2007—2020年白沙河流域土壤水力侵蚀时空变化

[目的] 研究四川省都江堰市白沙河流域地震前后土壤水力侵蚀时空变化规律,为地震灾区水源地保护和土壤侵蚀防治工作提供科学参考。[方法] 利用中国土壤流失方程CSLE (chinese soil loss equation)定量分析了2007—2020年白沙河流域土壤水力侵蚀面积、强度、空间分布特征。[结果] ①地震后流域水力侵蚀强度等级整体呈现先升高再降低的趋势,2007,2008,2013,2018,2020年土壤侵蚀模数分别为817.51,3 000.11,5 828.89,1 549.76,1 558.37 t/(km²·a),2020年土壤侵蚀强度下降到以轻度侵蚀为主,平均土壤侵蚀模数相比2008年降低了48.1%。②坡度35°以上和海拔2 000 m以上区域贡献的土壤侵蚀量分别占2020年总量的85.44%,68.20%,平均土壤侵蚀模数超过5 000 t/(km²·a)的强烈及以上强度侵蚀主要发生在海拔4 000 m以上的地区。③震后10 a来,虽然白沙河流域平均植被覆盖度在60%～74%之间,但中度及以上强度侵蚀面积相较于地震前仍呈现较高比例,2020年中度及以上强度侵蚀面积比例是地震前2007年的4.13倍。[结论] 随着自然恢复年限的增加,2013—2020年白沙河流域土壤水力侵蚀状况得到有效改善,但流域中上游局部地区仍存在强烈及以上强度侵蚀,地形条件和降雨侵蚀力对其变化影响作用明显。     

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4.41×10⁴,0.84×10⁴ hm²,较1995年分别下降13.52%和10.61%。耕地面积由1995年的3.53×10⁴ hm²增加至2018年的4.07×10⁴ hm²。建筑用地面积逐渐增加,由1995年的0.59×10⁴ hm²增加到2018年的1.90×10⁴ hm²。(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/(hm²·a)降至4.56 t/(hm²·a)后,于2018年升至11.07 t/(hm²·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。     

作物覆盖度对土壤侵蚀的影响

为研究传统耕作模式下坡耕地作物覆盖度对土壤侵蚀的影响,利用冬小麦不同的种植密度和生长期来模拟作物不同的覆盖度情况。采用人工模拟降雨方法测定0,150万,250万,350万,450万株/hm² 5种不同密度处理在不同生育期的覆盖度、地表径流和土壤侵蚀,分析作物覆盖度对土壤侵蚀的影响。结果表明:(1)坡耕地作物种植密度的不同导致覆盖度产生差异,对土壤侵蚀有明显的影响,作物覆盖度一般随种植密度的增加而增加,但如果密度过大,由于生长状况不佳,覆盖度反而变小,表现为7.5万株/hm²时覆盖度最大,种植密度最大的9万株/hm²的覆盖度却不是最大;(2)侵蚀量和径流量与作物覆盖均呈较好的指数函数关系,分别为Y=44.37e^-0.09x(p＜0.01),Y=1089.19e^-0.02x(p＜0.01),即随作物覆盖度的增加,径流量和侵蚀量减少;(3)土壤侵蚀和地表径流之间存在显著的指数函数关系(R²=0.96)。研究结果对分析传统耕作农地的土壤侵蚀,量化耕作措施因子和准确预测土壤侵蚀,指导农田水土保持有重要意义。     

降雨和植被因子对延河流域土壤侵蚀影响的定量评估

[目的] 进一步明确降雨和植被因子在土壤侵蚀过程中的作用,为水土保持措施的制定和生态工程的成效评价提供科学依据。[方法] 基于气候数据、Landsat遥感影像和DEM数据,通过设置“自然状态”、“降雨因子（降雨侵蚀力R）固定—植被因子（植被覆盖管理因子C）变化”和“C固定-R变化”3种情景,利用修正通用土壤侵蚀方程（RUSLE）分析2000—2018年延河流域土壤侵蚀强度时空动态,并定量评估降雨和植被因子对土壤侵蚀的相对贡献。[结果] ①在自然状态和R固定-C变化的情况下,2000—2018年延河流域土壤侵蚀模数均呈现下降的趋势,而在C固定-R变化的情况下,土壤侵蚀模数呈现上升的趋势;②2000—2018年,在自然状态和R固定-C变化的情景中,延河流域强烈、极强烈和剧烈土壤侵蚀的面积均呈现下降的趋势,主要分布在延河的中、下游地区;③在2000—2018年,植被因子有效地抑制了土壤侵蚀强度的增加,其正向贡献率为77.20%,而降雨因子则对控制土壤侵蚀起负作用,贡献率为22.80%。[结论] 植被因子是延河流域土壤侵蚀量下降的主导和控制因子,上游地区土壤侵蚀强度仍较高,未来应加强水土保持措施,合理配置植被资源。     

