长江上游定量遥感监测模型地形因子应用研究

以长江上游商南县为研究区,利用GIS软件平台建立研究区数字高程模型(DEM),选用水土流失定量监测模型(QRSM),用水土流失地形像元SL因子算法专用软件计算像元坡度与坡长因子值,对数字高程模型(DEM)进行了差错与精度评价,并对地形因子计算过程中水体边界坡度、坡度因子、坡长、坡长因子和凹点、回流问题等关键技术进行了处理。结果表明,15°~25°坡度面积为530.51km2,占总面积的22.93%,25°~45°坡度面积为1 083.32km2,占总面积的46.82%。15°~45°坡度面积合计接近70%,是造成商南县严重水土流失的主要区域,监测结果符合研究区实际现状。该研究将监测模型推广应用到长江流域上游地区,对逐步实现长江流域水土流失的监测预报具有前瞻性,并对其他小流域也有一定的理论和实践价值。     

福建省长汀县水土流失地形因子影响分析

以长汀县为研究区域,应用Arc GIS软件空间分析功能,分析长汀县不同高程、坡度、坡向的水土流失分布特征,分析水土流失成因。研究结果显示,长汀县53.41%的水土流失主要分布在高程300~400m的地带,15~25°和8~15°坡度地带水土流失面积分别占水土流失总面积的36.68%和34.90%,60.89%的水土流失集中在高程300~500m、坡度5~25°区域,不同坡向水土流失分布情况基本上与阳坡、阴坡分布相一致。     

牡丹江市土地利用适宜性评价

[目的]评价牡丹江市退耕还林地区土地利用效益,对土地利用结构进行优化,为该区进一步土地开发利用及结构调整提供科学依据与支持。[方法]选取牡丹江市的坡度、高程、土壤类型、水资源系数、降水量和≥10℃积温6个因素作为评价因子,通过模型计算及GIS空间分析,得出研究区内宜农用地、宜林用地适宜性等级。[结果]处于适宜级以上的农业用地总面积约9 300km2,占研究区面积的22.9%,主要分布于坡度小于5°、海拔500m以下的区域;处于适宜级以上的林业用地总面积约28 000km2,占研究区总面积的69.0%,主要分布于海拔高、坡度大、多水土流失的山区丘陵地带。[结论]土地利用现状分析结果表明,在农林交错地带存在过度退耕、造成耕地浪费的现象。     

福建省水土流失的时空变化

[目的]对福建省1990—2015年的水土流失进行动态监测和时空变化分析,为该区水土保持工作提供科学参考。[方法]以福建省为研究区域,基于USLE水土流失方程,结合GIS,RS等技术开展研究。[结果](1)福建省境内以轻度流失为主,水土流失主要分布在西部和东南部,中部和北部分布较少,在空间上呈现出东南沿海向西北内陆减少的趋势,25a来以轻/中度流失与微度流失的相互转化为主。(2)1990—2015年,福建省水土流失面积总体呈减少趋势,共减少了3 825.55km2,以轻度流失面积减少为主,尤其在2010年后,水土流失面积减少加快。相对于内陆地区,沿海地区水土流失改善明显。[结论]25a来福建省水土流失总体情况改善明显,水土流失治理取得了显著的成效。     

