次降雨侵蚀量的计算
rusle公式(一)
rusle公式(一)Rusle公式相关公式1. Rusle公式的基本形式Rusle公式是用于评估土壤侵蚀程度的经验公式，其基本形式为：A = R × K × LS × C × P其中，A代表土壤侵蚀量；R代表降雨侵蚀指数；K代表土壤侵蚀模数；LS代表坡度和坡长因子；C代表覆盖度因子；P代表管理因子。
2. 降雨侵蚀指数(R)降雨侵蚀指数(R)是衡量降雨对土壤侵蚀的影响的重要指标，其计算公式为：R = (n × a × e) / (24 × 100)其中，n表示年降雨次数；a表示单次降雨量（毫米）；e表示侵蚀能量指数。
举例说明假设某地区年降雨次数为120次，单次降雨量为20毫米，侵蚀能量指数为50，那么该地区的降雨侵蚀指数的计算如下：R = (120 × 20 × 50) / (24 × 100) ≈ 503. 土壤侵蚀模数(K)土壤侵蚀模数(K)用来描述土壤在给定条件下的抗侵蚀能力，其计算公式为：K = ( × (30 - R)) +其中，R表示降雨侵蚀指数。
举例说明假设某地区的降雨侵蚀指数为50，那么该地区的土壤侵蚀模数的计算如下：K = ( × (30 - 50)) + =4. 坡度和坡长因子(LS)坡度和坡长因子(LS)用来描述坡度和坡长对土壤侵蚀的影响程度，其计算公式为：LS = (m × sinβ)^a × ()^m其中，m表示坡长因子；β表示坡度的度数；a和b为经验修正系数。
举例说明假设某地区的坡度为30度，坡长因子为100，经验修正系数a为，b为，那么该地区的坡度和坡长因子的计算如下：LS = (100 × sin30)^ × (×)^100 ≈5. 覆盖度因子(C)覆盖度因子(C)用来描述植被覆盖对土壤侵蚀的保护作用，其计算公式为：C = (1 - P)^c其中，P表示管理因子；c为经验修正系数。
USLE模型中降雨侵蚀力因子的估算方法
USLE模型中降雨侵蚀力因子的估算方法作者：王海涛易建文来源：《安徽农业科学》2014年第24期摘要土壤侵蚀的预报与定量研究一直是土壤侵蚀学科的热点和难点，通用土壤流失方程（USLE）是目前最为广泛应用的土壤侵蚀预报模型，对其中降雨侵蚀力因子（R）估算的准确性直接影响USLE的预报精度。
系统地总结了国内外在估算USLE模型中降雨侵蚀力因子的常用方法，对准确、有针对性地利用USLE模型进行土壤侵蚀预测与控制有重要意义。
关键词降雨侵蚀力因子；USLE；土壤侵蚀中图分类号S161.6文献标识码A文章编号0517-6611（2014）24-08301-03Methods for Estimating Soil Erosion Factor in the USLE ModelWANG Haitao et al （Quxian Agricultural Bureau， Quxian， Sichuan 635200）Abstract The prediction and quantum research has always been the hotspot and difficulty of soil erosion.The universal soil loss equation（USLE）is the most widely used model for soil loss prediction.The estimation of the rainfall erosivity factor （R） has a direct effect on the preciseness of the model.The methods usually used in China and foreign countries for estimating rainfall erosivity were summarized.Some problems during the use of the methods were pointed out and the expectation for the future research of rainfall erosivity was made as well.It might be of significant importance for soil erosion prediction and control when use the USLE model more precisely and targetoriented.Key words Rainfall erosivity factor； USLE； Soil erosion1降雨侵蚀力因子的估算方法1.1经典算法[4-10]能量消耗贯穿于土壤侵蚀变化过程中。
基于降雨量和降雨时间的月降雨侵蚀力简易算法_以陕北黄土丘陵沟壑区为例
基于降雨量和降雨时间的月降雨侵蚀力简易算法———以陕北黄土丘陵沟壑区为例赵文武1,2,朱婧2,郭雯雯2(11国土资源部土地利用重点实验室,100035;21北京师范大学资源学院,地表过程与资源生态国家重点实验室,100875:北京)摘要 降雨侵蚀力简易算法是较大尺度应用US LE/RUS LE 进行土壤侵蚀评价研究的必要内容。
基于降雨量和降雨时间建立月降雨侵蚀力计算模型,并以陕北黄土丘陵沟壑区为例,进行模型的拟合。
结果表明:随着自变量中降雨量和降雨时间表示方式的改变,模型的拟合优度表现出明显的差异;对于不同因变量而言,以ΣEI 30(或lg(ΣEI 30))和以ΣEI 10(或lg (ΣEI 10))为因变量的模型拟合优度在整体上比较接近甚至相同,而以ΣE 60I 10(或lg (ΣE 60I 10))为因变量的模型拟合优度在整体上略低;就尺度效应而言,在时间尺度上,整个汛期的模型拟合优度低于1个月份或多个月份模型的拟合优度,在空间尺度上,区域模型中的拟合优度低于至少1个流域的模型拟合优度;在实际应用中,可以选择以ΣEI 30为因变量的月降雨侵蚀力公式对该区域进行土壤侵蚀评价。
关键词 月降雨侵蚀力;降雨量;模型;黄土丘陵沟壑区收稿日期:2007206203 修回日期:2007208225项目名称:国土资源部土地利用重点实验室开放基金“多尺度土壤侵蚀评价指数的应用分析”(07205);国家自然科学基金“基于土壤流失过程的多尺度土地利用格局指数研究”(40501002)第一作者简介:赵文武(1976—),男,博士,讲师。
