阴山北麓地区土壤侵蚀的时空变化及驱动力

[目的]分析2000—2020年阴山北麓地区土壤侵蚀时空变化及其影响因素,为该区土壤侵蚀治理与国土空间规划提供科学指导。[方法]基于降水、土地利用、土壤和遥感影像等数据,采用GIS技术和RUSLE模型开展研究。[结果](1)2000—2020年阴山北麓地区土壤侵蚀强度主要以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,高等级侵蚀面积不断增加,阴山北麓地区土壤侵蚀状况十分严峻;(2)阴山北麓地区土壤侵蚀严重区主要分布在阴山山脉沿线和内蒙古多伦县大部分地区;(3)土地利用类型是阴山北麓地区土壤侵蚀主要影响因子,各因子解释力大小依次为：土地利用类型>植被覆盖度>降雨>坡度。土地利用类型为耕地,植被覆盖度小于0.3,坡度在15°～20°和降雨量在365～413 mm之间的地区为高风险侵蚀区域。[结论]阴山北麓地区土壤侵蚀程度整体偏高。植被覆盖度低的耕地和草地应为阴山北麓地区土壤侵蚀治理重点区域,应采取植树造林种草,扩大林草覆盖面,改善植被覆盖率,降低地表径流速率,提高下渗能力,来控制土壤侵蚀发生。     

龙川江流域近20年土壤侵蚀时空变化及驱动因素分析

[目的] 探究龙川江流域土壤侵蚀时空变化及其主控因子并掌握当地水土保持情况,有利于筑牢长江上游生态屏障。[方法] 采用通用土壤流失方程RUSLE,结合GIS和RS技术,研究龙川江流域2000—2020年的土壤侵蚀时空变化特征,同时利用最优参数地理探测器(OPGD)模型,量化驱动因子对龙川江流域土壤侵蚀时空动态变化的影响力和相互作用。[结果] (1)龙川江流域土壤侵蚀主要以微度和中度侵蚀为主,面积占比分别为2000年49.17%,2010年50.29%,2020年59.29%。2000—2010年土壤侵蚀变化较小,2010—2020年,共有9.01%的中度及以上侵蚀区域转为微度和轻度侵蚀。(2)最优参数地理探测器结果显示,在选取的影响因子中土地利用类型对研究区土壤侵蚀时空动态变化解释力最强,q值为0.18。土地利用类型与坡度的交互作用对龙川江流域土壤侵蚀解释力最强,q值达到0.45。[结论] 龙川江流域的土壤侵蚀主要以微度和轻度侵蚀为主,整体呈好转趋势,但元谋盆地土壤侵蚀仍较剧烈。土地利用类型对流域内土壤侵蚀的影响最强,而研究区最主要的土地利用类型为植被,占总面积的67.02%,因此未来需重点关注植被覆盖区域变化,继续推进生态保护政策,警惕地形复杂区域水土流失加剧风险。     

东南丘陵地区土壤侵蚀时空变化及其驱动因素——以湖南省张家界市为例

[目的] 探究东南丘陵地区土壤侵蚀状况和其空间分布,为当地的水土流失和水土保持提供理论依据。[方法] 基于修正版通用流失方程(RUSLE)和地理探测器,选取中国东南丘陵地区的湖南省张家界市为研究区域,探究其土壤侵蚀的时空特征变化,并对土壤侵蚀的驱动力因子进行分析。[结果] ①张家界市2000,2010,2020年平均土壤侵蚀量为1.03×10⁷,2.05×10⁷,6.74×10⁶ t/a,20 a平均土壤侵蚀量呈先增加后减少趋势。②土壤侵蚀以林地侵蚀为主,其他地物类型呈不同程度的侵蚀,其中侵蚀主要集中于8°~35°坡度区域,侵蚀强度随坡度增加而增加。③研究区内土壤侵蚀由植被覆盖度、坡度、土壤属性和高程等共同作用,特别是植被覆盖度的驱动作用最明显,各因子产生交互关系时,以坡度和植被覆盖度交互时影响力最强。[结论] 张家界土壤侵蚀分布具有明显的时空差异,后续需要在保障生态安全的前提下,合理开展水土保持工作。     

