土壤侵蚀量计算模型

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WEPP模型

WEPP 模型（water erosion prediction project ）是1986年美国农业部等4家单位开始联合开发的新一代基于物理过程的土壤侵蚀预报摩蝎，也是一个逐日预报土壤侵蚀和泥沙输移的模型。

该模型分为3个版本：坡面版本、流域版本和网络版本83]。

其中坡面模型是其基本模型。

WEPP 使用运动波模型计算产流过程，方程的求解使用一种半解析法或更简单的近似方法以节省计算时间。

WEPP 的坡面土壤计算用两种方式表达：（1）在沟间坡面上，土壤颗粒由于雨滴的打击和片流的作用而剥离；（2）在沟内，土壤颗粒由于集中水流的作用而剥离、运输或沉积。

侵蚀计算以单位坡面为基础。

描述坡面侵蚀过程中泥沙运动是基于稳态的泥沙连续方程：r i dGD D dx=+ （24）式中，x 为坡面向下的距离，G 为单位宽度斜坡的土壤流失量（kg •s -1•m -1），i D 为雨滴造成的沟间泥沙向沟内的输运量（kg •s -1•m -2），r D 为细沟内侵蚀量，其中：1r c c G D D T ⎛⎫=- ⎪⎝⎭（25）式中，c T 为水流的单宽输沙能力（kg •s -1•m -1），在WEPP 中由于3/2c t T K τ=确定，这里t K 为泥沙搬运系数（m 0.5•s 2•kg -0.5），τ为水流切向应力（Pa ）；c D 为沟中水流玻璃土壤的能力，()c c D K τττ=-，其中τ为水流对土壤的剪切应力，c τ为土壤的临界抗剪切应力，K τ为沟内可侵蚀性参数。

2i i f e e D K S I G C = （26）这里i K 为沟间土壤可侵蚀性参数（kg •s -1•m -4），f S 为坡度校正因子，I 为雨强，e G 、e C 为植物、碎石的保护作用。

总的土壤侵蚀方程为;2()1r c i f e e c dGG K K S I G C dx T ττ⎛⎫=--+ ⎪⎝⎭(27) 做如下列变量代换：122()r c cc i f e e K a T m T a K S I G C ττ-⎫=⎪⎪⎪=⎬⎪=⎪⎪⎭ （28）将（28）式代入式（27）并进行求解并在0x =处泰勒展开截至4次项，得到：43212111111()()()()12462ma a a x a x a x c G x a x a a ⎛⎫+≈+-+-+ ⎪⎝⎭（29）43212111111()()()()12462ma a a x a x a x c G x a x a a ⎛⎫+≈--+-+ ⎪⎝⎭（29-1）做如下列变量代换：120411312213124()24124ma a b ca b a b a b a +⎫=⎪⎪⎪=-⎪⎪⎬⎪=⎪⎪⎪=-⎪⎭ （30）120411312213124()24124ma a b ca b a b a b a +⎫=-⎪⎪⎪=-⎪⎪⎬⎪=⎪⎪⎪=-⎪⎭ （30-1）则有：()343213210()24ca G x x b x b x b x b =++++ （31） ()343213210()24ca G x x b x b x b x b =-++++ （31-1）对式（31）（或（31-1））进行一次对x 微分则有()3321321()432024ca G x x b x b x b '=+++= （32） ()3321321()432024ca G x x b x b x b '=-+++= （32-1）取32321311()0424F x x b x b x b '=+++=，则()G x 与()F x 有相同的函数性质。

水土保持调水保土效益的计算方法

水土保持调水保土效益的计算方法一、土壤侵蚀模型土壤侵蚀是水土流失的主要形式之一，准确评估土壤侵蚀的程度对于水土保持调水保土具有重要意义。

土壤侵蚀模型是评估土壤侵蚀程度的一种数学模型，常用的有RUSLE模型、MUSLE模型和WATEM/SEDEM模型等。

这些模型通过考虑降雨、坡度、土壤类型、覆盖度和土地利用状况等因素，来预测土壤侵蚀量。

通过模型计算得到土壤侵蚀量，可以评估调水保土的效益。

二、水土保持技术效益评估水土保持技术是有效的防治水土流失和保护土壤资源的手段，评估水土保持技术的效益对指导调水保土工程具有重要意义。

常用的评估指标包括水土保持效益指标、水土流失控制率和治理效益指标。

水土保持效益指标反映了水土保持工程对水土流失的削减效果，可以通过对比治理前后的水土流失量来计算。

水土流失控制率表示了水土流失减少的百分比，通过计算治理后的水土流失量与治理前的水土流失量的差异来计算。

治理效益指标是综合考虑了水土保持效益和经济效益的指标，可以通过对水土流失控制率和调水保土投资回收期等指标的综合评估来计算。

三、经济效益评估经济效益评估是指对调水保土工程进行经济性评估，判断该工程是否具有良好的经济效益。

常用的经济效益评估指标包括成本效益比、投资回收期和净现值等。

成本效益比是指治理措施的效益与投入的成本之比，通过计算治理后的土地产值与治理成本的比值来计算。

投资回收期是指治理措施的投资在经过一定时间后能够回收的期限，通过计算治理成本与土地产值之比来计算。

净现值是指将所有未来的现金流量按其中一确定利率折现的现值与总投资的比值，通过计算治理后的土地产值与治理成本之差的折现值来计算。

四、生态效益评估生态效益评估是指对调水保土工程对生态环境的影响进行评估，以保护生态环境为目标，评估工程的生态效益。

常用的生态效益评估指标包括生态环境变化指数、生态平衡指数和生态旅游收入等。

生态环境变化指数是指调水保土工程实施后生态环境的变化程度，通过对比工程实施前后的生态环境指标的差异来计算。

应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究

应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究一、本文概述本文旨在探讨应用通用土壤流失方程（USLE）模型与地理信息系统（GIS）工具IDRISI在预测小流域土壤侵蚀量方面的应用。

土壤侵蚀是一个全球性的环境问题，它不仅导致土地资源的退化，还影响生态系统的稳定和水资源的可持续利用。

因此，准确预测和评估土壤侵蚀量对于制定有效的土壤和水资源管理措施至关重要。

USLE模型是一种基于物理过程的土壤侵蚀预测模型，它能够根据地形、气候、土壤、植被覆盖等因素计算潜在土壤侵蚀量。

而IDRISI 作为一款强大的GIS软件，提供了丰富的空间分析工具和模型，能够有效地处理和分析地理数据，提高土壤侵蚀预测的精度和效率。

本研究将首先介绍USLE模型的基本原理和参数设置，然后阐述如何利用IDRISI进行数据处理和空间分析，包括地形因子的提取、气候和土壤数据的整合、植被覆盖度的计算等。

在此基础上，将构建基于USLE模型和IDRISI的土壤侵蚀预测模型，并对某一具体小流域进行实证研究，验证模型的有效性和实用性。

通过本研究，期望能够为小流域土壤侵蚀的预测和管理提供科学依据和技术支持，促进土地资源的可持续利用和生态环境的改善。

也期望通过这一研究，能够推动USLE模型和GIS技术在土壤侵蚀领域的更广泛应用和深入发展。

二、USLE模型理论基础土壤流失方程（Universal Soil Loss Equation，简称USLE）是由美国农业部于20世纪60年代开发的，用于预测和评估由于降雨和径流引起的土壤侵蚀量的经验模型。

USLE模型自推出以来，在全球范围内得到了广泛应用，并被认为是评估土壤侵蚀风险、制定水土保持措施和进行流域管理的重要工具。

USLE模型基于土壤侵蚀的物理过程，将土壤侵蚀量（A）表示为降雨侵蚀力（R）、土壤可蚀性（K）、坡度长度和坡度（LS）、植被覆盖和管理因子（C）以及水土保持措施因子（P）的函数。

