引用本文
胡文敏, 周卫军, 余宇航, 包春红, 谢红霞. 基于RS和USLE的红壤丘陵区小流域水土流失量估算[J]. 国土资源遥感, 2013,25(3): 171-177
HU Wenmin, ZHOU Weijun, YU Yuhang, BAO Chunhong, XIE Hongxia. Estimation of soil erosion in red earth hilly area based on RS and USLE[J]. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES,2013,25(3): 171-177  
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基于RS和USLE的红壤丘陵区小流域水土流失量估算
胡文敏, 周卫军, 余宇航, 包春红, 谢红霞
湖南农业大学资源环境学院, 长沙 410128

第一作者简介: 胡文敏(1985-),男,博士研究生,主要从事土地利用和环境过程模拟,以及3S技术的应用。 E-mail:wenmin115@163.com

收稿日期: 2012-10-25
基金: 湖南省自然科学基金(编号: 08JJ6027)
摘要

采用野外调查采样、室内分析测定、遥感(RS)技术、数学模型等研究方法,以湖南省资兴市东江水库上游光河桥小流域为例,计算出了美国通用土壤流失方程(USLE)中各单项因子值,对该流域水土流失量进行了估算。结果表明: 该流域的土壤可蚀性因子( K值)介于0.14~0.42 t·hm2·h·hm-2·MJ-1·mm-1之间,平均为0.27 t·hm2·h· hm-2·MJ-1·mm-1,属于中等可侵蚀性土壤; 土壤侵蚀模数在0~3 817 t·hm-2·a-1之间,平均侵蚀模数为78 t·hm-2·a-1,处于强度侵蚀等级,流域的土壤侵蚀量达到292 266 t·a-1。

关键词: 红壤; 遥感(RS); 水土流失; 水土保持
中图分类号:P951TP79 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2013)03-0171-07 doi: 10.6046/gtzyyg.2013.03.28
Estimation of soil erosion in red earth hilly area based on RS and USLE
HU Wenmin, ZHOU Weijun, YU Yuhang, BAO Chunhong, XIE Hongxia
College of Resouces and Environment, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China
Abstract

With Guangheqiao basin in Zixing City of Hunan Province as the study area and by adopting field investigation and sampling, laboratory measurement and analysis, RS techniques and mathematical modeling, the authors calculated each parameter of the universal soil loss equation (USLE) regarding this tributary and estimated the soil erosion. The results show that the value of K parameter (soil erodibility) is between 0.14 to 0.42 t·hm2·h·hm-2·MJ-1·mm-1 with a mean of 0.27 t·hm2·h·hm-2·MJ-1·mm-1. This implies that the soil erodibility is at the medium level. The soil erosion module varies from 0 to 3 817 t·hm-2·a-1 with a mean of 78 t·hm-2·a-1, and the soil loss has reached 292 266 t·a-1. Thus, the soil erosion intensity is high.

Keyword: red soil; RS; soil erosion; soil and water conservation
0 引言

水土流失及其导致的土地退化是生态环境恶化的重要原因之一。红壤丘陵区小流域是我国土壤侵蚀和水土流失较严重的地区[1, 2]。近年来, 人们从红壤区水土流失规律、影响因素、允许流失量、治理措施与效果等方面进行了较多的研究[3, 4, 5, 6], 但有关红壤丘陵区小流域水土流失定量预测的报导较少见。小流域是水土流失发生和发展的最基本单元, 随着遥感技术的成熟, 尤其是高分辨率图像应用的逐步拓展, 小流域的水土观测和定量分析的精度不断提高。利用RS技术快速获取流域水土信息, 对小流域水土流失进行定量估算, 为小流域的水土监测、生态环境建设以及水土流失防治提供了途径[7, 8, 9, 10]。

本文以湖南省资兴市东江水库上游的光河桥流域为例, 通过外业调查和现场采样, 结合美国土壤流失通用方程(USLE)对该小流域水土流失量、土壤侵蚀状况进行了估测, 以期为该流域的生态环境建设、土壤侵蚀防治、水土流失的定量监测等工作提供依据。

