王家沟流域土壤侵蚀变化时段分析

以黄土丘陵沟壑区王家沟流域为研究对象,应用双累积曲线法,分析界定了流域1955年以来大规模水土流失综合治理环境下土壤侵蚀变化出现差异特征的时间段。研究结果表明,1955~1994年流域水土流失及治理措施变化剧烈的分水岭年份为1970~1971年。1971年以后,随着治理面积的逐年增加,综合治理程度的提高,明显改善了流域降雨、径流和输沙的关系。     

分布式土壤侵蚀模型研究概述

分布式模型是近年在经验统计模型和物理过程模型的基础上发展起来的土壤侵蚀模型。本文分析了几种分布式侵蚀模型的特征及物理过程，对其中的网格划分、网格单元侵蚀量的计算、流域出口侵蚀量的计算、模型参数的采用等主要技术环节进行了讨论，并展望了今后的研究方向。     

王家沟流域水土保持特点与土壤侵蚀经验模型的构建

以王家沟流域60 a的水土保持措施实施资料和土壤流失量为资料,分析了该流域多年的水土保持治理措施特点并构建了该流域的土壤侵蚀经验模型。研究表明王家沟流域的水土流失治理分为1955—1957年的坡面治理阶段,1957—1995年的坡面和沟道综合治理阶段,以及1995—2005年的管护阶段。治理效果分为三个阶段,即1955—1970年的初期阶段,1970—1990年的中期阶段和1990—2005年的后期阶段。分析表明水土流失治理度可以代表水土保持措施93.36%的信息量,并构建和验证了该流域土壤侵蚀的经验模型A=K-αC_R+βR_E。     

晋西黄土丘陵沟壑区作物生产力影响因子研究——以王家沟流域为例

针对黄土丘陵沟壑区水土流失严重以及作物产量低而不稳的特点,首先介绍了近10年来王家沟流域作物生产变化的情况,然后在地理信息系统(GIS)技术支持下,利用基于土壤侵蚀的YIELD作物生产力模型并结合各作物的实际观测资料,从气象因素(降雨量、气温)以及耕作措施两方面分析了该小流域作物生产力变化的原因,结果表明在气象因素(大气降水)和土壤侵蚀的共同影响下,土壤水分和养分的变化是影响该区作物生产力变化的主要因素.     

基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究——以贵州省为例

[目的]对贵州省土壤侵蚀进行快速定量研究,为土壤侵蚀治理工作和土地利用决策提供科学依据。[方法]在GIS技术的支持下,利用日降雨量、土壤类型、土地利用、DEM,MODIS-NDVI等数据,结合RUSLE模型估算研究区土壤侵蚀量。[结果]研究区的2010年年均土壤侵蚀模数为880.81t/(km~2·a),属轻度侵蚀。大部分区域主要以小于500t/(km~2·a)的微度侵蚀为主,占研究区总面积的59.60%。土壤侵蚀面积(轻度侵蚀以上)达71 164.14km~2,占总面积的40.40%。强度以上土壤侵蚀面积达10 431.60km~2,占总面积的5.91%,主要分布在研究区西北部和东北部,以及北部大楼山、武陵山、东南部苗岭以及西部乌蒙山等地势较高以及中东部乌江,西南部北盘江等河流流域。[结论]林地、耕地和草地以及海拔在600~1 600m之间的区域是今后水土流失防治的重点区域。     

基于GIS技术的土壤侵蚀模型发展现状综述

GIS技术在土壤侵蚀研究中具有空间数据管理、空间与网络分析、提取模型输入参数、栅格地图计算、图形展示等主要功能。介绍了国外基于GIS技术的经验性模型和物理概念性模型发展现状。探讨了基于GIS技术的土壤侵蚀模型的发展前景     

基于GIS和USLE的土壤侵蚀定量分析研究——以四川省洪雅县为例

以四川省洪雅县为研究对象,运用GIS方法和USLE土壤侵蚀模型,分析与评价该区域的土壤侵蚀状况。结果表明:洪雅县土地利用单元的侵蚀强度存在显著差异,不同的土地利用类型与土壤侵蚀强度强弱有较为密切的联系。根据洪雅县的土地利用和自然经济状况,洪雅县可分为北部轻度侵蚀区、中部微度侵蚀区和西南部无明显侵蚀区3类土壤侵蚀强度类型区,并针对各区不同的情况模拟制定了相应的水土保持治理措施,为当地政府开展水土保持规划工作提供科学依据。     

基于GIS的流域土壤侵蚀量估算指标模型方法——以嘉陵江上游西汉水流域为例

在分析土壤侵蚀形成的各主要影响因子的基础上 ,提出了基于栅格地理信息系统的流域土壤侵蚀量估算的指标模型。结合嘉陵江上游西汉水流域具体情况 ,以降雨、地形、沟谷密度、植被盖度、成土母质等为主要指标 ,对流域土壤侵蚀量进行了估算 ,计算结果与实测数据相符合     

