武詩(shī)琪，饒良懿

砒砂巖不同類型區(qū)坡譜特征與空間分異

武詩(shī)琪，饒良懿

（1. 北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院，北京 100083；2. 水土保持國(guó)家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083）

砒砂巖區(qū)是黃河流域土壤侵蝕嚴(yán)重的區(qū)域。研究不同類型區(qū)坡譜特征與空間分異可為砒砂巖區(qū)水土流失治理提供參考。該研究利用砒砂巖30 m分辨率DEM（Digital Elevation Model），分析不同類型區(qū)坡譜特征。對(duì)曲線型坡譜和坡度—景觀圖譜量化分析，描述不同地表覆蓋區(qū)地貌形態(tài)。結(jié)果表明：1）砒砂巖區(qū)自西向東坡譜曲線由正偏逐漸近正態(tài)變化。覆沙區(qū)中西部坡度尤為集中坡譜呈“L”型單調(diào)分布，裸露區(qū)坡譜曲線在3°～6°頻率高，劇烈侵蝕裸露區(qū)西部坡譜曲線較緩與覆土區(qū)相似，覆土區(qū)坡譜曲線近正態(tài)。2）對(duì)坡譜量化分析進(jìn)一步研究坡譜的空間分異特征，覆土區(qū)坡譜信息熵最大為1.57～1.99 nat，景觀指數(shù)反映坡譜斑塊離散，表示覆土區(qū)地表坡度變化大；向西到覆沙區(qū)、強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)坡譜信息熵變小，斑塊密度減小到18～35塊/100 hm2，斑塊凝聚度、聚合度高，反映坡譜斑塊分布逐漸集中，坡度變化減小。劇烈侵蝕裸露區(qū)西部坡譜信息熵高于四周，坡譜斑塊破碎度高表明此處坡度變化較大。砒砂巖不同類型區(qū)坡譜量化結(jié)果反映了坡譜和地貌特征的空間耦合，為砒砂巖土壤侵蝕研究提供參考依據(jù)。

土壤；侵蝕；地形；DEM；砒砂巖；坡譜特征；空間分異

0 引 言

砒砂巖區(qū)總面積1.67萬km2，主要分布在以內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗為中心的蒙晉陜接壤區(qū)[1]。該巖層分布區(qū)植物生長(zhǎng)困難，生態(tài)環(huán)境惡劣，危害毒如砒霜，稱其砒砂巖[2]。砒砂巖是黃土高原生態(tài)環(huán)境最脆弱、土壤侵蝕最為劇烈的區(qū)域，是黃河粗泥沙策源區(qū)，被認(rèn)為是黃河流域水土流失最難治理的地區(qū)，有著“地球生態(tài)癌癥”之稱[3]。長(zhǎng)期以來砒砂巖區(qū)被列入國(guó)家生態(tài)環(huán)境建設(shè)和水土流失治理重點(diǎn)區(qū)域。一些學(xué)者[4-8]開展了砒砂巖土壤理化性質(zhì)、砒砂巖區(qū)侵蝕動(dòng)力、土壤可蝕性等方面研究，為砒砂巖水土流失綜合治理關(guān)鍵技術(shù)提供了科學(xué)依據(jù)。

坡譜是以微觀地形定量因子—坡度組合為基礎(chǔ)，描述區(qū)域地形特征的方法[9]。不同區(qū)域地表形態(tài)具有不同的坡度組合，因而坡譜特征也不相同，反之坡譜也能反映地表的坡度變化特征。目前坡譜的研究主要集中在黃土高原，王春[10]提出坡譜可有效解析黃土地貌侵蝕規(guī)律，對(duì)揭示黃土地貌演化過程和規(guī)律起到了重要的作用。李發(fā)源等[11-12]基于不同尺度數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，利用地面坡譜理論探討了黃土高原區(qū)地貌形態(tài)空間分異規(guī)律。李發(fā)源等[13]通過引入信息熵的概念與方法量化坡譜的分布特征，分析坡譜信息熵的空間差異性，從數(shù)量特征和空間結(jié)構(gòu)特征入手，研究了坡譜的量化表達(dá)方法及空間分異特征，闡明了坡譜的地學(xué)意義及其與黃土地貌形態(tài)類型的空間耦合關(guān)系。劉雙琳等[14]通過陜北黃土高原不同地貌類型區(qū)流域的坡譜及其特征指標(biāo)描述地形特征，并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)黃土地貌類型自動(dòng)識(shí)別。一些學(xué)者將坡譜對(duì)地貌空間分異特征的研究推廣到其他地區(qū)，例如疏勒河上游流域[15]、月表地貌[16]、湖南省低山丘陵[17]等。還有一些學(xué)者將坡譜的概念推廣應(yīng)用到農(nóng)業(yè)區(qū)耕地空間分析[18]和城市建設(shè)用地分析[19-20]這些新的領(lǐng)域中。

地貌為地球表層系統(tǒng)的要素之一，影響其他地表要素的特征，并深刻影響生態(tài)與環(huán)境因子的分布特征及變化規(guī)律[21]，是區(qū)域水土流失的重要影響因素。但目前砒砂巖區(qū)地貌的研究較少，一些研究[22-24]也僅以小流域?yàn)檠芯繀^(qū)域，缺乏從宏觀尺度對(duì)砒砂巖區(qū)地貌特征分析。本文基于30 m分辨率ASTER GDEM數(shù)據(jù)，探索砒砂巖覆土區(qū)、覆沙區(qū)和裸露區(qū)的坡譜特征及空間分異。通過坡譜對(duì)砒砂巖不同地表覆蓋區(qū)坡度特征深入研究，描述砒砂巖不同類型區(qū)地貌形態(tài)及空間分異規(guī)律，進(jìn)一步拓展坡譜理論應(yīng)用區(qū)域，為砒砂巖區(qū)地貌特征方面的土壤侵蝕機(jī)理研究提供依據(jù)。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

