基于DEM和GIS的修正通用土壤流失方程地形因子值的提取

地形是影响土壤侵蚀的重要因子。以修正通用土壤流失方程中的地形因子为研究对象,以黄土高原延河流域县南沟5 m分辨率的DEM为数据源,在ArcGIS软件平台下,实现对地形因子LS值的提取。对提取后的LS值和LS值分布进行检验分析,结果表明:以5 m分辨率的DEM为数据源,采用适合该地区的修正后的LS值的算法,在ArcGIS支持下,可以获得较准确的LS值。研究结果可以为区域土壤侵蚀的地形因子研究提供数据支持,为更大区域尺度转换提供数据匹配基础,同时,为土壤侵蚀在区域尺度上进行预测评价提供方法引导和技术支持。

三峡库区土壤侵蚀遥感定量监测——基于GIS和修正通用土壤流失方程的研究

在GIS技术的支持下,通过遥感技术和野外调查进行信息采集,选用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)估算了整个三峡库区的年均土壤侵蚀量,分析了土壤侵蚀的空间分布特征,计算了不同土地利用类型的土壤保持能力,并对库区进行了防治强度预报。结果表明,三峡库区年均土壤侵蚀量为18476.27×104t/a,平均土壤侵蚀模数为3316.53 t/(km2.a),属于中度侵蚀。库区年均土壤保持量为48427633×104t/a,其中有林地、其他林地和高中覆盖度草地的年均土壤保持量最大,水田保持土壤能力最强,旱地保持土壤能力最小。库区预防强度预报结果为2005年三峡库区需要治理和急需治理的面积占总面积的25.67%,所占比例较大,预防和治理土壤侵蚀的任务比较艰巨。

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。

修正的通用土壤流失方程中各因子单位的确定

[目的]明确和规范修正的通用土壤流失方程(RUSLE)中各因子的单位,使得RUSLE在中国具体应用过程中更加科学和便捷。[方法]通过对国内外RUSLE应用实践的总结和对比研究,并分析其科学合理性,找出最为普遍应用的、准确的RUSLE各因子的单位,明确不同单位类型之间的转化系数。[结果]国内RUSLE的应用,大部分是通过各地区建立的各因子统计模型转换成国际制单位系统,最后相乘得到的是以国际制单位表示的土壤侵蚀量,另一部分则是通过相应的各因子统计模型计算得到各个因子以美制单位系统表示的计算结果,最后再乘以224.2将土壤侵蚀量转换为国际制单位。国内主流侵蚀估计中使用的单位焦耳系统,单位面积有两种即km^2和hm^2。土壤流失量A常用的国际制单位为t/hm^2或t/km^2;降雨侵蚀力因子R常用的国际制单位为(MJ·mm)/(hm^2·h·a)或(MJ·mm)/(km^2·h·a);土壤可蚀性因子K的常用国际制单位为(t·hm^2·h)/(hm^2·MJ·mm)或(t·km^2·h)/(km^2·MJ·mm)。不同地区建立的计算方法通过相应的转换系数转换成国际制单位。最后,R和K因子的单位系统的一致性是RUSLE应用的关键步骤。[结论]R和K因子通过相应的单位转换系数转换为国际制单位以及两者的单位一致性是土壤侵蚀评估的重要基础。

通用土壤流失方程中的坡长因子研究进展

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。

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。

长白山地区土壤水蚀时空演变特征及驱动因素分析

探讨长白山地区受极端降水、地形复杂、植被破坏等因素影响造成的土壤侵蚀状况,可以研判该地区水土流失情况,为当地水土生态保护提供科学参考。利用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)、趋势及相关分析法,定量分析长白山地区土壤水蚀的空间格局及时空分布特征,并探究土壤水蚀与气候、植被覆盖度及地形驱动因子的关系。结果表明:2000-2020年长白山地区土壤水蚀模数均值总体呈“西南高,东北低”的空间格局。相较于其他地类,草地、未利用地、林地更易发生土壤水蚀。近21 a来,土壤水蚀模数平均以0.0255 t/(hm^(2)·a)的速度上升,土壤水蚀模数表现为上升趋势的地区占研究区总面积的68.3%,侵蚀等级总体以微度和轻度为主,且轻度侵蚀比例也呈增加趋势,表明该地区土壤侵蚀状况趋于好转,未来吉林市中北部和延边州部分地区的水土流失风险较高。土壤水蚀与降水、海拔高度及坡度具有较为显著的正相关关系,而与气温、植被覆盖度的相关性以负相关为主。海拔大于1000 m或坡度大于20°的草地、林地区域是水土防治的重点地形区。

