楊新海，蔣好忱，雷寶佳，姚鎮(zhèn)海，馬超

摘要：以吉林省公主嶺市為研究區(qū)域，利用氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、數(shù)字高程數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)化肥市場價格統(tǒng)計數(shù)據(jù)等資料，結合修正通用土壤流失方程（RUSLE）對全域生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價值分別進行了估算。結果表明，2015年全域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值約為125.37億元（占同年總GDP的28.3%），其中農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值約為111.07億元，占全域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值的88.6%；其中包括了耕地保持價值93.48億元、林地保持價值16.71億元、草地保持價值0.88億元。

關鍵詞：RUSLE；土壤保持；價值；估算；GIS

1? 引言

自然資源是人類賴以生存和發(fā)展的物質基礎。自然資源資產(chǎn)評估是正確認識和評價自然資源資產(chǎn)價值的重要工作，可為進一步推進生態(tài)文明建設、揭示生態(tài)環(huán)境對人類社會和經(jīng)濟的全面貢獻，為建立生態(tài)系統(tǒng)服務市場和生態(tài)效益補償提供依據(jù)，同時也可為自然資源資產(chǎn)負債評價、離任環(huán)境責任審計等提供參考[1]。土壤保持價值是自然資源價值評估中的重要組成部分，對加強農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能及經(jīng)濟價值評估、建立區(qū)域環(huán)境經(jīng)濟綜合核算體系及可持續(xù)決策具有重要意義[2]。

為此，不少學者從不同側面開展了諸多研究[3-11]，朱青[3]、李晶[10-11]等針對黃土丘陵溝壑區(qū)進行了研究；王紀偉[6]、肖洋[7]、劉勇[9]等分別對漢江流域、重慶山區(qū)、三峽庫區(qū)進行了土壤價值的估算。但上述研究大多針對地形陡峭復雜的山區(qū)，且研究的重點主要在土壤侵蝕量的估算，對于漫崗丘陵地區(qū)黑土地保持的經(jīng)濟價值評價較少。鑒于此，本文以吉林省公主嶺市漫崗丘陵地區(qū)為研究區(qū)域，通過空間定量分析方法結合2015年的相關數(shù)據(jù)資料，對全域生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價值估算，為今后的生態(tài)補償和自然資源資產(chǎn)評估方法提供參考和借鑒。

2? 數(shù)據(jù)與方法

2.1? 數(shù)據(jù)基礎

公主嶺市位于吉林省中西部、長春市南部，地處松遼平原中部，區(qū)域地勢東南高、西北低，呈階梯狀向東遼河傾斜，地貌類型分為南部山地和北部平原兩大地貌區(qū)。該區(qū)域為溫帶大陸性季風氣候，溫度、雨量、光照等季節(jié)性變化顯著，春季干旱多大風，回暖迅速；夏季熱而多雨；秋季溫暖多晴朗天氣；冬季漫長而寒冷，年平均氣溫5.6 ℃，年平均降水量大約594.8毫米。對該地區(qū)的土壤保持價值進行研究，對于糧食生產(chǎn)和生態(tài)安全來說意義重大。其位置分布如圖1所示，地形狀況見表1。

本文采用的主要數(shù)據(jù)如表2所示。

2.2? 研究方法

本研究估算土壤保持價值的方法采用的是土壤保持量結合市場價格換算法，土壤侵蝕量采用修正通用土壤流失方程（RUSLE）來計算[12]。方法如公式1所示：

A = R·K·LS·C·P? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

式中，A為單位時間面積上的土壤流失量，R為降雨侵蝕力，K為土壤可侵蝕性，LS為地形坡度坡長因子，C為地表覆蓋因子，P為水土保持措施因子。

通過ArcGIS軟件計算潛在最大土壤侵蝕量，計算時將C和P值置為1。然后計算現(xiàn)狀土壤侵蝕量，計算出現(xiàn)實狀態(tài)下的土壤侵蝕量。使用的方法為：土壤保持量=假設無措施下的最大土壤侵蝕量-現(xiàn)狀土壤侵蝕量，得到土壤保持量。最后根據(jù)上述算出的2015年土壤保持量和當年的N、P、K肥的市場價格，核算出2015年土壤保持的價值總量及各農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值。研究方法和采用的數(shù)據(jù)如圖2所示：

