基于GIS与RUSLE的榆林市土壤侵蚀空间分布研究

利用3S技术,采用美国通用的水土流失方程(RUSLE),对榆林市2001和2010年的土壤侵蚀状况及其空间分布特征进行了计算分析。结果表明,榆林市2001年平均土壤侵蚀模数为4411 t/(km²·a),年均侵蚀总量为1.93×10⁸t;2010年的平均土壤侵蚀模数为6237 t/(km²·a),年均侵蚀总量为2.72×10⁸t。2001-2010年榆林市各区县的土壤侵蚀变化状况有着明显的空间差异,府谷、神木、榆阳、横山、靖边、佳县和子洲7个区县的土壤侵蚀类型发生了由中强度向高强度侵蚀的转化,土壤状况不断恶化。而定边、米脂、吴堡、绥德和清涧5县的土壤侵蚀类型由高强度向低强度侵蚀转变,水土流失状况得到有效遏制。     

基于GIS和RUSLE的甘南州土壤侵蚀时空演变

[目的]探究甘南州草场退化带来的侵蚀问题,可以把握当地水土流失情况,有利于建设青藏高原生态安全屏障。[方法]通过修正的通用土壤流失方程(RUSLE模型)研究2000年、2010年和2019年甘南州土壤侵蚀时空变化,并基于地理探测器模型分析侵蚀的影响因素。[结果]甘南州侵蚀程度较轻,以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,强烈、极强烈、剧烈侵蚀区面积占比虽然较小,但呈现面积扩大、强度增强的趋势。甘南州土壤侵蚀空间差异性较为明显,西部地区土壤侵蚀强度低于东部地区,中度、强烈、极强烈、剧烈侵蚀区域的分布较为相似,呈现出较为明显的聚集状态,卓尼县、迭部县、舟曲县土壤侵蚀强度较高。2000—2019年甘南州87.14%的地区侵蚀等级未发生明显变化,发生转移的区域主要为微度侵蚀和轻度侵蚀,侵蚀等级升高的区域面积高于降低的区域,升高的区域主要分布在玛曲县、碌曲县、夏河县、卓尼县以及迭部县。对甘南州侵蚀空间分异性解释力较强的是土地利用和地形起伏度。退耕还林(草)工程、农牧业活动、城市化推进以及甘南州复杂的地形均对侵蚀有较大的影响,人口密度、坡度、高程、年均降雨量、植被覆盖度与土地利用交互作用时对侵蚀的解释力均呈现明显增强。[结论]甘南州总体侵蚀较轻但局部较强烈且随时间呈现增强的趋势,土地利用变化和地形因素对其影响较大,未来甘南州应重点关注土地利用变化和草场退化问题,做好保护和修复工作,警惕地形复杂的生态风险区的侵蚀恶化风险。     

基于RS/GIS和RUSLE的华北平原土壤侵蚀现状分析

对华北平原的土壤侵蚀状况进行分析,可为粮食主产区的生态保护及土壤侵蚀防治提供重要依据。在GIS技术支持下,利用遥感影像解译资料、数字高程模型(DEM)及土壤、降雨等数据,对修正土壤流失方程(RUSLE)中的各因子进行了量化,实现了对华北平原土壤侵蚀量的估算,并对结果进行土壤侵蚀强度分级。分析结果表明,华北平原多年平均土壤侵蚀模数为2 674.26t/(km2.a),最大值可达8 302.11t/(km2.a),总体上属中度侵蚀。发生轻度以下侵蚀面积占总面积的82.94%,表明华北平原的水土流失在总体上得到了较好的控制。但仍有占总面积7.33%的区域属于较强以上的侵蚀等级,说明局部水土流失严重,尤以沿太行山、燕山、泰山和大别山的低山丘陵地带的土石山区最为严重,是华北平原土壤侵蚀治理的重点地区。     

基于GIS和RUSLE的粤东黄冈河流域土壤侵蚀评估

以TM影像图、数字高程模型DEM、土地利用类型图、土壤数据为信息源,以GIS技术和RUSLE模型为研究方法,对粤东黄冈河流域土壤侵蚀进行了评估,并分析了影响土壤侵蚀的主要因素。结果表明,降雨是影响土壤侵蚀的最主要因素,该流域多年平均土壤侵蚀模数为1 745.5 t/(km2.a),属轻度侵蚀;地形地貌是影响土壤侵蚀的显著因素,随着地形坡度的增加土壤侵蚀模数显著增大;不同土地利用类型的土壤侵蚀量差异较大。根据研究结果,指出15°—25°、25°—35°两个坡度带和居民点及交通用地、草地为黄冈河流域土壤侵蚀防治的重点区域。     

