基于遥感和GIS的区域土壤侵蚀变化与人类活动关系研究
——以江西省为例
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The Study of the Relationship between Soil Erosion Change and the Human Activity based on Remote Sensing and GIS at the Regional Scale: A Case Study in Jiangxi Province
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通讯作者:
收稿日期: 2021-06-15 修回日期: 2022-07-08
基金资助: |
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Received: 2021-06-15 Revised: 2022-07-08
作者简介 About authors
肖作林(1985-),男,山东鱼台人,博士,副教授,硕士生导师,主要从事区域生态遥感研究 。
关键词:
Keywords:
本文引用格式
肖作林, 田小强, 李月娇.
Xiao Zuolin, Tian Xiaoqiang, Li Yuejiao.
1 引 言
近20 a来,随着遥感和GIS技术的发展,遥感信息耦合侵蚀模型的方法在量化人类活动对土壤侵蚀作用的研究中得到广泛采用[7-8]。在流域/区域尺度,基于多源遥感信息提取的土地覆被数据,作为主要参数直接或间接参与侵蚀模型预测[9-10],使得具体的某一种和几种人类活动对下垫面改造行为导致的土壤侵蚀变化得以量化[11]。其中较为学者们重视的人类活动包括水库建设[12]、退耕还林[13]、坡改梯和淤地坝建设[14]以及水坝建设[15]等。此类研究所考虑的人类活动因素较为单一,因此研究结果往往较为精确[16]。但人类活动对土壤侵蚀作用方式复杂多样,而在区域尺度上人类活动方式的全面调查难度巨大[17]。此外,在GIS技术支撑下采用社会经济统计数据表征人类活动,进而分析其与土壤侵蚀关系的研究也有相应进展[18-19]。此类研究多借助回归模型衡量土壤侵蚀变化中自然因素与人类活动影响的大小[20-21]。但单纯的社会经济统计数据受限于行政单元,对人类活动的表征在全面性和空间细节上均有不足。
以江西省为研究区,借助遥感与GIS技术整合社会经济数据、土地利用数据和地形数据,在栅格水平上构建人类活动程度指数,运用RUSLE模型模拟研究区土壤侵蚀模数,进而在栅格尺度上定量分析江西省土壤侵蚀变化与人类活动程度之间的关系,最后从人口变化、土地利用方式变化和人类活动驱动的植被覆盖变化等多个角度综合分析人类活动对土壤侵蚀的驱动机制,为区域尺度人类活动与土壤侵蚀变化关系研究提供思路和方法借鉴,为江西省土壤侵蚀预防和治理以及社会和环境可持续发展提供科学参考。
2 数据源和方法
2.1 研究区概况
江西省地处中国东南偏中部长江中下游南岸,24°29'14″—30°04'41″ N、113°34'36″—118°28'58″ E之间,总面积16.69万km2(图1)。省境东、南、西三面群山环绕、峰峦叠嶂;中南部丘陵、盆地相间,北部平原坦荡、河湖交织。全省地势南高北低,由周边向中心逐渐倾斜,形成一个以鄱阳湖平原为底的不对称的巨大盆地,构成了江西省地貌格局的基本特征。该区属亚热带湿润季风气候区,气候四季变化分明。春季温暖多雨,夏季炎热温润,秋季凉爽少雨,冬季寒冷干燥。多年平均降水量在1 400—1 900 mm之间,降雨地区省境四周多于中部,雨量东部大于西部,水热同期、自然资源丰富,具有巨大的农业生产发展潜力。全省分布较广的第四纪红壤质地黏重、透水性差,极易造成水力侵蚀,导致土壤肥力退化、生态破坏等一系列制约农业生产的难题,成为国家级水土流失重点治理区之一。
图1
2.2 基础数据说明
