基于RUSLE 模型的安徽郎溪县土壤侵蚀时空变化及其影响因素分析

聂泽栋，蔡士雪

（安徽省地球物理地球化学勘查技术院，安徽合肥 230022）

0 引言

土壤是生物的栖息地，也是粮食生产的主要自然资源，受人为活动和自然变更的影响，土壤资源的质量和生产力逐渐退化［1］。土壤侵蚀作为土地退化的表现形式，时刻威胁着全球的水和粮食安全，是影响各国经济和民生的突出灾害之一［2-3］。而长期且持续性地进行不合理的退耕还林、土地基础设施开发和其他人为活动对环境的负面影响将加速土壤侵蚀的进程。Keesstra等［4］曾预测，到2050年，全球将有90%以上的土壤可能会发生退化。因此，评估土壤侵蚀风险对于管理者实施旨在减轻土壤资源流失而进行的土地利用决策至关重要。目前，全球已开发出多个模型可用于土壤侵蚀的评估，其中修正的通用土壤流失方程（RUSLE 模型）应用最为广泛，且该模型已多次应用于全球性土壤侵蚀风险评估和土壤流失统计相关研究中［5-6］。在RUSLE 模型中，主要考虑了5 个因素，分别为降水侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、植被覆盖与管理因子以及水土保持措施因子，该模型可以通过详细的空间评估和大区域内的特征来进行土壤侵蚀的估算及风险预测。在过去二十年左右，中国为了控制土壤侵蚀问题的恶化，实施了如“退耕还林”和”三北防护林”等生态恢复措施，均取得了较好的效果。本文的研究区域郎溪县位于皖南丘陵山区，目前已有多个学者在皖南山区进行了土壤侵蚀评估。赵明松等［7］曾指出，在1980 年、2000 年和2010 年间皖南丘陵山区的土壤侵蚀量呈现逐渐递减的趋势；管礼松等［8］曾估算出皖南山区的土壤侵蚀变化在2000—2018年呈先增后减的趋势。根据《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190—2007）的规范划分，郎溪县的土壤侵蚀类型为水力侵蚀，受降水影响较大；Makaya等［9］也曾指出土壤流失的显著增加与降水量的增加有关。而2020年由于极端降水，全国多个地区的洪涝灾害频发，雨水和洪流对土壤的冲刷强度也相应增大，因此，有必要对2020年郎溪县土壤侵蚀进行评估与监测，以响应可持续发展目标。

本文基于RUSLE 模型、GIS 技术与RS 技术获取了2020 年郎溪县土壤侵蚀空间分布，并与2010 年的土壤侵蚀空间分布进行动态分析，探究极端降水事件对郎溪县土壤侵蚀的影响。此外，本文还将2011—2020 年10 年间计算获取的各结果的均值记为（2011—2020）年的结果，比如将2011—2020 年共10 年的郎溪县土壤侵蚀模数的均值记为2011—2020 年土壤侵蚀模数，然后与2010 年土壤侵蚀进行对比分析，进而探究长时序、常态化下郎溪县土地管理和资源保护措施的合理性，为郎溪县土地资源管理决策提供参考。

1 研究区概况

郎溪县地理位置位于安徽省沿江平原与皖南山区的交界部分，根据第三次全国土地利用现状调查成果，郎溪县现有土地面积约为1 100.73 km2。如图1所示，全县以平原区域为主，平原区域主要位于北部和中部沿郎川河主、支流和南漪湖东岸，而东部边缘和南部为地形起伏的山区和丘陵，其中东北侧为天目山余脉，南部地势整体较高。境内属北亚热带湿润季风气候区，降水量充沛，在2010—2020 年11 年间的年均降水量范围为1 072.68~1 561.50 mm，且相较于平原区域，郎溪县丘陵山区的降水强度更大。

图1 郎溪县区域概况Figure 1.Overview of Langxi County

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源介绍与处理

本文降水数据来源于国家青藏高原科学数据中心（http://data.tpdc.ac.cn/）提供的“中国1 km 分辨率逐月降水量数据集（1901—2020）”［10］；土壤有机碳含量和土壤质地数据分别来源于国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据中心（http://www.geodata.cn/）和中国科学院地理科学与资源研究所（https://www.resdc.cn/）［11-12］；DEM 高 程 数 据 来 源 于ASF DAAC（https://search.asf.alaska.edu/）平台提供的12.5 m分辨率的ALOS DEM 产品；用于计算植被覆盖度的遥感数据来源于GEE 平台上的Landsat TM/OLI 影像；土地利用类型数据为武汉大学提供的CLCD 数据集（https://zenodo.org/record/）［13］。

