长春市土壤侵蚀潜在危险度分级及侵蚀背景的空间分析

在ARCG IS 8.3地理信息系统（GIS）支持下,实现了土壤侵蚀潜在危险的分级及其空间分析。首先,采用美国通用土壤侵蚀模型估算土壤侵蚀量,再用土壤年均侵蚀量、土层厚度和土壤容重得到土壤抗蚀年限图,按水利部标准将长春市土壤侵蚀潜在危险度分为5级,并提出了土壤侵蚀潜在危险指数的概念。借助GIS方法,通过分析不同坡度、不同坡向、不同地貌类型以及不同土地利用类型等背景条件下的土壤侵蚀潜在危险度情况,探讨了土壤侵蚀潜在危险度的空间分布特点。     

共和盆地塔拉滩土壤侵蚀潜在危险度评价

以青藏高原东北部的共和盆地塔拉滩草原为研究对象,采用地球化学放射性同位素——137Cs侵蚀模型来进行土壤侵蚀量的估算;通过野外调查以及土壤资料获得土壤容重和有效土层厚度;在ArcGIS 9.3下,由土壤年均侵蚀量、土层厚度和土壤容重得到抗蚀年限图.根据土壤侵蚀的特点参照水利部标准对土壤侵蚀潜在危险度进行分级,研究表明:共和盆地塔拉滩的土壤侵蚀潜在危险度以轻险型为主,面积为1 692.98 km2,占塔拉滩总面积的61.64％,从土壤侵蚀潜在危险指数(SEPDI)来看,为2.42,属于轻度危险区域.     

重庆市万州区紫色土侵蚀潜在危险度的影响因素

在选择典型地段野外调查的基础上,利用GIS技术实现了重庆市万州区紫色土侵蚀潜在危险度的分级,并提出土壤侵蚀潜在危险度指数(SEPDI),分析了1990年和2005年两个不同时期SEPDI值,对该区紫色土的侵蚀潜在危险度进行了综合评价.评价结果表明,按照水利部颁布的标准,该区紫色土的土壤侵蚀潜在危险度分为3级--无险型、轻险型和危险型;土壤侵蚀潜在危险度指数SEPDI值从1990年到2005年没有显著的变化,1990年的SEPDI值为2.05,2005年为2.07.分析了两个时期土地利用类型、植被盖度、土层厚度、坡度等因素对土壤侵蚀潜在危险度的影响,综合评价了其空间分布特征,总结出研究区造成土壤侵蚀的原因主要是自然地理因素、大规模移民搬迁和水土保持治理措施的不合理.     

济南市土壤侵蚀潜在危险度分级及侵蚀背景的空间分析

在估算土壤侵蚀量、编制土层厚度图和土壤容重图的基础上,利用地理信息系统的空间分析功能估算土壤的抗蚀年限,从而有效地实现对济南市山丘区土壤侵蚀危险度的分级;借助GIS方法,通过分析不同坡度、不同坡向、不同地貌类型以及不同土地利用类型等背景条件下的土壤侵蚀潜在危险度状况,探讨土壤侵蚀潜在危险度的空间分布特点。     

青岛市土壤侵蚀潜在危险度评价研究

把降雨侵蚀力、植被覆盖度、土层厚度、坡度、土壤可蚀性、岩性、人口环境容量失衡度、坡耕地占坡地面积比例8个因子作为评价土壤侵蚀潜在危险度的主要因素 ,利用层次分析法确定 8个因子的权重 ,使用ARCGIS软件对青岛市土壤侵蚀潜在危险度进行了分级评价 ,结果是 :青岛市土壤侵蚀潜在危险度以无险型、轻险型和危险型为主 ,土壤侵蚀潜在危险度在危险型以上的面积为 63 6 5 5km2 ,仅占青岛市面积的 5 74%,生态环境比较良好     

基于GIS的泾河北洛河上游重点治理区土壤侵蚀潜在危险度评价

[目的]对泾河北洛河上游重点治理区土壤侵蚀潜在危险度进行评价,为该区土壤侵蚀研究提供参考。[方法]在GIS支持下,利用高分辨率遥感影像土地利用解译结果,采用中国土壤流失方程(CSLE)与抗蚀年限法相结合,同时利用土壤侵蚀潜在危险度指数(SEPDI)对不同坡度地区或地类土壤侵蚀潜在危险度的大小进行评价。[结果]利用CSLE定量计算得到陕西省吴起县的年均侵蚀模数为1 317.5t/(km2·a),属轻度侵蚀,其土壤侵蚀潜在危险度也较小,以无险型和轻险型为主,平均SPEDI值为1.25。[结论]研究区内大于25°的坡度范围将是今后重点治理的区域;另外研究区内人为水土流失比较严重,建议适当减少工矿用地以及建筑用地的开挖量。     

基于GIS的安溪县土壤侵蚀潜在危险度评价

以安溪县遥感影像为基础,选取高程、坡度、植被覆盖度、坡向,土地利用类型、土壤类型作为评价安溪县土壤侵蚀潜在危险度的因素.计算出各个因素对于土壤侵蚀潜在危险度的得分值,运用特尔斐法(Delphi)与层次分析法(AHP)相结合的方法求出各个因素的权重值,基于ArcGIS 9.2平台上利用数学模型加权平均计算出土壤侵蚀潜在危险度综合得分.研究表明,安溪县全境的土壤侵蚀潜在危险度综合得分值为54,属于强险型的范畴.     

