張喜旺，吳炳方

1. 河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，河南 開(kāi)封 475004；2. 中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所，北京 100101

土壤侵蝕是自然因素與人為因素綜合作用的結(jié)果，已是世界上倍受關(guān)注的環(huán)境問(wèn)題之一。影響土壤侵蝕的因素很多，如降雨、土壤可蝕性、植被蓋度、地形因子（坡度、坡長(zhǎng)）、土地管理以及人為活動(dòng)等。其中，降水是最重要的自然資源之一，同時(shí)也是引起土壤侵蝕的主要?jiǎng)恿σ蛩豙1]。雨滴擊濺、分離土壤顆粒以及徑流沖刷、轉(zhuǎn)運(yùn)導(dǎo)致土壤流失。然而并不是所有的降雨事件都能引起土壤侵蝕，只有能夠產(chǎn)生足夠徑流來(lái)搬運(yùn)泥沙的降雨才具有侵蝕性的[2]。而植被是防止水土流失的積極因素，是影響水土流失最為活躍的因子[3]。不適宜的土地利用和地表植被破壞，必將導(dǎo)致水土流失的加劇[4]。植被可以提高土壤的抗沖蝕能力，其減蝕作用表現(xiàn)為3個(gè)方面，植被莖葉對(duì)降雨雨滴動(dòng)能的消減作用，植物莖及枯枝落葉對(duì)徑流流速的減緩作用，植物根系對(duì)提高土壤抗沖蝕的作用[5]。植被覆蓋層能減小雨滴對(duì)地面的打擊，增加地面糙率，使氣流或水流的作用力分散在覆蓋物之間，并且植被腐爛后可增加土壤中有機(jī)質(zhì)的含量，進(jìn)一步改善土壤的理化性質(zhì)[6-7]。植被能截留降水，減少雨滴的沖擊，改善土壤結(jié)構(gòu)，提高土壤抗蝕能力。同時(shí)，植被具有明顯的物候變化，不同季節(jié)植被覆蓋度會(huì)明顯不同，從而使其防止水土流失的能力在年內(nèi)是變化的。對(duì)于一個(gè)確定的研究區(qū)，除降雨與植被外，影響土壤侵蝕的其他因子相對(duì)是固定不變的，因此準(zhǔn)確分析年內(nèi)降雨過(guò)程與植被生長(zhǎng)過(guò)程的耦合關(guān)系對(duì)評(píng)估土壤流失、優(yōu)化水土保持等具有重要意義。本文利用 TRMM-3B43月降雨資料數(shù)據(jù)集與MODIS-NDVI 16 d合成數(shù)據(jù)，通過(guò)年內(nèi)的降雨分布與植被覆蓋的變化過(guò)程的綜合分析，研究密云水庫(kù)上游區(qū)域降雨與植被的耦合關(guān)系對(duì)土壤侵蝕的影響。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域位于東經(jīng) 115°24′～117°35′，北緯40°19′～41°38′，涉及密云、懷柔、延慶、興隆、欒平、赤城、豐寧、沽源和崇禮等 9個(gè)縣（部分），如圖1所示。研究區(qū)面積約為15388 km2，位于北京市北大約80 km。地貌以丘陵為主，低山為輔，還有極少部分中山，地勢(shì)西北高，東南低，東南部多低山丘陵。潮、白兩河順勢(shì)而下，河網(wǎng)呈樹(shù)枝狀。境內(nèi)典型的臺(tái)地很少，小塊平原多分布在河谷型盆地兩側(cè)。該區(qū)位于歐亞大陸東部中緯度地區(qū)，屬大陸性季風(fēng)氣候，四季分明。冬季受蒙古高壓控制，寒冷干燥，夏季受海洋氣團(tuán)影響，盛行東南季風(fēng)，年內(nèi)氣溫變化顯著，流域降水量主要集中在 6—9月。區(qū)內(nèi)分布最廣的為褐土，遍布150～1000 m的低山丘陵，面積占流域的60.3%，自然植被以落葉闊葉林和旱生灌叢草類(lèi)為主。由于植被破壞，水土流失較為嚴(yán)重。棕壤分布于海拔600(陰坡) ～1 000 m(陽(yáng)坡)以上中低山，占總面積的34.4%。草甸土分布在潮、白兩河河谷，占總面積的1.9%，多已開(kāi)墾為耕作土壤。栗鈣土分布在壩根一帶，占總面積的2.2%，是重要的牧業(yè)用地。

