卧虎山水库不同算法LS因子值适用性分析北大核心CSCD

在总结以往LS因子相关算法研究基础上,结合Mc Cool的LS因子参照值,对LS算法的适用性进行评价分析。研究表明,除去复合算法和Remortel修正算法外,其他不同算法LS因子值都小于参照值;研究区LS因子值的最优算法为基于Remortel迭代运算的修正算法;其次为结合刘宝元的陡坡公式和Remortel改进L指数因子迭代运算的复合算法,以及Remortel第4版AML程序算法;再次为B?hner算法,而Moore算法和Desmet算法,由于其与参照值的相关性相对较差,而且其RMSE相对较大,不推荐在该区使用。     

黄土高原村域多维贫困空间异质性研究——以宁夏彭阳县为例

黄土高原属于生态环境脆弱与农村经济贫困的复合区域,研究其村域多维贫困及空间异质性有助揭示乡村贫困原因及空间格局。以宁夏彭阳县为研究区,运用A-F法对村域多维贫困进行测度,并结合空间自相关、地理探测器和回归分析方法对其空间异质性进行了系统分析。结果表明：① 研究区农户多维贫困程度较深,K = 3时,多维贫困指数（MPI）为0.045,平均剥夺份额0.361,主要致贫维度是住房、健康和教育,贡献率分别为0.263、0.245、0.227,收入维度贡献率仅占0.130;② MPI空间自相关Moran's I值为0.2,即存在正相关,呈现“南北高,中部低”的格局;③ 地理探测器结果显示行政村到镇中心的距离、村平均高程、村委会到主要河流的距离是影响MPI空间异质性的主要因子,其决定力q值分别为0.552、0.396、0.326,且在最小二乘线性回归（OLSR）和分位数回归（QR）中均通过了1%的显著性检验;④ 各因子间的相互作用形成了黄土高原农户福利缺失、基础设施落后与产业发展受阻、乡镇政府职能被削弱的村域多维贫困空间分异机制。⑤ 最后提出推进新型城镇化建设,实现公共服务均等化,从根源上解决农村医疗、住房、交通设施落后等难题的建议。     

西鄂尔多斯地区5种荒漠优势灌丛生物量分配格局及预测模型

以西鄂尔多斯地区5种荒漠优势灌丛（沙冬青（Ammopiptanthus mogolicus）、四合木（Tetraena mongolica）、霸王（Zygophyllum xanthoxylum）、红砂（Reaumuria songarica）、半日花（Helianthemum songaricum））为研究对象,采用平均标准灌丛全部收获法测定灌丛各营养器官（枝条、叶片、根系）生物量,并分别以丛高（H）和冠幅（C）的复合因子（CH）及基径（D）和丛高（H）的复合因子（D²H）为自变量建立单株灌丛生物量预测模型。通过决定系数（R²）、估计值的标准误差（SEE）和F检验显著水平筛选出各灌丛种最佳生物量预测模型。结果表明：（1）5种荒漠灌丛单株总生物量干鲜比差异性显著（P<0.05）,各营养器官间差异性也达到显著水平（P<0.05）;灌丛根冠比种间差异显著（P<0.05）,红砂（1.05）> 霸王（1.01）> 半日花（0.92）> 沙冬青（0.90）> 四合木（0.49）;（2）根系和枝条是荒漠灌丛生物量的主要贡献者,其生物量占灌丛总生物量比例之和均在80%以上,根系生物量分配随根系径级的增加而增加;（3）5种荒漠优势灌丛单株灌丛生物量预测模型R²值均在0.85以上,且在0.05水平上显著,生物量模型预测精度较高。     

东北地区旅游经济影响因素时空特征研究

从中观层面以东北地区41个市域为分析单元,选择东北振兴战略实施以来2004、2009和2015年截面数据,采用ESDA法分析旅游经济发展的空间关联特征,运用OLS和GWR模型分析旅游经济和旅游产业因子、消费因子、投资因子之间的关系,以此挖掘旅游经济影响因素的时空结构信息。结果表明：① 旅游经济发展呈显著空间正相关,相关性逐渐增大;② OLS回归结果表明,旅游产业因子对旅游经济发展的影响强度最大,在旅游产业发展中始终起基础性决定作用,其次为消费因子和投资因子,后两者差别不大;③ GWR回归结果显示,模型3 a拟合优度均比OLS有所提高,回归系数均为正值,但分布规律不同;旅游产业因子回归系数高值区经历了西南部-中南部-东北部转移,向外围圈层递减;消费因子回归系数高值区由东北部向东南部转移,向外围逐渐递减;投资因子回归系数高值区则由东北部-中南部-东北部转移,向外围逐渐递减。     

