ANSWERS土壤侵蚀模型及其应用

该文讨论了土壤侵蚀模型的发展，ＡＮＳＷＥＲＳ土壤侵蚀以及应用该模型与地理信息系统相结合对紫色丘陵区的三次降雨进行模拟，以展示该模型的应用和值得注意的问题。

基于RUSLE模型的京津冀地区土壤侵蚀时空变化分析

【目的】土壤侵蚀是一种日益严重的生态问题,已经成为全球性的环境挑战,对人类的生存和可持续发展产生了极大的威胁。因此基于多源遥感数据,【方法】通过RUSLE模型和地理探测器模型研究了1990—2020年京津冀地区土壤侵蚀在时空尺度上的动态变化,并对其驱动因素进行了分析。【结果】结果显示:(1) 1990—2020年京津冀地区的土壤侵蚀总体呈现东南低西北高的分布特征,且以微度和轻度侵蚀为主,其百分比达到73.79%。(2)京津冀大部分地区土壤侵蚀等级主要由高向微强度侵蚀转移,且转移比例都在50%以上,整体有所好转,但存在局部加剧。(3)各个影响因子对土壤侵蚀的解释力依次为:坡度>高程>土地覆盖类型>植被覆盖度>降雨量>人口密度>GDP。【结论】相关结论可为水土流失治理以及防治提供一定的科学参考,同时也可为其他地区的土壤侵蚀治理提供参考。

基于RUSLE模型的秦岭—大巴山地土壤侵蚀时空特征分析

[目的]秦岭—大巴山地(秦巴山地)是我国重要的南北地理—生态过渡带主体,对秦巴山地的土壤侵蚀研究将有助于该区域的生态保护和水土资源管理。[方法]基于RUSLE模型计算秦巴山地的土壤侵蚀模数,并量化分析了该区域的土壤侵蚀的时空分布格局。[结果](1)2000—2020年秦巴山地的微度侵蚀面积呈上升趋势,轻度侵蚀及其以上等级的土壤侵蚀面积均呈下降趋势;从空间来看,秦巴山地东北和西南部的土壤侵蚀等级较高,中间较低;(2)秦巴山地的土壤侵蚀相对集中在500~1500 m、坡度15°~25°区域内;(3)秦巴山地发生土壤侵蚀最主要的土地利用类型为林地,耕地、林地的微度侵蚀以及草地的微度、剧烈侵蚀面积呈上升趋势;(4)秦巴山地土壤侵蚀主要分布在陕西、四川和甘肃,且甘肃和四川的剧烈侵蚀呈上升趋势。[结论]2000—2020年秦巴山地的侵蚀面积和强度呈“双下降”的态势,其整体侵蚀状况好转,但侵蚀分布存在明显空间差异。

RUSLE模型对黄土高原退耕植被恢复坡面土壤侵蚀的模拟效果分析

[目的]为了探究RUSLE模型对黄土高原退耕植被恢复坡面土壤侵蚀模拟的效果。[方法]基于陕北安塞区坊塌小流域内10个径流小区2016-2022年的降雨产流产沙监测资料,通过RUSLE模型中各因子在黄土高原的不同常用算法之间的变换组合,模拟144种因子组合下各退耕植被恢复坡面的土壤侵蚀量,采用纳什效率系数(NSE)和均方根误差(RMSE)评价模型模拟结果的有效性。[结果]利用RUSLE模型144种因子组合模拟的退耕植被恢复坡面土壤侵蚀量,NSE范围为-38.47~0.19,RMSE范围为1.92~12.65 t/(hm 2·a),模拟效果较差,所选各因子算法难以适应退耕植被恢复坡面上的土壤流失量的评估,还需要对RUSLE模型各因子进一步改进。运用RUSLE模型对黄土高原退耕植被恢复坡面土壤侵蚀模拟时,建议尽可能采用时间分辨率高的数据减小对R因子的计算误差,综合考虑土壤有机质含量、土壤粒径与团粒结构组成和容重等土壤理化性质对K因子的影响,以及植被覆盖度、植被高度、枯落物、生物结皮等对C因子的影响,充分考虑10°以上的坡度,细化其LS因子的算法。[结论]RUSLE模型无法很好地适用于黄土高原退耕植被恢复坡面土壤侵蚀的模拟。研究结果为土壤侵蚀模型的研发及RUSLE模型在黄土高原植被恢复坡面的应用提供一定参考依据。

