黄河中游多沙粗沙区土壤水蚀时空变化及动态驱动力分析

[目的]揭示黄河中游多沙粗沙区2000—2020年土壤水蚀时空演变特征,分析其动态驱动力。[方法]基于RUSLE模型,计算多沙粗沙区逐年土壤水蚀模数,分析2000年、2005年、2010年、2015年、2020年土壤水蚀强度变化特征,利用Sen+MK趋势分析法结合Hurst指数探究土壤水蚀模数时空变化特征,使用参数最优地理探测器中的因子探测与交互探测量化年平均降水、海拔、坡度、植被覆盖度、土地利用/覆盖类型、土壤类型6个因子对土壤水蚀空间分布的解释力。[结果](1)2000—2020年5期多沙粗沙区中度、强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积分别下降48.09%,77.93%,83.01%,36.13%;微度和轻度侵蚀面积分别上升46.22%,0.33%。现阶段多沙粗沙区以微度和轻度侵蚀为主,二者面积占比分别为62.49%,42.07%。(2)多沙粗沙区土壤水蚀模数总体年际变化呈波动显著下降趋势,由2000年的2 214.89 t/(km²·a)降至2020年的1 169.44 t/(km²·a)。2000—2020年多沙粗沙区土壤水蚀模数空间变化趋势主...     

基于地形梯度的典型退耕区土壤侵蚀时空分异特征研究

[目的]研究典型退耕区退耕前后地形分异条件下的土壤侵蚀时空动态变化特征,为巩固退耕还林(草)成果提供科学支撑。[方法]采用RUSLE模型定量分析了延安市1989—2019年土壤侵蚀强度时空演变特征,结合地形因子探究了土壤侵蚀在各高程、坡度上的分异规律,通过LMDI模型了解影响土壤侵蚀模数变化的降雨因子、植被因子与水土保持因子,并分析了其贡献值,利用CA-Markov模型预测了延安市2029年土壤侵蚀状况。[结果]1989年、1999年、2009年、2019年延安市平均土壤侵蚀模数分别为12 554.80 t/(km²·a),8 237.17 t/(km²·a),5 936.57 t/(km²·a),4 473.02 t/(km²·a),侵蚀类型整体以微度侵蚀为主,在空间上呈现北高南低的分异特征;侵蚀强度总体随高程的升高而降低,但在五级高程上侵蚀加剧;侵蚀强度与坡度存在一致性,坡度增加,侵蚀加剧;近年来,植被因子和水土保持因子对土壤侵蚀的抑制作用增加;2029年延安市土壤侵蚀状况总体好转。[结论]延安...     

基于USLE模型的秦岭国家植物园土壤侵蚀定量研究

为研究秦岭国家植物园的土壤侵蚀时空变异特征,基于通用土壤流失方程与GIS技术,对园区2011、2015、2017年的土壤侵蚀量进行了定量研究。从整体上看,园区土壤侵蚀表现为侵蚀模数逐年减小且微度侵蚀面积占比逐年增加,土壤侵蚀强度逐渐由强烈、中度向微度和轻度侵蚀转化;园区土壤侵蚀强度及分布与植被覆盖度、坡度和植被分布带有一定的相关性。     

澜沧江中下游流域土壤侵蚀时空演变特征

为了探究土壤侵蚀演变机制,以澜沧江中下游流域为研究区域,利用改进的土壤流失方程(RUSLE)模型,开展流域内土壤侵蚀时空演变特征研究,引入随机森林算法探讨了流域内土壤侵蚀因子的相对重要程度。结果表明:澜沧江中下游流域2005—2015年土壤侵蚀量为0～1.89万t/(km²·a),平均土壤侵蚀模数为0.252万t/(km²·a),中下游子流域平均土壤侵蚀模数处于较低风险以上和中风险侵蚀以下级别。自2005年以后,澜沧江中下游流域土壤侵蚀空间分布特征呈现中度侵蚀风险区域扩张,高度和低度侵蚀风险收缩的趋势。随机森林算法结果发现植被覆盖管理因子和地形因子是影响澜沧江中下游流域土壤侵蚀的主要因素,土壤可蚀性因子、降雨侵蚀因子和水土保持措施因子的相对重要程度偏低,均未超过20%。可见,土壤侵蚀的时空异质性主要是由于植被覆盖和地形影响改变了局部气候而导致的。     

