潜在土壤侵蚀是指在无水土保持工程和耕作措施条件下的侵蚀行为，能反映在特定的降雨和植被覆盖下所能达到的最大侵蚀.区域潜在土壤侵蚀的分布可以指导生态环境建设和水土保持规划，实现分重点、有的放矢地进行水土流失治理的目的.
国内学者主要利用USLE模型或者RUSLE模型计算潜在土壤侵蚀量，即不考虑覆盖管理因子，研究尺度从小流域到流域[14]，从县级到省级[59]，总体上针对潜在土壤侵蚀的研究较少，研究区域分散.黄河中游河口镇至龙门区间（简称河龙区间）是黄河流域、我国乃至世界上水土流失最为严重的地区，也是我国水土保持生态环境建设的重点地区，但是目前在该区域尚未开展潜在土壤侵蚀的研究，为加深对水土流失影响的理解、科学制定水土保持规划、合理布置区域水土流失治理措施，本文对河龙区间2011年的潜在土壤侵蚀状况进行研究分析.
河龙区间位于黄河中上游，面积约11.3万km2，是黄土高原的主要组成部分，涉及山西、内蒙古和陕西省的50个县（市、区、旗），见图1.地貌类型区以黄土丘陵沟壑区、沙丘沙地草滩区、砂砾丘陵区和石质山岭区为主，气候为大陆性气候，年均温度6～14 ℃，年均降水量310～580 mm，黄土层深厚，土质疏松，土壤主要为黄绵土，植被以草原为主，从东南至西北由森林草原向荒漠草原过渡.
区间流域面积1 000 km2以上的支流有21条.多年平均径流量77.0亿m3，占黄河径流量的13.8%，多年平均输沙量6.0亿t，占黄河输沙量的37.5%，平均输沙模数为6 643 t/km2[10].
2 研究方法
根据我国的实际情况，刘宝元建立了CSLE（Chinese soil loss equation）模型，该模型简单实用，在我国具有广泛的实用性[11]，本研究采用此模型计算潜在侵蚀量.
A=R·K·L·S·B·E·T，
式中：A是土壤水蚀模数，t/（hm2·a）；R是降雨侵蚀力因子，MJ·mm/（hm2·h·a）；K是土壤可蚀性因子，t·hm2·h/（hm2·MJ·mm）；L·S是坡长坡度因子，无量纲；B是植被覆盖与生物措施因子，无量纲；E是工程措施措施因子，无量纲；T是耕作措施因子，无量纲.分析潜在侵蚀时，E、T因子为1.
2.1 降雨侵蚀力因子
本研究在利用日降雨量计算半月降雨侵蚀力的基础上获取区间年降雨侵蚀力[12].
R半月k=α∑mj=1Pβdj， α=21586β-7189 1， β=0.836 3+18.144Pd12+24.455Py12.
式中：R半月k为第k个半月的降雨侵蚀力，单位MJ·mm/（hm2·h）；Pdj为第k半月第j日大于等于12 mm的日降雨量；全年分24个半月，其中每月前15天为上半月，其余为下半月；α、β为回归系数；Pd12表示日降雨量大于等于12 mm的日均值，单位mm；Py12表示日降雨量大于等于12 mm的年均值，单位mm.
共收集区间以及周边共96个水文站或者气象站的2011年日降雨量数据，在计算各站点降雨侵蚀力的基础上，利用KRIGING插值法获得区间降雨侵蚀力[13].
2.2 土壤可蚀性因子
利用Wischmeier建立的土壤性质指标和土壤可蚀性之间的关系公式计算土壤可蚀性值[14]：
K=[21×10-4M114（12-OM）+325（S-2）+25（P-3）]/100.
式中：M=N1（100-N2） 或 M=N1（N3+N4）；N1表示粒径在0.002 mm和0.1 mm之间的土壤颗粒含量；N2表示粒径小于0.002 mm的土壤粘粒含量；N为表示粒径在0.002 mm和0.05 mm之间的土壤粉砂含量；N4表示粒径在0.05 mm和2 mm之间的土壤颗粒含量；OM为土壤有机质含量；S为土壤结构系数，P为土壤渗透性等级.
我国在20世纪80年代开展了第二次全国土壤普查，通过收集此次普查数据获取了区间土壤类型图以及各土种的理化性质、机械组成等数据.对照我国的土壤发生分类系统，基于土壤类型图建立各土属属性表，输入各土种的分布面积.采用样条函数插值进行土壤分析资料国际制的转换，通过查表确定土壤渗透等级和结构等级[15].在计算各土种的K值以后根据土壤类型图进行归并获取区间各土属的K值.
