空间信息应用实践（中级）实验指导书空间建模基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析系部空间信息科学与工程系教研室(实验室)测绘教研室课 程 名 称空间信息应用实践（中级）编写老师花 利 忠二一年 六 月 一 日厦门理工学院i厦门理工学院一实验背景Soil erosion and gullying in the upper Panuco basin, Sierra Madre Oriental, eastern Mexico土壤侵蚀是地球表面物质运动的一种自然现象，全球除永冻地区外，均发生不同程度的土壤侵蚀。人类社会出现后，土壤侵蚀成为自然和人为活动共同作用下的一种动态过程，构成了特殊的侵蚀环境背景，并伴随着人类对自然改造能力的增强，逐渐成为当今世界资源和环境可持续发展所面临的重要问题之一。土壤侵蚀被称为“蠕动的灾难”，每年因土壤侵蚀造成的经济损失较诸如滑坡、泥石流和地震等地质灾害更大, 土壤侵蚀已成为我国乃至全球的重大环境问题之一。土壤侵蚀及其产生的泥沙使土壤养分流失、土地生产力下降、湖泊淤积、江河堵塞，并造成诸如洪水等自然灾害，泥沙携带的大量营养物和污染物质加剧了水体富营养化，水质恶化，不断严重威胁到人类的生存。据估计全球每年因土壤侵蚀损失300万公顷土地的生产力，造成的损失以百亿美元计。我国人口众多、农耕历史悠久，加之历史上战乱频仍，以黄土高原为代表的华夏文明发源地是世界上土壤侵蚀最严重的区域之一， 1990年遥感普查结果，全国水土流失面积达367万km2，占国土总面积的38.2，其中50%为水蚀地区，土壤侵蚀以黄土高原、四川紫色土地区和华南红壤地区尤为突出，仅黄土高原地区一处，平均每年流失泥沙就达到16.3 亿t。水土流失已成为中国重要的环境问题，土壤侵蚀研究已成为目前环境保护中的一个重要课题。土壤侵蚀预报是有效监测水土流失和评价水保措施效益的手段，侵蚀模型则是进行土壤流失监测和预报的重要工具。然而传统预测方法需要在量经费、时间和人力的投入，因此，在一定精度范围内通过有限的数据输入，得到满足要求的土壤侵蚀预测结果成为趋势。80年代以来，随着地理信息系统 (Geographical Information System, GIS)的成熟，它开始与土壤侵蚀模型通用土壤流失方程 (Universal Soil Loss Equation, USLE) 相结合进行流域土壤侵蚀量的预测和估算，业已成为土壤侵蚀动态研究的有力工具。GIS与USLE 相结合的分布式方法运用GIS的栅格数据分析功能，可预测出每个栅格的土壤侵蚀量，便于管理者识别关键源区，并通过确定引起水土流失的关键因子，针对性地提出最佳管理措施 (Best Management Practices，BMPs)，为流域内土地资源的质量评价、利用规划和经营管理等提供科学依据与决策手段。二、实验目的模型生成器 (ModelBuilder) 为设计和实现空间处理模型提供了一个图形化的建模环境。模型是以流程图的形式表示，它通过工具将数据串起来以创建高级的功能和流程。你可以将工具和数据集拖动到一个模型中，然后按照有序的步骤把它们连接起来以实现复杂的 GIS 任务。通过对本次练习达到以下目的： 掌握如何在ModelBuilder环境下通过绘制数据处理流程图的方式实现空间分析过程的自动化； 掌握土壤侵蚀理论的基本知识； 掌握利用脚本文件实现空间建模，加深对地理建模过程的认识，对各种GIS分析工具的用途有深入的理解； 在ModelBuilder环境下如何计算RUSLE模型的中各个因子，实现RUSLE模型自动化；三、实验准备实验环境：ArcGIS Desktop 9.3实验数据：矢量和栅格数据矢量数据：研究区界线(bj.shp)、气象数据（Climate.shp），土地利用数据(landuse_Clip.shp,)和土壤数据(soil_clip)；栅格数据：地形数据（DEM）； 四、实验内容与步骤4.1数据加载4.2基本环境修改a在ArcMap中，打开Arctoolbox，右击ArcToolbox选择New Toolbox，新建，右击toolbox选择，新建模型RUSLEb.修改model属性：c.执行菜单命令toolsoptions，选择选项卡，修改toolbox存储路径d.右击modeledit进行模型编辑4.3 地形因子(L、S因子) 算法：坡长因子采用公式计算, ，式中：L为坡长因子，l为像元坡长，m为坡长指数，像元坡长的计算式如下：，m取值如下式： 式中，为像元坡度 (%)坡度因子S分段计算：Demresampledemslope_degree重采样Resample生成像元坡度图层Slope工具：公式计算Single Output Map Algebra(1) 具体的流程图如下4.4降雨侵蚀力因子 (R因子)利用日降雨量估算降雨侵蚀力的多参数模型来计算流域的降雨侵蚀力，公式如下：R = - 0.0334 P + 0.006661 P2 (1)式中R表示的侵蚀力值 ( MJmmhm-2 h-1)，P表示年雨量（mm）。