复合指纹法定量示踪西南岩溶洼地小流域泥沙来源

岩溶洼地小流域具有岩溶地区典型流域特征,作为一个独立的侵蚀产沙单元,开展岩溶洼地小流域泥沙来源研究,对于查明洼地泥沙的来源,研究土壤侵蚀过程,发挥着重要的作用.选择重庆青木关岩溶槽谷区的典型洼地,采用复合指纹示踪技术等方法,确定岩溶洼地泥沙来源的地球化学元素指纹特征,得出了重庆岩典型岩溶洼地的沉积泥沙来源和贡献比例.结...     

基于复合指纹法的岩溶洼地小流域泥沙来源解析

岩溶洼地是重庆岩溶地区常见的一种地貌类型,洼地小流域是人们从事农事活动的重要场所,研究流域不同土地利用侵蚀产沙特征,对认识流域侵蚀产沙规律和治理水土流失具有重要意义。选取了1个建有水库的岩溶洼地小流域,分析源地和泥沙样品的39个地球化学特征,利用复合指纹和多元混合模型计算各源地侵蚀泥沙贡献率。结果表明:流域筛选出的最佳指纹因子组合为U、χ_(lf)、Rb、Li、~(137)Cs、χ、Mn,正确判别累积率为99.93%,6种泥沙源地的总正确判别率为91.49%,符合复合指纹法应用的条件。碳酸盐岩耕地、碳酸盐岩林地、碳酸盐岩草地、碎屑岩林地、碎屑岩草地和沟道/裂隙对流域沉积泥沙的相对贡献分别为16.29%,41.16%,13.03%,16.67%,4.48%,8.37%,拟合优度为93.57%,相对误差平均值为8.26%,表明模型判别结果可信。各泥沙源地中碳酸盐岩耕地单位面积泥沙贡献值远高于其他泥沙源地,是碳酸盐岩林地的1.98倍,碳酸盐岩草地的2.07倍,碎屑岩林地的2.13倍,碎屑岩草地的2.21倍,即单位面积碳酸盐岩耕地土壤抗蚀能力最弱。     

指纹法研究花岗岩区典型崩岗小流域悬浮泥沙来源

为研究花岗岩区典型崩岗小流域内悬浮泥沙来源,以安溪县龙门镇崩岗侵蚀小流域为研究对象,在4种土地利用类型(侵蚀林地、茶园、耕地和崩岗侵蚀区)中共采集85个泥沙源地土样,同时在河道布设采样器收集降雨后侵蚀悬浮泥沙。通过分析样品中的34种指纹因子,运用复合指纹法筛选出最佳指纹因子组合,并计算出各泥沙源地的泥沙运移规律。结果表明:不同泥沙源地悬浮泥沙中同种指纹因子存在显著差异,利用Kruskal-Wallis检验和多元判别筛选出Ca、Li、Sn、K和Ba为最佳指纹因子组合(累积贡献率大于90%);同时利用多元混合模型得出茶园的悬浮泥沙相对贡献百分比为33%,耕地为27%,侵蚀林地和崩岗侵蚀区均为20%,且混合模型优度拟合检验值为0.89。进一步分析表明,降雨对崩岗侵蚀区的影响最大,茶园和崩岗侵蚀区单位面积产生悬浮泥沙量明显高于其他两个源地,说明崩岗侵蚀区和茶园是花岗岩区崩岗小流域中需要采取防治措施的重点。     

复合指纹法分析红壤区强度开发小流域泥沙来源

南方红壤区人口密集,土地资源开发利用强度大,水土流失类型多样。为研究不同土地利用类型下红壤区强度开发小流域侵蚀泥沙来源,选取感德镇红壤强度开发小流域为研究区,分析了流域内潜在泥沙源地和泥沙的41个地球化学特征,利用Kruskal-Wallis H检验及逐步判别分析确认最佳指纹因子组合,并通过多元混合模型计算各泥沙源地泥沙贡献率。结果表明:共有速效P、Cu、P、Y、Ca、Ga、Sn、Nd 8种因子通过检验被确认为最佳指纹因子组合,累计贡献率达90%以上,拟合优度均大于0.80。多元混合模型结果显示,锋面雨季流域泥沙主要来源于林地、茶园与矿区,贡献率分别为28.59%,28.20%,27.59%;在台风雨季,4种土地利用类型泥沙相对贡献率为茶园>林地>矿区>耕地。通过对不同降雨特征下各土地利用类型泥沙贡献百分比数据进一步分析,结果显示矿区单位面积泥沙贡献百分比均值分别是耕地、林地与茶园单位面积泥沙贡献百分比均值的8,10,10倍,即单位面积下矿区土壤侵蚀强度最大。     

