文摘

冲沟侵蚀的主要土壤侵蚀类型是中国东北的黑土地区。然而,研究多因素综合在一个大型和空间分异的机制仍相对缺乏的冲沟侵蚀这个地区。在这项研究中,冲沟侵蚀的模拟和量化进行了归因分析三汊河流域在中国东北,基于高分辨率卫星图像映射和geodetector方法。总共18 6项指标,包括地形、气候和天气、土壤性质、岩性、土地使用、已考虑。每个影响因素的影响及其交互影响冲沟侵蚀的定量评估。结果表明,在大流域尺度,分表图像有很强的识别能力永久沟,取得了令人满意的结果。根据geodetector结果,岩性和土壤类型影响的空间分异的主要因素三汊河流域冲沟侵蚀,因为他们的解释权力沟壑密度和沟强度接近10%。岩性属于灰白色物质流纹岩,球粒流纹岩,和水晶碎屑凝灰岩,沟壑密度和强度最高。解释权力的次要因素,包括降雨侵蚀力、集水面积、海拔、土壤侵蚀度、土地利用模式,斜坡,和河的距离,达到1%以上。大多数驱动因素之间的交互显示非线性增强。 The influence of the interaction between lithology and soil type appeared to be the largest. In particular, the lithology of different soil types accounted for 28.7% and 32.5% of the gully density and gully intensity. The interaction of factors had a stronger influence on the spatial differentiation of gully erosion than any single factor.

1。介绍

冲沟侵蚀是土壤侵蚀的形成和随后的扩张渠道由于集中水流(1]。径流水通过渠道和积累的排水区移除土壤在狭窄的通道。若干次迭代后,将出现一个相当深的沟。因此,冲沟侵蚀是一种最有效的除司机的泥沙和径流从高地地区谷层(2]。是,冲沟侵蚀是并将继续是世界上最重要的环境问题之一,尤其是在半干旱和干旱地区,土壤遭受严重的冲沟侵蚀(3]。例如,伊朗,位于亚洲西部,是患有严重的水土流失,大约2 - 2.5吨土壤流失,每年约占全国土地面积的50%。沟起始和发展是一个自然的过程,极大地影响农业活动和环境质量,促进土地退化,沙漠化,生态系统破坏2]。

在过去的100年里,农业土地面积的扩张,中国东北的黑土已经遭受了严重的水土流失,成为中国最大的水土流失地区之一(4]。几项研究已经提出,冲沟侵蚀是这个地区的主要土壤侵蚀类型5,6]。根据发现的第一个国家水利的调查中,有近300000名中国东北的黑土地区沟壑,造成耕地约的丧失 嗯2, 公斤的粮食每年损失是由于侵蚀沟壑的发展(7]。由于独特的地理环境,如长,温柔slopesm和大型排水区,冲沟侵蚀过程在中国东北黑土地区显然是不同于其他领域。冲沟侵蚀主要发生在倾斜的农田(8]。短暂的沟渠,沟渠通常形成,特点是短长度和小范围之内。映射在各种时间和空间尺度上的沟壑和识别形成机制和影响因素的关键问题是水土保持和土地管理在中国东北。

传统的地面测量方法,如利用磁带的方法(9),microtopographic profiler (10),总站(11),针(12差分GPS), (13时耗费时间和劳动密集型),寻求在实地调查精度高。地面监测方法通常适用于小范围和短期监测(13,14]。无人机(UAV)的摄影测量技术结构与运动(SFM)允许一个更高层次的细节和见解冲沟侵蚀的过程15,16]。然而,灵活和有前途的方法为用户提供有限的连续空间覆盖率。在更大的时间和空间尺度上,视觉分析或面向对象分析的高分辨率卫星遥感图像被用来量化颞各种沟平面形态参数的变化(17- - - - - -19]。特别重要的是连续映射的沟壑大面积覆盖大地区。近年来,许多研究已经使用了高分辨率的卫星图像识别和提取大规模分布的沟壑,然后研究沟壑的空间分布和动态变化。从2010年到2012年,全国政府调查、测绘和地理信息(NASG)进行了第一次特别冲沟侵蚀普查黑土地区的中国东北[20.]。调查主要是基于目视判读和实地验证的方法,充分利用高分辨率卫星图像、机载传感器、沟壑和地面数据来获取信息。根据实地调查,许多沟壑的宽度在中国东北的黑土地区小于5米。然而,当卫星图像的空间分辨率是高于5米,这些沟壑将被忽略,导致增加映射错误。此时,高spatial-temporal-resolution遥感图像为研究提供新的可能性大规模冲沟侵蚀(19,21,22]。

