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江淮丘陵区土壤可蚀性K值研究──以肥东县为例
The K Value of Soil Erosion in the Jianghuai Hilly Area: A Case of Feidong County
水土流失是当前较为严重的环境问题之一。江淮丘陵区是水土流失较为严重的区域。本研究以肥东县为例研究土壤侵蚀问题,依据第二次土壤普查资料,采用分段3次Hermite插值法对土壤质地粒径进行转换及几何平均粒径修正模型进行计算,运用数理统计方法及SPSS相关性分析和ArcGIS软件地统计分析对研究区土壤质地类因子和可蚀性K值特征进行了研究。结果表明:(1)水稻土、黄褐土土壤质地组分含量变异系数差异较显著,黄棕壤变异系数差异较低;(2)水稻土、黄褐土质地类各因子主要通过CLA和Dg对土壤可蚀性进行作用,且均为负向作用;(3)肥东县土壤可蚀性K均值为0.02797,水稻土0.0279,黄褐土0.0281,黄棕壤0.0263;(4)不同土壤质地K值平均值中粉壤土最大,砂壤土最小,且土壤质地K值均呈弱变异性;(5)肥东县土壤可蚀性以中等可蚀性、高可蚀性为主。肥东县土壤可蚀性K值空间分布呈现由北向南先降低、后增高、再降低的趋势,由东向西逐渐增高的趋势,存在极大的土壤侵蚀风险。
Soil erosion, a severe environmental problem, is serious in the Jianghuai hilly area. Taking Feidong County as an example, and based on the second soil general survey data, we used the three-stage Hermite interpolation method to transform the soil texture particle size and conduct the calculation with the geometric mean particle size correction model, and adopted the mathematical statistics method, SPSS correlation analysis and ArcGIS software statistical analysis to study soil texture factors and erodibility K values. The results showed that: (1) the variation coefficient of soil texture components in paddy soil and yellow cinnamon soil was significantly different, and the variation coefficient of yellow brown soil was lower; (2) the factors of paddy soil and yellow clay soil mainly functioned through CLA and Dg, and they all had negative effects on soil erodibility; (3) soil erodibility K average value was 0.02797 in Feidong County, that of paddy soil was 0.0279, that of yellow cinnamon soil was 0.0281, and that of yellow brown soil was 0.0263; (4) among different soil textures, K value of the silt loam was the largest, and that of the sandy loam soil was the smallest, and the soil texture K value was weakly variable; (5) the soil erodibility of Feidong County was mainly moderately corrosive and highly corrosive. The spatial distribution of soil erodibility K value in Feidong County show a trend of decrease-increase-decrease from north to south, and a gradual increase from east to west, and there is a great risk of soil erosion.
土壤可蚀性 / 土壤质地 / K值 / 江淮丘陵区 / GIS {{custom_keyword}} /
soil erodibility / soil texture / K factor / Jianghuai hilly area / GIS {{custom_keyword}} /
表1 不同地膜覆盖对大棚草莓植株农艺性状的影响 cm |
处理 | 始花期 | 采收末期 | 株高增长量 | 冠幅增长量 | |||
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株高 | 冠幅 | 株高 | 冠幅 | ||||
黑膜(CK) | 20.8 | 40.9 | 35.1 | 46.4 | 14.3 | 5.5 | |
银黑双色膜 | 19.6 | 39.9 | 28.3 | 46.5 | 8.7 | 6.6 |
表2 不同地膜覆盖对大棚草莓品质的影响 |
处理 | 早期 | 后期 | |||||||
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可溶性固形物 SSC% | 酸度 | 糖酸比 | 硬度 | 可溶性固形物 SSC% | 酸度 | 糖酸比 | 硬度 | ||
黑膜(CK) | 11.4 | 0.9 | 12.6 | 2.94 | 9.6 | 0.8 | 11.7 | 1.84 | |
银黑双色膜 | 12.5* | 0.9 | 13.7* | 3.25 | 9.8 | 0.7* | 14.8* | 2.07* |
注*表示通过0.05信度的显著性检验。 |
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张建春 . 安徽江淮丘陵区水土流失危害及其防治对策[J]. 中国水土保持, 2006,04:34-35,44.