基于LUCC的冀北土石山区东北沟流域土壤侵蚀时空变化分析

 在GIS技术的支持下,利用气候、土壤、植被盖度、DEM、土地利用现状调查和影像等数据,揭示东北沟流域土地利用和土壤侵蚀变化特点,明确土地利用类型与土壤侵蚀的关系。结果表明：1）近20年来流域土地利用变化剧烈,林地增加,草地、耕地和难利用土地减少,林地和草地之间及其内部转化较为明显;2）土壤侵蚀模数由1990年的5136.13t/(km2·a)减小到2009年的1823.30t/(km2·a),土壤侵蚀强度明显减弱,土壤侵蚀由轻度侵蚀(32.78%)和中度侵蚀(28.49%)为主减弱到以微度侵蚀(42.16%)和轻度侵蚀(33.25%)为主;3）不同土地利用类型的平均土壤侵蚀模数均有大幅度的下降,其差异也比较明显,林地、居住建筑用地的侵蚀强度较小,难利用土地土壤侵蚀强度较大。难利用土地是今后水土流失治理的重点区域。     

黄河上游西柳沟流域土壤侵蚀对土地利用变化响应

为科学认识土地利用变化对流域土壤侵蚀的影响,研究基于黄河上游西柳沟流域1980年、2015年两期土地利用变化和相应的土壤侵蚀强度变化,研究了土地利用变化对流域土壤侵蚀的影响。结果表明:(1)西柳沟流域草地、林地和耕地3种主要的土地利用类型转出面积大小为草地>林地>耕地,耕地主要转化为草地,林地大部分转为未利用土地,草地大部分转为耕地和未利用土地;(2)西柳沟流域1980年、2015年平均土壤侵蚀模数分别为1946.56,1 873.55 t/(km²·a),其中草地土壤侵蚀模数最大,其次为林地,土壤侵蚀量主要来自于草地;(3)西柳沟流域35年间微度侵蚀和轻度侵蚀占主导,土壤侵蚀程度总体上呈降低的趋势,具体表现为草地的部分面积向林地和耕地分别转化了4.47,17.54 km²,说明土地利用结构的改变是影响流域土壤侵蚀变化的关键因素。研究成果以期为黄河上游小流域水土流失治理提供参考。     

黄土丘陵沟壑区第二副区山坡地土壤侵蚀特征研究

在广泛收集资料的基础上,对黄土丘陵沟壑区第二副区山坡地土壤侵蚀特征以往的研究结论进行了综合分析,结果表明:(1)影响该区山坡地土壤侵蚀的主要因素为降雨、地形及土地利用.(2)该区山坡地土壤侵蚀主要类型为水蚀,主要方式为溅蚀、片蚀、细沟及浅沟侵蚀.(3)该区多年平均侵蚀模数为8373t/km²,其中以坡度大于25°的耕地和植被盖度小于10%的荒草地侵蚀强度最大,年侵蚀模数为18000t/km²,坡度为15～25°的耕地及植被盖度为10%～30%的林草地年侵蚀模数分别为15000t/km²和12000t/km².     

绥中县六股河流域土壤侵蚀特征研究

采用修正后的RUSLE模型及GIS技术,评价分析绥中县六股河流域1999—2019年的土壤侵蚀变化特征,并探究了土壤侵蚀强度与土地利用类型之间的作用关系。研究表明:绥中县六股河流域土壤侵蚀模数平均值为262.88 t/(km²·a),其中21 a间土壤侵蚀最轻的为2004年;研究区中度、轻度和微度侵蚀强度主要发生于西南部、北部、东部地区,在空间分布上流域侵蚀强度未呈现出明显的变化特征;土壤侵蚀状况随土地利用类型的不同而存在较大差异。     

