基于GIS和RS的四川省彭州市土壤侵蚀敏感性评价

根据彭州市独特的自然地理特征,结合美国通用土壤流失方程(USLE),选择降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、坡度坡长(LS)和地表覆盖(C)4个自然因子作为彭州市土壤侵蚀敏感性评价的指标,在GIS和RS技术支持下,对彭州市土壤侵蚀敏感性并进行综合评价.结果表明:彭州市土壤侵蚀敏感性以不敏感(37.78％)、轻度敏感(19.22％)和极敏感(22.09％)为主,中度敏感(10.57％)和高度敏感(10.33％)比例相对较小;区域内土壤侵蚀敏感性的空间分布具有垂直地带性,其中最不敏感区主要分布在东南平原地区,极敏感区主要分布在北部坡度大于25.的亚高山、低山和深丘地区.研究结果将为区域内土壤侵蚀状况的宏观把握和水土保持政策的制定提供科学依据.     

GIS支持下的山东省土壤侵蚀空间特征分析

利用遥感（RS）技术提取土壤侵蚀信息，在地理信息系统（GIS）支持下，借助数据库管理系统（DBMS），建立空间数据库和属性数据库；以县级行政区域为综合分析单元，计算土壤侵蚀强度综合评价指数并进行分级处理，对山东省土壤侵蚀空间特征进行分析。     

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。     

基于地理模拟方法的昆明市空间拓展情景分析

改革开放以来,西部高原湖滨城市经历的快速城镇化进程给湖泊流域带来了较为严重的生态环境问题,未来城市空间发展政策的调整需要关注城市空间拓展对区域生态环境的影响。以位于滇池湖滨地区的昆明市为例,设定6种不用的城市空间拓展政策情景,应用SLEUTH模型预测了6种情景下未来20年的城市空间格局,采用空间指数和空间分析方法对预测结果进行了分析评价。结果表明：昆明市城市建成区具有典型的摊大饼式空间拓展模式,城市道路网对城市形态具有重要的影响。6种情景模式下未来昆明市建成区空间格局既有相似性,也表现出显著的差异。城市建设用地空间格局总体上呈集约、紧凑型的发展趋势。生态保护与城市发展管制相结合的政策情景对滇池湖滨地区的景观影响最小。多中心城市发展格局和城市发展管制相结合的政策情景对城市总体空间规模的控制具有明显的效果,但不宜在湖滨地区实施。滇池湖滨地区需要划定景观或生态保护区,严格禁止城市建设用地对湖滨用地景观的占用与分割。滇池湖滨以外的区域,适宜执行生态保护与城市发展管制相结合的多中心发展模式。     

GIS支持下的澜沧江流域云南段土壤侵蚀空间分析

利用ArcView3.2和ARC/INF08.1软件,通过图层叠加、统计分析和缓冲区分析等,提取西南纵向岭谷区澜沧江流域云南段的不同类型和强度的土壤侵蚀与地形坡度、土地利用/土地覆盖现状、土壤类型和分布、大雨日数以及河流、道路两侧的缓冲区等的相应数据,计算出土壤侵蚀综合度。结果表明,研究区不同坡度等级中,15°²5°坡度上的土壤侵蚀最强,其次为8°¹5°坡地和4°⁸°坡地;>25°坡地上则较小;不同用地类型的土壤侵蚀程度不同,总体上,旱耕坡地的土壤侵蚀较草地严重,而草地又较林地严重;在各种土壤类型中,黄壤和石灰土的土壤侵蚀最为突出,其次为红壤、黄棕壤和南方水稻土等;河流两侧和道路两侧的土壤侵蚀都较整个流域要严重,而河流两侧又略重于道路两侧;当多年平均大雨日数小于20日时,土壤侵蚀程度基本上随大雨日数的增加而增加;当大雨日数大于20日时,土壤侵蚀程度反而较小,原因在于前期大雨冲刷侵蚀,带走了地表的疏松物质。研究结果可为有针对性地防治水土流失、减少河流泥沙和水库淤积提供依据。     

基于遥感技术的土壤侵蚀研究现状及实例分析

通过介绍卫星和传感器在土壤侵蚀研究中的应用情况,讨论了用遥感图像探测土壤侵蚀特征、土壤侵蚀区域和土壤侵蚀沉积的很多应用实例,然后利用甘肃河西走廊黑河上游1987年的TM数据和1999年的ETM数据,计算出了两个时期的植被盖度,同时结合DEM数据得出的坡度值,然后根据水利部的土壤侵蚀分级标准,获得了两个时期的土壤侵蚀图,对比分析了1987年和1999年两个时期的不同等级侵蚀强度区域的面积变化.研究结果显示,甘肃河西走廊黑河上游存在中度侵蚀的区域位于坡度大于15°的地方,这些地方也是我国西部退耕还林还草的重点区域.     