基于RUSLE模型的安徽省土壤侵蚀及其养分流失评估

基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS空间分析技术,定量分析了安徽省土壤侵蚀及其养分流失的空间分布特征,探讨了土壤侵蚀强度与海拔、坡度等地形因子的关系。结果表明:2010年安徽省土壤侵蚀总量为3 454×104 t a-1,土壤侵蚀模数平均值为256.9 t km-2 a-1。全省以微度土壤侵蚀为主,侵蚀强度由北向南逐渐加剧。淮北与沿淮平原、江淮丘陵岗地以微度土壤侵蚀为主,皖南丘陵山区和皖西大别山区以强度侵蚀为主。海拔200~500 m和坡度15°~25°的区域土壤侵蚀量最大。不同土壤侵蚀强度在各高程、坡度带的面积分布比例规律相似,随着海拔和坡度的增加,土壤侵蚀强度逐渐加剧。微度侵蚀的面积比例逐渐减小,其他侵蚀强度的面积比例逐渐增加。全省因土壤侵蚀引起的土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)和全钾(TK)等养分流失总量为106.6×104 t a-1,其中SOC、TN、TP和TK的平均流失量分别为3.57、0.37、0.10和3.90 t km-2 a-1。土壤养分流失量总体上由北向南逐渐增多,淮北与沿淮平原四种养分平均流失量和流失总量最小,皖南丘陵山区平均流失量和流失总量最大。     

基于GIS和RUSLE的拉萨河流域土壤侵蚀研究

通过识别土壤侵蚀关键区域,为开展拉萨河流域生态治理与水土保持提供依据。研究将修正通用土壤侵蚀方程(RUSLE)与空间信息技术(GIS和RS)相结合,以2010年TM遥感影像为数据源,得到拉萨河流域土地利用图,结合流域数字高程模型、土壤类型分布、归一化植被指数和多年降雨数据,计算得到RUSLE模型中各因子值的空间分布数据,利用地理信息系统软件ArcGIS栅格计算功能得到研究区土壤侵蚀强度空间分布情况。对拉萨河流域土壤侵蚀特征进行分析,结果表明,流域年土壤侵蚀量为10 006.2万t/a,平均土壤侵蚀模数为3 076.6t/(km2·a),中度侵蚀面积比例达59.0%,强烈以上侵蚀面积很小,但侵蚀量占比为14.3%,呈大部分区域中度侵蚀、局部区域强烈和轻度侵蚀的特征,中度以上侵蚀分别有24.2%,20.5%和16.8%分布在墨竹工卡县、林周县和嘉黎县。研究区土壤侵蚀强度与地形、土地利用和植被覆盖表现出很大的相关性,坡度每增加1个等级,土壤侵蚀模数平均增加861.6t/(km2·a),土壤侵蚀面积最大的为坡度15°~25°,其次为25°~35°;裸地、稀疏植被、旱地和草地的土壤侵蚀模数分别为7 949,5 621,2 816,2 505t/(km2·a),中度以上侵蚀面积比例超过50%,其中稀疏植被和裸地均大于70%;植被覆盖度低于10%和10%~30%时,中度以上侵蚀面积比例分别为76.8%和90.5%,植被覆盖度高于60%时,中度以上侵蚀面积比例降低到28.3%。流域水土保持本底较好,但土壤侵蚀现状仍不容忽视,应对15°~25°坡度地区重点防治,同时防范陡坡地发生高强度侵蚀;对土壤侵蚀模数高的用地类型采取封育措施,促进自然修复,坡耕地采取增加地表覆盖、保护性耕作和间作套种等措施以提高水土保持功能;防止植被退化,结合综合运用林草措施和农业耕作措施提高植被覆盖度,达到防治土壤侵蚀目的。     

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。     

基于RUSLE和GIS的绥化市土壤侵蚀评估

基于修正的通用土壤流失方程RUSLE和GIS技术,结合绥化市的自然地理环境特征,分别计算了影响土壤侵蚀的各种因子,获取了绥化市2004年土壤侵蚀现状图,并对各区县以及不同土地利用类型的土壤侵蚀状况进行了统计,结果表明:绥化市土壤侵蚀以轻度为主,共有16083.9 km2,占46.34%,中度侵蚀面积共有1583.52 km2,占4.56%;轻度侵蚀集中连片分布,而中度以上侵蚀主要分布在河流沿岸的河流阶地与河漫滩过渡地带;兰西和青冈两个地区是土壤侵蚀面积最大的地区,而望奎、北林和海伦三个地区是中度以上土壤侵蚀的面积最大的;土地利用类型中以旱田土壤侵蚀最严重,面积也最大,未利用地主要表现为中度以上土壤侵蚀,林地和草地以轻度侵蚀为主。     

