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The formation mechanism and influencing factors identification of soil erosion are the core and frontier issues of current research. However, studies on the multi-factor synthesis are still relatively lacked. In this study, the simulation of soil erosion and its quantitative attribution analysis have been conducted in different geomorphological types in a typical karst basin based on the RUSLE model and the geodetector method. The influencing factors, such as land use type, slope, rainfall, elevation, lithology and vegetation cover, have been taken into consideration. Results show that the strength of association between the six influencing factors and soil erosion was notably different in diverse geomorphological types. Land use type and slope were the dominant factors of soil erosion in the Sancha River Basin, especially for land use type whose power of determinant(q value) for soil erosion was much higher than other factors. The q value of slope declined with the increase of relief in mountainous areas, namely it was ranked as follows: middle elevation hill> small relief mountain> middle relief mountain. Multi-factors interactions were proven to significantly strengthen soil erosion, particularly for the combination of land use type with slope, which can explain 70% of soil erosion distribution. It can be found that soil erosion in the same land use type with different slopes(such as dry land with slopes of 5° and above 25°) or in the diverse land use types with the same slope(such as dry land and forest with a slope of 5°), varied much. These indicate that prohibiting steep slope cultivation and Grain for Green Project are reasonable measures to control soil erosion in karst areas. Based on statistics of soil erosion difference between diverse stratifications of each influencing factor, results of risk detector suggest that the amount of stratification combinations with significant difference accounted for 55% at least in small relief mountain and middle relief mountainous areas. Therefore, the spatial heterogeneity of soil erosion and its influencing factors in different geomorphological types should be investigated to control karst soil loss more effectively. 相似文献
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基于GIS与地理探测器的岩溶槽谷石漠化空间分布及驱动因素分析 总被引:9,自引:0,他引:9
岩溶区土地石漠化已成为中国西部继沙漠化和水土流失后的第三大生态问题,近年来岩溶槽谷区石漠化表现出增加趋势。通过获取槽谷区石漠化、岩性、坡度、海拔、降雨量、土地利用、人口密度和第一产业生产总值等数据,利用GIS空间分析功能和地理探测器模型,探讨了岩溶槽谷区石漠化空间分布特征及驱动因子。主要结论为:① 岩溶槽谷区总石漠化面积为21323.7 km 2,占研究区土地面积的8.3%,其中轻度、中度和重度石漠化面积分别是11894.8 km 2、8615.8 km 2和813.1 km 2,分别占石漠化面积的55.8%、40.4%和3.8%;② 从石漠化的空间分布来看,槽谷区石漠化主要发生在连续性灰岩中,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的22.1%、22.4%和1.9%;槽谷区石漠化主要发生在15°~25°的坡度范围,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的27.1%、18.2%和2.3%;从海拔来看,主要分布于400~800 m范围内,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的24.9%、18.4%和0.2%;从土地利用类型来看,主要发生于山地旱地中;从人口密度来看,集中分布于100~200人/km 2中;从第一产业生产总值来看,集中分布于25亿~50亿元中;③ 地理探测器的因子探测器揭示了岩性(q = 0.58)、土地利用(q = 0.48)和坡度(q = 0.42)3个因子是槽谷区石漠化形成的主要驱动因子,交互式探测器进一步揭示了岩性与土地利用类型(q = 0.85)、坡度与土地利用类型的组合(q = 0.75)共同驱动槽谷区石漠化的形成。 相似文献
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Journal of Geographical Sciences - Runoff generation is an important part of water retention service, and also plays an important role on soil and water retention. Under the background of the... 相似文献
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利用1989、2003、2018年的Landsat影像对安顺市西秀区的地表温度进行反演,分析研究区在30年发展中的热岛时空变化及其成因。使用基于影像的反演算法,结合分类回归树算法进行地表温度的反演,用气象站数据对反演结果进行精度验证,并建立缓冲区对研究区进行相关性分析等定量分析。结果表明:研究区受喀斯特地貌的影响,除主城区外,郊区也存在大量高温区;近30年研究区热效应与不透水面、绿地的面积有极显著相关;1989-2003年研究区城市热岛面积随城市扩张逐渐增大,但2018年主城区城市热岛现象几乎完全消失,排除气象因素和城市形态因子影响的可能后,发现这与安顺市城市绿化的大力进行有密切关系。 相似文献
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为了深入认识济南岩溶泉水及地热水循环过程,本文以泰山北翼碳酸盐岩含水介质空间分布特征为研究出发点,分析其埋藏条件和连续性特征,并利用数理统计、空间插值、Piper三线图、概念模型等方法,结合水动力场、水化学场、水温度场和水年龄场“四场”分析,揭示区域地下水循环规律。结果表明:地表分水岭与齐广断裂、禹王山断裂、聊考断裂等深大断裂控制了泰山北翼地区岩溶含水介质空间展布,大致呈现由南向北埋藏深度逐渐增大的变化趋势,受马山断裂、东坞断裂、文祖断裂等次级断裂影响岩溶含水介质上下盘有不同错动,但东西展布仍具有较好连续性;区域地下水循环过程极其复杂,泰山岩群、寒武纪及奥陶纪各类含水岩组通过排泄 渗漏、断裂垂向径流、水平地下径流等形式发生水流交汇,并在山前局部地区与第四纪松散孔隙水产生水量交换,最终通过泉或人工开采形式排泄。区域地下水流具有统一的“四场”,并且呈现明显的水平与垂向分带特征,大致沿东阿断裂及其延长线—吴家堡—华山—章丘区—淄博磁村一线划分冷泉与地热水的分界线,以600 m、1000 m划分出浅、中、深循环深度分界线;冷泉以浅循环为主,中、深循环为辅,地下水矿化度、温度、年龄偏低,而地热水以中、深循环为主,浅循环为辅,地下水矿化度、温度、年龄偏大。不同含水介质水流具有一定内在关联,构成一个完整的岩溶水系统。 相似文献