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1.
Soil erosion in mountain rangelands in Kyrgyzstan is an emerging problem due to vegetation loss caused by overgrazing. It is further exacerbated by mountain terrain and high precipitation values in Fergana range in the south of Kyrgyzstan. The main objective of this study was to map soil erodibility in the mountainous rangelands of Kyrgyzstan. The results of this effort are expected to contribute to the development of soil erodibility modelling approaches for mountainous areas. In this study, we mapped soil erodibility at two sites, both representing grazing rangelands in the mountains of Kyrgyzstan and having potentially different levels of grazing pressure. We collected a total of 232 soil samples evenly distributed in geographical space and feature space. Then we analyzed the samples in laboratory for grain size distribution and calculated soil erodibility values from these data using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) K-factor formula. After that, we derived different terrain indices and ratios of frequency bands from ASTER GDEM and LANDSAT images to use as auxiliary data because they are among the main soil forming factors and widely used for prediction of various soil properties. Soil erodibility was significantly correlated with channel network base level (geographically extrapolated altitude of water channels), remotely sensed indices of short-wave infrared spectral bands, exposition, and slope degree. We applied multiple regression analysis to predict soil erodibility from spatially explicit terrain and remotely sensed indices. The final soil erodibility model was developed using the spatially explicit predictors and the regression equation and then improved by adding the residuals. The spatial resolution of the model was 30 m, and the estimated mean adjusted coefficient of determination was 0.47. The two sites indicated different estimated and predicted means of soil erodibility values (0.035 and 0.039) with a 0.05 significance level, which is attributed mainly to the considerable difference in elevation.  相似文献   
2.
稀土开采产生大量尾砂,导致严重土壤侵蚀,伴生水质和地质灾害,评价植被修复措施对稀土尾砂土壤侵蚀治理效果可为措施优选提供理论依据。以寻乌县离子型轻稀土尾砂区为研究区,基于1982—2015年GIMMS NDVI 3 g、DEM等遥感和尾砂理化性状现场调查数据,采用空间代时间方法,结合RUSLE模型及其全微分公式探究不同修复年限土壤侵蚀量对植被修复措施的响应机理。结果表明:1982—2015年研究区土壤侵蚀模数显著下降,倾向率为-60 t/(km~2·10a),突变年份为2008年;在植被修复措施实施年(2008年)前后,多年平均土壤侵蚀量减幅超过60%;土壤侵蚀模数呈现上升、平稳、上升、平稳、上升和下降的阶段性变化,与NDVI时程变化呈负相关;水土保持措施、植被覆盖、土壤可蚀性和降雨变化对土壤侵蚀量减小的贡献率分别为33.18%,32.19%,19.95%,13.19%。植被修复过程中,矿区土壤侵蚀量减少的主要影响因子为水土保持措施因子和植被覆盖因子。  相似文献   
3.
基于RUSLE的蔗区小流域土壤侵蚀特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的] 探讨广西壮族自治区典型赤红壤集约化蔗区小流域的土壤侵蚀状况,以及土壤侵蚀强度与不同坡度、土地利用类型的关系,为广西集约化蔗区小流域防治土壤侵蚀提供科学参考。[方法] 在GIS空间分析技术支持下,利用修正的通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation,RUSLE)对其进行定量估算。[结果] ①那辣小流域坡度在0°~35°之间,坡耕地(甘蔗)、林地(桉树)分别占土地利用总面积的82.85%,10.99%,道路和沟渠共占6.16%。2020年流域平均土壤侵蚀速率为22.97 t/(hm2·a),属轻度侵蚀水平,是水利部规定的南方红壤丘陵区土壤允许流失量5 t/(hm2·a)的4.6倍;②流域土壤侵蚀主要发生在5°~25°的坡度范围内,是预防和治理水土流失的重点区域;③不同土地利用类型中,平均侵蚀速率最大的是林地(桉树),为53.59 t/(hm2·a),分别是坡耕地(甘蔗)、道路、沟渠的2.84,2.12,27.91倍。[结论] 应用RUSLE模型通过借助软件输入相关参数和处理数据,即可估算出蔗区土壤侵蚀及不同坡度、土地利用类型的土壤侵蚀强度分布特征,应合理规划并利用管理好流域的坡耕地(甘蔗)、林地(桉树)、道路等土地利用类型,采取具有针对性的、有效的水土保持措施。  相似文献   
4.
李瑞  袁江 《农业工程学报》2022,38(15):84-92
石漠化和水土流失是西南喀斯特区突出的生态问题,制约着社会经济的发展。目前,石漠化与土壤流失的耦合关系尚未系统探明,石漠化强度评价因子植被盖度、土层厚度和基岩裸露率的交互作用如何影响土壤流失知之甚少。基于石漠化现状的调查,采用RUSLE模型、Getis?OrdGi*、地理探测器等方法,测算了贵州喀斯特区土壤侵蚀状况并识别了冷热区分布,量化了石漠化强度评价因子与土壤侵蚀之间的关系,解析了因子组合对土壤流失的交互影响。结果表明:1)贵州喀斯特区土壤侵蚀以中度和微度侵蚀为主,平均土壤流失率17.69 t/(hm2·a),侵蚀热区(重点防治区)主要集中在贵州西部经济相对欠发达区,侵蚀冷区(轻微区)则主要集中在黔北遵义市和黔中贵阳市等经济相对发达区。2)土壤流失随石漠化强度评价指标植被盖度、土层厚度的增加呈降低趋势,随基岩裸露率的增加则呈增加趋势;石漠化与土壤流失之间并非简单的线性关系,而呈复杂的非线性关系,3个评价因子分别以三次曲线函数、指数函数和反正弦函数拟合优度最高。3)石漠化强度评价因子对土壤流失空间分异的解释力依次为植被盖度、基岩裸露率和土层厚度,且因子组合对土壤流失的交互影响均呈非线性增强,其中基岩裸露率与植被盖度的交互作用起主导作用,其次是土层厚度与植被盖度,基岩裸露率与土层厚度的解释力最小。研究结果可为喀斯特区水土流失、石漠化的协同防治提供理论参考。  相似文献   
5.
