重庆市降雨侵蚀力_R值_的时空分布特征

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酸雨

酸雨的检测
TH-2005红外吸收法二氧化碳分析仪 TH-2003型紫外吸收法臭氧分析仪酸雨自动采样器
酸雨的危害
Effects 建筑水体
生物
Acid Rain
农业森林
酸雨的危害——水体

1991~1992年在重庆污染重的南山和污染较轻的绍云山地区的一些小池塘中，对水体中的化学成分、浮游生物和底栖生物的现存量，物种数量等方面进行了监测和分析，结果表明，在城区和郊区的酸化小池塘中Al和 SO42-的浓度比其它小池塘中要高，与其它小池塘水体相比，酸化小池塘中浮游生物的现存量低，目物种数量少，底栖生物中Oligochaeta的现存量减少，但是Chironomus的现存量增加，由此可见酸化水体对水生生态系统有很大影响，并使其功能造成明显变化。
酸雨的概念

联合国有关组织分别在中国云南丽江玉龙雪山山麓，印度洋的阿姆斯特丹，北冰洋的阿拉斯加,太平洋的凯瑟琳和大西洋的百慕大群岛等地建立了内陆、海洋和海洋与内陆联接的清洁降水背景点。通过数据对比，中国酸雨区域大致属于内陆型的,其特征是酸性来源, 首先是硫酸根,其次是硝酸根；酸缓冲物以铵和钙离子为主。
酸雨的检测

测定项目：

在一般情况下，都会测定pH值、电导率、NH4+、 K+、Na+、Ca2+、Mg2+、SO42-、NO3-、HCO3-、 Cl-等项目。每次降水要及时测定上列各项目，每月测定不少于一次，取月平均值。如果条件允许，还可以根据需要测定Cd、Pb、Cr、Hg、Cu、 Zn等重金属含量。

6、NH4+的测定：
大气中的NH3进入降水中形成NH4+，它们能中和酸雾，对抑制酸雨是有利的。其测定方法常用钠氏试剂分光光度法、次氯酸钠— 水杨酸分光光度法等。

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”。

生态保护红线划定中生态敏感性评价方法

生态保护红线划定中生态敏感性评价方法针对区域生态敏感性特征，开展生态敏感性评价与等级划分，将敏感性等级高的区域划入生态保护红线。

数据准备收集评价区域范围内基础图件和数据，包括植被类型、土壤类型、土壤侵蚀强度、水环境功能区划、地形、土地利用、野生动植物分布、开发建设活动、气象数据（气温、降水、风力、蒸发等）等，进一步采用遥感影像解译与GIS 空间分析技术，完善生态敏感性评价所需的数据资料。

生态敏感性评价方法生态敏感性评价方法主要包括水土流失敏感性评价、土地沙化敏感性评价。

水土流失敏感性评价根据土壤侵蚀发生的动力条件，水土流失类型主要有水力侵蚀和风力侵蚀。

以风力侵蚀为主带来的水土流失敏感性将在土地沙化敏感性中进行评价；本节主要对水动力为主的水土流失敏感性进行评价，根据原国家环保总局生态功能区划技术规范的要求，并结合研究区的实际情况，选取降水侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长和地表植被覆盖等评价指标，并根据研究区的实际对分级评价标准作相应的调整。

将反映各因素对水土流失敏感性的单因子分布图，用地理信息系统技术进行乘积运算，公式如下：4R i i i i i C LS K SS ⨯⨯⨯=式中：SS i 为i 空间单元水土流失敏感性指数，评价因子包括降雨侵蚀力（R i ）、土壤可蚀性（K i ）、坡长坡度（LS i ）、地表植被覆盖（C i ）。

