水蚀过程的土壤可蚀性研究述评

土壤可蚀性是建立土壤侵蚀预报模型的重要参数,在土壤侵蚀研究中占有重要地位.该文基于土壤内在性质和侵蚀动力对土壤可蚀性评价指标与体系、土壤可蚀性的测定与计算方法以及土壤可蚀性动态变化等方面进行阐述,全面评述了目前国内外土壤可蚀性的研究进展,分析了当前土壤可蚀性研究存在的问题,指出了尚需加强的研究领域,包括土壤可蚀性评价指标体系、土壤可蚀性动态变化规律和土壤侵蚀机理研究等.     

基于GIS和RS的巢湖流域水土流失评估

基于地理信息系统(GIS)和遥感技术(RS),提取了巢湖流域地表覆盖、水土保持措施、坡度坡长、土壤可蚀性、降雨侵蚀力5个主要影响水土流失的因子,并运用修正的通用土壤侵蚀模型(revised univer-sal soil loss equation,RUSLE)估算土壤侵蚀量,生成水土流失等级分布图,从而完成对巢湖流域水土流失现状和空间分布特征的评估分析.结果表明,巢湖流域水土流失主要为微度侵蚀和轻度侵蚀,分别占流域总面积的93.87％和6.04％.此外,坡度和植被覆盖是影响流域土壤侵蚀的主要因素.研究结果可为巢湖流域水土流失治理及决策提供科学参考.     

黄土高原丘陵沟壑区土壤侵蚀研究

土壤侵蚀是世界性的环境问题,通过对近年来黄土高原丘陵沟壑区土壤侵蚀研究成果的综合分析,详细论述了这类地区土壤水力侵蚀的类型与机理、土壤侵蚀的营力机制、主要影响因素及流域产沙的预报与防治。指出,实现土壤形成与流失、输运与沉积、“利”与“害”、侵蚀和保持的动态平衡,是土壤水力侵蚀研究的主要方向。     

黄土高原丘陵沟壑区土壤侵蚀研究进展

通过对近年来黄土高原丘陵沟壑区土壤侵蚀研究成果的综合分析 ,详细论述了这类地区土壤水力侵蚀的类型与机理、土壤侵蚀的营力机制、主要影响因素及流域产沙的预报与防治 ;指出了土壤形成与流失、输运与沉积、“利”与“害”、侵蚀和保持的动态平衡 ,是土壤水力侵蚀研究的主要方向     

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。     

土壤可蚀性在WEPP模型中的应用

影响土壤侵蚀过程的关键因素是侵蚀力和土壤可蚀性。土壤可蚀性是定量计算土壤流失的重要指标和土壤侵蚀预报模型中的必要参数。WEPP是由美国农业部开发的新一代水蚀预测模型 ,该模型以土壤可蚀性为必要参数 ,并将其分解为细沟间可蚀性 (Ki)、细沟可蚀性 (Kr)和临界剪切力 (τc)来预报流域径流形成与土壤侵蚀过程     

坡面流输沙能力与土壤可蚀性参数对细沟土壤侵蚀过程影响的有限元计算模型研究

土壤侵蚀预报模型对于定量评价水土保持效果,合理制定水土保持措施等具有重要意义。细沟侵蚀模型是土壤侵蚀预报模型的重要组成部分。本研究建立了一个以物理概念为基础的细沟侵蚀预报模型,模型包括水流连续性方程、水流动力学方程和泥沙运移方程;同时,模型改进了部分参数的计算方法,以线性形式的水流输沙能力计算方法取代原有的对数形式方法,将土壤最大剥蚀率用于土壤可蚀性参数的计算;采用有限元方法对模型进行顺序求解;Visual C++语言数值计算程序被用来模拟细沟侵蚀产沙变化过程,并进行了一系列室内试验验证该数学模型、模型参数及数值计算方法。结果表明,模型预测值和实测值具有很好的一致性,改进的模型参数计算方法能够准确地反映土壤可蚀性参数与水流输沙能力对细沟侵蚀过程的调控作用。     

影响土壤水蚀的环境因子分析

土壤侵蚀是一种复杂的人文和地理过程,受到众多环境因子的影响。综合介绍了影响土壤水蚀的降雨侵蚀力、植被覆盖与水土保持措施、地形、土壤可蚀性因子,并定性分析了各因子对土壤侵蚀的影响,以期促进该项研究工作的深入开展。     

