黄炎和[1]2001年在《闽南地区的土壤侵蚀与治理》文中研究指明采用径流小区结合野外调查分析，系统研究闽南地区的土壤侵蚀规律和治理措施。旨在阐述该区的降雨特征、分布规律及其与土壤侵蚀的关系；摸清土壤侵蚀随坡度的分布规律；探索土壤侵蚀预报方法；研究土壤侵蚀与肥力退化的关系及保育坡地果园水土资源的措施。结果表明：闽南地区降雨量年内呈弱双峰式分布，且年际和地区变化大；该区天然雨滴分布遵守Best的模型，但模型参数有差异；雨滴中数直径、动能与雨强呈幂函数关系。该区降雨参数与土壤侵蚀的关系随下垫面条件而变。确定了该区降雨侵蚀力R值的最佳和简便算法；认为R值的年内、年际分布与雨量分布规律相似，且R值的次分布振幅很大。该区土壤侵蚀面积比率随坡度的分布规律从大到小排序依次为5-10°、10-14°、14-18°、18-25°、≤5°和＞25°。应用数量化理论建立了土壤侵蚀预报模型，方便了水土流失普查和监测。认为土壤侵蚀必然导致肥力退化，提出坡地果园采取山边沟结合覆盖绿肥牧草措施，能有效地保育坡地资源。
林敬兰, 陈明华, 汪水前, 黄鑫全, 杨学震[2]2002年在《闽南地区土壤侵蚀时空变化规律分析》文中研究表明利用不同时期福建省的土壤侵蚀数据,对闽南地区土壤侵蚀的时空变化进行分析。分析结果表明,闽南地区是福建省土壤侵蚀最严重的地区,区域内侵蚀最严重的局部位于东南低丘平原区;在空间分布上,土壤侵蚀呈现出20世纪80年代由东南低丘平原区向西北丘陵山地区减缓,而90年代呈相反的规律;在时间变化上,土壤侵蚀总体呈下降趋势,且东南低丘平原区的降幅远大于全区平均值,而西北丘陵山地区则呈现出在20世纪80年代至90年代中期上升而后有所下降的趋势。
江洪[3]2005年在《长汀县水土流失遥感监测及其生态安全评价》文中研究说明水土流失也叫土壤侵蚀,是威胁人类生态安全的一种重要表现形式。本研究以遥感影像为主要数据源,结合基础地理数据和野外实地考察资料,对长汀县1994 年和2003 年的水土流失进行监测和评估,并对其生态安全状况进行评价,探讨应用3S 技术面向水土流失地区的生态安全评价研究途径。论文的主要研究内容包括:(1)植被覆盖度遥感估算。通过对遥感影像波段的分析,在前人研究成果的基础上,构造了可以削弱影像阴影和土壤背景影响的复合植被指数VBSI,并对混合像元法和经验模型法估算长汀县植被覆盖度进行了研究和对比。研究结果表明:VBSI在估算山区的植被覆盖信息上可以降低影像阴影信息的干扰,总体误差是归一化植被指数NDVI 的50%;混合像元法的精度与经验模型法非常接近,而且其成本较低,尤其在不同年份遥感数据估算植被覆盖度时具有较大的优势;长汀县的植被覆盖状况比较好,高植被覆盖面积(植被覆盖度>0.8)占国土面积的比例从71.6%提高到了76.5%。(2)水土流失遥感监测。分别利用“面蚀分级指标”和USLE 模型支持下的水土流失遥感监测两种方案对长汀县水土流失进行监测和评估。研究结果表明:基于USLE 的遥感监测方案理论依据更充分、监测效果更好;水土流失主要分布在平均坡度7 度以上25 度以下的低山丘陵区,发生水土流失的临界平均植被覆盖度在0.7左右;1994 年和2003 年的水土流失率分别为24.6%和18.9%,它们主要分布在长汀县中部沿汀江两岸的丘陵地带,还有东南部的部分乡镇,而在西部和北部区域水土流失较少。