黄土丘陵区小流域土壤有效水空间变异及其季节性特征

基于213个样点土壤有效水数据,从流域、坡面和沟道三个尺度分析了黄土丘陵区典型小流域土壤有效水在春、夏、秋三个季节的空间变异特征。结果表明,土壤有效水均呈较强空间变异性,其中沟道土壤有效水均值和空间变异强度(标准差和变异系数)均显著高于坡面,坡面和沟道土壤有效水正态性明显好于流域尺度。不同尺度土壤有效水空间变异程度随均值发生变化,变异系数随均值增加呈指数递减趋势。流域和坡面尺度土壤有效水与坡向呈显著正相关关系且相关系数高于其与坡度和高程,而沟道尺度与各地形因子相关关系均较弱。土壤有效水空间变异呈现明显的季节性特征,秋季土壤有效水均值最高而空间变异性最低,夏季土壤有效水均值最低但变异系数最大。流域尺度夏季土壤有效水与高程相关系数显著高于春秋两季,而坡面尺度则相反。此外,土壤有效水抽样不确定性和估算误差随样点数量增加呈非线性递减变化趋势,当样点数超过20个时,增加样点数量的作用有限。     

吉县蔡家川小流域水文响应相似性研究

在地理信息系统平台一美国Micro Images公司开发的TNTmips6.9上,以山西吉县蔡家川小流域1:10000地形图为原始数据,经一系列处理得到该小流域的数字高程模型,之后抽取出6个子小流域.使用自行编写的基于多流向算法的地形指数计算程序,以生成的DEM为源数据,计算出蔡家川小流域及6个子小流域的地形指数.在Excel中处理地形指数,得到各自的地形指数频率分布.以地形指数频率分布是否相似来判断小流域与子小流域水文响应是否相似,结果发现:小流域与4号、5号、7号子小流域水文响应相似.     

DEM水平分辨率对流域特征提取的影响分析

在基于数字高程模型（DEM）的流域地形分析中,栅格DEM的分辨率对分析结果具有很大的影响。以舒城县内面积为7.9 km²的龙潭小流域作为研究区域,分别对分辨率为5 m×;5 m～50 m×;50 m的10幅DEM数据进行流域特征提取和分析,计算地形指数并分析其分布特征。研究表明:在小流域尺度上,DEM分辨率的变化对流域面积、最长河道长度等参数影响不大,对河道总长度、河网密度及平均坡度等参数有较大影响,对流域特征的提取影响规律为DEM分辨率越低,提取的流域特征越粗糙;且分辨率低于15 m的DEM计算出的地形指数值较为离散、概率分布曲线形状较之5 m分辨率DEM的地形指数概率分布曲线有明显不同,表明分辨率低于15 m的DEM对小流域水文地形信息的反映较差,为小流域尺度水文模型DEM数据适宜分辨率选取提供一定的理论依据。     

极端降雨对晋西黄土区农地流域泥沙连通性的影响

[目的]研究极端降雨事件对小流域坡沟系统泥沙连通性的影响,进而为流域综合治理与灾后重建提供理论依据。[方法]以地处黄土残塬区的晋西吉县蔡家川农地小流域为研究区,采用无人机与遥感影像对2021年10月山西极端降雨事件前后坡沟系统进行航测与实地调查,分析极端降雨前后的景观格局变化,量化坡沟系统泥沙连通性,识别滑坡点位空间分布与地形特征,评价流域内典型工程措施对极端降雨的响应。[结果]农地流域此次降雨历时84 h,累计降雨量160.4 mm,降雨强度1.9 mm/h,降雨频率0.16%,为百年一遇的极端暴雨。暴雨后流域斑块数量增加,景观形状指数增大,蔓延度指数减小,香农多样性指数减小。暴雨前流域内泥沙连通性分布不均,暴雨后泥沙连通性增大。暴雨后滑坡位点泥沙连通性减小,滑坡多发生在0°～10°和40°～50°的条件下,所占比例分别为29.11%和17.74%。[结论]极端暴雨事件诱发的滑坡影响了泥沙连通性,根据泥沙连通性空间变化可识别水土流失位点,能够用于评估典型水土保持工程措施对极端降雨的响应,研究结果可为流域综合治理及极端降雨事件发生后开展生态恢复提供支撑。     