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 Location of study area

1.2 數(shù)據(jù)

1.2.1 降雨數(shù)據(jù)

降雨資料采用 TRMM 免費(fèi)共享（http://daac.gsfc.nasa.gov/data/datapool/TRMM/）的3B43數(shù)據(jù)集（1998—2004年），通過(guò)TRMM數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析降雨的年內(nèi)分布情況。TRMM項(xiàng)目是人類(lèi)歷史上第一次用衛(wèi)星從空間對(duì)地球大氣進(jìn)行主動(dòng)遙感。它最顯著的特點(diǎn)是覆蓋面廣，能得到降雨云內(nèi)部的詳細(xì)的空間結(jié)構(gòu)。相對(duì)點(diǎn)觀(guān)測(cè)資料內(nèi)插結(jié)果，該數(shù)據(jù)集降雨的空間分布數(shù)據(jù)更加可信[8]。3B43數(shù)據(jù)集是TRMM衛(wèi)星資料和其他資料合成月降雨量數(shù)據(jù)。與實(shí)測(cè)降雨資料相比，相同的是他們都為月降雨資料，不同的是實(shí)測(cè)降雨資料為觀(guān)測(cè)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，而TRMM-3B43為0.25°×0.25°大小的范圍內(nèi)的降雨量，單位均為mm。雖然TRMM數(shù)據(jù)空間分辨率很低，但一般認(rèn)為可以指示出高強(qiáng)度降雨發(fā)生的時(shí)間。應(yīng)用 TRMM 數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)是可以獲取南北緯 50°內(nèi)任何區(qū)域的數(shù)據(jù)，而降雨觀(guān)測(cè)資料常常很難獲取。

1.2.2 NDVI數(shù)據(jù)

NDVI在使用遙感圖像進(jìn)行植被研究以及植物物候研究中得到廣泛應(yīng)用，它是植物生長(zhǎng)狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子，與植被分布密度呈線(xiàn)性相關(guān)。植被的季節(jié)特性被充分地應(yīng)用到遙感相關(guān)應(yīng)用中，尤其是土地利用和土地覆蓋分類(lèi)。歸一化植被指數(shù)NDVI很容易從各種空間分辨率和時(shí)間序列的衛(wèi)星數(shù)據(jù)中提取。雖然NDVI受土壤背景反射率[9]和植被活力[10]影響，但它可以給出植被覆蓋在空間和時(shí)間上相對(duì)變化的指示[11]。因此在侵蝕研究中 NDVI常被用于評(píng)估保護(hù)性的植被覆蓋[12-14]。本文植被資料采用 NASA 免費(fèi)提供（https://wist.echo.nasa.gov/api/）的MODIS植被指數(shù)250 m 16 d合成產(chǎn)品（MOD13QI）。據(jù)2004年全年時(shí)間序列的NDVI數(shù)據(jù)分析各類(lèi)植被的年內(nèi)變化趨勢(shì)，MODIS-MOD13QI（250 m）具有非常高的觀(guān)測(cè)頻率優(yōu)勢(shì)，而且即使在經(jīng)常有云覆蓋的時(shí)期也有機(jī)會(huì)獲取無(wú)云的影像（單景影像或合成產(chǎn)品），從而形成時(shí)間上的連續(xù)序列數(shù)據(jù)，能夠較好反映植被的時(shí)空變化特征，被廣泛用于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)。由于植被覆蓋與降雨是影響土壤侵蝕的兩個(gè)最活躍的因子，疊加兩個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過(guò)它們之間的耦合關(guān)系可以分析其對(duì)研究區(qū)土壤侵蝕的影響。

1.2.3 土地利用數(shù)據(jù)

土地利用采用2004年SPOT5遙感影像解譯出來(lái)的結(jié)果，主要目的在于分析研究區(qū)內(nèi)不同植被類(lèi)型的生長(zhǎng)情況。這里土地利用的主要作用是被用于計(jì)算所對(duì)應(yīng)的MODIS數(shù)據(jù)像元內(nèi)的各類(lèi)植被覆蓋百分比，具體方法如下：

