降雨侵蚀力模型研究进展

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　　摘要    降雨侵蚀力（R）是衡量降雨对土壤侵蚀贡献的重要指标。降雨侵蚀力的定量研究是土壤侵蚀监测预报的重要前提。本文系统地总结了降雨侵蚀力概念，提出50年来土壤侵蚀模型的研究历史和成果，介绍了降雨侵蚀力的正常值和模型值，各种模型的计算方法和过程，对各种模型在不同尺度和估计精度上进行了对比分析，了解了这些模型的特点和适用性，避免了在实际应用中混淆使用。在此基础上，指出了前人研究的局限性，并提出了进一步研究的新方向。
　　关键词    降雨侵蚀力（R）;降雨侵蚀力模型;指标;计算方法
　　中图分类号    S157.1        文献标识码    A
　　文章编号   1007-5739（2019）14-0199-04                                                                                     开放科学（资源服务）标识码（OSID）
　　Abstract    Rainfall erosivity is the index to measure the contribution of rainfall in soil erosion.Quantitative research of rainfall erosivity is an important premise in soil erosion monitoring and prediction. The paper summarized systematically the research history and achievements of soil erosion model since the concept of rainfall erosivity was published 50 years ago，introduced the normal value and the model value of rainfall erosivity，include computational method and process of each kind of models in detail.All kinds of models had been analyzed contrastively with different scale and estimate precision，the characteristic and applicability of these models had been known in order to avoid confused using of them in the practice.Then the limitation of the former research had been pointed out and new directions of the further research had been proposed.
　　Key words    rainfall erosivity;rainfall erosivity model;index;computational method
　　降雨的雨滴击溅地表、汇流冲刷表土，破坏地表形态和土壤结构，导致土壤颗粒和营养物质随雨水冲离，降雨是造成水土流失的直接作用力。降雨侵蚀力（rainfall erosivity，R）是用来表征降雨对土壤侵蚀贡献的指标，指由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力[1-2]。降雨侵蚀力是通用土壤流失方程USLE[3]、修正通用土壤流失方程RUSLE[4]以及土壤侵蚀与生产力模型EPIC[5]中一个重要的动力因子，准确评价和计算降雨侵蚀力值是定量预报土壤流失的重要环节。
　　降雨过程十分复杂，降雨侵蚀力很难直接通过观测得到，而是用间接计算得到，分为以次降雨侵蚀力为单位的精确计算、模型估算2种。计算降雨侵蚀力，一般需要详细的降雨过程资料，而且工作量大。对于多年度或者区域范围内的降雨侵蚀力计算，很难实现。因此，需要建立模型，简化算法。降雨侵蚀力是降雨物理特征的函数，降雨的雨量、雨强、雨滴大小等降雨特性都会关系到降雨雨滴侵蚀力的大小[2]。算法模型是通过筛选合适的评价指标，运用统计分析和数学函数的方法而建立的经验模型，需要遵循一定的次降雨和侵蚀性降雨划分标准。本文着重介绍国内外学者对降雨侵蚀力研究60年来，在降雨侵蚀力模型研究与应用方面的代表性成果，分析当中的不足之处，提出新的研究方向。
