USLE在我国的应用和发展

美国的通用土壤流失方程USLE是当今世界上应用最为广泛的水蚀模型。 2 0世纪 70年代中期以来 ,我国在引进、消化、应用USLE方面取得了突破性的进展 ,统一了方程中R、K、S、L、C、P的算法 ,将六大因子的计算完全基于GIS和RS ,提高了监测预报的精度和速度 ,已成功地在国内一些地区得到应用。介绍了USLE的发展过程和在我国的应用与发展     

GIS技术在通用土壤流失方程中的应用研究

通用土壤流失方程(USLE)在我国应用,重要的是要对各相关因子值进行科学的确定。结合遥感与地理信息系统(GIS)技术,可以实现以USLE为平台的区域土壤流失遥感监测。本研究介绍了USLE中因子的GIS生成以及土壤流失量的GIS生成过程,其研究成果可作为水行政部门决策与执法的依据,也可作为研究区域基础地理信息资料进行储存备份与延伸应用。     

USLE与WEPP土壤可蚀性因子的关联性分析

通用土壤流失方程USLE与水蚀预测模型WEPP是当前常用的两种土壤侵蚀预测模型,而WEPP物理模型代表着土壤侵蚀预测预报的发展方向。对USLE中的K因子与WEPP中的Ki、Kr因子进行相关分析表明,USLE中的K因子与WEPP中的Ki、Kr因子之间几乎毫无相关性。即无法通过对USLE中可蚀性因子的分析来确定WEPP模型中可蚀性因子的大小。     

最新侵蚀模型的应用前景

本文介绍了USLE与RUSLE的主要区别,从分析比较可知,RUSLE比USLE有较大的改进,更符合模拟侵蚀过程的要求。目前推出RUSLE不是等待更完善的高级侵蚀预测模型(如WEPP)问世,而是基于USLE已有一定的侵蚀过程概念基础,其新的模型具有更复杂的结构和需要充分的试验数据的支持。RUSLE仍在发展中,它将以国际单位制出现,以便将使用的方法(RUSLE模型软件包)奉献于用户。对RUSLE模型的应用前景以及今后有希望应用的模型如WEPP,欧洲流失方程以及新近立项的MEDALUS模型的发展前景作了展望和比较分析。     

USLE/RUSLE中水土保持措施因子研究进展

通用土壤流失方程(USLE)及修正通用土壤流失方程(RUSLE)是目前世界上应用最为广泛的土壤侵蚀预报模型,水土保持措施因子(P)是USLE/RUSLE方程中的重要参数之一。依据国内外研究成果,归纳总结了5种估算P因子值的方法,包括小区和小流域资料法、美国农业部手册查询法、基于RS和GIS提取法、USLE/RUSLE方程反求法、经验模型方程法。分析了各种方法的优缺点,并对P因子的研究提出展望。     

水蚀模型USLE与WEPP在紫色土水蚀预测中的应用对比研究

该文分别确定了USLE与WEPP模型的参数指标，通过实测遂宁组紫色土的单次降雨产沙量，对降雨产沙实测值与模型预测值进行比较分析，结果表明：在20°休闲小区模拟预测WEPP模型预测效果多数情况下优于USLE模型；通过多因子贡献分析发现，降雨量因子对产沙量的影响最大，其对休闲区和布设措施小区产沙量的贡献率分别达到了48.0%和64.1%。根据统计学中累积贡献率大于80%确定公共因子的原则，确定降雨量与降雨历时为遂宁组紫色土地区侵蚀产沙量的公共因子。     

苏北花岗片麻岩地区USLE模型的试验研究

针对苏北花岗片麻岩地区水土流失的自然状况.建立了6种径流小区进行试验研究,通过对各小区364次降雨径流与土壤流失量的相关分析,得出适合本地区降雨侵蚀力因子R值的简便算式,确定了USLE模型中其它诸因子的取值.运用USLE模型计算各小区的土壤侵蚀量与实测值进行偏差分析,偏差为-3.5%～9.9%.可信度达90%以上.在实际应用检验中,梯田偏差5.64%,坡耕地偏差12.36%,可信度达87%以上.由此说明,USLE模型及其诸因子的取值方法在该地区的土壤侵蚀定量分析中具有很好的适用性.该项试验研究成果为该地区的水土流失预报与监测、水土保持规划及小流域综合治理提供了科学的依据.     

福建省降雨侵蚀力R值预测预报方法研究

降雨侵蚀力反映由降雨引起的土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程USLE的最基本因子之一。由于降雨侵蚀力计算过程中所需资料较难收集,给其计算增加了难度。利用福建省46个代表性气象站资料,建立了利用经度、纬度、海拔高度以及月降雨量估算降雨侵蚀力的简易算法模型,结果表明该模型预测预报效果较好,能够用于估算平均降雨侵蚀力。     

RUSLE侵蚀模型及其应用(综述)

在对RUSLE和USLE进行分析和比较的基础上,探讨了RUSLE对USLE的改进内容和形式:RUSLE模型所用的数据量比USLE大得多,并纠正了USLE分析中的错误,填补了原始数据的空白,且增加了其灵活性,使能模拟不同的系统和替代方法和侵蚀量,对RUSLE模型的应用前景作了展望。     

BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究

降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程USLE的最基本因子之一。由于降雨侵蚀力计算过程中所需资料较难收集,给其计算增加了难度。运用BP神经网络方法对降雨侵蚀力与地理之间的关系进行研究,建立降雨侵蚀力BP神经网络模型。对福建省46个地域的降雨侵蚀力进行研究,结果表明:所建立的降雨侵蚀力BP神经网络模型对模拟预测福建不同地域的降雨侵蚀力,平均模拟精度为96.81%,平均预测精度为95.68%,达到了较为理想的效果。这不仅为降雨侵蚀力的预测预报提供了科学依据,而且也为BP神经网络在水土保持研究中的应用开辟了新的思路。