2004-2018年合肥市董鋪水庫水土流失風險度評價

朱傳華，李化平

(安徽建筑大學 環境與能源工程學院，安徽 合肥 230601)

0 引言

水土流失是我國主要環境問題之一，水土流失生態過程發生的潛在可能性及其程度的研究，對合理制定區域水土保持措施，規劃區域可持續發展具有重要意義[1]。對于土壤侵蝕風險評價，國外比較知名的模型分為經驗模型(如RUSLE)與物理模型(SWAT)兩大類，目前我國的水土流失模型大多為借鑒國外模型適應于本土的土壤侵蝕狀況[1，2]。國內土壤侵蝕模型的研究也取得了一定成果[3-5]，但以上模型都需要相當多的時間來收集模型建立所需的數據，如降雨和土壤理化信息等。隨著RS和GIS技術的廣泛應用，參照我國水利部部頒標準《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190-2007)，可相對快速地度量一個區域的水土侵蝕強度[6-8]。本文借鑒該思路，在GIS和RS技術的支持下，綜合考慮自然因素(坡度和植被覆蓋度)和人為因素(土地利用類型)，參考《土壤侵蝕分類分級標準》，應用Python語言編寫水土流失風險度分類模型，對董鋪水庫庫區的水土流失風險度進行評價，并使用轉移矩陣和動態度等方法定量分析2004-2018年間4個年份董鋪水庫庫區水土流失風險度動態變化特征，以期為水庫水土流失防治和生態環境保護提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

合肥市位于北緯31o52'、東經117o17'，安徽省省會城市，2017年末全市常住人口796.5萬人。董鋪水庫和大房郢水庫位于市區西北近郊，是合肥市飲用水主要來源。庫區地形西北高東南低，高程介于0-254 m，均屬第四紀更新世松散堆積層覆蓋，河谷為不對稱河谷，南岸高北岸平緩。土壤以黃棕壤、水稻土兩類為主要土壤。研究區位于亞熱帶之北邊緣，屬濕潤季風氣候區，平均氣溫15.7oC攝氏度，流域多年平均年降雨量975 mm，多年平均年徑流量0.6288×103m3。[9]水庫周邊濕地植被常見假稻、陌上菅、蘆葦和香蒲等。庫區人工林主要為楊樹，其他喬木樹種較少，林下灌木也很少，但草本層蓋度大，野大豆分布范圍廣。

1.2 數據來源與預處理

Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI遙感影像數據和數字高程模型(DEM)數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http：//www.gscloud.cn)。其中4個時期的Landsat遙感影像成像時間分別為2004年、2008年、2013年和2018年，月份在4-6月之間，軌道號為121/38，圖像質量良好且已做過系統輻射較正和幾何粗校正，空間分辨率為30 m。DEM數據為ASTER GDEM數字高程數據產品，空間分辨率為30 m。通過DEM數據，使用ArcGIS軟件的水文分析工具提取董鋪水庫(包含大房郢水庫)流域邊界，確定研究區范圍，如圖1所示。

圖1 研究區

1.3 坡度分析

地形是水土流失模型中關鍵的地表特征，坡度對地表徑流和土壤侵蝕有著重大的影響[6]。在ArcGIS軟件中對DEM數據進行坡度計算并重分類。坡度范圍為 0°～58.6°，其中 0°～8°的區域約占整個研究區的98%，參考《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190-2007)，將坡度分成 6類：＜5 °，5 °-8 °，8 °-15 °，15 °-25 °，25 °-35 °，＞35 °，如圖 2 所示。

圖2 坡度圖

1.4 土地利用分類

不同土地利用類型對應不同的植被覆蓋度和人類干擾程度，從而影響水土流失的動力和抗侵蝕阻力系統，在區域水土流失發展中起重要作用[1]。土地利用分類圖采用4個年份的Landsat影像解譯結果，在ENVI軟件中執行監督分類，解譯精度符合要求。參考《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190-2007)，將土地利用分類分成3類：水體、居民地為第1類，農用地為第2類，除上述以外土地利用類型(其他)為第3類，如圖3所示。