黄河上游西柳沟流域土壤侵蚀对土地利用变化响应

为科学认识土地利用变化对流域土壤侵蚀的影响,研究基于黄河上游西柳沟流域1980年、2015年两期土地利用变化和相应的土壤侵蚀强度变化,研究了土地利用变化对流域土壤侵蚀的影响。结果表明:(1)西柳沟流域草地、林地和耕地3种主要的土地利用类型转出面积大小为草地>林地>耕地,耕地主要转化为草地,林地大部分转为未利用土地,草地大部分转为耕地和未利用土地;(2)西柳沟流域1980年、2015年平均土壤侵蚀模数分别为1946.56,1 873.55 t/(km²·a),其中草地土壤侵蚀模数最大,其次为林地,土壤侵蚀量主要来自于草地;(3)西柳沟流域35年间微度侵蚀和轻度侵蚀占主导,土壤侵蚀程度总体上呈降低的趋势,具体表现为草地的部分面积向林地和耕地分别转化了4.47,17.54 km²,说明土地利用结构的改变是影响流域土壤侵蚀变化的关键因素。研究成果以期为黄河上游小流域水土流失治理提供参考。     

1980—2010年间安徽省土壤侵蚀动态演变及预测

基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS技术,定量分析了1980年、2000年、2010年安徽省土壤侵蚀空间分布及动态变化特征,并利用马尔柯夫模型预测了未来30年土壤侵蚀变化趋势。利用GIS空间分析方法进一步探讨了土壤侵蚀强度空间变化与高程、坡度等地形因子间的关系。结果表明：(1)1980—2010年安徽省土壤侵蚀状况明显改善,平均土壤侵蚀模数由1980年的461.09 t/(km₂ a)减少为2010年的245.26 t/(km₂ a);相应的侵蚀总量由6 199.92万t/a减少为3 297.84万t/a。全省微度侵蚀面积增加了8 188.65 km₂;强度以上侵蚀面积减少了1 576.93 km₂。(2)安徽省三个时期的土壤侵蚀强度空间分布规律一致,侵蚀强度由北向南逐渐加剧。淮北与沿淮平原、江淮丘陵岗地以微度土壤侵蚀为主,皖南丘陵山区和皖西大别山区以强度侵蚀为主。(3)1980—2010年全省土壤侵蚀等级减弱面积达11 762.83 km₂,侵蚀等级加剧面积仅811.21 km₂。土壤侵蚀等级空间变化主要分布在200—500 m和15°—25°区域。土壤侵蚀等级转化逐级进行,主要以向侵蚀程度较弱等级转化为主,仅有少量微度侵蚀向侵蚀强度较强等级转化。(4)根据马尔柯夫方法预测,未来30年安徽省土壤侵蚀状况逐渐减轻,微度土壤侵蚀面积逐渐增加,其他侵蚀等级的面积持续减少。     

重庆降雨侵蚀力和侵蚀力密度对土壤侵蚀风险的评估

研究重庆降雨侵蚀力(RE)和侵蚀力密度(ED)的时空变化,有利于开展土壤侵蚀防治和水土流失风险评估。利用1961—2020年重庆34个气象站的逐日降雨数据、TM遥感影像资料,采用日降雨侵蚀力模型、Mann-Kendall非参数检验、变异系数、克里金插值、叠加分析等方法,对降雨侵蚀力和侵蚀力密度进行时空分析,对重庆土壤侵蚀强度进行空间分析。结果表明:(1)重庆年平均降雨侵蚀力为5 672.32(MJ·mm)/ (hm²·h·a),年平均侵蚀力密度为4.94 MJ/(hm²·h·a),各季节平均降雨侵蚀力和侵蚀力密度的变化趋势基本一致;(2)年降雨侵蚀力和侵蚀力密度值均呈现渝东北最大,渝东南次之,渝西最小的规律。季节降雨侵蚀力和侵蚀力密度集中在夏季,表现为降雨侵蚀力渝东北最高,侵蚀力密度渝东最高;(3)重庆2020年土壤侵蚀强度以微度侵蚀为主,其次为轻度、中度、强度、极强度和剧烈侵蚀;(4)降雨侵蚀力、侵蚀力密度的侵蚀风险等级空间分布和土壤侵蚀强度等级空间分布相似,高值均出现在渝东北和渝东南地区。研究结果有助于管理者制定水土保持措施,有效防治重庆地区的水土流失。     

