降雨侵蚀力和土壤侵蚀量和土壤侵蚀模数计算公式的关系?

岷江流域是长江流域重要的一级支流,也是长江流域的主要产沙源之一,作为长江上游生态屏障建设的重点区和四川重要的经济发展区,流域的生态安全对确保四川经济健康发展和维护长江流域的生态安全具有重要意义。但岷江流域严重的水土流失正阻碍着四川经济的发展,同时也威胁国土资源安全和整个长江流域的生态安全。为更好地治理岷江流域的水土流失,促进区域社会经济可持续发展,维护长江流域生态安全,本文针对岷江流域土壤侵蚀演变及其治理对策进行初步研究。由于流域地理跨度大、面积广,常规的调查研究难以对岷江流域的土壤侵蚀变化进行分析,因此,本文以遥感解译数据为基础,采用1995年和2000年的岷江遥感(RS)资料为主要信息源,结合2005年实地调查资料,研究岷江流域土壤侵蚀的演变规律、分区与水土流失变化的驱动力,应用马尔科夫模型对流域土壤侵蚀的发展趋势进行预测,同时探讨岷江流域水土流失治理对策。结果表明: (1)岷江流域土壤侵蚀现状表现为:侵蚀总面积19907.7km~2,占幅员面积的43.77%。各侵蚀类型以水蚀为主,占侵蚀面积的88.24%;冻融侵蚀面积3326.28km~2,主要分布于岷江上游的高山区,流域分布的风蚀面积为5.34km~2;各侵蚀等级中,以中度侵蚀为主,占侵蚀面积的44.07%。与1995年相比,土壤侵蚀面积减少369.6km~2,减少比例为0.81%,其中中度侵蚀减少326.26km~2,轻度侵蚀增加148.99km~2;冻融侵蚀面积减少12.56km~2,风蚀面积减少0.55km~2。对土壤侵蚀量的计算表明:岷江流域2000年土壤侵蚀量为8943.25万t,平均侵蚀模数1966 t/km~2.a。 (2)依据土壤侵蚀国家分区标准,结合岷江流域地形地貌和土壤侵蚀特点,将流域土壤侵蚀区分为上游中度水蚀冻融侵蚀区、中游微度水蚀区和下游中度水蚀区;2000年三个区域的土壤侵蚀率分别为52.88%、21.7%和50.04%;与1995年相比,三个区的土壤侵蚀分别减少了0.2%、5.08%和3.6%。 (3)以1995年和2000年土壤侵蚀面积及等级分配数据为基础,应用Markov模型对年岷江流域土壤侵蚀面积的预测结果显示:岷江流域土壤侵蚀面积呈逐年减少趋势。到2025年,土壤侵蚀面积将比2000年减少1452.87km~2;对土壤侵蚀量的预测表明,未来20年内,每5年以317.36万t的速度减少。 (4)岷江流域土壤侵蚀变化的驱动力包括自然和人为因素。选择降雨变化、土地利用变化、森林覆盖度变化三个自然因素和人口密度、万元GDP(作为经济发展指标)两个社会发展指标作为研究区域土壤侵蚀变化的驱动力因素。结果显示:2000年降雨侵蚀力对土壤侵蚀的影响是1995年的0.71;森林覆盖率每增加1%,土壤侵蚀模数减少比例为0.4%-7%,平均减少比例为3%,土壤侵蚀模数平均减少53 t/km~2.a;林地面积与草地面积之和与土壤侵蚀面积呈现明显的线性相关,旱地面积与土壤侵蚀面积呈现二次函数关系;土壤侵蚀面积、土壤侵蚀量与万元GDP呈现指数关系;单位人口密度与县域土壤侵蚀面积和土壤侵蚀量均呈幂指数关系。 (5)通过对水土流失危害、土壤侵蚀分区、土壤侵蚀驱动力、土壤侵蚀发展趋势和土壤侵蚀治理现状的分析,划分了岷江流域水土流失治理的不同区域,包括:水土流失优先治理区、水土流失重点治理区。流域尺度的水土流失治理应以不同类型的治理工程为主要途径,在开展坡耕地专项治理、山地灾害防治和生态保护与恢复工程的基础上,创新行政和事业管理制度与措施,减少新增水土流失面积,促进岷江流域水土流失的全面治理。

