2000～2008年内蒙古中部地区土壤风蚀危险度评价

选择内蒙古中部为研究区,以地理信息系统技术与层次分析法为依托,在深入调研风蚀驱动因子的基础上,构建了一个驱动因子相对全面并且实践可行的土壤风蚀危险度模型;基于该模型,综合长时间序列的遥感数据、地面气象台站观测数据,对研究区2000~2008年土壤风蚀危险度的空间分布格局、变化动态及其驱动机制进行了分析。结果表明:在内蒙古中部地区,从东南到西北土壤风蚀危险度呈现逐渐增强的趋势,不同的风蚀危险等级区有着不一样的主导控制因子;在2000~2008年期间,区域土壤风蚀危险程度总体呈现下降趋势;2000年以来风场强度的持续下降及植被NDVI的持续上升是促使区域土壤风蚀危险度下降的控制因子,而气候干燥度在2005年的大幅上升则是当年区域土壤风蚀危险度上升的控制因素。     

基于RUSLE的广东南岭土壤侵蚀敏感性研究

基于修正的通用水土流失方程RUSLE和GIS技术,分析了影响土壤侵蚀敏感性的降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡度坡长因子以及植被覆盖与管理因子,并生成单要素敏感性评价图,在此基础上,评价研究区土壤侵蚀敏感性,探讨不同土壤侵蚀敏感性的分布规律及其主导因子的空间分异特征。结果表明：降雨侵蚀力因子的变化范围为8 181.52~14 621.56（MJ·mm）/（hm2·h·a）,土壤可蚀性因子为0.146~0.238（t·hm2·h）/（hm2·MJ·mm）,坡度坡长因子为0~612.615,植被覆盖与管理因子为0.101~1.183,土壤侵蚀的最大值和平均值分别为7 016.44和137.69 t/（km2·a）,土壤侵蚀敏感性以低度敏感和较低敏感为主,不同影响因子在敏感性分区的变化范围不同,其中地形因子和植被覆盖与管理因子对土壤侵蚀最为敏感。     

基于USLE和GIS的水土流失敏感性空间分析——以河北太行山区为例

以USLE方程为理论指导,遥感影像为主要数据源,基于ArcGIS 进行水土流失敏感性空间分析。选择降雨侵蚀力、土地利用类型、坡度、植被覆盖度等影响因子构建水土流失敏感性评价指标体系,在考虑不同因子影响作用大小的情况下,运用空间分析的方法按标准将水土流失敏感性分为五级;并以河北太行山区为例进行研究,利用危险性指数表征研究区水土流失敏感性大小,分析研究区在不同地理背景下的水土流失敏感区的空间分布特征。研究表明：河北太行山区的水土流失敏感性危险性指数为3.97;空间上水土流失敏感性分等级呈现明显的条带状分布;中度敏感区所占面积比例最大,为39.2%;整体水土流失敏感性中度偏重。     

基于允许流失量和正负地形源汇理论的喀斯特关键带土壤侵蚀研究

喀斯特地区下垫面的特殊复杂性使得地表发生显著坡面径流需要达到更大的降水累积阈值,碳酸盐岩岩石成土速率的缓慢和空间异质性导致喀斯特地区的土壤存量被严重高估和均一化等,因此,传统经典的土壤侵蚀模型在喀斯特地区难以适用。本文依据喀斯特关键带岩性的差异,确定其有效降水侵蚀阈值,并对降雨侵蚀力进行重新测算;根据碳酸盐岩化学成分的差异,计算其成土速率并作为土壤允许流失量;通过地貌—水文分析法提取喀斯特洼地空间分布信息,对喀斯特关键带土壤侵蚀算法进行多次改进和创新。结果显示：① 传统算法忽视了喀斯特关键带下垫面的特殊性,致使其平均降雨侵蚀力被高估47.35%,且喀斯特区域的平均降雨侵蚀力仅相当于非喀斯特区域的59.91%;② 传统算法可能将一些无土或少土可流区计算为土壤的高侵蚀量区,而连续性碳酸盐岩、碳酸盐岩夹碎屑岩、碳酸盐岩与碎屑岩互层的土壤允许流失量仅分别为0.21 t ha^-1 yr^-1、1.2 t ha^-1 yr^-1、2.89 t ha^-1 yr^-1;③ 传统算法通常将有坡度和耕作的洼地视为土壤侵蚀的高发区,但其实际应是地表侵蚀的沉积区,喀斯特洼地在空间上的连续性与碳酸盐岩的分布区基本重合;④ 传统算法高估土壤侵蚀面积27.79%,土壤侵蚀量47.72%。总之,传统经典模型会大大高估喀斯特地区的土壤侵蚀量,因此,应该建立一种精确适用的模型。另外,由于喀斯特地区的成土速率慢而土层薄、总量少,土壤允许流失量远低于非喀斯特区域侵蚀标准,应制定适用于喀斯特地区的土壤侵蚀分类分级标准和风险评价方法。     