基于坡度等级的喀斯特山区石漠化与水土流失相关性研究——以贵州省盘县为例

为了定量分析不同坡度等级下石漠化与水土流失之间的相关性,为县域生态环境治理与修复提供科学理论依据,以贵州省盘县为研究区,在遥感与地理信息系统技术支持下,以ALOS遥感影像、岩性及1∶50 000地形图等为基础数据源,采用遥感解译方法、表面分析及地图代数原理,提取出石漠化与水土流失的各指标因子。通过ArcGIS空间分析及相关性分析模型,从不同坡度等级下分析盘县石漠化与水土流失的相关性。结果表明:盘县石漠化面积为1 008.45km~2,占总面积的24.9%,已发生石漠化等级以轻度、中度和强度为主,分别占盘县石漠化面积的45.47%,29.67%,20.29%;水土流失面积为521.05km~2,占总面积的12.85%,已发生水土流失等级以轻度和中度为主,分别占盘县水土流失面积的67.75%和17.36%。石漠化与水土流失发生区坡度以5°~35°为主,分别占石漠化与水土流失面积的85.08%与82.45%。当坡度8°时,石漠化与水土流失等级、水土流失与石漠化等级存在负相关关系。当坡度为8°~35°时,已石漠化与已水土流失面积均呈现出先减小后增加再减小的趋势。当坡度35°时,石漠化与水土流失等级在强烈侵蚀等级以下表现为负相关,超过强烈侵蚀为正相关;而水土流失与石漠化等级在轻度石漠化等级以下表现为正相关,超过轻度石漠化为负相关。     

重点生态功能区水土流失敏感性评价与分布研究—以贵州省雷山县为例

为了定量分析重点生态功能区雷山县水土流失敏感性现状,揭示其空间分布特征,识别出水土流失敏感性关键地域,也为县域水土流失综合防治和生态环境治理提供理论依据,研究选取2010年10月覆盖雷山县全域的ALOS遥感影像和1∶50 000地形图等为数据源,通过地理空间信息技术(RS和GIS技术)结合使用,运用3D Analyst栅格计算功能,提取雷山县DEM、坡度、坡向和土地利用等主要因子,运用ENVI软件,结合归一化植被指数模型,获取植被覆盖度,运用ArcMap空间叠加分析方法,划分出水土流失敏感性等级,得到研究区水土流失敏感性空间分布情况。结果表明,雷山县轻度及以上水土流失敏感性区域面积812.29km2,占总面积的67.45%,水土流失敏感性以轻度为主;强烈以上等级占总面积5.96%,所占面积小;同时研究区不同高程、坡向、坡度和植被覆盖度等级与水土流失敏感性之间存在显著关系,即轻度以上的水土流失敏感性区域面积出现先增大后减小的单峰分布;水土流失敏感性区域主要出现在高程为800~1 400m范围内,坡向为东南和西北,坡度为15°~35°,植被覆盖度在30%~45%的区域。     

基于GIS和RUSLE模型的松涛水库上游水土流失定量分析

基于地理信息系统(GIS)和遥感技术(RS),提取了松涛水库上游降雨侵蚀力、地形、土壤可蚀性、植被与经营管理和水土保持措施5个主要水土流失影响因子,运用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)估算该区域土壤侵蚀量,生成土壤侵蚀程度分布图。运用GIS空间分析和数理统计方法,分析水土流失在地理空间上的分布特征,结果表明:水土流失主要以微度和轻度侵蚀为主,分别占研究区总面积的48.43%和26.76%;坡度是引起水土流失的重要因子,水土流失主要分布在坡度15°的区域;水土流失主要发生在人类干扰活动较强烈的草地、灌木林、速生林、热作园等地类上,其水土流失面积占到研究区水土流失总面积的89.64%。     

江淮丘陵区土壤侵蚀分布与环境因子的关系

[目的]掌握江淮丘陵区土壤侵蚀分布及其与土地利用类型、坡度、植被、土壤类型等环境因子的关系,为确定水土保持重点区域,开展水土保持规划、制定有针对性的水土流失防治措施提供依据。[方法]以淮河流域江淮丘陵区为研究区,以2015年15m分辨率的Landsat 8影像为基础信息源,基于"3S"技术平台,采用综合评判法和实地调查验证相结合的研究方法,开展土壤侵蚀空间分布及其与土地利用类型、植被、坡度、土壤类型等环境因子关系的研究。[结果](1)江淮丘陵区水土流失面积为1 409.60km2,约占总面积的10.20%,侵蚀强度以轻度侵蚀为主,局部以中度侵蚀为主。(2)不同土地利用类型下,土壤侵蚀主要发生在下垫面起伏度较大、条件较为恶劣的坡耕地,以及坡度相对较大、植被盖度较差的林地和荒草坡中;不同坡度下,主要发生在5°~15°的山区与平原的交界带;不同植被覆盖度下,主要发生在45%~75%的地区;不同土壤类型下,主要发生在暗色土、水稻土以及黄棕壤等土壤类型中。[结论]土地利用类型、坡度、植被、土壤类型等环境因子与淮河流域江淮丘陵区土壤侵蚀分布关系紧密,坡耕地、坡度起伏较大、植被覆盖较低、土壤抗蚀性较差等下垫面更容易发生土壤侵蚀。     