基于地理探测器的岷江上游地区土壤侵蚀变化

为掌握岷江上游地区土壤侵蚀动态变化规律和驱动力,以修正的土壤侵蚀模型(RUSLE)为基础,实现该地区2000—2018年侵蚀定量评价,按照国家水力侵蚀分级标准将其分为6个等级,以斜率变化模型完成其动态变化规律的分析,借助地理探测器实现其变化驱动力的探索。结果表明:微度和轻度侵蚀占据全域总面积的70%以上;近20 a内,全域土壤侵蚀整体得到了有效遏制,整体发展态势相对良好;植被覆盖度、降水和高程是驱动土壤侵蚀强度空间分布格局形成和改变的主要因素,特别是植被度的驱动作用最明显;各因子间产生交互关系时,其协同作用均比单因子产生的驱动作用更明显。岷江上游地区土壤侵蚀强度分布格局差异显著,侵蚀总体得到有效遏制,植被覆盖是驱动该地区土壤侵蚀强度空间分布格局变化的主要因素。     

基于GIS和RUSLE的甘南州土壤侵蚀时空演变

[目的]探究甘南州草场退化带来的侵蚀问题,可以把握当地水土流失情况,有利于建设青藏高原生态安全屏障。[方法]通过修正的通用土壤流失方程(RUSLE模型)研究2000年、2010年和2019年甘南州土壤侵蚀时空变化,并基于地理探测器模型分析侵蚀的影响因素。[结果]甘南州侵蚀程度较轻,以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,强烈、极强烈、剧烈侵蚀区面积占比虽然较小,但呈现面积扩大、强度增强的趋势。甘南州土壤侵蚀空间差异性较为明显,西部地区土壤侵蚀强度低于东部地区,中度、强烈、极强烈、剧烈侵蚀区域的分布较为相似,呈现出较为明显的聚集状态,卓尼县、迭部县、舟曲县土壤侵蚀强度较高。2000—2019年甘南州87.14%的地区侵蚀等级未发生明显变化,发生转移的区域主要为微度侵蚀和轻度侵蚀,侵蚀等级升高的区域面积高于降低的区域,升高的区域主要分布在玛曲县、碌曲县、夏河县、卓尼县以及迭部县。对甘南州侵蚀空间分异性解释力较强的是土地利用和地形起伏度。退耕还林(草)工程、农牧业活动、城市化推进以及甘南州复杂的地形均对侵蚀有较大的影响,人口密度、坡度、高程、年均降雨量、植被覆盖度与土地利用交互作用时对侵蚀的解释力均呈现明显增强。[结论]甘南州总体侵蚀较轻但局部较强烈且随时间呈现增强的趋势,土地利用变化和地形因素对其影响较大,未来甘南州应重点关注土地利用变化和草场退化问题,做好保护和修复工作,警惕地形复杂的生态风险区的侵蚀恶化风险。     

基于土壤侵蚀时空变化分析

以葫芦岛市南票区为例,探讨重点治理区的土壤侵蚀受林草覆盖变化的影响,采用GIS、RS技术及修正的RUSLE方程估算1999—2019年的土壤侵蚀模数.通过分析1999、2009、2019年不同土地利用类型、植被覆盖度、坡度和高程下的土壤侵蚀模数,从时空变化的角度揭示了研究年份的土壤侵蚀变化规律.结果表明:1999—20...     

