基于矢量数据结构的土壤侵蚀强度判别方法研究

讨论了基于 RS和 GIS技术编制区域土壤侵蚀图时 ,进行侵蚀图斑确定、侵蚀因子值提取及利用矢量基本单元综合评价法和矢量因子层面叠加法判别侵蚀强度的方法 ,并举例分析这两种判别方法在侵蚀强度判别上的差异和原因。认为这两种方法均可应用于土壤侵蚀强度判别 ,但因子层面叠加法能更精细地反映土壤侵蚀在微域上的差异。如果有良好的数字化图形时 ,从技术实现和人材物节省上讲 ,采用因子层面叠加法是比较好的选择。     

基于栅格数据结构分析的土壤侵蚀强度判别方法研究及应用

在利用GIS和RS技术进行区域土壤侵蚀调查时,可以采用栅格数据结构来判别,文章运用实例分析了基于栅格数据结构进行侵蚀强度判别的有关技术和方法,包括侵蚀因子值的提取以及侵蚀强度判别的方法等。结果认为基于栅格数据结构的判别方法能够精细地反映土壤侵蚀在微小领域上的差异。从动态监测和趋势预测角度分析,采用栅格数据结构的判别方法更方便、更有利于快速提取侵蚀因子和进行土壤侵蚀动态分析和预报。     

GIS支持下的土壤侵蚀潜在危险度分级方法研究及应用

根据土壤侵蚀特点,在ARCGIS8.3地理信息系统(GIS)支持下,有效地实现了区域土壤侵蚀强度分级并在此基础上进行了区域土壤侵蚀潜在危险的分级及其空间分析。首先,采用区域土壤侵蚀定量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,按水利部标准将土壤侵蚀潜在危险度分为5级。最后,为了表明该区域土壤侵蚀潜在危险度的大小,还提出了土壤侵蚀潜在危险指数(SEPDI)。以三峡库区的丰都县城为例进行了研究,并且分析了其空间分布特点。     

基于矢量和栅格数据结构的土壤侵蚀强度判别方法研究

在利用RS & GIS(Remote Sensing and Geographic Information System,遥感和地理信息系统)技术,进行区域土壤侵蚀调查和编制土壤侵蚀图时,可以采用矢量和栅格两种数据结构.分析了基于矢量和栅格两种数据结构进行侵蚀强度判别时的有关技术和方法,包括侵蚀图斑的确定、侵蚀因子值的提取以及侵蚀强度判别的方法等,并举例分析了两种方法在反映区域土壤侵蚀强度分布上的差异.结果认为这两种方法均可应用于土壤侵蚀强度判别,但基于栅格数据结构的判别方法能够更精细地反映土壤侵蚀在微域上的差异,而基于矢量数据结构的判别方法更能够反映不同强度等级侵蚀的总体分布.从动态监测和趋势预测角度分析,采用栅格数据结构的判别方法更方便、更有利于快速提取侵蚀因子和进行土壤侵蚀动态分析和预报.     

沂蒙山区土壤侵蚀敏感性评价

根据沂蒙山区遥感影像解译和水土流失遥感调查数据等资料,在通用土壤侵蚀方程的基础上,选择降雨侵蚀力、土壤可蚀性值、坡度和植被覆盖等自然因子建立土壤侵蚀敏感性评价指标体系。利用GIS方法对影响土壤侵蚀敏感性的单因子进行计算,并将各因子进行栅格化。运用空间分析方法对沂蒙山区土壤侵蚀敏感性进行综合评价,将沂蒙山区土壤侵蚀敏感性分为极敏感区、高度敏感区、中度敏感区、轻度敏感区和一般敏感区5个等级区域,并分析了不同土壤侵蚀敏感区的空间分布。     