基于RUSLE模型的河南省登封市土壤侵蚀定量评估研究

在RUSLE经验模型基础上运用“3S”技术对河南省登封市土壤侵蚀现状进行研究。选用了30个气象站1992—2020年降雨数据、国土三调数据等信息作为数据源,利用ArcGIS的空间分析功能完成计算。结果表明：(1)登封市降雨侵蚀力范围在147～192 MJ·mm/(hm²·h·a),微度侵蚀占73.91%,轻度侵蚀占22.70%,中度及以上侵蚀占3.39%;(2)微度侵蚀区集中在坡度15°以下区域,轻度侵蚀区主要集中在>5°～10°的区域,中度侵蚀区集中在坡度>10°～40°的地区,强烈、极强烈、剧烈侵蚀区主要集中在坡度40°以上的区域;(3)土地利用类型中其他土地的中度及以上侵蚀占60.2%,该地类侵蚀程度较高;(4)植被覆盖管理因子方面,各侵蚀强度区域的因子均集中在>0.3～0.6的区间,其中中度及以上侵蚀在>0.5～0.6的区间占比最高。登封市总体土壤侵蚀强度不高,应重点加大对坡度35°以上区域的空闲地、裸土地、裸岩石砾地的生态修复,重点对唐庄镇、徐庄镇、白坪乡、石道乡、大金店镇等乡镇加强水土保持管理。     

基于RUSLE和GIS的绥化市土壤侵蚀评估

基于修正的通用土壤流失方程RUSLE和GIS技术,结合绥化市的自然地理环境特征,分别计算了影响土壤侵蚀的各种因子,获取了绥化市2004年土壤侵蚀现状图,并对各区县以及不同土地利用类型的土壤侵蚀状况进行了统计,结果表明:绥化市土壤侵蚀以轻度为主,共有16083.9 km2,占46.34%,中度侵蚀面积共有1583.52 km2,占4.56%;轻度侵蚀集中连片分布,而中度以上侵蚀主要分布在河流沿岸的河流阶地与河漫滩过渡地带;兰西和青冈两个地区是土壤侵蚀面积最大的地区,而望奎、北林和海伦三个地区是中度以上土壤侵蚀的面积最大的;土地利用类型中以旱田土壤侵蚀最严重,面积也最大,未利用地主要表现为中度以上土壤侵蚀,林地和草地以轻度侵蚀为主。     

基于RUSLE模型的重庆土地利用变化及土壤侵蚀特征分析

基于修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS空间分析法,定量分析重庆市市域和县域尺度土壤侵蚀特征,结果表明：(1)重庆市土壤侵蚀面积81 019.79 km²,土壤侵蚀总量20 052.48万t/a,年平均土壤侵蚀模数2 475.01 t/(km²·a);微度侵蚀面积占比最大,其次是轻度侵蚀和中度侵蚀。(2)酉阳、奉节、巫溪、彭水等区(县)侵蚀面积较大,分别为5 009.11、4 030.92、3 972.35和3 838.89 km²,各区(县)微度和轻度流失面积比例最大,均超过56%。(3)土地利用类型以林地为主,其次是旱地,林地和旱地侵蚀面积占比分别为40.56%和31.98%;水域、建设用地和未利用地三者以微度侵蚀为主,林地、旱地和水田是重庆市侵蚀产沙主要来源。研究结果可为重庆市开展水土保持工作提供参考。     

基于GIS和RUSLE的滇池流域土壤侵蚀敏感性评价及其空间格局演变

土壤侵蚀是滇池流域重要的生态问题之一,掌握滇池流域土壤侵蚀敏感性的时空变化特征有助于水土保持工作的实施和改进。以降雨量、DEM、土壤类型和Landsat影像为数据源,选择降雨、土壤、坡度坡长、植被覆盖4个因子建立土壤侵蚀敏感性评价体系,对滇池流域进行土壤侵蚀敏感性评价。结果表明:滇池流域土壤侵蚀敏感性以轻度敏感和中度敏感为主。空间分布上,轻度敏感区主要分布在滇池周边。中度敏感区主要分布在滇池流域山地区域,地形陡峭。时间变化上,1999—2014年滇池流域土壤侵蚀敏感程度呈下降趋势。轻度敏感区域面积增加20.18%,中度敏感区域面积减少20.31%,轻度敏感区的增加来源于中度敏感区的转变,转变区域分布于滇池流域西北部和东南部。在土壤侵蚀敏感性影响因子中,降雨是影响滇池流域土壤侵蚀敏感性的关键因子。研究滇池流域土壤敏感性时空变化,识别滇池流域易发生土壤侵蚀的区域,有助于该区域水土保持措施实施、生态治理和土地利用优化。     