目前,中国和其他国家的研究人员正在进行相关研究冲沟侵蚀的影响因素23- - - - - -26]。根据先前的研究,沟壑的分布与地形、土壤、气候、降水、植被、土地利用和人类活动等。1,27]。随着计算机科学的迅速发展,大多数研究使用相关性,回归分析,或机器学习模型来识别冲沟侵蚀因素的重要性,为了评估冲沟侵蚀敏感性[2,3,28- - - - - -30.]。然而,这些统计方法不能直接量化驱动因素的影响(31日]。此外,还有缺乏研究,综合比较因素和变量的组合。这些影响因素独立运作或互动?geodetectors的出现提供了新的思想和方法来解决上述问题。geodetector是地理研究一个新工具,可以有效地分析地理现象和空间分异的因素影响他们(32]。它不仅可以定量确定的主导因素,但可以量化两个相互作用的解释变量的影响在一个特定的目标变量。到目前为止,geodetectors被用来分析土壤侵蚀的驱动力和机制(33,34]。

这仍然是一个重大挑战监视和地图的空间分化在大规模冲沟侵蚀,定量评估其驱动机制在中国东北的黑土地区。因此,这项工作的目的是(1)使用分表卫星遥感图像进行大规模的空间映射的冲沟侵蚀三汊河流域位于中国东北典型黑土地区的南部通过目视判读和野外验证和(2)执行一个定量的归因分析的空间分异机制基于geodetection冲沟侵蚀。

2。材料和方法

2.1。研究区域

土壤退化引起的冲沟侵蚀已成为一个重要的问题在中国东北的黑土地区的生态修复。三汊河盆地,位于中国东北南部(图1(一))和覆盖163.83公里2,是一个典型的黑土地区遭受严重的水土流失。本研究区(数字1(b)和1(c)),坐落在长白山和松辽平原之间的丘陵地区,有一个mid-temperate大陆季风气候,年均温度5.3°c;最高的平均温度是23.3°C和月平均最低温度是16.3°C,和土壤类型包括黑土、草甸土、漂白土、暗棕壤。的年降雨量550 - 600毫米不等。三汊河流域土地覆盖的马赛克组成66.2%的农田,26.4%的森林,草地2.0%,水域面积2.9%,道路和房屋建筑面积的2.5%。这个区域的土地利用类型主要是坡农田;边坡的边坡长度农田主要是在300 ~ 500米的范围,主要作物是大豆和玉米。由于地形的综合影响因素、气候因素、土壤性质、土地利用类型、岩性、冲沟侵蚀这个地区广泛分布,大多数发生在倾斜的农田。由于大量的地形起伏和长期的人类活动,这一地区几乎没有植被覆盖和患有严重水土流失的水。特别是高强度复垦和不合理的土地利用加速土壤侵蚀已成为重要的因素在这一地区在过去的50年。


图1
(一)研究区位于中国东北。研究区域的(b)民主党。(c) Pleiades-1B卫星图像包括三汊河流域(2018年4月27日)。
2.2。数据来源和处理

映射冲沟侵蚀,Pleiades-1B图像分辨率为0.5 m,收集从谷歌地球,被卷入一个多边形根据冲沟侵蚀区域。Pleiadia-1B图像拍摄于2018年4月27日显示了全色波段和四个多光谱波段(蓝色、绿色、红色,近红外)(图1(c))。数据提供商使得几何、辐射和大气修正数据。

