姚昆 張存杰 李玉珍 何磊 李小菊
摘要:
為了解安寧河流域土壤侵蝕變化及未來發(fā)展?fàn)顩r,以修正土壤侵蝕方程為基礎(chǔ),對該地區(qū)1995~2018年各年份土壤侵蝕模數(shù)進行計算與分級,結(jié)合轉(zhuǎn)移矩陣、斜率變化和CA-Markov模型對其時空演變和發(fā)展規(guī)律進行分析。結(jié)果表明:① 各等級侵蝕區(qū)柵格占比為微度>輕度>中度>強烈>極強烈>劇烈,輕度及以下等級侵蝕區(qū)柵格累加比例達到全域的70%以上,流域整體處于中等侵蝕水平;② 流域土壤侵蝕整體呈現(xiàn)西部和南部相對嚴(yán)重的分布變化;③ 23 a內(nèi),微度、輕度和劇烈等級的穩(wěn)定性均較強,分別有83.58%,81.09%和68.73%的區(qū)域等級未發(fā)生改變,僅微度向更高等級轉(zhuǎn)換,其他等級均向更低等級轉(zhuǎn)換;④ 斜率變化及顯著性檢驗顯示,整個流域有94.35%的區(qū)域土壤侵蝕狀況未發(fā)生明顯改變,僅有0.39%的地區(qū)侵蝕狀況顯著加重;⑤ 預(yù)測結(jié)果及精度檢驗表明,CA-Markov模型適用于地區(qū)土壤侵蝕發(fā)展預(yù)測,2021年流域土壤侵蝕整體呈現(xiàn)良好發(fā)展的趨勢。研究結(jié)果可作為區(qū)域土壤侵蝕綜合治理提供重要的科學(xué)參考依據(jù)。
關(guān) 鍵 詞:
土壤侵蝕; 修正土壤侵蝕方程; CA-Markov模型; 時空演變; 安寧河流域
中圖法分類號: S157
文獻標(biāo)志碼: A
DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.07.011
0 引 言
土壤侵蝕是影響社會經(jīng)濟發(fā)展和威脅人類生存的自然災(zāi)害之一,區(qū)域自然條件和人類活動是促使其形成與改變的重要因素[1-2]。土壤侵蝕主要包括水蝕、風(fēng)蝕和凍蝕3個類型[3],其頻發(fā)會引發(fā)土地生產(chǎn)力下降、河道阻塞和山洪暴發(fā)等環(huán)境問題。
為科學(xué)實現(xiàn)地區(qū)土壤侵蝕變化的監(jiān)測,國內(nèi)外專家學(xué)者們開展了大量工作,目前已形成通用土壤侵蝕方程(USLE)[4-6]、修正方程(RUSLE)[7-10]、水蝕預(yù)報方程(WEEP)[10-11]及中國水蝕方程(CSLE)[12-14]等眾多計算模型,其中USLE和RUSLE模型最為典型。黃鳳琴等[15]基于RUSLE以日降雨量計算年侵蝕力模型,完成涼山州土壤侵蝕空間分布特征分析。胡云華等[16]以USLE模型為基礎(chǔ),對大小涼山土壤侵蝕開展了定量研究。以上成果表明,USLE和RUSLE模型具有適用性強和操作簡便等優(yōu)勢,被廣泛應(yīng)用于土壤侵蝕研究中。
安寧河流域為《四川水土流失綜合治理藍圖繪就》劃定的水力侵蝕的重點監(jiān)測區(qū)[17]。然而,截止目前關(guān)于該地區(qū)土壤侵蝕的研究卻相對較少,且已有成果均主要側(cè)重于空間分布規(guī)律的分析,未能實現(xiàn)多期成果的動態(tài)比較,更未涉及其未來發(fā)展的模擬預(yù)測。
基于此,為較全面掌握該地區(qū)土壤侵蝕的變化和未來發(fā)展規(guī)律,本文將RS、GIS技術(shù)與RUSLE模型相結(jié)合,對其1995~2018年各年份的土壤侵蝕模數(shù)進行計算,引入一元線性回歸模型對其時空演變規(guī)律進行探索分析,借助CA-Markov模型對流域地區(qū)2021年的土壤侵蝕狀況進行模擬預(yù)測,以期為該地區(qū)土壤侵蝕的綜合治理提出科學(xué)的理論參考依據(jù)。
