我国古籍中关于土壤侵蚀及防治的论述

在我国浩如烟海的古籍中,不仅载有历史上土壤侵蚀实例,而且科学的论述了土壤侵蚀的内、外营力基本成因;以及土壤侵蚀所包括的水力、风力、冻融侵蚀和人为加速侵蚀等;相应地提出了预防土壤侵蚀的途径,至今对防止土壤侵蚀仍有极大的指导作用.     

论岭南农业开发区水土流失成因及防治

我区春季干旱多大风 ,形成强大的风蚀营力 ,夏季降水集中 ,且多暴雨 ,形成强大的水蚀营力 ,加之山恋起伏 ,坡面陡峭 ,坡耕地汇流时间短 ,径流速度快。自然因素是岭南土壤侵蚀危险性的重要条件 ,人为的破坏植被 ,不合理的土地利用方式是造成岭南土壤侵蚀的主导因素 ,人为地打破自然生态平衡 ,造成土壤加速侵蚀 ,加速侵蚀又进一步恶化生态条件     

黑龙江省土壤侵蚀土壤类型水平分异规律研究

黑龙江省水土流失严重，究其原因，除受地质、地形、气候、植被等背景因子的综合制约外。受蚀土壤足首要影响因子。土壤作为侵蚀发育的本底，其理化性状对侵蚀水平分异规律具有重要影响。文章通过对全省土壤类型和土壤侵蚀GIS数据的复合集成与叠加分析，旨在揭示土壤侵蚀——土壤类型的水平分异规律，为全省水土保持生态建设提供科学系统的技术依据。     

广东省汕尾市土壤侵蚀动态变化分析

基于通用土壤流失方程(USLE)计算并结合卫星遥感图像数据信息提取、目视解译等方法,研究了汕尾市2018年土壤侵蚀现状,并对比2006年、2012年、2013年普查结果,分析土壤侵蚀动态变化。结果表明:汕尾市土壤侵蚀面积461.25km~2,以自然侵蚀为主,占侵蚀总面积的75.04%,人为侵蚀占侵蚀总面积24.96%。自然侵蚀以轻度侵蚀为主,占总侵蚀面积的52.86%;人为侵蚀以火烧迹地为主,占总侵蚀面积的9.65%。汕尾市各区县的自然侵蚀以轻度侵蚀为主,人为侵蚀以火烧迹地为主。汕尾市2018年土壤侵蚀总面积比2006年、2012年、2013年,侵蚀面积分别减少141km~2、248.56km~2、120.06km~2,土壤侵蚀呈减少趋势。研究成果可为研究汕尾市土壤侵蚀特点、引发的因素及其发展规律提供依据。     

唐山小流域土壤侵蚀格局及其空间结构分析

为探究土壤侵蚀空间结构特征,采用分形维数、Moran’s I解析土壤侵蚀强度变化与分形维数和空间自相关指数之间的规律。结果表明,土地利用类型影响着土壤侵蚀强度及其分布,不同地表覆被景观其土壤侵蚀强度依次为:水域林地草地园地旱地建设用地;土壤侵蚀分形特征随侵蚀强度而异,土壤侵蚀格局分形复杂度依次为:中度侵蚀轻度侵蚀微度侵蚀强度侵蚀极强度侵蚀剧烈侵蚀;各侵蚀强度区域在流域尺度上表现出显著正向空间自相关性,随着侵蚀强度增大,其自相关性呈减弱趋势,表明人为活动是强化土壤侵蚀的主要原因。     

后子沟流域土壤侵蚀特征分析

青海省后子沟流域的地形地貌、气候、土壤植被、人为活动等环境因子在青海东部黄土丘陵沟壑区第四副区具有一定的代表性，流域上游与中下游的侵蚀环境各具特色。土壤侵蚀类型除常年水力侵蚀重力侵蚀外，冻融作用在冬春交替季节加重土壤侵蚀。土壤侵 地域分布明显，可分为半脑山丘陵、浅山丘陵、沟谷三个侵蚀区。     

黄河中游地区重力侵蚀影响因素分析

重力侵蚀因其机理的复杂性及较强的随机性而成为土壤侵蚀研究领域的难点之一.其机理复杂的根本原因在于重力侵蚀影响因素众多且大多以非线性方式叠加.通过对黄河中游重力侵蚀主要影响因素的分析,讨论了在建立重力侵蚀计算模型过程中相应因素的适当处理方式,应充分考虑外因在黄河中游各分区的差异性,并通过理论推演或实验数据将外因与沟坡力学参数的变化联系起来,从而构建基于力学机理且能反映研究区域分异性的重力侵蚀计算模型.     