211235477_生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型构建

第37卷第3期2023年6月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .37N o .3J u n .,2023收稿日期:2022-10-20资助项目:水利部公益性行业专项(201201048,201201047);中国科学院西部行动计划项目(K Z C X 2-X B 3-13);国家自然科学基金项目(41701316) 第一作者:王文龙(1964 ),男,博士,博士生导师,研究员,主要从事土壤侵蚀与水土保持研究㊂E -m a i l :w l w a n g @n w s u a f .e d u .c n 通信作者:王文龙(1964 ),男,博士,博士生导师,研究员,主要从事土壤侵蚀与水土保持研究㊂E -m a i l :w l w a n g@n w s u a f .e d u .c n 生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型构建王文龙1,2,李建明2,3,康宏亮4,郭明明5,李宏伟6(1.西北农林科技大学水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室,陕西杨凌712100;2.中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心,陕西杨凌712100;3.长江水利委员会长江科学院,武汉430010;4.长安大学土地工程学院,西安710054;5.中国科学院东北地理与农业生态研究所,哈尔滨150081;6.陕西省引汉济渭工程建设有限公司,西安710000)摘要:为建立适用于我国不同区域生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型,在通用土壤侵蚀模型(u n i v e r s a l s o i l l o s s e q u a t i o n ,U S L E )框架下,室内概化模拟不同土壤质地㊁坡度坡长㊁砾石质量分数等工况下的工程堆积体,通过大量人工模拟降雨试验,修订模型各因子,构建工程堆积体土壤侵蚀量预测模型,并对其进行验证㊂研究明确工程堆积体标准小区及各因子定义及计算方法,提出采用土石质因子代替传统的土壤可蚀性因子以便更加符合工程堆积体实际,构建以幂函数计算的坡度㊁坡长因子,与砾石质量分数的指数函数计算的土石质因子和降雨侵蚀力因子相乘的工程堆积体侵蚀量预测模型㊂经率定与验证,模型预测效果良好(R 2>0.8),且能适用于不同区域及工况下工程堆积体边坡土壤流失量预测,该模型参数少且易获取并具有物理意义,现场操作性和实用性强㊂研究成果为生产建设项目水土保持工作及水行政主管部门的监督执法提供技术指导及科学依据,具有较大的科学意义与指导生产实践价值㊂关键词:工程堆积体;预测模型;土石质因子;参数修订;生产建设项目中图分类号:S 157.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2023)03-0027-08D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2023.03.004S o i l E r o s i o nP r e d i c t i o n M o d e l f o r S p o i lH e a ps i n P r o d u c t i o na n dC o n s t r u c t i o nP r o je c t s WA N G W e n l o n g 1,2,L I J i a n m i n g 2,3,K A N G H o n g l i a n g 4,G U O M i n g m i n g 5,L IH o n gw e i 6(1.S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f S o i lE r o s i o na n dD r y l a n dF a r m i n g o n t h eL o e s sP l a t e a u ,I n s t i t u t e o f So i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,N o r t h w e s tA&F U n i v e r s i t y ,Y a n g l i n g ,S h a a n x i 712100;2.S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f So i l E r o s i o na n dD r y l a n dF a r m i n g o n t h eL o e s sP l a t e a u ,I n s t i t u t e o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,C h i n e s eA c a d e m yo f S c i e n c e s a n d M i n i s t r y o f W a t e rR e s o u r c e s ,Y a n g l i n g ,S h a a n x i 712100;3.C h a n g j i a n g R i v e rS c i e n t i f i cR e s e a r c h I n s t i t u t e o f C h a n g j i a n g W a t e rR e s o u r c e sC o mm i s s i o n ,W u h a n 430010;4.S c h o o l o f L a n dE n g i n e e r i n g ,C h a n g a n U n i v e r s i t y ,X i a n 710054;5.N o r t h e a s t I n s t i t u t e o f G e o g r a p h y a n dA g r o e c o l o g y ,C h i n e s eA c a d e m y o f Sc i e n c e s ,H a r b i n 150081;6.H a n j i a n g -t o -W e i h eR i v e rV a l l e y W a t e rD i v e r s i o nP r o je c tC o n s t r u c t i o nC o .L t d .,X i a n 710000)A b s t r a c t :T h e s t u d y a i m s t oe s t a b l i s has o i l l o s s p r e d i c t i o n m o d e l i ns p o i lh e a p sof p r o d u c t i o na n dc o n s t r u c t i o n p r o j e c t s f o r d i f f e r e n t r eg i o n s i no u r c o u n t r y.As e r i e s o f i n d o o r s a r t i f i c i a l s i m u l a t e d r a i n f a l l t e s t sw e r e c a r r i e d o u t o n t h e s p o i l h e a p sw i t hd i f f e r e n t s o i l t e x t u r e ,s l o p e l e n gt ha n d g r a v e l c o n t e n t .T h es o i l l o s s p r e d i c t i o n m o d e l o f s p o i lh e a p sw a se s t a b l i s h e d i nt h e f r a m e w o r ko fU n i v e r s a lS o i lL o s sE qu a t i o n (U S L E ),a n dt h e f a c t o r p a r a m e t e r sw e r e r e v i s e d .T h e s t u d y c l a r i f i e d t h e d e f i n i t i o n o f t h e s t a n d a r d p l o t o f t h e e n g i n e e r i n g s p o i l h e a p s a n dt h e m e t h o d st oc a l c u l a t ee a c hf a c t o ra n d p r o p o s e st o u s et h es o i l -r o c kf a c t o rt or e p l a c et h e t r a d i t i o n a l l y u s e d e r o d i b i l i t y f a c t o r ,a s t ob em o r ec o n s i s t e n tw i t ht h ea c t u a l s i t u a t i o n .T h e r e s u l t ss h o w e d t h a t t h e p o w e r f u n c t i o n i s u s e d t o c a l c u l a t e t h e s p o i l h e a p s s l o p e d e g r e e a n d s l o p e l e n g t h f a c t o r ,a n d t h e s o i l a n d r o c k f a c t o r i s c a l c u l a t e db y t h e e x p o n e n t i a l f u n c t i o nc o m b i n e dw i t h t h e g r a v e lm a s s f r a c t i o n ,w h i c hc a n e f f e c t i v e l yp r e d i c t t h e r a i n f a l l e v e n t s e r o s i o no f t h e s p o i l h e a ps .T h e c a l c u l a t i o nm e t h o do f t h em o d e lw a s t o m u l t i p l y r a i n f a l le r o s i v i t y ,s l o p ed e g r e e ,s l o p e l e n gt ha n ds o i la n dr o c kf a c t o r .T h ec a l i b r a t i o na n dv e r i f i c a t i o n Copyright ©博看网. All Rights Reserved.s h o w e d t h em o d e l p r e d i c t i o ne f f e c t i s g o o d,w h i c hc a nb e a p p l i e d t od i f f e r e n t s o i l t y p e so f e n g i n e e r i n g s p o i l h e a p s.T h e p a r a m e t e r so f e a c hf a c t o ro f t h e m o d e lw e r ee a s y t oo b t a i na n dh a d p h y s i c a lm e a n i n g,a n dt h e f i e l d o p e r a b i l i t y a n d p r a c t i c a b i l i t y w e r e s t r o n g.R e s u l t s p r o v i d e t e c h n i c a l g u i d a n c e a n d s c i e n t i f i c b a s i s f o r t h e s o i l a n dw a t e r c o n s e r v a t i o nw o r ko f p r o d u c t i o na n dc o n s t r u c t i o n p r o j e c t sa n dt h es u p e r v i s i o na n dl a w e n f o r c e m e n to f w a t e r a d m i n i s t r a t i v e d e p a r t m e n t s,a n dh a v e g r e a t s c i e n t i f i c s i g n i f i c a n c e a n d p r o d u c t i o n a p p l i c a t i o n a n d g u i d i n g v a l u e. K e y w o r d s:s p o i l h e a p s;p r e d i c t i v em o d e l;s o i l a n d g r a v e l f a c t o r;f a c t o r r e v i s i o n;p r o d u c t i o n a n d c o n s t r u c t i o n p r o j e c t s由美国农业部主导研发的经验性模型通用土壤流失方程[1](u