沂河流域土壤可蚀性空间变异研究

对土壤可蚀性K值进行研究有助于探索和分析沂河流域土壤侵蚀的空间分布特征。利用GIS空间分析和统计功能,探讨了土壤可蚀性K值的空间分布特征及其与土壤类型、土地利用、高程、坡度等影响因子之间的相互关系。结果表明:(1)研究区K值范围在0.031 1～0.193 3之间,均值为0.099 5,以较低可蚀性和中等可蚀性土壤分布最广,上游河谷和下游平原地区土壤可蚀性明显高于沂山、蒙山等高海拔地区;(2)不同土壤类型的可蚀性K值存在差异,粗骨土、石质土、山地草甸土和棕壤的可蚀性值较低,红黏土、水稻土、砂姜黑土、新积土和潮土的可蚀性值较高,易受到侵蚀;(3)土地利用方式对K值有明显的影响作用,不同土地利用方式的可蚀性K值大小依次为:耕地未利用地草地林地;(4)随着海拔高度的上升,土壤可蚀性呈现逐渐降低的趋势;(5)不同坡度区间的K值存在差异,土壤可蚀性随坡度增加整体上呈现减小趋势。     

北京市土壤可蚀性及空间分布特征

为构建北京市土壤可蚀性K值的空间分布特征,分析土壤可蚀性K值影响因素,基于全国土壤调查数据计算土壤可蚀性K值,在ArcGIS中进行空间插值,探讨北京市土壤可蚀性变化规律。结果表明：(1)北京市土壤K值介于0.038 7～0.056 7 t·hm²·h/(MJ·mm·hm²),其中丰台灰黄土的K值最大,粘身两合土的K值最小。全市土壤均为低可蚀性土壤,土壤抗侵蚀能力较强。(2)从空间分布看,全市的土壤可蚀性由北向南逐渐增加。北京市土壤可蚀性与水土流失空间分布差异较大。(3)冲积物形成的粘身两合土砂粒含量最高,其土壤可蚀性K值最低;冲积物形成的丰台灰黄土砂粒含量最低,其土壤可蚀性K值最高。土壤颗粒组成与土壤可蚀性呈显著相关性(P<0.01)。土壤可蚀性值呈现出旱地>林地>荒地>灌木林的特征。研究结果对北京市土壤侵蚀预报、水土流失精准防控等提供参考。     

陕西省耕地土壤可蚀性因子

[目的]土壤可蚀性因子是计算土壤侵蚀的一个重要因子,对陕西省耕地土壤可蚀性因子展开研究,可为陕西地区的耕地土壤侵蚀计算及评价提供科学依据。[方法]以陕西省9个地区的耕地土壤实测数据为基础,利用通用土壤流失方程USLE(universal soil loss equation)、修订土壤流失方程RUSLE2(revised universal soil loss equation version 2)、侵蚀生产力影响模型EPIC(erosion productivity impact calculator)中可蚀性因子K值的计算公式以及几何平均粒径公式和几何平均粒径—有机质Dg-OM公式,计算不同耕地土壤质地条件下的土壤可蚀性因子。[结果]RUSLE2的极细砂粒转换公式在陕西黄土丘陵沟壑区平均低约14.53%,在陕南地区平均高约32.91%,使用修正公式后平均误差分别为7.81%和13.14%;对比分析K值的估算值与实测值,子洲县实测K值为0.002 69〔(t·hm2·h)/(hm2·MJ·mm)〕,Dg-OM模拟计算均值为0.0297〔(t·hm2·h)/(hm2·MJ·mm)〕;水蚀预报模型WEPP(water erosion prediction project)中的细沟间可蚀性(Ki)和细沟可蚀性(Kr),与USLE的K值相关系数分别为0.738 6和0.607 4。[结论]极细砂粒转换修正公式的计算误差小于RUSLE2模型;Dg-OM模型适合陕西黄土丘陵沟壑区及长武县、杨凌区和安康市典型耕地土壤;WEPP中Ki和Kr,当土壤砂粒含量小于30%,USLE的K值与WEPP的Ki和Kr值有强相关性。     

广东省土壤可蚀性现状及影响因素分析

土壤可蚀性是土壤侵蚀预报和土地利用规划的重要参数,本文采用EPIC(Erosion Productivity Im-pact Calculator)模型中土壤可蚀性因子K值为指标,利用第二次土壤普查资料,探讨广东省土壤可蚀性K值及分布特征,并绘制了广东省土壤可蚀性K值图,结果表明:广东土壤可蚀性K值为0.116~0.415,加权平均K值为0.25,主要分布在较低-中高可侵蚀性范围;以铁铝土为例,成土母质对土壤侵蚀影响是多因素的,由于母质的特性差异,母质所发育土壤可蚀性K值并不能完全代表其侵蚀危害性,从总体上看,土壤经过多年耕种,抗侵蚀能力明显下降。     

