基于3S技术的地形起伏度与区域土壤侵蚀的相关性研究

地形起伏度直接影响着地面的径流变化,是导致土壤侵蚀的主要根源之一。分析两者相关性的前提是准确提取地形起伏度,而确定研究数据尺度下地形起伏度的最佳分析窗口是得出可靠结果的保障。在3S技术的支持下,运用均值变点法分析罗甸县基于DEM（空间分辨率为30 m×30 m）的最佳分析窗口,并依据2007年修正的土壤侵蚀分类分级标准估算研究区各样本单元的土壤侵蚀量,对两者进行相关性分析。结果表明:罗甸县在该尺度数据源下的最佳分析窗口为32×32,最佳统计面积为0.921 6 km²,实证了均值变点分析方法提取地形最佳分析窗口的可行性;地形起伏度与区域土壤侵蚀模数的相关系数为0.519 1,充分说明了作为宏观地形因子之一的地形起伏度是区域土壤侵蚀的主导因素之一。     

DEM分辨率对地形因子提取精度的影响

为揭示DEM分辨率对地形因子(LS)提取精度的影响,本研究将30 m分辨率DEM数据进行重采样,分别计算30、60、90、120、250、500和1 000m 7个不同分辨率下我国黑土区、黄土区和红壤区的LS因子值,分析3个土壤类型区LS因子随着DEM分辨率变化的特点,并进一步研究LS因子与坡度和坡长的相关性及其空间分布情况.结果表明:黑土区LS因子值最小、黄土区次之,红壤区LS因子值最大;坡度因子比坡长因子对DEM分辨率的变化更为敏感,随着分辨率的降低,L因子值整体变化不大,有轻微先增大后减小趋势,S因子值和LS因子标准差均呈现降低态势;随着DEM分辨率降低,3个土壤类型区的LS因子值均逐渐减小,当分辨率由30 m下降到1 000 m时,LS因子值可降至原来的1/6 ～ 1/3;DEM分辨率为30 m时,LS与坡度的相关系数在0.78～0.86之间(P＜0.05),与坡长的相关系数在0.34 ～0.46之间(P＜0.05),随着DEM分辨率的降低,LS因子与坡长和坡度的相关系数均有明显的降低趋势.在应用土壤流失模型过程中,DEM分辨率对LS因子值的影响不可忽视,研究结果对于大中尺度研究中DEM分辨率选取和参数修正具有一定的参考和借鉴价值.     

考虑坡度变换的中低分辨率地形湿度指数提取

基于中低分辨率的DEM提取地形湿度指数,对于区域土壤侵蚀因子和区域土壤侵蚀模型等研究有着重要的意义.但随着DEM分辨率的降低,坡度趋于平缓,单元栅格高程信息的改变也会影响单元汇流面积的计算,基于中低分辨率提取地形湿度指数必须考虑这两方面的影响.以1:5万数字地形图分别构TIN得到分辨率为10,20,40和60 m的DEM,进行频率和累计频率统计,以10 m分辨率DEM为参考对其它分辨率DEM做坡度变换,提出根据高分辨率DEM若干栅格的单元汇流面积的均值作为低分辨率DEM的单元汇流面积,根据这两方面对地形湿度指数进行了改正.     

基于四种分辨率DEM的侵蚀模型地形因子差异分析

通过提取江西省兴国县潋水河流域10 m、25 m、50 m和100 m四种分辨率数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)的坡度、坡长因子,在GIS数字地形分析和数理分析等方法支持下,研究不同分辨率DEM计算坡度坡长组合因子(LS)的精度差异。结果表明:(1)基于4种分辨率DEM提取的坡度结果存在明显差异,随分辨率的降低,坡度整体变缓,DEM精度越低,对地形的概括作用越大,100 m分辨率DEM平均坡度降为10m分辨率DEM平均坡度的45.04%。(2)流域坡长以0~80 m的短坡为主,随着分辨率的降低,地面坡长明显整体延伸。(3)不同分辨率DEM计算的LS因子平均值变化范围为6.10~7.10,坡度和坡长的组合消弱了单一坡度和坡长的影响,随着地形起伏程度增大,在LS因子计算过程中,坡度的主导作用越来越弱,坡长的主导作用越来越强。     