黄河中游典型支流无定河流域水土流失动态监测

[目的] 探索黄河中游典型的粗泥沙支流无定河的水土流失分布和动态变化特征,为新时期水土保持工作、生态环境建设和流域高质量发展提供科学依据。[方法] 以无定河流域为例,基于1985,1999,2011年3次普查和2019年全国水土流失动态监测成果,提取年度水土流失强度、面积,分析其时空分布及动态变化特征,并采用Mann-kendall检验,基于水文数据,分析1980—2018年流域水沙变化特征。[结果] 2019年无定河流域水土流失面积1.20×10⁴ km²,以水力侵蚀为主,风力侵蚀主要集中分布在流域北部的风沙区。下游干流（白家川—绥德+丁家沟段）、小黑河绥德以上的输沙模数超过流域平均水平的3倍,是主要的泥沙策源地;水土流失面积较1985年减少1.40×10⁴ km²,减幅为53.87%,输沙量和径流量均呈现出减小的趋势,拐点分别出现在2007年和1996年。空间上,风力侵蚀由1985年的集中连片分布转为零星分布,水力侵蚀空间位置分布与1985年相比基本无变化,但干流赵石窑至流域出口段左岸侵蚀强度有所降低。[结论] 无定河流域水土保持工作成效显著,有效遏制了土壤侵蚀,生态环境整体向好。但流域水土流失依旧严重,未来工作中,应结合历史水土保持工作经验,突出工作重点,进一步加强无定河流域水土流失综合治理。     

地形和土地利用对黄土丘陵沟壑区土壤侵蚀速率的影响

[目的] 分析地形和土地利用对坝控小流域侵蚀速率的影响,为黄土丘陵沟壑区土壤侵蚀治理和水土保持措施的制定提供理论依据。[方法] 基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)摄影测量技术获取流域高分辨率数字高程模型(digital elevation model,DEM)和影像数据并准确提取流域的地形因子和土地利用要素,采用偏最小二乘回归方法确定坝控小流域地形和土地利用对土壤侵蚀速率的影响及其相对重要性。[结果] 坝控小流域侵蚀速率变化范围为2 869～14 191 t/(km²·a),平均侵蚀速率为9 984 t/(km²·a);坝控小流域的地形和土地利用因子存在一定差异,LS因子与L因子、连通性指数(IC)与地形湿度指数(TWI)、流域面积(A)与流域长度(BL)和形状因子(Ff)之间存在显著相关性(p＜0.01);侵蚀速率偏最小二乘回归模型中最大VIP值为坡长因子(VIP=1.66;RCs=0.30),其次是地形湿度指数(VIP=1.62;RCs=0.25)、坡度坡长因子(VIP=1.43;RCs=0.27)、连通性指数(VIP=1.39;RCs=-0.19)、农地面积占比(VIP=1.03;RCs=0.10)和草地面积占比(VIP=1.03;RCs=-0.10)。[结论] 各坝控小流域侵蚀速率存在显著差异,坡长因子、坡度坡长因子、地形湿度指数、连通性指数、农地面积比例和草地面积比例是影响流域侵蚀速率的重要影响因子,且VIP值都大于1。     

