第28卷 第4期2006年7月北 京 林 业 大 学 学 报JO URN AL OF BEIJING FO RES TRY UN IV ERSITYVol.28,N o.4Jul.,2006收稿日期:200522082216http:P P 基金项目:国土资源部土地利用重点实验室开放基金项目(062208)、国家自然科学基金重点项目(40335046)、高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040001038).第一作者:许月卿,副教授.主要研究方向:土地利用P 覆被变化及土地资源可持续利用.电话:0102262732936 Em ail:xm oonq@si 地址:100094北京市海淀区中国农业大学资源与环境学院土地资源与管理系.基于GIS 和RUSLE 的土壤侵蚀量计算)))以贵州省猫跳河流域为例许月卿1,2邵晓梅1(1中国土地勘测规划院,国土资源部土地利用重点实验室2中国农业大学资源与环境学院土地资源与管理系)摘要:为了解西南喀斯特山区土壤侵蚀空间分布特征,该文以贵州省猫跳河流域为研究区,在G IS 技术支撑下,应用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)估算了研究区2002年现实土壤侵蚀量和潜在土壤侵蚀量,得到了研究区现实土壤侵蚀量和潜在土壤侵蚀量的空间分布特征,计算了各种土地利用类型的土壤保持能力,并对研究区土壤侵蚀防治措施进行了探讨.结果表明,研究区年均现实土壤侵蚀模数为28170t P (hm 2#a),年均土壤流失量875165@104t P a,年均土壤保持量25095173@104t P a.旱地的土壤保持能力最小,研究区进行水土流失防治除对25b 以上的旱地实行退耕还林、裸岩荒地植树造林外,还应加强对6b ~25b 的旱地进行治理如坡改梯等.关键词:G IS,RUS LE,土壤侵蚀,现实土壤侵蚀量,潜在土壤侵蚀量中图分类号:S71417 文献标识码:A 文章编号:1000221522(2006)042200672205X U Yue 2qing 1,2;S HAO Xiao 2mei 1.Estimation of soil erosion supported by GIS and RUSLE :A case study of Maotiaohe Watershed ,Guizhou Pr ovince .Journal o f Beijing Forestry U nive rsity (2006)28(4)672271[Ch,17ref.]1Key Laboratory of L and Use,M inistry of Land and Resources,China L and Surveying and Planning Institute,Beijing,100035,P.R.China;2Department of Land Resources and Manage ment,College of Resources and Environment,China Agricultural University,Beijing,100094,P.R.China.Soil erosion in karst mountainous areas of southwest China is one of the determining f actors f or land degradation and productivity reduction.To explain the spatial charac teristics of soil erosion in karst mountainous areas in southw est China,the authors used the Maotiaohe Watershed in G uizhou Province as study area.Geographic Information System(GIS)technology and the Revised Universal Soil Loss Equa tion (RUSLE)w ere applied to estimate the potential and actual amount of soil erosion in