丹江口库区及上游生态系统土壤保持效益价值评估3

李亦秋 冯仲科 韩烈保 刘荣霞 邓 欧 韩德梁 付静尘

(1.绵阳师范学院资源环境工程学院,四川绵阳621000;2.北京林业大学测绘与3S技术中心,北京100083;3.北京林业大学草坪研究所,北京100083;4.中国21世纪议程管理中心,北京100038)

丹江口库区及上游生态系统土壤保持效益价值评估3

李亦秋1,2冯仲科1韩烈保3刘荣霞4邓 欧1,2韩德梁3付静尘3

(1.绵阳师范学院资源环境工程学院,四川绵阳621000;2.北京林业大学测绘与3S技术中心,北京100083;3.北京林业大学草坪研究所,北京100083;4.中国21世纪议程管理中心,北京100038)

以RUSLE为模型的基本框架,以GIS、RS软件为技术平台,利用GIS强大的空间数据组织分析运算能力,将项目规划区各土壤侵蚀影响因子的遥感数据与非遥感数据网格化,通过网格数据的空间分析和模型运算,实现生态系统土壤保持量的区域性宏观定位定量评价。估算结果表明:研究区土壤保持总量林地最高,草地次之,水域等其它类型土壤保持量都非常少,这与植被覆盖度和植被净第一性生产力的分布是一致的,说明高植被覆盖类型分布区的植被能有效防止和控制土壤流失。1987、2000和2008年不同土地利用/覆被类型土壤保持价值分别为355.21亿元、341.37亿元和367.41亿元。其中林地和灌木林地生态系统的土壤保持价值占到近60%,草地生态系统占到近30%,林、灌、草共占到服务总价值的近90%,林、灌、草在土壤保持生态系统服务中具有决定性的作用。

网格数据;丹江口库区及上游;土壤保持量;价值;RUSLE模型

南水北调中线工程是一项跨流域的大型调水工程,主要解决京津及沿线100多个城市生活和工业用水,兼顾农业及其它用水。多年来丹江口库区各级政府把支持工程建设、保护库区水质作为一项政治任务来抓,在水土保持、产业结构调整、污染治理和移民搬迁等方面取得了明显成效。为此,通过网络数据对项目规划区生态系统的水土保持经济价值进行了评估,以期为丹江口库区实施合理的生态补偿提供依据。

1 研究区概况

丹江口水利枢纽位于湖北省丹江口市,丹江口以上汉江干流长约925 km。丹江口库区及上游北部以秦岭与黄河流域为界,东北以伏牛山与淮河流域为界,西南以米仓山与嘉陵江流域为界,东部是南阳盆地,南部有大巴山脉,集水面积9.52万 km2,涉及陕西、河南、湖北、甘肃、四川、重庆6省(市)13个地(市)49个县(市、区)。国家发改委2006年批复的《丹江口库区及上游水污染防治和水土保持规划》的范围确定为陕西、湖北、河南3省7个地(市)的40个县(市、区),土地总面积10.41万km2(以下简称项目规划区)。根据全国第二次遥感调查,水土流失面积47 422.23 km2,占土地总面积的53.82%。平均年土壤侵蚀量1.69亿t,平均侵蚀模数为3 572 t/(km2·a)。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文涉及的数据包括项目规划区DEM数据,2008年LANDSAT/TM遥感影像;MODIS vegetation indices 162day L3 V005MODIS数据;全国125个重点站的年R值;项目规划区土壤资料,包括土壤分布图、土壤剖面调查数据等。

2.2 研究方法

(1)土壤保持量估算方法。以RUSLE为模型的基本框架,运用水土流失方程修改式,以潜在的侵蚀与现实的土壤侵蚀量的差值Ac=R×K×LS(1-CP),估测生态系统的土壤保持量[1]。Ac为土壤保持量t/年,R为降水侵蚀指标,K为土壤可蚀性因子,LS为坡长坡度因子,C为地表植被覆盖因子,P为土壤保持措施因子。以GIS、RS软件为技术平台,利用GIS强大的空间数据组织分析运算能力,将项目规划区各土壤保持影响因子的遥感数据与非遥感数据网格化,以网格数据为纽带,通过网格数据的空间分析实现项目规划区土壤保持模型运算,实现生态系统土壤保持量的区域性宏观定位定量评价。

