彭雙云,楊 昆,洪 亮,許泉立,黃雅君
(1. 云南師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院,昆明 650500;2. 云南師范大學(xué)信息學(xué)院,昆明 650500;3. 西部資源環(huán)境地理信息技術(shù)教育部工程研究中心,昆明 650500)
土壤侵蝕是發(fā)生在特定時空條件下的土體遷移過程,是世界范圍內(nèi)最重要的土地退化問題[1]。表層土壤往往富含豐富的養(yǎng)分和有機(jī)質(zhì),土壤侵蝕會直接導(dǎo)致土壤質(zhì)量的下降和影響表層土的發(fā)育,產(chǎn)生土壤退化、土地生產(chǎn)力下降等嚴(yán)重后果[2-3]。土壤流失會導(dǎo)致大量泥沙被沖刷后進(jìn)入江河湖庫,極易造成江河湖庫淤積,降低了江河湖庫的滯洪蓄水能力,加劇地區(qū)洪澇、干旱、滑坡、泥石流等自然災(zāi)害的發(fā)生頻率,嚴(yán)重影響地區(qū)水土資源的綜合開發(fā)和有效利用[4-5]。同時,泥沙中所攜帶的氮、磷元素使受納水體,如湖泊、河流等發(fā)生污染,降低飲用水質(zhì)量,導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境惡化,進(jìn)而制約社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展,威脅人類社會的健康發(fā)展[6-7]。土壤侵蝕的研究經(jīng)歷了從經(jīng)驗統(tǒng)計模型到物理模型再到模型與空間信息技術(shù)集成的發(fā)展歷程。隨著空間信息技術(shù)的飛躍發(fā)展,遙感和GIS等技術(shù)手段不僅為土壤侵蝕動態(tài)監(jiān)測提供了廣闊的空間與強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持,而且能實時動態(tài)監(jiān)測侵蝕分布變化、準(zhǔn)確客觀地反映土壤侵蝕時空動態(tài)演變[8]。土壤侵蝕時空演變研究不僅能反映區(qū)域侵蝕數(shù)量變化情況,而且能展現(xiàn)侵蝕在地理空間上的變化趨勢,因此已經(jīng)成為目前水土保持領(lǐng)域的研究熱點之一。
利用RS和GIS技術(shù)進(jìn)行土壤侵蝕的動態(tài)監(jiān)測與分析研究發(fā)展出來 2個主要應(yīng)用的方向,一是基于遙感影像對土壤侵蝕的控制因素進(jìn)行解譯,獲得相應(yīng)空間范圍,而后根據(jù)國家土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)確定侵蝕強(qiáng)度,最后通過 GIS繪制成圖;二是與土壤侵蝕模型結(jié)合,從遙感影像中提取模型所需的因子,在 GIS環(huán)境中實現(xiàn)模型的計算分析得到侵蝕量空間分布圖。方法一充分利用了遙感快速獲取地面信息的優(yōu)勢,但其缺點是考慮因素相對較少,缺少模型計算僅能定性侵蝕的強(qiáng)度等級而不能定量侵蝕模數(shù)。方法二較好的彌補(bǔ)了方法一的缺陷,既利用了遙感的優(yōu)勢又充分考慮了模型能量化的特點,因此方法二已成為目前廣泛采用的侵蝕監(jiān)測與動態(tài)演變分析方法[9]。李月臣等[10]基于TM影像借助 GIS技術(shù),分析了三峽庫區(qū)重慶段1999—2004年期間土壤侵蝕的時空演變及地理空間分異特征與規(guī)律。馬力等[11]將 RS、GIS與侵蝕模型結(jié)合分析了南京市2001—2008年間土壤侵蝕的時空變化。信忠保等[12]利用GIS技術(shù)分析了近50 a黃土高原水土流失的時空變化。姚志宏等[13]將RS、GIS技術(shù)與土壤侵蝕模型進(jìn)行集成,分析了黃土高原孤山川流域1975—2006年來的土壤侵蝕量時空動態(tài)變化。林晨等[14]基于不同時期跨度30 a的4景遙感影像、DEM及其他侵蝕數(shù)據(jù),借助 GIS軟件支撐,提出了土壤侵蝕度的概念并以此對長汀縣土壤侵蝕時空演變規(guī)律進(jìn)行定量分析。劉會玉等[15]在利用遙感影像獲取土地利用數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合DEM在GIS環(huán)境下對滇池流域1992年、2000年和2006年的土壤侵蝕等級強(qiáng)度進(jìn)行了監(jiān)測。