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2018年度松辽流域水土流失动态监测结果分析

2019-01-18王岩松姜艳艳李超君杨胜天

中国水土保持 2019年12期
关键词:总面积覆盖度黑土

王岩松,姜艳艳 ,常 诚 ,房 含 ,李超君,杨胜天

(1.松辽水利委员会 松辽流域水土保持监测中心站, 吉林 长春 130021; 2.北京师范大学 水科学研究院,北京 100875)

1 松辽流域水土流失动态监测内容与方法

1.1 监测内容

为全面推进我国新时期水土保持工作,在水利部组织下,松辽流域水土保持监测中心站2018年共完成大兴安岭、呼伦贝尔、长白山3个国家级水土流失重点预防区和东北漫川漫岗、大兴安岭东麓、西辽河大凌河中上游3个国家级水土流失重点治理区,共计167个县(市、区、旗),总面积87.33万km2的水土流失动态监测,完成了涉及松辽流域4省区的水土流失动态监测数据的整汇编工作。根据《全国水土流失动态监测规划(2018—2022年)》,结合《区域水土流失动态监测技术规定(试行)》,松辽流域水土流失动态监测内容主要包括土地利用、植被覆盖、水土流失及水土保持措施实施情况。在监测区域分析评价了土地利用、林草覆盖、水土流失及动态变化、水土保持措施实施情况及效果等。

1.2 监测方法

松辽流域2018年水土流失动态监测主要采用资料收集、遥感监测、野外调查、模型计算和统计分析等方法,选用高分遥感影像,运用地理信息系统及无人机航测等技术,通过水土流失因子提取、土壤侵蚀模型计算,分析评价水土流失面积、强度和分布。

土壤侵蚀计算在不同侵蚀类型区域分别采用不同的方法。在水力侵蚀区,监测并分析计算降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖和水土保持措施等因子,采用中国土壤流失方程综合评价水土流失面积、强度和分布。在风力侵蚀区,监测并分析计算风力、植被覆盖和地表粗糙程度等因子,采用耕地、草(灌)地和沙地的风蚀模型,综合评价风力侵蚀面积、强度和分布。在冻融侵蚀区,监测并获取年气温、年降水量、地形、植被和土壤等数据,采用归一化指数模型,综合评价冻融侵蚀面积、强度和分布。

以县级行政区为单元,以2011年第一次全国水利普查水土保持成果为基准值,对2018年松辽流域各土壤侵蚀强度等级及其面积进行了动态变化分析,计算了不同土壤侵蚀强度等级面积增加或减少的数值及其变化的比例,并结合水土流失治理、土地利用等资料的统计分析,评价了水土流失年度变化状况。

2 松辽流域水土流失现状及特点

2.1 松辽流域

2018年松辽流域全境水土流失动态监测面积为124.32万km2,其中水土流失面积27.53万km2,占松辽流域监测总面积的22.14%。在水土流失面积中,轻度、中度、强烈、极强烈和剧烈侵蚀面积分别为20.40万、4.02万、1.32万、0.90万和0.89万km2,占水土流失总面积的比例分别为74.11%、14.60%、4.78%、3.27%和3.24%。与2011年相比总体水土流失面积减少11.42%,其中除轻度侵蚀有21.68%的涨幅外,其余中度、强烈、极强烈和剧烈侵蚀水土流失面积分别有45.43%、65.76%、53.31%和23.98%的降幅。松辽流域水土流失现状呈现出以轻度和中度侵蚀为主体,面积大分布广,高强度水土流失向低强度水土流失转变,以及水力侵蚀面积大于风力侵蚀面积的总体特征。

