一、通用土壤流失方程最新研究改进分析（论文文献综述）
乔荣荣,韩艳,季树新,董春媛,王傲洁,常学礼[1]（2021）在《基于地形指数的砒砂岩黄土区土壤侵蚀分析》文中研究表明地形是土壤侵蚀进程的重要控制因子,在土壤侵蚀评价中发挥着重要作用。基于地形起伏表达构建了地形指数,结合降雨侵蚀力和植被盖度等建立了基于地形指数的土壤侵蚀方程,并分析了内蒙古自治区鄂尔多斯市北部十大孔兑砒砂岩黄土区1985—2018年土壤侵蚀时空变化特征。结果表明:（1）研究区多年土壤侵蚀模数整体有下降趋势但变化差异不显着（P>0.05）,多年平均侵蚀模数为22.34 t·hm-2·a-1。1985年土壤侵蚀模数最大,2000年土壤侵蚀模数最小,1985—2000年呈下降趋势,2000—2018年呈上升趋势;（2）多年平均土壤侵蚀面积为2 956.07 km2,1985年土壤侵蚀面积最大,为4 047.14 km2,占总面积比例83%;2000年土壤侵蚀面积最小,为2 153.67 km2,占比44%。研究区1985—2000年以轻度、中度侵蚀强度类型为主,2000—2018年以微度、轻度侵蚀类型为主;（3）多年土壤侵蚀空间分布格局基本一致,土壤侵蚀综合指数由西至东增加,总体上呈现为东部侵蚀大于西部的特点,母哈尔沟土壤侵蚀综合指数最大,毛卜拉孔兑最小;（4）地形指数土壤侵蚀方程与通用土壤流失方程在土壤侵蚀模数和土壤侵蚀面积估算上均无显着差异（P>0.05）。
祝元丽[2]（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。
汪兆灯[3]（2021）在《植被与侵蚀竞争的动力学模型和格局研究》文中进行了进一步梳理利用动力学模型研究植被与侵蚀的协同演变是当前生态系统研究的前沿和热点。本文基于坡面侵蚀和植被的相互作用关系,构建了植被与侵蚀的竞争动力学模型,研究了不同降雨情形下的植被-侵蚀动力学过程,揭示了在坡面侵蚀影响下植被的空间分布格局和演变过程。主要研究结果如下:（1）基于经典的土壤侵蚀经验公式和Thornes模型,结合植被-侵蚀的相互作用机制,推导并构建新的植被-侵蚀竞争动力学模型。利用非线性动力学的方法进行分析和模拟,发现了植被与侵蚀可以共存平衡,并揭示了平衡态对植被与侵蚀动力学变化过程的影响。（2）分析不同参数和降雨情形下的植被-侵蚀动力学过程,发现在均匀降雨情形下平衡点对土壤颗粒密度和渗透率变化比较敏感,降雨月际波动情形下侵蚀量呈阶梯状加剧,降雨年际极端变化情形下侵蚀量可呈现陡然增强等现象,揭示了不同降雨情形下植被与侵蚀动力学的多种过程。（3）在植被-侵蚀动力学模型中引入对流扩散过程,研究发现在侵蚀的作用下,坡面可呈现均质植被、带状植被和裸地三种状态,通过分析植被状态在参数影响下的转换过程,揭示了植被空间格局在侵蚀过程中的退化机制,以及植被和侵蚀相互作用下的协同演变规律。（4）考虑坡面侵蚀以扩散为主导的极端情形,通过多尺度分析方法发现,植被可呈现点状、条状和带状等多样性空间分布格局,且交叉扩散的增强促进植被格局由点状到带状的转变,揭示了植被与侵蚀的多稳态及植被在侵蚀胁迫下的自我调节机制。本文基于植被与侵蚀的竞争动力学模型,研究了植被与侵蚀在不同参数和降雨情形下的动力学变化过程,探讨了坡面侵蚀影响下植被可能呈现的多种自组织空间分布格局,为侵蚀生态系统的修复和演变过程预测提供了理论基础。
张乐琳[4]（2021）在《基于大数据的土壤侵蚀模型因子计算方法的研究与实现》文中进行了进一步梳理近年来,我国国民经济不断稳步增长,人们的物质生活水平不断提高,人类活动对环境的影响也变得更加深刻,生态环境变成了大家越来越需要关注的话题。长期以来,受自然灾害的影响,与人们对土地资源不加节制的开发利用,我国国土资源的质量有所下降,出现了水土流失严重、土壤侵蚀加剧等问题。因此,国家及地方水利部越来越重视水土流失问题,通过对各地进行不断调查,收集与土壤流失相关的资料,形成了一套计算方法体系,为土壤侵蚀情况的监测提供了有效手段。本文主要围绕中国土壤流失方程（CSLE）,研究了降雨数据的特点以及计算方式,并将其应用到土壤侵蚀模型因子自动化计算系统中。本文的主要成果为以下几点:第一,通过研究机器学习中的聚类算法,提出了一种改进的插值算法,用于降雨原始数据的补齐处理。此算法还可以应用到降雨侵蚀因子计算过程中。第二,通过大数据计算框架,将原始降雨数据的计算过程实现并行计算,其中包括:一次降雨结束的判断、计算小时降雨数据以及一次降雨过程的降雨动能、计算一次降雨以及每天的降雨侵蚀力。在大数据框架上运行计算程序,可以提升系统的计算性能,改变以往计算效率低下的弊端。第三,实现了土壤侵蚀模型因子的自动化计算系统,以计算任务的形式实现水土流失情况的实时计算与监测,解决了人工计算耗费人力物力的难题。
徐宁[5]（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。
金凤梅[6]（2021）在《黄土高原土壤侵蚀时空变异与归因》文中指出土壤侵蚀破坏土地资源,导致土地退化对农业生产、水质和生态环境构成巨大威胁。因此,采取有效措施防治土壤侵蚀,显得至关重要。黄土高原是我国土壤侵蚀严重、水资源短缺且对全球变化十分敏感的生态脆弱区,是世界上土壤侵蚀最严重的区域之一。经过几十年的综合治理,土壤侵蚀量显着降低。在此背景下,亟需识别土壤侵蚀时空变异特征、主要控制因子并量化各因子的贡献,以更有效地保护水土资源。本研究以黄土高原为研究区域,分析了影响土壤侵蚀变化的因子的时空分布规律,结合修正的通用土壤流失方程（RUSLE）和地理信息系统（GIS）,估算了研究区1986-2015年的土壤侵蚀并分析其时空变化特征,利用相关和小波分析探究土壤侵蚀与控制因子之间的关系,基于弹性系数法量化各因素对侵蚀变化的贡献。取得的主要进展如下:（1）分析了影响土壤侵蚀变化的因子的时空变化特征。黄土高原年平均降雨量和植被覆盖度,总体呈由东南向西北递减的趋势。时间变化上,整体上呈随时间增加的趋势。土地利用类型以耕地和草地为主,分布在东南部,未利用土地及工矿居民用地集中在西北部;耕地和未利用地面积减少,而工矿居民用地和林地面积增加。（2）分析了土壤侵蚀的时空变化特征。研究区年均土壤侵蚀量介于594.94-1013.18t/（km2·a）。空间分布上,大部分地区为微度侵蚀,分布在植被发育良好的地区;高强度侵蚀集中在中部河流分布较为密集的东北-西南地带。