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相似文献
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1.
利用日雨量计算降雨侵蚀力的方法研究   总被引:151,自引:8,他引:151  
章文波  谢云  刘宝元 《地理科学》2002,22(6):705-711
降雨侵蚀力反映由降雨引起的土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程的最基本因子之一。由于以降雨侵蚀力指标计算侵蚀力的方法很难获得所需资料,利用全国71个代表性气象站资料,建立了利用日雨量估算降雨侵蚀力的简易算法模型,并进一步提出了模型的参数估计方法。结果表明日雨量侵蚀力模型完全能够用于估算多年平均降雨侵蚀力及其季节分布,并且模型计算侵蚀力的精度与所在区域降雨特征有关。在降雨量较丰富地区模型表现相对更好,且对于短历时、高强度降雨产生的侵蚀,模型估算的侵蚀力可能会有一定程度偏低。  相似文献   

2.
中国降雨侵蚀力空间变化特征   总被引:67,自引:0,他引:67  
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。  相似文献   

3.
重庆市降雨侵蚀力空间格局及其变化   总被引:3,自引:1,他引:3  
使用经验正交函数和非参数统计检验方法,对重庆市1960-2010年全年、季节降雨侵蚀力时空格局进行分析。结论如下:①年、季降雨侵蚀力均呈东北、东南偏大,西部偏小的空间格局。②受大尺度气候因素影响,年、季降雨侵蚀力表现为一致性异常分布特征,2000年后年、季降雨侵蚀力增大的年份偏多。③受山地地形影响,全年、秋季和冬季降雨侵蚀力存在反相变化模态,重庆市东北(集中在城口、开县区域)降雨侵蚀力变化趋势与其他区域存在差异。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
闽东南地区降雨侵蚀力的初步研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
阮伏水 《热带地理》1995,15(2):138-146
本文利用实测降雨与径流小区资料对闽东南地区不同降雨类型的雨强等特点及其对土壤侵蚀的影响进行了分析;提出了60分钟瞬时最大雨强为侵蚀性降雨指标,其指标在该地区为I60≥9mm;建立了研究区年侵蚀力R值的简便算式,并根据谝绘制了研究区R值分布图。  相似文献   

6.
为提高连续性降雨强度、降雨量、雨滴动能等数据缺乏地区修正通用土壤侵蚀方程(RUSLE)的计算精度,提出了针对我国西南地区基于日降雨的年均降雨侵蚀力估算模型。进而RUSLE与GIS技术结合,剖析了四川省凉山州的土壤侵蚀空间分布特征。研究表明,四川省凉山州西北部土壤侵蚀较轻,东部和南部侵蚀较高,特别是金沙江干流沿岸、雅砻江下游、黑水河和美姑河等流域侵蚀最为严重。结合土地利用和坡度分析,凉山州>6°的旱地土壤侵蚀最严重,而林地和草地土壤侵蚀的强弱主要取决于植被覆盖程度。  相似文献   

7.
用小时降雨资料估算降雨侵蚀力的方法   总被引:12,自引:0,他引:12  
殷水清  谢云  王春刚 《地理研究》2007,26(3):541-547
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。  相似文献   

8.
用雨量和雨强计算次降雨侵蚀力   总被引:28,自引:3,他引:28  
章文波  谢云  刘宝元 《地理研究》2002,21(3):384-390
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  相似文献   

9.
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。  相似文献   

10.
滇东北山区坡耕地降雨侵蚀力研究   总被引:37,自引:0,他引:37  
杨子生 《地理科学》1999,19(3):265-270
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。  相似文献   

11.
1961—2015年雅鲁藏布江流域降雨侵蚀力   总被引:2,自引:1,他引:2  
刘慧  李晓英  姚正毅 《中国沙漠》2019,39(2):166-176
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200MJ·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。  相似文献   

12.
黄河源区径流对气候变化的响应及未来趋势预测   总被引:7,自引:1,他引:7  
李林  申红艳  戴升  肖建设  时兴合 《地理学报》2011,66(9):1261-1269
利用1956-2010 年黄河源区流域水文、气象观测数据和2010-2030 年区域气候模式系统PRECIS输出数据降尺度生成的未来气候情景资料,通过分析流量的演变规律和揭示气候归因,预测了未来流量可能的演变趋势。研究表明:近55 年来黄河源区年平均流量总体呈减少趋势,并具有5a、8a、15a、22a 和42a 的准周期变化;南海夏季风减弱引起流域降水量的减少与全球变暖背景下蒸发量的增大和冻土的退化是导致黄河源区流量减少的气候归因;根据区域气候模式系统PRECIS预测结果,未来20 年黄河源区流量变化趋势可能仍以减少为主。  相似文献   