降雨侵蝕因子R的估算采用FAO建立的通過修訂Fournier[13]指數(shù)求算R值的方法，選擇逐年月雨量資料估算降雨侵蝕力，見公式2、3所示。

（2）

式中，i是月份，Pi是月降水量，P是年降水量。R與該指數(shù)的關系為：

R= a·F+b? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

式中，a、b取決于氣候條件，利用已有的數(shù)據(jù)資料通過回歸分析得到。

根據(jù)逐月氣象資料，采用公式（3）計算降雨侵蝕因子R值，在ARC／INFO中采用kriging法對R值進行插值計算，生成降雨侵蝕因子R值空間分布成果。

土壤可蝕性因子K的估算參考翟偉峰等人[14]的算法計算得到。

坡度坡長因子LS的計算參考張憲奎等人的研究[15]，通過公式4計算得到。

（4）

式中：L為坡長（m）；S為坡度（%）。采用AML程序，通過Aster-gDEM計算獲得。

地表覆蓋C因子通過土地利用數(shù)據(jù)，結合地表覆蓋率綜合判斷。根據(jù)研究區(qū)域情況，獲得該區(qū)域不同土地利用類型的年平均C值（如表3所示）。旱地的C因子參考張憲奎等[15]的研究成果，由于公主嶺市旱地以玉米為主，因此C值取0.2578；水田C因子取0.18；公主嶺市林地郁閉度一般在50%－70%，因此C值取0.01；灌木林地C值取0.07；疏林地C值取0.05；公主嶺市高覆蓋度草地在70%以上，C值取0.04；中覆蓋度草地C值取0.10；低覆蓋度草地C值取0.20；裸地、裸巖C因子取1.00；沼澤和水體C因子取0；城鎮(zhèn)居民地建筑密度高，土壤裸露面積小，C因子取0，農(nóng)村居民地建筑密度低，取0.03；其他未利用荒地C值取0.06。

水土保持措施P因子在參考表3的基礎上，利用土地利用現(xiàn)狀圖對研究區(qū)P值進行大致的估算。自然植被區(qū)沒有任何的水土保持措施，P值取1；山區(qū)的水田一般修筑為梯田，P值取0.03；研究區(qū)內旱地主要靠天然降水，農(nóng)業(yè)措施較少，P值取0.35；其余基

本上無水保措施的順坡耕作方式，P值統(tǒng)一取1。

3? 結果與分析

3.1? 研究區(qū)土壤保持量估算

研究區(qū)土壤侵蝕各因子的計算結果如圖3所示。

在Arc/Info中讀入上述各因子圖層，在GRID模塊下按照公式（1）執(zhí)行柵格疊加運算，計算每個柵格的土壤流失量，分別得到潛在最大土壤侵蝕量和現(xiàn)狀土壤侵蝕量。二者相減即為土壤保持量。對結果進行分級，如圖4所示。

由以上圖可看出，公主嶺地區(qū)絕大部分土地無明顯侵蝕，有少部分地區(qū)土壤侵蝕稍微明顯，土壤保持狀況總體良好。

3.2? 研究區(qū)土壤保持價值估算

采用替代價格法對土壤流失中N、P、K的損失價值進行估算。本文將氮、磷、鉀折算成碳酸氫銨、過磷酸鈣和氯化鉀，其折算系數(shù)分別為5.57、5.13、1.90。根據(jù)研究區(qū)吉林省2015年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的數(shù)據(jù)，上述三類物品的市場價格分別為620、710、2500元/噸，從而進行了價值估算。土壤養(yǎng)分損失的計算

公式如公式5：

（5）

式中：E：生態(tài)系統(tǒng)減少土壤養(yǎng)分流失的經(jīng)濟價值（元/km?·a）；Z：區(qū)域年均土壤保持量（t/km?·a）；CN、CP、CK：研究區(qū)不同土壤類型N、P、K的平均含量（%）；SN、SP、SK：N、P、K折算為碳酸氫銨、過磷酸鈣、氯化鉀的系數(shù)；MN、MP、MK：碳酸氫銨、過磷酸鈣、氯化鉀和薪材的市場價格（元/t）。

根據(jù)已求算出的研究區(qū)2015年生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量、不同土壤類型N、P、K三種元素的平均含量、折算系數(shù)以及市場價格，采用ArcGIS柵格計算工具，計算得出研究區(qū)2015年減少N、P、K養(yǎng)分流失分別的經(jīng)濟價值和總價值。估算結果見圖5，研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持總價值約為125.37億元。

由于鉀的市場價格高，其保持的經(jīng)濟價值比氮和磷高出許多，氮、磷之間的保持價值較為接近。從地區(qū)分布來看，氮磷鉀元素經(jīng)濟保持價值分布不均勻，氮與磷保持價值較高地區(qū)主要位于該市中部和南部，鉀保持價值分布于全市，而最高保持價值主要位于西北部及南部。主要是由于該市西部和西南地區(qū)海拔較低，而東南部及西北部海拔較高，其潛在最大土壤侵蝕量更大，因而其區(qū)域土壤保持價值也最為顯著。

