基于USLE模型的安宁河流域土壤侵蚀分析

为全面掌握安宁河流域土壤侵蚀状况并探讨其分布特征,基于USLE模型对该地区水力侵蚀模数进行计算,并就其在不同高程、坡度和地类分布变化规律展开探讨。结果表明:1)安宁河流域2020年土壤平均侵蚀模数为2962 t/(km^(2)·a),侵蚀强度整体处于中等水平;2)研究区西北部和东南部侵蚀较严重,特别是冕宁县、会东县、德昌县部分地区;3)海拔高程<3500 m均以微度侵蚀为主;坡度25°为整体侵蚀变化界线;有林地为主要侵蚀地类。建议坚持退耕(牧)还林(草),加强坡耕地治理,提高植被覆盖度,对土壤侵蚀状况进行实时监测,防治结合。

基于USLE模型的大别山区西段大悟县水土流失特征及影响因素分析

利用遥感影像解译 2020 年的水土流失图,分析大悟县的水土流失特征及空间分布,并以乡镇为单位计算出平均土壤侵蚀模数。研究以为,大悟县土壤侵蚀等级为中度土壤侵蚀,从空间分布上看林地成为大悟县侵蚀发生的最主要类型。USLE 土壤侵蚀预报方程是一种非常实用的土壤侵蚀预测模型,可以帮助我们更好地理解土壤侵蚀的机理,并采取适当的措施来减少其影响。

中国USLE/RUSLE因子研究

USLE/RUSLE是土壤侵蚀监测与预报的核心工具,方程中各因子赋值的合理性决定了方程应用结果的准确度。然而,由于我国地形条件的复杂性等原因,方程在我国范围内的应用受到限制。因此,为明晰土壤流失方程各因子计算中需把握的关键因素,以及当前我国研究中存在的主要问题,采用文献综合对比研究的方法,通过CNKI中国学术期刊全文数据库和Web of Science数据库,搜集了土壤流失方程因子相关文献共373篇。文献综合分析结果表明:各因子的研究普遍存在缺乏估算公式选用和估算结果的精度检验,坡长坡度因子存在公式误用的情况,作物覆盖与管理因子、水土保持措施因子缺少系统性定量计算的方法,土壤可蚀性因子计算的背景条件差异大,难以进行横向比较。为此,提出两条提高模型使用精度的建议,一是通过建设标准化的地面监测系统,系统观测和建立土壤侵蚀因子定量方法,二是明确此类模型应用边界,在较为适合的环境应用。

基于USLE模型的浐灞河流域土壤侵蚀研究

对浐灞河流域土壤侵蚀状况进行定量研究,识别出侵蚀集中来源区域,为全运湖水环境综合施策布局提供指导。利用实测数据、遥感数据及收集资料,按照通用土壤侵蚀方程USLE模型的国内研究成果进行土壤侵蚀空间识别研究。2020年浐灞河流域平均土壤侵蚀模数为830.91 t/(km2·a),土壤侵蚀面积为696.46 km2,占全流域土地面积的27.79%。从空间分布上看,土壤侵蚀主要集中于灞河流域,辋川河流域及库峪河流域。浐灞河流域依据侵蚀集中指数及识别区域,优先开展调控措施,全运湖的减蚀澄清效果将较为明显。

基于USLE的水土流失敏感性时空演变--以阜平县为例

以土壤侵蚀方程(USLE)为理论基础,选取影响因子构建指标体系。借助ArcGIS平台评价2000年、2010年、2020年的阜平县水土流失敏感性,并利用危险性指数来表征敏感性大小,从而探究阜平县水土流失敏感性时空演变规律,对生态发展具有重要影响。研究结果如下:降雨侵蚀力与植被覆盖度是影响水土流失敏感性分布的主导因素;2000年至2020年研究区域的敏感性呈现先下降后上升的趋势,其危险性指数依次为4.37、3.64、4.28;阜平县水土流失敏感性变化最强烈的地方为史家寨乡,其次是夏庄乡、砂窝乡,危险性指数依次为5.42、4.87、4.52,平阳镇危险性指数最小为1.48。

基于USLE模型的水土流失特征研究——以毕节市为例

水土流失是全球生态环境的突出问题和难题。为了解毕节市水土流失特征,对该地区2000、2010、2020年三期共跨度20年的水土流失状况进行了定量分析,利用土壤、土地利用、降水、数字高程和植被等数据,结合USLE模型和ArcGIS软件进行叠加分析,探析土壤流失变化特征。结果表明,研究区以轻度侵蚀为主,从2000年至2020年,总体来看水土流失呈减轻的趋势,土地利用中耕地、林地、草地水土流失面积大但侵蚀等级不高,水域、人造地表剧烈侵蚀面积最小;从坡度上看,以面积占最大的微坡级别为主;在不同坡度下,侵蚀程度较轻的水土流失面积表现出了下降的趋势,而侵蚀程度较严重的水土流失面积则表现出了略微上升的趋势。

