杜金海
(新疆綠疆源生態(tài)工程有限責(zé)任公司,烏魯木齊830000)
土壤侵蝕是引起該地區(qū)土地退化的主要環(huán)境問(wèn)題之一,由于區(qū)域氣候特征、地表覆被環(huán)境,西北高緯度地區(qū)存在著凍融、風(fēng)蝕、水蝕等不同因素造成的土壤侵蝕。雖然該地降水量與降水強(qiáng)度均較低,水蝕強(qiáng)度也相對(duì)較小, 但其容易引起水分遺失、 土壤剝離、水體污染等系列問(wèn)題[1-2]。 因此,研究區(qū)域水土流失發(fā)生的敏感性及其空間分布, 對(duì)區(qū)域環(huán)境保護(hù)具有很重要意義。
阿勒泰地區(qū)深居歐亞大陸腹地、國(guó)境西北,北部東部依靠阿爾金山,西部與南側(cè)為準(zhǔn)格爾盆地,中部有額爾齊斯河穿流而過(guò)。 地勢(shì)自東北向西南呈階梯狀遞減,海拔介于365~3930m,形成山地、谷地、盆地等折疊地貌類(lèi)型,全地區(qū)山地、平原、戈壁荒漠分別占32%,22%,46%。 阿勒泰位居新疆北段,受高緯度季風(fēng)環(huán)流影響,區(qū)域?yàn)樾陆貐^(qū)降水中心,水資源總量達(dá)量133.7億m3, 并發(fā)育注入北冰洋地區(qū)的額爾齊斯河,干流長(zhǎng)593km,徑流量119億m3。 該地區(qū)土壤貧瘠、團(tuán)聚結(jié)構(gòu)差、透水性強(qiáng),在強(qiáng)降雨條件下易產(chǎn)生水土流失。但由于區(qū)域干燥少雨的氣候環(huán)境,發(fā)生水蝕性的地區(qū)較少,主要以風(fēng)蝕為主。
熵權(quán)法是依據(jù)指標(biāo)信息熵的離散度進(jìn)行客觀賦權(quán)。 設(shè)阿勒泰地區(qū)水土流失敏感性:
按照指標(biāo)性質(zhì)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,正向指標(biāo)為指標(biāo)數(shù)值越大,表明水土流失風(fēng)險(xiǎn)越高,負(fù)向指標(biāo)則反之。
正向指標(biāo):yij=(xij-xmin)/(xmax-xmin)
負(fù)向指標(biāo):yij=(xmax-xij)/(xmax-xmin)
其中,yij為xij的標(biāo)準(zhǔn)化值,i∈n,j∈m,xmax,xmin分別為第j項(xiàng)指標(biāo)中的最大值、最小值。
在此基礎(chǔ)上計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的信息熵:
最后根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)信息熵分量確定權(quán)重[3]。
通用水土流失方程(RULSE)規(guī)定了水土流失發(fā)生發(fā)育的多項(xiàng)環(huán)境因子,分別是R因子(表征降雨侵蝕力);K因子(表征土壤可蝕性);LS因子(表征地形特征);C因子(表征地表植被覆蓋與管理);P為地表類(lèi)型因子。 基于此,區(qū)域水土流失敏感性評(píng)估所需數(shù)據(jù)資料主要包含地表植被覆蓋、 土地利用、DEM、土壤理化數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。 然而實(shí)際中影響水土流失發(fā)生的環(huán)境因素及其表征性變量不止于此。 借鑒[4-5]已有研究成果, 確定區(qū)域水土流失敏感性環(huán)境因素依次為DEM、坡長(zhǎng)、坡度、地形曲率、可蝕性、NDVI、LAI、降水量。
以 歐 空 局(https://search.asf.alaska.edu)提 供 的Sentinel-2光學(xué)影像為基礎(chǔ), 該影像中1~4為可見(jiàn)光波動(dòng),5~9為紅邊波段,9為水體探測(cè)波段,10~12為紅外波段。經(jīng)數(shù)據(jù)融合,其空間分辨率可提至10m,滿(mǎn)足高分辨率土地利用解譯需求。在ENVI5.5境中進(jìn)行輻射定標(biāo)和Flash大氣校正處理, 然后應(yīng)用矢量邊界裁剪出目標(biāo)區(qū)域。再利用bandmath工具技術(shù)得到NDVI,Spectral index工具提取LAI。 地形因子提取以地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)提供的ASTER DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用SAGA軟件對(duì)各地形因子進(jìn)行一步式提取。 研究區(qū)的土壤可蝕性資料來(lái)自地理監(jiān)測(cè)云平臺(tái)(http://www.gscloud.cn/),利用ArcGIS的空間分析工具之間提取得到, 后續(xù)有關(guān)區(qū)域水土流失敏感性評(píng)價(jià)利用Mapambegra工具完成。 環(huán)境因子的熵權(quán)計(jì)算在Excel 2016軟件中進(jìn)行。