公众参与型环境规制的时空格局及驱动因子研究——以长江经济带为例

以长江经济带公众参与型环境规制为研究对象,运用空间分析方法研究其时空格局,通过地理探测器筛选其主导驱动因子,基于GWR（Geographically Weighted Regression）模型揭示主导驱动因子空间异质性。结果表明：① 各年份公众参与型环境规制均呈显著空间正相关,但集聚程度逐年下降;② 公众参与型环境规制空间分异格局基本稳定;③ 地理探测器剔除地均固定资产投资和万人在校大学生数两个初选因子;④ 公众参与型环境规制驱动因子作用力由大到小依次为环境风险、人地压力、排放强度、信息化水平、经济水平、产业结构;⑤ 各驱动因子存在特征不同的空间异质性,为制定针对性政策提供理论依据。     

1960-2017年阿拉善高原风蚀气候侵蚀力时空演变

根据阿拉善高原8个气象站观测资料,利用联合国粮农组织公式计算风蚀气候因子指数值（C值）,分析气候侵蚀力时空演变特征。结果表明：① 阿拉善高原C值为15.0~160.0,平均为67.7。② 从空间分布来看,C值由拐子湖分别向东南、西南减小;拐子湖站高达156.1,而阿拉善高原东南部的腾格里沙漠南缘C值为20~30;西南部合黎山一带C值下降至30~35。③ 季节变化明显,春季最大,夏季次之,秋季最小;春季和夏季的C值之和约占全年的62.6%。Mann-Kendall（M-K）检验分析表明,风蚀气候侵蚀力在1990年发生突变。拐子湖站年C值增加趋势显著,其余各站年C值均显著下降。风速是阿拉善高原风蚀气候侵蚀力的决定性气象因子。     

珠江三角洲客货运量位序—规模分布特征及其变化

客货流地理是交通地理学研究的传统重要领域。本文利用位序—规模分布理论,对1980-2010年珠江三角洲客货运量等级规模结构分布特征及其变化进行研究。结果表明：客货运量规模的q值均大于1,符合位序—规模分布特征,但客运规模分布更显著。客运量q值先减小后增大,呈现出非均衡—相对均衡—非均衡演变特征;货运量q值逐渐降低,呈现出非均衡—相对均衡演变特征。在空间格局方面,客运空间格局呈现出由初期以广州为单中心向心型客运联系向穗莞深多中心客运联系转变;珠三角产业结构趋同性及以广州为中心的放射状交通网络结构,使得货运空间格局呈现出长期以广州为核心单核主导特征,主要表现为递接性联系特征。     

基于Ts-NDVI特征空间的绿洲土壤水分监测算法改进

土壤水分胁迫是干旱区绿洲生态环境和可持续发展面临的主要问题,开展区域尺度下大面积、高精度的土壤水分监测,有利于该地区旱情预报、作物估产、气象水文等领域研究。以T_s-NDVI特征空间为理论基础,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究靶区,选择典型干湿季节下Landsat 8遥感影像,在传统温度-植被干旱指数（TVDI）算法基础上,考虑大尺度研究区下垫面异质性（植被覆被、地形起伏）对辐射能量平衡的影响,分别采用植被水分指数（VWIs）、加入大气温度（T_a）和DEM校正后的地表温度（T_s）与NDVI相结合,构建了植被干旱指数（VDI）和改进型温度-植被干旱指数（iTVDI）,并结合同期实测土壤水分数据对3种算法进行比较。结果表明：3种算法在一定程度上均能比较客观反映旱情特征,与表层土壤含水量呈现不同程度的负相关,其中,iTVDI相关性最好,TVDI次之,VDI相关性最低;相较植被生长初期而言,3种算法均在植被生长成熟期具有更好的水分监测能力。     