查良松等[16]在利用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)模型計算出巢湖流域 1992—2013年土壤侵蝕模數(shù)的基礎(chǔ)上,利用GIS和RS技術(shù)制作了土壤侵蝕變化圖譜并分析了巢湖土壤侵蝕強(qiáng)度時空演變規(guī)律。董婷婷等[17]利用元胞自動機(jī)模型模擬預(yù)測了朝陽市 2010年土壤侵蝕的時空演變趨勢。陸建忠[18]等基于空間信息技術(shù)和土壤侵蝕模型(USLE)分析了鄱陽湖流域1990年至2000年土壤侵蝕的變化。Teng等[19]通過利用遙感影像的可見光-近紅外光譜特性獲取土壤可蝕性因子K,并集成到土壤侵蝕模型中分析了澳大利亞侵蝕的時空分布格局。Alexakis等[20]基于RS、GIS和RUSLE模型在對GeoEye-1影像、降雨、土壤、DEM等數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上,分析了塞浦路斯Yialias流域的土壤侵蝕率變化。將空間信息技術(shù)(GIS、RS)與土壤侵蝕模型集成,能清晰地掌握土壤侵蝕的空間分布情況。結(jié)合時間因素所形成系列時空變化圖譜有助于明晰區(qū)域土壤侵蝕變化機(jī)制,并對評價水土防治以及更深入指導(dǎo)水土保持建設(shè)有著重要意義。
滇池流域是云南省人口最密集、人類活動最頻繁、經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的區(qū)域,近年來城市化的快速發(fā)展使流域水質(zhì)持續(xù)惡化,土壤侵蝕已成為重要的污染源之一。但目前針對滇池流域土壤侵蝕時空演變的研究相對較為缺乏,因此,有必要從時空演變角度分析流域土壤侵蝕的變化規(guī)律,為滇池污染防治、城市可持續(xù)發(fā)展提供決策支持。本文將RS、GIS技術(shù)與土壤侵蝕模型集成,基于1999年、2002年、2005年、2008年、2011年、2014年6個年度的遙感影像、DEM、降雨量、土壤等數(shù)據(jù),對滇池流域近15 a來的土壤侵蝕強(qiáng)度空間分布進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測,揭示侵蝕的時空分布規(guī)律及時空格局特點,以期為該區(qū)域的水土保持和生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供科學(xué)參考。
滇池流域位于云南省中東部,昆明市的西南部,具體位置如圖 1所示。流域涉及昆明市五華區(qū)、官渡區(qū)、西山區(qū)、盤龍區(qū)、呈貢區(qū)及晉寧縣、嵩明縣5區(qū)2縣,53個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道辦事處),流域面積2 920 km2,城市建成區(qū)面積 412 km2。2015年滇池流域常住總?cè)丝诩s為406.86萬人,約占昆明市總?cè)丝诘?0%;流域GDP達(dá)到3 168億元,約占昆明市GDP的80%,占全省GDP的23%[21]。
圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of study area
滇池流域以約占云南省0.75%的土地面積,承載了全省約23%的GDP和8%的人口,是云南省人口高度密集、城鎮(zhèn)化程度最高的地區(qū),污染排放超過了環(huán)境承載力。2000年以來,滇池流域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,城市規(guī)模急速擴(kuò)大,不透水表面增長迅速,由此帶來了一系列生態(tài)環(huán)境問題[22]。滇池流域坡度在2°以上35°以下的區(qū)域占流域面積的 87.6%[23],這樣的坡度結(jié)構(gòu)進(jìn)一步導(dǎo)致水土流失頻發(fā)。滇池地處昆明城市下游,是滇池盆地最低凹地帶,城市周邊所有徑流基本都匯入了滇池,徑流中所攜帶的污染物是導(dǎo)致其水質(zhì)惡化和水環(huán)境退化的主要原因[24]。因此,進(jìn)行滇池流域土壤侵蝕研究對滇池污染防治、城市可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義與科學(xué)價值。
