基于水土流失经验模型(RUSLE模型)的黄河中游典型小流域水土流失特征分析

【目的】采用RUSLE模型,定量分析黄河中游典型小流域水土流失分布特征,为区域水土流失防治提供重要理论支撑。【方法】基于2000年以来Landsat TM和OLI数据,采用RUSLE模型与空间信息技术(GIS和RS)相结合的方法,定量分析黄河中游典型小流域土壤侵蚀的特征,分析得出土壤侵蚀敏感区。【结果】①研究区土壤侵蚀模数整体上呈下降趋势,表明区域水土流失得到了有效控制。②2000—2018年研究区土壤侵蚀得到了有效控制,除轻度侵蚀面积上升外,其余侵蚀面积呈下降趋势,即土壤侵蚀高等级逐步向低等级转移。③研究区土壤侵蚀强度空间分布集中在流域的沟壑地区,在土壤侵蚀发生过程中,侵蚀首先发生在河流两侧,随之向人类活动地区扩散。④该地区在研究期内土壤侵蚀总量相对稳定,水土保持质量呈先增后减的趋势,研究区中部、北部及南部是水土保持的重点区域,尤其是流域沟壑是生态修复最为重要的区域。【结论】本研究为黄河中游小流域水土流失的防治提供了重要理论支撑,其研究结果对于黄河中游生态恢复具有重要的指导意义。

黄土丘陵沟壑区典型农作物产流产沙效应研究

为了分析不同农作物的产流产沙特性,基于冯家沟水土保持监测站2014—2016年的自然降雨数据及5种不同农作物(红薯、谷子、玉米、大豆、土豆)覆盖下的产流产沙量观测数据,分析了15°黄土坡面不同类型降雨条件下不同农作物产流产沙量规律。结果表明:(1)不同场次降雨中,玉米措施产流量及土壤流失量较大,红薯措施与谷子措施较小,土豆措施与大豆措施产流量及土壤流失量差别不大。(2)不同农作物的小区产流产沙量均与最大30 min降雨强度I30及降雨量呈显著和极显著相关关系。(3)研究区侵蚀性降水根据降雨量、降雨历时及I30可分为3种类型:Ⅰ雨型(降雨量、历时、雨强适中)、Ⅱ雨型(历时较长、雨量大、雨强较小)、Ⅲ雨型(历时短、降雨量较小、雨强大)。(4)5种作物在不同雨型下产流产沙特性不同,在Ⅲ雨型(降雨强度大、历时短)条件下各作物措施产流量及土壤流失量最大,不同雨型条件下红薯产流量及土壤流失量最小。相比其他农作物,红薯是研究区坡耕地水土流失防治的优良农作物,玉米不适用于坡耕地水土流失防治中种植。

黄土高原塬面保护区降雨侵蚀力时空分布特征及其影响因素研究

通过采用Mann-Kendall趋势分析法、小波分析方法、地统计插值等方法,基于黄土高原塬面保护区及临近的21个站点的逐日降水量数据,对区域内降雨侵蚀力的时空变化,趋势及主要影响因素进行了分析。结果表明:(1)黄土塬面保护区1960-2017年多年平均降雨量为599.2 mm;多年平均降雨侵蚀力为1 871.91 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1,降雨侵蚀力在过去60 a来呈微弱上升趋势且变化的季节差异显著。(2)黄土高原塬面保护区降雨侵蚀力的空间分布大体呈由南部向两侧递减的趋势,Mann-Kendall Z值除研究区北部、东部呈下降趋势,其余区域都为上升趋势。(3)黄土高原塬面保护区降雨侵蚀力多年存在32 a的大周期,在大周期内还存在13 a、52 a的小周期。(4)影响北半球中高纬度地区的主要的大气环流因子中仅Cold&Warm Episodes by Season因子的波动对整个区域和陕西塬区的降雨侵蚀力有一定影响,二者存在一定的负相关性,其余环流指数与降雨侵蚀力没有显著的关联性;此外太阳黑子与陕西塬区降水侵蚀力变化规律存在一定的正相关,与其他塬区并无显著关联性。

1964-2017年山西省潜在蒸发量时空变化及其影响因素分析

采用Penman-Monteith模型计算出山西省潜在蒸发量,运用小波分析、Mann-Kendall非参数检验和地统计等方法分析了山西省潜在蒸发量的时空分布特征,并且利用主成分分析法分析了其影响因素。结果表明:(1)山西省多年平均潜在蒸发量为1 148.6 mm,存在以27 a为主周期和9 a,45 a左右为次周期的周期变化;(2)山西省多年平均潜在蒸发量空间分布特征表现为由中部向南北两边递减,北部地区潜在蒸发量低于南部地区,地势低的地方潜在蒸发量较高;(3)山西省潜在蒸发量西北部和东南部呈现下降趋势,东北部及西南部呈增加趋势,东北部增加趋势尤为显著;(4)平均水气压和相对湿度是影响山西省潜在蒸发量的主导因素,潜在蒸发量与平均水气压、相对湿度和海拔高度呈负相关,与温度、风速、日照时数及纬度呈正相关。

