基于GIS和USLE的东圳库区土壤侵蚀量预测研究
土壤侵蚀研究进展
基于 USLE、GIS、RS 的流域土壤侵蚀研究进展摘要：本文系统地介绍了 ULSE 模型中各侵蚀因子及其相应的算法，总结了国内外研究中获取各因子的新方法，并简要介绍了土壤侵蚀分析研究的新模型及其进展。
当前 GIS 和 RS 作为新兴技术在土壤侵蚀分析研究中发挥了重要的作用，文章针对当前 GIS、RS 和 ULSE 在土壤侵蚀评价中的应用，指出了目前 GIS 和RS 在侵蚀研究中存在的问题，并提出了自己的观点和建议。
关键词：通用土壤流失方程( USLE)；土壤侵蚀; RS； GISThis paper systematically introduces ULSE erosion factors of each model and the corresponding algorithm, summed up the researches of a new method for each factor, and briefly describes the analytical study of soil erosion and its progress in the new model. Current GIS and RS as an emerging technology in the analysis of soil erosion has played an important role, articles for the current GIS, RS and ULSE soil erosion assessment in the application of GIS and RS are pointed out in the erosion problems, and put forward their views and suggestions.Keywords: Universal Soil Loss Equation (USLE)； soil erosion; RS；GIS 土壤是地球上生物赖以生存的基本要素之一，土地以及不同质量的土壤生产了超过90%的人类和牲畜所需要的食物。
基于遥感和地理信息系统的土壤侵蚀监测与预警研究
基于遥感和地理信息系统的土壤侵蚀监测与预警研究土壤侵蚀是一种全球性的环境问题，对于农业生产和土地可持续利用具有重要的影响。
为了有效地监测和预警土壤侵蚀，遥感和地理信息系统（GIS）技术被广泛应用于土壤侵蚀研究中。
本文将介绍基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究，并探讨其在农业管理和环境保护方面的重要性。
首先，遥感技术可以提供大范围、高分辨率的土地覆盖和土壤侵蚀信息。
通过获取来自遥感卫星的多光谱图像，我们可以利用不同波段的信息来提取土地利用类型和植被覆盖等土地覆盖特征。
同时，遥感技术还可以探测土地表面的形态特征，如坡度和坡向，以及土壤侵蚀的迹象，如沟壑和沉积物。
这些遥感数据可以与GIS 技术结合使用，通过空间分析和模型建立来实现土壤侵蚀的监测和评估。
其次，GIS技术可以有效地管理和处理土壤侵蚀相关的空间数据。
利用GIS软件，我们可以将遥感数据、地形数据和土壤侵蚀模型等不同类型的地理数据集成在一起，从而构建土壤侵蚀空间数据库。
通过这个数据库，我们可以实时监测土壤侵蚀的变化趋势，并进行预警分析。
此外，GIS技术还可以生成土壤侵蚀风险图和侵蚀程度图，为农业管理和土地规划提供决策支持。
基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究在农业管理中具有重要的作用。
首先，它可以帮助农民和农业管理部门了解土壤侵蚀的具体情况，及时采取相应的措施进行治理。
例如，根据土壤侵蚀风险图，可以划定易损耗土地的保护区，并建立相应的土地利用政策来减轻土壤侵蚀的影响。
其次，基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究可以帮助优化农田布局，提高土地利用效率。
通过分析不同地区的土壤侵蚀情况，可以合理规划农田的种植结构和耕作方式，减少土壤侵蚀的程度，提高农作物产量。
此外，在环境保护方面，基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究也发挥着重要的作用。
