CN106228021A - 农田风蚀量预测模型及风蚀量预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种农田风蚀量预测模型，该模型为固定起沙风速条件下的农田风蚀量预测模型，其表达式为：Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)。在此基础上，本发明还公开了一种次农田风蚀量预测模型，其表达式为：Q_dt′＝10^‑2·a₁·C·R·E·W·∑_j＝1[T_j·exp(b₁·k·U_j)]。另外，本发明同时公开了一种农田风蚀量预测方法，其通过建立标准基础模型，然后输入相互独立的风力侵蚀因子、粗糙干扰因子和土壤抗蚀因子，得到一个经验模型，据此对待观测地区的农田风蚀量进行预测。本发明的模型包含了风力侵蚀因子、粗糙干扰因子、土壤可蚀性因子和土壤湿度因子等影响农田土壤风蚀的主要因子，是国内第一个包含了主要风蚀影响因子的农田风蚀经验模型。

Description

农田风蚀量预测模型及风蚀量预测方法

技术领域

本发明涉及农田风蚀研究模型及研究方法，具体的说是一种农田风蚀量预测模型及风蚀量预测方法。

背景技术

风力侵蚀是土壤侵蚀的主要类型之一。全球遭受风蚀的地区囊括全世界2/3的国家、1/4陆地面积和9亿多人口。中国是世界上受风蚀危害最严重的国家之一，发生风蚀和受其影响的面积占国土总面积的1/2以上，其中，北方旱作农田最为严重。为了准确评价风蚀的危害，进而有效防治农田的风力侵蚀，国内外学者开发出多种风蚀模型用于农田风蚀的测定和预报。国外风蚀预报研究开展较早，20世纪60年代以来，以美国为代表的发达国家已先后开发出若干风力侵蚀预报模型，包括WEQ、RWEQ、TEAM、WEAM、WEPS等。这些模型既有经验模型，也有理论模型，经验模型往往受建模区域的限制很大，在模型构建区域应用效果较好，推广应用则存在很大的局限性；理论模型一般都是简化了的推导模型，考虑的因子不全面，边界难以确定，缺乏实验和实地观测的验证，同样存在应用上的局限性。我国的风蚀预报研究起步较晚，直到20世纪末，才有学者在风蚀模型研究方面做出探索，并取得一定的进展，但由于中国土壤风蚀的特殊性、自然环境的复杂性及人为活动影响的深刻性，加之基础数据零散、协作研究不够等原因，无论是在改造国外已有模型，还是建立自己的风蚀模型方面，进展都比较缓慢，至今仍缺少一种被广泛认可，普遍适用于中国自然条件的农田风蚀模型，这是长期困扰风蚀学者的一大难题。

发明内容

本发明的目的是提供一种农田风蚀量预测模型，并提供农田风蚀量预测模型的建立方法，以解决目前缺少适用于中国北方自然环境，包含各种风蚀因子农田风蚀模型的问题。

本发明的目的是这样实现的：

一种固定起沙风速条件下的农田风蚀量预测模型，其表达式为：

Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)

式中：

Q_dt为大田条件下农田土壤的风蚀强度，单位为g·m^‐2·hr.^‐1；

a₁为风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度与风速关系函数的系数；

b₁为风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度随风速变化快慢的常数项；

k为气象站10m高度起沙风速与风洞条件50cm高度起沙风速之间进行换算时的风速修订系数；

U为气象站10m观测高度的起沙风速，单位为m/s；

C为尺度修订系数，尺度修订系数的含义为大田条件下土壤风蚀模数与风洞条件下土壤风蚀模数之比；

R为随地表粗糙度变化的风蚀强度与第一标准值的比值，所述第一标准值为第一标准基础模型所处翻耕耙平地的地表粗糙度条件下的输沙强度值；

E为随土壤中易风蚀物含量变化的风蚀量与第二标准值的比值，所述第二标准值为第二标准基础模型所处翻耕耙平地的易风蚀物的含量条件下的农田风蚀量；

W为随土壤中随土壤含水率变化的风蚀量与第三标准值的比值，所述第三标准值为第三标准基础模型所处翻耕耙平地的土壤含水率条件下的输沙强度值。

本发明所述的农田风蚀量预测模型，所述其中，a₂为输沙强度与地表粗糙度关系函数系数，b₂为表征输沙强度随地表粗糙度变化快慢的常数项，z₀为第一标准基础模型所处翻耕耙平地的地表粗糙度,z₀′为待观测农田的地表粗糙度。

