秦岭地区土壤侵蚀时空间格局分析研究

赵茜茜 赵永华

(长安大学土地工程学院，陕西 西安 710054)

土壤侵蚀作为土地退化的形式之一，主要是指土壤或成土母质在外力的作用下发生破坏、移动、运输和沉积的过程[1]。土壤侵蚀对土地利用、农业生产、水资源利用和人类社会的可持续发展等方面均产生不良影响，已经成为严重的社会和环境问题[2]。秦岭地区位于我国中部，有“中华龙脉”之称，与淮河共同组成我国南北方分界线，也是我国中西部的重要生态屏障，在维护我国的生态安全和生物多样性有重要地位[3]。然而，由于多年来的不合理开发，秦岭地区生态环境状况曾经一度恶化，使整个地区的可持续发展受到严重影响。近年来，随着“两山理论”的提出和以及秦岭地区生态保护力度的加大，生态环境治理的成效显著，区域内土壤侵蚀状况总体趋于改善，但在局部农耕区和生态脆弱区，土壤侵蚀的治理现状仍然严峻[4]。

国内外对于土壤侵蚀的研究及相关试验起步较早，直至20世纪60年代，在大量的小区观测和模拟降雨试验资料的基础上，美国农业部提出的通用土壤流失方程模型(USLE)，为了弥补该方程只能适用于平缓坡地的不足，20世纪90年代，美国农业部提出了修正土壤流失方程模型(RUSLE)[5]。在此基础上，美国推出了水蚀预报模型(WEPP)和浅沟侵蚀预报模型(EGEM)[6]。此外，欧洲和荷兰也开发了欧洲土壤侵蚀模型(EUROSEM)和土壤侵蚀预报模型(LISEM)。21世纪，我国的研究人员在通用土壤流失方程(USLE)的基础上，建立了中国土壤流失方程(CSLE)。风蚀模型研究以修正风蚀方程模型(RWEQ)、农田土壤风蚀模型、风洞实验模型、137CS风蚀模型该模型等模型为主[7]。我国研究人员也利用RWEQ模型实现了对青海、内蒙古、新疆等地的风蚀量的计算，以评价这些地区的风蚀量的动态变化[8]。随着3S技术的发展，土壤侵蚀研究实现了大规模的动态监测，并与土壤流失模型结合，应用于土壤侵蚀的研究中。但是，这些研究的热点区域集中在水土流失多发区和农耕区，研究尺度以径流小区或中小流域为主，对于以山地为基础的林地的土壤侵蚀研究较少。因此通过计算秦岭地区土壤侵蚀模数，分析土壤侵蚀时空格局，对于开展区域内水土流失综合治理以及生态文明建设具有重要意义。

1 研究区概况

秦岭地区位于我国生态保护核心地区之一，重要的水源涵养地区，总面积约15.85万km2，占国土总面积的1.67%。秦岭地区处于我国自然条件、地理风貌和农业生产的过渡地带，区域内地形复杂，地貌类型多样；气候特征差异较大；是众多河流、水库的水源地，区域横跨长江流域和黄河流域；植被变化明显，类型多样；区域内人口数量较多，集中分布在山前平原和山谷盆地；一三产业发达；城镇化水平快速提升[9]。区域作为生态环境保护的重点区域，生态保护力度不断加强，对秦岭地区作为研究区进行土壤侵蚀及其驱动力研究，可以明确区域内生态保护的薄弱地区以及主要影响因素，在此基础上实现对区域生态的永续保护[10]。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

2.1.1 高程数据

数字高程数据采用ASTER GDEM数据集，下载于地理空间数据云(https：//www.gscloud.cn/)，该数据集是目前唯一覆盖全球的高分辨率数字高程影像数据，数据空间分辨率为30m。

2.1.2 降水数据

来源于美国国家海洋和大气管理局(NOAA)下设的国家环境信息中心(NCEI)(http：//www.ncei. noaa.gov/data/)。选取秦岭地区及其周边共75个气象站观测资料，1985—2021年逐日降水量数据，对逐日降水量求和，得到逐月降水量，利用协同克里金模型对其进行空间插值，通过重采样，得到空间分辨率为100m的月降水量数据。