土壤侵蚀不仅会导致土地资源的流失，还会造成水土流失和水质污染。
通过及时监测和预警土壤侵蚀，可以避免环境灾害的发生，保护生态环境的稳定。
2021基于GIS技术分析不同土地利用对土壤侵蚀的影响范文3
2021基于GIS技术分析不同土地利用对土壤侵蚀的影响范文 土壤侵蚀引起土地退化、土壤肥力下降、泥沙淤积和生态环境恶化等问题,被视为世界三大环境问题之一.它的产生包括气候、地形等自然因素和土地利用等人为因素共同作用下而形成,查轩等学者通过分析坡度坡向等地形因子及植被与土壤侵蚀关系,得出土壤侵蚀很大程度上取决于植被因素,坡度坡向与高度也是不可忽视的因素[1-3],邸利和王晗等学者通过研究土地利用与土壤侵蚀关系,分析出土地利用变化及类型对土壤侵蚀影响较大[4 -5].土壤侵蚀是一个复杂的时空过程,若气象条件相同,土地利用的类型组成、空间配置等土地利用格局就成为土壤侵蚀的主控因子之一[6].土地利用/覆盖会引起诸多生态环境问题,在生态环境脆弱的山地生态系统更加显着[7].文中选取地处亚热带山区,且具有典型性和代表性的粤北山区的乐昌市廊田镇南部山区作为研究对象,在 GIS 与 RS 技术支持下,对不同土地利用/覆盖背景下的土壤侵蚀状况进行分析,从而可以更好的把握土地利用/覆盖与土壤侵蚀的关系,为研究土地利用类型对土壤侵蚀的影响等提供依据,以便有效治理粤北山区的土壤侵蚀等生态环境问题和为区域农业的可持续发展提供科学依据. 1材料与研究方法 1.1 研究区概况 研究区位于广东乐昌市东南部,三面临山,武江河一级支流廊田河贯穿北部,总面积为4748. 34hm²,东连仁化县,南接曲江区、与长来镇、乐城和五山镇相邻,是粤北地区两省五县九镇物质交流集散地之一( 图 1) .山地丘陵面积广,平原狭小,地势从东南部向西北部递减,地形破碎,地处中亚热带季风气候,年均气温 19. 6℃,降雨量 1500mm,降水量的年内变化也较大,降水年内分配呈现弱双峰式分布,降雨集中,降雨强度大.由于特殊的气候地形地貌,为此研究区的土地利用类型主要以林地和耕地为主. 1.2 数据来源 为了细致地反映亚热带山地土地利用类型与土壤侵蚀的关系情况,文中选取分辨率为10m 的2010aSPOT 多光谱影像图作为土地利用类型和土壤侵蚀信息获取的基本资料,并以研究区 1:1万地形图为基础底图,利用 R2V 软件进行数字化并标高程值,以Arcgis9. 3 为依托,利用等高线生成 DEM 图,再进行提取坡度图、坡向图等地形因子,并且结合野外考察资料等为辅助分析资料. 1.3 土地利用信息的提取 土地利用类型数据是通过遥感影像图进行目视判读获取.在判读过程中,充分利用地形地貌图等辅助数据,并进行实地验证.根据研究区的土地利用类型特征、野外实地调查土地利用现状、遥感分类的技术及二调土地利用类型分类标准,确定研究区的土地利用类型划分为耕地、园地、林地、草地、城镇村及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地和其他用地等8 类型,解译出的土地利用类型( 图 2) ,并对各项土地利用类型的面积进行统计( 表 1) . 1.4 土壤侵蚀信息提取 土壤侵蚀数据根据《全国土壤侵蚀调查技术规程》,并对研究区域的自然地理资料进行收集、整理,结合流域的土壤类型、降雨、利用地形坡度、植被覆盖度、土地利用等相关资料,结合野外调查资料,建立研究区地理信息系统数据库.其中植被覆盖度先通过ERDASIMAGINE 9. 2 中的 NDVI( 归一化的植被指数) ,再进行建模生成植被覆盖度图,研究区平均植被覆盖度为 58. 38%,属于中覆盖区,接近于高覆盖( 图 3) .土壤侵蚀图的提取,首先需要对土壤侵蚀进行分级,土壤侵蚀强度按照水利部制定的全国第二次土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀分级标准( SL 190- 96) 划分为 6 个等级[8].依据水力侵蚀标准,将土地利用、坡度和植被覆盖度进行编码,生成土壤侵蚀强度分级图( 图4) ,并对各类土壤侵蚀面积进行统计( 表 2) . 2结果与分析 2.1 土地利用现状 从土地利用类型现状图来看,土地利用主要以林地和耕地为主,占总比例的60. 51% 和 30. 79%,其它用地仅仅 8. 7%.