喀斯特山区地形起伏度及其对水土流失敏感性的影响——以贵州省荔波县为例

[目的]探究喀斯特高原山区水土流失的特征与空间变化规律,为制定符合喀斯特山地环境的水土流失防治对策提供科学依据。[方法]以典型喀斯特山区重点生态功能区贵州省荔波县为研究区,综合运用地理空间分析方法,确定提取地形起伏度最佳的分析单元,结合水土流失敏感性评价,分析地形起伏度与水土流失敏感性的空间分布规律及其相互关系。[结果]基于10 m空间分辨率DEM数据,提取地形起伏度的最佳网格大小为54×54,地形起伏度(RDLS)在0.32～2.12之间;荔波县水土流失敏感主要为微度侵蚀,占县域总面积达88.40%;水土流失敏感性区域主要集中在RDLS为0.7～1.7的分级范围内,RDLS在1～1.5区间对水土流失的响应最敏感,为水土流失敏感性的优势因子区间。[结论]研究区内RDLS与不同敏感度的水土流失分布具有一定的一致性,总体上水土流失受地形起伏度变化的影响显著。     

湖北省两种地形区耕地土壤肥力指标空间格局与主控因素

[目的] 研究湖北省2种地形的土壤肥力指标分异空间格局及主控因素差异,为不同地形区土壤质量改良,农业生态环境及耕地质量提升提供一定理论依据。[方法] 选取土壤有机质、全氮、全磷、全钾4种土壤肥力指标,并收集整理土地利用类型、成土母质、土壤类型、高程(DEM)、地表起伏度、坡度、植被覆盖度指数(NDVI)、平均气温、平均降水量以及道路、工矿用地、城镇居民点、河流水库13种环境影响因子,利用基本统计学、地统计学、反距离权重和地理探测器模型,分析不同地形区每种土壤肥力指标的空间分布特征以及每种土壤肥力指标与环境因子之间的相关性,并识别对比不同地形区土壤肥力指标含量分异的主控因子。[结果] 襄州区土壤肥力指标主控因素主要有降水量、平均气温,以及道路用地、城镇居民点用地、工矿用地、河流水库距离;房县土壤肥力指标主控因素主要有降水量、平均气温、坡度、坡向、地表起伏度以及河流水库距离。[结论] 襄州区与房县因地形因素影响其土壤肥力指标空间格局分异主控因素存在差异,平原区更易受人类活动影响。     

松嫩平原气候数据空间分布模型及栅格化信息系统的建立

在GIS支持下,以松嫩平原DEM为基础,建立经度、纬度、海拔高度等大地形因子数据库及坡度、坡向、遮蔽度等小地形因子数据库。利用松嫩平原各县市1961-2000年平均太阳辐射、气温、降水和相对湿度数据,采用三维二次趋势面模型进行逐步回归,构建松嫩平原逐月主要气候要素与宏观地理因子的数学模型。完成松嫩平原各气候要素空间分布的综合数学模型,并利用GIS平台建立空间分辨率为1km×1km的松嫩平原主要气候要素的网格化数字专题图。     

基于四种分辨率DEM的侵蚀模型地形因子差异分析

通过提取江西省兴国县潋水河流域10 m、25 m、50 m和100 m四种分辨率数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)的坡度、坡长因子,在GIS数字地形分析和数理分析等方法支持下,研究不同分辨率DEM计算坡度坡长组合因子(LS)的精度差异。结果表明:(1)基于4种分辨率DEM提取的坡度结果存在明显差异,随分辨率的降低,坡度整体变缓,DEM精度越低,对地形的概括作用越大,100 m分辨率DEM平均坡度降为10m分辨率DEM平均坡度的45.04%。(2)流域坡长以0~80 m的短坡为主,随着分辨率的降低,地面坡长明显整体延伸。(3)不同分辨率DEM计算的LS因子平均值变化范围为6.10~7.10,坡度和坡长的组合消弱了单一坡度和坡长的影响,随着地形起伏程度增大,在LS因子计算过程中,坡度的主导作用越来越弱,坡长的主导作用越来越强。     

