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沂蒙山区不同抽样密度对土壤侵蚀因子估算精度的影响
引用本文:齐斐,苏新宇,黎家作,胡续礼,刘霞,张春强,邢先双,丁鸣鸣.沂蒙山区不同抽样密度对土壤侵蚀因子估算精度的影响[J].水土保持通报,2019,39(2):179-183,191.
作者姓名:齐斐  苏新宇  黎家作  胡续礼  刘霞  张春强  邢先双  丁鸣鸣
作者单位:江苏省水土保持与生态修复重点实验室/南方现代林业协同创新中心/南京林业大学 林学院, 江苏 南京 210037,江苏省水土保持与生态修复重点实验室/南方现代林业协同创新中心/南京林业大学 林学院, 江苏 南京 210037,淮河水利委员会淮河流域水土保持监测中心站, 安徽 蚌埠 233001,水利部淮河水利 委员会水土保持处, 安徽 蚌埠 233001,江苏省水土保持与生态修复重点实验室/南方现代林业协同创新中心/南京林业大学 林学院, 江苏 南京 210037,淮河水利委员会淮河流域水土保持监测中心站, 安徽 蚌埠 233001,山东省水文局, 山东 济南 250012,南京市水务局, 江苏 南京 210036
基金项目:全国水土流失动态监测与公告项目“淮河流域国家级重点防治区水土流失动态监测”(HWSBJ201302),“山东省省级重点治理区水土流失动态监测项目”(SWJ201601);国家自然科学基金项目(31070627);江苏省高校优势学科建设工程项目
摘    要:目的]探讨分层系统抽样方法下不同抽样密度对土壤侵蚀因子估算精度的影响,为区域水土流失动态监测抽样方法和抽样密度的选取提供数据支撑。方法]以沂蒙山泰山国家级重点治理区蒙阴县为对象,基于2013年SPOT5遥感影像和1∶1万地形图,采用人机交互解译、野外调查、统计分析等方法,以全县土壤侵蚀因子为基准值,对1%和4%密度土壤侵蚀因子进行精度评价。结果]①1%抽样密度下,S,E,K因子相对误差较大,分别为33.48%,23.46%,20.64%,主要受坡度、土地利用和土壤类型影响;L,B,T相对误差均小于11%;六者平均14.44%。②4%抽样密度下,E,K,B相对误差较大,分别为15.07%,13.94%和10.69%,主要受土地利用和土壤类型影响;L,S,T相对误差均小于10%;6者平均7.89%。③以栅格计算法结果为基准值,采用单元插值外推法推算全县水土流失面积,1%密度下水土流失面积比偏高19.73%,4%密度下水土流失面积比偏高11.77%。结论]蒙阴县1%和4%密度各因子均有不同程度的精度损失,并对水土流失估算结果造成一定影响,在区域水土流失动态监测过程中可根据需求选取合适的抽样密度。

关 键 词:抽样密度  精度损失  相对误差  CSLE模型
收稿时间:2018/7/7 0:00:00
修稿时间:2018/10/14 0:00:00

Effects of Sampling Densities on Estimation Precision of Soil Erosion Factors in Yimeng Mountain Area
Qi Fei,Su Xinyu,Li Jiazuo,Hu Xuli,Liu Xi,Zhang Chunqiang,Xing Xianshuang and Ding Mingming.Effects of Sampling Densities on Estimation Precision of Soil Erosion Factors in Yimeng Mountain Area[J].Bulletin of Soil and Water Conservation,2019,39(2):179-183,191.
Authors:Qi Fei  Su Xinyu  Li Jiazuo  Hu Xuli  Liu Xi  Zhang Chunqiang  Xing Xianshuang and Ding Mingming
Institution:Jiangsu Key Laboratory of Soil and Water Conservation and Ecological Restoration, Co-innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Forestry College of Nanjing Forestry University, Nanjing, Jiangsu 210037, China,Jiangsu Key Laboratory of Soil and Water Conservation and Ecological Restoration, Co-innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Forestry College of Nanjing Forestry University, Nanjing, Jiangsu 210037, China,Mornitoring Center Station of Soil and Water Conservation, Huaihe River Commission, Ministry of Water Resources, Bengbu, Anhui 233001, China,Soil and Water Conservation Division of Huaihe River Commission of Water Resources Ministry, Bengbu, Anhui 233001, China,Jiangsu Key Laboratory of Soil and Water Conservation and Ecological Restoration, Co-innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Forestry College of Nanjing Forestry University, Nanjing, Jiangsu 210037, China,Mornitoring Center Station of Soil and Water Conservation, Huaihe River Commission, Ministry of Water Resources, Bengbu, Anhui 233001, China,Hydrographic Office of Shandong Province, Ji''nan, Shandong 250002, China and Nanjing Water Bureau, Nanjing, Jiangsu 210036, China
Abstract:
Keywords:sampling densities  precision loss  relative error  CSLE model
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