青藏高原坡度坡长因子(LS)空间格局及影响因素分析

地形是影响土壤侵蚀的主要因素,但目前关于青藏高原地形因子的分布格局和影响因素有待研究。基于1弧秒分辨率的SRTM(shuttle radar topography mission)高程数据,计算坡度、坡长、LS因子(slope length and steepness factors,LS),结合高程积分和Hack剖面等,对青藏高原LS因子的分布格局、统计分布特征和影响因素进行研究,结果表明：(1)坡度、坡长和LS因子这3个地形指标,均表现出高原内部小、四周高山大的格局,内流区与外流区的坡度均值分别为6.55°和14.3°,坡长均值分别为122.9,172.2 m,LS均值分别为4.8和12.7;(2)青藏高原LS因子整体受坡度影响,但高原边缘陡峭地区LS因子主要受坡长影响;(3)青藏高原6条主要河流的Hack剖面都呈上凸形态,该地区地貌演化整体上处于幼年期;(4)青藏高原LS因子的分布特征与土壤侵蚀类型及其组合有对应关系：周边地区的高值对应冰川侵蚀—水蚀,西北部的低值对应水力—冻融侵蚀和风蚀,东南部边缘向高原内部过渡地区的较高值对应水力—重力侵蚀。通过分析LS因子的分布格局和统计特征...     

神木试区土壤侵蚀的人为影响及流域治理现状评价

调查分析了神木试区六遭沟流域土壤侵蚀的人为影响和治理现状;综台评价了各项治理措施,并对林草措施、工程措施减水减沙效益进行了估算;总结了流域在治理上的经验和存在的问题。     

黄土高原土地资源调查中几个问题的讨论

土地资源的基本特征是土地面积的有限性和土地生产能力的时空差异性。土地资源的数量、质量及其利用方式的短周期快速清查及其数据库的建立和定期更新是土地资源合理利用和科学管理的重要前提之一。本文综合运用科学实用的土地资源分类和分区、系统遥感影象和数据分析,多重系列的土地制图和数据库管理等先进技术方法,探索出一套实用化的土地资源快速清查方法。     

遥感图象“空间”特征的机助处理

以陕西北部黄土高原丘陵沟壑区为例,对几种常用的遥感图象（LANDSAT和TM,航空相片扫描图象）的空间特征进行了分析,并在处理和提取技术方面作了探讨。“纹理”图象对于反映地面切割状况、分析地表形态有特殊的意义。边界保留滤波技术对于处理地形破碎地区的图象非常有效。还结合水土流失综合治理动态监测讨论了其应用情况。在地形复杂地区图象处理和分类方面取得了可喜的进展,总结出了适合于地形复杂地区遥感图象处理与分类的方法和步骤。     

黄土丘陵区生态农业建设投资预算分析

对黄土丘陵区生态农业建设的前提条件和现状进行了分析,明确提出了生态农业建设的目标。并在１９９８年７月实地调查研究的基础上,对实现该目标投资情况进行了计算和分析得出;黄土高原生态农业建设,每平方公里需投资３．２８７×１０＾５元,其中群众自己需投资２．２５８×１０＾５元,国家投资１．０２９×１０＾５元。     

黄河上游植被覆盖度空间分布特征及其影响因素

采用2000—2015年MODIS1M NDVI数据计算黄河上游年最大植被覆盖度 (FVC),了解空间分布状况及变化特征;同时,采用了一种基于统计学原理的地理探测器模型,考虑非气候类环境因素、气候类环境因素和人类活动因素,使用相应的代理变量对黄河上游FVC空间分布的影响因素做定量研究。研究表明：① 黄河上游FVC总体上以改善为主,空间分布特征变化不大;② 单因子方面,降水量(q值0.669)是该地区FVC空间分布的主要影响因素,其他因子的影响作用存在区域差异;③ 降水分别和土壤类型、土地利用方式的交互作用(q值0.777、0.775)对研究区FVC空间分布起主导作用,土壤类型和土地利用的影响作用在一定高程、降水条件下才得以体现;④ 总体上,气候类环境因素>非气候类环境因素>人类活动因素,人类活动在与降水等环境因子的共同作用能够更充分地解释FVC空间分布;⑤ 对研究区的生态恢复应重点放在降水的充分利用和土地利用方式改进等方面。     

关于黄土高原农业、生态环境建设与土地资源问题的研究

对农业、环境建设、自然资源和农业生态经济“专家”系统建设等限制黄土高原生态农业建设和发展的有关的重大问题进行了理论分析,探讨了其存在的问题和运作设想,以求得在上述几个领域内为黄土高原生态农业、环境保护和经济的发展提供参考。     

论山川秀美与山川秀美建设

1 山川秀美的含义 着眼于黄土高原乃至于全国生态环境及其建设的问题和症结,总结数十年生态环境建设特别是黄土高原水土保持工作和地区经济发展的经验教训,学习体会江总书记"山川秀美"的批示和"西部大开发"的指示精神实质,我们认为"山川秀美"的基本含义是:山变绿、水变清、人变富.     

梯田区侵蚀地形因子随DEM分辨率变化的特征分析

通过无人机航空摄影测量,获取高精度DEM,分析提取的坡度、坡长和LS因子,同时通过分辨率的变化,计算并分析了这些参数的变化情况。研究表明:基于无人机获取的DEM能够较好地表达梯田地形特征,梯田地形因子分布特征与地形特征吻合,大值集中于梯田过渡的陡坡处,小值集中于田面。随着分辨率的降低,非梯田区坡度整体呈现衰减趋势,坡长呈现增长趋势,LS先小幅增加,后由于坡度衰减明显,LS呈现衰减趋势,但变化幅度不大;而梯田区随着分辨率的降低,小坡度和超大坡度所占比例均减小,平均坡度降低,但坡长增加显著,因此导致LS增长较显著,在20 m分辨率下,LS因子被高估约1/3。梯田通常作为水保措施因子单独来考虑,由于分辨率对地形因子影响较大,因此梯田区的地形因子估算需要考虑分辨率的影响。     

ANUDEM和TIN两种建立DEM方法的对比研究

针对流域水文和土壤侵蚀定量模拟分析需要,对基于TIN和Hutchinson方法建立的DEM表现地形形态和起伏的能力进行了对比研究。结果表明,基于TIN建立的DEM始终存在一些平顶现象,一些较小的侵蚀沟被忽略,其上提取的河流不完全连续,多处出现多重线条河流,因而不能如实地反映地形起伏的细部特征。而基于ANUDEM建立的DEM,其派生等高线的形状与输入等高线吻合较好,较好地表现了地形的形态和起伏,对地形和坡度的反映更加连续和光滑,其上提取的河流信息基本与地形图上的河流一致。