冲沟侵蚀是一个threshold-dependent过程若干有效因素的影响下(35]。指的是相关文献的基础上,考虑到数据的可获得性和三汊河流域的实际情况,我们最终选择18个影响因素。海拔影响一个地区的植被类型。因此,许多研究人员认为,高度在冲沟侵蚀的研究中扮演着关键角色(36]。边坡的形状和坡度位置也会导致冲沟侵蚀的空间分异。坡方面影响湿度、温度条件下,通过影响太阳辐射和植被的生长。斜率程度是一个重要的基本参数来描述表面形态和水土保持分析的一个重要因素。边坡长度可以控制地表径流速度。径流和产沙量增加的斜率增加长度。平面曲率的转变是一个指示器,和截面曲率可以反映地形的复杂程度。径流将受到边坡形状的影响(28),平面曲率和截面曲率成为影响冲沟侵蚀的重要指标。地表径流和土壤产生的损失可以由单位流域面积决定。它是引起冲沟侵蚀的空间分异的主要因素。地形湿度指数(双胞胎)通常被用作一个代表潜在的表层和次表层的水积累由于径流和横向透射率(37]。双胞胎被认为是一个重要因素影响沟渠的发展。降雨侵蚀力与水土流失呈正相关,可以反映降雨的影响在冲沟侵蚀的触发因素。沟发展的速度和模式在很大程度上是由土壤类型控制。土壤侵蚀度是影响土壤的物理性质38),一个重要的对土壤侵蚀和产沙量的影响。岩性特征与地貌特征和地表特征(39]。地质岩性的母质影响沟渠的发展(40]。此外,不合理的土地利用已经成为一个重要的因素加速冲沟侵蚀在这一地区在过去的50年。河的距离直接相关的径流集水区域,所以河的距离会影响冲沟侵蚀。居民区的距离和距离道路冲沟侵蚀代表人为因素的影响。过度利用土地资源将促进土地退化和冲沟侵蚀产生深远的影响41]。

上述因素识别和分为6类:(1)地形因素,(2)气候和天气因素,(3)土壤属性,(4)岩性、土地利用(5),(6)其他因素(图2)。表1提供了一个更详细的每个变量的概述。地形因素,包括海拔高度、边坡形状、边坡方面,坡位置,斜坡,斜坡长度、平面曲率、截面曲率,排水区,和地形湿度指数,主要是通过计算或分析的基础上在ArcGIS的民主党5 m像素大小规模的1:10000。气候和天气因素由降雨侵蚀力。土壤属性和岩性由土壤类型,土壤侵蚀度和岩性。土壤类型分布地图是由中国科学院提供的。岩性是通过1:50000年地质地图,由吉林省省级地质数据库。详细的算法和数据对降雨侵蚀力和土壤侵蚀度可以从一项研究[42]。土地利用数据来自submeter-level图像和地面数据,作为一种重要的地理状态监测的结果。其他因素,包括距离居民区,河流和道路,在ArcGIS使用缓冲工具生成的。其他高分辨率卫星/航拍图像,包括Landsat8(2013),行星实验室(2014),树脂黄(2009),ZY3 (2013), Pleiades-1A(2013),数字地图的相机(DMC, 2010),和无人驾驶飞行器(无人机,2015),是由吉林省测绘学中心和中国科学院。数字高程模型(DEM)、土地利用、道路、水、和住宅的网站也提供的吉林省地理信息学中心。

(一)
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(b)
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(c)
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(d)
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(e)
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(我)
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(j)
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(左)
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(m)
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(n)
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(o)
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(p)
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(问)
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(右)
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图2
冲沟侵蚀影响因素((a)降雨侵蚀力,(b), (c)边坡形状,(d)边坡方面,(e)边坡位置,(f)斜率程度,(g)边坡长度,(h)距离居民区,(i)的距离,距离(j), (k)平面曲率,(l)截面曲率,(m)排水区,(n)地形湿度指数(o)土壤类型、土壤侵蚀度(p), (q)岩性、和土地利用(r))。
表1
冲沟侵蚀影响因素的信息。
2.3。方法
2.3.1。基于高分辨率卫星影像的冲沟侵蚀映射

