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。     

太湖流域苏皖汇流区土壤可蚀性K值及其应用的研究

利用土壤普查成果中的土壤图和理化分析等资料 ,采用公式计算法研究了该区土壤的可蚀性K值 ,改进和完善了K值图编制方法 ,并用微机首次制出具有准确几何位置、可与地形图配准的土壤可蚀性K值图。同时 ,还依据该区K值的分布特点讨论了它在水土保持、土壤年流失量监测、生态农业建设和防洪减灾中的应用。     

红壤坡地土壤可蚀性K值研究

为探讨红壤坡地土壤可蚀性K值特征,通过在典型的红壤坡地区建立15个标准径流小区进行连续5年的定点观测,运用诺模公式和EPIC公式计算红壤可蚀性K值,并对不同土地利用方式下的红壤K值进行分析。结果表明:2种经验公式均适用于红壤坡地土壤可蚀性K值计算,且K值与地表覆盖/土地利用相关。     

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。     

长江以南东部丘陵山区土壤可蚀性K值研究

以土壤亚类为基础,从土种入手,依据第二次土壤普查资料建立了我国东产丘陵区各土种的理化性质数据库。应用土壤可蚀性方法,计算出各土种的土壤可蚀性Ｋ值,用面积进行加权平均,经分类分级后,连续到相应的土壤图上,得到我国东部丘陵区土壤可蚀性Ｋ值图及其分布规律。     

应用不同人工模拟降雨方式对土壤可蚀性K值的研究

运用两种人工模拟降雨方式研究土壤的可蚀性K值，结果表明II方式人工模拟降雨的土壤可蚀性K值比I方式更能显著的反映自然状态下实测的土壤可蚀性K值，因此用II人工模拟降雨试为研究土壤可蚀性K值将更为优越。     

中国亚热带土壤不同前期含水量对可蚀性K值的影响

采用人工模拟降雨试验的方法，研究我国亚热带7种有代表性土壤在干，湿两种状态下的土壤可蚀性K值。结果表明，相同类型土壤在干，湿两种状态下的可蚀性K值存在着明显的差异，耕作土壤的可蚀性K值高于非耕作土壤。     

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。     

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。     

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   

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。     

小流域尺度土壤可蚀性(K值)的变异及不同采样密度对其估值精度的影响

以观音寺小流域为例,通过高密度采样,利用EPIC模型中土壤可蚀性K值计算公式计算了可蚀性K值,并运用逆距离加权插值方法生成了研究区的K值分布图。经典统计学方法分析表明,在小流域尺度下土壤可蚀性K值存在很强的空间变异性,其变异系数达39.94%。因此,定量监测、评价流域水土流失时,K值的这种空间变异性不能忽略。对不同采样密度下K值空间估值精度的评价表明,当采样点数目均匀地减少一半时,即4个/km2的样点密度下,K值估计误差仍然可以控制在25%以内。     

长沙市东郊不同母质发育耕型红壤的可蚀性因子K值估算

采集了长沙市东郊第四纪红土和花岗岩风化物两种母质发育的耕型红壤样品,通过室内分析获得了土壤的颗粒组成和土壤有机质含量。利用诺谟图法、修正诺谟图法、EPIC模型、几何平均粒径模型和Torri模型分别估算了两种母质发育红壤的可蚀性因子K值,并将估算结果与江西省鹰潭市中国科学院红壤生态试验站通过自然降雨实测方法获得的K值进行了比较。结果显示,Torri模型和几何平均粒径模型比较适合估算长沙市东郊第四纪红土发育红壤的可蚀性K值,Torri模型、几何平均粒径模型和EPIC模型比较适合估算长沙市东郊花岗岩风化物发育红壤的可蚀性K值。     

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。     

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。     

砒砂岩覆土区典型小流域土壤可蚀性K值空间变异特征

[目的]研究砒砂岩覆土区典型小流域土壤可蚀性的空间变异特征,为砒砂岩覆土区土壤侵蚀机理深入探究和土壤侵蚀有效防治提供科学依据。[方法]以内蒙古准格尔旗砒砂岩覆土区二老虎沟小流域为研究对象,采集0—10 cm和10—20 cm土层共144份土壤样品,基于EPIC模型估算土壤可蚀性K值,并利用GIS和地统计学方法分析土壤可蚀性K值空间变异特征。[结果](1)二老虎沟小流域土壤砂粒、粉粒、黏粒和有机碳均呈中等变异程度,除黏粒和有机碳为中等空间自相关性外,其他土壤属性均呈弱空间自相关性。(2)小流域土壤可蚀性K值介于0.018 7～0.047 6 t·hm²·h/(hm ²·MJ·mm),0—10 cm和10—20 cm土层K值变异系数分别为15.5%和20.3%,属中等变异强度;0—10 cm土层K值主要受随机性因素影响,呈弱空间自相关性,而10—20 cm土层受随机性因素和结构性因素共同影响,为中等空间自相关性。(3) 3种克里格插值方法结果表明：小流域土壤可蚀性K值空间变异受海拔和坡度影响明显,其总体分布趋势为西部和东南部较高、中部及偏东部较低...     

东北典型黑土区土壤可蚀性K值研究

土壤可蚀性因子K是表征土壤性质对侵蚀作用敏感程度的指标,对K值准确估算是构建土壤侵蚀模型的前提。研究以试验小区的野外观测资料和室内土壤理化性质分析数据为基础,运用通用土壤流失方程和诺谟公式分别实测和估算K值。结果显示,实测值均大于估算值,说明现有K值估算模型不能直接应用于东北典型黑土区。但分析发现实测值与估算值之间具有良好的线性相关,可建立回归方程,以此来修正诺谟公式。利用修正诺谟公式估算东北典型黑土区内不同地区及不同资料占有情况下的土壤可蚀性K值,并编制K值空间分布图。研究成果可以为东北典型黑土区土壤侵蚀模型构建及水土保持提供基础资料。     

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。     

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.