李菊艷

（新疆維吾爾自治區(qū)水土保持生態(tài)環(huán)境監(jiān)測總站，烏魯木齊 830011）

土壤侵蝕造成的水土流失是一個世界性的嚴(yán)重生態(tài)環(huán)境問題。土壤侵蝕降低了土壤質(zhì)量，導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟損失和生態(tài)治理投入增大，及時把握區(qū)域水土流失狀況、發(fā)展態(tài)勢既是水土流失預(yù)防和治理的基礎(chǔ)，更是水土保持規(guī)劃制定與實施的基本前提。區(qū)域土壤侵蝕狀況變化可作為判定水土流失治理成效的重要依據(jù)，對區(qū)域水土保持措施的優(yōu)化配置、水土資源保護具有重大意義。

目前國內(nèi)外對區(qū)域土壤侵蝕分析研究主要有模型法和抽樣調(diào)查法，抽樣調(diào)查法于1956 年始用于美國水保調(diào)查并沿用至今[1]。我國自20 世紀(jì)80 年代共開展了4 次土壤侵蝕普查[2]，并在第一次全國水利普查水土流失普查中采用了分層不等概率抽樣法和模型法[3]。分層不等概率抽樣法通過設(shè)定抽樣調(diào)查單元密度實地調(diào)查采集單元數(shù)據(jù)，基于我國土壤流失方程CSLE采用不同推算方法定量估算土壤侵蝕量以獲得區(qū)域土壤侵蝕強度面積及分布等[4-7]，該方法遵循統(tǒng)計學(xué)原理，樣本代表性強同時結(jié)合實地調(diào)查，能夠獲取高精度的土地利用、植被覆蓋度及水土保持措施等調(diào)查單元數(shù)據(jù)資料[8]。模型法通過遙感解譯、GIS技術(shù)等方法獲取覆蓋全域土壤侵蝕因子的柵格數(shù)據(jù)，采用土壤侵蝕模型計算[7-8]以對調(diào)查區(qū)域土壤侵蝕進行評價。近年來，諸多學(xué)者對抽樣調(diào)查密度設(shè)定、推算方法應(yīng)用等方面進行研究和探討[9-13]，認(rèn)為柵格計算法受抽樣密度影響較小。如趙維軍等[9-10]通過對比分析吳起縣不同抽樣密度下土地利用、坡度及坡長等因子變化發(fā)現(xiàn)1%和4%抽樣密度下計算的土壤侵蝕狀況相差不大，認(rèn)為1%抽樣密度就能夠很好地反映區(qū)域土壤侵蝕狀況，適用性更高；鄒叢榮等[11]、段倩等[12]在1%和4%的抽樣密度下，通過采用單元直接外推法、單元插值外推法、柵格計算法等三種推算方法以及全覆蓋計算法分析沂蒙山區(qū)土壤侵蝕狀況，發(fā)現(xiàn)在這兩個抽樣密度下采用前兩種方法估算的土壤侵蝕面積和強度相差較大，而柵格法計算的土壤侵蝕狀況相差不大。齊斐等[13]以蒙陰縣為對象采用單元插值外推法和柵格計算法對1%和4%抽樣密度下土壤侵蝕因子進行精度評價，發(fā)現(xiàn)4%抽樣密度下采用柵格計算法對土壤侵蝕結(jié)果影響較小。

CSLE 模型綜合考慮了區(qū)域降雨、土壤、植被、地形及水土保持措施等，能較全面地預(yù)測區(qū)域土壤侵蝕過程，并客觀、有效地反映水土流失治理成效[14]?；贑SLE模型的全域覆蓋計算可獲得區(qū)域總體情況并體現(xiàn)到圖斑上，但工作量大，土壤侵蝕狀況因子的區(qū)域本地化計算需要投入大量精力。新疆面積廣大、生態(tài)系統(tǒng)脆弱，水土流失問題較為嚴(yán)重，當(dāng)?shù)卣枰愿叨戎匾?。近年來?jīng)過大力治理，流失總面積顯著減少、土壤侵蝕強度總體呈減弱趨勢，其中強烈、極強烈侵蝕面積減少，輕度和中度侵蝕面積增加，水土流失狀況顯著改善，但局部地區(qū)問題仍然嚴(yán)重。因此水土流失預(yù)防和治理成效有待進一步鞏固加強，治理任務(wù)仍然艱巨。在有限的技術(shù)力量與資金條件下，如何快速準(zhǔn)確地掌握新疆地區(qū)土壤侵蝕狀況、變化趨勢及原因，探索適合當(dāng)?shù)氐耐寥狼治g估算法已成為亟待解決的問題。

