引用本文
王莉娜, 李文龙, 王素芳, 陈迪, 许静. 基于遥感和USLE模型的2000-2010年甘肃省土壤侵蚀变化评价. 草业科学, 2016,33(2):176-183
Wang Li-na, Li Wen-long, Wang Su-fang, Chen Di, Xu Jing. Variation in soil erosion based on USLE model and remote sensing technology during 2000-2010 in Gansu Province. Pratacultural Science,2016,33(2): 176-183  
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基于遥感和USLE模型的2000-2010年甘肃省土壤侵蚀变化评价
王莉娜1,2, 李文龙1, 王素芳3, 陈迪1, 许静4
1.兰州大学草地农业科技学院,甘肃 兰州 730020
2.甘肃省环境监测中心站,甘肃 兰州 730020
3.甘南州国土资源局,甘肃 甘南 747000
4.兰州财经大学农林经济管理学院,甘肃 兰州 730020
李文龙(1977-),男,甘肃兰州人,教授,博士,主要从事草地遥感与地理信息系统研究。E-mail:wllee@lzu.edu.cn

第一作者:王莉娜(1982-),女,甘肃临洮人,硕士,主要从事草地遥感与地理信息系统研究。E-mail:dq954@126.com

收稿日期: 2015-04-24
基金: 基金项目:国家自然科学基金(31170430、41471450); 国家社会科学基金(14CJY010)
摘要

本研究将通用土壤流失方程(USLE)和遥感、地理信息技术相结合,定量评价甘肃省2000-2010年土壤侵蚀状况。研究结果表明,甘肃省主要侵蚀强度为轻度和中度侵蚀,2000、2005和2010年甘肃省土壤侵蚀面积分别为24 872.9、27 503.6和28 000.8 km2。主要侵蚀地区分布在甘肃省南部地区;林地的土壤侵蚀面积最大,草地次之,这两类土地利用类型为主要侵蚀地带。陇南山地、甘南高原和陇中黄土高原为土壤侵蚀的主要地貌类型。2000-2010年土壤侵蚀变化分析表明,造成土壤侵蚀的原因除了降水量分布不均、土地利用类型和地貌类型的变化外,人类对生态环境的不合理利用也是另一重要原因。

关键词: 土壤侵蚀; 土壤流失方程(USLE); 遥感
中图分类号:S157 文献标志码:A 文章编号:1001-0629(2016)2-0176-08 doi: 10.11829/j.issn.1001-0629.2015-0203
Variation in soil erosion based on USLE model and remote sensing technology during 2000-2010 in Gansu Province
Wang Li-na1,2, Li Wen-long1, Wang Su-fang3, Chen Di1, Xu Jing4
1.College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China
2.Gansu Province Environmental Monitoring Center, Lanzhou 730020, China
3.Gannan Land and Resources Bureau of Gansu Province, Gannan 747000, China
4.Lanzhou University of Finance and Economics, Lanzhou 730020, China
Corresponding author: Li Wen-long E-mail: wllee@lzu.edu.cn
Abstract

Combined USLE (Universal Soil Loss Equation) with remote sensing, geographic information technologies, the distribution area of soil erosion was evaluated quantificationally in Gansu Province from 2000 to 2010. The results showed that the mainly erosion intensity was mild and moderate erosion in Gansu Province.The soil area with significant erosion was 24 872.9, 27 503.6 and 28 000.8 km2 in 2000, 2005 and 2010, respectively. The region of soil erosion mainly distributed in the southern part of Gansu Province, and the main soil erosion area distribute in forest and grassland. The largest soil erosion area distribute in forest,followed by grassland. The main landforms types of erosion are mountain land in Longnan, Gannan and loess plateau. The variation in soil erosion from 2000 to 2010 was also analyzed, it indicated that the reasons of soil erosion were not only by uneven distribution of precipitation, land-use types and landform types, but also irrational useage of ecological environment.