n i v e r s a l s o i l l o s s e q u a t i o n,U S L E),主要用于农地或草地坡面多年平均土壤流失量的预测预报,于1965年正式对外发表,该机构于1978年开始对该模型进行修订,修订后的模型修正通用土壤流失方程(r e v i s e d u n i v e r s a l s o i l l o s s e q u a t i o n,R U S L E)于1997年得到正式发表,模型在美国乃至世界范围内得到广泛应用㊂U S L E及R U S L E对我国土壤侵蚀预测模型的研究具有积极促进作用㊂国内刘宝元等[2]㊁江忠善等[3]和蔡强国等[4]为代表的不少学者以U S L E为模板,通过参数修正等方法尝试构建地方或区域的土壤侵蚀预测模型㊂另外根据地域差异,先后提出东北漫岗丘陵[5]㊁黄土高原[6]㊁南方红壤区[7]㊁滇东北山区[8]㊁长江三峡库区[9]和华南地区[10]等区域土壤侵蚀预测模型,取得系列成果㊂目前,多数土壤侵蚀预测模型主要针对的是传统农耕地或荒地,对模型是否适用于人为扰动强烈的生产建设项目土壤侵蚀量预测仍未形成共识㊂现阶段,生产建设项目土壤侵蚀已成为新增水土流失的主要来源之一[11]㊂在欧洲等发达国家,较早开始关注由生产建设项目导致的侵蚀问题,重点集中在采矿废弃地的土地复垦及植被修复㊁公路铁路及水利工程等侵蚀边坡防治及恢复等方面[12]㊂我国针对工程建设造成的侵蚀问题引发关注主要从20世纪50年代开始,至80年代得到较大发展,其中,以采矿活动造成的水土流失问题为代表,重点开展矿区废弃地的土地复垦方面研究,至90年代,为有效控制建设项目导致的侵蚀和土地退化问题,专门组织研讨会探索对应防治策略[13]㊂在该阶段,中华人民共和国水土保持法的颁布,为生产建设项目水土保持工作提供法律依据和技术支撑㊂随着生产建设项目土壤侵蚀与水土保持研究的持续深入,如何准确预测生产建设项目造成的水土流失成为关键㊂将U S L E㊁R U S L E 等[14]模型应用于煤矿开发过程中土壤侵蚀量预测方面取得系列成果㊂在我国,针对生产建设项目新增水土流失量的研究主要通过自然观测㊁模拟降雨及冲刷试验等,蔺明华等[15]基于大量的模拟试验和观测结果,提出数学模型法㊁新增土壤侵蚀系数法和水土流失系数法可用于工程建设侵蚀量的预测;苏彩秀等[16]着重指出,相较于U S L E模型,R U S L E模型辅以G I S技术更加适用于工况复杂的工程建设项目侵蚀量预测工作,该方面研究也将是今后研究者重点关注及行业发展趋势;黄翌等[17]以R U S L E结合数字地形分析㊁遥感影像融合等技术,阐明黄土高原山地煤矿开采导致地表平均坡度和坡长在10年内呈减少趋势,进而导致侵蚀量减少㊂目前,工程建设区导致的土壤侵蚀预测模型的构建主要是以U S L E或R U-S L E为理论基础及框架,但由于大部分的研究对象较单一,用于构建模型的基础数据有限,约束模型适用性及推广性㊂综上可见,对于生产建设项目土壤侵蚀规律已引起较多关注,并取得一定进展,对工程堆积体侵蚀机理的认识也在进一步加深㊂目前,对生产建设项目土壤侵蚀预测模型尚未形成统一的标准,且缺乏从大区域尺度的概化模型,导致生产建设项目土壤侵蚀预测无法有效指导生产实践中各项水土保持措施的设计及效益发挥,进一步使得水土保持方案中土壤侵蚀量预测缺乏必要的科学依据,严重滞后于生产实际的需要㊂该研究基于前期大量野外调查,室内概化堆积体,通过对影响生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀主要因子分别进行修订,最终提出一个适用于不同土质类型及工况条件下工程堆积体的土壤侵蚀预测模型㊂为生产建设项目水土保持方案编制㊁水行政主管部门监督执法提供科学依据,进一步完善我国土壤侵蚀模型研究的涵盖范围,具有重要的科学意义与生产应用价值㊂1材料与方法1.1模型概化及因子定义1.1.1基本形式 U S L E模型表达为:A=R㊃K㊃L S㊃C㊃P(1)式中:A为任一坡耕地在特定的降雨㊁作物管理制度及所采用的水土保持措施下,单位面积年平均土壤流失量[t/(h m2㊃a)];R为降雨侵蚀力因子[(M J㊃m m)/ (h m2㊃h㊃a)],是单位降雨侵蚀指标,如果融雪径流显著,需要增加融雪因子;K为土壤可蚀性因子[(t㊃h m2㊃h)/(h m2㊃M J㊃mm)],标准小区上单位82水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.降雨侵蚀指标的土壤流失量;L为坡长因子(无量纲),等于其他条件相同时实际坡长与22.13m相比土壤流失量比值;S为坡度因子(无量纲),等于其他条件相同时,实际坡度与9%坡度相比土壤流失量比值;C为作物覆盖和管理因子(无量纲),等于其他条件相同时,特定植被和经营管理地块上的土壤流失与标准小区土壤流失量之比;P为水保措施因子(无量纲),等于其他条件相同时,实行等高耕作,等高带状种植或修地埂㊁梯田等水土保持措施后的土壤流失与标准小区上土壤流失量之比㊂在综合已有研究[18]基础上,以U S L E为蓝本,建立生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型㊂由于工程堆积体在堆弃短期内没有作物覆盖和管理,缺少水土保持措施,因此,模型中的C与P均取值为1;另一方面,由于工程堆积体由人工堆填形成,物质组成复杂,与传统的坡面有较大区别,其中砾石掺杂是主要方面, U S L E中可蚀性指土壤的可蚀性,对生产建设项目并不适用㊂因此,将表征堆积物质对侵蚀的敏感程度称为土石质因子(T)㊂最终确定生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型基本形式,计算公式为:A=R㊃T㊃L S(2)式中:A为土壤流失量(t/h m2);R为降雨侵蚀力因子[(M J㊃m m)/(h m2㊃h)];T为土石质因子[(t㊃h m2㊃h)/(h m2㊃M J㊃m m)];L S为坡长坡度因子(无量纲)㊂1.1.2工程堆积体标准小区及因子定义 U S L E的建立是基于农耕地标准小区而定,坡度为9%,坡长(均指投影坡长,特别提及的斜坡长指实际坡度下量测得到的坡面长度)为22.13m,由于我国地域辽阔,不同地区间地形地貌差异大,与U S L E有较大差异㊂基于前期对我国6大水蚀类型区共计368座工程堆积体各项参数的实地调查[19],经统计分析,堆积体大部分是土石混合介质,其坡度的平均值为33.5ʎ,斜坡长平均值为4.99m㊂由于统计得到的坡度均值甚至超过自然休止角,对堆积体稳定性产生影响;同时,考虑室内试验装置的可操作性及安全性,结合野外工程堆积体实际情况,确定工程堆积体标准小区的坡度为25ʎ,坡长为4.53m(25ʎ条件下斜坡长为5m)㊂基于前期研究,重新明确生产建设项目工程堆积体标准小区和各因子定义㊂(1)生产建设项目工程堆积体标准小区㊂坡度为25ʎ,坡长为4.53m,在人力及机械等外力作用下形成的裸露松散土石混合介质坡面㊂(2)坡度因子(S)㊂借鉴U S L E中坡度因子的计算方法,坡度因子指在工程堆积体标准小区条件下[即降雨侵蚀力因子(R)㊁土石质因子(T)和坡长因子(L)相同],实际坡度条件下产生的流失量与坡度为25ʎ的工程堆积体产生的侵蚀量之比㊂(3)坡长因子(L)㊂借鉴U S L E中坡长因子的计算方法,坡长因子指在工程堆积体标准小区条件下[即降雨侵蚀力因子(R)㊁土石质因子(T)和坡度因子(S)相同],实际坡长条件下产生的流失量与坡长为4.53m的工程堆积体产生的侵蚀量之比㊂(4)土石质因子(T)㊂为在标准小区试验条件下(坡度为25ʎ,坡长为4.53m),单位降雨侵蚀力产生的堆积体侵蚀量,通过计算侵蚀量(A)与侵蚀影响因子乘积(R L S)之比得到㊂通过计算不同砾石质量分数(砾石质量与土石混合介质总质量之比)下的T可以得到T与砾石质量分数的定量关系㊂(5)降雨侵蚀力因子(R)㊂R定义与U S L E保持一致,指由降雨导致的侵蚀下垫面发生侵蚀的潜力,该因子主要与降雨时长㊁降雨强度及降雨量相关[18]㊂1.2试验设计与标准化处理1.2.1试验设计模拟降雨试验设计4个坡度(15ʎ, 25ʎ,30ʎ和35ʎ),斜坡长设置为3,5,6.5,12m(在25ʎ条件下的投影坡长分别为2.72,4.53,5.89,10.88m)㊂基于野外大量的调查[11]统计表明,堆积体坡面以土石混合介质为主,且砾石质量分数集中在0~40%的占比超过90%,砾石粒径分布范围集中在10~36m m,单个砾石的粒径只有在D>10m m才呈现出明显的重力分选现象,且堆积体土石混合介质中的砾石并非是单一粒径组成,而是由多粒径组合而成㊂因此,试验砾石为机械碎石分选获取,以砾石能被搬运作为依据,确定粒径D<50mm作为试验砾石,并将堆积体中的粒径划分为D<14mm,14mm<D<25mm,25mm< D<50m m3级,不同粒径的质量百分比为3ʒ5ʒ2,混合后的砾石与土壤充分混合形成堆积体土石混合介质㊂试验用土采用砂土㊁壤土㊁黏土3种类型,与配置好的砾石按照不同质量配比配置㊂试验在中国科学院水利部水土保持研究所模拟降雨大厅完成,该实验室降雨装置的雨滴降落高度为16m,能够有效模拟自然降雨的终点速度,降雨装置的降雨强度可调节范围为30~350mm/h,均匀度>90%㊂试验钢槽为自行研发并生产的可移动液压式变坡钢槽,尺寸包括为5.0mˑ1.0mˑ0.5m, 6.5mˑ1.5mˑ0.5m和12.0mˑ3.0mˑ0.5m,试验槽坡度调整范围为0~36ʎ[11]㊂试验所用砂土取自陕西榆林靖边县,具有土壤颗粒质地轻㊁粉砂粒含量多等特点;壤土在试验地(陕西杨凌)获取,土壤质地黏重;黏土取自江西省南昌市新建县,归属于红壤类别㊂堆积体是将经过筛分后的土壤与不同粒径混合砾石在装槽前均匀混合,土壤与砾石按照不同质量配比配置,分别设置0(纯土体),10%,92第3期王文龙等:生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型构建Copyright©博看网. All Rights Reserved.20%,30%㊂仅壤土做大砾石质量分数下(40%,50%)的降雨试验㊂为使不同土壤质地工程堆积体具有可比性,先对试验土壤进行6m m粒径筛分,使其处于相同水平,处理好的土壤与砾石通过人工多次搅拌均匀用于装填㊂装填深度为40c m,为模拟自然堆积体自然排水,底部首先装填10c m细砂㊂装填土石混合介质共计30c m,分3层,每层10c m,各层按照设计容重进行压实并打毛,最表层不压实仅进行刮平,模拟堆积体表层松散特性㊂试验槽装填完成后放置24h令其自然沉降,各层之间充分融合,随后用于模拟试验㊂各工况下分别进行不同降雨强度的模拟试验,降雨强度分别设置为60,90,120,150mm/h㊂模拟降雨产流历时均设置为45m i n㊂1.2.2数据标准化处理接取不同降雨强度及不同工况下工程堆积体产沙,测定次降雨产沙量㊂为使各组试验数据能够有效进行叠加及对比分析,各场次降雨试验计算的侵蚀量均换算为单位投影面积上的侵蚀量㊂2结果与分析已有研究[20]表明,U S L E适用于多年平均土壤流失量的预测,对单次降雨的侵蚀预测不适用㊂为此,采用多场次的结果叠加后再计算㊂将4种不同降雨强度条件下产生的土壤流失量之和用于建立模型,并进一步对模型中各因子分别进行修订㊂2.1坡长因子(L)修订根据定义,生产建设项目工程堆积体坡长因子修订采用2.72,4.53,5.89,10.88m4种坡长试验数据,壤土试验槽宽度为1.5m㊂其中2.72,5.89,10.88m均采用壤土试验数据,而坡长4.53m(标准小区坡长)采用砂土㊁壤土和黏土3种平均值作为计算值,砂土和黏土试验槽宽度为1.0m㊂降雨强度包括60,90,120,150mm/h4种类型㊂为避免重复考虑砾石影响,进行坡长和坡度因子修订时砾石质量分数为0㊂计算不同坡长下(2.72,4.53,5.89,10.88m)4次降雨的总侵蚀量与相同条件下标准小区坡长(4.53m)的总侵蚀量之比,即可得到坡长因子(L)值㊂由表1可知,4种坡长因子(L)值分别为0.63,1.00,1.11,1.38㊂拟合坡长因子(L)与实际坡长与标准小区坡长比值(λ/4.53)即为坡长因子(L)计算式㊂该研究提出的坡长因子L计算采用幂函数,得出幂函数指数为0.552㊂L=0.909(λ/4.53)0.552,R2=0.928,p=0.037(3)已有研究[21]表明,影响坡面侵蚀的地形中坡长是主要因子之一,该因子对坡面侵蚀及输沙发生发展过程具有显著影响,作用原理体现在改变侵蚀下垫面的径流特性(包括流速㊁流量)进而改变径流挟沙力,最终改变土壤侵蚀强度㊂针对其计算方法, F o s t e r等[22]研究提出,可以将不同坡长进行分段处理,各坡段的坡长因子均是其上游不同分段的因子累计;汤国安等[23]研究进一步明确侵蚀模型中的坡长因子定义,是地面上一点沿水流方向到其流向起点的最大地面距离在水平面的投影长度;胡刚等[24]研究黑土区地形因子算法表明,坡长指数采用与坡度相关的变值更加合理㊂以往研究[18]主要是针对缓坡坡耕地㊁撂荒地等,针对生产建设项目坡长因子的修订目前研究较少㊂表1工程堆积体坡长因子修订计算资料降雨强度/(mm㊃h-1)坡长/m单位面积侵蚀量/(k g㊃m-2)相同坡长侵蚀量之和/(k g㊃m-2)坡长因子(L) 602.720.9323.290.63902.721.691202.727.921502.7212.75604.530.67904.531.861204.534.791504.5314.03604.530.51904.5312.4036.921.001204.5320.381504.5337.63604.530.55904.532.331204.535.961504.539.64605.890.9240.871.11905.893.081205.8918.001505.8918.876010.883.0051.081.389010.884.5312010.8819.4115010.8824.152.2坡度因子(S)修订根据定义,坡度因子修订采用15ʎ,25ʎ,30ʎ,35ʎ的4个坡度试验数据,均采用壤土堆积体试验数据,试验槽宽度均为1.0m㊂降雨强度包括60,90,120, 150mm/h4种㊂计算不同坡度下(15ʎ,25ʎ,30ʎ,35ʎ)4次降雨的总侵蚀量与相同条件下标准小区(25ʎ)的总侵蚀量之比,即为模型中坡度因子(S)值㊂由表2可知,4种坡度因子(S)分别为0.63,1.00,0.92,1.51㊂坡度因子值的计算是拟合坡度因子(S)与实际坡度与标准小区坡度比值(θ/25ʎ)得到㊂该研究提出的坡度因子03水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.