坡长坡度因子的生成过程

DEM坡面地形因子提取1.背景作为地形特征线的山脊线、山谷线对地形、地貌具有一定的控制作用。

它们与山顶点、谷底点以及鞍部点等一起构成了地形及其起伏变化的骨架结构。

同时由于山脊线具有分水性，山谷线具有合水性特征使得它们在工程应用方面具有特殊的意义。

因此在数字地形分析中，山脊线和山谷线的提取和分析是具有很大应用价值的。

2.目的了解基于DEM坡面地形因子提取的原理；掌握坡度、坡向、坡面曲率因子的提取方法及坡度分级图的制作；能够利用坡面地形因子与其它空间分析方法相结合以解决实际应用问题。

3.要求(1)技术流程正确，可视化准确、直观、形象；(2)画出实现的技术流程图，对构建关键技术点的目的和意义给出简要说明。

4.数据一幅25m分辨率的黄土地貌DEM数据，区域面积大约有140 km2。

5.实验内容（1）坡度a.添加Dem数据并激活它，打开spatial analyst工具。

b.从【Surface Analysis】菜单中选择【Slope】命令。

c.生成新的坡度主题slope of dem。

d.双击左边的图例，重新调整坡度分级。

（2）坡向a.在视图目录表中添加DEM并激活它，打开spatial analyst工具。

b.从【Surface Analysis】菜单中选择【Aspect】命令。

c.显示并激活生成的坡向主题Aspect of dem。

（3）坡面曲率因子平面曲率：a.激活坡向数据。

b.从【Surface Analysis】菜单中选择【Slope】命令。

c.生成平面曲率层面Slope of Aspect。

剖面曲率：a.激活坡度数据。

b.从【Surface Analysis】菜单中选择【Slope】命令。

c.显示并激活生成的剖面曲率层面Slope of Slope。

6.关键技术：提取平面曲率中消除北坡的误差1)提取DEM层的坡向主题，再对此坡向主题提取坡度，得到的主题记为A；2)在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令，公式为[[DEM-H]*（-1）]，提取DEM层的负地形；3)提取负地形的坡向的坡度，记为B；4)在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令，公式为[[[A+B]-[A-B].abs.]/2]，即可求出没有误差的DEM的平面曲率。

基于DEM的云南省区域土壤侵蚀坡度坡长因子提取与分析[摘要]土壤侵蚀与地形关系研究由来已久，国内外学者在流域尺度针对土壤侵蚀调查制图的地形因子提取方法也有较多的研究[1]。

本文阐述了在云南省2015年土壤侵蚀调查中，利用全省1:1万或1:5万DEM数据，借助ARCGIS等软件整合生成全省DEM数据，通过北京师范大学研发的“土壤侵蚀模型地形因子计算工具”，提取和分析了全省坡度坡长因子，该套数据为云南省区域范围内的土壤侵蚀影响因素提供一定的基础数据，为区域水土保持措施规划、综合治理提供指导依据。

[关键词] DEM；坡度；坡长1 研究区概况云南位于我国西南边陲，位于东经97°31′39″～106°11′47″、北纬21°08′32″～29°15′08″之间，地质构造复杂，切割剧烈，山高坡陡谷深，坡耕地分布广泛，气候条件变化多样，生态环境敏感脆弱，是全国水土流失最为严重的省份之一。

云南属青藏高原南延部分，地形一般以元江谷地和云岭山脉南段的宽谷为界，分为东西两大地形区。

东部为滇东、滇中高原，称云南高原，系云贵高原的组成部分，平均海拔2000m左右，地形表现为波状起伏和缓的低山和浑圆丘陵，发育着各种类型的岩溶地形。

西部为横断山脉纵谷区，高山深谷相间，相对高差较大，地势险峻；南部海拔一般在1500～2200m；北部在3000～4000m；西南部边境地区地势渐趋和缓，河谷开阔，一般海拔在800～1000m，个别地区下降至500m以下，是全省主要的热带、亚热带地区。

全省整体地势从西北向东南倾斜，海拔相差较大，最高点为滇藏交界的德钦县怒山山脉梅里雪山主峰卡格博峰，海拔6740m；最低点在与越南交界的河口县境内南溪河与元江汇合处，海拔仅76.4m。

