王家沟流域水土流失的数学模型及数值模拟

对王家沟流域整个水土流失过程数学模型的建立及计算程序的编制,实现了对流域整个水土流失过程的数值模拟。通过有限的野外实验研究来校正模型中的参数。通过改变模型中的参数和输入值,可以模拟预测不同条件下的水土流失情况,有助于揭示水土流失因子之间的相互作用机制,探讨不同耕作方式和水保措施下水土流失的规律,为水土流失防治、减轻地质灾害、合理利用耕地和保护生态环境提供科学依据。     

基于遥感技术的苕溪流域水土流失动态监测研究

以多源遥感影像为信息源，基于ArcGIS平台的空间分析与数据管理等功能，获取苕溪流域土地利用、植被覆盖、水土保持措施等数据，对降雨、土壤、地形、植被、水土保持措施等数据进行处理，提取各土壤侵蚀因子，应用中国土壤流失方程(CSLE)计算土壤侵蚀模数，得到苕溪流域水土流失动态监测成果。监测结果表明，2020年苕溪流域土地利用以林地、建设用地和耕地为主；耕地主要分布在≤2°坡度级；植被覆盖状况良好，九成以上的园、林、草地植被覆盖度大于60%;流域水土流失总面积304.45 km~2,侵蚀强度以轻度侵蚀为主；水土流失主要分布在茶园、人为扰动用地、其他林地及旱地，其中极强烈及以上侵蚀主要分布在人为扰动用地、茶园和坡耕地；整体来看，土壤侵蚀强度改善的区域面积大于加剧的区域面积。     

水土流失定量遥感方法及其应用的研究

本文介绍了水土流失定量遥感方法，应用实验和结果，并讨论了它的实质和应用前景等。该法的监测模型虽有与ＵＳＬＥ和ＲＵＳＬＥ相同的表达形式，但其因子琥式算法系由我国实测资料所建，故有更人合我国实际的应用效果，尤其它适用于遥感和ＧＩＳ数据的微机处理。     

鸭绿江流域水土流失环境研究

利用3S集成技术,对鸭绿江水系河流状况及其水土流失环境状况进行评价研究。分别按照侵蚀类型、侵蚀强度及地类分布3个方面对鸭绿江水系的土壤侵蚀状况进行研究评价,对今后鸭绿江流域的水土流失监测工作提出了建立长系列时间及空间模型的建议。     

基于混合产流模式的黄土高原流域水沙过程耦合模拟

为深入理解黄土高原干旱半干旱地区复杂地貌条件下流域水沙运移规律。基于垂向混合产流机理和运动波方程,构建分布式流域水文模型,耦合流域土壤侵蚀和泥沙输移过程模拟模块,并考虑梯田对水沙过程的影响,建立适用于黄土高原的分布式流域水沙过程模型。选取黄土高原延河支流西川河流域多年实测场次洪水过程的径流泥沙资料,对模型进行率定和验证。径流模拟的纳什效率系数在0.56以上,平均值超过0.70,模拟次洪过程的峰形、峰值、峰现时间与实测过程具有较好的一致性;侵蚀产输沙模拟精度较低,其纳什效率系数均值率定期为0.79,但验证期仅为0.45,模拟结果整体趋势与实测值较一致,但输沙量模拟峰值比实测值偏低。模型可以较精确地模拟黄土高原流域洪水产汇流过程,但输沙量模拟值偏低,一方面由于产汇流模块的误差传递;另一方面,对重力侵蚀考虑不足。因此,未来模型将考虑滑坡、崩塌等重力侵蚀过程,提升模拟精度和效率,为流域水沙过程模拟与流域综合治理提供有效工具。     

应用水土流失定量遥感方法监测山东全省山丘区的研究

本文简要介绍了水土流失定量遥感方法的组成和基本原理,重点叙述了它在山东全省山丘区的应用作业和应用结果,并讨论了它的准确性,实用性和应用前景等。该法的监测模型可与美国近年刊出的ＲＵＳＬＥ相媲美,且其因子算式算法系由我国实测资料所建,故有更合我国流失实际的应用效果,尤其它适用于遥感和ＧＩＳ数据的微机处理,其应用结果,不仅有比常规调查法和定性遥感法更准确实用的流失总量、各级面积的统计数据和流失现状图,而     

