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第47卷第1期
2021年1月
2017年8月8日21时19分，在四川省北部阿坝州九寨沟县境内发生7.0级中强地震，震中处比芒村距九寨沟核心景区仅5km ，震源深度20km ，震后发生多次余震。九寨沟国家自然保护区受损林地总面积为13 268.29hm 2，强震不仅威胁灾区人民的生命财产安全，也使得该地区生态功能在不同程度上受到了损害，这必然导致土壤侵蚀量增加，加剧水土流失。地震会导致灾区的水土流失，致使其水土保持功能严重受损，加重当地生态环境的恶化，因此土壤侵蚀量的计算和监测也成了地震灾后重建工作中必须要重视的一环。 随着3S 技术的快速发展，Wischmeier 等于1985年提出了通用水土流失方程（Universal Soil Loss Equation ，ULSE ），美国农业农村部采用了该模型，随着发展，之后有学者在此基础上又提出了修正通用土壤流失模型（Revised Universal Soil Loss Equation ，RULSE ）
。我国从20世纪80年代引入USLE 模型，但由于地区差异，美国使用的土壤侵蚀性模型并不适合我国的情况，因此需要在此基础上进行修正。本文利用《生态保护红线划定指南[2017]》提出的RULSE 模型估算了九寨沟县2018年的实际土壤侵蚀量。1 研究方法 上海野生动物园现在可以去吗
1.1 研究区概况
九寨沟县位于四川省阿坝藏族羌族自治州境内，地处青
藏高原向四川盆地的过渡地带，处于岷江断裂带和东昆仑断裂带东部交汇地带，地质构造复杂，新构造运动强烈。区域
海拔为1 155~4 855m ，属高原湿润气候。该地区降水较少，雨季为5月到10月，年平均降水量约为550mm ，年平均气温12.5℃。九寨沟物产资源丰富，原始森林覆盖面积达到了九寨沟县总面积的一半以上，并孕育着多种珍稀动植物。而突如其来的地震及其次生灾害，致使九寨沟县17万余人受灾，
并且造成了灾区环境资源的破坏，加快了水土流失。
1.2 数据来源
本次研究中所用到的数据主要有：分辨率为30m 的ASTGTM DEM 数据、2018年4月9日的Landsat8 OLI_TIRS 遥感影像、1∶100万四川省土壤类型图、2018年九寨沟县气象站的降水数据以及2019年行政边界数据。土壤类型图为第二次全国土壤普查数据，并查考《四川省土种志》，利用ArcGIS 软件插值可生成降水的栅格数据。
1.3 研究方法
本研究根据2017年国家环境保护部门颁发的《生态保护红线划定指南[2017]》中所提到水土保持功能评估所采用的评估模型-修正通用土壤流失模型（RULSE ）来定量计算2018年九寨沟县土壤侵蚀量。水土保持量其计算公式如下所示： A c =A p -A R =R ×K ×LS ×(1-C ) （1）
式中：A c 为年平均水土保持量模数，t /（hm 2
·a ）；
A p 为潜在土壤侵蚀量模数，t /（hm 2·a ）；
A R 为实际土壤侵蚀量模数，t /（hm 2·a ）；R 表示降雨侵蚀力因子，MJ ·mm/（hm 2·h ·a ）；K 为土壤可侵蚀性因子，t ·hm 2·h /（hm 2·MJ ·mm ）； L 表示坡长因子；
S 表示坡度因子；C 表示植被覆盖因子，均无量纲。根据公式（1）可知，土壤侵蚀量的计算公式为： A R =R ×K ×LS ×C （2）济南方特东方神画游玩攻略
摘 要：九寨沟是享誉中外的风景名胜区，同时也是我国西南地区重要的自然保护区。2017年8月8日，九寨沟县遭受7.0级地震，造成了当地水土流失的加剧，导致该地区土壤侵蚀量增加。在遥感（RS ）和地理信息技术（GIS ）的支持下，利用RULSE 模型对2018年九寨沟县的土壤侵蚀强度进行定量计算，并分析土壤侵蚀因子的特征和土壤侵蚀空间分布规律，结果表明：2018年九寨沟县土壤侵蚀总体上较为严重，主要分布在漳扎镇、永乐镇和保华镇等地，震中处比芒村和九寨沟景区也位于其中，主要为轻度和中度土壤侵蚀强度；研究区域内，海拔在3 000~4 000m ，坡度在20°~40°，坡向为东坡、东南坡、东北坡和西南坡的区域以及草地、旱地和水田的土壤侵蚀较为严重。研究结果可为九寨沟灾后重建工作中，土壤侵蚀这一环的治理提供依据。