基于同位素法监测岩溶槽谷区山坡土壤侵蚀和养分流失

该文利用137Cs、土壤营养元素结合表聚系数分析岩溶地区山坡水土流失,为研究区水土流失治理提供科学依据。研究表明：岩溶地区随着山坡坡位的降低营养元素含量没有增加。土壤营养元素在0～10 cm土层（表聚系数>0.25）和0～20 cm土层（表聚系数>0.5）表聚现象明显。在岩溶地区,计算土壤流失量,需要用岩石裸露率和岩溶裂隙发育程度2个指标。对137Cs计算土壤侵蚀量的公式进行修正。该研究有助于更好地了解岩溶地区水土流失特征,为治理水土流失和防治石漠化提供参考。     

晋西黄土区小流域泥沙来源分析

以晋西黄土区小流域为研究对象,选择了7个典型小流域,根据14 a的定位观测结果,对流域泥沙来源进行了分析.结果表明,按小流域泥沙来源的地貌部位划分,沟谷地(沟头、沟道和沟坡)产沙量＞沟间地(坡面、梁峁坡)产沙量,沟谷地产沙量占流域总产沙量的60%以上,沟谷地侵蚀模数是沟间地的1.28～2.48倍,坡耕地、裸露地是主要产沙地类.     

黄河中游小流域的泥沙来源研究

由于研究方法和手段的差异,已往黄河中游小流域的泥沙来源研究均以地貌部位确定泥沙来源,根据坡面水下沟的“净产沙”原理,在分析黄河中地区典型小流域沟侵蚀关系与产沙机理的基础上,运用成因分析法的概念分析和确定了小流域的泥沙来源,结果表明,在体现不同地貌部位在小流域汇流与产沙中的侵蚀作用机理方面,也就是从不同地貌部位泥沙产生的根源上看,黄河中游小流域的泥沙主要来自坡面,证实了黄河中游地区“治坡为主,坡沟兼治”治理方针的正确性。     

利用复合指纹法分析剑川双河水库泥沙来源

[目的]定量研究水库沉积泥沙的具体来源,为中国滇西北水土流失区域泥沙来源研究和流域综合治理提供科学依据。[方法]以滇西北剑川县双河水库流域作为研究区,选取林地、草地、耕地及采矿用地4种土地利用类型作为潜在泥沙源头,利用复合指纹法分析双河水库沉积泥沙潜在来源及其贡献百分比。选择27个地球化学因子,通过守恒性检验与Kruskal-Walls H检验并利用逐步判别分析确定最佳指纹因子组合,运用多元线性混合模型计算各泥沙源地贡献百分比。[结果]①共有8个指纹因子(S,Ca,Sr,TP,Cr,Ba,K,Mg)被确认为最佳指纹因子组合,累计贡献率达89.60%;②总体上,泥沙贡献百分比平均值从大到小为:草地(37.28%)耕地(34.62%)林地(27.86%)采矿用地(0.24%);③单位面积上泥沙贡献百分比为:耕地(9.55%)草地(3.78%)采矿用地(1.24%)林地(0.38%)。[结论]复合指纹法适用于双河水库流域泥沙来源判别,耕地仍是土壤侵蚀最为严重的土地利用类型,而草地因面积较大、地表覆盖度较低,也是泥沙贡献较多的土地利用类型。     

黄土高原小流域泥沙来源的复合指纹识别法分析

流域泥沙来源分析对流域治理及水土保持措施评价有重要意义。通过在陕北选定的汇水区内采集的主沟道沟壁、坡地果园、坡耕地及支沟道土壤样品中17种物质的分析,利用Kruskal-WallisH-test和多元判别分析,筛选出土壤全N,低频磁化率χIf、Cu、137Cs和226Ra组成复合指纹识别因子,利用混合模型,对一次洪水携带的泥沙来自4种源地的贡献比进行了动态分析,结果表明:洪水发生时间段内,主沟道发生了重力侵蚀,对今后定量化研究黄土区的重力侵蚀提供了手段。通过加权平均,总体上,本次洪水携带的总泥沙有33.7%来自主沟道,60.0%来自坡地果园,3.0%来自小块的坡耕地以及3.3%来自支沟道。混合模型拟合优度检测值为0.91,证明在黄土高原可以应用复合指纹识别方法研究洪水泥沙来源,并且能对重力侵蚀产沙进行定量分析。     