不同评价因子对应的敏感性等级值见表B1。

R i —降水侵蚀力值可根据王万忠等1利用降水资料计算的中国100多个城市的R 值，采用内插法，用地理信息系统绘制R 值分布图。

根据表B1中的分级标准，绘制土壤侵蚀对降水的敏感性分布图。

LS i —坡度坡长因子：对于大尺度的分析，坡度坡长因子LS 是很难计算的。

1王万忠, 焦菊英, 1996, 中国的土壤侵蚀因子定量评价研究, 水土保持通报, 16(5):1-20这里采用地形的起伏大小与土壤侵蚀敏感性的关系来估计。

在评价中，可以应用地形起伏度，即地面一定距离范围内最大高差，作为区域土壤侵蚀评价的地形指标。

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。

重庆市暴雨天气特征分析及成因

重庆市暴雨天气分布特征及成因摘要：根据对重庆市2002～2012年近十年的暴雨数据做时间和空间上的对比分析，指出重庆市暴雨主要集中在6～9月，可以得出其年变化、月变化特征和空间分布特征。

对重庆市暴雨进行自然因素和人为因素两方面的成因分析，主要是西南低涡、低空急流、江淮—川东切变线、低压槽、冷空气、水汽条件、地形因素以及全球气候变暖、重庆市市政建设等因素的影响，并提出了重庆市暴雨天气相应的预防措施。

关键词：暴雨；特征；成因；措施Abstract: According to the rainstorm data of Chongqing in 2002 to 2012 and the comparative analysis of this data on the time and space, it pointed out that the rainstorm in Chongqing mainly in June to September, and its yearly variation, monthly variation and spatial distribution characteristics can be drawed.Analyzing the rainstorms in Chongqing from the point of natural factors and human factors. It can be seen that the rainstorm was mainly influenced by southwest vortex, low level jet, Jianghuai - eastern Sichuan shear line, low pressure trough, cold air, moisture conditions, topography, global warming, the impact of Chongqing municipal construction and some other factors. Besides , it puts forward some appropriate preventive measures.Key words: rainstorm; characteristic; cause of formation; measures1 引言暴雨指的是日降水量大于或等于50mm的降水。

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。

最近30年河龙区间降雨侵蚀力的时空演变特征

ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，１０００４９，Ｂｅｉｊｉｎｇ；３．ＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＣｅｎｔｒｅ，ＭｉｎｉｓｔｙｒｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，１０００５３，Ｂｅｉｊｉｎｇ；４．ＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＪｉｌｉｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，１３００３３，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ；５．ＨｙｄｒｏｌｏｇｙＢｕｒｅａｕｏｆＹｅｌｌｏｗ
ＲｉｖｅｒＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎ，４５０００４，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ：Ｃｈｉｎａ）
降雨侵蚀力在空间上从西北到东南呈增加趋势；２）河龙区间年降雨侵蚀力总体呈下降趋势，减少的面积占区间总面积的６８．４５％，７月上半月降雨侵蚀力的减少对区间年降雨侵蚀力的减少贡献最大；３）年降雨侵蚀力增加的地区主要集中于河龙区间西北部和东南部，７月上半月降雨侵蚀力呈增加趋势的面积仅占总面积的１．１２％。关键词：时空演变；降雨侵蚀力；河龙区间中图分类号：ｓ１５７文献标志码：Ａ文章编号：１６７２－３００７（２０１３）０２ — ０００６ — ０８

降雨侵蚀力

对降雨侵蚀力的简单介绍及其个例模型分析
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。
相对误差系数 0.001 0.021 0.006 0.032 0.101 0.002 0.022 0.053 0.056 0.043 0.045 0.004 0.014 0.062 0.000 0.003 0.016 0.016
日雨量侵蚀力模型的非线性回归结果表（续表）
气象站参数α 参数β 决定系数相对误差系数气象站参数α 参数β 决定系数相对误差系数
j表示日的序号
Mi'= ln M^ i
Pi
对α和β的求解
? 采用日降雨特征指标来估计参数β和α
12mm 以上的日平均雨量与参数β的散点图
图中显示随着12mm以上的日平均雨量的增加，参数β 呈下降趋势。采用日降雨特征指标来估计参数β，它们之间的回归拟和方程为：
β =0.8363+18.177/P d12+24.455/P y12，r=0.666
重庆武汉宜昌信阳汉中郑州西安天水昆明腾冲西昌成都拉萨潍坊济南大连沧州
0.174 1.157 0.274 1.655 0.258 1.118 0.001 0.183 0.889 1.806 0.453 1.335 0.164 2.969 1.155 2.508 2.743
0.684 0.764 0.775 0.389 0.412 0.819 0.469 0.859 0.603 0.681 0.791 0.485 0.723 0.765 0.732 0.615 0.728

