高睿瑜, 袁 利, 張榮華, 吳 迪, 李明宇, 李文龍

(1.山東農業(yè)大學 林學院 山東泰山森林生態(tài)系統國家定位研究站,山東 泰安 271018; 2.淮河水利委員會 淮河流域水土保持監(jiān)測中心站， 安徽 蚌埠 233001)

黃泛平原風沙區(qū)(以下稱“黃泛區(qū)”)屬國家級水土流失重點預防區(qū)，長久以來，風蝕和水蝕造成土壤養(yǎng)分流失、土地生產力下降[1]，破壞區(qū)域生態(tài)環(huán)境，制約經濟社會發(fā)展。黃泛區(qū)地處暖溫帶季風性氣候區(qū)，雨熱同期，風旱同季，地勢整體平坦。區(qū)域在1—5月和10—12月同時存在強風和干旱天氣，導致耕地、林草地和沙地上易出現風蝕。降水集中在6—9月，加之局部存在沙丘、沙崗等微起伏地貌[2]，易造成一定程度的水蝕。為摸清黃泛區(qū)風蝕規(guī)律，明確水土流失防治的的重點時間，應對區(qū)域土壤侵蝕分布格局、年內變化特征進行研究。

目前，國內關于黃泛區(qū)土壤侵蝕的研究側重于風蝕，早期以試驗分析和定位觀測為主。比如趙存玉等[3]結合風洞模擬、野外調查闡明了魯西北黃泛區(qū)農田與風蝕的作用機制；姬生勛等[4]證明了不同土地利用方式下土壤風蝕量變化規(guī)律存在差異；2017年，宋勝明等[5]通過定位觀測研究了風速累積時間、農作物覆蓋情況、地表粗糙度對蘭考縣耕地風蝕的影響。近10 a，遙感監(jiān)測、模型計算被應用于黃泛區(qū)土壤侵蝕研究，內容涉及風蝕和水蝕。2012年，王友勝[2]借助遙感監(jiān)測和野外調查研究了淮河流域黃泛區(qū)風水侵蝕格局及其驅動因子，為黃泛區(qū)土壤侵蝕后續(xù)研究提供了參考和有力依據；毛玉磊[6]利用遙感技術系統分析了河南黃泛區(qū)易風蝕性土地的現狀及變化特征。2019年，高分辨率(≤2 m)遙感影像廣泛應用于水土流失動態(tài)監(jiān)測，袁利等[7]、張樂[8]以高分辨率遙感影像為數據源，利用風蝕模型、CSLE模型分別研究了淮河流域黃泛區(qū)、魯西北黃泛區(qū)的水土流失情況。隨著基礎數據質量和遙感影像分辨率提高，縣域尺度土壤侵蝕研究增多[9-10]，但目前黃泛區(qū)土壤侵蝕多以年為時間尺度進行現狀和分布格局研究，有關土壤侵蝕年內變化特征關注較少，有待進一步豐富。

本研究以河南省蘭考縣為研究區(qū)域，以高分辨率遙感影像、MODIS-NDVI和SMAP等影像為基礎數據，借助風力侵蝕模型和CSLE模型對蘭考縣土壤侵蝕進行系統研究，探索土壤侵蝕及其影響因子2019年年內半月變化特征，綜合分析區(qū)域全年侵蝕特征。以期豐富黃泛區(qū)土壤侵蝕研究成果，為確定黃泛區(qū)及黃河下游地區(qū)風蝕治理的重點時間、地區(qū)提供科學依據，為全國水土流失動態(tài)監(jiān)測工作提供數據支持。

1 研究區(qū)概況

河南省蘭考縣屬于淮河流域黃泛區(qū)，地理位置位于34.44°—35.01°N和114.40°—115.16°E的范圍內(具體情況見圖1)，總面積為1 116 km2，包括儀封鄉(xiāng)、三義寨鄉(xiāng)、城關鎮(zhèn)、東壩頭鄉(xiāng)等15個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。研究區(qū)屬暖溫帶半濕潤季風性氣候，四季分明，雨熱同期，冬春季降水少，大風較多；冬季平均風速為1.71 m/s，春季平均風速1.89 m/s，2月風速值最高，為5.90 m/s～10.95 m/s[10]。區(qū)域地貌以平原為主，存在沖積扇、沙丘、沙崗等地貌景觀；地形平坦，以平緩坡為主。豫東北黃泛區(qū)植被屬暖溫帶落葉闊葉林帶，種植農作物、農田林網、經濟林、防風固沙林，常見樹種為楊樹、蘋果等。農作物多為一年兩熟制耕作，主要為小麥與花生、玉米或地瓜輪作；部分區(qū)域存在一年一熟制，是風蝕易發(fā)生區(qū)域。農田風蝕與風沙化是區(qū)域的主要水土流失問題[10]。