1 研究區(qū)概況
安寧河是雅礱江的主要支流之一,其干流主要流經(jīng)冕寧縣、西昌市、德昌縣和米易縣4個縣級行政區(qū),流域面積約11 000 km2。坐標(biāo)為101°51′E~102°48′E,26°38′N~28°53′N,海拔介于924~5 261 m,地貌以水流沖擊形成的河谷平原、兩側(cè)的中山和高山為主。流域年累計降雨量在827.11~1 210.96 mm,且主要集中在夏秋季節(jié),年平均溫度約12.71 ℃,土壤類型主要包括紫色土、黃棕壤和水稻土等。土地景觀以有林地、灌木林地、高度蓋度草地及耕地等為主。由于該地區(qū)具有海拔高差明顯、地形起伏差異大以及地質(zhì)條件復(fù)雜等自然環(huán)境特征,區(qū)域自身水土流失相對嚴(yán)重。
2 研究方法
2.1 數(shù)據(jù)來源
研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括:流域地區(qū)數(shù)字高程模型(DEM),分辨率為30 m×30 m,來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http:∥www.gscloud.cn);流域地區(qū)1∶1 000 000土壤類型矢量圖及理化性質(zhì)統(tǒng)計表,來源于中國土壤數(shù)據(jù)庫;1995~2018年研究區(qū)及周邊氣象站各月和各年累計降雨量數(shù)據(jù),來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn);1995~2018年流域地區(qū)1∶100 000土地利用類型遙感解譯矢量數(shù)據(jù)和《中國土種志》均來自于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn)。
2.2 數(shù)據(jù)處理
2.2.1 RUSLE模型
Wischmeier與Smith通過大量試驗并經(jīng)過修正形成RUSLE方程[8-9]。模型方程如下:
A=R×LS×K×C×P(1)
式中:A為土壤侵蝕模數(shù),t/km2·a;R為降雨侵蝕力因子;LS為坡長坡度因子;K為土壤可蝕性因子;C為植被覆蓋因子;P為水土保持因子。
2.2.2 降雨侵蝕力因子
降雨侵蝕力因子R是影響土壤侵蝕改變的主要外力,選取經(jīng)典模型[8,18]進行計算。模型方程如下:
式中:pi為月累計降水量,mm;p為年累計降水量,mm。
選取流域及其周邊站點觀測數(shù)據(jù)完成降雨侵蝕力計算,以Anusplin4.37軟件為工具完成數(shù)據(jù)插值,其能將DEM作為協(xié)變量參與運算,提高數(shù)據(jù)插值精度,數(shù)據(jù)分辨率為30 m。
2.2.3 坡長坡度因子
坡長L采用劉寶元等[19]針對中國地形提出的模型進行計算,坡度因子S則采用劉斌濤等[20-21]修正的西南山地區(qū)模型進行計算。模型方程如下:
式中:S為坡度因子,L為坡長因子,θ為坡度,λ為單位坡長,m為坡度指數(shù)。
2.2.4 土壤可蝕性因子
土壤可蝕性因子K采用EPIC模型[4,6]進行計算。模型方程如下:
式中:SAN表示砂粒含量,%;SIL表示粉粒含量,%;CLA表示黏粒含量,%;C表示有機質(zhì)含量,%;SNI=1-SAN/100。
2.2.5 植被與水土保持因子
