北京市土壤侵蚀经济损失分析及价值估算

利用环境经济学的原理和方法对北京地区土壤侵蚀所产生的危害给予了经济学的分析和估算,并对所使用的土壤侵蚀的经济损失估算方法做出了详细的介绍;同时对北京地区2001年度土壤侵蚀所带来的经济损失及治理收益进行了价值估算,2001年水土流失的经济损失总价值为22160.37万元,占当年农业总产值的10.35%,其中养分损失为14368.57万元,所占比例最大,占土壤侵蚀总损失价值的64.84%。水土流失经济损失最严重的区域是密云县和门头沟区,北京市平均每1km2的土壤侵蚀经济损失为1.35万元。通过估算在水土流失治理上大约每增加1元的投资,就能避免最少42元的经济损失;最后还提出了最优水土流失治理水平的设想,以供研究者在此方面进行深入的研究。     

基于马尔科夫模型土壤侵蚀动态变化研究——以西安都市圈为例

以西安都市圈为研究区域,采用遥感影像、DEM和经济社会统计数据等基础数据,通过RS和GIS技术,结合通用水土流失方程（RUSLE）,对2000年、2005年和2010年西安都市圈土壤侵蚀动态变化情况做定量估算分析。在定量计算的基础上,应用马尔科夫模型预测2015年、2020年、2025年的土壤侵蚀演变情况。结果表明:（1）2000—2010年,从时间特征上来看,西安都市圈土壤侵蚀呈减小趋势;从空间特征来看,北部和南部区域土壤侵蚀比较严重,中心区域相对较轻。（2）2000—2010年,各类土壤侵蚀类型面积主要趋于由较高转向较低等级侵蚀类型,说明西安都市圈土壤侵蚀强度呈减小趋势。（3）从预测结果可以看出,2015—2025年,微度侵蚀面积在逐年增加,轻度及以上类型的面积逐年减少,整体呈良性发展趋势。     

基于GIS的次降雨分布式土壤侵蚀模型构建——以晋西王家沟流域为例

利用野外试验小区观测与人工模拟降雨资料,在定量分析羊道沟小流域坡面—沟坡—沟道侵蚀产沙关系基础上,建立了羊道沟小流域侵蚀产沙模型。借助GIS技术,将王家沟小流域划分为40个沟间地、40个沟坡地及它们组成的40个子流域和一个输水输沙通道。通过对比分析每个子流域降雨、地貌、治理、植被覆盖、耕作措施和土壤6个主要侵蚀产沙影响因子与羊道沟小流域各因子的关系,得到王家沟各子流域相对于羊道沟小流域侵蚀产沙模型相应参数的修正系数,结合王家沟流域主沟道泥沙输移关系,建立了王家沟流域次降雨分布式侵蚀产沙模型。利用王家沟流域1963-1968年22次天然降雨资料,对模型进行检验,结果较为理想,预测精度达到55％。     

基于GIS和USLE的土壤侵蚀定量分析研究——以四川省洪雅县为例

以四川省洪雅县为研究对象,运用GIS方法和USLE土壤侵蚀模型,分析与评价该区域的土壤侵蚀状况。结果表明:洪雅县土地利用单元的侵蚀强度存在显著差异,不同的土地利用类型与土壤侵蚀强度强弱有较为密切的联系。根据洪雅县的土地利用和自然经济状况,洪雅县可分为北部轻度侵蚀区、中部微度侵蚀区和西南部无明显侵蚀区3类土壤侵蚀强度类型区,并针对各区不同的情况模拟制定了相应的水土保持治理措施,为当地政府开展水土保持规划工作提供科学依据。     

基于土地利用结构特征的土壤侵蚀强度预测研究——以四川省为例

研究计算四川省土地利用结构特征指数和土壤侵蚀强度指数结果表明,该省土地利用结构特征指数与土壤侵蚀强度指数的变化具有同步性,用土地利用结构特征指数预测其土壤侵蚀强度变化是合理可行的。     