天山北坡經(jīng)濟和社會發(fā)展活躍，地形地貌和氣候條件特殊，生態(tài)環(huán)境脆弱，受季節(jié)性強降水影響水蝕強烈，成為新疆水力侵蝕的典型區(qū)。本研究以天山北坡阜康市為例，基于CSLE 模型全域覆蓋計算和密度抽樣單元推算法估算土壤侵蝕量，通過對比分析不同估算方法結(jié)果的差異性及主要原因，明確適宜天山北坡縣域尺度的抽樣密度和土壤侵蝕推算方法，為區(qū)域水土流失動態(tài)監(jiān)測野外抽樣密度和方法的選取提供技術(shù)支撐和理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

阜康市位于天山山脈東段北坡，準(zhǔn)噶爾盆地南緣，總面積8 528.78 km2，東臨吉木薩爾縣，西與烏魯木齊市米東區(qū)接壤，南以天山分水嶺為界，北與古爾班通古特沙漠和阿勒泰地區(qū)富蘊縣相接。地勢自東南向西北傾斜，地貌由南向北形成高山、平原、沙漠的垂直景觀地帶，海拔高程450～5 445 m（圖1）。研究區(qū)屬于溫帶大陸性干旱氣候，年均氣溫6.7 ℃，最高氣溫40.3 ℃，年均降水量205 mm，年均蒸發(fā)量2 064 mm；自西向東分布有水磨河、甘河子河、三工河等七條河流；土壤主要以風(fēng)沙土、灰漠土為主；植被分布具有典型的垂直地帶性，分布有高山亞高山草甸、中山森林植被、平原人工和荒漠植被，平原農(nóng)區(qū)以人工植被為主，植被覆蓋度以中覆蓋度為主。

圖1 研究區(qū)地理位置Figure 1 Location of the study area

1.2 研究區(qū)水土流失類型區(qū)劃分

依據(jù)區(qū)域水土流失、地貌、氣象及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征等，運用GIS 空間疊置分析工具采用先定量后定性分析的研究方法，綜合考慮研究區(qū)地貌特征、氣候特征、土壤類型、植被、土地利用、社會經(jīng)濟等定量指標(biāo)及主要侵蝕外營力和集中連片等綜合定性指標(biāo)，開展阜康市水土流失類型區(qū)劃分，并采用“地理位置+地貌類型+主導(dǎo)水土流失類型”方式對類型區(qū)進行命名。

1.3 數(shù)據(jù)獲取及處理

遙感影像采用2015 年和2016 年2.0 m GF1 號影像，通過人機交互解譯獲取土地利用數(shù)據(jù)[15]、地形數(shù)據(jù)資料；結(jié)合區(qū)域土地利用現(xiàn)狀和《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/T 21010—2017），基于30 m 分辨率Landsat 8多光譜影像，提取歸一化植被指數(shù)（NDVI）；采用1∶1萬地形圖，獲得30 m DEM數(shù)據(jù)；降雨數(shù)據(jù)采用阜康市及其周邊20 個站點1981—2018 年日降雨資料；土壤數(shù)據(jù)利用阜康市行政區(qū)劃圖和阜康市1∶1 萬土壤類型圖，基于ArcGIS軟件，獲得研究區(qū)土壤類型分布圖。

1.4 野外抽樣單元數(shù)據(jù)采集與處理

1.4.1 野外抽樣單元布設(shè)

以第一次全國水利普查水土保持普查分層系統(tǒng)抽樣原則，采用分層不等概率抽樣方法，抽樣密度設(shè)定為0.25%、1%和4%。綜合考慮人為擾動和可到達(dá)性，剔除難以到達(dá)的沙漠區(qū)和深山區(qū)抽樣單元，最終確定0.25%抽樣密度調(diào)查單元20 個，1%抽樣密度調(diào)查單元48個，4%抽樣密度調(diào)查單元108個（圖2）。

圖2 阜康市抽樣調(diào)查單元分布Figure 2 Distribution of sampling survey units in Fukang City

