陕西省土壤保持格局及其时空变化分析——以2000—2015年为例

楚冰洋 李月皓

(长安大学地球科学与资源学院，陕西 西安 710054)

自然因素和不合理的人类活动引起的土壤侵蚀导致了环境恶化，是土地退化和生态环境恶化的重要因素[1,2]，而我国是全球土壤侵蚀最为严重的国家之一[3]。土壤保持服务是生态系统对土壤侵蚀所起到的削减和抑制效用的总称，在应对中国乃至全球的重大环境问题——土壤侵蚀方面发挥重要作用[4,5]。W H Wischmeier等提出通用土壤流失方程(Universal soil loss equation, USLE)，明晰土壤保持的研究现状，从而达到采取适当措施、提高土壤保持能力的目的[6,7]。1993年美国农业部对USLE的局限性进行了修正，研发了修正的通用土壤流失方程(Revised universal soil loss equation,RUSLE),是目前应用最广泛、具有较好实用性的土壤侵蚀模型，也是当前评估土壤保持量最常用的方法[8]。

国内外学者对土壤保持进行了深入研究。如，Asis等将RUSLE模型与线性光谱混合分析方法相结合对菲律宾拉梅萨流域进行了土壤侵蚀评估[9]；罗红等基于修正的通用土壤流失方程，分析黔西北地区1974年、1992年、2008年土地利用/覆被变化前后的土壤侵蚀状况[10];蒋欣阳等基于RUSLE模型，研究了内蒙古锡林郭勒盟不同尺度、不同景观类型的土壤保持功能及其空间分布[11]。

陕西省地处中国大陆腹地，地形和气候类型丰富[12]。陕北地区地处干旱、半干旱地区，区内土壤侵蚀和土地沙化严重，是典型的生态脆弱区。关中地区是陕西省工农业生产和经济发展的重点区，近年来人口的急剧增长和经济的快速发展，对土地资源的开发力度不断加大，土壤侵蚀加剧。陕南地区以森林山区为主，但是在中低山区水土流失日益严重。因此，本文以陕西省为研究区，计算2000—2015年土壤保持量，使用GIS空间分析方法刻画土壤保持量空间差异，采用Sen趋势度方法分析土壤保持量的时空变化趋势，以期揭示陕西省土壤保持在空间上的异质性和时间上的变化特征，为区域可持续生态系统管理提供决策支持。

1 研究区与数据源

1.1 研究区概况

陕西省位于中国西部地区东部，处于N31°43′～39°34′，E105°19′～111°14′，总面积19.86×104km2。在中国区域发展宏观布局中具有呈东启西、联南带北的战略地位和区位优势。本研究区域按照自然条件和社会经济特征可以分为陕北地区、关中地区、陕南地区3大土壤侵蚀和水土保持服务功能存在差异的地理单元。

1.1.1 陕北地区

主要包括榆林市和延安市。区域海拔900～1600m，地势较高，地处干旱、半干旱地区，降水稀少且季节变化大，是典型的生态脆弱区。区内土壤侵蚀和沙化严重，生态环境脆弱，严重影响区域社会经济发展。

1.1.2 关中地区

包括西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市和渭南市。区域内海拔325～900m，地势西高东低，中部平坦宽阔，是陕西省工农业生产和经济发展的重点区。

1.1.3 陕南地区

包括汉中市、安康市、商洛市。区内以山区为主，水热条件相对较好，植被种类丰富。中低山区由于土地利用不合理，水土流失日益严重。

1.2 数据源及预处理

本研究使用的数据包括以下部分：基础地理信息数据和土地利用数据，来源于资源环境数据云平台(http://www.resdc.cn)；DEM数据，采用ASTER Global Digital Elevation Model(ASTER GDEM，http://gdem.ersdac.jspacesystems.or.jp/)数据，空间分辨为90m；NDVI数据，采用SPOT-VEGETATION逐旬数据，数据分辨率为1km，经过批量格式转换、月最大值合成、批量裁剪和投影得到研究区月NDVI栅格数据集；降雨数据，来源于国家气象信息中心(http://data.cma.cn)，基于气象站点数据，使用Anusplin工具进行插值，得到研究区月降雨栅格数据；土壤数据，采用基于世界土壤数据库的中国土壤数据集(http://westdc.westgis.ac.cn)。

2 研究方法

2.1 土壤保持量计算

生态系统土壤保持服务常用土壤保持量进行评估。本文采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)估算陕西省土壤保持量[13]。计算公式如下：

SC=Ap-Ar=R×K×L×S×(1-C×P)

(1)

式中，SC为土壤保持量，t·hm-2·yr-1，由潜在侵蚀(Ap，t·hm-2·yr-1)与实际土壤侵蚀(Ar，t·hm-2·yr-1)之差决定。

式中各参数计算方法如下：

R为降雨侵蚀力因子，MJ·mm·hm-2·h-1·yr-1，由Wischmeier经验公式求得[13]；Pi和P分别代表月降水量和年降水量，mm。

(2)

K为土壤可蚀性因子，t·ha·h·ha-1·MJ-1·mm-1，由Sharpley等发展的EPIC模型计算[14]：

(3)

