典型水蚀区坡耕地黑土质量的空间分异特征及影响因素

[目的]为明确侵蚀—沉积在黑土坡耕地土壤质量空间分异格局中的塑造作用。[方法]以东北典型水蚀区坡耕地为研究对象,利用110个样点的土壤属性,采用基于最小数据集的土壤质量指数(SQI)指标,评价坡面尺度土壤质量的空间分异特征,并利用广义线性模型(GLM)明确坡度、坡位、土层深度等因子对土壤质量的贡献。[结果](1)坡耕地土壤养分含量和空间特征在耕作层和亚表层间呈相反规律。对于大部分养分指标,耕作层的含量显著高于亚表层,但是,其空间异质性及土壤养分含量间的相关性低于亚表层(p<0.05);(2)侵蚀沉积作用影响坡耕地土壤质量的空间分布特征。SQI在强烈侵蚀的坡中显著低于轻度侵蚀的坡上和沉积区的坡下(p<0.05),与坡上相比,坡中SQI在耕作层和亚表层分别降低26.2%和31.6%,沉积作用并不一定提高强烈侵蚀坡耕地沉积区的土壤质量,坡下和坡上耕作层的土壤质量无显著差异(p>0.05);(3)土层深度、坡位和坡度是坡耕地SQI变异的主要影响因素。GLM结果显示,对于同一个土壤层次,坡度、坡位及其交互作用对SQI变异的解释度达95%,其中,坡位和坡度的解释度分别为68%和22%;考虑土壤深度因素,在0—40 cm土层,土层深度、坡位和坡度对SQI变异的解释度分别为39%,31%和10%。[结论]采用SQI和GLM相结合的方法,明确侵蚀—沉积过程在坡耕地黑土质量空间分异中的塑造作用,研究成果可为典型水蚀区侵蚀退化黑土地质量评价和管理提供技术支撑。

基于高分7号卫星DEM的坡度坡长计算精度评价

[目的]坡度和坡长作为重要的地形因子,其计算的准确性直接影响坡面土壤侵蚀模型的评价精度。高分7号卫星的高精度高程测量能力在地形因子的准确提取上具有较大潜力,期望能将其利用到坡度和坡长提取之中,实现对地形的准确表达。这需要对利用高分7号卫星DEM提取坡度坡长的结果进行精度评价。[方法]利用地形因子(LS)计算工具,对陕西省吴堡县4个小流域高分7号卫星、1∶10000地形图、激光雷达影像生成的DEM进行坡度、坡长的提取。采用相关系数(r)、相对偏差和绝对偏差作为评价指标,评价高分7号提取地形因子的精度。[结果]与激光雷达和1∶10000地形图的坡度和坡长相比,高分7号提取的流域平均坡度偏低7.50%~9.02%,坡长偏大1.83%~19.35%,但坡长和坡度分级的面积比例并不存在显著差异;高分7号提取的坡度结果偏差(16.46%~44.26%)明显小于坡长的偏差(75.25%~140.87%);高分7号所提取的坡度坡长在沟间地上的相对偏差(坡度15.48%~56.63%,坡长50.02%~130.79%)明显低于沟谷地(坡度21.28%~63.61%,坡长93.01%~192.51%)。[结论]利用高分7号DEM提取坡度坡长时,对于获取坡长坡度面积分级和对指定点的坡度提取时是可行的,而对于指定点的坡长提取时则结果不够可靠,在研究流域中坡长坡度的空间分布上具有较大优势,而提取具体某一位置处的坡长坡度时的优势则不明显。

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。

梯田区侵蚀地形因子随DEM分辨率变化的特征分析

通过无人机航空摄影测量,获取高精度DEM,分析提取的坡度、坡长和LS因子,同时通过分辨率的变化,计算并分析了这些参数的变化情况。研究表明:基于无人机获取的DEM能够较好地表达梯田地形特征,梯田地形因子分布特征与地形特征吻合,大值集中于梯田过渡的陡坡处,小值集中于田面。随着分辨率的降低,非梯田区坡度整体呈现衰减趋势,坡长呈现增长趋势,LS先小幅增加,后由于坡度衰减明显,LS呈现衰减趋势,但变化幅度不大;而梯田区随着分辨率的降低,小坡度和超大坡度所占比例均减小,平均坡度降低,但坡长增加显著,因此导致LS增长较显著,在20 m分辨率下,LS因子被高估约1/3。梯田通常作为水保措施因子单独来考虑,由于分辨率对地形因子影响较大,因此梯田区的地形因子估算需要考虑分辨率的影响。

