一、土壤侵蚀建模中作物参数测定方法研究(英文)（论文文献综述）
祝元丽[1]（2021）在《东北低山丘陵区土壤侵蚀格局及其对土地利用变化的响应研究》文中进行了进一步梳理东北低山丘陵区是我国黑土资源集中分布区域的重要组成部分,具有显着的农业利用优势,对保障新形势下我国的粮食和生态安全至关重要。建国以来,黑土区大规模、高强度的土地开发利用以及开垦过程中水土保持措施的缺失导致该地区成为我国土壤侵蚀问题最严重的地区之一。尤其是低山丘陵区,因其漫川漫岗的地形条件,成为土壤侵蚀发生的重灾区,严重影响了耕地生产力和区域生态系统服务功能。因此,提高土壤侵蚀表征指标的精度、揭示区域土壤侵蚀强度的空间分布格局,是遏制黑土退化,实现黑土资源可持续利用的关键科学问题之一。目前,区域土壤侵蚀格局的研究多围绕土壤侵蚀模型展开,其中土壤可蚀性这一关键因子的量化主要依赖于低密度点状土壤信息数据,难以准确表征其空间连续分布特征,从而使土壤侵蚀强度计算和空间格局分析的精度大大降低。同时,黑土退化是自然和人为因素共同作用的结果,不合理的土地利用是加剧区域土壤侵蚀的重要因素之一。以往的研究局限于针对不同土地利用类型的土壤侵蚀量估算,不足以全面揭示土壤侵蚀对土地利用变化的响应关系。针对以上问题,建立高时效、高空间分辨率的土壤可蚀性量化与空间表征方法,在对土壤侵蚀格局进行高精度空间表征和侵蚀热点区识别的基础上,揭示土地利用对耕地土壤侵蚀空间分异特征的影响,是探讨黑土退化机理,制定黑土区耕地利用与保护政策的基础,可以为国家黑土地保护重大工程的实施提供理论和数据支撑。本文选择东北低山丘陵区的长春市九台区为研究区,旨在从县域尺度开展土壤侵蚀格局及其对土地利用变化响应关系的研究。通过建立以多时相哨兵二（Sentinel-2）遥感为核心的土壤有机碳（Soil Organic Carbon,SOC）高精度反演方法,为土壤可蚀性因子高精度量化和高分辨率空间表征提供数据支撑;并将基于高光谱遥感反演的土壤可蚀性因子数据引入通用土壤流失方程（Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE）,实现研究区土壤侵蚀强度的测算和空间格局分析,识别侵蚀热点区;最后基于地理加权回归（Geographical Weighted Regression,GWR）模型,探究土壤侵蚀格局与土地利用变化因子的关系,分析土地利用强度和耕地景观破碎度对土壤侵蚀的影响,为区域水土保持措施的精准落位和宏观土地管理政策的制定提供依据。取得如下主要研究成果:（1）基于高光谱遥感反演的土壤可蚀性因子空间表征SOC含量与土壤可蚀性之间具有极显着的相关性,因此常被作为核心指标进行RUSLE方程中土壤可蚀性因子的计算。但受限于研究区高分辨率SOC数据的缺失,以及传统湿式化学方法进行大尺度、多频次SOC量化的高成本,目前尚缺乏土壤可蚀性因子高效测算和空间精细表征的方法体系。针对此瓶颈,本文立足于哨兵二卫星遥感反演地表土壤参数的最新研究进展,建立以多时相哨兵二图谱特征为核心的SOC高精度量化和高分辨率空间制图方法,为土壤可蚀性因子的空间可视化提供数据支撑。研究结果表明:通过哨兵二裸土像元提取与多时相合成、偏最小二乘法SOC反演模型构建、预测值不确定性分析等核心手段,实现了基于多时相哨兵二裸土图谱特征的SOC含量预测（R2=0.62,RMSE=0.17）,生成了研究区10米分辨率的耕地表土SOC分布图。与单一日期遥感反演相比,多时相裸土像元光谱数据集可以提供鲁棒性更强、耕地覆盖范围更大、精度更高的SOC预测模型;与基于近地高光谱数据的SOC预测模型对比发现,星陆双基SOC高光谱反演预测中起决定性作用的波段呈高度一致性（均为短波红外波段）,进一步印证了以哨兵二数据进行SOC含量预测的稳定性和可行性。以像元级SOC分布数据为基础,进一步建立了土壤可蚀性因子测算和高分辨率空间表征新方法,生成了研究区土壤可蚀性因子的空间分布图,为RUSLE模型的深化应用和土壤侵蚀空间格局分析奠定了坚实的数据基础。（2）研究区土壤侵蚀空间格局及侵蚀热点区坡面土壤有机碳迁移-再分布规律高精度、高时效的土壤侵蚀格局空间表征和侵蚀热点区识别对于查明区域土壤侵蚀程度和范围以及区域水土保持措施的精准落位至关重要。本文以RUSLE模型框架为基础,在高分辨率土壤可蚀性因子的数据支撑下,开展研究区土壤侵蚀量的估算和其空间分布特征研究,把不同侵蚀强度理解为各种侵蚀强度镶嵌而成的侵蚀景观,进行了土壤侵蚀景观格局的分析。并在土壤侵蚀热点区,进行了坡面尺度下土壤侵蚀驱动的SOC空间迁移、再分布和转化规律研究。研究发现:2019年研究区耕地土壤总体侵蚀状况以微度和轻度侵蚀为主,受极强度和剧烈侵蚀影响的耕地范围所占比例相对较小,土壤侵蚀模数的平均值为7.09t·hm-2·a-1。综合土壤侵蚀空间聚集性和热点分析结果来分析土壤侵蚀空间分布特征发现:研究区耕地土壤侵蚀强度较严重的地区集中分布于东南部以及东北部的坡耕地。随着海拔高度和地形坡度的增加,微度和轻度侵蚀地区所占比例逐渐减小,而极强度和剧烈侵蚀所占比例逐渐增大,这与地势复杂区水力和耕作侵蚀互作引发的SOC时空迁移和流失导致的土壤可蚀性升高密切相关。微度和轻度土壤侵蚀类型的分布较为集中,但是形状比较复杂,极强度和剧烈侵蚀的分布零散,并且景观形状较为简单。为进一步探究土壤侵蚀与土壤团聚结构、SOC稳定性的耦合作用机理,本文在土壤侵蚀热点区选取典型坡耕地,从坡面尺度对土壤侵蚀-沉积过程驱动的SOC迁移和再分布规律进行探索。通过对坡面不同位置（即稳定区、侵蚀区和沉积区）土壤团聚体粒级、各粒级SOC含量和碳稳定同位素比值(δ13C)进行测定,发现侵蚀引起的沿下坡方向细颗粒土壤物质的优先迁移导致沉积区的粘土+粉土颗粒百分比升高,以及各粒级SOC含量升高和“年轻”不稳定SOC含量(以δ13C指征)的同步增加。该研究结果说明精准农田管理背景下的坡耕地土壤管理与保护需要考虑侵蚀强度和土壤碳库的高度空间异质性,采取因地制宜的土壤固碳和水土保持措施。（3）土地利用强度和耕地景观破碎度变化的耕地土壤侵蚀空间响应本文在分析研究区1996-2019年土地利用变化主要特征的基础上,采用GWR模型从土地利用强度和景观破碎度的角度分析土地利用变化对低山丘陵区耕地土壤侵蚀的影响。研究发现:九台区在1996-2019年土地利用发生了较大的变化,尤其是1996-2009年,耕地的流失与补充交替进行,建设用地面积逐渐增加而生态用地则逐渐减少。在自然因素和社会经济因素的双重影响下,耕地的变化频率最高,并且由林地转化而来的耕地具有最大的平均土壤侵蚀模数。利用GWR模型分析外部因素对耕地土壤侵蚀强度和空间差异性的影响,结果表明地形坡度对土壤侵蚀的影响最显着,具有很强的正效应;土地利用强度与耕地景观破碎度的增加均对耕地土壤侵蚀状况具有明显的促进作用,尤其是在研究区坡耕地的主要分布区（沐石河街道、波泥河街道、上河湾镇、城子街道、胡家回族乡、土们岭街道）,这与此区域大量林地被占用转换为坡耕地,造成土地利用强度增大,边缘耕地逐渐破碎化这一现象密切相关。最后,根据研究区土壤侵蚀格局现状和对土地利用变化的响应,本文针对性地提出东北低山丘陵区耕地土壤侵蚀防治的措施建议,为低山丘陵区土地资源的可持续利用和人地关系协调发展提供科学依据。
芦倩[2]（2021）在《祁连山排露沟流域植被类型变化对径流过程的影响》文中研究说明在西北干旱半干旱地区,山地是重要的水源形成区,有效保护和合理恢复森林植被有利于涵养水源、保持水土资源,充分发挥其水文效益。然而,盲目管理森林植被可能导致径流减少,水资源利用不充分。因此,合理调控森林植被和水资源的关系是必不可少的。祁连山是该地区典型山地水源涵养林区。开展其森林水文研究,有利于探索森林植被与水文过程的相互关系,揭示植被类型变化对径流过程的影响,提出科学合理的水源涵养植被类型模式,对保持生态系统平衡具有重要的意义。本文以祁连山典型流域排露沟为研究区,在传统的定位和半定位观测方法基础上,对流域中森林、草地、灌丛不同植被类型下的水文过程进行试验观测,以期发现水文过程规律及内在联系;基于面向对象分类方法、经典统计学和地统计学空间变异理论、高精度数字制图等方法研究流域植被空间分布特征、土壤物理性质空间分异性以及流域离散化和参数化;进一步结合分布式水文模型,从多点、多指标、多尺度出发,综合同步地研究排露沟流域水文过程及其机理。期望能够为深入理解山区水文过程变化特征及森林植被恢复提供一些新的认识,为提高水源涵养效能和科学管理流域水资源提供决策支持。研究主要结论如下:（1）利用面向对象的高分辨率遥感影像分类方法对排露沟流域进行植被分类,分类总体精度89.08%,总体Kappa系数0.834,分类结果符合流域植被分布现状。流域内青海云杉、草地、灌丛分别主要分布于海拔2600-3400m、2600-3000m、2600-3600m。流域内阴坡、半阴坡、阳坡和半阳坡分别占流域总面积的53.5%、20.7%、12.5%和13.3%。青海云杉是阴坡和半阴坡的优势树种,草地主要分布在阳坡和半阳坡,灌丛在四个坡向均有分布。（2）不同深度土层的土壤水分特征曲线显示:相同土壤水势下,青海云杉、草地、灌丛均在0-10cm土层的土壤水分含量最高,随土层加深到60cm,土壤含水量持续降低。三种植被的土壤砂粒含量、粉粒含量、孔隙度、饱和含水量、饱和导水率、容重、有机碳含量差异显着,粘粒含量没有显着性差异。土壤持水量在相同水势下由大到小依次为:青海云杉、灌丛、草地。（3）基于环境协同变量和C5.0分类决策树算法构建的土壤类型图,经验证后总体精度为89%,Kappa系数为0.83,分类效果良好。土壤容重和土壤质地空间分布预测模型分别采用分类回归树算法和线性逐步回归算法构建,经实地验证点从平均绝对误差和均方根误差两个指标对模型进行评价,均得到了比较理想的制图结果。（4）通过2015-2017年流域气象和径流实测数据分析得到,流域的降水以小降水事件为主,占总降水的89%,大中降水事件占总降水的11%。在流域2700-3300m、3300-3500m高程带,海拔每升高100m,平均降雨量分别增加25.47 mm,减少10.48mm,降雨量随海拔的升高呈先增后减的变化特征。流域温度随海拔的升高呈递减趋势,气温递减率为8.375mm/km。（5）基于DEM数据对流域离散化,共划分出17个子流域,144个水文响应单元。采用2015-2017年的月、日流域实测径流数据对流域SWAT模型进行率定和验证,影响径流变化敏感度较高的参数分别是SCS径流曲线数（CN2）、降雪温度（SFTMP）、最大融雪因子（SMFMX）、融雪基础温度（SMTMP）。最终模型验证的Ens值和R2均大于0.7,模拟值和实测值的拟合效果符合模型评价标准。模拟不同雨量下的径流变化发现:多雨期的径流量模拟结果较好;枯水期结果偏小;大降雨事件下模拟精度较差。SWAT模型适用于排露沟小流域。（6）SWAT模型模拟植被类型变化情景下的径流过程。流域径流量在植被类型为草地、灌丛及其他植被类型组合时增加,在青海云杉时减少。地表径流量在不同植被类型变化情景下,维持于0.09-0.18间,易产生地表径流的植被主要是草地,而非青海云杉和灌丛。相较对照,壤中流在植被类型为青海云杉或与其他植被类型组合时,数值下降。蒸散发量在植被类型为草地时最大。表明流域内植被组合的模式在一定程度上可以降低蒸散发,平衡流域内水分收支,提升流域产水量;而单一的植被模式会减少流域产水量,降低中下游地区水资源的有效利用;同时提出祁连山区五种最佳水源涵养植被类型组合:青海云杉、灌丛+草地、青海云杉+灌丛、灌丛、青海云杉+草地。
