东北典型黑土区土壤可蚀性K值研究

土壤可蚀性因子K是表征土壤性质对侵蚀作用敏感程度的指标,对K值准确估算是构建土壤侵蚀模型的前提。研究以试验小区的野外观测资料和室内土壤理化性质分析数据为基础,运用通用土壤流失方程和诺谟公式分别实测和估算K值。结果显示,实测值均大于估算值,说明现有K值估算模型不能直接应用于东北典型黑土区。但分析发现实测值与估算值之间具有良好的线性相关,可建立回归方程,以此来修正诺谟公式。利用修正诺谟公式估算东北典型黑土区内不同地区及不同资料占有情况下的土壤可蚀性K值,并编制K值空间分布图。研究成果可以为东北典型黑土区土壤侵蚀模型构建及水土保持提供基础资料。     

喜马拉雅山脉南麓典型林地对土壤理化性质及可蚀性K值影响

探讨喜马拉雅山脉南麓典型林地土壤结构稳定性及可蚀性K值强弱与分布特征,为区域生态保护提供科学理论及数据基础。选取落叶常绿混交林、针阔混交林、常绿阔叶林三种林分,采集0～20cm土壤,测定团聚体、团聚体破坏率、颗粒组成及其有机质,以EPIC模型计算K值。结果表明:(1)不同林地土壤各理化指标具有差异,湿筛及干筛条件下团聚体以0.25 mm为主;团聚体破坏率在10.16%～24.74%间;颗粒组成以粉砂粒为主,黏粒仅占0.51%～3.02%。有机质在92.53～133.79g·kg-1间;(2)研究区土壤K值在0.1862～0.3430间,均值为0.2635,K值总体较高;(3)经相关分析,K值与黏粒、有机质含量及团聚体破坏率呈正相关,与粉粒呈极显著正相关,与砂粒呈极显著负相关,一定程度,团聚体破坏率可评价土壤可蚀性。     

沂蒙山区典型县土壤可蚀性K值空间变异研究

土壤可蚀性是一个相对概念,在时间、空间等方面呈现异质性特征,选取蒙阴县和沂水县为研究区域,采用EPIC模型中K值计算方法,以地统计学原理为指导,基于Arc GIS地统计模块,探讨了沂蒙山区典型县土壤可蚀性空间分布特征,为区域土壤侵蚀评价提供数据支撑。结果表明:(1)研究区土壤可蚀性K值变化范围为0.1057~0.3776,属中等变异,以中低可蚀性土壤分布最广;在分布最广的粗骨土土类中,石灰岩钙质粗骨土K值最大,为中高可蚀性土壤,存在较大的侵蚀危险性。(2)蒙阴县西北部区域为低可蚀性土壤,中部和东南部为中可蚀性及以上土壤;沂水县土壤主要为中低可蚀性,而南部、西北及东北部存在中高及高可蚀性土壤;两县相接区域土壤为中可蚀性及以上土壤。(3)同一土类而不同土地利用呈现异质性特征,不同土地利用K值大小依次为园地耕地林地草地。(4)随着海拔高度增大,土壤可蚀性K值呈逐渐减小趋势。     

湖北丹江口水库库区小流域土壤可蚀性特征

土壤自身的可侵蚀性是土壤侵蚀发生的内在因素。由于具有明确的物理意义和方便的测定方法,土壤可蚀性K指标值成为水土流失预报模型的一个重要参数。采用EPIC中土壤可蚀性K值计算方法,对丹江口水库库区内1.94km2的五龙池小流域的K值进行了计算。结果显示,研究区内土壤可蚀性K值平均为0.0302thm2h(MJmmhm2)-1,与我国其他有黄棕壤分布地区已有的研究结果相一致。小流域土壤可蚀性存在一定的空间变异,但变异性不大(变异系数14.7%),86.56%土地面积上的K值位于0.0264～0.0330之间。从土壤可侵蚀性强弱判断,该区土壤为易侵蚀土。利用反距离权重插值(IDW)进行了K值图的制作,并简要介绍了K值图的应用。     

小流域尺度土壤可蚀性(K值)的变异及不同采样密度对其估值精度的影响

以观音寺小流域为例,通过高密度采样,利用EPIC模型中土壤可蚀性K值计算公式计算了可蚀性K值,并运用逆距离加权插值方法生成了研究区的K值分布图。经典统计学方法分析表明,在小流域尺度下土壤可蚀性K值存在很强的空间变异性,其变异系数达39.94%。因此,定量监测、评价流域水土流失时,K值的这种空间变异性不能忽略。对不同采样密度下K值空间估值精度的评价表明,当采样点数目均匀地减少一半时,即4个/km2的样点密度下,K值估计误差仍然可以控制在25%以内。     

