河南省降雨侵蚀力时空变异与不同算法比较研究

利用河南省119个气象台站自建站至2003年间不同年限的逐日降雨量资料,采用不同方法分别计算了河南省各县(市)不同时段的降雨侵蚀力,对不同算法的时空差异进行了比较。结果表明:河南省多年平均降雨侵蚀力总体趋势是由北向南、由西向东递增,最大值出现在南部的鸡公山、新县与商城;各地点的降雨侵蚀力在不同年份变异较大,无明显的周期性等规律;各种算法均可表现出时空变化特征,但具体数据差异较大。认为以逐日降雨量为基础的3种算法比较接近实际情况,其中CREAMS模型因其计算简便性可进行较广泛应用。     

日照市降雨侵蚀力时空分布特征

为掌握山东省日照市降雨侵蚀力时空分布特征,提高日照市水土保持规划与决策的科学性,利用日照市水利局雨量遥测系统61个雨量站点2005-2014年日降雨资料计算降雨侵蚀力,并运用Excel 2013、ArcGIS 10等工具分析日照市降雨侵蚀力的时空分布特征.结果表明:1)从年度变化来看,日照市站均年度降雨侵蚀力最大值(2008年)是最小值(2014年)的2.90倍,站均汛期降雨侵蚀力最大值(2007年)是最小值(2014年)的3.74倍.从月度变化来看,降雨侵蚀力主要集中在5-9月,尤其集中在7-8月.2)从空间分布来看,各站点年均降雨侵蚀力、汛期降雨侵蚀力呈现东南沿海地区较高、内陆地区较低、中部地区最低的特征,变化范围分别在2 942.07 ～4 921.45、2 694.36～3 921.78 MJ· mm/(hm2·h·a)之间,分区县看,岚山区最高,东港区次之,莒县和五莲县较低;各月的降雨侵蚀力重点也不尽相同.3)从时间变异来看,站均年度降雨侵蚀力变化范围在1 831.55 ～5 306.12 MJ·mm/(hm2·h·a)之间,均值、中值分别为3 826.01、4 053.62 MJ·mm/(hm2·h·a),标准差1 089.46MJ·mm/(hm2·h·a),变异系数28.48％;站均月度降雨侵蚀力变化范围在1.23 ～1 171.93 MJ·mm/(hm2·h·a)之间,均值、中值分别为318.83、61.51 MJ·mm/(hm2·h·a),标准差397.99 MJ· mm/(hm2·h·a),变异系数124.83％.4)从空间变异来看,各站年均降雨侵蚀力变化范围在2 755.23 ～5 061.15 MJ·mm/(hm2·h·a)之间,均值、中值分别为3 826.01、3 730.97 MJ·mm/(hm2·h·a),标准差512.81 MJ·mm/(hm2·h·a),变异系数13.40％.本研究结果可为日照市水土保持规划与决策、土壤侵蚀预报等提供参考.     

金沙江流域降雨侵蚀力时空分布特征

[目的]分析金沙江流域降雨侵蚀力的时空分布的变化特征,为优化流域土壤流失定量评估及水土保持规划编制工作提供支持。[方法]利用气象台站降水资料验证了TRMM降水数据估算降雨侵蚀力在金沙江流域内的适用性,并结合气象站、TRMM和DEM数据,在Arc/Info软件提供的地图代数运算功能支持下,利用日雨量模型估算降雨侵蚀力开展分析和研究。[结果]1998—2015年TRMM 3B42降水数据和气象站降水数据估算金沙江流域多年平均的总体精度达到了82%,说明二者估算降雨侵蚀力的结果在合理误差范围内,金沙江流域降雨侵蚀力大体呈由东南向西北递减的趋势,地区差异大。总体上,高程越小的地区,降雨侵蚀力越大。流域年际变化同样存在空间分异,整体上呈现降低的趋势。[结论]将TRMM 3B42降水数据应用于气象站点稀疏的金沙江流域的多年平均降雨侵蚀力估算是可行的。但是各个站点估算结果的一致性高低程度不同,且某些年份的适用性程度受极端气候的影响。     

福建省北部降雨侵蚀力时空变化特征

为了解福建省北部降雨侵蚀力的时空变化特征,更好地监测福建省北部的水土流失变化,选取1980~2009年福建北部13个雨量站的逐日降水数据,估算研究区的降雨侵蚀力R值,分析福建省北部降雨侵蚀力的时空变化特征。结果表明:福建省北部降雨侵蚀力年内分配集中在3~8月,呈弱双峰式分布;1980~2009年间福建省北部降雨侵蚀力的年际变化呈波动上升,30a内出现一次突变情况,年际变化自东向西逐渐降低且降雨侵蚀力分布不均,降雨侵蚀力高值集中于研究区西北与东部地区。     

