全 文 ：第 19 卷 第 3 期
Vol. 19 No. 3
草 地 学 报
ACTA AGRESTIA SINICA
2011 年 5 月
M ay. 2011
基于 GIS的黄土丘陵区小流域土壤水分模拟
姚志宏1, 2, 杨勤科1, 3* , 王春梅1 , 李 锐1
( 1.中国科学院水利部水土保持研究所, 陕西 杨凌 712100; 2.华北水利水电学院资源与环境学院, 河南 郑州 450011;
3. 西北大学城市与资源学系, 陕西 西安 710069)
摘要 :为了探讨黄土丘陵区桑塔小流域土壤水分的时空变化规律, 在对定性数据如土地利用、坡向、坡位标准化处
理的基础上,通过野外定点观测和室内处理, 运用多元回归分析的方法, 对土壤水分与地形湿度指数、土地利用类
型系数和坡向系数进行相关性分析,建立了小流域土壤水分模型。结果表明: 土壤水分模拟方程的复相关系数均
在 0. 78 以上,决定系数均在 0. 65~ 0. 72, F 统计量的 P 值远小于0. 01, 回归效果显著,能够模拟小流域土壤水分的
时空分布。
关键词: 黄土丘陵区; 小流域;土壤水分; 模拟
中图分类号: S157. 1 文献标识码: A 文章编号: 1007-0435( 2011) 03-0525-06
Modeling Soil Moisture Based on GIS in Small
Watershed of Loess Hilly Area
YAO Zh-i hong
1, 2
, YANG Qing-ke
1, 3*
, WANG Chun-mei
1
, L I Rui
1
( 1. Inst itute of S oil and Water Conservat ion, Chinese Academy of Sciences and Minis tr y of Water Resources,
Yangl ing, Shaan xi Province 712100, China;
2. C ol lege of Resources an d En vir onment , North C hina U nivers ity of w ater Resources an d Elect ric Pow er,
Zhengzhou, H enan Provin ce 450011, China;
3. Departm ent of Urban and Resour ce Sciences, Northw es t University, Xi an, Shaan xi Province 710069, Chin a)
Abstract: T he spat ial and tempor al v ar iat ion of soil moisture content in small w atersheds of Loess hilly are-
a w as studied at Sang ta w atershed. Data standardization w as used for quantitat iv e data processing based on
in-situ monitoring and lab analysis. T he regr ession equat ions for each month f rom M ay to October w ere
determ ined by taking monthly soil w ater contents as dependent variable and topog raphic w etness index,
standardized slope aspects co ef ficient, land use coef f icient and relative elevat ion coeff icient as independent
variables. Results show ed that the mult iple correlat ion coef ficient R of regression equat ion w ere al l above
0. 78, coeff icient of determinat ion R2 ranged fr om 0. 65 to 0. 72, they all reached significant level ( P<
0 01) . This study is useful to est imate soil w ater contents for regional soil erosion modeling .
Key words: Loess hilly area; Small w atershed; Soil moisture; Simulate
在黄土丘陵区,土壤水分是制约植被恢复和生
态重建的主要限制因子, 因此对该区土壤水分的研
究意义重大。关于土壤水分的研究,比较多的工作
是在点尺度上定性地分析单因子对土壤含水量空间
分布的影响[ 1, 2] , 以及对小流域尺度土壤水分整体
行为的研究 [ 4, 5]。随着 GIS 及其空间数据的应用,
地理制图[ 6] 、空间统计 [ 7]和引入湿度指数[ 8, 9] 等方法
可用于模拟土壤含水量的空间变异,特别是地形湿
度指数的引进, 考虑了土壤水分形成的机理, 是今后
土壤含水量模拟的方向。但由于土地利用、坡向、坡
位等因子是定性因子, 无法定量地表达它们对土壤
含水量的影响。因此, 本研究通过对小流域不同土
地利用类型、不同坡度、坡向和坡位影响下的土壤含
水量的定点观测和分析, 在利用标准化处理方法计
算定性因子对土壤含水量影响系数的基础上,探索
小流域土壤含水量的模拟方法, 以期为区域水土流
失模型中土壤前期含水量的估算提供支持。
收稿日期: 2010-04-17;修回日期: 2011- 04-15
基金项目:国家 973研究项目 中国主要水蚀区土壤侵蚀过程与调控研究 ( 2007CB407204)资助
作者简介:姚志宏( 1970- ) ,女,安徽阜阳市人,博士,研究方向为基于 GIS的区域水土流失定量评价, E-mail: yaozhih 04@ mails . gucas. ac.
