GIS支持下的土壤侵蚀量估算讲述.doc

GIS支持下的土壤侵蚀量估算——以江西省泰和县灌溪乡为例_地理论文 GIS支持下的土壤侵蚀量估算——以江西省泰和县灌溪乡为例_地理论文 侵蚀量估算 GIS支持下的土壤侵蚀量估算——以江西省泰和县灌溪乡为例 提　要　在地理信息技术 (GIS) 的支持下，应用通用土壤侵蚀方程 (Universal Soil Loss Equation，简称 USLE) 估算了江西省泰和县灌溪乡的土壤侵蚀量。研究结果表明，当地表覆盖率大于 15% 时，计算的结果与实测的数据有良好的相关性 (0.87)。 关键词　土壤侵蚀 地理信息系统 USLE 分　类　中图法 TP393 S157 1 引言 　　众所周知，土壤侵蚀的结果是：降低了土地的肥力及可耕性；导致沟渠塘库的淤积，进而降低了排灌能力而引起农业生产力的下降；而维持受侵蚀地块的肥力，则加大了农业的投入。土壤侵蚀是一个全球性的问题，在我国其严重性勿需在此阐述。因此，估算土壤侵蚀量是基于以下三个理由：①确认需采取水土保护的地域；②通过确定引起水土流失的关键因子，制定相应的措施；③探讨土壤侵蚀与土地生产力之间的关系。到目前为止，最为广泛应用的经验模型是通用土壤侵蚀方程（Wischmeier 和 Smith, 1978）[1]，该模型是建立在土壤侵蚀理论及大量实地观测数据统计分析的基础上。其表达式为： E=R·K·L·S·P·C (1) 式中，E 为年平均土壤侵蚀量 (t/hm2)；R 为降水及径流因子；K 为土壤侵蚀性因子；L 及 S 为地形因子；P 为水土保护措施因子；C 为地表植被覆盖因子。 　　GIS 技术已在资源管理领域获得广泛的应用。本文在 GIS 的支持下，应用该方程对我国红壤丘陵地区的江西省泰和县灌溪乡的土壤侵蚀量进行了定量的估算。灌溪乡，土地面积 169.6km2；年平均气温 18.6℃；平均年降水量 1373mm，多分布于 3～6 月，而且降水多为暴雨形式。尽管该地区植被状况较好，但一旦受到破坏，则土壤侵蚀严重，且不易恢复。 2 土壤地理单元 　　土壤地理单元的概念是由 Zinck(1988)[2]提出的。它为四级结构，分别为景观、地势、岩性与地形。其中地形是土地利用评价的基本单元。在小范围的区域内，判读土壤地理单元最好是用航空照片。本文利用 1∶20000 的航空照片，遵循土壤地理单元概念的原则，制作了研究地区的土壤地理单元图。 3 土壤侵蚀量的计算 　　根据通用土壤侵蚀方程的构成，以下分别计算各因子的值。 3.1 R 因子的估算 　　由于实测数据的缺乏，因此各种估算 R 的方法也就应运而生，其中 FAO(Arnoldus，1980)[3]建立的通过修订 Fournier 指数求算 R 值的方法，既考虑了年降水总量，又考虑了降水的年内分布，数据也容易获取，具有较好的应用价值。 ?(2) 式中，i 是月份；ji 是月降水量；J 是年降水量。然后建立 R 与该指数的关系为： R=a·F＋b　(3) 式中 ,a 与 b 的值取决于气候条件。依据研究地区气候条件与世界其它地区的类比分析，a 及 b 的值分别取 4.17 和－152。由于研究地区面积小（约 170km2），可认定降水的分布是均一的。这样整个研究地区的 R 值等于 472.7。 3.2 K 因子的估算 　　K 因子反映了土壤对侵蚀的敏感性及降水所产生的径流量与径流速率的大小。影响 K 因子的有多方面的，但一般说来，质地越粗或越细的土壤有较低 K 值，而质地适中的反而有较高的 K 值。估算 K 值的方法很多，一般根据实测的 E 值，应用通用水土流失方程反求获取 K 值，但获取大面积的实测 E 值是不可能的。在本研究中，有限的实验室分析数据也难以外推应用到所有的研究地区。依据 EL  Swaify 等 (1982)[4]的研究，K 值的大小与土壤质地有较高的相关性，并提供了不同质地土壤的 K 值。本研究从泰和县土壤图中提取了个土壤地理单元的土壤质地，并依此获得了 K 因子的值（表 1)。 表 1　不同母质及质地的 K 值Table1 The value of K in different parent materials and soil textures 土壤母质类型 土壤质地 K 值 粘性壤土 0.29 紫红色砂岩 砂壤 0.09 紫红色粘质砂岩 粘土 0.29 紫色砂岩 砂壤 0.09 紫色粘质砾岩类 粘性壤土 0.29 石灰性紫色砾岩类 粘土 0.29 河流冲积物 粘性壤土 0.29 3.3 L 及 S 因子的估算 　　坡长及坡度可以采用数字高程模型 (DEM) 通过计算获取，由于比例尺小 (1∶50000)，计算所得的坡长与实际情况有较大的出入，因此不能使用。而实地调查测量则