1.5 植被覆蓋度估算

植被的冠層截留、削弱雨滴對地面的打擊力度、增加雨水下滲以及根系增強土壤的抗侵蝕力，這些有益作用成為影響水土流失敏感性的重要因素[1]。植被覆蓋度是衡量地表植被的一個最重要指標，而像元二分法是一種廣泛應用于植被覆蓋度的遙感估算模型，它假設一個像元的地表由有植被覆蓋和無植被覆蓋混合組成，或完全無植被覆蓋(裸土)，或完全被植被覆蓋三種情況[10]。歸一化植被指數(NDVI)能夠較好地反映植被生長狀態及覆蓋信息[11]，由一個像元的NDVI值可以計算出像元中有植被覆蓋的面積比例fc。具體公式如式(1)：

式(1)中，NDVIsoil為完全是裸土(無植被覆蓋)像元的NDVI值，NDVIveg則代表完全被植被所覆蓋像元的NDVI值。

在ENVI軟件中對Landsat影像數據進行輻射校正、大氣校正和裁剪等預處理，計算NDVI，通過土地利用類型提取掩膜數據，運用像元二分法估算植被覆蓋度。參考《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190-2007)，結合董鋪水庫庫區植被覆蓋的實際情況，將植被覆蓋度分成5級：1級為高度植被覆蓋(fc≥75%)，2 級為中高度植被覆蓋(60%≤fc＜75%)，3級為中度植被覆蓋(45%≤fc＜60%)，4級為中低度植被覆蓋(30%≤fc＜45%)，5級為低度植被覆蓋(fc＜30%)。4個年份的植被覆蓋度如圖4所示。

圖4 植被覆蓋度圖

1.6 水土流失風險度分類模型

在ArcGIS軟件中，將坡度分類、土地利用分類和植被覆蓋度分類三種柵格數據，按空間位置進行空間連接，并按表1將三種影響因子交叉形成水土流失風險度分類，參考《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190-2007)，結合董鋪水庫庫區水土流失的實際情況，分成6類：微度，輕度，中度，強烈，極強烈和劇烈。為提高數據處理效率，采用Python語言編寫分類模型，其函數原型為 calcuValue(!lan‐duse!，!slope!，!landcover!)，其中 calcuValue為函數名稱，括號內為輸入參數，分別為土地利用分類值，坡度分類值和植被覆蓋度分類值。函數體內由42條類似“if土地利用分類值==3 and坡度分類==1 and植被覆蓋度分類==1：return微度”的決策語句構成。在ArcGIS中建立分類模型(圖 5)，輸入上述同一時期的坡度分類、土地利用分類和植被覆蓋度分類數據后，即可執行水土流失風險度分類(圖6)。4個年份的水土流失風險度分類結果如圖7所示。

表1 水土流失風險度分類表

圖5 分類模型建模

圖6 分類模型界面

圖7 水土流失風險度

1.7 轉移矩陣

采用馬爾科夫鏈的轉移矩陣，將水土流失風險度的6種狀態兩兩結合，考察它們在2004-2018年這段時期內的變遷特征。轉移矩陣動態變化指標主要包括水土流失風險度類型轉換概率(P)和水土流失風險度類型動態度(D)。P的計算公式為[12，13]：

式(2)中：Pij表示從一個水土流失風險度狀態轉化為另一個狀態的概率，fij是從狀態i到狀態j變遷的觀測數據，6是狀態的總數。根據式(2)計算，獲得水土流失風險度轉換概率矩陣(見表3)。

水土流失風險度類型動態度可以定量描述區域水土流失風險度變化的速度，它對比較水土流失風險度變化的區域差異和預測未來水土流失風險度變化趨勢具有積極的作用。D的計算公式為[12，13]：

