三川河流域重点治理减沙效益分析

三川河流域自1983年列入全国八大重点治理区后,至1992年底止,10年新增治理面积1129km~2,流域累计治理程度达到57.6％。采用水文法与水保法分析该流域重点治理以来的减沙效益,前者的分析结果是,重点治理期间的年均输沙量较重点治理前减少59.03％,每毫米汛期降雨所产生的输沙量分别比1957～1972年、1957～1982年减少61.30％和52.23％;后者的分析结果是年均输沙量分别比1957～1972年、1957～1982年减少44.26％和55.18％。考虑到降雨变化对水文法分析产沙的影响,故10年重点治理期间较重点治理前多年平均输沙量年均减少约为50.0％。     

水土保持措施蓄水拦沙指标在三川河流域的应用

应用三川河流域所对应的不同降水条件、不同措施质量等级的水土保持蓄水拦沙指标，计算分析了流域的水土保持蓄水拦沙效益。结果表明，70年代以来三川河流域水土保持措施蓄水拦沙效益较为显著。尤其是80、90年代，其拦沙效益平均较70年代提高20％以上，而80、90年代的蓄水效益分别较70年代增大1倍和3倍左右。并且与以往研究成果相比，本次计算的水土保持蓄水拦沙效益结果还是相对比较合理的。     

三川河流域二期重点治理特点与经验

三川河流域继１９８３年－１９９２年被列为全国水土保持重点治理区之后,１９９３年－１９９７年又被列为二期重点治理区,离石市二期规划治理的４０条小流域,５年间新增治理度６６％,累计治理度达到７９．２％,形成了自己的治理特点,总结出一套值得鉴借的经验。     

三川河流域四县水土保持科技成果应用调查思考

三川河流域是国家水土保持重点治理区之一,１９８２年～１９９７年重点治理期间,广泛推广了机修梯田、新修梯田培肥增产配套措施等科技成果,取得了较好的治理效益。据调查,４县推广机修梯田３．５３３万hm＾２,径流林业整地造林１．５６万hm＾２,梯田埂坎植物利用８４６６。６７hm＾２,坝地防洪保收２２６６。６７hm＾２。其特点是规模大,标准高,效益好。在加强水土保持科技成果推广应用过程中,应认真研究解决好提高认识,     

三川河流域水沙变化水文分析

根据三川河流域实测降雨、洪水、泥沙资料,在统计分析和探讨产洪产沙机理的基础上,应用数理统计学原理,通过逐步回归分析建立了降雨产洪产沙数学模型,并用之计算了三川河流域1970—1996年水土保持综合治理措施的减洪减沙效益,对三川河流域20世纪90年代水沙变化进行了重点分析,还采用另外4种水文分析方法进行了平行计算和验证,取得了比较理想和真实的结果,为全面分析流域综合治理成效提供了科学依据。对三川河流域降雨资料的系列化处理方法、径流系数变化趋势以及河道冲淤变化情况进行了分析,其研究方法对黄河中游其它多沙粗沙支流的水沙变化研究具有重要的借鉴作用。     

无定河流域水土保持措施配置及减沙效益分析

从分析无定河流域不同时段水土保持措施配置入手,以减沙效益为研究目标,探讨了水土保持措施优化配置问题。分析认为:水土保持措施配置与减沙效益是密切相关的,淤地坝在水土保持措施配置中应占有合理比例,无定河流域坝地配置比例应大于3%;坡面治理措施配置中需进一步加大封禁治理比例。     

三川河流域新修梯田增产效益与技术措施调查

<正>为了分析研究、总结先进经验,推广先进的保土农业技术,充分发挥梯田的生产能力,提高水平梯田的经济效益、生态效益和社会效益,1987年以来我们在吕     

三川河流域生态恢复和重建问题探讨

 水土流失是三川河流域生态环境恶化与退化的主要形式,是制约该流域经济发展的重要因素。基于该流域水土流失现状、成因及其危害,根据恢复生态学原理 ,提出了生态恢复与重建的基本对策。     

对三川河流域发展经济林的几点意见

本文提出的发展三川河流域经济林、提高综合治理经济效益的意见主要是:引进优良果树树种与品种,推广果园覆膜、覆草保水技术,施行果园间作绿肥和根外追肥技术,改造小老树和合理密植等。作者根据试验结果与实践经验,对以上问题进行了较为具体的讨论,将对解决这方面的实际问题起到一定的作用。     

皇甫川流域水利水保工程减沙效益分析

皇甫川流域,50年代降雨量、径流量和产沙量偏丰,80年代偏枯,70年代暴雨次数多、雨量大、雨强高。采用“水保法”计算,水利水保工程平均每年减沙444.7万t,占多年于均产沙量的7.9%;采用“降雨-产沙公式法”计算,平均每年减沙276～332万t,约占多年平均产沙量的5％。水利水保工程起到了减沙作用。为进一步减少入黄泥沙,今后仍需继续加强流域综合治理工作。     

突出重点 讲求实效 分类指导 全面推进——三川河流域重点治理初见成效

晋西三川河流域,自1983年列为全国水土保持重点治理区以来,坚持改 革,加强领导。创立和不断完善户包治理、专业队、劳动积累工等互为补充的组织 治理形式,改革投资办法,实行分类指导,以建设基本农田和发展经济林为突破口, 提高综合治理的社会效益和经济效益。六年平均治理速度达到4.2％,累计治理面积 占到水土流失面积的42.2％,粮食总产提高54.6%,农民收入增长了3倍,近十年入黄 泥沙较前明显减少。     

