确定控制土壤侵蚀的优先区域外文翻译资料

 2022-04-27 20:27:35

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确定控制土壤侵蚀的优先区域

摘 要

保护优先次序是规划自然资源管理的重要考虑因素，使决策者能够实施长期更可持续的管理策略。然而，只有目前的侵蚀状况或相对指数不能确切地确定优先领域保护。本文的目标是通过特定的多标准来确定保护优先事项评估方法。侵蚀风险的趋势表明侵蚀风险增加的地区也被选为其中一个评估标准是根据永定县土壤侵蚀的不稳定性确定优先重点流域。在本文中，植被覆盖，土地利用和坡度被用来评估侵蚀风险和风险通过比较2000年和2006年之间侵蚀风险的结果得出侵蚀风险的趋势这些信息，优先保护区分为六个等级。两个最高优先级别覆盖严重侵蚀或近期侵蚀风险大幅增加的地区（4722.56平方公里，或11.82％的研究区域），并被推荐为具有适当保护的侵蚀控制区域策略。中间两级覆盖侵蚀状态稳定或变化不大的地区，只需要次要措施。所提出的方法是快速和直接的，显示出很好的成功潜力在其他领域的应用。

  1. 引言

水土壤侵蚀是最重要的土地退化。侵蚀产生强烈的环境影响和高经济通过其对农业生产，基础设施和农业影响的成本水质，直接影响人类的生活质量和威胁人类的安全，虽然有些作者质疑其对全球粮食安全的影响。此外，侵蚀导致土壤排放有机碳以CO2和CH4的形式进入大气，对全球变暖造成影响。土壤保持行动因此应该有助于改善生态环境降低经济成本。

在中国，水土保持措施已经实施多年，大多数项目都是作为侵蚀控制区域根据汇水规模来分配资金，而不是根据保护需求的优先级，这种没有优先排序的做法会浪费很多人的生命以及财政资源。对于整个环境的改善效率很低，因此，根据他们对侵蚀的敏感性，分配有限资源，保护需求映射监控和优先考虑区域。

保护计划的一个重要方面应该是考虑到保护行动的空间分布，多因素评价(MCE)是其中之一。决策过程的优先顺序区域，以及与地理信息系统的集成(GIS)被认为是一个重要的发展。决策中使用的因素是代表研究对象的关键特征的过程。因此，最常用的测量方法是连续测量。说明了这种应用程序在识别最适合加拿大省房屋开发的土地。确定了森林的优先领域在巴西流域保护。作为非常重要的因素，选择植被覆盖度，坡度和土地利用进行评估本研究中的土壤侵蚀风险。目前的侵蚀风险并将侵蚀风险的趋势视为评估标准确定保护重点，以及一种评估方法合并这些是至关重要的。

土壤侵蚀主要取决于地形，植被覆盖，土壤分类群，降雨量和土地覆盖。水造成的土壤侵蚀是被认为代表了由于雨水和雨水造成的表层土壤流失径流水，它的强度以一年中的土壤流失数量来衡量。虽然侵蚀模型产生绝对的土壤损失值，但它们结果一般用于定性。侵蚀风险通常表示相对概率与其他地方相比，在某个位置会发生侵蚀位置。在土壤侵蚀调查中，某一地区的侵蚀风险可以以质的方式评估这些影响因素;例如，侵蚀风险将被视为高的时候植被覆盖度低，坡度陡峭。 映射和侵蚀风险评估是规划的重要工具自然资源管理，让研究人员进行修改更好地实施土地使用并实施管理战略可持续的长期。现有的土壤侵蚀评估方法包括定性方法确定侵蚀风险和定量测量方法准确的侵蚀率。随着技术和工艺的发展侵蚀机制研究，新方法不断涌现，包括核苷酸示踪剂，多时间DEM和人力神经网络。但是，为了优先考虑的目的保护区，空间分布的指示侵蚀通常是足够的，并且不需要精确的侵蚀率。一般而言，定量方法昂贵、耗时，并且不能在更大的区域有效地应用。在定性方法中，定性因素整合首先根据具体情况对一些主要因素进行分类标准，然后根据分类因素进行整合一个公式来创建一个侵蚀风险图。这种方法被广泛使用，因为它很少受个人主观意识的影响以及何时结合GIS可以高效快速地监测侵蚀风险。例如，国家专业标准SL190-96进行分类和水土流失等级（水利部水利部资源，中国，1997）用于评估中国和中国的侵蚀风险根据植被覆盖度和坡度将其分为六个等级农田和非农田的梯度。 通过SL190-96，监测水土流失已陆续在中国进行国家和地区尺度。

