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基于CSLE模型的普者黑流域土壤侵蚀特征与影响因素分析 被引量:1
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作者 杨艳梅 黄义忠 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第2期45-50,共6页
利用CSLE模型对普者黑流域2009年和2019年的土壤侵蚀开展定量评价,分析土壤侵蚀时空演变特征与影响因素。结果表明,该流域降雨侵蚀力因子R值范围为3630.45 MJ·mm/(hm^(2)·h·a)~4923.38 MJ·mm/(hm^(2)·h·... 利用CSLE模型对普者黑流域2009年和2019年的土壤侵蚀开展定量评价,分析土壤侵蚀时空演变特征与影响因素。结果表明,该流域降雨侵蚀力因子R值范围为3630.45 MJ·mm/(hm^(2)·h·a)~4923.38 MJ·mm/(hm^(2)·h·a),呈明显自西向东递增的趋势;土壤可蚀性因子K值范围为0.0114 t·h/(MJ·mm)~0.0204 t·h/(MJ·mm),地形因子LS值范围为0~31.566,二者高值区域均分布在流域中部;植被覆盖与生物措施因子B值减小,流域植被覆盖情况转好;工程措施因子E值无明显变化。流域总体土壤侵蚀发生率基本不变,土壤侵蚀处于转好态势,平均土壤侵蚀模数M值随坡度等级升高而增大,随高程等级升高先增大后减小;不同土地利用类型的M值大小依次为未利用地>林地>草地>耕地>园地。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 CSLE模型 时空演变 影响因素 普者黑流域
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基于CA-Markov模型的巴东县土壤侵蚀预测及空间驱动力分析
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作者 陈仕军 黄元章 +5 位作者 谭定光 王佳妮 戚海梅 张洪珊 苏中原 王云琦 《中国水土保持科学》 北大核心 2025年第1期222-232,共11页
巴东县作为三峡库区的重要组成部分,水土流失严重。基于RUSLE模型探索2000、2010和2020年3期巴东县土壤侵蚀时空动态变化,采用CA-Markov模型预测2030年土壤侵蚀情况,利用地理探测器量化月均降雨量、高程、坡度、植被覆盖度、土地利用类... 巴东县作为三峡库区的重要组成部分,水土流失严重。基于RUSLE模型探索2000、2010和2020年3期巴东县土壤侵蚀时空动态变化,采用CA-Markov模型预测2030年土壤侵蚀情况,利用地理探测器量化月均降雨量、高程、坡度、植被覆盖度、土地利用类型和土壤类型6个驱动因子对土壤侵蚀空间分布的解释力。结果表明:1)研究区以低强度侵蚀为主,3期微度侵蚀分别占据研究区面积的76.93%、83.89%和95.46%;2000—2020年土壤侵蚀强度由高强度侵蚀向微度侵蚀转化,微度侵蚀面积增加605.57 km^(2),轻度以上侵蚀面积减少604.74 km^(2);2)预测的2030年土壤侵蚀强度持续减少,与2020年相比微度侵蚀面积增加62.78 km^(2),其余侵蚀等级面积均减少;3)植被覆盖度、月均降雨量和高程是影响巴东土壤侵蚀的主要因子,其交互作用主要表现为非线性增强。巴东县土壤侵蚀程度整体呈下降趋势,这与土地利用方式的变化和水土保持措施的实施密切相关。今后在水土流失治理工作中,需进一步重视长江、清江和神农溪等水域周边地区。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 RUSLE模型 CA-Markov模型 地理探测器 巴东县
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基于InVEST模型的九寨沟土壤侵蚀及产沙的驱动因素研究
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作者 刘建成 钟益华 +1 位作者 肖维阳 唐亚 《水土保持研究》 北大核心 2025年第5期20-30,38,共12页
