基于USLE模型的水土流失特征研究--以毕节市为例

白 易,徐慢慢

(1.贵州师范学院地理与资源学院,贵州 贵阳 550018;2.贵州省流域地理国情监测重点实验室,贵州 贵阳 550018)

0 引言

水土流失是指在水力、风力、重力及冻融等自然营力和人类活动作用下,水土资源和土地生产力的破坏和损失[1]。水土流失是全球生态环境难题之一。它不仅会造成生态和经济损失,也给生物多样性和生态平衡带来不可逆转的破坏。毕节市位于贵州西北部,是典型的喀斯特水土流失区。水土流失问题影响了该地区的可持续发展,政府亟需采取措施,开展相关问题的研究和治理工作。然而,从何种角度构建水土流失评价模型能够有效反应研究区域水土流失情况?如何将水土流失情况进行定量分析?如何动态探析区域水土流失变化并提出相应的水土保持建议?本研究结合大扶贫、大生态战略行动的要求,探析毕节市水土流失变化的内在时空特征,具有一定的研究价值和实践意义。

古代中国水土流失研究可以追溯到公元300年前,当时将水土流失中土壤的侵蚀描述得相当详尽,10世纪西周时还提出了“平治水土”的概念[2]。中国现代水土流失的研究工作开始于20世纪20年代[3]。1953年提出了度坡面侵蚀量的运算公式,其中最为典型和广泛使用的是刘宝元提出的中国土壤流失方程[4]。21世纪10年代开始,遥感技术、ArcGIS等地理信息处理软件和土壤侵蚀模型的结合,为实现土壤侵蚀的监测评价提供了新的方法[5]。国外水土流失研究中重点考虑了定量关系,如1940年 Zingg A W发表的“坡度坡长因子与水土流失之间的定量关系”奠定了世界上最早的水土流失定量化研究模型[6]。1965年W.Wsehmeier和D.Smith研究得出通用土壤流失方程(即Universal Soil Loss Equation模型,简称USLE)[7]。USLE是第一个综合考虑降水侵蚀力因子R、土壤可蚀性因子K、坡长因子L、坡度因子S、植被覆盖度因子C和水土保持措施因子P的侵蚀模型,得到国内外的广泛借鉴及使用。

由于USLE模型是依据试验观测数据并结合统计分析来对水土流失影响因子进行量化,故其可以建立定量预报土地年平均土壤流失量的经验性方程;且USLE模型的数学表达式为一系列简化变量相乘的方程形式,能够有效地进行计算和统计分析。因此,本研究采用USLE模型,通过对土地利用数据、数字高程数据(DEM)、土壤数据、降水量、植被覆盖度等的分析,结合地理信息技术对毕节市2000、2010、2020年3期的水土流失量进行计算,对该地区的水土流失状况进行定性和定量的分析研究,探讨研究区水土流失变化特征,以期为该地区可持续发展提供量化依据。

1 研究方法和数据来源

1.1 USLE模型

USLE模型表达的是坡地土壤流失量与其主要影响因子间的定量关系。表达式为:

A=R×K×L×S×C×P

(1)

式中,A指任一坡耕地在特定的降雨、作物管理制度及所采用的水土保持措施下,单位面积年平均土壤流失量。六个因子已在引言中说明。基于地理信息技术ArcGIS软件和USLE模型,对研究区六个因子进行栅格乘积运算,可得到水土流失A值计算结果。

1.1.1 降水侵蚀力因子R

降水是水土保持的重要动态因子,降水侵蚀力能反映土壤在降雨过程中受到影响而发生水土流失的潜在可能。降水的强度越大,其冲刷力越大,R值反映了降水对水土流失的影响。本研究采用周伏建[8]等提出的适合中国南方地区的简易计算公式计算降水侵蚀力R。

R值计算公式如下:

(2)