基于GIS的喀斯特流域土壤侵蚀模数估算——以贵阳麦西河流域为例

水土流失是喀斯特流域主要的生态问题,通过收集贵阳市麦西河流域气象、土地利用、土壤等数据,利用3S的技术方法建立流域土壤侵蚀空间数据库,应用USLE模型构建流域土壤侵蚀评价模型,运用GIS的空间数据处理方法,实现对麦西河流域土壤侵蚀模数的估算。结果表明：麦西河流域年均土壤侵蚀速率为1 230.81t/（hm2.a）,侵蚀强度类型以微度和轻度为主;中度以上侵蚀类型主要发生在坡度大于25°,植被覆盖较差的山体位置,尤其是旱地类型;从子流域上看麦乃7号子流域土壤流失较为严重。     

基于GIS的中国土壤侵蚀预报信息系统

土壤侵蚀预报信息系统的建立是动态分析处理土壤侵蚀信息，适时定量预报土壤侵蚀，进行水土保持规划和评价的重要技术基础。系统介绍了中国土壤水蚀预报信息系统的研制目标、系统组织结构和功能，以及系统的实际应用评价。     

GIS支持下的晋西王家沟流域造林立地信息系统建设研究

应用GIS和数量化Ⅰ理论分析了王家沟流域造林立地主导因子土壤水分与微地貌之间的关系，建立了相应的数量模型。并运用计算机、GIS技术和决策分析技术设计建立了小流域造林立地管理系统（LYFSMS），系统主要由属性数据子模块、图形数据子模块、应用模型子模块以及信息输出子模块四个模块组成，通过这些模块可以进行造林立地信息的处理、分析和评价等操作。为该地区实现科学地、定量地和快速地造林提供参考依据。     

基于GIS的土壤风蚀模型软件构建

针对当前土壤风蚀监测的实际需求,提出基于GIS技术构建土壤风蚀模型软件的思路和方法。该软件基于DTGIS核心服务平台,以C#为主开发语言,Silverlight为界面开发工具,采用轻型数据库SQLite进行数据存储;该软件可为用户提供GIS查询功能、站点数据管理、风力因子计算、土壤侵蚀模数计算、土壤侵蚀强度分级、时间分析、空间分析等功能服务,支持远程客户端连接和多点同时上传数据;同时,该软件将风蚀模型与GIS系统有机地集成到一起,不仅支持风蚀运算过程的交互,而且可以直接将模型运行结果显示在软件中;软件亦可以制作土壤侵蚀模数专题图、土壤侵蚀强度分级专题图、时空分析图,实现土壤风蚀数据系统化管理和数据可视化管理,为评价土壤风蚀的危害提供科学依据。     

基于GIS的北京市土壤侵蚀量计算

 定期公告水土保持监测情况是水土保持法等法律法规的主要规定之一,但如何利用监测站点的现测数据较为科学准确地推算区域土壤流失量及水土保持效益,是目前水土保持公告中存在的主要问题之一。以北京市为例,利用全市水土保持监测网络站点观测到的降雨量及水土流失量等资料,基于GIS平台和降雨侵蚀力模型,对2009年北京市土壤流失量进行定量计箅。结果表明,计箅结果可靠,方法可行,可为其他地区计箅土壤侵蚀量提供参考。     

基于GIS的区域土壤侵蚀模型设计

区域土壤侵蚀模型是国家和区域土壤侵蚀调查、水土保持宏观规划的支持工具。借鉴国外区域土壤侵蚀模型,以DEM栅格为空间单元,对区域土壤侵蚀的单元模型进行定量表达,包括降雨、植被截留、入渗,微地形填洼等,并利用GIS功能完成径流传递和汇集部分的计算,建立了区域土壤侵蚀模型。所建立模型在延河流域的试运算,结果接近现实,能反映土壤侵蚀时空分布趋势。模型的建立可为水土保持的宏观决策提供支持。     

Large‐scale assessment of soil erosion using a neuro‐fuzzy model combined with GIS: A case study of Hubei Province,China

Reliable and cost‐effective soil erosion assessment is an important precondition for soil conservation measures, which remains a major challenge at large scale. Considering that the neuro‐fuzzy model has the special advantage in multi‐index comprehensive assessment and GIS technology is adept at geo‐spatial information processing, through the combination of them, it is possible to provide an effective approach for this difficult problem. Taking Hubei Province as a case study area, five evaluating indicators were selected for the large‐scale assessment, in which the GIS technology was used to construct the classification maps of evaluating indicators and to divide basic assessment units, and the neuro‐fuzzy model was adopted to extract fuzzy rules for individual units assessment from available ground truth data. According to the optimized assessment criteria generated by the neuro‐fuzzy model, the soil erosion state of the entire study area was then assessed. To represent the spatial distribution of soil erosion, a detailed map was produced by statistical mapping, which was represented with six erosion levels (from slight to severe) at a map scale of 1:250 000. The resulting map showed that about 30.1% of the total land area in Hubei was affected by different levels of soil erosion problem. Western high mountains and eastern low mountains suffered from the most serious erosion damage, a strong level of soil erosion was widely observed in these mountains. Large areas of moderate level erosion occurred in the northern hills. In contrast, most of the central plains were characterized as slight level erosion effect. The validation indicated that an overall accuracy of 88% and a κ of 0.89 were achieved, proving that the resulting map was in conformity with actual conditions, which indicates this assessment approach was reasonable and applicable. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于GIS的我国水蚀区侵蚀危险度抽样调查