砒砂巖分布范圍東至黃河，西達(dá)內(nèi)蒙古杭錦旗境內(nèi)的毛不拉孔兌，南抵陜西省神木縣城，北到庫(kù)布齊沙漠南緣（38°42′N～40°12′N，108°52′E～111°35′E）。此區(qū)域?yàn)闇貛Т箨懶詺夂?，氣候干燥，夏季降水集中多暴雨。地?shì)西北高東南低，海拔772～1 627 m。植被稀疏，巖層風(fēng)化嚴(yán)重，溝壑眾多，地形支離破碎。根據(jù)砒砂巖地表覆蓋物及其覆蓋程度可分為覆土區(qū)、覆沙區(qū)和裸露區(qū)三大類型區(qū)，如圖1所示。覆土區(qū)占總面積的50.2%，黃土覆蓋厚度大于1.5 m，地貌多為黃土丘陵溝壑，受到劇烈侵蝕，土壤侵蝕以水蝕為主；覆沙區(qū)總面積的22.2%，地表沙化嚴(yán)重，以風(fēng)蝕為主；裸露區(qū)面積占總面積的27.6%，多崗狀丘陵地貌，基巖大面積裸露，以水蝕為主，復(fù)合侵蝕嚴(yán)重。依據(jù)侵蝕程度差異又分為劇烈侵蝕裸露區(qū)和強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

本文DEM數(shù)據(jù)來自美國(guó)航天局（NASA）和日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)?。∕ETI）共同推出的星載熱發(fā)射儀和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型（ASTER GDEM）。下載自中國(guó)科學(xué)院地理空間數(shù)據(jù)云，其分辨率30 m。通過ArcGIS裁剪獲取砒砂巖區(qū)DEM，空間坐標(biāo)使用“WGS 1984 UTM Zone 49N”。以砒砂巖覆土區(qū)、覆沙區(qū)、裸露區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū)，參照王春等[25]設(shè)定坡譜穩(wěn)定臨界面積為30 km2，通過ArcGIS水文分析，在各類型區(qū)均提取8個(gè)面積大于30 km2的完整流域。

1.2.2 砒砂巖坡譜提取

坡譜是對(duì)地表定量描述的一個(gè)宏觀指標(biāo)，能夠反映區(qū)域地貌的發(fā)育特征。不同坡度組合得到不同的坡譜曲線，本研究對(duì)各流域提取坡度，以1°等差分級(jí)和3°等差分級(jí)方法對(duì)坡度重分類，分別統(tǒng)計(jì)其占流域面積的比例，繪制坡譜曲線，比較不同等差分級(jí)對(duì)坡譜的影響，并依此分析砒砂巖不同地表覆蓋區(qū)地貌特征。

1.2.3 曲線型坡譜的量化表達(dá)

1）偏度

偏度是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的基本統(tǒng)計(jì)量，坡譜偏度能描述坡度數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱性。

式中為分級(jí)數(shù)，P為每一級(jí)別坡度的頻率，為平均頻率，為標(biāo)準(zhǔn)差。本文對(duì)3°等差分級(jí)坡譜量化分析，則=30。

2）坡譜信息熵

李發(fā)源等[13]定義坡譜信息熵在形態(tài)上反映坡譜的均勻度或坡譜內(nèi)各組數(shù)據(jù)頻率的差異程度，頻率分布越離散，其信息熵越小。

式中為分級(jí)數(shù)，h＝-PlnP為第級(jí)分組的信息量，單位為nat。

1.2.4 坡度-景觀圖譜的量化表達(dá)

坡度—景觀圖譜可直觀地反映每一坡度分級(jí)對(duì)應(yīng)地表的空間分布關(guān)系，如斑塊的相對(duì)大小、斑塊的形狀、斑塊的聚合度、斑塊的連通性等特征。利用景觀格局分析軟件FRAGSTATS計(jì)算不同層次的景觀格局指數(shù)。本文采用斑塊密度、平均斑塊面積、平均周長(zhǎng)面積比、斑塊凝聚度指數(shù)、景觀聚合度指數(shù)、散布與并列指數(shù)[11]作為對(duì)坡度—景觀圖譜空間結(jié)構(gòu)的參數(shù)表達(dá)。

表1 景觀指數(shù)計(jì)算公式及含義[11]

2 結(jié)果與分析

2.1 不同類型區(qū)坡譜特征

對(duì)砒砂巖不同類型區(qū)的流域分別以1°和3°等差分級(jí)方法提取坡譜。圖2可以看出2種分級(jí)的坡譜總趨勢(shì)有一定的相似性，覆土區(qū)各流域坡譜曲線都比較緩，覆沙區(qū)不同流域坡譜差異大，裸露區(qū)坡度集中在3°～6°坡度分級(jí)之間。1°分級(jí)的坡譜對(duì)地表坡度變化描述更詳細(xì)，覆土區(qū)坡譜有明顯的波動(dòng)出現(xiàn)多個(gè)峰值。覆沙區(qū)中西部流域坡度頻率集中在0°～1°、1°～2°和2°～3°三個(gè)坡度分級(jí)，坡譜呈單峰狀峰值在1°～2°；而3°分級(jí)中坡譜呈“L”單調(diào)遞減，0°～3°坡度頻率最高。劇烈侵蝕裸露區(qū)各流域3°分級(jí)的坡譜差異大，更清楚地描述區(qū)域西部坡度變化的差異。綜上認(rèn)為3°等差分級(jí)的坡譜可以更好地表現(xiàn)砒砂巖區(qū)坡度組合特征，本研究采用3°等差分級(jí)提取的坡譜分析不同類型區(qū)地貌特征。

