退耕还林(草)以来陕北白于山区植被覆盖与土壤侵蚀强度变化

黑 哲, 王 飞, 韩剑桥, 史尚渝, 戈文艳

(1.中国科学院 水利部 水土保持研究所, 陕西 杨凌 712100; 2.西北农林科技大学水土保持研究所, 陕西 杨凌 712100; 3.中国科学院大学, 北京 100049)

植被是陆地生态系统中的重要组成部分，在全球物质循环和能量流动中有重要作用[1]。研究地表植被盖度及其变化，对于揭示植被生长状况，空间分布规律，评价区域生态环境质量具有重要意义[2-3]。同时植被在防治土壤侵蚀过程中有重要作用[4]。一方面，植物冠层能够拦截降雨，植物枯枝落叶层能够增加入渗来减少径流[5]。另一方面，植被能够阻挡泥沙运移，减少水土流失[6-8]。在植被与土壤侵蚀的关系研究中，植被覆盖是影响土壤侵蚀的重要指标。传统的植被覆盖测量虽然在不断改进，但仍然有野外操作不便、成本较高、难以快速大范围动态监测等缺点，而遥感技术可以有效解决这一问题[9-11]。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)能够相当精确地反映植被盖度、生长状况、生物量以及光合作用强度等，是目前最常用的植被指数[12-14]。为了进一步认识植被与土壤侵蚀的关系，有必要研究植被的时空变化对土壤侵蚀风险性的影响。

土壤侵蚀风险性研究主要依据土壤侵蚀预报模型，国际上先后开发了通用土壤流失方程(Universal Soil Loss Equation,USLE)、修正的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE)、水蚀预报模型(Water Erosion Prediction Project,WEPP)、欧洲水蚀预报模型(European Soil Erosion Model,EUROSEM)等。此外一些学者基于USLE建立了若干侵蚀预报模型[15]，但是以上土壤侵蚀预报模型都需要获取降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、作物覆盖和水土保持措施因子基础数据，且需要多年长期监测数据，在基础设施薄弱的地区并不适用。……