基于GIS的東北黑土區(qū)土壤侵蝕模數(shù)計算

孫禹,哈斯額爾敦?,杜會石

(1.北京師范大學資源學院,100875,北京;2.吉林師范大學旅游與地理科學學院,136000,吉林四平)

基于GIS的東北黑土區(qū)土壤侵蝕模數(shù)計算

孫禹1,哈斯額爾敦1?,杜會石2

(1.北京師范大學資源學院,100875,北京;2.吉林師范大學旅游與地理科學學院,136000,吉林四平)

為了監(jiān)測及評估我國東北黑土區(qū)土壤侵蝕現(xiàn)狀,在地理信息系統(tǒng)技術(shù)的支持下,應用CSLE模型,結(jié)合0.5 m分辨率的WorldView遙感影像,定量估算黑龍江省克山縣古城小流域的土壤侵蝕量。結(jié)果表明:1)研究區(qū)的土壤侵蝕強度為輕度侵蝕,侵蝕區(qū)主要集中在該區(qū)的西北、東北和中南部地區(qū);2)當坡度＜20°時,土壤侵蝕程度較低,當坡度＞20°時,土壤侵蝕較嚴重,此外坡度還能通過影響耕作措施的方式對土壤侵蝕強度產(chǎn)生間接作用,而水土保持措施因子和生物措施因子同樣對土壤侵蝕區(qū)的分布范圍及強度影響較大。研究結(jié)果對我國東北地區(qū)防治水土流失、減少河流泥沙、改善和恢復黑土肥力具有重要意義。

土壤侵蝕;CSLE模型;地理信息系統(tǒng);克山縣古城小流域

東北黑土區(qū)為世界3大黑土區(qū)之一,是重要的商品糧基地;但近幾十年大范圍土地開發(fā)與利用,以及由此導致的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)破壞,致使該區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力下降,威脅我國糧食安全。土壤侵蝕和水土流失的危害主要表現(xiàn)為剝蝕表層土壤、降低土地生產(chǎn)能力、污染水質(zhì)、影響生態(tài)平衡。土壤侵蝕的防治及預報已成為東北黑土區(qū)生態(tài)建設和社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的主要任務。

土壤侵蝕模數(shù)的計算方法很多,大多是在通用土壤流失方程 (UniversalSoilLossEquation, USLE)[1]基礎上,根據(jù)實際研究問題,不斷對其進行修改形成的。具有代表性的有USLE/MUSLE/RUSLE[2-5]、 CREAMS/GLEAMS[6-7]、 WEPP/Geo-WEPP[8-9]、SEMWE[10]、LISEM[10-12]、AGNPS[13]、ANSWERS[14]、EUROSEM[15-17]、CASC2D[18]和 GUEST (Griffith University Erosion System Template)[19]等。其中,最為廣泛應用的經(jīng)驗模型是修正的通用土壤流失模型(The Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE)[20]。

隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和GIS的逐步成熟,GIS技術(shù)正被廣泛地運用到相關(guān)問題的研究中,對上述模型提出了針對性的改進。主要成果有張憲奎等[21]對黑龍江土壤流失方程的研究、蔡崇法等[22]對長江上游中小流域產(chǎn)沙模型的研究、陳法揚等[23]將USLE應用在東小良水土保持試驗站以及劉寶元[24]和閆業(yè)超等[25]提出的中國土壤流失方程CSLE。筆者在GIS技術(shù)的支持下,應用CSLE模型,對黑龍江黑土區(qū)克山地區(qū)的土壤侵蝕量進行定量估算,最大限度保證結(jié)果精度的同時,對該區(qū)土壤侵蝕狀況進行評價,研究結(jié)果可為有針對性地防治水土流失、減少河流泥沙、改善和恢復黑土肥力提供依據(jù)。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of research area

