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退耕还林(草)以来陕北白于山区植被覆盖与土壤侵蚀强度变化 总被引：2，自引：0，他引：2
《水土保持研究》2020,(4)
为了研究白于山区土壤侵蚀特征,基于MODIS-NDVI和Landsat影像、DEM和土地利用数据,分析了白于山区2000—2018年植被盖度时空变化规律,并结合坡度和土地利用资料评估了退耕还林(草)工程以来的土壤侵蚀强度变化状况。结果表明:(1)白于山区植被覆盖呈显著增加趋势,年均NDVI增幅为0.065/10 a(p0.01);(2)白于山区NDVI具有明显的空间分异性,高植被覆盖区主要集中在吴起县,低植被覆盖区主要集中在定边县西部和靖边县中部;受到地形因子的影响,NDVI分别在海拔1 250～1 400 m,坡度50°～56°范围内达到最大值,且阴坡植被覆盖大于阳坡;(3)白于山区植被盖度整体呈显著增加趋势,植被退化面积与恢复面积分别占研究区面积的3.18%,64.20%;(4)白于山区轻度侵蚀和中度侵蚀的面积减少,但强烈侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀的面积增加;(5)土壤侵蚀强度减弱的面积占总面积的51.30%,主要集中在吴起县,农耕地面积的减少是土壤侵蚀改善的主要原因。 相似文献
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基于RUSLE的陕南地区土壤侵蚀时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
基于GIS和RS技术,采用遥感影像、DEM数据、土壤类型数据、降雨数据以及植被覆盖和土地利用等数据,运用RUSLE模型,计算并分析了陕南地区1995—2014年近20年土壤侵蚀强度的时空动态变化特征。结果表明:(1)5个时期土壤侵蚀模数分别为787.86t/(km~2·a),1 362.97t/(km~2·a),1 627.75t/(km~2·a),1 684.41t/(km~2·a),1 571.79t/(km~2·a),呈先快速增加后缓慢减小的趋势。土壤侵蚀类型整体上以微度和轻度侵蚀为主,随时间变化微度侵蚀呈降低趋势,其他5个等级侵蚀均呈波动增加趋势;(2)土壤侵蚀较严重的区域主要分布在中部和大巴山的北部,以紫阳县和镇巴县为主,两县平均土壤侵蚀强度分别为2 935.47t/(km~2·a),3 327.45t/(km~2·a),属于中度侵蚀;(3)不同海拔梯度上,土壤侵蚀随海拔升高整体呈先增加后降低的趋势,中山区(800~2 000m)分布面积最广,侵蚀强度大,其次是低山区(500~800m),丘陵和高山区分布面积均较少,侵蚀强度小;(4)不同坡度梯度上,表现出坡度越大,土壤侵蚀越严重的特征,且坡度25°的区域是研究区主要的土壤侵蚀坡度段,是陕南地区土壤侵蚀防治的主要区域。 相似文献
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[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。 相似文献
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基于均匀抽样调查的半干旱黄土区土壤侵蚀动态研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为评估近年来植被恢复对土壤侵蚀强度动态变化的影响,按照1%的均匀抽样比例分别于2009和2011年调查了陕北吴起县39个小流域的土壤侵蚀影响因子,结合2009年SPOT多光谱影像遥感解译的土地利用结果,分析了抽样方法的精度和吴起县土壤侵蚀动态变化及其影响因素。结果表明:(1)1%的抽样比例能够很好地代表吴起县整体土壤侵蚀状况;(2)2009-2011年吴起县微度侵蚀等级面积比例显著增加,中度、强烈、极强烈和剧烈侵蚀等级比例均有不同程度的减少,强烈侵蚀和剧烈侵蚀的面积比例都减少了5%以上,但不同小流域的土壤侵蚀变化差异较大;(3)土壤侵蚀变化的原因主要是2011年降雨侵蚀力低于2009年;与2009年相比,2011年灌木林面积减少,而草地和林地面积增加,但各种类型植被的覆盖度都有增加,因此,植被因子明显减小。其他因子变化不大。 相似文献
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退耕还林工程建设对土壤侵蚀的影响——以安塞县为例 总被引：3，自引：1，他引：2
