基于遙感與GIS的土壤侵蝕強度快速估測方法

1、基于遙感與 GIS 的土壤侵蝕強度快速估測方法張有全1, 2，宮輝力3，趙文吉31. 中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，吉林 長春 130012；2. 中國科學院研究生院，北京 100039；3. 資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點實驗室，北京 100037摘要：針對土壤侵蝕問題，提出了一種基于遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)的區(qū)域土壤侵蝕快速估測方法。首先，通過對土壤侵蝕問題形成原因和影響因素的分析，確定土壤侵蝕敏感性因子；其次，利用遙感（RS） 、GIS 技術提取土壤侵蝕敏感性因子信息；然后，在 GIS 系統(tǒng)支持下，運用主成分分析方法，進行土壤侵蝕強度分級；以北京密云水庫周邊區(qū)域為例，進行了土

2、壤侵蝕估測方法的應用，并對該區(qū)域的土壤侵蝕空間特征進行分析。研究結果表明： （1）區(qū)域土壤侵蝕快速估測方法與實際情況有較好的一致性； （2）密云水庫周邊地區(qū)土壤侵蝕以微度和輕度侵蝕為主，所占面積比例為 67.51%，中度以上侵蝕僅占面積的 1.46%； （3）土壤侵蝕受坡度、地貌影響明顯，中度侵蝕主要發(fā)生在低山、丘陵區(qū)以耕地為主的土地利用上，以及坡度在大于 25的陽坡地帶。關鍵詞：RS；土壤侵蝕；GIS；主成分分析中圖分類號：S157文獻標識碼：A文章編號：1672-2175（2007）01-0102-06土壤侵蝕是指地球表面的土壤及其母質受水力、風力、凍融、重力等外力的作用，在各種自然因素和

3、人為因素的影響下發(fā)生的各種破壞、分離、搬運和沉積的現(xiàn)象1。 土壤侵蝕不僅破壞土地資源，而且將大量攜帶養(yǎng)分、重金屬和化肥、農(nóng)藥的泥沙進入江河湖庫，造成水體富營養(yǎng)化2，同時導致土壤肥力下降，生態(tài)環(huán)境惡化，是世界上的主要環(huán)境問題之一。國內外學者針對土壤侵蝕問題提出了許多土壤侵蝕的預測模型,如 USLE、RUSLE、WEPP、CREAMS、ANSWERS 等，這些模型在一定的研究區(qū)域得到了成功的應用。但這些模型在應用時有一定的區(qū)域條件限制，大多適于緩坡地。同時，嚴格的土壤侵蝕估算都以試驗小區(qū)為依托，獲取各個相關因子的常年數(shù)據(jù)，再進行土壤侵蝕的研究。但是目前我國大部分地區(qū)暫時還難以獲取足夠的侵蝕模數(shù)資料

4、，使用試驗小區(qū)的方法進行大尺度區(qū)域的土壤侵蝕監(jiān)測存在著成本巨大，監(jiān)測周期長的不足。本文在深入分析土壤侵蝕主要影響因素的基礎上，選取主要的影響因子，在遙感和 GIS 技術的支持下, 運用主成分分析方法進行土壤侵蝕強度分級，從而實現(xiàn)區(qū)域土壤侵蝕的快速監(jiān)測。1研究區(qū)概況北京是資源型缺水的特大城市， 人均不足 300m3，是全國人均量的 1/8，世界人均量的 1/303。密云水庫作為北京市最大的飲用水源基地，保障著首都 1/3 的供水， 生態(tài)位勢極其重要。近年來由于人們對其周邊土地不合理的開發(fā)利用以及采礦、筑路、盲目擴大旅游業(yè)等，導致了庫區(qū)周圍，尤其是庫東北、北部地區(qū)的土壤侵蝕現(xiàn)象較為嚴重。據(jù) 199

5、9 年北京市遙感調查，密云縣水土流失總面積 1000.282 km2，占全縣總面積的 45%4，進行水庫周邊地區(qū)土壤侵蝕危險度等級判定，對保護和改善水庫周邊生態(tài)環(huán)境，保證首都人民用水以及用水安全，以及合理規(guī)劃水庫周邊土地利用有著重要意義。2土壤侵蝕敏感性因子的選擇針對土壤侵蝕問題形成和影響因素的大量分析和研究工作表明，區(qū)域土壤侵蝕的敏感性主要受降水、成土母質、地形坡度和地表覆蓋度的影響，故可以用地形坡度、降水侵蝕力、土壤可蝕性和地表植被覆蓋等 4 因子來評價5。(1)降水侵蝕力： 該指標是反映降雨引起土壤侵蝕的一個外營力指標，是評價降雨引起土壤侵蝕潛在能力的重要參數(shù)6。密云水庫流域位于我國溫帶

