基于USLE模型的祁連山南坡土壤侵蝕現(xiàn)狀評價

魏蘭香，曹廣超，曹生奎，袁杰，吳成永

1.青海省自然地理與環(huán)境過程重點實驗室，青海 西寧 810008；2.青海師范大學生命與地理科學學院，青海 西寧 810008

基于USLE模型的祁連山南坡土壤侵蝕現(xiàn)狀評價

魏蘭香1，2，曹廣超1*，曹生奎1，2，袁杰1，2，吳成永1，2

1.青海省自然地理與環(huán)境過程重點實驗室，青海 西寧 810008；2.青海師范大學生命與地理科學學院，青海 西寧 810008

借助“3S”技術，應用USLE模型，對祁連山南坡土壤侵蝕現(xiàn)狀進行了定量評估，分析了高程、坡度、植被覆蓋度等土壤侵蝕的主要影響因子，得到了土壤侵蝕的空間分布特征.結果顯示：2014年祁連山南坡土壤侵蝕量為1.54×107t/a，侵蝕面積為2.21×104km2.從面積來看，以微度侵蝕為主，占土壤侵蝕總面積的70.43%；從侵蝕量來看，以輕、中度侵蝕為主，占總侵蝕量的87.67%；強度侵蝕和極強度侵蝕面積及其侵蝕量所占比例均極小，無劇烈侵蝕；從空間分布來看，微度侵蝕多分布在山體之間地勢平坦區(qū)域，輕度侵蝕及以上級別主要分布在托勒山、走廊南山、冷龍嶺、大通山及其托勒南山沿線.坡度、植被覆蓋度、海拔與土壤侵蝕模數(shù)相關性顯著，土壤侵蝕級別與侵蝕量隨著海拔和坡度的增加而上升，隨植被覆蓋度的增加而下降.

3S技術；土壤侵蝕；USLE模型；祁連山南坡

土壤侵蝕是由水力和風力作用引起的土壤顆粒的分離與搬運過程，會造成破壞土地資源、降低土壤肥力、制約糧食生產(chǎn)增長等一系列的生態(tài)問題［1］.作為影響區(qū)域內(nèi)土壤結構和生態(tài)環(huán)境的重要因素，土壤侵蝕研究受到國內(nèi)外專家學者關注.土壤侵蝕自研究以來，在研究范圍上經(jīng)歷了較微觀的尺度（坡面和小流域）到區(qū)域尺度的變化；從研究成果上經(jīng)歷了從定性研究到定量研究的轉(zhuǎn)變.目前，計算土壤侵蝕的國內(nèi)外模型主要有USLE［2］（universal soil loss equation，USLE）、WEPP［3］（watererosionpredictionproject，WEPP）、EUROSEM［4］（theeuropeansoilerosionmodel，EUROSEM）、LISEM［5］（limburg soil erosion model，LISEM）模型、RUSLE［6］（revised universal soil loss equation，RUSLE）等模型.將土壤質(zhì)地、降水、植被、坡度、坡長及人類活動干擾等影響因素考慮在內(nèi)的USLE模型是為評價某地區(qū)多年平均土壤侵蝕量而設計的［7］，此模型積累了豐富的經(jīng)驗數(shù)據(jù)并且在世界各地都做了本土化的修正，它是全球應用最為廣泛的土壤侵蝕模型.此模型在20世紀70年代中期引入我國，經(jīng)過近40年的消化、改進、發(fā)展和應用，目前我國已建立起具有自己特色的USLE模型并在國內(nèi)得到廣泛的應用［8-10］.

祁連山南坡的水源涵養(yǎng)林和草原植被對增強水源涵養(yǎng)功能、減少荒漠化、保護冰川、調(diào)節(jié)氣候、保護生物多樣性和供水發(fā)揮著重要的作用，對促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有極為重要的生態(tài)地位.但對其生態(tài)環(huán)境有重要影響的土壤侵蝕現(xiàn)狀缺乏相關研究.本文利用“3S”技術（遙感技術（remote se?nescing，RS）、地理信息系統(tǒng)（geographical informa?tion system，GIS）、全球定位系統(tǒng)（global positioning system，GPS）），結合USLE模型對祁連山南坡土壤侵蝕現(xiàn)狀進行了綜合研究和系統(tǒng)評價，以期了解土壤侵蝕的空間分布特征，從而為區(qū)域土壤保持和水土流失防治提供理論依據(jù)和技術支持.

