喀斯特高原山地贵阳市2008-2018年土壤侵蚀时空特征与侵蚀热点变化分析

土壤侵蚀/石漠化是喀斯特地区的首要生态问题，是生态文明建设的最大障碍和威胁。研究以典型喀斯特高原山地贵阳市为对象，运用RUSLE模型，采用探索性空间数据分析（ESDA—GIS）的空间自相关和Getis—Ord G_i^*冷热点分析方法，评价了贵阳市2008年、2013年和2018年土壤侵蚀状况，揭示了10年间贵阳市土壤侵蚀空间演变规律和侵蚀热点的分布特征，探析了植被覆盖因子和降雨因子对土壤侵蚀变化的影响。结果表明：（1）2008—2018年贵阳市土壤侵蚀状况得到有效控制，平均土壤侵蚀模数从2008年的819.11 t/（km²·a）降至2018年的70.14 t/（km²·a），现阶段土壤侵蚀强度以微度侵蚀为主，但2013—2018年土壤侵蚀有恶化趋势；（2）贵阳市土壤侵蚀的空间分布与演化具有明显的空间聚集效应，全局Moran’s I指数介于0.125~0.280，但聚集趋势呈"总体减弱、小幅扩散"的特征；侵蚀热点区主要集中分布在清镇市、花溪区、开阳县和修文县等县区，以及海拔1 200~1 300 m或坡度8°~15°的区域。（3）植被覆盖因子对贵阳市近10年土壤侵蚀面积变化的贡献约74%~92%，是土壤侵蚀变化的主导和控制因子；而降雨侵蚀力因子的贡献仅约为7.5%~26.0%。研究结果可为新时期贵阳市土壤侵蚀/石漠化综合治理、国土空间优化和生态文明城市建设提供重要的科学依据。     

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。     

2000-2018年皖南山区土壤侵蚀时空变化

[目的] 精确评估皖南山区土壤侵蚀量并分析其时空变化特征,为区域水土流失综合治理提供科学依据。[方法] 在GIS技术的支持下,利用研究区日降雨数据,30 m分辨率DEM,土壤数据和土地利用等数据,采用中国土壤流失方程（CSLE）估算皖南山区土壤侵蚀模数,并分析2000,2010和2018年近20 a研究区土壤侵蚀时空变化特征。[结果] 2000—2010年土壤侵蚀模数增加了963.96 t/（km²·a）,土壤侵蚀强度面积向高强度等级转移;2010—2018年土壤侵蚀模数减少了781.22 t/（km²·a）,土壤侵蚀强度面积由高向低转移,总体上土壤侵蚀变化呈先增后减的趋势。皖南山区3期土壤侵蚀空间分布格局基本一致,池州市和铜陵市东南侧以及黄山市周边区域是水土流失重点防治区域。研究区内耕地以微度和轻度侵蚀为主,林地以中度及以下侵蚀为主,2010—2018年耕地和林地中度及以上侵蚀面积减小,水土保持措施成效显著。[结论] 近年来皖南山区土壤侵蚀强度呈先增加后减少的趋势,总体上以轻度侵蚀为主,后续的水土流失治理仍需要加强。     