中国主要水蚀典型区侵蚀地形特征分析

地形是影响地表水文和土壤侵蚀的主要环境因素,坡度、坡长和LS因子是土壤侵蚀模型的重要参数。该文以第四次全国土壤侵蚀普查项目为依托,在ANUDEM软件环境中建立25m分辨率文地貌关系正确的DEM(Hydrologically Correct Digital Elevation Model,Hc-DEM),提取了坡度、坡长并计算了LS因子,对中国主要水蚀地区的土壤侵蚀地形因子的空间及统计特征进行了分析,并将该数据与目前应用较为广泛的2种遥感高程数据进行了对比。结果表明,25m分辨率Hc-DEM可用以表达各典型样区地形特征,其上提取的坡度和坡长,符合一般地貌学原理和常规认识;坡度在东北地区最为平缓(0.8°),而在黄土丘陵区最陡(22.3°);坡长则在东北地区最长而黄土丘陵区最短(479m和69m);在地势比较低的河谷和地势较高的分水地带坡度比较平缓,而在分水岭到河谷冲积平原之间坡度较陡;在地形起伏较大的陡坡丘陵或坡度平缓的丘陵,坡长均比较大;LS因子的空间分布格局与坡度基本一致;该文得到的数据与ASTER和SRTM遥感高程数据对比具有明显优势,全国土壤侵蚀普查项目建立的DEM,在全国、省区和大流域尺度上的土壤侵蚀评价制图中具有不可替代性。该文阐明了中国主要水蚀区的侵蚀地形特征,为土壤侵蚀学、水文学中地形因子的提取提供了参考。     

DEM水平分辨率对流域特征提取的影响分析

在基于数字高程模型（DEM）的流域地形分析中,栅格DEM的分辨率对分析结果具有很大的影响。以舒城县内面积为7.9 km²的龙潭小流域作为研究区域,分别对分辨率为5 m×;5 m～50 m×;50 m的10幅DEM数据进行流域特征提取和分析,计算地形指数并分析其分布特征。研究表明:在小流域尺度上,DEM分辨率的变化对流域面积、最长河道长度等参数影响不大,对河道总长度、河网密度及平均坡度等参数有较大影响,对流域特征的提取影响规律为DEM分辨率越低,提取的流域特征越粗糙;且分辨率低于15 m的DEM计算出的地形指数值较为离散、概率分布曲线形状较之5 m分辨率DEM的地形指数概率分布曲线有明显不同,表明分辨率低于15 m的DEM对小流域水文地形信息的反映较差,为小流域尺度水文模型DEM数据适宜分辨率选取提供一定的理论依据。     

地形因子计算方法对土壤侵蚀评价的影响

选取嫩江县、怀来县、吴起县、开州区、长汀县5个区域1∶1万地形图,生成5 m分辨率的DEM作为数据源。分别用分段坡长法和汇流面积法计算了坡长坡度因子,并用中国土壤流失方程(CSLE)计算了土壤侵蚀模数,评价了土壤侵蚀强度,对比分析了分段坡长法和汇流面积法对坡长因子及水土流失面积的影响。结果表明:采用汇流面积法提取的坡长因子值和空间分布差异比分段坡长法更大,2种方法的低值区差异较小,高值区差异较大。2种方法计算水土流失面积比例差异不大,而在计算土壤侵蚀强度上显示出明显的差异。研究结果为不同地形区土壤侵蚀的地形因子和土壤侵蚀评价提供了数据支撑和理论基础。     