1 研究區(qū)域概況

祁連山南坡（見圖1）地處青海省東北部，地理位置介于東經(jīng)98°14′～102°64′，北緯37°05′～39°09′，總面積為2.38×104km2.該區(qū)域?qū)俚湫偷母咴箨懶詺夂颍?1］.其降水特征不但受海拔高度的影響，而且受所處的緯度、經(jīng)度以及地形的坡向和坡度的影響，每年5～9月份為降雨量最大的季節(jié).該區(qū)水資源豐富，大小河流呈樹枝狀散開，主要包括黑河與大通河兩大流域水系［11］.植被主要以草地為主、林地為輔.

圖1 研究區(qū)域概況圖Fig.1Overview diagram of study area

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的原始數(shù)據(jù)主要包括2014年 Landsat8影像數(shù)據(jù)、DEM（digital elevation model，DEM）數(shù)據(jù)（分辨率：30 m）、青海省土壤圖、2014年氣象數(shù)據(jù)（見表1）.

表1 數(shù)據(jù)來源Tab.1Resources of data

2.2 研究方法

選取美國學者Smith和Wischmeier于20世紀50年代提出的通用土壤流失方程（USLE）［9］（見公式1），通過提取模型中的降雨侵蝕力因子、土壤侵蝕力因子、坡度及坡長因子、植被覆蓋因子、水土保持因子六因子，將各因子連乘，可以得到研究區(qū)2014年土壤侵蝕級別分類圖（計算獲得的USLE各因子空間分布及土壤侵蝕分級如圖2所示）.

圖2 土壤侵蝕分級及各因子（a）坡長因子；（b）坡度因子；（c）植被覆蓋因子；（d）水土保持因子；（e）降雨侵蝕力因子；（f）土壤侵蝕力因子；（g）土壤侵蝕級別分類Fig.2Level of soil erosion and factors（a）Length of slope factor；（b）Slope factor；（c）Vegetation coverage factor；（d）Soil and water conservation factor；（e）Rainfall erosivity factor；（f）Soil erosivity factor；（g）Classification of soil erosion level

通過將土壤侵蝕量柵格圖分別與坡度、植被覆蓋度、高程柵格圖疊加，通過掩膜提取工具，獲得祁連山南坡不同坡度、植被覆蓋度、海拔下的土壤侵蝕面積和侵蝕量.

式（1）中：A為年土壤流失量，單位是t/（hm2·a）；R為降雨侵蝕力因子，單位為［MJ·mm/（hm2·h·a）］；K為土壤侵蝕力因子，單位是［t·h/（MJ·mm）］；L和S分別為坡長、坡度因子；C為植被覆蓋因子，P為水土保持因子，L、S、C和P均為無量綱.

2.2.1 坡度因子和坡長因子估算坡度因子和坡長因子由數(shù)字高程模型DEM計算而來.由于精確獲得每個網(wǎng)格的點的坡長值是不可能的［12］，劉寶元等在京津風沙源治理水蝕研究中，調(diào)查統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)坡長和坡度呈負相關，即坡長隨坡度的變大而變小，根據(jù)野外調(diào)查規(guī)定［9］：坡度在10°以下，坡長統(tǒng)一取60m；坡度在10°～15°之間時，坡長取50m；坡度在15°～20°之間時，坡長取40 m；當坡度在20°～ 25°之間時，坡長取30 m；坡度在25°～35°之間時，坡長取20 m；當坡度在35°以上時，坡長統(tǒng)一取15 m.本文利用ArcGIS空間分析功能下的Slope工具求得坡度值，采用式（2）和式（3）式計算L值和S值［9］.

式（2）和式（3）中，S為坡度因子值（無量綱）；L為坡長因子值（無量綱）；θ為坡度值（°）；λ為水平坡長值（m）；m為坡長指數(shù)（無量綱）.

