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摘要：基于遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术，选取岷江上游地区较为典型的汶川县作为主要研究区，在综合考虑研究区的NDVI、地形、土壤类型、降雨量等数据资料的基础上，结合USLE模型定量评估研究区2005年以及2010年的土壤侵蚀情况进行分析。
关键词：RUSLE;土壤侵蚀;土壤可蚀性
引言
当今社会随着人类社会经济活动的扩张和日益频繁，对于周边的自然生态环境造成了不同程度的损害;其中以水土流失较为突出，水土流失是指土壤在遭受诸如风力、水力等一系列外力的作用下，被剥离、搬运的过程。水土流失是一种严重的生态环境问题，它不但造成了土壤资源的严重损失，使生态平衡调，而且带来无法挽回的经济损失[1]。通过掌握水土流失的空间分布及其变化特征，可以为水土流失预防与治理提供科学依据。本文利用现代卫星遥感技术以及地理空间技术，以岷江上游流域的小部分区域为主要研究对象，采用RUSLE模型对研究区土壤侵蚀进行快速的定量研究分析，找出水土流失的空间分布规律[2]，以便于实时监测大区域水土流失状况，从而为进一步的水土流失防治提供科学的决策支持。
一、研究区概况
汶川县位于四川盆地西北部边缘，居阿坝藏族羌族自治州东南部，东邻彭州市、都江堰市，南靠崇州市、大邑县，西接宝兴、小金县，西北和东北分别与理县、茂县相连，县域东西宽84公里，南北长105公里，总面积4084平方公里，森林覆盖率达48%。县城威州镇位于县境北部岷江与杂谷脑河交会处，海拔1325米，周围有茶坪山脉、邛崃山脉等众多山体围绕，为州内重要农区县之一。
二、研究区数据以及处理
遥感影像和DEM数据来源于地理空间数据云，分别为Landsat TM 2005年 以及Landsat ETM+影像和ASTER GDEM第2版数据，均为30m分辨率。通过ENVI 软件对数据进行辐射定标、大气校正以及裁剪等预处理。降水数据来源于中国气象数据网提供的月平均降雨量，利用Arcgis对数据进行克里金插值、重投影、裁剪等预处理并重采样为30m的空间分辨率。土壤类型数据是通过矢量转栅格、重投影及重采样为30m分辨率，得到适于模型的输入数据。土地利用类型数据直接利用土地调查数据结果，经裁剪、重投影及重采样等预处理，得到模型所需的输入数据。
三、土壤侵蚀影像因子提取
本文选取 USLE 方程计算岷江上游土壤流失量[3]，其计算公式如下：
A=R×K×LS×C×P
式中：A为土壤侵蚀模数，单位为t·km-2·a-1;R为降雨侵蚀力因子，单位为MJ·mm/（hm2·h·a）;K 表示土壤可蚀性因子，单位为t·hm2·h/（hm2·MJ·mm）;L、S分别为坡长因子、坡度因子，通常以LS表示;C为植被覆盖和管理因子;P为土壤保持措施因子;LS、C、P因子均为无量纲单位。
（一）降雨侵蚀力因子
降雨侵蚀力（R）能够反映出降雨造成土壤侵蚀的潜力，其大小与降雨量、降雨时间、降雨动能等因素有关。本文选用 Weschmeier 经验公式通过对月降雨量与年降雨量的计算来得到研究区的降雨侵蚀力（R）。其计算公式如下：
式中：Pm为年降雨量，单位为mm;Pmi表示月降雨量，单位为mm。
（二）土壤可蚀性因子
土壤可蚀性（K）能够反映土壤对侵蚀的敏感性，土壤可蚀性（K）值的大小与土壤对侵蚀的抵抗能力呈负相关。一般来说，K 值高的土壤比 K 值低的土壤更易受到侵蚀。其计算公式为：
式中：Sa表示砂粒含量，单位为%;Si表示粉粒含量，单位为%;Ci表示黏粒含量，单位为%;C0表示有机碳含量，单位为%;
（三）地形因子
在USLE模型中，通常以坡度因子（S）、坡长因子（L）分别作为坡度、坡长对土壤侵蚀影响程度的定量指标。一般情况下，土壤流失量与坡度坡长呈正相关。计算公式如下：
（四）植被覆盖与管理因子
USLE 模型中将植被覆盖管理因子（C）作为反映植被抵抗降雨侵蚀能力的关键性指标;本文选用赋值法并借鉴前人研究的C值取值经验利用第二章的土地利用分类成果估算C因子。
（五）水土保持措施因子
