基于RUSLE模型的中国土壤水蚀时空规律研究

RUSLE模型是计算土壤水蚀的经典模型,在大尺度研究时参数率定比较困难。基于气候、土地覆盖、地形特征等空间分异特征,对RUSLE模型的降雨侵蚀力(R)、植被覆盖与管理因子(C)、水土保持措施因子(P)进行了率定,估算了2000、2005、2010、2015年的中国的土壤侵蚀量。结果表明:(1)土壤侵蚀强度较大的地区集中在中国长江中下游平原区、云贵高原、黄土高原区、昆仑山山麓区域,占统计总面积的9.65%。(2)土壤侵蚀明显增大的区域面积达10.36×10⁴km²,分布于新疆农田区、四川盆地、云贵高原东南部、长江中下游平原和东北平原。(3)土壤侵蚀显著改善的区域分布于黄土高原南部、秦岭地区和东南沿海地区,面积约13.6×10⁴km²。通过对RUSLE模型参数的率定,阐明了全国尺度土壤水蚀的时空分异规律,可对不同地区制定相应的土壤修复措施提供依据。     

基于PSR框架的内蒙古自治区土壤保持服务分区

土壤侵蚀是中国北方重要的生态问题,内蒙古自治区位于干旱半干旱地区,是中国北方典型的土壤侵蚀区。针对以往生态功能分区分析框架复杂多样、权重设定人为主观等问题,以内蒙古自治区为例,基于压力-状态-响应系统分析框架,从气候背景-土壤保持-植被条件三方面构建指标体系,运用自组织特征映射(SOFM)神经网络和GIS空间分析技术,以1280个小流域为基本单元进行土壤保持服务分区,按照分区单元的聚集度对多种方案进行优选,并依据区域共轭性原则最终将研究区划分为3个土壤保持服务区和11个土壤保持服务亚区。     

东北黑土区小流域农业景观结构与土壤侵蚀的关系

以黑土侵蚀区的拜泉县双阳河流域为案例,提取地形和土壤类型相对接近的30个上游子流域作为分析样本。以遥感、GIS和FRAGSTATS软件为平台获得景观格局指数,运用基于GIS的RUSLE模拟土壤侵蚀,通过相关性分析和多元回归研究景观指数与侵蚀模数的呼应关系。从而探讨土地利用调整和流域综合治理下的景观结构特征对土壤侵蚀的影响,为当地或同类地区土地利用规划和侵蚀治理提供科学参考。结果表明：顺坡垄农田面积百分比、景观聚集度与土壤侵蚀模数显著正相关,灌木林地、草地面积百分比、香农多样性指数与土壤侵蚀模数显著负相关。9个结构因子与土壤侵蚀模数的复相关系数（R=0．931）大于单因子相关系数,多个景观结构因子综合地影响了土壤侵蚀,且达到高度相关。研究区侵蚀强度较轻,但大于东北黑土区土壤容许流失量标准。农田是土壤水蚀的主要景观要素,同时也是水土保持的主战场。增加灌草地斑块、实施农田保护性耕作等将是该流域继续控制土壤侵蚀的有效办法之一。     

东北天然林资源保护工程成效评估及热点区域识别

东北地区天然林资源保护工程的实施,改善了生态环境,提高了生态系统服务能力,对东北地区生态系统服务也起到了积极促进作用。为了更直观的反映东北地区天保工程的实施成效,研究基于长时间序列的遥感监测数据集-土地利用数据,采用InVEST模型和RUSLE模型对1990-2020年天保工程实施前后东北地区和天保工程区生态系统服务变化进行定量评估分析并采用Getis-Ord Gi^*指数识别热点区域。结果表明:(1)东北地区1990-2020年城乡/工矿居民用地和耕地面积分别增加25.37%,12.15%,水域减少21.42%,草地减少14.02%,未利用土地和林地分别减少8.41%,5.34%。(2)1990-2020年东北地区和天保工程区土壤保持量分别增加了95.81×10⁶ t、24.05×10⁶ t,碳储量分别减少了7.49×10⁸ tC、3.92×10⁸ tC,水源涵养量分别增加了177.51×10⁹ m³、58.65×10⁹ m³。(3)东北地区的极显著热点区域主要分布内蒙古地区东北部、黑龙江省北部、吉林省东部和辽宁省东部。随着天保工程的实施,极显著热点区域显著增加,且范围与天保工程高度重合。研究拟为后续东北地区林业政策和生态工程的实施提供科学的参考依据。     