1986–2015年呈下降趋势,特别是在2000年以后。（3）探究了控制土壤侵蚀的主导因子并量化其贡献。土壤侵蚀变化与降雨侵蚀力显着正相关,且在整个时段都有很强的相关性;与植被覆盖与管理因子显着正相关,但在2000年左右相关性最强。两者都会对土壤侵蚀空间异质性产生影响。在不考虑不同影响因素之间交互作用的情况下,工程措施包括梯田和淤地坝对土壤侵蚀减少的贡献为72.5%。进而得到植被覆盖和降雨等其他因子对土壤侵蚀的贡献为27.5%;除去工程措施贡献外,分离得到植被覆盖和水土保持措施对侵蚀减少的绝对贡献为33%;降雨侵蚀力对侵蚀减少的绝对贡献为-8%。综上可知,研究时段内工程措施对土壤侵蚀减少的贡献最大,除工程措施外降雨和下垫面条件特别是植被覆盖对土壤侵蚀变化有着主导性影响。同时,由于工程措施的减沙作用以及研究区植被覆盖和水土保持措施的改善,土壤侵蚀明显下降。这些结果有助于理解土壤侵蚀变化背后的机制,并为可持续的水土管理和植被恢复提供信息。
蒙晓[7]（2021）在《宏观视角下基于空间模型和GIS技术的区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的时空特征分析》文中研究指明土壤侵蚀是一个全球性的生态环境问题,严重威胁着人类生存环境的可持续发展。近年来随着人口的增加以及经济社会的发展,不合理的农业耕作方式、滥砍滥伐、过度放牧等不合理的人类活动对区域土壤侵蚀的影响作用加剧,严重影响了土地资源安全。中国的土壤侵蚀分布范围广且侵蚀类型复杂,整体地形起伏明显、地表组成物质疏松、部分地区植被覆盖率极低,这使得我国的土壤侵蚀问题更加严峻。因此,深入研究区域土壤侵蚀的发生机理,分析区域土壤侵蚀的分布模式和时空特征,准确评估区域土壤侵蚀量,了解区域土壤侵蚀驱动因子的影响路径,对保护地表土壤资源、减少土地退化、保护生态环境以及缓解我国乃至全世界土壤侵蚀问题具有重要意义。已有的土壤侵蚀研究主要是从区域的角度评估区域土壤侵蚀量,分析土壤侵蚀的形成机理,了解其发展形态特征。这些研究大多忽略了土壤侵蚀及其侵蚀因子在宏观视角下的空间特征。鉴于此,本文将“空间边际效应”这一概念引入区域土壤侵蚀的研究中,试图从宏观的空间角度分析区域土壤侵蚀及其驱动因子的时空特征。本文以中国区域为例,分别研究了该区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的全局空间自相关性、局部空间自相关性、空间分布聚集模式、空间滞后效应以及土壤侵蚀驱动因子的空间效应等特征。具体的研究内容和研究结果包括以下几个方面:（1）根据中国土壤流失方程（Chinese Soil Loss Equation,CSEL）和通用的美国修正土壤流失方程（Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE）评估本研究区域的土壤侵蚀量并分析其空间分布特征,这是进行后续土壤侵蚀及其侵蚀因子时空特征分析的数据基础。本文分别计算了研究区域土壤侵蚀的降雨侵蚀力因子、坡度坡长因子、土壤可蚀性因子以及植被覆盖与管理因子,根据这四种土壤侵蚀因子的计算结果得到了研究区域土壤侵蚀量。研究结果显示,降雨侵蚀力因子、植被覆盖与管理因子以及区域土壤侵蚀均具有显着的东西分异空间分布特征。（2）通过空间计量理论中的探索性空间数据分析方法（Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA）分析区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的全局空间自相关性和局部空间聚集模式。区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的全局空间自相关性是利用全局Moran’s I统计量进行检验,局部空间分布和聚集特征是利用局部Moran’s Ii、局部Getis-Ord Gi以及局部Geary Ci统计量进行检验和分析。研究结果显示:区域土壤侵蚀及四种土壤侵蚀因子均存在显着的空间正相关关系。其中降雨侵蚀力因子和区域土壤侵蚀均在空间上呈现出西北区域为低-低值聚集区而东南区域为高-高值聚集区的空间聚类特征。土壤侵蚀及其侵蚀因子的空间分布和聚集模式分析结果表明,本研究区域内各分区单元的土壤侵蚀并不是独立状态,其在空间上存在相关关系。这一结论是后续利用空间模型分析区域土壤侵蚀及其侵蚀因子空间效应的空间理论前提。（3）通过空间马尔可夫理论分析区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的空间滞后效应。本文将“空间滞后项”引入传统马尔可夫理论模型中,建立了用于分析区域土壤侵蚀及其侵蚀因子空间滞后效应的空间马尔可夫理论模型。研究中分别计算了区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的传统马尔可夫概率矩阵和空间马尔可夫概率矩阵。通过比较这两个马尔可夫状态转移概率矩阵结果分析了区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的空间滞后效应。研究结果表明:区域土壤侵蚀及其侵蚀因子均在空间上具有显着的空间滞后效应。具体表现为不同空间邻域状态类型对区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的状态转移方向以及状态转移概率值大小均有影响。这一结果可以用一种抽象的“马太效应”来解释,即当相邻区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的侵蚀状态为高等级时,观测分区的土壤侵蚀或者侵蚀因子向高等级侵蚀状态转变的概率更高;同时,当相邻区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的侵蚀状态为低等级时,观测分区的土壤侵蚀或者侵蚀因子向低等级侵蚀状态转变的概率更高。（4）通过建立区域土壤侵蚀空间计量模型定量地分析土壤侵蚀驱动因子的空间效应。具体包括土壤侵蚀自然驱动因子的空间滞后效应以及土壤侵蚀人为驱动因子的空间溢出效应。