基于GIS的北京市土壤侵蚀量计算

基于GIS的中国土壤侵蚀预报信息系统
章文波;刘宝元
【期刊名称】《水土保持学报》
【年(卷),期】2003(17)2
【摘要】土壤侵蚀预报信息系统的建立是动态分析处理土壤侵蚀信息,适时定量预报土壤侵蚀,进行水土保持规划和评价的重要技术基础。

系统介绍了中国土壤水蚀预报信息系统的研制目标、系统组织结构和功能,以及系统的实际应用评价。

【总页数】4页(P89-92)
【关键词】GIS;中国土壤侵蚀预报信息系统;地理信息系统;系统设计;系统应用;土壤侵蚀模型
【作者】章文波;刘宝元
【作者单位】北京师范大学资环系北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】S157.1;S126
【相关文献】
1.土壤学——基于GIS和USLE的卧龙地区小流域土壤侵蚀预报 [J], 杨娟;葛剑平;李庆斌
2.基于GIS技术的中国土壤侵蚀危险性建模分析 [J], 李伟
3.基于GIS的溢油应急信息系统潮流快速预报及其应用研究 [J], 严世强;王辉;熊德
琪;徐晓;李琼
4.基于GIS的滑坡综合预测预报信息系统 [J], 李秀珍;许强;刘希林
5.基于遥感和地理信息系统(GIS)的山区土壤侵蚀强度数值分析 [J], 张增祥
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GIS支持下的土壤侵蚀定量遥感监测模型及应用摘要：遥感监测模型的构建和应用离不开GIS技术，笔者结合实际工作经验，在本文中分析了GIS技术支持下，以定量遥感监测构建区域土壤侵蚀模型及其应用。

关键词：土壤侵蚀；定量遥感；GIS；模型土壤侵蚀是常见的环境危害性问题，其引发原因有复杂的人文、地理因素影响，例如降雨、土壤结构、地形构成、人为活动等，因此有必要以专业化的监测手段防止土壤侵蚀对环境和人类生存造成的不利影响。

相较于传统的以人力人为活动监测，现在普及应用的遥感技术能够收集更丰富的综合信息，以较强的实时性、较高效准确的动态性数据收集，发挥对土壤侵蚀问题的监测优势。

1土壤侵蚀的研究和监测土壤侵蚀是指土壤及其表层岩石等母质，因为各种营力作用和人类活动影响，而导致土壤结构成分除一般流失速率外，还在原位置有了更快速的流失。

其外营力影响有风力、水力、重力、融冻等因素导致的土壤侵蚀，其内营力影响主要为土壤结构和构成等。

我国的大部分区域为亚热带季风气候条件，土壤侵蚀类型以面蚀、溅蚀、沟蚀等水力侵蚀为主[1]。

1.1土壤侵蚀的研究类型依据土壤侵蚀的研究模型类别，将其分为对坡面、小流域、流域、全球范围土壤和其他区域的侵蚀研究;依据土壤侵蚀的研究手段，将其分此定性、半定量和定量这三类研究;依据土壤侵蚀的研究科目方法，将其分为以测量学、水力学、地貌学、土壤学、地球综合学等方法的研究。

1.2土壤侵蚀的监测模型构建1.2.1监测模型分类为加强土壤侵蚀的分析准确性，一般利用模型模拟的方式，让对土壤的综合分析能够更加直观化。

根据模型构建中的数据来源和构建方法，可将其分为概念模型、经验模型和物理模型这三类。

经验模型的观测数据分析对操作者的经验有更高的依赖性，而对计量数据的要求较低，因此在数据条件不足时有很好的应用效果；但其假设可能不够合理，对区域土壤的物理机制、空间异质性等的综合考虑都不足[2]。

