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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: 2025年; 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。; 刘添瑞俱战省; 关键词：RUSLE模型土壤侵蚀适应性

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: 2025年; 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。; 张皓茹杨坪坪高雄李水杨昌鑫; 关键词：RUSLE 土壤保持

基于GIS和RUSLE模型的土壤侵蚀研究: 2024年; 为了研究辽宁省土壤侵蚀的空间分布特征,此研究采用GIS技术和RUSLE模型对辽宁省土壤侵蚀进行了定量分析。研究表明,辽宁省降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、地形(LS)、植被覆盖管理(C)与水土保持因子(P)呈现不同程度分异性,侵蚀模数介于0~4 695 t/(hm^(2)·a),其平均值为27.50 t/(hm^(2)·a),整体属轻度侵蚀;其侵蚀模数具有明显的空间差异性,高侵蚀风险呈斑点状分布于长白山和辽西丘陵局地。侵蚀模数随植被覆盖度增加而减少,区域侵蚀模数以耕地、园地最高。; 高欢; 关键词：土壤侵蚀 GIS RUSLE模型

基于RUSLE模型的武陵山区土壤侵蚀研究被引量：1: 2024年; 基于降水、土壤属性、数字高程模型(DEM)、归一化差值植被指数(NDVI)和土地利用等数据,采用修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)模型计算了武陵山区的多年平均土壤侵蚀模数,探讨了武陵山区土壤侵蚀的空间分布特征.结果表明:(1)2001—2020年武陵山区约71.59%的区域受到土壤侵蚀的威胁,中度及中度以上土壤侵蚀占比30.55%;(2)坡度是影响土壤侵蚀强度分布的主要因素,中度及中度以上的土壤侵蚀主要分布在大于15°的坡度上;(3)同一坡度级下,林地土壤侵蚀强度最低;(4)重庆武陵山区多年平均土壤侵蚀模数最高,其次分别是湖北武陵山区和贵州武陵山区,湖南武陵山区多年平均土壤侵蚀模数最低;(5)重庆市武隆区,湖北省巴东县、五峰土家族自治县、秭归县、长阳土家族自治县,贵州省江口县和湖南省古丈县是多年平均土壤侵蚀模数较高的县(区);(6)武陵山区土壤侵蚀的空间分布具有正的空间自相关性,高高集聚主要分布在湖北武陵山区,低低集聚主要分布在湖南武陵山区.研究结果对于武陵山区水土资源优化管理和地质灾害分区防治具有一定的指导意义.; 刘欢刘欢张文豪王森罗佳欢; 关键词：土壤侵蚀 RUSLE模型

基于RUSLE模型的青藏高原土壤保持功能定量评价被引量：4: 2024年; 土壤保持功能是青藏高原生态系统的主要调节功能之一,准确评估青藏高原土壤保持功能的时空变化规律,是确保该地区顺利开展水土保持和生态环境治理工作的前提。本研究通过收集气象、土壤、土地利用、DEM和NDVI等数据,利用RUSLE模型对1982—2020年青藏高原土壤保持功能的时空特征进行动态评估。结果表明:1982—2020年青藏高原的土壤保持量呈波动增加趋势,土壤保持能力由南向北逐渐减弱,高值区主要集中在青藏高原东南部的川西和藏东的高山深谷;在过去的近40 a中,青藏高原土壤侵蚀强度发生明显转换,其主要特征是由高一级的中度侵蚀强度向低一级的轻度或微度侵蚀强度转换,说明青藏高原近40 a内土壤保持状况不断改善;不同地形条件下青藏高原土壤保持能力也有明显差异,主要表现为起伏度小的高海拔地区土壤保持能力普遍较弱;就不同的土地利用类型而言,林地区域的土壤保持能力最强,而未利用地土壤保持能力最弱。近40 a来,青藏高原土壤保持能力不断增强,但仍存在部分区域的土壤保持能力较弱。未来在重视和保护土壤保持能力较强的林地区域的同时,应加强起伏度小的高海拔地区水土治理工作,制定分级分区的土壤侵蚀防治措施,进一步增强青藏高原地区的土壤保持功能。; 刘振坤刘振坤刘峰李德成李德成徐胜祥; 关键词：GIS RUSLE模型青藏高原

基于RUSLE模型的雅鲁藏布江流域土壤侵蚀评价被引量：3: 2024年; [目的]研究雅鲁藏布江流域土壤侵蚀时空变化特征,并分析气候和植被覆盖变化对土壤侵蚀的影响,以期为高寒区土壤侵蚀防治、生态系统保护和水土资源开发利用提供理论支撑。[方法]以雅鲁藏布江流域为研究区,采用RUSLE模型定量评估了1980—2017年流域土壤侵蚀的时空变化特征。[结果]1980—2017年,雅江流域土壤侵蚀强度整体呈现先减小后增加的趋势,1980—1999年年均土壤侵蚀模数波动下降,2000—2017年年均土壤侵蚀模数则呈现不显著上升趋势;流域中上游地区土壤侵蚀变化较为显著,下游地区侵蚀强度先增加后减小。年均土壤侵蚀模数与降雨侵蚀力呈显著正相关关系,Pearson相关系数为0.92,而与NDVI关系不显著。不同土地利用类型中,土壤侵蚀最强烈的是未利用地,其次是稀疏草地,由于其面积占比最高,对流域总侵蚀量的贡献比超过54%。[结论]降雨是影响雅江流域土壤侵蚀强度变化的主要因素,未来土壤侵蚀防治的重点区域应为流域东部下游降雨量较大的地区,重点防范极端降雨造成的水土流失。; 兰泽凡田小靖牛祎凡赵广举普琼拉巴仓决左巴特; 关键词：土壤侵蚀雅鲁藏布江流域 RUSLE 气候变化