【学位授予单位】:四川农业大学
【学位授予年份】:2008


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【摘要】:水土流失作为一个长久性、艰巨性的问题的,一直干扰着各地区人民生活生产,已经成为了世界性的重大问题。中国同样深受水土流失的困扰,水土流失使我国社会经济遭到巨大损失、人民正常生活受到严重影响。青岛市位于北方土石山区,全境位于鲁东低山丘陵区,受东亚季风降雨的影响,水土流失危险程度较高,研究青岛市水土流失危险程度,提出水土流失的防治措施和对策,对于青岛市水土保持工作具有重大意义。水土流失危险程度评价是依照现阶段水土流失情况,对未来水土流失将要发生的程度及趋势进行预测。本文基于RS与GIS技术,分别对降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡度坡长因子、植被覆盖与管理因子、水土保持措施因子进行处理、分析。利用上述因子,通过通用土壤流失方程(USLE)计算了青岛市土壤侵蚀模数,依据《北方土石山区水土流失综合治理技术标准》(SL665―2014)将土壤侵蚀模数进行分级,将青岛市水土流失分为微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强烈侵蚀、极强烈侵蚀以及剧烈侵蚀,并从不同尺度对青岛市水土流失现状进行了分析。将得到的土壤侵蚀模数与土壤容重数据、土层厚度数据,利用抗蚀年限法进行计算得到青岛市土壤抗蚀年限,参照《水土流失危险程度分级标准(SL718-2015)》对青岛市水土流失危险程度进行分级分析,将青岛市水土流失危险程度分为微度、轻度、中度、重度、极度。并结合水土流失潜在危险指数计算公式,利用水土流失不同危险等级的土地面积进行了青岛市水土流失危险指数计算。青岛市平均土壤侵蚀模数为335.37t/km2.a,年侵蚀总量为401.30万t。轻度侵蚀面积945.30km2,占土地总面积的12.18%;中度侵蚀面积344.09km2,占土地总面积的4.43%;强烈侵蚀面积160.56km2,占土地总面积的2.07%;极强烈侵蚀面积106.89km2,占土地总面积的1.38%;剧烈侵蚀面积45.84km2,占土地总面积的0.59%;微度侵蚀占青岛总面积的88.72%。青岛市各区市土壤侵蚀中微度侵蚀面积最多,微度侵蚀到剧烈侵蚀整体呈现面积递减趋势。各区市中,黄岛区剧烈侵蚀面积最大,达到32.17km2,平度市剧烈侵蚀面积为31.54 km2,处于第二位。胶州市与崂山区紧随其后,分别处在第三、第四。在剧烈侵蚀面积中,黄岛区所占面积最大,平度市第二,胶州市为第三,崂山为9.29 km2,排在第四。但崂山区中度及以上侵蚀面积占其面积比例最大,大于1/5,为水土流失最为严重的区市。青岛市土壤侵蚀危险程度微度危险、中度危险、重度危险与极度危险仅共占青岛市总面积的4.54%,面积只有511.51km2,青岛市水土流失危险程度综合指数平均值为1.11,整体上水土流失危险程度不高,但仍然需要高度重视与积极采取预防措施。从不同行政区看,崂山区、黄岛区两区是青岛市水土流失潜在危险最大的区域;从不同地貌类型分析,青岛市丘陵区、低山区、中山区水土流失危险性最大;上述区域是水土流失严重区域,需要引起相关部门的高度重视,积极采取水土保持措施,防止水土流失的发生。

【学位授予单位】:山东师范大学
【学位授予年份】:2017


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许尔琪, 张红旗, 董光龙. .伊犁河谷土壤水力侵蚀的时空变化研究[J]. 资源科学, ):

地理空间数据云(http:///)

寒区旱区科学数据中心, 中国地区长时间序列GIMMS植被指数数据集

本文采用修正土壤流失方程RULSE[]进行伊犁河谷的土壤水力侵蚀估算, 其计算公式如下:

式中A为年均土壤侵蚀模数(t/(hm2· a)); R为降雨侵蚀力因子((MJ· mm)/(hm2· h· a)); K为土壤可蚀性因子((t· hm2· h)/(hm2· MJ· mm)); LS为坡度坡长因子, 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。

