共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
【目的】针对以往土壤侵蚀研究中空间连续性降水量数据获取困难以及高植被覆盖区植被覆盖管理因子估算精度不高的问题，本研究尝试引入多源遥感数据进行空间尺度的土壤侵蚀评价。【方法】基于GPM＿3IMERGM、LANDSAT8影像数据获取的降雨侵蚀量因子(R)和植被覆盖管理因子(C)改进了修正土壤流失模型(RUSLE)，并利用改进的RUSLE模型完成研究区土壤侵蚀状况遥感制图。【结果】研究区土壤侵蚀总量为5.12×107 t a-1，平均土壤侵蚀模数为7.38 t hm-2 a-1，受土壤侵蚀影响的总面积为1841.86 km2，占土地总面积的24.77%。从土壤侵蚀等级来看，侵蚀强度总体表现为微度和轻度，水土保护情况整体良好。空间分布上，不同侵蚀等级的布局呈现出片状分布与点块状分布相结合的特点；广州市中部和南部的行政区较市区外围和北部的行政区而言，侵蚀状况更轻微。【结论】GPM卫星数据和EVI指数的引入显著提高了RUSLE模型中两个关键因子和土壤侵蚀强度的估算精度，其成果可为广州市区域... 相似文献
3.
运用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术来进行中国陕西省北部地区的土壤水蚀风险评估。综合运用RS和(31S技术以及修订的通用土壤流失方程式(简称RusLE)来定量化地评估土壤侵蚀。建立了一个关于土壤侵蚀、斜坡长度/坡度、降雨侵蚀和人类活动的评估系统。评估值输入修订的世界土壤亏损方程式中，用来计算土壤退化进程的风险，土壤退化又叫土壤侵蚀。利用榆林和靖边两地区的1987年和1999年的陆地卫星TM传感图像来制作研究区土地使用/覆盖情况的地图，然后用这些地图产生RusLE方程中的人类活动因子。使用ERmapper/Info两个软件来管理和处理主要数据，及处理卫星图像和表格数据源。根据统计分析，3985．9km^2(33．12％)的土地面积有轻微到中度的土壤侵蚀，2941．4km^2(24．44％)的土地面积有高的土壤侵蚀，总土地面积中3522．1km^2(29．27％)正面临着很高的土壤侵蚀风险，总体上来说，研究区处于高的土壤水蚀风险中。 相似文献
4.
掌握四川省省级水土流失重点防治区水土流失情况、空间分异规律及其内在驱动因素对生态预警和土壤侵蚀治理等具有重要意义。应用中国土壤流失方程(CSLE)计算四川省省级水土流失重点防治区土壤侵蚀状况,通过不同土壤侵蚀敏感性评价方法识别中国土壤流失方程(CSLE)敏感因子,借助地理探测器探究重点防治区土壤侵蚀空间分异规律及其内在驱动力。结果表明:四川省省级水土流失重点防治区水土流失面积占比27.16%,平均土壤侵蚀模数为806.08 t/(km^2·a),属于轻度侵蚀,但区内土壤侵蚀差异明显,局部存在严重水土流失;土壤侵蚀敏感性分析表明,生物措施因子B是中国土壤流失方程(CSLE)中最敏感的因子;不同水土保持分区土壤侵蚀定量归因表明,土地利用方式是土壤侵蚀空间异质性的主要驱动力,且影响因子两两交互均能增加对土壤侵蚀空间分布的解释能力,各因子在不同水土保持分区作用程度存在显著差异。因而,在应用中国土壤流失方程(CSLE)计算土壤侵蚀量时,基于不同研究区针对较为敏感因子建立区域化算法是提高计算精度的关键。 相似文献
5.