豫东北黄泛区2019年土壤侵蚀特征——以河南省兰考县为例

[目的] 探索豫东北黄泛区2019年土壤侵蚀时空特征,为区域水土流失防治、生态环境建设和经济社会发展提供数据参考。[方法] 选取兰考县为研究对象,以多源遥感影像为基础数据,通过风蚀模型、CSLE模型计算土壤风蚀和水蚀模数,以半月为时间单元,研究土壤侵蚀及其影响因子2019年内变化规律,综合分析2019年土壤侵蚀特征。[结果] ①风力因子变化呈“M”型,第3—9,21—22个半月值较高;表土湿度因子半月变化呈“波浪型”,第13—18个半月值较高;降雨侵蚀力因子、林园草植被覆盖与生物措施因子B均值的变化为“先升高再降低”,前者第9—16个半月值较高,后者第12—18个半月值较高。②风蚀模数变化呈“M型”,第4—9,21—22个半月风蚀较强;全年累计风蚀模数在0～5 186.31 t/（km²·a）范围内,均值为153.26 t/（km²·a）;仪封乡、张君墓镇风蚀模数较高,多分布在水浇地、采矿用地上。③水蚀模数变化呈“先升高再降低”趋势,第12—18个半月水蚀相对较强;全年累计水蚀模数在0～8 028.86 t/（km²·a）范围内,均值为9.54 t/（km²·a）;东坝头乡、城关镇存在水蚀较强区域,主要在采矿用地上。④2019年兰考县共17个半月出现水土流失,占全年的70.83%;第4—9个半月水土流失面积最多;均为风蚀。全年水土流失面积为271.66 km²,占全县面积的24.34%;主要为轻度风蚀,占水土流失面积的96.83%。风蚀主要在仪封乡、张君墓镇、谷营镇和东坝头乡,水蚀主要在仪封乡。[结论] 兰考县2019年土壤侵蚀主要发生在第4—9,21—22个半月,以轻度风蚀为主,主要分布在仪封乡、张君墓镇、谷营镇和东坝头乡。水土流失监测与防治应重点关注此时间内水浇地、采矿用地上的侵蚀。     

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WebGIS的土壤侵蚀模型的研究及应用

土壤侵蚀是一个世界性的环境问题 ,它使土壤的生产力和用水的质量降低 ,从而引起土壤沉积并增加了发生洪涝灾害的可能性。随着世界范围内土壤侵蚀的日益严重以及水土流失问题的突出 ,土壤侵蚀的研究越来越深入。但目前对土壤侵蚀的工作大多局限在模型的改进和其相关因子的选择上 ,缺乏一个良好的用户界面来完成土壤侵蚀模型各个因子以及土壤侵蚀预测结果的分析与其可视化。通过充分利用 GIS的有关技术 ,建立了一个基于 USL E的网络土壤侵蚀模型 ,并设计了应用界面 ,解决了上述问题。试验表明 :这个基于 WEBGIS的土壤侵蚀模型 ,不仅使土壤侵蚀研究成果通过 GIS的良好界面表现出来 ,而且还可以利用 GIS的有关分析工具 ,反过来促进土壤侵蚀模型的改进。     

粤西坡地土壤侵蚀特征及退化分析——以广东省郁南县大湾镇为例

坡地是广东省重要的土地资源,也是水土流失的策源地。研究坡地的土壤侵蚀及退化问题,对于坡地的可持续利用具有重要的意义。本文以广东省郁南县大湾镇为例,探讨了粤西典型坡地不同侵蚀区的侵蚀形态特征,以及土壤侵蚀所导致的坡地退化,分析了影响土壤退化的原因,并提出了退化坡地的整治措施。研究区以花岗岩发育的弱侵蚀强度为主,占总侵蚀面...     

