修正通用土壤流失方程的研究进展

刘媛1,2，文安邦1，严冬春1，史忠林1

(1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所，山地表生过程与生态调控重点实验室，四川　成都　610041；2.中国科学院大学，北京　100049)

【摘　要】　修正的通用土壤流失方程(The Revised Universal Soil Loss Equation，RUSLE)模型结构简洁，参数物理意义明确，计算简单，是目前应用最广泛的土壤侵蚀模型之一。尤其随着人类对环境认识的不断提高和计算机技术的不断发展，国内外学者将RUSLE与GIS等技术相结合，在土壤侵蚀量评估、水土保持规划、各因子适应性研究等方面做了大量工作。本文基于RUSLE模型的基本结构和原理，借助CiteSpace文献计量可视化分析，探讨当前模型应用及研究现状和进展，旨在为土壤侵蚀相关学者提供科学参考。

【关键词】　修正的通用土壤流失方程；研究热点；CiteSpace软件；可视化分析

基金项目：中国科学院STS项目(KFJ-SW-STS-175)；国家重点研发计划(2016YFC0402301)；国家自然科学重点基金项目(4143000411)；国家973项目(2015CB452704)。

作者简介：刘媛(1989—　)女，甘肃靖远人，博士研究生，主要从事土壤侵蚀与模型研究。

E-mail：306liuyuan@163.com

1　引言

随着人口增长与城镇化节奏的加剧，土壤侵蚀问题对农业生产和人类生活带来的影响越来越受到重视。据联合国粮食及农业组织(FAO)2015年发布的《世界土壤资源状况》报告显示，全球范围内，近十年来平均每年的水蚀侵蚀量达(2.0～3.0)×1010t，耕作侵蚀量达5.0×1010t。土壤侵蚀导致土壤的碳、氮含量减少，降低了土壤肥力[1]。20世纪中叶，美国农业部在总结多年侵蚀观测的基础上，开发了通用土壤流失方程(the Universal Soil Loss Equation，USLE)。由此，土壤侵蚀研究开辟了模型研究的道路。但因其模型因子适用条件有限，在美国以外的地区，模型使用仍受到一定限制[2]。20世纪90年代初，美国农业部在原有模型的基础之上，对模型各因子重新进行了定义并修正了算法，公布了修正的通用土壤流失方程(the Revised Universal Soil Loss Equation，RUSLE)算法[3]，其模型结构为

A=RKLSCP

(1)

式中：A为平均土壤流失率，即单位面积上时间和空间平均的土壤流失量，t/(hm2·年)；R为降雨侵蚀力因子，MJ·mm/(hm2·h·年)；K为土壤侵蚀因子，t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)；L为考虑地形因素的坡长因子，无量纲；S为考虑地形因素的坡度因子，无量纲；C为植被覆盖与管理因子，无量纲；P为水土保持措施因子，无量纲。

降雨和降雨产生的径流是侵蚀的动力源，降雨侵蚀力因子R反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力，其经典算法是用EI30作为指标。RUSLE中考虑了融雪和径流侵蚀的作用，对缓坡积水、土壤冻融与融雪作用等条件下的降雨侵蚀力计算进行了修正；土壤可蚀性因子K是指标准小区上单位降雨侵蚀力引起的土壤流失率。所谓标准小区，是指长为22.1m，坡度为9%，连续保持休闲状态并且实施顺坡上下耕作的小区。RUSLE将土壤的可蚀性定义为降雨、径流以及入渗等作用过程对土壤流失综合影响的程度，反映土壤在雨滴击溅、径流冲刷作用下被分离、冲蚀和搬运的难易程度；模型中将坡长因子L和坡度因子S的组合表示给定坡长和坡度情况下的土壤流失量比率。水平投影的坡度越长，径流量越大，侵蚀作用越强，同样，坡度越大，径流能量越大，侵蚀力也随之愈大；植被覆盖与管理因子是指在一定条件下，耕作农地上土壤流失量与同等条件下适时翻耕的连续休闲对照地上的土壤流失量之比，其值在0～1之间；水土保持措施因子P是指特定水土保持措施下的土壤流失量与相应未实施保持措施的顺坡耕作地块的土壤流失量的比值，其值在0～1之间。

