淮河流域黄泛平原风沙区水土流失格局

袁 利，张春强，张芷温，张荣华，高睿瑜

(1.淮河水利委员会 淮河流域水土保持监测中心站，安徽 蚌埠 233001；2.山东泰山森林生态系统国家定位研究站/山东农业大学 林学院，山东 泰安 271018)

定期调查并公告水土流失状况，对客观反映区域水土流失治理成效、评价治理效益、编制水土保持规划具有十分重要的意义。全国第一次水利普查中，对于水土保持情况采用抽样调查[1-2]、土壤侵蚀模型[3]、遥感解译、资料收集相结合的综合普查方法，定量计算水力、风力、冻融侵蚀量，依据《土壤侵蚀分类分级标准》(SL 190—2007)评价土壤侵蚀强度，以掌握全国水土流失及其影响因子状况，分析全国水土流失动态变化趋势，为全国水土保持规划提供基础数据和科学依据。

在2013年水利部办公厅关于印发《全国水土保持规划国家级水土流失重点预防区和重点治理区复核划分成果》的通知(办水保〔2013〕188号)中，黄泛平原风沙区是国家级水土流失重点预防区之一，涉及河北、河南、山东、江苏、安徽5省34县，面积约3.9万km2，重点预防区面积3 281.1 km2。根据《全国水土流失动态监测与公告项目规划(2018—2022年)》要求，自2018年起，淮河水利委员会淮河流域水土保持监测中心站采用土壤侵蚀模型(风力、水力模型)、遥感解译、野外调查与统计分析相结合的方法，对淮河流域黄泛平原风沙区进行了水土流失监测评价，以掌握区域水土流失状况与格局，为淮河流域水土保持生态环境建设提供基础数据和决策支持。

1 研究区概况

淮河流域黄泛平原风沙区位于淮河流域西北部，地处豫鲁苏皖四省交界处，南四湖以西，颍河以北，地理位置在北纬33°56′～35°52′、东经113°46′～117°09′之间，是我国重要的粮棉油产区，包括河南省兰考县、杞县，山东省曹县、东明县，安徽省砀山县、萧县，江苏省丰县、沛县等4省16县，面积2.21万km2。根据《全国水土保持区划(试行)》，淮河流域黄泛平原风沙区属于北方土石山区—华北平原区—黄泛平原防沙农田防护区，其水土保持主导基础功能为防风固沙与农田防护。地貌类型主要为黄泛冲积平原，极少为低山残丘，总体上地形平坦，自西向东缓慢倾斜。受到历史上黄河频繁决口、改道的影响，形成了河滩高地、河间洼地、滩地、背河洼地、缓平坡地或相间分布或纵横交错的格局，构成了黄泛平原独特的微地貌。属中纬度暖温带季风气候区，四季分明，光照充足，雨量适中，年均气温14 ℃，春夏季盛行南风，秋冬季盛行北风，年均风速3 m/s，年均降水量600～900 mm，降雨集中于6—9月，雨热同季，适合多种农作物生长。土壤类型主要为潮土、沙土，土壤质地多为砂壤土。植被类型属暖温带落叶阔叶林。农田风蚀与风沙化是黄泛平原风沙区的主要水土流失问题。

2 监测方法

2.1 数据与处理

本研究主要涉及遥感影像、地形、土壤、气象等基础数据。

2.1.1 遥感数据

土地利用和面状水土保持措施解译的遥感影像采用GF-1、GF-2、ZY-3全色和多光谱数据，分辨率为2 m和16 m，时相为2017年10—12月；植被覆盖度计算的遥感影像采用2015—2017年分辨率为250 m的MOD13Q1数据；表土湿度计算的遥感影像采用2015—2018年分辨率为9 km的SMAP L3数据。基于ENVI和ArcGIS软件，完成遥感数据的投影转换、重采样、裁剪等。遥感数据统一采用CGCS2000坐标系，Albers投影。

按照《区域水土流失动态监测技术规定(试行)》中的土地利用分类，根据高分遥感影像色彩、形状、纹理等特征和区域土地利用实际情况，建立解译标志。采用人机交互解译方式，提取土地利用数据。

2.1.2 地形数据

采用区域30 m分辨率数字高程模型DEM，进一步提取坡度、坡长等地形信息。

2.1.3 其他数据

收集淮河流域土壤类型图、气象站风速风向数据，完成数据矢量化；土壤可蚀性因子、降雨侵蚀力因子、植被覆盖度修订系数采用全国第一次水利普查成果，并根据最新数据进行更新。