圖1 河南省蘭考縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)分區(qū)

2 研究方法

2.1 數據類型及來源

本研究所用數據包括遙感影像、地形地貌數據、土壤數據及氣象數據和其他資料，具體情況見表1。

表1 河南省蘭考縣有關基礎數據信息

2.2 土壤侵蝕計算

本研究侵蝕模型計算、侵蝕因子數據的獲取與處理均以水利部水土保持監(jiān)測中心制定的《區(qū)域水土流失動態(tài)監(jiān)測技術規(guī)定(試行)》(以下稱《技術規(guī)定》)為準則，并結合研究區(qū)域河南省蘭考縣實際情況進行。

2.2.1 侵蝕模型

(1) 風蝕模型。本研究借助第一次全國水利普查的風蝕模型計算2019年風蝕模數[7,11]，該模型源于中科院大田推廣模型[11]。包括耕地、草(灌)地和沙地(漠)3種模型。模型在研究區(qū)的適用情況見表2，計算公式如公式(1)—(3)所示：

(1)

(2)

(3)

式中：Qfa,Qfg,Qfs分別為每半月耕地、草地和沙地風力侵蝕模數(t/hm2·a);W為每半月表土濕度因子,取值范圍為0～1;Tj為每半月各風速等級的累積時間(min);Z0為地表粗糙度,無量綱;j為風速等級序號;Uj為第j個等級的平均風速(m/s);V為植被覆蓋度(%)。

表2 研究區(qū)風蝕模型適用范圍

(2) 水蝕模型。本研究運用劉寶元等[12]提出的的CSLE模型計算水蝕模數[7,12-15]，計算如公式(4)：

A=R·K·L·S·B·E·T

(4)

式中：A為土壤流失量(t/hm2·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·hm2·mm);L為坡長因子;S為坡度因子;B為植被覆蓋與生物措施因子;E為工程措施因子;T為耕作措施因子。

2.2.2 模型因子獲取及處理

(1) 土地利用與水土保持措施解譯。根據遙感影像的色彩、形狀、紋理等特征，結合實際進行人機交互解譯，獲取矢量及柵格數據。

(2) 植被覆蓋度計算。借助MODIS-NDVI數據初步計算3 a平均24個半月植被覆蓋度FVC數據，進行投影轉換、裁剪和重采樣等處理后，借助參數修訂法計算，最終獲取10 m分辨率柵格數據。

(3) 風蝕模型因子。依據蘭考縣風蝕定位觀測站及周邊縣市2013—2019年風速數據，按1 m/s間隔統計≥臨界風速的各等級風速累積時間，獲取風力因子U數據。將SMAP L3數據進行投影轉換、裁剪等預處理后相同半月取均值，提取表土濕度因子W數據。以土地利用數據為基礎，結合蘭考縣風蝕觀測站定位觀測數據與野外調查成果，對一年兩熟、一年一熟制耕地進行粗糙度賦值，生成地表粗糙度因子Z0數據。各因子數據為10 m分辨率柵格數據，以半月為1期，共24期。

(4) 水蝕模型因子。降雨侵蝕力因子R、土壤可蝕性因子K數據由淮河流域水土保持監(jiān)測中心提供，經重采樣、投影轉換等處理后可用于模型計算。R因子數據全年共24期；以DEM數據為基礎，運用北京師范大學開發(fā)工具初步提取坡長因子LS數據，對林草地LS修正后獲取最終數據。依據《技術規(guī)定》初步計算園、林、草地的植被覆蓋與生物措施因子B數據，其余土地利用類型直接賦值，經柵格計算、鑲嵌等處理后生成B因子數據。依據土地利用數據和《技術規(guī)定》中要求，賦值生成水土保持工程措施因子E、耕作措施因子T數據。各因子為10 m分辨率柵格數據，其中R，B以半月為1期，共24期。