1.4.2 野外抽樣單元數(shù)據(jù)采集與處理

以高分遙感影像和1∶1 萬地形圖為基礎(chǔ)，疊加地形要素、單元邊界，制作野外調(diào)查底圖，勾繪邊界。于2016 年和2017 年7—8 月，開展野外實地調(diào)查并詳細(xì)記錄單元地塊土地利用、植被郁閉度和蓋度、水土保持措施等數(shù)據(jù)信息[6，16]，獲得單元調(diào)查成果。

1.5 水土流失推算方法

1.5.1 水土流失計算模型

采用我國土壤流失方程CSLE（Chinese soil loss equation）計算土壤侵蝕模數(shù)[17]：

式中：A為土壤侵蝕模數(shù)，t·hm-2·a-1；R為降雨侵蝕力因子，MJ·mm·hm-2·h-1·a-1，基于1980—2018 年阜康市及周邊20 個站點日降雨資料，通過數(shù)據(jù)插補，獲得逐日降雨序列數(shù)據(jù)，采用降雨侵蝕力因子計算法[18-20]獲取24 個半月降雨侵蝕力占年降雨侵蝕比例的柵格圖層；K為土壤可蝕性因子，t·h·MJ-1·mm-1，通過野外采集土壤樣品，采用Williams 模型[21]計算土壤可蝕性因子K值，疊加土壤類型空間分布圖，獲得研究區(qū)土壤可蝕性K值柵格圖層；L和S分別為坡長因子（無量綱）和坡度因子（無量綱），基于1∶1 萬地形圖生成30 m 柵格大小DEM，采用劉寶元等[6]修正算法，提取坡度、坡長因子，形成坡度、坡長因子?xùn)鸥駡D層；B、E、T為水土保持措施因子（無量綱），分別指生物措施、工程措施、耕作措施，基于水利普查中提供的措施因子參考值，對地塊進行賦值。

1.5.2 水土流失估算方法

（1）全覆蓋計算法是基于土地利用矢量數(shù)據(jù)，對B、E、T因子進行賦值。B因子基于NDVI計算得到的24 個半月植被覆蓋度，查表得園地、林地和草地土壤流失比例，以24個半月降雨侵蝕力比例為權(quán)重加權(quán)平均計算得植被覆蓋度因子[20]；耕地、居民點及工礦用地、交通運輸用地、水域及水利設(shè)施用地或其他土地，直接賦值為1或0，獲得植被覆蓋與生物措施因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)；E因子基于遙感影像解譯和統(tǒng)計調(diào)查獲得的水土保持措施和土地利用數(shù)據(jù)，進行工程措施因子賦值[20]，阜康市工程措施因子統(tǒng)一賦值為1；依據(jù)第一次全國水利普查水土保持普查中的輪作制度分區(qū)輪作措施賦值表[20]，研究區(qū)屬西北干旱灌溉一熟兼二熟區(qū)，北疆灌溉一熟填閑區(qū)，T因子統(tǒng)一賦值0.281。

（2）抽樣調(diào)查法是以土地利用圖層為基礎(chǔ)，對調(diào)查單元數(shù)據(jù)采用柵格計算法進行加權(quán)平均[11]，進行B、E、T因子賦值，得到各調(diào)查單元的B、E、T因子。

運用ArcGIS，將R、K、L、S、B、E、T等7 個因子經(jīng)重采樣生成10 m 分辨率柵格圖層，采用CSLE 模型（公式1）進行所有圖層的空間乘積運算，得到阜康市10 m×10 m 的基于柵格土壤侵蝕模數(shù)分布圖。根據(jù)《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》（SL 190—2007）[22]中的土壤侵蝕強度分級標(biāo)準(zhǔn)，判斷每個柵格土壤侵蝕強度，獲得區(qū)域各土地利用類型土壤侵蝕強度面積及比例。

2 結(jié)果與分析

2.1 水土流失類型區(qū)劃分

根據(jù)劃分原則、依據(jù)、方法等，將阜康市劃分為4個水土流失類型區(qū)（圖3），即北部沙漠風(fēng)力侵蝕主導(dǎo)區(qū)、中部山前沖積扇及傾斜平原風(fēng)水復(fù)合侵蝕主導(dǎo)區(qū)、南部中低山丘陵水力侵蝕主導(dǎo)區(qū)和南部高山凍融侵蝕主導(dǎo)區(qū)。據(jù)調(diào)查，阜康市水力侵蝕主要影響范圍為南部中低山丘陵區(qū)和中部山前沖積扇及傾斜平原區(qū)，侵蝕面積總計3 758.06 km2，本研究僅在上述區(qū)域范圍內(nèi)開展水力侵蝕的定量計算與分析。