湿润条件下几种锦鸡儿属灌木的气体交换特征及调节机制

土壤水分充足时柠条、中间锦鸡儿和小叶锦鸡儿的Pn、E和Gs均大幅度提高,Pn和Gs值的大小顺序为:中间锦鸡儿>小叶锦鸡儿>柠条,E值的大小顺序为:柠条>中间锦鸡儿>小叶锦鸡儿。柠条一日内的Fv/Fo、Fm/Fo和Fv/Fm值最高,日间没有明显的降低;中间锦鸡儿的上述各项荧光参数值最低,且在13:00~ 17:00出现"低谷",说明发生了明显的光合作用光抑制;小叶锦鸡儿各项测值的大小和波动幅度居于两者之间;3种灌木的光抑制均可在黄昏得到恢复。3种灌木的Chl以中间锦鸡儿为高,柠条和小叶锦鸡儿相近;Car的日均值仍以中间锦鸡最高,柠条和小叶锦鸡儿则相近。一日内以柠条的水势最低且波动平缓;中间锦鸡儿和小叶锦鸡儿的水势较高,日间降幅较大,在15:00~ 17:00降至最低。柠条脯氨酸含量在日间明显增加,中间锦鸡儿稍有增加,小叶锦鸡儿则不明显;3种灌木的脯氨酸含量依次为柠条>中间锦鸡儿>小叶锦鸡儿。     

区域沙漠化研究中的沙漠化数量表征

在区域尺度的沙漠化研究中,沙漠化的数量表征可以从沙漠化程度和沙漠化过程二个方面来表示,沙漠化程度是区域内不同沙丘类型的加权作用的总和,用公式DG_i=(M_i+k₁SM_i+k₂F_i)/A_i来计算。沙漠化过程是描述沙漠化程度的变化速率,即单位时间内的沙漠化程度的变化速率,用公式DP=(DG_i+n-DG_i)/n来计算。其中权重k值的确定是区域沙漠化研究的核心,因为k值的大小影响到区域沙漠化程度的高低。研究的结果表明,k值与沙漠化程度呈正关联。但是,其引起的变化小于不同沙丘类型面积变化引起的沙漠化程度的变化。因为采用上述公式计算区域尺度上的沙漠化程度和过程,主要反映了不同沙丘类型的面积信息,权重k值仅仅是对其进行了校正。同时研究结果也表明,k值与沙漠化程度的关系为线性关系,对k值的异议引起的沙漠化程度和过程的差别,可通过k值曲线及时地纠正或重新计算。此外,在不同沙丘类型面积确定的情况下,用k值曲线可表示出所研究地区沙漠化程度和沙漠化过程的变化范围。     

Estimating rainfall erosivity by incorporating seasonal variations in parameters into the Richardson model

Rainfall erosivity is an important climatic factor for predicting soil loss. Through the application of high-resolution pluviograph data at 5 stations in Huangshan City, Anhui Province, China, we analyzed the performance of a modified Richardson model that incorporated the seasonal variations in parameters α and β. The results showed that (1) moderate to high seasonality was presented in the distribution of erosive rainfall, and the seasonality of rainfall erosivity was even stronger; (2) seasonal variations were demonstrated in both parameters α and β of the Richardson model; and (3) incorporating and coordinating the seasonality of parameters α and β greatly improved the predictions at the monthly scale. This newly modified model is therefore highly recommended when monthly rainfall erosivity is required, such as, in planning soil and water conservation practices and calculating the cover-management factor in the Universal Soil Loss Equation (USLE) and Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE).     

RUSLE applied in a GIS framework: Calculating the LS factor and deriving homogeneous patches for estimating soil loss

The RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) is integrated within a GIS framework to calculate soil loss spatially. For this module, algorithms and procedures were developed to derive the slope length factor (L) and steepness factor (S) from a DEM, then integrated with the R, K, C, and P factors to develop homogeneous patches (sub‐units) within each field or river basin. Soil loss is determined for each patch within a study unit, and then combined to determine the fields' or river basin's average annual and total soil loss. Two case studies are presented. The first case study, in central Massachusetts, compares estimated soil loss values obtained for individual fields using the Idrisi RUSLE module to USDA‐NRCS RUSLE field data. While soil loss results were similar, the RUSLE module allows fields to be partitioned into more similar units than practical in the field. This permits detailed spatial analysis of soil‐loss patterns. The second case study compares soil‐loss estimates for a catchment in southwestern Flanders, Belgium. This model–model comparison contrasts the results from the RUSLE module to the WATEM model—a grid cell based model based on the USLE/RUSLE but conceptualized in a multi‐flow context. Results between the predicted soil losses utilizing the two different approaches are significantly correlated. However, estimated soil losses are consistently higher for the WATEM model. This likely reflects the differences between how the two models compute L as well as the contribution of ephemeral gullies and flow convergence which are incorporated in WATEM but not in RUSLE.     

