基于RUSLE模型的土壤侵蚀与土地利用关系研究—以澜沧江流域（青海段）为例
成图展示：
一、研究背景与意义
土壤持续性侵蚀现象作为牵动全球民心的一种重大区域性环境问题，越来越广泛受到当前世界各国政府领导人及土壤科技工作者高度密切的关注。我国也是世界上土壤持久性侵蚀危害最普遍、最严重的国家之一，其监测范围几乎遍及全国各地。土壤受到侵蚀影响的主要成因十分复杂，危害相当严重，土壤侵蚀引起的具体危害主要表现在:
(1)直接破坏当地土壤资源，自然生态的失衡恶化；
(2)对水资源造成威胁，使水土保持能力下降；
(3)生态环境恶化，严重影响人民的生活。
随着当代社会物质文明的全面发展和进步，人们都越来越重视经济社会与地球环境的整体和谐稳定发展，但是在近年来对于我国环境污染的严重土壤及其侵蚀破坏程度却也不断地加重，在发展农业建设和民生工程领域等众多方面均带来了其极为直接不利的环境影响，它已经日益被发展为一项全球性严峻的大环境问题。
二、数据来源
模型中所需数据、来源及用途
三、技术路线
四、数据处理
1.RUSLE模型介绍
RUSLE模型[1]一般用于土壤侵蚀的研究(通用土壤流失方程)，但是RUSLE模型存在一些缺陷，如计算复杂，参数不易获得等，因此其实用性受到很大影响，而地理信息系统具有强大的空间分析能力，为解决上述问题提供了一个新的思路。近年来，随着科学技术的发展，“3S”技术逐渐成熟，克服了传统研究方法获取地理信息的困难，3S技术提高了水土流失评估的效率，使RUSLE模型得以推广应用。因此，本文应用RUSLE模型对澜沧江流域(青海段)土壤侵蚀进行评估，采用了（1）坡度坡长因子（2）降水侵蚀力因子（3）土壤可蚀性因子（4）植被覆盖因子（5）水土保持措施因子。RUSLE模型表达式为：
式中：A为土壤侵蚀模，R为降水侵蚀力因子，K为土壤可蚀性因子，C为植被覆盖因子，P为水土保持措施因子，L为坡长因子，S为坡度因子。
2.土地利用数据
基于RS和GIS技术结合Landsat5 TM影像，根据《土地利用现状分类》(GB/T21010-2017)标准将研究区内的土地利用分为耕地、林地、灌木、草地、水域、积雪冰川、裸地、建设用地、湿地等类型。土地利用数据用来确定水土保持措施因子、分析土地利用动态变化以及研究土壤侵蚀与土地利用关系，一般以矢量或者栅格的方式呈现，需要用到GIS的拼接、裁剪、投影、属性编辑及条件分析功能。（注：利用遥感影像具体解译土地利用类型数据的步骤就省略了，后面要用到土地利用数据就在这里提一下，具体的以自己人工解译的数据为主）
3.RUSLE模型各因子计算
3.1 地形因子（LS）
DEM是对地形地貌地形的离散变量数字表示，能够表示区域地形地势的高低起伏变化，主要用来提取流域范围和确定坡度坡长因子(LS)。在评估中，针对大范畴的区域研究，坡度、坡长等地形因子难以精准计算，因此根据2017年国家颁布的《生态保护红线划定指南》(环办生态〔2017〕48号)可以应用地形起伏度，即地面一定距离范围内的最大高差，来反映地形因子对土壤侵蚀的影响。一般以栅格的方式呈现，需要用到GIS的拼接、裁剪、投影及栅格计算等功能。利用GIS的空间分析工具和栅格计算功能获得地形起伏度，即地形因子，具体公式为：
式中：H为地形起伏度,Hmax为高程最高值，Hmin为高程最低值
澜沧江流域（青海段）的地形因子计算：
1）高程最大值：利用DEM数据得到高程的最大值：空间分析工具 → 邻域统计工具 → 像元统计 → 统计类型：邻域内出现的最大数值（如图）
2）高程最小值：利用DEM数据得到高程的最小值：空间分析工具 → 邻域统计工具 → 像元统计 → 统计类型：邻域内出现的最小数值（如图）
3）地形起伏度（地形因子）：地面一定距离范围内的最大高差：空间分析工具 → 地图代数工具 → 栅格计算器：高程最大值-高程最小值（如图）
3.2 降水侵蚀力因子（R）
降水侵蚀力(R)是造成土壤侵蚀的潜在能力之一，利用年降水量数据来确定降水侵蚀力因子。一般以栅格的方式呈现，需要用到GIS的数据导入、投影、空间插值等功能。本文采用章文波[2]等提出的降水量算法来估算降水侵蚀力因子，具体公式为：
式中：为第a年的降水侵蚀力((MJ· mm)/(hm2· h·a)), 为第a年的降水量(mm)， 和 为模型中的参数 为0.0534, 为1.6548。
