河南省降雨侵蚀力空间分布特征

利用河南省59个气象站1961—1990年30年年均降雨量资料,计算了各站点的多年平均年降雨侵蚀力,并对其进行统计分析和空间插值计算。研究结果表明:河南省多年平均年降雨侵蚀力R值在1999.9~7638.9 M J.mm/(hm2.h.a)之间,R值在2000~3000 M J.mm/(hm2.h.a)的分布最广,约占河南省总面积的47%,多年平均年降雨侵蚀力R值具有从南到北递减的特点,并计算了各县(市、区)的多年平均年降雨侵蚀力R值。本研究成果为进行河南省水土流失预报和水土保持措施评价提供了基础资料。     

集水区尺度降雨侵蚀力空间分布对土壤流失的影响

为探讨降雨侵蚀力空间分布对土壤流失的影响效应,该文以黄土丘陵沟壑区子长集水区为例,将区域重心概念应用到降雨侵蚀力的空间分布研究中,基于GIS探讨了降雨侵蚀力重心在不同年份间的变迁对土壤流失的影响。研究结果表明：降雨侵蚀力重心与水文站点、大于15°坡度重心的距离会显著影响土壤流失;当降雨侵蚀力重心位于水文站点和较陡坡度重心中间位置时,也会产生较多土壤流失;降雨侵蚀力重心在南北方向上变化对土壤流失影响不大,但在东西方向上的移动能够明显改变土壤流失。在集水区尺度上,随着降雨侵蚀力空间分布的变化,降雨侵蚀力与坡度、土地利用、水文站点的空间耦合关系将发生改变,从而导致土壤流失量的增加或减少。     

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。     

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。     

中国降雨侵蚀力R值的计算与分布（I）

对中国降雨侵蚀力Ｒ值的计算与分布进行了系统研究。主要内容包括Ｒ指标的确定；次降雨Ｒ失真、Ｒ值以及多年平均Ｒ值的简易计算方法；我国不同地区年Ｒ值的月分布、次分布、频率分布和年际变化特征，以及Ｒ值的雨量、雨强分布特征；对我国１４０多个重点站的Ｒ值进行了计算；在分析我国降雨侵蚀力Ｒ值区域分布特征的基础上，编制了中国降雨侵蚀力等值线图，进行了降雨侵蚀力分区。     

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。     

北京市降雨侵蚀力及其空间分布

 通过对北京地区20个气象站雨量资料的回归分析,发现可用公式R=5.2562F1.3057F来估算北京的降雨侵蚀力,其中FF是由逐月雨量计算而来的一种指标。用此公式计算了北京113个站点的R值,绘制了降雨侵蚀力等值线图,发现北京的R值变化于2144.0～6682.7MJ·mm·hm-22·h-1·a-1。由北部和西部山地所组成的弧形山脉R值最高,并呈现向西北、东南方向递减的趋势。研究结果可为北京的水土保持规划和评价提供依据。     

利用7Be研究侵蚀性降雨前后坡面土壤侵蚀空间分布特征

结合野外调查方法,利用7Be示踪法研究了直形坡侵蚀性降雨发生前后坡面土壤侵蚀空间分布特征。结果表明,侵蚀性降雨发生前,在20m坡长范围内,7Be在坡面不同部位分布的差异性不显著;而全年侵蚀性降雨结束后,7Be在坡面不同部位分布有显著差异。侵蚀性降雨发生后表层土壤中7Be含量及其侵蚀性降雨发生前后表层土壤7Be含量的差值皆随坡长的增加而减少,表明坡面土壤侵蚀随坡长增加呈增加趋势。坡面不同部位发生剥蚀或沉积过程有较大的差异,坡面上部距分水岭0～5m坡长范围内主要发生沉积现象;而在8～15m坡长范围内,土壤侵蚀以剥蚀过程为主,且土壤侵蚀最严重。     

