2015年江淮分水岭区域土壤侵蚀特征分析

毛晶晶+汪光胜

摘 要：为了解江淮分水岭区域的水土流失情况及其影响因素，该文基于GIS平台，使用RUSLE模型，对2015年江淮分水岭区域土壤侵蚀现状进行了研究。结果表明：（1）2015江淮分水岭区域平均侵蚀模数为84.53t/（km2·a）。土壤侵蚀以微度和轻度侵蚀为主，微度侵蚀的面积占比达97.81%，微度侵蚀总量达259.83×104t·a-1（74.35%），轻度侵蚀总量为56.89×104t·a-1（16.27%）；土地利用类型中，耕地侵蚀量和侵蚀模数最高，耕地侵蚀量达314.26×104t·a-1（89.92%）。（2）侵蚀等级呈现东部、西南部高，中部、北部和西部区域较低，轻度以上的侵蚀主要发生在西南山区、巢湖东南部、滁州市中部、北部、东部区域；（3）土壤侵蚀受地形起伏、坡度、降水量和植被覆盖条件的影响明显。研究结果可为江淮分水岭区域水土流失的治理提供科学依据。

关键词：土壤侵蚀；RUSLE；江淮分水岭

中图分类号 S157 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）09-0067-05

Abstract：In order to study the soil erosion and its influencing factors in Jianghuai watershed area，based on GIS platform，the soil erosion status in the Jianghuai watershed area in 2015 is studied with the USLE model. The results show that：（1）The average erosion modulus in the Watershed watershed is 84.53 t/（km2·a），dominated by mired and slight erosion，the area occupied by mired is 97.81%，and the total erosion of mired is 259.83×104t·a-1（74.35%）. The total amount of slight erosion is 56.89×104t·a-1（16.27%）. In the land use type，Erosion quantity and erosion modulus of cultivated land is the highest，and the amount of cultivated land was 314.26×104t·a-1（89.92%）. （2）The erosion grade is high in the east and southwest，low in the middle，north and west，and slightly more in the southwest mountainous area，southeast of Chaohu，the middle of the Chuzhou，north and east of Jianghuai watershed area. （3）Soil erosion is influenced by topography，slope，precipitation and vegetation cover condition. The results can provide s cientific basis for soil erosion control in the Jianghuai watershed area.

Key words：Soil erosion；RUSLE；Jianghuai watershed area

土壤侵蝕作为一个严重的环境问题，在全球范围内得到了广泛关注，其对土壤生态环境、人类生存和社会发展产生了深远的影响[1]。水土流失是我国的主要环境问题之一，成为我国经济社会可持续发展的重要阻碍[2]。目前，我国在土壤侵蚀方面的研究多采用通用土壤流失方程（USLE模型）及其修正的RUSLE模型[3-4]，也有学者对其进行了进一步的区域改良[5]，部分学者对USLE模型中的因子进行了研究[6-7]。RUSLE模型是在USLE模型的基础上进行了因子含义与算法的修改，其应用的适用性更广[8]。

江淮分水岭区域由于其地形、地貌、地质、土壤和气候因素，加上人类活动的影响，其生态环境十分脆弱，干旱灾害频发[9]，但江淮分水岭区域降水较丰富，其主要问题在于水土流失严重，土壤蓄水能力差。为此，本文基于GIS平台，采用RUSLE模型，对江淮分水岭区域2015年土壤侵蚀现状进行了研究，以期为江淮分水岭区域水土流失治理提供科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况 江淮分水岭位于安徽省中东地区，以丘岗地为主，是典型的丘陵地区，涉及包括合肥、滁州、蚌埠、六安等市的16县（区、市）。该区域位于亚热带季风气候与温带季风气候过渡区，季风气候明显，降水季节差异大，多集中在夏季，年均降水量在900mm左右，降水相对充沛。土地类型以耕地为主，其次为林草地。研究区土壤主要是水稻土、黄褐土、黄棕壤、砂姜黑土、石灰土、紫色土等，水稻土、黄褐土透水性差，其他类土壤大多储水性差，水土流失严重[9]。