(2)土壤保持经济价值评估方法。水土流失的主要危害包括导致土壤肥力损失严重、减少破坏可耕地面积、淤塞河流与水利工程设施,因而退耕还林还草工程的保土功能也相应有减少土壤肥力损失、减少土地废弃和减少泥沙淤积灾害等三个方面。采用环境经济学理论中机会成本法、影子价格法和影子工程法来估算保土功能价值[2]。

减少土壤肥力损失价值。本文根据研究区及其周边278个土壤剖面采样数据得到土壤中养分的平均含量,采用影子价格法,可计算研究区生态系统保持土壤营养物质的经济价值:

式中 Ef为保护土壤肥力经济效益(元/a);Ac为土壤保持量(t/a);Ci为土壤中氮、磷、钾的纯含量;Pi为氮、磷、钾的价格(元)。

减少土地废弃价值。本文根据土壤保持量和土壤表土平均厚度0.6m[3]推算因为土壤侵蚀而造成的废弃土地面积,再用机会成本法计算得因土地废弃而失去的年经济价值:

式中 Es为减少土地废弃的经济效益(元/a);Ac为土壤保持量(t/a);B为林业年均收益(元/hm2.a);H为表土厚度(m);ρ为土壤容重(g/cm3)。

减轻泥沙淤积价值。按照中国主要泥沙运动规律,全国一般土壤侵蚀流失有37%滞留,33%入海,24%淤积于江河、水库、湖泊[4]。在此只考虑淤积于水库和江河湖泊的24%。利用影子工程法,用泥沙淤积导致水库蓄水量减少造成的损失来估计减轻泥沙淤积的价值:

式中 En为减轻泥沙淤积经济效益(元/a);Ac为土壤保持量(t/a);C为水库工程费用(元/m3);ρ为土壤容重(g/cm3)。

3 土壤保持量计算与结果分析

以RUSLE为模型的基本框架,运用水土流失方程修改式,以潜在的侵蚀与现实的土壤侵蚀量的差值 Ac=R×K×LS(1-CP),针对研究区自然背景特征,对土壤侵蚀方程中的各参数因子进行修正,从而获得研究区各土壤侵蚀影响因子定量数据。

3.1 降雨侵蚀力因子(R)

降雨侵蚀力是评价降雨对土壤剥离、搬运侵蚀的动力指标,也是按数学模型遥感监测土壤流失量和库湖淤积的重要依据,以 R表示。王万忠等[2]通过对全国313个站点年降雨资料的统计分析,得出的年降雨侵蚀力(R)值的估算公式:

式中 I60为年最大60min降雨量(mm),P年降雨总量(mm)。利用以上 R值计算公式,王万忠等[2]根据各地降雨资料,计算了全国125个重点站的年 R值。利用项目规划区及周边40个站点的 R值及其与年降雨量的关系(见表1)绘制年 R值分布图。3.2 土壤可蚀性因子(K)

土壤可蚀性是指土壤对侵蚀介质剥蚀和搬运的敏感性,也就是土壤对侵蚀介质侵蚀和搬运的敏感力。土壤可蚀性K值的大小表示土壤被冲蚀的难易程度,是影响土壤流失量的内在因素,也是定量研究土壤侵蚀的基础[5]。土壤可蚀性(K)越大,在相同条件下,土壤受侵蚀的潜在危险性越大,反之越小。直接测定K值要求条件苛刻,一般用土壤性质推算土壤K值。利用土壤理化性质求取K值的方法有公式法、查诺谟图法、查图表法、自然降雨实测法和模拟降雨实测法[6]。

在项目规划区现有的土壤资料中,获取的是各类土壤的有机质含量和各级颗粒含量,是按照国际制土粒分级标准来获取数据的。根据项目规划区现有土壤资料和国际制质地分类标准,得到项目规划区各土壤亚类的土壤质地的基础上,再通过查“USLE中土壤可蚀性因子 K值表”和参考卜兆宏[6]等的研究成果,来确定项目规划区土壤可蚀性因子K值。在“USLE中土壤可蚀性因子K值表”中只能直接查得土壤有机质量≤4%的K值,当有机质含量大于4%时,先按土壤有机质含量等于4%查出 K值,再利用“高有机质含量土壤的K值修正系数表”[6]进行修正,对于没有剖面土壤资料的少数几个亚类,则按与其性状相近的同一土类推算。依据以上方法,求得主要土壤类型K值。在此基础上,根据土壤类型分布图及其土壤类型属性数据,在土壤类型属性数据表中给不同土壤类型赋予相应的K值,最后绘制出项目规划区土壤可蚀性因子 K值分布图。