基于USLE模型的望奎县2017年土壤侵蚀定量分析

利用USLE模型对望奎县2017年土壤侵蚀做定量分析。结果表明:1)该县土地侵蚀总面积为567.88 km^(2),占总土地面积的24.47%。2)以中度侵蚀为主,中度侵蚀面积为298.58 km^(2),占总侵蚀的52.58%;轻度侵蚀次之,面积为218.30 km^(2),占38.44%;强烈侵蚀面积为33.73 km^(2),占5.94%;剧烈侵蚀地区总面积为10.51 km^(2),占1.85%;极强烈侵蚀面积为6.76 km^(2),占1.19%。研究结果可以为望奎县及具有同类特点的区域在水土治理和防治上提供借鉴依据。

基于USLE模型的盖州市土壤保持功能评价研究

以盖州市为例,结合土壤质地分类、土地分类和降雨量等实测数据,基于ArcGIS与ENVI技术,采用USLE模型研究评价了盖州市土壤保持功能。结果表明:研究区降雨丰富的东部及东南部高海拔地区土壤侵蚀较严重;2019年总土壤保持量148.22 t,其中地埂植物带占总土壤保持量的61.90%,草地和林地的单位面积年均土壤保持量较高为2.34、2.95 t/(hm^(2)•a),控制土壤侵蚀的有效措施有实施植被覆盖和耕地保护等。

基于USLE的北黄岭河小流域土壤侵蚀量估算

本文以岫岩县苏子沟镇北黄岭河小流域为例,应用美国农业部率先提出的USLE通用土壤流失方程,并结合遥感及地理信息技术,对该流域土壤侵蚀规模展开测算和估计。结果表明,北黄岭河小流域年土壤侵蚀总量平均为163589740t,总土壤侵蚀面积为461hm2,流域内年土壤侵蚀模数为900t/(km^(2)·a),为轻度侵蚀;流域内土壤侵蚀表现出明显的空间差异性特征,且土壤侵蚀程度主要与土地利用类型及坡度有关。研究过程及结论可为类似流域土壤侵蚀量估算提供借鉴参考,并能为北黄岭河小流域水土保持和环境治理提供依据。

美国应用RUSLE测定花生栽培及覆盖对土壤流失的影响

Truman等人对 8个田间试验小区 ( 4 0m2 )中的径流和产沙量进行为期 3a的测定 ,以确认花生栽培措施及地面覆盖状况对径流和泥沙流失的影响。小区设于Tifton壤质砂土上 ,并在每个生长季节有 4～ 8次的 4个 3 0min模拟降雨试验 (I=63 5mm h)。对径流量和泥沙流失量的测定是在持续休闲地、裸露地、单行花生区、双行花生区的 4种土壤覆盖状况下进行。在作物成熟和收获期 ,覆盖率 (P)和叶面积指数 (A)增加到最大值 ,然后呈现稳定的状态。单行花生区和双行花生区的P与自播种以来的天数 (D)具有相关性 ,单行花生区和双行花生区的A与P相关 ,单行花生区和双行花生区的径流量是持续休闲地或裸露地的 1 8,泥沙流失量是 1 63。而双行花生区的径流量和泥沙流失量是单行花生区的 1 3。持续休闲地区和裸露地区的侵蚀率的变化范围分别为 4～2 4kg·hm2 ·h (MJ·hm2 ·mm)和 2～ 3 6kg·hm2 ·h (MJ·hm2 ·mm)。土壤流失率 (WS)的变化范围为 0 0 1～ 2 61。覆盖率在作物的生育期Ⅲ最大 ,而WS 在作物生育期Ⅲ最小 ,在作物成熟期或收获期有所上升。结果表明双行花生栽培等管理措施 ,能够促进生育初期花生株冠的发育 ,减少易遭暴雨径流侵蚀的土壤裸露期 ,从而减少径流和土壤流失 ,保护珍贵的自然资源。

基于USLE模型的滇池流域土壤侵蚀时空演变分析

掌握滇池流域土壤侵蚀的空间分布规律和演变趋势对优化水土保持措施、开展滇池水污染治理和保障流域可持续发展具有重要意义。该文以降雨量、土壤、DEM和遥感影像为数据源,运用RS、GIS技术,结合土壤侵蚀模型计算滇池流域1999—2014年每隔3 a的土壤侵蚀量,分析流域土壤侵蚀强度的时空演变特征。结果表明,无明显侵蚀区域面积在15 a间呈上升趋势,占比从1999年的70%上升为2014年的82%,说明流域土壤侵蚀状况逐渐好转;1999—2014年期间滇池流域土壤侵蚀面积呈逐年下降趋势,1999年侵蚀面积最大,为776 km2,到2014年下降到为468 km2;土壤侵蚀强度等级转移矩阵显示15 a间近75%区域侵蚀强度保持不变,其中以微度侵蚀为主,有18.23%的区域侵蚀强度降低,8.36%的区域强度上升;空间变化上,侵蚀强度降低的区域主要集中于环滇池的入湖河流一带,侵蚀强度上升区域主要为流域东、南、北端海拔较高的山区。该研究有助于分析滇池流域土壤侵蚀在空间上的演变过程,为提出精准的侵蚀防治措施提供决策依据,为流域生态环境保护提供参考。