本研究中拉格朗日乘子检验（Lagrange multiplier,LM）、Wald检验以及似然比检验（likelihood ratio,LR）的结果显示土壤侵蚀空间杜宾面板数据模型（Spatial Dubin Panel Data Model,SDPDM）能够最好的拟合本研究区域的土壤侵蚀数据,所以本文建立了土壤侵蚀的空间杜宾面板数据模型用于分析区域土壤侵蚀驱动因子的空间滞后效应和空间溢出效应。研究结果表明区域土壤侵蚀的驱动因子存在显着的空间滞后效应和空间溢出效应,具体表现为观测区域和相邻区域土壤侵蚀驱动因子的影响作用均会越过其分区边界,影响与之相邻区域的土壤侵蚀状态。本文的研究表明区域土壤侵蚀这一地理过程在宏观视角下并不是一个独立的状态,每一个分区单元的土壤侵蚀状态都与其周边相邻区域的土壤侵蚀状态存在相关关系。同时,区域土壤侵蚀驱动因子的影响作用不只局限于其所在的区域内部,其影响作用会从区域边界溢出至与其具有“空间邻近”关系的邻域分区内,从而影响相邻区域的土壤侵蚀状态。本文的创新之处是将空间计量理论引入区域土壤侵蚀研究中建立了区域土壤侵蚀的空间理论模型,尝试从宏观的空间视角分析区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的时空特性。此外,本研究突破了已有的在土壤侵蚀研究中建立截面数据模型的传统思维,将空间面板数据模型引入区域土壤侵蚀的研究中,分析了区域土壤侵蚀驱动因子的空间效应,该研究结论可以更加真实的剖析驱动因子对区域土壤侵蚀过程的影响机理。最后,通过本文的研究提出了两个重要的土壤侵蚀空间理论:一是构建了土壤侵蚀空间理论分析框架模型,该模型可以用于分析区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的全局空间相关特征、局部空间聚集模式、空间溢出和滞后效应等一系列时空特征;另一方面基于文中土壤侵蚀驱动因子的空间效应研究结果提出了区域土壤侵蚀评估空间概念模型,具体是在区域土壤侵蚀评估过程中加入了由土壤侵蚀驱动因子空间溢出效应和空间滞后效应引起的土壤侵蚀量。本文的研究不仅丰富和发展了已有的土壤侵蚀研究理论,而且为区域土壤侵蚀的准确评估提供了新的理论依据。
刘焕永[8]（2020）在《五莲山南麓典型县土壤侵蚀分布格局及动态分析》文中认为区域水土流失动态监测是水土保持规划与决策的重要手段,是反映水土保持治理成果、评价治理效益的基础,也是贯彻落实生态文明建设决策部署的重要支撑。为了更好地掌握研究区水土流失特征及其影响因子,选取五莲山南麓典型县日照市岚山区为研究对象,采用CSLE模型与GIS相结合的方法,获取降雨侵蚀力R、土壤可蚀性因子K、坡长因子L、坡度因子S、植被覆盖与生物措施因子B、工程措施因子E、耕作措施因子T,并计算该区域的土壤侵蚀量,通过土壤侵蚀分级获得2018年与2019年的土壤侵蚀强度分级,同时获得同一时期的土地利用现状,分析土壤侵蚀现状及变化特征与土壤侵蚀因子的关系,研究结果可为该区域的水土流失监督管理提供数据支撑。结果如下:（1）2018年的土地利用结构以耕地为主,其次是建设用地、林地与园地用地。降雨侵蚀力R因子的空间分布趋势是由南向北逐渐减小,最小值为3973.43,最大值为4338.77;土壤可蚀性K值在00.01745之间,K值呈现出中部低,西部与东南部高;坡度值在西部和中部山区较大,最大值为53.027°,地势险峻复杂,东部与南部平原地势平坦,坡度较小,最小值为0;坡度因子分布情况与坡度的空间分布相似,2018年坡度因子S值都介于0到9.995之间;坡长因子西北部地区较大,其中最大值为3.1582,东南地区的平原区域坡长因子较小,最小值为0。（2）2018年的土壤侵蚀强度主要以轻度侵蚀为主。土壤侵蚀主要发生在耕地上,其次为建设用地、林地与园地,其中侵蚀面积最大为旱地,2018年的面积为92.93km2,占2018年总侵蚀面积的60.29%。2018年轻度侵蚀的范围主要集中在耕地上,中度侵蚀主要集中在耕地与建设用地上,强烈及以上侵蚀主要集中分布在建设用地上,以采矿用地为主。2018年,微度和轻度土壤侵蚀主要分布在15°的坡度内,中度和强烈、极强烈侵蚀土壤分布在5°8°,而剧烈侵蚀主要分布在8°25°。（3）2018年与2019年土地利用变化主要有耕地、林地、园地与草地减少,而建设用地、交通用地和水域增加。其中旱地面积减少最大为2.44km2,农村建设用地增幅最大为2.24km2。对比两年侵蚀,轻度侵蚀的面积减少了2.75km2,中度侵蚀增加,强烈侵蚀及以上面积没有明显减少。通过两年的土壤转移矩阵可知,侵蚀减小方面2018年到2019年壤侵蚀强度主要体现在轻度及以上向微度转移,同时侵蚀等级变大总面积为5.17km2,其中面积最大的为微度向轻度转移,其次是微度向中度转移。从土壤侵蚀强度随土地利用的变化而变化来看,不同土地利用类型的土壤侵蚀强度在减小。这与总体的土壤侵蚀强度变化相同,则土壤侵蚀强度的变化与土地利用的变化存在相关性。因植被覆盖度增加引起的侵蚀强度减小的面积,要大于植被覆盖度减小而引起的侵蚀强度的增加面积,即2.18km2大于1.55km2。因此在土壤侵蚀的治理过程中,特别是在已发生土壤侵蚀的地方,相对于其他的治理的方式,植树造林、封禁治理与种草的方式是最优先的选择。
朱梦阳[9]（2020）在《区域土壤侵蚀遥感快速抽样调查方法研究》文中指出作为全球范围内影响较为严重的生态环境问题之一,土壤侵蚀不仅对人类的生存构成威胁,而且也阻碍了社会的发展。土壤侵蚀的防治,必须建立在土壤侵蚀定量评价制图、掌握土壤侵蚀基本状况的基础上。泛第三极地区以青藏高原为核心,包含?65个国家,是全球气候与环境变化的敏感区和功能脆弱区,但是该地区土壤侵蚀观测数据以及调查制图数据匮乏,不能满足区域水土保持和生态环境建设的需求,从而阻碍了绿色“一带一路”的倡议的实施。为了满足泛第三极地区对土壤侵蚀数据的需求,进一步完善土壤侵蚀的抽样调查方法,快速精确地估算土壤侵蚀实际速率,为区域土壤侵蚀调查制图提供数据基础,本文对区域土壤侵蚀遥感快速抽样调查方法进行了研究。考虑到土壤侵蚀及其防治的时空特征和中美土壤侵蚀抽样调查的实践积累,本研究以分层不等概系统空间抽样的方式布设调查单元,基于公开高分辨率遥感影像的目视解译来完成泛第三极地区土地利用和水土保持措施的遥感抽样调查。该方法可为解决区域土壤侵蚀调查评价中精确数据的快速获取提供方法支持,解译结果将为区域乃至全球土壤侵蚀定量评价制图提供数据基础。本研究依托的项目完成了31900个抽样调查单元的遥感解译,提取了土地利用和水土保持措施信息。