圖3 阜康市水土流失類型區(qū)Figure 3 Soil and water conservation regionalization of Fukang City

2.2 基于CSLE模型的全覆蓋計算結(jié)果

研究結(jié)果表明，基于CSLE模型的全覆蓋計算，阜康市水土流失面積為2 626.62 km2，占土地總面積30.80%。在水土流失區(qū)域中，阜康市水力侵蝕以輕度侵蝕為主，其次為中度，兩者總占比達(dá)81.73%；而強烈及以上等級占比不足20%，高強度侵蝕隨侵蝕強度增大呈降低趨勢，劇烈侵蝕面積占比最?。ū?）。

從圖4 可知，阜康市水力侵蝕強度空間分異性明顯。輕度侵蝕主要分布在中部耕作區(qū)、植被蓋度較好的沖積扇區(qū)域及海拔1 200～2 800 m間郁閉度、蓋度較高的中山森林區(qū)域，且呈集中連片分布；中度侵蝕主要發(fā)生在植被蓋度中等的區(qū)域，分布較分散；強烈及以上等級侵蝕主要分布在海拔700～1 200 m間植被蓋度低于30%、采礦或放牧等人為活動頻繁的區(qū)域，以及海拔2 800 m 左右坡度大于35°且植被蓋度低于45%的區(qū)域。

圖4 基于CSLE模型法估算的阜康市土壤侵蝕圖Figure 4 Soil erosion distribution in Fukang City based on CSLE model calculation

2.3 基于CSLE 模型的不同密度抽樣單元土壤侵蝕計算結(jié)果

研究結(jié)果表明，基于0.25%、1%和4%三種抽樣單元密度采用柵格計算得到阜康市水土流失面積分別為2 771.89、2 740.94 km2和2 635.26 km2，占土地總面積比例分別為32.50%、32.14%和30.90%。隨著抽樣密度增大，水土流失總面積和輕度侵蝕面積呈逐漸減小趨勢，而微度和強烈侵蝕面積則呈逐漸增大趨勢，但均表現(xiàn)為以微度和輕度侵蝕為主（表1）。在水土流失區(qū)域中，三種抽樣密度下輕度與中度侵蝕總面積占比分別為78.65%、71.75%和77.42%，在強烈及以上侵蝕強度中，除了1%抽樣密度表現(xiàn)為極強烈侵蝕面積占比大于強烈侵蝕外，0.25%和1%抽樣密度下均表現(xiàn)為強烈侵蝕>極強烈侵蝕>劇烈侵蝕。

表1 阜康市不同土壤侵蝕強度面積及比例Table 1 Area and ratio of different erosion intensities in Fukang City

三種抽樣密度計算結(jié)果均顯示阜康市水力侵蝕空間分布具有明顯的差異（圖5、圖6、圖7），且總體較一致：輕度侵蝕主要分布在中部耕作區(qū)，呈集中連片分布；中度侵蝕主要在植被蓋度30%～60%、坡度8°～25°的區(qū)域，分布較分散，且0.25%抽樣密度下輕度和中度侵蝕區(qū)域比較大；而強烈及以上侵蝕強度在1%抽樣密度下主要分布在三工河至白楊河之間的區(qū)域，4%抽樣密度下主要分布在四工河至白楊河之間的區(qū)域。整體上隨著海拔的逐漸升高，土壤侵蝕強度等級逐漸增大。

圖5 基于0.25%抽樣密度估算阜康土壤侵蝕圖Figure 5 Soil erosion distribution in Fukang City based on 0.25%sampling density estimation

圖6 基于1%抽樣密度估算土壤侵蝕圖Figure 6 Soil erosion distribution in Fukang City based on 1%sampling density estimation

圖7 基于4%抽樣密度估算土壤侵蝕圖Figure 7 Soil erosion distribution in Fukang City based on 4%sampling density estimation

