基于GIS和USLE模型的土壤侵蚀定量研究
基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析
基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析李雪莹;杨俊;杨阳;王雪【摘要】基于修正的土壤流失方程(RUSLE),运用RS和GIS技术对葫芦岛市的土壤侵蚀状况进行分析.结果表明,葫芦岛市年均土壤侵蚀量17867598.32 t,年均土壤侵蚀模数为16.13 t/(hm2×a),属于轻度侵蚀.葫芦岛市中度侵蚀以上的土壤侵蚀面积占总侵蚀面积的11.31%,土壤侵蚀模数占总侵蚀量的40.17%.中度侵蚀以下的土壤侵蚀面积占总侵蚀面积的88.96%,土壤侵蚀量占总侵蚀量的59.83%,研究区土壤侵蚀空间差异性大.分析土壤侵蚀与坡度和土地利用之间的关系表明,6°~25°为研究区主要侵蚀坡度段,裸土地、旱地、林地和草地是研究区土壤侵蚀的主要发生区,葫芦岛市应将其列为水土保持重点治理对象,采取有效措施,改善土壤侵蚀现状.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2016(014)004【总页数】5页(P65-69)【关键词】土壤侵蚀;RUSLE;GIS;葫芦岛市【作者】李雪莹;杨俊;杨阳;王雪【作者单位】北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京 100875;辽宁师范大学城市与环境学院,辽宁大连116029;北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京100875;北京师范大学减灾与应急管理研究院,北京 100875【正文语种】中文【中图分类】P273土壤侵蚀是指地球表面土壤及其母质在重力、水力、风力、冻融、人类不合理生产活动等自然因素和人为因素的综合作用下所发生的各种破坏、分离（分散）、搬运（移动）和沉积现象，是最敏感的生态致灾因子之一，一直是水土保持研究的重点[1-6]。
我国对土壤侵蚀的研究多集中于大尺度区域，小尺度区域的研究较为薄弱[7-15]。
本文针对葫芦岛市的土壤侵蚀问题，运用修正的RUSLE模型与GIS技术相结合，进行土壤侵蚀量估算，分析其侵蚀现状和空间分布特征，为葫芦岛市土壤侵蚀的预测预报和防治提供科学依据[16-21]。
应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究
应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究一、本文概述本文旨在探讨应用通用土壤流失方程（USLE）模型与地理信息系统（GIS）工具IDRISI在预测小流域土壤侵蚀量方面的应用。
土壤侵蚀是一个全球性的环境问题，它不仅导致土地资源的退化，还影响生态系统的稳定和水资源的可持续利用。
因此，准确预测和评估土壤侵蚀量对于制定有效的土壤和水资源管理措施至关重要。
USLE模型是一种基于物理过程的土壤侵蚀预测模型，它能够根据地形、气候、土壤、植被覆盖等因素计算潜在土壤侵蚀量。
而IDRISI 作为一款强大的GIS软件，提供了丰富的空间分析工具和模型，能够有效地处理和分析地理数据，提高土壤侵蚀预测的精度和效率。
本研究将首先介绍USLE模型的基本原理和参数设置，然后阐述如何利用IDRISI进行数据处理和空间分析，包括地形因子的提取、气候和土壤数据的整合、植被覆盖度的计算等。
在此基础上，将构建基于USLE模型和IDRISI的土壤侵蚀预测模型，并对某一具体小流域进行实证研究，验证模型的有效性和实用性。
通过本研究，期望能够为小流域土壤侵蚀的预测和管理提供科学依据和技术支持，促进土地资源的可持续利用和生态环境的改善。
也期望通过这一研究，能够推动USLE模型和GIS技术在土壤侵蚀领域的更广泛应用和深入发展。
二、USLE模型理论基础土壤流失方程（Universal Soil Loss Equation，简称USLE）是由美国农业部于20世纪60年代开发的，用于预测和评估由于降雨和径流引起的土壤侵蚀量的经验模型。
USLE模型自推出以来，在全球范围内得到了广泛应用，并被认为是评估土壤侵蚀风险、制定水土保持措施和进行流域管理的重要工具。
USLE模型基于土壤侵蚀的物理过程，将土壤侵蚀量（A）表示为降雨侵蚀力（R）、土壤可蚀性（K）、坡度长度和坡度（LS）、植被覆盖和管理因子（C）以及水土保持措施因子（P）的函数。
GIS支持下的土壤侵蚀定量遥感监测模型及应用
GIS支持下的土壤侵蚀定量遥感监测模型及应用摘要：遥感监测模型的构建和应用离不开GIS技术，笔者结合实际工作经验，在本文中分析了GIS技术支持下，以定量遥感监测构建区域土壤侵蚀模型及其应用。
