基于GIS技术和RUSLE模型的喀斯特流域土壤侵蚀时空特征分析——以贵州省乌江流域为例.pdf

70水电与抽水蓄能Hydropower and Pumped Storage第 9 卷 第 S1 期2023 年 6 月 20 日Vol.9 No.S1Jun.20,2023基于 GIS 技术和 RUSLE 模型的喀斯特流域土壤侵蚀时空特征分析以贵州省乌江流域为例李延孟1，李芹1，张庆2（1中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司，贵州省贵阳市550081；2中电建生态环境设计研究有限公司，江苏省苏州市215131）摘要：通过 RUSLE 模型和 GIS 技术，利用降雨数据、土地利用数据等，估算乌江流域 2000、2005、2010 年及 2015 年 4 个时间段的土壤侵蚀量，并分析其土壤侵蚀的时空变化特征。结果表明：2000 2010 年土壤侵蚀量呈下降趋势，2010 2015年呈上升趋势。在时间变化上，微度侵蚀面积由 2000 年的 43.86%增至 2015 年的 63.16%；轻度、中度、强度和极强度侵蚀面积分别由 2000 年的 23.30%、18.08%、10.24%和 4.38%降至 2015 年的 14.76%、13.50%、5.18%和 3.13%；剧烈侵蚀面积由2000 年的 0.14%增至 2015 年的 0.29%。在空间分布上，土壤侵蚀较严重的区域均分布在西南部和东北部，以中、强度为主；其他区域以微、轻度为主。总体上，乌江流域 2000 2015 年土壤侵蚀量呈下降趋势；侵蚀度以微、轻度为主且呈逐渐降低趋势；土壤侵蚀较严重地区多分布在流域西南部和东北部，以度、强度为主，而其他区域主要以微、轻度为主。关键词：土壤侵蚀；时空特征；RUSLE 模型；GIS 技术；乌江流域中图分类号：S157.1文献标识码：学科代码：570.60100引言我国是世界土壤侵蚀最严重的国家之一，有关土壤侵蚀的课题也成为众多学者研究的内容，其中，基于土壤侵蚀模型是研究土壤侵蚀最广泛有效的方法，先后有学者研发了USLE1、WEPP2、LISEM3等模型，其中 USLE 模型的运用最为广泛。此后，有学者对 USLE 模型进行了补充修正，提出了 RUSLE 模型4，该模型因参数代表性强、结构合理，在我国广泛运用。贵州省是我国喀斯特典型区，区内地形复杂多样、生境脆弱、稳定性差5，加上人类干扰严重，土壤侵蚀现象严重。国内学者对该区域的研究成果较多，赵海兵6应用 USLE 模型估算了贵州省麦西河流域的土壤侵蚀模数；曾凌云7利用RUSLE 模型分析了贵州省红枫湖流域土壤侵蚀的时空变化特征。但对乌江流域的土壤侵蚀进行评估和研究的还较少。此次以贵州省境内的乌江流域为研究对象，运用 GIS 技术和RUSLE 模型，利用 2000、2005、2010 年和 2015 年 4 个年份的数据，估算乌江流域的土壤侵蚀量，并分析流域内土壤侵蚀的时空变化特征，以期为乌江流域的水土保持治理工作提供科学、合理的依据。1研究区概况乌江位于贵州省中北部，地理位置介于 2556N 3001N，10509E 10902E，是长江南岸最大的支流。乌江发源于贵州省西部的乌蒙山东麓，有南北两源，南源为三岔河，全长 322km，是乌江的主源；北源为六冲河，全长210km。两源在黔西县化屋基处汇合，自西南向东北流经贵州省中部、东北部和重庆市东南部，于重庆市涪陵区汇入长江。乌江干流全长 1037km，流域总面积 8.79 万 km2。此次以贵州省境内的乌江流域为研究对象。在贵州省境内，乌江流经了毕节、六盘水、安顺、贵阳、遵义、铜仁等地，流域内承载了贵州省大半的人口和经济总量，是贵州省的“母亲河”，主要支流包括芙蓉江、湘江、余庆河、清水河、猫跳河、偏岩河等。流域内的气候类型主要为亚热带季风气候，1 基金项目：中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司科研重大专项“工程时空信息与协同设计关键技术研究”（YJZD2020-01）。71 基于 GIS 技术和 RUSLE 模型的喀斯特流域土壤侵蚀时空特征分析以贵州省乌江流域为例气候湿热，降雨丰富，上、下游年平均气温分别为 14.1和17.4，年平均降水量分别为 965mm 和 1125mm，降雨主要集中在 5 7 月；海拔在 198 2887m 之间，地形以高原山地为主，地势西南高东北低；流域内岩溶地貌分布广泛，是中国典型的岩溶分布区，岩溶面积占全省总面积的 73.6%11，地形复杂，生境破碎，土壤侵蚀现象严重。