1986-2019年南京市土地利用变化对土壤侵蚀的影响

郭 赓, 丁鸣鸣, 钱 洲, 林 杰, 佟光臣, 崔琳琳

(1.南京林业大学 南方现代林业协同创新中心, 江苏省水土保持与生态修复重点实验室, 南京 210037;2.南京市水务局, 南京 210036; 3.南京市水土保持管理中心, 南京 210008; 4.浙江省宁海县水利局, 浙江 宁海 315600)

土壤侵蚀是影响最广、危害最严重的世界十大环境问题之一，它不仅导致水土资源流失、土地生产力下降和粮食减产，还会带来崩塌、滑坡、泥石流、洪水和水污染等生态环境问题[1-4]，已经成为影响社会经济持续稳定发展的限定性因素之一。因此，快速、准确地监测和预报土壤侵蚀对于实现资源与环境可持续性发展具有重要的意义。

土地利用/覆被变化(LUCC)长期以来一直是全球环境研究的热点和前沿问题之一，其与土壤侵蚀的关系是国际地圈与生物计划(International Geosphere Biosphere Program, IGBP)与全球环境变化的人文领域计划(International Human Dimensions Programme on Global Environment Change, IHDP)的核心研究计划之一，是全球环境研究的热点和前沿问题[5]。土地利用覆被格局及其变化的复杂化，对生态系统的结构、功能和演变产生了深刻的影响[6]，产生诸如城市热岛效应[7-8]、地表径流与土壤侵蚀[9-10]、土壤性质变异[11-13]、水资源污染[14]、生物多样性减少等[15]问题。LUCC是土壤侵蚀的催化剂，可以改变气候、土壤、植被等局部地区的微环境，进而影响土壤侵蚀。因此，探讨土地利用/覆被变化对土壤侵蚀的影响对区域内水土流失防治等工作具有现实意义。

近年来，已有不少学者对LUCC与土壤侵蚀的关系进行了研究分析。喻锋等[16]利用USLE模型研究皇甫川流域不同土地利用类型下土壤侵蚀分布规律，结果表明近几十年流域土地利用变化剧烈，且林、灌措施是流域植被恢复和减少土壤侵蚀的首选。李婷等[17]利用ArcGIS 10.0及 InVEST土壤保持模型，着重探讨了秦岭山地丹江流域土地利用类型方式转变对流域土壤侵蚀的影响，结果表明2000—2010年耕地大面积转为灌丛是该流域由土地利用类型变化引起的土壤侵蚀减缓的主要原因。徐晓雅等[18]运用USLE模型，借助ENVI和ArcGIS软件，综合分析了澜沧县 2000年、2010年、2014年三期土地利用变化和土壤侵蚀的特征，研究结果表明15 a间澜沧县土壤侵蚀总面积变化不大，草地和耕地的侵蚀面积减少，土壤侵蚀量下降，但2014年由于人类活动、人口增长和城市化进程的加快等原因，林地和桉树林地的土壤侵蚀加重。谢颖颖等[19]利用RS和GIS技术，运用叠置分析和转移矩阵分析的方法，研究分析了喀斯特山区土地利用变化与土壤侵蚀的关系，结果表明两者间具有密切的联系，其中耕地是该地区土壤侵蚀发生的主要土地利用类型，耕地减少和草地增加分别与土壤侵蚀呈正相关和负相关关系，研究结果有利于土地资源的合理配置和喀斯特地区的生态保护。综上所述，土地利用/覆被与土壤侵蚀相互影响，相互制约，土地利用/覆被的变化会影响土壤侵蚀的转变，反之，会影响土地利用/覆被的转变。

作为长江流域四大中心城市和长三角西部枢纽城市，南京市人口、社会经济的快速增长，地形起伏大，长期不合理的开发利用和降雨集中等特点，使得该地区土壤侵蚀环境较为复杂。因此，研究土地利用与土壤侵蚀间的耦合关系对于区域资源与生态环境可持续性发展具有重要理论和实际意义，以期更有效地指导城市土地利用结构调整、优化开发保护布局、设计合理治理措施和规划未来城市的生态布局和重点建设区域，从而在促进城市经济快速发展的同时治理好水土流失。