经过近十年的治理,水土流失率下降了5.6%,土壤侵蚀强度信息熵从1.16 降到1.01;随着水土流失治理成效的加大,相同土壤侵蚀强度的水土流失区的平均坡度和平均植被覆盖度都呈现下降的趋势。(3)生态安全评价。利用水土流失遥感动态监测结果,结合社会经济统计数据,构建PSR-AHP 生态安全评价指标框架,对长汀县生态安全进行了评价。研究结果表明:层次分析法确定权重有较严格的数学依据,能较充分地体现生态学意义。经过多年的水土流失治理,研究区的生态安全指数从1994 年的0.4206 提高到了2003 年的0.5795,表明研究区的生态安全状况有了较大的好转;特别是人文响应值从0.0819 提高到了0.1779,表明政府和群众正在采取积极措施改善当地的生态安全状况。
彭华[4]2004年在《土壤侵蚀临界坡度研究进展》文中进行了进一步梳理坡度是影响土壤侵蚀的重要因素之一,在其它条件相同的情况下,坡度不同,土壤侵蚀量有较大差别。探讨土壤侵蚀临界坡度,对土壤侵蚀预报和水土流失治理具有重要意义。Renner研究土壤侵蚀临界坡度的结论是40.5°;Horton定为57°;曹文洪:41.4°或45°;陈法扬及林敬兰等:25°;郑粉莉:26.5°;阮伏水:27.6°;靳长兴:24°-29°……由于研究的边界条件不同,得出的结论各异,存在着应用上不确定性,可望在今后的研究中,从土壤侵蚀机理和过程入手,应用“3S”技术探求不同地区的土壤侵蚀临界坡度。为土壤侵蚀预报和水土流失治理提供科学依据。
张鲁[5]2008年在《纵向岭谷区坡度因子对坡面土壤侵蚀影响的研究》文中研究表明土壤侵蚀作为全球环境问题之一，已成为全球性的公害，严重威胁着人类的生存与发展，成为各国普遍关注的热点问题之一。土壤侵蚀是引起土地退化和河流泥沙淤积的根源，其产生与各种自然因素和人类活动存在一定关系。云南是一个高原山区省份，地势高耸，山高谷深，山地面积约占94％。本研究所选的研究区域主要是漾濞县。漾濞县位于云南省中西部，该地区资源富集、生态脆弱、贫困普遍，发展与保护矛盾极为突出等问题，具有典型性和代表性；由于其独特的地理环境和突出的生态系统多样性，在该地区进行坡面土壤侵蚀研究，对协调生态环境保护与经济发展的平衡具有重要的理论和实践意义。本论文从野外径流小区观测、降雨资料分析，土壤性质测定等几方面入手，对坡面土壤侵蚀进行分析。初步探讨了坡面土壤侵蚀的一般机理和规律，分析了坡度对坡面土壤侵蚀的影响，得到以下主要结果：(1)研究区坡面侵蚀量随坡度增加有明显递增的趋势。2006年，以25°的侵蚀量为对照，从25°、30°到35°侵蚀量递增的百分比分别为：162．65％、194．67％。2007年，从25°、30°到35°侵蚀量递增的百分比分别为：157．16％、200．52％。从35°到40°，侵蚀量递增的趋势减弱。2006年，35°和40°的百分比分别为：194．67％、203．01％，增副较小。2007年，35°和40°的百分比分别为：200．52％和200．87％，增副也较小。在整个坡面上，侵蚀量随坡度的增加是有一定的极限的。(2)降雨量对坡面侵蚀的影响主要反映在前期降雨上，而充分的前期降雨为降雨所引起的坡面侵蚀提供了条件。降雨强度较大的月份，如2006年7月和9月，2007年的7月和8月，坡面侵蚀都比较剧烈。降雨强度与坡面侵蚀之间的关系十分密切。(3)坡度与侵蚀模数表现为幂函数关系，侵蚀模数作为因变量，其变化受自变量，即坡度变化影响。通过对侵蚀模数的换算，以回归分析的手段，建立了坡度与侵蚀模数的回归方程：M_(2006)=53．