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基于遥感和RUSLE的植被指数对小流域输沙影响的研究

无极仙帝围观:℉更新时间:2021-12-18 09:20:20

基于遥感和RUSLE的植被指数对小流域输沙影响的研究

1前言

1.1小流域土壤侵烛影响因子与预测研究

我国的土壤侵蚀研宄从研究尺度上,可分划分以下三个层次:地块或坡面、小流域、区域或国家;坡面小区尺度上的土壤侵烛研究以美国通用土壤流失方程为典型代表,经过不断改进在国内外广泛应用,当前土壤侵烛研宄比较成熟稳重的基本单元是坡面。小流域作为一个封闭的集水区,包含了完整的径流、汇集和侵烛、输沙、输沙系统,构成土壤侵蚀的基本地域单元;因此,以小流域为研究对象,可以作为连接坡面和区域层次的纽带,有利于全面认识土壤侵蚀规律,并可探索侵烛过程的内在机理,水土流失综合治理同样以小流域为基本单元。

研究尺度不同,土壤侵烛量计算方法也不同,主要有以下几种方法:1)野外调查研究,包括大范围的宏观调查和典型抽样调查两个方面;2)径流小区长期定位监测观测方法,利用小区实测资料计算各项水保措施的减水减沙效益;3)小流域长期定位监测,即水文法,通过测量流域出口断面水位(过水断面面积一流速一悬移质或推移质含沙量一输沙率间接推断该出口控制范围内土壤侵蚀模数,这种方法对于小流域的输沙是比较准确的,而且可以建立降雨量、径流量、泥沙量之间的定量关系,这种统计规律无明确物理意义,结果在很大程度上取决水沙资料的代表性,外延性差。长期定位监测是分析和掌握土壤侵蚀规律的重要方法。4)具有物理机制的分布式水文模型,能够充分考虑下塾面因素的影响,对流域的水文循环过程进行模拟,克服水文法和水保法的缺点,成为水土保持、水文水资源评价的有效工具。5)室内模拟研究,可以在短期内完成试验,人工控制试验环境,但结果与野外实际坡面侵烛量存在一定的差异;6)核素示踪技术在土壤侵烛研究,8)3S技术的应用,利用遥感数据研究土壤侵蚀,提取与土壤侵蚀影关于的信息,植被、土地利用、措施数量,为快速、准确、动态、大面积调查水土流失过程和现实提供了技术支持。与地理信息系统相结合可以高效地管理、分析、处理、比较海量数据,实现在三维空间上定量研究土壤侵烛规律,而利用多时相的遥感数据可以对研究区的土壤侵烛及环境变化进行时间上的动态监测,这一方法在土壤侵研究得到广泛应用的。

1.2植被覆盖与管理C因子与植被指数

植被的水土保持功能主要通过林冠层、灌草层或农作物、枯枝落叶层等各结构层次截持降水、栏蓄径流、保护地表层来实现,植被还可以通过根系固土或改良土壤结构以提高土壤抗烛抗冲性能来综合体现的,在土壤流失方程中C因子主要体现在植被覆盖和耕作管理因子两部分,是抑制土壤侵蚀动力及准确估算土壤侵烛模数的有效指标,C值容易被人为因素影响。

1.2.1植被覆盖与管理因子C

RUSLE或USLE中C因子来源于标准径流小区的经验系数分析计算,C因子的计算随着通用土壤流失方程修正改进,C计算公式也随之变化,C由次因子连乘结构组成,次因子分别为林冠覆盖、地表覆盖、地表粗糖度、土壤生物、土壤机械扰动和土壤水分次因子。

植被因子的变化是复杂的,在水土流失的研究中,如何提取实时变化的数值,何种指标或参数的计算有待深入研究。国内很多研究人员对不同地区开展了植被覆盖与管理因子值的研究,以取值变化和影响因素两个方面的研究为主:多数学者基于或模型结构,建立各地区径流小区因子经验值(间接法比值法),张宪奎对黑龙江省克山县径流观测区的监测资料分析,计算了不同农作物各农作期的C值;杨子生在云南省东北山区、于东升在江西省鹰潭市中国科学院红壤生态试验站于、毕小刚在北京地区多个径流小区、张雪花在东北黑土区釆用径流小区张雪花等,监测资料确定了具体的C值。野外径流小区和室内微型小区多釆用了人工模拟降雨仪,促进了不同土地利用方式下植被覆盖与管理因子研究。蔡崇法等釆用USLE中的计算公式,从数学转换角度确定了三峡库区库首湖北省称归县王家桥小流域内不同土地利用类型的C经验值。由于各地区的气候、植被、地质特定条件的大背景下,前提条件假定的是土壤侵蚀因子的相互独立、由于研究方法和前提条件不完全相同,得到的同作物C值相差较大,且缺乏可比性,在其他地区的应用受到限制。

1.2.2植被指数

植被指数是基于土壤光谱反射率在红光波段比植被高,到了近红外波段部分又比植被低的特性,在综合考虑各关于的光谱信号的基础上,把多波段反射率或亮度值做数学变换和组合,不但增强植被信息,而且使非植被信号最小化,最终将植被的各方面特性展现出来。目前,在科学文献中发布的植被指数模型超过150种,在生态、环境、农业、土壤侵蚀等领域得到广泛应用。

2材料与方法

2.1区域概况

本论文的研究区在湖北省襄阳市谷城县属鄂西北地区,位于汉江中游地区,汉江贯穿整个区域。流域内地质构造第四纪陆相沉积物形成的沙亚粘土岩和烁石夹沙粘土岩,土壤以粘质黄掠壤为主。