主要研究方向:土地利用与生态过程、GIS 应用。
E 2mail :zhaow w @Estimation of monthly rainfall erosivity based on rainfallamount and rainfall time :A case study in hilly and gully area of Loess Plateau in Northern ShaanxiZhao Wenwu 1,2,Zhu Jing 2,G uo Wenwen 2(11K ey Laboratory of Land Use ,M inistry of Land and Res ources ,100035;21S tate K ey Laboratory of Earth SurfaceProcesses and Res ource Ecology ,C ollege of Res ources Science and T echnology ,Beijing N ormal University ,100875:Beijing ,China )Abstract The sim ple alg orithm of rain fall erosivity is im portant for US LE/RU LSE to evaluate s oil erosion in large scale.In this article ,the m odels of m onthly rain fall erosivity were built up based on rain fall am ount and rain fall time and used to a case study in hilly and gully area of Loess Plateau in Northern Shannxi.The results indicates that the R 2of m odel decrease generally when independent variables changes from P 9(m onthly rain fall for days with daily rain fall greater than or equal to 910mm )to P m (m onthly rain fall ).The R 2of m odels withΣEI 10as dependent variable are alm ost equal to that with ΣEI 30as dependent variable ,and the fitting g ood 2ness of m odels with ΣE 60I 10as dependent variable are little lower.C onsidered the scale effects ,the R 2of m odels for flood seas on are lower than that for s ome m onth ;and the R 2of models for a region are lower than that for s ome watershed.I f these m odels are applied ,the m odels with ΣEI 30as dependent variables should be chosen to evaluate s oil erosion in the area.K ey w ords m onthly rain fall erosivity ;rain fall am ount ;m odel ;hilly and gully area of Loess Plateau 降雨侵蚀力(rain fall erosivity ,简称R 值)作为反映降雨和径流对土壤侵蚀影响的潜在能力[1],是土2007年12月5(6):8214中国水土保持科学Science of S oil and Water C onservationV ol.5 N o.6Dec.2007壤侵蚀评价研究中的必要指标。
降雨侵蚀力计算方法研究进展
降雨侵蚀力计算方法研究进展杨轩【期刊名称】《《安徽农业科学》》【年(卷),期】2019(047)016【总页数】4页(P5-8)【关键词】降雨侵蚀力; 计算方法; 指标; 模型【作者】杨轩【作者单位】安徽绿通工程设计咨询有限公司安徽芜湖241000; 中国科学院南京土壤研究所江苏南京210008【正文语种】中文【中图分类】S157降雨的雨滴击溅地表、汇流冲刷表土，破坏地表形态和土壤结构，导致土壤颗粒和营养物质随雨水冲离，降雨是造成水土流失的直接作用力。
降雨侵蚀力(rainfall erosivity，用R表示)是用来表征降雨对土壤侵蚀贡献的指标，它指由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力[1-2]。
降雨侵蚀力是通用土壤流失方程USLE[3-4]、修正通用土壤流失方程RUSLE[5]以及土壤侵蚀与生产力模型EPIC[6]中一个重要的动力因子，准确评价和计算降雨侵蚀力值是定量预报土壤流失的重要环节。
降雨侵蚀力最早是在1958年由著名的美国土壤学家Wischmeier等[1-2]提出，之后在英国、前苏联、日本等国家相继开展研究。
从20世纪80年代开始，我国很多学者都投入到这一研究中。
国内外学者对降雨侵蚀力研究60年来，在降雨侵蚀力算法与模型、降雨产生土壤侵蚀的机理和应用等方面取得了诸多成果，当中的不足之处也为人们指明了新的研究方向，笔者将对此作系统介绍。
1 降雨侵蚀力评价标准与指标提出R因子后，如何计算和度量R值成为各国学者关心的问题[7-11]。
于是各种用于计算降雨侵蚀力的算法模型相继诞生，这些算法模型一般是通过筛选合适的评价指标，运用统计分析和数学函数的方法而建立的经验模型，并且需要遵循一定的次降雨和侵蚀性降雨划分标准。
