沂蒙山区不同抽样密度对土壤侵蚀因子估算精度的影响

齐 斐, 苏新宇, 黎家作, 胡续礼, 刘 霞, 张春强, 邢先双, 丁鸣鸣

(1.江苏省水土保持与生态修复重点实验室/南方现代林业协同创新中心/南京林业大学 林学院,江苏 南京 210037; 2.淮河水利委员会淮河流域水土保持监测中心站, 安徽 蚌埠 233001; 3.水利部淮河水利委员会水土保持处, 安徽 蚌埠 233001; 4.山东省水文局, 山东 济南 250012; 5.南京市水务局, 江苏 南京 210036)

土壤侵蚀调查是分析影响土壤侵蚀发生发展过程的自然和人为因素，确定土壤侵蚀现状与治理状况的重要基础工作，为综合评价土壤侵蚀发生的强度、分布及其影响因子提供数据支撑，并为开展土壤侵蚀防治提供依据[1-2]。目前，区域土壤侵蚀调查常用的方法有抽样调查法、经验模型法、综合评判法等[3-7]。在第一次全国水利普查水土保持普查中，我国首次采用分层系统抽样调查与CSLE模型相结合的方法，开展水土流失调查，在确定抽样密度和布设野外单元的基础上，对土地利用、植被覆盖、水土保持措施等因素开展调查，为CSLE模型计算提供数据支撑[8-12]。为研究不同抽样密度对土壤侵蚀因子的影响，赵维军等[13]以陕北黄土区吴起县为例，对比分析了4%，1%，0.25%，0.062 5%调查数据和全县数据在土地利用、坡度及坡长因子等方面的精度损失，认为采用1%和4%各因子分布相似度均在95%以上；而邹丛荣、张洪达等[14-15]则分别在沂蒙山区蒙阴县和沂水县对不同抽样密度对土壤侵蚀估算结果的影响进行研究，发现采用单元外推法估算，1%和4%密度下水土流失面积有较大差异。由此可知，受土地利用、地形地貌、人为活动等实际生产条件状况影响，在不同区域，抽样密度差异会影响土壤侵蚀因子精度损失特征，进而影响区域水土流失动态监测成果精度。因此，开展区域不同抽样密度下土壤侵蚀因子的精度损失，对区域水土流失动态监测抽样密度和抽样方法的选取具有十分重要的意义。本文以沂蒙山区蒙阴县为对象，进一步探讨1%，4%抽样密度下水土流失影响因子和CSLE模型因子估算的精度损失，从而为区域水土流失动态监测野外抽样密度和抽样方法的选取提供数据支撑，为探索高效率、高精度、高信息化的野外调查方法提供技术支持。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

蒙阴县位于山东省中南部、沂蒙山区北部，面积1 590.42 km2，属典型的北方土石山区。境内海拔131～1 105 m，主要为低山丘陵，山丘区占97.77%；岩石多为石灰岩和页岩，土壤主要有粗骨土、棕壤、褐土、红黏土；属暖温带季风大陆性气候，多年平均气温12.8 ℃，多年平均降水量700 mm，降水主要集中在6—8月；属淮河流域沂河水系，有梓河、东汶河、蒙河等三条较大的河流，以及山东省第二大水库云蒙湖；植被属暖温带落叶阔叶林区，现多为人工植被，防护林树种主要有侧柏(Platycladusorientalis)、刺槐(Robiniapseudoacacia)、油松(Pinustabulaeformis)，经济林树种主要有桃(Amygdaluspersica)、苹果(Maluspumila)、核桃(Juglansregia)等，自然灌木与草本植物主要有黄荆(Vitexnegundo)、胡枝子(Lespedezabicolor)、三裂绣线菊(Spiraeatrilobata)等。

1.2 研究方法

1.2.1 数据源与处理 遥感影像采用SPOT 6影像，1.5 m，2013年4月，通过人机交互解译获取土地利用数据[14]；地形数据资料采用1∶1万地形图，生成10 m栅格DEM；降雨数据采用沂蒙山区88个雨量站点，1980—2010年日降雨资料，筛选12 mm侵蚀性降雨；土壤数据采用山东省1∶50万土壤图，裁剪获取蒙阴县土壤类型分布。