1 研究區(qū)概況

克山縣位于黑龍江省西部、齊齊哈爾市東北部,地處世界3大黑土帶之一的腹地,該區(qū)屬溫帶大陸性季風氣候,冬季干冷多風、夏季溫和多雨,年均降水510 mm,80%的降水集中在6—9月;年均溫為1.0℃,1月均溫-22.7℃,7月均溫21.3℃。研究區(qū)古城小流域位于黑龍江省克山縣中部(圖1),是小興安嶺與松嫩平原過渡地帶的典型黑土區(qū),屬嫩江一級支流烏裕爾河水系。地理坐標為E 125°37′52″～126°03′19″、N 47°59′11″～48°09′28″。研究區(qū)土壤類型主要為黑土,局部地區(qū)有草甸黑土和草甸土分布。黑土表層孔隙度高,適合旱地耕種。由于黑土土質(zhì)較黏稠,底土透水性差,抗蝕能力弱[26],又易受沖刷,水土流失現(xiàn)象明顯、空間分布廣泛。

2 土壤侵蝕量的估算

2.1 土壤侵蝕模型的選擇

本文采用的是中國土壤流失方程(Chinese Siol Loss Equation,CSLE)是劉寶元參考USLE和RUSLE的有關(guān)思想針對中國實際提出的模型,更能體現(xiàn)中國土壤侵蝕的實際情況,中國土壤侵蝕模型[27]表達式為

A=RKLSBET。

式中:A為土壤流失量,t/(hm2·a);R為降雨侵蝕力因子,MJ·mm/(hm2h·a);K為土壤可蝕性因子,t· hm2·h/(hm2·MJ·mm);L為坡長因子;S為坡度因子;B為生物措施因子,反映地表覆蓋對土壤侵蝕的作用;E為工程措施因子,指通過改變小地形(如坡改梯、引水拉沙等)來改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,以減少或防止土壤侵蝕而采取的措施;T為耕作措施因子,指以犁、鋤、耙等為耕(整)地農(nóng)具所采取的措施,以達到保水保土保肥的目的。

2.2 各因子值的確定

2.2.1 降雨侵蝕力因子 降雨侵蝕力因子R是描述降水導致土壤侵蝕潛在能力大小的定量指標,它是土壤侵蝕預報預測模型的主要參數(shù)之一。用于計算降雨侵蝕力的氣象數(shù)據(jù)為克山縣新啟氣象站1980—2009年間的逐日侵蝕性降雨量資料。本文通過計算多年平均降雨侵蝕力的方式來計算R值。章文波等[27]修正的日雨量模型為

式中:Ri為第i個半月時段的侵蝕力值,MJ·mm/ (hm2·h);k為半月時段內(nèi)的時間,d;Pj為半月時段內(nèi)第j天的侵蝕性日雨量,要求日雨量≥12 mm,否則以0計算,閾值12 mm與中國侵蝕性降雨一致,半月時段的劃分以每月前15 d作為一個半月段,該月剩下部分作為另一個半月時段,這樣將全年依次劃分為24個時段;α、β為模型待定參數(shù),根據(jù)研究區(qū)降雨特征進行計算:

式中Py12為日降雨量≥12 mm的年平均降雨量,mm。

2.2.2 土壤可蝕性因子 土壤可蝕性因子K表征土壤被侵蝕的難易程度,反映土壤對侵蝕外營力剝蝕和搬運的敏感性,是影響土壤侵蝕的內(nèi)在因素。影響可侵蝕性的因素主要是粉砂、細砂質(zhì)量分數(shù),粒徑＞0.1 mm的砂粒質(zhì)量分數(shù),有機質(zhì)質(zhì)量分數(shù),土壤結(jié)構(gòu)系數(shù)和土壤剖面滲透性等級。本文采用J. R.Williams等[28]在EPIC模型中的K值計算方法:

式中:Sa為砂粒質(zhì)量分數(shù);Si為粉砂質(zhì)量分數(shù);Ci為黏粒質(zhì)量分數(shù);C為有機碳質(zhì)量分數(shù)。