1 研究区概况与数据源

光桥河小流域处于湖南省郴州资兴市中北部, 位于湘江流域的一级支流— — 耒水流域的上游, 东江湖水库的北部, 总面积7.468 1 km2。该区属亚热带湿润气候, 受地形地貌影响, 气温南高北低、西高东低, 降水山区多、平地丘陵少。光桥河是资兴市行洪排涝和引水灌溉农田的主要河道之一。

本研究收集了光河桥小流域的文字资料、图件资料(土地利用现状图、土壤图、地形图、地质图等)、气象观测资料、30 m分辨率DEM图像(ASTER GDEMV2)和SPOT4 HRVIR2高分辨率图像(含20 m多光谱坡段和10 m全色波段, 日期为2007年5月10日)等材料, 先进行了遥感图像的几何纠正, 然后进行掩模, 提取出研究区域。

野外采样共采集0~20 cm土层土壤样品96个, 并用GPS记录采样点的经纬度, 样品带回实验室, 捏碎并风干后, 用4分法分成两份, 一份磨碎, 过10目和60目筛备用, 另一份原状保存。土壤有机质含量采用重铬酸钾外加热法进行测定, 其机械组成采用吸管法进行分析测定[11]。

2 水土流失量估算
2.1 降雨侵蚀力因子(R)

降雨侵蚀力是降雨引起土壤侵蚀的潜在能力, 它是降雨量、降雨强度、雨型和雨滴动能的函数。国内外一些学者根据降雨观测资料, 提出了降雨侵蚀力简易算法, 以估算侵蚀力[11, 12], 即

R= ∑i=1120.012 5 Pi1.6295。 (1)

式中: R为降雨侵蚀力, MJ· mm· hm-2· h-1· a-1; Pi为月降雨量, mm。表1为收集到的研究区2007年月降雨量数据。

表1 光河桥小流域2007年月均降雨量 Tab.1 Monthly mean rainfall at Guanheqiao basin

从表1可以看出, 光河桥小流域2007年的降雨量主要集中在4, 5, 8月, 月均在100 mm以上。由式(1)估算出R=718.3 MJ· mm· hm-2· h-1· a-1。

2.2 土壤可蚀性因子(K)

2.2.1 估算方法

土壤可蚀性因子是一项评价土壤被降雨侵蚀力分离、冲蚀和搬运难易程度的指标。本研究根据对土壤样品室内分析的理化性状结果, 采用Williams等在侵蚀/生产力影响模型(erosion-productivity tmpact caculator, EPIC)中的土壤可蚀性因子K值的估算方法[13], 即

K={0.2+0.3exp[-0.025 6Qsan(1- Qsil100)]}· QsilQcla+Qsil1-0.25CC+exp(3.72-2.95C)· (2)

式中: Qsan为砂粒含量, %; Qsil为粉粒含量, %; Qcla为粘粒含量, %; C为有机质碳含量, %; Qsn为非砂含量, %, Qsn=1-Qsan/100。K值单位为t· hm2· h· hm-2· MJ-1· mm-1。

2.2.2 总体分布

依据朱立安等人[12]研究的结果, 将光河桥小流域的土壤可蚀性因子分为5个等级(图1), 分别是低可侵蚀性土壤(0, 0.20)、较低可侵蚀性土壤[0.20, 0.25)、中可侵蚀性土壤[0.25, 0.30)、较高可侵蚀性土壤[0.30, 0.35)以及高可侵蚀性土壤[0.35, 1)。

图1 土壤可蚀性因子K值分布Fig.1 Soil erodibility factor K value distribution

从图1可以看出, K值整体呈正态分布, 其中, 中可侵蚀性土壤占总样本数的51.04%; 其次为较高可侵蚀性土壤, 占23.96%; 高可侵蚀性和低可侵蚀性土壤的都低于10%; 中、较高和高可侵蚀性土壤3者共占了总样本数的78.13%, 这说明光河桥小流域的K值较高, 容易发生水土流失和土壤侵蚀。