徐宁[3]（2021）在《作物覆盖与管理因子的估算模型研究》文中进行了进一步梳理土壤侵蚀是坡耕地面临的重要生态环境问题,严重的土壤侵蚀会导致出现坡耕地耕作层土壤变薄,土壤退化,土地生产力变低,区域粮食供应不足等问题。种植农作物对防治坡耕地土壤侵蚀,减少水土流失起着重要作用。农作物生育期内管理措施的干扰会使地表处于扰动状态,改变了地表状况,因此其对土壤侵蚀的影响除与作物自身冠层覆盖有关外,与管理措施也有关。通用土壤流失方程中,作物覆盖与管理对土壤侵蚀的影响用C表示,C因子的深入研究对有效防治坡耕地土壤侵蚀具有重要意义。然而,我国虽有大量通过植被覆盖度计算C值的模型,模型的结构也各有不同,但植被覆盖度只是表征地表作物覆盖的指标之一,且未考虑到管理措施对土壤侵蚀的影响（如土壤结皮、地表糙度等反映土壤地表结构与微地形的因子）,建模方法也多是直接进行回归分析。因此,本研究以黄土坡耕地主要农作物大豆为研究对象,布设不同处理的径流小区（裸地（CK）、结皮（SC）、糙度（SR）、结皮+糙度（SCR）、作物（CC）、作物+结皮（CSC）、作物+糙度（CSR）、作物+结皮+糙度（CCR））,通过室外人工模拟降雨结合统计学理论,研究了不同生育期作物覆盖、不同坡面管理措施以及不同坡面管理措施下作物覆盖对土壤侵蚀的影响,并以植被覆盖度作为关键因子,株高、结皮厚度及地表糙度作为调节因子建立C因子估算模型,对前人通过植被覆盖度预测C值的模型进行优化,为进一步阐明作物的防蚀机理、提高C因子估算精度、构建更简便实用且适用于黄土高原地区的C因子估算模型以及坡面土壤侵蚀的预报提供一定理论参考。得出以下主要结果:（1）不同生育期大豆覆盖对坡面产流产沙有不同程度的影响。CC处理坡面大豆从幼苗期到始粒期,平均开始产流时间和降雨初损量均大于CK,从CK的1.60和1.35倍增加到4.78和3.90倍;径流量和径流系数均小于CK,从CK的85.4%和91.1%减小到26.3%和39.3%;产沙量均小于CK,从CK的80.7%和86.2%减小到10.6%和17.9%;含沙量均小于CK,从CK的93.8%和94.2%减小到36.5%和42.5%。40 mm/h和80 mm/h雨强条件下,大豆的平均减流效益分别为46.9%和38.9%,平均减沙效益分别为60.86%和55.58%,且各生育期大豆的减流效益均小于减沙效益,因此种植大豆对坡面径流的拦蓄作用小于对泥沙的拦截作用。CC处理坡面大豆覆盖下的C值随大豆生育期的推移（植被覆盖度的增加）而逐渐减小,反映了大豆保土减沙作用的增强。（2）与CK相比,SC处理在不同雨强及坡度下均会减小开始产流时间及降雨初损量,对产流产沙均有促进作用;与CK相比,SR处理增加了开始产流时间和降雨初损量,但其抑制产流产沙的效果受坡度的影响较大,SR处理与CK相比减小了径流量和径流系数（80 mm/h雨强、20°坡度时略有增加）,在3°、5°、10°坡面上与CK相比减小了产沙量,15°坡面上与CK较为接近,20°坡面上则增加了产沙量;与CK相比,SCR处理坡面虽因有结皮而削弱了地表糙度增加开始产流时间和降雨初损量的能力,但对两者仍起到了增加的作用,且SCR处理在3°、5°、10°坡度时能够有效减小产流和产沙量,在15°及20°则会增加产流和产沙量。（3）CC、CSC、CSR、CCR处理坡面中,平均开始产流时间及降雨初损量表现为CSC处理最小,CSR处理最大,径流量表现为CSC处理最大,而CSR处理最小。覆盖大豆坡面有结皮会减小开始产流时间与降雨初损量、增加坡面径流量与径流系数,地表糙度则可增加开始产流时间与降雨初损量、减小坡面径流量与径流系数,3°、5°及10°坡面上,产沙量与含沙量表现为CSC>CC>CCR>CSR处理,15°坡面上,CS C与CCR处理的产沙量与含沙量均大于CC与CSR处理,20°坡面上CSR处理与CC处理相比,糙度无明显减沙效果甚至会增加产沙。以10°坡度,80 mm/h为例,不同坡面管理措施下大豆覆盖坡面的C值在不同生育期均表现为CSC>CC>CCR>CSR,CSC处理坡面的保土减沙作用最弱,CSR处理最强。且随着大豆生育期的推移,大豆的保土减沙作用逐渐增强,C值逐渐减小。（4）利用植被覆盖度可有效估算C值,这也是目前我国C因子计算的主要方法之一,但表征地表作物覆盖的指标中,植被覆盖度只是其一,且未考虑到管理措施对土壤侵蚀的影响。本研究通过将植被覆盖度作为关键因子,将株高、结皮厚度、地表糙度作为调节因子对仅利用植被覆盖度计算C值的前人估算模型进行修正,得到优化后的C值估算模型。模型预测结果较仅通过植被覆盖度计算C值的结果更加精确,验证了其可行性,从而为不断优化C因子计算模型提供了一定思路与理论参考。后期要继续推广与完善C因子估算模型,不仅决定C因子的诸多因素还有待更深入的研究、研究广度需要拓宽至多种作物,建模的方法也需进行更深入与系统的思考和研究。
乔江[4]（2020）在《家庭牧场草地家畜生产优化管理模型研制与验证》文中进行了进一步梳理我国草地面积大、类型丰富,是重要的家畜生产和生态安全区域。在长期粗放的生产经营模式下,我国草地畜牧业生产经营处于长期落后状况,草地生态退化得不到有效缓解。家庭牧场是我国北方草地利用的主要经济体。由于历史传承、利益驱动、气候变化等原因使得超载放牧、草地退化在家庭牧场尺度上成为常态。为了缓解牧场生产经营效率低下,促进农牧民脱贫增收,摆脱恶劣环境的限制,急需通过高效、精准的生产经营模式来替代传统模式,实现草畜资源的优化配置,而模拟模型的使用是快速实现这一目标的有力工具。本文应用畜牧学原理、生态学原理,借鉴澳大利亚ACIAR系列模型StageTWO的建模方法,通过建立模拟放牧草畜代谢能平衡子模型、经济分析子模型和家畜放牧草畜平衡子模型,自主设计和开发了最优经营方式的规划求解算法。同时,本文于2011～2014年期间,在内蒙古自治区草甸草原、典型草原和荒漠草原区通过半结构式问卷调查和牧场控制性对比试验监测数据,依据家庭牧场经营模式和草地生态状况调查结果,将牧户分为实验户和对照户,基于实验户成功经营经验,将家畜生产理论与实际生产经营结合,结合前期研究成果,对自主开发的家庭牧场优化生产管理模型进行验证。研究结果表明:（1）家庭牧场优化生产管理模型的求解过程引入家畜采食限制因素和采食喜好问题,使用VC++编程,完全底层开发了具有自主知识产权的家庭牧场优化生产模型。该模型运行于Windows系统,共有15296行代码,运行模块仅3.5 MBytes,软件无需安装,操作简单。（2）模型通过对草地、家畜、经济、环境和生产管理参数的输入设置,自主进行决策运行,确定最高经济收入时的生产经营方案。该最佳方案以图表的形式进行展现,包括不同自然气候条件的家庭牧场生产经营净收益最高时的载畜率、人工草地建植组合,家畜逐月补饲种类和数量,并基于上述优化经营方式分析家庭牧场的经济收支情况,设计出最优经营方案的家畜生产日历和家畜放牧行为。（3）通过在内蒙古不同草地类型区的家庭牧场进行验证分析表明,该模型模拟结果与实验结果吻合度高,适合于不同草地类型家庭牧场生产经营管理决策,具体优化决策结果包括:①内蒙古地区鄂温克族自治旗草甸草原、正镶白旗典型草原和四子王旗荒漠草原最适合的载畜率分别是1.2羊单位/公顷/年、1.0羊单位/公顷/年和0.7羊单位/公顷/年。②冷季补饲是家庭牧场主要支出,不同草原类型地区补饲占总支出比例在55%～63%之间,人工草地经营可以显着减少补饲支出,建议鄂温克族自治旗草（?）草原区家庭牧场在条件允许的情况下发展高产人工草地。③生产优化管理可以显着提高单位家畜净收益,鄂温克族自治旗草甸草原、正镶白旗典型草原和四子王旗荒漠草原模拟值比对照户可分别提高26.6%、39.6%和 98.3%。④牧场优化管理对不同草原区喜食多年生和一年生牧草的高度、密度、生物量均有所提高,不喜食多年生牧草也有基本相同的变化趋势,但值得注意的是,不喜食多年生牧草密度和生物量在草甸草原会出现显着下降。⑤根据生产优化模型决策分析,不同草原区推迟产羔时间可以减少补饲支出,提高生产效益。
叶露萍[5]（2020）在《黄土高原土壤团聚体-水-植被的时空变异分析》文中进行了进一步梳理黄土高原位于干旱半干旱区,退耕前大量的毁林开荒导致该区域水土流失严重,生态环境脆弱,成为世界上具代表性的干旱半干旱生态系统和侵蚀景观。为改善这一状况,采取了建造梯田和淤地坝等多种措施,但该区水土流失仍然严重。因此,1999年我国推行了退耕还林（草）工程,即将坡耕地退耕为林地、灌木地或草地,以改善坡耕地水土流失问题。在水土流失的综合治理过程中,常遵循“土是基础,水是关键,植被是标志,产业是保障,水土保持是目标”的理念指导;因此,为更好的实施退耕还林（草）工程,需要充分了解其在时空尺度上对“土—水—植被”的影响。同时,探讨该影响与农业生产间的平衡也是必要的。“3S”技术集成了卫星定位、遥感技术、计算机技术、空间技术等对空间数据进行采集、管理、分析和表达,从而为评估黄土高原退耕还林（草）工程对水土流失的改善提供了机会。本论文在“3S”技术支持下,基于采样数据、文献数据、遥感数据、气象站监测数据、FLUX监测数据、统计年鉴数据等,选择黄土高原腹地典型小流域——纸坊沟流域和整个黄土高原土壤团聚体稳定性、黄土高原土壤水分、黄土高原植被总初级生产力及农业生产为研究对象,利用空间分析详细探究纸坊沟流域团聚体稳定性在景观尺度上的空间结构,并对其进行空间预测和空间贡献分析,利用趋势分析探究黄土高原退耕还林（草）工程前后土壤水分的时空变化及其驱动要素,以及监测黄土高原植被总初级生产力GPP对退耕还林（草）工程的时空响应,并逐像元探测其时空变化出现的拐点/断点,最后结合统计年鉴数据分析黄土高原农业活动的时空变异,以期为黄土高原退耕还林还草下的生态环境建设和社会经济的可持续发展提供理论依据。本研究取得主要结果如下:（1）团聚体稳定性指数平均重量直径MWD、水稳性团聚体含量WSA>0.25和可蚀性因子K值的最优半变异函数模型分别是球状模型、指数模型和高斯模型;三指数低的块金值和基台值表明了实验具有较小的采样误差、随机误差和总变异。变程信息证明在0–10cm土层,它们均具有较强空间自相关性;10–20cm的K值具有最大的空间异质性和最小的空间相关性。基底效应强调了MWD和WSA>0.25具有强的空间相关性,二者主要受到本质因素的作用,对于K值,人为作用不可忽视,尤其在表层。局部空间自相关性分析进一步证明了强的农业活动和低的团聚体稳定性、高的土壤可侵蚀性具有紧密联系,其中特殊点分析发现短期内,耕园地转为灌木可显着改善土壤结构,尤其是对表层。进一步利用景观指数量化土地利用类型和结构,结合土壤性质、地形因子、温度、干旱度和植被覆盖数据,预测MWD、WSA>0.25和K值的空间分布,发现团聚体稳定性指数的空间变异受土壤性质、景观结构、地形、植被活动和水热条件的综合影响,并且预测模型在很大程度上依赖于土地利用类型和结构的量化,这在以往的研究中常被忽略。土壤变量的排除虽会降低MWD和WSA>0.25预测性能,但对K值的预测仍较理想,说明利用辅助数据预测团聚体稳定性指数的空间分布的可行性。