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[2] |
黄淑玲, 方刚, 袁新田 , 等. 水土流失成因分析与治理措施——以安徽江淮丘陵地区为例[J]. 广东农业科学, 2010(01):147-149,153.
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[3] |
张卫 . 皖西大别山区不同土地利用类型的土壤抗侵蚀性——以安徽省岳西县为例[J]. 水土保持通报, 2016,36(2):38-41.
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梁音, 刘宪春, 曹龙熹 , 等. 中国水蚀区土壤可蚀性K值计算与宏观分布[J]. 中国水土保持, 2013(10):35-40.
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[5] |
翟伟峰, 许林书 . 东北典型黑土区土壤可蚀性K值研究[J]. 土壤通报, 2011,05:1209-1213.
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王彬, 郑粉莉, 王玉玺 . 东北典型薄层黑土区土壤可蚀性模型适用性分析[J]. 农业工程学报, 2012,28(6):126-131.
土壤可蚀性是土壤侵蚀预报和环境效应评价模型的重要参数。该文选取东北典型薄层黑土区宾州河流域为研究区,通过校验极细砂粒含量转换式,分析侵蚀—生产力影响模型(erosion productivity impact calculator,EPIC)、通用土壤流失方程(universal soil loss equation,USLE)和修正土壤流失方程(revised universal soil loss equation,RUSLE2)3种模型K值估算方法间的差异,以探讨各估算方法在东北典型薄层黑土区的适用性。结果表明:与实测值相比,RUSLE2模型整体“低估”极细砂粒含量,平均低估22.5%;建立的薄层黑土区极细砂粒含量转换方程可使估算精度提高95%以上。RUSLE2模型K值估算方法适用于薄层黑土区。EPIC与USLE模型K值估算方法均“高估”薄层黑土区的土壤可蚀性,但通过建立的修正方程进行校正,仍可用于中国东北薄层黑土区K值估算。该研究可为薄层黑土区及相似地区的土壤侵蚀定量评价和土壤质量危险性评价提供必要的科学依据。
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[7] |
张科利, 蔡永明, 刘宝元 , 等. 黄土高原地区土壤可蚀性及其应用研究[J]. 生态学报, 2001,21(10):1687-1695.
通过回顾已有的成果 ,分析评价了我国土壤可蚀性研究的进展及存在的问题 ,提出我国土壤可蚀性研究中的标准小区定义。运用野外观测资料 ,研究计算了黄土高原地区土壤可蚀性指标值。结果表明 ,陕北和晋西北一带黄土可蚀性 K值变化于 0 .3~ 0 .7之间 ,并且有以陕西子洲、绥德一带为最大 ,以此为中心 ,向南、向北和向东都减少的变化趋势。
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张科利, 彭文英, 杨红丽 . 中国土壤可蚀性值及其估算[J]. 土壤学报, 2007,44(1):7-13.
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王彬 . 土壤可蚀性动态变化机制与土壤可蚀性估算模型[D]. 杨凌:西北农林科技大学, 2013.
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陆建忠, 陈晓玲, 李辉 , 等. 基于GIS/RS和USLE鄱阳湖流域土壤侵蚀变化[J]. 农业工程学报, 2011,27(2):337-344.
