第 38 卷 ，第 3 期2021 年06 月15 日
国土资源科技管理Vol. 38，No.3
Jun. 15，2021 Scientific and Technological Management of Land and Resources
张利君
（陕西省城乡规划设计研究院，陕西 西安 710021）
摘 要：水土保持功能重要性是国土空间“双评价”工作中重要的评价指标之一。基于多源数据的县级水土保持功能重要性评价方法，为开展县级国土空间“双评价”提供借鉴与参考。以榆林市横山区为例，采用精度更高、现势性更强的多源数据，分别运用自然资源部《双评价指南》中的“双评价法”和生态环境部《生态保护红线划定指南》中的“模型评价法”，对区域水土保持功能重要性进行评价。结果显示：（1）“模型评价法”较“双评价法”更符合地区实际情况；（2）两种方法均受地形因子影响更大；（3）“双评价法”更适用于地势平缓区域，“模型评价法”更适用于地势起伏较大区域。研究建议通过两种方法的集 成并采用精度更高、现势性更强的数据以获得县级尺度水土保持功能重要性评价结果，既有效化解了地形地貌多样性对评价结果的影响，又有利于实现对省市“双评价”成果的校核和修正。
关键词：水土保持功能；模型评价法；双评价；国土空间规划；多源数据；重要性评价
中图分类号：F301.2 文献标志码：A 文章编号：1009-4210-（2021）03-060-13 Comparative Study on Evaluation Methods of the Importance of Soil and Water Conservation Function at County Level Based on Multi-source Data
ZHANG Li-jun
(Shaanxi Institute of Urban & Rural Planning and Design，Xi’an 710021，China) Abstract: The importance of soil and water conservation function was one of the important evaluation indexes in the “double evaluation” of land and space. The evaluation method of the importance of soil and water conservation function at county level based on multi-source data was studied in order to provide reference for “double evaluation” of land and space at county level. Taking Hengshan District of Yulin City as an example，adopting multi-source data with higher accuracy and stronger current situation，this paper
收稿日期：2021-01-19；改回日期：2021-03-16
作者简介：张利君（1986—），女，工程师，从事大数据与GIS在规划方面的应用与研发研究。
doi：10.3969/j.issn.1009-4210.2021.03.006
第3期张利君：基于多源数据的县级水土保持功能重要性评价方法比较研究
evaluated the importance of regional water and soil conservation function by using the “double evaluation method” in the “Double Evaluation Guide” of the Ministry of Natural Resources and the “model evaluation method” in the “Technical Guide for Delimiting Ecological Protection Red Line” of the Ministry of Ecology and Environment. The results were shown as follows：(1) the “model evaluation method” was more in line with the actual situation of the region than the “double evaluation method”；(2) this two methods were more affected by terrain factors；(3) the “double evaluation method” was more suitable for the area with flat terrain，and the “model evaluation method” was more suitable for the area with large fluctuation. It was suggested that the integration of the two methods and the use of more accurate and current data to obtain the evaluation results of the importance of soil and water conservation function at the county level could not only effectively resolve the impact of topography and geomorphology diversity on the evaluation results，but also be conducive to the verification and revision of the results of the “double evaluation” of provinces and cities.