基于抽样遥感解译结果,进一步进行了野外校检及精度评价、抽样单元解译结果的区域代表性研究以及结果的适用性评价。研究得到的主要结论如下:（1）基于现有公开高分辨率遥感影像,采用目视解译的方法,可以实现区域土壤侵蚀的抽样调查。遥感抽样调查的主要内容包括抽样单元定位、单元边界的确定、土地利用和水土保持措施的遥感解译、解译结果的野外校核和抽样单元土壤侵蚀速率计算5个部分。该抽样调查方法以土壤侵蚀的发生特征为理论基础,以现代空间信息技术最新发展为技术支撑,充分利用了公开共享的高分遥感影像数据,将室内解译、野外验证、空间数据高效管理有机结合,能够实现信息的快速提取,可满足大区域土壤侵蚀调查及制图的需求。（2）抽样调查的数据解译精度在单元尺度可达80%以上,因此,该方法能够获取与地表实际情况接近的高分辨率的土地利用和水土保持措施信息。该方法的精确度在西藏、新疆、泰国以及巴基斯坦地区分别为80.1%、81.9%、85.8%和88.3%,该精度略高于我国水土流失动态监测的解译精度（64%—91%,面积加权平均精度值为76.86%）。对于解译中出现的典型一级类、二级类偏差问题,可通过实地考察修订完善解译标志库,结合先验知识、常识判断以及经验总结,并考虑历史影像与季相变化特征,进一步提高解译精度。（3）抽样遥感解译结果（Remotely Sensed Sampling Unit,RS-SU）对于土地利用特征的表达具有较好的区域代表性（representativeness）,具有较高的抽样精度。在泛第三极范围内划分的11个样区分别为东北黑土缓坡丘陵（中国）、西北黄土丘陵（中国）、南方红壤丘陵（中国）、青海东部山地（中国）、西藏东南部河谷山地（中国）、新疆东部干旱山地（中国）、南亚湿润山地（泰国中北部）、中亚大湖平原（哈萨克斯坦中部）、中东山地（伊朗中部）、东欧缓坡丘陵（乌克兰中部）和俄罗斯高寒平原（俄罗斯中部）地区。样区内RS-SU数据与全球已有土地覆盖数据产品（GLC1km、GLC300m、GLC30m和GLC10m）比较表明,对比土地覆盖产品分辨率越高,RS-SU数据与之越相似,特别是与中高分辨率GLC10m数据产品的HS平均值可达到0.83。因此,RS-SU数据对于区域土地利用的特征具有较好的区域代表性表达,可用于土壤侵蚀的定量评价研究。RS-SU数据与各种土地覆盖产品的地类差异主要源于草地、灌木林地、未利用土地和耕地。遥感解译过程对不同类型的混分问题进行了系统全面的校检与修正。（4）基于抽样遥感解译结果,结合其他土壤侵蚀因子数据产品,可以完成抽样单元尺度上的土壤侵蚀速率精确计算。典型单元计算结果表明,土壤侵蚀主要发生在坡耕地和裸地,部分稀疏林地以及草地也存在侵蚀。基于抽样遥感解译结果得到的典型单元处的土壤侵蚀强度以及反映的实地土壤侵蚀情况与文献报道基本一致,结果能够表达调查单元所在地的土壤侵蚀状况和单元内部的局地空间变异特征。潜在土壤侵蚀速率（Ap=RKLSB）的平均值高于真实土壤侵蚀速率（A=RKLSBET）的平均值,在耕地处差异尤为明显。因此,抽样调查方法计算得到的土壤侵蚀速率更接近于地表真实情况,该方法可以弥补传统遥感制图方法基本上只能表现土壤侵蚀危险性的缺陷,在适量增加采集信息后,有望形成大区域乃至“全球土壤侵蚀抽样调查方法”,成为全球土壤侵蚀制图的技术基础。
阚欣玥[10]（2020）在《基于RS和GIS的低丘缓坡开发建设土壤侵蚀研究 ——以滇中地区为例》文中研究表明水土流失作为当今生态环境问题之一,是学术界普遍关注的问题。随着RS和地理信息系统技术的发展,基于此的土壤侵蚀调查与监测得到越来越广泛的应用。云南省滇中地区地处云贵高原西部的滇东高原区,总体地势起伏和缓,集中了全省近一半的山间平地,有着丰富的土壤资源和良好的水资源保障,因此其水土生态问题得到广泛关注。近年由于经济、政策等原因,滇中地区社会发展迅速,用地需求不断增长,人地矛盾日益突出,低丘缓坡开发建设工程的提出及实施能够在一定程度上缓解人地矛盾。然而,土壤侵蚀状况关乎区域生态健康乃至经济发展,因此了解建设前后土壤侵蚀现状及变化情况,对区域土壤侵蚀治理及生态环境保护具有重要意义。针对上述问题,本研究以滇中地区62个低丘缓坡项目区为实证研究对象,以项目区基础图件资料、遥感影像数据、气象数据等为基础,采用修正的通用土壤侵蚀方程（RUSLE）,以ArcGIS10.2、ENVI5.3软件为数据处理平台,结合低丘缓坡地区土地利用特征及土壤侵蚀影响因素,选取适当改进的各因子计算方法,并结合研究区实际开发情况对数据进行修正,定量评价了滇中地区低丘缓坡项目区开发前（2010年）、开发后（2018年）土壤侵蚀状况及变化情况,讨论了开发建设直接产生影响的地形以及土地利用类型因素与土壤侵蚀的耦合关系。研究结论如下:（1）62个项目区整体2010年、2018年的土壤侵蚀量分别为611289.77t、466641.44t,年均土壤侵蚀模数分别为1977.71 t/km2·a、1505.57t/km2·a,在土壤侵蚀等级划分上均属于轻度侵蚀。开发建设后的项目区整体年均侵蚀模数减小,开发建设中采取的水土保持措施对于缓解土壤侵蚀起到了一定的积极作用。（2）82%的项目区土壤侵蚀程度转好,项目区整体共有67.07 km2面积土壤侵蚀程度减轻,转为更低等级侵蚀,大于土壤侵蚀转向恶化的土地面积（31.8km2）,多数较高等级土壤侵蚀面积转为微度侵蚀,发生水土流失的风险降低。（3）项目区整体发生水土流失的面积主要分布在坡度为8-25°的区域,考虑到研究区的人类活动多集中在此坡度范围土地内,在土壤侵蚀防治过程中除考虑自然因素以外必须重视人为因素的影响。此外,水土流失对于坡度因素的敏感性较高。（4）不同类型土地保持水土的能力不同,草地、灌木等低植被覆盖区域水土流失面积较大,两类土地水土流失面积占总流失面积的比例高达76.23%。此外坡耕地水土保持能力相对较弱,也较容易产生侵蚀。因此,合理的土地利用开发对于土壤侵蚀能够起到较好的减缓作用。
二、通用土壤流失方程最新研究改进分析（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、通用土壤流失方程最新研究改进分析（论文提纲范文）
（1）基于地形指数的砒砂岩黄土区土壤侵蚀分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究区概况 |
