紫色丘陵区侵蚀性降雨与降雨侵蚀力特征

降雨侵蚀力（R值）的空间分布反映了区域气候对土壤侵蚀的作用。利用四川盆地紫色丘陵区多年实测降雨资料,应用频率分析法,推求该地区侵蚀性降雨的一般雨量标准,揭示该地区侵蚀性降雨及其侵蚀特征,进而运用降雨侵蚀力日降雨量计算方法,分析紫色丘陵区降雨侵蚀力时空分布特征。结果表明：1）紫色丘陵区顺坡休闲农耕地的侵蚀性降雨的一般雨量标准为11．3mm;2）紫色丘陵区多年平均总降雨量中有60％以上属于侵蚀性降雨,侵蚀性降雨主要集中于5—9月,其中7、8月年均侵蚀性降雨量和土壤侵蚀量最大,空间分布上表现为丘陵区边缘地区大于中部地区;3）紫色丘陵区年均R值介于5000～6500MJ／（mm·hm^2·h）之间,由丘陵区周边向中心逐渐减小,研究区北部的巴中、达县、阆中3站的年均降雨侵蚀力形成高值区,中部的遂宁站形成低值中心,北部大于南部,西部大于东部;4）紫色丘陵区R值主要由≥15mm的降雨构成,占76．9％-82．1％,年内集中度较高,主要分布在汛期5—10月份,占年R值的89％以上;5）R值的年际变化较大,达到中等程度变异,不同地区的R值年际变化差异较大,但并未表现出明显的随时间变化的增减趋势。     

紫色丘陵区降雨侵蚀力简易算法的模拟

降雨侵蚀力是评价一个地区潜在水力侵蚀危险性和严重程度的重要参数。该文基于野外人工模拟降雨的侵蚀试验,对紫色丘陵区降雨侵蚀力的简易算法进行了模拟研究。结果表明：紫色丘陵区降雨量与土壤侵蚀产流、产沙之间存在极显著正相关,各时段降雨强度I（5、10 、15、30、45 min）能很好地反映紫色丘陵区土壤流失量的变化特征。基于降雨动能E和时段降雨强度的复合因子∑EI5和∑EI10能够很好地反映紫色土丘陵区径流量变化特征,∑EI5可很好地反映该地区土壤流失量变化特征。降雨量P与各时段降雨强度I的复合因子PI5、PI10、PI15对紫色丘陵区坡地产流、产沙起关键作用,尤其是PI5的作用。紫色丘陵区降雨侵蚀力简易计算公式为PI5和∑EI5且二者之间存在定量转换关系,该公式提高了降雨侵蚀力在土壤侵蚀预报模型中的应用价值。对于紫色丘陵区一次降雨而言,5、10、15 min降雨强度及降雨量是水土保持的关键性时段,也是水土资源利用的最佳调控时段;尤其是前5 min的雨强、雨滴大小分布、降雨量对坡地水土流失起重要作用。     

黄土高原南部降雨侵蚀力试验研究

基于Wischimeier关于降雨侵蚀力R=EI30的经典算法,以黄土高原南部杨凌天然降雨为研究对象,较详细地分析了一次降雨过程雨滴大小分布;拟合了雨滴中数直径、降雨动能与降雨强度的关系;分别以EI10、EI30、EI60为降雨侵蚀力R指标,计算了该地区6-9月降雨侵蚀力大小,研究分析了降雨侵蚀力与降雨量之间的关系。得出以下结论:雨滴大小分布满足Best提出的分布式;雨滴中数直径反映次降雨过程中雨滴大小的总体趋势,与降雨强度关系密切,其关系式可表示为D50=2.25I0.21;降雨动能由降落雨滴从高空下落而具有的能量,以及与雨滴直径和下落速度有直接关系,得出降雨动能与降雨强度的关系式为E=26.57I0.28;杨凌区降雨量多集中于6-10月,月降雨侵蚀力分布随着月降雨量变化而变化;3种R指标计算的降雨侵蚀力值,EI10>EI30>EI60,且3种指标计算结果与CREAMS月雨量经验模型的相对偏差中,EI10与其相对偏差最小,但波动幅度较大,EI30与其相对偏差居中,但相对较稳定,分析得出EI10更适用于短阵型降雨,EI30适用于普通型降雨。基于上述理论,本研究旨在为今后建立黄土高原南部地区降雨侵蚀力简易计算模型提供理论依据。     

