基于InVEST模型的金塔县土壤侵蚀和土壤保持状况评价

郭佳昊，李纯斌，吴静

（甘肃农业大学资源与环境学院，甘肃 兰州 730070）

土壤侵蚀是土壤或其他地面组成物质在水力、风力、冻融、重力等外营力作用下，被剥蚀、破坏、分离、搬运和沉积的过程［1］，虽然这是一个自然过程，但是过度的土壤侵蚀不但会造成土壤资源的严重受损，生态环境的极度恶化，而且会造成极大的经济损失。目前，土壤侵蚀已经成为全球性生态环境问题，而我国又是世界上土壤侵蚀最严重的国家之一。因此，研究土壤侵蚀的发生规律对生态系统的稳定性具有重要意义［1］。土壤保持功能是一项非常基本的陆地生态系统服务功能，近年来日益受到重视，而土壤侵蚀量化研究方法的发展，为生态系统土壤保持功能研究提供了很好的方法。目前，对土壤侵蚀和土壤保持功能的研究主要采用美国农业部开发的预报坡地年均土壤流失量的通用水土流失方程（universal soil and water loss equation，USLE）［2］，该计算方法现已广泛应用于流域、区域尺度土壤流失预测，适用性与准确性均较强［3-4］。但是，该计算方法并未考虑地块自身拦截上游沉积物的能力，所以对土壤保持量的计算存在一定缺陷［5］，而由美国斯坦福大学伍兹环境研究所、世界自然保护基金会（WWF）、大自然保护协会（The Nature Conservancy）以及明尼苏达大学环境研究所于2008年联合开发的生态系统服务功能综合估价和权衡得失评估模型（Integrated Valuation of Ecosystem Ser‐vices and Tradeoffs，InVEST）［6-7］中的泥沙输移比模块（SDR Sediment Delivery Ratio）在通用水土流失方程的基础上考虑了地块自身拦截上游沉积物能力，该模型通过多个版本的程序更新，现行的3.8.8版本程序对土壤保持功能评估的合理性和准确性方面均得到提升，并且以栅格为计算单元，生成的区域内栅格单元下的土壤保持评估结果能够将结果更直观地展示出来，也更方便对计算结果进行进一步的分析。国外已成功运用于美国内华达山脉［8］、俄勒冈州［9］、加利福尼亚州［10］等地区，国内也有许多学者将该模型用于土壤保持功能研究分析之中，刘晓娜等［11］利用In‐VEST模型对北京市门头沟区不同土地利用下土壤保持功能进行了分析和评估； 何莎莎等［12］利用InVEST模型对太行山淇河流域的土壤保持功能进行了研究，对不同土地利用以及不同海拔高度下的土壤保持功能进行了动态分析；陈童尧［13］利用InVEST模型对祁连山国家自然保护区土壤保持现状、功能和价值量做了分析与评估。由此可见，InVEST模型对于国内土壤保持功能研究的应用范围越来越广泛。

甘肃省酒泉市金塔县地处巴丹吉林沙漠边缘，是西北水土资源开发极具代表性的区域之一。作为西北地区重要的水土保持生态屏障，由于气候干旱和土壤沙化严重，其自然植被遭到破坏之后难以恢复，极易在各种侵蚀营力的作用下产生大量裸露的沙地，严重危害金塔县环境和生态系统的稳定。因此，研究金塔县的土壤侵蚀状况以及土壤保持现状对制定有针对性的土壤保持措施具有重要意义。基于InVEST模型对酒泉市金塔县土壤侵蚀及土壤保持状况进行研究，找出其空间分布规律，以期为金塔县的土壤侵蚀防治提供科学的决策依据。