2.2.2 植被覆蓋因子估算植被覆蓋因子是評價植被因素抵抗土壤侵蝕能力的重要指標.反映了植被或作物管理措施對土壤流失量的影響，其值介于0～1之間［13］，無量綱，C值越大說明所對應土地利用類型的土壤侵蝕越嚴重.采用式（4）～式（5）計算C值［14］.

式（4）和式（5）中：n為歸一化植被指數(shù)；fc為植被覆蓋度.

2.2.3 水土保持因子水土保持因子是指在相同條件下的一定時間內(nèi)，有水土保持措施的標準小區(qū)與無水土保持措施的標準小區(qū)土壤流失量之比.水土保持因子反應實施水土保持措施后對侵蝕的減小作用，因子取值在0～1之間.對2014年Landsat8數(shù)據(jù)［LC81320342014198LGN00、LC81330332014-205LGN00、LC81330342014205LG N00、LC8134033-2014196LGN00、LC81340342014196LGN00五景影像（影像之間間隔短且含云量最少）］預處理，鑲嵌、裁剪、解譯（根據(jù)全國生態(tài)遙感監(jiān)測土地利用與土地覆蓋分類體系：見表2）得到土地利用類型圖（云覆蓋區(qū)域利用同年不同月份或不同年份的影像替換解譯），借鑒并參照劉寶元等在《土壤侵蝕預報模型》中所確定的相應P值［15］（見表3）.

表2 祁連山南坡生態(tài)遙感監(jiān)測土地利用與土地覆蓋分類體系Tab.2Classification system of land-use and land-cover through remote sensing-based ecological monitoring in southern slope of the Qilian Mountains

2.2.4 降雨侵蝕力因子降雨侵蝕力反映了降雨引起土壤侵蝕的潛力.通過計算氣象站點（祁連、海晏、托勒、野牛溝、門源、剛察、互助7個站點2014年年降雨量）年降雨量，根據(jù)伍育鵬等［16］資料顯示，本文利用Excel，采用以下公式計算各站點R值，通過采取反距離加權法進行空間插值，得到R值柵格圖像.式（6）中：R是年降雨侵蝕力（MJ·mm·hm-2·h-1·a-1），P為年降雨量（mm）.

表3 不同土地利用P值Tab.3P value of different types of land-use

2.2.5 土壤侵蝕力因子土壤侵蝕力因子是一項評價土壤被降雨侵蝕力分離、沖蝕和搬運難易程度的指標.其值由土壤的性質(zhì)決定，本文K值采用劉吉峰等［17］研究成果（研究區(qū)土壤類型包含冰山雪被、高山碎石、湖，因以上3種特殊的土壤性質(zhì)，不會發(fā)生土壤侵蝕，故在土壤侵蝕計算過程中，將其扣除）.K值單位為常用公制單位：t·h/（MJ·mm）.

2.2.6 土壤侵蝕強度參照國家分類標準SL/190—2007《土壤侵蝕分級分類標準》，劃分研究區(qū)土壤侵蝕級別［8］（見表4）.土壤侵蝕模數(shù)是表示單位面積時間內(nèi)剝蝕并發(fā)生位移的土壤侵蝕量.其單位是t/（km2·a），同時也可以采用單位時間段內(nèi)的土壤侵蝕厚度，單位為mm/a.

表4 土壤侵蝕強度分級標準Tab.4Grading standard of soil erosion

3 結果與分析

3.1 研究區(qū)域土壤侵蝕空間分布特征

通過研究區(qū)域土壤侵蝕分級圖及土壤侵蝕統(tǒng)計（表5）.結果顯示：祁連山南坡以微度侵蝕為主（從面積來看），面積（1.56×104km2）占土壤侵蝕總面積的70.43%，侵蝕量（4.57×105t/a）僅占到侵蝕總量的2.97%，多分布在研究區(qū)地勢平坦區(qū)域；輕（3.89×103km2，17.62%）、中度（2.42×103km2，10.95%）侵蝕面積偏小，但輕（6.04×106t/a）、中度（7.42×106t/a）侵蝕總量占到總侵蝕量的87.67%，輕度侵蝕及以上級別主要分布在青海省（東北部）與甘肅省交界處的走廊南山區(qū)域；祁連縣境內(nèi)托勒山區(qū)域及其西南部的托勒南山區(qū)域；門源縣境內(nèi)北部冷龍嶺區(qū)域；海晏縣、祁連縣、門源縣交界處的大通山區(qū)域.