cn ; * 通讯作者 Author for corr espondence, E- mail : qkyan g@ m s. isw c. ac. cn
草 地 学 报 第 19卷
1 数据与方法
1. 1 研究区概况
研究区位于陕西省安塞县沿河湾镇桑塌村小流
域( E10915~ 10918, N3640~ 3644)。位于黄
土高原中部,在气候上处于暖温带半湿润向半干旱
过渡区,冬季干旱,夏秋多雨, 太阳辐射较强, 光照充
足。年均降水量549 mm ,其中 60%以上集中在6-
9月。地貌类型为典型的黄土丘陵区,植被类型处
于暖温带森林草原区, 又是典型受人类活动影响的
水土流失严重区。土壤类型为黄土母质上发育而成
的黄绵土,土质疏松, 抗蚀抗冲性差,易发生水土流
失。土地利用类型主要有林地、坡耕地、梯田、果园
和荒草地等。
1. 2 数据
1. 2. 1 土壤水分数据的采集
土壤水分样点布设方案: 按照土地利用-地貌类
型组合的格局来布点, 样点要覆盖主要土地利用类
型、主要中小地貌类型、不同坡向、不同坡度级别和
坡位的组合,共选取了 46个样点。
土壤水分数据采样时间为 2008年 5- 10 月的
中下旬,为了进行动态监测,各月采样样点相同。每
个样点均利用手持 GPS 定位, 并记录土地利用类
型、坡度、坡向和海拔。土壤样品使用轻型人力钻采
集,每个采样点取样深度为 500 cm, 样品间距为 20
cm。对当天所采集的土壤样品采用烘干法( 105 ,
10 h)测定土壤含水量。
1. 2. 2 DEM
本研究所用的 DEM 是中国科学院水利部水土
保持研究所遥感与 GIS 实验室用 ANUDEM 软件
输出的水文关系正确的 DEM 数据, 分辨率为 5米
(图 1)。
1. 2. 3 地形湿度指数
在 DEM 基础上利用单流向算法, 按照计算公
式 w= ln( / tan)计算得到地形湿度指数 (图 2)。
式中, w 为地形湿度指数, 为单位等高线长度或单
元栅格的汇流面积, 为局部坡度。其中 采用公
式 = A/ L 来计算, 式中 A 为网格的总上坡汇水面
积, L 为网格周围入流方向上的有效等高线长度。
1. 2. 4 坡向
由 DEM 在 Ar cM ap 中 Surface Analy sis 下生
成 10 m 分辨率的坡向(图 3)。
1. 2. 5 土地利用
在 ERDAS Image 软件下利用地形图对遥感影
像进行校正,配准,误差控制在一个像元内。通过非
监督分类并辅以目视解译, 参考修订后的土地利用
现状调查技术规程[ 10] , 将研究区土地利用划分为 7
个地类, 分别是: 1-农地、2-果园、3-林地、4-灌木、5-
荒草地、6-居民地和工矿、7-水体(图 4)。
1. 3 研究方法
1. 3. 1 Excel 2003下的统计分析
将实测数据整理到 Excel表中,计算各月各样
点土壤水分含量。
1. 3. 2 定性数据的标准化处理
将土地利用类型、坡向、坡位分别利用荒草地系
数、北坡坡向系数和流域出口高程为判断标准, 得到
各样点的土地利用系数、坡向系数和相对高程系数。
526
第 3期 姚志宏等:基于 GIS的黄土丘陵区小流域土壤水分模拟
1. 3. 3 在 Excel 2003 下进行多元回归分析
将各样点的 2008年 5- 10月的 0~ 500 cm 深
土壤平均含水量、土地利用系数、坡向系数、地形湿
度指数、相对高程系数统计到 Excel 2003 表中, 以
土壤含水量为因变量,以土地利用类型系数、坡向系
数、地形湿度指数、相对高程系数为自变量, 调用
Excel 2003数据分析工具中的回归函数进行多元回
归分析,建立 2008年 5- 10月土壤水分模拟模型。
1. 3. 4 GIS下的空间分析和运算
以 DEM 为基础,在 GIS下提取研究区土地利
用类型系数、坡向系数、地形湿度指数、相对高程系
数,利用模拟方程, 完成每月土壤水分的栅格计算,
完成研究区土壤水分模拟, 并输出图。
2 结果与分析
2. 1 坡向对土壤水分的影响
将坡向重新划分为北、东北、东、东南、南、西南、
西、西北。以实测土壤水分数据为准,选取几组相同
土地利用类型、相同坡度分级、不同坡向的土壤水分
数据,分别计算出 2008年 5- 10月 0~ 500 cm 土壤
含水量的平均值, 最后再取 6个月的平均值作为确
定坡向系数的比例基数(表 1)。
表 1 不同坡向系数统计计算表
Table 1 Calculation of slope aspects coefficient
对比组
Groups for
comparison
样点
Spo ts
土地利用类型
L and use type
坡度()
Slop
deg ree
坡向
Slope
aspect
0~ 500 cm 土层平均含水量
A verage soil wat er content in the range of 0~ 500 cm
5月 6月 7 月 8月 9 月 10月
均值
Mean
1