最高、最低两地直线距离约900km，高低相差达6000多米[2]。

2 数据来源DEM数据来源于云南省范围内已入库的数字化成果1：1万DEM数据和云南省范围内由国家基础地理信息中心下发的1：5万精细化DEM数据。

坡度图制作流程制作前需准备有栅格dem文件，存储为img格式，及坡度分级文件。

1、DEM转彩色分级栅格数据在ArcMap中单击Spatial Analyst菜单下的Reclassify命令。

弹出对话框如图：在对话框中选择要制作的img格式的DEM数据，然后点击Load按钮选择坡度分级文件，最后确定输出路径和文件名。

单击OK后会生成一个按坡度值分色的栅格Coverage文件。

单击Spatial Analyst菜单下的Convert菜单下的Rester to Features命令。

弹出对话框如图：在对话框中选择已生成的Coverage文件，去掉Generalize lines选项的选择，最后选择输出路径和文件名。

生成文件为含有坡度级的shp格式面数据。

3、创建gdb格式数据库首先运行ArcCatalocg程序选择文件存储路径。

选择好文件路径后，点击File菜单下的New菜单下的File Geodatabase命令，创建gdb文件变更确定文件名。

在arcmap中加载shp文件并选中，单击右键弹出菜单选择Data下Export data命令。

点击后弹出对话框如图:将输出路径指向上面创建的gdb文件，并将文件名命名为PDT。

4、合并小图斑双击SV ivian.exe文件，运行程序XtraForm4合并小面积图斑。

先在窗口中选择需合并的gdb文件，然后在右侧位置相应的合并等级，完成上述设定后点击mpleButton运行程序。

此程序可进行批量处理gdb文件，在选择文件时只选择目录则目录下的所有gdb文件全部处理。

合并等级可分为一万和五万，一万顺序为1000、1500、2000、3000，五万顺序为30000、50000、60000、70000、75000。

5、将合并后的面文件转为线文件打开ArcMap中的ArctoolBox，选择Feature to line工具。

先在窗口中选择需转换的面文件（input features窗口），然后再选择转换后文件存放位置和文件名（output feature class窗口），最后确定精度为0.1。

坡长坡度因子的生成过程坡长坡度因子（slope length - slope gradient factor）是土壤侵蚀模型中用来估算坡面侵蚀的一个重要参数。

它表示了在特定坡度下特定坡长中水流对土壤侵蚀的影响程度。

坡长坡度因子的生成过程是一个相对复杂的过程，包括对坡面坡度和坡长进行测量、计算和插值等步骤。

下面是坡长坡度因子的生成过程的详细解释：1.收集坡面数据：首先需要对研究区域的坡面进行数据收集。

这通过使用地面测量设备（如水平仪、GPS等）和遥感技术（如航空摄影、遥感影像等）来完成。

2.坡度计算：在收集到坡面数据后，需要计算每个点的坡度。

坡度是指坡面上一个点在水平方向上的高度变化率。

坡度的计算可以使用不同的方法，其中一种常用的方法是使用相邻点的高程差除以相邻点的距离。

3.插值坡度数据：坡面上的所有点都有了坡度数据后，需要进行插值处理，以便对整个研究区域进行评估。

插值方法可以使用基于格网的插值方法（如克里金插值、反距离加权插值等）或基于三角网的插值方法（如三角法插值）。

4.坡长计算：坡长是指水流在坡面上运动的路径长度。

为了计算坡长，需要确定水流的路径。

一种通用的方法是使用流向算法确定坡面上每个点的流向，并利用流向确定水流的路径。

5.坡长分类：在确定了水流的路径后，可以将坡长分为一系列离散的类别，以便更好地评估侵蚀的影响。

常用的方法是设置不同的坡长间隔，将坡长数据分成几个不同的范围。

6. 坡长坡度因子的计算：最后，可以使用坡长和坡度数据的组合来计算坡长坡度因子。

有不同的方法可以计算坡长坡度因子，其中最常见的方法是使用RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）模型的公式计算坡长坡度因子。