6、大陸性氣候， 降水量較豐富， 多年平均降水量為 650mm，且降雨具有明顯的時空差異，容易對土壤產(chǎn)生侵蝕作用。(2)土壤可蝕性因子 K：土壤可蝕性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內營力指標，主要反映土壤質地對土壤侵蝕的影響。(3)坡度因子： 地貌形態(tài)是影響土壤侵蝕的重要因素。 在地形因子中， 坡度對土壤侵蝕的影響最大。研究表明，一般情況下，土壤侵蝕量與坡度大小成正相關；坡度越陡，降雨匯流的時間越短，徑流能量就越大， 對坡面的沖刷就越強烈， 侵蝕量就越大。(4)覆蓋因子： 地表植被覆蓋是影響土壤侵蝕敏感性的一個重要因素。在水域和植被覆蓋度高的地區(qū)，發(fā)生土壤侵蝕的機會就??；相反

7、，在地表裸露，植被覆蓋度低的地區(qū)，發(fā)生土壤侵蝕的機會就大。因此，植被覆蓋因子是評價土壤侵蝕敏感性的一個重要指標。3研究方法與技術路線3.1研究方法影響土壤侵蝕的因子很多，不同環(huán)境要素在同一擾動因子作用下其敏感性表現(xiàn)不一樣；同一環(huán)境要素在不同擾動因子作用下其敏感性也不同。為此，采用土壤侵蝕敏感性綜合指數(shù)對該研究區(qū)土壤侵蝕敏感性狀況進行評價，綜合評價的焦點正是如何科學、客觀地將一個多目標問題綜合成一個單指標形式。 因此， 在保證數(shù)據(jù)信息損失最小的前提下，經(jīng)線性變換，以少數(shù)的綜合變量取代原始采用的多維變量的主成分分析法是一種較好的評價方法。由美國統(tǒng)計學家皮爾遜創(chuàng)立的主成分分析法是從多指標分析出發(fā)，運

8、用統(tǒng)計分析原理與方法提取少數(shù)幾個彼此不相關的綜合性指標而保持其原指標所提供的大量信息的一種統(tǒng)計方法。其基本原理是：設有 N 個相關變量 Xi(i=1，2，N)，由其線性組合成 N 個獨立變量 Pi(i=1，2，N)，使得獨立變量 Pi的方差之和等于原來 N 個相關變量 Xi的方差之和，并按方差大小由小到大排列。這樣就可把P 個相關變量的作用看作主要由為首的幾個獨立變量又(i=1，2，M)(MN)所決定，于是 N 個相關變量就縮減成 M 個獨立變量 Pi，Pi(i=1，2，M)就是通常所說的主成分。為了進行生態(tài)環(huán)境綜合評價，綜合指數(shù)定義為 M 個主成分的加權和，而權重用每個主成分相對應的貢獻率來

9、表示。因此，總評價函數(shù)可表示為：E=a1P1+a2P2+aMPM（1）式中 E 為環(huán)境綜合評價結果；Pi為第 i 個主成分；ai為第 i 主成分對應的貢獻率7。主成分分析法則是對高維變量進行最佳綜合與簡化，同時也客觀地確定各個指標的權重，避免了人為打分而帶來的主觀隨意性。3.2技術路線在廣泛收集研究區(qū)氣象資料、地形資料、土壤資料和有關水土保持研究成果的基礎上，采用衛(wèi)星遙感、地理信息系統(tǒng)和野外實地調查相結合的方法，完成研究區(qū)土地利用分布圖、植被覆蓋圖等；依據(jù)選取的土壤侵蝕敏感性因子， 利用地理信息系統(tǒng)的空間分析等功能，運用主成分分析方法，計算出反映土壤侵蝕敏感性綜合指數(shù)值，對運算結果進行危險性分