通过查阅文献可知，由于水土保持措施因子的取值难以确定，目前还没有普遍适用于全国各地的赋值标准。而土地利用类型某种程度上可以间接表现出区域内水土保持措施的力度，因此可以通过对其进行赋值获取区域内水土保持措施因子的值。依据上述的公式计算每个土壤侵蚀影响因子计算土壤侵蚀模数再结合《土壤侵蚀分类标准》得到汶川县2005年以及2010年的土壤侵蚀强度分级图，如下图所示：
四、讨论与结论
2005年研究区内主要的土壤侵蚀强度等级为微度侵蚀与轻度侵蚀，其余强度等级面积较少，整个研究区北部主要为微度侵蚀以及少量的中度侵蚀;其余大部分为轻度侵蚀，中部有少量的强度侵蚀以及极强度侵蚀;东部地区整体的侵蚀情况较为严重，大部分为极强度侵蚀以及剧烈侵蚀;整体分布在水系附近尤其南部最为严重;2010年研究区内主要的土壤侵蚀强度等级主要为轻度侵蚀以及中度侵蚀;研究区北部有部分微度侵蚀;中部地区主要为轻度侵蚀;其余地区主要为中度侵蚀;从东北方沿着水系分布到西南方有明显的强度等级变化，从轻度侵蚀逐渐变化为剧烈侵蚀;南部地区侵蚀最为严重，主要为剧烈侵蚀少部分极强度侵蚀;对比前后两期的土壤侵蚀强度等级变化可以明显看出随着时间增长研究区内整体土壤侵蚀强度等级都有明显恶化;整体分布大致在水系周围，可能由于08年大地震的影响对研究区内的侵蚀强度造成了一定影响。
参考文献：
[1]张科利，彭文英，杨红丽. 中国土壤可蚀性值及其估算 [J].土壤学报，2007，44（ 1） ： 7-13.
[2]Boyle J F， Plater A J， Mayers C， et al. Land use， soil erosion， and sediment yield at Pinto Lake， California： comparison of a simplified USLE model with the lake sediment record [J].Journal of Paleolimnology， 2011， 45（2）：199-212.吳次芳，宋戈.2009.土地利用学[M].北京：科学出版社.
[3]李天宏，郑丽娜.基于RUSLE模型的延河流域2001—2010年土壤侵蚀动态变化 [J].自然资源学报，2012，27（7）：1164-1175.
作者简介：
王尔东（1995-），男，汉族，四川成都人，硕士，单位：成都理工大学地球科学学院，研究方向：大地测量与测量工程。
关键词：RUSLE;土壤侵蚀;土壤可蚀性
引言
当今社会随着人类社会经济活动的扩张和日益频繁，对于周边的自然生态环境造成了不同程度的损害;其中以水土流失较为突出，水土流失是指土壤在遭受诸如风力、水力等一系列外力的作用下，被剥离、搬运的过程。水土流失是一种严重的生态环境问题，它不但造成了土壤资源的严重损失，使生态平衡调，而且带来无法挽回的经济损失[1]。通过掌握水土流失的空间分布及其变化特征，可以为水土流失预防与治理提供科学依据。本文利用现代卫星遥感技术以及地理空间技术，以岷江上游流域的小部分区域为主要研究对象，采用RUSLE模型对研究区土壤侵蚀进行快速的定量研究分析，找出水土流失的空间分布规律[2]，以便于实时监测大区域水土流失状况，从而为进一步的水土流失防治提供科学的决策支持。
一、研究区概况
汶川县位于四川盆地西北部边缘，居阿坝藏族羌族自治州东南部，东邻彭州市、都江堰市，南靠崇州市、大邑县，西接宝兴、小金县，西北和东北分别与理县、茂县相连，县域东西宽84公里，南北长105公里，总面积4084平方公里，森林覆盖率达48%。县城威州镇位于县境北部岷江与杂谷脑河交会处，海拔1325米，周围有茶坪山脉、邛崃山脉等众多山体围绕，为州内重要农区县之一。
二、研究区数据以及处理
遥感影像和DEM数据来源于地理空间数据云，分别为Landsat TM 2005年 以及Landsat ETM+影像和ASTER GDEM第2版数据，均为30m分辨率。通过ENVI 软件对数据进行辐射定标、大气校正以及裁剪等预处理。降水数据来源于中国气象数据网提供的月平均降雨量，利用Arcgis对数据进行克里金插值、重投影、裁剪等预处理并重采样为30m的空间分辨率。土壤类型数据是通过矢量转栅格、重投影及重采样为30m分辨率，得到适于模型的输入数据。土地利用类型数据直接利用土地调查数据结果，经裁剪、重投影及重采样等预处理，得到模型所需的输入数据。
