河南省近十年來土壤侵蝕時空變化分析

黃碩文，李健*，張欣佳，鄧聯文，張金萍

（1.鄭州大學地球科學與技術學院，鄭州 450001；2.鄭州大學水利科學與工程學院，鄭州 450001）

2019年9月，黃河流域生態保護和高質量發展被列為重大國家戰略，水土流失相關研究是生態保護的重要組成部分。河南省處于黃河中下游，是農業大省和糧食主產區，但部分地區在氣候、地形等因素的綜合作用下極易發生土壤侵蝕，對耕地產生破壞，直接影響糧食作物的產量。為了更好地保護有限的耕地資源，實現區域高質量發展，有必要對河南省土壤侵蝕狀況進行定量評價，分析其時空變化特征，探究引發土壤侵蝕的主導因素，并制定相關的保護措施。

對土壤侵蝕進行評價主要有實地觀測和建立土壤侵蝕模型兩種方法。在實際應用中，由于某些地區的客觀條件限制難以進行實地觀測，建立土壤侵蝕模型進行侵蝕量預報是常用的方法。根據建立的方法用途和所模擬的侵蝕過程可以將土壤侵蝕模型分為經驗模型、物理模型和分布模型[1]。代表性的物理模型有水蝕預報模型WEPP[2]、歐洲土壤侵蝕預報模型EUROSEM[3]、非點源地區流域環境反應模型ANSWERS[4]等，分布模型以SHE 模型[5]最為典型。物理模型和分布模型由于面向過程建模，所需的資料和參數設置過多，難以在特定區域外進行推廣。土壤侵蝕經驗模型基于大量實測數據進行統計分析，結合土壤侵蝕過程的機理建立，國際上應用較廣的主要有通用水土流失方程USLE 和其修正形式RUSLE。RUSLE 對USLE 中各因子含義及計算方法進行了必要的修正，增加了復雜坡度下土壤流失量的計算方法，具有結構簡明、計算因子含義明顯的特點，且容易與GIS 結合進行分析，在國內外土壤侵蝕定量評價中應用廣泛[6-9]。土壤侵蝕過程中同時受到多種因素的影響，因此分析其內在驅動力對于水土保持政策的制定至關重要。地理探測器可用于分析不同自變量對因變量的解釋能力，在土壤侵蝕領域的應用也得到了學者們的認可[10-11]。

本研究利用RUSLE模型與GIS技術相結合，對河南省全境土壤侵蝕強度進行定量評價，分析其時空變化情況，并利用地理探測器分析土壤侵蝕影響因素，為河南省水土流失防治重點保護區的劃定和生態環境保護工作提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

河南?。?1°23′～36°22′N，110°21′～116°39′E）地處中原地區，是國家重要的糧食生產基地（圖1），由于季風氣候的影響以及跨海河、黃河、淮河、長江四大水系的地理位置，研究區內常常出現局部土壤強侵蝕，對生態環境造成破壞，但近幾年河南加強了水土保持措施的制定與實施，水土流失情況得到了一定改善。

圖1 河南省行政區劃及數字高程模型Figure 1 Administrative division and digital elevation model of Henan Province

1.2 數據來源

本研究所選用的數據為河南省行政區劃圖、降雨數據（2008、2013、2018年）、ETM+衛星遙感數據、數字高程模型（DEM）數據、地貌類型數據和土壤數據。其中降雨數據為中國氣象數據網（http：//data.cma.cn）的中國地面氣候資料日值數據集；土壤數據（質地、有機質等）來源于黑河計劃數據管理中心（http：//westdc.west?gis.ac.cn）的“基于世界土壤數據庫的中國土壤數據集（V1.1）”，從中截取了河南省地區數據；DEM 90 m分辨率原始高程數據和ETM+衛星遙感影像來源于地理空間數據云平臺（http：//www.gscloud.cn）；地貌形態類型數據來源于中國科學院資源環境數據中心（http：//www.resdc.cn）。將各個因子數據坐標系轉化為高斯-克里格投影坐標系，柵格數據分辨率統一為90 m×90 m。

1.3 RUSLE模型

RUSLE模型充分考慮了影響土壤侵蝕的多個因子，對復雜、分布廣泛的土壤侵蝕及模型參數變異性等問題均提出較好的解決方案，其公式為：

式中：A為模型計算得到的土壤侵蝕模數，t·hm-2·a-1，本研究乘以100，將單位換算為t·km-2·a-1；R為降雨侵蝕力因子；K為土壤可侵蝕性因子；L為坡長因子；S為坡度因子；C為作物覆蓋和管理因子；P為水土保持措施因子[12]。RUSLE 模型通過計算各個因子的指標值對土壤侵蝕強度進行定量評價。