巴江流域R值时空分布特征

【图分类号】３２１中Ｐ３．
［献标识码］Ｂ文
据调查。至２００４年云南省水土流失面积达
一
１３４北纬２。０一５ｏ河流全长５ｋ流０。１，４３２。３，７ｍ，
１．ｘ０ｒ３３ｌ４ｎ．占国土面积的３％，年流失土壤５４ｋ５ × ｌＳ是全国年流失土壤总量的１％ｍ。降雨是土Ｏｔ。０而壤侵蚀的动力因素之一，降雨侵蚀力时空分布规律的分析有利于土壤侵蚀定量预报。并为小流域水土保持治理和水土保持措施规划提供科学依
［要】巴江流域５个气象站的降雨资料为基础，用Ｄｓ软件结合日、摘以运Ｐ月降雨侵蚀模型分析了巴江流域降雨侵
蚀力及其时空分布变化规律。结果表明：巴江流域降雨侵蚀力年际变化明显。最大年降雨侵蚀力是最小年降雨侵
第３期（总第３８）５期
【文章编号】１０－８６（１）３０４－４０９２２１０２年３月
巴江流域Ｒ值时空分布特征
刘蜀鄂，史正涛。雷琳。韩翠玲
（南师范大学旅游与地理科学学院，云云南昆明６０９）５０２
ｍ／ｍ￣），表示该半月时段内的天数，表示ｍ（￣ｈ）．ｈ１｝
半月时段内第．天的侵蚀性日雨量，ｆ日雨量阀值采用１ｒｍｃ】需要日雨量大于等于１ｍ否则以０２ｍ，ａ２ｍ，

重庆市沙坪坝区1951—2020年降水分析

总763期第二十九期2021年10月河南科技Henan Science and Technology重庆市沙坪坝区1951—2020年降水分析夏程尉袁莎悦孙秋菊毛裕庆王权（重庆师范大学地理与旅游学院，重庆401331）摘要：基于重庆沙坪坝区1951—2020年的降水数据，利用Mann-Kendall突变检验、集合经验模态分解和重标极差分析等方法研究了该区域降水特征和未来降水趋势。

结果表明，除了秋季，沙坪坝区在1951—2020年的年降水量和春季、夏季、冬季降水量均呈现增多的趋势。

此外，沙坪坝区在研究时段的年降水日数呈现出减少的趋势，而年大雨日数和暴雨日数呈现出增多的趋势。

其中，年降水日数在1982年出现突变，年大雨日数在2017年出现突变。

对年降水量进行周期分解发现，2～7年的周期方差贡献率最大，这与ENSO事件发生的周期类似，表明沙坪坝区的年降水量周期变化可能与ENSO事件有关。

基于重标极差分析计算的Hurst指数结果显示，沙坪坝区年降水量和四季降水量在未来可能呈现出减少的趋势。

关键词：降水量；Mann-Kendall突变检验；集合经验模态分解；重标极差分析；沙坪坝区中图分类号：P468.024文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）29-0143-04 Analysis of Precipitation in Shapingba District of Chongqing from1951to2020 XIA Chengwei YUAN Shayue SUN Qiuju MAO Yuqing WANG Quan（College of Geography and Tourism,Chongqing Normal University,Chongqing401331）Abstract:Based on the precipitation data from1951to2020in Shapingba District,Chongqing,the precipitation characteristics and future precipitation trend in this area are studied by using Mann Kendall mutation test,ensemble empirical mode decomposition and rescaled range analysis.The results show that except for autumn,the annual pre⁃cipitation and the precipitation in spring,summer and winter in Shapingba District during the period1951-2020all showed an increasing trend.In addition,the number of annual precipitation days in Shapingba during the study peri⁃od showed a decreasing trend,while the number of annual heavy rain days and torrential rain days showed an increas⁃ing trend.The number of annual precipitation days suddenly changed in1982and the number of annual heavy rain days suddenly changed in2017.The periodic decomposition of annual precipitation shows that the variance contribu⁃tion rate of the period of2-7years is the largest,which is similar to the period of ENSO events,indicating that the pe⁃riodic changes of annual precipitation in Shapingba may be related to ENSO events.The Hurst index calculated based on the rescaled range analysis method shows that the annual precipitation and seasonal precipitation in Shap⁃ingba may show a decreasing trend in the future.Keywords:precipitation；Mann-Kendall test；ensemble empirical mode decomposition；rescaled range analysis；Shapingba district近年来，受自然因素和人类活动的共同作用，全球气温逐渐攀升［1］。