物理模型与经验模型有很大不同，其构建基础为区域的自然机制和物理数据计算，要求模型能够真实描述区域的土壤情况，并保障各个参数选择能够严格遵守相关的物理能动量方程，以明确、可量测的、具有空间异质性的参数来构建区域土壤的监测模型，具有很好的准确性和真实性；但其大量参数计算和分析的要求，也大大增加了计量和处理的数据量增加，可能因过参数化、复杂计算、结果难检验等问题而影响了监测模型的正常利用。

基于GIS的北京地区未来10年土壤水力侵蚀演化趋势探讨齐乌云;马蔼乃;周大良;徐海鹏
【期刊名称】《干旱区资源与环境》
【年(卷),期】2004(18)4
【摘要】本文是基于永定河上游北京典型段的土壤水力侵蚀深度、降雨强度、地表径流深度、土层有效厚度、土粒平均粒径、植被覆盖度等数据图层 ,利用 GIS、SPSS软件包 ,通过建立水力侵蚀遥感信息模型 ,制作了北京地区土壤水力侵蚀深度图和抗侵蚀年限图 ,依据将近论古的原则及作者的北京地区未来 1 0年环境演化趋势预测结果 ,探讨了未来 1 0年水力侵蚀演化趋势。

【总页数】5页(P96-100)
【关键词】GIS;地理信息系统;北京;土壤;水力侵蚀;制备;侵蚀强度
【作者】齐乌云;马蔼乃;周大良;徐海鹏
【作者单位】中国社会科学院考古研究所;北京大学遥感与应用研究所;北京大学城市与环境学系
【正文语种】中文
【中图分类】S15
【相关文献】
1.基于GIS的点型工程土壤水力侵蚀强度图制作 [J], 张嘉明
2.基于RS-GIS的湖北丹江库区土壤水力侵蚀定量分析 [J], 张利华;梁俊;蒋金龙;陈于
3.基于GIS的电子政务的发展难点及解决方法和未来发展趋势探讨 [J], 栗斌;石丽红;刘纪平
4.基于GIS的小流域土壤侵蚀影响因子遥感监测方法探讨——以黑龙江省宾县三岔河小流域为例 [J], 李丹;李世泉;王岩松;高燕;郭睎尧;张锋
5.基于GEOCA和GIS的土壤侵蚀空间演化模拟 [J], 张永兴;欧敏;熊有胜;胡居义因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

北京市土壤可蚀性及空间分布特征
杜宇佳
【期刊名称】《水土保持应用技术》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】为构建北京市土壤可蚀性K值的空间分布特征,分析土壤可蚀性K值影响因素,基于全国土壤调查数据计算土壤可蚀性K值,在ArcGIS中进行空间插值,探讨北京市土壤可蚀性变化规律。

结果表明:(1)北京市土壤K值介于0.038 7~0.056 7 t·hm^(2)·h/(MJ·mm·hm^(2)),其中丰台灰黄土的K值最大,粘身两合土的K值最小。

全市土壤均为低可蚀性土壤,土壤抗侵蚀能力较强。

(2)从空间分布看,全市的土壤可蚀性由北向南逐渐增加。

北京市土壤可蚀性与水土流失空间分布差异较大。

(3)冲积物形成的粘身两合土砂粒含量最高,其土壤可蚀性K值最低;冲积物形成的丰台灰黄土砂粒含量最低,其土壤可蚀性K值最高。

土壤颗粒组成与土壤可蚀性呈显著相关性(P<0.01)。

土壤可蚀性值呈现出旱地>林地>荒地>灌木林的特征。

研究结果对北京市土壤侵蚀预报、水土流失精准防控等提供参考。

【总页数】3页(P7-9)
【作者】杜宇佳
【作者单位】北京市勘察设计研究院有限公司;北京市环境岩土工程技术研究中心【正文语种】中文
【中图分类】S157
【相关文献】
1.新疆土壤可蚀性K值空间插值及其分布特征研究
2.云南省土壤可蚀性及其空间分布特征
3.贵州省土壤可蚀性K值空间分布特征及主要影响因子
4.西藏尼洋河流域河谷地带土壤可蚀性K值空间分布特征
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实验三基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取一、实验目的1、要求学生掌握地理信息系统软件（ArcView）的基本原理和操作方法；2、掌握使用该软件进行土壤侵蚀因子的分析和信息提取的方法。

