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相似文献
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1.
风蚀气候侵蚀力演变是影响植被生长的重要因素,基于GIMMS NDVI3gV1.0数据以及气候数据,并结合多情景分析法、敏感性分析法,分析了1981-2010年中国北方风蚀气候侵蚀力演变及其对植被变化的影响。结果表明:(1)1981-2010年,风蚀气候因子指数多介于10~100,均值为29.4,侵蚀力水平一般。其基本特征是由东至西逐渐减弱,由南至北逐渐减弱。(2)1981-2010年,中国北方风蚀气候侵蚀力整体上呈下降趋势,其变化主要受风速影响,二者相关系数高达0.95。(3)植被动态对风蚀气候侵蚀力演变的响应具有典型的空间异质性,多数沙区表现为风蚀气候侵蚀力减少导致植被增加。(4)不同沙区植被变化对风蚀气候侵蚀力演变的响应程度不同,河套平原、塔里木盆地等沙区植被动态对风蚀气候侵蚀力演变较为敏感,伊犁盆地、乌兰察布以及阿拉善高原等沙区则敏感性较小。  相似文献   

2.
气候变化背景下吉林省风蚀气候侵蚀力时空特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用吉林省50个气象站1961—2015年的观测资料,计算了吉林省不同区域的风蚀气候因子指数,并分析其变化特征及其影响因子。结果表明:风蚀气候因子指数C值从1月开始逐渐升高,在4月达到最高,7月最低。C值在季节变化上表现为春季冬季秋季夏季。全年尺度上,C值呈显著的降低趋势(p0.001),倾向率为-18.7/10a。春季、秋季和冬季C值降低趋势显著(p0.001),夏季C值降低趋势不显著。年代际变化上,C值在近5a最低。风蚀气候因子指数呈由西向东逐渐递减的空间分布,西部风蚀气候侵蚀力最强,中部次之,东部最弱。吉林省各站风蚀气候因子指数均呈降低趋势,降低最显著的站点主要分布在中部。风速是西部风蚀气候因子指数的主要气候影响因子,大风日数是中部和东部的主要气候影响因子。  相似文献   

3.
雷杨娜  李明  程路 《水土保持研究》2023,30(3):47-54,61
[目的]研究陕西省不同区域降雨侵蚀力和风蚀气候侵蚀力的时空分布特征、突变特征和周期特性等,为陕西水土流失防治和生态建设提供科学依据。[方法]利用陕西省96个气象站1981—2020年气象观测资料计算了全省降雨侵蚀力和风蚀气候侵蚀力,采用气候趋势分析、空间插值、M-K检验、小波分析等方法,分析了陕西省风蚀、水蚀气候侵蚀力时空分布特征、突变和周期特征等。[结果](1)全省1981—2020年降雨侵蚀力为2 719.6 MJ·mm/(hm2·h),空间差异性较大,呈现南高北低的空间分布。陕西省风蚀气候侵蚀力为3.18,呈现北高南低的空间分布特征。(2)近40年陕西省降雨侵蚀力年际波动较大,呈现微弱上升趋势,但未通过显著性检验。全省降雨侵蚀力经历了先减小后增大的变化趋势,目前处于降雨侵蚀较大的年代。陕西省风蚀气候侵蚀力年际波动较大,但无显著变化趋势。风蚀气候侵蚀力近40年先增强后减弱,大部分地区风蚀气候侵蚀力在20世纪90年代最强,目前处于最弱的年代。(3)降雨侵蚀力主要以6—9月较大,最大值出现在7月,风蚀气候侵蚀力则以冬春两季较大,4月最大,二者具有明显的非同步性。(...  相似文献   

4.
近50年青海省风蚀气候侵蚀力时空演变趋势   总被引:5,自引:1,他引:4  
利用青海省43个气象站1961—2010年的观测资料,选择联合国粮农组织给出的风蚀气候因子指数计算公式,计算了青海省风蚀气候因子指数值,以此阐述了风蚀气候侵蚀力的基本特征。结果表明,多年平均风蚀气候因子指数C值得分布范围为-12.9~160.1,整个青海省的平均值为32.4;从空间分布来看,C值由西北部向东南部呈减小趋势,最大值出现在柴达木盆地的茫崖;风蚀气候因子指数具有显著的月际和季节变化,春季最大,冬季次之,夏季最小;近50 a来风蚀气候因子指数总体上呈现减小趋势,说明风蚀气候侵蚀力在降低;风蚀气候侵蚀力主要受风速的制约,与降水和沙尘暴日数的关系不显著。  相似文献   

5.
中国干旱半干旱地区风蚀气候侵蚀力的计算与分析   总被引:29,自引:3,他引:29  
该文通过比较选择了联合国粮农组织所提出的风蚀气候因子指数计算公式,利用233个台(站)的气候资料,首次计算了我国干旱半干旱地区的风蚀气候因子指数值,以此阐述了我国干旱半干旱地区风蚀气候侵蚀力的基本特征,并就与风蚀气候因子有关的若干分析和探讨。  相似文献   