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。     

豫东北黄泛区2019年土壤侵蚀特征——以河南省兰考县为例

[目的] 探索豫东北黄泛区2019年土壤侵蚀时空特征,为区域水土流失防治、生态环境建设和经济社会发展提供数据参考。[方法] 选取兰考县为研究对象,以多源遥感影像为基础数据,通过风蚀模型、CSLE模型计算土壤风蚀和水蚀模数,以半月为时间单元,研究土壤侵蚀及其影响因子2019年内变化规律,综合分析2019年土壤侵蚀特征。[结果] ①风力因子变化呈“M”型,第3—9,21—22个半月值较高;表土湿度因子半月变化呈“波浪型”,第13—18个半月值较高;降雨侵蚀力因子、林园草植被覆盖与生物措施因子B均值的变化为“先升高再降低”,前者第9—16个半月值较高,后者第12—18个半月值较高。②风蚀模数变化呈“M型”,第4—9,21—22个半月风蚀较强;全年累计风蚀模数在0～5 186.31 t/（km²·a）范围内,均值为153.26 t/（km²·a）;仪封乡、张君墓镇风蚀模数较高,多分布在水浇地、采矿用地上。③水蚀模数变化呈“先升高再降低”趋势,第12—18个半月水蚀相对较强;全年累计水蚀模数在0～8 028.86 t/（km²·a）范围内,均值为9.54 t/（km²·a）;东坝头乡、城关镇存在水蚀较强区域,主要在采矿用地上。④2019年兰考县共17个半月出现水土流失,占全年的70.83%;第4—9个半月水土流失面积最多;均为风蚀。全年水土流失面积为271.66 km²,占全县面积的24.34%;主要为轻度风蚀,占水土流失面积的96.83%。风蚀主要在仪封乡、张君墓镇、谷营镇和东坝头乡,水蚀主要在仪封乡。[结论] 兰考县2019年土壤侵蚀主要发生在第4—9,21—22个半月,以轻度风蚀为主,主要分布在仪封乡、张君墓镇、谷营镇和东坝头乡。水土流失监测与防治应重点关注此时间内水浇地、采矿用地上的侵蚀。     

黑土区坡式条田对水土流失、土壤水热及呼吸的影响

[目的] 探索坡式条田在黑土区坡耕地水土保持和改善土壤环境中的作用，以期为坡式条田在坡耕地上的利用提供理论支持。[方法] 基于野外试验，观测研究了坡式条田对径流产沙、土壤水热和土壤呼吸的影响。[结果] ①黑土坡面设置坡式条田具有良好的减流减沙效果，年均减少输沙率和减少地表径流率分别为78.3%和68.5%，土壤侵蚀模数为87.53 t/（km²·a），控制在允许范围内；②修筑坡式条田显著提高土壤质量含水量（p<0.05），并能显著增加植被覆盖度（p<0.01）；③研究区土壤呼吸与土壤温度显著相关，修筑坡式条田能够显著降低土壤呼吸速率，降低土壤碳素损失。[结论] 黑土区坡式条田能够很好地防治水土流失，改善土壤水热和植被状况，且能降低土壤呼吸造成的C素流失，应在黑土坡耕地上推广应用。     

基于MODIS和Landsat数据的湟水河流域土壤侵蚀时空变化研究

[目的] 明确湟水河流域土壤侵蚀时空分布与变化特征,为黄河上游地区的水土保持与防治工作提供数据基础与决策依据。[方法] 基于湟水河流域2000年和2018年的MODIS,Landsat,降雨、人口密度、经济等数据,利用低空无人机遥感、RUSLE模型和地统计等方法,开展湟水河流域土壤侵蚀模型计算、验证与时空变化分析。[结果] ①2000年湟水河流域土壤侵蚀模数均值为477.81 t/（km²·a）,微度侵蚀面积比例为72.06%,中度、强烈和剧烈侵蚀面积比例合计为3.46%,轻度、中度侵蚀主要分布在北部祁连山、中部达坂山及南部拉脊山海拔较高、植被覆盖少的山地、荒地;②2018年湟水河流域土壤侵蚀模数均值为1 625.30 t/（km²·a）,微度侵蚀面积比例为55.38%,中度、强烈和剧烈侵蚀面积比例合计为21.26%。中度侵蚀主要分布在研究区东南部城镇居民聚集地带与河流滩地;强烈侵蚀和极强烈侵蚀零散分布于祁连山、达坂山等高山、秃岭裸地区域;③2000—2018年,微度侵蚀面积比例减少16.68%,中度侵蚀面积比例增加8.15%,强烈侵蚀面积比例增加5.60%,剧烈侵蚀面积比例增加4.05%,而侵蚀面积增加的区域主要分布在高山裸地和城镇地区。[结论] 低空无人机遥感技术能够有效地验证区域土壤侵蚀模型计算结果,湟水河流域土壤侵蚀整体趋于严重且存在空间差异性。在祁连山、达坂山、沿湟水河干流等地区,土壤侵蚀强度存在从微度、轻度向中度侵蚀演变的趋势,而这种演变过程与气候暖湿化、人类活动强度增加存在一定的关系。     

