RWEQ模型的土壤风蚀模数估算及其变化归因分析

前言：土壤风蚀是一个全球性的环境问题。中国是世界上受土壤风蚀危害最严重的国家之一，土壤风蚀是中国干旱、半干旱及部分湿润地区土地荒漠化的首要过程。中国风蚀荒漠化面积达160.74×104km2，占国土总面积的16.7%，严重影响这些地区的资源开发和社会经济持续稳定发展。自20世纪80年代以来，土壤风蚀作为沙漠化的首要环节而得到前所未有的重视，相继开展了大量的实验研究工作，揭示了各种因素对风蚀过程的影响，尤其是人为因素对风蚀的加剧作用，并提出了不同地区的风蚀防治措施。中国西部山区生态脆弱，水土流失现象较为严重，威胁着国家的生态安全，当地风蚀模数的估算工作对维护其生态环境可持续发展具有一定意义。

土壤侵蚀模型的构建能够更好地探寻侵蚀的原因，以便对土壤侵蚀进行一系列预测工作，减轻其对生态环境的影响。由于侵蚀过程较为复杂，因此建模需要充分考虑各项因素，例如气象、水文、地质环境、土壤条件等。修正的土壤风蚀方程（revised wind erosion equation，RWEQ）被广泛应用于土壤风蚀预报。该模型由美国农业部（USDA）农业研究服务（Agricultural Research Service）组织开发，它是一个基于过程模拟的经验性模型。RWEQ模型能够成功模拟田间管理措施、不同作物轮作对风蚀量的影响。

基于RWEQ模型的土壤风蚀模数估算及其变化归因分析实践技术

第一章、理论

1、土壤风蚀

风力侵蚀是土壤侵蚀的主要类型之一。在全球范围内，易于遭受风蚀的土地约占陆地面积的1/4。在我国北方干旱、半干旱及部分半湿润地区,风蚀是土地退化的主要过程之一。根据全国第三次水土流失普查数据,全国风蚀总面积为195.70万km2，占国土总面积的20.6%。

土壤风蚀预报技术是为了指导风蚀土地的可持续利用而发展起来的。它以风蚀动力过程及风蚀因子的影响作用研究为基础,用定量模型来估算风蚀强度,并被用于指导风蚀防治实践,因而代表土壤风蚀科学的研究水平。土壤风蚀模型研究是世界土壤风力侵蚀学科的前沿领域和土壤风力侵蚀过程定量研究的有效手段。

土壤风蚀预报研究与流水侵蚀预报研究相伴而生，相关的定量的工作大致可以追溯到本世纪40年代。

2、风蚀方程模型（Wind Erosion Equation, WEQ）

风蚀方程模型（WEQ）由Woodruff和Siddoway在1965年提出，旨在分析田间地表情况和田间管理措施对侵蚀速率的影响,进而有效防治农田的风力侵蚀。WEQ用于预报美国的农田的年风蚀量(kg/ha-1)。

WEQ 是第一个用于估算田间年风蚀量的模型，其中包含5组11个变量：气候因子、土壤可蚀性、土壤表面粗糙度、田块长度、以及作物残留物。其中土壤可蚀性与气候因子是最重要的因变量。

WEQ可用下式表示：

E=f(I,K,C,L,V)

其中，E为年风蚀量( t / acre， 1 acre= 4046 .86m2) ; f为函数关系;Ⅰ为土壤可蚀性( t / acre) ; K为土壤糙度因子; C为气候因子; L为田块裸露长度( ft, 1 ft =30 .48 cm); V为植被因子。

WEQ是建立在大量野外观测基础上的风蚀预报模型,首次引入了综合性思想来预报风蚀,为后来的风蚀预报提供了思路,因而被广泛应用。但随着资料的积累和新技术的引入，WEQ的局限性愈来愈多。主要表现在：

①WEO是建立在堪萨斯加尔登城( Garden City, Kansas)的气候条件基础上的经验模型，当应用于气候条件差异较大的地区时，误差很大。

②WEQ在计算中没有考虑各种风蚀因子之间的复杂关系，将各因子视为彼此独立的,因而风蚀因子的总体效应均用乘积的方式来表达，由此会夸大某些因子的作用。

③野外风沙运移观测以及WEQ实际评价表明，雪崩原理不适用于数百米或更长田块上的风蚀过程。

④WEQ是一个纯经验模型，只注重宏观上应用的方便，与微观的风蚀机制研究脱节。

3、1.3修正风蚀方程模型（Revised Wind Erosion Equation, RWEQ)

修正的风蚀方程 (revised wind erosion equation, RWEQ)是一种以较高时空分辨率对区域土壤风蚀状况进行长时间序列估算, 从而有效预测风蚀量的模型, 可以为土地沙化防治提供依据。如前所述,风蚀方程WEQ不能够预测高降雨量地区和极端干旱地区的土壤风蚀。随着风蚀观测仪器的发展,WEQ的局限性愈加明显,风蚀预报迫切需要充分利用已有的新技术。为了及时利用新技术，学者们建议修正WEQ，形成修正风蚀方程(RWEQ)。RWEQ的目的是应用简单的模型变量输入方式来计算农田风蚀量。

第二章、Arcgis基础

1、arcgis软件介绍及安装、常用功能介绍

arcgis版本介绍，安装；

arcgis软件界面，常用功能介绍；

过去踩过的那些坑—常见错误和使用注意；路径问题等

2、arcgis中RWEQ模型实现原理

2.1 基于栅格处理

在arcgis软件的空间分析工具箱中，提供了大量的栅格数据处理工具，其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用