84S~(0.5297)、M_(2007)=74．758S~(0.5336)和M_均=64．301S~(0.5312)。(4)以坡度为25°的标准径流小区为基础，用坡度因子与坡度建立关系做回归分析得到坡度因子的回归方程，即数学模型：S=1．0905(θ/25)~(1.5224)。(5)为了进一步分析说明坡度因子方程式的合理性与适用性，在“3S”技术的支持下，采用土壤侵蚀分类分级标准和美国通用土壤流失方程对研究区土壤侵蚀量进行估算。利用方法一进行估算：侵蚀总量为4013625t，平均侵蚀模数为4502．76 t／km~2·a；利用方法二估算出结果为：侵蚀总量为4561842．09t，平均侵蚀模数为5438．92t／km~2·a。根据当地的实际情况，利用方法二，以坡度因子为侧重点，估算结果更为可靠。本研究成果对于漾濞县的土壤侵蚀防治，水土资源管理和土壤侵蚀定量评价具有重要意义。
周颖智[6]2017年在《川中丘陵地区土壤侵蚀定量评价研究》文中研究说明土壤侵蚀定量评价是拟定区域土壤侵蚀防治政策的重要依据,以往专业技术人员在进行土壤侵蚀研究时均是以地形图为参照,通过目视判读耗时耗力地勾绘侵蚀图斑,工作量大且较难实现大区域的土壤侵蚀监测和评估。随着3S(RS、GIS、GPS)技术的迅速发展和日趋成熟,为土壤侵蚀定量评价研究提供了新的解决思路。本文选择川中丘陵地区作为研究区,以川中丘陵地区2010年度的降雨、土地利用、土壤、地形、遥感影像等资料为数据源,将RS、GIS等现代技术与传统RUSLE模型、基于SMA的RUSLE模型和BP人工神经网络模型相结合,从多个方面对川中丘陵地区2010年的土壤侵蚀状况进行定量评价。通过对比分析叁种模型的评价结果,得出基于SMA的RUSLE模型的土壤侵蚀评价结果最为理想。最后,将该模型的土壤侵蚀评价结果进行土壤侵蚀强度分级,进一步分析了川中丘陵地区不同土地利用类型、植被覆盖度、土壤类型、高程带对土壤侵蚀空间分布的影响。最终得到以下四点主要的研究成果:(1)构建了川中丘陵地区土壤侵蚀因子空间数据库。根据土壤侵蚀定量评价模型的规定,以TM数据、实测数据、气象数据、专题图件和文字资料等作为数据源,利用ArcGIS10.1和ENVI5.1等软件,提取了R-降雨侵蚀力因子、K-土壤可蚀性因子、C-植被覆盖管理因子、LS-坡度坡长因子和P-水土保持措施因子等主要的土壤侵蚀因子。此外,针对侵蚀因子特性建立了其空间数据库,并分析了其变化特性。(2)进行了川中丘陵地区2010年土壤侵蚀评价。分别采用传统RUSLE模型、基于SMA的RUSLE模型和BP人工神经网络模型叁种方法对川中丘陵地区2010年土壤侵蚀状况进行了定量评价,对该地区的土壤侵蚀强度特性进行了深入的研究。研究结果表明,通过传统RUSLE模型、基于SMA的RUSLE模型、BP人工神经网络模型运算得到的该地区的平均土壤侵蚀模数分别是38.8t/(hm2.a)、18.3 t/(hm2.a)和12.7 t/(hm2.a)。利用传统RUSLE模型计算的土壤侵蚀强度总体偏高,BP人工神经网络模型计算的结果总体偏低,基于SMA的RUSLE模型计算的结果适中,评价结果较为理想。(3)阐明了川中丘陵地区土壤侵蚀空间分异特征。研究区西南部分的屏山县,以及西北边角的盐亭县,侵蚀强度总体较高,中度侵蚀到剧烈侵蚀所占比例较大。研究区中部地区,主要位于资阳市、自贡市境内,以及内江市、眉山市东部和广安市西部地区,地势较平坦,植被覆盖较好,以轻度侵蚀和微度侵蚀为主。