基于RUSLE的贵州省红枫湖流域土壤侵蚀时空变化特征
基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究—以兴义市为例
学科代码：070502 学号：4贵州师范大学（本科）毕业论文题目：基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究——以兴义市为例学院：地理与环境科学学院专业：自然地理与资源环境年级：2015级姓名：章开莎指导教师：黄炜（校聘副教授）完成时间：2019年4月5日基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究——以兴义市为例摘要：本文基于GIS，利用RUSLEM模型，结合兴义市DEM、月降雨量、土地利用数据、NDVI等数据，研究兴义市土壤空间分布特征，并且在进一步的分析土壤腐蚀强度的改变与土地利用程度和坡度的关系。
结果表明，（1）从空间上来看，兴义市土壤侵蚀的等级较低的范围主要分布在市里的北部和西部，而且忽然都是以块状为主；而另外的受到侵蚀等级高的主要分布在市里的相反方向，也就是南部和东部，这种侵蚀程度的都是以条带状为主；（2）从角度上来看，不同角度的土壤受到的侵蚀程度也是不同的，例如坡度分布在八度到十五度和十五度到二十五度的土壤会受到最大程度的侵蚀，侵蚀面积已经占到总面积的百分之六十六点六零；（3）从土地类型上来看，耕地和未利用土地占总土壤侵蚀面积比最大，分别为33.67%和26.76%。
Abstract:Based on the RUSLEM model of GIS, and combined with the monthly rainfall, land use data and NDVI data of Xingyi City, this paper studies the spatial distribution characteristics of soil in Xingyi City.Furthermore, the relationship between the change of soil corrosion intensity and the degree of land use and slope is further analyzed. The results show that:The main results are as follows: (1) in terms of space, the lower grade of soil erosion in Xingyi City is ma inly distributed in the north and west of the city, and all of a sudden it is mainly block-shaped; Other high erosion grades are mainly distributed in the opposite direction of the city, that is, the s outh and east of the city, the degree of erosion is mainly a strip; (2) from an angle of view, the degree of e rosion to soils from different angles is also different, for example, soils with slope ranges from eight degr ees to fifteen degrees and fifteen degrees to twenty-five degrees will be subjected to the greatest degree of erosion. The erosion area has already accounted for 66.6% of the total area; (3) from the point of view of land type cultivated land and unused land accounted for the largest proportion of total soil erosion area, 33.67% and 26.76%, respectively.关键词：GIS；RUSLE；兴义市；土壤侵蚀；Key words: GIS;RUSLE;Soil erosion in Xingyi city1.引言土壤侵蚀是一种常见的自然灾害，它是指土地里的土壤母质由于各种外力因素的影响下土壤被破坏，表面被剥离、搬运、沉积的过程[1]这我国现在正在遭受着严峻的土壤侵蚀，土壤侵蚀这种自然灾害已经遍及全国范围，对我国的土地资源造成了严峻的破坏，导致生态环境遭到严峻的损害。
贵州近50年来的径流过程时空演变特征及驱动因素诊断
收稿日期:2009-01-05;改回日期:2009-06-25基金项目:国家重点基础研究(973)项目(2006CB403200)、教育部重大科技项目(308012)和高等学校学科创新引智基地计划项目/111计划0(B08048)第一作者简介:杨涛(1974-),男,博士,副教授。
主要研究方向:水文水资源。
E -m ail:Enigama2000@贵州近50年来的径流过程时空演变特征及驱动因素诊断杨 涛1,陈 喜1,谢海文2,许崇育3(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京 210098; 2.江苏省水文水资源勘测局南京分局,南京 210008; 3.挪威奥斯陆大学地球科学系,挪威奥斯陆)摘 要:本文以贵州10个径流站覆盖近50年的实测月径流资料(1956~2000)及19个气象站同期实测资料为基础,结合M ann -K endall 趋势分析和流量历时曲线FDCs 等方法,分析了时间变异点(1986年)前后贵州8大主要流域的径流过程的年度和季节变化、洪枯水变化规律及其演变的空间特征。
结果表明:(1)从时间规律上看,贵州主要江河近50年间径流变化大部分测站呈现小幅增加趋势,个别下游水文站径流呈明显增加趋势;(2)1987~2000年期间贵州的汛期径流和1956~1986年期间相比更加集中了;(3)贵州大多数水文站月径流洪水指标(Q 5)在1986年后有不同幅度增加,而枯水指标(Q 95)1986年后涨跌互现。
与之对应的洪水指数(Q 5/Q 50)及枯水指数(Q 95/Q 50)也存在类似规律;(4)从空间规律上看,贵州西北部地区和东南部地区径流减少,其它地方(主要集中在乌江上游)增加。
贵州1986年前后近50年时期内的降水及蒸发的空间规律与其径流变化空间规律是基本吻合的,说明贵州过去近50年来的径流过程变化主要是由气候变化引起的。
本文的研究结果对保证并促进贵州地区区域水资源、生态与环境和谐健康的可持续发展具有非常重要的战略意义和科学价值。
贵州红枫湖沉积物中年纹理特征与环境变化研究
贵州红枫湖沉积物中年纹理特征与环境变化研究
吴丰昌
【期刊名称】《地质地球化学》
【年(卷),期】1993()5
【摘要】湖泊沉积物详细记载着区域和全球变化的信息,许多近代湖泊沉积物中都发育了不同颜色的规则交替的韵律纹理,这种类似于树木年轮和冰川纹泥的、具年和季节性分辨的年纹理沉积物,对研究全球环境变化和地质年代学具有更加重要的价值。
鉴于湖泊的时。
【总页数】2页(P88-89)
【关键词】湖泊;沉积物;年纹理特征;环境变化
【作者】吴丰昌
【作者单位】中国科学院地球化学研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P512.3
【相关文献】
1.贵州红枫湖水质时空变化特征研究 [J], 张耀;杨永琼;李晓燕;王敬富;余萍萍;陈权;金祖雪
2.贵州红枫湖沉积物磷赋存形态的空间变化特征 [J], 王敬富;陈敬安;曾艳;杨永琼;杨海全
3.贵州红枫湖沉积物生物可利用磷分布特征及其与粒径的关系 [J], 朱元荣;张润宇;
吴丰昌;傅平青
4.贵州红枫湖HF1-2孔沉积物的磁性特征及其土壤侵蚀意义 [J], 吕明辉;王红亚;蔡运龙;王文博;徐琳
5.贵州红枫湖纹理沉积物中近代气温记录 [J], 吴丰昌;万国江;黄荣贵
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贵阳市红枫湖湖泊沉积物地球化学与环境质量评价
贵阳市红枫湖湖泊沉积物地球化学与环境质量评价何邵麟;李朝晋;潘自平;罗明学;孟伟;莫春虎;王芳【摘要】Multi-purpose geochemical survey in the Hongfeng Lake of Guiyang City shows that its pH values are between 7. 3 and 7. 5 suggesting an intermediate and somewhat alkaline environment. Lacustrine sediments are characterized by entrophication, high concentration and enrichment of C, Corg, N, S F and P and hidden dangers of heavy metals such as As, Cd and Hg. The concentration of As is between ( 34. 6 - 52) × 10 -6 , 40. 8 ×10 -6 on average, exceeding the Grade III of Environmental Quality Standard for Soils. According to year-round monitoring and monthly sampling, the pH values of lake water are between 7.5 and 8.0, also implying an intermediate and somewhat alkaline environment, and the total N exceeds Environmental Quality Standards for Surface Water. The authors consider that the water quality of the lake may be impacted by geochemistry of lake sediments, and hence put forward some proposalsfor eco-environmental protection of important water source sites in Guiyang City on the basis of a comprehensive study of sediments and water in the lake.%通过贵阳市红枫湖多目标地球化学调查,发现红枫湖湖泊沉积物pH值为7.3 ～7.5,属中偏碱性环境.沉积物具有富营养化趋势明显,C、Corg、N、S、F、P等含量较高且富集度大,存在As、Cd、Hg等重金属安全隐患,其中As含量为(34.6 ～52)×10-6,平均值40.8 ×10-6,超过国家土壤环境质量三级标准的特点.按每月一次对湖水水质进行一年期观测,发现湖水pH值为7.5 ～8,属中偏碱性环境,湖水总N长期超标.湖泊沉积物地球化学环境极可能对湖水水质产生影响,因此通过湖泊沉积物和水体的综合研究,可以为贵阳市重要水源地生态环境保护提供科学建议.【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2012(036)002【总页数】5页(P273-276,297)【关键词】湖泊沉积物;湖泊水质;地球化学调查;环境质量评价;贵阳市红枫湖【作者】何邵麟;李朝晋;潘自平;罗明学;孟伟;莫春虎;王芳【作者单位】贵州省地质调查院,贵州贵阳550004;贵州省地质调查院,贵州贵阳550004;贵州省地质调查院,贵州贵阳550004;贵州省地质调查院,贵州贵阳550004;贵州省地质调查院,贵州贵阳550004;贵州省地质调查院,贵州贵阳550004;贵州省地质调查院,贵州贵阳550004【正文语种】中文【中图分类】P632红枫湖是国家级重点风景名胜区，也是贵阳市主要供水源地，系1960年修建猫跳河梯级电站形成的人工湖。
贵州喀斯特山区土地利用格局变化及土壤侵蚀效应——以大方县为例
