基于RUSLE模型的铜仁地区1987—2015年土壤侵蚀时空特征

胡先培,曾 成,钱庆欢,王 权,李阳兵

(贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州 贵阳 550025)

土壤侵蚀已成为全球性的重大生态环境问题之一[1]。快速、准确定量评价区域土壤侵蚀变化,对有效实施水土保持工作和生态恢复有重要意义。其中美国农业部水土保持局(SCS)提出的通用流失方程(revised universal soil equation, RULSE)是定量评价土壤侵蚀的主要手段,在土壤侵蚀相关研究中有重要作用[2]。如GUPTA等[3]应用该模型在喜马拉雅分水岭模拟气候变化对土壤侵蚀的影响;XIAO等[4]通过RUSLE模型评价江西省1988—2013年不同土地覆盖对土壤侵蚀的影响。许月卿等[5]在对贵州省喀斯特小流域区域进行土壤侵蚀动态变化分析中得出,径流小区的监测资料很难向大尺度土壤侵蚀预测推广。因此就目前而言,喀斯特地区可供参考和使用的土壤侵蚀产沙模型仍值得考究[6];国内外学者在此模型的适用性上开展了广泛研究[7-8]，但大多数是基于平原或河流广泛分布地区,对于模型在喀斯特槽谷地区的适用性及土壤侵蚀机制研究甚少。近些年土壤侵蚀研究中又引入了景观生态学的视角,选取斑块总数、斑块平均面积、香农多样性、斑块比例、斑块密度、分离度等景观指数探讨水土流失对景观格局的的响应[9-11],景观生态学相关方法广泛运用于黄土高原及平原地区,而对喀斯特地区的探究较少[12]。

土壤侵蚀是诸多因素共同作用的结果,但喀斯特与非喀斯特截然不同的地貌发育系统导致影响水土流失的动力因子差异性显著[13]。其中降雨是水蚀区的主要动力,传统算法常把全年降雨都计算为降雨侵蚀力,但实际不是每一场降雨都能产生土壤侵蚀,而是降雨量达到一定阈值时侵蚀才会发生。实际上,在非喀斯特区域当日降水量≥12 mm时土壤侵蚀开始发生[14],而在喀斯特区域日降水量≥30 mm时土壤侵蚀才会发生[15-16]。因此传统算法在一定程度上高估了区域土壤侵蚀量;并且喀斯特地区土层浅薄,土壤侵蚀发生率较高,使得土壤侵蚀分级标准在贵州碳酸盐岩地区存在空间分异;即使喀斯特地区土壤侵蚀绝对量较小,但土壤侵蚀程度往往会非常严重[17]。因此,用传统定量的方法评估土壤侵蚀情况,其风险性往往被低估;另一方面,除自然因素对土壤侵蚀状况起决定作用外,人类活动对土壤侵蚀同样存在正负影响关系[18];并且铜仁地区多数城镇沿河及槽谷地区分布,是人类活动最为频繁的地带。鉴于此,基于GIS空间分析和改进的RUSLE模型,评估铜仁地区及其岩溶槽谷地区1987—2015年土壤侵蚀量,并用景观格局指数探究该区域土壤侵蚀时空变化特征,以期为该区域人地矛盾较尖锐、生态环境脆弱背景下的水土保持和生态环境建设提供科学参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

铜仁地区(27°07′～29°05′ N,107°45′～109°30′ E)地处贵州省东北部,毗邻湖南省,且位于武陵山区的核心腹地(图1)。研究区国土面积为1.8万km2。处于云贵高原向湘西丘陵过渡的斜坡地带,属亚热带季风气候区,流域内以中部梵净山为分水岭,分为西部的乌江流域与东部的沅江流域。区域内广泛分布石灰岩和白云岩地层;部分喀斯特及其岩溶槽谷地貌广泛发育,以槽谷地形地势为主,其中槽谷地区地势较平,受水流侵蚀的影响沿河谷延展,是城镇集中分布地带。区域内自然资源丰富,是西南地区的生态屏障,加之因经济发展人类活动频繁,因此长期面临着生态保护与经济发展之间的突出矛盾。

图1 研究区位置及数字高程模型(DEM)

1.2 数据来源

研究基础数据时间段为20世纪80年代末至2015年。矢量数据包括行政边界数据,土壤类型。栅格数据包含来源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/)中Landsat4-5、Landsat8OLI-TIRS解译的植被覆盖指数(NDVI,INDV)和高程模型(DEM),寒区旱区科学数据中心(http:∥westgis.westgis.cn)提供的土地利用、土壤有机质、土壤质地数据。日降雨数据来源于研究区及周边区域47个基础气象站点。