降雨侵蝕力因子（R）：降雨通過對土壤進行沖擊引發水力侵蝕，是進行土壤侵蝕預報的重要因子之一。本研究采用基于月平均降雨量和年平均降雨量數據的Wischmeier公式[13]進行降雨侵蝕力的計算，公式為：

式中：R為年降雨侵蝕力，MJ·mm·hm-2·h-1；Pi、P分別為月平均、年平均降雨量，mm。

土壤可蝕性因子（K）：土壤可蝕性因子反映了土壤自身理化性質對于土壤侵蝕的抵抗能力。同等條件下，K值越大，土壤被沖蝕的可能性就越大。本研究根據已有參數采用Williams 等[14]在EPIC 模型中的算法，利用土壤機械組成和土壤有機質進行K值計算。具體計算公式為：

式中：Sn=1-Sd/100；Sd為砂粒含量，%；Si為粉粒含量，%；Cl為黏粒含量，%；C為有機質含量，%。

地形因子（LS）：地形因子直接影響坡面侵蝕的速率，是土壤侵蝕的動力因子。在RUSLE 模型中通常將坡長L因子與坡度S因子合并為LS 地形因子進行計算。國內學者基于不同地貌類型區和徑流小區的實測數據對模型中地形因子計算參數進行了修正[15]，本研究采用第四次土壤侵蝕普查算法[16]計算LS因子，公式如下：

表1 不同土地利用類型的水土保持因子（P值）Table 1 Water and soil conservation factors（P values）of different land use types

式中：λ為坡長；θ為坡度；m為坡長系數。

植被覆蓋和管理因子（C）：植被覆蓋與管理因子（0≤C≤1）反映了植被覆蓋對土壤侵蝕的抑制作用，為無量綱數，其值越大則植被發揮減蝕的作用越小。C因子的值通常通過植被覆蓋度計算，本研究使用歸一化植被指數NDVI 來計算地表植被覆蓋度c，計算公式如下：

C因子的計算采用蔡崇法等[17]算法的修正形式，避免了當c值在0～0.1之間時異常值（C＞1）的出現，如式（6）所示：

水土保持因子（P）：水土保持措施因子P（0≤P≤1），其值越小代表水土保持措施越好，土壤侵蝕越不易發生。目前P的賦值主要由實地考察資料結合經驗決定，本研究參照了美國農業部手冊537 號[18]和覃杰香等[19]的相關研究，對不同土地利用類型區域和不同坡度的耕地分別按表1和表2進行賦值。

1.4 地理探測器

地理探測器由因子探測器、風險探測器、生態探測器和交互作用探測器四部分組成。它通過探測要素的空間分層異質性來揭示其背后驅動力[20]。

因子探測器可用于探測某個因素X對因變量Y的解釋程度，其大小可用q值來度量（0≤q≤1），其值越大表示自變量X對因變量Y的解釋力越強[20]。以此可以識別出影響土壤侵蝕的主導因素。

表2 不同坡度耕地的水土保持因子（P值）Table 2 Water and soil conservation factors（P values）of cultivated land on different slopes

交互探測器用于識別不同自變量因子之間的交互作用[20]，其交互方式見表3。

表3 自變量對因變量的交互作用方式Table 3 Types of interaction between two covariates

生態探測器可以對兩個因子進行比較，判斷它們的空間分布影響是否有顯著差異[20]。風險探測器判斷單個影響因子不同層間屬性是否有顯著差異，可用于識別土壤侵蝕高風險區。

本研究選取土壤侵蝕強度作為因變量，坡度、海拔、年平均降雨量、植被覆蓋度、土地利用類型、地形地貌作為土壤侵蝕的影響因子，并對6 類因子進行離散化處理。多年平均降雨量等間距分成9 類，植被覆蓋度分為8 類（＜0.3、0.3～0.4、0.4～0.5、0.5～0.6、0.6～0.7、0.7～0.8、0.8～0.9、0.9～1），坡度分為8 類（＜5°、5°～10°、10°～15°、15°～20°、20°～25°、25°～30°、30°～35°、＞35°），海拔分為4 類（＜500 m、500～1 000 m、1 000～1 500 m、＞1 500 m），土地利用類型分為林地、草地、水域、居民用地、建筑用地、未利用地6 個類別，地形地貌數據使用《中華人民共和國地貌圖集（1∶100 萬）》中的類別編號。然后以河南省為范圍進行隨機采樣，共選取10 000個樣本點，每個樣本點賦予以上各類屬性值作為地理探測器的輸入數據。