基于RUSLE的黑土区典型县域土壤侵蚀时空变化特征研究

[目的] 明确土壤侵蚀时空变化特征,为土壤侵蚀防治与水土保持效益评估提供参考依据。[方法] 基于RUSLE土壤侵蚀方程,在RS和GIS技术支持下,分析2000—2020年典型黑土区黑龙江省宾县土壤侵蚀时空演变特征,并探究地形因子及土地利用对土壤侵蚀的影响。[结果] ①2000,2010,2020年宾县平均土壤侵蚀模数分别为893.02,499.84,1 561.02 t/(km²·a),土壤侵蚀强度整体以微度和轻度为主。②低强度侵蚀全区域均有分布,高强度侵蚀主要分布在南部山区; ③100～200 m是侵蚀分布的主要高程带;土壤侵蚀面积与坡度成反比,0°～5°是主要侵蚀坡度带;偏北坡方向的土壤侵蚀面积大于偏南坡方向; ④研究区坡耕地土壤侵蚀模数和侵蚀面积较大,是宾县土壤侵蚀治理的重点区域。[结论] 2000—2020年宾县平均土壤侵蚀模数呈现先增加后减少的趋势,具有显著的时空分异特征,地形因子和土地利用变化对该区土壤侵蚀驱动作用明显。可以作为黑土区土壤侵蚀防治和水土保持效益评估的参考依据。     

长江流域降雨侵蚀力时空变化及成因分析

基于1961－2017年均一化逐日降水资料，采用线性回归及Mann-kendall 显著性检验、Spearman秩偏相关、广义极值分布等方法对长江流域年降雨侵蚀力及侵蚀性的降雨特征时空分布特点、变化趋势和成因、10年一遇次降雨侵蚀力极端变化进行分析，并从总体趋势和极端变化角度综合探讨导致土壤水蚀加剧的气候危险性格局，为长江流域生态环境保护、可持续发展及制定针对性精细化水土保护措施和流域治理提供参考。结果表明：1）1961－2017年，长江流域年降雨侵蚀力和年侵蚀性的降雨量、降雨日数、雨强变化速率增加，雨强增加趋势明显；2）流域和大部分分区年降雨侵蚀力增加主要受年侵蚀性降雨量和雨强增加变化的影响，多数分区因雨强的显著增加起主导作用；3）71.6%的站点年降雨侵蚀力变化速率增加，10年一遇次降雨侵蚀力1961－2017年相对1961－1990年时段增加的站点比例为61.2%；4）1961－2017年年降雨侵蚀力增加趋势和/或10年一遇次降雨侵蚀力后一时段增加，均可能造成土壤水蚀加剧的危险，长江流域水蚀气候危险性增加的站点范围广，比例多达81.5%，对水土流失预防和治理十分不利。     

基于GIS和RUSLE的滇池流域土壤侵蚀敏感性评价及其空间格局演变

土壤侵蚀是滇池流域重要的生态问题之一,掌握滇池流域土壤侵蚀敏感性的时空变化特征有助于水土保持工作的实施和改进。以降雨量、DEM、土壤类型和Landsat影像为数据源,选择降雨、土壤、坡度坡长、植被覆盖4个因子建立土壤侵蚀敏感性评价体系,对滇池流域进行土壤侵蚀敏感性评价。结果表明:滇池流域土壤侵蚀敏感性以轻度敏感和中度敏感为主。空间分布上,轻度敏感区主要分布在滇池周边。中度敏感区主要分布在滇池流域山地区域,地形陡峭。时间变化上,1999—2014年滇池流域土壤侵蚀敏感程度呈下降趋势。轻度敏感区域面积增加20.18%,中度敏感区域面积减少20.31%,轻度敏感区的增加来源于中度敏感区的转变,转变区域分布于滇池流域西北部和东南部。在土壤侵蚀敏感性影响因子中,降雨是影响滇池流域土壤侵蚀敏感性的关键因子。研究滇池流域土壤敏感性时空变化,识别滇池流域易发生土壤侵蚀的区域,有助于该区域水土保持措施实施、生态治理和土地利用优化。     

南汀河流域土壤侵蚀的时空分异

[目的]分析南汀河流域坡面土壤侵蚀的时空分异特征,为流域水土保持和边疆生态环境建设提供科学参考。[方法]基于通用土壤流失方程(USLE),运用RS和GIS技术计算南汀河流域1990,2000及2010年3个时段的土壤侵蚀模数。[结果]3个时段内研究区侵蚀模数呈现先升后降的趋势,年均侵蚀模数从24.75t/(hm2·a)升到30.05t/(hm2·a),然后降为25.87t/(hm2·a)。3个时段内,流域内强烈侵蚀及其以上的侵蚀面积仅占总侵蚀面积的19.94%,但对流域总侵蚀量的贡献高达73.56%。1990—2000年,强烈及强烈以下侵蚀面积减少了1 059.85km2,强烈侵蚀以上的侵蚀面积则增加了112.29km2;2000—2010年,微度侵蚀面积有小幅增加,其余侵蚀等级的侵蚀面积都有所下降。当坡度小于20°时,侵蚀模数随着坡度的增加而增加,坡度超过20°后,侵蚀模数有降低的趋势;从海拔上看,高侵蚀模数区域主要位于海拔500~2 000m范围。[结论]流域内的土壤侵蚀治理已初见成效,但在局部地区,土壤侵蚀仍有加剧现象。     

