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土壤侵蚀是当今中国乃至全世界亟待解决的环境问题,我国土壤侵蚀范围较广,黄土高原存在严重的水土流失。本文选取黄土丘陵区的冲沟为实验数据,选取Moore算法计算研究区的LS因子,模拟土壤侵蚀状况,探讨不同坡度和流向算法模型对LS因子的影响,分析LS因子的尺度效应,探讨多尺度DEM条件下单位汇水面积(Specific Catchment Area,SCA)和sinβ(β是以弧度表示的坡度)对LS因子影响的空间差异,进一步获悉黄土丘陵区土壤侵蚀状况,认识黄土丘陵区的土壤侵蚀现状,以期为防治土壤侵蚀和治理水土流失提供理论依据。主要结论如下:1.对比三阶不带权差分、三阶反距离平方权差分和三阶反距离权差分三种三阶差分系列的坡度算法模型发现,坡度最大值差异较小。无论是在单流向D8(Determinstic eight-node)算法和多流向MFD(Multiple Flow Direction algorithm)算法的影响下,LS因子的空间分布差异相对较小,LS因子值主要分布在0~25范围内。其中,由三阶不带权差分模型算法计算所得的LS因子的平均误差最接近0,中误差最小,因此在该区域计算LS因子时,推荐采用该坡度算法模型。三阶不带权差分坡度算法模型与三阶反距离平方权差分坡度算法模型所得到的LS因子的面积比例曲线最为相近;当二者互为基准时,相对差系数值最接近,说明二者具有极高的相似性。2.对比分析单流向D8算法和多流向MFD算法对LS因子的影响,结果表明:D8和MFD算法所得的LS因子的空间分布差异明显,最大值差异显著。当以MFD算法所得的LS因子作为基准算法时,其相对差系数比以D8算法所得的LS因子作为基准算法时更高。LS因子值在<40的范围内,累积频率曲线差异较大;LS因子在>40的范围内,累积频率曲线大致重合。与D8算法所得的LS因子值相比,MFD算法在小值区间所占的比例相对较小。3.将6m分辨率的原始DEM数据重采样为10m、15m、20m和25m分辨率的DEM数据,分析LS因子的尺度效应。结果显示:随格网分辨率的降低,坡度值呈逐渐下降的趋势;SCA值总体呈波动下降态势;LS因子的最大值呈波动减小趋势,当格网精度降低至一定程度时,LS因子的最大值会出现上升状态。随着格网精度的降低,LS因子值主要分布在0~25范围内,在0~5和>30范围内,其面积百分比逐渐降低;在10~25范围内,其面积比例逐渐增加;在25~30范围内,其面积比例呈现出先增后减的变化趋势。4.利用多元回归分析SCA和sinβ对LS因子的影响,结果表明:当分辨率从6m下降至25m时,相关系数大致呈增大趋势,局部有细微的波动变化。从回归系数来看,总体上SCA回归系数大于sinβ回归系数,说明SCA对LS因子的影响大于sinβ对LS因子的影响。5.利用地理加权回归(Geographical Weighted Regression,GWR)模型对比多尺度DEM条件下SCA和sinβ对LS因子影响的空间差异。结果表明:SCA和sinβ回归系数均为正值,回归系数值的空间分布变化存在较大差异,说明自变量SCA和sinβ与因变量LS因子之间呈正相关。随着DEM精度的下降,SCA与LS因子的回归系数逐渐降低。相对SCA回归系数值而言,sinβ回归系数的数值及其变化范围较小。随着格网分辨率的降低,可能会使sinβ回归系数出现增加的趋势,这可能是由于DEM精度和地形因素的综合影响。