其中，土壤和DEM 高程数据相对静态，而由于降水和植被生长的自然模式，降水数据、用于计算植被覆盖度的Landsat 数据及土地利用类型数据在各年份均不断地发生变化，因此，根据研究目的，本文分别获取了2010—2020年共11年的长时间序列降水、Landsat及土地利用类型数据，为生产出30 m 分辨率的郎溪县土壤侵蚀空间分布，将所有数据的栅格尺寸统一为30 m。

2.2 土壤侵蚀计算与各因子分析

RUSLE 是目前广泛使用的评估土壤侵蚀的模型，该模型基于5个主要因子的加权影响进行评估，即降雨、土壤类型、地形、植被覆盖和土地利用。RUSLE模型公式如下：

式中：A为年土壤侵蚀量，单位为t/（ha·a），需乘以100，将其单位转换为t/（km²·a）；R为降水侵蚀力因子，MJ·mm/（ha·h·a）；K为土壤可蚀性因子，t·ha·h/（ha·MJ·mm）；LS为地形因子；C为植被覆盖与管理因子；P为水土保持措施因子。其中LS、C和P子为无量纲。

本文根据数据获取情况，基于动态变量R、C、P和固定变量K、LS分别计算了2010—2020 年共11 年的郎溪县土壤侵蚀量，并获取2010 年、2020 年及2011—2020年的30 m分辨率的土壤侵蚀空间分布。

2.2.1 降水侵蚀力因子（R）

降水的强度、数量对土壤损失的影响可通过降水侵蚀力因子（R）反映，R是降水的指数函数表示，因此，极端降水事件发生频率的增加将显著地促进土壤的水力侵蚀程度［14-15］。

本文统计了郎溪县2010—2020 年每年的年均降水量以及2011—2020 年的年均降水量（图2）。从图2中可以看出，除2015 年，由于强降水事件，2020 年的年均降水量明显高于周围年份的年均降水量，其值为1 493.75 mm。

图2 2010—2020年及2011—2020年均降水量直方图Figure 2.Histogram of average annual precipitation in 2010—2020 and 2011—2020

通过对比各种方法以及考虑可获取的降水数据的精度和尺度问题，本文选取由Wischmeier［16］提出的基于月尺度的降水因子计算公式，该计算方法已在世界范围内进行了广泛的使用。郎溪县2010 年、2020年及2011—2020 年的R分布如图3 所示，其中2011—2020 年 对 应 的R值 为2011—2020 年10 年 间R值 的均值。

2010 年、2020 年与2011—2020 年的R统计结果见表1。从图3 和表1 可以看出，2020 年由于极端降水，该年份的降水侵蚀力R大于2010 年和2011—2020年，最高值可达7 740.752 MJ·mm/（ha·h·a）。

表1 2010年、2020年及2011—2020年郎溪县R平均值［MJ·mm/（ha·h·a）］统计表Table 1.Statistics of averages of R［MJ·mm/（ha·h·a）］in Langxi County in 2010,2020 and 2011—2020

2.2.2 土壤可蚀性因子（K）

K表示不同土壤特性（即土壤结构和有机质含量）以及人类活动对土壤侵蚀敏感性的响应程度，较高的K值则表明土壤对土壤侵蚀的敏感性较高［1,17］。本文利用Williams 等［18］在EPIC 模型中的计算方法获取了郎溪县的K分布结果，如图4（a）所示。从图4（a）可以看出，郎溪县东北侧和西南侧山区的K值普遍较低，表明该区域的土壤质地对水性侵蚀更具有抵御性。

图4 郎溪县K和LS分布图Figure 4. K and LS distribution in Langxi County

2.2.3 地形因子（LS）

LS是评估地形对土壤侵蚀影响的重要参数，其中L和S分别表示坡长因子和坡度因子，LS为两者的乘积，其中坡长越长、坡度越陡，土壤侵蚀率就越高［16］。本文根据获取的DEM 数据进行了坡度、流向提取，并根据流向计算坡长，然后基于坡度和坡长计算郎溪县的地形因子LS。由于郎溪县东北侧和西南侧为低山、丘陵地区，综合比较下，本文选择了Wischmeier［16］提出的方法计算坡长因子，并根据刘斌涛等［19］提出的计算方法提取坡度因子。经计算，郎溪县地形因子（LS）分布如图4（b）所示。从图4（b）可以看出，郎溪县东北侧和西南侧丘陵山区由于高程较高且地势复杂，使得该区域对应的地形因子相较于平原区域较大，最高值为4.158。

