土壤侵蚀是我国乃至全球重大环境问题之一，严重的土壤侵蚀破坏生态环境、蚕食土地生产力、淤积河道、造成面源污染、产生滑坡泥石流等灾害，严重危害着人类的生存与社会的发展[1-2].土地利用状况作为影响土壤侵蚀的人为因素通过改变地表覆盖度以及土壤理化性质，从而对区域土壤侵蚀的发生起着重要作用[3]，土地利用强度是导致土壤侵蚀的重要驱动力，并且在地势越陡峭、气候越干旱的地区，人类活动对土壤侵蚀强度的影响就越大[4]，不合理的土地利用和地表植被覆盖的减少对土壤侵蚀具有放大效应[5].陇中黄土高原作为我国水土流失最为严重的地区之一，关于其土壤侵蚀研究较多[6-10]，而土壤侵蚀与土地利用关系研究相对较少，只有张富等[11]利用典型小流域淤地坝泥沙调查资料研究了土地利用与土壤侵蚀量的回归关系.因此，开展土壤侵蚀与土地利用相互关系的研究对该区域土壤侵蚀研究及水土流失治理具有重要意义.

位于陇中黄土高原的称钩河流域属黄土丘陵沟壑区第五副区，该流域地形破碎，沟壑纵横，其中大于3 km2的支沟14条，小于3 km2的支毛沟24条，沟壑密度达2.72 km/km2，土壤侵蚀十分严重.该流域进行了一系列的生态环境治理，从20世纪60～70年代以梯田为主的简单治理，到80年代以后以小流域为单元的山、水、田、林、路综合治理，广泛采用坡改梯、林草地径流聚集工程等先进技术，开展了卓有成效的坡面治理工作；到2003年以后实施了水利部“亮点”工程的第一批试点工程—称沟河流域坝系建设工程及坝系重点监测流域的建设，为本项研究提供了良好的基础.针对治理后流域土壤侵蚀与土地利用状况及其相互关系，本文运用GIS和RS技术，在土地利用遥感影像调查、径流泥沙观测等数据的基础上，利用RUSLE模型对称钩河流域土壤侵蚀进行了模拟，并分析了该流域土壤侵蚀与土地利用的相互关系，以期为称钩河流域或同类地区的土壤侵蚀研究提供借鉴和参考.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

称钩河流域位于甘肃省定西市安定区西北部，距离市区45 km，属黄土丘陵沟壑区第五副区，系黄河流域祖厉河水系二级支流，流域总面积160.57 km2.地理位置介于E 104°14′15″～104°28′31″，N 35°41′7″～35°35′10″之间，海拔1 957～2 273 m，相对高差316 m.土壤主要以黄绵土、黑垆土为主，由于多年严重的土壤侵蚀，原有的黑垆土剖面已侵蚀殆尽.流域内无天然林分布，主要人工林树种有青杨(Populus cathayana)、榆树(Ulmus pumila)、油松(Pinus tabulaeformis)、沙棘(Hippophae rhamnoides)、柠条(Caragana intermedia)、山杏(Armeniaca vulgaris)、梨(Pyrus spp)、花椒(Zanthoxylum bungeanum)等，人工种草以紫花苜蓿(Medicago sativa)为主，主要的整地方式为鱼鳞坑、水平阶等，天然植被属半干旱草原草场类，草种主要有芨芨草(Achnatherum splendens)、冰草(Agropyron cristatum)、野棉花(Anemone vitifolia)、狼毒(Stellera chamaejasme)、骆驼蓬(Peganum harmala)、铁杆蒿(Heteropappus altaicus)等.气候属中温带半干旱气候，多年平均气温6.3 ℃，≥10 ℃积温2 239 ℃，年日照时数2 500 h，无霜期141 d，年均降水量380 mm，降水在时间上分布严重不均，多集中在7～9月3个月，且多以暴雨形式出现，年蒸发量达1 500 mm以上.土壤侵蚀以水力侵蚀为主.截止2014年底，在丘陵坡面修建水平梯田7 110 hm2，造林2 924 hm2，种草480 hm2，在沟道建成淤地坝74座(其中大、中、小型淤地坝各20、22、32座.治理程度达到79.06%.已经形成了“山顶退耕还林‘戴帽子’，山坡退耕还草‘挂毯子’，山腰建设高标准梯田‘系带子’，山底建造塑料温棚、地膜覆盖‘穿裙子’，沟底打坝蓄水‘穿靴子’”的“五子登科”治理模式，形成了完整的水土保持综合治理开发体系.在2006年实施黄河流域水土保持小流域坝系监测—称沟河重点坝系监测项目实施以来，流域内设有3个自计雨量站，1个径流泥沙观测场(建有5个径流小区)，流域出口设有1个径流观测站.流域监测点位置见图1.