基于RUSLE模型和地理探测器的鄂西南土壤侵蚀脆弱性评价

[目的]水土流失是鄂西南突出的生态问题,合理评估该区域的土壤侵蚀脆弱性,并探究其驱动机制是采取有效水土保持措施的前提。[方法]从人地耦合系统视角分析自然和社会经济因素对鄂西南土壤侵蚀的影响,从暴露度、敏感性和适应能力3个方面构建了鄂西南土壤侵蚀脆弱性评价指标体系,并采用综合赋权法确定指标权重。[结果](1)2010—2020年鄂西南土壤侵蚀脆弱性总体上呈现先降低后升高的趋势,强烈及以上强度的土壤侵蚀脆弱性呈现零星的碎片化分布格局,且主要集中在鄂西南的中南部和东部宜昌市辖区的西部地区;(2)研究区敏感性最高的区域集中在海拔800~1500 m,敏感性在坡度25°~35°最大,并呈现出向两侧递减的趋势,当坡度>15°时,较高及以上敏感性面积急剧增加;(3)较高及以上土壤侵蚀脆弱性高于土壤侵蚀强度,较低及以下土壤侵蚀脆弱性低于土壤侵蚀强度,土壤侵蚀脆弱性与土壤侵蚀强度存在协同变化趋势;(4)土壤侵蚀脆弱性的分布格局是多因素协同作用造成的,地理探测器的分析表明坡度、植被覆盖度、教育质量和城镇化率对土壤侵蚀脆弱性的解释力较强。[结论]未来需要高度重视对坡度>15°地区植被覆盖的保护,并通过提高当地的教育质量,加强水土保持的宣传力度,提升当地居民的水土保持意识。

基于RUSLE模型的武陵山区土壤侵蚀研究

基于降水、土壤属性、数字高程模型(DEM)、归一化差值植被指数(NDVI)和土地利用等数据,采用修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)模型计算了武陵山区的多年平均土壤侵蚀模数,探讨了武陵山区土壤侵蚀的空间分布特征.结果表明:(1)2001—2020年武陵山区约71.59%的区域受到土壤侵蚀的威胁,中度及中度以上土壤侵蚀占比30.55%;(2)坡度是影响土壤侵蚀强度分布的主要因素,中度及中度以上的土壤侵蚀主要分布在大于15°的坡度上;(3)同一坡度级下,林地土壤侵蚀强度最低;(4)重庆武陵山区多年平均土壤侵蚀模数最高,其次分别是湖北武陵山区和贵州武陵山区,湖南武陵山区多年平均土壤侵蚀模数最低;(5)重庆市武隆区,湖北省巴东县、五峰土家族自治县、秭归县、长阳土家族自治县,贵州省江口县和湖南省古丈县是多年平均土壤侵蚀模数较高的县(区);(6)武陵山区土壤侵蚀的空间分布具有正的空间自相关性,高高集聚主要分布在湖北武陵山区,低低集聚主要分布在湖南武陵山区.研究结果对于武陵山区水土资源优化管理和地质灾害分区防治具有一定的指导意义.