坡长坡度因子的生成过程是一个相对复杂的过程，需要进行大量的数据处理和计算。

这些步骤中有许多细节需要考虑，例如如何处理不规则地形、如何选择合适的插值方法和坡长分类间隔等。

因此，在进行坡长坡度因子生成过程时，需要仔细考虑这些因素，并根据具体的研究需求进行相应的调整和优化。

基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法一、本文概述随着地理信息系统（GIS）技术的快速发展和广泛应用，其在地形分析、水土保持、洪水模拟等领域中发挥着越来越重要的作用。

其中，坡度坡长因子是这些领域中的关键参数，对于地表水流路径、侵蚀潜力以及洪水流向的模拟具有重要的指导意义。

本文旨在探讨基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法，以期提高地形分析的精度和效率。

文章首先将对坡度坡长因子的概念及其在地学分析中的重要性进行简要介绍，为后续算法的研究和应用奠定基础。

随后，文章将详细介绍几种常用的基于GIS的坡度坡长因子提取方法，包括基于数字高程模型（DEM）的坡度坡长计算、流域分析技术等。

通过对这些方法的比较和分析，文章将探讨各自的优缺点以及适用场景。

在此基础上，文章将重点研究一种基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法。

该算法将结合地形高程数据、流域划分结果以及空间分析技术，实现自动化、高精度的坡度坡长因子提取。

文章将详细介绍算法的设计思路、实现步骤以及关键技术的处理方法，并通过实验验证算法的有效性和可靠性。

文章将对基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法的应用前景进行展望，探讨其在水土保持、洪水模拟、地形分析等领域中的潜在应用价值。

文章还将指出当前研究中存在的问题和不足，为后续研究提供参考和借鉴。

二、理论背景与相关知识地理信息系统（GIS）作为一种强大的空间分析工具，已广泛应用于地表形态分析、流域管理、环境评估等众多领域。

在GIS中，坡度坡长因子提取是评估地形稳定性和水土流失风险的关键步骤。

本部分将介绍与区域坡度坡长因子提取算法相关的理论基础和背景知识，为后续算法设计和实现提供支撑。

坡度坡长因子，通常用于描述地表某点的倾斜程度和地形表面的长度特征，是评估地表形态稳定性的重要指标。

坡度因子反映了地表的倾斜程度，通常用百分比或度数表示；坡长因子则描述了地形表面的长度，对于水流路径、土壤侵蚀等分析具有重要意义。

在GIS中，坡度坡长因子的提取通常基于数字高程模型（DEM）数据。

坡长因子是ArcGIS中用于描述地形起伏程度的一个重要参数。

它表示地形表面某一位置相对于周围地形的坡度长度。

在ArcGIS中，坡长因子可以通过各种分析工具和空间分析操作来计算。

首先，我们需要使用ArcGIS中的坡度分析工具来计算地形表面的坡度。

该工具可以根据输入的数字高程模型（DEM）数据，计算出每个像素的坡度值。

这些坡度值将被用于后续的坡长因子计算。

接下来，我们可以使用ArcGIS中的重分类工具，将坡度值进行重分类。

重分类的过程可以根据实际需求进行调整，例如可以将坡度值分为不同的等级，以便于后续的分析和可视化。

在完成坡度值重分类后，我们可以使用ArcGIS中的重采样工具，将重分类后的数据转换为与原始DEM数据相同的空间分辨率。

这一步是为了确保后续的坡长因子计算能够与原始DEM数据匹配。

最后，我们可以使用ArcGIS中的地形分析工具，根据重分类和重采样后的数据计算坡长因子。

在ArcGIS中，可以使
用不同的算法和参数来计算坡长因子，例如最大坡度长度、最小坡度长度等。

这些算法和参数的选择需要根据实际需求和数据分析结果来确定。

总之，在ArcGIS中计算坡长因子需要经过多个步骤，包括坡度分析、重分类、重采样和地形分析。

通过这些步骤，我们可以获得准确的坡长因子数据，并进一步应用于各种地形分析和地理信息系统中。

第七章1、本章主题编号2、本章内容概述（1）概述●坡面因子的分类及提取方法●确定坡面因子提取的算法基础●提取坡面因子的常用分析窗口（2）坡度、坡向●坡度的提取●坡向的提取（3）坡形●宏观坡形因子●地面曲率因子●地面变率因子（4）坡长（5）坡位（6）坡面复杂度因子3、本章内容3.1概述（1）坡面因子的分类及提取方法●坡面因子的分类按照坡面因子所描述的空间区域范围，可以将坡面因子划分为微观坡面因子与宏观坡面因子两种基本类型。