4.4.1 问题：和平路路段路灯上线率只有20%，对燕子超市7号小区的话统分析发现，终端行为趋于规律性，在每天固定的时间集中做业务。相应的上下行子载波利用率占有率高，下行最高93%，上行最高62%，而最大成功接入用户数不超过50。如下图所示：

图1 称钩河流域监测点位置 Figure 1 Monitoring point location map of Chenggou River Watershed

1.2 研究方法

1.2.1 试验数据 本文所采用的数据为：2010～2015年称钩河流域3个雨量站及流域周边5个雨量站的降雨资料；流域1∶10 000地形图；流域高分1号遥感影像数据(成像时间为2014年7月，栅格分辨率为2 m)；流域坝系监测及卡口站径流泥沙观测资料等.

1.2.2 基础数据的处理及获取 1)地形图矢量化及地形数据的获取 在ArcGIS 10.2软件中，对地形图矢量化生成流域DEM，在此基础上产生坡度图；利用水文分析功能采用快速提取法[12]得到坡长图；最后利用水文分析功能以淤地坝为节点划分淤地坝集水单元.

2)遥感影像数据的预处理 利用ENVI 5.1软件对流域2014年高分1号遥感影像数据进行预处理.主要包括定义坐标系、几何校正、正射校正、大气校正以及影像镶嵌和裁剪等过程，处理后的数据能够满足本研究使用.

3)植被覆盖度的提取 在ENVI 5.1软件中，首先根据遥感影像数据计算流域NDVI值，然后采用NDVI值近似估算植被覆盖度的方法计算流域植被覆盖度，利用像元二分模型最终计算出该流域的植被覆盖度，得到植被覆盖度图.

4)土地利用信息提取 利用eCognition 9.0软件和面向对象的分类方法对称钩河流域遥感影像数据进行解译分类，主要包括影像分割、样本选择、影像分类、结果输出以及人工校核(室内校核与室外校核)等过程.土地利用类型的划分标准采用SL 448-2009中水土保持标准的土地利用分类体系，根据当地实际情况，耕地划分到三级类，林草地划分到二级类，其它类型划分到一级类.

目前，欧盟国家在天然气的管输环节存在多种管理模式，既有市场型，也有垄断型。以德国为代表的私营模式中，每条私营管道由一个公司垄断经营。以英国、意大利和法国为代表的国家垄断模式中，由国家对基础设施进行大规模投资，推动天然气产业步入成熟期。英国在其天然气市场进入成熟期后，对国有公司进行了私有化，逐步放开市场，其他国家也正在逐步放开。以荷兰为代表的混合运营模式，由国有资本和私人资本合营的管网公司共同经营天然气管输业务。欧盟天然气管网监管机构包括欧盟委员会和各成员国政府监督机构，监督各环节业务分开，管道向第三方开放[2]。

调节丁香酚微乳及海藻酸钠修饰丁香酚微乳pH至3.0，3.5，4.0，4.5，5.0，5.5，6.0，6.5，7.0，再分别用相同pH的缓冲液将其稀释100倍，测定乳液粒径分布。不同pH处理的丁香酚微乳及海藻酸钠修饰丁香酚微乳，静置0.5 h后拍照。

1.2.3 RUSLE模型及各因子的确定方法 RUSLE模型[13]是由美国农业部农业研究局于1992年在USLE模型的基础上修正后提出的，模型公式如下：

我国国土辽阔，人口数量居世界首位，为了保障人民群众的安全用电，电力设施建设发展迅速。根据统计资料，2012年底，全国35 kV及以上输电线路回路长度达到102.1×104 km，居世界第一；2016年底，我国35 kV及以上输电线路总里程达到175.6×104 km，增幅达到72%。当前，我国已经成为世界电网发展的绝对引领者。电网规模增长与运检人员配置的矛盾日益突出，如赣西供电公司输电班组人均运维线路长度42.5 km，严格按照输电线路状态巡视周期要求，要完成巡视任务，每个班组每个月平均耗时需28个工作日，状态巡视难以按周期完成[1]。

A=R·K·LS·C·P

式中，A为年均土壤侵蚀模数(t/hm2·a)，A×100后单位转换标准单位(t/km2·a)；R为降雨侵蚀力因子(MJ·mm/(hm2·h·a))；K为土壤可蚀性因子(t·hm2·h/MJ·hm2·mm)；LS为地形因子(无量纲)，其中L为坡长因子，S为坡度因子；C为植被覆盖与作物管理因子(无量纲)；P为水土保持治理措施因子(无量纲).