改进后的模型，大大提高了模型的适应性，使模型能够预测农业生产、水土保持措施、采矿、人工建筑、林地等因素长期影响下的多年水蚀侵蚀量。自1991年，美国农业部首次公布修正的通用土壤流失方程算法至今，吸引了世界各国的学者在模型适应性研究、模型因子算法优化等方面做了大量工作。

目前，各国科学家在不同的侵蚀环境条件下总结出不同特点的土壤侵蚀模型，如WEPP(Water Erosion Prediction Project)[4]、EPIC(Environmental Policy-Integrated Climate)[5]、WaTEM/SEDEM(Water and Tillage Erosion Model\Sediment Delivery Model)[6]等，不同类型的模型在土壤侵蚀预测、水土资源管理、水土保持规划等领域发挥了重要作用。而修正的通用土壤流失方程(RUSLE)，作为最早被广泛应用的土壤侵蚀模型[7]，为土壤侵蚀定量研究奠定了坚实的基础。为了对国际上RUSLE模型研究的基本现状、趋势变化、前沿方向做出直观分析，本文从文献计量学的角度，借助文献可视化分析软件，通过关键词共现分析，绘制关键词热点知识图谱，期望能对土壤侵蚀相关学者和决策者提供科学的参考依据。

2　研究方法与数据来源

2.1　研究方法

本文采用基于Java平台开发的CiteSpace[8]文献可视化分析软件。该软件是由美国德雷塞尔大学信息科学与技术学院的陈超美教授开发研制，经过多年不断探索实践，该软件从2003年起已发展了多个版本。CiteSpace软件不仅能够提供引文的空间挖掘，还能够对关键词进行分析，对作者、研究机构和国家\地区进行共现分析，绘制知识图谱，能够识别并直观显示学科发展新动态和新趋势。科学的计量分析，避免了人为主观判断对分析结果带来的干扰，保证了分析结果的客观性和可靠性。本文使用CiteSpace软件的5.1R5版本进行分析。

2.2　数据来源

采用当前国际上较为权威的Web of Science(简称WoS)核心合集数据库，数据库中最早出现“The Revised Universal Soil Loss Equation”的年份为1991年，即美国农业部首次公开RUSLE模型算法的时间。为保持各年份数据的完整性，本文的检索时间截至2016年12月31日。主题词的确定，直接影响着检索结果和分析结果，本文的检索主题词采用美国农业部官方使用的“The Revised Universal Soil Loss Equation”和“RUSLE”。在Web of Science核心合集数据库中，以“The Revised Universal Soil Loss Equation”或“RUSLE”为主题词精确检索，起止时间为1991—2016年，共得到830条记录。

3　可视化及特征分析

3.1　时间分布

从文献产出数量的时间分布图来看(图1)，总体上，国际上对RUSLE模型的研究文献产出数量呈明显上升趋势。大致可分为三个阶段：1991—2000年，这十年为稳定缓慢发展阶段，每年的文献产出在20篇以内，呈缓慢上升趋势；2001—2010年，该十年为平稳波动发展阶段，每年的文献产出大致在20～35篇之间波动；2011—2016年，为迅速发展阶段，随着“3S”和GIS技术的日趋成熟，RUSLE模型得到了更广泛的应用。作为世界上土壤侵蚀最严重的国家之一，我国科学家在黄土高原为主的地区做了大量的试验研究工作，紧随国际发展步伐。在中国知网(CKNI)数据库中，检索“修正的通用土壤流失方程”或“RUSLE”，最早出现年份为1995年，1995—2016年期间，共有615条数据记录，说明在该领域，我国相关学者取得了一定成果。而我国的研究成果推向国际的时间略晚，第一篇出现于1994年，第二篇出现于2000年，直到2002年，我国对RUSLE模型的研究成果才逐步走向国际，2014年之后，我国的文献产出量有了持续显著的提高。

