李菊艷

（新疆維吾爾自治區(qū)水土保持生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站，烏魯木齊 830011）

土壤侵蝕造成的水土流失是一個(gè)世界性的嚴(yán)重生態(tài)環(huán)境問(wèn)題。土壤侵蝕降低了土壤質(zhì)量，導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)損失和生態(tài)治理投入增大，及時(shí)把握區(qū)域水土流失狀況、發(fā)展態(tài)勢(shì)既是水土流失預(yù)防和治理的基礎(chǔ)，更是水土保持規(guī)劃制定與實(shí)施的基本前提。區(qū)域土壤侵蝕狀況變化可作為判定水土流失治理成效的重要依據(jù)，對(duì)區(qū)域水土保持措施的優(yōu)化配置、水土資源保護(hù)具有重大意義。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)區(qū)域土壤侵蝕分析研究主要有模型法和抽樣調(diào)查法，抽樣調(diào)查法于1956 年始用于美國(guó)水保調(diào)查并沿用至今[1]。我國(guó)自20 世紀(jì)80 年代共開(kāi)展了4 次土壤侵蝕普查[2]，并在第一次全國(guó)水利普查水土流失普查中采用了分層不等概率抽樣法和模型法[3]。分層不等概率抽樣法通過(guò)設(shè)定抽樣調(diào)查單元密度實(shí)地調(diào)查采集單元數(shù)據(jù)，基于我國(guó)土壤流失方程CSLE采用不同推算方法定量估算土壤侵蝕量以獲得區(qū)域土壤侵蝕強(qiáng)度面積及分布等[4-7]，該方法遵循統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，樣本代表性強(qiáng)同時(shí)結(jié)合實(shí)地調(diào)查，能夠獲取高精度的土地利用、植被覆蓋度及水土保持措施等調(diào)查單元數(shù)據(jù)資料[8]。模型法通過(guò)遙感解譯、GIS技術(shù)等方法獲取覆蓋全域土壤侵蝕因子的柵格數(shù)據(jù)，采用土壤侵蝕模型計(jì)算[7-8]以對(duì)調(diào)查區(qū)域土壤侵蝕進(jìn)行評(píng)價(jià)。近年來(lái)，諸多學(xué)者對(duì)抽樣調(diào)查密度設(shè)定、推算方法應(yīng)用等方面進(jìn)行研究和探討[9-13]，認(rèn)為柵格計(jì)算法受抽樣密度影響較小。如趙維軍等[9-10]通過(guò)對(duì)比分析吳起縣不同抽樣密度下土地利用、坡度及坡長(zhǎng)等因子變化發(fā)現(xiàn)1%和4%抽樣密度下計(jì)算的土壤侵蝕狀況相差不大，認(rèn)為1%抽樣密度就能夠很好地反映區(qū)域土壤侵蝕狀況，適用性更高；鄒叢榮等[11]、段倩等[12]在1%和4%的抽樣密度下，通過(guò)采用單元直接外推法、單元插值外推法、柵格計(jì)算法等三種推算方法以及全覆蓋計(jì)算法分析沂蒙山區(qū)土壤侵蝕狀況，發(fā)現(xiàn)在這兩個(gè)抽樣密度下采用前兩種方法估算的土壤侵蝕面積和強(qiáng)度相差較大，而柵格法計(jì)算的土壤侵蝕狀況相差不大。齊斐等[13]以蒙陰縣為對(duì)象采用單元插值外推法和柵格計(jì)算法對(duì)1%和4%抽樣密度下土壤侵蝕因子進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)4%抽樣密度下采用柵格計(jì)算法對(duì)土壤侵蝕結(jié)果影響較小。