Keyword: soil erosion; universal soil loss equation (USLE); remote sensing

土壤侵蚀是地球表面的一种自然现象, 是指地球表面的土壤及其母质在水力、风力、冻融、重力等外力的作用及人为因素影响下发生的各种破坏、分离、搬运和沉积的现象[1]。地表物质在外在驱动力的作用下, 其自身产生位移与再分配, 其内在的营养成分也会流失于水体之中[2], 这不仅导致土地的生产能力下降, 也会使水体产生富营养化。

土壤侵蚀预报是监测水土流失和评价水保措施效益的有效手段, 侵蚀模型则是进行土壤流失监测和预报的重要工具[3, 4]。通用土壤流失方程(Universal Soil Loss Equation, USLE)是美国研制的用于定量预报农田或草地坡面多年平均土壤流失量的一个经验性土壤侵蚀预报模型, 主要研究由降水引起的水动力土壤侵蚀[5]。从20世纪30年代开始, 通用土壤流失方程经过大量的土壤侵蚀试验和定量研究得到了不断的发展完善。1940年Zingg[6]通过研究坡长、坡度对土壤侵蚀的影响, 土壤侵蚀预报模型被正式应用于土壤侵蚀的研究。较之其它基于物理过程的模型(如水利侵蚀预报模型WEPP和动力侵蚀模型KINEROS), USLE结构简单, 所需数据量少, 结果可靠性高, 在世界范围内得到了广泛应用[7, 8], 在定量评价土壤侵蚀强度、土地资源合理利用和水土保持规划等方面起到了重要的作用[9, 10]。我国从20世纪80年代以来, 开始引进通用土壤流失方程, 在我国土壤侵蚀预报工作中起到了积极的作用, 并取得了重要成果[11, 12, 13, 14]。

本研究采用通用土壤流失方程, 结合遥感、地理信息技术, 定量评价甘肃省2000-2010年土壤侵蚀状况, 分析近10年甘肃省的土壤侵蚀变化, 进而为甘肃省生态环境质量状况评价提供科学依据。

1 材料与方法
1.1 研究区概况

甘肃位于中国三大高原交汇地带, 地貌复杂多样, 河谷、高原、山地、戈壁与沙漠交错分布, 是典型的山地型高原地貌, 全省呈东西长, 南北短的空间格局, 而黄土高原以丘陵沟壑和高原沟壑地貌为主。不同地区的气候类型差异显著, 主要包括干旱区、高寒区与亚热带湿润区。气候干燥少雨, 气温日差大, 年平均气温在0~14 ℃, 年均降水量200~700 mm, 降水主要集中在7-9月。

1.2 研究数据

本研究利用的主要数据包括:1)甘肃省空间分辨率为90 m的数字高程模型(DEM); 2)基于Landsat5 TM影像解译的甘肃省2000、2005和2010年3期土地利用类型/土地覆盖图; 3)甘肃省土壤类型图; 4)甘肃省2000、2005和2010年81个气象站点的降水量观测数据; 5)2000、2005和2010年MODIS月植被指数产品; 6)甘肃省土壤质地、有机质含量等土壤属性数据。

1.3 USLE模型及其因子的确定方法

本研究利用RS和GIS技术, 并结合USLE模型来对土壤侵蚀量进行预测。USLE模型如下:

A=R× K× L× S× C× P(1)

式中, A为年平均土壤流失量(t· hm-2· a-1); R为降雨侵蚀力因子(MJ· mm· hm-2· h-1· a-1); S为坡度因子, 无量纲; P为水土保持措施因子, 无量纲; L为坡长因子, 无量纲; K为土壤可蚀性因子(t· h· MJ-1· mm-1); C为植被覆盖度因子, 无量纲。

1.3.1 降水侵蚀力因子的估算 降水侵蚀力(R)是指降水过程对土壤流失存在的潜在影响力。甘肃省降水空间分布差异显著, 因此, 降水对全省各地水土流失的影响也不同。国内外学者对降水侵蚀力因子的计算方法做了大量的研究, 本研究采用Wischmeier和Smith[5]提出的基于月平均降水量和年降水量的经验公式:

R= ∑i=1121.735× 10[(1.5lg(pi2p)-0.8188](2)

式中, Pi为月降水量, P为年降水量, 单位均为mm。

降水量数据来自甘肃省81个县市气象站点的观测资料。通过计算月平均降水与年降水, 然后采用Wischmeier和Smith[5]提出的经验公式来计算2000、2005和2010年各县市的降雨侵蚀力。