表5 土壤侵蝕統(tǒng)計Tab.5Statistics of soil erosion

3.2 研究區(qū)域土壤侵蝕與環(huán)境因子的關系

3.2.1 土壤侵蝕模數(shù)與坡度、植被覆蓋度、高程的相關性分析土壤侵蝕的面積、侵蝕量與坡度、植被覆蓋度、海拔關系密切.文中通過SPSS軟件分析相關性.研究區(qū)坡度劃分依據(jù)《水土保持綜合治理規(guī)劃通則GB/T15772—1995》［10］，植被覆蓋度根據(jù)水利部植被覆蓋度分級標準［10］，海拔高程范圍為2 254m～5 218m，將分為<3 000m、3 000m～4 000m、4 000 m～5 000 m、>5 000 m 4個海拔等級.通過在不同土壤侵蝕模數(shù)的不同環(huán)境因子等級中各均勻取10個樣點（部分樣區(qū)因面積過低，未取樣），分析坡度、植被覆蓋度、高程與土壤侵蝕模數(shù)的相關性.結果表明：坡度、植被覆蓋度、高程與土壤侵蝕模數(shù)的相關系數(shù)分別為0.802、-0.834、0.680，在0.01水平上相關性顯著.

3.2.2 坡度與土壤侵蝕關系分析依據(jù)標準劃分坡度，不同坡度的侵蝕量、面積關系如表6所示.從發(fā)生土壤侵蝕的情況來看，微坡和較緩坡主要發(fā)生微度侵蝕和輕度侵蝕.緩坡、較陡坡主要發(fā)生微度侵蝕、輕度侵蝕、中度侵蝕、強度侵蝕.極強度侵蝕出現(xiàn)在陡坡、極陡坡范圍內(nèi)；從不同坡度侵蝕面積及侵蝕量來看，微坡（4.73×103km2、21.43%）、緩坡（4.96×103km2、22.48%）、較陡坡（5.16×103km2、23.35%）土壤侵蝕面積占研究區(qū)土壤侵蝕總面積的比例相差不大，但其土壤侵蝕量占總土壤侵蝕量的比例卻相差較大，分別為（3.11×105t/a）2.02%、（2.34×106t/a）15.24%、（5.21×106t/a）33.95%；較緩坡（2.84×103km2、12.87%）和陡坡（3.23×103km2、14.62%）面積比例相差較小，但侵蝕總量分別為（4.95×105t/a）3.22%、（4.85×106t/a）31.59%；極陡坡（1.16×103km2、5.25%）面積占總面積最小，但其土壤侵蝕總量比例卻不是最?。?.15×106t/a、13.98%）；從不同坡度平均侵蝕模數(shù)來看，緩坡（包含緩坡）以下平均土壤侵蝕級別為微度侵蝕，緩坡以上為輕度侵蝕.綜上所述，隨著坡度的增加，侵蝕級別有上升趨勢且其土壤侵蝕量也逐步提高.

表6 不同坡度等級的土壤侵蝕量Tab.6Amount of soil erosion of different slope levels

3.2.3 植被覆蓋度與土壤侵蝕關系分析依據(jù)植被覆蓋度的劃分標準，統(tǒng)計出各植被覆蓋度等級下土壤侵蝕情況如表7所示.研究區(qū)植被覆蓋度區(qū)域（1.48×104km2、66.88%）面積最大，該區(qū)域發(fā)生微度侵蝕面積最大，侵蝕總量比例偏?。?.16×106t/a、14.04%），平均侵蝕模數(shù)為微度侵蝕（146.02 t/（km2·a））；其次是中高覆蓋度區(qū)域（7.11×103km2、32.20%），發(fā)生輕、中度侵蝕面積最大，侵蝕總量比例最大（1.28×107t/a、83.09%），平均侵蝕模數(shù)為輕度侵蝕［1.79×103t/（km2·a）］；其他覆蓋度面積、侵蝕量偏低，以發(fā)生微度侵蝕為主（植被覆蓋度低于15%的裸地區(qū)域，因分布分散、像元個數(shù)偏小不能構成獨立圖斑，在矢量化的過程中，將其并為林地、草地、未利用土地，故而其土壤侵蝕級別只有微度侵蝕；植被覆蓋度30%～45%的中低覆蓋，多分布于微坡的未利用土地，故土壤侵蝕度是微度侵蝕）.通過以上分析，土壤侵蝕級別及土壤侵蝕量隨著植被覆蓋度的升高而降低.

