不同视角下InVEST模型的土壤保持功能对比

土壤保持是生态系统的重要服务功能之一。黄土高原是世界上水土流失最严重的地区,黄河中游地区是黄河泥沙的主要来源,继续开展黄河中游地区土壤保持研究,对于当地的水土保持、土地利用结构调整、退耕还林、生态补偿以及水库管理具有重大意义。以黄河一级支流无定河的源头(营盘山库区)为研究区,采用生态系统服务和交易的综合评估模型InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs),从水文和土地利用两个角度出发,对研究区地块截留能力、输出能力和保持能力进行对比研究,重点探讨哪种角度的结果更科学合理,并进一步研究清淤情境下2010年营盘山库区的土壤保持能力及其空间格局特征。结果表明：① 基于子流域边界和土地利用边界的计算结果差异悬殊,水文学意义的子流域边界可以保证沉积物沿水文路径迁移过程的完整性,评价结果更科学合理;InVEST沉积物模型应该采用水文意义上的自然流域边界,而不宜将土地利用边界作为子流域单元进行评价。② 2010年营盘山库区在清淤情境下的沉积物截留总量为586482.60 t,输出总量为129868.61 t,平均输出量为12.93 t/hm²,保留总量为1559198.40 t,平均保留量为151.57 t/hm²。③ 地块的沉积物截留能力从上游至下游逐渐增强,而沉积物输出能力却刚好相反。无定河西侧支流的土壤保持能力比东侧支流偏高,两大支流平均土壤保持量低值区均出现在河流上游地区。     

地形对黄土高原滑坡的影响

高分辨率地形与影像数据的缺乏已成为研究地表现象、特征与过程的重要瓶颈。低成本无人机设备和摄影测量技术的发展,打开了地学领域获取高分辨率数据的大门,大大提高了地质灾害野外调查与灾害编目的精度与效率。本文通过无人机野外调查和遥感室内目视解译,构建了一个包含307个黄土滑坡属性的数据库。在此基础上,通过数字地形分析和数理统计等方法,总结归纳了黄土滑坡样本数据的分布规律,探讨了地形对黄土滑坡分布的影响,阐述了地形相对高差对最长滑动距离、滑坡周长、滑坡面积的影响,提出了基于传统经验公式拟合的滑坡规模快速预测公式。结果表明：① 滑坡规模—频率分布具有明显的规律性,不同最大长度、最大宽度和周长的黄土滑坡数量分布均呈现正偏态分布,而不同面积的滑坡数量分布则服从幂函数分布;② 地形对黄土滑坡发育控制作用明显,不同地形高差、平均坡度、坡形的斜坡单元滑坡发育数量差异较大;③ 地形相对高差与滑坡的最长滑距、周长和面积的拟合曲线很好地符合幂律分布规律,但不同地形区的拟合效果有所差异,黄土丘陵区拟合效果最好,黄土高原全区次之,黄土台塬区最差;④ 本文建立的黄土滑坡规模快速预测模型,为黄土滑坡灾害调查提供了经验公式支撑。     

新仙女木期黄河晋陕峡谷古风成沙层年代及其物质来源

通过对黄河晋陕峡谷壶口至龙门段开展广泛细致的野外考察,发现了典型的晚更新世以来黄土—土壤层夹古风成沙层剖面—北桑峪剖面（BSY）。结合不同类型沉积物的野外宏观特征、磁化率、粒度成分、石英颗粒表面特征和地球化学元素的对比分析,确定黄河晋陕峡谷壶口至龙门段BSY剖面中所夹古风成沙层的性质为中沙质细沙,是在干旱多风环境下形成的沙质沉积物。基于光释光（OSL）测年数据,确定其沉积年代为12.5-11.6 ka,记录了黄河中游发生在末次冰消期的极端干旱事件,其与相邻区域沙漠/黄土过渡带中湖沼沉积和风成黄土—古土壤剖面记录的新仙女木事件相对应。该剖面中古风成沙沉积物的物质来源,主要来自黄河晋陕峡谷的古河床相沙层物质。这是因为该河段处于干旱半干旱季风气候区,在新仙女木时期,黄河晋陕峡谷处于极端干冷的环境之中,冬季风强盛、夏季风衰弱,黄河水位下降明显,河漫滩和江心洲将大面积出露,大量的沙物质在风力作用下向岸边输移,成为河谷两侧缓坡台地上古风成沙沉积层出现的主要沙源地。这个研究成果对于进一步揭示黄河中游流域极端干旱事件发生的时间性规律及其与季风气候变化的关系,具有重要的科学意义。     

基于数字滤波法和SWAT模型的灞河流域基流时空变化特征研究

将国内外应用较广的数字滤波法和分布式水文模型SWAT相结合,在进行基流时间特征分析的基础上,通过修正基流退水系数α、模型效率评价、重新运行模型、GIS空间插值和趋势分析等方法,创新性地实现了基流空间特征的可视化表达。研究结果表明：① 2001~2012年灞河流域年均基流指数（BFI）为0.43,总体呈增加的趋势。年降水量与年径流、年基流均呈明显的正相关关系,与年基流指数呈明显的负相关关系;② 基流年内变化较为稳定,在时间上存在秋季>春季>夏季>冬季、汛期>非汛期的关系。枯水期的基流指数高达0.78,表明基流是枯水期河流的主要补给来源;③ 灞河流域基流在空间上表现为自东南向西北、自上游向下游逐渐增加的趋势,这种空间分异规律是由流域的地势和河流流向决定的。     