林地主要集中分布于东部和南部地区,而耕地集中分布于西北部地区,其他土地利用类型分布相对较为分散,具体各种土地利用面积和比例状况( 表 1) . 2.2 土壤侵蚀程度 土壤侵蚀程度分为无明显侵蚀(微度侵蚀) 、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀共六种.由于无明显侵蚀是属于可允许侵蚀范围之内,土壤侵蚀包括轻度侵蚀及以上的等级,土壤侵蚀面积达 1167. 24hm²,占总面积比重为 24. 58%,其中轻度侵蚀面积为 772. 43hm²,占总侵蚀面积比重为 66.17% ,中度侵蚀为 21. 11% ,强度及以上的为 12. 72% .研究区土壤侵蚀状况( 表 2) . 2.3 不同土地利用类型的土壤侵蚀状况 利用ArcGis 9. 3 中 Arctoolbox 工具中的空间 overlay 分析功能,将土地利用图与土壤侵蚀图进行空间叠置,对不同土地利用状况下的土壤侵蚀进行统计分析( 表3) .从表 3 可以看出不同土地利用类型的土壤侵蚀绝对面积.除极强度侵蚀面积耕地最大外,林地的侵蚀面积均为最大,由林地本身所占的土地利用面积比例最大决定.从绝对面积来看,土地利用类型的面积大小一定程度上与土壤侵蚀面积大小呈现正相关关系,林地和耕地面积最大,其土壤侵蚀绝对面积也最大. 但土壤侵蚀绝对面积只能反映量的大小,不能反映土壤侵蚀程度.为此,采用土壤侵蚀率(土壤侵蚀面积占该土地利用面积的百分数) 来反映土壤侵蚀程度大小.研究区平均土壤侵蚀率为 24. 58%,其中城镇村与工矿用地土壤侵蚀率高达 42. 21%,其次为其他土地( 主要为裸土地) 40. 11%.草地( 39. 85%) 、交通运输用地( 33. 93%) 与耕地( 28. 48%) 的土壤侵蚀率均高于平均土壤侵蚀率.林地( 20. 57%) 、园地( 24. 08%) 和水域及水利设施用地( 24. 42%) 土壤侵蚀率低于平均土壤侵蚀率( 表 4 和图5) . 2.3 不同土地利用类型的土壤侵蚀状况 利用ArcGis 9. 3 中 Arctoolbox 工具中的空间 overlay 分析功能,将土地利用图与土壤侵蚀图进行空间叠置,对不同土地利用状况下的土壤侵蚀进行统计分析( 表3) .从表 3 可以看出不同土地利用类型的土壤侵蚀绝对面积.除极强度侵蚀面积耕地最大外,林地的侵蚀面积均为最大,由林地本身所占的土地利用面积比例最大决定.从绝对面积来看,土地利用类型的面积大小一定程度上与土壤侵蚀面积大小呈现正相关关系,林地和耕地面积最大,其土壤侵蚀绝对面积也最大. 但土壤侵蚀绝对面积只能反映量的大小,不能反映土壤侵蚀程度.为此,采用土壤侵蚀率(土壤侵蚀面积占该土地利用面积的百分数) 来反映土壤侵蚀程度大小.研究区平均土壤侵蚀率为 24. 58%,其中城镇村与工矿用地土壤侵蚀率高达 42. 21%,其次为其他土地( 主要为裸土地) 40. 11%.草地( 39. 85%) 、交通运输用地( 33. 93%) 与耕地( 28. 48%) 的土壤侵蚀率均高于平均土壤侵蚀率.林地( 20. 57%) 、园地( 24. 08%) 和水域及水利设施用地( 24. 42%) 土壤侵蚀率低于平均土壤侵蚀率( 表 4 和图5) . 土壤侵蚀程度能反映土壤侵蚀比重,但不能反映土壤侵蚀的强烈程度,为此引入土壤侵蚀强度综合指数来反映不同土地利用类型的土壤侵蚀强度.土壤侵蚀强度综合指数是反映土壤侵蚀强度的一个综合指标,选用杨存建等[9]提出的土壤侵蚀综合指数,该指标的大小反映土壤受侵蚀的严重程度,可用土壤侵蚀的综合指数(INDEX) 来表示,其计算如下: 式中:Wij代表第 i 类第 j 级的土壤侵蚀强度的分级值; Aij代表第 i 类第 j 级的土壤侵蚀强度的面积比重.不同土壤侵蚀类型的不同强度等级的分级值划分如下: 土壤侵蚀中的轻度、中度、强度、极强和剧烈的分级值分别为 2,4,6,8,10; 分级值越高表示对土壤侵蚀的综合指数的贡献越大. 依据土壤侵蚀强度综合指数,计算出不同土地利用方式的土壤侵蚀综合强度指数(表 5 和图 6) . 式中:Wij代表第 i 类第 j 级的土壤侵蚀强度的分级值; Aij代表第 i 类第 j 级的土壤侵蚀强度的面积比重.不同土壤侵蚀类型的不同强度等级的分级值划分如下: 土壤侵蚀中的轻度、中度、强度、极强和剧烈的分级值分别为 2,4,6,8,10; 分级值越高表示对土壤侵蚀的综合指数的贡献越大. 