表7 不同植被覆蓋度等級的土壤侵蝕量Tab.7Amountof soil erosion of different vegetation coveragelevels

3.2.4海拔與土壤侵蝕關系分析侵蝕分級面積、侵蝕量統(tǒng)計如表8所示.研究區(qū)<3 000 m高程范圍內(nèi)的區(qū)域面積占研究區(qū)土壤侵蝕總面積的（1.08×103km2）4.91%，其土壤侵蝕量占土壤侵蝕總量的（2.75×105t/a）1.79%，其平均侵蝕模數(shù)為微度侵蝕（253.60 t/（km2·a）），主要發(fā)生微度侵蝕；3 000m～4 000m高程范圍內(nèi)的區(qū)域面積占研究區(qū)土壤侵蝕總面積的（1.53×104km2）69.42%，但其土壤侵蝕量只占土壤侵蝕總量的（5.69×106t/a）37.06%，其平均侵蝕模數(shù)為微度侵蝕（371.40 t/（km2·a）），主要發(fā)生微度侵蝕；4 000 m～5 000 m高程范圍內(nèi)的區(qū)域面積占研究區(qū)土壤侵蝕總面積的（5.67×103km2）25.66%，但其土壤侵蝕量卻占土壤侵蝕總量的（9.39×106t/a）61.14%，其平均侵蝕模數(shù)為輕度侵蝕（1.66×103t/（km2·a）），主要發(fā)生輕度侵蝕，且輕度（含輕度）以上侵蝕面積在各高程范圍內(nèi)均占最大.可見在研究區(qū)范圍內(nèi)隨著海拔的升高，土壤侵蝕強度級別逐漸升高，相應的土壤侵蝕量也增加，這與研究區(qū)特殊的地形地貌相符（平均海拔在3 000m左右的湖盆、谷地，平均山脈海拔在4 000m～5 000m之間）.

表8 不同海拔等級的土壤侵蝕量Tab.8Amount of soil erosion of different elevation levels

4 結語

利用“GIS”強大的空間分析功能，應用國際上廣泛應用的USLE模型對祁連山南坡土壤侵蝕進行了研究，得出如下結論：

1）祁連山南坡2014年土壤侵蝕量為1.54× 107t/a，平均侵蝕模數(shù)為695.79 t/（km2·a），土壤侵蝕面積2.21×104km2.從不同等級發(fā)生土壤侵蝕的面積和侵蝕量來看，研究區(qū)水土保持能力情況良好，但仍需對微度侵蝕區(qū)域持續(xù)保護，防止破壞性的活動發(fā)生，改變良好的生態(tài)環(huán)境.對輕、中度侵蝕區(qū)域，應增強植被保育、植被生態(tài)系統(tǒng)重建，并嚴密監(jiān)控，以提高該區(qū)域土壤保持能力.

2）研究區(qū)域內(nèi)的土壤侵蝕與坡度、海拔、植被覆蓋度3個環(huán)境因子相關性明顯.土壤侵蝕級別隨著坡度的增加而增加，坡度在25°左右的區(qū)域面積占侵蝕總面積的37.97%，土壤侵蝕量占總侵蝕量的65.54%，這與許月卿等人［18-20］的研究得出的結論（坡度在25°左右的區(qū)域是土壤侵蝕易發(fā)生區(qū)）是相符的，應該增強此坡度范圍的植被覆蓋度，來有效減少土壤侵蝕量；土壤侵蝕隨著海拔的升高而增加，而隨著植被覆蓋度的提高而降低，這與果超［10］的研究成果是相符的（土壤侵蝕量也遵循此規(guī)律）.