2.2.3 坡長坡度因子 坡長因子L和坡度因子S反映地形特征對土壤侵蝕的影響,通常將它們一同視為地形因子。本文運用Python腳本語言計算LS因子。輸入DEM數(shù)據(jù)后,計算坡長。在程序中定義坡度角的單位為(°),實際地形中,當坡度降低到一定程度時會發(fā)生由侵蝕到沉積的轉(zhuǎn)變,在這里使用截斷因子來表現(xiàn)。與全國第一次水利普查保持一致,在此截斷因子選取0.5和0.7。

式中:θ為坡度,(°);λ為坡長,m。

2.2.4 生物措施因子 生物措施因子B反映地表覆蓋對土壤侵蝕的作用,是在某種狀態(tài)下種植作物地塊上的土壤流失與對應的清耕、連續(xù)休閑地塊上流失量的比值。目前計算該因子的方法主要有2種,分別為基于先驗資料的估算法和基于植被覆蓋因子的遙感數(shù)據(jù)定量估算法。本文選用蔡崇法等[22]基于植被蓋度的遙感數(shù)據(jù)定量估算的方法。

式中:B為生物措施因子值,最小值應為0,即不產(chǎn)生土壤流失;最大值為1,即為標準狀況。c為植被蓋度。當c＞78.3%時,B=0;當c≤78.3%時,B按上式計算,當c=0時,B可看成1。而植被蓋度c可根據(jù)影像頭文件中的信息反演求得。

2.2.5 工程措施因子 工程措施因子指同等條件下,對應工程措施徑流小區(qū)土壤流失量與順坡起壟種植小區(qū)土壤流失量之比。利用覆蓋研究小流域的分辨率為0.5 m的WorldView遙感影像,對該區(qū)域進行水土保持措施的解譯。本文根據(jù)張憲奎等[21]的研究確定梯田、地埂、改壟的E因子值(表1)。

表1 各種水土保持措施的E因子值Tab.1 Engineering-control factor value of each soil and water conservation measure

由于該研究區(qū)的水土保持措施解譯中,水土保持林所占面積最大,并且在水土保持中起重要作用;所以經(jīng)過與相關(guān)文獻[29-30]的對比分析,水土保持林的E值取0.497。

2.2.6 耕作措施因子 耕作措施因子T指其對應小區(qū)土壤流失量與順坡起壟種植小區(qū)的土壤流失量之比,故其因子值指該小區(qū)土壤流失量與裸地土壤流失量之比。

由于遙感影像無法完全反映所有的水土保持措施,所以,本文在以往有關(guān)研究的基礎上,采用經(jīng)驗公式來計算水土保持耕作措施因子[31]。對該因子賦值主要根據(jù)不用坡度條件的耕作對減少水土流失的作用來確定(表2);在沒有耕作措施的地方,將水土保持耕作措施因子值賦為1。

表2 不同坡度下耕作措施因子值Tab.2 Value of tillagemeasures with different slope values

3 結(jié)果與分析

利用前面計算得出的各個因子值和遙感解譯結(jié)果,在ArcGIS 9.3軟件的支持下輸出該區(qū)坡度圖(圖2)、B因子圖(圖3)、水土保持措施圖(圖4)及T因子圖(圖5),對該研究區(qū)的土壤侵蝕量和土壤侵蝕等級進行統(tǒng)計分析(表3)?？梢钥闯?克山縣古城小流域的年均土壤侵蝕量為13萬6 322.81 t/ a,平均土壤侵蝕模數(shù)為414.96 t/(km2·a),屬輕度侵蝕。土壤侵蝕區(qū)主要集中在該研究區(qū)的西北、東北和中南部。流域面積90%以上的區(qū)域侵蝕強度為微度或輕度,這些區(qū)域?qū)ν寥狼治g量的貢獻率僅為55%,而該流域45%的泥沙來源于占流域面積不到10%的強烈、極強烈和劇烈侵蝕區(qū)。

表3 克山縣古城小流域土壤侵蝕等級統(tǒng)計結(jié)果Tab.3 Statistic of soil erosion of Gucheng Watershed in Keshan County