依据土壤侵蚀强度综合指数,计算出不同土地利用方式的土壤侵蚀综合强度指数(表 5 和图 6) .和 1. 08.土壤侵蚀强度指数最小的的为林地,仅仅为 0. 58,与林地土壤侵蚀率及土壤侵蚀强度较低均相关.土壤侵蚀强度指数与土壤侵蚀率和强度存在相关关系.对图 5 和图 6 进行比较,也可以发现土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数大致相同,但部分存在差异,如城镇村与工矿用地的土壤侵蚀率最高,但土壤侵蚀强度指数仅仅排第三.土壤侵蚀强度更能反映土壤侵蚀状况及强度. 3讨论 基于亚热带山地的较高植被覆盖度(58. 38%) 和山地土地利用( 以林地为主 60. 51%) ,以亚热带山地土地利用与土壤侵蚀关系为研究切入点,从土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数分析不同土地利用类型的土壤侵蚀状况.研究区平均土壤侵蚀率为 24. 58%,不同土地利用类型的土壤侵蚀率大小: 城镇村与工矿用地 > 其他土地 > 草地 > 交通运输用地 > 耕地 > 水域及水利设施用地 > 园地 > 林地,不同土地利用类型对地表面扰动不同,是造成植被覆盖度差异的重要因素,植被覆盖度是决定土壤侵蚀强弱的重要因素.不同土地利用类型的土壤侵蚀强度指数大小: 其他土地 > 草地 > 城镇村与工矿用地 > 水域及水利设施用地> 耕地 > 交通运输用地 > 园地 > 林地,土壤侵蚀强度指数更能反映土壤侵蚀的强烈程度.土壤侵蚀强度指数与土壤侵蚀率和强度存在正相关关系. 亚热带山地土地利用与土壤侵蚀研究,尽管在野外勘查的基础上,结合GIS 与 RS 技术进行土地利用与土壤侵蚀提取与统计,但在具体确定土壤侵蚀强度时,显得理由还不够充分,还是以定性为主.因此应增加定量检测土壤侵蚀方面的数据.因此建立适合亚热带山区不同尺度的土壤侵蚀模型,是实现土壤侵蚀定量化的前提和基础.野外勘查过程中,发现亚热带山区部分种植纯桉树等树种.纯桉林林下草灌退化,仅剩心土,形成"远看青山在,近看水土流"的空中绿化现象,虽植被覆盖度高,但林下水土流失较为严重.空中绿化现象是分析土壤侵蚀时值得进一步思考的问题. 亚热带山区土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数较高,提出应优化土地利用结构,发展以林业为基础的大农业,充分利于山区的优势,选择合适的土地利用/覆被类型,开展多种经营,加大水土保持的力度,建设生态文明. 4结论 以多种信息源为基础,利用GIS 和 RS 技术,了解土壤侵蚀强度及分布特征,并通过与土地利用类型的数据进行空间叠加分析,得出不同土地利用类型的土壤侵蚀强度与分布特征. (1) 土地利用以高覆度的林地为主,土壤侵蚀率 24. 58%,按照侵蚀分类分级标准,侵蚀强度以轻度为主,占总侵蚀面积的 66. 17%.林地和耕地土壤侵蚀面积最大,这与其本身所占比重大相关,并不能反映有林地和耕地的土壤侵蚀强度. (2) 选用土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数作为土壤侵蚀强度大小的指标.不同土地利用类型的土壤侵蚀率: 城镇村与工矿用地 > 其他土地 > 草地 > 交通运输用地 > 耕地 > 水域及水利设施用地 > 园地 > 林地.土壤侵蚀强度指数大小: 其他土地 > 草地 > 城镇村与工矿用地 > 水域及水利设施用地 > 耕地 > 交通运输用地 > 园地 > 林地.土壤侵蚀强度指数与土壤侵蚀率和强度存在正相关关系,但土壤侵蚀强度指数更能反映土壤侵蚀的强烈程度. (3) 土地利用/覆被是造成土壤侵蚀的重要原因之一,优化土地利用结构是土壤侵蚀的治理的重要途径.针对土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数较大,应加强粤北山区水土流失治理力度和治理强度,必须遏制边治理、边破坏的情况发生,加大水土保持监督力度.。
基于GIS和USLE的钦江流域土壤侵蚀评估
基于GIS和USLE的钦江流域土壤侵蚀评估高峰;华璀;卢远;陶艳成【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2014(21)1【摘要】在GIS和RS技术支持下，基于USLE模型对钦江流域土壤侵蚀进行了定量评估，并分析了不同海拔、不同坡度、不同土地利用类型下土壤侵蚀强度特征和规律。