（1）首先將土地利用從矢量圖轉(zhuǎn)換為柵格圖，并重采樣為5 m分辨率；

（2）將土地利用圖和MODIS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一投影（高斯克呂格 117帶），并嚴(yán)格配準(zhǔn)；用研究區(qū)邊界截取研究區(qū)內(nèi)的土地利用圖和 MODIS影像；

（3）然后將50*50個(gè)土地利用像元聚合成1個(gè)250 m大小的像元，對(duì)應(yīng)于MODIS像元，從而統(tǒng)計(jì)獲得每個(gè)MODIS像元內(nèi)各類(lèi)植被覆蓋度所占這個(gè)像元的百分比。

（4）最終得到4個(gè)250 m分辨率的圖像，分別表示各類(lèi)植被覆蓋在對(duì)應(yīng)的MODIS像元中所占的百分比。

2 結(jié)果分析與討論

2.1 年內(nèi)降雨過(guò)程

由于 TRMM-3B43數(shù)據(jù)產(chǎn)品記錄的是月降雨量，因此對(duì)研究區(qū)內(nèi)的所有的像元求平均值，用以代表研究區(qū)該月的降雨量，以此方法統(tǒng)計(jì)1998—2004年所有月份的TRMM 3B43數(shù)據(jù)產(chǎn)品的估算結(jié)果，形成時(shí)間序列，分析研究區(qū)年內(nèi)降雨分布情況（如圖2所示）。

圖2 1998—2004年研究區(qū)年內(nèi)降雨多年均值分布Fig.2 Distribution of rainfall average of the year 1998—2004

圖2顯示了1998—2004年研究區(qū)各月的降雨均值年內(nèi)分布情況。汛期為 6—8月，最大降雨出現(xiàn)在7月，能形成侵蝕的降雨[15]出現(xiàn)在4—10月。從降雨序列可知，降雨幾乎都集中在汛期的 6—8月，偶爾在4月和9月附近會(huì)出現(xiàn)較大的降雨。降雨的最大值也主要出現(xiàn)在 6—7月，其中 6月份 2次，7月份3次，8月和9月份各1次。1—3月以及10—12月則很少出現(xiàn)降雨。

2.2 不同植被類(lèi)型的長(zhǎng)勢(shì)分析

根據(jù)源于SPOT5遙感影像分類(lèi)得到的土地利用圖將植被類(lèi)型分為耕地、林地（包括喬木林和灌木林）、草地和其他四類(lèi)。研究中劃分不同植被類(lèi)型的目的是更好地了解研究區(qū)內(nèi)不同植被類(lèi)型的NDVI在時(shí)間變化的差異，分析年內(nèi)不同植被類(lèi)型的保護(hù)土壤性能在時(shí)間上的不同。林地主要分布在海拔較高的山地，多分布于陰坡，少量分布于陽(yáng)坡，另外濕潤(rùn)的溝谷中也有喬木林分布；草地多分布于干燥的陽(yáng)坡，覆蓋度小，也分布于陰坡林地斑塊邊緣，覆蓋度相對(duì)較高；耕地大多分布于溝底平地，緩坡地帶，以及水庫(kù)的部分灘地。