流域内的土壤主要有黄壤、石灰土、水稻土等。2数据与方法2.1数据来源及处理年降雨数据来自国家科技基础条件平台国家地球系统科学数据中心，采用中国 1km 分辨率年降水量数据集（2001 2020 年），该数据根据彭守璋老师的 1901 2020年中国 1km 分辨率逐月降水量数据集进行年度累加合成得到；月降雨数据来自国家青藏高原科学数据中心网站，采用彭守璋老师 1901 2020 年中国 1km 分辨率逐月降水量数据集8 13。NDVI 数据来自国家科技基础条件平台国家生态科学数据中心14-15。土地利用/覆盖数据来自中国科学院地理所。以上数据分别选取 2000、2005、2010 年及 2015 年的数据进行处理计算。土壤数据来自世界土壤数据库，通过HWSD 可查询沙粒、粉粒、黏粒及有机碳含量等土壤质地数据。地形数据采用 ASTER GDEM 30m 分辨率的 DEM 数据，来自地理空间数据云。相关数据来源及用途见表 1。表 1数据类型及来源Table1Datatypesandsources数据类型分辨率数据来源数据用途降雨数据1km国家地球系统科学数据中心（http：/）国家青藏高原科学数据中心（http：/）估算 R 值土壤数据1km世界土壤数据库（HarmonizedWorld Soil Database，HWSD，http：/webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML/）估算 K 值地形数据30m地理空间数据云（http：/）估算 LS 值，提取流域边界NDVI数据30m国家生态科学数据中心（http：/）估算 C 值土地利用/覆被数据30m中科院地理科学与资源研究所（http：/）估算 P 值数据的处理及后期地图的制作均利用 GIS 技术完成，这里采用 ArcGIS Pro 软件，运用到的功能包括地图代数、叠加分析、领域分析、重分类等，土壤侵蚀模型及各个因子的计算利用栅格计算器完成，并利用制图功能生成各类专题图。计算 A 值时，将各个因子的分辨率统一成30m30m 的栅格数据，并将各因子的图层转换成相同的投影坐标系。2.2研究方法2.2.1RUSLE 模型此次利用 RUSLE 模型对乌江流域的土壤侵蚀状况进行研究。RUSLE 模型由通用土壤流失方程 USLE 修正构建的一种适用范围更广的通用土壤流失模型，该模型的表达式如下：A=RKLSCP （1）式中：A 年平均土壤侵蚀模数，t/（km2a）；R 降雨侵蚀力因子，MJmm/（km2ha）；K 土壤可蚀性因子，th/（MJmm）；LS 坡长坡度因子，无量纲；C 植被覆盖与管理因子，无量纲；P 水土保持措施因子，无量纲。2.2.2RUSLE 模型各因子的确定（1）降雨侵蚀力因子（R）。降雨侵蚀力因子 R 是指因降雨而引发土壤侵蚀的潜在能力，R 值的取值与降雨强度、降雨量、降雨历时等参数有关16。R 因子可采用日降雨、月降雨或年雨量计算，日降雨量模型计算的 R 因子精度最高17。由于研究区范围较大，日降雨数据获取困难，本文基于流域内的月降雨数据和年降雨数据，采用 Wischmeier 公式来计算流域内的 R 因子18，乌江流域降雨量丰富，采用该模型计算的相对误差较小，该表达式如下：（2）式中：R 年降雨侵蚀力因子，MJmm/（km2ha）；i 月序；Pi 月降雨量，mm；P 年降雨量，mm。（2）土壤可侵蚀性因子（K）。土壤可蚀性因子 K 是表征土壤本质特征对土壤侵蚀的敏感程度，不同土壤因质地的不同，对土壤侵蚀发生过程中土粒的分解、冲蚀和搬运的抵制作用是不同的，因而在受外力作用下的分解能力也就不同，从而影响了土壤侵蚀的发生，K 值越大，土壤发生侵蚀的危险性就越大。本文采用 Williams 等提取的 EPIC 公式计算流域各类型土壤的 K 值19，表达式如下：72水电与抽水蓄能Hydropower and Pumped Storage第 9 卷 第 S1 期2023 年 6 月 20 日Vol.9 No.S1Jun.20,2023 （3）式中：K 土壤可侵蚀性因子，th/（MJmm）；Sd、Si、Cl和 C 分别为砂粒、粉粒、黏粒和有机碳含量，%；SN1 SN1=1-Sd/100。