2.2.4 植被覆盖与管理因子（C）和水土保持措施因子（P）

植被覆盖与管理因子（C）表示土地植被覆盖对降雨侵蚀的保护作用，是评估土壤侵蚀风险的重要因子之一［14］。C的范围为0～1，一般情况下，C值越低，表明该区域保护程度越高，所受的土壤侵蚀风险越小［1,3］。本文基于GEE平台使用长时间序列的Landsat数据经归一化植被指数（NDVI）处理构建了郎溪县2010—2020 年共11 期年均植被覆盖度数据集，然后根据蔡崇法等［20］提出的方法建立植被覆盖度与C之间的关系。其中2011—2020 年的植被覆盖度取2011—2020 年10 年期间植被覆盖度的均值，经计算，2010年、2020年及2011—2020年的C分布如图5所示。

图5 2010年、2020年及2011—2020年郎溪县C分布图Figure 5.C distribution in Langxi County in 2010, 2020 and 2011—2020

水土保持措施因子（P）越接近于0，表明该区域的保护措施越好［14］。基于研究目的，本文下载了郎溪县2010—2020 年共11 期土地利用类型数据，然后根据郎溪县土地利用情况，参考以往安徽省土壤侵蚀的研究，将P值的设置见表2［7］。其中见2011—2020年的P值取2011—2020 年10 年期间P的均值，经计算2010年、2020年及2011—2020年的P分布如图6所示。

表2 不同土地利用类型对应的水土保持措施因子（P）Table 2. P of soil and water conservation measures corresponding to different land use

图6 2010年、2020年及2011—2020年郎溪县P分布图Figure 6. P distribution in Langxi County in 2010, 2020 and 2011—2020

为探析2010年至2020年11年间郎溪县土地管理措施下植被覆盖和水土保持的变化，本文统计了2010年、2020 年及2011—2020 年郎溪县植被覆盖度（f）、C和P的均值，见表3。结合图5、图6 和表3 可以看出，郎溪县整体植被覆盖度逐渐增大，C和P逐渐减小，说明郎溪县在2010—2020 年间的生态管理方面取得了一定的成效。

表3 2010年、2020年及2011—2020年郎溪县植被覆盖度（f）平均值、C平均值和P平均值统计Table 3.Statistics of averages of vegetation coverage（f）,C and P in Langxi County in 2010, 2020 and 2011—2020

3 结果与分析

本文基于RUSLE 模型获取了2010 年、2020 年及2011—2020 年郎溪县的土壤侵蚀空间分布，并按照《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190—2007）规范要求，绘制了2010 年、2020 年及2011—2020 年的土壤侵蚀等级分布图（图7），对应的土壤侵蚀等级的统计信息见表4。

表4 2010年、2020年及2011—2020年郎溪县土壤侵蚀统计表Table 4.Statistics of soil erosion in Langxi County in 2010, 2020 and 2011—2020

图7 2010年、2020年及2011—2020年郎溪县土壤侵蚀等级分布Figure 7.Distribution of soil erosion levels in Langxi County in 2010, 2020 and 2011—2020

3.1 2010—2020年土壤侵蚀变化分析

由于郎溪县2020年汛期暴雨频繁，因此探究郎溪县2010 年与2020 年土壤侵蚀强度的时空变化，有利于对强降水事件引起的土壤侵蚀进行监测，并在未来出现类似强降水事件时有助于管理者做好相应的预防管理措施。如图7 所示，从整体上，郎溪县2020 年土壤侵蚀强度大于2010年土壤侵蚀强度。其中，2010年与2020 年具有中度侵蚀等级及以上的侵蚀区域主要分布于郎溪县东北侧和西南侧的丘陵山区；而对于2020 年，通过结合2.2.4 节所述，该年份郎溪县东北侧和西南侧的丘陵山区植被密集，植被覆盖度增高，因此在丘陵山区中具有中度侵蚀等级及以上的侵蚀区域相较于2010年减少，而微度侵蚀与轻度侵蚀区域增多。由表4可见，2010年与2020年的平均土壤侵蚀模数分别为549.148 t/（km2·a）和704.924 t/（km2·a），差值约155 t/（km2·a），2010 年与2020 年水土流失（轻度侵蚀等级及以上）面积分别为333.836 km²和694.418 km²，占全县总面积的30.3%和63.1%，与2010 年相比，2020 年水土流失面积增加了108%。且从表3 可以看出，2010年的C值和P值均大于2020年，因此，在R不变的情况下，按照RUSLE 模型的计算方法，2010年的土壤侵蚀强度应大于2020 年。然而，由于2020年的强降水事件，2010 年的R值明显小于2020 年，使得最终2010 年的土壤侵蚀强度小于2020 年，这说明强降水事件对该区域土壤侵蚀的影响显著，其对土壤侵蚀的影响力度大于C与P的综合作用，这也与R是降水的指数函数表示有关。