1.1 侵蚀性降雨标准界定降雨过程中，前期降雨不会立刻产生径流、剥离土壤，只有溅散、冲刷和携带土壤的这部分降雨才对土壤侵蚀有贡献，这部分降雨即侵蚀性降雨。
大部分自然降雨过程也都是不产生侵蚀的，在计算降雨侵蚀力时，必须划定一个标准，以剔除不伴随水土流失的那部分降雨。
不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力
不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力降雨侵蚀力是描述降雨对土壤侵蚀作用的综合指标，也是制定土地利用和土地保护策略的重要依据。
准确估算降雨侵蚀力对于理解土壤侵蚀机制、预防水土流失以及优化生态系统管理等具有重要意义。
本文旨在探讨不同类型雨量资料对降雨侵蚀力估算的影响，以期为相关研究和实际应用提供参考。
估算降雨侵蚀力主要依赖于对降雨事件的观察和分析。
一般情况下，根据降雨强度、历时、频次等信息，采用一定的方法对降雨侵蚀力进行估算。
这些方法主要包括概率分析法、等效平面法等。
概率分析法主要基于降雨分布概率和侵蚀性降雨量之间的关系来估算降雨侵蚀力；等效平面法则是通过分析降雨事件的动能和冲刷能力来评估侵蚀风险。
为了研究不同类型雨量资料对降雨侵蚀力估算的影响，我们需要收集包含以下信息的雨量资料：雨量数据：记录每次降雨的强度、历时、总雨量等；径流量数据：记录降雨后产生的径流量及淤积物数量；泥沙量数据：记录径流中携带的泥沙重量和颗粒大小。
这些数据可以通过设立气象站、水文站和土壤侵蚀监测站点来获取。
根据收集到的数据资料，我们可以采用适当的估算方法来计算降雨侵蚀力。
具体步骤如下：根据雨量数据，利用概率分析法或等效平面法计算出每次降雨事件的侵蚀性降雨量；根据径流量和泥沙量数据，计算出单位时间内单位面积上的侵蚀速率；将侵蚀速率与侵蚀性降雨量相乘，得到单位时间内单位面积上的土壤侵蚀量；根据需要，可对估算结果进行模型拟合，以便更好地预测和管理土壤侵蚀问题。
不同类型的雨量资料对降雨侵蚀力的估算结果存在差异。
例如，考虑到高强度短历时暴雨对土壤的冲刷作用可能更为明显，因此采用短历时高强度雨量资料估算的降雨侵蚀力可能更高。
在实际应用中，应根据具体需求和条件选择合适的雨量资料。
例如，在土地利用规划中，可能需要综合考虑年降雨量、月降雨量以及日降雨量等因素来评估某区域的土壤侵蚀风险。
未来的研究应进一步提高降雨侵蚀力估算的精度和可靠性。
例如，通过改进现有的估算方法、研发新的技术和工具，以及加强多学科交叉合作等途径实现更精准的土壤侵蚀预测和管理。
降雨侵蚀力计算方法研究进展
降雨侵蚀力计算方法研究进展降雨侵蚀力是指降雨对地表造成的侵蚀作用，是土壤侵蚀过程中的重要驱动力。
降雨侵蚀力的计算方法对于有效地预测和防控土壤侵蚀具有重要意义。
在过去的几十年里，研究者们对降雨侵蚀力的计算方法进行了大量的探索和研究，取得了一系列的研究成果。
本文将对降雨侵蚀力的计算方法研究进展进行综述，并对未来的研究方向进行展望。
一、经验公式法经验公式法是一种简单、快速的计算降雨侵蚀力的方法。
其计算原理是基于对降雨侵蚀力影响因素的实测数据进行统计分析，建立经验公式进行计算。
目前，广泛应用的降雨侵蚀力经验公式有RUSLE模型、USLE模型等。
这些模型将降雨侵蚀力与降水量、坡度、土壤类型等因素联系起来，可以为区域土壤侵蚀的预测提供参考。
二、物理模型法物理模型法是通过对降雨流的流动特性和土壤侵蚀过程的数学模拟，来计算降雨侵蚀力的一种方法。
常见的物理模型有水力学模型、颗粒动力学模型等。
这些模型通过数值方法对降雨流和土壤颗粒进行模拟，可以较为准确地反映出降雨侵蚀力的作用规律，对具体的土壤侵蚀过程进行定量分析。
三、遥感与GIS技术在降雨侵蚀力计算中的应用随着遥感和GIS技术的发展，研究者们开始将这些新技术应用到降雨侵蚀力的计算中。
遥感技术可以获取地表覆盖信息、植被信息等，通过遥感数据和GIS技术进行空间分析，可以对降雨侵蚀力的空间分布进行研究。
这种基于遥感与GIS技术的降雨侵蚀力计算方法，可以更好地捕捉地表的细微特征，提高计算的精度和可靠性。
四、未来研究方向展望在降雨侵蚀力计算方法的研究中，可以进一步完善和深化以下几个方面：1. 加强对降雨侵蚀力影响因素的细化研究，包括土壤养分含量、植被覆盖度等因素的作用机制和数学模型的建立。
2. 探索新的降雨侵蚀力计算方法，例如基于机器学习和人工智能的预测模型，结合大数据和云计算技术，提高计算的智能化和精准度。
3. 开展降雨侵蚀力计算方法的实地验证研究，建立完备的监测观测系统，对计算结果进行实测验证，提高计算方法的可靠性和适用性。
降雨侵蚀力单位
降雨侵蚀力单位引言：降雨是大自然的恩赐，同时也是一种具有破坏力的力量。
这种力量会通过水的流动和侵蚀，对地表造成不可逆转的影响。
为了科学研究和记录降雨对地表侵蚀的能力，人们引入了降雨侵蚀力单位。
本文将深入探讨降雨侵蚀力单位的定义、计算方法以及其对环境的影响。
一、降雨侵蚀力单位的定义降雨侵蚀力单位是指在一定时间内，单位面积的降雨对地表侵蚀的能力。
它是衡量降雨对土壤侵蚀程度的重要指标，也是评估土壤侵蚀风险的重要依据。
通常使用mm/(hm²·h)作为降雨侵蚀力单位的单位。
二、降雨侵蚀力单位的计算方法降雨侵蚀力单位的计算方法可以分为定性和定量两种。
1. 定性计算方法定性计算方法主要基于降雨强度和降雨量的综合评估，通过对不同降雨强度和降雨量的组合进行判断，得出侵蚀力的等级。
这种方法简单直观，适用于一些简单的实际问题。
2. 定量计算方法定量计算方法基于降雨的特征参数，如降雨强度、坡度、土壤类型等，通过建立数学模型来计算降雨侵蚀力单位。
其中，最常用的方法是采用USLE（Universal Soil Loss Equation）模型，该模型综合考虑了降雨、坡度、植被覆盖、土壤侵蚀性等因素，能够较准确地评估降雨侵蚀力。
三、降雨侵蚀力单位与环境的关系降雨侵蚀力单位对环境有着重要的影响，特别是对土壤侵蚀和水域污染产生重要影响。
1. 土壤侵蚀降雨侵蚀力单位的增加会导致土壤侵蚀的加剧。
当降雨侵蚀力单位超过土壤抗侵蚀能力时，土壤会被冲刷走，导致土壤质量下降，甚至引发土壤侵蚀灾害。
2. 水域污染降雨侵蚀力单位的增加还会导致水域污染的加剧。
