張發(fā)民，楊 愷，李雄飛，劉政鴻，王傳明，王 蓉

(陜西省水土保持勘測規(guī)劃研究所(陜西省水土保持生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心)，710004，西安)

黨的“十八大”以來，以習近平同志為核心的黨中央站在戰(zhàn)略和全局的高度，對生態(tài)文明建設(shè)和生態(tài)環(huán)境保護提出一系列新思想新論斷新要求，為努力建設(shè)美麗中國，實現(xiàn)中華民族永續(xù)發(fā)展，走向社會主義生態(tài)文明新時代，指明了前進方向和實現(xiàn)路徑。水土保持是國家生態(tài)文明建設(shè)的重要內(nèi)容。水土保持動態(tài)監(jiān)測是水土保持事業(yè)的重要組成部分，是貫徹落實中央生態(tài)文明建設(shè)決策部署的重要支撐，是貫徹落實新時期水利發(fā)展總基調(diào)的一項基礎(chǔ)性工作，在生態(tài)環(huán)境保護中占有重要地位[1]。2018年以來的水土流失動態(tài)監(jiān)測工作，已獲取3期(2018年、2019年與2020年)全國范圍內(nèi)水土流失動態(tài)監(jiān)測成果，并公開發(fā)布，為生態(tài)環(huán)境建設(shè)宏觀決策與科學、合理、系統(tǒng)地開展綜合治理工作提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

水蝕區(qū)域水土流失動態(tài)監(jiān)測工作主要分為2項：一是基于RS (remote sensing)、GIS[2](geographic information systems)技術(shù)，通過中國土壤流失通用方程[3](Chinese soil loss equation，CSLE)，獲取區(qū)域內(nèi)土壤侵蝕強度，該方程基本形式為A=RKLSBET，式中包含因子為降雨侵蝕力因子(R)、土壤可蝕性因子(K)、地形因子[4](L、S)、生物措施因子(B)、工程措施因子(E)以及耕作措施因子(T)；二是通過坡度、蓋度、水土流失強度對區(qū)域內(nèi)多類信息進行分級統(tǒng)計。在工作實踐中，因受地形數(shù)據(jù)影響，陜西省省級動態(tài)監(jiān)測區(qū)部分中間成果存在一定異常，主要體現(xiàn)在以下2方面：一是渭河河谷階地同一區(qū)域單一地類侵蝕等級存在零星異常；二是監(jiān)測區(qū)以坡度分級統(tǒng)計的各類信息存在異常，主要表現(xiàn)在水澆地存在零星高等級坡度柵格，上述異常存在不合理性，對監(jiān)測區(qū)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、整編造成不同程度影響。

因此，筆者從適宜性角度，基于1∶5萬地形圖的地形數(shù)據(jù)，對比分析3種公開版DEM數(shù)據(jù)，以期獲取適用于陜西省省級動態(tài)監(jiān)測區(qū)基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)，從而客觀真實反映區(qū)域內(nèi)地形信息，保障中間計算成果的合理性，提升最終成果精度。

1 研究區(qū)概況

長安區(qū)隸屬陜西省西安市，位于E 108°38′～109°14′，N 33°47′～34°18′之間，地處關(guān)中平原腹地，南為秦嶺山地，北為渭河斷陷谷地沖積平原區(qū)(包括坮塬)。轄區(qū)面積1 594 km2(民政部面積)，屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候區(qū)，雨量適中，四季分明，氣候溫和，秋短春長，境內(nèi)主要河流有灃河、浐河，均屬渭河水系。2020年動態(tài)監(jiān)測成果顯示區(qū)內(nèi)土地利用以林地為主，耕地次之；水力侵蝕面積為163.63 km2，以輕度侵蝕為主。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源選取

目前應(yīng)用較多的公開版30 m分辨率DEM數(shù)據(jù)主要有SRTM1、NASADEM和ASTER GDEM。

1)SRTM(shuttle radar topography mission，航天飛機雷達地形測量任務(wù))，由美國太空總署(National Aeronautics and Space Administration)和國防部國家測繪局(National Imagery and Mapping Agency)聯(lián)合測量。2000年2月11日，美國發(fā)射的“奮進”號航天飛機上搭載SRTM系統(tǒng)，獲取N 60°至S 60°之間總面積超過1.19億km2的雷達影像數(shù)據(jù)，覆蓋地球80%以上的陸地表面。此數(shù)據(jù)產(chǎn)品按精度可以分為SRTM1和SRTM3，分別對應(yīng)的空間分辨率精度為30 m和90 m數(shù)據(jù)。筆者選取版本號為V4.1的30 m精度SRTM數(shù)據(jù)作為研究對象。

