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模型的青藏高原土壤保持功能定量评价

土壤保持功能是青藏高原生态系统的主要调节功能之一,准确评估青藏高原土壤保持功能的时空变化规律,是确保该地区顺利开展水土保持和生态环境治理工作的前提。本研究通过收集气象、土壤、土地利用、DEM和NDVI等数据,利用RUSLE模型对1982—2020年青藏高原土壤保持功能的时空特征进行动态评估。结果表明:1982—2020年青藏高原的土壤保持量呈波动增加趋势,土壤保持能力由南向北逐渐减弱,高值区主要集中在青藏高原东南部的川西和藏东的高山深谷;在过去的近40 a中,青藏高原土壤侵蚀强度发生明显转换,其主要特征是由高一级的中度侵蚀强度向低一级的轻度或微度侵蚀强度转换,说明青藏高原近40 a内土壤保持状况不断改善;不同地形条件下青藏高原土壤保持能力也有明显差异,主要表现为起伏度小的高海拔地区土壤保持能力普遍较弱;就不同的土地利用类型而言,林地区域的土壤保持能力最强,而未利用地土壤保持能力最弱。近40 a来,青藏高原土壤保持能力不断增强,但仍存在部分区域的土壤保持能力较弱。未来在重视和保护土壤保持能力较强的林地区域的同时,应加强起伏度小的高海拔地区水土治理工作,制定分级分区的土壤侵蚀防治措施,进一步增强青藏高原地区的土壤保持功能。

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。

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模型的雅鲁藏布江流域土壤侵蚀评价

[目的]研究雅鲁藏布江流域土壤侵蚀时空变化特征,并分析气候和植被覆盖变化对土壤侵蚀的影响,以期为高寒区土壤侵蚀防治、生态系统保护和水土资源开发利用提供理论支撑。[方法]以雅鲁藏布江流域为研究区,采用RUSLE模型定量评估了1980—2017年流域土壤侵蚀的时空变化特征。[结果]1980—2017年,雅江流域土壤侵蚀强度整体呈现先减小后增加的趋势,1980—1999年年均土壤侵蚀模数波动下降,2000—2017年年均土壤侵蚀模数则呈现不显著上升趋势;流域中上游地区土壤侵蚀变化较为显著,下游地区侵蚀强度先增加后减小。年均土壤侵蚀模数与降雨侵蚀力呈显著正相关关系,Pearson相关系数为0.92,而与NDVI关系不显著。不同土地利用类型中,土壤侵蚀最强烈的是未利用地,其次是稀疏草地,由于其面积占比最高,对流域总侵蚀量的贡献比超过54%。[结论]降雨是影响雅江流域土壤侵蚀强度变化的主要因素,未来土壤侵蚀防治的重点区域应为流域东部下游降雨量较大的地区,重点防范极端降雨造成的水土流失。

基于RUSLE模型的妫水河流域土壤侵蚀时空变化特征

[目的]为揭示流域土壤侵蚀时空变化特征并开展可持续流域治理工作。[方法]基于妫水河流域1995—2018年降雨、土壤、数字高程模型及土地利用数据,采用GIS技术与RUSLE模型的方法定量分析妫水河流域土壤侵蚀时空特征,并对流域土壤稳定性进行评价。[结果](1)1995—2018年,流域内林地和草地面积均呈下降的趋势,2018年林地和草地面积分别为4.41×10^(4),0.84×10^(4)hm^(2),较1995年分别下降13.52%和10.61%。耕地面积由1995年的3.53×10^(4)hm^(2)增加至2018年的4.07×10^(4)hm^(2)。建筑用地面积逐渐增加,由1995年的0.59×10^(4)hm^(2)增加到2018年的1.90×10^(4)hm^(2)。(2)妫水河流域内土壤侵蚀模数呈波动性变化,由1995年的8.71 t/(hm^(2)·a)降至4.56 t/(hm^(2)·a)后,于2018年升至11.07 t/(hm^(2)·a)。(3)妫水河流域土壤侵蚀强度以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,1995—2015年,土壤侵蚀强度逐渐降低并保持稳定,中度及以上土壤侵蚀面积比例由4.95%降至3.05%,2018年后升至7.42%。(4)妫水河流域在研究时段内土壤稳定性降低,不稳定土壤面积升高。[结论]妫水河流域城市化的进程中,林草覆盖度略有降低;土壤侵蚀强度整体下降,但在后期略有提高;不稳定土壤所占面积较少。研究结果可为妫水河流域综合治理及土地利用规划提供依据。