当降雨冲刷土壤中的养分和污染物时，这些物质会随降雨水流进入河流、湖泊等水域，引发水域富营养化、水质恶化等问题。
四、降雨侵蚀力单位的应用降雨侵蚀力单位的应用广泛，主要体现在以下几个方面。
1. 土壤保护通过对降雨侵蚀力单位的评估，可以制定相应的土壤保护措施，如植被恢复、防护工程建设等，减少土壤侵蚀的发生，保护土壤资源。
新六项指标及土壤侵蚀模数计算方法
新六项指标及土壤侵蚀模数计算方法新六项指标是指近年来土壤侵蚀研究中提出的一种更加全面、科学、准确的土壤侵蚀程度评估方法，它包括降雨侵蚀指数、土地利用侵蚀指数、植被覆盖指数、制度措施指数、水土保持措施指数和无鱼塘湿地覆盖指数。
通过综合分析这六个指标的数值，可以判断土壤侵蚀的程度，进而采取相应的防治措施。
其中，降雨侵蚀指数（EI30）是指降雨对土壤侵蚀作用的程度，通过降雨强度和土壤类型来计算，一般单位为mm/h。
土地利用侵蚀指数（LS）是指土地利用方式对土壤侵蚀的影响，考虑了坡度和坡长的因素，数值越大表示土壤侵蚀的程度越深。
植被覆盖指数（C）则是指植被对土壤侵蚀的保护作用，数值范围为0到1，数值越大表示植被覆盖越好。
制度措施指数（P）是指政策和制度对土壤侵蚀的防治作用，数值越大表示措施的效果越好。
水土保持措施指数（R）是指水土保持措施对土壤侵蚀的影响，数值范围为0到1，数值越大表示措施的效果越好。
无鱼塘湿地覆盖指数（S）是指湿地对土壤侵蚀的保护作用，数值范围为0到1，数值越大表示湿地保护越好。
为了计算土壤侵蚀模数，首先需要测定以上六项指标的数值。
降雨侵蚀指数和土地利用侵蚀指数可以通过野外采样实地测量获取，植被覆盖指数、制度措施指数、水土保持措施指数和无鱼塘湿地覆盖指数可以通过遥感技术获取，或者根据实地调查和收集相关数据进行推算。
计算土壤侵蚀模数的方法主要是通过将以上六项指标代入模型方程进行计算。
具体计算方法如下：1.首先，根据实况雨量数据计算出降雨强度和降雨量。
2.根据降雨强度和土壤类型参数，计算降雨侵蚀指数（EI30）。
3.根据坡度和坡长，计算土地利用侵蚀指数（LS）。
4.根据植被覆盖率，计算植被覆盖指数（C）。
5.根据政策和制度情况，计算制度措施指数（P）。
6.根据水土保持措施情况，计算水土保持措施指数（R）。
7.根据湿地覆盖情况，计算无鱼塘湿地覆盖指数（S）。
8.将以上六项指标的数值代入土壤侵蚀模型方程，计算土壤侵蚀模数。
wischmemier 年降雨侵蚀力经验公式
wischmemier 年降雨侵蚀力经验公式
Wischmeier年降雨侵蚀力经验公式是一种常用的地表侵蚀估算方法，可用于预测一定时间内的土壤侵蚀量。
该公式由美国农业研究所的Wischmeier和Smith于1978年提出，基于降雨强度和降雨量以及土壤类型、坡度、坡长等因素，用来估算土壤流失。
该经验公式的数学表达式如下：
A = R * K * LS * C * P
其中：
A代表单位面积年土壤侵蚀量（单位：吨/公顷/年）
R代表降雨侵蚀力因子（单位：吨/英寸/小时）
K代表土壤侵蚀性因子（单位：无量纲）
LS代表坡度及坡长因子（单位：无量纲）
C代表地表覆盖和土壤保持因子（单位：无量纲）
P代表土壤保持措施因子（单位：无量纲）
这个公式的准确性并不高，因为它是基于经验总结和一些统计数据而建立的，不能考虑所有的因素。
使用该公式时需要估算各个因子的数值，并进行适当的修正，以提高结果的准确性。
该公式的应用范围包括农田、林地、水土保持工程等领域。
但需要注意的是，由于地理环境、土壤特性和降雨条件等因素的复杂性，该公式不能完全应用于所有情况，因此在实际应用中，可能需要结合其他方法和调研数据进行更准确的估算。
年度土壤侵蚀模数计算公式
年度土壤侵蚀模数计算公式土壤侵蚀是指地表水和风对土壤表面的冲刷和侵蚀作用，是造成土地退化和生态环境恶化的重要因素之一。
为了科学评估土壤侵蚀的程度，人们提出了土壤侵蚀模数的概念，并通过计算公式来进行定量评估。
本文将介绍年度土壤侵蚀模数的计算公式及其应用。
年度土壤侵蚀模数是评估土壤侵蚀程度的重要指标之一，它是指在单位面积上单位时间内土壤侵蚀的量。
通常用单位面积上的土壤流失量来表示，单位是吨/公顷/年。
年度土壤侵蚀模数的计算公式如下：E = RKLSCP。
其中，E表示年度土壤侵蚀模数，单位是吨/公顷/年；R表示降雨侵蚀力，单位是mm；K表示土壤侵蚀性，无单位；L表示坡长因子，无单位；S表示坡度因子，无单位；C表示覆盖因子，无单位；P表示土壤保持因子，无单位。
降雨侵蚀力R是指单位时间内降水对土壤的冲刷作用，通常用降水量来表示。
土壤侵蚀性K是指土壤的抗流失能力，是一个与土壤类型相关的参数。
坡长因子L是指坡地的长度对土壤侵蚀的影响程度，坡度因子S是指坡度对土壤侵蚀的影响程度。
覆盖因子C是指植被或者覆盖物对土壤侵蚀的抑制作用，土壤保持因子P 是指土壤保持措施对土壤侵蚀的减缓作用。
通过以上公式，我们可以计算出单位面积上单位时间内的土壤侵蚀量，从而评估土壤侵蚀的程度。
这对于科学合理地进行土地利用规划、保护水土资源、防治水土流失具有重要意义。
通过对土壤侵蚀模数的计算，可以及时发现土地资源的退化情况，采取相应的措施进行修复和保护。
在实际应用中，我们可以通过对降雨量、土壤类型、地形地貌、植被覆盖情况等因素的调查和测量，来获取计算土壤侵蚀模数所需的参数。
然后将这些参数代入到计算公式中，即可得到具体的土壤侵蚀模数值。
通过对不同地区、不同土地利用方式的土壤侵蚀模数进行计算，可以为相关部门提供科学依据，指导土地资源的合理利用和保护。
总之，年度土壤侵蚀模数的计算公式为E = RKLSCP，通过对各项参数的调查和测量，可以科学合理地评估土壤侵蚀的程度，为土地资源的保护和合理利用提供重要依据。
降雨侵蚀力
内容框架
? 什么是降雨侵蚀力 ? 降雨侵蚀力的研究历史和现状 ? 介绍用日雨量模型研究降雨侵蚀力
的简易算法 ? 体会感言 ? 参考文献
什么是降雨侵蚀力
? 降雨侵蚀力(Rainfall Erosivity)是由降雨引起土壤侵蚀的潜 在能力，它是土壤流失方程USLE(RUSLE)中一个最基本 因子 。通常用R值表示。
∑（Mi-Mi')2 = ∑ （Mi-A-βX）2=min
非线性方程 线性回归方程
对α和β的求解
? SPSS 统计软件——最小残差法
原理：∑（Mi-M^i) 2=min