2.3.1 降雨侵蚀力因子(R

降雨侵蚀力因子(R)反映了降雨因素对土壤的潜在侵蚀作用, 是导致土壤水力侵蚀的主要驱动因素。本文基于3h的降雨产品, 采用朱强等提出的降雨侵蚀力计算方法[], 累计计算次降雨侵蚀力, 估算年降雨侵蚀力因子R,

式中R为年降雨侵蚀力因子((MJ· mm)/(hm2· h· a)); 为3h降雨产品的平均降雨强度; 为次降雨过程中最大的3h降雨强度; n为该年内降雨的次数。

2.3.2 土壤可蚀性因子(K

土壤可蚀性因子(K)是表征土壤性质对侵蚀敏感程度的指标, 反映土壤被降雨侵蚀力分离、流水冲刷和搬运难易程度。本文采用目前应用广泛的Williams等提出的EPIC土壤可蚀性计算模型[], 土壤可蚀性K因子可通过土壤砂粒、粉粒、黏粒含量和土壤有机质来计算, 公式如下:

0.1317为美制向公制的转化系数。该公式要求土壤质地为美国制标准, 由于本研究土壤数据库采用的标准为国际制, 根据前人的研究[, ], 本文利用matlab软件, 采用3次样条插值程序完成了土壤质地由国际制标准向美国制标准的转换。

坡度坡长因子(LS)用以表征地形对土壤流失的影响, 是降雨侵蚀动力的加速因子。坡度坡长因子表示当其他因子相同时, 一定坡度坡长的坡面上, 土壤流失量与标准径流小区典型坡面土壤流失量的比值。目前基于DEM提取坡长因子存在较大的复杂性和不确定性[], 根据前人的研究[, , ], 借鉴McCool对坡长因子[]和刘宝元对坡度因子[]的研究, 本文修正Van Remotel等根据RUSLE模型编写的AML代码, 最终, 坡度坡长因子采用计算公式[]

式中L为坡长因子; S为坡度因子; θ 为坡度(%); m为无量纲常数, 取决于坡度(θ )百分比值。

2.3.4 植被覆盖与管理因子(C

植被覆盖与管理因子(C)是影响土壤侵蚀最敏感的因子[], 反映了植被覆盖或管理措施对土壤流失量的影响。该因子是指在相同的土壤、地形和降雨情况下, 某一特定作物或植被覆盖的土壤流失量与裸地的土壤流失量的比值, 取值介于0到1之间。本文基于NDVI数据, 采用蔡崇法等提出的方法[], 计算植被覆盖与管理因子, 公式如下:

0 0 0

式中C为植被覆盖与管理因子, 无量纲; f为植被覆盖度, 是根据NDVI进行计算, 公式为:

2.3.5 水土保持措施因子(P

水土保持措施因子(P)为采取水土保持措施后土壤流失量与顺坡种植时土壤流量比值, 根据前人的研究[, , , , ], 本文利用土地利用类型进行分别赋值估算()。

0 0 0 0
3.1 土壤水力侵蚀的空间分布现状

应用修正土壤流失方程RULSE, 本文计算了伊犁河谷的各土壤侵蚀因子和土壤侵蚀模数()。研究区土壤侵蚀模数平均为5.50t/(hm2· a), 土壤侵蚀总量为30.39万t/a。各土壤侵蚀因子和土壤侵蚀模数空间分布差异明显, 除土壤保持措施因子外, 其余因子和土壤侵蚀模数呈现相似的空间分布, 侵蚀因子和土壤侵蚀模数的高分值区域主要分布在南、北、中天山的高山地区, 以及尼勒克县和伊宁县的中山地区, 位于高山中间的广阔盆地和平原地区的各侵蚀因子分值和土壤侵蚀模数较低。并且, 土壤可蚀性因子和植被覆盖管理因子在尼勒克县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县, 以及巩留县和新源县的中山荒草地区有较高的数值分布; 而土壤保持因子则呈现与上述因子相反的空间分布格局, 较高数值主要分布在伊犁河谷的中山地区。