1980—2020年延河甘谷驿流域土壤侵蚀评价与驱动因子分析

采用日降雨量、DEM、土壤类型、泥沙含量及多期NDVI等数据,基于修正通用土壤流失方程(RUSLE)和地理探测器,研究了国家生态退耕还林还草工程实施前后近41年延河甘谷驿流域土壤侵蚀动态与驱动因子。结果表明,1980—2020年研究区土壤侵蚀强度总体呈波动变化趋势,1980年、1990年、2000年、2010年和2020年平均侵蚀模数分别为6 746.30、5 740.28、6 389.56、5 450.46、5 480.56 t/(km~2·年)。1980—2000年研究区整体侵蚀强度逐渐增强,强烈及以上等级侵蚀面积占比逐渐增加,表现为“增蚀升级”的特点;2000年后研究区内土壤侵蚀强度开始降低,强烈及以上等级的侵蚀面积减少,总体表现为“减蚀降级”的特点。研究区土壤侵蚀强度随着坡度的升高而加剧,同时发现海拔1 000~1 200 m和1 200~1 400 m是研究区内侵蚀发生的主要高程带。2020年土地利用类型因子解释力最为突出,表明退耕还林还草工程实施效果显著,大面积的耕地向林草地转换是使得研究区2000年后土壤侵蚀强度降低的最主要原因。土壤侵蚀各影响因子的协同作用明显强于单一因子的影响。

甘肃黄河流域土壤保持服务数据集(2001-2015年)

甘肃黄河流域是一个生态问题和发展问题交织在一起的自然-社会-经济复合生态系统,其生态系统土壤保持服务是防止水土流失和推动高质量发展的重要保障。使用归一化植被指数、土地利用产品MCD12Q1、降水数据、数字高程模型数据和土壤数据库HWSD v1.1,运用修正通用土壤流失方程RUSLE,计算得到了甘肃黄河流域的土壤保持服务年度数据集。该数据集,空间范围为33°6′29″N-40°0′6″N、97°23′38″E-108°42′38″E,时间跨度为2001-2015年,可为制定土壤保持服务措施提供科学依据,也为评估生态安全和构建生态安全格局提供重要数据支撑。实体数据集获取网址为http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/a918f7ed-5988-44ea-80ad-ee14acab89aa.

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 .

高速公路边坡土壤流失量预测方法研究

以湖北省在建的孝 -襄高速公路为依托 ,根据沿线边坡不同土质土壤建立试验小区和自记雨量观测站 ,对广泛应用于坡耕地土壤流失量预测的美国通用土壤流失方程中的主要因子降雨侵蚀力因子 R和土壤可蚀性因子 K进行修正 ,使其适用于高速公路建设扰动土壤流失量预测 .给出了雨侵蚀力指标 R和土壤可蚀性因子 K的计算式 .

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。

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。

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。

基于RUSLE模型的山西省生态系统土壤保持功能重要性评估

[目的]分析山西省生态系统土壤保持服务功能的空间分布格局,识别山西省土壤保持功能保护的重点区域,为生态保护红线划定和国土空间规划提供参考。[方法]采用修正通用水土流失方程(RUSLE)开展山西省土壤保持功能重要性评估。[结果]山西省土壤保持总量为6.52×109 t/a,单位面积土壤保持强度平均为416.10 t/(hm 2·a)。土壤保持功能总体呈现“西北低、东南高,盆地低,丘陵和山地高”的空间分布格局,极重要区、重要区和一般重要区的面积分别占山西省国土面积的23.10%,28.33%和48.57%。[结论]山西省土壤保持功能极重要区主要分布在太行山、吕梁山、恒山、五台山、太岳山、中条山等组成的“多”字形山地地区,在晋西黄土丘陵沟壑区也有一定分布。

基于遥感数据改进修正通用土壤流失方程的广州市土壤侵蚀定量研究

【目的】针对以往土壤侵蚀研究中空间连续性降水量数据获取困难以及高植被覆盖区植被覆盖管理因子估算精度不高的问题,本研究尝试引入多源遥感数据进行空间尺度的土壤侵蚀评价。【方法】基于GPM_3IMERGM、LANDSAT8影像数据获取的降雨侵蚀量因子(R)和植被覆盖管理因子(C)改进了修正土壤流失模型(RUSLE),并利用改进的RUSLE模型完成研究区土壤侵蚀状况遥感制图。【结果】研究区土壤侵蚀总量为5.12×10^(7) t a^(−1),平均土壤侵蚀模数为7.38 t hm^(−2) a^(−1),受土壤侵蚀影响的总面积为1841.86 km^(2),占土地总面积的24.77%。从土壤侵蚀等级来看,侵蚀强度总体表现为微度和轻度,水土保护情况整体良好。空间分布上,不同侵蚀等级的布局呈现出片状分布与点块状分布相结合的特点;广州市中部和南部的行政区较市区外围和北部的行政区而言,侵蚀状况更轻微。【结论】GPM卫星数据和EVI指数的引入显著提高了RUSLE模型中两个关键因子和土壤侵蚀强度的估算精度,其成果可为广州市区域水土保持和生态环境建设工作提供理论依据和实践参考。

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。

基于遥感和GIS的密云水库上游土壤侵蚀定量估算

密云水库是当前北京唯一的一个地表饮用水源。其上游地区的水土流失一方面将造成土地退化和农业生态环境恶化,另一方面将导致大量泥沙淤积水库,会使水质受到污染,缩短水库使用期限,所以其上游的水土保持生态环境对于水源涵养和水库水环境具有重要意义。该文利用遥感数据,获取水土流失的植被和土地利用信息,收集降雨资料和土壤数据,在通用土壤流失方程的框架基础上建立区域土壤侵蚀模型,对密云水库上游2001年和2002年土壤侵蚀量进行定量估算,认为利用遥感和降雨数据,实现密云水库上游土壤侵蚀量的年度估算是可行的。