导读:本文包含了土壤侵蚀强度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:土壤侵蚀,侵蚀量,RUSLE模型,芦山地震灾区
土壤侵蚀强度论文文献综述
姜广袤,郭兵,穆士州,刘静,尹利遵[1]（2019）在《芦山地震灾区震后土壤侵蚀强度空间格局分析》一文中研究指出充分考虑芦山地震灾区特殊的地貌类型,基于RUSLE模型结合多源耦合数据,定量提取了降雨侵蚀力因子(R值)、土壤可蚀性因子(K值)、坡长坡度因子(LS值)、地表覆盖与管理因子(C值)、水土保持措施因子(P值) 5个因子,进而获取了2014年芦山地震灾区的震后土壤侵蚀强度,并从坡度、高程、土地利用类型方面系统地分析了不同侵蚀强度的空间分异格局。研究结果表明:①震后灾区的全年土壤侵蚀量达9 504. 97万t,平均土壤侵蚀模数为2 248. 55t/(km~2·a),总体上属于轻度侵蚀;②坡度和海拔与土壤侵蚀强度有密切关系,在坡度25～35°、海拔3 000～5 000m的地带土壤侵蚀最为严重;③有林地、其他林地、草地土壤侵蚀强度高于其他土地利用类型。研究成果可以为芦山地震灾区的生态环境保护及重建提供数据和决策支撑。(本文来源于《亚热带水土保持》期刊2019年02期）
邓超,陈志彪,陈志强[2]（2019）在《南方红壤区土壤侵蚀强度评价及空间分布特征》一文中研究指出以2016年GeoEye遥感影像为基础数据源,通过ENVI软件提取植被覆盖度和土地利用类型数据,结合DEM数据,提取研究区土壤侵蚀等级图,定量分析南方红壤侵蚀区朱溪小流域的土壤侵蚀空间分布现状以及不同地形、土壤因子下土壤侵蚀面积的分布.结果表明:强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积主要分布在小流域东北和东南部,西南部以轻度和中度侵蚀为主.水土流失面积中,中度侵蚀面积最大,占水土流失总面积的32.87%,其次为轻度和强烈面积比例分别为21.61%、22.48%.水土流失面积均随着高程、坡度和有机质质量分数的增加先增大后减小.土壤容重在1.25～1.30 g·cm~(-3)之间时,主要表现为轻度、中度、强烈侵蚀.生产活动中,需合理开垦耕地,转变不合理的土地利用方式,减少植被的破坏.(本文来源于《福建师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
李丹丹,周忠发,王历,黄登红[3]（2019）在《喀斯特山区土壤侵蚀强度空间分布与风险评价——以贵州省绥阳县为例》一文中研究指出为探究喀斯特山区土壤侵蚀空间分布特征,进一步探索解决土壤侵蚀造成的土地资源破坏、土壤肥力损失、质地恶化以及石漠化加剧等问题,以贵州省典型喀斯特山区绥阳县为研究区,选取ALOS影像、DEM和社会经济数据,运用人机交互解译方法提取坡度、土地利用及植被覆盖度等指标因子,以GIS空间分析探索土壤侵蚀强度的指标因子相关性、空间特征和风险性评价。结果表明:1)该研究区土壤侵蚀强度的等级面积比依次为:中度(32.35%)>强度(24.55%)>微度(21.28%)>较强度(9.28%)>轻度(6.66%)>剧烈(5.88%),中度侵蚀类型和强度侵蚀类型占主导部分;2)土壤侵蚀强度与坡度的相关系数为0.670,与植被覆盖度的相关系数为0.386,具有显着的正相关关系;3)研究区SEDI指数为423,土壤侵蚀程度达到较重等级,存在较强的潜在风险。其中,研究区东北部、东南部、东部等地SEDI指数最高,绥阳县西南部风华镇一带SEDI指数最低。该研究为预防喀斯特山区土壤退化、改善土壤环境及生态建设具有一定参考意义。(本文来源于《科技通报》期刊2019年04期）