贵州喀斯特山区土地利用格局变化及土壤侵蚀效应——以大方县为例黄启芬【摘要】喀斯特山区生态脆弱,土壤侵蚀将导致严重的土地退化和生态破坏.以2000年、2010年大方县土地利用矢量数据和土壤侵蚀遥感调查数据作为主要信息源,基于GIS技术和数理统计方法,分析大方县2000～2010年土壤侵蚀和土地利用的动态变化特征;计算并对比2000年,2010年不同土地利用类型的土壤侵蚀强度指数,反映土地利用变化对土壤侵蚀的影响.结果表明:研究区土地利用类型以林地、耕地和草地为主,且耕地面积减少,林、草地和水域用地面积增加;土壤侵蚀以微度侵蚀为主,面积明显增加,主要来自于轻度、中度和强烈侵蚀;不同土地利用类型下的土壤侵蚀强度大小为:耕地＞草地＞未利用地＞林地＞建设用地＞水域.2000～ 2010年,大方县土地利用格局变化向有利于水土保持的方向发展,土壤侵蚀强度减弱.【期刊名称】《贵州师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(033)002【总页数】6页(P18-23)【关键词】土壤侵蚀强度指数;土壤侵蚀;土地利用;动态变化;大方县【作者】黄启芬【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001【正文语种】中文【中图分类】S157.10 引言土壤侵蚀作为土地利用变化引起的主要环境效应之一，是自然环境和人类活动双重作用下的历史综合产物。
研究不同土地利用类型的土壤侵蚀强度，可以更好地把握土地利用与土壤侵蚀的关系［1-3］。
李辉霞等［4］，王友胜等［5］，杨小垂等［6］，在GIS 支持下，利用TM 影像和相关资料编制土地利用矢量图和土壤侵蚀强度分布图，借助空间转移矩阵分别提取土地利用、土壤侵蚀的面积变化信息，并对两者进行叠加分析，得到研究区某个时段内的土地利用变化和土壤侵蚀变化的关系。
以上是基于土地利用与土壤侵蚀面积变化的研究，卞鸿雁等［7］应用通用土壤流失方程(USLE)，以土壤侵蚀模数作为土壤侵蚀的表征，定量研究黄土高原南部不同土地利用方式下的土壤侵蚀效应。
基于地形梯度的贵州省土地利用时空变化分析_郜红娟
第３３卷 第１期 ２０１５年３月 四川农业大学学报Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ．３３ Ｎｏ．１Ｍａｒ．２０１５ 收稿日期：２０１５－０２－０６基金项目：国家自然科学基金项目（３１１００１８７）； 环境科学省级特色重点学科／自然地理校级重点学科专项基金。
作者简介：郜红娟，讲师，主要从事自然资源开发与区域规划研究，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｇｐ１９６３＠１２６．ｃｏｍ。
＊责任作者：张朝琼，教授，从事土地资源管理研究，Ｅ－ｍａｉｌ：ｑｚｈａｎｇ７１４＠１６３．ｃｏｍ。
ｄｏｉ：１０．１６０３６／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２６５０．２０１５．０１．０１１基于地形梯度的贵州省土地利用时空变化分析郜红娟１，张朝琼２＊，张凤太１（贵州师范学院１．地理与旅游学院，贵阳 ５５００１８； ２．地理与环境科学学院，贵阳 ５５０００１）摘要：【目的】探讨贵州省不同地形梯度上的土地利用变化特点。
【方法】采用遥感解译和ＧＩＳ统计分析相结合的方法，从高程、坡度、地形起伏度、地形位指数视角，分析了１９９０－２０１０年贵州省土地利用变化的地形梯度特征。
【结果】研究期间贵州省土地利用类型分布表现出明显的梯度性。
在坡度、地形起伏度和地形位梯度上，耕地、建设用地和水域主要分布于低梯度带。
林地、草地和未利用地集中于高梯度带。
在高程梯度带上，高海拔梯度带是耕地、草地和未利用地的优势区，低海拔梯度带是建设用地、水域和林地的优势区。
１９９０－２０１０年各地形梯度带的耕地和未利用地面积降低，而林地、草地、建设用地和水域面积增加。
主要表现为大量耕地和未利用地转为林地和建设用地。
其中，耕地、草地、林地和未利用变化集中于中等及以下梯度带。
建设用地和水域变化主要分布于中等高程带以及其他低地形梯度带。
【结论】研究区土地利用变化地形梯度差异突出。
自然条件，社会经济因素以及退耕还林还草政策是其主导因素。
关键词：土地利用变化；地形；等级；贵州省中图分类号：Ｆ３２１．１；Ｐ２０８ 文献标志码：Ａ 文章编号：１０００－２６５０（２０１５）０１－００６２－０９Ｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ Ｌａｎｄ Ｕｓｅ Ｃｈａｎｇｅ ｉｎＧｕｉｚｈｏｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｔｅｒｒａｉｎ ＧｒａｄｉｅｎｔＧＡＯ Ｈｏｎｇ－ｊｕａｎ１，ＺＨＡＮＧ Ｃｈａｏ－ｑｉｏｎｇ２＊，ＺＨＡＮＧ Ｆｅｎｇ－ｔａｉ １（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｔｏｕｒｉｓｍ，Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｎｏｒｍａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｇｕｉｙａｎｇ ５５００１８，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｙａｎｇ ５５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：【Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ】Ｔｈｅ ａｉｍ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｗａｓ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｅｒｒａｉｎ ｇｒａｄｉｅｎｔｓ．【Ｍｅｔｈｏｄ】Ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ，ａ ｍｅｔｈｏｄ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ ＧＩＳｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗａｓ ｕｓｅｄ．Ｔｈｅ ｔｅｒｒａｉｎ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ，ｓｌｏｐｅ，ｌａｎｄｆｏｒｍ ｒｅｌｉｅｆ ａｎｄ ｔｅｒｒａｉｎ ｎｉｃｈｅ ｆｒｏｍ １９９０ｔｏ ２０１０．【Ｒｅｓｕｌｔｓ】Ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｆｒｏｍ １９９０ｔｏ ２０１０ｉｎ Ｇｕｉｚｈｏｕ ｈａｄ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｔｅｒ－ｒａｉｎ ｇｒａｄｉｅｎｔ．Ｆａｒｍｌａｎｄ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓ ｗｅｒｅ ｍａｉｎｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｌｏｗ ｔｅｒｒａｉｎｇｒａｄｉｅｎｔ ｏｆ ｓｌｏｐｅ，ｌａｎｄｆｏｒｍ ｒｅｌｉｅｆ ａｎｄ ｔｅｒｒａｉｎ ｎｉｃｈｅ．Ｃｏｎｖｅｒｓｅｌｙ，ｗｏｏｄｌａｎｄ，ｇｒａｓｓｌａｎｄ ａｎｄ ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ ｗｅｒｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｎ ｈｉｇｈ ｔｅｒｒａｉｎ ｇｒａｄｉｅｎｔ．Ｆａｒｍｌａｎｄ，ｇｒａｓｓｌａｎｄ ａｎｄ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ ｗｅｒｅ ｉｎ ｈｉｇｈｅｌｅｖａｔｉｏｎ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｗｏｏｄｌａｎｄ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓ ｗｅｒｅ ｉｎ ｔｈｅ ｌｏｗ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ａｒｅａｏｆ ｆａｒｍｌａｎｄ ａｎｄ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｉｎ ｅａｃｈ ｔｅｒｒａｉｎ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｆｒｏｍ １９９０ｔｏ ２０１０ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ａｒｅａ ｏｆｗｏｏｄｌａｎｄ，ｇｒａｓｓｌａｎｄ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ．Ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｏｂｖｉｏｕｓ ｉｓ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｆｒｏｍ ｆａｒｍｌａｎｄ ａｎｄ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ ｔｏ ｗｏｏｄｌａｎｄ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ．Ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｆａｒｍｌａｎｄ，ｇｒａｓｓｌａｎｄ，ｗｏｏｄｌａｎｄ ａｎｄ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｏｒ ｌｏｗｅｒ ｔｅｒｒａｉｎ ｇｒａｄｉｅｎｔ．Ｔｈｅｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓ ｗｅｒｅ ｍａｉｎｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｏｒ ｏｔｈｅｒ第１期郜红娟，等：基于地形梯度的贵州省土地利用时空变化分析 ｌｏｗｅｒ ｔｅｒｒａｉｎ ｇｒａｄｉｅｎｔ．【Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ】Ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｏｂｖｉｏｕｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｔｅｒｒａｉｎ ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｏｆ ｌａｎｄｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ａｓ ａ ｒｅｓｕｓｔ ｏｆ ｎａｔｕｒａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，ｓｏｃｉｏ－ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｒｅｆｏｒｅｓｔａｔｉｏｎ ｐｏｌｉｃｙ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ；ｌａｎｄｆｏｒｍ；ｇｒａｄｉｎｇ；Ｇｕｉｚｈｏｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ 地形作为土地的重要的背景，地形因素对土地利用变化影响研究一直是土地利用／覆被变化（Ｌａｎｄ ｕｓｅ／ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ，ＬＵＣＣ）研究的重要内容［１－２］，它直接影响地面的物质流动与能量的转化，从而深刻影响着人类利用土地的方式和程度，并在一定程度上决定区域土地利用变化方向和速度［３－６］。
基于USLE模型的大方县1990-2015年土壤侵蚀变化分析