在此基础上,量化了各个影响因素对团聚体稳定性的贡献（包括直接和间接贡献）,结果表明土壤有机碳SOC、高程、坡度、耕园地斑块所占面积、草地斑块所占面积、pH、非晶质氧化铁、碳酸钙、季节性温差和地形湿度指数起着主要作用,越往表层,自然因素直接作用越强,土地利用类型和景观结构直接影响SOC、坡度等从而间接贡献团聚体稳定性;越往深层,土壤性质的直接和间接作用均加强;（2）黄土高原尺度下,人为活动强度的差异性导致退耕前后土壤团聚体稳定性的控制因素不同,退耕前主要受土壤质地、气候因子、SOC、地形因子的控制,退耕后土地利用类型和景观结构的作用由不显着到较强,证明了人为干扰对土壤团聚体稳定性的显着作用,坡度由负效应转为正效应,说明坡耕地转为林灌草地有益于土壤结构的改善。另外,线性回归模型的性能反映出该尺度团聚体稳定性空间预测难度大,后期需更详细的规划,本论文是对该尺度相关研究的初探,为后期深入研究提供一定的依据;（3）提出了一种基于卫星数据产品的综合方法,对土壤水时空动态中植被的驱动进行系统和定量评估。该方法也可应用到其他未布有土壤水监测网区域。首先证明了GLEAM土壤水数据集在评估黄土高原土壤水时空动态变异中的有效性,研究发现在34年的时间尺度上,植被恢复在植被区土壤水分动态变异中发挥主导作用,驱使较湿润区域（年降雨>450 mm）变干燥,较干燥区域变湿润,这是植被结构差异、密度、树龄和物种综合促成的。降雨仅对裸地和稀疏植被区土壤水有显着正效应。而蒸散对裸地、稀疏植被区或茂密植被区的土壤水有重要影响。空间尺度上,蒸散和降雨作用更为显着,植被覆盖对土壤水动力学的驱动作用相对较弱,蒸散在还林区土壤水分动态中发挥主导作用,尤其是在退耕还林（草）工程早期阶段（2000–2010年）;降雨和植被恢复对还草地土壤水的贡献远大于蒸散的作用。因此,空间分析对明确土壤水和植被恢复间相互作用是必要的;建议在半湿润地区不应进一步退耕,但在干旱、半干旱地区稀疏以及过度稀疏的植被覆盖区可进一步恢复;（4）利用通量观测站监测数据验证GLASS GPP数据集在黄土高原地区的适用性;并进一步利用趋势分析探测到1982–2015年来GPP整体的增加趋势,但分段函数分析发现所有像元的变化速率和趋势是有显着性差异的,且在不同阶段也不同,主要呈现出先快速增加后缓慢增加（拐点）、先增加后减少的趋势（断点）;平均拐点发生在2005年,平均断点在2003年,主要像元拐点/断点集中在2011–2015年,强调了在不同的地理位置,退耕还林（草）工程的方式需不同,其强度也应因地制宜,否则可造成不可逆转的负面生态效应,且主要像元的植被恢复已经达到阈值;（5）退耕后黄土高原粮食产量并未因种植面积减少而减少,反而大范围县域呈现增加趋势,肥料施用量的增加是原因之一,从趋势分析可知部分县域的产量波动较大,这种情况不利于退耕还林（草）工程成果的维护,如果农民生计较为单一,则会为提高产量而增加耕地以抵御产量波动。为解决这一问题,应考虑拓宽农民生计降低其对耕作的依赖性。综上所述,黄土高原退耕还林（草）工程虽致该区耕地面积减少,但并未导致其农业生产力下降;考虑到退耕对“土—水—植被”的影响,在工程的实施过程中需因地制宜。这对于揭示土壤侵蚀规律、更加有效地开展水土保持工作、减少入黄泥沙具有重要意义,为后期治理工作提供经验和建议,为黄土高原地区实现生态和经济的可持续发展提供理论支撑。
倪玲珊[6]（2020）在《基于中红外光谱的黄土丘陵沟壑区泥沙来源示踪研究》文中研究说明土壤侵蚀严重危害生态环境并制约社会经济发展,侵蚀泥沙来源的识别是土壤侵蚀研究的热点和难点,精确识别侵蚀泥沙来源对正确模拟水土流失,进而做到因地制宜,合理布置水保措施有着重要影响。黄土高原丘陵沟壑区土壤侵蚀严重,在该区域开展土壤侵蚀泥沙来源的定量识别,对揭示土壤侵蚀的发生机理及发展过程有着极其重要的意义。本研究选取黄土高原丘陵沟壑区7个集水区小流域作为研究区域,开展基于中红外漫反射光谱的黄土特性表征研究,对黄土中红外漫反射光谱特征进行分析,以能反映黄土显着特性的物质碳酸钙（Calcium carbonate,CaCO3）和土壤有机碳（Soil organic carbon,SOC）为例,通过建立基于中红外漫反射光谱的模型对CaCO3含量和SOC含量进行定量预测。在此基础上,进行中红外漫反射光谱技术示踪黄土高原丘陵沟壑区小流域侵蚀泥沙来源的研究,结合沉积泥沙反演土壤侵蚀技术,对9个典型小流域沉积泥沙的坡面和沟道两种侵蚀来源进行了定量识别,并将结果与传统地化指纹示踪法进行对比分析。同时借助构建的中红外光谱示踪法开展黄土丘陵沟壑区河流推移质和悬移质的来源识别。其主要研究结论如下:（1）黄土具有高CaCO3和低SOC的特点,其中红外漫反射光谱表现出明显的CaCO3、有机物及粘土矿物等组分相关基团的特征峰。建立了基于中红外光谱的CaCO3和SOC定量模型,模型预测性能受光谱预处理方法、建模回归方法和建模集样本选择的影响。本研究中偏最小二乘法（Partial least squares regression,PLSR）要优于主成分回归法（Principal component regression,PCR）和支持向量机回归法（Support vector machine regression,SVMR）。黄土CaCO3含量和SOC含量的高低会对光谱建模定量预测CaCO3和SOC的相对误差产生影响。建立基于中红外光谱的定量预测模型,不仅充分利用了预测目标组分本身的光谱特征,黄土其它组分的光谱特征也参与了模型建立并在其中有重要贡献,但预测目标不同,各光谱特征对建立模型的贡献大小不同。（2）利用中红外光谱结合化学计量学方法构建了基于中红外光谱的黄土丘陵沟壑区泥沙来源示踪技术,在正确判别流域内坡面土壤和沟道土壤两种泥沙源样的基础上,通过构建基于中红外光谱的泥沙来源定量模型,计算得到研究区域沉积泥沙来源以坡面侵蚀土壤为主,沟道侵蚀土壤的平均贡献仅占大约35%。将光谱示踪法与传统地化示踪法进行比较,在大多数沉积旋回泥沙样品中地化示踪法计算出的沟道贡献要低于光谱示踪法结果,但两种方法计算得到的总深度沟道加权平均贡献分别为27%和21%,结果基本一致。光谱示踪法由于样品前处理简单,所需样品量少,对样品无损,对环境无污染,测定速度快和经济成本低等优点,使其与传统化学示踪法相比具有明显优势。（3）利用构建的基于中红外光谱的泥沙来源示踪技术,结合PLSR方法建立了基于中红外光谱的河流泥沙来源示踪模型,分别对洪水期和基流期河流推移质及洪水过程悬移质坡面和沟道来源进行了定量预测。结果表明,洪水期和基流期河流推移质总体上均以坡面侵蚀为主,坡面侵蚀贡献分别为65%和71%。不同支流推移质来源的变化表现不同,上游支流在洪水期和基流期推移质均以坡面侵蚀来沙为主,下游支流在基流期推移质来源以坡面侵蚀来沙为主,沟道贡献仅占14%,而洪水期则沟道贡献明显增加,达到60%。洪水过程中流域出口悬移质来源以沟道侵蚀贡献为主,沟道贡献比例变化范围为39%-97%,平均沟坡比例大致为12:5,悬移质颗粒的粘粒和粉粒比例明显高于源样,中值粒径明显小于源样。相关分析发现河流泥沙沟道贡献比例与SOC含量、CaCO3含量、粘粒体积百分比和粉粒体积百分比均呈极显着正相关,与砂粒体积百分比和中值粒径呈极显着负相关关系。含沙量与悬移质的沟道贡献比例以及含沙量与中值粒径之间均表现出抛物线拟合关系,但变化规律正好相反。
甄怀才[7]（2020）在《典型黑土区坡耕地浅沟侵蚀特征及其影响》文中指出东北黑土区是我国的重要粮仓,然而严重的水土流失危害该区域粮食的可持续生产。坡耕地中浅沟是该区域水土流失的重要表现形式之一。东北黑土区农田浅沟侵蚀研究起步较晚,其对汇水区农田的影响鲜见报道。本文以典型黑土区黑龙江省海伦市光荣村为研究区域,应用遥感解译和实地测量研究浅沟分布和发育特征;通过对典型浅沟（A1～A3）定位观测,研究了农田浅沟汇水区土壤容重、水分、及入渗等性状的空间分布规律;使用无人机立体摄影研究了浅沟（B1～B14）的侵蚀情况;通过测定浅沟（C1～C9）汇水区产量,研究了浅沟侵蚀对农田产量的影响。主要研究结果如下:（1）农田浅沟的长度与汇水面积呈现明显的正相关性,浅沟汇水面积和浅沟比降是决定浅沟长度的主要因素。浅沟多出现在“大比降、小汇水面积”的耕地中;在“小比降、大汇水面积”的耕地中,不易发生浅沟侵蚀;在“小比降、小汇水面积”的耕地中,未发现浅沟侵蚀。横坡垄作较顺坡垄作更容易发生浅沟侵蚀。（2）降雨和融雪径流是农田浅沟侵蚀主要外营力,而降雨径流最为重要。融雪期的总径流与总输沙量均高于降雨期。浅沟A1～A3融雪侵蚀分别仅占全年浅沟土壤流失量的0.26%、0%、0.29%。（3）2018年降雨期与2019年春季融雪期的平均土壤流失量分别为128 t/条与86 t/条。平均流失黑土层厚度最大10.1 mm,最小为0.8 mm。（4）农田浅沟汇水区土壤含水量和容重具有显着差异。浅沟A1土壤饱和含水量和土壤田间持水量的变异系数界于10%～100%之间,属中等强度变异;土壤质量含水量、土壤体积含水量和土壤容重变异系数小于10%,属弱变异。浅沟A2土壤饱和含水量、土壤质量含水量和土壤体积含水量属中等强度变异;土壤田间持水量和土壤容重属弱变异。浅沟A3土壤饱和含水量、土壤田间持水量和土壤体积含水量属中等强度变异;土壤质量含水量和土壤容重属弱变异。（5）农田浅沟汇水区土壤含水量和容重具有显着的空间异质性,汇水区垄沟和垄台各变量受局部地形等影响较大。浅沟A1、A2各变量受人为土壤耕作等干扰小于自然地形地貌等影响,空间自相关性较强。浅沟A3各变量受人为土壤耕作等干扰与自然地形地貌等影响约各占一半,属中等空间自相关性。（6）农田浅沟的发育改变了汇水区土壤水分入渗能力。浅沟A1～A3汇水区的初始入渗速率介于25～50 mm/min,稳定入渗速率介于0～10 mm/min。农田浅沟沟底初始入渗速率和稳定入渗速率低于坡中和坡上,坡中和坡上初始入渗速率和稳定入渗速率差异较小。6月份的农田浅沟汇水区稳定入渗速率高于当年的8、9月份,三条浅沟间的平均土壤水分稳定入渗速率差异不显着。（7）浅沟汇水线的作物产量均低于汇水区大田产量。大部分沟坡的作物产量高于大田和沟底作物产量,浅沟沟底的平均产量明显降低。相对大田产量,C1～C9沟底全部表现为减产,减产范围为2121～11587 kg/hm2;沟坡多数为增产,增产范围为805～2483 kg/hm2;将沟底与沟坡合计,所有农田浅沟汇水区减产,减产范围为1377～16276 kg/hm2。