2.2 土壤侵蚀模型

2.2.1 风蚀模型

根据区域土地利用类型和风力侵蚀特征，选用耕地、草灌地、沙地等风力侵蚀模型[3]，计算风力侵蚀模数。耕地、草灌地、沙地风力侵蚀模型计算公式分别为

(1)

(2)

(3)

上式中：Qfa为半月耕地风力侵蚀模数，t/(hm2·a)；W为半月表土湿度因子，取值0～1；Tj为半月内第j个风速等级的累积时间，min；Z0为地表粗糙度，cm；j为风速等级序号，在侵蚀风速内按1 m/s为间隔划分等级；Uj为第j个风速等级的平均风速，m/s；Qfg为半月草灌地风力侵蚀模数，t/(hm2·a)；V为植被覆盖度，%；Qfs为半月沙地风力侵蚀模数，t/(hm2·a)。

2.2.2 水蚀模型

采用中国土壤流失方程CSLE(Chinese Soil Loss Equation)，计算水力侵蚀模数。计算公式为

A=R·K·L·S·B·E·T

(4)

式中：A为水力侵蚀模数，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)；L为坡长因子；S为坡度因子；B为生物措施因子；E为工程措施因子；T为耕作措施因子。

2.3 侵蚀因子计算

2.3.1 风力因子

风力因子指不同等级风速和不同风向对风力侵蚀的潜在作用力，与临界侵蚀风速和各等级风速累积时间有关[2]。依据兰考定位观测站2013—2018年实测数据和王友胜[4]的相关研究成果，耕地覆盖度≤10%时，临界侵蚀风速为5 m/s；10%<覆盖度≤70%时，临界侵蚀风速为7 m/s；覆盖度>70%时，不产生风蚀。草灌地、沙地临界侵蚀风速按《区域水土流失动态监测技术规定(试行)》取值。风力因子计算采用区域18个气象站1981—2015年逐日24 h整点风速资料，按1 m/s间隔统计临界侵蚀风速以上各等级风速的累积时间，插值生成24个半月各风速等级的累积时间。

2.3.2 表土湿度因子

表土湿度因子是指土壤表层0～2.5 cm深度范围内含水率抗拒土壤风力侵蚀的潜在能力[2]。基于预处理后的SMAP卫星土壤湿度图层，将相同半月内数据取平均，得到全年24个半月的表土湿度因子值。

2.3.3 地表粗糙度因子

地表粗糙度因子指因植被、微地形和农田耕作技术措施导致的零风速位置的高度。根据区域风蚀期(主要为冬春季节)地表覆被类型、盖度、高度、土地利用方式、地形起伏和微地貌等实地调查结果，对有地表覆盖耕地和无地表覆盖耕地分别进行赋值。

2.3.4 植被覆盖度因子

基于MOD13Q1NDVI数据计算植被覆盖度，计算公式为

(5)

式中：FVC为植被覆盖度，%；NDVImax、NDVImin分别为研究区NDVI的最大值和最小值；k为经验系数，在此取值为1。

结合植被覆盖度修订系数，获得24个半月植被覆盖度。确定野外调查样区，利用GPS采集样区植被覆盖度，建立样区实测植被覆盖度与遥感计算植被覆盖度的关系，修正计算植被覆盖度。依据风蚀区植被覆盖度分级标准，对植被覆盖度进行分级。

2.3.5 坡度坡长因子

基于区域DEM数据，采用北京师范大学开发的坡度坡长因子计算工具计算坡度坡长因子，并对林草地采用缓坡公式进行修正。

2.3.6 生物措施因子

根据24个半月植被覆盖度，结合24个半月降雨侵蚀力因子的比例，计算园地、林地和草地生物措施因子。对非园地、林地、草地的其他土地利用类型进行查表赋值。

2.3.7 工程措施因子

根据野外调查，山丘区耕地有土坎或石坎水平梯田等水土保持工程措施，根据工程措施因子赋值表进行赋值；平原区的水田、水浇地赋值0.102 5。

2.3.8 耕作措施因子

研究区在全国轮作区中属于一级区黄淮海平原丘陵水浇地二熟旱地二熟一熟区、二级区黄淮平原南阳盆地旱地水浇地二熟区，查耕作措施赋值表获取耕作措施因子值为0.413。

2.4 侵蚀强度评价

基于ArcGIS，利用模型计算各侵蚀因子，生成30 m栅格侵蚀因子图层。基于土壤侵蚀模型，分别计算风力侵蚀模数、水力侵蚀模数，按照《土壤侵蚀分类分级标准》(SL 190—2007)进行土壤侵蚀强度评价。依据《区域水土流失动态监测技术规定(试行)》，在综合分析时，比较每个栅格的水力侵蚀和风力侵蚀强度，仅保留强度高的侵蚀类型；当水力、风力侵蚀强度相同时，保留风力侵蚀强度。利用空间分析功能，统计区域及县域水土流失数据。