二、实验原理Arc/View的空间分析模块是解决地理空间问题的工具。

它主要包括距离制图、计算密度、统计分析、邻域分析、数据的重分类、表面生成、等高线生成、坡度提取、坡向提取、光照模型的生成、流域的划分等功能。

利用Arc/View的空间分析模块解决空间问题，首先要把问题空间化、模型化，然后利用Arc/View 提供的各种功能的组合来完成。

Arc/View的空间分析模块主要是基于栅格数据模型的。

Arc/View的空间分析模块不仅支持矢量数据模型，还支持栅格数据模型。

矢量数据是用点、线、面来描述地理特征及其变化的，它主要用于精确地描述地理特征，在Arc/View中，点、线、面数据分别是存放于不同的主题中来管理的。

栅格数据是通过将地表分隔成不同的单元来表示地理特征及其变化的，对栅格数据的存储只是通过存储栅格的原点、栅格单元的尺寸、距离原点的单元数和每个栅格单元的值。

对栅格数据影响最大的是栅格单元的尺寸。

单元尺寸越大，则对地理特征的描述越粗糟，越不精确，但产生的数据量会越小，处理速度会越快。

相反，单元尺寸越小，则描述越精确，但数据量会越大，运算速度越慢。

三、操作步骤地形指标是最基本的自然地理要素，也是对人类的生产和生活影响最大的自然要素。

地形特征制约着地表物质和能量的再分配，影响着土壤与植被的形成和发育过程，影响着土地利用的方式和水土流失的强度。

地形指标的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价等方面的研究起着重要的作用。

1 坡向Aspect坡向定义为坡面法线在水平面上的投影与正北方向的夹角。

在Arcview中Aspect表示每个栅格与它相邻的栅格之间沿坡面向下最陡的方向。

在输出的坡向数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0度，正东方向为90度，以次类推。

基于GIS的土地利用规划与优化研究——以北京市为例随着城市化进程的不断加快，城市土地资源日益紧缺，如何对土地进行有效的利用，成为城市发展面临的重要问题之一。

GIS技术的广泛应用，为土地利用规划和优化提供了有力的工具支持。

本文立足于北京市，探讨基于GIS的土地利用规划与优化的研究。

一、北京市土地利用现状北京市是中国的首都，拥有丰富的自然资源和文化遗产。

但是，由于城市人口的快速增长和经济的发展，北京市的土地利用面临着严峻的挑战。

据统计，目前北京市城市用地面积已经超过了1700平方公里，占全市土地面积的52.5%。

其中，居住用地面积最大，达到了1000平方公里，占用了全市土地面积的30%。

而且，由于城市土地资源的逐渐紧缩，土地利用效率不高，导致城市的空间利用率较低，造成了土地浪费和环境恶化等问题。

二、GIS在土地利用规划中的应用GIS作为一种空间数据管理和分析工具，可以有效地收集、处理和分析土地数据。

通过GIS技术，可以更加清晰地了解土地资源的现状和发展趋势，从而为土地利用规划和优化提供有力的支持。

1、土地利用现状分析GIS可以对土地利用现状进行详细的分析，包括土地类型、土地利用方式、土地利用强度等各个方面。

通过对土地现状的分析，可以更加清晰地了解土地的真实情况，为制定合理的土地利用规划提供依据。

2、土地利用规划制定GIS可以帮助制定土地利用规划，包括选址、用地分配、土地利用结构、土地利用方式等方面。

借助于GIS技术，可以更加准确地评估土地的可利用性，确定合适的土地用途，进而实现土地利用的最优化。

3、土地利用模拟GIS可以对土地利用模拟进行分析，对不同土地利用方式的影响进行评估。

通过GIS技术，可以模拟出不同的土地利用情况，从而评估不同的土地利用方式对环境和社会经济的影响，为制定合适的土地利用政策提供参考。

三、基于GIS的土地利用规划与优化实践基于GIS技术，北京市采用了一系列的土地利用规划和优化方案，使城市的土地利用更加高效、科学和合理。

基于遥感和GIS的中国土壤风力侵蚀研究基于遥感和GIS的中国土壤风力侵蚀研究近年来，随着经济社会的迅速发展，中国的土地利用方式发生了巨大变化，农业生产模式也发生了转变。

