基于GIS的小流域土壤侵蚀评价研究

以重庆市南岸区小流域为研究区域,采用美国通用土壤流失方程(USLE模型)为评价模型,以地理信息系统软件Arcview3.2为分析平台,并在Arcgis支持下,进行小流域土壤侵蚀评价.通过建立数字高程模型、TIN模型,数字化土地利用类型、植被类型、土壤类型等矢量图层,空间数据与属性数据连接,矢量、栅格数据转换,地图代数运算等操作步骤,获取基于栅格数据的小流域土壤侵蚀量和侵蚀强度,并提出了相应的治理措施.     

基于GIS的大宁河流域土壤侵蚀评价及其空间特征研究

以大宁河流域为研究区域,采用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)为评价模型,以地理信息系统(GIS)软件Arcview 3.3为分析平台,通过数字高程模型(DEM)、土地利用类型和土壤类型等空间数据与属性数据,获取基于栅格数据的小流域土壤侵蚀量和侵蚀强度,对大宁河流域的土壤流失量进行了定量化分析.采用土壤侵蚀综合指数法评价研究区域的土地利用状况、坡度及土壤类型对土壤流失的影响,对水土流失的空间特征进行了研究,并提出了相应的治理措施.结果表明:大宁河流域大部分地区土壤侵蚀模数小于101.73 t·km-2·a-1,总体上水土保持良好;不同用地类型上,旱地的土壤侵蚀较草地严重,而草地又较水田的严重;不同坡度等级中,15°～25°上土壤侵蚀强度最强,3°～8°上土壤侵蚀强度最弱;各种土壤类型中,黄褐土的侵蚀强度最重,山地草甸土最轻.     

基于RS和GIS的土壤侵蚀量估算方法研究——以陕西省杏子沟流域为例

土壤侵蚀量的估算是土壤侵蚀研究的核心问题之一.本文以陕西省杏子沟流域为例,通过对影响土壤侵蚀地形、植被因子的研究,探讨了利用遥感技术和地理信息系统手段对土壤侵蚀量进行估算的方法和技术路线.在地形信息的获取方面,利用数字高程模型,派生出地形坡度、坡向、相对高度等要素;在植被覆盖度的提取中,采用遥感技术与非遥感手段,分析了植被类型对土壤覆被变化的指示作用.利用修正后的通用土壤侵蚀模式,模拟了小流域土壤侵蚀模数的空间差异,计算了土壤侵蚀总量,具有重要的理论意义和实践意义.     

基于GIS和RUSLE的星云湖流域土壤侵蚀空间分布特征

研究星云湖流域水土流失,揭示水土流失的空间分异规律,能够为该流域水土流失治理提供理论基础。根据典型的土壤侵蚀RUSLE模型,选用能体现流域特点的估算模型分别计算出了降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子等五个因子,运用ArcGIS空间分析工具计算出星云湖流域土壤侵蚀模数,并统计分析流域的侵蚀状况。结果表明:星云湖流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主;剧烈侵蚀主要分布在流域的北部和东部区域,其中,子流域中主要集中在螺浉河小流域和北部坝区小流域,乡镇中主要在路居镇,用地类型主要为其他用地和耕地;其次流域内平均侵蚀量最大的地形主要集中于25°~35°之间,以半阴坡坡向为主。应加强螺浉河小流域和北部坝区小流域的水土流失治理,坡度大于25°和坡向为半阴坡的区域水土流失较为严重,不适宜耕种,应加强退耕还林工作,优化未利用地的管理,有针对性地对流域内水土流失进行治理与防治。     

RS与GIS支持下的土壤侵蚀自动判别模型——以武威市凉州区为例

在分析土壤侵蚀成因和一般规律的基础上,选择土壤类型、植被覆盖度、地形、土地利用等最主要的土壤侵蚀影响因子,记录它们的匹配关系,建立知识库,并在ERDAS Imagine环境下建立基于栅格数据的土壤侵蚀判别模型．以甘肃省武威市为例,利用TM遥感影像、DEM及其它专题数据提取土壤侵蚀主导因子信息,利用模型对土壤侵蚀的类型和强度进行计算,并以2000年土壤侵蚀数据为参照进行精度检验,结果表明位置精度为75．46％以上,各类侵蚀强度的面积误差不超过16．08％．模型操作方便、运算快速,判别结果能够总体反映土壤侵蚀的空间分布.     

基于GIS和USLE的下庄小流域土壤侵蚀量预测研究

将地理信息系统Geographical Information System(GIS)与通用土壤流失方程Universal Soil Loss Equation(USLE)相结合进行流域土壤侵蚀量的预测和估算.以福建省九龙江典型小流域下庄为研究区域,在桌面GIS软件MapInfo和ArcView的支持下,建立流域的空间数据库,利用GIS的栅格数据空间分析功能,将小流域空间离散化为10 m×10 m的栅格,根据合适的USLE因子算法生成各因子栅格图,借助GIS图形运算,实现了下庄小流域的土壤侵蚀量估算和土壤侵蚀关键源区的标识,进一步利用GIS和USLE结合对小流域进行土壤侵蚀控制措施的模拟,为下庄小流域土地利用和水土保持提供科学依据.研究结果表明,下庄小流域的平均土壤侵蚀模数为2 541.66 t/km2.a,土壤侵蚀强度属中度,强度侵蚀以上区域占流域面积的11.17%.在模拟实施控制管理措施后,小流域土壤侵蚀模数降为1 570.89 t/km2.a,土壤侵蚀强度属轻度,强度侵蚀以上区域降为3.75%.     