基于中国土壤流失方程模型的区域土壤侵蚀定量评价

[目的]用中国土壤流失方程(CSLE模型)对区域土壤侵蚀定量计算的方法进行初步探索,以期提高土壤侵蚀监测精度,有效、客观地反映水土流失治理效果。[方法]采用CSLE模型、遥感解译与统计分析相结合的方法,对准格尔旗境内的皇甫川流域进行土壤侵蚀定量评价。[结果]研究区2015年侵蚀总量1.38×10~7 t,年均侵蚀模数4 920.23t/(km^2·a)。土壤侵蚀强度以中度为主,轻度和强烈次之。[结论]用CSLE模型进行土壤侵蚀定量分析,综合考虑了降雨、土壤、植被、地形、措施等多项因子,可用于区域土壤侵蚀定量研究。     

基于RS/GIS和RUSLE的华北平原土壤侵蚀现状分析

对华北平原的土壤侵蚀状况进行分析,可为粮食主产区的生态保护及土壤侵蚀防治提供重要依据。在GIS技术支持下,利用遥感影像解译资料、数字高程模型(DEM)及土壤、降雨等数据,对修正土壤流失方程(RUSLE)中的各因子进行了量化,实现了对华北平原土壤侵蚀量的估算,并对结果进行土壤侵蚀强度分级。分析结果表明,华北平原多年平均土壤侵蚀模数为2 674.26t/(km2.a),最大值可达8 302.11t/(km2.a),总体上属中度侵蚀。发生轻度以下侵蚀面积占总面积的82.94%,表明华北平原的水土流失在总体上得到了较好的控制。但仍有占总面积7.33%的区域属于较强以上的侵蚀等级,说明局部水土流失严重,尤以沿太行山、燕山、泰山和大别山的低山丘陵地带的土石山区最为严重,是华北平原土壤侵蚀治理的重点地区。     

基于RUSLE的黑土区典型县域土壤侵蚀时空变化特征研究

[目的] 明确土壤侵蚀时空变化特征,为土壤侵蚀防治与水土保持效益评估提供参考依据。[方法] 基于RUSLE土壤侵蚀方程,在RS和GIS技术支持下,分析2000—2020年典型黑土区黑龙江省宾县土壤侵蚀时空演变特征,并探究地形因子及土地利用对土壤侵蚀的影响。[结果] ①2000,2010,2020年宾县平均土壤侵蚀模数分别为893.02,499.84,1 561.02 t/(km²·a),土壤侵蚀强度整体以微度和轻度为主。②低强度侵蚀全区域均有分布,高强度侵蚀主要分布在南部山区; ③100～200 m是侵蚀分布的主要高程带;土壤侵蚀面积与坡度成反比,0°～5°是主要侵蚀坡度带;偏北坡方向的土壤侵蚀面积大于偏南坡方向; ④研究区坡耕地土壤侵蚀模数和侵蚀面积较大,是宾县土壤侵蚀治理的重点区域。[结论] 2000—2020年宾县平均土壤侵蚀模数呈现先增加后减少的趋势,具有显著的时空分异特征,地形因子和土地利用变化对该区土壤侵蚀驱动作用明显。可以作为黑土区土壤侵蚀防治和水土保持效益评估的参考依据。     

基于GIS和CSLE的山西省土壤侵蚀风险研究

以山西省为研究对象,基于中国土壤流失方程(Chinese Soil Loss Equation)、遥感和GIS空间分析技术,通过合理选择CSLE中各土壤侵蚀因子的数据来源和计算方法,依据《土壤侵蚀分类分级标准》对2000—2010年山西省省市县3级行政体系的土壤侵蚀风险情况进行了分析,并运用地理加权回归分析方法,计算了土壤侵蚀模型中各因子对侵蚀量的贡献率。结果表明:(1)山西省年均土壤侵蚀总量达3.58×108t,平均土壤侵蚀模数为2 287t/(km~2·a)。若以土壤侵蚀强度高于微度为侵蚀风险地区,则山西省存在水土流失风险的地区约占全省面积的48%;(2)11个地级市中,轻度侵蚀城市依次为长治、晋中、晋城、太原、大同、运城和朔州,中度侵蚀依次为吕梁、临汾、阳泉和忻州。106个县级行政区中,微度侵蚀的县有14个,轻度侵蚀的县有61个,中度侵蚀的县有27个,强度侵蚀的县有4个;(3)地形因子对水力侵蚀引起的土壤侵蚀模数具有最高的贡献率,而因子取得最值的位置并不与贡献率最值的位置相一致。     