然而，这些变化也带来了一系列的环境问题，其中之一就是土壤风力侵蚀。

土壤风力侵蚀是指风力作用下，土壤颗粒运动并被风带走的过程，对土地资源和生态环境造成了严重的破坏。

因此，准确评估和监测土壤风力侵蚀的程度和分布，对保护生态环境、推动可持续发展具有重要意义。

在中国土壤风力侵蚀研究中，遥感和地理信息系统（GIS）技术的应用越来越广泛。

遥感技术通过获取卫星数据，可以实时监测地表和植被的变化，提供了大范围、高分辨率的土地利用信息。

而地理信息系统则通过对遥感数据进行处理和分析，可以提供准确的空间分布信息，并进行土壤侵蚀风险评估和预测。

首先，遥感技术可以通过获取植被指数等数据，评估土壤风力侵蚀的潜在风险。

植被指数通过测量植被的吸收和反射的红外和近红外辐射，可以反映植被的生长状况和盖度。

植被盖度越高，土壤暴露在风力作用下的可能性就越小，土壤风力侵蚀的程度也就越低。

因此，通过遥感技术获取的植被指数数据，可以快速评估土地的土壤风力侵蚀潜力，并为农业生产和土地利用规划提供科学依据。

其次，GIS技术可以通过建立土壤风力侵蚀的空间模型，对土地风力侵蚀进行预测和评估。

GIS技术可以将遥感数据、地形数据、土壤数据等不同层次的空间信息进行整合和分析，形成全面、多角度的土壤风力侵蚀分布图。

通过对土地利用类型、等级、坡度、方向等因素的综合分析，可以得出不同地区和不同季节土壤风力侵蚀程度的空间分布。

该模型可以为土地利用规划、生态环境保护和治理工作提供科学依据。

此外，遥感和GIS技术还可以通过监测土壤侵蚀过程的动态变化，对土地的管理和保护提供指导。

通过比较不同年份的遥感数据，可以研究土壤风力侵蚀的变化趋势和影响因素，进一步预测未来的发展趋势。

同时，GIS技术还可以对不同土地利用模式下的风力侵蚀进行空间分析，为农业生产、城市规划和土地管理提供科学建议。

土壤侵蚀模数计算公式举例SEE=R×K×LS×C×P其中，R代表降雨侵蚀力指数，K代表土壤侵蚀能力指数，LS代表地形坡度和坡长指数，C代表土壤管理因子，P代表植被因子。

接下来我们将详细介绍每个因子的计算方法和举例说明。

1.降雨侵蚀力指数（R）：降雨侵蚀力指数是衡量降雨对土壤侵蚀的能力大小的指标。

它与降雨量、强度和能量有关，主要受降雨强度、时距和频率影响。

降雨侵蚀力指数的计算方法如下：R=1.5×(I+0.6P)×E其中，I是降雨强度指数，P是降雨频率指数，E是降雨能量指数。

举例说明：假设地降雨强度指数为65 mm/h、降雨频率指数为35 mm/h，降雨能量指数为50 J/mm^2、代入公式计算降雨侵蚀力指数：R=1.5×(65+0.6×35)×50R=1.5×(65+21)×50R=1.5×86×50R=64502.土壤侵蚀能力指数（K）：土壤侵蚀能力指数反映了土壤对降雨冲刷侵蚀剥蚀的抵抗能力，它与土壤结构、颗粒组成、质地等因素有关。