基于遥感与GIS的土壤侵蚀潜在危险度评价研究——以青岛市为例

应用遥感和GIS技术,对土壤侵蚀潜在危险度影响因子的提取方法和指标模型进行了探讨,把坡度、降雨侵蚀力、植被覆盖度、土层厚度、土壤可蚀性、岩性、人口环境容量、坡耕地占坡地面积比例等8个因子作为评价土壤侵蚀潜在危险度的主要因素,利用改进型层次分析法确定8个因子的权重,利用ARCGIS和ARCVIEW软件,对青岛市土壤侵蚀潜在危险度进行了分级评价。     

基于GIS的济南市土壤侵蚀潜在危险度评价研究

应用遥感和GIS技术,对土壤侵蚀潜在危险度影响因子的指标模型和提取方法进行了探讨,并以济南市山丘区为例,综合考虑地形、植被、降雨、土壤可蚀性、土层厚度、岩性、人口等七大因素,研究了济南市山丘区的土壤侵蚀潜在危险度及空间分布情况.     

国土尺度土壤侵蚀生态安全格局的构建

我国土壤侵蚀较为严重,建立国土尺度的土壤侵蚀生态安全格局可以从整体上把握土壤侵蚀状况,辨识或控制全国范围内具有土壤侵蚀潜在危险的地区,从而在未来时期内能够针对某些区域及时作出相应的反应。基于"土壤侵蚀潜在危险度分级"标准,选取年降水量、植被覆盖度、地表松散物质厚度、坡度、土壤可蚀性、坡耕地等6个因子对国土尺度的土壤侵蚀潜在危险性进行了评价,利用ArcG IS的叠加分析功能建立了高、中、低不同安全水平下的土壤侵蚀规模和格局,并基于以上安全格局提出了初步控制土壤侵蚀的对策。     

济南山丘区土壤侵蚀潜在危险度景观格局分析

土壤侵蚀潜在危险度景观格局的形成及其变化是自然的和人为的多种因素相互作用的结果 ,运用景观生态学原理 ,通过分析景观斑块的类型、数量、面积大小和空间组合状况 ,揭示出济南市山丘区的土壤侵蚀潜在危险度分布特征及空间变异规律     

基于RUSLE模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析

准确评估区域土壤侵蚀和养分流失空间分布特征,是开展区域水土保持规划和生态治理的基础。基于GIS空间分析技术和RUSLE模型,对云南省土壤侵蚀和养分流失特征进行定量化分析。结果表明：云南省土壤侵蚀面积为1 835.91×10⁴ hm²,占总面积的48.07%,平均侵蚀模数为15.65 t/（hm²·a）,土壤侵蚀以微度侵蚀、轻度侵蚀为主,但极强烈侵蚀、剧烈侵蚀是区域侵蚀产沙的主要来源。滇西南区土壤侵蚀强度较大,而滇西北区土壤侵蚀强度较小。区域土壤侵蚀主要发生在夏季,旱地是区域侵蚀产沙的主要策源地。流失土层厚度集中分布在0~2 mm/a,平均土层流失厚度为1.19 mm/a。土壤有机质（SOM）、全氮（TN）、速效钾（AK）、有效磷（AP）的平均流失模数分别为820.00,55.19,3.32,0.32 kg/（hm²·a）,4种养分流失量空间分布均存在一定的聚集特征,总体表现为滇西区等西部区域大于东部区域。研究结果可为云南省水土保持规划和水土流失生态环境建设提供科学依据。     

基于CSLE模型的神木市土壤侵蚀模数计算

基于GIS、RS平台,采用CSLE模型,依据全国气象站网2001—2017年日降雨数据、1∶50万神木市土壤属性空间分布图及工程措施数据、10 m分辨率DEM数据、土地利用现状和植被覆盖度数据、Landsat影像,对神木市2010、2015、2017年土壤侵蚀模数变化特征进行分析。结果表明:3期神木市土壤侵蚀模数分别为1252.5、1216.68、1976.07 t/(km²·a),呈先减少后增加的趋势;随植被覆盖度增加,3期不同植被覆盖度区域土壤侵蚀模数和侵蚀量均呈先增后减的趋势;随海拔升高,3期不同高程带内土壤侵蚀模数均呈逐渐减小的趋势;随坡度增加,3期不同坡度级别区域土壤侵蚀模数均大致呈增加的趋势;此外,暴雨是导致神木市土壤侵蚀增加的重要原因,在水土保持工作中应增加应对暴雨的措施。