以黄土丘陵区退耕还林典型县——安塞县为研究对象,基于3S技术与RUSLE土壤侵蚀模型,从县域尺度上分析评价了黄土高原区退耕还林前后土壤侵蚀变化。研究结果表明:与退耕前1999年相比较,2010年土壤侵蚀强度在空间上发生明显改变,总体上,土壤侵蚀强度有明显减小的趋势。极强烈侵蚀下降幅度最大(下降13.73%),主要向强烈转移,占10.45%;中度侵蚀由35.92%增加到59.98%,主要由强烈侵蚀转移而来,占27.08%;微度和轻度变化较小。土壤侵蚀既有增强区域也有减弱区域,总体趋势以减弱为主。侵蚀加强区域主要是由中度和强烈向强烈、极强烈和剧烈转移,转移面积较小;发生增强的区域主要是以草地覆盖为主;其次是原耕地,退耕还林后转化为林地和草地,部分地区出现裸露斑块,呈现部分小面积土壤侵蚀加剧。土壤侵蚀减弱区域主要是极强烈、剧烈向中度、强烈等转移;转移面积主要发生区域沟壑区低盖度草地、沟道以及河道边缘裸地。随着退耕还林还草工程的实施,荒山林草覆盖度增加,林草植被对降水进行截留下渗,缓减洪峰流量,减少降雨洪峰对沟道和河道侧冲刷,降低土壤侵蚀强度。安塞县实施退耕还林11年后,土壤侵蚀以强度侵蚀为主(46.47%)转中度侵蚀为主(59.98%),全县平均土壤侵蚀由1998年的9 780t/(km~2·a)转为2010年的5 460t/(km~2·a),每年约减少土壤侵蚀量1 274万t。退耕还林工程建设对于安塞县控制水土流失和改善生态环境有着重要作用。研究结果将对该区域水土流失治理提供参考依据。 相似文献
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[目的]分析南汀河流域坡面土壤侵蚀的时空分异特征,为流域水土保持和边疆生态环境建设提供科学参考。[方法]基于通用土壤流失方程(USLE),运用RS和GIS技术计算南汀河流域1990,2000及2010年3个时段的土壤侵蚀模数。[结果]3个时段内研究区侵蚀模数呈现先升后降的趋势,年均侵蚀模数从24.75t/(hm2·a)升到30.05t/(hm2·a),然后降为25.87t/(hm2·a)。3个时段内,流域内强烈侵蚀及其以上的侵蚀面积仅占总侵蚀面积的19.94%,但对流域总侵蚀量的贡献高达73.56%。1990—2000年,强烈及强烈以下侵蚀面积减少了1 059.85km2,强烈侵蚀以上的侵蚀面积则增加了112.29km2;2000—2010年,微度侵蚀面积有小幅增加,其余侵蚀等级的侵蚀面积都有所下降。当坡度小于20°时,侵蚀模数随着坡度的增加而增加,坡度超过20°后,侵蚀模数有降低的趋势;从海拔上看,高侵蚀模数区域主要位于海拔500~2 000m范围。[结论]流域内的土壤侵蚀治理已初见成效,但在局部地区,土壤侵蚀仍有加剧现象。 相似文献
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基于GIS与RS的杨凌区土壤侵蚀时空变异性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤侵蚀是破坏黄土高原地区土地资源的重要因素,为深入了解黄土高原杨凌区水土流失现状,分析其土壤侵蚀空间分布规律及其时空变异性,基于GIS和RS技术,运用通用土壤流失方程(USLE)评估杨凌区侵蚀强度以及杨凌区土壤侵蚀的时空变异性。结果表明:杨凌区土壤侵蚀主要以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,从2010—2014年间,土壤各级侵蚀强度所占比例基本稳定。分析土壤侵蚀与坡度和高程之间的关系表明,杨凌区15°的缓坡地以微度和轻度侵蚀为主,随着坡度的增加轻微度侵蚀减少,强烈、极强烈和剧烈侵蚀所占比例有所增加。各土壤侵蚀强度面积随着高程的增加呈先增大后减少的趋势,其峰值多分布在500～550m高程带。 相似文献
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北京市典型生产建设项目土壤侵蚀规律研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国水土保持》2020,(5)
采用文献资料、专家咨询、无人机倾斜摄影及实际监测等手段对北京市多个典型生产建设项目的土壤侵蚀规律进行了定量分析,结果表明:下垫面因素对待建设区土壤侵蚀影响较为明显,侵蚀控制应加强地面绿化和地表硬化;植被盖度和不透水面积比对建成区土壤侵蚀影响较为明显,控制侵蚀的最优措施为地表硬化;建设区的侵蚀模数与坡度、植被盖度、土壤紧实度、降雨强度及降雨历时关系密切;控制开挖边坡土壤侵蚀最有效的手段是降低开挖坡度及增加地表覆盖,减少堆积边坡土壤侵蚀最有效的手段是降低坡度、压实堆土、增加地表覆盖,防治裸露平台土壤侵蚀的主要方式是增加地表覆盖。 相似文献
