沂蒙山区土壤侵蚀敏感性评价

根据沂蒙山区遥感影像解译和水土流失遥感调查数据等资料,在通用土壤侵蚀方程的基础上,选择降雨侵蚀力、土壤可蚀性值、坡度和植被覆盖等自然因子建立土壤侵蚀敏感性评价指标体系。利用GIS方法对影响土壤侵蚀敏感性的单因子进行计算,并将各因子进行栅格化。运用空间分析方法对沂蒙山区土壤侵蚀敏感性进行综合评价,将沂蒙山区土壤侵蚀敏感性分为极敏感区、高度敏感区、中度敏感区、轻度敏感区和一般敏感区5个等级区域,并分析了不同土壤侵蚀敏感区的空间分布。     

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。     

汶川地震重灾区土壤侵蚀敏感性评价

以通用土壤流失方程为基础,选择降雨侵蚀力、土壤可蚀性、地形起伏度、植被覆盖自然因子作为土壤侵蚀敏感性的评价指标,根据汶川地震重灾区自然环境特征,制定评价指标的分级标准,在GIS技术支持下生成单因子敏感性评价图,在此基础上基于ArcGIS的空间叠加分析功能,完成单因子的叠加运算,从而实现土壤侵蚀敏感性综合评价。结果表明:研究区土壤侵蚀敏感性以高度敏感和中度敏感为主,轻度敏感次之,不敏感和极敏感所占比例较小。空间上土壤侵蚀敏感性呈块状不连续分布,但侵蚀敏感性区域又相对集中,分布特征与地貌类型关系较大。针对不同的土壤侵蚀敏感等级,提出了相应的水土保持对策。     

重庆市土壤侵蚀敏感性评价

重庆市位于长江上游生态屏障的最前沿，其水土流失对整个长江流域生态安全和三峡水利枢纽工程的安全运行有着重要影响。依据1999年重庆市水土流失遥感调查结合水土流失观测资料，评价了重庆市土壤侵蚀强度及区域分布。根据USLE方程中5N因子对土壤侵蚀敏感性影响，建立了土壤侵蚀敏感性评价指标体系，对重庆市土壤侵蚀敏感性进行评价。结合GIS技术，分析了重庆市土壤侵蚀敏感性的空间分布，探讨了土壤侵蚀的敏感性原因，并提出了有关水土保持对策。     

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。     

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.     

桐柏大别山区土壤侵蚀敏感性评价及空间分布

 基于RS、GIS技术平台,以修正通用土壤侵蚀方程(RUSLE)为基础,探讨降雨、土壤、地形、植被等因子对土壤侵蚀敏感性的影响,建立桐柏大别山区土壤侵蚀敏感性评价指标和分级标准,分析评价土壤侵蚀敏感性,为桐柏大别山区土壤侵蚀防治和生态工程建设提供科学依据。结果表明:桐柏大别山区土壤侵蚀敏感性较高,中度及中度以上敏感面积占总面积的46.34%,轻度敏感和不敏感区分别占总面积的44.30%和9.36%;在空间分布上,土壤侵蚀敏感性呈由南向北减弱特征,敏感性较高的区域主要分布在金寨县、霍山县、岳西县、舒城县、商城县等中南部山区县,而北部平原区敏感性较低;土壤侵蚀敏感性分布与土壤侵蚀强度具有较高的一致性,即土壤侵蚀敏感性高的区域也是目前土壤侵蚀严重的区域,表明区域土壤侵蚀受自然因素影响很大,但在局部地区由于人类活动干扰不同则存在一定的差异。     

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。     

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的山东沂沭泗河流域土壤侵蚀敏感性评价

通过对土壤侵蚀问题形成原因和影响因素的分析,确定土壤侵蚀敏感性评价因子并对其进行敏感性分级。在G IS系统支持下,运用单因子敏感性评价和综合敏感性评价两种方法,对山东沂沭泗河流域土壤侵蚀敏感性及其空间分布进行了研究。     