CSLE 模型綜合考慮了區(qū)域降雨、土壤、植被、地形及水土保持措施等，能較全面地預(yù)測(cè)區(qū)域土壤侵蝕過(guò)程，并客觀、有效地反映水土流失治理成效[14]?；贑SLE模型的全域覆蓋計(jì)算可獲得區(qū)域總體情況并體現(xiàn)到圖斑上，但工作量大，土壤侵蝕狀況因子的區(qū)域本地化計(jì)算需要投入大量精力。新疆面積廣大、生態(tài)系統(tǒng)脆弱，水土流失問(wèn)題較為嚴(yán)重，當(dāng)?shù)卣枰愿叨戎匾暋＝陙?lái)經(jīng)過(guò)大力治理，流失總面積顯著減少、土壤侵蝕強(qiáng)度總體呈減弱趨勢(shì)，其中強(qiáng)烈、極強(qiáng)烈侵蝕面積減少，輕度和中度侵蝕面積增加，水土流失狀況顯著改善，但局部地區(qū)問(wèn)題仍然嚴(yán)重。因此水土流失預(yù)防和治理成效有待進(jìn)一步鞏固加強(qiáng)，治理任務(wù)仍然艱巨。在有限的技術(shù)力量與資金條件下，如何快速準(zhǔn)確地掌握新疆地區(qū)土壤侵蝕狀況、變化趨勢(shì)及原因，探索適合當(dāng)?shù)氐耐寥狼治g估算法已成為亟待解決的問(wèn)題。

天山北坡經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展活躍，地形地貌和氣候條件特殊，生態(tài)環(huán)境脆弱，受季節(jié)性強(qiáng)降水影響水蝕強(qiáng)烈，成為新疆水力侵蝕的典型區(qū)。本研究以天山北坡阜康市為例，基于CSLE 模型全域覆蓋計(jì)算和密度抽樣單元推算法估算土壤侵蝕量，通過(guò)對(duì)比分析不同估算方法結(jié)果的差異性及主要原因，明確適宜天山北坡縣域尺度的抽樣密度和土壤侵蝕推算方法，為區(qū)域水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)野外抽樣密度和方法的選取提供技術(shù)支撐和理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

阜康市位于天山山脈東段北坡，準(zhǔn)噶爾盆地南緣，總面積8 528.78 km2，東臨吉木薩爾縣，西與烏魯木齊市米東區(qū)接壤，南以天山分水嶺為界，北與古爾班通古特沙漠和阿勒泰地區(qū)富蘊(yùn)縣相接。地勢(shì)自東南向西北傾斜，地貌由南向北形成高山、平原、沙漠的垂直景觀地帶，海拔高程450～5 445 m（圖1）。研究區(qū)屬于溫帶大陸性干旱氣候，年均氣溫6.7 ℃，最高氣溫40.3 ℃，年均降水量205 mm，年均蒸發(fā)量2 064 mm；自西向東分布有水磨河、甘河子河、三工河等七條河流；土壤主要以風(fēng)沙土、灰漠土為主；植被分布具有典型的垂直地帶性，分布有高山亞高山草甸、中山森林植被、平原人工和荒漠植被，平原農(nóng)區(qū)以人工植被為主，植被覆蓋度以中覆蓋度為主。

圖1 研究區(qū)地理位置Figure 1 Location of the study area

1.2 研究區(qū)水土流失類型區(qū)劃分

依據(jù)區(qū)域水土流失、地貌、氣象及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征等，運(yùn)用GIS 空間疊置分析工具采用先定量后定性分析的研究方法，綜合考慮研究區(qū)地貌特征、氣候特征、土壤類型、植被、土地利用、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等定量指標(biāo)及主要侵蝕外營(yíng)力和集中連片等綜合定性指標(biāo)，開(kāi)展阜康市水土流失類型區(qū)劃分，并采用“地理位置+地貌類型+主導(dǎo)水土流失類型”方式對(duì)類型區(qū)進(jìn)行命名。

1.3 數(shù)據(jù)獲取及處理

遙感影像采用2015 年和2016 年2.0 m GF1 號(hào)影像，通過(guò)人機(jī)交互解譯獲取土地利用數(shù)據(jù)[15]、地形數(shù)據(jù)資料；結(jié)合區(qū)域土地利用現(xiàn)狀和《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/T 21010—2017），基于30 m 分辨率Landsat 8多光譜影像，提取歸一化植被指數(shù)（NDVI）；采用1∶1萬(wàn)地形圖，獲得30 m DEM數(shù)據(jù)；降雨數(shù)據(jù)采用阜康市及其周邊20 個(gè)站點(diǎn)1981—2018 年日降雨資料；土壤數(shù)據(jù)利用阜康市行政區(qū)劃圖和阜康市1∶1 萬(wàn)土壤類型圖，基于ArcGIS軟件，獲得研究區(qū)土壤類型分布圖。

