贵州省喀斯特山区水土流失遥感信息模型的建立

选择贵州省喀斯特山区17个闭合流域的降水强度和径流强度、土壤颗粒粒径与土层厚度、坡面坡度、地面植被的覆盖度等自然因素作为参数,借助于SPSS软件,运用多元统计学的方法,建立了水土流失的动力遥感信息模型,对贵州省喀斯特山区水土流失进行了预测。     

白龙江流域地势起伏度与微观地形因子之间的关系探讨

基于SRTM-DEM数据,以青藏高原东缘白龙江流域33个子流域为例,利用Arc GIS的邻域分析及均值变点分析方法确定了白龙江流域地势起伏度提取的最佳分析窗口面积,并分析了子流域地势起伏度与坡度、坡度变率、高差等微观地形因子之间的关系,结果表明:白龙江流域地势起伏度的最佳分析窗口面积为2.340 9 km2;白龙江不同子流域的地势起伏度可依据流域高差、平均坡度、平均坡度变率等微观地形因子建立相应的计算模型。     

中国地形起伏度的提取及在水土流失定量评价中的应用

基于全国 1:10 0万的栅格数字高程模型 ( DEM)数据 ,在 ARC/ INFO的 GRID模块支持下 ,利用窗口分析方法 ,经过采样统计 ,确定中国水土流失地形起伏度的最佳分析窗口大小为 5 km× 5 km;基于 5 km× 5 km的分析窗口 ,提取了中国水土流失地形起伏度 ,完成了中国水土流失地形起伏度制图 ;最后对中国水土流失地形起伏度进行了适用性分析 ,并将其初步应用于中国潜在水土流失评价     

基于DEM和均值变点法的措勤县地形起伏度分析

地形起伏度能够反映特定区域的地势起伏特征,采用均值变点法可以有效确定地形起伏度的最佳分析窗口。利用措勤县ASTER GDEM 30 m分辨率高程数据,在GIS平台支持下,通过Python编程,采用邻域分析法在不同窗口大小下提取地形起伏度,运用均值变点法确定措勤县最佳分析窗口。研究表明：(1)措勤县最佳分析窗口为27×27的矩形单元,分析窗口面积为0.656 1 km²。(2)措勤县地形起伏度范围为0～688 m,将其分为5类,起伏度值为70～200 m的丘陵地形和200～500 m的小起伏山地地形为措勤县主要地形,占比分别为37.62%和33.24%;起伏度值为30～70 m的台地地形和0～30 m的小起伏平地地形,占比分别为16.22%和12.57%;地形起伏度值为500 m以上的中起伏山地地形面积最小,占比为0.35%。     

中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度确定

[目的]确定中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度并进行地形分级,明确区域地形结构特点并进行地貌结构划分。[方法]以ASTER GDEMv2数据为基础,通过Python模块编程,利用窗口分析方法提取西南地区各典型地貌以及整个区域n×n(n=2,3,4,…,181,182,183)窗口下的平均地形起伏度,进而采用均值变点分析方法确定最佳统计窗口。[结果](1)西南地区地形起伏度的最佳分析尺度为2.43km^2;(2)区域地形起伏度以中小起伏为主,其中小起伏(200~500m)占38.68%,中起伏(500~1 000m)占23.58%;(3)从空间分布来看,西南地区的地形起伏度呈现中部高,东南部次之,西北部和东北部较低的特征。[结论]以2.43km^2为最佳统计窗口提取的西南地区地形起伏度符合区域地形起伏特征,同时较好地兼顾了各地貌类型的起伏特点。     

地形因子对喀斯特坡面水土流失影响的机理研究

[目的]通过对贵州喀斯特高原山地、盆地和峡谷3种典型地貌单元水土流失机理的研究,揭示坡度、坡长、坡形、坡位、坡向和微地形等地形因子对区域水土流失的影响,为综合防治喀斯特地区水土流失提供理论依据。[方法]基于标准径流场监测和侵蚀基线法对3种地貌单元进行多年水土流失监测,运用Excel和SPSS统计软件对数据进行分析。[结果]坡度是最直接影响坡面水土流失的态势因子,土壤侵蚀量是随坡度增加而增大,25°为临界坡度;喀斯特坡面的坡长对水土流失的影响并不明显;坡形通过坡位和坡向来影响水土流失,坡位对水土流失的影响规律表现为:坡面下部坡面中部坡面上部,向阳坡的土壤侵蚀大于背阴坡;微地形对水土流失的影响非常明显,凸出地段常被侵蚀,凹陷带常形成堆积。[结论]影响喀斯特地区水土流失的机理是多种因素联合作用,地形因子相互影响共同控制着喀斯特坡面水土流失的发生与变化趋势。     

