楚雄市龙川江流域土壤侵蚀时空变化特征研究

Characteristics of Spatial and Temporal Changes of Soil Erosion in Longchuan River Basin, Chuxiong City

摘要: 土地作为人类赖以生存的根基，目前土壤侵蚀正制约着经济和环境问题。本文采用现目前广泛使用的RUSLE (修正土壤流失方程)对楚雄市龙川江流域土壤侵蚀强度特征进行研究。研究发现：楚雄市龙川江流域水土流失2012年没有剧烈侵蚀区域，2017年、2022年涵盖了土壤侵蚀的六个等级；从三期土壤侵蚀强度来看，所占比重最大的均为微度侵蚀和轻度侵蚀区域，二者面积超过区域侵蚀总面积的80%；从不同时期的土地利用类型的侵蚀情况来看，未利用地的平均侵蚀模数一直较高，侵蚀量却是最小；草地、耕地和林地三种土地利用类型都属于轻度侵蚀，但有着高侵蚀量；水域一直处于微度侵蚀，但平均侵蚀模数和侵蚀量都在增长，呈增长趋势；建设用地在2012年属于微度侵蚀，随着建设用地的增加，平均侵蚀模数增长为轻度侵蚀，侵蚀量也在增加。

Abstract: Land is the foundation of human survival, and soil erosion is currently constraining economic and environmental problems. This paper adopts the now widely used RUSLE (Revised Soil Loss Equation) to characterize the intensity of soil erosion in Longchuan River Basin of Chuxiong City. The results show that there was no severe erosion area in Longchuan River Basin of Chuxiong City in 2012, and six grades of soil erosion were covered in 2017 and 2022. Judging from the intensity of soil erosion in the third phase, the areas with the largest proportion are slight erosion and slight erosion, which account for more than 80% of the total area of regional erosion; judging from the erosion situation of land use types in different periods, the average erosion modulus of unused land has been high, but the erosion amount is the smallest; grassland, cultivated land and forest land all belong to mild erosion, but they have high erosion; the water area has been slightly eroded, but the average erosion modulus and erosion amount are increasing, showing an increasing trend; construction land was slightly eroded in 2012. With the increase of construction land, the average erosion modulus increased to slight erosion, and the amount of erosion also increased.

1. 引言

土地是自然物，起初是人类生存和发展的最基本生态环境要素，现已经转化为人的劳动对象和劳动资料，土地资源对于我国来说一直都是国家持续良好发展的重要保障。而土壤侵蚀使土地资源安全面临挑战，土壤侵蚀通常是指土壤和它的成土母质在水力、风力、冻融或重力等外营力作用下，被破坏、剥蚀、搬运和沉积的过程 [1] 。按照外部动力类型的种类不同可以把土壤侵蚀分为风力侵蚀、水力侵蚀、重力侵蚀和冻融侵蚀三大类。土壤侵蚀使流域内水土流失，造成不同程度的生态环境问题。探究土壤侵蚀的影响，对揭示研究区土壤侵蚀的扰动效应具有重要的科学意义，而且对合理开发水土资源、防治土壤侵蚀具有实用前景。

土壤侵蚀模型的研究在国外开始比较早，土壤侵蚀研究最早开始于德国土壤学家Wollny (1877~1895)，他建立了世界上第一个径流小区，观测植被覆盖对土壤侵蚀和土壤板结的影响 [2] ，但仅限于观察与定性描述。国外土壤侵蚀经验模型，典型代表是通用土壤流失方程(Universal Soil Loss Equation, USLE)和修正通用土壤流失方程(Reserved Universal Soil Loss Equation, RUSLE) [3] 。20世纪60年代，美国学者Wischmeier [4] 等最早建立了土壤流失方程方程(USLE)，后来美国学者对USLE局限性进行修正，研发了RUSLE模型 [5] 。与USLE模式相比，RUSLE模式具有更广的范围和更精确的侵蚀因子计算能力。USLE及RUSLE模型的制定及广泛应用，使准确预测、预报坡耕地土壤流失量、对比不同区域土壤流失状况、制定合理的土地利用方案、科学布设水土保持措施等成为可能 [6] 。修正的土壤流失方程现在被公认为是计算平均土壤侵蚀风险的标准方法，得到广泛应用。该模型与GIS和遥感技术相结合，是目前最流行的土壤侵蚀模数估算模型 [7] 。