本文采用的數(shù)據(jù)為USLE侵蝕模型所需的5個因子數(shù)據(jù),包括:1)降雨數(shù)據(jù),滇池流域1999年、2002年、2005年、2008年、2011年、2014年6年5個監(jiān)測點(昆明站、太華山站、晉寧站、嵩明站、呈貢站)的日降雨數(shù)據(jù);2)土壤數(shù)據(jù),滇池流域1∶25萬土壤類型數(shù)據(jù);3)高程數(shù)據(jù),流域數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù),空間分辨率為30 m;4)遙感影像數(shù)據(jù),滇池流域1999年、2002年、2005年、2008年、2011年、2014年6期Landsat TM影像。
使用通用土壤侵蝕方程 USLE與中國土侵蝕方程CSLE分別對滇池流域土壤侵蝕量進(jìn)行計算,結(jié)果顯示USLE模型計算精度高于CSLE模型,因此本文采用通用土壤侵蝕方程USLE,該模型的表達(dá)式如下
式中A為土壤侵蝕量,t/(hm2·a),乘以100后單位轉(zhuǎn)換為t/(km2·a);R 為降雨侵蝕力因子,(MJ·mm)/(hm2·h·a);K為土壤可蝕性因子,(t·hm2·h)/(MJ·mm·hm2);LS 為坡長坡度因子,C為覆蓋與管理因子,P為保持措施因子,LS、C、P均為無量綱。
降雨是引起土壤侵蝕的主要動力,降雨時雨滴擊濺并分離土壤顆粒,降雨形成徑流后進(jìn)一步?jīng)_刷并搬運土壤進(jìn)而形成土壤侵蝕,因此降雨是土壤侵蝕形成的直接驅(qū)動力。章文波、付金生等[25]通過大量的計算發(fā)現(xiàn)基于日降水量獲得的降雨侵蝕力結(jié)果誤差最小精度最高,因此基于日降水量構(gòu)建了降雨侵蝕力模型,模型算法如下式
式中 Rj為第 j 個半月的降雨侵蝕力,MJ·mm/(hm2·h·a),Pi為半月時段內(nèi)第i天的日降雨量,mm,K為半月時段的天數(shù),α、β為模型參數(shù)。模型中如果Pi≤12則Pi值計入0,反之Pi≥12才計入值。Pd12是當(dāng)日降雨量≥12 mm的日均降雨量,Py12是日降雨量≥12 mm 時的年均降雨量?;诠剑?)根據(jù)研究區(qū)5個監(jiān)測點日降水?dāng)?shù)據(jù)計算得到6 a的降雨侵蝕力,并利用GIS的插值功能生成流域降雨侵蝕力空間分布圖(圖2)。
土壤可蝕性因子K是評價土壤受侵蝕營力破壞難易程度的指標(biāo),反映土壤對侵蝕營力分離和搬運作用的敏感程度。K值的確定方法很多,最常用的有中值粒徑法、實測法、EPIC模型等,大多數(shù)方法需要很多土壤性質(zhì)參數(shù),如土壤質(zhì)地、結(jié)構(gòu)、有機(jī)質(zhì)、通透性等,而土壤結(jié)構(gòu)、通透性很難獲取。因此,Wischmeier和Smith[26]對侵蝕-生產(chǎn)力評價模型(erosion productivity impact calculator,EPIC)中K值的計算方法進(jìn)行了簡化,簡化后K值主要與砂粒、粉粒、黏粒和有機(jī)質(zhì)含量相關(guān),得到如下公式
式中SAD為砂粒含量,SIL為粉粒含量,CLA為黏粒含量,C為有機(jī)質(zhì)含量,上述 4個變量單位均為%。EPIC方法主要是美國的經(jīng)驗?zāi)P?,為了適宜中國的情況,張科利對該模型進(jìn)行了修正[27],得到公式(6)。
根據(jù)K值計算的EPIC公式可知,K值與土壤的機(jī)械組成(砂粒、粉粒、黏粒)及有機(jī)質(zhì)的含量相關(guān)。通過查詢《云南土種志》獲得流域各類土壤的機(jī)械組成和有機(jī)質(zhì)含量等參數(shù),將參數(shù)代入公式(5)和(6)計算得到滇池流域各種土壤類型的K值,如表1。
表1 滇池流域砂粒、粉粒、黏粒、有機(jī)質(zhì)含量及K值Table 1 Contents of sand, silt, clay, organic matter and K value in Dianchi Basin
基于GIS對滇池流域土壤可蝕性因子K進(jìn)行空間化表達(dá),得到K值空間分布圖(圖3a)??梢钥闯?,流域絕大部分區(qū)域的K值在0.03~0.1之間,K值最大的區(qū)域處于流域的北端和東部的小部分區(qū)域,最低值基本上位于流域南段。
圖3 滇池流域土壤可蝕性因子和坡度坡長因子空間分布Fig.3 Spatial distribution of soil erodibility factor and slope length factor in Dianchi Basin