1.3.2 土壤可蚀性因子的估算 土壤可侵蚀性因子(K)大小是指标准条件下, 土壤与土壤剖面对各种侵蚀与水动力过程的平均敏感程度。本研究采用Wischmeier等[15]的侵蚀力影响模型 (Erosion Productivity Impact Calculator, EPIC)估算土壤可蚀性因子K值。依据土壤颗粒组成与有机质含量等资料推算研究区内不同土地利用类型的可蚀性因子, 计算公式如下:

K={0.2+0.3 e[-0.0256S1(1.0-S2/100)]}× [S2/(n+S2)]0.3× [1.0-0.25C/(C+e(3.72-2.95C)]× [1.0-0.7S3/(S3+ e(-5.51+22.9S3)](3)

式中, S1为土壤砂粒含量(%), S2为土壤粉粒含量(%), n为土壤粘粒含量(%), C为土壤有机碳含量(%), S3=1-S1/100。

利用在全省采集的2 900个样品, 分析土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机质含量, 并采用Van Bemmelen因数1.724[16], 计算有机碳含量, 利用土壤可蚀性K值计算公式, 近似确定出研究区不同土壤类型的可蚀性因子K值。

1.3.3 植被覆盖因子的估算 植被盖度(C)是植被在垂直投影面占总面积的百分比, 本研究利用像元二分模型计算研究区的植被覆盖度作为植被因子度量指标, 计算公式如下:

Fg=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil) (4)

式中, Fg为植被盖度, NDVIsoil为纯土壤像元的NDVI值, 即在NDVI最小值概率分布表中最接近0.5%位置处的NDVI值; NDVIveg为纯植被像元的NDVI值, 即在NDVI最大值概率分布表中最接近0.5%位置处的NDVI值[17]。利用MODIS植被归一化差值植被指数(NDVI)计算甘肃省2000、2005和2010年植被覆盖度。

1.3.4 坡长和坡度因子的估算 在地形因素中, 反映土壤坡面侵蚀的坡长(L因子)和坡度(S因子)是两个主要因子。坡长增加, 坡面来水面积增加, 向坡下方流动的径流量、流速、水力半径也随着增大, 侵蚀量也随之增大。坡长L因子计算公式是由Liu等[18]提出的, 具体公式为:

L=(λ /22.13)α (5)

α =β /(β +1) (6)

β =(sinθ /0.089 6)/[3.0(sinθ )0.8+0.56] (7)

式中, L为坡长因子, λ 为水平坡长, α 为坡长指数, θ 为坡度。

坡度S因子采用的是McCool等人在1987年提出并由国内学者Liu等[19]于1994年改进的计算公式:

S=10.8×sinθ+0.03θ< 5°S=16.8×sinθ-0.505°≤θ≤14°S=20.91×sinθ-0.94)θ> 14°(8)

式中, S为坡度因子, θ 为坡度。

1.3.5 水土保持措施因子的估算 水土保持措施因子[20](P)指为抵制水土侵蚀, 而采取的保持水土的措施。根据土地利用类型不同, P的取值范围在0-1之间, 采取水土保持措施越少则P值越大。本研究参照刘宝元等[21]相关研究中P值的确定方法, 得出了甘肃省林地和未利用地的水土保持措施因子为1.0, 其次草地和湿地为0.7, 耕地为0.3, 城乡居民点和工矿用地及水域为0。利用甘肃省2000、2005、2010年土地利用/覆盖图进行全省水土保持因子(P)的确定。

1.3.6 土壤侵蚀量的估算 利用ArcGIS软件对侵蚀因子图层进行叠加分析, 以此得到各区域的年土壤侵蚀量。通过参考水利部颁发的土壤侵蚀强度分类分级标准(SL-190-96), 并且结合甘肃省的实际情况, 如表1标准进行全省土壤侵蚀量的等级划分, 得到甘肃省2000、2005和2010年土壤侵蚀强度分布图(图1)。

表1 甘肃省土壤侵蚀强度分级表 Table 1 The level of soil erosion intensity in Gansu Province

图1 2000、2005和2010年甘肃省土壤侵蚀强度分级图Fig.1 Classification map of soil erosion intensity of 2000, 2005 and 2010 in Gansu Province

