基于地形因子的土壤侵蚀评价指数修正 ——以陕北安塞集水区为例

地形是影响土壤流失的重要因素,小流域尺度上的土壤侵蚀评价指数(SL_(sw))对于地形的研究过于简单,因此本研究对SL_(sw)中的地形因子(G)进行修正,进而得出G因子修正后的土壤侵蚀评价指数(SL_(sw)_G)。以黄土丘陵沟壑区——安塞集水区为研究区,基于GIS技术,利用2006—2012年安塞集水区的数字高程模型(DEM)数据、水文观测站的日降雨量数据、土壤采样数据和土地利用数据,计算研究区2006—2012年逐年的SL_(sw),利用安塞集水区实测的输沙量,验证修正的SL_(sw)_G指数的有效性,并分析安塞集水区土壤侵蚀强度的时空变化特征。结果表明,修正前后土壤侵蚀情况分布基本相同,均呈现东南部地区SL_(sw)指数高,而西北部地区相对较低。在安塞集水区东南部,由于人为因素的影响,土壤保持措施相对较弱,同时土壤中黏粒和粉粒质量较轻,黏粒和粉粒湿时有明显的黏结性,降雨过程中容易被水冲刷;根据土壤采样点的采样数据表明,东南部地区土壤中黏粒和粉粒的含量较高,较容易造成土壤侵蚀。修正前后指数通过T检验得出,SL_(sw)和SL_(sw)_G具有方差齐次性,P=0.0370.05;通过与实测输沙量的比较,修正后SL_(sw)_G与实测输沙量的相关系数大于修正前SL_(sw)与实测输沙量的相关系数(0.390.36),修正后的相关性较修正前的相关性有所增加,说明修正是有效的,修正后的SL_(sw)指数能够更好地评价研究区域土壤侵蚀状况。     

基于遥感与GIS的土壤侵蚀潜在危险度评价研究——以青岛市为例

应用遥感和GIS技术,对土壤侵蚀潜在危险度影响因子的提取方法和指标模型进行了探讨,把坡度、降雨侵蚀力、植被覆盖度、土层厚度、土壤可蚀性、岩性、人口环境容量、坡耕地占坡地面积比例等8个因子作为评价土壤侵蚀潜在危险度的主要因素,利用改进型层次分析法确定8个因子的权重,利用ARCGIS和ARCVIEW软件,对青岛市土壤侵蚀潜在危险度进行了分级评价。     

基于GIS和USLE的鄱阳湖流域土壤侵蚀敏感性评价

水土流失是鄱阳湖流域严重的生态环境问题。以USLE模型为基础,结合鄱阳湖流域自然环境特征,确定评价指标及其分级标准。运用GIS技术,实现研究区土壤侵蚀敏感性综合评价,揭示其流域空间分异特征及规律,并对流域土壤侵蚀产生的原因进行分析,提出了调控措施。研究表明：流域土壤侵蚀敏感性主要以中度和高度敏感为主,不敏感、轻度和极度敏感所占比例较少。从空间分布上来看,极敏感地区集中分布在赣东南部的宁都县和会昌县,赣中吉安县和泰和县,赣西北的万载县,赣东北的德兴市和上饶市;高度敏感地区主要分布在赣江、抚河、信江、饶河及修水这5条河流域中、上游河流两岸和鄱阳湖滨湖地区,以及坡度<25°的坡耕地、疏幼林地;中度敏感性地区分布面积最广,在整个流域内各地貌和用地类型(除水域外)上均有分布;轻度敏感性地区主要分布在赣西南的井冈山市、万安县、赣县、大余县一带,呈月牙形分布;不敏感地区以鄱阳湖及五河沿线向四周呈辐射状分布,还包括赣西北的拓林水库、赣西江口水库和赣东洪门水库等区域。     