黄河小浪底库区土壤侵蚀驱动因子定量归因分析

为评价小浪底库区30年来土壤侵蚀特征及其影响因素,基于RUSLE模型,估算小浪底库区1990—2020年土壤侵蚀模数,分析土壤侵蚀时空变化特征,并结合地理探测器定量分析植被覆盖度、土地利用类型、海拔、坡度和降雨量等影响因子对土壤侵蚀格局的影响。结果表明：(1)小浪底库区土壤侵蚀模数从1990年的3 150 t/(km²·a)下降至2020年的1 554 t/(km²·a),土壤流失总量减少50.00%。高等级土壤侵蚀持续向低等级侵蚀转变,从1990—2020年,剧烈、极强烈、强烈、中度和轻度侵蚀面积分别下降53.92%,64.51%,55.65%,39.68%和3.28%,而微度侵蚀面积则上升41.13%。现阶段土壤侵蚀强度以微度侵蚀为主,其次是轻度侵蚀,两者分别占总侵蚀面积的60.02%和24.08%。(2)小浪底库区严重的土壤侵蚀主要分布在库区西南部(平陆县、陕州区)、东南部(济源市、孟津县)和中部(垣曲县)等人类活动集中的部分地区,但在时空上呈收缩聚集的特征。(3)植被覆盖度与土地利用类型对小浪底库区土壤侵蚀强度的解释力高于其他因子,植...     

基于RUSLE模型的湟水流域土壤侵蚀时空变化

研究黄河上游土壤侵蚀的时空变化对于维持黄河上游生态系统服务功能、保护黄河上游水塔具有重要意义.以黄河上游典型区域湟水流域为研究区,采用RUSLE模型定量评估了该流域2000—2015年土壤侵蚀的时空变化特征,并分析了有无梯田措施下土壤侵蚀的空间变化,从而量化了梯田建设对防治坡面土壤侵蚀的影响.结果表明:2000—201...     

沱江流域土壤侵蚀动态变化及驱动力分析

为了解沱江流域土壤侵蚀的动态演变规律及驱动机制,以沱江流域为研究区,基于GIS和RS技术,运用RUSLE模型测评流域2000—2018年的土壤侵蚀,对其时空动态演变规律进行了探索分析,并结合海拔、坡度、植被覆盖度、地形地貌、土地、降雨、GDP、人口等影响因子,借助地理探测器对其土壤侵蚀进行了定量归因研究。结果表明:(1)沱江流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主,主要分布于低矮的平原和坡耕地地区;2000—2018年,微度侵蚀等级比例随时间在逐渐增大,2018年相比2000年增加了7.03%,剧烈侵蚀等级比例随时间在逐渐减小,2018年相比2000年减小了2.00%。(2)以2010年为分界点,2000—2010年和2010—2018年土壤侵蚀等级微度的变化稳定率都大于75%,两个时间段内土壤侵蚀强度等级降低的范围均大于侵蚀等级升高的范围。(3)地理探测器结果表明,不同影响因子对土壤侵蚀的解释力具有差异性,解释力最强的为坡度,达到48.32%,因子间交互作用均能增强对土壤侵蚀的解释力,坡度与土地利用、坡度与降雨量的交互最为显著,交互作用解释力分别达到61.58%,52.32%,风险探测表明坡度大于...     

怒江上游地区土壤侵蚀的时空变化特征分析

基于土地利用/覆盖、DEM、土壤类型、流域降雨及MODIS-NDVI数据(时间分辨率16 d,空间分辨率250 m),运用修正的通用土壤流失方程RUSLE定量评价2001、2008年怒江上游地区土壤侵蚀的时空变化,结果表明:在年内,土壤侵蚀变化与降水变化保持了较好的一致性,即最大值出现在夏季,最小值出现在冬季;土壤侵蚀强度在空间上差异明显,土壤侵蚀主要发生在研究区的西北部,而在东南部则基本无侵蚀;2001—2008年怒江上游地区各县土壤侵蚀多呈加剧趋势,当地的退牧还草和生态保护工作亟待加强。     

