基于水土流失敏感性的岩溶地区景观生态风险评价——以黔南州为例

为揭示岩溶地区水土流失与生态格局的相关性,分析水土流失敏感性背景下景观生态风险的空间特征。以黔南州为研究对象,融合RUSLE模型和ERI评价方法,在分析水土流失敏感性的基础上,对县域尺度的景观生态风险进行了定量化评价。结果表明:（1） 黔南州水土流失敏感性以中度、轻度和低敏感区为主,其总面积为22 974.42 km²,比重达88.86%,但重度、极度敏感区面积仅占11.14%,且降水侵蚀力、地表起伏度和石漠化等级的空间相关性高。（2） 低生态风险区主要由水土流失轻度、不敏感区构成,耕地面积比重大（72.07%）,高生态风险区则以中度、重度敏感区为主,且建设用地面积比重大,说明水土流失敏感性就越高,则区域生态风险越高。上述研究表明,从水土流失敏感性的角度评价景观生态风险,融合了景观格局和水土流失状况等信息,不仅丰富了区域生态风险评价方法,也为区域生态保护与修复提供了决策依据。     

延河流域水土保持信息系统的设计与实现

区域水土保持信息系统涉及因素多、信息量大,科学管理有着极其重要的意义。本研究采用C/S体系,以延河流域为实验区,建立了区域水土保持信息系统。利用Oracle+Arc SDE+Arc Engine构架、采用元数据表、基于树结构实现了按水土流失影响因子类型分层、按矢量和栅格数据分类来管理数据;实时进行水土流失影响因子的空间插值以减少因栅格数据大带来的数据冗余和存储困难;基于栅格数据缩略图和网络实现栅格数据快速查询;在网络环境下多用户能够协同操作,实现对各因子及土壤侵蚀量的模拟运算,并能对水土流失进行定量评价和专题统计分析。该方式可大大提升水土保持信息管理效率、并为决策提供科学参考。     

基于GIS的北京地区生态风险评价

生态风险评价是目前环境科学领域的研究重点,而水土流失问题是造成生态风险的主要因素.以生态风险评估理论研究为基础,将该体系按照生态危险性、生态重要性和生态易损性3部分进行分析,以北京市的遥感影像为数据源,同时结合GIS手段,选取多指标,综合分析北京生态风险等级分布,并对各指标因素进行打分,最终得到北京地区生态风险评估图.结果表明:在人口密集区域,由于其与人类活动息息相关,有较高的生态风险等级;总体上看,北京山区北部的生态风险等级要高于南部,西部要高于东部;具有相同生态风险等级的各区域主要风险源不同,但总体上相近地区的主要风险源相同.基于早期的生态风险评估理论,将水土流失问题作为研究重点,克服传统的单因子评价、综合指数评价和生态风险指数评价的不足,构建一种新的生态风险评估方法,为生态风险评估提供参考依据.     

濂溪区水土保持区划与防治布局研究

水土保持区划可为区域水土保持规划与宏观管理、水土保持生态文明建设提供重要的参考。在《江西省水土保持区划及防治布局研究》确立的原则与方法的基础上,根据全国、全省和九江市水土保持区划划分方法,分析濂溪区各乡镇地形地貌、水土流失特点、水土流失防治及经济社会发展等的区域差异,将全区划分为城市人居环境维护区、平原农田防护水质维护区、丘陵保土生态维护区3个五级区,同时基于水土保持功能,提出了各分区的详细水土流失防治布局,为濂溪区及其他区域的水土保持规划与宏观决策,加快推进各地生态文明建设提供重要的参考和借鉴。     

“进则全胜”下的水土保持评价指标体系构建

“进则全胜”即按照区域生态、经济运行规律及相互作用机理,通过对水土流失及生态环境的有效治理,实现“绿水青山就是金山银山”。按照习近平总书记“进则全胜”的思想,结合水土流失产生的动因及多目标需求、生态经济社会系统耦合与水土保持实施多目标性协同的本质,构建了水土保持技术属性、水土流失治理过程、治理效果相互耦合为主线的指标体系,包含8个一级指标、20个二级指标、43个三级指标。这能够比较完整表征对水土保持评价的全过程,为实现“进则全胜”目标下的水土保持评价提供了科学依据。     

