新河高速公路边坡水土流失预测
发布时间：2021-11-21 01:59
新河高速公路位于云南省南部山区地带,由于降雨较多且地形复杂,导致公路边坡水土流失严重,经常发生水土流失相关的重大灾害,严重影响了新河高速公路的运营安全,进行实时的水土流失预测对预防因水土流失造成的危害具有极其重要的作用,但是目前国内还没有普遍接受的公路边坡水土流失预测方法。为了实现新河高速公路边坡的实时水土流失预测,并为新河高速公路边坡水土保持措施的布局调整提供参考,本文在对新河高速公路沿线情况进行实地调查及实验分析的基础上,通过地理信息系统等技术建立了基于修正通用土壤流失方程的新河高速公路边坡水土流失预测方法,本文主要研究内容及得出的主要结论如下:1.不同于前人以监测点或者栅格为单元进行预测的方法,本研究以矢量单元作为预测单元进行水土流失预测。通过土壤类型图、地形图、植被覆盖度图、遥感影像图等进行空间叠加完成了预测单元的划分,最终划分出1236个预测单元,每个预测单元的坡度、坡向基本相同,土壤类型、土地利用状况、植被覆盖度和水保措施基本一致。通过预测单元的划分,可以使水土流失预测结果更加精确,更能代表每个边坡的水土流失实际情况,在分析计算时速度更快,并且保证了后期数据管理及维护的方便...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１研宄区地理位置图??Ｆｉｇ．２－１?Ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｍａｐ?ｏｆ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??
?１０３°５０＇０＂Ｅ?１０４°０＇０＂Ｅ??图２－１研宄区地理位置图??Ｆｉｇ．２－１?Ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｍａｐ?ｏｆ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??２．１．１地形地貌??新河高速公路位于云贵高原南缘地区，公路起点处海拔高度为２９６ｍ，终点海拔??为９５ｍ，沿线两侧的山体海拔高度为２００？３８０米。新河高速公路北部丘陵区路段地??形复杂，两侧山坡起伏变幻，多数“Ｖ”型和“Ｕ”型断面的沟谷及河谷，两侧自然??１０??
失总面积的６５．０７°／。，中度侵蚀面积为１１９，５６?ｋｍ２，占水土流失总面积的２５．３２％，重??度及以上强度侵蚀面积４５．３８?ｋｍ２，占水土流失总面积的９．６１％。各项指标详见表２－??３。新河高速公路边坡水土流失产生的相关灾害见图２－３。??表２－３水土流失情况表??Ｔａｂ．２－３?Ｔｈｅ?ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｓｏｉｌ?ｅｒｏｓｉｏｎ??各项指标?河口县￣??水土流失面积（ｋｍ２）?４７２．２０＾??水土流失面积占总面积的比例?３５．４５％??微度侵蚀面积（ｋｍ２）?１４９．５０??占水土流失总面积的比例?３１．６６％??轻度侵蚀面积（ｋｍ２）?１５７．７６??占水土流失总面积的比例?３３．４１％??中度侵蚀面积（ｋｍ２）?１１９．５６??占水土流失总面积的比例?２５
【参考文献】：
期刊论文
[1]DEM分辨率对地形因子提取精度的影响[J]. 李蒙蒙,赵媛媛,高广磊,丁国栋,于娜. 中国水土保持科学. 2016(05)
[2]基于RUSLE模型的安徽省土壤侵蚀及其养分流失评估[J]. 赵明松,李德成,张甘霖,程先富. 土壤学报. 2016(01)
[3]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[J]. 王娇,程维明,祁生林,周成虎,张文杰,仝迟鸣. 地理研究. 2014(04)