北方生态脆弱区土壤侵蚀敏感性空间分异

榆林是我国北方农牧交错带典型的生态脆弱区,土壤侵蚀严重制约着榆林地区人类生存和社会经济的可持续发展。以通用土壤流失方程为理论基础,选取自然因素(包括降雨、地形和土壤因子)和人为参数(包括生物措施、农业措施和社会经济措施因子)构建评估指标体系。在完成单因子敏感性评价的基础上,利用GIS空间叠加分析功能,对榆林市土壤侵蚀敏感性空间分异特征进行了综合研究。结果表明:研究区土壤侵蚀敏感性以中敏感为主,低敏感和高敏感次之,不敏感仅有零星分布。空间上土壤侵蚀敏感性程度呈南部黄土沟壑区向北部风沙草滩区递减趋势,高敏感区主要集中在靖边、定边两县南端,东部黄河沿岸以及南六县的部分地区。修正后的土壤侵蚀敏感性评价结果与前人研究的土壤侵蚀分布规律趋于一致,充分说明人类活动对土壤侵蚀也产生了极大影响。因此,急需转变不合理的土地利用方式,加强水土流失治理和植被恢复,针对不同敏感区实施分区管理,有效控制研究区能源开发建设对土壤侵蚀潜在发生的影响程度。     

基于GIS的榆林市土壤风蚀危险度评价

土壤风蚀是土地沙漠化过程的重要组成部分和首要环节,对其危险度评价的最终目的在于有效地控制土壤风蚀.选取风力、植被、气温、降水、地形、土壤等因子,在ArcGIS 9.3平台支持下,建立土壤风蚀环境因子数据库,采用层次分析法(AHP)构建土壤风蚀危险度评价模型,对榆林市土壤风蚀危险度进行评价.结果表明:(1)基于GIS技术的土壤风蚀危险度评价可宏观地揭示该区域土壤风蚀危险度空间格局特征.(2)风力、植被、气温、降水、地形、土壤等因素控制着土壤风蚀空间分异格局.(3)榆林市土壤风蚀危险度空间分异格局呈带状分布,表现为危险度从西北向东南逐渐降低.     

地统计方法在土石山区土壤侵蚀空间变异性研究的应用

土壤侵蚀是一种复杂的空间随机分布现象,其影响因素多,对其做出合理有效的定量分析难度较大。近年来,GIS技术及地统计学的迅猛发展为我们攻克土壤侵蚀空间变异这一难题提供了可能。以西南土石山区水土保持项目为依托,尝试地统计方法在土壤侵蚀空间变异性研究的应用,建立了地统计学方法在土壤侵蚀空间变异性研究中应用的基本技术流程。以便其在小流域土壤侵蚀的定量评价、规划与治理以及动态监测等方面提供理论研究和实际应用。     

西藏高原土壤侵蚀敏感性空间分布

The Tibet Plateau, occupying the main part of Qinghai-Tibet Plateau and having an average altitude of 4 500 m, has geomorphological features that are unique in the world, with soil erosion being one of the main ecological problems. Thus the main objectives of the present research were to set up an efficient and simple way of evaluating spatial distribution of soil erosion sensitivity in the Tibet Plateau as well as the responses of soil erosion to changes of natural environmental conditions, and to indicate key regions where soil erosion should be preferentially controlled. Based on the Universal Soil Loss Equation （USLE）, the study applied geographic information system （GIS） technology to develop a methodological reference framework, from which soil erosion sensitivity could be evaluated. The impact of precipitation, soil, topography and vegetation on soil erosion was divided into classes of extreme sensitivity, high sensitivity, medium sensitivity, low sensitivity and no sensitivity. With the aid of GIS, the resultant map from overlaying various factors showed that soil erosion sensitivity had great discrepancy in different parts of the region. In the southeastern part of the Tibet Plateau there were mainly three classes of sensitivity, namely, extreme, high and medium sensitivity. However, the other two classes; low and no sensitivity, were dominant in the northwestern part.