1)R因子的计算 本文选用章文波的基于日雨量的半月降雨侵蚀力公式[14]来计算降雨侵蚀力，公式如下：

(1)

利用ArcGIS 10.2软件中的“栅格计算器”功能编写(6)式，计算得到流域C因子.流域C因子值介于0～1之间.

该方案的优点：①系统独立，降低外界干扰；②缩短自动燃烧控制系统的设计和制造工期；③自动燃烧控制系统组态编程（复杂的燃烧计算及控制逻辑） 和调试（相关程序根据现场情况需不断进行修正）由焚烧炉独立完成，成套集成度高，可有效缩短现场调整作业时间。ACC就地控制柜和DCS可以实现数据通信，常规设备运行状态监控也可以由DCS系统完成；④作业培训后，上位机操作及现场控制柜维护比较简单（ACC柜不需经常维护，核心PLC免维护）。

(2)

式中，Pd12和Py12分别表示日雨量≥12 mm的日平均雨量及年平均雨量.

式中，S为坡度因子，θ为坡度(在使用栅格计算器时需转换为弧度).

2)K因子的计算 本文K值采用Williams在EPIC模型[15]中提出的方法来计算，公式如下：

对研究所得数据利用SPSS 18.0软件进行处理,计数资料n/%表示,用χ2检验,P值小于0.05,则提示经比较两组数据间差异存在统计学意义。

K=0.131 7×

(3)

式中，SAN、SIL、CLA和C分别是砂粒(0.1～2 mm)、粉粒(0.002～0.1 mm)、粘粒(<0.002 mm) 和有机碳含量(%)，SN1=1-SAN/100，0.131 7美国制单位向国际制单位转换系数.

“二战”以后，作为战败国的日本，国内经济处于崩溃边缘。1950年，日本还只能生产廉价而简单的商品。朝鲜战争爆发后，日本迎来了发展本国经济的重要机遇，但是，这个阶段的日本的各行各业基本都是以仿制和山寨为主，经过近20年的野蛮生长后，日本开始着手将传统手工业者的匠人精神传承于规模化制造，日本政府也在全社会持续倡导匠人精神，极大地提升了日本制造的品质。

由于流域土壤以黄绵土为主，因此参考高海东等[16]的方法对流域不同土地利用类型分别取样后进行土壤机械组成和有机质测定，利用式(3)计算不同土地利用类型的K值，然后在ArcGIS 10.2软件中将其赋值于土地利用类型图中，最后转换为栅格，得到流域土壤可蚀性因子.不同土地利用类型下的K因子平均值如表1所示，土壤可蚀性值介于0.022～0.041 t·hm2·mm/(MJ·hm2·mm)之间，与黄绵土土壤K值[17-18]基本接近.

星点设计-效应面法优化山茱萸总环烯醚萜苷脂质体的制备工艺 …………………………………………… 苏艳莹等（19）：2612

表1 流域不同土地利用下的K值

Table 1 K values under different land use types in the Watershed

土地利用类型梯田旱平地坡耕地有林地灌木林地草地建筑用地坝地裸地K值0.0350.0390.0360.0280.0230.0260.0330.0220.041

3)L和S因子的计算 L因子采用Liu等提出的公式[19]计算，公式如下：

(4)

式中，λ为坡长(m)，m为坡长指数，m=0.2(θ≤1°)；m=0.3(1°<θ≤3°)；m=0.4(3°<θ≤5°)；m=0.5(θ>5°).

S因子采用McCool[20]建立的适用于缓坡的公式并结合Liu等[19]建立的适用于陡坡的公式进行计算.公式如下：

在生猪饲养过程中，仔猪饲养是整个生产过程中的关键起步阶段，特别是新生仔猪易受各种因素的影响，常出现较多的死亡，给养猪业带来较大的经济损失。笔者通过多年的实践总结，认为重点应做好以下几方面的工作。

如表4所示，1100个接受检查的血管节段中，运用64排CT冠状动脉造影(CTA)方法检测出包含899例正常节段，占比81.73%；40例轻度狭窄节段，占比3.64%；104例中度狭窄节段，占比9.45%；57例重度狭窄节段，占比5.18%。根据影像学医生观察，所有受检血管节段的三维重建图像均能较为清晰明确地显示血管狭窄情况。

(5)

利用式(1)计算得到流域3个雨量站和流域周边5个雨量站的年平均降雨侵蚀力值，然后在ArcGIS 10.2软件中插值得到流域降雨侵蚀力因子.经计算，流域年降雨侵蚀力值介于998.70～1 125.68 (MJ·mm)/(hm2·h·a)之间.