结果表明：（1）钦江流域年均土壤侵蚀模数为2608．87t／（km2·a），属中度侵蚀，远大于水利部规定的南方红壤丘陵区土壤允许流失量500t／（km2·a）的标准；（2）随高程升高，土壤侵蚀强度呈递减趋势。
0～240m高程带是土壤侵蚀防治的重点区域。
（3）随坡度增大，土壤侵蚀强度呈递减趋势。
15。
以下坡度带是钦江流域土壤侵蚀重点预防和治理区域。
（4）不同土地利用类型的土壤侵蚀强度差异显著，旱地、草地和未利用地大部分处于强度侵蚀以上，是控制流域整体土壤侵蚀状况的关键土地利用类型。
【总页数】6页(P18-22)【关键词】土壤侵蚀强度;GIS;RS;USLE;钦江流域【作者】高峰;华璀;卢远;陶艳成【作者单位】广西师范学院资源与环境科学学院;广西科学院广西红树林研究中心;广西红树林保护与利用重点实验室【正文语种】中文【中图分类】S157.1【相关文献】1.基于GIS和USLE的朱溪河小流域土壤侵蚀经济损失评估 [J], 林惠花;武国胜;朱鹤健;戴文远2.基于GIS和USLE的龙墩水库小流域土壤侵蚀评估研究 [J], 陈玉东;陈梅;孙旭;刘臣炜;张龙江;苏良湖3.基于USLE、GIS、RS的流域土壤侵蚀研究进展 [J], 王秀艳;郭兵;姜琳4.基于GIS和USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀评价 [J], 肖武;徐建飞;杨坤;李素萃;吕建春;汤曾伟5.基于GIS和USLE的鄱阳湖流域土壤侵蚀敏感性评价 [J], 原立峰;杨桂山;李恒鹏;张增信;蒋志远;刘星飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析
空间信息应用实践（中级）实验指导书空间建模---- 基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析一.实验背景Soil erosion and gullying in the upper Panuco basin. Sierra Madre Orientai, eastern Mexico 土壤侵蚀是地球表面物质运动的一种自然现象，全球除永冻地区外，均发生不同程度的土壤侵蚀。
人类社会出现后，土壤侵蚀成为自然和人为活动共同作用下的一种动态过程，构成了特殊的侵蚀环境背景，并伴随着人类对自然改造能力的增强，逐渐成为当今世界资源和环境可持续发展所面临的重要问题之一。
土壤侵蚀被称为蠕动的灾难”，每年因土壤侵蚀造成的经济损失较诸如滑坡、泥石流和地震等地质灾害更大，土壤侵蚀已成为我国乃至全球的重大环境问题之一。
土壤侵蚀及其产生的泥沙使土壤养分流失、土地生产力下降、湖泊淤积、江河堵塞，并造成诸如洪水等自然灾害，泥沙携带的大量营养物和污染物质加剧了水体富营养化，水质恶化，不断严重威胁到人类的生存。
据估计全球每年因土壤侵蚀损失300万公顷土地的生产力，造成的损失以百亿美元计。
我国人口众多、农耕历史悠久，加之历史上战乱频仍，以黄土高原为代表的华夏文明发源地是世界上土壤侵蚀最严重的区域之一，1990年遥感普查结果，全国水土流失面积达367万km2，占国土总面积的38.2%，其中50%为水蚀地区，土壤侵蚀以黄土高原、四川紫色土地区和华南红壤地区尤为突出，仅黄土高原地区一处，平均每年流失泥沙就达到16.3亿t。
水土流失已成为中国重要的环境问题，土壤侵蚀研究已成为目前环境保护中的一个重要课题。
土壤侵蚀预报是有效监测水土流失和评价水保措施效益的手段，侵蚀模型则是进行土壤流失监测和预报的重要工具。
然而传统预测方法需要在量经费、时间和人力的投入，因此，在一定精度范围内通过有限的数据输入，得到满足要求的土壤侵蚀预测结果成为趋势。
80年代以来，随着地理信息系统(Geographical In formation System, GIS)的成熟，它开始与土壤侵蚀模型一通用土壤流失方程(Universal Soil Loss Equation, USLE)相结合进行流域土壤侵蚀量的预测和估算，业已成为土壤侵蚀动态研究的有力工具。
基于GIS和USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀评价
