STRATIFICATION OF VARIABILITY IN RUNOFF AND SEDIMENT YIELD BASED ON VEGETATION CHARACTERISTICS1

ABSTRACT: Runoff and sediment yield were collected from 100 plots during simulated rainfalls (100 mm/hr for 15 minutes) at antecedent soil moisture conditions. A clustering technique was used to stratify the variability of a single data set within a sagebrush‐grass community into four groups based on vegetation life form and amount of cover. The four cluster groups were grass, grass/shrub, shrub, and forb/grass and were found to be significantly different in plant height, surface roughness, soil bulk density, and soil organic matter. Stepwise multiple regression analyses were performed on the single data set and each cluster group. Results for individual groups resulted in more robust predictive equations for runoff (r²= 0.65–0.73) and sediment yield (r²= 0.37–0.91) than for equations developed from the single data set (r²= 0.56 for runoff and r²= 0.27 for sediment yield). The standard errors of the cluster group regression equations were also improved in three of the four group equations for both runoff and sediment yield compared to the single data set. Runoff was found to be significantly less (p >0.01) in the forb/grass group compared with other vegetation cluster groups, but this was influenced by four plots that produced little or no runoff. Sediment yield was not found to be significantly different among any cluster groups. Discriminant analysis was then used to identify important variables and develop a model to classify plots into one of the four cluster groups. The discriminant model could be incorporated into rangeland hydrology and erosion models. The percentage cover of grasses, shrubs, litter, and bare ground effectively stratified about 12 percent of the variation observed in runoff and 26 percent of the variability for sediment yield as determined by r².     

Erosion studies in a Nigerian city: A methodological approach

This work assessed the methods of erosion on different surfaces in Ilorin City, Nigeria. The data were sourced from direct fieldwork exercises utilising erosion pins and sediment traps. These were analysed using the Z-score additive model. It was observed that erosion problems are better studied on site utilising sediment traps, which were more efficient than the erosion pins.     

黄土丘陵沟壑区农村特色生态经济模式探讨——以陕西绥德县为例

黄土丘陵沟壑区是我国北方生态脆弱、产业单一、广种薄收、乡村贫困的特殊问题区域。“越穷越垦、越垦越穷”的土地利用方式成为统筹人与自然和谐发展的关键“瓶颈”。论文运用农业地理学和生态经济学原理,以绥德县为典型案例区,进行了农村经济社会发展主要的限制因素剖析。认为该区土地资源利用必须正确处理宏观与微观效益的关系,加强水土保持、生态建设与脱贫解困目标的有机结合。依据研究区地形地貌特点与水土流失规律,重视旱作农业与节水灌溉技术、示范推广造林实用技术、水保型生态农业技术的创新与应用,大力发展柠条防护林产业化、水保型立体农业、生态资源开发增效等典型农村特色生态经济模式。     

土地利用结构与土地生产力的关系研究

论文从流域土地利用结构变化的角度出发,提出采用土地利用结构特征指数研究土地利用结构变化特征与土地生产力之间关系的方法。以晋西黄土丘陵沟壑区典型小流域--王家沟流域为例,考虑了当年光照、温度、降水等相同自然条件下土地生产潜力的变化趋势,揭示了土地利用结构特征指数与土地生产潜力、土地生产力挖潜指数间的关系,提出了流域土地合理利用的方向。     

贵州山区石灰土侵蚀及石漠化的地质原因分析

石灰土是广泛分布于亚热带喀斯特山区的一种非地带性土壤，近几十年来，位于西南喀斯特分布中心的贵州石灰土地区石漠化扩张速度明显加快，已经对该地区数千万群众的基本生存条件构成严重威胁。从地质学角度详细分析这一地区石灰土土壤侵蚀和土地石漠化的形成原因，分析结果表明：石灰土本身的矿物学特征和基本理化性质较好，并不是造成土壤侵蚀和石漠化的主要原因。石灰土成土速率慢，土壤允许流失量小；作为土壤营养库的富含有机质和矿质养分的表土层一旦被剥蚀，土壤结构迅速退化，土壤侵蚀愈演愈烈；喀斯特独特的二元结构和地形地貌是石灰土侵蚀的主要影响因子；石灰土与基岩之间缺少风化母质的过渡，岩土界面的土壤侵蚀是石灰土侵蚀的重要特征；这些因素才是导致石灰土地区土地石漠化的主要原因。     