本发明所述的农田风蚀量预测模型，所述其中，a₃和b₃分别为土壤风蚀量与土壤易风蚀物含量关系函数中易风蚀物含量的系数和常数项，ef为第二标准基础模型所处翻耕耙平地中易风蚀物含量，ef′为待观测农田的土壤中易风蚀物含量。

本发明所述的农田风蚀量预测模型，所述其中，a₄和b₄分别为土壤输沙强度与土壤含水率关系函数中土壤含水率的系数和常数项，wf为第三标准基础模型所处翻耕耙平地的土壤含水率，单位为％，wf′为待观测农田的土壤含水率，单位为％。

基于所述固定起沙风速条件下的农田风蚀量预测模型的次农田风蚀量预测模型，其表达式为：

${Q_{dt}}^{\′}={10}^{-2}\·a_1\·C\·R\·E\·W\·\underset{j=1}{\Σ}\[T_j\·\exp (b_1\·k\·U_j)\]$

式中：

Q_dt′为次风蚀事件、风蚀期或风蚀季的农田土壤风蚀模数，单位为t·hm^‐2；

U_j为气象站整点风速统计中高于临界侵蚀风速的第j级风速，单位为m/s；

T_j为风沙活动发生时段内风速为U_j的累积时间，单位为hr.。

6、一种农田风蚀量预测方法，其特征是，包括以下步骤：

(1)建立风洞条件下的农田风蚀标准基础模型Q_wt＝a₁·exp(b₁·U_wt)，以该模型基础，对其风速和尺度进行修订，获得大田条件下的农田风蚀标准基础模型

模型Q_wt＝a₁·exp(b₁·U_wt)中：Q_wt为风洞条件下翻耕耙平地的土壤风蚀模数，单位：g/(m²·hr.)；U_wt为风洞条件下的起沙风速，单位：m/s；a₁为风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度与风速关系函数的系数；b₁为表征风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度随风速变化快慢的常数项；

模型中：C为尺度修订系数,尺度修订系数的含义为大田条件下土壤风蚀模数与风洞条件下土壤风蚀模数之比；k为气象站10m高度起沙风速与风洞条件50cm高度起沙风速之间进行换算时的风速修订系数；

(2)对同一地区不同地类表面的风蚀起沙强度和地表粗糙度进行观测，根据观测结果建立大田条件下地表粗糙度与风蚀强度关系公式，即第一标准基础模型：

$S_{dt}^1=a_2\·\exp (b_2\·z_0),$

其中，a₂为大田条件下输沙强度与地表粗糙度关系函数系数，b₂为表征输沙强度随地表粗糙度变化快慢的常数项，z₀为翻耕耙平地的地表粗糙度，为大田条件下翻耕耙平地的农田土壤输沙强度，单位为g·m^‐1·hr.^‐1；

然后计算待观测农田的地表粗糙度条件下的农田输沙强度与的比值R，则

其中，为待观测农田的输沙强度，z₀′为待观测农田的地表粗糙度；

(3)对同一地区内不同土壤质地的翻耕耙平地的易风蚀物含量和农田风蚀量进行观测，根据观测结果建立大田条件下的农田土壤风蚀量与土壤中易风蚀物含量关系公式，即第二标准基础模型：

F_dt＝a₃·ef-b₃，

其中，ef为大田条件下的农田风蚀标准基础模型所处翻耕耙平地中易风蚀物含量，a₃和b₃分别为土壤中易风蚀物含量与土壤风蚀量关系公式中易风蚀物含量的系数和常数项，F_dt为大田条件下的农田土壤风蚀量，单位为g·m^‐2；