　　1    降雨侵蚀力评价标准与指标
　　降雨侵蚀力最早是在1958年由著名的美國土壤学家Wischmeier等[1-2]提出并展开研究，之后英国、前苏联、日本等国家相继开始了自己的研究。从20世纪80年代开始，我国很多科研学者投入到这方面的工作中。本文着重关注算法和模型的研究进展，其中侵蚀性降雨的划定标准的确定和指标遴选是模型建立前的准备工作。
　　1.1    侵蚀性降雨标准界定 　　降雨过程中，前期降雨不会立刻产生径流、剥离土壤，只有溅散、冲刷和携带土壤的这部分降雨才会造成土壤侵蚀，这部分降雨即侵蚀性降雨。大部分自然降雨过程不产生侵蚀，计算降雨侵蚀力时，必须划定一个标准，以剔除不伴随水土流失的那部分降雨。USLE方程[3]以雨量的多少为标准来划定，将降雨间歇≤6 h的降雨视为一个次降雨过程，否则为下一次降雨。将次降雨雨量≥12.7 mm或15 min雨量超过6.4 mm的降雨定义为侵蚀性降雨。
　　不同研究区域气候土壤条件不同、研究者掌握的降雨资料详细程度不同，则研究方法也各有差异，得出的侵蚀性标准值不尽相同。侵蚀性雨量和雨强标准值的大小本身就是一个统计意义上的概数，不能代表每一次降雨事件产生侵蚀时的准确临界值，这个临界值是降雨量、降雨强度2个变量对降雨历时的函数，不是固定不变的。提出侵蚀性降雨标准参数的主要目的在于统一侵蚀性降雨的统计口径，提高降雨侵蚀力的计算效果和可比性。
　　1.2    降雨侵蚀力模型指标
　　降雨侵蚀力是通过它与其他因子的关系间接计算得到，这些因子即降雨侵蚀力指标。指标选取的优劣直接关系到计算结果的准确性。降雨侵蚀力（R）指标有数十种，根据欲建立的估算模型的类别可以将R指标分成次降雨侵蚀力估算指标、年（月）降雨侵蚀力估算指标、多年降雨侵蚀力估算指标。按照指标本身性质可以将其分成降雨量指标、降雨动能指标、降雨强度指标、其他指标、复合指标等。降雨特性指标与降雨侵蚀力的相关性大小关系为I>E>P。其中，P指标最容易获取，另外2个指标都以降雨过程为前提，相关性更好。目前，很多估算模型不拘泥于使用单个指标，而是采用包含几个因子的复合指标。复合指标反映的信息量更大，使模型能更加准确地模拟降雨侵蚀力的变化特征。
　　1.3    降雨侵蚀力标准值
　　建立模型过程中，需要有一个用于模型值校对的标准值作为参考，大都选用Wischmeier的经典法。Wischmeier等[3]利用美国35个水土保持站8 250个小区的降雨、侵蚀实测资料，以次降雨为基本单位，用次降雨的降雨动能E和最大30 min雨强I30的乘积EI30来表示和度量次降雨侵蚀力（Rt），称为EI30法，又称经典法、标准法。如需计算年（或月）降雨侵蚀力（Ra、Rm），只要将年（或月）内各次侵蚀性降雨的侵蚀力累加即可。此方法一直被各国学者作为标准法沿用，公式如下：
　　许多学者提出了其他形式的次降雨侵蚀力计算指标和方法，如Foster[6]的PI30（P指次降雨量）方法，英国学者Hudson.N.W[7]和前苏联学者科辛等[8]KE>25法等。我国学者分别用不同地区的数据，验证各种指标和算法的适用性和优劣[9-16]。在南方地区，黄炎和等[17]、周伏建等[18]、吴素业[19]发现EI60指标比用EI30指标好;北方地区，王万忠[20]、贾志军等[21]、江忠善等[22]的研究表明，西北黄土高原地区EI10指标最好;张宪奎等[23]、杨子生[24]、赵富海等[25]认为，E60 I30指标更好。对于大区域和全国性范围的研究工作，为兼顾我国不同地区的降雨特性差异，建议采用EI30作为计算中国降雨侵蚀力的指标[17]。
　　2    降雨侵蚀力估算模型
　　面对区域性和多年降雨侵蚀力的计算，上述方法工作量太大，很难实现[26-27]。因此，各国学者纷纷研究建立R简易估算模型，根据模型指标类型和精度不同，可将模型分为次雨量模型、日雨量模型、月雨量模型、年雨量模型和综合指标模型;根据模型最小估算单位的尺度大小来分，R模型一般包括次降雨侵蚀力（Rt）模型、月降雨侵蚀力（Rm）模型、年降雨侵蚀力（Ra）模型以及多年平均降雨侵蚀力（Ra）模型。其中，Rt模型以次降雨为单位，估算结果为各次降雨的侵蚀力，累加年内各次Rt得到年降雨侵蚀力Ra;Rm模型、Ra模型则忽略降雨过程，以常规降雨资料为数据源，估算每月（或年）降雨的所产生的侵蚀力，其中累加Rm模型所得各月Rm可得年Ra;多年平均降雨侵蚀力（Ra）估算模型以多年平均气候资料为基础，所得R值仅表示多年降雨侵蚀力的平均趋势，不涵盖任何一次具体降雨。随着人们掌握资料的详细程度和对R值精度要求的提高，多年降雨侵蚀力估算模型已很少使用。