利用 ArcGIS Pro 软件，从世界土壤数据库中按掩膜提取出流域的土壤数据，将提取的流域范围与 HWSD 表连接，可获取流域土壤中的沙粒、粉粒、黏粒和有机碳含量等相应的土壤质地数据。利用数据和公式可计算流域内的 K 值，获取流域的 K 因子图分布图，如图 2 所示。由于部分土壤质地数据缺失，K 因子图中部分区域存在空值。（3）坡长坡度因子（LS）。地形也是影响土壤侵蚀的主要因素之一，RUSLE 模型中选取了坡长（L）和坡度（S）两个因素。LS 因子反映的是地形起伏变化对土壤侵蚀的影响，LS 因子越大，土壤侵蚀的速度也越快。对于大尺度的分析，坡度坡长因子 LS 难以计算，在 RUSLE 模型中，可以用地形起伏度，即地面一定距离范围内的最大高差，作为区域土壤侵蚀评价的地形指标。这里根据流域的 DEM 数据，利用 ArcGIS Pro软件的空间分析模块功能提取并计算流域的地形起伏。（4）植被覆盖与管理因子（C）。C 值反映了有植被覆盖和作物管理措施对土壤流失量的影响。其值介于 0 1 之间，值越大，表明地表的抗侵蚀能力越低，所对应的土壤侵蚀越严重。通常采用植被覆盖度计算 C 值，而植被覆盖度又与NDVI 指数有密切联系。本研究以 NDVI 植被指数为基础计算植被覆盖度，并利用蔡崇法等20建立的 C 值和植被覆盖度间的回归方程测算 C 值，其表达式如下：（4）（5）式中：NDVI 归一化植被指数；NDVImin、NDVImax 分别为 NDVI 的最小值和最大值；植被覆盖度指数，%；C 植被覆盖度因子。计算出植覆盖度指数 之后，在 GIS 软件的栅格计算器中利用语句 Con（“”=0.783，0，0.6508-0.3436*Log10（“”）计算 C 值。（5）水土保持措施因子（P）。水土保持措施能对区域的土壤流失量起到调控作用，该因子难以直接计算，通常是根据不同的土地利用类型对区域的 P 因子进行取值，P 的取值范围在 0 1，已采取水土保持措施时，P=0；未采取任何水土保持措施时，P=1，即 P 值越小，土壤侵蚀量越小。这里所采用的土地利用分类系统为中科院土地利用遥感监测分类体系，由 6 个一级类型和 25 个二级类型组成，一级类型有耕地、林地、草地、水域、城镇工矿居民用地及未利用地。此次的研究区域位于西南喀斯特山区，根据有关学者的研究结果21，分别对不同土地利用类型的研究区域进行以下赋值，如表 2 所示，利用 ArcGIS Pro 软件对赋值的数据进行重分类，可获得流域内不同土地利用类型的 P 值和 P 值分布图。表 2各土地利用/植被覆盖对应的P值Table2Pvalueforeachlanduse/vegetationcover地类耕地林地草地灌木水域城镇居民用地未利用地P 值0.510.210013结果与分析利用 GIS 软件的栅格计算器功能，对 RUSLE 模型的各因子进行计算，得到乌江流域 2000、2005、2010 年及 2015年 4 个时间段的土壤侵蚀量栅格数据。根据 SL 1902007 土壤侵蚀分类分级标准22，对乌江流域的土壤侵蚀强度划分为 6 个等级，见表 3。表 3土壤侵蚀强度分级Table3 Classificationofsoilerosionintensity分级级别侵蚀模数/t（km-2a-1）1微度 5002轻度500 25003中度2500 50004强度5000 80005极强度8000 150006剧烈 150003.1土壤侵蚀基本特征分析根据计算出的土壤侵蚀量栅格数据，统计出流域各时间段的土壤侵蚀模数平均值和土壤侵蚀总量，见表 4。由表 4 可知，2000 2010 年土壤侵蚀模数和土壤侵蚀量均呈下降趋势，2010 2015 年呈上升趋势。73 基于 GIS 技术和 RUSLE 模型的喀斯特流域土壤侵蚀时空特征分析以贵州省乌江流域为例通过对该流域土壤侵蚀的调查研究，发现流域内的土壤侵蚀主要以水力侵蚀为主，说明降雨侵蚀力因子对该区域土壤侵蚀的影响较大。2000 2015 年的平均降雨侵蚀力因子分别为 221.68、163.27、212.51、276.70MJmm/（km2ha），降雨侵蚀力因子的变化趋势大致与土壤侵蚀量的变化趋势一致。根据调查得知，2014 年由于乌江流域出现持续性强降雨天气，乌江干流及其支流相继发生大洪水，地质灾害发生频发，造成大量水土流失23。2015 年的降雨量也较大，其降雨侵蚀力因子在 4 年中达到最大。这一系列导现象导致 2015 年的土壤侵蚀模数及侵蚀总量有所增加，加剧了土壤侵蚀程度。