四川自然土壤和旱耕地土壤可蚀性特征研究

应用美国通用土壤流失方程 (USLE)和土壤侵蚀预报模型 (WEPP)中的土壤可蚀性K值 ,对四川各类自然土壤和旱耕地土壤可蚀性特征进行了研究。结果表明 :土壤可蚀性K值与土壤理化性质直接相关 ,自然土壤和旱耕地土壤可蚀性K值在 0 2 68～ 0 3 44之间 ,紫色土的分布面积和K值较大 ,是易遭受侵蚀的土壤。应采取增施有机肥、实行坡改梯等措施 ,加强对耕地、高可蚀性土壤侵蚀的综合防治     

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。     

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。     

湖北丹江口水库库区小流域土壤可蚀性特征

土壤自身的可侵蚀性是土壤侵蚀发生的内在因素。由于具有明确的物理意义和方便的测定方法,土壤可蚀性K指标值成为水土流失预报模型的一个重要参数。采用EPIC中土壤可蚀性K值计算方法,对丹江口水库库区内1.94km2的五龙池小流域的K值进行了计算。结果显示,研究区内土壤可蚀性K值平均为0.0302thm2h(MJmmhm2)-1,与我国其他有黄棕壤分布地区已有的研究结果相一致。小流域土壤可蚀性存在一定的空间变异,但变异性不大(变异系数14.7%),86.56%土地面积上的K值位于0.0264～0.0330之间。从土壤可侵蚀性强弱判断,该区土壤为易侵蚀土。利用反距离权重插值(IDW)进行了K值图的制作,并简要介绍了K值图的应用。     

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。     

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。     

中国土壤可蚀性值及其估算

土壤可蚀性是评价土壤对侵蚀敏感程度的重要指标，也是进行土壤侵蚀预报的重要参数。本文运用野外观测资料，研究了我国不同水土流失区的土壤可蚀性值问题。根据实测资料，计算给出了一组土壤可蚀性实测值。并利用这组实测值。对我国土壤可蚀性估算问题进行了探讨。结果表明，国外现有的可蚀性估算模型不能直接应用于我国土壤的可蚀性计算，估算值明显大于实测值。但估算值与实测值之间存在有良好的线形关系。最后提出了我国不同地区及不同资料占有情况下的土壤可蚀性估算方法。本文研究结果可以直接用于我国土壤侵蚀预报中土壤可蚀性计算。     

冻融对土壤团聚体特征以及可蚀性K值的影响

为明确冻融作用对土壤团聚体特征的影响,并探讨冻融破坏机理下土壤可蚀性变化,以河北省深州市土壤为研究对象,分析研究了0—10,10—20 cm深度土壤水稳性团聚体中各粒径团聚体含量、0.25 mm水稳性团聚体含量WSA、团聚体平均质量直径MWD、团聚体几何平均直径GMD、分形维数D和可蚀性K值之间变化。结果表明:含水量是影响土壤水稳性团聚体含量的直接因素之一;冻融作用使大团聚体破解、分离,导致团粒结构比例失调,土层自上而下团粒呈逐渐细化状态;分形维数D表明2～1 mm粒径团聚体含量对0—20 cm深度土壤稳定性起关键因素;可蚀性K值表明,冻融作用降低了土壤抗侵蚀能力,沿土层深度方向,土壤可蚀性K值逐渐增加,抗侵蚀能力逐渐降低。冻融作用使团聚体破碎,土壤可蚀性增加。本研究为冻融作用机理下土壤侵蚀预报提供科学参考。     

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。     

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。     

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。     

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.     