2)NASADEM數(shù)據(jù)是NASA LP DAAC(陸地進程分布式數(shù)據(jù)存檔中心)于2020年對外公開發(fā)布的，該產(chǎn)品基于SRTM數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化算法對其進行再處理，提高了高程精度，并利用ASTER GDEM高程數(shù)據(jù)對缺失值進行了細分，數(shù)據(jù)覆蓋面積范圍為從N60°到S56°，達地球陸地表面積的80%左右，水平分辨率約為30 m。

3)ASTER GDEM(先進星載熱輻射和反射儀全球數(shù)字高程模型)數(shù)據(jù)由日本METI和美國NASA聯(lián)合研制并免費面向公眾分發(fā)。數(shù)據(jù)覆蓋范圍為N83°至S83°之間的所有陸地區(qū)域，達到了地球陸地表面積的99%，其水平分辨率約為30 m。目前共有3版數(shù)據(jù)，2009年ASTER GDEM V1數(shù)據(jù)發(fā)布，其原始數(shù)據(jù)局部地區(qū)存在異常；ASTER GDEM V2數(shù)據(jù)采用了優(yōu)化算法對V1數(shù)據(jù)進行了改進，該算法重新處理了150萬幅影像，其中的25萬幅影像是在V1版數(shù)據(jù)發(fā)布后新獲取的影像；ASTER GDEM V3數(shù)據(jù)則是在V2數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，新增了36萬光學立體像對數(shù)據(jù)，主要用于減少高程值空白區(qū)域、水域數(shù)值異常。本文選取版本號為V3的ASTER GDEM數(shù)據(jù)作為研究對象。

2.2 技術(shù)路線

首先將分幅原始數(shù)據(jù)進行影像預(yù)處理，結(jié)合1∶5萬地形圖特征地物對其空間校準，以3次卷積算法重新采樣為30 m水平分辨率DEM[5]數(shù)據(jù)，對其進行填洼分析并形成研究區(qū)內(nèi)坡度圖[6]，并按照<5°、≥5°～8°、≥8°～15°、≥15°～25°、≥25°～35°, ≥35°6個等級[7]對坡度圖重新分類，生成不同坡度等級專題圖，同時保證不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)基礎(chǔ)像元對齊方式相匹配。最終，通過與1∶5萬地形圖生成的坡度圖[8]進行各坡度等級偏差分析，得出結(jié)論。詳細技術(shù)路線見圖1。

本文涉及數(shù)據(jù)均采用CGCS2000國家大地坐標系，1985國家高程基準，投影方式為Albers投影，中央經(jīng)線E 108°。The data involved in this article all use the CGCS2000 National Geodetic Coordinate System, the 1985 National Elevation Datum, the projection method is Albers projection, and the central meridian is E108°.圖1 技術(shù)路線Fig.1 Technical route

3 結(jié)果與分析

將3種數(shù)據(jù)源DEM制成的坡度分級圖以渭河斷陷谷地沖積平原區(qū)(平原區(qū))和秦嶺山地(山區(qū))2類地貌單元進行區(qū)域統(tǒng)計，并結(jié)合1∶5萬地形圖分析各坡度等級比例情況(表1和圖2)，評價3種數(shù)據(jù)源生成的坡度分級精度和空間分布。

在山區(qū)，SRTM1地形數(shù)據(jù)在<5°、≥5°～8°、≥8°～15°、≥15°～25°、≥25°～35°, ≥35°6個坡度等級上的偏差分別為0.15%、0.19%、0.30%、3.26%、0.90%、-4.80%，均低于5%，較真實地反映出該區(qū)域坡度分布；NASADEM地形數(shù)據(jù)在≥15°～25°、≥25°～35°和≥35°3個坡度等級較1∶5萬地形圖的偏差分別為7.87%、5.97%和-16.16%，ASTER GDEM地形數(shù)據(jù)在這個3個坡度等級上的偏差分別是7.62%、3.51%和-16.58%，2種DEM數(shù)據(jù)在高坡度等級面積均減少16%以上，空間分布準確度上明顯低于SRTM1 DEM，不能真實反映實際坡度分布。筆者認為，在計算土壤侵蝕強度時，由于高等級坡度范圍的減少，山區(qū)水土流失強度也存在降低的可能。

表1 研究區(qū)3套DEM數(shù)據(jù)源坡度分級統(tǒng)計Tab.1 Three sets of DEM data source slope classification statistics in the study area %

圖2 研究區(qū)3套數(shù)據(jù)源坡度偏差區(qū)域分析結(jié)果Fig.2 Analysis results of slope deviation area of three sets of data sources in the study area