M
- M-M'
M-M
M'--M
k M=0.184∑（PdI10d）
j=1
回归直线
Pd指日雨量，要求大于等12mm I10d表示日10min最大雨强 k 表示半月时段的日数
降雨侵蚀力的研究历史和现状
? 我国自1980年代以来也开展了很多有关降雨侵蚀 力的研究，模型多采用幂函数结构形式编制区域 降雨侵蚀力图和分析降雨侵蚀力季节分布，获得 了很多有意义的成果黄土高原的降雨侵蚀力指标 是E60 I10或EI10。王万中在对全国各地区的降雨、 径流资料进行综合分析后 , 认为我国降雨侵蚀力 指标还是采用 EI30相对比较适宜。近年，我国一 些学者研究表明指标 PI10刻划降雨对土壤的侵蚀 能力与EI30相当, 但用雨量P 替代动能E , 免除了 繁杂的资料摘录、整理和计算。建立降雨侵蚀力 简易算法，即日雨量、月雨量、年雨量或其它雨 量参数来估算侵蚀力 。
1、 SPSS统计软件——最小残差法
2、采用日降雨特征指标来估计 参数β和α
对α和β的求解
降雨侵蚀力计算方法研究进展
降雨侵蚀力计算方法研究进展降雨侵蚀力是描述降雨对地表土壤侵蚀性质的指标之一，研究降雨侵蚀力计算方法对于土地利用、水土保持和防治水土流失等方面具有重要意义。
目前，有多种降雨侵蚀力计算方法被提出和应用，下面将对其中几种方法进行简要介绍。
1. 威斯理(Wischmeier)和史密斯(Smith)方法：该方法是最早被广泛应用的降雨侵蚀力计算方法之一。
该方法将降雨侵蚀力分为两个主要因素：降雨能量和土壤容易侵蚀性。
降雨能量通过单位面积的降雨动能指数(K值)来表示，土壤容易侵蚀性通过土壤流失指数(LS值)来表示。
K值和LS值的计算是通过实测和估算得到的，然后结合降雨强度和径流系数计算降雨侵蚀力。
2. 沃特斯(Wischmeier-Oglesby)方法：该方法是对威斯理和史密斯方法的改进和扩展。
沃特斯方法将降雨侵蚀力分为三个主要因素：降雨能量、土壤容易侵蚀性和保护措施效益。
在计算降雨侵蚀力时，除了考虑K值和LS值，还考虑了保护措施的有效性，可以更准确地评估土地利用对于水土保持的影响。
3. 研究物理方程方法：该方法是利用物理方程描述降雨侵蚀过程，通过求解微分方程得到降雨侵蚀力。
该方法考虑了更多的降雨和流域特征，可以较准确地模拟降雨侵蚀力。
但是由于需要大量的数据和复杂的计算过程，应用受到限制。
降雨侵蚀力计算方法的研究进展包括基于经验公式的方法、基于物理方程的方法和基于土壤侵蚀方程模型的方法等。
这些方法不仅可以用于评估降雨侵蚀力，还可以为土地利用规划和水土保持措施的制定提供科学依据。
未来的研究应重点关注提高计算方法的准确性和适用性，同时结合遥感和地理信息系统等新技术进行降雨侵蚀力的动态监测和预测。
大学水土保持学005第三章土壤侵蚀程度和强度分级
一、土壤侵蚀程度
土壤原生剖面已被剥蚀的厚度。
反映了：侵蚀结果
目前的发展阶段
土壤肥力水平
二、土壤侵蚀强度 地壳表层土壤在自然营力和人类活动作用下，单位
面积和单位时段内被剥蚀并发生位移的土壤侵蚀量。
三、土壤侵蚀模数 单位面积土壤及土壤母质在单位时间内侵蚀量的大
小。
表征单位面积年度侵蚀量时：t/（km2.a） 某区域某次降雨条件下单位面积侵蚀量时：t/km2
第二节 土壤侵蚀程度分级
不同侵蚀类型，有不同的标准。 一、面蚀 以土壤发生层被蚀去的厚度或残留的厚度为标准。
二、沟蚀 以单位面积上的沟道长度或沟道面积占坡面面积的百
分数作为分级标准。
轻度：〈10% 中度： 10—25% 强度： 25—50% 剧烈： 〉50%
第三节 土壤侵蚀强度分级
一、中国的土壤侵蚀强度分级定量指标 按1997年5月1日水利部颁布的SL190—96《土壤侵蚀分
类分级标准》
降雨侵蚀力计算方法研究进展
降雨侵蚀力计算方法研究进展降雨侵蚀力是指降雨作用下对土壤产生的侵蚀力量。
其计算是土壤侵蚀研究中的重要内容之一，可用于评估土壤侵蚀程度，指导防治措施的制定和实施。
本文将介绍降雨侵蚀力计算方法的研究进展。
1. 原始降雨侵蚀力公式早期的研究者通过实验，发现降雨轰击土壤表面会形成一定的侵蚀力，并提出了“原始降雨侵蚀力公式”：E = f(I,S) 公式1其中E表示每单位时间的侵蚀量，I表示降雨强度（或密度），S表示坡度，f为函数关系。
然而，公式1只考虑了雨水对土壤的机械冲击作用，未考虑雨滴对土壤的冲击能量大小对侵蚀量的影响。
2. 澳大利亚地质调查局公式20世纪60年代，澳大利亚地质调查局研究员Wischmeier和Smith对公式1进行了改进，提出了新的公式：其中，E表示每单位时间的侵蚀量，I为雨强，S为坡度，R为雨强与土壤的接触时间，K是常数，P为坡度指数。
公式2考虑了雨滴的“动能”作用，以及雨水对土壤的“湿散”作用，更真实地反映了降雨侵蚀力量。
3. 中华人民共和国规范公式中国的土壤与水资源保持中办文件第1号规定了降雨侵蚀力统计计算方法如下：由于中国独特的地理环境，需要根据实际情况对公式进行修改。
例如，将K值设为变量，反映出土地使用情况与降雨强度的关系。
4. RUSLE模型美国农业部在20世纪80年代提出了RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）模型，该模型通过多因素分析，计入了地形、降雨、植被覆盖、土壤类型等因素，是一种较为成熟的土壤侵蚀预测模型。
RUSLE模型的核心公式如下：其中，A为土壤侵蚀量，R为雨滴冲击、雨沟之间的间隙时间与植被覆盖率的函数，K 为泥土侵蚀性质和坡度的函数，L为沟谷长度，S为坡度，C为覆盖因数，P为保持因数。
RUSLE模型是土壤侵蚀领域中一种较为优秀的方法，它综合了多个因素，精度高，但需要较多的输入数据，计算比较繁琐。
总之，降雨侵蚀力计算方法的发展一直是土壤侵蚀研究的重点之一，目前各国学者已经提出了多种计算模型。
降雨侵蚀力因子r计算公式
降雨侵蚀力因子r计算公式降雨侵蚀力因子 R 是用于评估降雨对土壤侵蚀影响的一个重要参数。
它的计算公式可不简单，需要综合考虑好多因素呢！咱先来说说降雨侵蚀力的概念。
简单来讲，就是降雨引发土壤侵蚀的潜在能力。
而这个 R 因子的计算，就是为了把这种潜在能力用一个数值给表现出来。
那它到底怎么算呢？这得根据不同的地区和研究方法有所不同。
比如说，在一些研究中，会用到月降雨量的相关数据来计算。
