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%。     

1901—2016年黄土高原降雨侵蚀力时空变化

为了研究横跨20世纪的百年尺度黄土高原降雨侵蚀力时空变化,该文首先验证了CHELSAcrust数据集的精度,并基于该数据集估算了黄土高原1901—2016年逐月降雨侵蚀力,最后分析了降雨侵蚀力的时空变化特征。结果表明:(1)CHELSAcrust数据集精度较高(Nash=0.79; R²=0.82),满足本文分析需求;(2)1901—2016年黄土高原年均降雨侵蚀力东南高、西北低,各地理分区降雨侵蚀力中,土石山区>河谷平原区>丘陵沟壑区>高原沟壑区>沙地沙漠区>农灌区。降雨侵蚀力显著变化区域集中于黄土高原中部地区,非显著变化区域分布在边缘地区;(3)1901—2016年黄土高原降雨侵蚀力变化不显著且无明显突变点,可划分为1901—1930年、1930—1980年和1980—2016年3个阶段;(4)黄土高原地区降雨侵蚀力变化存在周期性规律,2.62 a变化周期最显著,且变化周期与气候要素的波动周期基本一致。结果显示1901—2016年黄土高原降雨侵蚀力变化并不显著且存在周期性规律,其空间分布存在明显差异。     

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。     

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。     

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.     

基于不同模型的黄河中游降雨侵蚀力时空变化分析

[目的] 基于不同模型探究黄河中游地区降雨侵蚀力的时空演变特征,为该地区水土流失危害评估、水土保持措施规划提供参考依据。[方法] 采用黄河中游1981—2020年日降雨量数据集,基于两种降雨侵蚀力模型探究了降雨和降雨侵蚀性的时空变化特征。 [结果] 黄河中游年均降雨量为349.90～699.90 mm,空间上自东南向西北呈波浪形递减趋势,时间上呈多峰状不显著的波动上升趋势特征,存在2 a主周期变化特征。黄河中游两种模型的降雨侵蚀力年际变化趋势特征和周期性相似,但降雨量越大的地区,两模型估算的降雨侵蚀力结果相差越大。谢云模型估算的降雨侵蚀力结果与降雨量相对更拟合。黄河中游年均降雨侵蚀力为767.00～3 003.40 MJ·mm/(hm²·h),具有高度月度集中性,集中于7—8月,呈单峰型。 [结论] 黄河中游年均降雨侵蚀力具有显著的垂直空间差异,且在地形和地貌影响下空间差异会发生变化,高海拔地区的变化系数通常高于低海拔地区。在东南部秦岭山区和关中平原等地区,随海拔升高,降雨侵蚀力迅速减少,在西北部黄土高原区,随海拔升高而逐渐增加。因此在黄河中游降雨侵蚀性增加的地区,应采取适当措施,减少土壤侵蚀的潜在风险,确保区域生态安全的可持续发展。     

山东省降雨侵蚀力空间分布特征及简易方程的研究

研究基于山东省境内22个气象站1951-2008年间日降雨资料,计算了该省多年降雨侵蚀力因子R值,运用径向基函数空间插值法,分析了该省降雨侵蚀力的空间分布特征,同时借助年降雨量与年降雨侵蚀力之间的数量关系,建立并验证了山东省年降雨侵蚀力的简易经验方程。     

1960-2017年贵州省不同水系降雨侵蚀力时空变异特征

[目的]研究喀斯特生态脆弱区降雨侵蚀力区域特征,为区内水土流失防治、生态保护等工作提供科学参考.[方法]基于贵州省33个气象站点1960-2017年逐日降雨资料,利用空间插值、线性趋势、重心模型、突变检验、聚类分析等方法,对比分析了不同水系降雨侵蚀力时空变异特征.[结果]贵州省不同水系多年降雨侵蚀力以波动下降趋势为主,...     

湖北省侵蚀性降雨时空分布特征

侵蚀性降雨是南方红壤区剧烈水蚀的原动力,因此分析其时空分布特征对于区域内水土保持相关研究有十分重要的意义。选取国家气象数据网站数据(2014—2020年)、结合水土保持监测站点人工观测数据(2016—2019年),对湖北省4个水土保持分区24个监测站点的侵蚀性降雨标准及降雨侵蚀力进行了分析、计算,并用克里格模型进行插值。结果表明：湖北省整体的降雨侵蚀力从西北到东南逐渐增加,与降雨量的空间分布表现出相同特征,同时降雨量与侵蚀性降雨量表现出高度协同性。全省年平均降雨量813.88～1 590.15 mm(2014—2020年),多年平均年降雨量为1 201.98 mm,多年平均侵蚀性年降雨量为603.53 mm。多年平均侵蚀性年降雨量占多年平均年降雨量的50.21%,多年平均侵蚀性降雨频次(天数)为14次,平均次侵蚀性降雨量为46.88 mm。根据多年平均半月侵蚀力计算结果分析可知,湖北省全省多年平均年降雨侵蚀力值为6 650.10 MJ·mm/(hm²·h·a)。省内年内降雨侵蚀力时间分布基本符合正态分布。4—10月总降雨侵蚀力值为6 202.10 MJ·mm/(h...     

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。     

贵州省降雨侵蚀力时空分布规律分析

降水是导致土壤侵蚀的主要动力因素,降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力。贵州省是我国典型的生态环境脆弱区之一,水土流失十分严重。以全省19个气象台站1951—2001年逐日降雨资料,利用日降雨侵蚀力模型,估算了贵州省降雨侵蚀力,分析了其时空分异规律。结果显示近50a来贵州省降雨侵蚀力呈增加趋势,即由降雨引起的土壤水蚀潜在能力增加。降雨侵蚀力年内分配主要集中在夏季,占年均降雨侵蚀力的68.48%。在空间分布上,降雨侵蚀力由南向北递减,并且在西南部和东南边缘形成侵蚀力高值中心,在西北部形成低值中心。根据年降雨侵蚀力的季节分配特征,可以将贵州省划分为3个类型区。     

1980-2009年闽东南地区降雨侵蚀力的时空分布特征

[目的]揭示闽东南地区降雨侵蚀力的时空变异特征,为区域水土流失防治及水土保持规划提供依据。[方法]基于闽东南地区1980—2009年26个雨量站的逐日降雨数据,运用福建省降雨侵蚀力简易算法。[结果]闽东南地区降雨侵蚀力年内分布集中于5—8月,呈现双峰式分布;降雨侵蚀力年际间变化幅度较大。1982年年降雨侵蚀力(R值)低至253.82(MJ·mm)/(hm2·h),2006年R值高达725.39(MJ·mm)/(hm2·h),极值比为2.86;30a内的闽东南地区的降雨侵蚀力并未出现明显的突变现象。[结论]研究区内降雨侵蚀力R值空间分布不均匀,总体上呈现沿海向内陆增加,西南高东北低的趋势。     

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。