利用神经网络理论实现对水土流失快速遥感监测

在福建某地的实验表明,经训练的神经网络对TM卫星遥感图像中含有的植被、土壤、母岩、土地利用方式、地形、地貌、土壤含水量信息等都有一定的表达,直接利用TM陆地资源卫星信息识别判断水土流失等级的判对率可达80%以上。     

东江流域水土流失区生态系统研究

本区自然生态系统属于亚热带常绿季雨林赤红壤；经人为破坏，目前处于演变系列发育阶段中的亚热带草坡（包括稀树草坡）侵蚀赤红壤阶段，一部分已沦为寸草不生的光板地强度侵蚀赤红壤，后经兴修梯田，水平阶，植树造林，逐步建立起人工森林土壤生态系统。土壤肥力提高，蓄水保土，无土壤侵蚀，微生物活性增强，改善了生态环境，目前本区有６种生态系统类型；试验表明人工森林生态系统类型动物增加近１０倍，土壤微生物活性增强２０倍     

基于GeoCA和GIS的水土流失空间演化模拟研究

传统的水土流失研究主要是以通用方程(USLE)为基础的一种确定性分析。实际上,水土流失是一个影响因素众多,边界条件复杂的连续不间断的不确定过程。研究了用地理元胞自动机来模拟水土流失的原理、方法和工作流程,并在GIS技术支持下采用标准的Von.Neumann邻居定义,着重探讨元胞状态转化所遵循的规则和水土流失从一种强度到另一种强度这一微观动态变化过程,最终形成GeoCA—SoilErosion系统。最后,以重庆市万洲区为例,用元胞空间与研究区域相一致的地理元胞自动机模型,得出了重庆市万洲区水土流失等级图并分析了水土流失与其背景的空间关系。研究结果表明,万洲区水土流失已经得到有效控制。并运用ArcView软件作为开发平台与之集成,将这一过程可视化表达。     

近60年大凌河中上游水沙变化特征

辽西地区土壤侵蚀严重,一直是区域水土流失治理的重点。大凌河是辽西地区最大的河流,对大凌河流域水沙关系进行分析,可为流域水土流失防治及生态建设提供理论依据。朝阳水文站为大凌河中游控制站,采用1960-2016年大凌河朝阳水文站实测水沙数据,结合主要气象站汛期（6-9月）逐日降雨量,应用滑动平均和累积距平等方法,分析了大凌河中上游近60年水沙变化情况。结果表明:（1） 20世纪60年代,大凌河多年平均径流量和输沙量最大,输沙量变化极为显著,径流量在2010-2016年变化极为显著;（2） 流域水沙变化呈现阶段性特征,径流量年际变化表现为丰-枯-丰-枯4个阶段;输沙量年际变化表现为上升期-动荡期-上升期-下降期,且动荡期内下降时段持续时间较长;（3） 从线性趋势来看,径流量和输沙量在总体上呈下降趋势;（4） 自1993年大凌河中上游流域实施大规模水土保持措施开始,该段流域1993-2016年径流减少总量为51.47亿m³,平均每年减少2.14亿m³;输沙减少总量为9 703.15万t,平均每年减少约404.23万t。说明大凌河流域水土保持措施实施取得显著成效。     

区域水土流失快速调查研究初报

现代空间技术和基于ＧＩＳ的土壤侵蚀定量评价预报技术,使区域土流失快速调查成为可能。建立水充失基础数据库,利用遥感技术快速调查和定期更新评价因子,开发空间型土壤流失评价模型系统,     

ARIMA模型在大凌河支流流域降水量的预测应用研究

以大凌河支流叶柏寿水文站以上区域为研究区域,基于ARIMA模型预测了该区域2000—2013年降水量,并和区域内实测的降水量进行对比分析ARIMA模型在大凌河支流降水量预测的适用性和预测精度。研究结果表明:ARIMA模型在大凌河支流降水量预测中具有较好的精度,可用于区域降水量的预测,预测的降水量年值和实测降水量年值之间的相对误差小于20%,相关系数达到0.706 7。研究成果对于区域降水量预测和水资源配置规划具有参考价值。     

云南省水土流失变化趋势分析

1999年与 1 987年两次遥感调查结果对比分析表明 ,云南省水土流失面积减少 5 0 97km2 ,全省轻度、极强度和剧烈流失面积呈减少趋势 ,而中度与强度流失面积呈增加趋势。 1 989年开始实施的“长治”工程范围内水土流失面积明显减少 ,部分县水土流失面积减少 37%～ 47%。全省人为水土流失虽仍较严重 ,但治理速度大于破坏速度 ,总体恶化趋势已得到初步控制     