圖2 河南省2008—2018年降雨侵蝕力因子分布Figure 2 Distribution of rainfall erosivity factors in Henan Province from 2008 to 2018

2 結果與討論

2.1 RUSLE模型土壤侵蝕分布計算結果

RUSLE 模型中降雨侵蝕力因子、土壤可侵蝕性因子、地形因子、植被覆蓋與管理因子、水土保持因子計算結果如圖2～圖6所示。

將以上各因子結果相乘，得到河南省2008—2018年的土壤侵蝕分布情況（圖7）。

圖3 河南省土壤可侵蝕性因子分布Figure 3 Distribution of soil erosibility factors in Henan Province

圖4 河南省地形因子分布Figure 4 Distribution of topographic factors in Henan Province

2.2 土壤侵蝕時空變化特征

根據《土壤侵蝕分類分級標準》（SL 190—2007），并結合河南省土壤侵蝕量實際分布情況對研究區土壤侵蝕強度進行分級：平均侵蝕模數0～500 t·km-2·a-1劃分為微度侵蝕區；平均侵蝕模數500～2 500 t·km-2·a-1劃分為輕度侵蝕區；平均侵蝕模數2 500 t·km-2·a-1以上區域統一劃分為中度及以上侵蝕區。河南省各類侵蝕區的面積占比見表4。

圖7 和表4 顯示，河南省2008—2018 年土壤侵蝕分布廣、程度低：整體以微度侵蝕為主，其面積占比超過95%，且2008 年以來逐年遞增，分布在東部及中部沖積平原區；輕度侵蝕地區主要分布在西部、南部山區及中部風沙平原區，其面積占比呈逐年下降趨勢，從圖7 可以看出豫西部地區下降尤為顯著；中度及以上侵蝕區域集中在西北及北部黃河流域，多年來總體變化不大。

圖5 河南省2008—2018年植被覆蓋與管理因子分布Figure 5 Distribution of vegetation cover and management factors in Henan Province from 2008 to 2018

圖6 河南省2008—2018年水土保持因子分布Figure 6 Distribution of water and soil conservation factors in Henan Province from 2008 to 2018

圖7 河南省2008—2018年土壤侵蝕模數分布Figure 7 Distribution of soil erosion modulus in Henan Province from 2008 to 2018

表4 2008—2018年河南省不同土壤侵蝕等級面積比例（%）Table 4 Proportion of area of different soil erosion levels in Henan Province from 2008 to 2018（%）

對各年份土壤侵蝕分級圖進行疊加分析得到2008—2013、2013—2018 年兩個階段的土壤侵蝕強度轉移矩陣（表5、表6）和轉移圖（圖8）。

根據圖表顯示，2008—2013年河南省共有2 738.01 km2地區土壤侵蝕強度降低，243.88 km2侵蝕強度增加。侵蝕強度降低主要集中在輕度轉化為微度，轉化面積達2 324.77 km2。從前文分析可知侵蝕下降主要集中在西部地區，這與河南省近年來在西部山地生態區實施的一系列保護性措施有關。這些措施增加了植被面積，有效抑制了土壤侵蝕。侵蝕強度增加主要集中在微度侵蝕增強為輕度，主要是因為豫西北地區以山地為主，同時受河流侵蝕及耕地分布不合理等自然及人為因素的共同影響，治理難度較大。

2013—2018 年河南省共有946.57 km2地區土壤侵蝕強度減小，843.89 km2地區侵蝕強度加大。與2008—2013 年相比，侵蝕強度明顯加強。這可能是由于2018年河南省降雨量明顯增加，水力侵蝕增強。

表5 河南省2008—2013年土壤侵蝕強度轉移矩陣（km2）Table 5 Transfer matrix of soil erosion intensity in Henan Province from 2008 to 2013（km2）

表6 河南省2013—2018年土壤侵蝕強度轉移矩陣（km2）Table 6 Transfer matrix of soil erosion intensity in Henan Province from 2013 to 2018（km2）

2.3 土壤侵蝕影響因素分析

前述研究結果揭示了河南省土壤侵蝕的時空演變特征，借助地理探測器進一步探討其驅動因子。

圖8 土壤侵蝕動態轉移分布圖Figure 8 Dynamic transfer map of soil erosion

表7 土壤侵蝕影響因子的解釋力（q值）Table 7 The q value of influencing factors of soil erosion

地理探測器中因子探測器結果如表7 所示，不同影響因子對土壤侵蝕強度的解釋力有明顯差異，排序為坡度＞土地利用類型＞地貌類型＞年平均降雨量＞海拔＞植被覆蓋度。其中坡度對土壤侵蝕強度的解釋力最強，高達39.63%，可以看作是影響河南省土壤侵蝕的主導因子；其次是土地利用類型，解釋力為11.27%；植被覆蓋度的q值最小，解釋力不足1%，單因子作用下對土壤侵蝕的影響并不顯著。