关键词：土壤侵蚀；RULSE ；汶川地震；九寨沟县；GIS 中图分类号：S157 文献标志码：A 文章编号：1003–6490（2021）01–0086–03
Quantitative Analysis of Soil Erosion after Earthquake in
Jiuzhaigou County Based on Rulse
Tang Yi-jia ，Wang Ze-gen
Abstract ：Jiuzhaigou is a famous scenic spot both at home and abroad ，and also an important nature reserve in Southwest China.On August 8，2017，Jiuzhaigou County suffered a 7.0 earthquake ，which inevitably led to the aggravation of local soil erosion and the increase of soil erosion in this area.With the support of remote sensing （RS ）and geographic information technology （GIS ），this paper quantitatively calculates the soil erosion intensity of Jiuzhaigou County in 2018 by using Rulse model ，and analyzes the characteristics of soil erosion factors and the spatial distribution law of soil erosion.The results show that the soil erosion in Jiuzhaigou County in 2018 is relatively serious ，mainly distributed in zhangzha Town ，Yongle Town ，Baohua town and other places ，epicenter Bimang village and Jiuzhaigou scenic area are also located ，mainly with mild and moderate soil erosion intensity ；in the study area ，the altitude is 3000-4000m ，the slope is between 20 ° and 40 ° and the slope direction is east slope ，southeast slope ，northeast slope and southwest slope ，as well as grassland ，dry land and paddy field.The results of this stud
y can provide a basis for the management of soil erosion in the post disaster reconstruction of Jiuzhaigou.