基于RUSLE模型的帽儿山实验林场不同林分类型土壤侵蚀动态评估

为解决定量评估帽儿山实验林场不同林分类型土壤侵蚀动态变化的问题,以帽儿山实验林场1983、1993、2004、2016年4期二类调查数据和Landsat遥感影像数据为基础,采用修订后的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE)模型对帽儿山实验林场平均土壤侵蚀量进行动态评估,并量化和分析不同林分类型与土壤侵蚀量间的关系。结果表明,4个时期帽儿山实验林场的年均土壤侵蚀量分别为0.26、0.24、0.10、0.17 t/(hm^(2)·a),其中各期土壤侵蚀强度处于0~1 t/(hm^(2)·a)的面积分别占总面积的98.79%、98.68%、99.88%、98.88%;1983—2016年土壤侵蚀强度未发生变化的区域占70.4%,高等级侵蚀强度向低等级侵蚀强度转移的面积占25.1%,而低等级侵蚀强度向高等级侵蚀强度转移的面积仅占4.5%,表明帽儿山实验林场土壤侵蚀状况整体趋势良好;6种林分类型中,软阔天然林、硬阔天然林、落叶松人工林、樟子松人工林、蒙古栎天然林和针阔混交天然林在1983年的平均土壤侵蚀量分别为0.150、0.161、0.054、0.110、0.121、0.083 t/(hm^(2)·a);到2016年,其平均土壤侵蚀量分别下降53.7%、61.2%、30.3%、83.0%、46.8%、23.2%;除软阔天然林、落叶松人工林和针阔混交天然林于2004—2006年期间土壤侵蚀量轻微增加以外(0.003~0.016 t/(hm^(2)·a)),其余林分类型平均土壤侵蚀量均呈逐年下降趋势。

基于RUSLE模型的土壤侵蚀评价——以南京市六合区为例

以江苏省南京市六合区程桥街道为研究区域,根据水利部相关标准,采用理论算法、模型建立与现场应用相结合的研究思路,对研究区内土壤侵蚀强度进行评价过程研究。对现有的DEM生成方法和土地利用分类方法进行一定的优化,利用多源遥感影响数据提取土壤侵蚀的监测要素,基于RUSLE模型,估算研究区内土壤侵蚀强度。将现场实际应用结果与现行方法进行对比分析,验证了理论、算法的有效性及客观性。

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CA-Markov模型的土壤侵蚀预测分析——以宜昌市为例

本研究介绍了CA-Markov模型预测土地侵蚀的方法,分析了宜昌市2000年、2010年和2020年三期的土壤侵蚀强度空间分布数据,提出以这三期数据作为预测基准年,利用CA-Markov模型进行精度验证后来预测宜昌市2030年土壤侵蚀情况,并在此基础上分析宜昌市2030年土壤侵蚀强度空间分布及土壤侵蚀发展趋势。结果表明:宜昌市2030年土壤侵蚀情势总体向好发展,水土流失面积与强度呈现“双下降”态势,水土流失面积下降至2493.6km~2;秭归县、当阳市、兴山县等区域土壤侵蚀情势仍然不容乐观,高强度侵蚀面积出现净增长,仍是未来水土保持的工作重点。

土壤侵蚀建模中ANSWERS及地理信息系统ARC/INFO^R的应用研究

研究了土壤侵蚀模型ＡＮＳＷＥＲＳ和地理信息系统（ＧＩＳ）ＡＲＣ／ＩＮＦＯ之间的连结。采用ＡＲＣ／ＩＮＦＯ建立数据库和ＡＮＳＷＥＲＳ进行实际操作，加强了该模型在制定水保措施中的应用。同时，研究出的ＡＲＣＡＮＳ模型，使ＡＲＣ／ＩＮＦＯ和ＡＮＳＷＥＲＳ之间的连结更为容易、有效。最后，对四川紫色丘陵区的一个小流域实施了模拟，以展示连结情况和一些值得注意的问题。

