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        山區(qū)地形因子尺度依賴性及其對水土流失評價的影響研究
        ——以江西省崇義縣為例

        2021-10-15 12:53:48廖元群廖富強萬小星齊述華
        中國水土保持 2021年10期
        關(guān)鍵詞:崇義縣坡長土壤侵蝕

        廖元群,廖富強,萬小星,齊述華

        (1.江西師范大學 鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室/地理與環(huán)境學院,江西 南昌 330022;2.江西省水政監(jiān)察總隊,江西 南昌 330009)

        水土流失是在外營力(水力、風力、重力、凍融張縮力等)作用下,土壤物質(zhì)剝離、遷移或沉積的過程。水土流失的發(fā)生主要是地形、土壤、降雨、植被及土地利用方式等多因子共同作用的結(jié)果[1-2]。目前,常用于區(qū)域水土流失評價的經(jīng)驗模型有USLE、RUSLE和CSLE。2018年水利部印發(fā)了《區(qū)域水土流失動態(tài)監(jiān)測技術(shù)規(guī)定(試行)》,要求采用CSLE模型開展全國全覆蓋的水土流失動態(tài)監(jiān)測。地形因子是CSLE模型中的重要參數(shù),包括坡長因子(L)和坡度因子(S),其中:L是指其他條件一致的情況下,某種坡長坡面土壤侵蝕量與22.13 m坡長坡面土壤侵蝕量的比值[3];S是指降雨、土壤、坡長、地表狀況等條件一致的情況下,某坡度下坡面土壤侵蝕量與坡度為5.14°時坡面土壤侵蝕量的比值[3]。

        研究人員對地形因子的計算方法及其尺度依賴性進行了研究。梁曉珍等[4]分別利用分段坡長法和匯流面積法計算L、S因子值,并分析了不同方法計算的L因子值及其對水土流失評價的影響;矯欣航[5]利用同一地形資料空間內(nèi)插重采樣成不同空間分辨率DEM,分析不同分辨率的DEM計算的L、S因子值對水土流失評價的影響;羊秀娟等[6]利用GDEMDEM和SRTM DEM重采樣為不同分辨率,分析地形因子的分辨率對水土流失評價的影響;李新艷[7]分析了不同地貌區(qū)的宏觀和微觀地形因子對區(qū)域水土流失評價的影響;LU Shaojuan et al.[8]比較了5種地形數(shù)據(jù)計算的L、S因子值。上述成果主要集中于研究不同地形因子提取方法、不同分辨率和不同地貌區(qū)的地形因子與土壤侵蝕的關(guān)系,而對山地地貌區(qū)不同尺度地形因子及其對區(qū)域水土流失評價結(jié)果的影響研究較少。基于上述研究背景,本研究選擇山地特征明顯的崇義縣,分別利用1∶1萬、1∶5萬地形圖和ASTER GDEM數(shù)據(jù),比較山地條件下L、S因子的尺度依賴性及其對區(qū)域水土流失評價結(jié)果的影響,希望能為山區(qū)水土流失動態(tài)監(jiān)測提供參考。

        1 研究區(qū)概況

        崇義縣地處江西省西南邊陲,隸屬贛州市,位于東經(jīng)113°55′~114°38′、北緯25°24′~25°55′之間,東西長約73 km,南北寬約59 km,國土總面積2 197 km2,東與南康區(qū)接壤,南與大余縣和廣東省仁化縣相交,西與湖南省汝城縣、桂東縣毗鄰,北與上猶縣交界。全縣地勢由西南向東北方向傾斜,按地貌特征分為中山、低山、高丘陵、河谷階地4種類型,見圖1。

        圖1 研究區(qū)概況

        2 研究數(shù)據(jù)與方法

        2.1 土地利用數(shù)據(jù)

        利用高分一號衛(wèi)星2 m分辨率光學遙感影像,依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017)制定的分類體系,以人工目視解譯為主,生成崇義縣土地利用空間分布數(shù)據(jù)。

        2.2 地形數(shù)據(jù)及L、S因子計算

        在利用崇義縣1∶1萬、1∶5萬等高線高程數(shù)據(jù)和ASTER GDEM30 m空間分辨率的柵格高程數(shù)據(jù),通過反距離加權(quán)算法重采樣,插值生成10 m空間分辨率DEM數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用符素華等[3]研發(fā)的地形因子軟件計算L、S因子值。該算法充分考慮了坡耕地的特點,結(jié)合MCCOOL提出的公式[9]和LIU Baoyuan提出的公式[10]計算S因子,計算公式為

        (1)

        式中:θ為坡度,(°);S為坡度因子,取值范圍為[0, 9.99]。

        采用FOSTER et al.[11]提出的分段坡長法計算柵格中每個像元的坡長因子值,計算公式[12]為

        (2)