2.2.1 土壤侵蚀现状分析 基于RUSLE模型计算得到的流域土壤侵蚀模数图如图2所示，根据SL190-2007中的水力侵蚀强度分级标准，对土壤侵蚀模数图进行分级得到流域土壤侵蚀强度分级图(图3).利用ArcGIS 10.2软件“区域分析”功能对流域土壤侵蚀状况统计结果如表4所示.流域土壤侵蚀以微度和轻度侵蚀为主，占总侵蚀面积的94.48%，年土壤侵蚀模数为618.42 t/(km2·a)，年土壤侵蚀量为9.93万t/a.随着土壤侵蚀强度等级的增强，相应的侵蚀面积大幅度减小，侵蚀模数显著增加，其中仅占总侵蚀面积3.13%的强烈、极强烈和剧烈侵蚀区域的土壤侵蚀量就达到了总侵蚀量的52.96%.可以看出，治理后流域绝大部分区域土壤侵蚀得到了有效控制，但还有部分区域仍然严重.

4)C因子的计算 C值采用蔡崇法[21]提出的经验公式进行计算.公式如下：

(6)

式中，C为植被覆盖及作物管理因子，c为植被覆盖度.

式中，Mi表示第i个半月时段的降雨侵蚀力值(MJ·mm/(hm2·h))；Dj和k分别代表半月时段内第j天的日雨量和该时段内的天数，要求日雨量≥12 mm，也是目前国内进行降雨侵蚀力计算的通用标准；α和β是模型参数：

利用eCognition 9.0软件和面向对象的分类方法对称钩河流域土地利用类型进行解译分类，对分类结果统计如表3所示.流域土地利用方式以农地、林地及草地为主，分别达到82.52 km2、29.24 km2和37.88 km2，占流域总面积的51.39%、18.21%和23.59%，建设用地、裸地及水域面积相对较小，共计10.93 km2，占流域总面积的6.81%.可以发现，称钩河流域土地利用方式的形成，主要是基于水土流失治理及大量水土保持措施的实施而来.

表2 各土地利用类型P值汇总

Table 2 P values of summary of land use types

土地利用类型采用径流聚集工程的措施梯田灌木林地人工草地有林地旱平地天然草地水域未采取水保措施类型建设用地坡耕地裸地P值0.010.010.010.170.350.31111

6)RUSLE模型的运算 通过上述式(1)～(6)和表1、2，计算得到RUSLE模型的各因子值并产生空间栅格数据，然后在ArcGIS 10.2软件中利用“栅格计算器”功能将模型各因子相乘，计算结果乘以100转换为标准土壤侵蚀模数(t/(km2·a))，得到流域土壤侵蚀模数图.根据SL190-2007中的水力侵蚀强度分级标准，利用ArcGIS 10.2软件中“重分类”功能得到流域土壤侵蚀强度分级图.

2 结果与分析

2.1 土地利用现状

5)P因子的确定 本文根据流域治理模式及实际情况、本流域及邻近的安家沟流域径流泥沙观测数据、相关研究成果对P值进行了赋值.对未采取任何水保措施的坡耕地、建设用地及裸地取值为1，水域取值为0.张富等[22-24]对黄土丘陵沟壑区第5副区典型小流域调查研究表明，梯田侵蚀量为1.10 t/hm2(对照区坡耕地为85.40 t/hm2)，梯田土壤侵蚀量仅为对照的1.28%，考虑到流域梯田连台连片化的治理模式，故梯田P值取值为0.01；流域灌木林地、人工种草都采用了软梗水平阶径流聚集工程和“五子登科”防治体系，坡面林草地产生水沙被下部的水平阶或梯田带所拦截，整体拦蓄效果接近梯田水平，因此对人工草地、灌木林地取值为0.01；有林地主要是零星、斑块状分布的乔木林，分散在流域南部各沟道的上游，根据张富等[22]研究结果，有林地和对照区侵蚀量分别为7.20 t/hm2和41.10 t/hm2，治理区侵蚀量占对照区的17.42%，故有林地取值为0.17；天然草地(封禁前为荒草地，覆盖度<0.4.1990年封山禁牧后至2014年大多数区域覆盖度达到0.3～0.5)，主要分布在坡度>25°的沟坡上，根据安家沟流域观测资料荒草地(覆盖度<0.4)侵蚀量为22.92 t/hm2，天然草地(覆盖度>0.4)侵蚀量为7.14 t/hm2，故天然草地取值为0.3；旱平地的取值参考冯磊等人[10]在定西市安定区土壤侵蚀研究中的取值，为0.35.不同土地利用类型的P值如表2所示，将P值赋值于土地利用类型图中，然后生成流域P因子图.