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。     

新疆维吾尔自治区1981-2018年降雨侵蚀力的空间变化特征

[目的] 分析1981—2018年新疆维吾尔自治区降雨侵蚀力空间变化特征，为该区土壤水力侵蚀理论研究和开展水土保持相关实践工作提供科学参考。[方法] 以1981—2018年新疆38个气象站的逐日降雨资料为基础，采用半月降雨侵蚀力算法模型计算降雨侵蚀力因子R，进而反映降雨对土壤侵蚀的内在作用，并采用倾向率和Kriging插值方法分析新疆降雨侵蚀力的空间变化特征。[结果] ①新疆多年平均降雨侵蚀力和降雨量空间格局相似，呈西高东低，中部高南北低的格局。近40 a新疆年降雨侵蚀力总体上处于波动增加趋势，其平均增速为15.6[MJ·mm/（hm²·h·a）]/10 a，但因区域不同而有差异，其倾向率天山北部多呈正值，南部多为负值或持平，且北部高于南部。②降雨侵蚀力最大倾向率多出现在夏季（6—8月），但不同区域四季分配格局不同，北部大部分区域春、夏季较高，南部大部分区域夏、秋季较高，多年平均降雨侵蚀力年内分配呈集中在“春夏”格局，但不同区域集中程度不同，其年内集中程度均为降雨侵蚀力高于降雨量，说明能够产生土壤侵蚀的大降雨事件多出现在5—8月。[结论] 气候和海拔高度是影响降雨侵蚀力格局的关键要素，在气候变化背景下，春夏季的大降水事件对新疆天山山区土壤水力侵蚀不容忽视。     

基于M-K检验和地统计分析的沂蒙山区降雨侵蚀力时空变化趋势研究

[目的] 分析降雨侵蚀力的时空变化特征,为区域土壤流失监测和水土保持工作提供数据支撑。[方法] 利用沂蒙山国家级水土流失重点治理区及其周边71个雨量站1980—2018年逐日雨量资料,综合运用冷暖季日雨量公式、M-K检验、地统计插值等方法,对降雨侵蚀力的时空变化趋势进行分析。[结果] ①降雨量和侵蚀性降雨量成中度月集中性（FI>53,CI>0.17）,降雨侵蚀力具有高度月度集中性（FI=399.88,CI=0.24）,年内变化曲线呈单峰形,峰顶位于7—8月; ②研究区多年平均降雨量743.52 mm,多年平均降雨侵蚀力3 656.87 MJ·mm/（hm²·h·a）,空间上呈现北低南高,西低东高的分布趋势; ③降雨侵蚀力年际波动属中等变异,总体呈不显著增长趋势。空间上在西北部上升趋势显著（z>1.96）,在南部少量区域呈不显著的下降趋势（z<0）。[结论] 降雨侵蚀力增加会导致区域水土流失风险提升,因此,应针对区域降雨侵蚀力增加区域,加强水土流失综合防治工作,实现生态环境与经济社会的可持续发展。     