式中，Sa、Si、Cl和C分别代表砂粒、粉粒、粘粒与有机质在土壤中的质量百分数。

L和S分别为为坡长和坡度因子，计算公式如下[20]：

L=(λ/22.1)m

(4)

(5)

式中，λ和θ为坡长和坡度；m为坡长坡度指数。

C为植被覆盖因子，f为植被覆盖度，采用蔡崇法提出的公式计算[15]：

(6)

(7)

P是水土保持因子，由坡度斜率指数α计算：

P=0.2+0.03α

(8)

2.2 趋势分析方法

基于栅格尺度，应用Sen+Mann-Kendall趋势分析方法对陕西省2000—2015年土壤保持量的变化趋势进行分析，该方法可以对定量数据的趋势变化进行统计意义上的显著性检验，常被用于长时间序列数据的趋势分析[16]。Sen趋势度计算公式如下:

(9)

式中，xj、xi为时间序列数据。β>0表示呈现上升趋势；β<0表示呈现下降趋势。

Mann-Kendall统计检验方法如下:

(10)

(11)

(12)

式中，S为检验统计量；Z为标准化后S；xj、xi与公式9中含义相同；n为数据个数，当n≥8时，检验统计量S近似为正态分布，且标准化后的检验统计量Z为标准正态分布。S的均值和方差如下：

E(S)=0

(13)

(14)

3 结果与分析

3.1 降雨侵蚀力和植被覆盖分析

由图2可以看出，陕西省年降雨侵蚀力呈现由北向南逐渐增加的趋势，即陕南>关中>陕北。具体来说，陕北地区的榆林市西北部和东部降雨侵蚀力较低，最小值为200MJ·mm·hm-2·h-1。陕南的降雨侵蚀力最大，最大值出现在大巴山，为497.9MJ·mm·hm-2·h-1。从年降雨侵蚀力变化折线图看，陕西省全省及各个子区内年降雨侵蚀力均呈现波动起伏的变化趋势，这与降雨的年际波动有关。

植被可以利用冠层拦截降雨增加水分渗透和表面粗糙度来减少地表径流和侵蚀速率，也能够拦截阻挡泥沙运移，减少大规模的土壤流失。从图3中可以发现，陕西省植被分布呈现南部高、北部低的特征。陕北地区NDVI较低，尤其是榆林市西北部的毛乌素沙地。陕北地区的延安市南部的子午岭和黄龙山NDVI较高。关中地区处于工农业生产和经济发展的重点区，NDVI处于中等水平。陕南地区处于秦巴山区，NDVI较高。NDVI变化趋势上看，陕西省全省及各个子区内植被NDVI多年来均呈现逐渐增加的趋势。尤其是陕北地区，植被增速率最大，为0.1432·10a-1，这主要得益于陕北黄土高原上大规模的退耕还林还草工程的实施。

3.2 土壤保持量的时空分布

从图4可以看出，土壤保持量的分布特征与降雨侵蚀力以及NDVI分布特征较为类似，都是由北向南逐渐增加。陕北地区植被稀疏，土壤保持量较低。关中地区位于农业种植区、城镇集中区，土壤保持量较低。陕南地区位于秦巴山区，植被覆盖较高，土壤保持量较高。从土壤保持量各等级面积统计看，有62.06%的区域处于低水平，较高和高的区域面积仅占22%，说明陕西省土壤保持量整体上较低。

3.3 土壤保持服务的趋势变化

由图5可知，陕西省土壤保持量均呈现逐渐增加的趋势，但是增加速率均较小。陕南地区增速最大，年均增长47.41t·hm-2·yr-1。陕北地区增速最小，年均增长8.628t·hm-2·yr-1。从变化折线图上也可以看出，陕西省土壤保持量的地区差异也十分明显，大致为陕南>全省>关中>陕北。

从图6可知，仅有0.32%的区域土壤保持量呈现减小趋势。基本不变的区域面积也仅占5.10%。轻度增加的面积占比最大，为58.53%；其次是显著增加的区域面积占比，达到了36.03%。其中，土壤保持量轻度增加的区域主要位于陕北地区的榆林市。土壤保持量显著增加的区域主要位于铜川市、汉中市西部和宝鸡市的西北部。

4 结论

本研究基于多源数据，使用RSULE模型对陕西省2000—2015年土壤保持量进行了定量测算，使用空间分析和趋势分析方法分析了陕西省土壤保持服务的空间差异和变化趋势，得到以下结论。

作为影响土壤保持的2个主要因素，陕西省2000—2015年降雨侵蚀力和植被覆盖均呈现南部高、北部低的特征。其中降雨侵蚀力多年来处于波动起伏变化，全省及各个子区内植被覆盖均呈现增加趋势。

陕西省16a平均土壤保持量分布特征与降雨侵蚀力以及NDVI分布特征较为类似，由北向南逐渐增加且地区差异明显。陕南地区土壤保持量最高，其次是关中地区，陕北地区最低。有62.06%的区域土壤保持量处于低水平，较高和高的区域面积仅占22%，说明陕西省土壤保持量整体上较低。

趋势分析结果表明，陕西省全省及各子区域土壤保持量均呈现逐渐增加的趋势，但是增加速率均较小。陕南地区增速最大，其次是关中地区，陕北地区增速最小。