江西省社会经济因素对区域土壤侵蚀的影响

黄栋; 杨小唤; 蔡红艳

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2020.03.016

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

江西省社会经济因素对区域土壤侵蚀的影响

试验研究

- 江西省社会经济因素对区域土壤侵蚀的影响
- Impacts of Socioeconomic Factors on Regional Soil Erosion in Jiangxi Province
- 水土保持通报 2020年40卷第3期页码：110-117
- 作者机构：
  
  1. 辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁,大连,中国,116029
  2. 中国科学院地理科学与资源研究所资源环境信息系统国家重点实验室,北京,100101
  3. 中国科学院大学,北京,100049
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目“区域土壤侵蚀变化的人类活动影响量化方法研究”（41771460）;中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA20010203）
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2020.03.016
  中图分类号： K902;S157.1
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
移动端阅览
黄栋, 杨小唤, 蔡红艳. 江西省社会经济因素对区域土壤侵蚀的影响[J]. 水土保持通报, 2020,40(3):110-117.

Huang Dong, Yang Xiaohuan, Cai Hongyan. Impacts of Socioeconomic Factors on Regional Soil Erosion in Jiangxi Province[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2020, 40(3): 110-117.
黄栋, 杨小唤, 蔡红艳. 江西省社会经济因素对区域土壤侵蚀的影响[J]. 水土保持通报, 2020,40(3):110-117. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2020.03.016.

Huang Dong, Yang Xiaohuan, Cai Hongyan. Impacts of Socioeconomic Factors on Regional Soil Erosion in Jiangxi Province[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2020, 40(3): 110-117. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2020.03.016.

摘要

[目的

]

探索1990—2015年江西省社会经济因素对区域土壤侵蚀的影响特征，为区域土壤侵蚀防治管理提供数据基础和科学参考。[方法

]

采用区域特征化的通用土壤流失方程（RUSLE）模拟江西省土壤侵蚀空间分布，以设区市为基本单元构建社会经济影响因素指标体系（包括4类一级指标和21个二级指标），基于灰色关联分析获取1990，2000，2015年各指标对区域土壤侵蚀的影响程度。[结果

]

1990，2000，2015年，江西省平均土壤侵蚀模数明显下降，分别为864，663，281 t/（km

·a）；1990—2015年，社会经济因素与区域土壤侵蚀的关联度总体呈增加趋势；不同时相下各社会经济因素与区域土壤侵蚀的关联度排序呈动态变化。[结论

]

1990—2015年，江西省土壤侵蚀状况显著改善，随着江西省社会经济发展，总体来看各个社会经济因素对区域土壤侵蚀影响程度明显提高，其中农村发展状况，尤其是坡耕地的影响最为显著，人口水平的影响程度明显增加，生态保护的重要性逐步凸显。

Abstract

[Objective] The impacts of socioeconomic factors on soil erosion during 1990-2015 in Jiangxi Province were studied to provide a scientific basis for prevention and control of soil erosion according to regional development needs.[Methods] The spatial distribution of regional soil erosion obtained through the localized revised universal soil loss equation model was simulated. Subsequently

a socioeconomic indicator system based on the city unit (including four first-level indicators and 21 second-level indicators) was built. The impacts on soil erosion in 1999

2000

and 2015 were identified by using the method of grey relational analysis.[Results] The average soil erosion modulus of regional soil erosion decreased. The values were 864

663

and 281 t/(km2·a) in 1990

2000

and 2015

respectively. From 1990 to 2015

the grey relational degree of socioeconomic factors and regional soil erosion showed an overall increasing trend

and the order of the indicators was dynamically changing.[Conclusion] From 1990 to 2015

the regional soil erosion in Jiangxi Province showed evident improvement. The impacts of socioeconomic factors on regional soil erosion were strengthened with social development. Rural development had a remarkable effect

especially for slope farmland. The importance of population level increased noticeably

and the impacts of the ecological conservation factors improved gradually.

关键词

Keywords

references

秦天枝.我国水土流失的原因、危害及对策[J].生态经济,2009,25(10):163-169.

Singh R, Tiwari K N, Mal B C. Hydrological studies for small watershed in India using the ANSWERS model [J]. Journal of Hydrology, 2006,318(1/2/3/4):184-199.

李锐,杨勤科,吴普特,等.中国水土保持科技发展战略思考[J].中国水土保持科学,2003,1(3):5-9.

王红兵,许炯心,颜明.影响土壤侵蚀的社会经济因素研究进展[J].地理科学进展,2011,30(3):268-274.

