基于中国土壤流失方程模型的区域土壤侵蚀定量评价

[目的]用中国土壤流失方程(CSLE模型)对区域土壤侵蚀定量计算的方法进行初步探索,以期提高土壤侵蚀监测精度,有效、客观地反映水土流失治理效果。[方法]采用CSLE模型、遥感解译与统计分析相结合的方法,对准格尔旗境内的皇甫川流域进行土壤侵蚀定量评价。[结果]研究区2015年侵蚀总量1.38×10~7 t,年均侵蚀模数4 920.23t/(km^2·a)。土壤侵蚀强度以中度为主,轻度和强烈次之。[结论]用CSLE模型进行土壤侵蚀定量分析,综合考虑了降雨、土壤、植被、地形、措施等多项因子,可用于区域土壤侵蚀定量研究。

三峡库区小流域修正通用土壤流失方程适用性分析

土壤侵蚀量的定量研究可为国家生态环境建设和水土保持宏观决策的制定提供重要的依据。修正通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation,RUSLE)是开展土壤侵蚀定量评价的主要手段。该文在地理信息系统(geographic information system,GIS)的支持下,依据中国土壤流失方程各因子的算法确定RUSLE模型各因子值,估算了三峡库区黄冲子小流域不同时期的土壤侵蚀量,并与基于泥沙平衡原理计算的土壤侵蚀量比较后分析RUSLE模型在库区小流域的适用性。结果表明,基于RUSLE模型估算的小流域1963-2000年(农地小流域)和2001-2014年(林地小流域)的年均土壤侵蚀模数分别为2246.09和868.3 t/(km2·a),其结果与采用137Cs和210Pb技术的塘库沉积物定年结果基本吻合,表明210Pb定年结果可靠。依据泥沙平衡原理计算的小流域1963-2000年和2001-2014年的年均土壤侵蚀模数分别为942.48和811.47t/(km2·a)。RUSLE模型估算小流域1963-2000年和2001-2014年的土壤侵蚀模数相对误差分别为138.32%和7.00%。因此RUSLE模型适用于库区林地小流域,而不适用于库区农地小流域;但是基于地形因子(LS因子)修正的RUSLE模型估算结果相对误差减少至8.14%,其适用于库区农地小流域。

基于DEM通用土壤流失方程地形因子的算法设计与优化

论述了通用土壤流失方程在区域尺度应用时,基于数字高程模型计算其地形因子的算法及其流程,并在ArcGIS的GRID平台上开发实现。实践证明,采用最大坡降坡度法和累积坡长法求取坡度和坡长,进而计算通用土壤流失方程地形因子的算法合理可信。通过水系数据的叠加优化,一方面提高了程序的计算效率,同时也减少了不合理累积坡长值出现的机率。

黑龙江省土壤流失方程应用简介

黑龙江省土壤流失方程应用简介张宪奎１９７１年美国学者威斯奇迈尔发表了闻名世界的《通用土壤流失方程》。并在世界各地得到了广泛的应用。为了验证方程在我省的适用情况。黑龙江省水土保持科学研究所于１９８５年至１９９０年，结合我省的自然特点，对方程中的诸因子进...

土壤流失动力因素分析及数学模型

建立科学的土壤流失方程是世界各国水保学者研究的重点之一。目前现有的国外土壤流失方程大都属于经验公式。本文通过土壤流失及相关因素分析，得出影响土壤流失的几个重要因素，从而建立了土壤流失方程。

空间直观景观模型在呼中林区土壤侵蚀预测研究中的初步应用

土壤通用流失方程 (USLE)已被广泛应用于大尺度的土壤侵蚀预测 .在以往的土壤侵蚀研究中 ,由于只能获得静态的植被图 ,土壤通用流失方程只能用于土壤侵蚀的静态估算 .空间直观景观模型能在大尺度上模拟植被动态 ,为土壤通用流失方程提供动态的植被因子 ,从而使土壤侵蚀的动态模拟成为可能 .本研究结合空间直观景观模型LANDIS和土壤通用流失修正方程 ,以大兴安岭呼中林区为研究区 ,动态地模拟未来 6 5 0年内有采伐和无采伐预案下的土壤侵蚀量 ;同时以无火无采伐预案下的土壤侵蚀为对比值 .结果表明 ,土壤侵蚀量随时间变化呈周期性的波动 ,其波动程度在无火无采伐预案下最小 ,而在有火无采伐预案下最大 ;采伐对土壤侵蚀的影响没有火对土壤侵蚀的影响在空间上表现得明显 ,但是其累积效果则比火的影响强 ;降低采伐所产生的裸露土能有效降低年平均土壤侵蚀量 ,但是对土壤侵蚀动态变化的影响不明显 ;虽然采伐增加使平均土壤侵蚀量增加 ,但是也同时使土壤侵蚀的年际变化更趋于平稳 .

