水土保持效益评价中土壤脆弱性指数的修正

引言

水土保持作为生态环境保护的关键环节，对维持土壤肥力、减少水土流失、保障生态系统稳定具有重要意义。土壤脆弱性指数作为量化土壤易受侵蚀程度、评估水土保持效益的核心工具，在生态环境研究与工程实践中广泛应用。然而，现有指数模型存在参数通用性过强、难以适配复杂区域环境等问题，导致水土保持效益评价结果与实际情况存在偏差。随着生态保护需求的提升，如何优化土壤脆弱性指数，使其更精准地服务于水土保持效益评估，成为亟待解决的问题。

一、土壤脆弱性指数的内涵

土壤易损指数是对土壤经受自然、人为条件引起的侵蚀、退化等方面的能力进行的指数化评估方法，土壤易损指数在水土保持效益评价中处于重要位置。它是通过建立数学模型融合了地形、土壤理化条件、植被覆盖和气候条件等各方面综合指标定量研究土壤抵御侵蚀、退化能力大小。而土壤易损指数的大小直接对应着土壤生态系统的稳定能力和对外力干扰的耐受能力，数值大小直接决定了水土保持压力的大小，它不仅反映了土壤的物理、化学性质对外力侵蚀的影响，同时又融合了地形地貌、植物缓冲的作用进行系统评价。

二、土壤脆弱性指数修正方法

2.1 修正原则与思路

土壤脆弱性指数的调整应依据以下 3 个原则：地区适应性原则，地区土壤类型、气候条件、地形、地貌等特点，在土壤脆弱性指数的计算中，要因地制宜，避免参数模式生搬硬套；敏感性原则，将人类活动变化和气候变化的趋势融入到土壤脆弱性指数中，确保土壤脆弱性指数随时间变化的动态敏感性；资料可利用原则，挑选重要的土壤脆弱性指标，综合考虑指标可获得、可计算等问题，兼顾土壤脆弱性理论研究的科学性与可操作性。在土壤脆弱性指数调整的思路方面，以经典的指数模型作为调整模型，通过增加地区的环境变量、调整权重计算方法及权重进行优化。依据特定区域生态环境特点，优选主要影响因素，建立区别的评价指标，利用合理的确定权重方法，提高权重对主导影响指标的作用力，利用现代的 GIS 地理信息系统、ArcGIS、ARCGIS 等应用，对指数计算进行更优的改进。

2.2 修正指标体系构建

权重因子修订体系构建要冲破模型一般性思维定势，面向区域主导影响因子，在自然因子中除了保留坡度、土质等一般性因子之外，增加了土壤抗蚀性因子、气候侵蚀因子；在人为因子中增加了土地利用强度、水土流失综合防护面积等因子。在半干旱区，可强化水份、耐旱植被因素；在丘陵区，突出坡面因子、坡面破碎度等。

2.3 权重确定与模型优化

准确地确定权重是指数法模型提高准确性的重要环节。把主观经验法权重（层次分析法 AHP 法）和客观赋权值方法（熵权法）相结合来平衡指标的主观评价和客观赋权法。层次分析法（AHP）法是通过专家的打分建立判断矩阵，定量地确定所有指标对目标的重要程度；熵权法法则是按照数据的信息熵客观地反映了指标变异性对其评价结果的影响。在指数法的指标模型方面利用 GIS 技术以进行空间数据的快速处理与应用。利用GIS 的空间插值与叠加分析功能把零散的监测数据转化为连续的空间分布图，直观地显示土壤脆弱性的空间分布规律。利用ArcGIS 等软件的空间插值功能、叠加分析功能通过平台的模型设计功能实现输入的数据指标和权重计算逻辑加入算法，形成固定的、易于计算的土壤脆弱性指数计算模型，对区域的水土保持效益进行动态评价。

三、案例研究与修正指数应用

3.1 研究区域概况

以中国黄土区和南方红壤区为例。其中，黄土区是厚度大的黄土分布区、沟壑切割的地形，由于降雨量集中、强度大，以及人为大量开垦的土地，水土流失较为普遍；南方红壤区降雨较多、水热条件较好、土地发育程度相对较低、具有酸性土壤、农业开垦程度高且强度较大，普遍存在土壤退化和面源污染。这两个地区相比，自然因素、农业生产形态、水土保持的策略差异大，对修正指数的地域适应性具有较好检验作用。

3.2 数据采集与处理

监测指标数据，以自然资源与人文自然为主体数据采集来源，自然要素数据包含：高程、土壤类别分布图、年均降雨量、植被覆被遥感影像图；人文要素数据包含：土地利用现状图、水保工程实施项目台账、农业统计数据。实际工作中，高程数据选用分辨率为 30m 的SRTMDEM 数据，以满足地形起伏细节的捕获要求；土壤类别分布图采用全国第二次土壤普查数据并结合近年野外实测数据更新完善土壤质地、有机含量等类别属性信息。植被覆被提取选用Landsat8OLI 遥感影像，利用 NDVI（归一化植被指数）法对遥感图像进行动态提取。人文要素数据包含：土地利用现状图采用高分遥感影像图与野外实测相结合的方法进行编制，水保工程台账采取相关部门年农业统计报告为基础采集。在野外实测与遥感图像解译和文献查证方法获得原始数据基础上，ArcGIS、ENVI等软件完成数据清洗与转换、配准，保证数据的真实性与空间位置的一致性，为建立计算的指数奠定基础。

3.3 修正指数计算与结果分析

通过修正指标以及权重指标构建后，对2 个案例的土壤脆弱性指数进行计算，结果表明，修正前的传统指标指数为粗略性指数，缺乏对局部区域土壤的脆弱性评估；修正指数能够细化各指标以及权重进行修正，从而实现对高脆弱斑块点的识别，并能量化水土保持措施所实现的土壤脆弱性降低的指标指数。黄土高原淤地坝建设的区域内，修正指数能够清晰地反映出水土保持工程措施实现土壤稳定的成效。由于淤地坝对泥沙的拦截作用、减缓坡面的径流作用，导致其所在区域内下游的土壤侵蚀模数平均降低 40%～ 60% ，修正指数中的地形侵蚀控制与工程措施覆盖率权重部分有显著提升，直观反应出该工程措施的效益。对于南方红壤区的退耕还林地块的研究发现，植被恢复会显著抑制脆弱性指数。

结语

本文围绕土壤脆弱性指数修正展开研究，通过理论剖析、方法创新与案例验证，构建了更贴合区域实际的水土保持效益评价工具。修正后的指数在指标体系、权重分配与计算模型上均实现优化，有效弥补了传统模型的局限性。未来研究可进一步拓展指数应用场景，结合气候变化预测、新型水土保持技术推广，完善动态监测与预警功能，为生态文明建设提供更精准的决策支持。

参考文献

[1]王志爱.水土保持效益评价中土壤脆弱性指数的修正[J].水土保持应用技术,2025,(03):61-62.

[2]杜发兴,吴厚发,肖博文,等.属性识别模型在水土保持综合效益评价中的应用[J].中国农村水利水电,2019,(05):52-55.

[3] 闫文学.TOPSIS 模型在水土保持效益评价中的应用[J]. 水土保持应用技术,2018,(04):19-21.

[4] 景 可 , 焦 菊 英 . 水 土 保 持 效 益 评 价 中 的 问 题 讨 论 [J]. 水 土 保 持 通报,2010,30(04):175-179.