基于GIS和RUSLE的高山峡谷区土壤侵蚀研究——以云南省泸水县为例

[目的]研究区域土壤侵蚀,揭示水土流失的空间分异规律,为区域水土保持和生态农业建设提供理论指导依据。[方法]应用GIS和RUSLE模型对云南省泸水县的土壤侵蚀进行研究。RUSLE模型中的因子包括降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长因子、植被覆盖和水土保持措施因子,运用GIS空间分析模块,获取泸水县土壤侵蚀模数空间分布图,根据SL 190-2007的分级标准进行土壤侵蚀强度分级,并分析该区土壤侵蚀强度空间分布格局。[结果](1)从各强度侵蚀面积上看,泸水县2014年土壤侵蚀以微度侵蚀为主,占总面积的86.86%,但从平均土壤侵蚀模数看,土壤侵蚀量为4.24×10~6 t,平均侵蚀模数为1 373.1t/(km~2·a),土壤侵蚀强度属于轻度侵蚀;(2)土壤侵蚀较严重区与未利用地、耕地空间分布基本一致,在坡度25°~50°的范围内,侵蚀面积占总侵蚀面积的75%,并且在该坡度段上的耕地面积占总耕地的63%,剧烈侵蚀集中分布在未利用地上,中度以上剧烈以下强度侵蚀集中分布在该坡度段上的耕地上,说明该坡耕地、未利用地对土壤侵蚀的贡献最大,要加强对未利用地的生态治理。[结论]坡度大,陡坡垦殖和未利用地的不合理利用是该区土壤侵蚀加重的主要原因,坡度在25°以上的地区不适宜耕种,应优化农业产业结构如实施退耕还林还草等措施,才能有效的保持水土。     

GIS支持下的土壤侵蚀潜在危险度分级方法研究及应用

根据土壤侵蚀特点,在ARCGIS8.3地理信息系统(GIS)支持下,有效地实现了区域土壤侵蚀强度分级并在此基础上进行了区域土壤侵蚀潜在危险的分级及其空间分析。首先,采用区域土壤侵蚀定量模型估算土壤侵蚀量,再用土壤年均侵蚀量、土层厚度和土壤容重得到土壤抗蚀年限图,按水利部标准将土壤侵蚀潜在危险度分为5级。最后,为了表明该区域土壤侵蚀潜在危险度的大小,还提出了土壤侵蚀潜在危险指数(SEPDI)。以三峡库区的丰都县城为例进行了研究,并且分析了其空间分布特点。     

美国应用RUSLE测定花生栽培及覆盖对土壤流失的影响

Truman等人对 8个田间试验小区 ( 4 0m2 )中的径流和产沙量进行为期 3a的测定 ,以确认花生栽培措施及地面覆盖状况对径流和泥沙流失的影响。小区设于Tifton壤质砂土上 ,并在每个生长季节有 4～ 8次的 4个 3 0min模拟降雨试验 (I=63 5mm h)。对径流量和泥沙流失量的测定是在持续休闲地、裸露地、单行花生区、双行花生区的 4种土壤覆盖状况下进行。在作物成熟和收获期 ,覆盖率 (P)和叶面积指数 (A)增加到最大值 ,然后呈现稳定的状态。单行花生区和双行花生区的P与自播种以来的天数 (D)具有相关性 ,单行花生区和双行花生区的A与P相关 ,单行花生区和双行花生区的径流量是持续休闲地或裸露地的 1 8,泥沙流失量是 1 63。而双行花生区的径流量和泥沙流失量是单行花生区的 1 3。持续休闲地区和裸露地区的侵蚀率的变化范围分别为 4～2 4kg·hm2 ·h (MJ·hm2 ·mm)和 2～ 3 6kg·hm2 ·h (MJ·hm2 ·mm)。土壤流失率 (WS)的变化范围为 0 0 1～ 2 61。覆盖率在作物的生育期Ⅲ最大 ,而WS 在作物生育期Ⅲ最小 ,在作物成熟期或收获期有所上升。结果表明双行花生栽培等管理措施 ,能够促进生育初期花生株冠的发育 ,减少易遭暴雨径流侵蚀的土壤裸露期 ,从而减少径流和土壤流失 ,保护珍贵的自然资源。     

美国应用RS、GIS、AGNPS评估流域径流量和产沙量

美国学者S.J.Bhuyan等人综合运用RS、GIS、AGNPS等技术,对美国Cheney水库附近的各支流域的径流量和产沙量进行了评估。TM图像用于获取土地覆盖情况和相关的AGNPS模型输入参数,其它AGNPS模型参数则应用AGNPS-ARC/INFO接口程序从GIS图层中获取。C因子和曲线数(N)则根据不同径流事件中流域的管理措施和水文状况,作了相应的调整。对实测径流量和总悬浮固体物进行底流分离。AGNPS模型输出结果与实测值进行比较。结果表明,所建立模型,对于降雨变异较大的大流域,效果不理想,而对于小流域(上限为145km~2),效果很好。