基于RUSLE模型的中国土壤水蚀时空规律研究
发布时间：2021-04-02 15:11
RUSLE模型是计算土壤水蚀的经典模型,在大尺度研究时参数率定比较困难。基于气候、土地覆盖、地形特征等空间分异特征,对RUSLE模型的降雨侵蚀力（R）、植被覆盖与管理因子（C）、水土保持措施因子（P）进行了率定,估算了2000、2005、2010、2015年的中国的土壤侵蚀量。结果表明:（1）土壤侵蚀强度较大的地区集中在中国长江中下游平原区、云贵高原、黄土高原区、昆仑山山麓区域,占统计总面积的9.65%。（2）土壤侵蚀明显增大的区域面积达10.36×104km2,分布于新疆农田区、四川盆地、云贵高原东南部、长江中下游平原和东北平原。（3）土壤侵蚀显著改善的区域分布于黄土高原南部、秦岭地区和东南沿海地区,面积约13.6×104km2。通过对RUSLE模型参数的率定,阐明了全国尺度土壤水蚀的时空分异规律,可对不同地区制定相应的土壤修复措施提供依据。
【文章来源】：生态学报. 2020,40(10)北大核心CSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
中国RUSLE(1)模型各因子空间分布(2)
将年均土壤侵蚀量按照时间序列进行一元线性回归分析后,得出2000年到2015年中国土壤侵蚀强度的时空变化格局(图4),其中有28.72%的区域基本稳定;37.22%的区域土壤侵蚀有增加趋势,34.04%的区域为有减小的趋势。根据1.3的方法将中国年均土壤侵蚀演变显著程度分为5类(图4)并进行统计,其中土壤侵蚀有极显著减小趋势的区域面积为3417 km2,占总有效统计面积的0.74%;有显著减小趋势的区域面积为132593 km2,占2.88%;有极显著增加趋势的区域面积为20823 km2,占0.45%;有显著增加趋势的区域面积为82783 km2,占1.80%。土壤侵蚀显著增加的区域分布在中国长江中下游平原、江南丘陵、云贵高原、四川盆地、东北平原和黄土高原的西北部;显著改善的区域有黄土高原南部、秦岭地区和东南沿海地区。由于年际土壤侵蚀的变化体现在C因子和R因子中,可在通过对C因子和R因子进行一元线性回归分析后得出变化斜率(图4),分析出有明显土壤侵蚀强度变化区域的变化因素。通过图4,可以看出中国C因子有明显增大的区域有东北平原、新疆的准噶尔盆地和吐鲁番盆地、南方丘陵区,以及黄土高原东部。分析其原因,东北和西北地区,主要是自然植被的退化和农业逐渐发达。随着南方经济的发展,我国农业逐渐向新疆和东北地区转移[43],天然植被被耕地取代,耕地面积逐渐扩大,粮食作物种类与耕种面积变化,植被因子也随之增大,土壤侵蚀也逐渐增强。而部分地区,如黄土高原南部、秦岭一带,其土壤侵蚀显著改善,原因是陕西省、山西省、河南省实施了退耕还林和修建梯田等水土保持措施,其植被覆盖增加、C因子减小,土壤侵蚀的情况有所好转;并且部分区域伴随着R因子的减少,土壤侵蚀力也有所下降。南方东南沿海区散状分布的C因子的改变,推测与部分农田的荒废或退耕还林的措施有关。而R因子明显增大的区域则在中国长江中下游平原和两广丘陵与云贵高原之间,这些地区年降水量在逐渐增大,这也是其水蚀强度增大的主要原因。
图2 中国RUSLE(1)模型各因子空间分布(2)表4 中国2000—2015年土壤侵蚀强度统计Table 4 Statistics of soil erosion intensity in China of 2000—2015 年份Year 微度Micro 轻度Slight 中度Moderate 强烈Intense 极强烈Extremely strong 剧烈Sever 总面积Sum 2000 % 63.35 16.05 5.52 3.32 3.54 8.22 100.00 有效面积/104km2 301.12 76.29 26.24 15.77 16.83 39.05 475.3 2005 % 62.24 17.03 5.79 3.23 3.52 8.17 100.00 有效面积/104km2 294.20 80.50 27.39 15.28 16.66 38.64 472.67 2010 % 60.23 15.64 6.47 3.56 3.88 10.22 100.00 有效面积/104km2 275.40 71.51 29.58 16.28 17.74 46.73 457.24 2015 % 62.14 16.31 5.58 2.95 3.36 9.65 100.00 有效面积/104km2 286.36 75.17 25.71 13.61 15.50 44.49 460.84
【参考文献】：
期刊论文
[1]Modelling and mapping soil erosion potential in China[J]. TENG Hong-fen,HU Jie,ZHOU Yue,ZHOU Lian-qing,SHI Zhou. Journal of Integrative Agriculture. 2019(02)
[2]我国粮食生产的时空格局及其影响因素分析[J]. 杨宗辉,蔡鸿毅,覃诚,刘合光. 中国农业科技导报. 2018(09)
[3]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. 水土保持通报. 2018(01)
[4]修正的通用土壤流失方程中各因子单位的确定[J]. 周来,李艳洁,孙玉军. 水土保持通报. 2018(01)
[5]1992-2013年巢湖流域土壤侵蚀动态变化[J]. 查良松,邓国徽,谷家川. 地理学报. 2015(11)
[6]基于RUSLE模型的南方丘陵山区土壤侵蚀研究[J]. 陈思旭,杨小唤,肖林林,蔡红艳. 资源科学. 2014(06)
[7]USLE/RUSLE中植被覆盖与管理因子研究进展[J]. 冯强,赵文武. 生态学报. 2014(16)
[8]基于地统计学的降雨侵蚀力插值方法研究——以江苏省为例[J]. 李璐,姜小三,孙永远. 生态与农村环境学报. 2011(01)
[9]土壤侵蚀研究中的坡长因子评价问题[J]. 孔亚平,张科利,曹龙熹. 水土保持研究. 2008(04)
