基于GIS和USLE的三江平原土壤侵蚀定量评价

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基于GIS／RS技术的博尔塔拉河流域土壤侵蚀定量评价

新疆农业大学学报
２０１３，３６（３）：２４５～２４９
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉｎｊｉａｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
文章编号：１００７ — ８６１４（２０１３）０３ — ０２４５－０５
ｗｈｏｌｅａｒｅａ，ｗｈｉｃｈｒｅａｃｈｅｓ３６１９．９ｋｍ。．Ｔｈｅｒｅｗｅｒｅｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｉｎｔｈｅｓｅａｒｅａｓ．Ａｔｔｈｅ
ｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｎｄｔｈｅｖａｒｉｏｕｓｆａｃｔｏｒｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｈｉｃｈ，ｔｈｅｒｅｂｙ，ｐｒｏｖｉｄｅｄｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｂｅｓｔｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅ，ｔｈｅ
ｌａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｓｑｕａｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，ｕｓｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｃｏｎｔｒｏ１．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎ；ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ；ｗａｔｅｒｓｈｅｄ

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。

浅析应用GIS进行土壤侵蚀评价研究

２地理信息系统与土壤侵蚀
２．１地理信息系统的特点
气候、土壤、地质、地貌、植被和土地利用状况六大因子影响
了土壤侵蚀的发生，根据作用显著情况得出，土壤侵蚀的发生主
要受植被覆盖度、坡度和土地利用状况这３个因子的影响『４］。因
地理信息系统（ＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ或Ｇｅｏ — ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ，简称ＧＩＳ），又称为“ 资源环境信息系统” 或“ 地学信息系统” 。它是一种特定的空间信息系统（ＳｐａｔｉａｌＩｎｆｏｍａｒｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ），是借助于计算机软件、硬件，对整个或部分地球表层空间中的地理数据进行采集、存储、管理、模拟、分析、显示和描述
需的信息。地理信息系统是一个能用于进行有效搜索、储存、更
新、处理、分析和显示所有形式之地理信息的计算机硬件、软件、地理数据和有关人员（用户）的有机集合［１］。由此定义，可知地理
信息系统是一种工具，但不仅仅是一个制作地图的工具，而是以数据为依据，用配件和人员有机结合进行数据处理，对其产生结
第１期
收稿日期：２０１２ — ０７ — ３１
浅析应用ＧＩＳ进行土壤侵蚀评价研究
翟金慧
（山西华晋岩土工程勘察有限公司，山西太原，０３００２１）
摘பைடு நூலகம்

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的三江源区冻融侵蚀强度评价

冻融侵蚀区是指具有强烈冻融作用的寒冷气候条件，融冻
作用是最普遍、主要的外力侵蚀过程，时应有相应的冻融侵最同
界的生态安全制高点，它通过黄河、长江和澜沧江水系将源区的
生态环境与我国东部、国乃至东亚的生态环境紧密联系在一全
蚀地貌形态表现的区域。目前，针对确定青藏高原冻融侵蚀区范
围的理论与方法有众多研究，中以张建国等其的研究为代表。张建国等的研究取冰缘区的下界作为冻融侵蚀区的下界，并认为冰缘区下界比多年冻土区下界低２０ｍ左右，０然后取年均温
一
起。三江源区位于青藏高原腹地，其海拔高、气温低、温差大的气候特性为冻融侵蚀的发生创造了条件。冻融侵蚀是该区最主要
１研究区概况
由此可推出三江源冻融侵蚀区下界海拔的计算公式为
～Ｈ＝０Ｏ６８Ｏ９
．
三江源区位于我国西部的青藏高原腹地，行政区域涉及青海省玉树、果洛、海南、南４个藏族自治州的ｌ黄６个县和格尔木
一２０（）０２
［中图分类号］Ｓ５．１７１
［文献标识码］Ａ
［文章编号］１００４（０１００４ — ３００— ９１２１）４— ０１０
３。２之间，积约为２．６３面５９万ｋ２约占整个三江源地区面积ｍ，
冻融侵蚀是高寒地区由于温度变化，导致土体或岩石的水分发生相变、体积发生变化以及由于土壤或岩石不同矿物的差异膨胀，造成土体或岩石机械破坏并在重力等作用下被搬运、迁移、堆

基于GIS和USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀评价

基于GIS和USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀评价肖武;徐建飞;杨坤;李素萃;吕建春;汤曾伟【摘要】Soil erosion is the problem for land resources and environmental protection that the whole world is concerned about.Chao Lake is the fifth largest freshwater lake in China,which is located in the eastern part of China,and was draw much attention for its water eutrophication and cyanobacterial bloom.Therefore,assessment of soil erosion in Chao Lake Basin is of great significance for environmental protection strategy and land planning policy.The Chao Lake Basin was taken as a case study area,GIS and USLE model was employed to evaluate the soil erosion in fourteen counties/districts in Chao Lake Basin from 2000 to 2010.The research showed that: ① soil erosion areas are mainly distributed in Hilly region of Jinan District,Shucheng County,Juchao District,as well as Hanshan County,namely the upstream region of Hangbu-Fengle River watershed,Yuxi River watershed and Zhegao River watershed in Chao Lake Basin;② From 2000 to 2010,the ratio of micro erosion,strength erosion,extreme intensity of erosion and severe soil erosion area in Chao Lake basin were reduced by 0.5%,0.05%,0.21% and 0.23%,and the ratio of mild erosion and moderate erosion area were increased by 0.98% and0.01%,generally showing the trend of transfer from micro erosion,strength erosion,extreme intensity of erosion and severe soil erosion area to the light,micro degree erosion;③ the change of vegetation coverage is the main reason for the change of soil erosion classification,and the fluctuationof vegetation coverage showed a trend of decrease in soil erosion classification in the study area.%土壤侵蚀是全世界都关心的土地资源与环境保护问题.巢湖作为中国第五大淡水湖,近年来由于水体富营养化产生的水华现象引起多方重视,对巢湖流域土壤侵蚀评估对于环境保护战略与土地规划政策具有重要的意义.基于GIS平台,采用通用土壤流失方程(USLE)来评估巢湖流域14县/区2000年到2010年土壤侵蚀空间分布变化趋势.研究表明:① 巢湖流域土壤侵蚀严重区域主要分布在金安区、舒城县、居巢区以及含山县的丘陵地区,即杭埠河-丰乐河流域、裕溪河流域与柘皋河流域的上游地区;② 从2000年到2010年,土壤微度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀区域占巢湖流域总面积比例分别减少了0.5%、0.05%、0.21%和0.23%,而轻度侵蚀、中度侵蚀区域所占比例分别增加了0.98%和0.01%,总体呈现土壤强度侵蚀、极强度侵蚀与剧烈侵蚀区域向轻、中度侵蚀转移的趋势.③ 植被覆盖度变化是巢湖流域土壤侵蚀分级发生变化的主要原因,总体上,2000~2010年研究区由于植被覆盖度的波动性增加呈现土壤侵蚀分级波动性降低的趋势.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)016【总页数】9页(P35-43)【关键词】土壤侵蚀;巢湖流域;通用土壤流失方程;十四县/区【作者】肖武;徐建飞;杨坤;李素萃;吕建春;汤曾伟【作者单位】中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083;中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083;中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083;中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083;济宁市土地储备中心,济宁 272000;中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所,北京 100083【正文语种】中文【中图分类】S157由于土壤侵蚀带来的土壤退化、土壤生产能力下降以及对水生态环境的影响极大等后果[1]，我国土壤侵蚀分析与评价及相关的防治战略逐渐受到各方重视[2—4]。