2 结果与分析
2.1 甘肃省2000-2010年土壤侵蚀及其变化

通过分析甘肃省土壤侵蚀强度分布状况得出:甘肃省土壤侵蚀主要发生在甘南、陇南和陇中等地区, 另外在甘肃省中部的天祝藏族自治县也有分布, 强度主要为轻度和中度侵蚀(图1)。根据甘肃省土壤侵蚀强度统计结果(表2)可知, 2000、2005和2010年甘肃省土壤侵蚀(不含无明显侵蚀类型)面积分别为24 873.0、27 503.6和28 000.7 km2, 分别占土地总面积的6.16%、6.81%和6.52%。从轻度侵蚀到重度侵蚀, 侵蚀面积随着强度等级的增加而减少。在2000-2010年期间重度侵蚀面积分别占侵蚀总面积的20.32%、23.22%和20.86%, 中度侵蚀面积分别占侵蚀总面积的24.81%、25.94%和25.74%, 轻度侵蚀面积分别占侵蚀总面积的54.87%、50.84%和53.39%。说明甘肃省的土壤侵蚀强度以轻度和中度侵蚀为主。

表2 2000, 2005和2010年甘肃省不同土壤侵蚀强度面积及比例 Table 2 The soil erosion area and percentage for each intensity level of 2000, 2005 and 2010 in Gansu Province
2.2 甘肃省土壤侵蚀与土地利用类型的关系

分析不同土地利用类型对土壤侵蚀的影响, 将土壤侵蚀图层与2000、2005和2010年3期土地利用/覆盖图层进行叠加统计分析, 得出甘肃省各土地利用类型的不同侵蚀强度的土壤侵蚀面积。统计结果表明, 2000、2005和2010年不同土地利用类型的侵蚀面积存在很大差异性(表3), 其中林地侵蚀总面积最大, 分别为15 244.6、16 111.0和16 324.9 km2, 分别占该土地利用类型总面积的26.83%、28.15%和29.86%, 10年间侵蚀面积呈增加趋势。总体来看, 土壤侵蚀面积从大到小依次为林地> 草地> 耕地> 未利用地。在3个时期中, 草地土壤侵蚀总面积分别为7 670.9、8 830.5和9 042.4 km2, 占该土地利用类型总面积的7.06%、8.08%和7.96%; 耕地土壤侵蚀总面积分别为1 567.1、2 199.6和2 215.7 km2, 占该土地利用类型总面积的2.42%、3.32%和3.18%。在3个时期中, 草地和耕地的土壤侵蚀面积逐渐增加。未利用地的土壤侵蚀面积在3个时期中分别为327.9、294.1和417.7 km2, 占该土地利用类型总面积的0.19%、0.19%和0.23%, 2010年面积大幅度增加, 未利用地土壤侵蚀面积所占比例先减小后增加, 这是由于2010年对甘肃省行政边界进行了修正, 各类土地总面积均有所增加。

表3 甘肃省不同土地利用类型土壤侵蚀面积及比例 Table 3 The soil erosion area and percentage for different types of land use in Gansu Province

林地土壤侵蚀最严重, 一方面由于林地中疏林地的植被较稀疏, 本身水土保持能力比较差; 另一方面林地多分布在甘肃省南部, 该地区降水量多, 加上长期的滥砍滥伐等不合理利用, 导致林地的侵蚀加剧。草地土壤侵蚀多分布在甘南地区, 该地区农牧民人口日益增加, 为了满足生活需求, 牲畜数量也大幅增加, 超载过牧引起草地退化日益加剧, 导致草地的水土保持功能减弱。甘肃省的耕地以旱地为主, 发生土壤侵蚀的耕地大多分布在陇东黄土高原地区, 该地区耕地地表比较破碎, 降水多集中在夏季汛期, 容易发生水土流失, 其它大部分耕地多分布在降水量较少的地区, 故侵蚀面积所占比例较小。需要关注的是, 随着人们对农牧产品需求的不断增加, 滥砍滥伐、毁林开荒、超载过牧、滥采滥挖等行为将会导致土壤侵蚀状况进一步恶化。要科学合理地利用林地和草地, 并对其进行保护, 以防其发生退化; 而对未利用地、疏林地等植被覆盖度较低的地类进行生态恢复, 增强其水土保持功能。

