伏牛山区陶湾流域径流泥沙模拟误差分析

以豫西伏牛山区陶湾流域为研究对象,利用该流域2006—2007年22次径流、泥沙数据对分布式AnnAGNPS（Annualized AGricultural NonPoint Source）模型进行校准,2008—2009年31次径流、泥沙数据对模型进行验证。选取R²（决定系数）、E（效率系数）、VE（误差比）等统计参量评估流域径流、泥沙、氮、磷物质输出的模拟精度。结果表明:（1）SCS-CN值是径流模拟精度的主要影响因素,校准期内径流VE=-7.7%（R²=0.95,p < 0.05）,验证期内VE=-6.1%（R²=0.90,p < 0.05）,误差值位于可接受的范围之内, < ±15%。径流误差相对较低,径流模拟精度也影响泥沙和氮、磷的模拟精度;（2）泥沙模拟误差影响因素较为复杂,植被覆盖率、曼宁粗糙系数等因素最为敏感,还受流域DEM、土壤、土地利用等空间参数精度的影响。校准期内VE=15.1%（R²=0.55,p < 0.05）,验证期内VE=17.0%（R²=0.60,p < 0.05）,泥沙模拟误差较径流要大。泥沙和径流模拟误差趋势相同,对小型降雨事件,模拟值偏高,大型降雨事件模拟值偏低。（3）氮、磷模拟值具有更大的不确定性,氮VE=22.0%（R²=0.69,p < 0.05）,磷VE=24.0%（R²=0.48,p < 0.05）。AnnAGNPS模型对径流、泥沙、氮、磷模拟均存在有一定的不确定性,模拟误差呈现一定的变化趋势。校准后的AnnAGNPS模型可以用于伏牛山区流域。     

乌梁素海湿地对营养盐的削减效率及其分区研究

基于乌梁素湖区20个监测点近2 a的监测数据,分析不同介质（水体、植物和底泥）对总氮和总磷的净化过程,构建削减效率指数,核算不同湖区对营养盐的削减效率,通过聚类分析划分削减区。结果显示:水体和植被中N和P营养盐浓度（含量）随着水体流动逐渐扩散降低,而底泥中营养盐分布没有明显规律,浓度最高点出现在距离入水口较远的东南部湖区。N和P营养盐在水体和植物间的分布呈正相关（N,R²=0.665,p < 0.05;P,R²=0.767,P < 0.01）,而营养盐在底泥—水体,底泥—植物间的分布未发现明显的相关性。湖区依照营养盐削减效率可划分为2～4个削减区,不同削减区应采用不同控制手段。本研究可为乌梁素海湖泊水体富营养化控制和管理提供科学依据。     

不同复垦模式对土壤团聚体及水溶性阳离子的影响

以新疆玛河流域冲积扇缘盐碱地为研究区,分析了盐碱弃耕地不同复垦模式对土壤团聚体组成及水溶性Na⁺,K⁺,Ca²⁺,Mg²⁺分布的影响。结果表明:与弃耕地相比,采用单作、间作及轮作种植模式均可显著降低土壤pH值和电导率（p < 0.05）,土壤pH值分别较弃耕地降低了10.7%,9.7%,10.6%,EC相应降低了19.2%,71.0%,84.1%;不同复垦模式 > 0.25 mm粒径团聚体含量显著增加（p < 0.05）,单作、间作、轮作分别较弃耕地增加了15.8%,13.2%和15.6%,且显著高于其他粒径（p < 0.05）,土壤团聚体结构显著改善;不同复垦模式中水溶性阳离子含量主要分布于 < 0.25 mm粒径的微团聚体中,在团聚体中表现为Ca²⁺ > Mg²⁺ > Na⁺ > K⁺,间作和轮作均显著减少水溶性阳离子含量（p < 0.05）。建议在盐碱弃耕地复垦过程中采用轮作或间作种植模式更有利于弃耕地植被恢复。     

沿坝地区天然次生林对降雨再分配的影响

为了探究天然次生林对降雨再分配的过程,通过对沿坝地区的北沟林场内天然次生林进行穿透降雨、冠层截留和树干径流3个方面进行监测,结果表明:（1）穿透雨量和林冠截留占林外降雨量的比例比较大,树干径流量的比例则非常小,分别为59.46%,37.33%,3.21%。（2）穿透雨量和林外降雨呈现线性关系（R²=0.980 4）,林冠截留量与林外降雨量也具有明显的幂函数关系（R²=0.823 4）,树干径流与林外降雨量具有明显的线性相关关系（R²=0.909 8）,并且都达到了极显著水平（p < 0.01）。（3）根据穿透雨与林外降雨的方程y=0.8034x-1.7939,当林外降雨量高于2.23 mm时会产生穿透雨;依据林外降雨与树干径流的方程y=0.0552x-0.1981,当林外降雨高于3.58 mm时会产生树干径流;林冠在降雨再分配过程中起到了很重要的作用,形成了二次降雨。     