基于遥感及气象数据的土壤侵蚀敏感性评价的解决方案

基于遥感及气象数据的土壤侵蚀敏感性评价的解决方案土壤侵蚀是指土壤或成土母质在外力（水、风）作用下被破坏剥蚀、搬运和沉积的过程。

土壤侵蚀是全球环境的灾难，他不仅影响了人们的生存和社会发展，更限制了全球经济的可持续发展。

三江源地区由于特定的自然环境和脆弱的生态系统，其水土流失问题的研究具有重要意义。

土壤侵蚀敏感性评价是三江源地区生态环境评价的重要部分，它能够为该地区生态保护和建设提供科学依据。

本方案通过对三江源地区土壤侵蚀敏感性的评价来识别容易形成土壤侵蚀的区域并进行分级。

评价主要基于三江源地区自1990 年以来生态环境数据积累，包括用于土壤侵蚀敏感性评价的各项自然指标数据。

在对该地区的生态状况进行全面调查的基础上，制定了较为合理的技术路线。

根据三江源地区土壤侵蚀类型和特点，本次评价将分水蚀区域和风蚀区域分别进行评价，然后进行综合制图。

1、数据准备及预处理土壤水蚀的影响因素有降雨侵蚀力（R）、土壤质地、土壤可蚀性、地形起伏度和植被状况。

其中降雨侵蚀力和植被状况指标随时间发生变化，分别有1990、2004 和2009 年三期数据。

土壤风蚀敏感性的指标主要有土壤质地、土壤可蚀性、地形起伏度、植被状况、风场强度和土壤表层湿度，对各因子分别评价，然后进行综合。

本次评价中植被状况、风场强度和土壤表层湿度三项指标随时间而发生变化，分别为1990、2004和2009年三期的数据。

2、研究方法2.1 地形起伏度利用三江源地区100m 分辨率dem 数据，采用ArcMap 中的空间分析(SpatialAnalyst) 模块中的邻域分析(Neighborhood Statistic)工具，以n×n像元的圆形为模板算子，对整个研究区进行移动计算, 先计算出n×n像元内的格网最大值maximum，然后计算出其领域最小值minimum，再利用模块中的栅格计算工具(Raster Calculator) 计算最大值与最小值高程差,就得到了该n×n窗口的地势起伏度结果值。

基于GIS和RUSLE的黄土高原小流域土壤侵蚀评估

收稿日期：２００８－０６．０９修订日期：２００９－０７．０３基金项目：“十一五”国家科技支撑项目（２００６ＢＡＤ０３Ａ０３）：国际泥沙研究中心生态建设综合效益评价课题作者简介：秦伟（１９８２一），男，陕两汉中人，博士，主要研究方向：水土保持及林业生态工程。北京中国水利水电科学研究院泥沙研究所，１０００４４。Ｅｍａｉｌ：ｑｉｎｗｅｉ＿ｏｆｆｉｃｅ＠ｓｉｎａ．ｃｏｒｎ ※通信作者：朱清科（１９５６－），男，宁夏人，博士。教授。主要研究方向：水土保持和林业生态工程。北京北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室，１０００８３。Ｅｍａｉｌ：ｘｍｇｍｂ＠ｂｊｆｕ．ｅｄｕ．∞
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【ｌｏ】。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RUSLE乌裕尔河流域土壤侵蚀定量评价