基于地形起伏度的贵州省景观空间格局分异特征

该文基于DEM数据提取贵州省地形起伏度,利用TM遥感影像数据的解译结果,运用GIS技术和景观格局分析软件包Fragstats,对贵州省的景观空间格局随地形起伏度的分异特征进行了分析。结果表明:贵州省景观格局随地形起伏度的空间分异特征显著。地形起伏度较低的区域由于人类活动频繁,改变自然景观的力度较大,景观形状差异性大而且比较破碎,景观类型复杂多样,尤其是丘陵地区,各种景观类型相互交错,景观具有较强易变性,但是其多样性丰富,各景观类型之间的连通显著;而在地形起伏度较高的地区,景观类型较为单一,优势景观明显,景观结构相对简单,各类景观之间的连通性较差。除此之外,在不同的地形起伏度带,各类景观内部的差异性较强,在地形起伏度较小的区域,林地、草地等景观类型斑块形状差异较大,连通性不好,聚集度也较小,而聚落、旱地等景观的斑块形状较为规整,连通性也较好,聚集度较高;地形起伏度较大的地区,林地、草地、石漠化等景观类型的斑块形状较为规整,破碎程度较低,连通性较好,景观布局也较为均匀,但是水田、旱地等景观斑块分布零散,景观内部连通性较差。     

基于变点分析法提取废弃采石场地形起伏度的方法

地形起伏度是废弃采石场水土保持治理和生态重建的重要地形指标之一。以0.5m,0.7m,1m,1.5m等12种不同水平分辨率DEM为数据源,采用GIS的窗口递增分析法和均值变点分析法对12种不同分辨率DEM的地形起伏度的最佳分析窗口进行了分析。结果表明:12种不同分辨率的最佳分析窗口都是为9×9网格,相应地提取地形起伏度的最佳统计面积与其相应的水平分辨率关系比较密切,呈幂函数的关系。以0.5m水平分辨率的DEM数据提取地形起伏度的最佳分析窗口面积为20.25m~2,并计算出大于5m地形起伏度的区域占总面积的13.12%。均值变点分析法确定地形起伏度也同样适用于废弃采石场的地形分析。     

起伏地形对气温时空分布的影响——以重庆市为例

[目的]基于GIS技术等分析起伏地形下气温的时空分布及其变化,为研究区域生态环境、农业区划及气候变化等提供借鉴和参考。[方法]以重庆市为例,利用34个气象站点1971—2010年历年平均气温资料,通过在气温与经纬度、海拔高度、坡度和坡向等地理和地形因子之间建立模型,并在GIS平台基于高空间分辨率的DEM数据(100m×100m)对气温空间分布进行定量估算和三维模拟。[结果](1)近40a内不同年代际的平均气温与诸多地理和地形因子之间的复相关系数均在0.8以上。(2)近40a内的年平均气温呈现出先降后升的变化。(3)绝大部分地区的年平均气温在近40a内均呈现增加趋势,且增加幅度表现为:渝东南渝东北渝西。[结论]起伏地形下气温的空间分布与诸多地理和地形因子之间的相关关系显著,且基于高空间分辨率的DEM数据利用GIS的三维模拟技术能够直观鲜明的体现出起伏地形下气温的空间分布及其变化特征。     

喀斯特地区石漠化与地形坡度的关系分析——以贵州省清镇市为例

喀斯特地区土地的石漠化与地层岩性、河流切割、土壤侵蚀、坡度及人类活动等有关。主要从地形坡度方面来分析喀斯特地区石漠化的成因,并以贵州高原的清镇市为例,结合石漠化的相关数据,采用GIS技术,对地形坡度与喀斯特地区石漠化进行空间相关分析,最终得出喀斯特地区石漠化与地形坡度的相关关系。研究得出,地形坡度陡、人类活动频繁的地区石漠化面积最大,石漠化程度高；地形坡度小,人类活动少的地区石漠化面积最小。因此地形坡度与石漠化的级别和分布有密切关系。     