通用水土流失方程因子定量研究进展与展望

通用水土流失方程是目前预测土壤侵蚀最常用的方法之一,定量确定其因子是应用此模型的关键。简要评述了国外及近年来国内定量估算水蚀因子的方法,讨论了存在的问题,并对我国这方面的研究趋势作了展望。

东北黑土区土壤侵蚀模型中植被因子C值的研究

利用人工降雨径流模拟试验法,重点研究了美国通用土壤流失方程(USLE)中植被与土壤侵蚀关系因子C值的地方适用性。初步估算出东北黑土农业区不同土地利用类型土壤侵蚀和非点源污染流失量化计算中的C值取值范围,进一步与国内其他地区应用的C值进行比较,得出了较满意的结果。其规律为本次试验C值普遍小于原美国通用土壤流失方程(USLE)中给出的经验C值。在此基础上,将试验C值应用于吉林二龙湖流域土壤侵蚀量研究中,并通过试验C值计算的土壤侵蚀量与其他方法计算结果相比较,验证估算值在实际应用中的适用性和实用性,为黑土丘陵区土壤侵蚀和非点源污染的控制和治理提供了科学依据。

新安江模型在土壤侵蚀模拟中的应用

以淮河上游大坡岭水文站以上为研究流域，将新安江模型与修正通用土壤流失方程耦合，构建基于网格尺度的流域坡面泥沙负荷计算模型，结合河道泥沙输移计算模型，实现流域径流量、泥沙负荷时空变化全过程模拟。应用2000-2008年实测日降水、日蒸发、日流量和日含沙量等资料，以日为时间尺度模拟计算了大坡岭站的径流量和泥沙负荷。结果表明，新安江模型可成功应用于淮河流域水土流失预报，扩展了新安江模型的应用领域，对从源头控制淮河流域上游水土流失和面源污染、水土资源的可持续开发和利用具有一定的指导意义和参考价值。

基于GIS/CSLE的四川省水土流失重点防治区土壤侵蚀研究

掌握四川省省级水土流失重点防治区水土流失情况、空间分异规律及其内在驱动因素对生态预警和土壤侵蚀治理等具有重要意义。应用中国土壤流失方程(CSLE)计算四川省省级水土流失重点防治区土壤侵蚀状况,通过不同土壤侵蚀敏感性评价方法识别中国土壤流失方程(CSLE)敏感因子,借助地理探测器探究重点防治区土壤侵蚀空间分异规律及其内在驱动力。结果表明:四川省省级水土流失重点防治区水土流失面积占比27.16%,平均土壤侵蚀模数为806.08 t/(km^2·a),属于轻度侵蚀,但区内土壤侵蚀差异明显,局部存在严重水土流失;土壤侵蚀敏感性分析表明,生物措施因子B是中国土壤流失方程(CSLE)中最敏感的因子;不同水土保持分区土壤侵蚀定量归因表明,土地利用方式是土壤侵蚀空间异质性的主要驱动力,且影响因子两两交互均能增加对土壤侵蚀空间分布的解释能力,各因子在不同水土保持分区作用程度存在显著差异。因而,在应用中国土壤流失方程(CSLE)计算土壤侵蚀量时,基于不同研究区针对较为敏感因子建立区域化算法是提高计算精度的关键。

土壤侵蚀预报模型的研究进展综述

土壤侵蚀预报模型是由美国引进的,经过不断地消化与改进,现已成为我国进行水土流失计算与预测的重要工具。该文简单介绍了土壤侵蚀预报模型的发展历程、公式及其应用。

基于2次全国制图的土壤可蚀性因子变化趋势

2011年第1次全国水利普查水土保持专项普查基于全国各省(区、市)土壤类型图和土种志剖面数据,制作首张全国土壤可蚀性因子分布图(简称2011版K值)。为了提高土壤侵蚀评价的准确性和可信度,2022年利用全国土系调查数据和随机森林制图方法对中国土壤可蚀性因子分布图进行更新(简称2022版K值)。以全国水蚀区2011版和2022版的土壤可蚀性因子(简称K值)为研究对象,分别在流域尺度和不同土壤类型下对K值大小及空间分布进行研究。结果表明:2022版全国平均K值(0.0298 t·hm^(2)·h/(MJ·mm·hm^(2)))略低于2011版K值(0.0323 t·hm^(2)·h/(MJ·mm·hm^(2))),说明全国水土流失治理发展状况有向好的趋势。其中栗钙土、暗棕壤、盐碱土等土壤类型K值的降低幅度最大,潮土、褐土、黄壤等土壤类型的K值则有所升高。K值降低主要与退耕还林、土壤改良等政策措施的出台和布设有关,升高则与集约化耕作及坡地侵蚀有关。该结果可为水土流失动态监测及治理成效评价提供科学依据。