福贡县土壤侵蚀时空变化及其影响因素分析

开展福贡县土壤侵蚀时空动态变化分析,对当地的水土流失防治和国土空间规划具有重要意义。研究基于降雨、土地利用、土壤和植被覆盖度等数据,采用GIS技术和RUSLE模型分析了福贡县2002年、2010年和2018年的土壤侵蚀时空变化和影响因素。结果表明:(1)福贡县土壤侵蚀强度主要以微度侵蚀和轻度侵蚀为主; 2002—2010—2018年平均土壤侵蚀模数不断下降,微度侵蚀面积不断增加,福贡县土壤侵蚀状况呈现改善趋势;(2)福贡县土壤侵蚀严重区主要分布在怒江两岸,近16 a福贡县74.73%以上的区域土壤侵蚀强度未发生改变,整体好转,表明退耕还林等工程实施对抑制土壤侵蚀强度有一定效果;(3)土地利用类型是福贡县土壤侵蚀的主要影响因子; 各因子解释力的大小依次为:土地利用类型、植被覆盖度、年均降雨量、海拔、坡度。海拔1 005～1 523 m、坡度>35°、年均降雨量1 482～1 671 mm、植被覆盖度<0.3、土地利用类型为未利用地的区域被识别为高风险侵蚀区。结合福贡县实际,坡耕地应为福贡县土壤侵蚀治理的重点区域。     

基于GIS和RUSLE的拉萨河流域土壤侵蚀研究

通过识别土壤侵蚀关键区域,为开展拉萨河流域生态治理与水土保持提供依据。研究将修正通用土壤侵蚀方程(RUSLE)与空间信息技术(GIS和RS)相结合,以2010年TM遥感影像为数据源,得到拉萨河流域土地利用图,结合流域数字高程模型、土壤类型分布、归一化植被指数和多年降雨数据,计算得到RUSLE模型中各因子值的空间分布数据,利用地理信息系统软件ArcGIS栅格计算功能得到研究区土壤侵蚀强度空间分布情况。对拉萨河流域土壤侵蚀特征进行分析,结果表明,流域年土壤侵蚀量为10 006.2万t/a,平均土壤侵蚀模数为3 076.6t/(km2·a),中度侵蚀面积比例达59.0%,强烈以上侵蚀面积很小,但侵蚀量占比为14.3%,呈大部分区域中度侵蚀、局部区域强烈和轻度侵蚀的特征,中度以上侵蚀分别有24.2%,20.5%和16.8%分布在墨竹工卡县、林周县和嘉黎县。研究区土壤侵蚀强度与地形、土地利用和植被覆盖表现出很大的相关性,坡度每增加1个等级,土壤侵蚀模数平均增加861.6t/(km2·a),土壤侵蚀面积最大的为坡度15°~25°,其次为25°~35°;裸地、稀疏植被、旱地和草地的土壤侵蚀模数分别为7 949,5 621,2 816,2 505t/(km2·a),中度以上侵蚀面积比例超过50%,其中稀疏植被和裸地均大于70%;植被覆盖度低于10%和10%~30%时,中度以上侵蚀面积比例分别为76.8%和90.5%,植被覆盖度高于60%时,中度以上侵蚀面积比例降低到28.3%。流域水土保持本底较好,但土壤侵蚀现状仍不容忽视,应对15°~25°坡度地区重点防治,同时防范陡坡地发生高强度侵蚀;对土壤侵蚀模数高的用地类型采取封育措施,促进自然修复,坡耕地采取增加地表覆盖、保护性耕作和间作套种等措施以提高水土保持功能;防止植被退化,结合综合运用林草措施和农业耕作措施提高植被覆盖度,达到防治土壤侵蚀目的。     

安徽省霍山县植被覆盖度动态变化及预测

基于1994,2000,2006和2011年4个时期的Landsat TM/ETM+遥感影像数据,应用像元二分模型和CA—Markov模型对安徽省霍山县植被覆盖度的时空变化进行了分析。结果表明,霍山县植被覆盖度总体分布特征是东北部植被覆盖度较小,南部、西北部较大;1994—2011年该县植被覆盖状况呈明显的上升趋势,高植被覆盖度的面积增加了339.91km2,中低植被覆盖度、低植被覆盖度、裸地的面积分别减少了116.15,63.34和20.29km2;CA-Markov模型可较好地预测2020年植被覆盖度的空间分布格局;霍山县植被覆盖状况的改善是人类活动和气候变化共同作用的结果。优化产业结构,防治水土流失是研究区生态环境建设的重点。     

