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(xué)評價(jià)全國范圍內(nèi)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(hù)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(fù)雜多樣，與土壤侵蝕相關(guān)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(zhì)性，使得全國范圍內(nèi)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(biāo)準(zhǔn)小區(qū)或徑流實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)的，雖然估算結(jié)果準(zhǔn)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(nèi)推廣很難實(shí)現(xiàn)。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，利用傳感器技術(shù)進(jìn)行大面積地表信息快速獲取，得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)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(jié)合多源數(shù)據(jù)對潛在土壤侵蝕估算模型進(jìn)行改進(jìn)，已經(jīng)成為當(dāng)前土壤侵蝕研究乃至土壤學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。數(shù)字土壤制圖技術(shù)(Digital SoilMapping，DSM)，為預(yù)測土壤侵

3、蝕空間分布特征、探索其時(shí)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(jié)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(nèi)由水蝕過程引起的潛在土壤侵蝕進(jìn)行快速定量估算。同時(shí)，利用DSM，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，進(jìn)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(nèi)容和結(jié)果可以概括為以下幾個(gè)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(qiáng)度和降雨歷時(shí)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(jìn)行估算，進(jìn)而研究潛在土壤侵蝕量。本研究綜合利用地面氣象站點(diǎn)和熱帶降雨測量計(jì)劃(Tropical Rainfall MeasuringMission，TRMM)的降雨數(shù)據(jù)，結(jié)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(jìn)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(nèi)0.25°空間分辨率的R因子情況。并采用地理加權(quán)回歸模型(Geographically Weighted Regression，GWR)進(jìn)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(jié)果表明融合后的降雨數(shù)據(jù)克服了地面氣象站點(diǎn)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(guān)文獻(xiàn)檢驗(yàn)，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(gè)土壤剖面數(shù)據(jù)，結(jié)合多源環(huán)境變量信息，利用隨機(jī)森林技術(shù)，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(jìn)行高精度的土壤可蝕性因子(Soil Erodibility，K)數(shù)字制圖。本研究結(jié)果預(yù)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(yù)測結(jié)果與相關(guān)研究結(jié)果相近。建模時(shí)樣點(diǎn)越多，模型越穩(wěn)定，預(yù)測越精確。與HWSD(Harmonized World SoilDatabase)數(shù)據(jù)結(jié)合EPIC模型直接估算的結(jié)果相比，基于模型預(yù)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(jié)果表明C因子值與NDVI反向

9、相關(guān)，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(guān)中平原、黃土高原及四川盆地等地區(qū)實(shí)施的耕作措施和工程措施，能有效降低土壤侵蝕的風(fēng)險(xiǎn)。
　　(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(nèi)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(jié)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(jié)合回歸克里格模型(Regression Kriging，RK)，預(yù)估了2050年不同排放情景下的全國潛在土壤侵蝕情況。結(jié)果表明當(dāng)未來人類積極應(yīng)對氣候變化時(shí)，全國的潛在土壤侵蝕量要小于采取消極手段應(yīng)對氣候變化時(shí)的潛在土壤侵蝕量。當(dāng)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(shí)，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(nèi)容，基本達(dá)到了預(yù)期的研究目標(biāo)，取得了以下進(jìn)展:
　　(1)已有較多的學(xué)者對國內(nèi)外不同尺度上的R因子進(jìn)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(jìn)行的。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和普及，已有不少學(xué)者開始利用衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)估算區(qū)域內(nèi)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(diǎn)和TRMM衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，提高了日降雨數(shù)據(jù)的精度。同時(shí)結(jié)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(jìn)行斑塊填充得到的，較難反映K因子的空間異質(zhì)性。本研究充分利用全國范圍內(nèi)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(jié)合多源環(huán)境變量和數(shù)據(jù)挖掘方法，進(jìn)行了全國范圍內(nèi)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