1.2 数据来源 影像数据为覆盖安徽省的Landsat遥感影像，影像获取时间为2015年7月，地面分辨率为30m；土壤数据为全国第二次土壤普查结果1∶500000的安徽省土壤分布类型图；地形数据为1∶500000的安徽省DEM数据，栅格分辨率30m；降水量数据来源于滁州、蚌埠、合肥等19个离散分布分布于江淮分水岭区域的气象站点逐日地面观测数据，数据获取时间为2015年。使用ENVI软件对影像进行拼接、利用江淮分水岭行政矢量文件进行裁剪，并在ArcGIS10.0软件中，参照安徽省1∶500000地形图，对影像进行几何校正；采用高斯—克吕格投影的投影方式和二项式校正方式，配准精度小于0.5个像元。采用监督分类与目视解译相结合的方式，参照中国科学院土地利用覆盖分类体系，将2015年江淮分水岭区域土地利用类型分为林地、草地、耕地、水体、建设用地和未利用地6大类，见图1。

2 研究方法

2.1 土壤侵蚀模型 本文基于GIS平台，采用RUSLE模型对江淮分水岭区域的2015年土壤侵蚀现状进行研究，主要参照赵明松[10]等使用RUSLE模型对安徽省土壤侵蚀情况研究中的研究方法。

其中修正通用土壤流失方程RUSLE其基本形式为：

式中：E为土壤侵蚀量（t/hm2·a）；R为降雨侵蚀力因子（MJ·mm·hm-2·h-1·a-1）；K为土壤可蚀性因子（t/m·J）；L为坡长因子（m）；S为坡度因子（%）；C为覆盖与管理因子；P为水土保持因子。

2.2 各因子计算

2.2.1 降雨侵蚀力因子R值 R值反映的是降雨对土壤的潜在侵蚀能力，受到降雨量、降水强度、降水时间等降水相关因素的综合影响。本文选用Arnoldus[11]修正模型，计算19个气象站点的R值，并采用克里金插值，得到降水侵蚀力因子在江淮分水岭区域的2015年分布图（图2）。

2.2.2 土壤可蚀性因子K值 K值反映的是土壤抗冲蚀能力，主要受土壤结构类型、土壤质地、土壤透水性等相关因素的影响。根据对不同的土壤性质的研究，本文使用江淮分水岭流域1∶500000的土壤类型图，采用Williams[12]在EPIC模型中提出的K值估算公式，估算江淮分水岭区域K值，使用GIS软件进行赋值，制作2015年江淮分水岭区域K值空间分布图（图3）。

2.2.3 地形因子LS值 地形因子LS反映的是地形起伏对土壤侵蚀的影响情况，相同条件下地形起伏越大，土壤侵蚀越严重。本研究基于研究区DEM数据，首先利用ArcGIS水文分析中的Fill函数工具，对DEM数据进行填洼，然后分别利用Flowdirection函数和Slope函数计算得到水流方向图和坡度图，再提取地形因子LS。坡长因子L采用Wischmeier[13]等提出的计算公式；坡度因子S在缓坡上选用Mcool等[14]的坡度公式，陡坡上采用Liu[15]等的坡度公式。使用GIS软件制作地形因子LS的空间分布图（图4）。

2.2.4 覆盖管理因子C值及水土保持因子P值 地表覆盖因子C，反映的是不同地表植被覆盖情况下，土壤受侵蚀能力。水土保持措施因子P，反映的是采取水土保持措施后对土壤流失的影响情况，水土保持措施主要在于调整水流方向、缓解坡度、控制流量和流速等。本文参考汤丽洁[16]等在巢湖流域水土流失评估研究中的研究成果，对C、P值进行赋值（表1），并利用GIS软件制作C、P值的空间分布图（图5）。

3 结果与分析

3.1 土壤侵蚀空间分布特征 基于GIS軟件，采用RUSLE模型，对RUSLE模型中各个因子进行了计算，使用栅格计算器，计算江淮分水岭区域土壤侵蚀量，制作土壤侵蚀等级分布图（图6）。由图6可以看出，江淮分水岭地区绝大多数地区的土壤侵蚀等级为微度侵蚀，东部和西南部侵蚀等级较高，其他地区侵蚀等级较低。土壤侵蚀等级较高的区域主要分布在西南山区、巢湖东南部、滁州市中部、北部、东部区域，分布区域特征明显，多为岭地，地势较高，坡度较大，植被易受到破坏的地区。