关键词：土壤侵蚀；定量遥感；GIS；模型土壤侵蚀是常见的环境危害性问题，其引发原因有复杂的人文、地理因素影响，例如降雨、土壤结构、地形构成、人为活动等，因此有必要以专业化的监测手段防止土壤侵蚀对环境和人类生存造成的不利影响。
相较于传统的以人力人为活动监测，现在普及应用的遥感技术能够收集更丰富的综合信息，以较强的实时性、较高效准确的动态性数据收集，发挥对土壤侵蚀问题的监测优势。
1土壤侵蚀的研究和监测土壤侵蚀是指土壤及其表层岩石等母质，因为各种营力作用和人类活动影响，而导致土壤结构成分除一般流失速率外，还在原位置有了更快速的流失。
其外营力影响有风力、水力、重力、融冻等因素导致的土壤侵蚀，其内营力影响主要为土壤结构和构成等。
我国的大部分区域为亚热带季风气候条件，土壤侵蚀类型以面蚀、溅蚀、沟蚀等水力侵蚀为主[1]。
1.1土壤侵蚀的研究类型依据土壤侵蚀的研究模型类别，将其分为对坡面、小流域、流域、全球范围土壤和其他区域的侵蚀研究;依据土壤侵蚀的研究手段，将其分此定性、半定量和定量这三类研究;依据土壤侵蚀的研究科目方法，将其分为以测量学、水力学、地貌学、土壤学、地球综合学等方法的研究。
1.2土壤侵蚀的监测模型构建1.2.1监测模型分类为加强土壤侵蚀的分析准确性，一般利用模型模拟的方式，让对土壤的综合分析能够更加直观化。
根据模型构建中的数据来源和构建方法，可将其分为概念模型、经验模型和物理模型这三类。
经验模型的观测数据分析对操作者的经验有更高的依赖性，而对计量数据的要求较低，因此在数据条件不足时有很好的应用效果；但其假设可能不够合理，对区域土壤的物理机制、空间异质性等的综合考虑都不足[2]。
物理模型与经验模型有很大不同，其构建基础为区域的自然机制和物理数据计算，要求模型能够真实描述区域的土壤情况，并保障各个参数选择能够严格遵守相关的物理能动量方程，以明确、可量测的、具有空间异质性的参数来构建区域土壤的监测模型，具有很好的准确性和真实性；但其大量参数计算和分析的要求，也大大增加了计量和处理的数据量增加，可能因过参数化、复杂计算、结果难检验等问题而影响了监测模型的正常利用。
基于USLE模型的大方县1990-2015年土壤侵蚀变化分析
基于USLE模型的大方县1990-2015年土壤侵蚀变化分析杨建;周秋文;韦小茶;杨娟【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2018(000)002【摘要】对贵州省大方县1990-2015年土壤侵蚀量进行研究,为该地的水土保持和石漠化治理等工作提供依据.基于GIS/ENVI技术和方法,结合USLE土壤侵蚀模型,利用1990、2010、2015年的土地利用数据、1990-2015年的日降雨量、DEM等数据估算大方县的土壤侵蚀模数.在研究1995年小于容许土壤流失量(500t·m-2·a-1)的土地面积达874km2,占全县侵蚀总面积的50.37％,轻度侵蚀面积为497km2,占比达28.64％,中度、强烈、极强烈和剧烈土壤侵蚀量强度较小,占土壤侵蚀量总强度的20.99％.【总页数】3页(P18-19,44)【作者】杨建;周秋文;韦小茶;杨娟【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】S157.1【相关文献】1.基于遥感和USLE模型的2000-2010年甘肃省土壤侵蚀变化评价 [J], 王莉娜;李文龙;王素芳;陈迪;许静2.基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析 [J], 李雪莹;杨俊;杨阳;王雪3.基于RUSLE模型的铜仁地区1987—2015年土壤侵蚀时空特征 [J], 胡先培;曾成;钱庆欢;王权;李阳兵4.基于USLE模型的2001—2015年江西省土壤侵蚀变化研究 [J], 周夏飞;马国霞;曹国志;於方;周颖;贾倩;张宇航5.基于RUSLE模型的2000—2010年长江三峡库区土壤侵蚀评价 [J], 王萌;刘云;宋超;李春蕾;肖文发因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
三岔河流域基于RUSLE模型与GIS的土壤侵蚀模数
三岔河流域基于RUSLE模型与GIS的土壤侵蚀模数作者：刘雪枚刘爽来源：《中国科技纵横》2019年第04期摘要：对于喀斯特地区进行土壤侵蚀定量研究，可以为水土流失防护与治理工作提供科学理论指导。
目前，在GIS技术的支持下，结合日降雨量数据、土壤类型、土地利用、DEM、MODIS-NDVI等数据，利用RUSLE模型可以快速地估算研究区域内的土壤侵蚀量。