中国亚热带地区土壤可蚀性的季节性变化研究

开展土壤可蚀性K值季节性变化规律的研究,对于精确预报土壤侵蚀及深入了解土壤可蚀性K值的机理具有重要意义.基于14个自然降雨条件下的田间小区实测数据.研究了中国亚热带有代表性的不同类型土壤可蚀性K值季节性变化规律,并对其季节性变化的原因作了初步分析.结果表明:各小区土壤可蚀性K值在不同季节间都存在动态变化,总体变化趋势是春、夏季高.而秋、冬季低,并且不同小区土壤其可蚀性K值的变动趋势和变动幅度不同,同一土壤可蚀性K值不同季节间最高和最低值之间相差最高达6倍.     

土壤可蚀性特征及其K值图制作研究

在土壤普查结果与实地采样的基础上，应用EPIC模型计算出南安市不同土壤的K值，并研究了土壤的可蚀性特征及K值图的编制方法。研究表明：研究区土壤类型表层平均K值为0．184－0．371；不同土壤层次K值明显不同，表层抗蚀性较强：不同土地利用方式其土壤可蚀性不同，密林地抗蚀性强，裸地最弱；随着土壤侵蚀的加剧，土壤可蚀性K值有增加的趋势；土壤K值图制作对水土流失定量遥感监测有重要意义。     

土壤可蚀性研究进展

土壤可蚀性(K值)是反映土壤侵蚀规律的重要指标,有关其研究成果已有大量研究论文报道。通过总结前人的研究成果,从土壤可蚀性评价指标的确定、空间变异性和不确定性以及研究方法等方面,介绍土壤可蚀性的研究进展。同时,指出了在今后的研究中需要形成统一的评价指标对土壤可蚀性进行评价,可利用泥沙平衡原理分析和验证可蚀性公式的适用程度,并建议建立K值数据库为水土流失监测、预报和治理提供参数基础。     

中国亚热带土壤可蚀性K值预测的不确定性研究

土壤可蚀性K值是土壤侵蚀模型(如USLE和RUSLE)的必要参数,直接套用经验模型估算土壤可蚀性K值会给土壤侵蚀预报带来不可估计的误差。本文以我国亚热带7种典型土壤可蚀性K值的观测值为依据,选用平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)和精度因子(Af)四种数学统计项为指标,评价了诺谟图模型、修正诺谟图模型、EPIC模型、几何平均粒径模型和Torri模型等5种土壤可蚀性K值预测模型的不确定性。结果表明,5种模型的不确定性从小到大的顺序为:Torri模型<修正诺谟图模型和诺谟图模型相似文献   

河北省表层土壤可侵蚀性K值评估与分析

利用河北土系调查成果中的土壤颗粒组成、土地利用及土壤化学性质等资料,利用EPIC模型中土壤可蚀性K值算法以及结合地统计学方法,研究了不同土壤类型、不同质地及不同土地利用类型的土壤可侵蚀性K值和土壤可侵蚀性K值的空间变异特征。结果表明:1河北土壤可侵蚀性K值平均为0.27,其变化范围为0.12~0.40,土壤可蚀性K值在0.30~0.35之间易蚀性土壤面积占总土地面积的63.71%,土壤可蚀性K值在0.25~0.3之间较易蚀性土壤面积占总土地面积的21.52%,这说明该省易蚀性土壤面积较大。2不同质地的K值之间显著性差异,粉砂黏壤质的可侵蚀性K值最大,为0.37;壤砂质的可侵蚀性K值最小,为0.13。而在不同的土地利用类型之间的K值差异性不显著,耕地的K值最大,为0.33;草地的K值最小,为0.22。3河北土壤可侵蚀性K值存在较强的变异性,其变异系数为29%。因此,在土壤侵蚀定量监测、评价水土流失时,应考虑土壤可蚀性K值的这种空间变异状况。块金值/基台值为37.3%,表明在变程内具有中等强度的空间相关性。步长为23 km,变程为440 km,变程远大于步长,表明在小流域尺度下有较好的空间相关性,进行Kriging插值能得到较准确的结果。4河北土壤可蚀性K值大体呈现南高北低的空间分布特征,南部主要是耕作栽培区,北部主要是自然植被区。该研究结果为宏观大尺度土壤资源可持续利用与制定水土保持规划提供科学依据。     