基于USLE模型的大方县1990-2015年土壤侵蚀变化分析杨建;周秋文;韦小茶;杨娟【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2018(000)002【摘要】对贵州省大方县1990-2015年土壤侵蚀量进行研究,为该地的水土保持和石漠化治理等工作提供依据.基于GIS/ENVI技术和方法,结合USLE土壤侵蚀模型,利用1990、2010、2015年的土地利用数据、1990-2015年的日降雨量、DEM等数据估算大方县的土壤侵蚀模数.在研究1995年小于容许土壤流失量(500t·m-2·a-1)的土地面积达874km2,占全县侵蚀总面积的50.37％,轻度侵蚀面积为497km2,占比达28.64％,中度、强烈、极强烈和剧烈土壤侵蚀量强度较小,占土壤侵蚀量总强度的20.99％.【总页数】3页(P18-19,44)【作者】杨建;周秋文;韦小茶;杨娟【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】S157.1【相关文献】1.基于遥感和USLE模型的2000-2010年甘肃省土壤侵蚀变化评价 [J], 王莉娜;李文龙;王素芳;陈迪;许静2.基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析 [J], 李雪莹;杨俊;杨阳;王雪3.基于RUSLE模型的铜仁地区1987—2015年土壤侵蚀时空特征 [J], 胡先培;曾成;钱庆欢;王权;李阳兵4.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5.基于RUSLE模型的2000—2010年长江三峡库区土壤侵蚀评价 [J], 王萌;刘云;宋超;李春蕾;肖文发因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
【国家自然科学基金】_rusle模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
2013年 科研热词 推荐指数 土壤侵蚀 6 退耕还林 2 定量评价 2 rusle模型 2 rusle 2 通用土壤流失方程 1 经验建模 1 空间特征 1 混合像元分解 1 海坛岛 1 泸定县 1 沙棘造林 1 水土流失 1 水力侵蚀 1 植被覆盖度因子 1 景观格局 1 时空关系 1 数字高程模型 1 敏感性 1 归一化植被指数 1 岔口小流域 1 山地环境 1 定量研究 1 季节分异 1 大伙房水库控制流域 1 地理信息系统 1 土壤侵蚀模型 1 土地覆盖类型 1 土地利用变化 1 土地利用/覆被变化 1 回归分析 1 修正的通用土壤流失方程(rusle) 1 云蒙湖 1 ndvi 1 gis 1
推荐指数 5 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7
科研热词 贵州省猫跳河流域 土壤侵蚀模拟 土壤侵蚀 土地利用变化 动态监测 rusle 3s技术
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
科研热词 土壤侵蚀 黄土丘陵沟壑区 预测模型 降雨变化 退耕还林(草) 泥沙输移比 影响因子 延河流域 复杂地形区 地形因子 土壤可蚀性k值 侵蚀量 作物覆盖与管理因子 不确定性
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8
科研热词 rusle 退耕还林 白龙江流域 生态风险 水土流失 景观损失指数 岷江上游 土壤侵蚀
基于GIS的红枫湖流域的景观格局分析
［ ５ 】田光进 ，张 增像 ，张 国平 ． 于遥 感 与 Ｇ Ｓ的海 口市 景观 格 局 基 Ｉ 动态 演化 Ｉ１ 态学报 ，０ ２ ２（） １２ —０４ Ｊ生 ． ２０ ，２７ ：０８ １３． 采 用 面积 变 异 系数 、形 状 指 数和 分 维数 三个指 标 来 对 红枫 湖 ［ 严登华 ． ６ ］ 东辽 河 流域 景 观格 局 及 其 动态 变化 研 究 …． 资源 科 学 ， 流 域景 观要 素 的斑 块形 状特 征进 行 分析 ，结 果 见表 ２ 。 ２ ０ ２ １ ： １ ３ ． ０ ４，６ ｆ１ ３ － ７ 整个 流域 各类 斑块 平 均形 状指 数 为 １ ９３ 其 中梯平 地 最高 ， ．２， ４ ７ 】 景 Ｊ生 ． 依 次 是 荒地 、水 系 、坡 耕地 、农 田和灌 木 林 ，均 超 过 平 均值 。 斑 ［ 赵 景 柱 ． 观 生 态 空 间格 局 动 态度 量 指 标 体 系 『１ 态 学报 ，
１ ９Ｋ 碳 酸 岩 分 布 广 泛 ， 岩 溶 发 育 ，地 貌 类 型 多 样 。 流 ５６ ｍ ， 域 属 亚 热 带 季 风 湿 润 气 候 ，年 平 均 气 温 １ ．ｏ ４ ０ Ｃ，年 均 降 雨 量 １８ｍｍ，雨 量 南南 向北 递 减 。受 土壤 、气 候 和 人 为 活动 等 因素 １４ 影 响 ，流 域 内原 生植 被 破坏 殆 尽 ，次 生植 被 分 布面 较广 ，生 态环 Ｎ 境 脆 弱 ，水 土 流 失严 重 ， 刻 地影 响 着 当地 生 态 环境 和 农 牧业 生 深 产 条件 。 ２２ 数 据 来 源 及 处 理 ＿ 红枫 湖 流域 地形 地 貌 图 （ ： ００） 源 于喀 斯特 数 据 中心 ； １ ００ 来 ５ ２０ ０ ３年 土 地 利 用 分 布 图 来 源 于贵 阳市 水 利 局 ；清 镇 市 行政 区划 网来 源 于贵 阳市 测 绘局 ；野外 调 查 收集 了 表层 土壤 厚 度 、水 文 等
基于RVA法喀斯特流域水库水文特征变化分析——以红枫湖为例
基于RVA法喀斯特流域水库水文特征变化分析——以红枫湖
为例
刘璐
【期刊名称】《云南水力发电》
【年(卷),期】2024(40)5
【摘要】由于贵州喀斯特地貌发育显著,导致水资源分布不均,各类用水无法得到充分保障。
根据统计数据,贵州目前拥有大约2000座水库,其中大部分水库已从发电和防洪功能转变为主要以供水为目的,其次兼顾发电和防洪。
研究以贵州红枫湖水库为研究区域,采用被广泛应用于水库水文特征变化评估的变异性范围法(Range of Variability Approach,RVA),对其进行分析。
根据主要水文信息,从流速变化幅度、持续时间、频次、历时性和变化率等多个角度,分析了33个关键生态价值参数的水文情势变化规律。
水文情势的变化规律是影响河流流域生态系统结构和功能变化的重要驱动因素。
综合分析国际水文演变指数(IHA)的基础上,定量分析了喀斯特流域水库水文情势特征的变化规律,为流域规划决策提供了数据和理论基础。
【总页数】7页(P32-38)
【作者】刘璐
【作者单位】深圳北理莫斯科大学
【正文语种】中文
【中图分类】TV12
【相关文献】
1.基于水文站划分的子流域土地利用变化时空特征分析——以密云水库上游白河流域为例
2.基于IHA-RVA法四水流域水文情势变化评估
3.基于IHA-RVA法的渭河流域水文情势变化分析
4.喀斯特筑坝河流表层悬浮颗粒物中磷形态的时空变化及其控制因素分析——以贵州平寨水库和红枫湖水库为例
5.基于PCA法和RVA法的万泉河流域水文情势分析
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基于RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀动态变化研究——以盘州市为例
基于RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀动态变化研究——以盘州市为例胡先培;钱庆欢;郭程程【期刊名称】《曲靖师范学院学报》【年(卷),期】2018(037)003【摘要】对区域土壤侵蚀进行定量评价,为土壤侵蚀治理工作和土地利用决策提供科学依据.基于 GIS及修正RUSLE模型,以日降雨量12 mm和30 mm为侵蚀性降水起算值,基于DEM数据,利用2000～2015年贵州省盘州市的NDVI、日降雨量、土壤和土地利用数据,计算土壤侵蚀模数.结果表明:传统算法在喀斯特广泛发育区域高估了土壤侵蚀量,改进后的降雨侵蚀力更符合当地实际情况;盘州市 2000年的平均土壤侵蚀模数修正为67.97 t ha-1yr-1,2015年为23.33 t ha -1 yr -1 ;土壤侵蚀强度等级转移矩阵表明大部分地区的土壤侵蚀强度向低一级转移,全市的土壤侵蚀等级呈下降趋势.对土壤侵蚀与坡度分析时,各侵蚀等级主要集中在较缓坡与陡坡间;且2015年各侵蚀等级在陡坡时迅速下降,这与推进≥25°坡耕地全部退耕还林政策相关;但坡陡谷深地带及城镇建设区周边区域仍是今后水土保持的工作重点.%To evaluate the soil erosion in Panzhou City, and to provide scientific basis for soil erosion control and land use decision. Based on GIS and modified RUSLE model, the daily rainfall of 12mm and 30mm for the erosive precipitation from the value of the use of 2000 to 2015, Panzhou City, NDVI, DEM, daily rainfall, soil and land use data to calculate the soil Erosion modulus. In the karst area, the traditional method will overestimate the total amount of soil erosion, so the improved rainfallerosivity is more in line with the local situation. The average erosion modulus in 2000 is 67.97t ha -1 yr-1 and 23.33 in 2015 t ha-1 yr -1 ; soil erosion intensity grade transfer matrix shows that most of the soil erosion intensity to a lower level of transfer, the city's soil erosion grade showed a downward trend. In the analysis of soil erosion and slope, the erosion grade is mainly concentrated in the gentle slope and the steep slope ; and in 2015 the erosion rate in the steep slope of the rapid decline, which in recent years to promote ≥25° slope of all the policy of returning farmland to forest ; But the slope steep valley deep area and the surrounding area of urban construction area is still the focus of future soil and water conservation.【总页数】8页(P71-77,82)【作者】胡先培;钱庆欢;郭程程【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】S157.1【相关文献】1.基于GIS和RUSLE模型的土壤侵蚀定量评价——以咸宁市咸安区为例 [J], 周亚欣;陈浩;袁希平;甘淑2.基于GIS与RUSLE模型的毕节市土壤侵蚀动态变化 [J], 张思琪;翁应芳3.基于RUSLE模型的印江流域土壤侵蚀动态变化研究 [J], 胡先培;郭程程4.基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究--以贵州省为例 [J], 孙德亮;赵卫权;李威;吴建峰;杨振华;吕思思5.基于RUSLE和景观安全格局的土壤侵蚀风险格局研究——以甘肃省甘南藏族自治州迭部县为例 [J], 姚妤;张沛;严力蛟;樊吉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
红枫湖特征污染物变化趋势分析
红枫湖特征污染物变化趋势分析
吴红;严军
【期刊名称】《中国环境监测》
【年(卷),期】2009(025)003
【摘要】时红枫湖2004年至2007年的特征污染物总磷、总氮以及氨氮的变化趋势以及库容变化进行分析.结果表明,红枫湖总磷严重超标,所有监测垂线超标率为100%;总磷浓度年均值南湖高于北湖,五条监莉垂线由南向北总磷浓度呈递减趋势;从总磷的总量来看,四年间总磷总量增幅较大,2007年比2004年增加895.3吨.总氮、氨氮亦严重超标,年均浓度值超标率为100%,并且氨氮与总氮变化趋势一致.2004年～2007年红枫湖年平均库容量呈逐年上升趋势,但污染物总磷和总氮的浓度并没有降低,其总量也随着上升.