| 2 数据与方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 地形指数土壤侵蚀评价方程（Terrain Soil Loss Equation,TSLE) |
| 2.2.2 通用土壤流失方程USLE |
| 2.3 分类与分析方法 |
| 2.3.1 土壤侵蚀强度分级 |
| 2.3.2 空间侵蚀重心计算 |
| 2.3.3 空间土壤侵蚀评价 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 侵蚀模数变化趋势 |
| 3.2 侵蚀强度空间分异 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
（2）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 |
（3）植被与侵蚀竞争的动力学模型和格局研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 经验模型 |
| 1.2.2 物理模型 |
| 1.2.3 分布式模型 |
| 1.2.4 植被-侵蚀的动力学模型 |
| 1.3 技术路线、研究内容和创新点 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第2章 理论模型与研究方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 植被-侵蚀的相互作用机制 |
| 2.3 植被与侵蚀竞争的动力学模型构建 |
| 2.3.1 基于侵蚀经验公式的动力学模型 |
| 2.3.2 基于对流扩散的时空动力学模型 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 理论分析 |
| 2.4.2 数值模拟 |
| 第3章 不同降雨情形下的植被与侵蚀动力学过程砑究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于竞争动力学模型的植被-侵蚀动力学过程分析 |
| 3.2.1 均匀降雨情形下的动力学过程分析 |
| 3.2.2 降雨月际波动下的动力学过程分析 |
| 3.2.3 降雨年际波动下的动力学过程分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 植被与侵蚀的空间格局形成和转变研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于对流扩散模型的植被与侵蚀空间分布格局研究 |
| 4.2.1 以对流为主导的植被与侵蚀空间格局形成和转变 |
| 4.2.2 以扩散为主导的植被与侵蚀空间格局形成和转变 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
（4）基于大数据的土壤侵蚀模型因子计算方法的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景与课题意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 降雨预测方法研究现状 |
| 1.2.2 空间降雨插值方法研究现状 |
| 1.2.3 大数据处理技术的应用现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 本人承担工作 |
| 1.5 论文结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 相关理论技术介绍 |
| 2.1 土壤侵蚀模型介绍 |
| 2.1.1 通用土壤流失方程式USLE |
| 2.1.2 中国土壤流失方程式CSLE |
| 2.2 插值算法介绍 |
| 2.2.1 反向距离权重插值算法介绍 |
| 2.2.2 克里金插值算法介绍 |
| 2.2.3 最近邻插值算法介绍 |
| 2.2.4 插值算法总结 |
| 2.3 机器学习理论介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 优化的降雨量插值计算模型 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 聚类算法的研究 |
| 3.2.1 K-means聚类算法研究 |
| 3.2.2 Mini Batch K-means聚类算法研究 |
| 3.2.3 Mean Shift聚类算法研究 |
| 3.2.4 聚类算法的评价指标 |
| 3.3 基于聚类算法的降雨量插值计算优化模型研究 |
| 3.3.1 插值优化计算模型设计方案 |
| 3.3.2 算法选择与评估 |
| 3.3.3 数据集及模型评估方法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验过程介绍 |
| 3.4.2 实验结果及分析 |
| 3.4.3 实验结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于大数据框架的降雨数据处理方案设计 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 大数据处理技术 |
| 4.3 降雨数据的计算方法 |
| 4.3.1 降雨数据描述 |
| 4.3.2 降雨数据计算方法 |
| 4.4 大数据框架下降雨数据的处理 |
| 4.4.1 大数据环境的搭建与配置 |
| 4.4.2 大数据框架下降雨数据处理过程与实现 |
| 4.4.3 性能对比测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 土壤侵蚀模型因子的自动化计算系统的实现 |
| 5.1 系统概述 |
| 5.2 需求分析 |
| 5.2.1 功能性需求分析 |
| 5.2.2 非功能性需求分析 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.3.1 系统总体设计 |
| 5.3.2 详细设计 |
| 5.3.3 数据库设计 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 功能测试 |