计算不同土地利用类型的土壤侵蚀模数, 结果表明, 耕地、林地和草地的土壤侵蚀模数分别为0.25t/(hm2· a)、4.18t/(hm2· a)和9.04t/(hm2· a), 可见研究区土壤侵蚀风险主要分布在草地, 尤其是低覆盖度的荒漠草原。在以往的研究中, 认为耕地有较大水土流失风险。但是, 研究区耕地多分布在地势平缓区域, 且经过多年的土地开发利用, 农田防护林建设以及滴灌、喷灌、地膜等技术的广泛使用, 皆能有效防治土壤侵蚀的发生, 而林地、草地则多分布地势较陡的区域, 尤其是荒漠草原, 较低的植被覆盖度和较大的坡度增加了局部的水土流失。

依据国家水利部土壤侵蚀分类的分级标准(SL190-2007), 将伊犁河谷的土壤侵蚀量划分为微度、轻度、中度、强度、极强度和剧烈等6个等级(和)。以此为基准衡量, 伊犁河谷的土壤侵蚀状况整体较轻, 基本以微度侵蚀为主, 面积达到了46 447.02km2, 占全区土地面积的83.99%; 轻度侵蚀面积次之, 为6133.88km2, 占比为11.10%, 主要分布在尼勒克县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县, 以及巩留县和新源县的中山荒草地区; 中度侵蚀的面积为1470.70km2, 占比2.66%, 主要连片分布在霍城县、伊宁县和尼勒克县相连, 以及特克斯县、新源县和巩留县相连的中山荒漠草原地区; 而强度侵蚀等级以上的面积为1248.39km2, 占比为2.25%, 主要零星分布于局部区域, 包括昭苏县和特克斯县南部的南天山地区、察布查尔锡伯自治县和昭苏县交界的中天山地区, 以及尼勒克县的北天山地区。

本文结果表明伊犁地区的土壤侵蚀情况较好, 与以往的研究有所差异, 这一方面说明了伊犁地区尽管在全疆范围土壤侵蚀较为严重, 但在全国范围内, 其侵蚀状况并不严重; 另一方面, 根据国家水利部的土壤侵蚀分类分级标准进行划分, 未进行参数校正的土壤侵蚀模数结果对于通用的分级标准不同地区也存在适用性的差异。

3.2 土壤水力侵蚀的总体时空变化

本文设定土壤可蚀性和坡度坡长因子保持不变, 基于两个时段(年和年)的降雨、NDVI和土地利用数据, 计算两期的降雨侵蚀力, 植被覆盖与管理因子和水土保持措施等3个因子, 估算伊犁河谷两个时段的土壤侵蚀量, 分析两期的土壤侵蚀特征的变化(), 并比较土壤侵蚀等级变化的空间分布()。

研究区等级最低的微度侵蚀面积从年40 992.63km2增加到年46 447.03km2, 净增加5454.40km2, 比重从74.14%增加到83.99%; 而轻度、中度、强度、极强度和剧烈侵蚀等级面积都有明显减少,

从空间分布上看, 伊犁河谷的土壤侵蚀情况呈现总体改善但局部恶化的趋势(), 约有20.1%的区域土壤侵蚀等级降低, 相反, 侵蚀等级增加的区域为9.8%, 不足侵蚀情况改善面积的一半。具体来看, 主要是位于高海拔山区的土壤侵蚀状况有明显的改善, 尤其是南天山地区, 约有83.9%的中度侵蚀等级以上区域有所降低, 中度侵蚀等级以上区域在年呈现一定的连续分布特征, 而年该区中度侵蚀等级以上的面积明显减少, 呈现零星分布的空间格局(); 土壤侵蚀等级增加的区域主要位于尼勒克县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、巩留县和新源县的中山荒草地区。

3.3 土壤侵蚀因子的时空变化

本文分别计算两期数据相应的土壤侵蚀因子, 以降雨、植被和土地利用作为气候变化和人类活动的综合表征, 定量化评估其对伊犁河谷土壤侵蚀的影响(a)。近30年伊犁河谷平均降雨侵蚀力因子增加显著, 从年的1094(MJ· mm)/(hm2· h· a)增加到年的2049(MJ· mm)/(hm2· h· a), 除在研究区西南部的昭苏县有所降低外, 其余地区皆呈上升趋势, 尤其以北天山地区增加最为明显。由可以看出, 研究区年均降雨量呈现明显的波动上升趋势, 年的年均降雨量在300mm左右波动, 年除个别年份外, 年均降雨量在450mm左右波动。因此, 降雨侵蚀力作为原动力, 从年到年明显提升, 增加了该区土壤水力侵蚀的风险。