[10]我国水土流失状况与发展趋势研究[J]. 李智广,曹炜,刘秉正,罗志东. 中国水土保持科学. 2008(01)
博士论文
[1]中国水力侵蚀风险研究[D]. 易玲.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017
本文编号：3115487
【文章来源】：生态学报. 2020,40(10)北大核心CSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
中国RUSLE(1)模型各因子空间分布(2)
将年均土壤侵蚀量按照时间序列进行一元线性回归分析后,得出2000年到2015年中国土壤侵蚀强度的时空变化格局(图4),其中有28.72%的区域基本稳定;37.22%的区域土壤侵蚀有增加趋势,34.04%的区域为有减小的趋势。根据1.3的方法将中国年均土壤侵蚀演变显著程度分为5类(图4)并进行统计,其中土壤侵蚀有极显著减小趋势的区域面积为3417 km2,占总有效统计面积的0.74%;有显著减小趋势的区域面积为132593 km2,占2.88%;有极显著增加趋势的区域面积为20823 km2,占0.45%;有显著增加趋势的区域面积为82783 km2,占1.80%。土壤侵蚀显著增加的区域分布在中国长江中下游平原、江南丘陵、云贵高原、四川盆地、东北平原和黄土高原的西北部;显著改善的区域有黄土高原南部、秦岭地区和东南沿海地区。由于年际土壤侵蚀的变化体现在C因子和R因子中,可在通过对C因子和R因子进行一元线性回归分析后得出变化斜率(图4),分析出有明显土壤侵蚀强度变化区域的变化因素。通过图4,可以看出中国C因子有明显增大的区域有东北平原、新疆的准噶尔盆地和吐鲁番盆地、南方丘陵区,以及黄土高原东部。分析其原因,东北和西北地区,主要是自然植被的退化和农业逐渐发达。随着南方经济的发展,我国农业逐渐向新疆和东北地区转移[43],天然植被被耕地取代,耕地面积逐渐扩大,粮食作物种类与耕种面积变化,植被因子也随之增大,土壤侵蚀也逐渐增强。而部分地区,如黄土高原南部、秦岭一带,其土壤侵蚀显著改善,原因是陕西省、山西省、河南省实施了退耕还林和修建梯田等水土保持措施,其植被覆盖增加、C因子减小,土壤侵蚀的情况有所好转;并且部分区域伴随着R因子的减少,土壤侵蚀力也有所下降。南方东南沿海区散状分布的C因子的改变,推测与部分农田的荒废或退耕还林的措施有关。而R因子明显增大的区域则在中国长江中下游平原和两广丘陵与云贵高原之间,这些地区年降水量在逐渐增大,这也是其水蚀强度增大的主要原因。
图2 中国RUSLE(1)模型各因子空间分布(2)表4 中国2000—2015年土壤侵蚀强度统计Table 4 Statistics of soil erosion intensity in China of 2000—2015 年份Year 微度Micro 轻度Slight 中度Moderate 强烈Intense 极强烈Extremely strong 剧烈Sever 总面积Sum 2000 % 63.35 16.05 5.52 3.32 3.54 8.22 100.00 有效面积/104km2 301.12 76.29 26.24 15.77 16.83 39.05 475.3 2005 % 62.24 17.03 5.79 3.23 3.52 8.17 100.00 有效面积/104km2 294.20 80.50 27.39 15.28 16.66 38.64 472.67 2010 % 60.23 15.64 6.47 3.56 3.88 10.22 100.00 有效面积/104km2 275.40 71.51 29.58 16.28 17.74 46.73 457.24 2015 % 62.14 16.31 5.58 2.95 3.36 9.65 100.00 有效面积/104km2 286.36 75.17 25.71 13.61 15.50 44.49 460.84
【参考文献】：
期刊论文
[1]Modelling and mapping soil erosion potential in China[J]. TENG Hong-fen,HU Jie,ZHOU Yue,ZHOU Lian-qing,SHI Zhou. Journal of Integrative Agriculture. 2019(02)
[2]我国粮食生产的时空格局及其影响因素分析[J]. 杨宗辉,蔡鸿毅,覃诚,刘合光. 中国农业科技导报. 2018(09)
[3]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. 水土保持通报. 2018(01)
[4]修正的通用土壤流失方程中各因子单位的确定[J]. 周来,李艳洁,孙玉军. 水土保持通报. 2018(01)
[5]1992-2013年巢湖流域土壤侵蚀动态变化[J]. 查良松,邓国徽,谷家川. 地理学报. 2015(11)
[6]基于RUSLE模型的南方丘陵山区土壤侵蚀研究[J]. 陈思旭,杨小唤,肖林林,蔡红艳. 资源科学. 2014(06)
[7]USLE/RUSLE中植被覆盖与管理因子研究进展[J]. 冯强,赵文武. 生态学报. 2014(16)
[8]基于地统计学的降雨侵蚀力插值方法研究——以江苏省为例[J]. 李璐,姜小三,孙永远. 生态与农村环境学报. 2011(01)
[9]土壤侵蚀研究中的坡长因子评价问题[J]. 孔亚平,张科利,曹龙熹. 水土保持研究. 2008(04)
[10]我国水土流失状况与发展趋势研究[J]. 李智广,曹炜,刘秉正,罗志东. 中国水土保持科学. 2008(01)
博士论文
[1]中国水力侵蚀风险研究[D]. 易玲.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017
本文编号：3115487
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3115487.html