1.2.2 野外调查单元布设与数据采集 以第一次全国水利普查水土保持普查布设的1%抽样密度即14个野外调查单元为基础，采用分层系统抽样方法[9-11]，将山丘区(97.77%)的抽样密度增加至4%，共布设野外调查单元62个。调查单元空间分布如图1所示。基于ArcGIS，叠加Spot 6影像、调查单元边界、1∶1万地形图等基础数据，获得野外调查单元底图，勾绘地块边界并编号。野外调查时按地块顺序采集土地利用、郁闭度、盖度、工程措施及质量、生物措施、耕作措施等数据信息[9-11]。

注：4%抽样单元包含1%抽样单元。

1.2.3 因子计算与土壤侵蚀估算 土壤侵蚀估算采用CSLE模型[16]：

A=R·K·L·S·B·E·T

(1)

式中：A——土壤流失量〔t/(hm2·a)〕；R——降雨侵蚀力〔MJ/(hm2·mm·h·a)〕，基于1980—2010年沂蒙山区88个雨量点日降雨数据，采用逐日雨量公式法通过普通Kriging插值获取[17-18]；K——土壤可蚀性〔(t·hm2)/(MJ·hm2·mm·h)〕，通过野外采集土壤样品，采用Williams模型计算，并根据沂蒙山区径流小区数据修正[18]；L，S——坡长因子(无量纲)和坡度因子(无量纲)，利用1∶1万地形图，采用刘宝元修正算法计算[18]；B，E，T——水土保持措施因子(无量纲)，分别指生物措施、工程措施、耕作措施，参考第一次全国水利普查水土保持情况普查措施因子值，采用径流小区数据修正[18]。

县域土壤侵蚀估算分别采用单元插值外推法、栅格计算法[14-15]。为更好地进行比较分析，故以最接近县域情况的栅格计算法结果为基准值。单元插值外推法是根据单元内CSLE因子图层计算土壤侵蚀状况，分别对1%和4%抽样密度下轻度及其以上各级土壤侵蚀强度面积比和水土流失面积比，采用普通Kriging插值，获取县域土壤侵蚀状况。栅格计算法则以县域土地利用图层为基础，进行B，E，T因子赋值并转成10 m栅格，结合县域R，K，L，S因子图层，计算土壤侵蚀状况。

1.3 精度损失分析与评价

采用测量学绝对误差和相对误差的概念，以全县K，L，S，B，E，T均值、土壤类型、坡度、土地利用类型、水土流失面积比等数据为基准值，将1%，4%抽样密度数据与基准值进行比较，从而得到两种抽样密度下各因子数据的精度损失及差异程度。其计算公式为：

Δij=Aij-Ai0

(2)

δij=Δij/Ai0×100%

(3)

式中：Δij——不同密度下某因子绝对误差，即精度损失值；δij——相对误差(%)代表不同密度下某因子与全县基准值差异程度；Aij——不同抽样密度下某因子均值；Ai0——全县某因子均值，作为基准值；i=1，2，3，…，分别代表各模型因子、土壤类型、坡度、土地利用类型面积等数据；j=1，2，分别代表1%和4%抽样密度。

其中，以各因子栅格数据为基础，采用面积加权平均法统计其均值。根据已有研究[18]，采用野外复核验证和专家经验法对土地利用、林草植被覆盖度和土壤侵蚀强度进行精度验证，土地利用总体精度为91%，植被覆盖度提取精度为87%，土壤侵蚀强度符合度为86%。