延安市土地利用与土壤侵蚀关系研究

利用GIS技术对延安市2009年土地利用和土壤侵蚀现状进行了分析,并通过空间叠加计算,探讨延安市不同土地利用类型对土壤侵蚀的影响关系。结果表明:延安市土地利用主要以耕地、林地和草地为主,占总面积的97.40%;土壤侵蚀程度以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,分别占总面积的39.28%和23.31%;不同土地利用类型中侵蚀程度最大的为城镇村及工矿用地,侵蚀强度综合指数为6.14,侵蚀程度最小的为有林地,侵蚀强度综合指数为1.83。针对延安市土壤侵蚀状况,应进一步优化土地利用结构,改善植被覆盖状况,有效防止和治理水土流失。     

基于野外调查、遥感信息和CSLE 模型的 土壤侵蚀强度分级

基于野外调查、遥感信息和土壤侵蚀模型等方法的土壤侵蚀强度分级计算,是开展区域土壤侵蚀长期变化监测的重要途径。选取位于西北黄土高原丘陵沟壑区的陕西省靖边县和位于西南土石山区的广西省横县为研究区,基于野外调查数据和遥感信息,应用CSLE土壤侵蚀模型、水利部土壤侵蚀强度面蚀分级指标(三因子法),计算得到30m像元尺度土壤侵蚀模数,据此划分土壤侵蚀强度等级。对比研究结果表明:CSLE土壤侵蚀模型计算结果总体优于三因子法;与三因子法和第二次全国土壤侵蚀遥感调查结果相比,CSLE土壤侵蚀模型计算结果中极强烈侵蚀和剧烈侵蚀所占比例较大;应用土壤侵蚀模型对各因子进行监测和变化分析,有利于对区域土壤侵蚀变化开展长期监测并做出合理解释,但因子赋值对模型模拟结果影响较大。     

岷江上游流域土壤侵蚀风险评估

针对岷江上游流域侵蚀现状、特点,在拟定评价指标的基础上,运用GIS加权叠加分析法探究了岷江上游流域侵蚀风险,得出如下结论:(1)陡坡占61.20%,年均降雨量差异较大,土壤土质疏松绵软,地震影响强度高;(2)中度以上侵蚀风险比例为89.31%,土壤侵蚀形势严峻;(3)中度侵蚀风险区主要分布在水网附近,与土地利用类型以及人类生产生活密切相关;重度风险区主要分布在岷江上游流域的西部、西南部和南部周边地区,与"5·12"汶川特大地震密切相关;(4)汶川、理县为重度风险侵蚀关键治理区,黑水、茂县、松潘为中度侵蚀风险治理区。     

基于航空影像的秃尾河流域土壤侵蚀评价

为了掌握秃尾河流域土壤侵蚀强度和分布情况,在外业调查的基础上,基于2011年9月分辨率为0.38 m的航摄影像和比尺为1∶1万的DEM,在Arc GIS10.0环境下,通过人机交互,提取了流域水土保持措施数量及植被覆盖度、土地利用类型、地面坡度、沟壑密度等土壤侵蚀影响因子,生成各专题图并进行叠加分析,依据水利部发布的《土壤侵蚀分类分级标准》,分别对水力侵蚀、风力侵蚀强度进行了判别、分析、评价。结果表明,截至2011年9月,秃尾河流域轻度以上土壤侵蚀面积3 076.33 km2,占流域面积的93.39%,其中:轻度侵蚀面积490.74 km2,占流域面积的14.90%;中度侵蚀面积724.30 km2,占流域面积的21.99%;强烈侵蚀面积634.23 km2,占流域面积的19.25%;极强烈侵蚀面积558.69km2,占流域面积的16.96%;剧烈侵蚀面积668.37 km2,占流域面积的20.29%。该流域强烈和极强烈侵蚀多发生在风蚀区,而以沟道侵蚀为主的剧烈侵蚀主要发生在水蚀区,上游风蚀区侵蚀强度远小于中下游水蚀区侵蚀强度。     