研究所用到的主要数据见表1。社会经济数据包括人口、GDP (Gross Domestic Product)、农民人均收入和粮食单产等,其中人口数据是区县尺度人口普查数据,包括农村人口和城镇人口。气象数据为国家基准台站日值降雨数据,从中国气象科学数据共享网下载(http:∥data.cma.cn/)。鄱阳湖水系区划源自《江西省地图集》[22]。土地利用数据来源于中国科学院生产的土地利用遥感监测数据,其分类系统主要包括6个一级类,25个二级类。中国土壤碳库属于第二次土壤普查成果,记录了全国1 631个土壤采样点的有机碳含量及分布。土壤特征数据集来源于第二次土壤普查的1∶100万土壤数据和8595个土壤剖面,采用多边形链接法将土壤剖面和土壤图斑链接起来得到土壤砂粒、粉粒和粘粒含量。土壤碳库和特征数据均下载自资源环境科学与数据中心(https:∥www.resdc.cn/)。所使用的NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 数据为GLCF (Global Land Cover Facility)研究组生产的GIMMS (Global Inventory Modelling and Mapping Studies) NDVI半月数据(1981—2000)(http:∥westdc.westgis.ac.cn/)和NASA免费提供的MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) NDVI月数据(2001—2018)(https:∥ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html)。
表1 收集数据/资料清单
Table 1
数据名称 | 数据格式 | 数据时相 | 空间分辨率/比例尺 |
---|---|---|---|
社会经济数据 | 文本 | 1990—2018年 | / |
气象数据 | 文本 | 1971—2018年 | / |
江西省气象站点 | 矢量 | 2010年 | / |
鄱阳湖水系区划 | 矢量 | 2008年 | 1∶10万 |
土地利用数据 | 栅格 | 1990、2018年 | 1 km |
数字高程模型(DEM) | 栅格 | 2000年 | 30 m |
省、市行政边界 | 矢量 | 2014年 | 1∶400万 |
中国土壤碳库数据 | 栅格 | 1990年 | 1 km |
中国土壤特征数据集的土壤质地 | 栅格 | 1990年 | 1 km |
GIMMS植被指数数据集(半月) | 栅格 | 1981—2006年 | 8 km |
MODIS NDVI数据集(逐月) | 栅格 | 2000—2018年 | 1 km |
考虑到GIMMS NDVI数据空间分辨率为8 km,MODIS数据为1 km,如果将MODIS重采样至8 km,将会丢失大量空间细节,故将GIMMS数据重采样至1km,以保障分析结果的空间精度。所有空间数据在使用前均经过研究区边界裁剪和统一投影坐标处理。
2.3 研究方法
2.3.1 土壤侵蚀模数计算
采用目前应用最为广泛的RUSLE模型模拟研究区土壤侵蚀量模数[23],其计算公式如下:
其中:A为年均土壤侵蚀模数,单位t/(km2·a);R为降雨侵蚀力因子,单位(MJ·mm·/(km2·h·a));K为土壤可蚀性因子,单位(t·km2·h·/(km2·MJ·mm));LS为坡长坡度因子,无量纲;C为地表植被覆盖与管理因子,无量纲;P为水土保持措施因子,无量纲。
2.3.2 人类活动程度指数计算
人类活动程度的定量化和空间化是在栅格尺度上研究人类活动与土壤侵蚀变化关系的重要前提。借鉴郑文武等[24]通过集成社会经济数据、土地利用数据和地形数据模拟人类活动强度的思路,提出栅格单元上人类活动程度指数(Human Activity Index, HAI)模拟方法,计算公式如下:
表2 不同土地利用类型的建设用地当量折算系数
Table 2
土地利用类型 | 特征标志说明 | CI | |
---|---|---|---|
一级类 | 二级类 | ||