具有定期功能的遥感提供均匀的数据遍及大地区，调查地球表面的变化功能详细，因此可以大大有助于区域侵蚀评估。与SL190-96，第二个国家遥感土壤侵蚀调查采用1999年至2001年期间的Landsat TM。

这项研究的目的是确定保护重点控制土壤侵蚀。这些数据将提供指导制定和实施保护计划并提供帮助政府机构为保护行动确定重点，分配和管理。在此使用特定的MCE方法研究。MCE的决策规则是根据永定河流域水土流失特征。

2.材料和方法

2.1研究区域

研究区位于西北部的永定河流域北京市，它因为对于北京的环境和经济的重要性而被选为研究区域。这个区域的总面积大约39,916平方公里（38 52#39;-41 18#39;N，111 59#39;-116#39;E）包括北京26个县（昌平和延庆），河北省（从东部的怀来到西部阳元）还有陕西省（从东部的天镇到西部的平路）。关亭水库是北京饮用水主要来源之一，永定是关亭水库上游地区的主要流域。

研究区的主要地形是从西北到东南盆地的断层盆地和断块山，海拔逐渐从2800米降到450米方向。

该研究区属于大陆中温带气候。年平均降水量约400-500毫米，雨季是六月至九月之间，约350毫米雨量。暴雨经常造成严重的水土流失。据官厅测得的数据显示，44.9％年平均径流量（13亿立方米）和年均77.4％平均输沙量（3390万吨）集中在雨季。

根据国家土壤分为五类土壤分类和分级的专业标准中国水土流失（水利部，中国水利部，1997），这个研究区域涉及两个类别。栗子土和肉桂土发展砂岩和片麻岩混合在山石砾石区，土壤肥力普遍较低。黄土类是主要由风成沉积黄土组成，分布于中研究区以西。

干旱的耕地主宰平原地区的农田，其中大部分由于缺水而无法灌溉。有一些淮安市水田。耕种方法是传统的中国耕作。所有耕地都有坡地和梯田通常需要为作物生长降雨。玉米和小麦是平原地区的主要农作物和裸燕麦是中国的常见作物由于其耐旱性，因此带有斜坡的地区。

森林，干旱灌木和草地是主要的植被类型在官厅水库上游。水平的差异和垂直方向是可见的。天然林如杨树桦树，落叶松和油酸，分布在北面的斜坡上方海拔1600米。分布有干旱灌木和草地在1200米到1600米之间的山区等人。朝北的植被覆盖坡度总体上好于南向坡度。有在盆地中部的干旱灌木草原。灌木和稀疏森林高于1600米，草地低于1600米。

2.2数据集

2006年7月收购的两幅多光谱北京一幅图像是用于本研究。图像已几何校正使用IMAGINE 9.0。这两幅图像位于东部和西部位于研究区西部，并共同覆盖整个区域研究区域。北京-1是中国小型卫星，并在俄罗斯发射普列谢茨克2005年10月27日。这颗卫星的重量为166公斤，轨道高度686公里，提供32米多光谱和4米全色数据。北京-1多光谱图像具有三个光谱带，幅宽600公里，重访期是3-5天。