2.5 野外调查与验证

选取有代表性的典型地物、解译中不确定的地块、生产建设项目、黄河河道或灌渠两侧的清淤堆积沙地等，借助无人机航测，进行野外调查与复核，验证解译标志、土地利用类型。针对耕地、林草地，调查耕作措施、地表粗糙度，测定林草植被覆盖度、地表含水量。根据遥感影像，结合易风蚀土壤类型，对风蚀发生区域、强度进行实地验证，并对解译成果进行修正。

3 结果与分析

3.1 土地利用

表1为淮河流域黄泛平原风沙区土地利用面积统计结果。由表1可知，淮河流域黄泛平原风沙区土地利用以耕地为主，占总面积的61.07%；其次为建设用地，占22.92%；林地、园地、水域及水利设施用地、交通运输用地相对较少，分别占4.41%、4.09%、3.76%、3.41%。其中，耕地以水浇地为主，占耕地面积的96.35%；园地以果园为主，占园地面积的99.15%，主要分布于安徽省砀山县和丰县；林地以有林地为主，占林地面积的87.70%，在各县零星分布；草地以其他草地为主，占草地面积的99.12%，主要分布在安徽省萧县东南部和河南省兰考县；建设用地以农村建设用地为主，占建设用地面积的69.41%。

3.2 植被覆盖

淮河流域黄泛平原风沙区林草地(含园地)面积为1 929.91 km2，林草覆盖率为8.74%。其中，砀山县最高，林草地面积占黄泛平原风沙区林草地总面积的43.89%；通许县最低，林草地面积占2.19%。林草植被覆盖总体以高覆盖为主，高覆盖面积931.65 km2，占林草地总面积的48.27%；其次为中高覆盖，占30.69%；中覆盖、中低覆盖和低覆盖较少，分别占12.77%、4.69%、3.58%。

表1 淮河流域黄泛平原风沙区土地利用面积统计

3.3 水土流失

表2为淮河流域黄泛平原风沙区水土流失面积统计结果。由表2可知，淮河流域黄泛平原风沙区水土流失面积1 715.53 km2，占土地总面积的7.77%，其中：风力侵蚀面积1 625.99 km2，占水土流失面积的94.78%；水力侵蚀面积89.54 km2，仅占水土流失面积的5.22%。侵蚀强度以轻度侵蚀为主，占水土流失面积的97.83%；其次为中度侵蚀，占1.00%；强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积较少，分别仅占0.78%、0.13%、0.27%。区域平均侵蚀模数为556.68 t/(km2·a)，水土流失量约为96万t。

表2 淮河流域黄泛平原风沙区水土流失面积统计 km2

从空间分布看，轻度侵蚀分布较为广泛；中度侵蚀集中分布在兰考县、中牟县西部、祥符区、东明县西部；强烈及其以上侵蚀主要分布在萧县东南部低山残丘区。从土地利用分布看，风力侵蚀主要发生在水浇地、沙地，水力侵蚀主要发生在采矿用地、建设用地、其他草地、农村道路等土地利用类型。

4 结 语

2018年度淮河流域黄泛平原风沙区土地利用结构以耕地为主，耕地中水浇地占比最大；林草覆盖率为8.74%，以高覆盖为主；水土流失类型以风力侵蚀为主，风力侵蚀面积占土地总面积的7.37%，侵蚀强度以轻度侵蚀为主，其中风力侵蚀主要分布在部分水浇地、沙地，水力侵蚀主要分布在采矿用地、建设用地、农村道路等土地利用类型。

基于多源遥感影像数据源，采用风力侵蚀、水力侵蚀模型，结合野外调查和资料统计的方法，定量推算区域土壤侵蚀模数，弥补了黄泛平原风沙区风力侵蚀动态监测的不足，为进一步掌握区域水土流失现状、编制水土保持规划提供了基础数据支撑。但黄泛平原风沙区地处半湿润地区，风力侵蚀与水力侵蚀交错分布，耕地、草灌地、沙地等风力侵蚀模型不能充分体现区域实际状况，如何率定模型参数，以更准确掌握区域风力侵蚀状况，还需要在接下来的动态监测工作中进一步研究。