1960-2017年重庆市不同量级降雨侵蚀力R值的时空变化特征

降雨是引起土壤侵蚀的主要动力之一,探究不同量级降雨侵蚀力的时空变化特征,以期为重庆市水土流失防治提供参考。选取1960—2017年重庆市及周边42个站点24 h降雨数据,按雨量等级表将其划分为不同量级降雨,利用简易模型计算R值,应用气候倾向率、变异系数、普通Kriging插值分析重庆市各量级降雨侵蚀力的时空演变特征。结果表明:(1)研究期内重庆市年均R值为5 751.55(MJ·mm)/(hm²·h·a),变异系数为0.19,属中等变异;(2)不同量级降雨侵蚀力对年均R值的贡献率为大雨(34.82%)＞暴雨(30.53%)＞中雨(23.93%)＞大暴雨(10.53%),其中大暴雨侵蚀力的气候倾向率最大,对年降雨侵蚀力的上升贡献率最高;(3)降雨侵蚀力年内分配极度不均,54.19%集中分布在夏季,仅有0.91%分布在冬季;(4)年均降雨侵蚀力和各量级降雨侵蚀力空间分布呈东高西低的格局。通过对重庆市不同量级降雨侵蚀力的分析,明确了发生土壤侵蚀可能性较高的时期和地区,为因地制宜制定水土保持措施提供参考。     

黔中喀斯特山地黄壤区降雨侵蚀力R值的分布特征

[目的] 研究黔中喀斯特山地黄壤区降雨侵蚀力R值的分布特征,为进行区域土壤侵蚀定量预报、土壤保持规划和水土流失防治提供科学参考。[方法] 以黔中喀斯特黄壤分布区10个水土保持监测站点2013—2019年的日降雨量记录表和5 min间隔降雨过程摘录数据为主要数据来源,分析次R值分布特征、R值的月分布特征、年际变化特征和R值的雨量雨强分布特征。[结果] ①研究区系列最大次R值在次平均R值的几倍至十几倍之间,最大次R值占对应年份的年R值的比例最少都达22.28%以上。一年中几次比较大的暴雨对土壤侵蚀的贡献率大。②降雨侵蚀力R值主要分布在4—9月,又重点集中于6—8月;4—9月R值占年R值的90.00%左右,甚至达到95.00%以上;而6—8月所占比例最低（都为55.98%）,最高达到85.25%。③年均R值由东南向西北呈明显的减小趋势;R值年际变差系数与之呈相反趋势,表明降雨侵蚀力由东南向西北稳定性逐渐降低;R值年际变差系数变化范围在0.20～0.44之间,年际变化较大。④中雨、大雨、暴雨和大暴雨是产生R值的主要雨量等级,大多数站点主要雨量等级所占比例均在60.00%以上。大雨因出现频率相对较高,历时较长,对总R值的贡献最大。大暴雨总体上出现的频率不高,但单次大暴雨的降雨侵蚀力的R值却可以很大,一次大暴雨就可能改变R的整体分布。雨强15～30 mm/h是R值分布的高峰区,其平均比例为31.97%;大于60 mm/h雨强的降雨发生的随机性更大,所产生的R值比例的空间分布差异也大。[结论] 黔中喀斯特山地黄壤区降雨侵蚀力R值时空分异明显,需因地制宜实施水土流失防治。     

