三江源国家公园土壤保持实物量计算——基于CSLE模型

土壤保持能力是生态产品价值中可调节产品的重要组成部分,在土壤侵蚀控制及生态环境改善方面具有关键作用。自我国开展国家公园体制以来,其对于三江源地区的土壤侵蚀模数及土壤保持能力的影响尚不明确。对比CSLE与USLE模型及其因子的差异,选取CSLE进行2000年与2020年的土壤侵蚀模数对比研究并计算黄河源区玛多县20年间土壤保持总量。结果表明:1)在研究区中,CSLE模型在区分不同土壤侵蚀模数强度时显著优于USLE模型,其对坡度坡长因子以及生物措施因子的优化计算方法可更精确地评估土壤侵蚀模数。2)从2000年至2020年,玛多县的土壤侵蚀强度得到了较大地改善,约有75%左右区域的土壤侵蚀模数具有明显下降,但仍有小部分区域的土壤侵蚀模数上升,其土壤侵蚀强度加剧。3)玛多县20年间土壤保持总量为1.683×10~6 t,在核算生态产品价值中的土壤保持量时,应以75%的土壤侵蚀模数减少的区域进行计算,而并非采用默认全区土壤均得到了有效保持的USLE公式进行计算。

基于CSLE的陕北白于山土壤侵蚀现状

开展土壤侵蚀定量研究,对全面了解区域水土流失现状和促进区域可持续发展至关重要。笔者以黄土高原腹地侵蚀严重的白于山地区为研究对象,采用中国土壤流失预报模型CSLE,结合ArcGIS 10.8对模型中各侵蚀因子进行量化和可视化,定量评估2020年白于山地区土壤侵蚀现状。结果表明:白于山地区2020年土壤侵蚀模数为2156.34 t/(km^(2)·a),属于轻度侵蚀;微度侵蚀的面积比例最大,占白于山地区总侵蚀面积的92.67%;由于植被覆盖度低且降雨较强,使得中度及以上土壤侵蚀主要发生在白于山中东部及中南部地区。不同土地利用类型中,草地的土壤侵蚀量最大,为614.62万t/a,并且侵蚀面积最大,占总侵蚀面积的56.90%;分析不同坡度的土壤侵蚀情况,得到>8°~25°坡度区域的土壤侵蚀量最大。建议通过优化研究区林草配置结构和加大陡坡土壤侵蚀防治措施来改善白于山的水土流失现状。

耦合PLUS-CSLE模型预测淮河流域多情景土地利用变化与土壤侵蚀

[目的]掌握淮河流域内土地利用和土壤侵蚀的未来时空演变对于土地资源的合理协调使用,制定未来的水土保持策略,以及推动可持续发展战略具有重要意义。[方法]基于PLUS模型和中国土壤侵蚀模型(CSLE),模拟2030年自然发展、生态保护、快速发展3种情景下淮河流域土地利用格局,并预测未来流域在3种情景下的土壤侵蚀格局。[结果](1)在3种情景下,建设用地扩张明显,最大扩张面积为187.80 km^(2),其他地类不同程度减少。(2)流域2015—2021年土壤侵蚀强度呈下降—上升趋势,其中平均土壤侵蚀量分别为221.96,214.13,461.15 t/(km^(2)·a),高强度侵蚀多集中在东北高坡度地区,需要重点关注。(3)地理探测器表明,坡度、DEM、土壤属性等是影响流域侵蚀分布的主要驱动因素。(4)2030年流域自然发展、快速发展、生态保护情景下土壤侵蚀模数分别为295.48,259.45,127.64 t/(km^(2)·a)。在适当扩张建设用地的生态保护模式下,可实现生态保护和经济发展的双需求。[结论]研究结果可为流域内土地利用管理和水土保持措施提供思路,推动健康发展。

基于CSLE模型的水土流失动态变化研究

以竹山县为研究区,在多源数据的支持下,结合RS和GIS技术,运用CSLE模型对竹山县2000—2020年3个时期土壤侵蚀时空变化展开了定量研究。结果表明:(1)2000—2020年竹山县土壤侵蚀整体以微度和轻度侵蚀为主,水土流失面积由1298.73 km^(2)下降为863.24 km^(2),下降幅度达35.53%;(2)各时期土壤侵蚀空间分布情况大致相同,县域土壤侵蚀呈全面减少的趋势;(3)2000—2020年中度及以上侵蚀各等级均有60%左右面积转为轻度侵蚀;侵蚀强度等级增加区域的面积明显低于侵蚀强度降低、水土流失现象得到好转的区域。(4)竹山县水土流失综合治理、造林、抚育等水土保持措施对于减少水土流失起到重要作用。为进一步巩固水土流失治理成果,需继续加强陡坡林地和坡耕地的水土流失治理工作。

