陕西省地形起伏度最佳计算单元研究

[目的]确定陕西省地形起伏度最佳计算单元,分析地形起伏度的空间分布规律,为地貌类型划分提供基础数据。[方法]以陕西省90 m×90 m的航天飞机雷达地形测绘使命(SRTM)数字高程模型(DEM)数据为基础,首先利用邻域统计分析法〔矩形邻域选取2×2,3×3,4×4,…,35×35共34个不同大小的邻域窗口,圆形邻域窗口选取20个(邻域半径R为2~21)〕对陕西省地形起伏度进行提取,然后统计不同矩形窗口和圆形窗口下的各种地形起伏度类型所占面积比例,接着运用均值变点分析法计算最佳计算单元,最后完成陕西省地形起伏度分级图的绘制,并对地形起伏度特征进行分析。[结果]不同地形起伏度类型所占面积比例的变化各有不同。按矩形邻域计算的地形起伏度最佳计算单元为12×12,对应面积为898 704m2,按圆形邻域计算的地形起伏度最佳计算单元为R=8,对应面积为1 254 191.4m2,这说明在使用邻域分析法提取地形起伏度时,采用圆形邻域有别于采用矩形邻域。陕西省地形总体较平缓,主要以小起伏、中起伏为主。[结论]简单实用的均值变点分析法,是确定最佳计算单元的一种较为理想的方法。     

云南省老山自然保护区地貌特征及其对土地利用类型分布的影响

[目的] 研究云南省老山自然保护区的地貌特征及其对土地利用的影响,为该区及类似保护区资源环境管理和生物多样性保护提供支撑。[方法] 以滇东南老山自然保护区为例,基于12.5 m分辨率的DEM数据,将野外地质地貌调查与数字地形分析相结合,选择海拔、起伏度、坡度、坡向、面积—高程积分、地形剖面等揭示该区地貌特征,选择地形位指数、分布指数等定量化指标探讨地貌特征对土地利用类型的影响。[结果] ①保护区共有3个山地海拔类型、6个坡度等级、6个基本地貌类型和具有南北差异的坡向分布特征,这些地形因子进一步在碳酸盐岩和花岗岩等岩性基础上发生分异。②在地形因子和构造、岩性综合作用下,保护区内各子流域的面积—高程积分值在0.279～0.763,平均值为0.501,保护区整体处于地貌演化的壮年早期阶段,在子流域尺度上则表现出幼年期、壮年期和老年期地貌多样共存的空间格局。③随着海拔、坡度和地形位指数梯度的增大以及坡向由阳坡向阴坡的转变,以人为因素占主导的土地利用类型逐渐丧失优势地位,进而被以自然过程为主导的土地利用类型所替代。[结论] 独特的地貌空间格局特征和丰富的生境类型既是保护区生物多样性的重要支撑,也是土地利用类型空间配置形成的重要原因。     

中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度确定

[目的]确定中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度并进行地形分级,明确区域地形结构特点并进行地貌结构划分。[方法]以ASTER GDEMv2数据为基础,通过Python模块编程,利用窗口分析方法提取西南地区各典型地貌以及整个区域n×n(n=2,3,4,…,181,182,183)窗口下的平均地形起伏度,进而采用均值变点分析方法确定最佳统计窗口。[结果](1)西南地区地形起伏度的最佳分析尺度为2.43km^2;(2)区域地形起伏度以中小起伏为主,其中小起伏(200~500m)占38.68%,中起伏(500~1 000m)占23.58%;(3)从空间分布来看,西南地区的地形起伏度呈现中部高,东南部次之,西北部和东北部较低的特征。[结论]以2.43km^2为最佳统计窗口提取的西南地区地形起伏度符合区域地形起伏特征,同时较好地兼顾了各地貌类型的起伏特点。     