基于USLE的敖汉旗土壤侵蚀空间分异特征研究

基于DEM、降雨、土壤调查等基础数据,在GIS和RS技术的支持下,运用USLE模型估算敖汉旗的土壤侵蚀量,探讨了不同土地利用、坡度和坡向下的土壤侵蚀强度空间分布差异性。结果表明:敖汉旗土壤侵蚀面积占研究区总面积的31.86%,年土壤侵蚀量达183万t,土壤侵蚀模数为697 t/(km~2·a),属轻度侵蚀区。耕地土壤侵蚀模数最大,为820 t/(km~2·a),占侵蚀总面积83.00%的耕地对侵蚀总量的贡献率高达97.61%,是水土流失防治的重点;土壤侵蚀模数和侵蚀量随坡度的增大均呈现先增大后减小的趋势,二者最大值均出现在8°~15°;占研究区侵蚀总面积38.62%的坡度范围(5°~25°)对土壤侵蚀总量贡献率高达65.39%,是土壤侵蚀发生的主要坡度区域;阳坡土壤侵蚀较阴坡严重,二者对侵蚀量的贡献率分别为47.36%和45.59%,与土地利用、坡度相比,坡向对土壤侵蚀空间差异性的影响不显著。     

基于RS和GIS的江苏省水土流失重点预防区和治理区定量监测

[目的]对江苏省水土流失重点治理区和预防区代表县进行水土流失定量监测,以掌握该区水土流失情况,为该区水土流失动态监测提供技术方法和理论支持。[方法]收集江苏省徐州市铜山区和连云港市赣榆区2015年度高分一号遥感影像、DEM和降雨量,以中国土壤流失方程(CSLE)为基本算法。[结果]铜山区水土流失面积1 917.82km~2,轻度以上流失面积175.76km~2,占总流失面积的9.16%;赣榆区水土流失面积1 511.2km~2,轻度以上流失面积131.95km~2,占总流失面积的8.73%。[结论]本研究方法模型参数真实、客观,不受人为因素干扰,适合多期、大尺度水土流失动态监测,能为江苏省水土流失动态监测提供高效可行的技术方法。     

基于USLE模型的2001—2015年江西省土壤侵蚀变化研究

[目的]准确估算区域土壤侵蚀量并掌握其动态变化,指导区域水土保持规划。[方法]基于通用土壤流失方程(USLE)模型,利用遥感数据、气象数据、DEM等数据测算2001,2015年的土壤侵蚀模数,分析2001—2015年江西省土壤侵蚀强度的动态变化特征。[结果]江西省土壤侵蚀状况在2001—2015年得到一定程度的改善,2001年土壤侵蚀模数为7 042.4t/(km^2·a),2015年土壤侵蚀模数为6 375.3t/(km^2·a),降低了约9.5%;全省大部分地市的土壤侵蚀强度降低,其中抚州市、宜春市、赣州市、萍乡市等4市的平均土壤侵蚀模数下降幅度最为显著;但也有少量地市的土壤侵蚀呈进一步扩大趋势,主要有九江市、南昌市、新余市;土壤侵蚀强度转移矩阵表明江西省大部分区域侵蚀强度等级不变,部分地区侵蚀强度等级向低一级转移;2001—2015年52.7%的面积土壤侵蚀强度等级不变,25.8%的面积土壤侵蚀强度等级降低一级。[结论]江西省土壤侵蚀状况总体上有所好转,但部分地市的土壤侵蚀进一步扩大,水土流失的形势依然十分严峻。     