郭兵,刘丽峰,姜琳,范业稳,张慧[4]（2019）在《大渡河流域土壤侵蚀强度时空变化格局分析》一文中研究指出基于大渡河流域的地理国情(地势陡峻,林草地广布),改进了土壤可蚀性因子K、坡度坡长因子LS和植被盖度因子C的提取方法,构建了大渡河流域土壤流失方程,进而分析和探讨了2005—2015年大渡河流域土壤侵蚀时空变化分布格局及其驱动机制。研究结果表明:(1)大渡河流域总体上属于轻度侵蚀,其空间格局表现为小面积的高强度侵蚀,主要分布于中上游地区的高山峡谷地带以及下游的泸定县、九龙县、汉源县、峨边彝族自治县等地区。(2) 2005—2015年,大渡河流域土壤侵蚀变化状况呈现总体稳定,局部加剧的态势。(3)近十年国家退耕还林还草政策的实施有效地改善了流域水土流失状况,然而不合理的人类活动和频繁的地质灾害(特别是地震)极大地加剧了区域土壤侵蚀强度。研究成果可以为西南山区,特别是横断山区的土壤侵蚀量估算提供重要借鉴,对区域水土保持的防治具有重要参考意义。(本文来源于《山东理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
骆时秀[5]（2018）在《土壤侵蚀强度分级法在实际监测中的应用》一文中研究指出依据《生产建设项目水土保持监测规程》及《土壤侵蚀分类分级标准》,以汕(头)湛(江)高速公路云浮至湛江段及支线工程为例,针对不具备布设简易径流小区的建设类项目,利用工程本身具有的特性去测算工程的水土流失情况,该方法可以适用于不同的侵蚀类型,适用范围广,测算的结果相对可靠,值得同类型工程的借鉴。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2018年07期）
雷章,岳德鹏,YANG,Di,罗志东,许永利[6]（2018）在《基于Hadoop的区域土壤侵蚀强度计算GIS设计与实验》一文中研究指出在开源分布式计算框架Hadoop的基础上,选择大凌河流域为研究区,构建降雨侵蚀力、土壤可侵蚀性、坡长等土壤侵蚀因子栅格数据分布式存储策略,利用MapReduce编程模式设计实现通用水土流失方程RUSLE的算法程序进行土壤侵蚀强度计算,并扩展Geoserver的栅格文件读取功能,增大对HDFS栅格文件的读取支持,实现土壤侵蚀强度计算结果的快速发布。结果表明,该系统可实现大数据量、高分辨率土壤侵蚀因子栅格数据的区域土壤侵蚀强度快速计算,可较好满足区域土壤侵蚀预测预报的时效性要求;程序运行过程中计算任务本地化效果明显,显着降低了计算过程中的网络传输压力,网络使用率约22%,且系统性能可通过增加计算节点进一步提升。本研究可为大数据量、高分辨率栅格数据下区域土壤侵蚀强度计算及发布GIS设计开发提供指导,为大凌河流域土壤侵蚀监测提供科学依据。(本文来源于《农业机械学报》期刊2018年09期）
王涛[7]（2018）在《骊山—横岭地区LUCC动态变化对土壤侵蚀强度的影响》一文中研究指出骊山-横岭是距离西安市区最近的土壤流失生态脆弱区,也是西安市水土流失最严重的区域之一,常年的水土流失,产生大量泥沙淤积在河床,且大量土壤中的污染物和营养物质被带入河流,对下游的浐灞国家生态区乃至西安市区的生态环境和水安全都构成了严重的威胁,因此对其进行区域尺度的土壤侵蚀评价以及土壤侵蚀与人为因素主导的土地利用与植被覆盖(Land Use and Coverage Change,LUCC)之间关系的研究,对区域土地可持续利用,水土保持和生态建设具有重要意义。本文以位于西安市区东南部的骊山-横岭为研究对象,借助Arc GIS与RS平台,利用中国土壤侵蚀模型(Chinese Soil Loss Equation,CSLE),分别求取该区域1992年、2002年、2010年和2016年的土壤侵蚀模数以及LUCC动态变化状况,并定量探讨LUCC动态变化对土壤侵蚀强度的影响。主要从两个方面进行分析,分别为LUCC动态变化分析和土壤侵蚀强度对LUC动态变化的响应分析,主要结果为:(1)LUCC动态变化分析:骊山-横岭地区1992~2002年耕地面积增加最显着,居民用地次之,草地面积下降明显,林地小幅下降,由于草地和林地面积都出现不同程度下降,导致植被覆盖度也随之下降;2002~2016年的变化特征总体与1992~2002年相反,耕地大面积向林、草和居民用地,林地增长最显着,使得2016年植被覆盖度出现峰值,达到58.04%。