基于多尺度影響因子的水土保持措施布局研究

宋曉彥

(湖北安源安全環保科技有限公司，武漢 430000)

0 引 言

水土流失不但發生在第四系發育的山地丘陵坡地地區，在沖擊平原、三角洲等復雜地表徑流區域和復雜淺層地下水發育區域也有發生。所以，影響水土流失過程的因子，較大程度來自淺層地下水的流體動力過程，其次來自地表徑流的水土沖刷作用。而表層第四系的穩定性表達，主要來自第四系的發育深度、地表坡度、地表徑流及淺層地下水徑流量等因子，地表植被及地表防止水土流失的人工構筑物規模也會影響水土流失過程。

相關研究中，采用加權因子累加法構建ArcGIS水土保持模型，對可能發生的水土流失動力過程提供水土保持能力的因子加權，最終對ArcGIS模型進行數據加權，以對區域水土保持能力進行加權賦值。

1 水土保持多尺度因子的構建

1.1 第四系厚度及地表坡度的水土保持因子構建

前期地質調查文獻中顯示，當第四系厚度較小時，第四系發育不穩定；而當第四系厚度較大且存在一定的坡度時，地質滑坡的可能性增加，水土保持難度也會隨之增大，所以第四系厚度與地表坡度應聯合分析。即地表坡度與水土保持難度的關系為逆冪函數，而第四系厚度與水土保持難度的關系為二次函數。兩函數相乘，可得：

(1)

式中：α、β分別為第四系厚度系數與地表坡度系數；M為X象限位移值；N為Y象限位移值；B為地面坡度系數的修正量；e為自然常數。

為確定式(1)中α、β值，可以約定一個規律常數表，見表1及表2。

表1 第四系厚度因子對應表

表2 地面坡度因子對應表

由表1與表2可知，因為在式(1)中已經對相應的α、β值分布規律依照逆冪率規律和拋物線規律做出了數學表達，所以α、β值在兩表中的賦值屬于線性賦值，無需進行基于相應數學關系的非線性賦值過程。對兩組因子進行線性賦值，目的是增加后期數學函數設計的自由度，確保式(1)中待回歸因子B、M、N等的實際數學意義更加簡化。

1.2 地表植被及水土保持構筑物的水土保持因子構建

地表植被與水土保持構筑物對區域水土保持能力的促進作用可以看作近似線性關系。其中，喬木覆蓋率與灌木覆蓋率對水土保持的支持力度較強，而草本覆蓋率對水土保持的支持力度較弱。地表水土保持構筑物包括攔水溝、引水渠、擋土墻等的完善程度，對區域水土保持能力的影響也有線性關系。多種影響之間可采用加權累加的方式進行數據控制：

N2=0.60·(0.50·λH+0.35·λM+0.15·λL)+0.40·γ

(2)

式中：λH、λM、λL分別為喬木、灌木、草本植物的覆蓋率傳導因子；γ為地表構筑物的傳導因子。

為確定式(2)中λH、λM、λL、γ的取值，可以約定一個規律常數表，見表3及表4。

表3 地面植被因子對應表

表4 地面構筑物因子對應表

表3中需要傳導的數據，已經在式(2)中給出加權參數，所以3個因子λH、λM、λL在表3中依照線性關系進行賦值，無需考慮三者對最終因子的實際加權特征。此方案可以對式(2)中的實際加權因子意義進行自由度更高的管理控制。

表4中對γ的賦值同樣采用線性關系進行賦值。其中，“沒有”選項指在分析區域內以及分析區域外擴100 m范圍內，沒有任何相關的地面構筑物進行水土保持輔助控制；“初級”構筑物表示區域內擁有人造水渠等設施進行初步控制；“一般”表示區域內已經構筑相對完善的地表構筑物進行水土保持輔助控制，但其功能并不能完全或有效的發揮；“完善”表示區域內擁有功能健全且維護合理的水土保持地面構筑物體系。

1.3 地表徑流及地下水滲流的水土保持因子構建

地表徑流量來自移動式或便攜式水文站提供的區域內地表徑流量數據，根據相關文獻研究資料，地表徑流量越大，水土保持的難度越大。地下徑流量以鉆孔抽水數據為準，所以其控制函數可以寫作：

(3)