周紫燕[8]（2020）在《基于多源遥感数据及随机森林算法的土壤制图研究》文中研究表明土壤的空间分布在农业生产、资源利用等方面起着相当重要的作用。基于传统土壤普查的方式主要由土壤专家根据经验知识并通过实地勘察获取土壤—景观模型,再结合其他资料如地形数据、卫星影像、航片的判读技术来确定不同类型的土壤空间分布,最后运用手工绘制土壤图。其过程费时费力,且制图精度较低。随着现代农业生产与发展需求逐渐增多,传统土壤普查方法难以满足当下农业精细化的发展要求。近年来,随着3S技术和数据挖掘算法的不断发展,数字土壤制图日渐成为一种时兴的土地调查技术。在数字土壤制图研究领域,如何选择反映土壤变化的环境协同变量是一个关键问题。遥感影像因其快速成像、易于获取、分辨率高、下垫面数据信息丰富等特点,其衍生的光谱信息、植被指数、纹理特征等数据逐渐作为新的变量应用于土壤制图。本文研究区为湖北红安县华家河镇滠水河流域,以传统土壤图为数据源,运用遥感影像数据（landsat-8 OLI、sentinel-2A/B、GF-2）结合随机森林算法实现对土壤类型图的更新。具体研究包括基于多分辨率遥感数据和基于多时序遥感数据两个部分进行推理制图:基于多分辨率的遥感数据的推理制图。本部分研究选取Landsat-8（30米）、哨兵2号（10米）、高分2号（2米）单幅影像作为遥感数据源,分别提取第一主成分、光谱指数、纹理特征等遥感变量,结合母质和地形因子组成环境因子数据集。为保证实验变量唯一的原则,此过程不做环境因子筛选。运用随机森林算法进行土壤类型预测和制图,并通过实地采样点对制图结果精度评价,探究不同分辨率遥感数据下影响土壤类型空间分布的环境因子。从制图结果和验证精度可得出:Landsat-8OLI（30米）的总体制图精度为81.4%,Kappa系数为0.76,Sentinel-2A/B（10米）的总体制图精度为81.8%,Kappa系数为0.77,GF-2（1米）的总体制图精度为80.3%,Kappa系数为0.75。三组实验的土壤空间分布在整体上趋势一致,其中Landsat-8 OLI实验组的土壤类型空间分布最接近传统土壤图,Sentinel-2A/B实验组预测土壤图的图总体分类精度最高。遥感影像的空间分辨率在一定程度上影响了预测土壤图与传统土壤图的土壤空间分布的一致性以及预测土壤图的图斑破碎程度。分辨率越高,土壤类型分布得更破碎,与传统土壤图的空间分布一致性越低。且分辨率越高,同母质下发育的土壤类型面积差异越大,在一定程度上致使分类精度降低。基于年度时序的遥感数据的推理制图。本部分研究选取制图精度最高的影像（哨兵2号）作为遥感数据源,引入基于年度时序的遥感因子作为新的辅助变量,结合母质和地形因子组成环境因子数据集。采用主成分分析、箱形图、均值处理对遥感因子进行筛选,进行分类特征提取。运用随机森林算法进行土壤类型预测和制图,并通过实地采样点对制图结果精度评价。比较用单时相遥感因子加地形因子、多时相遥感因子加地形因子两种组合方案的预测土壤图结果。从制图结果和验证精度可得出:多时相遥感影像实验组总体制图精度为83.3%,Kappa系数为0.79。两组实验的土壤空间分布在整体上趋势一致,多时相遥感实验组的土壤类型空间分布更接近传统土壤图,且多时相遥感影像实验组的总体分类精度优于单时相遥感影像实验组。多时相遥感影像实验组比单时相遥感影像实验组大部分土壤类型的分类精度得到提高。基于单时相遥感影像的预测土壤图相较于多时相影像的预测土壤图中沙泥土、沙泥田、浅潮沙田的土壤图斑更加破碎,基于多时相遥感影像制图结果的上述三类土壤图斑分布更集中,且图斑的面积有所增加,其精度也得到提高。本研究探讨了影像分辨率对土壤制图的影响,并进一步探究多时相遥感因子作为土壤-环境协同变量的可行性。加入了遥感辅助因子的预测土壤图制图精度提高,且能更加详尽表达隐含的土壤—环境知识,为拓展当前遥感数据的土壤—景观知识获取提供了理论支撑。
林青涛[9]（2020）在《黄土坡耕地地表状况对土壤侵蚀的影响研究》文中研究指明坡耕地是一种重要的耕地资源,尤其是在山区和丘陵地区,农业生产很大程度上依赖坡耕地。与普通耕地相比,坡耕地通常具有坡度大、土地瘠薄、难以灌溉和管理等缺点,且极易受到土壤侵蚀的威胁。地表状况是影响坡耕地土壤侵蚀发生和发展的重要因素。田间作物种类、有无土壤结皮、地表高低起伏等均属于地表状况的范畴。目前人们对田间作物、土壤结皮、地表糙度等地表状况单因子对土壤侵蚀的影响已经很清楚,但是对地表状况单因子的不同组合（复合因子）对土壤侵蚀的影响还不是很清楚。本研究以黄土高原常见的夏季作物玉米和大豆为研究对象,通过在径流小区进行不同的坡面处理及人工模拟降雨试验,研究了坡度、雨强、地表糙度、土壤结皮、作物（不同生育期）等地表状况单因子及复合因子（单因子的不同组合）对黄土坡耕地土壤侵蚀的影响,并获得以下主要结论:（1）坡度和雨强的增加会缩短坡面开始产流时间并增加坡面产流量和产沙量。坡度的增加还会减少降雨初损量,但是雨强的增加会增加降雨初损量。坡面开始产流时间、降雨初损量、产流量和产沙量与坡度和雨强之间的关系可以用幂函数表示。雨强的增加还会减小开始产生细沟侵蚀的临界坡度。此外,坡面细沟长度、细沟密度、细沟侵蚀量和细沟侵蚀百分比均随着坡度和雨强的增加而增加。（2）土壤结皮能够减少坡面开始产流时间和降雨初损量,地表糙度能够增加坡面开始产流时间和降雨初损量。结皮的存在会削弱地表糙度对坡面开始产流时间和降雨初损量的增加作用。土壤结皮在所有测试坡度上均具有增加坡面产流量和产沙量的作用。地表糙度对产流量作用的临界坡度是20°,小于20°时,地表糙度能减少坡面产流量,大于20°时,地表糙度能增加坡面产流量。地表糙度对产沙量作用的临界坡度是15°,小于15°时,地表糙度具有减小坡面产沙量的作用,大于15°时,地表糙度具有增加坡面产沙量的作用。“结皮+糙度”对坡面产流量和产沙量作用的临界坡度在10°～15°之间,小于临界坡度时,具有减少坡面产流量和产沙量的作用,大于临界坡度时,“结皮+糙度”具有增加坡面产流量和产沙量的作用。土壤结皮和地表糙度均能降低开始产生细沟侵蚀的临界坡度。与裸地相比,土壤结皮和地表糙度均能增加坡面细沟长度、细沟密度、细沟侵蚀量和细沟侵蚀百分比。“结皮+糙度”对细沟长度、细沟密度、细沟侵蚀量和细沟侵蚀百分比的增加作用要明显大于土壤结皮和地表糙度。（3）玉米和大豆均具有延长坡面开始产流时间、增加降雨初损量、减少坡面产流量和产沙量的作用,这些作用会随着玉米和大豆的生长逐渐提升,但坡度和雨强的增加会削弱玉米和大豆的这些作用。与坡度和雨强相比,植被覆盖度是影响玉米和大豆延长坡面开始产流时间并增加降雨初损量、减流和减沙作用的主要因素。玉米和大豆的减流作用均明显的小于它们的减沙作用。大豆对坡面开始产流时间和降雨初损量的增加作用及其对坡面产流量和产沙量的减少作用均明显大于玉米。在80 mm/h雨强下玉米在整个生长过程中能够延长或增加109%的坡面开始产流时间和降雨初损量,并减少30%的坡面产流量和49%的坡面产沙量。在80 mm/h雨强下大豆在整个生长过程中能够延长或增加176%的坡面开始产流时间和降雨初损量,并减少39%的坡面产流量和57%的坡面产沙量。（4）结皮的存在会削弱作物对坡面开始产流时间和降雨初损量的增加作用和对坡面产流量和产沙量的减少作用,在作物生长过程中打破结皮措施能够有效消除结皮的负面作用,在打破结皮的基础上增加地表糙度措施能够进一步提升作物对坡面开始产流时间和降雨初损量的增加作用和对坡面产流量和产沙量的减少作用。在3°、5°、10°、15°和20°坡面上,在作物生长过程中打破结皮并增加地表糙度措施均是增加坡面开始产流时间和降雨初损量并减少坡面产流量的最有效的田间管理措施。在3°、5°、10°和15°坡面上,在作物生长过程中打破结皮并增加地表糙度措施也是减少坡面产沙量的最有效的田间管理措施,但在20°坡面上,在作物生长过程中打破结皮措施是减少坡面产沙量的最有效的田间管理措施。（5）现有的作物C因子计算模型中缺少能够体现地表糙度和土壤结皮状况的参数,因此无法对地表糙度和土壤结皮变化作出响应。在C因子计算模型中引入地表糙度和土壤结皮参数,对于提高C因子计算模型的预测精度具有重要意义。植被覆盖度、植株高度、糙度指数和结皮厚度与C因子具有显着相关关系。依据C因子与植被覆盖度、植株高度、糙度指数和结皮厚度之间的线性或非线性函数关系,我们构建了4种类型的C因子计算模型:线性函数模型、对数函数模型、指数函数模型和“幂函数+指数函数”模型。其中,指数函数模型的拟合效果和预报精度最好。
史文海[10]（2018）在《黄土高原坡面及流域尺度水-土-养分流失耦合模拟研究》文中研究指明黄土高原是我国乃至世界上水土流失最严重的地区之一,严重的水土流失不仅带走了大量肥沃的原地土壤,对土壤生产力和作物产量产生长期影响,而且还会引起下游水体的环境效应。模型化研究是径流预测、土壤侵蚀预报和养分流失估算的有效途径,对指导水土保持措施配置、优化水土资源利用等有着重要的意义。本研究瞄准黄土高原生态环境建设中的重大需求,以黄土高原坡面及流域为研究对象,对坡面及流域降雨、径流、侵蚀及养分流失过程进行理论探索,分别构建降雨径流模型、土壤侵蚀模型、养分流失模型及其耦合模型,对黄土高原养分流失及土壤侵蚀过程进行模拟和预测,取得以下主要结论:（1）对于降雨径流模型,本文提出了一种改进的SCS-CN模型（MSCS-CN）,该模型是基于修正的土壤水分核算（SMA）方法,并考虑降雨历时的影响。在此基础上,提出了基于土壤水分平衡模型的前期含水量V0物理方程。结果表明采用前期含水量V0的物理方程模拟新庄实验径流小区的土壤含水量具有较高的适用性。利用中国黄土高原两个实验流域的189个降雨径流事件,对该模型进行了校准和验证。结果表明,该模型在校准期及验证期均产生了88%的模型效率,比原始SCS-CN和另一个基于土壤水分核算（SMA）的SCS-CN模型的预测效果更好。然后,采用两个流域校准得到的经验系数β和最小渗透率fc以及从美国国家工程手册查表得到的CN值,将MSCS-CN模型应用到第三个流域时,实测和预测径流值之间的均方根误差由原始SCS-CN模型的6mm减少到了1mm。最后对MSCS-CN模型的三个参数（β、fc、S）进行了敏感度分析,结果表明潜在最大蓄水量S是最敏感的参数,其次是fc,最后是β。以上结果表明,本文改进的MSCS-CN模型可用于黄土高原的径流预测。（2）对于土壤流失模型,本文提出了一种基于次降雨的CSLE模型,将传统的降雨侵蚀因子替换为降雨-径流侵蚀因子。这个因子是利用黄土高原三个不同时期（1956-1959;1973-1980;2010-2013）的三个不同流域的径流小区的数据校准和验证得到的。利用黄土高原两个流域的6个径流小区的土壤流失数据对基于次降雨的CSLE模型和基于次降雨的RUSLE进行了可靠性测试。校准期（88场降雨）和验证期（77场降雨）的模型效率（NSE）（校准期:65.7%;验证期:75.1%）和均方根误差（RMSE）(校准期:4.36 t ha–1;验证期:3.23 t ha–1)表明:基于次降雨的CSLE模型预测更加精确。基于次降雨的CSLE在校准期(NSE=58.3%;RMSE=4.81 t ha-1)和验证期(NSE=48.3%;RMSE=4.64 t ha-1)的性能均优于基于次降雨的RUSLE。利用从最初的6个试验小区中校准的参数,将基于CSLE用来预测第三个流域的三个径流小区的土壤流失量。与前两个流域不同,第三个流域的地表径流采用实测值及MSCS-CN方法预测值。采用实测及预测径流的基于次降雨的CSLE模型效率（NSE）分别为64.7%和60.8%。高模型效率表明,基于次降雨的CSLE与MSCS-CN模型相结合可以准确地预测在黄土高原上的坡面尺度下次降雨产生的土壤流失。（3）对于养分流失模型,本文通过分析土壤侵蚀、降雨侵蚀力、坡度和土地利用类型对ER的影响的基础上,提出了养分随泥沙流失模型,并基于等效对流质量传递模型,通过在模型中将雨滴击溅的影响替换为泥沙和径流速率的影响来计算质量传递系数km,从而建立了养分随径流迁移模型。