(2)土壤侵蚀分析显示:1992~2016年研究区内的侵蚀特征总体为先快速增加后缓慢下降,平均侵蚀模数由1992年的1994.51t/km2.a上升到2002年的2736.17t/km2.a,之后下降到2010年的2461.73t/km2.a,到了2016年进一步下降到2187.07t/km2.a,显示土壤侵蚀治理取得显着效果。(3)土壤侵蚀与LUCC关系的研究表明:耕地是影响区域土壤侵蚀最重要的土地利用类型,其侵蚀等级最高,以中度和强度为主,并且与微度和极强度的相关性最高,对二者影响最显着,分别成反比和正比关系。林地和草地是控制土壤侵蚀的主要土地利用类型,侵蚀等级均以微度和轻度为主,但林地变化对微度、中度和剧烈侵蚀影响最显着,微度和强度则对草地最敏感。植被覆盖度与微度侵蚀和剧烈侵蚀的相关性最显着,显着性系数分别达到0.042和0.036。总体上,研究区土壤侵蚀变化特征为:土壤侵蚀与耕地面积成正比,与林地和草地面积成反比。(本文来源于《西北大学》期刊2018-06-01）
刘志军[8]（2018）在《基于高分一号数据的喀斯特地区土壤侵蚀强度研究》一文中研究指出喀斯特地区是我国典型的生态环境脆弱区之一,土壤侵蚀程度严重,准确的掌握喀斯特地区土壤侵蚀强度信息能够为水土流失综合治理提供可靠的参考数据。目前,遥感估算是掌握区域土壤侵蚀强度的主要技术手段,土壤侵蚀强度研究主要利用国外数据,随着我国高分一号卫星的成功发射,国内高分辨率、多时相、较高宽幅数据的获取得以解决。研究高分一号数据不同分辨率对土壤侵蚀因子提取精度,以及土壤侵蚀强度估算的差异性进行分析和评价,并在此基础上分析土壤侵蚀强度和景观指数随着影像分辨率的变化而产生的尺度效应,得出喀斯特地区研究土壤侵蚀强度的影像最适宜分辨率。研究结果不仅可以推动高分一号数据在喀斯特地区土壤侵蚀研究中的应用,还为今后该区域土壤侵蚀监测提供理论与实践依据。本文以喀斯特地貌广泛分布的贵州省乌当区白水河小流域为研究区域,选取高分一号遥感数据分别是:GF1-WFV(16m)影像、GF1-PMS(8m)影像、融合(2m)影像,其融合影像为GF1-WFV影像和高分一号全色影像融合,在这些影像的基础上对土壤侵蚀因子进行提取,进一步分析影像分辨率对植被覆盖度、土地利用类型、土壤侵蚀强度的差异性,并在此基础上分析土壤侵蚀强度和景观指数随着影像分辨率的变化而产生的尺度效应,得出喀斯特地区研究土壤侵蚀强度的影像最适宜分辨率。主要结论如下:(1)不同影像的土壤侵蚀因子提取差异性明显,植被覆盖度和土地利用类型随着影像分辨率的提高,影像空间结构越明显清晰,纹理越平滑,细节信息越明显;在信息量方面提取效果不断增强,信息量增加,同时植被覆盖度信息分布呈现中间聚拢的状态;随着分辨率提高混合像元被分解水域、耕地面积不断增加,建设用地和林地面积不断减少,土壤侵蚀因子提取精度逐渐提高;GF1-WFV影像、GF1-PMS影像、融合影像的植被覆盖度估算的精度分别为63.11%、73.88%、82.13%;土地利用类型提取的Kappa系数分别为0.6639、0.8122、0.8255;总体精度分别为72.6087%、86.0021%、90.0303%。(2)不同影像估算的土壤侵蚀强度差异性明显,GF1-WFV影像土壤侵蚀面积最大,其轻度占比为6.91%、中度占比为28.04%、强烈占比为11.31%、极强烈占比为7.93%、剧烈占比为5.61%;融合影像土壤侵蚀面积最小,其轻度占比为5.11%、中度占比为23.48%、强烈占比为7.52%、极强烈占比为3.19%、剧烈占比为1.22%。GF1-WFV估算精度低于65%,GF1-PMS和融合影像的精度均大于80%。