基于RUSLE模型的京津冀地区土壤侵蚀时空变化分析被引量：3: 2024年; 【目的】土壤侵蚀是一种日益严重的生态问题,已经成为全球性的环境挑战,对人类的生存和可持续发展产生了极大的威胁。因此基于多源遥感数据,【方法】通过RUSLE模型和地理探测器模型研究了1990—2020年京津冀地区土壤侵蚀在时空尺度上的动态变化,并对其驱动因素进行了分析。【结果】结果显示:(1) 1990—2020年京津冀地区的土壤侵蚀总体呈现东南低西北高的分布特征,且以微度和轻度侵蚀为主,其百分比达到73.79%。(2)京津冀大部分地区土壤侵蚀等级主要由高向微强度侵蚀转移,且转移比例都在50%以上,整体有所好转,但存在局部加剧。(3)各个影响因子对土壤侵蚀的解释力依次为:坡度>高程>土地覆盖类型>植被覆盖度>降雨量>人口密度>GDP。【结论】相关结论可为水土流失治理以及防治提供一定的科学参考,同时也可为其他地区的土壤侵蚀治理提供参考。; 李静曹永强曹永强贾国栋权学烽翟浩然; 关键词：土壤侵蚀 RUSLE模型卫星遥感

基于GIS和RUSLE模型的广东省水土流失风险评价: 2024年; 准确对广东省土壤侵蚀综合行定量评估,为区域水土保持规划提供数据支持。文章基于修正通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS分析方法,提取广东省因子空间信息,得到了水土流失风险分布特征。结果表明,各因子分布具有地带性差异,整体属轻度等级,强度等级是区域水土流失风险主要来源的结果。研究为广东省土壤侵蚀综合防治提供参考。; 罗永恒; 关键词：水土流失土壤侵蚀 RUSLE模型

基于RUSLE模型的妫水河流域土壤侵蚀时空变化特征被引量：5: 2024年; [目的]为揭示流域土壤侵蚀时空变化特征并开展可持续流域治理工作。[方法]基于妫水河流域1995—2018年降雨、土壤、数字高程模型及土地利用数据,采用GIS技术与RUSLE模型的方法定量分析妫水河流域土壤侵蚀时空特征,并对流域土壤稳定性进行评价。[结果](1)1995—2018年,流域内林地和草地面积均呈下降的趋势,2018年林地和草地面积分别为4.41×10^(4),0.84×10^(4)hm^(2),较1995年分别下降13.52%和10.61%。耕地面积由1995年的3.53×10^(4)hm^(2)增加至2018年的4.07×10^(4)hm^(2)。建筑用地面积逐渐增加,由1995年的0.59×10^(4)hm^(2)增加到2018年的1.90×10^(4)hm^(2)。(2)妫水河流域内土壤侵蚀模数呈波动性变化,由1995年的8.71 t/(hm^(2)·a)降至4.56 t/(hm^(2)·a)后,于2018年升至11.07 t/(hm^(2)·a)。(3)妫水河流域土壤侵蚀强度以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,1995—2015年,土壤侵蚀强度逐渐降低并保持稳定,中度及以上土壤侵蚀面积比例由4.95%降至3.05%,2018年后升至7.42%。(4)妫水河流域在研究时段内土壤稳定性降低,不稳定土壤面积升高。[结论]妫水河流域城市化的进程中,林草覆盖度略有降低;土壤侵蚀强度整体下降,但在后期略有提高;不稳定土壤所占面积较少。研究结果可为妫水河流域综合治理及土地利用规划提供依据。; 池金洺于洋冯娟龙朱锐鹏左启林朱洪盛; 关键词：土地利用 RUSLE

基于RUSLE模型的利川市水土流失敏感性时空特征分析: 2024年; 水土流失是湖北省利川市面临的一项较为突出的生态问题,开展水土流失敏感性评估是制定水土保持措施的基础。采用RUSLE模型、热点分析、标准差椭圆分析和地理探测器等方法,对2002—2022年利川市水土流失敏感性的时空变化及其影响因素进行分析。结果表明,利川市水土流失总体上以微度敏感为主,但不同年份和地区的敏感程度存在明显差异;2002年,水土流失敏感性普遍较高,高值区域广泛分布在柏杨坝、团堡和文斗等地;2012年和2022年,东城、都亭和汪营等地敏感性略有上升,其他地区则普遍下降;水土流失热点区域面积逐渐缩减,分布范围向心聚集,重心向中心城区迁移;植被覆盖度和土地利用类型是影响水土流失敏感性空间分布的主要因素,植被覆盖度与坡度、土地利用和地层岩性的交互作用具有显著的空间叠加效应。未来应进一步关注植被覆盖度低、地形破碎、岩体软弱等地区的水土保持工作。; 孙智杰王艺霖梁川龙少秋陈刚; 关键词：水土流失 RUSLE模型

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