在此基础上,本文提出了一个包含新开发的模型养分随泥沙流失模型和养分随径流迁移模型与改进的中国土壤流失方程（CSLE）模型和MSCS-CN模型的耦合模型来预测颗粒态氮（N）、碳（C）、磷（P）和可溶性P和硝态氮的流失。运用文献资料法,采用黄土高原330场降雨的小区径流、泥沙、颗粒态及可溶性养分流失资料,对模型性能进行了标定和评价。结果显示标定的养分流失模型有着较高的模型效率（NSE）:颗粒态氮98.5%;颗粒态碳98.9%;颗粒态磷99.8%;可溶性磷95.8%;硝酸氮85.4%。为了验证耦合模型的适用性,使用另外的独立样本数据与模型估计值进行比较。结果表明,估计值和观测值的一致性较好,颗粒态氮、颗粒态碳和颗粒态磷以及可溶性磷和硝态氮的模型效率分别为74.4%、63.7%、86.3%、63.6%和66.7%。（4）对于流域模型,本文提出了一种改进的SWAT模型（LP-SWAT）,它包含了改进的SCS-CN模型（MSCS-CN）、基于次降雨的CSLE及养分流失模型。以黄土高原北洛河上游流域为研究对象,采用了吴起水文站控制断面16年的径流和泥沙的日数据,9年及4年的可溶性磷及硝态氮月流失数据对模型性能进行了校准和评价。研究结果表明,LP-SWAT对径流、泥沙、可溶性P和硝态氮流失的预测有着较高的模型效率（NSE）:校准期分别为82.5%,82.8%,48.1%,49.1%;验证期分别为57.6%、56.6%、53.1%和65.4%。高模型效率表明,LP-SWAT可以准确地预测黄土高原流域的土壤侵蚀和养分流失。此外,利用LP-SWAT所模拟的数据分析了泥沙及总氮、总磷在月尺度及年尺度上的时间变化,以及其在子流域尺度上的空间变化。结果表明,土壤流失、总氮和总磷养分流失的关键时期均发生在7月和8月;此外,土壤侵蚀及养分流失最严重的地区是坡度较陡的农田。因此,LP-SWAT模型可以作为制定合理的管理措施以控制该地区的径流和土壤流失时的决策管理工具;该模型还可用于农业领域的肥料管理以及解决水质和非点源污染问题。
二、土壤侵蚀建模中作物参数测定方法研究(英文)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、土壤侵蚀建模中作物参数测定方法研究(英文)（论文提纲范文）
（1）东北低山丘陵区土壤侵蚀格局及其对土地利用变化的响应研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 东北黑土区土壤侵蚀研究概述 |
| 1.2.2 土壤侵蚀模拟与定量研究进展 |
| 1.2.3 基于高光谱反演的土壤可蚀性因子量化研究进展 |
| 1.2.4 土地利用变化对土壤侵蚀影响的研究概述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 理论基础及研究方法 |
| 2.1 基本概念与理论基础 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 理论基础 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 星陆双基土壤参数高光谱反演 |
| 2.2.2 空间格局分析方法 |
| 2.2.3 碳稳定同位素示踪 |
| 2.2.4 地理加权回归模型 |
| 第3章 研究区概况及数据获取 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 自然概况 |
| 3.1.3 社会经济概况 |
| 3.1.4 东北低山丘陵区面临的土壤侵蚀问题 |
| 3.2 研究数据收集与处理 |
| 3.2.1 土地利用数据 |
| 3.2.2 野外土壤样品采集及理化性质测定 |
| 3.2.3 土壤可见光-近红外高光谱数据 |
| 3.2.4 哨兵二遥感光谱数据集 |
| 3.2.5 其他数据的获取 |
| 第4章 基于高光谱遥感反演的土壤可蚀性因子的空间表征 |
| 4.1 土壤有机碳与土壤可蚀性因子的相关性 |
| 4.2 基于单日期哨兵二遥感影像数据的土壤有机碳预测模型 |
| 4.2.1 建模与验证过程 |
| 4.2.2 预测模型验证结果 |
| 4.3 基于多时相哨兵二遥感影像复合土壤像素的土壤有机碳反演 |
| 4.3.1 裸地范围的划定 |
| 4.3.2 生成空间连续的多时相裸土像元数据集 |
| 4.3.3 预测模型精度检验结果 |
| 4.4 基于近地土壤高光谱传感的土壤有机碳预测验证 |
| 4.4.1 基于实验室高光谱数据的土壤有机碳反演结果 |
| 4.4.2 对比验证 |
| 4.5 土壤可蚀性因子空间表征 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 东北低山丘陵区典型县域土壤侵蚀空间格局 |
| 5.1 土壤侵蚀模型的选取 |
| 5.2 土壤侵蚀因子的计算 |
| 5.2.1 降雨侵蚀力因子 |
| 5.2.2 地形因子 |
| 5.2.3 植被覆盖与管理因子 |
| 5.2.4 水土保持措施因子 |
| 5.3 土壤侵蚀空间格局 |
| 5.3.1 土壤侵蚀总体现状分析 |
| 5.3.2 地形/土壤因素对土壤侵蚀的影响分析 |
| 5.3.3 土壤侵蚀景观格局特征 |
| 5.3.4 土壤侵蚀空间格局特征 |
| 5.4 侵蚀热点区典型坡面土壤有机碳空间迁移-再分布机制研究 |
| 5.4.1 坡面不同位置土壤团聚体粒级分布和土壤质地变化 |
| 5.4.2 基于碳稳定同位素示踪的SOC稳定性对土壤侵蚀的响应 |
| 5.4.3 面向土壤侵蚀防治的坡耕地土壤固碳和保护建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 土地利用变化的土壤侵蚀空间响应 |
| 6.1 土地利用变化研究 |
| 6.1.1 土地利用数量变化特征 |
| 6.1.2 土地利用转换分析 |
| 6.1.3 耕地土壤侵蚀对不同土地利用类型变化的响应 |
| 6.2 基于格网的土地利用强度与耕地景观指数时空分异分析 |
| 6.2.1 网格单元的划分 |
| 6.2.2 土地利用强度与耕地利用景观指数时空分异分析 |
| 6.3 基于GWR模型耕地土壤侵蚀的土地利用因子分析 |
| 6.3.1 GWR模型解释变量的选择与数据处理 |
| 6.3.2 GWR模型回归结果分析 |
| 6.4 东北黑土区坡耕地土壤侵蚀防治措施建议 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）祁连山排露沟流域植被类型变化对径流过程的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 森林植被变化对径流影响研究进展 |
| 1.3.2 森林植被对径流过程影响研究进展 |
| 1.3.3 水文模型研究进展 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及研究方法 |
| 2.1 祁连山概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌特征 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 土壤特征 |
| 2.1.5 植被特征 |
| 2.1.6 水文特征 |
| 2.2 排露沟流域概况 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 观测样地布设 |
| 2.3.2 数据分析方法 |
| 第三章 排露沟流域植被空间分布特征研究 |
| 3.1 ZY-3数据分类 |
| 3.1.1 数据预处理 |
| 3.1.2 研究过程 |
| 3.2 分类实现及精度评价 |
| 3.3 排露沟流域植被分布特征 |
| 3.3.1 植被随高程分布分析 |
| 3.3.2 植被随坡向分布分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 排露沟流域土壤物理性质空间分异性研究 |
| 4.1 排露沟流域土壤野外采样 |
| 4.1.1 土壤采样合理性分析 |
| 4.1.2 土壤物理性质测量内容及测量方法 |
| 4.2 不同植被类型下土壤水文物理性质的差异性研究 |
| 4.2.1 典型植被类型土壤水分特征曲线 |
| 4.2.2 不同植被类型下土壤水文物理性质的差异性分析 |
| 4.3 土壤物理性质空间异质性及分布特征研究 |
| 4.3.1 研究区不同土层有机碳含量空间分布特征 |
| 4.3.2 植被类型对土壤有机碳空间异质性的影响 |
| 4.3.3 研究区土壤质地空间分布特征 |
| 4.4 排露沟流域高精度数字土壤制图 |
| 4.4.1 数据源介绍 |
| 4.4.2 环境因子构建 |
| 4.4.3 环境因子的筛选 |
| 4.4.4 空间数据挖掘 |
| 4.4.5 精度评价 |
| 4.5 土壤物理性质空间预测模型 |
| 4.5.1 土壤容重模拟结果分析 |
| 4.5.2 土壤质地模拟结果分析 |
| 4.5.3 模拟结果评价 |
| 4.6 讨论 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 排露沟流域径流过程模拟研究 |
| 5.1 流域空间离散化与参数化 |
| 5.1.1 流域水系提取 |
| 5.1.2 流域离散化 |
| 5.1.3 流域空间参数化 |
| 5.2 SWAT模型简介 |
| 5.2.1 SWAT模型概述 |
| 5.2.2 SWAT模型原理 |
| 5.2.3 SWAT模型模拟方法 |
| 5.2.4 SWAT模型输入数据 |
| 5.2.5 SWAT模型校准与验证 |
| 5.3 基于SWAT模型的排露沟流域径流过程模拟 |
| 5.3.1 流域气象特征 |
| 5.3.2 流域径流特征 |
| 5.3.3 流域径流过程模拟 |
| 5.3.4 不同雨量情况下的径流模拟分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 排露沟流域植被类型变化情景下对径流过程影响 |
| 6.1 研究方案设计 |
| 6.2 流域尺度植被组合模式的水文效应 |
| 6.3 不同植被组合情景下流域径流变化 |
| 6.4 不同植被类型组合下流域水量平衡指标的变化 |
| 6.5 排露沟流域最佳水源涵养效能植被类型 |
| 6.6 讨论 |
| 6.7 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 论文的创新性 |
| 7.3 不足与展望 |
| 7.3.1 研究中的不足 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 导师简介 |
（3）作物覆盖与管理因子的估算模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 作物覆盖对土壤侵蚀的影响 |
