退耕还林还草工程生态效应的地域分异特征

退耕还林还草工程作为我国投资最大、涉及面最广的一项重大生态工程,其生态经济社会效应是行业部门及学术界关注的焦点。选择退耕还林还草面积、植被覆盖度、土壤侵蚀量作为指标,依据遥感反演和模型模拟得到的结果,分析了2000—2015年县域退耕还林还草时空差异,退耕还林还草区域植被覆盖度与土壤侵蚀变化及其对县域生态状况变化的贡献,并基于规划目标评估了退耕还林还草工程的宏观生态效应及其地域分异特征。结果表明:(1)近15年,工程区耕地转林地面积12.75万km~2,耕地转林地区域植被覆盖度年增加0.32%、土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.43 t/hm~2和0.21 t/hm~2。(2)耕地转草地面积9.43万km~2,耕地转草地区域植被覆盖度年增加0.43%,土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.55 t/hm~2和0.94 t/hm~2。(3)工程区全县域植被覆盖度年增加0.17%,平均土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.13 t/hm~2和0.68 t/hm~2。(4)遥感估算结果与工程规划目标相比,退耕还林的面积完成率达到87%,工程区林草覆盖率增加4.8%—6.5%,工程区平均土壤水蚀和风蚀模数逐年减少,大部分县域15度及以上坡耕地退耕比例超过50%。工程在黄土丘陵沟壑、东北山地及沙地、云贵高原等区域凸显了提高植被覆盖度与土壤抗蚀效应的正面作用。     

秦岭地区土壤侵蚀时空变化及景观格局

土壤侵蚀是制约秦岭地区可持续发展的重要因素,为了解秦岭地区的土壤侵蚀状况及景观格局的变化,基于2005年、2010年和2015年遥感解译结果,采用通用土壤侵蚀方程RUSLE计算各年的土壤侵蚀量,分析研究区土壤侵蚀的时空变化特征,量化秦岭地区5个流域的土壤侵蚀状况,探讨土壤侵蚀与土地利用及地形因子之间的关系,并对研究区土壤侵蚀景观格局变化进行分析。结果表明:2005—2015年秦岭地区土壤侵蚀强度及面积均有明显改善,2005年和2015年总侵蚀量分别为0.90×10~8和0.33×10~8t,减少了63.33%;研究区内土壤侵蚀在空间上呈现由西向东、由南至北减弱的特征;位于研究区西部的嘉陵江流域土壤侵蚀最为严重,其2005年、2010年和2015年土壤侵蚀模数分别为3872. 80、1454.31和1461.91 t·km~(-2)·a~(-1);土壤侵蚀模数与坡度、高程等地形因子呈正相关,具有明显的时空变化特征;区内不同土地利用类型的土壤侵蚀均有减弱的趋势,其中未利用土地土壤侵蚀的降低最为明显;秦岭地区的整体侵蚀景观破碎化程度有所降低,斑块总数减少,破碎度指数变小,景观异质性降低,人类活动对秦岭地区景观的干扰随时间而减弱,生态环境向良性方向发展。     

基于RUSLE的环杭州湾地区土壤侵蚀敏感性评价及关键敏感因子识别

基于修正的通用土壤流失方程（RUSLE）以及GIS和RS技术,以环杭州湾地区为例,分别计算了影响土壤侵蚀敏感性的降雨侵蚀因子、土壤可蚀性因子、植被与经营管理因子以及坡长与坡度因子,综合评价了土壤侵蚀敏感性,分析降雨、土壤质地、坡度和高程4个自然因子对土壤侵蚀敏感性的影响,并用叠加排序法对给定敏感区的关键影响因子进行识别.结果表明：环杭州湾地区的土壤侵蚀以不敏感和轻度敏感为主;不同影响因子在不同变化范围内,各土壤侵蚀敏感性等级的面积百分比不同,土壤侵蚀敏感性随降雨量、坡度的增加而增高,而在海拔200～500 m,高敏感等级的土壤侵蚀敏感性的面积百分比最大.叠加排序方法是识别给定敏感区关键影响因子的有效方法,有助于理解土壤侵蚀形成的机制.     

