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。     

黑土区田块尺度微地形因子对土壤侵蚀与碱解氮的影响

修正通用土壤流失方程流失方程(RUSLE)地形因子未体现田块微地形,造成土壤侵蚀模数模拟精度不高。本文考虑垄向对坡面径流方向影响,通过高空间分辨率DEM,以栅格为计算单元,沿垄向提取相邻栅格的方向性坡度、方向性剖面曲率微地形因子,揭示田块尺度土壤侵蚀与沉积在微地形上的时空变异特征,并以时空变异的实测碱解氮含量进行验证。研究结果表明:在规模化统一耕作管理的田块上,土壤侵蚀模数坡顶坡中(阴坡阳坡),方向性坡度为主控因子,凹形坡直型坡;微凸、微凹地形分别能加剧和抑制土壤侵蚀。研究成果可为黑土区坡耕地RUSLE模型中的地形因子修正提供依据。     

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。     

地形因子计算方法对土壤侵蚀评价的影响

选取嫩江县、怀来县、吴起县、开州区、长汀县5个区域1∶1万地形图,生成5 m分辨率的DEM作为数据源。分别用分段坡长法和汇流面积法计算了坡长坡度因子,并用中国土壤流失方程(CSLE)计算了土壤侵蚀模数,评价了土壤侵蚀强度,对比分析了分段坡长法和汇流面积法对坡长因子及水土流失面积的影响。结果表明:采用汇流面积法提取的坡长因子值和空间分布差异比分段坡长法更大,2种方法的低值区差异较小,高值区差异较大。2种方法计算水土流失面积比例差异不大,而在计算土壤侵蚀强度上显示出明显的差异。研究结果为不同地形区土壤侵蚀的地形因子和土壤侵蚀评价提供了数据支撑和理论基础。     

关于土壤侵蚀地貌因子侵蚀势面的探讨

<正>在黄土地区,地貌因素是影响小流域土壤侵蚀最主要也是最复杂的因素之一.地貌是小流域土壤侵蚀与水土保持综合防治的对象,同时也是侵蚀的产物.研究地貌因子并使其定量化,对于揭示土壤侵蚀规律、预测小流域侵蚀产沙趋势、确定防治方案都具有十分重要的意义.1 地貌因子研究的回顾与分析1.1 坡度、坡长坡面是构成地貌形态的基本单元,对土壤侵蚀地貌因子的研究首先从坡度、坡长开始.1877年,德国土壤学家奥尔尼首次进行了坡度与侵蚀关系的研究.本世纪以来,美、苏、日、澳、加及欧洲一些国家,特别是美国对土壤侵蚀的研究发展很快.自1917年米勒进行侵蚀小区研究开始,到1940年应用坡度一措施法方程估算土壤流失量,以后在美国出现了通用土壤流失方程,由坡面效应图显示坡度、坡长与侵蚀的关系,均显示出坡度、坡长对侵蚀的影响作用.     

降雨、径流因子的初步研究——Ⅱ—土壤坡面侵蚀量预报

在土壤侵蚀研究和生产实践中,常常要求对山丘地区坡面上的土壤侵蚀量作出预报,以便采取侵蚀的防患措施。预报土壤侵蚀量的方法,美国曾提出土壤流失预报通用方程,就中将引起土壤侵蚀的所有因子归纳为降雨因子、土壤因子、地形因子、经营管理和保土因子。在这些因子中,除降雨因子外,其它因子的实际值都是根据经验或与标准地块相比而得出的。因此,对于地形不甚复杂、地域较大、研究工作又较为规范化时,才有可能建立土壤流失预报通用方程。但如果地域不大、地形复杂,又还未取得足够的完整资料,建立或应用土壤流失预报通用方程就很困难。然而应用现有径流小区的观测资料,建立回归方程进行山丘坡面土壤侵蚀量预报则是可能     

岔路河特色农业经济开发区水土流失研究

应用修正过的通用土壤流失方程USLE,在遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术的支持下,确定了吉林省永吉县岔路河特色农业经济开发区的降雨因子、土壤侵蚀因子、坡度坡长因子和植被覆盖因子,估算了这一地区的水土流失模数.通过对这一地区各种土地利用类型进行水土流失分析,提出了保持该地区水土及促进该地区特色农业可持续发展的相应措施.     

