安溪县茶园小流域泥沙来源分析——以双岐溪为例

福建省茶园地处山丘地区加之缺乏水土保持措施,水土流失严重。指纹分析法利用泥沙特有的物理和生物化学性质作为示踪因子,用于区别不同泥沙来源地。本研究在安溪县山地茶园采集不同高程土壤样品及小流域中侵蚀泥沙样品,测定样品的8种土壤理化性质作为指纹识别因子,利用Kruskal-Wall检验筛选适合的指纹识别因子,运用组合指纹法与Isosource多元混合模型分析流域中侵蚀泥沙的来源及各潜在泥沙源地对侵蚀泥沙的贡献率。结果表明:茶园土壤中筛选出4种适用于山地茶园指纹因子:Ca、K、Zn、Mg,其中,K、Ca可作为判别泥沙来源的指纹因子组合。侵蚀泥沙超过70%来源于未治理茶园,且74%来源于未治理茶园山脚。组合指纹法在山地茶园的应用不仅能定量分析福建山地茶园水土流失、侵蚀泥沙的输移规律,进一步丰富了小流域侵蚀理论,也为茶园水土流失治理措施合理布设提供科学基础。     

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。     

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。     

森林火灾流域侵蚀泥沙来源指纹技术研究进展

指纹识别技术是量化流域侵蚀泥沙来源的有效手段,如何应用于火烧流域,仍有一些问题值得探讨。通过回顾相关文献,总结森林火灾通过植被、土壤和灰烬加剧土壤侵蚀的机制,介绍应用指纹技术研究火烧流域泥沙来源的案例,重点分析放射性核素、矿物磁性、物理性质、地球化学元素和有机组分等指纹因子在火烧迹地的含量和性质变化,论述各类指纹因子在火烧流域泥沙来源研究中的适用性,并提出未来应重点关注指纹技术的物理基础、火灾后土壤性质的时空变化规律、指纹因子稳定性验证、燃烧灰烬的影响以及大粒径泥沙的识别等问题。为促进火烧迹地指纹识别技术的研究、理解森林火灾对于流域产沙格局的影响、提升火灾流域水土保持和生态修复的有效性提供理论依据。     

南方花岗岩区典型崩岗侵蚀产沙来源分析

研究分析了典型崩岗泥沙源地的31种土壤理化性质,利用Kruska-Wall无参检验结合多元回归分析筛选指纹因子体系,通过多元混合模型得出侵蚀泥沙来源。结果表明:该典型崩岗筛选出的8种指纹因子累积正确判别率达到96.87%,可以组成指纹因子体系。多元混合模型结果表明崩积堆泥沙样品超过60%来源于红土层,但在冲积扇中的沉积泥沙仅有10%左右来源于红土层,其余90%的泥沙都来源于砂土层和碎屑层。这表明红土层有较强抗侵蚀能力,崩塌后会残留在崩积堆上。但由于红土层细颗粒含量较多,在二次侵蚀作用下红土层泥沙大都被径流带出崩岗。组合指纹法在崩岗中的成功应用,为高效、定量研究崩岗侵蚀泥沙来源提供可能。     

组合指纹法研究花岗岩崩岗侵蚀泥沙来源

崩岗侵蚀产沙是崩岗侵蚀研究的重点。本研究对典型崩岗进行采样、分析,筛选出最佳指纹因子组合,利用组合指纹法对崩岗侵蚀产沙进行研究。结果表明：不同层次崩岗土体的理化性质有显著差异,利用无参检验和多元判别分析筛选出粘粒含量、Fe、K为最佳指纹因子组合（累积判别率大于90％）,说明指纹法可用于崩岗侵蚀产沙来源研究。同时利用多元...     