从年到年, 伊犁河谷的植被与覆盖管理因子平均值从0.128减少到0.088, 呈现总体减少、局部增加的空间变化格局, 增加的区域主要分布于南部和北部山区边缘以及中部的草地(b)。研究区月平均植被覆盖度从年的54%增加到年65%, 植被覆盖度的明显增加, 增大了植被茎叶对降雨的截留范围和作用, 同时也增加了植被根系对土壤的固结作用, 皆有利于区域的土壤保持。因此, 植被与覆盖管理因子的明显降低, 减低了伊犁河谷的土壤侵蚀。

伊犁河谷的水土保持措施因子从年的0.76降低到了年0.71(c), 水土保持措施因子减少的区域主要是建设用地和耕地扩张的地区()。近30年来, 研究区的建设用地和耕地急剧扩张, 分别从1980s的647.24km2和6998.93km2增加至2015年的1300.38km2和8939.90万km2, 增幅分别达到100.91%和27.73%。建设用地的扩张增加了区域非渗透表面的面积, 减低了土壤侵蚀的风险。而耕地的扩张主要来自于低覆被草地。相比于低覆被草地, 早已摒弃了“ 大水漫灌” 而采取高效灌溉节水措施的的耕地具有更高的水土保持能力, 相比于降雨自然冲刷的低覆盖草地, 有地表拦截和覆盖措施耕地表面能更为有效控制水土流失, 上述这些皆有效减低了伊犁河谷的土壤水力侵蚀。

从年到年, 伊犁河谷的水力侵蚀因子几乎增加了一倍, 降雨因素对土壤水力侵蚀起到正效应, 而植被与覆盖管理和水土保持措施因子数值都减少, 植被和土地利用因子起负效应。结合, 可评估各因子对区域土壤侵蚀特征的交互影响。位于西南部山区的高土壤侵蚀等级区域上述3个因子数值都明显减少, 使得该地区的土壤侵蚀等级显著降低; 研究区北部和中部的降雨侵蚀力因子呈增加趋势, 但植被覆盖与管理因子和水土保持措施因子以减少为主, 地表覆被的增加及管理措施的改善, 减轻了降雨量侵蚀力变化所增加的土壤侵蚀风险, 因此, 耦合土壤可蚀性因子和坡度坡长因子, 上述区域的土壤侵蚀量并没有显著的增加。综合计算, 三者变化的联合效应以负效应为主, 区域的土壤水力侵蚀情况从年到年有明显的改善。

本文应用修正土壤流失方程, 对近30年来伊犁河谷土壤侵蚀状况及其侵蚀因子的时空变化进行分析, 结果表明:

(1)研究区的土壤侵蚀模数平均为5.50t/(hm2· a), 土壤侵蚀总量为30.39万t/a; 区域土壤侵蚀状况良好, 以微度侵蚀为主, 面积达到46 447.02km2, 占全区面积比例超过了83.99%, 强度侵蚀等级以上的面积比重仅为2.25%, 零星分布于南、北、中天山的局部地区; 耕地、林地和草地等的评价土壤侵蚀模数分别为0.25, 4.18和9.04t/(hm2· a), 高土壤侵蚀风险主要分布在草地。

(2)对比年和年两个时段, 研究区土壤侵蚀量呈减少趋势, 微度侵蚀面积比重从74.14%增加到了83.99%; 轻度、中度、强度、极强度和剧烈侵蚀等级的减少幅度为22.68%, 47.27%, 72.79%, 32.38%和70.86%。

(3)从年到年, 降雨侵蚀力从1094(MJ· mm)/(hm2· h· a)增加到2049(MJ· mm)/(hm2· h· a), 而植被覆盖与管理因子和水土保持因子分别从0.128和0.76降低到0.088和0.71, 伊犁河谷的降雨因素对土壤侵蚀起到正效应, 而植被和土地利用因子则是负效应, 耕地开垦通过高效灌溉节水措施的有效提高了水土保持能力, 耦合三者的时空变化, 其对伊犁河谷土壤侵蚀以负效应为主, 区域的土壤水力侵蚀情况有明显的改善。

陈龙, 谢高地, 张昌顺, 等. 澜沧江流域土壤侵蚀的空间分布特征[J]. , ): .
刘纪远, 张增祥, 庄大方. 20 世纪 90 年代中国土地利用变化时空特征及其成因分析[J]. , ):
秦伟, 朱清科, 张岩. 通用土壤流失方程中的坡长因子研究进展[J]. , ): 117-124.

