用小时降雨资料估算降雨侵蚀力的方法

降雨侵蚀力是进行土壤流失量预报的基本因子,EI₃₀是迄今得到广泛应用的定量指标,但它的计算需要降雨过程资料,使其推广应用受到很大限制。用自动气象观测提供的高精度等间隔降雨资料,代替降雨过程资料,是估算降雨侵蚀力指标的首选。国际上对此已有研究,发现有很大的地区差异性。为此,本文在水蚀严重的中国东部季风区选择5个代表站点,共456次降雨过程资料,建立了用60 min等间隔雨量资料估算次降雨侵蚀力的计算方法。研究结果表明:直接用60 min等间隔资料计算的降雨侵蚀力指标值,与用降雨过程资料计算的结果相比,降雨动能E差异较小,主要差异体现在最大30 min雨强I₃₀上,由此导致降雨侵蚀力指标EI₃₀的差异也十分明显。利用自动气象观测小时雨量资料计算降雨侵蚀力指标值,通过公式(EI₃₀)_bp=1.730(EI₃₀)₆₀转换,可以较精确地估算全国降雨侵蚀力,与用日、月和年降雨量资料的估算值相比,能够提高土壤侵蚀预报精度。     

粤北岩溶区连江流域降雨侵蚀力

对连江流域35个气象站1980―2013年逐日雨量数据进行整理,利用日雨量、月雨量和年雨量方法计算得出RA、RB、RC,通过有效系数M检验得出最优R值;然后利用反距离加权、张力样条函数和普通克里金进行空间插值,通过检验确定最准确的插值方法,最后对其进行插值分析。结果表明：基于月降雨量的计算方法和反距离加权插值法更加适合于连江流域降雨侵蚀力的计算和估算;连江流域降雨侵蚀力时空变化明显,降雨侵蚀力变化与年际降水量变化基本一致;中上游高大山脉存在的地区,多年平均降雨侵蚀力明显高于其他地区;下游多年平均降雨量丰富,其多年平均降雨侵蚀也较严重。     

广东省主要站点降雨侵蚀力时间分布规律研究

利用广东省6个站点47 a的日雨量资料,计算并分析了各站降雨侵蚀力的时间分布规律。结果表明,根据降雨侵蚀力峰值在年内出现的次数,可以分为单峰型和双峰型。降雨侵蚀力的年内分布非常集中,连续3个月的降雨侵蚀力平均占全年侵蚀力的一半以上,越靠近沿海的站点侵蚀力的集中度越高。降雨量与降雨侵蚀力集中度的分布规律一致,但与降雨量相比,降雨侵蚀力的分布更加集中。各站降雨量与降雨侵蚀力的倾向率均大于零,说明自1954年以来,雨量和降雨侵蚀力均有不同程度的增加趋势,降雨侵蚀力的增幅远远大于降雨量的增幅。但降雨侵蚀力倾向率的年内分布却是正负皆有。     

用雨量和雨强计算次降雨侵蚀力

降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力 ,是定量预报土壤流失的重要因子。降雨动能与最大 30min雨强的乘积EI30 是最常用的降雨侵蚀力指标 ,但计算复杂 ,且资料难以获得。本文从利用易获取的气象资料计算降雨侵蚀力出发 ,通过对全国 13个代表性小区侵蚀资料和 12个气象站降雨资料的分析 ,确定我国降雨侵蚀力指标为雨量和最大 10min雨强的乘积PI10 ,其精度与常用的侵蚀力指标EI30 相当。为方便对比分析并统一单位 ,进一步建立了指标PI10 与EI30 的转换关系 :(EI30 ) =0 1773(PI10 )。这样可充分利用覆盖全国的气象站整编资料 ,计算全国降雨侵蚀力 ,为水土保持规划服务     