将空间信息技术(RS和GIS)和通用土壤流失方程(USLE)相结合对鄱阳湖流域土壤侵蚀量进行计算。分别利用1990年和2000年TM/ETM+影像分类得到两期土地利用/覆盖类型图,结合鄱阳湖流域数字高程模型(DEM)、土壤类型分布图和流域降雨资料分别获取USLE模型中各因子值的空间分布,最后计算流域2个年份的土壤侵蚀空间分布图。研究表明:鄱阳湖流域土壤侵蚀区域主要分布在赣江上游,信江上游,抚河上中游和修水上游地区;鄱阳湖流域1990年和2000年大范围土地经受着Ⅰ级微度与Ⅱ级轻度侵蚀,其侵蚀面积之和分别占流域面积的97.38%和97.30%;而流域产沙主要来源于Ⅱ级轻度侵蚀和Ⅲ级中度侵蚀,所占土壤侵蚀总量分别为58.16%和51.20%,其中中度以上等级的侵蚀对产沙量的贡献是不可忽视的;从1990年到2000年土壤侵蚀等级变化呈现了由中等级侵蚀(Ⅱ级轻度侵蚀和Ⅲ级中度侵蚀)向低等级(Ⅰ级微度侵蚀)和高等级侵蚀(Ⅴ级极强度和Ⅵ级剧烈侵蚀)的2个极端演化的趋势。鄱阳湖流域土壤侵蚀量从1990年到2000年增长幅度达6.3%;土壤平均侵蚀模数都约为1 100 t/(km2·a),属于Ⅱ级轻度侵蚀。分析2个年份的土地利用/覆盖变化,发现鄱阳湖流域湿地和农田面积减少,建筑用地增加均是造成土壤侵蚀量增加的因素,而降雨侵蚀力因子空间格局也对土壤侵蚀空间分布具有重要影响,最后提出了鄱阳湖流域水土保持规划措施。
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王彬, 郑粉莉, 王玉玺 . 东北典型薄层土壤可蚀性模型适用性分析[J]. 农业工程学报, 2012,28(6):126-131.
土壤可蚀性是土壤侵蚀预报和环境效应评价模型的重要参数。该文选取东北典型薄层黑土区宾州河流域为研究区,通过校验极细砂粒含量转换式,分析侵蚀—生产力影响模型(erosion productivity impact calculator,EPIC)、通用土壤流失方程(universal soil loss equation,USLE)和修正土壤流失方程(revised universal soil loss equation,RUSLE2)3种模型K值估算方法间的差异,以探讨各估算方法在东北典型薄层黑土区的适用性。结果表明:与实测值相比,RUSLE2模型整体“低估”极细砂粒含量,平均低估22.5%;建立的薄层黑土区极细砂粒含量转换方程可使估算精度提高95%以上。RUSLE2模型K值估算方法适用于薄层黑土区。EPIC与USLE模型K值估算方法均“高估”薄层黑土区的土壤可蚀性,但通过建立的修正方程进行校正,仍可用于中国东北薄层黑土区K值估算。该研究可为薄层黑土区及相似地区的土壤侵蚀定量评价和土壤质量危险性评价提供必要的科学依据。
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朱冰冰, 李占斌, 李鹏 , 等. 土地退化/恢复中土壤可蚀性动态变化[J]. 农业工程学报, 2009,25(2):56-61.
利用EPIC公式计算了不同开垦和退耕年限的土壤可蚀性K值,对黄土高原典型自然恢复区子午岭林区土地退化/恢复过程中土壤可蚀性的动态变化进行了系统的研究。结果表明:土地开垦后,土壤颗粒向粗骨化方向发展,有机碳含量降低,土壤可蚀性逐渐增强;土地退耕过程中,土壤有机碳含量逐渐增加,肥力水平提高,可蚀性逐渐减小;土壤中有机碳含量、全氮含量、水稳性团聚体含量以及团聚度与土壤可蚀性K值相关最为密切;土壤可蚀性的强弱本质上取决于土壤有机碳含量,恢复植被以提高土壤有机质含量,促进土壤团聚体的形成,增强土壤团聚度,是降低土壤可蚀性能的重要途径。
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张鹏宇, 王全九, 周蓓蓓 . 陕西省耕地土壤可蚀性因子[J]. 水土保持通报, 2016,36(5):100-106.