基于修正通用土壤流失方程(RUSLE)的蒙山区域水土流失敏感性评价

水土流失敏感性评价作为区域生态质量评价的重要内容,对判定水土流失程度、检验水土保持成效起着重要作用。本文基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE),对降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、地形起伏度(LS)、植被覆盖(C)及水土保持措施(P)5个评价因子进行分级赋值并根据通用土壤流失方程进行计算。研究表明:1)蒙山区域的水土流失敏感性整体呈中部和南部高、东部和北部低的条带状空间分布特征;2)蒙山区域水土流失潜在危险程度的值较低,整体的水土流失敏感性中度偏轻。本文根据量化结果进行分区,得出蒙山区域水土流失防治重点,对推动蒙山区域可持续发展及促进区域生态修复均具有重要意义。

基于RUSLE模型的塔里木河流域上游土壤保持时空变化研究

新疆塔里木河流域是中国重点生态保护区,流域土壤保持量的研究有利于水土保持功能区划和水土保持治理措施布局,对于区域生态修复与维护有重要作用。以塔里木河流域上游区为研究对象,基于该区域2000—2020年的降雨、土壤、地形等数据,采用修正通用土壤流失方程(RUSLE模型),估算2000—2020年流域土壤在水力侵蚀下的土壤侵蚀量和土壤保持量,分析其时空变化规律,并就土壤保持对其影响因子的敏感性展开分析。结果表明:流域以微度和轻度土壤侵蚀为主,在2000—2020年的土壤侵蚀面积总体呈减少趋势;土壤保持空间分布呈现中间高、四周低格局,且2000—2020年的土壤保持强度在一定程度上得到增强;降雨、地形和土地利用是土壤保持变化的主要驱动因子,且土壤保持能力随着降水量和植被覆盖总体呈现梯度增长趋势。评价结果揭示了研究区土壤保持时空分布特征,以及土壤保持对驱动因子的敏感性,可为流域水土侵蚀防治和生态修护提供指导依据。

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。

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模型浙江省水土流失风险空间分析与评价研究

基于地理信息科学和遥感技术,从异源数据集里提取浙江省降雨侵蚀力、坡长坡度、土壤可蚀性、植被与水土保持措施的水土流失环境参数,结合RUSLE模型定量评价该地水土流失模数及其风险特征。结果表明,浙江省水土流失平均模数为385.4 t/(km^(2)·a),属微度流失强度。水土流失风险以高风险为主,占省域面积的47.74%;中风险、低风险、无风险等级的面积依次占22.65%、11.18%、18.42%。各地水土流失模数分布不均,以宁波、台州地区的水土流失强度最高、风险最大。该成果可为浙江省水土保持工作提供科学依据和决策支持。

Distribution assessment of soil erosion with revised RUSLE model in Tianshan Mountains

aSoil degradation caused by soil erosion is one of the world's most critical environmental issues.Soil erosion in the Tianshan Mountains has caused various environmental problems in the surrounding areas.This study used remote sensing data to analyze the distribution of the factors influencing soil erosion,and the revised universal soil loss equation(RUSLE)to calculate the total amount and distribution characteristics of soil erosion in the Tianshan Mountains in 2019.Due to the large error of RUSLE in soil erosion estimation in mountainous areas,this study modified RUSLE equation based on the characteristics of snow cover in the Tianshan Mountains.The results show that the average soil erosion was 1690.3 t/(km^(2)·year),of which insignificant erosion,slight erosion and moderate erosion accounted for 42,8%,22.4%and 9.9%,respectively.Severe erosion and above accounted for 13.3%.The accuracy of the soil erosion modulus calculated by the RUSLE was only 61.9%,with an average error of 1631.9 t/(km^(2)·year).The average error of the double-coefficient correction method was 1259.1 t/(km^(2)·year),and the average error of the modified formula method was reduced by 40.3%compared with the RUSLE,reaching 973.7 t/(km^(2)·year),and its accuracy reached 76.2%.Very severe erosion and catastrophic erosion are distributed on mountain ridges with higher elevation and on the northern area with higher precipitation.Snow cover has a certain inhibitory effect on soil erosion,and snow cover in alpine mountains is a factor that cannot be ignored in soil erosion research.

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RUSLE的农业生态系统土壤保持价值估算研究

以吉林省公主岭市为研究区域,利用气象数据、土地利用数据、数字高程数据、遥感影像数据、农业化肥市场价格统计数据等资料,结合修正通用土壤流失方程(RUSLE)对全域生态系统和农业生态系统的土壤保持价值分别进行了估算。结果表明,2015年全域生态系统土壤保持价值约为125.37亿元(占同年总GDP的28.3%),其中农业生态系统土壤保持价值约为111.07亿元,占全域生态系统土壤保持价值的88.6%;其中包括了耕地保持价值93.48亿元、林地保持价值16.71亿元、草地保持价值0.88亿元。