黑龙江省拜泉县水土保持新进展与效益评价

[目的]对黑龙江省拜泉县近年来的水土保持工程保土效益定量进行评价,为进一步的水土保持规划和生态环境建设提供科学参考。[方法]通过对拜泉县2008—2015年水土保持工程实施情况的调查分析,利用遥感影像解译土地利用,采用土壤侵蚀模型计算工程实施前后的土壤流失量评价拜泉县水土保持工程保土效益。[结果]2011—2015年该县土地利用变化不大,总体由耕地向居民点及工矿交通用地和林地流转,水土流失总面积减少193.8km^2,生态环境有所好转。2008—2015年,新增实施水土保持措施总面积103.49km^2,通过实施梯田、地埂植物带和改垄措施,共计保土507 338.86t,其中2008—2010年占总保土量的3.80%,2011—2015年保土量逐年递增,2015年占总保土量的34.04%。所有年份合计,梯田的保土量最多,占总保土量的40.21%,其次为改垄和地埂,分别为37.23%和22.56%。[结论]拜泉县水土流失综合防治工程效益显著,为进一步提高水土保持效益,应优化水土保持措施的分布,扩大梯田和地埂面积。     

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。     

基于USLE原理和3S技术的水土流失定量监测方法及其应用研究

基于通用土壤流失方程(USLE)的基本原理,利用我国南北方各水蚀区的土壤流失量及其相关生态因子的大量实测数据,建立了适用于我国南北方的以3S(GIS、GPS和RS)技术为支持的水土流失定量监测方法。该系统方法在我国山东、福建、江苏、云南、北京、河北等地累计应用面积超过30万km~2,其在江苏南京的应用时间最长,最具代表性。应用该方法在1997—2015年期间对南京全市区域水土流失和治理状况进行长期定量监测研究,结果表明:19年间,南京全市平均年水土流失总量为2.765×10~6t,平均轻度以上年水土流失面积为863.7km~2,占全市总面积的13.0%。轻度以上水土流失面积所占比例较小,但水土流失量占总流失量80%以上,因此,仍是水土流失治理和区域生态环境保护的重点方向;与2000年之前的监测结果相比,轻度以上水土流失面积和年土壤流失总量均有显著降低。该方法建立了更符合实际的模型因子算法和原则,监测精度和可靠性较高,监测结果验证了近年来南京市水土流失治理措施和生态环保监督管理实施力度加大,取得了明显成效。     

陕西省水土流失重点防治区的划分方法及指标体系

[目的]划定县级以上水土流失重点防治区,指导水土保持措施的科学制定和提高水土流失防治成效。[方法]在参加国家水土流失重点防治区复核划分工作和完成陕西省水土流失重点防治区划分工作的基础上,通过调查及分析研究,提出了土壤侵蚀强度、林草覆盖度和水土流失治理度等定量指标和江河源头、引水水源、基本农田等保护区的定性指标。[结果]利用GIS和RS技术,以乡镇行政区划为基本单元,按照定量指标,解译遥感影像数据,生成了陕西省水土流失重点防治区划分成果图。利用定性指标,按照相对集中连片,突出重点,适当概化的原则,对划分成果进行了归类修正。以地貌类型为主线,并参照水土保持功能,对水土流失重点防治区进行了分类和命名。[结论]陕西省划分为6个水土流失重点预防区和6个水土流失重点治理区共计12个大片区,是编制《陕西省水土保持规划》、规范生产建设项目中水土保持监督工作的重要依据,也为市县级水土流失重点防治区的划分提供参考。     

基于GIS的福建省水土保持功能重要性评价

[目的] 对福建省水土保持功能重要性进行评价，为该省生态保护红线划定提供科学参考。[方法] 基于GIS技术，利用降水、土壤、数字高程和植被指数等数据，采用修正通用水土流失方程（RUSLE），估算福建省土壤保持量，并对其分级。[结果] 全省土壤保持总量为2.65×10⁹ t/a，平均土壤保持模数为20 789.82 t/（km²·a）。水土保持功能极其重要区、高度重要区、中等重要区、较为重要区和一般重要区面积分别为3 192.54，8 205.54，15 547.71，21 519.81，74 000.20 km²，分别占全省面积的2.61%，6.70%，12.70%，17.57%和60.42%。[结论] 福建省水土保持功能极其重要区、高度重要区和中等重要区主要分布在闽西和闽中2大山带及其周边丘陵山地区。     