　　2.1    次降雨侵蚀力（Rt）的估算
　　次降雨侵蚀力简易估算主要以次降雨量、降雨强度为指标，得到基于次雨量的综合指标模型。一般通过建立PI（P指次降雨的降雨量）与经典法中EI30的关系式，用PI代替EI30求Rt。
　　前苏联[28]一般采用的计算公式为：
　　2.2    月降雨侵蚀力（Rm）模型和年降雨侵蚀力（Ra）模型
　　我国常规雨量资料大部分为日雨量的整编资料，一般不包含次降雨信息，无法使用次降雨模型求算，必须建立基于常规降雨资料的简易模型，直接估算一个阶段（日、旬、月、年）的降雨侵蚀力。按照Rm、Ra模型指标的类型和雨量数据的精度不同，可以对模型进行分类：第一大类为纯雨量模型，分为日雨量模型、月雨量模型和年雨量模型;第二大类为综合指标模型，是在雨量指标基础上加入年或月极端降雨强度指标、汛期雨量或其他指标的估算模型。
　　年雨量模型是以年雨量为主要数据和指标，建立年降雨侵蚀力（Ra）模型。除年降雨量外，刘秉正[29]、孙保平等[30]则分别使用了6—9月降雨量（P6-9）、5—10月降雨量（P5-10）等季雨量指标。ROOSE E.J.（1975）等认为，年雨量与年降雨侵蚀力有较明显的关系，因而用年雨量指标表征年降雨侵蚀力的变化，以此计算R值，但是年雨量与Ra之间并非简单的对应关系，故估算精度有限[31]。
　　目前，多数模型都属于基于月雨量指标的月降雨侵蚀力（Rm）模型，模型对数据要求精度不高，运算简捷，估算效果较好。年降雨侵蚀力模型相对粗略，无法反映降雨侵蚀力的年内分布。随着日雨量资料的普及，日雨量模型开始频繁出现;综合指标模型突出了雨强指标的影响，但目前难于体现降雨侵蚀力的年内变化。随着对降雨侵蝕力估算精度要求的提高，新的综合指标模型需要以日降雨资料为基础，有效提取和结合多项指标，更全面准确地评价降雨侵蚀力的变化特征。如何在常规日雨量资料中提取能够较好的间接反映雨强作用的新指标组合，建立基于日降雨信息能突出雨强作用的R估算模型，是今后模型研究的突破点。随着信息技术的日新月异，基于ArcGIS平台的克里格方法进行空间内插及基于TRMM 数据的模型验证分析与率定等将成为较有意义的研究热点[42-43]。 　　根据胡续礼、伍育鹏、田刚等利用不同模型结果的对比[9-10，27，44]，相对于基准值，不同模型在同一批数据下的估算偏差差异较大，有些模型有很强的区域性，模型运行的稳定性不够，建立一套完备稳定的适用于全国的降雨侵蚀力算法体系仍然任重道远。
　　3    结语
　　（1）降雨侵蚀力算法研究对土壤侵蚀定量研究和预测预报意义重大，本文从建立模型的指标、标准值和现有代表性估算模型各方面展开降雨侵蚀力模型的详述，R因子标准值主要介绍EI30法及其改进。从模型指标类型和精度、最小估算单位尺度2个方面把国内外降雨侵蚀力模型进行系统归类。根据模型最小估算单位的尺度，将R模型分为次降雨侵蚀力模型、月降雨侵蚀力模型、年降雨侵蚀力模型以及多年平均降雨侵蚀力模型。根据雨量指标类型和精度，将R模型分为次雨量模型、日雨量模型、月雨量模型、年雨量模型和综合指标模型。
　　（2）通过对涉及到R计算和模型估算的各种类型指标及对应模型的分门别类，对各类型代表性模型的特点、优劣进行分析，有利于在降雨侵蚀力评价时选用合适的指标和模型，为今后建立新模型时遴选指标提供参考。
　　（3）通过模型比较，针对目前模型区域性强、稳定性不够的特点，提出充分利用常规日降雨资料提取有效信息，突出降雨强度的影响，提取更完善的指标因子组合，建立基于日雨量的综合指标模型的思路，以提高估算精度。
　　（4）无论模型发展如何，R因子仍然面临难以直接观测的困境。因此，能够设法通过观测得到R值或者其他同样可以反映降雨对土壤侵蚀潜在贡献的因子，避开模型计算，无论对降雨侵蚀力研究还是水土保持工作都很有意义。
　　4    参考文献
　　[1] WISCHMEIER W H，SMITH D D.Rainfall energy and it′s relationship to loss[J].Transaction，American Geophysical Union，1958，39：285-291.