WaTEM/SEDEM模型及其应用研究进展与展望

土壤侵蚀产沙模型是开展水土保持研究的重要工具。土壤侵蚀物理模型除能够模拟和预测土壤侵蚀沉积的空间分布外,其可移植性功能较强,因此得到了很多研究者的青睐,但大多数物理模型运行时需要的参数较多,因而限制了模型应用和推广。本文介绍了比利时鲁汶大学研发的分布式土壤侵蚀模型WaTEM/SEDEM（Waterand Tillage Erosion Model and Sediment Delivery Model）模型,分别从WaTEM/SEDEM 模型的产生、结构、国内外应用进行了系统阐述,并在已有的应用研究基础上,总结了该模型的优缺点,展望其应用前景。     

基于单位汇水面积的地形因子特征评价

探讨了典型黑土区基于单位汇水面积的LS因子算法与传统基于径流路径长度算法的差异。研究表明,在研究区坡长坡缓的地形条件下,基于单位汇水面积的LS因子算法值普遍要大于基于径流路径长度算法的LS因子值;在有限的坡度范围内,不同算法的坡度因子相差不大,与之相比,不同算法的坡长因子值差别明显,特别是对于坡长指数采用定值的Govers算法更是如此。这说明在研究区坡长坡缓的地形条件下,坡长因子对LS因子算法的响应更为敏感。同时,侵蚀机理分析得出,坡长因子指数采用与坡度有关的变值更为合理,特别是在采用DEM进行大范围土壤侵蚀量预测时更应如此。     

基于RUSLE的卧虎山水库流域土壤侵蚀特征分析

通过RUSLE模型对卧虎山水库流域土壤侵蚀进行全面评价验证和总结。结果表明：① 水库流域平均侵蚀模数为462 t/(km²·a),该数值与通过水库淤积等资料推算评估结果基本一致,表明本研究结果具有较高的可信度;水库流域年均侵蚀量达到2.6×10⁶t,其中高于容许土壤流失量的面积为176 km²,占到流域总面积的31.51%。从不同侵蚀级别来看,占流域面积27.77%的轻度侵蚀,对流域侵蚀总量的贡献率为54.64%; 面积占比3.74%的中度及以上侵蚀,侵蚀量贡献率达到30.94%。② 流域内土壤侵蚀空间差异较大,回归分析发现地形因子是导致各子流域土壤侵蚀模数差异的主要因素;就土地利用类型而言,旱地和农村居民点是流域内的主要侵蚀土地利用类型;流域内土壤侵蚀模数随着坡度增加呈现相应增大趋势,8°~25°坡度段面积比例不仅最大,而且侵蚀量占比最高,是水库流域的主要侵蚀坡度段。     