Regional soil erosion risk mapping in Lebanon

Soil erosion by water is one of the major causes of land degradation in Lebanon. The problem has not yet been treated in detail although it affects vast areas. This study elaborates a model for mapping soil erosion risk in a representative area of Lebanon at a scale of 1:100,000 using a spatial database and GIS. First, three basic maps were derived: (1) runoff potential obtained from mean annual precipitation, soil-water retention capacity and soil/rock infiltration capacity; (2) landscape sensitivity based on vegetal cover, drainage density and slope; and (3) erodibility of rock and soil. Then two thematic maps were derived: potential sensitivity to erosion obtained from the runoff potential and landscape sensitivity maps, and erosion risk based on the potential erosion and erodibility maps. The risk map corresponds well to field observations on the occurrence of rills and gullies. The model used seems to be applicable to other areas of Lebanon, constituting a tool for soil conservation planning and sustainable management.     

应用EUROSEM模型对三峡库区陡坡地水力侵蚀的模拟研究

三峡库区坡地资源被广泛利用,但水土保持措施没有被很好地利用。坡地,尤其是陡坡地是库区主要泥沙来源,因此,有效评估土壤侵蚀风险、预测径流和侵蚀速率以及选择合理的水土保持措施在该地区显得非常必要。EUROSEM模型是动态分布式模型,可以在单独地块或小流域中预测水力侵蚀强度,其特点比较适合库区土壤侵蚀预测预报。本研究以在三峡库区秭归县王家桥小流域水土保持试验站的标准径流小区的人工降雨资料为基础,应用EUROSEM模型模拟陡坡地中的侵蚀状况。模拟结果表明,EUROSEM对人工降雨中径流模拟效果较好,但对土壤流失的模拟效果相对较差,更精确地模拟库区陡坡地的土壤侵蚀状况则需要作进一步的研究     

基于RUSLE模型的土壤侵蚀时空分异特征分析——以辽宁省朝阳市为例

以数字高程模型(DEM)、降雨量、土壤、遥感影像等为基础数据,运用GIS与遥感技术,结合RUSLE模型研究辽宁省朝阳市2001~2010 年的土壤侵蚀时空分异特征。研究结果如下:① 2001~2010 年土壤侵蚀模数总体呈下降趋势,其中2009 年的平均土壤侵蚀模数为254.02 t·hm^-2·a^-1,为10 a 间最低值;② 微度土壤侵蚀面积总体呈上升趋势,但以上2 个指标在2010 年均出现了不同程度的反弹;③ 朝阳县是土壤侵蚀最严重的地区,土壤侵蚀模数的平均值最高,为747.33 t·hm^-2·a^-1,中度以上土壤侵蚀面积分别为29.2%、32.67%、34.57%、31.41%。     

基于GIS的小流域土壤侵蚀与产沙的简化模拟

将泥沙输移能力公式与USLE公式相结合,建立了一个简化的分布式小流域产沙模型,并将其应用于川中丘陵区小流域的土壤侵蚀与泥沙输移的空间分布模拟。得到的主要结论:1.该模型适用于川中丘陵区小流域产沙的模拟;2.魏城河流域1980—1987年8 a平均土壤侵蚀量为16.8×104t,侵蚀模数为675.8 t/(km2.a),模拟得到的输沙模数为238.6 t/(km2.a),泥沙输移比为0.35;3.魏城河流域主要以微度侵蚀为主,占到全流域总面积的68%,强度侵蚀占流域面积的1%,主要分布在坡度较陡的流域边缘地带;4.相对其他因子,降雨与坡度对该流域侵蚀产沙的影响更为突出。     