黄土高原泾河流域1960—2000年的年输沙量时空变化

为制订合理有效的水土流失治理政策,需定量了解流域的泥沙输移总量及其时空变化。以黄土高原多泥沙的典型流域泾河为例,按有连续水文观测数据的11个水文站的控制范围,把流域划分为11个河段,统计分析1960—2000年间的年均输沙量和输沙模数在不同年代的变化和空间上的差异。结果表明:1)20世纪60年代泾河流域年均输沙量为3.024 9亿t/a,年均输沙模数为6 672 t/(km2.a);输沙等级为强度,但空间分布不均匀,其中输沙等级为极强度和强度的河段面积占流域面积的72.6%,其年均输沙量占流域总量的86.0%;输沙等级为中度和轻度的河段面积占流域面积的27.4%,其年均输沙量占流域的14.0%。2)20世纪70年代以来,泾河流域年均输沙量开始减少,90年代已减至2.657 8亿t/a,较60年代下降了12.1%,减沙主要发生在输沙等级为极强度的河段,其减沙量占流域总减沙量的93.5%,尤其以降水较高、植被较好的西部地区为主要贡献区,而其他输沙等级河段的年输沙量基本保持不变。因此,在侵蚀性暴雨增加的气候变化背景下,植被稀疏、抵抗暴雨侵蚀能力差的半干旱地区应列为水土保持重点地区。     

Temporal and spatial changes of soil erosion under land use and land cover change based on Chinese soil loss equation in the typical watershed on the Loess Plateau

Land use and land cover change (LULCC) directly affect the temporal and spatial change of soil erosion. As a typical governance watershed in the hilly and gully area of the Loess Plateau, the Jiuyuangou watershed has experienced significant LULCC in the past 10 years due to conversion of farmland to forests, economic construction, and cropland abandonment. However, the evolution process of soil erosion change and LULCC in the watershed is unclear, as is the relationship between the two. This study used satellite images to extract information on LULCC in the watershed and the Chinese soil loss equation (CSLE) model to evaluate the temporal and spatial evolution of soil erosion in the watershed from 2010 to 2020. The main results showed that (1) the continuous vegetation restoration project in the watershed reduced soil erosion from 2010 to 2015; however, the increased frequency of extreme rainfall events after 2015 reduced its impact. The annual average soil erosion modulus decreased from 10.85 t ha⁻¹ year⁻¹ in 2010 to 8.03 t ha⁻¹ year⁻¹ in 2015 but then increased to 10.57 t ha⁻¹ year⁻¹ in 2020; (2) the main land use and land cover (LULC) type in the Jiuyuangou watershed is grassland, accounting for 62% of the total area, followed by forestland, cropland, buildings, and water. Cropland has the largest multi-year average soil erosion modulus, followed by grassland and buildings, with forestland having the smallest; (3) significant spatial correlations occurred between soil erosion change and LULCC for common ‘no change’ and common ‘gain’ in the settlements, roads, and areas near the human influences with good soil and water conservation, but not other regions due to the influence of climatic factors (heavy rain events). Thus, we should repair terraces, control dams in the watershed, and actively conserve water and soil. This study provides a scientific reference for planning and managing water and soil conservation and ecological environment construction in the watershed.     

退耕还林还草工程实施对洛河流域土壤侵蚀的影响

退耕还林还草工程是中国实施的重要生态环境建设与保护工程,对区域植被覆盖及土壤侵蚀产生重要影响。以洛河流域（陕北黄土高原部分）为研究对象,利用流域通用土壤侵蚀方程（RUSLE）,结合流域降雨、土壤类型、DEM、植被覆盖等数据,定量分析了2000—2010年退耕还林还草工程实施对流域土壤侵蚀的影响。结果表明:（1）洛河流域2000—2010年耕地面积减少,林地、草地面积增加,土地利用变化主要发生在2000—2005年;（2）洛河流域2000—2010年土地利用变化导致植被NDVI平均值增大,耕地变化区域植被NDVI值增加幅度高于耕地未变化区域,表明耕地变化区域植被NDVI增加对耕地区域总体植被NDVI值增加贡献较大;（3）降雨侵蚀力和退耕还林还草工程实施对土壤侵蚀具有明显的影响。受降雨侵蚀力增大影响,2000—2010年洛河流域土壤侵蚀呈增加趋势;不考虑降雨侵蚀力变化情况下,洛河流域土壤侵蚀呈减少趋势,反映出退耕还林还草工程实施对土壤侵蚀的减缓作用。     