黄土丘陵区土壤水分空间分布与环境因子的关系

为揭示黄土丘陵区土壤水分空间分布规律及其与环境因子的关系,在延河流域,运用自然间隔法划分样区和布设样点,通过定位观测和样品采集,采用统计分析和冗余分析(RDA)方法,研究土壤水分空间分布规律及其与环境因子的关系。结果表明:不同样区土壤水分均值以万花山最高,镰刀湾最低,土壤水分由南向北逐渐降低,可将其划分为4大水分梯度即14.64%、12.36%、10.32%和8.76%;除高桥、县南沟和招安镇3个样区的土壤水分随着土层加深呈现增加的趋势,其他样区呈现先增后减的趋势;土壤水分空间分布具有明显的环境梯度特征。流域东南部土壤水分由年均温度主导,西南部由年均降雨主导,北部由年均蒸散主导;年均蒸散和年均降雨是流域土壤水分的主控因子,地形和土地利用对土壤水分的影响在流域尺度上不明显。环境因子的综合作用形成流域土壤水分的空间生态梯度。研究对进一步认识黄土丘陵区土壤水分空间格局及其与环境因子的关系具有重要作用,该结果可为黄土丘陵区水土保持植被规划提供理论依据。     

砒砂岩区典型小流域表土有机质含量空间自相关格局及影响因素

以砒砂岩区鲍家沟小流域为研究对象,运用地统计学和灰色关联度相结合的方法,研究砒砂岩区小流域表土有机质的空间自相关特征及影响因素。结果表明:(1)砒砂岩区小流域表土有机质空间变异的半方差函数拟合模型为指数模型,块金效应值为60.66%,属中等程度的空间相关性,流域表土有机质整体呈沟底坡面山脊的规律。(2)全局空间自相关分析显示,表土有机质具有明显的空间自相关性(Z值为2.80),各向异性的空间自相关性与径流流向关系密切,局部空间自相关特征以高值聚集和低值聚集类型为主,存在少量的高低值聚集异常区。(3)高值聚集现象主要出现在流域中部的沟谷和乔木林地区域。低值聚集区集中分布在流域下部的裸露坡面区,异常区在流域的上部和下部均有分布,集中坡面草地。(4)土壤有机质空间自相关性与环境因子的灰色关联分析的结果显示,高值聚集区地形湿度指数的关联系数最高(0.498),低值聚集区坡位关联程度最高(0.489),高/低值异常区域土地利用方式关联程度最高(0.329)。地形因素是促使砒砂岩区小流域表土有机质高值聚集区形成的主导因素,土地利用能够干扰表土有机质高/低值聚集区的形成。     

黄土高原藉河流域1962-2008年径流变化特征

基流是河川流量的重要组成部分,尤其在干旱的黄土丘陵沟壑区径流量中占有很高比重,为枯季的河流提供流量补给,对黄土丘陵沟壑区基流的特点和影响因子的研究有助于合理调控水量和高效使用水资源。采用数字滤波法分别对蔡家川6个嵌套小流域2006—2008年日径流量进行基流分割求算基流指数,并且分析了次降雨量、土地利用、植被类型和地形特征等对基流的影响。结果显示,该地区流域的年平均基流指数范围为0.68～0.82。随着次降雨量增加基流指数减小;土地利用类型中的农地、灌丛和人工林对基流产生负影响;基流指数与流域河网密度和河流比降等线性相关。应用多元线性回归分析得出该区域基流指数BFI与次降雨量P,河网密度D和河流比降S成线性关系,进而分析了研究区内无观测数据的流域的基流。     

黄土丘陵区小流域淤地坝纪录的泥沙沉积过程研究

淤地坝是黄土丘陵区小流域水土流失治理的重要工程措施之一,在拦蓄泥沙的同时,也记载了小流域侵蚀产沙的历史变化过程及特征.该研究根据流域历史降雨资料,分析了黄土丘陵区关地沟小流域淤地坝1959～1987年泥沙沉积旋回变化及各旋回层泥沙中、小流域沟间地和沟谷地表层土体中放射性同位素137Cs含量,研究了小流域侵蚀产沙变化过程及泥沙主要来源.结果表明:该小流域在淤地坝建设初期,侵蚀产沙强度很大,其后产沙强度由强变弱,呈显著降低趋势,淤地坝内沉积泥沙的70%来源于沟间地;微小流域与较大流域在泥沙来源方面存在较大差异.     