| 5.5.2 性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（5）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 |
（6）黄土高原土壤侵蚀时空变异与归因（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土壤侵蚀的影响因素 |
| 1.2.2 土壤侵蚀模拟 |
| 1.2.3 土壤侵蚀的时空分布特征 |
| 1.2.4 土壤侵蚀变化的归因分析 |
| 1.2.5 科学问题的提出 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.2.1 气象数据 |
| 2.2.2 土壤数据 |
| 2.2.3 地形数据 |
| 2.2.4 归一化植被指数 |
| 2.2.5 土地利用数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 土壤侵蚀模型 |
| 2.3.2 模型验证 |
| 2.3.3 模型参数趋势分析 |
| 2.3.4 影响因子分析 |
| 2.3.5 影响因子对侵蚀的贡献量化 |
| 第三章 影响因子的时空变化 |
| 3.1 降雨时空变化 |
| 3.1.1 降雨空间分布 |
| 3.1.2 降雨时间变化 |
| 3.2 植被覆盖的时空变化 |
| 3.2.1 植被覆盖的空间分布 |
| 3.2.2 植被覆盖的年际变化 |
| 3.3 土地利用的时空变化 |
| 3.3.1 土地利用的空间分布 |
| 3.3.2 土地利用的年际变化 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 土壤侵蚀的时空变化 |
| 4.1 模型参数的变化特征 |
| 4.1.1 各模型参数的空间分布特征 |
| 4.1.2 各模型参数的时间变化特征 |
| 4.2 土壤侵蚀空间分布 |
| 4.3 土壤侵蚀时间变化 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 土壤侵蚀变化的归因分析 |
| 5.1 定性分析 |
| 5.2 定量分析 |
| 5.2.1 工程措施对土壤侵蚀贡献定量 |
| 5.2.2 降雨、植被和水保措施对土壤侵蚀贡献定量 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 工程措施对土壤侵蚀的影响分析 |
| 5.3.2 其他影响因子对土壤侵蚀变化的主导性分析 |
| 5.3.3 对土壤侵蚀治理的意义 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点与展望 |
| 6.2.1 创新点 |
| 6.2.2 存在问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）宏观视角下基于空间模型和GIS技术的区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的时空特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 土壤侵蚀模型的国内外研究综述 |
| 1.2.2 空间计量模型的国内外研究综述 |
| 1.3 研究内容和研究目的 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.4 目前研究中存在的问题和预期目标 |
| 1.4.1 目前研究中存在的问题 |
| 1.4.2 预期目标 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况与研究方法模型 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 区域范围 |
| 2.1.2 区域特征 |
| 2.2 数据来源及处理 |
| 2.2.1 气象数据 |
| 2.2.2 地形数据 |
| 2.2.3 土地利用类型数据 |
| 2.2.4 土壤数据 |
| 2.2.5 植被数据 |
| 2.2.6 社会经济统计数据 |
| 2.3 研究方法模型 |
| 2.3.1 区域土壤侵蚀评估方法 |
| 2.3.2 区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的空间自相关性和空间聚集模式分析方法 |
| 2.3.3 区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的空间滞后效应分析方法 |
| 2.3.4 区域土壤侵蚀驱动因子的空间效应分析方法 |
| 第三章 区域土壤侵蚀空间分布特征分析 |
| 3.1 降雨侵蚀力因子(R)空间分布特征分析 |
| 3.1.1 降雨侵蚀力因子的空间分布 |
| 3.1.2 降雨侵蚀力因子的时序变化 |
| 3.1.3 降雨侵蚀力因子的月际和年际空间分布 |
| 3.1.4 降雨侵蚀力因子的分区空间分布特征 |
| 3.2 土壤可蚀性因子(K)空间分布特征分析 |
| 3.2.1 土壤可蚀性因子的空间分布特征 |
| 3.2.2 土壤可蚀性因子的分区空间特征 |
| 3.3 坡度坡长因子(LS)空间分布特征分析 |
| 3.3.1 坡度坡长因子的空间分布特征 |
| 3.3.2 坡度坡长因子的分区空间特征 |
| 3.4 植被覆盖与管理因子(C)空间分布特征分析 |
| 3.4.1 植被覆盖与管理因子的空间分布特征 |
| 3.4.2 植被覆盖与管理因子的时序变化特征 |
| 3.4.3 植被覆盖与管理因子的年际空间分布特征 |
| 3.4.4 植被覆盖与管理因子的分区空间分布特征 |
| 3.5 区域土壤侵蚀空间分布特征分析 |
| 3.5.1 区域土壤侵蚀的空间分布特征 |
| 3.5.2 区域土壤侵蚀的时序变化特征 |
| 3.5.3 区域土壤侵蚀的年际空间分布特征 |
| 3.5.4 区域土壤侵蚀的分区空间分布特征 |
| 3.5.5 区域土壤侵蚀与其影响因子的时空关联特征分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 土壤侵蚀空间自相关性和聚集模式分析 |