耕地 | 水田、旱地 | 表层自然覆盖被改变——种植1年生作物 | 0.2 |
林地 | 有林地、灌木林 | 表层自然植被未改变且未被利用 | 0 |
疏林地 | 表层自然植被未改变但被利用 | 0.067 | |
其他林地 | 表层自然植被改变——种植多年生植物 | 0.133 | |
草地 | 高、中覆盖度草地 | 表层自然覆盖未改变但被利用 | 0.067 |
低覆盖度草地 | 表层自然覆盖未改变且未被利用 | 0 | |
水域 | 河流、湖泊、滩涂、滩地 | 表层自然覆盖未改变且未被利用 | 0 |
水库坑塘 | 表层自然覆被未改变但被利用 | 0.067 | |
建筑用地 | 城镇用地、农村居民地、其他建设用地 | 表层自然覆被改变,水分、养分、空气和热量交换阻滞 | 1 |
未利用地 | 沼泽、裸地、盐碱地、裸岩石砾地 | 表层自然覆盖未改变且未被利用 | 0 |
对于栅格数据而言,每个栅格单元可能包含多种土地利用类型,其综合建设用地当量折算系数为:
其中:
采用对11个社会经济指标进行主成分分析得到的综合主成分值(即社会经济综合指数),表征人类社会经济活动程度的大小。社会经济指标具体包括人口水平(包括人口密度、城镇人口密度和乡村人口密度)、经济水平(包括人均GDP、三产业比例、经济密度和农村居民人均纯收入)和农业生产(包括人均耕地面积、人均粮食产量、粮食单产和农机机械人均动力)3个方面。综合主成分值计算模型为:
其中:F为综合主成分值;
其中:
其中:
地形矫正系数选择坡度作为地形影响人类活动程度的控制因子,计算公式如下:
其中:
2.3.3 残差分析
植被覆盖的变化受降雨和人类活动的共同作用,为得到1990—2018年之间人类活动-对植被覆盖(NDVI)的影响。采用残差分析方法剔除生长季NDVI长时间序列变化中降雨因素对NDVI的影响来剥离出人类活动对NDVI的影响。残差分析法的表达式如下:
以1981—1990年生长季(4—10月)平均NDVI为因变量,以生长季降雨总量为自变量拟合回归方程;再将1990—2018年生长季降雨作为自变量代入回归方程,模拟1990—2018年平均NDVI;最后采用真实值减去模拟值得到NDVI残差。
3 结果与讨论
3.1 土壤侵蚀时空变化特征
图2
图2
轻度以上等级土壤侵蚀面积比较
Fig.2
The area comparison of soil erosion with degree above slight level
通过对模拟结果统计分析发现,1990年江西省SEM平均值841 t/(km2·a),2018年SEM平均值338 t/(km2·a)。土壤侵蚀等级分布如图3所示。1990年江西省土壤侵蚀以微度侵蚀为主,总面为120 232 km2,占全省陆地面积的72.03%;其次为轻度侵蚀,面积为28 682 km2,占17.18%。另外,中度侵蚀、强烈侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀的土壤侵蚀面积分别为10 995、5 387、1 050和573 km2,占全省陆地面积百分比分别为6.59%、3.23%、0.63%和0.34%。2018年江西省各个等级土壤侵蚀面积所占比例与1990年呈现同样趋势:由微度侵蚀向剧烈侵蚀逐渐降低。从1990年到2018年各个等级的土壤侵蚀面积均有所下降(微度等级除外),其中强烈侵蚀从5 387 km2下降到867 km2,减少了83.9%,变化最为明显;面积减少较为显著的还有中度侵蚀、剧烈侵蚀和极强烈侵蚀等级,其面积分别减少了80.6%、68.6%和47.3%。轻度侵蚀面积减少幅度较小,但减幅也达到了27.7%。总体而言,研究区土壤侵蚀从1990年至2018年有了较为明显的缓解。
图3
3.2 人类活动程度时空变化特征
图4为1990年和2018年人类活动程度指数(HAI)空间量化结果。1990年江西省HAI平均值为0.005,2018年HAI平均值为0.014,近30 a来江西省人类活动程度显著增加。
图4
图5