| 1.2.2 土壤结皮对土壤侵蚀的影响 |
| 1.2.3 地表糙度对土壤侵蚀的影响 |
| 1.2.4 作物覆盖与管理因子(C因子) |
| 第二章 研究内容及方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.2.1 不同生育期作物覆盖对土壤侵蚀的影响研究 |
| 2.2.2 不同坡面管理措施对土壤侵蚀的影响研究 |
| 2.2.3 不同坡面管理措施下作物覆盖对土壤侵蚀的影响研究 |
| 2.2.4 作物覆盖和管理因子(C因子)估算模型的构建 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 试验方案 |
| 2.3.2 指标测量和计算 |
| 2.4 数据处理与分析 |
| 2.5 技术路线 |
| 第三章 不同生育期作物覆盖对土壤侵蚀的影响 |
| 3.1 不同生育期作物覆盖坡面的产流产沙特征 |
| 3.1.1 不同生育期大豆覆盖坡面的产流特征 |
| 3.1.2 不同生育期大豆覆盖坡面的产沙特征 |
| 3.1.3 不同生育期大豆覆盖坡面的减流减沙效益 |
| 3.2 不同生育期作物覆盖对坡面产沙产沙过程的影响 |
| 3.2.1 不同生育期大豆覆盖下产流速率的变化 |
| 3.2.2 不同生育期大豆覆盖下产沙速率的变化 |
| 3.3 不同生育期作物覆盖下的C值变化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 不同坡面管理措施对土壤侵蚀的影响 |
| 4.1 不同坡面管理措施对产流产沙特征的影响 |
| 4.1.1 结皮处理下坡面的产流产沙特征 |
| 4.1.2 糙度处理下坡面的产流产沙特征 |
| 4.1.3 结皮和糙度共同影响下坡面的产流产沙特征 |
| 4.2 不同坡面管理措施对坡面产流产沙过程的影响 |
| 4.2.1 不同坡面管理措施对产流过程的影响 |
| 4.2.2 不同坡面管理措施对产沙过程的影响 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 不同坡面管理措施下作物覆盖对侵蚀的影响 |
| 5.1 不同坡面管理措施下作物覆盖对产流产沙特征的影响 |
| 5.1.1 不同坡面管理措施下大豆覆盖对产流特征的影响 |
| 5.1.2 不同坡面管理措施下大豆覆盖对产沙特征的影响 |
| 5.2 不同坡面管理措施下作物覆盖对产流产沙过程的影响 |
| 5.2.1 不同坡面管理措施下大豆覆盖对产流过程的影响 |
| 5.2.2 不同坡面管理措施下大豆覆盖对产沙过程的影响 |
| 5.3 不同坡面管理措施下作物覆盖坡面的C值变化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 作物覆盖与管理因子估算模型的构建 |
| 6.1 不同生育期作物及地表状况相关指标变化 |
| 6.2 基于前人植被覆盖度模型的C值计算 |
| 6.3 基于现有模型优化的估算模型构建 |
| 6.3.1 关键因子加入模型 |
| 6.3.2 调节因子加入模型 |
| 6.4 模型评价 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 进一步研究设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）家庭牧场草地家畜生产优化管理模型研制与验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 草原管理研究进展 |
| 1.2.2 家庭牧场生产优化管理研究进展 |
| 1.2.3 家庭牧场模型模拟研究进展 |
| 1.3 科学问题及研究内容 |
| 1.3.1 科学问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 草甸草原研究区概况 |
| 2.1.1 草甸草原研究区地理位置 |
| 2.1.2 草甸草原研究区气候特征 |
| 2.1.3 草甸草原研究区植被特征 |
| 2.1.4 草甸草原研究区社会经济概况 |
| 2.2 典型草原研究区概况 |
| 2.2.1 典型草原研究区地理位置 |
| 2.2.2 典型草原研究区气候特征 |
| 2.2.3 典型草原研究区植被特征 |
| 2.2.4 典型草原研究区社会经济概况 |
| 2.3 荒漠草原研究区概况 |
| 2.3.1 荒漠草原研究区地理位置 |
| 2.3.2 荒漠草原研究区气候特征 |
| 2.3.3 荒漠草原研究区植被特征 |
| 2.3.4 荒漠草原研究区社会经济概况 |
| 3 实验设计及测定方法 |
| 3.1 实验设计 |
| 3.2 试验内容及步骤 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 牧户调研及模型参数的确定 |
| 3.3.2 牧户对比试验 |
| 3.3.3 基础数据收集 |
| 3.4 模型原理与方法 |
| 3.4.1 模型基本原理 |
| 3.4.2 家畜生产优化管理建模方法 |
| 3.4.3 家畜生产优化管理模型建立流程图 |
| 3.5 数据处理及分析 |
| 4 家庭牧场生产经营参数的表达 |
| 4.1 家庭牧场参数 |
| 4.1.1 天然草地参数 |
| 4.1.2 人工草地参数 |
| 4.1.3 气候特征参数 |
| 4.1.4 其他参数 |
| 4.2 市场经营参数 |
| 4.2.1 经营性收入参数 |
| 4.2.2 经营性支出参数 |
| 4.3 家庭牧场家畜生产参数 |
| 4.3.1 不同载畜率放牧家畜基础数据 |
| 4.3.2 放牧家畜生产节律 |
| 5 家畜生产优化管理模型建立 |
| 5.1 不同载畜率模拟放牧草畜代谢能平衡子模型 |
| 5.1.1 不同载畜率模拟放牧家畜代谢需求 |
| 5.1.2 不同载畜率水平模拟放牧家畜代谢供给 |
| 5.1.3 不同载畜率模拟放牧家畜代谢能平衡子模型 |
| 5.2 不同载畜率水平家庭牧场经济分析子模型 |
| 5.2.1 不同载畜率水平家庭牧场生产经营收入 |
| 5.2.2 不同载畜率水平家庭牧场生产经营支出 |
| 5.2.3 不同载畜率水平家庭牧场经济分析子模型 |
| 5.3 不同载畜率水平家庭牧场草畜平衡子模型 |
| 5.3.1 不同草场不同种类牧草逐月干物质产量 |
| 5.3.2 不同载畜率畜群采食干物质逐月需求量 |
| 5.3.3 不同载畜率放牧家畜天然草地逐月采食量 |
| 5.3.4 不同载畜率放牧家畜粗饲料逐月补饲量 |
| 5.3.5 不同载畜率不同草地逐月干物质逐月现存量 |
| 5.3.6 不同载畜率不同草地不同种类牧草逐月干物质可利用量 |
| 5.3.7 草地生态平衡子模型建立 |
| 5.4 家庭牧场优化生产管理模型的建立 |
| 5.4.1 目标函数 |
| 5.4.2 决策变量 |
| 5.4.3 约束条件 |
| 5.4.4 初始条件 |
| 5.5 家庭牧场生产最优经营方式求解 |
| 5.5.1 最优解算法流程图 |
| 5.5.2 家庭牧场生产最优经营方式模型求解步骤 |
| 5.6 模型的改进 |
| 5.6.1 原有模型的缺陷 |
| 5.6.2 现有模型的改进 |
| 6 家畜优化生产管理模型开发及模拟结果 |
| 6.1 开发平台 |
| 6.1.1 开发平台 |
| 6.1.2 运行环境 |
| 6.2 模型使用概述 |
| 6.3 模型运行结果 |
| 6.3.1 不同载畜率水平模拟放牧实验结果列表 |
| 6.3.2 不同载畜率水平模拟放牧实验结果图示 |
| 6.3.3 不同载畜率水平模拟放牧实验结果报表 |
| 7 家畜生产优化管理模型结果验证 |
| 7.1 不同类型草原家畜生产优化管理验证 |
| 7.1.1 不同类型草原家畜载畜率优化管理验证 |
| 7.1.2 不同类型草原家畜生产日历优化管理验证 |
| 7.1.3 不同类型草原家畜补饲优化管理验证 |
| 7.2 不同类型草原放牧草地优化管理验证 |
| 7.2.1 草甸草原放牧草地优化管理验证 |
| 7.2.2 典型草原放牧草地优化管理验证 |
| 7.2.3 荒漠草原放牧草地优化管理验证 |
| 7.3 不同类型草原家庭牧场经济收入验证 |
| 7.3.1 草甸草原家庭牧场经济收入验证 |
| 7.3.2 典型草原家庭牧场经济收入验证 |
| 7.3.3 荒漠草原家庭牧场经济收入验证 |
| 8 讨论 |
| 8.1 模型设计 |
| 8.2 模型算法 |
| 8.3 模型功能 |
| 8.4 模型创新点 |
| 8.5 模型评价与验证 |
| 8.5.1 模型评价与验证的原则和方法 |
| 8.5.2 模型的应用与验证 |
| 8.6 模型的不足及后续优化 |
| 9 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（5）黄土高原土壤团聚体-水-植被的时空变异分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 “土—水—植被”系统研究 |
| 1.2.2 退耕还林(草)工程前后土壤团聚体的空间变异和影响因素 |
| 1.2.3 土壤水对退耕还林(草)工程的时空响应及其驱动力 |
| 1.2.4 退耕还林(草)工程下植被总初级生产力时空变化 |
| 1.2.5 黄土高原农业生产的时空变异 |
| 1.3 有待深入研究的科学问题 |
| 1.4 研究的主要内容、目的及意义 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究的目的及意义 |
| 1.4.3 论文的组织结构 |
| 1.4.4 技术路线 |
| 第2章 研究区域与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 黄土高原地区 |
| 2.1.2 纸坊沟小流域 |
| 2.2 数据源和提取方法 |
| 2.2.1 纸坊沟流域辅助数据 |
| 2.2.2 黄土高原辅助数据 |
| 2.3 样品采集和室内测定 |
| 2.4 数据处理与统计分析方法 |
| 2.4.1 经典统计分析 |
| 2.4.2 地统计分析 |
| 2.4.3 精度评估 |
| 2.4.4 通径分析 |
| 2.4.5 偏最小二乘回归 |
| 2.4.6 结构方程模型 |
| 第3章 黄土高原退耕还林(草)工程下的团聚体稳定性空间分布 |
| 3.1 典型小流域土壤团聚体稳定性空间分布 |
| 3.1.1 不同土地利用下的团聚体稳定性和土壤可蚀性 |
| 3.1.2 空间相关性与局部空间自相关分析 |
| 3.1.3 土壤团聚体稳定性和土壤可蚀性的空间格局 |
| 3.1.4 普通克里格和反距离加权的比较 |
| 3.2 黄土高原土壤团聚体稳定性空间分布 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 黄土高原退耕还林(草)工程下的团聚体稳定性驱动因子研究 |