榆林是我国北方农牧交错带典型的生态脆弱区,土壤侵蚀严重制约着榆林地区人类生存和社会经济的可持续发展。以通用土壤流失方程为理论基础,选取自然因素(包括降雨、地形和土壤因子)和人为参数(包括生物措施、农业措施和社会经济措施因子)构建评估指标体系。在完成单因子敏感性评价的基础上,利用GIS空间叠加分析功能,对榆林市土壤侵蚀敏感性空间分异特征进行了综合研究。结果表明:研究区土壤侵蚀敏感性以中敏感为主,低敏感和高敏感次之,不敏感仅有零星分布。空间上土壤侵蚀敏感性程度呈南部黄土沟壑区向北部风沙草滩区递减趋势,高敏感区主要集中在靖边、定边两县南端,东部黄河沿岸以及南六县的部分地区。修正后的土壤侵蚀敏感性评价结果与前人研究的土壤侵蚀分布规律趋于一致,充分说明人类活动对土壤侵蚀也产生了极大影响。因此,急需转变不合理的土地利用方式,加强水土流失治理和植被恢复,针对不同敏感区实施分区管理,有效控制研究区能源开发建设对土壤侵蚀潜在发生的影响程度。 相似文献
6.
基于GIS和CSLE的陕西省土壤侵蚀定量评价方法研究 总被引：20，自引：3，他引：20
通过对陕西省土壤侵蚀的定量评估,探索省域尺度上土壤侵蚀定量评价制图方法,以期为第四次全国土壤侵蚀普查提供技术支撑.利用陕西省日降雨数据、土壤类型图、土地利用图、DEM、植被覆盖图,选择CSLE模型.在ArcGIS平台上计算研究区2006年土壤侵蚀量,并与水利部标准评价结果进行对比分析.探索了坡度坡长变换对土壤侵蚀的影响.定量化的评价结果能较好的反映气候,土壤及水保措施对土壤侵蚀的影响,比水利部标准评价结果更能反映实际侵蚀.坡度坡长变换后对土壤侵蚀有明显影响.在GIS支持下,通过土壤侵蚀模型进行定量评价,可高效、客观反映土壤侵蚀情况及其主要影响因子,对区域治理和有关决策有极其重要参考价值.为了准确真实的反映土壤侵蚀程度,必须进行坡度坡长变换. 相似文献
7.
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... 相似文献
8.
基于GIS的祖厉河流域土壤侵蚀治理模式模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
借助RS图像信息提取技术,对祖厉河流域遥感影像进行校正与信息提取。利用GIS栅格数据空间分析功能,将研究区空间化为30m×30m的栅格单元。根据土壤流失方程RUSLE生成各因子栅格图,借助GIS空间分析功能,实现该区土壤侵蚀评估模拟。结果表明:祖厉河流域1995年、2005年、2015年土壤侵蚀模数分别为2 877,3 372,3 713t/(km2·a);从侵蚀量变化来看,1995年总土壤流失总量为29 608 397t/a,2005年总土壤流失总量为34 694 588t/a,2015年总土壤流失总量为38 202 817t/a,年平均流失模数为3 713t/(km2·a)。从土壤侵蚀空间分布和侵蚀量变化来看,研究区土壤侵蚀度呈现南北低、中部高;河流深切区低,高山林立区高的特点。针对研究区,提出4种模拟治理并进行验证,分析得出完全采取人工提升林区植被增长速度,主要包括全力发展坡地退耕还林还草的高效治理模式是该区最佳治理模式,可有效改善土壤流失状况,使平均土壤流失模数降为2 656t/(km2·a)。 相似文献
9.