结合实地调查，土地利用现状图2000年的研究区用于协助北京1号遥感2006年的图像分类。2000年的土地利用图是现有的数据从Landsat TM图像中提取，并根据现场数据进行校准。

数字高程模型（DEM），空间分辨率为25米研究区，通过数字化1：5万地形图和10米创建轮廓间隔，用于导出斜率梯度。土壤侵蚀来自第二次国家遥感的2000年风险图使用土壤侵蚀调查来获得侵蚀风险的趋势通过与2006年的侵蚀风险进行比较。

现场收集了土地利用、植被、地貌特征（平原，山区和山谷）、坡度梯度和土壤侵蚀等级等数据，这些专家为了水利部的工作资源以及熟悉当地条件和遥感目视解读，多年来一直在学习领域研究。

援助为我们的实地工作提供了便利。使用1：50,000地形地图中共有583个分层随机样本被选中研究区域。 分层以土地利用类型为基础。 在这些样本中，158个被用来校正评估中的侵蚀风险其他人则用于验证。样本的位置通过GPS记录（plusmn;15米空间精度）。

2.3评估土壤侵蚀风险

本研究中使用的整体方法以流程图显示。用于评估侵蚀风险的方法需要三种方法参数作为输入：植被覆盖度，坡度和土地盖。在评估侵蚀风险时，侵蚀风险可以定义为预测区域环境对这些变化的反应因素。在本文中，土壤根据这些影响因素将侵蚀风险划分为六个等级。 两年来，VC（植被覆盖）都是从中提取的2000年Landsat TM和2006年北京-1；坡度是使用DEM计算的; 和2006年的土地利用图北京一级分类。最后，侵蚀风险与现场验证样本及其在2000年至2006年间的变化用于识别保护重点。

植被是其中最重要的指标之一评估地表植被覆盖度，并且是一个评估土壤侵蚀风险的重要因素。作为从每个发射的辐射能量的值陆地表面的像素可以分为两部分来自贫瘠的土壤和植被，从植被到能量的比例总能量可以代表像素的植被覆盖。该已经开发了二分像素模型来量化植被从归一化差值植被指数（NDVI）覆盖，其中源自远程的近红外波段和红波段感应数据：

NDVI = /NIR- R/ = /NIR R/

其中NIR是近红外波段，R是图像的红色波段。

二分像素假设辐射能包括两部分;一个来自植被，另一个来自贫瘠的土地。按公式计算：

VC = NDVI-NDVIsoil = NDVIveg-NDVIsoil

其中VC（％）是植被覆盖度，NDVIsoil和NDVIveg是模型的两个输入参数表示a的NDVI值贫瘠土壤和植被的纯像素。在这项研究中，VC研究区域的数据集是使用每个部门单位估计的从图像数据导出的NDVI。

坡度对地表径流和土壤有重要影响侵蚀。在这项研究中，DEM是从1：50,000获得的地形图。根据斜率计算坡度模型在IMAGINE版本9.0。

与土地利用类型相关的是人类活动，其是另一个影响水土流失的关键因素。我们使用一个分类来分类2006年的北京-1图像面向对象的eCognition软件并手动编辑结果，实地观察和现有的1:10万土地利用协助从2000年的地图。选择这种方法是因为一些作者已经证明了面向对象方法可以改进分类精度与传统分类相比方法。首先是面向对象的方法细分图像以创建均匀区域或图像对象通过区域合并或边界检测算法。对象由几个拥有相似信息的像素组成相邻并具有更多的几何特征结构和类别相关的特性，除了光谱特性比像素。与传统分类相比基于像素的方法（无监督分类和监督分类），面向对象方法的优点是它处理的是具有语义的对象信息而不是单个像素。另一个替代方案是手动视觉解释和数字化。虽然这种方法的映射精度高于图像分类，这是劳动密集型和耗时的。所以，面向对象的方法优于其他方法。土地使用结果涉及8个班级。在评估侵蚀风险时，土地利用结果然后重新分类为四种主要的土地覆盖类型，即农田，非农田（包括林地，草地，矿山或仓储和未使用土地），水体和裸岩（包括岩石露头和人造结构如铺设的道路）。

