基于CSLE模型和抽樣單元法的縣域土壤侵蝕估算方法對比

李子軒，趙 輝，鄒海天，李依珊，劉雨鑫，李 驁

基于CSLE模型和抽樣單元法的縣域土壤侵蝕估算方法對比

李子軒1，趙 輝2※，鄒海天1，李依珊3，劉雨鑫3，李 驁3

（1. 海河流域水土保持監測中心站，天津 300170；2. 水利部水土保持監測中心，北京 100053；3. 北京師范大學地表過程與資源生態國家重點實驗室，北京 100875）

為提高縣域尺度地塊（柵格）土壤侵蝕模數估算的準確性，以河北省懷來縣為例，基于CSLE模型，分別采用全域覆蓋計算和4%密度抽樣單元推算方法對全縣土壤侵蝕進行計算和對比分析。結果表明：全域覆蓋計算比4%抽樣單元推算水土流失面積大59.0 km2，相對差異達12.94%。全域覆蓋計算可實現空間全覆蓋，更準確地反映縣域水土流失空間分布特點，適用于中、小尺度土壤侵蝕定量計算，但需要較高精度和全面的數據源保證；抽樣單元推算適用于流域、區域等大尺度土壤侵蝕估算，但結果受抽樣方法、抽樣密度、外推或插值方法等因素影響較大。應進一步加強遙感解譯準確性、侵蝕因子精度等對CSLE全域覆蓋計算結果影響的研究，完善模型參數數據庫，率定因子值，實現參數本地化。

土壤；侵蝕；估算；CSLE模型；全域覆蓋計算；抽樣單元推算；土壤侵蝕評估；縣域

0 引 言

模型是定量計算土壤侵蝕模數，進行侵蝕強度評價的重要手段。從19世紀初期德國土壤學專家Wollny創立徑流小區方法[1]，到美國經驗模型USLE建立，RULSE正式推廣，WEEP、EUROSEM、LISEM[2-6]等不同機理模型和應用模型建立和發展，土壤侵蝕定量模型應用的空間尺度已逐步由坡面小區發展到小流域、大流域或區域直至國家尺度，模型構建基礎也實現從經驗模型向機理模型的發展[7]。1977年，美國農業部首次采用分層二階段不等概空間抽樣法，利用土壤流失方程和風蝕方程評價土壤侵蝕[8]。20世紀80年代以來，中國先后開展了4次土壤侵蝕普查，基本摸清了水土流失狀況及動態變化情況[9-10]。其中，2010—2012年采用分層不等概系統抽樣和模型法，開展了全國第一次水利普查水土流失普查。在水蝕區，設定的抽樣調查單元密度分別為1%（山丘區）和0.25%（平原區、深山區），采用中國土壤流失方程CSLE，定量計算單元土壤侵蝕模數，通過單元外推法和匯總統計，得到區域不同土壤侵蝕強度分級面積[11-14]。在CSLE應用領域，近年來，有研究者對不同抽樣密度的推算精度或適宜性問題進行了研究。趙維軍等以陜西省吳起縣為例，對比分析了4%、1%、0.25%和0.0625%四種不同抽樣密度情況下縣域土地利用、坡度坡長等侵蝕因子的調查精度損失，以及土壤侵蝕模數計算差異及其精度，認為1%抽樣比例效果較好[15]。張巖等在吳起縣，采用1%均勻抽樣，基于CSLE計算土壤侵蝕模數，并與綜合評判法結果進行對比分析，認為抽樣調查和模型計算的方法具有明顯的優越性[16]。鄒叢榮等以蒙陰縣為例，在1%和4%兩種抽樣密度下，分別采用單元直接外推法、單元插值外推法和柵格計算法，估算土壤侵蝕狀況并進行對比分析，結果表明，單元直接外推法、單元插值外推法受抽樣密度影響較大；相同抽樣密度時，單元直接外推法和單元插值外推法的估算結果相近，但與柵格計算法的結果差異較大[17]。王略等采用CSLE對皇甫川流域進行土壤侵蝕定量評價，認為模型綜合考慮了降雨、土壤、植被、地形、水土保持措施等多因子，可用于區域土壤侵蝕定量研究[18]。

由于土壤侵蝕受氣候、植被、土壤、地質、地形地貌以及下墊面特征等因素綜合影響，在不同空間尺度各影響因素具有較強的時空變異性、層次復雜性以及在時間、空間和信息上的多維性，且作用效力與機制也不盡相同，在本征上存在著顯著的空間變異性、層次復雜性和多維性[19-21]。受抽樣方法、密度以及模型因子參數數據庫的地區局限性[12]等因素影響，抽樣單元推算法難以準確反映地塊、小流域、縣域等小、中尺度的空間侵蝕狀況。本文以懷來縣為例，探索CSLE全域覆蓋計算在縣域土壤侵蝕模數計算中的應用，并對比分析其與抽樣單元推算法計算結果的差異，旨在研究提出準確反映縣域土壤侵蝕狀況的估算方法，提高地塊（柵格）土壤侵蝕模數估算的準確性。

