馬 良,左長清,孫 勐,李洪梅
(1.北京師范大學(xué)資源學(xué)院地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100875;2.水利部 水土保持生態(tài)工程技術(shù)研究中心,北京 100044;3.山東省水利科學(xué)研究院 山東省水資源與水環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,濟(jì)南,250013;4.山東大學(xué),濟(jì)南 250100;5.山東省農(nóng)業(yè)規(guī)劃設(shè)計(jì)院,濟(jì)南 250013)
作為表征降雨對(duì)土壤潛在侵蝕能力的特征值,降雨侵蝕力因子自20世紀(jì)50年代中后期提出并應(yīng)用于通用土壤流失方程(USLE)以來,一直備受關(guān)注。研究降雨侵蝕力過去變化及未來趨勢已成為揭示土壤水蝕對(duì)氣候變化響應(yīng)的一項(xiàng)基礎(chǔ)性研究內(nèi)容[1]。國內(nèi)外對(duì)降雨侵蝕力的研究內(nèi)容涉及計(jì)算方程、時(shí)空特征、簡易方程等[2-5]。
應(yīng)用山東全省境內(nèi)22個(gè)氣象站的逐日降雨數(shù)據(jù),對(duì)1951-2008年逐年降雨侵蝕力進(jìn)行計(jì)算,運(yùn)用徑向基函數(shù)空間插值探尋全省多年年均侵蝕力的空間分布特征,同時(shí)借助SPSS軟件擬合了全省年降雨侵蝕力的簡易方程,并進(jìn)行了方程驗(yàn)證。通過本研究,可更好地了解該省降雨潛在侵蝕差異和區(qū)域土壤侵蝕背景,對(duì)研究降雨變化對(duì)全省降雨侵蝕力的影響奠定基礎(chǔ),并為水土流失防治、水土保持規(guī)劃和技術(shù)管理提供科學(xué)依據(jù)。
研究采用日雨量資料進(jìn)行降雨侵蝕力的計(jì)算,如式(1)[5]。
式中:Ri——第i個(gè)半月時(shí)段的侵蝕力值(J?mm/m2?h);k——該半月時(shí)段內(nèi)的天數(shù);Dj——半月時(shí)段內(nèi)第j天的日雨量,要求日雨量≥12mm(12 mm 與侵蝕性降雨標(biāo)準(zhǔn)對(duì)應(yīng));α、β— —模型參數(shù),反映了區(qū)域降雨特征,可通過式(2)、(3)計(jì)算。
式中:Pd12——日降雨量≥12 mm的日平均雨量;Py12——日降雨量≥12 mm的年平均雨量。
最終以式(1)-(3)計(jì)算出各半月的降雨侵蝕力統(tǒng)計(jì)得出逐年降雨侵蝕力。
研究降雨侵蝕力的空間分布特征,普遍采用空間插值的方法[6],即利用已知的部分空間樣本降雨侵蝕力信息,對(duì)未知空間的信息進(jìn)行估計(jì)。本研究選用徑向基函數(shù)法(Radial Basis Functions)作為空間插值方法。該法主要利用基函數(shù)來確定周圍已知數(shù)據(jù)點(diǎn)到內(nèi)插網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的最佳權(quán)重,內(nèi)插所得的表面必須通過研究范圍內(nèi)的每一個(gè)已知樣本點(diǎn),屬人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中的一種[7]。有研究認(rèn)為,徑向基函數(shù)插值方法在散亂數(shù)據(jù)插值方法中的結(jié)果最令人滿意[8]。
研究中將58 a分為兩時(shí)段,利用前29 a數(shù)據(jù)建立并校準(zhǔn)方程,即校準(zhǔn)期。采用SPSS軟件提供的11類方程探尋年降雨侵蝕力與其他降雨特征指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系,建立及校準(zhǔn)最佳簡易方程。
后29 a數(shù)據(jù)作為方程的檢驗(yàn)和驗(yàn)證,即驗(yàn)證期。計(jì)算決定系數(shù)(r2)、Nash-Suttclife效率系數(shù)(Ens)來比較簡易方程計(jì)算的年侵蝕力Pi(模擬值)與式(1)-(3)計(jì)算的結(jié)果Oi(實(shí)測值)之間的吻合程度,評(píng)估簡易方程的模擬效果。決定系數(shù)(r2)、Nash-Suttclife效率系數(shù)的公式如(4)、式(5)。
式中:Pi——模擬值;Oi——實(shí)測值;O——實(shí)測值的平均值;P——模擬值的平均值;n——數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。
當(dāng) Pi=Oi時(shí),r2=1,Ens=1。決定系數(shù)及 Ens的值越小反映出數(shù)據(jù)吻合程度越低,說明方程的可信度越低。一般要求方程的選取要求模擬值與實(shí)測值之間的決定系數(shù)r2>0.6且Ens>0.5[9]。
計(jì)算全省降雨侵蝕力所需資料來自“中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)”提供的“中國地面氣象數(shù)據(jù)”。共搜集到全省32個(gè)氣象站日降雨資料,通過對(duì)測站的篩查和缺失數(shù)據(jù)的插補(bǔ),最終確定了22個(gè)有效站點(diǎn)和1951-2008共58 a的降雨時(shí)間序列。
圖1 山東省多年年均降雨侵蝕力等值線圖
根據(jù)式(1)-(3)的計(jì)算,全省多年平均降雨侵蝕力為4254.46 J?mm/(m2?h)(表1)。通過徑向基函數(shù)空間差值,繪制了多年年均降雨侵蝕力等值線圖(如圖1)。從圖1可直觀發(fā)現(xiàn),全省降雨侵蝕力總體上呈現(xiàn)由西向東、由北向南遞增的規(guī)律,出現(xiàn)的峰值中心位于魯東南臨沂附近的魯蘇省界,最高可達(dá)6000 J?mm/(m2?h)以上,另在魯中徂徠山、膠東昆崳山附近分別存在兩個(gè)較高侵蝕力中心。而黃河三角洲、魯西魯冀省界附近出現(xiàn)了兩個(gè)低谷。國家級(jí)水土流失重點(diǎn)治理區(qū)——沂蒙山治理區(qū),以及該省的水蝕重點(diǎn)治理區(qū)的魯中南中低山丘陵區(qū)、膠東半島丘陵區(qū)降雨侵蝕力較高。因此在未來需有針對(duì)性加強(qiáng)上述地區(qū)的水土流失防治措施研究,預(yù)測預(yù)報(bào)這些地區(qū)降雨侵蝕力的未來變化趨勢,以減少水土流失防治成本,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的適應(yīng)性。