2 材料与方法

2.1 土壤侵蚀RUSLE模型

基于GIS空间分析,选取目前应用最广泛的修正土壤流失模型(RULSE)进行研究区土壤侵蚀的量化,公式[19-20]表达为

A=R×K×L×S×C×P。

(1)

式(1)中,A为土壤侵蚀模数,t·hm-2·a-1;R为降雨侵蚀力因子, MJ·mm·hm-2·h-1·a-1;K为土壤可蚀性因子,t·h·MJ-1·mm-1;L为坡长因子;S为坡度因子;C为地表植被覆盖与管理因子;P为水土保持措施因子。将计算结果再依据水利部颁布的SL 190—2007《土壤侵蚀分类分级标准》,分为微度、轻度、中度、强度、极强、剧烈6个侵蚀等级[21]。

2.2 降雨侵蚀力因子(R)

降雨是导致土壤侵蚀主要的外部驱动因素,降雨的时空分布不同在一定程度上决定了土壤侵蚀的空间分布规律。RICHARDSON等[22]研究发现,EI30与降雨量之间存在幂指函数关系;而胡续礼等[23]通过对CREAMS模型、Richardson模型、郭新波修正模型进行验证对比,发现CREAMS模型有着更好的稳定性和精度。因此笔者采用CREAMS模型计算降雨侵蚀力。传统算法将日降雨量Pi≥12 mm作为侵蚀性降水产生的标准,而实际上喀斯特地区日降雨量Pi≥30 mm才产生侵蚀,因此以往的计算结果往往会高估土壤侵蚀,考虑到喀斯特与非喀斯特区域的差异性,分别对喀斯特及传统算法的降雨侵蚀力因子(R)进行改进,使其更加符合研究区实际情况。

Rnk=1.03Pi1.51，Pi≥d12,

(2)

Rk=1.03Pi1.51，Pi≥d30。

(3)

式(2)～(3)中,Rnk为非喀斯特地区的降雨侵蚀力,MJ·mm·hm-2·h-1·a-1;Rk为喀斯特地区的降雨侵蚀力,MJ·mm·hm-2·h-1·a-1;Pi为日降水量,mm;d12为日降雨量,值为12 mm;d30为日降雨量，值为30 mm。

魏兴萍等[15]和彭旭东等[16]研究发现喀斯特地区坡耕地产流临界点在30～50 mm之间。而铜仁地区有部分非喀斯特区域,因此需根据研究区的岩性图将非喀斯特地区加以区分。最终采用日降雨量≥12 mm作为非喀斯特地区侵蚀性降雨标准,日降雨量≥30 mm作为改进后喀斯特地区侵蚀性降雨标准。并利用IDW 插值方法对研究区及周边区域站点的日降雨量进行插值,再根据该公式计算研究区年降雨侵蚀力。

2.3 土壤可蚀性因子(K)

土壤可蚀性因子(K)是土壤抵抗侵蚀力的综合体现,不同的土壤类型K值大小不同。K值越大,土壤受侵蚀的可能性越大,反之越小。选择SHARPLY等[24]提出的EPIC模型公式计算K值,公式为

(4)

SN=1-SAN/100。

(5)

式(4)～(5)中,SAN为砂粒含量比例,%;SIL为粉砂含量比例,%;CAL为黏粒含量比例,%;C为有机质含量比例,%。

2.4 坡度因子(L)与坡长因子(S)

采用30 m分辨率的DEM数据提取与坡度坡长因子,由于通用土壤流失方程中坡度因子计算公式是根据美国耕地坡度来建立的经验公式,而研究区坡度大于15°的区域占总面积比例较大。因此,借鉴LIU等[25]和MCCOOL等[26]的方法对坡度因子(S)分段计算来修正公式。

(6)

坡长因子(L)计算公式采用WISCHMEIER等[27]提出的坡面每一段的L因子算法。

L=(λ/22.13)α,

(7)

α=β/(β+1),

(8)

β=(sinθ/0.089 6)/[3(sinθ)0.8+0.56]。

(9)

式(7)～(9)中,λ为特定的集水面积,m2;22.13为标准小区的坡长,m;α为坡长因子指数;β为细沟侵蚀与面蚀的比值;θ为利用DEM提取的坡度。

2.5 植被覆盖与管理因子(C)

C为侵蚀动力的抑制因子,有着保持水土的作用,其取值范围为0～1。该文植被覆盖度因子C借鉴蔡崇法等[28]的算法,并参照谭炳香等[29]计算植被覆盖率的公式。

C=0.650 8-0.343 6lgfg,

(10)

(11)

INDV=(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)。

(12)