(3)GF1-WFV影像、GF1-PMS影像、融合影像的土壤侵蚀强度等级在流域空间分布上具有明显的相似性,中度侵蚀和强烈侵蚀主要分布在流域中部植被覆盖度较低和流域南部的耕地区域;极强烈和剧烈侵蚀主要分布在流域公路沿线、建设用地周边和山脊坡度较大且植被覆盖度较低的区域。(4)土壤侵蚀强度为轻度侵蚀和中度侵蚀时,坡向对土壤侵蚀强度的影响较小,土壤侵蚀占比基本一致;侵蚀强度为强烈侵蚀、极强烈侵蚀、剧烈侵蚀时北坡、西北坡和西南坡的土壤侵蚀强度占比差异最明显。土壤侵蚀强度等级在海拔上的分布均呈现为先增加后减小的趋势,当土壤侵蚀强度为中度及以上且海拔大于1250m时,随着影像分辨率的提高,土壤侵蚀强度面积占比逐渐减小,其中极强烈侵蚀的减小幅度最大。(5)土壤侵蚀强度尺度效应表现为随着影像分辨率的提高土壤侵蚀的面积逐渐减小,GF1-WFV影像、GF1-PMS影像、融合影像的土壤侵蚀面积占总面积比例分别为:60.48%、46.87%、40.52%,最大减少了19.96%;土壤侵蚀强度的每个等级所占比例逐渐下降,中度、剧烈等级的变化幅度最大,且各等级比例分布情况逐渐服从正态分布的规律,同时土壤侵蚀强度空间分布结构逐渐明显清晰。(6)在类型景观水平上GF1-WFV影像与GF1-PMS影像、融合影像的土壤侵蚀强度景观指数差异明显,GF1-PMS影像和融合影像差异不大,变化趋势相似。土壤侵蚀强度中剧烈侵蚀景观破碎度最小,中度侵蚀景观破碎度最大;影像分别率对中度侵蚀的SPLIT没有影响。从景观水平指数得到融合影像的土壤侵蚀强度景观破碎化程度最大,空间结构最复杂,景观形状最复杂,景观斑块的分散度最高、景观聚集性最高、景观的空间连通性最高,而GF1-WFV影像最小;融合影像土壤侵蚀强度各斑块在景观中没有均衡化分布的趋势,而GF1-WFV影像土壤侵蚀强度斑块在景观中呈均衡化趋势分布,景观中没有明显的优势类型且各斑块类型在景观中均匀分布。(7)对比GF1-WFV影像、GF1-PMS影像、融合影像的植被覆盖度、土地利用类型和土壤侵蚀强度信息量,得出GF1-WFV影像在提取土壤侵蚀因子过程中会出现信息的大量缺失,在空间上粗糙,无法保证精度,融合影像能够满足精度要求,提取和估算效果较好。因此,在符合精度要求的前提下,GF1-WFV影像不适合用于喀斯特地区小流域的土壤侵蚀强度研究,融合影像是最适宜的影像数据。(本文来源于《贵州大学》期刊2018-06-01）
李睿康,李阳兵,文雯,周亚琳,梁鑫源[9]（2018）在《1988——2015年叁峡库区典型流域土壤侵蚀强度时空变化——以大宁河流域和梅溪河流域为例》一文中研究指出研究高程-坡度-岩性组合形成的不同土地类型的土壤侵蚀时空演变有重要意义。选取大宁河流域和梅溪河流域,以1988年、2000年、2010年和2015年4期遥感影像为数据源,借助RS和GIS技术,通过计算土壤侵蚀强度综合指数和冷热点分析,探讨不同土地类型的土壤侵蚀分布及演变规律,揭示其现实与理论意义。结果表明:(1)流域土壤侵蚀正在发生转型,即两流域各土地类型的土壤侵蚀强度指数随着时间的变化而逐渐降低,土壤侵蚀量由增到减,土壤侵蚀状况呈现好转趋势;(2)就两流域土壤侵蚀空间数量变化而言,土壤侵蚀演变热点区多为中山陡坡石灰岩区,且大宁河流域土壤侵蚀状况优于梅溪河流域;(3)两流域土壤侵蚀演变主要分布于中山陡坡石灰岩和砂岩区,在坡度和岩性上具有相似性,在海拔上具有差异性;在同一土壤侵蚀强度下,两流域不同土地类型土壤侵蚀演变具有一定的相似性;(4)土地类型影响土壤侵蚀分布,探究人类活动下不同土地类型与土壤侵蚀响应耦合关系将是下一步研究的方向。(本文来源于《生态学报》期刊2018年17期）