不同植被类型对土壤水蚀的影响

不同植被类型对土壤水蚀的影响因子是计算土壤水蚀速率以及选择适当土地利用方式的基本参数.本文以土壤侵蚀模型中的植被因子(C因子)为指标,研究不同植被类型对土壤水蚀的影响.根据6个水土保持试验项目33个小区共195个小区年的资料,计算了剌槐、柠条、沙棘、沙棘-杨树,沙棘-油松、沙打旺、红豆草、苜蓿和草木樨等9种林草植被因子值.林地植被因子介于0.004到0.164之间,以刺槐林的C值最低.草地植被因子介于0.071到0.377之间,以第一年的草木樨C值为最高.定量对比说明林草植被的水土保持效益明显优于农作物.本项研究结果可以用于定量比较不同植被类型覆盖下的土壤流失速率,对于北方农牧交错带退耕还林还草政策的实施具有参考价值.     

长江中下游地区暴雨特征及洪涝淹没风险分析

利用1961—2012年长江中下游区域73个气象站日降水量数据,分析了长江中下游暴雨强度和最大连续降水的特征、空间分布和年际变化趋势,获取了不同暴雨重现期的暴雨强度。在此基础上,利用改进的Wet Spa Extension模型,模拟了长江中下游不同潜在暴雨发生频率和连续强降水情景下的长江干流和出口断面的产汇流和洪水演进过程,分析了不同暴雨重现期的暴雨强度和连续性强降水对长江中下游干支流、湖泊、沼泽地和农田的洪涝潜在淹没范围、深度空间分布。结果表明:沿长江的湖北、安徽、江西和江苏是长江中下游地区暴雨多发区;近50多年来,暴雨日数和最大日暴雨量表现为不显著性增加趋势;研究区"百年一遇"、"五十年一遇"和"十年一遇"等暴雨重现期的暴雨强度分别为220、190和120 mm·d~(-1);最大连续强降雨量超过400 mm;"百年一遇"暴雨形成的洪涝对研究区低洼区淹没深度1.0±0.5 m的面积可达4.3×10~4km~2,其中农田淹没面积占83.7%;"五十年一遇"的暴雨形成的洪涝对研究区淹没深度1.0±0.5 m的面积可达2.6×10~4km~2,其中农田的淹没面积占74.1%;"十年一遇"暴雨形成的洪涝对研究区淹没深度1.0±0.5 m的面积可达1.6×10~4km~2,其中,农田淹没面积占65.1%;大于400 mm连续性强降水形成的洪涝对研究区农田、湿地等低洼区平均淹没深度1.0±0.5 m的区域面积可达到6.7×10~4km~2,其中,农田的受淹面积占88.1%。暴雨洪涝淹没空间分布结果有助于长江中下游地区不同暴雨强度下暴雨洪涝的防控、风险分析和灾后评估。     

三峡库区（重庆段）土壤侵蚀敏感性评价及其空间分异特征

三峡库区(重庆段)具有重要的生态地理位置.土壤侵蚀是这一地区最为严重的生态环境问题.以通用水土流失方程为基础,运用GIS技术,分别分析了土壤可蚀性、降水、地形、植被覆盖因子对研究区土壤侵蚀敏感性的影响程度,并生成单要素敏感性评价图.在此基础上,基于ArcGIS的空间叠加分析,完成单要素的叠加运算,实现研究区土壤侵蚀敏感性的综合评价.探讨了三峡库区(重庆段)这一特殊生态地理区域土壤侵蚀敏感性的高低分布规律及其在不同主导因子作用下的土壤侵蚀的空间分异特征.结果表明:研究区土壤侵蚀敏感性以高度敏感、中度敏感和极敏感为主,轻度敏感和不敏感比例相对较小.空间分布具有水平地域特征,东北部最为敏感、西部最不敏感.研究区土壤侵蚀现状与土壤侵蚀敏感性分布总体上是一致的,表明降雨、地形起伏、土壤可蚀性以及自然植被状况等自然因素是土壤侵蚀发生、发展的潜在条件,而人类活动是土壤侵蚀发生、发展或减弱的主导因素.植被覆盖受人类活动影响最大.因此,转变不合理的土地利用方式,加强植被的保育和植被生态系统的重建是防治土壤侵蚀的关键环节.     