1.4 野外抽樣單元數(shù)據(jù)采集與處理

1.4.1 野外抽樣單元布設(shè)

以第一次全國(guó)水利普查水土保持普查分層系統(tǒng)抽樣原則，采用分層不等概率抽樣方法，抽樣密度設(shè)定為0.25%、1%和4%。綜合考慮人為擾動(dòng)和可到達(dá)性，剔除難以到達(dá)的沙漠區(qū)和深山區(qū)抽樣單元，最終確定0.25%抽樣密度調(diào)查單元20 個(gè)，1%抽樣密度調(diào)查單元48個(gè)，4%抽樣密度調(diào)查單元108個(gè)（圖2）。

圖2 阜康市抽樣調(diào)查單元分布Figure 2 Distribution of sampling survey units in Fukang City

1.4.2 野外抽樣單元數(shù)據(jù)采集與處理

以高分遙感影像和1∶1 萬(wàn)地形圖為基礎(chǔ)，疊加地形要素、單元邊界，制作野外調(diào)查底圖，勾繪邊界。于2016 年和2017 年7—8 月，開(kāi)展野外實(shí)地調(diào)查并詳細(xì)記錄單元地塊土地利用、植被郁閉度和蓋度、水土保持措施等數(shù)據(jù)信息[6，16]，獲得單元調(diào)查成果。

1.5 水土流失推算方法

1.5.1 水土流失計(jì)算模型

采用我國(guó)土壤流失方程CSLE（Chinese soil loss equation）計(jì)算土壤侵蝕模數(shù)[17]：

式中：A為土壤侵蝕模數(shù)，t·hm-2·a-1；R為降雨侵蝕力因子，MJ·mm·hm-2·h-1·a-1，基于1980—2018 年阜康市及周邊20 個(gè)站點(diǎn)日降雨資料，通過(guò)數(shù)據(jù)插補(bǔ)，獲得逐日降雨序列數(shù)據(jù)，采用降雨侵蝕力因子計(jì)算法[18-20]獲取24 個(gè)半月降雨侵蝕力占年降雨侵蝕比例的柵格圖層；K為土壤可蝕性因子，t·h·MJ-1·mm-1，通過(guò)野外采集土壤樣品，采用Williams 模型[21]計(jì)算土壤可蝕性因子K值，疊加土壤類型空間分布圖，獲得研究區(qū)土壤可蝕性K值柵格圖層；L和S分別為坡長(zhǎng)因子（無(wú)量綱）和坡度因子（無(wú)量綱），基于1∶1 萬(wàn)地形圖生成30 m 柵格大小DEM，采用劉寶元等[6]修正算法，提取坡度、坡長(zhǎng)因子，形成坡度、坡長(zhǎng)因子?xùn)鸥駡D層；B、E、T為水土保持措施因子（無(wú)量綱），分別指生物措施、工程措施、耕作措施，基于水利普查中提供的措施因子參考值，對(duì)地塊進(jìn)行賦值。

1.5.2 水土流失估算方法

（1）全覆蓋計(jì)算法是基于土地利用矢量數(shù)據(jù)，對(duì)B、E、T因子進(jìn)行賦值。B因子基于NDVI計(jì)算得到的24 個(gè)半月植被覆蓋度，查表得園地、林地和草地土壤流失比例，以24個(gè)半月降雨侵蝕力比例為權(quán)重加權(quán)平均計(jì)算得植被覆蓋度因子[20]；耕地、居民點(diǎn)及工礦用地、交通運(yùn)輸用地、水域及水利設(shè)施用地或其他土地，直接賦值為1或0，獲得植被覆蓋與生物措施因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)；E因子基于遙感影像解譯和統(tǒng)計(jì)調(diào)查獲得的水土保持措施和土地利用數(shù)據(jù)，進(jìn)行工程措施因子賦值[20]，阜康市工程措施因子統(tǒng)一賦值為1；依據(jù)第一次全國(guó)水利普查水土保持普查中的輪作制度分區(qū)輪作措施賦值表[20]，研究區(qū)屬西北干旱灌溉一熟兼二熟區(qū)，北疆灌溉一熟填閑區(qū)，T因子統(tǒng)一賦值0.281。