公式(2)中,R为降水侵蚀因子,Pi为多年平均月降水量,单位为mm。

1.1.2 土壤可蚀性因子K

K表示土壤对侵蚀过程中的敏感度,K越高,抗蚀力越弱。研究借鉴Williams1990年建立的水土流失-生产力评估模式(EPIC)中可蚀系数K的估算方法[9],此研究方法使用广泛。

K值计算公式如下:

(3)

K=(-0.01383+0.51575KEPIC)×0.1317

(4)

式中,K为土壤可蚀性因子,SAN为砂粒含量(%),SIL为粉粒含量(%),CLA为黏粒含量(%),C为有机碳含量(%)。

1.1.3 坡长因子L

坡长、坡度因子又称为地形因子,计算公式采用刘宝元等[10]提出的公式,它的特点在于是反映其他侵蚀条件,在不同海拔地势下产生的互相影响。其中坡长因子计算公式如下:

(5)

(6)

L表示坡长因子;γi和γi-1分别为第i个和第i-1个坡段的坡长;m为坡长指数,随坡度θ而变。

1.1.4 坡度因子S

为更好地反映地形总体状态,地形因子也可以用坡度因子替代,表示起伏度。坡度因子计算公式如下:

(7)

S表示为坡度因子,θ为坡度。

1.1.5 植被覆盖度因子C

植被是生态系统中的重要组成部分。植被覆盖能够有效地防止水土流失,减少径流对土壤的冲刷,增强土地的自身抗侵蚀能力,同时还能调节小气候和水文状况,反映气候和人类活动对生态环境的影响,因此植被覆盖度因子成为了评价水土流失强度的重要参数因子。植被覆盖因子主要是结合蔡崇法所提出的C值计算模型进行计算[11]。C取值在0～1之间,一般而言,植被覆盖度越高,水土流失强度就越小,相反,地表裸露程度越大,水土流失就越严重。计算公式如下:

(8)

(9)

式中:FFVC指植被覆盖度;C为植被覆盖度因子;NDVI为归一化植被覆盖指数;NDVImin代表裸地或无植被覆盖地的覆盖指数;NDVImax代表全植被覆盖地的覆盖指数。

1.1.6 水土保持措施因子P

土壤保持措施因子能较好反应水土流失防治效果。数值在0到1区间内,是一个较为客观的评估指标。在P为1时,表明该区未采取土壤保护措施;若P为0时,说明该区已采取防治水土流失的措施。到目前为止土壤侵蚀模型中还没有统一的P值计算公式,通常都取经验值,将土地利用类型近似看作土壤保持措施,根据文献资料[12],结合毕节市具体情况,对毕节市土地利用类型进行了不同土壤保持措施因子的赋值。如表1所示:

表1 不同土地利用类型P值

表2 研究数据来源

1.2 数据来源

研究所有数据均来源于毕节市统计年鉴及国家地球系统科学数据中心、地理空间数据云、国家青藏高原科学数据中心、中科院资源环境科学与数据中心等官方平台。数据可信度较高,研究具有可行性。

2 研究区域水土流失因子分析

2.1 研究区域概况

毕节处于黔西北部,位于东经103°36'-106°44',北纬26°21'-27°47'。毕节属于典型的喀斯特地貌区,生态环境和生产条件基础差,地质构造复杂,褶皱断裂交错,岩溶地貌形态多样,地势西高东低。平均海拔1400米,全市最高点海拔2900.6米,最低处海拔457米;境内气候夏无酷暑、冬无严寒,季风气候明显,降雨充沛,立体气候突出;年平均温度14.6℃,平均总降水量1047.7mm,海拔高,相对高差大,垂直气候变化尤为明显。

2.2 数据预处理

为满足研究模型计算和准确度的需要,须将具有空间属性的数据进行整合和调整,具体包括:

(1)数字高程模型(DEM)的生成。运用ArcGIS10.5软件对研究区域DEM进行镶嵌,按掩膜提取,坐标转换等预处理;然后根据USLE模型计算毕节市坡长因子L、坡度因子S值,处理成30m×30m分辨率图像。