2.2.3 侵蝕計算及強度評價 借助ArcGIS的Raster Calcularor功能，疊加各因子數據進行模型計算(風蝕模型需將3種模型計算結果進行鑲嵌)，最終獲取蘭考縣2019年24個半月及全年的風蝕模數、水蝕模數。將24個半月及全年累計的風蝕、水蝕模數按《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190-2007)[16]判斷侵蝕強度(當區(qū)域同時存在風蝕和水蝕時，比較各柵格水蝕、風蝕強度，保留強度高的侵蝕類型；水蝕、風蝕強度相同時，保留水蝕)，得24個半月及全年土壤侵蝕數據和空間分布圖，并在Origin，ArcGIS中進行數據分析。

2.3 各半月土壤侵蝕比例

為分析蘭考縣2019年24個半月土壤侵蝕變化特征，本研究參考植被覆蓋與生物措施因子B相關研究中的WRi的計算方法，計算WAi和WQi，以明確區(qū)域風蝕、水蝕較強時間。數據結果在Excel和Origin中進行分析，計算公式如下：

(5)

(6)

式中：WAi為某半月侵蝕(風蝕、水蝕)模數占全年累計模數比例(%);Ai為某半月侵蝕(風蝕、水蝕)模數(t/hm2·a); WQi為某半月水土流失面積占全年累計面積比例(%);Qi為某半月水土流失面積(km2)。

3 結果與分析

3.1 侵蝕影響因子時間變化特征

氣候、地形和植被等因素對土壤侵蝕發(fā)生、發(fā)展有重要影響，地形和土壤等因素短時間內不會變化，而氣候、植被一年內動態(tài)變化顯著。在遙感監(jiān)測中，風力因子、降雨侵蝕力因子等數據是侵蝕影響因素的直觀反映，侵蝕影響因子值的變化影響土壤侵蝕模數和強度。若研究區(qū)域土壤侵蝕特征，應先分析侵蝕影響因子時間變化特征。

風蝕模型和CSLE模型中，U，W，R及林園草的B因子數據以半月為單元，共24期，且存在各半月的動態(tài)變化。K，L，S因子短時間內變化的可能性較小，其余因子則依據土地利用解譯結果賦值生成。因此，本研究重點關注U，W，R及林園草的B。在ArcGIS中獲取其各半月的數值情況(圖2—3)，分析其變化特征。

(1) 風蝕模型因子。分析圖2可知，第13—18個半月(7—9月)表土濕度值較高；第1—4，23—24個半月(1—2月、12月)值較低。第15個半月表土濕度值最高，變化范圍為0.19～0.28，均值為0.23；第3個半月值最低。同樣由圖2知，第3—9，21—22個半月(2—5月、11月)風速≥5 m/s累積時間較高，第14—18個半月(7—9月)時間較低。第6個半月風速累積時間處于1 442.96～1 549.52 min的范圍內，均值為1 485.83 min，高于其他時間，第16個半月值最低。

圖2 蘭考縣2019年24個半月風蝕模型因子

風速≥5 m/s累積時間全年呈“M”型變化；W值呈“波浪型”變化，風蝕模型因子變化與黃泛區(qū)季風性氣候相關。2—5月及11—12月，區(qū)域干旱多風，此時風時間較長、土壤含水量較低，造成U值較高，W值較低。7—9月區(qū)域降水增加，且風力弱、風速小，還存在農田灌溉，此時起風時間短，土壤含水量升高，導致W值較高，U值較小。

(2) 水蝕模型因子。由圖3可知，第9—16個半月(5—8月)林園草的B平均值較高；第1—3，23—24個半月(1—2月、12月)值較低。第13個林園草B的均值最高，為0.005；第24個半月值最低。同樣由圖3a知，第12—18個半月(6—9月)R值較高，第1—7，10—24個半月(1—4月、10—12月)值較低。第14個半月R值最高，變化范圍為522.51～562.81 MJ·mm·(hm2·h·a)，均值為538.42 MJ·mm·(hm2·h·a)；第24個半月R值最低。

注：SLRi為第i個半月園地、林地和草地的土壤流失比例； WRi為第i個半月降雨侵蝕力占全年侵蝕比例。

R值和林園草B平均值呈“先升高再降低”的趨勢，其變化與黃泛區(qū)氣候及植被特點有關。1—4月及10—12月，區(qū)域降水較少，植被處于生長階段，此時降雨造成的侵蝕較弱，植被覆蓋度較低，造成R值和林園草B的均值較低。6—9月降水增加，植物進入茂盛期，此時植被覆蓋度增加，且降雨造成侵蝕較強，導致R值和林園草B的均值較高。