        其中

        (3)

        上兩式中:Li為第i個柵格的坡長因子;λi、λi-1分別為第i個和第i-1個坡段的坡長,m;m為坡長指數(shù)。

        2.3 CSLE模型

        采用劉寶元等[12]提出的中國土壤流失方程CSLE模型,計算公式為

        A=R·K·L·S·B·E·T

        (4)

        式中:A為土壤侵蝕模數(shù),t/(hm2·a);R為降雨侵蝕力因子,MJ·mm/(hm2·h·a);K為土壤可蝕性因子,t·hm2·h/(hm2·MJ·mm);B為植被覆蓋與生物措施因子,無量綱;E為工程措施因子,無量綱;T為耕作措施因子,無量綱。

        其中:R、K因子數(shù)據(jù)來自水利部信息中心;采用Landsat-8衛(wèi)星獲取的光學影像計算的NDVI和MODIS 16天合成23時相NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品,通過融合法計算24個半月尺度的NDVI,再按照像元二分模型計算植被覆蓋度,分別計算園地、林地和草地的B因子值;依據(jù)高分衛(wèi)星遙感影像提取的水土保持工程措施確定E因子值,研究區(qū)提取的工程措施主要有土坎水平梯田、水平階(反坡梯田)和地埂,分別賦值為0.084、0.151和0.347;依據(jù)《中國耕作制度70年》,崇義縣屬于南嶺丘陵山地水田旱地二熟三熟區(qū),耕地的耕作措施因子賦值0.338。

        3 結(jié)果與分析

        3.1 不同地形數(shù)據(jù)的地形特征差異

        坡度是地形特征的要素,坡度的大小直接影響地表的物質(zhì)流動與能量轉(zhuǎn)換的規(guī)模與強度[6]。按照《土壤侵蝕分類分級標準》(SL 190—2007)中的坡度分級標準,將坡度分為6級(0°~5°、5°~8°、8°~15°、15°~25°、25°~35°、≥35°),以1∶1萬、1∶5萬和ASTER地形數(shù)據(jù)進行坡度分析,結(jié)果見圖2。從圖2可以看出:作為山區(qū)縣,崇義縣8°~35°坡度帶分布面積較大;在0°~15°緩坡帶,1∶1萬地形數(shù)據(jù)土地面積大于ASTER和1∶5萬;在≥25°陡坡度帶,1∶5萬地形數(shù)據(jù)土地面積明顯大于ASTER和1∶1萬;1∶1萬和1∶5萬高程數(shù)據(jù)中,比例尺越大,計算的平均坡度越小,陡坡區(qū)分布面積占比越小。

        圖2 不同地形數(shù)據(jù)坡度分級面積分布

        依據(jù)崇義縣地形地貌特點,將高程分為4個等級(表1):低丘及河谷階地(<300 m)、高丘(300~500 m)、低山(500~1 000 m)和中山(1 000~3 500 m)。分別統(tǒng)計各級高程面積,結(jié)果表明3種地形數(shù)據(jù)在各高程帶的分布面積相近。

        表1 不同地形數(shù)據(jù)高程面積分級

        3.2 不同地形數(shù)據(jù)計算的坡長因子差異

        根據(jù)崇義縣坡長因子空間分布(圖3),統(tǒng)計分析不同地形數(shù)據(jù)計算的L因子頻率分布(圖4)。坡長因子分級面積占比計算結(jié)果見表2。結(jié)果表明:基于1∶1萬、1∶5萬和ASTER地形數(shù)據(jù)計算的L因子平均值分別為1.78、1.69、1.63,離差系數(shù)分別為0.48、0.54、0.62;在L因子1.0~1.5和≥2.5分級范圍內(nèi)的面積占比均表現(xiàn)為1∶5萬>ASTER>1∶1萬,且在0.5~1.0的分級范圍內(nèi)1∶5萬、ASTER地形數(shù)據(jù)面積占比均為0;在L因子1.5~2.0分級范圍內(nèi)的面積占比1∶1萬>1∶5萬>ASTER。

