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土壤侵蚀及其导致的水土流失已经是全球性的生态环境问题,土壤侵蚀模型可以对其过程和机理进行科学化、定量化研究,并有效预报侵蚀状况,便于为水保措施效益评估、土壤侵蚀综合防治和水土保持区划工作提供科学依据。
在回顾国内外土壤侵蚀研究进展的基础上,探讨地理信息系统(GIS)、元胞自动机(CA)、神经网络(ANN)在土壤侵蚀方面的应用,分析降雨、地形、土壤、植被、人类活动等因素对土壤侵蚀的影响,构建GIS支持下的土壤侵蚀预测模型ANN-CA。本研究解决以下三个问题:(1)ANN-CA模型的构建:选择通用土壤流失方程(USLE)作为基础模型,研究模型中各因子计算公式,进行参数率定;运用ANN技术,从侵蚀强度等级之间的转换关系中求取所需的转换概率,并用此定义CA的转换规则,设计土壤侵蚀预测模型ANN-CA。(2)ANN-CA模型与GIS的集成:在GIS技术的支持下,读取、存储、处理与输出模型所需的数据。并且将GIS的空间数据处理、空间分析、可视化表达等功能和CA的时空动态模拟功能进行耦合,模拟土壤侵蚀的时空演变。(3)ANN-CA模型在研究区的应用:以澧水流域为研究对象,应用ANN-CA模型,通过验证分析,模型改进等手段,控制模型对未来的土壤侵蚀状况进行模拟的精度,实现空间分布定量研究和时空演化动态模拟。然后分析模拟结果,提出防治对策。
通过利用ANN-CA模型在研究区进行时空演化模拟,得到以下结论:(1)土壤侵蚀具有复杂的非线性特征,而CA技术和ANN技术能够用简单的方法有效地对其进行动态模拟;(2)ANN-CA模型能避免主观臆测,结构简单,设计难度不大,参数较少,参数率定的工作量小,但是精度较高,结果直观;(3)通过对研究区2015年土壤侵蚀状况的预测,反映出三个规律,指导防治对策:在空间上,澧水流域土壤侵蚀强度的区内相似性和区间差异性较为明显,便于进行因地制宜的分区防治;在时间上,澧水流域大部分范围内土壤侵蚀已经得到有效控制;在总体上,澧水流域土壤侵蚀防治的落脚点在于坡改梯(坡度小于25°)、退耕(旱地、坡度大于25°)还林、还草。