基于USLE的延安市水土流失敏感性评价

韩株桃

(陕西省长安大学土地工程学院，陕西 西安 710000)

引言

随着我国推进新时代生态文明建设步伐的加快，平衡好生态环境与经济发展之间的关系，推动我国经济高质量发展成为我国现阶段最重要的任务之一。在当前我国面临的生态环境治理问题中，水土流失依然是制约我国经济高质量发展的一个重要难题。水土流失敏感性，是指区域生态系统水土流失生态过程发生的可能性以及程度[1]。我国地域广阔，经纬跨度大，无论是从气候、地形、植被和土壤等自然条件，还是从人口密度、经济发展等社会条件上讲，区域与区域间的差异都十分巨大。因此，在进行水土流失敏感性评价时，就要做到对水土流失通用方程的灵活运用，结合我国国情，对评价因子进行合理选择。鉴于此，本文以水土流失通用方程(USLE)为基础，根据陕北黄土高原延安市的地域特征，选择适合该地区的水土流失敏感性评价因子并对各个因子的水土流失敏感性进行等级划分，再根据各因子在水土流失过程中的实际影响程度大小，确定各因子在区域综合水土流失敏感性评价中的权重占比，建立水土流失敏感性评价指标体系，利用GIS软件的空间分析和数据处理功能，通过多因素综合评价的方法，实现对延安市的水土流失敏感性评价。根据评价结果，分析出延安市的水土流失敏感性程度以及其在空间上的分布规律，并据此针对该区域的水土流失方面的防范和治理提出合理、科学的参考建议。

1 研究区概况

延安市位于陕西省北部、陕北黄土高原丘陵沟壑区，总面积约为3.7037万km2，约占陕北黄土高原面积的40%，共管辖2区11县。地形以黄土高原和丘陵为主，在经历了长时间的自然侵蚀以及受到人类活动影响的双重作用下，该地区逐渐演变成黄土塬、梁、峁与沟壑纵横的地貌景观。全区地势西北高东南低，平均海拔1200m左右。延安市属于黄河水系，全区年平均清水径流总量为13.38亿m3。该区域属高原大陆性季风气候，其北部大部分属半干旱地区，南部基本上为半湿润地区。延安市的土壤类型主要有黄绵土、粘化黑垆土、淤沙土、盐碱土、灰褐森林土、褐土等。延安市有着丰富的矿产资源，是我国重要的能源基地之一。根据延安市统计局公布的数据，截至2018年，延安市累计实施退耕还林面积71.83万hm2，延安森林覆盖率大于46%。整体看来，延安市的植被覆盖较好，但南北部以及中南部的植被覆盖则比较差，土地利用类型以耕地为主。

2 数据来源与处理

2.1 数据来源

本文中的高程数据和归一化植被指数，从地理空间数据云下载；土壤数据，由寒区和旱区科学数据中心数据库提供；遥感影像和土地利用现状数据，来源于中科院资源与环境科学数据中心；气象数据由中国气象科学数据共享服务提供；其它统计数据来源于延安市人民政府官网、延安市自然资源局官网以及延安市统计局官网。

2.2 数据处理

以Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译得到土地利用数据；使用DEM数据提取坡度、斜坡长度等地形数据；根据每个气象点的纬度和经度信息,利用ArcGIS的克里金空间插值方法将研究区域的气象数据转化为栅格图像数据；在ArcGIS中将所有栅格数据统一为30m大小的分辨率。

3 水土流失敏感性评价

3.1 水土流失单因子敏感性评价

根据水土流失通用方程(USLE)的研究思路，考虑到延安市的基本情况，本文选择降水侵蚀力因子R、土壤可蚀性因子K、地形坡度因子LS、沟壑密度、坡耕地因子和土地利用/覆被因子C共计6个因子为评价指标、以30m×30m的栅格为评价单元对延安市水土流失敏感性单因子进行评价。

3.1.1 降水侵蚀力因子

降水作为引起水土流失的主要气候因素，是造成水土流失的主要驱动力。本文收集2017年延安市13个气象站的逐月降水统计资料，通过研究王万忠、焦菊英的《中国的土壤侵蚀因子定量评价研究》[2]，比对文中所讨论的多种对降雨侵蚀力的计算方法，本文选择刘秉正所提出的渭北地区年R的估算公式[3]：

(1)