多模型耦合的流域水土流失监测方法研究

濑溪河流域存在严重的水力侵蚀,同时伴随着水土流失分布点多线长面广的特点。而现有模型几乎只考虑了流域尺度上的坡面和河流侵蚀过程,或者是坡面和流域尺度的基本结合,导致对土壤侵蚀全过程的物理模拟产生高度不确定。为此提出不同尺度模型相互耦合的水土流失监测体系,从三级顺序"坡-沟-河"结构,全面反演流域水沙的时空动态迁移过程。基于多模型耦合体系的流域应用表明:①单一模型在濑溪河流域都表现出良好的适用性和准确性。RUSLE模型预测结果与实际侵蚀规律高度吻合,SWAT模型参数率定的纳什效率系数(NSE)和决定性系数(R²)均达到0.6以上,模拟预测结果鲁棒性较好。②不同侵蚀模型的特征反演相互关联程度都达到极显著相关水平。WEPP和SWAT模型间R²为0.96,RUSLE和WEPP模型间R²为0.77,RUSLE和SWAT模型间R²为0.58,分析表明坡面、细沟和河道尺度下的侵蚀物理过程是紧密耦合的。③多模型耦合的水土流失全过程风险评价较单一模型更为全面。通过对土壤侵蚀物理过程的空间耦合,实现流域土壤侵蚀、细沟冲刷和河道沉积等相关侵蚀过程的整体性评价,利于从不同尺度全面反演流域水沙输移的时空动态迁移过程和预测侵蚀风险发生规律。     

Assessment of wind and water erosion risk in the watershed of the Ningxia-Inner Mongolia Reach of the Yellow River,China

The watershed of the Ningxia-Inner Mongolia Reach of the Yellow River (NIMRYR) suffers from soil erosion by wind and water because of the wide distribution of deserts and arsenic sandstones in this region. The sediment generated by erosion fed into the Yellow River directly or by its tributaries, silting up the Yellow River and raising the elevation of the river bed. The silting of the Yellow River result in serious flood disasters in this watershed. Therefore, it is urgent to implement soil conservation projects to control wind and water soil erosion. To reach this objective, understanding the spatial and temporal variations of soil erosion in this watershed is very important. In this study, an assessment of soil erosion risk by wind and water was performed based on soil erosion models. The Integrated Wind Erosion Modeling System (IWEMS) and the Revised Wind Erosion Equation (RWEQ) were used to estimate the wind erosion modulus in this watershed, and the water erosion modulus was estimated by the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). The results show that during 2000s, the wind erosion modulus ranged from 0 to 31,440.4 t/km²/a, and the water erosion modulus was from 0 to 24,048.5 t/km²/a. Moreover, the total soil erosion modulus by wind and water has ranged from 0 to 32,792.7 t/km²/a. Due to the influence of regional weather and geomorphology, occurrences of wind and water erosion in this watershed are not identical in their spatial and temporal patterns. Based on the calculated soil erosion modulus, soil erosion risk was assessed according to the “Classification criteria for soil-erosion intensities” (SL190-2007). It was assumed that the areas with erosion intensity higher than slight were at risk of erosion; by this criterion, more than 34% of the total area of the watershed of the NIMRYR would be at erosion risk. Based on this estimation, it was also found that the NIMRYR watershed is not a region of wind–water erosion crisscross and that land-use conversions have a significant impact on soil erosion.     