基于RUSLE的福建省长汀县河田盆地区土壤侵蚀定量研究

以RS、GIS和RUSLE模型为主要技术,选取典型的土壤侵蚀区福建省长汀县河田盆地区为研究区,通过对模型因子的合理选择,估算了该地区1988年、1998年和2010年的土壤侵蚀量,实现土壤侵蚀状况的定量评价和动态监测.结果表明:在1988年至2010年期间,研究区土壤侵蚀状况得到明显改善,平均土壤侵蚀模数由4259.11 t·km-2·a-1下降为1280.09 t·km-2·a-1,年侵蚀量由252.42万t下降至75.87万t;中度及其以上侵蚀面积由176 km2减少至62.69 km2,微度侵蚀面积由225.85 km2增加至358.9 km2.研究结果说明近22年来针对长汀河田盆地区土壤侵蚀的治理所采取的措施是卓有成效的.长汀河田盆地区水土流失进一步重点治理的区域应集中在盆地中心及其西北部等地区的高程低于400 m、植被覆盖度为20％-50％的地区.     

喀斯特槽谷区土壤侵蚀时空演变及未来情景模拟

以中国南方喀斯特槽谷区为研究对象,基于改进的喀斯特地区土壤侵蚀算法,定量分析了槽谷区土壤侵蚀时空演变特征,并利用CA-Markov模型对土壤侵蚀状况的未来情景进行预测。结果表明:(1)喀斯特槽谷区2000—2015年土壤侵蚀总量由61.86×10~7 t/a减少至2.97×10~7 t/a,区域年平均侵蚀模数由21.61 t hm~(-2) a~(-1)降低至1.04 t hm~(-2) a~(-1),轻度及轻度以下侵蚀等级的面积增加了76.13×10~5 hm~2,重度及重度以上侵蚀面积减少了46.90×10~5 hm~2,侵蚀状况明显减轻;(2)不同地貌类型之间的土壤侵蚀状况存在一定差异,平原地区侵蚀模数最小,盆地地区侵蚀模数最大,达到平原地区侵蚀模数的近4倍;(3) 2000—2015年间,槽谷区轻度及轻度以上侵蚀等级都逐渐向微度侵蚀等级转移,土壤侵蚀等级由高等级向低等级转移率达到了98%以上,总体呈现出好转的趋势;(4)基于CA-Markov模型模拟槽谷区2020年土壤侵蚀等级的未来演变趋势,其总体Kappa系数达到了0.9788,一致性最佳;(5)到2020年,槽谷区土壤侵蚀等级基本为微度和轻度侵蚀,土壤侵蚀状况将进一步改善。本研究的结果可为喀斯特槽谷区当前土壤侵蚀治理成效的评价以及未来的防治提供理论和数据方面的参考。     

高时空分辨率植被覆盖获取方法及其在土壤侵蚀监测中的应用

土壤侵蚀是全球性生态问题,准确监测区域土壤侵蚀状况是评估区域生态质量和生态保护成效的基础。准确获取高时空分辨率植被覆盖信息并与降水动态匹配是土壤侵蚀准确监测的关键。然而,受卫星传感器限制,大区域高时间分辨率与高空间分辨率遥感数据无法同时获取,高空间分辨率植被动态遥感监测面临巨大挑战。为解决这一问题,本研究提出了一套多源遥感数据融合的高时空分辨率绿色植被覆盖度(半月尺度,空间分辨率2 m)获取方法,并与半月尺度的降水因子匹配应用于CSLE开展了天津市蓟州区的土壤侵蚀监测。研究结果表明:1)降雨和植被覆盖度因子在一年之内变异较大,半月降雨量的平均值为43.32 mm,变异系数可达150%,绿色植被半月植被覆盖度的平均值为54.74%,变异系数为18%。考虑土地覆盖类型的高时空分辨率绿色植被覆盖度融合方法,可以获取合理的高空间分辨率绿色植被覆盖度动态,为高空间分辨率土壤侵蚀监测提供了一个有效手段;2)土壤侵蚀发生范围与强度与降水及植被因子在年内的动态匹配高度相关,土壤侵蚀发生范围最大为10月上半月,发生面积为137.55 km~2,土壤侵蚀发生强度最为严重为7月下半月,25 t/hm~2以上土壤侵蚀发生面积为12.70 km~2;3)高时空分辨率植被与降水因子耦合下的土壤侵蚀监测结果与地面一致性较好(判定系数可达0.88),明显好于仅用一期高空间分辨率植被因子的土壤侵蚀监测结果(判定系数仅为0.097),采用高时空分辨率植被与降水因子耦合的土壤侵蚀监测方法可以大幅度提高土壤侵蚀监测的准确性,本研究为其他区域准确开展土壤侵蚀监测提供了一套有效的方法。     