从图6中可以看出,2018年HAI明显大于1990年HAI。随着坡度的增大和距城市距离的增加,2018年HAI与1990年HAI的差距逐渐减少,最后相差无几。因此可以说,1990年到2018年江西省人类活动程度的增加主要是在坡度小较且距离城镇近的区域。在坡度较大,距离城镇远的地区人类活动程度也有增加,但增加程度并不明显。
图6
图6
HAI变化与坡度和距城市距离的空间关系
Fig.6
The spatial characteristics of HAI with the change of slope and the distance to cities
3.3 人类活动对土壤侵蚀变化的驱动作用
通过建立8 km格网图层(2817个格网单元)对栅格数据进行采样,分析了1990年和2018年HAI与SEM的空间关系(表3)。1990年HAI与当年的平均SEM呈现正相关关系(相关性不显著),但2018年两者呈极显著正相关关系(pearson R=0.19,P<0.01),这说明从1990年到2018年,江西省人类活动程度对土壤侵蚀的影响力有显著增强。SEM变化与1990年和2018年的HAI以及HAI变化均呈极显著正相关,说明就整个江西省而言人类活动程度增加对土壤侵蚀存在加剧作用。
表3 HAI和SEM Pearson相关系数
Table 3
1990HAI | 2018HAI | 1990SEM | 2018SEM | change_HAI | change_SEM | |
---|---|---|---|---|---|---|
**表示相关性达P<0.01显著水平(双尾检验) | ||||||
1990HAI | 1 | |||||
2018HAI | 0.89** | 1 | ||||
1990SEM | 0.02 | 0.16** | 1 | |||
2018SEM | 0.16** | 0.19** | 0.260** | 1 | ||
change_HAI | 0.74** | 0.90** | -0.085** | 0.06** | 1 | |
change_SEM | 0.28** | 0.23** | -0.780** | 0.63** | 0.13** | 1 |
图7
图7
平均土壤侵蚀模数随距城市距离的变化
Fig.7
The change law of SEM with the increase of distance to cities
在区县尺度上分析了人口变化与土壤侵蚀以及NDVI残差变化的关系。图8表明农村人口与城镇人口变化对土壤侵蚀以及NDVI残差影响均存在差异。土壤侵蚀变化对农村人口的变化响应更为敏感,同时农村人口压力的减少能够显著促进植被的恢复;而城镇人口的变化对SEM变化和NDVI残差变化的影响均不显著。随着经济的快速发展和产业结构的调整,江西省农村剩余劳动力不断向城镇非农产业转移的现象十分普遍[27],因此农民对自然的索取程度减弱,植被得到恢复和重建,农业生产条件和生态环境得到明显改善。另外,20 a来江西省土地利用格局发生了深刻演变,这其中包括一系列的生态恢复工程,例如20世纪80年代以来江西省大力开展的“治湖必治江,治江必治山”和“治山、治水和治穷相结合”的山江综合开发治理工程,以及2001年以来开展的退耕还林工程等其他众多的工程措施[28-29]。表4统计了不同土地利用变化类型对土壤侵蚀模数和侵蚀量(包括增加和减少)的影响。
图8
图8
SEM、NDVI残差变化与人口变化之间的回归关系
Fig.8
The pairwise regression relationship between
表4 地利用变化对土壤侵蚀模数及侵蚀量的影响
Table 4
转变类型 | 平均SEM变化 | 侵蚀量变化/t | 转变类型 | 平均SEM变化 | 侵蚀量变化/t |
---|---|---|---|---|---|
/(t/(km2·a)) | /(t/(km2·a)) | ||||
林地—耕地 | 105.48 | 33 247.30 | 建筑用地—林地 | -1.11 | -0.51 |
