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USLE/RUSLE模型中植被覆盖管理因子的遥感定量估算研究进展 被引量:34
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作者 吴昌广 李生 +2 位作者 任华东 姚小华 黄子杰 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1728-1732,共5页
通用土壤流失方程(USLE)及其后续修正方程(RUSLE)是区域土壤侵蚀风险评估和水土保持规划的有效工具.植被覆盖管理因子作为USLE和RUSLE的重要参数之一,其合理估算对土壤侵蚀的准确预测尤为重要.基于野外实地调查和测量的传统估算法费时... 通用土壤流失方程(USLE)及其后续修正方程(RUSLE)是区域土壤侵蚀风险评估和水土保持规划的有效工具.植被覆盖管理因子作为USLE和RUSLE的重要参数之一,其合理估算对土壤侵蚀的准确预测尤为重要.基于野外实地调查和测量的传统估算法费时、费力且费用高,无法满足宏观尺度上植被覆盖管理因子的快速提取.近年来,遥感技术的发展为大尺度植被覆盖管理因子获取提供了丰富的数据和方法.本文基于国内外相关研究成果,综述了植被覆盖管理因子遥感定量估算方法的研究进展,评述了各类方法的优劣,以期为进一步开展大尺度植被覆盖管理因子的定量估算及拓展现有研究思路提供借鉴. 展开更多
关键词 土壤侵蚀 usle/rusle 模型 植被覆盖管理因子 遥感
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基于GIS和USLE/RUSLE的小流域土壤侵蚀量研究 被引量:5
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作者 杨磊 丁树文 《干旱环境监测》 2011年第1期24-28,共5页
依据实地调查资料,建立了典型小流域地理数据库;应用采样分析数据结果及坡面单元法,确定了定量计算通用土壤流失方程RUSLE因子指标的方法。在地理信息系统ArcGIS支持下,根据USLE/RUSLE土壤侵蚀预测模型对数据库实施运算操作,预测了小流... 依据实地调查资料,建立了典型小流域地理数据库;应用采样分析数据结果及坡面单元法,确定了定量计算通用土壤流失方程RUSLE因子指标的方法。在地理信息系统ArcGIS支持下,根据USLE/RUSLE土壤侵蚀预测模型对数据库实施运算操作,预测了小流域土壤侵蚀量。结果表明:①流域总体土壤侵蚀为中度,治理难度仍很大;②坡耕地是流域水土流失的策源地,占流域面积44.45%的坡耕地,土壤侵蚀量占流域总侵蚀量的78.89%;③采取保土耕作、坡改梯和退耕还林的方式可有效治理流域的水土流失。 展开更多
关键词 usle/rusle土壤侵蚀模型 ArcGIS地理信息系统 小流域 土壤侵蚀预测
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中国USLE/RUSLE因子研究 被引量:12
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作者 马春玲 焦峰 +6 位作者 王飞 戈文艳 丁文斌 刘元昊 尚天赦 曹乐乐 林媛媛 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期430-436,共7页
USLE/RUSLE是土壤侵蚀监测与预报的核心工具,方程中各因子赋值的合理性决定了方程应用结果的准确度。然而,由于我国地形条件的复杂性等原因,方程在我国范围内的应用受到限制。因此,为明晰土壤流失方程各因子计算中需把握的关键因素,以... USLE/RUSLE是土壤侵蚀监测与预报的核心工具,方程中各因子赋值的合理性决定了方程应用结果的准确度。然而,由于我国地形条件的复杂性等原因,方程在我国范围内的应用受到限制。因此,为明晰土壤流失方程各因子计算中需把握的关键因素,以及当前我国研究中存在的主要问题,采用文献综合对比研究的方法,通过CNKI中国学术期刊全文数据库和Web of Science数据库,搜集了土壤流失方程因子相关文献共373篇。文献综合分析结果表明:各因子的研究普遍存在缺乏估算公式选用和估算结果的精度检验,坡长坡度因子存在公式误用的情况,作物覆盖与管理因子、水土保持措施因子缺少系统性定量计算的方法,土壤可蚀性因子计算的背景条件差异大,难以进行横向比较。为此,提出两条提高模型使用精度的建议,一是通过建设标准化的地面监测系统,系统观测和建立土壤侵蚀因子定量方法,二是明确此类模型应用边界,在较为适合的环境应用。 展开更多
关键词 土壤侵蚀模型 usle/rusle因子 综述
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USLE/RUSLE中水土保持措施因子研究进展 被引量:18