1.1 研究区概况

南京市位于长江中下游平原，地理坐标为31°14′—32°36′N，118°32′—119°14′E，共11个区，其中调整后的江南六区(鼓楼、玄武、秦淮、建邺、雨花台、栖霞)是中心城区。全市国土总面积约6 587.02 km2，其中丘陵岗地、平原洼地、江河湖泊等水面的面积比例大约为63∶24∶11，以低山丘陵为主。气候属于北亚热带季风气候区，四季分明，年平均气温15.4℃，日照时数1 687 h，雨热同期，降水充足，年平均降雨量1 106 mm，属于南方红壤水力侵蚀区。植被类型属于常绿落叶阔叶混交林，多为次生植被，以人工林为主。主要分布树种有马尾松(PinusmassonianaLamb.)、麻栎(Quercusacutissima)、枫香(Liquidambarformosana)、冬青(LlexchinensisSims)等。该地区土壤主要有地带性土壤(黄棕壤和少部分红壤)和耕作性土壤(水稻土和灰潮土)两种类型。

1.2 数据源及其预处理

1.2.1 数据源 基础数据源包括：南京市1986年、1996年、2002年三期的土地利用/覆被数据，空间分辨率为30 m(中国科学院资源环境数据中心提供)、气象数据(来自国家气象数据网 www.cma.gov.cn)、土壤数据(来自www.geodata.cn)、南京市数字高程模型DEM(30 m)(来自地理空间数据云www.gscloud.cn)，南京市的社会经济资料及统计年鉴等。

遥感影像数据源包括：Landsat 8 OLI及Landsat 5 Thematic Mapper数据。由于1986年和1996年两期的遥感图像受云雾等影响存在质量问题，没有合适的数据源，故选用相邻的1987年和1997年两期数据进行代替。此外，由于南京市地理范围较大，TM影像上北部有小部分落在了120/37条带上，因此需要两景数据进行拼接，共7景影像数据。遥感影像参数见表1。

表1 遥感影像数据参数表

1.2.2 数据预处理 遥感影像预处理包含辐射校正和几何校正，其中辐射校正是遥感影像获取地面物体真实反射率必不可少的步骤。本文采用ENVI软件进行辐射定标和大气校正，同时以校正好的南京市2007年的TM遥感影像为基准，采用二次多项式拟合法进行几何校正，并将误差控制在0.5个像元内。最后，用南京的边界矢量数据进行裁切，得到研究区域7景影像数据。

2.1 土地利用类型划分

根据研究区的景观特点，结合影像分辨率和研究目的，土地利用现状分类解译主要采用1984年全国农业区划委员会制定的《土地利用现状调查技术规程》，采用该分类方法的原因是为了与中国科学院资源环境数据中心提供的四期土地利用覆被分类方案一致。为了本研究需要，最终将土地利用重分类为6类：耕地、林地、草地、居民点及建设用地、水域和其他用地。

2013年土地利用覆被数据是以2013年Landsat 8 OLI数据为基础，参考GOOGLE EARTH高分辨率影像和2002年土地利用覆被数据以及国家科技基础条件平台——地球系统科学数据共享平台获取的2013年土地利用覆被数据，人机交互解译获得，经实地采样验证，解译精度在88%以上。

2.2 RUSLE模型

修正的通用土壤流失方程(RUSLE)表达式为：

Ai=f·R·K·LS·C·P

(1)

式中:Ai为年土壤流失量〔t/(km2·a)〕;R为降雨和径流因子〔(MJ·mm)/(hm2·h·a)〕;K为土壤可蚀性因子〔(t·hm2·h)/(hm2·MJ·mm)〕;L为坡长因子;S为坡度因子;C为植被覆盖因子;P为水土保持措施因子,其中L,S,C与P为无量纲单位。f为转换系数,土壤流失量的单位为t/(hm2·a),我国习用t/(km2·a),二者转换常数f为100。

2.3 RUSLE模型中各因子的确定

2.3.1 降雨侵蚀力因子的计算 降雨是引起土壤侵蚀最重要的外部因素之一，也是土壤侵蚀发生最直接的动力之一。本研究以南京市31个气象站点的逐日降雨量数据为基础，选择了章文波等[20]提出的日雨量估算模型计算降雨侵蚀力，公式为：

(2)

式中:M为某一半月时段的降雨侵蚀力值〔(MJ·mm)/(hm2·h·a)〕;k是指该半月时段内的降雨天数;Pj表示该半月时段内第j天的日雨量,并且要求日雨量不得小于12 mm,否则记为0,上述12 mm阈值是与中国侵蚀性降雨标准相符合的[21]。半月时段的分隔日为每月第15日,每月前15 d作为一个半月时段,该月剩下天数作为另一个半月时段,以此全年共被划分为24个时段[20]。

