基于RUSLE模型遥感分析的广河县土壤侵蚀强度评估

基于RUSLE模型遥感分析的广河县土壤侵蚀强度评估

李钊

甘肃省有色工程勘察设计研究院甘肃兰州730000

摘要：本文以广河县为研究对象，以2013年LANDSAT的TM影像、地形数据、土壤资料等数据为基础，采用美国土壤保持局修订后的RUSLE模型，结合遥感技术对广河县土壤侵蚀变化做定量研究。

关键词：RUSLE模型、广河县、土壤侵蚀

EvaluationofSoilErosionIntensityinGuangheCountyBasedonRUSLEModel

LiZhao

（GansuprovinceNonferrousEngineeringExploration&DesignResearchInstitute,Gansu,Lanzhou,730000）

Abstract:ThispapertakesGuanghecountyastheresearchobject,basedonthedataofTMimage,topographicdataandsoildataofLANDSATin2013,usingtheRUSLEmodelrevisedbytheUnitedStatessoilconservationbureau,andthequantitativestudyofsoilerosionchangeinGuanghecountycombinedwithremotesensingtechnology.

Keywords:RUSLEmodel；GuangheCounty；Soilerosion

1研究区域概况

广河县地处陇西黄土高原西北部。地形特征为：自西南向东北倾斜，南、北高，中间低。土壤类型主要有黑垆土、黑土、黄绵土和红土等类型，总的分布规律是由西南部的黑土向中间的黑垆土，东北部的黄绵土依次变化分布。多年平均年日照时数2560h，多年平均气温6.4℃，多年平均年降水量493.5mm，多年平均年蒸发量1257mm。

2研究方法

2.1RUSLE模型原理

本文采用修正后的土壤侵蚀方程，RUSLE模型（RevisedUniversalSoilLossEquation）。RUSLE模型的数学表达式：

A=R?K?L?S?C?P

式中：A为单位面积年均土壤侵蚀量（t/km2?a）。

R为降雨侵蚀力因子（100m?t?cm?hm-2?h-1）。

K为土壤可蚀性因子（t?h?MJ-1?mm-1），表示标准小区单位降雨侵蚀力引起的单位面积上的土壤侵蚀量。

LS为坡长坡度因子（无量纲），其中L为坡长因子，S为坡度因子。

C为覆盖与管理因子（无量纲），指在其他因子相同的条件下，在某一特定作物或植被覆盖下的土壤流失量与耕种后的连续休闲地的流失量的比值。

P为水土保持措施因子（无量纲），指采取水土保持措施后的土壤流失量与顺坡种植的土壤流失量的比值。

2.2RUSLE模型参数的计算

2.2.1降雨侵蚀因子R估算方法

本文利用广河县年降雨等值线图，根据张文波等的研究，本文采用多年年平均降雨量估算降雨侵蚀力，其计算公式为：

R=-0.0668P1.6266

式中：R为多年平均降雨侵蚀力值（100m?t?cm?hm-2?h-1），P为多年年平均降雨量（mm）。

2.2.2土壤可蚀性因子K的估算方法

土壤可蚀性因子反映了土壤对侵蚀的敏感性，K值主要与土壤质地、土壤结构、土壤渗透性、有机质含量和土壤深度等因素有关。当土壤颗粒粗、渗透性大时K值低，反之则高；抗侵蚀能力强的土壤K值低，反之则高。根据广河县土壤分布规律，参照可蚀性因子参照表，形成广河县K值分布图。

表2-1广河县土壤可蚀性因子表

土壤类型黑土垆土黄绵土红土山地草甸土

K值0.260.320.460.310.29

2.2.3坡长因子L的估算方法

坡长因子L是指在其他条件相同的情况下，任意坡长的单位面积土壤流失量与标准坡长单位面积土壤流失量之比，为侵蚀动力的加速因子。计算公式如下：

L=（λ/22.1）α

α=β/（1+β）

β=（sinθ/0.089）/[3.0·（sinθ）0.8+0.56]

以上各式中：L为坡长因子，无量纲；λ为坡长（m）；α为坡长指数；β为细沟侵蚀和细沟间侵蚀的比率；θ为坡度（°）。根据相关研究，采用更为精确的非累积流量直接计算法提取坡长。利用SRTM-DEM数据，以RULSE算法为基础，在arcworkstation中提取坡长并计算坡长因子。