表3 称钩河流域土地利用现状

Table 3 The current situation of land use in the Chenggou River Basin

土地利用类型梯田坡耕地旱平地有林地灌木林地天然草地人工草地建设用地裸地水域面积/km271.101.2910.1312.8016.4433.084.809.351.280.30比例/%44.280.806.317.9710.2420.602.995.820.800.19

2.2 土壤侵蚀现状

利用ArcGIS 10.2软件中的栅格计算器功能编写式(4)、(5)，计算得到流域L、S因子.经计算，流域L因子值介于0～4.03之间，S因子值介于介于0.03～19.86之间.

图2 土壤侵蚀模数 Figure 2 Soil erosion modulus map

2.2.2 结果验证 利用流域监测成果资料对土壤侵蚀计算结果进行验证.由于淤地坝对侵蚀泥沙全部拦截，因此流域侵蚀泥沙量可分为坝系拦沙量和卡口站输沙量两部分.卡口站具有实际观测数据，而流域坝控区域的78座淤地坝中只有52座淤地坝具有监测数据，而对监测的坝控区域和整个坝控区域的土地利用状况进行统计并标准化处理后发现，两者土地利用强度基本相同(表5)，因此可以利用监测坝控区域的单位面积侵蚀量来推算整个坝控区域的侵蚀泥沙量.计算结果如表5所示，流域监测坝控区域观测值为4.29万t，推算得到整个坝控区域产沙量为6.16万t.

模型计算结果精度验证如表6所示，精度在坝控区域较高，而在坝控范围外区域相对较低.

图3 土壤侵蚀强度分级 Figure 3 Classification map of soil erosion intensity

表4 称钩河流域土壤侵蚀现状

Table 4 Status of soil erosion in the Chenggou River Basin

土壤侵蚀强度等级年均侵蚀模数/(t·km-2·a-1)侵蚀面积/km2占总面积比例/%年均土壤侵蚀量/(万t·a-1)占总侵蚀量比例/%微度侵蚀87.50140.5787.541.2312.42轻度侵蚀1 605.3811.156.941.7918.00中度侵蚀3 518.124.692.921.6516.62强烈侵蚀6 417.111.871.161.2012.05极强烈侵蚀10 661.761.360.851.4514.60剧烈侵蚀28 064.520.930.592.6126.31全流域618.42160.57-9.93-

表5 不同坝控区域下的土地利用强度

Table 5 Land use intensity under different dam control areas

区域面积/km2土地利用类型强度/(hm2·km-2)梯田坡耕地旱平地有林地灌木林地天然草地人工草地建设用地裸地单位面积产沙量/(t·km-2)总产沙量/万t监测坝控区域70.3849.041.062.584.719.9923.903.854.550.32609.554.29坝控区域101.0448.530.912.595.369.4222.974.575.020.36609.556.16