李依珊,尹斌,谢云,殷水清,刘雨鑫[10]（2018）在《岩溶区土壤侵蚀强度评价方法》一文中研究指出研究岩溶区土壤侵蚀评价方法,既可以对岩溶区水土流失状况有深入了解,也可以为水土流失治理和评价提供依据。在贵州关岭、云南罗平、云南峨山3个县岩溶区,抽样选取44个小流域进行野外考察,收集土壤侵蚀因子的相关信息,分别通过因子分级判断侵蚀强度方法(因子法)和土壤侵蚀模型CSLE计算土壤侵蚀模数,再判断侵蚀强度的方法(模型法),对研究区水土流失面积和土壤侵蚀强度进行对比分析。同时对比这2种方法在土壤侵蚀分类分级标准SL190—2007和SL461—2009下的差异,并通过分析不同土地利用类型下水土流失面积占比的差异,分析各种评价方法的优劣。结果表明:在SL190—2007分级标准下,模型法和因子法得到的单元平均水蚀比例差异较大,分别为35.98%和72.40%;在SL461—2009分级标准下,模型法和因子法得到的水蚀比例有较好的匹配,分别为70.11%和69.31%。在SL190—2007标准下,模型法侵蚀量标准偏高,不适用于岩溶区;由于考虑了基岩裸露率的影响,在SL461—2009标准下,因子法对林、草地水蚀比例的评价相对更合理;在SL461—2009标准下,模型法由于综合考虑了降雨、土壤、地形、植被覆盖与生物措施、工程措施和耕作措施的影响,且能定量模拟土壤侵蚀模数,是最合理的方法。但由于目前模型法中土壤可蚀性因子对基岩裸露这一岩溶区典型现象反映不够,导致评价结果中林草地水蚀比例偏高,下一步应开展基岩裸露率的调查、在模型法中加入基岩裸露率的影响,提高模型法的精度。(本文来源于《中国水土保持科学》期刊2018年02期）
土壤侵蚀强度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以2016年GeoEye遥感影像为基础数据源,通过ENVI软件提取植被覆盖度和土地利用类型数据,结合DEM数据,提取研究区土壤侵蚀等级图,定量分析南方红壤侵蚀区朱溪小流域的土壤侵蚀空间分布现状以及不同地形、土壤因子下土壤侵蚀面积的分布.结果表明:强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积主要分布在小流域东北和东南部,西南部以轻度和中度侵蚀为主.水土流失面积中,中度侵蚀面积最大,占水土流失总面积的32.87%,其次为轻度和强烈面积比例分别为21.61%、22.48%.水土流失面积均随着高程、坡度和有机质质量分数的增加先增大后减小.土壤容重在1.25～1.30 g·cm~(-3)之间时,主要表现为轻度、中度、强烈侵蚀.生产活动中,需合理开垦耕地,转变不合理的土地利用方式,减少植被的破坏.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
土壤侵蚀强度论文参考文献
[1].姜广袤,郭兵,穆士州,刘静,尹利遵.芦山地震灾区震后土壤侵蚀强度空间格局分析[J].亚热带水土保持.2019
[2].邓超,陈志彪,陈志强.南方红壤区土壤侵蚀强度评价及空间分布特征[J].福建师范大学学报(自然科学版).2019
[3].李丹丹,周忠发,王历,黄登红.喀斯特山区土壤侵蚀强度空间分布与风险评价——以贵州省绥阳县为例[J].科技通报.2019
[4].郭兵,刘丽峰,姜琳,范业稳,张慧.大渡河流域土壤侵蚀强度时空变化格局分析[J].山东理工大学学报(自然科学版).2019
[5].骆时秀.土壤侵蚀强度分级法在实际监测中的应用[J].黑龙江水利科技.2018
[6].雷章,岳德鹏,YANG,Di,罗志东,许永利.基于Hadoop的区域土壤侵蚀强度计算GIS设计与实验[J].农业机械学报.2018
[7].王涛.骊山—横岭地区LUCC动态变化对土壤侵蚀强度的影响[D].西北大学.2018
[8].刘志军.基于高分一号数据的喀斯特地区土壤侵蚀强度研究[D].贵州大学.2018
[9].李睿康,李阳兵,文雯,周亚琳,梁鑫源.1988——2015年叁峡库区典型流域土壤侵蚀强度时空变化——以大宁河流域和梅溪河流域为例[J].生态学报.2018
[10].李依珊,尹斌,谢云,殷水清,刘雨鑫.岩溶区土壤侵蚀强度评价方法[J].中国水土保持科学.2018