ArcGIS Pro土壤侵蚀模型USLE计算全流程指南

ArcGIS Pro土壤侵蚀模型USLE计算全流程指南

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_39546299/article/details/135273256

USLE（Universal Soil Loss Equation）模型是一种广泛应用于土壤侵蚀评估的模型，通过综合考虑降雨、土壤特性、地形、植被覆盖和水土保持措施等因素，来预测土壤侵蚀量。本文将详细介绍如何使用ArcGIS Pro软件进行USLE模型的计算，包括各个因子的计算方法和具体的操作步骤。

土壤侵蚀模型USLE

USLE模型的基本公式为：

• USLE = R * K * L * S * P * C

其中，USLE表示土壤侵蚀量，R表示降雨侵蚀因子，K表示土壤可蚀性因子，L表示坡长因子，S表示坡度因子，P表示水土保持工程措施因子，C表示植被管理因子。

此外，还有两个衍生指标：

• RKLS = R * K * L * S
• SD = RKLS -USLE

土壤保持量（SD）指生态系统过程中，潜在土壤侵蚀与实际土壤侵蚀之差。

一、降雨侵蚀因子R

降雨侵蚀因子R反映了降雨对土壤侵蚀的影响程度。计算步骤如下：

1. 首先需要计算年降水量（PRE_2020），使用栅格计算器进行计算：

   “pre2020_12.tif” +“pre2020_11.tif”+ “pre2020_10_.tif”+ “pre2020_8_.tif”+ “pre2020_9.tif”+ “pre2020_7.tif”+ “pre2020_6.tif”+ “pre2020_5.tif”+ “pre2020_4.tif”+ “pre2020_3.tif”+ “pre2020_2.tif”+ “pre2020_1.tif”

2. 然后计算降雨侵蚀因子R，使用栅格计算器进行计算：

   1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_1.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_2.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_3.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_4.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_5.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_6.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_7.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_8.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_9.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_10.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_11.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))+ 1.735 * Power(10,(1.51* Log10((Power(“pre2020_12.tif”,2))/ “PRE_2020”)-0.8188))

二、土壤可蚀性因子K

土壤可蚀性因子K反映了土壤本身的侵蚀敏感性。计算步骤如下：

1. 数据需求：土壤属性栅格（粉砂粘百分比含量、土壤有机碳百分比含量）

2. 使用栅格计算器进行计算：

   (0.2+(0.3 * Exp(-0.0256 * “HWSD_sand1” * (1-“HWSD_silt1”/100)))) * Power((“HWSD_silt1” / (“HWSD_clay1” + “HWSD_silt1”)),0.3) * (1-0.25 * “HWSD_oc1” / (“HWSD_oc1” + Exp(3.72-2.95 * “HWSD_oc1”))) * (1-0.7 * (1 - “HWSD_sand1”/100) / ( (1- “HWSD_sand1”/100) + Exp(-5.51 + 22.9 * (1- “HWSD_sand1”/100))))

三、坡度因子S

坡度因子S反映了地形坡度对土壤侵蚀的影响。计算步骤如下：

1. 数据需求：DEM（数字高程模型）

2. 首先计算坡度：

   工具箱-Spatial Analyst工具-表面分析-坡度

   

3. 然后计算坡度因子S，需要注意坡度栅格数据默认为角度，取值范围为0至90度，需转换成弧度制（pi/180）：

   Con(“Slope_dem_al1”< 5.14,10.8 * Sin(“Slope_dem_al1” * 3.1415926 / 180)+0.03,Con(“Slope_dem_al1”< 10.2,16.8 * Sin(“Slope_dem_al1”* 3.1415926 / 180) - 0.5,Con(“Slope_dem_al1”< 28.81,21.91* Sin(“Slope_dem_al1”* 3.1415926 / 180) - 0.96,9.5988)))