基于ASTERGDEM数据的湖北省地形起伏度及其与人口和经济的关系研究

[目的]探讨湖北省地形起伏度及其与人口和经济的定量关系,为制定合理的人口经济政策、引导人口经济合理布局和治理生态环境等方面提供科学依据。[方法]采用邻域分析法、均值变点法等方法,确定湖北省地形起伏度最佳统计单元,根据分级标准绘制湖北省地形起伏度分级图,并分析地形起伏度对研究区人口和经济分布的影响。[结果]湖北省地势整体上以平原、丘陵为主,平原地貌类型主要分布在江汉平原,丘陵主要分布在黄冈北部、咸宁、黄石南部、鄂西北和鄂西南大部,两者占湖北省面积的70%。随着地形起伏度的增加,县域人口密度和经济密度逐渐降低,呈显著负相关,而且县域地形起伏度越小,人口密度和经济密度在垂直方向越分散。[结论]地形起伏度与县域人口密度和经济密度有负相关性,对区域人口和经济分布有一定的影响。     

基于DEM的巴山地区地貌区划研究

地貌区划是对地貌形成过程和区域分异特征的综合反映,划分巴山地区的地貌区划,对探究巴山地区地貌格局以及地貌差异具有重要意义。利用ArcGIS 10.2软件,基于分辨率为30 m的ASTER GDEM V3数据,提取了巴山地区的坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、海拔高度、地势起伏度、地表切割深度、地表粗糙度和高程变异系数等地形因子,并通过相关系数矩阵确定最佳地形因子,在此基础上对巴山地区地貌类型和地貌区划进行划分。结果表明:(1)巴山地区地貌区划的最佳地形因子为海拔高度和地势起伏度;(2)巴山地区的地貌类型依据海拔高度划分为低海拔、中海拔,依据地势起伏度划分为平原、台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地;(3)巴山地区的地貌区划划分为2个地貌区、5个地貌亚区和18个地貌小区。区划结果符合巴山的地貌空间分布以及地貌格局差异,能有效地体现巴山地区的地貌特征,对巴山生态环境建设具有指导意义。     

基于流域系统地貌信息熵的贺斯格乌拉露天矿区稳定性评价

[目的]开展露天矿区稳定性评价,为矿区地貌重塑、生态环境修复及水土流失监测等提供技术支撑。[方法]以流域系统地貌信息熵为评价指标,基于ArcHydro水文模型及流域自相似原理,对露天矿区及周边未扰动区地貌形态稳定性进行评价,探究矿区水土流失风险及其侵蚀强度。[结果]受矿区剥离、采掘、运输及排弃等一系列工艺的影响,内蒙古贺斯格乌拉露天矿区现状地貌信息熵多集中在0.105～0.145,流域地貌系统发育多为幼年期或壮年偏幼年期,流域侵蚀风险较高;原始地貌及未扰动区地貌信息熵多大于0.40,为稳定的壮年期或老年期,地势平缓,土壤侵蚀模数较小。[结论]以贺斯格乌拉露天煤矿为例,受矿区原始地貌、矿区开采顺序及排土场位置等影响,水土流失风险呈现由南向北逐渐递增的趋势特征,可以作为露天矿区地貌重塑及生态环境修复的依据。     

陕北黄土丘陵沟壑区地形因子与水土流失的相关性分析

针对陕北黄土丘陵沟壑区11个水文站点的6，7，8，9月平均径流量、含沙量和侵蚀模数的数据，选择沟壑密度、地形起伏度、粗糙度等12个地形因子，进行了地形因子与水土流失的相关性分析，结果表明不同地形因子与水土流失的相关性不同，而且不同月份之间相关程度也不一致。基于地形因子与水土流失的关系所拟合的曲线模型中，径流量、7月含沙量和7月侵蚀模数的模型拟合效果较好，6，8，9月侵蚀模数和8，9月含沙量的模型拟合效果一般，6月台沙量的模型拟合效果相对较差。     