耕地—林地 | -904.00 | -255 117.84 | 林地—未利用地 | 766.46 | 1 211.01 |
草地—耕地 | 88.53 | 4 807.18 | 未利用地—林地 | -314.8 | -261.28 |
耕地—草地 | -528.97 | -30 965.90 | 草地—水域 | -76.12 | -6 176.38 |
耕地—水域 | -715.97 | -198 760.43 | 水域—草地 | 120.53 | 2 331.05 |
水域—耕地 | 129.24 | 37 524.83 | 草地—建筑用地 | -65.01 | -726.81 |
耕地—建筑用地 | -185.08 | -145 198.96 | 建筑用地—草地 | 55.46 | 10.54 |
建筑用地—耕地 | 15.79 | 4 584.63 | 草地—未利用地 | 120.14 | 146.57 |
耕地—未利用地 | 62.97 | 943.29 | 未利用地—草地 | -3.55 | -1.60 |
未利用地—耕地 | 95.13 | 365.30 | 水域—建筑用地 | 0 | 0 |
林地—草地 | 100.23 | 31 592.50 | 建筑用地—水域 | 0 | 0 |
草地—林地 | -820.68 | -473 737.53 | 水域—未利用地 | 124.31 | 2 027.50 |
林地—水域 | -48.04 | -1 488.28 | 未利用地—水域 | -389.26 | -124 820.10 |
水域—林地 | 6.77 | 79.14 | 建筑用地—未利用地 | 130.39 | 301.20 |
林地—建筑用地 | -95.76 | -12 222.81 | 未利用地—建筑用地 | -43.75 | -49.44 |
其中对江西省总侵蚀量减少贡献最大的土地利用变化类型为:草地—林地(贡献率为37.91%)、耕地—林地(20.42%)、耕地—水域(15.91%)和耕地—建筑用地(11.62%),累计贡献85.85%,总面积1921.59 km2;对总侵蚀量增加贡献程度最大的土地利用变化类型主要为:水域—耕地(31.49%)、林地—耕地(27.89%)和林地—草地(26.51%),累计贡献85.89%,总面积743.11 km2。
可以看出,导致土壤侵蚀量减少的土地利用变化类型多样且面积较广,其中退耕还林等生态工程的实施降低了人类活动干扰,助于植被覆盖的恢复[30],缓解土壤侵蚀作用明显。相比之下,导致土壤侵蚀量增加的土地利用变化类型相对集中且面积较小,因而对土壤侵蚀的加剧作用有限。综上所述,农村人口压力的减弱以及合理的土地利用转变共同进了江西省植被覆盖的恢复,成为土壤侵蚀缓解的重要原因。
4 结 论
以江西省为研究区,在GIS技术以及多源数据支持下,在栅格水平上模拟研究区1990年和2018年土壤侵蚀模数以及人类活动程度,分析了人类活动程度与土壤侵蚀变化的关系,主要结论包括:
(1)1990年土壤侵蚀模数平均值841 t/(km2·a),2018年土壤侵蚀模数平均值338 t/(km2·a),土壤侵蚀有明显缓解。1990年土壤侵蚀较易发生在距离城市偏远、坡度较大的山地丘陵区。从1990年到2018年江西省土壤侵蚀有由人类活动程度相对较低的山地丘陵区向坡度缓和、人类活动程度较大的城市及周围地区转移的趋势。
(2)1990年江西省人类活动程度指数(HAI)平均值为0.005,2018年HAI平均值为0.014,人类活动程度指数显著增加,并且增加区集聚于坡度缓和的城市周围。
(3) 20 a来,江西省人类活动程度与土壤侵蚀模数的相关性关系从不显著增强到极显著正相关;人活动程度的增加对土壤侵蚀存在加剧作用。在远离城市的偏远山地丘陵区,农村人口压力的减弱以及合理的土地利用转变对江西省植被恢复存在驱动作用,进而促进土壤侵蚀的缓解;而坡度缓和的城市及周边地区人类活动程度的显著增强则加剧了土壤侵蚀。
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