紫色丘陵区坡耕地生物埂土壤抗冲性研究

本文以紫色丘陵区坡耕地4种典型生物埂为研究对象,采用原状土冲刷水槽法系统分析各种生物埂的土壤抗冲性。结果表明:（1）各种生物埂径流含沙量随着冲刷时间的继续出现“先急剧减小后平稳减小直至稳定”的变化趋势。在冲刷0~3 min,各生物埂土壤的径流含沙量均较大,随后径流含沙量平稳变化并趋于稳定。（2）生物埂抗冲刷过程可划分为快速冲刷阶段（0~3 min）、慢速冲刷阶段（3~20 min）和平稳冲刷阶段（20~28 min）3个阶段。生物埂土壤抗冲性随着冲刷时间的增长而不断增强,两者之间可用幂函数表示,其R²值在0.848 7~0.989 9。（3）各种生物埂土壤抗冲性随着坡度的增大而降低,两者关系达到极显著水平（R²=0.790 7,N=12,p < 0.001）,可用幂函数表示。研究结果可为紫色丘陵区坡耕地生物埂措施合理布置及其稳定性评价提供科学依据。     

三维土工网防护边坡侵蚀特性的试验研究

为了揭示三维土工网防护坡面侵蚀规律,利用室内模拟放水冲刷试验,定量研究了不同坡度（5°,10°,15°,20°,25°,30°）、不同流量（1 m³/h,1.5 m³/h,2 m³/h）条件下,三维土工网防护坡面的侵蚀过程及侵蚀特征。结果表明:（1）累积侵蚀量随坡度和流量的增大而增大,且冲刷最初10 min内得到的侵蚀量占侵蚀总量的70%左右,而冲刷末期的坡面流含沙率仅在0.01～0.04 g/cm³内波动;（2）随着坡度增大,累积侵蚀量的贡献率增大,流量对累积侵蚀量起主导作用,在大流量冲刷的条件下,流量对累积侵蚀量的贡献率比流量较小时更加显著;（3）累积侵蚀量与坡度呈正相关的幂函数关系,相关性显著;（4）三维土工网防护边坡的坡面流为紊流,累积侵蚀量与雷诺系数的关系可以表示为:M=0.186Re^0.672,相关系数R²=0.9429。     

松嫩高平原土地利用景观梯度变化特征分析

研究区域不同梯度带土地利用景观变化特征,可为维持区域生态功能、改善区域生态环境质量提供科学依据。以松嫩高平原典型地域巴彦县为研究区,利用ArcGIS手段,以地形因子（高程、坡度）作为研究区梯度分级基础,考虑地貌类型和行政区划划分梯度带,应用梯度分析和景观格局分析相结合的方法,从景观水平和景观类型水平两方面,分析研究区13 a来不同梯度带土地利用景观变化特征。结果表明:（1）1996—2009年间,梯度带Ⅲ土地利用景观破碎化程度最大,受人类活动的影响最严重;梯度带Ⅱ优势景观比较明显,土地利用景观结构稳定性最差。（2）1996—2009年,各梯度带土地利用景观基质均为旱地,水田景观所占比例均有所上升,且各梯度带林地景观所占比例差别一直较大,建设用地景观增长水平基本一致。     

不同地貌类型坡度提取算法的比较

分别选取陕北延川、贵州省黔西南牛场、河北省井径县作为黄土地貌、喀斯特地貌以及低山丘陵地貌的典型样区,并建立该样区的1：1万,5m分辨率的DEM。采用简单差分、二阶差分、Frame差分、三阶不带权差分、三阶反距离平方权差分（Horn算法）、三阶反距离权差分6种算法提取坡度,对不同算法提取坡度的信息进行对比研究,并分析了不同算法提取坡度产生差异的原因,确定了适合不同地貌的算法。结果表明,在不同的地貌类型上使用8个邻接单元的算法精度总高于使用2个或4个邻接单元的算法,其中三阶反距离平方权差分（Horn算法）与三阶反距离权差分在所研究的3种地貌类型上均是比较合适的。     