基于贡献率模型的崩塌易发性评价——以广州市白云区为例

[目的] 根据地质灾害野外普查空间数据库,分析花岗岩风化残积土发育地区崩塌形成机理和破坏模式,探究不同环境孕灾因子对崩塌发育的贡献率,评估崩塌灾害空间易发性与分布规律,为中国东南沿海地质灾害多发区的灾害防治工作提供科学支持。[方法] 在分析广州市白云区花岗岩风化残积土崩塌发育特征的基础上,选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、距地表水体距离、降雨量、地层岩性、土地利用类型共8个与崩塌灾害发育密切关联的致灾因子构建崩塌灾害易发性评价指标体系,叠加研究区内404个历史崩塌数据,依据贡献率模型计算统计各指标因子崩塌灾害敏感性和空间分布特征。采用各二级指标因子贡献率的修正样本差确定因子权重。[结果] ①研究区内坡度、高程和地形起伏度对崩塌易发性贡献程度较高,坡向、地层岩性、降雨量在崩塌灾害易发性评价中贡献程度较低。②极高易发区主要集中在丘陵西麓,崩塌易发性由山地线范围外层边缘向中心逐级降低。③崩塌极高易发区和高易发区崩塌比率占总崩塌比率超过85%,模型易发性评价成功率和预测率分别达到91.3%和92.6%。[结论] 斜坡地形地貌因子对崩塌发育影响较显著,基于贡献率的崩塌灾害易发性评价模型能够客观量化指标因子权重,模型预测评价结果精度较高,易发性区划符合实际崩塌发育空间分布特征。     

中国3类典型区SRTMGL1和SRTM V4精度对比分析

以中国3类典型地区(华北平原、云贵高原和青藏高原)为研究区,利用ICESat/GLAS数据作为高程控制点数据,以SRTM的两种分辨率数据SRTM 1 Arc-Second Global(SRTMGL1)和SRTM Version 4(SRTM V4)数据作为精度评价数据,结合地形要素和土地覆盖要素,综合对两种DEM在3类典型区的精度进行了评价比对。结果表明:(1)在3类研究区中,总体上SRTMGL1数据精度优于SRTM V4数据精度,其中华北平原研究区两种DEM精度最高,云贵高原研究区两种DEM精度最低。(2)在不同的坡度分级内,SRTMGL1的数据精度皆高于SRTM V4数据,在较小的坡度区间内,两者精度差别不大。大坡度、高植被覆盖对于SRTMGL1精度衰减影响较大。(3)在4种地貌区内,两种DEM的相对精度和绝对精度随地形变化有不同的分异规律。其中在相对精度方面,山脊点处SRTMGL1数据高程测量值较SRTM V4数据偏大,山谷点处SRTM V4测量值较SRTMGL1数据偏大;在绝对精度方面,两种DEM与ICESat/GLAS控制点差值剖面线随地形变化明显,在平缓地区,差值剖面线振幅小,两种DEM差值相接近,在高起伏地区,剖面线振幅大,且SRTM V4差值曲线较SRTMGL1剖面曲线振幅偏大,两者差值大。(4)在华北平原研究区和云贵高原研究区内,高植被覆盖区两种DEM误差最大,裸地和人造表面误差最小;在青藏高原地区,冰川覆盖区误差最大,水体区误差最小。     

DEM在研究黄土丘陵沟壑区土壤侵蚀类型和过程中的应用

ＤＥＭ是通过计算机系统产生的数字高程模型，它是进行地形分析的有力工具，它能模拟地貌形态，直观显示地貌特征和地形部位，在ＩＤＲＩＳＩ地理信息系统的支持下，通过数字化地形等高线图，产生数字高程模型，并通过ＤＥＭ，计算派生出坡度图和坡向图，以其作为基本图件，结合土地利用图和相关资料，用地理信息系统进行综合分析，研究黄土丘陵沟壑区的土壤侵蚀类型和过程，指出了小流域土壤侵蚀类型和过程垂直分布的规律性。     