(2)降水侵蚀力因子R值计算。将研究区域3期1km逐月降水数据,根据USLE模型进行计算、裁剪、重采样,最后将加工后的数据处理成30m×30m分辨率图像。

(3)土壤可蚀性因子K值计算。分别赋值计算出沙粒含量、粉沙含量、粘粒含量、有机碳含量,计算Kepic,最后算出K值,再进行重采样,处理为30m×30m分辨率图像。

(4)植被覆盖度因子C值计算。将研究区域3期的数据,归一化处理为植被指数(NDVI)影像,并处理为30m×30m分辨率图像。

(5)土地利用数据分析。将研究区域3期的数据运用地理信息软件ArcGIS进行复制栅格、镶嵌至新栅格、按掩膜提取、赋值等预处理。

2.3 水土流失因子及其空间分布分析

2.3.1 坡长、坡度因子值及其空间分布分析

坡长因子反映以坡长为变量前提下,不同坡长的水土流失量与标准坡长的水土流失量之比;同理,坡度也是反映水土流失量的比值。一般而言,地形坡度越陡,坡长越长,水土流失性则越强。在坐标配准后,在ArcGIS10.5中生成毕节市的DEM图层,如图1所示。毕节市整体地势高低起伏变化大,地形特征有明显分界,西部受乌蒙山山脉影响、西南部受老王山山脉影响,整体西高东低。

图1 研究区高程图

基于DEM高程数据,按照公式(5)、(6)、(7)计算,得到相应L、S值,从而得到研究区坡长因子和坡度因子空间分布图,栅格图层像元大小为30m×30m,格式为TIF,如图2所示。

图2 研究区L、S值空间分布图

由于坡长、坡度因子数值结果是基于DEM高程数据计算,由图2可见其分布规律和数值空间变化情况与DEM高程数据基本保持一致。

2.3.2 降水侵蚀力R值及其空间分布

毕节市气候属于北亚热带湿润季风气候,受气候的影响降水充沛。降雨由于重力下落对地表造成击溅,同时在降雨量增大时,雨水汇聚形成地表径流,对地表形成冲刷,造成水土流失。降雨体现在R值的大小变化上,最终对地区侵蚀强度产生影响。研究收集了毕节市2000年、2010年、2020年逐月平均降雨数据,每年1-12月,共36个月。运用ArcGIS计算研究典型研究区的降水侵蚀力因子R值及空间分布。并进行重采样,生成30m×30m格式为TIF的分布图,分析结果见图3。

图3 研究区3期降水侵蚀力因子R值空间分布图

从图3可以看出降雨侵蚀空间分布不均。2000年降雨侵蚀分布分散,东部和西部各有局部区域降雨侵蚀较强。2010年、2020年降雨侵蚀集中在东部,R值大小证明了东部较西部地区更易受降雨侵蚀,西部R值普遍偏大,由西往东逐渐增加,在东南部达到最大。原因在于毕节市地势起伏大,易受地形因素影响,同时东部由于冷暖空气影响,降雨呈现东部多西部少,形成了侵蚀力的空间差异。

2.3.3 土壤可侵蚀性K值及其空间分布

在USLE模型中,K值是关键参数,在模型中占据重要地位,是评价研究区侵蚀状况的依据。研究使用的是在世界土壤数据库下载的土壤数据,计算获得本研究区土壤可蚀性因子K值栅格数据。研究区可蚀性因子K值及空间分布如图4所示,栅格图层像元大小为30m×30m,格式为TIF。

图4 研究区土壤可蚀性因子K值空间分布图

K值总范围在11367～11929之间,可见毕节市水土流失力K值分布规律与河流轨迹保持一致,西部地区可蚀性较东部更强,K值由东向西可蚀程度逐渐加深。这可能是因为西部地区河流环绕威宁县,土质松软,含水率高,西部高耸山区相较东部地区可供侵蚀的环境增加。

