基于地理探测器的山东省莱阳市耕地类型时空分布及其影响因素

[目的] 探索不同耕地类型的空间分布、动态变化及其影响因素,为该区域耕地保护、可持续农业发展和水土保持综合治理提供科学指导。[方法] 以山东省莱阳市为研究区,基于2019—2021年高分遥感数据,结合野外调查,采用动态变化度、土地利用转移矩阵及地理探测器等方法,对耕地类型进一步细分为水浇地、旱平地、旱坡地、旱梯田、撂荒地等5类,并探讨其空间分布影响因素、年际时空分布格局及其易变化区域识别。[结果] ①研究区耕地占土地总面积的54.44%,整体呈现南多北少,西多东少的特征;以旱梯田为主,所占比例为61.19%;其次为水浇地、旱平地和旱坡地,撂荒地仅占0.33%。②单因子探测器结果表明,地貌类型、坡度及土壤类型是影响耕地类型分布的主导因素,因子交互作用时,影响因子的解释力q值均达0.3以上。③2019—2021年耕地总体动态度为-0.25%,面积减少4.73 km²,主要由旱梯田、旱坡地、旱平地、水浇地转化为建设用地,多发生在城镇周边,且以低丘陵区坡度小于5°的棕壤土居多。[结论] 研究区耕地类型以旱梯田为主,分布在低丘陵区且坡度较平缓(耕作质量较好)的耕地类型易发生变化,从而使耕地面积持续减少。因此,应加强对高质量耕地的保护措施。     

沂蒙山区降雨侵蚀力空间分布推算方法

以沂蒙山区88个雨量站点1980—2010年日降水数据为基础,采用普通克里格法和回归克里格法对多年平均降雨侵蚀力进行空间插值预测,分析评价不同空间插值方法预测结果的精度及差异性,掌握沂蒙山区降雨侵蚀力及空间分布特征。结果表明:1)2种方法降雨侵蚀力插值结果空间分布规律一致,但回归克里格法对局部变异性描述更为精确;回归克里格法降雨侵蚀力预测值与实算值接近,降雨侵蚀力预测相对精度较普通克里格法提高53.64%。2)沂蒙山区降雨侵蚀力最大值为5 438.22 MJ·mm/(hm2·h·a),最小值3 033.23 MJ·mm/(hm2·h·a),均值4 133.92 MJ·mm/(hm2·h·a);半方差函数分析显示,年均汛期降雨量和年均侵蚀性降雨量是影响降雨侵蚀力空间变异的主要因素。3)沂蒙山区降雨侵蚀力空间分布上遵循从南向西北和东北2个方向逐渐递减的特征,降雨侵蚀力在沂蒙山区空间分布上属中等变异,但在县域尺度空间分布上呈弱变异(邹城除外)。     

基于M-K检验和地统计分析的沂蒙山区降雨侵蚀力时空变化趋势研究

[目的] 分析降雨侵蚀力的时空变化特征,为区域土壤流失监测和水土保持工作提供数据支撑。[方法] 利用沂蒙山国家级水土流失重点治理区及其周边71个雨量站1980—2018年逐日雨量资料,综合运用冷暖季日雨量公式、M-K检验、地统计插值等方法,对降雨侵蚀力的时空变化趋势进行分析。[结果] ①降雨量和侵蚀性降雨量成中度月集中性（FI>53,CI>0.17）,降雨侵蚀力具有高度月度集中性（FI=399.88,CI=0.24）,年内变化曲线呈单峰形,峰顶位于7—8月; ②研究区多年平均降雨量743.52 mm,多年平均降雨侵蚀力3 656.87 MJ·mm/（hm²·h·a）,空间上呈现北低南高,西低东高的分布趋势; ③降雨侵蚀力年际波动属中等变异,总体呈不显著增长趋势。空间上在西北部上升趋势显著（z>1.96）,在南部少量区域呈不显著的下降趋势（z<0）。[结论] 降雨侵蚀力增加会导致区域水土流失风险提升,因此,应针对区域降雨侵蚀力增加区域,加强水土流失综合防治工作,实现生态环境与经济社会的可持续发展。     