基于CSLE模型的南、北盘江流域水土流失定量分析评价

水土流失定量评价可为防治水土流失灾害和开展生态环境建设提供科学依据。以多源遥感影像为信息源,基于ArcGIS平台的空间分析与数据管理等功能,获取南、北盘江流域土地利用、植被覆盖、地形坡度等数据,应用中国土壤流失方程(CSLE)计算土壤侵蚀模数,得到南、北盘江流域水土流失监测成果。结果表明,2021年南、北盘江流域水土流失面积共23966.97 km^(2),以轻度侵蚀强度为主,流域东北部水土流失较西南部严重;水土流失主要发生在耕地、林地和草地,占总水土流失面积比例达90%以上,各等级园、林、草植被覆盖度均以轻度和中度侵蚀水土流失为主,整个区域水土流失主要发生在6~35°的坡度等级上。整体而言南、北盘江局部区域水土流失问题仍然突出,需以预防和治理相结合的手段改善该区域水土流失状况。

基于CSLE模型的川西地区土壤侵蚀时空变化定量研究

为全面评估川西地区水土流失变化情况,为该区生态环境保护和资源开发提供决策支撑、水土流失数据支持,开展水土流失变化监测技术研究。利用四川省基础性地理国情监测和国土变更调查数据,基于中国水土流失方程(CSLE)模型对川西地区32县(市)2019-2022年土壤侵蚀情况进行监测,结果表明:2019-2022年间全区平均土壤侵蚀模数减少16.88t/(km^(2)·a),土壤侵蚀总量减少415.09万t,土壤侵蚀总面积减少了2818.09km^(2),区域土壤侵蚀情况得到有效治理和改善,但侵蚀分布空间差异较大,汶川县、理县、小金县等受强降雨和地质灾害影响,水土流失仍然严重。

基于CSLE与遥感技术的吴江区水土流失动态监测

土壤侵蚀已成为全球环境领域关注的焦点,严重威胁生态平衡与区域可持续发展,它不仅导致土壤质量下降,还影响土壤提供的生态系统服务。为此,本研究以苏州市吴江区为例,利用中国土壤流失方程(CSLE)模型,结合遥感技术与空间分析方法,深入探究了水土流失的影响因素,并构建了水土流失敏感性评价指标体系。研究结果显示,吴江区的土壤侵蚀主要集中在平原沙土区域,其中水力侵蚀尤为显著。尽管宏观层面水土流失程度较低,但实际土壤流失量高达897.92t。这表明,必须加强水土保持监管工作并采取有效措施进行治理。这一研究不仅为吴江区的水土保持工作提供了科学依据,也为其他类似地区的环境保护与水资源管理提供了有益借鉴。通过遥感技术与空间分析方法能够更准确、全面地评估地区的水土流失状况,为制定有效的水土保持策略提供有力支持。

基于GIS和CSLE的左江流域土壤侵蚀定量评价分析

为了解及评估左江流域土壤侵蚀的现状及其空间分布规律,本文采用中国土壤流失方程(Chinese Soil Loss Equation简称CSLE)对研究区定量评价土壤侵蚀状况。在地理信息系统(GIS)技术支持下,对研究区的土壤侵蚀状况进行空间分布规律分析,结果表明:左江流域的土壤侵蚀面积为4259.47 km2,占土地总面积的19.55%,总体以轻度和中度为主,主要分布在左江及其支流两岸的丘陵台地;各地类土壤侵蚀面积依次为旱地(11.84%)<有林地(2.93%)<灌木林地(2.54%)<人为扰动土地(0.71%)<其他草地(0.60%)<其他林地(0.38%),旱地和人为扰动是水土流失防治的重点。坡度对土壤侵蚀侵蚀的影响明显,各坡度土壤侵蚀依次为缓坡(29.35%)<较陡坡(21.76%)<较缓坡(17.37%)<微坡(14.98%)<陡坡(10.82%)<急陡坡(5.73%)。坡向对土壤侵蚀分布不显著,各坡向的分布较为均衡。该研究成果可为水土流失治理和生态保护提供决策依据。

