基于GIS和RUSLE模型的定西市安定区土壤侵蚀时空变化

高凡洁，张富，胡彦婷，柴亚昕，包炳琛，蒋承洋

(甘肃农业大学林学院，甘肃 兰州 730070)

土壤侵蚀是受水力、风力、重力等外力作用，在自然和人为因素的影响下，土壤颗粒及其母质发生分离、剥蚀、搬运、沉积等现象[1]，是一个十分严重的世界性生态问题[2]。土壤侵蚀导致土壤肥力降低，破坏土地资源，影响植物正常生长，造成生态退化。因此，开展土壤侵蚀的研究对水土流失治理具有重要意义。

Wischmeier等[3]于1965年提出了通用土壤流失方程(ULSE)，Renard等[4]进行了研究改进，在此基础上又提出了修正通用土壤流失模型(RUSLE)。自20世纪80年代引入USLE模型，我国学者通过大量研究，运用GIS和RS技术手段调整土壤侵蚀中的各因子参数，得到了更适用于我国的土壤侵蚀模型计算公式[5]。如刘元宝、卜兆宏等[6-7]根据我国观测资料及试验对各因子的算法进行了修正；李双才等[8]基于RS和GIS，采用USLE模拟研究了黄土沟壑丘陵区安塞地区不同退耕方案对土壤侵蚀的影响；邓玉娇等[9]以TM资料、实测资料、专题图等为资料源，分别提取了地形、土壤、降雨、植被、土地利用等土壤侵蚀因子，并经模型计算得到土壤侵蚀分类图及统计数据。总的来说，RUSLE模型结构简单，所需数据少[10]，且借助于GIS和RS技术的优势，能提供反映研究区土壤侵蚀状况的各类空间信息，并能进行快速查询检索及动态监测，可作为侵蚀预报和治理的依据[11]。

此次研究以位于陇中黄土高原西部黄土丘陵沟壑区的定西市安定区为研究区，定量模拟和分析研究区土壤侵蚀的时空变化情况，掌握其水土流失整体现状，可望为研究区实施黄河流域生态保护和高质量发展这一重大国家战略提供科学参考。也通过对黄土丘陵沟壑区部分区域的研究，为黄土丘陵沟壑区水土流失防治、水土保持规划和技术管理工作提供基础，以便更好的利用水土资源。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

安定区位于甘肃省中部偏南，定西市北部，E 104°12′48″～105°01′06″，N 35°17′54″～36°02′40″[12]，面积3 645.92 km2，属黄土高原丘陵沟壑区第五副区，境内沟壑纵横，梁峁起伏，山多川少，地处黄河上中游地区，分属祖厉河流域和渭河流域[13]。属中温带干旱半干旱区，年平均气温7.4 ℃，降雨量稀少，在地区分布上南多北少，年均降雨量为380 mm左右[14]。土壤主要以黑垆土、灰钙土、黄绵土为主。水土流失类型主要以水力侵蚀为主，水土流失面积为3 306.2 km2。截至2018年底，全区已累计治理水土流失面积2 526.0 km2，治理程度达到78.6%，林草覆盖率达到37.2%[15]。

图1 安定区地理位置Figure 1 Geographical location map of Anding District

1.2 数据来源

研究采用的数据为：1980～2019年安定区7个雨量站点以及周边8个雨量站点的降雨资料，数据来自甘肃省水文水资源局及所属定西水文水资源局；土壤数据来源于1∶100万的世界土壤数据库中国土壤数据集(Harmonized World Soil Data base Version1.1，HWSD)(http://westdc.westgis.ac.cn)；DEM数据和Landsat全球合成数据、Landsat4-5 TM、Landsat8 OLI/TIRS卫星遥感影像图数据由地理空间数据云网站下载(http://www.gscloud.cn)，分辨率为30 m；1980、2000和2019年植被覆盖度通过ENVI、ArcGIS等技术手段获得；1980、2000和2019年土地利用现状数据利用ENVI、eCognition、ArcGIS等技术手段对影像进行预处理，最终通过人工校核得到土地利用数据。

1.3 研究方法

本文基于修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)[4]，并根据研究区特点确定不同的因子算法，其计算公式如下：

A=R·K·LS·C·P

(1)

式中：A为年水土壤流失量，单位为t/(hm2·a)；R为降雨侵蚀力因子，单位为MJ·mm/(hm2·h·a)；K为土壤可蚀性因子，单位为t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)；S、L为土壤所处地面的坡度与坡长；C为植被覆盖管理因子；P为水土保持措施因子。