        表2 坡長因子分級面積占比

        圖3 崇義縣不同地形數(shù)據(jù)計算的L因子空間分布

        圖4 崇義縣不同地形數(shù)據(jù)計算的L因子頻率分布

        3.3 不同地形數(shù)據(jù)計算的坡度因子差異

        根據(jù)崇義縣坡度因子空間分布(圖5),統(tǒng)計分析不同地形數(shù)據(jù)計算的S因子頻率分布(圖6)。坡度因子分級面積占比計算結(jié)果見表3。結(jié)果表明:基于1∶1萬、1∶5萬和ASTER地形數(shù)據(jù)計算的S因子平均值分別為2.66、3.93、3.04,離差系數(shù)分別為0.56、0.41、0.52;1∶1萬地形數(shù)據(jù)S低值區(qū)的面積占比高,1∶5萬地形數(shù)據(jù)S高值區(qū)的面積占比高;1∶1萬地形數(shù)據(jù)中85.66%的區(qū)域S<7.5,1∶5萬地形數(shù)據(jù)中77.50%的區(qū)域S>4.5,ASTER地形數(shù)據(jù)中S值在各分級范圍內(nèi)分布較為均勻。

        圖5 崇義縣不同地形數(shù)據(jù)計算的S因子空間分布

        圖6 崇義縣不同地形數(shù)據(jù)計算的S因子頻率分布

        表3 坡度因子分級面積比例

        3.4 基于不同地形數(shù)據(jù)計算的水土流失面積差異

        根據(jù)《區(qū)域水土流失動態(tài)監(jiān)測技術(shù)規(guī)定(試行)》,各土壤侵蝕因子重采樣為10 m空間分辨率,分別利用不同來源DEM計算的地形因子,以CSLE模型計算土壤侵蝕模數(shù)。根據(jù)《土壤侵蝕分類分級標準》(SL 190—2007),將土壤侵蝕強度分為微度、輕度、中度、強烈、極強烈和劇烈侵蝕等6個等級,其中輕度及以上侵蝕區(qū)為水土流失區(qū)。根據(jù)崇義縣土壤侵蝕強度空間分布(圖7),統(tǒng)計不同侵蝕強度面積(表4),結(jié)果表明:3種地形數(shù)據(jù)評價的崇義縣水土流失面積均以輕度侵蝕為主,但地形數(shù)據(jù)的差異對水土流失強度評價的結(jié)果影響顯著,水土流失面積1∶5萬>ASTER >1∶1萬。

        表4 土壤侵蝕面積 km2

        圖7 崇義縣不同地形數(shù)據(jù)計算的土壤侵蝕強度空間分布

        利用坡度與土壤侵蝕強度進行疊加分析,結(jié)果見圖8。從圖8可以看出,崇義縣以輕度侵蝕為主,主要分布在15°~35°坡度帶;1∶1萬和ASTER地形數(shù)據(jù)計算的土壤侵蝕強度在各坡度帶分布的面積比例較相近;從各坡度帶的土壤侵蝕分布情況看,1∶5萬地形數(shù)據(jù)計算的中度以上侵蝕比1∶1萬和ASTER地形數(shù)據(jù)均高一個坡度帶等級。結(jié)果說明,在崇義縣坡度是影響水土流失強度的重要因素。

        圖8 不同坡度帶水土流失面積占比

        利用高程與土壤侵蝕強度進行疊加分析,結(jié)果見圖9。從圖9可以看出,崇義縣土壤侵蝕主要分布在300~1 000 m高程帶;1∶1萬和ASTER地形數(shù)據(jù)計算的極強烈以上侵蝕在各高程帶分布的面積比例較相近;1∶5萬和ASTER地形數(shù)據(jù)計算的中度和強烈侵蝕在各高程帶分布的面積比例較相近。

        圖9 不同高程帶水土流失面積占比

        4 結(jié) 論

        以崇義縣為例,分別采用1∶1萬、1∶5萬和ASTER地形數(shù)據(jù)計算L、S因子值和土壤侵蝕模數(shù),探討山區(qū)條件下地形因子的尺度依賴性及其對水土流失評價的影響,得到以下結(jié)論:

        (1)1∶1萬地形數(shù)據(jù)計算的L因子主要分布在2.0~2.5分級范圍內(nèi),1∶5萬地形數(shù)據(jù)計算的L因子主要分布在1.0~1.5、2.0~2.5分級范圍內(nèi),ASTER地形數(shù)據(jù)計算的L因子主要分布在<0.5、2.0~2.5分級范圍內(nèi)。

        (2)1∶1萬地形數(shù)據(jù)計算的S因子主要分布在中低值區(qū),1∶5萬地形數(shù)據(jù)計算的S因子主要分布在中高值區(qū),ASTER地形數(shù)據(jù)在各分級分布較為均勻。

        (3)不同地形因子的尺度效應(yīng)對水土流失評價結(jié)果影響較大,不同地形因子計算的水土流失面積1∶5萬>ASTER>1∶1萬。從坡度、高程與土壤侵蝕的關(guān)系看,在不同坡度帶和高程帶中,不同地形因子數(shù)據(jù)計算的土壤侵蝕空間分布具有一致性,各強度等級間的土壤侵蝕空間分布存在差異。

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