辽西地区水土流失评价模型及其影响因子获取方法研究

林雪松

(辽宁禹盛生态环境工程技术服务有限公司，辽宁 朝阳 122000)

水土流失不仅是威胁区域粮食安全和生态安全的关键性因素，而且已成为全球性的环境问题。水土保持科学研究的核心内容之一是对水土流失进行评价，准确、科学的评价是水土流失综合治理和全面规划的主要依据[1]。长期以来我国水土流失往往集中在微观尺度领域，如：小流域、坡面治理等，而针对区域地表水土流失以及全球的变化研究则需要以宏观尺度的定量评价方法和分析为基础，以区域土壤侵蚀与全球变化、环境要素受土壤侵蚀之间的作用关系为前提。据此，本文以辽西地区为例，利用“3S”技术和模型进行水土流失及影响因子获取方法研究，以期为科学的水土保持规划和准确的水土流失评价提供一定的决策依据和理论支持。

1 区域概况

辽西区域占地总面积约为5万km2，东临沈阳、盘锦，西至河北省，南临渤海湾、北接内蒙古自治区。2012年，人口普查统计显示该区域人口约846.2万，占辽宁省总人口的21.45%。研究区域地形地貌复杂主要有低山区、低山丘陵区、平原区，其中低山丘陵区植被覆盖率较高为农业和自然生态和谐发展区，地势整体情况由西南向东北方向表现出明显的阶梯式下降趋势，海拔高度处于400～700m范围；土壤类型以黄棕壤、草甸土、棕壤土为主。辽西区域气候环境处于海洋性季风气候和大陆性气候之间，多年平均降雨量为560mm左右，每年的7—9月为降雨旺季且在空间上由东南向西北方向逐步减少，气候干燥、其风沙较大，年蒸散发为1600～1800mm；区域林分布结构不合理，并以针叶林为主，主要有马尾松、油松、刺槐等；辽西地区为辽宁省农业发展重点保护区域，区域原生植物破坏严重，水土流失、土壤侵蚀等生态环境问题日益显露。

2 建立水土流失评价模型

考虑到基础数据的匮乏，目前我国水土流失评价工作相对落后且还未形成较为系统成熟的评价模型。近年来，土壤流失方程USLE被我国水文学者应用于水土流失评价的研究相对较多，并获得了理想的效果。然而，考虑到USLE模型是以美国环境条件为基础所构建的，不同区域的平缓坡度存在一定差异，因此，在我国该模型的使用仍受到一定的限制。据此，刘宝元等[2]结合我国水土流失特征以USLE理论为基础构建了中国土壤流失预报模型CSLE，其表达式如下所示：

A=RKLSBET

(1)

式中，A—土壤流失量，t/(hm2·a)；R—降雨侵蚀力，MJ·mm/(hm2·a)；K—土壤可侵蚀因子，t·h/(MJ·mm·a)；S、L、B、E、T—分别为坡度、坡长、生物措施、工程措施和耕地措施因子，无量纲。

上述模型以USLE模型为基础，结合我国的水土保持实际情况分别从生物、耕作和工程3个方面进行分析，模型具有结构简单、理论清晰、便于应用等优点。据此，本研究以辽西地区为例，利用该模型进行水土流失评价。

3 构建因子值获取方法

3.1 R值的获取方法

降雨侵蚀力R作为雨型、降雨量、雨滴动能和降雨强度函数为CSLE方程中的最基本的因子。相关研究表明，某时段内最大降雨强度It及降雨能量E的乘积与坡面土壤流失量存在密切关系，然而考虑到降雨过程资料较难获取的实际情况，通常采用气象站常规观测资料如年、月和日降雨量等。据此，我国学者结合不同区域的实际状况构建了各地区R值模型研究并对其时空分布特征进行了分析。

在辽西区域因日降雨量数据资料较易获取，因此本文对R值的计算采用章文波等[3]提出的R值简易计算法，公式如下：

(2)

对各站点的降雨侵蚀力R值利用上述公式进行求解，并对降雨侵蚀力点数利用Kriging内插法进行计算，并得到降雨侵蚀力栅格数据。

3.2 K值的获取方法

土壤可侵蚀因子K作为水土流失定量评价的主要判别依据是表征土壤性质对侵蚀敏感程度的重要指标。土壤可侵蚀性因子在USLE模型中为标准小区春天顺坡翻耕一次，裸土状态下单位降雨侵蚀力的年土壤流失量。水土流失和土壤性质之间的关系主要可采用土壤可蚀性指标评价，其中评价指标的选取、K值的估算、指标时空变化及不确定性分析为目前我国土壤可蚀性研究的主要阶段。张科利等[4]以不同径流小区实测数据资料为依据对土壤可蚀性K值进行了全面的分析并对数据资料缺乏区的土壤可蚀性进行了估算和探讨。

利用小区观测法较难获取区域尺度上的K值，因此众多学者建立了估算模型并形成了较多的研究方法，其中EPIC模型为应用较广的模型和方法。本文结合有关数据资料对辽西地区土壤可蚀性K值利用下述公式EPIC模型进行求解，公式如下：

(3)

式中，SAN、SIL、CLA—土壤中砂砾、粉粒、粘粒的含量，%；C—土壤有机碳含量，%；SN1=1-SAN/100。

利用Arc Map软件和辽宁省土壤1∶50万地形图获取土壤有机碳含、有机质、粉粒、砂粒和极细砂粒含量，然后分别采用上述公式和有关数据进行矢量转换并得到格栅数据。

3.3 LS值的获取方法

采用坡度坡长因子对地形与水土流失之间的作用关系表征，其中坡度因子为其他条件保持相同而坡度土壤流失量与坡度为5.13°时所产生的土壤流失量比率，而坡长因子为其他条件保持相同时土壤流失量与坡长为22.1m时所产生的土壤流失量比率。地形因子是反映坡长坡度对土壤流失的总和作用它是坡长与坡度因子的乘积。采用小区观测法难以获取坡度坡长因子数据，目前在RUSLE中最常用的方法是以DEM为参考并按照一定规则进行提取，方法如下：