冲沟侵蚀的分布信息研究区主要是通过视觉(表解释2),结合现场调查和验证,判断沟的图像,然后获得它的数据,包括线性数据和区域数据。的分布分析了冲沟侵蚀沟的密度和强度沟。为主要指标评估冲沟侵蚀,沟壑密度研究区域内被定义为总沟长度单位面积的整个研究区域。沟的分布密度估计利用ArcGIS的线密度工具。密度计算的总长度比沟内循环内核(50米搜索半径)和圆的面积的内核。沟强度是指单位面积上的冲沟侵蚀的总长度,反映了表面的分散程度和土壤侵蚀的程度。

表2
标志释意昂宿星图像。

根据现场验证结果,沟数据被修改。省略和沟壑包含和排除在外,分别。然后,最后沟分布数据。沟壑密度分布估计使用焦ArcGIS的统计工具。具体步骤如下:鱼网多边形包含细胞 创建,然后计算每个单元的总长度单位面积和一个值被分配到相应的细胞;(2)多边形被转化为一个网格,5 m像素大小;和(3)焦统计数据被用来计算每个输入的平均值矩形邻域内的细胞 ;因此,沟壑密度的分布地图。同样,沟强度计算通过使用总沟面积单位面积的测量。

2.3.2。Geodetector方法

geodetector方法建立了王等人,被广泛使用,主要是在因子检测、风险检测、交互式检测和生态检测。更多关于地理探测器模型的详细信息,请参见[43]。简而言之,过程如下:(1)探测器使用的因素 价值评估风险因素的影响在冲沟侵蚀的空间格局。一个更高的 值意味着风险因素有更强的贡献冲沟侵蚀的空间分异。它使用 - - - - - -测试来比较各个区域的累积方差是否显著不同的方差整个研究区域 在哪里 是自变量的层 , 和 的样本单位数层吗 和总地区,分别 和 方差的吗 层和方差。的 价值在于[0,1]。如果因素 完全控制土壤侵蚀 值= 1;如果因素 是完全无关的 ,的 值= 0(2)探测器的交互比较两个不同的风险因素的综合贡献冲沟侵蚀的空间分异,以及他们独立的贡献。通过这样做,它评估是否两个风险因素相互削弱或加强,或者他们是否独立影响的空间分化沟渠(表3)(3)危险区域检测可以评估的差异不同的驱动因素研究区域的不同区域,可以用来识别冲沟侵蚀的分布在不同的地区,可以进行测试 统计数据(4)生态探测器评估这两个风险因素是否显著不同的分布和冲沟侵蚀的发展。它还使用 - - - - - -测试比较的方差计算次区域归因于一个风险因素方差归功于另一个风险因素

表3
的协变量相互作用两种类型。

离散化的目的是将连续数据转换为离散数据。与连续数据相比,离散数据更容易理解、使用、和解释更接近[知识水平表示44]。数据离散化过程的连续数据分为几个间隔选择减少点,其中每个区间映射到一种定性的象征。减少点是一个值的相邻的连续数据,将他们分为两个区间。在实际应用中,研究人员总是与用户定义的离散化连续数据离散化并选择减少点根据他们的经验45]。在这项研究中,土壤侵蚀度和居民区的距离分为4个等级。土壤类型、边坡形状分为5个等级。边坡位置、边坡长度、高度、平面曲率、曲率,路的距离,和地形湿度指数分为6个等级。降雨侵蚀力分为8个等级。对于边坡方面,集水面积分为9个等级。土地使用和距离河流分为10个等级。岩性分为18个成绩。分裂的过程中,土壤类型、边坡形状、边坡方面,和土地利用是影响除以一个固定的切割点,另一个因素是除以自然休息(NB)方法。ArcGIS的鱼网工具是用来提取栅格数据点。 The sampling interval was set to 74 m. A total of 29876 points were extracted and used as the operating data for the geodetector.