秦岭生态功能区水土保持治理效益评价

根据陕西省秦岭生态功能区近十年水土流失与治理资料,选取了合理的评价指标,建立了一套较适用的水土保持治理措施评价指标体系。采用层次分析法、灰色聚类分析法和Topsis法相结合,对秦岭生态功能区水土保持治理效益进行了综合分析与评价。结果表明:秦岭生态功能区坝地面积、治理面积和水土保持林面积是评价指标体系中的主要影响因子;该地区水土保持治理效益整体呈增长趋势,各项措施已经开始发挥功效,生态效益逐步向良性发展,区域生态功能逐渐改善。该评价方法有利于秦岭生态功能区水土保持的综合管理与宏观调控,可为区域水土保持措施有效开展提供理论依据。     

辽宁省水土保持规划方略与总体布局研究

水土保持是生态文明建设的重要组成部分,水土保持规划是依法防治水土流失的重要依据和战略部署。为满足生态文明建设的迫切需求,以辽宁省为研究对象,依据区域自然、社会经济及水土流失状况,分析确定了全省水土流失防治方略,在辽宁省水土保持区划的基础上,依据各总体格局区的区域特征、水土流失特点及水土保持需求,研究提出了水土流失防治的总体布局,为全省水土流失防治体系的构建奠定了基础,为地方水土保持工作的开展指明了方向。     

新疆地区土壤侵蚀强度变化趋势及原因分析

2018年动态监测工作全面查清了我国土壤侵蚀分布现状,为水土流失生态安全预警、水土保持目标责任及生态评价考核等提供了支撑。将2018年新疆地区水土流失动态监测成果与2011年第一次全国水利普查结果进行对比可知,新疆水土流失面积减少4.38万km~2,土壤侵蚀强度存在由高强度向低强度转移趋势。分析其原因,主要是"保护优先、防治结合"的水土保持工作方针见到了成效。     

淮河流域伏牛山区水土保持生态自然修复适宜性评价与分区

伏牛山区水土流失危害严重,实施水土保持生态修复是加快区域水土流失防治步伐的有效措施。针对大区域生态修复工程建设亟待解决的适宜性区划问题,采用主导因子分级组合及其专题图叠加分析法,对伏牛山区生态自然修复的适宜性进行评价与分区。1)提出地貌类型、土地覆被类型和地面坡度3个主导因子作为生态自然修复适宜性评价与分区指标,并对其进行分级(分类)和分区;2)按照实施封禁保育(促进生态自然修复)措施的适宜程度,提出"适宜"、"暂不适宜"和"不适宜"3个生态自然修复适宜性等级,并确定其区域分布格局;3)将伏牛山区的生态自然修复适宜性划分为2个大区(一级区)、4个亚区(二级区)和15个类型区(三级区)。研究结果可为伏牛山区水土保持生态自然修复工程的规划布局提供技术支撑。     

基于DEM和土地利用的水土流失风险评价——以桂林寨底地下河流域为例

以2009年寨底地下河流域WorldView-1遥感影像、SPOT5卫星影像、1∶1万数字化地形图和寨底行政区划图为基础资料,在RS和GIS技术支持下,选取土地利用方式、植被覆盖度、坡度和高程作为水土流失风险评价指标,对寨底地下河流域水土流失进行了风险评价。结果表明:寨底地下河流域中风险和较高风险水土流失面积分布较广,中风险水土流失面积10.35 km2,占研究区面积的31.46%;较高风险20.89 km2,占63.50%。此研究结果为该流域开展水土保持生态建设提供了科学依据。     

