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基于修正通用土壤流失方程(RUSLE)的水土流失敏感性评价
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作者 耿玉刚 杨红梅 +6 位作者 赵奕博 刘浩然 毕彪 董科男 唐中原 陈锐银 王文武 《水利规划与设计》 2026年第1期82-87,101,共7页
文章基于修正通用土壤流失方程(RUSLE),利用ArcGIS对其5项因子进行敏感性分级计算。旨在科学评估西藏芒康县水土流失敏感性空间格局,为区域生态保护提供依据。结果表明:(1)敏感性以轻、中度为主(90.76%),轻度占比76.06%;(2)空间分布呈... 文章基于修正通用土壤流失方程(RUSLE),利用ArcGIS对其5项因子进行敏感性分级计算。旨在科学评估西藏芒康县水土流失敏感性空间格局,为区域生态保护提供依据。结果表明:(1)敏感性以轻、中度为主(90.76%),轻度占比76.06%;(2)空间分布呈北低南高、东弱西强趋势,高敏感区集中于南部及西部山区;(3)敏感性与植被覆盖及水土保持措施显著相关,与其余因子相关性弱。研究成果对指导芒康县水土保持分区治理,支撑青藏高原生态屏障建设具有重要意义。 展开更多
关键词 水土流失 敏感性分析 rusle模型 芒康县
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基于RUSLE模型和最优地理探测器的兴安盟地区1985—2023年土壤侵蚀研究 被引量:1
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作者 黄庆丽 史常青 +6 位作者 赵廷宁 杨建英 安淼 翟雪倩 曾文杰 魏晓东 马梦遥 《水土保持研究》 北大核心 2025年第6期1-10,20,共11页
[目的]揭示兴安盟土壤侵蚀时空分异特征及其原因,为该区土壤侵蚀防治工作提供科学依据。[方法]基于RUSLE模型和最优地理探测器,分析兴安盟地区1985—2023年土壤侵蚀的空间分布和侵蚀强度变化特征及其影响因素。[结果](1)研究区土壤侵蚀... [目的]揭示兴安盟土壤侵蚀时空分异特征及其原因,为该区土壤侵蚀防治工作提供科学依据。[方法]基于RUSLE模型和最优地理探测器,分析兴安盟地区1985—2023年土壤侵蚀的空间分布和侵蚀强度变化特征及其影响因素。[结果](1)研究区土壤侵蚀以微度侵蚀为主,侵蚀强度高的区域集中在东部和南部,土壤侵蚀平均面积占总面积的17.37%,平均侵蚀模数为2.43 t/(hm^(2)·a),年均土壤侵蚀量达1 143.29万t。(2)兴安盟地区土壤侵蚀强度总体呈加剧趋势,其中71.64%的区域侵蚀强度等级未发生显著变化,微度侵蚀和轻度侵蚀面积分别减少5.60%和0.93%,而中度、强烈、极强烈及剧烈侵蚀面积有所增加。(3)植被覆盖度、坡度、年降水量和土地利用类型是影响土壤侵蚀的主要因子,其交互作用显著提高了对侵蚀模数在空间上的分异解释力。(4)识别的最新高风险区域为裸地、年降水量462~466 mm、植被覆盖度<0.1%、有机碳含量8.19~12.2 g/kg、黏粒含量274~307 g/kg、砂粒含量671~800 g/kg、粉砂含量16~205g/kg、海拔430~589 m、坡度40.8°~45.3°、人口密度5~6 person/km^(2),GDP为311~598 yuan/km^(2)。[结论]兴安盟地区土壤侵蚀强度总体呈加剧趋势,侵蚀高风险区域需重点治理,建议因地制宜采取区域差异化治理策略。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 rusle 兴安盟 参数最优地理探测器
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基于RUSLE模型的黄河流域山西段土壤侵蚀变化与驱动因子 被引量:3
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作者 刘亦涵 王浩天 +1 位作者 甄志磊 张倩 《土壤》 北大核心 2025年第2期452-460,共9页
本研究基于降水数据、土壤类型数据、数字高程模型数据(DEM)、植被覆盖指数(NDVI),分析降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、地形因子(D)、植被覆盖因子(C)和水土保持措施因子(P),利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)对2000—2020年黄河流域山... 本研究基于降水数据、土壤类型数据、数字高程模型数据(DEM)、植被覆盖指数(NDVI),分析降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、地形因子(D)、植被覆盖因子(C)和水土保持措施因子(P),利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)对2000—2020年黄河流域山西段土壤侵蚀的时空分布格局进行研究,识别高侵蚀强度区域的区位特征;并使用地理探测器模型揭示影响土壤侵蚀强度分布格局的主要成因以及因素间耦合关系的定量归因。