1966-2017年贵州省降雨侵蚀力的时空分布特征

[目的] 分析贵州省1966—2017年降雨侵蚀力R值的时空演变规律，为评估该地区降雨对土壤侵蚀的防治、制定水土保持措施及农业生产规划提供参考。[方法] 基于贵州省33个气象站点1966—2017年的日降雨资料，利用克里金插值法、经验正交函数（EOF）方法、Mann-Kendall检验、Morlet小波分析法等，对贵州省52 a的降雨侵蚀力R值的时空特征进行了分析。[结果] ①EOF分析方法可以较好地解释降水侵蚀力的时空分布特征，其前两个特征向量累计贡献率达52%，揭示了贵州省降雨侵蚀力全局型和东西反向型两种典型的分布模态。分析特征向量所对应的时间系数可得，贵州省的降水侵蚀力主要表现为全省全年偏大、全省全年偏小、东大西小、东小西大4种类型；②贵州省降雨侵蚀力R值年内主要受汛期降雨影响，全省各县市汛期降雨侵蚀力R值均占全年总量的60%以上；③在年际变化上，降雨侵蚀力R值存在多突变的现象，1971—1981年突变频率最为频繁。通过周期检验发现其变化主周期为28 a，次周期分别为12 a和6 a。[结论] 贵州省降雨侵蚀力的时空分布与降雨量的时空分布趋势近似，整体呈现南部大北部小，夏季大冬季小的趋势，在未来几年内降雨侵蚀力R值有上升的趋势。     

厦门市降雨侵蚀力指标R值及其空间分布

根据福建省降雨侵蚀力指标R值,对厦门市某一雨量观测点1996~2002年7年的所有大于10 mm的次降雨资料进行回归分析,建立了R值与相应月降雨量F的关系式,在该市其它观测点的运用和分析后,发现采用该公式来估算厦门市降雨侵蚀力R值更为合适,依此公式计算厦门市R值,并进行数据结果的空间分析,探求R值变化规律,为该地区水土流失的调查、规划及有效防治提供基础数据和决策依据。     

基于M-K检验和地统计分析的沂蒙山区降雨侵蚀力时空变化趋势研究

[目的] 分析降雨侵蚀力的时空变化特征,为区域土壤流失监测和水土保持工作提供数据支撑。[方法] 利用沂蒙山国家级水土流失重点治理区及其周边71个雨量站1980—2018年逐日雨量资料,综合运用冷暖季日雨量公式、M-K检验、地统计插值等方法,对降雨侵蚀力的时空变化趋势进行分析。[结果] ①降雨量和侵蚀性降雨量成中度月集中性（FI>53,CI>0.17）,降雨侵蚀力具有高度月度集中性（FI=399.88,CI=0.24）,年内变化曲线呈单峰形,峰顶位于7—8月; ②研究区多年平均降雨量743.52 mm,多年平均降雨侵蚀力3 656.87 MJ·mm/（hm²·h·a）,空间上呈现北低南高,西低东高的分布趋势; ③降雨侵蚀力年际波动属中等变异,总体呈不显著增长趋势。空间上在西北部上升趋势显著（z>1.96）,在南部少量区域呈不显著的下降趋势（z<0）。[结论] 降雨侵蚀力增加会导致区域水土流失风险提升,因此,应针对区域降雨侵蚀力增加区域,加强水土流失综合防治工作,实现生态环境与经济社会的可持续发展。     

重庆降雨侵蚀力和侵蚀力密度对土壤侵蚀风险的评估

研究重庆降雨侵蚀力(RE)和侵蚀力密度(ED)的时空变化,有利于开展土壤侵蚀防治和水土流失风险评估。利用1961—2020年重庆34个气象站的逐日降雨数据、TM遥感影像资料,采用日降雨侵蚀力模型、Mann-Kendall非参数检验、变异系数、克里金插值、叠加分析等方法,对降雨侵蚀力和侵蚀力密度进行时空分析,对重庆土壤侵蚀强度进行空间分析。结果表明:(1)重庆年平均降雨侵蚀力为5 672.32(MJ·mm)/ (hm²·h·a),年平均侵蚀力密度为4.94 MJ/(hm²·h·a),各季节平均降雨侵蚀力和侵蚀力密度的变化趋势基本一致;(2)年降雨侵蚀力和侵蚀力密度值均呈现渝东北最大,渝东南次之,渝西最小的规律。季节降雨侵蚀力和侵蚀力密度集中在夏季,表现为降雨侵蚀力渝东北最高,侵蚀力密度渝东最高;(3)重庆2020年土壤侵蚀强度以微度侵蚀为主,其次为轻度、中度、强度、极强度和剧烈侵蚀;(4)降雨侵蚀力、侵蚀力密度的侵蚀风险等级空间分布和土壤侵蚀强度等级空间分布相似,高值均出现在渝东北和渝东南地区。研究结果有助于管理者制定水土保持措施,有效防治重庆地区的水土流失。     