[目的]深入了解九寨沟地震前后土壤侵蚀和产沙变化特征及其驱动因素,为保护九寨沟湖泊这一特征景观和灾后景区的生态修复工作提供理论依据和指导。[方法]应用In VEST模型和地理探测器,分析了地震前(2014年)、地震后(2018年)和生态修复后... [目的]深入了解九寨沟地震前后土壤侵蚀和产沙变化特征及其驱动因素,为保护九寨沟湖泊这一特征景观和灾后景区的生态修复工作提供理论依据和指导。[方法]应用In VEST模型和地理探测器,分析了地震前(2014年)、地震后(2018年)和生态修复后(2022年)九寨沟土壤侵蚀和产沙的空间分布及驱动因素。[结果](1)2014年、2018年、2022年流域的平均土壤侵蚀模数分别为152.72,483.86,375.81 t/km^(2),平均单位面积产沙量分别为17.36,65.18,56.07 t/km^(2)。流域的土壤侵蚀强度等级在地震前以微度侵蚀为主,局部地区侵蚀严重,地震后上升为中度侵蚀,生态修复后未明显下降,产沙量大的区域与土壤侵蚀严重的区域重合。(2)产沙量主要来源于海拔高、植被覆盖率低和坡度级大的区域,不同用地类型差异明显,尤其是植被覆盖率低于30%的区域,其产沙量在地震前、地震后、生态修复后分别占总量的50.7%,77.9%,80.7%。(3)九寨沟产沙量空间分异的主要因素是植被覆盖率,次要因素是海拔和降水量,各因素交互作用后的解释力均高于单一因子,产沙量受多个因素相互作用的影响。[结论]九寨沟土壤侵蚀模数和产沙量在地震后大幅上升,经过生态修复后轻微下降,但仍未恢复到地震前水平,植被覆盖率对九寨沟的侵蚀产沙起着主导作用。 展开更多
关键词 InVEST模型 九寨沟 土壤侵蚀 产沙量 地理探测器
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基于RUSLE模型的黄河流域山西段土壤侵蚀变化与驱动因子
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作者 刘亦涵 王浩天 +1 位作者 甄志磊 张倩 《土壤》 北大核心 2025年第2期452-460,共9页
本研究基于降水数据、土壤类型数据、数字高程模型数据(DEM)、植被覆盖指数(NDVI),分析降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、地形因子(D)、植被覆盖因子(C)和水土保持措施因子(P),利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)对2000—2020年黄河流域山... 本研究基于降水数据、土壤类型数据、数字高程模型数据(DEM)、植被覆盖指数(NDVI),分析降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、地形因子(D)、植被覆盖因子(C)和水土保持措施因子(P),利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)对2000—2020年黄河流域山西段土壤侵蚀的时空分布格局进行研究,识别高侵蚀强度区域的区位特征;并使用地理探测器模型揭示影响土壤侵蚀强度分布格局的主要成因以及因素间耦合关系的定量归因。结果表明:(1)2000—2020年期间,黄河流域山西段的土壤侵蚀呈减弱态势,由2000年的31.29 t/(hm^(2)·a)降至2020年的25.67 t/(hm^(2)·a),呈现出东南弱西北强的空间分异特征;(2)栽培植被是影响土壤侵蚀的主要植被类型,土地利用/覆盖类型为草地或未利用地、海拔629~932 m、坡度5°~8°和植被覆盖度30%~45%是土壤侵蚀主要发生地;(3)驱使黄河流域山西段土壤侵蚀格局形成的多个因素中,植被覆盖度始终起主导作用;两两因素之间交互协同作用表现为双因子增强或者非线性增强,植被覆盖度和坡度交互作用最大。因此,黄河流域山西段在进行土壤侵蚀防治和生态保护与修复时,应优先考虑植被覆盖度为30%~45%且坡度在5°~8°的区域。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 RUSLE模型 地理探测器 植被覆盖度 黄河流域
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基于RUSLE模型的土壤侵蚀时空变化及其影响因子——以粤港澳大湾区为例
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作者 程露 黎丽莉 毛智慧 《中国水土保持科学》 北大核心 2025年第3期62-72,共11页
深入了解区域的土壤侵蚀时空演变特征,可为该地区水土保持的开展提供参考。使用修正的通用土壤流失方程模型,估算粤港澳大湾区2010和2020年的土壤侵蚀模数,探讨土壤侵蚀的时空变化特征及其影响因素。结果表明:1)粤港澳大湾区2010和2020... 深入了解区域的土壤侵蚀时空演变特征,可为该地区水土保持的开展提供参考。使用修正的通用土壤流失方程模型,估算粤港澳大湾区2010和2020年的土壤侵蚀模数,探讨土壤侵蚀的时空变化特征及其影响因素。结果表明:1)粤港澳大湾区2010和2020年土壤侵蚀模数分别为13.24和8.74 t/(hm^(2)·a),10 a间土壤侵蚀模数减少34%,土壤侵蚀呈好转趋势。2)大湾区的土壤侵蚀呈现中部侵蚀强度低、周围地区侵蚀剧烈的空间特征。2010—2020年大湾区土壤侵蚀强度等级较为稳定,88.2%的地区未出现侵蚀强度等级变化。土壤侵蚀加剧的区域主要集中在大湾区北部、西南部及东部沿海区域。3)土壤侵蚀模数随海拔的增加先降低再升高,海拔>1000 m的地区侵蚀模数最大;坡度越陡,侵蚀强度越大.;草地和耕地是土壤侵蚀严重的区域,侵蚀模数分别为13.96和13.43 t/(hm^(2)·a)。研究表明,大湾区的土壤侵蚀治理措施较为有效,未来需要进一步关注陡坡、高海拔、草地及耕地等区域的土壤侵蚀防治。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 RUSLE模型 时空特征 影响因素 粤港澳大湾区