土壤侵蚀经验模型的研究在国内是20世纪40年代开始的，国内许多学者开始对我国的土壤流失进行定量观测。起初主要是片段、小规模试验研究，上世纪80年代我国在水土保持预测中引进了统一的水土流失方程，为我国水土流失预测模式的建立提供了有力的支持。该时期许多研究者根据试验所测或已有的观测资料，利用统计方法对土壤侵蚀量进行了评价分析，并在USLE的推动下，参考或直接利用USLE的基本形式，根据各区域的实际情况对通用土壤流失方程进行了修正 [8] 。刘宝元 [9] 等建立的中国土壤流失方程CSLE，唐克丽 [10] 等考虑浅沟侵蚀对坡面侵蚀的影响，构建坡面土壤流失预报模型，尹国康等结合气象–水文因素和人类活动影响提出的小流域宏观产沙模型和江忠善等提出的治理流域暴雨产沙预报模型 [11] [12] 。我国还有一些学者是通过大量实验建立起流域侵蚀产沙的经验模型，如琚彤军 [13] 、田永红等 [14] 、王治华 [15] 等建立有效降雨、有效降雨强度与次降雨产沙之间的拟合关系。在1980年、1995年、1996年江忠善分别提出次降雨流域产沙量统计模型、沟间地土壤侵蚀模型、沟谷地土壤侵蚀模型 [8] 。

2. 研究区概况及数据来源

2.1. 研究区概况

楚雄市位于云贵高原中部，楚雄州的中西部，楚雄市整个区域处在24˚30'N~25˚15'N，东经100˚35'E~101˚48'E之间，楚雄市境内主要河流有龙川江和青龙河，分属元江和金沙江两大水系，使楚雄市位于元江水系与金沙江水系的分水岭地带。龙川江是金沙江南岸的一级支流，是以天然降水补给为主的河流水源丰富 [16] ，在元谋北部汇入金沙江。楚雄市是楚雄彝族自治州政治、文化中心，也是楚雄州经济、交通最发达的地区，作为楚雄市的主要河流，龙川江在城市发展过程中不可或缺，因此备受当地关注对龙川江流域的水质和水量都有较大需求，对楚雄市龙川江流域的土壤侵蚀进行研究，对龙川江流域水资源保护和土地利用规划都具有重要意义。

2.2. 数据来源

本次研究涉及到降水、土壤质地数据、植被覆盖、DEM等数据，具体来源详见表1。

Table 1. Summary of data sources

表1. 数据来源一览表

3. 土壤侵蚀模数的计算与分析

本文在开展楚雄市龙川江流域土壤侵蚀的计算基于修订后的RUSLE模型，通过对比2012、2017、2022年的土壤侵蚀模数来对比构建分析区域土壤侵蚀时空变化特征。在进行计算过程中，由于时间尺度变化小于30年，本着短时区域地质地貌不变原则，土壤和地形基础数据相同，模型中K因子和LS因子不变。具体模型公式(1)如下：

$A=R\cdot K\cdot L\cdot S\cdot C\cdot P$ (1)

式中A——土壤侵蚀模数t/(hm²·a)；

R——降雨侵蚀力因子MJ·mm/(hm²·h·a)；

K——土壤可蚀性因子t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)；

LS——坡长坡度因子(无量纲)；

C——植被覆盖与管理因子(无量纲)；

P——水土保持措施因子(无量纲)。

3.1. 降雨侵蚀力因子R

水土流失是由雨水、飞溅和径流形成过程中的侵蚀引起的。准确估计雨水引起的土壤侵蚀，对预测土壤侵蚀和水土保持优化具有重要意义，降雨因子是土壤侵蚀的动力因子。Wischmeier提出的简化算法，计算公式(2)为：

$R={\displaystyle {\sum }_{i=1}^{12}1.735\times {10}^{\left[1.5\log \left(\frac{[Pi2}{P}\right)-0.8188\right]}}$ (2)

式中R——降雨侵蚀力因子MJ·mm/(hm²·h·a)；

Pi——每个月的多年平均降雨量(mm)；

P——每年的多年平均降雨量(mm)。

降雨侵蚀力因子R根据公式(2)，得出三期的R值，如图1。

Figure 1. Spatial-temporal variation of rainfall erosion factor R in 2012, 2017 and 2022