基于侵蚀降雨特征的湘江流域R因子修正算法

降雨侵蚀因子R表示由降雨引起的土壤侵蚀的潜在能力,能够反映气候因素对土壤侵蚀能力的作用.根据湘江流域18个水文气象站近50 a的降雨量数据,采用针对不同类型降雨资料的不同R值的计算方法,对湘江流域近50 a的降雨侵蚀力R值进行估算.结果表明:Wischmemier年降雨侵蚀力经验公式与福建省降雨侵蚀力计算公式分别计算出的R1、R2值与章文波日降雨量估算方法计算出的R3值有较大误差,分别达到35.99％和45.58％,不适用于直接计算该区域的降雨侵蚀力R值;经过侵蚀降雨特征因子修正后的Wischmemier年降雨侵蚀力经验公式与福建省降雨侵蚀力计算公式计算出的年降雨侵蚀力R值精度比修正前大大提高,其平均误差减小到9.59％和5.53％,表明在缺少日降雨量数据资料的情况下,采用根据侵蚀降雨特征因子侵蚀降雨量与侵蚀降雨时间修正后的降雨侵蚀力计算公式能够更加精确地估算出研究区内降雨侵蚀力R值.     

晋西黄土高原降雨侵蚀力研究

降雨侵蚀力R值,是判断土壤侵蚀的最好指标,也是建立土壤流失预报模型最基本的因子之一。本文通过对大量实测资料进行分析,确定出适合于晋西黄土高原降雨侵蚀力R的最佳计算指标R=∑EI10,并根据这一计算指标和417站年、3679次侵蚀性降雨资料,应用微机求得了晋西黄土高原4.6万多km~2的多年平均R值为125.81J/(m~2·h)。晋西黄土高原降雨侵蚀力的年际变化幅度很大,最高年可达575.65J/(m~2·h),最低年只有3.85J/(m~2·h),一年中降雨侵蚀力R值以7、8两个月为最高,可占年R值的76.87%。在空间分布上,南部R值较大,北部偏小。     

成熟期水稻砷污染胁迫光谱诊断空间模型研究

以分别表征不同生理特征的NDVI等12种高光谱指数为基础, 结合成熟期水稻叶片实测砷含量, 利用相关分析法提取PSNDa(R= -0.89)、DSWI(R= -0.79)、SIPI(R=0.91)作为单级光谱诊断参数, 并以此为因子 组成砷污染胁迫光谱参数诊断空间(PSNDa-DSWI、PSNDa-SIPI、DSWI-SIPI), 其中以表征叶绿素和细胞结构的PSNDa-SIPI组合空间的诊断效果最佳。利用主成分分析综合各光谱参数信息, 从中提取出主成分F1、F2, 其累积贡献率达88%, 由此建立砷污染胁迫主成分诊断空间(F1-F2), 不同污染程度对应不同诊断空间, 高度污染: F1<1.95, F2>0.75; 中度污染: 1.95<F1<3.15, 0.75>F2>0.40; 轻度污染: F1>3.15, F2<0.40。由此从不同层面构成一个严密的水稻砷污染胁迫诊断系统, 为系统、全面、有效监测大面积水稻砷污染提供多元化诊断依据。     