结果表明:(1)2000—2020年期间,黄河流域山西段的土壤侵蚀呈减弱态势,由2000年的31.29 t/(hm^(2)·a)降至2020年的25.67 t/(hm^(2)·a),呈现出东南弱西北强的空间分异特征;(2)栽培植被是影响土壤侵蚀的主要植被类型,土地利用/覆盖类型为草地或未利用地、海拔629~932 m、坡度5°~8°和植被覆盖度30%~45%是土壤侵蚀主要发生地;(3)驱使黄河流域山西段土壤侵蚀格局形成的多个因素中,植被覆盖度始终起主导作用;两两因素之间交互协同作用表现为双因子增强或者非线性增强,植被覆盖度和坡度交互作用最大。因此,黄河流域山西段在进行土壤侵蚀防治和生态保护与修复时,应优先考虑植被覆盖度为30%~45%且坡度在5°~8°的区域。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 rusle模型 地理探测器 植被覆盖度 黄河流域
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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 被引量:6
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作者 许长安 王乃举 《水土保持研究》 北大核心 2025年第1期21-29,共9页
[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... [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。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 rusle模型 地理探测器 皖南地区
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基于RUSLE模型的长春市土壤侵蚀特征研究
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作者 宋立东 赵院冬 +2 位作者 佟智强 刘浩 杨洪祥 《地质论评》 北大核心 2025年第S1期281-283,共3页
东北地区是世界黑土带之一,也是我国最大的商品粮基地,肩负着维护国家粮食安全的重任。习近平总书记高度重视黑土地保护,多次强调要保护好黑土地这一“耕地中的大熊猫”。长期以来,由于自然因素和不合理的人类活动导致东北黑土地发生土... 东北地区是世界黑土带之一,也是我国最大的商品粮基地,肩负着维护国家粮食安全的重任。习近平总书记高度重视黑土地保护,多次强调要保护好黑土地这一“耕地中的大熊猫”。长期以来,由于自然因素和不合理的人类活动导致东北黑土地发生土壤侵蚀等各类问题(刘盼等,2019;田芷源等,2024),通过定量分析土壤侵蚀的强度是黑土地保护与治理的重要依据,对于生态修复和可持续发展具有重要意义(王丰等,2022)。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 rusle 长春市
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基于RUSLE模型的贵州省植被景观格局演变对土壤保持的影响 被引量:1
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作者 张皓茹 杨坪坪 +2 位作者 高雄 李水 杨昌鑫 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期46-59,共14页
基于植被覆盖数据、土地利用数据及气象数据,应用修正通用土壤侵蚀方程(RUSLE)模型估算贵州省的土壤侵蚀状况,分析贵州省植被覆盖及土壤侵蚀演变特征,探讨景观格局指数与土壤保持量的空间相关性特征。研究结果表明:2005—2020年贵州省... 基于植被覆盖数据、土地利用数据及气象数据,应用修正通用土壤侵蚀方程(RUSLE)模型估算贵州省的土壤侵蚀状况,分析贵州省植被覆盖及土壤侵蚀演变特征,探讨景观格局指数与土壤保持量的空间相关性特征。研究结果表明:2005—2020年贵州省植被覆盖总体处于增长性变化趋势;从2005—2020年,贵州省年平均土壤侵蚀模数总体减少0.91 t/(a·hm^(2)),主要朝减弱方向转化,且土壤保持量呈先减少后增加的趋势;研究区总体植被覆盖景观破碎化程度和异质性增加,斑块优势和抗干扰性不断增强,但景观的多样性随之降低,斑块趋于不均匀分布。不同景观格局指数与土壤保持强度的相关性及响应程度存在地理和时空上的差异,差异可能与喀斯特地区独特的地理环境和城市扩张速度存在关联性。研究结果可为喀斯特地区植被景观设计和土壤保持策略的制定提供参考。 展开更多
关键词 rusle 植被景观格局 土壤保持 贵州省 喀斯特
