近50年来王茂沟流域侵蚀沟变化及其影响因素

基于1968年、2004年和2018年3期高分遥感影像,以王茂沟流域为典型研究区,提取了3个时间点的沟沿线、土地利用、水土保持措施、植被覆盖度和LS因子,对近50年侵蚀沟时空变化特征及其影响因素进行了分析。结果表明:(1)用遥感方法采集的信息,可基本满足侵蚀沟中长期变化分析;(2)50年来王茂沟流域侵蚀沟一直处于变化中,时间上变化速度逐渐减缓,前期和后期沟头年均前进速率分别为0.30,0.27m/a,沟壁年均扩张速率分别为0.009,0.004 m/a;空间上2个时期年均侵蚀沟变化密度大于200 m/(km^2·a)的值分别占比26.89%,7.07%,且多分布在流域中下游;(3)1968—2004年侵蚀沟变化主要受到土地利用变化和水土保持措施增加的影响,2005—2018年,侵蚀沟变化主要受到植被覆盖度进一步提高和土地利用多样性的影响。研究有助于量化分析多年治理过程中侵蚀沟的变化及其影响因素,能对退耕还林还草工程实施前后侵蚀沟治理的生态效益评价提供重要参考。     

泛第三极典型地区土地利用和水保措施解译精度分析

[目的]进行泛第三极典型地区抽样单元土地利用和水土保持措施遥感解译精度评价,提高高分辨率影像的解译正确率,分析解译结果的区域代表性。[方法]于2018—2019年在中国西藏、泰国清莱和巴基斯坦地区分别选取9个、18个、15个抽样单元进行野外调查。以野外调查的土地利用结果作为参照,通过混淆矩阵、土地利用变化转移矩阵分析基于Google Earth影像进行土地利用和水保措施判读的精度;通过与参考数据集土地利用结构的对比,分析解译结果的区域代表性。[结果]①3个典型样区土地利用解译精度较理想,总体分类精度在80%以上,平均kappa系数分别为0.74,0.75和0.82;②与野外调查结果相比,3个典型样区水土保持措施解译结果比较理想;③遥感抽样解译的结果与GLC 30 m,GLC 10 m数据集的土地利用结构相似度较高。[结论]基于高分影像解译土地利用类型和水土保持措施的结果与野外调查的结果一致性较好,且符合参考数据集的土地利用结构,抽样单元遥感解译结果对于土地利用的宏观特征结构有较好的区域代表性表达。     

砾石含量对土壤可蚀性因子估算的影响研究

砾石（>2 mm）是土壤组成部分之一,其含量对侵蚀产沙有重要影响。在土壤可蚀性因子（K）计算中充分考虑砾石含量的影响,计算所得土壤可蚀性因子会更加准确。利用30弧秒分辨率土壤砾石含量和土壤质地等级等数据,利用文献报道的砾石含量与土壤渗透性和土壤侵蚀关系估算方法,在全球范围内分析估算砾石含量对土壤可蚀性因子的影响。结果表明,（1）土壤剖面中砾石的存在,通过降低土壤入渗速率（土壤渗透性等级增加5.68%）、增加地表径流而使土壤侵蚀增加,进而使全球土壤可蚀性因子增加4.43%;砾石覆盖通过保护土壤免遭雨滴打击和径流冲刷减少侵蚀,在山地、荒漠（沙漠和戈壁）地区,这一影响会使土壤可蚀性值减小约18.7%。考虑土壤剖面砾石含量和表面砾石覆盖综合影响时,土壤可蚀性因子降低5.52%。（2）以砾石影响为主的地区,占全球62.7%,土壤可蚀性因子可降低0.0091( t?hm2?h)?( hm-2?MJ-1?mm-1);以剖面砾石影响为主的地区,占全球的31.1%,土壤可蚀性因子增加0.0019( t?hm2?h)?( hm-2?MJ-1?mm-1)。（3）剖面和表面砾石共同作用使6个样区土壤流失速率减少约11.8%。因此,剖面砾石的存在会增加土壤可蚀性,而表面砾石覆盖会减少土壤可蚀性,综合影响使土壤侵蚀降低。在区域土壤可蚀性制图研究中,应考虑这两个方面的影响,进而提高土壤可蚀性因子的制图精度。     

70多年来纸坊沟小流域土壤侵蚀演变过程

为了系统研究黄土高原丘陵沟壑区土壤侵蚀演变过程及其规律,以黄土高原纸坊沟流域为例,在GIS的支持下,运用RUSLE估算了该流域1938-2010年间18个年份的年侵蚀量和侵蚀强度,分析了70多年来流域土壤侵蚀时空演变过程.结果表明:1)纸坊沟流域的土壤侵蚀随时间呈四次抛物线变化,侵蚀模数由1938年的7 584.39t/(km2·a)猛增到1958年的4万6 392.56 t/( km2 ·a),随后总体呈递减趋势,到2010年侵蚀模数降至5 150.80t/( km2·a).2)1938年中度以下侵蚀面积占流域总面积的52.99％;1958-1978年以剧烈侵蚀为主,占流域总面积的67.05％,其中1958年高达78.61％;1978-1998年侵蚀强度有所下降,微度侵蚀面积占流域总面积比例达到29.27％;1999年以来,微度侵蚀面积达到3.85 km2,剧烈侵蚀面积仅占流域总面积的8.96％.经过30多年的综合治理,该流域生态环境明显改善,但沟谷陡荒坡侵蚀依然严重,是今后水土流失治理的重点区域.     