北京市近40年来降雨侵蚀力时空变异特征

[目的] 降雨侵蚀力可以反映降雨对土壤侵蚀的潜在作用,是评价区域土壤侵蚀风险的重要指标。分析北京市1981—2020年降雨侵蚀力时空变异特征,对科学评估和防治区域水土流失风险具有重要意义。[方法] 基于1981—2020年北京市及周边地区119个雨量站点逐日降水数据,采用Kriging插值、Mann-Kendall非参数检验、小波分析等方法对北京市年降雨侵蚀力和中雨(10~25 mm)、大雨(25~50 mm)、暴雨(≥50 mm)降雨侵蚀力的空间分布、趋势变化以及周期变化特征进行分析。[结果] 北京市1991—2020年年降雨侵蚀力范围为1 691.51~3 914.89 (MJ·mm)/(hm²·h·a),年降雨侵蚀力与大雨和暴雨的降雨侵蚀力的空间分布特征相似,与中雨的降雨侵蚀力的空间分布特征有所差异。空间整体上表现为从东北向周围递减的趋势。近40年来,北京中雨侵蚀力呈显著增加趋势,年降雨侵蚀力、大雨、暴雨以及夏季7,8月的降雨侵蚀力变化趋势均不显著,且均没有发生显著的突变。局部区域如密云、平谷一带的年降雨侵蚀力下降趋势相对较大。年降雨侵蚀力以及中、大、暴雨的降雨侵蚀力变化的主周期约为25年,且存在2~3次"低-高"交替变化。[结论] 研究结果可为北京开展水土保持工作、农业和生态保护等工作提供科学依据。     

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。     

贵州省降雨侵蚀力时空变化特征研究

降雨侵蚀力是区域土壤侵蚀状况定量化的首要因子,反映了区域降雨对土壤侵蚀的潜在作用.贵州省地处喀斯特强烈发育地区,水土流失极为严重.利用罗甸小区降雨过程资料及相应的土壤流失量资料,得出贵州省降雨侵蚀力指标的最佳组合为EI30;采用回归分析得出降雨侵蚀力的简易算法为:R=2.0354P1.2159+45.5649.利用264个站点1956-2000年的月降雨量、多年平均降雨量资料得出各站点降雨侵蚀力,并采用Kriging方法进行插值,得到降雨侵蚀力的空间分布图.结果表明:贵州省降雨侵蚀力的空间变化表现为由南向北递减的趋势.按照月降雨侵蚀力的分布状况,将贵州省全年划分为干季和湿季两个阶段,其中湿季降雨侵蚀力约占多年平均降雨侵蚀力的57％.总体而言,近年来贵州省的降雨侵蚀力变化不明显,但仍不能排除个别区域有增高的趋势.     

基于GIS的黑龙江省降雨侵蚀力时空变化分析

基于黑龙江省32个气象台站近40 a的日降雨量数据计算半月降雨侵蚀力,构建了GIS基础数据库。通过Kriging方法对平均降雨侵蚀力进行插值,运用趋势分析法,从时间和空间上对黑龙江省降雨侵蚀力演变特征进行了分析。结果表明:(1)各气象台站半月平均降雨侵蚀力在时间分布上呈单峰型集中于4月下半月至10月上半月,先逐渐增加,7-8月达到最大值,随后逐渐降低。(2)半月平均降雨侵蚀力在空间分布上存在较大差异,7-8月差异最为显著,7月下半月平均降雨侵蚀力呈全年最大值。(3)该省范围内平均降雨侵蚀力1972-1981年最小,1982-1991年最大,1992-2001年、2002-2011年较1982-1991年平均降雨侵蚀力呈持续递减趋势。(4)该省近40 a平均降雨侵蚀力具有较强的空间相关性,多年平均降雨侵蚀力自西向东、由北至南呈明显的抛物线状分布趋势,伊勒呼里山向北、松嫩平原自东向西、三江平原自西向东、小兴安岭由南至北、张广才岭、老爷岭由北至南,呈明显递减趋势分布。     

