山东沂沭泗河流域土壤侵蚀经济损失估值研究

利用GIS技术,以1995年和2000年土壤侵蚀数据为基础数据,以1995~2000年作为研究时段,对山东沂沭泗河流域单位面积经济损失、总经济损失等指标进行了计算,同时对研究区分县市土壤侵蚀经济损失空间分布和时间变化进行了分析。结果表明:研究区1995年和2000年土壤侵蚀总损失分别为205 399.53万元和165 930.16万元,研究区土壤侵蚀经济损失价值总体降低。     

基于GIS的广西土壤侵蚀敏感性评价

以通用土壤流失方程为基础，选择了降雨侵蚀力、地形起伏度、土壤质地和植被覆盖等自然因子作为土壤侵蚀敏感性的评价指标，根据广西自然环境特征，制定评价指标的分级标准，在GIS技术支持下，对广西的土壤侵蚀敏感性的影响因子的逐一分级评价和综合评价，明确了广西土壤侵蚀发生的可能程度和空间分布规律，并提出了有关水土保持对策。     

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。     

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。     

大环江流域土壤侵蚀敏感性评价研究

基于通用土壤流失方程(USLE),根据大环江流域自然地理特征,选择降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、地形(LS)和地表覆盖(C)作为大环江流域土壤侵蚀敏感性评价的因子,运用GIS技术对该流域土壤侵蚀敏感性进行了综合评价。结果表明:大环江流域土壤侵蚀以中度敏感及其以下级别为主,所占面积比重为73.61%,其中极敏感区占10.05%,分布在南部边缘,微度敏感区占14.23%,主要分布在流域西北部地区。分析了影响该流域土壤侵蚀敏感空间分布的原因。     

基于GIS的陇南市土壤侵蚀敏感性评价及其空间分异特征

土壤侵蚀是地理环境多因子综合作用的结果。以水土流失通用方程为理论基础,利用国内外已有的土壤侵蚀研究成果,运用数学模型和GIS分析相结合的方法,分析降水、地形、土壤和植被因子对陇南市土壤侵蚀敏感性的影响,并按照敏感性等级标准进行土壤侵蚀敏感性评价。明确了土壤侵蚀敏感性分布规律及其地域差异。结果表明:陇南市土壤侵蚀整体敏感性较高,极敏感区和高度敏感区面积达13107.51 km2,占总面积的46.94%,主要分布在武都区、文县和礼县的中西部。轻度敏感和不敏感区面积较小,分别占总面积的17.85%和3.14%。在综合评价陇南市土壤侵蚀敏感性空间分异的基础上,针对不同敏感等级的土地利用规划提出对策。     

基于GIS的慈溪市土壤侵蚀敏感性评价

[目的]对影响浙江省慈溪市土壤侵蚀敏感性的各因素进行评价,为该市进行环境功能区划和各项水土保持措施工程的布局调整提供参考。[方法]借鉴土壤侵蚀流失USLE模型,选取降雨侵蚀力、土壤质地、植被覆盖和地形起伏度4因子构建土壤侵蚀敏感性评价体系,并运用GIS进行土壤侵蚀敏感性分析。[结果]慈溪市土壤侵蚀敏感性在空间格局上呈半圆环状结构分布,并且轻度敏感区面积为733.05km2,占比高达75.70%,广泛分布于平原乡镇地区;不敏感区主要分布于近海滩涂区域,极敏感、高度敏感及中度敏感区则位于南部的丘陵、山地地区。[结论]慈溪市土壤侵蚀敏感性评价结果与水土流失现状空间分布走势大致相符,为此应重视和预防水土保持工作。     

青海湖流域土壤侵蚀敏感性评价

以青海湖流域为研究区,根据《生态功能区划技术暂行规程》,选择降雨侵蚀力、地形起伏度、土壤质地、植被类型作为土壤侵蚀敏感性的评价指标,在ArcGIS支持下生成单因子敏感性评价图,在此基础上基于ArcCIS的空间叠加分析功能,对土壤侵蚀敏感性进行综合评价.结果表明:研究区域内土壤侵蚀中度敏感区域占大部分,达到62.02％;高度敏感区域其次,为20.82％;轻度敏感区域和极敏感区域较少,分别为16.92％和0.24％.其中,对土壤侵蚀敏感性较高的地方主要有天峻县西北部和海晏县东部.     

