基于多源信息的潜在土壤侵蚀估算与数字制图研究

发布时间：2018-02-04 07:03

本文关键词： 潜在土壤侵蚀多源数据遥感数字土壤制图空间变异数据挖掘气候模式　出处：《浙江大学》2017年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：我国是世界上受侵蚀影响面积最广的国家之一。科学评价全国范围内由水力作用引起的土壤侵蚀程度、定量估算潜在土壤侵蚀量、客观分析土壤侵蚀空间分布特征,对防止我国水土流失、保护和合理利用土地资源具有非常重要的作用。我国气候类型丰富、地形复杂多样,与土壤侵蚀相关的土壤、气候、植被、土地利用方式等因素具有明显的空间异质性,使得全国范围内的潜在土壤侵蚀研究充满了挑战。传统的土壤侵蚀估算主要是基于地面标准小区或径流实验实现的,虽然估算结果准确性高,但是存在数据获取困难、测试分析昂贵等问题,在全国范围内推广很难实现。随着卫星遥感技术的发展,利用传感器技术进行大面积地表信息快速获取,得到了国内外学者的广泛关注。但是,受卫星传感器精度、反演算法是否完善等因素的限制,卫星遥感数据往往存在着不同程度的偏差。因此,如何有效结合多源数据对潜在土壤侵蚀估算模型进行改进,已经成为当前土壤侵蚀研究乃至土壤学领域的热点和难点。数字土壤制图技术(Digital Soil Mapping,DSM),为预测土壤侵蚀空间分布特征、探索其时空演变规律提供了新的思路。本研究旨在综合利用多源数据,结合修正通用土壤流失方程(The Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE)估算模型,对全国范围内由水蚀过程引起的潜在土壤侵蚀进行快速定量估算。同时,利用DSM,结合数据挖掘技术,进行全国1km空间分辨率的潜在土壤侵蚀数字制图研究。本文的主要研究内容和结果可以概括为以下几个方面:(1)基于二维非参数融合的降雨侵蚀力估算降雨侵蚀力(Rainfall Erosivity,R)主要受降雨量、降雨强度和降雨历时等因素的制约。因此,需要利用高精度的降雨数据对R因子进行估算,进而研究潜在土壤侵蚀量。本研究综合利用地面气象站点和热带降雨测量计划(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)的降雨数据,结合二维非参数的数据融合算法对这两种降雨数据进行融合处理。随后利用融合后的日降雨量数据估算2003-2014年全国范围内0.25°空间分辨率的R因子情况。并采用地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression,GWR)进行R因子空间分布图的空间降尺度处理,从而研究1km空间分辨率的年均R因子空间分布特征。结果表明融合后的降雨数据克服了地面气象站点和卫星降雨数据的缺陷,能够更好的估算地面日降雨情况。我国的R因子分布存在着明显的季节性和地带性差异。通过相关文献检验,本研究估算R因子值具有较高的精度(R=0.86)。(2)基于决策树的土壤可蚀性因子数字制图研究本研究收集第二次土壤普查成果中3758个土壤剖面数据,结合多源环境变量信息,利用随机森林技术,建立土壤可蚀性的土壤—景观环境因子空间估算模型,并进行高精度的土壤可蚀性因子(Soil Erodibility,K)数字制图。本研究结果预测模型的精度为R2=0.52。环境因子中,年均太阳辐射、土壤类型以及海拔高度对模型的重要性最大。本研究对紫色土、黑土、红壤、灰漠土等土壤类型的K因子预测结果与相关研究结果相近。建模时样点越多,模型越稳定,预测越精确。与HWSD(Harmonized World Soil Database)数据结合EPIC模型直接估算的结果相比,基于模型预测的土K因子值总体较小。(3)潜在土壤侵蚀模型植被地形水保因子定量估算研究本研究选用了 MODIS NDVI(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,Normalized Difference Vegetation Index)、DEM(Digital Elevation Model)、Landsat TM(Thematic Mapper)等数据,分别估算了植被覆盖因子(Cover Management,C)、地形因子(Slope Length and Steepness,LS)和水土保持措施因子(Support Practice,P),并研究其空间分布规律。研究结果表明C因子值与NDVI反向相关,总体上呈现出由西北向东南地区递减的趋势。我国东北平原、华北平原、长江中下游平原、关中平原、黄土高原及四川盆地等地区实施的耕作措施和工程措施,能有效降低土壤侵蚀的风险。(4)潜在土壤侵蚀空间变异特征及未来潜在侵蚀量估算研究本研究利用RUSLE模型估算了全国范围内2003-2014年潜在土壤侵蚀量,并研究其空间分布特征和年际变化规律。研究结果表明我国侵蚀量最小的地区主要分布在沙漠地区;潜在土壤侵蚀量最高的地区主要分布在青藏高原南部及横断山脉。本研究利用估算的潜在土壤侵蚀量,结合回归克里格模型(RegressionKriging,RK),预估了 2050年不同排放情景下的全国潜在土壤侵蚀情况。结果表明当未来人类积极应对气候变化时,全国的潜在土壤侵蚀量要小于采取消极手段应对气候变化时的潜在土壤侵蚀量。当其他因素不变,只考虑气候因子变化对潜在土壤侵蚀的影响时,我国东南地区潜在土壤侵蚀量到2050年变化最大,因此需要格外重视这些地区的土壤保持工作。本研究完成了研究内容,基本达到了预期的研究目标,取得了以下进展:(1)已有较多的学者对国内外不同尺度上的R因子进行了研究,然而这些研究主要是基于地面观测降雨数据进行的。随着遥感技术的发展和普及,已有不少学者开始利用卫星降雨数据估算区域内的R因子。而利用地面-卫星降雨融合数据估算R因子的研究几乎没有。本研究利用二维非参数的数据融合方法,对地面气象站点和TRMM卫星降雨数据进行融合处理,提高了日降雨数据的精度。同时结合空间降尺度算法,提供了1km空间分辨率的R因子空间分布图。该研究为大尺度高精度R因子估算提供了新的思路。(2)利用传统方法对大尺度K因子的研究基本上是根据土壤类型图进行斑块填充得到的,较难反映K因子的空间异质性。本研究充分利用全国范围内土壤典型剖面的普查数据,基于土壤—环境景观理论,结合多源环境变量和数据挖掘方法,进行了全国范围内的1km空间分辨率K因子的快速数字制图研究。为未来估算大尺度土壤可蚀性和空间变化趋势提供了新的技术和方法。(3)由未来气候条件变化引起的土壤属性特征变化是当前土壤领域的研究前沿。本研究假设其他条件不变的情况下,通过建立当前气候因子与潜在土壤侵蚀量之间的回归关系,结合未来CMIP5气候耦合模式不同温室气体排放情景下的生物气候因子数据,估算2050年两个排放极端下的潜在土壤侵蚀量。定量研究了气候因子的变化对潜在土壤侵蚀量的影响,为今后的环境保护、水土流失治理、土地利用规划工作提供指导依据。
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【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S157.1

【参考文献】