GIS支持下的土壤侵蚀量估算_以江西省泰和县灌溪乡为例_游松财

收稿日期:1998-03-24;修回日期:1998-07-06。

GIS 支持下的土壤侵蚀量估算

)))以江西省泰和县灌溪乡为例

游松财

李文卿

(中国科学院自然资源综合考察委员会

北京

100101)

提要

在地理信息技术(GIS)的支持下,应用通用土壤侵蚀方程(U niversal Soil Loss E q ua -

t ion,简称US LE )估算了江西省泰和县灌溪乡的土壤侵蚀量。研究结果表明,当地表覆盖率大于15%时,计算的结果与实测的数据有良好的相关性(0187)。关键词土壤侵蚀地理信息系统U SL E

分

类

中图法

T P393

S 157

1引言

众所周知,土壤侵蚀的结果是:降低了土地的肥力及可耕性;导致沟渠塘库的淤积,进而降低了排灌能力而引起农业生产力的下降;而维持受侵蚀地块的肥力,则加大了农业的投入。土壤侵蚀是一个全球性的问题,在我国其严重性勿需在此阐述。因此,估算土壤侵蚀量是基于以下三个理由:1确认需采取水土保护的地域;o通过确定引起水土流失的关键因

子,制定相应的措施;?探讨土壤侵蚀与土地生产力之间的关系。到目前为止,最为广泛应用的经验模型是通用土壤侵蚀方程(W isch meier 和Sm ith,1978)[1]

,该模型是建立在土壤

侵蚀理论及大量实地观测数据统计分析的基础上。其表达式为:

E =R #K #L #S #P #C

(1)

式中,E 为年平均土壤侵蚀量(t/hm 2

);R 为降水及径流因子;K 为土壤侵蚀性因子;L 及S 为地形因子;P 为水土保护措施因子;C 为地表植被覆盖因子。

G IS 技术已在资源管理领域获得广泛的应用。本文在GI S 的支持下,应用该方程对我国红壤丘陵地区的江西省泰和县灌溪乡的土壤侵蚀量进行了定量的估算。灌溪乡,土地面积16916k m 2

;年平均气温1816e ;平均年降水量1373m m ,多分布于3~6月,而且降水多为暴雨形式。尽管该地区植被状况较好,但一旦受到破坏,则土壤侵蚀严重,且不易恢复。

2土壤地理单元

土壤地理单元的概念是由Zinck(1988)[2]提出的。它为四级结构,分别为景观、地势、岩

性与地形。其中地形是土地利用评价的基本单元。在小范围的区域内,判读土壤地理单元最好是用航空照片。本文利用1B 20000的航空照片,遵循土壤地理单元概念的原则,制作了研究地区的土壤地理单元图。

第14卷第1期

1999年1月

Vol.14No.1

J an.,1998

自然资源学报

JOU RNA L O F NA T U RA L RESO U RCE S

63

1期3

土壤侵蚀量的计算

根据通用土壤侵蚀方程的构成,以下分别计算各因子的值。311

R 因子的估算

由于实测数据的缺乏,因此各种估算R 的方法也就应运而生,其中FAO(Ar noldus,

1980)[3]

建立的通过修订Four nier 指数求算R 值的方法,既考虑了年降水总量,又考虑了降水的年内分布,数据也容易获取,具有较好的应用价值。

F =

E 12

i =1

j

2i

/J (2)

式中,i 是月份;j i 是月降水量;J 是年降水量。然后建立R 与该指数的关系为:

R =a #F +b (3)

式中,a 与b 的值取决于气候条件。依据研究地区气候条件与世界其它地区的类比分析,a 及b 的值分别取4117和-152。由于研究地区面积小(约170km 2),可认定降水的分布是均一的。这样整个研究地区的R 值等于47217。312

K 因子的估算

K 因子反映了土壤对侵蚀的敏感性及降水所产生

的径流量与径流速率的大小。影响K 因子的有多方面的,但一般说来,质地越粗或越细的土壤有较低K 值,而质地适中的反而有较高的K 值。估算K 值的方法很多,一般根据实测的E 值,应用通用水土流失方程反求获取K 值,但获取大面积的实测E 值是不可能的。在本研究中,有限的实验室分析数据也难以外推应用到所有的研究地区。依据EL -Sw aif y 等(1982)[4]的研究,K 值的大小与土壤质地有较高的相关性,并提供了不同质地土壤

