青海省湟水河流域退耕还林地土壤可蚀性研究

林业资源管理 ›› 2010›› Issue (2): 73-77.

青海省湟水河流域退耕还林地土壤可蚀性研究

赵串串¹, 王湜¹, 孙根行¹, 杨乔媚¹, 杨宁贵¹, 张文娟¹, 董旭²

1.陕西科技大学资源与环境学院,西安 710021;
2.青海省林业调查规划院,西宁 810008

收稿日期:2009-11-06 修回日期:2010-03-09 发布日期:2020-12-14
作者简介:赵串串(1976-),女,陕西西安人,副教授,硕士,主要从事流域水环境模拟与生态环境保护研究。

Study on Soil Erosiveness in the Area of Returning Farmland to Forest in Huangshui River Watershed of Qinghai Province

ZHAO Chuanchuan¹, WANG Shi¹, SUN Genxing¹, YANG Qiaomei¹, YANG Ninggui¹, ZHANG Wenjuan¹, DONG Xu²

1. College of Resources & Environment, Shaanxi University of Science and Technology, Xi'an 710021, Shaanxi, China;
2. Qinghai Provincial Forest Inventory and Planning Institute, Xining 810008, China

Received:2009-11-06 Revised:2010-03-09 Published:2020-12-14

摘要/Abstract

摘要： 以青海湟水河流域2000—2009年退耕还林地为研究对象,基于野外定点观测和室内实验分析,测定土壤理化性质,采用EPIC模型中的算法求算土壤可蚀性K值,研究不同退耕还林年限和不同植被类型土壤可蚀性的变化情况。结果表明:1)随着退耕年限的增加,土壤孔隙度逐渐增大;砂粒含量略微增加;粉粒含量略有减少;黏粒含量则基本不变;有机质在退耕7年内逐渐减少,之后又开始增加;土壤可蚀性有降低的趋势,退耕9年后对土壤可蚀性有较明显的改善。2)相同退耕年限,退耕植被类型改善土壤可蚀性能力为乔木混交林>乔灌混交林>乔木林>灌木林,且退耕年限越长变幅越大,差别越明显。

关键词: 土壤可蚀性, 退耕还林, 植被, 青海, 湟水河

Abstract: With the area of returning farmland to forest in Huangshui River watershed of Qinghai province in the years from 2000 to 2009 as a study object,research work was conducted on changes of soil erosiveness in different years of vegetation restoration and different vegetation types. Soil physical and chemical properties were measured by field investigation and experiment and soil erodibility (K-factor) was calculated by EPIC model.The conclusions showed that with the increase of returning farmland to forest years,soil porosity would become smaller gradually,the sand content was increased little,the silt content had a little decrease and the clay content was almost invariant.Soil organic matter gradually decreased in the previous seven years of returning farmland to forest,and then increased.There was some tendency indicating that soil erodibility would become smaller,particularly after nine years of returning farmland to forest. In the same year,the ability of improvement of soil erodibility was as follows: tree mixed forest>tree and shrub mixed forest>tree forest>shrub forest,and with the year increase the difference became bigger.

Key words: soil erodibility, returning farmland to forest, vegetation, Qinghai, Huangshui river

中图分类号:

S157
S714.2

赵串串, 王湜, 孙根行, 杨乔媚, 杨宁贵, 张文娟, 董旭. 青海省湟水河流域退耕还林地土壤可蚀性研究[J]. 林业资源管理, 2010,(2): 73-77.

ZHAO Chuanchuan, WANG Shi, SUN Genxing, YANG Qiaomei, YANG Ninggui, ZHANG Wenjuan, DONG Xu. Study on Soil Erosiveness in the Area of Returning Farmland to Forest in Huangshui River Watershed of Qinghai Province[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2010,(2): 73-77.

[1]	钱慧, 张超, 范金明, 邓再春, 朱夏力, 李成荣. 基于改进CASA模型的云南省植被NPP时空格局分析[J]. 林草资源研究, 2023, 0(6): 120-128.
[2]	刘楠, 路秋玲, 赵力, 徐冬平, 赵卓妍, 杨智杰. 青藏高原自然保护地与乡村社区耦合协调性评价研究——以青海省为例[J]. 林草资源研究, 2023, 0(5): 9-19.
[3]	焦全军, 郑焰锋, 黄文江, 张兵, 张鹤译, 史宜梦, 吴发云, 付安民. 陆地生态系统碳监测卫星松材线虫病变色木识别指数研究[J]. 林业资源管理, 2023, 0(4): 123-131.
[4]	于世勇, 徐前, 于晓斐. 2005—2020年北京地区植被覆盖变化分析[J]. 林业资源管理, 2023, 0(3): 98-104.
[5]	王晓慧, 张会儒, 庞勇, 覃先林, 李海奎, 蒙诗栎, 余涛. 天然林保护工程区森林植被类型遥感监测[J]. 林业资源管理, 2023, 0(2): 96-103.
[6]	谢文春, 李强峰, 李艳春, 吴振山, 杨正凡. 基于面向对象的吉林一号遥感影像湿地植被群落分类[J]. 林业资源管理, 2023, 0(1): 141-152.
[7]	田海静, 王林, 韩立亮, 范云豹, 杨吉林. 基于哨兵2号多光谱遥感数据的草原植被盖度反演——以内蒙古自治区为例[J]. 林业资源管理, 2022, 0(4): 134-140.
[8]	李小英, 秦文静, 许彦红, 王跃超, 杨能, 杨奔. 滇中典型公益林林下物种多样性及其与土壤性质的关系[J]. 林业资源管理, 2022, 0(4): 148-156.
[9]	任天晨, 陈军锋, 刘楠. 山西省五台山地区近30年植被覆盖动态变化及影响因素[J]. 林业资源管理, 2022, 0(4): 89-99.
[10]	董彦丽, 陈爱华, 祁光增, 张峰, 王亚竹, 田晋华. 祁连山浅山区退耕地土壤质量及植被变化研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(3): 110-116.
[11]	龙植豪, 罗鹏, 许等平, 李振, 代华兵. Sentinel-2A红边波段森林蓄积量反演研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(2): 126-134.
[12]	高倩倩, 陈灿, 刘贺娜, 罗倩, 李霞, 林勇明, 吴承祯. 闽江流域植被覆盖度时空变化及地形分异特征[J]. 林业资源管理, 2022, 0(2): 91-99.
[13]	杨丹, 李崇贵, 张家政. 基于深度学习的多时相GF-1影像林分类型分类研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(1): 142-149.
[14]	朱秀雯, 郭子豪, 杨双娜, 巩合德. 哀牢山三种植被类型的土壤含水量和凋落物特征及其关系研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(1): 43-51.
[15]	王照利, 王浩伟, 杨佳乐, 段梦琦, 马胜利. 基于归一化植被点云的林分平均高及蓄积量反演[J]. 林业资源管理, 2021, 0(6): 37-42.