松辽流域水土流失分布及变化与土地利用结构高度相关。国家级水土流失重点预防区林地面积占比大且植被覆盖度高、人为扰动因素较小,水土流失面积降幅较大;国家级水土流失重点治理区耕地集中、面积占比大且略有增加,因实施了众多国家水土保持重点建设工程、省级小流域综合治理工程、生态清洁小流域试点工程等项目,故水土流失在一定程度上得到控制。同时,由于生产发展方向、土地利用结构相对一致,松辽流域内3个国家级水土流失重点预防区水土流失变化趋同,而土地利用结构上的差异和变化程度导致了东北漫川漫岗和大兴安岭东麓国家级水土流失重点治理区的水土流失变幅不同。其中大小兴安岭、呼伦贝尔、长白山国家级水土流失重点预防区依托于三北防护林体系建设工程、天然林保护工程、储备林建设工程和水土保持工程等各项生态建设工程,全面实施了禁伐,以此强化森林管护,加强生态环境保护与恢复,有效地减少了水土流失面积。

2.2 东北黑土区

松辽流域东北黑土区范围涉及内蒙古、辽宁、黑龙江及吉林4省(区)的246个县(市、区、旗),总面积108.75万km2,占松辽流域总土地面积的87.48%。东北黑土区主要由耕地和林地组成,耕地和林地约占土地总面积的75.05%,其中:耕地面积36.20万km2,占土地总面积的33.29%;林地面积45.41万km2,占41.76%。东北黑土区草地面积18.96万km2,占土地总面积的17.44%。林草地总面积64.37万km2,其中高覆盖度林草地面积50.64万km2,占林草地总面积的78.66%。

东北黑土区覆盖大小兴安岭、长白山、呼伦贝尔3个国家级水土流失重点预防区和东北漫川漫岗、大兴安岭东麓2个国家级水土流失重点治理区及西辽河-大凌河国家级重点治理区的一部分。在东北黑土区涉及的这6个国家级水土流失重点防治区中,国家级水土流失重点预防区面积44.13万km2,国家级水土流失重点治理区面积34.68万km2,2018年水土流失面积14.35万km2,占东北黑土区水土流失面积的64.76%,其中重点预防区、重点治理区水土流失面积分别为3.96万和10.39万km2,水土流失主要集中在治理区。

东北黑土区2018年水土流失面积22.16万km2,占土地总面积的20.38%。其中水力侵蚀面积14.14万km2,占水土流失总面积的63.80%;风力侵蚀面积8.02万km2,占36.20%。水土流失以轻度侵蚀为主,面积16.35万km2,占水土流失面积的73.78%,中度、强烈、极强烈和剧烈侵蚀面积分别占水土流失总面积的14.21%、5.22%、3.35%和3.44%。水土流失主要发生在耕地、覆盖度较低的草地和林地,分别占水土流失面积的69.49%、13.51%和7.33%,占比最大的为耕地,面积达15.40万km2。总体上2018年水土流失面积较2011年减少了12.42%,水土流失情况有所改善。

东北黑土区水土流失分布及变化与土地利用结构高度相关。国家级水土流失重点预防区,林地面积占比高且植被覆盖度高、人为扰动因素较小,水土流失面积降幅较大;国家级水土流失重点治理区,耕地集中、面积占比高且略有增加,但因实施了国家水土保持重点建设工程、省级小流域综合治理工程、生态清洁小流域试点工程等项目,水土流失也在一定程度上得到控制。水土流失动态变化原因主要有三个方面:①生态环境保护力度空前加大,森林覆盖率增加,植被覆盖度提高。据《中国统计年鉴(2012)》和《中国统计年鉴(2018)》中全国森林资源清查资料,2011—2017年黑龙江省森林覆盖率由42.39%增加至43.16%,吉林省森林覆盖率由38.93%增加至40.38%,辽宁省森林覆盖率由35.13%增加至38.24%。据第一次全国水利普查(2011年)资料,全区高覆盖度林草面积为33.69万km2,占林草总面积的53%,2018年全区高覆盖度林草面积为50.64万km2,占林草总面积的78.66%,林分结构改善,基本无水土流失发生。②水土流失综合治理程度较高。根据水利部统计资料,该区2012—2017年水土流失综合治理面积达28 263.7 km2,治理程度为11.17%,略高于全国平均水平(10.83%)。③耕地面积增加,导致耕地面积占比大的国家级水土流失治理区水土流失面积减少不明显。据中科院遥感与数字地球研究所2010年土地利用数据,该区耕地面积为30.95万km2;据自然资源部“土地调查成果共享应用服务平台”公布数据,东北地区(黑龙江省、吉林省、辽宁省及内蒙古自治区东部四盟市全部行政区,范围大于东北黑土区)2011年耕地面积为33.76万km2;据国家测绘地理信息局基础性地理国情数据,2018年东北黑土区耕地面积为38.80万km2;而2018年动态监测土地利用数据东北黑土区耕地面积为36.20万km2。综合分析结果表明,该区2018年耕地面积较2011年增加较多。对比分析2018年动态监测土地利用成果与中科院遥感与数字地球研究所2010年土地利用成果,可以发现该区2018年耕地面积较2010年增加5.25万km2,占总面积比例增加4.83百分点,林草地面积增加1.12万km2,占总面积比例增加1.03百分点。