2 结果与分析

2.1 土壤可蚀性因子K估算精度损失

蒙阴县土壤类型有22种，以酸性粗骨土(Ⅰ)为主，其次为红黏土(Ⅵ)和石灰岩钙质粗骨土(Ⅹ)；1%抽样密度涉及7种土壤类型，以酸性粗骨土和石灰岩钙质粗骨土为主，其次为红黏土和洪冲积潮棕壤(Ⅻ)；4%抽样密度涉及14种土壤类型，以酸性粗骨土为主，其次为石灰岩钙质粗骨土和红黏土。全县主要土壤类型数量特征如图2所示，由左往右K值逐渐升高。1%抽样密度下精度损失最高达13.80%，为K较高的石灰岩钙质粗骨土，其次为K较低的酸性粗骨土(-10.08%)和K较高的洪冲积潮棕壤(7.19%)，其余各种土壤类型精度损失均小于5%；4%抽样密度下，各种土壤类型精度损失均小于5%，其中石灰岩钙质粗骨土精度损失最大(4.53%)。受调查单元土壤类型的影响，以蒙阴县K均值为基准〔0.011 3 (t·hm2)/(MJ·hm2·mm·h)〕，1%密度下K均值0.013 6 (t·hm2)/(MJ·hm2·mm·h)，相对误差20.64%；4%抽样密度下K均值为0.012 9 (t·hm2)/(MJ·hm2·mm·h)，相对误差13.94%。因此，与全县基准值相比，虽然两种抽样密度下主要土壤类型基本保持一致，但涵盖土壤类型数量有明显差别，且对K造成了重要影响。

注：Ⅰ酸性粗骨土； Ⅱ基性岩类中性粗骨土； Ⅲ砂质非灰性河潮土； Ⅳ棕壤； Ⅴ麻砂棕壤性土； Ⅵ红黏土； Ⅶ灰质褐土性土； Ⅷ灰质淋溶褐土； Ⅸ黏质中层灰质淋溶褐土； Ⅹ石灰岩钙质粗骨土； Ⅺ红土； Ⅻ洪冲积潮棕壤。

图2 蒙阴县主要土壤类型估算精度损失

2.2 坡度因子(S)、坡长因子(L)估算精度损失

蒙阴县L均值为1.082，而1%和4%抽样密度下L均值为1.111，相对误差仅2.67%，与全县基本保持一致。由图3可知，从坡度来看，全县以平缓坡为主，其次为斜坡、中等坡和陡坡，平均坡度8.86°；1%抽样密度以平缓坡、斜坡和陡坡为主，其次为中等坡，平均坡度12.06°；4%抽样密度以平缓坡和斜坡为主，其次为中等坡和陡坡，平均坡度9.66°。1%抽样密度下，平均坡度相对误差36.57%，平缓坡和陡坡的精度损失较大，分别为-16.82%和11.53%；4%抽样密度下，平均坡度相对误差11.74%，平缓坡精度损失最大，为-9.33%，其余均小于5%。从坡度因子来看，蒙阴县S均值3.031，1%抽样密度S均值为4.046，相对误差33.48%；4%抽样密度S均值为3.274，相对误差8.03%。因此，1%和4%抽样密度S均偏高，但4%密度精度损失相对较小。

图3 蒙阴县坡度估算精度损失

2.3 生物、工程及耕作措施因子(B，E，T)精度损失

B，E，T与土地利用类型和水土保持措施状况有密切关系。由图4可知，从土地利用类型来看，蒙阴县土地利用以旱梯田、梯田果园为主，其次为防护林。1%抽样密度下，以梯田果园为主，其次为旱梯田、用材林和防护林；各土地利用类型精度损失均小于10%，旱梯田精度损失最大，为-9.04%，其次为用材林损失6.79%，其余各土地利用类型精度损失均小于5%。4%抽样密度下，以梯田果园为主，其次为旱梯田和用材林；其中旱梯田精度损失最大为-11.46%，其次为梯田果园和用材林，分别为8.81%和5.57%。从工程措施来看，以梯田为主，分为土坎和石坎两种。通过野外调查发现，在1%和4%抽样密度下，梯田类型均是以土坎梯田为主，梯田质量均是以中等质量为主，但在4%抽样密度下梯田质量为好和中等的比例略高，梯田质量差的比例略低。常见的带有梯田措施的土地利用类型为旱梯田和梯田果园，占蒙阴县的48.54%，而在1%密度中占42.17%，在4%密度中占45.89%。剔除水域及水利设施用地、居民点及工矿用地、交通运输用地及其他土地等不易侵蚀土地利用类型，蒙阴县B均值0.084 9，1%密度0.091 8，相对误差8.18%，4%密度0.094 0，相对误差10.69%；全县E均值0.486 5，1%密度0.600 7，相对误差23.46%，4%密度0.559 8，相对误差15.07%；蒙阴县T均值0.817 8，1%密度0.907 2，相对误差10.94%，4%密度0.851 2，相对误差4.08%。

