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黄土高原典型坝控流域泥沙来源解析及其模型的综合评价

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目录

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1绪论

1.1研究的背景与意义

1.2国内外研究进展

1.2.1泥沙来源研究进展

1.2.2贝叶斯混合模型研究进展

1.2.3综合评价研究进展

1.3研究目的

1.4研究内容

1.5技术路线

2试验材料与方法

2.1研究区概况

2.2土样的采集

2.2.1坝地沉积旋迴的采集

2.2.2泥沙源区样品的采集

2.2.3背景值样品的采集

2.3土壤样品的测定

2.3.3土壤重金属的测定

2.3.4土壤样品 137Cs的测定

2.4数据处理与分析

2.4.3坝地沉积旋迴淤积量的计算

2.4.5潜在泥沙源地相对贡献率计算

2.4.6综合评价

3小流域的侵蚀产沙演变过程

3.1坝控流域2006-2017年侵蚀性降雨特征

3.2坝控流域内土地利用类型的动态变化

3.3淤地坝拦蓄泥沙量的计算

3.4淤地坝时间坐标的建立

3.5坝地沉积旋迴指标的变化

3.5.1坝地沉积旋迴理化指标分布

3.5.2相似降雨量下坝地指标变化

3.6小结

4小流域泥沙来源解析及其产沙量

4.1四源地指纹示踪因子的选择

4.1.1四源地指纹因子的初选

4.1.2四源地指纹因子的组合

4.2 泥沙源地相对泥沙贡献率的动态变化

4.2.1基于Collins混合模型的泥沙来源分析

4.2.3基于MIXSIAR混合模型的泥沙来源分析

4.3泥沙源地侵蚀产沙量的动态变化

4.4暴雨事件下坡面泥沙源地贡献率变化

4.4.1暴雨事件特征统计

4.4.2暴雨事件下泥沙源地相对贡献率变化

4.5小结

5泥沙来源混合模型的综合评价

5.1评价指标的权重计算

5.2三模型的精度响应

5.3不同降雨量下模型的精度响应

5.4小结

6结论与展望

6.1研究结论

6.2不足与展望

致谢

参考文献

附录

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摘要

黄土高原是中国土壤侵蚀最为严重的地区,其侵蚀泥沙主要来源于小流域的坡沟系统,因此研究小流域的侵蚀产沙规律及其泥沙来源对于建立流域尺度的侵蚀预报模型和优化坡沟治理结构具有十分重要的意义。本研究以陕西省横山县寨子峁淤地坝为研究对象,采集了流域内坡耕地、草地、沟壁、支沟沟道和坝地泥沙沉积旋迴土样,基于实测淤积层厚度、137Cs含量、土壤粒径指标和历史降雨资料,建立了坝地沉积旋迴层的时间序列,基于二种泥沙来源混合模型的结果,研究了黄土高原小流域侵蚀环境的演变特征,揭示了小流域侵蚀泥沙过程及其来源的变化规律,运用综合评价的方法明确了不同泥沙来源模型的计算精度和可靠性,主要结论如下: (1)基于土壤粒径、137Cs含量、实测淤积层厚度以及历史降雨资料,建立了淤地坝沉积物的时间坐标,闸明了淤地坝的淤积过程。该淤地坝在运行期问(2006年至2017年7月)共拦蓄泥沙664000t左右,其坝控流域内多年平均侵蚀模数为14000t/(km2?a)。年侵蚀量有显著性差异,其峰值出现在2016年,拦蓄了约93370t泥沙。在观测期内侵蚀性降雨主要集中在降雨量为12-15mm、15-20mm和20-30mm的降雨事件,占总降雨场次的78.76%. (2)基于坝地沉积物营养元素和粒径指标的统计分析,阐明了营养元素和粒径指标随着淤地坝运行的动态变化。在观测期内,坝地沉积泥沙的总氮含量与总磷含量呈显著正相关,相关系数为1.00,而有机碳含量与总氮含量、总磷含量相关系数为0.199(P<O.01)。随着淤地坝的运行,在相似降雨量条件下坝地泥沙颗粒有细化趋势;有机碳含量和总氮含量均呈现了不同程度的减小趋势;总磷含量几乎没有变化。 (3)基于泥沙源地土壤理化性质的统计,建立了Collins、MIXSIAR和Modified Hughe三种泥沙来源混合模型,解析了坝控小流域的泥沙来源。在该研究区内,泥沙来源的最佳因子组合是Zn+Mg+Mn+d(0,1),总辨别率达83.1%。该淤地坝坝地泥沙的平均贡献率分别是沟壁54.22%、坡耕地23.56%、草地15.54%和支沟沟道6.68%。在暴雨事件下,坡耕地与草地的拦沙能力发生变化。在次降雨条件下,四泥沙源地的平均产沙量分别是沟壁4321.91t、坡耕地1795.43t、草地1167.13t和支沟沟道531.38t。 (4)建立了基于相对误差、决定性系数、一致性指数等指标的泥沙来源模型综合评价指标体系,综合评价了三个模型的拟合效果。在评价体系中,最敏感的指标是相对平方均方误差MSESQ,最不敏感的指标是相对对数均方误差MSELN。在整体上,Modified Hughe模型的拟合效果最佳,其次是Collins模型,MIXSIAR模型的拟合效果较差。在12-15mm降雨量条件下MIXSIAR模型的拟合效果最佳,在15-40mm降雨量条件下Modified Hughe模型的拟合效果最佳,在大于40mm降雨量条件下Collins模型的拟合效果最佳。

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