Broad area mapping of monthly soil erosion risk using fuzzy decision tree approach: integration of multi-source data within GIS

Soil erosion poses a serious problem for sustainable agriculture and the environment. There is a need to develop a simple and practical approach for broad area mapping of soil erosion risk that uses the uncertain but available information as input data within the constraints of reasonable cost and time. In this work, a predictive approach for conducting analytical erosion risk assessment across broad areas is developed, which combines a fuzzy decision tree (FDT), remote sensing and Geographic Information System (GIS). This approach is applicable to situations with a limited amount of input data and can easily adjust assessment factors according to actual need. In this study, four dominating factors affecting soil erosion were considered: soil, topography, land cover and climate. GIS thematic layers of these factors were constructed followed by fuzzified analysis through trapezoidal shaped membership functions. Based on subdivided erosion response units (ERUs), an optimal FDT was determined to classify monthly soil erosion risk into five levels. High-risk and very high-risk soil erosion in the study area is mainly concentrated from June to August, with July and August showing the highest risk covering more than 80% of the study area. November to March is dominated by low risk over more than 90% of the study area, while medium risk is dominant in April, May, September and October. Compared with field survey data, the fuzzy decision erosion risk assessment approach was shown to be applicable and economical for rapidly identifying and locating soil erosion risk with limited input data by means of remote sensing and GIS.     

Temporal change in the landscape erosion pattern in the Yellow River Basin,China

Using Landsat TM data from 1995 and 2000, changes in the landscape erosion pattern of the Yellow River Basin, China were analysed. The aim was to improve our understanding of soil‐erosion change so that sustainable land use could be established. First, a soil‐erosion intensity index model was developed to study soil‐erosion intensity change in the study area. Over the 5 years, the areas of weak erosion, moderate erosion, severe erosion, and very severe erosion all increased. The area of weak erosion increased dramatically by 7.94×10⁵ ha, and areas of slight erosion and acute erosion decreased by 1.93×10⁶ ha and 4.50×10⁴ ha, respectively. The results show that while the intensity of soil erosion has gradually been decreasing as a whole, in some regions the soil erosion is becoming more severe. Based on landscape indices, the pattern of changes in soil erosion over the past 5 years was analysed. The changes in landscape pattern of soil erosion resulted from human activities. Analysis showed that human impact increases fragmentation, having three major effects on landscape pattern, reduction in patch area, variations in patch shape, and changes in spatial pattern. In the study area, population growth, farming, governmental policy and forest degradation are the major factors causing soil erosion change over a 5‐year period.     

黑土坡耕地土壤有机质空间变异及其与土壤侵蚀的关系——以黑龙江省鹤山农场为例

选取黑龙江省鹤山农场面积为0.91 km²的典型黑土区的坡耕地作为研究样地。按横纵100 m间隔共采集101个样点,运用地理信息系统和地统计学相结合的方法研究分析0~15 cm土层有机质空间变异及其与土壤侵蚀的关系。结果表明：位于典型黑土区样地的有机质含量集中在3%~5%范围内,均值为4.13%,高于黑龙江省的有机质平均水平。有机质含量空间变异明显,且主要受土壤侵蚀的影响：高侵蚀区对应低有机质区,中度侵蚀区对应中等有机质区,沉积区对应高有机质区。顺坡种植平均坡度2.2°时,每侵蚀1 000 t/km²土壤,有机质含量降低0.8%。土壤有机质空间变异可采用球状模型表达,自相关明显,进一步表明土壤侵蚀导致的再分布。对比分析确定200 m采样间距能够能准确表达该区表层有机质含量的空间特征,为精准施肥提供了采样依据。     