從砒砂巖各樣區(qū)流域坡譜（圖2）來看，覆土區(qū)各流域的坡譜重合度高，在0°～21°各坡度分級(jí)中都占一定頻率，坡譜的峰值在6°～9°，坡譜曲線起伏較緩和。覆沙區(qū)各流域坡譜差異最大，東部坡譜曲線起伏變化和覆土區(qū)相似，坡譜峰值在6°～9°；向西坡譜峰值逐漸集中在較小的坡度分級(jí)，覆沙區(qū)中西部坡度集中在0°～3°，坡譜曲線呈“L”型單調(diào)遞減。裸露區(qū)坡譜峰值大多在3°～6°，強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)坡度在3°～6°分布的頻率相比劇烈侵蝕區(qū)更高一些，各流域坡譜曲線幾乎重合，地貌特征相似；劇烈侵蝕裸露區(qū)的西部地區(qū)與其他地區(qū)差異顯著，在3°～6°、6°～9°內(nèi)坡度分布的頻率接近，坡譜起伏較小。

2.2 不同類型區(qū)曲線型坡譜量化分析

1）坡譜偏度

據(jù)表2、圖3a砒砂巖區(qū)坡譜偏度變化范圍為1.64～4.40，自東向西增大，坡譜曲線峰值逐漸集中在小坡度分級(jí)內(nèi)。覆土區(qū)偏度為1.64～2.62，坡譜曲線近正態(tài)分布；覆沙區(qū)內(nèi)部差異大，東部偏度較小近正態(tài)分布，向西偏度變大，坡譜曲線逐漸成單調(diào)遞減，坡度集中在0°～6°。裸露區(qū)偏度整體高于其他區(qū)域，強(qiáng)度侵蝕區(qū)坡譜偏度在3.28～3.49。劇烈侵蝕區(qū)向東偏度值變小，西部由外到內(nèi)坡譜偏度成環(huán)狀降低，最低為1.89，坡譜曲線逐漸變緩。

2）坡譜信息熵

坡譜信息熵反映坡譜的均勻度，不同坡度分級(jí)的頻率分布越均勻坡譜信息熵越大，頻率分布差異越大信息熵越小。表2、圖3b來看4個(gè)區(qū)域坡譜信息熵由東向西逐漸減小。覆土區(qū)坡譜信息熵最大集中在1.57～1.99 nat，在0°～27°各坡度分級(jí)的頻率差異小，坡度變化大。覆沙區(qū)內(nèi)信息熵值變化大，東部各坡度分級(jí)頻率差異小，坡譜信息熵為1.71 nat，向西信息墑值逐漸減小最低為0.76 nat，不同坡度分級(jí)的頻率差異變大，坡度逐漸集中在0°～6°。強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)的坡譜信息熵在1.17～1.37 nat，3°～6°內(nèi)坡度分布頻率高，不同坡度分級(jí)的頻率差異大。劇烈侵蝕裸露區(qū)信息熵為1.37～1.55 nat，各坡度分級(jí)的頻率差異變小，特別是在劇烈侵蝕區(qū)西部信息墑為1.93 nat，反映此處的坡度變化較大。

2.3 不同類型區(qū)坡度-景觀圖譜量化分析

圖4為各景觀—圖譜指數(shù)的空間分異，表4為各類型區(qū)樣點(diǎn)流域的坡度—景觀圖譜指數(shù)。

斑塊密度（PD）和平均斑塊面積（AREA_MN）可以反映坡譜斑塊的大小及數(shù)量特征，平均周長(zhǎng)面積比（PARA_MN）反映坡譜斑塊形狀的復(fù)雜程度。圖4可以看出砒砂巖區(qū)斑塊密度和平均周長(zhǎng)面積比自東向西遞減，而平均斑塊面積向西遞增。覆土區(qū)斑塊密度和平均周長(zhǎng)面積比都較大，據(jù)表4覆土區(qū)斑塊密度在80塊/100 hm2以上，平均周長(zhǎng)面積比為844.07～1 037.52，覆土區(qū)平均斑塊面積小，介于0.80～2.82 m2，這表明覆土區(qū)的坡譜斑塊數(shù)量多且復(fù)雜，坡度變化較大。覆沙區(qū)向西斑塊密度減小，平均斑塊面積增大，坡譜斑塊數(shù)量逐漸減少，反映覆沙區(qū)向西坡度變化減小。強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)的斑塊密度較小為18～35塊/100 hm2，平均周長(zhǎng)面積比介于763.61～824.14，平均斑塊面積為2.86～5.55 m2，坡譜斑塊的復(fù)雜程度小，坡度變化小。而在劇烈侵蝕裸露區(qū)斑塊密度比較大，特別是區(qū)域西部斑塊密度達(dá)127.91塊/100 hm2，平均斑塊面積0.78 m2，平均周長(zhǎng)面積比1 007.94，坡譜斑塊數(shù)量增加，再次反映此區(qū)域坡度變化較大。坡譜凝聚度指數(shù)描述坡譜斑塊的破碎程度。強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)凝聚度指數(shù)在98%以上，覆沙區(qū)凝聚度指數(shù)在90%以上，圖4可以看出，砒砂巖區(qū)內(nèi)自西向東坡譜凝聚度指數(shù)越來越低，反映強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)、覆沙區(qū)坡譜斑塊集中分布，劇烈侵蝕裸露區(qū)坡譜斑塊逐漸破碎，覆土區(qū)坡譜凝聚度最低，坡譜斑塊最為分散。