区域性土壤流失预测方程的初步研究

应用我国南方花岗岩侵蚀红壤区的径流小区观测资料,采用数值分析方法推导出适合花岗岩侵蚀红壤区,计算各次降雨吋土壤流失量和年土壤流失量方程:A₁=4·y_s·K·LS;并利用野外调查量测资料,推导出适合长江三峡低中山区的土壤流失方程:A₂=(152.5D-1016)·R·LS·C^-2.3利用上述方程可以预测特定区域的土壤流失量。     

渭河流域降雨侵蚀力时空分布特征

[目的]揭示渭河流域降雨侵蚀力的时空变化特征,为区域水土保持规划提供依据。[方法]根据渭河流域及其周边范围30个气象站点1957—2014年逐日降雨资料,采用章文波日降雨量侵蚀模型计算各站点的降雨侵蚀力,分析其空间分布规律和年内分布特征。[结果]渭河流域多年平均降雨侵蚀力值分布范围为806.25~3 510.81 MJ·mm/(hm2·h),平均值1 798.97 MJ·mm/(hm2·h),与多年平均侵蚀性降雨的空间分布基本一致,总体呈现西北低东南高的趋势。渭河流域降雨侵蚀力年内变化呈单峰型,主要集中在7—9月,占全年降雨侵蚀力的63.91%。北部黄土高原地区和关中平原发生水土流失的时期集中在7—9月,而秦岭北麓地区5—10月均有可能发生较大的水土流域,侵蚀风险由西北向东南递增。流域降雨侵蚀力年际波动较大,年际变率Cv值在34%~56%之间,整体而言,流域西北部地区的降雨侵蚀力年际变化幅度大于东南部地区。除洛川、长武、环县、平凉4个站点降雨侵蚀力在研究时段内有所增大外,其余地区降雨侵蚀侵蚀力呈不同速率的减小趋势。[结论]渭河流域降雨侵蚀力时空分布差异显著,尽管流域降雨侵蚀力呈减弱趋势,由于流域地处黄土高原,水土保持与水源涵养工作仍需高度重视。     

辽河流域降雨侵蚀力的时空变化分析

降雨侵蚀力是反映流域降雨侵蚀能力的综合指标之一。根据辽河流域10个气象站的日降雨量资料,利用日降雨侵蚀力模型估算辽河流域的降雨侵蚀力。结果表明：辽河流域降雨侵蚀力的空间变异与降雨量的空间分布趋势基本一致,由东南向西北递减,变化于1000—3800MJ·mm／（hm^2·h·a）之间;降雨侵蚀力年内集中度高,6—8月3个月约占全年的80％;降雨侵蚀力年际变化大,年际变率Cv在0．367—0．649之间,采用时序系列的Mann—Kendall检验表明,降雨侵蚀力并无显著变化趋势;特别是在流域水土流失严重的西辽河地区,年降雨侵蚀力较小,但年内集中程度大,年际变化更突出。     

Evaluation of rainfall kinetic energy and erosivity in northern Taiwan using kriging with climate characteristics

A localized rainfall kinetic energy (E) equation and an erosivity map were developed, and the suitability of the universal soil loss equation (USLE) for assessing the soil erosion of a non‐US region was investigated. After accurately measuring and gathering data regarding raindrop size using disdrometers in four northern Taiwan locations, this study investigated the drop size distribution under different conditions by categorizing the rainfall patterns to develop regression equations for estimating the unit volume‐specific kinetic energy (KE_mm) and the unit time‐specific kinetic energy (KE_time) of northern Taiwan. Climate zoning, which is not considered in currently used designs, was then implemented along with two‐stage cluster analysis to construct a rainfall erosivity (R) distribution map using the kriging model. The binary polynomial regression function of KE_time, which had the highest correlation (R² = 0.98), was suggested to estimate E in northern Taiwan. It was found that the pattern and intensity (I) of rainfall will slightly affect E. The climatic influence on the root mean square of the semivariogram was significant, which suggests that climate zoning can help estimate the rainfall erosivity (R). The outcomes were extended to estimate R in areas without rainfall stations.     

