本文主要研究内容
作者王汝兰（2019）在《坡度和流向算法对LS因子的影响》一文中研究指出：土壤侵蚀是当今中国乃至全世界亟待解决的环境问题,我国土壤侵蚀范围较广,黄土高原存在严重的水土流失。本文选取黄土丘陵区的冲沟为实验数据,选取Moore算法计算研究区的LS因子,模拟土壤侵蚀状况,探讨不同坡度和流向算法模型对LS因子的影响,分析LS因子的尺度效应,探讨多尺度DEM条件下单位汇水面积(Specific Catchment Area,SCA)和sinβ(β是以弧度表示的坡度)对LS因子影响的空间差异,进一步获悉黄土丘陵区土壤侵蚀状况,认识黄土丘陵区的土壤侵蚀现状,以期为防治土壤侵蚀和治理水土流失提供理论依据。主要结论如下:1.对比三阶不带权差分、三阶反距离平方权差分和三阶反距离权差分三种三阶差分系列的坡度算法模型发现,坡度最大值差异较小。无论是在单流向D8(Determinstic eight-node)算法和多流向MFD(Multiple Flow Direction algorithm)算法的影响下,LS因子的空间分布差异相对较小,LS因子值主要分布在0~25范围内。其中,由三阶不带权差分模型算法计算所得的LS因子的平均误差最接近0,中误差最小,因此在该区域计算LS因子时,推荐采用该坡度算法模型。三阶不带权差分坡度算法模型与三阶反距离平方权差分坡度算法模型所得到的LS因子的面积比例曲线最为相近;当二者互为基准时,相对差系数值最接近,说明二者具有极高的相似性。2.对比分析单流向D8算法和多流向MFD算法对LS因子的影响,结果表明:D8和MFD算法所得的LS因子的空间分布差异明显,最大值差异显著。当以MFD算法所得的LS因子作为基准算法时,其相对差系数比以D8算法所得的LS因子作为基准算法时更高。LS因子值在<40的范围内,累积频率曲线差异较大;LS因子在>40的范围内,累积频率曲线大致重合。与D8算法所得的LS因子值相比,MFD算法在小值区间所占的比例相对较小。3.将6m分辨率的原始DEM数据重采样为10m、15m、20m和25m分辨率的DEM数据,分析LS因子的尺度效应。结果显示:随格网分辨率的降低,坡度值呈逐渐下降的趋势;SCA值总体呈波动下降态势;LS因子的最大值呈波动减小趋势,当格网精度降低至一定程度时,LS因子的最大值会出现上升状态。随着格网精度的降低,LS因子值主要分布在0~25范围内,在0~5和>30范围内,其面积百分比逐渐降低;在10~25范围内,其面积比例逐渐增加;在25~30范围内,其面积比例呈现出先增后减的变化趋势。4.利用多元回归分析SCA和sinβ对LS因子的影响,结果表明:当分辨率从6m下降至25m时,相关系数大致呈增大趋势,局部有细微的波动变化。从回归系数来看,总体上SCA回归系数大于sinβ回归系数,说明SCA对LS因子的影响大于sinβ对LS因子的影响。5.利用地理加权回归(Geographical Weighted Regression,GWR)模型对比多尺度DEM条件下SCA和sinβ对LS因子影响的空间差异。结果表明:SCA和sinβ回归系数均为正值,回归系数值的空间分布变化存在较大差异,说明自变量SCA和sinβ与因变量LS因子之间呈正相关。随着DEM精度的下降,SCA与LS因子的回归系数逐渐降低。相对SCA回归系数值而言,sinβ回归系数的数值及其变化范围较小。随着格网分辨率的降低,可能会使sinβ回归系数出现增加的趋势,这可能是由于DEM精度和地形因素的综合影响。
Abstract
tu rang qin shi shi dang jin zhong guo nai zhi quan shi jie ji dai jie jue de huan jing wen ti ,wo guo tu rang qin shi fan wei jiao an ,huang tu gao yuan cun zai yan chong de shui tu liu shi 。ben wen shua qu huang tu qiu ling ou de chong gou wei shi yan shu ju ,shua qu Mooresuan fa ji suan yan jiu ou de LSyin zi ,mo ni tu rang qin shi zhuang kuang ,tan tao bu tong po du he liu xiang suan fa mo xing dui LSyin zi de ying xiang ,fen xi LSyin zi de che du xiao ying ,tan tao duo che du DEMtiao jian xia chan wei hui shui mian ji (Specific Catchment Area,SCA)he sinβ(βshi yi hu du biao shi de po du )dui LSyin zi ying xiang de kong jian cha yi ,jin yi bu huo xi huang tu qiu ling ou tu rang qin shi zhuang kuang ,ren shi huang tu qiu ling ou de tu rang qin shi xian zhuang ,yi ji wei fang zhi tu rang qin shi he zhi li shui tu liu shi di gong li lun yi ju 。zhu yao jie lun ru xia :1.dui bi san jie bu dai quan cha fen 、san jie fan ju li ping fang quan cha fen he san jie fan ju li quan cha fen san chong san jie cha fen ji lie de po du suan fa mo xing fa xian ,po du zui da zhi cha yi jiao xiao 。mo lun shi zai chan liu xiang D8(Determinstic eight-node)suan fa he duo liu xiang MFD(Multiple Flow Direction algorithm)suan fa de ying xiang xia ,LSyin zi de kong jian fen bu cha yi xiang dui jiao xiao ,LSyin zi zhi zhu yao fen bu zai 0~25fan wei nei 。ji zhong ,you san jie bu dai quan cha fen mo xing suan fa ji suan suo de de LSyin zi de ping jun wu cha zui jie jin 0,zhong wu cha zui xiao ,yin ci zai gai ou yu ji suan LSyin zi shi ,tui jian cai yong gai po du suan fa mo xing 。