3.2　国家/地区分布及可视化

列出了文献产出总量累计排在前30名的国家/地区，从图2可以看出，美国作为RUSLE模型的开创者，在该领域的文献产量遥遥领先，26年间共产出235篇文献，占总量的28.3%。中国在1991—2016年间，文献总数为141，占总量的17.0%，仅次于美国，远高于其他国家，说明我国在RUSLE研究领域有着重要的国际地位。排在之后的意大利和澳大利亚，分别占总量的10.1%、8.4%。其中，排在前10位的国家/地区，其文献产出总量占总量的87.7%，占据了总量的近九成。

在CiteSpace软件中将节点类型确定为“Country”，时间切片为2年，得到国家/地区合作网络分析图(图3)，从图中同样可以看出，美国、中国文献产出量最大，并且与其他多个国家/地区形成紧密的合作网络，而文献产出量较大的印度、韩国、伊朗和加拿大与其他各国家/地区未形成合作网络。此外，排在前30位的国家/地区中，大部分为人口总数(2016年统计)排在前30位的国家/地区，其中，中国、印度、美国、巴西、尼日利亚、日本人口总数分别排在第1位、2位、3位、5位、7位、10位。可以看出，以RULSE模型为主题的土壤侵蚀研究，与人类社会的发展存在一定关系。

从国家/地区突现分析(图4)中可以看出，共有7个国家突现出较强研究态势。其中，美国从RUSLE模型公布算法到20世纪初期，即1991—2005年之间文献产出量表现出强劲势头，持续时间最长，中国、西班牙、韩国、比利时四国在2010年前后陆续掀起研究高潮，瑞士在2013年之后展开了较大规模的研究并持续至今。

3.3　关键词可视化

文献关键词能反映一个研究领域的主要研究方向和变化趋势。在软件中将节点类型确定为“Keywords”，时间切片为2年，对830条检索结果的关键词进行分析。

首先进行聚类分析，得到8个聚类节点，从聚类分析的结果(图5)可以看出，以RUSLE模型为基础，主要集中的研究方向为：GIS技术、黄土高原、土壤的化学特性、土壤中的生物量分解、植物特性、意大利南部、土壤侵蚀的脆弱性等。

在探测到的24个突现关键词中(图6)，“soil lo”即以刘宝元[9]为代表的中国土壤流失方程在1991—2004年中均有十分活跃的研究动态。1996年开始出现大规模对WEPP模型的研究和使用，这个态势一直维持到2002年。1997—2003年之间，铯-137示踪法(CS-137、cesium-137)引发了较多土壤侵蚀相关学者的关注。20世纪初，相关学者将研究的关注点从流域对模型的适应性转移到对模型因子的突破中。2001—2008年间，一批学者从降雨侵蚀力因子(rainfall)着手展开研究。同时还出现的研究热点有：以氮元素(nitrogen)为核心的土壤养分流失研究、耕作(tillage)侵蚀研究。2009—2011年，众多学者从泥沙输移过程入手，研究土壤侵蚀量的时间和空间分布规律，发展了SEDD模型即sediment delivery distributed，探讨泥沙侵蚀量和泥沙输移比的关系。2010年左右，大批学者借助GIS平台，使用遥感技术，将其与RUSLE模型相结合，使模型应用到了更广泛的区域。该时段，还有针对植被覆盖的植被覆盖与管理因子以及河道泥沙等方面的广泛研究。2013—2014年，突现出“suspended sediment”即“悬移质”，说明研究者将研究焦点再一次从坡面上的侵蚀转移到了河道中。

3.4　趋势分析

当前关于RUSLE模型的研究，不再单纯地围绕模型的适用性广泛研究，而是将更多的研究重心放在相关因子及环境适应性中。RUSLE模型中的地形因子参数是在美国缓坡条件下建立，并不适应我国地形破碎、陡坡、短坡的情况，针对地形因子的研究，我国的孜孜学者，仍致力于在此方面作出突破，尤其是在我国黄土高原地区，成为近年来的热点方向。此外，随着气候条件变化以及极端天气的频现，气候变化对土壤侵蚀的影响研究以及降雨条件下的动态侵蚀过程成为近年来持续的热点方向。