基于CSLE模型的广州市水土流失及动态变化分析

水土流失是中国面临的重大环境问题之一。开展水土流失监测,掌握水土流失类型、面积、强度和动态变化情况,能为水土流失综合防治和水土保持管理决策提供依据。综合运用遥感、模型计算和综合分析评价等手段,通过CSLE模型计算土壤侵蚀模数,依托《土壤侵蚀分类分级标准》《区域水土流失动态监测技术规定》等行业规范判定水土流失强度,以广州市为研究区分析水土流失现状和动态变化情况。结果表明:广州市2022年水土流失以轻度为主,水土流失及高强度水土流失主要在集中北部山区和东西部丘陵地区,水土流失地类主要为建设用地、林地、园地和耕地。通过年际动态监测成果对比分析,2019年以来广州市水土流失面积逐年减少,水土保持率稳步上升,水土保持治理取得了一定成效;广州市2022年人为水土流失以轻度为主,2019年来,广州市经济建设发展导致人为扰动地块的数量和面积逐年增长,但通过落实生产建设项目水土保持方案审批、水土保持设施验收制度和常态化水土保持遥感监管等工作,有效控制了开发建设项目的人为水土流失情况,人为水土流失占人为扰动用地的比例呈现下降趋势。

基于GIS和CSLE的陕西省土壤侵蚀定量评价方法研究

通过对陕西省土壤侵蚀的定量评估,探索省域尺度上土壤侵蚀定量评价制图方法,以期为第四次全国土壤侵蚀普查提供技术支撑。利用陕西省日降雨数据、土壤类型图、土地利用图、DEM、植被覆盖图,选择CSLE模型,在ArcGIS平台上计算研究区2006年土壤侵蚀量,并与水利部标准评价结果进行对比分析。探索了坡度坡长变换对土壤侵蚀的影响。定量化的评价结果能较好的反映气候、土壤及水保措施对土壤侵蚀的影响,比水利部标准评价结果更能反映实际侵蚀。坡度坡长变换后对土壤侵蚀有明显影响。在GIS支持下,通过土壤侵蚀模型进行定量评价,可高效、客观反映土壤侵蚀情况及其主要影响因子,对区域治理和有关决策有极其重要参考价值。为了准确真实的反映土壤侵蚀程度,必须进行坡度坡长变换。

基于^(137)Cs、^(210)Pb和CSLE的三峡库区小流域土壤侵蚀评估

综合应用137Cs和210Pb技术和中国土壤流失方程CSLE(Chinese soil loss equation)进行三峡库区腹地工农沟小流域土壤侵蚀的定量评价研究,尝试基于核素示踪技术计算的土壤侵蚀模数评估CSLE在库区林地小流域的估算效果。结果表明:(1)借助210PbexCRS计年模式获得了工农沟塘库沉积柱芯不同质量深度的沉积年代,与137Cs 1963年断代结果相比基本一致,定年结果可靠;(2)基于核素示踪技术(137Cs和210Pb)计算的小流域2002—2014年土壤侵蚀模数为269.09t/(km2·a),侵蚀强度属于微度侵蚀,年土壤侵蚀量为22.87t/a;(3)依据CSLE和考虑沟蚀因子的CSLE估算的小流域2002—2014年土壤侵蚀模数分别为256.07t/(km2·a)和317.53t/(km2·a),年土壤侵蚀量分别为21.77t/a和26.99t/a;(4)与核素计算的结果相比,CSLE和考虑沟蚀因子的CSLE的估算精度均≥80%,说明采用CSLE估算库区林地小流域土壤侵蚀量结果合理。

基于GIS和CSLE的山西省土壤侵蚀风险研究

以山西省为研究对象,基于中国土壤流失方程(Chinese Soil Loss Equation)、遥感和GIS空间分析技术,通过合理选择CSLE中各土壤侵蚀因子的数据来源和计算方法,依据《土壤侵蚀分类分级标准》对2000—2010年山西省省市县3级行政体系的土壤侵蚀风险情况进行了分析,并运用地理加权回归分析方法,计算了土壤侵蚀模型中各因子对侵蚀量的贡献率。结果表明:(1)山西省年均土壤侵蚀总量达3.58×108t,平均土壤侵蚀模数为2 287t/(km^2·a)。若以土壤侵蚀强度高于微度为侵蚀风险地区,则山西省存在水土流失风险的地区约占全省面积的48%;(2)11个地级市中,轻度侵蚀城市依次为长治、晋中、晋城、太原、大同、运城和朔州,中度侵蚀依次为吕梁、临汾、阳泉和忻州。106个县级行政区中,微度侵蚀的县有14个,轻度侵蚀的县有61个,中度侵蚀的县有27个,强度侵蚀的县有4个;(3)地形因子对水力侵蚀引起的土壤侵蚀模数具有最高的贡献率,而因子取得最值的位置并不与贡献率最值的位置相一致。

