基于RUSLE 的鄂伦春自治旗地区土壤侵蚀研究

刘燕宾 刘永新 王永亮 马 敏

(中国地质调查局呼和浩特自然资源综合调查中心 内蒙古呼和浩特 010010 )

引言

绿水青山就是金山银山，建设一个可持续发展、生态健康的环境重要且有意义。土壤侵蚀是一种严重影响生态健康的环境问题，近年来备受关注。土壤侵蚀会导致土地退化，并对水质、农业、生产等方面造成负面影响，严重时甚至会影响人类生存及社会的可持续发展。GIS 技术的发展，为土壤侵蚀的评价研究提供了有力支撑，使国内外学者在土壤侵蚀模型研究方面有了许多新的进展[1]。其中，应用最为广泛的是美国开发的通用土壤侵蚀方程（USLE）以及后来改进的通用土壤侵蚀方程（RUSLE）[2]。本次研究，使用改进后的通用土壤侵蚀方程（RUSLE），并参考国内学者们的一些研究成果，力求数据和研究结果的准确。

依托《松嫩平原北缘鄂伦春地区黑土地地表基质调查》项目，以鄂伦春自治旗下辖的4 个乡镇为研究区，目的是了解评价近期鄂伦春自治旗土壤侵蚀强度情况，验证RUSLE 模型（方程）的适用性，预防因水土流失引起的土壤侵蚀所带来的环境问题，提出合理的环境保护建议。

1 数据与研究区

鄂伦春自治旗位于呼伦贝尔市东北部、大兴安岭南麓、嫩江西岸，东经121°55′～126°10′、北纬48°50′～51°25′之间，是呼伦贝尔市面积最大的旗。本次研究区，选取了鄂伦春自治旗下辖的阿里河镇、甘河镇、吉文镇、克一河镇（见图1），研究区总面积约14524.821 km²。

图1 研究区2020 年Landsat 8 遥感影像图(RGB:432)

本次研究采用的数据为经过数据处理2020年的Landsat 8 影像、土地三调数据、1:5 万土壤类型图、12.5m 分辨率DEM 数据和研究区周围观测站2010～2020 年的年平均降雨量数据。研究主要借助GS 软件ENVI 和ARCGIS,分别计算出以上各因子值，并将各因子图层统一为CGCS2000坐标系统下的栅格图层，然后根据RUSLE 模型结构，将各因子栅格图层相乘，获得研究区的土壤侵蚀强度等级数据和图件。

2 研究方法

2.1 RUSLE 模型

本文采用改进后的RUSLE 模型,其基本结构如式（1）所示。

式中A—预测土壤侵蚀量；R—降雨侵蚀力因子；K—标准小区条件下的土壤可侵蚀性因子；L、S—坡长坡度因子；C—植被覆盖与管理因子；P—水土保持措施因子。

2.2 RUSLE 各因子值的提取

2.2.1 降雨侵蚀力因子R

降雨是影响水土流失的一个重要因素，降雨侵蚀力因子R值越大，土壤的侵蚀强度越强。R值需要根据各类降雨量数据进行估算，难以直接测定。本文采用年平均雨量估算侵蚀力，其简易算法如式（2）所示。

式中P—年平均降雨量，mm；R—多年平均降雨侵蚀力，MJ.mm.hn-2.h-1.a-1；α1、β1—模型参数。

根据收集到的鄂伦春周边各气象站的多年平均降雨量数据，利用ARCGIS 软件计算出研究区的R值栅格分布图（见图2）。

图2 研究区R 值分布图

2.2.2 土壤可侵蚀性因子K

K因子用来表征土壤的抗侵蚀特性。土壤可蚀性因子K值越高，土壤抗侵蚀能力越弱。其取值与多方面因素有关，如土壤颗粒大小、有机质含量等。国外学者Sharply 和Williams 把土壤可侵蚀性因子K的计算公式总结为式（3）。

式中SAN—砂粒含量，%；SIL—粉砂含量，%；CLA—粘粒含量，%；c—有机碳含量，%；SN1=1-SAN/100。

本文根据研究区土壤类型图及相关研究文献得出K值，详见表1。将K值在ARCGIS 中赋给土壤类型图，生成K因子分布栅格图层（见图3）。

表1 研究区各土壤类型K 值

图3 研究区R 值分布图

2.2.3 坡长坡度因子LS

坡长L和坡度S因子反映了地形地貌对土壤侵蚀的影响，一般情况下是侵蚀动力的加速因子。本次研究中，坡度S因子采用式（4）计算，生成坡度S因子栅格图（见图4）。

式中θ—利用12.5m DEM 数据在ARCGIS 软件中Spatial Analyst 工具—表面分析—坡度工具提取。

坡长L因子采用式（5）、式（6）、式（7）、式（8）计算，利用ARCGIS 软件中的栅格计算器工具，计算得到坡长L因子的栅格图层（见图5）。在提取坡度坡长因子的过程中，需要特别注意的一点是在函数计算的过程中坡度θ应转换为弧度。