(1) 具体的流程图如下Climate（点图层）派生多边形栅格化派生多边形公式计算Create Thiessen PolygonsFeature to Raster Single Output Map Algebra工具：4.5土壤侵蚀因子值 (K因子)K因子反映了土壤对侵蚀的敏感性。影响K因子的因素是多方面，一般说来，质地越粗或越细的土壤有较低K值，而质地适中的反而有较高的K值。K值估算采用Williams等在EP IC模型中的方法, 利用土壤有机质和颗粒组成因子进行估算，计算式如下：式中：Sd为砂粒含量，Si 为粉粒含量，Cl为粘粒含量， C为有机质含量。(1) 具体的流程图如下（图层Sand对应Sd，Silt对应Si，Clay对应Ci，OM对应C，四个图层的流程相同，流程图以Sand为例）soil_clip按Sand字段栅格化公式计算Feature to Raster Single Output Map Algebra工具：4.6 植被覆盖度因子 (C因子)和水保措施因子 (P因子)表1不同土地利用C因子值土地利用类型旱地水田交通用地和水体草地居民地林地C 因子0. 310.1800.060.20.006植被覆盖度因子, 又称作物经营管理因子。经验指出, 植被覆盖度与土壤侵蚀量关系极大。在其它地理环境因子值相同的情况下, 植被覆盖度越大, 土壤流失量越小；反之, 则越大。流域的C 因子值赋值如表。水土保持措施因子是采取水保措施后, 土壤流失量与顺坡种植时的土壤流失量的比值。通常，包含于这一因子中的控制措施有：等高耕作、等高带状种植和修梯田等。将土地利用图与P值属性库文件记录建立链接，再分别将P值赋给土地利用图，得到P值因子图。以自然植被P因子为1，坡耕地为0.35，水稻是梯田修筑最好的一种土地利用，P值为0.01。(1) 具体的流程图如下(由于C、P因子的过程相同，流程图以C因子为例做)Landuse_clipLUFeature To Raster工具：公式计算Single Output Map Algebra4.7 基于The Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE)流域土壤侵蚀量预测采用的土壤侵蚀模型修订的通用土壤流失方程式(RUSLE)，其方程式形式简单，参数容易获取，且各因子具有明显的物理解释意义, 是目前预测土壤侵蚀量较为广泛使用的方法之一。其公式为: 式中，A 为单位面积上的年均土壤流失量 (thm-2a-1)； R为降雨/径流侵蚀指数(MJmmhm-2h-1a-1)，用多年平均年降雨侵蚀力指数表示；为土壤可蚀性因子(thm2hMJ-1hm-2mm-1)；为坡长因子；S 为坡度因子；为作物栽培管理因子； 为水土保持工程措施因子。注意: 该方程对于坡长格网中大于800 ft的(244m, 1ft = 0.3048)坡长不适合。(1) 具体的流程图如下(由于C、P因子的过程相同，流程图以C因子为例做)各个因子图层（C）公式计算（A因子）Single Output Map Algebra工具：ResultReClassify4.8 结果统计4.9 地图整饰五、实验结果与分析5.1 RUSLE模型运行界面 5.2流域土壤侵蚀等级图的生成运用GIS的数据库管理功能和栅格空间分析功能，生成模型的R、L、S、K、C和P共6个因子专题图，将各因子连乘后，得各像元土壤侵蚀量 (thm2a-1)图，再乘以系数100，即转换为tkm2a-1（这个过程直接在模型中的公式中实现了）。对侵蚀栅格图进行分类，获得土壤侵蚀等级图。根据水利部颁布的土壤侵蚀分级标准，将其分为微度、轻度、中度、强度、极强度和剧烈侵蚀6类 (表1)。（在地图整饰的步骤中实现。）表1流域土壤侵蚀强度分级 侵蚀分级侵蚀模数 (tkm2a-1) 面积 (km2) 百分比 (%) 微度侵蚀 15 000 105.267621.40六 时间安排日期时间内 容要 求第1天全天土壤侵蚀背景知识ModelBuilder环境练习上机第2天全天空间数据处理模型R 因子计算上机第3天全天模型L、S因子计算上机第4天全天模型K、 C、 P因子计算上机第5天全天模型调试遥感、编写报告PPT分组汇报上机七 提交作业撰写实验报告(含软件执行过程的截图图件),提交RUSLE模型;分组完成PPT汇报,每组15分钟。3