沂河流域土壤可蚀性空间变异研究

对土壤可蚀性K值进行研究有助于探索和分析沂河流域土壤侵蚀的空间分布特征。利用GIS空间分析和统计功能,探讨了土壤可蚀性K值的空间分布特征及其与土壤类型、土地利用、高程、坡度等影响因子之间的相互关系。结果表明:(1)研究区K值范围在0.031 1～0.193 3之间,均值为0.099 5,以较低可蚀性和中等可蚀性土壤分布最广,上游河谷和下游平原地区土壤可蚀性明显高于沂山、蒙山等高海拔地区;(2)不同土壤类型的可蚀性K值存在差异,粗骨土、石质土、山地草甸土和棕壤的可蚀性值较低,红黏土、水稻土、砂姜黑土、新积土和潮土的可蚀性值较高,易受到侵蚀;(3)土地利用方式对K值有明显的影响作用,不同土地利用方式的可蚀性K值大小依次为:耕地未利用地草地林地;(4)随着海拔高度的上升,土壤可蚀性呈现逐渐降低的趋势;(5)不同坡度区间的K值存在差异,土壤可蚀性随坡度增加整体上呈现减小趋势。     

小流域土壤可蚀性的空间变异及其在不同土地类型下的比较

以武陵山区女儿寨小流域为研究区,在流域内进行高密度采样的基础上,利用EPIC模型中土壤可蚀性K值计算方法与地统计学分析方法计算并分析了流域土壤可蚀性K值及其空间变异,结合流域土地利用图,运用面积加权平均计算了各土地利用类型下的K值并进行比较,结果表明:流域K值变化范围为0.2451~0.4623,均值为0.3289,变异系数为0.1295,流域K值存在中等程度的空间变异。K值总体分布趋势为从流域海拔低处向海拔高处逐渐减小,受人为干扰较多的区域其K值也较高。各土地利用类型下的面积加权平均K值,以果园0.3769最大,油桐0.2607最小,植被类型下的K值均低于除耕地外受人为影响因素较大的地类,说明植被在不同程度上改善了土壤性质,提高了土壤的抗侵蚀能力,但K值的大小与植被类型的差异有关。     

土壤可蚀性特征及其K值图制作研究

在土壤普查结果与实地采样的基础上，应用EPIC模型计算出南安市不同土壤的K值，并研究了土壤的可蚀性特征及K值图的编制方法。研究表明：研究区土壤类型表层平均K值为0．184－0．371；不同土壤层次K值明显不同，表层抗蚀性较强：不同土地利用方式其土壤可蚀性不同，密林地抗蚀性强，裸地最弱；随着土壤侵蚀的加剧，土壤可蚀性K值有增加的趋势；土壤K值图制作对水土流失定量遥感监测有重要意义。     

基于GIS的小流域土壤抗蚀性空间变异特征

运用GS+7.0和Surfer 8.0软件以邓下小流域为例,研究了苏南丘陵区小流域土壤抗蚀性的空间变异特征及土壤理化性质对其的影响,以期为小流域的土壤侵蚀预报和综合治理提供依据.结果表明:土壤抗蚀性的变化范围为0.180 8～0.968 1,均值为0.647 7.变异系数为27.69%,土壤抗蚀性具有中等程度的空间变异性.C0/(C0+C)值为13.47%,小于25%,表明在变程内具有强烈的空间相关性.研究区土壤抗蚀性总体分布趋势是条带状明显,波动较大,大于0.65的高值区域主要分布在小流域从南到北的中间部位,小于0.4的低值区域分布主要位于小流域地势较高的北部和东西两侧,容易发生水土流失.     

红壤坡地土壤可蚀性K值研究

为探讨红壤坡地土壤可蚀性K值特征,通过在典型的红壤坡地区建立15个标准径流小区进行连续5年的定点观测,运用诺模公式和EPIC公式计算红壤可蚀性K值,并对不同土地利用方式下的红壤K值进行分析。结果表明:2种经验公式均适用于红壤坡地土壤可蚀性K值计算,且K值与地表覆盖/土地利用相关。     

砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征及其影响因素

为了探究砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征,该文以砒砂岩区典型流域鲍家沟小流域为研究对象。采用网格法布设取样点,2018年7月取样,按照0～20、20～40、40～60 cm划分取样层次。采用重铬酸钾外加热法测定土壤有机质,采用激光粒度测定仪测定土壤粒度,采用样方拍照法计算植被覆盖度。运用地统计学和约束性排序相结合的方法,研究环境因子影响下砒砂岩区土壤有机质的空间变异特征。结果表明:砒砂岩区小流域土壤有机质质量分数在0.98～15.45 g/kg之间,不同地形土壤有机质含量呈沟底坡面山脊的规律;研究区土壤有机质的空间分布规律可以用半方差函数的指数模型进行良好的模拟,块金效应在55.1%～57.5%范围内,属中等程度变异。小流域土壤有机质呈中间高边缘低的规律;冗余分析的结果显示,第1轴的特征值为0.58,解释量为58%,第1轴对响应变量的累积解释量为96.1%,前两轴对响应变量的累计解释量达到了99.3%。各环境因子与第1排序轴的相关系数大小顺序为植被覆盖度土壤侵蚀程度土壤颗粒平均粒径坡位高程坡度,第1排序轴可以定义为植被-土壤侵蚀因子,坡度因子与第2排序轴的相关系数高于其他环境因子,第2排序轴可以定义为坡度因子。植被覆盖度是影响砒砂岩区小流域土壤有机质空间变异的主导因素,土壤侵蚀程度是决定土壤有机质垂向变异的关键因素。砒砂岩区的土层浅薄且贫瘠的地带,不宜开展大面积的整地和造林工作,而土层深厚且水肥条件良好的区域可以营造合理密度的灌木林、乔木林以及经济林。     

丹江鹦鹉沟小流域土壤可蚀性空间分异特征研究

以丹江源区鹦鹉沟小流域为研究对象,采用EPIC模型计算了不同地类的土壤可蚀性,研究了土壤可蚀性空间变异特征和不同植被类型对土壤可蚀性K值的影响,结果表明:研究区土壤养分差异显著,变化范围为0.027~0.062[t·hm~2·h/(hm~2·MJ·mm)],均值为0.047[t·hm~2·h/(hm~2·MJ·mm)],变异系数为12.8%,说明K值变异程度属中等变异;随着土层深度的增加K值逐渐变大,说明土壤表层可蚀性最小,抗侵蚀能力最强,6种不同植被类型土壤表层0~10 cm K值的大小排序为栎树林花生地草地玉米地松林茶园;K值半方差函数理论模型为球状模型;K值从南至北、自东向西逐渐减小,条带状分布明显,反映了流域北部森林覆盖区土壤抗侵蚀能力较强,东南部及中东部耕作种植、居住生活区和未受关注的山体土壤抗侵蚀能力较弱。     

北京市土壤可蚀性及空间分布特征

为构建北京市土壤可蚀性K值的空间分布特征,分析土壤可蚀性K值影响因素,基于全国土壤调查数据计算土壤可蚀性K值,在ArcGIS中进行空间插值,探讨北京市土壤可蚀性变化规律。结果表明：(1)北京市土壤K值介于0.038 7～0.056 7 t·hm²·h/(MJ·mm·hm²),其中丰台灰黄土的K值最大,粘身两合土的K值最小。全市土壤均为低可蚀性土壤,土壤抗侵蚀能力较强。(2)从空间分布看,全市的土壤可蚀性由北向南逐渐增加。北京市土壤可蚀性与水土流失空间分布差异较大。(3)冲积物形成的粘身两合土砂粒含量最高,其土壤可蚀性K值最低;冲积物形成的丰台灰黄土砂粒含量最低,其土壤可蚀性K值最高。土壤颗粒组成与土壤可蚀性呈显著相关性(P<0.01)。土壤可蚀性值呈现出旱地>林地>荒地>灌木林的特征。研究结果对北京市土壤侵蚀预报、水土流失精准防控等提供参考。     

中国水蚀区土壤可蚀性 K值计算与宏观分布

本研究收集、整理了全国31个省（市、区）1∶50万的土壤类型图,经过扫描和数字化处理构建了全国1∶50万土壤类型图形数据库,并基于全国第二次土壤普查数据整理出与之相对应的16493个土壤样品理化数据,同时结合实地采样、共享和查阅文献等途径,获取了最新的1065个样点的土壤理化性质数据。采用水力侵蚀区中K值的计算方法获取土种的K值,按土种的面积进行加权归并到土属的K值,再将土属K值链接到分省土壤类型图上,接边处理后形成全国水蚀区土壤可蚀性K值分布图。研究表明：全国水蚀区K值变化范围为0．0004～0．0828 t· hm2· h/（ hm2· MJ· mm）,变异系数大,平均K值为0．033 t· hm2· h/（hm2· MJ· mm）,呈现出由北向南逐渐减小的趋势。黄土区K值最大,紫色土和红壤区北部的K值居中,最小的分布在青藏高原北侧。该研究成果为我国土壤侵蚀预测与生态环境评价提供了基础数据。     

砒砂岩区典型坡面土壤水分空间分布特征

土壤水分是水文循环的重要组成部分,是干旱半干旱地区植被重建和生态环境修复的重要影响因素.探明坡面土壤水分的空间分布特征,对于植被重建具有指导意义.采用经典统计学和地统计学相结合的方式,分析坡面土壤水分的分布规律、变异特征和空间结构.结果表明:1)坡面0～200 cm 土壤平均含水量介于9.93％～13.88％之间,随土...     

