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题名基于指纹识别技术的小流域泥沙来源研究进展
被引量：7
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作者
赵恬茵
王志兵
吴媛媛
傅良同
高礼安
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机构
黔南民族师范学院
陕西生态环境规划设计院有限公司
黔南景区溶洞旅游资源开发与生态环境保护工程研究中心
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出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2020年第2期377-382,共6页
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基金
贵州省科技厅基础研究项目(黔科合基础[2018]1145)
贵州省教育厅创新群体重大研究项目(黔教合KY字[2016]054,黔教合KY字[2016]055)
+1 种基金
黔南民族师范学院人才引进项目(qnsyrc201816)
黔南民族师范学院继续教育基地项目(QNSY2018ZJ002).
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文摘
泥沙来源判别是小流域土壤侵蚀研究的重点,也是难点。复合指纹识别技术因其结果直接、准确度高、作业快等特点,在国内外泥沙来源研究中得到大量应用,并迅速发展。复合指纹识别技术是在划分潜在侵蚀区的基础上,采集侵蚀区土壤样和流域出口泥沙样,室内分析土壤样和泥沙样指纹因子,利用相关统计检验方法筛选最佳指纹因子组合,利用数值转换模型将最佳指纹因子浓度转换为各侵蚀区产沙比例。主要通过阐述指纹识别技术泥沙来源研究步骤,总结现有可靠性检验方法,归纳研究对象等方面,综述基于复合指纹识别技术的泥沙来源研究进展。重点介绍了复合指纹识别技术最佳指纹因子组合筛选和数值转换模型,并指出复合指纹识别技术存在的问题。
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关键词
泥沙来源
复合指纹识别技术
最佳指纹因子组合
数值转换模型
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Keywords
sediment sources
composite fingerprinting
optimal combination of fingerprints
numerical mixing model
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分类号
S157
[农业科学—土壤学]
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题名王家沟小流域泥沙来源对侵蚀环境变化的响应
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作者
赵楠
郭丽丽
贾芳
赵世昌
程彬彬
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机构
山西农业大学水土保持科学研究所
水利部南京水利水文自动化研究所
太原市杏花岭区水务局
太原理工大学水利科学与工程学院
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出处
《山西水土保持科技》
2024年第4期26-30,共5页
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基金
山西省水利科学技术研究与推广项目(2023GM39,2021LS019,2024GM25)
山西省基础研究计划(20210302124370)
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文摘
王家沟流域侵蚀环境发生了显著变化,农民弃耕导致大量坡耕地撂荒,通过一系列水土流失综合治理、生态建设工程和退耕还林还草措施的实施,流域内植被得到有效恢复。为探明变化环境对王家沟流域泥沙来源及侵蚀特征的影响,项目选取流域内花曲沟骨干坝坝前堆积泥沙作为目标泥沙,采用复合指纹技术,确定泥沙来源及贡献率,对应目标沉积泥沙分析不同类型泥沙源地对侵蚀产沙的影响。研究表明:(1)三泥沙源地的平均贡献率表现为沟壁(58.64%)>沟坡(21.29%)>坡耕地(20.28%),沟壁是小流域主要的产沙区,未来研究区水土保持工作应着重于沟壁的治理;(2)坡耕地不再是小流域泥沙最主要的来源,可见坡耕地治理等水土保持措施发挥其效益;(3)林草地对沉积泥沙贡献率很低,可见退耕还林还草工程有效减少了小流域的侵蚀产沙;(4)在维护现有治理成果的基础上,提高沟坡植被覆盖度,加强坡面及沟道治理。研究成果能够为进一步优化当地水土保持措施提供指导,有效防治水土流失。
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关键词
复合指纹识别技术
泥沙来源
泥沙贡献率
土壤侵蚀
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Keywords
Composite fingerprinting
Sediment sources
Contribution rate of sediment
Soil erosion
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分类号
S157.1
[农业科学—土壤学]
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题名桑干河流域淤地坝沉积泥沙特征及其来源解析
被引量：3
- 3
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作者
谢骁健
苏正安
周涛
王丽娟
周铃
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机构
中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
中国科学院大学
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出处
《水土保持学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期49-59,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(42277338)
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0307)
四川省科技计划项目(2022YFS0500)。
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文摘
[目的]为查明桑干河流域的泥沙主要策源地和侵蚀产沙变化。[方法]选取阳原县高墙乡典型淤地坝沉积泥沙为研究对象,利用复合指纹识别技术,测定沉积泥沙及其源地的土壤粒径、SOC、TN、137 Cs、低频质量磁化率等9种指纹因子,研究了不同淤积阶段的泥沙策源地及坝控小流域侵蚀产沙演变规律。[结果](1)沉积泥沙中137 Cs平均含量较低,与沟壁土壤无显著差异(p>0.05),但极显著小于林草地和耕地的137 Cs含量(p<0.01),这指示淤地坝沉积泥沙主要来源于沟壁;(2)由于沟壁中大部分137 Cs含量低于检出限,137 Cs较好地指示泥沙主要来源沟谷地中的沟壁,但难以用于小流域多种策源地的判别,经Kruskal-Wallis H非参数检验和多元逐步判别分析筛选,确定TN+X lfb+SOC构成最佳指纹因子组合,有效地判别小流域2006—2017年泥沙源地的平均贡献率为沟壁(82.68%±8.20%)>耕地(15.36%±8.46%)>林草地(1.96%±0.33%);(3)在小流域侵蚀产沙过程中,沟壁长期是主要的泥沙贡献区,林草地对侵蚀性降雨的响应较弱,耕地在极端暴雨发生时其泥沙贡献率显著上升。[结论]137 Cs核素示踪技术有效地适用于该区小流域主要泥沙策源地判别,复合指纹技术则可以更好地厘定多元泥沙策源地。沟蚀引起的沟壁崩塌是桑干河流域土壤侵蚀严重的主要原因。
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关键词
复合指纹识别技术
侵蚀变化
泥沙来源
淤地坝
沉积旋回
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Keywords
composite fingerprinting technique
erosion changes
sediment sources
warping dam
sedimentary cycle
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分类号
S157.1
[农业科学—土壤学]
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