2.2.4坡度因子S的估算方法

坡度因子S是指在其他条件相同的情况下，任意坡度下的单位面积土壤流失量与标准小区坡度下单位面积土壤流失量之比，为侵蚀动力的加速因子。采用Nearing提出的坡度因子的连续函数回归方程：

S=-1.5+17/（1+e2.3-6.1sinθ）

式中：θ为坡度（°）。以SRTM-DEM数据为基础，在Arc/Info中利用空间分析功能提取坡度，并利用栅格计算来完成坡度因子的提取。

将坡度因子栅格分布图与坡长因子栅格分布图进行相乘叠加，即得LS值分布图。

2.2.5覆盖与管理因子C的估算方法

C值因子与土壤侵蚀量程反比，对土壤侵蚀起到抑制作用，其值介于0-1之间，地表没有覆盖时取值为1，没有土壤侵蚀取值为0。归一化植被指数可以很好反映植被覆盖度，参照谭炳香等的算法，根据下式计算植被覆盖率：

fc=（NDVI－NDVImin）/（NDVImax－NDVImin）

式中：fc为植被覆盖度（%）；NDVI为归一化植被指数值；NDVImax、NDVImin分别为研究区域NDVI的最大值和最小值。蔡崇法等利用回归分析法建立C值和植被覆盖度fc（%）之间的关系式为：

2.2.6水土保持措施因子P的估算方法

水土保持措施因子P值一般在0～1之间，1代表防治措施很好，基本不再发生侵蚀的区域，0代表未实施相关措施的地区。参考前人的研究结果，根据土地利用类型P值表（表2-2），来确定各类地表覆盖类型的P值。得到不同区域的P值栅格图层。

3计算结果与分析

利用RUSLE模型计算广河县2013年土壤侵蚀模数，依据SL190-2007《土壤侵蚀分类分级标准》，制作土壤侵蚀强度等级空间分布图，得出广河县2013年各侵蚀强度等级的土壤面积（表3-1）。

由计算结果可知：县域内均不同程度遭受土壤侵蚀，其中，西部庄禾集镇土壤侵蚀强度最低，东部三甲集镇土壤侵蚀强度最高。对照RUSLE模型各因子的空间分布可以发现广河县土壤侵蚀主要受植被，降雨侵蚀力的影响，东部三甲集镇一带植被覆盖率低，大部分坡体裸露，同时分布着具有较高土壤可蚀性因子的黄绵土，具备产生土壤侵蚀的自然条件；在西部庄禾集镇一带，由于植被覆盖率较高，以可蚀性因子较低的黑土为主，土壤侵蚀较弱。其他乡镇各因子空间分布居于两镇之间，也具有发生土壤侵蚀的可能。

利用所得结果与土地利用图叠加，可以分析出土壤侵蚀土地利用影响下的变化特征，为将来防治水土流失提供有力的依据。研究区不同土地利用类型之间，土壤侵蚀强度差异显著，梯田、坡耕地和建筑用地土壤侵蚀强度主要以微度-轻度为主，主要是因为耕地和建筑用地有水土保持措施；广河县林地的侵蚀强度主要以中度为主，草地的侵蚀强度主要以微度-中度为主，这是因为广河县林地分布散乱，草地主要以自然草地为主，缺少人工保护措施，所以侵蚀强度偏高，难利用地侵蚀强度很大，因为其表面没有植被而且其土地难以利用，因此造成该类型的土地侵蚀强度很大。

参考文献

[1]Renard,K.G.,FosterG.R.,etal.Aguidetoconservationplanningwiththereviseduniversalsoillossequation(RUSLE)[S].USDAAgriculturalHandbook:No.703,1997.

[2]章文波，付金生.不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力[J].资源科学.2003,25(1):35-41.

[3]谭炳香,李增元,王彦辉等.基于遥感数据的流域土壤侵蚀强度快速估测方法[J].遥感技术与应用.2005,20(2):215-220.

[4]蔡崇法,丁树文,史志华等.应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究[J].水土保持学报.2000,14(2):19-24.

[5]黄金良,洪华生,张珞平,等.基于GIS和USIE的九龙江流域土壤侵蚀量预测研究[J].水土保持学报.2004,18(5):750-79.

[6]杨娟,葛剑平,李庆斌.基于GIS和USLE的卧龙地区小流域土壤侵蚀预报[J].清华大学学报(自然科学版).2006,46(9):1526-1529.

[7]陈燕红,潘文斌,蔡芫镔.基于RS/GIS和RUSLE的流域土壤侵蚀定量研究[J].地质灾害与环境保护.2007,18(3):5-10.