近50年江苏省降雨侵蚀力的时空演变

论文总字数：12157字

目 录

引言 3

1 材料与方法 4

1.1 基本数据 4

1.2 降雨侵蚀力的计算 4

1.3 研究方法 5

2 结果与分析 5

2.1 年内降雨侵蚀力分配的基本特征 5

2.2 降雨侵蚀力的年际变化 6

2.3站点尺度各月降雨侵蚀力的变化趋势 8

3 结论 9

参考文献 11

致谢 12

近50年江苏省降雨侵蚀力的时空变化

钱宇斌

, China

Abstract：Based on the daily precipitation records at 52 meteorological stations in Jiangsu during 1961–2012, the monthly rainfall erosivity series were calculated, and the spatio-temporal pattern of rainfall erosivity was explored. The results showed that: (1) The intra-annual distribution of rainfall erosivity in Jiangsu had strong non-uniformity, rainfall erosivity was mainly concentrated in July of summer, and the values of rainfall erosivity of July in north Jiangsu was obviously higher than that of south Jiangsu. (2) By using K-means cluster analysis, the study area could be divided into three sub-regions with different evolution characteristics of rainfall erosivity, which was north Jiangsu, central Jiangsu and south Jiangsu. The increasing trend of rainfall erosivity in south Jiangsu was the more significant, and the 2-4 year periodic oscillation in rainfall erosivity were detected for all the three sub-regions. (3) By using Mann-Kendall test, the changing trends of rainfall erosivity in different months showed obvious seasonal difference, which is mainly reflected in the significant increase of winter rainfall erosivity and the enhancement of summer rainfall erosivity.

Key words：Jiangsu province; rainfall erosivity; K-means Cluster; Mann-Kendall test

引言

中国是一个在世界上水土流失最严重的国家，其中水土流失面积达到了1293000平方公里，土地资源退化和地表污染引起的生态环境问题尤为突出^[1]。降雨侵蚀力（简称RE）反映了降雨作为土壤侵蚀主要外力的潜在能力，准确估算降雨侵蚀力，研究其时空分布特征，对评价区域水土流失风险、治理小流域、保护水土优化措施等具有重要的参考价值^[2]。降雨侵蚀力的经典算法由Wischmeier在通用土壤流式方程（USLE）中提出，其为30min的雨强I与降雨总动能E的乘积，降雨侵蚀力值等于某一研究时段内降雨侵蚀力的总和，该指标已在世界范围内得到广泛应用^[3]。但该算法对降水信息资料要求极高且难以收集，其通常需要获取基于小时或分钟尺度的精细雨量数据，为此，构建基于年、月和日等常规降水数据的降雨侵蚀力简易计算方法得到各国学者的广泛关注^[1-3]。近年来，运用不同简易计算模型探讨降雨侵蚀力的时空变化已成为国内外气象、水文、农业学者的重要研究方向。

关于降雨侵蚀力，在中国很多人都进行了对这一问题大量的研究。例如，刘斌涛、陶和平、宋春风和张超等人^[4]利用逐日降雨量资料对降雨侵蚀力进行了估算，这些降雨侵蚀力分布于各个中国气象站,并且使用Kriging空间插值方法对降雨侵蚀力在中国的时空变化趋势进行了大量的分析研究。从该研究结果来看，降雨侵蚀力从沿海到内陆呈现出递减的趋势，近50年降雨侵蚀力在我们国家大部分的区域都有呈现出非显著上升的趋势。马鹏^[5]对土壤侵蚀进行了研究，研究的主要因素为降水因素，研究表明，降雨侵蚀力是造成土壤侵蚀的重要因素之一。同时也发现降雨程度与土壤侵蚀程度有着相关联的特性,其中小雨的侵蚀力对土壤表现出的侵蚀效果并不明显，各个坡面的土壤侵蚀量与中、大和暴雨而表现出了相关性，表现出的趋势为先增加后减少。

除了这些以外，在降雨侵蚀力方面，国外的很多专家教授也对此进行了很多的研究。比如说Mohamed Meddi, Samir Toumi,  Ali A.Assani^[6]希望通过研究制定降雨侵蚀力的空间变化图将为土地和大坝管理者提供强有力的工具，可以使用通用土壤流失方程中的R因子对侵蚀性进行量化。本工作的目的是基于降雨侵蚀力修正后的Fournier指数（MFI），经度，海拔高度和平均最大日降雨量开发一个估算降雨侵蚀力的模型，然后绘制出阿尔及利亚北部侵蚀性空间分布图。Reginald B.Silva,Piero Iori,Cecilia Armesto,Hugo N. Bendini^[7]的研究旨在开发一个人工神经网络来估计圣保罗州里贝拉河谷和沿海地区的降雨侵蚀力。在人工神经网络的发展中，输入变量是纬度，经度和年降雨量，以及用于研究区域的激活函数的数学方程作为输出变量。除此之外，人们发现人工神经网络可用于圣保罗州里贝拉河谷和沿海地区降雨侵蚀力值的内插，以估计侵蚀的精度。通过与根据研究区域的特定条件调整的激活函数的数学方程进行比较，已经证明了方程性能。

从Mark A. Nearing,Shui-qing Yin,Pasquale Borrelli,Viktor O. Polyakov^[8]的研究中能发现，降雨侵蚀力的现代定义从通用土壤流失方程（USLE）的发展开始，其中降雨特征与数千个地块年的自然降雨和径流数据的土壤流失有统计学相关性，USLE被有效地用于保护规划的目的超过50年。当USLE被修订后的通用土壤流失方程（RUSLE）所取代时，采用了新的能量强度方程。后来在RUSLE2中进行了替换。 RUSLE和RUSLE2开发团队不再推荐RUSLE能量强度方程。 RUSLE2还引入了侵蚀性密度的概念，从而显著改善了降雨侵蚀力的计算和制图。研究还表明，在所有情况下，降雨动能作为坡面侵蚀的驱动因素的直接作用并不是总体证据的保证，因为雨滴的动能多次不是小溪侵蚀背后的驱动力。USLE侵蚀力经验性地解释了自然降雨侵蚀土地的土壤流失的大部分变化。

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