呂思思，蘇維詞，李 威，黃 亮，趙衛(wèi)權(quán)

(貴州省山地資源研究所，貴州 貴陽 550001)

赤水河流經(jīng)云南、貴州、四川，是長江上游一級支流中少有的整個干流尚未進行開發(fā)建設(shè)、基本上保持原生態(tài)的河流。沿河自然、生物資源豐富，有上百種魚類，其中10多種珍稀魚類是赤水河特有，流域內(nèi)包括國家丹霞地質(zhì)公園、國家級桫欏自然保護區(qū)等多個保護區(qū)和自然景區(qū)。同時酒產(chǎn)業(yè)發(fā)達，匯集茅臺、郎酒、習(xí)酒、五糧液和瀘州老窖等享譽中外的名酒，形成了特有的酒文化。紅軍長征“四渡赤水”也為該地留下了紅色文化遺產(chǎn)。因此赤水河流域從文化和生態(tài)方面都具有重要的保護價值。

赤水河流域經(jīng)濟開發(fā)活動相對活躍，上游地區(qū)過度的墾殖、濫砍亂伐、土法煉硫煉鋅，中下游小煤窯、酒作坊、小紙廠較多，致使流域植被嚴(yán)重破壞，水土流失嚴(yán)重，森林覆蓋率已從1950年的35%左右下降到現(xiàn)在的20%左右，2010年水土流失面積為9520.49 km2，占流域總面積的46%[1]。水土流失也對赤水河水源、水質(zhì)、經(jīng)濟、生態(tài)構(gòu)成威脅，根據(jù)1990年到2016年《貴州省環(huán)境狀況公報》公布的數(shù)據(jù)，近十幾年赤水河水質(zhì)由國家Ⅰ類優(yōu)質(zhì)地表水降到國家Ⅱ、Ⅲ級；自1949年以來，流域發(fā)生較大洪災(zāi)17次，平均約3.5年發(fā)生一次；習(xí)水縣2003年“6·24”特大洪水災(zāi)害造成經(jīng)濟損失達6億多元。該區(qū)域的水土流失問題直接影響到生態(tài)安全、人民生命安全及經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展，抓住區(qū)域喀斯特特性，明晰水土流失敏感性，能為水土流失防治方案提供指導(dǎo)性建議。

水土流失敏感性常用方法有：1965年，W.H.Wischmeier和D.Smith提出的USLE[2]、1997年USDA在USLE的基礎(chǔ)上進一步修訂發(fā)布RUSLE[3]、1994年Jeff Arnold開發(fā)的SWAT[4]、1995年USDA向外公布WEPP[5]、Beasley和Huggins改進的ANSWERS等[6]。近幾年研究成果有李益敏[7]、陳思旭[8]、Gaubi[9]利用RUSLE評價怒江、南方丘陵山區(qū)、突尼斯共和國的水土流失情況；李益敏等基于GIS和RUSLE測定怒江州土壤侵蝕情況[10]等。此外，很多學(xué)者經(jīng)過對喀斯特區(qū)域水土流失情況的長期研究，提出喀斯特區(qū)域水土流失的特殊性，如：熊康寧通過對鴨池、紅楓湖、花江典型示范區(qū)的長期研究，總結(jié)了石漠化治理區(qū)水土流失的特征與變化規(guī)律[11]，凡非得[12]、李陽兵[13]從貴州喀斯特巖性的成土作用分析土壤可流失量；萬軍根據(jù)喀斯特區(qū)域特征對國家土壤侵蝕分級標(biāo)準(zhǔn)進行修改[14]。降雨作為造成水土流失的動力條件，現(xiàn)有研究中多從年均降雨考慮降雨因子，但赤水河流域6月至9月降雨量占比達到全年的65%～70%，強降水日數(shù)較多，實際降雨動力被低估。因此本研究考慮在區(qū)域喀斯特石漠化特性的基礎(chǔ)上，基于日降雨分析研究區(qū)內(nèi)的水土流失敏感性，為水土流失防治、生態(tài)建設(shè)提供參考。

1 研究區(qū)