(4)揭示了川中丘陵地区土壤侵蚀状况与四大环境因子的联系。研究区内不同土地利用类型的土壤侵蚀状况差异非常明显,土壤侵蚀综合指数最大的是低覆盖度草地,其土壤侵蚀综合指数为500.71,土壤侵蚀综合指数最小的是水域,其土壤侵蚀综合指数为仅有0.42;研究区不同植被覆盖度的土壤侵蚀综合指数由大到小依次为10%-30%>10%>30%-50%>50%-70%>70%-100%,整体表现出植被覆盖度越高土壤侵蚀抵御作用越强;不同土壤类型的土壤侵蚀综合指数不同,研究区各土壤类型的土壤侵蚀综合指数进行排序,由大到小依次是:粗骨土>黄壤>黄棕壤>石灰(岩)土>硬化地表>紫色土>水稻土>黄褐土>新积土>潮土;川中丘陵地区土壤侵蚀受高程影响较大,川中丘陵地区各高程带上的土壤侵蚀综合指数整体较大,平均值为221.9。
陈志彪[7]2005年在《花岗岩侵蚀山地生态重建及其生态环境效应》文中进行了进一步梳理花岗岩侵蚀山地生态重建及其生态环境效应 人类对环境的压力,导致生态环境的恶化。对生态的恢复与重建随着人们环境意识的提高而日益受到政府、社会和科技工作者的重视。本文对亚热带分布广泛的花岗岩侵蚀山地的生态重建问题以及重建后所产生的生态环境效应展开研究,目的是为了寻求合适的生态重建途径。生态恢复与重建是一个理论性与实践性都很强的工作,惟有二者紧密结合,方能有效。研究工作正是以此为立足点,以大量的第一手的监测资料、调查资料、具体的实践资料为基础,进行分析和理论上的提高。研究所取得的主要结论包括:(1)系统分析和总结了花岗岩生态系统的特征,及其退化的特征和过程,指出花岗岩生态系统存在若干退化过程阶段,不同的阶段应采用不同的重建方法;(2)生态重建途径的选择要因地制宜,因经济和社会的发展而变化;(3)应用“3S”技术,可把景观生态学的理论与生态重建活动进行有机的结合。(4)进行各种恢复与重建措施后的土壤、植物群落、小气候等生态环境的研究,认为生态恢复与重建后的生态环境效应是评价生态系统服务功能及重建效果的基础。
林晨[8]2012年在《闽西花岗岩红壤区土壤侵蚀3S定量监测研究》文中认为土壤侵蚀是土壤或成土母质在水、风等外力作用下被破坏剥蚀、搬运和沉积的过程,目前已经成为全球性的环境问题之一。土壤侵蚀会造成土层流失、肥力下降、碳库损毁等危害,从而对经济社会发展以及人类生存健康水平产生威胁。我国的侵蚀问题十分严重,已经形成了以黄土高原、叁峡库区以及南方山地丘陵区为代表的3大典型侵蚀区。因此在重点地区开展土壤侵蚀多方位、多角度的监测工作显得尤为重要,既有助于摸清区域土壤侵蚀的变化状态,也可为侵蚀综合治理和生态恢复建设提供重要的理论依据与决策参考。3S技术在空间数据获取与处理上优势明显,可以满足土壤侵蚀时空演替监测对时效性、便捷性以及准确性的要求。本文在“十一五”国家科技支撑计划重点项目子课题“红壤退化的阻控和定向修复与高效优质生态农业关键技术研究与试验示范”的支撑下,选取南方中高丘陵花岗岩侵蚀区的典型区域——福建省长汀县为研究区,将3S技术应用于土壤侵蚀时空变化以及治理决策研究中,并进行合理的优化与整合。全文围绕土壤侵蚀强度与土壤侵蚀程度这两个基本概念展开,从基于RS影像的宏观层面以及基于实测样点高光谱特征的微观层面开展研究,并在GIS环境下实现了两者的耦合。本文最后提出土壤侵蚀度的概念,表征侵蚀强度与侵蚀程度共同作用下区域土壤侵蚀的综合性危害,可为土壤侵蚀治理空间决策提供有效的数据与理论基础。