基于元胞自动机的黄土小流域地形演变模拟

黄土高原以沟沿线为基准分为正地形和负地形2种基本的地貌形态,黄土小流域正负地形演变是黄土高原地貌形态发育的缩影。该文采用元胞自动机建模方法,对人工降雨条件下室内黄土小流域正负地形的动态演变过程进行建模与模拟。试验使用近景摄影测量方法监测小流域发育过程,处理获得10mm分辨率的数字高程模型。模拟迭代过程逼真地刻画了黄土负地形区向正地形区不断蚕食的动态演化过程,并能反映出非常重要的黄土陷穴现象的发生。模拟结果在数量上和空间分布上都取得了较好的模拟效果。研究认为元胞自动机建模方法可以用来模拟黄土小流域的正负地形演变,有助于揭示黄土地形演化机制。     

生态清洁小流域地表水水质变化规律及成因分析——以北京市神堂峪生态清洁小流域为例

以北京市怀柔区神堂峪小流域地表水8年监测资料为基础,分析了小流域地表水时间、空间变化规律,并对小流域水质总体情况进行了评价。结果表明:(1)小流域地表水高锰酸钾指数(CODMn)及总磷(TP)两项指标总体处于Ⅰ~Ⅱ类水质标准,但多数时间总氮(TN)超标严重。(2)从小流域地表水水质时间变化看,高锰酸钾指数和总磷年际变化、季节变化不大,总体比较稳定;地表水总氮秋季劣于夏季;从年际变化看,总氮呈现先上升后下降趋势。(3)从小流域地表水水质空间变化看,河流沿程两个断面总氮超标明显。基于水质变化成因分析,对生态清洁小流域建设和管理提出了对策建议。     

岔巴沟流域泥沙输移比时空分异特征及影响因素

本文以团山沟单元小流域作为流域系统产沙的源地，将其它中小流域输沙模数与单元小流域侵蚀模数之比定义为泥沙输移比，系统的研究了岔巴沟流域次暴雨泥沙输移比的时空变化特征及降水水文影响因子和地貌形态因子的综合影响。研究发现，从长远来看，流域系统的侵蚀与产沙可达到平衡，但就次降雨或年度而言，流域系统经常处于泥沙滞留和滞留的泥沙重新侵蚀搬运的状态。降雨量、径流系数、降雨时间、水流平均含沙量能很好的表达岔巴沟各流域次暴雨泥沙输移比，在考虑地貌形态因子的影响后，得到了岔巴沟流域次暴雨泥沙输移比的降水水文因子与地貌形态因子关系的综合表达式。     

基于地形因子的土壤侵蚀评价指数修正 ——以陕北安塞集水区为例

地形是影响土壤流失的重要因素,小流域尺度上的土壤侵蚀评价指数(SL_(sw))对于地形的研究过于简单,因此本研究对SL_(sw)中的地形因子(G)进行修正,进而得出G因子修正后的土壤侵蚀评价指数(SL_(sw)_G)。以黄土丘陵沟壑区——安塞集水区为研究区,基于GIS技术,利用2006—2012年安塞集水区的数字高程模型(DEM)数据、水文观测站的日降雨量数据、土壤采样数据和土地利用数据,计算研究区2006—2012年逐年的SL_(sw),利用安塞集水区实测的输沙量,验证修正的SL_(sw)_G指数的有效性,并分析安塞集水区土壤侵蚀强度的时空变化特征。结果表明,修正前后土壤侵蚀情况分布基本相同,均呈现东南部地区SL_(sw)指数高,而西北部地区相对较低。在安塞集水区东南部,由于人为因素的影响,土壤保持措施相对较弱,同时土壤中黏粒和粉粒质量较轻,黏粒和粉粒湿时有明显的黏结性,降雨过程中容易被水冲刷;根据土壤采样点的采样数据表明,东南部地区土壤中黏粒和粉粒的含量较高,较容易造成土壤侵蚀。修正前后指数通过T检验得出,SL_(sw)和SL_(sw)_G具有方差齐次性,P=0.0370.05;通过与实测输沙量的比较,修正后SL_(sw)_G与实测输沙量的相关系数大于修正前SL_(sw)与实测输沙量的相关系数(0.390.36),修正后的相关性较修正前的相关性有所增加,说明修正是有效的,修正后的SL_(sw)指数能够更好地评价研究区域土壤侵蚀状况。     