基于GIS和RS的巢湖流域水土流失评估

基于地理信息系统(GIS)和遥感技术(RS),提取了巢湖流域地表覆盖、水土保持措施、坡度坡长、土壤可蚀性、降雨侵蚀力5个主要影响水土流失的因子,并运用修正的通用土壤侵蚀模型(revised univer-sal soil loss equation,RUSLE)估算土壤侵蚀量,生成水土流失等级分布图,从而完成对巢湖流域水土流失现状和空间分布特征的评估分析.结果表明,巢湖流域水土流失主要为微度侵蚀和轻度侵蚀,分别占流域总面积的93.87％和6.04％.此外,坡度和植被覆盖是影响流域土壤侵蚀的主要因素.研究结果可为巢湖流域水土流失治理及决策提供科学参考.     

基于GIS的河南省土壤侵蚀定量评估研究

在RUSLE经验模型的基础上结合"3S"技术对河南省土壤侵蚀现状进行研究。结合河南省当地的地貌特征,根据我省相关的观测资料,计算土壤侵蚀的各因子值,建立适合本省的土壤侵蚀预报模型;应用GIS不仅可以方便地进行参数输入,还可以按照计算结果描述土壤侵蚀空间分布差异,同时用户可用GIS模块中的数据分析工具,根据所需目的进行数据分析、查询和图形输出。遥感影像作为数据源为侵蚀因子提供基础数据,同时还可以从遥感影像中直接判读土壤侵蚀类型。首先找出土壤侵蚀模型所需要的适合河南省的降水侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、植被覆盖与水土保持措施因子并栅格化之后,在ARCGIS的Raster Calculator模块里根据其土壤流失预测公式获得河南省土壤侵蚀强度分布图,再根据sl190-96的分级标准(表)进行分级,获得河南省土壤侵蚀强度等级分布图,河南省内各地土壤侵蚀情况即可一目了然,为政府决策提供了科学参考,为今后的研究提供了理论依据。     

基于GIS与137Cs技术的土壤侵蚀微观研究

坡地侵蚀的研究是进行流域侵蚀研究的基础，影响坡地土壤侵蚀的因素很多，但最主要的是地形因子。通过^137Cs技术和GIS技术，以黄土高塬沟壑区的多个自然汇流坡面为研究对象，从微观角度探讨了在自然坡面条件下不同地形因子对坡面土壤侵蚀的影响，根据土壤侵蚀在坡面上的垂直分异规律．对不同部位土壤侵蚀量的差异及不同地形因子对土壤侵蚀的影响大小进行了初步探索性研究。结果表明：在微观尺度内，坡度、坡长等常规因子对土壤侵蚀的影响并不像径流小区测定的那样明显，似乎已经退居到次要位置。借助GIS对土壤侵蚀进行微观研究，可以发现一些用常规方法很难发现的规律，有助于我们更加深刻地认识土壤侵蚀的变化规律。     

基于RS和GIS的舒城县土壤侵蚀评价

以地理信息系统(GIS)、遥感(RS)、修正的土壤流失方程为基础,结合遥感影像解译数据、统计资料等,确定方程中各因子,对安徽舒城县的土壤侵蚀进行了定量分析.结果表明:舒城县从1987-2000年总体上土壤侵蚀属于轻度侵蚀,空间分布上变化不大,但局部地区侵蚀还是比较剧烈的,尤其是中部龙河口水库附近的低山丘陵区,因此应当做好这些地区的退耕还林及水土保持T作.     