坡長坡度因子LS包含坡長因子L和坡度因子S。坡長的大小影響著地表徑流的流速,一般情況下,坡長越長地表徑流的速度就越快,對地表土壤的侵蝕力也就越大,坡長反映了地形對侵蝕的影響。坡長因子 L的計算本文采用劉寶元[28]提出的求算公式
式中L為坡長因子,l為坡長值,m為坡長指數(shù)。m取值如下式
式中θ為坡度值,(°)。
坡度表示地表的傾斜程度,其值的大小直接影響著物質(zhì)流動與能量轉(zhuǎn)換的規(guī)模和強(qiáng)度,是影響土壤侵蝕的直接因素。坡度因子計算方程如下式
基于滇池流域 DEM 數(shù)據(jù),根據(jù)式(7)、(8)、(9)在ArcGIS軟件中首先計算坡長、坡度因子,然后利用ArcGIS的柵格計算功能將坡長L和坡度S進(jìn)行疊加得到流域坡長坡度因子LS的空間分布圖(圖3b)。
通用土壤侵蝕模型中C為一定條件下有植被覆蓋或?qū)嵤┨镩g管理的土壤流失量與同等條件下休閑地上的土壤流失量之比,其值在0到1之間。該值反映的是植被覆蓋和經(jīng)營管理對土壤侵蝕量的影響,C值越大則說明這類土地利用方式造成的土壤侵蝕量越大。C值的確定目前主要有經(jīng)驗法和植被覆蓋度計算法,前者主要通過大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到,后者在計算研究區(qū)植被覆蓋度的基礎(chǔ)上通過建立回歸關(guān)系方程而得到。本文采用蔡崇法等[29]建立的C值模型,該模型構(gòu)建了植被覆蓋度與C值的線性關(guān)系,公式如下
式中c為植被覆蓋度。利用遙感影像進(jìn)行植被覆蓋度提取后基于上述公式在ArcGIS軟件中計算得到C值空間分布圖(圖4)。
圖4 1999—2014年滇池流域覆蓋與管理因子空間分布Fig.4 Spatial distribution of cover and management factor in Dianchi Basin from 1999 to 2014
在通用土壤侵蝕模型中,水土保持措施因子 P表示的是采取了特定措施下的土壤侵蝕量與對應(yīng)未采取保持措施的土壤侵蝕量之比,其值范圍在0~1之間。當(dāng)P值為 0時,表示該區(qū)域水土保持措施很好,基本上不會發(fā)生侵蝕;為 1時,表示未采取任何水土保持措施。保持措施一般分為耕種措施和工程性措施,常見的耕種措施有帶狀耕作和等高耕作,工程性措施如修建梯田、建立排水措施、退耕還林等。本文 P值是在參考前人已有研究的基礎(chǔ)上結(jié)合流域土地利用情況和水土保持措施而確定[30]。結(jié)合滇池流域土地利用/覆被類型及水土保持措施實施情況,確定流域P值,結(jié)果如表2。
表2 滇池流域水土保持措施因子Table 2 Soil and water conservation measures factor in Dianchi Basin
將上述計算所獲得的各因子圖層和式(1)利用ArcGIS柵格空間分析功能中的地圖代數(shù)運算計算得到各時期土壤侵蝕量即侵蝕模數(shù),按照國家水利部2007年制定的《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》進(jìn)行分級制圖,得到滇池流域土壤侵蝕模數(shù)圖(圖5)。
圖5 1999—2014年滇池流域土壤侵蝕模數(shù)空間分布Fig.5 Spatial distribution of soil erosion modulus in Dianchi Basin from 1999 to 2014
從圖5可以看出,6個時期大部分區(qū)域為黃色,侵蝕模數(shù)很小,在0~500 t/(km2·a)之間,按照水利部頒布的侵蝕標(biāo)準(zhǔn)該區(qū)域為無明顯侵蝕區(qū)域;圖中其余部分以侵蝕模數(shù)在 500~2 500 t/(km2·a)的藍(lán)色和 2 500~5 000 t/(km2·a)的紅色為主,為輕度侵蝕和中度侵蝕;黑色表示的強(qiáng)度侵蝕占比非常小。對流域土壤侵蝕(即侵蝕模數(shù)>500 t/(km2·a)面積進(jìn)行統(tǒng)計,得到侵蝕面積與占比情況,結(jié)果見表3。
表3 滇池流域侵蝕面積統(tǒng)計Table 3 Erosion area statistics of Dianchi Basin
表3結(jié)果顯示,1999-2014年期間流域侵蝕面積呈不斷下降趨勢,15 a間下降了12%,說明土壤侵蝕現(xiàn)象得到了有效遏制。