1980-2013年闽西地区降雨侵蚀力时空变化特征

闽西地区是福建省土壤侵蚀重点防治区,为研究闽西地区降雨侵蚀力的时空分布格局,根据1980-2013年闽西地区9个站点的逐日降雨数据,利用日雨量模型来计算降雨侵蚀力,采用线性回归、气候倾向率、Mann-Kendall检验和反距离加权插值法(IDW)等方法对区域降雨侵蚀力的时空变化进行分析.结果表明:1)闽西地区多年平均降雨侵蚀力为9 504 MJ·mm/(hm2·h),与降雨量呈极显著正相关(P＜0.o1);2)空间上西高东低,与降雨量分布规律基本一致;3)降雨侵蚀力的年内分布主要集中在3-8月,占到全年的80.12％;4)1980-2013年期间研究区降雨量呈微下降趋势,而整体上降雨侵蚀力呈略微增加趋势,但未达到显著水平(P＞0.05),其中其在夏季呈现上升趋势,而在春秋冬3季呈现下降趋势;5)34年内降雨侵蚀力分别在1995和2002年发生突变.该研究可为该区域土壤侵蚀危险性评估和土壤侵蚀治理工作提供依据.     

蒲河流域退耕前后降水和植被对土壤侵蚀变化的影响

为了定量评价退耕还林还草前后蒲河流域土壤侵蚀变化特征及降水和植被对土壤侵蚀的影响,运用修正后的通用土壤流失方程(RUSLE模型)探讨1990—2019年流域土壤侵蚀变化,结合LMDI模型评估了1990—2000年、2000—2010年、2010—2019年3个时间段植被和降水对流域土壤侵蚀变化的影响。结果表明：30年来,流域侵蚀强度以微度和轻度侵蚀为主,而中度及以上等级的土壤侵蚀面积有逐渐减小的趋势;流域侵蚀情况总体持续向好,植被覆盖度与降雨侵蚀力相互作用驱动了研究区土壤侵蚀的动态发展;2000年以前,降水是影响土壤侵蚀变化的主导因素,随着退耕还林还草工程的实施,植被作用逐渐凸显。蒲河流域的退耕还林还草成效显著,是流域侵蚀防治的有效措施,应在侵蚀较强的流域中上游地区继续加强植被恢复措施。     

渭河流域降雨侵蚀力时空分布特征

[目的]揭示渭河流域降雨侵蚀力的时空变化特征,为区域水土保持规划提供依据。[方法]根据渭河流域及其周边范围30个气象站点1957—2014年逐日降雨资料,采用章文波日降雨量侵蚀模型计算各站点的降雨侵蚀力,分析其空间分布规律和年内分布特征。[结果]渭河流域多年平均降雨侵蚀力值分布范围为806.25~3 510.81 MJ·mm/(hm2·h),平均值1 798.97 MJ·mm/(hm2·h),与多年平均侵蚀性降雨的空间分布基本一致,总体呈现西北低东南高的趋势。渭河流域降雨侵蚀力年内变化呈单峰型,主要集中在7—9月,占全年降雨侵蚀力的63.91%。北部黄土高原地区和关中平原发生水土流失的时期集中在7—9月,而秦岭北麓地区5—10月均有可能发生较大的水土流域,侵蚀风险由西北向东南递增。流域降雨侵蚀力年际波动较大,年际变率Cv值在34%~56%之间,整体而言,流域西北部地区的降雨侵蚀力年际变化幅度大于东南部地区。除洛川、长武、环县、平凉4个站点降雨侵蚀力在研究时段内有所增大外,其余地区降雨侵蚀侵蚀力呈不同速率的减小趋势。[结论]渭河流域降雨侵蚀力时空分布差异显著,尽管流域降雨侵蚀力呈减弱趋势,由于流域地处黄土高原,水土保持与水源涵养工作仍需高度重视。