| 4.1 典型小流域土壤团聚体稳定性空间预测 |
| 4.1.1 描述性统计结果 |
| 4.1.2 土壤团聚体稳定性的影响因素 |
| 4.1.2.1 土壤性质的影响 |
| 4.1.2.2 土地利用和景观结构的影响 |
| 4.1.2.3 环境因素的影响 |
| 4.1.3 SSPFs和 ESPFs的方程构建 |
| 4.1.4 团聚体稳定性指数的空间预测 |
| 4.2 典型小流域土壤团聚体稳定性影响因素贡献分析 |
| 4.2.1 土壤团聚体稳定性各影响因素的贡献 |
| 4.2.2 结构方程模型构建 |
| 4.3 黄土高原土壤团聚体稳定性影响因素初探 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 黄土高原退耕还林(草)工程下的土壤水时空格局驱动分析 |
| 5.1 土壤水分动态时空格局 |
| 5.2 NDVI、蒸散和降雨动力学的时空格局 |
| 5.3 NDVI、蒸散和降雨与土壤水在时空尺度上的关系 |
| 5.4 NDVI、蒸散和降雨对土壤水的贡献 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 黄土高原退耕还林(草)工程下的植被总初级生产力及农业生产的时空变化 |
| 6.1 黄土高原GPP的时空变化 |
| 6.2 农业生产的时空变化 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 论文的创新点 |
| 7.3 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）基于中红外光谱的黄土丘陵沟壑区泥沙来源示踪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 红外光谱技术原理 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 黄土高原土壤侵蚀研究现状 |
| 1.3.2 基于光谱的土壤特性表征 |
| 1.3.3 传统泥沙来源识别方法 |
| 1.3.4 光谱法示踪泥沙来源 |
| 第二章 研究内容及方法 |
| 2.1 研究目的与内容 |
| 2.1.1 研究目的 |
| 2.1.2 研究内容 |
| 2.1.3 技术路线 |
| 2.2 研究区域 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 土壤物化指标测定方法 |
| 2.3.2 土壤光谱测定方法 |
| 2.3.3 复合指纹示踪法 |
| 2.3.4 光谱预处理法 |
| 2.3.5 主成分分析 |
| 2.3.6 线性判别分析 |
| 2.3.7 光谱建模法 |
| 2.3.8 模型评价指标 |
| 第三章 基于中红外漫反射光谱的黄土特性表征 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.2 黄土中红外漫反射光谱特征 |
| 3.3 基于中红外漫反射光谱的黄土特性定量表征 |
| 3.3.1 利用中红外光谱建模定量黄土CaCO_3含量 |
| 3.3.2 利用中红外光谱建模定量黄土SOC含量 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 中红外光谱法示踪小流域沉积泥沙来源 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 样品采集与测定 |
| 4.1.2 光谱示踪法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 沉积泥沙及源样土壤的光谱特性 |
| 4.2.2 基于中红外光谱的模型建立 |
| 4.2.3 光谱法与地化法示踪结果对比 |
| 4.2.4 沉积泥沙来源解析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 光谱法示踪沉积泥沙来源 |
| 4.3.2 黄土高原小流域沟道侵蚀 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 黄土丘陵沟壑区河流泥沙来源识别 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 样品采集与测定 |
| 5.1.2 光谱示踪法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 源样土壤及河流泥沙的光谱特性及物化性质 |
| 5.2.2 光谱模型的建立 |
| 5.2.3 定量预测河流泥沙来源 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 研究结论及展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）典型黑土区坡耕地浅沟侵蚀特征及其影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 前言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 浅沟的发育及主要驱动因素 |
| 1.2.2 浅沟侵蚀特征 |
| 1.2.3 浅沟对汇水区农田土壤的影响 |
| 1.2.4 浅沟对农业生产的影响 |
| 1.2.5 浅沟主要研究方法 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.2 观测方法 |
| 2.2.1 区域浅沟调查 |
| 2.2.2 浅沟径流输沙监测 |
| 2.2.3 浅沟汇水区农田土壤质量测定 |
| 2.2.4 区域典型浅沟土壤侵蚀量测定 |
| 2.2.5 浅沟对农田产量的影响 |
| 2.3 研究内容及技术路线 |
| 2.3.1 研究内容 |
| 2.3.2 技术路线 |
| 2.4 任务来源 |
| 2.5 数据处理 |
| 2.5.1 土壤水分和土壤容重 |
| 2.5.2 土壤侵蚀强度 |
| 2.5.3 经典统计学分析 |
| 2.5.4 地统计学分析 |
| 2.5.5 水分入渗速率 |
| 2.5.6 本文创新点 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 浅沟的分布特征 |
| 3.1.1 农田浅沟按沟道长度分类 |
| 3.1.2 农田浅沟按汇水面积分类 |
| 3.1.3 农田浅沟按垄向夹角分类 |
| 3.2 浅沟沟道的侵蚀特征 |
| 3.2.1 降雨与径流和输沙的关系 |
| 3.2.2 无人机获取农田浅沟沟道侵蚀量 |
| 3.3 浅沟汇水区土壤性状空间异质性 |
| 3.3.1 农田浅沟汇水区土壤水分空间异质性 |
| 3.3.2 水分入渗速率 |
| 3.4 浅沟农田产量异质性 |
| 4 讨论 |
| 4.1 浅沟分布及侵蚀特征 |
| 4.2 浅沟侵蚀对汇水区土壤性状的影响 |
| 4.3 浅沟侵蚀对土地生产力的影响 |
| 5 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（8）基于多源遥感数据及随机森林算法的土壤制图研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 数字土壤制图发展与应用 |
| 1.2.2 数字土壤制图知识获取方法研究进展 |
| 1.2.3 影响土壤发育的环境因子研究进展 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区数据及方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究数据源 |
| 2.2.1 传统土壤图 |
| 2.2.2 母质类型数据 |
| 2.2.3 地形数据 |
| 2.2.4 遥感影像数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 土壤—景观模型理论 |
| 2.3.2 随机森林算法 |
| 2.3.3 精度评价体系 |
| 3 土壤—环境数据库的构建 |
| 3.1 训练样点设计 |
| 3.2 地形特征提取 |
| 3.2.1 坡度因子提取 |
| 3.2.2 坡向因子提取 |
| 3.2.3 曲率因子提取 |
| 3.3 遥感特征提取 |
| 3.3.1 归一化植被指数 |
| 3.3.2 第一主成分 |
| 3.3.3 纹理信息 |
| 4 基于多分辨率遥感影像的推理制图 |
| 4.1 多分辨率遥感影像随机森林建模 |
| 4.2 多分辨率遥感影像制图结果 |
| 4.2.1 基于landsat-8 OLI影像的土壤分类制图 |
| 4.2.2 基于Sentinel-2A/B影像的土壤分类制图 |
| 4.2.3 基于GF-2影像的土壤分类制图 |
| 4.3 多分辨率影像土壤分类结果对比 |
| 4.4 多分辨率下影像土壤分类环境变量重要性分析 |
| 5 基于多时相遥感影像的推理制图 |
| 5.1 基于多时相影像的分类特征提取 |
| 5.2 基于多时相影像的随机森林建模 |
| 5.3 基于多时相遥感的土壤类型制图结果 |
| 5.4 单时相/多时相影像的土壤分类结果对比 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望与不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）黄土坡耕地地表状况对土壤侵蚀的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 田间作物对土壤侵蚀的影响研究 |
| 1.2.2 土壤结皮对土壤侵蚀的影响研究 |
| 1.2.3 地表糙度对土壤侵蚀的影响研究 |
| 1.2.4 植被覆盖和管理因子(C因子)研究 |
| 1.3 存在问题与解决办法 |
| 第二章 研究内容与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.2.1 地表状况单因子对土壤侵蚀的影响 |
| 2.2.2 地表状况复合因子对土壤侵蚀的影响 |
| 2.2.3 植被覆盖和管理因子(C因子)建模分析 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 试验装置 |
| 2.3.2 试验方案 |
| 2.3.3 指标测量和计算 |
| 2.4 数据处理和分析 |
| 2.5 技术路线 |
| 第三章 坡度和雨强对土壤侵蚀的影响 |
| 3.1 坡度和雨强对坡面产流产沙过程的影响 |
| 3.1.1 开始产流时间和降雨初损量 |
| 3.1.2 产流速率、产沙速率、径流含沙量随时间的变化 |
| 3.1.3 平均产流速率、平均产沙速率、径流平均含沙量 |
| 3.1.4 产流速率、产沙速率和径流含沙量之间的关系 |
| 3.2 坡度和雨强对坡面产流产沙结果的影响 |