基于GIS和USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀评价肖武;徐建飞;杨坤;李素萃;吕建春;汤曾伟【摘要】Soil erosion is the problem for land resources and environmental protection that the whole world is concerned about.Chao Lake is the fifth largest freshwater lake in China,which is located in the eastern part of China,and was draw much attention for its water eutrophication and cyanobacterial bloom.Therefore,assessment of soil erosion in Chao Lake Basin is of great significance for environmental protection strategy and land planning policy.The Chao Lake Basin was taken as a case study area,GIS and USLE model was employed to evaluate the soil erosion in fourteen counties/districts in Chao Lake Basin from 2000 to 2010.The research showed that: ① soil erosion areas are mainly distributed in Hilly region of Jinan District,Shucheng County,Juchao District,as well as Hanshan County,namely the upstream region of Hangbu-Fengle River watershed,Yuxi River watershed and Zhegao River watershed in Chao Lake Basin;② From 2000 to 2010,the ratio of micro erosion,strength erosion,extreme intensity of erosion and severe soil erosion area in Chao Lake basin were reduced by 0.5%,0.05%,0.21% and 0.23%,and the ratio of mild erosion and moderate erosion area were increased by 0.98% and0.01%,generally showing the trend of transfer from micro erosion,strength erosion,extreme intensity of erosion and severe soil erosion area to the light,micro degree erosion;③ the change of vegetation coverage is the main reason for the change of soil erosion classification,and the fluctuationof vegetation coverage showed a trend of decrease in soil erosion classification in the study area.%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.