基于InVEST模型的太行山区土壤侵蚀与土壤保持

ＤＯＩ：１０．３９６９／Ｊ．ＩＳＳＮ．１６７２７９８３．２０２１．０１．０１０基于ＩｎＶＥＳＴ模型的太行山区土壤侵蚀与土壤保持朱建佳１ａ，彭晓伟１ｂ，刘耀亮１ｃ，刘金铜２（１河北科技师范学院ａ园艺科技学院，ｂ农学与生物科技学院，ｃ工商管理学院，河北秦皇岛，０６６６００；２中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心）摘要：为系统了解太行山区土壤侵蚀与土壤保持的空间分布特征及影响因素，应用ＩｎＶＥＳＴ模型模拟太行山区的土壤侵蚀与土壤保持现状，并分析了土壤保持与土地利用类型、海拔、坡度等影响因素的相关关系。

结果表明：（１）２００５～２０１４年，太行山区多年平均土壤侵蚀总量为０．３７×１０８ｔ，平均土壤侵蚀强度为４．３ｔ／ｈｍ２，全区侵蚀强度以微度和轻度为主，空间上土壤侵蚀强度自南向北逐渐增高；（２）２００５～２０１４年，太行山区土壤保持总量平均为４．５８×１０８ｔ，单位面积土壤保持量为４０．２２ｔ／ｈｍ２；（３）太行山区土壤保持服务高值区主要集中在海拔和坡度较大的高山区，土地利用类型以林地和草地为主，该区域同时也是土壤侵蚀相对严重区；在合理保护高山区土壤保持服务的基础上，提高中低山区土地利用的空间异质性，有利于水土流失的缓解。

关键词：太行山区；土壤侵蚀；土壤保持；影响因素；ＩｎＶＥＳＴ模型中图分类号：Ｓ１５７．１　文献标志码：Ａ文章编号：１６７２７９８３（２０２１）０１００５８０９早在２０世纪６０年代，美国水土保持学家Ｗｉｓｃｈｍｅｉｅｒ率先提出了通用土壤流失方程（ＴｈｅＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｏｉｌＬｏｓｓＥｑｕａｔｉｏｎ，ＵＳＬＥ），对区域土壤侵蚀和生态系统服务的研究具有重大意义［１］。

该方程经过２次修正后得到修正的通用土壤流失方程ＲＵＳＬＥ，与ＵＳＬＥ的结构相同，但引入了土壤侵蚀过程的概念，改进了各因子的含义和算法，因而使用范围更加广泛［２］。

然而，ＲＵＳＬＥ只有在美国境内参数才不用调整，且忽略了上游地块自身的泥沙截留能力。

降雨侵蚀力

对降雨侵蚀力的简单介绍及其个例模型分析
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

闽东南地区降雨侵蚀力的时空分布特征

第六部分：水土保持学会论文闽东南地区降雨侵蚀力的时空分布特征术崔晓燕查轩黄少燕(福建省亚热带资源与环境重点实验室福建师范大学地理科学学院福州350007)摘要闽东南地区是福建省水土流失最为严重的区域，而降雨侵蚀力是引起水土流失的重要外在驱动力。

本文利用闽东南地区1980～2009年26个雨量站的逐日降雨数据，研究该区域内降雨侵蚀力的时空分布特征。

结果表明：闽东南地区降雨侵蚀力年内分布集中于5—8月份，呈现双峰式分布；降雨侵蚀力年际间变化幅度较大，1982年年降雨侵蚀力(R值)低至253．82MJ·肼n／11m2．h、2006年R值高达725．39枷·眦n／hm2·h。