對模擬計算結(jié)果的驗證采用相對誤差(Re)、決定系數(shù)(R2)法,模型驗證實測數(shù)據(jù)來源于云南省水利廳所開展的《云南省2004年土壤侵蝕現(xiàn)狀遙感調(diào)查工作》項目成果。該調(diào)查工作成果以縣級行政轄區(qū)范圍為基本統(tǒng)計單元,而滇池流域是一個集水區(qū)范圍,在該集水區(qū)內(nèi)涉及到了五華區(qū)、盤龍區(qū)、西山區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)、嵩明縣和晉寧縣。在這 7個區(qū)縣中僅盤龍區(qū)和呈貢區(qū)的轄區(qū)范圍屬于滇池流域范圍,因此選擇這 2個區(qū)作為模型驗證區(qū)域。采用上述方法對2004年盤龍區(qū)和呈貢區(qū)侵蝕面積進(jìn)行計算,并與實測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,結(jié)果見表4。
表4 侵蝕面積模擬值與實測值對比Table 4 Comparison between simulated value and measured value of erosion area
從上述圖表可以看出,2個區(qū)的模擬值與實測值的相對誤差率總體在18.16%以內(nèi),進(jìn)一步計算決定系數(shù)R2后得到:盤龍區(qū) R2=0.997,呈貢區(qū) R2=0.996,說明模型模擬結(jié)果比較準(zhǔn)確。
3.2.1 土壤侵蝕強(qiáng)度數(shù)量演變分析
依據(jù)土壤侵蝕強(qiáng)度劃分標(biāo)準(zhǔn)對滇池流域進(jìn)行侵蝕面積統(tǒng)計,得到1999—2014年15 a間不同侵蝕強(qiáng)度的侵蝕面積和占比變化情況,得到結(jié)果如表5和圖6。從圖6可以看出,滇池流域15 a間微度侵蝕均占較大比重且呈上升趨勢,面積由1999年的1 843km2(占比70%)到2014年增加為2 151km2(占比82%),增幅達(dá)到12%;輕度侵蝕和中度侵蝕面積總體呈下降趨勢,占比從最高 15%下降到最低9%;強(qiáng)度侵蝕占比非常小,幾乎可以忽略不計。
表5 滇池流域1999—2014年土壤侵蝕面積變化Table 5 Soil erosion area change from 1999 to 2014 in Dianchi Basin
圖6 滇池流域1999—2014年不同侵蝕強(qiáng)度面積占比變化Fig.6 Change of area ratio of different erosion intensity from 1999 to 2014 in Dianchi Basin
3.2.2 土壤侵蝕強(qiáng)度空間演變分析
為了揭示滇池流域土壤侵蝕強(qiáng)度空間演變特征,利用ArcGIS軟件的空間疊置功能制作流域侵蝕等級強(qiáng)度轉(zhuǎn)化圖,結(jié)果如圖7所示。圖7對滇池流域1999—2014年間 3個時間跨度的侵蝕空間演變進(jìn)行了分析,從總的變化趨勢來看,3個時段內(nèi)75%左右區(qū)域侵蝕強(qiáng)度未發(fā)生變化,空間上集中分布在昆明市主城區(qū)、晉寧縣城區(qū)和新街鎮(zhèn)一帶。1999—2008年期間(圖7a)有15.28%區(qū)域侵蝕減輕,主要集中在盤龍江中下游、寶象河流域以及撈魚河流域,13.31%區(qū)域發(fā)生了惡化,主要在盤龍江上游和柴河流域;2008-2014年間(圖7b)有16.43%區(qū)域侵蝕減輕,以盤龍江流域、寶象河流域以及撈魚河流域最為顯著,6.66%區(qū)域發(fā)生了惡化,分布的區(qū)域較為分散,散布于整個流域范圍;從整個研究期變化看(圖 7c)有18.23%區(qū)域侵蝕侵蝕減輕,以昆明市主城區(qū)至?xí)x寧縣環(huán)湖公路一帶最為明顯,而該段區(qū)域基本為滇池主要入湖河流的中下游段,8.36%區(qū)域發(fā)生了惡化,呈貢區(qū)東部、晉寧縣東南部、嵩明縣較為集中,該區(qū)域為流域東、南、北角的山區(qū)地帶,海拔較高坡度較大。從上述 3個時間段的變化可以看出,在空間上侵蝕得到改善的區(qū)域主要是沿滇池的入湖河流一帶,這與昆明市近年來所實施的退耕還林、濱河濱湖植被保護(hù)帶建設(shè)等水土保持政策緊密相關(guān)。