坡譜聚合度指數(shù)（AI）描述坡譜中不同坡度分級(jí)的團(tuán)聚程度，聚合度越高則坡譜在某一坡度分級(jí)頻率越高。圖4坡譜聚合度指數(shù)的空間分異可以看出覆沙區(qū)西部坡譜聚合度指數(shù)最高為87.59%，與前述的“L”型坡譜描述的坡度組合特征吻合，坡度集中在0°～3°。強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)的坡譜聚合度指數(shù)也比較高。劇烈侵蝕區(qū)坡譜聚合指數(shù)變小說明坡譜斑塊逐漸分散。覆土區(qū)坡譜聚合指數(shù)最小，坡譜斑塊異質(zhì)程度高。坡譜散布與并列指數(shù)（IJI）在景觀級(jí)別上計(jì)算各斑塊類型間的總體散布與并列狀況，覆沙區(qū)和強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)的IJI值比較小，反映其坡度變化小且坡譜斑塊成片分布，向東到劇烈侵蝕裸露區(qū)再到覆土區(qū)IJI指數(shù)不斷增大，反映不同坡度分級(jí)的斑塊分布越來越離散。坡譜凝聚度指數(shù)、坡譜聚合度和坡譜散布與并列指數(shù)可以看出在砒砂巖區(qū)自西向東坡譜斑塊越來越分散，強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)和覆沙區(qū)的坡度變化小，到劇烈侵蝕裸露區(qū)和覆土區(qū)坡譜斑塊逐漸破碎，坡度變化增大。值得注意的是劇烈侵蝕裸露區(qū)的西部異質(zhì)性顯著，坡譜凝聚度為81.72%、聚合度48.67%低于四周，坡譜散布與并列指數(shù)達(dá)65.69%高于周邊其他地區(qū)，表示此處坡譜斑塊破碎度高，坡度變化比較大。

表4 砒砂巖各類型區(qū)坡度-景觀圖譜參數(shù)

3 討 論

坡度是一個(gè)反映地表形態(tài)的重要地形因子，地面在某點(diǎn)的坡度，其大小表示地面在該點(diǎn)的傾斜程度，即坡度值[26]。坡譜是坡度在一定分級(jí)規(guī)則下的頻譜圖，可以較好地反映地貌的空間分異規(guī)律。本研究中以數(shù)字高程模型（DEM）為數(shù)據(jù)提取坡譜，DEM分辨率會(huì)影響地形描述的精確性。王春等[27]基于DEM的陜北黃土高原地面坡譜不確定性進(jìn)行研究，提出不同地貌類型區(qū)，DEM分辨率對(duì)坡譜的影響程度不同。嚴(yán)艷梓[16]研究表明較均一的地表DEM分辨率對(duì)坡譜影響小，地表復(fù)雜的地區(qū)坡譜分辨率影響大。10、30和90 m的DEM在目前數(shù)字地形研究中使用較為廣泛，砒砂巖分布區(qū)域范圍較大，更高精度的DEM獲取比較困難且成本很高。ASTER GDEM 30 m數(shù)據(jù)覆蓋全球83°N～83°S之間所有陸地，精度較高，適用于本研究坡譜的提取。但砒砂巖分布區(qū)溝壑縱橫，因此不同分辨率的DEM對(duì)于砒砂巖不同地表覆蓋區(qū)坡譜提取的影響還需要進(jìn)一步研究。不同坡度分級(jí)造成坡譜的不確定性，朱梅等[28]研究不同分級(jí)對(duì)韭園溝流域地面坡譜的影響，韭園溝流域丘陵起伏大、溝壑縱橫，地面平均坡度為29°，研究結(jié)果表明3°等差分級(jí)的坡譜可以有效揭示地面坡度的組合特征。本研究中，砒砂巖區(qū)坡度以緩坡（<10°）和斜坡（10°～30°）為主，比黃土丘陵溝壑區(qū)坡度緩和，因此本文比較了1°等差分級(jí)和3°等差分級(jí)的坡譜曲線，綜合分析不同坡譜曲線對(duì)不同類型區(qū)地貌特征描述的差異，也認(rèn)為3°分級(jí)的坡譜曲線特征差異鮮明，能更好地反映砒砂巖不同類型區(qū)坡度組合特征。