1 研究區概況

懷來縣地處河北省西北部，燕山山脈北側西段，永定河上游，地理坐標為115°16′－115°58′E、40°04′－40°35′N，縣域面積1 801.0 km2，屬北方土石山區。境內南北多為山區，中部為河谷平川，形成兩山夾一川的“V”型盆地，地勢由盆地向南北崛起，西北高東南低。地貌形態主要為河川平原、丘陵和山地，其中河川平原占總面積33.4%；丘陵占25%，山地占41.6%。屬溫帶大陸性季風氣候，四季分明，光照充足，雨熱同季。年均日照時數3 027 h，全年無霜期149天，最高氣溫42.2 ℃，最低氣溫?23.3 ℃，平均氣溫9.1 ℃，年均降水量396 mm。境內有永定河、桑干河、洋河、媯水河4條過境河流。土壤類型主要為棕壤、褐土、草甸土、水稻土、灌淤土和風沙土，受地形和母質影響，從高到低呈垂直分布[22]，依次為棕壤-淋溶褐土-褐土-草甸土-水稻土；受氣候和水文條件及風選作用影響，土壤分布有明顯的區域性，草甸土、灌淤土和水稻土分布在洋河兩岸河漫灘和低階地上，風沙土、風積黃土經風力堆積分布在官廳水庫南岸及溝壑背風處。屬溫帶落葉闊葉林區，受人類活動等因素影響，自然植被逐漸減少，以次生類植物為主，山地多為森林植被，丘陵以灌叢為主，主要喬木樹種有油松（）、白樺（）、蒙古櫟（）等；灌木與草本植物主要有山杏（）、胡技子（）、黃荊（）、長芒草（）等。

2 材料與方法

2.1 數據及處理

1）遙感影像數據：2015年10景2.0 m分辨率GF-1號影像，用于解譯土地利用和水土保持措施；8景30 m分辨率Landsat-8多光譜影像（包括藍、綠、紅和近紅外波段）和6景20 m分辨率的HJ-1A和HJ-1B影像，用于計算植被覆蓋度，均經過正射糾正處理。

2）收集懷來縣及其周邊6個氣象站（懷來、涿鹿、宣化、崇禮、赤城、齋堂）和6個水文站（響水堡、太平堡、官廳、朝陽寺、沙城、趙川堡）日降雨資料，通過數據插補，獲取1980－2014年逐日侵蝕性降雨序列資料，采用降雨侵蝕力因子計算方法[23-25]，得到縣域24個半月降雨侵蝕力占年降雨侵蝕力比例的柵格數據圖層。圖1為懷來縣及其周邊氣象點和水文站分布。

3）基于土壤理化性質計算[26]得到懷來縣土壤可蝕性因子，再經由徑流小區實測數據進行修訂[14]。

4）收集縣域1:5萬數字化等高線并生成10 m分辨率DEM，利用符素華等開發的坡度坡長因子計算工具[27]，提取坡度和坡長，分別計算縣域坡度和坡長因子柵格數據。

圖1 懷來縣及其周邊氣象站和水文站分布

5）利用高分辨率遙感影像，解譯土地利用，并轉換為10 m×10 m柵格數據。對于耕地、居民點及工礦用地、交通運輸用地、水域及水利設施用地或其他土地，直接賦值為1或0；對于林地、草地和園地，先利用2015年24期（每半月一期）MODIS遙感影像計算得到24個半月植被覆蓋度，查表得到對應的土壤流失比率，然后以24個半月降雨侵蝕力比例為權重加權平均計算植被覆蓋度因子[25]；最后生成10 m分辨率植被覆蓋與生物措施因子柵格數據。

6）基于遙感影像解譯和統計調查獲得的水土保持措施數據（本次只調查梯田和水平階）和土地利用數據，進行工程措施因子賦值[25]。對于未采取工程措施的草地、林地、旱地、裸地，賦值為1；居民點、交通運輸用地、水域及水利設施用地，賦值為0；梯田和水平階分別賦值為0.1025和0.151。

7）根據全國第一次水利普查水土保持普查中的輪作制度分區，查輪作措施賦值表，獲取耕作措施因子值[25]。

2.2 基于CSLE模型的全域覆蓋計算縣域土壤侵蝕模數

采用中國土壤流失方程CSLE（chinese soil loss equation）計算土壤侵蝕模數[13]