【摘 要】
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土壤侵蚀动态监测是侵蚀研究体系中的重要内容,目前研究主要集中在强度评价以及趋势预测两方面,其中,地理元胞自动机(Geo-CellularAutomata,GeoCA)是最常用的土壤侵蚀趋势模
【机 构】
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中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京大学地理与海洋科学学院,
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土壤侵蚀动态监测是侵蚀研究体系中的重要内容,目前研究主要集中在强度评价以及趋势预测两方面,其中,地理元胞自动机(Geo-CellularAutomata,GeoCA)是最常用的土壤侵蚀趋势模拟模型,但是现有研究主要基于邻域计算规则,强度模型的数学意义,而忽视了元胞自身发生变化的可能性,不能完全体现土壤侵蚀演变的复杂性,这些问题不仅降低了模拟的精度,而且使得趋势预测与侵蚀评价两者间的融合性降低,不利于完整的研究体系形成。本研究认为土壤侵蚀时空变化趋势是其自身侵蚀状态、自然条件以及邻域转换规则共同作用决定,从而设计元胞侵蚀强度指数算法、元胞侵蚀强度函数以及元胞邻域转换函数,对传统GeoCA进行了优化,并在GIS与遥感技术支撑下,以福建省长汀县为研究区,设计了上述算法的整合模型,对福建省长汀县30年来土壤侵蚀时空演替过程进行了测算与分析。研究结果显示:长汀县土壤侵蚀最严重的地区主要分布在以河田镇为中心的汀中地区,20世纪90年代以来,土壤侵蚀治理工作成效显著,改善趋势明显加快,至2000年以后有所放缓。预计至2020年,土壤侵蚀区的比重将从1990年的约40%下降至约20%。通过比较,整合算法的精度达到72.7%,高于单纯的侵蚀强度评价算法以及传统GeoCA模型,证明优化GeoCA不仅是进行土壤侵蚀时空演变模拟研究的有效手段,更为土壤侵蚀这一复杂地理系统的元胞表述规则研究进一步深入提供了思路。
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