基于GIS和RUSLE乌裕尔河流域土壤侵蚀定量评价鄂立思;孙丽;李苗;李莹【摘要】基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS技术,以位于东北黑土耕作区的乌裕尔河流域为研究区,以遥感影像为数据源,结合自然地理环境特征,提取土壤侵蚀模型的各种因子,估算土壤侵蚀模数.根据SL190-96的分级标准,对土壤侵蚀强度进行了分级,获得乌裕尔河流域土壤侵蚀现状图,并对不同土地利用类型的土壤侵蚀状况进行了统计,结果表明:乌裕尔河流域土壤侵蚀以轻度侵蚀为主,共有8116.16 km2,占65.05％,其中轻Ⅰ型面积为4068.62 km2,占32.6％,中度侵蚀面积为1394.82 km2,占11.2％;轻度侵蚀集中连片分布,而中度以上侵蚀主要集中在坡度较大区域.土地利用类型中以旱田侵蚀最突出,主要表现为大面积的轻度侵蚀强度;但未利用地侵蚀最严重,主要体现在中度以上侵蚀;林地、草地和居民地以微度侵蚀和轻度侵蚀为主;0～3°、3～8°以下以轻度侵蚀为主,强度侵蚀和极强侵蚀,在坡度为8 ～15°时达到最大侵蚀面积.【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》【年(卷),期】2015(031)002【总页数】5页(P154-158)【关键词】RUSLE;GIS;乌裕尔河流域;土壤侵蚀【作者】鄂立思;孙丽;李苗;李莹【作者单位】哈尔滨师范大学;黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室;;【正文语种】中文【中图分类】S157.10 引言土壤侵蚀是指地球表面的土壤及其母质受水力、风力、冻融、重力等外力的作，在各种自然因素和人为因素的影响下发生的各种破坏、分离、搬运和沉积的现象［1］.土壤侵蚀破坏土地资源，造成淤积、干早、洪涝等灾害，引起生态环境恶化，严重地威胁着人类的生存和发展.东北松嫩平原黑土丘陵漫岗区是我国的六大水力侵蚀区之一［3］，由于黑土区独特的土壤地理环境和人类活动的强烈干扰，它已经变成了中国潜在侵蚀危险的地区［4］.近年来，黑土的侵蚀退化问题得到了政府、科学家甚至农民的普遍重视.关于土壤侵蚀的研究大多是基于土壤流失方程，近年来，国内外很多学者将USEL/RUSLE与GIS的结合来估算土壤侵蚀及其空间分布.乌裕尔河流域是黑土丘陵漫岗区典型的农业区，水土流失较严重，运用GIS结合修正通用水土流失方程(RUSLE)，对乌裕尔河流域的土壤侵蚀进行定量评价，分析土壤侵蚀现状以及其与坡度和土地利用的关系，以期为该区生态退耕、发展可持续农业、开展水土保持等政府宏观决策行为提供科学依据.1 研究区概况与数据获取1.1 研究区概况乌裕尔河是嫩江水系的一级支流，发源于黑龙江省北安市小兴安岭西麓山区，干流流经黑龙江省北安、克山、克东、依安、富裕等市县，最终流入扎龙湿地，中上游海拔高度145～410 m，流域面积12475.9 km2.本流域位于松嫩平原西部大陆性季风盛行区，年降水量为496.7 mm，年蒸发量为1110～1780 mm，年内降水分布极为不均匀，主要集中在汛期6～9月份，占全年降水量的80%.地貌波状起伏、丘岗错落，主要土壤为黑土、草甸黑钙土、潜育草甸土、暗棕壤、草甸沼泽土及沼泽土，富含有机质，适合于农业生产.由于土地的过度开垦和其它不合理利用，该流域对水土流失十分敏感［5］.1.2 数据获取该研究采用的数据主要包括2010年Landsat/TM影像，1:10万地形图，经过几何精校正和影像解译，形成土地利用/覆被数据，根据研究目的、研究区状况及数据源的特点，制定了耕地、林地、草地、水域、居民地、沼泽湿地、未利用地7类一级类及16个二级类的土地利用分类体系.30m分辨率的DEM数据，经过图幅拼接和格式处理转换，用以提取坡度坡长因子.降雨量数据使用乌裕尔河流域内及临近县市11个气象观测点的逐月降水数据.土壤数据来自1:100万的中国土壤类型图，结合全国第二次土壤普查及相关研究，获取研究区土壤类型矢量数据.2 研究方法2.1 模型选择通用土壤流失方程(RUSLE)是目前最常用的估算土壤侵蚀的模型方法之一，在世界很多地区得到了广泛的应用［5］.黑龙江省水土保持研究所于1985年－1992年在黑龙江省的克山和宾县进行土壤侵蚀径流小区的试验研究［6］，获得了适合东北黑土区的一些因子算法，并经过径流小区实测检验，验证了因子取值的合理性.因此，本文应用遥感和GIS技术在乌裕尔河流域进行土壤侵蚀量的估算具有良好的研究基础.RUSLE的模型表达式是由6个因子连乘的形式组成:式中:A为年土壤流失量，t/(hm2·a);R为降雨侵蚀力因子;K为土壤可蚀性因子;L和S分别为坡度因子和坡长因子，无量纲;C为植被与经营管理因子，无量纲;P为水土保持措施因子，无量纲.2.2 RUSLE各因子的确定2.2.1 降雨侵蚀力因子R值的估算该文采用FAO建立的通过修订Fournier指数求算R值的方法［7］，该方法既考虑年降水总量，又考虑降水的逐月分布，数据较容易获取，其公式为:式中:i是月份;Pi是月降水量;P是年降水量.然后建立R与该指数的关系为:式中:a、b取决于气候条件.根据研究区流域气候条件与世界其他地区的类似分析，a与b的取值分别4.17和–152.利用乌裕尔河流域内及临近的共11个雨量站近5年的年平均降雨量和各月平均降雨量，根据公式(3)，推算出各站点的降雨侵蚀力，在Arcgis中利用普通克里金插值法进行降雨侵蚀力的插值计算，得到研究区降雨侵蚀力R值空间分布图(所图1所示).图1 乌裕尔河流域降雨侵蚀力因子R值插值图2.2.2 土壤可蚀性因子K值的估算土壤可蚀性因子K值反映出土壤被降雨侵蚀力分离、冲势和搬运的难易程度.根据1∶100万土壤类型分布图，归并出乌裕尔河流域的土壤大类型有黑土、黑钙土、草甸土、暗棕壤和水稻土.高德武［8］等相关研究试验区设在本文研究区内的克山县，因此参考相关K值，近似确定出研究区的土壤类型可蚀性因子K值，取黑土K值为0.2283，黑钙土 K 值为0.2306，草甸土K 值为0.2942，暗棕壤 K 值为 0.2733，水稻土 K 值为0.2721.2.2.3 地形因子(LS)的获取地形地貌特征对土壤侵蚀的影响集中表现在坡长与坡度两方面，一般用坡长(L)与坡度(S)因子估算地形因素对土壤侵蚀的影响.张宪奎［6］等以克山为试验区，推导出全省LS因子的计算公式:式中:λ为坡长(m);θ为坡度(°);m为坡长指数，取值为0.18;n为坡度指数，取值为1.3.在GIS环境中，坡长坡度LS因子的具体实现是以DEM为基础数据进行提取，利用栅格计算器，根据上述公式获得地形因子LS的栅格图.2.2.4 植被与经营管理因子C的获取植被覆盖和经营管理因子C值是表示在其他条件相同情况下，耕作农地上土壤流失量与同等条件下适时翻耕的连续休闲对照地上的土壤流失量之比，其值大小取决于具体的作物覆盖、轮作顺序及管理措施的综合作用等.取值范围在0～1，C值的取值主要与植被覆盖和土地利用类型有关.根据乌裕尔河流域土地利用现状及植被覆盖度的调查结果，参考我国学者张宪奎［6］和蔡崇法［9］求取C值所做工作，获得该次项目中不同土地利用类型的年平均C值见表1.表1 乌裕尔河流域C值土地利用类型 C值土地利用类型 C值水田 0.180 高覆盖度草地 0.040旱地 1.000 中覆盖度草地 0.080有林地 0.005 沼泽、水域、城镇用地 0.000灌木林 0.070 农村村居民用地 0.030其他林地 0.050 裸地、其他未利用地 1.0002.2.5 水土保持措施P值获取它的值是有水土保持措施与没有水土保持措施时土壤流失量的比值，一般在0～1.当地面没有任何措施时P等于1，水土保持措施得当时P等于0，基本没有土壤侵蚀发生.本研究由于没有设小区实验，主要参照美国农业部手册703号和解译出的土地利用现状图及相关的文献［6，9，10］，得出研究区水土保持措施因子P 值，研究区水田多为水平梯田，其P值取0.03，旱地据野外考察居多是坡耕地，其P值取0.352;其他自然植被区和用地类型，P值取1.2.3 土壤侵蚀量的计算在GIS软件支持下，将获取的各个因子图进行连乘栅格运算，得到土壤侵蚀量图.根据SL190－96的分级标准，对研究区进行土壤侵蚀强度分级，结合乌裕尔河流域的实际情况，进一步将轻度侵蚀分为轻Ⅰ 型侵蚀(侵蚀模数(200～800)t/(km2·a))，轻Ⅱ型侵蚀(侵蚀模数(800～1500)t/(km2·a))，轻Ⅲ型侵蚀(侵蚀模数(1500～2500)t/(km2·a)).运用ArcGIS对栅格土壤侵蚀量进行重分类，合并在同一级别的栅格，得到2010年坡面土壤侵蚀强度分级图(如图2所示).图2 乌裕尔河流域土壤侵蚀强度分级图3 结果与分析3.1 乌裕尔河流域土壤侵蚀现状根据2010年土壤侵蚀统计结果(见表2)，乌裕尔河流域土壤侵蚀总面积10387km2，占土地总面积的85.25%.除极强度侵蚀外，从轻度侵蚀到强度侵蚀，侵蚀面积随强度等级的增加而减少，其中轻度侵蚀面积8116.16 km2，占土地总面积的65.05%，中度侵蚀面积为1394.82 km2，占土地总面积的 11.2%，强度侵蚀面积为495.2 km2，占土地总面积的 3.96%，极强度侵蚀面积为291.85 km2，占土地总面积的2.34%.乌裕尔河流域以轻度侵蚀为主，其面积占侵蚀总面积的78.14%，进一步分析可以看出，轻Ⅰ型侵蚀占乌裕尔河流域总面积的32.61%，占全区土壤侵蚀总面积的39.17%，占轻度侵蚀面积的50.13%;轻Ⅱ型侵蚀占乌裕尔河流域总面积的19.57%，占全区土壤侵蚀总面积的23.51%，占轻度侵蚀面积的30.09%，说明整个乌裕尔河流域以轻Ⅰ型侵蚀和轻Ⅱ型侵蚀为主.3.2 土壤侵蚀与土地利用的关系从表3可以看出，乌裕尔河流域土壤侵蚀主要集中在旱田，面积为10444.51km2，占轻度土壤侵蚀面积的97.2%，草地及其他土地利用类型所占比例为2.8%，水田所发生的轻度侵蚀极少，只有0.26 km2.中度侵蚀也以旱田为主，其次为未利用地.强度与极强度侵蚀也是以旱田为主，但土壤侵蚀面积明显减少，未利用地中中度以上土壤侵蚀的面积是除旱地以外最大的.林地、草地和居民地以轻度侵蚀为主.表2乌裕尔河流域2010年土壤侵蚀面积统计结果注:未利用地包括盐碱地、滩地和裸土地侵蚀强度侵蚀模数t/(km2·a) 面积/km2 占土地总面积比/%微度侵蚀＜200 2088.91 16.75轻度侵蚀轻Ⅰ 200 ～800 4068.62 32.61轻Ⅱ 800 ～ 1500 2442.09 19.57轻Ⅲ 1500 ～ 2500 1605.45 12.87中度侵蚀 2500 ～ 5000 1394.82 11.18强度侵蚀 5000 ～ 8000 495.85 3.97极强度侵蚀 8000 ～ 15000 291.85 2.34剧烈侵蚀＞ 15000 88.94 0.71表3 乌裕尔河流域不同土地利用类型土壤侵蚀状况统计 km2土地利用类型微度侵蚀轻度侵蚀中度侵蚀强度侵蚀极强度侵蚀剧烈侵蚀旱田291.48 7894.34 1387.64 492.76 290.04 88.24水田 182.45 0.26 0.00 0.00 0.00 0.00林地853.63 28.25 0.08 0.01 0.01 0.00草地 445.28 124.83 0.47 0.07 0.02 0.00居民地 316.06 41.52 0.05 0.00 0.00 0.00未利用地0.00 6.96 6.58 2.36 1.78 0.69 3.3 土壤侵蚀的坡度分异特征基于DEM提取研究区坡度数据，并按照0～3°、3 ～8°、8 ～15°、15 ～30°和＞30°对坡度进行重分类，与研究区土壤侵蚀图进行叠加分析，求得乌裕尔河流域不同坡度下不同土壤侵蚀强度的侵蚀面积.从图3可以看出，乌裕尔河流域轻度侵蚀在0～3°坡度时的侵蚀面积为4824.71 km2，在3－8°坡度时侵蚀面积为3256.81 km2，在0－15°坡度范围内，轻度侵蚀面积呈现逐渐减小趋势;中度侵蚀在3～8°坡度时的侵蚀面积为1071.47km2，达到中度侵蚀最大面积，在8 ～15°坡度范围内侵蚀面积呈现逐渐减小趋势;轻度侵蚀和中度侵蚀在坡度达到15°时侵蚀面积趋近于0.强度侵蚀和极强侵蚀，在坡度为8～15°时达到最大侵蚀面积，分别为485.18 km2和205.87 km2.由此可以得出乌裕尔河流域坡度大于8°的土地利用类型是产生强度侵蚀的源区.因此，当坡度大于8°时，应该尽量减少坡耕地数量，发展林业.而对于坡度低于8°的地区，虽然侵蚀强度为轻度，但是侵蚀面积却很大，对于旱地应实行等高耕作等措施.图3 乌裕尔河流域不同坡度级土壤侵蚀面积4 结束语该文基于GIS平台，结合RUSLE模型，通过合理的选取模型中土壤侵蚀因子的计算方法，评估了乌裕尔河流域的土壤侵蚀状况，为该区域的土壤侵蚀治理提供一定的依据.(1)从侵蚀状况来看，乌裕尔河流域土壤侵蚀面积10387 km2，占土地总面积的85.25%.说明研究区内大部分地区都受到不同程度的土壤侵蚀，但以轻度侵蚀为主，轻度侵蚀面积8116.16 km2，占土地总面积的65.05%，中度侵蚀面积为1394.82 km2，占土地总面积的11.2%，强度侵蚀以上占研究区总面积的6.3%，面积较小.(2)从土壤侵蚀强度的空间分布来看，全区均有土壤侵蚀发生，且轻度侵蚀集中连片分布，而中度以上侵蚀主要集中在坡度较大区域.(3)从土地利用类型与土壤侵蚀强度的关系来看，旱地所发生的土壤侵蚀最为严重，面积最大，林地和草地主要以轻度侵蚀为主，未利用地侵蚀程度主要集中于中度侵蚀以上.(4)从土壤侵蚀的坡度分异特征来看，在0～15°坡度范围内，轻度侵蚀面积最大，随坡度增大呈现逐渐减小趋势;中度侵蚀在3～8°坡度时的侵蚀面积为1071.47km2，达到中度侵蚀最大面积;强度侵蚀和极强侵蚀，在坡度为8～15°时达到最大侵蚀面积，分别为485.18 km2和205.87 km2.参考文献［1］刘宝元，谢云，张科利.土壤侵蚀预报模型［M］.北京:中国科学技术出版社，2001:1－5.［2］张树文，王文娟，李颖，等.近50年来三江平原土壤侵蚀动态分析［J］.资源科学，2008，30(6):843–849.［3］唐克丽，等.中国水土保持北京:科学出版社，2004.［4］范昊明，蔡强国，王红闪.中国黑土区土壤侵蚀环境［J］.水土保持学报，2004，18(2):66–70.［5］魏建兵，肖笃宁，李秀珍，等.东北黑土区小流域农业景观结构与土壤侵蚀的关系生态学报［J］.生态学报，2006，26(8):2608－2614.［6］张宪奎，许靖华，卢秀芹，等.黑龙江省土壤流失方程的研究［J］.水土保持通报，1992，12(4):1－10.［7］Amoldus H M J.An approximation of the rainfall factor in the universal soil loss erosion［M］.De Boodt M，Gabriels D(eds).Assessmentof Erosion［M］.John Wiley and Sons，Chichester，1980:127–132.［8］高德武.黑龙江省土壤流失方程中土壤可蚀性因子(K)的研究.国土与自然资源研究，1993，3，40－43.［9］蔡崇法，丁树文，史志华，等.应用USLE和地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究［J］.水土保持学报，2000，14(2):19–24.［10］游松财，李文卿.GIS 支持下的土壤侵蚀量估算—以江西省泰和县灌溪乡为例［J］.自然资源学报，1999，14(1):62–68.。