经计算，三岔河流域内的土壤侵蚀在0-5493.48t/（km2·a）之间，其中，70%以上地区属于轻度侵蚀，但问题仍然严峻。
关键词：土壤侵蚀;三岔河;RUSLE;GIS中图分类号：S157 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）04-0014-03水土流失作为一个常见的现象，已经广泛引起各国政府及专家学者的注意。
一个国家的水土流失现象的加剧与缓解，不仅直接关系到农林牧生产，而且影响到资源利用与环境保护、防灾减灾，乃至社会的发展和进步。
深入研究不同自然和社会条件下水土流失的区域分布规律，能为水土流失防治宏观决策的制定提供理论依据和信息基础资料。
1 研究区概况三岔河为乌江南源一级支流，位于东经104°54'～106°24'、北纬26°06'～27°00'之间，流域面积为5968km2，流域地势呈现西高东低的空间格局，海拔在911～2330m范围波动。
2 数据与方法2.1 数据来源本研究采用的基础数据包括：研究区30×30m的数字高程模型（DEM），3个县级气象站点2007-2017年的日降雨数据，2015年研究区土地利用数据，2015年月合成NDVI数据，空间分辨率为500m，1：5万土壤类型图，以及联合国粮农组织和维也纳国际应用系统研究所构建的世界土壤特征数据库。
2.2 土壤侵蚀模型RULSE（Revised Universal Soil Loss Equation）是1997年由Renard K G和Foster G R俩人在修正USLE土壤流失方程的基础上建立的，通过结合GIS与RS技术，在实用性和综合能力方面相比较原有的ULSE得到了更大的提升。
基于GIS的太原市土壤侵蚀定量研究_鹿晨昱_张琳_薛冰_等
第３３卷第６期２０１３年１２月水土保持通报Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ ＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＶｏｌ．３３，Ｎｏ．６Ｄｅｃ．，２０１３ 收稿日期：２０１３－０１－２４ 修回日期：２０１３－０３－２５ 资助项目：国家自然科学基金项目（４１２６１１１２；４１１０１１２６；４１３０１６５２）；甘肃省科技支撑计划项目（１３０４ＦＫＣＡ０６７）；教育部博士点基金项目（２０１２０２１１１２００２６）；国家社会科学基金项目（１１ＢＳＨ０５９）；西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目（ＮＷＮＵ－ＬＫＱＮ－１０－２０） 作者简介：鹿晨昱（１９８１—），男（汉族），甘肃省兰州市人，博士，副教授，主要从事ＧＩＳ与空间分析方面的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｃｙ１９８１０５０７＠１６３．ｃｏｍ。
基于ＧＩＳ的太原市土壤侵蚀定量研究鹿晨昱１，张琳１，２，薛冰２，３，张子龙３，逯承鹏２，３，李勇进３（１．西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃兰州７３００７０；２．中国科学院沈阳应用生态研究所，辽宁沈阳１１００１６；３．兰州大学中国西部循环经济研究中心，甘肃兰州７３００００）摘 要：基于ＧＩＳ和ＲＳ技术，采用修正版的通用土壤流失方程（ＲＵＳＬＥ），在对区域土壤侵蚀影响因子进行分析的基础上，对太原市土壤侵蚀进行定量研究，并根据土壤侵蚀强度进行了分级。
结果表明，太原市土壤侵蚀以微度和轻度所占比例最大，主要分布在中南部的林地，以及东部和南部的以梯田为代表的耕地地带（坡耕地除外），约占市区总面积的１／２以上。
土壤侵蚀较严重的地带主要分布在北部以及边缘地带。
其中，荒草地、裸岩石砾地等未利用地的侵蚀强度最大，其次是建设用地、水体和耕地，林地的侵蚀强度最小。
总体上看，太原市大部分地区的土壤侵蚀程度相对较低，土地利用状况相对较为合理，但亦有一部分地区的土壤侵蚀较为严重，尽管所占面积较小，但不可忽视。
