基于RUSLE模型的土壤侵蚀量估算——以辽宁省阜新市为例

[目的]准确掌握辽宁省阜新市的土壤侵蚀状况,为政府制定土地和经济方面的相关政策提供科学依据。[方法]基于修正的土壤流失方程(RUSLE),运用RS和GIS等技术和方法,对阜新市的土壤侵蚀状况进行分析和研究。[结果]阜新市年均土壤侵蚀量为1.99×107 t,土壤侵蚀模数为19.18t/(hm2·a)。土壤侵蚀强度在中度以下的区域占研究区总面积的77.01%,对研究区土壤侵蚀量的贡献率为12.57%,而中度以上侵蚀区域占研究区总面积的22.99%,对研究区土壤侵蚀量的贡献率高达87.43%。[结论]5°~25°为研究区主要侵蚀坡度段,裸土地、湖泊和农村居民点为研究区主要侵蚀地带,应将其列为水土保持重点治理对象。     

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RUSLE模型的淮河流域土壤侵蚀定量评价

为探究淮河流域的土壤侵蚀状况及其空间分布特征,基于GIS技术和RUSLE模型,通过运用降雨、土壤类型、DEM、遥感影像和土地利用类型等数据确定模型中的参数因子,对2000年至2015年间淮河流域涉及的189个县(市、区)的土壤侵蚀强度及其空间分异特征进行了定量分析.结果表明:淮河流域土壤侵蚀区域主要分布在上游河南和湖北...     

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RS/GIS和RUSLE的华北平原土壤侵蚀现状分析

对华北平原的土壤侵蚀状况进行分析,可为粮食主产区的生态保护及土壤侵蚀防治提供重要依据。在GIS技术支持下,利用遥感影像解译资料、数字高程模型(DEM)及土壤、降雨等数据,对修正土壤流失方程(RUSLE)中的各因子进行了量化,实现了对华北平原土壤侵蚀量的估算,并对结果进行土壤侵蚀强度分级。分析结果表明,华北平原多年平均土壤侵蚀模数为2 674.26t/(km2.a),最大值可达8 302.11t/(km2.a),总体上属中度侵蚀。发生轻度以下侵蚀面积占总面积的82.94%,表明华北平原的水土流失在总体上得到了较好的控制。但仍有占总面积7.33%的区域属于较强以上的侵蚀等级,说明局部水土流失严重,尤以沿太行山、燕山、泰山和大别山的低山丘陵地带的土石山区最为严重,是华北平原土壤侵蚀治理的重点地区。     

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。     

基于RUSLE模型的重庆土地利用变化及土壤侵蚀特征分析

基于修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS空间分析法,定量分析重庆市市域和县域尺度土壤侵蚀特征,结果表明：(1)重庆市土壤侵蚀面积81 019.79 km²,土壤侵蚀总量20 052.48万t/a,年平均土壤侵蚀模数2 475.01 t/(km²·a);微度侵蚀面积占比最大,其次是轻度侵蚀和中度侵蚀。(2)酉阳、奉节、巫溪、彭水等区(县)侵蚀面积较大,分别为5 009.11、4 030.92、3 972.35和3 838.89 km²,各区(县)微度和轻度流失面积比例最大,均超过56%。(3)土地利用类型以林地为主,其次是旱地,林地和旱地侵蚀面积占比分别为40.56%和31.98%;水域、建设用地和未利用地三者以微度侵蚀为主,林地、旱地和水田是重庆市侵蚀产沙主要来源。研究结果可为重庆市开展水土保持工作提供参考。     

基于RUSLE模型的梅河口市土壤侵蚀动态分析

[目的]定量分析区域土壤侵蚀强度动态变化及其影响因素,为区域水土保持工作提供科学依据。[方法]基于3S技术,采用RUSLE模型计算吉林省梅河口市2010年和2017年的土壤侵蚀模数,并从土地利用类型、坡度和水土保持措施3个方面分析土壤侵蚀变化特征。[结果](1)梅河口市2010年、2017年的平均土壤侵蚀模数分别为698.75,678.25t/(km~2·a),土壤侵蚀状况有所改善。(2)梅河口市的土壤侵蚀与坡度和土地利用有关,95%的土壤侵蚀分布在坡度15°坡地,土地利用以耕地和林地为主的区域。(3)2010—2017年,水保项目实施区域的平均土壤侵蚀模数下降了154.08t/(km~2·a),土壤侵蚀量减少了2.65×10~4 t。[结论]水保项目的实施在改善水土保持功能上取得较大的成效,但治理后的区域仍存在一定强度的侵蚀,且土地利用的不利转变加重了区域土壤侵蚀。因此,区域水土流失治理工作需考虑多部门协同,从源头上遏制发生水土流失的不利因素。     