在野外采样（见表1）和文献资料统计（见表2）的基础上，计算各样点的K值与土壤类型图叠加，提取样点对应的土壤类型，计算各土壤类型对应的平均K值，对各土壤类型K值进行更新.
2.4 植被覆盖与生物措施因子
首先获取不同植被类型全年24个半月植被盖度.利用3期30 m分辨率HJ1多光谱反射率数据、MODIS反射率产品（空间分辨率1 km，时间分辨率16天）和区间土地利用数据，生成可靠的NDVI时间序列数据.将NDVI数据转换为植被覆盖度.具体处理方法见参考文献[16].
然后计算不同土地利用类型每个半月时段的土壤流失比率Bi，再以各半月时段降雨侵蚀力比例为权重，得到年植被覆盖与生物措施因子B值.
耕地、居民点及工矿用地、交通运输用地、水体及其设施用地或其他土地类型可直接赋值.其中耕地赋值0.61，其他赋值1[17].园地、林地和草地根据公式（1）计算该地块最终的B因子值：
3 结果与分析
3.1 各因子特征值
区间2011年平均降雨侵蚀力为607.97 MJ·mm/（hm2·h），降雨侵蚀力较大的地区集中于西部和南部（见图2a），其中，区间西部的偏关河流域和三川河流域之间、清涧河和昕水河以南的地区降雨侵蚀力普遍较大，西北部普遍较低，其中皇甫川流域和窟野河流域一带降雨侵蚀力极低.降雨侵蚀力表示的是降雨引起侵蚀的潜在能力，可以看出区间降雨侵蚀力的空间分布特征与区间土壤侵蚀空间分布并不一致，甚至相反.
平均土壤可蚀性值为0.041 8 t·hm2·h/（hm2·MJ·mm），空间上区间西北部和东北部地区土壤可蚀性较小（见图2b），仕望川流域北部和清涧河流域之间的地区土壤可蚀性值较高.从土壤类型上看，黄绵土的土壤可蚀性值较高，黄绵土土体疏松、有机质含量低、机械组成粉粒含量高、土壤空隙比大、渗透性好.土壤可蚀性较低的西北部以风沙土为主要类型，东部以栗褐土为主，栗褐土为森林土壤，有机质含量较高.
坡度坡长因子最大值为83.13，空间上呈现从西北向东南增加的趋势.东部的吕梁山地区以及西南部的白于山、黄龙山和崂山地区坡度坡长因子值较高，而区间西北部位于毛乌素沙漠地势相对平坦，因子值较低.
植被覆盖与生物措施因子平均值为0.347 5，空间上区间东部和西南部的林区B因子值普遍较低，而区间西北部的沙区B因子值较高.
（a）降雨侵蚀力因子 Rainfall erosivity factor （b）土壤可蚀性因子 Soil erodibility factor
（c）坡度坡长因子 Slope， slope length factor （d）植被覆盖与生物措施因子
Vegetation cover and biological measures factor
图2 2011年河龙区间潜在土壤侵蚀各因子空间分布
Fig.2 Spatial distribution of soil erosion factors in the HeLong region in 2011
3.2 潜在土壤侵蚀强度、面积与分布
区间年均潜在土壤侵蚀模数为2 600.1 t/（hm2·a），最大值为26 507.6 t/（hm2·a）.空间上区间东部和西南部的林区潜在土壤侵蚀模数较低（见图3），而区间的西北地区潜在土壤侵蚀模数也较低，由于本研究仅分析了区间的水力侵蚀情况而没有考虑风力侵蚀，导致土壤侵蚀严重的西北部地区潜在土壤侵蚀模数较低.区间内各省份中，陕西省潜在土壤侵蚀模数为3 024.1 t/（km2·a），最大值26 507.6 t/（km2·a），山西省潜在土壤侵蚀模数2 679.0 t/（km2·a），最大值24 353.4 t/（km2·a），内蒙古潜在土壤侵蚀模数1 575.0 t/（km2·a），最大值14 321.2 t/（km2·a）.
（a）土壤侵蚀模数 Soil erosion modulus（b）土壤侵蚀强度 Soil erosion intensity
图3 区间潜在土壤侵蚀模数和强度空间分布
Fig.3 Spatial distribution of potential soil erosion modulus and intensity in the HeLong region
从表4可以看出，区间潜在土壤侵蚀面积为60 242.7 km2，占区间总面积的50.45%.各强度等级中，强烈侵蚀面积最大，占区间总面积的18.61%；其次为轻度侵蚀，占15.23%.区间各省份中，陕西省潜在土壤侵蚀面积最大，为51 477.1 km2，且占区间内对应行政区域面积比例最大，为84.48%.山西省潜在土壤侵蚀强度等级中强烈侵蚀面积最大，为6 659.2 km2，占区间内山西省总面积的17.71%，内蒙古自治区轻度侵蚀面积最大，占总面积的19.04%，陕西省强烈侵蚀面积最大，占总面积的23.92%.