從MODIS影像產(chǎn)品中提取每一類(lèi)植被覆蓋的NDVI均值，從而生成2004年不同植被覆蓋類(lèi)型的平均NDVI時(shí)間序列曲線(xiàn)，如圖3所示。整個(gè)研究區(qū)每種植被的 NDVI值均隨時(shí)間有明顯的季節(jié)變化，其中林地的NDVI值在年內(nèi)任何時(shí)間均明顯高于其他植被覆蓋類(lèi)型。1月到4月中旬林地NDVI均值穩(wěn)定在0.3左右；從4月中旬到5月末，林地開(kāi)始生長(zhǎng)發(fā)育，其N(xiāo)DVI值迅速上升，其速度也明顯高于其他植被類(lèi)型；6月初到9月初為林地NDVI處于相對(duì)穩(wěn)定階段，介于0.8～0.9之間，中間階段略為上升，到8月中旬達(dá)到全年最大值；8月中旬之后林地的NDVI值逐漸下降。對(duì)于草地，其N(xiāo)DVI值在1月到4月中旬期間穩(wěn)定在0.23左右；從4月中旬到5月末，草地也開(kāi)始快速生長(zhǎng)發(fā)育，其速度雖低于林地，但高于其他植被類(lèi)型，5月末達(dá)到0.54左右；5月末至8月中旬，草地NDVI上升速度放緩，但高于林地，到8月中旬達(dá)到最大值0.75左右；從8月中旬開(kāi)始，草地NDVI值逐漸下降。對(duì)于耕地，其N(xiāo)DVI值的變化情況略微不同，1月到4月中旬期間穩(wěn)定在0.18左右；從4月中旬到6月中旬，NDVI值緩慢上升，達(dá)到0.36左右；從6月中旬到7月中旬，耕地NDVI值快速上升，其速度高于其他任何植被類(lèi)型；7月中旬到8月中旬，耕地NDVI值上升速度放緩，最終達(dá)到年內(nèi)最大值0.74左右；8月中旬之后，耕地NDVI逐漸下降。對(duì)于“其他”植被類(lèi)型，其變化一路起伏不斷，其中2月初出現(xiàn)了年內(nèi)低于0的最低值；之后NDVI值有升有降，7月中旬達(dá)到年內(nèi)的最大值0.34左右；之后呈下降趨勢(shì)，雖然也是有升有降。

總體而言，研究區(qū)的所有植被在1月至4月中旬是低值穩(wěn)定階段；4月中旬至7月中旬為植被的生長(zhǎng)階段，雖然生長(zhǎng)速度有變化，但大都是增長(zhǎng)的；7月中旬至9月中旬為植被覆蓋最佳的階段，這段時(shí)期內(nèi)所有的植被都基本達(dá)到了自己年內(nèi)的最大值，是具有最佳保護(hù)作用的階段；從9月中旬至12月末，所有植被的NDVI均逐漸下降，說(shuō)明綠色植被開(kāi)始枯黃衰敗，保護(hù)性能也逐漸下降，直至最低。

2.3 植被與降雨的疊加分析

時(shí)間序列的NDVI結(jié)合時(shí)間序列的降雨資料可以確定什么地方什么時(shí)間有可能發(fā)生侵蝕[15]。如果低的NDVI值遭遇高的降雨強(qiáng)度，則侵蝕風(fēng)險(xiǎn)就高。將降雨量的年內(nèi)分布與各類(lèi)型植被NDVI值的時(shí)間序列變化曲線(xiàn)置于同一坐標(biāo)系進(jìn)行對(duì)比分析，如圖4。圖中的柱狀圖顯示的是1998—2004年的TRMM資料所估算的研究區(qū)多年月降雨量的均值；線(xiàn)狀圖為從 MODIS-MOD13QI產(chǎn)品中提取的研究區(qū)各類(lèi)植被覆蓋NDVI時(shí)間序列變化曲線(xiàn)，以及全區(qū)NDVI均值變化曲線(xiàn)。

圖4 2004年研究區(qū)植被與降雨的年內(nèi)變化耦合關(guān)系Fig.4 Contrast between NDVI changing and rainfall distribution

整體而言，植被NDVI曲線(xiàn)的分布形態(tài)與降雨的年內(nèi)分布形態(tài)基本相似。降雨量主要集中在6—8月，其降雨量占全年總降雨量的59.48%；而植被NDVI值在這個(gè)時(shí)段也處于高位，可以提供相對(duì)較好的保護(hù)作用。最大降雨量出現(xiàn)在7月份，占全年總降雨量的23.23%，而在7月各種植被的NDVI值也基本達(dá)到最大值。因此幾乎不存在高強(qiáng)度降雨遇到低植被覆蓋，從而引起劇烈的水土流失的特殊情況。那么發(fā)生侵蝕的地方應(yīng)該是植被覆蓋相對(duì)較差，從而導(dǎo)致侵蝕的發(fā)生，因此需要更詳細(xì)的分析。