牡丹江市退耕还林前后自然状态下土壤侵蚀敏感性变化研究

根据通用水土流失方程,选取降雨侵蚀力、土壤可蚀性、地形起伏度、植被覆盖4个自然因子,在遥感和GIS技术支持下完成了牡丹江地区退耕还林前后土壤侵蚀敏感性评价。研究结果表明,(1)研究区土壤侵蚀以轻度敏感和中度敏感为主,退耕还林前后二者面积比例分别为39.61%与29.04%和37.79%与34.03%。(2)在空间分布上,南部地区以不敏感和轻度敏感为主,且退耕后,西南部不敏感面积增加;北部地区以中度敏感为主,退耕前中度敏感、高度敏感和极敏感呈相互镶嵌的格局,退耕后三者的分布呈较强的规律性。(3)退耕前,土壤可蚀性对土壤侵蚀的作用很强,降雨侵蚀力作用一般,但退耕后,特别是极敏感区土壤可蚀性作用大大降低,而降雨侵蚀力作用则明显增强。总体而言,退耕还林使区域土壤侵蚀敏感性有所改善,但在高度敏感和极敏感区域加强水土保持工作仍然迫切。     

红壤团聚体特征与坡面侵蚀定量关系

为明确红壤结构特征对坡面侵蚀过程的影响,选取6种典型红壤为研究对象,通过团聚体稳定性分析和野外原位人工模拟降雨试验,就红壤团聚体稳定性特征与坡面侵蚀过程定量关系进行了初步探讨。结果表明：在野外尺度上,红壤团聚体稳定性是影响坡面侵蚀的重要因素;能定量描述土壤可蚀性的团聚体特征参数Ka,与径流强度、产沙强度等侵蚀参数显著相关;将Ka代入WEPP模型,建立了细沟间侵蚀预测方程,方程可决系数较高（R2＝0.86）,显示了较好的预测性能。该研究扩展了团聚体稳定性作为土壤可蚀性指标的适用范围,为红壤侵蚀机理研究提供了新思路。     

WEPP模型中细沟可蚀性参数估计方法误差的理论分析

细沟土壤侵蚀在坡面土壤侵蚀占有重要地位。土壤可蚀性参数是WEPP模型中计算预报/计算细沟土壤侵蚀中极其重要的参数。WEPP模型现在采用的可蚀性参数是用长的细沟/径流小区试验以细沟侵蚀产沙估计得到的最大可能剥蚀率为基础获得的。该文分析了细沟侵蚀产沙随沟长的变化关系，分析了可蚀性参数估计误差的来源。从理论上推导出了计算现有WEPP可蚀性参数估计误差的计算方法。理论分析表明，对于限定性细沟，可蚀性参数的估计误差主要来源于细沟最大可能剥蚀率的估计值。最大可能剥蚀率的理想估计值是水流载沙量与细沟长度的函数关系在细沟     

利用侵蚀模型普查黄土高原土壤侵蚀状况

土壤侵蚀普查对于土地资源保护和自然灾害防治具有重要意义。为了测试抽样方法和土壤侵蚀模型在土壤侵蚀普查中的适用性,该文以陕西吴起县为试点,采用1%均匀抽样方法,调查39个抽样单元的土壤侵蚀影响因子,使用中国侵蚀预报模型CSLE(Chinese soilloss equation)估算土壤侵蚀模数,并与基于遥感数据的水蚀分级分类方法进行比较。两种方法估算的全县平均土壤侵蚀模数分别为4571和5504t/(km2a),但不同分级侵蚀强度的面积和空间分布存在较大差异。抽样方法在土地利用与覆盖、水土保持措施及土壤特性方面获得的信息量大于遥感方法,同时对于区域具有很好的代表性;使用模型估算土壤侵蚀考虑的影响因子与分级方法相比,还包括了土壤可蚀性、坡长因子以及水土保持措施因子等,由此计算的土壤侵蚀模数和强度具有更高的可信度。因此,虽然基于抽样方法和土壤侵蚀模型的土壤侵蚀普查方法也存在一定的问题,但与土壤侵蚀分类分级方法相比具有明显的优越性。     

