地形因子在芦山县水土流失评价中的应用研究

黎武 王汝兰 梁明智 牛冬强 何晓宇 季泽 骆志敏

摘 要：地形因子是重要的水土流失影响参数，分析地形因子对区域水土流失评价具有重要意义。该研究以芦山县空间分辨率30m的DEM数据为基础数源，在ArcGIS10.3中利用空间分析模块计算芦山县坡度、坡长、LS因子、地形起伏度、地表切割深度和地表粗糙度，并结合芦山县水土流失现状，分析地形因子对芦山县水土流失的影响，为该区域水土保持工作提供参考。

关键词：地形因子;水土流失;DEM;芦山县

中图分类号 S157 文献标识码 A文章编号 1007-7731（2021）16-0168-04

Application of Topographic Factors in Soil and Water Loss Evaluation of Lushan County

LI Wu1，2，3 et al.

（1Organization Department of CPC Fushun County Committee， Fushun 643200， China; 2Water Affairs Bureau of Fushun County， Fushun 643200， China; 3Water Resources Bureau of Lushan County， Lushan 625600， China）

Abstract： Topographic factors is an important influencing parameter of soil and water loss， and the analysis of topographic factors is of great significance to the evaluation of regional soil and water loss. In this paper， the DEM data with 30m spatial resolution in Lushan County is used as the basic data source. In ArcGIS10.3， the spatial analysis module is used to calculate the slope， slope length， LS factor， relief amplitude， surface incision and surface roughness length of Lushan County. Combined with the current situation of soil and water loss in Lushan County， the influence of topographic factors on Soil and water loss in Lushan County is analyzed to provide some reference for the regional soil and water conservation.

Key words： Topographic factors; Soil and water loss; DEM; Lushan County

水土流失是指在水力、重力、風力等外营力作用下，水土资源和土地生产力遭受的破坏和损失[1]。地形是影响土壤侵蚀的重要因素[2]，地形因子包括微观和宏观地形因子[3]，坡度、坡向、坡长等是重要的微观地形因子参数，地形起伏度、地表切割深度、地表粗糙度等则是比较常见的宏观地形因子参数[4]。土壤侵蚀模型中用地形因子定量反映地形对土壤侵蚀的影响[5]，并成为土壤侵蚀定量研究的有效手段[6]。地形因子选取和提取是区域水土流失研究的基础[7]。关于地形因子与土壤侵蚀的研究有很多，蒋荣[8]系统分析了地形因子对贵州喀斯特地区坡面土壤侵蚀及产流产沙的影响，并构建坡度坡长因子的估算公式。梁晓珍等[9]比较地形因子计算方法对土壤侵蚀评价的影响，为不同地区的地形因子计算方法的选取和土壤侵蚀评价提供理论基础。张哲[10]阐明黄土丘陵区地形因子对土壤水分的影响及其尺度效应。汪邦稳等[11]利用DEM修正通用土壤流失方程提取地形因子的值。李琪等[12]利用地形因子修正土壤侵蚀评价指数，优化了小流域尺度土壤侵蚀评价的精度。这些研究为地形因子在土壤侵蚀评价中的应用提供了理论指导。芦山县域多山、地形较陡，90%以上为中高山，降雨量大且集中[13]，不合理的开发活动极易引发水土流失。为此，笔者选取芦山县为研究区域，通过GIS软件提取6个地形因子参数，探索地形因子对该区域水土流失的影响，并对比2018年芦山县土壤侵蚀图，分析地形因子与土壤侵蚀之间的关系，为芦山县的水土保持工作和水土流失治理提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究区概况 芦山县地理位置在102°52′～103°11′E、30°01′～30°49′N，位于四川盆地西缘、雅安市东北部、青衣江上游，东接邛崃市，西北抵宝兴县，东北与崇州、大邑相连，南靠雨城区，西南接天全县[14]。盆周山地地貌区，以中高山为主，地势北高南低[15]，呈现西北向东南倾斜[16]。属于亚热带季风气候区，降雨多且集中，多数集中于夏季，年平均降水量1313.1mm[13]。芦山县幅员面积1191.14km2，下辖1街道、7乡镇，人口11.82万（2019年）。

1.2 数据来源与研究方法 采用ASTER-GDEM数据（地理空间数据云网站下载），空间分辨率为30m×30m，将获取的DEM数据在ArcGIS10.3中进行拼接、裁剪等处理得到芦山县的DEM数据。

