水利工程论文哪里有？文以三江源为研究对象，根据源区内气象站数据以及遥感影像等数据运用模型，并结合野外取样实测数据，对三江源区内三类土壤侵蚀进行综合分析，并对境内复合侵蚀进行分区，以探讨三江源的土壤侵蚀特征。
第一章 绪论
1.3 相关研究进展
1.3.1 土壤侵蚀研究进展
（1）水力侵蚀研究进展
水力侵蚀是全球都极为关注的重点生态热点问题，德国的土壤学家 Wollny于十九世纪 80 年代首次建立土壤侵蚀径流实验小组，用以观测坡度以及土壤类型对径流的影响[20]。1920 年至 1954 年，美国农业部和当地大学展开相关合作，进行相关试验检测以及数据计算，最终选定了六个水力侵蚀指标作为影响因子，并且之后又共同构建了美国通用土壤流失方程（USLE）以及优化更新后的通用土壤流失方程（RUSLE）[21]。美国的通用土壤流失方程（USLE）公式比较简单，影响因子明确，推广起来也比较快速简便，是模拟水力侵蚀精度比较高且具有一定说服性的有效工具。因此，该模型在短时间内得到了广泛的传播[22]，受到美国和其他一些国家研究专家的有效应用与深层面的研究。
美国 USLE 模型得到了大量引用，我国学者也在该模型的基础上不断探索，针对不同的研究区域开展相关工作，逐渐对模型内的因子进行优化，产生了大量的研究成果，该方程经国内大量专家的使用与验证，并适当更换不合适的影响因子，优化相关参数，已证明其在我国土壤水力侵蚀的适用性[28]。二十世纪后期我国为响应保护环境的号召，先后颁布了一系列的水土保护的相关法例，由此我国学者开展了大量的针对小流域治理的土壤侵蚀研究，促使我国的水土侵蚀研究进入了一个崭新的阶段。众多学者在青藏高原展开了该模型的相关应用，林慧龙[29]等人结合 RUSLE 模型并采用 GIS 反演，证明在没有形成三江源区土壤侵蚀机理模型前，RUSLE 模型是当前最适宜该流域的水力侵蚀模型。
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第三章 三江源水力侵蚀研究
3.1 RUSLE 模型各指标因子
降雨会直接造成土壤的流失与侵蚀，因此是土壤侵蚀的最主要的一个因素，它通过雨滴击溅等方式造成土壤的剥蚀，并通过坡面产流及汇流的方式造成土壤的分离和搬运，最终导致土壤流失，还会造成土壤质量和土壤肥力的降低，因此，合理的估算研究区的降雨侵蚀力因子，是合理估算研究区土壤侵蚀状况的重要一步。因此，该模型选择降雨侵蚀力作为众多影响因素的其中一个重要指标。
土壤可蚀性指的是在单位时间内单位面积上的土壤受到一定程度上的降雨外营力所造成的土壤侵蚀速率，土壤可蚀性的影响因素众多且具有复杂的相互作用。土壤可蚀性主要受到土壤的质量、土壤结构、土壤的理化性质以及土壤的养分肥力等因素影响。土壤可蚀性是土壤侵蚀的一个基本影响因素[81]，它一定程度上可以描述土壤是否容易遭受土壤侵蚀，由于该因子对于土壤侵蚀的变化反应十分敏锐[82]，因此相关学者选取该因子作为水力侵蚀模型的关键指标。
在研究区内，将某一坡面上的土壤侵蚀量，与径流小区的土壤侵蚀量的比值定义为坡度坡长因子。研究证明，水力侵蚀很大程度上受到地形因素的影响，坡度坡长因子即表征着研究区的地形情况，一般坡度越陡的地方其产流的时间也越快，越长的坡长其产流累积量也越多，因此产生的土壤侵蚀量也越多，所以，在相关研究的基础上，该模型选取坡度坡长因子作为众多影响因素的其中一个。
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第五章 三江源冻融侵蚀研究
5.1 冻融侵蚀分级评价
5.1.1 综合评价指数计算方法
通常将综合评价指数定义为评价冻融侵蚀强度的关键，区域计算所得的评价指数越大则表明该区域发生的土壤侵蚀状况越强[88]。本方法在水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》的基础上，将研究区域的各影响因子进行分级赋值，将冻融侵蚀作用强度划分为微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀和剧烈侵蚀五个等级，综合评价指数可采用下式进行计算[39]：
冻融侵蚀强度的计算主要指的是侵蚀区单位时间单位面积的土壤流失量，然而由于研究区环境恶劣，进行野外监测及实验模拟都会面临极大的阻碍，目前国内外也并无有效计算冻融侵蚀土壤流失量的方法。因此本文采用以冻融侵蚀主要影响因子作为指标的分级评价模型对三江源区的冻融侵蚀进行分级评价，根据前人研究，冻融侵蚀主要受到气候、地形、植被及水文条件等的影响，因此本文选取了温度、降水、坡度坡向以及植被作为三江源冻融侵蚀评价的主要影响因子。