布尔哈通河流域土地利用格局分析

本研究以景观生态学原理和方法为指导,分析了布尔哈通河干流源头区、中下游河谷区和朝阳河支流3个典型区的景观格局。结果表明,流域面积中有林地最多,占总面积的64.9%,旱地占19.7%,水田占3.6%,草地占3.3%,城镇居民点占2.3%,河渠、水库、沼泽等湿地水体占0.7%;斑块数量以旱田最多,平均斑块面积以有林地最大,斑块面积的变异系数也最大;林业用地中以有林地面积最大,但中下游林业用地比例较上游地区明显减少,其中有林地面积比例急剧减少30个百分点,灌木林地、疏林地和其他林地面积比例较上游增加8个百分点,农田面积中下游较上游地区增加18个百分点;中下游地带斑块数量最多,平均斑块面积和变异系数最小,边界密度最大,景观多样性指数和均匀度指数也较高。     

基于径流侵蚀功率的长江典型流域能沙关系模型及改进

基于径流侵蚀功率概念建立流域能沙关系模型,可为长江流域泥沙变化精准模拟与水土保持规划提供技术支撑。该研究以长江典型流域及其典型小流域为研究对象,通过收集1965—2018年金沙江流域、嘉陵江流域和湘江流域3个典型流域逐日水沙数据以及万安和李子口2个典型小流域2014—2020年场次降水径流泥沙数据,采用径流侵蚀功率、径流量和降雨侵蚀力对比分析不同时空尺度水沙(径流量和输沙量)、雨沙(降雨侵蚀力和输沙量)和能沙(径流侵蚀功率和输沙量)关系的优劣性,解析能沙关系优越性,并识别能沙关系非一致性变化,从而改进能沙关系模型提高流域输沙量模拟精度。结果表明：1)长江流域3个典型流域及2个典型小流域,在绝大部分情况下能沙关系的表现总是优于水沙关系和雨沙关系,在场次、月和年尺度修正的决定系数最大值分别可达到0.94、0.87和0.54。2)对于不同时间尺度,其流量序列中任意2个流量乘积与输沙量的相关性较高时,第一个流量Q₁分位点总是接近1且第二个流量Q₂分位点在0.5附近或者高于0.5。基于径流侵蚀功率可以较为准确地计算不同时空尺度流域输沙量,具有明显适用性...     

浑椿河小流域综合治理效益探析

阐明了在浑椿河小流域开展综合治理对减少水土、肥流失 ,改善当地生态环境 ,促进农、林、牧、副诸业发展的作用 ,并分析了小流域综合治理的近期和远期效益。     

柳河流域沙量平衡分析

柳河是东北地区泥沙问题最为严重的河流之一，该文分析了流域水沙运移特征，在此基础上建立起流域16年的沙量平衡关系，分析了流域产沙、沉积特征及沉积的分布格局。研究表明，53.5％的悬移质泥沙沉积在河道中，其中，87.9％沉积在闹德海至彰武之间；对流域上游产水、产沙与流域内泥沙沉积及流域产沙之间的关系进行了耦合分析，丰富了沙量平衡计算的内容，并可对深入认识流域泥沙发展趋势及泥沙治理提供参考。     

柳河流域沙量平衡分析

柳河是东北地区泥沙问题最为严重的河流之一,该文分析了流域水沙运移特征,在此基础上建立起流域16年的沙量平衡关系,分析了流域产沙、沉积特征及沉积的分布格局.研究表明,53.5%的悬移质泥沙沉积在河道中,其中,87.9%沉积在闹德海至彰武之间;对流域上游产水、产沙与流域内泥沙沉积及流域产沙之间的关系进行了耦合分析,丰富了沙量平衡计算的内容,并可对深入认识流域泥沙发展趋势及泥沙治理提供参考.     

Digital soil map of the Ussuri River basin

On the basis of digital soil, topographic, and geological maps; raster topography model; forestry materials; and literature data, the digital soil map of the Ussuri River basin (24400 km²) was created on a scale of 1: 100000. To digitize the initial paper-based maps and analyze the results, an ESRI ArcGIS Desktop (ArcEditor) v.10.1 (http://www.esri.com) and an open-code SAGA GIS v.2.3 (System for Automated Geoscientific Analyses, http://www.saga-gis.org) were used. The spatial distribution of soil areas on the obtained digital soil map is in agreement with modern cartographic data and the SRTM digital elevation model (SRTM DEM). The regional soil classification developed by G.I. Ivanov was used in the legend to the soil map. The names of soil units were also correlated with the names suggested in the modern Russian soil classification system. The major soil units on the map are at the soil subtypes that reflect the entire vertical spectrum of soils in the south of the Far East of Russia (Primorye region). These are mountainous tundra soils, podzolic soils, brown taiga soils, mountainous brown forest soils, bleached brown soils, meadow-brown soils, meadow gley soils, and floodplain soils). With the help of the spatial analysis function of GIS, the comparison of the particular characteristics of the soil cover with numerical characteristics of the topography, geological composition of catchments, and vegetation cover was performed.