基于RUSLE模型的祖厉河流域土壤侵蚀时空分异特征分析

以祖厉河流域为研究区,借助RS的图像信息提取技术,对研究区遥感影像进行校正与信息提取。利用GIS的栅格数据空间分析功能,将研究区空间离散化为30 m×30 m的栅格单元。根据修正的通用土壤流失方程RUSLE生成因子栅格图,借助GIS空间分析功能,实现研究区的土壤侵蚀评估模拟。研究结果表明:祖厉河流域1995、2005和2015年土壤侵蚀模数分别为2 877.87、3 372.24和3 713.23 t/(km2·a);从侵蚀量变化来看,1995、2005、2015年土壤流失量分别为2 960.84万、3 469.46万、3 820.28万t。从土壤侵蚀量空间分布和侵蚀量变化来看,研究区土壤侵蚀程度呈现南北低、中部高,河流深切区低、高山林立区高的特点。     

基于RUSLE的蔗区小流域土壤侵蚀特征研究

[目的] 探讨广西壮族自治区典型赤红壤集约化蔗区小流域的土壤侵蚀状况,以及土壤侵蚀强度与不同坡度、土地利用类型的关系,为广西集约化蔗区小流域防治土壤侵蚀提供科学参考。[方法] 在GIS空间分析技术支持下,利用修正的通用土壤流失方程（revised universal soil loss equation,RUSLE）对其进行定量估算。[结果] ①那辣小流域坡度在0°~35°之间,坡耕地（甘蔗）、林地（桉树）分别占土地利用总面积的82.85%,10.99%,道路和沟渠共占6.16%。2020年流域平均土壤侵蚀速率为22.97 t/（hm²·a）,属轻度侵蚀水平,是水利部规定的南方红壤丘陵区土壤允许流失量5 t/（hm²·a）的4.6倍;②流域土壤侵蚀主要发生在5°~25°的坡度范围内,是预防和治理水土流失的重点区域;③不同土地利用类型中,平均侵蚀速率最大的是林地（桉树）,为53.59 t/（hm²·a）,分别是坡耕地（甘蔗）、道路、沟渠的2.84,2.12,27.91倍。[结论] 应用RUSLE模型通过借助软件输入相关参数和处理数据,即可估算出蔗区土壤侵蚀及不同坡度、土地利用类型的土壤侵蚀强度分布特征,应合理规划并利用管理好流域的坡耕地（甘蔗）、林地（桉树）、道路等土地利用类型,采取具有针对性的、有效的水土保持措施。     

基于RUSLE和GIS的绥化市土壤侵蚀评估

基于修正的通用土壤流失方程RUSLE和GIS技术,结合绥化市的自然地理环境特征,分别计算了影响土壤侵蚀的各种因子,获取了绥化市2004年土壤侵蚀现状图,并对各区县以及不同土地利用类型的土壤侵蚀状况进行了统计,结果表明:绥化市土壤侵蚀以轻度为主,共有16083.9 km2,占46.34%,中度侵蚀面积共有1583.52 km2,占4.56%;轻度侵蚀集中连片分布,而中度以上侵蚀主要分布在河流沿岸的河流阶地与河漫滩过渡地带;兰西和青冈两个地区是土壤侵蚀面积最大的地区,而望奎、北林和海伦三个地区是中度以上土壤侵蚀的面积最大的;土地利用类型中以旱田土壤侵蚀最严重,面积也最大,未利用地主要表现为中度以上土壤侵蚀,林地和草地以轻度侵蚀为主。     