四、坡长因子L

坡长因子L反映了地形坡长对土壤侵蚀的影响。计算步骤较为复杂，主要包括以下几个步骤：

1. 数据需求：DEM
2. 首先计算山脊线：

• 利用水文分析（流量）和表面分析（坡向变率）的思想求得山脊线
• 先利用水文分析求 流向、流量栅格
• 工具箱-Spatial Analyst工具-水文分析-填洼
• 工具箱-Spatial Analyst工具-水文分析-流向
• 工具箱-Spatial Analyst工具-水文分析-流量
• 将流量累积栅格中等于0的值提取出 生成流量累积量0值栅格
• 工具箱-Spatial Analyst工具-地图代数-栅格计算器
• 流量累积量0值栅格 平滑处理
• 工具箱-Spatial Analyst工具-邻域分析-焦点统计
• 在利用流量累积量0值栅格生成山脊线直线，可以使用原始DEM生成的等值线和山体阴影作为参考图
• 工具箱-Spatial Analyst工具-表面分析-等值线
• 工具箱-Spatial Analyst工具-表面分析-山体阴影
• 根据等值线和山体阴影，划分流量累计0值栅格的赋值方式，将值靠近于1的部分重分类赋值为1，其它赋值为0
• 工具箱-Spatial Analyst工具-重分类-重分类
• 此时求得的栅格图并不是最终结果，还需要排除负地形的干扰 消除存在于负地形区域中的错误山脊线
• 下一步 计算正地形
• 焦点统计计算dem平均值
• 工具箱-Spatial Analyst工具-邻域分析-焦点统计
• 原始DEM减去焦点统计的平均值
• 工具箱-Spatial Analyst工具-地图代数-栅格计算器
• 分别进行两次重分类。一次将大于0的区域赋值为1（正地形），小于0的区域赋值为0，另一次将小于0的区域赋值为1（负地形），大于0的区域赋值为0
• 工具箱-Spatial Analyst工具-重分类-重分类
• 工具箱-Spatial Analyst工具-重分类-重分类
• 将重分类好的流量累计0值栅格与重分类好的正地形栅格 相乘 得到山脊线
• 工具箱-Spatial Analyst工具-地图代数-栅格计算器
• 将属性值不为1的赋值为NoData 重分类 生成最终山脊线栅格
• 工具箱-Spatial Analyst工具-重分类-重分类

3. 计算近似坡长λ：

• 负地形下的每个栅格像元到山脊线的近似距离作为近似坡长
• 工具箱-Spatial Analyst工具-距离-欧式距离
• 使用行政区划数据 提取研究区域
• 工具箱-Spatial Analyst工具-提取分析-按掩膜提取
• 欧式距离栅格与负地形栅格相乘 得到近似坡长λ
• 工具箱-Spatial Analyst工具-地图代数-栅格计算器
• 研究范围内有湖，所以值范围过大

4. 最后计算坡长因子L：

• 工具箱-Spatial Analyst工具-地图代数-栅格计算器
• 坡度栅格数据默认为角度，取值范围为0至90度，需转换成弧度制（pi/180）
• sinθ：
  Sin(“Slope_dem_al1” * 3.1415926 / 180)
• β ：
  (“L_sin_dem0”/0.0896)/ (3 * Power(“L_sin_dem0”,0.8)+0.56)
• α：
  “L_β_dem0” /(“L_β_dem0” +1 )
• L:
  Power(“Extract_EucDist_F0”/22.13,“L_α_dem0”)
• 或者使用另一种计算方法：
  λ:
  “FlowAcc_Flow2” * 0.00027777777777777854
  L:
  Power(“L_λ_dem3”/22.13,“L_α_dem0”)

五、植被管理因子C

植被管理因子C反映了植被覆盖对土壤侵蚀的影响。计算步骤如下：

1. 使用栅格计算器计算EVI（增强植被指数）的年平均值：

   EVI_2020_RA1
   ( “EVI_2020_12_hu.tif”+ “EVI_2020_11_hu.tif”+ “EVI_2020_10_hu.tif”“+EVI_2020_9_hu.tif”+ “EVI_2020_8_hu.tif”+“EVI_2020_7_hu.tif” +“EVI_2020_6_hu.tif”+“EVI_2020_5_hu.tif” +“EVI_2020_4_hu.tif”+ “EVI_2020_2_hu.tif”+ “EVI_2020_1_hu.tif”+ “EVI_2020_3_hu.tif”)/12

2. 计算植被管理因子C：

   C_2020
   Exp(-7.291*“EVI_2020_RA1”)

六、水土保持工程措施因子P

水土保持工程措施因子P反映了人为水土保持措施对土壤侵蚀的影响。根据不同的土地类型，P值有所不同：

• 耕地：0.3
• 森林、灌木、草地、稀疏植被、湿地、裸地：1
• 城市用地、水体：0

七、土壤侵蚀量SD

最后，计算土壤侵蚀量SD：

1. 首先计算RKLS：

   RKLS
   “R_2020” * “K_EPIC_HWSD0” * “L_dem0” * “S_dem3”

2. 然后计算USLE：

   USLE
   “R_2020” * “K_EPIC_HWSD0” * “L_dem0” * “S_dem3”* “P_2020” * “C_2020”

3. 最后计算土壤保持量SD：

   SD
   “RKLS_2020” - “USLE_2020”

或使用另一种计算方法：

SD
“R_2020” * “K_EPIC_HWSD0” * “L_dem0” * “S_dem3” * (1-“P_2020” * “C_2020”)