(S )计算采用幂函数,其指数为0.883㊂S =0.966(θ/25ʎ)0.883,R 2=0.823,p =0.093(4)表2 工程堆积体坡度因子修订计算资料降雨强度/(mm ㊃h -1)坡度/(ʎ)单位面积侵蚀量/(k g ㊃m -2)相同坡长侵蚀量之和/(k g ㊃m -2)坡度因子(S )60150.329.440.6390150.37120152.16150156.5960250.4314.941.0090251.60120254.64150258.2760300.3713.680.9290300.47120303.01150309.8360350.6322.631.5190350.67120357.901503513.43坡度是影响坡面侵蚀地形因子的另一个主要特征,国内外学者们针对土壤侵蚀模型坡度因子也展开相关的研究㊂20世纪40年代,Z i n g g[25]通过对土壤侵蚀速率和地形因子的研究,用实证分析方法建立其相互间定量关系㊂在R U S L E 中坡度因子计算采用坡度的正弦值[26]㊂江忠善等[27]基于坡面水蚀模型研究成果提出,我国坡度因子指数值变化为1.2~1.6,主要集中在1.30~1.45㊂吴普特等[28]研究提出,坡面侵蚀量与坡度因子之间存在临界值,而非简单的线性关系,但由于研究目标及方法等不同导致临界坡度的数值有差异㊂2.3 土石质因子(T )修订生产建设项目工程堆积体相较于传统的坡面侵蚀在侵蚀下垫面物质组成上存在较大差异,不仅是包括传统土壤,更多的是混合不同含量以及粒径的砾石㊂由于土壤质地理化性质不同,尤其在砾石混合后,土壤与砾石之间的相互作用发生改变㊂该研究将工程堆积体中的土壤质地概化为砂土㊁壤土和黏土3种类型㊂修订土石质因子(T )时,坡度和坡长因子均在标准小区条件下开展(坡度25ʎ,坡长4.53m ),降雨强度采用60,90,120,150mm /h4种,砾石质量分数为0,10%,20%,30%4种㊂根据定义,工程堆积体土石质因子(T )为标准小区上单位降雨侵蚀力堆积体产生的侵蚀量㊂因此,利用土壤侵蚀量(A )与侵蚀影响因子的乘积(B =R L S )间的正比关系来推求,为符合U S L E 的适用条件,将多场降雨数据作为计算资料㊂研究将A 与B的拟合关系式斜率作为土石质因子(T )值㊂在计算土石质因子(T )值时,需要确定降雨侵蚀力(R )和坡度坡长因子(L S )㊂(1)降雨侵蚀力(R )㊂采用已有研究[18]计算方法计算,具体为公式(5)~公式(7)㊂R =E I 30(5)E =ðe p(6)e =0.119+0.0873l g I (I ɤ76mm /h )0.283 (I >76mm /h){(7)式中:R 为降雨侵蚀力[(M J ㊃mm )/(h m 2㊃h )];E 为降雨动能(M J /h m 2);I 30为一次降雨30m i n 最大降雨强度(mm /h );e 为单场降雨某一时段的降雨动能[M J /(h m 2㊃m m )];P 为对应时段的降雨量(m m );I 为对应时段的降雨强度(mm /h)㊂(2)地形因子(L S )计算㊂根据公式(3)和公式(4)计算可得25ʎ的坡度因子S =0.966,坡长4.53m 的坡长因子L =0.909,最终可计算得L S =0.878㊂2.3.1 砂土土石质因子(T ) 在生产建设项目工程堆积体标准小区条件下,获取砂土工程堆积体在砾石质量分数0~30%下的侵蚀量(A )与侵蚀影响因子(B ),进而计算土石质因子(T ),结果见表3㊂拟合砂土工程堆积体4种不同砾石质量分数条件下侵蚀量(A )与侵蚀影响因子(B =R L S)之间的关系,即为砂土土石质因子(T )值,结果见图1㊂由图1可知,砂土工程堆积体在砾石质量分数为0(纯土体),10%,20%,30%时的土石质因子(T )分别为0.0728,0.0520,0.0353,0.0300[(t ㊃h m 2㊃h )/(h m 2㊃M J ㊃mm )]㊂含砾石堆积体的土石质因子均小于纯土堆积体,且随着砾石质量分数增大土石质因子(T )减小,递减幅度为28.57%~58.79%㊂为计算任意砾石质量分数的砂土堆积体土石质因子(T )值,建立土石质因子(T )与砾石质量分数(D i )之间关系㊂T =0.071e -3.047D i,R 2=0.976,p =0.012(8)式中:砾石质量分数(D i )取小数,取值范围为0ɤD i <1.0,当D i =1.0时代表下垫面全为石子,不会被侵蚀,在该研究中不考虑该极端情况㊂2.3.2 壤土土石质因子(T ) 在生产建设项目工程堆积体标准小区条件下,获取壤土工程堆积体在砾石质量分数0~30%下的侵蚀量(A )与侵蚀影响因子(B ),结果见表4㊂计算壤土在4种砾石质量分数条件下的侵蚀量(A )与侵蚀影响因子(B =R L S )之间关系,即为不同砾石质量分数下壤土土石质因子(T ),结果见图2㊂13第3期王文龙等:生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型构建Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表3砂土堆积体土石质因子(T)计算砾石质量分数/%降雨强度/(mm㊃h-1)降雨侵蚀力(R)/(107㊃M J㊃mm㊃h m-2㊃h-1)地形因子(L S)侵蚀量(A)/(106㊃t㊃h m-2)侵蚀影响因子(R L S)/(107㊃M J㊃mm㊃h m-2㊃h-1)土石质因子(T)/(t㊃h m2㊃h㊃h m-2㊃M J-1㊃mm-1)0600.920.8780.050.800.0063 90 2.170.878 1.24 1.910.0650 120 3.490.878 2.04 3.060.0665 150 5.460.878 3.76 4.790.07851060 1.220.8780.39 1.070.0362 90 2.460.8780.48 2.160.0223 120 3.980.878 1.56 3.490.0447 150 5.120.878 2.89 4.500.06422060 1.000.8780.300.880.0334 90 2.510.8780.42 2.200.0193 120 3.270.878 1.35 2.870.0470 150 5.080.878 1.54 4.460.034530600.900.8780.240.800.0306 90 1.880.8780.64 1.650.0384 120 3.270.8780.74 2.870.0256 150 5.310.878 1.43 4.670.0306图1砂土不同砾石质量分数侵蚀量(A)与侵蚀影响因子(B=R L S)拟合关系由图2可知,壤土工程堆积体在砾石质量分数为0(纯土体),10%,20%和30%时的土石质因子(T)分别为0.0259,0.0166,0.0141,0.0091[(t㊃h m2㊃h)/ (h m2㊃M J㊃m m)]㊂与砂土堆积体分析结果一致,含砾石堆积体的土石质因子均小于纯土堆积体,随着砾石质量分数增大土石质因子(T)减少35.91%~64.86%㊂建立不同砾石质量分数下的壤土堆积体土石质因子(T)值与砾石质量分数(D i)之间的定量关系,可以计算得到任意砾石质量分数下的土石质因子(T)值㊂T=0.025e-3.301D i,R2=0.972,p=0.014(9) 2.3.3黏土土石质因子(T)相对于砂土和壤土,黏土具有颗粒粗㊁黏性强且易黏结等特性,使得径流在坡面入渗减少,加速径流产生并导致侵蚀发生提前㊂在生产建设项目工程堆积体标准小区条件下,获取黏土工程堆积体在砾石质量分数0~30%下的侵蚀量与侵蚀影响因子(表5)㊂表4壤土堆积体土石质因子(T)计算砾石质量分数/%降雨强度/(mm㊃h-1)降雨侵蚀力(R)/(107㊃M J㊃mm㊃h m-2㊃h-1)地形因子(L S)侵蚀量(A)/(106㊃t㊃h m-2)侵蚀影响因子(R L S)/(107㊃M J㊃mm㊃h m-2㊃h-1)土石质因子(T)/(t㊃h m2㊃h㊃h m-2㊃M J-1㊃mm-1)0600.840.8780.070.740.0091 90 1.860.8780.19 1.630.0114 120 3.230.8780.48 2.830.0169 150 4.960.878 1.40 4.360.032210600.850.8780.050.740.0070 90 1.800.8780.17 1.580.0108 120 3.220.8780.45 2.830.0159 150 4.940.8780.78 4.340.018020600.810.8780.040.710.0057 90 1.850.8780.11 1.620.0065 120 3.210.8780.39 2.820.0139 150 4.970.8780.67 4.360.015430600.830.8780.040.730.0053 90 1.880.8780.06 1.650.0038 120 3.240.8780.24 2.850.0084 150 5.010.8780.45 4.400.010223水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.图2 壤土不同砾石质量分数侵蚀量(A )与侵蚀影响因子(B =R L S)拟合关系拟合黏土工程堆积体4种不同砾石质量分数条件下侵蚀量(A )与侵蚀影响因子(B =R L S )之间关系,即为黏土土石质因子(T )值(图3)㊂由图3可知,黏土工程堆积体在砾石质量分数为0(纯土体),10%,20%,30%时的土石质因子(T )分别为0.0201,0.0172,0.0129,0.0096[(t ㊃h m2㊃h )/(h m 2㊃M J ㊃mm )]㊂黏土堆积体随砾石质量分数增大,土石质因子(T )减少14.43%~52.24%㊂为计算得到任意砾石质量分数下的黏土土石质因子(T )值,构建土石质因子(T )与砾石质量分数(D i )的定量关系㊂T =0.021e -2.505D i,R 2=0.982,p =0.009(10)表5黏土堆积体土石质因子(T )计算砾石质量分数/%降雨强度/(mm ㊃h -1)降雨侵蚀力(R )/(107㊃M J ㊃mm ㊃h m -2㊃h -1)地形因子(L S )侵蚀量(A )/(105㊃t ㊃h m -2)侵蚀影响因子(R L S )/(107㊃M J ㊃mm ㊃h m -2㊃h -1)土石质因子(T )/(t ㊃h m 2㊃h ㊃h m -2㊃M J -1㊃mm -1)600.950.8780.550.840.0066901.970.8782.33 1.730.01351203.320.878 5.96 2.910.0205150 5.130.8789.644.500.021410600.090.8780.800.080.0103901.950.878 1.54 1.710.0090120 3.280.878 5.072.890.0176150 5.120.8788.29 4.500.018420600.910.8780.800.800.0100901.870.8782.01 1.650.01221203.330.878 3.24 2.920.0111150 5.180.878 6.304.550.013930600.900.8780.690.790.0087901.920.8782.20 1.690.01301203.290.878 3.22 2.890.01111505.010.878 3.744.400.0085图3 黏土不同砾石质量分数侵蚀量(A )与侵蚀影响因子(B =R L S )关系2.4 模型框架通过上述分析,确定生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀量预测模型,见公式(11)㊂A =0.283P I 30㊃(a e -b D i )㊃0.909(λ/4.53)0.552㊃0.966(θ/25)0.883(I >76mm /h )(0.119+0.0873l g I )P I 30㊃(a e -b D i )㊃0.909(λ/4.53)0.552㊃0.966(θ/25)0.883(I ɤ76mm /h ){(11)式中:砂土的a =0.071,b =3.047;壤土的a =0.025,b =3.301;黏土的a =0.021,b =2.505;D i 为砾石质量分数(%),0ɤD i <1.0;θ为实际坡度(ʎ);λ为实际坡长(m ),计算时需要换算为投影坡长㊂2.5 模型验证该试验在建立模型过程中壤土采用的降雨试验是完全组合,同时,砂土和黏土完成坡度㊁坡长㊁砾石质量分数的正交试验㊂剔除用于模型建立的试验数据,将砂土㊁壤土和黏土的其他降雨场次获得的实际侵蚀量数据与模型拟合的预测值进行对比,其中,砂土和黏土堆积体分别采用16组降雨数据,壤土堆积体砾石质量分数在0~30%的72场降雨数据,以及壤土堆积体在砾石质量分数40%~50%的8场降雨数据㊂4种条件下,拟合侵蚀量实测值与预测值㊂拟合结果(图4)表明,模型对砂土和黏土堆积体侵蚀量预测值均高于实测值,而对壤土堆积体预测值低于实测值㊂对砂土㊁黏土㊁壤土㊁壤土砾石质量分数40%,33第3期王文龙等:生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型构建Copyright ©博看网. 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SWAT模型原理