3.3 坡长坡度因子(LS)

地形的起伏是导致水土流失的最直接因素,在大比例尺(坡面尺度)研究中,坡度将是最主要的指标[7]。在区域性研究中,随着地形信息载体(地形图、DEM)比例尺或分辨率的减小,坡度将只有数学意义而不具备土壤侵蚀和地貌学意义[8]。项目规划区域地域广大,地貌类型复杂多变,采用地形起伏LS大小反映地形因子对水土流失敏感性的影响。在USLE中,地形因子(LS)是在相同条件下,每单位面积坡面流失与标准小区(坡长22.1 m,坡度9%)流失之比值。地形起伏LS的计算比较复杂,本研究应用经过改进的坡长因子和坡度因子来进行研究区每一个坡段LS因子的计算[5]。RUSLE的改进坡长因子算式(规整坡度):L=(λ/22.13)m,式中,L坡长因子;λ水平坡长(m);m坡长指数;22.13标准小区坡长(m)。其中,m=β/(1+β),式中β可表示为:

式中θ为坡度角。坡度因子S的计算,参考黄金良在九龙江流域土壤侵蚀量预测研究中采用的计算式进行估算,即:缓坡采用McCool坡度公式,陡坡采用刘宝元的坡度公式:

表1 研究区及其周边40个站点R值统计表Tab.1 R value statisticsof 40 stations in research area and its surrounding

根据上述公式,在ARCGIS Spatial Analyst Tools-math里,分别计算坡长、坡度因子图,并最后生成整个项目规划区的地形起伏度LS分布图。3.4 作物覆盖与管理因子(C)

作物覆盖与管理因子C是在相同的土壤、坡度和相同的降雨条件下,某一特定作物或植被情况时的土壤流失量与一耕种过后连续休闲地的土壤流失量的比值[9]。研究表明,C因子要受到诸如植被、作物种植顺序、生产力水平、生长季长短、栽培措施、作物残余物管理、降雨分布等众多因素的控制,由于有许多种植和管理体制,所以使得对C因子值的直接计算往往难以进行[3]。通常的做法是对特定覆盖类型进行估计,当地面完全裸露时,C值为1.0,如果地面得到良好的保护时,C=0.001,所以C值在0.001-1之间。在本研究中,C因子主要是根据项目规划区地表年平均覆盖度和地面覆盖类型,通过查表来进行估算的[8]。NDVI与植被覆盖度间的关系为:

式中:f1为植被覆盖度,NDVImin、NDVImax分别为最小、最大归一化植被指数值。由于本研究获取到的TM遥感影像是4-6月份的,从中提取的覆盖度仅仅代表了作物生长旺盛期比较高的地表覆盖率,所以本文还参考了MODISvegetation indices162day L3 V005MODIS数据,将其合成得到各月份的植被指数,应用ERDAS中Modeler模块建立模型,最后输出研究区的年均地表植被覆盖度图。因为缺少1987年的MODIS植被指数产品,其地表年平均覆盖度以从1987年的TM影像镶嵌图提取的NDVI计算得到的植被覆盖度代替。

在GIS软件的支持下,将地表年平均覆盖度按土地利用类型(由1987、2000、2008年TM影像解译得到)进行分类,然后算出每类土地利用类型的平均地表覆盖度,以此平均地表覆盖度和通过查表来作为估算C值的依据。水体和建筑用地由于不会产生水土流失现象,C值确定为0;裸岩地由于已无土可蚀,其C值也为0;裸土地的C值则确定为1.0。估算C值参考C值表包括Wischmeier[5]的观测数据(见表2),王万忠等[2]的观测数据(见表3)等。

表2 不同植被覆盖的C因子取值Tab.2 C valuesof different vegetation cover(Wischmeier,1978)

表3 不同植被覆盖的C值[2]Tab.3 C valuesof different vegetation cover

根据不同土地利用类型的平均地表覆盖度,通过查表来估算项目规划区各类土地利用类型C值,再根据各类土地利用类型C值属性字段,绘制出项目规划区C值分布图。

3.5 土壤保持措施因子(P)