辽宁省降雨侵蚀力时空分布特征研究

利用协同克里金空间内插法和半月降雨侵蚀力估算模型,结合2005—2021年日降雨量资料研究分析全省年均降雨侵蚀力时空分布特征。结果表明：(1)全省降雨侵蚀力平均值1 542.68 MJ·mm/(hm²·h·a),其变化范围为651.02～2 716.45 MJ·mm/(hm²·h·a)。(2)在时间变化上,年内降雨侵蚀力表现出先增大后减小的变化特征,其中6～9月降雨侵蚀力占全年80%以上;从空间分布上,自东南向西北降雨侵蚀力程递减的变化规律,即东南部>南部>中部>北部。(3)年侵蚀性降雨量、年降雨量与降雨侵蚀力之间具有极显著相关性,可以利用幂函数做简易估算,为区域土壤侵蚀治理、预报、评估和监测等提供决策依据。     

1961—2020年沂蒙山区降雨侵蚀力时空变化特征

为了分析沂蒙山区降雨侵蚀力的时空变化特征,利用沂蒙山区20个国家气象站1961—2020年的逐日降雨数据,采用日降雨侵蚀力模型、Mann-Kendall趋势/突变检验法、累积距平法、小波分析、反距离加权插值(IDW)等方法进行了系统的研究。结果表明:沂蒙山区年均降雨侵蚀力为5 081.59(MJ·mm)/(hm²·h·a),且年际变化呈现波动上升的变化趋势; 年降雨侵蚀力存在22 a的主周期和7 a的次周期; 降雨侵蚀力年内多集中在汛期6—9月份,占全年的84.15%; 除秋季外,春季、夏季和冬季的降雨侵蚀力均呈现上升的变化趋势; 年均降雨侵蚀力空间上由东南向西北呈带状逐渐递减; 各气象站变异系数的范围是0.32～0.53,地区差异比较明显,西部地区相对较大,南部地区相对较小。沂蒙山区降雨侵蚀力的时空分布特征与侵蚀性降雨分布基本一致,并且集中分布在汛期,因此要加强研究区汛期尤其是7月、8月份的水土流失防治工作,可为研究区水土流失的监测、预报及治理等提供决策依据。     

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。     

不同降雨侵蚀力模型在江苏省的比较研究

 研究降雨侵蚀力时空分布特征,准确评估降雨对土壤侵蚀的潜在作用,对土壤流失的预报、水土保持规划等具有积极的意义。利用江苏省2001—2006年260个站点的自记降雨资料和3个降雨侵蚀力模型,对降雨侵蚀力进行不同计算方法的模拟对比,并对江苏省降雨侵蚀力的空间分布进行研究。结果表明:雨量降雨强度模型相对于经典算法的动能降雨强度模型,模拟精度达91.56%,在江苏地区具有一定的适用性;建立的简易雨量模型,数据获取更加便捷,与雨量降雨强度模型相比较,模拟精度达92.81%,在江苏省有一定的推广性;江苏省的降雨侵蚀力空间分布不均匀,具有明显的高值和低值区,R值在年际间变化较大,2003年最大达372.15MJ.mm/(hm2.h.a),2004年最小为168.98 MJ.mm/(hm2.h.a);在江苏省北部和西南地区,特别是连云港等降雨侵蚀力较高城市,应特别加强水土流失的预防和监测。     

1980-2013年闽西地区降雨侵蚀力时空变化特征

闽西地区是福建省土壤侵蚀重点防治区,为研究闽西地区降雨侵蚀力的时空分布格局,根据1980-2013年闽西地区9个站点的逐日降雨数据,利用日雨量模型来计算降雨侵蚀力,采用线性回归、气候倾向率、Mann-Kendall检验和反距离加权插值法(IDW)等方法对区域降雨侵蚀力的时空变化进行分析.结果表明:1)闽西地区多年平均降雨侵蚀力为9 504 MJ·mm/(hm2·h),与降雨量呈极显著正相关(P＜0.o1);2)空间上西高东低,与降雨量分布规律基本一致;3)降雨侵蚀力的年内分布主要集中在3-8月,占到全年的80.12％;4)1980-2013年期间研究区降雨量呈微下降趋势,而整体上降雨侵蚀力呈略微增加趋势,但未达到显著水平(P＞0.05),其中其在夏季呈现上升趋势,而在春秋冬3季呈现下降趋势;5)34年内降雨侵蚀力分别在1995和2002年发生突变.该研究可为该区域土壤侵蚀危险性评估和土壤侵蚀治理工作提供依据.     

