一种多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法

本申请涉及水土保持领域，尤其涉及一种多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法。

背景技术：

1、我国水土流失问题比较严重。根据2021年《中国水土保持公报》数据，全国共有水土流失面积267.42万平方公里，对我国经济可持续发展造成了严重的影响。淤地坝是黄土高原水土流失综合治理的关键措施之一，在拦泥保土、防洪减灾、淤地造田、保障生态安全、促进粮食生产等方面发挥了重要作用。据2021年《黄河流域水土保持公报》数据，截止2021年黄河流域黄土高原地区现有大型淤地坝6265座，中型淤地坝1.05万座、小型淤地坝4.02万座。

2、小流域是水土流失和水源保护的基本单元。在淤地坝建设中，以小流域为单元，以治沟骨干工程为主体，骨干坝、中型坝、小型坝相结合，拦泥、排淤、蓄水相结合的完整的沟道坝群防护体系。有的小流域中分布着几十座甚至几百座不同类型的淤地坝，有的小流域坝分布稀疏，淤地坝的数量和分布对当地生态环境有着重要影响。淤地坝的生态效益评估可为淤地坝在陕北甚至更大范围地区的可持续发展提供理论依据。

3、目前淤地坝的效益分析主要集中在基于观测数据的减沙效益分析、基于调查数据的土壤改良效益分析，或是基于统计数据的经济效益、生态效益的初步分析。由于缺乏精细化的数据支撑，目前对黄土高原地区的淤地坝生态效益分析集中于几个典型小流域某些年份的分析，没有进行大范围连续年份的效益评估，无法反映黄土高原地区的淤地坝整体生态效益。

4、基于观测数据和调查数据的减沙效益分析和土壤改良效益分析，可以比较好的反应小流域在减沙和土壤改良方面的效益，无法全面的进行淤地坝生态效益评估。目前只有典型小流域的观测数据和点上的调查数据，无法进行大范围的评估。需要逐年或者连续年份的观测和调查数据，才能做多年的淤地坝生态效益评估。

5、基于统计数据的生态效益评估，统计数据一般是地区、市或者县域级别的数据，基于小流域的生态效益评估所用的小流域级别的统计数据比较难于获取。淤地坝生态效益评价所需的水土保持效益、改良生态效益、改良土壤效益、生物多样性等相关的指标数据基于统计数据也比较难完整获取。

6、常规的生态效益评估以分散的需求事务为驱动，针对每一次某个区域的评估过程，都要进行指标遴选、模型建立、数据收集等过程，没有形成体系化的淤地坝生态效益评估方法体系和系统，也无法进行连续多年较大区域的生态效益精细化评估。

7、综上，目前淤地坝生态效益评估存在无法进行连续多年较大区域的生态效益精细化评估的问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，用以解决目前无法进行连续多年较大区域的淤地坝生态效益精细化评估的问题。

2、本申请实施例提供了一种多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，包括：

3、获取待评估区域的数字高程模型，并根据所述数字高程模型，将所述待评估区域划分为各个小流域；

4、遴选淤地坝生态效益评估的指标，其中，所述指标包括土壤侵蚀模数、土壤保持量、植被覆盖度、新增林地率、耕地面积减少率、土壤含水量和生境质量；

5、获取多源数据，并根据所述多源数据，逐年逐小流域地计算各个所述指标的数值；

6、计算各个所述指标的综合权重；

7、根据各个所述指标的数值和各个所述指标的综合权重，获得各个所述小流域每年的淤地坝生态效益。

8、本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例中，将待评估区域划分为各个小流域，以小流域为淤地坝生态效益评估的基本单元，既考虑了小流域综合治理在水土保持中的作用，又考虑了数据的可获取性、评价的可操作性，通过对小流域精细化、动态化、信息化的生态效益评估，为后续小流域综合治理提供了重要的数据支撑、精准目标和治理方向。遴选了易于长时序大范围获取的关键环境因子作为评估指标，指标表征了水土保持效益、改良生态效益、改良土壤效益、生物多样性四个方面，包括土壤侵蚀模数、土壤保持量、植被覆盖度、新增林地率、耕地面积减少率、土壤含水量和生境质量7个指标。采用多源数据，逐年逐小流域地计算各个指标的数值，以多源数据为驱动，将淤地坝生态效益评估过程中的关键步骤模块化，通过流程化的配置每年实现淤地坝生态效益自动评估，能够定期定量进行大范围淤地坝生态效益评估。并计算各个指标的综合权重，根据各个指标的数值和各个指标的综合权重，获得各个小流域每年的淤地坝生态效益。综合反映淤地坝建设对区域生态环境的影响，为水土流失治理和生态保护提供决策依据。解决了目前无法进行连续多年较大区域的淤地坝生态效益精细化评估的问题。

技术特征：

1.一种多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述多源数据包括landsat-8的30m空间分辨率影像；

3.根据权利要求2所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述多源数据还包括逐年的降雨量、土壤属性数据、所述数字高程模型和土壤保持措施因子；所述土壤属性数据包括砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量和有机碳含量；

4.根据权利要求3所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述多源数据还包括上游拦截的泥沙和沉积物量；

5.根据权利要求4所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述多源数据还包括逐年的土地利用数据；所述土地利用数据包括林地面积；

6.根据权利要求5所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述土地利用数据还包括耕地面积；

7.根据权利要求6所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述多源数据还包括中国逐年1km高质量的土壤湿度数据集；

8.根据权利要求7所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述多源数据还包括胁迫因子表和胁迫敏感度表；

9.根据权利要求1所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述计算各个所述指标的综合权重，包括：

10.根据权利要求9所述的多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，其特征在于，所述各个小流域每年的淤地坝生态效益的计算公式如下：

技术总结
本申请涉及一种多源数据驱动基于小流域的淤地坝生态效益评估方法，涉及水土保持领域。该方法包括：获取待评估区域的数字高程模型，并根据数字高程模型，将待评估区域划分为各个小流域；遴选淤地坝生态效益评估的指标，其中，指标包括土壤侵蚀模数、土壤保持量、植被覆盖度、新增林地率、耕地面积减少率、土壤含水量和生境质量；获取多源数据，构建每个指标的自动制备算法，并根据多源数据和自动制备算法，逐年逐小流域地计算各个指标的数值；计算各个指标的综合权重；根据各个指标的数值和各个指标的综合权重，获得各个小流域每年的淤地坝生态效益。本申请用以解决目前无法进行连续多年较大区域的淤地坝生态效益精细化评估的问题。

技术研发人员：敏玉芳,张耀南,任彦润,艾鸣浩
受保护的技术使用者：中国科学院西北生态环境资源研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4