关键词：土壤侵蚀；地理信息系统；降雨；植被；地形文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－２８８Ｘ（２０１３）０６－０２４７－０５ 中图分类号：Ｓ１５７．１ＧＩＳ－Ｂａｓｅｄ Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｓｏｉｌ Ｅｒｏｓｉｏｎ ｉｎ Ｔａｉｙｕａｎ ＣｉｔｙＬＵ Ｃｈｅｎ－ｙｕ１，ＺＨＡＮＧ Ｌｉｎ１，２，ＸＵＥ Ｂｉｎｇ２，３，ＺＨＡＮＧ Ｚｉ－ｌｏｎｇ３，ＬＵ Ｃｈｅｎｇ－ｐｅｎｇ３，ＬＩ Ｙｏｎｇ－ｊｉｎ３（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ，Ｇａｎｓｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ；２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ１１００１６，Ｃｈｉｎａ；３．Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｃｉｒｃｕｌａｒ Ｅｃｏｎｏｍｙ ｏｆ Ｍｉｄｗｅｓｔ Ｃｈｉｎａ，Ｌａｎｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ，Ｇａｎｓｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＩＳ ａｎｄ ＲＳ，ａｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ ｉｎ Ｔａｉｙｕａｎ Ｃｉｔｙ ｉｓ ｕｎｄｅｒｔａｋｅｎ ｂｙＲＵＳＬＥ．Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｓｅｓ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ．Ａｔ ｌａｓｔ，ａ ｎｅｗ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ ｉｎＴａｉｙｕａｎ Ｃｉｔｙ ｉｓ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｍｏｓｔ ｐａｒｔ ｏｆ Ｔａｉｙｕａｎ Ｃｉｔｙ ａｒｅ ｄｏｍｉｎａｔｅｄ ｂｙ ｌｉｔｔｌｅ ｏｒｓｌｉｇｈｔ ｅｒｏｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｍａｉｎｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｒｅｓｔ ａｒｅａ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ａｎｄ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｒｅｇｉｏｎｓ ａｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ａｒ－ａｂｌｅ ｌａｎｄ ｓｕｃｈ ａｓ ｔｅｒｒａｃｅ（ｅｘｃｅｐｔ ｓｌｏｐｅ ｌａｎｄ）ｉｎ ｔｈｅ ｅａｓｔｅｒｎ ａｎｄ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｒｅｇｉｏｎｓ，ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ ｆｏｒ ｏｖｅｒ ｈａｌｆ ｏｆｔｈｅ ｔｏｔａｌ ａｒｅａ，ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｉｎｔｅｎｓｅ ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ ｉｓ ｍａｉｎｌｙ ｔａｋｅｎ ｐｌａｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｍｏｔｅ ｍａｒｇｉｎａｌ ａｒｅａ．Ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｓｅｖｅｒｅ ｅｒｏｓｉｏｎ ｉｓ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ，ｓｕｃｈ ａｓ ｗｉｌｄ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ａｎｄ ｂａｒｅ ｌａｎｄ，ｌｅｓｓ ｓｅｖｅｒｅｅｒｏｓｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ ａｎｄ ａｒａｂｌｅ ｌａｎｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｓｌｉｇｈｔ ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｒｅｓｔ．Ｇｅｎｅｒａｌｌｙ，ｔｈｅ ｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎ ｉｎ Ｔａｉｙｕａｎ Ｃｉｔｙ ｉｓ ａｃｃｅｐｔａｂｌｅ ａｎｄ ｌａｎｄ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｕｉｔａｂｌｅ，ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｐａｒｔ ｏｆ ｓｅｖｅｒｅｌｙ ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ ｉｓｎｏｔ ｉｇｎｏｒａｂｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ；ＧＩＳ；ｒａｉｎｆａｌｌ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ；ｔｅｒｒａｉｎ 土壤侵蚀是土地退化的根本原因，也是导致生态环境恶化的重要因素。
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USLE的鄱阳湖流域土壤侵蚀敏感性评价_原立峰_杨桂山_李恒鹏_等
第３３卷第５期２０１３年１０月水土保持通报Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ ＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＶｏｌ．３３，Ｎｏ．５Ｏｃｔ．，２０１３ 收稿日期：２０１３－０１－０９ 修回日期：２０１３－０３－１４ 资助项目：国家自然科学基金项目“黄土坡面细沟发育过程的三维ＣＡ数值模拟”（４１００１１５８），“鄱阳湖水量平衡变化的水环境效应与调控”（４１２７１５００）；虚拟地理环境教育部重点实验室开放基金“基于ＧＩＳ和ＲＳ的鄱阳湖流域农业非点源污染”（２０１０ＶＧＥ０５） 作者简介：原立峰（１９７８—），男（汉族），山西省太原市人，博士，副教授，主要从事地表过程分析与模拟、遥感和ＧＩＳ应用方面的教学和研究工作。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｕａｎｌｉｆｅｎｇ７８３３＠１２６．ｃｏｍ。
通信作者：杨桂山（１９６５—），男（汉族），江苏省兴化县人，博士，研究员，主要从事区域环境变化与灾害影响、资源利用与环境效应研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｓｙａｎｇ＠ｎｉｇｌａｓ．ａｃ．ｃｎ。
基于ＧＩＳ和ＵＳＬＥ的鄱阳湖流域土壤侵蚀敏感性评价原立峰１，２，３，杨桂山２，李恒鹏２，张增信４，蒋志远１，刘星飞１（１．南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京２１０００３；２．中国科学院南京地理与湖泊研究所，江苏南京２１０００８；３．虚拟地理环境教育部重点实验室，江苏南京２１００４６；４．南京林业大学江苏省林业生态工程重点实验室，江苏南京２１００３７）摘 要：水土流失是鄱阳湖流域严重的生态环境问题。
以ＵＳＬＥ模型为基础，结合鄱阳湖流域自然环境特征，确定评价指标及其分级标准。
运用ＧＩＳ技术，实现研究区土壤侵蚀敏感性综合评价，揭示其流域空间分异特征及规律，并对流域土壤侵蚀产生的原因进行分析，提出了调控措施。
研究表明：流域土壤侵蚀敏感性主要以中度和高度敏感为主，不敏感、轻度和极度敏感所占比例较少。
从空间分布上来看，极敏感地区集中分布在赣东南部的宁都县和会昌县，赣中吉安县和泰和县，赣西北的万载县，赣东北的德兴市和上饶市；高度敏感地区主要分布在赣江、抚河、信江、饶河及修水这５条河流域中、上游河流两岸和鄱阳湖滨湖地区，以及坡度＜２５°的坡耕地、疏幼林地；中度敏感性地区分布面积最广，在整个流域内各地貌和用地类型（除水域外）上均有分布；轻度敏感性地区主要分布在赣西南的井冈山市、万安县、赣县、大余县一带，呈月牙形分布；不敏感地区以鄱阳湖及五河沿线向四周呈辐射状分布，还包括赣西北的拓林水库、赣西江口水库和赣东洪门水库等区域。
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土地开发和不科学的生产经营方式使该地区的土壤侵蚀得以加剧，成为阻碍该地区发展的主要问题之一， 因此对该地区的侵蚀特征及影响因子进行分析，为相关部门进行水土流失防治、生态环境的改善提供了 决策依据。
3.1.2. 土壤可蚀性因子(K) 土壤可蚀性因子(K)值的大小表示土壤被侵蚀的难易程度，反映土壤对侵蚀外营力(降雨、径流、地
形、地表植被和人为活动)剥蚀和搬运的敏感性，是影响土壤流失量的内在因素[8]。本研究计算 K 值采 用的方法是 Williams 等人在 EPIC 模型中发展的土壤可蚀性因子 K 的估算方法进行计算[9]。 3.1.3. 坡度坡长因子(LS)