然后计算待观测农田翻耕耙平地土壤易风蚀物含量条件下的农田土壤风蚀量与F_dt的比值E，则

其中，F_dt′为待观测农田的土壤风蚀量，ef′为待观测农田的土壤中易风蚀物含量；

(4)对同一地点的土壤含水率与风蚀强度进行观测，根据观测结果建立大田条件下农田输沙强度与表层土壤含水率的关系公式，即第三标准基础模型：

$S_{dt}^2=a_4\·wf+b_4,$

其中，a₄和b₄分别为土壤含水率与输沙强度关系公式中土壤含水率的系数和常数项，为大田条件下的农田土壤输沙强度，单位为g·m^‐1·hr.^‐1；wf为大田条件下的农田风蚀标准基础模型所处翻耕耙平地的表层土壤含水率；

然后计算待观测农田翻耕耙平地土壤含水率条件下输沙强度与的比值W，则

其中，wf′为待观测农田的土壤含水率，为待观测农田土壤输沙强度；

(5)同时将步骤(2)所得R、步骤(3)所得E、步骤(4)所得W均以乘的关系代入模型中，建立得到固定起沙风速条件下的农田风蚀量预测模型：Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)；或，

进一步将次风蚀事件、风蚀期或风蚀季不同等级风速下的累计时间带入代入模型Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)中，建立次风蚀事件、风蚀期或风蚀季的农田风蚀量预测模型：Q_dt′＝10^-2·a₁·C·R·E·W·∑_j＝1[T_j·exp(b₁·k·U_j)]；

(6)然后对待测农田区的地表粗糙度z₀’、土壤易风蚀物含量ef’及土壤含水率wf’进行观测或检测，所得观测或检测结果代入步骤(5)所得模型Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)中，计算出某一起沙风速条件下待测农田区的农田风蚀量；或，

对待测农田区的不同等级风速U_j及其累计时间T_j、地表粗糙度z₀’、土壤易风蚀物含量ef’及土壤含水率wf’进行观测或检测，所得观测或检测结果代入步骤(5)所得模型Q_dt′＝10^-2·a₁·C·R·E·W·∑_j＝1[T_j·exp(b₁·k·U_j)]中，计算出待测农田区的次农田风蚀量。

本发明所提供的农田风蚀量预测模型，具有诸多优点：

(一)本模型包含了风力侵蚀因子、粗糙干扰因子、土壤可蚀性因子和土壤湿度因子等影响农田土壤风蚀的主要因子，是国内第一个包含了主要风蚀影响因子的农田风蚀经验模型。

(二)本模型是根据中国北方地区的自然环境建立的，具有结构清晰、风蚀因子关系明确、参数容易获取、计算过程简单等优点，适用于中国北方风蚀区农田风蚀量的计算和预测。

附图说明

图1是翻耕耙平地的风蚀原状土进行了风洞模拟实验结果。

图2是野外风沙观测地表粗糙度与风蚀强度观测结果。

图3是土壤易风蚀物含量与风蚀量观测结果。

图4是农田风蚀强度随土壤含水率变化的观测结果。

图5是本发明方法流程框图。

图6是翻耕耙平地的风蚀原状土进行野外观测实验结果。

具体实施方式

(1)建立大田条件下的农田风蚀标准基础模型

本模型中，用起沙风速来表征风力侵蚀因子。

①将一处典型农田区作为观测点进行长期的野外风沙观测，并采集翻耕耙平地的风蚀原状土进行风洞模拟实验，建立农田风蚀强度与风速之间的定量关系模型。作为观测点的典型农田区的土壤质地为分布广泛的沙质壤土，农田地表类型为冬春季面积最大的翻耕耙平地，表层土壤湿度控制在2.0％以内。因此，所建标准基础模型环境单一，是特定粗糙干扰因子和土壤抗蚀因子条件下的标准基础模型。