3所示。结果

3.1。冲沟侵蚀的空间变化分析

遥感数据需要由现场调查验证,以确保冲沟侵蚀映射和纠正错误的准确性。在现场验证工作,20沟壑观察并记录在吉林连续运行参考站(JLORS),安装特林布尔设备。室内研究表明,18沟壑正确被抓获,而路边沟被省略了,另一个字段路径被误认为是一个短暂的沟(表4)。然而,沟解释的总体精度达到90%,和高分辨率(分表)卫星图像显示强劲的各种沟类型的检测能力。

表4
验证结果的例子。

基于高分辨率图像,提取沟壑目视判读和实地调查(图3)。2018年有611沟壑,面积共128.31公里和0.86公里2。根据2018年沟壑密度和强度分布图,可以看到,沟壑密度较高的区域主要集中在东北部。总体分布更均匀,密度最高达到10.55公里/公里2。沟强度的分布区域主要集中在东北和南方,北方少,最高达到158457米2/公里2。沟壑密度和强度高的地区在该研究领域都在东北,这可能是由于东北地区的土壤侵蚀度高,土壤更容易流失。整个地区的沟密度为505.98米/千米2和平均沟强度是3412.29米2/公里2。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
图3
(a)沟渠的分布图,沟壑密度(b)和(c)沟研究区域的强度。
3.2。Geodetector-Based定量冲沟侵蚀的归因分析
3.2.1之上。冲沟侵蚀影响因素的意义分析

沟壑密度的空间分异和强度在2018年归因于geodetector模式,检测结果如表所示5。不同因素的能力来解释沟壑密度和强度的空间分布如下:沟壑密度:岩性( )>土壤类型( )>降雨侵蚀力( )>海拔( )>土壤侵蚀度( )>土地利用( )>坡学位( )>距离河( )>地形湿度指数( )>排水区( )>居民区的距离( )>道路的距离( )>边坡形状( )>坡方面( )>坡长度( )>坡位置( )>平面曲率( )>截面曲率( )。沟强度:岩性( )>土壤类型( )>降雨侵蚀力( )>海拔( )>土壤侵蚀度( )>排水区( )>坡学位( )>土地利用( )>距离河( )>地形湿度指数( )>坡方向( )>边坡形状( )>距离道路( )>坡位置( )>居民区的距离( )>坡长度( )>平面曲率( )>截面曲率( )。可以看出,不同的因素有不同的解释力与沟壑密度和强度,表明岩性和土壤类型是影响冲沟侵蚀分布的主要因素。其中,岩性的解释力和土壤类型是最高的,侵蚀的解释力密度是12.9%和9.9%,分别和侵蚀强度的解释力为12.7%和11.1%,分别,这是主要的影响因素。降雨侵蚀力的解释力,排水区,海拔高度、土壤侵蚀度、土地使用、斜率,和距离马路沟密度和强度超过1%;因此,他们是次要影响因素。地形湿度指数的解释力,沉降距离,距离,边坡方面,坡长、坡度位置、边坡形状、平面曲率和剖面曲率小于1%,他们的影响力很低。

表5
的问沟壑密度和强度值的影响因素。
3.2.2。冲沟侵蚀影响因素之间的相互作用的分析

当大多数的因素相互作用,每一个增强的解释力。的主要结论是,两个因素之间的交互的解释力是高于单一因素。其中,以岩性为代表的主导因素是更加明显。下面的表考虑主要因素之间的交互作用在沟壑密度的空间分布和强度(表6和7)。

