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土壤侵蚀预报模型的研究进展综述
作者：杨晓 黎武 羊秀娟
来源：《安徽农学通报》2017年第13期
摘 要：土壤侵蚀预报模型是由美国引进的，经过不断地消化与改进，现已成为我国进行水土流失计算与预测的重要工具。该文简单介绍了土壤侵蚀预报模型的发展历程、公式及其应用。
关键词：土壤侵蚀预报模型；土壤流失方程；研究进展
中图分类号 S159 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）13-0072-03 Review of Research Progress in Soil Erosion Prediction Model Yang Xiao et al.
（School of Land and Resources，China West Normal University，Nanchong 637009，China）
Abstract：The soil erosion predication model was imported from America. Though researchers continuous improve and absorb that has became an important tool in calculation and prediction of soil erosion. This paper briefly introduces the course of its development，formula and application. Key words：Soil erosion prediction model；USLE；Research progress 1 历史背景
RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）模型为修正的通用土壤流失模型，是1997年由美国农业部自然资源保护局（NRCS）正式决定实施的一个模型[1]，其前身为USLE（Universal Soil Loss Equation），即通用土壤流失方程，它的提出在美国及其他国家的土壤侵蚀方面都得到了广泛的响应。20世纪50年代开始，美国以在落基山脉以东地区8250个径流试验小区收集的资料为依据，在Wischmeier的领导下得到通用土壤流失方程USLE，并作为定量坡面年平均土壤流失量的经验性土壤侵蚀预报模型[2-3]，1956年美国农业部颁布的农业手册282号标志着土壤流失方程的正式推广及应用，但其在全球的通用性具有一定的局限性，并不完全适用于各国的实际情况。我国于20世纪40年代建立第一个水土保持试验站——天水水土保持试验区[4]，在大量研究和观测的基础上，出现了许多具有区域性的土壤侵蚀定量模型。20世纪80年代开始，引进通用土壤流失方程与中国土壤侵蚀特点相结合，进行了一系列的订正研究[5]，开始建立具有中国特色的土壤侵蚀预报模型。随着研究的深入，研究者们开创了将GIS、RS与USLE进行结合的新思路，并得到了推广[6-7]，GIS与USLE二者的结合不仅能够体现土壤侵蚀的空间异质性，还能够有效地提高水土保持措施空间布置的合理性[2]，其较
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为全面的考虑了影响土壤侵蚀的各个因素，且具有一定的精度[8]，并将其应用到了对地震危险性与地震风险的评估[9]。1992年美国农业部农业研究局（USDA-ARS）提出了USLE的新一代模型RUSLE[1]，该模型较USLE具有很大的改善，其数据范围更为广泛，侵蚀因子的计算也更加精确，适用范围更广[8]，目前已发展成为流域管理规划及对土壤侵蚀风险进行评价的有效手段[10]，之后美国农业部又先后颁布了RUSLE2、RUSLE3等相关模型。由于各研究区实地情况不同，直接采用美国的因子取值并不合适，故在我国各个地区具有属于自己的RUSLE，便于方便地区水土流失的计算与预测。 2 基本公式及改进
RUSLE模型与USLE模型的结构基本相同，主要有降雨侵蚀力R，标准小区条件下土壤可侵蚀量K，坡长与坡度因子LS，覆盖与管理因子C，水土保持措施因子P，其基本公式为： [A=R×K×LS×C×P] （1）
式中，A即为预测土壤侵蚀量[1]。