【总页数】4页(P90-93)
【作者】吴红;严军
【作者单位】贵州省环境监测中心站,贵州,贵阳,550002;贵州省环境监测中心站,贵州,贵阳,550002
【正文语种】中文
【中图分类】X824
【相关文献】
1.滇池草海水质变化趋势和特征污染物分析 [J], 周圆;杨树平;黄俊;李晓铭;张瑩;李娅萍;黄丽娟;张宇
2.2002～2009年红枫湖水污染趋势分析 [J], 肖致强;安艳玲
3.马关县南北河水质特征污染物变化及原因分析 [J], 徐江林
4.焦化废水预处理及其特征污染物的变化分析 [J], 武恒平;韦朝海;任源;吴锦华;刘明;韦聪
5.红枫湖、百花湖水污染趋势分析及控制对策 [J], 廖国华;钟晓;庞增铨
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贵州退耕还林以来土壤侵蚀的时空变化及与降水关系
贵州退耕还林以来土壤侵蚀的时空变化及与降水关系杨廷锋;吴显春;尚海龙;贺祥【摘要】用变差系数作为衡量其变化幅度大小的指标,运用二元定序变量的Spearman相关分析方法,对贵州省2000年退耕还林以来的河流输沙量、输沙模数和泥沙含量的时空变化与降水量的关系进行了分析.结果表明:贵州省退耕还林以来,河流的输沙量、输沙模数与含沙量均呈减少的趋势,三者的年际变化幅度比较小,但是比其降水量的变化幅度大;从空间差异看,贵州长江流域多年的平均输沙量、输沙模数和河流含沙量比贵州珠江流域的大,而河流输沙量、输沙模数与含沙量的年际变化幅度则比贵州珠江流域的小;贵州的输沙量与降水量的Spearman相关系数为0.897,关系密切,其回归统计方程模型为y=x1.223.%Since its initiation,the environmental effect of the project invested by the Chinese government,which is a major forestry ecological project for returning farmland to forest in Guizhou Province,has attrac ted much attention.This study attempts to clarify the temporal and spatial variation characteristics of soil erosion and their influence on distribution of precipitation on the ground,which can reflect the effect of this project and help further controlling of soil erosion.We analyze the spatial and temporal changes of amount of sediment transport,modulus of sediment transport,sediment concentration and their relationship with precipitation in Guizhou since 2000.The coefficient of variations is used as the index to measure the magnitude of the change and the Spearman correlation method is employed for analysis.Results show that the amount of sediment transport,modulus of sediment transport,and sediment concentration havea tendency to reduce since the project initiation,of which all the inter annual amplitudes are small,but greater than that of precipitation change.From spatial differences,the average amount of sediment transport,modulus of sediment transport,and sediment concentration in the Yangtze River basin of Guizhou are larger than those in the Pearl River basin of Guizhou,whereas the inter-annual variations of these parameters are smaller than those in the Pearl River basin of Guizhou.The correlation of precipitation and amount of sediment transport is 0.897,indicating a close relationship.The regression equation model is y=x1223,which shows that the environmental effects of the project are insufficient and further efforts in construction are required.【期刊名称】《中国岩溶》【年(卷),期】2017(036)004【总页数】6页(P478-483)【关键词】土壤侵蚀;变差系数;输沙模数;含沙量;降水量;贵州省【作者】杨廷锋;吴显春;尚海龙;贺祥【作者单位】凯里学院,贵州凯里556011;凯里学院,贵州凯里556011;凯里学院,贵州凯里556011;凯里学院,贵州凯里556011【正文语种】中文【中图分类】S157.1土壤侵蚀是指在陆地表面, 水力、风、冻融和重力等外力作用下, 土壤、土壤母质及其他地面组成物质被破坏、剥蚀、转运和沉积的全部过程[1]。
基于FLUS和InVEST模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究
第31卷第3期2024年6月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .31,N o .3J u n .,2024收稿日期:2023-07-03 修回日期:2023-07-26 资助项目:国家自然科学基金项目 喀斯特城市景观格局时空演变及其对山体植物多样性影响的尺度效应 (42061039);贵州大学培育项目 喀斯特山地城市生物多样性维持的景观恢复力机制研究 (贵大培育[2020]46) 第一作者:李井浩(2001 ),男,重庆开州人,硕士研究生,主要从事景观与区域生态研究㊂E -m a i l :3354546236@q q.c o m 通信作者:王志杰(1986 ),男,甘肃会宁人,博士,教授,主要从事景观与区域生态㊁山地生物多样性保护研究㊂E -m a i l :z j w a n g3@g z u .e d u .c n h t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j .c n k i .r s w c .2024.03.004.李井浩,柳书俊,王志杰.基于F L U S 和I n VE S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究[J ].水土保持研究,2024,31(3):287-298.L i J i n g h a o ,L i uS h u j u n ,W a n g Z h i j i e .M u l t i -s c e n a r i oS i m u l a t i o no fS p a t i o t e m p o r a lC h a n g e so fL a n d U s eP a t t e r na n d E c o s y s t e m S e r v i c e si n Y u n n a n -G u i z h o uP l a t e a uB a s e do nF L U Sa n d I n V E S T M o d e l s [J ].R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,31(3):287-298.基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究李井浩1,柳书俊1,王志杰1,2(1.贵州大学生命科学学院,贵阳550025;2.山地植物资源保护与种质创新教育部重点实验室,贵阳550025)摘 要:[目的]探讨云贵高原不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化,为云贵高原土地利用空间格局优化㊁生态系统服务功能提升和可持续发展策略制定提供科学依据㊂[方法]以云贵高原为研究对象,以2001年㊁2010年和2020年3期M C D 12Q 1土地覆被数据为基础数据,辅以自然和社会经济数据,基于A r c G I S ,F L U S 模型和I n V E S T 模型,模拟2030年㊁2040年和2050年自然发展情景㊁生态保护情景和耕地保护情景下的土地利用以及碳储量㊁产水量和土壤保持量3项生态系统服务功能时空分布格局㊂[结果](1)不同情景下云贵高原的土地利用变化以林地持续增加和草地持续减少为主要趋势;耕地保护情景下,耕地面积最高可占总面积的10.38%;生态保护情景下,林草面积在2050年可达总面积的90%㊂(2)3种情景下,云贵高原2020 2050年碳储量和土壤保持量均呈上升趋势,而产水量呈下降趋势㊂生态保护情景下,2050年碳储量预测值最高,为8.13ˑ109t;产水量减少速率显著低于另外两种情景,降幅为0.46%㊂(3)宜昌市㊁普洱市和常德市等市州的生态系统服务供给能力较高;而贵阳市㊁毕节市和安顺市等市州的生态系统服务供给能力较低㊂[结论]云贵高原2020 2050年整体生态系统服务供给能力较好,各项服务功能在不同情景下表现出较强的空间聚集性和异质性㊂云贵高原今后的生态系统服务管理和可持续发展中,应考虑不同生态系统服务功能的空间异质性以及林地面积持续增加可能带来的水资源失衡问题㊂关键词:F L U S 模型;I n V E S T 模型;碳储量;产水量;土壤保持量中图分类号:F 301.2;X 171.1 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2024)03-0287-12M u l t i -s c e n a r i o S i m u l a t i o no f S p a t i o t e m p o r a l C h a n ge s o fL a n dU s e P a t t e r na n dE c o s ys t e mS e r v i c e s i nY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u B a s e do nF L U S a n d I n V E S T M o d e l sL i J i n g h a o 1,L i uS h u j u n 1,W a n g Z h i ji e 1,2(1.C o l l e g e o f L i f eS c i e n c e s ,G u i z h o uU n i v e r s i t y ,G u i y a n g 550025,C h i n a ;2.K e y L a b o r a t o r y o f Pl a n tR e s o u r c e C o n s e r v a t i o na n dG e r m p l a s mI n n o v a t i o n i n M o u n t a i n o u sR e g i o n ,M i n i s t r y o f E d u c a t i o n ,G u i y a n g 550025,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h ea i m so ft h i ss t u d y a r et oe x p l o r et h es p a t i o t e m p o r a lc h a n ge sof l a n du s ea n d e c o s y s t e ms e r v i c e s u n d e r d i f f e r e n t d e v e l o pm e n t s c e n a r i o s o n t h eY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u ,a n d t o p r o v i d e a n i m p o r t a n t s c i e n t i f i c b a s i s f o r o p t i m i z i n g t h e s p a t i a l p a t t e r no f l a n du s e ,i m p r o v i n g t h e f u n c t i o no f e c o s ys t e m s e r v i c e s a n df o r m u l a t i n g s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t s t r a t e g i e s .