基于GIS/RS和USLE鄱阳湖流域土壤侵蚀变化

将空间信息技术(RS和GIS)和通用土壤流失方程(USLE)相结合对鄱阳湖流域土壤侵蚀量进行计算。分别利用1990年和2000年TM/ETM+影像分类得到两期土地利用/覆盖类型图,结合鄱阳湖流域数字高程模型(DEM)、土壤类型分布图和流域降雨资料分别获取USLE模型中各因子值的空间分布,最后计算流域2个年份的土壤侵蚀空间分布图。研究表明:鄱阳湖流域土壤侵蚀区域主要分布在赣江上游,信江上游,抚河上中游和修水上游地区;鄱阳湖流域1990年和2000年大范围土地经受着Ⅰ级微度与Ⅱ级轻度侵蚀,其侵蚀面积之和分别占流域面积的97.38%和97.30%;而流域产沙主要来源于Ⅱ级轻度侵蚀和Ⅲ级中度侵蚀,所占土壤侵蚀总量分别为58.16%和51.20%,其中中度以上等级的侵蚀对产沙量的贡献是不可忽视的;从1990年到2000年土壤侵蚀等级变化呈现了由中等级侵蚀(Ⅱ级轻度侵蚀和Ⅲ级中度侵蚀)向低等级(Ⅰ级微度侵蚀)和高等级侵蚀(Ⅴ级极强度和Ⅵ级剧烈侵蚀)的2个极端演化的趋势。鄱阳湖流域土壤侵蚀量从1990年到2000年增长幅度达6.3%;土壤平均侵蚀模数都约为1100t/(km2·a),属于Ⅱ级轻度侵蚀。分析2个年份的土地利用/覆盖变化,发现鄱阳湖流域湿地和农田面积减少,建筑用地增加均是造成土壤侵蚀量增加的因素,而降雨侵蚀力因子空间格局也对土壤侵蚀空间分布具有重要影响,最后提出了鄱阳湖流域水土保持规划措施。

基于GIS和USLE模型对滇池宝象河流域土壤侵蚀量的研究

滇池已被列入国家“三河三湖”治理的重点,也是云南省9大高原湖泊治理的重中之重。非点源污染是滇池污染的主要原因,而水土流失则是非点源污染的主要来源,占非点源污染总量的80%。运用GIS栅格模块的空间分析功能,根据USLE模型的各个因子进行图形运算,估算了小流域土壤侵蚀量。结果表明,流域的年均土壤侵蚀模数为983.51 t/km2,侵蚀强度为轻度,占流域面积91.53%的区域土壤侵蚀强度在轻度以下,对流域土壤侵蚀量的贡献率为52.80%;而流域47.2%的土壤侵蚀来自于占流域面积8.5%的中度以上侵蚀区域。

应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究

依据实地调查资料 ,建立了典型小流域地理数据库 ;应用径流小区观测结果 ,确定了定量计算通用土壤流失方程 USL E因子指标的方法。在地理信息系统 IDRISI支持下 ,根据USLE土壤侵蚀预测模型对数据库实施运算操作 ,预测了小流域土壤侵蚀量。结果表明 ,占流域面积 6 7%的区域土壤侵蚀微弱或轻度 ,这一区域对流域土壤侵蚀量的贡献率仅为 3% ,而流域 80 %的泥沙来自于占流域面积仅 2 0

基于GIS和USLE的九龙江流域土壤侵蚀量预测研究

探讨了GIS和USLE相结合预测南方中等尺度流域土壤侵蚀量、标识流域土壤侵蚀严重区域。运用GIS建立九龙江流域基础地理数据库,利用ARC/INFO的栅格数据空间分析功能,根据USLE土壤侵蚀预测模型对数据库进行图形运算,预测了九龙江流域的土壤侵蚀量。结果表明,流域的年均侵蚀模数为2 730.3 t/km^2,侵蚀强度属中度。占流域面积85.72％的区域土壤侵蚀强度在中度以下。这一区域对流域土壤侵蚀量的贡献率为58.26％,而流域41.74％的侵蚀泥沙来自于占流域面积14.28％的强度以上侵蚀区域。在流域侵蚀强度的空间分布上,8个子流域属中度侵蚀区,其中船场溪、花山溪和雁石溪三个子流域侵蚀强度较大;6个子流域属轻度侵蚀区,其中漳州平原的龙海和浦南两子流域侵蚀强度最弱。

