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基于USLE的延安市水土流失敏感性评价

发布时间:2022-01-17 07:04
  水土流失敏感性评价是国土空间"双评价"的基本内容,是划定生态保护红线的重要依据。本文以水土流失通用方程(USLE)对土壤侵蚀量的计算思路为基础,依托GIS技术,以延安市为研究区域,综合考虑研究区域的背景和环境特点以及进行实际研究过程可行性,选取6个单因子作为评价指标,建立延安市水土流失敏感性评价指标体系,采取多因素综合评价法,得到延安市水土流失敏感性综合评价结果。研究结果表明:延安市北部和南部的局部地区水土流失敏感性等级较高,东南和西南地区水土流失敏感性等级较低,中度敏感地区所占面积最大;延安市的水土流失潜在危险程度较高。评价结果旨在为延安市开展水土保持规划、编制国土空间规划等工作提供科学依据。 

【文章来源】:农业与技术. 2020,40(23)

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

基于USLE的延安市水土流失敏感性评价


水土流失单因子敏感性空间分布图

延安,水土流失,评价指标体系,敏感性


以延安市水土流失敏感性评价指标体系为目标层A,气候、土壤、地形、土地利用/覆被为4个指标层,降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度和坡长LS、沟壑密度、坡耕地、地表覆被为措施层,如图2。根据指标相对重要性进行两两比较,建立评价因子比较矩阵,计算得出各单因子权重大小,见表2。将各个单因子敏感性评价的结果通过Arc GIS软件的栅格计算功能,按照各个因子在水土流失过程中对水土流失强度影响的大小(权重)进行叠加计算,计算结果为延安市水土流失综合敏感性指数,其计算公式为[10]:

水土流失,敏感性,延安


根据得到的计算结果,参考相关规范以及先前的研究成果建立延安市水土流失敏感性评价分级指标体系,对综合水土敏感性指数进行等级划分并赋值,见表3,制作出延安市水土流失敏感性综合评价图,如图3。4 结果分析与建议

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于MODIS数据的延安市近20年植被时空动态研究[J]. 杨亮彦,孟婷婷.  西部大开发(土地开发工程研究). 2020(03)
[2]基于GIS的区域土壤侵蚀敏感性评价——以怒江州为例[J]. 李益敏,朱军.  云南大学学报(自然科学版). 2017(01)
[3]晋西黄土丘陵沟壑区流域特征研究[J]. 刘玲,师忱,孙江涛,赵廷宁.  干旱区资源与环境. 2013(04)
[4]基于GIS的临汾市水土流失敏感性评价[J]. 裴莉娜,黄小刚,毕润成.  山西师范大学学报(自然科学版). 2009(04)
[5]中国土壤可蚀性值及其估算[J]. 张科利,彭文英,杨红丽.  土壤学报. 2007(01)
[6]基于GIS的陕西省水土流失敏感性评价[J]. 刘康,康艳,曹明明,汤国安,孙根年.  水土保持学报. 2004(05)
[7]西藏水土流失敏感性评价及其空间分异规律[J]. 王小丹,钟祥浩,范建容.  地理学报. 2004(02)
[8]黄土高原地区土壤可蚀性及其应用研究[J]. 张科利,蔡永明,刘宝元,江忠善.  生态学报. 2001(10)
[9]中国降雨侵蚀力R值的计算与分布(Ⅰ)[J]. 王万中,焦菊英,郝小品,张宪奎,卢秀琴,陈法扬,吴素业.  水土保持学报. 1995(04)
[10]渭北地区R的估算及分布[J]. 刘秉正.  西北林学院学报. 1993(02)

硕士论文
[1]生态退耕背景下延安市土地利用变化及景观可持续研究[D]. 孙晓兵.东北农业大学 2017



本文编号:3594273

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