常用的微观坡面因子主要有：坡度、坡向、坡长、坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等。

常用的宏观坡面因子主要有：地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度，以及宏观坡形因子（直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡、台阶形斜坡）等。

按照提取坡面因子差分计算的阶数，可以将坡面因子分为一阶坡面因子、二阶坡面因子和高阶坡面因子。

一阶坡面地形因子主要有坡度和坡向因子。

二阶坡面因子主要有坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等因子。

复合坡面因子有坡长、坡形因子、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数和地表切割深度等。

按照坡面的形态特征，可将坡面因子进一步划分为：坡面姿态因子，坡形因子，坡位因子，坡长因子以及坡面复杂度因子五大类。

●提取坡面因子的基本方法首先将坡面的形态特征或各个坡面因子进行定量化描述，完成求导的数学模型，在此基础上，建立其以DEM为基本信息源进行提取的技术路线，并通过软件实现形成一套易于计算机操作的方法。

（2）确定坡面因子提取的算法基础● DEM格网数据的空间矢量表达（如图7.1）图7.1 DEM格网数据的空间矢量模型●基于空间矢量模型的差分计算算法主要有数值分析方法、局部曲面拟合算法、空间矢量法、快速傅立叶变换等。

其中数值分析方法包含有简单差分算法、二阶差分、三阶差分（带权或不带权）和Frame差分；局部曲面拟合又有线性回归平面、二次曲面和不完全四次曲面（据刘学军，2002）。

DEM坡面地形因子提取
201一、实验目的
了解基于DEM坡面地形因子提取的原理；掌握坡度、坡向、坡面曲率因子的提取方法及坡度分级图的制作；能够利用坡面地形因子与其它空间分析方法相结合以解决实际应用问题。

二、实验数据
一幅5m分辨率的黄土地貌DEM数据。

三、实验步骤
3.1加载DEM数据并设置工作空间
1、加载数据
2、设置工作空间
分析：
3.2坡度提取
1、提取坡度
2、坡度3度等间距分级
3、土地利用模式分级
分析：
3.3坡向提取
分析：
3.4提取坡面曲率因子
plan_curv
profile_curv
Curvatu_slop
分别设置三个坡度因子的透明度
plan_curv与dem_hill叠加
profile_curv与dem_hill叠加
Curvatu_slop与dem_hill叠加
分析：
3.5提取坡度变率因子，即提取坡度的坡度
1、提取DEM坡度
2、提取坡度的坡度
3.6提取坡向变率因子，即提取坡向的坡度
1、提取坡向的坡度
2、提取负地形的坡向的坡度，记为B
提取负地形
分析：
四、结论与讨论。

基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法张宏鸣;杨勤科;刘晴蕊;郭伟玲;王春梅【摘要】为提高基于地理信息系统的区域土壤侵蚀研究、水土保持环境效应评价、流域水文分析等的应用效率,设计新的坡度坡长(LS)因子算法,利用正向-反向遍历算法取代原累积坡长算法,以获取区域尺度下的LS因子.实验结果表明,在计算精度允许的范围内,新算法使计算机运行效率有较大幅度的提高.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)009【总页数】3页(P246-248)【关键词】地理信息系统;数字高程模型;ARC宏语言;坡度坡长;中国土壤流失方程【作者】张宏鸣;杨勤科;刘晴蕊;郭伟玲;王春梅【作者单位】西北农林科技大学信息工程学院,杨凌,712100;西北大学城市与资源学系,西安,710069;西北农林科技大学信息工程学院,杨凌,712100;中科院水土保持研究所,杨凌,712100;中科院水土保持研究所,杨凌,712100【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 概述自20世纪90年代以来，随着人们对全球环境问题的日益关注和地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术与土壤侵蚀模型的结合，USLE(Universal Soil Loss Equation)[1]和RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation)[2]被应用于区域尺度土壤侵蚀评价和制图中[3]。

在这种应用中，最关键的环节被认为是基于 GIS实现区域尺度坡度坡长(slope Length and slope Steepness,LS)因子专题层的计算[4]。