M aotiaohe Watershed of Guizhou Province,present the spatial distribution characteristics of soil erosion in the w atershed,calculate the soil conservation capacity by land use and then discuss the soil and water c onservation counter measures.Resultsshow ed that the soil erosion modulus and the actual amount of soil erosion were 28170t P (hm 2#a)and 875165@104t P a,respectively,and the annual soil conservation a mount was 25095173@104t P a.Among land use types,the soil conservation capacity of dry land is the smallest.Apart from the option of returning all the farmland with a slope grade above 25b to woodland or grassland and aff orestation in bare mountains,it isimperative to enforce proper management of farmlands with a slope grade of 6b 2225b ,such as terracing,in order to decrease soil loss.Key words GIS,Revised Universal Soil L oss Equation (RUSL E ),soil erosion,actual amount of soilerosion,potential amount of soil erosion土壤侵蚀不仅破坏土地资源,引起土地生产力下降,而且造成沟渠塘库的淤积,加剧洪涝、干旱等灾害的发生,严重威胁着人类的生存和发展,成为各国普遍关注的热点问题之一.我国在土壤侵蚀定量预报方面已进行了大量研究[1223],但对西南喀斯特山区土壤侵蚀预报研究尚未进行系统性的报道.西南喀斯特山区山高坡陡、土层疏松浅薄、陡坡旱地广泛分布,在多暴雨条件下,水土流失十分严重,土壤侵蚀成为当地土地退化的主要方式.长期以来由于对喀斯特山区的环境问题重视程度不够,土壤侵蚀的研究基础薄弱,而且区域环境条件复杂,土壤侵蚀模数的监测工作在很多地区都是空白.因此,定量估算西南喀斯特山区土壤侵蚀量,对确定重点水土保护区域,确认引起水土流失的关键因子,制定相应的防治措施具有重要意义.本文以贵州省猫跳河流域为例,在GIS技术支持下,选用修正的通用土壤流失方程(RUS LE)估算流域年平均土壤侵蚀量和潜在土壤侵蚀量,分析土壤侵蚀的空间分布特征,探讨土壤侵蚀防治措施,为水土流失防治提供科学依据.1研究区概况猫跳河流域位于贵州省中部,介于东经106b00c ~106b53c、北纬26b00c~26b52c,属长江水系,是乌江的一条主要支流,全长约180km,流域面积3195km2.猫跳河流域位于西部高原向东部平原的过渡地带,其基本流向为西南)东北向.流域内地貌类型繁多,山地、丘陵、谷地、坝子、湖泊均有分布.猫跳河流域属于亚热带季风湿润气候,年平均气温1318e,年均降雨量1300mm.气候温和,冬无严寒,夏无酷暑,季风交替明显.流域主要土壤类型有黄壤、水稻土、石灰土、紫色土、山地黄棕壤、沼泽土等土类,其中以黄壤分布面积最大,其次是水稻土和石灰土.2土壤侵蚀量计算方法211模型选择与数据处理本文选用修正的通用土壤流失方程(RUSL E)[4]预测猫跳河流域年均土壤流失量,其基本形式为:A=R#K#LS#C#P(1)式中,A为土壤侵蚀量(t P(hm2#a)),R为降雨侵蚀力因子(M J#mm P(hm2#h#a)),K为土壤可侵蚀性因子(t#hm2#h P(M J#mm#hm2)),L S为坡长、坡度因子(无量纲),C为覆盖与管理因子(无量纲),P为水土保持措施因子(无量纲).