华丽.“人—自然”耦合下土壤侵蚀时空演变及其防治区划应用[D].武汉:华中农业大学,2013.

吕开宇,许健民,娄博杰.农业生产活动对土壤侵蚀影响的经济研究[J].农业经济问题,2007,28(7):67-72.

He Xiubin, Zhou Jie, Zhang Xinbao, et al. Soil erosion response to climatic change and human activity during the Quaternary on the Loess Plateau, China [J]. Regional Environmental Change, 2006,6(1/2):62-70.

吕一河,刘国华,冯晓明.土壤水蚀的环境效应:影响因素、研究热点与评价指标的评述[J].生态与农村环境学报,2011,27(1):93-99.

Dotterweich M, Stankoviansky M, Minár J, et al. Human induced soil erosion and gully system development in the Late Holocene and future perspectives on landscape evolution: The Myjava Hill Land, Slovakia [J]. Geomorphology, 2013,201:227-245.

邓聚龙,王厚生,马鹤令,等.社会经济系统时间序列预测的新方法[J].未来与发展,1982,6(4):33-36.

邓聚龙.灰色系统理论教程[M].武汉:华中理工大学出版社,1990.

Liu Sifeng, Yang Yingjie, Cao Ying, et al. A summary on the research of GRA models [J]. Grey Systems: Theory and Application, 2013,3(1):7-15.

刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2010.

施红星,刘思峰,方志耕,等.灰色周期关联度模型及其应用研究[J].中国管理科学,2008,16(3):131-136.

宁杰.河南省碳排放与产业结构关联性研究分析[J].生态经济,2019,35(3):38-44.

贺祥,林振山,刘会玉,等.基于灰色关联模型对江苏省PM2.5浓度影响因素的分析[J].地理学报,2016,71(7):1119-1129.

杨振,牛叔文,吴文恒.陇中黄土高原水土流失的人文因素分析[J].干旱区资源与环境,2005,19(6):124-128.

邓聚龙.灰色系统综述[J].世界科学,1983(7):1-5.

王明珠.江西省红壤资源及其开发利用[J].土壤通报,1987,18(4):147-150.

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.

谢颂华,曾建玲,杨洁,等.江西水土流失省情分析[J].南昌工程学院学报,2010,29(3):69-72.

章文波,谢云,刘宝元.利用日雨量计算降雨侵蚀力的方法研究[J].地理科学,2002,22(6):705-711.

Williams J R, Jones C A, Dyke P T. A modeling approach to determining the relationship between erosion and soil productivity. EPIC, Erosion-Productivity Impact Calculator, mathematical models [J]. Transactions of the ASAE, 1984,27(1):129-144.

陈思旭,杨小唤,肖林林,等.基于RUSLE模型的南方丘陵山区土壤侵蚀研究[J].资源科学,2014,36(6):1288-1297.

谢红霞,李锐,杨勤科,等.退耕还林(草)和降雨变化对延河流域土壤侵蚀的影响[J].中国农业科学,2009,42(2):569-576.

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.

徐志刚,庄大方,杨琳.区域人类活动强度定量模型的建立与应用[J].地球信息科学学报,2009,11(4):452-460.

Rajan, K.S. and R. Shibasaki, A GIS based integrated land use/cover change model to study agricultural and urban land use changes [C]//22nd Asian Conference on Remote Sensing, Singapore, 2001.

姚发业,岳钦艳,刘文英.人口增长对资源的压力分析[J].中国人口·资源与环境,2001,11(S1):91-92.

文英.人类活动强度定量评价方法的初步探讨[J].科学对社会的影响,1998(4):56-61.

张荣峰.水土流失对鄱阳湖流域生态环境和经济建设的影响[J].水土保持学报,1990,4(3):80-86.

邓聚龙,孙顺庚.灰色系统理论与科技进步[J].科技进步与对策,1986,3(5):40-41.

邓聚龙.社会经济灰色系统的理论与方法[J].中国社会科学,1984(6):47-60.

王刚,张秋平,郑海金,等.1987—2013年江西省水土流失趋势及其社会经济驱动力分析[J].生态科学,2017,36(3):115-120.

张茨林,谢颂华,曾建玲.江西省人为水土流失现状调查与防治研究[J].农业工程学报,2008,24(8):54-57.

浏览量

1383

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USLE模型的2001-2015年江西省土壤侵蚀变化研究

降雨与植被对大别山“林改园”区土壤侵蚀的影响

藏东南干旱河谷区土壤抗蚀性和水土流失过程模拟

2010—2023年秦岭北麓（西安段）土壤侵蚀特征

江西省数字新质生产力与水资源利用效率的耦合协调关系