式(3)中：D表示研究時段某一水土流失風險度類型動態度；Aa表示研究時期初某一水土流失風險度類型的數量；Ab表示研究期末某一水土流失風險度類型的數量；T表示研究期時間間隔，當T的時間單位為年時，D值就是該研究區某種水土流失風險度類型的年變化率。

2 結果與分析

根據4個時期水土流失風險度的評價結果，在Excel中統計了董鋪水庫庫區2004-2018年4個時期水土流失風險度數量特征(見表2)。由表2可以看出，盡管微度風險是研究區主要的水土流失風險度級別，土地面積總量占比達99%左右，但2004-2018年間董鋪水庫庫區水土流失風險變化較明顯，主要表現為水土流失風險度有減少的趨勢：極強烈風險面積由2.7 hm2減少到0 hm2；強烈風險面積由84.6 hm2減少到5.4 hm2；中度風險面積由495 hm2減少到 451.8 hm2；輕度風險面積由2976.3 hm2減少到2 254.5 hm2。微度風險面積由288 606.6 hm2增加到289 453.5 hm2。水土流失風險動態度結果顯示：單一水土流失風險度在2004-2008年間多發生劇烈變化，如輕度風險年變化率-13.15%，中度風險年變化率-20.36%，強烈風險年變化率-18.62%，極強烈風險年變化率-25%。2008-2018年間，微度和強烈風險呈加速減少趨勢，而輕度和中度呈加速增加趨勢。2004-2018年間水土流失風險總體上呈減少趨勢，微度、輕度、中度、強烈和極強烈風險年際變化率分別為0.02%，-1.73%，-0.62%，-6.69%和-7.14%。

表2 董鋪水庫2004-2018年水土流失風險度強烈的變化

研究區域水土流失風險度的動態變化不僅表現在各種類型的數量特征上，還可通過各種類型之間的轉化來描述。本文通過轉移矩陣來分析各種水土流失風險度轉化的趨勢(見表3)。由表3可以看出，合肥市董鋪水庫庫區水土流失風險轉化主要是微度風險和其他風險度之間的轉化。2004-2008年間微度風險有99.87%沒有轉化，轉化為輕度風險和中度風險分別為0.11%和0.01%，同時輕度風險和中度風險大部分轉化為微度風險，分別為62.47%和91.09%；極強烈風險和強烈風險全部轉化為微度風險，水土保持措施成效顯著。2008-2013年間微度風險有99.71%沒有轉化，轉化為輕度風險和中度風險分別為0.25%和0.04%，同時輕度風險、中度和強烈風險少部分轉化為微度風險，分別為36.54%，48.04%和16.67%，輕度和強烈風險大部分沒有轉化，分別為60.14%和75%，水土流失風險稍微增加。調查結果表明，為保護飲用水安全，2012年間水庫周邊地區有大范圍的村民搬遷導致用地類型變化。2013-2018年間微度風險有99.46%沒有轉化，轉化為輕度風險和中度風險分別為0.47%和0.07%，同時除中度風險大部分(52.92%)轉化為微度風險外，輕度風險和強烈風險少部分轉化為微度風險，分別為35.02%，和17.39%，水土保持有所提升，搬遷后的濕地建設、造林、綠化長廊和苗木花卉基地等措施效果初顯。

表3 董鋪水庫2004-2018年水土流失風險度轉換概率矩陣

3 結論

以合肥市董鋪水庫庫區為研究區，參照中國水利部《土壤侵蝕分類分級標準》，應用Python編寫水土流失風險度分類模型，借助GIS和RS技術處理空間數據，運用轉移矩陣和動態度等方法定量分析了2004-2018年董鋪水庫庫區水土流失風險及其動態變化。研究結果表明：(1)研究區域水土流失以微度風險為主，水土流失風險轉化主要是微度風險和其他風險度之間的轉化，多年間水土流失風險度沒有重大變化，但總體水土流失風險程度呈現下降趨勢，水土保持措施有效。(2)Python語言編寫的分類模型具有一定創新性，盡管分類模型只考慮了3種水土流失因子，但可較快地評價某個區域的水土流失風險度狀況。