大兴安岭地区土壤侵蚀空间分布特征研究

摘要 以大兴安岭地区作为具体研究对象，基于遥感与GIS技术，以SOPT遥感影像、DEM、土壤类型数据、降雨数据等为基础，对土壤侵蚀环境因子进行提取，结合USLE方程估算土壤侵蚀模数。通过USLE与GIS集成，完成对大兴安岭地区土壤侵蚀现状的评价，根据评价结果，借助分布指数从高程、坡度、坡向、坡长4个方面对研究区2020年土壤侵蚀进行空间特征分析。结果表明：微度侵蚀和轻度侵蚀是土壤主要侵蚀类型；微度和轻度侵蚀在各高程分级皆有分布，中度侵蚀则只在低高程有分布，且土壤侵蚀强度与海拔高度不呈线性关系；微度侵蚀在所有坡度分级都有分布，轻度侵蚀主要分布在中低坡度，中度侵蚀只分布在0°～1.6°的低坡度；径流深度从上坡到下坡逐渐增加，因此土壤流失量随坡长增加而加剧，当挟沙量达到一定数量时，其侵蚀能力随坡长增加而减弱。

关键词 大兴安岭地区；土壤侵蚀；ULSE；GIS

中图分类号 S157文献标识码 A文章编号 0517-6611（2023）21-0073-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.21.017

Spatial Distribution Characteristics of Soil Erosion in Greater Khingan Mountains

ZHANG Cibo1，LU Wenyu1，WU Xiaping2 et al

（1.Institute of Mining Engineering， Heilongjiang University of Science and Technology，Harbin，Heilongjiang 150022；2.Quzhou Surveying and Mapping Institute，Quzhou，Zhejiang 324000）

Abstract Taking the Greater Khingan Mountains region as the specific research object， based on remote sensing and GIS technology， SOPT remote sensing image， DEM， soil type data， rainfall data， etc. as the basis， the environmental factors of soil erosion were extracted， and the soil erosion modulus was estimated with the USLE equation. Through the integration of USLE and GIS， the current situation of soil erosion in the Greater Khingan Mountains was evaluated. According to the evaluation results， the spatial characteristics of soil erosion in the study area in 2020 were analyzed from four aspects of elevation， slope， aspect and slope length with the help of distribution index. The results showed that ： slight erosion and mild erosion were the main types of soil erosion;Slight erosion and mild erosion were distributed in all elevation grades， while moderate erosion was only distributed in low elevation， and there was no linear relationship between soil erosion intensity and altitude. The mild erosion was distributed in all slope grades. The mild erosion was mainly distributed in the medium and low slopes， and the moderate erosion was only distributed in the low slopes of 0°-1.6°.The runoff depth gradually increased from the upper slope to the lower slope， so the soil loss was aggravated with the increase of slope length. When the sediment carrying capacity reached a certain amount， the erosion ability was weakened with the increase of slope length.

Key words Greater Khingan Mountains area;Soil erosion;ULSE;GIS

大兴安岭地区是国家重点国有林区和天然林主要分布区之一，对东北、华北地区的生态充当着屏障作用。自林区开发建设以来，生态功能明显弱化，根据第二次全国土壤侵蚀遥感普查数据统计，该林区水土流失面积为22 735 km2。土壤侵蚀则是造成区域内水土流失、旱涝频发、湿地功能减弱、气候变劣等各种环境和社会经济问题的主要原因之一。因此，研究大兴安岭地区的土壤侵蚀对于保护区域生态环境具有重要意义。

常用的土壤侵蚀模型包括USLE、RUSLE等。经验模型从侵蚀因子角度入手，在大量的观测数据基础上，通过观测资料和统计技术，研究侵蚀量与降雨、植被、土壤、地形、水土保持措施等因子之间的关系式，没有具体考虑土壤在外力作用下的侵蚀过程，从宏观上反映了土壤侵蚀量。该研究采用黑龙江省水土保持科学研究所提出的《黑龙江省土壤流失方程》［1］，根据黑龙江的实际情况对各因子的数值进行了全面修改，因此更适用于大兴安岭地区的土壤侵蚀研究。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

大兴安岭地处黑龙江省西北部与内蒙古自治区东北部，是我国最北部边疆。大兴安岭地区系新华夏系第三隆起代北段之地质带，全区最高海拔为1 528 m，山脉走向多呈北西向，山顶多呈浑圆状。区域属寒温带大陆季风性气候，冬季漫长寒冷，夏季温凉短暂，年降水量约450 mm。林区主要土壤类型为棕色针叶林土、暗棕壤、草甸土和沼泽土等，林区植被是我国唯一的寒温带明亮针叶林群落。