基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究——以贵州省为例

[目的]对贵州省土壤侵蚀进行快速定量研究,为土壤侵蚀治理工作和土地利用决策提供科学依据。[方法]在GIS技术的支持下,利用日降雨量、土壤类型、土地利用、DEM,MODIS-NDVI等数据,结合RUSLE模型估算研究区土壤侵蚀量。[结果]研究区的2010年年均土壤侵蚀模数为880.81t/(km~2·a),属轻度侵蚀。大部分区域主要以小于500t/(km~2·a)的微度侵蚀为主,占研究区总面积的59.60%。土壤侵蚀面积(轻度侵蚀以上)达71 164.14km~2,占总面积的40.40%。强度以上土壤侵蚀面积达10 431.60km~2,占总面积的5.91%,主要分布在研究区西北部和东北部,以及北部大楼山、武陵山、东南部苗岭以及西部乌蒙山等地势较高以及中东部乌江,西南部北盘江等河流流域。[结论]林地、耕地和草地以及海拔在600~1 600m之间的区域是今后水土流失防治的重点区域。     

南充市土壤侵蚀的经济损失估值

利用环境经济学的原理和方法对南充市土壤侵蚀所产生的危害进行了经济学的分析和估算,把土壤侵蚀经济损失的货币化值与经济建设的主要指标进行对比,以此反映水土流失的程度.南充市2002年土壤侵蚀总经济损失为6.22亿元,占当年农业总产值的4.96%,其中养分价值损失为5.50亿元,占土壤侵蚀经济总损失的88.45%,说明土壤侵蚀最直接、最严重的后果是降低了土地生产力.南充市水土流失经济损失最严重的区域是南部县和阆中市,应该进行重点治理.     

流域侵蚀控制度的概念与计算方法——以王茂沟流域为例

文章将流域最小可能土壤侵蚀模数与实际土壤侵蚀模数的比值定义为流域侵蚀控制度,并以王茂沟流域为例说明计算方法。结果表明：王茂沟流域水土保持措施容量下的流域最小可能土壤侵蚀模数为2573t／（km^2·a）;使用王茂沟流域2004年土地利用图,计算得出王茂沟流域实际土壤侵蚀模数为7413t／（km^2·a）,王茂沟流域侵蚀控制度为0．35,造成王茂沟流域2004年流域侵蚀控制度较低的原因是王茂沟流域还存在一定数量的坡耕地以及林地面积较少。建议将流域停饨榨制摩作为评价流域水土保持现状的指标。     

自然侵蚀量和容许土壤流失量与水土流失治理标准

在总结分析国内有关自然侵蚀量、容许土壤流失量研究成果的基础上,探讨自然侵蚀量与容许土壤流失量的关系,讨论制订水土流失治理标准的思路。认为水土流失治理标准的确定有3个参考值：1）标准值,即一定条件下的容许土壤流失量,是水土流失治理至少要达到的目标,且随着对不同土地利用类型的功能需求与可实施的最佳水土保持措施、以及所在水土流失类型区的侵蚀危害与治理约束条件的不同而不同;2）理想值,即正常自然侵蚀状态下的土壤流失量;3）极端值,即土壤流失量为0,不发生水土流失。水土流失治理应是先控制到现时生态环境与社会经济条件下的容许土壤流失量范围内,逐步达到自然正常侵蚀量或制止水土流失的发生;还应引入环境伦理、环境美学及景观设计等理念,最终实现土地的可持续利用、区域生态系统的健康稳定及人与自然的和谐友好发展。     

东江源区坡地果园水土流失防治分析

东江是香港特别行政区主要的饮用水水源,源区水环境直接关系到珠江三角洲和香港的饮用水安全;但近年来由于果业开发导致东江源区水土流失现象严重,水质呈恶化趋势.为防治东江源区坡地果园水土流失,应根据区域水土流失现状,结合地形、地质、土壤条件,通过设置山边沟、草沟等工程措施,同时配合采用梯壁植草、节水覆盖等植物措施进行综合防治,达到改善东江源区水质的目标.     

