基于GIS的USLE方程各因子计算方法研究

基于GIS的USLE方程各因子计算方法研究 摘要 传统方法估算土壤侵蚀量限制因素过多，USLE方程为土壤侵蚀量估算提供了一般算法，但是USLE方程中各因子的求算没有通用方法，在各个研究区域的运用难以量化。对基于GIS的USLE方程各因子计算方法进行探讨，给出了基于GIS技术USLE估算流域土壤侵蚀量的一般方法，以提高USLE方程在我国的可用性。 关键词 土壤侵蚀量;GIS;USLE;计算方法 中图分类号 S157 文献标识码 A 文章编号 1007-5739(2013)01-0206-02 土壤侵蚀是破坏土地资源的重要因素，导致土地退化，严重影响耕地的数量和质量。我国是土壤侵蚀最为严重的国家之一，约有38%的国土属于土壤侵蚀区，开展土壤侵蚀研究非常重要，预测土壤侵蚀量对预防和治理土壤侵蚀有着重要意义。 1 USLE方程概述 用传统的测量学方法估算土壤侵蚀量有诸多弊端，如高程实测法、直接丈量法等方法要求样本数量过大，工作周期过长，限制因素过多。美国学者Wischmeier和Smith于20世纪50年代提出了通用土壤流失方程(Universal SoilLoss Equation，USLE)[1]，该模型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，方程对各因子的解释都具有物理量化意义，至今仍是预测土壤侵蚀量最为广泛的模型。通用土壤流失方程的表达式为: A=R×K×L×S×P×C(1) 式(1)中，A为年平均土壤流失量，单位t/hm2;R为降雨侵蚀力因子，单位m?t?cm/(hm2?h);K为土壤侵蚀性因子，单位t?hm2?MJ?mm;L为坡长因子，无量纲;S为坡度因子，无量纲;P为水土保持 措施 《全国民用建筑工程设计技术措施》规划•建筑•景观全国民用建筑工程设计技术措施》规划•建筑•景观软件质量保证措施下载工地伤害及预防措施下载关于贯彻落实的具体措施 因子，无量纲;C为地表植被覆盖及经营管理因子，无量纲。 自通用土壤流失方程提出以来，国内外很多学者运用该模型成功预测了很多流域的土壤侵蚀量，但是USLE各因子求算方法没有通用的方法，只能根据试验研究区域自己定义，难以推广到我国普遍区域。本文对基于GIS的USLE方程各因子计算方法进行探讨，给出了基于GIS技术USLE估算流域土壤侵蚀量的一般方法。 2 数据来源与处理 研究用数据包括研究区域TM遥感影像、数字高程模型(DEM)、土壤类型分布图、土地利用现状图。 运用ARC/INFO的空间数据管理和分析功能，建立研究流域的数字高程模型(DEM)、土壤类型分布图、土地利用现状图等矢量图，对其属性数据进行相应的数据编码操作，运用ArcView对以上各图件进行Grid格式栅格化处理，结合流域尺度和影像精度，进行栅格大小的划分，作出USLE方程的因子图，通过ArcView将各因子栅格图作连乘运算，获得研究流域的土壤侵蚀量及分布图。 3 USLE方程各因子的确定 3.1 降雨侵蚀力因子R值的确定 美国学者Wischmeier和Smith利用美国35个土壤保持试验站8 250个试验分区的降雨侵蚀资料统计得出降雨侵蚀力的经典计算方法，简称威式经典公式[2]: R=1/100?(E?I30)(2) 式(2)中，R为1次降雨的侵蚀力值，单位m?t?cm/(hm2?h);E为1次降雨的总动能，单位m?t/hm2;I30为1次降雨过程中最大30 min的降雨强度，单位cm/h。 由于我国地域辽阔，气候因子变化很大，很难直接应用国外学者的R因子计算式。王万忠等统计分析了全国12个站点的313个站年资料后，提出了我国估算年R值的计算公式[3]: R=0.207(P?I60/100)1.205 (3) 式(3)中，P为年降雨量，单位mm;I60为年最大60 min降雨量，单位mm。该式提供了计算我国年R值的简便方式，具有良好的准确率。 根据式(3)计算出研究流域降雨侵蚀力因子，进而运用ArcView生成R因子图。 3.2 土壤侵蚀性因子K值的确定 目前的研究确定K值的计算方法可分为3种:诺谟图法、粒级计算法和查表法。Wischmeier于1971年提出了诺谟图法，计算公式为: K=[2.1×10-4(12-a)M1.14+3.25(b-2)+2.5(c-3)]/100(4) 式(4)中，M为(粉砂+极细砂百分数)乘以(100-黏土百分数);a为有机质分数;b为土壤结构编号;c为剖面渗透性等级。 Romkens于1986年分析土壤颗粒粒级和K值相关性后，建立了颗粒粒级计算法。1987年，Kirkby建立了查表法，通过查看表中对应的土壤质地以及有机质含量得到K值[4]。由于运用诺谟图法和粒级计算法计算K值均需要较多参数，并且这些参数难以精确，因此查表法是适用性最好的取K值法。 1994年，卜兆宏选取具体的研究对象，对Kirkby查表法进行修正并提出K值修正系数表[5]，修正原表中只列出有机质小于等于4%的土壤而缺乏高有机质含量土壤的K值。为使其适用于高有机质含量的土壤，当土壤有机质含量大于4%时，则先按4%查出K值，再乘以对应的K值修正系数，得到高有机质含量的土壤K值。本文结合Kirkby原表与卜兆宏修正系数表，作出适用于各有机质含量的土壤K值表(表1)。 根据表1中各有机质含量对应的土壤K值，查询得到各个地块单元K值，并录入土壤类型分布图，转换为栅格图，成为土壤侵蚀性因子图。 3.3 坡长因子L值的确定 坡长因子的经典计算公式由Wischmeier和Smith在1978年提出并改善[1]，表达式是: L=(λ/22.13)m(5) 式(5)中，22.13为标准小区坡长;L为坡长因子;λ为坡长;m为坡长指数，其取值范围:m=0.2(θ<1%);m=0.3(1%?