从表4 还可以得出，郎溪县2010 年所有土壤侵蚀等级所占面积均随着侵蚀等级的加大而减小，其中，微度侵蚀所占比例最大，约为全县总面积的69.7%，其次是轻度土壤侵蚀等级，约占全县总面积的27.3%，而2020 年土壤侵蚀等级中，轻度侵蚀所占比例最大，约为全县总面积的60.2%，其次是微度侵蚀，约为全县总面积的36.9%，但无论是2010 年还是2020 年，微度侵蚀和轻度侵蚀占比均远大于其他侵蚀等级。值得注意的是，2010年中度侵蚀等级及以上的区域占全县面积约为3.08%，与2020 年中度侵蚀以上的占比（2.90%）接近，甚至大于2020 年，这在一定程度上说明强降水事件对郎溪县土壤侵蚀加剧的影响主要集中在微度和轻度侵蚀层面上，即强降水的冲刷使得土壤侵蚀等级逐渐由微度侵蚀向轻度侵蚀转变。

为进一步分析2010 年与2020 年之间郎溪县土壤侵蚀的变化，本文将两期土壤侵蚀等级分布图进行叠加，获取了2010—2020年郎溪县土壤侵蚀面积转移矩阵（表5）。从不同的土壤侵蚀等级转移方向上可以发现，郎溪县在2010—2020 年，由微度侵蚀等级向轻度侵蚀等级转移的面积最多，约为453.416 km²，占全县总面积的41.2%，远大于其他侵蚀等级发生变化的区域所占面积。其中，土壤侵蚀等级不变的区域所占面积约为513.238 km²，所占比例为全县总面积的46.7%，土壤侵蚀由高等级侵蚀强度向低等级侵蚀强度转移的区域所占面积约为102.687 km²，即土壤侵蚀强度减弱区域所占比例为9.3%，土壤侵蚀由低等级侵蚀强度向高等级侵蚀强度转移的区域所占面积约为484.075 km²，即土壤侵蚀强度增加区域所占比例为44.0%。将增加区域占比减去减弱区域占比作为2010—2020年的总土壤侵蚀变化比例，且由于2020 年强降水事件，郎溪县土壤侵蚀的总体变化情况为加剧了34.7%。

表5 2010—2020年郎溪县土壤侵蚀面积转移矩阵（km²）Table 5.Transfer matrix of soil erosion area in Langxi County in 2010—2020

此外，本文还统计了2010—2020年郎溪县土壤侵蚀强度的变化分布情况（图8）。由图8可以看出，2010—2020年间的土壤侵蚀出现大范围的加剧，结合郎溪县高程分布（图1）、C分布（图5）与P分布（图6）可以看出，郎溪县土壤侵蚀减弱区域主要集中于植被覆盖度较高且高程较低的耕地区域，这说明2020年强降水事件对郎溪县土壤侵蚀加剧的影响主要集中于高植被覆盖且低地势的耕地区域。

图8 2010—2020年郎溪县土壤侵蚀强度变化空间分布Figure 8.Spatial distribution of change in soil erosion intensity in Langxi County from 2010 to 2020

3.2 2010年与2011—2020年土壤侵蚀变化分析

如3.1所述，郎溪县2020年汛期的强降水事件，使得2020 年整体土壤侵蚀强度明显大于2010 年，但对于郎溪县2010—2020 年长时序的土壤资源管理措施成效的探究不具有代表性，因此，本文获取了2011—2020年郎溪县的平均土壤侵蚀模数，进一步分析2010—2020年在长时序、常态化管理下郎溪县土壤侵蚀的时空动态变化。

从图7 和表4 可以看出，郎溪县2011—2020 年土壤侵蚀强度相对于2010 年土壤侵蚀强度整体呈现减弱趋势，且与2010 年和2020 年土壤侵蚀分布类似，具有较高土壤侵蚀等级的区域主要分布在郎溪县东北侧和西南侧的丘陵山区，微度与轻度土壤侵蚀等级主要分布在郎溪县平原与具有高植被覆盖度的丘陵山区。其中，2011—2020 年的平均土壤侵蚀模数为443.923 t/（km2·a），与2010 年相比，整体减小105.225 t/（km2·a）；2011—2020 年水土流失（轻度侵蚀等级及以上）面积为212.608 km²，占全县面积的19.3%，相较于2010 年减少了36.3%。由表4 可知，2011—2020 年所有土壤侵蚀等级所占面积比例均随着侵蚀等级的增加而减小，其中微度侵蚀所占面积为887.392 km²，较2010 年增加了121.228 km²，其次是轻度土壤侵蚀，所占面积为188.215 km²，但无论是微度侵蚀所占面积还是轻度侵蚀所占面积均远大于其他侵蚀等级。除微度土壤侵蚀外，郎溪县2011—2020年的其他侵蚀等级均小于2010年，且中度土壤侵蚀等级及以上区域面积约为24.393 km²，占全县总面积的2.25%，相较于2010年减少了9.514 km2。