砒砂岩不同类型区坡谱特征与空间分异

砒砂岩区是黄河流域土壤侵蚀严重的区域。研究不同类型区坡谱特征与空间分异可为砒砂岩区水土流失治理提供参考。该研究利用砒砂岩30 m分辨率DEM(Digital Elevation Model),分析不同类型区坡谱特征。对曲线型坡谱和坡度—景观图谱量化分析,描述不同地表覆盖区地貌形态。结果表明:1)砒砂岩区自西向东坡谱曲线由正偏逐渐近正态变化。覆沙区中西部坡度尤为集中坡谱呈"L"型单调分布,裸露区坡谱曲线在3°～6°频率高,剧烈侵蚀裸露区西部坡谱曲线较缓与覆土区相似,覆土区坡谱曲线近正态。2)对坡谱量化分析进一步研究坡谱的空间分异特征,覆土区坡谱信息熵最大为1.57～1.99 nat,景观指数反映坡谱斑块离散,表示覆土区地表坡度变化大;向西到覆沙区、强度侵蚀裸露区坡谱信息熵变小,斑块密度减小到18～35块/100 hm2,斑块凝聚度、聚合度高,反映坡谱斑块分布逐渐集中,坡度变化减小。剧烈侵蚀裸露区西部坡谱信息熵高于四周,坡谱斑块破碎度高表明此处坡度变化较大。砒砂岩不同类型区坡谱量化结果反映了坡谱和地貌特征的空间耦合,为砒砂岩土壤侵蚀研究提供参考依据。     

河北省阜平县农村居民点地形分异特征研究

为探究太行山深山区农村居民点的地形分异特征,以河北省阜平县为例,选取了高程、坡度、坡向、地形起伏度、平面变率、剖面变率6个地形因子,通过区位熵指数反映农村居民点空间分布的优势地形位,运用洛伦兹曲线和基尼系数反映各地形因素不同分级梯度上居民点空间分布的集中程度,采用信息熵进一步分析农村居民点在各地形因素上的有序程度。结果表明:海拔高度在100～300 m以及300～500 m,坡度为0°~2°、2°~6°和6°~15°,坡向在平面、东北、东、东南和南向,地形起伏度在0～30 m,平面变率在20°以上,剖面变率在0°~5°内的区域为农村居民点在各地形因子上的优势地形位;平面变率各分级梯度上农村居民点的空间布局属于绝对均匀型,坡向、地形起伏度和剖面变率属于比较均匀型,而在坡度和高程上则属于分布悬殊型;农村居民点在地形起伏度、高程和坡度上的分布较为有序;优劣势地形位越明显的地形因素上,农村居民点的空间分布越集中,有序度也越高。从区位特征及内在结构进行定性和定量分析,可为山区农村居民点的布局优化提供科学决策。     

黄河粗泥沙集中来源区区域地形因子比较研究

在黄河粗泥沙集中来源区的清水川流域,以1∶10 000比例尺地形图上的小流域为基本单元,在1∶250 000比例尺DEM上提取地表起伏度、高程变异系数和等高线密度等区域土壤侵蚀地形因子,以1∶10 000比例尺计算的地形因子为真值,拟合各区域土壤侵蚀地形因子的计算方法。结果表明,等高线密度是合适的区域土壤侵蚀地形因子计算指标。应用该方法在皇甫川下游进行检验,模拟结果误差小于10%,效果良好,可作为土壤侵蚀区域地形因子计算时指标选择的参考。     