[M e t h o d s ]T h eY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u w a s t a k e n a s t h e r e s e a r c ho b j e c t .T h eM C D 12Q 1l a n d c o v e r d a t a o f ph a s e s 2001,2010a n d 2020w e r e t a k e n a s t h e b a s i c d a t a ,a n d t h e n a t u r a l a n d s o c i o -e c o n o m i c d a t aw e r e t a k e n a s t h e a u x i l i a r y d a t a .B a s e d o nA r c G I S ,F L U S m o d e l a n d I n V E S T m o d e l p l a t f o r m ,t h e l a n du s e p a t t e r nc h a n ge p a t t e r n so fY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a uf r o m 2001t o2020w e r ea n a l y z e d .T h es p a t i o t e m p o r a ld i s t r i b u t i o n p a t t e r no f l a n du s ea n dt h es p a t i o t e m po r a lc h a n g e so ft h r e ee c o s y s t e m s e r v i c e sf u n c t i o n(c a r b o ns t o r a g e,w a t e r y i e l da n ds o i lc o n s e r v a t i o n)w e r e s i m u l a t e du nde rt h e N a t u r a l D e v e l o p m e n tS c e n a r i o(N D S),E c o l o g i c a lP r o t e c t i o n S c e n a r i o(E P S)a n d F a r m l a n dP r o t e c t i o nS c e n a r i o(F P S)i n2030,2040a n d2050.[R e s u l t s](1)T h e m a i nt r e n dof l a n du s e s t r u c t u r e i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a uu n d e r d i f f e r e n t s c e n a r i o sw a s t h e c o n t i n u o u s i n c r e a s e o f f o r e s t l a n d a n d t h e c o n t i n u o u s d e c r e a s e o fg r a s s l a n d.Th e f a r m l a n da r e a c a na c c o u n t f o r10.38%o f t h e t o t a l a r e au n d e r t h e F P S.T h e f o r e s t l a n da n d g r a s s l a n d a r e awi l l r e a c h90%o f t h e t o t a l a r e ab y2050u n d e r t h eE P S.(2)U n d e r t h e t h r e es c e n a r i o s,t h et o t a lc a r b o ns t o r a g ea n ds o i lc o n s e r v a t i o no fe c o s y s t e m s e r v i c e si nt h e Y u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u f r o m2020t o2050s h o wa n i n c r e a s i n g t r e n d,w h i l e t h e t o t a lw a t e r y i e l d s h o w s a d e c r e a s i n g t r e n d.U n d e r t h eE P S,t h e p r e d i c t e d v a l u e o f c a r b o n s t o r a g e i n2050w i l l b e t h e h i g h e s t,8.13ˑ109t,a n d t h e r e d u c t i o n r a t eo fw a t e r y i e l d w i l lb es i g n i f i c a n t l y l o w e rt h a nt h eo t h e rt w os c e n a r i o s,w i t had e c r e a s eo f 0.46%.(3)Y i c h a n g,P u'e ra n d C h a n g d eh a v eh i g h e re c o s y s t e m s e r v i c e ss u p p l y c a p a c i t y.H o w e v e r,t h e s u p p l y c a p a c i t y o f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nG u i y a n g,B ij i e a n dA n s h u n i s l o w.[C o n c l u s i o n]T h e s u p p l y c a p a c i t y o f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nt h es t u d y a r e a i sb e t t e r f r o m2020t o2050,a n da l l s e r v i c e f u n c t i o n ss h o ws t r o n g s p a t i a l a g g r e g a t i o na n dh e t e r o g e n e i t y u n d e rd i f f e r e n t s c e n a r i o s.W h e nf o r m u l a t i n g s t r a t e g i e s f o re c o s y s t e m s e r v i c em a n a g e m e n t a n d s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t i n t h eY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u,t h e s p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o n c h a r a c t e r i s t i c so fd i f f e r e n te c o s y s t e m s e r v i c ef u n c t i o n sa n dt h e w a t e rs h o r t a g ec a u s e db y t h ec o n t i n u o u s i n c r e a s e o f f o r e s t a r e a s h o u l db e c o n s i d e r e d.K e y w o r d s:F L U Sm o d e l;I n V E S T m o d e l;c a r b o n s t o r a g e;w a t e r y i e l d;s o i l c o n s e r v a t i o n生态系统服务(E c o s y s t e mS e r v i c e s)是生态系统所提供给人类生存所必需的生态产品与服务的统称,包括供给服务㊁调节服务㊁支持服务和文化服务[1],这些服务提供了人类赖以生存和发展的资源环境,是人类可持续发展的重要保障[2]㊂联合国千年评估报告指出全球60%的生态系统服务正在退化或丧失[3],而土地作为承载人类生产与生活的空间载体,其利用与变化可以直接反映人类活动对区域生态系统的影响[4],是直接影响生态系统服务的重要因素[5]㊂在全球气候变化和经济快速发展背景下,人类对土地过度开发和高强度转换土地覆被类型等行为极大地影响了生态系统的结构㊁过程与功能,对生态系统服务的稳定构成了威胁[6]㊂因此,如何基于有限的土地资源,协调生态保护与经济发展之间的关系,合理优化土地利用与生态系统服务空间布局,是实现区域可持续发展亟需解决的问题㊂国内外关于土地利用变化和生态系统服务评估的研究方法已有大量报道㊂土地利用变化预测模拟方面,自20世纪以来,元胞自动机模型(C A)㊁土地利用变化及效应模型(C L U E-S)㊁多智能体系统模型(MA S)和未来土地利用变化情景模拟模型(F u t u r e L a n dU s eS i m u l a t i o n,F L U S)等土地利用变化预测模型被相继提出,其中,F L U S模型模拟不同情景下土地利用变化结果具有较高的模拟精度,被广泛用于土地利用模拟研究中[7]㊂在生态系统服务评估方面, C o s t a n z a等[1]在1997年首次提出了单位面积经济价值参数评估模型,开启了生态系统服务评估的热潮㊂2008年谢高地等[8]在C o s t a n z a等[1]的研究基础上,结合中国实际情况提出了 中国生态系统服务当量因子表 并得到了广泛运用㊂近年来,随着 3S 技术在生态系统服务评估中的运用与发展,涌现出了众多生态系统服务评估模型,如A R I E S模型㊁S o l V E S模型和I n V E S T (I n t e g r a t e dV a l u a t i o no fE c o s y s t e mS e r v i c e s a n dT r a d e-o f f s)模型等[9],其中I n V E S T模型数据需求简单㊁评估精度高㊁结果空间表达清晰,在生态系统服务功能动态评估领域得到了广泛应用[10]㊂近年来,学者们尝试耦合F L U S模型和I n V E S T模型对未来土地利用变化与生态系统服务功能进行预测和评估,并取得了一系列成果㊂例如,任胤铭等[5]采用F L U S-I n-V E S T模型对京津冀地区2045年3种情景下的土地利用变化和多种生态系统服务功能进行模拟,结果表明生态保护情景是最有利于可持续发展的土地利用方案;王超越等[11]运用F L U S-I n V E S T模型探究呼包鄂榆城市群土地利用与碳储量时空变化之间的关系,结果显示生态保护情景下土地利用变化碳储量稳定性最优;邵壮等[12]基于F L U S-I n V E S T模型预测了多种情景下土地利用和碳储量变化,并得出绿色集约生态保护情景下的碳储量预测值最高㊂综上所述,目前基于F L U S-I n V E S T模型预测土地利用和生态系统服务功能时空变化的研究模式主要为单年多情景模式,研究地区主要集中在东部经济发达地区㊁北部干旱区或城市化地区,研究尺度主要集中在市域尺度上,而西南喀斯特山地区域尺度的多年多情景模拟相关研究鲜见㊂882水土保持研究第31卷云贵高原是世界上喀斯特地貌发育最典型地区之一,土地利用结构复杂,地理环境差异显著[13],拥有丰富的动植物资源和多样的生态系统[14],为该地区提供了碳储存㊁水源涵养和土壤保持等多种生态系统服务功能[15]㊂为解决西南山区贫困问题,中国政府自2000年开始实施西部大开发政策,加剧了云贵高原的人类活动和土地利用变化,深刻影响了自然环境和生态系统服务功能[16]㊂近年来,国家越来越重视生态环境的保护并实施了一系列生态保护与恢复措施,如 喀斯特石漠化恢复工程 ㊁ 退耕还林还草工程 和 天然林保护工程 等[17]㊂在此背景下,云贵高原的生态环境质量和生态系统结构得到了改善和优化,显著提高了碳储存㊁土壤保持和净化环境等生态系统服务功能[17]㊂然而,云贵高原未来土地利用与生态系统服务在当下经济发展速度持续加快㊁人为干扰不断增强和生态保护与修复工程不断实施的多重影响下的时空变化尚不明确,且精确刻画云贵高原在不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化的研究鲜有报道㊂因此,评估云贵高原不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化特征对该地区未来生态保护和可持续发展具有重要的实践与科学意义㊂基于此,本研究以云贵高原2001 2020年M O D I S 土地覆被数据集为基础数据,利用F L U S-I n V E S T模型预测云贵高原2020 2050年3种情景下的土地利用和生态系统服务功能空间分布格局,探讨不同情景下土地利用和多项生态系统服务功能时空变化特征,以期为该地区的土地资源可持续利用㊁优化土地利用结构和提升生态系统服务功能提供科学依据㊂1材料与方法1.1研究区概况云贵高原位于中国西南部,是中国四大高原之一,大致位于东经100ʎ 111ʎ,北纬22ʎ 30ʎ,总面积约77.54ˑ104k m2[18]㊂云贵高原属于典型喀斯特地区,是中国重要的生态功能区,也是全球生态脆弱区,其生态系统对气候变化和人类活动的影响极为敏感[19]㊂云贵高原是青藏高原向丘陵和平原地区的过渡地带,整体地形由西向东下降[20],由于其独特的地理位置㊁气候条件和生态系统多样性,云贵高原拥有着丰富的生态系统服务功能,包括碳储存㊁水源涵养㊁土壤保持和生物多样性保护等[21]㊂然而,在过去的几十年中,由于经济快速发展导致人地矛盾突出,云贵高原的生态环境受到严重的影响和破坏,主要包括石漠化㊁水土流失和生态系统退化等问题[18]㊂1.2数据来源与数据预处理本研究所采用的数据主要包括:(1)土地覆被数据:云贵高原2001年㊁2010年和2020年3期M