采用USLE模型評價了研究區(qū)域土壤侵蝕現(xiàn)狀，但其各因子計算方法大多是借鑒原有的技術和國內(nèi)外相關的方法和成果來確定的，在以后的工作中，還應根據(jù)研究區(qū)水土流失實測結果，嘗試模型參數(shù)的本地化，以提高估算精度.

［1］王占禮.中國土壤侵蝕影響因素及其危害分析［J］.山西水土保持科技，2000，6（2）：14-16.

WANG Z L.Analyses of affecting factors of soil erosion and its harms in China［J］.Soil and Water Conservation Science and Technology in Shanxi，2000，6（2）：14-16.

［2］WISCHMEIER W H，SMITH D D.Rainfall energy and its relationship to soil loss［J］.Transactions American Geophysical Union，1958，39（2）：285-291.

［3］LAFLEN J M，LANE L J，F(xiàn)OSTER G R.Weep：a new generation of erosion predictiontechnology［J］.Journal of Soil and Water Conservation，1991，46（1）：34-38.

［4］MORGAN R P C，QUINTON J N，SMITH R E，et al.The europeansoil erosionmodel（eurosem）：a dynamic approach for predicting sediment transport from fields and small catchments［J］.Earth Surface Processes and Landforms，1998，23（6）：527–544.

［5］DE ROO A P J，WESSELING C G，RITSEMA C J. Lisem：a single event，physically basedhydrological and soil erosion model for drainage basins.Ⅰ：theory，input and output［J］.Hydrological Processes，1996，10（8）：1107-1117.

［6］ONORI F，BONIS P D，GRAUSO S.Soil erosion prediction at the basin scale using the revised universal soil loss equation（rusle）in a catchment of sicily（southern italy）［J］.Environmental Geology，2006，50（8）：1129-1140.

［7］李雪瑩，楊俊，溫海明，等.基于RUSLE模型的土壤侵蝕量估算—以遼寧省阜新市為例［J］.水土保持通報，2015，35（1）：199-204.

LI X Y，YANG J，WEN H M，et al.Estimation of soil erosion amount based on rusle model-acase study in fuxincity of Liaoning province［J］.Bulletin of Soil and Water Conservation，2015，35（1）：199-204.

［8］陳興芳.基于USLE模型的青海湖流域土壤侵蝕現(xiàn)狀評價［D］.西寧：青海師范大學，2012.

［9］李夫星.基于USLE模型的河北省土壤侵蝕評價研究［D］.石家莊：河北師范大學，2012.

［10］果超.基于USLE模型的付營子小流域土壤侵蝕評價研究［D］.北京：北京林業(yè)大學，2015.

［11］李姍姍.基于RS與GIS的祁連山南坡水源涵養(yǎng)量估算系統(tǒng)研究與實現(xiàn)［D］.西寧：青海師范大學，2015.

［12］高尚玉，張春來，鄒學勇，等.京津風沙源治理工程效益［M］.北京：科學出版社，2008.

［13］張巖，劉寶元，史培軍，等.黃土高原土壤侵蝕作物覆蓋因子計算［J］.生態(tài)學報，2001，21（7）：1050-1056.

ZHANG Y，LIU B Y，SHI P J，et al.Crop cover factor estimating for soil loss prediction［J］.Acta Ecologica Sinica，2001，21（7）：1050-1056.

［14］馮強，趙文武.USLE/RUSLE中植被覆蓋與管理因子研究進展［J］.生態(tài)學報，2014，34（16）：4461-4472.

FENGQ，ZHAOWW.Thestudyoncovermanagementfactorinusle/rusle：areview［J］．ActaEcologica Sinica，2014，34（16）：4461-4472.

［15］林斌.基于RS與GIS的定西市安定區(qū)土壤侵蝕因子提取與侵蝕強度定量評價研究［D］.蘭州：甘肅農(nóng)業(yè)大學，2011.

［16］伍育鵬，謝云，章文波.國內(nèi)外降雨侵蝕力簡易計算方法［J］.水土保持學報，2001，15（3）：31-34.