本文所選用的CSLE模型是針對中國土壤侵蝕特點,提出的適用于全國范圍的土壤侵蝕預報模型;結(jié)合分辨率為0.5 m的World View遙感影像對研究區(qū)的土地利用狀況和水土保持措施進行解譯,并在影像上選取典型地塊,通過實地調(diào)查的方式確保了解譯結(jié)果的精準。

將各圖進行對比發(fā)現(xiàn),圖2中坡度值較低的區(qū)域?qū)獔D6中的微度侵蝕區(qū),而圖2中坡度值偏高的區(qū)域則對應圖6中的輕度及中度侵蝕區(qū),說明坡度對土壤侵蝕的程度有重要影響;將圖3與圖6對比發(fā)現(xiàn),在B因子值較低的區(qū)域,土壤侵蝕強度以輕度和中度為主,在B因子值較高的區(qū)域,土壤侵蝕強度以微度為主,說明植被覆蓋在減少由水土流失導致的土壤侵蝕方面發(fā)揮了重要作用;將圖4與圖6對比發(fā)現(xiàn),在有水土保持措施的區(qū)域,土壤侵蝕強度以微度、輕度和中度為主,其他區(qū)域土壤侵蝕程度較為嚴重,說明水土保持措施在控制土壤侵蝕方面效果明顯;將圖5與圖6對比發(fā)現(xiàn),在T因子值較低區(qū)域,土壤侵蝕以微度為主,T因子的高值區(qū)域?qū)p度及中度侵蝕區(qū),而T因子值是根據(jù)不同坡度進行賦值的,從圖5中可以看出T值的取值范圍為0.100～0.735,說明該區(qū)的坡度主要在0°～25°之間,從圖4可以看出,T因子的高值區(qū)對應的坡度范圍在20°～25°之間,說明在坡度＜20°的地形條件下,能夠有效控制土壤侵蝕的發(fā)生。

圖2 克山縣古城小流域坡度Fig.2 Slope value of Gucheng Watershed in Keshan County

圖3 克山縣古城小流域B因子Fig.3 Value of biological-control factor of Gucheng Watershed in Keshan County

圖4 克山縣古城小流域水土保持措施Fig.4 Soil and water conservationmeasures of Gucheng Watershed in Keshan County

圖5 克山縣古城小流域T因子Fig.5 Value of tillage practices factor of Gucheng Watershed in Keshan County

圖6 2011年古城小流域土壤侵蝕強度Fig.6 Soil erosion intensity of Gucheng Watershed in 2011

圖7 2000年古城小流域土壤侵蝕強度Fig.7 Soil erosion intensity of Gucheng Watershed in 2000

從土地利用類型來看,天然草地和灌木林區(qū)域內(nèi)全部為微度侵蝕;有林地以微度侵蝕和輕度侵蝕為主,并且輕度侵蝕所占比例存在從西向東逐漸增加的趨勢,在鹽堿地及其他用地區(qū)域內(nèi)可發(fā)現(xiàn)所有的土壤侵蝕等級,其中以微度侵蝕和中度侵蝕為主;旱地是整個小流域面積最大的土地利用類型,同時也是土壤侵蝕程度最重、侵蝕等級最多的區(qū)域,該流域所有的極強烈和劇烈侵蝕以及大部分的微度、輕度、中度侵蝕都集中在旱地中。這可能與田塊之間耕作措施、地形條件、土壤的性質(zhì)及作物的類型和種植密度等因素的差異性有關(guān)。

本文雖然用CSLE模型計算土壤侵蝕模數(shù),但并沒有完全照搬模型中各個因子的求算方式進行賦值,而是根據(jù)研究區(qū)的實際情況,對其中個別因子的求算方法進行針對性的改進。如在B因子計算時,未采用原方程中按作物種類進行賦值的方法,而是通過建立B因子值與植被蓋度之間的關(guān)系來計算的,使估算結(jié)果能夠更加貼切地反映出該研究區(qū)的土壤侵蝕狀況。筆者認為這種改進方法在作物種類不同的其他小流域同樣適用,該類研究在國內(nèi)鮮有報道。由于全國水利普查水土保持情況公告及各年份中國水土保持公告均以省份為單位對土壤侵蝕面積及程度進行統(tǒng)計,并且本研究小流域不在各級水土保持公報的坡面徑流觀測場之列;所以,對該估算結(jié)果的驗證只能通過有關(guān)文獻及前期的研究結(jié)果進行。