应用GIS和RUSL E模型预测土壤侵蚀的关键是各指标值的确定和各因子图的生成,本文土壤侵蚀量计算流程见图1.针对RUS LE模型的5个因子,收集到研究区土壤图、地形图、气象站降雨数据及土壤普查、森林资源调查等相关资料.土地利用现状图通过2002年8月31日的T M影像解译得到.在Arc P Inf o、Arcview等软件支持下,获取相关数据.具体操作步骤如下:1)数字类型图层的获取.在Arcvie w312和Arc P Inf o811软件支持下,对研究区1B50000地形图的等高线进行跟踪数字化,生成数字高程模型,进而获取研究区数字坡度图.同样在GIS软件支持下对土壤类型图等图件进行数字化,建立研究区数字化土壤类型图,为土壤侵蚀定量计算提供基础数据.2)图形数据库和属性数据库的匹配.结合实地考察和研究区土壤普查、森林资源调查及土地利用等资料,建立土壤属性、森林资源属性及土地利用属性数据库.根据图形数据库和属性数据库的统一编码,实现属性数据和空间数据的相匹配.图1土壤侵蚀量计算流程图FIGURE1Flow chart of soil eros ion calc ulati on212R USLE各因子值的确定和因子图层的生成21211R值的估算降雨侵蚀力因子R是一项评价降雨引起的土壤分离和搬运的动力指标,反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力.通过对各种算法性能比较以及气候资料状况,选择基于日降雨的月降雨侵蚀力计算模型[5227],计算研究区的降雨侵蚀力R.E j=A[1+G cos(2P fj+X)]6Nd=1R B d,R d>R0(2)式中,E j为月降雨侵蚀力(M J#mm P(hm2#h));R d是日降雨量;R0是产生侵蚀的日降雨强度阈值,一般取值为1217mm;N是某月中日降雨量超过R0的天数;f为频率,f=1P12;j为月份;X=5P P6;A、B、G为模型参数,在年降雨量大于1050mm的地方,A、B 的关系如式(3),在年降雨量500~1050mm的地方,A、B关系为式(4),G和年均降雨量的关系为式(5):lg A=2111-1157B(3)68北京林业大学学报第28卷A=013951+010983126S P P(4)G=0158+0125P P1000(5)式中,B取值范围在112~118之间,S为下半年降雨量,P为年均降雨量.利用研究区修文、清镇、贵阳、平坝、安顺气象站1980)2003年逐日降水资料,根据以往研究结果并结合研究区实际情况[7],本文取B=115.利用式(2)、(3)、(5)计算研究区各气象台站逐月降雨侵蚀力,经汇总后得到各气象台站的多年平均降雨侵蚀力R.采用Kriging内插方法进行空间内插,得到研究区降雨侵蚀力的空间分布图.21212K值估算土壤可蚀性因子K值是指标准小区在单位降雨侵蚀指标下的土壤侵蚀量.K值反映土壤被降雨侵蚀力分离、冲蚀和搬运的难易程度.本文采用RUSL E推荐的在缺少资料时采用土壤颗粒的几何平均直径计算K值的方法[8]:K=71594(010034+010405exp(-1P2((log D g+11659)P017101)2))(6)D g=-exp01016f i ln m i(7)式中,D g为土壤颗粒的几何平均直径,m i为第i级粒级下组分限值的平均值,f i为第i级粒级组分的重量百分比.根据研究区第2次土壤普查资料,得到各类土壤的机械组成、有机质含量等,根据式(6)计算出研究区各类土壤的可蚀性K值.根据数字化的土壤类型图层,将K值赋予相应的土壤类型,研究区土壤可蚀性K值平均为010388.21213LS值的估算L S因子反映地形地貌特征对土壤侵蚀的影响.L S 表示在其他条件相同的情况下,某一给定坡度和坡长的坡面上,土壤流失量与标准径流小区典型坡面土壤流失量的比值,是侵蚀动力的加速因子.本文采用Wischmeie r提出的L S因子计算方法[9],利用流域25m @25m的D E M数据,在G IS中的ARC模块下运行编好的程序,得到各像元L S因子值和L S图层.L S=(K P7216)m(65141sin2B+4156sin B+01065)(8)式中,K为坡长;B为坡度;m为随坡度变化的变量,当坡度\2186b时,m=015,坡度为1172b~2186b时, m=014,坡度为0157b~1172b时,m=013,坡度< 0157b时,m=012.21214C值估算作物管理因子C是在相同的土壤、坡度和降雨条件下,某一特定作物或植被情况时的土壤流失量与耕种过后连续休闲地的土壤流失量的比值.