降雨的强度，持续时间和频率是力量土壤流失因素，气候因素等因素的影响VC，坡度等反映了抵抗侵蚀或风险的能力。所以，根据水土流失的相互作用可以判断水土流失的风险坡度，植被覆盖度，土地利用类型等我们的研究领域。我们使用IMAGINE 9.0版来评估土壤侵蚀整合斜坡，植被和土地利用类型的风险。首先，我们根据以下公式对VC和斜率数据集进行分级所有土地利用类型的土壤侵蚀风险分类指数除了被认为没有风险的水体和裸岩之外。

2.4精度评估

对侵蚀评估进行准确性评估导致研究区域。侵蚀风险评估的准确性通过确定侵蚀风险是否得到评估结果正确评估每个样本。精确度是通过分割来定义的通过总数正确评估的样本数量的样本。

2.5土壤侵蚀风险的趋势

北京-1（32米）的空间分辨率与北京-1的空间分辨率相似LandsatTM（30米），以及三个使用频段的光谱范围与Landsat TM相同。收购日期为2000年2006年的图像都在七月份，这是七月的成长季节植被。此外，这两年的侵蚀风险图2000年和2006年使用相同的方法创建。因此，这些两个风险结果被认为是可比较的。

通过比较侵蚀风险来确定侵蚀风险的趋势风险结果在2000年到2006年之间。这个过程的目的是为了识别空间和时间变化并揭示潜力优先地区。在这项研究中，2000年和2006年两个侵蚀风险，2006重叠并且差异逐个像素地计算。首先数字代表2000年的侵蚀等级，第二个代表例如，如果2000年的侵蚀等级为“1”和#39;6#39;，那么输出的象素值将是#39;16#39;。通过这种方式，输出显示每个像素的侵蚀等级变换，同时呈现侵蚀风险的空间分布变化。基于上述方法，定制模型（趋势模型或T-模型）来获得土壤侵蚀的趋势风险。尽管这种趋势长期来看并不总是准确的规模，这是正确的，非常有用的侵蚀控制规划未来几年。

侵蚀风险变化的地图通过分组来构建，将变化转变为11个类别，每个代表一个变化年级。这11类包括5次增加的侵蚀风险，5次减少和1不变。这些结果将有助于建立侵蚀控制分析未来项目中的变化。

2.6确定保护优先事项

保护优先事项为决策提供了重要标准的政府机构。为了揭示潜力优先地区，侵蚀风险趋势非常重要土壤侵蚀和潜在退化风险增加的地区。这项研究的重点通常仅限于目前的侵蚀风险将目前的侵蚀风险和侵蚀风险趋势结合起来确定保护重点。考虑侵蚀的变化风险意味着具有相同电流侵蚀等级的地区不会必须具有相同的保护优先权。何处侵蚀状态是稳定的，保护优先事项是根据当前情况确定的侵蚀风险，但在侵蚀风险增加或减少的地区，保护优先事项是与该组合确定的观察趋势;例如，如果侵蚀可能会降低优先级风险正在下降，或者如果风险在增加，风险就会增加。

3.结果

3.1 土壤侵蚀风险

这两个因子图（植被覆盖度和坡度）是根据上述方法计算，植被封面，连续因子图被分为六个类别15,30,45,60和75的限制，每班占32％，24％，分别占总面积的12％，11％，6％和15％。 平均由于人类增加，植被覆盖率略低于38％活动和相对干燥的气候。斜率梯度被分开分为六个类别，限制为5,8,15,25和35，分别占了研究区域总面积的48％，7％，9％，24％，8％和4％。

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