基于CSLE模型的巴基斯坦土壤侵蚀评价

通过制作土壤侵蚀图,分析土壤侵蚀主控因子,为巴基斯坦水土流失与保护提供合理的科学依据及治理参考。以土壤侵蚀抽样调查单元数据和土壤侵蚀因子数据为数据源,基于CSLE模型分别以空间插值法和地图代数法定量计算巴基斯坦水蚀区土壤侵蚀图,以空间插值结果为参照对地图代数计算结果做直方图匹配得到巴基斯坦水蚀速率图;采用水利部SL 190—2007标准对巴基斯坦风蚀强度进行了定性评价;使用分类决策树分析土壤侵蚀的主控因子。结果表明,空间插值法制图具有空间预测的准确性,地图代数法制图可以表现良好的局地变异特征;直方图匹配土壤侵蚀图兼具这2种方法的优点,土壤水蚀速率平均值为972.9 t/(km^(2)·a),水蚀区土壤侵蚀比较严重,风蚀区以剧烈风蚀和极强烈风蚀为主,大部分地区生物措施因子是影响土壤侵蚀的主控因子,耕作区和山区的主控因子分别是R因子和LS因子。

中国水蚀区土壤可蚀性因子更新方法与应用

土壤可蚀性因子K值是土壤侵蚀监测的必要因子,反映土壤在降雨侵蚀力作用下被分散和搬运的难易程度。然而现有全国K值图基于土种志数据,调查时间距今已有近40 a。基于2008—2018年的土系调查项目对全国K值进行更新。先收集4327个样点的土壤机械组成及有机质数据,利用诺模图(Nomo)方程计算K因子,其中极细砂质量分数运用三次样条函数结合自然对数进行插值;当土壤有机质质量分数>12%,则使用校正后的EPIC公式计算K值。然后采用随机森林模型对样点K值进行训练,将环境因素作为预测变量,包括气候、地表温度、植被指数、地形和母岩类型,并利用遥感影像开展空间制图。更新结果显示:全国K值变化范围为0.0051~0.0745 t·hm^(2)·h/(MJ·mm·hm^(2)),平均值为0.0298 t·hm^(2)·h/(MJ·mm·hm^(2))。土壤可蚀性分布呈现出黄土高原与华北平原K值居高、南方与东北地区K值居中、青藏高原最低的宏观规律,这与各地区土壤类型有关。分布于西北地区的黄绵土和北方的潮土K值较大,南方红壤和东北暗棕壤的K值较小,青藏地区高山土的K值最小。以上方法进行实际应用时仍需根据径流小区实测资料进行校正。其结果可为水土流失调查与监测提供方法与数据支撑。

基于RS和GIS技术对中国陕西省北部地区土壤水蚀风险评估(英文)

运用遥感 (RS)和地理信息系统 (GIS)技术来进行中国陕西省北部地区的土壤水蚀风险评估。综合运用RS和GIS技术以及修订的通用土壤流失方程式 (简称RUSLE)来定量化地评估土壤侵蚀。建立了一个关于土壤侵蚀、斜坡长度 /坡度、降雨侵蚀和人类活动的评估系统。评估值输入修订的世界土壤亏损方程式中 ,用来计算土壤退化进程的风险 ,土壤退化又叫土壤侵蚀。利用榆林和靖边两地区的 1 987年和 1 999年的陆地卫星TM传感图像来制作研究区土地使用 /覆盖情况的地图 ,然后用这些地图产生RUSLE方程中的人类活动因子。使用ERmapper/Info两个软件来管理和处理主要数据 ,及处理卫星图像和表格数据源。根据统计分析 ,3985 .9km2 (33.1 2 %)的土地面积有轻微到中度的土壤侵蚀 ,2 94 1 .4km2 (2 4 .4 4 %)的土地面积有高的土壤侵蚀 ,总土地面积中 35 2 2 .1km2 (2 9.2 7%)正面临着很高的土壤侵蚀风险 ,总体上来说 。