不同栅格分辨率数字坡度模型转换图谱研究

以陕北绥德县韭园沟流域为试验样区，采用1：1万比例尺、5m分辨率DEM所提取的坡度为准值，研究该地区在同一比例尺、不同水平分辨率条件下DEM提取坡度因子的精度特征。该研究获得不同栅格分辨率DEM所提取地面坡度统计值的转换图谱。该成果对于正确估算DEM提取坡度等地形因子的精度与应用适用性，对于其它若干应用标准的制定，提供了重要的依据。     

基于滤波方法的DEM尺度变换方法研究

针对水土流失评价中地形因子的尺度效应问题,引入数字图像处理中的滤波分析方法,对5m分辨率DEM进行了滤波处理,并通过地形综合特征分析,坡度、曲率制图统计分析,派生等高线与河流提取统计分析等方法,对滤波处理的综合效果进行了分析论证。结果表明,利用滤波方法可以实现对高分辨率DEM的综合,利用比例尺因子为5或者10的处理,其结果与10m分辨率DEM或1：5万地形图在反映地形起伏方面相似。     

黑土区田块尺度微地形因子对土壤侵蚀与碱解氮的影响

修正通用土壤流失方程流失方程(RUSLE)地形因子未体现田块微地形,造成土壤侵蚀模数模拟精度不高。本文考虑垄向对坡面径流方向影响,通过高空间分辨率DEM,以栅格为计算单元,沿垄向提取相邻栅格的方向性坡度、方向性剖面曲率微地形因子,揭示田块尺度土壤侵蚀与沉积在微地形上的时空变异特征,并以时空变异的实测碱解氮含量进行验证。研究结果表明:在规模化统一耕作管理的田块上,土壤侵蚀模数坡顶坡中(阴坡阳坡),方向性坡度为主控因子,凹形坡直型坡;微凸、微凹地形分别能加剧和抑制土壤侵蚀。研究成果可为黑土区坡耕地RUSLE模型中的地形因子修正提供依据。     

顾及梯田的DEM地形特征研究

梯田地表作为一种特殊的经人工深度影响的地貌形态,目前已成为在山丘地区具有经济效益和生态效益的土地资源。但是在当前强化推进土地资源管理数字化,信息化的今天,对梯田的数字化表达以及分析还存在欠缺。本研究通过对数据的改造,构建出顾及梯田的DEM,并从原始DEM与梯田DEM的剖面结构特征、高程特征以及地形因子特征等方面进行了对比分析。结果表明:（1）基于真实田坎构建的梯田DEM,可较为准确且直观地反映梯田地形的特征。（2）与原始DEM相比,加入梯田信息后,梯田DEM高程剖面图总体呈阶梯式分布,转折部位明显,且基于梯田DEM提取的坡度、坡长、LS因子值明显减小,反映修建梯田后地形因子的变化,对进一步定量分析土壤侵蚀以及水土流失具有重大意义。     

县域LS因子提取与分析——以陕西长武县为例

LS计算是利用USLE等坡面模型进行流域与区域土壤侵蚀评价与制图的基础,在对第四次土壤侵蚀普查试点县进行LS因子提取工作的基础上,以长武县为例,总结介绍县域LS因子提取的主要技术环节、主要技术要点及工作流程,并对LS因子提取结果进行评价和分析。从提取的坡度、坡长、LS因子的统计和空间分布特征看,基本可反映该地区的塬面、塬坡、现代沟坡和川地等地貌特征。结果表明,利用前期的理论研究和技术开发,可提取LS因子,该因子具有一定科学性,可满足土壤侵蚀的宏观评价要求。     