文山州降雨侵蚀力时空分布规律浅析

降雨是导致土壤侵蚀的主要动力因素,降雨侵蚀力反映降雨引起土壤侵蚀的潜在能力。利用文山州内21个雨量代表站月降雨资料,估算文山州降雨侵蚀力,对该地区降雨侵蚀力的年内分布、年际变化特征和空间分布变化规律进行分析。结果表明：文山州降雨侵蚀力空间分布基本与降雨一致,山区为高值区,坝区为低值区;降雨侵蚀力主要集中在汛期（5～10月）,各月的差异大于降雨量的差异;文山州降雨侵蚀力长期变化为略减小趋势但不显著,年际变化较年降雨量年际变化显著。     

基于CLDAS融合降水的中国降雨侵蚀力研究

气象站和卫星降雨资料估算降雨侵蚀力时存在无法反映空间异质性且精度差的问题,基于CLDAS多源融合降水,利用EI₆₀模型从不同的时空尺度对中国的降雨侵蚀力进行评估,并结合降雨量、侵蚀性降雨次数、侵蚀密度等指标,探讨降雨对土壤侵蚀的潜在作用。结果表明：（1） CLDAS降雨侵蚀力与地面实测数据在不同的时间尺度均有良好的回归关系,相关系数达到0.8以上,与CMORPH降雨侵蚀力相比,其相对误差显著降低,可以准确反映全国范围的降雨侵蚀力季节性变异。（2） 在2001—2020年,不同雨量区的降雨侵蚀力、降雨量和侵蚀性降雨次数的变化趋势基本一致,高雨量区的年际变化波动剧烈,侵蚀性降雨次数和暴雨过程协同影响降雨侵蚀力的大小。（3） 空间上,中国的降雨侵蚀力值的特点为东南沿海地区高、西北内陆地区低。时间上,侵蚀性降雨集中在5—8月,夏、秋两季对土壤造成的侵蚀影响更大。（4） 通过对年降雨量、年侵蚀密度和年暴雨量进行分区定量分析,结果表明暴雨量与侵蚀密度成正相关关系,即年降雨量一定,暴雨事件越多,降雨侵蚀密度越大。     

中国降雨侵蚀力空间变化特征

降雨是导致土壤侵蚀的主要动力因素，通用土壤流失方程（USLE）中降雨侵蚀力因子R反映了降雨气候因素对土壤侵蚀的潜在作用。为更精确估算降雨侵蚀力，以全国564个测站1971－1998年的逐日降雨资料为基础，采用一种新方法估算降雨侵蚀力，分析全国降雨侵蚀力空间变化特征。结果显示全国降雨侵蚀力的空间分布与降雨量近似，但降雨降雨侵蚀力取决于降雨量和降雨强度两个方面，因此二者的空间分布又存在许多差别。一般在降雨侵蚀力较小地区，降雨侵蚀力的年内分配非常集中，全国大部分地区降雨侵蚀力年际变化表现出正的趋势，江西和湖南等交界的部分地区为明显的正趋势中心。     

陕西省降雨侵蚀力时空分布特征

根据陕西省全省96个数据序列较完整的气象站点逐日降水资料,利用章文波提出的基于日降雨侵蚀力模型估算陕西省的降雨侵蚀力,并采用反距离权重空间插值方法,借助GIS工具绘制全省侵蚀性降雨量以及侵蚀性降雨量空间分布图,分析其全年和四季空间分布特征,并分析了年内变化特征。结果表明:(1)陕西省降雨侵蚀力的空间分布与侵蚀性降雨量的空间分布基本一致,均呈由南向西北递减态势,降雨侵蚀力与降雨量、侵蚀性降雨量均达极显著相关水平;(2)降雨侵蚀力年内集中度高,夏秋季降雨侵蚀力较大,冬春季降雨侵蚀力较小,陕北地区和关中发生水土流失的时期主要集中在7~9月份,而陕南地区5~10月份均可能发生较大的水土流失,侵蚀潜在危险性由北向南递增;(3)陕西省降雨侵蚀力的年际变化也较为明显,年际变率CV在33.1%~77.3%,不同地区的年降雨侵蚀力差异及波动程度都比较大,北部地区降雨侵蚀力的年际变化大于南部地区。     