3.2 蘭考縣2019年風蝕模數特征

侵蝕模數是模型計算的原始數據，其時間和空間分布特征可直觀反映區(qū)域風蝕強弱。

(1) 時間特征。分析2019年蘭考縣各半月侵蝕模數情況(圖4)知，第4—6，9，21—22個半月(2—3月、5月和11月)模數較高；第13—18個半月(7—9月)較低；模數均值、最大值呈“M型”變化。風蝕侵蝕模數全年累計值的變化范圍為0～5 186.31 t/(km2·a)，均值為153.26 t/(km2·a)。其中第9個半月侵蝕模數均值最高，為18.36 t/(km2·a)；第6個半月模數處于0～659.61 t/(km2·a)范圍內，存在全年最大值；第17個半月模數均值最低，為0.91 t/(km2·a)。

風蝕模數的變化與風速累計時間、表土濕度、地表粗糙度相關。第4—9，21—22個半月(2—5月和10—12月)，黃泛區(qū)風速大、風力強，且降水較少，造成風速累積時間長、表土濕度低；此外，此時耕地存在休耕、翻耕，部分區(qū)域粗糙度較小。因此，此時間段內侵蝕模數模數越高，風蝕較強。

圖4 蘭考縣2019年24個半月風蝕模數

分析圖5可知，風蝕全年WAi值處于0%～59.12%范圍內，第3—6，9—12，19—22個半月(2—3月、5—6月及10—11月)的時間段內WAi平均值相對較高；第13—18個半月(7—9月)較低。其中第9個半月WAi均值、最大值均高于其他時間；第13個半月WAi均值最低；第14，18個半月WAi最大值低于其他時間。

圖5 蘭考縣2019年風蝕24個半月WAi

WAi最大值、均值變化趨勢與風蝕模數相似，呈“M型”，證明了2—3月、5月和11月蘭考縣風蝕較強，7—9月風蝕較弱。

(2) 空間特征。由圖6可知，東壩頭鄉(xiāng)、許河鄉(xiāng)、紅廟鎮(zhèn)、南彰鎮(zhèn)存在侵蝕模數極高區(qū)域，儀封鄉(xiāng)、張君墓、三義寨鄉(xiāng)鎮(zhèn)整體模數較高；谷營鎮(zhèn)、城關鎮(zhèn)、孟寨鄉(xiāng)整體模數較低。綜合土地利用分析[10]可知，風蝕多發(fā)生在水澆地、采礦用地和沙地上；蘭考縣水澆地約占全縣面積的60.78%[10]，且部分區(qū)域冬季休耕，使水澆地易出現風蝕；而采礦用地、沙地周圍堆積的沙土易被強風吹蝕搬運，導致范圍內風蝕較強。城鎮(zhèn)/農村建設用地、道路及水域不參與模型計算，風蝕模數為0；園地、林地和草地植被覆蓋相對較高，模數不為0但數值偏小，不易出現風蝕。

圖6 蘭考縣2019年風蝕侵蝕模數空間分布

3.3 蘭考縣2019年水蝕模數特征

(1) 時間特征。由圖7可知，第12—18個半月(6—9月)模數較高，水蝕相對較強；第1—7，19—24個半月(1—4月、10—12月)較低，水蝕較弱；模數均值、最大值呈“升高—降低”的變化。水蝕模數時間特征與風蝕相反。模數全年累計值處于0～8 028.86 t/(km2·a)范圍內，均值為9.54 t/(km2·a)。第14個半月模數最高，最高值為1 518.16 t/(km2·a)，均值為1.82 t/(km2·a)；第3個半月模數最低，均值為0.01 t/(km2·a)。

分析圖8可知，水蝕全年WAi值處于0%～77.46%范圍內，第9—18個半月(5—9月)WAi值較高；其余時間較低。第13個半月WAi最值高于其他時間，最大值為77.46%；第14個半月WAi均值最高，為20.34%。WAi最大值、均值變化趨勢與水蝕模數相似，證明6—9月水蝕相對較強，其余時間水蝕較弱。

(2) 空間特征。由圖9可知，東壩頭鄉(xiāng)、城關鎮(zhèn)、儀封鄉(xiāng)存在侵蝕模數較高區(qū)域；爪營鄉(xiāng)、張君墓鎮(zhèn)、孟寨鄉(xiāng)整體模數較低。黃泛區(qū)非典型水蝕區(qū)，水蝕與自然條件相關。蘭考縣地勢平坦，地形起伏較小，土層深厚，夏季降水多，生產建設活動頻繁，故模數較高的區(qū)域多為采礦用地。