10、級，對侵蝕的空間特征進行分析研究，并確定相應的保護措施，工作流程見圖 1。3.3數(shù)據(jù)獲取與處理(1)降水侵蝕力：降雨侵蝕力的經(jīng)典計算方法：R=（EI30）（1）是由美國學者威斯奇邁爾和史密斯(1598)利用美國 35 個土壤保持試驗站的降雨侵蝕資料統(tǒng)計得出的。近年來我國不少科研工作者通過各地小區(qū)資料的， 建立了我國估算年 R 值的簡易計算關系式8：R=0.207(PI60/100)1.205（2）P 為年降雨量，I60為年最大 60 min 降雨量(mm )。本文采用年 R 值的簡易算式，首先，對密云水文觀測站測得的觀測點數(shù)據(jù) I60、 以及多年降雨等值線進行插值，內插生成研究區(qū)域 P、I60

11、柵格圖，利用GIS 柵格運算功能按照公式 2 計算該流域降雨侵蝕力柵格分布圖（圖 2） 。(2)土壤可蝕性因子： 根據(jù)收集到的北京市地質圖、土壤圖可知，北京市密云水庫周邊區(qū)域土壤類型以淋溶褐土、普通褐土為主，褐潮土、潮土、生草棕壤、粗骨棕壤、褐土性土為輔，根據(jù)諾謨圖，并參照我國學者總結出主要土壤類型的 K 值8,10，依次查得各地塊的 K 值。在 ArcGIS 中利用數(shù)字化得到的土壤矢量圖和可蝕性因子屬性，轉換成柵格形式的土壤可蝕性因子圖（圖 3） 。(3)坡度因子： 坡度信息從 15 萬密云 DEM 中提取得到（圖 4） 。(4)植被覆蓋度因子：利用該研究區(qū) 2005 年 6月份 TM 影像

12、。遙感數(shù)據(jù)都經(jīng)過輻射糾正、大氣糾正和正射糾正，利用下式計算 NDVI 值：評價因子的確定DEM氣象資料土地利用圖土壤圖影像坡度計算 R 值計算 K 值植被覆蓋度土壤侵蝕評估模型的建立土壤侵蝕強度分級屬性數(shù)據(jù)相關圖件主成分分析法圖 1技術路線圖Fig. 1Flow chart of predicting soil erosion by the PCAmodelNDVI=(NIR-R)/(NIR+R)（3）其中，NIR 對應于近紅外波段，R 對應于紅波段。采用植被指數(shù)轉換法來直接估算植被覆蓋度對密云水庫上游的植被覆蓋度進行了估算9。fc=(NDVI - NDVIsoil)/(NDVIveg- ND

13、VIsoil）（4）其中，NDVIsoil為裸露地表，即無植被像元的NDVI 值；而 NDVIveg則代表完全被植被所覆蓋的像元的 NDVI 值。計算植被覆蓋度時，即使同一景影像，對于 NDVIsoil和 NDVIveg值不能取固定值。在實際應用中，借助 Erdas 工具計算出區(qū)域 NDVI值，利用已有土地利用圖和土壤圖確定 NDVIveg和NDVIsoil值，計算得到密云水庫區(qū)域植被覆蓋度信息（圖 5） 。3.4數(shù)據(jù)標準化進行多專題空間數(shù)據(jù)的疊加分析，必須首先進行各種數(shù)據(jù)的一致化和標準化處理。數(shù)據(jù)的一致化包括多源數(shù)據(jù)的格式轉換、統(tǒng)一坐標系統(tǒng)的建立以及各專題數(shù)據(jù)具有相同的空間分辨率和相同的空間

14、區(qū)域，從而保證不同專題數(shù)據(jù)間能夠進行運算以及主成分分析。在 ArcGIS 的支持下，對各個土壤侵蝕敏感性評價因子矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)進行參考坐標系和投影方式的統(tǒng)一。另外，采用柵格數(shù)據(jù)結構為基礎，實現(xiàn)各種代數(shù)和邏輯運算，柵格 CELL 大小為 30 m30 m，運算區(qū)域為密云水庫周邊的區(qū)域。由于各個專題因子具有不同的量綱，無法進行圖 2降雨侵蝕力Fig. 2The value of rainfall erosivitiy圖 3土壤可蝕性因子Fig. 3The value of soil erodibility圖 5植被覆蓋度Fig. 5The value of vegetation coverag