根据章文波的回归计算，待定参数ɑ和β的拟合方程为：

(3)

α=21.586β-7.1891

(4)

式中:Pd12为日雨量不小于12 mm的日平均雨量(mm);Py12为日雨量不小于12 mm的年平均雨量(mm)。

2.3.2 土壤可蚀性因子的计算 本研究参考前人的研究并结合具体的实际情况，采用Williams等[22-23]于1990年提出的EPIC模型来计算K值，公式为：

(5)

式中：K为土壤可蚀性因子，为美国制单位，需要转化为国际制单位〔(t·hm2·h)/(MJ·mm·hm2〕；
SAN为土壤中砂粒含量(%)；
SIL为土壤中粉粒含量(%)；
CLA为土壤中黏粒含量(%)；
C为土壤中有机碳含量(%)；
SN1=1-SAN/100。该公式需要的砂粒、粉粒、黏粒及有机质含量原始数据来源于中国土种志和中国科学院南京土壤研究所土壤数据库。

2.3.3 地形因子的计算 在大尺度上，坡度坡长因子主要靠数字高程模型(DEM)来提取[24]。本文参考水利部2012年颁布的水土保持遥感监测技术规范(SL592-2012)中采用的坡度与坡长因子计算方法，结合南京市丘陵山区陡坡较多的实际情况，对坡度因子中部分参数参考刘宝元[25]陡坡公式进行了修订。

坡度因子计算公式：

(6)

坡长因子计算公式：

(7)

(8)

式中:S为坡度因子;L为坡长因子;λ为水平投影坡长(m);M为坡长指数。

2.3.4 植被覆盖管理措施因子的计算 林杰等[26-27]提出以植被结构因子—叶面积指数(LAI)取代长期以来用于水土保持定量评价的植被覆盖度，能有效的提高侵蚀预测精度。本文选择BP模型和LAI，反演研究区的植被方向性覆盖度和植被覆盖管理措施因子C。

植被方向性覆盖度与叶面积指数(LAI)间存在一个经典物理意义上的转换公式。Chen等[28](1997)和Kuusk等(2004)提出[29]：

Fcover(θ)=1-P(θ)=1-e-G(θ)LAI/cosθ

(9)

式中:Fcover(θ)是植被方向性覆盖;P(θ)为冠层的孔隙率;G(θ)为叶片在太阳入射方向上的投影,表征了叶子截光能力的大小;LAI是叶面积指数;θ为太阳入射天顶角;当植被叶片呈球形随机分布时,G(θ)=0.5,公式(9)简化为:

Fcover(θ)=1-P(θ)=1-e-LAI/(2cosθ)

(10)

因此，只要从遥感影像上反演出长时间序列LAI，即可准确地估算出植被乔、灌和草垂直植被覆盖度动态变化。

蔡崇法等[30]通过径流小区的多场人工降雨和天然降雨资料与地表覆盖度之间的相关关系，用回归分析方法建立了C因子与植被覆盖度fc(以百分数表示)的关系式。林杰等[26]修订了该模型如下：

(11)

2.3.5 水土保持措施因子的计算P因子是指其他条件相同情况下采用一定水土保持措施后的土壤流失量与无水土保持措施时的土壤流失量之比，一般介于0到1。在对研究区实际考察的基础上，结合前人的研究及经验[31-32]，对不同土地利用类型赋值，林地、草地、居民点及建设用地、水域、其他用地、水田、旱地对应的P因子分别为1.00，1.00，0，0，1，0.01，0.35。

3.1 南京市土壤侵蚀时空变化

将计算的RUSLE模型中的各因子代入公式(1)，得到1986年、1996年、2002年、2013年四年的土壤侵蚀模数图，统计分析不同年份土壤侵蚀模数的均值和最值(表2)。