| 3.2.1 坡度和雨强对坡面产流量的影响 |
| 3.2.2 坡度和雨强对坡面产沙量的影响 |
| 3.3 坡度和雨强对坡面入渗影响 |
| 3.3.1 坡度和雨强对坡面入渗过程的影响 |
| 3.3.2 坡度和雨强对坡面入渗速率的影响 |
| 3.3.3 坡度和雨强对坡面累积入渗量的影响 |
| 3.4 坡度和雨强对细沟侵蚀的影响 |
| 3.4.1 细沟长度和细沟密度 |
| 3.4.2 细沟侵蚀量和细沟侵蚀百分比 |
| 3.5 本章小结 |
| 3.5.1 讨论 |
| 3.5.2 结论 |
| 第四章 土壤结皮和地表糙度对土壤侵蚀的影响 |
| 4.1 土壤结皮和地表糙度对坡面产流产沙过程的影响 |
| 4.1.1 开始产流时间和降雨初损量 |
| 4.1.2 产流速率、产沙速率、径流含沙量随时间的变化 |
| 4.1.3 平均产流速率、平均产沙速率、径流平均含沙量 |
| 4.1.4 产流速率、产沙速率和径流含沙量之间的关系 |
| 4.2 土壤结皮和地表糙度对坡面产流产沙结果的影响 |
| 4.2.1 土壤结皮和地表糙度对坡面产流量的影响 |
| 4.2.2 土壤结皮和地表糙度对坡面产沙量的影响 |
| 4.3 土壤结皮和地表糙度对坡面入渗的影响 |
| 4.3.1 土壤结皮和地表糙度对坡面入渗过程的影响 |
| 4.3.2 土壤结皮和地表糙度对坡面入渗速率的影响 |
| 4.3.3 土壤结皮和地表糙度对坡面累积入渗量的影响 |
| 4.4 土壤结皮和地表糙度对细沟侵蚀的影响 |
| 4.4.1 细沟长度和细沟密度 |
| 4.4.2 细沟侵蚀量和细沟侵蚀百分比 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.5.1 讨论 |
| 4.5.2 结论 |
| 第五章 作物覆盖对土壤侵蚀的影响 |
| 5.1 作物覆盖对坡面开始产流时间和降雨初损量的影响 |
| 5.1.1 玉米对坡面开始产流时间和降雨初损量的影响 |
| 5.1.2 大豆对坡面开始产流时间和降雨初损量的影响 |
| 5.1.3 玉米和大豆对坡面开始产流时间和降雨初损量作用系数对比 |
| 5.2 作物覆盖对坡面产流产沙过程的影响 |
| 5.3 作物覆盖对坡面产流量和径流系数的影响 |
| 5.3.1 玉米对坡面产流量和径流系数的影响 |
| 5.3.2 大豆对坡面产流量和径流系数的影响 |
| 5.3.3 玉米和大豆对坡面产流量作用系数对比 |
| 5.4 作物覆盖对坡面产沙量的影响 |
| 5.4.1 玉米对坡面产沙量的影响 |
| 5.4.2 大豆对坡面产沙量的影响 |
| 5.4.3 玉米和大豆对坡面产沙量作用系数对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 5.5.1 讨论 |
| 5.5.2 结论 |
| 第六章 地表状况对土壤侵蚀影响的综合分析 |
| 6.1 地表状况对坡面开始产流时间和降雨初损量的影响 |
| 6.1.1 玉米、结皮和糙度组合对坡面开始产流时间和降雨初损量的影响 |
| 6.1.2 大豆、结皮和糙度组合对坡面开始产流时间和降雨初损量的影响 |
| 6.2 地表状况对坡面产流产沙过程的影响 |
| 6.2.1 玉米、结皮和糙度组合对坡面产流产沙过程的影响 |
| 6.2.2 大豆、结皮和糙度组合对坡面产流产沙过程的影响 |
| 6.3 地表状况对坡面产流量和径流系数的影响 |
| 6.3.1 玉米、结皮和糙度组合对坡面产流量和径流系数的影响 |
| 6.3.2 大豆、结皮和糙度组合对坡面产流量和径流系数的影响 |
| 6.4 地表状况对坡面产沙量的影响 |
| 6.4.1 玉米、结皮和糙度组合对坡面产沙量的影响 |
| 6.4.2 大豆、结皮和糙度组合对坡面产沙量的影响 |
| 6.5 本章小结 |
| 6.5.1 讨论 |
| 6.5.2 结论 |
| 第七章 植被覆盖和管理因子(C因子)建模分析 |
| 7.1 田间作物生长指标变化 |
| 7.2 地表糙度和土壤结皮指标变化 |
| 7.2.1 地表糙度在作物不同生长期变化 |
| 7.2.2 土壤结皮厚度在作物不同生长期变化 |
| 7.3 土壤流失比率变化 |
| 7.4 C因子计算模型构建与评价 |
| 7.4.1 现有的作物C因子计算模型验证 |
| 7.4.2 相关关系分析 |
| 7.4.3 C因子计算模型构建 |
| 7.4.4 C因子计算模型评价 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 研究结论 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.1.1 坡度和雨强对土壤侵蚀的影响 |
| 8.1.2 土壤结皮和地表糙度对土壤侵蚀的影响 |
| 8.1.3 田间作物对土壤侵蚀的影响 |
| 8.1.4 田间管理措施对土壤侵蚀的影响 |
| 8.1.5 植被覆盖和管理因子(C因子) |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）黄土高原坡面及流域尺度水-土-养分流失耦合模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 降雨径流模型研究现状 |
| 1.2.2 土壤侵蚀模型研究现状 |
| 1.2.3 土壤养分流失模型研究现状 |
| 1.3 研究工作中存在的问题与不足 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 总体思路 |
| 1.4.3 研究内容 |
| 1.4.4 技术路线 |
| 第2章 基于SCS-CN方法改进降雨径流模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SCS-CN及其改进模型 |
| 2.2.1 原始SCS-CN方程 |
| 2.2.2 Singh改进模型 |
| 2.2.3 本文的改进模型(MSCS-CN) |
| 2.3 材料与方法 |
| 2.3.1 研究区概况 |
| 2.3.2 数据来源 |
| 2.3.3 参数估计方法 |
| 2.3.4 数据分析方法 |
| 2.4 结果与讨论 |
| 2.4.1 前期含水量计算公式的率定及验证 |
| 2.4.2 各SCS-CN模型评估 |
| 2.4.3 MSCS-CN模型应用 |
| 2.4.4 MSCS-CN模型敏感性分析 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于CSLE模型建立次降雨侵蚀预报模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型介绍 |
| 3.2.1 基于次降雨的RUSLE模型 |
| 3.2.2 基于次降雨的CSLE模型 |
| 3.3 材料与方法 |
| 3.3.1 研究区概况 |
| 3.3.2 试验小区设计 |
| 3.3.3 数据采集 |
| 3.3.4 参数估计方法 |
| 3.3.5 数据分析方法 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 模型的率定和验证 |
| 3.4.2 模型的应用 |
| 3.4.3 基于次降雨的CSLE模型参数敏感性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 坡面养分流失模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型介绍 |
| 4.2.1 养分随泥沙迁移模型 |
| 4.2.2 养分随径流迁移模型 |
| 4.2.3 土壤侵蚀模型 |
| 4.2.4 降雨径流模型 |
| 4.3 材料与方法 |
| 4.3.1 研究区概况 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.3.3 参数估计方法 |
| 4.3.4 数据分析方法 |
| 4.4 模型结果 |
| 4.4.1 模型率定 |
| 4.4.2 模型应用 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于SWAT建立改进的水-土-养分流失流域模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型介绍 |
| 5.2.1 原始的SWAT模型 |
| 5.2.2 改进的SWAT模型LP-SWAT |
| 5.3 材料与方法 |
| 5.3.1 研究区概况 |
| 5.3.2 数据收集 |
| 5.3.3 参数估计方法 |
| 5.3.4 数据分析方法 |
| 5.4 模型结果 |
| 5.4.1 地表径流的率定和验证 |
| 5.4.2 土壤侵蚀的率定和验证 |
| 5.4.3 养分流失的率定和验证 |
| 5.4.4 土壤侵蚀与养分流失的时空变化 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 主要结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 参数列表 |
| 致谢 |
| 作者简介及攻读学位期间发表的学术论文 |
四、土壤侵蚀建模中作物参数测定方法研究(英文)（论文参考文献）
- [1]东北低山丘陵区土壤侵蚀格局及其对土地利用变化的响应研究[D]. 祝元丽. 吉林大学, 2021(01)
- [2]祁连山排露沟流域植被类型变化对径流过程的影响[D]. 芦倩. 甘肃农业大学, 2021
- [3]作物覆盖与管理因子的估算模型研究[D]. 徐宁. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [4]家庭牧场草地家畜生产优化管理模型研制与验证[D]. 乔江. 内蒙古农业大学, 2020(06)
- [5]黄土高原土壤团聚体-水-植被的时空变异分析[D]. 叶露萍. 中国科学院大学(中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心), 2020(01)
- [6]基于中红外光谱的黄土丘陵沟壑区泥沙来源示踪研究[D]. 倪玲珊. 中国科学院大学(中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心), 2020
- [7]典型黑土区坡耕地浅沟侵蚀特征及其影响[D]. 甄怀才. 东北农业大学, 2020(04)
- [8]基于多源遥感数据及随机森林算法的土壤制图研究[D]. 周紫燕. 华中农业大学, 2020(02)
- [9]黄土坡耕地地表状况对土壤侵蚀的影响研究[D]. 林青涛. 西北农林科技大学, 2020(02)
- [10]黄土高原坡面及流域尺度水-土-养分流失耦合模拟研究[D]. 史文海. 中国科学院大学(中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心), 2018(09)