基于多源信息的潛在土壤侵蝕估算與數(shù)字制圖研究.pdf

1、我國是世界上受侵蝕影響面積最廣的國家之一?？茖W評價全國范圍內由水力作用引起的土壤侵蝕程度、定量估算潛在土壤侵蝕量、客觀分析土壤侵蝕空間分布特征，對防止我國水土流失、保護和合理利用土地資源具有非常重要的作用。我國氣候類型豐富、地形復雜多樣，與土壤侵蝕相關的土壤、氣候、植被、土地利用方式等因素具有明顯的空間異質性，使得全國范圍內的潛在土壤侵蝕研究充滿了挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的土壤侵蝕估算主要是基于地面標準小區(qū)或徑流實驗實現(xiàn)的，雖然估算結果準確性高，但是

2、存在數(shù)據(jù)獲取困難、測試分析昂貴等問題，在全國范圍內推廣很難實現(xiàn)。隨著衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展，利用傳感器技術進行大面積地表信息快速獲取，得到了國內外學者的廣泛關注。但是，受衛(wèi)星傳感器精度、反演算法是否完善等因素的限制，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)往往存在著不同程度的偏差。因此，如何有效結合多源數(shù)據(jù)對潛在土壤侵蝕估算模型進行改進，已經(jīng)成為當前土壤侵蝕研究乃至土壤學領域的熱點和難點。數(shù)字土壤制圖技術(Digital SoilMapping，DSM)，為預測土壤侵

3、蝕空間分布特征、探索其時空演變規(guī)律提供了新的思路。本研究旨在綜合利用多源數(shù)據(jù)，結合修正通用土壤流失方程(The Revised UniversalSoil Loss Equation，RUSLE)估算模型，對全國范圍內由水蝕過程引起的潛在土壤侵蝕進行快速定量估算。同時，利用DSM，結合數(shù)據(jù)挖掘技術，進行全國1km空間分辨率的潛在土壤侵蝕數(shù)字制圖研究。本文的主要研究內容和結果可以概括為以下幾個方面:
　　(1)基于二維非參數(shù)融合的降

4、雨侵蝕力估算
　　降雨侵蝕力(Rainfall Erosivity，R)主要受降雨量、降雨強度和降雨歷時等因素的制約。因此，需要利用高精度的降雨數(shù)據(jù)對R因子進行估算，進而研究潛在土壤侵蝕量。本研究綜合利用地面氣象站點和熱帶降雨測量計劃(Tropical Rainfall MeasuringMission，TRMM)的降雨數(shù)據(jù)，結合二維非參數(shù)的數(shù)據(jù)融合算法對這兩種降雨數(shù)據(jù)進行融合處理。隨后利用融合后的日降雨量數(shù)據(jù)估算2003-201

5、4年全國范圍內0.25°空間分辨率的R因子情況。并采用地理加權回歸模型(Geographically Weighted Regression，GWR)進行R因子空間分布圖的空間降尺度處理，從而研究1km空間分辨率的年均R因子空間分布特征。結果表明融合后的降雨數(shù)據(jù)克服了地面氣象站點和衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)的缺陷，能夠更好的估算地面日降雨情況。我國的R因子分布存在著明顯的季節(jié)性和地帶性差異。通過相關文獻檢驗，本研究估算R因子值具有較高的精度(R=0.

6、86)。
　　(2)基于決策樹的土壤可蝕性因子數(shù)字制圖研究
　　本研究收集第二次土壤普查成果中3758個土壤剖面數(shù)據(jù)，結合多源環(huán)境變量信息，利用隨機森林技術，建立土壤可蝕性的土壤—景觀環(huán)境因子空間估算模型，并進行高精度的土壤可蝕性因子(Soil Erodibility，K)數(shù)字制圖。本研究結果預測模型的精度為R2=0.52。環(huán)境因子中，年均太陽輻射、土壤類型以及海拔高度對模型的重要性最大。本研究對紫色土、黑土、紅壤、灰漠土等

7、土壤類型的K因子預測結果與相關研究結果相近。建模時樣點越多，模型越穩(wěn)定，預測越精確。與HWSD(Harmonized World SoilDatabase)數(shù)據(jù)結合EPIC模型直接估算的結果相比，基于模型預測的土K因子值總體較小。
　　(3)潛在土壤侵蝕模型植被地形水保因子定量估算研究
　　本研究選用了MODIS NDVI(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,Norma

8、lized Difference Vegetation Index)、DEM(Digital Elevation Model)、Landsat TM(Thematic Mapper)等數(shù)據(jù)，分別估算了植被覆蓋因子(Cover Management，C)、地形因子(Slope Length and Steepness，LS)和水土保持措施因子(Support Practice，P)，并研究其空間分布規(guī)律。研究結果表明C因子值與NDVI反向

9、相關，總體上呈現(xiàn)出由西北向東南地區(qū)遞減的趨勢。我國東北平原、華北平原、長江中下游平原、關中平原、黃土高原及四川盆地等地區(qū)實施的耕作措施和工程措施，能有效降低土壤侵蝕的風險。
　　(4)潛在土壤侵蝕空間變異特征及未來潛在侵蝕量估算研究
　　本研究利用RUSLE模型估算了全國范圍內2003-2014年潛在土壤侵蝕量，并研究其空間分布特征和年際變化規(guī)律。研究結果表明我國侵蝕量最小的地區(qū)主要分布在沙漠地區(qū);潛在土壤侵蝕量最高的地區(qū)主

10、要分布在青藏高原南部及橫斷山脈。本研究利用估算的潛在土壤侵蝕量，結合回歸克里格模型(Regression Kriging，RK)，預估了2050年不同排放情景下的全國潛在土壤侵蝕情況。結果表明當未來人類積極應對氣候變化時，全國的潛在土壤侵蝕量要小于采取消極手段應對氣候變化時的潛在土壤侵蝕量。當其他因素不變，只考慮氣候因子變化對潛在土壤侵蝕的影響時，我國東南地區(qū)潛在土壤侵蝕量到2050年變化最大，因此需要格外重視這些地區(qū)的土壤保持工作。<

11、br>　　本研究完成了研究內容，基本達到了預期的研究目標，取得了以下進展:
　　(1)已有較多的學者對國內外不同尺度上的R因子進行了研究，然而這些研究主要是基于地面觀測降雨數(shù)據(jù)進行的。隨著遙感技術的發(fā)展和普及，已有不少學者開始利用衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)估算區(qū)域內的R因子。而利用地面-衛(wèi)星降雨融合數(shù)據(jù)估算R因子的研究幾乎沒有。本研究利用二維非參數(shù)的數(shù)據(jù)融合方法，對地面氣象站點和TRMM衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)進行融合處理，提高了日降雨數(shù)據(jù)的精度。同時結合

12、空間降尺度算法，提供了1km空間分辨率的R因子空間分布圖。該研究為大尺度高精度R因子估算提供了新的思路。
　　(2)利用傳統(tǒng)方法對大尺度K因子的研究基本上是根據(jù)土壤類型圖進行斑塊填充得到的，較難反映K因子的空間異質性。本研究充分利用全國范圍內土壤典型剖面的普查數(shù)據(jù)，基于土壤—環(huán)境景觀理論，結合多源環(huán)境變量和數(shù)據(jù)挖掘方法，進行了全國范圍內的1km空間分辨率K因子的快速數(shù)字制圖研究。為未來估算大尺度土壤可蝕性和空間變化趨勢提供了新的技