先把每个月的降雨量按照一定的规则转化为一个代表侵蚀力的数值，然后再把这 12 个月的数值加起来，得到的总和就是这一年的 R 值。
我给您举个例子哈。
就说我之前去一个小山村做调研的时候，那里的农民们老是抱怨土地容易被雨水冲坏。
我就想着用这个 R 因子的计算来帮他们分析分析。
我收集了当地一整年的降雨数据，每个月都仔仔细细地记录下来。
然后按照公式一步一步地算，过程那叫一个繁琐！但当我最后算出结果，发现那个地方的 R 值还挺高，这就解释了为啥他们的土地容易出问题。
再比如，还有一种常见的方法是基于日降雨量来计算。
把每天的降雨量通过特定的函数转换，然后累计求和。
这就要求我们得有更详细的降雨数据，计算起来也更复杂。
总之，降雨侵蚀力因子 R 的计算公式虽然有点复杂，但对于研究土壤侵蚀、合理规划土地利用等等方面，那可是相当重要的。
它能帮助我们更好地理解降雨对土地的影响，从而采取有效的措施来保护我们的土地资源。
不过，要注意的是，不同的地区、不同的气候条件下，R 因子的计算可能会有所差异。
所以在实际应用的时候，得根据具体情况选择合适的计算方法和参数。
而且，随着研究的不断深入，计算方法也在不断改进和完善。
就像我之前提到的那个小山村，后来根据计算结果，当地采取了一些水土保持措施，比如修建梯田、种植植被等等，情况慢慢有了好转。
这也让我更加深刻地认识到，准确计算 R 因子对于解决实际问题的重要性。
所以啊，别看这只是个公式，背后可是有着大作用呢！希望大家都能重视起来，让我们的土地不再轻易受到雨水的“伤害”。
土壤侵蚀模数计算公式举例
土壤侵蚀模数计算公式举例SEE=R×K×LS×C×P其中，R代表降雨侵蚀力指数，K代表土壤侵蚀能力指数，LS代表地形坡度和坡长指数，C代表土壤管理因子，P代表植被因子。
接下来我们将详细介绍每个因子的计算方法和举例说明。
1.降雨侵蚀力指数（R）：降雨侵蚀力指数是衡量降雨对土壤侵蚀的能力大小的指标。
它与降雨量、强度和能量有关，主要受降雨强度、时距和频率影响。
降雨侵蚀力指数的计算方法如下：R=1.5×(I+0.6P)×E其中，I是降雨强度指数，P是降雨频率指数，E是降雨能量指数。
举例说明：假设地降雨强度指数为65 mm/h、降雨频率指数为35 mm/h，降雨能量指数为50 J/mm^2、代入公式计算降雨侵蚀力指数：R=1.5×(65+0.6×35)×50R=1.5×(65+21)×50R=1.5×86×50R=64502.土壤侵蚀能力指数（K）：土壤侵蚀能力指数反映了土壤对降雨冲刷侵蚀剥蚀的抵抗能力，它与土壤结构、颗粒组成、质地等因素有关。
土壤侵蚀能力指数的计算方法如下：其中，φ是含沙量（单位%），θ是黏粒含量（单位%），ψ是粉质与黏粘性物质比（单位%）。
举例说明：假设地含沙量为30%、黏粒含量为40%，粉质与黏粘性物质比为10%。
代入公式计算土壤侵蚀能力指数：K=0.048+0.204+0.026+0.072+0.006K=0.3563.地形坡度和坡长指数（LS）：地形坡度和坡长指数反映了地形对土壤侵蚀的影响，它和坡度、坡长、切沟、水流速率等因素有关。
地形坡度和坡长指数的计算方法如下：LS=(0.065+0.045M)×(0.06+0.014S)其中，M是坡长指数，S是坡度指数。
举例说明：假设地坡长指数为30，坡度指数为10。
LS=(0.065+0.045×30)×(0.06+0.014×10)LS=(0.065+1.35)×(0.06+0.14)LS=1.415×0.2LS=0.2834.土壤管理因子（C）：土壤管理因子包括植被覆盖和土壤保护措施两个方面，反映了人类活动对土壤侵蚀的影响。
wischmemier 年降雨侵蚀力经验公式
wischmemier 年降雨侵蚀力经验公式Wischmeier 年降雨侵蚀力经验公式（Wischmeier Rainfall Erosivity Equation）是用于估算降雨侵蚀力的一种经验公式。
它是美国土壤保持研究所（Soil Conservation Service）的研究科学家 R. D. Wischmeier 在20世纪60年代提出的，旨在提供决策者和规划者在土壤保持和水资源管理方面的参考。
年降雨侵蚀力是指降雨对土壤侵蚀的能力，通常用单位面积年降雨侵蚀力指数（R值）表示。
Wischmeier 年降雨侵蚀力经验公式基于实测和监测数据，通过将降雨的强度、持续时间和频率等因素考虑在内，以及地表的裸露程度和坡度等地貌因素，来估算年降雨侵蚀力的大小。
Wischmeier 年降雨侵蚀力公式的形式为：R = (P/10)^a * (I + 10)^b其中，R 是单位面积年降雨侵蚀力指数（MJ·mm/ha/h），P 是年降雨量（mm），I 是降雨指数（MJ·mm/ha/h），a 和 b 是经验系数。
降雨指数 I 可以通过以下公式计算：I = Σ (10^n * i)其中，Σ 表示对降雨事件求和，n 表示降雨事件的顺序，i 表示降雨事件的强度。
为了方便计算，Wischmeier 和 Smith 将常用的降雨事件按强度和持续时间分成了不同的区间，并给出了相应的降雨指数取值范围和系数。
根据这些区间划分，可以计算不同降雨事件对降雨指数的贡献，并将它们相加得到最终的降雨指数值。
通过对实测数据进行拟合分析，Wischmeier 定义了经验系数 a 和 b 的取值范围。
经验系数可以根据不同地区、不同土壤类型和不同植被覆盖情况进行调整，从而提高公式的适用性。
利用 Wischmeier 年降雨侵蚀力经验公式，可以快速估算不同地区、不同土壤类型和不同植被覆盖情况下的年降雨侵蚀力指数。
这对于规划土壤保持措施、制定水资源管理政策以及评估环境变化对土壤侵蚀的影响等具有重要意义。
rusle公式
rusle公式RUSLE公式（Revised Universal Soil Loss Equation）是一种用于预测土壤侵蚀程度的数学模型，它是美国农业部在20世纪起制定的一种规范方法。
这个公式的主要目的是帮助科学家、农民和环境管理者评估和预测土壤侵蚀的速率。
RUSLE公式的计算基于五个主要因素：降雨侵蚀力（R）、坡度长度（S）、土壤侵蚀性（K）、作物覆盖管理因素（C）和控制措施因子（P）。
下面我将对这些因素进行详细介绍。