黄土高原地区泥沙来源复合指纹示踪研究进展

[目的]为把握复合指纹示踪方法发展动态,为黄土高原泥沙来源研究提供建议。[方法]综述了复合指纹示踪方法的理论基础,对各指纹因子(物理示踪剂、核素、地化元素、磁性、有机质、碳氮稳定同位素、孢粉、生物标志物)的发展进程、模型算法、不确定分析等进行了详细论述。[结果]黄土高原地区在利用指纹因子的时空差异性来研究侵蚀区泥沙的来源,定量描述侵蚀过程的发展等方面已取得一系列成果。[结论]复合指纹示踪泥沙来源技术在黄土高原地区以探讨指纹因子应用研究为主,在混合模型矫正、多方法比较、指纹因子守恒等方面还需要进一步加强研究。     

指纹识别技术在泥沙来源研究中的应用进展

指纹识别技术作为一种较新的研究泥沙来源的方法,在泥沙来源研究中获得了越来越多的重视,特别是复合指纹识别技术定量研究泥沙来源在模型和应用方面已取得了一系列进展。本文阐述了传统研究泥沙来源的方法,总结了单因子指纹识别技术以及复合指纹识别技术在泥沙来源研究中的应用原理与进展,并对复合指纹识别技术应用前景及发展趋势进行了分析。     

指纹识别技术在泥沙来源研究中的应用进展

指纹识别技术作为一种较新的研究泥沙来源的方法,在泥沙来源研究中获得了越来越多的重视,特别是复合指纹识别技术定量研究泥沙来源在模型和应用方面已取得了一系列进展。本文阐述了传统研究泥沙来源的方法,总结了单因子指纹识别技术以及复合指纹识别技术在泥沙来源研究中的应用原理与进展,并对复合指纹识别技术应用前景及发展趋势进行了分析。     

Fingerprinting sediment sources in a typical karst catchment of southwest China

Due to the complex hydrogeological conditions in karst regions, it is difficult to measure sediment source contributions at a catchment scale directly. The objective of this study was to quantify the relative contributions of sediment sources and their temporal variability in a karst catchment in southwest China. Karst depressions can trap eroded sediment similar to a dam or reservoir and, thus, are representative and typical test beds for identifying sediment sources in karst regions. Three sediment cores were taken from a karst depression, 58 soil samples from three potential sediment sources were collected, and 18 soil properties were analyzed. The relative contributions of cropland, forestland, and fissure or crack soils were calculated using a multivariate mixing model. The fingerprinting results demonstrated that the cropland was the main sediment source in karst catchment. Specifically, according to the mean sediment contributions of the three deposited sediment cores, the sediment contribution from cropland topsoil was 69.3%, varying from 46.9% to 92.3%, and forestland soil and crack soil accounted for 8.6% and 22.1% of the sediment yield, and varying from 2.8% to 16.5% and 4.8%–36.6%, respectively. This result indicated that great attention should be paid when using only a single core to quantify sediment provenance. Due to the deposited sediment was generally disturbed as cropland in the karst depression, the area that has not been disturbed in recent decades in depression was more appropriate to trace sediment sources in karst catchment. To the best of our knowledge, this study was the first to quantify the contributions of sediment sources in the karst catchment of southwest China. This study provides valuable information and a preliminary reference for applying a composite fingerprinting technique to quantify sediment sources in karst catchments.     

Using Cs‐137 fingerprinting technique to estimate sediment deposition and erosion rates from Yongkang depression in the karst region of Southwest China

Understanding the erosion and deposition rates is very important for designing soil and water conservation measures. However, existing methods of assessing the rates of soil loss present many limitations and are difficult to apply to in karst areas, and there is still very little data in this areas. Karst depressions comprise geomorphologically important sources and sinks for sediments and can provide the long‐term history records of environmental changes. But there have been few similar studies focused on its sediments in the world. In this paper, the Cs‐137 technique was employed to estimate the sediment deposition rate of karst depression to assess the surface erosion. The results indicate that the average deposition rate, deposition amount and specific deposit yield for the Yongkang catchments since 1963 were estimated to be 4·32 mm y⁻¹, 3·16 t y⁻¹and 20·53 t km⁻² y⁻¹, respectively. The results obtained were consistent with the actual monitoring data of local runoff plots, and confirm the validity of the overall approach. So it was suggested that the mean specific sediment yields of 20 t km⁻² y⁻¹ can be representative of the soil loss rates in the regions. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于泥沙指纹识别的小流域颗粒态磷来源解析