式(10)～(12)中,C为植被覆盖度因子；fg为植被覆盖率;INDV为归一化植被指数；Imax和Imin分别为研究区NDVI的最大值和最小值;ρNIR为近红外波段,ρR为红外波段。

2.6 水土保持措施因子(P)

水土保持措施因子(P)在0～1之间,0代表不会发生土壤侵蚀,1代表没有采取任何水保措施。结合研究区地形特征、耕种特点及土地利用类型,参考许月卿等[30]的研究成果,确定各土地利用类型的P值分别为:林地、灌木林、疏林地、草地和未利用地为1,水体和城镇及道路为0,果园为0.7,旱地为0.4,水田为0.15。

3 结果与讨论

因为铜仁地区存在喀斯特和非喀斯特区域交错分布,传统降雨侵蚀力算法在喀斯特广泛发育地区会高估土壤的侵蚀量。参照前人研究成果,对不同区域采用不同的侵蚀性降雨标准,因此理论上改进后的降雨侵蚀力更符合南方喀斯特地区土壤侵蚀的实际情况。研究区有广泛的槽谷地貌沿乌江及其支流呈东北西南条带状分布,是主要的居民点及城镇分布地区,社会经济发展中的生产和生活活动广泛分布在该区域。

3.1 土壤侵蚀空间演变总体特征

从图2可知,从空间上来说研究区土壤侵蚀呈现不连续块状和带状分布的特征。

图2 1987—2015年土壤侵蚀空间分布

其中较低侵蚀等级分布主要以块状为主,全区均有分布;较高侵蚀等级以带状分布为主,条带的延展方向与河流的流向及槽谷地形走向大致相同。受槽谷地形因素影响,呈现东北西南方向的条带状延伸;4个时期内槽谷底部地区的土壤侵蚀类型转换较剧烈且侵蚀等级之间的转换也十分频繁;但槽谷两侧的土壤侵蚀转换较缓,也是极强和剧烈侵蚀的严重地带。铜仁的东南区域也是土壤侵蚀等级变化最为明显的地方,因此非喀斯特区域的土壤侵蚀危险等级要高于喀斯特区域。整个研究区来看,研究初期非喀斯特区域土壤侵蚀等级明显高于喀斯特区域,但同时在研究时段内各侵蚀类型转换最为明显区域也是侵蚀状况改善最为明显的区域。

3.2 土壤侵蚀强度时间变化分析

从图2～3可知,从20世纪80年代末到90年代末研究区土壤侵蚀面积总体呈上升趋势,尤其是极强度和剧烈侵蚀面积在广大区域内明显上升;1995—2000年整个研究区土壤侵蚀各等级面积则呈下降趋势,以轻度和微度侵蚀为主,极强度侵蚀和剧烈侵蚀面积下降趋势明显;2000—2015年各侵蚀等级面积迅速下降,以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,原先侵蚀较严重的区域也得到明显改善。

图3 1987—2015年土壤侵蚀面积随时间的变化

分别对4个时期内不同侵蚀强度面积数据进行统计,制成土壤侵蚀强度转移矩阵(表1～3)。1987—1995年研究区微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、极强侵蚀和剧烈侵蚀的稳定率分别为47.95%、64.38%、36.73%、30.09%、70.93%和98.17%。其中微度侵蚀等级区域面积中有52.05%向高强度侵蚀等级转移,轻度侵蚀有35.02%向高强度侵蚀转移,中度侵蚀有61.52%向高强度侵蚀转移,强度侵蚀有67.54%向极强和剧烈侵蚀转移,而极强度侵蚀和剧烈侵蚀仅有1.88%和1.83%向低等强度侵蚀转移。1995—2000年研究区微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀稳定率分别为98.47%、83.73%、58.96%、42.40%、47.46%和31.82%。在此期间微度侵蚀区域面积仅有1.52%向高强度侵蚀转移,轻度侵蚀有14.73%向微度侵蚀等级转移,中度侵蚀有39.49%向低强度侵蚀转移,强度侵蚀有55.66%向低强度侵蚀转移,极强和剧烈侵蚀分别有51.95%和68.18%向低强度侵蚀转移。2000—2015年研究区微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀稳定率分别为83.97%、51.94%、38.31%、33.76%、32.43%和17.58%。在此期间微度侵蚀有16.03%向高强度侵蚀转移,轻度侵蚀有39.94%向微度侵蚀等级转移,中度侵蚀有54.79%向低强度侵蚀转移,强度侵蚀有63.21%向低强度侵蚀转移,极强度和剧烈侵蚀分别有67.23%和82.42%向低强度侵蚀转移。