基于RUSLE的2010年商南县土壤侵蚀特征分析

[目的]以长江源头陕西省商南县为例,分析县域土壤侵蚀空间分布,为正确认识与防治长江上游水土流失和做好水土保持防治工作提供科学依据。[方法]基于Landsat TM7和ETM+影像,获取商南县2010年土地利用信息,采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)确定方程中各影响因子,对商南县土壤侵蚀现状进行定量评价。[结果]林地是商南县主要土地利用类型,占县域总面积的87.05%,其次是耕地(9.43%)、居民地(2.82%)、水体(0.64%)、未利用地和草地(0.06%)。受坡耕地和低覆盖林草地的影响,商南县2010年土壤侵蚀较严重,平均侵蚀模数4 953.76t/(km2·a)。受侵蚀(轻度以上)面积1 319.3km2,占总面积的57.03%。强度和极强度侵蚀级别面积所占比例为24.10%,其次为轻度侵蚀级别,面积为14.31%,中度和剧烈侵蚀级别面积分别为6.23%,12.39%。剧烈和强度侵蚀主要分布在北部、中部及东南部的山区地段的坡耕地。虽然强度和剧烈侵蚀级别面积比例不是很高,但对该县总侵蚀量的贡献最大,达到52.29%。[结论]不适宜的土地利用是引起严重土壤侵蚀的主要原因;应将县域北部、中部及东南部山区的坡耕地作为防治的重点。     

基于RUSLE模型和地理探测器的鄂西南土壤侵蚀脆弱性评价

[目的]水土流失是鄂西南突出的生态问题,合理评估该区域的土壤侵蚀脆弱性,并探究其驱动机制是采取有效水土保持措施的前提。[方法]从人地耦合系统视角分析自然和社会经济因素对鄂西南土壤侵蚀的影响,从暴露度、敏感性和适应能力3个方面构建了鄂西南土壤侵蚀脆弱性评价指标体系,并采用综合赋权法确定指标权重。[结果](1)2010—2020年鄂西南土壤侵蚀脆弱性总体上呈现先降低后升高的趋势,强烈及以上强度的土壤侵蚀脆弱性呈现零星的碎片化分布格局,且主要集中在鄂西南的中南部和东部宜昌市辖区的西部地区;(2)研究区敏感性最高的区域集中在海拔800～1 500 m,敏感性在坡度25°～35°最大,并呈现出向两侧递减的趋势,当坡度>15°时,较高及以上敏感性面积急剧增加;(3)较高及以上土壤侵蚀脆弱性高于土壤侵蚀强度,较低及以下土壤侵蚀脆弱性低于土壤侵蚀强度,土壤侵蚀脆弱性与土壤侵蚀强度存在协同变化趋势;(4)土壤侵蚀脆弱性的分布格局是多因素协同作用造成的,地理探测器的分析表明坡度、植被覆盖度、教育质量和城镇化率对土壤侵蚀脆弱性的解释力较强。[结论]未来需要高度重视对坡度>15°地区植被覆盖的保护...     

基于InVEST模型的低山丘陵区土壤侵蚀变化与驱动因素分析

山区最为严峻的生态威胁为土地不合理利用导致的水土流失。为探究山区水土流失时空分布规律及驱动因素,以迁西县为例,利用GIS与InVEST模型定量估算研究区的土壤侵蚀时空变化特征,并通过地理探测器剖析土壤侵蚀的主要驱动因子,以期为区域社会经济与生态环境协调发展提供决策支撑。结果表明:(1)1990年、2000年、2010年与2020年的土壤侵蚀量分别为1.25×10⁷ t,1.41×10⁷ t,1.77×10⁷ t与2.00×10⁷ t,呈不断上升趋势,且在空间上均呈北高南低的分布格局;(2)土地利用类型是土壤侵蚀的最主要驱动因素,工矿用地与未利用地是区域土壤侵蚀风险较高区域,其他因子作用由强至弱依次为坡度、土壤类型、植被覆盖度、降雨;(3)因子间交互作用结果对土壤侵蚀的解释力均大于单一因子的解释力,其中用地类型与其他因子的交互结果对土壤侵蚀的解释力最强。基于以上分析,文章最后提出水土流失治理的措施:加强工矿用地生态修复整治与未利用土地生态保护,植树造林增强其地表植被覆盖度; 控制板栗经济林扩张规模,恢复林下草皮,>25°坡耕地退耕还林还草。     