2 结果与分析

2.1 微观地形因子参数提取

2.1.1 坡度 坡度是指地表任意一点的切平面与水平地面的夹角[4]。坡度的大小影响土壤侵蚀的强弱，决定着水土保持措施的选取应用[17]。在ArcGIS10.3软件中，提取芦山县的坡度，按照《土壤侵蚀分类分级标准》中地面坡度分级标准，将坡度分为0°～5°、5°～8°、8°～15°、15°～25°、25°～35°、>35°共6个等级[18]。

2.1.2 坡长与LS因子 坡长决定坡面水流能量沿程变化，影响坡面径流与产沙过程[19]。LS因子常用于土壤侵蚀模型中土壤侵蚀量的计算。采用刘宝元[20， 21]的中国土壤侵蚀模型计算坡长和LS因子，其中L是坡长因子;S是坡度因子;θ为坡度值;[λ]为坡长值（m）;m为坡长指数。

[S=10.08×sinθ+0.03     θ<5°  16.8×sinθ-0.5          5≤θ<10°21.91×sinθ-0.96     θ≥10°]

[L=（λ/22.1）m]，[m=0.2        θ≤1°  m=0.3        1°<θ≤3°m=0.4        3°<θ≤5° m=0.5       θ>5°]

2.1.3 微觀地形因子分析 坡度、坡长和LS因子是定量分析水土流失的重要因子，基于DEM提取微观地形3个参数，能较好地分析和评价区域水土流失。由表1可知，芦山县总体上坡度较大，坡度在25°～35°的占比最大，为28.07%，坡度>15°区域占比达79.09%。从空间分布特征来看，芦山县坡度整体上呈北大南小，并且坡度大致由西北向东南递减，这种变化趋势与芦山县地形地貌特征基本吻合（图1）。坡度>25°的区域集中分布在北部和东部，这是由于北部和东部为中高山区，海拔较高、谷深坡陡的缘故;坡度<15°的区域主要分布在芦山河和宝兴河河谷两侧地带，这些区域位于地形开阔地带，海拔较低，地形起伏小，地形相对较平坦，是各乡镇人口集聚地。芦山县的坡长在30～207.167m，坡长总体较长。从空间分布来看，芦山县北部和东部的坡长总体上大于南部，坡长空间变化与坡度基本一致（图1）。坡长较大值主要分布在大川镇和太平镇连续的山地斜坡上，较小值主要分布在芦山河和宝兴河的河谷地带。但局部地区有所差异，坡度大的区域，坡长反而较小，坡长存在不连续性，这是由于ArcGIS计算坡长是基于水流方向，坡度较大的中高山地山脊汇流距离短，坡长小，致使坡度与坡长变化出现反常现象。芦山河和宝兴河的河谷地带坡长小，主要由于河谷谷底坡度变缓，泥沙在低处容易发生沉积，坡长在计算时发生中断，导致坡长较小。芦山县的LS因子为0.0319～62.645。LS因子在空间分布上整体表现为北部和东部区域大于南部，芦山河和宝兴河河谷地带LS因子值较小，河谷两侧较大，这与坡度的空间分布特征一致（图1）。北部大川镇坡度和坡长皆大的区域，LS因子值也大，表明该区域LS因子值受坡度和坡长的综合影响。局部地区如龙门镇、宝盛乡河谷平坝地带和飞仙关镇东部部分区域，坡长值不大，LS因子值反而较大，这说明LS因子值受坡度影响更大。

2.2 宏观地形因子参数提取

2.2.1 地形起伏度 地形起伏度是区域内最大高程与最小高程的差[22]，反映区域地形起伏特征和水土流失类型区的土壤侵蚀特征，是区域水土流失评价合适的地形指标[23]。采用窗口分析法（默认矩形窗口，开始3×3，终止65×65，间隔2）计算芦山县地形起伏度，并用均值变点分析法确定最佳窗口，计算得出芦山县地形起伏度最佳窗口为21×21，起伏度为0～1064m。

2.2.2 地表切割深度 地表切割深度是区域内平均高程与最小高程的差[23]，反映地表切割状况，是研究水土流失和地表侵蚀发育的重要参数[4]。地表切割深度亦采用窗口分析法和均值变点法，得出芦山县地表切割深度最佳窗口为21×21，地表切割深度为0～581.274m。

2.2.3 地表粗糙度 地表粗糙度为地表单元的曲面面积与其在水平面上的投影面积之比[24， 25]，用以量化地形地貌起伏变化和侵蚀程度[26]，数值大小表示地面的破碎程度，地表越破碎，水土流失越严重，因此也可作为水土流失研究的一个重要参数。采用ArcGIS10.3的栅格计算器计算地表粗糙度。

