作品编号：D212组（三等奖）
作品名称：基于USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀研究
作者单位：淮阴师范学院城市与环境学院
小组成员：陈鑫，许骞，赵星星，陈佳玮
指导老师：李鑫川，李文慧
一、作品背景
土壤侵蚀作为全球最大的生态环境问题之一，不仅导致土地质量退化降低农业生产力，还会引起水系泥沙淤积、水体富营养化及区域生物多样性下降等诸多环境问题。中国作为人口与农业大国，同时也是世界上水土流失最严重的国家之一，具有水土流失分布范围广、流失总量大、土壤侵蚀强度十分剧烈等特点。
传统调查方法不具有实效性，特别是在大区域尺度下，难以确定水土流失的动态变化情况。伴随着计算机技术、信息技术、遥感及地理信息系统技术的发展，将 RS 和 GIS 技术运用到土壤侵蚀调查、评价和监测中是一种大势所趋，也是必由之路。RS 和 GIS的快速发展，使区域土壤侵蚀的定量评价和监测成为可能。RS 和 GIS 与土壤侵蚀有机结合，进行区域土壤调查、评价和监测，既能加深土壤侵蚀理论的发展，提高土壤侵蚀调查、评价和监测的精度，更能快速、准确、实时地获取、处理空间信息及模拟地理过程的优势，使得水土流失评估更加高效。
在土壤侵蚀的研究中，国内外学者建立了许多数学模型，其中，最为著名、应用最为广泛的是USLE( universal soil loss equation) 土壤侵蚀模型。USLE模型是由Wischmeier等提出的通用土壤流失方程，自1965 年在美国农业部农业手册第282 号正式颁布至今已有53年的历史，并在20 世纪80 年代初引入我国，并在许多地区得到应用。USLE模型参数易获取，计算简便，成本较低等优点，且利用3S技术使得土壤侵蚀模型的计算结果可以以图形的形式输出，增强了可视化效果，有利于进一步分析土壤侵蚀的空间分布特征。
二、应用目标
巢湖作为中国第五大淡水湖，近年来由于水体富营养化产生的水华现象引起多方重视，对巢湖流域土壤侵蚀评估对于环境保护战略与土地规划政策具有重要的意义。为此，本作品根据USLE模型原理，利用IDL语言进行各个因子计算，并能够进行土壤侵蚀时空变化分析，编写了扩展模块，大大方便了不同地区土壤侵蚀分析，为水土保持规划制定提供科学依据，使防治措施更加具有针对性。
三、主要技术流程
3.1 数据收集
收集了包括地形、土地利用、植被覆盖、土壤类型、降雨在内的五类数据（表1）
表1 数据来源及精度信息表
| 数据 | 精度 | 用途 | 来源 |
| DEM | 90 m × 90 m | 提取坡度坡长因子L、S | 地理空间数据云 |
| 2005、2010 和2015年NDVI数据 | 500 m × 500 m | 计算植被覆盖与作物管理因子C | 地理空间数据 |
| 2005、2010 和2015 年土地利用分布图 | Shape 格式 | 提取水土保持措施因子P | TM 影像遥感解译 |
| 获取2005、2010 和2015 年降雨数据 | 年、月降雨 | 计算降雨侵蚀力因子R | 中国气象数据网 |
| 土壤类型分布及其理化性质 | 500 m × 500 m | 计算土壤可蚀性因子K | 世界土壤数据库 |
3.2 基于ULSE模型的土壤侵蚀计算
图2 技术路线图
土壤侵蚀的公式：
A = R·K·LS·C·P
式中：A 为预测土壤侵蚀量[t/（hm2·a）]；
R为降水侵蚀力因子[（MJ·mm）/（hm2·h ·a）]；
K为土壤可蚀性因子[（t ·hm2·h）/（MJ·hm2·mm）]；
LS 为坡长坡度因子（无量纲）；
C为坡长坡度因子（无量纲）；
P为水土保持措施因子（无量纲）。
（1）降水侵蚀力因子
式中：Pi 为月降雨量; P 为年降雨量。
（2）土壤可蚀性因子
式中: SAN 为沙粒含量; SIL 为粉沙含量；CLA 为黏粒含量; C 为土壤有机碳含量;
SN1 = 1 － SAN/100
（3）植被覆盖因子
式中，植被覆盖度fc范围为0(裸岩、土壤等无植被覆盖)到1(纯植被覆盖)。C是根据地面植被覆盖状况不同而反应植被对土壤侵蚀影响的因素，与土地利用类型、覆盖度密切相关，根据蔡崇法等的方法，C可以表达为:
