【摘 要】
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坡长因子(L)和坡度因子(S)是CSLE模型等区域土壤侵蚀模型中的重要因子.利用不同比例尺地形数据计算的地形因子存在较大的差异,从而对水土流失评价结果产生影响.以山地特征明显的崇义县为例,利用1:1万、1:5万和ASTER GDEM 30 m空间分辨率的地形数据分别计算L、S和土壤侵蚀模数,探讨山区条件下地形因子的尺度依赖性及其对水土流失评价的影响,结果表明:①地形因子具有明显的地形数据尺度依赖性.从地形因子平均值来看,L因子1:1万>1:5万>ASTER,S因子1:5万>ASTER>1:1万.从地形因子
【机 构】
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江西师范大学 鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室/地理与环境学院,江西 南昌330022;江西省水政监察总队,江西 南昌330009
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坡长因子(L)和坡度因子(S)是CSLE模型等区域土壤侵蚀模型中的重要因子.利用不同比例尺地形数据计算的地形因子存在较大的差异,从而对水土流失评价结果产生影响.以山地特征明显的崇义县为例,利用1:1万、1:5万和ASTER GDEM 30 m空间分辨率的地形数据分别计算L、S和土壤侵蚀模数,探讨山区条件下地形因子的尺度依赖性及其对水土流失评价的影响,结果表明:①地形因子具有明显的地形数据尺度依赖性.从地形因子平均值来看,L因子1:1万>1:5万>ASTER,S因子1:5万>ASTER>1:1万.从地形因子离差系数来看,L因子ASTER>1:5万>1:1万,S因子1:1万>ASTER>1:5万.②从L因子空间分布范围看,在1.0～1.5和≥2.5分级范围内的面积占比均表现为1:5万>ASTER>1:1万,在1.5～2.0分级范围内的面积占比1:1万>1:5万>ASTER.从S因子空间分布范围看,1:1万地形数据低值区的面积占比高,1:5万地形数据高值区的面积占比高,ASTER地形数据在各分级范围内分布较为均匀.③基于不同尺度的地形数据,以CSLE模型计算的水土流失面积差异明显,表现为1:5万>ASTER>1:1万.
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