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土壤侵蚀因素驱动下公路施工期生态安全模型构建方法
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作者 方留杨 贾志文 +2 位作者 吴昊 王恒威 杨昌浩 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期2023-2036,共14页
公路施工扰动导致区域土壤侵蚀加重,生态安全风险上升。针对当前公路施工中土壤侵蚀导致的生态风险定量化评价方法研究不足问题,开展土壤侵蚀因素驱动下公路施工期生态安全模型构建方法研究。选取影响土壤侵蚀的降水、植被覆盖等自然因... 公路施工扰动导致区域土壤侵蚀加重,生态安全风险上升。针对当前公路施工中土壤侵蚀导致的生态风险定量化评价方法研究不足问题,开展土壤侵蚀因素驱动下公路施工期生态安全模型构建方法研究。选取影响土壤侵蚀的降水、植被覆盖等自然因素,施工扰动和人工活动强度等人工因素,以潜在经济损失和保护区等级等作为受体重要性指标建立模型,并创新提出结合地理探测器与层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)对模型指标进行优化和赋权。以滇西南地区某公路施工区域进行试验验证。结果表明:通过利用地理探测器与AHP结合,在保证关键指标的前提下对指标进行筛选,优化指标数量,指标数量减少约30%。筛选后关键指标权重上升,生态风险探测灵敏度上升,同时模型赋权工作量减少,效率提高约60%。本文方法可为公路施工期因土壤侵蚀引发的生态安全风险评价提供理论指导。 展开更多
关键词 环境科学技术基础学科 土壤侵蚀 生态安全模型 地理探测器 公路施工
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基于GIS的土壤侵蚀动态监测与空间预测模型研究
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作者 冯海媛 《农家科技》 2025年第27期157-159,共3页
土壤侵蚀是影响生态环境、农业生产和水资源管理的重要问题,尤其在山地、丘陵等易受侵蚀地区尤为突出。近年来,随着地理信息系统(GIS)技术和遥感技术的快速发展,基于GIS的土壤侵蚀监测与预测已成为环境科学研究的重要方向。本文通过集成... 土壤侵蚀是影响生态环境、农业生产和水资源管理的重要问题,尤其在山地、丘陵等易受侵蚀地区尤为突出。近年来,随着地理信息系统(GIS)技术和遥感技术的快速发展,基于GIS的土壤侵蚀监测与预测已成为环境科学研究的重要方向。本文通过集成GIS技术与土壤侵蚀模型,设计并实现了一套土壤侵蚀动态监测与空间预测模型。该模型结合了土壤侵蚀的主要影响因子(如地形、气候、土地利用等),通过多源数据的集成,动态模拟土壤侵蚀过程,并进行区域性空间预测。实验结果表明,该模型在实际应用中具有较高的精度和可靠性,可为土壤侵蚀防治提供科学依据。 展开更多
关键词 GIS 土壤侵蚀 动态监测 空间预测 模型
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土壤侵蚀建模中ANSWERS及地理信息系统ARC/INFO^R的应用研究 被引量:31
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作者 陈一兵 K.O.Trouwborst 《土壤侵蚀与水土保持学报》 CSCD 北大核心 1997年第2期1-13,共13页
研究了土壤侵蚀模型ANSWERS和地理信息系统(GIS)ARC/INFO之间的连结。采用ARC/INFO建立数据库和ANSWERS进行实际操作,加强了该模型在制定水保措施中的应用。同时,研究出的ARCANS模型,使A... 研究了土壤侵蚀模型ANSWERS和地理信息系统(GIS)ARC/INFO之间的连结。采用ARC/INFO建立数据库和ANSWERS进行实际操作,加强了该模型在制定水保措施中的应用。同时,研究出的ARCANS模型,使ARC/INFO和ANSWERS之间的连结更为容易、有效。最后,对四川紫色丘陵区的一个小流域实施了模拟,以展示连结情况和一些值得注意的问题。 展开更多
关键词 answers土壤侵蚀模型 地理信息系统 土壤侵蚀 数据库 水土保持措施 紫色丘陵区
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基于RUSLE模型的京津冀地区土壤侵蚀时空变化分析 被引量:4