2.2.3 空间分布特征

将计算出的K值进行空间插值, 得到其值的空间分布图(图2)。

图2 光桥河小流域K值分布图Fig.2 K value map in Guangheqiao basin

由图2可知, 光河桥小流域主要以中可蚀性土壤和较低可侵蚀性土壤为主。统计显示, 中可侵蚀性土壤的面积为1 726 hm2, 占预计区总面积的46.08%; 其次是较低可侵蚀性土壤, 面积为960 hm2, 占总面积的25.61%; 而低可侵蚀性土壤和高可侵蚀性土壤面积都很小, 比重也较低, 其面积分别为179 hm2和42 hm2, 分别占总面积的3.98%和1.12%。

2.3 坡长坡度因子(LS)

2.3.1 计算方法

通用土壤流失方程是用坡长L和坡度S做为地形因子, 通常将二者作为一个独立的地形因子LS来估算。本研究采用Wischmeier和Smith提出的坡长(L)因子计算[14, 15, 16], 即

L=(λ /22.1)α , (3)

α =β /(β +1), (4)

β =(sin θ /0.089 6)/[3.0 sin0.8θ +0.56]。 (5)

式中: L为坡长因子; λ 为由DEM提取的坡长, m, 22.1 m为标准小区坡长; α 为坡度坡长指数; θ 为由DEM提取的坡度(° ); β 为坡度修正值。

坡度(S)因子采用Nearing 根据坡度因子计算公式基础资料基础上, 利用一个对数方程, 拟合出单一连续的方程[14, 15, 16], 即

S=-1.5+ 171+e(2.3-6.1sinθ)。 (6)

该方程适合坡度不等的所有地形, 得到了广泛应用。

根据上述公式, 计算采用了AML语言程序, 基于ARC/INFO workstation运行程序, 得到光桥河小流域的LS因子值图。

2.3.2 基于DEM提取的地形因子

利用光桥河小流域30 m分辨率的DEM, 在ArcGIS下运行LS.AML文件, 计算出光桥河小流域的地形指标区域内的高程最小值为277 m, 最大值为1 280 m, 平均高程值为616.6 m; 基于30 m分辨率DEM提取的坡度最小值为0° , 最大值为60.9° , 平均坡度为16.2° ; 坡长最小值15 m, 最大值为1 890.6 m, 平均坡长为151.6 m。DEM提取的地形因子如图3所示。

图3 光河桥小流域DEM提取的地形指标图Fig.3 L, S, LS value map of Guangheqiao basin extracted from DEM

2.4 作物覆盖与经营因子(C)

由于该因子的计算过于复杂, 国内外的研究基本按照USLE的思路, 根据实测资料, 拟合简单快速的计算方法。综合起来, 计算C值的方法可分为3种: ①利用植被覆盖度和植被生育期; ②利用植被覆盖度、植被冠层类型与C的关系; ③植被覆盖度与C的函数关系。由于遥感技术的快速发展, 利用遥感图像就可以快速提取植被覆盖度[13]。本研究采用方法③估算研究区的作物覆盖与经营因子, 即

N=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax+NDVImin)。 (7)

式中: N为植被盖度; NDVI为归一化植被指数, NDVImin, NDVImax分别为研究区内NDVI的最小值和最大值。利用C与N之间的回归方程计算C值[14], 即

C=0.650 8-0.343 6lg N。 (8)

式中: C=0时不产生土壤流失, 此时N=78.3%, 从而确定当N≥ 78.3%时, C=0, 不产生土壤流失; 而当N=0.1%时, C=1, 由于此时N值很小, 可视为N=0, 从而得到光桥河小流域的作物覆盖与经营因子C值分布。经计算得到光河桥流域NDVI图和C值图, 如图4, 5所示。