表6
占主导地位的两个共在沟壑密度之间的相互作用。
表7
占主导地位的两个共在沟之间的相互作用强度。

下面描述了交互关系的主导因素沟壑密度的空间分布: 。下面描述了互动关系沟强度的空间分布的主要因素: 。

结果表明,主导因素的作用在沟壑密度的空间分布和强度是大致相同的。有一个非线性,提高岩性之间的关系的主导因素和其他因素。关于沟强度的空间分布,只有两双因素是独立的:斜率之间的交互和岩性、坡长和岩性。

3.2.3。生态因素的检测和分析

生态探索能反映是否有显著差异在各种驱动因素的影响冲沟侵蚀的发展。如果有两个因素之间的显著差异,其标记为“Y。“如果没有显著差异,标有“N。“在降雨因素,没有明显的降雨和地形和土地利用之间的关系;只有与土壤和岩性的交互。在地形因素,它们中的大多数都是显著相关的土壤、岩性、降雨侵蚀和土地使用,但不是。在土壤和岩性因素,其他因素是显著相关的因素,其中岩性尤为突出。有一个重要的土地利用和地形因素之间的关系,但不是与降雨、土壤、和岩性因素。

3.2.4。冲沟侵蚀的识别高危地区

根据风险检测geodetector模式中,我们可以获得沟壑的分布特征和沟壑的高危地区。此外,我们可以进一步判断是否有显著差异的不同层次的影响因素(表之间的侵蚀8)。其中,降雨侵蚀力、海拔高度、边坡形状、边坡方面,坡位置,坡长、坡度、住宅距离,距离河,距离道路,排水区,地形湿度指数、土壤类型、土壤侵蚀度、岩性、和土地使用显示不同级别之间的显著差异。在降雨因素,沟壑密度和强度的平均值是最高的降雨侵蚀力时在210年和211年之间。在地形因素,海拔220 - 260米时,斜率是4 - 8°,沟壑密度和强度的平均值最高,表明冲沟侵蚀的风险更高的平坦的土地上。岩性属于灰白色物质流纹岩,球粒流纹岩,和水晶碎屑凝灰岩,沟壑密度和强度最高。

表8
高危地区的冲沟侵蚀及其平均值。

根据风险检测,总的来说,土壤和岩性的主要影响因素是沟壑的分布。关于土地利用类型,主要影响冲沟侵蚀是耕地的分布。这可能是由于林地的短缺造成的住宅农业,进一步导致水土流失。因此,可以看出,返回农田森林可能减缓沟壑的发展趋势,提高侵蚀条件。

4所示。讨论

4.1。冲沟侵蚀的评估基于高分辨率卫星图像映射

提高图像分辨率,地面区域由一个单一的像素变得越来越小,和相同的沟更可能表现为纯粹的图像中的像素,而轮廓特征和内部细节的沟壑变得清晰。在相反的情况下,它将出现在形式的混合像素,和冲沟侵蚀的轮廓特性将变得更加模糊。如图4,像素构成的数量相同的冲沟侵蚀面积增加的顺序”15 m-Landsat8 3 m-Planet实验室,2.5 m-Alos 2 m-ZY3 0.7 m-Pleiades m-DMC 0.5和0.04 m-UAV。“混合像素的数量逐渐减少,和冲沟侵蚀变得更加清晰的轮廓。特别是对于分歧的冲沟系统,当图像分辨率增加从2.5 m,山谷的轮廓变得越来越辨认,沟壑之间的土地也可以区分。的脊种植方向之间的土地沟中甚至可以看到昴宿星的形象。

(一)
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图4
沟图像特征的分支在不同的图像(15 m-Landsat8 (a)、(b) 3 m-Planet实验室,m-Alos 2.5 (c), (d) 2 m-ZY3 m-Pleiades (e) 0.7, 0.5 m-DMC (f),和(g) 0.04 m-UAV)。