| 4.1 降雨侵蚀力因子空间自相关性和聚集模式分析 |
| 4.1.1 降雨侵蚀力因子的全局空间自相关性 |
| 4.1.2 降雨侵蚀力因子的局部空间聚集模式 |
| 4.2 土壤可蚀性因子空间自相关性和聚集模式分析 |
| 4.2.1 土壤可蚀性因子的全局空间自相关性 |
| 4.2.2 土壤可蚀性因子的局部空间聚集模式 |
| 4.3 坡度坡长因子空间空间自相关性和聚集模式分析 |
| 4.3.1 坡度坡长因子的全局空间自相关性 |
| 4.3.2 坡度坡长因子的局部空间聚集模式 |
| 4.4 植被覆盖与管理因子空间自相关性和聚集模式分析 |
| 4.4.1 植被覆盖与管理因子的全局空间自相关性 |
| 4.4.2 植被覆盖与管理因子的局部空间聚集模式 |
| 4.5 区域土壤侵蚀空间自相关性和聚集模式分析 |
| 4.5.1 区域土壤侵蚀的全局空间自相关性 |
| 4.5.2 区域土壤侵蚀的局部空间聚集模式 |
| 4.5.3 分区土壤侵蚀的空间自相关性和空间聚集模式 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于空间马尔可夫理论的土壤侵蚀空间滞后效应分析 |
| 5.1 降雨侵蚀力因子空间滞后效应分析 |
| 5.1.1 降雨侵蚀力因子的传统马尔可夫状态转移概率矩阵 |
| 5.1.2 降雨侵蚀力因子的空间马尔可夫状态转移概率矩阵 |
| 5.1.3 降雨侵蚀力因子的空间滞后效应 |
| 5.2 植被覆盖与管理因子空间滞后效应分析 |
| 5.2.1 植被覆盖与管理因子的传统马尔可夫状态转移概率矩阵 |
| 5.2.2 植被覆盖与管理因子的空间马尔可夫状态转移概率矩阵 |
| 5.2.3 植被覆盖与管理因子的空间滞后效应 |
| 5.3 区域土壤侵蚀空间滞后效应分析 |
| 5.3.1 区域土壤侵蚀的传统马尔可夫状态转移概率矩阵 |
| 5.3.2 区域土壤侵蚀的空间马尔可夫状态转移概率矩阵 |
| 5.3.3 区域土壤侵蚀的空间滞后效应 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于空间计量模型的土壤侵蚀驱动因子空间效应分析 |
| 6.1 土壤侵蚀空间模型解释变量的多重共线性检验 |
| 6.2 土壤侵蚀驱动因子空间自相关性检验 |
| 6.3 土壤侵蚀空间模型的确定 |
| 6.4 土壤侵蚀驱动因子的空间效应分析 |
| 6.4.1 土壤侵蚀空间杜宾面板数据模型回归结果 |
| 6.4.2 土壤侵蚀空间模型的直接效应和间接效应回归结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 模型不确定性讨论 |
| 7.4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）五莲山南麓典型县土壤侵蚀分布格局及动态分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 背景与目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外土壤侵蚀定量研究进展 |
| 1.2.2 国内土壤侵蚀定量研究进展 |
| 1.2.3 土壤侵蚀分布格局的研究进展 |
| 1.2.4 土壤侵蚀因子的研究进展 |
| 2.研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 气候水文 |
| 2.4 植被资源 |
| 3 研究内容与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.1.1 土壤侵蚀因子特征 |
| 3.1.2 土壤侵蚀的格局分析 |
| 3.1.3 土壤侵蚀的动态分析 |
| 3.2 技术路线 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 资料收集 |
| 3.3.2 遥感调查与监测 |
| 3.3.3 实地调查 |
| 3.3.4 土壤侵蚀评价方法 |
| 4.结果与分析 |
| 4.1 土壤侵蚀影响因子特征 |
| 4.1.1 土地利用 |
| 4.1.2 降雨侵蚀力因子 |
| 4.1.3 土壤可蚀性因子 |
| 4.1.4 坡度因子和坡长因子 |
| 4.1.5 植被覆盖与生物措施因子 |
| 4.1.6 水土保持工程措施因子 |
| 4.1.7 耕作措施因子 |
| 4.2 土壤侵蚀特征 |
| 4.2.1 土壤侵蚀现状 |
| 4.2.2 不同土地利用类型的土壤侵蚀分布 |
| 4.2.3 不同坡度的土壤侵蚀分布 |
| 4.3 土壤侵蚀动态分析 |
| 4.3.1 土壤侵蚀动态变化 |
| 4.3.2 土壤侵蚀动态变化的原因 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 讨论 |
| 5.1.1 不同坡度的土壤侵蚀评价 |
| 5.1.2 不同土地利用的土壤侵蚀评价 |
| 5.2 结论 |
| 5.2.1 土壤侵蚀影响因子特征 |
| 5.2.2 土壤侵蚀特征 |
| 5.2.3 土壤侵蚀的动态变化 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）区域土壤侵蚀遥感快速抽样调查方法研究（论文提纲范文）
| 基金项目 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 区域土壤侵蚀研究现状 |
| 1.2.1 土壤侵蚀遥感制图方法 |
| 1.2.2 土壤侵蚀抽样调查方法 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 研究方法与技术路线 |
| 2.1 研究区与数据基础 |
| 2.1.1 研究区概况 |
| 2.1.2 数据基础 |
| 2.2 抽样调查方法 |
| 2.2.1 抽样单元概念 |
| 2.2.2 抽样单元定位 |
| 2.3 质量控制与评价方法 |
| 2.3.1 质量控制的思路 |
| 2.3.2 抽样单元的精度评价方法 |
| 2.3.3 区域代表性评价方法 |
| 2.3.4 适用性评价 |
| 2.4 研究思路及技术路线 |