该区域属北亚热带湿润季风气候带,流域内多年平均气温15度,多年平均日照时数1471小时,多年平均风速1.8米/秒,多年平均降雨量830.96mm。

植被属北亚热带常绿落叶阔叶混交林带,以常绿阔叶、针叶林及针阔叶混交为主。主要树种有:川柏、侧柏、马尾松、杉木、刺槐、紫穗槐等;经果林主要品种有板栗、胡桑、相橘、木瓜、茶叶、山竹;主要草种有狗牙根、紫花苜蒂、羊茅、牛尾草、三叶草等;冬季农作物有小麦、油菜、大头,以小麦主;夏天作、物有水稻、玉米、花生、芝麻、黄豆,以水稻、玉米为主。

土壤侵烛以水力侵烛为主,重力侵烛在局部地方也时有发生,侵蚀形式以面蚀(细沟间和细沟侵烛)为主,属鄂西北丘陵岗地水土流失类型区。

2.2小流域地形和土地利用特征

本论文的研宄对象是谷城县白杨沟小流域地理位置在东径111°34'45'',北纬32°21'45''。该小流域是水土保持试验站位于湖北省襄阳市谷城县冷集镇境内,属于中国水土保持监测网络的小流域控制站,即监测范围为谷城县白杨沟小流域,监测植被以气象(降雨为主)和水文(水位一流速一悬移质含沙量)等指标。

经本论文的数据处理和空间分析得到的统计结果对流域特征进行概述:流域总面积为5.38m2,平均高程为145mm,最低为115mm,最高为260m,流域的数字高程模型DEM详见图2.1。流域的水文分割依据流域地形实际情况并经过现场勘察、考虑计算坡面水流长度,子集水区的面积阀值控制为流域总面积的1.5%,最终划分为58个子集水区划分详见图2.1,流域坡向分析图详见图2.2。

3结果与分析.........20

3.1流域降雨量和径流量与输沙量..........20

3.2流域次降雨前期雨量、降雨侵烛力指标与输沙模数..........22

3.3流域内平均植被指数与输沙模数..........25

4讨论.........51

4.1植被指数的转换及与输沙变化的关系.........51

4.2不同土地利用类型的联合因子季节性变化.........52

5结论........55

5.1主要结论.......55

5.2存在问题与展望.........56

4讨论

4.1植被指数的转换及与输沙变化的关系

植被指数与流域输沙呈负相关关系,植被指数需要经过数学公式转换,使之成为能够表述流域输沙的因子。由于在3.3章节中计算是流域内植被指数平均值与输沙的关系,没有考虑地形因子、硬化区域(如道路、居住区等)和水体等地物对流域输沙的影响,这些地物使植被指数出现负值,导致平均植被指数不能完全反映出植被对流域输沙的影响。所以将RUSLE中的地形因子、土壤可烛性因子作为一个权重因子考虑,不但排除了硬化区域(如道路、居住区等)和水体对植被指数的影响,而且转换后的植被指数能够有效表述植被与流域输沙的季节性变化规律,从而为揭示二者之间的内在关系提供了可靠的依据。

通过三个公式对植被指数转换形成的联合因子中,由转换公式1和转换公式2计算的联合因子在各月份变异较大,并与单位输沙模数协同变化;而通过转换公式3得到的联合因子在图中显示各月份变化幅度较小,变异系数仅有0.06,对检测流域内植被变化的能力较差,究其原因是公式3源于RUSLE中地表覆盖度的一个公式,常数是反映植被对细沟间侵蚀和细沟侵烛的比例系数,而且是一个变动的系数,另外一个原因是植被指数的变化范围不一,由该公式转换表述效果较差。因此,在研究小流域植被季节性变化对流域影响时,由公式3计算的联合因子很难指示植被指数的季节性变化,因此不合适。

5结论

5.1主要结论

本论文主要以鄂西北谷城县白杨沟流域水土流失监测站的数据为基础,釆用遥感提取不同土地利用的植被指数,通过公式转换植被指数,使之成为表述流域输沙的影响因子,在Arcgis平台上基于RUSLE的模型结构,分析植被对流域输沙影响研究。主要得到以下结论:

从转换公式和植被指数与流域输沙关系来讲,优先选择转换公式1和转换公式2,植被指数以NDVI、MSAVI计算的联合因子最优,可以用于反映流域植被总体的水平;当以指数计算时,主要参考转换公式2计算联合因子;当以绿度指数计算时,可参考转换公式1和转换公式2计算联合因子。

从不同土地利用类型植被的联合因子与流域输沙季节性变化的关系来看,公式1和公式2转换植被指数的联合因子是表述植被对流域输沙的有效因子,可反映耕地农事活动及林地植被生长的季节性变化,并可以指示出对流域输沙的影响,旱地、乔木林地的NDVI的联合因子可以解释降雨输沙模数季节性变化的50%左右,MSAVI的联合因子可以解释降雨输沙模数季节性变化的40%左右。即小流域旱地和乔木林地植被的季节性变化可以抑制潜在最大侵蚀量的40%-50%。

降雨侵蚀力和流域植被的联合因子对流域输沙的影响从统计数据来看,降雨侵蚀力因子对流域输沙的贡献率达88.19%,植被和其他因子对流域输沙的贡献率仅有11.81%,降雨侵蚀力平均每增加一个标准差单位将促进流域输沙模数增加3.44t/m2;流域植被总体的联合因子对流域输沙的贡献率达6.48%,植被总体的联合因子平均每增加一个标准差单位将促进流域输沙模数增加0.94t/m2。降雨侵蚀力对流域输沙的影响强度是植被联合因子的3.75倍,流域植被的作用对输沙的影响远小于降雨侵蚀力的影响。

参考文献(略)