[4]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)
[5]高速公路边坡数据库管理系统开发[J]. 徐武,傅鹤林. 企业技术开发. 2014(07)
[6]基于GIS和RUSLE模型的山地环境水土流失空间特征定量分析——以四川泸定县为例[J]. 邓辉,何政伟,陈晔,许辉熙,蔡宏. 地球与环境. 2013(06)
[7]我国南方地区降雨侵蚀力特征及简易算法研究——以江西省鹰潭地区为例[J]. 林金石,张黎明,于东升,史学正. 水土保持通报. 2011(02)
[8]通用土壤流失方程中路基边坡地形因子的修正[J]. 陈宗伟,何凡,王金娟. 公路. 2010(12)
[9]重庆市坡耕地植被覆盖与管理因子C值计算与分析[J]. 唐寅,代数,蒋光毅,史东梅,陈正发. 水土保持学报. 2010(06)
[10]安徽省土壤侵蚀空间分布及其与环境因子的关系[J]. 程先富,余芬. 地理研究. 2010(08)
博士论文
[1]大兴安岭地区土壤侵蚀动态研究[D]. 李巍.东北林业大学 2014
[2]基于遥感与GIS的中国水土流失定量评价[D]. 陈学兄.西北农林科技大学 2013
[3]基于GIS的区域水土流失过程模拟研究[D]. 姚志宏.中国科学院研究生院（教育部水土保持与生态环境研究中心） 2010
[4]红壤小流域土壤侵蚀规律与模型研究[D]. 郭新波.浙江大学 2001
硕士论文
[1]山区降水空间分布的影响因素及插值方法研究[D]. 程柏涵.北京林业大学 2016
[2]综合GIS和RS技术应用的咸安区水土流失监测估算分析研究[D]. 周亚欣.昆明理工大学 2015
[3]基于GIS和虚拟现实技术的小流域水土流失及影响因子三维模拟[D]. 张洪达.山东农业大学 2015
[4]基于SWAT模型的延河流域土地利用对径流影响模拟研究[D]. 赵传普.中国科学院研究生院（教育部水土保持与生态环境研究中心） 2015
[5]基于RS/GIS黄土高原地区高速公路沿线水土流失动态研究[D]. 屈越强.长安大学 2015
[6]基于遥感及GIS技术的水土流失信息提取与分级研究[D]. 连艺昕.东华理工大学 2014
[7]基于遥感和GIS的水土流失动态监测与分析[D]. 高文文.长安大学 2014
[8]黑龙江省拉林河流域土壤侵蚀强度评价模型构建[D]. 周宁.东北林业大学 2014
[9]低山丘陵区坡面土壤流失预测模型及应用研究[D]. 夏美玲.南京农业大学 2013
[10]基于GIS公路边坡安全管理及应急决策系统研究[D]. 何朝阳.成都理工大学 2012
本文编号：3508532
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１研宄区地理位置图??Ｆｉｇ．２－１?Ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｍａｐ?ｏｆ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??
?１０３°５０＇０＂Ｅ?１０４°０＇０＂Ｅ??图２－１研宄区地理位置图??Ｆｉｇ．２－１?Ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｍａｐ?ｏｆ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??２．１．１地形地貌??新河高速公路位于云贵高原南缘地区，公路起点处海拔高度为２９６ｍ，终点海拔??为９５ｍ，沿线两侧的山体海拔高度为２００？３８０米。新河高速公路北部丘陵区路段地??形复杂，两侧山坡起伏变幻，多数“Ｖ”型和“Ｕ”型断面的沟谷及河谷，两侧自然??１０??