图4 光桥河小流域NDVI图Fig.4 NDVI value map of Guangheqiao basin

图5 光桥河小流域C值图Fig.5 C value map of Guangheqiao basin

2.5 水土保持措施因子(P)

对于水土保持措施因子, 由于标准和观测方法还没有统一, 国内尚未对水土保持措施因子进行全面综合的研究, 在土壤侵蚀预报中还没有普遍性的水土保持措施因子赋值标准。本研究根据有关学者的研究成果并结合当地的实际情况对水土保持因子P进行赋值[14, 15, 16], 确定了不同土地利用类型的P值, 如表2所示。

表2 流域内不同土地利用类型的P值 Tab.2 P value of different land use types

光河桥小流域P值栅格图见图6。

图6 光桥河小流域P值图Fig.6 P value map of Guangheqiao basin

2.6 光河桥小流域水土流失估算

采用美国的修正的通用土壤流失方程, 即USLE模型进行光河桥小流域水土流失量预测, 即

A=R· K· LS· C· P

将模型的各因子栅格图层导入ArcGIS 9.2中, 用空间分析模块中的栅格计算器(raster calculator)进行相乘计算, 得到流域的土壤侵蚀量的栅格数据。经统计分析得到光河桥小流域的平均侵蚀模数为78 t· hm-2· a-1, 侵蚀量为292 266 t· a-1。

3 结果与分析
3.1 水土流失的总体特征

根据水利部颁布的土壤侵蚀分级标准, 光河桥小流域总体侵蚀强度属于强度侵蚀。然后依据该标准进行分类, 就可以得到流域的土壤侵蚀分级图(图7)。

图7 光桥河小流域土壤侵蚀强度图Fig.7 Soil erosion intensity map in Guangheqiao basin

表3为流域内各侵蚀强度面积及其比例分布。

表3 光桥河小流域土壤侵蚀强度分布状况 Tab.3 Distribution of soil erosion intensity in Guangqiaohe basin

从图7可以看出, 光河桥小流域土壤侵蚀强度由流域的东北部向西南部逐渐增强, 其中剧烈侵蚀和极强度侵蚀主要分布在流域的西南部, 东北部有少量的剧烈侵蚀和极强度侵蚀; 微度侵蚀、轻度侵蚀和中度侵蚀分布比较广泛, 其中微度侵蚀分布最广, 面积为1 148 hm2, 占总面积的30.64%; 其次是轻度侵蚀, 面积为876 hm2, 占总面积的23.39%; 但强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀3者合计面积为1 227 hm2, 占了该区域的32.76%, 可见光河桥小流域水土流失状况是较为严重的。

3.2 不同海拔土壤侵蚀特征

根据流域内海拔高程的分布, 在ArcGIS 9.2中利用该流域的30 m分辨率的DEM数据将研究区分为4个不同的海拔高程带, 分别为(0, 500), [500, 800), [800, 1 100), [1 100, 2 000), (单位为m, 下略), 然后与流域的土壤侵蚀栅格图层数据在空间分析模块中利用栅格计算器进行计算, 得到全流域不同海拔高程的土壤侵蚀分布情况(表4)。

表4 光桥河小流域不同海拔土壤侵蚀分布 Tab.4 Different elevation distribution of soil erosion in Guangheqiao basin(%)

表4显示, 从侵蚀面积和土壤侵蚀量的总体比例来看, 土壤侵蚀主要分布在海拔(0, 500)和[500, 800)高程带, 其侵蚀面积分别占侵蚀总面积的36.11%和45.41%, 土壤侵蚀量分别占总侵蚀量的32.84%和48.40%; 其次在[800, 1 100)高程带, 侵蚀面积和土壤侵蚀量的比例分别占16.60%和17.55%; 而在[1 100, 2 000)高程带的侵蚀面积和土壤侵蚀量的比例仅占1.87%和1.21%。从以上分析可以看出, 流域的土壤侵蚀随海拔高程的变化明显, 其中(0, 500)和[500, 800)两个高程带是土壤侵蚀面积和土壤侵蚀量最大的地带, 因此在土壤侵蚀防治过程中应该重点加强水土保持措施。