| 2.4.1 研究思路 |
| 2.4.2 软硬件环境 |
| 2.4.3 辅助软件开发 |
| 2.4.4 技术路线 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 抽样单元的遥感解译方法 |
| 3.1 抽样调查单元边界确定 |
| 3.1.1 数据准备 |
| 3.1.2 抽样单元空间范围划定 |
| 3.2 解译内容与标志 |
| 3.2.1 解译内容 |
| 3.2.2 属性表结构设计 |
| 3.2.3 解译标志 |
| 3.3 室内解译流程 |
| 3.3.1 解译前期准备 |
| 3.3.2 目视解译方法 |
| 3.3.3 质量检查与总结 |
| 3.4 野外调查 |
| 3.4.1 路线布设与流域选择 |
| 3.4.2 遥感解译与实地验证 |
| 3.4.3 数据整理与总结 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 野外校核及精度评价 |
| 4.1 野外校检调查路线及样点布设 |
| 4.2 抽样遥感解译精度评价 |
| 4.2.1 土地利用分类解译精度定性分析 |
| 4.2.2 解译精度定量评价与分析 |
| 4.3 基于野外验证的问题归纳 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 遥感抽样调查结果区域代表性分析 |
| 5.1 典型样区的确定 |
| 5.2 遥感抽样调查结果的抽样误差分析 |
| 5.2.1 土地利用分类系统对照 |
| 5.2.2 RS-SU数据与低分辨率土地覆盖产品相似度分析 |
| 5.2.3 RS-SU数据与中高分辨率土地覆盖产品相似度分析 |
| 5.3 抽样误差原因分析 |
| 5.3.1 RS-SU数据与低分辨率土地覆盖产品差异性分析 |
| 5.3.2 RS-SU数据与中高分辨率土地覆盖产品差异性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 解译结果适用性研究 |
| 6.1 适用性评价方法 |
| 6.1.1 模型和数据 |
| 6.1.2 计算方法 |
| 6.2 抽样遥感解译结果适用性 |
| 6.2.1 土壤侵蚀模数空间变异性分析 |
| 6.2.2 潜在土壤侵蚀与真实土壤侵蚀差异性分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论和讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间参与科研项目和取得的成果 |
| 作者简介 |
（10）基于RS和GIS的低丘缓坡开发建设土壤侵蚀研究 ——以滇中地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究进展 |
| 一、国外研究进展 |
| 二、国内研究进展 |
| 第三节 研究目标及研究内容 |
| 一、研究目标 |
| 二、研究内容 |
| 第四节 技术路线 |
| 第二章 概念界定及机理研究 |
| 第一节 相关概念界定 |
| 一、土壤侵蚀 |
| 二、低丘缓坡 |
| 第二节 低丘缓坡土地利用特征 |
| 一、资源优势 |
| 二、开发方式 |
| 三、土地利用类型 |
| 四、区域差异 |
| 五、空间格局 |
| 第三节 低丘缓坡土壤侵蚀影响因素分析 |
| 一、外部因素 |
| 二、内在性质 |
| 第三章 研究区概况及数据处理 |
| 第一节 研究区概况 |
| 一、滇中地区概况 |
| 二、滇中地区低丘缓坡项目区 |
| 第二节 数据来源及处理 |
| 第三节 数据预处理 |
| 一、遥感影像数据预处理 |
| 二、降水数据预处理 |
| 三、土壤数据预处理 |
| 第四章 土壤侵蚀模型因子计算 |
| 第一节 滇中地区低丘缓坡项目区土壤侵蚀模型选取 |
| 第二节 降雨侵蚀力因子 |
| 第三节 土壤可蚀性因子 |
| 第四节 地形因子 |
| 一、坡度因子 |
| 二、坡长因子 |
| 第五节 植被覆盖因子 |
| 第六节 水土保持措施因子 |
| 第五章 低丘缓坡开发建设土壤侵蚀分析 |
| 第一节 土壤侵蚀强度分析 |
| 一、土壤侵蚀模数分析 |
| 二、土壤侵蚀程度等级划分 |
| 第二节 土壤侵蚀变化分析 |
| 第三节 影响因素与土壤侵蚀耦合分析 |
| 一、坡度与土壤侵蚀 |
| 二、土地利用与土壤侵蚀 |
| 第六章 结论与建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 建议及不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间完成的科研成果 |
四、通用土壤流失方程最新研究改进分析（论文参考文献）
- [1]基于地形指数的砒砂岩黄土区土壤侵蚀分析[J]. 乔荣荣,韩艳,季树新,董春媛,王傲洁,常学礼. 中国沙漠, 2021(05)
- [2]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)
- [3]植被与侵蚀竞争的动力学模型和格局研究[D]. 汪兆灯. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]基于大数据的土壤侵蚀模型因子计算方法的研究与实现[D]. 张乐琳. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]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)
- [6]黄土高原土壤侵蚀时空变异与归因[D]. 金凤梅. 西北农林科技大学, 2021
- [7]宏观视角下基于空间模型和GIS技术的区域土壤侵蚀及其侵蚀因子的时空特征分析[D]. 蒙晓. 长安大学, 2021(02)
- [8]五莲山南麓典型县土壤侵蚀分布格局及动态分析[D]. 刘焕永. 山东农业大学, 2020(11)
- [9]区域土壤侵蚀遥感快速抽样调查方法研究[D]. 朱梦阳. 西北大学, 2020(02)
- [10]基于RS和GIS的低丘缓坡开发建设土壤侵蚀研究 ——以滇中地区为例[D]. 阚欣玥. 云南财经大学, 2020(07)