基于GIS和多流向算法的流域坡度与坡长估算

地形(LS,slope length factor and slope steepness factor)因子是通用土壤流失方程和修正通用土壤流失方程USLE/RUSLE(universal soil loss equation,revised universal soil loss equation)应用到流域或区域尺度时较难提取的因子。基于坡面水文学和土壤侵蚀学,对流域地形因子的原理、方法、流程进行了讨论。考虑了三维坡面水流发散和汇聚、泥沙沉积、沟道截断等条件,基于GIS技术,提出了基于多流向的地形因子估算方法,设计了LS_TOOL工具。该方法与已有AML(ARC Macro Language)和C++方法计算的坡度坡长结果在空间分布、运行效率等方面进行对比,结果表明:采用多流向方法,计算合理,符合地形因子计算的值域范围;空间结构比AML和C++方法好,与地形相关性较高;效率远高于AML方法,由于增加了沟道提取,其效率稍低于C++方法。该方法可方便的应用于流域和区域尺度下的地形因子估算。

安徽省山坡地侵蚀的地形因子试验研究

地形是影响山坡地土壤侵蚀的重要因素,文章通过水保站径流小区的观测试验,分析研究了坡地侵蚀与山坡的坡长和坡度之间的定量关系,在此基础上综合得出适用于安徽省山坡地土壤侵蚀计算的地形因子公式。

皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征及与地形的关系

基于修正的通用土壤流失方程和GIS空间分析方法,定量分析了皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征,讨论了侵蚀强度与海拔、坡度、坡向等因子的关系.基于信息熵模型评价地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性结果表明:(1)皖西大别山区2010年土壤侵蚀总量为1844.30×10~4t,平均侵蚀模数为1415.05t/km^2·a.区域以微度和轻度侵蚀为主,分别占总面积的52.95%和31.99%,侵蚀强度由东南至西北逐渐加剧.(2)坡度和海拔主导着区域内土壤侵蚀强度的空间分布.随着坡度和海拔增加,侵蚀强度不断加剧,强度侵蚀的面积比例增加,微度侵蚀的面积减少;在坡度15-25°区域、海拔200-500m区域的土壤侵蚀总量最大.坡向对土壤侵蚀强度的影响较小,土壤侵蚀强度在东南坡向较其它坡向略强.(3)地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性强弱为:坡度>海拔>坡向.坡度是安徽省大别山区土壤侵蚀强度的主导因子.

地形因素与坡地水土流失关系的研究

本文根据天然降雨径流小区的5年试验资料,研究了地形因素的坡度和坡长与水土流失量的关系,以及降雨因素对其影响。结果表明,坡地水土流失量与坡度和与坡长关系的幂指数变化,均与降雨过程中的30min最大雨强有着密切的关系。经分析得出了反映地形坡度、坡长和降雨因素影响坡地侵蚀的多因素统计模型。

基于栅格GIS土壤侵蚀地形因子的提取算法

论述了基于栅格GIS土壤侵蚀地形因子的计算方法和流程,在ARCGIS栅格模块中利用AML开发了通用土壤流失方程地形因子的计算程序,并给出了程序核心部分的编码。实际应用表明,计算结果的精度依赖于数据源的精度。

地形因子对紫色土坡耕地土壤侵蚀作用的试验研究

地形因子在坡耕地土壤侵蚀过程中起着重要作用,重庆市紫色土坡耕地的地形具有坡度陡、坡长短的特点。该文采用野外人工模拟降雨方法研究了不同地形因子条件下紫色土坡耕地的产流产沙特征,结果表明:(1)径流输沙率过程与雨强变化表现为具有一定相关性和一致性的动态响应过程,随着坡长增加,产流量增加很快,4m坡长的产流量约为2m坡长的2.7倍;在20.6°坡度以下,随着小区坡度增大,产流量以接近直线的关系增长,在20.6°时产流量增加到最大。(2)相同坡长小区不同降雨条件下的产沙量存在一定波动性,相同坡度和降雨下4m坡长小区的产沙量约为2m小区的1.3倍,经推导,4m坡长坡耕地径流输沙率大致为2m坡长的0.48倍。(3)在相同坡长条件下,坡度与土壤流失量可拟合为二次多项式关系,紫色土坡耕地土壤侵蚀的临界坡度约为22°。研究成果可为重庆市三峡库区坡耕地水土流失量预测和坡耕地综合整治提供参数和依据。

基于Pleiades影像的东北黑土区沟蚀分异特征研究

以Pleiades遥感影像为数据源,获取东北典型黑土区2013年的侵蚀沟分布数据,并根据研究区范围内1∶10 000的数字高程模型（digital elevation model,DEM）数据提取坡度、坡向和坡形等地形因子,探讨了各地形因子影响下的侵蚀沟密度与强度规律,全面分析了东北典型黑土区沟蚀分异特征.结果表明：研究区内侵蚀沟总体分布较均匀,但在东北部地区侵蚀沟分布较密集;沟壑密度与强度随坡度的增加总体上呈先增大后减小的趋势,在5°～10°范围内沟壑密度与强度达到最大;研究区中西南、南以及东南三个坡向上的沟壑密度与强度远大于其他坡向,东北和北坡沟壑密度与强度最低;研究区内凹形坡侵蚀沟发生的概率几乎是凸形坡的2倍,直线坡沟壑侵蚀发生的概率最低,且研究区沟蚀密度和强度均与地形具有相关关系.

