吳昌廣，呂華麗，周志翔?，肖文發(fā)，王鵬程，，汪濤

(1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝林學(xué)學(xué)院，430070，武漢;2.中國林業(yè)科學(xué)研究院亞熱帶林業(yè)研究所，311400，浙江富陽;3.中國林業(yè)科學(xué)研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護(hù)研究所，100091，北京)

修正通用土壤流失方程(RUSLE)是美國農(nóng)業(yè)部門基于坡面尺度建立的經(jīng)驗統(tǒng)計模型，因其簡潔的計算公式和較低的數(shù)據(jù)需求已成為全球推廣應(yīng)用最為廣泛的土壤侵蝕定量估算模型［1］。現(xiàn)代空間信息技術(shù)的發(fā)展有效促進(jìn)了宏觀尺度數(shù)據(jù)的獲取、更新及處理，使基于RUSLE 的區(qū)域土壤侵蝕動態(tài)模擬成為可能。在國外，S.D.Angima 等［2］、Lu D.等［3］借助GIS 和RS 技術(shù)基于RUSLE 分別評價了肯尼亞中部高原和巴西亞馬遜地區(qū)的土壤侵蝕風(fēng)險;在國內(nèi)，F(xiàn)u B.J.等［4］、Xu Yueqing 等［5］在GIS技術(shù)支持下基于RUSLE 分別估算了黃土高原小流域和貴州貓?zhí)恿饔虻臐撛谕寥狼治g。上述研究雖然均采用RUSLE 模型，但受研究區(qū)域地貌、資料收集程度等因素限制，模型中各因子計算也不盡相同;因此，如何準(zhǔn)確合理獲取研究區(qū)的侵蝕因子，是區(qū)域土壤侵蝕評價重要內(nèi)容之一。

三峽工程作為全球最大的水利水電工程，庫周土壤侵蝕產(chǎn)生的泥沙淤積和面源污染是影響水庫安全運行和效益發(fā)揮的最主要環(huán)境問題，我國政府已將三峽庫區(qū)列為全國水土保持重點防治區(qū)。筆者通過三峽庫區(qū)的區(qū)位特征和數(shù)據(jù)獲取條件，選出適宜該區(qū)侵蝕因子估算的方法，最后基于GIS 和RUSLE定量評估三峽庫區(qū)年平均土壤侵蝕量與土壤侵蝕強度，并探討庫區(qū)土壤侵蝕在海拔、坡度、坡向等方面的空間分布特征，以期為土地管理部門土壤侵蝕防治和水土資源利用提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

三峽庫區(qū)(E105°50'～111°40'，N 28°31'～31°44')東起湖北宜昌、西至重慶江津，包括湖北省和重慶市共20 個區(qū)、縣，總面積約5.8 萬km2。該區(qū)氣候?qū)僦衼啛釒駶櫦撅L(fēng)氣候，年均氣溫17 ～19 ℃，降水豐沛，年降水量1 000 ～1 200 mm。區(qū)內(nèi)山地、丘陵、盆地、谷地交錯分布，是典型的復(fù)雜地形區(qū)域，其中山地占74%，低山丘陵占21.7%，河谷平壩約占總面積的4.3%。土壤類型以紫色土、石灰土、黃壤、黃棕壤、水稻土為主;土地利用類型包括林地、灌木、草地、果園、耕地、水體和城鎮(zhèn)建設(shè)用地等。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 修正通用土壤流失方程

影響土壤侵蝕的因素包括地形、土壤、氣候、植被及耕作管理等諸多因子。RUSLE 的土壤流失預(yù)測公式［1］為

式中:A 為年均土壤侵蝕量，t/(hm2·a);R 為降雨侵蝕力因子，MJ·mm/(hm2·h·a);K 為土壤可侵蝕性因子，t·h/(MJ·mm);LS 為坡長坡度因子，量綱為1;C 為覆蓋與管理因子，量綱為1;P 為水土保持措施因子，量綱為1。