1 研究区概况和研究方法

1.1 研究区概况

金塔县地处河西走廊中段北部边缘，甘肃省酒泉市东北部，属酒泉市管辖。地理坐标：E 98°00′~100°07′，N 39°47′~40°15′（图1）。东与高台县毗邻，西与玉门市接壤，南邻肃州区和嘉峪关市，北靠内蒙古额济纳旗，驰名中外的酒泉卫星发射中心坐落于县境内东北部，是现代飞天的故乡。县域内海拔最高1 891 m，最低972 m，相对高差919 m，东西长约180 km，南北宽约120 km，总面积1.67万km²。金塔县深居内陆，气候干燥，降水稀少，蒸发强烈，居于温带荒漠气候向暖温带荒漠气候过渡的交汇地带。年均气温8 ℃，年均降水量59.9 mm，极端最多年降水量117.1 mm，蒸发量2 538 mm，为降水量的40多倍，属严重干旱区。降水的年内分配因受东亚大陆性气候的影响，表现为汛期降水量相对较多而集中；春季雨水少而不稳定；冬季雨雪甚少。据统计，每年6~9月降水量占全年降水量的70%左右；10~12月降水最少，占全年降水量的5%左右。

图1 金塔县地理位置及海拔示意图Fig.1 Geographical location and elevation map of Jinta County

1.2 模型原理

InVEST 模 型 SDR（Sediment Delivery Ratio）模块以通用土壤流失方程ULSE为基础，并加以改进，充分考虑植被不仅能够缓解土壤侵蚀，而且对上游泥沙具有一定拦截作用。模型原理及计算方法见式（1）~（3）

实际土壤侵蚀量即考虑植被覆盖和相对应的水土保持措施计算公式：

潜在土壤侵蚀量即不考虑植被覆盖和相对应的水土保持措施的情况下的土壤侵蚀量计算公式：

土壤保持量：

式中：Ri表示栅格单元i的降水侵蚀性因子，Ki表示栅格单元i的土壤可蚀性因子，LSi表示栅格单元i的坡度坡长因子也就是地形因子，Ci表示栅格单元i的植被覆盖和作物管理因子，Pi表示栅格单元i的水土保持措施因子。

1.3 数据处理

1.3.1 数据来源 本研究使用的数据均采取30 m×30 m分辨率，主要包括数字高程模型（DEM）、降水数据、土地利用数据、土壤属性等数据。数据来源见表1。

表1 数据需求及来源Table 1 Data requirements and sources

1.3.2 降水侵蚀力因子 降水侵蚀力是降水引起土壤侵蚀的潜在能力，R值即降水侵蚀力因子（Rainfall Erosivity）是评价这种潜在能力的一个动力指标［14］，它反映了降水对土壤的侵蚀作用，既是客观评价降水对土壤剥离、搬运侵蚀的动力指标，也是监测山丘土壤流失量和估算湖、库、河底淤积沙源的重要依据之一。该变量取决于研究区降水强度和历时，单次降水强度和历时越大，降水侵蚀力越大。本研究通过比较前人关于中国降水侵蚀力的各种算法精确度以及数据获取难易程度［15-16］，采用章文波等［17］建立的基于日降水量的降水侵蚀力简易算法模型，选取了金塔县及周围十一个气象站点1986~2019年逐日降水量数据，计算得到各站点降水侵蚀力数据并通过空间插值得到金塔县降水侵蚀力R图层（图2）其计算公式如下：

图2 金塔县降水 侵蚀力（R）Fig.2 Rainfall erosivity of Jinta County（R）

式中：Ri为第i个半月时段的侵蚀力值其单位为MJ/（mm·hm2·h）；K为半月时段内的天数；Pj为半月时段内第j天的日降水量，为对应中国侵蚀性降水标准［16］要求日降水量大于等于12 mm，小于12 mm以0计算；α和β为模型待定参数其取值公式如下：