黄土高原小流域土地利用景观格局与土壤侵蚀风险评价

地形是景观空间分布格局的重要影响因子,特别是在人为活动占优势的景观中地形条件成为大尺度景观空间分布格局的决定因素。以地处黄土高原、水土流失较为严重的山西省永和县岔口小流域为研究对象,利用SPOT遥感影像、1:1万地形图和土地利用现状等数据,通过对小流域的土地利用现状和DEM分析,得到各地形分级单元的土地利用景观指数,并对流域土壤侵蚀风险进行了评价研究。结果表明:研究区土地利用景观格局分布与高程、坡度和坡向有一定的相关性,岔口小流域整体土壤侵蚀风险处于中等较低的水平。

云南省金沙江流域土壤流失方程研究

云南金沙江流域是长江中上游水土流失最严重的区域。本项研究以“通用土壤流失方程”(USLE)为蓝本,运用小区实验等手段,综合分析了各个侵蚀因子,建立了云南金沙江流域土壤流失方程A=R·K·LS·c·P,并确定了方程中诸因子的求算方法和数值,以及该流域土壤允许流失量,为方程的应用提供了基本的技术数据。同时,还进行了方程的检验,方程计算值与小区实测值的相对误差在6.3％以下,表明该方程在实际应用中是可靠的。该方程的建立,可为云南金沙江流域预测预报土壤侵蚀,制定土地合理利用规划方案、水土保持措施和土地生态安全格局提供了一套可靠的科学方法和依据。

复杂地形区土壤侵蚀及其影响因子提取

相对与地形平坦地区,复杂地形区土壤侵蚀的提取存在较大的难度。RUSLE是目前应用最广泛的土壤侵蚀经验模型,但它只提供了一般条件下土壤侵蚀的提取方法。为了将RUSLE有效的应用在复杂地形区,需要对模型中相关侵蚀因子提取方法进行适当的调整。因此重点对受复杂地形影响严重的地形因子和作物覆盖与管理因子的提取方法进行研究,提出了更准确的提取方法。利用该方法对三峡库区的姊归县进行实验,结果表明,该方法可以有效提取土壤侵蚀信息。

基于DEM的重庆市水土流失地形因子分析

利用空间数据云平台下载分辨率为30m的重庆市DEM数据,在Arc GIS10.2中进行地面分析,获取坡度、坡向、地表粗糙度、剖面曲率和高程变异系数5个地面形态参数。结果表明:重庆市坡度<15°的较平缓区域占53.91%;阴坡面积占总面积的33.49%,阳坡面积占总面积的39.49%;地表粗糙度主要集中在1~1.657,占总比例的99.66%;剖面曲率主要集中在0~15,占总面积比例的96.61%;高程变异系数最主要集中在0.0412~0.039,占总面积比例的97.79%。通过对地形因子的分析,为该区的水土流失提供了可靠的数据支持,有利于重庆市水土保持工作的开展。

地形因子对长汀县植被覆盖度时空特征的驱动影响

基于6期30 m分辨率的Landsat TM/OLI遥感影像数据,采用像元二分模型反演长汀县2000-2016年间植被覆盖度时空特征;同时,基于DEM数据提取高程、坡度、坡向等地形因子,分析地形因子对长汀县植被覆盖度时空特征的影响.研究发现,2000-2016年间,长汀县植被覆盖度呈增加趋势,植被覆盖度均值由68.59%增至78.86%,年均增加0.64%.不同等级覆盖度植被变化趋势存在差异,其中极高植被覆盖面积不断增加,2016年极高等级植被面积占长汀县总面积达74.38%.整体而言,长汀县植被覆盖度以改善为主,占该地区总面积的73.76%,但仍有约26.23%区域植被覆盖度呈退化趋势.高程、坡度对长汀县植被覆盖度空间分布和变化趋势具有显著影响.随高程和坡度的增加,植被覆盖度均呈增加趋势,但坡向对植被覆盖度影响较小.不同高程和坡度的植被覆盖度增加程度存在差异,其中低海拔和平缓坡地区植被增加趋势明显,而各坡向植被覆盖变化趋势基本一致.综上所述,2000-2016年间长汀县植被覆盖度不断增加,地形因子对长汀县植被覆盖度的时空特征具有显著影响.