刘宝元通过借鉴美国土壤侵蚀预报模型建立了具有中国特色的中国土壤流失方程CSLE（Chinese Soil Loss Equation），简单实用，其公式[11，12]为： [A=R×K×L×S×B×E×T] （2）
其中，A为多年平均土壤流失量，R为降雨侵蚀力，K为土壤可蚀性，L、S分别为坡长、坡度因子，B、E、T分别为水土保持的生物措施、工程措施、耕作措施因子。
冯泮极通过计算及单位换算，得到适用于福山流域的通用土壤流失方程，其公式[13]为： [A=0.224RKLSCP] （3）
其中，0.224为美制单位换算成kg/m2的换算系数。
孙文义运用修正的土壤流失方程对黄土高原不同生态系统的土壤保持量进行估算，其公式[14]为：
[Ac=Ap-Ar=RKLS（1-CP）] （4）
其中，Ac是单位面积上土壤保持量，Ap是单位面积上潜在的土壤侵蚀量，Ar是单位面积上实际土壤侵蚀量；因未考虑植被覆盖和水土保持措施情况下的土壤侵蚀量，故C=1，P=1。 此外，还有金沙江流域土壤流失方程[15]，与SDR相结合的流域土壤流失脆弱性评价模型[16]，与GIS技术相结合的土壤侵蚀预报模型[17，18]等。
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3 研究进展
经过不断地探索、实践、发展与完善，土壤侵蚀预报模型已经成为计算土壤侵蚀量的重要工具，取得了显著的成果，并在各地区出现了因地制宜的土壤侵蚀预报模型，对各地区水土流失治理与防治工作奠定了坚定的基础[19]。
降雨侵蚀力是降雨引起的土壤侵蚀潜在的能力，是降雨的物理性质的函数[20]。美国学者Wischmeier认为判断土壤流失量最好的指标是暴雨动能与30min最大降雨强度的乘积，其表达式为[R=E·Iao][21]，但其算法数据要求较高，获取较为困难；我国降雨侵蚀力基本沿用了其形式，但在不同的地区由于降雨动能和时段雨强的不同出现了不同的组合形式[22]。学者们积极地改进土壤侵蚀模型，以便本土降雨侵蚀力因子的计算。如张宪奎[23]的黑龙江省R因子的最佳指标：[R=E60I30]；黄炎和[24]闽东南地区的[R=1120.019P1.5682i]；曲丽英[25]福建省的[R=i=112（-2.6398+0.3046Pi）]，等等。
土壤可蚀性是20世纪30年代由Middeton提出的评价土壤受侵蚀侵蚀营力破坏性能大小的一个指标，也是土壤对分离和搬运的侵蚀作用的敏感性[26]，是指在雨滴击溅和径流冲刷等外营力的作用下，土壤被分散与搬移的难易程度，而土壤可蚀性指标是指试验中利用土壤流失量对土壤中某些性质进行测定来对土壤可蚀性进行评价[27]；受空间变化、土壤性质以及人类活动等因素的影响，土壤可蚀性测定的方法也存在差异[26]。当前研究在相关概念的定义、指标的选取、分析时空分异特征等方面都具有一定的成果[28]，如吴昌广[29]对三峡库区采用修正后的几何平均粒径模型中K值计算方法；刘斌涛[30]对青藏高原地区采用模型计算和面积加权分析方法来探索K值的空间分布特征，等等。
坡长坡度复合因子是地表径流输沙能力的量度[31]，坡长因子在很大程度上决定模型计算的精度，坡长指数随着坡度的变化而不同[32]，将坡地进行分段计算每段的LS值，进而求出整个坡面LS值，能够有效地反映不同坡形下土壤侵蚀的状况[33]。对LS的计算一般都是以DEM为基础，而在DEM中对LS值进行提取会因分辨率不同导致获取的LS值不固定，故选择合适的DEM对研究区域LS值的合理获取十分必要。例如，王邦隐[34]研究表明对陕北县南沟流域LS值的较准确提取应采用分辨率为5m的DEM数据；吴东亮[35]以View GIS为平台，开发模块对LS值在研究流域坡面上的分布进行计算，并将其结果存放在关系型数据库；杨勤科[36]结合Van Remortel代码开发了LS-Reg工具，方便对较大流域地区进行LS值的自动计算。
覆盖与管理因子是指地表在一定的覆盖和管理措施下土壤流失量与在同等条件下的经过适时翻耕、连续休闲的对照地的土壤流失量之比，不同作物生长期的降雨量决定着C值的大小，降低C值能使治理土壤侵蚀的投入资金最小化[37]。人工赋值法、小区实验法和基于植被盖度的遥感数据定量估算法是当前确定C值的3个主要方法，植被覆盖度越高，C值越小[38]；不同的土地利用方式对C值的计算有不同的公式[39]，各小区标准不同，C值的计算公式也不相同[40，41]。