的K 值。本研究从泰和县土壤图中提取了个土壤地理单元的土壤质地,并依此获得了K 因子的值(表1)。313

L 及S 因子的估算

坡长及坡度可以采用数字高程模型(DE M )通过计算获取,由于比例尺小(1B 50000),计算所得的坡长与实际情况有较大的出入,因此不能使用。而实地调查测量则发现坡长与相对海拔高度有很好的相关,据此,各土壤地理单元的坡长取值是通过海拔相对高度估算得来的(表2)。

坡度是通过比例尺为1B 50000的数字高程模型(DEM )计算获取的。然后根据Gr e g or y 等(1973)[5]建立的以下方程,获得了地形因子T (T 为L 及S 的综合)的值。

T =(D /22.1)

m

@C @(cos H )

1.503

@[0.5@(sin H )

1.249

+(sin H )

2.249

](4)

表1

不同母质及质地的K 值

T ab le 1

T h e value o f K in differ ent

par en t m aterials an d soil text ur es 土壤母质类型土壤质地K 值泥质岩类粘性壤土0129紫红色砂岩砂壤0109紫红色粘质砂岩粘土0129紫色砂岩砂壤0109紫色粘质砾岩类粘性壤土0129石灰性紫色砾岩类粘土0129河流冲积物

粘性壤土

0129

表2实地测量估算的坡长

T able 2S lop e leng th estim ated fr om field surv ey 类别土壤地理单元

相对海拔高差

(m )坡长(m )名称级别1中山13002502低山120~50703高丘

110~30354山前冲积平地150~1001205河谷平地1-306小沟谷地2-157

大沟谷地

2

-20

注:在第1级土壤地理单元中的第2级,如其与类别6、7相同,则按类别6、7取值。

游松财等:GIS 支持下的土壤侵蚀量估算

6414自然资源学报卷

式中,C 是常数(3417046),H 是坡度(单位为度),D 是坡长,根据W ischm ier 和Sm ith (1978)

[1]

的研究,m 的取值为:当H >5%时,m =015;当H >315%~415%时,m =014;当

H >1%~3%时,m =013。

314

P 因子的估算

世界各地的研究结果表明,梯田(等高)耕作方式是最为有效的水土保持措施之一。但是,当坡度大于24%时,等高耕作对水土保持的效果就不明显。在印度尼西亚(CSA R,1995)

[6]

的研究表明,梯田及田埂的修建质量对P 值有直接

的影响。并根据梯田及田埂的修建质量,分别给P 赋值:0104(好),0115(一般),0135(差)。在本研究地区,水稻几乎全部种植于河谷、沟谷地带,田埂是蓄水、保水的普遍农业技术措施。考虑在印度尼西亚的研究中对好、一般及差定义的模糊性,因此沟谷地带的P 值统一为0115。除了沟谷地的水稻之外,其它坡地仍有其它作物,因此需要土地利用现状图,以确认不同土地利用方式的P 值。通过对T M 卫星影像(1991-11-17)的监督分类,获取了土地利用现状(表3)。土地利用类型2及3大多分布于沟谷地,其第一茬作物

为依靠降水的水稻,第二茬作物为其它旱作作物。没有灌溉或灌溉不能保证,梯田及田埂的质量稍差些,因而对这一类型的地块赋0135给P 因子。土地利用类型4、5、6为旱作,且坡度大有24%,因此赋1100给P 因子。315C 因子的估算

大量的研究证明,在所有的土壤侵蚀因子中,地表覆盖状况对侵蚀量的影响最大。千烟洲的实测数据也同样证明了这一点。31511地表覆盖率的估算

要获取大范围的地表覆盖率,遥感技术是最为有效的手段。而获取全年平均的地表覆盖率,需多时相的遥感信息,但本研究仅有1997-11-17单时相的遥感数据。为解决这一难题,在分析了当地的降水分布、气温变化规律及种植制度、农事活动特点的基础上,发现当地的地表植被覆盖率的年内变化与降水量的分布及农事活动有极高的一致性。每年的10月至第二年的3月为休耕期,降水少,地表覆盖率低;从4月初至6月底,为第一季作物生长旺盛期,降水丰富,地表覆盖率高;而7~9月,为当地的旱季,农事活动主要是一些灌溉的水稻及旱作作物,地表覆盖率居于二者中间。据此,在利用1997-11-17遥感信息获取了代表10月份至3月份代表覆盖率的基础上,分别订正计算了4~6月、7~9月的代表覆盖率,进而计算了全年的地表覆盖率。