基于RUSLE模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析

准确评估区域土壤侵蚀和养分流失空间分布特征,是开展区域水土保持规划和生态治理的基础。基于GIS空间分析技术和RUSLE模型,对云南省土壤侵蚀和养分流失特征进行定量化分析。结果表明：云南省土壤侵蚀面积为1 835.91×10⁴ hm²,占总面积的48.07%,平均侵蚀模数为15.65 t/（hm²·a）,土壤侵蚀以微度侵蚀、轻度侵蚀为主,但极强烈侵蚀、剧烈侵蚀是区域侵蚀产沙的主要来源。滇西南区土壤侵蚀强度较大,而滇西北区土壤侵蚀强度较小。区域土壤侵蚀主要发生在夏季,旱地是区域侵蚀产沙的主要策源地。流失土层厚度集中分布在0~2 mm/a,平均土层流失厚度为1.19 mm/a。土壤有机质（SOM）、全氮（TN）、速效钾（AK）、有效磷（AP）的平均流失模数分别为820.00,55.19,3.32,0.32 kg/（hm²·a）,4种养分流失量空间分布均存在一定的聚集特征,总体表现为滇西区等西部区域大于东部区域。研究结果可为云南省水土保持规划和水土流失生态环境建设提供科学依据。     

基于RUSLE和GIS的绥化市土壤侵蚀评估

基于修正的通用土壤流失方程RUSLE和GIS技术,结合绥化市的自然地理环境特征,分别计算了影响土壤侵蚀的各种因子,获取了绥化市2004年土壤侵蚀现状图,并对各区县以及不同土地利用类型的土壤侵蚀状况进行了统计,结果表明:绥化市土壤侵蚀以轻度为主,共有16083.9 km2,占46.34%,中度侵蚀面积共有1583.52 km2,占4.56%;轻度侵蚀集中连片分布,而中度以上侵蚀主要分布在河流沿岸的河流阶地与河漫滩过渡地带;兰西和青冈两个地区是土壤侵蚀面积最大的地区,而望奎、北林和海伦三个地区是中度以上土壤侵蚀的面积最大的;土地利用类型中以旱田土壤侵蚀最严重,面积也最大,未利用地主要表现为中度以上土壤侵蚀,林地和草地以轻度侵蚀为主。     

基于GIS和RUSLE的粤东黄冈河流域土壤侵蚀评估

以TM影像图、数字高程模型DEM、土地利用类型图、土壤数据为信息源,以GIS技术和RUSLE模型为研究方法,对粤东黄冈河流域土壤侵蚀进行了评估,并分析了影响土壤侵蚀的主要因素。结果表明,降雨是影响土壤侵蚀的最主要因素,该流域多年平均土壤侵蚀模数为1 745.5 t/(km2.a),属轻度侵蚀;地形地貌是影响土壤侵蚀的显著因素,随着地形坡度的增加土壤侵蚀模数显著增大;不同土地利用类型的土壤侵蚀量差异较大。根据研究结果,指出15°—25°、25°—35°两个坡度带和居民点及交通用地、草地为黄冈河流域土壤侵蚀防治的重点区域。     

喀斯特区土壤侵蚀与石漠化协同演变及交互关系

为探究喀斯特地区土壤侵蚀、石漠化协同演变规律、驱动因子及主要驱动因子下二者交互关系。采用优化后的RUSLE模型估算贵州省喀斯特地区2005—2015年土壤侵蚀,并利用贵州省全国石漠化普查数据库计算同期石漠化状况,运用地理探测器探究驱动因子以及主要驱动因子下二者交互关系。结果表明：2005—2015年贵州省喀斯特地区土壤侵蚀与石漠化均以中度及以下为主,其中土壤侵蚀中度及以下占比58%以上,而中度及以下石漠化占比达80%以上;时间上二者存在发生时间的异同性,但研究期间,二者均不同程度地趋于好转;中度及以下石漠化中土壤侵蚀发生率较大,中度以上中占比极少,其中无石漠化中土壤侵蚀发生率达70%以上;土壤侵蚀驱动因子解释力大小依次为土地利用>坡度>年降雨量>海拔>岩石裸露率>植被盖度>岩性>土层厚度,石漠化驱动因子解释力大小依次为岩石裸露率>土层厚度>年降雨量>海拔>岩性>土地利用>植被盖度>坡度。因子组合(交互)对土壤流失及石漠化的解释力均较单因子有所增强,其中土壤侵蚀的主导因子为土地利用,石漠化的主导因子为岩石...