2.1.1 降雨侵蝕力因子R 降雨侵蝕力因子R 反映了降雨引起土壤分離和搬運的動力大小。在RUSLE 模型中，降雨侵蝕力R 值通常用降雨動能E 和某一時段最大降雨強度I 的乘積EI 來度量［6-8］;但上述計算方法需要長期連續(xù)的次降雨資料，多數(shù)國家或地區(qū)缺乏該類資料，且數(shù)據(jù)摘錄整理過程也相當(dāng)繁瑣。為此，部分學(xué)者［9-11］開始利用氣象站點的常規(guī)降雨資料，先后建立基于年雨量、月雨量或日雨量的R 值簡易計算模型，并在實踐應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用。本次根據(jù)庫區(qū)及周邊25 個氣象站點1976—2005 年的日降雨量資料計算多年年均R 值，并通過Kriging 空間內(nèi)插得到三峽庫區(qū)R 值空間分布圖。R的計算公式［11］為

式中:Ri表示第i 個半月時段的侵蝕力R 值，MJ·mm/(hm2·h);Pj表示半月時段內(nèi)第j 天的日雨量，要求Pj≥12 mm 否則計為0;k 為該半月時段內(nèi)的時間，d;λ 和δ 是模型參數(shù)，與所在區(qū)域的降雨特征有關(guān)，計算公式如下:

式中:Pd12為日雨量≥12 mm 的日平均雨量，mm;Py12為日雨量≥12 mm 的年平均雨量，mm。

2.1.2 土壤可蝕性因子K 土壤可蝕性因子K 反映了土壤對侵蝕外營力剝蝕和搬運的敏感性。作為土壤特性，土壤可蝕性K 值具有唯一性;但自然界中土壤類型很多，如果對每一種土壤都實施小區(qū)試驗確定其K 因子大小，無論從人力物力還是時間上都很難實現(xiàn)，因此，研究人員主要通過土壤可蝕性的實測值，構(gòu)建基于土壤性質(zhì)的K 因子經(jīng)驗估算方程［6］。在土壤資料相對缺乏時，RUSLE 模型一般采用土壤顆粒平均幾何直徑計算K 因子，計算公式［12］如下:

式中:Dg為幾何平均粒徑;fi為第i 級粒級組分的質(zhì)量比例，%; mi為第i 級粒級兩端數(shù)值的算術(shù)平均值;K 因子單位為美國制short ton·ac·h/(100ft·short ton·ac·in)。但張科利等［13］根據(jù)上述經(jīng)驗算式估算我國土壤可蝕性K 因子時，發(fā)現(xiàn)估算結(jié)果遠(yuǎn)大于實測值，最后根據(jù)實測資料對式(5)作了相應(yīng)修正，表達(dá)式為

式中Km為修正后土壤可蝕性因子。將Km乘以0.131 7 即可轉(zhuǎn)化為RUSLE 所需的國際制單位t·h/(MJ·mm)。本文根據(jù)三峽庫區(qū)第2 次土壤普查成果資料，由式(5) ～(7)計算得到庫區(qū)各土壤的Km因子。

2.1.3 坡長坡度因子LS LS 因子反映了地形地貌特征中坡長與坡度對土壤侵蝕的影響。在坡面尺度上，LS 因子可通過野外實測坡度和坡長計算，但在區(qū)域尺度上，坡度和坡長等地形指標(biāo)只能通過DEM來提取。R.Van Remotel 等［14］根據(jù)RUSLE 模型的LS 因子算法，在GIS 軟件平臺上基于AML 編程實現(xiàn)了大區(qū)域范圍地形因子的快速提取。該方法采用最大坡降坡度法和累積坡長法求取坡度和坡長，因其簡便的運算已被廣泛應(yīng)用于當(dāng)前土壤侵蝕估算研究［3-5］。在R.Van Remotel 提供的源代碼中，LS 因子采用RULSE 推薦的下列公式來估算:

式中:λ 為水平坡長，m;m 為坡長指數(shù);22.13 為標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)的坡長，m;θ 為坡度，(°)。其中m 的計算公式如下:

由于RULSE 是利用緩坡條件下的天然徑流小區(qū)觀測資料建立，最大計算坡度為18%(10°)，而三峽庫區(qū)坡度大于18%的土地占71.1%;因此，采用式(9)估算S 因子的可信度必然難以保證。本次研究對R.Van Remotel 的AML 源代碼坡度因子算法作出適當(dāng)調(diào)整，采用Nearing 提出的坡度因子連續(xù)函數(shù)回歸方程計算S 因子［15］。

式(12)綜合考慮了緩坡和陡坡的影響，適用于各種坡度S 因子計算。本次研究以ASTER GDEM為庫區(qū)DEM 數(shù)據(jù)源，基于ArcGIS Workstation 平臺完成LS 因子提取。

2.1.4 植被覆蓋與管理因子C 植被覆蓋與管理因子C 是指在一定條件下有植被覆蓋或?qū)嵤┨镩g管理的土地土壤流失總量與同等條件下實施清耕、無覆蓋裸露休閑地土壤流失總量的比值，介于0 ～1之間［6］。在RUSLE 模型中，土壤流失比值由前期土地利用方式、冠層覆蓋、表面糙度、土壤水分及地面覆蓋等5 個次因子相乘得到［4］;但多數(shù)國家或地區(qū)缺乏對上述資料的詳細(xì)記錄，當(dāng)前大尺度范圍的C因子估算主要利用遙感影像數(shù)據(jù)解譯獲取區(qū)域土地覆蓋類型，再根據(jù)文獻(xiàn)記載或樣地實測數(shù)據(jù)對不同土地覆蓋類型的C 因子進(jìn)行賦值［5，16］。而在區(qū)域尺度上，即使同一土地覆蓋類型中，植被生長也會受氣候、土壤及土地利用方式等因素影響，所以C 值會存在顯著的空間變化而非固定常數(shù)［17］。為準(zhǔn)確反映C 因子的時空異質(zhì)性，部分學(xué)者嘗試?yán)弥脖粴w一化指數(shù)(NDVI)估算區(qū)域尺度上的C 值，并獲得較好的效果［18-19］。本次研究以2009 年MOD13Q1產(chǎn)品為NDVI 數(shù)據(jù)源，時間分辨率分別為16 d，并根據(jù)研究區(qū)植被特征的相似性，采用Lin Chaoyuan等［19］提出的C 值估算方法獲得三峽庫區(qū)年平均C因子空間分布圖，公式為

式中Nndvi為植被歸一化指數(shù)。

2.1.5 水土保持措施因子P 水土保持措施因子P 是指采用專門措施后的土壤流失量與順坡種植時的土壤流失量，比值介于0 ～1 之間［18］。侵蝕控制措施包括耕作措施和工程措施，如等高耕作、修梯田等。在以往研究中，主要通過參考區(qū)域研究成果或相關(guān)文獻(xiàn)，將經(jīng)驗P 值賦給各土地利用類型［5，16］，但在區(qū)域尺度上很難通過現(xiàn)有土地利用類型圖準(zhǔn)確反映出等高耕作、修筑梯田等水保措施。本次研究采用Wener 經(jīng)驗公式來估算三峽庫區(qū)耕地P 值［20］，該方法已在相關(guān)研究中得到良好應(yīng)用［4］，計算公式為

式中s 為坡度，%。此外，庫區(qū)中林地、灌叢、草地和未利用土地等無水土保持措施的土地利用類型P 因子賦值為1;水體、城鎮(zhèn)及建設(shè)用地P 因子賦值為0［4-5］。

2.2 分布指數(shù)

分布指數(shù)用于描述某種組分的實際分布與標(biāo)準(zhǔn)分布的差異，可以排除面積的干擾，為各種比較分析創(chuàng)造了條件。為了揭示三峽庫區(qū)土壤侵蝕在不同地形因子上的空間分布特征，本次研究引入了分布指數(shù)，其計算公式［21］為

式中:D 是分布指數(shù);Sie為e 地形梯度下第i 級土壤侵蝕的面積;Si為整個研究區(qū)內(nèi)第i 級土壤侵蝕的總面積;Se為整個研究區(qū)內(nèi)第e 種地形梯度的總面積;S'為整個研究區(qū)域的面積。D 值越大，說明某土壤侵蝕強度類型在該地形上出現(xiàn)頻率越高。