2.2.4 宏观地形因子分析 宏观地形因子可以表达大区域的地表宏观地形特征，是重要的水土流失定量研究参数。地形起伏度表征区域地形起伏大小，直接影响水土流失;地表切割度可用于衡量区域地表发育状况;地表粗糙度可量化地表侵蚀程度大小。这3个参数的选取应用可以较为直观地分析芦山县的水土流失宏观变化特征。

由表2可知，芦山县地形起伏度主要在200～500m，占比达66.81%;其次为70～200m，占比达17.98%;500～1064m占比10.56%。从空间分布上看，芦山县北部和东部起伏度大，南部小，并且由西北向东南逐渐减小，这与地势变化趋势一致（图2）。地形起伏度在0～200m主要集中分布在芦山河和宝兴河河谷两侧地带，这些区域基本都是各乡镇人口集聚地或重要的沿河居民点，地形相对平坦，起伏度较小，比较适宜居住;起伏度在200～500m分布最广，基本各乡镇都有分布，位于县域内中高山地和芦山河、宝兴河河谷两侧山地，其中大川镇、太平镇、宝盛乡、双石镇、龙门镇和飞仙关镇东部分布最广;500～1064m起伏度主要分布在大川镇。起伏度越大，地形越破碎，土壤抗冲性和抗蚀性较差，生产活动容易导致水土流失，这些区域应加强人类活动的控制，避免大型建设项目，做好水土保持措施，减少水土流失。由表3可知，芦山县地表切割深度主要在100～300m，占比达68.73%;其次是50～100m，占比17.27%;地表切割深度<50m和>300m分别占10.09%和3.91%。在空间上，芦山县地表切割深度呈北部和东部大、南部小的特征。切割深度强烈的区域主要在大川镇、太平镇、宝盛乡、双石镇和龙门镇，地表切割深度小的区域主要分布在芦山河和宝兴河河谷平坝人口集中区地区，这种分布趋势与地形起伏度特征大致吻合（图2）。由图2可知，芦山县地表粗糙度在1～5.5458，在空间上大川镇、太平镇和宝盛乡地表粗糙度较大，芦山河、宝兴河河谷平坝地区地表粗糙度较小，主要在芦阳街道、思延镇和龙门镇平坝地区。地表粗糙度越大，表明地表越破碎，一旦开展生产建设活动，极易造成水土流失。

2.3 地形因子与水土流失的关系 为进一步阐述微观和宏观地形因子参数与研究区水土流失的关系，依据四川省水土保持生态环境监测总站提供的2018年芦山县土壤侵蚀图，对比提取的地形因子参数空间分布图，得出芦山县土壤侵蚀强度与地形因子的关系主要表现为：（1）芦山县强烈及以上侵蚀主要分布在大川镇、太平镇中高山区和芦山河、宝兴河河谷平坝人口聚集区。这主要是由于大川镇和太平镇是中高山区，海拔较高，坡度较大，坡长较长，并且多暴雨，容易引起水土流失。芦山河和宝兴河河谷平坝地区水土流失严重，主要是由于这些区域人口集中，生产活动多，容易造成水土流失。（2）芦山县坡度和LS因子均表现为北部和东部大、南部小，尽管坡长局部区域有所差异，但总体上亦呈这种变化趋势。据2018年芦山县土壤侵蚀图，大川镇、太平镇和宝盛乡土壤侵蚀严重，这与LS因子空间分布基本吻合。但芦山河、宝兴河河谷平坝地带坡度、坡长和LS因子都较小的区域土壤侵蝕剧烈，这是由于采用CSLE模型计算土壤侵蚀量，计算结果还受区域生物措施因子、工程措施因子和耕作措施因子的影响。芦山县的人口、农业生产、工业活动主要集中在芦山河、宝兴河河谷平坝地带，这些区域地表扰动破坏较大，水土流失严重。（3）芦山县地形起伏度、地表切割深度和地表粗糙度均表现为北部和东部中高山地大、南部地形开阔区小的空间分布特征。宏观地形因子空间变化特点与微观地形因子空间分布大致相同。芦山河、宝兴河河谷平坝地带宏观地形因子值较小，土壤侵蚀强度却较强，这种变化趋势与该区域人为活动频繁有关。