砒砂巖不同類型區(qū)坡譜曲線自西向東由正偏到近正態(tài)變化。覆土區(qū)坡度變化大，坡譜曲線起伏緩。覆沙區(qū)不同流域坡譜差異大，東部坡譜曲線平緩，到中西部坡度集中在0°～3°，坡譜曲線單調(diào)遞減呈“L”型。裸露區(qū)坡譜呈單峰狀，峰值出現(xiàn)在3°～6°，強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)峰值更高，坡度變化小；劇烈侵蝕裸露區(qū)的西部坡譜曲線變緩，坡度變化增大。曲線型坡譜很難體現(xiàn)地貌形態(tài)特征及空間分異特征，將曲線型坡譜和坡度—景觀圖譜相結(jié)合，可以從不同角度揭示坡譜的地學(xué)意義。目前已經(jīng)建立了一整套描述不同層次景觀格局的景觀指數(shù)[29-31]。本文采用斑塊密度（PD）、平均斑塊面積（AREA_MN）、平均周長(zhǎng)面積比（PARA）、斑塊凝聚度指數(shù)（COHESION）、景觀聚合度指數(shù)（AI）、散布與并列指數(shù)（IJI）作為對(duì)坡度—景觀圖譜空間結(jié)構(gòu)的參數(shù)表達(dá)，對(duì)坡譜量化分析進(jìn)一步解釋坡譜的地學(xué)意義。楊玉春等[32]對(duì)砒砂巖區(qū)地貌類型進(jìn)行劃分，覆土區(qū)中切割高臺(tái)地、丘陵和深切割高臺(tái)地丘陵分布面積較廣，還分布有淺切割臺(tái)地，地貌類型復(fù)雜多樣。本研究中砒砂巖覆土區(qū)坡譜信息熵大，坡度變化不穩(wěn)定。坡度—景觀圖譜量化指數(shù)表明覆土區(qū)坡譜斑塊密度大，凝聚度較低，坡度分布較為分散，地表破碎程度大，這與楊玉春等[32]劃分的覆土區(qū)地貌類型耦合。覆沙區(qū)向西逐漸過渡為淺切割、中切割高臺(tái)地。本文中覆沙區(qū)自東向西坡譜信息熵、坡譜斑塊密度不斷減小，凝聚度提高，坡度逐漸集中在3°～6°，地表破碎程度逐漸減小。因此坡譜及其量化指數(shù)可以很好地反映覆沙區(qū)自東向西地表逐漸平緩，坡度變化減小的特征。裸露區(qū)主要地貌類型為中切割高臺(tái)地，強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)西南部靠近覆沙區(qū)分布有淺切割高臺(tái)地。本研究表明，裸露區(qū)坡譜信息熵很小，坡度變化小，特別是強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)在3°～6°坡度分布頻率高，坡譜斑塊密度小、凝聚程度高，地表破碎程度低。這再次表明坡譜及其量化特征可以有效反映砒砂巖區(qū)的地貌特征。劇烈侵蝕裸露區(qū)西部坡譜信息熵大，坡譜斑塊密度大于周邊區(qū)域，不同坡度分級(jí)斑塊的破碎程度高，坡度應(yīng)該比較大。但楊玉春等[32]劃分劇烈裸露侵蝕區(qū)西部地貌類型為淺切割高臺(tái)地，與本研究坡譜所描述地表坡度變化大的特征有一定的差異。這是因?yàn)楸疚钠伦V及其量化特征是以坡度為地形因子展開研究，只考慮了不同區(qū)域的坡度差異，而楊玉春綜合分析多種地形因子進(jìn)行地貌類型劃分。坡譜是以地形因子為基礎(chǔ)研究地表的地貌特征，不同的地形因子是影響坡譜不確定性的關(guān)鍵性因素[10]，常用的地形因子還包括坡度、坡向、坡長(zhǎng)、坡度變率、坡向變率、平面曲率、剖面曲率等?；诓煌匦我蜃拥钠伦V對(duì)砒砂巖區(qū)地貌特征描述還有待進(jìn)一步研究。對(duì)于地貌類型的劃分，劉雙琳[14]以坡譜作為黃土地貌特征的定量表達(dá)，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)了黃土地貌的自動(dòng)識(shí)別。坡譜與砒砂巖地貌特征較好的耦合關(guān)系可作為砒砂巖地貌類型劃分的依據(jù)，坡譜在砒砂巖地貌類型劃分的應(yīng)用也有待深入研究。

王愿昌[1]對(duì)砒砂巖不同類型劃分時(shí)提到覆土區(qū)侵蝕模數(shù)1.5萬t/(km2·a)，以水蝕為主，土壤侵蝕嚴(yán)重。本研究通過坡譜及其量化分析發(fā)現(xiàn)覆土區(qū)內(nèi)坡度變化大，土壤侵蝕治理工作也會(huì)更加復(fù)雜。覆土區(qū)地表黃土相對(duì)深厚，在坡度較緩的區(qū)域進(jìn)行植被恢復(fù)，可種植當(dāng)?shù)剡m宜的植物，坡度較大的區(qū)域可通過排水、削坡等措施防止表層土壤流失。覆沙區(qū)表層薄沙分布，地表沙化嚴(yán)重，侵蝕模數(shù)0.8萬t/(km2·a)，以風(fēng)蝕為主，侵蝕相對(duì)較弱。在本研究中覆沙區(qū)自東向西坡譜信息熵減小，坡度逐漸集中在0°～3°，坡度較為平緩，因此防風(fēng)固沙是覆沙區(qū)主要的土壤侵蝕治理手段。裸露區(qū)基巖大面積裸露，植被稀少，侵蝕模數(shù)在2.1萬t/(km2·a)左右，以水蝕為主，復(fù)合侵蝕嚴(yán)重。本研究認(rèn)為強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)地表坡度較為緩和，劇烈侵蝕裸露區(qū)的坡度變化大，應(yīng)對(duì)不同坡度的裸露區(qū)進(jìn)行針對(duì)性的坡面整治，增加植被覆蓋度。砒砂巖不同類型區(qū)的水土保持工作需要結(jié)合各類型區(qū)的土壤侵蝕機(jī)理，對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

4 結(jié) 論

1）砒砂巖區(qū)坡譜自西向東坡譜曲線由正偏到近正態(tài)變化。覆沙區(qū)各流域坡譜差異大，中西部坡度集在0°～3°，坡譜呈“L”型；裸露區(qū)坡譜曲線在3°～6°頻率高，劇烈侵蝕裸露區(qū)西部坡譜曲線較緩，反映此處坡度變化較大。覆土區(qū)坡譜曲線向近正態(tài)變化，坡度變化大。因此坡譜和砒砂巖區(qū)地表坡度組合有較好的空間耦合關(guān)系。