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)016【总页数】9页(P35-43)【关键词】土壤侵蚀;巢湖流域;通用土壤流失方程;十四县/区【作者】肖武;徐建飞;杨坤;李素萃;吕建春;汤曾伟【作者单位】中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083;中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083;中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083;中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083;济宁市土地储备中心,济宁 272000;中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083【正文语种】中文【中图分类】S157由于土壤侵蚀带来的土壤退化、土壤生产能力下降以及对水生态环境的影响极大等后果[1]，我国土壤侵蚀分析与评价及相关的防治战略逐渐受到各方重视[2—4]。
基于GIS的广东省土壤侵蚀模数空间变异性分析的开题报告
基于GIS的广东省土壤侵蚀模数空间变异性分析的开题报告（以下为开题报告内容）一、研究背景与意义土壤侵蚀是全球环境问题中的一个重要分支，是土地退化的主要原因之一。
广东省地处亚热带、热带交界带，湿润气候条件下水土流失和泥沙淤积现象十分普遍，土壤侵蚀问题十分严重。
广东省作为中国南部重要农业区之一，长期以来耕地面积稳步增长，但同时土地利用方式也在不断变化，少数地区因长期不合理开采及破坏导致土壤质量迅速下降，严重威胁到广东省的可持续发展。
因此，针对广东省土壤侵蚀问题进行空间变异性分析，对于科学理解土壤侵蚀空间分布规律、制定科学合理的土地利用政策、保障广东省可持续发展具有非常重要的意义。
二、研究内容及方法1.研究内容本研究将以广东省土壤侵蚀模数作为研究对象，通过对现有土地利用数据、降雨数据等相关数据进行统计分析，利用GIS软件进行空间分析和建模，分析广东省土壤侵蚀模数的空间分布及变异性。
2.研究方法（1）数据收集收集广东省土地利用数据、降雨数据等相关资料，获取广东省土壤侵蚀模数数据。
（2）数据处理利用ArcGIS软件进行数据的处理，包括数据的导入、清理、预处理等。
（3）空间分析通过空间分析模块进行空间分布分析，并进行空间插值来获得更为精细的土壤侵蚀模数分布图。
（4）空间建模利用地理加权回归模型、地理聚类模型等方法，建立土壤侵蚀模数与环境因素之间的关系，并进行预测和评价。
三、研究进展及计划目前，本研究已完成广东省土壤侵蚀模数的数据收集、清理和预处理工作，并已完成部分空间分布分析工作。
尚需进一步完善数据处理和空间建模工作。
计划在年底前完成本研究，并提交论文。
基于GIS和RUSLE的黄土高原小流域土壤侵蚀评估
抗由降雨、径流产生的侵蚀能力的综合体现。ＲＵＳＬＥ中，
土壤可蚀性因子定义为标准小区内单位降雨侵蚀力引起
的土壤流失率。采用ＲＵＳＬＥ推荐的在缺少资料时采用土
壤颗粒平均几何直径计算Ｋ因子的方法【１２】：
１
Ｋ＝７．５９４（０．００３４＋０．０４０５ｅｘｐ｛一｛－［（１０９Ｄｇ＋ ｒ¨
●
、二／
１．６５９）／０．７１０１］２））
坡产生５６．５０％的侵蚀量；不同土地利用类型中，占总面积５７．０７％的草地产生９６．３７％的侵蚀最，成为目前流域内主要侵
蚀产沙源。研究为应用修正通用土壤流失方程在黄土高原进行侵蚀评估提供技术范例，为该区侵蚀防治和水土资源利用
提供有益参考。
关键词：土壤，侵蚀，地理信息系统，修正通用土壤流失方程，黄土高原
长、对角线长或边长与坡度余弦比等作为其坡长进行运 算，忽略了单元格间的汇流过程，将其作为水文孤岛， 从而严重减小￡因子、低估侵蚀强度【ｌ ｏ】。虽然有的研究 选用不规则坡面的坡段三因子算法【１１１，并以分水线到单 元格的实际汇流长度为坡长进行计算，在一定程度上考 虑了上坡汇流对侵蚀的作用、量化了坡面内不同坡段的 侵蚀差异，但ＧＩＳ中的均匀单元格实际是将三维地形简 化成二维地形，单元格的侵蚀强度由上坡汇流面积决定。 因此，这种算法所获得结果也存在较大误差。其次，上 坡汇流面积确定不准确。鉴于二维空间中，单元格侵蚀 强度由上坡汇流面积决定，Ｄｅｓｍｅｔ掣１０】提出基于上坡汇 流面积的￡因子算法，得到广泛应用。然而，现有研究 中的汇流面积都是根据数字高程模型（ＤＥＭ）确定的汇 流方向简单累加得到，未考虑汇流路径上土地利用／覆盖 对汇流的影响，尤其是植被对降雨再分配而产生的减少、 阻滞地表径流的水文效应。虽然ＲＵＳＬＥ中的植被覆盖和 经营管理因子（Ｃ）可反映地表覆盖对土壤侵蚀的影响， 但基于单元格评估土壤侵蚀时，各因子的作用仅局限于 所在单元格，上坡土地利用／覆盖对汇流的作用无法由Ｃ 因子体现。因此，这类方法所获得结果仍与实际存在较 大差别。