基于GIS的土壤侵蚀性遥感监测与评价

ＡＲｘｘｘｘｘ＝ＫＬＳＣ Nhomakorabea （）１
的物理模型需要大量的参数，而有些参数又难以获取，因此在实际应用中还存在诸多困难，尚难以取代经验统计模型在土壤侵蚀定量调查中的主导地位。本文基于ＵＬ模型，ＳＥ运用ＥＶ的图像综合处理能力来对试验区ＮＩ的土壤侵蚀性做出评价。研究的基本流程图如图ｌ。．２植被因子的提取．植被因子是土壤侵蚀强度分级中重要的一个因子，植被因子一般用植被覆盖度来集中体现。植被覆盖度是指植被的垂直投影面积与地块总面积之比，它是植被冠层形状、植被空间分布、叶子倾角及重叠所形成的参量。传统的植被覆盖度测量方法主要是目估法、采样法、仪器法等，但由于目估法主观性太强，采样法野外操作不方面，仪器法成本较高难以在大范围内快速提取植被覆盖度。因而，遥感成为了估算植被覆盖度的主要技术手段。植被因子提取方法
研究中存在的问题及改进基于遥感和gis技术采用卫星影像通过人机交互目视解译获取土地利用信息应用数字高程模型dem生成坡度图遥感影像中提取植被指数ndvi利用像元二分模型得到植被覆盖度依据水力侵蚀标准将土地利用坡度和植被覆盖度等进行编码后做空间叠加分析得到土壤侵蚀强度分级数据
科技信息．
高校理科研究
基于ＧＩＳ昀土壤侵蚀胜置感监潮与评价
辽宁师范大学城市与环境学院王祥黄凤荣苏岫
［摘要１于ＧＳ的遥感定量监测方法是近年来新出现的土壤侵蚀性调查方法，基Ｉ其核心部分在５－壤侵蚀定量评价模型及各参数－－＋的算式算法。本文介绍了几种主要的土壤侵蚀性定量评价模型的构成，着重介绍模型因子中植被因子的提取方法，出了目指前研究的不足并提出了一些改进的建议。［关键词】Ｓ土壤侵蚀遥感监测ＧＩ土壤侵蚀是一个复杂的人文和地理过程，利用常规地面调查的方法，人为因素的影响很大，且费时费力。遥感技术具有信息丰富，实时性强和动态监测等优势，疑是最快速有效的先进监测手段之一旧。因无此，利用遥感和ＧＳＩ技术对我国土壤侵蚀性状况进行调查是近来水土保持研究的热点。１土壤侵蚀模型．土壤侵蚀受到诸如降水、下垫面岩性、地形坡度、土地覆盖类型及管理方式等多种因素的影响。作为定量调查方法的核心，侵蚀量评价模型经历了单因子方程式到多因子侵蚀模型的发展，使得每个对土壤侵蚀发生作用的因子都能较好地被描述。根据建模方法，这些土壤侵蚀定量模型基本上可以分为两类：经验统计模型和物理模型。以下分别介绍这两类模型。１１验统计模型．经经验统计模型是根据标准小区试验结果，确定土壤侵蚀的控制因素并拟合出能最大概率重现观测数据的函数对应关系式。该方法基本不考虑土壤侵蚀过程的内部机制，因此又被称为黑箱模型。这类模型主要有ｕＬ日ＲｓＥ、兆宏模型嘲和我国的黄土高原模型嘴ｓＥ、ｕＬｈ。ＵＬＳＥ系列模型是为显示长期年平均侵蚀速率而设计的，主要包括ＵＬ（ＳＥ通用土壤流失方程）ＲｓＥ修正的通用土壤流失方程）卜、ｕＬ（和兆宏模型。他们均采用相同的模型结构，更确切地讲，两者是在ＵＬ后ＳＥ模型的基础上发展起来的。ＵＬＳＥ系列模型的数学表达式为：