国外土壤侵蚀预报模型研究进展

土壤侵蚀预报模型是定量预测、预报土壤侵蚀量的重要工具,对水土保持及生态环境建设具有重大的意义。本文对国外土壤侵蚀预报模型研究进展作了综述,重点介绍了国外土壤侵蚀预报模型的发展历程、USLE和以其为蓝本的侵蚀预报模型等。对侵蚀预报模型的研究进展进行总结并指出我国土壤侵蚀预报模型研究中存在的问题。

国内土壤侵蚀预报模型研究进展

土壤侵蚀预报模型是定量预测、预报土壤侵蚀量的重要工具,对水土保持及生态环境建设具有重大的意义。本文对国内土壤侵蚀预报模型研究进展作了综述,重点介绍了国内土壤侵蚀预报模型的发展历程、USLE和以其为蓝本的侵蚀预报模型、流域侵蚀产沙经验模型和我国关于生产建设项目侵蚀量预测的模型等。对侵蚀预报模型的研究进展进行总结并指出生产建设项目侵蚀预报模型的研究具有紧迫性和艰难性。

黄土高原植被变化对土壤侵蚀的影响

土壤侵蚀主要发生在我国黄土高原地区,大规模植被恢复措施的开展进一步影响了黄土高原的土壤侵蚀情况,剖析植被变化对土壤侵蚀的影响可为黄土高原生态环境治理提供理论指导。研究基于中国土壤流失方程(CSLE)以及多元数据资料,对黄土高原2000—2018年植被覆盖度、土壤侵蚀及其相互作用进行多方面分析。结果表明:(1)黄土高原自东南向西北植被覆盖度逐渐递减,19年间植被覆盖度呈稳定上升趋势;(2)2000—2018年黄土高原平均土壤侵蚀模数为2526.27 t·(km^(2)·a)^(-1),与降雨量呈正相关,丘陵、台地及起伏山地侵蚀程度较强;(3)黄土高原植被覆盖度为45%~75%的区域侵蚀程度较强,当植被覆盖度增加40%以上时,会直接引起侵蚀的加剧,而当植被覆盖度减少或增加不超过30%时,降雨量的变化是侵蚀加剧或减弱的主导因素。研究结论可为黄土高原土壤侵蚀综合防治和生态环境质量改善提供参考。

基于水文模型的辽西地区水土流失模拟研究

将改进的通用土壤侵蚀方程与水文模型耦合,构建基于新安江模型的水土流失模拟模型,以辽西大凌河大城子水文站以上流域为研究区域,基于大城子水文站2001-2010年水文数据,定量模拟了研究流域的水土流失。研究结果表明:构建的水土流失模型可较好地模拟大凌河流域的水土流失,其中水量模拟相对误差小于10%,确定性系数达到0.8以上,水土流失模拟的相对误差小于20%,确定性系数达到0.5以上,模型在辽西大凌河流域具有较好的适用性。研究成果可以为辽西大凌河流域水土流失模拟和水土资源保护提供参考。

基于遥感技术的东北黑土区水土流失动态监测研究

东北黑土区是我国重要的商品粮基地,近年来面临水土流失严重、面积减小、土壤质量下降等问题,已成为目前土壤保护工作中亟待解决的重要问题。以东北黑土区2018年和2022年两期遥感影像与水土保持措施的实地调查数据作为数据源,利用目视识别法开展影像解译,并通过中国土壤流失方程CSLE进行土壤侵蚀模数的计算,对东北黑土区的水土流失变化情况及原因进行分析,结果表明:耕地、草地、建设用地、其他土地面积减少,园地、林地、交通运输用地、水域及水利设施用地面积增加,造林、种草、封育、地埂、水平阶/反坡梯田等面积共增加0.84万km^(2);对比2018—2022年东北黑土区的水土流失情况,整体呈向好趋势,土壤侵蚀面积共减少约1.01万km^(2);从侵蚀强度来看,除轻度侵蚀面积增加约0.45万km^(2)外,中度、强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积分别减少约0.43万、0.24万、0.28万、0.51万km^(2);从不同省份侵蚀面积变化情况分析,内蒙古自治区东四盟的侵蚀面积减少最多,共减少约0.37万km^(2),辽宁省侵蚀面积变化最小,共减少约0.06万km^(2);耕地、建设用地等土地利用类型面积的减少,以及林地、交通运输用地等土地利用类型面积的增加,均可大幅减少土壤侵蚀面积,同时水土保持措施面积的增加也可有效阻止土壤侵蚀的发生。总体来看,东北黑土区水土流失治理效果显著,生态环境得到改善,持续进行东北黑土区水土流失治理对环境保护具有重要意义。