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胡宏祥, 马友华 . 卡庆斯基制与美国制间土粒分析结果的转换[J]. 安徽农业科学, 2004,06:1156-1157.
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蔡永明, 张科利, 李双才 . 不同粒径制间土壤质地资料的转换问题研究[J]. 土壤学报, 2003,40(4):511-517.
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[19] |
谢毅文, 陈晓宏, 王兆礼 , 等. 土壤质地转换中优选插值方法研究[J]. 灌溉排水学报, 2009,28(3):50-52,57.
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郭中领, 张科利, 董建志 , 等. 利用分形理论解决不同土粒分级标准间土壤质地资料的转换问题[J]. 地理科学, 2011,31(10):1254-1260.
基于分形理论,选取黄土高原南部厢寺川林场地区20个典型样点,每个样点取3个剖面,共60个土样的实测土壤颗粒粒径分布数据,分别应用分形模型、对数正态模型、逻辑生长模型、WEIBULL模型预测土壤颗粒累积百分含量,提出一种预测土壤颗粒粒径分布的分形模型。结果表明,在0.002~0.1mm粒级范围内,分形模型对已知土壤资料的粒级个数和预测粒级的大小等因素并不敏感,具有较高的预测精度和稳定性;与对数正态模型、逻辑生长模型和WEIBULL模型相比,分形模型的总体预测误差最小且未出现大误差数据,可以有效对不同土粒分级标准间土壤质地资料进行转换。
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袁志发, 周静芋 . 多元统计分析[M] 北京: 科学出版社, 2002.
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王彬 . 东北典型薄层黑土区土壤可蚀性关键因子分析与土壤可蚀性计算[D]. 杨凌:西北农林科技大学, 2009.
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周宁, 李超, 琚存勇 , 等. 黑龙江省土壤可蚀性K值特征分析[J]. 农业工程学报, 2015,31(10):182-189.
土壤可蚀性K值是评价土壤对侵蚀敏感程度和进行土壤侵蚀预报的重要参数,是支撑水土保持监测、预报和规划的重要基础。为了建立基于通用土壤流失方程的土壤侵蚀量估算数据库,需要掌握了解K值特征,该文采用对变量数字特征和离散程度的传统统计,以及克里格插值的地统计方法分析黑龙江省土壤普查相关数据和土壤可蚀性K值特征。结果表明:1)主要土类间土壤质地组分含量具有显著差异性,粗粉粒、细粉粒和黏粒含量服从正态分布且块金效应均大于75%,表现出很弱的空间相关性。2)主要土类K值期望,风砂土最大、白浆土最小,变异系数均小于10%,呈弱变异性。3)土壤质地K值期望,砂壤土最大、中黏土最小,总体上随物理性黏粒含量的增大而减小,随物理性砂粒含量减小而减小,除重黏土变异系数为19.99%,呈中等变异性外,其他土壤质地变异系数均小于10%,呈弱变异性。4)随表层厚度的增加,K值期望呈线性显著(R2=0.83)的平缓递减趋势。5)不同土壤侵蚀类型区域的K值及其分布特征差异较大,类型相同而强度不同的土壤侵蚀区域K值及其分布具有相似的分布规律。6)K值块金效应为73.30%,具有中等的空间相关性,自西向东呈平缓的线性递减分布趋势,由北至南呈上开广口抛物线状分布趋势,其极大值区与风砂土主要分布区,2个极小值区与白浆土、黑土主要分布区,具有空间一致性,此外,水土保持区划中分区的功能定位体现了K值的分布特征。该研究可为黑土资源的保护与修复提供科学依据,对黑土地能够继续、持续地保障粮食生产安全具有积极意义。
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[24] |
梁音, 史学正 . 长江以南东部丘陵山区土壤可蚀性 K值研究[J]. 水土保持研究, 1999,6(2):47-52.
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