表11987—1995年土壤侵蚀强度转移矩阵

Table1Soilerosionintensitytransfermatrixfrom1987to1995

%

表21995—2000年土壤侵蚀强度转移矩阵

Table2Soilersionintensitytransfermatrixfrom1995to2000

%

表32000—2015年土壤侵蚀强度转移矩阵

Table3Soilersionintensitytransfermatrixfrom2000to2015

%

从研究区的总体特征来看,土壤侵蚀状况由先升高后减低并持续下降,土壤侵蚀状况得到明显改善。

3.3 侵蚀景观格局

3.3.1景观格局指数变化

研究区1987和2015年景观尺度上不同土壤侵蚀强度区域景观格局指数见表4。1987—2015年斑块总数(NP)总体呈减少趋势,斑块平均面积(MPS)有所增加,但在1995年后又有减小趋势,说明研究区景观异质性先减小后又稍有增加。边缘密度(ED)变小,破碎度指数减小,平均斑块形状指数(MSI)增大,说明研究区极强度侵蚀区域景观形状趋于规则。景观临近程度的景观破碎度值(MPI)越大表示同类型景观的邻近度和连接性好,景观破碎度低。面积加权平均分维数(AWMPFD)变化不明显,Shannon多样性指数(SHDI)变小,说明土壤侵蚀景观的异质性减小。Shannon均匀度指数(SHEI)减小,即SHEI值较小时优势度较高,可以反映出景观受到一种或少数几种优势拼块类型的支配,SHEI趋近1时优势度较低,景观中没有明显的优势类型且各种拼块类型在景观中均匀分布。上述结果表明研究区的土壤侵蚀状况越来越受微度侵蚀和轻度侵蚀景观类型的支配。

3.3.2类型尺度上的景观格局指数变化

在类型尺度上对各侵蚀等级进行景观格局分析(表5)。

表4景观格局指数

Table4Landscapepatternindexesunderlandscapescale

年份斑块总数(NP)边缘密度(ED)斑块平均面积(MPS)平均形状(MSI)面积加权平均分维数(AWMPFD)Shannon多样性指数(SHDI)Shannon均匀度指数(SHEI)景观破碎度(MPI) 1987595 342127.2193.0081.1871.1341.6180.903234.780 1995593 14761.5136.2311.1571.0861.7200.82795.603 2000710 14068.2815.2041.1861.0961.6990.817228.728 2015713 82166.9515.1641.1871.1871.5680.7545 158.833

表5类型尺度上的景观格局指数

Table5Landscapepatternindexesundertypescale

侵蚀类型年份斑块总数(NP)边缘密度(ED)斑块平均面积(MPS)面积加权平均分维数(AWMPFD)平均形状(MSI)景观破碎度(MPI) 微度1987123 65345.472.891.151.18674.18199552 7519.853.321.101.13171.332000146 15426.792.731.171.18614.642015134 66044.406.561.221.3127 188.59 轻度1987113 78264.034.421.221.16347.711995114 59727.543.631.191.13154.292000120 46030.523.831.221.15246.372015162 65230.342.121.211.1479.34 中度1987160 45563.482.501.181.1050.301995176 50328.901.961.131.0729.982000184 39030.861.931.171.0930.452015199 71526.291.201.161.0814.09 强度1987129 50648.782.291.181.0932.581995161 24427.532.061.141.0725.262000161 64926.181.781.171.0923.112015151 48620.821.301.171.9014.41 极强198757 21328.933.701.231.1377.10199566 41422.906.551.271.15288.00200077 60718.153.291.251.1370.26201560 65210.312.021.201.1225.83 剧烈198710 7333.742.141.171.0913.70199521 6195.334.361.181.1148.69200015 7572.562.071.161.1019.3020154 3530.641.681.151.098.05

1987年景观斑块数微度、中度、强度等级最多,而1995年微度侵蚀的斑块数量明显下降,剧烈侵蚀斑块显著上升;2000年中微度、中度、强度等级的斑块数量较多,2015年轻度、中度、强度等级的斑块数量较多,其中剧烈侵蚀斑块数量显著下降,在这4个时期中数量最少。

微度和轻度侵蚀景观是整个土壤侵蚀景观中反映区域的土壤侵蚀状况优良的体现,破碎度指数减小,斑块数增大,平均斑块面积增大,都表明微度侵蚀景观连接性好,反映出研究区整体的侵蚀状况呈好转。

中度侵蚀、强度侵蚀2种景观斑块数减少较多,而平均斑块面积变化较大,说明侵蚀景观整体转化为其他强度侵蚀的景观,而不是内部合并。ED从大到小的变化也体现了斑块离散程度下降,斑块受到各种干扰减弱的特征。

