摘要：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。

摘要：为了全面评估海南岛水土流失风险,使用遥感和GIS技术,整合多源异构空间数据集,结合rusle模型,评价其水土流失强度等级及流失量特征。结果表明,海南岛土壤侵蚀模数为3.16t/hm^(2)·a,整体属微度等级,总水土流失量为4.66×10^(6)t/a;各风险等级所占面积依次为轻度(91.47%)>中度(6.06%)>剧烈(1.52%)>强度(0.72%)>极强(0.23%),相应地产生的流失量占比依次为剧烈(2.08%)<极强(4.54%)<强度(5.53%)<中度(12.60%)<轻度(75.24%)。海南岛水土流失风险呈破碎化分布,高侵蚀模数主要分布于环岛25~60km地带的丘陵、山地地带。

摘要：通过rusle模型和GIS技术,利用降雨数据、土地利用数据等,估算乌江流域2000、2005、2010年及2015年4个时间段的土壤侵蚀量,并分析其土壤侵蚀的时空变化特征。结果表明:2000~2010年土壤侵蚀量呈下降趋势,2010~2015年呈上升趋势。在时间变化上,微度侵蚀面积由2000年的43.86%增至2015年的63.16%;轻度、中度、强度和极强度侵蚀面积分别由2000年的23.30%、18.08%、10.24%和4.38%降至2015年的14.76%、13.50%、5.18%和3.13%;剧烈侵蚀面积由2000年的0.14%增至2015年的0.29%。在空间分布上,土壤侵蚀较严重的区域均分布在西南部和东北部,以中、强度为主;其他区域以微、轻度为主。总体上,乌江流域2000~2015年土壤侵蚀量呈下降趋势;侵蚀度以微、轻度为主且呈逐渐降低趋势;土壤侵蚀较严重地区多分布在流域西南部和东北部,以度、强度为主,而其他区域主要以微、轻度为主。

摘要：针对实现对小流域农地水土保持优化,文章提出基于rusle模型的小流域农地水土保持规划方法。采用参数灵敏度分析方法,建立小流域农地水土保持相关的土壤参数及地形参数解析模型,结合水负荷分布离散化模型分析的方法,进行小流域农地水土保持规划中的rusle模型设计,提取不同阶次的小流域农地植被和土壤粗糙度分布特征量。实验表明,该方法进行小流域农地水土保持规划设计,实现农业生产中进行精准灌溉,提高了水资源的利用率。

摘要：以降雨量、土壤、遥感影像及土壤侵蚀普查数据等为基础数据,运用GIS技术,结合修正的通用土壤流失方程(rusle)模型对辽宁省土壤侵蚀状况进行研究,分析了土壤侵蚀的空间分布特征以及与不同土地利用类型的关系。研究结果表明:2011年辽宁省土壤侵蚀面积为459.36万hm^2,年均土壤流失量为1.64亿t,年平均侵蚀模数为3 637.8 t/(km^2·a),属于中度侵蚀,土壤侵蚀面积呈现上升趋势;辽西低山丘陵区的土壤侵蚀最为严重,侵蚀面积为191.99万hm^2,城市受人为不合理的生产活动影响严重,导致土壤侵蚀面积增加;林地依旧是辽宁省土壤侵蚀发生的最主要的土地类型,占侵蚀总面积的57.66%,占土地利用类型的38.20%。

摘要：[目的]对西藏自治区“一江两河”地区土壤侵蚀强度及其时空分异规律进行分析,为该地区土壤侵蚀防治与生态治理提供科学依据。[方法]基于降雨、数字高程模型DEM、土壤、植被及土地覆被等数据,利用修正通用土壤流失方程(rusle)及空间信息技术(GIS)等方法估算研究区1995,2005,2015和2020年的土壤侵蚀模数并进行土壤侵蚀强度分级,分析“一江两河”地区土壤侵蚀强度时空变化特征,阐明水土流失面积变化规律。[结果]①“一江两河”地区平均土壤侵蚀模数为30.35 t/(hm^(2)·a),随时间呈先增加后降低的总体趋势,且土壤侵蚀模数呈减少趋势的区域面积逐年增加。②研究区土壤侵蚀强度呈西高东低的趋势,以轻度和微度为主,面积比例总和达70%及以上,各等级土壤侵蚀面积转移以中度侵蚀→轻度侵蚀为主。③流域内水土流失面积比例总体呈现减小趋势,谢通门县、拉孜县为侵蚀风险较高的区域。[结论]“一江两河”地区土壤侵蚀具有较强的时空分异性,中部地区土壤侵蚀风险较高,水土保持治理亟需加强。