式中：Pd12为日降水量大于等于12 mm的日平均降水量，Py12为日降水量大于等于12平考试mm的年平均降水量。

1.3.3 土壤可蚀性因子 土壤可蚀性K值表示衡量土壤颗粒对降水和径流侵蚀和搬运作用敏感性的指标，最常用的K值推算方法为Wischmeier提出的可蚀性诺谟图［18-19］，但是可蚀性诺谟图所需的土壤结构系数以及渗透级别资料较难获取，所以本研究采用美国学者Williams等提出的EPIC模型中的公式进行计算［20］，该方法采用土壤颗粒组成数据和土壤有机碳数据进行计算。

式中：K为土壤可蚀性因子，SAN为土壤中砂粒含量、SIL为土壤中粉粒含量、CLA为土壤中粘粒含量，C则为土壤有机碳含量（%），SN1=1-SAN/100，由于该公式使用的是美国制，计算结果乘以0.131 7，转化为国际制单位（t·hm2·h）/ （hm2·MJ·mm）［21］。最终得到金塔县土壤可蚀性因子K值栅格图层（图3）。

图3 金塔县土壤可蚀性（K）Fig.3 Soil erodibility of Jinta County （K）

1.3.4 坡长和坡度因子 坡长因子表示其他条件相同时，一定坡长的坡面上，土壤流失量与标准径流小区典型坡面土壤流失量的比值。坡度因子表示其他因子相同时，一定坡度的坡面上，土壤流失量与标准径流小区典型坡面土壤流失量的比值，是侵蚀加速因子，与坡长因子一起反映地形地貌特征对土壤侵蚀的影响［22］。InVEST模型已经将坡长和坡度因子（LS）嵌入运行程序之中，只需输入研究区DEM高程图和流域图即可，不需再单独进行计算。

1.3.5 生物物理系数表 土壤侵蚀模块所需生物物理系数表包含C（植被覆盖因子）和P（水土保持因子）。

C（植被覆盖因子）：植被覆盖度与径流量、土壤流失量有很强的相关性；相同覆盖度的不同植被类型也有不同的土壤侵蚀量。同条件下，植被覆盖度越高，植被覆盖因子越低。介于0~1。主要受土地利用类型、土壤水分、植被覆盖度及植被的种植顺序等因素的影响，当C值为1时，表示地面处于完全裸露状态，没有任何植被；当C值接近0时，表示地面植被覆盖良好。

P（水土保持措施因子）：指在采取某一特定水土保持措施后，地表土壤流失量与标准顺坡种植条件下的土壤流失量的比值。其值在0~1，极值0代表无侵蚀，极值1表示未采取水土保持措施。

本研究土地利用类型分类采用中国科学院“八五”重大应用项目“国家资源环境遥感宏观调查与动态分析”从土地的资源角度建立起了一套基于空间分辨率为30 m的TM遥感数据的分类系统中的6个一级类：耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地［23-24］。

由于没有与研究区相对应的干旱区固定取值，本研究通过参考InVEST模型指南以及相关文献并结合研究区实际情况对C因子以及P因子进行取值。见表（2）。

表2 生物物理系数表Table 2 Biophysical coefficients table

2 结果与分析

2.1 不同区域的土壤侵蚀和土壤保持

通过模型运行结果分析，金塔县2019年潜在土壤侵蚀量为2 181.481 2万t，实际土壤侵蚀量为1 911.066 4万t，土壤保持总量为270.414 8万t。根据国家水利部最新《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190-2007）对金塔县2019年实际土壤侵蚀量进行分级（图4）并分区统计。从土壤侵蚀强度来看，金塔县的土壤侵蚀等级以微度和轻度为主，其中，微度侵蚀面积为91.675 2万hm²，轻度侵蚀面积为57.204 5万hm²，分别占金塔县总面积的55.01%和34.33%。从侵蚀量来看，金塔县土壤侵蚀量最大的是轻度侵蚀，占金塔县总侵蚀量的34.50%；其次是中度侵蚀占比达19.3%；强烈侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀占比在11.9%~14.86%；侵蚀面积占比最大的微度侵蚀的侵蚀量占比最小，只有6.47%（表3）。