基于GIS和多流向算法的流域坡度与坡长估算

地形(LS,slope length factor and slope steepness factor)因子是通用土壤流失方程和修正通用土壤流失方程USLE/RUSLE(universal soil loss equation,revised universal soil loss equation)应用到流域或区域尺度时较难提取的因子。基于坡面水文学和土壤侵蚀学,对流域地形因子的原理、方法、流程进行了讨论。考虑了三维坡面水流发散和汇聚、泥沙沉积、沟道截断等条件,基于GIS技术,提出了基于多流向的地形因子估算方法,设计了LS_TOOL工具。该方法与已有AML(ARC Macro Language)和C++方法计算的坡度坡长结果在空间分布、运行效率等方面进行对比,结果表明:采用多流向方法,计算合理,符合地形因子计算的值域范围;空间结构比AML和C++方法好,与地形相关性较高;效率远高于AML方法,由于增加了沟道提取,其效率稍低于C++方法。该方法可方便的应用于流域和区域尺度下的地形因子估算。     

Adapting the RUSLE to model soil erosion potential in a mountainous tropical watershed

This research integrates the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) with a Geographic Information System (GIS) to model erosion potential for soil conservation planning within the Sierra de Manantlán Biosphere Reserve (SMBR), Mexico. Mountainous topography and a tropical uni-modal precipitation regime characterize this region. These unique climatic and topographic characteristics required a modification of the standard RUSLE factors and their derivation. The resulting RUSLE–GIS model provides a robust soil conservation planning tool readily transferable and accessible to other land managers in similar environments. Future pressure to expand agriculture and grazing operations within the SMBR will unquestionably accentuate the already high rate of soil erosion and resultant sediment loading of watercourses occurring in this region. Until recently there did not exist a reliable or financially viable means to model and map soil erosion within large remote areas. An increase in the reliability and resolution of remote sensing techniques, modifications and advancements in watershed scale soil erosion modelling techniques, and advances in GIS, represent significantly improved tools that can be applied to both monitoring and modelling the effects of land use on soil erosion potential. Data used in this study to generate the RUSLE variables include a Landsat Thematic Mapper image (land cover), digitized topographic and soil maps, and tabular precipitation data. Soil erosion potential was modelled within Zenzontla, a sub-catchment of the Rı́o Ayuquı́la, located in the SMBR, and the results are presented as geo-referenced maps for each of the wet and dry precipitation seasons. These maps confirm that high and extreme areas of soil loss occur within the Zenzontla sub-catchment, and that erosion potential differs significantly between wet and dry seasons.     

基于GIS和RUSLE的粤东黄冈河流域土壤侵蚀评估

以TM影像图、数字高程模型DEM、土地利用类型图、土壤数据为信息源,以GIS技术和RUSLE模型为研究方法,对粤东黄冈河流域土壤侵蚀进行了评估,并分析了影响土壤侵蚀的主要因素。结果表明,降雨是影响土壤侵蚀的最主要因素,该流域多年平均土壤侵蚀模数为1 745.5 t/(km2.a),属轻度侵蚀;地形地貌是影响土壤侵蚀的显著因素,随着地形坡度的增加土壤侵蚀模数显著增大;不同土地利用类型的土壤侵蚀量差异较大。根据研究结果,指出15°—25°、25°—35°两个坡度带和居民点及交通用地、草地为黄冈河流域土壤侵蚀防治的重点区域。     

梯田对侵蚀地形指标的影响——以黄土丘陵第2副区为例

[目的]探究人工地形(梯田)对地形指标的影响,分析修建梯田对土壤侵蚀过程的影响,为土壤侵蚀评价中梯田措施因子的确定提供科学依据。[方法]通过无人机航空摄影测量,获取纸坊沟流域高精度DEM数据,通过模拟原始坡面数据和构建水平梯田数据,并对这些数据提取坡度、坡长、坡度坡长因子、单位汇水面积和地形湿度指数,分析了这些因子的变化情况,认识梯田对侵蚀地形的影响。[结果](1)梯田的修建使得坡度减缓、坡长截断、LS因子变小,随着梯田面积占比的增加,坡度、坡长、LS因子均呈减小趋势;梯田区,坡度、坡长、LS因子大致沿等高线呈条带状分布,非梯田区,坡度、坡长、LS因子从分水线向下逐渐增加,到沟底又逐渐变缓。(2)梯田的修建使得单位汇水面积减小、地形湿度指数变大;单位汇水面积的空间格局与坡长比较类似,较高部位单位汇水面积较小、低洼部位较大;梯田区地形湿度指数与坡度有相反的空间分布格局,非梯田区地形湿度指数与单位汇水面积类似。(3)微观尺度上,坡长、LS因子、单位汇水面积以及地形湿度指数均沿田面坡降方向呈增加趋势,在修建梯田或维护梯田时,应尽量保持田面水平或有微小反坡。(4)根据梯田对LS因子的影响,研究...     