但从总体上分析，土壤侵蚀模数平均值及土壤侵蚀总量均呈下降趋势。从平均土壤侵蚀模数和侵蚀总量来看，流域总体上属于轻度侵蚀。表 4各年度平均土壤侵蚀模数及侵蚀量Table4 Averagesoilerosionmodulusanderosionamountperyear年度2000 年2005 年2010 年2015 年平均土壤侵蚀模数/（tkm-2a-1）2129.91468.21140.31419.1土壤侵蚀量/（ta-1）119.01106819.92510636.80105792.50105根据前面对乌江流域土壤侵蚀强度的划分结果，分别统计流域内 2000 2015 年 4 个时间段的平均土壤侵蚀面积及其所占百分比，见表 5。由表 5 可知，在乌江流域的土壤侵蚀中，微度侵蚀面积 30025.59km2，占侵蚀面积的 53.75%；轻度侵蚀面积 12790.78km2，占侵蚀面积的 22.90%；中度侵蚀面积 8025.68km2，占侵蚀面积的 14.37%；强烈及以上侵蚀面积5019.36km2，占侵蚀面积的 8.99%。从侵蚀面积的分布和占比情况来看，土壤侵蚀主要以微度和轻度侵蚀为主。表 5各年度平均土壤侵蚀模数及侵蚀量Table5 Averagesoilerosionmodulusanderosionamountperyear级别侵蚀模数范围/（tkm-2a-1）面积/km2占比/%微度侵蚀 50030025.5953.75轻度侵蚀500 250012790.7822.90中度侵蚀2500 50008025.6814.37强度侵蚀5000 80003499.186.26极强度侵蚀8000 150001446.902.59剧烈侵蚀 1500073.280.13依据表 3 的分级结果，生成流域 4 个年度的土壤侵蚀强度分级图，通过叠加后，得到流域 2000 2015 年多年平均土壤侵蚀强度的空间分布图。土壤侵蚀较严重地区主要分布流域的西南部和东北部地区，侵蚀程度主要为中度和强度；而流域北部、中南部等地区侵蚀程度较小，多为微度和轻度侵蚀，这与其他学者研究的结果比较一致24。流域的西南部是河流发源地，海拔高，河流下切严重，狭谷地貌显著，而流域内的土壤侵蚀类型为水力侵蚀，因此，地表起伏变化明显的区域更容易引起土壤流失，因此导致土壤侵蚀严重25。东北部地处河流下游，地势相对较平坦，但易受人类影响，植被砍伐比较严重，该区域的植被覆盖度比较低，造成的水土流失问题也比较严重。此外，沿乌江干流区域侵蚀强度也比较高，尤其中上游比较明显，这是由于中上游海拔落差大，流速快，容易对沿岸的土壤造成冲蚀。3.2土壤侵蚀的时间变化特征分析根据流域内 4 个时期的土壤侵蚀分级情况，分析这几个时期土壤侵蚀面积的变化特点，见表 6。按表 6 中的数据，从时间序列上看，乌江流域土壤侵蚀面积的变化情况有以下几点：乌江流域微度侵蚀面积和占比从 2000 2010年增加，2010 2015 年有所减少；轻度侵蚀面积和占比从2000 2005 年增加，2005 2015 年减少；中度和强度侵蚀面积和占比从 2000 2010 年减少，2010 2015 年有所增加；极强度及以上侵蚀面积和占比从 2000 2005 减少，2005 2015 年增加。总体来看，微度侵蚀面积由 2000 年的 43.86%增加到 2015 年的 63.16%，增加了 18.30%。轻度、中度、强度和极强度侵蚀面积由分别由 2000 年的 23.30%、18.08%、10.24%和 4.38%下降到 2015 年 的 14.76%、13.50%、5.18%和 3.13%。剧烈侵蚀面积由 2000 年的 0.14%上升到 0.29%。从乌江流域土壤侵蚀面积随时间变化的特点可以看出，土壤侵蚀由轻、中度以上向微度转移，土壤侵蚀程度在逐渐降低。发生这一变化，一方面得益于人们发展观念的转变，注重人与自然的和谐共生；另一方面，当地政府积极调控，相继出台了一系列水土流失治理政策，尤其以小流域为单位的水土流失治理方案取得了良好的治理效果，有效缓解了恶化的土壤侵蚀状况。同时，经过几十年的退耕还林还草，这一政策的效果正在逐步显现，植被覆盖率在逐步提高，让生境得到了极大改善，土壤侵蚀度在逐年降低26。虽然剧烈程度的面积较 2000 年有所增加，但其增幅较小，且主要由于该时间段内的强降雨所引发的地质灾害等因素导致，对区域长时间的生态环境稳定的影响比较微弱。