缓解的影响成像时间和光谱分辨率不同的遥感图像分析结果,重新取样宿星形象进行了分析。如图5,倾斜的农田上的永久性沟和短暂的沟是可见的在0.7米昂宿星的形象。根据实际测量的平均宽度永久沟图上红色圆圈标记的2.3米,平均短暂沟的宽度是0.32米。沟的轮廓是清晰的,短暂的沟很容易识别。然而,分辨率下降,短暂的沟和永久沟开始变得模糊。分辨率小于1.5时,短暂的沟就很难识别。决议是3 m时,短暂的沟“淹没”在混合图像中的像素,不能确定。虽然仍有沟3 m分辨率图像,其轮廓和形状不能认可,和可辨认的沟的长度变得越来越小。


图5
图像特征的永久性沟和短暂的沟在昴宿星不同分辨率的图像(0.7 (a) (b) 1 m, (c) 1.5, (d) 2 m, (e) 2.5米,3 m (f),和(g, h)的照片沟壑在地面)。

遥感影像分辨率的改善不仅会使沟的图像轮廓特征更明显,也使其内部结构特征更加清晰。1000年1:规模,分表的内部特征图像视觉差异。然而,认为遥感图像的空间分辨率越高,越好还有待讨论。这是因为分辨率的改善也将带来更多的噪声,大大增加的可能性获得不同的对象具有相同的光谱特征或相同的对象有不同的光谱。沟的光谱特性主要取决于植物或土壤表面,而植被的光谱值或裸露的土壤沟通常符合其他植被或裸露的土壤环境。田间道路通常是容易误判为短暂的沟,因为它们之间的光谱和几何特性比较相似。分辨率的提高不仅提高了短暂的冲沟的识别能力,而且提高了找到该领域路径的能力,更有可能增加误判的可能性领域路径作为一个短暂的沟,沟的干扰解释。因此,图像分辨率的提高会增加干扰噪声在遥感识别和阻碍沟的信息提取。

4.2。冲沟侵蚀的控制因素的分析

在这项研究中,geodetector-based定量归因结果表明,岩性、土壤类型、降雨侵蚀力、排水区,海拔高度、土壤侵蚀度、土地使用、斜率学位,和距离从河里冲沟侵蚀的发展有强烈的影响。其他因素,如双胞胎、边坡形状、边坡方面,坡位置,斜坡长度、距离居民区,距离,平面曲率、曲率和部分,不能充分解释冲沟侵蚀的变化和发展。然而,这些因素之间的相互作用与岩性、土壤类型、土地利用的发展中显示了强大的影响力冲沟侵蚀。

沟壑的形成和扩张通常受到特定的土壤特性和行为。最相关的属性可能是土壤质地特征(例如,百分比的沙子、淤泥和粘土)和土壤有机碳含量46]。此外,底层岩性可以扮演重要的角色在决定沟壑的发生和维度(47]。在这项研究中,土壤和岩性扮演更重要的角色。岩性的解释力,对沟壑的空间分布是超过10%。当岩性属于灰白色物质流纹岩,球状流纹岩,和水晶碎屑凝灰岩,冲沟侵蚀的风险达到了最高水平。土壤类型对沟壑密度的解释力是接近10%,和解释力沟强度超过10%,表明这是主导因素。腐殖质暗棕壤土壤类型时,冲沟侵蚀的风险是最大的。

地形变量发挥关键作用的预测沟起始和扩张。目前的结果表明,高程、坡度和排水区冲沟侵蚀的发生有显著影响。这些研究结果类似于先前的研究在黑土地区(5,48]。气候和天气条件,尤其是降雨,是冲沟侵蚀的关键因素。根据geodetector模型的结果,可以看出,降雨侵蚀力的影响分布的冲沟侵蚀是显而易见的,显示的趋势先增加,然后降低,然后增加。然而,由于缺乏气象监测站的盆地,降雨侵蚀力通过插值得到周围的气象监测站的数据,这将增加的不确定性的结果。土地覆盖/利用会影响沟开始通过其对径流的影响生产(49]。在这项研究中,土地利用的类型在冲沟侵蚀的分布有很大的影响,及其解释力沟壑密度和强度为4.47%和1.65%,分别。其中,耕地有最大的影响,可能是由于频繁的人类活动对耕地。这个结果与一些先前的研究是一致的50,51]。例如,阿里Azareh et al。结果2019年年代研究表明边坡方面,岩性、和土地利用被确定为最重要的因素影响沟敏感性在伊朗使用最大熵模型(3]。然而,这与我们的研究结果。我们相信不同的原因可能是该研究区域的地理环境和水文条件没有充分考虑影响因素的选择。程度的倾斜斜率农田黑土地区在中国东北主要是3°-10°。因此,边坡没有重大影响在中国东北的冲沟侵蚀。岩性和土地利用是影响冲沟侵蚀的分布的主要因素,这与我们的研究结果是一致的。