左江流域土壤侵蚀敏感性评价研究

以通用土壤流失方程(USLE)为基础,结合左江流域的自然环境特征,选择降雨侵蚀力(R)、地形(LS)、植被覆盖(C)与土壤质地(K)4个因子,建立流域土壤侵蚀敏感性评价指标与分级标准。在GIS软件支持下通过多因子叠加计算得到流域土壤侵蚀敏感性评价结果,将土壤侵蚀敏感性划分为弱敏感、轻度敏感、中度敏感、高度敏感、极敏感5个等级,并分析各等级的空间分布格局。结果表明:土壤侵蚀敏感性较高的区域主要分布在流域西北部的岩溶石山地区,而中部、南部的河谷平原、盆地、丘陵谷地、台地等地势相对平缓的区域敏感性较低。     

基于GIS和USLE的九龙江流域土壤侵蚀量预测研究

探讨了GIS和USLE相结合预测南方中等尺度流域土壤侵蚀量、标识流域土壤侵蚀严重区域。运用GIS建立九龙江流域基础地理数据库，利用ARC／INFO的栅格数据空间分析功能，根据USLE土壤侵蚀预测模型对数据库进行图形运算，预测了九龙江流域的土壤侵蚀量。结果表明，流域的年均侵蚀模数为2730．3t／km^2，侵蚀强度属中度。占流域面积85．72％的区域土壤侵蚀强度在中度以下。这一区域对流域土壤侵蚀量的贡献率为58．26％，而流域41．74％的侵蚀泥沙来自于占流域面积14．28％的强度以上侵蚀区域。在流域侵蚀强度的空间分布上，8个子流域属中度侵蚀区，其中船场溪、花山溪和雁石溪三个子流域侵蚀强度较大；6个子流域属轻度侵蚀区，其中漳州平原的龙海和浦南两子流域侵蚀强度最弱。     

南方红壤侵蚀区典型小流域土壤侵蚀敏感性研究

选取降雨侵蚀力、地形坡度、植被覆盖度、土壤类型和土地利用5个因子作为评价指标,借助ArcGIS空间分析功能,评价了南方红壤侵蚀区朱溪小流域的土壤侵蚀敏感性。结果表明:(1)流域内土壤侵蚀以敏感级别面积最大,占总面积的55.96%;其次为轻度敏感,占38.62%;高度敏感和不敏感分布较小,分别占4.22%和1.20%;而极敏感区面积极小,仅占0.001%;(2)流域东部、中部和西部地区土壤侵蚀敏感性都以轻度敏感和敏感占绝对比例,不敏感和高度敏感比例很小,极敏感区都分布在中部,但东部敏感性总体上高于中部和西部;(3)土壤侵蚀敏感性与土壤侵蚀现状在空间分布上总体吻合度不高,土壤侵蚀敏感性以敏感级别比例最大,而土壤侵蚀强度却以微度侵蚀为主,其主要原因是人类活动的影响。     