基于GIS和USLE的钦江流域土壤侵蚀评估

在GIS和RS技术支持下,基于USLE模型对钦江流域土壤侵蚀进行了定量评估,并分析了不同海拔、不同坡度、不同土地利用类型下土壤侵蚀强度特征和规律。结果表明:（1） 钦江流域年均土壤侵蚀模数为2 608.87 t/（km² ·a）,属中度侵蚀,远大于水利部规定的南方红壤丘陵区土壤允许流失量500 t/（km²·a）的标准;（2） 随高程升高,土壤侵蚀强度呈递减趋势。0～240 m高程带是土壤侵蚀防治的重点区域。（3） 随坡度增大,土壤侵蚀强度呈递减趋势。15°以下坡度带是钦江流域土壤侵蚀重点预防和治理区域。（4） 不同土地利用类型的土壤侵蚀强度差异显著,旱地、草地和未利用地大部分处于强度侵蚀以上,是控制流域整体土壤侵蚀状况的关键土地利用类型。     

南水北调中线水源区土地利用/覆被空间格局特征分析

南水北调中线水源区土地利用/覆被空间格局在水平和垂直方向上都具有明显的区域特征。利用DEM数据对研究区土地利用空间格局地形梯度规律进行了讨论分析,研究结果表明:（1）研究区土地利用类型以林地、耕地、草地为主。其中林地面积占水源区土地总面积的76%左右,在水源区中占有绝对优势;（2）2010年水源区整体土地利用程度综合指数为221.19,土地利用程度比较低,人类活动对其的影响总体上较小;（3）各土地利用类型的空间分布随高程和坡度的变化具有显著的特点:受人类活动干扰影响较大的各类耕地、水域和建筑用地主要分布在高程相对较低和坡度相对较小的区域;而受人类活动干扰影响较小的各类林地、草地和未利用地则比较均匀地分布在高程相对较高和坡度较大的区域。     

Accounting for shape reliability in modeling contour-derived topographic properties for use in soil–terrain correlation

Elevation contours are known to be poor quality data for digital terrain modeling, but they are often the only available topographic information at national scale, especially in developing countries. We investigated several methods to derive elevation and slope data from contours for two contiguous watersheds in Burundi. Two key issues in digital terrain modeling were addressed: (1) finding the ‘best’ elevation interpolator, and (2) assessing the related uncertainty and its propagation to slope models. The key validation criterion was the reproduction of the terrain shape as inferred from the pattern of contours, which is more important than absolute accuracy in soil–terrain correlation. A method using a triangulated irregular network (TIN) and four grid-based methods were compared and combined. The most satisfactory results were achieved by combining the TIN-based method with a grid-based method. Treating contours as inequality constraints proved useful in simulating the elevation uncertainty. The Zevenbergen and Thorne and the Evans–Young slope algorithms were compared based on their sensitivity to the elevation uncertainty. Outputs from simulation were filtered to produce realistic alternative elevation models. In that case, the slope variance values were similar for the two algorithms, suggesting similar performances. Checking for shape reliability was found critical for the validation of topographic models.     

坡度分级方法对坡度制图的影响

[目的]利用多种分级方法进行坡度制图,探究不同分级方法对坡度制图带来的影响。[方法]选取陕西省绥德县,陕西省眉县境内的秦岭山区,黑龙江拜泉县的3个样区,用多种分级法对坡度进行分级,利用量化指标分析坡度分级对坡度格局和统计分布的影响。[结果](1)就一个样区而言,分位数或Evans分级法比较好;不同地区比较,选用统一分级方案较好;(2)分级后的坡度空间变异急剧减少;(3)所有分级都使坡度信息有所损失;(4)所有分级均难以准确表现坡度的统计分布规律。[结论](1)坡度表面和自然断点分级方法效果较好。(2)随着分级间距的增加,坡度信息量快速减少。(3)坡度统计分布的分析须用坡度表面和自然断点分级进行制图。     