3.2 土壤侵蚀现状 基于江淮分水岭区域土壤侵蚀的栅格计算结果，分别统计各等级土壤侵蚀量数据和各地类土壤侵蚀量数据。由表2可知，2015年江淮分水岭土壤侵蚀以微度为主，微度侵蚀面积为40432.77km2，占到区域面积的97.81%，侵蚀量为259.83×104t·a-1，占区域总侵蚀量的74.35%；其次是轻微侵蚀，侵蚀面积占2%，侵蚀量为56.85×104t·a-1，占区域总侵蚀量的16.27%；其他侵蚀等级的侵蚀面积及侵蚀量都相对较小，其中剧烈侵蚀面积接近为0。2015年江淮分水岭区域总体平均侵蚀模数为84.53t/（km2·a），远低于2010年安徽省的平均水平256.90t/（km2·a），略高于2010年江淮丘陵岗地的63.10t/（km2·a）[10]，这主要是本研究区包含了一部分侵蚀模数较高的沿江平原北部区域。2015年江淮分水岭区域土壤侵蚀相对较轻。

由表3可知，2015年江淮分水岭土壤侵蚀的主要地类是耕地，耕地的土壤侵蚀总量达314.26×104t·a-1，占总侵蚀量的89.92%，一方面是因为耕地的面积大，达到27040.14km2，占总面积的65.41%，另一方面是因为耕地的平均单位侵蚀量较高，平均侵蚀模数为128.37t/（km2·a），远高于其他地类。未利用地虽然侵蚀总量和面积占比都较小，但其平均侵蚀模数为72.54t/（km2·a），仅次于耕地，主要是未利用地多为裸地，且多处于岗地上，植被覆盖条件差、坡度较大，易受侵蚀。水体因其特殊性，虽然占有一定的面积，但其土壤侵蚀量为0。林地和草地由于植被覆盖条件较好，平均侵蚀量均较小，但是林地多处于岗地，地势较高、坡度较大，土壤更易受侵蚀。建设用地的平均侵蚀模数仅为11.47t/（km2·a），这主要是建设的地面固化，P因子低，水土流失情况较好，土壤侵蚀水平较低。

3.3 土壤侵蚀分布因素 为进一步了解江淮分水岭区域土壤侵蚀分布现状的影响因素，本文对土壤侵蚀空间分布图与各因子的结果进行了分析。发现R值、K值、S值和P值空间分布图中，高值区域与土壤侵蚀等级较高的区域相对一致，说明R值、K值、S值和P值与土壤侵蚀存在较好的正相关性；而L值的高值中心在西北部区域，与2015年土壤侵蚀空间分布图相比，虽然西南部和东部地区高值区分布有一定的一致性，但不明显，因而2015年江淮分水岭区域土壤侵蚀分布与L值的相关性不明显；C值的低值分布区域与土壤较高等级侵蚀的空间分布区域相一致（水域分布区除外），说明C值与土壤侵蚀存在较好的负相关性。从土壤侵蚀较高区域的土地利用现状图和区域实际地形地貌情况来看，土壤侵蚀较严重的区域分布主要是低山、岗地的植被覆盖较差的区域，这些区域地势较高，坡度较大，易于发生土壤侵蚀，是江淮分水岭区域土壤侵蚀治理的重点区域。

4 结论

本文基于GIS平台，采用RUSLE模型，通过对各因子的计算，估算了江淮分水岭区域的2015年各等级土壤侵蚀量和侵蚀面积，对江淮分水岭区域土壤侵蚀现状进行研究，得出如下结论：

（1）空间上，2015江淮分水岭区域绝大多数区域为微度侵蚀，东部、西南部侵蚀等级高，其他区域较低。其中侵蚀等级较高的区域主要分布在西南山区、巢湖东南部、滁州市中部、北部、东部区域，