失总面积的６５．０７°／。，中度侵蚀面积为１１９，５６?ｋｍ２，占水土流失总面积的２５．３２％，重??度及以上强度侵蚀面积４５．３８?ｋｍ２，占水土流失总面积的９．６１％。各项指标详见表２－??３。新河高速公路边坡水土流失产生的相关灾害见图２－３。??表２－３水土流失情况表??Ｔａｂ．２－３?Ｔｈｅ?ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｓｏｉｌ?ｅｒｏｓｉｏｎ??各项指标?河口县￣??水土流失面积（ｋｍ２）?４７２．２０＾??水土流失面积占总面积的比例?３５．４５％??微度侵蚀面积（ｋｍ２）?１４９．５０??占水土流失总面积的比例?３１．６６％??轻度侵蚀面积（ｋｍ２）?１５７．７６??占水土流失总面积的比例?３３．４１％??中度侵蚀面积（ｋｍ２）?１１９．５６??占水土流失总面积的比例?２５
【参考文献】：
期刊论文
[1]DEM分辨率对地形因子提取精度的影响[J]. 李蒙蒙,赵媛媛,高广磊,丁国栋,于娜. 中国水土保持科学. 2016(05)
[2]基于RUSLE模型的安徽省土壤侵蚀及其养分流失评估[J]. 赵明松,李德成,张甘霖,程先富. 土壤学报. 2016(01)
[3]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[J]. 王娇,程维明,祁生林,周成虎,张文杰,仝迟鸣. 地理研究. 2014(04)
[4]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)
[5]高速公路边坡数据库管理系统开发[J]. 徐武,傅鹤林. 企业技术开发. 2014(07)
[6]基于GIS和RUSLE模型的山地环境水土流失空间特征定量分析——以四川泸定县为例[J]. 邓辉,何政伟,陈晔,许辉熙,蔡宏. 地球与环境. 2013(06)
[7]我国南方地区降雨侵蚀力特征及简易算法研究——以江西省鹰潭地区为例[J]. 林金石,张黎明,于东升,史学正. 水土保持通报. 2011(02)
[8]通用土壤流失方程中路基边坡地形因子的修正[J]. 陈宗伟,何凡,王金娟. 公路. 2010(12)
[9]重庆市坡耕地植被覆盖与管理因子C值计算与分析[J]. 唐寅,代数,蒋光毅,史东梅,陈正发. 水土保持学报. 2010(06)
[10]安徽省土壤侵蚀空间分布及其与环境因子的关系[J]. 程先富,余芬. 地理研究. 2010(08)
博士论文
[1]大兴安岭地区土壤侵蚀动态研究[D]. 李巍.东北林业大学 2014
[2]基于遥感与GIS的中国水土流失定量评价[D]. 陈学兄.西北农林科技大学 2013
[3]基于GIS的区域水土流失过程模拟研究[D]. 姚志宏.中国科学院研究生院（教育部水土保持与生态环境研究中心） 2010
[4]红壤小流域土壤侵蚀规律与模型研究[D]. 郭新波.浙江大学 2001
硕士论文
[1]山区降水空间分布的影响因素及插值方法研究[D]. 程柏涵.北京林业大学 2016
[2]综合GIS和RS技术应用的咸安区水土流失监测估算分析研究[D]. 周亚欣.昆明理工大学 2015
[3]基于GIS和虚拟现实技术的小流域水土流失及影响因子三维模拟[D]. 张洪达.山东农业大学 2015
[4]基于SWAT模型的延河流域土地利用对径流影响模拟研究[D]. 赵传普.中国科学院研究生院（教育部水土保持与生态环境研究中心） 2015
[5]基于RS/GIS黄土高原地区高速公路沿线水土流失动态研究[D]. 屈越强.长安大学 2015
[6]基于遥感及GIS技术的水土流失信息提取与分级研究[D]. 连艺昕.东华理工大学 2014
[7]基于遥感和GIS的水土流失动态监测与分析[D]. 高文文.长安大学 2014
[8]黑龙江省拉林河流域土壤侵蚀强度评价模型构建[D]. 周宁.东北林业大学 2014
[9]低山丘陵区坡面土壤流失预测模型及应用研究[D]. 夏美玲.南京农业大学 2013
[10]基于GIS公路边坡安全管理及应急决策系统研究[D]. 何朝阳.成都理工大学 2012
本文编号：3508532
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/nyxlw/3508532.html