广州市表层土壤磁学性质的空间插值方法比较

本文利用广州市范围内的350个表层土壤样品χ_lf、χ_ARM/SIRM、HIRM等14个磁学参数的测试结果,在对各磁学参数分别进行统计特征分析和正态性检验的基础上,对满足正态或近似正态分布的磁学参数进行趋势分析。利用确定性插值法（包括反距离权重法和径向基函数法）和地统计法（包括普通克里金法和泛克里金法）对14个磁学参数进行空间插值并根据交叉验证法（比较不同插值方法的交叉验证参数）的结果,比较地统计法和确定性插值法的预测误差,从而确定14个磁学参数的最优插值方法。结果表明：1）地统计法中,χ_ARM、χ_lf、χ_hf、S₁₀₀、S₃₀₀、S_-100、SIRM和HIRM的普通克里金法插值效果最好;SIRM/χ的泛克里金法插值效果最好;χ_ARM/SIRM和S_-300的普通克里金法（OK）和泛克里金法（UK）的插值效果接近。OK法作为最常用的地统计空间插值方法,在表土磁学参数上也相较于UK适用范围更广。2）确定性插值法中,χ_ARM、χ_lf、χ_hf、χ_fd（%）、χ_ARM/χ、χ_ARM/SIRM、HIRM的径向基函数法插值效果最优;S₁₀₀、S_-100、S_-300和SIRM的反距离权重法插值效果最优;反距离权重法和径向基函数法均可作为χ_fd、SIRM/χ、S₃₀₀的插值方法。3）综合比较地统计法和确定性插值法,发现χ_ARM、χ_lf、χ_hf、χ_fd、χ_fd（%）、χ_ARM/χ、χ_ARM/SIRM、S₃₀₀、HIRM的空间插值应采用径向基函数法;S₁₀₀、S_-100和S_-300的空间插值应选择反距离权重法;而SIRM/χ和SIRM空间插值建议分别采用泛克里金法和普通克里金法。     

长江上游输沙尺度效应研究

利用长江上游DEM、降雨、土地利用、土壤类型数据库,计算出通用土壤流失方程中代表影响侵蚀产沙的各因子,建立这些因子以及流域面积与长江上游268个水文站以上流域输沙模数回归关系,探讨上游侵蚀输沙的尺度效应。结果显示长江上游输沙模数与流域面积之间呈负幂函数单元回归关系,而且这一关系主要产生于降雨侵蚀力因子和土壤可蚀性因子随流域面积的变化。长江上游输沙模数随流域面积增大而降低主要发生在大约1×10⁴~1.58×10⁵km²之间。在考虑了影响侵蚀产沙因子对输沙模数的作用后,输沙模数与流域面积之间呈正幂函数相关,反映出上游输沙近源沉积的特征。分析还发现长江上游各主要支流输沙模数变化与流域尺度大小的关系和原因有明显不同。     

Application of the USLE in a Savannah Environment: Comparative Experiences from East and West Africa

The use of empirical models for predicting erosion hazard in Africa is widespread. One of the most commonly used models is the Universal Soil Loss Equation (USLE). This paper explores the applicability of the USLE in the East and West African Savannah environments, using both primary and secondary data. The results show that the USLE can be applied to Savannah conditions if some level of instrumentation is provided to enable model calibration and validation. The rainfall erosivity factor (R) is one variable which is calculated differently in both the East and the West African Savannah, reflecting differences in the storm characteristics between the two regions. The soil erodibility factor (K) is applied to cultivated soils with relatively high organic matter but does not adequately predict soil loss if the soils have large quantities of stone cover or if they exhibit surface sealing properties. The topographic factors (LS) are transferable, but in some parts of the Savannah, very steep slopes are cultivated, limiting the accuracy of the LS factor. The crop and management factor (C) is applicable for single stand crops, but more studies are required to develop C factors for multiple cropping and rangelands as these are more prevalent in the Savannah. The conservation practices factors (P) as described in the USLE routines do not adequately cater for soil conservation structures found in Africa, such as trash lines and stone lines. Thus, local indices need to be developed. In general, the USLE tends to underestimate soil erosion in East Africa while overestimating it in the West African Savannah. User‐friendly Geographical Information Systems (GIS) applications that depict the uncertainty of model estimates should be explored in the future.     

基于SCS和USLE的程海总磷总氮参照状态推断

将流域入湖的氮磷负荷分为点源和非点源两部分,基于SCS模型和USLE模型,分别计算流域入湖的溶解态和颗粒态非点源负荷,根据工业、城镇生活及规模养殖废水排放,计算了流域入湖的点源负荷。通过计算的入湖负荷和现有的湖泊氮磷浓度数据,建立了湖泊氮磷质量守恒模型。根据计算的逐年入湖氮磷负荷和建立的湖泊氮磷质量守恒模型,逆推逐年的湖泊氮磷浓度,确定湖泊氮磷参照状态。应用建立的模型推断程海的TP、TN参照状态分别为0.014 mg/L和0.247 mg/L。构建的湖泊氮磷参照状态推断模型,所需资料少,概念清晰,在资料缺乏的其他湖泊流域具有推广应用价值。