san jie bu dai quan cha fen po du suan fa mo xing yu san jie fan ju li ping fang quan cha fen po du suan fa mo xing suo de dao de LSyin zi de mian ji bi li qu xian zui wei xiang jin ;dang er zhe hu wei ji zhun shi ,xiang dui cha ji shu zhi zui jie jin ,shui ming er zhe ju you ji gao de xiang shi xing 。2.dui bi fen xi chan liu xiang D8suan fa he duo liu xiang MFDsuan fa dui LSyin zi de ying xiang ,jie guo biao ming :D8he MFDsuan fa suo de de LSyin zi de kong jian fen bu cha yi ming xian ,zui da zhi cha yi xian zhe 。dang yi MFDsuan fa suo de de LSyin zi zuo wei ji zhun suan fa shi ,ji xiang dui cha ji shu bi yi D8suan fa suo de de LSyin zi zuo wei ji zhun suan fa shi geng gao 。LSyin zi zhi zai <40de fan wei nei ,lei ji pin lv qu xian cha yi jiao da ;LSyin zi zai >40de fan wei nei ,lei ji pin lv qu xian da zhi chong ge 。yu D8suan fa suo de de LSyin zi zhi xiang bi ,MFDsuan fa zai xiao zhi ou jian suo zhan de bi li xiang dui jiao xiao 。3.jiang 6mfen bian lv de yuan shi DEMshu ju chong cai yang wei 10m、15m、20mhe 25mfen bian lv de DEMshu ju ,fen xi LSyin zi de che du xiao ying 。jie guo xian shi :sui ge wang fen bian lv de jiang di ,po du zhi cheng zhu jian xia jiang de qu shi ;SCAzhi zong ti cheng bo dong xia jiang tai shi ;LSyin zi de zui da zhi cheng bo dong jian xiao qu shi ,dang ge wang jing du jiang di zhi yi ding cheng du shi ,LSyin zi de zui da zhi hui chu xian shang sheng zhuang tai 。sui zhao ge wang jing du de jiang di ,LSyin zi zhi zhu yao fen bu zai 0~25fan wei nei ,zai 0~5he >30fan wei nei ,ji mian ji bai fen bi zhu jian jiang di ;zai 10~25fan wei nei ,ji mian ji bi li zhu jian zeng jia ;zai 25~30fan wei nei ,ji mian ji bi li cheng xian chu xian zeng hou jian de bian hua qu shi 。4.li yong duo yuan hui gui fen xi SCAhe sinβdui LSyin zi de ying xiang ,jie guo biao ming :dang fen bian lv cong 6mxia jiang zhi 25mshi ,xiang guan ji shu da zhi cheng zeng da qu shi ,ju bu you xi wei de bo dong bian hua 。cong hui gui ji shu lai kan ,zong ti shang SCAhui gui ji shu da yu sinβhui gui ji shu ,shui ming SCAdui LSyin zi de ying xiang da yu sinβdui LSyin zi de ying xiang 。5.li yong de li jia quan hui gui (Geographical Weighted Regression,GWR)mo xing dui bi duo che du DEMtiao jian xia SCAhe sinβdui LSyin zi ying xiang de kong jian cha yi 。jie guo biao ming :SCAhe sinβhui gui ji shu jun wei zheng zhi ,hui gui ji shu zhi de kong jian fen bu bian hua cun zai jiao da cha yi ,shui ming zi bian liang SCAhe sinβyu yin bian liang LSyin zi zhi jian cheng zheng xiang guan 。sui zhao DEMjing du de xia jiang ,SCAyu LSyin zi de hui gui ji shu zhu jian jiang di 。xiang dui SCAhui gui ji shu zhi er yan ,sinβhui gui ji shu de shu zhi ji ji bian hua fan wei jiao xiao 。sui zhao ge wang fen bian lv de jiang di ,ke neng hui shi sinβhui gui ji shu chu xian zeng jia de qu shi ,zhe ke neng shi you yu DEMjing du he de xing yin su de zeng ge ying xiang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自西华师范大学的王汝兰，发表于刊物西华师范大学2019-10-31论文，是一篇关于坡度算法论文,流向算法论文,因子论文,模型论文,尺度效应论文,西华师范大学2019-10-31论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自西华师范大学2019-10-31论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。