基于GIS和RUSLE的土壤侵蚀量计算_以贵州省猫跳河流域为例

第28卷第4期2006年7月北京林业大学学报JO URN AL OF BEIJING FO RES TRY UN IV ERSITYVol.28,N o.4Jul.,2006收稿日期:200522082216http:P P 基金项目:国土资源部土地利用重点实验室开放基金项目(062208)、国家自然科学基金重点项目(40335046)、高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040001038).第一作者:许月卿,副教授.主要研究方向:土地利用P 覆被变化及土地资源可持续利用.电话:0102262732936 Em ail:xm oonq@si 地址:100094北京市海淀区中国农业大学资源与环境学院土地资源与管理系.基于GIS 和RUSLE 的土壤侵蚀量计算)))以贵州省猫跳河流域为例许月卿1,2邵晓梅1(1中国土地勘测规划院,国土资源部土地利用重点实验室2中国农业大学资源与环境学院土地资源与管理系)摘要:为了解西南喀斯特山区土壤侵蚀空间分布特征,该文以贵州省猫跳河流域为研究区,在G IS 技术支撑下,应用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)估算了研究区2002年现实土壤侵蚀量和潜在土壤侵蚀量,得到了研究区现实土壤侵蚀量和潜在土壤侵蚀量的空间分布特征,计算了各种土地利用类型的土壤保持能力,并对研究区土壤侵蚀防治措施进行了探讨.结果表明,研究区年均现实土壤侵蚀模数为28170t P (hm 2#a),年均土壤流失量875165@104t P a,年均土壤保持量25095173@104t P a.旱地的土壤保持能力最小,研究区进行水土流失防治除对25b 以上的旱地实行退耕还林、裸岩荒地植树造林外,还应加强对6b ~25b 的旱地进行治理如坡改梯等.关键词:G IS,RUS LE,土壤侵蚀,现实土壤侵蚀量,潜在土壤侵蚀量中图分类号:S71417 文献标识码:A 文章编号:1000221522(2006)042200672205X U Yue 2qing 1,2;S HAO Xiao 2mei 1.Estimation of soil erosion supported by GIS and RUSLE :A case study of Maotiaohe Watershed ,Guizhou Pr ovince .Journal o f Beijing Forestry U nive rsity (2006)28(4)672271[Ch,17ref.]1Key Laboratory of L and Use,M inistry of Land and Resources,China L and Surveying and Planning Institute,Beijing,100035,P.R.China;2Department of Land Resources and Manage ment,College of Resources and Environment,China Agricultural University,Beijing,100094,P.R.China.Soil erosion in karst mountainous areas of southwest China is one of the determining f actors f or land degradation and productivity reduction.To explain the spatial charac teristics of soil erosion in karst mountainous areas in southw est China,the authors used the Maotiaohe Watershed in G uizhou Province as study area.Geographic Information System(GIS)technology and the Revised Universal Soil Loss Equa tion (RUSLE)w ere applied to estimate the potential and actual amount of soil erosion in M aotiaohe Watershed of Guizhou Province,present the spatial distribution characteristics of soil erosion in the w atershed,calculate the soil conservation capacity by land use and then discuss the soil and water c onservation counter measures.Resultsshow ed that the soil erosion modulus and the actual amount of soil erosion were 28170t P (hm 2#a)and 875165@104t P a,respectively,and the annual soil conservation a mount was 25095173@104t P a.Among land use types,the soil conservation capacity of dry land is the smallest.Apart from the option of returning all the farmland with a slope grade above 25b to woodland or grassland and aff orestation in bare mountains,it isimperative to enforce proper management of farmlands with a slope grade of 6b 2225b ,such as terracing,in order to decrease soil loss.Key words GIS,Revised Universal Soil L oss Equation (RUSL E ),soil erosion,actual amount of soilerosion,potential amount of soil erosion土壤侵蚀不仅破坏土地资源,引起土地生产力下降,而且造成沟渠塘库的淤积,加剧洪涝、干旱等灾害的发生,严重威胁着人类的生存和发展,成为各国普遍关注的热点问题之一.我国在土壤侵蚀定量预报方面已进行了大量研究[1223],但对西南喀斯特山区土壤侵蚀预报研究尚未进行系统性的报道.西南喀斯特山区山高坡陡、土层疏松浅薄、陡坡旱地广泛分布,在多暴雨条件下,水土流失十分严重,土壤侵蚀成为当地土地退化的主要方式.长期以来由于对喀斯特山区的环境问题重视程度不够,土壤侵蚀的研究基础薄弱,而且区域环境条件复杂,土壤侵蚀模数的监测工作在很多地区都是空白.因此,定量估算西南喀斯特山区土壤侵蚀量,对确定重点水土保护区域,确认引起水土流失的关键因子,制定相应的防治措施具有重要意义.本文以贵州省猫跳河流域为例,在GIS技术支持下,选用修正的通用土壤流失方程(RUS LE)估算流域年平均土壤侵蚀量和潜在土壤侵蚀量,分析土壤侵蚀的空间分布特征,探讨土壤侵蚀防治措施,为水土流失防治提供科学依据.1研究区概况猫跳河流域位于贵州省中部,介于东经106b00c ~106b53c、北纬26b00c~26b52c,属长江水系,是乌江的一条主要支流,全长约180km,流域面积3195km2.猫跳河流域位于西部高原向东部平原的过渡地带,其基本流向为西南)东北向.流域内地貌类型繁多,山地、丘陵、谷地、坝子、湖泊均有分布.猫跳河流域属于亚热带季风湿润气候,年平均气温1318e,年均降雨量1300mm.气候温和,冬无严寒,夏无酷暑,季风交替明显.流域主要土壤类型有黄壤、水稻土、石灰土、紫色土、山地黄棕壤、沼泽土等土类,其中以黄壤分布面积最大,其次是水稻土和石灰土.2土壤侵蚀量计算方法211模型选择与数据处理本文选用修正的通用土壤流失方程(RUSL E)[4]预测猫跳河流域年均土壤流失量,其基本形式为:A=R#K#LS#C#P(1)式中,A为土壤侵蚀量(t P(hm2#a)),R为降雨侵蚀力因子(M J#mm P(hm2#h#a)),K为土壤可侵蚀性因子(t#hm2#h P(M J#mm#hm2)),L S为坡长、坡度因子(无量纲),C为覆盖与管理因子(无量纲),P为水土保持措施因子(无量纲).应用GIS和RUSL E模型预测土壤侵蚀的关键是各指标值的确定和各因子图的生成,本文土壤侵蚀量计算流程见图1.针对RUS LE模型的5个因子,收集到研究区土壤图、地形图、气象站降雨数据及土壤普查、森林资源调查等相关资料.土地利用现状图通过2002年8月31日的T M影像解译得到.在Arc P Inf o、Arcview等软件支持下,获取相关数据.具体操作步骤如下:1)数字类型图层的获取.在Arcvie w312和Arc P Inf o811软件支持下,对研究区1B50000地形图的等高线进行跟踪数字化,生成数字高程模型,进而获取研究区数字坡度图.同样在GIS软件支持下对土壤类型图等图件进行数字化,建立研究区数字化土壤类型图,为土壤侵蚀定量计算提供基础数据.2)图形数据库和属性数据库的匹配.结合实地考察和研究区土壤普查、森林资源调查及土地利用等资料,建立土壤属性、森林资源属性及土地利用属性数据库.根据图形数据库和属性数据库的统一编码,实现属性数据和空间数据的相匹配.图1土壤侵蚀量计算流程图FIGURE1Flow chart of soil eros ion calc ulati on212R USLE各因子值的确定和因子图层的生成21211R值的估算降雨侵蚀力因子R是一项评价降雨引起的土壤分离和搬运的动力指标,反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力.通过对各种算法性能比较以及气候资料状况,选择基于日降雨的月降雨侵蚀力计算模型[5227],计算研究区的降雨侵蚀力R.E j=A[1+G cos(2P fj+X)]6Nd=1R B d,R d>R0(2)式中,E j为月降雨侵蚀力(M J#mm P(hm2#h));R d是日降雨量;R0是产生侵蚀的日降雨强度阈值,一般取值为1217mm;N是某月中日降雨量超过R0的天数;f为频率,f=1P12;j为月份;X=5P P6;A、B、G为模型参数,在年降雨量大于1050mm的地方,A、B 的关系如式(3),在年降雨量500~1050mm的地方,A、B关系为式(4),G和年均降雨量的关系为式(5):lg A=2111-1157B(3)68北京林业大学学报第28卷A=013951+010983126S P P(4)G=0158+0125P P1000(5)式中,B取值范围在112~118之间,S为下半年降雨量,P为年均降雨量.