基于GIS和RUSLE的高山峡谷区土壤侵蚀研究——以云南省泸水县为例

[目的]研究区域土壤侵蚀,揭示水土流失的空间分异规律,为区域水土保持和生态农业建设提供理论指导依据。[方法]应用GIS和RUSLE模型对云南省泸水县的土壤侵蚀进行研究。RUSLE模型中的因子包括降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长因子、植被覆盖和水土保持措施因子,运用GIS空间分析模块,获取泸水县土壤侵蚀模数空间分布图,根据SL 190-2007的分级标准进行土壤侵蚀强度分级,并分析该区土壤侵蚀强度空间分布格局。[结果](1)从各强度侵蚀面积上看,泸水县2014年土壤侵蚀以微度侵蚀为主,占总面积的86.86%,但从平均土壤侵蚀模数看,土壤侵蚀量为4.24×10~6 t,平均侵蚀模数为1 373.1t/(km~2·a),土壤侵蚀强度属于轻度侵蚀;(2)土壤侵蚀较严重区与未利用地、耕地空间分布基本一致,在坡度25°~50°的范围内,侵蚀面积占总侵蚀面积的75%,并且在该坡度段上的耕地面积占总耕地的63%,剧烈侵蚀集中分布在未利用地上,中度以上剧烈以下强度侵蚀集中分布在该坡度段上的耕地上,说明该坡耕地、未利用地对土壤侵蚀的贡献最大,要加强对未利用地的生态治理。[结论]坡度大,陡坡垦殖和未利用地的不合理利用是该区土壤侵蚀加重的主要原因,坡度在25°以上的地区不适宜耕种,应优化农业产业结构如实施退耕还林还草等措施,才能有效的保持水土。     

崇礼清水河流域土壤侵蚀空间格局及其影响因素研究

基于DEM数字高程模型并结合RUSLE模型应用GIS、GeoDa、GS+等软件分析了河北省张家口市崇礼区25年间土壤侵蚀空间格局演变及影响因素。结果表明:(1)1990—2015年,研究区中部、西部和西南部土壤侵蚀较严重,土壤侵蚀强度以轻度、中度为主,土壤侵蚀量呈先减少后增加的趋势。(2)1990—2000年,土壤侵蚀强度转变以轻度侵蚀转入为主,土壤侵蚀状况减轻;2000—2010年,土壤侵蚀由微度侵蚀转为高级别侵蚀,侵蚀程度呈严重趋势;2010—2015年,总体表现为微度侵蚀、轻度侵蚀转向高级别侵蚀,但侵蚀增加面积有所减少,侵蚀状况稍有改善。(3)土壤侵蚀Moran’s I0,空间分布呈正相关性,表现为聚集状态,以高高型聚集为主,主要集中在崇礼区中西部和西南部。土壤侵蚀模数符合指数模型和球状模型,R2为0.943~0.979。变程A先由3 870m减小到860m再增加至1 470m,表明1990—2015年土壤侵蚀变化先快后慢,空间相关性分布范围由小变大,空间异质性呈先增强后减弱趋势。分形维数(FD)介于1.922~1.971,在区域较小空间尺度下,土壤侵蚀空间异质性主要是由植被覆盖、土地利用类型、水土保持措施等随机因子引起的。(4)土壤侵蚀影响因子中前3个主成分贡献率占到89.215 0%。在第1主成分载荷中,植被覆盖因子向量投影长度最大,为0.976 4。在第2,3主成分载荷中,水土保持措施因子、土壤可蚀性因子向量投影长度较大。因此,崇礼区土壤侵蚀影响因素大小依次为植被覆盖因子(C)、水土保持措施因子(P)、土壤可蚀性因子(K)、降雨侵蚀力因子(R)、坡长坡度因子(LS)。研究结果可为崇礼区清水河流域水土综合治理和可持续发展提供理论依据。     

基于中国土壤流失方程模型的区域土壤侵蚀定量评价

[目的]用中国土壤流失方程(CSLE模型)对区域土壤侵蚀定量计算的方法进行初步探索,以期提高土壤侵蚀监测精度,有效、客观地反映水土流失治理效果。[方法]采用CSLE模型、遥感解译与统计分析相结合的方法,对准格尔旗境内的皇甫川流域进行土壤侵蚀定量评价。[结果]研究区2015年侵蚀总量1.38×10~7 t,年均侵蚀模数4 920.23t/(km^2·a)。土壤侵蚀强度以中度为主,轻度和强烈次之。[结论]用CSLE模型进行土壤侵蚀定量分析,综合考虑了降雨、土壤、植被、地形、措施等多项因子,可用于区域土壤侵蚀定量研究。     