表6 模型计算结果精度验证

Table 6 Model calculation result accuracy verification

区域模型计算结果/万t实际观测结果/万t精度/%坝控区域6.266.1698.40坝控范围外区域3.673.9193.86

2.3 土壤侵蚀与土地利用关系分析

2.3.1 不同土地利用下的土壤侵蚀状况 利用ArcGIS 10.2软件中的“区域分析”功能，将流域土地利用现状图与土壤侵蚀模数图、土壤侵蚀强度图叠加后进行分区统计，得到不同土地利用类型下的土壤侵蚀模数及土壤侵蚀强度(表7).从侵蚀模数大小来看，梯田<人工草地<灌木林地<有林地<旱平地<天然草地<建设用地<坡耕地<裸地，其中梯田、人工草地及灌木林地的侵蚀模数远低于流域平均值，分别为8.07、24.19、46.64 t/(km2·a)，说明梯田、人工林草措施及相应整地工程的实施是治理坡面水土流失最为有效的手段.天然草地、坡耕地、建设用地及裸地侵蚀模数均高于流域平均值，尤其是裸地，侵蚀模数达到了12 054.17 t/(km2·a)，侵蚀强度达到了极强烈，成为流域泥沙重要来源.从不同土地利用类型的侵蚀程度来看，梯田、人工草地、灌木林地、有林地及旱平地均以微度侵蚀为主，占自身侵蚀面积的比例都达到90%以上，而坡耕地和裸地中度及以上侵蚀面积所占比例相对较大，分别达到了53.48%和62.51%，可以看出基于水保措施的土地利用类型土壤侵蚀程度远小于未采取水保措施的土地利用类型.

表7 称钩河流域不同土地利用类型下的土壤侵蚀状况

Table 7 Soil erosion under different land use types in the Chenggou river Watershed

土地利用类型土壤侵蚀强度微度轻度中度强烈极强烈剧烈土壤侵蚀模数/(t·km-2·a -1)梯田面积/km270.960.140000比例/%99.800.2000008.07旱平地面积/km29.200.730.20000比例/%90.827.211.97000377.37坡耕地面积/km20.360.240.210.180.200.10比例/%27.9118.6016.2813.9515.507.754553.57有林地面积/km212.370.270.150.0100比例/%96.642.111.170.0800166.83灌木林地面积/km216.290.100.05000比例/%99.090.610.3000046.64天然草地面积/km221.477.652.500.830.490.14比例/%64.9023.137.562.511.480.421 240.89人工草地面积/km24.770.030000比例/%99.380.63000024.19裸地面积/km20.390.090.130.140.170.36比例/%30.477.0310.1610.9413.2828.1312 054.17建设用地面积/km24.461.901.450.710.500.33比例/%47.7020.3215.517.595.353.533 151.21全流域面积/km2140.5711.154.691.871.360.93比例/%87.546.942.921.160.850.59618.42

2.3.2 不同土地利用类型对土壤侵蚀的影响 基于淤地坝集水单元，统计了每个单元的年土壤侵蚀量及土地利用数据来分析土地利用对土壤侵蚀的影响.为了准确的反应二者关系，将各集水单元的年土壤侵蚀量与各土地利用类型面积标准化为单位面积上的数量[22]，即每个淤地坝集水单元单位面积的年均土壤侵蚀量(t/(km2·a))和单位面积的各土地利用类型面积(hm2/km2).

利用SPSS软件，对标准化后的58个淤地坝集水单元的单位面积年均土壤侵蚀量与单位面积各土地利用类型的面积进行相关性分析，结果如表8所示.土壤侵蚀量与梯田、人工草地、天然草地及裸地面积显著相关，相关系数分别达到了-0.301(P<0.05)、-0.310(P<0.01)、0.372(P<0.01)和0.390(P<0.01)，在一定范围内，梯田、人工草地的增加，天然草地、裸地的减少，可以显著降低侵蚀量.

表8 土壤侵蚀与土地利用相关性分析

Table 8 Correlation analysis between soil erosion and land use

指标梯田灌木林地有林地人工草地天然草地旱平地坡耕地裸地建设用地侵蚀量-0.301*0.1290.027-0.310**0.372**-0.0290.2330.390**0.194

*和**分别表示在0.05和0.01水平上显著相关.

3 讨论

在RUSLE模型中，R、K、LS、C因子研究较多，且比较成熟，研究者的计算方法也比较一致，但对P因子研究较少，内涵和外延不一，取值差异较大，以本文研究的称钩河流域所在的定西市安定区及祖厉河流域为例，梯田的P因子取值从0.02到0.35、农耕地P因子取值从0.35到0.6、林地P因子取值从0.3到0.8、草地P因子取值从0.65到1不等，只有建筑用地、水域以及未利用地的P值取值相对较为统一[6-10].影响水保措施减蚀能力(包括拦蓄外来侵蚀、减少当地侵蚀)的大小有以下两个方面，一方面是措施本身减蚀能力的大小，如梯田的拦蓄、减蚀能力分别达到174.5 m3/hm2和84.3 t/hm2，远大于林地的26.9 m3/hm2和34 t/hm2、草地的63.1 m3/hm2和34.7 t/hm2[22]；另一方面有研究表明，随着治理措施的不断增加、单位面积内水保措施数量的增大(即措施强度的增大)，措施强度与措施减蚀能力大小多为非线性关系[11]，随着措施强度的不断增大，拦蓄外来侵蚀量的能力不断减低，最后只有措施本身的减蚀能力，如梯田连台化后只有减蚀能力而没有拦截外来侵蚀的能力.因此不同时段措施强度不同，其减蚀能力不同，且不同区域措施强度不同，减蚀能力也不同，是一个动态值，在特定的时间、特定区域P因子才可用一个固定值.若用一个固定值来反映不同时段、不同区域措施的P因子则会降低模型预测的准确性，或者不断调整P值带来预测结果的随意性和科学性.本研究根据所研究流域措施减蚀能力、措施强度和治理模式，按照措施减蚀实际能力的大小，确定了不同措施P值，比较科学地反映了措施减蚀能力大小，从而减小计算结果的误差.