植被覆盖和经营管理C因子为侵蚀动力的抑制因子,其值小于或等于1.根据研究区土地利用及农田经营情况实际调查并结合前人研究结果确定研究区C 值[102214](表1).没有土壤侵蚀的地区C赋值为0;1值被赋予最易受到侵蚀的区域.利用土地利用图层,将C因子值赋予相应的土地利用类型,得到研究区C因子图层.21215P值估算水土保持措施因子P是采取水保措施后,土壤流失量与顺坡种植时的土壤流失量的比值.本文参考以往研究结果并结合当地土地利用及农事活动情况确定P值[102214](表2),并将P因子值赋予相应的土地利用类型,得到研究区P因子图层.0值代表无侵蚀地区;1值表示未采取任何水保措施的地区.对于研究区而言,水田基本上已梯田化,但旱地仍有相当一部分未采取任何措施.裸岩虽然对土壤侵蚀的敏感程度很高,但因为它基本无土壤层可被侵蚀,所以被赋值为0.213现实土壤侵蚀量将上述各因子图层均转化为统一坐标系下像元大小为25m@25m的栅格图,在Arc P Inf o软件支持下将各因子图层相乘,得到研究区土壤侵蚀空间分布图.根据水利部颁布的5水土保持技术规范6 S D2382287侵蚀强度标准确定土壤侵蚀分级指标,并生成研究区土壤侵蚀强度等级图.表1不同土地利用类型C因子值T ABLE1C values of different land use ty pes土地利用类型水田旱地林地疏林地其他林地(果园、茶园)灌草地水域城镇居民点建设用地裸岩C值011012201006010101040104000表2不同土地利用类型P因子值T ABLE2P values of different land use ty pes土地利用类型水田旱地林地疏林地其他林地(果园、茶园)灌草地水域城镇居民点建设用地裸岩P值010101411017100069第4期许月卿等:基于GIS和RUS LE的土壤侵蚀量计算)))以贵州省猫跳河流域为例214潜在土壤侵蚀量潜在土壤侵蚀量指在没有任何植被覆盖和水土保持措施条件下的年均土壤流失量,即C=1、P= 1,则RUSL E形式变为:A=R#K#L S(9)在地理信息系统支持下,将上述各因子图层相乘,得到研究区潜在土壤侵蚀量空间分布图.3结果分析与讨论311现实土壤侵蚀量流域现实土壤侵蚀量为875165@104t P a,平均土壤侵蚀模数为28170t P(hm2#a),属于中度侵蚀(表3).土壤侵蚀较严重的地区主要分布在流域下游沿猫跳河两岸、修文和清镇市交界处,局部地区平均土壤侵蚀模数达200t P(hm2#a)以上;轻度和微度侵蚀主要分布在流域上游的高原.计算结果和以往土壤侵蚀调查估计的结果比较吻合[152217],这说明运用GIS技术,采用RUSL E模型研究大区域土壤侵蚀是一种可行的方法与技术途径.312潜在土壤侵蚀量流域潜在土壤侵蚀量达25971138@104t P a,平均潜在土壤侵蚀模数为94913t P(hm2#a)(表3).流域下游地区地表切割较深,地面破碎,潜在土壤侵蚀量较大.潜在土壤侵蚀量对于侵蚀高危险区的认识和制定侵蚀防治措施均有重要意义.通过潜在土壤侵蚀量和现实土壤侵蚀量的对比反映了在当前土地利用条件下,植被覆盖在多大程度上影响了水土流失,也可反映所应用的侵蚀控制措施是否有效.313土壤保持量潜在土壤侵蚀量和现实土壤侵蚀量的差值就是因植被覆盖和实施土地管理措施而减少的土壤侵蚀量,即土壤保持量.流域年均土壤保持量25095173 @104t P a,其中有林地、疏林地和灌草地的年均土壤保持量最大,均在1000t P(hm2#a)以上(表3).若用平均潜在土壤侵蚀量与平均现实土壤侵蚀量比值表示土地利用类型防止土壤侵蚀的能力,则水田保持土壤能力最强,其潜在土壤侵蚀量与现实土壤侵蚀量的比值达1111131,其次是有林地、疏林地,其比值是181131和104105.旱地保持土壤能力最小,其比值仅为12160,流域平均土壤保持能力为33170.