植被覆盖和降雨因子变化及对东北黑土区土壤侵蚀的影响

[目的] 研究东北黑土区植被覆盖和降雨侵蚀力因子对土壤侵蚀时空变化的影响程度,为该区水土流失治理和可持续发展提供科学依据。[方法] 运用修正后的通用土壤流失方程（RUSLE）得到了2000—2018年东北黑土区土壤侵蚀分布特征,并探究土壤侵蚀模数与因子时空分布变化规律,得出侵蚀模数对于植被覆盖和降雨侵蚀力因子变化的敏感性。[结果] 黑土区土壤侵蚀变化与植被覆盖与管理因子和降雨侵蚀力因子的变化相关。研究期间侵蚀模数从1 175.20 t/（km²·a）下降至822.07 t/（km²·a）,并且全区主要以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,空间上呈现西南向东北逐渐降低的空间分布特点。[结论] 东北黑土区东南部和西南部的植被覆盖与管理因子（C）敏感系数分别为0.95和1.00,是强度敏感区域,提高植被覆盖度将成为有效治理手段;西北与西南降雨侵蚀力因子（R）敏感系数分别为0.45和1.00,为中度敏感和强度敏感的区域,降低降雨的影响对治理侵蚀最为有效。     

Development of an appropriate procedure for estimation of RUSLE EI30 index and preparation of erosivity maps for Pulau Penang in Peninsular Malaysia

Pluviographic data at 15 min interval from 6 stations in Pulau Penang of Peninsular Malaysia were used to compute rainfall erosivity factor (R) for the revised universal soil loss equation (RUSLE). Three different modelling procedures were applied for the estimation of monthly rainfall erosivity (EI₃₀) values. While storm rainfall (P) and duration (D) data were used in the first approach, the second approach used monthly rainfall for days with rainfall ≥ 10 mm (rain₁₀) and monthly number of days with rainfall ≥ 10 (days₁₀). The third approach however used the Fournier index as the independent variable. Based on the root mean squared error (RMSE) and the percentage error (PE) criteria, models developed using the Fournier index approach was adjudged the best with an average PE value of 0.92 and an average RMSE value of 164.6. Further, this approach was extended to the development of a regional model. Using data from additional sixteen stations and the Fournier index based regional model, EI₃₀ values were computed for each month. ArcView GIS was used to generate monthly maps of EI₃₀ values and also annual rainfall erosivity (R). The rainfall erosivity factor (R) in the region was estimated to vary from 9000 to 14,000 MJ mm ha^− 1 h^− 1 year^− 1.     

Rainfall erosivity map for Brazil

Rainfall erosivity is the potential ability for rainfall to cause soil loss. Erosivity can be quantified by means of the R factor calculation of the universal soil loss equation (USLE). The purpose of this study was to investigate the spatial distribution of annual rainfall erosivity in Brazil. For each of eight Brazilian regions covering the whole of the territory of Brazil, one adapted equation was applied using pluviometric records obtained from 1600 weather stations. A geographic information system (GIS) was used to interpolate the values and to generate a map showing spatial variations of erosivity. The annual values of erosivity ranged from 3116 to 20,035 MJ mm ha⁻¹ h⁻¹ year⁻¹. The region with highest annual values was the extreme northwestern, while the northeastern region showed the lowest annual values of erosivity. For the most part of the Brazilian territory, December and January revealed the highest erosivity values, while the lowest values were observed from June to September.     

