检索结果-内蒙古大学图书馆

陕西水利 2023年第10期 107-109页

作者：王子钰江苏省三河闸管理所江苏淮安223001

水土流失是造成土地退化的主要因素,基于多源地理空间数据和rusle模型,综合评价江苏省水土流失风险。结果表明,江苏省平均水土流失模数为20.16 t/(hm^(2)·a),整体属轻度等级;不同水土流失风险等级分布面积比依次为:微度(53.05%)、... 详细信息

水土流失是造成土地退化的主要因素,基于多源地理空间数据和rusle模型,综合评价江苏省水土流失风险。结果表明,江苏省平均水土流失模数为20.16 t/(hm^(2)·a),整体属轻度等级;不同水土流失风险等级分布面积比依次为:微度(53.05%)、轻度(28.75%)、剧烈(6.95%)、中度(5.85%)、强度(3.80%)和极强(1.60%)。全省年平均水土流失量达1.76×10^(8)t,其中盐城、苏州、无锡和南通等地产生的水土流失量最大,依次占19.43%、14.40%、13.49%、12.43%。

关键词： rusle模型水土流失模数水土流失风险等级江苏省

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于rusle模型的东北黑土区土壤侵蚀研究

引用

乡村科技 2023年第18期14卷 145-148页

作者：郑秋宇赵光影杨萍王辉哈尔滨师范大学地理科学学院黑龙江哈尔滨150025

通过修正的通用土壤流失模型(Revised Universal Soil Loss Equation,rusle)对2010—2020年东北黑土区土壤侵蚀进行定量估算,分析土壤侵蚀时空分布特征及变化规律,为东北黑土区水土流失的治理和水土保持提供科学参考。结果表明:2010—2... 详细信息

通过修正的通用土壤流失模型(Revised Universal Soil Loss Equation,rusle)对2010—2020年东北黑土区土壤侵蚀进行定量估算,分析土壤侵蚀时空分布特征及变化规律,为东北黑土区水土流失的治理和水土保持提供科学参考。结果表明:2010—2020年,东北黑土区土壤侵蚀模数先下降再上升后下降,整体呈下降趋势,年平均土壤侵蚀模数为522.38 t/(km2·a);东北黑土区土壤侵蚀强度等级主要为微度侵蚀和轻度侵蚀;东北黑土区土壤侵蚀强度由西南向东北地区逐渐降低,西部及西北部土壤侵蚀等级较高且分布较为聚集,东部地区土壤侵蚀等级较低且为零散分布。

关键词： rusle模型土壤侵蚀东北黑土区

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于rusle和地理探测器模型的西南地区土壤侵蚀格局及定量归因

引用

应用基础与工程科学学报 2021年第6期29卷 1386-1402页

作者：王猛王鹤松姜超孙建新北京林业大学林学院北京100083

基于rusle模型和GIS技术,利用1982~2013年西南地区的月尺度降水、GIMMS NOAA/AVHRR NDVI数据及有关的土壤(机械组成和有机碳)和DEM资料,探究西南地区侵蚀强度的分布格局,识别高侵蚀强度(热点)区域的区位特征;依据地理探测器模型,开展识... 详细信息

基于rusle模型和GIS技术,利用1982~2013年西南地区的月尺度降水、GIMMS NOAA/AVHRR NDVI数据及有关的土壤(机械组成和有机碳)和DEM资料,探究西南地区侵蚀强度的分布格局,识别高侵蚀强度(热点)区域的区位特征;依据地理探测器模型,开展识别区域和热点尺度下影响土壤侵蚀强度分布格局的主导因素和度量交互耦合程度的定量归因研究.结果表明:(1)1982~2013年期间,西南地区保持能力达到7.37,由东到西逐渐降低;实际土壤侵蚀模数为25.77t·hm^(-2)·a^(-1),属于中度侵蚀,呈现出东西弱中部强的分异特征,侵蚀热点区域为藏东南-横断山区、四川盆地-川西高原过渡带、云贵高原的乌蒙山区和桂北丘陵区.(2)灌丛和高山植被是影响土壤侵蚀的主要植被类型;15°~35°的坡度、3000~5000m的海拔、30%~45%的植被盖度和400~800mm的年降水梯度区域的侵蚀强度指数均大于2,是土壤侵蚀主要发生源地.(3)西南地区多个因素中,坡度起着绝对主导作用,定量归因在39.17%~78.34%之间;两两因素之间交互协同作用表现为非线性增强或者相互增强,坡度和盖度交互作用最大.研究涉及到的整个西南区域,侵蚀强度分布格局是坡度、海拔和盖度综合作用的结果;热点区域水平上,海拔跨度相对较小,主要受盖度和坡度的影响.因此,西南地区在制定和实施土壤侵蚀防治与生态恢复政策时,应优先考虑坡度在15°~35°且植被盖度在30%~45%的区域.