（2）抽樣調(diào)查法是以土地利用圖層為基礎(chǔ)，對(duì)調(diào)查單元數(shù)據(jù)采用柵格計(jì)算法進(jìn)行加權(quán)平均[11]，進(jìn)行B、E、T因子賦值，得到各調(diào)查單元的B、E、T因子。

運(yùn)用ArcGIS，將R、K、L、S、B、E、T等7 個(gè)因子經(jīng)重采樣生成10 m 分辨率柵格圖層，采用CSLE 模型（公式1）進(jìn)行所有圖層的空間乘積運(yùn)算，得到阜康市10 m×10 m 的基于柵格土壤侵蝕模數(shù)分布圖。根據(jù)《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》（SL 190—2007）[22]中的土壤侵蝕強(qiáng)度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，判斷每個(gè)柵格土壤侵蝕強(qiáng)度，獲得區(qū)域各土地利用類型土壤侵蝕強(qiáng)度面積及比例。

2 結(jié)果與分析

2.1 水土流失類型區(qū)劃分

根據(jù)劃分原則、依據(jù)、方法等，將阜康市劃分為4個(gè)水土流失類型區(qū)（圖3），即北部沙漠風(fēng)力侵蝕主導(dǎo)區(qū)、中部山前沖積扇及傾斜平原風(fēng)水復(fù)合侵蝕主導(dǎo)區(qū)、南部中低山丘陵水力侵蝕主導(dǎo)區(qū)和南部高山凍融侵蝕主導(dǎo)區(qū)。據(jù)調(diào)查，阜康市水力侵蝕主要影響范圍為南部中低山丘陵區(qū)和中部山前沖積扇及傾斜平原區(qū)，侵蝕面積總計(jì)3 758.06 km2，本研究?jī)H在上述區(qū)域范圍內(nèi)開(kāi)展水力侵蝕的定量計(jì)算與分析。

圖3 阜康市水土流失類型區(qū)Figure 3 Soil and water conservation regionalization of Fukang City

2.2 基于CSLE模型的全覆蓋計(jì)算結(jié)果

研究結(jié)果表明，基于CSLE模型的全覆蓋計(jì)算，阜康市水土流失面積為2 626.62 km2，占土地總面積30.80%。在水土流失區(qū)域中，阜康市水力侵蝕以輕度侵蝕為主，其次為中度，兩者總占比達(dá)81.73%；而強(qiáng)烈及以上等級(jí)占比不足20%，高強(qiáng)度侵蝕隨侵蝕強(qiáng)度增大呈降低趨勢(shì)，劇烈侵蝕面積占比最?。ū?）。

從圖4 可知，阜康市水力侵蝕強(qiáng)度空間分異性明顯。輕度侵蝕主要分布在中部耕作區(qū)、植被蓋度較好的沖積扇區(qū)域及海拔1 200～2 800 m間郁閉度、蓋度較高的中山森林區(qū)域，且呈集中連片分布；中度侵蝕主要發(fā)生在植被蓋度中等的區(qū)域，分布較分散；強(qiáng)烈及以上等級(jí)侵蝕主要分布在海拔700～1 200 m間植被蓋度低于30%、采礦或放牧等人為活動(dòng)頻繁的區(qū)域，以及海拔2 800 m 左右坡度大于35°且植被蓋度低于45%的區(qū)域。

圖4 基于CSLE模型法估算的阜康市土壤侵蝕圖Figure 4 Soil erosion distribution in Fukang City based on CSLE model calculation