3.3? 不同農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值分析

研究區(qū)域內的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)主要包括草地、林地、耕地。根據(jù)已算出的全區(qū)域土壤保持價值分布和土地利用類型，通過ArcGIS軟件分類統(tǒng)計工具，統(tǒng)計研究區(qū)各農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持經(jīng)濟價值，結果見表4所示。

由上表可知：2015年公主嶺市農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值總量約為111.07億元，其中耕地、林地和草地的保持價值分別約為93.48億元、16.71億元和0.88億元，分別占農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)保持價值總量的84.16%、15.04%和0.79%。由此可見，2015年耕地開發(fā)較多，在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中土壤保持價值最為明顯，占了絕大部分。

4? 結論

東北地區(qū)是我國的糧食主產(chǎn)區(qū)之一，對其進行農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值的估算對正確衡量區(qū)域農(nóng)業(yè)開發(fā)活動、建立區(qū)域環(huán)境經(jīng)濟綜合核算體系及農(nóng)業(yè)可持續(xù)決策具有重要意義。本文以東北地區(qū)吉林省公主嶺市為研究區(qū)域，結合多源數(shù)據(jù)和修正通用土壤流失方程對全域生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價值進行了估算，獲取了區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值和各個農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價值。主要結論如下：

（1）采用土壤保持量結合市場價格換算的方法來估算農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值，通過估算假設無措施下的最大土壤侵蝕量和現(xiàn)狀土壤侵蝕量，得到了土壤保持量和土壤保持價值。

（2）研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值南部和西北部較高，東部和中部較低，主要是受地勢差異及土地利用類型不同影響所致。

（3）公主嶺市整個區(qū)域2015年生態(tài)系統(tǒng)土壤保持總價值約125.37億元，相當于該市當年GDP總值的28.3%。其中農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值總量約為111.07億元，占區(qū)域總土壤保持價值的88.6%。由此可見，農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價值巨大，科學合理地開展針對性的生態(tài)保護措施，具有重要的實際意義。

（4）在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持價值中，耕地保持價值為93.48億元，占了84.16%；林地保持價值為16.71億元，占了15.04%；草地保持價值為0.88億元，占了0.79%。由此可見，耕地是整個農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的關鍵環(huán)節(jié)，其土壤保持價值最高。

隨著高質量發(fā)展的必然要求和科學技術的不斷進步，土壤保持價值的估算越來越被各個領域所重視。基于土壤保持量結合市場價格換算法估算土壤保持價值，可在一定程度上為區(qū)域環(huán)境經(jīng)濟綜合核算、農(nóng)業(yè)可持續(xù)決策規(guī)劃和生態(tài)保護修復提供參考。

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引用格式：楊新海，蔣好忱，雷寶佳，姚鎮(zhèn)海，馬超.基于RUSLE的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持價值估算研究[J].農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學報，2024，6（1）： 48-55. DOI：10. 19788/j.issn.2096-6369.000005.

CITATION： YANG XinHai， JIANG HaoChen， LEI BaoJia， YAO ZhenHai， MA Chao. Estimation of Soil Conservation Value in Agro-ecosystem Based on RUSLE[J]. Journal of Agricultural Big Data， 2024，6（1）： 48-55. DOI： 10.19788/j.issn.2096-6369.000005.

Estimation of Soil Conservation Value in Agro-ecosystem Based on RUSLE

YANG XinHai1， JIANG HaoChen2*， LEI BaoJia3， YAO ZhenHai4， MA Chao2

1. Shaanxi Surveying and Mapping Production Supervision and Inspection Station of MNR， Xian 710054， China; 2.The First Topographic Surveying Brigade of MNR， Xian 710054， China; 3.The First Institute of Mapping and Geographic Information of MNR， Xian 710054， China; 4.Anhui Meteorological Service Center， Hefei 230031， China

Abstract： Taking Gongzhuling of Jilin Province as the research area， the soil conservation value of the total ecosystem and agricultural ecosystem in this area was estimated respectively by using meteorological data， land use data， digital elevation data， remote sensing image data， agricultural fertilizer market price statistics， and the modified general soil loss equation （RUSLE）. The result shows that the total ecosystem soil conservation value of the entire region in 2015 was about 12.537 billion yuan （accounting for 28.3% of the total GDP of the same year）， of which the agricultural ecosystem soil conservation value was about 11.107 billion yuan， accounting for 88.6% of the total ecosystem soil conservation value; This includes a value of 9.348 billion yuan for cultivated land conservation， 1.671 billion yuan for forest land conservation， and 88 million yuan for grassland conservation.

Keywords： RUSLE; soil conservation; value; estimate; GIS