以2000年降水侵蚀力因子计算为例：
利用2000年的年降水数据计算降水侵蚀力因子：空间分析工具 → 地图代数工具 → 栅格计算器：输入公式（如图）
3.3 植被覆盖因子（C）
植被覆盖因子(C)对水土保持具有很重要的作用，植被覆盖因子(C)介于0-1之间。当C值为1时，表示地面完全裸露，没有植被；当C值接近0时，表示地面植被良好。从遥感影像中获取植被覆盖度，并根据植被覆盖度计算植被覆盖因子是一种常用的方式。一般以栅格的方式呈现，需要用到GIS的拼接、裁剪、投影、栅格计算及条件分析等功能。本文采用蔡崇法[3]等通过人工降雨和天然降雨的试验所提出的算法用来估算植被覆盖因子。
NDVI为归一化植被指数，计算公式为：
植被覆盖因子计算公式为：
式中：C为植被覆盖因子；c为植被覆盖度
以2000年植被覆盖因子计算为例：
1）计算2000年的植被覆盖度：空间分析工具 → 地图代数工具 → 栅格计算器：输入公式（如图）
2）计算2000年植被覆盖因子：空间分析工具 → 地图代数工具 → 栅格计算器：输入公式（如图）
3.4 土壤可蚀性因子（K）
土壤可蚀性因子(K)是RUSLE模型的必备参数之一5，用来反映土壤对侵蚀的敏感程度，可以用土壤质地数据来确定土壤可蚀性因子。一般以矢量或栅格的方式呈现，需要用到GIS的拼接、裁剪、投影、属性编辑及栅格计算等功能。本文采用饶良懿[4]等EPIC模型中估算土壤可蚀性因子的算法来计算，EPIC模型是专门评估土壤侵蚀的模型。具体公式为：
式中：SAN为砂粒(%)，SIL为粉粒(%)，CLA为黏粒(%)， C为土壤中的有机碳 (%)，SN=1-SAN/100。
澜沧江流域（青海段）的土壤可蚀性计算：
1）打开土壤质地数据的属性表，导出属性表（如图）
2）在EXCLE里面打开导出的属性表，利用土壤可蚀性因子的计算公式计算出K值（如图）
3）保留VALUE和K值字段与土壤质地数据关联（如图）
4）符号化K值字段（如图）
3.5 水土保持措施因子
水土保持措施因子(P)的值在0和1之间，当P值为0时表示没有发生侵蚀，当P值为1时表示没有采取水土保持措施。水土保持措施因子是由土地利用数据来确定的，一般以矢量或栅格的方式呈现，需要用到GIS的拼接、裁剪、投影、属性编辑及条件分析等功能。已有许多研究者列举了大量P值的取值范围，自然植被区P因子一般为1，水平梯田P因子为0.01，两者之间的控制措施的坡耕地取值为0.02-0.9。根据不同土地利用类型对澜沧江流域(青海段)的水土保持措施因子进行赋值：林地为0.9、水域为0、湿地为0、灌木为0.9、积雪冰川为0、耕地为0.5、草地为0.9、裸地为1。
以2000年水土保持措施因子计算为例：
1）根据澜沧江流域（青海段）的土地利用类型进行重分类：空间分析工具 → 重分类工具 → 重分类（注：由于重分类赋值只能输入整数，先把所有的赋值扩大10倍，再缩小10倍）（如图）
2）得到的水土保持措施因子是扩大10倍的，所以缩小10倍得到最终的水土保持措施因子：空间分析工具 → 地图代数工具 → 栅格计算器（如图）
4.土壤侵蚀模数计算
基于上述计算的土壤侵蚀各影响因子的基础上，得出澜沧江流域(青海段)的土壤侵蚀模数图，根据国家《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190-96）将研究区域的土壤侵蚀强度分为六个侵蚀等级：微度、轻度、中度、强烈、极强烈和剧烈侵蚀。对土壤侵蚀模数进行重新分类，以获得澜沧江流域(青海段)土壤侵蚀强度类型的空间分布。
土壤侵蚀模数分级表
| 等级 | 微度 | 轻度 | 中度 | 强烈 | 极强烈 | 剧烈 |
| 侵蚀模数[t/(km2·a)] | <1000 | 1000-2500 | 2500-5000 | 5000-8000 | 8000-15000 | >15000 |
以2000年土壤侵蚀模数图（重分类）为例：
1）根据土壤侵蚀强度等级对澜沧江流域（青海段）的土壤侵蚀模数进行重分类：空间分析工具 → 重分类工具 → 重分类（如图）
2）对得到的土壤侵蚀强度进行等级标注（如图）
好了，就到这儿了！
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