基于近地高光谱和环境协同变量的丹江口库区土壤可蚀性诊断研究

Soil erosion by water is recognized as a severe environmental problem. The widely, less severe erosion processes could systematically decrease soil quality, cause pollution and silt deposition in reservoirs and river channels. As the inherent factor, soil erodibility factor K is one of the important parameters in soil erosion prediction models and is a high priority in soil research. To achieve accurate soil erosion model predictions and continuously monitoring soil erodibility over several spatial and temporal scales simultaneously, there is an urgent need for a rapid and efficient procedure to assess erodibility of surface soil. Spectral reflectance of the surface soil appears to meet these desirable requirements and it is controlled by properties that affect the soil erodibility. In this study, we take Danjiangkou Reservoir Region as the research area which is the water source area of the South-to-North Water Diversion Project (Middle Route). First, we want to use the proximal spectrascopy to estimate soil erodibility which takes into account the spatial correlation among soil spectra, soil erodibility and the environmental variables building on the basis of “soil-environmet coordination” theory. Then, the changes of the soil erodibility prediction models will be explored under different spatial scales for the purpose of defining the scaling effect of the model. The study will provide highly efficient approach for soil erosion forecast and monitoring, which also will further provide insights into the formation mechanism and dynamics of the soil erosion.

土壤侵蚀是全球性的环境问题之一，它不仅会造成土地资源的严重退化，还会引起水体环境恶化等一系列的生态问题。土壤可蚀性（K值）作为土壤侵蚀预报模型的基础，是影响土壤流失的内在因素，快速、高效地获取土壤可蚀性数据是实现常态化土壤侵蚀信息更新的迫切需求。近地高光谱遥感作为一种便捷、高效、低成本的土壤属性监测手段，为间接获取土壤的可蚀性信息带来了可能。本项目依据“土壤-环境协同理论”，以我国南水北调中线水源地丹江口水库库区为研究对象，挖掘土壤可蚀性与环境变量空间协同关系知识，提出协同环境变量的土壤可蚀性近地高光谱诊断策略；在此基础上，研究不同空间尺度条件下土壤可蚀性近地高光谱诊断模型精度差异，以明确模型的尺度效应及其适用范围。同时为丹江口水库库区土壤侵蚀预报、监测提供便利，也为进一步了解库区土壤侵蚀发生机理提供理论依据。

土壤侵蚀是全球普遍存在的土地退化形式。在过去的几十年中，人们采取了很多生态修复工程和措施减少侵蚀的发生，如坡耕地改梯田、人工造林、退耕还林等。生态修复使得地表环境发生改变，进而影响局部的水文循环并减弱了土壤的侵蚀迁移过程。土壤可蚀性（K值）作为土壤侵蚀预报模型的基础，是影响土壤侵蚀的内在因素。当前土壤可蚀性的研究多聚焦于坡面尺度上，研究不同景观位置土壤可蚀性的差异及成因。然而，在流域尺度上，尤其生态修复导致的生境改变与土壤的侵蚀敏感性之间的关系尚未得到充分了解。在本研究中，我们对一个具有代表性的生态修复小流域进行了系统的调查，量化了K值的空间变化及其与潜在影响因子的关系。此外，研究了利用可见和近红外反射光谱(VNIRS)快速量化K的可行性，并在模型中考虑了环境变量。结果表明，流域中游地区的K值最高，其次是下游和上游地区。不同层次的土壤可蚀性在坡位尺度上均无明显的空间分布规律。在四种土地利用类型中，K值随灌丛>梯田和坡耕地>林地的顺序呈降低的趋势。其中，土壤可蚀性的变化与土壤质地和土壤有机质密切相关。外部环境变量(空间位置、地形和植被覆盖度)主要是通过影响土壤的内在属性（SOM含量和机械组成）间接影响土壤的可蚀性，尤其是通过SOM。因此，在流域生态恢复过程中，应努力扩大森林覆盖率，增加土壤有机肥力，并在耕地上实施免耕措施。此外，在上述研究的基础上，本研究表明VNIRS应该被推荐用于K因子快速反演(R2cv=0.71)。协同K与环境变量(如植物和地形)之间的内在联系进行VNIRS建模有助于改进模型的估计精度。本研究对于流域尺度上的空间规划和优化现有生态恢复措施具有一定的指示意义。