植被覆蓋因子C的確定主要有模型計算[5,8-9]和經(jīng)驗賦值兩種方法,而水土保持因子P值的確定則主要依靠經(jīng)驗賦值。在參考已有成果[15-16,22-24]的基礎(chǔ)上結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H完成P因子的賦值。C值的確定也采用參考賦值的方式實現(xiàn)[15-16,22](見表1)。
2.3 斜率變化
斜率變化不僅能較準(zhǔn)確地描述出流域1995~2018年土壤侵蝕模數(shù)的年際變化,還能對其發(fā)展趨勢進行擬合[25-27]。模型方程如下:
式中:X為斜率,若X>0則柵格像元數(shù)值有增大的變化傾向,反之,若X<0則趨勢相反;Ai為第i年的土壤侵蝕模數(shù)。
同時,研究采用F檢驗完成斜率變化的顯著性檢驗[26-27],表達式如下:
2.4 CA-Markov模型
元胞自動機(CA)是一種時間、空間和狀態(tài)都為離散形式的網(wǎng)格動態(tài)模型,其能夠?qū)?fù)雜系統(tǒng)的空間演變狀況進行運算[28]。模型方程如下:
式中:S為元胞;f為轉(zhuǎn)換函數(shù);t與t+1為時間;n為元胞鄰域。
Markov是一種通過對系統(tǒng)轉(zhuǎn)移概率矩陣進行運算以實現(xiàn)其發(fā)展傾向的預(yù)測模型[29]。若系統(tǒng)存在馬爾科夫性,則模型可表示為
式中:Sn為n個周期后的狀態(tài);S0為研初期狀態(tài);Pn為n個周期后的轉(zhuǎn)移矩陣。
已有成果表明:CA-Markov模型不僅能實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)時空演變規(guī)律的分析,還能較準(zhǔn)確完成其模擬預(yù)測[28-29]。
3 結(jié)果與分析
3.1 結(jié)構(gòu)分布
按照SL 190-2008《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》將不同年份的土壤侵蝕模數(shù)進行分級[16,21],如表2所列。
通過分析表2可知:該地區(qū)微度和劇烈等級土壤侵蝕的比例分別占據(jù)流域的最大和最小兩端,而其他強度侵蝕區(qū)的比例關(guān)系變化為輕度>極強烈>中度>強烈。研究以2018年為例,微度侵蝕在整個地區(qū)柵格占比達到36.69%為最大,而輕度、極強烈、中度、強烈的比例分別為31.37%、9.33%、8.76%和7.27%,呈現(xiàn)依次降低的變化形態(tài),劇烈的比例僅有6.58%為最小。1995~2018年流域地區(qū)中度及以下等級侵蝕區(qū)的柵格累加比例達到全域的70%以上,表明該地區(qū)土壤侵蝕整體持續(xù)處于中等侵蝕水平。
3.2 空間分布
對流域地區(qū)土壤侵蝕空間分布規(guī)律進行分析,有助于了解其空間分布特征(見圖1)。
根據(jù)圖1分析可知:① 安寧河流域土壤侵蝕空間分布特征與張風(fēng)琴和胡云華等[15-16]研究成果基本吻合,整體呈現(xiàn)西部相比東部侵蝕的強度更嚴(yán)重和分布的范圍也更廣。② 各等級侵蝕區(qū)在空間分布上也呈現(xiàn)出明顯的差異性。③ 極強烈和劇烈侵蝕在整個流域的占比約15%,主要集中分布于冕寧縣西部和西昌市西部小部分高山區(qū)。結(jié)合土地利用類型和地形數(shù)據(jù)可知,這些區(qū)域土地景觀以疏林地和旱地為主、地貌類型則主要為高山和極高山、區(qū)域地勢陡峭、地形起伏差異明顯、坡長和坡度的數(shù)值也相對較大,在這些因素共同的作用下,其土壤侵蝕的程度相對嚴(yán)重。