基于数字高程模型的复杂地形下的黑龙江平均气温空间插值

空间化的气象资源被广泛应用于生态系统模拟与农业区划中,但常规插值模型对地形复杂、气象站点稀少的地区气象要素空间分布模拟的精度不高。本文在定量分析海拔高度、经纬度等因子对气温空间分布影响的基础上,选取黑龙江1957-2004年1月、4月、7月和10月的平均气温数据,利用DEM模型和相关辅助信息进行复杂地形条件下的气象资源空间分布模拟。精度交叉验证的结果表明,基于DEM辅助相关信息的插值精度明显高于常规的逆距离权重法、样条函数法、普通克里格法,插值精度提高了0.5-0.9℃。气温的空间分布趋势也更加合理,更好的体现出气温分布的空间异质性。     

基于不同分辨率DEM的永寿县地形信息差异分析

高分辨率的DEM往往可以囊括更多更详细的地形信息,但过于详细的数据可能会造成数据冗余给计算带来不便。为了研究不同分辨率的数字高程模型(DEM)在对地形信息表达的现实意义,基于不同比例尺、不同栅格空间分辨率的DEM进行了地形特征的提取与分析,结果表明:(1)地面整体坡度随着分辨率降低逐渐减小,对地形的描述越来越粗糙,概括性越来越高,地形整体趋于平坦化。(2)基于较小分辨率DEM提取的坡向更具有宏观意义,而高分辨率DEM提取的坡向可反映地形的细部朝向。(3)随着DEM分辨率下降,地面平面曲率能更加概括区域地形,使山谷线和山脊线更明显,但会导致大量细部信息的丢失。(4)DEM所提取的地面剖面曲率值随着DEM分辨率的下降显著减小,即地面坡度的变化减小,地面的转折棱角逐渐趋于平滑,地形起伏变化特征精度降低。     

不同地形复杂度下的水文尺度效应研究

分布式水文模型都建立在基于DEM的地形分析基础上,因而DEM分辨率对径流模拟的影响十分显著。以资水流域的新宁站集水区为研究对象,计算了该区域地形复杂度指数空间分布,分析了降雨和地形空间变化的相互作用对不同DEM分辨率下水文模拟的影响。结果表明,DEM分辨率对流量过程的影响取决于暴雨中心所在地区的地形复杂程度。当暴雨中心所在的区域地形变化剧烈,复杂程度较高时,此时DEM空间分辨率对径流模拟的影响十分明显,不同DEM分辨率下的洪水过程模拟精度差异显著;若暴雨中心所在的区域地形变化一致或比较平坦时,此时径流模拟精度对DEM分辨率的变化不敏感。以上结论对于进一步解决水文过程中的尺度问题提供了理论分析基础。     

山区月平均气温的高空间分辨率分布模型与制图

该文以浙江省仙居县气象站为基本站，对仙居县内8个气象哨的月平均气温进行了时间序列订正，建立气象哨月平均气温的短序列订正模型。用GPS实地获取的气象站(哨)的经度、纬度和海拔高度数据建立了月平均气温随纬度、海拔高度变化的回归模型。其次，利用1∶1万的地形图，建立仙居县1∶1万空间高分辨率的数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)，从中提取纬度、海拔高度、坡度、坡向等地形要素，并结合浙江省仙居县9个气象站(哨)的月平均气温资料，利用GIS技术建立月平均气温空间分布模型，制作仙居县内月平均气温的高空间分辨率分布图。     