式中：ζD、ζU分別為地下徑流量和地表徑流量數據。因為這兩個數據為逆函數關系，所以需要取倒數后進行函數分布，使用對數函數進行近數軸0點的數據關系放大投影。

這兩個數值的實際傳導因子設計情況，詳見表5與表6。

表5 地面徑流因子對應表

表6 地下徑流因子對應表

表5與表6中，ζD、ζU在徑流量較小的情況下賦值較小，而徑流量較大的情況下賦值較大，其統計學本質是水土流失的數據描述而非數據保持的數據描述。所以在式(3)中，使用倒數函數對其進行調用，此設置模式也是為了增加加權因子的統計學意義。

1.4 水土保持因子的整體構建

式(1)-式(3)中，N1、N2、N3分別代表地質地層對水土保持能力的影響因子、地表植被及地表附著物對水土保持能力的影響因子、水體環境對水土保持能力的影響因子。這3個因子可以進行加權累加進行水土保持因子N的構建：

N=0.55·N1+0.20·N2+0.25·N3

(4)

式中：對N1、N2、N3的加權因子分別為0.55、0.20和0.25，該因子的確定過程來自對3個因子的作用機制進行預估，且在后續的仿真數據吻合研究中，這3個因子的數據表現可以支持本文研究的實際需求。

2 地質區域個案及數據仿真分析

2.1 地質調查區域的個案特征

某區域位于鄂東低山丘陵地區，區域面積為15 km×15 km。區域內山體坡度最大為16°，其中山體坡度5°～12°區域占丘陵區域總面積70%以上。區域內兩條山溪向下匯入某區域小流域河流，山溪流量分別為120～330和180～390 m3/h。第四系方面，該區域山區第四系厚度0～2.5 m，平均0.63±0.15 m；坡積平原區域第四系厚度1～12 m，平均5.82±0.54m;淤積平原區域第四系厚度5～32 m，平均12.75±3.22 m。山溪部分中上游一般切削第四系至基巖，山溪兩岸第四系厚度0～1.8 m，山溪最大水深1.2 m，為季節性山溪。小流域河流水深1.2～3.5 m，底部第四系發育，厚度1.2～18.5 m。

在ArcGIS中對區域進行劃分，每單元為25 m×25 m，即將區域劃分為600×600個方格，共36萬個，對每個方格進行N1、N2、N3和N值的賦值，通過對小流域河流載沙量對水土流失情況進行檢測，以判斷上述模型帶來的水土流失情況并判斷其水土保持能力。

2.2 多尺度水土保持因子的實證分析

對N1、N2、N3和N值的加權情況，依據均值法進行計算，即計算N1、N2、N3的每項均值，同時計算N值的每項均值。對河流載沙量的計算為每月采集1次，采集過程考察區域內地質條件對N1、N2、N3和N值進行補充調查并重新計算，所得結果見表7。

表7 基于個案的實證數據對照表

由表7可以看到，該個案河流的流量與載沙量變化幅度較大，但N值變化幅度較低。其中，N值最大值6.93，最小值5.24，變化幅度為32.3%；而總載沙量在8月份達到峰值1 344.3 m3/h，在2月份達到谷值384.8 m3/h，變化幅度為249.4%。但N值與總載沙量的峰谷值出現較為統一，周期內數據接近線性關系。所以，將表7中數據進行可視化，見圖1。

圖1中，N值與總載沙量數據符合回歸公式Y=579.08X-2 607.1，R2值為0.956 7；N值與單位載沙量數據符合回歸公式Y=143.23X-478.76，R2值為0.916 3；兩組數據的線性關系的R2值均超過0.900，證實其線性關系顯著。同時證明本文設置的多尺度水土保持影響因子與實際測量值的吻合度較高，該加權模式具有顯著的統計學意義。

圖1 河流載沙量數據與N值統計學關系圖

3 結 語

從地質學和環境學角度進行分析，區域水土保持能力與地形地貌和第四系發育情況有關、與地表植被及用于水土保持的地表構筑物有關、與區域地表徑流和地下徑流的流量有關。本文在此基礎上，構建了水土保持能力因子并進行了加權累加。在實證分析過程中，通過對區域內河流單位水體載沙量和總流量載沙量數據進行水土流失的限定發現，本文設定的因子與實際測量數據之間存在統計學相關性。研究結果證明，本文設置的多尺度水土保持影響因子與實際測量值的吻合度較高，該加權模式具有顯著的統計學意義。