由本區(qū)域的侵蝕性降雨標(biāo)準(zhǔn)18.9 mm[15]，可以肯定地指出1—3月份以及11—12月份是幾乎不會(huì)發(fā)生侵蝕的。這段時(shí)間內(nèi)雖然植被覆蓋的保護(hù)性功能不強(qiáng)，但降雨量也很小，形不成有效的侵蝕性徑流。4—5月份的降雨量不大，在40 mm左右；相對(duì)而言，植被在這段時(shí)間內(nèi)處于迅速的生長(zhǎng)階段。從而說(shuō)明了本來(lái)降雨量不大的40 mm的降雨不但沒(méi)有引起強(qiáng)烈的水土流失，反而促進(jìn)了各類(lèi)型植被的生長(zhǎng)。6月份的多年平均降雨量達(dá)到95 mm，雖然降雨量較大，但植被覆蓋也達(dá)到了很好狀態(tài)，已經(jīng)有了很好的水土保持能力；從隨后的植被生長(zhǎng)來(lái)看，本月的降雨也是促進(jìn)了各種植被的生長(zhǎng)，尤其是耕地植被類(lèi)型（作物類(lèi)型應(yīng)該是玉米）增長(zhǎng)速度最快，因此6月份也不應(yīng)該是侵蝕量最大的時(shí)期。7月份的多年平均降雨量達(dá)到最大值116.6 mm，而植被覆蓋也都幾乎達(dá)到了最大值，但從隨后的植被生長(zhǎng)來(lái)看，林、草以及耕地類(lèi)的植被的NDVI值均有所增加，但“其他”類(lèi)的NDVI值反而降低又重新反彈，這從一定程度上說(shuō)，本月的降雨雖然對(duì)林、草以及耕地類(lèi)的地區(qū)造成的侵蝕有限，但已經(jīng)造成“其他”類(lèi)地區(qū)的侵蝕，并影響到了本類(lèi)內(nèi)植被的生長(zhǎng)。隨后的8—10月份，降雨量與植被的保護(hù)作用都在減小，“其他”類(lèi)的植被在7—9月份內(nèi)反復(fù)明顯，說(shuō)明侵蝕主要發(fā)生在7—8月，且主要發(fā)生在“其他”類(lèi)的植被覆蓋少的區(qū)域。

3 結(jié)論

研究中雖然沒(méi)有用到降雨強(qiáng)度，但從降雨量也可以反映出降雨侵蝕力的大小。并且從歷年的降雨資料中也可以看出，密云水庫(kù)上游地區(qū)強(qiáng)降雨一般都集中在 6—9月份。通過(guò)對(duì)降雨與植被的耦合分析，我們可以得出如下結(jié)論：

（1）本研究區(qū)降雨與植被的年內(nèi)分布形態(tài)相似，這樣的降雨與植被的耦合模式相對(duì)來(lái)說(shuō)，對(duì)保護(hù)土壤是最有利的。當(dāng)然也有分布形態(tài)錯(cuò)開(kāi)的情況[16]，在植被還沒(méi)開(kāi)始快速生長(zhǎng)而出現(xiàn)強(qiáng)降雨下，導(dǎo)致較為強(qiáng)烈的侵蝕。

（2）指出1—3月份以及11—12月份幾乎不會(huì)發(fā)生侵蝕。

（3）研究區(qū)4月中旬40 mm左右的降雨促進(jìn)了植被的生長(zhǎng)，并且降雨量不大，也行不成太大的侵蝕。

（4）研究區(qū)侵蝕主要出現(xiàn)在 7—8月，這時(shí)喬灌草等植被雖然幾乎到達(dá)到最佳狀態(tài)，但“其他”類(lèi)的植被覆蓋仍然很差。

（5）侵蝕多集中在“其他”地類(lèi)上。強(qiáng)降雨影響到稀疏的植被的生長(zhǎng)，導(dǎo)致大量的侵蝕，因此其N(xiāo)DVI的曲線(xiàn)呈一定的波動(dòng)情況。

致謝：本文的研究工作由作者在中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所讀博期間完成，得到中國(guó)科學(xué)院知識(shí)創(chuàng)新工程重大項(xiàng)目（KZCX1-YW-08-03）與水利部官?gòu)d密云水庫(kù)上游水土保持遙感監(jiān)測(cè)二期工程（HWSTBC2004-03）項(xiàng)目支持，寫(xiě)作過(guò)程中得到導(dǎo)師吳炳方研究員的細(xì)心指導(dǎo)，特此感謝！

[1] 章文波, 付金生. 不同類(lèi)型雨量資料估算降雨侵蝕力[J]. 資源科學(xué),2003, 25(1): 35-41.ZHANG Wenbo, FU Jinsheng. Rainfall erosivity estimation under different rainfall amount[J]. Resources science, 2003, 25(1): 35-41.