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作者 李静 曹永强 +3 位作者 么嘉棋 贾国栋 权学烽 翟浩然 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第4期186-199,共14页
【目的】土壤侵蚀是一种日益严重的生态问题,已经成为全球性的环境挑战,对人类的生存和可持续发展产生了极大的威胁。因此基于多源遥感数据,【方法】通过RUSLE模型和地理探测器模型研究了1990—2020年京津冀地区土壤侵蚀在时空尺度上的... 【目的】土壤侵蚀是一种日益严重的生态问题,已经成为全球性的环境挑战,对人类的生存和可持续发展产生了极大的威胁。因此基于多源遥感数据,【方法】通过RUSLE模型和地理探测器模型研究了1990—2020年京津冀地区土壤侵蚀在时空尺度上的动态变化,并对其驱动因素进行了分析。【结果】结果显示:(1) 1990—2020年京津冀地区的土壤侵蚀总体呈现东南低西北高的分布特征,且以微度和轻度侵蚀为主,其百分比达到73.79%。(2)京津冀大部分地区土壤侵蚀等级主要由高向微强度侵蚀转移,且转移比例都在50%以上,整体有所好转,但存在局部加剧。(3)各个影响因子对土壤侵蚀的解释力依次为:坡度>高程>土地覆盖类型>植被覆盖度>降雨量>人口密度>GDP。【结论】相关结论可为水土流失治理以及防治提供一定的科学参考,同时也可为其他地区的土壤侵蚀治理提供参考。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 RUSLE模型 卫星遥感 京津冀地区 地理探测器 时空分布
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滇西北云龙县2000—2020年土壤侵蚀时空演变特征及影响因素
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作者 朱婉菁 王克勤 +4 位作者 宋娅丽 马建刚 刘欣艺 王振超 赵洋毅 《水土保持学报》 北大核心 2025年第2期378-389,共12页
[目的]研究云龙县土壤侵蚀时空变化及影响因素对发展高山峡谷区的特色农业、生态环境治理修复和防治水土流失工作都具有重要意义。[方法]通过GIS手段和RUSLE模型,模拟研究云龙县2000—2020年土壤侵蚀状况的时空演变特征,分析特色农业与... [目的]研究云龙县土壤侵蚀时空变化及影响因素对发展高山峡谷区的特色农业、生态环境治理修复和防治水土流失工作都具有重要意义。[方法]通过GIS手段和RUSLE模型,模拟研究云龙县2000—2020年土壤侵蚀状况的时空演变特征,分析特色农业与土壤侵蚀的关系,综合海拔、坡度、植被覆盖度、多年平均降水量和土地利用类型等影响因子,应用地理探测器模型进行土壤侵蚀影响因素的研究。[结果]1)2000—2020年云龙县每隔5 a 5期平均侵蚀模数分别为1644、1085、878、661、467 t/(km^(2)·a),土壤侵蚀模数呈减小趋势,总体从轻度侵蚀变为微度轻度。2)2000—2020年云龙县土壤侵蚀得到改善的区域面积占比约为48.45%,土壤侵蚀程度加重面积占比为4.23%,整体呈侵蚀等级下降好转趋势。3)云龙县土壤侵蚀相对集中在海拔2000~2500 m、坡度15°~25°区域内。4)云龙县典型特色农业的水土保持能力总体表现为泡核桃>林下中药材>生态绿茶>麦地湾梨。5)云龙县土壤侵蚀影响因子驱动力大小为植被覆盖度>海拔>坡度>多年平均降水量>土地利用类型,q值分别为0.4010、0.1420、0.1175、0.1159、0.0466,植被覆盖度和坡度之间的交互作用驱动力最强为0.82。[结论]云龙县2000—2020年土壤侵蚀整体得到有效改善,研究期间随着植被覆盖度的提高,土壤侵蚀呈减弱趋势,未来应重点关注云龙县海拔2000~2500 m和坡度15°~25°区域内土壤侵蚀变化趋势,做好特色农业发展和坡面微地形修复工作,降低土壤侵蚀恶化风险。 展开更多
关键词 云龙县 土壤侵蚀 RUSLE模型 地理探测器 时空演变
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气候变化背景下黄土高原土壤侵蚀时空演变
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作者 李曼 何昊 +5 位作者 吴东丽 余慧婕 赵琳 刘聪 李琪 胡正华 《生态学报》 北大核心 2025年第16期7793-7807,共15页