2.3.4 植被覆盖度因子C值空间分布

植被覆盖因子,即作物覆盖和管理因子,通常定义为一定条件下有植被覆盖的坡面土壤流失量与同等条件下连续休耕裸露坡面土壤流失量之比。将植被指数(NDVI)进行归一化处理,采用参数修正方法修正。运用ArcGIS对下载的2000年、2010年、2020年NDVI数据进行归一化处理,得到研究区植被覆盖度因子C值空间分布图,栅格图层像元大小为30m×30m,格式为TIF,如图5所示。

由图5可见,2000年植被覆盖度与管理因子C值最高且空间分布均匀,2010年C值有所下降,到了2020年C值普遍偏低。由于C值不仅反映植被减缓侵蚀的效果,更反映了对地表生物的管理措施对水土流失的抑制作用。可以看出,植被覆盖度越来越低,侵蚀强度也越来越强,说明此间水土流失加剧。

3 研究区水土流失结果分析

3.1 水土流失强度与空间分布分析

研究使用ArcGIS栅格计算器将上文分析的6个因子(其中因子P取值见表1)的栅格数据按照公式(1)中USLE模型表达式相乘,算出研究区A值,数值越大,侵蚀程度越严重,土壤流失量也就越高;反之则越小;0为未发生侵蚀。如表3所示,依据水土流失强度分级标准,将研究区的侵蚀程度分为微度、轻度、中等、强烈、极强烈、剧烈6个级别,得到毕节市的侵蚀程度分布图和分布面积,见图6及表4。

表3 水土流失强度分级标准

由图6可知,从时空分布来看,2000年毕节市西部、西南部侵蚀较为严重,其他县属于轻度侵蚀等级。2010年水土流失面积增加,其中,中部和南部地区侵蚀较为严重。2020年水土流失由中部地区向东北方向延伸。

表4 研究区土壤侵蚀强度 (面积:hm2)

表4中,“微度”表示侵蚀强度最轻微,“极强烈”和“剧烈”表示最严重的侵蚀强度。为更好地表达面积较小区域的土壤侵蚀情况,采用公顷(hm2)为单位。从表4可以看出侵蚀总面积呈减少的趋势。从具体等级中可以看出,2000年,微、轻和中度侵蚀程度较明显,微度最高,强烈和极强烈轻微,剧烈侵蚀很少。2010年,微度侵蚀较明显,剧烈侵蚀几乎没有。2020年,微度侵蚀程度有所减少,轻度、中度和强烈程度侵蚀加剧,强烈和极强烈的侵蚀程度比例增大。结合上文对C值空间分布的分析,这可能是随着毕节城市化进程加快,人口密集活动频繁、土地利用结构单一造成的。

3.2 不同土地利用类型水土流失特征分析

水土流失和土地利用方式密切相关,不合理的土地利用会导致土地退化和流失。例如,对林地、草地等土地类型的过度利用会直接导致水土流失和生态系统失衡。自然条件下不同土地利用类型之间的相互转变也会对水土流失造成影响。因此,分析土地利用与水土流失之间的关系,对后期更好地防止和治理毕节市水土流失有一定的参考意义。

研究参照GlobeLand30分类系统,这是一种针对特定地域的定位精确性更高的土地利用分类系统,把研究区土地分为十种利用类型,分别是耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。采用GlobeLand30分类系统进行赋值分类,利用ArcGIS进行叠加分析得出研究区各土地利用类型下不同侵蚀类型的面积,如表5所示:

表5 不同土地利用类型下土壤侵蚀状况 (面积:hm2)

从表5可以看出,耕地土壤侵蚀面积最多,2000年占侵蚀总量的48.23%、2010年占46.57%、2020年占45.31%。其次为林地,2000年所占比例为33.62%、2010年所占比例为34.43%、2020年所占比例为34.08%,湿地和水域的水土流失面积相对较少。在不同年份下,各个土地利用类型的水土流失情况会有所变化。例如,耕地的水土流失面积在2000年为侵蚀最明显的区域之一,但到了2010年后,面积却迅速下降,可以推测是相关治理措施的效果。