基于RUSLE的2010年商南县土壤侵蚀特征分析

[目的]以长江源头陕西省商南县为例,分析县域土壤侵蚀空间分布,为正确认识与防治长江上游水土流失和做好水土保持防治工作提供科学依据。[方法]基于Landsat TM7和ETM+影像,获取商南县2010年土地利用信息,采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)确定方程中各影响因子,对商南县土壤侵蚀现状进行定量评价。[结果]林地是商南县主要土地利用类型,占县域总面积的87.05%,其次是耕地(9.43%)、居民地(2.82%)、水体(0.64%)、未利用地和草地(0.06%)。受坡耕地和低覆盖林草地的影响,商南县2010年土壤侵蚀较严重,平均侵蚀模数4 953.76t/(km2·a)。受侵蚀(轻度以上)面积1 319.3km2,占总面积的57.03%。强度和极强度侵蚀级别面积所占比例为24.10%,其次为轻度侵蚀级别,面积为14.31%,中度和剧烈侵蚀级别面积分别为6.23%,12.39%。剧烈和强度侵蚀主要分布在北部、中部及东南部的山区地段的坡耕地。虽然强度和剧烈侵蚀级别面积比例不是很高,但对该县总侵蚀量的贡献最大,达到52.29%。[结论]不适宜的土地利用是引起严重土壤侵蚀的主要原因;应将县域北部、中部及东南部山区的坡耕地作为防治的重点。     

安徽省大别山区土壤侵蚀及其经济损失评估

基于通用土壤流失方程(USLE模型)和GIS空间分析技术,对安徽省大别山区土壤侵蚀量进行了估算。选取土壤养分、水分及泥沙滞留、淤积、土地废弃损失作为土壤侵蚀经济损失的指标,采用替代花费法、恢复费用法、影子工程法等方法,评估了安徽省大别山区土壤侵蚀的经济损失。结果表明,安徽省大别山区2007年平均土壤侵蚀模数为2443.4t/(k²·a),土壤侵蚀总量为2.29×10⁷t/a,其中金寨县和岳西县土壤侵蚀总量最高,分别为7.62×10⁶t/a和5.42×10⁶t/a。从空间分布上看,较强的侵蚀主要集中在西部地区,东北部以及南部地区侵蚀量相对较小土壤侵蚀造成的总经济损失为92052.8万元,其中土壤养分价值损失最大,为82557.8万元,占土壤侵蚀经济总损失的89.7%,其次是泥沙损失,达4734.2万元,占经济总损失的5.1%。金寨县经济损失量最大,为37266.3万元,占大别山区土壤侵蚀总经济损失的40.18%。其次为岳西县,约占23.54%。经济损失量最小的为舒城县和桐城市。     

黑龙江省黑土区水土流失动态及成因分析

为了解不同时期黑龙江省黑土区水土流失状况及其演变动态,根据历史调查资料、小流域原位勘察结果及同期遥感调查数据,分别对1950,1980和2000年黑龙江省黑土区50a来不同空间尺度水土流失状况、特征、成因及演变进行分析。结果表明:(1)该区水土流失面积50a来净增了2.08×10⁴ km²,水蚀是造成该区水土流失主要形式。(2)1950-1980年20a间年均水土流失面积为411.9km²,比1980-2000年年均值高出25.5km²。(3)50a来该区侵蚀沟数量增加98 832条,2000年侵蚀沟面积所占比例比1950年增加了172.4%,沟壑密度增加2.83倍。该区水土流失呈持续恶化态势,不合理人类活动、政策导向和黑土质量退化是导致该区水土流失程度动态变异主要诱因。