2.3 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

降水資料來源于國家氣象信息中心;土壤粒徑數(shù)據(jù)來源于重慶和湖北的第2 次土壤普查成果資料，1∶100 萬土壤類型分布圖來源于中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所;DEM 數(shù)據(jù)為ASTER GDEM，來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心;MODISNDVI(MOD13Q1)由美國國家航空航天局(NASA)提供;土地利用類型數(shù)據(jù)由課題組前期對庫區(qū)2007年Landsat5 TM 影像解譯得到。應(yīng)用ArcGIS 對各基礎(chǔ)圖件幾何配準(zhǔn)和數(shù)據(jù)重采樣，并將各類數(shù)據(jù)統(tǒng)一為Albers 投影，空間分辨率設(shè)置為30 m。

3 結(jié)果與分析

3.1 土壤侵蝕量與土壤侵蝕強度

在ArcGIS 中，將上述各侵蝕因子層進(jìn)行疊加相乘，并根據(jù)水利部發(fā)布的SL190—2007《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》［22］劃分侵蝕等級，獲得三峽庫區(qū)土壤侵蝕強度空間分布(圖1)。結(jié)果表明，三峽庫區(qū)土壤侵蝕面積為386.00 萬hm2，年均土壤侵蝕量為1 億8 359.43 萬t/a，平均侵蝕模數(shù)為31.85 t/(hm2·a)。根據(jù)表1 統(tǒng)計，各侵蝕強度的面積大小依次為微度＞輕度＞中度＞強烈＞極強烈＞劇烈，分別占庫區(qū)總面積33.03%、30.90%、15.64%、9.37%、7.89%、3.17%。由表1 可看出，盡管強烈以上侵蝕面僅占庫區(qū)總面積的20.43%，但其土壤侵蝕量比例卻為68.07%，其中劇烈等級的平均侵蝕模數(shù)高達(dá)230.82 t/(hm2·a)，遠(yuǎn)高于當(dāng)?shù)厝菰S土壤流失標(biāo)準(zhǔn)5 t/(hm2·a)。說明局部地區(qū)的水土流失仍較嚴(yán)重，有待加強治理。由圖1 可見，極強度侵蝕、劇烈侵蝕主要發(fā)生在庫區(qū)中部的高山峽谷區(qū);因此，今后應(yīng)加強對上述區(qū)域的水土流失治理和防治。

圖1 三峽庫區(qū)土壤侵蝕強度空間分布Fig.1 Spatial distribution of soil erosion intensity in Three Gorges Reservoir Area

表1 三峽庫區(qū)不同侵蝕強度的土壤侵蝕量Tab.1 Amount of soil erosion of each erosion intensity in Three Gorges Reservoir Area

3.2 不同高程帶的土壤侵蝕空間分布特征

為進(jìn)一步分析庫區(qū)土壤侵蝕與高程間的聯(lián)系，將庫區(qū)高程劃分為＜500 m(丘陵谷地)、500 ～1 000 m(低山地)、1 000 ～1 500 m(中山地)和＞1 500 m(中高山地)4 個梯度。通過與土壤侵蝕強度圖的疊加分析，可得到不同高程帶上的土壤侵蝕特征(表2)?？梢钥闯觯寥狼治g強度與庫區(qū)高程并無直接的線性關(guān)系。各高程帶的平均侵蝕模數(shù)由大到小依次為500 ～1 000 m、1 000 ～1 500 m、＞1 500 m、＜500 m，其中500 ～1 000 m 和1 000 ～1 500 m平均侵蝕模數(shù)大于庫區(qū)平均水平。從土壤侵蝕量來看，500 ～1 000 m 高程帶對庫區(qū)土壤侵蝕的貢獻(xiàn)最大，1 000 ～1 500 m 高程帶次之，二者侵蝕量比例均超過其面積比例。

表2 三峽庫區(qū)不同高程帶上的土壤侵蝕特征Tab.2 Characteristic of soil erosion in different elevation zones in Three Gorges Reservoir Area