在气候变化背景下,模拟土壤侵蚀的时空演变特征并探讨其与气候因子之间的响应,对于应对气候变化和防灾减灾具有重要意义。现有研究主要聚焦于气候变化、坡度及植被恢复等因素对黄土高原土壤侵蚀的影响,但较少同时考虑各驱动因子之间的... 在气候变化背景下,模拟土壤侵蚀的时空演变特征并探讨其与气候因子之间的响应,对于应对气候变化和防灾减灾具有重要意义。现有研究主要聚焦于气候变化、坡度及植被恢复等因素对黄土高原土壤侵蚀的影响,但较少同时考虑各驱动因子之间的相互作用及其对土壤侵蚀的直接与间接影响。基于气象站点、土地利用/土地覆被和土壤质地等数据,采用Theil⁃Sen Median趋势和Mann⁃Kendal检验对气候因子的时空变化特征进行了分析,利用InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模型模拟了1990年、2000年、2010年和2020年黄土高原土壤侵蚀的时空分布,并通过最优参数地理探测器和偏最小二乘结构方程模型在考虑自然因子和植被因子的基础上,重点对气候因子对土壤侵蚀的影响强度和路径进行分析。结果表明:气候因子时空变化具有阶段性和区域性,降水量在1990—2000年以-55.96 mm/10a的速率下降,而2000—2020年以53.99 mm/10a的速率上升;研究期内年降水量、降水强度指数、大雨日数、强降水量、平均气温和最低气温的增长率分别为26.15 mm/10a、0.26 mm d^(-1)10a^(-1)、0.56 d/10a、15.21 mm/10a、0.32℃/10a和0.40℃/10a。从空间上看,1990—2000年降水量减少区域为86.36%,而2000年以后增加区域达97.42%;2000—2020年,极端降水指标在整个研究区基本为增加;气温上升区域主要分布在东、西部,气候变化呈现明显的暖湿化趋势且降水的极端性增强。1990—2020年,黄土高原土壤侵蚀模数呈现先减少再增加趋势,2020年土壤侵蚀量为2.19亿t。最优参数地理探测器分析显示,坡度、降水和植被覆盖是土壤侵蚀的主要驱动因素,其中降水量对土壤侵蚀的解释力从1990年的0.11在2020年增至0.18。结合偏最小二乘结构方程模型分析结果,温度主要通过影响降水间接影响土壤侵蚀,降水和自然因子对土壤侵蚀有直接正贡献,而植被因子对土壤侵蚀有直接负贡献,但2020年比2010年降低0.02。因此,在气候暖湿化和降水极端化趋势下,其对土壤侵蚀的影响不可忽视,在未来的土壤侵蚀防控和可持续发展中,需将气候适应和区域发展相结合,以应对未来气候变化的挑战。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 InVEST模型 气候变化 最优参数地理探测器 偏最小二乘法结构方程模型
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鄂尔多斯高原矿区露天开采对土壤侵蚀的影响
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作者 刘环宇 史培军 王永芳 《水土保持学报》 北大核心 2025年第4期81-90,共10页
[目的]量化矿区开发建设对区域土壤侵蚀的影响,为未来对晋陕蒙地区露天矿区的土壤侵蚀防治和生态修复提供科学依据。[方法]以鄂尔多斯高原最大的露天矿黑岱沟和哈尔乌素煤矿为研究对象,根据遥感影像、统计数据及调查数据获取高分辨率的... [目的]量化矿区开发建设对区域土壤侵蚀的影响,为未来对晋陕蒙地区露天矿区的土壤侵蚀防治和生态修复提供科学依据。[方法]以鄂尔多斯高原最大的露天矿黑岱沟和哈尔乌素煤矿为研究对象,根据遥感影像、统计数据及调查数据获取高分辨率的研究区地形和植被状况,分别利用风蚀RWEQ模型和水蚀RUSLE模型计算研究区1990年、2000年、2010年、2020年土壤风力侵蚀、水力侵蚀模数,计算矿区和自然对照区的1990—2000年、1990—2010年、1990—2020年的侵蚀模数不同级别变化的面积比例,以分析露天开采对2种土壤侵蚀营力的影响。[结果]1990—2020年研究区的整体土壤风力侵蚀和水力侵蚀的模数均呈下降趋势,矿区的风蚀、水蚀模数下降的面积比例小于对照区,增加和不变的比例大于对照区,说明露天开采作业一定程度上加速土壤风蚀和水蚀的自然侵蚀速率。[结论]区域的水土保持工作有阶段性的成效,其中风蚀和水蚀可能存在一定的相互抑制作用,开采区的水土保持仍需要进一步考虑其复合侵蚀下的水土流失治理。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 露天矿区 RUSLE模型 RWEQ模型
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东北平原旱地土壤侵蚀的空间变异及其土壤养分流失的潜在格局
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作者 罗贵文 付金霞 +4 位作者 黄艳平 高林海 张紫君 李志 郑粉莉 《中国水土保持科学》 北大核心 2025年第4期45-54,共10页