极值比为2．86；30年内的闽东南地区的降雨侵蚀力并未出现明显的突变现象；研究区内降雨侵蚀力R值空间分布不均匀，总体上呈现沿海向内陆增加，西南高东北低的趋势。

关键词闽东南地区；降雨侵蚀力；M—K突变检验；变异系数TI哪!p嘞l锄d S删al al盯越tedsti岱0f Rai】【lfIaU IⅪosiVi坶hldex in s(唧m朗Ist Fuji 锄Cui XiaoyaIl，Zha XuaIl，HuaIlg Shaoyan(Key Labo ra tor y of Subtmpical Resources and EnViID砌ent，Couege of Geography Science，Flljian No珊al University，350007，Fuzhou，China)Abst I翟ct’Ihe southeast nljiaIl a r e a is tlle most serious soil erosion in the a r e a d fqian ProVince，but t11e ra i耐aⅡerosivity is o n e of the im poⅡan t extemal driving force t o c a u s e soil erosion．The date f而m26sites of r ainf all6D m1980—2008in th e soutll east fujian was used to analy孢t11e spatial distribution a11d temp oral challge ofrainfaⅡemsiV一时．The results show：distribution of rainfaU erosiv畸in soutIlem FujiaJl y ea r concemtraed on5—8March，showinga bimodal distribution；Inter铷【lIlual raillf枷erosiv畸higIlly varied over a yearS，tlle la唱est R Value was725．39MJ‘mm／hm2·h in 2006．the smallest R va lue was253．82MJ·mIn／hm2·h in 1982，extreme ratio of2．86；Rain龇ems ivi ty in sou山east FujiaIl during30year s did not show a significant mutations phenomenon；The spatialdistribution of minfaU erosivity wa s unev en，t}le overaU n．end ap p e a r s increasing tren d f而m coast to inland，anddiminishing graduaUy f南m soutllwest to nonheast．Key wor凼Soutlleast FujiaJl；Rain以l emsivity；MaIln—kendalltest；V撕sble c officient降雨侵蚀力是判断降雨引起土壤侵蚀潜在能力大小的重要依据¨J，是导致水土流失最为重要的外部驱动力，是通用土壤流失方程uSLE及其修正形式RuSLE中一个最基本因子旧o，降雨侵蚀力指标的确定，可以为定量预报水土流失，科学制定水土保持措施提供可靠依据，也为分析土壤可蚀性奠定基础口1。

降雨侵蚀力因子计算

降雨侵蚀力因子计算降雨侵蚀力因子是水土保持领域中用于评估降雨引起的土壤侵蚀强度的一个关键参数。

通常，侵蚀力因子被表示为R因子，是RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）模型的一部分。

以下是关于降雨侵蚀力因子计算的可能方面的讨论：1. RUSLE模型简介：RUSLE模型是一种用于估算土壤侵蚀的经验性模型，其中包含了五个关键因子：R（降雨侵蚀力因子）、K（土壤侵蚀性因子）、LS（坡长坡度因子）、C（覆盖度因子）和P（土地利用和土地管理因子）。

