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        基于RS和GIS的水土流失評價:以四川省若爾蓋縣為例

        2011-07-26 10:58:22楊武年南聰強(qiáng)何禎明
        中國水土保持 2011年9期
        關(guān)鍵詞:溝谷土壤侵蝕覆蓋率

        王 瓊,楊武年,南聰強(qiáng),何禎明

        (1.成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實驗室/成都理工大學(xué)遙感與GIS研究所,四川 成都610059;2.成都理工大學(xué),四川成都610059)

        水土流失使土地退化、生產(chǎn)力下降、生態(tài)環(huán)境惡化,對社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重威脅[1]。我國水土流失分布面積廣、治理難度大,直接威脅著國家生態(tài)安全、糧食安全和防洪安全,已成為制約經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的重要因素。水土流失受很多因素的影響,其監(jiān)測也有一定的復(fù)雜性和不確定性。應(yīng)用遙感(RS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)對水土流失進(jìn)行監(jiān)測,已成為水土保持科學(xué)研究與綜合治理監(jiān)測的重要方向之一[2]。

        若爾蓋地區(qū)是黃河上游的重要水源涵養(yǎng)地,搞好該區(qū)水土保持對調(diào)節(jié)區(qū)內(nèi)徑流、凈化水質(zhì)、開展生物多樣性保護(hù)、沙化控制、調(diào)節(jié)區(qū)域小氣候及固碳等具有重要的作用。由于全球氣候變暖及不合理的人類活動的影響,若爾蓋地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)已遭到嚴(yán)重破壞。因此,選擇若爾蓋水土流失相對嚴(yán)重的東南部區(qū)域為研究區(qū),利用現(xiàn)有的該區(qū)TM遙感數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù),對區(qū)內(nèi)水土流失強(qiáng)度進(jìn)行評價,具有重要的現(xiàn)實意義。

        1 研究區(qū)概況

        若爾蓋縣位于青藏高原東部邊緣地帶,地處阿壩藏族羌族自治州北部,面積10164.21 km2,黃河與長江分水嶺將其劃分為東西兩部分。研究區(qū)位于若爾蓋縣東南部,包括包座、阿西茸、巴西、求吉及班佑鄉(xiāng)的部分區(qū)域,為高原丘陵、山原、亞高山和高山峽谷地貌,其中以高原丘陵地貌為主,占土地總面積的64%。海拔4000 m左右的山原上地勢平緩。河谷兩岸山高坡陡,水流湍急,山坡森林密布,山頂緩坡為草甸。河谷兩岸平均海拔2500~3000 m的平壩和半坡地帶的土壤為山地棕壤、山地褐色土、暗棕壤。平均晝夜溫差10~15℃,平均日照時數(shù)長達(dá)12 h左右,年降雨量500~600 mm。

        2 研究方法

        2.1 遙感圖像選擇及處理

        根據(jù)研究目的和研究區(qū)實際情況,采用若爾蓋地區(qū)2007年Landsat-TM衛(wèi)星遙感圖像。選用321波段組合和432波段組合合成圖像,以滿足影像判讀時的不同需要,再根據(jù)合成效果進(jìn)行線性拉伸的輻射增強(qiáng)處理與聚焦分析的空間增強(qiáng)處理,之后再對影像進(jìn)行幾何精校正。利用ERDAS中Subset Image功能模塊的不規(guī)則分幅裁剪功能,對圖像進(jìn)行裁剪得到研究區(qū)的遙感圖像。對現(xiàn)有的1∶10萬地形圖進(jìn)行掃描,在MapGIS軟件的支持下,利用人機(jī)交互式等高線矢量化的方法,并根據(jù)不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN)內(nèi)插法進(jìn)行等高線的插值獲取,生成數(shù)字高程模型(DEM)。

        2.2 分級指標(biāo)因子提取

        水土流失分類依據(jù)中華人民共和國《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》(SL 190—2007)的總體要求,既考慮侵蝕發(fā)生的成因聯(lián)系,又重視侵蝕發(fā)育階段和形態(tài)特點(diǎn);既要突出主導(dǎo)因素的作用,又要考慮綜合作用的影響;既要保證分級分類指標(biāo)清晰直觀、符合邏輯,也要便于實施、可操作性強(qiáng)[2]。

        水土流失主要受降雨、土壤可蝕性、溝谷密度、土地利用類型、地形、植被覆蓋、水土保持措施等因子的影響。由于降雨侵蝕力、土壤可蝕性和地形因子在較短的時間內(nèi)不會發(fā)生大的變化,因此對水土流失現(xiàn)狀的研究就變成了對變化的因子如植被覆蓋、土地利用類型等的研究[3]。另外,由于地形坡度和溝谷密度對水土流失的影響程度較大,根據(jù)研究區(qū)的實際地理情況,擬提取地形坡度、溝谷密度、植被覆蓋度和土地利用類型幾個因子來分析并確定水土流失強(qiáng)度。