 在“中国水土流失与生态安全综合科学考察”中,开展了全国水蚀区侵蚀危险度抽样调查研究。在东北黑土区、北方土石山区、西北黄土高原区、长江上游及西南诸河区、南方红壤丘陵区和西南石漠化区等6个类型区中,选择26个1∶10 000地形图图幅大小范围的样区,采用土地利用类型、地面坡度、林草地植被覆盖度、有效土层厚度和土壤密度等5个主要指标,在地理信息系统(GIS)支持下,综合评估了不同类型区调查样区的侵蚀危险度。结果表明:西南石漠化区、北方土石山区处在极险-毁坏型等级区,长江上游及西南诸河流域区属于危险型等级区,南方红壤丘陵区属于轻险-危险型等级区,西北黄土高原区和东北黑土区属于轻险型等级区。     

Soil erosion risk assessment using GIS and CORINE model: a case study from western Shiraz,Iran

This study employs the Coordination of Information on the Environment (CORINE) model with geographic information system to assess soil erosion risk for restoring and protecting areas within the Bonrod Zangane watershed, western Shiraz, Iran. Actual soil erosion risk was determined by combining two main parameters including potential soil erosion risk and vegetation cover. The potential soil erosion risk was generated by integrating soil erodibility, erosivity and slope parameters. Soil texture, depth and stoniness layers were overlaid to form a soil erodibility map. Modified Fournier index and Bagnouls–Gaussen aridity index were integrated to generate the erosivity layer. The slope classes also were generated from digital elevation model. In order to estimate vegetative land cover, the normalized difference vegetation index (NDVI) was used. The raster-based layers were then integrated to produce erosion risk map. The results showed that 34.7% of the study area has high and only 31.4% of the study area has low soil erosion risk. It is concluded that CORINE model can be used to delineate the soil erosion risk and also to discriminate the potential soil erosion risk areas.     

Assessment of soil erosion at large watershed scale using RUSLE and GIS: a case study in the Loess Plateau of China

Soil erosion is a serious problem in the Loess Plateau of China, and assessment of soil erosion at large watershed scale is urgently need. This study used RUSLE and GIS to assess soil loss in the Yanhe watershed. All factors used in the RUSLE were calculated for the watershed using local data. RUSLE‐factor maps were made. The mean values of the R‐factor, K‐factor, LS‐factor, C‐factor and P‐factor were 970 209 MJ km⁻² h⁻¹ a⁻¹, 0·0195 Mg h MJ⁻¹ mm⁻¹, 10·27, 0·33359 and 0·2135 respectively. The mean value of the annual average soil loss was found to be 14 458 Mg km⁻² per year, and the soil loss rate in most areas was between 5000 and 20 000 Mg km⁻² per year. There is more erosion in the centre and southeast than in the northwest of Yanhe watershed. Because of the limitations of the RUSLE and spatial heterogeneity, more work should be done on the RUSLE‐factor accuracy, scale effects, etc. Furthermore, it is necessary to apply some physical models in the future, to identify the transport and deposition processes of sediment at a large scale. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于GIS的浙江杨梅种植区划

杨梅(Myrica rubra Sieb et Zucc.)是浙江著名的特色水果之一,浙江的气候比较适宜杨梅种植,但由于区域布局不合理制约了杨梅的发展.根据杨梅的生物学特性,筛选出了杨梅种植的气候区划指标,并建立了各区划指标与经度、纬度和海拔高度的空间分析模型.借助浙江省1:25万地形数据、数字高程模型(DEM)和数字化土壤图,综合考虑气候因子、坡度、坡向、海拔高度、土壤类型和土壤质地等要素,采用加权指数求和法,对11个区划指标进行量化分级,建立杨梅栽培区划指标判断矩阵.将11个区划指标适宜性等级图按照权重进行叠加分析,得到综合指数分布图.同时参照浙江省土地利用现状,将不适宜杨梅种植的地块屏蔽,分析综合指数分布规律,将浙江省杨梅种植综合气候区划划分为最适宜区、适宜区和不适宜区3个等级.最适宜种植区占评价区域面积的25.15%,主要集中在宁波、台州、温州、丽水、金华、杭州和绍兴地区的低丘陵地带;适宜区占参评土地面积的46.37%,主要分布在丽水、温州、金华、杭州和衢州等海拔高度为500～700 m的半高山区;不适宜区占评价区域面积的28.48%,主要在丽水市和杭州市的海拔在700 m以上的高山地区.本研究以期能为浙江特色作物的规划和杨梅产业的持续发展提供科学依据.     

基于土地利用结构特征的土壤侵蚀强度预测研究——以四川省为例

研究计算四川省土地利用结构特征指数和土壤侵蚀强度指数结果表明,该省土地利用结构特征指数与土壤侵蚀强度指数的变化具有同步性,用土地利用结构特征指数预测其土壤侵蚀强度变化是合理可行的。