2）覆土區(qū)坡譜信息熵大、景觀聚合度低，反映其地表破碎程度大，坡度變化大。覆沙區(qū)有明顯的過渡性特征，東部與覆土區(qū)相似，向西坡譜信息熵減小，坡譜斑塊分布逐漸集中，坡度變化減小。裸露區(qū)坡譜信息熵小、偏度大、特別是強(qiáng)度侵蝕裸露區(qū)坡譜斑塊凝聚度高，地表坡度變化??；但劇烈侵蝕裸露區(qū)西部坡譜信息熵較大，坡譜斑塊凝聚度低，反映該地坡度變化增大，地表較為破碎。對(duì)坡譜特征的量化分析，表明坡譜及其空間分異可以有效描述砒砂巖不同類型區(qū)的地貌特征。

3）砒砂巖區(qū)土壤侵蝕嚴(yán)重，不同區(qū)域地表坡度差異大，因此需要采取不同的治理措施。砒砂巖不同類型區(qū)坡譜與地貌特征耦合關(guān)系的研究，為砒砂巖區(qū)土壤侵蝕研究提供參考依據(jù)。

[1]王愿昌，吳永紅，寇權(quán)，等. 砒砂巖分布范圍界定與類型區(qū)劃分[J]. 中國(guó)水土保持科學(xué)，2007(1)：14-18.

Wang Yuanchang, Wu Yonghong, Kou Quan, et al. Definition of arsenic rock zone borderline and its classification[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2007(1): 14-18. (in Chinese with English abstract)

[2]畢慈芬，邰源林，王富貴，等. 防止砒砂巖地區(qū)土壤侵蝕的水土保持綜合技術(shù)探討[J]. 泥沙研究，2003(3)：63-65.

Bi Cifen, Tai Yuanlin, Wang Fugui, et al. Probe to integrated soil conservation techniques for soil erosion prevention in soft rock areas[J]. Journal of Sediment Research, 2003(3): 63-65. (in Chinese with English abstract)

[3]冷元寶，姚文藝. 砒砂巖特征及其資源利用[J]. 中國(guó)水利，2015(8)：15-17.

Leng Yuanbao, Yao Wenyi. Features and utilization of Pisha Sandstone[J]. China Water Resources, 2015(8): 15-17. (in Chinese with English abstract)

[4]楊才千，劉強(qiáng)，瞿馮，等. 砒砂巖風(fēng)化特性試驗(yàn)[J]. 水利水電科技進(jìn)展，2019，39(5)：10-15.

Yang Caiqian, Liu Qiang, Qu Feng, et al. Experimental study on weathering characteristics of Pisha sandstone[J]. Advances in Science and Technology of Water Resources, 2019, 39(5): 10-15. (in Chinese with English abstract)

[5]伍艷，蔡懷森，劉慧，等. 砒砂巖抗剪強(qiáng)度與其結(jié)構(gòu)特征關(guān)系[J]. 水利水電科技進(jìn)展，2019，39(5)：21-26.

Wu Yan, Cai Huaisen, Liu Hui, et al. Relationship between shear strength and structural characteristics of Pisha Sandstone[J]. Advances in Science and Technology of Water Resources, 2019, 39(5): 21-26. (in Chinese with English abstract)

[6]邢啟鑫，饒良懿，王志臻，等. 內(nèi)蒙古砒砂巖不同類型區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)與速效鉀特征[J]. 水土保持學(xué)報(bào)，2019，33(6)：257-264, 272.

Xing Qixin, Rao Liangyi, Wang Zhizhen, et al. Characteristics of soil organic matter and available potassium in different types of Pisha Sandstone area of Inner Mongolia[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2019, 33(6): 257-264, 272. (in Chinese with English abstract)

[7]趙曉雪，饒良懿，申震洲. 砒砂巖區(qū)不同地形位置土壤物理性質(zhì)分異特征[J]. 應(yīng)用與環(huán)境生物學(xué)報(bào)，2020，26(6)：1359-1368.

Zhao Xiaoxue, Rao Liangyi, Shen Zhenzhou. Heterogeneous characteristics of soil physical properties of different terrain locations in the Pisha Sandstone area[J]. Chinese Journal of Applied and Environmental Biology, 2020, 26(6): 1359-1368. (in Chinese with English abstract)

[8]饒良懿，徐也欽，胡劍汝，等. 砒砂巖覆土區(qū)小流域土壤可蝕性K值研究[J]. 應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào)，2020，28(4)：763-773.

Rao Liangyi, Xu Yeqin, Hu Jianru, et al. Study on soil erodibilty factor K on soil cover area of Pisha Sandstone region[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 2020, 28(4): 763-773. (in Chinese with English abstract)

[9]Tang G A, Li F Y, Liu X J, et al. Research on the slope spectrum of the Loess Plateau[J]. Science in China Series E: Technological Sciences, 2008, 51(Supp. 1): 175-185.

[10]王春. 基于DEM的陜北黃土高原地面坡譜不確定性研究[D]. 西安：西北大學(xué)，2005.

Wang Chun. The Uncertainty of Slope Spectrum Derived from DEM in the Loess Plateu of Northern Shaanxi Province[D]. Xi'an: Northwest University, 2005.(in Chinese with English abstract)

[11]李發(fā)源. 黃土高原地面坡譜及空間分異研究[D]. 成都：中國(guó)科學(xué)院水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，2007.

Li Fayuan．Research on the Slope Spectrum and Its Spatial

Distribution in the Loess Plateau[D]. Chengdu: Chengdu Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources, 2007.(in Chinese with English abstract)

[12]Li Fayuan, Tang Guoan, Wang Chun, et al. Slope spectrum variation in a simulated loess watershed[J]. Frontiers of Earth Science, 2016, 10(2): 328-339.