基于gis和rusle的淮河流域土壤侵蚀研究——以信阳市商城县为例
感ꎬ２０１９ꎬ３１(４) :２４３ － ２４９. ( Ｌｉ Ｙ ＰꎬＬｕ Ｘ ＰꎬＺｈａｎｇ Ｈꎬｅｔ ａｌ. Ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ ｉｎ Ｈｕａｉｈｅ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＩＳ ａｎｄ ＲＵＳＬＥ: Ｅｘｅｍｐｌｉ￣
ｆｉｅｄ ｂｙ Ｓｈａｎｇｃｈｅｎｇ Ｃｏｕｎｔｙꎬ Ｘｉｎｙａｎｇ Ｃｉｔｙ[ Ｊ] . Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｆｏｒ Ｌａｎｄ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓꎬ２０１９ꎬ３１(４) :２４３ － ２４９. )
山” ( 编号: 豫科人组[２０１４]２ 号) 共同资助ꎮ
第一作者: 李亚平(１９９３ － ) ꎬ女ꎬ硕士研究生ꎬ主要从事地质环境遥感的研究ꎮ Ｅｍａｉｌ: ｗ１３５６９１９５３７１＠ １６３. ｃｏｍꎮ
通信作者: 卢小平(１９６２ － ) ꎬ男ꎬ教授ꎬ博士ꎬ博士生导师ꎬ主要从事摄影测量与遥感研究ꎮ Ｅｍａｉｌ: ｌｘｐ＠ ｈｕｙｐ. ｅｄｕ. ｃｎꎮ
用ꎮ 雍斌等
[１１]
基于多流向算法对累积分配中单位等
高线汇流面积进行了改进ꎮ 然而这些研究都忽略了
上坡地表覆盖 / 植被对汇流的影响ꎬ植被和地形的耦
合作用 必 然 会 导 致 汇 流 变 化ꎬ 进 而 对 侵 蚀 产 生 影
响[１２] ꎮ 秦伟等[１３] 考虑了上坡土地利用 / 覆盖ꎬ但其
实验仅针对黄土高原地区ꎬ且缺乏对比实验与验证ꎬ
２４４
２０１９ 年
国 土 资 源 遥 感
Ｌ ＝ ( λ / ２２. １) ｍ ꎬ
ìï０. ２
ï０. ３
ｍ ＝ í
ï０. ４
ï
î０. ５
θ ≤ １°
１° < θ ≤ ３°
３° < θ ≤ ５°
基于USLE和GIS的水土流失敏感性空间分析以河北太行山区为例
基于USLE和GIS的水土流失敏感性空间分析以河北太行山区为例一、本文概述本文旨在利用通用土壤流失方程（USLE）和地理信息系统（GIS）工具，对河北太行山区的水土流失敏感性进行空间分析。
通过结合这两种强大的工具，我们希望能够更准确地评估该地区的水土流失风险，为土地管理、环境保护和可持续发展提供决策支持。
河北太行山区是我国重要的生态屏障，但由于地形复杂、气候多变、人类活动频繁，水土流失问题日益严重。
因此，开展水土流失敏感性空间分析对于该地区的生态保护和可持续发展具有重要意义。
本文首先介绍了USLE的基本原理和计算过程，包括降雨侵蚀力因子、土壤可侵蚀性因子、坡长坡度因子和植被覆盖与管理因子的确定方法。
然后，我们详细阐述了如何利用GIS技术进行空间数据处理和分析，包括地形数据的提取、土壤数据的分类、降雨数据的空间插值等。
在方法部分，我们将详细介绍如何结合USLE和GIS进行水土流失敏感性空间分析的具体步骤。
包括建立水土流失敏感性评价模型、确定评价因子权重、计算敏感性指数等。
我们将以河北太行山区为例，展示水土流失敏感性空间分析的结果，并分析其空间分布特征和影响因素。
通过本文的研究，我们期望能够为该地区的水土流失防治工作提供科学依据和技术支持。
二、研究方法和数据来源本研究采用修正的通用土壤流失方程（USLE）与地理信息系统（GIS）相结合的方法，对河北太行山区的水土流失敏感性进行空间分析。
USLE作为一种广泛使用的土壤侵蚀预测模型，其通过综合考虑降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长坡度、植被覆盖及管理措施等因素，为水土流失的定量评估提供了有效工具。
结合GIS的空间分析功能，我们能够更加精准地识别和评估水土流失敏感区域，为区域水土保持和生态环境建设提供科学依据。
在具体操作中，我们首先利用GIS平台，对河北太行山区的地形地貌、土壤类型、植被分布等基础数据进行整合与预处理。
然后，基于USLE模型，构建水土流失敏感性评估模型，将各项影响因子进行量化并整合到GIS平台中。