环境敏感变量优选及机器学习算法预测绿洲土壤盐分

基于机器学习预测干旱区(如新疆)土壤盐分的研究目前较少涉及且敏感变量的筛选还需深入探讨。该研究比较5种机器学习算法(套索算法,The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator-LASSO;多元自适应回归样条函数,Multiple Adaptive Regression Splines-MARS;分类与回归树,Classification and Regression Trees-CART;随机森林,Random Forest-RF;随机梯度增进算法,Stochastic Gradient Treeboost-SGT)在3个不同地理区域(奇台绿洲,渭-库绿洲和于田绿洲)的性能表现;参与的变量被分为6组:波段,植被相关变量集,土壤相关变量集,数字高程模型(digital elevation model,DEM)衍生变量集,全变量组,优选变量组(全变量组经过算法筛选后的变量集合)。通过算法筛选,以示不同研究区的盐度敏感变量。同时借助以上述6组结果评判算法的性能。结果表明:综合分析6个变量组的R2和RMSE,预测精度排名如下:优选变量组植被指数变量组土壤相关变量组波段DEM衍生变量组。由于结果不稳定,全变量组未参与排名。在所有变量中,植被指数(EEVI,ENDVI,EVI2,CSRI,GDVI)和土壤盐度指数(SIT,SI2和SAIO)与土壤盐度相关性高于其他变量。综合评价以上5种算法,Lasso和MARS的预测结果出现极端异常值,但其预测结果能基本呈现土壤盐分空间分布格局。CART的结果能清晰分辨灌区和非灌区土壤盐分的分布态势,但二者内部并无太多变化且稳定性较差。RF和SGT的结果显示,二者在3个绿洲的土壤盐分值域范围和土壤盐分空间分布格局相似,纹理信息相对其他3个算法更为丰富。更为重要的是,算法在各个地区的结果都较为稳定。二者相比,SGT验证精度相对最高,其次为RF。     

吉林省侵蚀沟分布与环境要素的关系

[目的]探求与侵蚀沟空间分布密切的环境因子,揭示其分布特征,为侵蚀沟发育规律研究及治理提供理论依据。[方法]利用遥感调查和抽样调查相结合的方式,基于GIS分析功能,对吉林省6个区域共23个调查单元(小流域)内侵蚀沟进行了调查与汇总分析,研究沟壑密度、沟壑裂度等与环境要素关系。[结果](1)6个区域沟壑密度大小顺序为:敦化(16.30km/km~2)辽源(6.51km/km~2)梅河(5.55km/km~2)伊通(4.67km/km~2)九台(3.54km/km~2)前郭(2.21km/km~2);(2)敦化地区沟壑裂度随坡度增加先稳定后急剧降低;前郭地区沟壑裂度随坡度的增加而增加;辽源、梅河、伊通、九台4个地区沟壑裂度均随坡度的增加呈现先增加后减少的趋势,沟壑裂度最大值除辽源发生在6°~9°外,其他3个地区均发生在3°~6°;(3)沟壑密度随坡度的增加而增加,二者存在较强的线性关系,相关系数达0.755,研究中符合这一规律的样本占总体的83%。(4)集水区形状系数对沟壑密度具有一定的规律性影响,但这只体现在九台地区,主要表现为沟壑密度随形状系数的增加而增加;(5)6个地区沟壑密度与集水面积呈一元二次函数关系,29.39hm~2为沟壑密度发生变化的临界值。[结论]吉林省内分异特征总体表现为由西向东和由北向南增加的趋势。不同地区沟壑裂度随坡度变化呈现出不同规律,集水区长度、平均宽度与侵蚀沟各特征指标均无显著相关性。     

流域分布式坡长不确定性的初步分析

地形因子坡长对水土保持和土壤侵蚀有着重要的影响作用,其不确定性又制约着坡长的应用,因此坡长不确定性的研究尤为重要。以水文地貌关系正确DEM（Hc—DEM）为基础,利用LS_Tool软件计算坡长,主要从流向算法、分辨率和数据范围影响三个方面对提取的坡长不确定性进行比较分析。结果表明,不同流向算法提取的坡长结果不同,多流向算法提取的坡长更光滑、连续,更能体现地形凹凸的影响;随着分辨率的降低,坡长会发生扩张现象,使地形变得平滑;坡长的计算应以流域边界或者行政单元边界向外缓冲一定宽度为界（本实验结果为120m缓冲区）,以避免边际效应的产生。     

基于GIS的广东省水土流失潜在危险度评价

以GIS为支撑,选取整个广东省为研究区域,基于对自然界潜在水土流失强度的客观认识,综合考虑区域内坡度、坡长、土壤、降雨及地质等因子,通过空间叠加分析,对区域水土流失潜在危险度进行了度量和评价,生成了广东省水土流失潜在危险度分布图。分析结果表明,广东省水土流失潜在危险分布区以无险、轻险型区为主,其面积占全省面积的80%以上,主要分布在平原区;重险型区域面积占该省面积的18.3%,主要分布在东部、南部、北部地势较高,降雨量较大的山丘区,区内植被一旦遭到破坏,极易发生流失,是水土保持工作中的重点预防保护区域。     