74水电与抽水蓄能Hydropower and Pumped Storage第 9 卷 第 S1 期2023 年 6 月 20 日Vol.9 No.S1Jun.20,2023表 6不同年度各土壤侵蚀等级所面积及比例Table6Theareaandproportionofsoilerosiongradesindifferentyears侵蚀等级2000 年2005 年2010 年2015 年面积/km2比例/%面积/km2比例/%面积/km2比例/%面积/km2比例/%微度24522.50 43.86 25009.21 44.78 35301.39 63.21 35269.25 63.16轻度13024.86 23.30 18575.82 33.26 11320.50 20.27 8241.9314.76中度10111.11 18.088607.8515.415845.90 10.47 7537.8813.50强度5723.1310.243044.365.452338.414.192890.835.18极强度 2448.604.38603.941.08989.111.771745.943.13剧烈80.310.143.870.0149.730.09159.220.293.3土壤侵蚀的空间变化特征依据表 3 的分类结果，对流域 4 个时期的土壤侵蚀强度分级处理后，得出流域各时期土壤侵蚀强度的空间分布图，总体上能明显观察到 2000 2015 年土壤侵蚀强度在逐渐降低。在空间上分布上，2000 年，中度及以上侵蚀主要分布在东北部和西南部、其他区域主要为微轻度；2005 年，西南部和东北部的侵蚀程度降低，侵蚀面积减少；2010 年，侵蚀程度降至最低，在整体上分布较均匀；2015 年，侵蚀程度有所增加；总体上看，4 个时期的土壤侵蚀较为严重的区域均分布在西南部和东北部，但侵蚀程度有所不同，总体上呈逐渐降低的趋势。4结论（1）对乌江流域土壤侵蚀基本特征的分析得出：2000 2010 年平均土壤侵蚀模数和土壤侵蚀总量均呈下降趋势，2010 2015 年呈上升趋势。根据流域的平均土壤侵蚀模数和侵蚀总量分析，流域总体上属于轻度侵蚀；根据侵蚀面积的分布和占比情况分析，土壤侵蚀主要以微度和轻度侵蚀为主。流域内土壤侵蚀较严重地区主要分布在流域的西南部和东北部，侵蚀程度主要为中度和强烈；而流域北部、中部和南部等地区侵蚀度较小，多为度、轻度侵蚀。从土壤侵蚀面积的时间变化看，土壤侵蚀面积由轻、中度以上向微度转移，土壤侵蚀程度在逐渐降低，但中度以上的土壤侵蚀仍占有较高的比例。从土壤侵蚀强度的空间分布看，4 个时期土壤侵蚀强度的基本空间格局特征明显，基本上呈现出西南、东北强，中部和南北部较弱的特征，但侵蚀程度在总体上有明显逐渐降低的趋势，空间分布也逐渐趋于均衡。（2）此次研究获得的成果均由相关的数据结合经验公式换算得到，缺乏有效的野外观测数据和试验数据，加上流域内有关的理论研究较为薄弱，缺少相关数据和理论的支持，因而，基于模型所计算的精度难以直接验证，结果可能存在一定偏差。在今后的研究中，还需进一步开展实地观测和试验，获取更多的数据，以验证和提高模型计算的精度。参考文献1 Wischmeier W H，Smith D D.Predicting rainfall-erosion losses from cropland east of the rocky mountainsR.USDA Agricultural Handbook No.282，1965.2 D.E Woodward.Method to predict cropland ephemeral gully erosionJ.Catena，1999，37（3）.3 A.P.J.，DE ROO.The lisem project：An introductionJ.Hydrological Processes，1996，10（8）.4 Renard K G，Foster G R，Weesies G A，et al.RUSLE-A guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation J.USDA Agricultural Handbook，No.703，1997.5 熊康宁，池永宽.中国南方喀斯特生态系统面临的问题及对策J.生态经济，2015，31（1）：23-30.6 赵海兵，安裕伦，夏品华，等.基于 GIS 的喀斯特流域土壤侵蚀模数估算以贵阳麦西河流域为例 J.