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遥感技术与应用, 2022, 37(4): 971-981 doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0971

遥感应用

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

肖作林1, 田小强2, 李月娇3

1.重庆师范大学 地理与旅游学院,重庆 401331

2.北京电子科技职业学院 经济管理学院,北京 100176

3.北京市第三十五中学,北京 100034

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

Xiao Zuolin1, Tian Xiaoqiang2, Li Yuejiao3

1.Chongqing Normal University,Chongqing 401331,China

2.Beijing Polytechnic,Beijing 100176,China

3.Beijing No. 35 High School,Beijing 100034,China

通讯作者: E⁃mail: GIS_man@126.com

收稿日期: 2021-06-15   修回日期: 2022-07-08  

基金资助: 国家自然科学基金项目.  42001388.  41771460
重庆市自然科学基金面上项目.  cstc2019jcyj⁃msxmX0515
中国博士后科学基金.  2019M653830XB

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 。

摘要

土壤侵蚀作为全球性的主要环境问题之一,受人类活动的影响日益强烈。在区域尺度上研究人类活动与土壤侵蚀变化的关系,对土壤侵蚀防治宏观决策具有重要意义。通过构建人类活动程度指数,从栅格尺度上分析了人类活动程度对土壤侵蚀变化的影响规律,进而从人口变化、土地利用变化和人类活动对植被覆盖影响程度等多角度综合分析,揭示人类活动对土壤侵蚀变化的驱动机制。结果发现,江西省1990年土壤侵蚀模数平均值841 t/(km2·a),2018年减少到338 t/(km2·a),土壤侵蚀明显缓解。平均人类活动程度指数由0.005增加到0.014,空间上呈现出以城市为中心向外辐射状的增加态势;偏远山地丘陵区,人类活动程度变化不大。20 a来,研究区土壤侵蚀的发生有由山地丘陵区向城市及周围地区转移的趋势。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促进江西省植被恢复,进而缓解土壤侵蚀;坡度缓和的城市及周边地区因人类活动程度的显著增强,土壤侵蚀有所加剧。

关键词: 土壤侵蚀变化 ; 人类活动 ; 遥感 ; GIS ; 江西省

Abstract

Soil erosion, as one of the main environmental problems in the world, is increasingly affected by human activities. It is of great significance to study the relationship between human activities and soil erosion at regional scale for soil erosion control planning. In this paper, the relationship between human activities and soil erosion was analyzed on grid scale by introducing human activity index. Then, the driving mechanism of soil erosion caused by human activities was explored from the comprehensive perspectives of population change, land use change and the impact of human activities on vegetation cover. It was found that the average soil erosion modulus of Jiangxi province in 1990 was 841 t/(km2·a), but decreased to 338 t/(km2·a) in 2018. During the past more than 20 years, the occurrence of soil erosion has a tendency of shifting from the mountainous and hilly areas with relatively low human activities to the cities and surrounding areas with moderate slope. The index of human activity increased from 0.005 to 0.014, and the increasing areas concentrated around the cities with gentle slope and low altitude. In remote mountainous areas, the degree of human activity does not change much. In remote mountainous and hilly areas far from cities, the reduction of rural population pressure and appropriate land use transformation promoted vegetation restoration and soil erosion mitigation. The degree of soil erosion in the city and its surrounding areas with gentle slope is intensified due to the significant enhancement of human activities.

Keywords: Soil erosion change ; Human activity ; Remote sensing ; GIS ; Jiangxi province

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本文引用格式

肖作林, 田小强, 李月娇. 基于遥感和GIS的区域土壤侵蚀变化与人类活动关系研究. 遥感技术与应用[J], 2022, 37(4): 971-981 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0971

Xiao Zuolin, Tian Xiaoqiang, Li Yuejiao. 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. Remote Sensing Technology and Application[J], 2022, 37(4): 971-981 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0971

1 引 言

土壤侵蚀是造成世界范围土壤退化、作物减产的主要环境问题之一1-2,严重威胁到社会和环境的可持续发展3。土壤侵蚀的变化一般被认为是自然因素和人类活动综合作用的结果,随着人类活动程度的增强以及活动范围的扩张,人类活动逐渐成为主导土壤侵蚀变化的关键因素4。在区域尺度上开展人类活动与土壤侵蚀变化的关系研究,对土壤侵蚀防治宏观规划具有重要意义。研究发现,人类活动对土壤侵蚀的作用方式多样、过程和强度复杂,是一个多相的非线性系统,行为很难预测5。人类活动与土壤侵蚀变化的关系研究,是当前土壤侵蚀研究中亟待解决的科学问题6

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

图1   研究区及DEM

审图号:GS(2016)1600

Fig.1   The study area and DEM


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  Data descriptions

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

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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:

A=R×K×LS×C×P

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:

HAIi=CCIi×CSAi×Si

其中:CCIi (Comprehensive Index of CI) 表示第i个栅格单元上的综合建设用地当量折算系数;CSAi (Comprehensive Index of Social Economic Activities) 为社会经济综合指数;Si为地形矫正系数。建设用地当量折算系数 (Conversion Index of Construction Land Equivalent, CI) 是指不同土地利用类型按照人类活动的强弱换算成建设用地当量的系数,能够反映人类活动对地表利用、改造和开发的强度。本文运用徐勇等25提出的方法,给出不同土地利用类型的特征标志说明并计算CI(表2)。