为了探究土壤侵蚀演变机制,以澜沧江中下游流域为研究区域,利用改进的土壤流失方程(RUSLE)模型,开展流域内土壤侵蚀时空演变特征研究,引入随机森林算法探讨了流域内土壤侵蚀因子的相对重要程度。结果表明:澜沧江中下游流域2005—2015年土壤侵蚀量为0~1.89万t/(km2·a),平均土壤侵蚀模数为0.252万t/(km2·a),中下游子流域平均土壤侵蚀模数处于较低风险以上和中风险侵蚀以下级别。自2005年以后,澜沧江中下游流域土壤侵蚀空间分布特征呈现中度侵蚀风险区域扩张,高度和低度侵蚀风险收缩的趋势。随机森林算法结果发现植被覆盖管理因子和地形因子是影响澜沧江中下游流域土壤侵蚀的主要因素,土壤可蚀性因子、降雨侵蚀因子和水土保持措施因子的相对重要程度偏低,均未超过20%。可见,土壤侵蚀的时空异质性主要是由于植被覆盖和地形影响改变了局部气候而导致的。  相似文献   
6.
深圳市土地利用对土壤侵蚀的影响研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
运用修正通用土壤流失方程(RUSLE)对深圳市土壤侵蚀进行定量计算,并依据城市水土流失标准进行分级,应用并修正土壤侵蚀强度综合指数和区域土壤侵蚀强度综合指数,对深圳市全市及下辖各区的土地利用和土壤侵蚀关系进行比较分析.结果表明:深圳市较少侵蚀等级以上土壤侵蚀面积为81.588 km2;全市平均土壤侵蚀模数为3570.676 t/(hm2·a),土壤侵蚀模数最大值为447621.594 t/(hm2·a);以土地利用类型划分,最易引起侵蚀的三种土地利用类型是采矿地、未利用地以及工地和推平未建地,最不易引起土壤侵蚀的三种土地利用类型是林地、草地和水田,最易引起土壤侵蚀并造成最大影响的用地类型是果园;而从区域分异来看,南山区和龙岗区发生土壤侵蚀的可能性较大,应及早预防.  相似文献   
7.
[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。  相似文献   
8.
【研究目的】应用SOTER数据库与RUSLE模型定量化估算河北省土壤侵蚀风险。【方法】在建立河北省SOTER数据库的基础上,提取地形因子、植被覆盖与耕作管理措施和土壤保持措施,结合土壤可蚀性与降雨侵蚀力因子,应用RUSLE模型定量评价河北省山区土壤侵蚀风险。【结果】河北省轻度水土流失面积3.5万km2,占18.9%;中度水土流失面积1.1万km2,占6.1%;强度与极强度水土流失面积分别为8 183km2与1.0万km2,分别占全省面积的4.4%和5.6%;剧烈土壤侵蚀面积为1.2万km2,占全省面积的6.8%。【结论】河北省土壤侵蚀主要发生在太行山、燕山山区,尤以低山丘陵地带的土石山区最为严重。  相似文献   
9.
基于遥感和GIS,应用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)对比分析中阳县实施三北防护林工程后1978年、1992年和2006年的土壤侵蚀量变化,掌握三北防护林工程建设对水土流失治理的影响,为进一步制定相应的治理措施提供科学依据。结果表明,中阳县土壤侵蚀面积减少,比工程建设初期减少了305.56km2,土壤侵蚀强度降低,从建设初期的极强烈侵蚀成为中度侵蚀。从1978-1992年,中阳县发生轻度以上土壤侵蚀面积减少了145.52km2,平均土壤侵蚀模数降低了1 619.04t.km-2.a-1,尽管土壤侵蚀强度仍然为极强烈,但是整体来说土壤侵蚀治理初步呈现好转。从1992-2006年,中阳县发生轻度以上土壤侵蚀面积减少了160.01km2,平均土壤侵蚀模数降低了5 962.57t.km-2.a-1,土壤侵蚀强度从极强烈降低到中度,土壤侵蚀面积中有588.60km2侵蚀强度降低,占侵蚀面积的75.21%,土壤侵蚀呈现逆转趋势。土壤侵蚀强度降低的土地,主要是由于三北防护林工程实施以来,荒山造林、退耕还林和加强林地管护,以及农田基本建设工程改造坡耕地成为梯田。  相似文献   
10.
USLE/RUSLE是土壤侵蚀监测与预报的核心工具,方程中各因子赋值的合理性决定了方程应用结果的准确度。然而,由于我国地形条件的复杂性等原因,方程在我国范围内的应用受到限制。因此,为明晰土壤流失方程各因子计算中需把握的关键因素,以及当前我国研究中存在的主要问题,采用文献综合对比研究的方法,通过CNKI中国学术期刊全文数据库和Web of Science数据库,搜集了土壤流失方程因子相关文献共373篇。文献综合分析结果表明:各因子的研究普遍存在缺乏估算公式选用和估算结果的精度检验,坡长坡度因子存在公式误用的情况,作物覆盖与管理因子、水土保持措施因子缺少系统性定量计算的方法,土壤可蚀性因子计算的背景条件差异大,难以进行横向比较。为此,提出两条提高模型使用精度的建议,一是通过建设标准化的地面监测系统,系统观测和建立土壤侵蚀因子定量方法,二是明确此类模型应用边界,在较为适合的环境应用。  相似文献   
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