关键词：西南地区土壤侵蚀格局 rusle模型地理探测器模型定量归因

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CA-Markov模型的巴东县土壤侵蚀预测及空间驱动力分析

引用

中国水土保持科学 2025年第1期23卷 222-232页

作者：陈仕军黄元章谭定光王佳妮戚海梅张洪珊苏中原王云琦巴东县水土保持中心湖北巴东444301 北京林业大学重庆缙云山三峡库区森林生态系统定位观测研究站北京100083

巴东县作为三峡库区的重要组成部分,水土流失严重。基于rusle模型探索2000、2010和2020年3期巴东县土壤侵蚀时空动态变化,采用CA-Markov模型预测2030年土壤侵蚀情况,利用地理探测器量化月均降雨量、高程、坡度、植被覆盖度、土地利用类... 详细信息

巴东县作为三峡库区的重要组成部分,水土流失严重。基于rusle模型探索2000、2010和2020年3期巴东县土壤侵蚀时空动态变化,采用CA-Markov模型预测2030年土壤侵蚀情况,利用地理探测器量化月均降雨量、高程、坡度、植被覆盖度、土地利用类型和土壤类型6个驱动因子对土壤侵蚀空间分布的解释力。结果表明:1)研究区以低强度侵蚀为主,3期微度侵蚀分别占据研究区面积的76.93%、83.89%和95.46%;2000—2020年土壤侵蚀强度由高强度侵蚀向微度侵蚀转化,微度侵蚀面积增加605.57 km^(2),轻度以上侵蚀面积减少604.74 km^(2);2)预测的2030年土壤侵蚀强度持续减少,与2020年相比微度侵蚀面积增加62.78 km^(2),其余侵蚀等级面积均减少;3)植被覆盖度、月均降雨量和高程是影响巴东土壤侵蚀的主要因子,其交互作用主要表现为非线性增强。巴东县土壤侵蚀程度整体呈下降趋势,这与土地利用方式的变化和水土保持措施的实施密切相关。今后在水土流失治理工作中,需进一步重视长江、清江和神农溪等水域周边地区。

关键词：土壤侵蚀 rusle模型 CA-Markov模型地理探测器巴东县

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

流域泥沙入河负荷辨识方法

引用

中国水土保持科学 2025年第1期23卷 193-199页

作者：杨翠红王旭郭豪李勇陈婷婷黄智刚周小淇吴宗猛杨江怡广西大学农学院广西农业环境与农产品安全重点实验室南宁530004 广西药用植物园广西道地药材高品质形成与应用重点实验室南宁530010 广西壮族自治区环境保护科学研究院南宁530022

探讨适宜的确定甘蔗地侵蚀泥沙入河负荷的方法,对甘蔗种植区防控土壤侵蚀、合理选择水土保持措施具有重要意义。选择广西甘蔗种植小流域作为研究区,将特定单体化合物稳定性同位素技术(CSSI)分别与实地监测、^(7)Be示踪、rusle模型联合应... 详细信息

探讨适宜的确定甘蔗地侵蚀泥沙入河负荷的方法,对甘蔗种植区防控土壤侵蚀、合理选择水土保持措施具有重要意义。选择广西甘蔗种植小流域作为研究区,将特定单体化合物稳定性同位素技术(CSSI)分别与实地监测、^(7)Be示踪、rusle模型联合应用,确定流域甘蔗地侵蚀泥沙的入河负荷。结果说明:1)那辣流域中,甘蔗地侵蚀泥沙的贡献比例在24.5%~42.8%之间,是入河泥沙的主要贡献来源之一;2)次降雨事件下,3种方法测定的流域土壤流失量在0.18~5.57 t/hm^(2)之间,不同方法测定的流域土壤流失量大小排序为:^(7)Be示踪>rusle模型>监测法;3)监测-CSSI法确定的甘蔗地泥沙入河负荷在0.04~1.07 t/hm^(2)之间,与其结果相比较,^(7)Be-CSSI法的相对误差为2.74%~1672.63%,Nash-Sutcliffe系数E为–1.47;rusle-CSSI法的相对误差在–16.42%~208.41%之间,E值为0.80。rusle-CSSI法比^(7)Be-CSSI法定量辨识甘蔗地侵蚀泥沙入河负荷的结果与监测-CSSI法的实测值相比,误差均较大。因此,2种方法均不适用于确定流域泥沙入河负荷。