利用研究区修文、清镇、贵阳、平坝、安顺气象站1980)2003年逐日降水资料,根据以往研究结果并结合研究区实际情况[7],本文取B=115.利用式(2)、(3)、(5)计算研究区各气象台站逐月降雨侵蚀力,经汇总后得到各气象台站的多年平均降雨侵蚀力R.采用Kriging内插方法进行空间内插,得到研究区降雨侵蚀力的空间分布图.21212K值估算土壤可蚀性因子K值是指标准小区在单位降雨侵蚀指标下的土壤侵蚀量.K值反映土壤被降雨侵蚀力分离、冲蚀和搬运的难易程度.本文采用RUSL E推荐的在缺少资料时采用土壤颗粒的几何平均直径计算K值的方法[8]:K=71594(010034+010405exp(-1P2((log D g+11659)P017101)2))(6)D g=-exp01016f i ln m i(7)式中,D g为土壤颗粒的几何平均直径,m i为第i级粒级下组分限值的平均值,f i为第i级粒级组分的重量百分比.根据研究区第2次土壤普查资料,得到各类土壤的机械组成、有机质含量等,根据式(6)计算出研究区各类土壤的可蚀性K值.根据数字化的土壤类型图层,将K值赋予相应的土壤类型,研究区土壤可蚀性K值平均为010388.21213LS值的估算L S因子反映地形地貌特征对土壤侵蚀的影响.L S 表示在其他条件相同的情况下,某一给定坡度和坡长的坡面上,土壤流失量与标准径流小区典型坡面土壤流失量的比值,是侵蚀动力的加速因子.本文采用Wischmeie r提出的L S因子计算方法[9],利用流域25m @25m的D E M数据,在G IS中的ARC模块下运行编好的程序,得到各像元L S因子值和L S图层.L S=(K P7216)m(65141sin2B+4156sin B+01065)(8)式中,K为坡长;B为坡度;m为随坡度变化的变量,当坡度\2186b时,m=015,坡度为1172b~2186b时, m=014,坡度为0157b~1172b时,m=013,坡度< 0157b时,m=012.21214C值估算作物管理因子C是在相同的土壤、坡度和降雨条件下,某一特定作物或植被情况时的土壤流失量与耕种过后连续休闲地的土壤流失量的比值.植被覆盖和经营管理C因子为侵蚀动力的抑制因子,其值小于或等于1.根据研究区土地利用及农田经营情况实际调查并结合前人研究结果确定研究区C 值[102214](表1).没有土壤侵蚀的地区C赋值为0;1值被赋予最易受到侵蚀的区域.利用土地利用图层,将C因子值赋予相应的土地利用类型,得到研究区C因子图层.21215P值估算水土保持措施因子P是采取水保措施后,土壤流失量与顺坡种植时的土壤流失量的比值.本文参考以往研究结果并结合当地土地利用及农事活动情况确定P值[102214](表2),并将P因子值赋予相应的土地利用类型,得到研究区P因子图层.0值代表无侵蚀地区;1值表示未采取任何水保措施的地区.对于研究区而言,水田基本上已梯田化,但旱地仍有相当一部分未采取任何措施.裸岩虽然对土壤侵蚀的敏感程度很高,但因为它基本无土壤层可被侵蚀,所以被赋值为0.213现实土壤侵蚀量将上述各因子图层均转化为统一坐标系下像元大小为25m@25m的栅格图,在Arc P Inf o软件支持下将各因子图层相乘,得到研究区土壤侵蚀空间分布图.根据水利部颁布的5水土保持技术规范6 S D2382287侵蚀强度标准确定土壤侵蚀分级指标,并生成研究区土壤侵蚀强度等级图.表1不同土地利用类型C因子值T ABLE1C values of different land use ty pes土地利用类型水田旱地林地疏林地其他林地(果园、茶园)灌草地水域城镇居民点建设用地裸岩C值011012201006010101040104000表2不同土地利用类型P因子值T ABLE2P values of different land use ty pes土地利用类型水田旱地林地疏林地其他林地(果园、茶园)灌草地水域城镇居民点建设用地裸岩P值010101411017100069第4期许月卿等:基于GIS和RUS LE的土壤侵蚀量计算)))以贵州省猫跳河流域为例214潜在土壤侵蚀量潜在土壤侵蚀量指在没有任何植被覆盖和水土保持措施条件下的年均土壤流失量,即C=1、P= 1,则RUSL E形式变为:A=R#K#L S(9)在地理信息系统支持下,将上述各因子图层相乘,得到研究区潜在土壤侵蚀量空间分布图.3结果分析与讨论311现实土壤侵蚀量流域现实土壤侵蚀量为875165@104t P a,平均土壤侵蚀模数为28170t P(hm2#a),属于中度侵蚀(表3).土壤侵蚀较严重的地区主要分布在流域下游沿猫跳河两岸、修文和清镇市交界处,局部地区平均土壤侵蚀模数达200t P(hm2#a)以上;轻度和微度侵蚀主要分布在流域上游的高原.计算结果和以往土壤侵蚀调查估计的结果比较吻合[152217],这说明运用GIS技术,采用RUSL E模型研究大区域土壤侵蚀是一种可行的方法与技术途径.312潜在土壤侵蚀量流域潜在土壤侵蚀量达25971138@104t P a,平均潜在土壤侵蚀模数为94913t P(hm2#a)(表3).流域下游地区地表切割较深,地面破碎,潜在土壤侵蚀量较大.潜在土壤侵蚀量对于侵蚀高危险区的认识和制定侵蚀防治措施均有重要意义.通过潜在土壤侵蚀量和现实土壤侵蚀量的对比反映了在当前土地利用条件下,植被覆盖在多大程度上影响了水土流失,也可反映所应用的侵蚀控制措施是否有效.313土壤保持量潜在土壤侵蚀量和现实土壤侵蚀量的差值就是因植被覆盖和实施土地管理措施而减少的土壤侵蚀量,即土壤保持量.流域年均土壤保持量25095173 @104t P a,其中有林地、疏林地和灌草地的年均土壤保持量最大,均在1000t P(hm2#a)以上(表3).若用平均潜在土壤侵蚀量与平均现实土壤侵蚀量比值表示土地利用类型防止土壤侵蚀的能力,则水田保持土壤能力最强,其潜在土壤侵蚀量与现实土壤侵蚀量的比值达1111131,其次是有林地、疏林地,其比值是181131和104105.旱地保持土壤能力最小,其比值仅为12160,流域平均土壤保持能力为33170.表3各地类土壤侵蚀量和土壤保持能力TA BLE3Soil erosion amo unt and soil conservation capacity of varied land use types地类土壤侵蚀总量P(104t#a-1)单位面积土壤侵蚀量P(t#hm-2#a-1)土壤保持量潜在侵蚀现实侵蚀潜在侵蚀现实侵蚀侵蚀总量P(104t#a-1)单位面积侵蚀量P(t#hm-2#a-1)土壤保持能力水田28751932159539134015128731345381831111131旱地644119051113577214966156593015570519312160有林地5925181321681468196910658931131459190181131疏林地3137170301161492141514731071541476193104105其他林地721591197728101211227016270617936191灌草地75171452961901051127451137220155100611425132流域合计2597113887516525095173流域平均9491302817092016033170水田因为分布地势平坦,平均现实土壤侵蚀量非常小,所以其比值很大.林地因为有浓密的冠层消减暴雨势能,缓冲暴雨对土壤的击打,且森林枯枝落叶层是减少土壤侵蚀的天然屏障,所以林地的土壤保持能力强.旱地由于多分布在山坡上,有部分耕地分布在坡度大于25b的陡坡上,且相当一部分旱地未采取水保措施顺坡耕种,所以旱地平均现实土壤侵蚀量大,土壤保持能力最差.314土壤侵蚀防治措施由上述分析可知,水田和林地土壤保持能力最大,旱地土壤保持能力最小.由于地形地貌条件影响,研究区发展水田规模受到限制,目前流域内旱地相当一部分未采取水保措施且分布在陡坡,因此流域控制土壤侵蚀的有效措施是在裸岩山地和陡坡旱地植树造林,大于25b的陡坡旱地退耕还林还草,扩大林地面积,缩小陡坡耕地面积.如果把土壤侵蚀在中度以上的区域称为侵蚀危险区,则目前流域侵蚀危险区面积占流域面积的39134%.假设流域所有大于25b的陡坡耕地全部还林还草,荒草地被全部森林化并且成熟后的情况下,对研究区土壤流失量进行模拟.模拟结果表明,流域平均土壤侵蚀模数降为1718t P(hm2#a),年均土壤流失量为55213@104t P a,比目前减少3619%,但仍有2115%的区域处于侵蚀危险区.其土壤流失量的84168%来自坡度小于25b的旱地,其中6b~15b的旱地土壤侵蚀量占总侵蚀量的37161%,15b~25b的坡耕地土壤侵蚀量占总侵蚀量的30129%,二者合计67190%(表4).可见,6b~25b坡耕地是土壤侵蚀发生的主要区域,对土壤侵蚀量贡献率最大.这说明研究区内即使所有大于25b坡耕地全部退耕还林,荒坡70北京林业大学学报第28卷全部绿化,也不能完全解决该地区严重的水土流失问题,对6b~25b的旱地采取坡改梯、保土耕作等治理措施已成为当务之急.表4大于25b坡耕地全部还林还草、荒地森林化后的土壤侵蚀TAB LE4Soil loss under the condition of returning all farmland with a slo pe grade above25b to wo odland or grasslandand afforestatio n o f barren land地类栅格个数P个面积比例P%侵蚀量P(t#a-1)侵蚀量比例P%水田74167325113262481510152<6b旱地43612014178851694158161786b~15b旱地4719621519919089011253716115b~25b旱地2401958115153731517630129林地10609213519575069915514179参考文献[1]张佳华,姚凤梅.江西兴国土壤侵蚀动态的研究[J].北京林业大学学报,2004,26(1):532256.ZHANG J H,YAO F M.S oil erosion in Xi ngguo County of J iangxi Province[J].J ournal o f Bei jing Fo res try U nive rs ity,2004,26(1):532256.[2]陈奇伯,齐实,孙立达.宁南黄土丘陵区坡耕地土壤侵蚀对土地生产力影响的研究[J].北京林业大学学报,2001,23(1):342237.C HEN Q B,QI S,SUN L D.Impac t of s oil erosion productivi ty ofsloping field in hilly2gully regi on 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基于GIS武汉市土壤侵蚀量的计算