由不同高程帶上土壤侵蝕強度分布指數(shù)(表3)可以看出，微度侵蝕在＜500 m 高程帶上的出現(xiàn)頻率遠(yuǎn)高于其他3 個高程梯度，這可能是500 m 以下區(qū)域的坡度較為平坦并分布有大量城市建筑用地和水域，而這2 種用地類型在本次研究中均被歸為微度侵蝕有關(guān)(P 因子賦值為0)。輕度侵蝕在＞1 500 m 的高程帶上分布指數(shù)最大，可能主要緣于該梯度的水土資源相對較為貧瘠、山高坡陡，歷史上人為活動也相對較少，植被得到了較好保存，土壤侵蝕也相對較低。中度、強烈侵蝕在1 000 ～1 500 m 高程帶上的分布指數(shù)最高，而極強烈、劇烈侵蝕最大分布指數(shù)則出現(xiàn)在500 ～1 000 m 高程帶上。這可能與庫區(qū)500 ～1 500 m 間的強烈人類活動相關(guān)，尤其海拔1 000 m以下地區(qū)的森林植被，在20 世紀(jì)被亂砍濫伐，大多數(shù)開墾為農(nóng)田、果園，現(xiàn)有林地多呈“島狀”“斑塊狀”或“禿鷲狀”的分布，導(dǎo)致森林的屏障作用和水土保持功能嚴(yán)重衰退［23］。因此，應(yīng)結(jié)合國家重點生態(tài)工程，把庫區(qū)500 ～1 500 m 高程帶上的自然植被保護(hù)、恢復(fù)與人工林生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)作為一個整體，逐步建設(shè)結(jié)構(gòu)良好的水庫森林保護(hù)系統(tǒng)。

3.3 不同坡度土壤侵蝕空間分布特征

根據(jù)SL 190—2007《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》將坡度分為0°～5°、5°～8°、8°～15°、15°～25°、25°～35°、＞35°等6 個等級，并與庫區(qū)土壤侵蝕強度圖疊加分析，可得到不同坡度等級的土壤侵蝕特征(表4)。結(jié)果表明，庫區(qū)土壤侵蝕強度與坡度呈正相關(guān)，隨著坡度增加，侵蝕強度和侵蝕量均呈顯著增加。庫區(qū)土壤侵蝕主要發(fā)生在坡度＞15°的區(qū)域，15°～25°、25°～35°、＞35°坡度帶上的平均侵蝕模數(shù)均高于庫區(qū)平均水平，其面積占庫區(qū)總面積的53.74%，卻貢獻(xiàn)了89.06%的侵蝕量。其中尤其值得注意的是＞35°坡度帶，在庫區(qū)的侵蝕量比例是其面積比例的2.5 倍。

表3 不同高程帶上土壤侵蝕強度分布指數(shù)Tab.3 Distributing index of soil erosion intensity in different elevation zones

由不同坡度上土壤侵蝕強度分布特征(表5)可以看出，各侵蝕強度分布指數(shù)在不同坡度等級上差異顯著。其中，中度、強烈和極強烈侵蝕在坡度＞15°區(qū)域的分布指數(shù)迅速增大，劇烈侵蝕分布指數(shù)則在＞35°坡度時急劇放大。這是由于坡度越陡，降雨產(chǎn)生的徑流流速越大，侵蝕動力就越強。同時，植被在陡坡立地類型生長困難，林草地的覆蓋度也會相對較低。除按國家水土保持法規(guī)定，確保庫區(qū)大于25°的坡地完成退耕外，還應(yīng)加大對15°～25°的坡耕地進(jìn)行梯田改造，修建攔水溝埂、水平溝、魚鱗坑等改變局部小地形，將雨水就地攔蓄減少坡面產(chǎn)流。此外，需加強庫區(qū)現(xiàn)有退耕地的水土保持措施，因其林齡較短，林下植被、枯落物極少，在強暴雨等情況下更易發(fā)生水土流失［24］。

表4 三峽庫區(qū)不同坡度等級上的土壤侵蝕特征Tab.4 Characteristic of soil erosion of different slope grades in Three Gorges Reservoir Area