基于随机森林算法的土壤侵蚀影响因子研究——以赣江上游流域为例 总被引：3，自引：2，他引：3
[目的]分析影响赣江上游流域土壤侵蚀的主要因素,为该区水土流失治理与科学管理提供科学依据。[方法]基于2015年Landsat 8遥感影像、MODIS NDVI数据、数字高程模型(DEM)、土壤类型和降雨数据,采用RUSLE模型和随机森林算法对赣江上游流域土壤侵蚀及其影响因子进行定量化分析。[结果] 2015年赣江上游流域土壤侵蚀强度由东南向西北逐渐加剧,总体上处于轻度侵蚀水平,土壤侵蚀总量为3.45×10~7 t/a,平均土壤侵蚀模数为1 046.38 t/(km~2·a),比南方红壤丘陵区土壤允许流失量[500 t/(km~2·a)]高出2倍之多;子流域9,11,15平均土壤侵蚀模数分别为1 672.66,1 715.83和1 565.36 t/(km~2·a),处于中度侵蚀级别,为研究区重点防治区域;其余子流域均为轻度侵蚀级别。[结论]各子流域的土壤侵蚀受植被覆盖与管理因子(C)和坡长坡度因子(LS)影响较大,两者重要程度分别在30%和20%以上,土壤可蚀性因子(K)和降雨侵蚀力因子(R)的重要程度偏低,均未超过10%。其中子流域9,11,21主要受LS因子影响,其余子流域均受C因子主控。 相似文献
10.
吉林省土壤侵蚀敏感性评价 总被引：15，自引：1，他引：15
以通用土壤流失方程(USLE)为理论基础,在GIS的支持下采用地图代数方法,对吉林省的土壤侵蚀敏感性进行影响因子的逐一评价和综合评价。针对吉林省土壤侵蚀的实际情况,借鉴国内外的相关研究成果,选择了降雨侵蚀力、地形起伏度、植被类型和土壤质地等4个因子。通过分析与综合评价,明确了吉林省土壤侵蚀发生的可能程度、地区范围和空间分布规律,并进一步探讨了针对不同土壤侵蚀敏感区的有效控制水土流失的对策。研究结果将为吉林省的生态环境分区管理,合理开发利用土地资源,有效控制土壤侵蚀的发生和发展提供重要的依据。 相似文献
11.
12.
13.
14.
根据2004年的TM遥感影像，在软件ERDAS8．6下解译出万州地区的土壤侵蚀等级分布情况并在ARC-VIEW3．2进行分析统计。通过与1995年的土壤侵蚀调查数据进行比较分析，发现万州区的土壤侵蚀状况明显好转，并对万州区土壤侵蚀状况发生变化的驱动因子进行分析，多角度阐明了万州区土壤侵蚀变化的原因。为万州区今后水保工作的开展具有一定的指导意义。 相似文献
15.
16.
以山东沂蒙山区费县祊河流域为研究对象,全面收集研究区气候、地形、土壤、社会经济等资料,并通过大量现场调查,以通用土壤流失方程(USLE)为基础,运用G IS技术生成降雨侵蚀力因子(R)、土壤可侵蚀因子(K)、坡度和坡长因子(LS)、水土保持措施因子(P)、植被与经营管理因子(C)图;应用ArcG IS的空间叠加分析功能,建立了土壤侵蚀量的空间分布数据库;用建立的土壤侵蚀预测模型估算了流域土壤侵蚀总量与侵蚀模数。研究表明:微度侵蚀面积占整个流域面积的79.57%,尽管其侵蚀量仅占总侵蚀量的2.84%,但存在进一步恶化的趋势;研究区土壤侵蚀面积、侵蚀模数、侵蚀量均呈现出减小趋势,说明水土保持工作取得了成效。本研究为沂蒙山区开展水土保持工作提供了数据支持和决策依据。 相似文献
17.