SWAT模型原理SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool，土壤和水资源评估工具）是用于评估流域水循环、水质和土壤侵蚀的数学模型。

它是由美国农业部（USDA）开发的，用于支持农业决策和流域管理。

1.数据输入：SWAT模型的输入数据包括气象数据、土地利用数据、土壤数据和管理实践数据。

气象数据主要包括降水、温度、风速和日照等信息。

土地利用数据描述了流域中不同土地利用类型的分布情况，如农田、森林、草地等。

土壤数据描述了土壤的物理和化学特性，如土壤类型、质地、土壤有机质含量等。

管理实践数据描述了农田管理措施，如施肥、灌溉和农药使用等。

2.水文模拟：SWAT模型使用降水和蒸散发数据来计算流域的水量平衡。

降水通过自然和人为的蓄水和径流过程，形成地表径流和地下径流。

蒸散发是指水分从土地表面蒸发和植物透传到大气中的过程。

模型根据土壤含水量和植被类型，计算蒸散发的损失。

这些水文过程模拟有助于了解流域水资源的分布和利用情况。

3.土壤侵蚀模拟：SWAT模型还模拟土壤水分和沉积物的侵蚀过程。

地表径流会携带土壤颗粒和污染物，导致土壤侵蚀和水质恶化。

模型根据地表流量和土壤侵蚀的相关因素，如坡度、覆盖度和土壤侵蚀性指数等，计算土壤侵蚀的速率。

这对于评估土地利用变化和管理实践对土壤质量和水质的影响非常重要。

4.模型校准和验证：SWAT模型的输出结果需要与实际观测数据进行校准和验证。

校准是调整模型参数，使模型的输出尽可能接近实际观测结果。

验证是使用另一组独立数据来验证模型的准确性和适用性。

这个过程对于提高模型的可靠性和预测能力非常重要。

5.方案评估和决策支持：SWAT模型可以用于评估不同的土地利用和管理方案，并提供决策支持。

通过模拟不同管理实践的效果，可以评估其对水资源、土壤侵蚀和水质的影响。

这有助于制定合理的流域管理策略，促进可持续农业和水资源管理。

总之，SWAT模型基于水文和土壤侵蚀的基本原理，结合实际观测数据和参数，用于模拟流域的水文过程和土壤侵蚀过程。

土壤侵蚀的估算方法

土壤侵蚀的估算方法数据处理流程作者：牛健平时间：2011年10月11日北京天合数维科技有限公司目录（CONTENT）一、所需数据与参数 (3)1、所需数据 (3)2、所需中间参数 (3)2.1、水土保持因子P (3)2.2、地标覆盖因子C (3)2.3、地形因子LS (4)2.4、土壤可视性因子K (4)2.5、降水侵蚀因子R (4)3、所需参数 (5)3.1、潜在土壤侵蚀量Ap (5)3.2、现实土壤侵蚀量Ar (5)3.3、土壤保持量Ac (5)4、指标结果参数 (5)4.1、保护土壤肥力的经济效益Ef (6)4.2、减少土地废弃的经济效益Es (6)4.3、减轻泥沙淤积的经济效益En (6)二、处理流程 (7)1、DEM数据的处理 (8)1.1、坡长L (8)1.2、百分比坡度a (8)1.3、地形因子LS (9)2、气象数据 (9)2.1、月降雨量Pi的计算 (9)2.2、土壤侵蚀力指标R (10)3、土壤类型数据 (10)4、遥感影像数据 (10)5、土壤理性化数据 (11)三、所需参数的计算 (11)四、指标结果参数计算 (11)一、所需数据与参数在计算的过程中，总共涉及到的数据有地形数据、遥感影像数据、气象数据、土壤类型数据、土壤理性化数据以及统计数据，涉及到的中间参数有水土保持因子P，地标覆盖因子C，地形因子LS，土壤可视性因子K，降水侵蚀因子R，所需要的参数有潜在土壤侵蚀量Ap，现实土壤侵蚀量Ar，土壤保持量Ac，指标结果参数有保护土壤肥力的经济效益Ef，减少土地废弃的经济效益Es，减轻泥沙淤积的经济效益En。