赤水河流域貴州段涉及畢節(jié)、大方、金沙、遵義、仁懷、赤水、習(xí)水、桐梓8個市縣，占整個流域面積的56.4%，約為10700.2 km2，人口數(shù)約370萬人。流域處于云貴高原向四川盆地傾斜的斜坡面，西南高而東北低，流域內(nèi)有大婁山山脈，高程200～1890 m；出露地層有震旦系、寒武系、奧陶系、志留系、二迭系、三迭系、侏羅系、白堊系、第四系等；土壤類型以黃壤、紫色土為主，水稻土分布較為分散；流域內(nèi)降雨空間與時間分布不均，赤水河左岸支流大同河上游，年降雨量達1200 mm以上，中游干流及支流古藺河中下游年降雨量僅700～800 mm，5月至10月降雨量占全年降雨量的75%～83%；截至2014年底，貴州赤水河流域水土流失面積為3336.02 km2，占流域總面積的29.23%，土壤侵蝕模數(shù)約為1466 t/km2·a[15]；流域植被是以常綠林和馬尾松為主的過渡性植被；流域內(nèi)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主，釀造業(yè)發(fā)達；東部有較豐富的煤炭、硫以及水泥用灰?guī)r等礦產(chǎn)資源。

2 數(shù)據(jù)來源

本研究以畢節(jié)、大方、金沙、遵義、仁懷、赤水、習(xí)水、桐梓8個市縣為研究區(qū)。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括：30 m數(shù)字高程(DEM)，來源于地理空間數(shù)據(jù)云；8個市縣及周邊市縣的24個氣象站點2000—2015年的日均降雨數(shù)據(jù)，由中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)提供；2015年Landsat TM遙感數(shù)據(jù)；2009年全國土壤二次調(diào)查數(shù)據(jù)。在遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過野外勘察與高精度遙感目視識別相結(jié)合解譯得到2015年土地利用圖(用混淆矩陣對分類結(jié)果精度驗證，Kappa系數(shù)大于0.80)，2015年石漠化等級分布圖(分類標(biāo)準(zhǔn)參照《貴州省巖溶地區(qū)第二次石漠化監(jiān)測實施細則》)。

3 研究方法

美國通用水土流失方程USLE(The Universal Soil Loss Equation)是較為常用的水土流失評價方法，USLE公式為A=R*K*LS*C*P。本研究以USLE為基礎(chǔ)，結(jié)合區(qū)域內(nèi)石漠化特征，主要參考中科院編制國家環(huán)?？偩职l(fā)布的2005年5月5日起實施的《生態(tài)功能區(qū)劃暫行規(guī)程》中水土流失敏感性評價方法確定敏感因子，包括降水侵蝕力(R)、坡度坡長因子(LS)、土壤質(zhì)地因子(K)、覆蓋因子(C)。

3.1 R因子

研究區(qū)汛期與非汛期降雨量、降雨強度相差較大，本文采用章文波[16]對全國降雨日降雨數(shù)據(jù)擬合方程，從單日降雨量計算R。熊康寧[17]、龍明忠[18]的研究成果表明不同石漠化等產(chǎn)生侵蝕性降雨強度不同，參考其研究成果，將不同等級侵蝕性降雨標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為：非喀斯特12.00 mm、無石漠化13.36 mm、潛在石漠化15.74 mm、輕度石漠化11.92 mm、中度石漠化12.19 mm、強度石漠化19.16 mm、極強石漠化20.00 mm。處理過程如下：首先分別計算不同等級石漠化侵蝕性降雨量標(biāo)準(zhǔn)的24個站點2000—2010年半月平均、月平均、逐年、年平均降雨侵蝕力，擬合模型如公式(1)，然后采用IDW內(nèi)插方法對不同等級石漠化降雨侵蝕力進行空間插值，得到7個降雨侵蝕力全域覆蓋圖，再利用ArcGIS疊加提取石漠化等級圖對應(yīng)不同標(biāo)準(zhǔn)的降雨侵蝕力圖，將提取出來的7個降雨侵蝕力分布圖進行整合，得到基于石漠化等級的降雨侵蝕力因子空間分布(如圖1)，利用自然斷點法(Jenks)對其進行分類，形成R因子敏感等級圖。

圖1 R因子敏感等級圖Fig.1 Sensitivity level diagram of R factor

α=21.586β-0.71891

(1)

