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。

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。

通用土壤流失方程的发展与应用

通用土壤流失方程USLE是美国研制的用于定量预报农地或草地坡面多年平均年土壤流失量的一个经验性土壤侵蚀预报模型。它是从20世纪30年代开始的土壤侵蚀试验和定量研究基础上不断发展完善的,最终于60年代正式出版。期间又分别在70年代和90年代进行了二次修订。自模型研制以来,已在水土保持规划和土地资源管理方面得到了广泛应用。模型在发展过程中形成的思想和方法,对于各国经验性土壤侵蚀模型的建立具有很好的借鉴作用。我国自80年代开始引入该模型,进行模型的订正和应用研究,取得了重要成果。

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。

通用土壤流失方程最新研究改进分析

通用土壤流失方程(USLE)是水动力土壤侵蚀研究领域应用广泛的经验模型。其结构简单,所需输入数据量少,计算结果可满足一定精度下,土壤侵蚀预测的要求。模型的改进使其应用范围扩大,适用性增强,计算精度提高。通用土壤流失方程的发展趋势:其一,传统方法,不改变模型的结构,通过引进合理的新参数或优化参数的取值来提高模型的预测能力;其二,非传统方法,通过模糊逻辑或人工神经网络方法来改变模型的结构,使土壤侵蚀影响因子的确定更加灵活合理,土壤流失量的计算结果更加精确可信。

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。

通用土壤流失方程在蓟县山区水土流失监测中的应用

应用通用土壤流失方程(USLE)与地理信息系统(GIS)技术、遥感(RS)技术相结合,利用蓟县山区的遥感影像数据、数字高程模型(DEM)、降水及土壤分布情况,计算与率定影响该区域土壤侵蚀的各个因子,计算其近3年的土壤侵蚀量,研究并分析蓟县山区水土流失发展分布情况,为当地水土保持政策制定及水土流失治理工作提供可靠的数据资料。

基于通用土壤流失方程的长江防护林区的土壤侵蚀动态特征--以湖北省红安县倒水河流域为例

以长江流域中下游防护林建设区湖北省红安县境内倒水河流域4期遥感影像为主要数据源,基于通用土壤流失方程,运用遥感和地理信息系统技术,对研究区20余年的土壤侵蚀进行估算,分析了自长江防护林建设以来的全区土壤侵蚀动态变化,以及林区土壤侵蚀动态特征。结果表明:随着长江防护林建设的深入开展,该流域的森林覆盖率从1979年的20.84%恢复到了2001年的37.25%,土壤侵蚀得到明显控制。侵蚀面积从75736.1 hm2减少到66707.8 hm2,共减少了9028.3 hm2。中度及以上强度的土壤侵蚀已基本消失,林区无明显侵蚀的面积从1928.6hm2增加到12803.1 hm2,增长了近6倍。林区土壤侵蚀已以中度侵蚀为主转变为以轻Ⅰ侵蚀为主,森林植被的恢复对流域的水土保持产生了十分重要的作用。

侵蚀模数法和通用土壤流失方程在环境影响评价中的应用——以江苏省泰州市生态旅游区为例

为研究江苏省泰州市生态旅游区的水土流失情况,运用侵蚀模数法和通用土壤流失方程(USLE),分析、评价该区域的土壤侵蚀状况。结果表明:泰州市生态旅游区在建设过程中水土流失侵蚀等级为Ⅱ级,若采取有效的治理措施,水土流失强度和流失量将会大幅度下降。

用于矿区、建筑工地及复垦土地的修订通用土壤流失方程

修订的通用土壤流失方程（ＲＵＳＬＥ）在环境评价、荒地开垦、矿区及建筑工地的土壤流失量计算中应用得越来越广泛。对通用土壤流失方程（ＵＳＬＥ）和１．０４版、１．０６版ＲＵＳＬＥ修订的通用土壤流失方程进行逐因子比较表明：１．０６版ＲＵＳＬＥ在计算矿区建筑工地及复垦土地的土壤流失量方面较准确。因此，１．０６版ＲＵＳＬＥ最适于特殊场地的土壤流失量计算，而ＵＳＭ和１．０４版ＲＵＳＭ ４不再适用。

通用土壤流失方程式综述

前言 近年来,我国不少地区试用土壤流失方程式预报年平均土壤流失量,并取得了一定的经验。 但是,由于土壤流失方程式在30年代初萌生于美国,我国在试用过程中,对于该方程式中某些因子的解释及其值的计算方法尚存在一些差异。另一方面,因为该方程式是一个纯经验性的方程,不论是在美国还是其它国家在使用过程中,都对其进行了不断的充实和改进。

通用土壤流失方程在水土流失预测中的应用

土壤侵蚀是水土流失预测的主要内容,科学合理地预测开发建设项目的土壤侵蚀量非常重要。在无参照项目、无土壤侵蚀监测资料情况下,水土流失量的预测常采用土壤侵蚀模数法。文章应用土壤流失方程(USLE)预测土壤侵蚀量,探讨更科学的水电建设项目水土流失预测方法。

GIS技术在通用土壤流失方程中的应用

通用土壤流失方程 ( USLE)传入我国后 ,国内各级研究机构加以深入研究与适用性探索。结合遥感 ( RS)与地理信息系统 ( GIS)技术 ,实现以 USLE为构式的区域土壤流失遥感监测 ,已在我国多处地区进行了尝试应用与实际应用。基于泉州市 1 996年度水土流失遥感监测所采用的技术路线 ,阐述 USLE方程因子的 GIS生成以及土壤流失量的 GIS实现依据。

基于修正通用土壤流失方程(RUSLE)的宝清县水土流失遥感评价

随着我国农业生产的大力发展,土地利用率越来越高,水土流失现象也变得愈发严重,对土壤水分、肥力保持等产生了十分严重的危害。拟结合通用土壤流失方程对宝清县水土流失遥感评价展开系统探究,希望能对改进水土流失状况监测工作起到一定的启示作用。

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.