（1）提取分析：按属性或空间位置提取、按像元值提取；

（2）叠加分析：加权叠加、加权总和；

（3）距离分析：距离分析相关概念、欧式距离分析、成本距离分析；

（4）邻域分析：邻域形状、邻域统计类型、点统计；

（5）密度分析：点密度分析、线密度分析、核密度分析、密度分析区别；

（6）插值分析：反距离权重法、自然邻域法、趋势面法、样条函数法、克里金法；

2.2模型实现原理

修正的风蚀方程(RWEQ)计算多因素影响下的区域土壤转运总量, 作为该区域的土壤风蚀量。首先计算受气象、土壤侵蚀、土壤结皮、地表粗糙度和植被覆盖状况等因素影响的风力最大转运容量 , 然后通过风力最大转运容量和关键地块长度计算得到区域土壤转运总量。

第三章、RWEQ模型中各因子的提取

1、气候因子WF提取

1.1风力因子Wf提取

风速、气温、降雨、日照辐射以及雪盖天数等气候状况都会影响土壤风蚀模数，其共同组成了气候因子。

气候因子WF表征了在考虑降雨、温度、日照及雪盖等因素的条件下风力对土壤颗粒的搬运能力，其表达式如下：

式中，WF为气象因子（kg/m）；WE为风场强度因子（m3/ s3），由监测风速μ2（m /s）、起沙风速μ1（假定为5 m/ s）和观察周期天数 Nd 计算得到；ρ 为空气密度（kg /m3 ），由海拔高度 EL（km）和绝对温度 T（K）计算得到；g 为重力加速度（m/s2）；S为土壤湿度因子（无量纲）；R为降雨量（mm）；I为灌溉量（mm）；Rd为降雨次数和（或）灌溉天数；ETP为地表潜在相对蒸发量（mm），由太阳辐射SR（cal /cm2 ）和平均温度 DT（℃）计算得到；SD为雪覆盖因子（无量纲）；P为计算时段内积雪覆盖深度（Hsnow）大于25.4 mm的概率。

2、土壤可蚀性因子EF提取

土壤可蚀性是指土壤对侵蚀的敏感性。对于不同的机械组成和理化性质的土壤种类，粒度越小，有机质含量越低，其土壤可蚀性越大，越容易被侵蚀；反之粒度越粗，有机质含量越高，其可蚀性越小，越不容易被侵蚀。对于土壤可蚀性因子的计算公式如下

3、土壤结皮因子SCF提取

土壤结皮是指某些低等生物与土表相互作用或降水滴溅在土表上形成的微层，一般按产生机理可分为生物性结皮和物理性结皮。其中，生物性结皮有利于抵抗土壤风蚀；物理性结皮易碎，反而加速了土壤被风蚀的过程。其计算公式如下：

4、植被覆盖度因子C提取

不同的植被有着不同的根系，也就有不同的固水固沙能力。植被覆盖度因子表示一定植被覆盖条件下，对土壤风蚀的抑制作用大小。依据研究区LUCC分类图，将植被分为林地、灌木、草地、农田、裸地5个植被类型，根据不同的系数计算各植被覆盖度因子

式中，ai为不同植被类型的系数，其中，林地为 0.153 5，灌木为 0.092 1，草地为 0.151 1，农田为0.043 8，裸地为0.076 8；SC为植被覆盖度（无量纲），由NDVI 数据集计算得到。

5、地表粗糙度因子K’提取

地表粗糙度是指由地形引起的土地表面粗糙程度对土壤风蚀的影响

式中，Kr 为因地形起伏产生的地形粗糙度长度（cm）；Crr 为随机糙度因子，取 0；ΔH为距离L范围内的海拔高程差（m），根据不同的起伏地形情况，L 具有不同的值。

6、土壤风蚀量的计算

SL为土壤风蚀量

Qmax为风沙最大转移量(kg/m)；S为关键地块长度(m)；z为下风向最大风蚀出现距离(m)，本次计算取50m；WF为气候因子(kg/m)；K’为地表粗糙度因子；EF为土壤可蚀性因子；SCF为土壤结皮因子；C为植被覆盖因子。

第四章、案例分析

三江源地区土壤风蚀量计算

1. 三江源气候因子提取

1.1Wf因子

1.2ETp因子

1.3SW因子

1.4WF因子

2. 三江源土壤因子提取

2.1EF因子

2.2SCF因子

3. 三江源植被覆盖度因子提取

4. 三江源地表粗糙度因子提取

5. 三江源土壤风蚀量计算

6. 三江源土壤风蚀量空间分布特征

土壤风蚀强度变化是诸多要素共同作用的结果，气象因子、下垫面粗糙度、植被覆盖、土壤含水量等因素制约着土壤风蚀强度的差异，土地利用、覆盖变化是影响土壤风蚀的重要因子。

本节将结合根据研究区土地利用、覆盖变化信息的提取与分析及其他相关研究成果，分析研究区空间分布特征，为土壤风蚀防治措施方面进行深入分析。

第五章、RWEQ模型相关的SCI论文撰写技巧

1. 科技论文结构

2. 摘要和前言

英文摘要的写作要求

文献综述的写作技巧

引言写作的示例

3. 材料与方法

数据来源与预处理

模型因子提取方法

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