论文关键词：建筑工程　施工技术　混凝土　低碳建筑
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你可能喜欢喀斯特地区土壤侵蚀模拟研究--《北京大学》2011年博士论文
喀斯特地区土壤侵蚀模拟研究
【摘要】：在全球环境变化的人文因素计划(IHDP)和国际地圈生物圈计划(IGBP)提出的“土地变化科学(Land Change Science, LCS)框架下,土地退化和其影响因素研究是重要问题之一。中国西南喀斯特地区生态环境脆弱,人口压力和不合理的土地利用方式使得当地以土壤侵蚀为特征的土地退化问题严峻。因此对贵州喀斯特区域土壤侵蚀现状和机理进行研究,确定影响土壤侵蚀的主控因子,并建立流域土壤水蚀预报模型,可以为区域综合治理等宏观政策提供帮助,对当地防止土壤退化和减少洪涝灾害具有重要的现实意义。本文选取贵州省境内乌江流域为研究对象,运用遥感、GIS技术、小波分析方法、神经网络技术、RUSLE模型和多元统计分析方法,分析了乌江流域土壤侵蚀的尺度效应和土壤侵蚀主控因子的影响机制,模拟预测了乌江流域的土壤侵蚀空间格局,以期为喀斯特地区的水土流失研究和治理提供可靠依据。
1.土壤侵蚀的尺度效应研究
(1)时间尺度:利用年乌江流域的年径流模数、降雨和输沙模数数据,通过小波分析方法,分析三者变化的周期特性。结果显示,降雨和径流模数序列具有很好的同步性(主周期为16年、次周期为4年);输沙模数的主周期为11年,次周期为5年。在4年和16年这两个尺度上,分别绘制径流、输沙和降雨3个序列的小波变换系数图,发现在这两个尺度上降雨、径流和输沙曲线变化均不同步;这些不同步与不同时期人类对乌江流域的开发特征有关。
(2)空间尺度:将乌江流域内各水文站点控制区的产沙模数与面积进行回归分析,表明乌江流域在产沙模数与流域面积的关系中存在尺度效应,经对数转换后流域输沙模数与面积之间呈二次函数回归关系,输沙模数随流域面积变化的趋势表现为先增大后减小。通过设定汇流面积阈值(150 km2),在乌江流域内生成189个子流域。将这些子流域作为样本分析5个土壤侵蚀影响因子(降雨侵蚀力因子R、土壤可蚀性因子K、坡长与坡度因子LS、植被覆盖与管理因子C和水土保持措施因子P)与流域面积的回归关系。分析表明侵蚀产沙影响因子中,坡度坡向因子随流域面积先增大后减小,是决定输沙模数与流域面积关系的主要因素。选择对各个子流域的拟合误差比较小的1000 km2作为标准面积,使用普通Kriging插值法制作出整个研究区乌江流域的输沙模数图,以消除尺度效应的影响。
2.土壤侵蚀主控因子影响机制分析
(1)降雨:利用年降雨资料,计算乌江流域各气象台站降雨侵蚀力,发现乌江流域多年平均降雨侵蚀力变化范围在 MJ?mm/(hm2?h?a)之间,平均为2788 MJ?mm/(hm2?h?a),并呈现出南高北低、东高西低的空间分布格局。季节分布上,降雨侵蚀力主要集中在夏季(5—8月),这4个月的降雨侵蚀力占年均降雨侵蚀力的90.42%。年,各气象台站降雨侵蚀力倾向率均为正,表明整个乌江流域降雨侵蚀力呈增加趋势。使用“区域重心”概念,计算不同年份降雨侵蚀力重心的变迁及其与坡度等级重心、土地利用重心、区域几何中心和水文站点的空间位置关系,分析了降雨侵蚀力空间分布对土壤流失的影响。