降雨因子R[16]是指单位降雨侵蚀指标，本研究采用Renard等[17]通过研究美国降雨量数据建立的关于降雨因子的计算方法[12]；土壤可蚀性(K)指土壤对侵蚀的敏感性[18]，本研究采用Williams在EPIC模型[19]中提出的方法来计算；坡度坡长因子(LS)在实际应用中，通常将L因子和S因子相乘得到LS因子，并作为一个单一的指标使用。本研究利用刘宝元教授[20-21]在USLE基础上利用中国的观测数据修正后的方法来计算；植被覆盖与管理因子(C)与土壤侵蚀有着密切的关系，其值属于无量纲，介于0～1之间[22]。本研究根据前人研究成果[23]，结合研究区实际情况，利用植被覆盖度来计算C因子；水土保持因子(P)则根据已有文献研究[24]，将未采取水土保持措施的地表，包括裸地、建筑用地等的P赋值为1，无侵蚀的地表例如水域P赋值为0；对能起到较好水土保持作用的人工绿地的P赋值为0.7。由于耕地的水土保持措施作用与坡度成正比，按照坡度范围对P进行赋值(表1)[25]。

表1 不同坡度下耕地P值表

2 结果与分析

2.1 土壤侵蚀各因子结果分析

2.1.1 降雨侵蚀力分析 基于气象站点逐年降雨资料，1980～2019年研究区降雨量分布范围为273.11～526.33 mm，多年平均降雨量为393.81 mm，总体呈现不显著减少趋势，最大降雨量出现在1984年，最小降雨量出现在1982年，多年降雨量标准差为69.32 mm，表明降雨量年际变化较大。由图2可知，研究区年降雨量空间差异较大，整体均呈现从南到北逐渐递减。

基于降雨侵蚀力公式的计算，得到图3数据，可知1980～2019年研究区降雨侵蚀力分布范围为593.12～1 769.43 (MJ·m)/(hm2·h·a)，平均值为1 096.86 (MJ·m)/(hm2·h·a)，出现最大、最小值的年份分别为1984年、1982年，与降雨量相对应。降雨侵蚀力呈明显的多峰波动，年际变化较大，整体呈现减少趋势，倾向率为-28.99 (MJ·m)/(hm2·h·10a)，表明该流域土壤侵蚀状况有所缓解。通过回归分析(图4)，表明降雨侵蚀力与降雨量呈极显著正相关关系(P<0.01)，降雨量对降雨侵蚀力的解释度达99.30%，即降雨侵蚀力随着降雨量的增加而增加。由于呈极显著正相关关系，降雨侵蚀力空间分布规律与年降雨量基本一致，总体呈现由南向北逐渐递减趋势。

图2 1980～2019年安定区降雨量Figure 2 Rainfall map of Anding District from 1980 to 2019

2.1.2 土壤可蚀性因子分析 土壤可蚀性是表示土壤性质对土壤侵蚀敏感程度的指标，反映了土壤内在性质对土壤侵蚀的影响。通过计算得到K值(表2)，该值表示土壤的抗侵蚀性能的强弱，其中K越大，该类型土壤土可蚀性越大，反之则越小。研究区内土壤可蚀性K值介于0.18～0.35 t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)，平均值为0.29 t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)，标准差为0.04 t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)，最大值是最小值的2倍，变异系数达0.15，可见土壤可蚀性变幅轻微。

从土壤数据中看出研究区土质主要是黄绵土，占研究区面积的45.60%，黄绵土抗蚀性较差，多分布于沿关川河两岸的地区，这类土壤分布的地区通常土壤侵蚀严重。土壤可蚀性最大值最小值均分布于新积土，与土壤的理化性质有关，其所占面积小，分布于西南部高海拔地区以及关川河北部地区。

图3 1980～2019年降雨侵蚀力变化Figure 3 Changes in rainfall erosivity from 1980 to 2019

图4 降雨侵蚀力与降雨量之间相关关系Figure 4 The correlation between rainfall erosivity and rainfall

表2 安定区土壤类型属性表

2.1.3 坡度坡长因子分析 坡度坡长因子是一个将土壤侵蚀原理与地形分析原理相结合，在坡度、坡长2个地形指标提取的基础上，经过计算得到的一个分布式、栅格图形格式的复合地形指标[27]。如图5所示，流域坡度坡长因子最小值为0，最大值为59.70，平均值为3.51，总体呈现北高南低，北部沟壑纵横，多为陡坡及沟道，LS因子值也较大，关川河流域两边以及西南平原地区LS因子值较小。

