基于野外调查、遥感信息和CSLE 模型的土壤侵蚀强度分级-论文.pdf

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1、第12卷第5期南水北调与水利科技VoL12No．52014年1O月South-to-NorthWaterTransfersandWaterScience&Technology0ct．2014DO1：10．13476／j．cnki．nsbdqk．2014．05．O38基于野外调查、遥感信息和CSLE模型的土壤侵蚀强度分级宋文龙，张荣华，高云飞。，路京选，杨胜天，曲伟，赵东杰(1．中国水利水电科学研究院，北京100038；2．山东农业大学林学院山东省土壤侵蚀与生态修复重点实验室，山东泰安271018；3．黄河水土保持生态环境监测中心，西安710

2、021；4．北京师范大学地理学与遥感科学学院，北京100875；5．山东省德州市陵县国土资源局，山东陵县253500)摘要：基于野外调查、遥感信息和土壤侵蚀模型等方法的土壤侵蚀强度分级计算，是开展区域土壤侵蚀长期变化监测的重要途径。选取位于西北黄土高原丘陵沟壑区的陕西省靖边县和位于西南土石山区的广西省横县为研究区，基于野外调查数据和遥感信息，应用CSIE土壤侵蚀模型、水利部土壤侵蚀强度面蚀分级指标(三因子法)，计算得到3Om像元尺度土壤侵蚀模数，据此划分土壤侵蚀强度等级。对比研究结果表明：CSLE土壤侵蚀模型计算结果总体优于三因子法；与三因

3、子法和第二次全国土壤侵蚀遥感调查结果相比，CSLE土壤侵蚀模型计算结果中极强烈侵蚀和剧烈侵蚀所占比例较大；应用土壤侵蚀模型对各因子进行监测和变化分析，有利于对区域土壤侵蚀变化开展长期监测并做出合理解释，但因子赋值对模型模拟结果影响较大。关键词：土壤侵蚀；野外调查；遥感；CSLE模型；三因子法中图分类号：$157文献标志码：A文章编号：1672—1683(2014)05一O17O—O5Studyonsoilerosionintensityclassificationbasedonfieldsurvey．remotesensingdataand

4、CSLEmodelSONGWen-long，ZHANGRong-hua。，GAOYun-fei。，LUJing-xuan，YANGSheng-tian4，QUWei，ZHAODong-jie(1．ChinaInstituteofWaterResourcesandHydropowerResearch，Beijing100038，China；2．ForestryCollegeofShandongAgriculturalUniversity，KeyLaboratoryofAgriculturalEcologyandEnvironmentofSha

5、ndong，Tai’an271018，C^ina；3．YellowRiverSoilandWaterConservationEco-EnvironmentMonitoringCenter，X~an710021，China；4．SchoolofGeography，BeijingNormalUniversity，Beijing100875，China；5．LingxianCountyLandResourcesBureau，DezhouCity，ShandongProvince，Lingxian253500，China)Abstract：Calc

6、ulationofsoilerosionintensityclassificationbasedonfieldsurvey，remotesensinginformation，andsoi1erosionmodelisanimportantmethodtomonitorandanalyzethelong-termregionalsoilerosion．Inthispaper，JingbianCountyofShaanxiProvincelocatedinthehillyandgullyregionofnorthwestloessplateau

7、andHengxianCountyofGuangxiProvincelo—catedinthesouthwestmountainousregionofChinawereselectedasthestudyarea．Basedonfieldinvestigationandremotesensingdata．regionalsoilerosionquantityina30mpixelscalewascalculatedusingtheCSLEmode1．Soilerosionintensityelas—sificationindexesfthr

8、eefactorsmethod)oftheMinistryofWaterResourceswereusedtoclassifythesoilerosionintensityint