近30年皖西大别山土壤侵蚀时空变化及其对景观格局的响应

[目的]为明确安徽省内长江流域和淮河流域重要的生态过渡区皖西大别山区的景观格局与土壤侵蚀及其关系,为该区域的景观格局调控和水土流失治理提供参考。[方法]借助RULSE模型计算皖西大别山区近30年土壤侵蚀模数,借助景观指数对其景观格局的变化进行描述,并使用偏最小二乘回归(PLSR)探究该区域景观指数对土壤侵蚀的影响关系。[结果]近30年,土壤侵蚀模数呈先减少后增加趋势;土壤侵蚀较严重地区主要集中在中西部和南部山区;大部分地区土壤侵蚀强度主要为微度和轻度,且各类土地利用类型的侵蚀强度有明显差别,表现为草地>耕地>林地;土地利用类型及景观格局总体较稳定,景观格局变化主要表现为景观破碎化的降低、景观异质性和连接性的提高;香农多样性指数(SHDI)、边界密度指数(ED)、相似邻近百分比(PLADJ)、景观形状指数(LSI)对皖西大别山区具有显著解释意义,且表现为SHDI、ED、LSI对土壤侵蚀起显著正向作用,PLADJ对土壤侵蚀起显著负向作用。[结论]在皖西大别山区,景观破碎化的提高和景观连通度的降低显著促进土壤侵蚀。

黄土高原沟壑区典型流域不同算法土壤侵蚀集成模拟比较

为探究集成模拟技术对减少不同模型模拟土壤侵蚀的不确定性,以黄土高原昕水河流域为研究对象,采用Bates-Granger(BG)集成、等权重集成和Granger-Ramanathan集成技术,对广泛运用的Morgan-Morgan-Finney(MMF)、修正土壤流失方程(RUSLE)和中国土壤流失方程(CSLE)等进行集成模拟。集成模拟以流域出口泥沙观测进行率定,并根据纳什系数(NSE)、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)进行模型模拟评价。结果表明:1)对于单一模型而言,MMF模拟效果在多数情况下优于CSLE和RUSLE模拟效果;2)集成模拟可显著改善土壤侵蚀模型模拟效果,集成模拟前后,模型评价指标如NSE、R、RMSE分别提高23.6%、15.8%、46.4%;3)不同集成模拟中BG集成算法在模型不确定性方面更加稳定、可靠。研究认为,在基于经验性模型开展流域土壤侵蚀模拟时,可以采用集成模拟技术进一步提升其模拟性能。

应用机器学习研究土壤侵蚀的文献计量分析

为探究机器学习应用于土壤侵蚀领域的研究进展和发展趋势,基于CiteSpace等文献计量工具,借助Web of Science (WOS)核心合集数据库中收录的以机器学习应用于土壤侵蚀领域的相关文献,对该领域研究动态进行可视化展示与分类。结果表明:该领域研究成果不断增长,尤其2014年后呈指数型增加;中国是该领域内发文量与被引量最多的国家,但中介中心性低于伊朗、美国;侵蚀敏感性分析是热点问题,大多数研究者目标是基于机器学习相较传统模型分析更快更精准的特点,开发高效侵蚀预测模型;深度学习和各类回归算法是广大研究者常用的方法。未来,研究者们应充分利用不同机器学习方法的特性,探索最新的深度学习预测性能,提高复杂环境条件下土壤侵蚀的预测预报精度,揭示主要影响因子的贡献及因子之间的相关作用机制。

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。

近30年土壤侵蚀模型研究进展

土壤侵蚀模型是定量预测土壤侵蚀程度的一种重要方法,对“山水林田湖草沙冰”系统治理具有重要意义。为进一步认识国内外土壤侵蚀模型研究进展,了解前沿方向,运用CiteSpace与VOSviewer软件,分析1991-2020年国内外土壤侵蚀模型的研究进展。以中国知网核心期刊和WoS数据库核心馆藏为数据源。分析结果显示,目前国内该领域的研究前沿方向是:优化不同土壤种类条件下的土壤侵蚀模型;将遥感技术与模型改进相结合,提高预测精度;以解决实际应用问题。国际的研究前沿方向是通过指纹识别技术示踪河道泥沙来源,逆推不同地区的侵蚀泥沙产出占比;解决黄土高原易侵蚀引起的高产沙问题。