2.1.4 植被覆盖与管理因子分析 植被覆盖与土壤侵蚀呈现负相关，植被覆盖度越强的地区土壤侵蚀越弱。利用常见的NDVI指数来估算植被覆盖度，并得到1980、2000、2019年的植被覆盖度的面积。由表3可知，研究区1980～2019年植被覆盖度面积呈现波段上升趋势，其中，裸地面积占比逐年减小；中、高覆盖度面积占比逐年增加；1980～2000年低、中覆盖度面积占比有所增加，而2000～2019年低、中覆盖度面积占比有所减小，但整体植被覆盖度呈现增强趋势。利用ArcGIS平台得到流域不同时期的植被覆盖与管理因子C，结果表明，1980、2000、2019年研究区植被覆盖与管理因子平均值分别为0.76、0.60、0.41，从不同时期的C因子均值来看，2000年相比1980年减幅达20.39%，2019年相比2000年减幅达31.61%，表明1980年以来植被覆盖与管理对研究区侵蚀的减小作用不断增强，尤其是2000年以来，这种减小作用更为明显，体现了退耕还林还草工程对研究区侵蚀的控制作用。

研究区1980、2000、2019年植被均呈由北向南逐渐递增的变化，这是由于南部立地条件较好，降雨多，活立木蓄积量大，但在面积上北部较集中，南部较分散，这也是研究区对北部进行一些小流域综合治理的结果。研究区通过实施水土保持措施、退耕还林及生态环境治理等生态工程，使当地植被覆盖状况逐渐改善。

图5 坡度坡长因子图Figure 5 Slope and slope length factor graph

表3 安定区植被覆盖度面积表

2.1.5 水土保持措施因子 水土保持措施因子是土壤侵蚀动力的抑制因子，反映出植被以及相应的管理措施对土壤流失的影响，通过采取一定的方式来改变小地形，达到减小土壤侵蚀的目的，最常见的是工程措施及生物措施。在RUSLE模型中，P因子值是最难确定的因子[28]，故在中、大尺度的流域或区域研究中，P因子值通过土地利用类型进行赋值。

基于研究区土地利用分类数据，通过ArcGIS平台获得不同时期的水土保持措施因子P值分布。结果显示，1980年、2000年和2019年流域水土保持措施因子平均值分别为0.59、0.60和0.67.1980～2000年，变化不明显，措施多分布于研究区关川河两岸平原以及西南地区的内官营盆地；2019年明显效果更好，措施多分布于研究区东部、南部、关川河沿岸平原及内官营盆地。

3.2 土壤侵蚀时空变化分析

由表4可知，1980～2019年，研究区年均土壤侵蚀强度呈不断减小趋势。1980年平均侵蚀模数为5 074.90 t/(km2·a)，2000年平均侵蚀模数为3 108.58 t/(km2·a)，2019年平均侵蚀模数为604.22 t/(km2·a)，1980～2000年减少了35.75%，2000～2019年减少了80.56%，2000～2019年侵蚀减少明显大于1980～2000年，这与研究区2000年以后退耕还林还草及水土保持措施的实施相关，说明研究区生态环境正在逐渐改善。

从各侵蚀强度等级面积比例来看，1980～2019年研究区土壤侵蚀面积均随着侵蚀强度的增强而减少，整体微度侵蚀所占面积显著增加，强烈侵蚀所占面积在大幅减少。1980年土壤侵蚀以微轻度、中度侵蚀为主，中度侵蚀占据面积较多，且剧烈侵蚀面积占研究区面积的5.11%；2000年以微度、轻度侵蚀为主，且轻度及轻度以下侵蚀面积占比68.56%；2019年土壤侵蚀以微度为主，占研究区面积的74.84%，其中2000年轻度侵蚀较1980年有所增加，但整体呈现减少的趋势，表明区域内生态环境正朝良性发展。