3.2 K因子

通用方程中土壤可蝕性因子(K)需要試驗確定。在大范圍上采用試驗獲取K因子耗費財力物力且時間長，可行性差。因此，本文參考土壤類型對水土流失影響分析研究[19]，以土壤類型圖為基礎(chǔ)，將土壤類型分成五級等級如表3，得到K因子敏感性等級圖(圖2)。

圖2 K因子敏感性等級圖Fig.2 Sensitivity level diagram of K factor

表1 K因子對水土流失敏感性影響分級賦值標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Grading standards for the influence of K factor on thesensitivity of soil and water loss

3.3 LS因子

研究區(qū)空間范圍尺度較大，LS因子量算困難，本文采用地形起伏度替代LS因子。地形起伏度是在一定范圍中最高點海拔高度與最低點海拔高度的差值，是一個宏觀的地形指標(biāo)。以30 mDEM為數(shù)據(jù)源提取9*9矩形大小的地形起伏度，參考李月臣對起伏度的分類標(biāo)準(zhǔn)[20]，形成LS因子敏感性等級圖(圖3)。

圖3 LS因子敏感性等級圖Fig.3 Sensitivity level diagram of LS factor

表2 LS因子對水土流失敏感性影響分級賦值標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Grading standards for the influence of LS factor onthe sensitivity of soil and water loss

3.4 C因子

C因子是指植被覆蓋和管理對水土流失的影響，主要與土地利用類型有關(guān)。收集整理張巖、王萬忠、蔡崇法等對C因子值與土地利用類型對應(yīng)關(guān)系的研究成果[21-23]，對各類土地利用的C因子值采用K-mean分類方法進行分類(如表3)，得到C因子敏感等級圖(圖4)。

圖4 C敏感性等級圖Fig.4 Sensitivity level diagram of C factor

表3 C因子對水土流失敏感性影響分級賦值標(biāo)準(zhǔn)Tab.3 Grading standards for the influence of C factor onthe sensitivity of soil and water loss

3.5 綜合評價

參考《生態(tài)功能區(qū)劃暫行規(guī)程》綜合評價方法，將各因子評價結(jié)果利用ArcGIS中柵格計算(Raster calculator)進行疊加乘積計算，其算法如公式(2)，將乘積結(jié)果利用自然斷點法中的Jenks分類方法(保證各級的內(nèi)部方差之和最小)進行分類，最終得到結(jié)果，如圖5。

圖5 水土流失敏感性等級圖Fig.5 Distribution of soil and water loss sensitivity

(2)

4 結(jié)果分析

4.1 水土流失敏感性空間分布

研究區(qū)水土流失敏感性面積按照敏感性從低到高的順序分別為1658.33 km2、3822.5 km2、8046.86 km2、6774.89 km2、3069.69 km2，其中中度和高度敏感性面積占總面積的63%。從空間分布上看：極度敏感、重度敏感主要分布在習(xí)水、桐梓以及金沙、仁懷、大方、畢節(jié)4個市縣交界地區(qū)；不敏感區(qū)分散分布在遵義、赤水、仁懷、畢節(jié)、大方，遵義、赤水、仁懷的高山丘陵地帶；赤水市起伏度較雖大，但植被覆蓋較好，中度敏感區(qū)主要分布在該區(qū)域。市區(qū)各等級水土敏感性面積分布見表4。

表4 市縣水土流失敏感性分布特征表Tab.4 Distribution characteristics of soil and water loss sensitivity in each city

利用水土流失潛在危險指數(shù)(SEPDI)綜合判斷水土流失敏感危險性，其公式為：

SEPDI=(M1+2M2+3M3+6M4+9M5)/(M1+M2+M3+M4+M5)

(3)

M1、M2、M3、M4、M5分別是不敏感面積、輕度敏感面積、中度敏感面積、重度敏感面積、極度敏感面積。SEPDI值域范圍1-9，數(shù)值越大代表水土流失潛在危險性越大。

經(jīng)過計算，赤水河流域8個市縣的平均水土流失敏感危險性為4.35，屬于中度偏重。市縣潛在危險性排名：桐梓>金沙>習(xí)水>仁懷>大方>畢節(jié)>遵義>赤水。危險性最大的是桐梓，SEPDI為5.36，最小的是赤水，SEPDI為3.4，市縣之間SEPDI差值較大。