表1 山東省22站點(diǎn)多年年均降雨侵蝕力一覽表
表2 山東省年降雨侵蝕力簡易方程一覽表
由于降雨侵蝕力的計(jì)算需要有長期完整的降雨過程線,這對(duì)于一些沒有自記降雨設(shè)備的觀測點(diǎn)來說計(jì)算十分困難。因此,國內(nèi)外的許多研究在尋找降雨侵蝕力的簡易方程。許多研究認(rèn)為年降雨量(Pa)與年降雨侵蝕力(R)之間在數(shù)量上有較好的相關(guān)性,表現(xiàn)為冪函數(shù)關(guān)系[10-11]。
本研究基于1951-1979年逐年雨量及日雨量公式(1)-(3)計(jì)算所得的逐年降雨侵蝕力數(shù)據(jù),借助SPSS軟件提供的11類方程對(duì)全省進(jìn)行了年降雨侵蝕力簡易方程的擬合,通過決定系數(shù)篩選并校準(zhǔn)了以冪函數(shù)為最佳形式的簡易方程,詳見表2。根據(jù)簡易方程計(jì)算出的1980-2008年逐年降雨侵蝕力(Pi),與基于日雨量公式結(jié)果(Oi)比較,按式(4)-(5)求得決定系數(shù)r2與Nash-Scttclife效率系數(shù)Ens。驗(yàn)證結(jié)果顯示,全省年降雨侵蝕力簡易方程均滿足r2>0.6且Ens>0.5的要求,可信度較高。
應(yīng)用山東全省22個(gè)氣象站點(diǎn)58 a間逐日降雨數(shù)據(jù),對(duì)該省多年降雨侵蝕力進(jìn)行計(jì)算,并探尋了侵蝕力的空間分布特征,同時(shí)借助SPSS軟件建立并驗(yàn)證了山東省年降雨侵蝕力的簡易方程,為方便在該省缺少自記雨量資料地區(qū)計(jì)算降雨侵蝕力,更進(jìn)一步研究全省土壤水蝕對(duì)降雨變化響應(yīng)奠定了基礎(chǔ)。
結(jié)果顯示:山東省多年年均降雨侵蝕力為4 254.46(J?mm)/(m?h),并且呈現(xiàn)由西向東、由北向南遞增的規(guī)律,峰值中心出現(xiàn)在魯東南臨沂附近的魯蘇省界。山東省境內(nèi)3個(gè)國家級(jí)、省級(jí)水蝕重點(diǎn)治理區(qū)的降雨侵蝕力總體偏高,未來應(yīng)加強(qiáng)這3個(gè)地區(qū)降雨侵蝕力變化、針對(duì)性防治措施的研究。
[1] Nearing M A,Pruski F F,O'Neal M R.Expected climate change impacts on soil erosion rates:a review[J].Journalof Soil and Water Conservation,2004,59(1):43-50.
[2] Yu B,H ashim G M,Eusof Z.Estimating the R-factor using lim ited rainfall data:a case study from Peninsular Malaysia[J].Journal of Soil and water Conservation,2001,56(2):101-105.
[3] Yu B,Rosewell C J.Rainfallerosivity estimation using daily rainfall amounts for South Australia[J].Australian Journalof Soil Research,1996,34(5):721-733.
[4] Bu llock P R,Dejong E,Kiss J J.An assessment of rainfall erosion potential in Southern Saskatchew an from daily rain fall records[J].Canadian Agricultural Engineering,1989,32(1):17-24.
[5] 章文波,付金生.不同類型雨量資料估算降雨侵蝕力[J].資源科學(xué),2003,25(1):35-41.
[6] Goovaerts P.Using elevation to aid the geostatistical mapping of rain fall erosivity[J].Catena,1999,34(3/4):227-242.
[7] 魏義坤,楊威,劉靜.關(guān)于徑向基函數(shù)插值方法及其應(yīng)用[J].沈陽大學(xué)學(xué)報(bào),2008,21(1):7-9.
[8] Franke R.Scattered data interpo lation:test of some methods[J].M athematics of Com putation,1982,38:181-200.
[9] SanthiC,A rnold JG,Williams JR,et al.Application of a watershed model to evaluate management effects on point and nonpoint source pollution[J].T ransactions of the American Society of Agricultural Engineers,2001,44(6):1559-1570.
[10] Renard K G,Freimund JR.Usingmonthly precipitation data to estimate the R-factor in the revised USLE[J].Journalof Hyd rology,1994,157(4):287-306.
[11] Yu B,Rosew ell C J.A robust estimator of the R-factor for the universal soil loss equation[J].T ransactions of the American Society of Agricu ltura l Engineers,1996,39(2):559-561.