[13]李發(fā)源，湯國(guó)安，賈旖旎，等. 坡譜信息熵尺度效應(yīng)及空間分異[J]. 地球信息科學(xué)，2007,9(4)：13-18.

Li Fayuan, Tang Guoan, Jia Yini, et al. Scale effect and spatial distribution of slope spectrum’s information entropy[J]. Geo-Information Science, 2007, 9(4): 13-18. (in Chinese with English abstract)

[14]劉雙琳，李發(fā)源，蔣如喬，等. 黃土地貌類型的坡譜自動(dòng)識(shí)別分析[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2015，17(10)：1234-1242.

Liu Shuanglin, Li Fayuan, Jiang Ruqiao, et al. A method of loess landform automatic recognition based on slope spectrum[J]. Journal of Geo-Information Science, 2015, 17(10): 1234-1242. (in Chinese with English abstract)

[15]褚永彬，朱利東，唐斌，等. 疏勒河上游流域地面坡譜特征[J]. 干旱區(qū)地理，2015，38(2)：345-350.

Chu Yongbin, Zhu Lidong, Tang Bin, et al. Slope spectrum characteristics of the Shule River's upstream basin[J]. Arid Land Geography, 2015, 38(2): 345-350. (in Chinese with English abstract)

[16]嚴(yán)艷梓. 基于DEM的月表坡譜及空間差異性研究[D]. 南京：南京師范大學(xué)，2015.

Yan Yanzi. Research on Lunar Slope Sprctrum Variations Based on Digital Elevation Models[D]. Nanjing: Nanjin Normal University, 2015. (in Chinese with English abstract)

[17]陳佳音，鄒艷紅. 基于坡譜和信息熵的水土保持研究—以湖南省三個(gè)縣為例[J]. 測(cè)繪與空間地理信息，2016，39(11)：97-101.

Chen Jiayin, Zou Yanhong. Research on water and soil conservation based on slope spectrum and information entropy: A case study of three counties in Hunan Province[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2016, 39(11): 97-101. (in Chinese with English abstract)

[18]楊麗娟. 信息熵在農(nóng)業(yè)科技研究中的應(yīng)用[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，37(35)：17781-17783.

Yang Lijuan. Application of information entropy in the studies of agricultural science and technology[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2009, 37(35): 17781-17783. (in Chinese with English abstract)

[19]吳亞玲. 滇中城市建設(shè)用地坡譜演變機(jī)制研究[D]. 昆明：昆明理工大學(xué)，2018.

[20]吳亞玲，袁麗. 浙江省縣域建設(shè)用地坡譜形態(tài)特征及空間格局[J]. 浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，61(4)：791-796.

Wu Yaling, Yuan Li. Morphological characteristics and spatial pattern of county construction land slope spectrum in Zhejiang Province[J]. Journal of Zhejiang Agricultural Sciences, 2020, 61(4): 791-796. (in Chinese with English abstract)

[21]周成虎，程維明，錢金凱，等. 中國(guó)陸地1∶100萬數(shù)字地貌分類體系研究[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2009，11(6)：707-724.

Zhou Chenghu, Cheng Weiming, Qian Jinkai, et al. Research on the classification system of digital land geomorphology of 1: 1000000 in China[J]. Journal of Geo-Information Science, 2009, 11(6): 707-724. (in Chinese with English abstract)

[22]張傳才，秦奮，汪永新，等. 流域地貌形態(tài)多尺度三維分形量化及尺度效應(yīng)：以砒砂巖區(qū)二老虎溝為例[J]. 水土保持研究，2016，23(1)：278，283+288.

Zhang Chuancai, Qin Fen, Wang Yongxin, et al. Multi-scale quantification of topographic feature using three-dimensional fractal model and its scale effect in watershed: a case of the two-tiger valley of Pisha Sandstone area[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2016, 23(1): 278, 283+288. (in Chinese with English abstract)

[23]張傳才，秦奮，王海鷹，等. 砒砂巖區(qū)地貌形態(tài)三維分形特征量化及空間變異[J]. 地理科學(xué)，2016，36(1)：142-148.

Zhang Chuancai, Qin Fen, Wang Haiying, et al. Quantization and spatial variation of topographic features using 3D fractal dimensions in arsenic rock area[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(1): 142-148. (in Chinese with English abstract)

[24]顧畛逵，師長(zhǎng)興，陽輝，等. 內(nèi)蒙古十大孔兌流域地貌演化格局及其成因機(jī)制[J]. 干旱區(qū)地理，2017，40(6)：1188-1197.

Gu Zhenkui, Shi Changxing, Yang Hui, et al. Landform evolution pattern of the ten Kongdui Basins and its genetic mechanisms in Inner Mongolia of China[J]. Arid Land Geography, 2017, 40(6): 1188-1197. (in Chinese with English abstract)

[25]王春，湯國(guó)安，李發(fā)源，等. 坡譜提取與應(yīng)用的基本地域條件[J]. 地理科學(xué)，2007，27(4)：587-592.

Wang Chun, Tang Guoan, Li Fayuan, et al. Fundamental conditions of slope spectrum sbstraction and application[J]. Scientia Geographica Sinica, 2007, 27(4): 587-592. (in Chinese with English abstract)

[26]趙牡丹，湯國(guó)安，陳正江，等. 黃土丘陵溝壑區(qū)不同坡度分級(jí)系統(tǒng)及地面坡譜對(duì)比[J]. 水土保持通報(bào)，2002，22(4)：33-36.