(2)地形:乌江流域的侵蚀类型为水力侵蚀,根据强度分为微度、轻度、中度、强度、极强五个等级,以微度和轻度侵蚀为主。在2000年土壤侵蚀分布图和30米分辨率的DEM数据叠加分析的基础上,选取海拔、坡度、地表起伏度和粗糙度四个要素对乌江流域土壤侵蚀进行地貌特征分析:从海拔角度看,微度侵蚀和轻度侵蚀呈现明显的单峰现象,主要集中在 m之间的黔中石质丘陵盆地区,中度及以上强度侵蚀面积集中分布在500～900 m和 m高程左右;中度及中度以下土壤侵蚀空间分布的坡度特征为单调下降趋势,强度和极强度土壤侵蚀的面积比重随着坡度的增加呈现先增大后减小的趋势,15°左右存在一个侵蚀临界坡度;乌江流域的土壤侵蚀随地形起伏度的增加表现为先增加后减小的趋势,存在7～16 m临界起伏度;随地表粗糙度的增加均呈减小趋势,土壤侵蚀强度的变化对地形起伏度和地表粗糙度的变化均不敏感。
(3)土地利用:通过土壤侵蚀强度与土地利用格局之间耦合关系分析可以得出:不同土地利用类型下的土壤侵蚀程度大小为裸岩石砾地其他林地建设用地有林地水域水田低覆盖度草地灌木林地高覆盖度草地疏林地中覆盖度草地旱地。旱地、中覆盖度草地和疏林地是流域发生土壤侵蚀的主要土地利用类型。从不同侵蚀等级的发生区域看,各强度类型侵蚀都集中分布在植被覆盖度50%～60%的地区,侵蚀存在50%～60%的植被覆盖度临界值。喀斯特地区土壤侵蚀发生及强弱受限于土层厚度,与非喀斯特地区随着植被盖度降低,侵蚀强度逐渐增大的规律不同。
3.土壤侵蚀模拟与预测
基于GIS平台,应用RUSLE模型计算乌江流域20世纪80年代和90年代的年均土壤侵蚀模数,计算结果和以往土壤侵蚀调查估计的结果比较吻合。但由于RUSLE模型不包括重力侵蚀,因此仍与实测输沙模数有出入。潜在土壤侵蚀模数方面,90年代比80年代为高,潜在土壤侵蚀呈增加趋势,其中三岔河流域和马蹄河/印江河流域年均潜在土壤侵蚀模数最高。三种主要土地覆被类型中,林地的土壤保持量最大,耕地次之,草地最少,这与非喀斯特地区在水土保持效果上通常林地草地旱地的结论有所不同。
构建BP神经网络,基于80年代和90年代土壤侵蚀模数及各影响因子数据,预测乌江流域年土壤侵蚀模数。结果显示,21世纪前10年,土壤侵蚀模数大幅降低,流域年均土壤侵蚀模数由90年代的2313 t/(km~2·a)降低为101 t/(km~2·a),年均土壤侵蚀量由115.18×10~6 t/a下降为5.03×10~6 t/a。三岔河流域的水土流失得到了控制,黔西、金沙、息烽、修文、贵阳、平坝、思南、石阡、沿河和松桃等县市应是十二五期间的水土流失重点治理对象。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2011【分类号】：S157【目录】：
Abstract7-22
第1章 绪论22-31
1.1 研究背景和选题意义22-23
1.2 研究目标和研究内容23-26
1.2.1 研究目标23
1.2.2 研究内容23-26
1.3 国内外相关研究进展26-31
1.3.1 国际土壤侵蚀模拟研究进展26-28
1.3.2 我国土壤侵蚀模拟研究近况28-31
第2章 研究区概况31-45
2.1 研究区选取31-35
2.1.1 研究区选择31-32
2.1.2 基于 DEM 数据流域水文地貌特征提取32-35
2.2 自然地理概况35-43
2.2.1 位置与范围35-36
2.2.2 地质和地貌36-39
2.2.3 水文与气候39-41
2.2.4 土壤与植被41-43
2.3 社会经济情况43-45
第3章 乌江流域水文时间序列的多时间尺度分析45-58
3.1 小波分析原理45-47
3.2 数据来源与处理方法47
3.3 降雨时间序列的小波分析47-50
3.4 降雨、径流和输沙周期判断50-55
3.5 降雨、径流和输沙周期变化特征55-56
3.6 降雨、径流和输沙尺度变化关系56-57