降雨对辽西褐土区土壤侵蚀的影响研究

由于自然资源丰富、水热条件好，辽西低山丘陵区坡地具有较大的农业生产潜力，研究降雨等引起土壤侵蚀的驱动因子意义重大，文章探讨了辽西低山丘陵褐土区土壤侵蚀受降雨因子的影响规律。结果显示：最大30min降雨强度(I30)、侵蚀性降雨量、降雨量、降雨动能、降雨侵蚀力、径流量等特征量均与土壤侵蚀量呈极显著相关性；降雨历时、降雨侵蚀力、侵蚀性降雨量、降雨量、降雨动能、侵蚀量等特征量均与径流量呈极显著相关性；通过回归分析拟合出降雨各特征量因子对径流量、侵蚀量的综合影响方程，径流量以及降雨侵蚀力对侵蚀量的影响方程，结合降雨观测数据可以估算侵蚀量及径流量，可为水土保持工作提供科学指导。     

辽东山区柞蚕场土壤侵蚀及其控制

采用一次回归正交组合设计和TDB一人工模拟降雨侵蚀装置对辽东柞蚕场土壤侵蚀进行了模拟降雨试验，结果表明：影响柞蚕场土壤侵蚀的因子依次为植被覆盖度、降雨侵蚀力和地面坡度。为防治土壤侵蚀，首先应保护柞蚕场植被，其次是依法建设柞蚕场，再次为搞好柞蚕场土壤侵蚀动态监测。     

山美水库集水区植被恢复效应的SWAT模拟

库区流域水土流失是水库淤积的主要因素.应用基于SWAT构建的晋江东溪流域产流产沙模型,在对东溪上游山美水库集水区内的土壤侵蚀空间分布,以及不同土地利用方式的水土流失状况进行分析的基础上,模拟了库区不同植被恢复情景下的水文效应.结果表明,山美水库泥沙主要来自桃溪,研究区土壤侵蚀以微度和轻度侵蚀为主,耕地的土壤侵蚀最为严重;退耕还林还草减沙效果明显.     

苍南县昌禅溪小流域土壤侵蚀特征研究

以土壤流失方程为理论基础,筛选合理的土壤侵蚀因子计算方法,运用GIS空间分析技术,对苍南县昌禅溪小流域土壤侵蚀特征开展研究。研究结果表明,昌禅溪小流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主,其所占面积比例为94.80%;其次,轻度侵蚀面积占3.31%;其他类型侵蚀强度所占比例共计1.89%;小流域内没有出现剧烈侵蚀。在土壤侵蚀研究的基础上,结合小流域现场调查,分析影响小流域土壤侵蚀分布的原因。     

陕北无定河流域土壤侵蚀与植被覆盖和降雨关系研究

基于2000—2014年陕北无定河流域日降水、DEM、土壤类型、MODIS NDVI等数据,利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)估算了流域土壤侵蚀情况,定量分析了植被覆盖和降雨在土壤侵蚀中的作用,结果表明:(1)无定河流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主,平均占流域面积的88.35%,各土壤侵蚀等级面积比例随等级的升高而降低。2000—2014年微度侵蚀面积比例为下降趋势,轻度及以上等级面积比例均为上升趋势。(2)不考虑降雨因子影响时,无定河流域仍以微度侵蚀为主,且为增加趋势,而其他土壤侵蚀等级均为下降趋势。不考虑植被覆盖因子时,流域土壤侵蚀与模型计算结果的变化趋势基本一致。(3)植被覆盖对土壤侵蚀面积比例和变化速率的贡献率分别为13.67%和24.55%,而降雨作用达到86.33%和75.44%,表明降雨是流域土壤侵蚀的主要动力和控制因子,降雨变化主导着流域土壤侵蚀变化过程。     