不同降雨侵蚀力条件下紫色土坡耕地的养分流失

通过对川中丘陵区几次暴雨过程氮、磷流失的观测与分析,研究了不同降雨侵蚀力条件下的紫色土坡耕地的养分流失特征。结果表明在产流初始阶段,氮、磷流失严重,径流中养分输出浓度比较高,总氮最大可达8.0 mg/L左右,总磷在1.9 mg/L左右;坡耕地养分流失与土壤侵蚀的关系密切,氮、磷迁移以泥沙吸附态迁移为主,径流中的颗粒态氮、磷含量随降雨侵蚀力增大而增大,而溶解态氮、磷含量与降雨侵蚀力无明显相关。     

降雨侵蚀力研究进展

降雨是导致土壤流失的动力因素,降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,准确评估计算降雨侵蚀力是定量预报土壤流失的重要环节.本文回顾总结了国内外降雨侵蚀力的研究进展,在此基础上提出了我国今后降雨侵蚀力研究的发展方向.     

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。     

安徽大别山区降雨侵蚀力指标的研究

<正> 降雨侵蚀力(R)是引起土壤侵蚀的潜在能力。它与雨滴能量、降雨强度等因子的大小有着密切的关系,直接决定着土壤侵蚀强度。开展R指标的研究,观测资料的选取尤为重要,资料的精度、系列的长短以及下垫面因素如何,都会直接影响到分析结果。我们对岳西水保站的观测资料进行了比较,选取3号、4号两个径流小区的实测资料进行分析。这两个小区的坡度分别为20°、18°,资料年限为7年(1984～1990年),样本数均为32个。     

武汉降雨侵蚀力特征与日降雨侵蚀力模型研究

本研究利用武汉市蔡店水保试验站25年的降雨过程资料分析了该市降雨侵蚀力的季节、年际和次分布特征,建立了一个基于日降雨量的降雨侵蚀力预测模型。研究表明:武汉市降雨侵蚀力集中分布在4~9月,高峰值出现在7月;不同年份的降雨侵蚀力差异很大,变异系数达到0.43,且降雨侵蚀力年际变化呈现负趋势,年倾向率达-253.3 M J.mm/(hm2.h)。次降雨的Ri值分布振幅很大,年降雨侵蚀力主要集中在几次降雨过程中。本研究提出的日降雨侵蚀力预测模型能反映降雨侵蚀力的季节分布,模型的决定系数f为0.86,偏差系数σ为2.2%。     

基于日降雨信息的月降雨侵蚀力模型

在分析浙江省兰溪和嵊州8年共402次自记降雨过程资料的基础上,提出了月侵蚀性雨量(Pmer)、月侵蚀性降雨日数(Dmer)和月内最大3日雨量(Z3m)等3个指标,同时定义了Pmer、Dmer和Z3m的计算方法,并将其引入到降雨侵蚀力模型之中。结果发现:利用Pmer、Dmer和Z3m等指标所建立的月降雨侵蚀力模型,其相对偏差为9·9%,而传统单因子雨量指标所建立的模型,其相对误差为21·6%,显然,前者优于后者。     

我国降雨侵蚀力计算方法研究进展

如何准确评估、计算降雨侵蚀力,对定量预报土壤流失、进行水土保持规划等具有重要意义。从降雨侵蚀力是土壤侵蚀研究的重点出发,总结了在国内外的研究进展,并介绍了我国降雨侵蚀力的计算方法,分别论述了利用月或年雨量计算法、瞬时雨强法、综合指标法等计算方法,并对降雨侵蚀力分区研究进行了总结,最后对降雨侵蚀力及其计算方法研究发展进行了展望。     

晋西黄土高原降雨侵蚀力研究(续)

<正> 三、晋西黄土高原降雨侵蚀力的时空分布规律 (一)侵蚀性降雨基本雨量标准的确定 每一场天然降雨都具有一定的侵蚀能力。由于土壤具有一定的抗蚀性,因而微量的降雨虽也具有侵蚀力,但不会发生土壤流失。我们所研究的是能够产生土壤流失的降雨,即侵蚀性降雨。为了求得晋西黄土高原降雨侵蚀力的定量数值,必须首先确定出这一地区侵蚀性降雨的基本雨量标准,以便收集资料,开展研究工作。     