GIS和RS技术的应用[25]，使得利用RUSLE模型进行土壤侵蚀的定量化研究变的更加科学和方便，能更好地反应出土壤侵蚀的空间差异性.本文利用GIS和RS技术，基于RUSLE模型对研究区土壤侵蚀的模拟取得了较好的精度.验证结果表明，模拟结果在坝控范围内精度较高，而在流域坝控范围外相对较低，模型计算值小于实际观测值，分析其原因，可能是由于流域主沟道径流的冲刷作用导致卡口站实际观测值偏大所致.张富[23]对位于同一区域的安家沟小流域土壤侵蚀研究表明，经过全面治理后，该流域土壤侵蚀模数降至1 000 t/(km2·a)以下，与本文计算结果较为接近.冯磊[10]在定西市安定区、焦金鱼[6]在祖厉河流域计算的土壤侵蚀模数分别为2 664 t/(km2·a)和3 713 t/(km2·a)，均大于本文计算结果，这主要是由于安定区及祖厉河流域总体治理程度较低所致.

流域治理效果显著，土壤侵蚀模数由治理前的5 600 t/(km2·a)变为618 t/(km2·a).但在沟道中下游的沟坡和阳坡的陡坡荒坡地，由于立地条件差、植被覆盖度小，面蚀和沟坡重力侵蚀发育，侵蚀强度仍然达到强烈及以上程度，据现场调查发现，沟坡重力侵蚀多出现于靠近淤地坝的沟道边坡上，且有扩大的趋势.在流域的进一步治理中，针对这部分的土壤侵蚀防治显得尤为重要，建议在立地条件较差的陡坡荒坡地继续采用径流聚集工程技术进行人工种草，对出现重力侵蚀的沟坡采取相应措施防止由于淤地坝库区积水的浸泡而造成沟岸的崩塌与滑坡.

相关性分析表明梯田及人工草地与流域减沙关系最为显著，这主要是由于梯田及人工草地在流域分布较为广泛，且为流域主要坡面水土保持措施.而天然草地及裸地与流域产沙关系最为显著，这是由于天然草地主要分布在流域沟道边坡上，且面积较大，而裸地主要以荒坡地为主，因此成为侵蚀泥沙的主要来源.其它措施受措施布局、空间分布及分布强度的影响，虽然对流域土壤侵蚀的影响未达显著水平，但仍具有一定的影响.如村庄及农村道路，地表具有较高的产流能力[26]，会引起自身及外部土壤侵蚀；有林地及灌木林地受分布局限性的影响，虽然与整个流域减沙的相关性不显著，但是对局部区域的减沙减蚀起着重要作用.

4 结论

1) 称钩河流域土地利用方式以农地、草地及林地为主，分别占流域总面积的51.39%、23.59%和18.21%，共计93.19%；治理后流域年土壤侵蚀模数为618.42 t/(km2·a)，年土壤侵蚀量为9.93万t/a，微度及轻度侵蚀面积占了总侵蚀面积的94.48%.治理后流域土壤侵蚀已得到有效控制，但部分区域沟坡侵蚀仍然严重.

增城万家旅舍则是以短租房形式为主的发展阶段，虽延续当地建筑特点，但内涵空洞，人情味淡薄，且忽视融合教育及文化内涵的深度旅游产品。表1对上述问题进行归纳与总结：

2) 流域土壤侵蚀与梯田、人工草地呈显著负相关，相关系数分别为-0.301(P<0.05)和-0.310(P<0.01)，与天然草地、裸地呈显著正相关，相关系数分别为0.372(P<0.01)和0.390(P<0.01)，梯田及人工草地为流域主要减沙措施，天然草地、裸地为流域主要产沙土地利用类型.