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基于RUSLE模型与多源数据的耕地土壤侵蚀时空演变评估——以金沙江干热河谷元谋县为例
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作者 庄永在 何光熊 +3 位作者 喜文飞 郭峻杞 陈财莹 王瑞亭 《中国水土保持科学》 北大核心 2025年第6期42-53,共12页
“金沙江下游国家级水土流失重点治理区”是我国生态功能区划的核心区段。深入揭示干热河谷特殊环境下土壤侵蚀的时空演变规律及驱动机制,对于保障区域农业生产和推进生态环境建设具有重要意义。以元谋干热河谷为研究对象,采用卫星遥感... “金沙江下游国家级水土流失重点治理区”是我国生态功能区划的核心区段。深入揭示干热河谷特殊环境下土壤侵蚀的时空演变规律及驱动机制,对于保障区域农业生产和推进生态环境建设具有重要意义。以元谋干热河谷为研究对象,采用卫星遥感影像结合标准径流小区监测数据构建RUSLE模型,评估区域耕地侵蚀状况,探讨区域耕地土壤侵蚀时空演变及影响因素。结果显示:1)采用多源遥感数据构建的RUSLE模型预测值与实测值能较好的显示区域土壤侵蚀状况(R^(2)=0.871)。分析显示,2018—2022年研究区土壤侵蚀面积和侵蚀量分别介于863.09~950.91 km^(2)、2601.47~3369.47 t/(km^(2)·a)之间,耕地土壤侵蚀面积和侵蚀量分别介于19.93~29.03 km^(2)和338.45~630.83 t/(km^(2)·a)之间,其中2018年侵蚀量最高,2022年降至研究时段内最低;2)空间分析表示:耕地侵蚀热点区域主要分布于研究区中部、中南部以及北部,地形特征表现为高侵蚀区集中于陡坡地带,低侵蚀区集中于低洼河谷,印证了地形对耕地侵蚀空间格局的塑造作用。3)耕地侵蚀主导因子为坡度(β=0.411),而植被盖度的影响次之(β=0.204),表明地形条件与植被管理共同调控耕地侵蚀过程。研究结果表明,耕作侵蚀对区域土壤侵蚀的贡献度逐步降低,这一变化特征说明现有的耕作措施和人类活动已逐步适应当地水土保持需求,本研究结果为元谋干热河谷的土壤侵蚀评价及水土保持耕作管理政策的制定提供科学依据。 展开更多
关键词 土壤侵蚀模数 径流小区 耕地土壤侵蚀 rusle 空间分析 金沙江干热河谷
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秦岭腹地县域RUSLE模型参数取值适应性分析——以太白县为例 被引量:1
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作者 刘添瑞 俱战省 《中国水土保持》 2025年第1期76-80,共5页
基于RUSLE模型各因子取值方法,以秦岭腹地太白县为例,探讨不同因子取值对RUSLE模型计算结果的影响,结果表明:①9种组合方式下2010年、2020年秦岭腹地太白县土壤侵蚀模数中位数和平均数差异明显,均为强变异程度,表明不同因子取值对土壤... 基于RUSLE模型各因子取值方法,以秦岭腹地太白县为例,探讨不同因子取值对RUSLE模型计算结果的影响,结果表明:①9种组合方式下2010年、2020年秦岭腹地太白县土壤侵蚀模数中位数和平均数差异明显,均为强变异程度,表明不同因子取值对土壤侵蚀模数的计算结果不确定性明显,但采用中位数比平均数更具有代表性;②C_(3)+P_(3)组合方式下2010年、2020年土壤侵蚀模数中位数相对偏差最小,在其他因子不变情况下采用C_(3)+P_(3)的组合方式更科学;③C_(3)+P_(3)组合方式下计算得到2020年太白县水土保持率为97.17%,与依据2020年官方数据计算的水土保持率96.51%基本一致,表明C_(3)+P_(3)组合为太白县最优组合;④将C_(3)+P_(3)组合方式应用于太白县及其咀头镇,结果符合事实,表明此组合可推广应用于秦岭腹地其他地区,为水土保持规划提供技术支撑。 展开更多
关键词 rusle模型 土壤侵蚀 参数取值 适应性 太白县 秦岭腹地
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基于RUSLE模型的黑龙江省2010~2022年土壤侵蚀时空变化特征
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作者 祝倩婷 赵光影 +1 位作者 张艳 李佳怡 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 2025年第3期74-79,共6页
[目的]为揭示黑龙江省土壤侵蚀时空变化特征并开展黑龙江省水土流失治理工作.[方法]通过GIS技术和RUSLE模型,利用降雨、土壤、数字高程模型及土地利用数据等,定量分析黑龙江省2010~2022年间土壤侵蚀状况的时空变化趋势.[结果](1)2010~2... [目的]为揭示黑龙江省土壤侵蚀时空变化特征并开展黑龙江省水土流失治理工作.[方法]通过GIS技术和RUSLE模型,利用降雨、土壤、数字高程模型及土地利用数据等,定量分析黑龙江省2010~2022年间土壤侵蚀状况的时空变化趋势.[结果](1)2010~2022年,黑龙江省年平均土壤侵蚀模数为1214.85 t/(km^(2)·a),2010~2022年黑龙江省土壤侵蚀模数分为2个阶段.第一阶段较为波动,第二阶段持续下降.(2)2010~2022年,黑龙江省的土壤侵蚀空间分布规律体现为北部为轻度侵蚀纵贯黑龙江省;微度侵蚀横向分布于西部与东部地区;中部地区以中度和强烈侵蚀为主且呈团块状分布.剧烈侵蚀分布不明显,不易发生等级转变.(3)2010~2022黑龙江省土壤侵蚀整体状况好转,表示土壤情况有所改善. 展开更多