地形因子对喀斯特坡面水土流失影响的机理研究

[目的]通过对贵州喀斯特高原山地、盆地和峡谷3种典型地貌单元水土流失机理的研究,揭示坡度、坡长、坡形、坡位、坡向和微地形等地形因子对区域水土流失的影响,为综合防治喀斯特地区水土流失提供理论依据。[方法]基于标准径流场监测和侵蚀基线法对3种地貌单元进行多年水土流失监测,运用Excel和SPSS统计软件对数据进行分析。[结果]坡度是最直接影响坡面水土流失的态势因子,土壤侵蚀量是随坡度增加而增大,25°为临界坡度;喀斯特坡面的坡长对水土流失的影响并不明显;坡形通过坡位和坡向来影响水土流失,坡位对水土流失的影响规律表现为:坡面下部坡面中部坡面上部,向阳坡的土壤侵蚀大于背阴坡;微地形对水土流失的影响非常明显,凸出地段常被侵蚀,凹陷带常形成堆积。[结论]影响喀斯特地区水土流失的机理是多种因素联合作用,地形因子相互影响共同控制着喀斯特坡面水土流失的发生与变化趋势。     

三峡库区腹地流域类型与土壤侵蚀的关系

[目的]探讨三峡库区腹地流域类型与土壤侵蚀之间的关系,为保障该区防洪和生态安全提供依据。[方法]以三峡库区腹地中的开县、云阳县、奉节县、巫山县和巫溪县5个县作为研究区,基于遥感和地理信息系统技术,探讨小流域类型划分及其与土壤侵蚀之间的关系。[结果]研究区小流域类型可分为3种:(1)第一分水岭外已建坝小流域主要分布在800~1 200m,15°~35°的石灰岩分布区;(2)第一分水岭内小流域高程主要集中在300~800m高程带,15°~35°坡度段的泥页岩、泥岩及砂岩上,土壤侵蚀强度正在逐渐增加;(3)第一分水岭外未建坝小流域主要分布在800~1 200m,15°~35°坡度带的泥灰岩、泥岩上。[结论]第一分水岭外已建坝小流域其土壤侵蚀综合指数呈下降趋势,第一分水岭内小流域是需要重点关注和治理的地带,第一分水岭外未建坝小流域是进行水土流失治理的关键地带。     

基于空间统计和多元统计的耕地影响因素及回归模型研究——以重庆市石柱县为例

[目的]通过空间自相关和多元回归分析,揭示耕地空间分布规律,为土地开发复垦及整理提供快速的评价方法。[方法]以耕地面积占比为空间变量,运用空间自相关及马塞克图分析耕地分布整体特征,通过距离、地形、NDWI和人口密度共9个因素对耕地空间分布进行多元回归分析,模拟耕地分布适宜性并进行了检验。[结果]空间自相关分析结果表明,距离和地形因素对耕地空间分布具有显著影响,空间自相关分析Moran’s I值为0.701 5,研究区耕地分布主要为不显著、LL(低空间自相关)和HH(高空间自相关)类型,其中不显著类型占研究区总面积的65%以上;基于多远回归分析结果表明:回归模型具有较高拟合优度和可靠性(R~2=0.846),模拟得到的耕地分布适宜性图与现有耕地分布基本吻合。[结论]研究区耕地空间分布总体上呈现较强的正相关关系,且受距离、地形因素影响明显;回归模型能够较好地揭示研究区耕地空间分布规律;研究区具有一定耕地补充潜力;将回归模型应用于土地开发复垦以及整理工作中,有利于提高补充耕地质量,减弱水土流失以及优化区域土地结构。     

基于黄土丘陵沟壑区第Ⅰ副区淤地坝淤积调查的土壤侵蚀模数计算

[目的]探索适合黄土丘陵沟壑区不同沟道土壤侵蚀模数计算的新方法,为区域水土流失防治和水保规划提供数据支持。[方法]以黄土丘陵沟壑区不同沟道74个不同坝型的淤地坝为基础,将其看作小流域的沉沙池,同时结合实地调查测量与分析计算,利用淤地坝赋存的泥沙信息获得不同级别沟道的土壤侵蚀量。[结果](1)在地形复杂的黄土丘陵沟壑区,土壤侵蚀模数与不同沟道对应的淤地坝控制面积具有一定的负相关关系;(2)土壤侵蚀模数调查值较设计值显著降低,造成淤地坝空坝率上升,使淤地坝长期保持负效应。[结论]利用闷葫芦坝淤积量推算坝体控制面积土壤侵蚀量,方法简单合理。同时小流域坝系可采用多种方法综合分析,相互印证,可较准确地确定小流域土壤侵蚀模数。     