表3各地类土壤侵蚀量和土壤保持能力TA BLE3Soil erosion amo unt and soil conservation capacity of varied land use types地类土壤侵蚀总量P(104t#a-1)单位面积土壤侵蚀量P(t#hm-2#a-1)土壤保持量潜在侵蚀现实侵蚀潜在侵蚀现实侵蚀侵蚀总量P(104t#a-1)单位面积侵蚀量P(t#hm-2#a-1)土壤保持能力水田28751932159539134015128731345381831111131旱地644119051113577214966156593015570519312160有林地5925181321681468196910658931131459190181131疏林地3137170301161492141514731071541476193104105其他林地721591197728101211227016270617936191灌草地75171452961901051127451137220155100611425132流域合计2597113887516525095173流域平均9491302817092016033170水田因为分布地势平坦,平均现实土壤侵蚀量非常小,所以其比值很大.林地因为有浓密的冠层消减暴雨势能,缓冲暴雨对土壤的击打,且森林枯枝落叶层是减少土壤侵蚀的天然屏障,所以林地的土壤保持能力强.旱地由于多分布在山坡上,有部分耕地分布在坡度大于25b的陡坡上,且相当一部分旱地未采取水保措施顺坡耕种,所以旱地平均现实土壤侵蚀量大,土壤保持能力最差.314土壤侵蚀防治措施由上述分析可知,水田和林地土壤保持能力最大,旱地土壤保持能力最小.由于地形地貌条件影响,研究区发展水田规模受到限制,目前流域内旱地相当一部分未采取水保措施且分布在陡坡,因此流域控制土壤侵蚀的有效措施是在裸岩山地和陡坡旱地植树造林,大于25b的陡坡旱地退耕还林还草,扩大林地面积,缩小陡坡耕地面积.如果把土壤侵蚀在中度以上的区域称为侵蚀危险区,则目前流域侵蚀危险区面积占流域面积的39134%.假设流域所有大于25b的陡坡耕地全部还林还草,荒草地被全部森林化并且成熟后的情况下,对研究区土壤流失量进行模拟.模拟结果表明,流域平均土壤侵蚀模数降为1718t P(hm2#a),年均土壤流失量为55213@104t P a,比目前减少3619%,但仍有2115%的区域处于侵蚀危险区.其土壤流失量的84168%来自坡度小于25b的旱地,其中6b~15b的旱地土壤侵蚀量占总侵蚀量的37161%,15b~25b的坡耕地土壤侵蚀量占总侵蚀量的30129%,二者合计67190%(表4).可见,6b~25b坡耕地是土壤侵蚀发生的主要区域,对土壤侵蚀量贡献率最大.这说明研究区内即使所有大于25b坡耕地全部退耕还林,荒坡70北京林业大学学报第28卷全部绿化,也不能完全解决该地区严重的水土流失问题,对6b~25b的旱地采取坡改梯、保土耕作等治理措施已成为当务之急.表4大于25b坡耕地全部还林还草、荒地森林化后的土壤侵蚀TAB LE4Soil loss under the condition of returning all farmland with a slo pe grade above25b to wo odland or grasslandand afforestatio n o f barren land地类栅格个数P个面积比例P%侵蚀量P(t#a-1)侵蚀量比例P%水田74167325113262481510152<6b旱地43612014178851694158161786b~15b旱地4719621519919089011253716115b~25b旱地2401958115153731517630129林地10609213519575069915514179参考文献[1]张佳华,姚凤梅.江西兴国土壤侵蚀动态的研究[J].北京林业大学学报,2004,26(1):532256.ZHANG J H,YAO F M.S oil erosion in Xi ngguo County of J iangxi Province[J].J ournal o f Bei jing Fo res try U nive rs ity,2004,26(1):532256.[2]陈奇伯,齐实,孙立达.宁南黄土丘陵区坡耕地土壤侵蚀对土地生产力影响的研究[J].北京林业大学学报,2001,23(1):342237.C HEN Q B,QI S,SUN L D.Impac t of s oil erosion productivi ty ofsloping field in hilly2gully regi on 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