关键词 黑龙江省 rusle 土壤侵蚀
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基于RUSLE方程的小凌河流域水土流失及其敏感性分析 被引量:2
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作者 张磊 《水利技术监督》 2025年第4期170-172,276,共4页
文章通过对流域水土流失及其敏感因素分析,对于流域土壤侵蚀治理措施规划、水土流失治理以及生态治理规划具有重要指导意义。为此基于土壤侵蚀方程(RUSLE方程),利用流域下垫面数据对小凌河流域2000—2020年水土流失程度及其敏感特征进... 文章通过对流域水土流失及其敏感因素分析,对于流域土壤侵蚀治理措施规划、水土流失治理以及生态治理规划具有重要指导意义。为此基于土壤侵蚀方程(RUSLE方程),利用流域下垫面数据对小凌河流域2000—2020年水土流失程度及其敏感特征进行测算。结果表明,近20年小凌河流域主以中度土壤侵蚀为主,占流域面积比为68.5%,总体具有较低敏感性。不敏感性和低度土壤侵蚀区域占总面积26.5%。5%坡度以上区域土壤侵蚀敏感程度受坡度影响较大。 展开更多
关键词 rusle方程 水土流失 敏感性分析 小凌河流域
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基于RUSLE的渭库绿洲土壤侵蚀时空变化研究
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作者 赵智伟 张永福 《中南农业科技》 2025年第3期85-90,100,共7页
研究渭库绿洲的土壤侵蚀分布,有助于地区水土保持的决策与规划,为当地的水土保持治理提供参考。在地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术的支持下,选取渭库绿洲为研究区,基于降水、土壤、地形、植被指数、土地利用等多源数据,采用修正通用土... 研究渭库绿洲的土壤侵蚀分布,有助于地区水土保持的决策与规划,为当地的水土保持治理提供参考。在地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术的支持下,选取渭库绿洲为研究区,基于降水、土壤、地形、植被指数、土地利用等多源数据,采用修正通用土壤侵蚀(RUSLE)经验模型,得到研究区2002—2022年的土壤侵蚀强度时空分布。结果表明,研究区内微度和轻度敏感区域的面积较大,在研究区占据主导地位;整体的空间分布差异性较大,侵蚀相对严重的区域大多分布于北部天山南坡和西北部的秋里塔格山地带;微度敏感区域的面积在2002—2012年逐年增加,从51732.00 km^(2)增加到52015.74 km^(2),2022年进一步增至52016.95 km^(2),而轻度敏感区域的面积在同一时间段内逐年减少,从433.98 km^(2)减少到152.38km^(2),并在2022年下降至151.25 km^(2),表明土壤侵蚀问题有所好转。 展开更多
关键词 rusle 土壤侵蚀 GIS RS 时空变化 渭库绿洲
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基于RUSLE模型的东北地区水土流失研究 被引量:1
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作者 刘兆楠 《陕西水利》 2025年第5期109-111,115,共4页
东北地区作为我国粮食生产与生态保护重点区,水土流失问题在该地的严重性不可忽视。在GIS技术与多源地理空间数据支持下,基于RUSLE模型对东北地区水土流失进行定量评价。结果表明,东北地区2020年侵蚀模数介于0~4695 t/(km^(2)·a),... 东北地区作为我国粮食生产与生态保护重点区,水土流失问题在该地的严重性不可忽视。在GIS技术与多源地理空间数据支持下,基于RUSLE模型对东北地区水土流失进行定量评价。结果表明,东北地区2020年侵蚀模数介于0~4695 t/(km^(2)·a),高值区聚集于呼伦贝尔、锡林郭勒等地,总体属轻度侵蚀强度等级。研究区不同侵蚀强度等级呈异质性分布,以无侵蚀、微度和轻度侵蚀等级占优,中度、强烈、极强和剧烈的侵蚀等级面积分布较少。 展开更多
关键词 rusle模型 土壤侵蚀 东北地区 水土保持
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基于RUSLE的2000-2020年达州市土壤侵蚀时空变化