表4 1980～2019年安定区土壤侵蚀分级

研究区1980、2000、2019年的土壤侵蚀图见图6，在研究区内土壤侵蚀分散且多呈块状和点状分布，北部、中部山区以及西南部部分地区土壤侵蚀较为严重，查阅到的资料中也表明北部地区地形起伏较大，沟壑纵横，存在许多沟状侵蚀。1980～2019年研究区土壤侵蚀整体呈现明显下降趋势，但西南部土壤侵蚀呈现增加趋势，这是由于西南地区海拔高大于2 300 m，坡度大于15°，降雨均在470 mm以上，尽管实施水土保持措施，但海拔高、坡度陡的地形以及降雨量较强的气候，造成西南部水土流失加剧。1980～2000年研究区土地利用以耕地、草地为主，分布于坡面以及研究区沟道边坡上，且面积较大，通过梯田、人工造林种草等工程、生物措施的实施，使得研究区土壤侵蚀量减少。2000～2019年，研究区土壤侵蚀均呈现减小趋势，在这一时间段，研究区通过实施水土保持措施、退耕还林及生态环境治理等生态工程，使植被覆盖度增强，更有效抑制土壤侵蚀。

图6 1980～2019年安定区土壤侵蚀Figure 6 Soil erosion map of Anding District from 1980 to 2019

2.3 RUSLE模型模拟精度的验证与评估

通过由甘肃省水文水资源局及所属定西水文水资源局提供的年侵蚀量进行对比评估，涉及到的水文站点分别为研究区前期水文观测站巉口站(1957～1999年)、研究区后期上迁到定西市东、西河两处的东、西河水文站(2000年至今)。采用加权平均法，消除水文站移址变化对研究区径流泥沙数量带来的影响，计算研究区1980、2000以及2019年的年均土壤侵蚀模数。最终得到研究区1980、2000、2019年的实测年均土壤侵蚀模数分别为4 624、2 912、524 t/(km2·a)，基于RUSLE模型模拟的研究区1980、2000、2019年的年均土壤侵蚀模数分别为5 074.90、3 108.58、604.22 t/(km2·a)，后者比前者分别多9.76%、6.76%、15.39%，对比之下，RUSLE模型计算出的研究区土壤侵蚀模数虽有一定误差但总体精度较好。

3 讨论

本研究以定西市安定区为研究区，基于RUSLE模型，采用GIS与相关数据分析相结合，计算了安定区土壤侵蚀模数，并对其时空特征进行分析。研究发现，安定区土壤侵蚀，总体以微度、轻度侵蚀为主，且剧烈侵蚀面积明显减少，水土流失状况趋于好转。从图6可以看出，研究区强度侵蚀主要发生在北部地区，查阅到的资料中也表明北部地区沟壑纵横，存在沟状侵蚀，这与邸利等[29]的研究结果一致。土壤侵蚀受到降雨强度、土壤性质、地形地貌、植被覆盖以及土地利用等因子的共同影响，其中最主要的影响因子为植被覆盖度因子，研究区通过实施水土保持工程、退耕还林及生态环境治理等生态工程，使得研究区植被覆盖度逐年增加，土壤侵蚀逐年降低，证明植被的恢复对抑制土壤侵蚀的作用十分显著，这与朱青等[30]的研究结果一致。在实施退耕还林还草工程之前，土壤侵蚀治理以水土保持措施为主，包括工程措施、林草措施以及农业措施。1980～2000年，研究区实施小流域综合治理的纲领式模式，即以小流域为单元，生物措施与工程措施相结合，山水田林路综合治理[31]。该时段，研究区土地利用以耕地、草地为主，分布于坡面以及研究区沟道边坡上，且面积较大，通过梯田、人工种草等工程、生物措施的实施，使得研究区土壤侵蚀量减少，这与戚继阳等[32]研究结果一致。

土壤侵蚀随着土地利用类型、植被覆盖度及降雨侵蚀、土壤可蚀性等因子的变化而发生着动态变化，在进行下一步研究中会改进模型，提高各个因子的参数精度，进一步提高RUSLE模型计算的精确性。此外，本文研究的模型中的影响因子主要为自然因子，在今后的研究中可以结合人为、社会因子，通过更深入的研究，为研究区黄河流域生态保护和高质量发展工作提供理论基础，为未来更好实施退耕还林等政策提供方法及措施。

4 结论

1) 从单因子分析上看，安定区土壤侵蚀分布与植被覆盖度因子及水土保持措施因子密切相关，总体上土壤侵蚀分布广泛，局部地区侵蚀严重，为重点治理区域。

2) 1980～2019年，安定区土壤侵蚀空间分异显著，基本特点为北高南低，水土流失区域集中于北部、中部山区以及西南部部分地区，极强度和剧烈侵蚀则呈点状分布。

3) 安定区1980、2000、2019年年均土壤侵蚀模数分别为5 074.90、3 108.58、604.22 t/(km2·a)，侵蚀强度较高的区域向微度、轻度侵蚀转化，总体呈现减少趋势。