4　结论

RUSLE模型作为当前应用最广泛的土壤侵蚀模型之一，其研究趋势的发展变化受到相关学者的广泛关注。本文利用CiteSpace文献可视化分析软件，对Web of Science 核心合集数据库中1991—2016年的830条数据进行了分析，得出以下结果：

(1)从时间分布来看，国际上对RUSLE模型的文献产出总量从1991年模型算法公布开始的1篇增长到2016年的91篇，文献总量达到830。我国的相关文献出现在国际上的时间稍微滞后，但近年来出现了突飞猛进的态势。

(2)从国家/地区分布来看，美国在该领域处于领先地位，其文献产出量超过了总量的1/4，中国紧跟其后。其中，美国、中国等大部分国家/地区形成了较为紧密的合作网络。

(3)从热点领域关键词研究来看，对探测到的24个突发性关键词聚类分析，主要集中在土壤侵蚀领域，随着学者对模型的不断深入认识和相关技术的提高，近年来，研究热点从模型的适应性向因子优化方向转化。以黄土高原地区为代表的地形因子研究和气候变化的相关研究就是近期的研究热点。

参考文献：

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[2]　MILLWARD A A,MERSEY J E.Adapting the RUSLE to Model Soil Erosion Potential in a Mountainous Tropical Watershed [J].Catena,1999,38(2):109-129.

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[4]　LAFLEN J M,LANE L J,FOSTER G R.WEPP-a New Generation of Erosion Prediction Technology[J].Journal of Soil and Water Conservation,1991,46(1):34-38.

[5]　IZAURRALDE R C,WILLIAMS J R,MCGILL W B,et al.Simulating Soil C Dynamics with EPIC:Model Description and Testing Against Long-term Data [J].Ecological Model,2006,192(3-4):362-384.

[6]　LIESKOVSKY J,KENDERESSY P.Modelling the Effect of Vegetation Cover and Different Tillage Practices on Soil Erosion in Vineyards:a Case Study in Vrable(Slovakia)Using Watem/Sedem[J].Land Degradation &Development,2014,25(3):288-296.

[7]　RENARD K G,FREIMUND J R.Using Monthly Precipitation Data to Estimate the R-factor in the Revised USLE [J].Journal of Hydrology,1994,157(1-4):287-306.

[8]　CHEN C M.CiteSpace II:Detecting and Visualizing Emerging Trends and Transient Patterns in Scientific Literature [J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2006,57(3):359-377.

[9]　LIU B Y,NEARING M A,SHI P J,et al.Slope Length Effects on Soil Loss for Steep Slopes [J].Soil Science Society of America Journal,2000,64(5):1759-1763.

The Attribution Analysis of Water Resources Alteration in the Third Grade Wulijimurenhe

LIU Yuan1,2,WEN Anbang1,YAN Dongchun2,SHI Zhonglin1

(1.Key Laboratory of Mountain Surface Processes and Ecological Regulation,Institute of Mountain Hazards and Environment,Chinese Academy of Sciences,Chengdu Sichuan Province　610041;2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing　100049)

Abstract:The Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE)has the advantages of concise structure,clear parameters’ physical significance and simple calculation.It is one of the most widely used soil erosion model.With the continuous improvement of people’s environmental consciousness and computer technique,RUSLE was combined with GIS and other techniques by domestic and foreign scholars,in the meantime,it has been widely applied in the field of soil erosion assessment,soil and water conservation planning,adaptability of various factors and so on.In this study,based on the basic structure and principle of RUSLE model and with the visualized analysis of CiteSpace bibliometrics,the objectives are to discuss the research status and new development of RUSLE model,and to provide scientific reference for related scholars.

Key words:The Revised Universal Soil Loss Equation；Research Hotspots；CiteSpace Software；Visualized Analysis