3.7 结论与讨论57-58
第4章 乌江流域侵蚀输沙的尺度效应研究初探58-66
4.1 流域输沙及影响因素尺度效应分析58-63
4.1.1 流域输沙尺度效应分析58-59
4.1.2 土壤侵蚀影响因素尺度效应分析59-63
4.2 尺度效应校正63-65
4.2.1 校正方法63
4.2.2 制作输沙模数图63-65
4.3 本章小结65-66
第5章 流域尺度降雨侵蚀力与土壤侵蚀关系研究66-79
5.1 乌江流域降雨侵蚀力时空变化特征66-72
5.1.1 研究数据和方法67
5.1.2 降雨侵蚀力空间分布67-70
5.1.3 降雨侵蚀力的季节变化70
5.1.4 降雨侵蚀力年际变化70-72
5.1.5 小结72
5.2 降雨侵蚀力空间分布重心对土壤侵蚀的影响72-78
5.2.1 研究数据73
5.2.2 研究方法73-74
5.2.3 结果与分析74-78
5.3 本章小结78-79
第6章 乌江流域土壤侵蚀空间分布的地貌特征研究79-90
6.1 研究数据79
6.2 乌江流域土壤侵蚀空间分布基本特征79-80
6.3 乌江流域土壤侵蚀空间分布的地貌特征分析80-89
6.3.1 地貌分析专题图层生成80-81
6.3.2 土壤侵蚀空间分布的高程特征81-83
6.3.3 土壤侵蚀空间分布的坡度特征83-85
6.3.4 土壤侵蚀空间分布的起伏度特征85-87
6.3.5 土壤侵蚀空间分布的粗糙度特征87-89
6.4 小结89-90
第7章 乌江流域土地利用与土壤侵蚀关系研究90-115
7.1 多时相 Landsat MSS/ETM 土地覆被分类90-93
7.1.1 数据来源90
7.1.2 研究方法90-92
7.1.3 分类结果92-93
7.2 土地利用动态变化分析93-97
7.2.1 土地利用数量变化93-95
7.2.2 土地利用变化的空间转移95-97
7.3 土壤侵蚀强度与土地利用方式之间耦合关系97-107
7.3.1 土壤侵蚀与土地利用格局分析97-99
7.3.2 不同土地利用类型下土壤侵蚀强度分布99-103
7.3.3 土壤侵蚀空间分布的植被覆盖度特征分析103-105
7.3.4 不同土壤侵蚀强度下的土地利用类型分布105-106
7.3.5 土壤侵蚀与土地利用方式的耦合关系分析106-107
7.4 石阡县土地利用变化格局模拟107-114
7.4.1 石阡县概况108
7.4.2 研究数据108-109
7.4.3 研究方法109
7.4.4 结果与讨论109-113
7.4.5 小结113-114
7.5 本章小结114-115
第8章 基于GIS、RUSLE 和ANN 乌江流域土壤侵蚀模拟研究115-152
8.1 基于RUSLE 模型计算乌江流域土壤侵蚀量116-141
8.1.1 研究数据116
8.1.2 研究方法116-121
8.1.3 现实土壤侵蚀量121-132
8.1.4 潜在土壤侵蚀量132-137
8.1.5 土壤保持量137-141
8.2 基于BP 神经网络模拟预测乌江流域土壤侵蚀141-149
8.2.1 研究方法141-143
8.2.2 网路训练模拟结果与分析143-145
8.2.3 预测结果与分析145-149
8.3 小结149-152
第9章 结论与展望152-156
9.1 主要结论152-154
9.2 主要创新154-155
9.3 研究展望155-156
参考文献156-168
致谢168-170
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