1、所需数据在进行土壤侵蚀的估算过程中，需要以下数据：A、地形数据；B、遥感影像数据；C、气象数据，主要是降雨量数据；D、土壤类型数据；E、土壤理性化数据；F、统计数据。

2、所需中间参数在数据处理的过程中，所涉及到的中间参数与计算公式如下。

2.1、水土保持因子P按照游松财的方法，水田的P值取0.15，其他土地利用方式基本没有采取水土保持措施，因此取值为1.00。

EPIC模型中土壤侵蚀量的数学模拟

EPIC 模型中土壤侵蚀量的数学模拟李军1，2（1. 西北农林科技大学农学院，陕西杨陵 712100；2.中国科学院水利部水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室，陕西杨陵712100）摘要：土壤侵蚀和生产力影响估算模型EPIC 是一种较有影响的农田生产管理和水土资源评价模型。

本文简要介绍了EPIC 模型中对侵蚀气象因素、土壤水蚀量、土壤风蚀量、侵蚀中营养物质流失量以及土壤耕作对侵蚀影响等环节进行数值模拟的主要数学方程，可供农田水土资源管理定量评价研究中借鉴。

关键词: EPIC 模型，土壤侵蚀，数学方程土壤侵蚀和生产力影响估算模型EPIC （Erosion －Productivity Impact Calculator ）（Williams 等，1984）是美国研制的一种基于“气候－土壤－作物－管理”综合连续系统的动力学模型，可以评价土壤侵蚀对土壤生产力的影响，用来估计农业生产和水土资源管理策略的效果。

EPIC 模型由气象模拟、水文学、侵蚀泥沙、营养循环、农药残留、植物生长、土壤温度、土壤耕作、经济效益和植物环境控制等模块组成，包含了三百多个数学方程。

本文仅简要介绍该模型中定量模拟描述土壤侵蚀量的主要数学方程，可供在我国农田水土资源管理定量评价研究中借鉴。

1 侵蚀气象因子模拟1.1 降水量EPIC 的降水模型是一重Markov 链模型，需要输入降水的逐月概率和雨－晴天转换概率。

雨天的概率直接用雨天日数来计算：（1） NDNWD PW /=（1）式中，PW 是雨天概率，NWD 是雨天日数，ND 是该月的天数。

晴天之后为雨天的概率可以用PW 的比例来表示：（2）（3） PWD W P β=)/()/(0.1)/(D W P W W P +−=β（2）、（3）式中，P （W/D ）是晴天之后为雨天的概率，P （W/W ）是雨天之后为雨天的概率，β是一个控制降水事件发生时间间隔的系数，取值范围通常为0.6～0.9。

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。

喀斯特小流域分布式土壤侵蚀估算模型

分析，建立不同坡度条件下土壤侵蚀模数的多因子模型（非线性回归模型达到极显著或非常显著水平，０．６９２＜Ｒ２＜０．９８８）进行产沙量计算，并运用泥沙物质平衡原理完成泥沙输移计算。该模型与ＧＩＳ结合可实现对土壤侵蚀的时空分布过程进行模拟，为加深对该区域土壤侵蚀过程及模型研究提供参考。关键词：土壤侵蚀模型；ＧＩＳ；小流域；喀斯特山区
收稿日期（Ｒｅｃｅｉｖｅｄｄａｔｅ）：２０１３— ０１—１４；改回日期（Ａｃｃｅｐｔｅｄ）：２０１３— ０２— ２８。基金项目（Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｉｔｅｍ）：国家“ 十二五” 科技支撑计划（２０１２ＢＡＤ０５Ｂ０６）；贵州省优秀青年科技人才培养对象专项资金［黔科合人字（２０１１）
３１卷第５期５４２～５４７页
２０１３年９月
山
地
学
报
Ｖｏ１．３１，Ｎｏ．５ｐｐ５４２～５４７
ＪＯｔｍ．ＮａＬＯＦＭＯＵＮＴＡＩＮＳＣＩＥＮＣＥ
ＳｅｐＬ，２０１３
文章编号：１００８—２７８６一（２０１３）５— ５４２— ０６
方向上的差异性，以栅格ＤＥＭ为基础，建立了由水文模块和侵蚀模块组成的喀斯特小流域分布式土壤侵蚀模型。
其中水文模块选取了改进的喀斯特流域ＳＣＳ产流模型进行产流量计算，改进的喀斯特流域ＤＨＳＶＭ汇流模型进行小裂隙渗流、大裂隙以及管道（地下暗河）流汇流计算。侵蚀模块考虑侵蚀产沙在垂直方向上侵蚀特征的差异性，在典型区域野外调查的基础上，设计室内模拟试验，并对试验数据进行多元线性回归、逐步回归和多元非线性回归

RUSLE模型

RUSLE模型RUSLE模型研发历程主要内容1关于USLE模型通用土壤流失方程被誉为20世纪水土保持科学最重要进展之一。

在超过一百多个国家和地区用于指导水土保持规划，评价水土保持政策，预测侵蚀产沙等方面；保护了地球上几百万吨土壤及受到土壤侵蚀威胁的环境，从而更适宜于人类的生存和居住。

1.1地形划分1.2农业带与气候带1.3美国土壤侵蚀研究历史最早的侵蚀研究—1912年，A.W.Sampson及其助手，过度放牧的牧场，犹他州中部；田间试验小区研究—1917年，ler及其同事，密苏里农业研究站，哥伦比亚，密苏里州；H.H.Bennett—USDA土壤局的土壤首席专家（1903-1920）。

在Bennett的努力下，侵蚀问题引起公众和国会的关注，与此同时，发生在大平原上的“DustBowl”造成毁灭性的干旱、风蚀、沙尘暴，这促使了国会于1929年提供首批基金用于研究土壤侵蚀。

美国黑风暴1.5USLE研发历程1934年，美国国会通过《泰勒放牧法》，限制在公有林地放牧区过度放牧，以免造成水土流失。

1935年将土壤侵蚀局划归农业部，并改名为土壤保护局。

为了保护生态，美国国会还相继通过了一系列法令，内容涉及建立土壤保持区、农田保护、土地管理政策、土地利用、小流域规划和管理、洪水防治、控制采伐和自由放牧等各个方面，把土地管理和水土保持逐步纳入法制轨道。

土壤保持局首席专家Bennett,格里思，俄克拉荷马州A.W.Zingg分析变坡度和变坡长布设农业措施的野外试验小区侵蚀资料，于1940年公布了研究结果—经验公式为：A=CS1.4L0.6式中：A为单位面积平均土壤流失量；C为常量；S为坡度(%)；L为坡长(ft)。

1941年，D.D.Smith在上述公式中加入农业措施因子，公式变为：A=CS1.4L0.6P式中：P为无保持措施小区土壤侵蚀量与有保持措施小区侵蚀量之比；C因子包括土壤属性、气候、农业措施。

Smith利用该公式绘制了中西部保持措施分区图，引入了允许土壤流失量的概念。

EPIC模型中土壤侵蚀量的数学模拟

本文仅简要介绍该模型中定量模拟描述土壤侵蚀量的主要数学方程，可供在我国农田水土资源管理定量评价研究中借鉴。

1 侵蚀气象因子模拟1.1 降水量EPIC 的降水模型是一重Markov 链模型，需要输入降水的逐月概率和雨－晴天转换概率。

雨天的概率直接用雨天日数来计算：（1） NDNWD PW /=（1）式中，PW 是雨天概率，NWD 是雨天日数，ND 是该月的天数。

土壤侵蚀的估算方法

2.3 水土保持效益研究
水土保持效益的指标体系
阎文哲、常茂德、陈国良、阎文哲、常茂德、陈国良、李中魁等
水土保持价值评价方法
条件价值法
理论效果评价法
市场价值法
环境损失评价法
3 水土保持研究存在的问题
从已有的研究模型来看从模型的适用范围来看 USLE模型的各因子看从USLE模型的各因子看
植被覆盖度生态参数 NPP 叶面积指数空间结构平面覆盖状况两者之间三维空间结构
• 3S等空间技术的发展等空间技术的发展—— 技术保护是生态系统的基本服务功能 • 明确云南省需要采取水土保持措施的地域
2 水土保持及其价值研究进展
2.1 土壤侵蚀模型
经验统计模型国外：国外：
•USLE模型模型 •RUSLE模型模型
国内
•中国土壤流失模型刘宝元）中国土壤流失模型(刘宝元中国土壤流失模型刘宝元） •小流域宏观产沙模型（尹国康）小流域宏观产沙模型（小流域宏观产沙模型尹国康） •未治理流域暴雨产沙预报模型（江忠善）未治理流域暴雨产沙预报模型（未治理流域暴雨产沙预报模型江忠善）
分布式土壤侵蚀模型
•SHE模型模型 •IHDM模型模型
2.2 USLE模型因子研究进展模型因子研究进展
降雨侵蚀力因子（）降雨侵蚀力因子（R）
与降雨量、降雨历时、降雨动能和强度有关。与降雨量、降雨历时、降雨动能和强度有关。可分为经典法和简便法。分为经典法和简便法。
土壤侵蚀力因子（）土壤侵蚀力因子（K）
根据土壤保持量和土壤表土平均厚度（0.6m）来推算因土壤侵蚀而造成的废弃土地面积，再根据机会成本法计算因土地废弃而失去的年经济价值。 Es=Ac÷P÷0.6×B÷10000 式中，Es，减少土地废弃的经济效益（元/a）；Ac，土壤保持量（t/a）；P，土壤的容重（t/m3）；B，林业年均收益（元/hm2）。