780 荒草地 Wast e g rassland 10 北 North 13. 84 13. 69 13. 38 12. 87 13. 02 13. 68 13. 41
713 荒草地 Wast e g rassland 10 西 West 11. 80 11. 65 11. 86 11. 87 11. 78 12. 26 11. 87
2
781 荒草地 Wast e g rassland 15 北 North 12. 91 13. 69 13. 38 12. 87 13. 02 13. 68 13. 26
793 荒草地 Wast e g rassland 10 西南 Sout hwest 11. 05 10. 79 11. 46 9. 56 9. 44 10. 53 10. 47
3
802 林地 Woodland 4 北 North 13. 71 13. 26 12. 99 12. 45 12. 43 13. 26 13. 02
798 林地 Woodland 0 东 East 11. 07 10. 57 10. 28 9. 10 9. 38 10. 01 10. 07
4
734 荒草地 Wast e g rassland 8 北 North 21. 99 15. 76 18. 2 14. 59 22. 83 22. 7 19. 35
754 荒草地 waste grassland 10 东北 Northeast 17. 27 18. 18 17. 34 16. 30 17. 95 17. 44 17. 41
5
739 荒草地 Wast e g rassland 3 西北 Northwest 13. 90 13. 73 13. 11 12. 64 13. 33 14. 01 13. 45
741 荒草地 Wast e g rassland 2 东北 Northeast 14. 41 14. 23 13. 59 13. 22 13. 72 14. 50 13. 94
6
763 果园 Orchard land 23 东南 Aoutheast 13. 86 14. 73 14. 07 13. 65 13. 47 14. 63 14. 07
770 果园 Orchard land 22 南 Sout h 13. 34 13. 19 12. 97 12. 58 12. 52 13. 23 12. 97
7
778 耕地 Cropping slope land 20 东北 Northeast 13. 58 13. 41 13. 61 12. 98 12. 96 13. 93 13. 41
778 耕地 Cropping slope land 18 南 Sout h 12. 86 11. 28 11. 02 10. 59 10. 24 11. 26 11. 21
将北坡的坡向系数设为 1,按照如下公式计算
出对应坡向的系数。
Y ind ex = X asp / X north ( 1)
式中: Y index 为坡向系数, X asp 为该坡向比例基数,
X north为北坡比例基数。
对于没有直接和北坡构成对比的坡向, 可以通
过间接联系的坡向,通过以下公式计算出相对于北
坡的系数。
Y ind ex = ( X asp / X relative ) ( X relativ e / X north) ( 2)
式中: Y ind ex 为坡向系数, X asp 为该坡向比例基数,
X relative为间接坡向比例基数, X nor th为北坡比例基数。
最后求得北、东北、东、东南、南、西南、西、西北
8个坡向的坡向系数分别为 1, 0. 90, 0. 77, 0. 81,
0 75, 0. 79, 0. 89, 0. 87。能够反映出坡向对土壤水
分的影响。
2. 2 土地利用对土壤水分的影响
以实测土壤水分数据为准, 选取一组相同坡度
分级、相同坡向、不同土地利用类型的土壤水分数
据,分别计算出 2008年 5- 10月 0~ 500 cm 深土层
土壤含水量的平均值,最后再取 6个月的平均值作
为确定土地利用类型系数的比例基数(表 2) , 将荒
草地的系数设为 1, 按照如下公式计算出对应土地
利用类型系数。
Y ind ex = X lu / X gr ass ( 3)
式中: Y ind ex为土地利用类型系数, X lu为该土地利用
类型比例基数, X gr ass为荒草地比例基数。计算得到
农地、林地、灌木、果园的系数分别为 1. 06, 0. 65,
0 63和 0. 69。
2. 3 土壤水分模拟
把 2008年 5- 10月典型土壤水分样点数据的
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草 地 学 报 第 19卷
坡向、土地利用类型分别利用坡向系数、土地利用类
型系数进行重新赋值, 然后将 0~ 500 cm 的土壤平
均含水量 Y、坡向系数( X asp )、土地利用类型系数
( X lu )和地形湿度指数 X wi进行统计,得到 2008年 5
- 10月 46个样点的各变量值(表 3)。
表 2 不同土地利用类型系数计算统计表