基于土壤侵蚀模型的浅层滑坡预警研究

[目的]利用土壤侵蚀模型进行浅层滑坡的预警研究,为山区滑坡预警预报工作提供参考。[方法]选取陕西省紫阳县境内440km~2区域作为典型研究区,在已有历史滑坡资料、气象资料和卫星资料的基础上,基于土壤侵蚀模型(USLE),并结合地理信息系统(GIS),确定滑坡临界土壤侵蚀强度,再根据降雨侵蚀力与降雨量之间的关系,推求滑坡点的预警降雨量。[结果]土壤侵蚀强度与滑坡的发生存在较好的相关性,研究区域滑坡预警的临界土壤侵蚀强度按等级分别为69.6,136.7,179.4t/km~2。[结论]相比以往仅仅统计滑坡与降雨之间关系的传统方法,基于土壤侵蚀模型的方法考虑更全面,也易于实现。     

基于随机森林算法的土壤侵蚀影响因子研究——以赣江上游流域为例

[目的]分析影响赣江上游流域土壤侵蚀的主要因素,为该区水土流失治理与科学管理提供科学依据。[方法]基于2015年Landsat 8遥感影像、MODIS NDVI数据、数字高程模型(DEM)、土壤类型和降雨数据,采用RUSLE模型和随机森林算法对赣江上游流域土壤侵蚀及其影响因子进行定量化分析。[结果] 2015年赣江上游流域土壤侵蚀强度由东南向西北逐渐加剧,总体上处于轻度侵蚀水平,土壤侵蚀总量为3.45×10~7 t/a,平均土壤侵蚀模数为1 046.38 t/(km~2·a),比南方红壤丘陵区土壤允许流失量[500 t/(km~2·a)]高出2倍之多;子流域9,11,15平均土壤侵蚀模数分别为1 672.66,1 715.83和1 565.36 t/(km~2·a),处于中度侵蚀级别,为研究区重点防治区域;其余子流域均为轻度侵蚀级别。[结论]各子流域的土壤侵蚀受植被覆盖与管理因子(C)和坡长坡度因子(LS)影响较大,两者重要程度分别在30%和20%以上,土壤可蚀性因子(K)和降雨侵蚀力因子(R)的重要程度偏低,均未超过10%。其中子流域9,11,21主要受LS因子影响,其余子流域均受C因子主控。     

基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究——以贵州省为例

[目的]对贵州省土壤侵蚀进行快速定量研究,为土壤侵蚀治理工作和土地利用决策提供科学依据。[方法]在GIS技术的支持下,利用日降雨量、土壤类型、土地利用、DEM,MODIS-NDVI等数据,结合RUSLE模型估算研究区土壤侵蚀量。[结果]研究区的2010年年均土壤侵蚀模数为880.81t/(km~2·a),属轻度侵蚀。大部分区域主要以小于500t/(km~2·a)的微度侵蚀为主,占研究区总面积的59.60%。土壤侵蚀面积(轻度侵蚀以上)达71 164.14km~2,占总面积的40.40%。强度以上土壤侵蚀面积达10 431.60km~2,占总面积的5.91%,主要分布在研究区西北部和东北部,以及北部大楼山、武陵山、东南部苗岭以及西部乌蒙山等地势较高以及中东部乌江,西南部北盘江等河流流域。[结论]林地、耕地和草地以及海拔在600~1 600m之间的区域是今后水土流失防治的重点区域。     