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1980—2010年间安徽省土壤侵蚀动态演变及预测 总被引：3，自引：0，他引：3
基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS技术,定量分析了1980年、2000年、2010年安徽省土壤侵蚀空间分布及动态变化特征,并利用马尔柯夫模型预测了未来30年土壤侵蚀变化趋势。利用GIS空间分析方法进一步探讨了土壤侵蚀强度空间变化与高程、坡度等地形因子间的关系。结果表明：(1)1980—2010年安徽省土壤侵蚀状况明显改善,平均土壤侵蚀模数由1980年的461.09 t/(km2 a)减少为2010年的245.26 t/(km2 a);相应的侵蚀总量由6 199.92万t/a减少为3 297.84万t/a。全省微度侵蚀面积增加了8 188.65 km2;强度以上侵蚀面积减少了1 576.93 km2。(2)安徽省三个时期的土壤侵蚀强度空间分布规律一致,侵蚀强度由北向南逐渐加剧。淮北与沿淮平原、江淮丘陵岗地以微度土壤侵蚀为主,皖南丘陵山区和皖西大别山区以强度侵蚀为主。(3)1980—2010年全省土壤侵蚀等级减弱面积达11 762.83 km2,侵蚀等级加剧面积仅811.21 km2。土壤侵蚀等级空间变化主要分布在200—500 m和15°—25°区域。土壤侵蚀等级转化逐级进行,主要以向侵蚀程度较弱等级转化为主,仅有少量微度侵蚀向侵蚀强度较强等级转化。(4)根据马尔柯夫方法预测,未来30年安徽省土壤侵蚀状况逐渐减轻,微度土壤侵蚀面积逐渐增加,其他侵蚀等级的面积持续减少。 相似文献
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以贵州省猫跳河流域为案例区,运用RUSLE模型对流域1973,1990,2007年土壤侵蚀空间格局进行了模拟。分析了该流域土壤侵蚀动态变化规律,为流域土壤侵蚀的有效防治提供了科学依据。结果表明,(1)流域下游以及上游西部溶蚀丘陵谷地土壤侵蚀较严重,土壤侵蚀量主要来源于强烈、极强烈及剧烈侵蚀区域,旱地和灌草地是流域发生土壤侵蚀的主要用地类型。(2)近30a来,流域土壤侵蚀经历了趋向严重—减轻的变化过程。1973—1990年低强度土壤侵蚀面积在减少,而高强度侵蚀面积在增加。1990—2007年,除了微度侵蚀面积大幅度增加外,其余侵蚀等级面积均在大幅度减少。6°～25°坡度带是发生土壤侵蚀的主要区域,也是水土流失防治及治理的重点区域。 相似文献
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开展福贡县土壤侵蚀时空动态变化分析,对当地的水土流失防治和国土空间规划具有重要意义。研究基于降雨、土地利用、土壤和植被覆盖度等数据,采用GIS技术和RUSLE模型分析了福贡县2002年、2010年和2018年的土壤侵蚀时空变化和影响因素。结果表明:(1)福贡县土壤侵蚀强度主要以微度侵蚀和轻度侵蚀为主; 2002—2010—2018年平均土壤侵蚀模数不断下降,微度侵蚀面积不断增加,福贡县土壤侵蚀状况呈现改善趋势;(2)福贡县土壤侵蚀严重区主要分布在怒江两岸,近16 a福贡县74.73%以上的区域土壤侵蚀强度未发生改变,整体好转,表明退耕还林等工程实施对抑制土壤侵蚀强度有一定效果;(3)土地利用类型是福贡县土壤侵蚀的主要影响因子; 各因子解释力的大小依次为:土地利用类型、植被覆盖度、年均降雨量、海拔、坡度。海拔1 005～1 523 m、坡度>35°、年均降雨量1 482～1 671 mm、植被覆盖度<0.3、土地利用类型为未利用地的区域被识别为高风险侵蚀区。结合福贡县实际,坡耕地应为福贡县土壤侵蚀治理的重点区域。 相似文献
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[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。 相似文献
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以普安县白云岩、石灰岩、砂页岩和玄武岩等不同岩组区域的土壤侵蚀景观作为研究对象,基于ArcGIS软件中Spatial Analysis拓展模块空间分析技术及景观生态学中的景观格局空间分析方法,从宏观空间尺度上研究了不同岩组类型对区域土壤侵蚀景观格局的影响。结果表明:普安县岩组分布特征是以白云岩为主,其次是石灰岩,砂页岩和玄武岩面积较少;石灰岩区总体侵蚀程度不高,但是局部侵蚀较为严重。普安县土壤侵蚀景观格局特征表现为:微度侵蚀是4种地层岩组土壤侵蚀景观的景观基质,微度侵蚀景观斑块在空间分布上集中连片、异质性低、均匀度指数高,极强度侵蚀与剧烈侵蚀最大面积比例与斑块面积都是最小,斑块在空间分布上距离都较远且及其破碎,连通性较低。普安县不同岩组土壤侵蚀景观格局存在差异,白云岩区景观最为破碎,具有较高的异质性;石灰岩区侵蚀斑块分布较为集中;玄武岩区具有最高的多样性,斑块间的信息交流最为频繁。 相似文献
