土壤侵蚀的RUSLE时空变化与地理探测器应用毕业论文【附数据】

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（1）土壤侵蚀因子计算方法的选定与应用

在滇中地区的土壤侵蚀研究中，首先需要确定合适的土壤侵蚀因子计算方法。根据国内外学者提出的多种因子计算方法，结合滇中地区的实际情况，选定了适用于该地区的最佳算法。降雨侵蚀力R因子采用通用简易算法计算，土壤可蚀性K因子基于EPIC模型求解，坡度S因子综合考虑了缓坡和陡坡的影响，水土保持措施P因子通过赋值获取，而坡长L和植被覆盖度C因子则采用常规算法计算。这些方法的选定和应用为滇中地区土壤侵蚀的准确评估提供了科学依据。

（2）滇中地区土壤侵蚀的时间变化分析

通过对1980年至2018年滇中地区土壤侵蚀的监测，发现该地区中度及以上土壤侵蚀面积呈现先增后减的倒“U”型变化趋势。这一变化趋势与区域的自然环境变化、人类活动以及水土保持措施的实施密切相关。具体来看，2005年以前中度及以上侵蚀面积逐年增多，25年间增长量高达10245.91 km²，占区域总面积的10.84%；2005年之后侵蚀面积逐年下降，变化幅度达到10763.93 km²，区域面积占比为11.38%。年均土壤侵蚀模数的变化与中度及以上土壤侵蚀面积保持一致，总体向好发展，由1980年的1354.95 t/(km²·a)降至2018年的1000.25 t/(km²·a)。这表明，尽管滇中地区土壤侵蚀存在起伏变化，但总体上朝土壤侵蚀程度减轻的方向发展。

（3）滇中地区土壤侵蚀的空间分布特征

滇中地区土壤侵蚀的空间分布特征与地形地势密切相关。中东部区域平地较多，土壤侵蚀多以微度与轻度侵蚀为主，而极强度和剧烈侵蚀则多分布于滇中北部和西南部的高山、河谷处。通过全局空间自相关分析得出，滇中地区土壤侵蚀强度空间分布具有显著聚集性，全局Moran I指数平均值处于0.48～0.66之间，说明各强度等级空间分布规律性明显。局部空间自相关分析发现，中度及以上强度多集中分布于滇中地区的高山河谷处，进一步证明了强度土壤侵蚀的分布多与区域地形地势有

import numpy as np
import rasterio
from rasterio.features import shapes
from rasterio.mask import mask
import geopandas as gpd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 假设有一个土壤侵蚀遥感影像和一个对应的地面实测数据集
# 加载土壤侵蚀影像
with rasterio.open('soil_erosion.tif') as src:
    erosion_img = src.read(1)  # 读取第一个波段
    meta = src.meta

# 将遥感影像转换为GeoDataFrame
gdf = gpd.GeoDataFrame({
    'erosion': erosion_img.flatten(),
}, geometry=gpd.points_from_xy(np.arange(erosion_img.shape[1]), np.arange(erosion_img.shape[0])))

# 假设有一个地面实测数据集，包含土壤侵蚀等级
ground_truth = gpd.read_file('ground_truth.shp')

# 训练随机森林模型进行土壤侵蚀分类
X = erosion_img.reshape(-1, 1)
y = ground_truth['erosion_class'].values
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X, y)

# 预测土壤侵蚀等级
predicted_classes = model.predict(erosion_img.reshape(-1, 1))
predicted_gdf = gpd.GeoDataFrame({
    'predicted_class': predicted_classes,
}, geometry=gpd.points_from_xy(np.arange(erosion_img.shape[1]), np.arange(erosion_img.shape[0])))

# 将预测结果保存为新的GeoTIFF文件
with rasterio.open('predicted_soil_erosion.tif', 'w', **meta) as dst:
    dst.write(predicted_classes.reshape(meta['height'], meta['width']), 1)

# 可视化土壤侵蚀分布
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax, column='erosion', cmap='OrRd')
ground_truth.plot(ax=ax, color='black')
plt.show()

土壤侵蚀的RUSLE时空变化与地理探测器应用毕业论文【附数据】

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