USLE/RUSLE模型中植被覆盖管理因子的遥感定量估算研究进展

通用土壤流失方程（USLE）及其后续修正方程（RUSLE）是区域土壤侵蚀风险评估和水土保持规划的有效工具.植被覆盖管理因子作为USLE和RUSLE的重要参数之一,其合理估算对土壤侵蚀的准确预测尤为重要.基于野外实地调查和测量的传统估算法费时、费力且费用高,无法满足宏观尺度上植被覆盖管理因子的快速提取.近年来,遥感技术的发展为大尺度植被覆盖管理因子获取提供了丰富的数据和方法.本文基于国内外相关研究成果,综述了植被覆盖管理因子遥感定量估算方法的研究进展,评述了各类方法的优劣,以期为进一步开展大尺度植被覆盖管理因子的定量估算及拓展现有研究思路提供借鉴.     

中国水土流失研究热点区的空间分布制图

中国是世界上水土流失最为严重的国家之一。准确掌握既有水土流失研究的空间分布格局是一项基础性工作。以中国知网学术期刊数据库作为数据源,应用自然语言处理方法,对1980—2017年中国水土流失研究地区进行了地名信息提取及研究热点建模;继而应用RUSLE模型模拟,得到全国土壤侵蚀强度的空间分布;在上述研究基础上,对研究热点地区与侵蚀强度之间的空间耦合关系进行了对比分析。结果表明:(1)1980年以来,中国水土流失研究热点区主要分布在黄土高原及贵州高原,涉及陕西、宁夏、内蒙古、甘肃、贵州以及黑龙江等省区;中等及以上热度的县(区、市)共171个,占全国国土总面积的5.33%。(2)RUSLE模型模拟表明,严重的土壤侵蚀主要分布在黄土高原及云贵高原,涉及陕西、宁夏、甘肃、山西、贵州、云南、四川等省区;侵蚀模数大于20 t hm~(-2) a~(-1)的县(区、市)共251个,占全国国土总面积的7.04%。(3)研究热点地图与水土流失强度模型模拟地图之间存在空间差异。对特定空间耦合模式的分析有助于判断科研资源配置的合理性。     

黄土高原生态分区及概况

黄土高原地域广阔,水土流失区域差异显著。为了有效治理水土流失,评估水土流失治理技术和模式及生态恢复建设工程的成效性,需要对黄土高原进行区域划分。依据自然条件、水土流失治理技术和模式的区域性特征及差异,基于国家基础地理信息系统数据的县级行政界,对其进行合并,进行生态分区的划分,并分别统计其气候、地形地貌、植被特征及水土流失现状,以期为黄土高原水土流失治理技术和模式的改良优化提供依据。主要结论如下:(1)黄土高原分为黄土高塬沟壑区,黄土丘陵沟壑区,沙地和农灌区,土石山区及河谷平原区。其中黄土高塬沟壑区和黄土丘陵沟壑区分别划分为两个副区。(2)黄土高原的气候、植被、水土流失具有明显的分区差异。降水和植被覆盖度自东南向西北递减,二者在空间分布上具有很好的一致性,降水量大的分区,植被覆盖度也高。在年际变化方面,丘陵沟壑区B2副区降水量呈增加趋势,其他分区呈减小趋势,变化均不显著。80年代以来,黄土高原和各生态分区的植被覆盖度均逐渐增加,黄土丘陵沟壑区的增加量最大。各分区的面平均气温均呈非显著增加趋势,90年代以来增温明显。(3)1970年以来,黄土高原侵蚀产沙强度减弱趋势显著,至2002—2015年,多年平均输沙模数在0.13—3924 t km~(-2) a~(-1)之间,侵蚀强度最大为中度侵蚀(2500—5000 t km~(-2) a~(-1)),但面积较小,主要分布于第二高塬沟壑区的泾河流域。     