基于熵权与相对熵排序法的护坡植被系统优选

[目的]构建一个科学合理的护坡植被系统稳定性评价模型对备选护坡植被系统的稳定性进行评价,为边坡生态重建方案的选取提供参考依据。[方法]运用分层递阶的分析方法,综合边坡和植被两方面主要因素,选取岩石质量指标、岩体完整性系数、群落覆盖度、景观优美度等重要指标,构建了护坡植被系统稳定性评价指标体系。然后,运用信息熵法对各评价指标进行赋权并运用相对熵排序法计算备选方案相对贴近度,从而构建了基于熵权与相对熵排序法的护坡植被系统优选模型。最后,运用该模型对某山区高速公路边坡生态恢复建设中的4种备选用的护坡植被系统进行评价。[结果]4种备选用植被系统的优越度分别为1.90%,5.37%,2.98%和99.99%,第4种护坡植被系统[3种植物混种,其中白三叶∶狗牙根=1∶3,且草本植物∶灌木植物(多花木兰)=1∶5]最优,该优选结果与基于模糊物元法的优选结果以及工程实践结果相一致。[结论]该模型有效可行,可以用于指导工程实践。     

河南省地形、土壤和地表水体多样性格局特征

在水土资源多样性的研究中,地形要素对其空间分布形式和内在联系有重要影响。选取河南省作为研究区,在1 km×1 km网格尺度下以变形仙农熵公式计算河南省的地形空间分布多样性和土壤空间分布多样性(土类级别)及关联性,并将河南省划分为6个面积相近的次级区域,用空间分布面积指数(Y_h)计算地形、土壤的构成组分多样性,用空间分布长度指数(MSHDLI)计算地表水体多样性,对以上特征及关联性进行研究。结果表明:平原和潮土是河南省面积最大且空间分布离散性最高的地形类型和土类。地形与土壤之间关系密切,有76%以上的相关系数r值大于0.50,相关性高;6个分区中,东部分区为单一的平原地形但MSHDLI值次高,平原地形水系发育好,西部分区地形复杂且以山地为主但地表水体多样性指数MSHDLI值最小,山地条件下水系发育较简单;研究区面积相近的情况下,土类构成组分多样性值主要取决于土类间面积大小的均衡程度,与土类面积比例平均变化量之间呈负相关,R~2值为0.94;面状的地形和土壤构成组分多样性指数与线状的地表水体多样性指数间无明显相关性。综上所述,地形、土壤和地表水体三要素间关系密切,共同影响地多样性的空间格局。     

陕西省延安市燕沟流域水系分形与地貌侵蚀发育研究

为验证分形维数法与传统地貌法判断地貌侵蚀发育阶段是否一致,基于DEM数据提取陕西省延安市燕沟流域水系结构图,利用网格法计算燕沟流域水系分形维数,利用高程面积曲线法刻画了该流域的地貌侵蚀发育阶段。结果显示:燕沟流域水系长度为61.6 km,水系密度为1.29 km/km²,水系数量为109条,燕沟流域水系的分形维值为0.98,高程曲线下面积为0.497。由此可以得出,燕沟流域地貌处于侵蚀发育的壮年期,需要加强该地区水土流失治理; 分形维数阈值判断方法忽略了面蚀在地貌侵蚀过程中的作用,它将低估该地区地貌发育程度,因此利用水系分维值推断地貌侵蚀发育阶段的阈值需要更改。