Key words ：soil erosion ；Rulse ；Wenchuan earthquake ；Jiuzhaigou County ；GIS 基于RULSE的九寨沟县地震后土壤侵蚀定量分析
唐艺嘉，王泽根
（西南石油大学 地球科学与技术学院，四川成都 610500）
收稿日期：2020–10–12作者简介： 唐艺嘉（1996—），女，四川成都人，硕士在读，主要从
事地理信息系统方面的研究工作。
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该方法利用植被覆盖因子，与通用土壤流失模型（ULSE ）中所用的植被覆盖与管理因子相比，无须考虑水土保持因子的作用，处理更加简洁。2 土壤侵蚀因子计算
2.1 降雨侵蚀力因子计算
降雨对土壤侵蚀可造成的潜在影响，可根据多年平均年降雨侵蚀力因子R 计算。本文参考王万忠教授利用大量降水资料，对100多个城市R 值进行计算的研究方法[1]，利用ArcGIS 软件，采用插值方法绘制R 值栅格数据图。
2.2 土壤可侵蚀性因子
土壤可侵蚀性因子是指在降雨的作用下，土壤颗粒被分离和搬运的难易程度，反映了土壤对侵蚀的抵抗作用，与土壤质地和结构有较大关系，常用EPIC 模型来计算土壤可侵蚀性因子K EPIC 。根据张科利等的研究表明，国外所使用的土壤侵蚀性模型并不适用于中国的土壤侵蚀性计算[2]，因此本文参考《生态保护红线划定指南[2017]》中所提到的公式对K EPIC 进行了修正。
2.3 坡度坡长因子
地形是影响土壤结构的一个重要因素，除此之外，对植被的覆盖也有植一定的影响。由于研究区地处山区，地形起伏较大，本文采用刘元宝提出的坡度坡长因子算法[3]。
2.4 植被覆盖因子
植被具有保持水土的作用，因此，植被覆盖因子是侵蚀动力的抑制因子。本文参照《生态保护红线划定指南[2017]》对水田、荒漠、湿地和建筑的赋值，分别为0、0.7、0、0.01，而旱地按植被覆盖度计算。本研究利用Landsat8 OLI 数据按照上述所提到的生态系统类型，通过人工目视解译的方法对研究区域进行分类并赋值。3 结果分析
3.1 土壤侵蚀强度分级
本文参照SL190—2007土壤侵蚀分类分级标准，对研究区的土壤侵蚀结果进行分类，然后结合RULSE 模型计算结果可知，2018年九寨沟县的年土壤侵蚀总量为1 636.0k t ，年平均土壤侵蚀模数为311.10t /（km 2·a ），土壤侵蚀面积为5 258.89km 2，轻微度土壤侵蚀面积占土壤侵蚀总面积的86.30%，而轻度和中度土壤侵蚀量占土壤侵蚀总量的共69.19%，但并无剧烈侵蚀区域，可见研究区土壤侵蚀总体较为严重。
3.2 土壤侵蚀空间分布分析
九寨沟县土壤侵蚀强度的空间分布如图1所示，从图中可以直观地看出，研究区域内较为严重的土壤侵蚀主要分布在漳扎镇、永乐镇、保华镇和永丰乡等，其中包括了震中处比芒村和九寨沟旅游景区，皆位于漳扎镇内。根据统计数据可得，漳扎镇、大录乡、马家乡和黑河乡的年土壤侵蚀量较高，而震中所在的漳扎镇，其土壤侵蚀量占总侵蚀量的53.33%
。
图1 九寨沟县土壤侵蚀强度空间分布
3.2.1 土壤侵蚀与海拔的关系
九寨沟县地势以高山为主，根据计算结果可见，该研究区域内土壤侵蚀量与海拔具有一定的相关性，土壤侵蚀量随区域海拔的上升而增加，海拔在4 000m 以上时，土壤侵蚀量达到最大，为1 275.48t /（km 2·a ），海拔在2 000m 以上的土壤侵蚀量约占了总侵蚀量的91.67%。
3.2.2 土壤侵蚀与坡度的关系
地形是影响土壤侵蚀的一个主要因素，在本研究中，将10°作为坡度划分的间隔，共分成8个坡度带进
行研究，结果表明：土壤侵蚀会随坡度的增加而大幅增长，由此可得，土壤侵蚀强度与坡度之间存在很好的相关性。当坡度在20°~40°时，土壤侵蚀面积比率和侵蚀量比率达到最大，分别为66.86%和65.22%，因此加强20°~40°坡度区间内的水土流失治理工作迫在眉睫。