本研究在IL W IS 地理信息系统的支持下,采用标准化植被指数(NDV I)的方法,计算代表覆盖率。

N DV I =(波段4-波段3)/(波段4+波段3)@100+127

(5)

利用遥感数据(1997-11-17),首先计算了代表10~3月的代表覆盖率。为便于下文将要进行的订正工作,将地面覆盖率等距划分为5级(表4)。在实地考察及多年的工作中发现,在11月中,作物已收获,但地里有一些杂草,农田的覆盖率应低于20%。而林地地区的覆盖率仍高于80%。其它的地块的地面覆盖率则居于这二者中间。参考实地调查及土地利

表3

不同土壤地理单元、土地

利用方式及坡度的P 值

T ab le 3

T h e value of P in d-i

ffer en t geop edologic u nits,land

use t y p es an d slo p es

土地利用

P 值在河谷平地及大、小沟谷地0115水稻+水稻0115水稻+其它作物(I )0135水稻+其它作物(I I)0135疏林地1100灌丛1100林地1100未分类地块1100水体

65 1期

用现状图,获得了当地的地表覆盖率图(图略)。

考虑本研究地区的农业田间活动基本上是与自然降水同步的,因此地面覆盖状况与自然降水有密切相关,所以选择各时段的平均Fournie r指数作为加权平均因子,求算年平均地表覆盖率。其表达式如下:

C ye ar=(E M i=O j2i/J@C1+E J n i=A j2i/J@C2+E S i=J l j2i/J@C3)/E

D i=J j2i/J(6)式中,C1是代表10~3月份的地表覆盖率;C2是代表

4~6月份的地表覆盖率;C3是代表7~9月份的地表

覆盖率;j i是月降水(m m);J是年降水(m m);O、M、

A、J n、J l、S、J和D分别代表10月、3月、4月、6月、

7月、1月和12月,C y ear代表年评价地表覆盖率。

31512土地利用类型与C因子取值

根据W ischm eier等(1958,1962,1969,1978)

[1,7~9]的实际观测,C因子除与地表覆盖率有关外,还

与植被冠层类型、高度等有关,也就是说与土地利用类型有关,因此C因子的取值(表5)还须参考土地利用类型。

在通过遥感数据获取的地表覆盖率的基础上,结合考虑土地利用方式,C因子按以下方式取值:

(1)所有河谷、沟谷地及土地利用类型1、2、3(代表农作物)的C因子从类别1)))/没有明显冠层0这一栏中取值。

(2)土地利用方式4的C因子从类别2)))/较高的草丛或矮灌丛(低于50cm),冠层覆盖率为25%0这一栏中取值。

(3)土地利用方式5的C因子从类别3)))/灌木(约200cm),冠层覆盖率为50%0这一栏中取值。表6土壤侵蚀量及侵蚀程度等级T able6C lassificatio n of soil erod ed am ou n t an d erosio n ext ent

级别侵蚀程度侵蚀量(t/h m2#a) 1很低0~3

2低3~7

3一般7~12

4高12~20

5很高20~35

6极高>35

表5C因子的取值

T able5T h e v alu e of C u n der var iou s lan d cover con ditio ns

类别冠层类型与高度冠层覆盖率(%)

地表覆盖率(%)

020********+

1没有明显的冠层014501200110010420101301003

2较高的草丛或矮

灌丛(低于50cm)

25013601170109010380101301003

50012601130107010350101201003

75011701100106010320101101003

3灌木(约200cm)25013601170109010380101301003 50012601130107010350101201003 75012801140108010360101201003

4

树木(平均高度

400cm)

25014201190110010410101301003

50013901180109010400101301003

75013601170109010390101201003注:依据W ischm e ier(1978)[1]的观测数据。

表4地面覆盖率分类表

T able4C lassificatio n of lan d co ver rat e

级别地面覆盖率(%)定义

10~20很低

220~40低

340~60一般

460~80好

580~100很好

游松财等:GIS支持下的土壤侵蚀量估算

6614

自然资源学报卷

(4)土地利用方式6的C因子从类别4)))/树木(平均高度400cm),冠层覆盖率为75%0这一栏中取值。

(5)土地利用方式7、8的C因子的取值为零。

316土壤侵蚀量的计算

在地理信息系统的支持下,依据通用土壤侵蚀方程,将上述个因子相乘,获得了各地貌单元的平均土壤侵蚀量。并结合研究地区的实际情况,将土壤侵蚀危险等级划分为6级(表6)。各土壤地理单元的侵蚀量见表7。