我国水土流失综合防治政策研究

今后一个时期是我国全面建设小康社会的关键时期,开展水土流失综合防治工作面临新的机遇与挑战,要求健全、完善政策体系,为水土流失综合防治工作提供制度保障。该文回顾与评价了我国水土流失综合防治政策,分析了我国水土流失综合防治面临的形势,提出了完善水土流失综合防治政策的总体思路、目标任务与对策建议,为制订今后一个时期水土流失综合防治战略提供参考。建议及时修订《中华人民共和国水土保持法》、编制国家水土保持战略规划、成立国务院水土保持委员会、增加政府投入,同时积极探索建立水土保持生态补偿机制。     

Assessment of SoilGrids data for soil erosion estimation at watershed scale: A case study in northern Thailand

Soil erosion has been identified as one of the most destructive forms of land degradation, posing a threat to the sustainability of global economic, social and environmental systems. This underscores the need for sustainable land management that takes erosion control and prevention into consideration. This requires the use of state-of-the-art erosion prediction models. The models often require extensive input of detailed spatial and temporal data, some of which are not readily available in many developing countries, particularly detailed soil data. The soil dataset Global Gridded Soil Information (SoilGrids) could potentially fill the data gap. Nevertheless, its value and accuracy for soil erosion modelling in the humid tropics is still unknown, necessitating the need to assess its value vis-à-vis field-based data. The major objective of this study was to conduct a comparative assessment of the value of SoilGrids and field-based soil data for estimating soil loss. Soil samples were collected from five physiographic positions (summit, shoulder, back slope, foot slope, and toe slope) using the soil catena approach. Samples were collected using a 5-cm steel sample ring (undisturbed) and a spade (disturbed). Data of the landform, predominant vegetation types, canopy cover, average plant height, land use, soil depth, shear strength, and soil color were recorded for each site. The soil samples were subjected to laboratory analysis for saturated hydraulic conductivity, bulk density, particle size distribution, and organic matter content. Pedotransfer functions were applied on the SoilGrids and field-based data to generate soil hydrological properties. The resultant field-based data were compared with the SoilGrids data for corresponding points/areas to determine the potential similarities of the two datasets. Both datasets were then used as inputs for soil erosion assessment using the revised Morgan-Morgan-Finney model. The results from both datasets were again compared to determine the degree of similarity. The results showed that with respect to point-based comparison, both datasets were significantly different. At the hillslope delineation level, the field-based data still consistently had a greater degree of variability, but the hillslope averages were not significantly different for both datasets. Similar results were recorded with the soil loss parameters generated from both datasets; point-based comparison showed that both datasets were significantly different, whereas the reverse was true for parcel/area-based comparison. SoilGrids data are certainly useful, especially where soil data are lacking; the utility of this dataset is, however, dependent on the scale of operation or the extent of detail required. When detailed, site-specific data are required, SoilGrids may not be a good alternative to soil survey data in the humid tropics. On the other hand, if the average soil properties of a region, area, or land parcel are required for the implementation of a particular project, plan, or program, SoilGrids data can be a very valuable alternative to soil survey data.     

The assessment of soil loss by water erosion in China

Soil erosion is a major environmental problem in China. Planning for soil erosion control requires accurate soil erosion rate and spatial distribution information. The aim of this article is to present the methods and results of the national soil erosion survey of China completed in 2011. A multi-stage, unequal probability, systematic area sampling method was employed. A total of 32,948 sample units, which were either 0.2–3 km² small catchments or 1 km² grids, were investigated on site. Soil erosion rates were calculated with the Chinese Soil Loss Equation in 10 m by 10 m grids for each sample unit, along with the area of soil loss exceeding the soil loss tolerance and the proportion of area in excess of soil loss tolerance relative to the total land area of the sample units. Maps were created by using a spatial interpolation method at national, river basin, and provincial scales. Results showed that the calculated average soil erosion rate was 5 t ha⁻¹ yr⁻¹ in China, and was 18.2 t ha⁻¹ yr⁻¹ for sloped, cultivated cropland. Intensive soil erosion occurred on cropland, overgrazing grassland, and sparsely forested land. The proportions of soil loss tolerance exceedance areas of sample units were interpolated through the country in 250 m grids. The national average ratio was 13.5%, which represents the area of land in China that requires the implementation of soil conservation practices. These survey results and the maps provide the basic information for national conservation planning and policymaking.     