基于GIS和RUSLE模型的1993—2020年贵州省土壤保持量评价

对中国西南山区贵州省的土壤保持量进行评价,以期为该地的生态安全、生态文明建设及可持续发展等提供理论参考。基于贵州省1993年、2000年、2010年和2020年共4个时期的数字高程模型(DEM)、土地利用、土壤类型、降水量、遥感影像等基础数据,采用修正的通用土壤流失方程(RUSLE),结合GIS中的空间分析方法,评价1993—2020年贵州省土壤保持量的变化趋势和空间分布。贵州省土壤保持强度在1993—2000年急剧升高,而2000—2020年又呈缓慢下降趋势;全省土壤保持功能等级以一般重要和重要等级为主;全省土壤保持量变化以不变为主,土壤保持量减少区域的面积约占总面积的1/3。评价结果揭示了贵州省土壤保持强度、重要性等级、土壤保持量时空分布及变化特征。总体来看,贵州省未来的土壤保持及生态保护工作任务仍然严峻。

应用RUSLE模型和多源数据海南岛水土流失风险空间分析

为了全面评估海南岛水土流失风险,使用遥感和GIS技术,整合多源异构空间数据集,结合RUSLE模型,评价其水土流失强度等级及流失量特征。结果表明,海南岛土壤侵蚀模数为3.16t/hm^(2)·a,整体属微度等级,总水土流失量为4.66×10^(6)t/a;各风险等级所占面积依次为轻度(91.47%)>中度(6.06%)>剧烈(1.52%)>强度(0.72%)>极强(0.23%),相应地产生的流失量占比依次为剧烈(2.08%)<极强(4.54%)<强度(5.53%)<中度(12.60%)<轻度(75.24%)。海南岛水土流失风险呈破碎化分布,高侵蚀模数主要分布于环岛25~60km地带的丘陵、山地地带。

基于RUSLE模型的黑龙江水土流失定量评价研究

研究以2020年为时间节点,基于GIS技术和RUSLE水土保持模型,利用遥感和监测数据,提取土壤可蚀性、地形因子、植被覆盖和人为措施等主要影响因子,建立RUSLE模型,对黑龙江省水土流失状况进行定量评估。结果表明,2020年黑龙江省平均水土流失模数为12.46t/(km 2·a),水土流失面积占全省国土面积的26.15%;水土流失较严重的地区主要集中在西北部大兴安岭、东部长白山等地;从水土流失量来看,该地2020年流失量达1.16×106t,各等级的水土流失强度对总流失量的贡献率依次为强度(34.73%)>中度(19.17%)>剧烈(16.01%)>极强(11.86%)>微度(9.20%)>轻度(9.03%)。

集成卫星地面多元数据和RUSLE模型的韶关市水土流失评价研究

韶关地区因生产活动导致水土流失问题日益严重,为了解决该问题,本文利用RUSLE模型结合RS、GIS技术对该地水土流失状况进行定量评价。结果表明,韶关地区平均水土流失模数为1.45×103 t/(km 2·a),属轻度流失风险等级,土地利用和植被覆盖是造成区域水土流失风险分异性的主控因素。不同水土流失风险等级面积分布依次为:微度(42.15%)>轻度(21.58%)>中度(13.72%)>强度(10.81%)>极强(7.12%)>剧烈(4.62%)。水土流失风险较高地区位于丘陵凸坡地带,对此应予以重点关注。

基于RUSLE的鄱阳湖流域土壤侵蚀时空特征及影响因素分析

土壤侵蚀是当今全球面临的重要生态问题,也是全球水土流失研究的重要内容.以鄱阳湖流域为研究区,基于修正通用土壤流失方程(The Revised Universal Soil loss Equation,RUSLE)模型估算2000-2019年间5个时期研究区的土壤侵蚀强度,并分析各影响因子及土壤侵蚀强度的时空分布特征,以及研究区内地形因子对土壤侵蚀分布的影响.结果表明:①流域内降雨侵蚀因子R均值介于9549~15371(MJ·mm)/(hm^(2)·h·a)之间,土壤可蚀性因子K均值为0.02922(t·km^(2)·h)/(km^(2)·MJ·mm),坡长坡度因子LS均值为3.91,植被覆盖与管理因子C均值介于0.081~0.094之间,水土保持措施因子P均值介于0.3781~0.3870之间;②鄱阳湖流域5个年度的平均土壤侵蚀模数分别为882.10,1244.32,1463.72,964.82,794.74 t/(km^(2)·a),流域内整体属于轻度侵蚀等级,土壤侵蚀状况在2015年、2019年得到很大好转;③研究区内土壤侵蚀强度在海拔及坡向上的分布具有一定的稳定性,[100,200)m区域是海拔900 m以下土壤侵蚀强度最高的区域,在900 m以上地区,侵蚀强度随海拔升高急剧增加,流域内朝向偏东北区域的土壤侵蚀强度大于朝向偏西南区域.总体上,流域内水土流失治理应重点关注极强烈及剧烈侵蚀地区、平原与丘陵交界地区、高海拔地区,应加强对朝向偏东北方向区域水土保持措施的实施.