表5 不同坡度上土壤侵蝕強度分布指數(shù)Tab.5 Distributing index of soil erosion intensity on different slope grades

3.4 不同坡向土壤侵蝕空間分布特征

將庫區(qū)坡向劃分為正陰坡(225°～315°)、半陰坡(0°～45°，315°～360°)、正陽坡(45°～135°)和半陽坡(135°～225°)4 個梯度，將侵蝕強度圖與坡向圖疊加分析，得到不同坡向的平均侵蝕模數(shù)和侵蝕量(表6)。結(jié)果表明，不同坡向的平均侵蝕模數(shù)為半陰坡＞正陰坡＞半陽坡＞正陽坡。其中，半陰坡和正陰坡的侵蝕強度明顯高于庫區(qū)平均侵蝕強度，侵蝕量占庫區(qū)總侵蝕量的56.63%。從表7 可以看出，各侵蝕強度分布指數(shù)在不同坡向上的差異不如在高程、坡度梯度上變化明顯，基本都處于1 附近。其中，微度和輕度侵蝕分布指數(shù)在陽坡大于1，而中度以上侵蝕分布指數(shù)在陰坡大于1。

表6 三峽庫區(qū)不同坡向上的土壤侵蝕特征Tab.6 Characteristic of soil erosion on different slope aspects in Three Gorges Reservoir Area

表7 不同坡向上土壤侵蝕強度分布指數(shù)Tab.7 Distributing index of soil erosion intensity on different slope aspects

4 結(jié)論

1)三峽庫區(qū)土壤侵蝕量為1 億8 359.43 萬t/a，平均侵蝕速率為31.85 t/(hm2·a)，微度和輕度侵蝕類型約占庫區(qū)總面積的63.93%，水土流失總體上已得到較好控制，這與水利部2007 年公布三峽庫區(qū)輕度以下侵蝕面積占庫區(qū)62.46%基本相當(dāng)，說明RUSLE 因子算法改進(jìn)是有效、可行的。

2)三峽庫區(qū)土壤侵蝕在垂直梯度上無明顯線性特征，中度以上侵蝕類型主要分布在人類活動最為活躍的500 ～1 500 m 高程帶上，該梯度應(yīng)作為庫區(qū)今后水土流失治理的重點區(qū)域，并大力開展天然林保護(hù)與退耕還林生態(tài)工程，進(jìn)行長遠(yuǎn)規(guī)劃和科學(xué)布局，逐步建設(shè)結(jié)構(gòu)良好的庫區(qū)防護(hù)林體系。

3)坡度大小是影響三峽庫區(qū)土壤侵蝕的主要自然因子，隨著坡度增加，土壤侵蝕強度顯著放大。其中，中度、強烈和極強烈侵蝕主要集中在＞15°的坡地上，絕大部分劇烈侵蝕發(fā)生在＞35°急坡、險坡上。今后應(yīng)加大生態(tài)移民、推廣水土保持型生態(tài)農(nóng)業(yè)，嚴(yán)格控制庫區(qū)15°以上陡坡地農(nóng)耕活動，采取適當(dāng)封山育林措施，在立地稍好的次生荒草坡、稀疏灌叢草地和稀疏林地，通過人工促進(jìn)更新，加速森林植被恢復(fù)。

4)坡向?qū)靺^(qū)土壤侵蝕的影響沒有坡度那么明顯，陰坡的土壤侵蝕量要稍大于陽坡，其侵蝕量占庫區(qū)總侵蝕量的56.63%。今后庫區(qū)林業(yè)生態(tài)建設(shè)應(yīng)更注意陰坡的水土流失治理。

［1］ Renard K G，F(xiàn)oster G R，Weesies G A，et al.Predicting soil erosion by walter: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE)［M］.Washington D C: US Departmont of Agriculture，1997

［2］ Angima S D，Stott D E，O’Neill M K，et al.Soil erosion prediction using RUSLE for central Kenyan highland conditions［J］.Agriculture Ecosystems ＆ Environment，2003，97(1－3):295－308