基于小流域划分的沂源县水土保持规划布局及措施配置

小流域是水土流失综合防治的基本单元,开展小流域划分并确定其防治方向对县域水土保持规划布局具有重要意义。作者以国家级重点治理区沂源县为对象,通过遥感调查、模型计算、资料收集和统计分析等方法,掌握区域现状和水土保持需求,以小流域为单元,提出县域水土保持布局及措施配置。主要结果如下:1)全县水土流失面积为765. 99 km~2,占46. 83%,以轻度侵蚀为主,主要分布在县域东南部、西南部以及东北部等区域; 2)全县划分小流域68条,平均面积为24. 06 km~2,沟道密度1. 87～2. 99 km/km~2,45%的小流域水土流失严重,水土流失面积比高于50%; 3)根据小流域特征和水土保持需求,全县划分为4个水土保持分区,提出了"三带三片"重点布局; 4)建设生态清洁型小流域21条,以封禁治理为主,占55%;建设生态经济型小流域47条,其中东北部以封禁治理为主(45%),东南部以经济林果为主(60%),西南部以封禁治理(35%)和梯田工程(30%)为主。以小流域为单元,开展县级水土保持布局和措施配置研究,可为县域尺度水土流失防治和水土保持管理提供技术支撑和科学依据。     

CSLE模型应用中不同抽样密度和推算方法的比较

为探讨CSLE模型应用中,不同抽样密度和推算方法对估算县域尺度土壤侵蚀的影响,确定县域尺度既能保证精度,又能减轻外业工作量的适宜抽样密度和土壤侵蚀推算方法.以沂蒙山区蒙阴县为对象,通过对比在1％和4％2种野外调查单元的抽样密度下,分别采用单元直接外推法、单元插值外推法和栅格计算法估算土壤侵蚀状况,分析其差异性.结果表明:(1)单元直接外推法、单元插值外推法受抽样密度影响较大,在1％和4％抽样密度下,土壤侵蚀面积比相差8.82％和7.96％,相对差异达19.05％和17.43％;而栅格计算法,受抽样密度的影响较小,土壤侵蚀面积比相差3.13％,相对差异9.27％.(2)同一抽样密度下,单元直接外推法和单元插值外推法的估算结果相近,但与栅格计算法的结果差异较大,土壤侵蚀面积比相差11.77％ ～ 18.12％,相对差异34.72％～48.93％.因此,在应用CSLE模型开展沂蒙山区县域尺度土壤侵蚀调查工作时,综合考虑精度和工作量,若以高分卫片为基础,宜采用1％抽样密度和栅格计算法;否则,建议采用4％抽样密度基础上的单元插值外推法.     

沂蒙山区不同抽样密度对土壤侵蚀因子估算精度的影响

[目的]探讨分层系统抽样方法下不同抽样密度对土壤侵蚀因子估算精度的影响,为区域水土流失动态监测抽样方法和抽样密度的选取提供数据支撑。[方法]以沂蒙山泰山国家级重点治理区蒙阴县为对象,基于2013年SPOT5遥感影像和1∶1万地形图,采用人机交互解译、野外调查、统计分析等方法,以全县土壤侵蚀因子为基准值,对1%和4%密度土壤侵蚀因子进行精度评价。[结果]①1%抽样密度下,S,E,K因子相对误差较大,分别为33.48%,23.46%,20.64%,主要受坡度、土地利用和土壤类型影响;L,B,T相对误差均小于11%;六者平均14.44%。②4%抽样密度下,E,K,B相对误差较大,分别为15.07%,13.94%和10.69%,主要受土地利用和土壤类型影响;L,S,T相对误差均小于10%;6者平均7.89%。③以栅格计算法结果为基准值,采用单元插值外推法推算全县水土流失面积,1%密度下水土流失面积比偏高19.73%,4%密度下水土流失面积比偏高11.77%。[结论]蒙阴县1%和4%密度各因子均有不同程度的精度损失,并对水土流失估算结果造成一定影响,在区域水土流失动态监测过程中可根据需求选取合适的抽样密度。