1960-2009年中国降雨侵蚀力的时空变化趋势

降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力,因此降雨侵蚀力已经成为土壤侵蚀、产沙和水环境建模的主要参数之一。利用中国590个气象站1960-2009年逐日降雨量资料估算了中国每个气象站的降雨侵蚀力,并使用趋势系数、气候倾向率和Kriging空间插值方法分析了中国降雨侵蚀力的时空变化趋势。结果表明:我国年均降雨侵蚀力从东南沿海向西北内陆逐渐递减,与年均降水量空间分布基本一致;近50年来我国大部分地区年降雨侵蚀力呈现不显著的上升趋势,存在四个明显的上升区域和两个明显的下降区域;59个气象站年降雨侵蚀力变化趋势通过了0.05显著水平的置信度检验,年降雨侵蚀力显著增加的气象站主要分布在青藏高原中东部、东缘、天山山脉以及东南沿海区域。青海省的诺木洪-都兰-曲麻莱-伍道梁一带近50年来年降雨侵蚀力增加趋势最为显著,有可能加剧长江、黄河源头土壤侵蚀的风险。     

滇东北山区坡耕地降雨侵蚀力研究

降雨侵蚀力Ｒ值是建立土壤流失方程的最基本因子之一。通过对标准径流小区的实测土壤侵蚀量和侵蚀性降雨资料进行分析,确定出滇东北山区坡耕地降雨侵蚀力（Ｒ）的最佳计算指标为Ｒ＝Ｅ６０·Ｉ３０,计算和分析了本区域降雨侵蚀力（Ｒ）的时空分布特征。     

乌鲁木齐1991-2010年降雨特征分析

 利用1991—2010年5—9月乌鲁木齐市气象站降水量资料,分析了乌鲁木齐近20 a降雨特征。结果表明,逐小时降水量和降水频次呈现较为一致的日变化特征,均以20时以后至翌日11时左右为高值区,在下午16时达最低值;1 h降水频次最多的是量级≤1.0 mm的降水,其次是1.1 mm≤R1≤3.0 mm,但1.1 mm≤R1≤3.0 mm量级的降水贡献率最高,其次是R1≤1.0 mm。不同量级降水过程均有较为明显的年际差异,小雨过程发生的频次最多,其次为中雨、大雨和暴雨过程。前半夜为小雨、中雨和大雨过程最易发生时段,下午为暴雨过程最易发生时段。小雨、中雨、大雨和暴雨过程发生最多的时段分别为7月中旬、5月中旬、5月中下旬、5月上中旬与7月中旬及8月下旬。短时性降水(1~3 h)主要集中在前半夜,持续4~6 h和7~9 h降水多集中在前半夜到后半夜,持续10~12 h及以上的降水多发生在下午至后半夜。20 a来雨日年际变化不明显,后10 a和前10 a相比,暴雨日数有所增加,而其他量级及总雨日均减少。     