延河流域三种土壤可蚀性K值估算方法比较

土壤可蚀性因子K是表征土壤侵蚀作用的敏感指标。采用3种土壤可蚀性K值估算方法(Torri.D模型、EPIC模型、Shirazi公式法)对延河流域土壤可蚀性进行对比研究,以实测K值为依据,采用相关性分析和模型估算筛选出符合该区侵蚀特点的土壤可蚀性估算方法。结果表明:延河流域土壤中有机碳、黏粒、粉粒含量随植被覆盖度的变化由北向南逐渐增加,平均质量直径(D_(MW))表现为森林森林草原草原,K_(EPIC)和Kshirazi与D_(MW)呈正相关,而Torri.D模型估算K值(K_(Torri.D))与D_(MW)呈相反的变化趋势,即从草原到森林草原再到森林,土壤团聚体稳定性和抗侵蚀性逐渐增加。K_(Torri.D)的变化范围为0.068~0.147 5,高于真实K值(0.031 2~0.079 6),相比于其他两种方法,Torri.D模型平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)更接近于0,而精度因子(Af)更接近1,具有更高的可信度,更加适用于延河流域土壤侵蚀敏感性评价和土壤流失量预测。     

Erodibility of agricultural soils on the Loess Plateau of China

Soil erodibility is thought of as the ease with which soil is detached by splash during rainfall or by surface flow. Soil erodibility is an important factor in determining the rate of soil loss. In the universal soil loss equation (USLE) and the revised universal soil loss equation (RUSLE), soil erodibility is represented by an erodibility factor (K). The K factor was defined as the mean rate of soil loss per unit rainfall erosivity index from unit runoff plots. Although high rate of soil loss from the Loess Plateau in China is well known and widely documented, it is remarkable that there is little systematic attempt to develop and validate an erodibility index for soils on the Loess Plateu for erosion prediction. Field experimental data from four sites on the Loess Plateau were analyzed to determine the K factor for USLE/RUSLE and to compare with another erodibility index based on soil loss and runoff commonly used for the region. The data set consists of event erosivity index, runoff, and soil loss for 17 runoff plots with slope ranging from 8.7 to 60.1%. Results indicate that the K factor for USLE/RULSE is more appropriate for agricultural soils on the Loess Plateau than the erodibility index developed locally. Values of the K factor for loessial soils range from 0.0096 to 0.0269 t h/(MJ mm). The spatial distribution of the K value in the study area follows a simple pattern showing high values in areas with low clay content. For the four sites investigated, the K factor was significantly related to the clay content, (K=0.031−0.0013 Cl, r²=0.75), where Cl is the clay content in percent. The measured values of the K factor are systematically lower than the nomograph-based estimates by a factor of 3.3–8.4. This implies that use of the nomograph method to estimate soil erodibility would considerably over-predict the rate of soil loss, and local relationship between soil property and the K factor is required for soil erosion prediction for the region.     

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。     

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。     

土壤可蚀性研究进展综述

土壤可蚀性是表征土壤对降雨渗透能力及其对降雨和径流剥蚀、搬运敏感程度的一个综合指标,是反映土壤侵蚀的重要参数。介绍了国内外学者提出的土壤可蚀性指标,评述了直接测定法、公式法和诺谟图法的优缺点与应用范围;结合我国土壤可蚀性研究现状,介绍了我国土壤侵蚀严重区的典型土壤可蚀性指标值的最新研究成果,分析了我国土壤可蚀性研究的不足,指出应加强并完善土壤可蚀性指标、土壤可蚀性影响因子和土壤可蚀性计算方法的研究。     

不同土壤抗蚀性指标对侵蚀泥沙影响的灰色关联度分析

表征土壤抗蚀性的指标有土壤颗粒分散特性和土壤水稳性团聚体稳定特性方面的诸多指标。为研究不同土壤抗蚀性指标对侵蚀泥沙的影响程度,以江西水土保持生态科技园15个不同水保措施类型小区为研究对象,采用灰色关联度的方法,对土壤抗蚀性指标进行了对比分析。结果发现:选取的10个抗蚀性指标对土壤侵蚀模数影响最佳3指标分别为团聚度、受蚀性指数(Eva)和侵蚀率,团聚度与土壤侵蚀量关联度最大,为0.744;对土壤侵蚀模数影响最差3指标依次为湿筛水稳性团聚体平均重量直径(EMWD)、干筛团聚体平均重量直径差值(MWDC)和0.5mm水稳性团聚体重量百分数(WSA),EMWD与土壤侵蚀量关联度最小,为0.594。土壤颗粒分散特性比土壤水稳性团聚体稳定特性对土壤侵蚀量影响大,前者关联度平均为0.705,后者关联度平均为0.621。通过土壤抗蚀性指标与侵蚀泥沙不同关联度的比较和排序,可以为侵蚀影响程度排序等提供信息,对以后的相关研究工作具有促进作用和参考价值。     

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。