图1. 2012年、2017年、2022年降雨侵蚀因子R时空变化图

总体来看，在研究时间区间范围内，2012年的降雨侵蚀数值最低，2017年的降雨侵蚀力达到了峰值，也就是说2017年的降雨侵蚀力是最高的，后在2022年稍微下降，但下降速度较慢；从分布区域来看城市区域的降水侵蚀力一直较高，其次是海拔较高的地方的降雨侵蚀力也较高。

3.2. 土壤可蚀性因子K

基于ArcGIS软件，土壤可蚀性因子K，将土壤数据库中的砂粒、粉粒、粘粒及有机碳字段导出为栅格影像数据，再将其代入公式计算得到楚雄市K因子值结果，如图2。其中土壤可蚀性因子K。K值是由土壤本身的理化性状决定的 [17] ，不同的土壤类型K值大小不同，K值与土壤可蚀性呈正比，即K值越大，土壤受侵蚀的可能性越大，反之越小。选择Williams等提出的EPIC模型公式计算K值，公式(3)如下：

$\begin{array}{c}K=0.1317\left\{0.2+0.3\exp \left[-0.0256SAN\left(1-\frac{SIL}{100}\right)\right]\right\}\times {\left(\frac{SIL}{CLA+SIL}\right)}^{0.3}\\ \times \left(1-\frac{0.25C}{C+\exp \left(-2.95C+3.72\right)}\right)\times \left(1-\frac{0.7S{N}_1}{S{N}_1+\exp \left(-5.51+22.9S{N}_1\right)}\right)\end{array}$ (3)

式中K——土壤可蚀性因子t·hm²·h/(hm²·MJ·mm)；

SAN——砂粒的含量%；

SIL——是粉粒的含量%；

CLA——是粘粒的含量%；

SN₁ = 1 - SAN/100，C为有机碳含量(%)。

Figure 2. Schematic diagram of soil erosion K

图2. 土壤可蚀性K示意图

由图2可以看出龙川江流域K值的分布无明显规律斑块化分布明显，研究区大部分区域属于一个中值，土壤可蚀性较高的地方大致都处于海拔较低的地方，研究区整体在龙川江流域的土壤可蚀性都一般。

3.3. 坡长坡度因子LS

最早由Zingg在1940年建立土壤侵蚀强度与坡长的关系，直到1987年Wischmeier和Smith提出并修改完善了经典的L因子计算公式(4)为：

$L={\left(\frac{\lambda }{22.1}\right)}^n,n=\{\begin{array}{l}0.2\left(\theta \le 1^{\circ }\right)\\ 0.3\left(1^{\circ }<\theta \le 3^{\circ }\right)\\ 0.4\left(3^{\circ }<\theta \le 5^{\circ }\right)\\ 0.5\left(\theta >5^{\circ }\right)\end{array}$ (4)

根据刘宝元计算公式计算坡度因子S公式(5)为：

$S=\{\begin{array}{l}10.8\sin \theta +0.03\left(\theta <5^{\circ }\right)\\ 16.8\sin \theta -0.5\left(5^{\circ }\le \theta \le {14}^{\circ }\right)\\ 21.9\sin \theta -0.96\left({14}^{\circ }\le \theta \right)\end{array}$ (5)

式中S——坡长坡度因子(无量纲)；

$\theta$ ——地面的坡度。

基于ArcGIS10.8软件，导入楚雄市分辨率为30 m的DEM数字高程和楚雄市行政矢量边界。通过按掩膜提取、填洼和流向的预处理。根据坡长因子L坡度因子S计算公式借助软件的栅格计算器，计算结果如图3所示。

Figure 3. Schematic diagram of slope length L and slope S

图3. 坡长L、坡度S示意图

楚雄市龙川江流域地势上总体平坦，起伏较小，无论是何种类型的侵蚀，地形对其的影响是最大的，同一类型的侵蚀，侵蚀强度由于地形的影响也有明显差异，L和S两个因子对侵蚀的作用最明显。坡度与侵蚀量的大小成正比，坡长的增加与水流速度、重力作用、摩擦力等都息息相关，坡长与侵蚀量的大小也成正比，二者都会导致土壤侵蚀量的增加，从而引起水土流失的问题。