2.3 基于CSLE 模型的不同密度抽樣單元土壤侵蝕計(jì)算結(jié)果

研究結(jié)果表明，基于0.25%、1%和4%三種抽樣單元密度采用柵格計(jì)算得到阜康市水土流失面積分別為2 771.89、2 740.94 km2和2 635.26 km2，占土地總面積比例分別為32.50%、32.14%和30.90%。隨著抽樣密度增大，水土流失總面積和輕度侵蝕面積呈逐漸減小趨勢(shì)，而微度和強(qiáng)烈侵蝕面積則呈逐漸增大趨勢(shì)，但均表現(xiàn)為以微度和輕度侵蝕為主（表1）。在水土流失區(qū)域中，三種抽樣密度下輕度與中度侵蝕總面積占比分別為78.65%、71.75%和77.42%，在強(qiáng)烈及以上侵蝕強(qiáng)度中，除了1%抽樣密度表現(xiàn)為極強(qiáng)烈侵蝕面積占比大于強(qiáng)烈侵蝕外，0.25%和1%抽樣密度下均表現(xiàn)為強(qiáng)烈侵蝕>極強(qiáng)烈侵蝕>劇烈侵蝕。

表1 阜康市不同土壤侵蝕強(qiáng)度面積及比例Table 1 Area and ratio of different erosion intensities in Fukang City

三種抽樣密度計(jì)算結(jié)果均顯示阜康市水力侵蝕空間分布具有明顯的差異（圖5、圖6、圖7），且總體較一致：輕度侵蝕主要分布在中部耕作區(qū)，呈集中連片分布；中度侵蝕主要在植被蓋度30%～60%、坡度8°～25°的區(qū)域，分布較分散，且0.25%抽樣密度下輕度和中度侵蝕區(qū)域比較大；而強(qiáng)烈及以上侵蝕強(qiáng)度在1%抽樣密度下主要分布在三工河至白楊河之間的區(qū)域，4%抽樣密度下主要分布在四工河至白楊河之間的區(qū)域。整體上隨著海拔的逐漸升高，土壤侵蝕強(qiáng)度等級(jí)逐漸增大。

圖5 基于0.25%抽樣密度估算阜康土壤侵蝕圖Figure 5 Soil erosion distribution in Fukang City based on 0.25%sampling density estimation

圖6 基于1%抽樣密度估算土壤侵蝕圖Figure 6 Soil erosion distribution in Fukang City based on 1%sampling density estimation

圖7 基于4%抽樣密度估算土壤侵蝕圖Figure 7 Soil erosion distribution in Fukang City based on 4%sampling density estimation

2.4 分層系統(tǒng)抽樣下不同抽樣密度結(jié)果比較

本研究以0.25%、1%和4%為抽樣梯度，以4%抽樣密度數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，對(duì)比分析三種抽樣密度下水土流失面積、強(qiáng)度及空間分布的差異性，結(jié)果表明0.25%密度下水土流失面積結(jié)果偏高136.63 km2，相對(duì)差異5.18%；1%密度下水土流失面積結(jié)果偏高105.68 km2，相對(duì)差異4.01%（表2）。0.25%抽樣密度下各級(jí)土壤侵蝕面積平均相對(duì)差異8.76%，相差較大的侵蝕強(qiáng)度等級(jí)是微度和輕度，分別為偏低136.63 km2、偏高140.30 km2，相對(duì)于4% 抽樣密度差異分別是12.17%和9.06%，差異主要位于中部山前沖積扇及傾斜平原區(qū)域。1%抽樣密度下各級(jí)土壤侵蝕面積平均相對(duì)差異28.99%，相差較大的土壤侵蝕強(qiáng)度等級(jí)是中度、極強(qiáng)烈和劇烈，分別偏低70.77 km2、偏高98.08 km2和90.16 km2，相對(duì)差異分別是14.39%、42.42%和104.32%，差異主要位于南部中低山丘陵區(qū)域。

表2 0.25%、1%與4%抽樣密度土壤侵蝕強(qiáng)度面積對(duì)比分析Table 2 Comparative analysis of soil erosion intensity area at 0.25%，1%and 4%sampling density