三江平原湿地区域生态风险评价研究

采用“点轴体系”及“中心地理论”来描述和表征区域人类活动的空间集聚特征,以此反映湿地区域人类活动直接风险来源,通过土壤侵蚀与非点源污染途径,区域非湿地部分(森林、水田、旱地等)通过物质联系(泥沙、氮磷、水等的输出与输入)方式也会对湿地健康造成影响,反映湿地区域人类活动间接风险来源。基于对人类活动影响湿地直接途径和间接途径的区分以及相应部分风险指标的选择,论文最终完成三江平原湿地区域生态风险评价研究工作。结果表明：DMSP/OLS(Defense Meteorological Program Operational Line-Scan System)夜间灯光及多等级道路数据可以用于区域点轴体系描述,从而表征出湿地区域人类活动直接风险来源的空间分布特征,其中高和极高风险源强度等级与区域高等级中心地和高等级道路拟合程度较好;由于较高的生态资产及脆弱性水平,湿地有最高的生态风险水平;三江平原低、中、高和很高风险等级所占比例分别为64.00%、24.28%、10.38%、1.34%,大部分为低和中等风险水平,但有关风险防范任务仍不可掉以轻心,特别是在相应的高等级风险分布区域;南部地区有较高的风险水平,因此需要着重加以保护。从生态系统服务功能来看,一般认为水田、旱地为生产功能区,森林、湿地为生态功能区。过分关注水田、旱地的生产服务功能会造成下游湿地过量的物质输入从而加剧其风险水平;相反,注重森林保育能够减少泥沙、氮磷等大量输出风险,增加流域产流,从而可为下游湿地健康维持作出贡献。因此,水田、旱地与湿地间是一种生态服务权衡关系,森林与湿地间是一种生态服务协同关系,因此,风险管理方面,应强调区域”点轴体系“与湿地间的空间邻接关系,注重湿地重点生态风险来源（地点与方位）的防范以及湿地与非湿地类型间基于生态系统服务功能的权衡及协同管理问题。可为从区域整体水平上削减湿地健康风险水平提供指导和帮助。     

基于CLDAS融合降水的中国降雨侵蚀力研究

气象站和卫星降雨资料估算降雨侵蚀力时存在无法反映空间异质性且精度差的问题,基于CLDAS多源融合降水,利用EI₆₀模型从不同的时空尺度对中国的降雨侵蚀力进行评估,并结合降雨量、侵蚀性降雨次数、侵蚀密度等指标,探讨降雨对土壤侵蚀的潜在作用。结果表明：（1） CLDAS降雨侵蚀力与地面实测数据在不同的时间尺度均有良好的回归关系,相关系数达到0.8以上,与CMORPH降雨侵蚀力相比,其相对误差显著降低,可以准确反映全国范围的降雨侵蚀力季节性变异。（2） 在2001—2020年,不同雨量区的降雨侵蚀力、降雨量和侵蚀性降雨次数的变化趋势基本一致,高雨量区的年际变化波动剧烈,侵蚀性降雨次数和暴雨过程协同影响降雨侵蚀力的大小。（3） 空间上,中国的降雨侵蚀力值的特点为东南沿海地区高、西北内陆地区低。时间上,侵蚀性降雨集中在5—8月,夏、秋两季对土壤造成的侵蚀影响更大。（4） 通过对年降雨量、年侵蚀密度和年暴雨量进行分区定量分析,结果表明暴雨量与侵蚀密度成正相关关系,即年降雨量一定,暴雨事件越多,降雨侵蚀密度越大。     

DEM空间插值方法对土壤侵蚀模拟的影响研究——以USPED分析干热河谷典型冲沟为例

为探索不同空间插值方法得到的DEM如何影响土壤侵蚀模拟效果,本文选择金沙江干热河谷区典型冲沟为研究对象,利用野外测量高程数据,采用反距离加权(IDW)、析取克里格(DK)、局部多项式(LPI)和张力样条函数(ST)4种方法构建高精度DEM。基于USPED模型模拟冲沟的土壤侵蚀,对比不同空间插值方法的精度、土壤侵蚀的空间分布,采用相对差系数对比不同插值在土壤侵蚀研究中的相似性。结果表明：DEM空间插值的精度排序为ST相似文献   

基于RBFN模型的新疆土壤风蚀危险度评价

选取影响土壤风蚀的相关指标,运用GIS技术提取各指标数据,建立了RBFN（径向基函数网络）模型,并根据不同风蚀危险程度标准,选取了12个市县相关数据进行训练,确定了网络模型参数,对新疆87个市县的土壤风蚀危险度进行了评价。结果显示,东疆的吐鲁番-哈密盆地为新疆土壤风蚀危险度极强区,南疆塔里木盆地、北疆的昌吉市—沙湾县沿线、富蕴县、福海县以及伊吾盆地是土壤风蚀的强度危险区,北疆西部、伊犁谷地和克孜勒苏柯尔克孜自治州的大部分市县为土壤风蚀的中度危险区,轻度危险区仅在阿勒泰市、伊犁谷地有零星分布。     