3.4. 植被覆盖与管理因子C

植被覆盖与管理因子C是抑制侵蚀的，对水土具有保持作用且范围在0~1之间。且根据蔡崇法，植被覆盖管理因子采用的公式(6)为：

$\{\begin{array}{l}C=0fc\le 2\%\\ C=12\%<fc\le 10\%\\ C=0.6508-0.3436\log fc10\%<fc\le 78.3\%\\ C=0fc>78.3\%\end{array}$ (6)

fc是植被覆盖度，fc是MODIS NDVI数据用像元二分模型计算得到的：

$fc=\frac{NDVI-NDV{I}_{土壤}}{NDV{I}_{最大}-NDV{I}_{土壤}}$ (7)

植被覆盖与管理因子C根据公式(6)，与公式(7)，计算结果如图4。

Figure 4. Spatial-temporal variation of vegetation cover factor in 2012, 2017 and 2022

图4. 2012年、2017年、2022年植被覆盖度因子时空变化图

植被覆盖和管理因子C是指一个地区内植被盖度、植被类型等对土壤侵蚀率的影响。了解植被对水土保持的影响，从而知道植被覆盖对水土保持的作用。植被覆盖度与该因子成反比，当植被生长得越好，植被覆盖度越高，但是该因子值就越低，反之亦然，对水土得保持效果就越高。

从结果中可以看出，楚雄市龙川江流域中城市区域的C因子是最高的，说明楚雄市城区的植被覆盖度较低，而其他大部分区域都处于一个较低值，可以说明龙川江流域整体的植被覆盖度较高，对水土保持的作用较好。

3.5. 水土保持措施因子Ptrffr

水土保持措施因子P是定量指标，是采取防止水土流失的措施与否而对土壤侵蚀的影响。P值的取值区间为0~1，当P因子值为0时，说明研究区有实施相关水土保持措施，且措施效果明显，几乎不会出现土壤侵蚀；当P因子值为1时，说明研究区目前为止没有采取任何有关水土保持的措施来治理土壤侵蚀，是一种天然侵蚀的状态。通过确定各土地利用类型的P值来计算水土保持措施因子P，计算结果如表2所示。

Table 2. P values for different land use classes

表2. 不同土地利用类的P值

Figure 5. Spatial and temporal changes of land use in 2012, 2017 and 2022

图5. 2012年、2017年、2022年土地利用时空变化图

如图5，在图中可以明显看出，在研究时间范围内，建设用地的面积在显著增加，从2012年可以看到，建设用地周围大多都是耕地，2022年大多变为了建设用地。其余用地类型的变化较为细微。采用栅格计算器，将三个阶段的水土保持措施因子按不同的P值输出，获得结果图层，如图6。

Figure 6. Spatial and temporal changes of soil and water conservation measures factors in 2012, 2017 and 2022

图6. 2012年、2017年、2022年水土保持措施因子时空变化图

3.6. 土壤侵蚀结果及分析

为了规范全国水土保持工作成果评价，1997年中华人民共和国水利部颁布实施的《土壤侵蚀分类分级标准》中明确规定了适用于全国的土壤侵蚀强度分类标准 [18] 。根据土壤侵蚀强度等级划分标准，对楚雄市龙川江流域的土壤侵蚀强度进行分级，生成楚雄市龙川江流域土壤侵蚀强度等级分布图(表3)。

Table 3. Classification standards for soil erosion intensity

表3. 土壤侵蚀强度分类标准

Figure 7. Spatial and temporal changes of soil erosion classification in 2012, 2017 and 2022

图7. 2012年、2017年、2022年土壤侵蚀等级划分时空变化图

RUSLE模型的公式，借助ArcGIS10.8的栅格计算器工具进行2012年、2017年、2022年的综合土壤侵蚀模数图，然后分别对三年数据开展土壤侵蚀强度分类得到如图7所示的土壤侵蚀等级划分时空变化图，由图可知，三个不同年份中微度侵蚀和轻度侵蚀区域呈片出现较为集中，部分强烈侵蚀区域呈现出较为分散。