黑土区基准坡长和LS算法对地形因子的影响

该文结合小区实测坡长资料及Mc Cool数据,对地形因子算法中涉及的基准坡长影响和不同算法计算值的特征进行了讨论。研究表明,在坡长较小的情况下,20和22.13 m基准坡长计算得到的坡长因子相差不大,但随着坡度增加,在坡长指数的复合影响下,两者的差异渐趋增大。理论分析表明,坡长指数采用与坡度相关的变值更为合理。通过与实测数据对比发现,修正版通用土壤侵蚀模型(RUSLE)算法中的坡长因子与其更为接近,结合与Mc Cool数据的对比分析表明,研究区坡长指数更适合细沟和细沟间侵蚀比率中等的情形,或者采用RUSLE模型算法计算得到。同时研究发现,张宪奎算法、Moore算法、Desmet算法和B?hner算法计算得到的LS因子值都要比参照值小,而且4种算法与参照值的接近程度依次降低。空间分布特征而言,栅格累计算法总体较为破碎,并在平直坡面出现较多平行分布条带,而含有面积指标的其他3种算法则总体呈现光滑连续特性,但有无数据区域的存在。该结果对于研究区土壤侵蚀模型地形因子算法选择具有一定的现实意义。     

中国USLE/RUSLE因子研究

USLE/RUSLE是土壤侵蚀监测与预报的核心工具,方程中各因子赋值的合理性决定了方程应用结果的准确度。然而,由于我国地形条件的复杂性等原因,方程在我国范围内的应用受到限制。因此,为明晰土壤流失方程各因子计算中需把握的关键因素,以及当前我国研究中存在的主要问题,采用文献综合对比研究的方法,通过CNKI中国学术期刊全文数据库和Web of Science数据库,搜集了土壤流失方程因子相关文献共373篇。文献综合分析结果表明：各因子的研究普遍存在缺乏估算公式选用和估算结果的精度检验,坡长坡度因子存在公式误用的情况,作物覆盖与管理因子、水土保持措施因子缺少系统性定量计算的方法,土壤可蚀性因子计算的背景条件差异大,难以进行横向比较。为此,提出两条提高模型使用精度的建议,一是通过建设标准化的地面监测系统,系统观测和建立土壤侵蚀因子定量方法,二是明确此类模型应用边界,在较为适合的环境应用。     

基于地理信息系统的土壤侵蚀研究

在非点源污染研究过程中 ,土壤流失量的计算是一个重要环节。结合地理信息系统和通用土壤流失方程 ,选择地形、植被、降雨量等因子 ,对松花湖流域常山地区土壤流失量进行了估算 ,并讨论了地形、植被等因子在土壤侵蚀中的影响 ,提出了相应的控制措施     

Impacts of horizontal resolution and downscaling on the USLE LS factor for different terrains

Slope length and slope steepness are critical topographic factors (L and S) in the Universal Soil Loss Equation (USLE) and Chinese Soil Loss Equation (CSLE) for soil erosion modelling. Both slope length and slope gradient are potentially sensitive to spatial resolution when calculated in a GIS framework. The resolution effect on the LS factor and approaches suitable for improving the LS factor at a coarse resolution have not been well identified. To address this problem, the LS factor at 5-m and 30-m resolution in twenty-four watersheds with various terrains was estimated. And a downscale model based on matching of the lower resolution LS cumulative frequency curves to a higher resolution (“Histogram Matching” method) was tested for its potential to improve LS factor estimation accuracy. In the larger relief mountainous area, compared to 5-m resolution, the 30-m resolution generated LS was generally overestimated by more than 20% and in lower relief areas underestimated by more than 15%. This bias is less than 10% in medium relief areas. The downscale model improved LS factor estimates compared to the 30-m resolution estimate by more than 10% when comparing frequency distribution curves and more than 20% in mean values in larger relief areas. The downscale model worked well in all regions except for the low relief areas, which intuitively are the low soil erosion potential areas. The results of this research help quantify the uncertainty in soil erosion estimates and may ultimately help to improve the assessment of soil erosion through its impact on LS factor estimates, especially at regional and global scales.     

Impacts of Slope and Longitudinal Ridge on Soil Organic Carbon Dynamics in the Typical Mollisols Sloping Farmland (China)

Eurasian Soil Science - Soil organic carbon (SOC) plays an important role in preserving soil fertility. Assessing how topographic factors (slope gradient, slope length, slope shape, and slope...     

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RS和GIS的黄土丘陵沟壑区浅沟侵蚀地形特征研究

为了解黄土高原浅沟侵蚀地形特征,基于Qucickbird高分辨率遥感影像和数字高程模型,提取了坡面浅沟及其地形参数,并对浅沟侵蚀的地形特征参数和分布规律进行了统计分析,结果表明：黄土丘陵沟壑区,坡面坡度、长度、坡向以及上坡长度是影响坡面浅沟数量的主要地形要素,而浅沟侵蚀地形特征主要由坡面坡度、坡面长度、上坡长度和汇流面积共同决定;坡面长度与浅沟平均长度呈显著线性关系,坡面坡度与浅沟频度、浅沟坡度与其上坡长度间则均满足二次曲线;发生浅沟侵蚀的上限与下限临界坡度分别介于26～27°和15～20°,临界坡长介于50～80 m;由浅沟坡度的正弦值与汇流面积确定出浅沟分布的临界曲线;阳向坡面的平均浅沟长度小于阴向坡面。基于RS和GIS技术能有效确定浅沟侵蚀地形特征,为黄土区坡面水土流失治理提供了技术支撑。     