参考文献

[1] 张洪江.土壤侵蚀原理[M].3版.北京:科学出版社,2014:3-6.

[2] 康启燕,张富,陈瑾,等.安家沟流域面源污染空间分布特征[J].四川农业大学学报,2015,33(4):415-421.

[3] 邹亚荣,张增祥,周全斌,等.基于GIS的土壤侵蚀与土地利用关系分析[J].水土保持研究,2002,9(1):67-69,75.

[4] 周自翔,任志远.GIS支持下的土地利用与土壤侵蚀强度相关性研究：以陕北黄土高原为例[J].生态学杂志,2006,25(6):629-634.

[5] 陈威,刘学录.基于适宜性评价的潜在土地利用冲突诊断研究：以云南省红河县为例[J].甘肃农业大学学报,2015,50(1):123-130，139.

[6] 焦金鱼,贵立德.基于GIS的祖厉河流域土壤侵蚀治理模式模拟研究[J].水土保持学报,2016,30(5):95-101，123.

[7] 李东.甘肃省三大土壤侵蚀类型侵蚀强度分布规律研究[D].兰州：兰州大学,2014.

[8] 张小文.祖厉河流域土壤侵蚀与水文：地貌过程变化的GIS辅助模拟[D].兰州：兰州大学,2006.

[9] 林斌.基于RS与GIS的定西市安定区土壤侵蚀因子提取与侵蚀强度定量评价研究[D].兰州：甘肃农业大学,2011.

[10] 冯磊,孙保平,李锦荣,等.GIS方法和USLE模型在退耕还林区土壤侵蚀动态变化评价中的运用：以甘肃定西市安定区为例[J].湖南农业科学,2011(11):82-85,89.

[11] 张富,赵守德.黄丘五副区土地利用方式与土壤侵蚀关系研究[J].中国水土保持,1993(1):21-24,65.

[12] 曹龙熹,符素华.基于DEM的坡长计算方法比较分析[J].水土保持通报,2007,27(5):58-62.

[13] RENARD K G,FOSTER G R,WEESIES G A,et al.Predicting soil erosion by water:a guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation (RUSLE).[J].Agriculture Handbook,1997.537.

[14] 章文波,谢云,刘宝元.利用日雨量计算降雨侵蚀力的方法研究[J].地理科学,2002,22(6):705-711.

[15] WILLIAMS J R,RENARD K G,DYKE P T.EPIC-A new method for assessing erosion's effect on soil productivity[J].Journal of Soil & Water Conservation,1983,38(5):381-383.

[16] 高海东,李占斌,李鹏.梯田建设和淤地坝淤积对土壤侵蚀影响的定量分析[J].地理学报,2012,67(5):599-608.

[17] 齐清,王天明,寇晓军.基于GIS的黄土高原小流域土壤侵蚀定量评价[J].水土保持研究,2009,16(3):1-5+37.

[18] 王娟,卓静.基于RS和GIS的陕北黄土高原退耕还林区土壤侵蚀定量评价[J].水土保持通报,2015，35(1):220-223，229，362.

[19] LIU B Y,NEARING M A,SHI P J,et al.Slope length effects on soil loss for steep slopes.[J].Soil Science Society of America Journal,2000,64(5):1759-1763.

[20] MCCOOL D K.Revised slope steepness factor for the universal soil loss equation[J].Transactions of the American Society of Agricultural Engineers (USA),1987,30(5):1387-1396.

[21] 蔡崇法,丁树文,史志华,等.应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究[J].水土保持学报,2000,14(2):19-24.

[22] 张富,姚进忠,雷升文,等.甘肃省水土保持综合治理效益研究[M].郑州：黄河水利出版社,2014:131.

[23] 张富.黄土高原丘陵沟壑区小流域水土保持措施对位配置研究[D].北京：北京林业大学,2008.

[24] ZHANG F,XING Z,REES H W,et al.Assessment of effects of two runoff control engineering practices on soil water and plant growth for afforestation in a semi-arid area after 10 years[J].Ecological Engineering,2014,64(3):430-442.

[25] 王娟,盖艾鸿,谢保鹏,等.基于GIS的土地生态安全综合评价：以合水县为例[J].甘肃农业大学学报,2015,50(1):147-153.

[26] 李小雁,龚家栋.人工集水面降雨径流观测实验研究[J].水土保持学报,2001,15(1):1-4