在国家重要粮食生产基地东北平原,近年来土壤侵蚀加剧,导致土壤养分流失与质量退化,直接威胁到国家粮食安全。笔者基于RUSLE模型和GIS技术,分析2010—2018年东北平原3大子平原(辽河平原、松嫩平原、三江平原)旱地的平均土壤侵蚀强度及其... 在国家重要粮食生产基地东北平原,近年来土壤侵蚀加剧,导致土壤养分流失与质量退化,直接威胁到国家粮食安全。笔者基于RUSLE模型和GIS技术,分析2010—2018年东北平原3大子平原(辽河平原、松嫩平原、三江平原)旱地的平均土壤侵蚀强度及其0~30 cm土壤养分流失的空间变异特征,阐明土壤侵蚀空间变异对土壤养分流失的影响。结果表明:1)东北平原旱地土壤侵蚀以微度侵蚀为主;侵蚀强度辽河平原>松嫩平原>三江平原;中度以上侵蚀主要分布在3大子平原中部、西部和南部地区。2)东北平原旱地土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)含量呈由西南到东北递增,全磷(TP)含量呈由中部向四周辐射增大,全钾(TK)含量呈由中部向四周辐射减小的分布趋势;土壤SOC、TN、TP含量均是三江平原>松嫩平原>辽河平原,而土壤TK含量则是松嫩平原>三江平原>辽河平原。3)东北平原旱地土壤SOC、TN、TP、TK总流失量分别为2.95×10^(7)、3.24×10^(6)、1.67×10^(6)和6.24×10^(7)t;土壤养分流失量呈西高东低格局,辽河平原土壤养分流失量高于松嫩平原和三江平原;随侵蚀强度加剧,各土壤养分平均单位面积流失量在3大平原呈显著增大趋势,总流失量呈先增大后减小再剧烈增大趋势;剧烈侵蚀区养分总流失量最大、轻度侵蚀区次之;辽河平原出现土壤养分“低含量–高流失”的矛盾特征。综上所述,东北平原3大子平原的剧烈侵蚀区和轻度侵蚀区,尤其是辽河平原的极强烈以上侵蚀区,应是东北平原旱地土壤侵蚀和养分流失防治的重点关注区。本研究阐明了东北平原旱地土壤侵蚀空间变异对土壤多养分流失的影响,可为东北平原土壤资源的有效管理和合理保护提供科学依据。 展开更多
关键词 土壤侵蚀强度 土壤养分空间分布 土壤养分流失 RUSLE模型 东北平原
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基于RUSLE和地理探测器的皖南地区土壤侵蚀时空分异及定量归因 被引量:2
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作者 许长安 王乃举 《水土保持研究》 北大核心 2025年第1期21-29,共9页
[目的]揭示皖南地区土壤侵蚀时空分异特征及成因可为该区域的土壤侵蚀防治提供科学依据。[方法]基于RUSLE模型和地理探测器,结合多源遥感数据,探查皖南地区土壤侵蚀时空分布及其影响因素。[结果](1)2002-2022年该地区土壤侵蚀空间分布... [目的]揭示皖南地区土壤侵蚀时空分异特征及成因可为该区域的土壤侵蚀防治提供科学依据。[方法]基于RUSLE模型和地理探测器,结合多源遥感数据,探查皖南地区土壤侵蚀时空分布及其影响因素。[结果](1)2002-2022年该地区土壤侵蚀空间分布差异显著。安庆市北部大别山区、安庆市东南部大别山余脉大龙山片、铜陵市东部与芜湖市中西部狮子山片、池州市与宣城市南部、黄山市内黄山山区和周边齐云山及白际山等地区系主要侵蚀区;而皖江诸市沿江平原及其他诸河河谷平原土壤侵蚀较小。(2)2002-2022年该地区的土壤侵蚀总体呈“下降-上升-下降”趋势。其中,2002年总侵蚀量为2231.41万t/a,2007年降至2118.05万t/a,而2012年增至2452.36万t/a,之后持续下降至2022年的2060.67万t/a。(3)因子探测器的各因子解释力结果显示:土地覆盖类型、坡度、海拔、降雨是该地区的主要影响因素。(4)2002年、2017年、2022年土地覆盖类型与其他因子共同作用对土壤侵蚀的解释力大于其他因子,而2007年、2012年为植被覆盖度与其他因子共同作用对土壤侵蚀的解释力较为突出。(5)基于2022年的土壤侵蚀数据及因子数据所识别的高风险区域为植被覆盖度<37.1%、年均降水量1971.96~2092.37 mm、坡度>63.96°、海拔1056~1819 m、年均温度10.46~11.3℃的灌丛。[结论]皖南地区在过去20年中土壤侵蚀状况有所改善,但坡度大、植被覆盖度低、降雨强度高及不合理土地利用的山地丘陵区仍然是高侵蚀风险区域,未来的防治工作应针对这些重点区域。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 RUSLE模型 地理探测器 皖南地区
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基于地理探测器江西省土壤侵蚀与敏感性分析
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作者 邓芷琪 刘传立 《节水灌溉》 北大核心 2025年第7期8-14,共7页
为探究江西省的土壤侵蚀状况,以江西省为研究区域,结合地理探测器和RUSLE模型,系统分析了土壤侵蚀的主要驱动因素及其作用机制。选取2000、2005、2010、2015和2020年5个时间节点的土壤侵蚀数据,探讨各驱动因子对土壤侵蚀的影响程度及其... 为探究江西省的土壤侵蚀状况,以江西省为研究区域,结合地理探测器和RUSLE模型,系统分析了土壤侵蚀的主要驱动因素及其作用机制。选取2000、2005、2010、2015和2020年5个时间节点的土壤侵蚀数据,探讨各驱动因子对土壤侵蚀的影响程度及其相互关系,并开展土壤侵蚀敏感性分析。结果表明,江西省的土壤侵蚀表现出显著的空间异质性,整体侵蚀程度呈现下降趋势,中度及以上侵蚀等级的区域面积呈现显著缩减趋势。在单因子分析中,植被覆盖度和坡度是主要的影响因子,土壤侵蚀的解释度较高。在交互因子分析中,所有因子之间的交互关系均表现为双因子增强或非线性增强。江西省的土壤侵蚀敏感性总体以低敏感为主,呈现北部和西北部地区敏感性较低、东部和东南部地区敏感性较高的空间分布格局。 展开更多