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作者 黄杰 姚志宏 +2 位作者 查少翔 肖培青 王勃 《中国水土保持》 2020年第3期37-39,56,I0003,共5页
通用土壤流失方程(USLE)及修正通用土壤流失方程(RUSLE)是目前世界上应用最为广泛的土壤侵蚀预报模型,水土保持措施因子(P)是USLE/RUSLE方程中的重要参数之一。依据国内外研究成果,归纳总结了5种估算P因子值的方法,包括小区和小流域资... 通用土壤流失方程(USLE)及修正通用土壤流失方程(RUSLE)是目前世界上应用最为广泛的土壤侵蚀预报模型,水土保持措施因子(P)是USLE/RUSLE方程中的重要参数之一。依据国内外研究成果,归纳总结了5种估算P因子值的方法,包括小区和小流域资料法、美国农业部手册查询法、基于RS和GIS提取法、USLE/RUSLE方程反求法、经验模型方程法。分析了各种方法的优缺点,并对P因子的研究提出展望。 展开更多
关键词 usle/rusle P因子 估算方法
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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模型的广东省大顶山小流域土壤侵蚀特征研究
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作者 王鹭松 黄绍强 +1 位作者 徐敬华 陈三雄 《广东水利水电》 2025年第12期127-132,144,共7页
为探究广东省大顶山小流域土壤侵蚀特征,采用修正通用土壤流失方程模型(RUSLE),结合遥感和地理信息系统技术,分析了小流域土壤侵蚀现状、空间分布及其主要影响因子。结果表明:①大顶山小流域轻度以下土壤侵蚀面积为17.34 km2,占流域总... 为探究广东省大顶山小流域土壤侵蚀特征,采用修正通用土壤流失方程模型(RUSLE),结合遥感和地理信息系统技术,分析了小流域土壤侵蚀现状、空间分布及其主要影响因子。结果表明:①大顶山小流域轻度以下土壤侵蚀面积为17.34 km2,占流域总面积的88.02%。流域中度及以上的侵蚀面积占流域总面积的11.98%,其土壤侵蚀量占小流域全年土壤侵蚀总量的75.7%。潜在土壤流失值在0~193316 t/(km2·a)之间变化,平均值为79981±49170 t/(km2·a)。②微度侵蚀主要分布在坡度小于8°的缓坡区域,而坡度为8°~15°和15°~25°的区域为轻度侵蚀,25°~35°和大于35°的为中度侵蚀,其中大于15°的侵蚀量占流域总侵蚀量的92.25%。③流域内土壤侵蚀模数受植被变化的影响显著,植被覆盖度小于0.3的桉树人工林区域是流域泥沙的主要来源地。 展开更多
关键词 rusle模型 土壤侵蚀 坡度 植被 小流域
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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:5
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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:7
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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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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模型的晋城盆地土壤侵蚀特征研究
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作者 史佩东 刘义 +3 位作者 刘淼 许凯然 高楷 孙磊 《地质与资源》 2025年第6期759-765,共7页
通过分析晋城盆地内的土壤侵蚀分布状况,探讨不同坡度、土地覆被类型对侵蚀强度的影响,为区域土壤侵蚀防治提供技术支撑.利用空间分析技术,结合修正的通用土壤流失方程(RUSLE)计算土壤侵蚀速率,并划分等级.结果表明:晋城盆地内土壤侵蚀... 通过分析晋城盆地内的土壤侵蚀分布状况,探讨不同坡度、土地覆被类型对侵蚀强度的影响,为区域土壤侵蚀防治提供技术支撑.利用空间分析技术,结合修正的通用土壤流失方程(RUSLE)计算土壤侵蚀速率,并划分等级.结果表明:晋城盆地内土壤侵蚀速率最大值为28 912.2 t/(km^(2)·a),平均值为936.41 t/(km^(2)·a),重点侵蚀地区集中于东南部丹河下游;坡度15~35°范围是区域内土壤侵蚀高发区,发生面积占总面积的72.59%、占总侵蚀量的90.28%;不同覆被类型中,土壤侵蚀发生比例最高的为耕地,达82.01%;侵蚀速率最大为坡面草地,达7 186.08 t/(km^(2)·a).因此晋城盆地内不同坡度、覆被类型均对土壤侵蚀强弱有直接影响,应重点进行边坡改造、退耕还林,采取有效的防治措施. 展开更多