2. 降雨侵蚀力因子R的定义：降雨侵蚀力因子R反映了降雨对土壤侵蚀的影响。

它考虑了降雨的强度、分布和时长等因素，是降雨引起的土壤侵蚀的一个重要指标。

3. R因子计算方法：R因子的计算涉及到多个降雨和土壤特性的参数。

一种常用的计算方法是根据降雨量、降雨能量、坡度、土壤类型等参数进行复杂的计算，通常使用统计数据和实测数据来估算这些参数。

4. 降雨特性的影响：R因子受多种降雨特性的影响，包括降雨强度、降雨分布、降雨频率等。

更强烈、更频繁的降雨通常会导致更高的R因子值。

5. 土壤特性的考虑：土壤类型、土壤质地、有机质含量等也是计算R因子时需要考虑的重要因素。

不同类型的土壤对降雨的敏感性有所不同。

6. 遥感和地理信息系统（GIS）在计算中的应用：现代技术如遥感和GIS可用于获取和处理RUSLE模型中所需的数据，从而更准确地计算R因子。

这些技术提供了对地表特性的高分辨率观测和分析能力。

7. R因子的时空变化：R因子在时空上可能存在显著的变化，因此对降雨事件和土地利用变化的长期监测对于准确评估土壤侵蚀风险至关重要。

8. 土壤侵蚀控制策略：R因子的计算对于制定有效的土壤侵蚀控制策略至关重要。

通过了解侵蚀力的空间分布，可以有针对性地采取保护措施。

9. R因子的不确定性：R因子的计算存在一定的不确定性，主要受到数据质量、模型参数选择等因素的影响。

十大孔兑降雨侵蚀产沙时空分布特征及预测

十大孔兑降雨侵蚀产沙时空分布特征及预测作者：王文君陈新闯李小倩郭建英李锦荣张铁钢薛强来源：《人民黄河》2019年第04期摘要：采用CIS 与CA- Markov 模型，对十大孔兑土地利用格局及土壤侵蚀产沙的时空分布特征进行了分析，并对2030年土地利用格局及降雨侵蚀分布特征进行了模拟。

结果表明：十大孔兑土地利用类型以草地和荒草地（砒砂岩）为主，以自然生态系统为主，但人工生态系统分布相对集中，对局部干扰程度较大。

2000-2015年人工生态系统不断扩张，耕地和城镇建设用地面积显著增大，沙地及荒草地面积显著减小，期间约有37%的土地利用类型发生转化，城市化及当地生态绿化措施显著影响着区域土地利用格局;2015-2030年土地利用变化比2000-2015年剧烈，土地类型转化集中于沙地转变为草地及灌木林地，城市化开始影响北部区域，部分砒砂岩转变为草地及灌木林地;影响十大孔兑地区土地利用格局的主要驱动力是政策驱动下的生态修复，城市化对区域的影响在逐步增强。

十大孔兑降雨侵蚀较严重，属于极强烈侵蚀，砒砂岩裸露是造成降雨侵蚀强度增大的主要因素。

2000-2015年虽然平均土壤侵蚀模数减小，但是剧烈侵蚀面积显著增大。

到2030年土壤侵蚀强度继续减小，减小约10. 39%，侵蚀量大的砒砂岩区得到修复，但是随着城市化进程加快，北部土壤侵蚀呈加剧趋势;十大孔兑未来的治理重点是既要针对砒砂岩地区开展生态修复工程建设，又要加强对北部城市化地区的生态管控，限制城镇无序发展侵占自然生态系统。

关键词：CA-Markov模型;土地利用格局;时空分布;侵蚀产沙;十大孔兑中图分类号：P333文献标志码：Adoi：10.3969/j.issn. 1000- 1379.2019. 04.001黃河内蒙古段的十大孔兑（孔兑为蒙语，即山洪沟）为季节性河流，均发源于植被稀少的砒砂岩区，且流经库布齐沙漠，区域水土流失严重，河流含沙量极高，易使孔兑泥沙在人黄口形成沙坝淤堵黄河[1].使十大孔兑来沙成为内蒙古河段持续淤积的重要原因[2-4]。

1968-2018年班玛地区不同降雨量级的时空间变化特征分析

1968-2018年班玛地区不同降雨量级的时空间变化特征分析徐岩;杨婷
【期刊名称】《青海科技》
【年(卷),期】2024(31)1
【摘要】利用1968-2018年青海省班玛县气象局每日降雨资料,采用M-K检验、线性估计方法分析青海省班玛地区不同量级降雨量和降雨日数的演变规律。

结果表明:班玛地区1968-2018年小雨日数呈缓慢下降的趋势,中雨日数和大雨日数呈缓慢上升的趋势;降雨量变化总体呈缓慢上升的趋势,不同量级降雨量总体呈缓慢上升的趋势,说明降水在随时间缓慢增加的同时,降雨强度也在缓慢增加,降水造成的洪涝灾害以及泥石流等次生灾害的风险增大。