海岛型城市的土壤侵蚀状况及主要影响因子分析——以福建省平潭岛为例

为研究海岛型城市建设发展过程中的水土流失状况,将地理信息系统(GIS)与通用土壤流失方程(USLE)相结合,以福建省典型海岛——平潭岛作为研究区域,运用GIS建立平潭岛研究区的基础地理数据库,利用ArcGIS的栅格数据空间分析功能,对1990年与2013年的土壤侵蚀量进行了估算和分析。结果表明:平潭岛1990年平均土壤侵蚀模数为1 674.64t/(km~2·a),2013年平均土壤侵蚀模数为735t/(km~2·a),均属于轻度侵蚀。微度侵蚀从1990年的72.38%增加到2013年的79.31%。而在轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀方面均有所下降。1990年、2013年均是强度以上侵蚀区域对土壤侵蚀量的贡献最大。土地利用变化、降雨量和坡度变化对土壤侵蚀的作用显著。该研究可为平潭岛的经济开发建设、土地合理利用,以及为其他典型海岛在城市化进程中提出最佳的水土保持管理措施提供参考。     

基于USLE模型的秦岭国家植物园土壤侵蚀定量研究

为研究秦岭国家植物园的土壤侵蚀时空变异特征,基于通用土壤流失方程与GIS技术,对园区2011、2015、2017年的土壤侵蚀量进行了定量研究。从整体上看,园区土壤侵蚀表现为侵蚀模数逐年减小且微度侵蚀面积占比逐年增加,土壤侵蚀强度逐渐由强烈、中度向微度和轻度侵蚀转化;园区土壤侵蚀强度及分布与植被覆盖度、坡度和植被分布带有一定的相关性。     

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GIS的安溪县土壤侵蚀潜在危险度评价

以安溪县遥感影像为基础,选取高程、坡度、植被覆盖度、坡向,土地利用类型、土壤类型作为评价安溪县土壤侵蚀潜在危险度的因素.计算出各个因素对于土壤侵蚀潜在危险度的得分值,运用特尔斐法(Delphi)与层次分析法(AHP)相结合的方法求出各个因素的权重值,基于ArcGIS 9.2平台上利用数学模型加权平均计算出土壤侵蚀潜在危险度综合得分.研究表明,安溪县全境的土壤侵蚀潜在危险度综合得分值为54,属于强险型的范畴.     

基于GIS的济南市土壤侵蚀潜在危险度评价研究

应用遥感和GIS技术,对土壤侵蚀潜在危险度影响因子的指标模型和提取方法进行了探讨,并以济南市山丘区为例,综合考虑地形、植被、降雨、土壤可蚀性、土层厚度、岩性、人口等七大因素,研究了济南市山丘区的土壤侵蚀潜在危险度及空间分布情况.     

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。     

GIS支持下的土壤侵蚀敏感性评价研究

区域土壤侵蚀受到多种因素的影响和制约,在综合分析了影响福建省土壤侵蚀的主要因子:降水、地形起伏、土壤质地、植被因子和人为活动因子的基础上,根据国内外对土壤侵蚀敏感性评价的研究成果以及福建省的自然环境特征,确定了影响福建省土壤侵蚀的主要因子和敏感性等级。在GIS软件支持下,完成了评价指标数据的提取和集成,并按照敏感性等级标准进行土壤侵蚀敏感性评价。     

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RUSLE模型的淮河流域土壤侵蚀定量评价

为探究淮河流域的土壤侵蚀状况及其空间分布特征,基于GIS技术和RUSLE模型,通过运用降雨、土壤类型、DEM、遥感影像和土地利用类型等数据确定模型中的参数因子,对2000年至2015年间淮河流域涉及的189个县(市、区)的土壤侵蚀强度及其空间分异特征进行了定量分析.结果表明:淮河流域土壤侵蚀区域主要分布在上游河南和湖北...     