Key words: soil and water conservation function；model evaluation method；double evaluation；territorial space planning；multi-source data；importance evaluation
2020年1月，自然资源部办公厅《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价指南（试行）》（简称《双评价指南》）[1]明确了市县级以上国土空间规划编制中“双评价”工作的技术流程与方法，为各地开展“双评价”工作提供了重要指导。水土保持功能重要性作为“双评价”工作中的一项重要指标，《双评价指南》中提出的评价方法（简称“双评价法”）与目前常用的方法均有所不同，属于一种新的评价方法。从目前的研究看，水土保持功能重要性评价多采用2017年生态环境部（原环境保护部）和国家发展与改革委员会联合发布的《生态保护红线划定指南》[2]中提到的模型法和净初级生产力（NPP）定量指标法，分别通过水土保持量和水土保持服务能力指数的计算来进行评价。如：马琪等[3]利用模型法对榆林市水土保持功能重要性进行了评价，用于水土保护功能生态红线的划定；张雪飞等[4]利用NPP定量指标法对福建省水土保持功能重要性进行了评价，用于国土空间规划中生态空间与生态保护红线备选区的识别。而《生态保护红线划定指南》中建议优先使用模型法（简称“模型评价法”）。
上述“双评价法”和“模型评价法”两类评价方法中，“双评价法”明确了省级水土保持功能重要性的评价指标和评价分级标准，同时要求市县级评价要在省级评价结果基础上，根据更高精度数据和实地调查进行评价，但未明确给出各评价指标（生态系统类型、植被覆盖度和地形坡度）的数据来源和处理方法。而“模型评价法”给出了国家和省级水土保持功能重要性评价的数学模型、数据来源与处理方法以
及评价分级标准，其中评价数据模型和分级标准同样适用于县级尺度，但部分评价指标（地形起伏度因子和植被覆盖因子）的数据来源与处理方法不再适用于评价精度要求更高的县级尺度评价工作。
因此，为了满足县级尺度水土保持功能重要性评价的精度要求，本研究在上述两种方法的理论和方法基础上，借鉴现有研究成果，选取精度更高、现势性更强的多源数据，以榆林市横山
离子交换层析国土资源科技管理第38卷
区为例，分别采用“双评价法”和“模型评价法”对横山区水土保持功能重要性进行评价。以期在改进和完善两种评价方法的同时，通过两种方法评价结果的对比分析，探索一种更加适用于县级尺度的水土保持功能重要性评价方法。
一 数据与方法
（一）研究区概况
榆林市横山区地处毛乌素沙漠南缘与黄土高原结合地带，总面积为4 286.6 km2。境内地势东南高西北低，属干旱、半干旱季风性气候。芦河以西、无定河以北为风沙草滩区，沙丘密集，气候干燥，植被稀疏，雨雪稀少，易形成风力侵蚀。芦河以东、无定河以南为黄土丘陵沟壑区，沟壑纵横、梁峁密集，且由于降水集中，汛期雷暴雨较多，极易形成水力侵蚀。长期严重的水土流失，不仅使境内自然
条件日趋恶化，且给人民生产生活带来极大危害。虽通过近年来的水土保持治理工作，生态环境有所改善，但水土保持需求依然迫切。
（二）研究方法
本文分别采用“双评价法”和“模型评价法”对水土保持功能重要性进行评价。表1列出了两种方法的评价方法与分级标准。其中，“双评价法”所需参数较少，对数据需求量较小，操作简单；“模型评价法”所需参数较多，对数据需求量较大，操作难度大。
表1 水土保持功能重要性评价方法与分级标准
方法类型评价方法评价分级标准
双评价法以生态系统类型、植被覆盖度和地形坡度作为评价指标极重要区：生态系统类型＝[森林，灌丛，草地]；植被覆盖度≥80%；地形坡度≥25°
重要区：生态系统类型＝[森林，灌丛，草地]；植被覆盖度≥60%；地形坡度≥15°
模型评价法以水土保持量A作为评价指标，采用修正水土流失方程计算：
A＝R×K×L×S×(1－C) ，其中，R为降雨侵蚀量因子；
K为土壤可蚀性因子；L、S为地形因子；C为植被覆盖因子
汉语桥2013
运用水土保持累积服务值占生态系统服务总值的比例进行评价分级：
极重要区：≤50%
重要区：＞50%且≤80%
（三）数据来源与处理
1.“双评价法”
“双评价法”以生态系统类型、植被覆盖度和地形坡度作为指标因子进行评价分级，各指标因子的数据获取方式如下：
幸福是什么教学设计（1）生态系统类型因子。现有研究多采用全国生态环境十年变化遥感调查与评估成果中的生态系统类型数据[3]、第一次全国地理国情普查成果中的地表覆盖分类数据[4]以及利用影像数据解译获得的土地利用类型数据[5]来获取生态系统类型数据。其中，全国生态环境十年变化遥感调查与评估以30 m分辨率的卫星遥感数据为基础，生成了覆盖全国2000年、2005年、
南锣鼓巷胡同节
第3期张利君：基于多源数据的县级水土保持功能重要性评价方法比较研究