黑龙江省降雨侵蚀力空间分布规律

利用黑龙江省16个国家级气象站,1960-2000年日降雨量资料,分析黑龙江省侵蚀性降雨和降雨侵蚀力的空间分布规律。在16个气象站中,日降雨量达到侵蚀性标准（≥12mm／d）的降雨时间为9～15d／a,最大值同最小值之间相差近0．7倍;日降雨量达到侵蚀性标准的年降雨量为192～387mm,最大值同最小值之间相差l倍。16个气象站年降雨侵蚀力多年平均值为794～2144MJ·mm／（hm^2·h·a）,最大值同最小值之间相差近2倍。降雨侵蚀力空间分布从西北到中南部逐渐升高,东部低于中部,年降雨侵蚀力空间分布基本与年降雨量空间分布相似。年内降雨侵蚀力分布主要集中在6—9月,7月份下半月或8月份上半月达到最高值,6—9月降雨侵蚀力占全年比率为88％～95％,其中西部比东部略高。     

大同市降雨侵蚀力时间变化特征分析

 为适时地采取侵蚀的预防措施,采用基于日降雨量的半月降雨侵蚀力计算方法、气候趋势系数法、降雨集聚指数法等,对大同市年降雨侵蚀力的变化特征、年内降雨侵蚀力变化特征进行分析。结果显示:大同市年降雨侵蚀力具有周期波动特征,趋势系数显示大同市区每10年降雨侵蚀力上升21.8MJ.mm.hm-2.h-1,其他县区每10年降雨侵蚀力具有不同程度的减少趋势。年内分析结果显示,大同市降雨侵蚀力主要分布在6—9月,集聚指数介于20.85～23.67之间,均大于均匀分布时8.3的水平。     

试验研究三峡库区大宁河流域降雨侵蚀力的时空变化

[目的]分析流域降雨侵蚀力时空变化规律,为水土流失预报及水土保持措施科学配置提供依据。[方法]以三峡库区大宁河流域内13个雨量站41 a 日降雨资料为基础,采用侵蚀力简易模型,分析了该流域降雨侵蚀力的年内分配和年际变化规律,并在软件 ArcGIS 10．2支持下,探讨流域降雨侵蚀力时空变化特征。[结果]大宁河流域年均降雨侵蚀力为7245．55 MJ ? mm／（hm2? h ? a）,它在空间上与流域降雨分布特征基本一致,呈现由东、西向流域中部逐渐减小的趋势,而南北差异较小;最大和最小降雨侵蚀力分别位于流域西北部的建楼站和南部的巫山站;降雨侵蚀力多年变化范围为3619．55～11109．14 MJ ? mm／（hm2? h ? a）。降雨侵蚀力的年内分布呈双峰型,集中程度高,4—10月占全年的95％。[结论]大宁河流域降雨侵蚀力和降雨变化年内分配一致,侵蚀力时空特征除与流域降雨量分布密切相关外,还与区域降雨格局及地形地貌等因素有关。     

基于GIS的岷江流域降雨侵蚀力时空特征研究

利用岷江及周边流域124个气象水文站1981-2010年的日降雨资料计算了该区域的降雨侵蚀力.通过克吕格插值法生成降雨侵蚀力的空间分布图,采用泰森多边形和K-Means聚类法将其划分为3个等级并得到各等级的空间分布格局.根据离差系数、趋势系数和倾向率指标分析了站点年际变化特征及不同等级的时空变化格局.结果显示:(1)年均降雨侵蚀力表现出东南部高,向西迅速降低的特征,且呈现以雅安乐山为中心向东北、西南递减缓慢,向西北递减迅速的环状空间分布格局;(2)岷江流域降雨侵蚀力聚类为侵蚀低、中、高值区,其聚类中心分别为1 054.73,4 594.50和7 153.75 MJ·mm/(hm·h·a),其中侵蚀低值区主要分布在岷江流域上游和大渡河支流流域,中值区主要分布在岷江中下游流域,高值区集中分布在岷江中游的雅安、乐山、眉山和都江堰地区;(3)降雨侵蚀力年际变化呈南北分异特征,以都江堰汶川小金—丹巴为界,北部变化大于南部,变化趋势呈东西分异特征,以茂县理县汶川宝兴—天全汉源—峨边沐川 宜宾一线以东呈下降趋势,以西呈上升趋势.不同地区的降雨侵蚀力变化趋势的显著程度也不同.