福建省主要土壤可蚀性特征初探

本以USLE中的土壤可蚀性因子K为指标，利用土壤普查资料对全省主要土壤类型的K值进行了计算分析，结果说明我省主要土壤表层K值为0＝17－0．28之间，属中等易蚀范围，坡耕地K值较高，平均K值为0．25，且因松耕，土壤抗侵蚀力仅为自然坡地的1／11，提出要注意坡耕地的保护，土壤B层K值明显高于A层K值，说明随土壤侵蚀的加剧，土壤抗侵蚀力减弱。     

三峡库区土壤可蚀性K值研究

 研究土壤可蚀性K值有助于宏观判断和定量分析三峡库区土壤侵蚀的特点。依据重庆市和湖北省的第2次土壤普查资料,建立三峡库区各土种的理化性质数据库,并通过三次样条插值方法对不同粒径标准的土壤质地进行转换,然后采用几何平均粒径模型修正公式计算出三峡库区各土种的可蚀性K值,经面积加权平均得到三峡库区11类土壤的可蚀性K值,最后在分类分级基础上,探讨土壤可蚀性K值的分布特征。结果表明:三峡库区土壤可蚀性K值变化于0.00720.019 2 t.hm2.h/（MJ.mm.hm2）之间,其中在0.015 00.019 0t.hm2.h/（MJ.mm.hm2）之间的中高可蚀性和高可蚀性土壤面积占库区总面积的74.49%;三峡库区存在很大的土壤侵蚀风险,国外已有的K值经验算式不能直接照搬,而采用几何平均粒径修正模型对三峡库区土壤可蚀性K值进行估算是可行的。     

武夷山山地土壤可蚀性K值的垂直分异及成因分析

土壤可蚀性K值反映了土壤的抗蚀能力。对武夷山山地10个土壤剖面A层土壤可蚀性K值进行计算,结果表明:武夷山山地土壤以较低可蚀性为主,且呈现随海拔增高,土壤可蚀性K值逐渐递减的规律。一方面,垂直山地不同海拔有机碳的含量造成了土壤可蚀性K值的分异;另一方面,土壤可蚀性与土壤质地存在相互影响,土壤可蚀性K值与粘粒和粉粒含量均呈显著正相关,与砂粒含量呈显著负相关。     

苏北沿海防护林土壤可蚀性的研究

苏北沿海防护林土壤抗侵蚀能力强，多数林人发表土抗蚀性和抗冲性高，而深层土壤可蚀性差。根系对可蚀性有一定影响，根系越小影响越大，对抗冲性的影响比抗蚀性更加密切。人为扰动对可蚀性影响很大，耕作可提高土壤可蚀性，而机械清淤则使它大大减小。土壤质地、结构、容重、有机质含量等与抗冲，抗蚀显著相关，其中与抗蚀性的关系比抗浊性更加密切。     

土壤可蚀性研究现状及展望

<正> 土壤可蚀性(soil erodibility)是指土壤是否易受侵蚀破坏的性能,也就是土壤对侵蚀介质剥蚀和搬运的敏感性。与侵蚀营力一样,土壤可蚀性是影响土壤侵蚀量大小的又一个重要因子。在水土保持学科中,我国习惯上把“水”和“土”并列使用,而国际上则用“soil loss”、“soil erosion”、“soil conservation”或“soil and water conservation”等术语。显然,土壤是水土保持学科的重点。另一方面,土壤侵蚀营力等是土壤流失过程中的外部因素,而土壤性质才是内在因素,因此,水土保持学科中核心的也是重要的问题,应该是土壤保护。土壤可蚀性研究在水土保持研究工作中具有重要意义,国际上把土壤可蚀性研究一直作为水土保持学科研究的重要内容之一。     

Filling the European blank spot—Swiss soil erodibility assessment with topsoil samples

Soil erodibility, commonly expressed as the K‐factor in USLE‐type erosion models, is a crucial parameter for determining soil loss rates. However, a national soil erodibility map based on measured soil properties did so far not exist for Switzerland. As an EU non‐member state, Switzerland was not included in previous soil mapping programs such as the Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS). However, in 2015 Switzerland joined the LUCAS soil sampling program and extended the topsoil sampling to mountainous regions higher 1500 m asl for the first time in Europe. Based on this soil property dataset we developed a K‐factor map for Switzerland to close the gap in soil erodibility mapping in Central Europe. The K‐factor calculation is based on a nomograph that relates soil erodibility to data of soil texture, organic matter content, soil structure, and permeability. We used 160 Swiss LUCAS topsoil samples below 1500 m asl and added in an additional campaign 39 samples above 1500 m asl. In order to allow for a smooth interpolation in context of the neighboring regions, additional 1638 LUCAS samples of adjacent countries were considered. Point calculations of K‐factors were spatially interpolated by Cubist Regression and Multilevel B‐Splines. Environmental features (vegetation index, reflectance data, terrain, and location features) that explain the spatial distribution of soil erodibility were included as covariates. The Cubist Regression approach performed well with an RMSE of 0.0048 t ha h ha^?1 MJ^?1 mm^?1. Mean soil erodibility for Switzerland was calculated as 0.0327 t ha h ha^?1 MJ^?1 mm^?1 with a standard deviation of 0.0044 t ha h ha^?1 MJ^?1 mm^?1. The incorporation of stone cover reduces soil erodibility by 8.2%. The proposed Swiss erodibility map based on measured soil data including mountain soils was compared to an extrapolated map without measured soil data, the latter overestimating erodibility in mountain regions (by 6.3%) and underestimating in valleys (by 2.5%). The K‐factor map is of high relevance not only for the soil erosion risk of Switzerland with a particular emphasis on the mountainous regions but also has an intrinsic value of its own for specific land use decisions, soil and land suitability and soil protection.     