近60年来江西省各等级侵蚀性降雨与降雨侵蚀力的关系

基于江西省具有典型代表性的5个气象站点1956-2015年共60 a逐日降雨量资料,研究了各等级侵蚀性降雨和降雨侵蚀力的特征,建立了利用各等级侵蚀性年降雨量估算年降雨侵蚀力的简易算法模型。结果表明:各等级侵蚀性降雨量、降雨日数和降雨侵蚀的时间分布规律不一。年暴雨量、年暴雨量比例、年暴雨日数、年暴雨侵蚀力、年降雨侵蚀力均在时间上呈不同程度的增长趋势,在空间表现为从南到北逐渐上升趋势。各等级侵蚀性年降雨量估算降雨侵蚀力模型的模拟值与精确值具有高度相关性,可用于估算江西地区年降雨侵蚀力。     

黄土高原降雨侵蚀力时空分布

降雨侵蚀力时空分布规律定量研究是进行土壤侵蚀预报的基础。利用231个气象站多年平均年雨量资料估算了黄土高原地区多年平均降雨侵蚀力,并绘制了等值线图。利用17个气象站日雨量和日雨强资料估算了半月降雨侵蚀力及其年内分配特征。全区降雨侵蚀力变化于327~4416MJ.mm/(hm2.h.a)之间,等值线图显示降雨侵蚀力的空间分布与年降水量的空间分布规律十分相似,大致从东南向西北递减。半月降雨侵蚀力占年侵蚀力的累积频率表,为估算土壤侵蚀方程中土壤可蚀性因子和植被覆盖—管理因子提供了基础。侵蚀力年内分配集中度指标反映出黄土高原R值年内分配集中度很高,且多集中在6—9月,集中度最大的达96.4%,最小的也有66.9%。     

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.     

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。     

辽宁省降雨侵蚀力计算方法及空间分布特征研究

降雨侵蚀力因子估算结果会直接影响土壤侵蚀模型预报精度。采用EI3 0经典算法与章文波日雨量模型分别计算降雨侵蚀力并进行比较,发现日雨量模型适用于辽宁省降雨侵蚀力计算。采用辽宁省及周边省份共39个气象站1961—2015年日降雨资料,计算得到辽宁省降雨侵蚀力均值为3 316.02 MJ·mm/(hm~2·h·a),空间分布上呈由东向西、从南到北逐渐减小的趋势,降雨侵蚀力最小值出现在朝阳市建平县,最大值出现在丹东市宽甸县。     

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。     

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。     

闽西地区降雨侵蚀力R指标的初探

降雨侵蚀力指标R是进行土壤流失定量研究最基本的因子之一，本文通过分析位于闽西长汀县的径流小区观测资料，得出适合闽西地区的最佳降雨侵蚀力R指标为：R＝∑EI60，并根据这一指标计算出1991，1992，1993年的年R值。     

沂蒙山区降雨侵蚀力空间分布推算方法

以沂蒙山区88个雨量站点1980—2010年日降水数据为基础,采用普通克里格法和回归克里格法对多年平均降雨侵蚀力进行空间插值预测,分析评价不同空间插值方法预测结果的精度及差异性,掌握沂蒙山区降雨侵蚀力及空间分布特征。结果表明:1)2种方法降雨侵蚀力插值结果空间分布规律一致,但回归克里格法对局部变异性描述更为精确;回归克里格法降雨侵蚀力预测值与实算值接近,降雨侵蚀力预测相对精度较普通克里格法提高53.64%。2)沂蒙山区降雨侵蚀力最大值为5 438.22 MJ·mm/(hm2·h·a),最小值3 033.23 MJ·mm/(hm2·h·a),均值4 133.92 MJ·mm/(hm2·h·a);半方差函数分析显示,年均汛期降雨量和年均侵蚀性降雨量是影响降雨侵蚀力空间变异的主要因素。3)沂蒙山区降雨侵蚀力空间分布上遵循从南向西北和东北2个方向逐渐递减的特征,降雨侵蚀力在沂蒙山区空间分布上属中等变异,但在县域尺度空间分布上呈弱变异(邹城除外)。     

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.     

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。