θ<3%);m=0.4(3%?θ<5%);m=0.5(θ>5%)。 在ARC/INFO下基于研究区域的DEM提取坡长λ，采用式(5)进行栅格运算，得到坡长因子图。 3.4 坡度因子S值的确定 USLE中的坡度因子计算关系式是建立在缓坡观测资料上的，其允许计算的最大坡度为18%(约为10?)[6]。本文结合McCool的缓坡坡度公式[7]和刘宝元的陡坡坡度公式[8]: S=10.8 Sinθ+0.03 (θ<5%)16.8 Sinθ-0.50 (5%?θ<10%)21.9 Sinθ-0.96 (θ?10%)(6) 式(6)中，S为坡度因子;θ为坡度。 在ARC/INFO下基于研究区域的DEM提取坡度θ，生成坡长栅格图，运用上式计算S值，得到坡度因子图。 3.5 水土保持措施因子P值的确定 水土保持措施因子是表示采用专门措施后的土壤流失量与顺坡种植时的土壤流失量的比值。一般地，不采取水土保持措施的土地利用类型P值为1;不发生土壤流失的土地利用类型P值为0;其他土地利用类型取值介于0,1之间。P值一般通过对比的方法获得，本文参考游松财、黄金良、傅世锋等学者的研究，确定各土地利用类型的一般P值，如表2。在研究区域土地利用类型对应到表2中选取P值，写入土地利用现状矢量图，在ARC/INFO下生成栅格图，得到水土保持措施因子图。 3.6 地表植被覆盖及经营管理因子C值的确定 地表植被覆盖及经营管理因子是指一定条件下，耕作农用地上土壤流失与相同条件下适 时翻耕的连续休闲地上的土壤流失量的比值，取值范围为[0，1]，其值大小与具体的作物覆盖、管理措施的综合作用及作物轮作顺序等相关。C值算法较为复杂，众多学者在求算C因子过程中通常采用植被覆盖度单因子求解C值。C值表达式为[9]: C=1(c=0)0.650 8-0.343 6 lgc(078.3%)(7) 式(7)中，C为地表植被覆盖及经营管理因子;c为植被覆盖度。 其中，植被覆盖度c(Vc)的计算式是[9]: Vc=108.49 Ic+0.717(8) 式(8)中，Vc为植被覆盖度(%);Ic为归一化植被指数。 区域的归一化植被指数Ic(NDVI)取值范围[-1，1]。 Ic=(Nir-Red)/(Nir+Red)(9) 式(9)中，Nir为近红外波段反射率;Red为红光波段反射率。 利用研究区域TM遥感影像，在Erdas下计算生成Ic分布图，在ARC/INFO下根据以上公式求算Vc进而得到C因子栅格图。 4 结论 根据通用土壤流式方程A=R×K×L×S×P×C，土壤侵蚀量就是以上各因子图在ARC/INFO下的叠乘。 本文总结了基于GIS技术USLE估算流域土壤侵蚀量的一般方法，给出了合适的简便算法，重新分类编辑了K值和P值查询表，提高了USLE在我国的可用性。应用于具体的研究区域时，该一般方法还可以根据特定的区域特性进行参数校正，使改进的公式或因子取值和特定区域更为匹配。 此种估算土壤侵蚀量的方法操作较为简单，所需资料比较容易获得，同时估算结果具有较高精度、实用性强，因此具有广泛的应用前景。 5 参考文献 [1] WISCHMEIER W H，SMITH D D.Predicting Rainfall Erosion Losses:A guide to Conservation Planning with the Universal Soil Loss Equation [M]//Agricultural Handbook No.537，United States Department of Agric-ulture，Springfield，USA，1978. [2] WISCHMEIER W H，SMITH D D.Rainfall energy and its relationship to soil loss[M].Transactions of American Geophysical Union，1958:285-291. [3] 王万忠，焦菊英.中国的土壤侵蚀因子定量评价研究[J].水土保持通报，1996，16(5):1-20. [4] KIRKBY M J，MORGAN P R C.Soil Erosion[M].Irrigation Works and Electric Power Publishing Company，1987. [5] 卜兆宏，李全英.土壤可蚀性(K)值图编制方法的初步研究[J].遥感技术与应用，1994，9(4):23-24. [6] RENARD K G，FOSTER G R，WEESIES G A，et al.Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE)[M]//Handbook No.703.Washing-ton D C:U S Department of Agriculture，1997:105，107. [7] MCCOOL D K，FOSTER G R，MUTCHLER C K，et al.Revised Slope Length Factor for the Universal Soil Loss Equation[J].Transactions of the ASAE，1989(32):1571-1576. [8] LIU B Y，NEARING M A，RISSE L M.Slope Gradient Effects on Soil Loss for Steep Slopes[J]. Transactions of the ASAE，1994(37):1835-1840. [9] 马超飞，马建文，布和敖斯尔.USLE模型中植被覆盖因子的遥感数据定量估算[J].水土保持通报，2001，21(4):6-9.