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作者 徐罗 唐琳 +2 位作者 姜奥 顾梵新 徐霞 《绿色科技》 2025年第15期171-175,共5页
定量研究达州市土壤侵蚀的时空分布状况以及不同坡度,海拔高度下的侵蚀状况,可以为达州市开展水土保持工作提供科学参考。本研究选用降雨、土壤、地形、植被覆盖度、土地利用5个侵蚀因子,基于GIS平台结合RUSLE模型得到研究区2000—2020... 定量研究达州市土壤侵蚀的时空分布状况以及不同坡度,海拔高度下的侵蚀状况,可以为达州市开展水土保持工作提供科学参考。本研究选用降雨、土壤、地形、植被覆盖度、土地利用5个侵蚀因子,基于GIS平台结合RUSLE模型得到研究区2000—2020年5期的土壤侵蚀值,并分析其时空分布特征。结果表明:①在研究时段以无明显水土流失为主,无明显水土流失的面积占比由53.21%上升至86.44%;②海拔在500~1000 m的区域侵蚀情况最为严重,侵蚀面积达4540.52 km 2,中度及以上高等级侵蚀占比为28.00%;③坡度与侵蚀面积呈负相关关系,与侵蚀严重程度呈正相关关系。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 rusle模型 水土流失 时空变化
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基于RUSLE模型的土壤侵蚀时空变化及其影响因子——以粤港澳大湾区为例
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作者 程露 黎丽莉 毛智慧 《中国水土保持科学》 北大核心 2025年第3期62-72,共11页
深入了解区域的土壤侵蚀时空演变特征,可为该地区水土保持的开展提供参考。使用修正的通用土壤流失方程模型,估算粤港澳大湾区2010和2020年的土壤侵蚀模数,探讨土壤侵蚀的时空变化特征及其影响因素。结果表明:1)粤港澳大湾区2010和2020... 深入了解区域的土壤侵蚀时空演变特征,可为该地区水土保持的开展提供参考。使用修正的通用土壤流失方程模型,估算粤港澳大湾区2010和2020年的土壤侵蚀模数,探讨土壤侵蚀的时空变化特征及其影响因素。结果表明:1)粤港澳大湾区2010和2020年土壤侵蚀模数分别为13.24和8.74 t/(hm^(2)·a),10 a间土壤侵蚀模数减少34%,土壤侵蚀呈好转趋势。2)大湾区的土壤侵蚀呈现中部侵蚀强度低、周围地区侵蚀剧烈的空间特征。2010—2020年大湾区土壤侵蚀强度等级较为稳定,88.2%的地区未出现侵蚀强度等级变化。土壤侵蚀加剧的区域主要集中在大湾区北部、西南部及东部沿海区域。3)土壤侵蚀模数随海拔的增加先降低再升高,海拔>1000 m的地区侵蚀模数最大;坡度越陡,侵蚀强度越大.;草地和耕地是土壤侵蚀严重的区域,侵蚀模数分别为13.96和13.43 t/(hm^(2)·a)。研究表明,大湾区的土壤侵蚀治理措施较为有效,未来需要进一步关注陡坡、高海拔、草地及耕地等区域的土壤侵蚀防治。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 rusle模型 时空特征 影响因素 粤港澳大湾区
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基于RUSLE与地理信息技术的玛沁县土壤侵蚀研究
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作者 蒋刚 卓尕吉 侯月迪 《中国科技信息》 2025年第10期79-82,共4页
土壤侵蚀过程表现为表层土壤在自然和人为因素作用下的剥蚀与错位,导致土壤质量下降、土地生产力降低等现象。相较于传统研究方法,遥感和地理信息系统(GIS)结合RUSLE模型,能够更精确地模拟土壤侵蚀的各项影响因子。国内外学者已借助遥... 土壤侵蚀过程表现为表层土壤在自然和人为因素作用下的剥蚀与错位,导致土壤质量下降、土地生产力降低等现象。相较于传统研究方法,遥感和地理信息系统(GIS)结合RUSLE模型,能够更精确地模拟土壤侵蚀的各项影响因子。国内外学者已借助遥感和地理信息手段对土壤侵蚀进行了相关研究,如:Pawan Thapa通过RUSLE模型对尼泊尔Dolakha地区的土壤侵蚀进行了评估,分析了土地利用对侵蚀的影响;刘恒等利用Landsat 8卫星影像和Arc GIS技术,对沂源县土壤侵蚀现状和成因进行了分析;刘艳锋等则研究了岷江上游土壤侵蚀与土地利用的关系。 展开更多
关键词 rusle模型 土地利用 侵蚀评估 土壤质量 遥感
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基于RUSLE模型的拉萨河流域土壤侵蚀研究
16
作者 潘育萌 吴华 +3 位作者 胡森 苏泰金 张田一 陈浩楠 《中阿科技论坛(中英文)》 2025年第5期62-66,共5页