黄河上游植被覆盖度空间分布特征及其影响因素

采用2000—2015年MODIS1M NDVI数据计算黄河上游年最大植被覆盖度 (FVC)，了解空间分布状况及变化特征；同时，采用了一种基于统计学原理的地理探测器模型，考虑非气候类环境因素、气候类环境因素和人类活动因素，使用相应的代理变量对黄河上游FVC空间分布的影响因素做定量研究。研究表明：① 黄河上游FVC总体上以改善为主，空间分布特征变化不大；② 单因子方面，降水量(q值0.669)是该地区FVC空间分布的主要影响因素，其他因子的影响作用存在区域差异；③ 降水分别和土壤类型、土地利用方式的交互作用(q值0.777、0.775)对研究区FVC空间分布起主导作用，土壤类型和土地利用的影响作用在一定高程、降水条件下才得以体现；④ 总体上，气候类环境因素>非气候类环境因素>人类活动因素，人类活动在与降水等环境因子的共同作用能够更充分地解释FVC空间分布；⑤ 对研究区的生态恢复应重点放在降水的充分利用和土地利用方式改进等方面。     

淤地坝“淤满”后的水沙效应及防控对策

黄土高原大规模的淤地坝建设在减少黄河泥沙以及改善区域生态环境方面发挥了巨大作用.但是,在淤地坝“淤满”的极端条件下,关于其水沙效应变化及防治对策的研究还较少涉及.经分析,淤地坝“淤满”后:1)坝控范围内坡度降低,径流长度减少,沟道比降降低,而横断面由原来的“V”型沟道,演变为“U”型沟道;2)以关地沟4号坝为例,使用RUSLE计算,修建淤地坝前,坝控范围内平均每年土壤侵蚀模数为4 472 t/(km2 ·a),淤满后,土壤侵蚀模数下降至4 019 t/(km2·a),降幅约10％,“原地”减蚀作用显著,从修建至淤满阶段,拦沙作用巨大;3)淤地坝淤满后,坝地流速显著降低,从修建淤地坝前的0.83 m/s降至0.27 m/s,但坝体外坡的流速显著增加,特别是坡底,最大流速可达3.76 m/s;4)淤地坝淤满后,淤地坝“异地”减蚀作用会降低.基于上述变化,针对淤地坝淤满后的极端条件,本文提出如下防治对策:1)以小流域为单元,以溢洪道为主体,完善沟道排洪设施布设,提高支沟内以及支沟与主沟的连通度,提升排洪能力;2)遵循“因地制宜”原则,科学合理植树种草、修建梯田,加强坡面治理,减少坡面来水来沙,消耗和分散坡面来水侵蚀能量,降低坝地淤满后被损毁的风险;3)采取“截水沟和排水沟相结合,工程措施和植物措施相结合”的方法,做好坝体陡坡防治,提高坝体外边坡植被覆盖度.研究结果以期为黄土高原淤地坝建设提供理论支撑.     

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...     

高程梯度性质和算法不确定性的初步分析

高程梯度指高程在平面坐标中x和y两个方向上的变化率。在坡度算法θ=(p2+q2)/2中分别用p和q表示,因为高程梯度p和q算法的不同而衍生出多种坡度算法,因此对p,q算法性质和精度的研究是坡度算法精度评价的基础。选取陕西省绥德县、秦岭、黑龙江省拜泉县的三个样区,基于7种不同算法计算了高程梯度(p和q),并对其统计分布特征、空间结构特征、p和q相互关系、算法稳定性与不确定性等进行了分析。结果表明:(1)p和q均值为零,相互独立,方差相等,呈正态分布;(2)各种算法均能表现局地结构和样区之间的差异;(3)从算法稳定性、精度等方面看,Evans-Young算法,特别是经过Shary改进的Evans-Young算法的效果最佳。     

基于CSLE和抽样调查的泰国土壤水蚀评价

通过对泰国区域土壤侵蚀的定量评价,掌握泰国土壤水蚀特征,以期为泰国土壤侵蚀防控和相关研究提供技术和数据支撑。采用CSLE模型,基于30 m分辨率区域侵蚀因子综合运算完成泰国土壤水蚀速率计算(地图代数法制图),基于亚米级分辨率抽样调查完成抽样单元水蚀速率计算,再以抽样单元计算结果为参考,对地图代数制图结果进行直方图匹配,最终获得研究区土壤水蚀速率专题图。结果表明:(1)直方图匹配制图结果既保留了原有的空间分布特征,又具有准确的统计特征。(2)泰国平均土壤水蚀速率为687.9 t/(km²·a),是全球平均土壤水蚀速率的2.4倍,个别地区达到1 000 t/(km²·a)以上(占面积13.2%,占侵蚀总量72.0%),与全球平均水蚀速率相比,土壤水蚀较为严重,0.6%的区域年侵蚀量约占研究区侵蚀总量的21.5%,局部侵蚀剧烈。(3)在各土地利用类型中,耕地水蚀最为严重,平均水蚀速率高达1 020.2 t/(km²·a),水蚀速率>2 500 t/(km²·a)的热点地区84.1%区域为耕地。由此可知,泰国局部区域的土壤水蚀较为剧烈,耕地对区域水土流失的贡献较大。