④ 中度和強烈侵蝕區(qū)也約占整個流域的15%,大部分主要集中于河谷平原兩側(cè)的中高山地區(qū),其土地利用方式以灌木林地、疏林地和耕地為主,區(qū)域植被覆蓋率整體相對較高、生態(tài)系統(tǒng)相對復(fù)雜,是流域土壤侵蝕的重點緩沖區(qū)域保護地帶。⑤ 微度和輕度侵蝕區(qū)在整個流域的比例最大,約占據(jù)全域的70%,在整個地區(qū)的分布范圍最廣,大部分主要集中于河谷平原及周邊的中低山區(qū),其是整個流域人類活動和社會經(jīng)濟發(fā)展核心地帶,地勢相對平坦且地形起伏差異不明顯。
3.3 時空演變特征
3.3.1 轉(zhuǎn)移矩陣
引入轉(zhuǎn)移矩陣1995~2018年土壤侵蝕的演變狀況進行分析,如表3~5所列。
1995~2005年轉(zhuǎn)移變化情況結(jié)合表3分析可知:① 各等級侵蝕相互轉(zhuǎn)換關(guān)系較明顯;② 非同級轉(zhuǎn)換中,除劇烈整體表現(xiàn)為向更低等級轉(zhuǎn)換外,其他5個類別整體均為低等級向高等級轉(zhuǎn)換。
同時,2005~2018年流域各等級侵蝕區(qū)間相互轉(zhuǎn)換關(guān)系結(jié)合表4分析可知:① 各等級侵蝕區(qū)也存在明顯的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系;② 與前一階段相似,同級轉(zhuǎn)換關(guān)系仍最明顯;③ 非同級轉(zhuǎn)換中,僅微度侵蝕整體表現(xiàn)為向更高級轉(zhuǎn)換,其他類別整體均向更低等級轉(zhuǎn)換。
此外,就整個時期分析變化情況結(jié)合表5分析可知:① 23 a內(nèi),流域地區(qū)各等級間相互轉(zhuǎn)換關(guān)系均相對顯著;② 整個時段內(nèi),微度、輕度和劇烈未發(fā)生改變的比例為83.58%、81.09%和68.73%,均具有較高的穩(wěn)定性;③ 除微度外,各類別高等級向低等級轉(zhuǎn)換的比例分別為11.39%、29.3%、29.44%、26.50%和31.27%,均占據(jù)非同級轉(zhuǎn)換的絕大部分,這說明在近20 a內(nèi)流域土壤侵蝕整體得到有效的治理和保護,整體向良好的方向發(fā)展。
3.3.2 年際變化分析
研究利用斜率變化及顯著性檢驗公式(6)和(7)對流域地區(qū)1995~2018年土壤侵蝕年際變化狀況進行計算(見圖2)。
結(jié)合圖2分析可知:近20 a內(nèi),該地區(qū)有41.11%的柵格像元斜率數(shù)值為小于零的狀態(tài),表明這些地區(qū)土壤侵蝕模數(shù)值有降低的變化趨勢。
顯著性檢驗結(jié)果分析如圖2所示:① 整個研究階段內(nèi)有5.26%的柵格像元檢驗結(jié)果(X<0,P≤0.05),反映出侵蝕模數(shù)有明顯降低的變化狀態(tài),侵蝕的強度得到有效的控制,它們主要分布于冕寧縣中部、西昌市和德昌縣西部邊界以及米易縣西部和東部邊界處。結(jié)合區(qū)域土地利用類型遙感解譯成果分析可知,隨著“天然林保護”和“退耕還林”等環(huán)保措施的實施,這些區(qū)域土地利用類型從1995年的耕地、中覆蓋度草地和裸土地等轉(zhuǎn)變?yōu)?018年的有林地和疏林地,植被覆蓋類型的轉(zhuǎn)變和覆蓋度的提高,有效地改善了區(qū)域水土流失的狀況。② 整個研究時段內(nèi),有94.35%流域地區(qū)侵蝕強度未發(fā)生明顯改變。③ 同樣,僅有0.39%的區(qū)域檢驗結(jié)果(X>0,P>0.05),侵蝕模數(shù)明顯增大,它們主要分布于河流水系兩側(cè),區(qū)域土壤侵蝕模數(shù)的加重可能與大量修建水電工程有關(guān)。④ 斜率變化和顯著性檢驗表明,近20 a內(nèi)流域大部分地區(qū)侵蝕程度未發(fā)生變化且趨于好轉(zhuǎn),客觀上說明其侵蝕整體發(fā)展良好。