第一次全国水利普查侵蚀模数的批量计算方法——基于CSLE和GIS的土壤水蚀模数计算器设计与应用

为快速有效地完成第一次全国水利普查水土保持情况普查中30 000多个野外调查单元的土壤侵蚀模数计算,采用.NET平台并结合ArcEngine二次开发包,开发了基于中国土壤流失方程(CSLE)的土壤水蚀模数计算器软件。以陕西省安塞县野外调查单元数据为例,应用该软件进行计算并得到了野外调查单元的水蚀模数,将计算结果与手工操作ArcMap计算得到的侵蚀模数进行了比较。结果表明,利用水蚀模数计算器软件计算得到的结果准确可靠,并可极大地提高计算效率。该软件可用于区域水土流失调查水蚀模数的计算。

基于野外调查、遥感信息和CSLE模型的土壤侵蚀强度分级

基于野外调查、遥感信息和土壤侵蚀模型等方法的土壤侵蚀强度分级计算,是开展区域土壤侵蚀长期变化监测的重要途径。选取位于西北黄土高原丘陵沟壑区的陕西省靖边县和位于西南土石山区的广西省横县为研究区,基于野外调查数据和遥感信息,应用CSLE土壤侵蚀模型、水利部土壤侵蚀强度面蚀分级指标(三因子法),计算得到30m像元尺度土壤侵蚀模数,据此划分土壤侵蚀强度等级。对比研究结果表明:CSLE土壤侵蚀模型计算结果总体优于三因子法;与三因子法和第二次全国土壤侵蚀遥感调查结果相比,CSLE土壤侵蚀模型计算结果中极强烈侵蚀和剧烈侵蚀所占比例较大;应用土壤侵蚀模型对各因子进行监测和变化分析,有利于对区域土壤侵蚀变化开展长期监测并做出合理解释,但因子赋值对模型模拟结果影响较大。

FLUS-CSLE模型预测黄土高原典型流域不同土地利用变化情景土壤侵蚀

流域土壤侵蚀预测对于了解未来土壤侵蚀发展趋势,制定未来水土保持治理策略具有重要意义。为了提出一种适用于黄土高原地区的易于评估未来不同土地利用管理策略的土壤侵蚀预测方法,该研究基于地形、降雨、土壤、遥感影像数据,完成韭园沟流域2010—2020年的土地利用空间分布解译,并计算历史时期(2010—2020)的土壤侵蚀模数,基于未来土地利用模拟(Future Land Use Simulation,FLUS)模型完成流域2025年土地利用分布状况预测,以此为基础获得未来植被覆盖措施因子和耕作措施因子,结合CSLE模型预测2025年自然发展、经济增长、生态保护3种不同土地利用变化情景下土壤侵蚀状况。结果表明:1)韭园沟流域土地利用类型主要为草地(面积占比62.23%)和林地(28.41%),其次是耕地、建筑物和水体,在2010—2020年期间土地利用空间分布格局经历了较大变化,林、草地面积增加8.36%,耕地面积减少30.3%。2)流域2010、2015、2020年这3a间土壤侵蚀模数平均值分别为19.49、15.83、20.7t/(hm^(2)·a),整体呈现先降低后增加的趋势,不同土地利用类型的土壤侵蚀模数由大到小为耕地(40.56t/(hm^(2)·a))、草地(18.79 t/(hm^(2)·a))、建设用地(10.25 t/(hm^(2)·a))、林地(8.02 t/(hm^(2)·a))。3)在积极的生态保护情景下,2025年林、草地面积较自然发展情景基本持平但林地面积比例有所增加,较经济增长情景林、草地面积增加5.06%,耕地面积较自然发展情景增加1.20%,较经济增长情景减少14.73%。4)2025年流域自然发展、经济增长、生态保护情景下土壤侵蚀模数分别为24.3、22.9、18.3 t/(hm^(2)·a)。采取积极的生态保护情景发展模式,建设用地面积适度扩张可以兼顾生态保护和经济发展的需要。该研究为流域未来的土地利用规划以及水土保持治理提供参考。

基于CSLE和高分辨率航空影像的孤山川流域土壤侵蚀定量评价

20世纪80年代起,GIS技术开始应用于我国水土保持领域。该文是在GIS和RS的支持下,利用孤山川流域2012年9月高分辨率(0.38m)航空影像、流域周边200km范围内13个雨量站62a的降雨数据、DEM(5m)、以及土壤类型图等数据,结合孤山川流域特征,运用CSLE模型对黄土高原孤山川流域土壤侵蚀进行了定量研究和土壤侵蚀强度分级,并对侵蚀结果进行空间分析。结果表明:孤山川流域年侵蚀总量为274.89万t,年均侵蚀模数为2 161.06t/(km2·a),其中由微度到剧烈侵蚀的面积比例依次递减;随着植被覆盖度的降低以及坡度的增加,其侵蚀程度越来越严重;另外土地类型为裸地、荒草地等的水土保持效益较差,其侵蚀程度明显高于流域年均侵蚀。