降雨侵蚀力（R）指的是降雨引起的土壤侵蚀的能力。
它取决于降雨的强度、持续时间和频率。
一般来说，降雨量越大，侵蚀力就越强。
坡度长度（S）代表由地形形成的降雨径流流出的路径长度。
斜坡越长，土壤侵蚀的可能性就越高。
土壤侵蚀性（K）描述了土壤的易侵蚀性。
土壤类型、质地和结构等特性影响了土壤的侵蚀性。
一般来说，土壤越容易疏松和流失，土壤侵蚀性就越高。
作物覆盖管理因素（C）考虑了作物或植被覆盖对阻止土壤侵蚀的影响。
这个因素考虑了土壤表面的覆盖度、覆盖的保持力和根系的发育程度等。
控制措施因子（P）反映了针对土壤侵蚀采取的保护措施的有效性。
措施可以包括种植防护带、构筑物或渠道等。
这个因素指示了措施对减少土壤侵蚀的效果。
通过计算RUSLE公式，我们可以获得一个侵蚀速率的数值，通常以每年的土壤流失量表示。
这样的预测可帮助农民和环境管理者评估土地利用和土壤侵蚀之间的关系，以及为土地管理和保护制定相应的对策。
总之，RUSLE公式是一种有力的工具，可以帮助我们评估和预测土壤侵蚀的程度。
通过了解降雨侵蚀力、坡度长度、土壤侵蚀性、作物覆盖管理因素和控制措施的影响，我们可以更好地保护和管理土地资源。
次降雨侵蚀量的计算
研究表明，径流量与侵蚀量有着较好的相关关系。在一次模拟降雨实验过程中，累计径流量与侵蚀量线性回归结果很好[8，9]。更多的是建立侵蚀量与径流量的幂函数方程[10，11]，经计算，观测资料用这种方程的效果较好(表4)。Qs=kQm(3)式中Q是径流量(m3)。表4 侵蚀量与径流量回归方程Equations for soil loss based on runoff(Q)地点坡度方程R2次数显著性9°Qs=94.30Q1.680.8513非常显著12°Qs=123.06Q1.640.8412非常显著五不进沟15°Qs=562.73Q2.130.7212非常显著17°Qs=56.42Q1.510.5513非常显著20°Qs=1002.07Q1.890.8613非常显著6°Qs=9.89Q0.7970.659非常显著五分地沟9°Qs=36.12Q0.8860.639非常显著12°Qs=19.65Q0.6290.789非常显著15°Qs=56.77Q0.7290.749非常显著0°Qs=1.49Q0.5450.4828非常显著5°Qs=7.25Q0.7470.7529非常显著10°Qs=11.99Q0.7580.7728非常显著张家口15°Qs=18.08Q0.8480.7829非常显著20°Qs=19.36Q0.8450.6529非常显著25°Qs=27.54Q0.8500.7029非常显著30°Qs=29.36Q0.7820.6629非常显著
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次降雨侵蚀量的计算黎四龙蔡强国吴淑安(北京大学城市与环境学系) (中国科学院地理研究所)摘要用最大30分钟雨强(I30)、径流量(Q)或者坡度(S)建立侵蚀量(Qs)的单因子或多因子方程。
用内蒙古自治区伊克昭盟五分地沟、五不进沟及河北省张家口市的坡度小区观测资料进行计算，比较其效果。
结果表明：Qs =kQmSn和Qs=kQm(坡度一定时)用来计算次降雨侵蚀量较好；用I30代替以上方程中Q的结果不理想。
关键词雨强径流量侵蚀量坡度* 国家自然科学基金委员会支持需上苦金项目（48971053）影响侵蚀量的因素很多，如降雨情况、地形(坡度、坡长、坡形)、地面状况(植被、土壤性质)等。
在建立侵蚀量的方程时，常用的变量是降雨强度、坡度、坡长、植被覆盖度、径流量等。
有用单因素的[1，2］，有用双因子的以至多因素的[3，4]。
多引进变量一般能提高预测精度，但资料的收集也更为困难。
以内蒙古伊克昭盟五分地沟、五不进沟及河北张家口坡度小区的观测资料为基础，本文旨在选择一种较好的计算次降雨侵蚀量的方法。
1 试验区基本情况张家口试验小区位于张家口市郊沈家屯镇马家沟流域郭家梁试验场西南坡耕地上，东经114°50′，北纬40°47′，海拔822m，土壤为黄土。
张家口属温带大陆性季风气候，多年平均降雨量400mm，其中80%～90%集中在7～9月份。
试验场内共设7个试验小区，由坡度9°的耕地通过简单的填挖方，改为坡度试验小区，坡度分别为0°、5°、10°、15°、20°、25°、30°。
小区面积均为10m2。
小区边界用混凝土板围成，下部有集水池。
小区常年休耕，耕层土质为粉质沙壤土，各小区的土壤粒度组成以及有机质含量见表1。
表1 张家口试验小区土壤性质分析Soil properties of runoff plots at Zhangjiakou gully粒度组成(%)有机质含量小区坡度砂粒粉粒粘粒(%)25°37.550.012.50.53310°44.845.211.00.57415°41.549.09.50.66520°38.052.59.50.55625°32.555.711.80.43730°44.549.0 6.50.38五分地沟和五不进沟位于内蒙古自治区准格尔旗境内。
准格尔旗属于中温带大陆性气候，年平均气温6.2～8.7℃，从西北向东南逐步升高。
全年降水少而集中，多集中在7～9月。
降雨年际变化大，最低年份仅143.5mm，最高年份为636.5mm，平均400mm。
分地沟小区坡度分别为6°、9°、12°、15°，小区面积50m2。
土壤为黄土，地表无植被覆盖。
五不进沟小区坡度为9°、12°、15°、17°、20°，小区面积50m2。
地表物质为砒砂岩，无植被覆盖。
天然降雨观测是每次降雨后，测集水池中水位，取水沙样。
然后将水沙样过滤，烘干，称重。
最后计算含沙量、径流量、侵蚀量。
2 观测结果2.1 雨强在地表状况变化不大时，降雨因素就成为侵蚀量的决定因子。
在黄土高原，次降雨降雨量与侵蚀量相关性差，与降雨强度则存在很好的相关关系。
陈永宗、王万忠、蔡强国等发现，黄土高原坡面次降雨流失量与最大30分钟降雨强度的相关性最好[5～7]。
因此，在有雨强资料的五不进沟、五分地沟试验地，用每个径流小区的次降雨最大30min雨强与侵蚀量作回归运算，方程形式为Q s =kI m30(1)Qs=kI30+c (2)式中Ｑs 是侵蚀量(kg),I30是最大30分钟雨强(mm/30min),k,m,c是常数。