注： 1水浇地； 2坡耕地； 3旱梯田； 4旱平地； 5坡地果园； 6梯田果园； 7平地果园； 8用材林； 9防护林； 10灌木林地； 11其它林地； 12草地； 13居民点及工矿； 14交通运输用地； 15水域及水利设施用地； 16其他土地。

图4 蒙阴县土地利用估算精度损失统计

2.4 两种抽样密度对土壤侵蚀估算精度的影响

采用栅格计算法计算，蒙阴县水土流失面积比33.90%(基准值)，以轻度侵蚀为主。通过对各抽样单元土壤侵蚀状况统计，1%密度各抽样单元水土流失面积比2.00%～86.77%，平均51.47%，中位数52.42%，其中10个抽样单元水土流失面积比高于基准值，占总单元数的71.43%；4%密度下各单元水土流失面积比2.00%～91.06%，平均45.36%，中位数47.43%，其中40个抽样单元水土流失面积比高于基准值，占总单元数的64.52%。

采用基于野外调查单元的单元插值外推法进行估算全县土壤侵蚀时，1%密度下水土流失面积比53.63%，比全县高19.73%；4%抽样密度下水土流失面积比45.67%，比全县水土流失面积比高11.77%。由于野外调查单元内土壤侵蚀因子偏高，对单元插值外推法推算的土壤侵蚀结果影响较大。

3 讨 论

(1) 赵维军等[13]在陕北吴起县研究发现1%和4%抽样密度土地利用、坡度和坡长因子精度损失均小于5%，按照1%抽样密度调查土壤侵蚀因子既能保持精度又能减少工作量。但是本研究中1%和4%抽样密度土壤侵蚀因子都有不同程度的损失，精度损失最大值分别为-16.82%(平缓坡)和-11.46%(旱梯田)，CSLE模型因子相对误差最大值分别为33.48%(S)和15.07%(E)，4%抽样密度精度损失相对较少。这可能与两个研究区域地形地貌、土地利用、土壤类型等土壤侵蚀影响因子空间异质性有关。吴起县属黄土高原梁状丘陵沟壑区，土壤以黄土性土为主，人口密度小(仅37人/km2)，下垫面均质化；而蒙阴县位于鲁中南山地丘陵区，土壤类型以粗骨土为主，人口密度大(344人/km2)，土地利用破碎。因此，二者在土壤侵蚀影响因子空间异质性特点有明显不同，会造吴起县1%和4%土壤侵蚀因子差异小，而蒙阴县两种密度部分因子差异较大。

(2) 在本研究中，野外调查单元布设采用分层系统抽样方法，简便易行，调查单元分布均匀，可以摸清县域整体情况，为土壤侵蚀计算提供基础数据。但是在低山丘陵区土地利用破碎、人为活动干扰强烈的复杂区域，因土地利用、地形、土壤等土壤侵蚀影响因子空间异质性强，可能会导致调查单元缺少典型性和代表性，造成土壤侵蚀因子精度损失较大，从而影响土壤侵蚀推算结果。而且当县域内出现水土保持重点工程等短时剧烈变化时，分层系统抽样方法难以具体反映。而典型抽样是选取一部分具有代表性的对象进行调查，选取结果不易出现偏差。因此，当县域基础数据逐步完善之后，能否在此基础上用典型抽样代替分层系统抽样，或者二者有效结合的方法进行调查，有待于进一步研究。

4 结 论

(1) 1%抽样密度CSLE模型因子估算精度损失大，相对误差2.67%～33.48%，S最高，其次为K和E。S相对误差高主要受平缓坡和陡坡等影响，K主要受洪冲积潮棕壤、石灰岩钙质粗骨土和酸性粗骨土等土壤类型影响，E主要受旱梯田影响。

(2) 4%抽样密度下CSLE模型因子估算精度损失较小，相对误差2.67%～15.07%式中：E最高，其次为K和B，E，B主要受梯田果园影响，K主要受红黏土和石灰岩钙质粗骨土影响。

(3) 受模型因子估算精度影响，两种密度下水土流失面积均偏高，其中1%密度偏高19.73%，4%密度偏高11.77%。因此，可根据精度需求和工作量确定合理的抽样密度。