基于遥感和GIS的黄土丘陵区土壤侵蚀变化监测分析--以静宁县水保世行贷款二期项目区为例

基于遥感融合影像和GIS技术,采用通用土壤流失方程RUSLE作为评价模型,计算了静宁县世行贷款二期项目区1998和2004年的土壤侵蚀量,并结合土壤侵蚀强度分级标准,生成土壤侵蚀强度等级图.结果表明,项目区2004年土壤侵蚀面积237 km2,侵蚀级别属强度侵蚀;项目区76.6%的泥沙来自于占总面积仅38%的极强度和剧烈侵蚀区域;6年间项目区平均侵蚀模数从1998年的9 559.4 t/km2下降到2004年的9 340.3 t/km2,侵蚀面积减少了1.62%;土壤侵蚀强度类型的主要转化过程是轻度和中度转化为微度.经分析,项目区25°以上的坡度土壤侵蚀量大于15 000 t/km2,是水土流失治理的关键;在不同的土地利用类型中,耕地侵蚀量最大.     

GIS支持下的黄土高原沟壑区典型小流域土壤侵蚀量估算——以董庄沟小流域为例

【摘要】应用地面观测和实测化验结果,确定了定量计算土壤侵蚀方程因子指标的方法,依据实地调查资料,建立了黄土高原沟壑区典型小流域地理数据库;利用ARCGIS的栅格数据空间分析功能,根据土壤侵蚀模型对数据库进行运算,对董庄沟小流域2013年土壤侵蚀量进行了估算。     

不同恢复模式下露天采石矿废弃地生态修复研究

以济南市马武寨山为试验地点，采用11个指标，通过主成分分析确定影响研究区水土环境的3个主要成分为土壤生态因子、微地形因子、土壤养分因子，利用3个主成分对不同植被修复模式下露天采石矿废弃地及自然山体的水土环境进行研究，分析生态修复效果及存在的问题。研究表明：(1)土层厚度、枯枝落叶层厚度、NDVI和植被类型是土壤生态因子的主要影响因素；微地形因子中坡度是决定土壤侵蚀强度的主要因素；土壤侵蚀造成了一定程度的养分流失。(2)露天采石矿废弃地生态修复中，可通过种植多种乔木、增加土层厚度及土壤中黏粒含量等措施改善区域土壤生态环境，降低坡度减弱土壤侵蚀强度。(3)植被人工修复区域的生态环境得到了改善，植被与土壤的良性循环演替已初步形成。     

基于景观格局分析的土壤侵蚀时空关系研究

利用RUSLE模型分别对研究区1998年和2008年的土壤侵蚀状况进行模拟并评价;在此基础之上,从景观生态学的角度对研究区10年间土壤侵蚀时空变化特征进行分析。主要结果如下：（1）研究区土壤侵蚀以微度侵蚀和中度侵蚀为主,其中海拔在250m以上的地区、坡度为8 o ~15 o的地区是土壤侵蚀风险高的主要地带。研究区上游土壤侵蚀情况明显要高于中游和下游。（2）研究区侵蚀面积明显减少,侵蚀量降低,其中剧烈侵蚀变化率最大,达到了46.36%。（3）研究不同时间小流域的农业景观格局与土壤侵蚀的关系表明, 2008土壤侵蚀与所对应的景观指数进行单因子相关性都高于1998年,说明人为干预是研究区土壤侵蚀减少的主要原因。     

福建省土壤侵蚀敏感性评价

根据通用土壤流失方程的基本原理,结合福建省的自然环境特征,选择降雨侵蚀力、地形起伏度、土壤质地、植被类型4个自然因子作为评价指标,在G IS软件支持下对福建省土壤侵蚀敏感性进行评价,评价结果综合反映了福建省土壤侵蚀敏感性的分布规律,为土壤侵蚀防治、生态环境保护与建设以及土地资源合理开发利用提供依据.     