[2] XIE Yun, LIU Baoyuan, NEARING M A. Practical Thresholds for Separating Erosive and Non-Erosive Storms[J]. Transactions of the ASAE, 2002, 45(6): 1843-1847.

[3] 詹小國(guó), 王平. 基于RS和GIS的三峽庫(kù)區(qū)水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究[J]. 長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào), 2001, 18(2): 41-44.ZHAN Xiaoguo, WANG Ping. Research on dynamical supervision design of water and soil loss in Three Gorges reservoir area based on RS and GIS[J]. Journal 0f Yangtze River Scientific Research lmfitute,2001, 18(2): 41-44.

[4] 黃志霖, 陳利頂, 傅伯杰, 等. 半干旱黃土丘陵溝壑區(qū)不同植被類(lèi)型減蝕效應(yīng)及其時(shí)間變化[J]. 中國(guó)水利, 2004, (20): 38-40.HUANG Zhilin, CHEN Liding, FU Bojie, et al. Effect of soil erosion reduction and time changing of different vegetation types in Semi-arid loess hilly and gully region [J]. China water resources, 2004, (20):38-40.

[5] 張興昌, 邵明安, 黃占斌, 等. 不同植被對(duì)土壤侵蝕和氮素流失的影響[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào). 2000, 20(6): 1038-1044.ZHANG Xingchang SHAO Mingan HUANG Zhanbin, et al. An experimental research on soil erosion and nitrogen loss under different vegetation cover[J]. ACTA ECOLOGICA SINICA, 2000, 20(6):1038-1044.

[6] GILLY J E, RISSE L M. Runoff and soil loss as affected by the application of manure[J]. Transaction of the ASAE, 2000, 43(6):1583-1588.

[7] 張光輝，梁一民. 植被蓋度對(duì)水土保持功效影響的研究綜述[J]. 水土保持研究, 1996, 3(2): 104-110.ZHANG Guanghui, LIANG Yimin. A Summary of impact of vegetation coverage on soil and water conservation benefit[J]. Research of soil and water conservation, 1996, 3(2): 104-110.

[8] 張喜旺. 面向水蝕風(fēng)險(xiǎn)遙感評(píng)估的有效植被覆蓋提取與應(yīng)用[D].北京: 中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所, 2009: 28-40.

[9] ESCADAFAL R. Soil spectral properties and their relationships with environmental parameters: examples from arid regions[C]// Hill J,Mégier J. Imaging Spectrometry—A Tool for Environmental Observations. Dordrecht,The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1994:71-87.

[10] DE JONG S M. Derivation of vegetative variables from a Landsat TM image for modelling soil erosion[J]. Earth Surface Processes and Landforms, 1994, 19(2): 165-178.

[11] CARLSON T N, RIPLEY D A. On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index[J]. Remote Sensing of Environment, 1997, 62(3): 241-252.

[12] DE JONG S M, PARACCHINI M L, BERTOLO F, et al. Regional assessment of soil erosion using the distributed model SEMMED and remotely sensed data[J]. Catena, 1999, 37(3/4): 291-308.

[13] JAIN S K, GOEL M K. Assessing the vulnerability to soil erosion of the Ukai Dam catchments using remote sensing and GIS[J]. Hydrological Sciences Journal, 2002, 47(1): 31-40.

[14] SYMEONAKIS E, DRAKE N. Monitoring desertification and land degradation over sub-Saharan Africa[J]. International Journal of Remote Sensing, 2004, 25(3): 573-592.

[15] 劉和平, 袁愛(ài)萍, 路炳軍, 等. 北京侵蝕性降雨標(biāo)準(zhǔn)研究[J]. 水土保持研究, 2007, 14(1): 215-220.LIU Heping, YUAN Aiping, LU Bingjun, et al. Study on Erosive Ranifall Standard of Beijing [J]. Research of soil and water conservation, 2007 14(1): 215-220.

[16] VRIELING A, DE JONG S M, STERK G, et al. Timing of erosion and satellite data: A multi-resolution approach to soil erosion risk mapping[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2008, 10(3): 267-281.