由表2可知，1986—2013年南京市土壤侵蚀共经历了两个阶段：第一阶段为1986—1996年，土壤侵蚀加剧，土壤侵蚀模数从1986年的245.98 t/(km2·a)上升到636.8 t/(km2·a)，土壤侵蚀面积由324.11 km2增加到457.06 km2，增加了132.95 km2，侵蚀面积比从5.29%增加到7.46%，增加了41.02%。第二阶段为1996—2013年，土壤侵蚀得到了有效的治理，侵蚀模数从1996的636.8 t/(km2·a)降到175.27 t/(km2·a)，土壤侵蚀面积由457.06 km2减少到150.11 km2，减少了306.95 km2，侵蚀面积比从7.46%减少到2.45%，减少了67.16%，南京市土壤侵蚀严重的地区主要分布在位于江宁区的宁镇山脉西段和浦口区的老山， 2000年以前这两处采矿较多，采矿区基本为裸露山体，植被覆盖率很低，2000年以后南京市政府关停了大多数的露天开采的矿山、窑厂，生态条件才逐步改善，土壤侵蚀状况得以遏制。

表2 南京市不同年份去除水体后土壤侵蚀模数 t/(km2·a)

利用上述计算得到研究区土壤侵蚀分布图，根据《土壤侵蚀分类分级标准》(SL190-2007)中关于南方红壤丘陵区土壤侵蚀强度分级标准，将研究区侵蚀等级分为6个等级〔t/(km2·a)〕：分别为微度(<500)、轻度(500～2500)、中度(2500～5000)、强烈(5000～8000)、极强烈(8000～15000)、剧烈(>15000)，得到南京市4个年份的土壤侵蚀强度分级。微度侵蚀所占比重最大，四期分别占总面积的94.71%，92.54%，95.34%和97.55%，轻度及其以上的土壤侵蚀占比依次为5.29%，7.46%，4.66%和2.45%，由此可知南京市水土保持的本底较好；
其次是轻度侵蚀，四期分别占总面积的3.41%，4.44%，3.23%和1.53%。微度和轻度侵蚀的面积之和超过总面积的97%。然而，微度侵蚀的侵蚀量所占比例却最小，四期分别为6.78%，3.11%，6.29%，4.31%；
中度及其以上侵蚀类型所占的面积虽然不超过总面积的3%，但四期侵蚀量的比例之和却均超过77%，最高达88.9%；
其中极强烈和剧烈侵蚀的面积比不超过1.27%，但两者侵蚀量比例之和却超过53.49%，最高达76.58%，由此可见，南京市不同等级侵蚀面积与对应的侵蚀量呈明显的倒挂现象，因此较高等级侵蚀区应当是重点治理的区域，不可因为面积较小而轻视。1986—1996年南京市除了微度侵蚀的面积下降之外，其他等级的侵蚀面积均有较明显的增长，中度及以上侵蚀类型所占的侵蚀量比例之和从77.1%增加到88.9%，土壤侵蚀总量从150.4万t增加到387.32万t，侵蚀总量显著增加。1996—2002年南京市除了微度侵蚀面积略有增加之外，其他侵蚀面积均有所减小，土壤侵蚀总量从387.32万t减少到145.76万t，侵蚀总量显著减小。2002—2013年南京市的微度侵蚀面积继续增大，其他等级的侵蚀面积也都继续减小，土壤侵蚀总量从145.76万t减少到107.97万t，土壤侵蚀总量持续下降。2013年南京市的土壤侵蚀总量相比于1986年减少了28.2%，中度及以上侵蚀类型所占面积比下降了0.96%，由此可知2013年南京市土壤侵蚀状况相比于1986年有所改善。

从南京市土壤侵蚀强度的空间分布来看，土壤侵蚀主要发生在生产建设活动扰动比较频繁的丘陵山区，主要分布在大、中型采矿挖沙、水泥厂等企业开采而裸露的山体，如宁镇山脉西段江宁区的黄龙山、小茅山等地，这些区域植被覆盖遭到严重破坏，水土流失严重。1986—1996年侵蚀强度下降明显，主要分布在江宁、溧水、浦口老山和六合东部的一些丘陵山区。

3.2 不同土地利用类型的土壤侵蚀特征

从南京市四期土地利用类型的面积(表3)可以看出，南京市土地利用类型主要是耕地和居民点及建设用地，其次是林地和水域。从不同土地利用类型对应的土壤侵蚀状况(表4)可以看出，南京市87%以上的土壤侵蚀量集中在林地和耕地，主要原因是南京市的林地多分布在丘陵山区，地形坡度较大，一旦植被破坏，植被覆盖率迅速降低，在暴雨冲刷下很容易形成较大的土壤流失量；
而对于耕地来说，虽然总体上土壤侵蚀强度较轻，但是由于其本身面积比例大，所以最终累积的结果也比较大。草地和其他用地由于本身的面积就比较小，所以土壤侵蚀量也比较小。因此，南京市的土壤侵蚀治理重点要放在被破坏的山体上，必要时采取工程措施、生物措施与农业措施相结合对破坏山体进行生态修复。