从土壤侵蚀面积和土壤侵蚀量两者间的分布多寡看, 不同海拔高程带的情况也各不相同, 在(0, 500)高程带中, 虽然微度侵蚀分布的面积最大, 但其土壤侵蚀量最小; 剧烈侵蚀分布的面积较小, 而其土壤侵蚀量最多; 在[500, 800)高程带中, 轻度侵蚀分布面积最大, 而剧烈侵蚀的土壤侵蚀量最多; 在[800, 1 100)高程带中, 微度侵蚀分布面积最大, 而剧烈侵蚀的土壤侵蚀量最多; 在[1 100, 2 000)高程带中, 各侵蚀等级程度所占比例都比较小。这是因为海拔越高的地带, 植被覆盖较好, 所以随着海拔的升高, 土壤侵蚀在一定程度上有降低趋势。

3.3 不同坡度土壤侵蚀特征

首先根据DEM数据提取出全流域的坡度图, 然后在ArcGIS 9.2中利用重分类的方法将流域坡度图划分为(0° , 5° ), [5° , 10° ), [10° , 15° ), [15° , 25° )和[25° , 45° )5个坡度带, 然后与该流域的土壤侵蚀栅格图层数据在空间分析模块中利用栅格计算器进行计算, 得到该流域不同坡度的土壤侵蚀分布情况(表5)。

表5 光桥河小流域不同坡度的土壤侵蚀比例分布 Tab.5 Proportion of soil erosion in different slope distribution in Guangheqiao basin(%)

表5显示, 从流域土壤侵蚀面积和土壤侵蚀量比例来看, 土壤侵蚀主要分布在[10° , 15° )和[15° , 25° )这两个坡度带, 其土壤侵蚀面积分别占侵蚀总面积的22.62%和30.08%, 土壤侵蚀量占总侵蚀量的25.03%和42.40%, 二者合计占土壤侵蚀面积和土壤侵蚀量的52.70%和67.43%, 均已超过50%; 其次在[5° , 10° )和[25° , 45° )两个坡度带, 其土壤侵蚀面积分别占侵蚀总面积的19.37%和18.17%, 而土壤侵蚀量分别占总侵蚀量的9.79%和21.90%; (0, 5° ) 坡度带的土壤侵蚀面积和土壤侵蚀量的比例仅占9.74%和0.87%。从以上分析可以看出, 光桥河小流域的土壤侵蚀随坡度的变化而波动, 在一定程度上坡度越大, 其平均侵蚀模数也越大。[10° , 15° )和[15° , 25° )这2个坡度带是土壤侵蚀面积和土壤侵蚀量最大的地带, 因此在土壤侵蚀防治过程中应该重点加强关注。

从土壤侵蚀面积和土壤侵蚀量两者间的分布多寡看, 不同坡度带的情况也有所不同, 在(0° , 5° )坡度带中, 主要以微度侵蚀为主, 土壤侵蚀面积占总侵蚀面积的6.69%, 但土壤侵蚀量仅占总侵蚀量的0.11%, 其次是中度侵蚀, 基本上没有剧烈侵蚀; 在[5° , 10° )坡度带中, 轻度侵蚀分布面积最大, 占7.98%, 土壤侵蚀量仅占总侵蚀量的0.11%, 而剧烈侵蚀的土壤侵蚀量最多; 在[10° , 15° )坡度带中, 微度侵蚀分布面积最大, 而剧烈侵蚀的土壤侵蚀量最多; 在[15° , 25° )坡度带中, 以剧烈侵蚀为主, 其土壤侵蚀面积占总面积的6.14%, 土壤侵蚀量占侵蚀总量的27.02%, 其次是极强度侵蚀; 在[25° , 45° )坡度带中, 也以剧烈侵蚀为主, 其土壤侵蚀面积占总面积的5.99%, 土壤侵蚀量占总侵蚀量的14.80%, 其次也是极强度侵蚀, 其他各侵蚀等级的土壤侵蚀量较小, 但微度侵蚀的面积占侵蚀总面积的5.39%。这表明坡度越陡, 越容易发生极强度侵蚀和剧烈侵蚀, 因此, 在水土治理的措施中, 应加强对地形因素的考虑。