利用侵蚀模型普查黄土高原土壤侵蚀状况

土壤侵蚀普查对于土地资源保护和自然灾害防治具有重要意义。为了测试抽样方法和土壤侵蚀模型在土壤侵蚀普查中的适用性,该文以陕西吴起县为试点,采用1%均匀抽样方法,调查39个抽样单元的土壤侵蚀影响因子,使用中国侵蚀预报模型CSLE(Chinese soilloss equation)估算土壤侵蚀模数,并与基于遥感数据的水蚀分级分类方法进行比较。两种方法估算的全县平均土壤侵蚀模数分别为4571和5504t/(km2a),但不同分级侵蚀强度的面积和空间分布存在较大差异。抽样方法在土地利用与覆盖、水土保持措施及土壤特性方面获得的信息量大于遥感方法,同时对于区域具有很好的代表性;使用模型估算土壤侵蚀考虑的影响因子与分级方法相比,还包括了土壤可蚀性、坡长因子以及水土保持措施因子等,由此计算的土壤侵蚀模数和强度具有更高的可信度。因此,虽然基于抽样方法和土壤侵蚀模型的土壤侵蚀普查方法也存在一定的问题,但与土壤侵蚀分类分级方法相比具有明显的优越性。     

加速土壤侵蚀对养分流失的影响

Soil erosion and nutrient losses on newly-deforested lands in the Ziwuling Region on the Loess Plateau of China were monitored to quantitatively evaluate the effects of accelerated soil erosion, caused by deforestation, on organic matter, nitrogen and phosphorus losses. Eight natural runoff plots were established on the loessial hill slopes representing different erosion patterns of dominant erosion processes including sheet, rill and shallow gully （similar to ephemeral gully）. Sediment samples were collected after each erosive rainfall event. Results showed that soil nutrients losses increased with an increase of erosion intensity. Linear relations between the losses of organic matter, total N, NH4-N, and available P and erosion intensity were found. Nutrient content per unit amount of eroded sediment decreased from the sheet to the shallow gully erosion zones, whereas total nutrient loss increased. Compared with topsoil, nutrients in eroded sediment were enriched, especially available P and NH4-N. The intensity of soil nutrient losses was also closely related to soil erosion intensity and pattern with the most severe soil erosion and nutrient loss occurring in the shallow gully channels on loessial hill slopes. These research findings will help to improve the understanding of the relation between accelerated erosion process after deforestation and soil quality degradation and to design better eco-environmental rehabilitation schemes for the Loess Plateau.     

不同监测方法对土壤侵蚀监测结果的影响——以江西省潋水河流域为例

分析土壤侵蚀监测的尺度大小问题,认为在南方红壤区,区域尺度面积范围在500km^2以上较为合理,属于土壤侵蚀宏观监测范畴。将人机交互目视解译法、RUSLE模型法和流域卡口站观测法3种方法应用于江西省兴国县潋水河中尺度流域内,进行土壤侵蚀监测及对比。结果表明：用人机交互目视解译法监测的2000年土壤侵蚀量最大,约是流域卡口站观测结果的6．2倍,约是模型法监测结果的1．9倍,差异很大。其主要原因是流域卡口站观测法只观测了悬移质输沙量,推移质输沙量无法观测。此外,利用模型法,不同比例尺DEM对监测结果影响很大,其差异主要体现在土壤侵蚀强度为轻度和微度级别上。在分析不同监测方法对土壤侵蚀监测结果差异的基础上,对我国今后土壤侵蚀宏观监测工作提出了建议。