文献[5-8]先后设计了相应流程及算法，但在洼地填充、初始坡长、边界检测、LS算法等方面都存在问题。

本文在van Remortel C++代码的基础上引进了文献[9-10]根据中国侵蚀地形提出的陡坡地LS因子算法，设计开发了区域尺度LS因子计算工具，并在典型地区进行了计算实验。

坡长坡度因子的生成过程如下：1、要估算坡长因子，可以利用ARCGIS中的水文模块提取流水累积量。

流水累积量的计算，要先建立无洼地的DEM。

（见水文分析过程）利用jx_srtm 数据，先生产任意流向图：flowdir，再寻找洼地：sink，并计算洼地流域贡献围：sink_watersh 。

再计算每个洼地的最低高程和出水口高程：zonalmin ，zonalmax，并可以求出洼地深度：sinkdep = zonalmax – zonalmin。

填充洼地：fill_jx_srtm。

并计算无洼地的dem的水流流向：flowdir_fill1。

然后计算流水累积量：flowacc。

2、根据坡长因子公式（参考文献：土壤侵蚀研究中的坡长因子评价问题）：L=(λ/22.13)m, λ=flowacc * cell size其中：m=n/(1+n)，n=(sinθ/0.0896)/(3.0*sin0.8θ+0.56)这里的θ用“jx_slope.img *3.1415926/180”替代依次得到图：n、m、l_yinzi(1) 根据raster calculator 中的公式，计算出n(Sin([jx_slope.img] * 3.1415926 / 180) / 0.0896) / (3.0 * Pow(Sin([jx_slope.img] *3.145926 / 180), 0.8) + 0.56)(2) 根据raster calculator 中的公式，计算出m(3) 根据raster calculator 中的公式，计算出l_yinziPow([flowacc] * 87.72085638 / 22.13, [m])对得到的l_yinzi（l_yinzi1.img）进行去除异常值：利用ERDAS中的图像增强工具，对异常值进行平滑处理。

这里，我们选择以下的运算模板：因此，得到图：l_yinzi_convolution.img。

arcgis坡长因子计算全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：ArcGIS是一款专业的地理信息系统软件，具有强大的功能和广泛的应用领域。