关键词 地理探测器 RUSLE模型 土壤侵蚀 敏感性 因子分析
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攀西地区土壤侵蚀时空变化及驱动因素
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作者 姚昆 柯丹 +1 位作者 程博 何磊 《湖南农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期83-89,共7页
基于修正通用土壤流失方程(RUSLE)模型,对1990—2020年攀西地区土壤侵蚀模数进行计算与分级,并借助Sen氏斜率、Mann-Kendall检验及地理探测器模型,对该地区30年内土壤侵蚀时空动态变化规律及影响因素进行分析。结果表明:攀西地区约60%... 基于修正通用土壤流失方程(RUSLE)模型,对1990—2020年攀西地区土壤侵蚀模数进行计算与分级,并借助Sen氏斜率、Mann-Kendall检验及地理探测器模型,对该地区30年内土壤侵蚀时空动态变化规律及影响因素进行分析。结果表明:攀西地区约60%的区域土壤侵蚀强度等级为微度及轻度,其整体处于中等侵蚀水平;与北部相比,南部整体受侵蚀的地区分布范围更广且程度也更严重;斜率及显著性检验结果显示,该地区土壤侵蚀具有较强的稳定性,全域16.58%和77.54%的地区呈侵蚀无或无显著改变的发展倾向,仅1.51%的地区为显著变差;各因素对土壤侵蚀空间布局形成的影响作用差异显著,坡度解释力最大,为17.86%,年降水量最小仅2.48%,而在驱动其格局改变的因素中,土地利用类型的解释力最大,为8.64%。可见,攀西地区土壤侵蚀整体发展趋势良好,自然因素虽然是决定其布局形成的主要因素,但人类活动才是主导其格局变化的关键因素。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 时空动态 驱动因素 RUSLE模型 地理探测器 攀西地区
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苦水河流域土壤侵蚀与保持的动态特征及趋势分析
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作者 李永鹏 王德全 +3 位作者 王炳亮 董嘉琦 丁凯 苏小燕 《现代农业科技》 2025年第17期101-106,112,共7页
为剖析苦水河流域土壤侵蚀与土壤保持的时空变化特征,引入InVEST模型,对流域内潜在与实际的土壤侵蚀量进行测算,并以此为基础,进一步借助该模型针对苦水河流域土壤保持功能开展了系统的分析与评估。结果表明:在土壤侵蚀方面,苦水河流域2... 为剖析苦水河流域土壤侵蚀与土壤保持的时空变化特征,引入InVEST模型,对流域内潜在与实际的土壤侵蚀量进行测算,并以此为基础,进一步借助该模型针对苦水河流域土壤保持功能开展了系统的分析与评估。结果表明:在土壤侵蚀方面,苦水河流域2010年与2022年的实际土壤侵蚀总量分别达到9.24×10^(5)t和11.74×10^(5)t,2022年较2010年增加了2.50×10^(5)t;在土壤保持方面,2010年、2022年研究区域的土壤保持总量依次为1.78×10^(7)、2.46×10^(7)t,土壤保持总量及等级有较大提升;研究区内低强度(微度、轻度和中度)土壤侵蚀基本朝向更高侵蚀级别转化,而极强烈和剧烈侵蚀区域则出现逆转态势,向低级别土壤侵蚀转化。土壤保持量等级方面,整个区域呈现出稳定的上升态势,土壤保持效能得以持续强化。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 土壤保持 InVEST模型 苦水河流域
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3S技术在土壤侵蚀监测领域的应用进展
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作者 陆婵 江斌 王邵军 《南方林业科学》 2025年第3期56-65,共10页