论文主要结论与发现如下：(1)基于GeoCA的侵蚀强度监测与模拟模型比传统监测方法能更好的反映土壤侵蚀强度时空演替规律：研究以地理元胞自动机(GeoCA)为原型,从侵蚀强度监测算法、元胞状态转换函数以及传统邻域转换规则3个方面构建土壤侵蚀强度监测与模拟优化模型,精度超过70%。结果显示近30年来,研究区土壤侵蚀改善效果显着,最直接地体现在无明显侵蚀区的显着增加以及极强度侵蚀区的减少上,目前已经形成了以汀西北轻度侵蚀区、汀东南中度侵蚀区以及汀中重度侵蚀区为代表的3大侵蚀强度分区,其中侵蚀强度较大的区域主要分布在全县经济社会中心,且近10年来侵蚀强度减小趋势有所放缓,说明侵蚀强度依然是制约长汀县社会经济发展的重要因素。(2)由有机质(SOM)、络合铁(Fep)、非晶形铝(Alo)构成的土壤性质高光谱反演最小数据集可以有效区分不同侵蚀程度土壤。在汀中极强度侵蚀区,以不同土壤发生层保留情况为采样依据,共采集35个不同侵蚀程度的土壤样点。结果显示不同侵蚀程度下,各土壤样点的光谱形态相似,但是以有机质、铁铝氧化物为代表的主要理化性质差异较为明显,在光谱响应上造成了整体反射率高低与特定吸收峰特点的不同。可以建立由SOM、Fep以及Alo构成的土壤性质最小数据集进行理化性质光谱反演,以反演效果及相关系数曲线形态为依据,进行不同侵蚀程度的有效识别。其中中度侵蚀土壤与光谱的相关系数在总体上明显低于其他土壤,而无明显侵蚀与重度侵蚀土壤则可根据Fep、Alo以及SOM与光谱的相关系数曲线形态实现有效区分。(3)土壤侵蚀度可以有效表征侵蚀强度、侵蚀程度以及陆地风险响应叁者共同作用下的区域土壤侵蚀综合性危害。研究提出侵蚀度的概念,在GIS环境下整合了侵蚀强度与侵蚀程度两个概念,可用于表征研究区侵蚀综合性危害程度。其空间表征的关键在于实现侵蚀程度识别从采样点向空间面的扩展,但直接建立影像与反射光谱的拟合模型,难以达到理想效果。本研究以土壤理化性质为中间量,利用模糊数学中的模糊邻近度算法,以土壤理化性质的光谱与影像建模为依据,实现区域侵蚀程度的模糊归类,通过与实际样点对比发现准确率可达71.4%左右,证明了算法的精确性以及土壤侵蚀度空间表征的可行性。结果显示,不同侵蚀度等级土壤呈现出空间上连续的分布特征,总体而言,侵蚀度等级为中轻度的土壤面积明显高于侵蚀度危害等级较高的土壤,但是在空间上大多分布在汀中外围区域,尚未完全扩展到中心地区。说明区域土壤侵蚀恢复进展良好,但危害依然存在,侵蚀治理问题不容忽视。(4)3S技术可以有效推进侵蚀治理空间决策的研究发展。本文提出了侵蚀度分区一侵蚀治理模式分区一侵蚀治理措施分区的3S技术支撑下土壤侵蚀治理研究体系。其中侵蚀度危害分区是治理模式与治理措施的配置基础,侵蚀模式则根据不同区域自然环境、交通便利以及经济发展程度上的区别,确定了经济型优先治理和生态优先型治理两类治理原则。具体措施主要包括水保林草、流域治理、农用地保护以及生物工程治理4个方面。利用3S技术,以侵蚀度为数据基础,进行了不同治理模式以及治理措施的空间适宜性分区,结果显示鱼鳞坑整地上广栽阔叶树以及河道清淤两项措施的适用范围最广,而不同治理措施在空间上覆盖了汀中地区的全部地域面积,并呈较为明显的空间离散分布。综上所述,全文以土壤侵蚀为对象,以3S技术为载体,在数理统计、土壤理化分析、高光谱分析、非线性数学模型(元胞自动机,模糊数学)等多学科理论与方法的支持下,形成了“侵蚀强度监测—侵蚀程度识别—侵蚀度空间表征—侵蚀治理空间决策”的完整土壤侵蚀3S研究体系,为其在土壤侵蚀研究中的进一步深入应用提供了良好的理论与实践基础。