将2010 年与2011—2020 年两期的土壤侵蚀等级分布图进行叠加，获取了2010 年至2011—2020 年郎溪县土壤侵蚀面积转移矩阵（表6）以及土壤侵蚀强度变化空间分布（图9）。首先，从不同土壤侵蚀等级转移方向上看，除土壤侵蚀等级不变的区域，由轻度侵蚀等级向微度侵蚀等级转移的面积最多，约为134.166 km²，占全县面积的12.2%，远大于其他侵蚀等级发生变化的区域所占面积。其中，郎溪县2010年至2011—2020年，土壤侵蚀等级不变的区域所占面积约为908.174 km²，所占比例为82.6%，土壤侵蚀由高等级侵蚀强度向低等级侵蚀强度转移的区域所占面积约为155.150 km²，即土壤侵蚀强度减弱区域所占比例为14.1%，由低等级侵蚀强度向高等级侵蚀强度转移的区域所占面积约为36.676 km²，即土壤侵蚀强度增加区域所占比例为3.3%。将增加区域占比减去减弱区域占比作为2010 年与2011—2020 年的总土壤侵蚀变化比例，则郎溪县的土壤侵蚀总体减弱了10.7%。从图9可以看出，2010年与2011—2020年郎溪县的土壤侵蚀变化情况大多为不变和减弱，土壤侵蚀加剧的区域较少，主要分布在郎溪县东北侧和西南侧的丘陵山区。

表6 2010至2011—2020年郎溪县土壤侵蚀面积转移矩阵（km²）Table 6.Transfer matrix of soil erosion area in Langxi County from 2010 to 2011—2020

图9 2010年与2011—2020年郎溪县土壤侵蚀强度变化空间分布Figure 9.Spatial distribution of change in soil erosion intensity in Langxi County from 2010 to 2011—2020

4 结束语

土壤侵蚀是对土壤可持续性的主要威胁，为更有效地帮助当地管理者进行土地资源与土地利用管理，本文基于RUSLE 模型、GIS 与RS 技术探究在强降水事件及长时序、常态化下郎溪县土壤侵蚀的时空变化状况，得出的主要结论如下：

（1）2020年强降水事件对郎溪县土壤侵蚀的影响是显著的，使得该年份整体土壤侵蚀强度大于2010年，其中2010 年与2020 年平均土壤侵蚀模数分别为549.148 t/（km2·a）和704.924 t/（km2·a），土壤侵蚀减弱区域占全县总面积的9.3%，土壤侵蚀加剧区域占全县总面积的44.0%，且与2010 年相比，2020 年水土流失面积增加了108%。此外，2020 年强降水事件对郎溪县土壤侵蚀加剧的影响主要集中在微度侵蚀和轻度侵蚀层面上，即相较于2010 年，2020 年土壤侵蚀等级逐渐由微度侵蚀向轻度侵蚀转变，并多发于高植被覆盖且低地势的耕地区域。因此有必要增强人为干预，退耕还林，加大生态管理力度，做好强降水对促进土壤侵蚀加剧的风险预防措施，以补偿未知的极端气候变化对郎溪县土壤侵蚀的影响。

（2）在长时序、常态化的郎溪县土壤资源与土地利用管理下，2011—2020年郎溪县土壤侵蚀强度相较于2010年土壤侵蚀强度整体呈现减弱趋势，平均土壤侵蚀模数为443.923 t/（km2·a），其中，土壤侵蚀减弱区域占全县总面积的14.1%，土壤侵蚀增加区域占全县总面积的3.3%，且与2010 年相比，2011—2020 年水土流失面积减少了36.3%。此外，2010 年至2011—2020年间土壤侵蚀加剧的区域主要分布在郎溪县东北侧和西南侧的丘陵山区；可见在长时序、常态化下郎溪县整体土壤侵蚀治理卓有成效，尤其是在高地势的丘陵山区，但未来仍需加强土地资源与土地利用管理，且丘陵山区依旧应为郎溪县土壤侵蚀治理的重点区域。