(中国科学院水利部 水土保持研究所)

基金项目：中国科学院知识创新工程项目“区域水土保持环境效应与生态环境建设对策”(KZCX1-10-04-01)和“区域水土流失宏观分析”(99-01-05)资助。
作者简介：胡良军(1972-)，男，河南新县人，博士生。主要从事“3S”应用、区域环境评价、土壤水分与植被恢复方面的研究。

水土流失根据研究尺度的不同可分为3个层次：坡面、小流域和区域研究^[1]。区域水土流失以大面积水土流失的宏观规律为研究目的，可以为水土流失的规划、区划、区域环境治理决策、水土流失灾情快速调查等工作提供技术支持和服务。实现区域水土流失评价的途径有两种：一种是区域大面积定位监测研究，然后通过信息汇总(Aggregation)和尺度转换(主要是Upscaling)的方式获取区域的整体信息，这种方法如通用土壤流失方程USLE方法的区域应用，其实际上仍是基于对坡面的定位观测，不是区域尺度意义上的模型；另一种方法是地学综合统计法(Geostatistic)，主要是通过地理综合的办法对区域进行分区或网格化，然后分析全部单元区或单元格的专题信息的区域统计规律，建立起区域宏观统计模型，作为评价和获取区域宏观信息的依据。本研究采用的是第二种方法。所以，这里所提的区域水土流失研究的概念，不同于传统坡面、小流域研究依赖于定位观测的特点，它主要强调区域尺度的层次性、系统性、整体性、宏观性和综合性，是一种从宏观尺度出发并获取宏观尺度结论的地学综合统计方法，而不是一般意义上的区域定位观测研究。其目的在于建立区域宏观水土流失模型和获取大面积水土流失的区域宏观规律，具有数据需求量大、数据更新快、比尺不一和数据多源、多型的特点和要求。而一个高效、全面的数据库系统则是实现区域水土流失评价的基础和关键。所以，必须从区域水土流失评价的现实需要出发，科学解决区域评价中数据库建设的问题。