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3.2.3 土壤侵蚀与坡向的关系
坡向主要是影响了日照时常、水分以及温度，使植被覆盖情况有所不同，最终影响土壤侵蚀。研究结果表明：西南坡与东南坡土壤侵蚀模数和侵蚀量比率最大，是由于受到西南季风和东南季风交替影响，降雨量增加，致使土壤侵蚀量增加；东坡与东北坡的侵蚀面积比率最大，分别为13.34%和13.13%，由于东坡和东北坡受光照时间较短，积温，植被覆盖率较低，使土壤侵蚀量增加。
3.2.4 土壤侵蚀与生态系统类型的关系
生态系统类型决定了植被覆盖因子的取值，因此不同生态系统类型也会对土壤侵蚀产生影响。研究结果表明：旱地的土壤侵蚀模数最大，为2 201.89t /（km 2·a ），其次为水田和草地，森林和建筑的土壤侵蚀模数较小，而湿地几乎不会造成土壤侵蚀。4 结论
本文利用《生态保护红线划定指南[2017]》中提出的修正通用土壤流失模型（RULSE ）对2018年九寨沟县的土壤侵蚀量进行了定量计算，并将该区域内的土壤侵蚀强度划分等级，定量分析了九寨沟县
土壤侵蚀的分空间布特征，并探求其与海拔、坡度、坡向和生态系统类型之间的关系，可对九寨沟县灾后重建中水土流失的治理提供参考。
1）九寨沟县土壤侵蚀面积为5 258.89km 2，年土壤侵蚀总量达到1 636.0k t ，年平均土壤侵蚀模数为311.10t /（km 2·a ），中度及中度以下侵蚀强度面积占总侵蚀面积的94.34%，强度以上侵蚀面积所占比率较小。研究区域总体上土壤侵蚀较为严重，需要对侵蚀强度较大区域重点进行防治。
2）九寨沟县中度及其以上土壤侵蚀主要分布于漳扎镇，永乐镇、永丰乡、保华乡和郭元乡。漳扎镇、大录乡、马家乡和黑河乡的年土壤侵蚀量较大，占总侵蚀量的77.52%，其中包括震中处比芒村和九寨沟景区在内，因此，需重点加强上述各乡镇的水土流失治理。
3）研究区域内，土壤侵蚀严重的区域主要分布在海拔2 000m 以上，占总侵蚀量的91.67%；坡度在20°~40°时，土壤侵蚀量占总侵蚀量的65.22%；坡向为东北坡、东坡、东南坡和西南坡时，土壤侵蚀量占总侵蚀量的57.49%；旱地、水田和草地的土壤侵蚀模数最大，分别为2201.89t /（km 2·a ）、
1507.39t /（km 2·a ）、427.17t /（km 2
·a ）。
九寨沟县孕育了我国国家级自然保护区和重点风景名胜-九寨沟，但由于地震袭来，加剧了区域内的水
土流失，为了
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说是非常重要的工作内容。该项工作开展的效果与水平将直接关系到在事故发生时能否以科学有效的方式进行处理。对于传统的培训方式来说，主要的方式有观看视频上课以及由专家举办讲座等，在此过程当中具有较强的理论化特征，不仅在灵活度方面存在不足，且无法对事故现场的复杂变化情况进
行适应，并因此影响到具体的培训效果。同时该项工作在具体进行中也存在一定的风险，需要由多个部门参与到其中，且在演练涉及的类型方面也存在不够全面的问题。对于该种情况，通过虚拟现实技术的应用则能够以技术为基础建立应急培训演练软件，以有效解决问题。虚拟现实技术在具体应用当中，能够构建具有较强沉浸感的软件系统，对用户在具体应用当中的参与度进行有效提升，从单纯的理论演练与培训方式相比，能够提升培训效果。同时，该技术在应用当中能够有效地实现企业的实际情况，以企业实际为基础对多种类型的环境污染事故进行模拟，保证演练活动的全面性以及系统性，帮助工作人员通过培训对不同类型污染事故的表现情况以及应急处理方法进行了解与掌握。此外，在使用虚拟现实软件开展演练与培训时，具有较高的安全性，能够有效避免人身伤亡事故的发生。
3.4 环境风险源评价