基于GIS和RUSLE的滇西北山区土壤侵蚀空间特征分析——以云南省丽江县为例

土壤侵蚀空间分布特征,是进行土壤侵蚀防治规划、实践的重要基础与依据。研究以云南省丽江县为例,应用RUSLE估算了县域土壤侵蚀量,并基于G IS的空间统计分析功能,分析了土壤侵蚀在海拔、坡度与土地利用类型等方面的空间分布特征。结果表明,全县平均土壤侵蚀模数为52.50 t/(hm2.a),属于强度侵蚀,县域东部的金沙江沿岸、3 500~6 000 m高程带、25°~90°坡度带,以及裸地与荒草地、旱地等不同类型区域是研究区土壤侵蚀治理的重点地区。     

基于GIS纸坊沟小流域土壤侵蚀强度空间分布

给出水蚀预报模型各因子计算方法,利用GIS空间数据提取和运算,结合水力侵蚀强度分级,获取流域土壤侵蚀强度空间分布特征.结果表明,流域实际土壤侵蚀强度分布特征是流域沟头侵蚀面积大,侵蚀强度高于沟口,且极易发生极强烈和剧烈侵蚀;流域中部以轻度和中度侵蚀为主,同时左岸侵蚀强度明显强于右岸.流域强烈侵蚀区位于苦荞沟、拐沟、大范家沟、大罗锅沟、正沟,年均侵蚀模数23 000～33 000 L/(km2·a);浅沟侵蚀是造成沟间地剧烈土壤侵蚀发生的主要原因,流域土壤侵蚀强度空间分布受地面植被覆盖和坡度制约.     

基于遥感和GIS的黄土高原中阳县土壤侵蚀评价

黄土高原地区是我国水土流失最严重的地区,定量评价土壤侵蚀量、土壤侵蚀强度及其空间分布特征,可以为水土流失防治措施的制定提供依据.基于遥感和GIS,应用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)对山西中阳县土壤侵蚀进行评价.结果表明,中阳县平均土壤侵蚀模数为2 874.25t/(km2·a),属于中度侵蚀地区,年平均土壤侵蚀量408.78×104 t.发生中度以上土壤侵蚀面积占总面积的29.95％,土壤侵蚀量占总侵蚀量的85.61％,这部分土地是土壤侵蚀防治的主要区域.黄土区发生轻度以上土壤侵蚀面积大,所占比例多,侵蚀程度严重.微度土壤侵蚀面积以有林地为主,轻度和中度土壤侵蚀面积主要是未成林造林地和灌木林地,发生强烈以上土壤侵蚀面积主要是疏林地、未利用地、灌木林地和农田,土地类型、植被覆盖与土壤侵蚀有着密切关系,林业生态工程建设对于中阳县控制水土流失和改善生态环境有着重要作用.     

基于地理模拟方法的昆明市空间拓展情景分析简

改革开放以来,西部高原湖滨城市经历的快速城镇化进程给湖泊流域带来了较为严重的生态环境问题,未来城市空间发展政策的调整需要关注城市空间拓展对区域生态环境的影响。以位于滇池湖滨地区的昆明市为例,设定6种不用的城市空间拓展政策情景,应用SLEUTH模型预测了6种情景下未来20年的城市空间格局,采用空间指数和空间分析方法对预测结果进行了分析评价。结果表明：昆明市城市建成区具有典型的摊大饼式空间拓展模式,城市道路网对城市形态具有重要的影响。6种情景模式下未来昆明市建成区空间格局既有相似性,也表现出显著的差异。城市建设用地空间格局总体上呈集约、紧凑型的发展趋势。生态保护与城市发展管制相结合的政策情景对滇池湖滨地区的景观影响最小。多中心城市发展格局和城市发展管制相结合的政策情景对城市总体空间规模的控制具有明显的效果,但不宜在湖滨地区实施。滇池湖滨地区需要划定景观或生态保护区,严格禁止城市建设用地对湖滨用地景观的占用与分割。滇池湖滨以外的区域,适宜执行生态保护与城市发展管制相结合的多中心发展模式。     