土壤侵蚀作为最严重的全球性生态环境问题之一,会导致水体富营养化、水质污染及江河湖泊库坝泥沙淤积等诸多环境问题,严重制约“资源-环境-社会-经济”复合生态系统的可持续发展。探索多方位、多角度、多技术融合的土壤侵蚀监测与评价方... 土壤侵蚀作为最严重的全球性生态环境问题之一,会导致水体富营养化、水质污染及江河湖泊库坝泥沙淤积等诸多环境问题,严重制约“资源-环境-社会-经济”复合生态系统的可持续发展。探索多方位、多角度、多技术融合的土壤侵蚀监测与评价方法,阐明土壤侵蚀形成规律、控制方法与措施,为土壤侵蚀综合治理和生态恢复提供理论依据和决策参考。3S技术作为多学科高度集成的空间、传感、卫星、导航、计算机、通信等技术融合,在空间数据获取处理、分析、管理和应用上具有明显优势,可提升土壤侵蚀时空演替监测的时效性、便捷性、综合性及准确性。通过文献阅读和梳理,系统综述了3S技术在土壤侵蚀研究中的国内外现状、动态监测、强度评估、机理解析等领域的实际应用和发展趋势;重点阐述了3S技术在土壤侵蚀模型构建、侵蚀强度评价、影响机理分析等方面的优势;剖析了3S技术在土壤侵蚀监测模型的技术适用性、准确性及影响因子分析的全面性等方面存在的不足;提出了未来土壤侵蚀监测研究中应基于3S技术的应用优化,加强适配模型研究、综合影响因子分析及侵蚀治理信息化与精准决策。 展开更多
关键词 3S技术 土壤侵蚀 动态监测 侵蚀强度 侵蚀模型 侵蚀机理
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基于RUSLE模型和地理探测器的鄂西南土壤侵蚀脆弱性评价 被引量:15
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作者 杨严攀 田培 +4 位作者 沈晨竹 平耀东 贾婷惠 乐雪 黄建武 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期91-103,共13页
[目的]水土流失是鄂西南突出的生态问题,合理评估该区域的土壤侵蚀脆弱性,并探究其驱动机制是采取有效水土保持措施的前提。[方法]从人地耦合系统视角分析自然和社会经济因素对鄂西南土壤侵蚀的影响,从暴露度、敏感性和适应能力3个方面... [目的]水土流失是鄂西南突出的生态问题,合理评估该区域的土壤侵蚀脆弱性,并探究其驱动机制是采取有效水土保持措施的前提。[方法]从人地耦合系统视角分析自然和社会经济因素对鄂西南土壤侵蚀的影响,从暴露度、敏感性和适应能力3个方面构建了鄂西南土壤侵蚀脆弱性评价指标体系,并采用综合赋权法确定指标权重。[结果](1)2010—2020年鄂西南土壤侵蚀脆弱性总体上呈现先降低后升高的趋势,强烈及以上强度的土壤侵蚀脆弱性呈现零星的碎片化分布格局,且主要集中在鄂西南的中南部和东部宜昌市辖区的西部地区;(2)研究区敏感性最高的区域集中在海拔800~1500 m,敏感性在坡度25°~35°最大,并呈现出向两侧递减的趋势,当坡度>15°时,较高及以上敏感性面积急剧增加;(3)较高及以上土壤侵蚀脆弱性高于土壤侵蚀强度,较低及以下土壤侵蚀脆弱性低于土壤侵蚀强度,土壤侵蚀脆弱性与土壤侵蚀强度存在协同变化趋势;(4)土壤侵蚀脆弱性的分布格局是多因素协同作用造成的,地理探测器的分析表明坡度、植被覆盖度、教育质量和城镇化率对土壤侵蚀脆弱性的解释力较强。[结论]未来需要高度重视对坡度>15°地区植被覆盖的保护,并通过提高当地的教育质量,加强水土保持的宣传力度,提升当地居民的水土保持意识。 展开更多
关键词 鄂西南 土壤侵蚀脆弱性 RUSLE模型 地理探测器 时空变化
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基于RUSLE模型的秦岭—大巴山地土壤侵蚀时空特征分析 被引量:7
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作者 王丽园 赵体侠 +1 位作者 朱文博 朱连奇 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期113-121,共9页
[目的]秦岭—大巴山地(秦巴山地)是我国重要的南北地理—生态过渡带主体,对秦巴山地的土壤侵蚀研究将有助于该区域的生态保护和水土资源管理。[方法]基于RUSLE模型计算秦巴山地的土壤侵蚀模数,并量化分析了该区域的土壤侵蚀的时空分布... [目的]秦岭—大巴山地(秦巴山地)是我国重要的南北地理—生态过渡带主体,对秦巴山地的土壤侵蚀研究将有助于该区域的生态保护和水土资源管理。[方法]基于RUSLE模型计算秦巴山地的土壤侵蚀模数,并量化分析了该区域的土壤侵蚀的时空分布格局。[结果](1)2000—2020年秦巴山地的微度侵蚀面积呈上升趋势,轻度侵蚀及其以上等级的土壤侵蚀面积均呈下降趋势;从空间来看,秦巴山地东北和西南部的土壤侵蚀等级较高,中间较低;(2)秦巴山地的土壤侵蚀相对集中在500~1500 m、坡度15°~25°区域内;(3)秦巴山地发生土壤侵蚀最主要的土地利用类型为林地,耕地、林地的微度侵蚀以及草地的微度、剧烈侵蚀面积呈上升趋势;(4)秦巴山地土壤侵蚀主要分布在陕西、四川和甘肃,且甘肃和四川的剧烈侵蚀呈上升趋势。[结论]2000—2020年秦巴山地的侵蚀面积和强度呈“双下降”的态势,其整体侵蚀状况好转,但侵蚀分布存在明显空间差异。 展开更多
关键词 秦巴山地 土壤侵蚀 RUSLE模型 土地利用 地形因子
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