蒋荣[9]2013年在《地形因子对贵州喀斯特地区坡面土壤侵蚀的影响》文中研究指明贵州作为长江与珠江流域上游的生态屏障,其生态与环境的保护意义极其重要,然而,目前该地区严重的水土流失及石漠化问题使本来就极为脆弱的生态与环境更加恶化,不仅制约了当地经济社会的可持续发展,还严重阻碍了其发挥生态保护屏障的功能。为了预测和有效地治理贵州省的水土流失及石漠化问题,迫切需要对该区土壤侵蚀规律和机理进行研究,探明该地区土壤侵蚀的主要影响因子特性及其相互之间的作用机制。地形因子(主要指坡度坡长因子)作为土壤侵蚀的主要影响因子之一,因其对坡面产流产沙的影响与多种因素有关,因而较其它因素相对复杂,且具有很强的地域差异性。本文在综合分析贵州喀斯特地区土壤侵蚀环境的基础上,利用设立在贵州喀斯特地区的野外径流小区实测资料数据,运用数学统计分析、模型模拟等方法,系统分析了坡度坡长因子对该地区坡面产流产沙量的影响,并构建了坡度坡长因子值的估算公式。主要结论如下：(1)分析了坡面产流产沙量与坡度坡长因子的关系。在5。-15。坡度范围内,坡面产流产沙量随坡度的变化规律类似于非喀斯特地区,即随坡度的增加而增大。受坡面出露岩石的影响,20。径流小区坡面产流产沙量异常偏低,25。径流小区坡面产流产沙量也有较小幅度的下降,两者下降幅度差异主要由于小区坡面出露岩石的形态、位置、面积等不同所致。随坡长的增加,坡面产流量先增大后减少,转折坡长在15m左右。坡面产沙量与坡长的关系缺乏规律性,主要是由于试验观测期间两组大雨事件引起的坡面产沙量异常偏高且比例失衡所致,剔除这两组大雨事件的泥沙数据后,呈现坡面产沙量随坡长的增加而增大的规律性。(2)不同时段雨强条件下,坡面产流产沙量随坡度的变化表现为：当I30≤10mm/h时,坡面产流量随坡度的增加先增加后下降,转折坡度为20。,坡面产沙量与坡度呈线性关系；当10mm/h＜I30＜30mm/h时,坡面产流量随坡度增加总体呈上升趋势,坡面产沙量与坡度呈线性关系；当I30≥30mm/h时,坡面产流产沙量随坡度增加呈增—减—增波动变化。坡面产流产沙量随坡长的变化表现为：当I30≤10mm/h时,坡面产流产沙量随坡长的增加呈增减交替无规则变动；当10mm/h＜I30＜30mm/hm或I30≥30mm/h时,坡面产流量随坡长的增加先增大后减小,转折坡长在15m左右,坡面产沙量与坡长呈线性相关关系,但存在一定幅度的增减交替波动。(3)坡面产流产沙量与降雨特征的关系分析表明：随坡度的增加,坡面产流量与降雨特征叁个代表因子(P、I30、I60)单因子的相关程度呈下降趋势,当坡度增加到20。时,坡面产流量与P、I30、I60均已不存在显着相关关系。各坡度条件下,坡面产沙量与P、I30、I60均在0.01水平上显着相关,且坡面产沙量与P、I30、I60的相关程度均为I60>I30>P。各坡长条件下,坡面产流产沙量与P、I30、I60单因子均在0.0I水平上显着相关,且坡面产流量与P、I30、I60的相关程度均为P>I60>I30,坡面产沙量与P、I30、I60的相关程度均为I60>I30>P；除20。和25。径流小区外,在各坡度、坡长条件下,坡面产流产沙量与雨量、雨强双因子均存在较好的幂函数关系；各坡度、坡长条件下,坡面产沙量与EI30和PI30均呈线性相关关系,且EI30的拟合效果优于PI30,但20°和25°径流小区的拟合效果相对较差。