结合表3和表4可知，1986—1996年耕地和林地的面积比略有下降，分别由原来的67.29%和10.9%下降到65.28%和10.83%，但是其对应的侵蚀量分别由286 340 t和1 133 150 t增加到687 748 t和2 730 124 t；
与此相反，草地和其他用地面积比略有上升，分别由0.26%和0.07%上升到0.27%和0.08%，其对应的侵蚀量分别由51 716.11 t和35 651.12 t增加到273 032.9 t和182 562 t，由此可知，该时段内土壤侵蚀状况加剧。1996—2013年耕地面积比由65.28%降低到45.58%，对应的土壤侵蚀量也由687 748.3 t减少到167 521 t；
相反，林地和居民点及建设用地的面积比由10.83%和13.52%增加到12.6%和27.27%，其中由林地引起的土壤侵蚀量由2 730 124 t减少到770 902 t，因此该时段内土壤侵蚀状况得到明显改善。

从不同土地利用类型中土壤侵蚀强度等级的面积分布来看(图1)，1986—2013年的4个时段内不同土地利用类型中的侵蚀强度等级构成相一致，同一土地利用类型中构成的侵蚀强度的类型和面积比很接近，且微度和轻度等级的面积在各土地利用类型中均占主体。具体而言，在耕地中，侵蚀等级比重最大的为微度侵蚀，且四期均在94%以上，其次为轻度侵蚀，四期的面积比介于1.2%～4.6%；
在林地中，侵蚀等级最大的仍为微度侵蚀，面积比介于70.1%～89.2%，其次为轻度侵蚀，面积比介于5.8%～15.4%，中度及其以上侵蚀介于5%～18.8%；
在草地中，侵蚀等级排在前两位的是微度侵蚀和轻度侵蚀，各自面积比分别介于75%～89.2%和6.4%～16.2%；
居民点及建设用地和水域都是微度侵蚀；
在其他用地中，侵蚀等级偏重，中度及其以上等级的面积比介于42.7%～83.8%。

表3 南京市不同年份不同土地利用类型

表4 南京市不同年份不同土地利用类型土壤侵蚀量

图1 1986-2013年不同土地利用类型在不同土壤侵蚀强度中的分布

3.3 土地利用变化与土壤侵蚀关系分析

从不同土地利用类型引起的土壤侵蚀变化速率来看(图2)， 1986—2013年近30 a时间内由居民点及建设用地、水体和其他用地变化引起的土壤侵蚀变化速率波动较小，侵蚀速率基本在500 hm2/a以下，且2002年之前由这3种土地利用类型变化引起的土壤侵蚀速率呈增加趋势，而2002年之后土壤侵蚀速率呈显著下降趋势；
相反地，由耕地、林地和草地变化引起的土壤侵蚀变化速率波动较大，其中由耕地变化引起的侵蚀速率在757～2 196 hm2/a，由林地变化引起的侵蚀速率介于1 096～2 711 hm2/a，由草地变 化引起的侵蚀速率介于257～1 009 hm2/a。

从1986—2013年的时间变异来看，1996—2002年除耕地外，其余土地利用类型变化引起的侵蚀变化速率都达到最大值，1986—2002年除由耕地变化引起的侵蚀变化速率呈下降趋势外，其余均呈上升趋势，其中由林地变化引起的侵蚀变化速率呈急剧上升趋势；
1996—2013年，土壤侵蚀变化速率呈显著下降趋势，在2002—2013年除其他用地外，其余土地利用类型变化引起的侵蚀变化速率达到最低值。

图2 1986-2013年不同土地利用变化引起的

土地利用/覆被对土壤侵蚀的影响可以归为3类：无明显影响、正面影响和负面影响。由于土地利用类型转换的多样性，所以由其变化对侵蚀强度引起的影响也可以同时包含上述3个影响。