区域土壤侵蚀强度评价方法研究——以安塞县为例

 以安塞县为例,应用G IS技术,探讨坡度、植被覆盖度计算方法及土壤侵蚀评价工作程序与作业方式的改进。结果表明:对基于50m分辨率DEM提取的坡度进行尺度变换对坡度计算结果影响很大,而进行尺度变换后的改进方法,98%的地区坡度值呈不同程度的增大,平均坡度增大14.5°,陡坡面积增大,缓坡面积减小,结果更加附合实际情况;相比现行植被覆盖度计算方法,采用改进植被覆盖度计算方法计算的植被覆盖度结果减小,平均植被覆盖度减小11.8%;采用AML编程方式实现计算机自动化土壤侵蚀评价,过程可重复性强,结果更加客观、合理。     

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。     

GIS技术在土壤侵蚀量模拟计算中的应用——以新疆头屯河山区流域为例

以新疆头屯河为例，选用USLE方程，利用GIS技术，对流域土壤侵蚀量进行了模拟计量和土训侵蚀分级，并根据反应不同地带土壤侵蚀量的彩色图像色斑，对土壤蚀量的空间分布进行了划分。     

基于RS与GIS的土壤侵蚀评价方法

以黄河上游地区为例,采用基于RS与GIS的方法对区域土壤侵蚀进行了调查评价。分析了影响土壤侵蚀的环境因子,并运用遥感图像识别,地理信息系统图层叠置分析、面积计算等功能,对土壤侵蚀因子进行了提取;依据国家有关标准对土壤侵蚀强度进行了分级分类,评价了区域土壤侵蚀的状况。     

基于GIS的土壤侵蚀预测与评价研究进展

地理信息系统(GIS)以其在数据管理、空间分析及结果可视化等方面的优势,被广泛应用于不同空间尺度土壤侵蚀预测与评价。分别对GIS在小流域和区域尺度的土壤侵蚀预测与评价研究进行了评述,在土壤侵蚀预测与评价中,应建立一体化的GIS土壤侵蚀定量模型,并加强GIS在土壤侵蚀多空间尺度转换研究中的应用。     

基于GIS的小流域土壤侵蚀影响因子遥感监测方法探讨——以黑龙江省宾县三岔河小流域为例

RS、GIS技术支持下的小流域土壤侵蚀影响因子遥感监测,是实现小流域水土流失及水土保持现状高精度动态监测和预报的重要手段。以黑龙江省宾县的三岔河小流域为例,探讨了小流域土壤侵蚀影响因子的遥感监测技术方法。     

基于GIS的喀斯特流域土壤侵蚀模数估算——以贵阳麦西河流域为例

水土流失是喀斯特流域主要的生态问题,通过收集贵阳市麦西河流域气象、土地利用、土壤等数据,利用3S的技术方法建立流域土壤侵蚀空间数据库,应用USLE模型构建流域土壤侵蚀评价模型,运用GIS的空间数据处理方法,实现对麦西河流域土壤侵蚀模数的估算。结果表明：麦西河流域年均土壤侵蚀速率为1 230.81t/（hm2.a）,侵蚀强度类型以微度和轻度为主;中度以上侵蚀类型主要发生在坡度大于25°,植被覆盖较差的山体位置,尤其是旱地类型;从子流域上看麦乃7号子流域土壤流失较为严重。     

基于GIS和RS的土壤侵蚀监测研究——以青海省乐都县为例

以青海省乐都县为例,应用GIS、RS技术,提取监测区坡度、土地利用类型和植被覆盖度因子信息,同时对监测区域进行矢量网格化处理,生成fishnet网格,运用区域统计分析功能将坡度、土地利用类型和植被覆盖度因子信息赋到对应的空间网格上,最后结合土壤侵蚀强度分级标准进行叠加分析,得到监测区域土壤侵蚀强度图。研究表明,乐都县土壤侵蚀强度,强烈以上所占比例达37.2%,中度以上所占比例达67.7%,侵蚀程度已很严重,急需加强综合治理。