6.
中国北方风蚀水蚀侵蚀动力时空分布特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
以中国北方15省为研究对象,收集了研究区内长时间序列气象数据349站,计算了降雨侵蚀力和风蚀气候因子指数,采用半方差函数和基尼系数等指标,系统分析了风蚀动力和水蚀动力的时空分布格局。结果表明:(1)中国北方降雨侵蚀力平均值为1 652.90MJ·mm/(hm~2·h·a),风蚀气候因子指数平均值为70.12,降雨侵蚀力在空间分布上呈中等程度变异,而风蚀气候因子指数为强变异。(2)降雨侵蚀力具有强烈的空间相关性,而风蚀气候因子指数具有中等的空间相关性。风蚀气候因子指数总体表现北方高南方低,中部高,东西较低,而降雨侵蚀力的空间分布从东南向西北呈递减趋势。(3)风蚀气候因子指数和降雨侵蚀力具有明显的非同步性,风蚀气候因子指数的年内分布较为均匀,而降雨侵蚀力的年内分布极不均匀。研究结果可为我国北方风蚀水蚀综合治理提供一定参考。  相似文献   

7.
为评估东北地区风蚀气候侵蚀力及其对区域气候变化的响应,基于东北地区66个气象站点1981—2019年气象数据,采用风蚀气候侵蚀力计算方法,解析东北地区风蚀气候侵蚀力空间分布特征、时间变化趋势及其对气候变化的响应。结果表明:近39年(1981—2019年),东北地区风速和相对湿度呈下降趋势,降水量呈波动增加趋势,气温呈上升趋势;风蚀气候侵蚀力整体呈西高东低趋势,全区平均为18.8,空间变化范围为0.9~63.8;春、夏、秋和冬季的风蚀气候侵蚀力分别为10.4,1.4,4.1和2.9;全区年风蚀气候侵蚀力平均每10年减小3.71,春、夏、秋和冬季平均每10年分别减小2.05,0.24,0.96和0.44;风蚀气候侵蚀力有明显的空间性(西高东低)和季节性(春季高,夏季低)。39年来,全年及四季的风蚀气候侵蚀力整体呈下降趋势。研究结果可为不同农业种植区土壤风蚀防治提供理论依据。  相似文献   

8.
最近30年河龙区间降雨侵蚀力的时空演变特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
为准确定量评估代表降雨引起土壤侵蚀潜在能力的指标——降雨侵蚀力,收集黄河中游河龙区间各县共96个气象站点1981—2010年的日降雨资料,基于半月降雨侵蚀力模型对区间半月、月、季节、年尺度上降雨侵蚀力的时空变化特征进行评价。结果表明:1)7月下半月、8月和夏季的降雨侵蚀力分别在相应的时间尺度上最大,年均降雨侵蚀力在空间上从西北到东南呈增加趋势;2)河龙区间年降雨侵蚀力总体呈下降趋势,减少的面积占区间总面积的68.45%,7月上半月降雨侵蚀力的减少对区间年降雨侵蚀力的减少贡献最大;3)年降雨侵蚀力增加的地区主要集中于河龙区间西北部和东南部,7月上半月降雨侵蚀力呈增加趋势的面积仅占总面积的1.12%。  相似文献   

9.
基于风蚀模型的宁夏土壤风蚀特征及影响因素   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了阐明宁夏土壤风蚀情况,基于第一次全国水力普查中推荐的风蚀经验模型,通过野外土壤采样及风洞试验修正模型参数,运用遥感、地理信息系统技术,对2000—2015年土壤风蚀强度时空变化特征进行分析,运用变异系数法确定各影响因子权重,明确影响风蚀的主要因子。结果表明:空间分布上,微度、轻度风蚀的区域分布在石嘴山市西部,银川市西部和东部,吴忠市中北部,中卫市中部,固原大部分地区,中度及以上风蚀的区域分布在沙坡头区、灵武市、盐池县、平罗县、兴庆区、贺兰县、金凤区的沙地、荒漠地区;时间序列上,研究期间风蚀发生总面积和风蚀强度整体呈下降趋势;按风蚀地类分,风蚀强度排序为:沙地>耕地>裸地>草地>林地,平均风蚀强度分别为:47.39t/(hm2·a),5.77t/(hm2·a),1.82t/(hm2·a),1.48t/(hm2·a),1.00t/(hm2·a);银川、吴忠、固原、中卫的风蚀强度的主要影响因子为土壤湿度,次要影响因子为植被覆盖度,石嘴山风蚀强度的主要影响因子为超过起沙风速累积时间。  相似文献   

10.
基于大连市1964—2014年21个气象站点平均月降水量,估算其降雨侵蚀力,应用Arc GIS的kriging空间插值功能及地统计分析模块中的趋势分析方法,分析了大连市降雨侵蚀力时空分布规律,结果表明:在选取的3个典型站点中,大连站1964—2014年的降雨侵蚀力呈现增加趋势,瓦房店站呈减少趋势且下降幅度明显,而庄河站变化相对较小;大连市降雨侵蚀力呈自西南向东北递增的空间分布格局,不同站点降雨侵蚀力数据差值较大。  相似文献   