2.3 甘肃不同地貌类型与土壤侵蚀的关系

甘肃省共有7类主要的地貌类型, 分别为北方山地、河西走廊、阿尔金山和阿拉善、祁连山地、陇中黄土高原、甘南高原和陇南山地(图2)。分布在最北部的北方山地海拔1 000~3 600 m, 靠近腾格里沙漠和巴丹吉林沙漠, 多为荒漠, 气候干旱少雨。河西走廊海拔1 400~2 900 m, 地势平坦, 光热充足, 水资源较丰富。阿尔金山横跨青海、新疆与甘肃三省, 平均海拔4 000 m以上, 由系列山脉和谷地组成。阿拉善海拔处于800~1 600 m, 地势向北倾斜, 区域内分布众多丘陵、剥蚀低山, 其中山间为大小不一的盆地, 地表主要由流沙与沙砾覆盖。祁连山区域大部分海拔在4 000 m以上, 内部分布着多个平行山脉, 且山脉间由一系列谷地与盆地组成, 植被垂直地带性分布明显。陇中黄土高原海拔1 400~2 200 m, 受流水侵蚀作用, 地表破碎。甘南高原位于甘肃省西南部, 是青藏高原的一部分, 海拔处于3 000~4 200 m, 区域内呈波状起伏状, 高原与山地相间分布, 主要土地利用类型为草地。陇南山地位于甘肃东南部, 为秦岭山脉的西延部分, 地势东低西高, 海拔从东部的1 500 m上升到西部的4 500 m以上。

图2 甘肃省主要地貌类型图Fig.2 The main landform map of Gansu Province

分析不同地貌类型对土壤侵蚀的影响, 将土壤侵蚀图层与甘肃省地貌类型图层做叠置分析, 统计甘肃省各类地貌类型的不同侵蚀强度的土壤侵蚀面积(表4)。可以看出, 北方山地以及阿尔金山和阿拉善几乎没有土壤侵蚀发生, 分析其原因主要是该地区降水量稀少, 地貌类型决定了其大部分地区的坡度均小于5° , 另一方面是USLE模式存在一定的缺陷性, 在评价过程中没有考虑风蚀的影响; 在河西走廊南部地区有少量轻度土壤侵蚀发生, 这些地区除降水量较多外, 坡度一般大于15° 。祁连山地的土壤侵蚀主要发生在南部地区(天祝藏族自治县境内), 2000、2005和2010年土壤侵蚀面积分别为1 152.5、661.3和682.8 km2(表4)。发生土壤侵蚀的地区一般雨水充沛, 坡度多大于25° 。甘肃省土壤侵蚀面积大的地貌类型为陇南山地和甘南高原, 陇南山地东部地区土壤侵蚀强度较大, 甘南高原东北部和东南部土壤侵蚀强度较大。2000、2005和2010年陇南山地土壤侵蚀面积分别为10 504.4、10 899.5和10 033.8 km2; 甘南高原土壤侵蚀面积分别为10 212.4、11 432.9和11 659.8 km2(表4)。这两种地貌类型侵蚀面积相差不大, 侵蚀比例均在25%以上。分析陇南山地引起土壤侵蚀的主要原因发现, 除了降水量较多、山地坡度大等自然因素外, 人类对森林的大量砍伐, 过度利用也是导致土壤侵蚀的加剧的重要因素, 甘南高原也存在与陇南山地类似的状况。陇中黄土高原的土壤侵蚀主要发生在东部、中部和西部的小部分地区, 2000、2005和2010年土壤侵蚀面积分别为2 667.2、4 311.2和5 392.6 km2, 土壤侵蚀比例在5.49%以下。黄土高原虽然地表比较破碎, 但是大部分地区降水量很少, 不容易造成土壤流失, 而降水量较大的地区, 土壤侵蚀较严重。同时发现, 同期的降水量呈持续增加趋势, 是导致该区土壤侵蚀逐年增加的主要因素。

表4 甘肃省不同地貌类型土壤侵蚀面积及比例 Table 4 The soil erosion area and percentage for different type of geomorphic in Gansu Province
3 结论

目前, 甘肃省土壤侵蚀调查方法以野外现地实测与访问为主, 本研究通过引入遥感和USLE模型对估算甘肃省的土壤侵蚀方法具有一定的改进作用。利用空间分析技术可以很好地克服传统方法的局限性, 传统的野外调查及长期观测不仅费时费力, 而且观测区域小, 周期长, 但随着RS和GIS技术的不断发展, 不仅可以实时掌握水土流失状况, 还能对区域水土流失做出预测和合理规划。本研究利用RS和GIS技术, 结合USLE模型, 对甘肃省土壤侵蚀量的时空变化进行了估算和分析。主要结论如下:

1)甘肃省土壤侵蚀状况严重, 2000、2005和2010年甘肃省土壤侵蚀面积分别为24 872.9、27 503.6和28 000.8 km2, 侵蚀强度主要以轻度和中度侵蚀为主。

2)甘肃省不同地区土壤侵蚀空间差异性大, 主要侵蚀地区分布在甘肃省南部, 降水量的分布不均、土地利用类型和地貌类型的变化是造成这种差异的主要原因。林地的土壤侵蚀面积最大, 草地次之, 这两种土地利用类型为甘肃省主要侵蚀地带。陇南山地、甘南高原和陇中黄土高原为土壤侵蚀的主要地貌类型。

3)造成土壤侵蚀的原因除了降水量分布不均、土地利用类型和地貌类型的变化外, 人类活动对生态环境的不合理利用也可能是另一重要原因。

4)USLE模式存在一定的缺陷性, 在评价过程中没有考虑风蚀的影响, 评价结果与实际侵蚀情况有一定的误差, 在今后的研究过程中应加以改进。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] 杨勤科, 李锐, 刘咏梅. 区域土壤侵蚀普查方法的初步讨论. 中国水土保持科学, 2008, 6(3): 1-7.
Yang Q K, Li R, Liu Y M. Discussions on methods of national regional soil erosion survey. Science of Soil and Water Conservation, 2008, 6(3): 1-7. (in Chinese) [本文引用:1]
[2] 徐炳成, 山仑. 半干旱黄土丘陵区白羊草人工草地生产力和土壤水分特征研究. 草业科学, 2004, 21(6): 6-10.
Xu B C, Shan L. Aboveground productivity and soil water characteristics of cultivated Old World bluestem grassland in semi-arid loess hilly-gully areas on the Loess Plateau. Pratacultural Science, 2004, 21(6): 6-10. (in Chinese) [本文引用:1]
[3] 张岩, 袁建平, 刘元宝. 土壤侵蚀预报模型中的植被覆盖与管理因子研究进展. 应用生态学报, 2002, 13(8): 1033-1036.
Zhang Y, Yuan J P, Liu B Y. Advance in researches on vegetation cover and management factor in the soil erosion prediction model. Chinese Journal of Applied Ecology, 2002, 13(8): 1033-1036. (in Chinese) [本文引用:1]
[4] 张科利, 刘宝元, 蔡永明. 土壤侵蚀预报研究中的标准小区问题论证. 地理研究, 2000, 19(3): 297-302.
Zhang K L, Liu B Y, Cai Y M. The stand ard of unit plot in soil loss prediction of China. Geographical Research, 2000, 19(3): 297-302. (in Chinese) [本文引用:1]
[5] Wischmeier W H, Smith D D. Predicting Rainfall Erosion Losses From Cropland East of the Rocky Mountains. Agriculture Hand book, 1965, No. 282. [本文引用:3]
[6] Zingg A W. Degree and length of land slope as it affects soil loss in run-off. Agrucyktyrak Engineering, 1940, 21: 59-64. [本文引用:1]
[7] 黄金良, 洪华生, 张珞平, 杜鹏飞. 基于GIS和USLE的九龙江流域土壤侵蚀量预测研究. 水土保持学报, 2005, 18(5): 75-79.
Huang J L, Hong H S, Zhang L P, Du P F. Study on predicting soil erosion in Jiulong River watershed based on GIS and USLE. Journal of Soil and Water Conservation, 2005, 18(5): 75-79. (in Chinese) [本文引用:1]
[8] 郑淑华, 王堃, 赵萌莉, 韩国栋, 冯雨峰. 北方农牧交错区草地生态系统服务间接价值的初步评估——以太仆寺旗和沽源县境内为例. 草业科学, 2009, 26(9): 18-23.
Zheng S H, Wang K, Zhao M L, Han G D, Feng Y F. Primary evaluation of the indirect value on rangeland ecosystem services in Northern agro pastoral ecotone-A case study in Taipusi banner and Guyuan league. Pratacultural Science, 2009, 26(9): 18-23. (in Chinese) [本文引用:1]
[9] 曹丽花, 刘合满, 赵世伟. 退化高寒草甸土壤有机碳分布特征及与土壤理化性质的关系. 草业科学, 2011, 28(8): 1411-1415.
Cao L H, Liu H M, Zhao S W. Istribution of soil organic carbon and its relationship with soil physical and chemical properties on degraded alpine meadows. Pratacultural Science, 2011, 28(8): 1411-1415. (in Chinese) [本文引用:1]