2.1.3 土地利用数据

采用武汉大学杨杰、黄昕撰写的《The 30m annual land cover datasets and its dynamics in China from 1990 to 2021》。数据使用Langsat图像，形成1985—2021年年度土地覆盖产品。数据集将土地利用类型分为农田、森林、灌木林、草地、水体、冰雪、未利用地、建设用地和湿地共9类。

2.1.4 NDVI数据

1985—1999年NDVI数据采用我国5km分辨率逐月NDVI数据集(1982—2000)，数据集来源于国家地球系统科学数据中心(http：//www.geodata.cn)。该数据集是根据NASA AVHRR CDR NDVI V5版逐日数据，进行月度合成、镶嵌和裁剪之后制作而成的月最大值NDVI数据，数据空间分辨率为5km。2000—2021年NDVI数据采用中国区域250mNDVI数据集(2000—2022)，数据集来源于国家青藏高原科学数据中心(https：//cstr.cn/)。合成方式采用月最大值合成，数据空间分辨率为250m。

2.1.5 土壤质地数据

采用中国土壤质地空间分布数据，数据来源于中国科学院地理科学与环境研究所资源环境科学与数据中心(https：//www.resdc.cn/)。数据分为Sand(砂土)、Silt(粉砂土)与clay(黏土)3大类，每一类数据均通过百分比来反映不同质地颗粒的含量。

2.1.6 土壤有机质数据

采用中国土壤有机质数据集，来源于国家青藏高原科学数据中心(https：//cstr.cn/)。该数据集是基于第二次土壤普查获取到的土壤剖面数据编制而成。

2.2 研究方法

本文利用中国土壤流失方程CSLE模型计算土壤侵蚀模数：

M=R×K×LS×B×E×T

(1)

式中，M为单位面积上的土壤侵蚀模数，t·hm-2·a-1；R为降雨侵蚀力因子，MJ·mm·hm-2·h-1·a-1；K为土壤可蚀性因子，t·hm·h·hm-1·MJ-1·mm-1；LS为坡度坡长因子，无量纲；B为生物措施因子，无量纲；E为工程措施因子，无量纲；T为耕作措施因子，无量纲[11]。

利用模型计算的土壤侵蚀模数，根据水利部《土壤侵蚀分级分类标准》(SL 190-2007)，划分为6个等级，分别是微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强烈侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀。

表1 水力侵蚀强度分级标准

2.2.1 降雨侵蚀力因子计算

本文利用月降水资料，采用水利部文件《生产建设项目土壤流失测算导则》计算月降雨侵蚀力因子：

Rm=0.183pm1.996

(2)

式中，Rm为第m月的降雨侵蚀力因子，MJ·mm·hm-2·h-1；pm为第m月的降水量，mm。

2.2.2 土壤可蚀性因子计算

本文采用EPIC模型中Williams提出的公式计算土壤可蚀性因子：

(3)

2.2.3 坡度坡长因子计算

根据刘宝元等提出的LS修正公式进行计算，公式：

(4)

(5)

(6)

式中，L为坡长因子，无量纲；S为坡度因子，无量纲；λ为坡长，m；m为坡长因子指数，无量纲；θ为坡度，°。

2.2.4 生物措施因子计算

采用蔡崇法等提出的生物措施B因子与FVC的关系方程计算B值，公式：

(7)

式中，FVC为植被盖度，是表征植被发育的重要指标，%。

利用像元二分模型对归一化植被指数进行计算，得到植被覆盖度FVC，公式：

(8)

式中，NDVImax为图像中NDVI最大值；NDVImin为NDVI图像中的最小值。

2.2.5 工程措施因子计算

工程措施因子通过对土地利用的形式和不同等级的坡度的耕地进行赋值的方法确定，依据美国农业部和覃香杰等的研究，对秦岭地区不同土地利用类型按表2进行赋值，对不同坡度的耕地按表3进行赋值。

表2 秦岭地区不同土地利用类型工程措施因子值

表3 秦岭地区不同坡度的耕地的工程措施因子值

2.2.6 耕作措施因子计算

通过查《全国轮作制度区划及轮作措施分类表》，获取秦巴山区旱地一熟二熟兼水田二熟区耕作措施因子值，结合土地利用类型，对耕地进行赋值为0.403，其它土地利用类型赋值为1。