基于RUSLE的环杭州湾地区土壤侵蚀敏感性评价及关键敏感因子识别

基于修正的通用土壤流失方程（RUSLE）以及GIS和RS技术,以环杭州湾地区为例,分别计算了影响土壤侵蚀敏感性的降雨侵蚀因子、土壤可蚀性因子、植被与经营管理因子以及坡长与坡度因子,综合评价了土壤侵蚀敏感性,分析降雨、土壤质地、坡度和高程4个自然因子对土壤侵蚀敏感性的影响,并用叠加排序法对给定敏感区的关键影响因子进行识别.结果表明：环杭州湾地区的土壤侵蚀以不敏感和轻度敏感为主;不同影响因子在不同变化范围内,各土壤侵蚀敏感性等级的面积百分比不同,土壤侵蚀敏感性随降雨量、坡度的增加而增高,而在海拔200～500 m,高敏感等级的土壤侵蚀敏感性的面积百分比最大.叠加排序方法是识别给定敏感区关键影响因子的有效方法,有助于理解土壤侵蚀形成的机制.     

基于RUSLE水蚀模数演算与人工神经网络评价

以黄土高原北部的横山县为例,利用ETM+遥感数据和RUSLE水土流失模型实现了基于“3S”技术的黄土丘陵区水土流失定量反演,并在神经网络技术支持下对定量反演结果进行评价.结果表明,横山县平均水蚀模数为10323 t·hm^-2·yr^-1,年水蚀量为4.38×10⁷ t,总体为中强度水蚀.水蚀程度在空间上呈自西、北向东、南逐渐增强的态势.水蚀随地形部位分异也较为显著,即川坝地、墚峁顶、风沙区地形平坦,以溅蚀为主,有微弱水蚀甚至无水蚀现象;墚峁坡上,坡度平缓,以面蚀为主,为轻度侵蚀;墚峁坡中下部,坡度增大,以线蚀为主,为中度侵蚀;沟缘线以下,坡面陡立,以冲蚀为主,为重度侵蚀.本文研究技术和方法切实可行,具有推广价值,研究结果对流域治理和水土保持具有指导意义.     

黄土高原生态工程对关键生态系统服务时空变化的影响——以延河流域为例

黄土高原地区生态工程的实施,使其生态环境得到显著改善,提高了生态系统服务能力。现有的研究成果中,生态工程对生态系统服务影响的定量评价比较匮乏。以延河流域为例,采用RUSLE模型和InVEST模型对生态系统服务进行评价,通过构建模型识别出不同时期的生态工程区,探究生态工程对生态系统服务的定量影响,为下一步生态工程的实施提供科学的指导和依据。结果表明：(1)2000—2018年,延河流域土壤保持服务和产水服务均呈波动增长趋势,但二者的变化并不同步。(2)4个时期内,能产生生态效应的生态工程区面积呈波动增长趋势,从854 km²增加到1343 km²,在整个流域均有分布,不同时期的重点分布区不同。(3)生态工程增强了区域的土壤保持能力和产水能力,土壤保持服务增强区面积从477.5 km²增加到1140.6 km²,保持的土壤总量从2.1×10⁷ t增加到5.6×10⁷ t;产水服务增强区面积从139.1 km²增加到485.5 km     

空间直观景观模型在呼中林区土壤侵蚀预测研究中的初步应用

土壤通用流失方程(USLE)已被广泛应用于大尺度的土壤侵蚀预测．在以往的土壤侵蚀研究中,由于只能获得静态的植被图,土壤通用流失方程只能用于土壤侵蚀的静态估算．空间直观景观模型能在大尺度上模拟植被动态,为土壤通用流失方程提供动态的植被因子,从而使土壤侵蚀的动态模拟成为可能．本研究结合空间直观景观模型LANDIS和土壤通用流失修正方程,以大兴安岭呼中林区为研究区。动态地模拟未来650年内有采伐和无采伐预案下的土壤侵蚀量;同时以无火无采伐预案下的土壤侵蚀为对比值．结果表明,土壤侵蚀量随时间变化呈周期性的波动,其波动程度在无火无采伐预案下最小,而在有火无采伐预案下最大;采伐对土壤侵蚀的影响没有火对土壤侵蚀的影响在空间上表现得明显,但是其累积效果则比火的影响强;降低采伐所产生的裸露土能有效降低年平均土壤侵蚀量,但是对土壤侵蚀动态变化的影响不明显;虽然采伐增加使平均土壤侵蚀量增加,但是也同时使土壤侵蚀的年际变化更趋于平稳．