3 结论与讨论

基于分辨率30m的DEM提取芦山县影响水土流失的地形因子参数，通过分析芦山县坡度、坡长、LS因子、地形起伏度、地表切割深度和地表粗糙度，研究芦山县的水土流失特征。结果表明：选取的地形因子能较好地表达地貌形态特征，芦山县目前水土流失强度空间分布特征与选取的参数反映的结果较为契合。坡度和坡长是LS因子计算的重要参数，LS因子的变化特征反映了研究区坡度与坡长的特征，LS因子在空间上的分布特征与坡度的分布特征更为相似。LS因子总体上与坡长变化趋势类似，但局部细微地形中存在反常现象，即坡长值不大，但LS因子值反而较大，说明研究区LS因子受坡度影响更大。地形起伏度、地表切割深度和地表粗糙度空间变化趋势较为一致，较好地从宏观尺度上反映了芦山县的地形特征，而这种地形地貌特征是研究区域水土流失宏观评价的重要评价依据，认识其变化规律对芦山县水土流失预防和治理工作具有重要意义。

由于数据收集的限制，本研究仅分析相对稳定的地形因子对芦山县水土流失的影响，而未分析生物措施因子、工程措施因子和耕作措施因子等相对动态的因子对芦山县水土流失的影响，下一步将配合四川省水土保持生态环境监测总站积极开展年度水土流失消长评价，以便更好地开展芦山县水土保持日常工作。

参考文献

[1]王礼先，朱金兆.水土保持学[M].北京：中国林业出版社，2005.

[2]周启鸣，刘学军.数字地形分析[M].北京：科学出版社，2006.

[3]代灵燕.黄土高原严重水土流失区多尺度DEM地形因子分析[D].西安：陕西师范大学，2012.

[4]汤国安，李发源，刘学军.数字高程模型教程[M].北京：科学出版社，2010.

[5]符素华，刘宝元，周贵云，等.坡长坡度因子计算工具[J].中国水土保持科学，2015，13（05）：105-110.

[6]蒲阳，徐亚莉，王汝兰，等.土壤侵蚀/沉积潜力与地形因子的相关性分析——以USPED模型模拟为例[J].亚热带水土保持，2017，29（03）：1-7.

[7]刘新华，杨勤科，汤国安.中国地形起伏度的提取及在水土流失定量评价中的应用[J].水土保持通报，2001，21（01）：57-59，62.

[8]蒋荣.地形因子对贵州喀斯特地区坡面土壤侵蚀的影响[D].南京：南京大学，2013.

[9]梁晓珍，符素华，丁琳.地形因子计算方法对土壤侵蚀评价的影响[J].水土保持学报，2019，33（06）：21-26.

[10]张哲.黄土丘陵区地形因子对土壤水分的影响及其尺度效应[D].杨凌：西北农林科技大学，2015.

[11]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（02）：18-23.

[12]李琪，许晨纯，赵文武，等.基于地形因子的土壤侵蚀评价指数修正——以陕北安塞集水区为例[J].中国生态农业学报，2016，24（03）：316-324.

[13]冯茵.基于流域尺度的芦山县潜在泥石流危险性评价研究[D].成都：成都理工大学，2014.

[14]石亮亮.震区芦山县植被覆盖度时空变化研究[D].成都：四川师范大学，2014.

[15]金聪.雅安市芦山县大河泥石流危险性评价及防治研究[D].北京：中国地质大学，2016.

[16]郝健秋.山地小城镇地震灾害应急避难空间网络构建研究-以四川省芦山县为例[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2014.

[17]马群，赵庚星，李玉环.小尺度地形因子对农地土壤质量的影响研究[J].地理与地理信息科学，2009，25（03）：77-80.

[18]梁倍瑜，罗明良，徐亚莉，等.基于高精度DEM的元谋典型冲沟土壤侵蚀因子分析[J].资源开发与市场，2016，32（08）：955-959.

[19]李发源，汤国安，晏实江，等.数字高程模型实验教程[M].北京：科学出版社，2013.

[20]LIU B Y，NEARING M A，RISSE L M. Slope Gradient Effects on Soil Loss for Steep Slopes[J].Transactions of the ASAE，1994，37（6）：1835-1840.

[21]LIU B Y，NEARING M A，SHI P J，et al.Slope Length Effects on Soil Loss for Steep Slopes[J].Soil Science Society of America Journal，2000，64（5）：1759-1763.

[22]王秀云.基于DEM的地貌分析研究-以宁镇地区为例[D].南京：南京师范大学，2006.

[23]韩海辉.基于SRTM-DEM的青藏高原地貌特征分析[D].兰州：兰州大学，2009.

[24]韩富江，王德刚，丁维凤，等. DEM栅格单元地形异质性的量度指标研究[J].地理与地理信息科学，2010，26（04）：7-11.

[25]曾珍，杨本勇，范建容，等.基于地表粗糙度地学意义的地表真实面积计算[J].遥感技术与应用，2014，29（05）：846-852.

[26]陈学兄.基于遥感与GIS的中国水土流失定量评价[D].杨凌：西北农林科技大学，2013.

（责编：徐世红）