为科学指导拉萨河流域土壤侵蚀精准防控及水土流失综合治理,文章基于RUSLE模型,对该流域土壤侵蚀的时空变化特征进行系统分析。结果表明:1990—2020年,拉萨河流域平均土壤侵蚀模数为106.427 t/(hm²·a),总侵蚀量为303.73万t/a... 为科学指导拉萨河流域土壤侵蚀精准防控及水土流失综合治理,文章基于RUSLE模型,对该流域土壤侵蚀的时空变化特征进行系统分析。结果表明:1990—2020年,拉萨河流域平均土壤侵蚀模数为106.427 t/(hm²·a),总侵蚀量为303.73万t/a;土壤侵蚀分布主要呈现点状和带状特征,空间上东部侵蚀程度高于西部,且以微度和轻度侵蚀为主。文章认为:从时间维度来看,土壤侵蚀模数整体呈下降趋势,但嘉黎县、墨竹工卡县、林周县等地坡度在15°~35°的区域及草地和荒地的土壤侵蚀问题仍较突出,应作为水土保持措施的重点实施区域。 展开更多
关键词 rusle模型 拉萨河流域 土壤侵蚀 时空变化 水土保持 生态治理
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RUSLE模型融合遥感影像的土壤保存量核算研究
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作者 张林 刘晓凤 +1 位作者 林敏 周志宇 《价值工程》 2025年第22期148-150,共3页
随着我国城市化进程的不断推进,城市建设以及人类的活动都会对土壤保存产生一定的影响,致使土层变薄,肥沃表土大量流失,地表植被破坏严重,造成自然生态环境失衡,严重威胁人们的生产发展。本次研究基于综合多源遥感影像数据、世界土壤数... 随着我国城市化进程的不断推进,城市建设以及人类的活动都会对土壤保存产生一定的影响,致使土层变薄,肥沃表土大量流失,地表植被破坏严重,造成自然生态环境失衡,严重威胁人们的生产发展。本次研究基于综合多源遥感影像数据、世界土壤数据库、年均降雨量、植被覆盖、坡长坡度等数据,利用RUSLE模型和遥感信息技术,分析了研究区域降雨侵蚀因子、土壤可蚀性因子、植被覆盖与管理因子。结果表明研究区生态系统土壤保存总量约5800多万吨,其中森林生态系统约5700多万吨,占比约98%,是土壤保存功能的主体。研究结果可为地方政府提供数据基础,指导地方科学管理土壤保存量,也可为其他地区相关研究提供参考。 展开更多
关键词 生态产品 实物量核算 土壤保存 遥感影像 rusle模型
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Prioritization of erosion prone sub-watersheds using morphometric analysis and RUSLE-based approaches:A case of Hare Watershed,Abaya Chamo Sub-basin,Ethiopia
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作者 Tegegn Takele MANA Samuel Dagalo HATIYE 《Journal of Mountain Science》 2025年第2期537-555,共19页
Soil erosion in the Hare watershed led to significant land degradation,water pollution,and reduced agricultural productivity.Despite its effects,very few researchers have used combined morphometric and RUSLE model tec... Soil erosion in the Hare watershed led to significant land degradation,water pollution,and reduced agricultural productivity.Despite its effects,very few researchers have used combined morphometric and RUSLE model techniques to quantify soil erosion and thereby prioritize impacted areas.This work used an automated GIS-based tool(SWPT)to prioritize crucial areas based on topohydrological and morphometric factors and predict soil loss in sub-watersheds using the RUSLE model.Land use/cover data were obtained from Landsat imagery,while slope and morphometric information were extracted from digital elevation data with a resolution of 12.5 m.Soil erodibility was determined using