Table 2 Calculaation of land use coefficient
样点
Spots
土地利用类型
Land use type
坡度()
S lop
degree
坡向
S lope
aspect
0~ 500 cm 土层平均含水量
Average s oi l w ater conten t in the range of 0~ 500 cm
5月 6月 7月 8月 9月 10月
均值
Mean
744 灌木 Woodland 23 东 East 9. 79 9. 88 8. 56 8. 14 8. 22 9. 14 8. 96
756 林地 Forest land 25 东 East 10. 29 10. 51 9. 17 7. 66 8. 33 9. 61 9. 26
753 荒草地 Waste grassland 25 东 East 14. 63 14. 82 14. 20 13. 53 13. 76 14. 89 14. 30
764 坡耕地 Cropping slope land 22 东 East 14. 42 15. 05 15. 81 14. 80 14. 48 16. 11 15. 11
772 果园 Orchard lan d 20 东 East 10. 96 9. 53 13. 11 8. 04 8. 65 8. 93 9. 87
表 3 2008年 5- 10 月参与土壤水分模型构建的数据表
T able 3 T he data to constr uction o f equations for each month fr om May to October in 2008
样点号
Spots
X lu X asp X w i
0~ 500 cm 土层平均含水量( Y )
Average soil w ater content Y in th e ran ge of 0~ 500 cm
5月 6月 7月 8月 9月 10月
1 1. 06 0. 79 4. 18 19. 47 18. 65 19. 15 18. 92 19. 44 19. 60
2 1 0. 75 3. 22 9. 15 9. 24 8. 78 9. 17 8. 63 9. 34
3 1. 06 0. 77 1. 98 11. 43 12. 51 12. 09 10. 72 12. 06 12. 72
4 0. 69 0. 75 1. 87 9. 80 11. 08 11. 40 6. 92 10. 65 11. 33
5 0. 65 0. 77 4. 23 9. 83 8. 91 8. 01 6. 79 6. 98 8. 85
6 0. 63 0. 77 3. 06 9. 79 9. 88 8. 56 8. 14 8. 22 9. 14
7 0. 63 0. 77 3. 55 8. 98 9. 30 9. 00 7. 94 7. 72 8. 46
8 0. 63 0. 77 4. 67 9. 40 9. 21 8. 65 7. 92 7. 83 8. 79
9 1. 06 1 2. 32 14. 68 15. 51 15. 57 14. 55 14. 67 15. 48
10 0. 65 0. 81 4. 12 10. 52 9. 54 9. 11 8. 91 8. 55 9. 56
46 0. 65 0. 77 2. 87 8. 24 8. 02 7. 30 6. 61 8. 37 8. 00
以 2008年 5- 10月土壤平均含水量 Y 为因变
量,以土地利用类型系数 X lu、坡向系数 X asp 和地形
湿度指数X wi为自变量,调用Excel数据分析工具中
的回归函数,建立了 2008年 5- 10月土壤水分模拟
模型:
5月 Y= 9. 5X lu + 16. 38X asp + 0. 53X wi - 11. 11 ( 4)
6月 Y= 12. 24X lu + 8. 57X asp + 0. 39X wi - 6. 17 ( 5)
7月 Y= 13. 82X lu+ 7. 67X asp + 0. 32X wi- 6. 96 ( 6)
8月 Y= 13. 64X lu+ 5. 89X asp + 0. 51X wi- 7. 50 ( 7)
9月 Y= 13. 15X lu+ 5. 72X asp + 0. 34X wi- 3. 05 ( 8)
10月 Y= 15. 08X lu+ 8. 33X asp + 0. 27X wi- 8. 22 ( 9)
由方程( 4) ~ ( 9)可知,土壤水分与土地利用类
型系数、坡向系数、地形湿度指数正相关, 与相对高
程系数负相关。回归方程相关参数见表 4。
表 4 2008年 5- 10 月回归方程的相关参数统计表
Table 4 Co rr esponding parameter s o f the regr ession equations for each month from May t o October in 2008
月份
M onth
复相关系数
Mult iple correlat ion