在平原區(qū)，SRTM1與NASADEM數(shù)據(jù)在各坡度分布于與1∶5萬地形圖基本一致(圖3a、b和c)，九成區(qū)域坡度為5°以下，除較明顯的溝壑外，未見高等級坡度柵格，同時各坡度等級與1∶5萬地形圖比較，偏差均小于2%；而ASTER GDEM數(shù)據(jù)在<5°、≥5°～8°、≥8°～15°坡度等級的偏差分別達到-24.60%、16.13%、8.01%，存在大幅偏差(圖3d)，特別是平原區(qū)域存在大量5°以上柵格。通過影像與坡度分級圖對比，發(fā)現(xiàn)平原區(qū)高等級坡度柵格普遍出現(xiàn)在地表覆被落差較大的區(qū)域，如建構(gòu)筑物、高大喬木以及橋梁等(圖4)。筆者認為該DEM數(shù)據(jù)無法有效消除地表覆被對高程信息的影響[10]，導(dǎo)致平原區(qū)出現(xiàn)異常高等級坡度柵格，在其他5種因子一定的情況下，由于坡長坡度因子存在異常(圖5)，勢必影響利用CLSE計算平原區(qū)土壤侵蝕強度的結(jié)果， 使其出現(xiàn)零星的中度以上高等級侵蝕柵格，同時以坡度分級統(tǒng)計的各類信息，尤其是水澆地也會存在5°以上的坡度統(tǒng)計信息。這些異常明顯不符合實際的情況。

圖3 研究區(qū)不同數(shù)據(jù)源坡度分級圖Fig.3 Slope classification map of different data sources in the study area

圖4 遙感影像和坡度分級對比Fig.4 Comparison of remote sensing image and slope classification

圖5 局部區(qū)域ASTER GDEM與SRTM1地形數(shù)據(jù)LS因子對比Fig.5 Comparison of LS from ASTER GDEM and SRTM1 in partial region

圖6 ASTER GDEM、SRTM1數(shù)據(jù)土壤侵蝕等級對比Fig.6 Comparison of soil erosion level map between ASTER GDEM and SRTM1 data

4 結(jié)論與討論

通過3種不同數(shù)據(jù)源DEM與1∶5萬地形圖進行坡度分級比較，發(fā)現(xiàn)SRTM1、NASADEM地形數(shù)據(jù)在渭河斷陷谷地沖積平原區(qū)各等級坡度分布符合實際，而ASTER GDEM地形數(shù)據(jù)受地表覆被影響，在該區(qū)域出現(xiàn)大量5°以上柵格，導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)單一地類土壤侵蝕強度等級出現(xiàn)異常(圖6b)，同時影響以坡度分級統(tǒng)計的各類信息；在秦嶺山地區(qū)域，SRTM1地形數(shù)據(jù)各等級坡度分布符合實際，NASADEM、ASTER GDEM地形數(shù)據(jù)在高等級坡度出現(xiàn)一定偏差，尤其集中在高等級坡度區(qū)域，不能真實反映實際坡度分布。

以研究區(qū)為例，SRTM1地形數(shù)據(jù)無論在坡度精度以及空間分布與實際地形特征的契合度均優(yōu)于NASADEM與ASTER GDEM地形數(shù)據(jù)，較為真實反映區(qū)域內(nèi)地形信息，不但有效的消除了同區(qū)域單一地類土壤侵蝕強度異常數(shù)據(jù)(圖6c)，同時使坡度分級統(tǒng)計信息更加合理。從獲取數(shù)據(jù)便捷性和數(shù)據(jù)精度等方面綜合考慮，可以將SRTM1 DEM作為陜西省省級動態(tài)監(jiān)測區(qū)域基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)參與計算與統(tǒng)計。

筆者認為，在水土流失動態(tài)監(jiān)測過程中，地形數(shù)據(jù)作為土壤侵蝕主導(dǎo)因子發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，不僅直接參與土壤流失通用方程計算，亦是分坡度統(tǒng)計各類信息的重要參照和依據(jù)。SRTM1、NASADEM與ASTER GDEM等數(shù)字高程模型作為全球公開數(shù)據(jù)，可快速獲取，同時水平分辨率也滿足水土流失動態(tài)監(jiān)測工作需要，可作為地形因子基礎(chǔ)數(shù)據(jù)加以應(yīng)用；但由于各類DEM數(shù)據(jù)垂直精度存在一定區(qū)域適宜性，為保障水土流失動態(tài)監(jiān)測成果真實可靠，如何確定不同地貌單元下最優(yōu)DEM數(shù)據(jù)將成為水土流失動態(tài)監(jiān)測工作中必不可少的一部分。