C D12Q1土地覆被数据(I G B P方案),并根据研究区特点将数据中17类地类重分类为7类地类,即林地㊁草地㊁湿地㊁耕地㊁水域㊁裸地和建设用地;(2)生态系统服务功能评估数据:降水侵蚀性因子R,土壤可蚀性因子K,潜在蒸散发数据,土壤数据(沙含量㊁淤泥含量㊁黏土含量㊁有机物含量),流域数据提取自D E M;(3)土地利用变化驱动因子数据:社会经济因素(G D P和人口密度)㊁自然因素(D E M㊁坡度㊁坡向㊁年均气温㊁年均降水量和土壤类型)㊁交通区位因素(距公路距离)(图1)㊂所有数据统一为WG S_1984_U T M_Z o n e_48N 投影坐标系,并重采样至500m空间分辨率㊂具体数据及其来源如表1所示㊂1.3研究方法1.3.1土地利用变化多情景模拟(1)F L U S模型㊂F L U S模型在传统C A模型基础上采用多层前馈神经网络算法和轮盘赌选择机制进行了改进[22],可以很好地用于多种驱动因素作用下的土地利用变化多情景模拟[23]㊂模型主要计算过程如下:(1)基于神经网络的适宜性概率计算㊂神经网络算法(A N N)包括预测与训练阶段,由输入层㊁隐含层和输出层组成[24],计算公式为:p(p,k,t)=ðj w j,kˑ11+e-n e t j(p,t)(1)式中:p(p,k,t)为第k类地类在栅格p,时间t上的适宜性概率;w j,k是隐藏层和输出层之间的自适应权重;n e t j(p,t)在隐含层中表示神经元j在时间t从栅格单元p上所接收的信号㊂(2)自适应惯性系数㊂自适应惯性系数由每类土地的现状数量与未来需求决定,并在迭代过程中进行自适应调整使各地类数量向需求目标发展[25]㊂第k类地类在时间t上的自适应惯性系数A i t k为:A i t k=A i t-1k D t-2kɤD t-1kA i t-1kˑD t-2k D t-1k0>D t-2k>D t-1kA i t-1kˑD t-2k D t-1k Dt-1k>D t-2k>0ìîíïïïïïï(2)式中:D t-1k,D t-2k分别为t-1,t-2时第k类地类栅格数量与需求量之间的差值㊂(3)邻域因子与权重㊂邻域因子表示不同地类间以及邻域范围内不同土地利用单元间的相互作用[26],其表达式为:Ωt p,k=ðNˑN c o n(c t-1p=k)NˑN-1ˑw k(3)982第3期李井浩等:基于F L U S和I n V E S T模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究式中:ðN ˑN c o n (c t -1p=k )表示在N ˑN 的M o o r e 邻域窗口中,上一次迭代结束后第k 类地类的栅格总数;w k 为各地类邻域作用的权重㊂本文采用3ˑ3M o o r e 邻域,C A 迭代次数为300次㊂根据过往研究经验[12]与研究区土地利用特征,对各地类邻域权重赋值并反复调试,详细赋值信息如表2所示㊂图1 自然及社会因子空间分布F i g .1 S pa t i a l d i s t r ib u t i o no f n a t u r a l a n d s oc i a l f a c t o r s 表1 数据信息T a b l e 1 D a t e i n f o r m a t i o n数据类型数据名称数据来源土地利用数据M C D 12Q 1产品h t t p s :ʊl a d s w e b .m o d a p s .e o s d i s .n a s a .g o v 土地利用变化驱动因子数据D E M 坡度h t t p s :ʊw w w.gs c l o u d .c n 坡向年均气温年均降水量人口密度h t t ps :ʊw w w.r e s d c .c n G D P 土壤类型距公路距离生态系统服务功能评估数据降水侵蚀因子Rh t t p :ʊc l i c i a .b n u .e d u .c n 土壤可蚀性因子K h t t p s :ʊd a t a .t p d c .a c .c n 潜在蒸散发量土壤数据(沙含量㊁淤泥含量㊁黏土含量㊁有机物含量)h t t p:ʊw w w.n c d c .a c .c n 092 水土保持研究 第31卷表2 F L U S 模型邻域作用权重T a b l e 2 N e i g h b o r h o o dw e i gh t s o f F L U Sm o d e l 土地利用类型林地草地湿地耕地裸地水域建设用地邻域作用权重1.0000.5670.0070.3360.0010.0010.024(2)多情景设置㊂情景分析是权衡国土空间布局的重要方法[27],通过限制土地利用转移成本矩阵[12],设置云贵高原2020 2050年3种发展情景:耕地保护情景(F P S )㊁生态保护情景(E P S )和自然发展情景(N D S )㊂自然发展情景中,保持2001 2020年云贵高原土地利用变化特征,不对转移成本矩阵进行任何限制;生态保护情景中,将7类地类按照生态贡献从高到低排序为林地>草地>水域>湿地>耕地>裸地>建设用地[10],在自然发展的基础上限制高生态贡献用地向低生态贡献用地转化;耕地保护情景中,除建设用地外其他地类均可向耕地转换,并在生态保护情景的基础上限制耕地向其他用地转换[10]㊂各情景中土地利用转移成本矩阵如表3所示㊂表3 土地利用转移成本矩阵T a b l e 3 L a n du s e t r a n s f e r c o s tm a t r i x项目自然发展情景ABCDEFG生态保护情景ABCDEFG耕地保护情景ABCDEFGA 111111110000001101000B 111111111000001111101C 111111111100101111010D 111111111110100001000E 111111111111111101011F 111111111100101011010G1111111000010100101注:A ,B ,C ,D ,E ,F ,G 分别代表林地㊁草地㊁湿地㊁耕地㊁裸地㊁水域和建设用地;1表示可以转换,0表示不可以转换㊂(3)精度验证㊂采用K a p pa 系数和F O M 系数对模型精度进行验证㊂经过计算,模拟结果的K a p pa 系数为0.69(0.6<K a p pa ɤ0.8时表示模拟结果较好[23]),F O M 系数为0.3009(0.1~0.2为标准水平),表明F L U S 模型在云贵高原有较好的模拟能力,可以用于云贵高原2020 2050年的土地利用变化预测㊂1.3.2 生态系统服务功能评估 I n V E S T 模型即生态系统服务综合评估与权衡模型㊂本研究选取云贵高原典型的碳储量㊁产水量和土壤保持量3种生态系统服务功能,基于I n V E S T 模型进行评估㊂(1)碳储量㊂碳储量模块是以地表景观格局和覆被类型为评估单元,参考相关研究[28-29]确定研究区各地类的碳密度(表4)㊂模型计算公式为:C t o t =C a b o v e +C b e l o w +C s o i l +C d e a d (4)式中:C t o t 为总碳储量;C a b o v e 为地上部分的碳储量;C b e l o w 为地下部分的碳储量;C s o i l 为土壤碳储量;C d e a d 为死亡有机碳储量㊂(2)产水量㊂产水量模块是一种以栅格为单元的水量平衡估算模块[30]㊂模型计算公式为:Y (x )=(1-A E T (x )P (x ))ˑP (x )(5)A E T (x )P (x )=1+P E T (x )P (x )-1+(P E T (x )P (x ))w1w(6) P E T (x )=K c (l x )ˑE T 0(x )(7) w (x )=Z ˑAW C (x )P (x )+1.25(8)式中:Y (x )为栅格单元x 的产水量;A E T (x )为云贵高原每个栅格单元的实际蒸散发量;P (x )为栅格单元x 的降水量;P E T (x )为潜在蒸散发量;w 为自然气候 土壤性质的非物理参数;K c (l x )表示栅格单元x 中特定土地利用的植物(植被)蒸散系数;E T 0(x )表示栅格单元x 的参考作物蒸散;AW C (x )表示植物可利用水含量;Z 为经验常数,本研究取值为9.433[29]㊂(3)土壤保持量㊂土壤保持模块通过通用土壤流失方程(U S L E )方程对研究区潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量进行定量估算,潜在侵蚀量与实际侵蚀量的差值即为土壤保持量[31]㊂公式如下: R K L S =R ˑK ˑL S(9) U S L E =R K L S ˑC ˑP(10)式中:R K L S 为栅格单元潜在土壤流失量;R 为降雨侵蚀力;K 为土壤可蚀性;L S 为坡度坡长因子;U S L E 为栅格单元每年土壤侵蚀量;P 为水土保持措施因子;C 为植被覆盖因子㊂1.3.3 相关性分析 为进一步探究不同地类变化对生态系统服务的影响,采用斯皮尔曼相关性系数对20202050年3种情景下不同地类面积和生态系统服务功能192第3期 李井浩等:基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究变化量进行相关性检验㊂基于A r c G I S10.8平台,使用10k m ˑ10k m 的格网提取研究区土地利用及生态系统服务变化量,采用I B MS P S S 软件进行相关性分析㊂r s =ðni =1(x i -x )(y i -y )ðn i(x i -x )2ðn i(y i -y)2=1-6ðni =1d i2n (n 2-1)式中:d i 表示每对观察值(x ,y )的秩之差;n 为样本容量㊂表4 各土地利用类型碳密度T a b l e 4 C a r b o nd e n s i t y o f e a c h l a n du s e t y pe t /h m2类型C a b o v e C b e l o wC s o i lC d e a d林地46.208.62136.9813.00草地2.337.3043.720.10湿地4.230.00152.650.00耕地4.600.3021.600.00裸地1.001.8234.080.00水域2.750.00144.130.00建设用地0.406.9028.800.002 结果与分析2.1 云贵高原2020-2050年土地利用结构时空变化特征由图2可知,自然发展情景下,云贵高原20202050年的土地利用变化主要表现为林地持续增加,草地持续减少,耕地和建设用地少量扩张;其中,2050年林地面积增加至275565.50k m 2,面积占比由2020年24%上升至36%,而草地则下降至410393.25k m2,面积占比为53%,较2020年降幅为12%㊂在耕地保护情景下,耕地面积从2030 2050年逐步提高,不同模拟年份中耕地面积占比均在10%以上,从2020 2050年每十年分别增长了1914.75k m 2,141.25k m 2,141.25k m 2,20202030年耕地面积增幅最大,2050年耕地面积达到了最高值80502.75k m 2,占比为10.38%㊂在生态保护情景下,林地和草地两类主要生态用地面积总和最高,在2050年达到了696527.00k m 2,面积占比为90%㊂云贵高原2030 2050年3种情景下的土地利用均较好地维持了2020年的空间分布格局,具体表现为林地主要集中于云贵高原西南部和西北与青藏高原接壤区域,建设用地主要分布在各市州的建成区及其周边,耕地环绕建设用地分布,云贵高原土地利用结构从中心向外围呈建设用地ң耕地ң草地ң林地辐射状分布格局(图3)㊂图2 2020-2050年不同情景中土地利用类型面积堆积F i g.2 P l o t o f a r e a a c c u m u l a t i o n i nd i f f e r e n t s c e n a r i o s f r o m2020t o 20502.2 云贵高原2020-2050年不同情景下生态系统服务时空变化不同情景下,云贵高原2020 2050年碳储量和土壤保持量呈增加趋势,而产水量呈下降趋势(表5)㊂具体而言:2020 2050年生态保护情景㊁耕地保护情景和自然发展情景下,总碳储量分别增加1.426ˑ109t ,1.399ˑ109t 和1.399ˑ109t ,增幅分别为21.27%,20.87%和20.87%;土壤保持总量分别增加8.1ˑ109t ,8.5ˑ109t 和8.5ˑ109t ,增幅分别为1.92%,2%和2%;生态保护情景下的总产水量下降至4.767ˑ109m m ,降幅为0.46%,耕地保护情景和自然发展情景下的总产水量均下降至4.766ˑ109m m ,降幅为0.48%㊂生态保护情景下与耕地保护情景和自然发展情景下的土地利用变化与生态系统服务功能模拟结果差异显著,在生态保护情景下,各年碳储量预测值均显著高于另外两种情景,这是因为该情景下林地和草地得到了良好的保护,林草面积持续增加,储存了更多的生物量;虽然生态保护情景下产水量减少趋势并未得到有效遏制,但减少速率显著低于另外两种情景,这主要是由于生态保护情景下对草地的保护使其转出为其他地类的速率低于其他两种情景,因此具有更高的产水服务㊂在耕地保护情景下,2050年耕地面积显著大于其他两种情景,这体现出耕地保护情景中采取的耕地保护措施对维持耕地面积具有显著正向作用㊂空间分布和变化方面,2020 2050年不同情景下3项生态系统服务功能的空间格局呈现出相似的分布特征,而不同生态系统服务的空间分布与变化具有明显的异质性㊂具体而言:3种情景下碳储量高值区均主要集中在研究区西部的普洱市㊁丽江市和临沧市以及东北部的宜昌市等地区,低值区集中在中部地区的安顺市㊁毕节市和292 水土保持研究 第31卷贵阳市以及东部的娄底市等地区㊂不同情景下云贵高原各市州的单位面积碳储量均呈增加趋势;且西部地区增加较为明显,如丽江市㊁普洱市和凉山州等市州增加30t /h m 