分析结果对于了解班玛地区不同降雨量级的时间变化特征、灾害防御以及对于横断山区水源涵养与生物多样性保护具有重要的现实意义。

【总页数】5页(P154-158)
【作者】徐岩;杨婷
【作者单位】青海省班玛县气象局;青海省贵德县气象局
【正文语种】中文
【中图分类】P426.614
【相关文献】
1.1961-2016年四川地区不同量级不同持续时间降水的时空特征分析
2.1960-2017年重庆市不同量级降雨侵蚀力R值的时空变化特征
3.广东省1960—2018
年间降雨侵蚀力时空变化特征分析4.1968年~2018年青海省班玛地区不同降雪量级的时空特征分析5.太行山脉不同量级降雨侵蚀力时空变化特征
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2021年十大孔兑区域土壤侵蚀空间分布特征

第２１卷　第６期２０２３年１１月中国水利水电科学研究院学报（中英文）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎａＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＶｏｌ．２１　Ｎｏ．６Ｎｏｖｅｍｂｅｒ，２０２３收稿日期：２０２３－０７－３１；网络首发时间：２０２３－１１－０１网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｌｉｎｋ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｕｒｌｉｄ?１０．１７８８．ｔｖ．２０２３１０３１．１１３２．００１基金项目：国家自然科学基金项目（５１７７９２６９）；水利部水利技术示范项目（ＳＦ－２０２００１）作者简介：于海云（１９７９－），副教授，主要从事水生态修复领域研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：７６１１３９３７＠ｑｑ．ｃｏｍ通信作者：庞治国（１９７５－），博士，正高级工程师，主要从事水利遥感技术应用研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｐａｎｇｚｇ＠ｉｗｈｒ．ｃｏｍ文章编号：２０９７－０９６Ｘ（２０２３）－０６－０５４６－１１２０２１年十大孔兑区域土壤侵蚀空间分布特征于海云１，覃湘栋２，庞治国２，３，王志军４，付俊娥２，３（１．内蒙古机电职业技术学院，内蒙古呼和浩特　０１００７０；２．中国水利水电科学研究院，北京　１０００３８；３．水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心，北京　１０００３８；４．内蒙古自治区水利事业发展中心，内蒙古呼和浩特　０１００２０）摘要：土壤侵蚀是内蒙古自治区十大孔兑区域最严重的环境问题之一。

为该区域生态环境的健康发展，本研究基于多源数据结合多种土壤侵蚀模型对２０２１年十大孔兑区域的土壤侵蚀做出评估，评估结果显示：２０２１年十大孔兑区域土壤侵蚀面积为４３９８．８５ｋｍ２，占区域总土地面积的４０．８６％，其中轻度、中度、强烈、极强烈和剧烈等级的土壤侵蚀面积分别为２６１４．３８ｋｍ２、１３２８．７４ｋｍ２、２７６．２９ｋｍ２、１９４．４５ｋｍ２和４０．１５ｋｍ２，区域整体以中度和轻度侵蚀为主。

基于评估结果本研究总结了十大孔兑区域土壤侵蚀的空间分布特点，并综合多因素对侵蚀特征进行分析，最终得到如下结论：（１）十大孔兑区域的水力侵蚀离散分布于孔兑上游，这是由地形地貌、植被覆盖等多个因素共合同作用导致的，其中地形地貌对侵蚀分布的影响相对较大；（２）十大孔兑区域的风力侵蚀聚集分布于孔兑中下游，中游的库布齐沙漠是孔兑中风力侵蚀最为严重的区域，风力侵蚀的分布受到土地利用类型和植被覆盖的影响较大；（３）十大孔兑区域的土壤侵蚀集中在达拉特旗、东胜区和杭锦旗境内，但由于各县区部分覆盖的侵蚀地貌不同，各县区在水力和风力侵蚀面积占比上有很大差异。

