土地利用分类系统对土壤侵蚀评估的不确定性影响：基于RUSLE模型的验证与机制解析

《CATENA》：Uncertainty in soil erosion assessment induced by land use classification systems: An evaluation based on the USLE model

本研究系统评估了五种主流土地利用分类系统（GL30、LULC、GLC、IGBP、CCILC）结合修正通用土壤流失方程（RUSLE）在喀斯特区域土壤侵蚀模拟中的不确定性，揭示了分类系统差异及其内部结构异质性对侵蚀模数（t/km2·yr）估算的显著影响，为全球土壤侵蚀评估标准化提供了关键科学依据。

　　

Highlight

研究表明，土地利用分类系统的差异可导致土壤侵蚀评估结果出现15%–42%的变异。其中LULC系统估算的侵蚀速率最高（21,155.19 t/km²·yr），而IGBP系统结果最低（14,845.89 t/km²·yr），这种差异在重度侵蚀区尤为显著。五类土地覆盖分类系统通过影响植被覆盖与管理因子（C因子）引入巨大不确定性，其影响程度排序为：LULC > GL30 > CCILC > GLC > IGBP。

土壤侵蚀评估的整体结构差异

首先，五类土地覆盖分类系统在土地利用结构上呈现显著差异，尤其在草地、建设用地和林地面积占比方面（图3a）。以耕地（CL）为例，各系统面积占比分别为28.89%（GL30）、21.51%（LULC）、21.92%（GLC）、11.63%（IGBP）和31.15%（CCILC）；林地（FL）占比分别为57.63%、58.64%、67.99%、50.03%和64.02%。这种结构性差异直接导致不同系统下土壤侵蚀模数空间分布格局的显著分化。

土地利用分类系统引发的土壤侵蚀评估不确定性分析

系统间差异与子系统内部结构不一致性是驱动土壤侵蚀变异的两大核心因素。其交互作用导致同一土地覆盖类型在不同分类体系下产生迥异的侵蚀结果，并引发显著的空间异质性。为降低此类不确定性，建议在区域尺度建立分类系统间的转换机制并研究对应参数；在全球尺度整合区域多样性多目标分类方法，构建统一标准化的土地覆盖分类体系。

Conclusion

本研究不仅揭示了土地覆盖分类系统引入的显著不确定性，更提供了定量诊断该不确定性的方法论框架。通过结合RUSLE模型与五类代表性全球土地覆盖系统，系统解析了不确定性来源及其对土壤侵蚀评估的影响机制，为优化全球土壤侵蚀模型参数和推进土地资源可持续管理提供了科学支撑。