土壤侵蚀的估算方法

土壤侵蚀的估算方法土壤侵蚀是指水、风或人为活动导致的土壤表层的流失和破坏。

土壤侵蚀对农田、生态环境和社会经济发展都有重要影响，因此对其进行准确的估算和监测是非常关键的。

本文将介绍土壤侵蚀的估算方法，并详细阐述传统评估方法和现代遥感技术在土壤侵蚀估算中的应用。

一、土壤侵蚀的传统评估方法1.水文模型法水文模型法是一种通过数学模型对土壤侵蚀进行估算的方法。

常用的水文模型包括水域侵蚀预测与评估模型（Water Erosion Prediction Project, WEPP）和联合国粮农组织（FAO）的Soil Loss Equation（SLE）等。

这些模型可以通过输入降雨、土壤类型、地形等参数，来模拟土壤流失过程和量化土壤侵蚀的程度。

2.土壤侵蚀等级划分法土壤侵蚀等级划分法是依据土壤侵蚀程度的不同将其分为不同等级的方法。

该方法主要通过对土壤侵蚀因子进行测定和评估，包括地形因子、土壤侵蚀性因子、农作物覆盖度等指标。

根据这些指标，将土壤侵蚀分为轻度、中等、严重、极严重等等级。

二、现代遥感技术在土壤侵蚀估算中的应用1.土壤侵蚀模型与遥感数据相结合利用遥感数据获取地表覆盖信息，结合土壤侵蚀模型对土壤侵蚀进行估算的方法，可以提高土壤侵蚀的定量评估能力。

通过遥感数据获取植被覆盖度、土壤类型和地形等参数，结合水文模型和土壤侵蚀方程，可以精确地估算土壤侵蚀的程度和流失量。

2.遥感图像分类和变化检测利用遥感图像的分类和变化检测方法，可以获取土地利用/覆盖的信息，并对土壤侵蚀进行估算。

分类方法主要包括像元分类、对象分类和混合分类等，通过提取图像中的特征，将其归类为不同的土地利用类型。

变化检测方法可以通过对多期遥感图像进行比较，分析土地利用的变化情况，进一步估算土壤侵蚀的程度。

三、总结土壤侵蚀的估算是预防和治理土壤侵蚀的基础，传统的评估方法通过数学模型和指标法提供了估算土壤侵蚀的手段，而现代遥感技术的应用则为土壤侵蚀的估算提供了更加精确和高效的方法。

usle土壤侵蚀预报方程

usle土壤侵蚀预报方程USLE土壤侵蚀预报方程是土壤侵蚀研究领域中的一项重要成果，它可以用来预测土壤侵蚀的程度和速度，并为农业生产和土地利用提供科学依据。

本文将介绍USLE土壤侵蚀预报方程的基本原理、应用方法和优缺点。

USLE土壤侵蚀预报方程是由美国农业部所研发的一种土壤侵蚀预测模型，它基于土壤侵蚀的五个主要影响因素：降雨、坡度、土壤侵蚀性、植被覆盖度和耕作方式。

该方程可以根据这些因素的大小和相互作用的程度，计算出土壤侵蚀的速率和程度。

USLE土壤侵蚀预报方程的应用方法比较简单，首先需要确定研究区域内的五个主要影响因素的数值，然后将这些数据输入到USLE土壤侵蚀预报方程中进行计算，最后就可以得出该区域内土壤侵蚀的程度和速度。

一般来说，USLE土壤侵蚀预报方程的计算结果可以通过数字地形图等方式进行展示和呈现，以便于农业生产和土地利用的决策。

USLE土壤侵蚀预报方程的优点是预测精度高、应用范围广、计算方法简单等。

它可以帮助农民和农业生产者更好地了解土壤侵蚀的情况，从而采取相应的防治措施，保护土地资源，提高农业生产效益。

同时，USLE土壤侵蚀预报方程也可以为土地资源的管理和保护提供科学依据。

然而，USLE土壤侵蚀预报方程也存在一些缺点和局限性。

首先，它只能预测单一的侵蚀类型，而对于不同类型的土壤侵蚀，需要采用不同的预测模型。

其次，USLE土壤侵蚀预报方程计算结果受到影响因素数据的精度和准确性的影响，因此需要对数据进行精细的处理和采集。

此外，该方程还需要考虑到不同地域和气候条件下的差异性，以提高预测精度和应用效果。

总的来说，USLE土壤侵蚀预报方程是一项重要的土壤侵蚀研究成果，它为土地资源的管理和保护提供了科学依据。

但是，在使用USLE 土壤侵蚀预报方程时，需要注意其局限性和应用范围，以充分发挥其作用。

wischmeier 月尺度公式

wischmeier 月尺度公式
wischmeier 月尺度公式，也被称为Wischmeier-Rose模型，是土壤侵蚀研究中
常用的一个数学模型。

该模型被用于估算地表径流和土壤侵蚀量，以帮助农田和水资源管理。

该公式是由美国农业研究局的W.L. Wischmeier和D.D. Smith于1978年提出的。

它基于降雨强度、土壤侵蚀性及降雨侵蚀指数之间的关系，可以用来估算不同地区的土壤侵蚀程度。

根据该公式，土壤侵蚀程度可以通过以下公式进行计算：
E = R * K * LS * C * P
其中，E代表土壤侵蚀量，单位为吨/公顷/年。

R代表降雨侵蚀指数，反映了
降雨对土壤侵蚀的影响。

K代表土壤侵蚀性因子，主要考虑了土壤类型和植被保护措施的情况。

LS代表坡度和坡长因子，反映了地形的影响。

C代表土壤保持覆盖
因子，反映了植被覆盖和土壤保持措施对土壤侵蚀的影响。

P代表降雨变化因子，
考虑了不同降雨强度和降雨频率对土壤侵蚀的影响。

wischmeier 月尺度公式具有广泛的应用领域。

例如，在农田管理中，它可以帮
助农民合理安排耕作方式，选择合适的植被保护措施和土壤保持措施，以减少土壤侵蚀的程度。

在水资源管理中，该公式可以用来评估土壤侵蚀对流域水资源的影响，为水资源保护和管理提供科学依据。

需要注意的是，wischmeier 月尺度公式只是估算土壤侵蚀程度的工具，实际情
况受到很多因素的影响，如降雨的时空分布、土壤的实际状况等。

因此，在使用该公式时，需要结合当地的实际情况进行调整和修正，以提高其准确性和可靠性。

土壤侵蚀模型

土壤侵蚀模型土壤侵蚀是指自然力和人类活动引起的土壤表面层的破坏和迁移的过程，是一种严重的环境问题。

为了研究土壤侵蚀的过程和控制侵蚀的方法，科学家们开发了不同的土壤侵蚀模型。

下面是土壤侵蚀模型的一般步骤。

1.数据收集和处理土壤侵蚀模型的建立首先需要收集并处理相关的数据。

这些数据包括地形、土壤类型、土地利用和植被状况、降水和径流等。

这些数据可以通过遥感技术、地面调查和实地测量等方法获得。

收集到的数据需要经过处理和整合，以提供模型所需的输入。

2.地形分析地形起伏是土壤侵蚀的重要因素，因此地形分析是土壤侵蚀模型的重要一步。

地形分析可以通过数字高程模型（DEM）进行，DEM可以从高程数据中获取地势的三维信息。

地形分析包括计算坡度和坡向等参数，为后续的侵蚀模拟做准备。

3.降雨和径流分析4.土壤侵蚀模拟在收集和处理好相关数据后，可以使用土壤侵蚀模型来模拟土壤侵蚀的过程。

土壤侵蚀模型可以根据不同的侵蚀机制和影响因素，通过数学模型和计算方法来预测土壤侵蚀的速率和强度。

常用的土壤侵蚀模型包括USLE模型（通用土壤流失方程）、RUSLE模型（改进的通用土壤流失方程）和WEPP模型（水土保持评价程序）等。

5.土壤侵蚀控制措施评估土壤侵蚀模型还可以用于评估不同土壤侵蚀控制措施的效果。

通过改变土地利用方式、实施植被恢复和建设护坡等措施，可以减少土壤侵蚀的发生和程度。

土壤侵蚀模型可以模拟不同措施对土壤侵蚀的影响，评估措施的效果，并为实施土壤侵蚀控制提供科学依据。

总之，土壤侵蚀模型的步骤包括数据收集和处理、地形分析、降雨和径流分析、土壤侵蚀模拟以及土壤侵蚀控制措施评估。

这些步骤旨在理解土壤侵蚀的过程和机制，预测和评估土壤侵蚀的程度，为土壤侵蚀控制提供科学依据。

土壤侵蚀k因子计算公式

土壤侵蚀k因子计算公式土壤侵蚀K因子（Soil Erosion K Factor）是土地利用和覆盖管理对土壤侵蚀的影响程度的评估指标之一、它用于评估土壤表面的覆盖情况对降雨冲击引起的土壤剥蚀的影响程度。