长江以南东部丘陵山区土壤可蚀性K值研究

以土壤亚类为基础,从土种入手,依据第二次土壤普查资料建立了我国东产丘陵区各土种的理化性质数据库。应用土壤可蚀性方法,计算出各土种的土壤可蚀性Ｋ值,用面积进行加权平均,经分类分级后,连续到相应的土壤图上,得到我国东部丘陵区土壤可蚀性Ｋ值图及其分布规律。     

东北近天然林土壤可蚀性K值研究

基于吉林省汪清林业局所辖林场10块近天然林样地,采集0—20,20—40和40—60cm土层土壤样品,对土样进行了粒径分析及养分测定。运用侵蚀—土地生产力影响评估模型(EPIC)对研究区土壤可蚀性因子K值进行了估算,分析讨论了K值的影响因素及其与土壤养分之间的相关性。结果表明,研究区内土壤可蚀性K值平均为0.060 7t·hm2·h/(MJ·mm·hm2);0—20cm深度的土壤可蚀性K值较20—60cm土层土壤大,针阔混交林的K值比阔叶混交林的大;当林分密度小于1 200株/hm2,郁闭度小于0.75时,K值随林分密度和郁闭度的增大而减小。K值与土壤养分的相关性由高到低依次为:全氮速效钾有效磷全磷,除全氮外其他土壤养分均与K值呈负相关。最适林分密度为750~1 200株/hm2,在该密度下各土壤养分含量状况较好且土壤抗蚀能力较高。     

青藏高原土壤可蚀性K值的空间分布特征

土壤可蚀性反映了土壤对水力侵蚀作用的敏感性,是进行土壤侵蚀评价和预报的重要参数。收集了青藏高原1 255个典型土壤剖面资料,采用模型计算和面积加权分析方法确定了每一个土壤亚类的土壤可蚀性K值,结合青藏高原1∶100万土壤类型图,分析了青藏高原土壤可蚀性K值的空间格局特征。结果表明,青藏高原土壤可蚀性K值平均为0.230 8,低可蚀性、较低可蚀性、中等可蚀性、较高可蚀性和高可蚀性土壤面积分别占该区面积的5.60%,18.23%,24.35%,44.02%和7.80%。土壤可蚀性以中等可蚀性和较高可蚀性为主,二者分布面积之和达1.77×106 km2,占青藏高原总面积的68.37%;较高可蚀性、高可蚀性土壤主要分布在青藏高原中西部的羌塘高原、柴达木盆地和横断山区的低海拔河谷中。青藏高原土壤可蚀性K值具有明显的垂直分异特征,在横断山区最为显著,土壤可蚀性随海拔高度升高而降低。不同海拔高度的水热分异影响了土壤的理化特性,进而决定了青藏高原土壤可蚀性的垂直分带特征。     

延河流域三种土壤可蚀性K值估算方法比较

土壤可蚀性因子K是表征土壤侵蚀作用的敏感指标。采用3种土壤可蚀性K值估算方法(Torri.D模型、EPIC模型、Shirazi公式法)对延河流域土壤可蚀性进行对比研究,以实测K值为依据,采用相关性分析和模型估算筛选出符合该区侵蚀特点的土壤可蚀性估算方法。结果表明:延河流域土壤中有机碳、黏粒、粉粒含量随植被覆盖度的变化由北向南逐渐增加,平均质量直径(D_(MW))表现为森林森林草原草原,K_(EPIC)和Kshirazi与D_(MW)呈正相关,而Torri.D模型估算K值(K_(Torri.D))与D_(MW)呈相反的变化趋势,即从草原到森林草原再到森林,土壤团聚体稳定性和抗侵蚀性逐渐增加。K_(Torri.D)的变化范围为0.068~0.147 5,高于真实K值(0.031 2~0.079 6),相比于其他两种方法,Torri.D模型平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)更接近于0,而精度因子(Af)更接近1,具有更高的可信度,更加适用于延河流域土壤侵蚀敏感性评价和土壤流失量预测。     

土壤可蚀性K值的计算和K值图的制作方法研究——以南京市方便水库小流域为例

本文介绍了土壤可蚀性K值的计算和K值图的制作方法。涉及利用公式法计算该区的土壤可蚀性K值的参数设置方法,和运用地统计学的协同克里格空间插值的方法进行K值图的编制方法,并对K值图在水土保持、水土流失定量监测、生态与环境等方面的应用作了简要说明。