2以上;而中部和东部大部分市州增加相对较少,如安顺市㊁河池市和宜宾市等市州增加均不足7t /h m 2(图4)㊂图3 2030-2050年云贵高原土地利用空间分布F i g .3 S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f l a n du s e i nY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a ud u r i n g 2030-2050表5 2020-2050年不同发展情景的三项生态系统服务功能变化T a b l e 5 C h a n g e s o f t h r e e e c o s y s t e ms e r v i c e f u n c t i o n s i nd i f f e r e n t d e v e l o p m e n t s c e n a r i o s f r o m2020t o 2050发展情景年份基准年份2020自然发展情景203020402050生态保护情景203020402050耕地保护情景203020402050碳储量(ˑ109/t )6.7047.0967.5998.1037.1207.6258.1307.0967.6008.103产水量(ˑ109/mm )4.7894.7834.7754.7664.7844.7754.7674.7834.7754.766土壤保持量(ˑ1011/t)4.2264.2544.2814.3114.2504.2804.3074.2554.2824.311 3种情景下产水量高值区主要分布在云贵高原东部(常德市㊁宜昌市和张家界市)㊁北部(泸州市和宜宾市)和南部(文山州)等区域;低值区主要分布在西部(普洱市㊁大理州和临沧市)和东南部(河池市和黔南州)㊂不同情景下各市州单位面积产水量均呈下降趋势,且西部地区下降较为明显,如普洱市㊁丽江市和玉溪市等市州下降0.5mm /h m 2以上,而中部及东南部地区下降相对较少,如安顺市㊁河池市和黔南州等市州下降不足0.1mm /h m 2(图5)㊂3种情景下土壤保持量高值区主要分布在云贵高原东北部(宜昌市㊁张家界市和恩施州)㊁西北部(攀枝花市和凉山州)和西南部(红河州和普洱市)地区;低值区主要分布在中部(贵阳市㊁毕节市和黔南州)和中西部(曲靖市㊁昆明市和楚雄州)地区㊂不同情景下各市州的单位面积土壤保持量均呈增加趋势;且西南㊁西北和东北地区增加较为明显,如攀枝花市㊁宜昌市和丽江市等市州增加200t /h m 2以上;而中部和东南部地区增加相对较少,如安顺市㊁贵阳市和河池市等市州增加均不足40t /h m2(图6)㊂392第3期 李井浩等:基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究492水土保持研究第31卷图4云贵高原碳储量空间分布及其变化F i g.4S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d c h a n g e o f c a r b o n s t o r a g e i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u图5云贵高原产水量空间分布及其变化F i g.5S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d v a r i a t i o no fw a t e r y i e l d i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u图6云贵高原土壤保持量空间分布及其变化F i g.6S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d v a r i a t i o no f s o i l c o n s e r v a t i o no nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u2.3不同土地利用类型与生态系统服务功能的相关性不同情景下,各地类与生态系统服务功能的相关性具有明显差异(表6)㊂碳储量和土壤保持量在不同情景下均与林地呈极显著正相关关系(p<0.01),与草地呈极显著负相关关系(p<0.01),在自然发展情景和耕地保护情景下与耕地呈弱负相关关系(p<0.01),在生态保护情景下与耕地呈弱正相关关系(p< 0.01)㊂产水量在3种情景下均与林地呈极显著负相关关系(p<0.01),与草地呈极显著正相关关系(p< 0.01),在自然发展情景和耕地保护情景下与耕地呈弱正相关关系(p<0.01),在生态保护情景下与耕地呈弱负相关关系(p<0.01)㊂表6不同土地利用类型与生态系统服务功能变化之间的斯皮尔曼相关性T a b l e6S p e a r m a n c o r r e l a t i o nb e t w e e nd i f f e r e n t l a n du s e t y p e s a n d c h a n g e s i n e c o s y s t e ms e r v i c e f u n c t i o n s类型F o L G L W L F a L B L W B C LN D S-WY-0.961**0.912**-0.091**0.222**0.012-0.038**0.184** N D S-S C0.871**-0.821**0.056**-0.195**-0.027*0.017-0.133** N D S-C S0.974**-0.902**0.093**-0.282**-0.0060.034**-0.157** E P S-WY-0.960**0.956**-0.112**-0.269**0.005-0.035**E P S-S C0.867**-0.872**0.085**0.347**-0.024*0.019E P S-C S0.972**-0.955**0.113**0.221**-0.0030.036**F P S-WY-0.964**0.937**-0.088**0.315**-0.0090.036**0.214**F P S-S C0.87**-0.846**0.051**-0.358**-0.022*-0.028*-0.16**F P S-C S0.977**-0.95**0.088**-0.343**0.013-0.034**-0.182**注:**在0.01级别(双尾),相关性显著;*在0.05级别(双尾),相关性显著;林地(F o L);草地(G L);湿地(W L);耕地(F a L);裸地(B L);水域(W B);建设用地(C L);产水量(WY);土壤保持量(S C);碳储量(C S)㊂3讨论本研究利用F L U S-I n V E S T模型模拟云贵高原未来土地利用与生态系统服务功能的时空分布格局,发现云贵高原2020 2050年土地利用结构发生显著变化,林地和草地之间相互转移,林地持续增加,草地持续减少,与W a n g等[18]的研究结论一致,这与中国实施的一系列生态保护与修复工程有关;此外,592第3期李井浩等:基于F L U S和I n V E S T模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究云贵高原边缘山脉林立,如横断山脉㊁哀牢山和大娄山等大型山脉山势陡峭㊁海拔较高,人迹罕至,保持着良好的原生林草生态系统,也为云贵高原多样的生态系统服务功能奠定了基础㊂云贵高原不同生态系统服务功能在空间分布上有明显的差异性,碳储量和土壤保持量高值区主要分布在西部地区,该地区地表植被覆盖率高,森林茂密,而碳储量和土壤保持量与林地呈极显著正相关性,2020 2050年云贵高原林地面积不断增加,可以储存更多的生物量㊁拦截降雨和提高坡地稳定性[32],因而具有较好的固碳和土壤保持作用;低值区是云贵高原的经济中心,植被覆盖度低且受人类活动影响较大,主要用地类型为耕地和建设用地,导致该地区的碳储量和土壤保持量相对较低[33]㊂产水量高值区主要集中在东部地区,低值区主要集中在西部地区,这主要是因为云贵高原地势由西到东逐渐变缓,西部靠近青藏高原山势陡峭㊁植被覆盖度高不易存水,且林地蒸散发能力较强[34],对地表径流具有拦截作用延迟了降水汇流时间,产水量较低;而东部区域地势较缓,草地面积广阔,是云贵高原的主要集水区,汇水面积较大且大量人造地表和耕地改变了水量平衡,使洪峰流量增加[35],产水量较高;陈田田等[36]的研究结果表明中国西南地区产水服务的空间格局呈东高西低分布态势,与本文的研究结果相似㊂本文选择F L U S模型对云贵高原未来土地利用变化进行多情景预测,精度验证表明模型模拟结果较为可靠,但研究过程中仍然存在许多有待进一步考虑的问题㊂首先,研究区不同栅格尺度下的土地利用数据对F L U S模型模拟结果有一定影响,根据研究文献[11]和经验表明,当栅格尺度在30mˑ30m时, F L U S模型的模拟精度最高,多数学者均选择该尺度进行研究,本文鉴于研究区范围较大和数据可获取性的限制采用了500mˑ500m的栅格尺度,在未来的研究中可以考虑提高数据的分辨率以验证该栅格尺度是否为云贵高原的最佳研究尺度㊂其次,I n V E S T 模型存在一定的局限性,在计算碳储量时忽略了相同地类中4个碳库的差异[37],在计算产水量时仅考虑了降水量和蒸发量,但径流㊁冰川和冻土等其他因素在水文循环中也起着重要作用[38]㊂4结论(1)3种情景下,云贵高原2020 2050年土地利用结构发生明显变化,其中,自然发展情景下,林地通过侵占草地持续增加;耕地保护情景下,耕地面积在2050年可占云贵高原总面积的10.38%;生态保护情景下,林草面积在2050年可达研究区总面积的90%㊂(2)不同情景下,云贵高原地区2020 2050年3项生态系统服务功能的变化趋势基本一致,即碳储量和土壤保持量呈上升趋势,产水量呈下降趋势㊂其中,在生态保护情景下,各年碳储量预测值均显著高于另外两种情景,最高为8.13ˑ109t;虽然产水量减少趋势并未得到有效遏制,但减少速率显著低于另外两种情景,降幅为0.46%,表明生态保护情景是云贵高原可持续发展的最优情景㊂(3)各情景下不同生态系统服务功能的空间分布变化具有明显的异质性,宜昌市㊁普洱市和常德市等市州是云贵高原生态系统服务的核心供给区,贵阳市㊁毕节市和安顺市等市州是研究区各项生态系统服务低值区㊂今后在制定云贵高原生态系统服务管理和可持续发展策略时,应因地制宜,分类施策,采取有效措施保护生态系统服务核心供给区现有的大面积林地,同时应注意林地面积持续增加可能带来的水资源短缺问题;合理优化生态系统服务功能低值区的土地利用结构,平衡生态保护和经济发展的关系,以促进区域社会经济和生态环境的协调可持续发展㊂参考文献(R e f e r e n c e s):[1] C o s t a n z aR,D a r g eR,G r o o tR,e t a l.T h ev a l u eo f t h ew o r l d's e c o s y s t e ms e r v i c e s a n dn a t u r a l c a p i t a l[J].N a t u r e, 1997,387(15):253-260.[2] G o n g Y,C a iM,Y a oL,e t a l.A s s e s s i n g C h a n g e s i n t h eE c o s y s t e m S e r v i c e s V a l u ei n R e s p o n s et o L a n d-U s e/L a n d-C o v e rD y n a m i c si nS h a n g h a i f r o m2000t o2020[J].I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo f E n v i r o n m e n t a l R e s e a r c ha n dP ub l i cH e a l t h,2022,19(19):12080.[3]M i l l e n n i u me c o s y s t e ma s s e s s m e n t(M A).E c o s y s t e m sa n dh u m a n w e l l-b e i n g[M].W a s h i n g t o n D C:I s l a n d P r e s s,2005.[4] X i eH,H eY,C h o i Y,e t a l.W a r n i n g o f n e g a t i v e e f f e c t s o fl a n d-u s e c h a n g e s o n e c o l o g i c a l s e c u r i t y b a s e d o nG I S[J].S c i e n c e o f t h eT o t a l E n v i r o n m e n t,2020,704:135427.[5]任胤铭,刘小平,许晓聪,等.基于F L U S-I n V E S T模型的京津冀多情景土地利用变化模拟及其对生态系统服务功能的影响[J].生态学报,2023,43(11):4473-4487.R e nY M,L i uXP,X uXC,e t a l.M u l t i-s c e n a r i o s i m u-l a t i o no f l a n du s ec h a n g ea n di t si m p a c to ne c o s y s t e ms e r v i c e si n B e i j i n g-T i a n j i n-H e b e ir e g i o n b a s e d o nt h eF L U S-I n V E S T M o d e l[J].A c t aE c o l o g i c aS i n i c a,2023,43(11):4473-4487.[6]李静芝,杨丹.荆南三口地区生态系统服务价值时空特征分析[J].安全与环境学报,2022,22(6):3529-3540.L i JZ,Y a n g D.A n a l y s i so f t h es p a t i a la n dt e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i c so fe c o l o g i c a ls e r v i c ev a l u ei nt h et h r e eo u t l e t s o f s o u t h e r n J i n g j i a n g R i v e r[J].J o u r n a l o f S a f e t y692水土保持研究第31卷。