水土保持研究，2011，18（5）：99-103，295.7 曾凌云，汪美华，李春梅.基于RUSLE的贵州省红枫湖流域土壤侵蚀时空变化特征J.水文地质工程地质，2011，38（2）：113-118.8 万国江碳酸盐岩与环境（卷一）M 北京：地震出版社，19959 彭守璋.中国 1km 分辨率逐月降水量数据集（1901 2021 年）R.国家青藏高原科学数据中心.10 PENG S.Z.，DING Y.X.，WEN Z.M.，et al.Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the loess plateau of China during 2011-2100J.Agricultural and Forest Meteorology，233：183-194.11 DING Y.X.，PENG S.Z.Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901-2100J.Sustainability，12（2）：477.12 PENG S.Z.，DING Y.X.，LIU W.Z.，et al.1km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017J.Earth System Science Data，11：1931-1946.13 PENG S.，GANG C.，CAO Y.，et al.Assessment of climate change trends over the loess plateau in china from 1901-2100C.International Journal of Climatology.14 董金玮，周岩，尤南山.2000 2020 年中国 30m 年最大NDVI 数据集DB/OL.国家生态科学数据中心，2021.DOI：10.12199/nesdc.ecodb.rs.2021.012.cstr：15732.11.nesdc.ecodb.rs.2021.012.15 YANG J L，DONG J W，XIAO X F，et al.Divergent shifts in peak photosynthesis timing of temperate and alpine grasslands in ChinaJ.Remote Sensing of Environment，2019，233.16 刘海，黄跃飞，林苗，等.基于 GIS 的汉江流域水土保持时空变化特征分析（2001 2017 年）J.地域研究与开发，2019，38（3）：154-159，164.17 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（1）：35-41.18Wischmeier W H，Johnson C B，Cross B V.Soil erodibility nomograph for farmland and construction sites J.Journal of（下转 69 页）69 百米级高坝重建工程鱼类保护规划研究07-25金志军（1990），男，中级工程师，主要研究方向：河流水生态保护。E-mail：王猛（1988），男，高级工程师，主要研究方向：河流水生态保护。E-mail：刘亚莲（1971），女，高级工程师，主要研究方向：水利水电建设管理。E-mail：单承康（1984），男，正高级工程师，主要研究方向：水利水电工程水生态保护。E-mail：常理（1983），男，正高级工程师，主要研究方向：环境水力学。E-mail：王永猛（1995），男，助理工程师，主要研究方向：生态水利工程。E-mail：赵再兴（1983），男，正高级工程师，主要研究方向：水力学及河流动力学。E-mail：马卫忠（1981），男，正高级工程师，主要研究方向：河流水生态保护。