根据所得的延安市13个气象站所测得的逐月降水量得出降水侵蚀力R值，通过克里金空间内插法，制作出延安地区降水侵蚀力R值空间分布图。

3.1.2 土壤可蚀性因子

在水土流失敏感性评价中，对土壤可蚀性因子的研究方法主要有2种，基于土壤类型的可蚀性计算方法，基于土壤质地的土壤可蚀性的简易评估[4]。本文通过Williams提出的K值计算公式[5]，以收集到的延安市土壤类型及土壤属性数据资料为基础数据，通过ArcGIS生成延安市土壤可蚀性K值栅格图层，制作延安市土壤可蚀性空间分布图。

3.1.3 坡耕地因子

水土流失通用方程(USLE)：

A=R·K·LS·C·P[6]

(2)

式中，C为是作物经营管理因子，P为水土保持措施因子。

其对水土流失机制研究的思路可提示，将耕地仅作为土地利用/覆被类型下的一个类型因子去对一个区域的水土流失情况进行评价是不全面的，因为耕地及其形式是人类活动和自然条件相互影响下产生的，不能只从人为因素的角度上将其用作水土流失评价的一个因子，还应该表现出其自然属性的一面。因此，本文将坡耕地作为一个单独的评价因子，对其在水土流失过程中的影响程度进行研究分析。本文依据中国农业区划委员会提出的《土地利用现状调查技术规程》对坡耕地在水土流失方面的分类依据,结合延安市DEM数据提取出的坡度信息，建立延安市坡耕地因子敏感性评价分级标准并制作出延安市坡耕地空间分布图。

3.1.4 坡度坡长因子

从水土流失的定义来看，降水是水土流失的触发因子，降水侵蚀能力与降雨径流的动能密切相关，径流动能又被地形所影响。坡度和坡长2个因子能够对地形地貌进行较为准确地描述。在对地形因子进行研究时，将坡度和坡长2个参数综合在一起，能够更好地对地形因子进行评价。本文选择张科利等以坡长20m、宽度5m、坡度10°为标准小区进行研究所提出的LS简便计算公式[7]：

(3)

以延安市的DEM数据为基础，利用ArcGIS的空间分析功能提取出坡度和坡长，在栅格计算器中计算出LS，生成延安市地形因子空间分布图。

3.1.5 沟壑密度因子

在对延安市的水土流失敏感性进行评价时，沟壑密度是不可忽视的一个地形因素。目前，对沟壑密度的调查方法主要有方格网法、小班号法和水文网络法。本文使用基于DEM的水文坡面流模拟方法[8]，根据沟壑密度的计算公式；

(4)

利用ArcGIS软件以延安市DEM数据为基础数据，对延安市的沟壑密度值进行提取计算，将提取所得的延安地区13个县区的沟壑密度数据利用空间内插的方法，制作出延安市沟壑密度空间分布图。

3.1.6 土地利用/覆被类型因子

在水土流失通用方程中，C表示的是作物经营管理因子。根据定义，C值表示的是在特定条件下耕种作物土地与连续休闲的标准小区上水土流失量的比值。考虑到研究数据和方法的局限性以及研究的可行性，同时联想到不同土地利用/地表覆被与水土流失的关系，结合相关文献，本文将作物经营管理因子C引申为土地利用/地表覆被因子。在现实生活中，水土流失的程度不仅与自然状态下植被的类型有关，还和人类活动造成的地表覆盖(土地利用)类型有关，以上2种因素皆可对土壤的结构和形态产生影响，从而改变水土流失程度。将2017年延安市土地利用/覆被类型按照各类型对水土流失的相对影响程度大小进行分级，制作出延安市土地利用/覆被类型敏感性空间分布图。

通过对R、K、LS、沟壑密度因子的计算结果并依据相关经验和标准建立各单因子评价分级标准[9]，得到延安市水土流失敏感性评价指标分级标准见表1。根据分级结果制作出各影响因子的敏感度空间分布图，如图1。

表1 水土流失敏感性单因子分级标准

图1 水土流失单因子敏感性空间分布图

3.2 水土流失敏感性综合性评价

考虑到在水土流失过程中，各个影响因子对该过程产生的影响大小存在差异，还需要科学合理地确定各个影响因子对于敏感性的权重。本文采用AHP层次分析法，通过迈实层次分析法软件，计算出各个单因子对水土流失程度造成的影响中的权重大小。

以延安市水土流失敏感性评价指标体系为目标层A，气候、土壤、地形、土地利用/覆被为4个指标层，降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度和坡长LS、沟壑密度、坡耕地、地表覆被为措施层，如图2。根据指标相对重要性进行两两比较，建立评价因子比较矩阵，计算得出各单因子权重大小，见表2。

图2 延安市水土流失敏感性评价指标体系

表2 单因子权重大小

将各个单因子敏感性评价的结果通过ArcGIS软件的栅格计算功能，按照各个因子在水土流失过程中对水土流失强度影响的大小(权重)进行叠加计算，计算结果为延安市水土流失综合敏感性指数，其计算公式为[10]：