基于GIS和USLE的钦江流域土壤侵蚀评估

在GIS和RS技术支持下，基于USLE模型对钦江流域土壤侵蚀进行了定量评估，并分析了不同海拔、不同坡度、不同土地利用类型下土壤侵蚀强度特征和规律。结果表明：（1）钦江流域年均土壤侵蚀模数为2608．87t／（km2·a），属中度侵蚀，远大于水利部规定的南方红壤丘陵区土壤允许流失量500t／（km2·a）的标准；（2）随高程升高，土壤侵蚀强度呈递减趋势。0～240m高程带是土壤侵蚀防治的重点区域。（3）随坡度增大，土壤侵蚀强度呈递减趋势。15。以下坡度带是钦江流域土壤侵蚀重点预防和治理区域。（4）不同土地利用类型的土壤侵蚀强度差异显著，旱地、草地和未利用地大部分处于强度侵蚀以上，是控制流域整体土壤侵蚀状况的关键土地利用类型。

基于GIS和USLE的三江平原土壤侵蚀定量评价

运用地理信息系统(GIS)结合美国通用水土流失方程(USLE),根据研究区现状合理选择通用水土流失方程中土壤侵蚀各因子的计算方法,求算出三江平原2005年的土壤侵蚀量分布图,运用GIS的空间分析功能将研究区坡度、地貌和土地利用状况与土壤侵蚀强度等级分布图进行叠加分析,据此了解了该区域土壤侵蚀现状,土壤侵蚀的坡度和地貌分异特征以及土壤侵蚀与土地利用的关系。通过该分析以期为该区域的侵蚀防治、开展水土保持等政府宏观决策行为提供科学依据。

USLE模型中植被覆盖因子的遥感数据定量估算

植被具有截留降雨、减缓径流、保土固土等功能 ,对水土流失起着决定性的作用 ,植被盖度的大小直接影响着水土流失程度的强弱。植被因子是通用水土流失方程 (USLE)中的重要影响因素。选择相适应的卫星遥感时间和空间分辨率ETM数据可以提取植被盖度参数。一般说来 ,归一化植被指数Ic比较真实地表现了影像数据上植被的分布 ,但是Ic 仅仅定性地反映了植被盖度的相对大小 ,要想量化植被盖度还必须进行野外采样 ,样方与影像Ic 作回归统计分析 ,建立经验公式 ,最终反演植被覆盖度。这种方法不仅耗费大量的人力物力 ,而且不利于大区域土壤侵蚀的监控和预测。针对这个问题提出利用线性混合像元分解的方法对影像逐个像元中的植被盖度进行计算和提取 ,提高了模型中植被盖度因子的精度 ,降低研究成本 。

基于GIS和USLE的非点源污染关键区识别

密云水库是北京市唯一的地表饮用水源地,近年来遭受富营养化的威胁,在点源污染逐步得到控制的情况下非点源污染已上升为其水质污染的首要因素。非点源污染在空间分布上具有显著的差异,少数景观单元输出的污染物往往占整个流域污染负荷的大部分,这些景观单元成为非点源污染关键区,对它们进行治理,可以使有限的资源发挥最大的效率。USLE作为早期简单的土壤侵蚀模型,经过不断的修正和改进依然是当今应用最为广泛的土壤侵蚀模型之一。其参数相对简单且易于获得,当采用GIS来执行时,可以用于大区域的土壤侵蚀研究。本研究基于流行的GIS软件平台,并通过栅格运算来执行USLE,最后生成密云水库流域非点源污染关键区分布图,为下一步更加详细的识别提供参考。

基于USLE和GIS/RS的滇池流域土壤侵蚀研究

人类不合理的土地利用方式是水土流失发生的主要原因之一。研究滇池流域的土壤侵蚀现状,对于控制流域内生态环境恶化,建立良好的生态环境具有十分重要的意义。采用USLE模型并结合RS,GIS技术对滇池流域土壤侵蚀进行估算,分析不同坡度和不同植被类型对侵蚀的影响,同时提出了基于植被覆盖度的植被覆盖与作物管理因子计算方法。结果表明:滇池流域土壤侵蚀量为233.96万t,土壤侵蚀以中、轻度侵蚀为主,强烈以上侵蚀较弱。侵蚀主要发生在8°～35°的区域,灌木林地的侵蚀模数最大。在GIS支持下,通过土壤侵蚀模型进行定量评价,可高效、客观地反映土壤侵蚀情况,对减少流域内新增土壤侵蚀风险,控制非点源污染有着重要的参考价值。