在地理信息系统中，坡长因子计算是一个重要的内容，用于衡量地表坡度对水文过程的影响。

本文将介绍ArcGIS中如何进行坡长因子计算，并探讨其在地理信息系统中的应用。

一、什么是坡长因子计算坡长因子（LS因子）是地表坡度与坡长的函数关系，用于描述地形对水文过程的影响。

在土壤侵蚀模型中，坡长因子是衡量坡面侵蚀形态的一个重要指标。

坡长因子越大，说明坡面越陡、坡长越长，土壤侵蚀的风险也就越高。

在ArcGIS中，可以通过数字高程模型（DEM）数据来计算坡长因子。

DEM数据是地形表面的数字化表示，可以通过DEM数据来分析地形特征，计算坡长因子等。

二、ArcGIS中的坡长因子计算方法在ArcGIS中，可以通过Spatial Analyst模块进行坡长因子的计算。

下面我们以一个简单的示例来介绍如何在ArcGIS中计算坡长因子。

1. 准备DEM数据首先需要准备DEM数据，可以通过DEM数据源下载或自行采集获取。

在ArcGIS中，打开DEM数据并将其加载到地图中。

2. 计算坡度和坡向使用Spatial Analyst模块中的“坡度”工具可以计算DEM数据中每个像元的坡度值。

通过坡度值可以得到地表坡度的信息，为后续计算坡长因子做准备。

3. 计算坡长在ArcGIS中，可以使用累积坡长工具来计算坡长。

该工具可以根据地表坡度和坡向信息，计算出每个像元点到最下游点的累积坡长。

通过累积坡长可以得到坡长因子的值。

最后利用坡度和累积坡长的数据，可以通过公式计算出坡长因子的值。

坡长因子的计算公式为：LS = Slope/L * (1+ sin(direction))/2。

Slope为坡度，L为累积坡长，direction为坡向。

通过以上步骤，可以在ArcGIS中计算出坡长因子的数值，并将其应用到地理信息系统的分析中。

一般扰动地表坡长因子
一般扰动地表坡长因子
地表坡长（SL）是用来测量地表坡度的重要参数，可以在非破坏性方式下快速的测量地表的曲率，常常用于地表破坏的判定。

它是在某一点端口，观察地表的坡度，计算其绝对值，当观测点端口改变的时候，则需要重新计算SL值，SL不仅会考虑曲率半径，还会受到地表曲面的几何特性的影响。

SL（sl=Slope）的定义为：
SL= (1/R) (R-R0) / L
其中，R表示地表曲面的曲率半径，R0为地表曲面的几何特性，L表示端口s处的坡度。

一般来说，SL值越大表明地表坡度越陡，可能会导致坡面的滑动，从而导致地表的破坏。

由于受到气象要素和地表条件的影响，SL 的值会经常发生变化，所以需要引进一个扰动因子，用以单独衡量SL值的变化。

SL的扰动因子的定义为：
ΔSL= SL- SL0
其中，SL表示外加梁施工或者天气等因素的作用下的SL值，SL0表示端口s处的理想SL值。

一般来说，ΔSL的负值表明地表坡度变小，可能会导致坡面的稳定；反之，ΔSL的正值表明地表坡度变大，可能会导致坡面的滑动，从而导致地表的破坏。

ΔSL的值的大小受到气象要素和地表条件的影响，需要综合考虑，并且衡量的更加准确，以确定地表是否处于危险状态。

坡度阻力因子1. 引言坡度阻力因子是指在运动中因为地面坡度的不同而产生的阻力，它是影响运动速度和运动负荷的重要因素之一。

在运动训练和比赛中，合理地评估和利用坡度阻力因子对于提高运动员的竞技水平具有重要意义。

本文将从坡度的定义、坡度影响因素、坡度对运动的影响以及计算和利用坡度阻力因子等方面进行全面、详细、完整和深入的探讨。

2. 坡度的定义坡度指的是运动场地或比赛道路上的倾斜程度，通常用百分比或度数来表示。

百分比坡度是指斜率与水平面夹角大小的百分比，度数坡度则是指斜率与水平面夹角的度数值。

例如，30%的百分比坡度相当于16.7度的度数坡度。

3. 坡度影响因素坡度的大小和变化对于运动员的体能消耗和运动速度有着重要影响。

以下是影响坡度阻力因子的几个关键因素：3.1 坡度的陡度坡度的陡度是指斜升或斜降的程度。

陡度越大，坡度阻力因子对运动员的影响越大，体能消耗也越大。

3.2 坡度的长度坡度的长度指的是坡道的水平距离，也就是斜升或斜降的水平长度。

坡度的长度越长，运动员需要承受的坡度阻力因子的时间就越长，体能消耗也会增加。

3.3 坡度的变化频率坡度的变化频率是指坡道上连续的斜升和斜降的次数。

坡度的变化频率越高，运动员需要在较短的时间内进行频繁的运动调整，对体能的要求也会增加。

4. 坡度对运动的影响坡度对运动员的影响主要体现在以下几个方面：4.1 速度和力量坡度的存在使得运动员在运动中需要克服地面的阻力，从而影响其速度和力量的发挥。

在斜降的坡道上，由于重力的作用，运动员可以更容易地获得更高的速度和更大的力量；而在斜升的坡道上，运动员需要付出更大的力气来维持速度和力量。