3.4 預(yù)測結(jié)果
研究以IDRISI17.0軟件為工具,利用CA-Markov模型對流域2015年土壤侵蝕進行模擬預(yù)測,并完成2015年模擬預(yù)測結(jié)果的kappa精度檢驗(見圖3)。
通過流域地區(qū)土壤侵蝕預(yù)測結(jié)果可知:① 2015年流域地區(qū)土壤侵蝕真實與模擬數(shù)據(jù)的kappa系數(shù)值為0.734 2,表明模擬預(yù)測結(jié)果整體具有較高的準(zhǔn)確性,利用CA-Markov模型對流域地區(qū)土壤侵蝕進行模擬預(yù)測是可行的。② 預(yù)測結(jié)果顯示2015年,微度、輕度、中度、強烈、極強烈和劇烈的柵格比例分別為42.09%、29.30%、9.33%、7.42%、7.76%及3.12%,與真實結(jié)果基本吻合。③ 流域2021年土壤侵蝕預(yù)測結(jié)果顯示,各等級比例為微度36.80%,輕度30.21%,中度9.27%,強烈8.10%,極強烈9.44%以及劇烈6.17%。從各等級比例分布可以看出,中度及其以下程度侵蝕區(qū)的比例均在增長,而強烈及其以上的比例均在下降,客觀地反映出流域地區(qū)土壤侵蝕狀況在未來整體將呈現(xiàn)良好的發(fā)展傾向。
4 結(jié) 論
本文以RUSLE模型為基礎(chǔ),對安寧河流域1995~2018年土壤侵蝕的時空演變及發(fā)展規(guī)律進行分析,主要結(jié)論如下:
(1) 斜率變化模型能較好地表征出區(qū)域土壤侵蝕的時空變化規(guī)律;CA-Markov模型適用于區(qū)域土壤侵蝕發(fā)展的模擬預(yù)測,且預(yù)測的精度也相對較高;以上兩種方法可作為區(qū)域土壤侵蝕變化及發(fā)展規(guī)律探索分析的重要技術(shù)手段。
(2) 從空間角度分析來看,流域各等級侵蝕區(qū)在空間和結(jié)構(gòu)分布上均呈現(xiàn)出明顯差異性。
(3) 從時空相結(jié)合的角度分析來看,整個研究期內(nèi),各等級侵蝕區(qū)的柵格比例均發(fā)生較明顯的變化,微度、強烈和中度的柵格比例均呈現(xiàn)不同程度的增長,而其他3個等級的比例則呈現(xiàn)不同層次的下降;23 a內(nèi),各等級間相互轉(zhuǎn)換關(guān)系相對顯著;顯著斜率變化和預(yù)測研究表明,流域地區(qū)不僅在1995~2018年內(nèi),土壤侵蝕狀況整體得到有效治理,在未來幾年內(nèi)其發(fā)展?fàn)顩r將繼續(xù)好轉(zhuǎn)。
研究較好地彌補了已有成果未能實現(xiàn)的對該地區(qū)土壤侵蝕長時間序列時空演變及未來發(fā)展規(guī)律的探索分析。雖然侵蝕空間分布狀況與前人成果對比驗證基本一致,間接表明研究具有一定準(zhǔn)確性,但RUSLE方程為經(jīng)驗?zāi)P?,不同的參?shù)設(shè)置也會造成計算結(jié)果的差異,如何更科學(xué)有效地實現(xiàn)各因子的準(zhǔn)確獲取是今后研究的重點。
參考文獻:
[1] 曹勝,歐陽夢云,周衛(wèi)軍,等.基于GIS和USLE的寧鄉(xiāng)市土壤侵蝕定量評價[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2018,23(12):155-163.