图4 实际土壤侵蚀空间分布Fig.4 Spatial distribution of actual soil erosion

表3 金塔县实际土壤侵蚀强度等级表Table 3 Actual soil erosion intensity grade table in Jinta County

从空间分布来看，金塔县土壤侵蚀量较大的区域集中在鼎新镇、航天镇东南部、中东镇南部和金塔镇南部地区，这些地区坡度较大，土壤质地也更为疏松。土壤保持量较大的区域为鼎新镇和航天镇，分别占比达到30.20%和19.10%（表4）。

表4 金塔县各乡镇土壤侵蚀量Table 4 The amount of soil erosion in each township of Jinta County

2.2 不同坡度的土壤侵蚀和土壤保持

按照水利部关于水土保持坡度等级的划分，将金塔县坡度分为 5 个等级，按<3°、3°-8°、8°-15°、15°-25°、≥25°生成坡度分级图（图5），并将金塔县坡度分级图与土壤侵蚀图进行叠加分析，得到不同坡度的土壤侵蚀量（表5）。金塔县整体坡度较为平缓，全县大部分区域坡度都在8°之内，其中坡度小于3°的面积为101.699 2万hm²，占全县总面积的61.03%；坡度为3°~8°的面积为 55.960 6 万 hm²，占全县总面积的33.58%。

表5 不同坡度土壤侵蚀与土壤保持情况Table 5 Soil erosion and soil conservation at different slopes

图5 坡度分级Fig.5 Gradient grade

从土壤侵蚀量分布来看，全县大部分的土壤侵蚀均集中在坡度小于15°的区域内，共占全县土壤侵蚀总量的88.60%。其中，坡度小于3°的区域内的土壤侵蚀量为395.11万t/a，占全县总侵蚀量的20.67%；坡度为3°~8°的区域内的土壤侵蚀量为934.69万t/a，占全县总侵蚀量的48.91%，坡度为8°~15°的区域内的土壤侵蚀量为363.30万t，占全县总侵蚀量的19.01%。坡度为15°以上的区域土壤侵蚀总量相较于其他区域占比较小，仅占全县总侵蚀量的11.4%。从单位面积土壤侵蚀量来看，随着坡度的增大，平均每hm²土壤侵蚀量不断增加，土壤侵蚀强度也更强。

金塔县土壤保持量分布状况与土壤侵蚀量分布状况具有较高的一致性，土壤保持量较大的区域同样集中在坡度小于15°的区域，占全县土壤保持量的96.88%。坡度大于15°的区域内的土壤保持量仅占全县土壤保持量的3.12%。

2.3 不同土地利用类型的土壤侵蚀与土壤保持

将金塔县土地利用现状（图6）与实际土壤侵蚀结果和土壤保持结果分别进行叠加分析，得到不同土地利用类型的土壤侵蚀量和土壤保持量，金塔县土地利用类型大部分为未利用地，共138.7613万hm²，占全县面积的83.27%；其次是草地、耕地和林地，分别占全县面积的5.91%、4.18%和4.12%；水域和建设用地占比最少，仅占全县面积的1.64%和0.88%。土壤侵蚀主要也是集中在未利用地之中，2019年金塔县未利用地实际土壤侵蚀量达到1 891.305 6万t，占全县总侵蚀量的98.97%。其次是建设用地和水域实际土壤侵蚀量，分别为9.364 9万t和10.345 2万t，占比分别为0.49%和0.54%（表6）。

图6 土地利用类型Fig.6 Types of land use

表6 不同土地利用类型土壤侵蚀与土壤保持情况Table 6 Soil erosion and soil conservation of different land use types