Exploring the potential of perennial crops in reducing soil erosion: A GIS-based scenario analysis in southern Tuscany,Italy

Preserving soils is a major challenge in ensuring sustainable agriculture for the future. Soil erosion by water is a critical issue in the Mediterranean regions and usually occurs when high-erosive precipitation is in temporal association with poor vegetation cover and density. Modelling soil erosion risks over large spatial scales suffers from the scarcity of accurate information on land cover, rainfall erosivity and their intra-annual dynamics. We estimated the soil erosion risk on arable land in a Mediterranean area (Grosseto Province, southern Tuscany, Italy) and investigated its potential reduction as a response to the change in intra-annual distribution of land cover due to the increase of perennial forage crops. A GIS-based (R)USLE model was employed and a scenario analysis was performed by setting criteria for raising the performance of perennial forage crops. Statistical data on agricultural crops provided an insight into current intra-annual land cover dynamics. Rainfall erosivity was computed on the basis of 22-year hourly precipitation data. The model was used to: i) quantify the potential soil losses of arable land in the study area, ii) identify those areas highly affected by erosion risks iii) explore the potential for soil conservation of perennial crops, thereby enabling appropriate preventive measures to be identified. The erosion rates, averaged over an area of about 140’000 ha, are estimated to 33.42 Mg ha⁻¹ y⁻¹. More than 59% of the study area was subjected to soil losses higher than 11 Mg ha⁻¹ y⁻¹ (from moderate to severe erosion) and the highest rates are estimated for steep inland areas. Arable land with severe soil erosion rates (higher than 33 Mg ha⁻¹ y⁻¹) represent about 35% of the whole study area. The risk of soil loss by water erosion in the study area is estimated to be reduced on average by 36% if perennial crops are increased in terms of 35% of the total arable land. The soil erosion data produced compared well with the published local and regional data. This study thus provides useful preliminary information for landscape planning authorities and can be used as a decision support tool in quantifying the implications of management policies.     

黑土耕作区侵蚀沟治理紧迫度空间分布特征

综合把握侵蚀沟发育状态及其治理紧迫程度可为有效判断区域侵蚀沟防控方向与治理重点提供重要参考。论文结合侵蚀沟形态数据,构建区域侵蚀沟治理紧迫度评价指标体系,从乡镇与网格尺度揭示区域侵蚀沟侵蚀程度及其空间分布规律。结果表明：① 从数量特征看,海伦黑土耕作区侵蚀沟分布呈非均衡状态,沟道长度以微/小型(≤500 m)为主,沟道面积以一/二级(≤0.8 hm²)为主。② 从空间规律看,网格尺度侵蚀沟密度等级呈现由西南向东北逐步增加趋势,而侵蚀沟密度等级以轻度侵蚀(≤2 km/km²)为主且在县域内无明显空间差异;乡镇尺度侵蚀沟密度以轻度侵蚀(≤2 km/km²)为主,主要分布在海伦西部,而侵蚀沟裂度以中/强度侵蚀(0.10%~0.35%)为主,主要分布在海伦西北与东南部。③ 从治理紧迫度看,2017年海伦黑土耕作区侵蚀沟以低紧迫治理(0.03~0.26)状态为主,主要分布在海伦低山低丘地区,位于海伦中西部乡镇;而紧迫/极紧迫治理紧迫度主要分布于低山/漫川漫岗区,位于海伦东北部。在未来区域侵蚀沟防治监测监管中,县级部门可依据乡镇侵蚀沟治理紧迫度优先防治侵蚀严重区域,而乡镇部门可依据网格尺度侵蚀沟治理紧迫度进行实地察看与重点监测。     