... 1 引言土壤侵蚀造成土地退化、土壤肥力流失、土地生产力降低、河流淤积和水质污染等一系列的生态环境问题,影响农业生产和食物安全,制约着社会的可持续发展,一直是国内外研究的热点[1,2,3] ...

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Equation)[4],进行土壤侵蚀的定量评估[5,6,7,8,9,10,11],但往往忽视了土壤侵蚀变化的时间动态性,尤其是随着气候变化和人类活动影响的加剧[3,12],例如区域的降雨、植被覆盖以及水土保持措施等因子发生的变化,皆会影响土壤侵蚀的状况,定量化评估多因子的时空变化及其对土壤侵蚀影响的正负效应,将有利于土壤侵蚀评估的深入研究

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... 3 研究方法本文采用修正土壤流失方程RULSE[4]进行伊犁河谷的土壤水力侵蚀估算,其计算公式如下: ...

陈龙, 谢高地, 张昌顺, 等. 澜沧江流域土壤侵蚀的空间分布特征[J]. , ): .

土壤侵蚀已成为全球范围内主要的环境和农业问题之一。本文基于GIS技术和RUSLE模型, 对澜沧江流域的土壤侵蚀状况及其空间分布特征进行了计算分析。结果表明, 流域内年土壤侵蚀量为11.27亿t/a, 平均土壤侵蚀模数为68.63 t/hm 2 , 属强烈侵蚀。流域内土壤侵蚀与坡度和海拔关系密切, 坡度每上升一个等级, 土壤侵蚀模数平均增加33.34 t/hm 2 ;而海拔平均每升高1000m, 土壤侵蚀程度则加重2. 3倍。流域内60.86%面积的区域存在着不同程度的侵蚀, 其特征表现为局部区域内的剧烈土壤侵蚀, 主要分布于中上游海拔在3000m以上, 坡度为15~35°的区域内, 是土壤侵蚀以及泥石流等地质灾害防治的重点区域。

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... 水土保持措施因子(P)为采取水土保持措施后土壤流失量与顺坡种植时土壤流量比值,根据前人的研究[5,6,7,8,9],本文利用土地利用类型进行分别赋值估算(表2) ...

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... 植被覆盖与管理因子(C)是影响土壤侵蚀最敏感的因子[7],反映了植被覆盖或管理措施对土壤流失量的影响 ...

... 水土保持措施因子(P)为采取水土保持措施后土壤流失量与顺坡种植时土壤流量比值,根据前人的研究[5,6,7,8,9],本文利用土地利用类型进行分别赋值估算(表2) ...

Equation)[4],进行土壤侵蚀的定量评估[5,6,7,8,9,10,11],但往往忽视了土壤侵蚀变化的时间动态性,尤其是随着气候变化和人类活动影响的加剧[3,12],例如区域的降雨、植被覆盖以及水土保持措施等因子发生的变化,皆会影响土壤侵蚀的状况,定量化评估多因子的时空变化及其对土壤侵蚀影响的正负效应,将有利于土壤侵蚀评估的深入研究

... 该公式要求土壤质地为美国制标准,由于本研究土壤数据库采用的标准为国际制,根据前人的研究[5,8],本文利用matlab软件,采用3次样条插值程序完成了土壤质地由国际制标准向美国制标准的转换 ...

... 水土保持措施因子(P)为采取水土保持措施后土壤流失量与顺坡种植时土壤流量比值,根据前人的研究[5,6,7,8,9],本文利用土地利用类型进行分别赋值估算(表2) ...