(4)试验观测期间所有场次侵蚀性降雨造成的坡面产流量与产沙量关系分析表明,两者之间的相关关系较差,但剔除两场大雨产生的径流泥沙数据后,各坡度、坡长条件下,坡面产流与产沙量均表现出较好的线性相关关系。(5)以USLE及其修正模型RUSLE为蓝本,经过反复推导,得出贵州喀斯特地区坡度因子值的估算公式为：S=7.5942sinθ0.8248,坡长因子值的估算公式为：L=(λ/22.13)0.4064,并基于该公式设计了5。-30。坡度范围内、5m-50m坡长范围内LS值查询表。
李明辉[10]2011年在《漳州市坡地利用管理模式优化》文中研究表明我国是水土流失最严重的国家之一,侵蚀主要是由水蚀引起的,而水蚀主要发生在山地丘陵区、河流沟谷和耕种坡地,坡地是水土流失的主要区域。福建省是多山地丘陵的省份,坡地开发利用是土地利用中的重要方面。为了提高坡地利用管理的经济效益,许多地区坡地开发成为园地。在提高坡地利用经济效益的同时,产生了坡地水土流失的问题。本文将通过在漳州漳浦水土保持科教园开展坡地种植试验和坡地水土流失观测,总结优化坡地利用管理模式,并在漳浦县进行坡地利用与管理实验。主要研究内容：1、降水特征分析：根据历史记录降水量数据,分析漳州市历史上的极端降水事件,特别是大雨量时空分布及对农业土地利用系统的影响。2、漳浦科教园坡地水土流失观测与种植试验(1)科教园处理小区水土流失观测：主要对科教园处理小区不同种植模式、不同降雨量条件下的水土流失进行观测,分析不同种植模式下的水土流失量、相同模式不同降雨量下的水土流失量等,探索坡地利用的最佳模式。(2)通过漳浦水土保持科教园中修筑的坡地梯田和顺坡地进行不同种植模式对比试验,总结优化坡地利用管理模式,研究防治水土流失的效果等；3、在漳州市进行坡地利用管理实验选择典型坡地,开展坡地利用管理实验,分析优化坡地利用管理模式的经济效益以及防治水土流失的效用。研究表明：1、暴雨对土地利用管理的影响是明显的；2、针对不同的坡度,采取不同的坡地利用模式,可以取得水土保持和经济效益双丰收；3、“坡改梯+果+草+竹节沟+蓄水池+田间道+排水沟的坡地种植系统”值得推广。
参考文献：
[1]. 闽南地区的土壤侵蚀与治理[D]. 黄炎和. 福建师范大学. 2001
[2]. 闽南地区土壤侵蚀时空变化规律分析[J]. 林敬兰, 陈明华, 汪水前, 黄鑫全, 杨学震. 福建农业学报. 2002
[3]. 长汀县水土流失遥感监测及其生态安全评价[D]. 江洪. 福州大学. 2005
[4]. 土壤侵蚀临界坡度研究进展[J]. 彭华. 水土保持科技情报. 2004
[5]. 纵向岭谷区坡度因子对坡面土壤侵蚀影响的研究[D]. 张鲁. 昆明理工大学. 2008
[6]. 川中丘陵地区土壤侵蚀定量评价研究[D]. 周颖智. 成都理工大学. 2017
[7]. 花岗岩侵蚀山地生态重建及其生态环境效应[D]. 陈志彪. 福建师范大学. 2005
[8]. 闽西花岗岩红壤区土壤侵蚀3S定量监测研究[D]. 林晨. 南京大学. 2012
[9]. 地形因子对贵州喀斯特地区坡面土壤侵蚀的影响[D]. 蒋荣. 南京大学. 2013
[10]. 漳州市坡地利用管理模式优化[D]. 李明辉. 福建师范大学. 2011
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