气候和土地利用变化影响下生态屏障带水土流失趋势研究

受气候和地形等诸多因素影响，我国"两屏三带"国家生态屏障带中的川滇-黄土高原区域和南方丘陵带水土流失十分严重，自然灾害频发。但是，针对川滇-黄土高原区域和南方丘陵带水土流失时空格局变化，特别是未来气候变化和土地利用变化影响下水土流失变化趋势的研究很少。因此，本研究以川滇-黄土高原区域和南方丘陵带为研究对象，利用修正土壤流失方程（RUSLE）定量分析了该区在2000-2015年水土流失的时空变化规律及其影响因素，并预测了在RCP2.6和RCP4.5的未来气候情景下及土地利用变化条件下水土流失的变化趋势。研究结果表明：（1）黄土高原地区在植被恢复的积极作用下，水土流失显著缓解；（2）川滇地区的西南部因植被盖度的增长和降雨的减少水土流失显著缓解，但四川省境内人口密集区农田面积增加以及降水增加造成水土流失大幅度加剧；（3）南方丘陵带受降水增加影响导致了部分区域的水土流失恶化；（4）在未来气候变化情景下，由于大部分地区降雨将减少使土壤侵蚀趋于缓解，但四川、黄土高原和南方丘陵带大部分地区仍然面临未来农田面积增加带来的水土侵蚀压力。考虑到未来气候变化情景下降雨减少的趋势，建议在黄土高原地区提高草地在土地利用类型中的占比，在减少耗水量的同时维持地表盖度，缓解水土侵蚀；此外，各区域仍需控制农田面积，而且需通过加强坡耕地上保水保土耕作措施降低农田区域的土壤侵蚀压力。     

全球主要生态退化区和研究热点区的空间分布与演变

掌握生态退化区和研究热点区的空间分布、退化区生态系统的演变态势是认识生态问题、开展生态治理的基础,但目前缺乏全球主要生态退化区空间分布图等基础数据和相关知识。应用多源数据集成融合、长时序卫星遥感分析、互联网文献大数据建模分析等方法,对以荒漠化、水土流失、石漠化为代表的全球主要生态退化类型区的空间分布、演变态势、研究关注热度等进行了研究。结果表明：（1）全球荒漠化区面积约15.4×10⁶ km²,水土流失区面积约14.3×10⁶ km²,石漠化区面积约1.1×10⁶ km²;这些生态退化区主要分布在非洲撒哈拉沙漠南北边缘,欧洲西部、地中海沿岸、东欧平原南部,南亚印度河流域,中国西北地区、云贵高原,北美洲落基山脉以及南美洲阿根廷等地区。（2）2000年以来,上述退化区中约有3.9%的面积处于退化加重态势,73.3%的面积处于脆弱平衡状态,22.8%的区域出现好转趋势。（3）全球生态退化研究热点区的分布与全球生态退化区的分布总体呈现一致性。但在沙特阿拉伯中部、哈萨克斯坦北部,巴西大部,安哥拉、南非等生态退化区,存在生态系统继续恶化、缺乏研究界足够关注的情况。研究成果深化了对全球主要生态退化区分布格局的认识,对于防范全球发展和建设中出现加重的生态退化等具有参考价值。     