15、e圖 4坡度Fig. 4Slope map綜合計算，需要通過標準化處理形成無量綱的數(shù)據(jù)結果。本文采用極差標準化進行數(shù)據(jù)變換，每一專題指標標準化后的分級數(shù)值結果在 0 到 10 之間。Xs=10（X-Xmin）/（Xmax-Xmin）（5）Xs表示變換后的數(shù)據(jù)；X 表示各項原始數(shù)據(jù)；Xmax表指標中的最大值；Xmin表示指標中的最小值。4土壤侵蝕計算結果及侵蝕背景空間分析4.1土壤侵蝕強度綜合評價指數(shù)計算與分級主成分分析中特征值、貢獻率、主成分載荷和累積貢獻率計算結果如表 1 所示。按照載荷矩陣值以及四個評價指標的值進行柵格運算，求出密云水庫區(qū)域各主成分因子分布值，根據(jù)各主成分因子的累計貢獻率得

16、出土壤侵蝕綜合評價因子。根據(jù)自然點剖分方法劃定分級標準，分級標準如表 2 中所示，侵蝕強度分布圖如圖6 所示，經(jīng)過野外實際驗證，分級結果與該地區(qū)實際情況以及其他學者的實驗、研究成果有較好的一致性8-11。4.2密云水庫周邊地區(qū)侵蝕背景空間分析利用 15 萬 DEM 數(shù)據(jù)生成坡度圖， 用 GIS 軟件將坡度分成 05， 58、 815、 1525、 2535、3590六個等級，將生成的坡度等級圖與土壤侵蝕潛在危險度圖進行疊加，得到不同坡度等級上的土壤侵蝕危險度(表 3)。從表 3 可以看出，在35的坡度帶上，以中度侵蝕面積為主，其面積比例達到 75.3%、61.82%，并且出現(xiàn)強度侵蝕和極強度侵

17、蝕，且呈現(xiàn)面積增長趨勢。 從土壤侵蝕潛在危險度計算結果來看(表 3)， 隨著坡度增大，土壤侵蝕潛在危險度受坡度影響明顯，與坡度成正相關關系。（2）密云水庫上游、下游區(qū)域侵蝕程度分析在上游白河支流入庫地區(qū)，土壤以褐土為主、棕壤、潮土為輔，侵蝕狀況有加劇的趨勢，中度侵蝕面積較大，達到 41.2%，侵蝕區(qū)呈不連片分布。該部分土地利用類型以有林地、草地和果園為主，其原因是由于密云縣進行土地利用轉型，將部分林地改制成果園，人為活動作用下使地表覆被度和坡度發(fā)生變化所致，同時上游地區(qū)鐵礦開采的露天剝表 1特征值、貢獻率、主成分載荷和累積貢獻率Tab 1Eigen value、contribute、Compo

18、nent Matrix (a) and cumulating contribute參數(shù)主成分因子參數(shù)載荷矩陣特征值累計貢獻率/%植被覆蓋度土壤可蝕性因子 K降雨侵蝕力 R坡度PCA11.86246.550.8230.590-0.4020.822PCA20.94923.720.263-0.2470.8440.327PCA30.79119.78-0.2450.7670.353-0.134PCA40.3989.950.4410.0400.048-0.447表 2土壤侵蝕強度分級面積統(tǒng)計結果Tab 2Soil erosion category simulated by the PCA model in

19、 the study area分級強度指標微度（I）輕度（II）中度（III）強度（IV）極強度（V）劇烈（VI）像元數(shù)1 063 065593 39376118333 0592 556325面積/km2956.758 5534.053 7685.064 729.753 12.300 40.292 5百分比/%43.3324.1831.021.350.100.01分級標準0-5.55.5-6.56.5-7.57.5-8.58.5-9.59.5-11.5圖 6土壤侵蝕強度分級圖Fig. 6Classified erosion map of the Miyun蝕在一定程度上加劇了庫區(qū)北部、東北部的

20、侵蝕程度，見表 4。密云水庫下游地區(qū)幾家滑雪場的建設破壞了一定的生態(tài)環(huán)境，另外其使用地下水作為造雪水源，導致了缺水狀況的加劇，同時在一定程度上導致了水源地涵養(yǎng)能力的下降和地表水的流失，長期下去可能會導致侵蝕面積加大，加劇丘陵區(qū)的水土流失，并使水庫水質受到嚴重影響，危及到北京供水質量及生態(tài)環(huán)境的協(xié)調發(fā)展。（3）密云水庫周邊地區(qū)不同地貌侵蝕程度分析密云水庫地區(qū)地貌主要以平原、丘陵、山地為主，利用 DEM 數(shù)據(jù)，按照海拔高度將整個研究區(qū)域分為 5 類， 不同地貌類型上的土壤侵蝕危險度 （像元個數(shù)）見表 5。從圖 7 可以看出，平原地區(qū)以微度侵蝕為主，其面積占該地貌類型的 94.6%；淺丘以微度和輕度

