；参照1∶5万地形图完成影像的几何校正；在保证精度的前提下，参照部分外业调查数据，并结合研究区域土地利用现状，借助于监督分类和人机交互的方法，完成研究区域的土地利用解译。此外，完成黑土区地质灾害图和土壤类型分布图的扫描、几何校正、数字化处理和矢量数据的栅格转换等相关处理，存储为GRID格式；根据收集到的气象数据，在ArcGIS的支持下，完成气象数据的插值运算。

2.土壤侵蚀定量研究

由于宾县的土壤侵蚀类型主要为水蚀，本文采用目前应用最为广泛的改进的通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation，RUSLE)来完成研究区域土壤侵蚀量的计算，进而获得研究区域的平均土壤侵蚀量强度图。

式中，A为土壤侵蚀量(t/(hm2·a))；R为降雨侵蚀力因子(MJ·mm/(hm2·h·a))；K为土壤可蚀性因子(t·hm2·h/(hm2·MJ·mm))；LS为坡长坡度因子；C为地表植被覆盖因子；P为土壤保持措施因子。

R因子：根据研究区域的月降水和年降水资料来修订Fournier指数，通过一个普遍适用的R因子方程来计算R值；C因子：在参考黑龙江水土保持研究所提供的数据的基础上，利用蔡崇法的植被覆盖度(fg)与C因子之间的关系确定[8]；LS因子：在ArcGIS9.2的支持下，基于DEM派生出坡度和坡向等地形数据，参照张宪魁公式计算得到[9]；K因子：依据研究区域的土壤类型分布图，利用经验方法，通过设定参数在诺莫图上求得；P因子：根据土地利用现状，参考相关文献获取[8，10]。以水利部第三次全国土壤侵蚀遥感调查和黑龙江省水土保持研究所提供的水力侵蚀强度分级标准为依据，将土壤侵蚀结果划分为5级：微度侵蚀、轻度、中度侵、强度和极强度侵蚀。

四、结果分析

1.土壤侵蚀面积变化

由图1和表1的统计可见，研究区域两个时期的土壤侵蚀总体格局基本一致，都是以微度和轻度侵蚀为主，分别占各个年份土壤侵蚀总面积的80.68%和74.71%。其中微度侵蚀主要集中分布于宾县北部沿江河谷平原区和南部的山区；而轻度侵蚀主要集中分布于宾县西部的开发区和部分耕地。强度和极强度侵蚀主要分布于由耕地向山区过渡的浅山和低山丘陵区，主要与该研究区域的地形地貌特征有关。1990—2010年期间，微度和极强度土壤侵蚀的面积分别减少了339.85 km2和37.41 km2，其中极强度面积的减少主要归因于1998年实施的“退耕还林”和“退耕还草”等生态工程，部分丘陵区和浅山区植被覆盖率的增加减轻了该区域的水土流失情况；但是轻度、中度和强度侵蚀的面积分别增加了110.88 km2、210.97 km2和55.41 km2，中度侵蚀面积增加明显，说明水土流失情况加重。随着城市规模的不断扩大和人口数量的增加，在经济利益的驱使下，人们加大了对土地的开垦，致使地表植被被破坏，生态环境恶化，水土流失严重。虽然局部区域的水土流失形势得到了一定的遏制，但大部分的水土流失情形依然不容乐观；从另一方面也表明了近20年对土壤侵蚀的治理主要集中在土壤侵蚀强度大的地类上，而忽视了其他治理难度较小的地类。

表1 研究区域不同强度土壤侵蚀面积

图1 研究区域土壤侵蚀类型分布图(1990年和2010年)

2.土壤侵蚀速度变化

单一土地利用动态度是指某一区域一定时间内某一土地利用的数量的速度变化[11]，可以很好地度量土地利用的净变化速度。对于土壤侵蚀速度而言，也可以借助该模型来进行量化计算，其表达式为

式中，Ua、Ub分别为研究初期和末期某一侵蚀类型的面积；T为研究时段。当T设定为年时，Rs为研究时段内某一侵蚀类型年变化率。

由表2的统计可知，微度和极强度侵蚀的变化率呈缩小趋势，这两种土壤侵蚀面积呈现减少的趋势，极强度侵蚀缩小的程度最大；轻度、中度和重度侵蚀呈增加的趋势，中度侵蚀增加的程度最大，向规模增大的趋势发展，轻度侵蚀的增长程度最小。

表2 研究区域1990—2010年土壤侵蚀变化率 (%)

3.土壤侵蚀变化分析

基于ArcGIS 10空间分析，完成两个时期土壤侵蚀数据的空间叠加运算，完成土壤侵蚀转移矩阵的计算，并在此基础上建立土壤侵蚀的转移概率模型[12]，以期定量分析不同土壤侵蚀类型之间的转化状况。

式中，Dij表示土壤侵蚀由i类型转化为j类型的转移概率；Sij表示土壤侵蚀由i类型转化为j类型的面积；n表示土壤侵蚀类型的数量。

由表3可知，在整个研究时期内，它们之间发生了一定的相互转换。其中微度侵蚀保留率最大，为83.21%，中度侵蚀次之，而极强度侵蚀最小，仅为27.95%。对微度侵蚀而言，其主要流向为轻度侵蚀，转入的主要是中度侵蚀，且级别变化跨度相对较大，表明该区域的生态环境呈现一定的好转。轻度和强度侵蚀的主要流向为中度侵蚀，中度和极强度侵蚀的主要流向为强度侵蚀。对于轻度和中度侵蚀的转换而言，向着加剧土壤侵蚀速度和侵蚀强度的方向发展，主要发生于地貌特征为岗谷相间的地带[13]，该区域地形起伏相对较小且土层深度较厚，容易受到人为干扰活动的影响，从而造成该区域水土流失程度增加，今后要继续实施积极的农业调整政策，通过生物、耕作和田间工程措施培肥和提高地力[13]，形成相对稳定的黑土区农田生态系统和生态功能。对于强度和极强度土壤侵蚀而言，向着减缓土壤侵蚀速度和侵蚀强度的方向发展，大多数发生于坡度＞25°的山地区域，主要由于该地段推行了“退耕还林、还草”等生态保护工程，加之受地形等自然条件限制，人类的干扰活动相对较少，土地利用趋向一定的合理化，区域生态环境呈现一定的好转，但是发生的面积相对较小，今后要继续加大荒山造林和退耕还林力度，恢复与保护原生植被[14]。

五、结论与讨论

两个时期土壤侵蚀总体格局基本一致，都是以微度和轻度侵蚀为主，面积比例分别为80.68%和74.71%；从侵蚀动态的总体来看，微度和极强度侵蚀的变化率呈缩小趋势，面积分别减少了339.85 km2和37.41 km2，轻度、中度和重度侵蚀呈增加的趋势，面积分别增加了110.88 km2、210.97 km2和55.41 km2，土壤侵蚀有加剧的趋势；轻度和强度侵蚀的主要流向为中度侵蚀，中度和极强度侵蚀的主要流向为强度侵蚀。研究该区域的区域土壤侵蚀动态与空间格局，可为该区域水土保持规划、水土流失治理，以及东北黑土区农地水土流失的防治规划和区域可持续发展决策提供重要依据，并对今后研究区域的土壤侵蚀的预测预报和防治有重要意义。

表3 1990—2010年研究区域土壤侵蚀转移矩阵

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Soil Erosion Sensitivity Time and Space Dynamic Analysis——Taking Bin County Heilongjiang Province as an Example

ZHANG Yujuan，WANG Yanliang，LIU Dandan

P208