2.4 分層系統(tǒng)抽樣下不同抽樣密度結(jié)果比較

本研究以0.25%、1%和4%為抽樣梯度，以4%抽樣密度數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，對比分析三種抽樣密度下水土流失面積、強度及空間分布的差異性，結(jié)果表明0.25%密度下水土流失面積結(jié)果偏高136.63 km2，相對差異5.18%；1%密度下水土流失面積結(jié)果偏高105.68 km2，相對差異4.01%（表2）。0.25%抽樣密度下各級土壤侵蝕面積平均相對差異8.76%，相差較大的侵蝕強度等級是微度和輕度，分別為偏低136.63 km2、偏高140.30 km2，相對于4% 抽樣密度差異分別是12.17%和9.06%，差異主要位于中部山前沖積扇及傾斜平原區(qū)域。1%抽樣密度下各級土壤侵蝕面積平均相對差異28.99%，相差較大的土壤侵蝕強度等級是中度、極強烈和劇烈，分別偏低70.77 km2、偏高98.08 km2和90.16 km2，相對差異分別是14.39%、42.42%和104.32%，差異主要位于南部中低山丘陵區(qū)域。

表2 0.25%、1%與4%抽樣密度土壤侵蝕強度面積對比分析Table 2 Comparative analysis of soil erosion intensity area at 0.25%，1%and 4%sampling density

各抽樣密度土壤侵蝕空間分布規(guī)律基本一致。柵格計算法采用的R、K、L、S因子區(qū)域統(tǒng)一，僅B、E、T因子根據(jù)野外調(diào)查單元數(shù)據(jù)面積加權(quán)平均，略有差異。總體上看，基于高分遙感數(shù)據(jù)進行水土流失定量分析，0.25%、1%和4%三種抽樣密度侵蝕面積總體相差不大。因此，對縣域尺度來說，基于CSLE模型采用柵格計算，0.25%的抽樣密度即可基本滿足樣本推算需要，同時還能減輕外業(yè)工作量。

2.5 CSLE模型全覆蓋計算與抽樣調(diào)查推算結(jié)果比較

研究結(jié)果（表1）表明，基于CSLE 模型全覆蓋計算阜康市水土流失面積與0.25%、1%和4%抽樣密度相比結(jié)果均偏小。全覆蓋計算與0.25%和1%抽樣密度計算結(jié)果流失面積相差較大，分別偏小145.27 km2和114.32 km2，差異為5.53%和4.35%；與4%抽樣密度計算結(jié)果相比僅偏小8.64 km2，兩者相對差異僅為0.33%。全覆蓋計算結(jié)果和不同密度抽樣調(diào)查結(jié)果均以輕度侵蝕為主，且僅0.25%密度下輕度侵蝕面積高于全覆蓋計算。0.25%密度下除中度和劇烈侵蝕面積與全覆蓋結(jié)果相差不大外，其余侵蝕強度面積均顯著高于全覆蓋計算結(jié)果，而1%和4%密度下強烈及以上侵蝕強度面積均與全覆蓋計算面積差異顯著。全覆蓋和不同密度抽樣調(diào)查水土流失在空間分布上有一定差異，主要表現(xiàn)在前者強烈及以上侵蝕強度分布相對較分散，而抽樣調(diào)查結(jié)果相對集中于四工河和白楊河之間區(qū)域。

3 討論

基于CSLE 模型的全覆蓋計算，土壤侵蝕措施因子為遙感圖斑解譯結(jié)果，解譯判讀的準(zhǔn)確性對各因子尤其是土地利用、植被覆蓋及水土保持措施等的判斷和賦值有直接影響，若數(shù)據(jù)分辨率相對較粗，會影響土壤侵蝕結(jié)果精度[23]；而抽樣調(diào)查通過單元實地調(diào)查土地利用類型、水土保持措施等，能夠提高地形因子量化精度，準(zhǔn)確反映郁閉度和植被覆蓋度對水土流失的影響[8]。本研究基于CSLE 模型的全覆蓋計算和4%抽樣調(diào)查估算阜康市土壤侵蝕，結(jié)果表明侵蝕強度和空間分布上均差異不顯著。全覆蓋計算土地利用類型采用2.0 分辨率遙感影像獲得，植被指數(shù)基于30 m 分辨率數(shù)據(jù)獲得，R因子通過數(shù)據(jù)插補獲取，坡度、坡長基于30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)獲取，因子數(shù)據(jù)源精度存在差異、匹配性差，對計算結(jié)果精度會造成一定影響，而對于大尺度區(qū)域，因子的率定和本地化則需要大量的精力；抽樣調(diào)查采用的10 m×10 m 柵格計算法，數(shù)據(jù)精度較高，受抽樣密度影響較小[13]，植被通過實地調(diào)查，考慮了林下植被覆蓋問題，更接近實際，但抽樣調(diào)查受地形等影響，致使有些深山區(qū)域無法開展調(diào)查。本研究全域覆蓋和抽樣密度在土壤侵蝕強度和空間上差異不大，但都因計算方法受限，計算結(jié)果可能都不能精準(zhǔn)地反映實際情況。對于天山北坡縣域尺度土壤侵蝕調(diào)查，若采用全覆蓋計算，應(yīng)提高侵蝕因子數(shù)據(jù)源的精度和匹配性；抽樣調(diào)查中難以到達(dá)區(qū)域，可借助高分影像解譯完成土壤侵蝕抽樣。