1.2 数据来源

降雨数据来自中国气象科学数据共享服务网。DEM数据来自地理空间数据云ASTER GDEM 30 m×30 m分辨率产品。土壤数据综合参考的是杨晓辉等［2］提出的《大兴安岭东部林区水土保持功能初步评价》以及张科利等［3］提出的《中国土壤可蚀性值及其估算》中的研究成果。表征植被覆盖情况NDVI数据参考的是蔡崇法等［4］、张宪奎等［1］以及张雪花等［5］的研究结果。

2 研究方法

2.1 土壤侵蚀模型选择

采用美国Wischmeier等1965年提出的通用土壤流失方程USLE。方程适用于坡耕地、林地、草地等稳定沟系的水力侵蚀。大兴安岭耕地多为坡耕地且植被覆盖率高，林地资源丰富，符合模型的使用条件。

USLE模型的表达式见式（1）。

A=R×K×L×S×C×P（1）

式中：A为单位面积多年平均土壤流失量［t/（hm2·a）］；R为降雨侵蚀力因子［（MJ·mm）/（hm2·h·a）］；K为土壤可蚀性因子［（t·h）/（MJ·mm）］；L为坡长因子（m）；s为坡度因子（%）；C为植被覆盖因子；P为水土保持措施因子。结合GIS，对数据进行处理及计算形成各因子图，最后通过对各因子的叠加运算，获取土壤侵蚀强度分级图。

2.2 地形位与分布指数

地形位指数是为了定量分析年均土壤侵蚀模数、空间格局与地形梯度的变化关系而引入的，该研究采用计算地形位指数来度量地形梯度［9］，计算公式见式（2）。

式中：T为地形位;E和S代表空间内任一点的高程值和坡度值，和代表该点所在区域内的平均高程值和平均坡度值；地形位随高程变高、坡度变大而变大。

为了便于说明土壤侵蚀在不同地形因子上出现的频率，揭示其空间分布特征，引入分布指数，计算公式见式（3）。

P=（Sie/Si）/（Se/S）（3）

式中：P为分布指数;Sie为e地形位特定等级（1～15级）下第i侵蚀等级（微度、轻度、中度侵蚀）土壤的面积，Si为研究区第i侵蚀等级土壤的总面积，Se为整个研究区内e级地形位的总面积，S为整个研究区域的面积。土壤侵蚀类型出现频率随P值变大而变高。

将地形位指数、高程、坡度和坡长在各自取值范围内按等间断分成15个等级，并用式（3）计算其分布指数，以便后续分析土壤侵蚀特征时使用。

2.3 USLE各因子的确定

2.3.1 降雨侵蚀力因子R值。该研究收集了大兴安岭分布地气象站点的相关数据，利用空间插值法获得降雨量分布图，考虑到大兴安岭降雪冻融带来的侵蚀力Rs，魏氏提出侵蚀力Rs为地区12月—翌年3月降雨量的0.059 1倍，Rs=0.059 1 P12-3。因此，该研究在利用Wischmeier提出的经验公式的基础上选取了适用于研究区的R值计算的修正公式，见式（4）。

式中：Pi为各月降水量;P为年降水量;P12-3为12月—翌年3月份降水量。

2.3.2 土壤可侵蚀性因子K值。

土壤可侵蚀性因子反应土壤可蚀性，表现为雨滴和地表水冲击下土壤被剥离的难易程度［6］。结合大兴安岭地区土地利用类型及农事活动情况并参考杨晓辉等［2］以及张科利等［3］的研究成果综合确定K值：暗棕壤、棕色针叶林土、暗色灰甸土、沼泽土分别为0.280 0、0.038 1、0.026 3、0.022 5 （t·h）/（MJ·mm）。

2.3.3 坡度坡长因子LS值。

在USLE模型中用坡度L与坡长S组成地形因子LS。各地区的坡度坡长对侵蚀的影响存在区域异质性，大兴安岭地区适合采用张先奎等［1］提出的LS计算公式，见式（5）。

LS=（λ/20）0.18×（α/8.75）1.3（5）

式中：λ为坡长；α为坡度，取百分数值形式。

2.3.4 植被覆盖度因子C值。

不同的植被类型对防止侵蚀的作用差别较大，大兴安岭地区主要由森林、灌丛、草地和农业植被构成。参考蔡崇法等［4］的观测结果与得到的坡面产沙量与植被覆盖度的数学关系，并结合张宪奎等［1］、张雪花等［5］的研究成果，利用土地类型面积权重计算每公里网格C值（表1）。

2.3.5 水土保持因子P值。

水土保持工程措施因子P是指采用专门措施后的土壤流失量与顺坡耕作时的土壤流失量的比值。一般没有进行水土保持措施的研究区P值为1，其他情况P值在0～1。参考美国农业部手册703号和土地利用类型的相关研究成果得到P值：耕地、经济林地、疏林地、草原草地、沼泽、裸地分别为0.35、0.10、0.20、0.20、0.10、0.50。将USLE方程所需的各因子转换数据格式得到栅格图（图1）。