Rainfall erosion of some Alberta soils A laboratory simulation study

This laboratory rainfall simulation study investigates the effects of soil properties, slope steepness, and cover density on rainfall erosion potential of 153 soil samples collected in Southern Alberta, Canada. Simulated rainfall amount was held constant for these tests Of all the factors examined, simulated vegetative cover was found to be most significant. When cover was held constant, soil aggregate stability is the best predictor of variations of soil erodibility. Organic carbon content, texture and runoff amount (infiltration capacity) are other significant variables Slope was found to be significantly related to wash loss but not splash loss Two factors were proposed to explain the lack of relationship between splash loss and slope: (a) the proportion of splashed particles collected outside the sample plan may vary with the size of the pan; (b) soil transportability by splash increases only slightly with slope angle and therefore splash loss is only marginally related to slope steepness     

结合统计和数字地形数据的可视化方法预测土壤深度

Information about the spatial distribution of soil attributes is indispensable for many land resource management applications; however, the ability of soil maps to supply such information for modern modeling tools is questionable. The objectives of this study were to investigate the possibility of predicting soil depth using some terrain attributes derived from digital elevation models (DEMs) with geographic information systems (GIS) and to suggest an approach to predict other soil attributes. Soil depth was determined at 652 field observations over the Al-Muwaqqar Watershed (70 km²) in Jordan. Terrain attributes derived from 30-m resolution DEMs were utilized to predict soil depth. The results indicated that the use of multiple linear regression models within small watershed subdivisions enabled the prediction of soil depth with a difference of 50 cm for 77% of the field observations. The spatial distribution of the predicted soil depth was visually coincided and had good correlations with the spatial distribution of the classes amalgamating three terrain attributes, slope steepness, slope shape, and compound topographic index. These suggested that the modeling of soil-landscape relationships within small watershed subdivisions using the three terrain attributes was a promising approach to predict other soil attributes.     

青藏高原坡度坡长因子(LS)空间格局及影响因素分析

地形是影响土壤侵蚀的主要因素,但目前关于青藏高原地形因子的分布格局和影响因素有待研究。基于1弧秒分辨率的SRTM(shuttle radar topography mission)高程数据,计算坡度、坡长、LS因子(slope length and steepness factors,LS),结合高程积分和Hack剖面等,对青藏高原LS因子的分布格局、统计分布特征和影响因素进行研究,结果表明：(1)坡度、坡长和LS因子这3个地形指标,均表现出高原内部小、四周高山大的格局,内流区与外流区的坡度均值分别为6.55°和14.3°,坡长均值分别为122.9,172.2 m,LS均值分别为4.8和12.7;(2)青藏高原LS因子整体受坡度影响,但高原边缘陡峭地区LS因子主要受坡长影响;(3)青藏高原6条主要河流的Hack剖面都呈上凸形态,该地区地貌演化整体上处于幼年期;(4)青藏高原LS因子的分布特征与土壤侵蚀类型及其组合有对应关系：周边地区的高值对应冰川侵蚀—水蚀,西北部的低值对应水力—冻融侵蚀和风蚀,东南部边缘向高原内部过渡地区的较高值对应水力—重力侵蚀。通过分析LS因子的分布格局和统计特征...     

典型黑土区村级尺度侵蚀沟演变

侵蚀沟的演变是东北水土流失过程的重要方面.利用1968和2009年亚米级遥感影像,获取典型黑土区村级尺度的侵蚀沟分布、耕地垄向和土地利用数据,基于1∶1万地形图获取等高线、坡度、坡长和垄向坡度数据,在地理信息系统和遥感技术的支持下,分析典型黑土区41 a村级尺度侵蚀沟的动态变化及其影响因素.结果表明:1)41 a间,典型黑土区侵蚀沟密度有明显增加的趋势,基于分辨率为亚米级遥感影像解译的侵蚀沟密度较以往研究结果大幅增加;2)自然坡度0.25°～1.5°范围内为该区域侵蚀沟密度变化最大的区域,8°以上区域由于实施退耕还林措施,侵蚀沟密度降低;3)300～500 m坡长区域侵蚀沟密度出现极值;4)由于实施改垄措施,41 a后垄向坡度在0～0.25°范围内耕地面积增加,大于0.25°范围内耕地面积均减少.