城市房地产开发项目水土流失预测研究

通过分析现阶段房地产开发项目的特点,提出在进行水土流失预测时,应根据项目施工时序分阶段进行,在每个阶段下,对预测单元、预测时段的划分应做进一步细分,并选用合适的预测方法预测水土流失量,从而提高水土流失预测的技术含量,提升水土保持方案的整体质量。     

SWAT模型在汤河西支流域水土流失模拟中的应用研究

以汤河西支流域为研究区域,引入SWAT模型,模拟汤河西支流域水土流失时空分布,并设定2种气候变化情景模式(气温升高2℃和气温降低2℃),以SWAT模型为模拟平台,定量分析不同气候变化情景模式对流域水土流失的影响.研究结果表明:SWAT模型模拟的汤河西支流域2000-2010年输沙量和实测输沙量之间的相对误差小于15％,模拟的月含沙量和实测月含沙量之间的拟合系数达到0.7以上,满足流域水土流失预测精度要求,适用于汤河西支流域水土流失模拟;流域年输沙量分布主要受降雨空间分布的影响,年输沙量为0.6 ×108 ～3.5 ×108 t的区域主要在流域东北部;气温升高2℃,流域产沙量减少8.7％,气温降低2℃,流域产沙量增加10.2％,研究成果对于汤河西支流域内水土流失保护和治理规划提供一定的参考价值.     

大凌河流域朝阳区段水环境恢复治理对策

大凌河是辽西地区最大的河流,大凌河流域是辽宁省干旱地区之一,也是水土流失严重地区之一。现存问题是:水资源量严重短缺,水资源分布不均衡,地下水过度开采,水质恶化,水土流失严重。治理对策:节约水资源,建立节水型社会环境,强化水环境管理措施,恢复水源、治理污染源,全面治理水土流失。     

公路水土流失类型及预测方法研究

随着我国公路交通事业的不断发展,公路建设对生态环境所产生的负面效益越来越受到人们的关注。为了更好的对公路建设过程中的水土保持服务,对路域环境的水土流失类型进行了分类,主要可分为四大类:水力侵蚀、重力侵蚀、混合侵蚀和风力侵蚀,此外,还对路域环境的水土流失量预测方法进行了相应归纳。分析结果显示,与专家法、实地测试法、理论模型预测法、经验模型法相比,类比法具有简单易行、节省时间、节省费用等特点,如果运用得当,能较准确地进行定性或准定量预测。     

铁选厂建设水土流失预测

对于铁选厂建设项目,其水土流失主要发生在建设期和运营期,并随着生态恢复的进行,水土流失量逐渐减少。结合铁选厂建设区域内的具体项目,对工程建设前后水土流失的变化情况进行了预测与分析。     

兰州市城郊型流域水土流失治理模式研究

以分布在兰州市边缘的城郊型小流域为研究对象,根据其水土流失特点和水土流失类型区的划分,提出了泥石流防治、高效农业开发示范、综合治理和生态旅游开发4种水土流失治理模式,并在不同的水土流失治理模式中选取典型流域进行了水土保持措施的布设和效益评价,提出了适合兰州城郊自然特征的水土流失综合治理优化模式,具有较高的应用及推广价值。     

海河上游清水河流域土地利用变化特征

[目的]海河上游清水河流域处于半湿润向半干旱过渡的生态环境脆弱区,研究该地区土地利用时空变化规律,旨在为当地生态环境建设提供一定的决策依据。[方法]基于清水河流域1990—2018年4期Landsat遥感影像解译的土地利用数据,在优选的最佳空间尺度下通过Logistic-CA-Markov模型对清水河流域土地利用变化进行分析和预测。[结果]①近30 a来清水河流域土地结构主要以耕地、林地、草地为主,三者面积之和比例超过总量的96%;其中,建设用地面积持续增加且变化程度最剧烈。②通过对受试者工作特征(ROC)曲线进行拟合优度评价,在100 m×100 m空间尺度下,各个地类ROC值达到最优水平。③2018—2027年间,草地和水域面积预计分别减少42.44,5.43 km~2,耕地、林地和建设用地面积分别增加16.51,16.89,14.67 km~2。[结论]①100 m×100 m是针对具有典型小流域特征的清水河流域进行预测模拟研究的最合适尺度;②因2022冬奥会的筹备促使建设用地的开发力度加大将成为未来清水河流域土地格局变化的主要因素。