4 结论
（1）2011年区间降雨侵蚀力因子值为607.97 MJ·mm/（hm2·h），土壤可蚀性因子值为0.041 8 t·hm2·h/（hm2·MJ·mm），坡度坡长因子最大值为83.13，植被覆盖与生物措施因子值为0.347 5.空间上，降雨侵蚀力因子和坡度坡长因子的分布与潜在土壤侵蚀的分布呈一定的相反趋势，土壤可蚀性因子和植被覆盖与生物措施因子则表现出一致性.
（2）区间年均潜在土壤侵蚀模数为2 600.1 t/（hm2·a），各省份中，陕西省潜在土壤侵蚀模数最大，为3 024.1 t/（km2·a），内蒙古自治区最小.区间潜在土壤侵蚀面积60 242.7 km2，占区间总面积的50.45%.各强度等级中，强烈侵蚀面积最大，占区间总面积的18.61%.各省份中，陕西省潜在土壤侵蚀面积最大，为51 477.1 km2，占总面积的84.48%.区间和各省份潜在土壤侵蚀强度以强烈侵蚀为主，造成的水土流失较为严重.各省份中，陕西省应是该区水土流失治理的重点区.
参考文献：
[1] 李斌兵， 郑粉莉， 龙栋材， 等. 基于GIS纸坊沟小流域土壤侵蚀强度空间分布[J]. 地理科学， 2009，29（1）：105110.
[2] 黄进勇， 严力蛟， 王兆骞. 红壤小流域不同土地利用方式下的水土流失特征[J]. 浙江大学学报：农业与生命科学版， 2002，28（1）：7882.
[3] 许月卿， 邵晓梅. 基于GIS和RUSLE的土壤侵蚀量计算——以贵州省猫跳河流域为例[J]. 北京林业大学学报， 2006，28（4）：6771.
[4] 曾红娟， 杨胜天， 王 凌， 等. 海南省松涛水库流域土壤侵蚀及控制方案[J]. 地理研究， 2009，28（5）：11971209.
[5] 高旺盛， 董孝斌. 黄土高原丘陵沟壑区脆弱农业生态系统服务评价[J]. 自然资源学报， 2003，18（2）：182188.
[6] 李加林， 童亿勤， 杨晓平， 等. 杭州湾南岸农业生态系统土壤保持功能及其生态经济价值评估[J]. 水土保持研究， 2005，12（4）：202205.
[7] 闵庆文， 刘寿东， 杨 霞. 内蒙古典型草原生态系统服务功能价值评估研究[J]. 草地学报， 2004，12（3）：165169.
[8] 高江波， 周巧富， 常 青， 等. 基于GIS 和土壤侵蚀方程的农业生态系统土壤保持价值评估[J]. 北京大学学报：自然科学版， 2009，45（1）：151157.
[9] 刘敏超， 李迪强， 温琰茂， 等. 三江源地区生态系统生态功能分析及其价值评估[J]. 环境科学学报， 2005，25（9）：12801286.
[10] 冉大川. 黄河中游河口镇至龙门区间水土保持与水沙变化[M]. 郑州： 黄河水利出版社， 2000.
[11] LIU B Y， ZHANG K L， XIE Y. An empirical soil loss equation[C]//Process of soil erosion and its environment effect， 12th ISCO， 2002（2）：2125.
[12] 章文波， 付金生. 不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力[J]. 资源科学， 2003，25（1）：3541.
[13] 万 龙， 马 芹， 张建军， 等. 黄土高原降雨量空间插值精度比较—KRIGING与TPS法[J]. 中国水土保持科学， 2011，9（3）：7987.
. Soil Water Conserv J， 1971，26（5）：189193.
[15] 刘宝元. 土壤侵蚀预报模型[M]. 北京： 中国科学技术出版社， 2001.
[16] 国务院第一次全国水利普查领导小组办公室. 第一次全国水利普查培训教材之六：水土保持情况普查[M]. 北京： 中国水利水电出版社， 2010.
[17] 江忠善， 王志强. 黄土丘陵区小流域土壤侵蚀空间变化定量研究[J]. 土壤侵蚀与水土保持学报， 1996，2（1）：19.