楊小垂等[32]的相關(guān)研究結(jié)果顯示:1995—2000年,雖然采取了一系列的水土保護措施;但是由于土地利用類型的轉(zhuǎn)化,使得林地和水域面積顯著萎縮,導致微度和輕度侵蝕向中度及強度侵蝕轉(zhuǎn)變,特別是強度侵蝕區(qū)面積由0增加到了58.24 km2,總體而言克山縣土壤侵蝕面積有所擴大,侵蝕強度有所增加。

圖7為第二次全國土地調(diào)查中研究區(qū)2000年土壤侵蝕強度圖,可以看出,2000年該區(qū)以中度和輕度侵蝕為主,小流域東部有大片強度侵蝕區(qū),而微度侵蝕區(qū)的面積最少,未出現(xiàn)極強烈及劇烈侵蝕區(qū)。該圖與楊小垂等[32]的研究結(jié)果較為相似,說明該方法所得結(jié)果與實際侵蝕狀況吻合度較大,此技術(shù)手段可作為該區(qū)侵蝕狀況監(jiān)測及評估的重要手段。

將圖6及圖7對比發(fā)現(xiàn),雖然2011年該流域局部出現(xiàn)小面積的極強烈及劇烈侵蝕區(qū),但大面積的中度侵蝕區(qū)轉(zhuǎn)化為輕度及微度侵蝕區(qū),輕度侵蝕區(qū)轉(zhuǎn)化成微度侵蝕區(qū)的變化非常顯著,特別是小流域東部的大片強度侵蝕區(qū)轉(zhuǎn)化成了輕度、微度及中度侵蝕,整體的侵蝕強度有大幅改善。說明通過長期治理,該區(qū)的侵蝕狀況得到了明顯改善,水土保持措施對該區(qū)土壤侵蝕逆轉(zhuǎn)及控制起到了重要作用。

4 結(jié)論

1)黑龍江省克山縣古城小流域的總體土壤侵蝕程度為輕度侵蝕,且侵蝕區(qū)主要集中在該研究區(qū)的西北、東北和中南部地區(qū)。如將中度以上的土壤侵蝕區(qū)減少到輕度侵蝕,則該研究區(qū)的土壤侵蝕狀況會大為改觀。

2)地形條件特別是坡度、植被蓋度及水土保持工程措施與土壤侵蝕有著密切的聯(lián)系,在＜20°的坡度條件下,土壤侵蝕程度較低,＞20°的坡度條件土壤侵蝕較為嚴重,建議將＞20°的坡耕地實行退耕還林(草),以增加植被蓋度減小陡坡耕地面積,也可以通過將其改造為梯田或進行改壟等水土保持措施來減緩土壤侵蝕;利用多種手段綜合治理,從而更加有效地控制水土流失引起的土壤侵蝕現(xiàn)象。

3)旱地的土壤侵蝕程度最為嚴重,因此,需要根據(jù)各田塊的地形條件,因地制宜地制訂防治對策,提倡有助于改善土壤侵蝕現(xiàn)狀的合理的土地利用方式。

4)經(jīng)驗證,利用CSLE模型對黑龍江省克山縣古城小流域進行土壤侵蝕模數(shù)估算的精度較高,結(jié)果的可信度大,能夠較為真實地反映該區(qū)的土壤侵蝕狀況,本文所用技術(shù)手段可在東北黑土區(qū)土壤侵蝕程度監(jiān)測及評估方面發(fā)揮積極作用。

[1] Wischmeier W H,Smith D D.Predicting rainfall erosion losses:a guide to conservation planning[M].Washington D C:USDA Agricultural Handbook,1978