武夷山丘陵茶园红壤土壤可蚀性近似计算初探

土壤可蚀性是土壤侵蚀内动力因素,反映土壤对外营力作用的敏感性,但其定量化计算普遍存在参数复杂、计算过程繁琐的问题。为寻找近似计算K值的途径,分别使用沉降法及丘林法对武夷山市丘陵地区32组茶园红壤机械组成与有机质进行测定,对比M层(耕作层)、N层(非耕作层)机械组成差异,以EPIC方程计算茶园红壤K值并分析变化规律,建立了并优化单个粒径数据与K值的近似方程。结果发现:(1)丘陵茶园红壤以砂粒及黏粒为主,M层pH值更低,N层K值高于M层,更易被侵蚀;(2)砂粒与K值有强负相关关系,粉粒与黏粒与K值有强正相关关系,有机碳与K值相关关系弱;(3)通过线性、幂函数、二次多项式拟合形式,砂粒、粉粒与K值可建立拟合效果良好的近似方程,二次多项式对砂粒拟合效果较好,幂函数对粉粒拟合效果较好,黏粒拟合效果差。将两种方程联立,结合多元线性回归分析赋予权重,并通过平均绝对偏差多次迭代修正的方法,可降低拟合误差。     

东北典型黑土区剖面粒径分布特征及其可蚀性研究

为了更好的了解黑土区土壤剖面粒径分布以及可蚀性因子特征,本研究以东北典型黑土区鹤北流域为研究区,利用沉降法对不同土地利用方式下土层表面至母质的土壤样品进行粒径分布规律研究,并基于粒径及有机碳分布特征,计算了土样的可蚀性K值,最后对土壤可蚀因子K与WEPP模型中土壤的细沟间侵蚀因子(Inter- rill Erodibility)K_i、细沟侵蚀因子(Rill Erodibility)K_r和临界剪切力因子(Critical Shear)Tc进行相关分析。结果表明:(1)不同剖面下土壤粘粒含量逐层变化不大。而粉粒含量呈现出随土层深度增加而含量减少,砂粒呈现出随土层深度增加而含量增大;(2)除人工林外,其余6个剖面土壤可蚀性因子K值均表现出随土层深度增加而含量增大的趋势;(3)对农地剖面土样分析发现,可蚀性因子K值与细沟侵蚀因子K_r呈极显著正相关,与临界剪切力因子Tc呈极显著负相关,而与细沟间侵蚀因子K_i的正相关性略有降低。     

沂蒙山区典型县土壤可蚀性K值空间变异研究

土壤可蚀性是一个相对概念,在时间、空间等方面呈现异质性特征,选取蒙阴县和沂水县为研究区域,采用EPIC模型中K值计算方法,以地统计学原理为指导,基于Arc GIS地统计模块,探讨了沂蒙山区典型县土壤可蚀性空间分布特征,为区域土壤侵蚀评价提供数据支撑。结果表明:(1)研究区土壤可蚀性K值变化范围为0.1057~0.3776,属中等变异,以中低可蚀性土壤分布最广;在分布最广的粗骨土土类中,石灰岩钙质粗骨土K值最大,为中高可蚀性土壤,存在较大的侵蚀危险性。(2)蒙阴县西北部区域为低可蚀性土壤,中部和东南部为中可蚀性及以上土壤;沂水县土壤主要为中低可蚀性,而南部、西北及东北部存在中高及高可蚀性土壤;两县相接区域土壤为中可蚀性及以上土壤。(3)同一土类而不同土地利用呈现异质性特征,不同土地利用K值大小依次为园地耕地林地草地。(4)随着海拔高度增大,土壤可蚀性K值呈逐渐减小趋势。