基于UAV高分辨率DEM的复杂微地貌形态特征分析——以恐龙谷南缘山区为例

地形复杂的高原山区水土流失问题显著,迫切需要深入开展山地有关形态特征的分析研究。利用无人机航测快速获取恐龙谷南缘山区复杂试验区域影像,构建分辨率为0.5 m的高分辨率DEM模型。基于该高分辨率的模型,首先遵循地形因子有效性、易计算性和因子相互独立性原则,分别选取坡度、地表粗糙度、标准曲率和地表切割深度4项单因子指标进行微地貌地形特征定量分析;然后依据对复杂地貌进行完整性和适用性的分级处理,结合曲面倾斜度和地表崎岖状况,分别对以上4项单因子指标赋予不同权重并构建TCI模型。结果表明:1)依据变异系数计算的各项单因子权重分别为0.282、0.171、0.259和0.288;2)TCI模型中复杂度较高的F1、F2区域脊-谷的位置表面崎岖,同时经野外实地踏勘,试验区裸土、裸岩分布广泛,且红壤和紫色土黏性低;3)结合恐龙谷南缘山区的气候、土壤条件和实地踏勘情况,发现TCI模型中较高复杂、高复杂度区域的土壤受一定程度侵蚀导致水土流失。大面积侵蚀地貌的情况下,以小面积TCI模型快速判断土壤受侵蚀区域主要集中于脊-谷位置。研究通过无人机便捷构建高精度DEM,以地形因子组合TCI模型对快速判断土壤侵蚀区域的方法具有一定参考价值。

不同DEM分辨率下影响三台县水土流失的地形因子分析

地形因子是认识地形地貌特征的重要的参数。该文以三台县为例,基于不同分辨率下的DEM数据,提取坡度、坡向、曲率、地表粗糙度,对结果进行统计分析。分析结果不仅可以认识三台县的地形地貌特征,还可以为区域水土保持工作提供一定的依据。

砒砂岩区小流域坡沟系统地形及侵蚀分异规律

作为黄河流域典型生态脆弱区之一的砒砂岩区,水土流失治理难度大,区域地形、侵蚀在坡沟系统的分布迥异。区域土壤侵蚀研究多集中于刻画侵蚀空间分布及不同地类差异性研究,从坡沟系统细化开展研究工作较少,不能较好地为后续精细化治理提供支撑。因此,选取位于准格尔旗的3个典型砒砂岩区小流域,结合目视解译的流域沟沿线,开展了流域地形、水力侵蚀分布规律及其关联性研究。结果表明:流域地形因子分布特征与地貌特征分布一致,高值集中分布在沟道,低值则集中在坡面,且特拉沟小流域(覆沙)沟道处的地形因子统计值最大;砒砂岩典型流域水力侵蚀在坡面、沟道空间分布存在差异,流域坡面以微度侵蚀为主,占比达87%~97%,沟道微度侵蚀占比较坡面该值下降54%~72%,什卜尔泰支沟(裸露)沟道处的水力侵蚀模数均值最高,达97.5 t/(hm^(2)·a);坡度、地表粗糙度、地表切割深度与水力侵蚀模数呈显著正相关关系(p<0.001),阳坡成为强度侵蚀以上单元的主要分布坡向,占比达56.8%~75.8%。因此,该区在后续小流域综合治理过程中,沟道及其阳坡是亟待加强的区域。

基于普查样点的贵州省耕地土壤侵蚀空间分布

坡耕地是贵州省土壤侵蚀的主要来源,严重的土壤侵蚀直接威胁区域粮食安全和生态环境可持续发展。为探讨贵州省耕地空间分布特征及土壤侵蚀强度,将第1次全国水利普查水土保持专项统计数据叠加到地貌类型分区上,对比分析贵州省耕地及其侵蚀强度的空间分布特征。结果表明:1)贵州省耕地占比空间分布格局明显,以印江、龙里、册亨一线为界,西多东少。2)随坡度增加,耕地土壤侵蚀模数呈相应增加趋势,在喀斯特区域表现的更明显;随坡长增加,耕地土壤侵蚀模数无明显变化趋势。3)全省耕地以中度侵蚀为主,占耕地面积的71. 17%;峰丛洼地和岩溶断陷盆地耕地侵蚀最为严重,剧烈侵蚀面积占比分别为34. 97%和15. 16%,因此这2个区应为贵州省水土保持防治的重点区域。研究结果可为贵州省水土保持规划及生态环境治理提供参考。