式中:fc为植被覆盖度。该公式表明植被覆盖度大于78.3%，地表的侵蚀量极其微弱，侵蚀量可以忽略不计。而植被覆盖度小于0.1%时，它的减蚀作用基本没有反映。其C因子值分布范围为0(纯植被覆盖区域)到1(裸岩、土壤等无植被覆盖区域)。
（4）坡长和坡度因子
LS=(Flow Accum×Cell size/22.13)0.4×(sin slope/0.0896)1.3
式中，Flow Accum为汇水累积量，CellSize为栅格像元大小，slope为坡度
（5）水土保持措施因子
P为在有一定水土保护措施后土壤流失量与顺坡种植土壤流失量的比值,为无量纲数，介于0-1之间。无任何水士保持措施的土地类型取值1,不会发生土壤侵蚀的土地类型取值为0。其他情况在0~1直接取。土壤保持措施因子P被认为是USLE方程中最难确定的因子，结合国内该地区前人的研究和巢湖流域土地利用及农事活动情况来确定P值，如林地、草地等无人为措施的自然景观土地类型取值为1,水域、建设用地等无土壤侵蚀的土地类型取值为0，水田取值0. 1,旱地为0.3(见表2)。
表2 巢湖流域土壤保持措施因子P值
|
土壤利用 类型 | 草地 | 林地 | 耕地 | 水域 | 裸地 |
其他 用地 |
| P | 1 | 1 | 0.3 | 0 | 0 | 0 |
3.3 土壤侵蚀模块编译
图(1)土壤可蚀性因子K计算
图(2)土壤侵蚀等级划分
图(3)USLE模型计算
图(1)分别输入沙粒、粉砂、黏粒、土壤有机碳含量计算得到K因子
图(2)将USLE模型划分为四个等级，清晰的表现巢湖流域的土壤侵蚀情况
图(3)分别输入五个因子，计算USLE模型
3.4 土壤侵蚀结果分析
图(4)2005年土壤侵蚀等级比例
图(5)2010年土壤侵蚀等级比例
图(6)2005-2010土壤侵蚀变化
图(7)2005-2010土壤侵蚀变化转移矩阵
图(4)、图(5)分别计算得到巢湖流域的土壤侵蚀等级比例，图(6)为2005-2010土壤侵蚀的变化情况，图(7)为转移矩阵，可以进一步的分析巢湖流域的土壤侵蚀变化情况。
四 关键技术
4.1逐日降雨数据的插值批处理
本作品实现了根据流域内各气象站点的降雨观测数据进行逐日降雨的插值，可设置相关的投影、日期、插值方法和插值分辨率等参数，进行批处理，大大提高计算速率。
4.2土壤侵蚀计算与分析
本作品根据土壤侵蚀模型的计算原理，编写了相关算法，并且能对计算结果进行统计分析，实现土壤侵蚀的空间变化分析。
4.3构建了IDL拓展模块
将相关计算和分析程序，以ENVI拓展模块进行展示，大大提高了土壤侵蚀研究的方便性，研究结果以图表的形式输出，增强了可视化效果，有利于进一步分析土壤侵蚀的空间分布特征。
五 结果分析
5.1 实验结论
本实验基于GIS和USLE的土壤侵蚀模型估算了巢湖流域2005年到2015年土壤侵蚀模数，并分析其时空变化分异特征，通过分析我们发现：
（1）微度与轻度侵蚀占巢湖流域总面积95%以上，说明巢湖流域大部分地区土壤侵蚀较轻，主要原因在于巢湖流域以平原为主，山区地形起伏较小，同时流域内植被覆盖度较高;
（2）从时间上来看，总体上，重度与中度土壤侵蚀区域减少，向微弱、轻度土壤侵蚀区域转移，由于2005～ 2015年植被覆盖度总体呈现波动性增加趋势，使得土壤侵蚀分级总体上也呈现波动性变好的趋势。
（3）巢湖流域土地类型结构调整、退耕还林、退耕还湖等措施形成了土壤侵蚀以微度、轻度为主，使生态环境有了改善。
5.2 作品总结
本作品结合土壤流失方程采用IDL语言编写扩展模块，具体有以下几个方面的特点：
（1）全面考虑了影响土壤侵蚀的自然因素，所需数据量少，结构简单，结果可靠，在定量研究土壤侵蚀强度、土地资源合理利用等方面起到了重要的作用。
（2）定量计算流域土壤侵蚀程度，评价土壤侵蚀变化趋势，为区域水土保持规划和土地整治措施提供科学有效的参考。
（3）通过利用IDL语言进行程序编译，使得用户只需输入相应的数据和参数，就能够得到土壤侵蚀结果。大大方便了用户自己进行土壤侵蚀变化分析的效率。
（4）最后形成的用户界面，具有简洁、操作简单方便、人机界面友好、系统运行效率高等特点。