Zhao Mudan, Tang Guoan, Chen Zhengjiang, et al. Slope classification systems and their slope spectrum in hill and gully area of the Loess Plateau[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2002, 22(4): 33-36. (in Chinese with English abstract)

[27]王春，湯國(guó)安，李發(fā)源，等. 基于DEM提取坡譜信息的不確定性[J]. 地球信息科學(xué)，2008，10(4)：539-544.

Wang Chun, Tang Guoan, Li Fayuan, et al. The uncertainty of slope spectrum derived from grid digital elevation model[J]. Journal of Geo-information Science, 2008, 10(4): 539-544. (in Chinese with English abstract)

[28]朱梅，李發(fā)源. 坡度分級(jí)對(duì)地面坡譜的影響研究[J]. 測(cè)繪科學(xué)，2009，34(6)：165-167.

Zhu Mei, Li Fayuan. Influence of slope classification on slope spectrum[J]. Science of Surveying and Mapping, 2009, 34(6): 165-167. (in Chinese with English abstract)

[29]Krummel J R, Gardner R H, Sugihara G, et al. Landscape pattern in a disturbed environment[J]. Oikos, 1987, 48(3): 321-324.

[30]O'Neil R V, Krummel J R, Gardner R H, et al. Indices of landscape pattern[J]. Landscape Ecology, 1988 1(3): 153-162.

[31]Turner M G, O'Neil R V, Gardner R H, et al. Effects of changings patial scale on the analysis of landscape pattern[J]. Landscape Ecology, 1989, 3(3/4): 153-162.

[32]楊玉春，齊雁冰，付金霞，等. 基于DEM的地貌特征分析與類型劃分—以砒砂巖區(qū)為例[J]. 中國(guó)水土保持科學(xué)，2019，17(6)：1-10.

Yang Yuchun, Qi Yanbing, Fu Jinxia, et al. DEM based geomorphic features and classification: A case study in the Pisha Sandstone area[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2019, 17(6): 1-10. (in Chinese with English abstract)

Characteristics and spatial differentiation of slope spectrum in different areas of Pisha Sandstone Areas

Wu Shiqi, Rao Liangyi

(1.,,100083,; 2.,,100083,)

Pisha Sandstone Area generally includes the exposed, soil- and sand-covered regions, which suffer from the most intensified water loss and soil erosion in China. It is therefore highly demanded for the slope spectrum and spatial differentiation for different geomorphological types of Pisha Sandstone. In this study, an advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model (ASTER GDEM) of Pisha Sandstone with 30m resolution was used to acquire the slope spectrum. The regional topography was then described using the slope spectrum to combine slope characteristics. The slope spectrum was extracted with a 3° equal difference level for better expression of geomorphological features in the study areas. A quantitative analysis was performed on the curved slope and slope-landscape spectrum. The spatial differentiation was then used to effectively express the surface coverage of Pisha Sandstone. Skewness () and entropy of slope spectrum () were selected to represent the slope spectrum. In addition, some parameters of the spatial structure were used for the slope-landscape spectrum, including the patch density (PD), mean area (AREA_MN), mean perimeter-area ratio (PARA), patch cohesion index (COHESION), aggregation index (AI), and interspersion and juxtaposition index (IJI). The results showed that the slope spectrum curve of the soil-covered area was nearly normal distribution. The quantitative analysis found that the maximum entropy of slope spectrum was 1.57-1.99 nat in the soil-covered areas with a low level of landscape aggregation, indicating the large slope changed in soil-covered areas. There were obvious transitional characteristics in the sand-covered areas. The information entropy of the slope spectrum varied greatly from 0.76 to 1.71 nat, indicating that the slope of the sand-covered area was increasingly concentrated from east to west. The slope was concentrated particularly in some watersheds of sand-covered areas, where the slope spectrum was in "L" shape. There was a high frequency within 3°-6° in the slope spectrum for exposed areas. The minimum patch density was 18-35/100 hm2in the exposed area of intensive erosion. The slope landscape index referred to the concentration of patches with different graded slopes. The curve of slope spectrum with larger information was gentle in the west of severe erosion areas. There was also a low-level aggregation of different slope graded patches in the slope landscape spectrum. The indexes indicated a great change of large slope, where the surface was relatively broken. Additionally, the slope spectrum also effectively described the spatial coupling of slope spectrum and geomorphic features, as well as the surface slope changes of different types. Consequently, different measures needed to be taken for special slopes, because the soil-, sand-covered and exposed areas varied greatly in the Pisha Sandstone Area with serious soil erosion. The finding can provide a sound reference to explore soil erosion in different types of Pisha Sandstone Area. Significantly, it still remains open in the influence of the digital elevation model (DEM) with different resolutions and slope classifications on slope spectrum in the Pisha Sandstone Areas.

soils; erosion; landforms; digital elevation model; Pisha Sandstone Area; slope spectrum; spatial differentiation

武詩(shī)琪，饒良懿. 砒砂巖不同類型區(qū)坡譜特征與空間分異[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(8)：125-132.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.014 http://www.tcsae.org

Wu Shiqi, Rao Liangyi. Characteristics and spatial differentiation of slope spectrum in different areas of Pisha Sandstone Areas[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(8): 125-132. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.014 http://www.tcsae.org

2021-02-08

2021-04-12

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2017YFC0504503）

武詩(shī)琪，研究方向?yàn)榱饔蜃匀坏乩磉^程。Email：778326003@qq.com

饒良懿，博士，教授，研究方向?yàn)樯稚鷳B(tài)水文、水土保持、生態(tài)工程、生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)與管理。Email：raoliangyi@bjfu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.014

K903

A

1002-6819(2021)-08-0125-08