控制泥沙迁移一直是流域管理的重点,而泥沙携带污染物与养分(磷)对下游水体的影响愈发引起关注。研究泥沙来源的位置、特征及各来源对泥沙输出的贡献,有助于针对重点源区实施水土流失以及水污染治理措施。农业小流域中磷的输出以泥沙吸附的颗粒态磷为主,研究泥沙来源可为探讨颗粒态磷的来源提供重要基础。复合指纹技术是一种可靠的泥沙源解析方法,但在一些地表物质相对均一、输沙量较小、受人为因素影响较多的东部小流域,能否应用指纹识别法解析泥沙来源并探讨颗粒态磷来源还需要验证。该文以南京市九乡河上游小流域为研究区,尝试以指纹识别技术分析流域泥沙来源为基础,进而研究不同来源对颗粒态磷输出的相对贡献。研究结果表明,农田对泥沙输出的贡献为25.3%~65.2%,对颗粒态磷输出的贡献达52.2%~85.8%;矿山及道路施工用地对泥沙输出的贡献为34.8%~74.7%,但是对颗粒态磷输出的贡献仅为14.2%~47.7%;而来源于林地的泥沙与颗粒态磷总体上均不到0.1%。复合指纹技术不但能够有效识别泥沙来源,且以泥沙源解析来研究颗粒态磷来源,能够为基础资料缺乏地区提高颗粒态磷来源识别的合理性以及流域非点源磷污染控制提供一种思路和方法。     

我国西南岩溶区土壤侵蚀强度分级标准研究

中国西南岩溶区碳酸盐岩成土物质先天不足,沿用水利部颁布的SL190--1996《土壤侵蚀分类分级标准》,显然与岩溶区的实际情况不适应。在分析影响西南岩溶区碳酸盐岩风化成土因素的基础上,收集相关的资料、数据和图层,估算西南岩溶区碳酸盐岩的风化成土速率,并将成土速率作为土壤允许流失量,厘定西南岩溶区土壤侵蚀强度的分级标准,结果表明,微度、轻度、中度、强度、极强度和剧烈侵蚀标准分别为〈30、30—100、100～200、200～500、500～l000、〉1000t／（km2·a）。根据西南岩溶区土壤侵蚀过程的基本特点,对该地区以后的水土保持工作提出以下建议：1）抓住土壤侵蚀过程关键环节重点防治,2）不同岩溶石漠化区采取不同水土保持对策,3）积极推进生物篱技术,4）加强岩溶区土壤改良技术研究,提高基本农田的生产效率。     

基于小流域尺度的黔北喀斯特地区产流产沙特征

目前,中国西南喀斯特地区流域尺度产流产沙长期定位观测试验报道较少,且其相关机制的探讨不足。该文基于小流域尺度,分析典型喀斯特小流域产流产沙特征,定性、定量探讨喀斯特小流域产流产沙的主要影响因子。选取位于贵州北部的典型喀斯特小流域—遵义浒洋水小流域为研究区,采用小流域控制站定位观测法,在4年连续观测的基础上,分析浒洋水小流域月际、年际产流产沙特征,并重点分析了降雨对小流域产流产沙的影响。结果表明:受喀斯特地区特殊的"二元"侵蚀环境等因素影响,浒洋水小流域产流、产沙高峰不同期,产流高峰出现在10月,多年月均值为63.9万m3,而产沙高峰为6月,116.21t。显著性检验则表明,浒洋水小流域月际产流无显著差异(P0.05),但6月产沙则显著高于1、2、3及12月(P0.05),其他月份间产沙无显著差异(P0.05);受年度降雨的影响,2010-2013年,无论是产流还是产沙,2013年均显著高于其他年份(P0.05)。研究期间,小流域多年平均输沙模数为215.32 t/(km2·a),这一结果与贵州省公布的贵州喀斯特区土壤侵蚀模数279.47t/(km2·a)接近;该小流域降雨对产流产沙影响显著,降雨强度(I60)同产流产沙在0.05水平上显著相关,而降雨量同产流产沙则在0.01水平上显著相关。结果可为喀斯特地区的水土流失治理提供参考。     