L=(λ/22.1)α

(4)

(5)

式中，L、S—分别为坡长和坡度因子，无量纲；λ—利用DEM获取的坡长值，m；θ—利用DEM获取的坡度值，(°)；α—为指数。

本文结合辽西地区1∶5万的地形图，并利用ANUDEM软件对水文地貌进行插值计算得到精度较高的DEM图，其中软件输入参数信息主要包括河流、高程点、等高线等。在Arc GIS/Info模块下利用AML编程对LS因子值进行求解，其主要过程为填洼、栅格坡长和流向的计算，提取坡度变化点和局部山顶点，计算坡长、坡度及其因子值。

3.4 B值的获取方法

水土保持生物因子B值是指同等条件下耕作农地与实时翻耕的连续休闲土地上土壤流失量的比值，是一个水土流失评价的无量纲参数，取值范围为0～1区间。

当前，国内对水土保持生物因子研究主要集中在一定作物[5]，相关数据往往通过径流小区实测值以及降雨侵蚀力按农作物生长期划分或季节分布获取，数据可对小流域或径流小区的水土流失研究提供一定参考，然而并不能符合区域B值研究相关要求。

一般情况下，利用遥感图像进行区域尺度生物因子的提取方法，在遥感监测中为了满足区域水土流失研究相关要求[6]，相关学者以不同土地利用类型的植被覆盖度和土地利用替代区域B因子值开展研究。本文结合前任研究成果和植被覆盖度、土地利用图等数据资料对不同植被覆盖和土地利用赋予相应的B值并得到相应的栅格数据。

当前，目视解释、计算机辅助以及屏幕解译为遥感解译应用较为广泛和成熟的方法，本文结合多期解译和工作量的系统性[7- 9]，在遥感处理过程中采用非监督和监督分类相结合的方法，并基于流域行政区划、Earth、DEM以及专家意见进行遥感器解译。植被覆盖度NDVI的提取为水土流失评价和监测的前提的主要条件。目前应用于植被指数提取的方法较多，且不同方法所表现出的适用性范围和优缺点各不相同，然而，目前应用最为广泛的为NDVI植被指数法。植被指数提取模块在遥感图像处理软件中可自带，如：EM、MSS等植被指数可利用ERDAS直接进行提取，相关指数的提取较为快捷方便。

本文通过推算NDVI进行植被覆盖度的提取，推算公式如下：

(6)

式中，f—植被覆盖度，%；NDVlmin、NDVlmax—分别为所求像元NDVI的最小值和最大值，无量纲。

考虑到辽西地区存在较为普遍的林下流现象以及该区域地理自然因素，该区域在海拔较高的区域具有较好的林地植被结构，且林下流现象较为少见，而且海拔较低的区域油松和马尾松下的水土流失较为普遍。其中林下无草被层和灌木为林下水土流失的主要因素，而仅仅依靠林地抑制水土流失极其有限，有些情况下还无任何作用[10- 12]。所以，B值的获取主要是结合辽西地区不同的土地利用和已有相关研究成果进行赋值，不仅要考虑海拔高度的作用，而且还要结合植被覆盖度和植被类型，不同植被覆盖度和土地利用类型下辽西地区的B值见表1。

表1 不同条件下辽西地区B值范围

3.5 E值的获取方法

对水土保持因子E国内外学者从多个角度并利用不同方法开展了大量研究，然而并未形成较为成熟有效的E值计算方法。本文结合其他因子定义方法和基本内涵，将水土保持生物工程因子定位为工程措施与无工程措施的水土流失比值。据此，本研究结合专家咨询和野外调查相关方法，以县为单位，按照辽西地区各行政区历年统计资料收集整理了淤泥地坝、谷坊、水平槽和梯田等工程措施资料，并参考相关研究计算方法给出了该区域工程措施因子计算公式，如下：

(7)

式中，St—辽西地区的梯田面积，km2；Sglt—塘坝、拦砂坝和谷坊的控制面积，km2；Sz—水平槽控制面积，km2；S—土地面积，km2；α、β—分别为提点减沙系数和谷坊、拦砂坝、塘坝的减沙系数；γ—水平槽减沙系数。

考虑到不同工程措施在实际工程中的应用，其控制面积也会存在一定差异，因此应结合现场调查实际，并对工程措施的控制面积进行确定。结果为谷坊、塘坝、水平槽以及拦沙坝控制面积分别为1.6、35、0.4、200hm2；结合前人研究成果以及水保工作咨询结果，水土保持工程措施的梯田、谷坊、塘坝和拦沙坝减沙系数分别为72.5%和90%，水平槽为60%。对辽西地区各行政区水保工程措施因子E利用公式(7)进行计算，并将E值采用Arc GIS软件转化为栅格数据。

4 结论

水土流失是造成生态环境恶化的关键性影响因子；对水土流失进行科学、准确的评价可为水土流失治理和水土保持规划提供一定的科学依据。然而，每个区域的水土流失影响因素因区域的差异性而表现出有所不同。据此，对各影响因子的含义和算法进行详细的分析和探讨。本研究采用“3S”技术和模型，对辽西地区水土流失植被因子、工程因子的获取方法进行了研究，以期为提高该区域水土流失评价结果的科学性、准确性提供一定的理论支持。