极强度侵蚀景观的面积比重增加,斑块数减小,平均斑块形状指数(MSI)增大,ED变小,破碎度指数减小,说明研究区极强度侵蚀景观形状趋于规则,面积加权斑块分维数变小,说明人类对于该类型景观的影响在加强。

剧烈侵蚀景观的面积比重和斑块平均面积MPS以及斑块数量变化从1987到1995年上升,而1995年后呈下降趋势,景观破碎度MPI从1987到1995年先升高,2000年起降低,2015年后持续降低，说明剧烈景观破碎化程度这4个时期先升高后降低,景观类型趋于简单化,土壤剧烈侵蚀状况在减缓;平均形状(MSI)和平均加权斑块分维数变化幅度较小,说明人类活动对剧烈侵蚀景观的影响维持在一定水平。

3.4 铜仁地区土壤侵蚀时空演变驱动因素

研究区土壤侵蚀由众多影响因素造成,是人类活动和喀斯特槽谷地区自然背景要素综合影响的结果,但自然背景在长时间序列中趋于稳定状态,而人类活动对土壤侵蚀的影响是长期、相互的;并且铜仁地区多数城镇沿河及槽谷地带分布,因此在整个社会经济发展过程中研究区及其槽谷区的土壤侵蚀强度的变化特征与各时间点的重大历史事件有着必然的联系(图4)。20世纪80年代,当地居民生态意识普遍不强,毁林开荒现象严重;在铜仁地区喀斯特广泛分布、土层较薄的区域，地表植被破坏后水土极易流失,岩石裸露形成石漠化景观[31-32]。

图4 近30 a铜仁市主要标志性事件背景下土壤侵蚀变化的驱动因素

研究区保水保土的能力极差,导致处于亚热带季风气候的铜仁地区同样面临干旱的威胁,多槽谷的地势地貌使得雨水充沛年洪灾频发;尤其在1992和1995年发生特大洪涝灾害[33],使得这期间的土壤侵蚀状况加重。从整个研究期来看,1995年前后变化尤其明显。因此在整个时间轴的前半段,人为破坏明显及自然灾害频发使这一阶段土壤侵蚀状况较为严重。1999年后在贵州省实施退耕还林还草、西部大开发、石漠化综合治理工程等一系列生态恢复工程的大背景下[34],铜仁地区的土壤侵蚀状况得到明显改善。另一方面,随着城镇化的发展,农民通过外出务工对土地的依附性明显下降[35],退耕地及撂荒地现象增多,生态恢复状况明显,土壤侵蚀状况得到明显改善。从土壤侵蚀的整体状况来看,20世纪80年代末期到21世纪初叶,研究区土壤侵蚀等级变化十分明显,土壤侵蚀状况呈先恶化再好转的趋势;而2000年以后土壤侵蚀状况得到明显改善。因此从整个30 a的时间轴来看,人为活动作用对研究区的土壤侵蚀起到主要控制作用,当人们能动、有意识地去改善生态环境时,土壤侵蚀状况得到明显改善,而后随着时间的发展,人类活动对改善土壤侵蚀状况的效用也会越来越低,并维持在一定水平。

4 结论

利用RS和GIS技术,以贵州铜仁地区为研究区,结合修正后的土壤侵蚀分析模型(RUSLE)和景观格局方法分析了1987、2015、2000和2015年土壤侵蚀时空变化特征,探讨岩溶槽谷区的土壤侵蚀时空变化,并得出以下结论：

(1)1987年土壤侵蚀以轻度侵蚀为主,1995年以强度和极强度侵蚀为主,2000年以轻度侵蚀为主,2015年以微度侵蚀为主。总体上来说，20世纪80年代末至90年代末期土壤侵蚀比较严重。随着时间推移,这种情况得到有效缓解。

(2)土壤侵蚀强度等级转移矩阵表明，除1987—1995年微度和轻度侵蚀向强度和极强侵蚀等级转移较多外，大部分地区及岩溶槽谷区的土壤侵蚀强度向低一级转移,其中剧烈和极强等级侵蚀向中度等级和轻度等级侵蚀转移的现象较明显。

(3)在对研究区的土壤侵蚀的景观格局进行分析时发现，研究区土壤侵蚀状况越来越受微度和轻度侵蚀优势景观类型支配,各类型景观破碎化程度先在这4个时期中呈先升高后降低趋势,景观类型趋于简单化,研究区侵蚀状况减缓;且剧烈侵蚀景观平均形状和平均加权斑块分维数变化幅度较小,说明人类活动对剧烈侵蚀景观的影响维持在一定水平。