延河流域土壤侵蚀对LUCC的响应及驱动力

为了探究延河流域土地利用/覆被变化对土壤侵蚀的双重效应及其驱动力,为今后水土保持和生态环境建设提供依据,采用构建土壤侵蚀对LUCC响应模型的方法,结合GIS和RS技术进行了研究。结果表明:(1)1980—2018年期间,延河流域LUCC引起的土壤侵蚀效应和土壤保持效应共存,土壤侵蚀效应在波动中减弱,土壤保持效应在波动中增强;(2)同一时期内,LUCC引起土壤侵蚀效应和土壤保持效应相抵后,1980—1990年,LUCC引起土壤侵蚀效应,1990—2018年,LUCC引起土壤保持效应;(3)1980—1990年,LUCC引起土壤侵蚀效应主要受人口增长驱动,为满足人类需求,大量开垦耕地,增加建设用地,1991—2010年,LUCC引起的土壤保持效应主要受政策驱动,城市建设、产业结构调整等社会经济发展也起到一定作用,2011—2018年,LUCC引起的土壤保持效应主要受人口城市化的驱动,土地政策也起到一定的作用。可见,1990年之前,受人口增加驱动,延河流域LUCC引起土壤侵蚀效应,1990年之后,主要受经济、政策等因素的影响,延河流域LUCC主要引起土壤保持效应。     

基于SWAT模型的延河流域径流侵蚀能量空间分布

降雨侵蚀力是通用土壤流失方程(universal soil loss equation,USLE)等流域土壤侵蚀模型中应用最广泛的侵蚀动力因子,但仍具有一定的局限性,相比之下,径流侵蚀功率可以更充分地反映地表水力侵蚀动力的综合作用。分析径流侵蚀功率的空间分布,以期从能量的角度阐明流域侵蚀的分布情况,研究流域空间侵蚀的特征。该研究运用SWAT模型在延河流域的模拟结果,将次暴雨径流侵蚀功率推广到年尺度,提出年径流侵蚀功率的概念,并研究年径流侵蚀功率的空间分布规律及尺度效应。研究结果表明:在延河流域年径流侵蚀功率的空间分布具有"支流大、干流小;上游大、下游小"的特点;将子流域出口断面控制面积作为空间尺度因子,与径流侵蚀功率拟合,呈幂函数关系,空间尺度效应阈值在155 km2;将子流域出口断面以上河长作为空间尺度因子,与径流侵蚀功率拟合,呈指数函数关系,且干、支流的空间尺度效应不同。研究结果从能量角度阐明了延河流域水力侵蚀动力的空间分布,为在延河流域不同地区进行针对性的水土资源管理、水土保持工程建设提供理论支持。     

延河流域骨干坝拦沙量反推与未来可拦沙年限预测

定量研究延河流域淤地坝拦沙贡献率和未来可拦沙潜力,对流域淤地坝建设效益分析具有重要的参考价值.根据延河流域1952—2018年的径流输沙数据和2011年全国水利普查中的骨干坝建坝年限、控制面积、总库容和淤积库容等资料,构建了延河流域骨干坝拦沙量反推计算模型,计算了延河流域骨干坝逐年拦沙量与减沙贡献率,预测了骨干坝未来可...     

延河流域水土保持对径流泥沙的影响

 采用Mann-Kendall统计检验方法和Pettitt系列显著性突变点的无参数识别方法分析延河流域径流和泥沙演变趋势及突变点,基于流量历时曲线分析延河流域突变点前后径流和泥沙变化特征,研究了水土保持措施对流域径流和泥沙的影响。结果表明:延河流域径流和输沙量均呈减少趋势,输沙量在1971和1996年有2个显著性的突变点,对于黄土高原丘陵沟壑区,水土保持措施减少河川径流量和输沙量。随着突变点后期水土保持措施力度的加大,水土保持措施拦蓄径流和泥沙的作用逐渐增强。水土保持措施使径流高流量部分减少,常流量和低流量部分增加,表明水土保持措施可削减汛期流量,增补枯季流量。突变点后期输沙量较之变化前期整体呈减少趋势。研究结果可为黄土高原丘陵沟壑区的水土保持和水资源管理工作提供一定参考。     