表5 各市縣SEPDITab.5 SEPDI of each city

4.2 坡度與敏感性

按照《水利水電工程水土保持技術(shù)規(guī)范》將坡度分為<5°，5°～8°，8°～15°，15°～25°，25°～35°，>35°共6個等級，利用ArcGIS空間分析中Tabulate Area，得到每個坡度帶中不同水土流失敏感性等級面積。SEPDI曲線隨坡度增大先增大后減小，在25°～35°坡度區(qū)間到達最高，8°～15°到25°～35°坡度帶，SEPDI增長率上升，主要因為隨著坡度越大土壤本身穩(wěn)定性越弱、降雨侵蝕力越大，加上研究區(qū)高原山地居多，人類在8°～25°活動頻繁，城鎮(zhèn)建設(shè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對土地資源不合理利用，植被破環(huán)，導(dǎo)致土壤結(jié)構(gòu)、質(zhì)地破壞，使得水土流失敏感性增加；>35°坡度帶上，人類活動減少，植被覆蓋增加，水土流失危險性下降。

圖6 坡度區(qū)間SEPDI曲線圖Fig.6 SEPDI curve of each slope interval

4.3 土地利用與坡度

土地作為人類活動載體，主要研究林地、耕地、建設(shè)用地、草地、未開發(fā)用地5種土地利用類型對水土流失敏感性的影響情況。首先，在喀斯特地區(qū)，未開發(fā)用地水土流失敏感危險性最高，林地最低，建設(shè)用地危險性大于草地，表明土壤表面的覆被對水土保持至關(guān)重要；其次，極敏感區(qū)域的用地類型以耕地為主，約占85%；耕地的極度敏感區(qū)、重度敏感區(qū)占耕地總面積的36.31%、38.31%；研究區(qū)耕地主要以坡耕地為主，坡耕地土壤結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定易受到侵蝕，降雨在坡面易形成急流，造成坡面的強烈沖刷，加速耕地的水土流失。

表6 土地利用類型SEPDI值表Tab.6 SEPDI of each land use type

5 結(jié)論與討論

本研究在GIS技術(shù)支持下，分析R、K、LS、C四個水土流失敏感性因素，明晰水土流失敏感性等級分布，引入SEPDI對水土流失敏感危險性進行綜合評價。研究得出：①總體上看整個研究區(qū)水土流失敏感性屬于中等偏重(SEPDI=4.35)，中度和重度敏感區(qū)之和占總面積的63%，有4個極度敏感集中區(qū)：金沙、仁懷、大方3個市縣交界地帶，習(xí)水以東以及桐梓大部區(qū)域，金沙南部地區(qū)，大方南部；②各市縣水土流失敏感危險性差異較大，順序依次為桐梓>金沙>習(xí)水>仁懷>大方>畢節(jié)>遵義>赤水，危險性最大的是桐梓，SEPDI為5.36，最小的是赤水，SEPDI為3.4；③研究區(qū)水土流失敏感危險性隨坡度增加先增加后減少，25°～35°SEPDI達到峰值，35°以上SEPDI下降，這是由于研究區(qū)地貌主要高原山地居多，人類在8°～35°活動頻繁，35°以上人類活動減少，植被覆蓋度較好，水土流失敏感性下降；④從坡度、土地利用兩個方面綜合分析，地表覆蓋對水土保持有重大意義，在區(qū)域地貌、地形等自然條件的限制下，農(nóng)業(yè)活動增加水土流失敏感性程度。綜上所述，為了防止水土流失，可以采用植樹造林或者工程性手段提高地表覆蓋度，在坡度較大坡面實施加固措施，優(yōu)化山地農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)，改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境，倡導(dǎo)循環(huán)生態(tài)，改變傳統(tǒng)耕作方式。

研究過程中使用的土地利用圖是通過遙感影像解譯得到，具有一定主觀性；針對喀斯特區(qū)域水土流失研究，還可以考慮水土下漏到地下洞穴的過程，這種水土漏失過程亟待進一步研究。