甘肃省武威市风力侵蚀分区治理规划及措施

[目的] 分析甘肃省武威市风力侵蚀空间动态变化特征,确定风力侵蚀可治理区划及其防治对策,为该市风蚀水土保持工作和生态环境建设提供科学参考。[方法] 基于多源地理信息数据,应用遥感、地理信息系统(ArcGIS)等技术手段,使用修正土壤风蚀方程(RWEQ)计算武威市2000-2020年5期风蚀模数,获得区域风蚀的面积分布和变化特征。结合重点建设工程分布等空间要素叠加分析方法,提出该市风力侵蚀可治理区域划分原则,并将该原则应用于划分武威市风力侵蚀可治理区。[结果] 修正土壤风蚀方程(RWEQ)能较好地估算武威市多年风力侵蚀模数,其多年风力侵蚀模数为5 788.98[t/(km²·a)],多年平均土壤风蚀总量1.92×10⁸ t;研究区风力侵蚀在时间上呈现总体下降,偶有上升趋势,且风力侵蚀强度等级明显减弱;在空间上具有明显的空间异质性,主要分布在民勤县、凉州区、古浪县;依据多要素叠加风蚀分区治理方案,武威市可治理风力侵蚀面积共2 872.66 km²,其中民勤县1 468.48 km²,凉州区708.75 km²,古浪县695.43 km²。[结论] 风力侵蚀分区治理是武威市风蚀水土保持的重点工作,根据风蚀分区治理划分结果,针对不同行政区划,民勤县北部坡度较低的平坦戈壁沙漠地区是其重点关注区域,治理措施应以风沙防治和植被恢复为主,并需要注意控制人为工程建设扰动的影响,明确区域管理范围;凉州区应注意采取工程措施和生物措施结合的方式进行治理;古浪县应以封育措施和对天然植被进行保护为主。同时,在戈壁沙漠地区需特别注意大型光伏电站建设等施工扰动的风沙防治和生态恢复。     

十大孔兑流域水土流失分布特征及防治对策

[目的] 通过分析十大孔兑水土流失面积、强度及水土流失动态变化,为流域综合治理提供参考依据。[方法] 基于全国土壤侵蚀遥感调查结果和全国水土流失动态监测成果,对比分析流域水土流失及其分布、动态变化。[结果] 十大孔兑流域植被面积占流域面积的63.97%,以中低覆盖和低覆盖为主,分别占植被覆盖面积的48.85%和36.54%。2021年水土流失面积为4374.98 km²,占流域面积的40.63%;与2020年、1999年和1985年相比,2021年水土流失分别减少46.32,3 664.50,4 958.03 km²,水土流失主要分布在草地、林地、耕地和其他土地4个地类上,占水土流失总面积的96.69%。[结论] 十大孔兑依然是黄河流域水土流失治理的难点地区,高强度侵蚀减少与年度监测成果未考虑沟道侵蚀有关;该区应坚持以“以沙棘种植为主的植被建设,以淤地坝建设为重点的工程布局,以锁边固沙为前提的治沙方针,大力推进拦沙换水试点工程”的流域综合治理策略。     

