王光輝
(龍門縣水利水電勘測設計室,廣東 惠州 516800)
中國土壤侵蝕災害不僅面積大、分布范圍廣,而且水土流失的強度高,受災嚴重的地區(qū)占比極高,已經(jīng)成為我國最主要的自然災害之一。地形是土壤侵蝕產(chǎn)生的載體,合理的地形條件會控制土壤侵蝕發(fā)生的強度[1]。地形起伏度是評價地形因子的關(guān)鍵因素,它是給定范圍內(nèi)高程最大和最小值之間的差值,它對土壤侵蝕敏感性有很大影響。在地區(qū)的水土流失研究中,隨著高程模型的分辨率降低,得到的坡度、坡向等信息往往不具有代表水土流失特征的科學含義[2],而地形起伏比不僅具有數(shù)學含義,也具有地形信息含義。地形起伏因素的分析研究是區(qū)域土壤侵蝕定量評價的重要基礎工作。本文在研究區(qū)域土壤侵蝕的過程中,引入地形起伏度,來探究土壤侵蝕與地形起伏度的關(guān)聯(lián)性。
龍門縣是廣東省惠州市的下轄縣,占比面積大,地形地貌呈現(xiàn)出西高東低的走勢,總面積為2 295 km2。龍門縣的主要河流是曾江,貫穿縣城南北[3]。曾江是東江最大的支流,在龍門地區(qū)被稱為龍口河。另一條為西林河,發(fā)源于新豐七星嶺,流經(jīng)新豐、龍門、增城,流經(jīng)增城孫家堡東江。全縣共有7條流域面積超過100 km2的河流,其中6條為曾江支流,分別為藍田河、鐵崗河、白沙河、葛浦水、永漢水,另一條為東江支流公莊水上游,龍門的平陵水。目前,惠州地區(qū)人類活動造成的土壤侵蝕較為嚴重[4]。
本文使用的數(shù)字高程模型提取自資源三號遙感測繪衛(wèi)星,通過ENVI和ARCGIS軟件進行提取、校正等工作,經(jīng)過檢驗,提取精度較高[5]。其機身主要搭載4臺光學相機,包括1臺2.1 m分辨率的全彩相機、2臺3.6 m分辨率的正、反相機,能夠以長期、連續(xù)和穩(wěn)定的方式獲得立體全色圖像、多光譜圖像和輔助數(shù)據(jù)(見表1和圖1)。
表1 技術(shù)參數(shù)
1) 均值變點法分析地形起伏度
研究區(qū)域高程的最高點與最低點的差值即是地形起伏度[6]。地形起伏度可以將地形因素進行定量描述。地形起伏計算表達式如式(1)~(3)所示:
圖1 龍門縣DEM數(shù)據(jù)
Δh=hxy,max-hxy,min
(1)
(2)
M=S/N
(3)
式中hx,y為領域內(nèi)像元的高程值,hx,y,max和hxi, y, min分別代表目標柵格最大和最小高程值(x,y=1,2,3,…,n);Δh表示高程值差;N為柵格的個數(shù);S為柵格的起伏度和;M為平均起伏度值。
均值變點法是數(shù)理統(tǒng)計學當中的方法。數(shù)據(jù)擬合曲線應該是非線性的,并且只有一個變化點。在地貌研究中,該方法可以快速確定平均地貌生長速率的拐點,即最佳統(tǒng)計單元。在系統(tǒng)模型統(tǒng)計中,當一個時間突然變化時,時間就是變化點[7]。計算過程大致如公式(4)(5):將樣本數(shù)據(jù)i=2,…,N,分為X1,X2,…,Xi-1和Xi,Xi+1,…,Xt。
(4)
(5)
式中 表示各樣本段的算術(shù)平均數(shù),Si為樣本數(shù)據(jù)分割后的統(tǒng)計數(shù),S為原始樣本的統(tǒng)計數(shù),t為目標網(wǎng)格總數(shù)。當S和Si的差異達到最大值時,這一時間對應于研究區(qū)地形起伏變化的拐點,這是最好的統(tǒng)計單位。
2) 土壤侵蝕
原則上,土壤侵蝕強度的分類以允許土壤流失和最大國民損失為兩極值,并通過插值法分為6個等級(見表2)。由于研究區(qū)地域遼闊,自然類型多樣,不同地區(qū)的土壤形成速率不同,不同侵蝕區(qū)的土壤容許流失量不同[8]。土壤允許流失量是指長期保持土壤肥力的最大流失量和土地生產(chǎn)力的基本穩(wěn)定性。
表2 土壤侵蝕強度劃分標準
① 提取坡度系數(shù)。在ArcGIS 10.2軟件中,利用資源三號遙感衛(wèi)星提取出龍門縣數(shù)字高程模型,然后運用“空間分析”模塊中的“地表分析”工具生成研究區(qū)的坡度分布柵格圖,并按5°、5°~8°、8°~15°、15~25°25~35°和>35°的范圍進行重新分類。
② 土地利用分布類型因子。根據(jù)2014年研究區(qū)的奧利圖像,在envi 5.1軟件中,研究區(qū)的土地利用類型分為:
③ 植被覆蓋因子的提取。在envi 5.1軟件中,利用波段數(shù)學工具,利用遙感方法估算植被覆蓋度。NDVI二元模型是線性混合像元分解模型中最簡單、最準確的一種,用于植被覆蓋度的估計。根據(jù)研究區(qū)域2014年的oli圖像,利用研究區(qū)域的紅外波段和近紅外波段,根據(jù)以下公式估算研究區(qū)域內(nèi)每個像素的歸一化植被指數(shù)(NDVI):