[2] 何莎莎,葉露培,朱文博,等.太行山淇河流域2000~2015年土壤侵蝕和水源供給變化研究[J].地理研究,2018,37(9):107-120.
[3] 胡先培,曾成,錢慶歡,等.基于RUSLE模型的銅仁地區(qū)1987~2015年土壤侵蝕時空特征[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2019,35(2):24-32.
[4] 張養(yǎng)安,張鑫,江仕嶸.基于GIS與RS的楊凌區(qū)土壤侵蝕時空變異性研究[J].水土保持學(xué)報,2018,32(6):132-135.
[5] 彭雙云,楊昆,洪亮,等.基于USLE模型的滇池流域土壤侵蝕時空演變分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2018,34(10):138-146.
[6] 馬力,卜兆宏,梁文廣,等.基于USLE原理和3S技術(shù)的水土流失定量監(jiān)測方法及其應(yīng)用研究[J].土壤學(xué)報,2019(3):602-614.
[7] 怡凱,王詩陽,王雪,等.基于RUSLE模型的土壤侵蝕時空分異特征分析:以遼寧省朝陽市為例[J].地理科學(xué),2015,35(3):365-372.
[8] 張園眼,李天宏.基于GIS和RUSLE模型的深圳市土壤侵蝕研究[J].應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報,2018,26(6):48-61.
[9] 康琳琦,周天財,干友民,等.1984~2013年青藏高原土壤侵蝕時空變化特征[J].應(yīng)用與環(huán)境生物學(xué)報,2018,24(2):245-253.
[10] 鄭粉莉,楊勤科,王占禮.水蝕預(yù)報模型研究[J].水土保持研究,2004(4):13-24.
[11] 劉寶元,史培軍.WEPP水蝕預(yù)報流域模型[J].水土保持通報,1998(5):7-13.
[12] 陳美淇,魏欣,張科利,等.基于CSLE模型的貴州省水土流失規(guī)律分析[J].水土保持學(xué)報,2017,31(3):16-21.
[13] 何維燦,趙尚民,王睿博,等.基于GIS和CSLE的山西省土壤侵蝕風(fēng)險研究[J].水土保持研究,2016,23(3):58-64.
[14] 程琳,楊勤科,謝紅霞,等.基于GIS和CSLE的陜西省土壤侵蝕定量評價方法研究[J].水土保持學(xué)報,2009,23(5):61-66.
[15] 黃鳳琴,第寶鋒,黃成敏,等.基于日降雨量的年均降雨侵蝕力估算模型及其應(yīng)用:以四川省涼山州為例[J].山地學(xué)報,2013,31(1):55-64.
[16] 胡云華,劉斌濤,宋春風(fēng),等.基于USLE模型的大小涼山地區(qū)土壤侵蝕定量研究[J].水土保持通報,2016,36(4):232-236.
[17] 四川省人民政府.四川水土流失綜合治理藍圖繪就[DB/OL].[2017-01-10]http:∥www.sc.gov.cn/10462/10464/11716/11718/2017/1/10/10410447.shtml.
[18] 查良松,鄧國徽,谷家川.1992~2013年巢湖流域土壤侵蝕動態(tài)變化[J].地理學(xué)報,2015,70(11):1708-1719.
[19] 劉寶元,畢小剛.北京土壤流失方程[M].北京:科學(xué)出版社,2010.
[20] 劉斌濤,宋春風(fēng),史展,等.西南土石山區(qū)土壤流失方程坡度因子修正算法研究[J].中國水土保持,2010(8):49-51.