延河流域土壤侵蚀经济损失评估

利用环境经济学原理方法,借助ArcGIS 9.3和统计分析工具,对延河流域土壤侵蚀主要经济损失进行定量评价,旨在为当地生态补偿和绿色GDP核算提供依据。结果表明:延河流域年土壤侵蚀经济损失总量达到38.52亿元,其中养分流失经济损失最多,占到总损失的94.73%,说明土壤侵蚀最直接、最严重的危害是导致土地生产力下降。延河流域的土壤侵蚀模数和单位面积土壤侵蚀经济损失大体均呈现从上游向下游递减的趋势。土地利用情况对土壤侵蚀经济损失的影响十分明显,主要表现为生态系统服务功能越完善,植被覆盖情况越好,土壤侵蚀经济损失越小。延河流域土壤侵蚀经济损失总量占到其GDP总量的17.49%,明显高于全国及陕西省平均水平,说明土壤侵蚀损失对该区域经济可持续发展的影响巨大。     

延河流域典型治理阶段的土壤保持功能时空变化及驱动因素分析

[目的]探究黄土高原所进行的退耕还林(草)及治沟造地等典型治理工程的生态系统水土保持功能时空变化及其驱动因素,对于黄土高原进一步发展具有重要指导作用。[方法]通过构建延河流域InVEST生态服务功能模型和地理探测器的方法,在验证的基础上,研究了典型治理阶段流域的生态系统土壤保持功能。[结果](1)在时间变化上,与退耕还林前(1990—2000)相比,退耕还林期(2000—2010)和退耕还林+治沟造地期(2010—2017)的多年平均土壤保持量分别增加了32.29%,55.61%,年均增加4.92×10⁶ t;(2)在空间分布上,林草地和治沟造地的面积增加区域与土壤保持量增加区域具有一致性,治沟造地工程使得延河流域耕地整体的土壤保持能力提高,单位造地面积的土壤保持量增加7 t/hm²。土壤保持量随坡度、高程的增加呈现先增加后减少的趋势,在海拔1 200～1 500 m,坡度15°～25°范围内土壤保持总量占年总土壤保持量比例较高。[结论]土地利用类型的变化是影响土壤保持空间分布格局的主要驱动因子。延河流域土壤保持功能时空变化的驱动因素分析为黄...     

延河流域土地利用空间格局模拟对比研究

为探究延河流域土地利用演变规律及未来空间格局分布,基于延河流域1986年、2000年和2010年3期土地利用数据,利用土地利用空间转移动态图及土地利用转移面积矩阵等方法,分析了延河流域1986—2010年土地利用/覆被变化的时空规律; 运用Logistic-CA-Markov模型和MCE-CA-Markov模型分别预测了2030年延河流域土地利用空间格局,并对模拟结果进行了对比分析。结果表明:延河流域1986—2010年耕地降幅最为明显,减少了557.10 km²,主要转为草地、林地和建设用地; 林地和草地面积持续增加,建设用地扩张迅速,分别增加了378.34,136.97,48.17 km²,水域及未利用地面积总体变化不大,生态恢复政策是影响延河流域土地利用变化的主要因子。Logistic-CA-Markov预测得到的2030年延河流域耕地和草地减少明显,建设用地和林地则增幅较大,流域经济发展需求较高,这种情况下应准确把握地区经济发展与资源利用的关系,根据区域特点因地制宜制定适合当地发展的政策。而MCE-CA-Markov预测得到的2030年延河流域耕地、林地、水域及建设用地均有增加,且耕地增幅最明显,这种利用结构表明流域经济发展相对较缓,实现了对流域环境的保护,但应积极探索土地利用新结构,最大限度发挥资源优势,从而实现流域经济与环境的可持续性发展。     

An integrated watershed modelling framework to explore the covariation between sediment connectivity and soil erosion