关键词：次降雨泥沙入河负荷监测 7Be示踪 rusle模型 CSSI

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

滇西北云龙县2000—2020年土壤侵蚀时空演变特征及影响因素

引用

水土保持学报 2025年第2期 378-389页

作者：朱婉菁王克勤宋娅丽马建刚刘欣艺王振超赵洋毅西南林业大学水土保持学院

[目的]研究云龙县土壤侵蚀时空变化及影响因素对发展高山峡谷区的特色农业、生态环境治理修复和防治水土流失工作都具有重要意义。[方法]通过GIS手段和rusle模型，模拟研究云龙县2000—2020年土壤侵蚀状况的时空演变特征，分析特色农业... 详细信息

[目的]研究云龙县土壤侵蚀时空变化及影响因素对发展高山峡谷区的特色农业、生态环境治理修复和防治水土流失工作都具有重要意义。[方法]通过GIS手段和rusle模型，模拟研究云龙县2000—2020年土壤侵蚀状况的时空演变特征，分析特色农业与土壤侵蚀的关系，综合海拔、坡度、植被覆盖度、多年平均降水量和土地利用类型等影响因子，应用地理探测器模型进行土壤侵蚀影响因素的研究。[结果] 1)2000—2020年云龙县每隔5 a 5期平均侵蚀模数分别为1 644、1 085、878、661、467 t/（km2·a），土壤侵蚀模数呈减小趋势，总体从轻度侵蚀变为微度轻度。2)2000—2020年云龙县土壤侵蚀得到改善的区域面积占比约为48.45%，土壤侵蚀程度加重面积占比为4.23%，整体呈侵蚀等级下降好转趋势。3)云龙县土壤侵蚀相对集中在海拔2 000～2 500 m、坡度15°～25°区域内。4)云龙县典型特色农业的水土保持能力总体表现为泡核桃>林下中药材>生态绿茶>麦地湾梨。5)云龙县土壤侵蚀影响因子驱动力大小为植被覆盖度>海拔>坡度>多年平均降水量>土地利用类型，q值分别为0.401 0、0.142 0、0.117 5、0.115 9、0.046 6，植被覆盖度和坡度之间的交互作用驱动力最强为0.82。[结论]云龙县2000—2020年土壤侵蚀整体得到有效改善，研究期间随着植被覆盖度的提高，土壤侵蚀呈减弱趋势，未来应重点关注云龙县海拔2000～2 500 m和坡度15°～25°区域内土壤侵蚀变化趋势，做好特色农业发展和坡面微地形修复工作，降低土壤侵蚀恶化风险。

关键词：云龙县土壤侵蚀 rusle模型地理探测器时空演变

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于rusle和地理探测器的皖南地区土壤侵蚀时空分异及定量归因

引用

水土保持研究 2025年第1期32卷 21-29页

作者：许长安王乃举合肥大学生物食品与环境学院合肥230601 合肥大学旅游与会展学院合肥230601

[目的]揭示皖南地区土壤侵蚀时空分异特征及成因可为该区域的土壤侵蚀防治提供科学依据。[方法]基于rusle模型和地理探测器,结合多源遥感数据,探查皖南地区土壤侵蚀时空分布及其影响因素。[结果](1)2002-2022年该地区土壤侵蚀空间分布... 详细信息