基于Hurst指数与相关系数的降雨侵蚀力变异识别与分级方法

变化环境下区域降雨侵蚀力的时空变化问题对区域水土流失防治工作提出了新的挑战。降雨侵蚀力序列不再是纯随机序列,往往存在趋势、跳跃或者周期的变化,在对降雨侵蚀力序列分析与计算时,现有研究往往采用单一的检验方法,缺乏对降雨侵蚀力序列各类成分的综合比较,所得到的结果可信度及其程度如何无法判断。该研究提出了基于Hurst系数和相关系数的降雨侵蚀力序列联合分析方法。该方法首先计算降雨侵蚀力序列的Hurst系数,引用水文序列变异的概念,从统计学角度将降雨侵蚀力序列确定性成分分为三级(无变异、弱变异和强变异)。然后通过多种检验方法综合检验,将得到的结果与原序列进行相关性分析提取相关系数最大的确定性成分(趋势、跳跃和周期),对其进行剔除,重复上述步骤,将降雨侵蚀力序列中的确定性成分进行一一分解,最终得出的降雨侵蚀力序列将是一个随机序列与确定性序列的组合。实际应用中,根据长江流域174个气象站点1961—2014年逐日降雨资料,对流域内各气象站点年降雨侵蚀力序列进行确定性成分分析与分级结果表明:长江流域174个气象站点中有130个站点降雨侵蚀力序列无明显变异,有31个站点降雨侵蚀力序列出现弱变异,有13个站点降雨侵蚀力序列出现强变异。以重庆奉节站为例进行综合检验,分析结果为整体强变异,该站年降雨侵蚀力序列存在复合周期和跳跃成分,其中复合周期为5 a和16 a,向下的跳跃点为2011年。该研究为变化环境下区域降雨侵蚀力预测提供理论依据。     

基于多种算法的小安溪流域降雨侵蚀力时空演变特征

降雨侵蚀力是土壤侵蚀预报模型中的重要指标,精确计算降雨侵蚀力能够提高区域水土流失预报精度。该研究以长江上游末端支流小安溪为研究区域,基于流域内国家基本站点近10年逐分钟降雨数据,采用K均值聚类法进行侵蚀性降雨雨情分类;以通用土壤流失方程计算降雨侵蚀力的结果为标准,在6种不同时间尺度的计算模型中优选简易算法,应用推荐模型计算长序列逐日降雨侵蚀力并分析其时空演变特征。结果表明：1）研究区侵蚀性降雨可分为3类,I类为主要的降雨类型,产生的降雨侵蚀力最小,仅33.90 MJ·mm/(hm2·h);Ⅲ类最剧烈,达1 176.86 MJ·mm/(hm2·h);2）优选日降雨量模型B计算得到1960-2018年的平均降雨侵蚀力为2 037.14～2 464.71 MJ·mm/(hm2·h);铜梁站点在研究时段内增加3.66%,其余站点呈下降趋势,永川变化幅度最大,减少12.39%;年内变化呈双峰特征,高值期集中于5-9月,春冬和夏秋季节降雨侵蚀力的空间差异性明显;3）空间变化特征方面,多年平均降雨侵蚀力从上游向下游依次递增,小安溪流域汇入干流涪江处水力侵蚀潜在危险最大。该研究结果可为小安溪流域水土保持提供理论和方法借鉴。     

基于IMERG反演降水数据估算广东省降雨侵蚀力

近年来遥感反演降水产品的时空分辨率不断提高,为估算区域尺度上具有空间连续性的降雨侵蚀力提供了新的可能。但以往研究在应用遥感降水产品估算降雨侵蚀力时多忽略了其与站点观测数据间的差异和对其纠偏的可能性。该研究以广东省86个气象站2001—2020年的逐时降水资料估算的降雨侵蚀力为观测值,评估两套IMERG（integrated multi-satellite retrievals for GPM）遥感降水产品-GPM_3IMERGHH（0.1°,逐30-min）和GPM_3IMERGDF（0.1°,逐日）对广东省降雨侵蚀力的估算精度并量化偏差,再结合拟合纠偏确定基于遥感反演降水数据估算广东省降雨侵蚀力的最优方法。结果表明：这两套产品均不适宜直接估算降雨侵蚀力指标,不同时间尺度、不同方法直接应用时精度均较低,克林-古普塔效率系数（Kling-Gupta efficiency, KGE）小于等于0.51。但多年平均和极端次事件降雨侵蚀力与对应观测值间具有强相关性（皮尔逊相关系数大于等于0.78）,具备纠偏的潜力。因此,本研究发展线性模型对IMERG估算结果进行纠偏,交叉验证结果表明纠偏后GPM_3IMERGHH估算多年平均降雨侵蚀力（R因子）的KGE可达0.79,10年一遇EI₃₀的KGE可达0.64,优于采用站点日降水估算降雨侵蚀力并插值的精度（KGE分别为0.60和0.59）,与采用站点小时降水估算降雨侵蚀力并插值的精度相近（KGE分别为0.77和0.66）。当前研究结果充分展示了遥感反演降水在土壤水蚀领域的应用潜力和前景。     