陕北丘陵沟壑区降雨侵蚀力指标研究

降雨侵蚀力（Ｒ）是引起土壤侵蚀的潜在能力，是降雨物理特征的函数。Ｒ值的计算方法众多，且过程繁锁，该就陕西省黄土高原治理研究所农耕地标准径流小区（１９８３－１９９１年）观测资料，运用计算机技术，采用灰色系统理论中关联分析的方法，对Ｒ指标的不同复俣参数与土壤侵一的关系进行了系统分析，并在回归分析的基础上，对一次降雨（特别是短历时暴雨）的总动能简化计算方法进行了有益的探讨，推导出一个简化计算式。     

北京地区降雨侵蚀力简易计算方法研究

降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀影响的潜在能力。降雨侵蚀力经典算法所需的降雨过程资料较难获得,一般利用各种类型雨量资料建立降雨侵蚀力的简易算法,为模型的参数输入服务。利用北京10个水文站25年2 894次降雨过程资料。其中5个站点用于建立日、月、年降雨侵蚀力简易计算公式,另外五个站点用语模型检验。研究结果表明,不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力的精度不同,用日或月雨量资料直接估算日或月降雨侵蚀力时,模型的误差较大。用日、月或年雨量估算年降雨侵蚀力时,模型的误差较小,约有一半的样本相对误差绝对值小于20%,三个模型相比,日雨量模型估算的平均相对误差最小。用日、月或年雨量估算多年平均年降雨侵蚀力时,模型的误差最小,所有样本的相对误差绝对值均小于20%,平均相对误差绝对值最小值只有0.8%,最大值也小于7%,三个模型相比,日雨量模型的估算精度最高。因此在具体应用过程中可以根据资料的占有情况来决定相应的降雨侵蚀力估算模型。本研究结果可以为北京地区土壤侵蚀量估算和水土资源评价提供参数服务。     

东北地区降雨-径流侵蚀力研究

降雨-径流侵蚀力反映了降雨和融雪及其径流潜在的侵蚀能力。东北地区融雪侵蚀十分显著,进行土壤侵蚀预报时,需要计算降雨侵蚀力,也要求推算融雪径流侵蚀力。利用21个典型流域水文站径流泥沙资料及相应雨量站点资料,推导融雪径流侵蚀力（Rw）估算方法;利用全区234个气象站降水资料,提出了不同类型降水资料计算年降雨-径流侵蚀力（Rτ）的方法,并分析其空间分布特征。结果表明：在降雪量占年降水量≥10％的地区,融雪径流侵蚀力可利用多年平均11-翌年4月降水量P11-4估算：Rw=33.124P^0.5845 11-4;若有逐日降水量资料,则可在计算出融雪径流侵蚀力基础上,利用日降雨量计算降雨侵蚀力（R）,二者之和为年降雨-径流侵蚀力（Rτ）;若无逐日降水资料,则可采用平均年降雨量P计算年降雨-径流侵蚀力,Rτ=0.0668P^1.626.6;本区Rτ值变化于523.3-8243.4MJ·mm／（hm^2·h·a）之间,大致从西北向东南递增。研究成果有助于提高土壤侵蚀预报精度,为本区水土保持规划提供依据。     

降雨侵蚀力因子新算法的初步研究

本文基于侵蚀雨量与其总动能之间普遍存在极高的相关性和相近的关系式,建立了由汛期雨量和I_30B组成的R新算法.它在各地的应用结果表明,新算法比已有算法的应用范围广,监测流失量的精度高,且易于在遥感监测中应用.它能以统一方法和精度来评价全国水蚀区的R差异,为水土保持工作的科学管理服务.     

亚马逊河流域西部的日降雨侵蚀力模型

本文根据亚马逊河流域西部La Cuenca观测站两年间所发生的降雨侵蚀资料,得出由R因子所表达的降雨侵蚀力通用方程式。由日降雨总量顶报降雨侵蚀力和由每次降雨总量预报降雨侵蚀力是比较接近的。这里介绍的是在亚马逊河流域试验的Richard模型及其系数的应用。     

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。     

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。