[目的]揭示皖南地区土壤侵蚀时空分异特征及成因可为该区域的土壤侵蚀防治提供科学依据。[方法]基于rusle模型和地理探测器,结合多源遥感数据,探查皖南地区土壤侵蚀时空分布及其影响因素。[结果](1)2002-2022年该地区土壤侵蚀空间分布差异显著。安庆市北部大别山区、安庆市东南部大别山余脉大龙山片、铜陵市东部与芜湖市中西部狮子山片、池州市与宣城市南部、黄山市内黄山山区和周边齐云山及白际山等地区系主要侵蚀区;而皖江诸市沿江平原及其他诸河河谷平原土壤侵蚀较小。(2)2002-2022年该地区的土壤侵蚀总体呈“下降-上升-下降”趋势。其中,2002年总侵蚀量为2231.41万t/a,2007年降至2118.05万t/a,而2012年增至2452.36万t/a,之后持续下降至2022年的2060.67万t/a。(3)因子探测器的各因子解释力结果显示:土地覆盖类型、坡度、海拔、降雨是该地区的主要影响因素。(4)2002年、2017年、2022年土地覆盖类型与其他因子共同作用对土壤侵蚀的解释力大于其他因子,而2007年、2012年为植被覆盖度与其他因子共同作用对土壤侵蚀的解释力较为突出。(5)基于2022年的土壤侵蚀数据及因子数据所识别的高风险区域为植被覆盖度<37.1%、年均降水量1971.96~2092.37 mm、坡度>63.96°、海拔1056~1819 m、年均温度10.46~11.3℃的灌丛。[结论]皖南地区在过去20年中土壤侵蚀状况有所改善,但坡度大、植被覆盖度低、降雨强度高及不合理土地利用的山地丘陵区仍然是高侵蚀风险区域,未来的防治工作应针对这些重点区域。

关键词：土壤侵蚀 rusle模型地理探测器皖南地区

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于rusle和物元模型的宾县土壤侵蚀特征分析

基于RUSLE和物元模型的宾县土壤侵蚀特征分析

引用

作者：周杰东北农业大学

学位级别：硕士

土壤侵蚀是在外营力作用下的土壤迁移过程,不仅使得土地资源遭到破坏、还造成养分下降、制约粮食生产、生态环境恶化。近年来,东北黑土区在长时间的重用轻养掠夺式开垦、高强度的连作下,黑土结构被破坏,水土流失速度加快,土壤侵蚀问题... 详细信息

土壤侵蚀是在外营力作用下的土壤迁移过程,不仅使得土地资源遭到破坏、还造成养分下降、制约粮食生产、生态环境恶化。近年来,东北黑土区在长时间的重用轻养掠夺式开垦、高强度的连作下,黑土结构被破坏,水土流失速度加快,土壤侵蚀问题逐渐受到国家层面上的关注。据水利部2020年对重点区域的水土监测数据显示:2020年东北黑土区土壤侵蚀面积达21.60万km2,占东北黑土区土地总面积的19.86%,其中中度及以上侵蚀等级面积比例超过四分之一,土壤侵蚀程度较为严重。分析土壤侵蚀时空规律有利于精准防治水土流失、治理土壤侵蚀,在充分了解典型黑土区宾县的自然、经济以及社会状况的基础之上,利用rusle水土流失方程计算宾县2000-2020年的土壤侵蚀模数,并将研究结果与中国水土流失公报对黑土区的监测结果进行对比;以实地取样以及养分流失计算模型的方式评估并分析了宾县养分流失空间分布特征;利用物元模型、基于变权理论,以主客观赋权的方式评价了宾县的土壤侵蚀风险,并分析了其空间变化特征;利用复合因子模型,以评价的土壤侵蚀风险为基准对研究区乡镇进行土壤侵蚀防治优先性排序,并提出针对性的土壤侵蚀防治对策与建议。本文研究得到的主要结论包括:（1）从土壤侵蚀的时空特征来看,宾县的土壤侵蚀总体上经历了一个从增强到减弱再增强的变化过程。2000-2020年年均侵蚀模数分别为405.04 t·km-2·a-1、512.43 t·km-2·a-1、325.08t·km-2·a-1、462.07 t·km-2·a-1、636.42 t·km-2·a-1。宾县约有78.98%的区域尚未发生明显的强度变化,约6.48%的区域存在侵蚀强度下降的变化趋势,约14.53%的区域侵蚀强度升高,其中侵蚀强度增加的区域主要集中在研究区中心,以耕地为主;而侵蚀强度减弱的区域主要集中在宾西镇西北、宾州镇中部以及胜利镇。（2）从土壤侵蚀的养分流失特征来看,宾县土壤养分流失空间分布格局与土壤侵蚀强度空间分布格局相似,呈中间高四周低、漫川漫岗以及丘陵区高于平原区的格局。全县土壤有机质、全氮、速效钾、有效磷单位面积平均流失量分别为2.7917 t·km-2·a-1、0.1868 t·km-2·a-1、0.0142 t·km-2·a-1、0.0027 t·km-2·a-1;全县因土壤侵蚀而产生的有机质、全氮、速效钾、有效磷流失量分别为623.70 t、41.6447 t、3.0457 t、0.5889 t,合计养分流失总量671.97 t。其中宁远镇养分流失最为严重。（3）从土壤侵蚀的风险程度来看,宾县土壤侵蚀综合风险较高,其中微度、轻度、中度、重度、剧烈侵蚀风险所占比例分别为:14.82%、24.30%、31.76%、18.00%、11.13%,可知宾县土壤侵蚀综合风险较大,水土防治刻不容缓。土壤侵蚀风险性高的乡镇主要受植被覆盖、土地利用的影响,经济开发强度在一定程度上能够降低土壤侵蚀的风险。（4）从土壤侵蚀的防治治理来看,宾县水土流失防治治理优先性排序为经建乡、永和乡、糖坊镇、鸟河乡、宾安镇、满井镇、民和乡、居仁镇、宁远镇、新甸镇、常安镇、宾州镇、平坊镇、宾西镇、胜利镇、三宝乡、摆渡镇,在研究区内实施水土保持工程可参照这一顺序。