各抽樣密度土壤侵蝕空間分布規(guī)律基本一致。柵格計(jì)算法采用的R、K、L、S因子區(qū)域統(tǒng)一，僅B、E、T因子根據(jù)野外調(diào)查單元數(shù)據(jù)面積加權(quán)平均，略有差異?？傮w上看，基于高分遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水土流失定量分析，0.25%、1%和4%三種抽樣密度侵蝕面積總體相差不大。因此，對(duì)縣域尺度來(lái)說(shuō)，基于CSLE模型采用柵格計(jì)算，0.25%的抽樣密度即可基本滿足樣本推算需要，同時(shí)還能減輕外業(yè)工作量。

2.5 CSLE模型全覆蓋計(jì)算與抽樣調(diào)查推算結(jié)果比較

研究結(jié)果（表1）表明，基于CSLE 模型全覆蓋計(jì)算阜康市水土流失面積與0.25%、1%和4%抽樣密度相比結(jié)果均偏小。全覆蓋計(jì)算與0.25%和1%抽樣密度計(jì)算結(jié)果流失面積相差較大，分別偏小145.27 km2和114.32 km2，差異為5.53%和4.35%；與4%抽樣密度計(jì)算結(jié)果相比僅偏小8.64 km2，兩者相對(duì)差異僅為0.33%。全覆蓋計(jì)算結(jié)果和不同密度抽樣調(diào)查結(jié)果均以輕度侵蝕為主，且僅0.25%密度下輕度侵蝕面積高于全覆蓋計(jì)算。0.25%密度下除中度和劇烈侵蝕面積與全覆蓋結(jié)果相差不大外，其余侵蝕強(qiáng)度面積均顯著高于全覆蓋計(jì)算結(jié)果，而1%和4%密度下強(qiáng)烈及以上侵蝕強(qiáng)度面積均與全覆蓋計(jì)算面積差異顯著。全覆蓋和不同密度抽樣調(diào)查水土流失在空間分布上有一定差異，主要表現(xiàn)在前者強(qiáng)烈及以上侵蝕強(qiáng)度分布相對(duì)較分散，而抽樣調(diào)查結(jié)果相對(duì)集中于四工河和白楊河之間區(qū)域。

3 討論

基于CSLE 模型的全覆蓋計(jì)算，土壤侵蝕措施因子為遙感圖斑解譯結(jié)果，解譯判讀的準(zhǔn)確性對(duì)各因子尤其是土地利用、植被覆蓋及水土保持措施等的判斷和賦值有直接影響，若數(shù)據(jù)分辨率相對(duì)較粗，會(huì)影響土壤侵蝕結(jié)果精度[23]；而抽樣調(diào)查通過(guò)單元實(shí)地調(diào)查土地利用類型、水土保持措施等，能夠提高地形因子量化精度，準(zhǔn)確反映郁閉度和植被覆蓋度對(duì)水土流失的影響[8]。本研究基于CSLE 模型的全覆蓋計(jì)算和4%抽樣調(diào)查估算阜康市土壤侵蝕，結(jié)果表明侵蝕強(qiáng)度和空間分布上均差異不顯著。全覆蓋計(jì)算土地利用類型采用2.0 分辨率遙感影像獲得，植被指數(shù)基于30 m 分辨率數(shù)據(jù)獲得，R因子通過(guò)數(shù)據(jù)插補(bǔ)獲取，坡度、坡長(zhǎng)基于30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)獲取，因子數(shù)據(jù)源精度存在差異、匹配性差，對(duì)計(jì)算結(jié)果精度會(huì)造成一定影響，而對(duì)于大尺度區(qū)域，因子的率定和本地化則需要大量的精力；抽樣調(diào)查采用的10 m×10 m 柵格計(jì)算法，數(shù)據(jù)精度較高，受抽樣密度影響較小[13]，植被通過(guò)實(shí)地調(diào)查，考慮了林下植被覆蓋問(wèn)題，更接近實(shí)際，但抽樣調(diào)查受地形等影響，致使有些深山區(qū)域無(wú)法開(kāi)展調(diào)查。本研究全域覆蓋和抽樣密度在土壤侵蝕強(qiáng)度和空間上差異不大，但都因計(jì)算方法受限，計(jì)算結(jié)果可能都不能精準(zhǔn)地反映實(shí)際情況。對(duì)于天山北坡縣域尺度土壤侵蝕調(diào)查，若采用全覆蓋計(jì)算，應(yīng)提高侵蝕因子數(shù)據(jù)源的精度和匹配性；抽樣調(diào)查中難以到達(dá)區(qū)域，可借助高分影像解譯完成土壤侵蝕抽樣。