coef ficient ( R)
决定系数
C oeff icient of
determination R2
标准误差
Standard
error
F 统计量 P值
F- stat ist ic P
value
回归系数 t统计量的 P 值
P value of the reg ress ion coef ficient t-stat ist ic
X lu X asp X w i
5 0. 78 0. 60 2. 45 3. 13E-05 0. 0013 0. 0229 0. 0035
6 0. 82 0. 67 2. 09 1. 03E-06 5. 3E- 06 0. 0997 0. 0704
7 0. 81 0. 65 2. 38 1. 89E-05 5. 47E- 05 0. 215 0. 202
8 0. 85 0. 72 2. 00 2. 13E-08 7. 34E- 08 0. 180 0. 011
9 0. 85 0. 72 1. 76 1. 44E-07 4. 55E- 08 0. 143 0. 163
10 0. 83 0. 69 2. 30 1. 61E-07 4. 46E- 07 0. 11 0. 243
由表 4可知, 2008年 5- 10月土壤水分模拟方 程的复相关系数均在 0. 78 以上, 决定系数均在
528
第 3期 姚志宏等:基于 GIS的黄土丘陵区小流域土壤水分模拟
0 65以上, F 统计量 P 值均小于 0. 01,说明模型每
次回归的效果达到极显著水平。可见模型所选取的
变量对土壤水分的影响程度都较大,可用于模拟土
壤水分分布状况。回归系数对应的 t统计量的 P 值
表明:土地利用系数、坡向系数、坡向系数和地形湿
度指数的回归系数都显著不为零,说明土地利用系
数、坡向系数、坡向系数、地形湿度指数、相对高程系
数都能解释土壤水分的变化。但是,土地利用系数
的回归系数对应的 t统计量的P 值远远小于坡向系
数和地形湿度指数对应的 t统计量的 P 值, 说明土
地利用系数的回归系数比坡向系数和地形湿度指数
的回归系数更为显著, 土地利用的变化更能反映土
壤水分的变化。
2. 4 模型应用
以桑塔村为应用区,根据标准化处理结果, 将土
地利用、坡向重新赋值,得到土地利用系数图、坡向系
数图(图 5和图6) ;将地形湿度指数、土地利用系数和
坡向系数分别代入模拟方程,通过栅格计算得到研究
区 5- 10月份土壤水分空间分布图(图7~ 12)。
从输出的图来看, 各月土壤水分空间格局分布
主要受土地利用、地形湿度指数和坡向的影响;在季
节变化上,各月土壤水分含量不同, 从 Arcmap下各
月属性表中可以看到 5- 10月份,小流域土壤平均
含水量分别为 11. 8%, 11. 6%, 11. 1%, 10%, 11. 1%
和11. 6%,从输出图也可以反映出先下降后升高的
趋势, 8月份最低。
3 讨论与结论
在已有研究中,大都将土地利用 [ 2, 11, 12]、坡向[ 13]
等因子作为定性变量, 通过在不同的定性因子下进
529
草 地 学 报 第 19卷
行水分测定与对比分析, 进而确定该类因子对土壤
含水量的影响。这种处理方法推进了定性因子对土
壤水分的影响研究, 然而,关于将定性因子作为预测
变量, 建立土壤水分预测模型的研究相对较少。这
在一定程度上受限于定性变量的处理方法。邱杨
等[ 14]将定性变量转换为哑变量,建立了包含土地利
用、地形等定性因子的多元回归模型。
本研究在实测数据的基础上, 将定性因子土地
利用类型、坡向经标准化处理得到土地利用类型系
数和坡向系数, 能够定量地表达土地利用类型和坡
向对土壤水分的影响。运用多元回归分析的方法,
对土壤水分与地形湿度指数、土地利用类型系数和
坡向系数进行多元回归分析, 建立了小流域土壤水
分回归方程,回归效果显著。因此,可用于模拟土壤
水分分布状况。
将模型应用于研究区域, 借助 GIS的空间分析
方法, 能够得到小流域土壤水分时空变化图。输出
的结果反映出流域内各月的土壤水分空间分布格局
主要受土地利用、地形湿度指数和坡向的影响。在
时间上各月水分表现不同, 从输出图中可以反映 5
- 10月份,土壤水分表现为先下降, 后升高, 8 月份
最低,这与实测数据的分析结果是一致的。王迪
海[ 15]在该区的实地测定也表明, 0~ 200 cm 深度的
土壤含水量在 8月份最低。
这一方面说明该模拟方法是可行的,另一方面
也给予启示,即在没有实测数据的情况下,利用本研
究方法,再引进气象因子(月降雨、气温等) , 可模拟
小流域土壤水分的季节和空间变化。本研究是在小
流域进行的, 模拟时假定降雨、蒸发和土壤类型均
一,而在较大流域尺度应考虑这些因子的空间变异
性,进而为较大流域土壤含水量的模拟提供支持。
参考文献
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(责任编辑 李美娟)
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