基于最大变化率的陕西省土壤侵蚀变化驱动因子分析

陕西省是我国水土流失严重省份和黄河的主要产沙区,为了给陕西省及黄河流域水土流失治理提供理论参考,基于逐月降水量数据和土壤属性、NDVI、DEM、土地利用等数据,采用RUSLE模型计算土壤侵蚀模数,并采用最大变化率法对2000—2015年陕西省土壤侵蚀强度时空变化的主要驱动因子进行了识别。结果表明：陕西省土壤侵蚀分布异质性较强,剧烈和极强烈侵蚀主要分布在陕北地区、少数分布在关中地区北部区域;2000—2015年陕西省土壤侵蚀强度总体呈现下降趋势,其中陕北地区土壤侵蚀强度一直呈下降趋势、关中和陕南地区呈现先升后降的变化趋势;陕西省土壤侵蚀强度时间变化的主要驱动因子,2000—2005年为降雨侵蚀力和植被覆盖,2005—2015年为降雨侵蚀力,2000—2015年长时段总体上为植被覆盖;陕西省土壤侵蚀强度空间变化主要驱动因子为植被覆盖和地形,其中榆林、铜川、宝鸡、西安、商洛、安康、汉中七市的主要驱动因子为植被覆盖,渭南、咸阳两市的主要驱动因子为地形,延安市的主要驱动因子为降雨侵蚀力。最大变化率法可用于识别土壤侵蚀时空变化的主要驱动因子,但在识别时间变化主要驱动因子时对降雨侵蚀力极端值较为敏感...     

基于 RUSLE 模型的区域土壤侵蚀定量估算及空间特征研究

针对哈尔滨市主城区水土流失问题,以土壤侵蚀估算与评价为目标,采用 RUSLE 模型,依托 GIS 和遥感技术,分析了影响区域尺度土壤侵蚀因子,包括降雨侵蚀力、土壤可蚀性、地形、植被覆盖度和水土保持特性等,定量估算了哈尔滨市主城区 8 个流域的土壤侵蚀大小。在此基础上参考黑土区水土流失综合防治技术标准,并结合流域自身侵蚀状况,分析了哈尔滨市主城区土壤侵蚀特性的空间格局。结果表明: 哈尔滨市八个流域土壤侵蚀模数范围为 0 ～ 1 272. 61 t·km － 2·年 － 1,各流域以微度和轻度侵蚀为主,局部地区存在着较为严重的土壤侵蚀; 区域土壤侵蚀空间分异特征明显,是气候、土壤、植被、地形和人类活动共同作用的结果; 哈尔滨市八大流域以微度侵蚀为主,轻度侵蚀次之,强烈侵蚀及极强烈侵蚀区很少,仅在运粮河流域存在极少的剧烈侵蚀区。研究成果可为哈尔滨市水土流失治理提供技术支撑和理论依据。     

土壤侵蚀模数的移置与修正

在小流域水利工程设计计算中,普遍存在的问题是小流域上缺乏实测泥沙资料的情况.现介绍一种无资料地区水利工程设计泥沙侵蚀量计算方法,在移用泥沙资料时,首先对设计流域和参证流域的土壤性质、地形和植被等土壤侵蚀因子进行对比,对土壤侵蚀模数影响较大的因子进行修正.使移用的泥沙资料更符合设计流域的实际情况,可提高小流域设计中泥沙计算的精度,保证水利工程设计的质量.     

黄土高原不同生物气候区土壤侵蚀动态变化研究

基于地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,利用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)模型,结合遥感影像、数字高程数据(DEM)、土壤类型数据及相关统计资料确定了模型参数因子,在重点分析我国黄土高原不同生物气候区降雨侵蚀力因子和植被覆盖因子时空变化特征的基础上,计算出各区2000~2012年土壤侵蚀模数,分析了土壤侵蚀强度的时空动态变化特征。结果表明:区域多年平均土壤侵蚀量为1.35×109t,土壤侵蚀模数为2 264 t/(km2·a)。土壤侵蚀强度以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,侵蚀面积比例为74.31%;近13 a来,黄土高原的土壤侵蚀强度呈显著降低的变化趋势(P=0.03),平均每年减少54.22 t/(km2·a)。土壤侵蚀正在向微度、轻度土壤侵蚀转变,土壤侵蚀模数减少的区域占整个侵蚀区域的69.05%,增加的区域占30.95%。研究结果对黄土高原区域生态恢复和生态建设具有一定的指导意义。