基于高分辨率遙感影像、利用分層不等概率系統(tǒng)空間抽樣方法，可快速提取土地利用和水土保持措施信息，完成區(qū)域土壤侵蝕抽樣調(diào)查[7]，而抽樣密度大小會對推算結(jié)果產(chǎn)生一定影響，且影響程度具有一定的地域差異性。本研究結(jié)果表明，0.25%、1%、4%三種抽樣密度下采用柵格計算法估算的阜康市土壤侵蝕強度和空間分布規(guī)律基本一致，總體相差不大，這與鄒叢榮等[11]、齊斐等[13]研究結(jié)果相似。本研究野外調(diào)查單元布設(shè)時，除難以到達(dá)的深山區(qū)域，其他區(qū)域各密度調(diào)查單元均勻分布，不同抽樣密度調(diào)查B、E、T因子依據(jù)野外調(diào)查單元數(shù)據(jù)面積加權(quán)平均，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)差異不大，因此0.25%的抽樣密度土壤侵蝕量計算結(jié)果與4%抽樣密度下差異不大。

人類活動對原有地表的破壞會加劇水土流失，土地利用方式變化與土壤侵蝕具有密切聯(lián)系[24]，區(qū)域的土地利用破碎程度和人為活動干擾強度與抽樣密度精度損失呈正相關(guān)，土地利用破碎化程度越強，人為活動越強烈，其地形、土地利用、土壤等侵蝕因子空間異質(zhì)性越大，抽樣密度精度損失就越大[13]。阜康市地貌空間垂直分異明顯，但土地利用類型和人類活動相對集中、相對成片，各抽樣密度下土壤侵蝕強度空間分布也相對集中。不同抽樣密度下，輕度和中度侵蝕面積在0.25%抽樣密度下所占比例相對較大，而強烈侵蝕以上等級面積在1%和4%抽樣密度下相對較大，這可能與1%和4%的抽樣單元布設(shè)數(shù)目分布相對較多有關(guān)。通過對比分析，0.25%抽樣密度既能滿足土壤侵蝕精度計算要求，又可使工作效益最大化。

4 結(jié)論

（1）0.25%、1%和4%三種抽樣密度下采用柵格計算法推算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相差不大，三種密度下推算的土壤侵蝕結(jié)果差異不顯著，0.25%抽樣密度既能滿足土壤侵蝕精度計算要求，又可使工作效益最大化；基于CSLE模型的全域覆蓋計算和抽樣調(diào)查估算天山北坡阜康市土壤侵蝕狀況，均可較好地反映阜康市水土流失空間分布特點。

（2）在天山北坡進行縣域尺度水土流失動態(tài)監(jiān)測時，若對區(qū)域土壤侵蝕狀況進行基礎(chǔ)調(diào)查，在有限的資源、資金和技術(shù)條件下，0.25%抽樣密度下采用柵格計算法即可滿足工作要求；若開展土壤侵蝕定量分析，既要掌握土壤侵蝕模數(shù)，也要把握土壤侵蝕強度分級，還需與全國水土流失動態(tài)監(jiān)測工作銜接，建議采用基于CSLE 模型全覆蓋計算方法，其中植被因子可通過遙感影像提取并結(jié)合0.25%的分層系統(tǒng)抽樣獲取。