3.3 不同坡度带水土流失特征分析

坡度是地形特征的重要指标,研究按照《水土保持综合治理规划》,将地表坡划分为微坡0°～5°、较缓坡5°～8°、缓坡8°～15°、较陡坡15°～25°、陡坡25°～35°、极陡坡>35°六个等级,毕节市在30m分辨率下坡度为0°～31°,因此分为五个等级。将坡度进行重分类后进行叠加分析,如表6所示:

表6 不同地形坡度带下土壤侵蚀状况 (坡度:°,面积:hm2)

从表6可以看出,毕节市大部分区域属于微坡和缓坡度等级。总的而言,面积占比最大的微坡等级,占比约60%;其次为较缓坡,占比约23%,而较陡坡和陡坡占比微小,没有极陡坡等级。这20年间,不同坡度下不同程度的水土流失面积发生了变化。在5°～8°的范围里,微度水土流失面积先增加后减少,轻度、中度、强烈的水土流失面积先减少后增加,极强烈的水土流失面积略有增加。15°～25°,微度水土流失面积也是先增加后减少,轻度、中度、强烈、极强烈的水土流失面积先减少后增加。在大于25°的地区,微度的侵蚀面积先增加后减少,轻度、中度、强烈和极强烈的水土流失面积先减少后增加。总体来看,到2020年,不同坡度下侵蚀程度较轻的水土流失面积较2010年减少,而侵蚀程度较重的水土流失面积则与之相反。总体的水土流失面积有所减少,这可能与采取了有效的防治措施有关。

4 结论与展望

4.1 结论

本研究基于USLE模型,定量分析了毕节市的水土流失时空变化特征,总体上来看,研究区以轻度侵蚀为主。具体结论和建议如下:

(1)土地利用特征:土地利用中耕地、林地、草地土壤侵蚀面积大,湿地、水域和人造地表的土壤侵蚀面积占比较低。就具体土地利用类型来看,2000-2020年这20年间耕地土壤侵蚀面积迅速下降,这与毕节市对耕地水土保持工作的逐渐重视,并采取了相应的水土保持技术措施息息相关。

(2)坡度带特征:在不同的坡度带中,水土流失的特征有明显区别。坡度小于5°的地形中,微度的水土流失程度先增加后减少,轻度和中度的水土流失程度在2000年至2010年间显著下降,但在2020年有所反弹;坡度大于25°的地形中,强烈和极强烈等级的水土流失程度呈先减少后增加的趋势,但整体流失面积不大。这主要是因为在毕节市地形较高的丘陵和山区,不易受到人类活动影响,土地利用类型以林地为主且相对稳定,侵蚀强度较低。而坡度较小的地区,受城市化进程的影响,人们对土地的利用较为单一。

(3)时间分布特征:从2000年至2020年,总体来看水土流失呈减轻的趋势。其中轻度和中度的水土流失程度呈现下降趋势,但土地利用强烈和剧烈等级的水土流失程度却呈上升趋势,这也与人口密集活动频繁,土地利用结构单一息息相关。

(4)空间分布特征:研究区的水土流失在西部的威宁、赫章,南部的纳雍、织金,中部的大方分布较多。这些区域是今后毕节市水土流失防治的重点地带。由于研究区地质地貌的特殊性,导致土壤侵蚀的空间异质性较大,因此在具体的水土保持措施时要充分考虑不同区域的土地利用类型、高程、坡度,防止侵蚀严重剧烈化,并优化坡面径流,提高坡面抗冲能力。

4.2 展望

(1)研究数据选取的是2000年、2010年、2020年,与当地国民经济规划等重点年份保持了一致。未来还可以进行逐年的土壤侵蚀分析,有助于掌握更为细致的变化趋势。

(2)研究采用的USLE模型中各因子的选取,充分采用了同类型研究结果,一定程度上保证了模型的合理性。但是也受制于难以获得地方土壤侵蚀实测资料以及水土保持措施因子,未来可以通过土壤侵蚀试验测量法、专家打分法等对此进行进一步拓展和修正。