基于圖7分析結(jié)果,制作上述3個時間段的土壤侵蝕等級轉(zhuǎn)移矩陣,得到表6、表7、表8。3個表反映出幾個共同特征:1)微度侵蝕變化率較小,有較高的保存率,3個時間段有近65%左右微度侵蝕區(qū)域未發(fā)生變化;2)高侵蝕等級向低侵蝕等級轉(zhuǎn)換的比率為18.23%,比低侵蝕等級向高侵蝕等級轉(zhuǎn)換比率高了近 10%,說明侵蝕逐步得到控制,區(qū)域水土保持措施得當(dāng);3)向中度和強(qiáng)度侵蝕的轉(zhuǎn)換率非常低,3個時間段內(nèi)均在0.94%以下,說明流域近15 a來土壤侵蝕并不嚴(yán)重。
圖7 1999—2014年滇池流域土壤侵蝕強(qiáng)度空間變化Fig.7 Spatial variation of soil erosion intensity from 1999 to 2014 in Dianchi Basin
表6 1999-2008年滇池流域土壤侵蝕強(qiáng)度轉(zhuǎn)移矩陣Table 6 Diverting matrix of soil erosion intensity in Dianchi Basin from 1999 to 2008
表7 2008-2014年滇池流域土壤侵蝕強(qiáng)度轉(zhuǎn)移矩陣Table 7 Diverting matrix of soil erosion intensity in Dianchi Basin from 2008 to 2014
表8 1999-2014年滇池流域土壤侵蝕強(qiáng)度轉(zhuǎn)移矩陣Table 8 Diverting matrix of soil erosion intensity in Dianchi Basin from 1999 to 2014
將RS、GIS和土壤侵蝕模型USLE進(jìn)行集成計算了滇池流域1999-2014年每隔3 a的土壤侵蝕量,分析了土壤侵蝕強(qiáng)度的時空演變特征,得到以下結(jié)論:
1)1999-2014年滇池流域土壤侵蝕呈下降趨勢,從776 km2下降到了468 km2。以流域內(nèi)的盤龍區(qū)和呈貢區(qū)為例,將2004年侵蝕量計算結(jié)果與《云南省2004年土壤侵蝕現(xiàn)狀遙感調(diào)查工作》項目成果進(jìn)行精度驗證,相對誤差率總體在18.16%以內(nèi),R2≥0.996,計算結(jié)果可信。
2)不同土壤侵蝕強(qiáng)度面積占比差異顯著,滇池流域從1999—2014年期間微度侵蝕占比在70%~82%之間波動,并且比重呈逐年上升趨勢;輕度侵蝕和中度侵蝕面積占比總體一致,在9%~15%之間窄幅波動;強(qiáng)度侵蝕非常小,幾乎可以忽略不計。
3)1999—2014年間流域侵蝕強(qiáng)度空間演變趨勢特點顯著,75%左右區(qū)域侵蝕強(qiáng)度未發(fā)生變化,空間上集中分布在昆明市主城區(qū)、晉寧縣城區(qū)域和新街鎮(zhèn)一帶;18.23%區(qū)域侵蝕強(qiáng)度等級降低,集中于環(huán)滇池一帶的入湖河流地帶;8.36%區(qū)域侵蝕強(qiáng)度等級上升,多分布滇池流域東、北和南端的山區(qū)地帶。
4)土壤侵蝕強(qiáng)度等級轉(zhuǎn)移矩陣顯示微度侵蝕變化率較小,有較高的保存率;高侵蝕等級向低侵蝕等級轉(zhuǎn)換的比率均高于低侵蝕等級向高侵蝕等級轉(zhuǎn)換的比率,顯示侵蝕區(qū)域得到了治理,成效顯著;由微度和輕度侵蝕向中度和強(qiáng)度侵蝕的轉(zhuǎn)換率非常低,3個時間段內(nèi)均未超過0.94%,說明自1998年以來開展的退耕還林政策實施效果較好。
將RS、GIS與土壤侵蝕模型集成制作侵蝕變化的系列圖譜可從一個時空變化的角度發(fā)現(xiàn)、尋找土壤侵蝕脆弱區(qū),有助于分析區(qū)域土壤侵蝕從產(chǎn)生、發(fā)展到消亡的變化過程,為進(jìn)一步提出精準(zhǔn)的侵蝕防治措施提供決策依據(jù),為流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供參考。
[1] E M Bridges, Ian D Hannam, L Roel Oldeman, et al. Response to Land Degradation[M]. USA: CRC Press, 2001.
[2] Gao Y, Zhong B L, Yue H, et al. A degradation threshold for irreversible loss of soil productivity: A long-term case study in China[J]. Journal of Applied Ecology, 2011, 48: 1145-1154.