E-mail：Study on Fish Conservation Planning for Reconstruction Project of High DamJINZhijun1,WANGMeng1,LIUYalian2,SHANChengkang1,CHANGLi1,JIANGPeng1,WANGYongmeng1,ZHAOZaixing1,MAWeizhong1(1.PowerChinaGuiyangEngineeringCorporationLimited,Guiyang550081,China;2.FengmanDamReconstructionProjectConstructionBureauofSonghuajiangHydropowerCorporationLimited,Jilin132108,China)Abstract：FengmanReconstructionProjectisthefirstlarge-scalehydropowerprojectrebuiltontheearth,anditsecologicalenvironmentprotectionhasattractedmuchattention.Basedonthehydrologicalsituation,physicalchemistry,biologicalcomposition,rivermorphology,connectivityandotherecologicalattributesofhabitats,fishhabitsandrequiredhabitattypes,themainstressfactorsfacedbytheprotectiontargetsareidentified.Inthecontextoffullyreflectingthecurrentsituationoffishhabitat,combiningtheexistingprotection,consideringtheconstraintsofcapital,technology,benefitsandriverutilization,andfollowingtheprincipleofusingnewmethodtoimprovetheoldone,overalldesign,phasedprotectionandnaturalrestoration,thefishhabitatandresourcesprotectionsystemofmainstream,tributaryandlakereservoirsuitableforthesecondSonghuaRiverisputforwardwiththeoverallgoalofconnectingfishhabitatandincreasingfishresources,andtheresultorientationofhabitatsuitability,resourcesdiversity,habitatconnectivityandresourcesstability,inordertoprovidereferenceforhabitatprotectioninotherriverbasins.Keywords：Fengmandamreconstructionproject;importanthabitatforfish;fishhabitatprotection;fishpassageSoil and Water Conservation，1971，26（5）：189-193.19 Williams J R.The erosion-productivity impact calculator（EPIC）model：A case historyJ.Philosophical Transac-tions of the Royal Society Biological Sciences，1990，329（1255）：421-42820 蔡崇法，丁树文，史志华，等.应用 USLE 模型与地理信息IDRISI 预测小流域土壤侵蚀量的研究J.水土保持学报，2000，14（2）：22-24.21 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（4）：67-71.22 中华人民共和国水利部.SL 1902007，土壤侵蚀分类分级标准S.北京：中国水利水电出版社，2008.23 裘峰，高英，王雅.贵州乌江流域“2014717”洪水及防洪调度启示J.中国防汛抗旱，2015，25（4）：55-58，71.24 何茂林，张玉珊，高家勇，等.喀斯特区土壤侵蚀与石漠化协同演变及交互关系J/OL 水土保持学报.https：/ 蒙晓.宏观视角下基于空间模型和 GIS 技术的区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的时空特征分析D.