黄土高原丘陵沟壑区临界地貌侵蚀产沙特征

深入研究流域临界地貌形态对侵蚀产沙的作用机制至关重要,也是建立流域侵蚀产沙预测模型的关键所在。该研究以黄土高原丘陵沟壑区岔巴沟为研究对象,开展了流域次降雨侵蚀产沙的BP人工神经网络(back propagation artificial neutral network,BPANN)模型与多重线性回归(multiple linear regression,MLR)模型比较研究,定量分析了流域侵蚀产沙的敏感因子及影响程度,并使用分形信息维数临界值和相对应的变量建立临界地貌侵蚀产沙预测模型,阐明临界地貌侵蚀产沙特征。结果表明,在侵蚀产沙模数预测方面,BPANN模型较MLR模型具有更好预测性能,能够有效表征综合条件下侵蚀产沙的动态变化过程。径流深和径流侵蚀功率对侵蚀产沙以及水文响应的影响程度受地貌形态因素制约。当分形信息维数大于地貌临界值时,采用径流侵蚀功率的预测精度高于径流深;相反,分形信息维数小于地貌临界值时,采用径流深的预测精度高于径流侵蚀功率。以分形信息维数为界,分别引入径流深或径流侵蚀功率所建立的临界地貌侵蚀产沙预测模型,具有较高的预测精度,具有一定的可行性、可靠性和普适性。     

Topographic variation of soil nitrogen mineralization and microbial biomass in Japanese cedar (Cryptomeria japonica D. Don) stands at Myougodani watershed,Toyama, Japan

The spatial variability of nitrogen (N) mineralization, nitrification, and microbial biomass was investigated using surface soils from various topographic positions at a relatively small watershed with Japanese cedar (Crgptomeria japonica D. Don) plantations. The watershed topography was characterized using a topographic index derived from GIS analysis. The topographic index reasonably reflected the spatial variability of the soil water conditions, total soil carbon (C) and N contents, and exchangeable base concentrations. However, this index was not significantly correlated with the spatial variability of net N mineralization and microbial biomass. Topographic index and soil properties (total soil C and N contents, C / N ratio, exchangeable base concentrations, and clay content) were subjected to principal component analysis to eliminate multiple-collinearity among the variables, and express the variables as new orthogonal variables. Principal component analysis showed that the soil properties could be divided into two groups: PC1 (soil nutrient pools) and PC2 (soil clay content). The topographic index was closely correlated with PC1 and not significantly correlated with PC2. Regression of PC scores on net N mineralization and microbial biomass indicated the relatively high contribution of PC2 to the variability in N mineralization and microbial biomass. This result suggested that not only topographic factors but also the clay content exerted an important influence on the spatial pattern of N mineralization and microbial biomass within a watershed with single species forests.     

单一流向算法和多流向算法下的地形指数比较研究——以山西吉县蔡家川小流域为例

在地理信息系统平台———美国Micro Images公司开发的TNTmips6.9上,以山西吉县蔡家川小流域1/10000地形图为原始数据,经一系列处理得到该小流域的数字高程模型。使用自行开发的基于单一流向算法和多流向算法的地形指数计算程序,以生成的DEM为源数据,计算出蔡家川小流域的地形指数。通过对两种算法下地形指数的分析比较发现:多流向算法下得到的地形指数其最大值、中值、最小值均小于单一流向算法下的值,而且分布区间也偏小。     

Factors determining soil nutrient distribution in a small-scaled watershed in the purple soil region of Sichuan Province, China

Determining soil nutrient distribution is critical to identify sites which are at risk of N and P loading. Equally important are determining factors that influence such distribution (e.g. land use, land management, topography, etc.). In this research, soil nutrient distribution and its influencing factors were studied in a small-scaled watershed in the purple soil region of Sichuan Province, China. The watershed is 1.3 km² with a complex land management system including agriculture and forestry. Surface soil samples (0–20 cm) from 48 sites within the watershed were collected in the spring of 1999 and analysed for chemical properties. When spatial distribution patterns of soil organic matter and soil nutrients were considered, several patterns were evident. Soil organic matter and total nitrogen coincided with high soil nutrients in the center of the watershed. Total phosphorus was linked to low soil nutrient contents on hilltops, while total potassium was characterized by low variability and high soil nutrient content throughout the watershed. Water-soluble nutrients in soils were highly variable throughout the watershed. Results of this study indicate that land use, topography and other variables play important roles in controlling the spatial distribution of most soil nutrients. However, the relative roles of these indices were nutrient specific. The relationship was therefore complex. Land use, silt, and sand content contributed to a high level of heterogeneity for soil organic matter and total nitrogen with the former being the dominant factor. Land use, particle size distribution (silt and sand) and topographic factors (slope and elevation) contributed to the variability of total phosphorus. However, particle size distribution and topographic factors were the dominant factors affecting total phosphorus. Elevation influenced the concentration of total potassium and land use controlled the concentration of dissolved phosphorous. No significant relationship was found between the studied characteristics and nitrate nitrogen.     