13.
裴亮  刘阳  陈晨 《地理科学》2017,37(9):1403-1410
基于Landsat遥感影像提取大凌河流域1986~2014年7期土地利用/覆被变化信息,并结合1986~2014年流域气候变化情况,发现大凌河流域土地利用变化对流域气候变化具有负面影响。研究表明: 近30 a大凌河流域土地利用/覆被变化情况表现为:建设用地和农林用地的大幅度扩张,面积分别增加了322.30 km2和1 504.94 km2,并伴随着水域和旱地及其他未利用地面积的显著减少,面积分别减少了102.42 km2和1 724.61 km2; 大凌河流域近30 a来土地利用变化导致流域平均年降水量、平均相对湿度及平均风速小幅度下降,分别减少了14.94 mm、0.2%和0.04 m/s,平均气温缓慢上升,增长了0.1℃; 退耕还林还草及成立凌河保护区等工作能提高流域植被覆盖面积、使流域水域面积得以回升,从而可以缓解城市热岛效应带来的温度升高,提高流域生态环境质量。  相似文献   

14.
怒江流域气候特征及其变化趋势   总被引:4,自引:1,他引:4  
樊辉  何大明 《地理学报》2012,67(5):621-630
利用怒江流域及其毗邻地区16 个气象台站长时序逐月气温和降水量数据,运用TFPW-MK (Trend-free Pre-whitening Mann-Kendall) 检验和重复迭代变化诊断等方法,分析了近几十年来怒江流域气候要素空间格局和变化特征。结果表明:(1) 怒江流域气温(年平均、年最高和年最低) 和年降水量由北向南总体呈递增,并与海拔相关性极为显著(α=0.01),且气候要素值随海拔升高而降低;(2) 降水集中度地域差异明显,西藏境内降水集中度多达60%以上,全流域降水集中期(除贡山站外) 多介于7 月下旬至8 月下旬;(3) 流域升温趋势显著,其年平均、年最高和年最低气温变化趋势多与纬度和海拔呈显著相关,其中年平均气温增幅为0.36 ℃10a;(4) 部分站点气温变化存在突变点,且其多出现于暖冬频发的20 世纪80 年代以后;(5) 年降水量总体有所增多,但变化趋势多不显著,无明显变点。  相似文献   

15.
萨拉乌苏河流域微量元素揭示的气候变化   总被引:1,自引:10,他引:1  
根据毛乌素沙漠东南缘萨拉乌苏河流域滴哨沟湾剖面中更新世晚期以来风成砂与河湖相互为叠覆的沉积记录,利用SPSS软件对P、V、Cr等16种微量元素及Rb/Sr和Sr/Ba比值进行了聚类和相关分析。结果表明:除Sr、Ba、Rb/Sr和Sr/Ba之外的P、V、Cr等14中微量元素反映的气候变化规律较好,其含量的峰值段对应河湖相沉积,而谷值段对应风成砂沉积。根据微量元素含量变化特征及其与地层的对应关系,将萨拉乌苏河流域中更新世晚期以来的气候变化划分为5个阶段:223~196 ka BP,气候温暖湿润,相当于黄土高原S2古土壤发育期;196~148 ka BP,气候干冷,相当于黄土高原L2黄土发育期,属倒数第二次冰期;148~75 ka BP,气候温暖湿润,对应末次间冰期;75~10 ka BP,气候干冷,对应末次冰期;10 ka BP以来,气候以温湿为主。各个阶段还有气候冷暖干湿波动变化。通过与深海氧同位素阶段,冰芯记录变化对比,发现本区气候变化与全球变化具有较好的一致性。  相似文献   

16.
陈世发 《地理科学》2016,36(10):1573-1580
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: 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;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;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; 降雨侵蚀力与MEI呈现极显著的正相关关系。  相似文献   

17.
1961~2015年雅鲁藏布江流域风蚀气候侵蚀力变化   总被引:3,自引:1,他引:3  
根据雅鲁藏布江流域13个气象站观测资料,利用联合国粮农组织给出的公式计算雅鲁藏布江流域风蚀气候因子指数值,分析雅江风蚀气候侵蚀力基本特征。结果表明,雅江流域风蚀气候因子指数分布范围为4.2~31.9,平均值为14.7。从空间分布来看,风蚀气候因子指数由西向东呈减小趋势,西部可达40,东部加查-米林段降到了5左右。风蚀气候因子指数具有显著的季节变化,春季最大为8.5,冬季次之为5.2,夏季、秋季都很小。雅江流域风蚀气候因子指数年、春季、秋季、冬季下降趋势显著,夏季上升趋势不显著。通过Mann-Kendall(M-K)检验分析可知,风蚀气候因子指数在1987年发生突变。  相似文献   

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