土壤侵蚀能力指数的计算方法如下：其中，φ是含沙量（单位%），θ是黏粒含量（单位%），ψ是粉质与黏粘性物质比（单位%）。

举例说明：假设地含沙量为30%、黏粒含量为40%，粉质与黏粘性物质比为10%。

代入公式计算土壤侵蚀能力指数：K=0.048+0.204+0.026+0.072+0.006K=0.3563.地形坡度和坡长指数（LS）：地形坡度和坡长指数反映了地形对土壤侵蚀的影响，它和坡度、坡长、切沟、水流速率等因素有关。

地形坡度和坡长指数的计算方法如下：LS=(0.065+0.045M)×(0.06+0.014S)其中，M是坡长指数，S是坡度指数。

举例说明：假设地坡长指数为30，坡度指数为10。

LS=(0.065+0.045×30)×(0.06+0.014×10)LS=(0.065+1.35)×(0.06+0.14)LS=1.415×0.2LS=0.2834.土壤管理因子（C）：土壤管理因子包括植被覆盖和土壤保护措施两个方面，反映了人类活动对土壤侵蚀的影响。

基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统的开题报告一、选题背景和意义土地是人类社会赖以生存的重要资源之一，而土地水蚀问题则是目前全球面临的严重土地退化问题之一。

从历史上来看，土地水蚀已经对人类社会和自然生态系统造成了严重的损害，且土地水蚀的问题日益严重。

为了遏制水蚀并保护土地资源，如何进行土地水蚀定量评估已成为热门的研究领域之一。

地理信息系统（GIS）技术在土地水蚀研究中得到了广泛应用，其可以提供高分辨率的土地利用和土地覆盖信息，同时还可以处理和分析土地水蚀相关的遥感数据和环境数据。

因此，开发基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统具有重要的理论价值和实际应用意义。

本文旨在利用GIS技术和土地水蚀理论知识，研发一款基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统，并利用该系统解决中国土地水蚀问题，并为土地水蚀研究提供一定的参考。

二、研究内容和方案（一）研究内容：该系统将基于中国土壤水蚀资料进行研究，利用GIS技术进行空间数据处理，通过统计学分析方法，对中国土壤水蚀的分布进行研究，并通过该系统，实现土壤水蚀预测和防治的实用性模型。

（二）研究方案：1. 收集中国土壤水蚀相关数据，包括土地利用和土地覆盖等空间数据，并利用遥感数据辅助进行分析；2. 完成GIS系统的搭建和空间数据处理，包括数据输入、数据配准、数据转换以及空间分析等；3. 进行土壤水蚀模型的建立和参数的定量计算，并运用统计分析方法，对中国土壤水蚀分布进行预测分析；4. 探索中国土地水蚀防治的实用性模型，根据预测结果与实际数据做出合理的建议。

三、预期成果和应用价值（一）预期成果：1. 建立基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统；2. 提供基于GIS的中国土壤水蚀分布预测模型；3. 根据预测结果，提出土地水蚀防治的实用性建议。

（二）应用价值：1. 提供了新的土地水蚀预测模型，为土地水蚀防治提供科学依据；2. 让土地水蚀研究更加精细化，为保护我国大量耕地提供了更加科学的技术支撑；3. 高效地进行土地水蚀相关数据的管理、处理和分析，达到节约时间、提高工作效率的目的。