山东省降雨侵蚀力多年变化特征分析

 降雨侵蚀力变化特征分析是揭示土壤水蚀对降水变化响应的基础,为水土保持规划及管理提供依据。利用1951—2008年山东省22个气象站的降雨资料,采用Mann-Kendall非参数检验等方法,计算并分析了该省58年降雨侵蚀力变化的时间及空间特征。结果表明:山东省年降雨侵蚀力序列总体上未呈现显著增减趋势,这与占全年比例最高的夏季降雨侵蚀力未有明显变化相关;但通过季、月值的时间序列检验,春、冬季降雨侵蚀力有明显的升高趋势,特别2、5和12月升高显著。空间分布上,山东各地降雨侵蚀力变化趋势的差异明显,分布有国家级、省级水土流失重点治理区的鲁中南呈明显升高趋势,应作为未来防治重点区域。     

珠江流域1960―2012年降雨侵蚀力时空变化特征

降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力,研究其时空变化特征对流域土壤侵蚀监测、评估、预报和治理等工作具有重要意义。根据珠江流域43个气象站1960-2012年逐日降雨资料计算各站点降雨侵蚀力,采用线性回归,Mann-Kendall方法,小波分析和Kriging插值等方法对流域降雨侵蚀力进行了时空变化分析。结果表明:珠江流域多年平均降雨侵蚀力值的分布范围为1 858.0~14 656.6 MJ·mm/(hm2·h),平均值为7 177.1 MJ·mm/(hm2·h),与多年平均降雨量极显著相关(相关系数0.952,P0.01),空间分布规律与多年平均降雨基本一致,即总体上均呈从东到西逐渐递减的规律,被统计站点的降雨侵蚀力随着经度增加而增加,但随纬度增加而减少;流域年、季节、汛期和非汛期降雨侵蚀力变化趋势均不显著,均没有发生显著的突变,其中春、秋两季降雨侵蚀力呈下降趋势,其余时间段呈上升趋势;珠江流域大部分地区年降雨侵蚀力呈上升的趋势,其中韶关站点上升显著,沾益站、风山站、河池站、百色站、柳州站、融安站和桂林站的冬季降雨侵蚀力同样上升显著,这些地区面临的水土保持压力较大;流域年均降雨侵蚀力变化主周期为3.8 a,且存在2.0~7.0 a的振荡周期。研究结果可为珠江流域的水土保持、农业和生态保护,灾害控制等工作提供科学决策依据。     

黑龙江省降雨侵蚀力的变化规律

 利用黑龙江省16个气象站1960—2000年日降雨量资料,采用日降雨量侵蚀力模型计算降雨侵蚀力,对黑龙江省降雨侵蚀力变化规律及其与降雨量的关系进行分析。结果表明:1)黑龙江省1960—2000年年降雨侵蚀力、年降雨量、侵蚀性降雨量都呈升高的趋势,年降雨侵蚀力、年降雨量和侵蚀性降雨量变化速率分别为1.47MJ.mm/(hm2.h.a)、0.29 mm/a和0.35mm/a;2)黑龙江省16个气象站中有11个气象站降雨侵蚀力倾向率为正值,牡丹江降雨侵蚀力升高幅度最大,为15.6MJ.mm/(hm2.h.a),有5个气象站的倾向率为负值,其中齐齐哈尔降雨侵蚀力降低幅度最大,为-16.8MJ.mm/(hm2.h.a);3)16个气象站除哈尔滨、克山、呼玛、通河外,侵蚀性降雨时间变化对侵蚀性降雨量变化的作用大于侵蚀性降雨强度变化对侵蚀性降雨量变化的作用,显示大部分站点侵蚀性降雨量变化主要由侵蚀性降雨时间变化引起的。研究结果可为土壤侵蚀预报以及水土保持规划与决策提供依据。