2.3 典型黑土区

东北黑土区中的典型黑土区涉及130个县(市、区、旗),总面积为32.76万km2。其中:黑龙江涉及80个县(市、区),面积为16.18万km2;辽宁省1个县,面积为0.02万km2;吉林省30个县(市、区),面积为7.19万km2;内蒙古19个县(市、区、旗),面积为9.37万km2。涉及县域完整的县级行政区64个,面积为14.40万km2,涉及县域不完整的县级行政区66个,面积为18.36万km2。典型黑土区中,耕地面积最大,为18.83万km2,占典型黑土区总面积的57.48%;草地面积次之,为6.15万km2,占典型黑土区总面积的18.77%,林地面积为4.48万km2,占13.68%;其他几种地物类型占典型黑土区土地总面积比例较小,均小于5%。

2018年典型黑土区水土流失面积为8.50万km2,占典型黑土区土地总面积的25.94%。其中:水力侵蚀面积6.40万km2,占典型黑土区土地总面积的19.53%;风力侵蚀面积2.10万km2,占6.41%。在典型黑土区内发生的水土流失主要以轻度侵蚀为主,面积为7.07万km2,占典型黑土区水土流失面积的83.17%,而中度、强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积分别占11.46%、3.99%、1.00%、0.38%。总体上2018年水土流失面积较2011年减少8.10%,除轻度侵蚀有33.42%的涨幅外,中度、强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积分别有54.80%、71.31%、80.65%、81.61%的降幅。

根据2018年水土流失动态监测成果,典型黑土区耕地总面积为14.49万km2,占典型黑土区总面积的57.48%。按照《黑土区水土流失综合防治技术标准》(SL 444—2009)对耕地的坡度进行分级统计,结果如下:0°~0.25°耕地面积为4.91万km2,占典型黑土区坡耕地面积的26.06%;0.25°~1.5°为8.02万km2,占42.59%;1.5°~3°为3.14万km2,占16.66%;3°~5°、5°~8°、8°~15°和15°以上的耕地面积分别为1.63万、0.74万、0.35万和0.04万km2,分别占典型黑土区坡耕地面积的8.64%、3.92%、1.89%和0.24%。

典型黑土区2018年水土流失面积较2011年减少的原因有如下两点:一是土地利用结构发生较大变化,耕地面积增加较多;二是水土流失综合治理程度相对较高,林草植被覆盖度高。2018年高覆盖度和中高覆盖度植被面积占林草地总面积的81.09%,其中高覆盖度植被面积4.97万km2,高覆盖度植被有效保持了水土,控制了水土流失的发生。综合以上两点,典型黑土区水土流失状况虽有改善,但与松辽流域、东北黑土区相比,2018年较2011年整体减幅较小。

