基于USLE模型的2001-2015年江西省土壤侵蚀变化研究

周夏飞; 马国霞; 曹国志; 於方; 周颖; 贾倩; 张宇航

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2018.01.002

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于USLE模型的2001-2015年江西省土壤侵蚀变化研究

试验研究

- 基于USLE模型的2001-2015年江西省土壤侵蚀变化研究
- Soil Erosion Changes in Jiangxi Province from 2001 to 2015 Based on USLE Model
- 水土保持通报 2018年38卷第1期页码：8-11
- 作者机构：
  
  环境保护部环境规划院,北京,100012
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目“中国区域经济发展的生态环境代价核算及趋势模拟”（41371533）;国家科技支撑计划课题（2015BAK12B02）
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2018.01.002
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
移动端阅览
周夏飞, 马国霞, 曹国志, 等. 基于USLE模型的2001-2015年江西省土壤侵蚀变化研究[J]. 水土保持通报, 2018,38(1):8-11.

ZHOU Xiafei, MA Guoxia, CAO Guozhi, et al. Soil Erosion Changes in Jiangxi Province from 2001 to 2015 Based on USLE Model[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2018, 38(1): 8-11.
周夏飞, 马国霞, 曹国志, 等. 基于USLE模型的2001-2015年江西省土壤侵蚀变化研究[J]. 水土保持通报, 2018,38(1):8-11. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2018.01.002.

ZHOU Xiafei, MA Guoxia, CAO Guozhi, et al. Soil Erosion Changes in Jiangxi Province from 2001 to 2015 Based on USLE Model[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2018, 38(1): 8-11. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2018.01.002.

摘要

[目的

]

准确估算区域土壤侵蚀量并掌握其动态变化，指导区域水土保持规划。[方法

]

基于通用土壤流失方程（USLE）模型，利用遥感数据、气象数据、DEM等数据测算2001，2015年的土壤侵蚀模数，分析2001-2015年江西省土壤侵蚀强度的动态变化特征。[结果

]

江西省土壤侵蚀状况在2001-2015年得到一定程度的改善，2001年土壤侵蚀模数为7 042.4 t/（km

·a），2015年土壤侵蚀模数为6 375.3 t/（km

·a），降低了约9.5%；全省大部分地市的土壤侵蚀强度降低，其中抚州市、宜春市、赣州市、萍乡市等4市的平均土壤侵蚀模数下降幅度最为显著；但也有少量地市的土壤侵蚀呈进一步扩大趋势，主要有九江市、南昌市、新余市；土壤侵蚀强度转移矩阵表明江西省大部分区域侵蚀强度等级不变，部分地区侵蚀强度等级向低一级转移；2001-2015年52.7%的面积土壤侵蚀强度等级不变，25.8%的面积土壤侵蚀强度等级降低一级。[结论

]

江西省土壤侵蚀状况总体上有所好转，但部分地市的土壤侵蚀进一步扩大，水土流失的形势依然十分严峻。

Abstract

[Objective] To estimate regional soil erosion modulus and the dynamic change accurately for soil and water conservation planning.[Methods] Using USLE (universal soil loss equation) model

the soil erosion modulus in Jiangxi Province in 2001 and 2015 were estimated with remote sensing data

meteorological data and DEM. Then the temporal and spatial changes of soil erosion intensity in Jiangxi Province from 2001 to 2015 were analyzed.[Results] From 2001 to 2015

soil erosion in Jiangxi Province showed a declining tendency. The soil erosion modulus in 2001 was 7 042.4 t/(km2·a) and the soil erosion modulus in 2015 was 6375.3 t/(km2·a)

decreased by 9.5%. The soil erosion intensity has decreased in most of the cities in Jiangxi Province. The soil modulus decreased significantly in Fuzhou

Yichun

Ganzhou and Pingxiang Cities. But soil erosion modulus increased in a few cities such as Jiujiang

Nanchang and Xinyuin. The transformation matrix of soil erosion intensity indicated that soil erosion intensity remained unchanged in 52.7% of the total area of Jiangxi Province from 2001 to 2015. About 25.8% of the total area experienced soil erosion intensity transformation from high level to low level during 2001-2015.[Conclusion] The soil erosion situation in Jiangxi Province has improved in general

but the soil erosion in some cities has expanded further

and the situation of soil and water loss remains serious.