2019年金塔县土壤保持量最大的土地利用类型为未利用地，土壤保持量为100.259 2万t，占全县土壤保持总量的37.09%；其次是草地、林地和耕地，土壤保持量分别为 81.059 0、48.722 7和 32.690 2万t，分别占全县土壤保持总量的29.99%、18.02%和12.09%；水域和建设用地土壤保持量最少，仅占全县土壤保持总量的2.31%和0.50%。从单位面积土壤保持量来看，土壤保持能力较强的土地利用类型为草地和林地，平均每hm²土壤保持量分别为8.24、7.1 t/hm2；其次为耕地，平均土壤保持量为4.69 t/hm2；虽然未利用地土壤保持总量最多，但是其平均壤保持量仅为0.72 t/hm2，低于其所有土地利用类型。

3 讨论

本研究结果显示，金塔县土壤侵蚀较为严重，土壤保持能力较差，且受地形和土地利用类型影响较大。从地形方面来看，金塔县整体地势较为低平，地形起伏度较低，土壤侵蚀强度随坡度的增加而增加。从土地利用类型来看，金塔县土壤侵蚀量最多的区域为未利用地，占比高达98.97%；土壤保持方面，金塔县土壤保持能力最差的同样为未利用地；而土壤保持能力最强的土地利用类型为草地，但由于金塔县土地沙化严重，草地仍面临较大的退化风险，所以金塔县未来水土保持工作中，应把面积占比最大、侵蚀最为严重且土壤保持能力最差的未利用地放在首要位置，其次应继续加强草原草场建设，发挥其在土壤保持方面的积极作用。

InVEST模型的土壤保持模块是基于通用土壤流失方程（USLE）并加以改进而成，通用土壤流失方程是土壤侵蚀研究领域应用广泛的经验模型，因此本研究计算结果仅为基于通用土壤流失方程中的降水、土壤性质、地形、植被覆盖和管理因子的土壤侵蚀，未将风力计算在内，今后将深入研究该区域土壤侵蚀的综合影响条件。

由于模型中相关因子并没有针对干旱区研究的一个固定取值范围，因此本研究对InVEST模型相关参数与计算方法进行了校正、检验，使之适应于金塔县的生态系统服务功能评估。本研究仅针对金塔县的土壤侵蚀和土壤保持功能进行了评估，但自然生态系统供给的服务多种多样，其他的服务功能如碳储存、水源涵养、生物多样性功能也同样重要，未来有必要针对这些服务功能进行动态评估，从而实现对区域生态系统服务功能的全面了解。本研究只利用物质量法计算了金塔县生态系统的土壤保持功能，并没有进一步计算它们的价值量。价值化后生态系统服务功能可以与生态系统提供的直接经济价值进行对比，促使人们加大对生态系统的保护力度，因此金塔县生态系统土壤保持的价值量估算应该成为后期研究中的重点。相对于过去，应该更关注生态系统服务功能在未来的变化趋势，有必要对未来金塔县生态系统服务功能的变化趋势进行评估。

4 结论

金塔县2019年潜在土壤侵蚀量为2 181.481 2万t，实际土壤侵蚀量为1 911.066 4万t，土壤保持总量为270.414 8万t。从空间分布来看，实际土壤侵蚀量和潜在土壤侵蚀量较大的区域主要集中在鼎新镇和航天镇东南部的巴丹吉林沙漠土壤质地较为疏松且沙地较多的地方。土壤保持能力较强的区域主要集中在鼎新镇西部、金塔镇东部以及羊井子湾乡的巴丹吉林沙漠边缘地区，这和金塔县近年在这些区域承接“蚂蚁森林”公益造林项目构筑了防风固沙带有直接关系。金塔县土壤侵蚀强度与坡度起伏具有较大的一致性，随着坡度的增大，单位面积的土壤侵蚀量和土壤侵蚀强度也不断增加。土壤侵蚀和土壤保持功能与土地利用利用类型密切相关。金塔县未利用地土壤侵蚀量和土壤侵蚀强度都远大于其他土地利用类型；不同土地利用类型土壤保持能力排序依次为：草地>林地>耕地>水域>建设用地>未利用地。