WU Y P，XIE Y，ZHANG W B.Comparison of different methods for estimating average annual rainfall erosivity［J］.Journal of Soil and Water Conservation，2001，15（3）：31-34.

［17］劉吉峰，李世杰，秦寧生.青海湖流域土壤可蝕性K值研究［J］.干旱區(qū)地理，2006，29（3）：321-326.

LIU J F，LI S J，QIN N S.Analyses of the k value of soil erosion in the area of Qinghailake［J］.Arid Land Geography，2006，29（3）：321-326.

［18］許月卿，馮艷，周東，等.貴州省貓?zhí)恿饔蛲寥狼治g動態(tài)變化分析［J］.水土保持通報，2011，31（1）：186-190.

XU Y Q，F(xiàn)ENG Y，ZHOU D，et al.Soil erosion dynamicsinmaotiaoriverwatershedofGuizhou province［J］.Bulletin of Soil and Water Conservation，2011，31（1）：186-190.

［19］齊述華，蔣梅鑫，于秀波.基于遙感和ULSE模型評價1995-2005年江西土壤侵蝕［J］.中國環(huán)境科學，2011，31（7）：1197-1203.

QI S H，JIANG M X，YU X B.Evaluating soil erosion in Jiangxi province with usle model and remote sensing technology during 1995-2005［J］.China Environmental Science，2011，31（7）：1197-1203.

［20］陳龍，謝高地，張昌順，等.瀾滄江流域土壤侵蝕的空間分布特征［J］.資源科學，2012，34（7）：1240-1247.

CHEN L，XIE G D，ZHANG C S，et al.Spatial distribu?tion characteristics of soil erosion in lancang river basin［J］.Resources Science，2012，34（7）：1240-1247.

本文編輯：陳小平

Soil Erosion in Southern Slope of Qilian Mountains Based on Universal Soil Loss Equation Model

WEI Lanxiang1，2，CAO Guangchao1*，CAO Shengkui1，2，YUAN Jie1，2，WU Chengyong1，2
1.Qinghai Province Key Laboratory of Physical Geography and Environmental Process，Xining 810008，China；2.College of Life and Geographical Sciences，Qinghai Normal University，Xining 810008，China

This paper assesses quantitatively the current situation of the soil erosion in the southern slope of Qilian Mountains，using technologies of the remote senescing，geographical information system and global positioning system，and universal soil loss equation model.The spatial distribution characteristics of soil erosion were obtained by analyzing the main influencing factors of soil erosion such as elevation，slope，vegetation coverage.The result shows that the erosion amount is 1.54×107t/a and the erosion areas are 2.21×104km2in the southern slope of Qilian Mountains in 2014.The slight erosion accounts for 70.43%of the total soil erosion areas，and the erosion amount of mild and moderate erosion accounts for 87.67%of the total.The proportion of the intensive and extremely intensive erosion areas and their erosion amount only takes a small amount；furthermore，there is no severe erosion.Most of slight erosion distributes in the flat terrainbetweenthemountains whilethemilderosionandabovemainlydistributeinthe TuoleMountain，ZoulangNanshan，Lenglongling，Datong Mountain and along the TuoleNanshan.The erosion modulus has a significant correlation with slope grade，vegetation coverage and elevation.The level and the amount of soil erosion rise with the increasing of elevation and slope while they decline as vegetation coverage increases.

“3S”technology；soil erosion；USLE model；southern slope of the Qilian Mountains

P951

A

10.3969/j.issn.1674?2869.2017.03.014

1674-2869（2017）03-0288-08

2016-12-29

國家自然科學基金（41361005）；青海省科技廳項目（2015-Z-Y01）

魏蘭香，碩士研究生.E-mail：lanweixiang@163.com.

*通訊作者：曹廣超，博士，教授.E-mail：caoguangchao@qhnu.edu.cn

魏蘭香，曹廣超，曹生奎，等.基于USLE模型的祁連山南坡土壤侵蝕現(xiàn)狀評價［J］.武漢工程大學學報，2017，39（3）：288-295.

WEI L X，CAO G C，CAO S K，et al.Study on soil erosion in the southern slope of qilian mountains based on the usle model［J］.Journal of Wuhan Institute of Technology，2017，39（3）：288-295.