表7各单元土壤侵蚀等级

T able7Class of so il erosio n in differ ent g eo pedolog ic u n its

景观地势岩性地形侵蚀量(t/h m2#a)侵蚀等级

中山中山

泥质岩类陡坡104126

紫红色粘质砾岩类陡坡90136沟谷

冲积物凹型谷地2141

冲积物凹型谷地0191

低山低山

紫红色砂岩复合坡地15144

石灰性紫色砾岩类复合坡地33155

紫红色粘质砾岩类复合坡地24155

泥质岩类复合坡地21105

紫色砂岩复合坡地6122沟谷

冲积物平缓沟谷1151

冲积物平缓沟谷2101

冲积物平缓沟谷0141

冲积物平缓沟谷3122

高丘高丘

紫红色粘质砾岩类复合坡地41156

紫红色砂岩复合坡地18144

石灰性紫色砾岩类复合坡地36136

紫色粘质砾岩类复合坡地108196

紫色砂岩复合坡地15184沟谷

冲积物平缓沟谷5172

冲积物平缓沟谷8163

冲积物平缓沟谷2171

冲积物平缓沟谷5182

山前冲积平地坡地紫红色砂岩复合坡地22145沟谷

冲积物凹型沟谷1121

冲积物凹型沟谷1121

河谷平地河心洲

洪积冲积物河心洲0141

洪积冲积物河心洲0181低阶地

洪积冲积物切割阶地0151

洪积冲积物切割阶地0131

洪积冲积物古河道0111高阶地洪积冲积物平缓阶地0131冲积扇

洪积冲积物缓坡地1101

洪积冲积物缓坡地1141

游松财等:GIS支持下的土壤侵蚀量估算

1期

67 4结论

(1)在河谷及大、小沟谷地区,由于等高梯田(带田埂)耕作、较短的坡长及很小的坡度,土壤侵蚀危险程度较低。

(2)在高山地区,由于坡长长、坡度大,土壤侵蚀危险很高,尽管其地表覆盖率较高。

(3)高丘地区的土壤侵蚀危险程度较高,尽管没有高山地区那么高。

(4)土壤母质对土壤侵蚀危险程度有很大的影响,发育于砂性母质的土壤,具有适中的质地,有很高的侵蚀危险。

(5)计算结果与实测的数据有良好的相关性(0187)。

(6)地表覆盖因子C是最为重要的因子,它的重要性可以通过C与实测数据及计算数据之间的相关性所证明。

参考文献

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ESTIMATION OF SOIL EROSION SUPPORTED BY GIS

)))A CASE STUDY IN GUANJI TOWNSHIP,TAIHE,JIAN GXI

You So n g cai L i W en q in g

(Com m issio n f or I n teg r ated S ur v ey of N a tu r al R esou r ces,CA S,B eij ing100101)

Abstract S uppo rted by GI S,U niver sal So il Loss E quatio n(U SL E)w as used t o es-t im ate soil er osion in diffe rent g eo p edo lo g ic units int er p reted fro m a ir p ho tos a t appro x im ate scale of1B20000.Based on field sur vey s,a land use m a p w as interpret ed fro m T M im a g e(1991-11-17)b y su p erv ised classificatio n fo r estim a tin g p factor.

L ikew ise,T M im a g e w as also a pp lied to calcula te land co ver r ate fo r estim at in g C facto r.Accor ding to the analysis of cro pping sy stem a nd intr a-a nnua l pr ecipitatio n

自然资源学报卷6814 distributio n,three p er iods of October to M ar ch(?),A p ril to June(ò),and Jul y t o Septem ber(ó)w ith disting uished land cov er differ ences w ere https://www.360docs.net/doc/342553949.html,nd co ver r ate for p er io d?w as calculated fro m T M im a g e thr ou g h a no rm alized difference v eget atio n index(NDV I),and land cov er rate for the ot her tw o per iods w er e m od-i fied fro m th at o f p er iod?b y co nsider in g the la nd use t y p es.A w ei g hted av era g e of la nd co ver rate w as calculated fro m that o f t hree perio dsby co nsider ing the distribu-t ion o f p r eci p itatio n.T h e result sho w s th at t he r elatio n betw een the est im ated v alue and obser ved va lue is hi g h w h en land cov er rate is ov er15%.

Key words so il erosio n,G IS,U S LE

第一作者简介

游松财,男,1963年10月17日生,中国科学院自然资源综合考察委员会副研究员,1987年北京农业大学毕业,硕士。主要从事自然资源信息管理与分析研究。