(6)
式中NIR表示近紅外波段;RED表示紅外波段。
然后,根據(jù)經(jīng)驗選取置信區(qū)間, 確定NDVIsoil和NDVIveg, 依照下式估算各像元的植被覆蓋度FVC:
(7)
最后從30%~70%每隔15個百分點分一類,在ArcGIS 10.4軟件中進行植被覆蓋度的重分類。并將得到的結(jié)果疊加分析。
在ARCGIS 5 km×5 km的分析窗口中,提取了地形起伏度指標,然后依據(jù)地形起伏度劃分標準表3對地形起伏度進行重分類色塊顯示。
表3 地形起伏度劃分
圖2 龍門縣地形起伏度示意
表4 龍門縣地形起伏度統(tǒng)計
地形起伏度分級面積/km2占比/%平原302.9413.20臺地213.4359.30丘陵422.2818.40小起伏山地87.213.80中起伏山地534.73523.30大起伏山地635.71527.70極大起伏山地98.6854.30
由圖2和表4可知,龍門縣境內(nèi)以山地為主,其中大起伏山地占比最高,為37.7%;極大起伏山地占比最低,僅為4.3%,是南昆山國家森林公園用地;平原地區(qū)占比為13.2%,多為城鎮(zhèn)用地和耕種用地;臺地占比9.3%;丘陵地區(qū)集中在平原周圍,占比為18.4%。整體空間上,呈現(xiàn)西部高東部低的過渡性地形差異。
對各個圖層進行分析和統(tǒng)計,在龍門縣土地利用類型中,通過調(diào)查分析,將水體劃分為無土壤侵蝕強度類型,建設用地劃分為微土壤侵蝕強度類型??偨Y(jié)其他四類土地,得到龍門縣2018年土壤侵蝕強度空間分布圖(見圖3所示)。
圖3 龍門縣土壤侵蝕強度分布示意
表5 龍門縣土壤侵蝕面積占比
VALUE等級面積占比/%1微度侵蝕56.32輕度侵蝕17.53中度侵蝕11.564強度侵蝕7.35極強度侵蝕6.776劇烈侵蝕0.57
由圖3可以看出,龍門縣土壤侵蝕較為分散,微度侵蝕范圍最廣,面積達到了56.3%,集中分布在地勢較為平坦的平原、臺地和丘陵地區(qū)。輕度和中度侵蝕區(qū)域主要分布在臺地地區(qū),面積占比分別為17.5%、11.56%。大起伏山地區(qū)域主要以強度和極強度侵蝕為主,占比為7.3%、6.77%。劇烈侵蝕零星分布在山地地區(qū),占比最小,僅為0.57%(見表5所示)。
經(jīng)計算得出龍門縣年均土壤侵蝕總量為3 399 354 t,年均侵蝕模數(shù)為31 200 t/(km2·a)。由土壤侵蝕現(xiàn)狀(見表6)可以得出各級侵蝕的侵蝕面積和侵蝕量分別為:微度侵蝕1 292 km2,258 417 t;輕度侵蝕401.6 km2,200 812 t;中度侵蝕265.3 km2,663 255 t;強烈侵蝕167.5 km2,837 675 t;極強烈侵蝕155.3 km2,1 242 972 t;劇烈侵蝕13 km2,196 222.5 t。年侵蝕量最大的是極強烈侵蝕區(qū)域,最小的是輕度侵蝕區(qū)域(見圖4所示)。
表6 龍門縣土壤侵蝕量計算
圖4 侵蝕面積與侵蝕量占比示意
土壤侵蝕綜合指數(shù)可以用來分析不同地形起伏度條件下的土壤侵蝕狀況,該指數(shù)能夠反映土壤侵蝕的嚴重程度,可以用土壤侵蝕指數(shù)來表示。值越高表示對土壤侵蝕的綜合指數(shù)的貢獻越大,其計算如下式[9]:
(8)
式中Wij代表第i類第j級的土壤侵蝕強度的分級值;Aij代表第i類第j級的土壤侵蝕強度的面積比重。
利用GIS技術(shù), 對高程圖與土壤侵蝕圖進行疊加, 產(chǎn)生土壤侵蝕與地形起伏之間的對應關(guān)系(見表7)。
表7 不同區(qū)域土壤侵蝕強度指數(shù)
通過表7可以看出,極大起伏山地的侵蝕強度最高,為3.22,臺地的土壤侵蝕強度最低,為1.35。龍門縣土壤侵蝕較為嚴重的地區(qū)都集中在中起伏山地以上的區(qū)域。地形起伏度越大,土壤侵蝕指數(shù)也越高,說明,土壤侵蝕與地形起伏具有正相關(guān)關(guān)系。
基于從遙感影像中提取的DEM數(shù)據(jù),對龍門縣地形起伏度和土壤侵蝕的相關(guān)性分析,龍門縣境內(nèi)以山地為主,其中大起伏山地占比最高,為37.7%,整體地勢呈現(xiàn)西部高東部低的趨勢。龍門縣土壤侵蝕,微度侵蝕分布范圍最廣,面積占比為56.3%,而年均侵蝕量貢獻最大的為極強列侵蝕區(qū)域,侵蝕量為1 242 972 t,年均侵蝕量貢獻最小的部分為劇烈侵蝕區(qū)域,雖然侵蝕模數(shù)高,但是侵蝕面積占比下,侵蝕量僅為196 222.5 t。隨著地形起伏度的增加,土壤侵蝕指數(shù)也呈現(xiàn)出增加的趨勢,二者的相關(guān)性為正相關(guān)。