4 结论

1)利用RS结合USLE模型实现了对土壤侵蚀各项因子的快速提取, 为全国水土保持土壤侵蚀的信息专题提取提供了参考, 同时对典型红壤丘陵区小流域的土壤侵蚀的空间性质和空间分布规律做了详细分析。研究区域的土壤侵蚀大部分处于中强侵蚀状态, 侵蚀因子对坡度因子敏感, 在0° ~25° 坡度间侵蚀力度随坡度增加而增加, 而不同海拔条件下, 侵蚀规律不一。

2)本研究为小尺度和微地形条件下的土壤侵蚀信息对比提供了参考。因研究尺度、区域位置、气候条件等方面的差异性, 还需进一步完善不同尺度和环境条件下水土流失的预测方法和参数优化方法, 尤其对于降雨侵蚀力因子R、土壤可蚀性因子K、作物覆盖与经营因子C这3个因子, 对典型区域水土流失的空间特征敏感性进行分析, 并开展对水土流失过程的模拟, 是今后需深入研究的工作。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] 梁音, 张斌, 潘贤章, 等. 南方红壤丘陵区水土流失现状与综合治理对策[J]. 中国水土保持科学, 2008, 6(1): 22-27.
Liang Y, Zhang B, Pan X Z, et al. Current status and comprehensive control strategies of soil erosion for hilly region in the southern China[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2008, 6(1): 22-27. [本文引用:1] [CJCR: 0.949]
[2] 梁音, 张斌, 潘贤章, 等. 南方红壤区水土流失动态演变趋势分析[J]. 土壤, 2009, 41(4): 534-539.
Liang Y, Zhang B, Pan X Z, et al. Changes of soil and water loss in red soil region of southern China[J]. Soils, 2009, 41(4): 534-539. [本文引用:1] [CJCR: 1.174]
[3] 水建国, 柴锡周, 张如良. 红壤坡地不同生态模式水土流失规律的研究[J]. 水土保持学报, 2001, 15(2): 32-36.
Shui J G, Cai X Z, Zhang X L. Water and soil loss in different ecological models on sloping land of red soil[J]. Journal of Soil Water Conservation, 2001, 15(2): 32-36. [本文引用:1] [JCR: 1.265]
[4] 左长清, 胡根华, 张华明. 红壤坡地水土流失规律研究[J]. 水土保持学报, 2003, 17(6): 89-91.
Zuo C Q, Hu G H, Zhang H M. Study on soil and water erosion orderliness on sloping land of fourth century red soil[J]. Journal of Soil Water Conservation, 2003, 17(6): 89-91. [本文引用:1] [JCR: 1.265]
[5] 左长清, 李小强. 红壤丘陵区坡改梯的水土保持效果研究[J]. 水土保持通报, 2004, 24(6): 79-81.
Zuo C Q, Li X Q. Effects of terrace on soil and water conservation in red-soil hilly area[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2004, 24(6): 79-81. [本文引用:1] [CJCR: 0.667]
[6] 水建国, 叶元林, 王建红, 等. 中国红壤丘陵区水土流失规律与土壤允许侵蚀量的研究[J]. 中国农业科学, 2003, 36(2): 179-183.
Shui J G, Ye Y L, Wang J H, et al. Regularity of erosion and soil loss tolerance in hilly red-earth region of China[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2003, 36(2): 179-183. [本文引用:1] [CJCR: 1.4]
[7] 刘耀林, 罗志军. 基于GIS的小流域水土流失遥感定量监测研究[J]. 武汉大学学报: 信息科学版, 2006, 31(1): 35-38.
Liu Y L, Luo Z J. Study on quantitative monitoring soil loss in small watershed based on GIS and RS[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(1): 35-38. [本文引用:1] [CJCR: 0.797]
[8] 史志华, 蔡崇法, 丁树文, 等. 基于GIS和RUSLE的小流域农地水土保持规划研究[J]. 农业工程学报, 2002, 18(4): 172-175.