表2   不同土地利用类型的建设用地当量折算系数

Table 2  Conversion index of construction land equivalent for different land use types

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

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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:

CCIi=k=1nWkiCIk

其中:Wki为第i个栅格单元上的第K种土地利用类型的面积权重,即栅格内某种土地利用类型面积占栅格单元总面积的百分比。

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:

F=i=1m(λi /λtotal)Fi

其中:F为综合主成分值;λi为第i个主成分特征值;λtotal为所有主成分特征值之和;Fi为第i个主成分值;m为主成分个数。

Fi=k=1pakixk

其中:xk为标准化的第k个变量,aki为第i主成分的第k变量xk的因子系数。

aki=bki/λi

其中:bki为主成分因子载荷(主成分与变量之间的相关系数)。

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:

Si=a+b×lg slopei

其中:Si表示第i个栅格上坡度对人类活动限制的衰减函数(矫正系数);ab为调节参数,为使Si取值范围在0—1之间,显然当slope=max时S=0,当slope=min时S=1,得出调节参数为a=0.652, b=-0.153。

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:

ε=NDVI-NDVI
<0     =0              >0      

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

基于RUSLE模型模拟得到研究区1990和2018年两个时相栅格尺度的土壤侵蚀模数(Soil Erosion Modulus, SEM),并根据中国水利部对土壤侵蚀等级划分标准对土壤侵蚀结果进行分级。水电部南京水文资源研究所于1987年对江西省进行了第一次土壤侵蚀遥感监测26,此次监测基于Landsat-MSS(4、5、7)遥感影像,采用人工绘图和面积测算的方法,成图比例尺为1∶50万。图2对比了遥感监测结果与本研究1990年模拟结果中的轻度等级以上侵蚀面积,可以看出两者具有较好的相关性(pearson R=0.98),印证了模拟结果的可靠性。

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

图3   研究区土壤侵蚀等级分布

Fig.3   Distribution of the soil erosion degree in study area


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4   人类活动程度指数

Fig.4   The human activity intensity index


图5(a)为HAI从1990年到2018年的空间变化分布,可以看出HAI变化在空间上表现出局部地区聚集的特征,即以城市为中心向外辐射状的增加态势。为了定量分析HAI变化与城市以及地形之间的空间关系,在GIS环境中生成江西省11地级市缓冲带(以市政府所在地为原点,缓冲带跨幅10 km(图5(b)),然后统计每个缓冲带的平均HAI值,同时也统计了每个坡度分级下的HAI均值。

图5

图5   人类活动程度空间变化及城市距离缓冲区

Fig.5   The change of HAI and the buffer zones of cities


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  The correlation coefficient between HAI and SEM pearson

1990HAI2018HAI1990SEM2018SEMchange_HAIchange_SEM
**表示相关性达P<0.01显著水平(双尾检验)
1990HAI1
2018HAI0.89**1
1990SEM0.020.16**1
2018SEM0.16**0.19**0.260**1
change_HAI0.74**0.90**-0.085**0.06**1
change_SEM0.28**0.23**-0.780**0.63**0.13**1

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将SEM变化图与距城市距离缓冲区叠加,发现1990年SEM在离城市近的地区较低,在偏远地区较高(图7);2018年与1990年情况相比,在距离城市较近的地区土壤侵蚀有所加剧,在距离城市较远的地区土壤侵蚀缓解明显。因此,从1990年到2018年土壤侵蚀有向城市移动的趋势。结合图6,可以发现土壤侵蚀的缓解主要发生在偏远山地丘陵区,这些地区的人类活动具有较强的农业属性。

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  The impacts of land use change on SEM

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105.4833 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766.461 211.01
草地—耕地88.534 807.18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120.532 331.05
水域—耕地129.2437 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55.4610.54
建筑用地—耕地15.794 584.63草地—未利用地120.14146.57
耕地—未利用地62.97943.29未利用地—草地-3.55-1.60
未利用地—耕地95.13365.30水域—建筑用地00
林地—草地100.2331 592.50建筑用地—水域00
草地—林地-820.68-473 737.53水域—未利用地124.312 027.50
林地—水域-48.04-1 488.28未利用地—水域-389.26-124 820.10
水域—林地6.7779.14建筑用地—未利用地130.39301.20
林地—建筑用地-95.76-12 222.81未利用地—建筑用地-43.75-49.44

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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。

相较于自然因素,人类活动能在较短时间尺度上对土壤侵蚀造成剧烈影响,是推动区域土壤侵蚀变化的关键动力20。虽然局部地区的人类生态工程建设对防治土壤侵蚀发挥了重要作用,但从人类活动程度与土壤侵蚀的整体关系来看,目前在很多地区人类活动依然是土壤侵蚀加剧的主因31-34。本研究中,纵使江西省土壤侵蚀在广大的山地丘陵区存在缓解,但在坡度缓和的城市周边地区人类活动程度显著的增强仍对土壤侵蚀存在加剧作用。因此,随着全省经济的快速发展和各种开发建设项目的增多,土壤侵蚀的防治任务依然艰巨。

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。

参考文献

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