关键词 土壤侵蚀 土地覆被 rusle模型 晋城盆地 山西省
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USLE/RUSLE中植被覆盖与管理因子研究进展 被引量:93
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作者 冯强 赵文武 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第16期4461-4472,共12页
通用土壤流失方程(USLE)及修正通用土壤流失方程(RUSLE)是世界范围内应用最广泛的土壤侵蚀预报模型,模型中C因子表示植被覆盖和管理措施对土壤侵蚀的作用,是人为控制土壤侵蚀的重要因子。回溯了C因子发展演变历程,依据国内外最新研究成... 通用土壤流失方程(USLE)及修正通用土壤流失方程(RUSLE)是世界范围内应用最广泛的土壤侵蚀预报模型,模型中C因子表示植被覆盖和管理措施对土壤侵蚀的作用,是人为控制土壤侵蚀的重要因子。回溯了C因子发展演变历程,依据国内外最新研究成果,系统阐述了不同尺度C因子估算方法。在小区、坡面、小流域尺度上,C因子确定主要依赖于野外实验观测,研究条件的一致性尤其是标准小区的统一是C因子值可比性的前提。流域、区域尺度C因子确定通常需要利用遥感影像,遥感技术的发展促进了流域、区域尺度C因子估算方法的进步,使提取的C因子图更加精细、准确,但是使用遥感数据全面刻画C因子含义仍然是一大挑战,因此仍需加强C因子相关研究。共归纳了10种确定C因子的方法,介绍了不同方法的优缺点及适用条件,提出了我国C因子研究应加强的工作,希望为相关领域研究者提供参考。 展开更多
关键词 植被覆盖与管理因子 尺度 土壤侵蚀 通用土壤流失方程/修正通用土壤流失方程(usle/rusle)
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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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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的季节性侵蚀产沙模型构建及典型流域应用研究
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作者 李一帆 周帆 +3 位作者 曲思仪 李文欣 蔡得胜 王盛萍 《中国水土保持科学》 北大核心 2025年第3期73-84,共12页
修正通用土壤流失方程(RUSLE)模型被广泛应用于土壤侵蚀的定量模拟。然而,RUSLE模型在计算侵蚀产沙时往往忽略降雨和植被的季节动态。此外,较多研究亦未考虑泥沙输移等过程与机制。本研究基于月尺度降雨侵蚀因子和植被覆盖因子,引入表... 修正通用土壤流失方程(RUSLE)模型被广泛应用于土壤侵蚀的定量模拟。然而,RUSLE模型在计算侵蚀产沙时往往忽略降雨和植被的季节动态。此外,较多研究亦未考虑泥沙输移等过程与机制。本研究基于月尺度降雨侵蚀因子和植被覆盖因子,引入表征泥沙输移及泥沙连通的经验性因子,构建可用以模拟流域季节性侵蚀产沙的SSY-RUSLE模型,并应用于山西省昕水河流域。结果表明,SSY-RUSLE模型可显著改善侵蚀产沙的模拟预测性能。与RUSLE相比,SSY-RUSLE的RMSE和NS分别提升5%~10%和13%~16%,主要源于模型有效改善流域侵蚀产沙较少时的模拟。SSY-RUSLE与RUSLE模型产生的侵蚀产沙模数空间分布格局有较大差异。其中,SSY-RUSLE模拟林地、草地与耕地侵蚀产沙模数较RUSLE显著减少(约54.8%、61.6%以及66.5%),主要侵蚀产沙段15°~25°的产沙模数也较RUSLE小(25.1%)。研究认为,耦合植被生长季节动态可显著改善区域侵蚀产沙模型模拟性能。特别是随着区域生态恢复、生态重建的推进,植被状况呈逐渐改善态势,准确的季节性侵蚀产沙模拟对于有效流域侵蚀防治与管理.具有重要意义。 展开更多
关键词 侵蚀产沙 SSY-rusle 季节动态 空间分布格局
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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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