基于CSLE的淮河流域沂源县土壤侵蚀监测调查研究

沂源县位于淮河流域最北部,地处沂蒙山区,地形以山地为主,土壤侵蚀严重.笔者以GIS为工具,以RS为主要数据来源,利用中国土壤流失方程（CSLE）,对淮河流域沂源县的土壤侵蚀情况做出估算,得出沂源县土壤侵蚀总量及其分布规律,为今后的土壤侵蚀动态监测及水土保持工作提供依据.

基于CSLE-TLSD耦合模型的近40年洞庭湖流域土壤侵蚀时空分异及归因分析

为了精确模拟洞庭湖流域土壤侵蚀动态过程并定量评估其影响因素贡献,在中国水土流失方程(CSLE)的基础上耦合泥沙输送限制模型(TLSD),实现对土壤分离—搬运—沉积全动态过程分析。在此基础上,采用趋势分析和地理探测器方法探究洞庭湖流域1980—2020年土壤侵蚀时空分异特征与影响机制。结果表明:(1)CSLE-TLSD耦合模型在各水文站的年输沙量模拟值和实测值拟合结果较好(R^(2)=0.56);(2)1980—2020年洞庭湖流域年均土壤侵蚀模数为5.09 t/(hm^(2)·a),侵蚀模数和面积在整体上均呈下降趋势,其中侵蚀显著改善区域占流域总面积的22.60%,而显著加剧区域仅占2.69%;(3)年侵蚀总量以2005年为突变点,呈现出先下降后上升的趋势;(4)2005年前后导致土壤侵蚀变化的主导因子从地类变化转变为年降雨量变化。综上,洞庭湖流域土壤侵蚀总体呈现侵蚀面积收缩、局地恶化的趋势,其中极端降雨事件和经果林开发是侵蚀加剧的主要原因。

基于CSLE模型的珠江流域土壤侵蚀强度评价

为探讨珠江流域土壤侵蚀状况,分析研究区土壤侵蚀的空间格局及主控因子,本文基于中国土壤侵蚀模型(Chinese Soil Loss Equation,CSLE),使用地图代数和空间插值2种方法进行土壤侵蚀制图,并应用地理探测器方法分析土壤侵蚀的主控因子。结果表明:1)研究区土壤侵蚀主要位于研究区内贵州省及云南省、广西中部和广东省沿海区,其中强烈和极强烈侵蚀分布范围较小且位于较零散的坡耕地上;2)地图代数法的制图结果对局地变异表达较好,而空间插值法则对侵蚀速率的宏观格局表达更好,因此空间插值法可作为区域土壤侵蚀制图的首选方法;3)土地利用类型是影响土壤侵蚀的主控因子,其次为植被的影响,其他因素(降雨、地形和土壤等)总体上未表现出控制性影响。因此,调整土地利用结构、优化植被水保功能是今后的主要治理方向,该研究结果可为该区水土流失治理和生态监视提供科学依据。

基于CSLE模型的区域水土流失风险分析

为探究区域水土流失风险及其空间差异,支撑区域水土流失治理、规划及评价。以CSLE模型为基础,在GIS与RS支撑下,采用多阶自然断点法和空间叠置分析法,对国家级重点治理区蒙阴县开展水土流失风险评估,并对其空间分布特征和风险性关系进行分析。结果表明:1)水土流失风险及其风险因子呈现南北风险高、中部风险低的特点,“较高”和“高”风险等级主要分布在垛庄镇、岱崮镇、野店镇和坦埠镇;2)山地丘陵水土流失风险明显高于平原,“较高”和“高”风险主要集中于8°~15°、15°~25°坡度等级,“中等”和“低”风险随海拔与地表起伏高度增加,在各地貌类型中分布面积占比呈增加趋势;3)城镇村建设用地、交通运输用地、水域及水利设施用地均为“无”风险,水“较高”和“高”风险主要分布在坡耕地、坡地果园与采矿用地;4)林草地中“较高”和“高”风险主要分布在中覆盖及其以下等级,园地则集中在低覆盖和中低覆盖等级。在未来的水土流失防治和水土保持规划工作中,应以水土流失风险较高的区域为重点对象。