[2] Millward A A.Adapting the RUSLE to model soil erosion potential in amount ainous tropical watershed[J].CATENA,1999,38(2):109- 129

[3] Wijesekera N T S,Samarakoon L.Extraction of parameters and modeling soil erosion using GIS in a grid environment[C].National University of Singapore:22nd Asian Conference on Remote Sensing,2001

[4] Boggs G.GIS based rapid assessment of erosion risk in a small catchment in the wet/dry tropics of Australia[J]. Land Degradation and Development,2001,12(5):417-434

[5] Rankinen K.Modeling of vegetative filter strips in catchment scale erosion control[J].Agricultural and Food Sci-ence in Finland,2001,10(2):663- 667

[6] Knisel W G.Conclusions in european and united state case studies in application of the REAMS model[M]. Laxenburg:International Institute for Applied Systems A-nalysis,1982:147- 158

[7] Cooper A B.Predicting Runoff of water,sediment,and nutrients from a New Zealand Grazed pasture using CREAMS[J].Transactions of the ASAE,1992,35(1):104-112

[8] Flanagan D C,Nearing M A.WEEP technical documentation,NSERL Report No.1[M].West Lafayette,Indiana:USDA National Soil Erosion Research Laboratory, 1995

[9] Flanagan D C,AscoughⅡJ C,Nearing M A,et al.The water erosion prediction project(WEPP)[M].New York:Kluwer Academic/Plenum Publishers,2001:145-199

[10]Mitasova H,Mitas L.Multiscale soil erosion simulations for land use management[M].New York:Kluwer Academic/Plenum Publishers,2001:321- 347

[11]De Roo A P J.Validation problems of hydrologic and soilerosion catchment models:examples from a Dutch erosion project[M].UK:Wiley,1996:669- 683

[12]De Roo A P J.Modelling runoff and sediment transport in catchment using GIS[J].Hydrological Processes,1998, 12:905- 922

[13]De Roo A P J,Jetten V G.Calibrating and validating the LISEM model for two data sets from the Netherlands and South Africa[J].CATENA,1999,37(3/4):477- 493

[14]Young R A,Onstad C A,Bosch D D,et al.AGNPS:A nonpoint-source pollution model for evaluating agricultural watersheds[J].Journal of Soil and Water Conservation, 1989,44(2):4522- 4561

[15]范昊明,蔡強國,王紅閃.中國東北黑土區(qū)土壤侵蝕環(huán)境[J].水土保持學報,2004,18(2):66- 70

[16]Morgan R P C,Quinton J N,Rickson R J.Modelling methodology for soil erosion assessment and soil conversion design:the EUROSEM approach[J].Outlook Agric,1994,23:5- 9

[17]Morgan R P C,Quinton J N,Smith R E,et al.The European Soil Erosion Model(EUROSEM):a dynamic approach for predicting sediment transport from fields and small catchments[J].Earth Surface Processes and Landforms,1998,23:527- 544

[18]Morgan R P C,Quinton J N.Erosion modeling[M]∥Harmon R S,DoeⅢW W.Landscape erosion and evolution modeling.New York:Kluwer Academic/Plenum Publishers.2001:118- 126

[19]Fred O,Arik H.Two-dimensional watershed-scale erosion modeling with CASC2D[M]∥Harmon R S,DoeⅢ W W.Landscape erosion and evolution modeling.New York:Kluwer Academic/Plenum Publishers.2001:277-320

[20]Yoder D,Lown J.The future of RUSLE:In side new Revised Universal Soil Loess Equation[J].Soil and Water Conservation,1995,50(5):484- 489

[21]張憲奎,許靖華,盧秀琴,等.黑龍江省土壤流失方程的研究[J].水土保持通報,1992,12(4):1- 9

[22]蔡崇法,丁樹文,史志華,等.應用USLE模型與地理信息系統(tǒng)IDRISI預測小流域土壤侵蝕量的研究[J].水土保持學報,2000,14(2):19- 24