三、土壤侵蚀影像因子提取
本文选取 USLE 方程计算岷江上游土壤流失量[3]，其计算公式如下：
A=R×K×LS×C×P
式中：A为土壤侵蚀模数，单位为t·km-2·a-1;R为降雨侵蚀力因子，单位为MJ·mm/（hm2·h·a）;K 表示土壤可蚀性因子，单位为t·hm2·h/（hm2·MJ·mm）;L、S分别为坡长因子、坡度因子，通常以LS表示;C为植被覆盖和管理因子;P为土壤保持措施因子;LS、C、P因子均为无量纲单位。
（一）降雨侵蚀力因子
降雨侵蚀力（R）能够反映出降雨造成土壤侵蚀的潜力，其大小与降雨量、降雨时间、降雨动能等因素有关。本文选用 Weschmeier 经验公式通过对月降雨量与年降雨量的计算来得到研究区的降雨侵蚀力（R）。其计算公式如下：
式中：Pm为年降雨量，单位为mm;Pmi表示月降雨量，单位为mm。
（二）土壤可蚀性因子
土壤可蚀性（K）能够反映土壤对侵蚀的敏感性，土壤可蚀性（K）值的大小与土壤对侵蚀的抵抗能力呈负相关。一般来说，K 值高的土壤比 K 值低的土壤更易受到侵蚀。其计算公式为：
式中：Sa表示砂粒含量，单位为%;Si表示粉粒含量，单位为%;Ci表示黏粒含量，单位为%;C0表示有机碳含量，单位为%;
（三）地形因子
在USLE模型中，通常以坡度因子（S）、坡长因子（L）分别作为坡度、坡长对土壤侵蚀影响程度的定量指标。一般情况下，土壤流失量与坡度坡长呈正相关。计算公式如下：
（四）植被覆盖与管理因子
USLE 模型中将植被覆盖管理因子（C）作为反映植被抵抗降雨侵蚀能力的关键性指标;本文选用赋值法并借鉴前人研究的C值取值经验利用第二章的土地利用分类成果估算C因子。
（五）水土保持措施因子
通过查阅文献可知，由于水土保持措施因子的取值难以确定，目前还没有普遍适用于全国各地的赋值标准。而土地利用类型某种程度上可以间接表现出区域内水土保持措施的力度，因此可以通过对其进行赋值获取区域内水土保持措施因子的值。依据上述的公式计算每个土壤侵蚀影响因子计算土壤侵蚀模数再结合《土壤侵蚀分类标准》得到汶川县2005年以及2010年的土壤侵蚀强度分级图，如下图所示：
四、讨论与结论
2005年研究区内主要的土壤侵蚀强度等级为微度侵蚀与轻度侵蚀，其余强度等级面积较少，整个研究区北部主要为微度侵蚀以及少量的中度侵蚀;其余大部分为轻度侵蚀，中部有少量的强度侵蚀以及极强度侵蚀;东部地区整体的侵蚀情况较为严重，大部分为极强度侵蚀以及剧烈侵蚀;整体分布在水系附近尤其南部最为严重;2010年研究区内主要的土壤侵蚀强度等级主要为轻度侵蚀以及中度侵蚀;研究区北部有部分微度侵蚀;中部地区主要为轻度侵蚀;其余地区主要为中度侵蚀;从东北方沿着水系分布到西南方有明显的强度等级变化，从轻度侵蚀逐渐变化为剧烈侵蚀;南部地区侵蚀最为严重，主要为剧烈侵蚀少部分极强度侵蚀;对比前后两期的土壤侵蚀强度等级变化可以明显看出随着时间增长研究区内整体土壤侵蚀强度等级都有明显恶化;整体分布大致在水系周围，可能由于08年大地震的影响对研究区内的侵蚀强度造成了一定影响。
参考文献：
[1]张科利，彭文英，杨红丽. 中国土壤可蚀性值及其估算 [J].土壤学报，2007，44（ 1） ： 7-13.
[2]Boyle J F， Plater A J， Mayers C， et al. Land use， soil erosion， and sediment yield at Pinto Lake， California： comparison of a simplified USLE model with the lake sediment record [J].Journal of Paleolimnology， 2011， 45（2）：199-212.吳次芳，宋戈.2009.土地利用学[M].北京：科学出版社.
[3]李天宏，郑丽娜.基于RUSLE模型的延河流域2001—2010年土壤侵蚀动态变化 [J].自然资源学报，2012，27（7）：1164-1175.
作者简介：
王尔东（1995-），男，汉族，四川成都人，硕士，单位：成都理工大学地球科学学院，研究方向：大地测量与测量工程。