基于GIS武汉市土壤侵蚀量的计算作者：张东升王宝伋来源：《农业与技术》2013年第06期摘要：文章在GIS基础上，根据武汉市降雨、地形、土壤等基础数据，运用和RUSLE模型计算研究区土壤侵蚀量，分析其土壤侵蚀分布特征，得到其水土流失情况。

关键词：GIS；水土流失；RUSLE；武汉市中图分类号：S157 文献标识码：A1 研究区概况研究区地处华夏腹地、江汉平原东部，总面积为8494.41km2，地形为北高南低，以丘陵和平原相间的波状起伏地形为主，地理位置在东经113°41′～115°05′，北纬29°58′～31°22′之间。

东西最大横距134km，南北最大纵距155km。

研究区属北亚热带季风性气候，四季分明；年平均气温16.3℃，极端最高气温41.3℃，极端最低气温-18.1℃；年无霜期一般为211～272d，年日照总时数1810～2100h，年平均风速1.2m/s，年降水量1150～1450mm；研究地区水系发达，河网密度为0.256km/km2，湖泊水域面积779.56km2，占全市水域面积的36.8%；土壤为棕红色粘土。

2 计算方法根据研究区地形地貌、以及气象等资本资料，本研究采用通用水土流失预测模型。

其表达式如下[1-2]：A=f·R·K·LS· CP式中 A——土壤年流失量；f——使A代表我国单位量纲t/km2·a的综合转换常数，单位的综合转换常数等于224.2；R——降雨侵蚀力因子；K——土壤可侵蚀性因子；LS——坡长坡度因子的乘积；CP——植被与经营管理因子、水土保持因子的乘积；LS、CP为无量量纲单位。

3 结果与讨论3.1 水土流失总体现状分布根据ArcGIS得到的土壤侵蚀量图确定研究区水土流失总面积为1528.19km2，参照水利部颁发的《土壤侵蚀分类分级标准》（2007）、水土保持防治类型分区确定研究区的平均土壤侵蚀模数为2075t/km2·a，（水利部颁布的西南图示山区土壤允许侵蚀模数500t/km2·a，）计算得到年土壤流失量为317.16×104t，属于轻度侵蚀级别。

基于USLE和GIS的阳宗海流域土壤侵蚀量预测研究

摘
玲昆明６０９）５０１
昆明６０２；２５２８．云南大学湖泊研究中心，云南
要：借助ＧＳ技术，运用ＵＬＩＳＥ预测模型，以云南省九大高原湖泊之一—— 阳宗海为研究对象，
对该流域的土壤侵蚀量进行了估算。运用遥感和数学统计对ＵＬＳＥ中的参数进行了选定，并通过合理的
体北高南低，山系总体呈南北走向，地形地貌复杂；流域处于红壤带内，嵌有黄棕壤、乃至棕壤；流域最高海拔２３ｍ，最低为阳宗海水面１７ｍ，７０７０相对高差９９５ｍ，流域总面积约１２ｍ；属低５．４９ｋ纬亚热带高原型湿润季风气候，受印度洋孟加拉湾
维普资讯
环境科学导刊第２６卷第４期
收稿日期：２００７一ｏｏ４一６作者简介；赵世民（９７一）１７，男，硕士，助理工程师。
气温为一． ℃ ；干湿季节分明，雨季多为单日连０２续性暴雨，年平均降雨量为９２２ｍ，平均相对１．ｒａ
一
１一
维普资讯
环境科学导刊２０，２（） — ０７６４：１４
Ｃ５ — ２５ＸＳＮ６３９５Ｎ３１０／Ｉ１７ — ６５Ｓ
基于ＵＬＳＥ和ＧＳ的阳宗海Ｉ流域土壤侵蚀量预测研究
赵世民。杨常亮。徐（．昆明市环境监测中心，云南１
污染研究已越来越成为世界各国和地区研究的重点ｃ２。ｉ］，

基于GIS和USLE的朱溪河小流域土壤侵蚀经济损失评估

ｅｃＴｈｅｕｔｈｗｈｔｔｅｓｉｒｓｏｍｏｎｓｔ９３９ｎｔｅｓｕｉｄｗａｅｓｅａｄｔｅｓｉｅｏｉｎｔ．ｅｒｓｌｓｓｏｔａｈｏｌｅｏｉｎａｕｔｏ４２８．６ｔｉｈｔｄｅｔｒｈｄ，ｎｈｏｌｒｓｏ
ＡｂｔａｔＢｓｄｏＰＴｒｍｏｅｓｎｉｇｄｔｆＺｕｉｓｌｗａｅｓｅｎ２０ｓｒｃ：ａｅｎＳＯｅｔｅｓａａｏｈｘｍａｌｔｒｈｄｉ０７，ｔｅｗａｅｓｅｏｌｒ — ｎｈｔｒｈｄｓｉｅｏ
基于ＧＩＳ和ＵＳＥ的朱溪河小流域Ｌ土壤侵蚀经济损失评估
林惠花，国胜，武朱鹤健，文远戴
（福建师范大学地理科学学院，福建福州３００５０７）
摘要：以朱溪河小流域２００７年遥感数据为基础，ＧＳ技术支持下，在Ｉ利用ＵＬＳＥ模型计算该流域土壤侵蚀量，并运用环境经济学理论，计算流域土壤侵蚀造成的养分损失（ＰＫ、Ｎ、、有机质含量）水分损失、、土地损失、泥沙滞留损失及泥沙淤积损失等５种经济损失总值。结果显示：０７年朱溪河小流域土壤侵蚀总量为４９．６ｔ２０２８３９，土壤侵蚀模数达９４０７ｔ（ｍａ，５．４ｋ・）土壤侵蚀的经济损失总值达９７５７万元。土壤侵蚀导致流域内土地／５．０
的年经济损失为２．９１２６７万元／ｍ，当于该县单位面积农副经济年产出的２．３ｋ相７３％。土壤侵蚀直接导致流域内土地生产力下降和农业发展受阻。

基于GIS的三江源区冻融侵蚀评价与分析_史展

有 126.89 万 km2，所占比例为 35.6%，占全国总面积的 13.36%，青藏高原及其附近高山区是中国冻融侵蚀最集中和最强烈的区域[4]。三江源地区作为青藏高原的一部分，冻融侵蚀成为该区主要土壤侵蚀类型，不仅制约了该区畜牧业和农业的发展，还对下游生态环境造成威胁，因此开展三江源区冻融侵蚀强度的评价对三江源区进行合理的生态环境规划和生态环境保护方案制定具有积极作用。然而国内外学者对土壤侵蚀的研究主要集中在水蚀和风蚀邻域，而冻融侵蚀由于其复杂的形成机理和研究区恶劣的地理条件受到限制，研究相对较少。李瑞平等利用野外实验测量数据研究了季节性冻融土壤水盐运移特征，分析了冻融期气温、低张立新等利用温等因子与土壤水盐运移的关系[3,5]。地基微波辐射计在黑河流域上游对典型地物的微波辐射进行了连续观测，获取了 3 种典型土地类型的冻融过程中 2 个频率双极化的微波辐射特征，计算和分析了土壤冻融过程中发射率和亮温梯度的时序特征，认为土壤冻结会引起土壤发射率的变化，因而可以利用微波遥感数据获取冻融侵蚀过程中土壤水分变化[6]；根据冻土和融土的地表发射率不同的原理，利用 AMSR-E（advanced microwave scanning radiometer-earth observing system）亮温数
收稿日期：2012-04-16 修订日期：2012-06-28
基金项目：中国科学院西部行动计划项目（KZCX2-XB3-08）；第一次全国水利普查水土保持情况普查项目。作者简介：史展（1987－），女，汉，山东临沂人，博士生，主要从事 GIS 和 RS 技术在山地区土壤侵蚀和土地利用中的应用。成都中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所， 610041 。 Email: shizhanlxz@ ※通信作者：陶和平（1952－），男，汉，江苏镇江人，博导，研究员，主要从事山地环境变化与地图学研究。成都中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所，610041。Email：thp@