Shi Z H, Cai C F, Ding S W, et al. Soil conservation planning at small watershed level using GIS-based revised universal soil loss equation(RUSLE)[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2002, 18(4): 172-175. [本文引用:1] [CJCR: 2.121]
[9] 洪华生, 杨远, 黄金良. 基于GIS和USLE的下庄小流域土壤侵蚀量预测研究[J]. 厦门大学学报: 自然科学版, 2005, 44(5): 675-679.
Hong H S, Yang Y, Huang J L. Prediction of soil erosion at small watershed level based on GIS and universal soil loss equation(USLE)[J]. Journal of Xiamen University: Natural Science, 2005, 44(5): 675-679. [本文引用:1] [CJCR: 0.54]
[10] 罗志军, 刘耀林, 贾泽露. 基于RS和GIS的小流域土壤侵蚀量估算研究[J]. 华中师范大学学报: 自然科学版, 2005, 39(2): 269-264.
Luo Z J, Liu Y L, Jia Z L. Study on estimation of the amount of soil erosionin small watershed based on GIS and RS[J]. Journal of Central China Normal University: Natural Sciences, 2005, 39(2): 269-264. [本文引用:1] [CJCR: 0.359]
[11] 鲁如坤. 土壤农业化学分析方法[M]. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2004: 4.
Lu R K. Soil agricultural chemical analysis[M]. Beijing: Agricultural Science and Technology, 2004: 4. [本文引用:2]
[12] 朱立安, 李定强, 魏秀国, 等. 广东省土壤可蚀性现状及影响因素分析[J]. 亚热带水土保持, 2007, 19(4): 4-16.
Zhu L A, Li D Q, Wei X G, et al. The current situation of soil erodibility(K) value and its impact factors in Guangdong Province[J]. Subtropical Soil and Water Conservation, 2007, 19(4): 4-16. [本文引用:2] [CJCR: 0.273]
[13] 潘建平. RUSLE及其影响因子的快速计算分析[J]. 地质灾害与环境保护, 2008, 19(1): 88-93.
Pan J P. Fast calculation analysis of RUSLE and its factors[J]. Journal of Geological Hazards and Environment Preservation, 2008, 19(1): 88-93. [本文引用:2] [CJCR: 0.329]
[14] 蔡崇法, 丁树文, 史志华, 等. 应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究[J]. 水土保持学报, 2000, 14(2): 19-24.
Cai C F, Ding S E, Shi Z H. Study of applying USLE and geographical information system IDRISI to predict soil erosion in small watershed[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2000, 14(2): 20-24. [本文引用:4] [JCR: 1.811] [CJCR: 1.21]
[15] 杨子生. 云南省金沙江流域土壤流失方程研究[J]. 山地学报, 2002, 20(增刊): 1-9.
Yang Z S. Study on soil loss equation in Jinsha river basin of Yunnan Province[J]. Journal of Mountain Research, 2002, 20(s1): 1-9. [本文引用:3]
[16] 许月卿, 蔡运龙. 贵州省猫跳河流域土壤侵蚀量计算及其背景空间分析[J]. 农业工程学报, 2006, 22(5): 50-54.
Xu Y Q, Cai Y L. Estimation of soil erosion and its spatial analysis in Maotiaohe watershed, Guizhou Province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2006, 22(5): 50-54. [本文引用:3] [CJCR: 2.121]