K因子是土壤侵蚀模型中的一个关键参数，可以用来对土地管理措施的有效性进行评估和比较。

本文将介绍土壤侵蚀K因子的计算公式以及影响因素。

土壤侵蚀K因子的计算公式是根据土地利用和覆盖类型的不同而不同。

以下是常见的一些土地利用和覆盖类型的K因子计算公式：1. 耕地（Cultivated Land）：K=0.42这是指没有任何植被覆盖的非耕地土地，如耕地、工地以及路基等。

这种土地类型的K因子较高，表示较高的侵蚀风险。

2. 草地（Grassland）：K=0.10这是指覆盖有草类植被的土地，如牧草地、草原等。

草地具有较好的保持土壤稳定性的能力，因此具有较低的K因子。

3. 森林（Forest）：K=0.05这是指覆盖有树木的土地，如天然林、人工林等。

森林的树木可以有效地防止土壤剥蚀，因此具有最低的K因子。

在实际应用中，土地利用和覆盖类型通常都是复合的，因此需要根据土地利用和覆盖的比例来计算合并的K因子。

例如，如果一个土地区域既包含耕地又包含草地，那么可以根据土地利用的比例来计算加权平均的K 因子。

具体计算公式如下：K=(K1*A1+K2*A2+…+Kn*An)/(A1+A2+…+An)其中，K1、K2、…、Kn分别表示不同土地利用类型的K因子，A1、A2、…、An分别表示土地利用类型的面积。

另外，除了土地利用和覆盖类型，还有一些其他因素也会影响K因子的计算，包括坡度、坡长、土壤类型和降雨特征等。

这些因素可以通过专业的土壤侵蚀模型进行综合考虑。

常用的土壤侵蚀模型包括美国土壤侵蚀方程（USLE）和通用土壤损失估计模型（RUSLE）等。

总之，土壤侵蚀K因子是对土地利用和覆盖管理对土壤侵蚀的影响程度进行评估的重要指标。

区域土壤侵蚀模型PESERA 介绍及其应用现状

74
1
PESEＲA 模型原理
PESEＲA 模型以月为时间步长模拟产流及土壤侵蚀过程，并考虑植被生长与水文和侵蚀过程的交
互。其所需输入参数较易获取，易于在基础资料缺乏的地区应用。 PESEＲA 模型将地表概化为一系列坡面，并假设每一个坡面均直接连接至河道（不考虑河道内的土壤侵蚀、输沙和泥沙淤积等过程），便于其在区域及全球等大空间尺度的应用。 PESEＲA 模型有两种运行模式：平衡模式和时间序列模式。平衡模式下，模型循环足够次数使水文过程达到平衡，输入气候数据及输出结果为研究时段内逐月的多年平均值。时间序列模式下，模型不进行循环运算，输入气候数据及输出结果为研究时段内第一至最后一个月的时间序列。PESEＲA 模型包括三个部分：水文模块、侵蚀模块和植物生长模块，具体介绍如下。 1. 1 水文模块水文模块基于水量平衡，将降水量划分为地表径流，蒸散（植物蒸腾和土壤蒸发）和土壤水分的变（式 1 ）。在此模型中，地表径流被估算为化（深层入渗）。地表径流（ f o ）的估算基于一个“存储模型 ” 降水量超过径流阈值的一部分。 f o = p（ θ － μ）（ 1） mm； μ 为径流阈值， mm； p 为当降雨量超出径流阈值后转化为地表径流的比例。 μ等式中 θ 为总降水量，于近地表土壤有效储水量和土壤缺水量的低值。近地表有效储水量主要由土壤质地决定，土壤缺水量由式 3 和式 4 估算。 PESEＲA 模型以日降水量为径流量和侵蚀量模拟的基础，利用 Gamma 函数拟合月内日降水量的频率分布（式 2 ）。日降水量频率与式 1 结合并累积得到月地表径流量（式 3 ）。 pd（ θ） = β N0 （ βθ / r0 ） r0 Γ（ β） e

土壤侵蚀量计算模型

土壤侵蚀量计算模型土壤侵蚀是指水流、风力或其他力量作用下，土壤颗粒被冲刷、演蚀和溶解的现象。

土壤侵蚀量的计算模型是根据土壤侵蚀过程的机理和影响因素建立的数学模型，用于预测和评估土壤侵蚀的程度。

下面将介绍一种常用的土壤侵蚀量计算模型，派森土壤侵蚀模型。

派森土壤侵蚀模型是根据土壤侵蚀的机理和影响因素建立的一种水土保持模型，通过考虑降雨、地形、土壤和植被等要素，对土壤侵蚀进行计算和模拟。

派森模型的基本原理是将土壤侵蚀过程分解为降雨侵蚀、径流产沙和风蚀三个主要环节，并通过数学公式描述这些环节之间的关系。

1.降雨侵蚀计算：考虑降雨对土壤侵蚀的作用。

降雨影响土壤侵蚀的主要因素有降雨强度、降雨时间和土壤保持性能。

通过研究降雨对土壤侵蚀的影响规律，建立了降雨侵蚀计算模型。

2.径流产沙计算：径流产沙是指降雨过程中通过径流冲刷而带走的沙粒量。

径流产沙的计算主要考虑了地形、土壤和植被三个因素。

地形因素通过考虑坡度和流距的影响，确定了沟道的密度和长度。

土壤因素主要通过考虑土壤侵蚀性能参数，确定了土壤侵蚀的速率。

植被因素主要通过考虑植被覆盖率和根系的牵制作用，确定了植被的保护效能。

3.风蚀计算：考虑风对土壤侵蚀的作用。

风蚀主要与风速、风向和土壤表面的覆盖程度有关。

通过研究风对土壤侵蚀的影响规律，建立了风蚀计算模型。

派森模型将以上三个环节综合起来，进行土壤侵蚀量的计算和模拟。

同时，模型考虑了降雨和风速的时空分布，能够预测不同降雨和风速条件下的土壤侵蚀状况。

为了更准确地预测土壤侵蚀量，派森模型还可以根据不同地区的实际情况，调整模型中的参数。

例如，可以考虑不同降雨强度、土壤类型和植被覆盖率对土壤侵蚀的影响，来提高模型的适用性和准确性。

总之，派森土壤侵蚀模型是一种常用的土壤侵蚀量计算模型，通过考虑降雨、地形、土壤和植被等要素，对土壤侵蚀进行计算和模拟。

它能够预测不同条件下的土壤侵蚀状况，为土壤保护和水土保持提供科学依据。

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土壤侵蚀量计算模型
关于土壤侵蚀量的计算，目前国内外主要采用的是美国的通用土壤流失方程USLE(Universal Soil- Loss Equation)，作为一个经验统计模型，它是土壤侵蚀研究过程中的一个伟大的里程碑，在土壤侵蚀研究领域一度占据主导地位，并深刻地影响了世界各地土壤侵蚀模型研究的方向和思路。

由于USLE模型形式简单、所用资料广泛、考虑因素全面、因子具有物理意义，因此不仅在美国而且在全世界得到了广泛应用。

“通用土壤流失方程式”的形式如下：
⨯
⨯
A⨯
=1-1
⨯
⨯
C
R
S
P
L
K
式中：A——土壤流失量（吨∕公顷·年）
R——降雨侵蚀力指标；
K——土壤可蚀性因子。

它是反映土壤吝易遭受侵蚀程度的一个数字。

其单位是，在标准条件下，单位侵蚀力所产生的土壤流失量；
L——坡长因子。

当其它条件相同时，实际坡长与标准小区坡长（22.1米）土壤流失量的比值；
S——坡度因子。

当其它条件相同时，实际坡度与标准小区坡度（9%）上土壤流失量的比值；
C——作物经营因子。

为土壤流失量与标准处理地块（经过犁翻而没有遮蔽的休闲地）上土壤流失量之比值；
P——土壤保持措施因子，有土壤保持措施地块上的土壤流失量与没有土壤保持措施小区（顺坡梨耕最陡的坡地）上土壤流失量之比值。

通用土壤流失方程的计算结果只适用于多年平均土壤流失量，而不能够代表当地某一年或某一次降雨所产生的土壤流失量。

土壤侵蚀量计算模型

WEPP模型

水土保持调水保土效益的计算方法

应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究

211235477_生产建设项目工程堆积体土壤侵蚀预测模型构建

SWAT模型原理

土壤侵蚀的估算方法

EPIC模型中土壤侵蚀量的数学模拟

新六项指标及土壤侵蚀模数计算方法

喀斯特小流域分布式土壤侵蚀估算模型

RUSLE模型

EPIC模型中土壤侵蚀量的数学模拟

土壤侵蚀的估算方法

土壤侵蚀的估算方法

usle土壤侵蚀预报方程

wischmeier 月尺度公式

土壤侵蚀模型

土壤侵蚀k因子计算公式

最新土壤侵蚀量计算模型

区域土壤侵蚀模型PESERA 介绍及其应用现状

土壤侵蚀量计算模型