Spatiotemporal evolution of soil water erosion in Ningxia grassland based on the RUSLE-TLSD model

草原 环境科学 腐蚀 通用土壤流失方程 水文学(农业) 放牧 沉积物 水土保持 侵蚀控制 土壤水分 土壤科学 土壤流失 生态学 地质学 地貌学 岩土工程 农业 生物
作者
X. Zhang,Danni Wang,Kexin Ma,Dongfei Sun,Yang Fu,Huilong Lin
出处
期刊:Environmental Research [Elsevier BV]
卷期号:236: 116744-116744
标识
DOI:10.1016/j.envres.2023.116744
摘要

Accurate assessment of grassland soil erosion before and after grazing exclusion and revealing its driving mechanism are the basis of grassland risk management. In this study, the long-term soil erosion in Ningxia grassland was simulated by integrating and calibrating the transport limited sediment delivery (TLSD) function with the revised universal soil loss equation (RUSLE) model. The differential mechanisms of soil loss were explored using the GeoDetector method, and the relative effects of precipitation changes (PC) and human activities (HA) on grassland soil erosion were investigated using double mass curves. The measured sediment discharges from six hydrological stations verified that the RUSLE-TLSD model could reliably simulate water erosion in Ningxia. From 1988 to 2018, the water erosion rate of grassland in Ningxia ranged from 74.98 to 14.98 t⋅ha−1⋅a−1, showing an overall downward trend. July to September is the period with the highest of water erosion. The slope is the dominant factor influencing the spatial distribution of water erosion. After grazing exclusion, the net water erosion rate in Ningxia grassland and sub-regions decreased significantly. The double mass curves results show that human activities were the main driver of net erosion reduction. The focus of water erosion control in Ningxia is to control soil erosion in different terrains and protect grassland with slopes greater than 10°.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
111完成签到,获得积分10
1秒前
大方念云完成签到,获得积分10
1秒前
淡定的书南完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI2S应助鱼儿采纳,获得10
2秒前
椰子狗完成签到,获得积分10
2秒前
凶狗睡大石完成签到,获得积分10
2秒前
一一完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
NatureLee完成签到 ,获得积分10
3秒前
Frost完成签到,获得积分10
3秒前
脑残骑士老张完成签到,获得积分10
3秒前
changyi发布了新的文献求助10
3秒前
Brady完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
yufanhui应助甘蔗侠采纳,获得10
4秒前
5秒前
ding应助般若采纳,获得10
5秒前
minminzi举报量子星尘求助涉嫌违规
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
6秒前
开心的七完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
无人情深关注了科研通微信公众号
7秒前
7秒前
Guangyue完成签到,获得积分10
7秒前
熊猫关注了科研通微信公众号
7秒前
十二平均律完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
阿离完成签到,获得积分10
8秒前
111完成签到 ,获得积分10
9秒前
羲月完成签到,获得积分10
9秒前
iNk完成签到,获得积分0
10秒前
10秒前
wbc_wbc发布了新的文献求助10
10秒前
威武的薯片完成签到,获得积分10
10秒前
H与K完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
玛卡巴卡发布了新的文献求助10
11秒前
zcl应助风雪梧桐采纳,获得400
11秒前
whatever发布了新的文献求助100
11秒前
灰灰喵完成签到 ,获得积分10
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
SOFT MATTER SERIES Volume 22 Soft Matter in Foods 1000
Zur lokalen Geoidbestimmung aus terrestrischen Messungen vertikaler Schweregradienten 1000
Rapid synthesis of subnanoscale high-entropy alloys with ultrahigh durability 666
Storie e culture della televisione 500
Selected research on camelid physiology and nutrition 500
《2023南京市住宿行业发展报告》 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4890557
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4174147
关于积分的说明 12954482
捐赠科研通 3936006
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2159565
邀请新用户注册赠送积分活动 1177896
关于科研通互助平台的介绍 1083319