生物炭对紫色土坡耕地侵蚀性耕层土壤有机碳的影响

土壤有机碳是陆地生态系统最大的碳库,不仅是耕地土壤质量评价的核心指标,也是全球碳循环的重要组成部分.为研究耕层土壤有机碳对土壤侵蚀和管理措施交互作用的响应特征,以三峡库区典型紫色土坡耕地侵蚀性耕层土壤为研究对象,采用铲土侵蚀模拟试验小区,建立5种侵蚀程度的坡耕地原位试验,以不施肥(CK)为对照措施,设置单施化肥(F)和...     

通用水土流失方程因子定量研究进展与展望

通用水土流失方程是目前预测土壤侵蚀最常用的方法之一，定量确定其因子是应用此模型的关键。简要评述了国外及近年来国内定量估算水蚀因子的方法，讨论了存在的问题，并对我国这方面的研究趋势作了展望。     

根溪河小流域的崩岗特征及其治理措施

长汀县河田镇根溪河小流域是福建水土流失最严重的地区之一，存在不同程度的崩岗131个。分析了河田根溪河小流域崩岗的形态特征、发育阶段和活动情况。研究表明，崩岗的形成和发展与深厚的花岗岩风化壳、土壤特性、植被覆盖、小气候条件及人类活动等密切相关。提出了崩岗治理的基本思路和治理措施。经治理后沟道和坡面的植被覆盖率由原来的26％和28％分别提高到68％和76％；土壤侵蚀模数下降至3175t／km^2a，与未治理的崩岗相比降低了89．6％。     

定量遥感支持下的红壤丘陵区土壤侵蚀敏感性评价——以长沙市为例

定量遥感技术的发展为研究区域生态环境敏感性提供了有效的手段.针对红壤丘陵区这一典型的脆弱生态系统,在遥感和地理信息系统的支持下,建立了红壤丘陵区土壤侵蚀敏感性评价信息系统.根据RUSLE方程中的4个自然条件因子对土壤侵蚀敏感性的影响,建立红壤丘陵区土壤侵蚀敏感性定量评价指标体系,并对长沙这一典型红壤丘陵区的土壤侵蚀敏感性进行评价.通过解译Lan出at TM/ETM 影像数据获得长沙市土壤侵蚀敏感性评价的K因子、C因子分布图;利用ARCGIS数字化和空间分析得到R因子以及地形起伏度分布(LS因子).通过主成分分析法确定各评价因子的权重;最后通过加权叠加法获得长沙市土壤敏感性评价结果.研究结果表明,高度敏感以上面积2618km2,占全市面积的20.3%,中度敏感面积4404km2,占全市面积的37.2%,轻度以下敏感面积5073km2,占全市面积的42.5%,这说明长沙市土壤侵蚀敏感性较高.     

中国土地退化及其防治对策

人类活动导致的土地退化系指通过风蚀、水蚀、次生盐渍化和污染等一个或多个过程导致的土地生物或经济产量的下降或丧失。风蚀是中国干旱土地上的主要问题,风蚀导致的土地沙质荒漠化面积为37.1万km₂,水蚀主要发生于丘陵及山区,已影响到179.6万km₂的中国土地,其中水蚀导致的退化土地面积为37.8万km₂,受次生盐渍化影响退化的土地面积为6.3万km₂。中国46万km₂或占耕地面积的40％耕地缺P,33万km₂或1/3的耕地缺K。人类活动是导致土地退化的主要原因。在中国北方,过度放牧导致的土地退化占30.1％,过度农垦占26.9％,过度樵采占33.7％,水资源利用不当占9.6％,工矿交通建设导致的占0.7％。在中国南方,因滥伐导致的土地退化占37％,陡坡开垦占35％,不适当植树造林占18％,工矿交通建设占10％。该文讨论了土地退化成因和危害之后,介绍了建国40年来中国土地退化防治成就,还提出了退化土地防治策略,如提高公众参与退化土地防治意识,强化立法和开展监测和环境建设等。