Rainfall partitioning by desert shrubs in arid regions

We measured the rainfall partitioning among throughfall, stemflow, and interception by desert shrubs in an arid region of China, and analyzed the influence of rainfall and canopy characteristics on this partitioning and its ecohydrological effects. The percent-ages of total rainfall accounted for by throughfall, stemflow, and interception ranged from 78.85±2.78 percent to 86.29±5.07 per-cent, from 5.50±3.73 percent to 8.47±4.19 percent, and from 7.54±2.36 percent to 15.95±4.70 percent, respectively, for the four shrubs in our study (Haloxylon ammodendron, Elaeagnus angustifolia, Tamarix ramosissima, and Nitraria sphaerocarpa). Rain-fall was significantly linearly correlated with throughfall, stemflow, and interception (P < 0.0001). The throughfall, stemflow, and interception percentages were logarithmically related to total rainfall (P < 0.01), but were quadratically related to the maximum 1-hour rainfall intensity (P < 0.01). The throughfall and stemflow percentages increased significantly with increasing values of the rainfall characteristics, whereas the interception percentage generally decreased (except for average wind speed, air temperature, and canopy evaporation). Regression analysis suggested that the stemflow percentage increased significantly with increasing crown length, number of branches, and branch angle (R2 = 0.92, P < 0.001). The interception percentage increased significantly with increasing LAI (leaf area index) and crown length, but decreased with increasing branch angle (R2 = 0.96, P < 0.001). The mean funnelling percentages for the four shrubs ranged from 30.27±4.86 percent to 164.37±6.41 percent of the bulk precipitation. Much of the precipitation was funnelled toward the basal area of the stem, confirming that shrub stemflow conserved in deep soil layers may be an available moisture source to support plant survival and growth under arid conditions.     

泥石流预报中前期有效降水量的确定

前期有效降水量是泥石流预报的重要参数之一,对不同类型泥石流的形成有不同的影响形式,对土力类泥石流的形成主要是影响泥石流形成区土体的土壤含水量.在每次前期降水增加的土壤含水量和其有效降水量遵循相同衰减规律,以及每次前期降水的有效降水量和其增加的土壤含水量衰减过程都是相互独立的假设条件下,通过分析土壤含水量随时间的变化关系,可以得到前期有效降水量与前期降水量随时间的变化关系,从而可以确定前期有效降水量.通过对云南蒋家沟降水和土壤含水量的实际观测,对这个关系进行了分析研究,并利用最小二乘法得出了前期有效降水量的计算公式.     

都汶公路沿线诱发泥石流的降雨特征

都(江堰)汶(川)公路是通往川西北的重要交通要道,地震造成该路段泥石流危害极为严重。选择都汶公路南段为研究区,收集了2008—2011年间的22次泥石流事件及其对应的降雨过程,分析了雨型、降雨强度、前期降雨等因子对泥石流的影响,并利用I-D模型得出研究区泥石流的降雨阈值,分析时间和流域面积对阈值的影响。各种档次降雨雨型都可能诱发泥石流,降雨强度是泥石流的控制因子,降雨历时越长,需要的激发雨强越小;前期降雨对泥石流起着较为重要的作用,只有在超过14.8 mm/h时,较小的雨强才有可能诱发泥石流,且有效前期降雨越大,需要的激发雨强越小。地震造成泥石流的诱发临界降雨大幅减小,地震之后诱发泥石流的降雨条件逐年回升,2009年之后泥石流的降雨阈值较2008年大幅上升;流域面积不同,泥石流的频率也有所差异。该研究可为该区泥石流的监测预警与预测预报作贡献。     

降雨信息空间插值的不确定性分析

文章以潮白河流域为样区,根据58个雨量站1990年的降雨观测数据,采用反距离权重法、克立格法、样条函数法、趋势面法等插值方法,分析了站点数量变化、时间尺度变化、栅格像元的尺度变化、插值方法的差异对降雨数据空间插值结果的影响,剖析降雨插值中的不确定性。结果表明：（1）插值站点数量越大,区域降雨插值的不确定性越小;（2）像元尺度在50m~1000m间变化对降雨插值的不确定性只有微弱的影响;（3）对应于时间尺度由年到月到日的变化,降雨插值的不确定性随时间尺度的减小而显著增大;（4）不同插值方法影响到降雨空间插值的不确定性水平。为了减少降雨信息空间插值的不确定性,根本途径是要引入第三方相关变量,并将其整合到现有的插值算法中。高相关性变量的选取及其与插值模型的整合方式将成为降雨插值研究的主导方向。     