　　[2] WISCHMEIER W H.A rainfall erosion index for a universal soil loss equation[J].Soil Science Society Proceedings，1959，23（3）：246-249.
　　[3] WISCHMEIER W H，SMITH D.D.Predicting rainfall erosion losses：A guide to conservation planning[J].U S Dep Agric Handb，1978，537：58.
　　[4] RENARD K G，FOSTER G R，WEESIES G A，et al.Predicting soil erosion by water：A guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation（rusle）[J].U S Dep Agric Handb，1997，703：1-367.
　　[5] SHARPLEY A N，WILLIAMS J R.EPIC-erosion/productivity impact cal-culator[J].U S Department of Agriculture Technical Bulletin，1990， 1768：3-9.
　　[6] FOSTER G R.Evaluation of rainfall-runoff erosivity factors for individual storms[J].Transactions of the ASAE，1982，25：124.
　　[7] 哈德逊NW.土壤保持[M].北京：科学出版社，1975：52-53.
　　[8] 王礼先.侵蚀指数微分计算法[J].中国水土保持，1987（7）：5-6.
　　[9] 伍育鹏，谢云，章文波.国内外降雨侵蚀力简易计算方法的比较[J].水土保持学报，2001，15（3）：31-34.
　　[10] 田刚，梁音，陈效民，等.几种降雨侵蚀力模型在潋水河流域的对比研究[J].土壤学报，2010，47（1）：7-12.
　　[11] 王愛娟，李智广，刘峰.长江上游水蚀区降雨侵蚀力的时空分布特征[J].水土保持通报，2013，33（1）：8-12.
　　[12] 刘斌涛，陶和平，宋春风，等.我国西南山区降雨侵蚀力时空变化趋势研究[J].地球科学进展，2012，27（5）：499-509.
　　[13] 吴昌广，林德生，肖文发，等.三峡库区降雨侵蚀力时空分布特征[J].应用生态学报，2011，22（1）：151-158.
　　[14] 何绍浪，何小武，李凤英，等.近60年来江西省各等级侵蚀性降雨与降雨侵蚀力的关系[J].水土保持研究，2018，25（2）：8-14.
　　[15] 范俊甫，何惠馨，郭兵.1980-2015年黄河流域降雨侵蚀力时空变化分析[J].地球信息科学学报，2018，20（2）：196-204.
　　[16] 赵传成，丁永建，叶柏生，等.天山山区降水量的空间分布及其估算方法[J].水科学进展，2011，22（3）：315-322.
　　[17] 黄炎和，卢程隆，郑添发，等.闽东南降雨侵蚀力指标R值的研究.水土保持学报，1992，6（4）：1-5.
　　[18] 周伏建，陈明华，林福兴，等.福建省降雨侵蚀力指标R值[J].水土保持学报，1995，9（1）：13-18. 　　[19] 吴素业.安徽大别山区降雨侵蚀力指标的研究[J].中国水土保持，1992（2）：32-33.
　　[20] 王万忠.黄土地区降雨侵蚀力R指标的研究[J].中国水土保持，1987（12）：34-40.
　　[21] 贾志军，王小平，李俊义.晋西黄土丘陵沟壑区降雨侵蚀力指标R值的确定[J].中国水土保持，1987（6）：18-20.