SSj=∑CijWi

(5)

式中，SSj表示的是空间单元j上的综合水土流失敏感性指数，Cij表示的是空间单元j上第i类评价因子的敏感性赋值，Wi表示第i类水土流失评价因子的权重，其中i的取值为1～6(共有6个评价因子)。

根据得到的计算结果，参考相关规范以及先前的研究成果建立延安市水土流失敏感性评价分级指标体系，对综合水土敏感性指数进行等级划分并赋值，见表3，制作出延安市水土流失敏感性综合评价图，如图3。

表3 水土流失综合敏感性分级标准

图3 水土流失综合敏感性

4 结果分析与建议

4.1 水土流失敏感性空间格局分析

从空间分布上看，延安市北部和南部的局部地区水土流失敏感性等级较高，东南和西南部分水土流失敏感性等级较低,中度敏感区域所占面积最大，大部分地区不同水平的水土流失敏感性交织分布。北部地区受到自然因素影响较高，包括植被覆盖度不如南部地区、地形起伏较大、土壤可蚀性较高等，水土流失敏感性较南部地区高，应该重点保护。中度敏感区域、高度敏感和极敏感区域主要集中在洛川县、延长县、安塞区、宝塔区和子长县的北部；轻度敏感区域主要分布在富县、甘泉县黄陵县、黄龙县和宜川县；不敏感区域则以位于东南部的黄龙县分布最为广泛。

4.2 水土流失潜在危险度评价

水土流失潜在危险度主要用于衡量在生态系统平衡被破坏后出现的土壤侵蚀的危险程度。其对水土流失危险程度的描述有2个方面：通过计算水土流失区域当前侵蚀速率，预测该区域土壤层承受的侵蚀年限(抗蚀年限),实现对水土流失造成的土壤和土地资源的破坏严重性的评估和预测；评估和预测研究区域被侵蚀区域侵蚀强度加重的可能性大小和未被(无明显)侵蚀区域出现水土流失的可能性大小。因此，对延安市进行水土流失潜在危险度进行研究和评价，有利于及时发现该地区潜在的水土流失问题，对维持或恢复地区生态平衡具有重要意义。

根据水土流失潜在危险度计算公式[11]：

(6)

式中，SEPDI为水土流失潜在危险程度，M为全区域不同敏感性等级的面积，从1～5分别对应不敏感区域面积、轻度敏感区域面积、中度敏感区域面积、高度敏感区域面积和极敏感区域面积。计算结果一般在1～9，SEPDI的值越大，说明该地区的水土流失潜在危险程度越高。

根据式(6)，延安市水土流失潜在危险程度的值约为3.045，计算结果表明，受自然地理因素的影响延安市的水土流失潜在危险程度较高。

4.3 水土流失治理意见

本文根据延安市水土流失敏感性综合评价的结果，提出以下水土流失治理意见。

对于水土流失敏感性等级较高的区域，如子长县、安塞区、宝塔区北部、延川县和延长县的西侧、黄龙县的南部等地区，各有关部门、企业在经济开发和项目建设时，要遵循生态优先的原则，充分考虑对周围水土保持的影响。

在坡耕地因子水土流失敏感性较高地区中，坡耕地面积较大的子长县、志丹县、安塞区、宝塔区、富县，水土流失的治理应该根据坡耕地的类型进行差别治理。在坡耕地较为平缓的地区，可以推行继续耕作的相关措施。如，选择种植秸秆类可以有效改善土壤质量的农作物，改坡耕地为梯田等；在坡度较大的坡耕地区域，可实行等高耕作，垄沟种植等措施，此外，在该类区域，退耕还林措施较难施行，可选择种植草坪、果树，或是辅以培地埂，挖水平沟，修水平台地等工程强化措施后再进行造林。

在沟壑密度敏感性较高、地表较为破碎的区域，如志丹县、安塞区、延长县、洛川县和吴旗县等地区，可采取相应的固沟、护坡和保塬措施，如建坝、修建水库、营造防护林、封坡育草等。

自20世纪末开始，延安市积极响应国家号召，实施退耕还林还草等工程。实践证明，通过实施该项工程，延安市的植被指数得到显著提高，生态环境状况逐渐提升，水土流失综合治理程度提高25%以上[12]。但由于城市化进程的加快，以延安市市区为代表的部分地区的植被有一定程度退化[13]。因此，为了保障高水平的人民生活和高质量的经济发展，还需将各项生态恢复工程作为长期坚持的工作。