基于土壤颗分粒径的泥沙来源量化研究

[目的]揭示黄土高原风水复合侵蚀区风力作用对水蚀的影响,为具有不同泥沙粒径侵蚀物质来源识别提供一种有效的方法支撑,也为风水复合侵蚀区侵蚀泥沙来源辨识提供理论参考。[方法]以覆沙模拟风蚀产物,基于室内模拟试验,研究覆沙之后坡面侵蚀发育特征,同时为了有效区分不同时刻侵蚀物质的来源,尝试采用泥沙粒径作为指纹因子进行侵蚀泥沙来源贡献的辨识。[结果]不同泥沙粒径组的3个指纹因子(粒径范围分别为：26.303～34.674,104.713～138.038,138.038～181.970μm)通过检验被确定为最佳指纹因子。基于最佳指纹因子,通过多元混合模型计算得出,在对同一土槽进行的3个阶段模拟降雨试验中覆沙层和黄土层的平均泥沙贡献率分别为48.2%和51.8%,24.8%和75.2%,6.8%和93.2%,且MAF>0.8。覆沙层的泥沙贡献率为第一阶段试验>第二阶段试验>第三阶段试验,计算结果与DEM相吻合。[结论]泥沙源地和侵蚀泥沙中的不同泥沙粒径组可作为指纹因子进行泥沙来源辨别,复合指纹法具有较好的适用性。     

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。     

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。     

泥沙来源“指纹”示踪技术研究综述

泥沙来源"指纹"示踪技术是综合研究流域土壤侵蚀和泥沙输移的新方法。泥沙来源"指纹"示踪技术基于流域侵蚀产沙过程划分潜在物源类型,根据物源特性筛选具有诊断能力的"指纹"性质,通过定量转换模型建立流域出口泥沙与内部潜在物源间的"指纹"联系,定量描述各潜在物源对流域出口产沙的相对贡献;结合悬移质或沉积泥沙通量监测,定量分析各潜在物源对流域产沙的绝对贡献量及流域侵蚀产沙时、空变化特征。通过综述泥沙来源"指纹"示踪技术的理论基础及实施框架,流域尺度潜在物源类型,泥沙"指纹"因子类别、分布特点及诊断能力,泥沙来源复合"指纹"示踪技术的研究进展,指出泥沙来源"指纹"示踪技术的局限性,并对泥沙来源"指纹"示踪技术进行展望。     

桑干河流域淤地坝沉积泥沙特征及其来源解析

[目的]为查明桑干河流域的泥沙主要策源地和侵蚀产沙变化。[方法]选取阳原县高墙乡典型淤地坝沉积泥沙为研究对象,利用复合指纹识别技术,测定沉积泥沙及其源地的土壤粒径、SOC、TN、¹³⁷Cs、低频质量磁化率等9种指纹因子,研究了不同淤积阶段的泥沙策源地及坝控小流域侵蚀产沙演变规律。[结果](1)沉积泥沙中¹³⁷Cs平均含量较低,与沟壁土壤无显著差异(p>0.05),但极显著小于林草地和耕地的¹³⁷Cs含量(p<0.01),这指示淤地坝沉积泥沙主要来源于沟壁;(2)由于沟壁中大部分¹³⁷Cs含量低于检出限,¹³⁷Cs较好地指示泥沙主要来源沟谷地中的沟壁,但难以用于小流域多种策源地的判别,经Kruskal-Wallis H非参数检验和多元逐步判别分析筛选,确定TN+X_lfb+SOC构成最佳指纹因子组合,有效地判别小流域2006—2017年泥沙源地的平均贡献率为沟壁(82.68%±8.20%)>耕地(15.36%±8.46%)>林草地(1....     