辉发河流域景观格局与土壤侵蚀的关系研究

为分析景观格局对流域土壤侵蚀的影响,本文应用基于GIS的修订通用土壤流失方程(RUSLE),计算了吉林省中低山水蚀区辉发河流域的土壤侵蚀量。选择聚集度、Shannon多样性等6个景观指数,在RS、GIS和Fragstats软件平台下得到两个尺度的土地利用数据和二级土地利用类型的景观指数数据。以流域内29个子流域为样本,用SPSS软件计算侵蚀模数和景观指数的相关性。把29个子流域分为低强度侵蚀区和高强度侵蚀区,分别探讨景观格局对低、高强度侵蚀区土壤侵蚀的影响。结果表明:(1)辉发河流域的土壤侵蚀主要为微度侵蚀和轻度侵蚀,占流域总面积的90.27%。流域平均侵蚀模数为13.89 t/hm~2·a.为轻度侵蚀,但远超过土壤容许流失量。(2)在各种植被类型区中,草地的侵蚀较为强烈,平均侵蚀模数为31.28 t/hm~2·a,高出流域平均侵蚀模数125%,侵蚀贡献水平达到1.74.成为辉发河流域土壤侵蚀的风险区。(3)6个景观指数与侵蚀模数间均存在显著的相关性,除斑块密度外,均与土壤侵蚀模数高度相关。其中聚集度与侵蚀模数的相关性最大,相关系数为—0.602,聚集度和侵蚀模数间有较强的非线性关系。(4)研究区低、高强度侵蚀区的景观格局对土壤侵蚀的影响不同,在低强度侵蚀区的影响更为显著。     

基于GIS和USLE的龙墩水库小流域土壤侵蚀评估研究

本研究以南京市高淳区龙墩水库流域为研究对象,利用通用土壤流失方程(USLE)模型与地理信息系统(GIS)技术结合的方法对流域土壤侵蚀进行模拟预测。结果表明:整个流域年均土壤侵蚀模数为4 343.46 t/km~2,属中度侵蚀。整个流域微度和轻度侵蚀所占面积比例相对较大,两者所占面积比例之和超过了63%,极强度和剧烈侵蚀虽然所占面积较小,但却产生了超过了70%的侵蚀量。不同土地利用类型中土壤侵蚀强度差异较大,年均侵蚀模数旱田草地水田林地,侵蚀量旱田水田草地林地。通过GIS将整个流域划分为13个子流域,子流域4、5、10由于区域内大部分是旱田,土壤侵蚀模数较大,为流域内土壤侵蚀的关键源区,子流域10侵蚀模数和侵蚀量都比较大,应该重点关注;而子流域1、9和12由于侵蚀总量较大,也应该保持一定的关注。所有子流域土壤侵蚀量都主要来自高强度侵蚀等级,其中以剧烈侵蚀为主。因此,控制土壤侵蚀应该优先考虑高强度侵蚀等级区域。     

降雨和植被因子对延河流域土壤侵蚀影响的定量评估

[目的] 进一步明确降雨和植被因子在土壤侵蚀过程中的作用,为水土保持措施的制定和生态工程的成效评价提供科学依据。[方法] 基于气候数据、Landsat遥感影像和DEM数据,通过设置“自然状态”、“降雨因子（降雨侵蚀力R）固定—植被因子（植被覆盖管理因子C）变化”和“C固定-R变化”3种情景,利用修正通用土壤侵蚀方程（RUSLE）分析2000—2018年延河流域土壤侵蚀强度时空动态,并定量评估降雨和植被因子对土壤侵蚀的相对贡献。[结果] ①在自然状态和R固定-C变化的情况下,2000—2018年延河流域土壤侵蚀模数均呈现下降的趋势,而在C固定-R变化的情况下,土壤侵蚀模数呈现上升的趋势;②2000—2018年,在自然状态和R固定-C变化的情景中,延河流域强烈、极强烈和剧烈土壤侵蚀的面积均呈现下降的趋势,主要分布在延河的中、下游地区;③在2000—2018年,植被因子有效地抑制了土壤侵蚀强度的增加,其正向贡献率为77.20%,而降雨因子则对控制土壤侵蚀起负作用,贡献率为22.80%。[结论] 植被因子是延河流域土壤侵蚀量下降的主导和控制因子,上游地区土壤侵蚀强度仍较高,未来应加强水土保持措施,合理配置植被资源。