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。

鄂东北土壤侵蚀时空演变及其影响因子定量评价

为定量揭示鄂东北土壤侵蚀时空演变特征及其影响因子的贡献,基于RUSLE模型和2000—2020年遥感影像数据探究土壤侵蚀强度的时空变化,并结合地理探测器模型识别土壤侵蚀主导因子及其交互作用效应。结果表明:2000—2020年鄂东北土壤侵蚀模数呈波动减小趋势,2020年的土壤侵蚀模数较2000年下降62.82%;侵蚀强度以微度和轻度侵蚀为主,二者面积之和占总侵蚀面积的82%以上;微度侵蚀面积占比上升,轻度、中度、强烈、极强烈和剧烈侵蚀面积占比呈波动下降趋势;中部和东北部土壤侵蚀明显改善,东北部土壤侵蚀模数仍较高;耕地是土壤侵蚀的主要地类,其土壤流失量占总流失量的74.82%~82.42%;15°~35°坡度区间分布着69.33%的极强烈侵蚀土壤和85.55%的剧烈侵蚀土壤;土壤侵蚀影响因子解释力(q值)表现为植被覆盖度>坡度>海拔>土地利用类型>降雨,植被覆盖度是影响鄂东北土壤侵蚀变化的主要因子,植被覆盖度和坡度之间的交互作用对土壤侵蚀强度的解释力最大(32.28%);植被覆盖度小于0.3和坡度大于35°的区域发生土壤侵蚀的风险最高。近20年间鄂东北土壤侵蚀明显改善,这主要得益于封山育林、退耕还林等水土保持措施的实施以及多因子协同治理。

基于WaTEM/SEDEM模型的洮河源区土壤侵蚀产沙模拟及其空间驱动力分析

[目的]全面认识长时间尺度的土壤侵蚀时空变化及其影响因素对土壤侵蚀治理具有重要意义。探究流域1998-2018年土壤侵蚀和产沙时空变化特征及其空间驱动力因子,为洮河源区流域的水土治理提供科学理论依据。[方法]以洮河源区流域为研究区,基于碌曲站实测输沙数据以及植被NDVI数据,通过WaTEM/SEDEM模型结合重心模型分析流域侵蚀产沙时空变化特征,进一步采用地理探测器方法探究其空间驱动力因子。[结果]洮河源区的土壤产沙模数由1998年的33.81 t/(hm^(2)·a)增加至2018年的48.59 t/(hm^(2)·a);土壤侵蚀强度主要以微度侵蚀为主,其次是极强侵蚀和轻度侵蚀,剧烈、强烈和中度侵蚀占比最小。侵蚀较强区域分布在高山地带;侵蚀较微弱的区域分布在中部的河谷地区和海拔较低的区域。流域内地形等级和植被覆盖度对土壤侵蚀影响最大,q值分别为0.359,0.183,流域侵蚀模数随地形位等级增大而增大,随植被覆盖度的增大而减少。1998-2003年和2008-2013年这两个时段,土壤侵蚀重心向东南方向移动,2003-2008年侵蚀重心向西北方向移动,而2013-2018年则向北方移动。[结论] 1998-2018年洮河源区流域的侵蚀整体呈现恶化趋势,其空间驱动力主要为地形位指数和植被覆盖度因子,研究结果表明未来应大力发展退牧还草项目,积极进行生态植被建设。

土壤侵蚀评价研究进展

土壤侵蚀使得土地资源遭到严重破坏,引起土壤质量退化,是导致沙漠化、石漠化的重要因素。土壤侵蚀评价有助于掌握土壤侵蚀的强度及危害程度,是土壤侵蚀防治的基础。在文献资料调研的基础上,对土壤侵蚀的国内外评价标准方法进行了总结分析,对比了不同评价方法的优缺点,可为土壤侵蚀评价的研究提供参考。