基于小流域自然形态的废弃矿区地形重塑模拟

地貌重塑是废弃矿区土地复垦与生态重建的重要基础部分和重点研究的技术问题之一。该文根据流域地貌学及其自相似原理,利用ArcGIS技术重新规划了废弃矿区的子流域及沟道、计算了矿区邻近未干扰子流域地貌形态特征数据并作为参照的标准;在此基础上结合Geofluv模型重建了北京市房山区黄院废弃采石场的小流域地貌,探讨了基于小流域自然形态的废弃矿区地貌重塑原理与技术方法,分析了重塑后的与未干扰的子流域形态特征间关系。结果表明,重塑后子流域地貌形态是相对稳定的、自然的,并与未干扰的子流域形态特征比较相似;用地貌系统信息熵值判断出重塑后地貌起伏变化小,受侵蚀强度弱,水土流失趋向于非常缓和。该文研究成果为废弃矿区地貌重塑的研究提供了一种新思路。     

遥感、GIS辅助下流域空间离散化方法研究

以江西兴国潋水河流域为研究区 ,设计了流域—子流域—水文响应单元的空间离散方案和实现步骤。在遥感、GIS技术支持下 ,应用了基于栅格的数字高程模型 (DEM)的流域水文建模方法 ,进行了流域河网的自动生成 ,子流域的自动划分以及流域边界生成研究 ,根据流域地形特征将整个流域分割成多个子流域。在分割出的每个子流域内部 ,通过数字土壤图和土地利用图的叠加统计分析生成单一土地利用类型和土壤类型组合的水文响应单元 ,将研究区离散成为 6 2个子流域 ,399个水文响应单元 ,实现了分布式流域建模的空间离散化 ,在这个过程中 ,研究解决了平坦区河网精确生成和流域边界的误差改正等技术难题。     

流域地貌分形特征与侵蚀产沙定量耦合关系试验研究

流域地貌形态科学、准确和综合量化成为建立具有广泛适用性的流域土壤侵蚀预报模型的关键科学问题之一。分形理论的提出为流域地貌形态定量研究开辟了新的思路。本文依据分形理论，在建立小流域概化模型基础上，采用模拟降雨试验、高精度摄影测量和GIS技术，对流域模型地貌形态分形特征与侵蚀产沙定量耦合关系进行了研究。结果表明，基于消除了降雨特征影响的相对输沙率，可将流域模型侵蚀产沙过程划分为初期、活跃期和稳定期3个阶段；在不同侵蚀产沙时段，流域模型地貌形态分形信息维数Di呈现与相对输沙率Sr基本类似的变化趋势，即先增大再减小、最后趋于平稳；流域模型相对输沙率Sr与地貌形态分形信息维数Dr以乘幂形式呈显著正相关，相关指数r^2为0．7423；地貌形态分形信息维数Dr较好反映了地貌形态特征对流域模型侵蚀产沙过程的影响，可以作为流域模型侵蚀产沙过程预报地貌形态特征综合量化指标。     

ANN‐based pedotransfer and soil spatial prediction functions for predicting Atterberg consistency limits and indices from easily available properties at the watershed scale in western Iran

Atterberg consistency limits (liquid limit, LL; plastic limit, PL; shrinkage limit, SL) and indices (plasticity index, PI; friability index, FI) are useful indicators of soil mechanical behaviour. This study was conducted to evaluate the use of soil and environmental data for predicting Atterberg limits or indices using artificial neural network (ANN) models at the watershed scale in western Iran. The LL, PL, SL, PI, FI, particle size distribution, organic matter (OM) and calcium carbonate equivalent (CCE) were measured in soil samples collected from 113 locations. Three sets of readily available properties were employed as inputs. The first of these data sets or models consisted of soil properties. The second included topographic attributes and normalized difference vegetation index (NDVI), and the third was a combination of soil, topographic attributes and NDVI. Developed ANN models could explain a majority of the variability (62–94%) in Atterberg limits and indices. Greatest and poorest performances were attributed to the third and first models, respectively. No significant efficacy difference was observed between the second and third models. Therefore, the second data set with its readily available environmental variables is suggested for use in predicting Atterberg limits and indices at the regional scale. Sensitivity analysis showed that NDVI, OM, clay content, CCE and topographic attributes (wetness index, elevation, plan curvature and slope) could explain much of the variance associated with Atterberg limits and indices at the watershed scale in western Iran.