基于高分辨率遙感影像、利用分層不等概率系統(tǒng)空間抽樣方法，可快速提取土地利用和水土保持措施信息，完成區(qū)域土壤侵蝕抽樣調(diào)查[7]，而抽樣密度大小會(huì)對(duì)推算結(jié)果產(chǎn)生一定影響，且影響程度具有一定的地域差異性。本研究結(jié)果表明，0.25%、1%、4%三種抽樣密度下采用柵格計(jì)算法估算的阜康市土壤侵蝕強(qiáng)度和空間分布規(guī)律基本一致，總體相差不大，這與鄒叢榮等[11]、齊斐等[13]研究結(jié)果相似。本研究野外調(diào)查單元布設(shè)時(shí)，除難以到達(dá)的深山區(qū)域，其他區(qū)域各密度調(diào)查單元均勻分布，不同抽樣密度調(diào)查B、E、T因子依據(jù)野外調(diào)查單元數(shù)據(jù)面積加權(quán)平均，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)差異不大，因此0.25%的抽樣密度土壤侵蝕量計(jì)算結(jié)果與4%抽樣密度下差異不大。

人類活動(dòng)對(duì)原有地表的破壞會(huì)加劇水土流失，土地利用方式變化與土壤侵蝕具有密切聯(lián)系[24]，區(qū)域的土地利用破碎程度和人為活動(dòng)干擾強(qiáng)度與抽樣密度精度損失呈正相關(guān)，土地利用破碎化程度越強(qiáng)，人為活動(dòng)越強(qiáng)烈，其地形、土地利用、土壤等侵蝕因子空間異質(zhì)性越大，抽樣密度精度損失就越大[13]。阜康市地貌空間垂直分異明顯，但土地利用類型和人類活動(dòng)相對(duì)集中、相對(duì)成片，各抽樣密度下土壤侵蝕強(qiáng)度空間分布也相對(duì)集中。不同抽樣密度下，輕度和中度侵蝕面積在0.25%抽樣密度下所占比例相對(duì)較大，而強(qiáng)烈侵蝕以上等級(jí)面積在1%和4%抽樣密度下相對(duì)較大，這可能與1%和4%的抽樣單元布設(shè)數(shù)目分布相對(duì)較多有關(guān)。通過(guò)對(duì)比分析，0.25%抽樣密度既能滿足土壤侵蝕精度計(jì)算要求，又可使工作效益最大化。

4 結(jié)論

（1）0.25%、1%和4%三種抽樣密度下采用柵格計(jì)算法推算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相差不大，三種密度下推算的土壤侵蝕結(jié)果差異不顯著，0.25%抽樣密度既能滿足土壤侵蝕精度計(jì)算要求，又可使工作效益最大化；基于CSLE模型的全域覆蓋計(jì)算和抽樣調(diào)查估算天山北坡阜康市土壤侵蝕狀況，均可較好地反映阜康市水土流失空間分布特點(diǎn)。

（2）在天山北坡進(jìn)行縣域尺度水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)，若對(duì)區(qū)域土壤侵蝕狀況進(jìn)行基礎(chǔ)調(diào)查，在有限的資源、資金和技術(shù)條件下，0.25%抽樣密度下采用柵格計(jì)算法即可滿足工作要求；若開(kāi)展土壤侵蝕定量分析，既要掌握土壤侵蝕模數(shù)，也要把握土壤侵蝕強(qiáng)度分級(jí)，還需與全國(guó)水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)工作銜接，建議采用基于CSLE 模型全覆蓋計(jì)算方法，其中植被因子可通過(guò)遙感影像提取并結(jié)合0.25%的分層系統(tǒng)抽樣獲取。