土壤温度发生周期阶段性变化是产生冻融的先决条件[89]，因此温度是影响冻融侵蚀的重要因子，气温差异越大，土壤发生冻结与融化的土层就会越厚，因此土壤发生冻融侵蚀的强度就越强持续时间也越长，反之则侵蚀强度越弱[90]。土壤内部温度变化程度也对土壤封冻及融解造成重要影响，进而使得土壤的物理性质及土壤抗蚀能力遭受一定程度的变化。由于地面温差只能通过气象站获得，而研究区域三江源面积范围较大且环境恶劣，气象站数量较少，因此地温差较难获得，但相关学者研究发现土壤地温数据与气温具有极强的相关性[91]，由此可知气温数据在一定程度上可以表征土壤温度的变化程度因此本研究采用气温年较差来表征研究区的土壤冻融侵蚀情况[92]。
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5.2 冻融侵蚀计算结果及相关分析
5.2.1 冻融侵蚀各指标计算结果
在 ArcG IS 中导入三江源区 DEM 依次生成经度、纬度及高程栅格，根据公式 5-1 并运用栅格计算器生成三江源区气温年较差分布图如图 5-2 所示。
图 5-2 气温年较差分布图
由图可以看出三江源流域气温年较差范围为：25.34~18.49，气温年较差具有明显的空间分布性，由西北区域向东南区域逐渐降低
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第七章 137Cs 核素示踪土壤侵蚀
7.1 137Cs 核素活度测定
7.1.1 取样点选取
图 7-1 三江源土壤取样点空间分布图
在以往相关研究以及实地考察的基础上，于 2017 年 6 月及 2017 年 9 月分别进行两次野外取样，取样点包括 19 个高寒草原样点以及 11 个高寒草甸样点。采样点海拔分布范围为 4219~5233 m，经纬度分布范围为：33°0′N~35°43′N ，91°40′E~99°30′E。
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7.2 137Cs 土壤侵蚀模数计算
核素137Cs 示踪技术自发展以来，众多学者不断优化技术，不仅对背景值的选取标准要求逐渐提高，还对侵蚀计算模型精度不断进行提高，大量研究专家推理得出众多侵蚀模型，经学者研究应用，证明具有一定的准确性与适用性[97]。核素137Cs 的侵蚀计算模型众多，其中应用比较广泛的有经验统计模型，该模型是相关学者根据长期观测的土壤侵蚀速率得来的，将观测到的土壤侵蚀速率与土壤检测到的137Cs 含量变化规律进行比对，从而构建某种相关关系，进而建立可实际应用的137Cs 侵蚀计算模型。还有比较受国内外研究学者欢迎的模型是理论模型，这些模型是一部分学者通过提取土壤侵蚀的主要影响因素，根据各因素对土壤侵蚀的影响重要性并且建立定量联系，从而估计土壤的侵蚀和沉积[98]。
7.2.1 137Cs 背景值确定
137Cs 背景值的确定是土壤侵蚀研究最为关键的一步研究，直接关系到由此推算得出的土壤侵蚀模数的准确性和可靠性[98]，一般来说，背景值是指自放射性核素137Cs 开始发生沉降以后，在即未发生侵蚀也未发生沉积且无人类因素扰动的地方[100]，根据取样标准选取样品进行相关试验检测，最终得到的137Cs 含量值。背景值的确定可以通过放射性沉降的长期监测数据计算得到，也可以在背景值指定地点按照样品取样标准进行采集实地检测[101]。背景值地点的确定是核素示踪土壤侵蚀的最关键问题之一，若某一区域土壤剖面核素的含量低于背景值，说明在该土壤采样点土壤存在侵蚀，若高于背景值，则表明该土壤存在堆积[62]。
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第八章 结论与展望
8.2 展望
（1）由于研究区三江源地处青藏高原，环境较为恶劣，因此在开展三江源野外采样过程中遇到了极大的阻碍。尤其部分区域地处于无人区，交通工具不便，人力难以到达，因此采样点较少，无法涵盖整个三江源流域，所以基于核素示踪的土壤侵蚀研究具有一定的局限性，不能很好地代表整个流域的情况。且由于文章各模型计算结果需要更为精准的数据进一步验证，而该地区缺少足够的监测数据，因此后续工作应选取更多能代表流域情况的样点。
（2）使用的三大侵蚀估算模型精度均有待提高，后续于三江源开展的侵蚀研究应着重于提高模型精度，对模型内相关因子计算公式的参数进行不断优化，以期构建出精确度较高且适用性更强的土壤侵蚀模型。
参考文献（略）