关键词：东北黑土区 rusle模型养分流失风险评价物元模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

攀西地区土壤侵蚀时空变化及驱动因素

引用

湖南农业大学学报(自然科学版) 2025年第1期51卷 83-89页

作者：姚昆柯丹程博何磊西昌学院资源与环境学院四川西昌615000 四川林业草原攀西林草火灾防控工程技术研究中心四川西昌615000 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610103

基于修正通用土壤流失方程(rusle)模型,对1990—2020年攀西地区土壤侵蚀模数进行计算与分级,并借助Sen氏斜率、Mann-Kendall检验及地理探测器模型,对该地区30年内土壤侵蚀时空动态变化规律及影响因素进行分析。结果表明:攀西地区约60%... 详细信息

基于修正通用土壤流失方程(rusle)模型,对1990—2020年攀西地区土壤侵蚀模数进行计算与分级,并借助Sen氏斜率、Mann-Kendall检验及地理探测器模型,对该地区30年内土壤侵蚀时空动态变化规律及影响因素进行分析。结果表明:攀西地区约60%的区域土壤侵蚀强度等级为微度及轻度,其整体处于中等侵蚀水平;与北部相比,南部整体受侵蚀的地区分布范围更广且程度也更严重;斜率及显著性检验结果显示,该地区土壤侵蚀具有较强的稳定性,全域16.58%和77.54%的地区呈侵蚀无或无显著改变的发展倾向,仅1.51%的地区为显著变差;各因素对土壤侵蚀空间布局形成的影响作用差异显著,坡度解释力最大,为17.86%,年降水量最小仅2.48%,而在驱动其格局改变的因素中,土地利用类型的解释力最大,为8.64%。可见,攀西地区土壤侵蚀整体发展趋势良好,自然因素虽然是决定其布局形成的主要因素,但人类活动才是主导其格局变化的关键因素。

关键词：土壤侵蚀时空动态驱动因素 rusle模型地理探测器攀西地区

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

GEP核算视角下高寒地区天峻县土壤保持功能现状研究

引用

黑龙江生态工程职业学院学报 2025年第1期38卷 1-5页

作者：蒋梦梦杨海镇青海民族大学政治与公共管理学院青海西宁810007 青海省土地资源勘测与规划重点实验室青海西宁810007 青藏高原生态环境研究所青海西宁810007

土壤保持功能是生态系统重要的调节服务功能之一,定量评估天峻县土壤保持功能的空间分布特征,可以为该区域水土流失防治和生态产品价值核算等工作提供相应的智力支持。基于通用的水土流失方程(rusle模型),从物质量与价值量两个角度,对... 详细信息

土壤保持功能是生态系统重要的调节服务功能之一,定量评估天峻县土壤保持功能的空间分布特征,可以为该区域水土流失防治和生态产品价值核算等工作提供相应的智力支持。基于通用的水土流失方程(rusle模型),从物质量与价值量两个角度,对天峻县土壤保持功能进行评估和研究。结果表明:(1)天峻县土壤保持量空间分布具有明显的空间异质性,总体呈现出西北—东南高、中部低的空间分布格局;(2)天峻县不同土地利用类型的单位面积土壤保持量的排序从大到小依次为:林地、草地、水域及水域设施用地、建设用地、湿地、其他土地;(3)2023年天峻县土壤保持总量为3.28×10^(5)t/a,土壤保持总价值为20.48×10^(5)元。其中,土壤保持肥力价值11.77×10^(4)元;减少泥沙淤积价值189.94×10^(4)元;减少土地废弃的经济价值30.63×103元。

关键词： GEP rusle模型土壤保持服务土壤保持价值

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：