基于DEM的衡阳盆地水土流失估算

水土流失是当今全球性的环境问题。衡阳盆地地处我国南方低山丘陵区,在湖南省的社会经济发展中有着重要的作用,开展对该地区的水土流失专门研究具有重要的实践意义。文章收集了衡阳盆地2000、2008年的Landsat影像数据、1959―2008年的降水数据、1﹕250 000 DEM数据和衡阳土壤分类图等研究资料,以RUSLE方程（通用土壤侵蚀方程）为基本方法,参考近年来国内关于该方程参数的计算方法,通过ArcGIS 9.2软件计算了衡阳盆地2000、2008年的土壤侵蚀量。在此基础上,将衡阳盆地的水土流失划分为微度、轻度、中度、强度和极强度侵蚀5个等级。结果表明：城镇与大型工程建设造成地表植被破坏是造成本地区水土流失的主要原因。近年来,衡阳盆地的土壤侵蚀状况总体好转,但仍然需要加强生态环境建设和水土流失治理。     

Landscape Analysis of the Forest-Tundra Ecotone in Rocky Mountain National Park,Colorado*

Landscapes in the ecotone between forest and tundra contain a mosaic of patches of trees, meadows, lakes, disturbed areas, and other features. The structure of this mosaic affects species habitat and potential ecotone response to global change. However, the alpine forest-tundra ecotone may be insensitive to climatic change if it is a climatic relict or is frequently disturbed. We used GIS and multivariate statistics to (1) analyze landscape structure in transects across the ecotone in Rocky Mountain National Park, (2) identify the major variants of forest-tundra ecotone, and (3) identify the influence of the environment and natural disturbances on variation in the landscape structure of the ecotone. There are six major types of ecotone varying in the amount of natural disturbances, permanent features (e.g., lakes), closed forest, patch forest, and krummholz. Variation is primarily related to slope, elevation, aspect, and geology associated with the morphology of the mountains and the disturbances they produce. The ecotone is not strongly structured by natural disturbances; thus, it may be more strongly controlled by and sensitive to climatic change than in areas where disturbance is more prevalent. Monitoring of potential ecotone response to global change is feasible, if tailored to the types of ecotone and their expected response.     

我国低山丘陵区水土流失生态环境背景分析

我国是一个以山地为主的国家，山地多为大江大河的源头，而低山丘陵为这些大江大河支流的发源地，这些区域的水土流失必然会带来环境问题。本文以TM影象为数据源，以GIS为技术支撑，从DEM中获取低山丘陵层，以此为MASK层，提取水土流失及相应的生态环境背景各层，包括土地利用、坡度、年降水、积温、植被等生态背景层，这些背景层是多年数据的平均，然后把水土流失层与环境背景各层分别叠加，分析不同环境背景下水土流失状况，从而为治理水土流失提出科学依据。     

分布式侵蚀产沙模型研究进展

随着计算机技术与地理信息系统(GIS) 技术的发展, 分布式侵蚀产沙模型成为当今土壤侵 蚀领域研究重点与发展方向。本文在分析国内外几个主要的分布式侵蚀产沙模型基础上, 探讨了 分布式侵蚀产沙模型的技术路线与技术实现, 最后指出目前我国分布式侵蚀产沙模型研究存在 的主要问题: ( 1) 分布式水文模型的深入研究为分布式侵蚀产沙模型提供了不少借鉴, 但如何在 分布式水文模型的基础上开发侵蚀模块还存在一些问题; ( 2) 目前国内分布式土壤侵蚀模型大都 基于黄土高原而得出, 模型有一定的局限性; ( 3) 当前的大多侵蚀产沙的关系式( 尤其是坡面侵蚀 关系式) 是经验型的, 汇沙的过程考虑得过于简单, 没有深入探讨水文与土壤侵蚀之间的关系; ( 4) 目前大多数分布式土壤侵蚀模型没有考虑次暴雨产流的时间变化与空间变化。     

喀斯特小流域分布式土壤侵蚀估算模型

为了准确估算喀斯特小流域土壤侵蚀量,根据喀斯特山区小流域复杂地貌特征、径流与侵蚀产沙在垂直方向上的差异性,以栅格DEM为基础,建立了由水文模块和侵蚀模块组成的喀斯特小流域分布式土壤侵蚀模型.其中水文模块选取了改进的喀斯特流域SCS产流模型进行产流量计算,改进的喀斯特流域DHSVM汇流模型进行小裂隙渗流、大裂隙以及管道(地下暗河)流汇流计算.侵蚀模块考虑侵蚀产沙在垂直方向上侵蚀特征的差异性,在典型区域野外调查的基础上,设计室内模拟试验,并对试验数据进行多元线性回归、逐步回归和多元非线性回归分析,建立不同坡度条件下土壤侵蚀模数的多因子模型(非线性回归模型达到极显著或非常显著水平,0.692＜R2＜0.988)进行产沙量计算,并运用泥沙物质平衡原理完成泥沙输移计算.该模型与GIS结合可实现对土壤侵蚀的时空分布过程进行模拟,为加深对该区域土壤侵蚀过程及模型研究提供参考.     