对于企业与政府来说，对于环境风险源的管理与评价也是日常工作当中的重要内容。在具体评价工作当中，风险源可能导致哪些事故的发生、在发生后可能导致的后果等都对具体风险源评价工作的进行具有十分重要的意义。在以往风险源评价工作中，主要通过数据模型的方式进行计算，而对于现场的实际情况来说往往具有较高的复杂程度，因此无法保证结果的准确性。政府方面，需要能够对辖区内存在环境风险源的分布情况以及具体性质等进行全面的把握。但就目前来说，所具有的风险源信息与数据材料往往为平面以及文字化特征，在具体工作当中，管理人员无法对风险源的位置、外观以及可能导致发生的事故等信息形成直观的了解。通过虚拟现实技术的应用，则能够在同污染物扩散模型与八达岭野生动物园事件
GIS 技术相结合的基础上对环境风险源评价管理系统进行制作，以此为基础实现风险源的有效评价，进而掌握具有直观、准确特征的评价结果。在政府工作当中，则能够以此对风险源所具有的数量、类型、外观、位置以及后果等进行全面的掌握，为后续相关工作的开展打下良好的基础。
3.5 环境安全科研
在现今科研机构与高校当中，也积极开展了环境安全应
急的科研工作。在此当中，通过虚拟现实技术的应用则能够为这部分工作的进行提供支持。如在建立污染物扩散分析数
学模型、进行污染物验证与模型优化时，在以往工作中，从经济、安全角度考虑，以及受到条件方面的限制，则仅仅通过小规模甚至是理论层面实验进行，并因此对模型的准确性以及应用效果产生影响。而通过虚拟现实技术的应用，则能够结合实际对污染物以及所处的真实环境进行模拟，在同目标数据模型结合的基础上以准确的方式验证模型，进一步提升科研工作开展水平。
3.6 环境执法辅助
在我国环境工作当中，也面临着较为繁重的执法任务，尤其是在现今企业类型多、生产工艺复杂化生产中，则使得执法人员在现场检查中也面临较多问题，包括排污节点较多、治理设施运行难于掌握以
及生产工艺复杂等，并因此使执法人员不能够对检查要点进行全面的掌握，可能因此影响到执法效果。虽然对部分行业具有相应的执法文档，但大多为文字内容，无法以直观的方式体现出执法要点。通过虚拟现实技术的应用，则能够对目标企业的生产工艺进行模拟，在软件当中体现出执法工作要点。在该情况下，执法人员即可以通过软件的应用认知行业现场情况，切实提升执法能力以及执法效果。4 结束语
虚拟现实技术的出现，为多个行业的发展带来了新的机遇与选择。对虚拟现实技术在环境安全与应急工作中的应用进行了一定的研究。在实际工作开展中，需要能够充分做好虚拟现实技术的把握与应用，使其在环境安全应急管理工作中充分发挥作用，体现出更好的应用效果与价值。
参考文献
[1] 韩小铮.虚拟现实技术在环境安全与应急工作中的应用研究[J].智库时代，2018，153（37）：174，180.
[2] 彭湘潍.虚拟现实技术在石化安全中的研究应用[J].化工安全与环境，2008，21（46）：11-12.
[3] 胡东涛，黄浪，周焕明，等.基于虚拟现实技术的非煤矿山救护队培训系统设计与实现[J].中国安全生产科学技术，2017（2）：171-175.
[4] 李月华，程丽雅.一张图“环境应急”体系研究与建设[J].北京测绘，2017（1）：26-31.
欧洲地形图[5] 宋钰，杨静翎.高斯模型在化工厂环境应急中的运用[J].科技经济导刊，2017（1）：102.
[6] 郭遵强.大气污染扩散模型的研究及在环境应急系统中的实现[D].青岛：中国海洋大学，2008.
佛山附近旅游景区哪里好玩（上接第87页）
恢复当地的生态环境，应加强对该区域内水土流失的监测和治理，重建“九寨天堂”。
参考文献
[1] 王万忠，焦菊英.中国的土壤侵蚀因子定量评价研究[J].水土保持
通报，1996（5）：1-20.
[2] 张科利，彭文英.中国土壤可蚀性值及其估算[J].土壤学报，2007（1）：7-13.
[3] 尹璐，闫庆武，卞正富.基于RUSLE 模型的六盘水市土壤侵蚀评价[J].生态与农村环境学报，2016（3）：389-396.