土地利用和植被覆盖变化对长汀县30多年土壤侵蚀变化的定量影响

土地利用和植被覆盖是人类活动对大自然改造的直接体现,为研究人类活动对土壤侵蚀的定量影响,以中国南方红壤典型水土流失区——福建省长汀县为研究区,利用每间隔3~4年的11个年份的遥感影像,基于USLE模型评估该县1988-2020年30多年来的土壤侵蚀时空变化特征,定量分析不同土地利用和植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)变化对土壤侵蚀的影响。结果表明:(1)长汀县土壤侵蚀严重区域主要集中于县域中部河田镇、三洲镇和策武镇等地,30多年来,土壤侵蚀强度呈先增后减的趋势,1988-1994年土壤侵蚀状况逐渐严重,1994年的水土流失率高达30.49%,90年代中期后开始逐渐好转,至2020年水土流失率降为6.22%。(2)1988-1994年和1994-2001年2个时期,林地转化成裸地的面积最大,导致土壤侵蚀增加量平均约占每个时期增加量的93%;2001-2010年和2010-2020年2个时期,裸地转化成林地的面积最大,引起的土壤侵蚀减少量平均约占每个时期减少量的73%。(3)30多年来长汀县FVC呈先减少后增加的趋势,1988-1994年平均FVC从44%减少到35%,随后开始增加,至2020年,FVC增加至79%;土壤侵蚀量与FVC呈反比,FVC减少对土壤侵蚀量的影响更大,FVC平均每降低1%,土壤侵蚀量增加7.49万t;而FVC平均每增加1%,土壤侵蚀量减少3.75万t。(4)FVC对土壤侵蚀的敏感性与坡度呈正比,低坡度下土壤侵蚀随FVC变化较均匀,高坡度等级下,FVC低于60%时,对土壤侵蚀的敏感性高,FVC每增加10%,土壤侵蚀模数平均减少262.73 t/(km²·a)。研究结果有助于分析长汀县土壤侵蚀在长时间序列上的时空变化及人类活动对土壤侵蚀的影响,为长汀县未来的土地利用规划和生态保护提供重要的科学支持。     

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。     

基于RS和GIS的陕北黄土高原退耕还林区土壤侵蚀定量评价

[目的]分析陕北黄土高原退耕还林区2000,2007和2012年土壤侵蚀量时空变化特征,为该地区开展退耕还林(还草)工程提供参考。[方法]在GIS和RS的技术支持下,以陕北黄土高原退耕还林区为研究区域,应用美国通用土壤流失预报方程(RUSLE模型)为评价模型,利用ArcGIS 9.2的栅格数据空间分析功能,对研究区域2000,2007和2012年土壤侵蚀强度进行了估算,在此基础上分析了其时空变化特征。[结果]陕北黄土高原退耕还林区2000—2012年土壤侵蚀量呈下降趋势,2012年较2000年下降了1 162t/(km2·a);以子长县为例,2000年土壤侵蚀模数在2 500t/(km2·a)以下的面积仅占区域总面积的0.1%,2012年上升为55.2%;2000年研究区主要土壤侵蚀强度为中度侵蚀,2012年为轻度侵蚀,变化剧烈的区域主要集中在黄土高原丘陵沟壑区的子长、安塞、志丹等县。[结论]植被覆盖因子是影响区域内土壤侵蚀的最主要因素,由此可见大力开展退耕还林(还草)工程可以有效抑制区域内土壤侵蚀状况。     

Information extraction and dynamic evaluation of soil salinization with a remote sensing method in a typical county on the Huang-Huai-Hai Plain of China

Monitoring the dynamics of soil salinization is of great importance for agricultural production. This study selected Yucheng County, a typical county on the Huang-Huai-Hai Plain (HHHP) of China, as the study area and evaluated the spatial and temporal variation of soil salinization. Three methods, consisting of principal component analysis (PCA) transformation, tasseled cap (TC) transformation, and optimal band combination (OBC), were used to extract information from an early Landsat multispectral scanner (MSS) image from 1984, and their advantages were compared. In addition, OBC was used on a thematic mapper (TM) image from 2009. An iteratively self-organizing data analysis algorithm was used together with prior knowledge of likely classifications to interpret the MSS and TM images for data classification. Finally, a transfer matrix method was used to assess the spatial and temporal variability of soil salinization and analyze the driving factors of soil salinization. Compared to PCA transformation and OBC, TC transformation was a more effective method for extracting soil salinization information from the MSS sensor. The results indicate that a soil area of approximately 298 km² was affected by salinity in 1984 in Yucheng County, of which 5.40%, 11.96%, and 12.75% were classified as being subject to slight, moderate, and severe salinization, respectively. In 2009, the saline area was reduced to only 146 km², of which 10.70% and 3.75% were characterized by slight to moderate salinization and no severe salinization, respectively. The saline land decreased at an average rate of 6 km² per year. This decrease was probably a result of lower groundwater depth, increased organic fertilizer or crop straw in soil, changed land use type, and increased vegetation coverage.     