金沙江流域(云南境内)山地灾害危险性评价

云南境内的金沙江流域是斜坡不稳定的敏感区,根据1988-2000年的区域调查和统计,区内发育山地灾害点1697处,其中流域面积大于1km2的泥石流沟808条,体积大于1×104m3的滑坡580处,体积大于1000m3的崩塌309处。用于山地灾害危险性评价的主要敏感因子包括岩土体类型、山坡坡度、降雨、土地利用、地震烈度和人类活动。在对这些因子进行了敏感性评价的基础上,应用GIS对敏感因子集成评价而产生了云南金沙江流域山地灾害危险性评价图。评价结果表明:高危险区面积占全区面积6464km2的8 77%,中危险区占全区总面积的41 51%,低危险区占41 12%,无危险区占8 60%。山地灾害危险性评价图可以帮助规划者或工程师在土地发展规划中选择最佳建设场所,以减轻灾害的影响。     

准噶尔盆地东部土壤风蚀危险度评价

以准噶尔盆地东部露天矿区为研究区,基于GIS技术和土壤风蚀理论,结合研究区自然环境现状,选取植被覆盖度、土地利用类型、土壤可蚀性指数（K值）、地形起伏度为土壤风蚀危险度评价因子,建立土壤风蚀危险度模型,对研究区土壤风蚀危险度进行评价分析。结果表明：研究区土壤风蚀无险型区域面积28.99 km²（0.13%）,轻险型区域面积为2 100.66 km²（9.42%）,危险型区域面积为5 066.56 km²（22.72%）,强险型区域面积为14 593.12 km²（65.44%）,极险型区域面积为646.7 km²（2.29%）。在各个因子的影响下,研究区的风蚀危险度极高,强险型为研究区内最主要的等级程度。研究区土壤风蚀危险度从南向北危险度有增加的趋势,且成片状分布,与实际情况相吻合,说明基于GIS技术的土壤风蚀危险度评价可宏观地揭示新疆准东地区土壤风蚀危险度空间格局分异特征。     

GIS-based flood hazard mapping at different administrative scales: A case study in Gangetic West Bengal, India

This paper addresses the need for an efficient and cost-effective methodology for preparing flood hazard maps in data poor countries, particularly those under a monsoon regime where floods pose a recurrent danger. Taking Gangetic West Bengal, India, as an example and using available historical data from government agencies, the study compiled a regional map indicating hazard prone subregional areas for further detailed investigation, thereby isolating actual high risk localities. Using a GIS (Geographical Information System), a composite hazard index was devised incorporating variables of flood frequency, population density, transportation networks, access to potable water, and availability of high ground and maximum risk zones were mapped accordingly. A digital elevation model derived from high resolution imagery available in the public domain was used to calculate elevated areas suitable for temporary shelter during a flood. Selecting administrative units of analysis at the lowest possible scales – rural development blocks (regional) and revenue villages (subregional) – also ensures that hazard mapping is prepared in line with the existing rural planning and administrative authorities responsible for remedial intervention.     

A comparison of permafrost prediction models along a section of Trail Ridge Road, Rocky Mountain National Park, Colorado, USA

The distribution of mountain permafrost along Trail Ridge Road (TRR) in Rocky Mountain National Park, Colorado, was modeled using ‘frost numbers’ and a ‘temperature of permafrost model’ (TTOP) in order to assess the accuracy of prediction models. The TTOP model is based on regional observations of air temperature and heat transfer functions involving vegetation, soil, and snow; whereas the frost number model is based on site-specific ratios of ground temperature measurements of frozen and thawed degree-days. Thirty HOBO© temperature data loggers were installed near the surface as well as at depth (30 to 85 cm). From mid-July 2008 to 2010, the mean annual soil temperature (MAST) for all surface sites was − 1.5 °C. Frost numbers averaged 0.56; TTOP averaged − 1.8 °C. The MAST was colder on western-facing slopes at high elevations. Surface and deeper probes had similar MASTs; however, deeper probes had less daily and seasonal variation. Another model developed at the regional scale based on proxy indicators of permafrost (rock glaciers and land cover) classified 5.1 km² of permafrost within the study area, whereas co-kriging interpolations of frost numbers and TTOP data indicated 2.0 km² and 4.6 km² of permafrost, respectively. Only 0.8 km² were common among all three models. Three boreholes drilled within 2 m of TRR indicate that permafrost does not exist at these locations despite each borehole being classified as containing permafrost by at least one model. Addressing model uncertainty is important because nutrients stored within frozen or frost-affected soils can be released and impact alpine water bodies. The uncertainty also exposes two fundamental problems: empirical models designed for high latitudes are not necessarily applicable to mountain permafrost, and the presence of mountain permafrost in the alpine tundra of the Colorado Front Range has not been validated.