[21] 劉斌濤,宋春風(fēng),陶和平.成都市土壤侵蝕定量評價研究[J].長江科學(xué)院院報,2016,33(9):40-47.
[22] 鄧輝,何政偉,陳曄,等.基于GIS和RUSLE模型的山地環(huán)境水土流失空間特征定量分析:以四川瀘定縣為例[J].地球與環(huán)境,2013,41(6):669-679.
[23] 唐寅,代數(shù),蔣光毅,等.重慶市坡耕地植被覆蓋與管理因子C值計算與分析[J].水土保持學(xué)報,2010,24(6):53-59.
[24] 彭建,李丹丹,張玉清.基于GIS和RUSLE的滇西北山區(qū)土壤侵蝕空間特征分析:以云南省麗江縣為例[J].山地學(xué)報,2007(5):548-556.
[25] 馬駿,李昌曉,魏虹,等.三峽庫區(qū)生態(tài)脆弱性評價[J].生態(tài)學(xué)報,2015,35(21):7117-7129.
[26] 趙明偉,王妮,施慧慧,等.2001~2015年間我國陸地植被覆蓋度時空變化及驅(qū)動力分析[J].干旱區(qū)地理,2019,42(2):104-111.
[27] 薛聯(lián)青,王晶,魏光輝.基于PSR模型的塔里木河流域生態(tài)脆弱性評價[J].河海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2019,47(1):13-19.
[28] 任金銅,莫世江,陳群利,等.草海濕地區(qū)域土地利用/覆被變化與預(yù)測研究[J].信陽師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2017,30(3):385-392.
[29] LI X W,DONG Y Y,ZHAO L,et al.Study on NDVI changes in Weihe Watershed based on CA-Markov model[J].Geological Journal,2018(53):435-441.
(編輯:謝玲嫻)
引用本文:
姚昆,張存杰,李玉珍,等.
四川省安寧河流域土壤侵蝕時空演變及預(yù)測分析
[J].人民長江,2021,52(7):65-70.
Spatial-temporal evolution and prediction of soil erosion in Anning
River Basin, Sichuan Province
YAO Kun1,ZHANG Cunjie2,LI Yuzhen3,HE Lei4,LI Xiaoju5
(1.College of Resource and Environment,Xichang University,Xichang 615000,China; 2.National Climate Center,Beijing 100081,China; 3.Chengdu Software Industry Development Center,Chengdu 610041,China; 4.School of Software Engineering,Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225,China; 5.Engineering College,University Putra Malaysia,Kuala Lumpur 43400,Malaysia)
Abstract:
In order to understand the changes in soil erosion and future development of the Anning River Basin,we completed the calculation and grading of the soil erosion modulus of the region from 1995 to 2018 by the revised soil erosion equation,and the temporal and spatial evolution and development of soil erosion in the region were analyzed by using transfer matrix,slope change and CA-Markov model.The results show that:(1) the proportion of grids in each erosion level from high to low were micro,slight,mild,strong,very strong and severe.The accumulative proportion of grids of below slight levels had reached more than 70% of the whole area,and the overall soil erosion of the basin was at a medium level.(2)The overall soil erosion of the basin presented a relatively severe distribution change in the west and south.(3) During the 23 years,the micro,slight and severe levels of erosion were stable,83.58%,81.09% and 68.73% of areas were not changed respectively.Only the micro level was converted to a higher level,and the other levels were all converted to lower levels.(4) Slope change and significance test showed that 94.35% of the soil erosion in the whole area did not change significantly,and only 0.39% of the area was significantly worse.(6) Prediction results and accuracy tests showed that the CA-Markov model was suitable for the prediction of regional soil erosion development.In 2021,the overall soil erosion in the watershed showed a good development trend.The study can be used as a reference for comprehensive management of regional soil erosion.
Key words:
soil erosion;modified soil erosion equation;CA-Markov model;spatial-temporal evolution;Anning River Basin