DEM提取坡度产生的边缘效应分析

由DEM提取地形因子时一般采取3×3窗口分析运算,导致得到的地形因子矩阵在边缘上存在明显边缘误差。以黄土高原不同地貌类型区坡度的提取为例,研究基于1∶10 000和1∶50 000比例尺DEM提取坡度时所产生的边缘效应,分析了边缘效应与DEM分辨率、区域面积及区域地貌特征之间的关系,提出了解决或改善边缘效应的方法。用2个指标量化了边缘效应:一是平均坡度的变化值;二是边缘部分坡度提取的中误差。试验结果显示:平均坡度的变化值与DEM分辨率、区域面积及区域地貌特征之间有较明显的相关关系,即分辨率越高、区域面积越大,地面起伏越小,则边缘效应对整个区域平均坡度的影响就越小;而边缘部分坡度提取的中误差与区域面积没有明显的稳定相关关系,但与DEM分辨率和区域地貌特征之间存在较明显相关关系,即分辨率越高,地面起伏越大,则边缘上坡度提取的中误差越大。     

基于变点分析法提取废弃采石场地形起伏度的方法

地形起伏度是废弃采石场水土保持治理和生态重建的重要地形指标之一。以0.5m,0.7m,1m,1.5m等12种不同水平分辨率DEM为数据源,采用GIS的窗口递增分析法和均值变点分析法对12种不同分辨率DEM的地形起伏度的最佳分析窗口进行了分析。结果表明:12种不同分辨率的最佳分析窗口都是为9×9网格,相应地提取地形起伏度的最佳统计面积与其相应的水平分辨率关系比较密切,呈幂函数的关系。以0.5m水平分辨率的DEM数据提取地形起伏度的最佳分析窗口面积为20.25m~2,并计算出大于5m地形起伏度的区域占总面积的13.12%。均值变点分析法确定地形起伏度也同样适用于废弃采石场的地形分析。     

基于GIS和FloodArea水动力模型的重庆市山洪灾害风险区划

[目的]开展重庆市山洪灾害风险评估与区划,为该地区山洪防灾减灾提供相应参考。[方法]依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆市山洪灾害风险评估模型。结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆市山洪灾害风险区划。[结果]重庆市山洪灾害致灾因子危险性在合川和江津大部地区为高风险区,孕灾环境高脆弱区主要位于长江、嘉陵江沿江河谷地带,承灾体暴露性在重庆市主城区、南川、武隆、涪陵、城口为高暴露区,重庆东北部和东南部大部地区为低防灾减灾能力区。[结论]总体评估而言,重庆市山洪灾害风险的高风险区主要位于重庆东北部的巫溪、东南部的酉阳和彭水、西南部的江津和西北部的合川。     

2000-2015年典型山地区域净初级生产力时空分布特征

为了明确区域植被固碳能力与地形因子的关系以及掌握区域长时间序列下净初级生产力（NPP）的时空分布特征,以2000-2015年MOD17A3的植被NPP数据及地形因子DEM数据为基础,辅以回归分析及分级统计等方法,利用GIS技术定量剖析了重庆市作为典型山地区域近16年植被NPP的时空变化特征,研究了地形因子（高程、坡度）与植被NPP的相关性。结果表明:（1）2000-2015年重庆市植被NPP整体呈东南部高,西北部低的分布态势,其中,长江以南区域植被NPP差异明显,由南向北递减,总体高于长江以北的区域。（2）16年间,重庆市植被NPP年际均值在481.512~658.557 g C/（m²·a）浮动,其中,处于500~600 g C/（m²·a）的占比最大,其次是600~700 g C/（m²·a）。2000年与2015年相比,整体呈正增长的变化趋势。（3）分别对高程和坡度进行了等级划分,分析可得重庆市平均植被NPP随海拔和坡度的升高有明显的先升高后降低的趋势,在高程500~1 000 m、坡度15°~25°的区域NPP达到峰值。（4）植被NPP先增后减的倒"V"型变化模式在一定程度上反映了高程、坡度处于某临界点时,气候、降水、植被分布、坡面侵蚀强度等因素对植被NPP影响更加显著。研究结果可为重庆地区植被碳储量状况以及生态环境调节与修复提供理论与数据支持。     

GIS支持的起伏地形下重庆市水汽压的空间分布

利用起伏地形下水汽压空间分布式模型，通过插值计算重庆市100m高度和实际地形下月平均和年平均水汽压的空间分布。结果表明：重庆市水汽压的季节变化很明显；而且随着海拔高度的增加，水汽压逐渐减小；各月水汽压的最小值出现在东北山区。     