摘要：土壤侵蚀是当今全球面临的重要生态问题,也是全球水土流失研究的重要内容.以鄱阳湖流域为研究区,基于修正通用土壤流失方程(The Revised Universal Soil loss Equation,rusle)模型估算2000-2019年间5个时期研究区的土壤侵蚀强度,并分析各影响因子及土壤侵蚀强度的时空分布特征,以及研究区内地形因子对土壤侵蚀分布的影响.结果表明:①流域内降雨侵蚀因子R均值介于9549~15371(MJ·mm)/(hm^(2)·h·a)之间,土壤可蚀性因子K均值为0.02922(t·km^(2)·h)/(km^(2)·MJ·mm),坡长坡度因子LS均值为3.91,植被覆盖与管理因子C均值介于0.081~0.094之间,水土保持措施因子P均值介于0.3781~0.3870之间;②鄱阳湖流域5个年度的平均土壤侵蚀模数分别为882.10,1244.32,1463.72,964.82,794.74 t/(km^(2)·a),流域内整体属于轻度侵蚀等级,土壤侵蚀状况在2015年、2019年得到很大好转;③研究区内土壤侵蚀强度在海拔及坡向上的分布具有一定的稳定性,[100,200)m区域是海拔900 m以下土壤侵蚀强度最高的区域,在900 m以上地区,侵蚀强度随海拔升高急剧增加,流域内朝向偏东北区域的土壤侵蚀强度大于朝向偏西南区域.总体上,流域内水土流失治理应重点关注极强烈及剧烈侵蚀地区、平原与丘陵交界地区、高海拔地区,应加强对朝向偏东北方向区域水土保持措施的实施.

摘要：陕西省是我国水土流失严重省份和黄河的主要产沙区,为了给陕西省及黄河流域水土流失治理提供理论参考,基于逐月降水量数据和土壤属性、NDVI、DEM、土地利用等数据,采用rusle模型计算土壤侵蚀模数,并采用最大变化率法对2000—2015年陕西省土壤侵蚀强度时空变化的主要驱动因子进行了识别。结果表明:陕西省土壤侵蚀分布异质性较强,剧烈和极强烈侵蚀主要分布在陕北地区、少数分布在关中地区北部区域;2000—2015年陕西省土壤侵蚀强度总体呈现下降趋势,其中陕北地区土壤侵蚀强度一直呈下降趋势、关中和陕南地区呈现先升后降的变化趋势;陕西省土壤侵蚀强度时间变化的主要驱动因子,2000—2005年为降雨侵蚀力和植被覆盖,2005—2015年为降雨侵蚀力,2000—2015年长时段总体上为植被覆盖;陕西省土壤侵蚀强度空间变化主要驱动因子为植被覆盖和地形,其中榆林、铜川、宝鸡、西安、商洛、安康、汉中七市的主要驱动因子为植被覆盖,渭南、咸阳两市的主要驱动因子为地形,延安市的主要驱动因子为降雨侵蚀力。最大变化率法可用于识别土壤侵蚀时空变化的主要驱动因子,但在识别时间变化主要驱动因子时对降雨侵蚀力极端值较为敏感,应尽量扩大时间步长以消除其影响。

摘要：文章依据植被覆盖度、土壤类型、土地利用和降雨量等数据,应用rusle模型和GIS技术分析了2004年、2012年和2020年绥中县的土壤侵蚀影响因素及其动态变化特征。结果表明:绥中县土壤侵蚀以轻度和微度侵蚀为主,研究期间微度侵蚀面积逐渐增多,土壤侵蚀模数逐渐下降,侵蚀状况呈好转趋势;绥中县严重土壤侵蚀区集中分布于六股河两岸,近15a绥中县土壤侵蚀程好转趋势,实施的退耕还林等工程对控制水土流失具有显著效果;土壤侵蚀受土地利用类型的影响最为显著,从低到高各因子解释力排序为坡度35°、海拔200m以上的未利用地土地的区域,结合实际情况绥中县土壤侵蚀重点治理区以坡耕地为主。

摘要：在RS/GIS的支持下,运用土壤流失方程(rusle模型)对广西北部湾流域的土壤侵蚀进行定量计算,并对其进行分级,得到土壤侵蚀强度分级图,然后采用叠加分析的方法进行土壤侵蚀动态变化分析,利用土壤侵蚀强度指数、转移矩阵等方法分析土地利用类型的变化与土壤侵蚀的耦合关系。结果表明:广西北部湾流域近10年来土壤侵蚀的程度有所增强,土地利用类型的变化对土壤侵蚀的影响主要表现在林地、草地以及耕地间的相互转换,林地转为草地和耕地,林地内部间、草地内部之间的转化会使得土壤侵蚀程度加重,耕地转为林地、草地以及耕地内部间的转换降低了土壤侵蚀的程度。