3 松辽流域水土流失动态监测特点与存在问题及建议

松辽流域地处东北地区,面积广大,流域内气候和自然条件多样,受不同自然条件和不同程度人类活动的影响,流域内多侵蚀类型集聚。2018年流域水土流失动态监测结果表明,流域内水力、风力和冻融侵蚀均有分布。其中:各县(市、区、旗)均广泛分布有水力侵蚀;风力侵蚀分布在部分沙化盐碱化地带和草原区域,这些区域地势较为平坦广阔、地表土质较为疏松且风力强劲,易发生风力侵蚀;冻融侵蚀分布最少,仅在黑龙江省和内蒙古自治区有分布,这些区域冬季气候极为寒冷,春夏季气温回升后积雪融化,加上人类活动的扰动,极易发生冻融侵蚀。

3.1 结合实际对模型计算出的奇异值进行了优化

按照《区域水土流失动态监测技术规定(试行)》计算2018年各相关项目县土壤侵蚀强度时发现,植被覆盖度大于75%的高覆盖林草地存在相当比例的侵蚀,导致项目县的侵蚀面积数值及空间分布与实际不符,故在实际工作中应根据东北地区实际情况对植被覆盖度大于75%的高覆盖林草地原始计算数据进行优化。

根据《土壤侵蚀分类分级标准》(SL 190—2007),当非耕地林草盖度大于75%时,无论地类的坡度大小均不算侵蚀面积。因此,在年降水量400~700 mm的监测区域,结合外业调查,对计算数据进行优化,即将植被覆盖度高于75%的高覆盖林草地直接赋值为微度侵蚀,更能反映松辽流域生态环境和水土保持变化趋势。

3.2 动态监测工作存在的问题与改进建议

2018年度松辽流域动态监测工作尚存不足,土地利用信息提取、植被覆盖度获取、土壤侵蚀模数计算和水保措施统计等方面存在的问题和改进建议如下:

(1)在基于ArcGIS的人机交互解译提取高精度土地利用信息时,由于采用了2、8、16 m三种不同分辨率的遥感影像,导致监测土地利用年际变化难度加大。建议2019年从影像分辨率上进行优化和统一,在满足全覆盖的情况下,不断订正土地利用结果,提高监测和分析的一致性、准确性、客观性。

(2)植被覆盖度获取采用了250 m精度的MODIS数据,空间分辨率较为粗糙,与其他遥感影像数据的空间分辨率不匹配,建议使用高精度遥感影像如用2 m的影像进行植被覆盖度的提取和计算。

(3)2018年度下发的林下盖度因子GD数据有限,影响了植被覆盖与生物措施因子B的精度。松辽流域已于2019年初制定了林下盖度GD因子的监测方法,即依托10个典型监测点,选取10个县20个点位开展林下盖度GD因子的监测工作,并利用监测结果更新林下盖度GD因子曲线,提高土壤侵蚀模型中林下盖度因子的本地化程度。建议统一组织开展林下盖度因子GD的本地化,规定林下盖度观测方法与林下盖度曲线率定技术路线,加强模型因子本地化研究工作。

(4)本项目采用CSLE计算土壤侵蚀模数时,发现因子的空间分辨率和精度不一致对结果存在一定的影响。另外,在因子的计算中,因子间引用与迭代也会导致结果有一定的不确定性。建议使用高精度数据进行计算,以便得出更加精确的结果。

(5)在水土保持措施统计过程中,国家级重点防治区特别是一般监测区域,由于影像时相和分辨率较低,利用遥感影像解译获得的项目县水土保持措施斑块面积统计结果与实地调查结果存在一定的差异,导致解译获取的数据比实际调查获取的少。在松辽流域水土保持措施调查时发现“图斑精细化”工作成果质量不一,与动态监测工作结合困难。建议使用最新时相的遥感影像数据进行解译并提高影像的精度,同时不断提升“图斑精细化”工作成果质量,实现治理、监测、监督全面信息化并相互验证,提高行业监管水平。

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