［3］ Lu D，Li G，Valladares G，et al.Mapping soil erosion risk in Rondnia，Brazilian Amazonia: using RUSLE，remote sensing and GIS［J］.Land Degradation＆Development，2004，15(5):499－512

［4］ Fu B J，Zhao W W，Chen L D，et al.Assessment of soil erosion at large watershed scale using RUSLE and GIS:A case study in the Loess Plateau of China［J］.Land Degradation＆Development，2005，16(1):73－85

［5］ Xu Yueqing，Peng Jian，Shao Xiaomei.Assessment of soil erosion using RUSLE and GIS: a case study of the Maotiao River watershed，Guizhou Province，China［J］.Environmental Geology，2009，56(8):1643－1652

［6］ Wischmeier W H，Smith D D.Predicting rainfall erosion losses:A guide to conservation planning［M］.Washington D C:US Departmont of Agriculture，1978

［7］ 楊開寶，郭培才.陜北丘陵溝壑區(qū)降雨侵蝕力指標(biāo)研究［J］.水土保持通報，1994，14(5):31－35

［8］ 黃炎和，盧程隆，鄭添發(fā)，等.閩東南降雨侵蝕力指標(biāo)R值的研究［J］.水土保持學(xué)報，1992，6(4):1－5

［9］ Arnoldus H M J.Methodology used to determine the maximum potential average annual soil loss due to sheet and rill erosion in Morocco［J］.FAO Soils Bulletin，1977，34:39－51

［10］Ferro V，Giordano G，Iovino M.Isoerosivity and erosion risk map for Sicily［J］.Hydrological Sciences Journal，1991，36:549－564

［11］章文波，謝云，劉寶元.用雨量和雨強計算次降雨侵蝕力［J］.地理科學(xué)，2002，22(6):705－71

［12］Shirazi M A，Boersma L.A unifying quantitative analysis of soil texture［J］.Soil Science Society of America Journal，1984，48(1):142－147

［13］張科利，彭文英，楊紅麗.中國土壤可蝕性值及其估算［J］.土壤學(xué)報，2007，44(1):7－13

［14］Van Remortel R，Hamilton M，Hickey R.Estimating the LS－Factor for RUSLE through iterative slope length processing of digital elevation data within Arc Info Grid［J］.Cartography，2001，30(1):27－35

［15］Nearing M A.A single，continuous function for slope steepness influence on soil loss［J］.Soil Science Society of America Journal，1997，61(3):917－919

［16］秦偉，朱清科，張巖.基于GIS 和RUSLE 的黃土高原小流域土壤侵蝕評估［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2009，25(8):157－163

［17］Wang G，Wente S，Gertner G，et al.Improvement in mapping vegetation cover factor for the universal soil loss equation by geostatistical methods with Landsat Thematic Mapper images［J］.International Journal of Remote Sensing，2002，23(18):3649－3667

［18］Van der Knijff J，Jones R，Montanarella L.Soil erosion risk assessment in Italy［M］.Luxembourg:Office for Official Publications of the European Communities，1999:54

［19］Lin Chaoyuan，Lin Wentzu，Chou Wenchieh.Soil erosion prediction and sediment yield estimation: the Taiwan experience［J］.Soil＆Tillage Research，2002，68(2):143－152

［20］Lufafa A，Tenywa M，Isabirye M，et al.Prediction of soil erosion in a Lake Victoria basin catchment using a GISbased Universal Soil Loss model［J］.Agricultural Systems，2003，76(3):883－894

［21］喻紅，曾輝，江子瀛.快速城市化地區(qū)景觀組分在地形梯度上的分布特征研究［J］.地理科學(xué)，2001，21(1):64－69

［22］SL 190—2007 土壤侵蝕分類及分級標(biāo)準(zhǔn).北京:中國水利水電出版社，2008

［23］肖文發(fā)，雷靜品.三峽庫區(qū)森林植被恢復(fù)與可持續(xù)經(jīng)營研究［J］.長江流域資源與環(huán)境，2004，13(2):138－144

［24］高鳳杰，張柏，王宗明，等.基于GIS 與USLE 的牡丹江市退耕還林前后水土流失變化研究［J］.農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2010，31(5):612－616