日照市降雨侵蚀力时空分布特征

为掌握山东省日照市降雨侵蚀力时空分布特征,提高日照市水土保持规划与决策的科学性,利用日照市水利局雨量遥测系统61个雨量站点2005-2014年日降雨资料计算降雨侵蚀力,并运用Excel 2013、ArcGIS 10等工具分析日照市降雨侵蚀力的时空分布特征.结果表明:1)从年度变化来看,日照市站均年度降雨侵蚀力最大值(2008年)是最小值(2014年)的2.90倍,站均汛期降雨侵蚀力最大值(2007年)是最小值(2014年)的3.74倍.从月度变化来看,降雨侵蚀力主要集中在5-9月,尤其集中在7-8月.2)从空间分布来看,各站点年均降雨侵蚀力、汛期降雨侵蚀力呈现东南沿海地区较高、内陆地区较低、中部地区最低的特征,变化范围分别在2 942.07 ～4 921.45、2 694.36～3 921.78 MJ· mm/(hm2·h·a)之间,分区县看,岚山区最高,东港区次之,莒县和五莲县较低;各月的降雨侵蚀力重点也不尽相同.3)从时间变异来看,站均年度降雨侵蚀力变化范围在1 831.55 ～5 306.12 MJ·mm/(hm2·h·a)之间,均值、中值分别为3 826.01、4 053.62 MJ·mm/(hm2·h·a),标准差1 089.46MJ·mm/(hm2·h·a),变异系数28.48％;站均月度降雨侵蚀力变化范围在1.23 ～1 171.93 MJ·mm/(hm2·h·a)之间,均值、中值分别为318.83、61.51 MJ·mm/(hm2·h·a),标准差397.99 MJ· mm/(hm2·h·a),变异系数124.83％.4)从空间变异来看,各站年均降雨侵蚀力变化范围在2 755.23 ～5 061.15 MJ·mm/(hm2·h·a)之间,均值、中值分别为3 826.01、3 730.97 MJ·mm/(hm2·h·a),标准差512.81 MJ·mm/(hm2·h·a),变异系数13.40％.本研究结果可为日照市水土保持规划与决策、土壤侵蚀预报等提供参考.     

巴中市丘陵山区土地利用在地形梯度上的分布特征

以巴中市2007年TM影像和1∶25万等高线为数据源,利用GIS空间分析功能,建立了巴中市土地利用数据库并生成了高程、坡度和地形位指数图。然后将高程梯度、坡度梯度和地形位梯度分别与土地利用景观数据进行分级叠加分析,并引入无量纲分布指数,探讨不同地形梯度下不同土地利用景观类型的分布特征。结果表明,林地主要分布在较高等级海拔,坡度较大,地形位较高的地形条件下;耕地和城乡居民用地受气候条件和水域分布的影响,多分布在低海拔,坡度平缓,地形位较低的地形条件下;未利用地中水域占绝大多数比例,其分布指数随着地形位指数、坡度等级、高程等级的增加逐渐趋近于0。草地对地形条件的选择性较强,主要分布在中等级高程、坡度和地形位的地形环境中。通过比较分析,可以看出综合了高程和坡度双重属性的地形位指数能更真实地反映不同土地利用景观类型空间特征及分布趋势。     

京津水源区小流域土壤侵蚀及其空间分异

针对京津水源区生态环境脆弱,水土流失空间分异大,突发性强等问题,选择河北省滦平县西北沟小流域为研究对象,利用气候、土壤、地形、土地利用及植被盖度等数据,运用GIS和RUSLE的方法对小流域土壤侵蚀强度及其空间分异特征进行了研究。结果表明,流域多年平均侵蚀模数为3 816.835t/(km2.a),属中度侵蚀;潜在侵蚀模数为31 583.150t/(km2.a),是现实侵蚀模数的8.28倍;不同土地利用方式中,零星分布的大坡度坡耕地侵蚀强度最大,其次为高度风化,坡度较大的退化荒草地,退化荒草地面积占流域总面积的59.38%,侵蚀量占总量的88.48%,是最主要的泥沙来源地;不同坡度土壤侵蚀强度随坡度加大而显著增加,流域坡度>25°的面积约占流域总面积的1/3,侵蚀量约占2/3;不同坡向的土壤侵蚀空间分异也十分明显,表现为正阳坡>半阳坡>半阴坡>正阴坡>平地。     