　　[22] 江忠善，李秀英.黄土高原土壤流失方程中降雨侵蚀力和地形因子的研究[J].中国科学院西北水土保持研究所集刊，1988（7）：40-45.
　　[23] 张宪奎，许谨华，卢秀琴，等.黑龙江省土壤流失方程的研究[J].水土保持通报，1992，12（4）：1-9.
　　[24] 杨子生.滇东北山区坡耕地土壤流失方程研究[J].水土保持通报，1999，19（1）：1-9.
　　[25] 赵富海，赵宏夫.编制张家口市降雨侵蚀力R值图的研究.见：永定河上游张家口市水土流失规律与土地改良利用[M].北京：环境科学出版社，1995：16-22.
　　[26] MIKHAIL O  E A，BRYANT R B，SCHWAGER S J，et al.Predicting rainfall erosivity in Honduras[J].Soil Sci Soc Am J，1997，61：273-279.
　　[27] 胡续礼，潘剑君，杨树江，等.几种降雨侵蚀力模型的比较研究[J].水土保持通报，2006，26（1）：68-70.
　　[28] 王万中，焦菊英，郝小品，等.中国降雨侵蚀力R值的计算与分布（I）[J].水土保持学报，1995，9（4）：5-6.
　　[29] 刘秉正.渭北地区R值的计算与分布[J].西北林学院学报，1993（2）：21-29.
　　[30] 孙保平，赵廷宁，齐实.USLE在西吉县黄土丘陵沟壑区的应用[J].中国科学院水利部西北水土保持研究所集刊（黄土高原试验区土壤侵蚀和综合治理减沙效益研究专集），1990（12）：50-58.
　　[31] 卜兆宏，董勤瑞，周伏建，等.降雨侵蚀力因子新算法的初步研究[J].土壤学报，1992（4）：408-417.
　　[32] 吴素业.安徽大别山区降雨侵蚀力简易算法与时空分布规律研究[J].中国水土保持，1994（4）：12-13.
　　[33] 卜兆宏，宫世俊，阮伏水，等.降雨侵蚀力因子的算法及其在土壤流失量监测中的选用[J].遥感技术与应用，1992（3）：1-10.
　　[34] 马志尊.应用卫星影象估算通用土壤流失方程各因子值方法的探讨[J].中国水土保持，1989（3）：24-27.
　　[35] RICHARDSON C W，FOSTER G R，WRIGHT D A.Estimation of erosion index from daily rainfall amount[J].Transactions of the ASAE，1983，26（1）：153-156.
　　[36] SELKER J S，HAITH D A，REYNOLDS J E.Calibration and testing of a daily rainfall erosivity model[J].Transaction of the ASAE，1990，33（5）：1612-1688.
　　[37] ELSENBEER H D，CLASSEL W T.A daily rainfall erosivity model for Wester  Amazonia [J].J Soil and Water Conservation，1993，48（5）：439-444.
　　[38] 章文波，謝云，刘宝元.利用日雨量计算降雨侵蚀力的方法研究[J].地理科学，2002，22（6）：705.
　　[39] 郭新波，王兆骞，张如良.浙江红壤地区降雨侵蚀力季节分布与日雨量模型研究[J].水土保持学报，2001，15（3）：35-37.
　　[40] 杨轩，梁音，方继青，等.基于日降雨信息的月降雨侵蚀力模型[J].土壤学报，2010，47（2）：216-222.
　　[41] 何锡君，吕振平，杨轩，等.浙江省降雨侵蚀力时空分布规律分析[J].水土保持研究，2010，17（6）：31-34.
　　[42] 王晓云，史明昌，胡影，等.TRMM数据应用于降雨量和降雨侵蚀力估算的适宜性研究[J].干旱区资源与环境，2015，29（1）：129-133.
　　[43] 范建容，严冬，郭祥.GIS支持下的长江上游降雨侵蚀力时空分布特征分析[J].水土保持研究，2010，17（1）：92-96.
　　[44] 胡续礼，潘剑君，杨树江，等.几种降雨侵蚀力模型的比较研究[J].水土保持通报，2006，26（1）：68-70.
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