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。     

区域水土流失地形因子的地图学分析

地形是影响区域水土流失的主要因子,基于中小栅格DEM提取的坡度是区域水土流失地形因子的主要指标之一。根据地貌学和地图制图学论文分析和对地形图及其DEM图形分析表明,在一定比例尺范围内（1∶1万~1∶25万）,多种比例尺的地形图均能表现区域地形的宏观结构特征;随着DEM分辨率的降低,在DEM上量算得到的坡度不断趋于平缓;由于制图综合不直接影响高程的数值,所以中小栅格DEM表现地面起伏的能力是存在的,只是发生了一定的变形而已。     

三峡库区小流域修正通用土壤流失方程适用性分析

土壤侵蚀量的定量研究可为国家生态环境建设和水土保持宏观决策的制定提供重要的依据。修正通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation,RUSLE)是开展土壤侵蚀定量评价的主要手段。该文在地理信息系统(geographic information system,GIS)的支持下,依据中国土壤流失方程各因子的算法确定RUSLE模型各因子值,估算了三峡库区黄冲子小流域不同时期的土壤侵蚀量,并与基于泥沙平衡原理计算的土壤侵蚀量比较后分析RUSLE模型在库区小流域的适用性。结果表明,基于RUSLE模型估算的小流域1963-2000年(农地小流域)和2001-2014年(林地小流域)的年均土壤侵蚀模数分别为2246.09和868.3 t/(km2·a),其结果与采用137Cs和210Pb技术的塘库沉积物定年结果基本吻合,表明210Pb定年结果可靠。依据泥沙平衡原理计算的小流域1963-2000年和2001-2014年的年均土壤侵蚀模数分别为942.48和811.47t/(km2·a)。RUSLE模型估算小流域1963-2000年和2001-2014年的土壤侵蚀模数相对误差分别为138.32%和7.00%。因此RUSLE模型适用于库区林地小流域,而不适用于库区农地小流域;但是基于地形因子(LS因子)修正的RUSLE模型估算结果相对误差减少至8.14%,其适用于库区农地小流域。     

基于分形信息维数的流域地貌形态与侵蚀产沙关系

流域地貌形态的科学准确量化是建立具有广泛适用性的流域尺度土壤侵蚀预报模型的关键科学问题之一，分形理论的提出为流域地貌形态特征的定量描述开辟了新的思路。本文基于分形理论，利用GIS技术和多元回归统计方法，以黄土高原丘陵沟壑区第一副区的岔巴沟流域为例，对该流域以分形信息维数为量化指标的流域地貌形态与降雨侵蚀产沙耦合关系进行了初步探讨。研究表明，引入地貌形态分形信息维数的岔巴沟流域降雨侵蚀产沙与地貌形态耦合关系模型可将岔巴沟各支流域差异明显的水沙关系简化为统一的数学表达，消除了由于地貌形态等下垫面因素导致的空间变异性；基于该耦合关系模型的西庄和蛇家沟流域次降雨输沙模数预测值和观测值相对误差较小、总体吻合较好；将地貌形态分形信息维数作为流域土壤侵蚀预报模型中地貌形态因子量化指标不仅可行，而且可靠。