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。     

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。     

西南典型岩溶槽谷小流域地表和地下河悬浮泥沙来源

为了明确岩溶槽谷小流域地表悬浮泥沙与地下河悬浮泥沙的主要来源，制定具有针对性的水土流失防治措施，该研究以青木关岩溶槽谷小流域为例，采集碳酸盐岩、碎屑岩、沟道和裂隙等4种不同泥沙源地土壤样品，测定了137Cs、磁化率、Li、As等41种土壤理化性质作为指纹因子；利用双边范围检验、均值检验和Kruskal-Wallis H非参数检验对所有指纹因子进行筛选，确定Fe、137Cs、Pb、V、质量频率磁化率5种指纹因子为最佳指纹因子组合；采用复合指纹法定量分析地表和地下河出口悬浮泥沙来源。结果表明：降雨量、降雨历时和降雨强度与流域潜在泥沙源地贡献率存在一定的规律；流域潜在泥沙源地对地表悬浮泥沙平均贡献率分别为碳酸盐岩（43.62%）> 沟道（27.34%）>碎屑岩（17.30%）>裂隙（11.74%），拟合优度为91.88%；对地下河出口悬浮泥沙的平均贡献率分别为碳酸盐岩（36.14%）>裂隙（24.02%）>沟道（22.93%）>碎屑岩（16.91%），拟合优度为92.56%。该研究定量分析了岩溶槽谷地表和地下河出口悬浮泥沙的主要来源，可为岩溶槽谷小流域综合治理提供参考依据。     

稀土元素示踪法在土壤侵蚀与泥沙来源研究中的应用

[目的]掌握稀土元素(REE)示踪土壤侵蚀和泥沙来源的方法,明确其不确定性来源,对正确运用该方法获得可靠的侵蚀速率和泥沙源地贡献结果具有重要意义。[方法]基于前人运用REE示踪土壤侵蚀速率和泥沙来源的研究成果,总结了REE示踪土壤侵蚀的基本技术路线及其在水蚀、风蚀和泥沙来源研究中的应用,探讨了REE示踪土壤侵蚀和泥沙来源研究中的不足。[结果]分析认为REE虽是理想的示踪剂,但REE示踪法仍存在影响示踪土壤侵蚀和泥沙来源准确性的关键方面需要改进,包括REE与土壤结合方式与机理、长期监测或复杂环境下随淋溶、径流的迁移以及植被吸收利用等。在未来研究中应重点关注大量释放REE对土壤、植物、环境健康的影响以及REE示踪法与复合指纹识别法的结合运用等。[结论]研究结果为提高REE示踪土壤侵蚀结果的准确性,运用该方法开展其他侵蚀类型研究,与复合指纹识别法结合辨别大区域的泥沙来源奠定基础。     

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。     

基于复合指纹法的九乡河小流域泥沙来源解析

在一个农业和采矿活动较多的小流域,分析了不同用地类型,包括农田、林地、采矿用地等潜在泥沙来源的土壤及泥沙的地球化学性质特征,利用复合指纹和多元混合模型研究了流域输出泥沙的主要来源及相对贡献。研究表明:该方法对不同泥沙来源的正确判别率最高达到87.5%,模型拟合优度达0.93。各泥沙样品中来源于农田的相对贡献为25.3%~65.2%,来源于矿山用地的相对贡献为34.8%~74.7%,来源于林地的泥沙总体上不到0.1%。指纹识别技术在地表物质均一的小流域也能有效识别泥沙的来源。     

基于文献计量学分析泥沙来源研究进展与热点

明确流域或区域泥沙来源对水土保持措施科学布局有重要意义。为了更好地掌握泥沙来源研究的发展动态,研究借助文献计量方法与可视化工具——CiteSpace软件,对中国知网(CNKI)总库和Web of Science数据库迄今关于泥沙来源的所有文献进行收集分析,探寻当前该领域的研究热点,为未来的发展研究提供参考。对检索获取的6 000余篇中文和英文文献的分析发现,当前泥沙来源研究的主要对象包括淤地坝、小流域、河流与盆地。研究热点主题主要包括泥沙输移、泥沙形态和土壤侵蚀; 热点研究内容注重对环境效应、影响因素等进行综合研究; 热点研究手段是复合指纹识别技术。关键词突现图和时区图展现的前沿研究趋势显示,在重点研究区要重建流域泥沙来源历史的演变规律; 指纹识别法作为热点研究手段则亟需科学的试验设计来验证该方法的准确性; 将来的研究则侧重于形成类似“复合指纹系统工具”的工具,服务于流域管理、侵蚀泥沙产生的环境风险预测等方面。