基于RUSLE的贵州省红枫湖流域土壤侵蚀时空变化特征
S 因子采用 McCool 的计算公式以及 Liu B Y 等的 陡坡计算公式［7 ～ 8］：
{ S = 10. 8 × sinθ + 0. 03，当 θ < 9% S = 16. 8 × sinθ － 0. 50，当 9% ≤ θ < 14% （7） S = 21. 91 × sinθ － 0. 96，当 θ ≥ 14%
算流 域 三 个 时 段 的 土 壤 侵 蚀 量，结 合 流 域 DEM 和 土
地 利 用 图 分 析 流 域 不 同 海 拔 、坡 度 、土 地 利 用 类 型 的 土
壤侵蚀时空格局特征；用 1973、1990、2002 年的土地利
用数据分别代表这三个时段内的平均土地利用状况。
2. 2. 2 土壤侵蚀模拟
2. 2. 2. 3 坡度坡长（ LS） 因子的计算
在 ARCGIS 中 利 用 流 域 的 DEM 数 据 提 取 出 山 脊
线 ，然 后 计 算 每 个 栅 格 到 山 脊 线 的 垂 直 距 离 ，以 此 作 为
每个 栅 格 的 近 似 坡 长，然 后 采 用 Wischmeier 和 Smith 提 出 的 坡 长 因 子 计 算 公 式［6 ］：
2 数据来源与研究方法
2. 1 数据来源 （1） 研 究 区 1973、1990、2002 年 三 期 遥 感 影 像。
1973 年是分辨率为 57m 的 MSS 影像，1990 年和 2002 年是分辨率为 30m 的 TM 影像。
（2）研究区 1∶ 5 万地形图。 （3） 安 顺、贵 阳、平 坝、清 镇 四 个 站 点 1960 ～ 2004 年的逐月降雨量。
L = （ λ /22. 13） α
（4）
α = β /（β + 1）
浅谈贵州高原水库沉积记录的流域土壤侵蚀历史
125浅谈贵州高原水库沉积记录的流域土壤侵蚀历史盛恩国 刘 斌（遵义师范学院资源与环境学院，贵州 遵义 563006）摘 要：红枫湖水库位于贵州高原中部，岩溶地貌发育广泛，该地区特有的岩石和生态特征，导致该区土壤侵蚀严重，对生态环境和水库安全产生了严重影响。
通过分析贵州高原中部红枫湖水库沉积岩性和粒度指标，探讨了红枫湖建库以来流域土壤侵蚀变化过程。
结果表明1991~2008年，流域土壤侵蚀作用显著增强，可能与人类活动显著加强有关；2008年以来，流域土壤侵蚀作用显著减弱，可能与政府出台严格的保护和治理措施导致流域人类活动减弱有关。
关键词：土壤侵蚀；水库沉积物；粒度土壤侵蚀可导致水库淤积、生态环境破坏、土壤肥力下降等一系列环境问题，严重制约着社会可持续发展。
水库作为流域物质迁移的汇聚地，其沉积物能够良好地记录流域土壤侵蚀变化过程[1-2]。
因而，可通过水库沉积物代用指标研究，反演流域土壤侵蚀过程。
目前，利用水库沉积物代用指标来探讨流域土壤侵蚀变化过程的研究已经广泛地开展[3-5]。
贵州高原岩溶发育广泛，岩溶地貌占贵州省面积约73%，由于近几十年人为毁林，造成森林覆盖面积显著下降，加上贵州省年平均降水量高达1100~1300mm，这些因素共同导致了该区土壤侵蚀严重，石漠化趋势加剧，该地区已经成为地球化学敏感和生态环境脆弱的地区[6]。
该地区长期土壤侵蚀数据较少，重建该地区长期的土壤侵蚀历史，能够为土壤侵蚀防治提供理论依据。
为了更好地理解本地区土壤侵蚀长期变化特征，本文拟选择贵州高原中部红枫湖水库沉积物为研究对象，探讨流域土壤侵蚀状况及其驱动因素。
一、研究区概况红枫湖地处贵州高原中部，为一河道型人工深水湖泊，是长江支流乌江水系猫跳河第一级电站。
红枫湖现主要用来供应贵阳城市生活用水，兼工业用水、农业灌溉、调蓄洪水、发电、旅游用途。
红枫湖水域面积约45…km 2，流域面积约1551…km 2，平均水深约23…m。
基于USLE模型的大方县1990-2015年土壤侵蚀变化分析
科技视界
基于 USLE 模型的大方县 1990-2015 年土壤侵蚀变化分析
杨 建 周秋文 韦小茶 杨 娟 渊 贵 州 师 范 大 学 地 理 与 环 境 科 学 学 院 袁 贵 州 贵 阳 550025 冤
揖 摘 要 铱 对 贵 州 省 大 方 县 1990 - 2015 年 土 壤 侵 蚀 量 进 行 研 究 袁 为 该 地 的 水 土 保 持 和 石 漠 化 治 理 等 工 作 提 供 依 据 遥 基 于 GIS / ENVI 技 术 和 方 法 袁 结 合 USLE 土 壤 侵 蚀 模 型 , 利 用 1990 尧 2010 尧 2015 年 的 土 地 利 用 数 据 尧 1990 2015 年 的 日 降 雨 量 尧 DEM 等 数 据 估 算 大 方 县 的 土 壤 侵 蚀 模 数 遥 在 研 究 1995 年 小 于 容 许 土 壤 流 失 量 ( 500t窑m - 2窑 a -1 ) 的 土 地 面 积 达 874km2 袁 占 全 县 侵 蚀 总 面 积 的 50 . 37 % 袁 轻 度 侵 蚀 面 积 为 497km2 袁 占 比 达 28 . 64 % 袁 中 度 尧 强 烈 尧 极 强 烈 和 剧 烈 土 壤 侵 蚀 量 强 度 较 小 袁 占 土 壤 侵 蚀 量 总 强 度 的 20 . 99 % 遥
因 此 袁 本 文 选 取 1990 - 2015 年 大 方 县 的 气 象 数 据 尧 土 壤 数 据 等 土 壤 侵 蚀 相 关 数 据 遥 采 取 USLE 模 型 估 算 该区的平均土壤侵蚀模数并分析土壤侵蚀动态变化规 律袁 为大方县水土保护和可持续发展提供理论支持和 科学参考遥
1 研究区概况
2011-2050年贵州省降水侵蚀力时空变化特征
2011-2050年贵州省降水侵蚀力时空变化特征郜红娟;韩会庆;罗绪强;王后阵【期刊名称】《四川农业大学学报》【年(卷),期】2016(034)003【摘要】【目的】探究西南山区未来降水侵蚀力变化规律。
【方法】根据中国天气发生器NCC/GU-WG Version 2.0模型预测的2011-2050年贵州省19个气象站逐日降水量数据，利用日降雨侵蚀力模型，运用克吕格插值、小波分析等方法对贵州省2011-2050年降水侵蚀力时空变化特征进行了分析。
【结果】结果表明：全省多年平均降水侵蚀力与多年平均降水量空间分布一致，均由东部、南部向西部、北部逐渐降低；多年平均降水侵蚀力在高程与坡度梯度上差异突出；6~8月降水侵蚀力占全年的62%；40年间降水侵蚀力呈下降趋势，存在28年、17年和9年的主周期变化。
【结论】未来降水量时空变化特点是影响贵州省降水侵蚀力变化的主要因素。
【总页数】6页(P342-347)【作者】郜红娟;韩会庆;罗绪强;王后阵【作者单位】贵州师范学院地理与旅游学院，贵阳 550018;贵州理工学院建筑与城市规划学院，贵阳 550003;贵州师范学院地理与旅游学院，贵阳 550018;贵州师范大学地理与环境科学学院，贵阳 550001【正文语种】中文【中图分类】P468.1;S157.1【相关文献】1.贵州省1960～2017年降水时空变化特征 [J], 姚越;赵华荣;刘圣锋2.近60年贵州省夏季降水量时空变化特征 [J], 王然;毛文书;宋荣津;何泠萱3.近50年黄土高原侵蚀性降水的时空变化特征 [J], 信忠保;许炯心;马元旭4.贵州省降雨侵蚀力时空变化特征研究 [J], 戴海伦;苑爽;张科利;朱青5.2011-2050年贵州省极端气候指数时空变化特征 [J], 韩会庆;张娇艳;苏志华;陆艺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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2. 2 研究方法
2. 2. 1 研究思路
将流域 1960 ～ 2004 年的土壤侵蚀划分为 1960 ～
1986 年、1987 ～ 1997 年、1998 ～ 2004 年 三 个 时 段，其
划分依据是为了方便与在该流域利用沉积物分析法得
出的结果［3］进行对比，并且流域从 1998 年开始实施小
中图分类号： S157. 1
文献标识码： A
文章编号： 1000-3665（2011）02-0113-06
土 壤 侵 蚀 是 最 活 跃 、最 敏 感 的 生 态 致 灾 因 子 之 一 ， 它不仅破坏 土 地 资 源，导 致 土 壤 退 化、土 地 生 产 力 下 降，而且造成江河 湖 库 的 淤 积，加 剧 洪 涝、干 旱、滑 坡、 泥石流等灾害的发生。土壤侵蚀作为土地利用 /土地 覆被变化引起的主要 环 境 效 应 之 一，是 自 然 因 素 和 人 为 因 素 叠 加 的 结 果 ，是 全 世 界 瞩 目 的 环 境 问 题［1 ］。
第 38 卷 第 2 期 2011 年 3 月
水文地质工程地质 HYDROGEOLOGY ＆ ENGINEERING GEOLOGY
Vol. 38 No. 2 March 2011
基于 RUSLE 的贵州省红枫湖流域土壤侵蚀 时空变化特征
曾凌云1 ，汪美华2 ，李春梅3 （1. 中国国土资源经济研究院，廊坊 065201；2. 中国地质环境监测院，北京
我国西南喀斯特地区是世界上主要的生态脆弱带 之 一 ，山 高 坡 陡 、降 雨 量 大 、植 被 覆 盖 率 低 ，这 些 因 素 直 接导致了 严 重 的 土 壤 侵 蚀 乃 至 石 漠 化。 有 学 者 采 用 3S 技术和 RUSLE 模 型，分 析 了 贵 州 省 猫 跳 河 流 域 土 地利用 / 覆被变化的时空特征，模拟了不同土地利用空 间格局下的土壤侵蚀 状 况，探 讨 了 土 地 利 用 变 化 对 临 近的猫跳 河 流 域 的 影 响［2］。 另 有 学 者 利 用 沉 积 物 矿 物磁性 参 数 研 究 了 贵 州 红 枫 湖 流 域 的 土 壤 侵 蚀 情 况［3］。本文采用修正的通 用 土 壤 流 失 方 程 （ RUSLE ） ， 定量研究了 40 年来红枫湖流域的平均土壤侵蚀量和 土壤侵蚀强度，探讨 了 流 域 土 壤 侵 蚀 与 土 地 利 用 的 时 空变化特征。
1 研究区概况
红枫湖位于贵州 省 中 部，是 云 贵 高 原 上 最 大 的 人
收稿日期： 2010-03-08； 修订日期： 2010-06-17 基金项目： 国家自然科学基金重点项目（40335036） 作者简介： 曾凌云（1983-） ，男，硕士，主要从事环境经济和地质
环境管理方面研究。 E-mail： loftygift@ sina. com
工湖泊，建于 1958 年，于 1960 年 竣 工 蓄 水，水 库 面 积 57. 2km2 ，蓄水 量 6 101 × 108 m3 。 主 要 入 库 河 流 包 括 麦翁河、羊昌河、麻 线 河 和 后 六 河。 红 枫 湖 流 域 （ 106° 00′ ～ 106°26′E、26°00 ～ 26°25′N） 地 处 猫 跳 河 的 上 游 地区，流域总面积约 1 591km2 （ 图 1 ） 。 在 行 政 区 划 上 包括平坝县、安顺 市 西 秀 区 和 长 顺 县 的 一 部 分。 流 域 海拔最低 1 196m ，最 高 1 640m，大 部 分 介 于 1 200 ～ 1 400m之间。流域内出露的地层包括震旦系、寒武系、 石炭系、二叠系、三 叠 系 和 侏 罗 系 灰 岩、白 云 岩、砂 岩、 页岩，第三系砾岩，第 四 系 堆 积 物 和 海 西 期 玄 武 岩 等。 气候类型属于亚热带 季 风 湿 润 气 候，多 年 平 均 降 水 量 约为 1 200mm，主要集中在 5 ～ 10 月，降水量一般占全 年降水量的 80% ，且多以阵 雨 和 暴 雨 形 式 出 现。流 域 植被类型属于亚热带常绿阔叶林。由于受到人类活动 的 长 期 影 响 ，流 域 内 原 生 植 被 只 有 小 部 分 残 存 ，绝 大 部 分为次生林 和 人 工 林，森 林 覆 盖 率 仅 为 9. 9% 。 土 壤 以黄壤和石灰土为 主，此 外 还 有 水 稻 土、紫 色 土、黄 棕 壤等类型。
2 数据来源与研究方法
2. 1 数据来源 （1） 研 究 区 1973、1990、2002 年 三 期 遥 感 影 像。
1973 年是分辨率为 57m 的 MSS 影像，1990 年和 2002 年是分辨率为 30m 的 TM 影像。
（2）研究区 1∶ 5 万地形图。 （3） 安 顺、贵 阳、平 坝、清 镇 四 个 站 点 1960 ～ 2004 年的逐月降雨量。
·114·
曾凌云，等：基于 RUSLE 的贵州省红枫湖流域土壤侵蚀时空变化特征
2011 年
（4）研究区 1∶ 5 万土壤类型图。 （5） 研究区土壤普查资料 （ 包括土壤机 械 组 成、粒 级含量、有机质含量等数据） 。
图 1 研究区位置图 Fig. 1 Location of the study area
表明，过去 40 多年来，流域的土壤侵蚀经历了一个先增强再 减 弱 的 过 程，土 壤 侵 蚀 强 度 空 间 分 布 呈 西 强 东 弱 的 格 局 ，且
流 域 西 部 呈 明 显 先 增 强 再 减 弱 的 特 征 ，东 部 变 化 相 对 较 小 。
关键词： RUSLE； 喀斯特地区； 土壤侵蚀； 时空格局； 红枫湖流域
3. 北京大学城市与环境学院，北京 100871）
100081；
摘要： 以贵州省红枫 湖 流 域 为 研 究 对 象 ，运 用 GIS 和 RUSLE 模 型 分 析 了 该 流 域 1960 ～ 1986 年、1987 ～ 1997 年、1998 ～
2004 年三个时段内的年平均土壤侵蚀量和土壤侵蚀强度，并探讨了 40 多年来流域土壤侵蚀变化的时空变化特征。结果