地形特征对土壤侵蚀的影响通常用坡长因子 L 和坡度因子 S 来反映，坡度坡长的，在研究时通常将 他们放在一起考虑。本研究采用的 LS 算法采用 1987 年由 McCool 等人在 1987 年提出并由国内学者刘元
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宝等[10]改进的计算公式。
3.1.4. 覆盖与管理因子(C) 覆盖与管理因子 C 指的是在某种状态下地块上种植的作物的土壤流失与其相应的清耕、连续休闲地
式中，A 为预测土壤侵蚀量，R 为降雨侵蚀力因子；K 为土壤可蚀性因子；L 为坡长因子；S 为坡度因子； C 为覆盖与管理因子；P 为水保措施因子。
3.1. 模式因子的确定
3.1.1. 降雨侵蚀力因子(R) 降雨侵蚀力是定量评估土壤水蚀的首要影响因子，表征降雨引起侵蚀的潜在能力，与降雨量、降雨
历时、降雨动能等密切相关，反映了降雨特性对土壤侵蚀的影响[7]。国内外众多学者针对各研究区的特 征，提出了基于年、月、日降雨量资料来计算降雨侵蚀力因子的简易算法。由于日降雨量数据是目前为 止气象部门公开发布的最详细的数据资料，为此，本研究采用日雨量计算降雨侵蚀力的模型。
Received: Jun. 9th, 2017; accepted: Jun. 25th, 2017; published: Jun. 28th, 2017
Abstract
Using GIS technology, based on universal soil loss equation (USLE) and ArcGIS software, we did some quantitative researches about the soil erosion in Yitong Manchu Autonomous County of Jilin Province, and concluded that soil erosion and spatial distribution in the area, with slope, geomorphology, vegetation, land use overlay, and analyzed four factors on the effects of soil erosion. Studies have shown that: 1) The study area covers an area of 2533.11 km2, and the erosion area in 2016 was 991.44 km2, accounting for the county’s total land area of 39.14%, dominated by moderate erosion, accounting for total eroded area of 49.91%, compared with the 2011 water resources survey results, and total area of soil erosion reduced 41.03 km2. 2) The soil erosion intensity and area of dry land and bare rock or bare land are relatively large in the land use type, and the water area and forest grassland erosion are relatively few. 3) In different slope conditions, the lower the slope, the weaker the erosion; the higher the slope, the more intense the erosion being weaker. 4) With the increase of the height, the soil erosion intensity increased first and then decreased, and the elevation was below 350 m, which was the main area of erosion. 5) The higher the vegetation coverage, the weaker the erosion; the lower the vegetation coverage, the stronger the erosion.