崇礼清水河流域土壤侵蚀空间格局及其影响因素研究

基于DEM数字高程模型并结合RUSLE模型应用GIS、GeoDa、GS+等软件分析了河北省张家口市崇礼区25年间土壤侵蚀空间格局演变及影响因素。结果表明:(1)1990—2015年,研究区中部、西部和西南部土壤侵蚀较严重,土壤侵蚀强度以轻度、中度为主,土壤侵蚀量呈先减少后增加的趋势。(2)1990—2000年,土壤侵蚀强度转变以轻度侵蚀转入为主,土壤侵蚀状况减轻;2000—2010年,土壤侵蚀由微度侵蚀转为高级别侵蚀,侵蚀程度呈严重趋势;2010—2015年,总体表现为微度侵蚀、轻度侵蚀转向高级别侵蚀,但侵蚀增加面积有所减少,侵蚀状况稍有改善。(3)土壤侵蚀Moran’s I0,空间分布呈正相关性,表现为聚集状态,以高高型聚集为主,主要集中在崇礼区中西部和西南部。土壤侵蚀模数符合指数模型和球状模型,R2为0.943~0.979。变程A先由3 870m减小到860m再增加至1 470m,表明1990—2015年土壤侵蚀变化先快后慢,空间相关性分布范围由小变大,空间异质性呈先增强后减弱趋势。分形维数(FD)介于1.922~1.971,在区域较小空间尺度下,土壤侵蚀空间异质性主要是由植被覆盖、土地利用类型、水土保持措施等随机因子引起的。(4)土壤侵蚀影响因子中前3个主成分贡献率占到89.215 0%。在第1主成分载荷中,植被覆盖因子向量投影长度最大,为0.976 4。在第2,3主成分载荷中,水土保持措施因子、土壤可蚀性因子向量投影长度较大。因此,崇礼区土壤侵蚀影响因素大小依次为植被覆盖因子(C)、水土保持措施因子(P)、土壤可蚀性因子(K)、降雨侵蚀力因子(R)、坡长坡度因子(LS)。研究结果可为崇礼区清水河流域水土综合治理和可持续发展提供理论依据。     

基于GIS和RUSLE的高山峡谷区土壤侵蚀研究——以云南省泸水县为例

[目的]研究区域土壤侵蚀,揭示水土流失的空间分异规律,为区域水土保持和生态农业建设提供理论指导依据。[方法]应用GIS和RUSLE模型对云南省泸水县的土壤侵蚀进行研究。RUSLE模型中的因子包括降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长因子、植被覆盖和水土保持措施因子,运用GIS空间分析模块,获取泸水县土壤侵蚀模数空间分布图,根据SL 190-2007的分级标准进行土壤侵蚀强度分级,并分析该区土壤侵蚀强度空间分布格局。[结果](1)从各强度侵蚀面积上看,泸水县2014年土壤侵蚀以微度侵蚀为主,占总面积的86.86%,但从平均土壤侵蚀模数看,土壤侵蚀量为4.24×10~6 t,平均侵蚀模数为1 373.1t/(km~2·a),土壤侵蚀强度属于轻度侵蚀;(2)土壤侵蚀较严重区与未利用地、耕地空间分布基本一致,在坡度25°~50°的范围内,侵蚀面积占总侵蚀面积的75%,并且在该坡度段上的耕地面积占总耕地的63%,剧烈侵蚀集中分布在未利用地上,中度以上剧烈以下强度侵蚀集中分布在该坡度段上的耕地上,说明该坡耕地、未利用地对土壤侵蚀的贡献最大,要加强对未利用地的生态治理。[结论]坡度大,陡坡垦殖和未利用地的不合理利用是该区土壤侵蚀加重的主要原因,坡度在25°以上的地区不适宜耕种,应优化农业产业结构如实施退耕还林还草等措施,才能有效的保持水土。     

