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        基于遙感和GIS技術(shù)渭河小流域水土流失空間分布研究

        2018-12-14 08:20:18楊建斌
        陜西水利 2018年6期
        關(guān)鍵詞:渭河流域坡長土壤侵蝕

        楊建斌

        (陜西省寶雞市地下水管理監(jiān)測中心,陜西 寶雞 721001)

        流域是生態(tài)系統(tǒng)中物種多樣性的典型區(qū),也是地球陸地表層物質(zhì)能量流動(dòng)與轉(zhuǎn)化的敏感地帶,保護(hù)流域生態(tài)系統(tǒng)的健康和完整是全球變化背景下實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之徑。渭河小流域位于陜西省內(nèi),流域氣候濕潤多雨、泥石流等自然災(zāi)害時(shí)常發(fā)生、生態(tài)環(huán)境脆弱,流域不僅為居民生產(chǎn)生活提供必不可少的水、土地資源,也是區(qū)域生態(tài)安全中心。渭河小流域是陜西省水土流失嚴(yán)重地區(qū),受夏季集中性降水與地表環(huán)境脆弱性影響,表層土壤侵蝕時(shí)有發(fā)生并伴隨著養(yǎng)分流失、植被退化。遙感技術(shù)以高時(shí)效、廣域監(jiān)測的特點(diǎn)結(jié)合地理信息技術(shù)為分析水土流失特征提供了便利方案。如周寧等[1]以TM5數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ),應(yīng)用GIS和CSLE模型對黑龍江拉林河流域土壤侵蝕強(qiáng)度進(jìn)行了空間分級;李奎等[2]采用RUSLE通用方程和GIS方法對榆林市水土流失進(jìn)行了定量提?。魂憘骱赖萚3]基于遙感和GIS平臺(tái)研究了重慶萬州區(qū)的水土流失量及其與高程、坡度之間的關(guān)系。渭河流域是陜西省寶雞、西安、咸陽等城市的生態(tài)屏障,針對該地區(qū)的相關(guān)研究多以定性分析、治理方案為主,而對本區(qū)水土流失的定量研究鮮有報(bào)道。本文以landsat8、DEM及相關(guān)圖件為數(shù)據(jù)源,在ArcGIS10.3平臺(tái)上對渭河小流域水土流失信息進(jìn)行定量提取,以期為區(qū)域水土保持、生態(tài)規(guī)劃提供實(shí)踐依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        遙感數(shù)據(jù)采用為TM8衛(wèi)星影像OLI的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)的可見光波段分辨率為30 m,全色波段達(dá)15 m,經(jīng)波段融合后光譜、影像特征得以豐富,能夠滿足地表信息提取精度需求。DEM數(shù)據(jù)為美國聯(lián)邦地質(zhì)局提供GEODEN,其分辨率達(dá)到30 m,為保持空間信息的統(tǒng)一,將其與遙感數(shù)據(jù)重采樣為15 m。計(jì)算水土流失量須先提取區(qū)域可侵蝕性因子,該因子是土壤質(zhì)地與降雨強(qiáng)度的復(fù)合函數(shù),以南京土壤研究所繪制的專題土壤圖和基本圖件進(jìn)行矢量化處理,降水強(qiáng)度則通過區(qū)域歷史降水量進(jìn)行計(jì)算,其計(jì)算過程參照文獻(xiàn)[4]。

        1.2 通用水土流失方程

        通用水土流失方程 (Revised universal soil loss equation,RUSLE)是美國科學(xué)家們通過研究水土動(dòng)力循環(huán)、植被涵養(yǎng)、土壤質(zhì)地、地形效應(yīng)等經(jīng)長時(shí)間實(shí)踐積累建立區(qū)域水土流失量計(jì)算公式,其將水土流失視作坡度、坡長、植被、降水強(qiáng)度等環(huán)境因子的函數(shù)[4],公式如下:

        式中:RUSLE為年水土壤流失量,單位為t/(hm2·a);R為降雨侵蝕力因子表征降水強(qiáng)度對水土流失的影響,單位為MJ·mm/(hm2·h·a);不同土壤其質(zhì)地不同,降水強(qiáng)度對其侵蝕力具有一定差異,以K描述土壤可蝕性,單位為 t·hm2·h/(hm2·MJ·mm),L、S、C、P 依次表示坡長、坡度、植被、水土保持措施等客觀因素。

        地形因子是土壤侵蝕的客觀因素,依據(jù)公式可知坡度、坡長越大,水土流失越強(qiáng)烈。坡度因子的提取可直接應(yīng)用ArcGIS 10.3中Spatial Analysis模塊的surface功能,以DEM數(shù)據(jù)為底圖進(jìn)行提取,坡長的計(jì)算則借助柵格計(jì)算器完成,如下:

        式中:θ 為坡度值,單位為°(度),M 為坡長指數(shù),通常取 0.5;S、L分別為坡度、坡長因子。LS為坡度坡長因子的組合,計(jì)算表明區(qū)域LS的取值為0~8.23。

        地表可侵蝕性反映了自然狀態(tài)下土壤侵蝕強(qiáng)弱,通常疏松的地表環(huán)境水土流失越劇烈。學(xué)者提出的,地表可侵蝕性因子公式如下[3]:

        式中:i=1,2,…,12,表示月份,Pi為月降雨總,mm;R為降雨侵蝕力因子,其值越大,表明降雨強(qiáng)度越大,對地表侵蝕作用越大。植被通過地上截留、匯聚和地下固結(jié)作用減弱水土流失,其與水土流失量呈反比,可通過ENVI5.3軟件的bndmath工具進(jìn)行波段計(jì)算提取。

        1.3 空間結(jié)構(gòu)分析

        水土流失強(qiáng)弱等級在不同空間位置呈現(xiàn)聚集性特征,由于這種相關(guān)性體系在二維空間,故應(yīng)用科技統(tǒng)計(jì)函數(shù)Moran's I表達(dá)[5]:

        式中:n為變量樣本數(shù)量;xi、xj為變量x在鄰近配對位置i和j處的實(shí)測值為變量x的平均值,wij為空間權(quán)重函數(shù),Moran’s I為空間自相關(guān)性的度量,Moran’s I絕對值越大,表明自相關(guān)性越強(qiáng)。

        1.4 軟件平臺(tái)

        遙感數(shù)據(jù)處理和波段計(jì)算、植被因子提取在ENVI5.3平臺(tái)上完成,地形因子、可侵蝕性因子等和取樣水體流失空間分布圖的制作在ArcGIS10.3平臺(tái)上進(jìn)行;水土流失格局的空間自相關(guān)性和分形維數(shù)分析在GS+9.0平臺(tái)上操作。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 渭河小流域水土流失空間格局

        依據(jù)渭河流域典型地類特征結(jié)合魏本贊等[6]學(xué)者的研究結(jié)果,將該流域土地利用類型劃分為水域、林地、草地、裸地、建設(shè)用地、果園、旱地等7個(gè)類別,基于OLI影響進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸愄崛?。可知渭河流域用地類型呈交錯(cuò)分布,各類別呈斑塊狀、分布離散。其中水域呈現(xiàn)狀、帶狀延伸;旱地呈塊狀;林地分布集中性較好,呈團(tuán)狀。統(tǒng)計(jì)顯示,本區(qū)用地類型以林地、水域占優(yōu),其分別占全域面積的36.01%、25.88%,達(dá)708.97 km2、509.67 km2。其次是旱地,主要分布于流域東南部,面積達(dá)342.31 km2,其結(jié)構(gòu)比為17.38%。建設(shè)用地以居民點(diǎn)、道路交通、工礦為主,達(dá)243.57 km2,占 12.37%;區(qū)域草地較少,僅為 128.57 km2,占總面積的6.53%。流域整體裸地較少,僅為16.602 km2,占0.84%。

        受下墊面地表環(huán)境與降水侵蝕力影響,流域水土流失量存在空間分布差異,根據(jù)《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》,將土壤侵蝕模數(shù)進(jìn)行分級,進(jìn)而得到水土流失強(qiáng)度分布圖。可知,區(qū)域水土流失以微度為主,其分布范圍最廣且呈連續(xù)性分布,強(qiáng)度、極強(qiáng)和劇烈水土流失區(qū)呈斑狀分布,其分布較為離散。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析,微度水土流失區(qū)面積達(dá)1528.40 km2,占區(qū)域面積的77.62%,其次是輕度和中度水土流失區(qū),面積依次為208.39 km2、195.23 km2,結(jié)構(gòu)比分別是10.58%、9.92%,強(qiáng)度、極強(qiáng)和劇烈水土流失區(qū)分布較少,呈點(diǎn)狀分布,面積僅為31.31 km2、3.62 km2、2.05 km2,分別占流域總面積的1.59%、0.18%、0.10%。

        2.2 渭河流域水土流失與土地利用類型的關(guān)系

        土地利用類型決定著土壤質(zhì)地、植被覆蓋度、人為活動(dòng)影響程度,是水土流失的重要影響因子。渭河流域用地類型錯(cuò)綜復(fù)雜,水土流失強(qiáng)度的空間分布不均衡。將各土地利用類型面積與其水土流失量進(jìn)行回歸分析,得出二者之間的關(guān)系模型:

        式中:y 為水土流失量 (t·km-2·a-1);x1、x2、x3、x4分別為旱地、園地、建設(shè)用地和裸地地類,其決定系數(shù)為正,表明其對水土流失呈正效應(yīng),是區(qū)域土壤侵蝕的主要防控地類;而x5、x6和x7分別代表林地、草地和水域,其決定系數(shù)為賦值,與水土流量之間負(fù)相關(guān)關(guān)系,表明這些用地類型可以抑制水土流失。

        土地利用結(jié)構(gòu)通過景觀組合效應(yīng)對水土流失產(chǎn)生影響,以各單元內(nèi)用地類型結(jié)構(gòu)比與土壤侵蝕量的線性關(guān)系建模,得到結(jié)果見圖1。由圖可知,渭河流域范圍內(nèi)各單元侵蝕模數(shù)范圍介于 69.84 t·km-2·a-1~1277.94 t·km-2·a-1之間, 變幅達(dá) 1175.56 t·km-2·a-1。從圖中不同用地類型的散點(diǎn)可以看出,隨著用地類型結(jié)構(gòu)的增加,水土流失量變化趨勢各異。其中水土流失量與裸地的關(guān)系為y=1212.6x+136.68,R2=0.738,在0.01水平上達(dá)到顯著性;與建設(shè)用地的關(guān)系表現(xiàn)為y=730.47x+435.11,R2=0.2278,通過了0.05水平信度檢驗(yàn);隨著園地類型結(jié)構(gòu)比增加,水土流失量以y=930.01x+109.5的形式變化。由此表明這些用地類型的增加將導(dǎo)致水土流失的加劇,其中裸地的決定系數(shù)最大,其侵蝕模數(shù)達(dá)到1212.6 t·km-2·a-1,應(yīng)予以重點(diǎn)防控。而水域結(jié)構(gòu)比與水土流失的關(guān)系表現(xiàn)為y=125.68x+254.64,R2=0.0177,并未通過5%水平信度檢驗(yàn),表明二者間的關(guān)系不顯著。相對而言,隨著草地、林地用地結(jié)構(gòu)增加,水土流失以y=125.68x+254.64,R2=0.0177 和 y=-964.01x+712.6,R2=0.7221形式變化,表明這些用地結(jié)構(gòu)的升高有利于控制水土流失,減弱土壤侵蝕。

        2.3 渭河流域水土流失空間結(jié)構(gòu)分析

        圖2為渭河流域不同水土流失強(qiáng)度Moran’s I散點(diǎn)圖。其初始值為全局Moran’I,將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到Z值均大于1.96的臨界值,表明其空間分布具有良好的自相關(guān)性。可知,劇烈水土流失區(qū)的全局Moran’s I值最大,為0.317,表明其聚集性良好,結(jié)合圖2來看,劇烈水土流失區(qū)呈點(diǎn)狀分布,被其他弱級水土流失區(qū)包圍;這種聚集性表明臨近劇烈水土流失區(qū)的范圍其土壤侵蝕程度可能加劇。微度水土流失區(qū)的全局Moran’s I值最小,為0.255,表明其在空間上連續(xù)性較好,具有良好的結(jié)構(gòu)性規(guī)律。各散點(diǎn)圖變化趨勢顯示,隨著滯后距離增加其局部Moran’s I逐漸減小,于10 km處由正相關(guān)演變?yōu)樨?fù)相關(guān),表明其相關(guān)性距離為10 km,在此范圍內(nèi)不同水土流失強(qiáng)度等級具有空間關(guān)聯(lián)性。

        3 結(jié)論

        基于遙感資料和GIS技術(shù),運(yùn)用水土流失通用方程定量提取了渭河流域水土流失信息。結(jié)果表明,不同土地利用類型下水土流失強(qiáng)度存在差異,流域水土流失量介于69.84 t·km-2·a-1~1277.94 t·km-2·a-1之間。旱地、園地、建設(shè)用地、裸地等用地類型結(jié)構(gòu)比與水土流失量之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系,而草地、林地等類型的結(jié)構(gòu)比有利于抑制水土流失量,水域用地結(jié)構(gòu)比水土流失量的關(guān)系尚不明確。空間自相關(guān)分析表明,劇烈水土流失區(qū)呈明顯的獨(dú)立性分布,表明局部人為因素是加劇土壤侵蝕的主要原因,微度水土流失區(qū)分布范圍廣、結(jié)構(gòu)性穩(wěn)定,表明改善區(qū)域自然因素有利于從整體上防控水土流失。研究結(jié)果可為區(qū)域水土保持和生態(tài)規(guī)劃提供借鑒。

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