陕西省地形起伏度最佳计算单元研究

[目的]确定陕西省地形起伏度最佳计算单元,分析地形起伏度的空间分布规律,为地貌类型划分提供基础数据。[方法]以陕西省90 m×90 m的航天飞机雷达地形测绘使命(SRTM)数字高程模型(DEM)数据为基础,首先利用邻域统计分析法〔矩形邻域选取2×2,3×3,4×4,…,35×35共34个不同大小的邻域窗口,圆形邻域窗口选取20个(邻域半径R为2~21)〕对陕西省地形起伏度进行提取,然后统计不同矩形窗口和圆形窗口下的各种地形起伏度类型所占面积比例,接着运用均值变点分析法计算最佳计算单元,最后完成陕西省地形起伏度分级图的绘制,并对地形起伏度特征进行分析。[结果]不同地形起伏度类型所占面积比例的变化各有不同。按矩形邻域计算的地形起伏度最佳计算单元为12×12,对应面积为898 704m2,按圆形邻域计算的地形起伏度最佳计算单元为R=8,对应面积为1 254 191.4m2,这说明在使用邻域分析法提取地形起伏度时,采用圆形邻域有别于采用矩形邻域。陕西省地形总体较平缓,主要以小起伏、中起伏为主。[结论]简单实用的均值变点分析法,是确定最佳计算单元的一种较为理想的方法。     

地表起伏度对农业生态环境的影响

我国是一个多山的国家,地表起伏区域特征明显,对当地交通、水利、林业、地质灾害防治等都有较大影响,尤其是对农业生态环境影响最为显著。以全国各省(市、区)地表起伏度的计算结果及农业数据为基础,研究地表起伏度对农业生态环境的影响,结果为:随着地表起伏度的增加,农业受灾及成灾面积增加、单个水库平均容积减小、农村面源污染治理滞后、荒山造林面积增大、水土流失量和水土流失治理面积增加。     

喀斯特山区生态脆弱性与经济贫困的耦合关系——以贵州省荔波县为例

[目的] 对贵州省荔波县的生态脆弱性与经济贫困的耦合关系进行研究,为该区域的生态环境建设和经济发展提供科学参考。[方法] 以荔波县为例,以行政村为评价单元,采用敏感性—恢复力—压力度（SRP）的概念模型构建生态脆弱性评价指标体系,并从经济和社会两个维度,构建村级尺度上的经济贫困的评价指标体系,建立荔波县生态脆弱性和经济贫困耦合模型,由此分析生态脆弱性和经济贫困耦合协调度及其空间分布。[结果] ①荔波县的轻度脆弱和中度脆弱行政村比例较大,中部和南部的生态脆弱性相对较高,东北部的生态脆弱性相对较低。②荔波县中度贫困所占的行政村比例最大,较重度和重度贫困主要分布在东北部和南部。③将荔波县的生态脆弱性与经济贫困的耦合关系分为6种类型,协调同步型的行政村比例仅占10.6%,协调环境滞后型行政村比例最多,主要分布在西部。[结论] 荔波县的生态脆弱性与经济贫困的耦合协调度整体较低,未来发展中,要协调好环境的保护与经济的发展两者之间的关系,促进区域的可持续发展。     

基于DEM的地形起伏度算法的比较研究

地形起伏度是描述宏观地形变化状况的地形因子,可作为区域水土流失评价的地形指标之一。基于全国1000 m分辨率DEM分别选取黄土高原、四川盆地、横断山区、东南丘陵、山东丘陵、东北地区6个典型样区,采用局地高差法、局地标准差、表面积与投影面积比、RUGN法、矢量法、RDLS(地表起伏度)6种算法进行起伏度的提取,对提取结果进行了对比分析,并对各种算法的提取结果进行了信息容量计算。结果表明,局地标准差和局地高差法是两种相对较好的提取起伏度的方法,且针对不同的地形区,不同起伏度算法也具有各自的适宜性。     

基于ASTERGDEM数据的湖北省地形起伏度及其与人口和经济的关系研究

[目的]探讨湖北省地形起伏度及其与人口和经济的定量关系,为制定合理的人口经济政策、引导人口经济合理布局和治理生态环境等方面提供科学依据。[方法]采用邻域分析法、均值变点法等方法,确定湖北省地形起伏度最佳统计单元,根据分级标准绘制湖北省地形起伏度分级图,并分析地形起伏度对研究区人口和经济分布的影响。[结果]湖北省地势整体上以平原、丘陵为主,平原地貌类型主要分布在江汉平原,丘陵主要分布在黄冈北部、咸宁、黄石南部、鄂西北和鄂西南大部,两者占湖北省面积的70%。随着地形起伏度的增加,县域人口密度和经济密度逐渐降低,呈显著负相关,而且县域地形起伏度越小,人口密度和经济密度在垂直方向越分散。[结论]地形起伏度与县域人口密度和经济密度有负相关性,对区域人口和经济分布有一定的影响。     