[23]陳法揚,王志明.通用土壤流失方程在小良水土保持試驗站的應用[J].水土保持通報,1992,12(1):23- 41

[24]劉寶元.西北黃土高原區(qū)土壤侵蝕預報模型開發(fā)項目研究成果報告[R].北京:水利部水土保持檢測中心, 2006

[25]閆業(yè)超,張樹文,李曉燕,等.黑龍江克拜黑土區(qū)50多年來侵蝕溝時空變化[J].地理學報,2005,60(6): 1015- 1020

[26]Liu Baoyuan,Zhang Keli,Xie Yun.An empirical soil loss equation[C].Process of soil erosion and its environment effect volumeⅡ 12th ISCO.Beijing:Tsinghua Press,2002:21- 25

[27]章文波,付金生.不同類型雨量資料估算降雨侵蝕力[J].資源科學,2003,25(1):35- 41

[28]Williams J R,Renard.EPIC-A new method for assessing erosion's effect on soil productivity[J].Journal of Soil and Water Conservation,1983,38:381- 383

[29]郭宏忠,才業(yè)錦,陳琳,等.基于USLE模型的重慶仙魚小流域土壤流失減少比例評價[J].西南大學學報:自然科學版,2011,33(1):79- 84

[30]Fu Bojie,Zhao Wenwu,Chen Liding,et al.Assessment of soil erosion at largebasin scale using rusle and GIS:a case study in the loess plateau of China[J].Land Degradation&Development,2005,16:73- 85

[31]Lufafa A,Tenywa M M,Isabirye M,et al.Prediction of soil erosion in a Lake Vietoria basin catchment using GIS based Universal soil loss model[J].Agrieulture Systems, 2003,76:883- 894

[32]楊小垂,王玉璽,解運杰.黑土區(qū)土壤侵蝕與土地利用關(guān)系分析 以黑龍江省克山縣為例[J].水土保持研究,2009,16(1):55- 58

(責任編輯:程 云)

Calculation of soil erosion modulus in the black soil region in northeastern China based on GIS

Sun Yu1,Hasi Eerdun1,Du Huishi2

(1.College of Resources Science and Technology,Beijing Normal University,100875,Beijing,China; 2.College of Tourism and Geographical Science,Jilin Normal University,136000,Siping,Jilin,China)

In order to monitor and evaluate the status of soil erosion in the black soil region of northeastern China,we used GIS technology,Chinese Soil Loss Equation(CSLE)and WorldView remote sensing images with a spatial resolution of 0.5 m to estimate soil erosion modulus in Gucheng Watershed of Keshan County in Heilongjiang Province.We revised the calculation method of biological measures to make the formula more applicable to the study area.Results demonstrate that soil erosion intensity in the studied region is mild,and erosion mainly takes place in northwestern,northeastern and southern central parts of the study area.When the slope is less than 20°,soil erosion seldom takes place;when exceeding the threshold of 20°,the greater the slope is,the more serious the soil erosion intensity is.In addition, slope can influence the erosion intensity indirectly with tillage measures.There are also several factors such as water conservation measures and biological measures that play important roles in the distribution of eroded area and intensity of erosion.The results are of important significance for measuring soil loss, reducing river sediment,improving and recovering fertility in black soil regions.

soil erosion;CSLE model;geographic information systems;Gucheng Watershed in Keshan County

S157

A

1672-3007(2015)01-0001-07

2014- 04- 15

2014- 09- 28

項目名稱:國家“十二五”科技支撐項目“荒漠化地區(qū)退化土地治理與植被保育技術(shù)集成與示范”(2012BAD16B02);國家自然科學基金“拋物線形沙丘的動態(tài)變化過程”(41171002)

孫禹(1987—),男,博士研究生。主要研究方向:干旱區(qū)地貌與環(huán)境。E-mail:sunyu0611208@126.com

?通信作者簡介:哈斯額爾敦(1964—),男,博士,教授,博士生導師。主要研究方向:干旱區(qū)地貌與環(huán)境。E-mail:hasi@bnu. edu.cn