RUSLE中土壤保持措施因子 P,是指特定保持措施下的土壤流失量与相应未实施保持措施的顺坡耕作地块的土壤流失量之比值。土壤保持措施主要通过改变地形和汇流方式减少径流量,降低径流速率等作用减轻土壤侵蚀。农耕地的水土保持措施主要有:等高耕作,带状耕作,梯田以及排水措施等。旱地和牧草地的土壤保持措施,多是沿等高线或在其附近进行平翻耕作,增加土壤湿度,减少径流量,以达到保持土壤的目的,总的 P值应等于各种措施P因子值之积,表4和表5分别是美国和我国不同措施的 P值。P值变化于0-1之间。0值代表根本不发生侵蚀的地区,而1值代表了未采取任何控制措施的地区。在自然植被区和坡耕地的 P因子一般取值为1,凡修了水平梯田的为0.01,介于两者之间的治理措施的坡耕地则取值于0.02-0.7[10-11]。

项目规划区针对不同的土地利用,以坡耕地治理为重点,以径流调控为主线,因地制宜配置了各项水土保持措施。根据已有的研究成果和项目区的实际情况,确定项目规划区各类土地利用类型 P值,再根据各类土地利用类型 P值属性字段,绘制出项目规划区 P值分布图。

表4 美国不同措施P值Tab.4 Pvalue of variousmeasures in the United States

表5 中国不同措施P值Tab.5 P value of variousmeasures in China

3.6 模型运算与结果分析

将以上获得的各土壤侵蚀因子层进行处理,使它们符合如下条件:①具有相同的网格大小(100 m×100 m);②具有相同的坐标和投影体系;③具有相同的数据格式。为了保证评价结果与实地具有相同的面积,在本研究中所采用的坐标投影体系是Albers conical equal area投影。为便于在ARCGIS软件下运行,数据格式为ARCGIS的Grid格式。经过以上数据处理,就可以在ARCGIS的Spatial Analyst Tools-math里进行各因子层的复合运算。潜在土壤侵蚀量是地形因子、土壤因子和降水因子三者决定的,从短时期来看,地形因子与土壤因子是不变的,因此不同年份潜在土壤侵蚀量的差异主要是由降水的差异决定的,即潜在侵蚀量A=R×K×LS,以潜在的侵蚀与现实的土壤侵蚀量的差值Ac=R×K×LS(1-CP)估测生态系统的土壤保持量,为年平均土壤保持量(t/hm2)。其运算过程示意图如图16所示,模型运算的结果生成了一个新的图层,该图层上的每个网格值即为网格对应的地面土壤保持量Ac(t/a)。按照同样的工作流程分别得到1987、2000和2008年的土壤保持量分布图。经统计得到的1987、2000和2008年不同土地覆被类型土壤侵蚀量与保持量如表6所示。

据表6可知,从1987年土壤保持量林地最高,为81 228.63×104t;草地次之,为 47 076.03 ×104t;土壤保持总量为172 935.20×104t。2000年土壤保持量林地最高,为77 166.03×104t;草地次之,为 45 970.29×104t;土壤保持总量为166 201.09×104t。2008年土壤保持量林地最高 ,为 82 561.29 ×104t;草地次之 ,为 50 636.77 ×104t;土壤保持总量为178 878.86×104t。

4 土壤保持价值量评估

生态系统土壤保持的价值包括:减少土地废弃的价值、减轻泥沙淤积灾害价值和减少土壤肥力损失的间接价值。根据式(1)、(2)和(3)计算得到丹江口库区及其上游生态系统土壤保持的价值(见表7)。

表6 1987、2000和2008年不同土地覆被类型土壤侵蚀量与保持量(104 t)Tab.6 Amountsof soil erosion and soil conservation of different land use/cover in 1987,2000 and 2008

表7 不同土地利用/覆被类型土壤保持价值及其比例Tab.7 Soil conservation value and its proportion of different land use/cover

据表7可知,1987,2000和2008年不同土地利用/覆被类型土壤保持价值分别为355.21×108元、341.37×108元和367.41×108元。从不同土地利用/覆被类型土壤保持价值比例构成来看,森林生态系统的土壤保持价值占到近60%,草地生态系统占到近30%,林、灌、草共占到服务总价值的近90%,林、灌、草在土壤保持生态系统服务中占有决定性的极其重要的作用。