土壤可蚀性K值的计算和K值图的制作方法研究——以南京市方便水库小流域为例

本文介绍了土壤可蚀性K值的计算和K值图的制作方法。涉及利用公式法计算该区的土壤可蚀性K值的参数设置方法,和运用地统计学的协同克里格空间插值的方法进行K值图的编制方法,并对K值图在水土保持、水土流失定量监测、生态与环境等方面的应用作了简要说明。     

青藏高原土壤可蚀性K值的空间分布特征

土壤可蚀性反映了土壤对水力侵蚀作用的敏感性,是进行土壤侵蚀评价和预报的重要参数。收集了青藏高原1 255个典型土壤剖面资料,采用模型计算和面积加权分析方法确定了每一个土壤亚类的土壤可蚀性K值,结合青藏高原1∶100万土壤类型图,分析了青藏高原土壤可蚀性K值的空间格局特征。结果表明,青藏高原土壤可蚀性K值平均为0.230 8,低可蚀性、较低可蚀性、中等可蚀性、较高可蚀性和高可蚀性土壤面积分别占该区面积的5.60%,18.23%,24.35%,44.02%和7.80%。土壤可蚀性以中等可蚀性和较高可蚀性为主,二者分布面积之和达1.77×106 km2,占青藏高原总面积的68.37%;较高可蚀性、高可蚀性土壤主要分布在青藏高原中西部的羌塘高原、柴达木盆地和横断山区的低海拔河谷中。青藏高原土壤可蚀性K值具有明显的垂直分异特征,在横断山区最为显著,土壤可蚀性随海拔高度升高而降低。不同海拔高度的水热分异影响了土壤的理化特性,进而决定了青藏高原土壤可蚀性的垂直分带特征。     

Soil Erodibility and Physicochemical Properties of Collapsing Gully Alluvial Fans in Southern China

In southern China, collapsing gully erosion produces massive deposits of sediment on the plough layer of alluvial fan farmland, leading to reduced nutrients, increased erodibility, and even desertification. The aim of this study was to investigate soil erodibility (the factor K in the universal Soil Loss Equation, USLE) and physicochemical properties of the alluvial fans of the most severe collapsing gully erosion areas (Hubei, Jiangxi, Fujian, and Guangdong provinces) in southern China. The soils of the collapsing gully alluvial fans had a higher bulk density, but a lower total porosity, saturated water content, and silt and clay fractions than the control (CK) soils from the farmland without desertification. Soil quality gradually decreased from fan edge to fanhead. Significant decreases were found in soil pH, organic matter, cation exchange capacity, and total potassium, nitrogen, and phosphorus, as well as available nitrogen, phosphorus, and potassium, resulting in a gradual decrease in soil nutrients from the fanedge to the fanhead. Soil erodibility was greatest in the fanhead, and soil erodibility K values of the alluvial fans were 53.71%, 66.28%, 67.53%, and 71.68 % greater than that in those of the CK soils of Hubei, Jiangxi, Fujian, and Guangdong, respectively, indicating a significant correlation between the soil erodibility K values and physicochemical properties, particularly sand fraction and organic matter content. The results provide new insights into the relationship between soil physicochemical properties and erodibility of alluvial fans, and suggest that improving soil structure might increase soil fertility in the collapsing gully alluvial fan farmland.     

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。     

基于CSLE模型的巴基斯坦土壤侵蚀评价

通过制作土壤侵蚀图,分析土壤侵蚀主控因子,为巴基斯坦水土流失与保护提供合理的科学依据及治理参考。以土壤侵蚀抽样调查单元数据和土壤侵蚀因子数据为数据源,基于CSLE模型分别以空间插值法和地图代数法定量计算巴基斯坦水蚀区土壤侵蚀图,以空间插值结果为参照对地图代数计算结果做直方图匹配得到巴基斯坦水蚀速率图;采用水利部SL 190—2007标准对巴基斯坦风蚀强度进行了定性评价;使用分类决策树分析土壤侵蚀的主控因子。结果表明,空间插值法制图具有空间预测的准确性,地图代数法制图可以表现良好的局地变异特征;直方图匹配土壤侵蚀图兼具这2种方法的优点,土壤水蚀速率平均值为972.9 t/(km²·a),水蚀区土壤侵蚀比较严重,风蚀区以剧烈风蚀和极强烈风蚀为主,大部分地区生物措施因子是影响土壤侵蚀的主控因子,耕作区和山区的主控因子分别是R因子和LS因子。