香溪河流域土壤侵蚀脆弱区识别：RUSLE与SDR方法应用

本文主要探讨了"基于RUSLE和SDR的香溪河流域土壤流失脆弱区识别"这一主题，作者陈炼钢、钱新、施勇和李铭分别来自南京大学环境学院、南京水利科学研究院和中国水电顾问集团成都勘测设计研究院。他们采用了一种创新的方法，即修正的通用土壤流失方程RUSLE（Rational Unified Soil Loss Equation）和分布式泥沙输移比SDR（Soil Delivery Ratio）函数，来构建一个综合的流域土壤流失脆弱性评估模型。 RUSLE是用于估算土壤侵蚀速率的重要工具，它考虑了降雨侵蚀力、土壤可蚀性、地形坡度、坡长以及植被覆盖率等因素。通过这些因子的综合计算，可以预测特定区域在特定气候条件下可能发生的土壤侵蚀情况。SDR则进一步考虑了泥沙在流域内的输移过程，使得评估结果更准确地反映了实际土壤流失状况。 研究者在GIS（地理信息系统）和RS（遥感）技术的支持下，运用香溪河流域的降雨数据、土壤类型分布、数字高程模型(DEM)以及植被指数（NDVI，Normalized Difference Vegetation Index）数据，对流域内的土壤流失风险进行了详细的分析和分区。结果显示，香溪河流域约有326.33平方公里的区域被识别为土壤流失脆弱区，占流域总面积的10.53%，这表明该地区对人类活动，特别是土地利用和水土保持措施非常敏感。 具体到五个子流域，湘坪河子流域和古夫河子流域的土壤流失脆弱区分布比例最高，超过了流域平均水平，这提示这两个区域需要特别关注和管理。通过对土壤流失脆弱区的识别，本文的研究为香溪河流域的土地利用规划、生态保护和水土保持提供了科学依据，有助于制定有效的防洪减灾和可持续发展策略。 这篇首发论文的重要性在于它将RUSLE和SDR模型应用于实际案例研究，不仅提高了土壤流失评估的精确性，还为流域管理决策者提供了关键的地理空间信息，以支持针对香溪河流域土壤侵蚀问题的管理和防治工作。