山水林田湖草生态问题系统诊断与保护修复综合分区研究——以陕西省为例

山水林田湖草生态保护修复分区的划定,是科学合理的分区域提出生态保护修复方案的基础。但是,目前生态保护修复分区的划定,对于生态系统问题诊断的综合性考虑不足,未能很好的体现山水林田湖草生命共同体的理念。因此,选取了8个指标综合考察了陕西省的山水林田湖草生态系统问题,并以小流域为基本单元,划定了陕西省山水林田湖草生态保护修复综合分区。研究表明：（1）2015年陕西省生态修复指数平均值为0.39（该值越小表明山水林田湖草人的综合问题越严重）,各流域生态修复指数在0.23-0.60之间。总体来看,陕西省生态修复指数的空间分异较为明显,呈现自南向北逐渐递减的格局。（2）划分了8个生态保护修复分区,包括陕南秦岭东部地区、关中平原中部的城镇地区、汉江河谷盆地、陕北黄土高原中南部地区、陕南秦岭山区、陕北黄土高原北部地区、关中平原地区和陕南大巴山地区。在生态系统问题综合诊断方面,水土流失、植被退化、降水资源不足是陕北黄土高原地区主要生态问题;南部秦巴山区的生态系统则易受到极端降水和土壤侵蚀的影响;关中平原主要存在林草植被退化、矿产资源开采强度大和水土流失等生态问题。     

黄土高原半干旱草地地表能量通量及闭合率

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站(简称SACOL站)2008年的湍流、辐射、土壤温度和通量梯度观测资料,分析了地表能量通量的日变化、季节变化及能量分配特征,讨论了典型黄土高原沟壑区土壤热量储存对地表能量闭合率的影响.结果表明:黄土高原半干旱草地全年获得的净辐射约为2.269×103 MJ/m2,感热、潜热和土壤热通量年总量分别为1.210×103 MJ/m2、1.117×103 MJ/m2和0.069×103 MJ/m2;能量平衡各分量季节变化明显,日变化呈单峰型.从各能量分量占净辐射的比例来看,黄土高原半干旱草地净辐射主要以感热形式加热大气.草原生长期的能量闭合率为86.8％,非生长期的能量闭合率为76.5％.与未考虑0-5cm深度的土壤热量储存相比,草原生长期能量闭合率提高了11.3％,非生长期能量闭合率提高了12.0％.     

长江上游生态状况变化及其服务功能权衡与协同

利用地面和遥感数据,采用GIS分析与模型模拟等方法,计算并分析了2000—2019年长江上游生态系统宏观结构、生态系统质量和生态系统服务的时空变化状况,利用相关分析法定量评估了生态系统服务的权衡与协同关系,并讨论了生态系统变化对生态系统服务的影响。结果表明：(1)长江上游聚落生态系统面积增加显著,农田和荒漠面积明显减少,陆地生态系统以草地、森林和农田之间转换为主。(2)2000—2019年,长江上游生态系统质量和服务总体稳定向好,部分区域转差。植被固碳量整体呈增加趋势,局部降低,多年递增速率为1.65 Tg/a;土壤保持服务功能呈波动中上升趋势,多年递增速率为2.20 t hm^-2 a^-1;水源涵养服务功能轻微下降,部分年际间变化较大。(3)长江上游生态系统的植被固碳与土壤保持、水源涵养与土壤保持之间以协同关系为主,植被固碳与水源涵养之间的权衡和协同关系比例相近。(4)气候是影响生态系统服务变化的主导因素,人类活动影响生态系统服务变化,最终改变生态系统服务之间的协同与权衡关系。     

中国三种常见蒿属植物潜在地理分布及其主导气候因子

裂叶蒿(Artemisia tanacetifolia)、大籽蒿(Artemisia sieversiana)和艾(Artemisia argyi)是我国常见的蒿属(Artemisia)植物,其分布区域遍布全国。本文利用MaxEnt模型预测3种蒿属植物在当前气候条件以及未来两种气候情景下的潜在分布区。采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)检验模型精度。训练数据和测试数据的AUC值均在0.8以上,表明预测结果可靠性良好。在当前的气候条件下,裂叶蒿最适分布区主要为黄土高原、内蒙古高原和东北平原;大籽蒿的最适分布区为西藏南部谷地、横断山地区、黄土高原、内蒙古高原和东北平原;艾的最适分布区有两个,一个位于台湾岛南部,另一个为大巴山、巫山、云贵高原北部、黄土高原和东北平原南部区域。2070年RCP2.6和RCP8.5情景下,裂叶蒿及大籽蒿的高适宜区面积减小,艾的最适分布区面积增加。Jackknife检验结果表明,年均降水量是预测裂叶蒿分布最有效的气候因子,5月降水是预测大籽蒿分布的最显著的气候因子,8月水汽压对艾的影响最大。本研究结果为蒿属植物资源的合理利用提供了科学依据。