吉林省土壤侵蚀敏感性评价

以通用土壤流失方程(USLE)为理论基础,在GIS的支持下采用地图代数方法,对吉林省的土壤侵蚀敏感性进行影响因子的逐一评价和综合评价。针对吉林省土壤侵蚀的实际情况,借鉴国内外的相关研究成果,选择了降雨侵蚀力、地形起伏度、植被类型和土壤质地等4个因子。通过分析与综合评价,明确了吉林省土壤侵蚀发生的可能程度、地区范围和空间分布规律,并进一步探讨了针对不同土壤侵蚀敏感区的有效控制水土流失的对策。研究结果将为吉林省的生态环境分区管理,合理开发利用土地资源,有效控制土壤侵蚀的发生和发展提供重要的依据。     

基于USLE和GIS/RS的滇池流域土壤侵蚀研究

人类不合理的土地利用方式是水土流失发生的主要原因之一。研究滇池流域的土壤侵蚀现状,对于控制流域内生态环境恶化,建立良好的生态环境具有十分重要的意义。采用USLE模型并结合RS,GIS技术对滇池流域土壤侵蚀进行估算,分析不同坡度和不同植被类型对侵蚀的影响,同时提出了基于植被覆盖度的植被覆盖与作物管理因子计算方法。结果表明:滇池流域土壤侵蚀量为233.96万t,土壤侵蚀以中、轻度侵蚀为主,强烈以上侵蚀较弱。侵蚀主要发生在8°～35°的区域,灌木林地的侵蚀模数最大。在GIS支持下,通过土壤侵蚀模型进行定量评价,可高效、客观地反映土壤侵蚀情况,对减少流域内新增土壤侵蚀风险,控制非点源污染有着重要的参考价值。     

三峡库区土壤侵蚀空间分布特征

结合三峡库区的区位特征和数据获取条件,对RUSLE模型的因子算法进行相应修正,最后基于GIS评估库区土壤侵蚀风险及其空间分布特征。结果表明:1)库区年均土壤侵蚀量为1亿8 359.43万t/a,平均土壤侵蚀模数为31.85 t/(hm2.a),水土流失面积占库区土地总面积的66.97%;2)库区土壤侵蚀强度与高程梯度间无直接线性关系,中度以上侵蚀主要分布在500～1 500 m高程带上,其中极强烈、剧烈侵蚀在500～1 000 m间出现频率最高,这应该与该区域强烈的人类活动有关;3)库区土壤侵蚀强度与坡度呈显著正相关,中度以上侵蚀在15°以上坡度带的发生频率急剧增加,其53.74%的面积比例贡献了89.06%土壤侵蚀量;4)库区土壤侵蚀强度在不同坡向上表现为半阴坡>正阴坡>半阳坡>正阳坡,阴坡的侵蚀量稍大于阳坡,占库区总侵蚀量的56.63%。说明500～1 500 m高程带、>15°坡度带以及阴坡是库区发生土壤侵蚀的主要区域,也是水土流失防治及治理的重点区域。     

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.     

基于GIS和CSLE的陕西省土壤侵蚀定量评价方法研究

通过对陕西省土壤侵蚀的定量评估,探索省域尺度上土壤侵蚀定量评价制图方法,以期为第四次全国土壤侵蚀普查提供技术支撑.利用陕西省日降雨数据、土壤类型图、土地利用图、DEM、植被覆盖图,选择CSLE模型.在ArcGIS平台上计算研究区2006年土壤侵蚀量,并与水利部标准评价结果进行对比分析.探索了坡度坡长变换对土壤侵蚀的影响.定量化的评价结果能较好的反映气候,土壤及水保措施对土壤侵蚀的影响,比水利部标准评价结果更能反映实际侵蚀.坡度坡长变换后对土壤侵蚀有明显影响.在GIS支持下,通过土壤侵蚀模型进行定量评价,可高效、客观反映土壤侵蚀情况及其主要影响因子,对区域治理和有关决策有极其重要参考价值.为了准确真实的反映土壤侵蚀程度,必须进行坡度坡长变换.