[3] Hartanto H, Prabhu R, Widayat A S E, et al. Factors affecting runoff soil erosion: Plot-level soil loss monitoring for assessing sustainability of forest management[J]. Forest Ecology and Management, 2003, 180: 361-374.
[4] 趙其國,史學(xué)正. 土壤資源概論[M]. 北京:科學(xué)出版社,2007.
[5] Pimentel D, Harvey C, Resosudarmo P, et al. Environmental and economic costs of soil erosion and conservation benefits[J]. Science, 1995, 267: 1117-1123.
[6] Elsen E, Hessel R, Liu B. Discharge and sediment measurements at the outlet of a watershed on the Loess plateau of China[J]. Catena, 2003, 54: 147-160.
[7] Wei W, Chen L D, Fu B J, et al. The effect of land uses and rainfall regimes on runoff and soil erosion in the semi-arid loess hilly area, China[J]. Journal of Hydrology, 2007, 335:247-258.
[8] 許爾琪,張紅旗,董光龍. 伊犁河谷土壤水力侵蝕的時空變化研究[J]. 資源科學(xué),2016,38(7):1203-1211.Xu Erqi, Zhang Hongqi, Dong Guanglong. Temporal and spatial dynamics of soil water erosion in the Yili Valley[J].Resources Science,2016, 38(7): 1203-1211. (in Chinese with English abstract)
[9] 郭兵,陶和平,劉斌濤,等. 基于GIS和USLE的汶川地震后理縣土壤侵蝕特征及分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(14):118-126.Guo Bing, Tao Heping, Liu Bintao, et al. Characteristics and analysis of soil erosion in Li county after Wenchuan earthquake based on GIS and USLE[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(14): 118-126. (in Chinese with English abstract)
[10] 李月臣,劉春霞,趙純勇,等. 三峽庫區(qū)重慶段水土流失的時空格局特征[J]. 地理學(xué)報,2008,63(5):502-513.Li Yuecheng, Liu Chunxia, Zhao Chunyong, et al.Spatiotemporal features of soil and water loss in the three gorges reservoir area of Chongqing[J]. Acta Geographica Sinica, 2008, 63(5): 502-513. (in Chinese with English abstract)
[11] 馬力,卜兆宏,彭桂蘭,等. 南京市2001~2008年水土流失的時空變化與治理成效研究[J]. 土壤學(xué)報,2011,48(4):683-692.Ma Li, Bu Zhaohong, Peng Cuilan, et al. Temporal and spatial variation of soil and water loss and its control in Nanjing area from 2001 to 2008[J]. Acta Geographica Sinica,2011, 48(4): 683-692. (in Chinese with English abstract)
[12] 信忠保,許炯心,余新曉. 近50年黃土高原水土流失的時空變化[J]. 生態(tài)學(xué)報,2009,29(3):1129-1139.Xin Zhongbao, Xu Jiongxin, Yu Xinxiao. Temporal and spatial variability of sediment yield on the Loess Plateau in the past 50 years[J]. Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(3):1129-1139. (in Chinese with English abstract)
[13] 姚志宏,楊勤科,武艷麗,等. 孤山川流域近30年土壤侵蝕時空動態(tài)特征分析[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版),2014,39(8): 974-979.Yao Zhihong, Yang Qinke, Wu Yanli, et al. Spatial-Temporal dynamic features in soil erosion of the Gushanchuan Basin in the past three decades[J]. Geomatics and information Science of Wuhan University, 2014, 39(8): 974-979. (in Chinese with English abstract)
[14] 林晨,周生路,吳紹華. 30年來東南紅壤丘陵區(qū)土壤侵蝕度時空演變研究[J]. 地理科學(xué),2011,31(10):1235-1241.Lin Chen, Zhou Shenglu, Wu Shaohua. Evolution of soil erosion degree in 30 years in granite hills, southeastern of China-A case study of Changting county, Fujian[J]. Scientia Geographica Sinica, 2011, 31(10): 1235-1241. (in Chinese with English abstract)
[15] 劉會玉,王充,林振山,等. 基于RS和GIS的滇池流域水土流失動態(tài)監(jiān)測[J]. 南京師大學(xué)報(自然科學(xué)版),2012,35(2):120-124.Liu Huiyu, Wang Chong, Lin Zhenshan, et al. Dynamical monitoring of water loss and soil erosion in Dianchi Lake Basin based on RS and GIS[J]. Journal of NanJing Normal University (Natural Science Edition), 2012, 35(2): 120-124.(in Chinese with English abstract)