根據交互探測器結果（表8），不同影響因子通過交互作用對土壤侵蝕空間分布的解釋力遠大于單因子。坡度與其他因子的交互作用明顯大于剩余因子間的交互作用，其中與土地利用類型的協同作用是顯著控制因子，解釋力高達57.14%，明顯高于坡度的單因子作用。此外，植被覆蓋度與其他因子的交互作用大大增強了單因子對土壤侵蝕的解釋力，特別是與坡度因子的交互作用，q值增幅極大，說明了在地形起伏較大的地區有必要加強植被建設，通過因子間交互作用抑制土壤侵蝕的發生。

通過風險探測器對不同影響因子各分類的土壤侵蝕平均強度進行統計，識別出高風險區，結果（表9）表明坡度＞35°區域發生土壤侵蝕的風險最高。河南省土壤侵蝕強度隨著坡度等級的增加而增大，坡度范圍為0～25°時增長緩慢，大于25°時土壤侵蝕強度急劇增加，這部分區域主要分布在河南省西部的三門峽以及南陽市，土地利用類型以耕地為主，植被覆蓋度較低，極易引發水土流失。降雨量和地貌類型因子不同分類間平均土壤侵蝕強度無顯著差異，植被覆蓋度的高風險區分布在0～0.3 區間，且隨著植被覆蓋度的升高，土壤侵蝕強度明顯降低，說明植被對研究區土壤侵蝕有重要影響。當海拔大于1 500 m 時，侵蝕強度比前3 個分類有明顯提升，通過與降雨量圖層的疊置分析，發現這些區域也對應著強降雨區，兩因子間協同作用造成了強烈的侵蝕。

表8 土壤侵蝕影響因子交互作用下的解釋力（q值）Table 8 The q values of dominant interactions between soil erosion influencing factors

表9 各影響因子侵蝕高風險區域及平均侵蝕模數Table 9 High risk areas of soil erosion and its mean value of erosion modulus

生態探測器結果表明，降雨和坡度、降雨和土地利用類型、植被覆蓋度和土地利用類型這三對因子對土壤侵蝕的空間分布影響具有顯著差異，與前面分析相結合，可以推斷出坡度、土地利用類型、植被覆蓋度和降雨量因子對河南省土壤侵蝕具有主導作用，影響著土壤侵蝕空間分布格局。

總體來說，影響河南省土壤侵蝕的因素多種多樣。河南地形復雜，雖大部分屬于平原地區，但北部、西部、南部分別與太行山脈、秦嶺余脈和大別山脈相接，這些區域多為丘陵和山地，坡度變化幅度大，降雨頻繁且集中，兩者間的協同作用加速了土壤侵蝕的過程。此外，河南作為農業大省，土地類型多為旱地，林地和草地占比較少，植被可以有效降低雨滴的動能，減少雨水的沖刷作用，避免對土壤的破壞，如果不注重耕作區的造林防護，勢必會造成生態系統的破壞。為了推動黃河流域高質量發展，有必要轉變土地利用方式：對于坡耕地，應加強退耕還林還草工程建設，提高植被覆蓋率；對于暴雨易發地區，應設立監測站進行預警，避免由局部強降雨而引發的土壤侵蝕惡性循環；對于西部黃河流經的黃土區，可考慮建設大型的攔泥蓄水工程，控制泥沙下泄，同時又為耕作區提供水源保證。

3 結論

（1）河南省土壤侵蝕以微度侵蝕為主，且呈逐年遞增趨勢，輕度侵蝕區域面積逐年遞減，中度及以上侵蝕區域隨年降雨量小幅變化。整體土壤侵蝕狀況呈改善趨勢，其原因是河南省近年來積極實施一系列水土整治措施，取得了良好的成效。

（2）2008—2018 年河南省土壤侵蝕分布主要由輕度侵蝕轉變為微度侵蝕，地區主要集中在西部地區，山地區域土壤侵蝕得到抑制，但仍需注意由于局部強降雨而引發的水土流失。

（3）各因子對土壤侵蝕的解釋力大小依次為坡度＞土地利用類型＞地貌類型＞年平均降雨量＞海拔＞植被覆蓋度。其中坡度的解釋力最大，與其他因子的交互作用也最明顯，是影響土壤侵蝕空間格局分布的主要因素，因此有必要加強地形復雜地區的水土治理工作，積極擴大森林面積，恢復生態平衡，從而實現高質量發展。