基于3S和RUSLE模型的小流域土壤侵蚀定量估算

基于3S和RUSLE模型的小流域土壤侵蚀定量估算汪荣;李法玲【摘要】以福建龙江流域为研究对象,在3S技术支持下,利用流域遥感影像、SRTM地形数据、土壤类型分布图、降雨量等数据,提取各土壤侵蚀因子,利用修正后的通用土壤侵蚀方程（RUSLE）,对流域土壤侵蚀状况进行了定量估算和土壤侵蚀强度分级,并对不同土地利用类型的土壤侵蚀状况进行了分析评价。

结果表明,龙江流域平均土壤侵蚀模数为3987.07t/km2·a,为中度侵蚀级别,流域年土壤侵蚀量为2.1360×106t。

【期刊名称】《林业勘察设计》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】5页(P84-88)【关键词】土壤侵蚀;RUSLE;3S;定量估算【作者】汪荣;李法玲【作者单位】福建省林业调查规划院,福州350003;福建省林业调查规划院,福州350003【正文语种】中文【中图分类】S157.1土地是人类进行农牧业生产的物质基础，是最宝贵的自然资源之一。

随着社会经济发展和资源的过度开发利用，水土流失问题已经成为区域主要环境问题之一。

水土流失会产生诸如土地资源破坏、粮食减产、灾害发生、土壤肥力下降、水资源环境污染、库塘湖泊淤积、城市安全受到威胁等一系列危害，尤其是水土流失引起的农业非点源污染严重影响地表生态系统的生态安全［1，2］。

因此，定量评价区域土壤侵蚀量、土壤侵蚀强度及其空间分布特征，对采取相应措施减少水土流失、保护和合理利用土地资源具有重要的意义［3］。

本文以福建龙江流域为研究对象，通过遥感数据获取土地利用和植被信息，辅以地形、降水、土壤类型数据，建立基于GIS的相关侵蚀因子值及其分布图，利用RUSLE模型获得流域土壤侵蚀量及其分布图，进而对龙江流域土壤侵蚀量进行估算，为龙江流域水土保持和流域环境治理提供参考。

1 研究区概况龙江发源于福建莆田市的瑞云山，自西向东流经莆田的大洋进入福清市境内，于海口注入福清湾。

其干流河长62km，平均坡降4‰，年平均流量5.34m3/s。

基于GIS和USLE的钦江流域土壤侵蚀评估

基于GIS和USLE的钦江流域土壤侵蚀评估高峰;华璀;卢远;陶艳成【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2014(21)1【摘要】在GIS和RS技术支持下，基于USLE模型对钦江流域土壤侵蚀进行了定量评估，并分析了不同海拔、不同坡度、不同土地利用类型下土壤侵蚀强度特征和规律。

结果表明：（1）钦江流域年均土壤侵蚀模数为2608．87t／（km2·a），属中度侵蚀，远大于水利部规定的南方红壤丘陵区土壤允许流失量500t／（km2·a）的标准；（2）随高程升高，土壤侵蚀强度呈递减趋势。

0～240m高程带是土壤侵蚀防治的重点区域。

（3）随坡度增大，土壤侵蚀强度呈递减趋势。

15。

以下坡度带是钦江流域土壤侵蚀重点预防和治理区域。

（4）不同土地利用类型的土壤侵蚀强度差异显著，旱地、草地和未利用地大部分处于强度侵蚀以上，是控制流域整体土壤侵蚀状况的关键土地利用类型。

【总页数】6页(P18-22)【关键词】土壤侵蚀强度;GIS;RS;USLE;钦江流域【作者】高峰;华璀;卢远;陶艳成【作者单位】广西师范学院资源与环境科学学院;广西科学院广西红树林研究中心;广西红树林保护与利用重点实验室【正文语种】中文【中图分类】S157.1【相关文献】1.基于GIS和USLE的朱溪河小流域土壤侵蚀经济损失评估 [J], 林惠花;武国胜;朱鹤健;戴文远2.基于GIS和USLE的龙墩水库小流域土壤侵蚀评估研究 [J], 陈玉东;陈梅;孙旭;刘臣炜;张龙江;苏良湖3.基于USLE、GIS、RS的流域土壤侵蚀研究进展 [J], 王秀艳;郭兵;姜琳4.基于GIS和USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀评价 [J], 肖武;徐建飞;杨坤;李素萃;吕建春;汤曾伟5.基于GIS和USLE的鄱阳湖流域土壤侵蚀敏感性评价 [J], 原立峰;杨桂山;李恒鹏;张增信;蒋志远;刘星飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于GIS的三江源区冻融侵蚀评价与分析

基于GIS的三江源区冻融侵蚀评价与分析史展;陶和平;刘淑珍;刘斌涛;郭兵【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2012(028)019【摘要】三江源区由于其高海拔、高纬度和低气温的气候特点而成为冻融侵蚀较严重的区域,因此开展其冻融侵蚀强度的研究对区域合理的生态环境规划和生态环境保护方案制定具有积极作用.该文采用归一化方法和冻融评价模型,利用影响冻融侵蚀的主要因子气温年较差、降水量、坡度、植被盖度和太阳辐射进行定量研究与分析,结果表明:三江源区冻融侵蚀区分布面积较广,占源区总面积的75.7％,其中长江源区的冻融区面积比最大,其次是澜沧江源区和黄河源区.3个流域的冻融侵蚀均以中度侵蚀为主,但它们在侵蚀强度等级构成和不同强度等级所占比例均存在显著差异,总体而言长江流域的冻融侵蚀相对最严重.相同强度冻融侵蚀区在空间上积聚,不同强度冻融侵蚀空间分异明显,呈现出由东向西的低-高-低-高侵蚀的带状分布特征.尽管该区域内存在多个高值和低值区交叉分布的现象,但它们的主要影响因素存在一定的差异,其中西部地区以植被覆盖和太阳辐射为主,而东部地区以降水、坡度和太阳辐射为主.%The Three-River-Source area is an area of serious freeze-thaw erosion with high altitude, latitude and low temperature, so it plays a positive role on putting forward some suitable ecological environment plans and protection measures to carry out research of freeze-thaw erosion. Using normalization method and evaluation model, this paper takes annual temperature range, precipitation, slope, vegetation coverage and solar radiation as indexes to evaluate freeze-thaw erosion intensity.The results show that: (1) Freeze-thaw erosion is widely distributed in this area, accounting for 75.7% of total area and the largest one is Yangtze River, (2) Though the three areas are most covered by moderate erosion, they are different in proportion of five classes in each basin and in proportion of five classes in three basins, and in general Yangtze River is the most serious area, (3) The spatial distribution seems to change from low to high alternatively as zonal distribution, but the determinant factor is different in the east and west. The west zone is influenced by vegetation coverage and solar radiation, the east zone is influenced by precipitation, slope and solar radiation, and the middle of this area is influenced by all those factors.【总页数】9页(P214-221,封4)【作者】史展;陶和平;刘淑珍;刘斌涛;郭兵【作者单位】中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;中国科学院研究生院,北京100039;中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;中国科学院研究生院,北京100039【正文语种】中文【中图分类】S157【相关文献】1.基于GIS的若尔盖冻融侵蚀强度评价 [J], 郭梦迪;韩继冲2.基于GIS的高寒草原区土壤冻融侵蚀强度及空间分布特征 [J], 王转;沙占江;马玉军;胡菊芳;翟于乐;马海英3.基于GIS的四川省冻融侵蚀界定与评价 [J], 张建国;刘淑珍;范建容4.基于GIS的三江源区冻融侵蚀强度评价 [J], 李成六;马金辉;唐志光;周伟5.基于RS和GIS的甘肃省冻融侵蚀敏感性评价 [J], 李东;魏霞;李勋贵;李耀军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。