北京市土壤侵蚀监测方法探讨袁爱萍;路炳军;段淑怀;魏商【期刊名称】《中国水土保持科学》【年(卷),期】2011(009)002【摘要】In order to assess quantitively soil erosion in Beijing, based on ground monitoring network on soil and water loss, soil and water loss monitoring at location were carried out in flood season, and the evaluating method of regional soil erosion monitoring were discussed in this paper.Results showed that Beijing Soil Loss Equation was built based on USLE and a lot of monitoring data, and this model could be used as a suvey tool for Beijing soil erosion.Based on GIS technology and rainfall erosivity model, the calculation of annual soil erosion could be applied to transfer data from runoff plot to region scale.Because the soil and water conservation factor was not concluded in net method, the soil erosion modulus calculated with net method was higher than that calculated with sampling survey method.Beijing soil erosion monitoring method can be used for reference in evaluating and monitoring on soil and water loss on regional scale.%为了科学定量评价北京市土壤侵蚀状况,通过北京市地面水土流失监测网络,开展水土流失定点观测,研究北京市土壤侵蚀监测的评价方法.结果表明:利用大量实测资料,基于美国通用土壤流失方程建立的北京土壤流失方程,可以作为北京市土壤侵蚀调查的模型工具;基于GIS和降雨侵蚀力模型的年度土壤侵蚀量推算方法,可作为从小区尺度转换到区域尺度的一种方法;由于网格法没有考虑水土保持措施因子,调查得到的土壤侵蚀量结果比采用抽样调查法得到的结果偏大.北京市土壤侵蚀监测方法的研究可为区域水土流失定量评价和动态监测提供借鉴作用.【总页数】4页(P1-3,10)【作者】袁爱萍;路炳军;段淑怀;魏商【作者单位】北京市水土保持工作总站,100038,北京;北京市水土保持工作总站,100038,北京;北京市水土保持工作总站,100038,北京;北京市水土保持工作总站,100038,北京【正文语种】中文【相关文献】1.广东西南部地区开发建设项目土壤侵蚀强度监测方法探讨 [J], 黄剑东;段东亮2.基于GIS的小流域土壤侵蚀影响因子遥感监测方法探讨——以黑龙江省宾县三岔河小流域为例 [J], 李丹;李世泉;王岩松;高燕;郭睎尧;张锋3.广东西南部地区开发建设项目土壤侵蚀强度监测方法探讨 [J], 宁建国4.北京市土壤地质环境质量区域监测网络的优化方法探讨 [J], 贾三满;李欢;黄勇5.开发建设项目水保监测中土壤侵蚀模数监测方法探讨——以“东深供水改造工程水土保持监测”项目为例 [J], 王继增;邓岚;郭新波因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于InVEST模型的北京山区土壤侵蚀模拟周彬;余新晓;陈丽华;张振明;吕锡芝;范敏锐【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2010(17)6【摘要】为客观认识北京山区森林生态系统的土壤保持功能,基于北京山区森林资源二类调查,应用InVEST模型对北京山区土壤侵蚀状况进行模拟研究,并重点探讨不同森林类型土壤保持功能的大小。

结果表明:该模型适用于北京山区的土壤侵蚀模拟,北京山区林地下总的土壤侵蚀量为176万t,平均保持土壤能力为220 t/hm2。

各森林类型的保持土壤能力均较高,其中天然混交针叶林保土能力最高,为335t/hm2,其次是天然侧柏林,为297 t/hm2,而最小的是人工落叶松林,为148 t/hm2。

【总页数】6页(P9-13)【关键词】北京山区;森林类型;土壤侵蚀【作者】周彬;余新晓;陈丽华;张振明;吕锡芝;范敏锐【作者单位】水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室北京林业大学;北京林业大学自然保护区学院【正文语种】中文【中图分类】S157.1【相关文献】1.基于InVEST模型的横断山区产水量模拟 [J], 窦苗;孙建国;陈海鹏2.基于InVEST模型的北京山区森林水源涵养功能评估 [J], 余新晓;周彬;吕锡芝;杨之歌3.基于CA-Markov和InVEST模型的土地利用格局变化对生境的影响研究——以北京浅山区为例 [J], 邹天娇; 倪畅; 郑曦4.基于InVEST模型的太行山区土壤侵蚀与土壤保持 [J], 朱建佳;彭晓伟;刘耀亮;刘金铜5.基于InVEST模型的太行山区土壤侵蚀与土壤保持 [J], 朱建佳;彭晓伟;刘耀亮;刘金铜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。