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黑龙江典型黑土区土壤侵蚀遥感监测技术研究

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杨佳佳, 白磊, 吴嵩. 黑龙江典型黑土区土壤侵蚀遥感监测技术研究[J]. 地质与资源, 2019, 28(2): 193-199,183.
引用本文: 杨佳佳, 白磊, 吴嵩. 黑龙江典型黑土区土壤侵蚀遥感监测技术研究[J]. 地质与资源, 2019, 28(2): 193-199,183.
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YANG Jia-jia, BAI Lei, WU Song. STUDY ON THE EROSION IN TYPICAL BLACK SOIL AREAS OF HEILONGJIANG PROVINCE BY REMOTE SENSING MONITORING TECHNOLOGY[J]. Geology and Resources, 2019, 28(2): 193-199,183.
Citation: YANG Jia-jia, BAI Lei, WU Song. STUDY ON THE EROSION IN TYPICAL BLACK SOIL AREAS OF HEILONGJIANG PROVINCE BY REMOTE SENSING MONITORING TECHNOLOGY[J]. Geology and Resources, 2019, 28(2): 193-199,183.
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黑龙江典型黑土区土壤侵蚀遥感监测技术研究

  • 1.

    中国地质调查局 沈阳地质调查中心, 辽宁 沈阳 110034

  • 2.

    云南省有色地质局地质研究所, 云南 昆明 650216

  • 3.

    吉林农业大学, 吉林 长春 130118

  • 基金项目:
    中国地质调查局“东北黑土地1：25万土地质量地球化学调查”项目（编号DD20160316）
详细信息
    作者简介: 杨佳佳(1984-), 男, 博士, 遥感高级工程师, 主要从事遥感应用方面的研究, 通信地址辽宁省沈阳市皇姑区黄河北大街280号, E-mail//haixianxiaomei@163.com

  • 中图分类号: P627;TP79

STUDY ON THE EROSION IN TYPICAL BLACK SOIL AREAS OF HEILONGJIANG PROVINCE BY REMOTE SENSING MONITORING TECHNOLOGY

  • 1.

    Shenyang Center of Geological Survey, CGS, Shenyang 110034, China

  • 2.

    Institute of Geology, Yunnan Geological Bureau of Nonferrous Metals, Kunming 650216, China

  • 3.

    Jilin Agricultural University, Changchun 130118, China

    摘要

  • 以遥感和GIS技术为支撑，利用修正后的通用土壤流失方程RUSLE为评价模型，对黑龙江省绥化市2003、2015年的土壤侵蚀量进行了计算，并结合水土流失强度分级标准，生成了黑龙江省绥化市水土流失强度分布图.在此基础上，对黑龙江省绥化市2003、2015年的水土流失现状、空间分布及2003~2015年水土流失的变化及原因进行了分析.结果表明：从2003~2015年间，水土保持措施增加，土壤侵蚀状况有向好的趋势.从统计结果看出，强度、极强度侵蚀面积比例减少，相对的轻度和微度的侵蚀面积增加.2015年，强度侵蚀等级水土流失面积相比2003年减少522.75 km2，轻度侵蚀增长近1000 km2.

    Supported by remote sensing and GIS technology, the revised universal soil loss equation(RUSLE) is used as the evaluation model to calculate the soil erosion volume in 2003 and 2015 in Suihua City of Heilongjiang Province. The distribution map of water-soil loss intensity is generated in combination with the grading standard. On this basis, the paper analyzes the current situation, spatial distribution and changes with reasons of water-soil loss during 2003-2015. The results show that with the increase of soil-water conservation measures, the soil erosion condition tends to be relieved. According to the statistical results, the proportions of strong and extremely strong erosion areas decrease, while those of the slight and light erosions increase. In 2015, the strong erosion-graded water-soil loss area reduced by 522.75 km2 compared with that in 2003, and light erosion-graded ones increased by nearly 1000 km2.

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  • 图 1  研究区范围及地面调查点分布

    Figure 1. 

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    图 2  RUSLE模型的技术流程图

    Figure 2. 

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    图 3  L因子专题图

    Figure 3. 

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    图 4  S因子专题图

    Figure 4. 

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    图 5  R因子专题图

    Figure 5. 

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    图 6  K因子专题图

    Figure 6. 

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    图 7  C因子专题图

    Figure 7. 

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    图 8  P因子专题图

    Figure 8. 

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    图 9  土壤侵蚀强度分级图

    Figure 9. 

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    表 1  不同土地利用C因子值

    Table 1.  C factor values of different land use types

    土地利用类型 旱地 水田 交通用地和水体 草地 居民地 林地
    C因子 0.31 0.18 0 0.06 0.2 0.006
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    表 2  不同土地利用P因子值

    Table 2.  P factor values of different land use types

    土地利用类型 旱地 水田 交通用地和水体 草地 居民地 林地
    P因子 0.25 0.01 0 0.20 1.0 0.50
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    表 3  工作区土壤侵蚀强度分级表

    Table 3.  Soil erosion intensity grading table of the work area

    侵蚀分级 侵蚀模数/(t•km-2•a-1) 2003年 2015年
    面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/%
    微度侵蚀 < 500 375.75 1.93 454.5 2.33
    轻度侵蚀 500~2500 4728.25 24.25 5758 29.56
    中度侵蚀 2500~5000 5002.25 25.66 4762 24.44
    强度侵蚀 5000~8000 3344.5 17.15 2821.75 14.48
    极强度侵蚀 800~15000 3123.5 16.02 2914 14.96
    剧烈侵蚀 > 15000 2922.75 14.99 2772 14.23
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    • 参考文献(16)
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出版历程
收稿日期:  2018-09-04
修回日期:  2018-11-27
刊出日期:  2019-04-30

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