根据geodetector的结果,大多数因素的交互显示非线性增强,表明沟更可能发生在各种因素的共同作用。最具影响力的互动组岩性与其他因素,特别是岩性不同的土壤类型。尤其是岩性的不同土壤类型占28.7%和32.5%的沟密度和沟强度,也反映了岩性的主导作用和土壤。岩性和土地利用之间的相互作用也显著影响冲沟侵蚀,这表明农田回到森林的重要性在冲沟侵蚀的过程中控制在中国东北。结果表明,岩性和土壤之间的相互作用,地形、降雨,可以显著提高和土地利用因素解释力的冲沟侵蚀发展和互动 值超过10%。只有两双因素是独立的:(1)边坡岩性和(2)边坡长度和岩性。

geodetector显示单一和配对开车冲沟侵蚀的空间分异影响因素在中国东北冲沟侵蚀和丰富了研究内容。相互影响的结果表明,土壤类型、土地利用类型和岩性比单因素。这表明沟壑的预防和控制不仅要从主要的风险因素,还从整体的角度。然而,仍有一些缺点。交互分析基于geodetector只能评估两个因素的交互作用不能超过两个因素之间的相互作用进行分析。

5。结论

目前的工作代表了冲沟侵蚀的贡献多因素综合在一个规模大分水岭。三汊河流域,一个典型的地区在中国东北的黑土地区,作为研究区。高分辨率卫星图像被用来获得视觉图像判读的沟壑的空间分布与字段验证。我们分析了冲沟侵蚀的主要影响因素的空间分布和任意两个相互作用的程度这些因素使用geodetector方法,我们发现高危地区地层之间的冲沟侵蚀的因素。得到了以下结论:(1)大流域尺度,分表图像显示强大的永久沟壑的识别能力,取得了令人满意的结果(2)根据geodetector结果,岩性和土壤类型影响的空间分异的主要因素在三岔流域冲沟侵蚀。沟壑密度的解释能力和沟强度接近10%,和冲沟侵蚀发生更大的解释力。降雨侵蚀力、集水面积、海拔、土壤侵蚀度,土地利用模式,斜坡,和距离沟河占超过1%的密度和强度沟,他们被确定为次要因素(3)geodetector的交互检测结果表明,有一个非线性增强岩性和大多数因素之间的关系。尤其是岩性的不同土壤类型占28.7%和32.5%的沟密度和沟强度。结果表明,岩性和土壤之间的相互作用,地形、降水、和土地利用因素可以显著提高冲沟侵蚀发展的解释力,以及互动 值达到了10%以上。结果表明,多种因素之间的相互作用的空间分化具有更大的影响比单因素冲沟侵蚀。沟壑的预防和控制不仅要从主要的风险因素,还从整体的角度(4)岩性属于灰白色物质流纹岩,球粒流纹岩,和水晶碎屑凝灰岩,沟壑密度和强度最高

数据可用性

本文中的数据和解释;读者可以访问数据支持本研究的结论。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

我们要感谢我们的合作伙伴提供援助在研究过程中,团队的大力支持。这项研究受到了吉林省自然科学基金(20200201040号jc),中国国家自然科学基金(42171380和42171380号),为山西省青年自然科学基金(201901 d211119)和高等教育机构的科技创新项目在山西(2020号l0042)。