11.
研究重庆降雨侵蚀力(RE)和侵蚀力密度(ED)的时空变化,有利于开展土壤侵蚀防治和水土流失风险评估。利用1961—2020年重庆34个气象站的逐日降雨数据、TM遥感影像资料,采用日降雨侵蚀力模型、Mann-Kendall非参数检验、变异系数、克里金插值、叠加分析等方法,对降雨侵蚀力和侵蚀力密度进行时空分析,对重庆土壤侵蚀强度进行空间分析。结果表明:(1)重庆年平均降雨侵蚀力为5 672.32(MJ·mm)/ (hm2·h·a),年平均侵蚀力密度为4.94 MJ/(hm2·h·a),各季节平均降雨侵蚀力和侵蚀力密度的变化趋势基本一致;(2)年降雨侵蚀力和侵蚀力密度值均呈现渝东北最大,渝东南次之,渝西最小的规律。季节降雨侵蚀力和侵蚀力密度集中在夏季,表现为降雨侵蚀力渝东北最高,侵蚀力密度渝东最高;(3)重庆2020年土壤侵蚀强度以微度侵蚀为主,其次为轻度、中度、强度、极强度和剧烈侵蚀;(4)降雨侵蚀力、侵蚀力密度的侵蚀风险等级空间分布和土壤侵蚀强度等级空间分布相似,高值均出现在渝东北和渝东南地区。研究结果有助于管理者制定水土保持措施,有效防治重庆地区的水土流失。  相似文献   

12.
[目的] 降雨侵蚀力可以反映降雨对土壤侵蚀的潜在作用,是评价区域土壤侵蚀风险的重要指标。分析北京市1981—2020年降雨侵蚀力时空变异特征,对科学评估和防治区域水土流失风险具有重要意义。[方法] 基于1981—2020年北京市及周边地区119个雨量站点逐日降水数据,采用Kriging插值、Mann-Kendall非参数检验、小波分析等方法对北京市年降雨侵蚀力和中雨(10~25 mm)、大雨(25~50 mm)、暴雨(≥50 mm)降雨侵蚀力的空间分布、趋势变化以及周期变化特征进行分析。[结果] 北京市1991—2020年年降雨侵蚀力范围为1 691.51~3 914.89 (MJ·mm)/(hm2·h·a),年降雨侵蚀力与大雨和暴雨的降雨侵蚀力的空间分布特征相似,与中雨的降雨侵蚀力的空间分布特征有所差异。空间整体上表现为从东北向周围递减的趋势。近40年来,北京中雨侵蚀力呈显著增加趋势,年降雨侵蚀力、大雨、暴雨以及夏季7,8月的降雨侵蚀力变化趋势均不显著,且均没有发生显著的突变。局部区域如密云、平谷一带的年降雨侵蚀力下降趋势相对较大。年降雨侵蚀力以及中、大、暴雨的降雨侵蚀力变化的主周期约为25年,且存在2~3次"低-高"交替变化。[结论] 研究结果可为北京开展水土保持工作、农业和生态保护等工作提供科学依据。  相似文献   

13.
昭平台水库是淮河上游一座重要的防洪工程,由于库区的水土流失造成的泥沙淤积严重,加强库区水土流失治理与监督监测尤为必要。而降雨侵蚀力的时空分布规律研究则是实现区域土壤侵蚀定量监测预报的重要基础。本文利用昭平台库区上游20年雨量站17年的资料对该区年降雨侵蚀力进行了分析研究,利用中汤代表站次降雨过程资料计算分析了区域降雨侵蚀力的年内分布特征。区内降雨侵蚀力年间变化规律同雨量变化总体趋势相同,并呈现4~5年的变化小周期,空间上从西南至东北逐渐减小,并形成一个高值区和一个低值区;年内R值集中分布于6~8月,占年R值75.4%,同月雨量的分布一样呈单峰型,最大值均出现于8月份。  相似文献   

14.
福建省水土流失的时空变化   总被引:1,自引:1,他引:0  
[目的]对福建省1990—2015年的水土流失进行动态监测和时空变化分析,为该区水土保持工作提供科学参考。[方法]以福建省为研究区域,基于USLE水土流失方程,结合GIS,RS等技术开展研究。[结果](1)福建省境内以轻度流失为主,水土流失主要分布在西部和东南部,中部和北部分布较少,在空间上呈现出东南沿海向西北内陆减少的趋势,25a来以轻/中度流失与微度流失的相互转化为主。(2)1990—2015年,福建省水土流失面积总体呈减少趋势,共减少了3 825.55km2,以轻度流失面积减少为主,尤其在2010年后,水土流失面积减少加快。相对于内陆地区,沿海地区水土流失改善明显。[结论]25a来福建省水土流失总体情况改善明显,水土流失治理取得了显著的成效。  相似文献   

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