21、為主，其面積比例為 47.7%，兩者合計占該地貌類型總面積的 79.7%，中度侵蝕占 18.79%；高丘中度侵蝕為 47.2.26%，輕度為 36.22%，微度為 14.22%，強度侵蝕為 2.18%；低山上以微度侵蝕、中度侵蝕為主，其面積比例分別為 34.58%和 46.61%，微度為 17.35%，同時伴隨著 1.39%的強度侵蝕；海拔高于 800 m 的中山地區(qū)面積比例最大的為微度侵蝕，占該地貌類型總面積的 69.01%，其次為中度侵蝕，面積比例為 24.87%。 侵蝕區(qū)主要集中在庫東和庫北低山丘陵區(qū)，主要鄉(xiāng)鎮(zhèn)為西田各莊西北，石城、馮家峪與不老屯北部，太師屯、新城子東部。5結論與建議（1

22、）將主成分分析方法與遙感、GIS 技術相結合進行土壤侵蝕狀況判定，在水土侵蝕評價上可以作為傳統(tǒng)方法的一種補充，改變以往比較單一的侵蝕判定方法，提高判定結果的準確性和精確程度。（2）密云水庫周邊地區(qū)存在著不同強度的土壤侵蝕狀況，總體表現(xiàn)為微度侵蝕，525間以輕度侵蝕為主，中度侵蝕面積主要發(fā)生在低山丘陵區(qū)以耕地為主的土地利用上，由于該地區(qū)土層較薄，地貌以丘陵為主，在人類經(jīng)濟活動的影響下，導致土壤侵蝕面積產(chǎn)生加大的趨勢，同時也說明該地區(qū)的土壤侵蝕潛在危險程度較大，在25 度區(qū)域以中度侵蝕為主，并有侵蝕加重的趨勢。（3）水資源緊缺已經(jīng)成為制約首都發(fā)展的一大瓶頸。合理保護密云水庫周邊生態(tài)環(huán)境，降低土壤侵

23、蝕需要對該地區(qū)的土地利用加以調整，控制或者關閉水庫上游金屬礦產(chǎn)的開發(fā)，限制水庫下游地區(qū)滑雪場地的建設，加強水源涵養(yǎng)地的林地建設。這些是解決首都環(huán)境與發(fā)展問題，實現(xiàn)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展的重要舉措和根本保證。參考文獻：1劉寶元, 謝云, 張科利.土壤侵蝕預報模型M. 北京:中國科學技術出版社,2001:1-5.LIU Baoyuan, XIE Yun, ZHANG Keli. Soil Loss Prediction ModelM.表 3不同坡度、不同土壤侵蝕等級的面積Tab 3Slope and estimated erosion acreage in the study area指標IIIIIII

24、VVVI05617.23588.4584.210.6581524.37195.967.43152562.89253.8874.431.162535105.73334.172.770.7735138.09268.3925.821.530.29圖 7不同地貌土壤侵蝕危險度Fig. 7Physiognomy and estimated erosion rates表 5不同地貌類型上的土壤侵蝕危險度Tab 5Physiognomy and estimated erosion cells in the study area類型IIIIIIIVVVI平原254 74510 5823 515216240淺丘

25、396 994266 664156 38610 5161 438235高丘75 227191 540249 89511 54056149低山233 168116 980314 2959 39042838中山102 931762737 0921 3971053表 4密云水庫上游河流流域土壤侵蝕狀況Tab 4Soil erosion status in the upper Miyun reservoir侵蝕強度IIIIIIIVVVI像元數(shù)（個） 28 16120 94237 8354 6032983面積/km225.344 9 18.847 8 34.051 54.142 70.268 20.00

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33、ute of Geography andAgricultural Ecology, CAS, Jilin Changchun 130012, China;2. Graduate School of The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China;3. Beijing Key lab of resource Environment & GIS, Beijing 100037, ChinaAbstract: Soil erosion is one of the most serious problems of eco-environment. In this paper, the main study focus on the methods ofdynamically estimating soil erosion in large area based on RS and GIS. Firstly, the classification factors of soil erosion were selectedby analyzing