晋陕蒙接壤区1990-2020年水土流失动态变化

[目的] 分析晋陕蒙接壤区1990—2020年水土流失年际动态变化情况及其原因,为该区水土保持工作的有效开展提供科学支撑。[方法] 利用1999,2018,2019和2020年水土流失监测数据,获得4 a晋陕蒙接壤区水土流失动态监测成果,分析研究区水土流失年际间动态变化情况。并通过2020与1999年监测成果对比,进行动态变化及其原因分析。[结果] 得力于国家和地方政府层面水土保持方针、政策、措施以及相关监管部门工作的有效落实,1999—2020年晋陕蒙接壤地区水土流失面积由4.71×10⁴ km²减少至2.45×10⁴ km²,减幅达47.98%。[结论] 研究区1990—2020年水土流失强度明显减弱,由以强烈及以上侵蚀强度为主转变为以轻中度为主,生态环境显著改善。今后应根据区域水土流失特点,进一步加大投入和实施更有效的水土保持措施。     

1980—2010年间安徽省土壤侵蚀动态演变及预测

基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS技术,定量分析了1980年、2000年、2010年安徽省土壤侵蚀空间分布及动态变化特征,并利用马尔柯夫模型预测了未来30年土壤侵蚀变化趋势。利用GIS空间分析方法进一步探讨了土壤侵蚀强度空间变化与高程、坡度等地形因子间的关系。结果表明：(1)1980—2010年安徽省土壤侵蚀状况明显改善,平均土壤侵蚀模数由1980年的461.09 t/(km₂ a)减少为2010年的245.26 t/(km₂ a);相应的侵蚀总量由6 199.92万t/a减少为3 297.84万t/a。全省微度侵蚀面积增加了8 188.65 km₂;强度以上侵蚀面积减少了1 576.93 km₂。(2)安徽省三个时期的土壤侵蚀强度空间分布规律一致,侵蚀强度由北向南逐渐加剧。淮北与沿淮平原、江淮丘陵岗地以微度土壤侵蚀为主,皖南丘陵山区和皖西大别山区以强度侵蚀为主。(3)1980—2010年全省土壤侵蚀等级减弱面积达11 762.83 km₂,侵蚀等级加剧面积仅811.21 km₂。土壤侵蚀等级空间变化主要分布在200—500 m和15°—25°区域。土壤侵蚀等级转化逐级进行,主要以向侵蚀程度较弱等级转化为主,仅有少量微度侵蚀向侵蚀强度较强等级转化。(4)根据马尔柯夫方法预测,未来30年安徽省土壤侵蚀状况逐渐减轻,微度土壤侵蚀面积逐渐增加,其他侵蚀等级的面积持续减少。     

植被覆盖变化与土壤保持演变空间异质性研究

为定量研究植被覆盖与土壤保持两者之间的关系及植被覆盖对土壤保持的影响,选取十大孔兑为研究区,利用趋势分析法、空间自相关分析、InVEST模型,重点分析十大孔兑2000—2020年植被覆盖、土壤保持时空变化及植被覆盖变化对土壤保持的作用。结果表明：(1)研究期内,十大孔兑区植被覆盖均呈增加趋势;(2)2000—2020年,土壤保持量随着植被覆盖的增加而增加,说明植被覆盖增加对于土壤侵蚀有明显的抑制作用,对土壤保持服务功能有明显的促进作用;(3)植被覆盖与土壤保持局部空间自相关,Moran’s I指数<0,但2000—2020年相关系数逐渐增大,在空间分布上,相关性分布差异明显,“高—高”和“低—低”分布在中游库布齐风沙区以及上游丘陵沟壑区有零星分布,“高—低”和“低—高”分布在上游丘陵沟壑区和下游冲积平原区,主要是上游丘陵沟壑区海拔较高,对于土壤保持能力较强,但植被覆盖度较低,下游冲积平原区主要为农田生态系统,生长季NDVI较高,但土壤抗蚀性差,土壤保持能力较弱。通过对十大孔兑区植被覆盖变化和土壤保持演变及其空间异质性和相关关系进行分析,说明植被覆盖增加在一定程度上对土壤保持有促进...