[目的]揭示土壤侵蚀作用下重金属的迁移规律，阐明重金属在土壤侵蚀作用下的迁移机制，为重金属的污染防治提供科学指导。[方法]基于国内外有关土壤侵蚀作用下重金属迁移的文章，从土壤性质、重金属性质、环境因子3方面就土壤侵蚀对重金属迁移的作用规律与机制进行系统研究。[结果](1)侵蚀作用下土壤重金属主要以颗粒态形式进行横向/纵向迁移，溶解态重金属迁移占比小但活性强，侵蚀造成沉积区的泥沙特性与侵蚀区土壤存在差异，可能影响重金属富集特征的空间分布格局；(2)土壤pH、有机质和黏粒含量越高，吸附重金属的能力越强，重金属被释放迁移的能力越弱；(3)土壤重金属的赋存形态对其迁移方式有影响，一般溶解态重金属主要来源于有效态，而相对稳定的残渣态通常以颗粒态形式迁移；(4)降雨、地形、植被等环境因子影响泥沙颗粒的迁移过程，并优先迁移细颗粒，使泥沙粒径分布随迁移路径呈一定的变化规律。[结论]侵蚀作用下重金属迁移受土壤—重金属性质及环境因子等多种因素影响，未来研究可重点关注不同地质背景与污染成因条件下土壤侵蚀对重金属迁移过程的影响；不同粒径土壤颗粒的重金属赋存形态异质性研究；喀斯特地下漏失对重金属迁移的作用机理，... 相似文献
18.
<正> 在1200km~2的永定河三级支流十里河流域,进行了一次暴雨下土壤侵蚀信息提取及模式的建立。 一、土壤侵蚀因子分析 美国土壤保持局研究提出的通用土壤侵蚀方程式,只适用于坡面侵蚀,而且把人为因素与自然因素混杂应用。在我国黄土丘陵沟壑区,除坡面侵蚀外,还有沟谷侵蚀,且在影响侵蚀的过程中,人为因素都是通过自然因素起作用的。因此在分析黄丘区土壤侵蚀因子时,只考虑自然因素。 据以上分析,全流域的土壤侵蚀量E应为坡面侵蚀与沟谷侵蚀之和,即 E=E_s+E_g (1) 式中E_s为坡面侵蚀量,E_g为沟谷侵蚀量,单位为t。 坡面侵蚀因子,在比例尺为1:5万的地形图 相似文献
19.
崇礼清水河流域土壤侵蚀空间格局及其影响因素研究 总被引：3，自引：1，他引：3
基于DEM数字高程模型并结合RUSLE模型应用GIS、GeoDa、GS+等软件分析了河北省张家口市崇礼区25年间土壤侵蚀空间格局演变及影响因素。结果表明:(1)1990—2015年,研究区中部、西部和西南部土壤侵蚀较严重,土壤侵蚀强度以轻度、中度为主,土壤侵蚀量呈先减少后增加的趋势。(2)1990—2000年,土壤侵蚀强度转变以轻度侵蚀转入为主,土壤侵蚀状况减轻;2000—2010年,土壤侵蚀由微度侵蚀转为高级别侵蚀,侵蚀程度呈严重趋势;2010—2015年,总体表现为微度侵蚀、轻度侵蚀转向高级别侵蚀,但侵蚀增加面积有所减少,侵蚀状况稍有改善。(3)土壤侵蚀Moran’s I0,空间分布呈正相关性,表现为聚集状态,以高高型聚集为主,主要集中在崇礼区中西部和西南部。土壤侵蚀模数符合指数模型和球状模型,R2为0.943~0.979。变程A先由3 870m减小到860m再增加至1 470m,表明1990—2015年土壤侵蚀变化先快后慢,空间相关性分布范围由小变大,空间异质性呈先增强后减弱趋势。分形维数(FD)介于1.922~1.971,在区域较小空间尺度下,土壤侵蚀空间异质性主要是由植被覆盖、土地利用类型、水土保持措施等随机因子引起的。(4)土壤侵蚀影响因子中前3个主成分贡献率占到89.215 0%。在第1主成分载荷中,植被覆盖因子向量投影长度最大,为0.976 4。在第2,3主成分载荷中,水土保持措施因子、土壤可蚀性因子向量投影长度较大。因此,崇礼区土壤侵蚀影响因素大小依次为植被覆盖因子(C)、水土保持措施因子(P)、土壤可蚀性因子(K)、降雨侵蚀力因子(R)、坡长坡度因子(LS)。研究结果可为崇礼区清水河流域水土综合治理和可持续发展提供理论依据。 相似文献
20.
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