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基于通用土壤流失方程(USLE模型)和GIS空间分析技术,对安徽省大别山区土壤侵蚀量进行了估算。选取土壤养分、水分及泥沙滞留、淤积、土地废弃损失作为土壤侵蚀经济损失的指标,采用替代花费法、恢复费用法、影子工程法等方法,评估了安徽省大别山区土壤侵蚀的经济损失。结果表明,安徽省大别山区2007年平均土壤侵蚀模数为2443.4t/(k2·a),土壤侵蚀总量为2.29×107t/a,其中金寨县和岳西县土壤侵蚀总量最高,分别为7.62×106t/a和5.42×106t/a。从空间分布上看,较强的侵蚀主要集中在西部地区,东北部以及南部地区侵蚀量相对较小土壤侵蚀造成的总经济损失为92052.8万元,其中土壤养分价值损失最大,为82557.8万元,占土壤侵蚀经济总损失的89.7%,其次是泥沙损失,达4734.2万元,占经济总损失的5.1%。金寨县经济损失量最大,为37266.3万元,占大别山区土壤侵蚀总经济损失的40.18%。其次为岳西县,约占23.54%。经济损失量最小的为舒城县和桐城市。 相似文献
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[目的]为中国南方红壤分布区RUSLE模型的本地化研究提供重要参考,同时为福建省长汀县水土流失防治及解决与此相关的其他问题提供科学的决策依据。[方法]以修正的通用水土流失方程RUSLE(revised universal soil loss equation)为评估基础,以长汀县为试验研究区,在地理信息系统和遥感技术的支持下,通过研究新方法计算降雨侵蚀力因子、参数调校或利用现有方法计算其余因子完成研究区水土流失评估。[结果]得到2013年长汀县水土流失等级分布图。2013年研究区水土流失已大有好转,但仍比较严重,主要为轻度和中度流失,其中河田镇、策武乡、濯田镇、三洲乡是重灾区。[结论]尽量减少不合理的人类活动,有效提高植被覆盖率,是研究区今后水土流失防治的基本措施。 相似文献
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[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。 相似文献
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土地利用和植被覆盖是人类活动对大自然改造的直接体现,为研究人类活动对土壤侵蚀的定量影响,以中国南方红壤典型水土流失区——福建省长汀县为研究区,利用每间隔3~4年的11个年份的遥感影像,基于USLE模型评估该县1988-2020年30多年来的土壤侵蚀时空变化特征,定量分析不同土地利用和植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)变化对土壤侵蚀的影响。结果表明:(1)长汀县土壤侵蚀严重区域主要集中于县域中部河田镇、三洲镇和策武镇等地,30多年来,土壤侵蚀强度呈先增后减的趋势,1988-1994年土壤侵蚀状况逐渐严重,1994年的水土流失率高达30.49%,90年代中期后开始逐渐好转,至2020年水土流失率降为6.22%。(2)1988-1994年和1994-2001年2个时期,林地转化成裸地的面积最大,导致土壤侵蚀增加量平均约占每个时期增加量的93%;2001-2010年和2010-2020年2个时期,裸地转化成林地的面积最大,引起的土壤侵蚀减少量平均约占每个时期减少量的73%。(3)30多年来长汀县FVC呈先减少后增加的趋势,1988-1994年平均FVC从44%减少到35%,随后开始增加,至2020年,FVC增加至79%;土壤侵蚀量与FVC呈反比,FVC减少对土壤侵蚀量的影响更大,FVC平均每降低1%,土壤侵蚀量增加7.49万t;而FVC平均每增加1%,土壤侵蚀量减少3.75万t。(4)FVC对土壤侵蚀的敏感性与坡度呈正比,低坡度下土壤侵蚀随FVC变化较均匀,高坡度等级下,FVC低于60%时,对土壤侵蚀的敏感性高,FVC每增加10%,土壤侵蚀模数平均减少262.73 t/(km2·a)。研究结果有助于分析长汀县土壤侵蚀在长时间序列上的时空变化及人类活动对土壤侵蚀的影响,为长汀县未来的土地利用规划和生态保护提供重要的科学支持。 相似文献