三种日降雨侵蚀力模型的时空特征差异分析

要，因此有学者提出了利用常规气象资料计算降雨侵
蚀力的简化算法，其中基于Ｆｔ降雨量的侵蚀力模型得到广泛应用Ｊ。由于模型建立的资料大多局限于
一
１研究区概况
浙江省位于东经１１８。一１２３。，北纬２７。１２～３１。
ｍｉｎ降雨强度，。的乘积。由于降雨雨滴动能难以直接测定，有学者从雨滴大小与降雨强度的关系入手，研究得出了利用雨强计算雨滴动能的公式。随着土壤侵蚀区域研究的发展，利用连续的降雨过程资料计算降雨侵蚀力已不能满足区域降雨侵蚀研究工作的需
摘要：为了解不同降雨侵蚀力模型计算值之间的差异，并为区域降雨侵蚀力模型结构选择提供依据，选取浙江
省８４个气象站１９８０～２００９年逐日降雨资料，采用幂函数结构、三角函数结构以及分段式多因子幂函数结构
三种日降雨侵蚀力模型的时空特征差异分析
李钢，田刚，陆芳春，沈照伟，张锦娟 ’
（１．浙江广川工程咨询有限公司，浙江杭州３１００２０；２．浙江省水利河口研究院，浙江杭州３１００２０）
趋势也不同；３种模型计算值在年内分配上呈相似的峰型分布，在空间上具有较高的相似性。综合考虑模型

降雨侵蚀力指标

降雨侵蚀力指标
降雨侵蚀力指标是用来评估降雨对地表的侵蚀能力的指标。

降雨侵蚀力指标可以帮助人们预测和评估降雨对土壤侵蚀的影响，从而采取相应的措施来减轻土壤侵蚀。

常见的降雨侵蚀力指标包括：
1. 降雨能量指数（Rainfall Energy Index）：降雨能量指数是指降雨过程中的降雨能量，它与降雨强度和降雨量有关。

降雨能量越大，降雨对地表的侵蚀力越大。

2. 降雨侵蚀指数（Rainfall Erosivity Index）：降雨侵蚀指数是
根据降雨的某些特征参数（如降雨量、降雨强度、降雨间隔等）计算得出的，它反映了降雨对土壤侵蚀的潜在危险性。

降雨侵蚀指数越大，降雨对土壤的侵蚀力越大。

3. 降雨动量指数（Rainfall Kinetic Energy Index）：降雨动量
指数是根据降雨的动能和降雨强度等参数计算得出的，它反映了降雨对土壤侵蚀的动力。

降雨动量指数越大，降雨对土壤的侵蚀力越大。

4. 坡度-长度指数（Slope-Length Index）：坡度-长度指数是根
据坡度和径流长度等因素计算得出的，它反映了坡面径流对土壤侵蚀的影响。

坡度-长度指数越大，土壤被侵蚀的风险越高。

这些指标可以通过收集和分析降雨数据、地形数据和土壤数据等来计算，可以为土壤侵蚀预测和治理提供科学依据。

巴江流域R值时空分布特征

巴江流域R值时空分布特征刘蜀鄂;史正涛;雷琳;韩翠玲【摘要】以巴江流域5个气象站的降雨资料为基础，运用DPS软件结合日、月降雨侵蚀模型分析了巴江流域降雨侵蚀力及其时空分布变化规律。

结果表明：巴江流域降雨侵蚀力年际变化明显。

最大年降雨侵蚀力是最小年降雨侵蚀力的3．6倍；降雨侵蚀力的年内变化与降雨量的年内变化情况基本一致，主要集中在5—10月，占全年降雨侵蚀力的91．53％；空间上呈北低南高分布，变化幅度西大东小。

%Based on the rainfall data of five weather stations in Ba River basin, using DPS software combined with day, month rainfall erosion model, this paper analyses the rainfall erosivity and its distribution variation in Ba River Basin. The results showed that： the rainfall erosion force of inter-annual changes significantly, the maximum annual rainfall erosivity is 3.6 times of the minimum; The annual variation of rainfall erosivity and rainfall is the same basically within the year, which mainly concentrated in May to Oc- tober, accounting for 91.53% of the annual rainfall erosivity, and was low in the north and high in the south range was large in West and small in East.【期刊名称】《吉林水利》【年(卷),期】2012(000)003【总页数】4页(P42-45)【关键词】降雨侵蚀力;日雨量;时空分布【作者】刘蜀鄂;史正涛;雷琳;韩翠玲【作者单位】云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650092;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650092;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650092;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650092【正文语种】中文【中图分类】P332.1据调查，至2004年云南省水土流失面积达13.4×104km3，占国土面积的35%，年流失土壤5×108t，是全国年流失土壤总量的 10%［1］。