方程(1)是取对数后运算的，即lgQs=lgk+mlgI30以下幂函数方程都是这样计算的，方程(1)的结果见表2、表3。
表2 五不进沟侵蚀量与最大30分钟雨强回归方程Equations for soil loss based on rainfall intensity (I30)in Wubujingou gully方程坡度主程R2次数显著性Q s=kI m309°Q s=0.0018I3.21300.6713非常显著12°Q s=0.0097I2.70300.5112非常显著15°Q s=0.0108I2.77300.2712不显著17°Q s=0.0009I3.69300.7713非常显著20°Q s=0.005I3.97300.6313非常显著Qs=kI30+c9°Q s=1.27I30-6.660.7313非常显著12°Q s=2.31I30-11.590.4112不显著15°Q s=3.77I30-19.370.6912非常显著17°Q s=4.89I30-28.810.2913不显著20°Q s=19.86I30-94.450.7813非常显著注：显著、不显著指在0.05水平检验的结果，非常显著指在0.01水平下显著，下同。
方程(1)中m值与坡度的关系不明显，k值则随坡度增大。
五不进沟17°小区方程Qs =kI m30中k值异常，经计算，年侵蚀量17°小区略小于15°小区，可能是因为17°小区土壤性质与其它小区有差别。
表3 五分地沟侵蚀量与最大30分钟雨强回归方程Equations for soil loss based on rainfall intensity (I30) in Wubujingou gully方程形式坡度方程R2次数检验结果Q s=kI m306°Q s=0.16I1.34300.619显著9°Q s=0.22I1.61300.929非常显著12°Q s=0.86I0.96300.599显著15°Q s=0.95I1.29300.729非常显著Q s=kI30+c6°Q s=0.86I30-4.520.649显著9°Q s=1.75I30-7.640.929非常显著12°Q s=1.00I30-1.920.719非常显著15°Q s=3.41I30-13.950.819非常显著2.2 径流量研究表明，径流量与侵蚀量有着较好的相关关系。
在一次模拟降雨实验过程中，累计径流量与侵蚀量线性回归结果很好[8,9]。
更多的是建立侵蚀量与径流量的幂函数方程[10,11]，经计算，观测资料用这种方程的效果较好(表4)。
=kQ m(3)Qs式中Q是径流量(m3)。
表4 侵蚀量与径流量回归方程Equations for soil loss based on runoff(Q)地点坡度方程R2次数显著性9°Q s=94.30Q1.680.8513非常显著12°Q s=123.06Q1.640.8412非常显著五不进沟15°Q s=562.73Q2.130.7212非常显著17°Q s=56.42Q1.510.5513非常显著20°Q s=1002.07Q1.890.8613非常显著6°Q s=9.89Q0.7970.659非常显著五分地沟9°Q s=36.12Q0.8860.639非常显著12°Q s=19.65Q0.6290.789非常显著15°Q s=56.77Q0.7290.749非常显著0°Q s=1.49Q0.5450.4828非常显著5°Q s=7.25Q0.7470.7529非常显著10°Q s=11.99Q0.7580.7728非常显著张家口15°Q s=18.08Q0.8480.7829非常显著20°Q s=19.36Q0.8450.6529非常显著25°Q s=27.54Q0.8500.7029非常显著30°Q s=29.36Q0.7820.6629非常显著各小区方程回归结果都非常显著，其中m与坡度的关系不明显，k值随坡度增大。
五不进沟17°与五分地沟12°小区k值异常，理由如论述。
由于径流量与雨强存在较好的相关关系，两者结合起来用来计算侵蚀量的结果不理想。
2.3 坡度关于多年平均侵蚀量与坡度的关系研究很多，而次降雨侵蚀量与坡度的单因子回归方程结果不显著。
当坡度与径流量、雨强等因素结合，用来计算次降雨侵蚀量，效果就会变好(方程(4)、(5)、(6)，结果见表5。
Qs=kQ m S n［12］(4)Q s =kI m30Sn(5)Q s =kQ m S n I p30［4］(6)式中 S是坡度因子，以正切表示，n,p是常数。
表5 多元回归方程Soil loss equations based on runoff(Q)、slope(S) and rainfall intensity(I30)地点方程R2次数检验结果五不进沟Q s=98.49Q1.41S1.73I1.10300.7663非常显著Q s=1813.43Q1.77S1.580.7463非常显著Q s=0.09I3.3030S2.320.5663非常显著五分地沟Q s=31.32Q0.32S1.64I0.86300.8036非常显著Q s=475.95Q0.72S1.720.7436非常显著Q s=6.43I1.3030S1.580.7836非常显著张家口Q s=35.06Q0.80S0.570.73173非常显著注：张家口0°小区未参与运算。
3 讨论3.1 方程的选择方程选择的标准主要是回归方程的R２值。
3.1.1 单因子方程指坡度或坡长等因素一定时，所建立的侵蚀量与某一变量的方程，本文指就每个径流小区建立的方程。
将各回归方程的R2按各地计算均值及均方差，结果见表6。
表6 R2均值及均方差Average R2 and square roots of their variances地点方程R2平均值R2均方差Q s=kQ m0.770.13五不进沟Q s=kI m0.570.19Q s=kI+c0.580.22Q s=kQ m0.700.07五分地沟Q s=kI m0.710.15Q s=kI+c0.770.12张家口Q s=kQ m0.690.11从表6及表2、表3可知，方程Qs =kI m30和Qs=kI30+c结果则从不显著到非常显著都有，R2值变化很大，前者R2值小一些，但均方差也小。