顾及梯田的DEM地形特征研究

梯田地表作为一种特殊的经人工深度影响的地貌形态,目前已成为在山丘地区具有经济效益和生态效益的土地资源。但是在当前强化推进土地资源管理数字化,信息化的今天,对梯田的数字化表达以及分析还存在欠缺。本研究通过对数据的改造,构建出顾及梯田的DEM,并从原始DEM与梯田DEM的剖面结构特征、高程特征以及地形因子特征等方面进行了对比分析。结果表明:（1）基于真实田坎构建的梯田DEM,可较为准确且直观地反映梯田地形的特征。（2）与原始DEM相比,加入梯田信息后,梯田DEM高程剖面图总体呈阶梯式分布,转折部位明显,且基于梯田DEM提取的坡度、坡长、LS因子值明显减小,反映修建梯田后地形因子的变化,对进一步定量分析土壤侵蚀以及水土流失具有重大意义。     

Soil erosion risk mapping with new datasets: An improved identification and prioritisation of high erosion risk areas

The numerous estuarine, marshy and marine ecosystems along the coastline of Mauritius Island are potential sinks for sediment especially during intense rainfall events when delivery ratios are high at basin outlets. For sustainable environmental management, soil and water conservation measures are needed, as these will better protect the cultivated lands and aquatic ecosystems from the damages associated with excessive soil loss and sediment deposition. Conservation program usually requires focusing available resources on a limited number of priority action areas. Such areas typically have the highest erosion risk and are connected to aquatic ecosystems. An erosion risk mapping model has been applied in this work to find the priority action areas of Mauritius and new datasets representing rainfall erosivity and topographic factors were used compared to a previous application of the same model. Rainfall erosivity was mapped with Fournier Index instead of rainfall depth. The topographic effect was mapped using a function combining slope length and slope gradient (LS) and was based on the unit contributing area algorithm along with land parcels effect. These new datasets improved the erosion risk mapping and the identification and prioritisation of high erosion areas. The prioritisation was done at basin and subbasin scales and considered the location of wetlands. This enabled the identification of basins and subbasins with the greatest erosion risk and towards which conservation measures can be directed for protecting lands on-site and wetlands off-site from environmental damages.     

青藏高原坡度坡长因子(LS)空间格局及影响因素分析

地形是影响土壤侵蚀的主要因素,但目前关于青藏高原地形因子的分布格局和影响因素有待研究。基于1弧秒分辨率的SRTM(shuttle radar topography mission)高程数据,计算坡度、坡长、LS因子(slope length and steepness factors,LS),结合高程积分和Hack剖面等,对青藏高原LS因子的分布格局、统计分布特征和影响因素进行研究,结果表明：(1)坡度、坡长和LS因子这3个地形指标,均表现出高原内部小、四周高山大的格局,内流区与外流区的坡度均值分别为6.55°和14.3°,坡长均值分别为122.9,172.2 m,LS均值分别为4.8和12.7;(2)青藏高原LS因子整体受坡度影响,但高原边缘陡峭地区LS因子主要受坡长影响;(3)青藏高原6条主要河流的Hack剖面都呈上凸形态,该地区地貌演化整体上处于幼年期;(4)青藏高原LS因子的分布特征与土壤侵蚀类型及其组合有对应关系：周边地区的高值对应冰川侵蚀—水蚀,西北部的低值对应水力—冻融侵蚀和风蚀,东南部边缘向高原内部过渡地区的较高值对应水力—重力侵蚀。通过分析LS因子的分布格局和统计特征...     

汶川地震灾区植被覆盖度变化与地形因子的关系

[目的]分析植被覆盖度变化与高程、坡度、坡向3种地形因子关系,为汶川地震灾区环境监测及修复、水土保持、灾害评估与防治等工作提供一定依据。[方法]通过构建汶川地震灾区像元二分模型估算植被覆盖度,分析植被覆盖度与地形因子之间的关系。[结果]高程小于3 000m的各高程带、各坡度带中平均植被覆盖度、高植被覆盖度减少,低植被覆盖度增加的比例均与高程、坡度呈负相关。高程低于500m,500~1 000m区域和坡度小于5°的区域其植被受地震影响大,恢复周期更长,截至2015年5月,尚未达到震前水平。各坡向区平均植被覆盖度,高、中、低植被覆盖度比例变化趋势较为一致,无明显差异,东、南、东南、北方向各等级植被覆盖度比例已达到震前水平。[结论]植被覆盖度与地形因子之间关系密切,植被覆盖的动态监测可以从地形变化出发。