基于不同模型不同指纹因子的东北黑土区小流域泥沙来源分析

基于指纹识别技术计算了东北黑土区典型小流域不同侵蚀产沙源地的泥沙贡献比。通过分析农地、林地、草地表层土以及侵蚀沟样品中的33种物质,使用非参数检验和多元判别分析筛选出包括P、Ce、Ga、Rb和137Cs组成的最优复合指纹因子,并将放射性核素137Cs和210Pbex作为第2组指纹因子,将最优复合指纹因子中的单个因子分别作为单因子,作为第3组指纹因子,分别利用多元混合线性模型、Bayesian模型和单因子解析解等泥沙来源指纹分析方法计算了表层土和侵蚀沟的相对泥沙贡献比。结果表明:基于不同模型不同指纹因子的泥沙来源贡献比结果虽不尽相同,但无重大差别。利用多元混合线性模型计算时,由放射性元素137Cs和210Pbex作为指纹因子计算的泥沙来源(表层土47.5%,侵蚀沟52.5%),与最优复合指纹因子计算的泥沙来源(表层土44.6%,侵蚀沟55.4%)基本一致;利用Bayesian模型计算时,由放射性元素137Cs和210Pbex作为指纹因子计算的表层土和侵蚀沟的泥沙贡献比约各占1/2,而利用最优复合指纹因子计算得到的泥沙贡献比中,表层土(58.8%)多于侵蚀沟(41.2%);以复合指纹因子中单个因子为指纹因子计算解析解,P、Ga、Ce、137Cs 4个因子的判别能力较强,能有效判别泥沙物源区;为保证泥沙贡献比计算结果的精确性,有必要确定各模型的计算精度,并挖掘具体的影响因素,调整参数或算法,为模型改进提供依据。研究发现,面积占比不足1%的侵蚀沟贡献了流域近1/2的泥沙,表明侵蚀沟发育引起的土壤流失不容小觑,应加强对该区侵蚀沟道的治理。     

甘肃天水市对比小流域暴雨洪水侵蚀产沙特性

 为分析黄土丘三区水土保持综合治理对小流域典型暴雨产汇流特性的影响,依据桥子东、西沟对比小流域暴雨洪水泥沙观测资料,结合实地调查对比分析雨、洪、沙特性。结果表明:在降雨差异很小的情况下,其水沙特性差异明显,桥子东沟较西沟洪峰削减率达66.9%,单位面积减洪量1万3336m3/km2,减沙量8534t/km2,2流域的流量和含沙量过程变化趋势基本一致,但西沟变率均大于东沟,且西沟流域侵蚀模数是东沟的3.5倍。桥子东沟流域各项水土保持措施发挥了显著的蓄洪拦沙作用,减洪效益59.9%,减沙效益79.5%;桥子西沟的林草措施减洪效益为6.9%,减沙效益8.4%。     

西南黄壤和西北黄土坡面侵蚀产沙规律比较研究

喀斯特地区是我国主要生态脆弱地区之一,黄壤是该地区主要土壤类型,本文基于贵州省毕节市与陕西安塞径流小区观测资料,对比分析降雨与坡面径流深、产沙模数等关系,研究次降雨坡面侵蚀规律.结果表明:黄壤坡面产流产沙主要来源于大雨及暴雨,受降雨量影响最大,数量上小于黄土坡面;黄壤坡面产流与降雨量相关性大于与其与时段降雨强度相关性,黄土坡面反之;随降雨级别增大,黄壤坡面产流与降雨特征关系由无规律变为线性;时段降雨强度与黄壤坡面产沙呈指数关系,与黄土坡面呈幂函数关系;缺乏过程资料时,可采用M=0.54e011p预测黄壤坡面次降雨侵蚀量;降雨侵蚀力与产流产沙呈线性关系,单位降雨侵蚀力引起的产流产沙量黄壤坡面均小于黄土坡面;坡面产流与产沙均呈良好线性关系,产流量相近时,黄壤坡面产沙量略小于黄土坡面.研究结果表明黄壤坡面侵蚀量小于黄土坡面,但由于其土层薄,侵蚀程度仍十分严重,区域水土流失防治工作仍需加强.