基于坡度等级的喀斯特山区石漠化与水土流失相关性研究——以贵州省盘县为例

为了定量分析不同坡度等级下石漠化与水土流失之间的相关性,为县域生态环境治理与修复提供科学理论依据,以贵州省盘县为研究区,在遥感与地理信息系统技术支持下,以ALOS遥感影像、岩性及1∶50 000地形图等为基础数据源,采用遥感解译方法、表面分析及地图代数原理,提取出石漠化与水土流失的各指标因子。通过ArcGIS空间分析及相关性分析模型,从不同坡度等级下分析盘县石漠化与水土流失的相关性。结果表明:盘县石漠化面积为1 008.45km~2,占总面积的24.9%,已发生石漠化等级以轻度、中度和强度为主,分别占盘县石漠化面积的45.47%,29.67%,20.29%;水土流失面积为521.05km~2,占总面积的12.85%,已发生水土流失等级以轻度和中度为主,分别占盘县水土流失面积的67.75%和17.36%。石漠化与水土流失发生区坡度以5°~35°为主,分别占石漠化与水土流失面积的85.08%与82.45%。当坡度8°时,石漠化与水土流失等级、水土流失与石漠化等级存在负相关关系。当坡度为8°~35°时,已石漠化与已水土流失面积均呈现出先减小后增加再减小的趋势。当坡度35°时,石漠化与水土流失等级在强烈侵蚀等级以下表现为负相关,超过强烈侵蚀为正相关;而水土流失与石漠化等级在轻度石漠化等级以下表现为正相关,超过轻度石漠化为负相关。     

四川省地形起伏度与人口/经济的空间自相关关系

[目的]分析四川省地形起伏度与人口经济的空间关系,为区域人口合理布局、经济格局优化提供参考依据。[方法]以ASTER GDEM数据为基础,通过均值变点法确定四川省地形起伏度最佳统计单元,分析地形起伏度的分布特征;通过空间自相关分析法探讨地形起伏度与人口/经济的空间关系。[结果]四川省地形以山地和丘陵为主,整体呈现西高东低的趋势。地形起伏度与人口/经济呈空间负相关,聚集特征显著。甘孜、阿坝、凉山自治州是高地形起伏度,低人口分布,低经济水平地区;成都市是低地形起伏度,高人口分布,高经济水平地区;南充市南部县、阆中市等是低地形起伏度,高人口分布,低经济水平地区;攀枝花市仁和区、甘孜州石渠县等因自然资源或地理位置因素,地形对人口或经济影响不明显。[结论]四川省地形起伏度与人口经济呈空间负相关,但这种关系因地而异。     

波状起伏台地黑土区坡耕地水土流失治理——以克山县古城项目区为例

波状起伏台地黑土区因其主要耕作土壤为肥力较高的黑土、黑钙土和草甸土,被视为我国北部粮仓的主要支柱。然而,日趋严重的水土流失,逐渐威胁到黑土的持续利用,乃至粮食安全。通过综合调查和典型小流域比选,分析了古城项目区水土流失类型、成因和危害,明确了坡耕地水土流失治理措施配置。     

基于地形起伏度的江西省人口-经济格局变化分析

[目的]对江西省人口-经济格局变化进行分析,为新常态下区域层面的人口与资源环境协调发展提供量化依据。[方法]基于江西省数字高程数据,运用ArcGIS技术,采用窗口分析法,提取江西省地形起伏度,系统分析地形起伏度的空间分布规律及其与人口、经济的相关性。[结果](1)江西省的地形度以低值为主,88%的县域地形起伏度小于0.5,东、南、西部3面高,中部和北部低,在空间分布上呈现U形特征;(2)江西省人口、经济集中度总体上北高南低,人口向地势较为平坦的北部区域集聚明显,经济整体向北部鄱阳湖生态经济区集聚;(3)江西省2000—2010年10a间,受地形起伏度影响,起伏度小于0.25的区域人口集中度的比重由2000年的59.23%增加到60.47%,相应地经济集中度所占比重由2000年的72.80%增加到75.49%。[结论]江西省地形起伏度与人口、经济存在较强的负相关性,区域人口、经济表现出随地形起伏度下降而增加的趋势。     

喀斯特地区降水量空间插值方法对比——以贵州省为例

利用贵州省17个气象站1960—2018年降水资料,采用反距离权重法(IDW)、普通克里金法(OK)、样条函数插值法(Spline)、趋势面插值法(Trend)4种方法,按多年平均、月平均、最大3个月及最小3个月不同降水量指标进行分析,对贵州省降水量空间插值模拟结果进行了交叉检验.结果表明:4种方法的年均降水插值精度和...