关键词

Keywords

references

Qiao Yuliang, Qiao Yun. Fast soil erosion investigation and dynamic analysis in the loess plateau of China by using information composite technique[J]. Advances in Space Research, 2002,29(1):85-88.

李天宏,郑丽娜.基于RUSLE模型的延河流域2001-2010年土壤侵蚀动态变化[J].自然资源学报,2012,27(7):1164-1175.

Ni Jinren, Li Xiuxia, Borthwick A G L. Soil erosion assessment based on minimum polygons in the Yellow River basin, China[J]. Geomorphology, 2008,93(34):233-252.

Wischmeier W H, Smith D D. Predicting Rainfall Erosion Losses:A Guide to Conservation Planning[M]. USDA:Agriculture Handbook,1978:537.

Liu Baoyuan, Nearing M A, Shi Peijun, et al. Slope length effects on soil loss for steep slopes[J]. Soil Science Society of America Journal, 2000,64(5):1759-1763.

李宏伟,郑钧潆,彭庆卫,等.国外土壤侵蚀预报模型研究进展[J].中国人口·资源与环境,2016,26(5):183-185.

Marques M J, Bienes R, Jiménez L, et al. Effect of vegetal cover on runoff and soil erosion under light intensity events. Rainfall simulation over USLE plots[J]. Science of the Total Environment, 2007,378(1):161-165.

Nazzareno D, Gianni B. Estimating monthly(R)USLE climate input in a Mediterranean region using limited data[J]. Journal of Hydrology, 2007,345(3/4):224-236.

潘建平. RUSLE及其影响因子的快速计算分析[J].地质灾害与环境保护,2008,19(1):88-92.

汪邦稳,杨勤科,刘志红,等.基于DEM和GIS的修正通用土壤流失方程地形因子值的提取[J].中国水土保持科学,2007,5(2):18-23.

梁音,史学正.长江以南东部丘陵山区土壤可蚀性

值研究[J].水土保持研究,1999,6(2):47-52.

江忠善,郑粉莉.坡面水蚀预报模型研究[J].水土保持学报,2004,11(1):66-69.

刘宝元,史培军. WEPP水蚀预报流域模型[J].水土保持通报,1998,18(5):6-12.

齐述华,蒋梅鑫,于秀波.基于遥感和ULSE模型评价1995-2005年江西土壤侵蚀[J].中国环境科学,2011,31(7):1197-1203.

周伏建,陈明华,林福兴,等.福建省降雨侵蚀力指标

值[J].水土保持学报,1995,9(1):13-18.

陈明华,周伏建,黄炎和.土壤可蚀性因子的研究[J].水土保持研究,1995,9(1):19-24.

林敬兰,陈明华,周伏建,等.闽南地区地形坡度与土壤侵蚀的关系研究[J].福建农业学报,2002,14(2):86-89.

盛莉,金艳,黄敬峰.中国水土保持生态服务功能价值估算及其空间分布[J].自然资源学报,2010,25(7):1105-1113.

Gutman G, Ignatov A. The derivation of the green vegetation fraction from NOAA/AVHRR data for use in numerical weather prediction models[J]. International Journal of Remote Sensing, 1998,19(8):1533-1543.

水利部.(SL190-196)土壤侵蚀分类分级标准[S].北京:中国水利水电出版社,2007.

陆建忠,陈晓玲,李辉,等.基于GIS/RS和USLE鄱阳湖流域土壤侵蚀变化[J].农业工程学报,2011,27(2):337-344.

浏览量

1453

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于GIS和USLE模型对滇池宝象河流域土壤侵蚀量的研究

基于GIS和USLE的鄱阳湖流域土壤侵蚀敏感性评价

基于USLE的广东省山区土壤侵蚀量估算及特征分析

基于Logistic回归和RBF神经网络的土壤侵蚀模数预测

南汀河流域土壤侵蚀的时空分异