4.2 能量消耗坡度的不同会带来不同的能量消耗。

在斜降的坡道上，运动员可以利用地势下行时的重力来减少自身的能量消耗；而在斜升的坡道上，由于需要消耗更多的能量来克服坡度阻力，运动员的能量消耗会增加。

4.3 技术要求坡度的存在对于运动员的技术要求也有一定影响。

坡长,坡度因素的简单计算方法（Ⅱ）
Moor.,LD;陈奇伯
【期刊名称】《水土保持科技情报》
【年(卷),期】1995(000)003
【摘要】1 侵蚀理论2 输沙极限从大暴雨径流和剧烈侵蚀结果看,由于泥沙通量只受径流输沙能力限制,因此影响地表侵蚀的主要因素很可能是输沙极限.在WEPP理论中,当q_s=T_c时,才会有这种输沙极限情况.我们在用曼宁公式时可以把地表径流作为湍流来处理.WEPP理论假设,泥沙在细沟从某一点开始的泥沙搬运是通过汇流实现的.通过水力半径R和横断面面积A之间的近似关系式R=UA^1/2(U是细沟形状因素),方程5可用集水区的单宽流量q和坡度β来表示:
【总页数】3页(P14-16)
【作者】Moor.,LD;陈奇伯
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】S157.1
【相关文献】
1.坡长,坡度因素的简单计算方法（I） [J], Moor.,LD;陈奇伯
2.基于GIS的小流域坡长坡度因子提取研究 [J], 黎雅楠; 张盼盼
3.工作面开采强度对RUSLE坡度坡长因子的影响规律 [J], 杨俊哲;雷少刚
4.考虑坡长因素的纵坡坡度对交通事故的影响分析 [J], 袁伟;付锐;郭应时;冯红运;时间
5.基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法研究初报 [J], 杨勤科;郭伟玲;张宏鸣;王雷;程琳;李俊
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坡长因子计算实训报告
一、实验目的
通过本练习掌握空间分析的成本距离分析功能。

本练习为天然气管的地下选址。

成本计算主要遵循以下几个原则：路径越短越好
利用空间分析引栅格创建|创建常量栅格工具来创建一个名为CreateConsta1光栅。

分配新的光栅1的恒定值。

得到：
对于坡度来说，穿越中等坡度(8-25度)的难度要比穿越平地（0-8度)的难度大两倍，穿越25度以上的难度要比穿越平地的难度大五倍。

二、实验结果及分析
获取派生信息
利用数据创建有用信息，例如，创建山体阴影以提供显示的
地形背景，通过计算坡度来识别陡峭的坡面，确定某位置到
每条道路的距离或方向，或计算某区域内的人口密度。

识别空间关系
分析空间数据集的关系。

例如，查找白血病的爆发与到核电
站间的距离之间是否存在某种关系，分析方位朝向对一个植
物种类的生存是否重要。

以上为坡长因子计算实训报告。

坡度图制作方法1 坡度分级标准按照耕地坡度分级的要求，对耕地坡度分为五级，即小于等于2°为Ⅰ级，大于2°、小于等于6°为Ⅱ级，大于6°、小于等于15°的为Ⅲ级，大于15°、小于等于25°为Ⅳ级，大于25°的为Ⅴ级。

2 坡度计算公式及模型2.1 坡度计算公式式中dz/dx、dz/dy 分别表示x、y 方向的偏导数。

2.2 坡度计算模型坡度计算时采用的模型：［dz/dy］＝（（c＋2f＋i）－（a＋2d＋g）（/8*x－cell－size)［dz/dy］＝（（c＋2f＋i）－（a＋2d＋g）（/8*x－cell－size）上式中的a，b，……i 为下图中e 中心格网周围网点的高程。

3数据检查在数据检查中，部分区域DLG与DEM数据存在不固定的偏移误差，局部地方的误差达到75m×25m，故对采用DEM数据制作耕地坡度图的方案变更为：利用DLG 数据制作有耕地且耕地坡度大于2°的地区。

由于杨凌一些农业区地形地貌及耕地分布情况复杂，条状和碎小图斑较多，如采用按实地面积不小于3000 m的要求进行综合取舍时，失去了耕地地块坡度的真实性。

故对坡度矢量数据未进行综合取舍和光滑处理，计算耕地坡度时直接使用。

对未涉及耕地坡度的县市，经分析DEM数据的精度能够满足在其他方面使用坡度图的需求，则利用原DEM数据进行制作坡度图，并对矢量数据按要求进行了综合取舍和光滑。

4 坡度栅格图制作4.1 DLG-TIN-DEM 转换的工作流程利用地形图等高线（DLG）高程数据，创建TIN表面数据（不规则三角形格网），并制作成格网宽度符合规程标准的DEM数据，同时与其他的DEM数据进行接边检查和处理。

（1）为了减少数据接边中可能出现的一系列问题，通过拼合辖区内 5 万比例尺分幅图等高线的方法，形成覆盖本辖区的等高线数据，并将拼好的原始等高线投影到本辖区中央子午线的平面直角坐标系统上。