根据图3可以看出，1986—1996年这一时段内水域、居民点及建设用地和其他用地对土壤侵蚀无明显影响，主要原因是前两者类型转化具有不可逆性或者转化成本巨大，而其他用地由于面积较小，因此变化不显著。耕地变化对土壤侵蚀具有明显的负面影响，主要是因为耕地在快速城市化背景下主要流向居民点及建设用地、水域和林地。其中耕地在流向居民点及建设用地和水域时，由于二者侵蚀等级和大部分耕地均为微度，没有下降的空间，故没有体现出正面影响，但是在侵蚀模数数值上是降低的，地表硬化后土壤不再发生明显侵蚀，但是水土流失及生态环境并没有得到相应的改善；
耕地在流向林地时，尤其是流向经济林地时，主要发生在丘陵山区周围，造成土壤侵蚀状况加剧，在提高一个等级处有明显的波峰，其峰值为15 446.05 hm2。林地和草地尤其是林地对土壤侵蚀既具有正影响也具有负面影响，以正面影响为主，本时段内两者兼有的原因是林地流向居民点及建设用地的同时也流向耕地，在流向居民点及建设用地时主要起正面影响作用，降低了土壤侵蚀强度，而在流向耕地时主要起负面作用，增加了土壤侵蚀强度，尤其是毁林开垦，陡坡开垦，降低了植被盖度，造成了大量的水土流失。林地在降低一个等级处和增加一个等级处各存在一个小的波峰，峰值分别为6 524.19，2 338.92 hm2；
草地在降低两个等级处也有一个小的波峰，峰值为1 743.57 hm2。由于耕地变化引起的侵蚀强度下降一个等级的面积远大于由林地和草地变化分别引起的增加一个等级和两个等级的面积之和，造成研究区土壤侵蚀状况加剧。

图3 1986-1996年土地利用变化引起的土壤侵蚀强度变化

由图4可以看出，1996—2002年这一时段内整体趋势与上一时段相同，但林地和耕地引起的变化幅度出现了互换，其中由林地变化引起的在下降一个等级处有个峰值为14616.5 hm2。此外，由林地和草地变化分别引起的下降一个等级和两个等级的面积远大于由耕地变化引起的侵蚀强度上升一个等级的面积，所以该时段内土壤侵蚀状况有所缓解。

由图5可以看出，2002—2013年这一时段内整体趋势与1996—2002时段相同，只是在引起的变化幅度上较上一时段趋缓，土壤侵蚀得到进一步缓解。

图5 2002-2013年土地利用变化引起的土壤侵蚀强度变化

(1) 南京市土壤侵蚀以微度侵蚀为主，其侵蚀面积比不小于92%，而其侵蚀量所占比重最小(<3.11%)。极强烈和剧烈侵蚀的面积比不超过1.27%，但两者侵蚀量比例之和超过53.49%，最高达76.58%。由此可见，南京市不同等级侵蚀面积与对应的侵蚀量呈明显倒挂现象，因此极强烈与剧烈侵蚀区是预防和加强整治的重点区域。从南京市土壤侵蚀强度的空间分布来看，土壤侵蚀主要发生在生产建设活动扰动比较频繁的丘陵山区。

(2) 1986—2013年南京市的土壤侵蚀经历了一个先增加后减弱的过程。1986—1996年土壤侵蚀加剧，土壤侵蚀模数从245.98 t/(km2·a)增加到636.8 t/(km2·a)，侵蚀面积比增加了41.02%。1996—2013年土壤侵蚀得到了有效治理，侵蚀模数从636.8 t/(km2·a)减少到175.27 t/(km2·a)，侵蚀面积比减少了67.16%，结果表明南京市近年来土壤侵蚀治理效果显著。

(3) 1986—2013年内由居民点及建设用地、水体和其他用地变化引起的土壤侵蚀变化速率波动较小，相反地，由耕地、林地和草地变化引起的土壤侵蚀变化速率波动较大。从时间变异来看，1996—2002年土壤侵蚀速率变化最大，2002—2013年土壤侵蚀变化速率最为稳定。

从不同土地利用覆被类型对土壤侵蚀强度影响来看，水域、居民点及建设用地和其他用地对土壤侵蚀无明显影响，而耕地对土壤侵蚀具有明显的负面影响，主要是因为耕地在快速城市化背景下主要流向居民点及建设用地、水域和林地，从而降低了土壤侵蚀强度。林地和草地变化对土壤侵蚀既有负面影响也具有正面影响，以正面影响为主，这主要是因为林地既流向耕地也流向居民点及建设用地和水域，不同时期其主要影响不同。

因此，南京市需加大对于开矿、生产开发建设项目等重点区域的治理力度，加大线状、河流、带状等生态廊道的建设，加大绿色景观建设，优化国土利用空间布局。

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