图5 研究区L 值分布图

式中 22.13—RUSLE 标准小区的坡长，m—坡长指数；λ—水平投影坡长；flowacc—DEM 数据经ARCGIS软件填洼、流向、流量计算后的栅格图层；cellsize—flowacc 栅格图层的原始像元值；β—细沟侵蚀与细沟间侵蚀的比率；θ—坡度。

2.2.4 植被覆盖与管理因子C

植被覆盖与管理因子C也是造成水土流失的重要因素，因子C与坡长坡度因子LS相反，对土壤侵蚀起着抑制作用。本次研究根据蔡崇法等[3]在以往的研究中建立的植被覆盖度FVC与C因子的函数关系式，C因子值介于0～1 之间。

2.2.4.1 计算归一化植被指数NDVI

归一化植被指数NDVI采用式（9）计算。

式中b1—Landsat 8 影像的近红外波段；b2—红外波段。

2.2.4.2 计算植被覆盖度FVC

植被覆盖度FVC采用式（10）计算。

式中NDVI—像元归一化植被指数值；FVC—植被覆盖度。

2.2.4.3 计算植被覆盖与管理因子C

植被覆盖与管理因子C采用式(11)计算。

将2020 年Landsat 8 影像中的多光谱数据在ENVI 软件中进行辐射定标、大气校正等处理，然后导入ARCGIS 软件中进行如式（11）的运算，最终得到植被覆盖和管理因子C的栅格图（见图6）。

图6 研 究区C 值分布图

2.2.5 水土保持措施因子P

水土保持措施因子P是指人为采取水土保护措施土壤流失量与未实施措施的土壤流失量比值，它是侵蚀动力的抑制因子。P值范围为0～1,P=0,说明不会发生土壤侵蚀；P=1,表明未采取任何保护措施。本文参考已有的相关研究结果来确定研究区不同土地利用类型的P值，详见表2。将P值在ARCGIS 中赋给土地利用图，得到相应的P值因子栅格图（见图7）。

表2 研究区各覆被类型P 值

图7 研究区P 值分布图

3 结果与讨论

将上述获取的各因子图层导入ARCGIS 中，并转换成大小为30m×30m 的栅格数据，利用ARCGIS 软件的栅格计算器工具，将各因子进行连乘。参考中国水利部2007 年制定的《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190—2007 ）[4]，将研究区的土壤侵蚀强度等级划分为6 个等级，制作出研究区的土壤侵蚀强度等级分布图（见图8），并对图层进行相关的统计分析，结果见表3。

表3 研究区侵蚀强度等级及其面积

图8 土壤侵蚀强度等级分布图

结论

基于GIS 技术，应用改进后的RUSLE 模型可以有效地对鄂伦春研究区的土壤侵蚀状况进行评价和分析。应用RUSLE 模型计算研究的难点在于各因子的算法选取及参数的适用性。本文结合研究区的实际情况，经过大量的资料查阅分析，从诸多因子算法中选定了较适合于研究区的计算方法。

研究区的土壤侵蚀状况总体为良性。由于研究区绝大部分为林草地，植被覆盖度高，且人为破坏因素较少，土壤抗水蚀效果非常显著，坡长坡度、降雨等因子影响相对较小，水土流失导致的土壤侵蚀微度面积约占总面积的99.9%,轻度以上侵蚀面积约占总面积的0.1%，环境保持优秀。

水土流失和环境保护之间存在着密切的联系。水土流失对环境保护带来了严重影响，而环境保护措施可以有效地减轻水土流失的程度。因此，可以从7 方面采取措施，即①加大水土流失防治的宣传教育力度，提高公众环保意识和参与度；②完善水土流失防治法律法规，加强执法监管，让环保政策落到实处；③开展植被恢复工程，如退耕还林、植树造林等，以减少地表流速，保持土壤和水分；④采取工程措施，如建设水土保持工程、筑坝、修建梯田等，以减轻水土流失的影响；⑤进行土地利用规划，遵循生态文明建设的原则，充分考虑水土保持、生态保护和经济发展之间的平衡；⑥加大科技创新力度，研发新技术、新工艺，提高水土流失防治的科学性和有效性；⑦加强国际合作，共享水土流失防治经验和技术，共同应对全球生态环境问题。

总之，水土流失对环境保护具有重要意义，需要采取多种措施综合治理。从源头防治到长效机制建设，应全面提高水土流失防治的水平，共同保护地球家园。