基于复合指纹分析法的元江干热河谷区小流域泥沙来源研究

发布时间：2020-04-13 08:36

【摘要】：元江干热河谷区土壤侵蚀激烈,河流泥沙含量高,这不仅对流域梯级水电的运营构成了威胁,而且引起了下游国家的广泛关注,迫切需要开展小流域侵蚀产沙机制研究,以为区域水土流失综合治理、河流泥沙调控以及水土保持措施效益评价等提供科学依据。本研究以元江干热河谷区4种不同景观格局的小流域(经果林小流域、自然林小流域、农地小流域和综合小流域)为研究案例,动态监测小流域侵蚀产沙过程,利用指纹识别技术定量计算各个潜在泥沙源地贡献率,并利用CSLE模型计算侵蚀模数,最后结合泥沙贡献率计算结果综合分析景观格局对干热河谷区小流域侵蚀产沙的影响机制。主要研究成果如下:(1)案例区景观格局变化特征:从1990年、2010年和2015年总体上看,农地面积存在逐期减少的趋势;经果林和自然林的面积则呈现逐期增加的趋势。研究区景观类型在1990-2015年的变化主要表现为农地的转出以及经果林和自然林的转入,其中1990-2010年主要是经果林的转入以及农地的转出,而在2010-2015年则主要是农地的转出和自然林的转入。(2)小流域泥沙来源变化特征:分别用多元混合模型(Mixing model)和判别分析(DFA)的方法对四个小流域暴雨产流的泥沙来源贡献率进行计算。通过对比分析,不同景观格局的小流域被筛选组合的指纹因子是不同的,其中经果林小流域只有总碳(TC)这一个指纹因子被选出来;自然林小流域的TC和钴(Co)组成了复合指纹最佳组合;农地小流域最佳复合指纹组合则是频率磁化率、铝(Al)和铅(Pb);综合小流域也有3种指纹因子TC、钙(Ca)和Pb成为最佳组合。综合四个小流域泥沙来源计算的结果可以得到,虽然在暴雨过程中两种算法计算的泥沙贡献率得到了不同的变化趋势,但整个暴雨过程下不同小流域泥沙来源的贡献率都是沟道农地经果林自然林。mixing model计算出的暴雨过程泥沙贡献在变化趋势上更加多样,而DFA计算出的整个暴雨的平均泥沙来源贡献与流域侵蚀情况的相关性更大。研究表明不同景观特征的小流域,其最佳指纹因子是有差异的,同时我们认为在本次研究中DFA模拟效果较Mixing model要好。(3)侵蚀产沙变化特征分析:研究区各个小流域不同潜在源地的泥沙贡献率和年泥沙贡献量可以通过直接计算或者间接估算获得。结果表明在四个目标小流域中,沟道是小流域泥沙的主要来源,泥沙贡献率变化在51.4%-81.3%间,平均泥沙贡献率为65.2%;其次是农地,变化范围为22.5%-38%,平均30.3%;然后是经果林,泥沙贡献率变化在7.4%-24.9%间,平均泥沙贡献率为15.1%;自然林对泥沙的贡献最小,贡献率变化范围为3.2%-15.1%,平均贡献率仅有9.2%。侵蚀产沙过程中,沟道的泥沙贡献率有先减少后增加的趋势;而坡面上潜在源地(经果林、自然林和农地)的泥沙贡献率则有先增加后减少的趋势。最后结合不同小流域景观格局和相关侵蚀产沙、泥沙贡献的数据得到,沟道是暴雨侵蚀产沙的主要源地;不同泥沙源地在不同景观格局的小流域中,对该小流域的侵蚀产沙是存在差异的;对于除了沟道以外的其它坡面潜在的泥沙源地来说,坡面上的侵蚀产沙表现为农地经果林自然林的趋势。本文主要通过对潜在泥沙源区景观类型变化和侵蚀量的计算结合泥沙来源贡献的定量分析来明晰景观格局对干热河谷区小流域侵蚀产沙的影响机制,结果表明干热河谷区沟道是河流泥沙的主要来源,小流域景观格局对侵蚀产沙具有重要影响,结果为有关部门制定干热河谷区发展规划、控制水土流失等提供科学参考。
【图文】：

研究区位置示意图

基于复合指纹分析法的元江干热河谷区小流域泥沙来源研究

土壤样品采集信息图
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S157

【参考文献】