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1东北师范大学地理科学学院，吉林 长春 2水利部松辽水利委员会，吉林 长春
收稿日期：2017年6月9日；录用日期：2017年6月25日；发布日期：2017年6月28日
摘要
利用GIS技术，基于美国通用水土流失方程(USLE)和ArcGIS软件，对吉林省伊通满族自治县进行水土流 失定量研究，得出该地区土壤侵蚀状况与空间分布特征，并与坡度、地貌、植被盖度、土地利用进行叠 加，分析四个因子对土壤侵蚀的影响情况。研究表明：1) 研究区占地面积2533.11 km2，2016年侵蚀 面积为991.44 km2，占本县土地总面积的39.14%，以中度侵蚀为主，占侵蚀总面积的49.91%，与2011 年水利普查结果相比，总侵蚀面积减少了41.03 km2。2) 土地利用类型中旱地及裸岩或裸地的土壤侵蚀 强度及面积相对较大，水域及林草地侵蚀相对较少。3) 在不同的坡度条件下，坡度越低侵蚀越微弱，坡 度越高侵蚀越剧烈。4) 随着高程的增加土壤侵蚀强度呈现先增加然后减少的趋势，高程位于350 m以下 为侵蚀发生的主要区域。5) 植被盖度越高侵蚀越弱，植被盖度越低侵蚀越强。
关键词
土壤侵蚀，GIS，USLE，遥感
Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
1College of Geographical Sciences, Northeast Normal University, Changchun Jilin 2Songliao Water Resources Commission, Ministry of Water Resources, Changchun Jilin
3. 土壤侵蚀强度计算与空间分析
本研究中土壤侵蚀计算采用的模型是美国 W. H. Wischmeier [6]等 1965 年提出的通用土壤流失方程 USLE，该模型主要利用 GIS 软件的栅格数据代数叠加运算功能，将六因子栅格图相乘，得到每个栅格的 侵蚀模数。
USLE 模型的基本形式为： A = R⋅K⋅L⋅S⋅C⋅P
Keywords
Soil Erosion, GIS, USLE, Remote Sensing
基于GIS和USLE模型的土壤侵蚀定量研究
—以伊通满族自治县为例
温 馨1，刘建祥2，张晓萌1，刘志明1*
*通讯作者。
文章引用: 温馨, 刘建祥, 张晓萌, 刘志明. 基于 GIS 和 USLE 模型的土壤侵蚀定量研究[J]. 地球科学前沿, 2017, 7(3): 435-447. https:///10.12677/ag.2017.73047
Advances in Geosciences 地球科学前沿, 2017, 7(3), 435-447 Published Online June 2017 in Hans. /journal/ag https:///10.12677/ag.2017.73047
Based on the Quantitative Study of GIS and USLE Modelitong Manchu Autonomous County as an Example
Xin Wen1, Jianxiang Liu2, Xiaomeng Zhang1, Zhiming Liu1*
2.2. 研究区概况
伊通满族自治县位于吉林省中南部，地理坐标为 124˚49'E~125˚46'E、43˚3'N~43˚38'N。幅员面积 2533.11 平方公里，地处于长白山脉向松辽平原过渡的丘陵地带，西北部和东南部地区属大黑山脉和哈达 岭余脉，多数为连绵起伏的低山丘陵，占该县总面积的 60.8%。属温带大陆性季风气候，气候特点为年 平均气温 5.5˚C，年平均降水量达 654.7 毫米，全县共有河流 128 条，较大的为伊通河和孤山河。
2. 数据来源和研究区概况 2.1. 数据准备
本研究的基础数据包括：1) 遥感数据：2016 年高分一号(2 米全色，8 米多光谱)；2.1 米资源三号卫 星影像。2) 该县气象站的近 30 年的逐日侵蚀性降雨量资料。3) 数字矢量化后的该县的土地利用图。4) 数 字化后的该县土壤图，其中包括土壤类型、质地、有机质等属性信息。5) 该县水土流失治理项目可研、 初步设计报告及附图表。6) 该县的 10 m 分辨率的 DEM 数据。