基于RUSLE模型的土壤侵蚀量估算——以辽宁省阜新市为例

[目的]准确掌握辽宁省阜新市的土壤侵蚀状况,为政府制定土地和经济方面的相关政策提供科学依据。[方法]基于修正的土壤流失方程(RUSLE),运用RS和GIS等技术和方法,对阜新市的土壤侵蚀状况进行分析和研究。[结果]阜新市年均土壤侵蚀量为1.99×107 t,土壤侵蚀模数为19.18t/(hm2·a)。土壤侵蚀强度在中度以下的区域占研究区总面积的77.01%,对研究区土壤侵蚀量的贡献率为12.57%,而中度以上侵蚀区域占研究区总面积的22.99%,对研究区土壤侵蚀量的贡献率高达87.43%。[结论]5°~25°为研究区主要侵蚀坡度段,裸土地、湖泊和农村居民点为研究区主要侵蚀地带,应将其列为水土保持重点治理对象。     

基于景观生态安全格局的成都平原与龙门山脉过渡带土地资源开发利用

[目的]基于景观生态安全格局的土地利用研究,为缓解人地矛盾、经济发展与生态保护提供科学依据。[方法]以成都平原与龙门山脉过渡带的四川省绵竹市为例,基于遥感和GIS技术,在提取和分析20a来土地利用变化及其地形因子响应基础上,以生态用地保护为目标,选取地形和土地覆盖类型为阻力因子,应用最小累计阻力模型构建景观生态安全格局。通过与土地资源现状的叠加,对不同景观安全水平的土地资源进行划分。[结果]研究区土地资源分为优先开发、适度开发、限制开发、禁止开发等4种类型,其面积分别达7 218.39,17 974.75,21 545.39,77 791.46hm2,并分析各类型土地利用特征,提出了相应的土地资源开发利用规划。[结论]基于景观生态格局理论与方法,提出的不同生态安全水平的土地用地规划,有利于区域生态安全保护和土地资源持续性利用。     

基于GIS的济南市土壤侵蚀敏感性评价研究

土壤侵蚀受多种因素的影响和制约.根据美国土壤侵蚀通用方程以及济南市独特的自然地理特征,确定了济南市土壤侵蚀敏感性主要评价因子,包括降水、地形起伏、土壤质地和植被.在GIS系统支持下,提取单因子数据并得到单因子土壤侵蚀敏感性,进而完成土壤侵蚀敏感性综合评价.运用GIS空间分析功能,得到不同敏感性程度的面积与空间分布规律,从而为政府制定水土保持政策提供科学依据.     

老挝凯山丰威汉市土地资源的空间优化配置

[目的] 通过土地资源的空间优化配置,提高土地利用效率,促进各类产业和基础设施的合理布局,为区域社会经济综合发展提供理论依据。[方法] 将GIS空间分析技术、Logistic回归分析方法与CLUE-S模型相结合,以老挝凯山丰威汉市为研究区域,开展土地资源空间优化配置研究。在空间适宜性和数量结构的约束下,以用地需求、限制因素、转换规则和空间特征为基础进行模型运算,对凯山丰威汉市土地资源进行空间优化配置。[结果] 城市建设用地和水田在原有基础上向适宜区域扩张,分布较为稀疏的林业用地因得到开发利用而相应减少,其他用地类型在数量上和空间上的变化均不明显。[结论] 城镇化建设和农业发展能够为凯山丰威汉市的经济发展提供基础和支撑,同时需要兼顾生态保护,促进土地资源的统筹协调可持续利用。