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。     

基于实地和遥感调查的离子型轻稀土尾砂土壤侵蚀对植被修复措施响应

稀土开采产生大量尾砂,导致严重土壤侵蚀,伴生水质和地质灾害,评价植被修复措施对稀土尾砂土壤侵蚀治理效果可为措施优选提供理论依据。以寻乌县离子型轻稀土尾砂区为研究区,基于1982—2015年GIMMS NDVI 3 g、DEM等遥感和尾砂理化性状现场调查数据,采用空间代时间方法,结合RUSLE模型及其全微分公式探究不同修复年限土壤侵蚀量对植被修复措施的响应机理。结果表明:1982—2015年研究区土壤侵蚀模数显著下降,倾向率为-60 t/(km~2·10a),突变年份为2008年;在植被修复措施实施年(2008年)前后,多年平均土壤侵蚀量减幅超过60%;土壤侵蚀模数呈现上升、平稳、上升、平稳、上升和下降的阶段性变化,与NDVI时程变化呈负相关;水土保持措施、植被覆盖、土壤可蚀性和降雨变化对土壤侵蚀量减小的贡献率分别为33.18%,32.19%,19.95%,13.19%。植被修复过程中,矿区土壤侵蚀量减少的主要影响因子为水土保持措施因子和植被覆盖因子。     

基于RUSLE的线状开发建设项目区土壤侵蚀动态监测——以浙江省宁波市北环快速路工程为例

[目的]全面调查浙江省宁波市北环快速路施工前后及施工过程中土壤侵蚀时空变化状况,为今后线状生产建设项目水土保持遥感监测提供参考。[方法]分别利用2010年宁波市土地利用/覆盖类型图、道路图及调查数据,结合项目区地形图和实测高程点生成的数字高程模型(DEM)、实测土壤属性数据、水文站降雨数据等资料分别获取RUSLE模型中各因子值的空间分布,然后通过RUSLE模型计算项目区3个不同阶段的土壤侵蚀量,最后进行分类统计。[结果]项目施工前期和自然恢复期的土壤侵蚀均以微度侵蚀为主,所占项目面积比例分别为98.53%和99.73%;而施工期的土壤侵蚀等级以轻度和微度侵蚀为主,两者分别占项目区面积的52.5%和35.4%;项目施工期的平均土壤侵蚀模数为1 380.9t/(km2·a),远高于施工前及施工期后的251.3,155.4t/(km2·a)。[结论]项目施工期土壤侵蚀区域主要分布在临时堆土区,进一步分析发现坡度因素对土壤侵蚀空间分布具有重要影响。     

修正的通用土壤流失方程中各因子单位的确定

[目的]明确和规范修正的通用土壤流失方程(RUSLE)中各因子的单位,使得RUSLE在中国具体应用过程中更加科学和便捷。[方法]通过对国内外RUSLE应用实践的总结和对比研究,并分析其科学合理性,找出最为普遍应用的、准确的RUSLE各因子的单位,明确不同单位类型之间的转化系数。[结果]国内RUSLE的应用,大部分是通过各地区建立的各因子统计模型转换成国际制单位系统,最后相乘得到的是以国际制单位表示的土壤侵蚀量,另一部分则是通过相应的各因子统计模型计算得到各个因子以美制单位系统表示的计算结果,最后再乘以224.2将土壤侵蚀量转换为国际制单位。国内主流侵蚀估计中使用的单位焦耳系统,单位面积有两种即km^2和hm^2。土壤流失量A常用的国际制单位为t/hm^2或t/km^2;降雨侵蚀力因子R常用的国际制单位为(MJ·mm)/(hm^2·h·a)或(MJ·mm)/(km^2·h·a);土壤可蚀性因子K的常用国际制单位为(t·hm^2·h)/(hm^2·MJ·mm)或(t·km^2·h)/(km^2·MJ·mm)。不同地区建立的计算方法通过相应的转换系数转换成国际制单位。最后,R和K因子的单位系统的一致性是RUSLE应用的关键步骤。[结论]R和K因子通过相应的单位转换系数转换为国际制单位以及两者的单位一致性是土壤侵蚀评估的重要基础。