        2.2.1 地形坡度因子提取

        坡度是決定徑流沖刷能力的主要因素之一。一般情況下,隨著坡度的增加土壤侵蝕強(qiáng)度就會加大[4]。地形坡度是構(gòu)成水力侵蝕的動力條件,影響降雨和外營力的再分配,改變著地表物質(zhì)的分離搬運(yùn)、堆積過程及其速度,決定著地表徑流對土壤侵蝕的能量分配。坡度大小是決定土壤侵蝕強(qiáng)弱的重要因素[5],參考1985年全國土壤侵蝕遙感調(diào)查工作技術(shù)細(xì)則,根據(jù)《水土保持技術(shù)規(guī)范》的有關(guān)要求,將坡度劃分為<5°、5°—8°、8°—15°、15°—25°、25°—35°、> 35°共 6 個級別。

        通過數(shù)字化地形,提取高程線和高程點(diǎn),經(jīng)過插值運(yùn)算,建立數(shù)字高程模型DEM,在ArcGIS 3D分析模塊下生成不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN)模型,再由3D Analyst工具條下的Surface Analysis中的坡度工具(Slope、Aspects)功能來實現(xiàn)生成以度為單位的坡度圖(圖1)。

        2.2.2 溝谷密度因子提取

        溝谷密度的大小與降水和徑流特征、地形坡度、巖性、土壤抗侵蝕性能、植被狀況、土地利用類型等有關(guān),可作為水土流失等級劃分的參考指標(biāo)。溝谷是土壤侵蝕的結(jié)果[6],溝谷密度發(fā)育的強(qiáng)弱與土壤侵蝕密切相關(guān),溝谷密度與水土流失強(qiáng)度的關(guān)系見表1。根據(jù)填充洼地提取水流方向、提取匯流累積量、設(shè)定閾值提取溝谷的方法獲得溝谷分布圖,再利用GIS自動生成研究區(qū)公里格網(wǎng),把格網(wǎng)分布圖與溝谷分布圖疊加分析,統(tǒng)計出落在每個柵格內(nèi)的溝的長度,除以單元格網(wǎng)面積即得到溝谷密度,經(jīng)整飾輸出溝谷密度圖(圖2)。

        表1 溝谷密度定級指標(biāo)

        圖2 研究區(qū)溝谷密度

        2.2.3 植被覆蓋因子提取

        植被是控制水土流失的主要因子之一,良好的植被覆蓋有助于保持水土。植被是侵蝕動力的抑制因子,植被覆蓋率和植被結(jié)構(gòu)直接影響著土壤侵蝕強(qiáng)度,植被覆蓋率越高地表的抗侵蝕能力就越強(qiáng)。植被覆蓋率是最常用來表達(dá)植被對土壤侵蝕影響程度的指標(biāo),其分級定級指標(biāo)如表2。

        表2 植被覆蓋率定級指標(biāo)

        據(jù)研究,植被覆蓋率與植被指數(shù)呈近似線性相關(guān),本文采用歸一化植被指數(shù)(NDVI)來計算植被覆蓋率。NDVI與植被分布密度呈線性相關(guān),是植被空間分布密度的最佳指示因子。NDVI的優(yōu)點(diǎn)在于能大大消除地形和群落結(jié)構(gòu)的陰影影響及減弱大氣的干擾,因而提高了植被覆蓋率的檢測靈敏度[7]。通過ERDAS中Interpreter模塊Spectral Enhancement/Indices項計算圖像植被指數(shù)NDVI值,然后按照植被覆蓋指數(shù)分級指標(biāo)劃出植被覆蓋率,對植被覆蓋率進(jìn)行分類、賦色,得到如圖3所示的研究區(qū)植被覆蓋率。

        2.2.4 土地利用類型因子提取

        水土流失是自然因素和人為活動綜合作用的結(jié)果,而土地利用既與自然條件緊密相關(guān)又深受人類活動的影響。土地利用改變了原有地表植被類型及其覆蓋率和微地形,從而影響到土壤侵蝕的動力和抗侵蝕阻力系統(tǒng),在區(qū)域土壤侵蝕發(fā)展中起著重要的作用[8]。按照全國土壤侵蝕遙感調(diào)查工作技術(shù)細(xì)則的標(biāo)準(zhǔn),不同土地利用類型對水土流失強(qiáng)度影響的分級定級指標(biāo)如表3。

        表3 土地利用定級指標(biāo)

        采用最大似然法對影像進(jìn)行土地利用分類。首先對遙感圖像進(jìn)行地類采樣獲取分類模板,再執(zhí)行監(jiān)督分類,進(jìn)行分類后處理,最后得到如圖4所示的研究區(qū)土地利用類型圖。