Ethiopian soil maps,and rainfall erosivity was computed using meteorological data.An average annual soil loss of 49 t ha-1 yr-1 was observed in the Hare watershed.Sub-watershed 11 was found to be the most affected,with an average annual soil loss of 85.12 t ha-1 yr-1and a compound parameter value(CPV)of 0.059.Subwatershed 17 has the least amount of soil loss,with 3.67t ha-1 yr-1 and a CPV of 1.32.The study emphasizes the usefulness of integrating RUSLE and morphometric analysis for soil and water conservation planning,suggesting a variety of modeling tools in data-sparse locations to quantify and prioritize erosion-prone areas. 展开更多
关键词 Erosion prioritization GIS-based tool(SWPT) Hare watershed Land degradation Morphometric analysis rusle model
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基于RUSLE的异龙湖流域土壤侵蚀特征研究
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作者 潘佳 黄玥 《环境科学导刊》 2025年第S1期70-74,共5页
采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)模型,结合GIS空间分析技术,对云南省异龙湖流域2010—2020年土壤侵蚀特征进行定量分析,得到了异龙湖流域土壤侵蚀量的时空分布特征,并分析了土壤侵蚀量与不同土地利用类型之间的关系。结果表明:(1)异龙... 采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)模型,结合GIS空间分析技术,对云南省异龙湖流域2010—2020年土壤侵蚀特征进行定量分析,得到了异龙湖流域土壤侵蚀量的时空分布特征,并分析了土壤侵蚀量与不同土地利用类型之间的关系。结果表明:(1)异龙湖流域2020年平均土壤侵蚀模数为762.96 t/(km^(2)·a),其中轻度侵蚀占总侵蚀面积的66.11%。(2)土地利用方式显著影响了土壤侵蚀,耕地和园地相较于其他地类更容易受到侵蚀,尤其是强降雨期;而林地和草地则展现出良好的水土保持效果。(3)通过分析土壤侵蚀强度转移矩阵发现,流域内轻度侵蚀面积正逐渐向微度侵蚀转移,强烈与极强烈侵蚀面积有所减少,导致中度侵蚀面积整体上有所增加,小部分地区发生剧烈侵蚀,说明水土流失治理措施初见成效,但仍还需加强土壤侵蚀动态监测和土地利用类型管理,并制定差异化的水土保持策略、优化土地利用结构,以应对不同侵蚀风险,促进流域的可持续发展。 展开更多
关键词 GIS rusle模型 土壤侵蚀 异龙湖流域
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基于RUSLE模型的程海流域土壤侵蚀研究
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作者 项在我 涂姝羽 +1 位作者 孙一 黄玥 《环境科学导刊》 2025年第S1期64-69,共6页
利用RUSLE模型,对程海流域2000—2021年的土壤侵蚀情况进行计算,并根据计算结果对流域内土壤侵蚀情况进行了分析。分析结果显示:截至2021年,程海流域平均土壤侵蚀强度为中度侵蚀;在时间上,程海流域的土壤侵蚀情况先恶化、后改善,自2011... 利用RUSLE模型,对程海流域2000—2021年的土壤侵蚀情况进行计算,并根据计算结果对流域内土壤侵蚀情况进行了分析。分析结果显示:截至2021年,程海流域平均土壤侵蚀强度为中度侵蚀;在时间上,程海流域的土壤侵蚀情况先恶化、后改善,自2011年之后趋于稳定,影响其变化的因素主要为植被覆盖;在空间上,大坡度、中等海拔、植被覆盖率低的地区土壤侵蚀较为严重,影响空间分异的因素主要有地形因素、植被覆盖与土地利用方式。综合研究成果,本文认为坡度陡峭且植被破坏严重的山腰带为流域内土壤侵蚀最为严重的地区。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 时空分布特征 rusle模型 程海流域
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