Equation)[4],进行土壤侵蚀的定量评估[5,6,7,8,9,10,11],但往往忽视了土壤侵蚀变化的时间动态性,尤其是随着气候变化和人类活动影响的加剧[3,12],例如区域的降雨、植被覆盖以及水土保持措施等因子发生的变化,皆会影响土壤侵蚀的状况,定量化评估多因子的时空变化及其对土壤侵蚀影响的正负效应,将有利于土壤侵蚀评估的深入研究

... 水土保持措施因子(P)为采取水土保持措施后土壤流失量与顺坡种植时土壤流量比值,根据前人的研究[5,6,7,8,9],本文利用土地利用类型进行分别赋值估算(表2) ...

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Equation)[4],进行土壤侵蚀的定量评估[5,6,7,8,9,10,11],但往往忽视了土壤侵蚀变化的时间动态性,尤其是随着气候变化和人类活动影响的加剧[3,12],例如区域的降雨、植被覆盖以及水土保持措施等因子发生的变化,皆会影响土壤侵蚀的状况,定量化评估多因子的时空变化及其对土壤侵蚀影响的正负效应,将有利于土壤侵蚀评估的深入研究

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刘纪远, 张增祥, 庄大方. 20 世纪 90 年代中国土地利用变化时空特征及其成因分析[J]. , ):

在土地利用变化时空信息平台的支持下,本文对我国20世纪80年代末到90年代末的土地利用变化过程进行了全面分析,揭示了我国10年来土地利用变化的时空规律,分析了这些规律形成的主要政策、经济和自然成因。研究表明,20世纪90年代,全国耕地总面积呈北增南减、总量增加的趋势,增量主要来自对北方草地和林地的开垦。林业用地面积呈现总体减少的趋势,减少的林地主要分布于传统林区,南方水热充沛区造林效果明显。中国城乡建设用地整体上表现为持续扩张的态势。90年代后5年总体增速减缓,西部增速加快。20世纪90年代我国的土地利用变化表现出明显的时空差异,政策调控和经济驱动是导致土地利用变化及其时空差异的主要原因。据此,本文提出在今后的全国土地利用规划中,应充分考虑我国现代土地利用变化的区域分异规律。同时,在生态环境恢复与建设规划中也应强调自然地理地带的针对性,同时要改变传统的资源规划与管理思路,在基础设施日益完备的条件下,最大程度地发挥跨区域土地资源优化配置的综合优势

... 土地利用数据为刘纪远等[14]构建的分类体系,包括耕地、林地、草地、水域、城镇工矿居民用地以及未利用地等6个一级类和25个二级类 ...

... 本文基于3h的降雨产品,采用朱强等提出的降雨侵蚀力计算方法[15],累计计算次降雨侵蚀力,估算年降雨侵蚀力因子R,公式如下: ...

... 本文采用目前应用广泛的Williams等提出的EPIC土壤可蚀性计算模型[16],土壤可蚀性K因子可通过土壤砂粒、粉粒、黏粒含量和土壤有机质来计算,公式如下: ...

秦伟, 朱清科, 张岩. 通用土壤流失方程中的坡长因子研究进展[J]. , ): 117-124.

坡长是决定土壤侵蚀的地形因素。通用土壤流失方程中的坡长因子反映坡长与侵蚀的关系,是土壤侵蚀预报模型的重要指标,在土壤侵蚀预报和水土保持规划中被广泛应用和深入研究。从坡长与侵蚀的关系、坡长因子算法以及坡长因子在地理信息系统环境中的提取3方面,系统回顾坡长因子在国内外的研究成果和发展历史。在此基础上,分析目前在我国土壤侵蚀预报模型的研究和应用过程中,坡长因子存在的5方面的问题,并针对这些问题对未来的研究提出了展望。

... 目前基于DEM提取坡长因子存在较大的复杂性和不确定性[17],根据前人的研究[5,6,7],借鉴McCool对坡长因子[18]和刘宝元对坡度因子[19]的研究,本文修正Van

... 目前基于DEM提取坡长因子存在较大的复杂性和不确定性[17],根据前人的研究[5,6,7],借鉴McCool对坡长因子[18]和刘宝元对坡度因子[19]的研究,本文修正Van

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... 目前基于DEM提取坡长因子存在较大的复杂性和不确定性[17],根据前人的研究[5,6,7],借鉴McCool对坡长因子[18]和刘宝元对坡度因子[19]的研究,本文修正Van

... 本文基于NDVI数据,采用蔡崇法等提出的方法[21],计算植被覆盖与管理因子,公式如下: ...

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