基于优化GeoCA模型的土壤侵蚀时空变化模拟——以福建省长汀县为例

土壤侵蚀动态监测是侵蚀研究体系中的重要内容, 目前研究主要集中在强度评价以及趋势预测两方面, 其中, 地理元胞自动机(Geo-Cellular Automata, GeoCA)是最常用的土壤侵蚀趋势模拟模型, 但是现有研究主要基于邻域计算规则, 强度模型的数学意义, 而忽视了元胞自身发生变化的可能性, 不能完全体现土壤侵蚀演变的复杂性, 这些问题不仅降低了模拟的精度, 而且使得趋势预测与侵蚀评价两者间的融合性降低, 不利于完整的研究体系形成。本研究认为土壤侵蚀时空变化趋势是其自身侵蚀状态、自然条件以及邻域转换规则共同作用决定, 从而设计元胞侵蚀强度指数算法、元胞侵蚀强度函数以及元胞邻域转换函数, 对传统GeoCA进行了优化, 并在GIS与遥感技术支撑下, 以福建省长汀县为研究区, 设计了上述算法的整合模型, 对福建省长汀县30 年来土壤侵蚀时空演替过程进行了测算与分析。研究结果显示: 长汀县土壤侵蚀最严重的地区主要分布在以河田镇为中心的汀中地区, 20 世纪90 年代以来, 土壤侵蚀治理工作成效显著, 改善趋势明显加快, 至2000 年以后有所放缓。预计至2020 年, 土壤侵蚀区的比重将从1990 年的约40%下降至约20%。通过比较, 整合算法的精度达到72.7%, 高于单纯的侵蚀强度评价算法以及传统GeoCA模型, 证明优化GeoCA不仅是进行土壤侵蚀时空演变模拟研究的有效手段, 更为土壤侵蚀这一复杂地理系统的元胞表述规则研究进一步深入提供了思路。     

多元视野下的海南省临高县海岸带综合评估与深度空间管控探讨

为进一步加强海岸带综合管理，探索更有效的空间管控方法，从各类生态环境敏感性的形成机理出发，通过选取代表性评价指标构建评价模型，综合评估了海南省临高县海岸带生态环境敏感性和地质灾害风险性，并将其与国土规划相结合，对研究区进行了深度空间管控分区分析。结果表明：1）土地荒漠化、土地盐渍化、暴雨洪涝、赤潮、海岸侵蚀均以轻度敏感为主，土壤侵蚀、台风灾害以中度敏感为主，特殊生境、风暴潮和灾害性海浪以高度敏感为主。综合敏感性轻度、中度、高度与极度敏感区面积分别为10 651.28、9 682.11、3 275.29和983.88 hm²，其中高度敏感区以调楼镇分布面积最大，极度敏感区以博厚镇分布最广；2）地质灾害以地震、崩塌、滑坡、地面沉降、砂土液化为主，除地震风险分为风险大区与中等区外，其余4种均只有中等风险区和风险小区，综合风险则有大、中等和小3个分级，其中风险大区主要分布于博厚、东英、波莲与皇桐镇的断裂带两侧各15 m范围区内，总面积为118.86 hm²；3）集生态敏感性、地质灾害风险与国土规划多元视野的海岸带深度空间管控分区，可较好地识别重要保护对象与关键保护区域，并使海岸带获得充分开发与利用。     

半干旱区采煤塌陷对风蚀影响强度模糊综合评判——以神府-东胜煤田补连塔矿风沙区为例

以神府-东胜煤田补连塔矿风沙区为例,通过野外系统观测,以采煤塌陷后1～4 a的塌陷区和对照(非塌陷区)风蚀侵蚀性因子、塌陷地表土壤特征等因素为参评因子,在各因子等级指标划分的基础上,利用模糊数学理论,建立神府-东胜煤田补连塔矿风沙区风蚀强度评价模型。通过该模型运算,结果表明:2005年塌陷区样地(塌陷1 a)风蚀评判综合指数为0.94,属极重度风蚀区;2004年塌陷区样地(塌陷2 a)综合指数为0.7322,属重度风蚀区;2003年塌陷区(塌陷3 a)和2002年塌陷区(塌陷4 a)综合指数分别为0.3881和0.2373,为中度风蚀区;对照 (非塌陷区)样地其综合指数为0.0088,属轻度风蚀区。模型运算结果符合实际,说明以模糊数学理论为基础建立的风蚀强度评价模型可靠、可行,可用于指导实践。