圖7 蘭考縣2019年24個半月水蝕模數

圖8 蘭考縣2019年24個半月水蝕WAi

圖9 蘭考縣2019年水蝕侵蝕模數空間分布特征

3.4 蘭考縣2019年土壤侵蝕特征

蘭考縣同時存在風蝕和水蝕，研究區(qū)域土壤侵蝕特征時應依據相關要求和技術規(guī)范，疊加風蝕、水蝕后進行綜合分析，最終得蘭考縣2019年半月及全年土壤侵蝕特征。

(1) 半月特征。分析蘭考縣2019年內各半月水土流失情況(圖10)可知，除第2，10—11，19—20，23—24個半月外、其余時間均產生水土流失，出現水土流失的半月數占全年的70.83%。第4—9個半月(2—5月)水土流失面積較多，面積維持8.61 km2不變，且均為風蝕；第12—18個半月(6—9月)水土流失較少。產生水土流失的時間內，WQi值變化范圍為0.01%～3.18%。上述數據表明第4—9，21—22個半月(2—5月、11月)是蘭考縣土壤侵蝕較強時間。

圖10 蘭考縣2019年24個半月水土流失面積

(2) 全年特征。由表3可知，蘭考縣2019年水土流失面積共271.66 km2，占全縣面積的24.34%，主要由風蝕造成。其中，風蝕造成水土流失270.04 km2，占總面積的99.40%；水蝕面積造成水土流失僅1.62 km2。風蝕以輕度侵蝕為主，面積261.47 km2，占風蝕水土流失面積的96.83%；其次為中度侵蝕和強烈侵蝕。水蝕以輕度侵蝕為主，面積1.58 km2，占水蝕水土流失面積的97.53%；中度侵蝕最少，僅0.04 km2。

表3 蘭考縣2019年水土流失面積及比例

分析蘭考縣2019年土壤侵蝕圖(圖11)可知，輕度風蝕在全縣廣泛分布，儀封鄉(xiāng)、張君墓鎮(zhèn)、谷營鎮(zhèn)和東壩頭鄉(xiāng)等面積相對較多；孟寨鄉(xiāng)、南彰鎮(zhèn)分布相對較少；紅廟鎮(zhèn)、許河鄉(xiāng)、東壩頭鄉(xiāng)和城關鎮(zhèn)存在一定面積中度風蝕。水蝕面積較少，分布較為分散，在儀封鄉(xiāng)相對較多。

注：中度水蝕和強烈風蝕的斑塊分散、微小，正常比例尺下較難分辨，故圖中沒有表達。

4 討論與結論

(1) 蘭考縣風力因子半月變化呈“M”型，第3—9，21—22個半月值較高；表土濕度因子變化呈“波浪型”，第13—18個半月值較高。降雨侵蝕力因子、林園草植被覆蓋與生物措施因子B均值的變化為“先升高再降低”，前者第9—16個半月值較高，后者第12—18個半月值較高。

(2) 蘭考縣半月風蝕模數變化呈“波浪型”；全年累計風蝕模數在0～5 186.31 t/(km2·a)范圍內，均值為153.26 t/(km2·a)；第4—9，21—22個半月風蝕較強；儀封鄉(xiāng)、張君墓鎮(zhèn)等風蝕模數較高；風蝕多在水澆地、采礦用地上。與前人相似研究比較[7,10]，風蝕空間分布特征相近。

(3) 蘭考縣半月水蝕模數變化趨勢為“先升高再降低”；全年累計水蝕模數在0～8 028.86 t/(km2·a)范圍內，均值為9.54 t/(km2·a)；第12—18個半月水蝕相對較強；東壩頭鄉(xiāng)、城關鎮(zhèn)存在水蝕模數較高區(qū)域；水蝕多在采礦用地上。

(4) 2019年蘭考縣共17個半月出現水土流失，占全年的70.83%；第4—9個半月水土流失面積最多；均為風蝕。全年水土流失面積為271.66 km2，占全縣面積的24.34%；主要為輕度風蝕，占水土流失面積的96.83%。風蝕主要在儀封鄉(xiāng)、張君墓鎮(zhèn)、谷營鎮(zhèn)和東壩頭鄉(xiāng)，水蝕主要在儀封鄉(xiāng)。水土流失監(jiān)測與防治應重點關注此時間內水澆地、采礦用地上的侵蝕。本研究所得蘭考縣水土流失面積與前人相似的研究[7,10]比較有所差異，由研究區(qū)域差異導致；但風蝕空間分布特征相似，證明了本研究結果的準確性、合理性。