3 结果与分析

通过对秦岭地区土壤侵蚀量进行计算后发现，秦岭地区土壤侵蚀模数随着时间的推移呈现降低的趋势，表现为1985—2021年，其土壤侵蚀模数高值逐渐减小且趋于稳定。具有显著的空间异质性，表现为高值集中分布在东部和南部地区，并逐渐向西部和北部区域递减。

3.1 土壤侵蚀时间变化趋势

秦岭地区土壤侵蚀总体时间序列见图1，显示了土壤侵蚀模数随时间变化的基本情况。结果表明，1985—2021年，秦岭地区土壤侵蚀模数呈现缓慢下降的趋势，表明区域内水土流失的现状正在逐渐趋于改善。此外，年内土壤侵蚀模数也呈现季节性的变化，具体表现为，冬春季处于土壤侵蚀的低值时段，夏秋季处于土壤侵蚀高值时段。

图1 秦岭地区土壤侵蚀时间变化趋势

3.2 土壤侵蚀空间变化趋势

秦岭地区土壤侵蚀1985—2021年空间变化分布情况见图2，通过利用2021年土壤侵蚀模数空间分布图与1985年土壤侵蚀模数空间分布图，两图做差得到。结果表明，1985—2021年，秦岭地区土壤侵蚀状况呈现总体改善局部恶化的态势，即河谷和山区盆地的土壤侵蚀模数增加，而山区坡地呈现逐渐下降的趋势。土壤侵蚀模数增加的地区主要集中在河谷和山间盆地地带，区域内的东中西部均有分布，东部由于河网密集，山坡坡度较小，分布面积更大，同时，中部海拔较高的高山地区受植被因素影响，也有分布。

图2 秦岭地区土壤侵蚀空间变化格局

4 结论与讨论

4.1 土壤侵蚀时间特征分析

从时间尺度看，秦岭地区土壤侵蚀模数30多年来呈现波动缓慢下降的趋势，指示该区域水土保持条件正逐年优化。秦岭地区年内土壤侵蚀模数的变化呈现冬季为最小值，夏季为最大值。然而年内的变化受降水的显著影响，降水季节分布异常时，土壤侵蚀量也随降水量的增多而增大。此外，季节性的强降雨和秋季的持续性降水也使得土壤侵蚀的风险增加。然而，秦岭地区地形条件复杂，天气状况变幻莫测，气候异常年份极易出现水热条件不同步，影响植被的正常生长，而植被作为水土保持的重要因子，其生长受到制约必然对水土保持产生负面影响。

4.2 土壤侵蚀空间特征分析

从空间尺度上看，秦岭地区土壤侵蚀高值主要集中在东部地区，低值主要集中在中西部，与降水量的分布状况相吻合，也印证了区域内土壤侵蚀量深受降水条件的影响。通过对比秦岭地区1985—2021年土壤侵蚀高低值分布地区可以看出，30多年来，秦岭地区土壤侵蚀高值中心呈现逐渐东移的趋势，低值所占面积则逐渐扩大。30多年来，秦岭地区土壤侵蚀变化分布可以看出，70%的区域土壤侵蚀量有小幅减少，表明区域内水土流失现状趋于改善。然而，占秦岭地区总面积的将近30%的土地的土壤侵蚀量仍有一定程度的增加，在全球气候变化和不合理的人类活动的干扰下，表明秦岭地区生态脆弱区域的水土流失风险依旧存在[12]。

4.3 土壤侵蚀主要影响因素分析

秦岭地区位于我国气候、植被等因素过渡地带，地形地貌复杂，土壤种类繁多，人类活动影响深刻。降雨因子在影响土壤侵蚀过程中作为首要的自然因子，影响土壤侵蚀的年际和季节性变化，并在大的空间尺度上，影响土壤侵蚀量的空间分布。土壤作为土壤侵蚀发生的主体，植被类型作为影响水土保持的重要因子，由于其存在局部性的差异，在土壤侵蚀过程中，是导致土壤侵蚀空间格局分异的基础。人类活动作为非自然因素，对于土壤侵蚀的影响更加直接，人类通过耕作、陡坡开垦和道路、城市施工，改变或者破坏地表原有植被条件或生长周期，导致小范围的土壤侵蚀加剧[13]。