西安：长安大学，2021.26 牛丽楠，邵全琴，刘国波，等.六盘水市土壤侵蚀时空特征及影响因素分析J.地球信息科学学报，2019，21（11）：1755-1767.收稿日期：2023-01-17修回日期：2023-03-29李延孟（1985），男，高级工程师，主要研究方向：智慧工程系统设计等。E-mail：liyanmeng_李芹（1996），女，助理工程师，主要研究方向：GIS 应用。E-mail：张庆（1984），男，教授级高级工程师，主要研究方向：工程建设管理。E-mail：zhangq_Spatial-temporal Characteristics Analysis of Soil Erosion in Karst Watershed Based on GIS Technology and RUSLE ModelA Case Study of Wujiang River Basin in Guizhou ProvinceLIYanmeng1,LIQin1,ZHANGQing2(1.PowerChinaGuiyangEngineeringCorporationLimited,Guiyang550081,China;2.PowerChinaEcologicalEnvironmentDesignResearchCorporationLimited,Suzhou215131,China)Abstract：InordertoexplorethesoilerosionstatusanditstemporalandspatialvariationcharacteristicsoftheWujiangRiverBasin.ThispaperbytheRUSLEmodelandGIStechnology,userainfalldata,landusedata,etc.,toestimatetheamountofsoilerosioninthebasininfourtimeperiods:2000,2005,2010and2015,andanalyzeitsSpatial-temporalvariationcharacteristicsofsoilerosion.Theresultsshowedthat:Theamountofsoilerosionshowedadownwardtrendfrom2000to2010andanupwardtrendfrom2010to2015.Intermsoftemporalvariation,theareaofmicro-erosionincreasedfrom43.86%in2000to63.16%in2015.Theareasofmild,moderate,intenseandextremeintensityerosiondecreasedfrom23.30%,18.08%,10.24%and4.38%in2000to14.76%,13.50%,5.18%and3.13%in2015,respectively.Theareaofsevereerosionincreasedfrom0.14%in2000to0.29%in2015.Intermsofspatialdistribution,theareaswithserioussoilerosionweredistributedinthesouthwestandnortheast,mainlymediumandintensity.Otherareasaremainlymicroandmild.Theconclusionis,theamountofsoilerosionintheWujiangRiverBasinshowedadownwardtrendfrom2000to2015.Theerosiondegreewasmainlymicroandmild,andthetrendwasgraduallydecreasing.Theareaswithserioussoilerosionaremostlydistributedinthesouthwestandnortheastofthewatershed,mainlymoderateandintense,whileotherareasaremainlymicroandmild.Keywords：soileros