        2.3 水土流失強(qiáng)度分級

        2.3.1 水土流失因子空間分析

        研究區(qū)水土流失狀況主要與坡度、溝谷密度、植被覆蓋率、土地利用類型有關(guān)??紤]到研究區(qū)實際情況及各因子對水土流失影響的大小,給出如表4所示的4個因子的權(quán)重值。利用ArcGIS空間分析模塊功能,將各評價因子與其相應(yīng)的權(quán)重疊加分析得到研究區(qū)水土流失綜合評價指數(shù),再按強(qiáng)度分級指標(biāo)劃分水土流失強(qiáng)度等級并整飾出水土流失強(qiáng)度分級圖(圖5)。

        2.3.2 結(jié)果與分析

        從研究區(qū)水土流失強(qiáng)度分級圖可以看出,該地區(qū)微度水土流失區(qū)域最大,主要分布在中部植被生長較好的地區(qū);輕度、中度、強(qiáng)烈流失區(qū)域分布較分散,主要集中分布于西部和南部低山平原區(qū);而極強(qiáng)烈流失和劇烈流失區(qū)域非常少,僅在東北部求吉鄉(xiāng)的高坡裸露地區(qū)有少量分布。

        圖4 研究區(qū)土地利用類型分布

        表4 研究因子的權(quán)重賦值標(biāo)準(zhǔn)

        圖5 研究區(qū)水土流失強(qiáng)度分級

        據(jù)統(tǒng)計,研究區(qū)總面積2983.18 km2,其中:微度流失面積1360.86 km2,占45.6%;輕度流失面積735.01 km2,占24.6%;中度流失面積 575.74 km2,占 19.3%;強(qiáng)烈流失面積 218.52 km2,占 7.3%;極強(qiáng)烈流失面積 72.23 km2,占 2.4%;劇烈流失面積20.82 km2,占0.7%。由此可知研究區(qū)的水土流失不甚嚴(yán)重,微度流失區(qū)域接近一半,輕度、中度、強(qiáng)烈流失區(qū)域次之,極強(qiáng)烈流失區(qū)域較小,劇烈流失區(qū)域甚微。

        研究區(qū)水土流失分布與植被發(fā)育程度相關(guān)性很大。水土流失出現(xiàn)惡化情況,主要是由于人類活動的不斷增加,如過度放牧、亂砍濫伐等。研究區(qū)水土流失較為嚴(yán)重的區(qū)域主要分布于植被覆蓋不良的荒地和坡耕地上,其中坡耕地水土流失最為嚴(yán)重,大多為強(qiáng)烈流失。從地貌上看,水土流失主要發(fā)生在溝谷和山坡中下部,這些地方人類活動頻繁,植被破壞嚴(yán)重,大量開墾坡耕地,導(dǎo)致了水土流失加劇。該地區(qū)多為農(nóng)耕地,土地的保護(hù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展關(guān)系極大,因此應(yīng)大力加強(qiáng)對人為破壞的管制,減少放牧、農(nóng)耕對地表植被的破壞,并加強(qiáng)對區(qū)內(nèi)水土流失的治理。

        3 結(jié)語

        在缺少土壤侵蝕模數(shù)的情況下,利用RS和GIS技術(shù),結(jié)合遙感影像和地形數(shù)據(jù),提取對水土流失影響較大的因子如地形坡度、溝谷密度、植被覆蓋率、土地利用類型進(jìn)行空間疊加分析,實現(xiàn)對水土流失強(qiáng)度的調(diào)查分析,具有快速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)。但該方法也有其明顯不足:首先,因為缺少土壤侵蝕模數(shù)等輔助數(shù)據(jù),只能對區(qū)域內(nèi)水土流失做定性而做不到定量評價;其次,僅對單期數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的結(jié)果不可能完全代表研究區(qū)影響因子的實際情況。盡管如此,其為該區(qū)快速準(zhǔn)確地評價水土流失和開展水土流失綜合防治提供了重要參考。

        [1]呂航,陳圣波,孟治國,等.基于RS與GIS的大尺度水土流失分級制圖[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2007,12(22):715-717.

        [2]封建民,李曉華.基于TM影像和DEM的佳縣水土流失強(qiáng)度監(jiān)測方法的研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,38(26):14754 -14755,14760.

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        [4]張洪江.土壤侵蝕原理[M].北京:中國林業(yè)出版社,1999.

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        [6]賀奮琴,何政偉,尹建忠.基于遙感和GIS的水土流失因子信息提取與分級定標(biāo)研究——以攀枝花市為例[J].測繪科學(xué),2006,31(4):126 -127.

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        [8]馬力,楊新民,吳照柏,等.不同土地利用模式下土壤侵蝕空間演化模擬[J].水土保持通報,2003,23(1):49 -51.

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