5 结论与讨论

多年来,丹江口库区及上游各级人民政府为确保一库清水送京津,水土保持工作卓有成效。通过对项目规划区生态系统土壤保持经济价值的评估,结果表明:

(1)以RUSLE为模型的基本框架,以 GIS、RS软件为技术平台,利用GIS强大的空间数据组织分析运算能力,将各土壤保持影响因子的遥感数据与非遥感数据网格化,通过网格数据的空间分析实现研究区土壤保持模型运算,可以实现生态系统土壤保持量的区域性宏观定位定量评价。土壤保持量估算精度依赖于各因子精度,借助于地面实验和实测数据,可有效提高估算精度。

(2)项目规划区1987年土壤保持总量林地最高,为81 228.63×104t,草地次之 ,为 47 076.03 ×104t,土壤保持总量为172 935.20×104t;2000年土壤保持量林地最高,为77 166.03×104t,草地次之 ,为 45 970.29 ×104t,土壤保持总量为166 201.09×104t;2008年土壤保持量林地最高,为82 561.29 ×104t,草地次之 ,为50 636.77 ×104t,土壤保持总量为178 878.86×104t。水域等其它类型土壤保持量都非常少,这与植被覆盖度和植被净第一性生产力的分布是一致的,研究表明高植被覆盖类型分布区的植被能有效防止和控制土壤流失。

(3)项目规划区生态系统土壤保持价值中,1987、2000和2008年不同土地利用/覆被类型土壤保持价值分别为355.21×108元、341.37×108元和367.41×108元。其中林地和灌木林地生态系统的土壤保持价值占到近60%,草地生态系统占到近30%,林、灌、草共占到服务总价值的近90%,林、灌、草在土壤保持生态系统服务中占有决定性的极其重要的作用。

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Value Evaluation of Benefits of Soil Conservation to the Ecosystem of Dan jiangkou Reservoir Basin and Upstream

LI Yi2qiu1,2FENG Zhong2ke1HAN Lie2bao3LIU Rong2xia4DENGOu1,2HAN De2liang3FU Jing2chen3
(1.Departmentof Resource and Environment,Mianyang Normal University,Mianyang Sichuan 621000,China;2.Institute of GIS,RS&GPS,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;3.Institute of Turf grass Science,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;4.The Administrative Center for China’s21 Agenda,Beijing 100038,China)

Using RUSLEmodel as the basic framework and GIS&RS software as technology platform,this article realizes the ecosystem of the amountof soilmacro-regional positioning quantitative evaluation through analysisof space and computingmodelof the grid data.The article does grid treatment to remote sensing data and non2remote sensing data of the project area of soil erosion impact factor and makes full use of GIS spatial data analysisof theorganization of computing power.The estimation results showed that the amountof forest land accounted for the highestproportion of total soil conservation in the study area,followed by grassland and water,and other types of soil are in very low proportion.This is consistentwith the vegetation cover and the distribution of net primary productivitywhich indicates that the high vegetation cover distribution of vegetation types can be effective in preventing and controlling soil erosion.Different land use/cover types of soil conservation value are 355.21×108Yuan RMB in 1987,341.37×108Yuan RMB in 2000 and 367.41×108Yuan RMB in 2008 respectively.Among them,the soil conservationofwood land and shrub land ecosystem accounted for nearly 60%,grassland ecosystem accounted for nearly 30%and forestry,shrub and grass accounted for nearly 90%.So,forest,shrub and grass have a decisive role in soil conservation ecosystem services.The study has a reference value in the intuitive and effective implementation of the willing expression of the people in the reservoir area of soil andwater conservation,and isuseful to ecological protectionof soil andwater conservation.Besides,the study further improves the ecological compensation policies.

grid data;Danjiangkou Reservoir Basin and upstream;quantity of soil conservation value;RUSLEmodel

F062.2

A

1002-2104(2010)05-0064-06

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.05.011

2009-12-16

李亦秋,博士,主要研究方向为林业3S技术应用。

冯仲科,教授,博导,主要研究方向为精准林业和林业3S技术应用。

3“十一五”国家科技支撑计划重点项目“提高区域协调度的多尺度计算机仿真技术研发”(NO.2006BAC18B00)“生态补偿关键技术开发与示范应用”课题(NO.2006BAC18B04)、国家自然基金项目(NO.30872039),省部委基金、重点课题(NO.09D0297)的部分成果。

(编辑:李 琪)