Table 4. Graded area and proportion of soil erosion intensity in 2012

表4. 2012年土壤侵蚀强度分级面积及其占比

Figure 8. Percentage change of soil erosion degree in 2012, 2017 and 2022

图8. 2012年、2017年、2022年土壤侵蚀程度变化百分比图

从表4和图8可以得出：2012年楚雄市龙川江流域的侵蚀强度只有五级，不存在剧烈侵蚀区域，微度侵蚀的侵蚀面积达到489.9402 km²，占总侵蚀面积的43.85%；轻度侵蚀455.7267 km²，占总侵蚀面积的40.78%；微度侵蚀和轻度侵蚀占到整体极大部分。楚雄市龙川江流域2017年土壤侵蚀强度分为6个等级，以微量侵蚀面积最大，达到56.35%；微量侵蚀面积超过整个侵蚀面积的二分之一。2022年土壤侵蚀侵蚀强度分为6级，以微量侵蚀面积最大，达到46.26%；微量侵蚀面积约为整个侵蚀面积的二分之一。

3.7. 不同土地利用方式下土壤侵蚀的动态变化分析

Table 5. Soil erosion by land use types, 2012

表5. 2012年各土地利用类型的土壤侵蚀

由表5可以看到，2012年6类土地利用类型的平均侵蚀模数、面积和所占百分比以及侵蚀量。微度侵蚀：建设用地和水域；中度侵蚀：未利用地；轻度侵蚀：草地、耕地和林地，它们的侵蚀模数处于500~2500 t/km²·a之间。

Table 6. Soil erosion by land use types in 2017

表6. 2017年各土地利用类型的土壤侵蚀

表6所示的是2017年6类土地利用类型的平均侵蚀模数、面积和所占百分比以及侵蚀量，微度侵蚀：水域依旧是该侵蚀等级，它的平均侵蚀模数和侵蚀量分别为104.06 t/km²·a和0.17 × 10⁴ t/a；未利用地为中度侵蚀，其平均侵蚀模数和侵蚀量分别为3350.72 t/km²·a和0.18 × 10⁴ t/a；其余用地类型的侵蚀模数处于500~2500 t/km²·a之间，都为轻度侵蚀。

Table 7. Soil erosion by land use types in 2022

表7. 2022年各土地利用类型的土壤侵蚀

表7所示的是2022年6类土地利用类型的平均侵蚀模数、面积和所占百分比以及侵蚀量，与2017年一致水域依旧为微度侵蚀；其余草地、建设用地、耕地和林地的侵蚀模数处于500~2500 t/km²·a之间，均属于轻度侵蚀。

4. 结论

本研究选择楚雄市龙川江流域作为研究区域，选用基于RUSLE模型(修正土壤流失方程)方法来进行研究，分析2012年、2017年和2022年该流域的土壤侵蚀强度及其变化，以及针对该侵蚀情况提出的土地结构优化建议。得出以下结论：

① 在土壤流失方程的六个因子中，坡度坡长因子和土壤可蚀性因子作为定量因子，在其余三个因子中，降雨侵蚀因子在2017年出现峰值，2012年和2017侵蚀力较低；研究区的植被覆盖与管理因子在城市区域是最高的，其余部分都较低，说明研究区的植被覆盖度较高，对水土的保持作用较好；水土保持措施因子中水域和建设用地是最不易受侵蚀的用地类型，草地和未利用地是最容易受侵蚀的用地类型。

② 楚雄市龙川江流域水土流失2012年没有剧烈侵蚀区域，2017年、2022年涵盖了土壤侵蚀的六个等级。从三期土壤侵蚀强度来看，所占比重最大的均为微度侵蚀和轻度侵蚀区域，二者面积超过区域侵蚀总面积的80%。

③ 2012~2022年三期的各用地类型的侵蚀情况来看，未利用地的平均侵蚀模数一直较高，但由于其面积小，侵蚀量是最小的；草地、耕地和林地三种土地利用类型占到研究区总面积的90%以上，都属于轻度侵蚀，但有着高侵蚀量；水域一直处于微度侵蚀，但平均侵蚀模数和侵蚀量都在增长，呈增长趋势；建设用地在2012年属于微度侵蚀，随着建设用地的增加，平均侵蚀模数增长为轻度侵蚀，侵蚀量也在增加。

项目基金

云南省教育厅基金项目(2022J0818)，国家级大学生创新创业训练项目(202111391019)，云南省一流专业建设点：自然地理与资源环境建设项目。

NOTES

^*通讯作者。