[16] 查良松,鄧國徽,谷家川. 1992-2013年巢湖流域土壤侵蝕動態(tài)變化[J]. 地理學(xué)報,2015,70(11):1708-1719.Zha Liangsong, Deng Guohui, Gg Jiachuang. Dynamic changes of soil erosion in the Chaohu watershed from 1992 to 2013[J]. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(11): 1708-1719. (in Chinese with English abstract)
[17] 董婷婷,左麗君,張增祥. 基于ANN-CA模型的土壤侵蝕時空演化分析[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報,2009,11(1):132-138.Dong Tingting, Zuo Lijun, Zhang Zengxiang. A Study on spacetime evolution of erosion based on ANN-CA·Model[J].Journal of GEO-Information Science, 2009, 11(1): 132-138.(in Chinese with English abstract)
[18] 陸建忠,陳曉玲,李輝,等. 基于GIS/RS和USLE鄱陽湖流域土壤侵蝕變化[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2011,27(2):337-344.Lu Jianzhong, Chen Xiaoling, Li Hui, et al. Soil erosion changes based on GIS/RS and USLE in Poyang Lake basin[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE). 2011, 27(2): 337-344. (in Chinese with English abstract)
[19] Teng Hongfen, Raphael A Viscarra Rossel, Zhou Shi, et al.Assimilating satellite imagery and visible-near infrared spectroscopy to model and map soil loss by water erosion in Australia[J]. Environmental Modelling & Software, 2016, 77:156-167.
[20] Alexakis Dimitrios D, Hadjimitsis Diofantos G, Athos Agapiou. Integrated use of remote sensing, GIS and precipitation data for the assessment of soil erosion rate in the catchment area of “Yialias” in Cyprus[J]. Atmospheric Research, 2013,131: 108-124.
[21] 昆明市人民政府,滇池流域水環(huán)境保護(hù)治理“十三五”規(guī)劃(2016-2020)[R]. 2016.
[22] 昆明市人民政府,滇池流域水污染防治“十二五”規(guī)劃[R].2012.
[23] 袁國林,賀彬. 滇池流域地理特征對滇池水污染的影響研究[J]. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊,2008,27(5):21-23.Yuan Guolin, He Bin. Impact of geographical character on water pollution in Dianchi Lake Basin[J]. Environmental Science Survey, 2008, 27(5): 21-23. (in Chinese with English abstract)
[24] 谷雨,張乃明. 昆明主城區(qū)城市地表徑流污染特征分析[J].環(huán)境工程學(xué)報,2013,7(7):2587-2595.Gu Yu, Zhang Naiming. Characterization of urban surface runoff in main districts of Kunming[J]. Chinese Journal of Environment Engineering, 2013, 7(7): 2587-2595. (in Chinese with English abstract)
[25] 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(xué),2003,25(1):35-41.Zhang Wenbo, Fu Jinsheng. Rainfall erosivity estimation under different rainfall amount[J]. Resources Science, 2003,25(1): 35-41. (in Chinese with English abstract)
[26] Wischmeier W H, Smith D D. Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Conservation Planning[M]. Washington D C: United States Department of Agricultural-handbook, 1978.
[27] 張科利,彭文英,楊紅麗. 中國土壤可蝕性值及其估算[J].土壤學(xué)報,2007,44(1): 7-13.Zhang Keli, Peng Wenying, Yang Hongli. Soil erodibility and its estimation for agricultural soil in China[J]. Acta Pedologica Sinica, 2007, 44(1): 7-13. (in Chinese with English abstract)
[28] Liu B Y, Nearing M A, Risse L M. Slope gradient effects on soil loss for steep slopes[J]. Transactions of the ASAE, 1994,37(6): 1835-1840.
[29] 蔡崇法,丁樹文,史志華,等. 應(yīng)用USLE模型與地理信息系統(tǒng) IDRISI預(yù)測小流域土壤侵蝕量的研究[J]. 水土保持學(xué)報,2000,14(2):19-24.Cai Chongfa, Ding Shuwen, Shi Zhihua, et al. Study of applying USLE and geographical information system IDRISI to predict soil erosion in small watershed[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2000, 14(2): 19-24. (in Chinese with English abstract)
[30] 趙磊,袁國林,張琰,等. 基于GIS和USLE模型對滇池寶象河流域土壤侵蝕量的研究[J]. 水土保持通報,2007,27(3):42-46.Zhao Lei, Yuan Guolin, Zhang Yan, et al. The amount of soil erosion in Baoxiang watershed of Dianchi Lake based on GIS and USLE[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2007,27(3): 42-46. (in Chinese with English abstract)