基于InVEST模型的青弋江流域土壤侵蚀与影响因素研究

为探究安徽省青弋江流域土壤侵蚀的演变规律和驱动因素,采用InVEST模型对该流域2000—2018年的土壤侵蚀特征开展了研究,量化了不同土地利用类型、海拔、坡度下土壤侵蚀状况,并借助地理探测器对流域土壤侵蚀影响因素进行分析。结果表明：(1)2000年、2010年、2018年该流域平均土壤侵蚀模数分别为15.29,14.14,10.74 t/(hm²·a),侵蚀总量分别为1.08×10⁷,1.00×10⁷,0.76×10⁷ t,呈现逐渐减小特征;(2)流域内土壤侵蚀空间差异显著,呈现“北低南高”的分布格局;(3)不同土地利用类型土壤侵蚀模数大小表现为裸地>草地>林地>耕地>建设用地>水体,全流域林地侵蚀量最大,占总侵蚀量的73.71%;(4)地形因子对流域内土壤侵蚀存在显著影响,坡度是青弋江流域土壤侵蚀主导因子,因子间交互作用对土壤侵蚀的解释力均大于单因子,其中坡度与年降水量和土地利用的协同作用解释力最强,分别达22.93%和22.29%;(5)坡地坡度降缓及增加草地和林...     

基于GIS和RUSLE的高山峡谷区土壤侵蚀研究——以云南省泸水县为例

[目的]研究区域土壤侵蚀,揭示水土流失的空间分异规律,为区域水土保持和生态农业建设提供理论指导依据。[方法]应用GIS和RUSLE模型对云南省泸水县的土壤侵蚀进行研究。RUSLE模型中的因子包括降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长因子、植被覆盖和水土保持措施因子,运用GIS空间分析模块,获取泸水县土壤侵蚀模数空间分布图,根据SL 190-2007的分级标准进行土壤侵蚀强度分级,并分析该区土壤侵蚀强度空间分布格局。[结果](1)从各强度侵蚀面积上看,泸水县2014年土壤侵蚀以微度侵蚀为主,占总面积的86.86%,但从平均土壤侵蚀模数看,土壤侵蚀量为4.24×10~6 t,平均侵蚀模数为1 373.1t/(km~2·a),土壤侵蚀强度属于轻度侵蚀;(2)土壤侵蚀较严重区与未利用地、耕地空间分布基本一致,在坡度25°~50°的范围内,侵蚀面积占总侵蚀面积的75%,并且在该坡度段上的耕地面积占总耕地的63%,剧烈侵蚀集中分布在未利用地上,中度以上剧烈以下强度侵蚀集中分布在该坡度段上的耕地上,说明该坡耕地、未利用地对土壤侵蚀的贡献最大,要加强对未利用地的生态治理。[结论]坡度大,陡坡垦殖和未利用地的不合理利用是该区土壤侵蚀加重的主要原因,坡度在25°以上的地区不适宜耕种,应优化农业产业结构如实施退耕还林还草等措施,才能有效的保持水土。     

基于GIS与RUSLE的榆林市土壤侵蚀空间分布研究

利用3S技术,采用美国通用的水土流失方程(RUSLE),对榆林市2001和2010年的土壤侵蚀状况及其空间分布特征进行了计算分析。结果表明,榆林市2001年平均土壤侵蚀模数为4411 t/(km²·a),年均侵蚀总量为1.93×10⁸t;2010年的平均土壤侵蚀模数为6237 t/(km²·a),年均侵蚀总量为2.72×10⁸t。2001-2010年榆林市各区县的土壤侵蚀变化状况有着明显的空间差异,府谷、神木、榆阳、横山、靖边、佳县和子洲7个区县的土壤侵蚀类型发生了由中强度向高强度侵蚀的转化,土壤状况不断恶化。而定边、米脂、吴堡、绥德和清涧5县的土壤侵蚀类型由高强度向低强度侵蚀转变,水土流失状况得到有效遏制。