近57年来黄土高原干旱特征及其与大气环流的关系

通过黄土高原地区52个气象站点1961—2017年的气象资料,利用不同尺度的标准化降水指数(Standardized Precipitation Index, SPI)和标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)对该区57年来干旱的时空变化特征进行了分析,并利用交叉小波变换探讨了干旱指标与大气环流的遥相关分析,得到了以下结论:(1)时间变化上,黄土高原57年来不同干旱指标均呈下降趋势,整体逐渐变干旱。但SPEI6指标较SPI6指标相比,干旱年份更多,干旱特征更明显,说明SPEI的计算由于考虑了蒸散发输入因此结果偏重.不同指标均显示,1999年以来,黄土高原地区干旱时有发生,但整体有降低的趋势。(2) SPEI6和SPI6的站次比和干旱强度最高点都出现在1999年,但SPEI6的站次比和干旱强度的变化幅度更剧烈,且出现全域性干旱的年份(5年)也多于SPI6(3年);SPEI12相较于SPI12,站次比和干旱强度较为相似,都在1966年达到顶峰,虽然出现全域性干旱的年份SPEI12(9年)多于SPI12(3年),但SPI12的干旱强度更高。(3)平原区的汾渭平原是轻旱多发区,河套平原、宁夏平原易发生中旱,同时宁夏平原还是重旱多发区。丘陵区西部的中宁、同心两地易发生重旱,乌审旗出现特旱。山地区干旱频率普遍较高,尤其是西部山地区的乌鞘岭重旱、特旱频发。(4)SPEI指数对环流指数的变化更敏感。AMO对区域各干旱指标的影响较小,ENSO、WPI对SPI6、SPEI6有显著的响应;而PNA对6个月尺度的干旱指标(SPI6、SPEI6)影响较小,对12个月尺度的干旱指标(SPI12、SPEI12)影响较大。区域干旱是一个复杂的自然现象,为了进一步探索不同干旱指标在不同区域的运用,必要时可采用多种指标,从不同角度比较多种干旱指标的相似性,从而避免单一指标对结果的局限性。

黄土高原东部主要作物需水量空间分布规律

为研究黄土高原东部主要作物需水量,基于P-M(Penman-Monteith)作物需水模型,采用山西省内25个气象站点逐日气象数据,计算黄土高原东部冬小麦(Triticum aestivum L.)、玉米(Zea mays L.)、谷子(Setaria italica)、高粱[Sorghum bicolor(L.)Moench]的作物需水量、灌溉需水量及水分盈亏指数。结果表明:(1)4类作物的作物需水量为293.39~656.77 mm,谷子年均需水量较冬小麦节约39.99%、较玉米节约30.58%,高粱年均需水量较冬小麦节约14.01%、较玉米节约0.53%;(2)灌溉需水量为0~289.69 mm,作物平均灌溉需水量由多到少依次为冬小麦、玉米、高粱、谷子;(3)主要作物水分盈亏指数为-0.23~0.48,谷子是出现水分唯一盈余的作物,区域南部水分盈亏指数最小,冬小麦区域中部缺水严重,玉米、谷子、高粱在区域北部缺水最为严重。研究主要作物需水量空间分布对于确定作物灌溉用水量,了解水分盈亏程度,合理布局种植结构有重要指导意义。

典型黄土塬区不同植物措施水土保持效应分析

基于黄土高原典型黄土塬区2014-2016年的自然降雨数据及5种植被措施(乔木、灌木、撂荒、人工种草、耕地)下的坡面产流、产沙情况的观测数据,系统分析了不同植被覆盖措施下的黄土坡地水土流失对不同类型侵蚀性降雨的响应机制,结果表明:(1)降水集中于4-10月份,其中引发水土流失的侵蚀性降雨集中于7月、8月。(2)根据最大30分钟降雨强度I30及降雨总量可将侵蚀性降雨分为5种类型,其中小雨量、小雨强类型的降雨是当地发生频率最多的侵蚀性降雨类型;降雨强度最大的Ⅴ雨型降雨侵蚀力最大,降雨量最大的Ⅰ雨型降雨侵蚀力次之,而Ⅱ雨型降雨侵蚀力最低;Ⅴ雨型在观测期内产流产沙量最大。(3)5种植被措施在不同降雨类型下均有明显的水土保持效应,在不同类型降雨下不同植物措施减沙率和减流率变化规律不同。研究结果对于黄土高原地区水土保持及资源可持续利用具有重要的指导意义。

黄土塬面保护区潜在蒸发量时空变化及其与气象、环流因子关系分析

黄土塬面是黄土高原地区主要的农业分布区和人口聚居地,地位十分重要。黄土塬面潜在蒸发量(ET0)的研究对于区域水循环研究、水土流失防治及农业的可持续发展具有重要意义。基于黄土塬面保护区1960-2017年的气象数据,利用Penman-Monteith模型、小波分析、Mann-Kendall非参数检验等方法研究了黄土塬面保护区ET0的变化规律及其与气象、环流因子间的关系。结果表明:(1)黄土塬面保护区多年平均ET0为1173.4 mm,总体呈现增长趋势,增长率为21.1 mm/10 a;其生长季平均ET0值及增长率均高于非生长季平均ET0。(2)该区多年平均ET0空间分布特征表现为东部高西部低,西部甘肃塬区多年平均ET0远低于东部山西塬区。(3)过去58年来,区域年均、生长季、非生长季ET0均呈现出增长趋势,但空间差异明显;研究区年均ET0存在着10年、30年和50年的震荡周期,其中以30年周期为主周期。(4)气温是控制区域ET0变化的最重要的气象因子,但气温对ET0的影响具有明显的空间差异,在整个研究区内最低气温影响最显著;而甘肃塬区和陕西塬区的ET0变化主要受平均气温变化的控制,在山西塬区最高气温的变化是区域ET0变化的主要控制因子。(5)遥相关分析结果显示太平洋/北美指数(PNA)与北大西洋年代尺度振荡(AMO)对该区域ET0变化有一定影响,西太平洋海温指数(WPI)的变化影响区域非生长季ET0变化。