為便于不同源環(huán)境要素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行綜合空間分析,利用ArcGIS平臺(tái)的Project工具將全部環(huán)境變量投影為UTM-1984坐標(biāo)系,導(dǎo)出柵格像素為30m,以滿(mǎn)足區(qū)域水土流失敏感性精細(xì)評(píng)估需要。 然后利用Band Collection Statistics工具, 計(jì)算得到該像素水平上研究區(qū)各環(huán)境變量的空間統(tǒng)計(jì)特征,結(jié)果如表1。
表1 研究區(qū)環(huán)境變量空間統(tǒng)計(jì)特征
研究區(qū)環(huán)境要素呈現(xiàn)明顯地帶性分布,如圖1所示。 DEM、坡度、坡長(zhǎng)、地形曲率、NDVI和LAI等隨地形呈現(xiàn)東西兩側(cè)分異。研究區(qū)東側(cè)為西北-東南走向的阿勒泰山系,西側(cè)為準(zhǔn)格爾盆地,地形和植被因素均呈現(xiàn)東高西低的格局。 土壤可蝕性亦呈現(xiàn)帶狀分布,但在額爾齊斯河流域附近的綠洲,阿勒泰山系中坡附近,土壤可蝕性K值較低,在坡頂及盆地局部,其可蝕性較高。 NDVI和LAI在主要集中在中下坡和流域局部綠洲附近。由于地形原因,研究區(qū)降水量呈現(xiàn)自西向東減少和自北向南增加格局。
圖1 研究區(qū)環(huán)境要素空間分布
利用熵權(quán)法的信息熵對(duì)研究區(qū)8個(gè)環(huán)境因素進(jìn)行賦權(quán),其權(quán)重大小排序?yàn)椋篖AI(0.201)>NDVI(0.181)>坡長(zhǎng)(0.135)>可蝕性(0.125)>降水量(0.124)>DEM(0.093)>地形曲率(0.078)>坡度(0.064)。 由此得到研究區(qū)水土流失敏感性評(píng)價(jià)模型如下:
式中 Sus為水土流失敏感性指數(shù),其值越大,表明區(qū)域水土流失風(fēng)險(xiǎn)越大;z為歸一化函數(shù)。
基于水土流失敏感性方程, 將各項(xiàng)環(huán)境因素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后,基于柵格計(jì)算器工具進(jìn)行加權(quán)求和,得到區(qū)域水土流失敏感性指數(shù)空間分布。 如圖2所示,研究區(qū)水土流失敏感性指數(shù)介于0~0.89之間, 空間平均值為0.34,標(biāo)準(zhǔn)差為0.12,表明其總體風(fēng)險(xiǎn)程度較低。高敏感性地帶分布較少,主要位于研究區(qū)的阿勒泰山系東側(cè), 這些地區(qū)植被覆蓋程度低且土壤具有較高的可蝕性,加之山地地形,因而水土流失風(fēng)險(xiǎn)較高,此外在研究區(qū)的南緣由于區(qū)域降水量充分、且強(qiáng)度大,亦有較高的風(fēng)險(xiǎn)。而準(zhǔn)格爾盆地大部分地區(qū)水土流失敏感性為中等, 主要由于該地區(qū)地形為盆地、地表物質(zhì)運(yùn)移不充分。額爾齊斯河流沿岸綠洲及阿勒泰山系大部分地區(qū)的水土流失敏感性較低,這得益于有良好的植被覆蓋。
圖2 研究區(qū)水土流失敏感性評(píng)價(jià)
基于開(kāi)源環(huán)境數(shù)據(jù),以地理信息系統(tǒng)技術(shù)為支撐,提取了阿勒泰地區(qū)水土流失敏感性因子,并結(jié)合敏感性方程,對(duì)該地區(qū)水土流失風(fēng)險(xiǎn)展開(kāi)空間評(píng)估。 得出結(jié)論如下:
(1) 阿勒泰地區(qū)水土流失風(fēng)險(xiǎn)總體程度較低,呈現(xiàn)局部聚集分布,主要位于阿勒泰山系東側(cè)的低植被覆蓋度,其他大部分地區(qū)水土流失風(fēng)險(xiǎn)較低。
(2)熵權(quán)信息顯示,植被、土壤可蝕性是影響水土流失風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素,在研究區(qū)山地地區(qū)強(qiáng)化環(huán)境保護(hù)與植被修復(fù)是促進(jìn)水土保持治理的有效途徑。