地理信息系统应用下的黄土高原地区土壤侵蚀量估算

土壤侵蚀研究的一大核心问题就是土壤侵蚀量的估算。采用美国通用水土流失方程(USLE),利用黄土高原地区DEM数据、气象数据及土地利用类型等数据,对黄土高原地区进行土壤侵蚀量的估算采用USLE模型,运用GIS和RS技术,是一种可行的方法与技术途径。在GIS和RS技术的支持下,实现了USLE中各因子及黄土高原地区土壤侵蚀量的估算,同时结合中国土壤侵蚀强度分级标准进行土壤侵蚀强度的分级。分析结果可为今后黄土高原地区的水土流失的防治措施的制定提供参考。     

皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征及与地形的关系

基于修正的通用土壤流失方程和GIS空间分析方法,定量分析了皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征,讨论了侵蚀强度与海拔、坡度、坡向等因子的关系.基于信息熵模型评价地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性结果表明:(1)皖西大别山区2010年土壤侵蚀总量为1844.30×10~4t,平均侵蚀模数为1415.05t/km~2·a.区域以微度和轻度侵蚀为主,分别占总面积的52.95%和31.99%,侵蚀强度由东南至西北逐渐加剧.(2)坡度和海拔主导着区域内土壤侵蚀强度的空间分布.随着坡度和海拔增加,侵蚀强度不断加剧,强度侵蚀的面积比例增加,微度侵蚀的面积减少;在坡度15-25°区域、海拔200-500m区域的土壤侵蚀总量最大.坡向对土壤侵蚀强度的影响较小,土壤侵蚀强度在东南坡向较其它坡向略强.(3)地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性强弱为:坡度海拔坡向.坡度是安徽省大别山区土壤侵蚀强度的主导因子.     

GIS支持下的土壤侵蚀动态变化研究:浙江一例

土壤侵蚀是土地退化的主要原因，也是导致生态环境恶化的重要因素，开展土壤侵蚀动态模拟研究具有重要意义．地理信息系统(GIS)因其强大的空间分析功能，为土壤侵蚀动态分析研究提供了有力支持．根据美国通用水土流失方(USLE)，以GIS软件为支持，以浙江省横溪流域为例，对该流域1990年至2003年土壤侵蚀动态变化进行模拟，并对流域内不同土地利用方式下的土壤侵蚀进行了动态评估，探讨了土壤侵蚀变化与土地利用变化的关系，为横溪流域今后的土壤侵蚀动态预测提供参考．     

基于3s技术的土壤侵蚀分析

在分析了重庆南岸地区土壤侵蚀成因和规律后,选择了植被盖度和坡度作为确定土壤侵蚀等级的主导因子,利用1999年南岸地区TM卫星图像进行判读,提取植被盖度、土地类型和土地利用方式等信息,从地形图提取坡度信息,最后应用地理信息系统(GIS)的通用软件工具ARC/INF0、ERDAS IMAGINE8.5和ARCVIEW3.2进行土壤侵蚀等级的空间分析,得到了土壤侵蚀等级空间分布图;根据土壤侵蚀等级图的统计分析结果对土壤侵蚀的治理进行了科学评价。     

基于GIS和USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀评价

土壤侵蚀是全世界都关心的土地资源与环境保护问题。巢湖作为中国第五大淡水湖,近年来由于水体富营养化产生的水华现象引起多方重视,对巢湖流域土壤侵蚀评估对于环境保护战略与土地规划政策具有重要的意义。基于GIS平台,采用通用土壤流失方程(USLE)来评估巢湖流域14县/区2000年到2010年土壤侵蚀空间分布变化趋势。研究表明:(1)巢湖流域土壤侵蚀严重区域主要分布在金安区、舒城县、居巢区以及含山县的丘陵地区,即杭埠河-丰乐河流域、裕溪河流域与柘皋河流域的上游地区;(2)从2000年到2010年,土壤微度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀区域占巢湖流域总面积比例分别减少了0.5%、0.05%、0.21%和0.23%,而轻度侵蚀、中度侵蚀区域所占比例分别增加了0.98%和0.01%,总体呈现土壤强度侵蚀、极强度侵蚀与剧烈侵蚀区域向轻、中度侵蚀转移的趋势。(3)植被覆盖度变化是巢湖流域土壤侵蚀分级发生变化的主要原因,总体上,2000~2010年研究区由于植被覆盖度的波动性增加呈现土壤侵蚀分级波动性降低的趋势。     

Quantitative Remote Sensing Study on Regional Soil Erosion —— Bin County of Heilongjiang as an Example

Based on Chinese soil loss equation （CSLE） model, this paper utilized technical advantages of RS and geographic information system （GIS） on data access and erosion factors database building to study prediction methods of regional soil erosion. The spatial analysis module of ARCGIS platform was applied to study the spatial distribution of erosion and the inter-relations of the factors influencing regional soil erosion in the research area. As a result, the mean soil erosion modulus of Bin County is 3 555.42 t/（km^2.a）, which suggests moderate degree erosion. The mean soil erosion modulus of clayey meadow soil is higher than those of dark brown soil and black soil. Vegetation factor values are between 0.1-0.2. The mean slope gradient and slope length values are respectively 1.335 and 6.061 which shows slope length is a dominant factor. And soil type, vegetation coverage and topographic factors have remarkable relevance to each other. Therefore, RS, GIS and CSLE are applicable in regional scale to disclose spatial distribution characteristics of soil erosion and to analyze the characteristics of dominant soil erosion factor quantitatively.