（2）在侵蝕类型上，以微度侵蚀和轻度侵蚀为主，微度侵蚀的面积达到区域总面积的97.81%；微度侵蚀的侵蚀总量达259.83×104t·a-1，占区域总侵蚀量的74.35%，轻度侵蚀总量为56.85×104t·a-1，占区域总侵蚀量的16.27%；研究区2015年无剧烈侵蚀。

（3）在侵蚀地类上，主要是耕地的侵蚀，耕地的土壤侵蚀总量达314.26×104t·a-1，占总侵蚀量的89.92%，平均侵蚀模数为128.37t/（km2·a），远高于其他地类；未利用地平均侵蚀模数为72.54t/（km2·a），仅次于耕地；林地和草地平均侵蚀量均较小，林地略高于草地；建设用地的平均侵蚀模数仅为11.47t/（km2·a），水体土壤侵蚀量为0。因此，预防与治理耕地的土壤侵蚀是解决江淮分水岭区域水土流失的关键，需要采取提高水域和林草地的比例，合理布局建设用地等解决措施。

（4）2015年江淮分水岭区域土壤侵蚀与相应的R值、K值、S值和P值存在较好的正相关性，与C值存在较好的负相关性，与L值的相关性不明显。

（5）土壤侵蚀主要发生在地形起伏较大、坡度较大、降水量大且植被覆盖条件较差的区域，因此改善这些区域的自然条件，尤其是提高植被覆盖的数量和质量，是解决江淮分水岭区域土壤侵蚀问题的关键。

参考文献

[1]李占斌，朱冰冰，李鹏.土壤侵蚀与水土保持研究进展[J].土壤学报，2008，45（5）：802-809.

[2]李锐，上官周平，刘宝元，等.近60年我国土壤侵蚀科学研究进展[J].中国水土保持科学，2009，7（5）：1-6.

[3]胡云华，刘斌涛，宋春风，等.基于USLE模型的大小凉山地区土壤侵蚀定量研究[J].水土保持通报，2016，36（4）：232-235.

[4]魏贤亮，颜雄，龙晓敏，等.基于RUSLE模型的剑湖流域土壤侵蚀定量评价[J].山东农业科学，2017，49（1）：103-106，125.

[5]何维灿，赵尚民，王睿博，等.基于GIS和CSLE的山西省土壤侵蚀风险研究[J].水土保持研究，2016，23（3）：58-64.

[6]胡世雄，靳长兴.坡面土壤侵蚀临界坡度问题的理论与实验研究[J].地理学报，1999，54（4）：347-356.

[7]汪邦稳，杨勤科，刘志红，等.基于DEM 和GIS 的修正通用土壤流失方程地形因子值的提取[J].中国水土保持科学，2007，5（2）：18-23.

[8]罗志军，张俊.土壤侵蚀模型的研究现状与展望[J].安徽农业科学，2007，35（27）：8574-8576.

[9]茆长荣，尚广萍.江淮分水岭地区生态环境问题成因与控制对策[J].水土保持通报，2006，26（2）：12-16.

[10]赵明松，李德成，张甘霖，等.基于RUSLE模型的安徽省土壤侵蚀及其养分流失评估[J].土壤学报，2016，53（1）：28-38.

[11]Arnoldus H M J，Boodt M D，Gabriels D.An approximation of the rainfall factor in the Universal Soil Loss Equation[J].CAB Direct，1980：127-132.

[12]Williams J R，Nicks A D，Arnold J G.Simulator for water resources in rural basins[J].Journal of Hygraulic Engineering，1985，111（6）：970-986.

[13]Wischmeier W H，Smith D D.Predicting rainfall erosion losses-A guide for conversation planning[M].Agriculture Handbook 537.Washington，DC：USDA-ARS，1978.

[14]McCool D K，Brown L C，Foster G R，et al.Revised slope steepness factor for the universal soil loss equation[J].Transactions of the ASAE，1987，30（5）：1387-1396.

[15]Liu B Y，Nearing M A，Risse L M.Slope gradient effects on soil loss for steep slopes[J].Transaction of the ASAE，1994，37（6）：1835-1840.

[16]汤丽洁，舒畅.基于GIS和RS的巢湖流域水土流失评估[J].水土保持通报，2013，33（1）：305-308，312.

（责编：张宏民）