[10] 李洪勋. 草带在防治坡耕地土壤侵蚀中的作用. 草业科学, 2005, 22(1): 94-97.
Li H X. The role of grass strip in prevention of water and soil erosion on sloping land . Pratacultural Science, 2005, 22(1): 94-97. (in Chinese) [本文引用:1]
[11] 牟金泽, 孟庆枚. 陕北部分中小流域输沙量计算. 人民黄河, 1983(4): 35-37.
Mou J Z, Meng Q M. Part of Shaanxi small watershed sediment discharge calculation. Yellow River, 1983(4): 35-37. (in Chinese) [本文引用:1]
[12] 郑粉莉, 刘峰, 杨勤科, 江忠善. 土壤侵蚀预报模型研究进展. 水土保持通报, 2001, 21(6): 17-18.
Zheng F L, Liu F, Yang Q K, Jiang Z S. Review of research progress in soil erosion prediction model. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2001, 21(6): 17-18. (in Chinese) [本文引用:1]
[13] 王文娟, 张树文, 李颖, 卜坤. 基于GIS和USLE的三江平原土壤侵蚀定量评价. 干旱区资源与环境, 2008, 22(9): 112-117.
Wang W J, Zhang S W, Li Y, Bu K. Quantitative sssessment of soil erosionin Sanjiang Plain based on GIS and USLE. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2008, 22(9): 112-117. (in Chinese) [本文引用:1]
[14] 马琦, 王琦. 几种草被植物的水土保持效应研究. 草业科学, 2006, 22(10): 72-74.
Ma Q, Wang Q. The effect of several grassy species on soil and water conservation. Pratacultural Science, 2006, 22(10): 72-74. (in Chinese) [本文引用:1]
[15] Wischmeier W H, Johnson C B, Cross B V. A soil erodibility nomograph farmland and construction sites. Journal of Soil and Water Conservation, 1971, 26(5): 189-193. [本文引用:1]
[16] 鲍士旦. 土壤农化分析. 北京: 中国农业出版社, 2000.
Bao S D. Soil Agro-chemistrical Analysis. Beijing: China Agriculture Press, 2000. (in Chinese) [本文引用:1]
[17] 朱晓丽, 李文龙, 薛中正, 许静, 王浩. 基于3S技术的甘南州生态健康与生态承载力耦合. 草业科学, 2011, 28(6): 65-71.
Zhu X L, Li W L, Xue Z Z, Xu J, Wang H. Coupling of ecological health and ecological carrying capacity in the Gannan pastoral area based on the “3S” technology. Pratacultural Science, 2011, 28(6): 65-71. (in Chinese) [本文引用:1]
[18] Liu B Y, Nearing M A, Shi P J, Jia Z W. Slope length effects on soil loss for steep slopes. Soil Science Society of America Journal, 2000, 64(5): 1759-1763. [本文引用:1]
[19] Liu B Y, Nearing M A, Risse L M. Slope gradient effects on soil loss for steep slopes. Transactions of American Society of Agriculture Engineers, 1994, 37(6): 1835-1840. [本文引用:1]
[20] 吴礼福. 黄土高原土壤侵蚀模型及应用. 水土保持通报, 1996, 16(5): 29-35.
Wu L F. Soil erosion model and its application in Loess Plateau. Bulletin of Soil and Water Conservation, 1996, 16(5): 29-35. (in Chinese) [本文引用:1]
[21] 刘宝元, 张科利, 焦菊英. 土壤可蚀性及其在侵蚀预报中的应用. 自然资源学报, 1999, 4(4): 345-350.
Liu B Y, Zhang K L, Jiao J Y. Soil erodibility and its use in soil erosion prediction model. Journal of Natural Resources, 1999, 4(4): 345-350. (in Chinese) [本文引用:1]