2010年和2015年4个年份的生态系统类型数据；第一次全国地理国情普查采用覆盖全国优于1 m分辨率的遥感影像，获取了现势性为2015年的地表覆盖分类数据。二者的数据精度和数据现势性虽能基本满足县级尺度对生态系统类型数据的需求，但精度更高（农村：优于1 m；城镇：优于0.2 m）、现势性更强（2019年12月31日，且逐年更新）的第三次全国国土调查（简称“三调”）成果中的土地利用类型数据更能满足县级尺度需求，且“三调”成果作为国土空间规划的基础数据，其权威性更高，获取难度也相对较低。因此，本研究选用“三调”成果中的土地利用类型数据通过类型转换以获得生态系统类型因子。根据中国科学院资源环境科学数据中心（sdc/）和《中国生态系统》[6]对于中国陆地生态系统类型的分类与定义和《第三次全国国土调查技术规程（TD/T 1055—2019）》[7]中“三调”工作分类及含义，建立生态系统类型与“三调”用地类型的转换关系，详见表2。
表2 生态系统类型与“三调”用地类型转换关系表
生态系统类型“三调”用地类型
一级编码一级名称二级编码二级名称编码名称
1农田生态系统11水田0101水田
12旱地0102|0103|1107|1202|1203水浇地|旱地|沟渠|设施农用地|田坎
2森林生态系统21森林0301|0302|0303|0307乔木林地|竹林地|红树林地|其他林地22灌丛0305灌木林地
23园地0201|0202|0203|0204果园|茶园|橡胶园|其他园地
3草地生态系统30草地0401|0403|0404天然牧草地|人工牧草地|其他草地
4水体与湿地
生态系统
40湿地
0304|0306|0402|1105|1106|1108|1101|
1102|1103|1104|1110
森林沼泽|灌丛沼泽|沼泽草地|沿海滩涂|内陆滩涂|沼泽地|
河流水面|湖泊水面|水库水面|坑塘水面|冰川及永久积雪
5聚落生态系统50建设用地05|06|07|08|09|10|1109商业服务业用地|工矿用地|住宅用地|公共管理与公共服务用地|特殊用地|交通运输用地|水工建筑用地|空闲地
6荒漠生态系统60荒漠1204|1205|1206|1207盐碱地|沙地|裸土地|裸岩石砾地
（2）植被覆盖度因子。目前植被覆盖度数据主要利用遥感影像进行提取，且以30 m分辨率的Landsat系列影像和250 m分辨率的MODIS归一化植被指数产品（MOD13Q1）为主要数据源[8-10]。考虑到县级尺度对数据精度和数据现势性的要求，本研究选择采用30 m分辨率的Landsat8/OLI数据，基于植被归一化指数（NDVI）和像元二分模型分析获取植被覆盖度因子。
NDVI的计算公式如下：
NDVI＝ (NIR－R)/(NIR＋R) （1）其中，NIR为近红外波段；R为红外波段。
基于像元二分模型的植被覆盖度VC的计算公式如下：
生态休闲VC＝(NDVI－NDVI soil)/(NDVI veg－NDVI soil) （2）其中，NDVI soil为裸土元的NDVI值；NDVI veg为全植被覆盖像元的NDVI值。本研究采用NDVI 累积频率分别为98%和2%的NDVI值作为NDVI veg值和NDVI soil值。
国土资源科技管理第38卷
（3）地形坡度因子。目前国内公开的数字高程模型（DEM）数据主要有ASTER GDEM V2数据（分
金属络合染料辨率：约30 m；现势性：2009年）、SRTM3 V4.1数据（分辨率：约90 m；现势性：2000年）和GMTED2010数据（分辨率：约250 m）[11]。本研究选取ASTER GDEM V2数据通过ArcGIS软件中的坡度分析工具获得地形坡度因子。
2.“模型评价法”
“模型评价法”以水土保持量作为指标参数进行评价分级，通过降雨侵蚀力因子R，土壤可蚀性因子K，地形因子L、S，植被覆盖因子C共4项指标计算获得。各指标因子的数据获取方式如下：
（1）降雨侵蚀力因子R。降雨侵蚀力因子选用中国地面气候资料日值数据集（V3.0），通过多年平均降雨侵蚀力的计算和克里金空间插值（Kriging）分析获得。其计算公式如下[12-13]：
（3）
式中：为多年平均年降雨侵蚀力（MJ·mm·hm－2·h·a）第k个半月的降雨侵蚀力（MJ·mm·hm－2·h·a）；k为一年的24个半月，k=1,2,…,24；i为所用降雨资料的年份，i=1,2,…,n；j 为第i年第k个半月侵蚀性降雨日（日降雨量≥12 mm）的天数，j=1,2,…,m；P i,j,k为第i年第k个半月第j个侵蚀性降雨日降雨量（mm）。α为参数，暖季（5～9月）α为0.393 7，冷季（10～12月，1～4月）α为0.3101。
（2）土壤可蚀性因子K。土壤可蚀性因子选用中国1∶100万土壤数据库通过土壤可蚀性计算分析获得。土壤可蚀性计算公式如下[14]：
K＝(－0.01383＋0.51575K EPIC)×0.1317 （4）
（5）
式中：K EPIC表示修正前的土壤可蚀性因子；K表示修正后的土壤可蚀性因子；m c、m silt、m s和or
gC 分别为粘粒（＜0.002 mm）、粉粒（0.002 mm～0.05 mm）、砂粒（0.05 mm～2 mm）和有机碳的百分比含量（%）。
（3）地形因子L、S。本研究采用地形起伏度对地形因子进行评估。相关研究表明，地形起伏度分析的关键就是确定最佳统计单元，以期能更好地反映地貌体的完整性[15]。因此，本研究选用ASTER GDEM V2数据通过基于最佳统计单元的GIS邻域分析获得地势起伏度因子。其中最佳统计单元大小的确定即在地势起伏度随统计单元面积的变化曲线由陡变缓处，采用均
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议