黄土丘陵区地质灾害规模参数幂律相依性研究

对滑坡、崩塌和不稳定斜坡等地质灾害规模参数幂律相依性进行定量研究,拓展了规模参数之间幂律相依性的研究范围。研究结果发现:1地质灾害规模参数的幂律相依性不仅存在于体积与面积之间,而且存在于面积与长、面积与宽等参数之间;2幂指数可以作为间接反映区域地质灾害或者不同类型地质灾害的宏观特征表征谱;3体积与面积关系式的幂指数分布为不稳定斜坡滑坡崩塌;面积与长关系式的幂指数分布为崩塌滑坡不稳定斜坡。面积与宽关系式的幂指数的分布为滑坡崩塌不稳定斜坡。     

基于最大熵原理的黄土丘陵区地质灾害规模频率分布研究

在分析地质灾害规模分布的基础上,基于最大熵原理在理论上推导出崩塌、滑坡和不稳定斜坡灾害长、宽和厚等参数规模频率负指数分布关系,提出了规模参数频率分布简单而有效的计算公式。最后以黄土丘陵区宝塔区为例,对所提出的公式进行验证,结果表明：（1）宝塔区地质灾害以中型滑坡和中型崩塌为主,但大型地质灾害在控制着滑坡崩塌总面积和总体积中起着重要的作用;（2）滑坡、崩塌和不稳定斜坡规模等级指数主要集中于(5.5,6]级、(4,4.5]级和(5,5.5]级;（3）崩塌、滑坡和不稳定斜坡的长、宽和厚规模频率分布符合更简单的指数关系,且用指数关系拟合的规模频率曲线不会产生偏转效应;（4）对面积和体积取算术平方根和立方根后,它们的规模－频率分布也呈现出负指数分布,并且拟合效果良好（决定系数R2>0.9,概率P<0.05）。     

基于AHP和GIS的陕西省地震次生地质灾害危险性评价

采用层次分析法,选取了地层岩性、地质构造、地形地貌、河流、植被、降雨量和人类活动7个一级指标,以及工程地质岩组、地震密度、地震动峰值加速度、坡度、坡向、河流、植被覆盖度、年降水量和公路9个二级指标,通过构建层次结构、构造判断矩阵、层次单排序和一致性检验,确定各评价指标权重。并利用GIS空间分析功能,对各个评价因子进行综合评价,得到陕西省地震次生地质灾害危险性等级区划图。最后,对评价结果进行了验证。研究结果表明:1)陕西省地震次生地质灾害危险性等级可以划分为不危险区、低危险区、中危险区和高危险区4个等级,其中不危险区面积39766.99km~2,低危险区面积74284.39km~2,中危险区面积63636.89km~2,高危险区面积27652.87km~2,所占比例分别为19.37%,36.18%,30.99%和13.47%;2)危险性等级自北而南逐渐增加,陕北黄土高原地震次生地质灾害以中低危险为主,关中渭河平原整体危险性较小,陕南秦巴山地高危区面积最大,高危险区主要分布在陕南秦巴山地和陕北黄土高原地区,尤其是秦巴山地,需要重点防控;3)危险区空间分布具有相对集中性和局地差异性的特点;4)所选取灾害点样本的分布与危险性等级区划具有一致性,86.62%的灾害点落在危险区内,具有一定的可信度,达到了预期的区划效果。     

1950～2010年中国干旱灾情频率-规模关系分析

借鉴相关领域研究概念,对1950~2010年中国干旱灾情的变化动态,特别是频率与规模的关系做定量分析,划分风险的可接受与不可接受区。研究结果发现:①总体上,60 a来干旱灾害中受灾、成灾面积和粮食损失在逐年不断的增加。②干旱灾害中粮食损失与累积频率的关系与著名的古登堡-里查德关系类似,呈现良好的幂律性。而受灾、成灾面积与累积频率的关系则符合线性关系。③通过借鉴地质灾害领域相关可接受风险概念,划定干旱灾害中年粮食损失、受灾和成灾面积的可接受与不可接受灾情的界线。④借鉴相关领域研究概念,尝试对干旱灾害进行探索,因此,在将来的研究中还有待继续和深化。     

CFSR气象数据在流域水文模拟中的适用性评价——以灞河流域为例

近年来,全球再分析气象数据已经越来越多地被运用到世界各地的水文建模中,但是其模拟的效果有很大差异。为探讨CFSR再分析数据在流域水文模拟中的适用性问题,本文以灞河流域为研究区,使用两种气象数据（传统气象数据和CFSR气象数据）构建SWAT水文模型,并从年和月尺度分别进行灞河流域2001-2012年的径流模拟,利用回归分析、纳什效率系数NSE和百分比偏差PBIAS等评价方法对两种数据的模拟效果进行对比。最后,提出了CFSR气象数据订正的方法。结果表明：① CFSR气象数据在灞河流域水文模拟中有一定的适用性,模拟结果的拟合优度R²>0.50,NSE>0.33,|PBIAS|<14.8,纳什效率系数NSE偏低。尽管CFSR气象数据质量存在一定问题,但是经过降雨数据订正后能够取得比较满意的模拟效果。② CFSR气象数据模拟流量比实测流量偏高,这主要是由于CFSR逐日降水数据估算的降雨天数较多、雨强较大,一般会导致该数据在水量平衡方面能够模拟出较高的基流和洪峰流量（个别年份除外）。③ 灞河流域CFSR降水数据（x）与实测降水数据（y）之间的关系大致可用幂指数方程表达：y = 1.4789x^0.8875（R² = 0.98,P<0.001）,每个CFSR站点的拟合方程略微不同,此方程为CFSR降水数据的订正提供了理论基础。