ENSO对韶关市1951~2013年降雨侵蚀力影响研究

选取1951~2013年韶关市分月降雨量数据,采用月降雨侵蚀力模型计算降雨侵蚀力,分析ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）对韶关市降雨侵蚀力的影响。研究表明：① 韶关市降雨侵蚀力年际变化和年内变化较大,总体呈现波动上升趋势;② 降雨侵蚀力与赤道太平洋SST距平值呈现极显著相关,降雨侵蚀力随SST距平值增加呈现先增加后递减的趋势。ENSO冷暖事件发生时降雨侵蚀力较小,在其它土壤侵蚀因素不变的条件下,此时期的土壤侵蚀相对较轻;③ 降雨侵蚀力与SOI存在显著相关,降雨侵蚀力随着SOI增加而减小;④ 降雨侵蚀力与MEI呈现极显著的正相关关系。     

1961-2015年雅鲁藏布江流域降雨侵蚀力

降雨是土壤侵蚀的主要动力，也是风水蚀复合区沙漠化的主要驱动力。研究降雨侵蚀力时空变化对雅鲁藏布江流域土壤侵蚀的监测、评估、预报和治理具有重要意义。利用1961-2015年雅鲁藏布江流域8个气象站日降雨量气象资料，采用趋势系数、气候倾向率、MK检验等研究方法对雅鲁藏布江流域降雨侵蚀力时空变化进行分析。结果表明：雅鲁藏布江流域年降雨侵蚀力平均值为758.1 MJ·mm·hm^-2·h^-1，变差系数Cv值为0.29，趋势系数r值为0.3140。空间分布呈现由东向西逐渐递减的特点，东部可达2 000 MJ·mm·hm^-2·h^-1以上，最西部仅为200 MJ·mm·hm^-2·h^-1。雅鲁藏布江流域年降雨侵蚀力总体呈波动上升趋势，其中嘉黎和波密站年降雨侵蚀力上升趋势明显，日喀则、泽当站年降雨侵蚀力呈下降趋势。通过MK检验及滑动T检验得知，流域内年降雨侵蚀力在1982年发生突变，年侵蚀性降雨突变不显著。雅鲁藏布江流域年降雨侵蚀力与侵蚀性降雨相关性显著，侵蚀性降雨的分布也极大地影响降雨侵蚀力。     

Spatio-temporal Rainfall Distribution and Markov Chain Analogue Year Stochastic Daily Rainfall Model in Ethiopia

This paper aims at the spatiotemporal distribution of rainfall in Ethiopia and developing stochastic daily rainfall model. Particularly, in this study, we used a Markov Chain Analogue Year (MCAY) model that is, Markov Chain with Analogue year (AY) component is used to model the occurrence process of daily rainfall and the intensity or amount of rainfall on wet days is described using Weibull, Log normal, mixed exponential and Gamma distributions. The MCAY model best describes the occurrence process of daily rainfall, this is due to the AY component included in the MC to model the frequency of daily rainfall. Then, by combining the occurrence process model and amount process model, we developed Markov Chain Analogue Year Weibull model (MCAYWBM), Markov Chain Analogue Year Log normal model (MCAYLNM), Markov Chain Analogue Year mixed exponential model (MCAYMEM) and Markov Chain Analogue Year gamma model (MCAYGM). The performance of the models is assessed by taking daily rainfall data from 21 weather stations (ranging from 1 January 1984-31 December 2018). The data is obtained from Ethiopia National Meteorology Agency (ENMA). The result shows that MCAYWBM, MCAYMEM and MCAYGM performs very well in the simulation of daily rainfall process in Ethiopia and their performances are nearly the same with a slight difference between them compared to MCAYLNM. The mean absolute percentage error (MAPE) in the four models: MCAYGM, MCAYWBM, MAYMEM and MCAYLNM are 2.16%, 2.27%, 2.25% and 11.41% respectively. Hence, MCAYGM, MCAYWBM, MAYMEM models have shown an excellent performance compared to MCAYLNM. In general, the light tailed distributions: Weibull, gamma and mixed exponential distributions are appropriate probability distributions to model the intensity of daily rainfall in Ethiopia especially, when these distributions are combined with MCAYM.