南方花崗巖區(qū)典型崩崗小流域懸浮泥沙來源研究.pdf

1、為研究南方花崗巖區(qū)典型崩崗小流域內(nèi)懸浮泥沙來源，本文以安溪縣龍門鎮(zhèn)崩崗侵蝕小流域?yàn)檠芯繉ο?，?種土地利用類型（侵蝕林地、茶園、耕地和崩崗侵蝕區(qū)）中共采集85個泥沙源地土樣，同時在河道布設(shè)采樣器收集降雨后的侵蝕懸浮泥沙。通過分析樣品中的34種指紋因子，運(yùn)用組合指紋法篩選出最佳指紋因子組合，并計算出各泥沙源地的泥沙運(yùn)移規(guī)律。結(jié)果表明：
　?。?）利用無參數(shù)Kruskal-Wallis檢驗(yàn)對所有因子進(jìn)行無參數(shù)檢驗(yàn)，篩選出顯著差異性的指

2、紋識別因子。各子流域中符合條件的指紋因子有：子流域A（Li、Co、Ni、Sb、Ca共5種），子流域B（Li、Ti、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Sr、Cd、Sn、Pb、Ca、Al、V、As、P、石英和高嶺土共19種），子流域C（Li、B、Ti、Cr、Mn、Co、Ni、Zn、Sr、Cd、Sn、Ba、Tl、Pb、Bi、Ca、Mg、V、Ga、As、P、K、石英、高嶺土、輝石和微斜長石共26種）和子流域D（Li、Ti、Cr、Mn、Co、N

3、i、Cu、Zn、Sr、Cd、Sn、Ba、Tl、Pb、Bi、Fe、Ca、Mg、Al、V、Ga、As、P、K、石英、高嶺土、輝石和微斜長石共28種）。
　?。?）對通過無參數(shù)檢驗(yàn)的指紋因子進(jìn)行多元判別回歸分析得出各子流域的最佳指紋因子組合。子流域A的最佳指紋因子組合是Li、Sb和Ca3種指紋因子，子流域B的最佳指紋因子組合是Ti、Li、Sn和Ca4種指紋因子，子流域C的最佳指紋因子組合是Ca、Li、Sn和Mn4種指紋因子和子流域D的最

4、佳指紋因子組合是Ca、Li、Sn、K和Ba這5種指紋因子。各子流域的累積貢獻(xiàn)率都達(dá)到90％以上，符合分析要求。通過多元判別效果檢驗(yàn)得各子流域中不同泥沙源地的正確判別率都在80%以上，說明所建立判別模型的可靠性。
　?。?）利用多元混合模型定量得出各子流域懸浮泥沙的貢獻(xiàn)率。子流域 A中各泥沙源地的相對泥沙貢獻(xiàn)率均值分別為侵蝕林地（55.26%），茶園（21.44%）和耕地（23.30%）；子流域 B中茶園（21.51%），耕地（20

5、.07%）和崩崗侵蝕區(qū)（58.42%）；子流域C中侵蝕林地（17.08%），茶園（42.18%），耕地（19.31%）和崩崗侵蝕區(qū)（21.43%）；子流域D中侵蝕林地（21.76%），茶園（24.55%），耕地（29.99%）和崩崗侵蝕區(qū)（23.70%）。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)值均大于0.8，再次證明該混合模型得出的結(jié)果可以接受。
　?。?）泥沙源地懸浮泥沙貢獻(xiàn)率與降雨之間的耦合關(guān)系：子流域A中茶園和耕地的泥沙貢獻(xiàn)率均隨降雨數(shù)據(jù)I30增大而