Quantitative identification of the covariation between sediment connectivity and soil erosion can contribute to provide the key information for watershed sediment management. However, this covariation and its spatiotemporal response mechanisms are still unclear, especially whether this covariation can be used as a basis for identifying critical source areas of sediment in large-scale ecological restored watersheds. In this study, an integrated methodology framework by the revised universal soil loss equation (RUSLE), index of connectivity (IC) and sediment delivery ratio (SDR) was proposed to visually assess the spatiotemporal characteristics of erosion and sediment yield processes in the Yanhe Watershed with large-scale ecological restoration from 1985 to 2020 and to identify the covariation between sediment connectivity and erosion in subbasins. The soil erosion estimated by RUSLE has decreased by over 80% since 1985 owing to increased vegetation cover and the effective implementation of soil conservation measures, but the upper reaches still have high erosion intensity due to differences in specific controlling factors such as topographic conditions and land cover, requiring focused soil conservation practice. The IC results showed that as the vegetation restoration and soil conservation measures in the Yanhe Watershed varied from year to year, their spatial and temporal patterns had a strong influence on the distribution of sediment connectivity, and some local areas in the middle reaches showed local minima of IC in 1995, 1998 and 2010 mainly due to the implementation of long-term ecological restoration project. The developed IC-Erosion maps indicated that areas with high connectivity but low erosion accounted for over 60% of the total watershed area from 1985 to 1999, demonstrating a reverse correlation between sediment connectivity and erosion. Meanwhile, over 40% of the erosion occurred in a few areas (approximately 20%) with high connectivity and high erosion from 2000 to 2004, which can be characterized as the critical areas of erosion. The methods and results of this study provide ideas for separately defining both erosion and connectivity and quantifying bi-variable erosion–connectivity classification, which can be easily viewed on a scatterplot.     

龙川江流域近20年土壤侵蚀时空变化及驱动因素分析

[目的] 探究龙川江流域土壤侵蚀时空变化及其主控因子并掌握当地水土保持情况,有利于筑牢长江上游生态屏障。[方法] 采用通用土壤流失方程RUSLE,结合GIS和RS技术,研究龙川江流域2000—2020年的土壤侵蚀时空变化特征,同时利用最优参数地理探测器(OPGD)模型,量化驱动因子对龙川江流域土壤侵蚀时空动态变化的影响力和相互作用。[结果] (1)龙川江流域土壤侵蚀主要以微度和中度侵蚀为主,面积占比分别为2000年49.17%,2010年50.29%,2020年59.29%。2000—2010年土壤侵蚀变化较小,2010—2020年,共有9.01%的中度及以上侵蚀区域转为微度和轻度侵蚀。(2)最优参数地理探测器结果显示,在选取的影响因子中土地利用类型对研究区土壤侵蚀时空动态变化解释力最强,q值为0.18。土地利用类型与坡度的交互作用对龙川江流域土壤侵蚀解释力最强,q值达到0.45。[结论] 龙川江流域的土壤侵蚀主要以微度和轻度侵蚀为主,整体呈好转趋势,但元谋盆地土壤侵蚀仍较剧烈。土地利用类型对流域内土壤侵蚀的影响最强,而研究区最主要的土地利用类型为植被,占总面积的67.02%,因此未来需重点关注植被覆盖区域变化,继续推进生态保护政策,警惕地形复杂区域水土流失加剧风险。     

基于RUSLE模型的孙水河流域土壤侵蚀空间分异特征

土壤侵蚀一直是我国开展区域生态环境治理所关注的热点问题之一。在RS和GIS技术支持下,基于RUSLE模型分析了凉山州孙水河流域不同土地利用类型、海拔和坡度条件下土壤侵蚀强度的特征,定量评价了研究区土壤侵蚀空间特征。结果表明:孙水河流域平均土壤侵蚀模数为1 954.32 t/(km~2·a),土壤侵蚀严重区域主要集中于孙水河干流及其支流沿岸;坡耕地和中覆盖草地是流域内主要侵蚀土地利用类型;海拔2 000～3 000 m流域土壤侵蚀较为严重,平均土壤侵蚀模数超过2 000 t/(km~2·a);当坡度低于25°时,土壤侵蚀模数随着坡度的增加而增大,15°～25°是该流域侵蚀最为严重的地带。研究成果可服务于凉山州孙水河流域水土保持治理工作,为实现乡村振兴提供一定理论支持。