在典型农田区的翻耕耙平地上，利用集沙仪、梯度风速仪、铝盒同步测定地表的输沙强度、起沙风速和表层土壤含水率，对输沙强度和起沙风速的观测结果如图6。

采集观测点处翻耕耙平地的风蚀原状土进行了风洞模拟实验，结果如图1所示，野外观测(图6)和风洞模拟实验结果(图1)均表明，农田风蚀强度随风速增加呈指数规律变化。图1给出了不同起沙风速条件下风蚀强度观测结果，根据图1中的结果，可以得出风洞条件下农田风蚀的标准基础模型Q_wt＝a₁·exp(b₁·U_wt)，其中，Q_wt为风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度，也称土壤风蚀模数，单位：g/(m²·hr.)；U_wt为风洞条件下的50cm高度起沙风速，单位：m/s；a₁是风洞条件下观测点处翻耕耙平地的风蚀强度与风速关系公式(或关系函数)的系数，其为与土壤类型有关的常数项，取值为6.8179；b₁为表征风蚀强度随风速变化快慢的常数项，取值0.3593。

②在风洞条件下农田风蚀的标准基础模型Q_wt＝a₁·exp(b₁·U_wt)的基础上建立大田条件下的农田风蚀标准基础模型。

首先，对风速进行修订：由于风洞50cm高度的风速与气象站10m观测高度测定的风速有一定的差距，因此应将气象站记录的风速换算为风洞50cm高度风速，在通过调节粗糙元使风洞风速廓线与野外风速廓线指数相似得到保证的前提下，气象站观测风速(U)与风洞50cm高度风速(U_wt)之间的换算关系为：U_wt＝k·U，式中，k为与下垫面有关的风速修订系数，根据野外观测结果计算的翻耕耙平地的风速修订系为k＝0.6926。

其次，对尺度进行修订：风洞内的土壤风蚀试验样品长度仅为0.8m，而田块长度对风蚀强度具有很大的影响，直接利用风洞模拟结果计算大田条件下的风蚀模数，将导致计算结果远高于实际值。通过对比典型农田区土壤风蚀模数的风洞模型实验结果与采用改进粒度对比法计算的实际风蚀模数，大田条件下的土壤风蚀模数约为风洞条件下的0.072倍。据此，大田条件下农田风蚀的标准基础模型可表达为：式中，Q_dt为大田条件下的农田土壤风蚀强度，单位为g·m^‐2·hr.^‐1；C为尺度修订系数，其值为0.072；k为风速修订系数，其值为0.6926；U为气象站10m高度的起沙风速(≥6m·s^‐1)。

(2)粗糙干扰因子的输入

本模型中，粗糙干扰因子直接用地表空气动力学粗糙度(简称地表粗糙度)来表征。方法是在对典型农田区内翻耕耙平地进行观测的同时，对临近的6种地类的风蚀起沙强度进行同步观测，并使用梯度风速仪测定各自的地表粗糙度。由于各观测点之间的距离较近，自然条件基本一致，其风蚀强度的差异主要是由农田耕作方式不同导致的地表粗糙度的差异造成的。据此，建立地表粗糙度与风蚀强度之间的关系模型，标准化后输入标准基础模型，具体如下。

用多台集沙仪对典型农田区及其周边的翻耕耙平地、东西向莜麦留茬地、南北向莜麦留茬地、小麦留茬地、油菜留茬地、弃耕地和退耕地共7种地类表面的风蚀起沙强度进行同步观测。利用梯度风速仪测定每一种地类的地表粗糙度。由于各观测点之间的距离较近(＜200m)，观测时段内，风速、土壤质地、土壤湿度等自然条件基本一致，不同地类风蚀强度的差异主要是由农田耕作方式不同导致的地表粗糙度的差异造成的，据此，建立地表粗糙度与风蚀强度之间的关系模型如图2，农田风蚀强度随地表粗糙度的增大呈指数规律降低。

中，为大田条件下的农田土壤输沙强度(单位：g·m^‐1·hr.^‐1)；z₀为地表粗糙度(单位：cm)；a₂是大田条件下输沙强度与地表粗糙度关系函数系数，为与土壤类型有关的常数项，取值1.4606；b₂为表征输沙强度随地表粗糙度变化快慢的常数项，取值‐10.49；以作为第一标准基础模型，z₀为第一标准基础模型所处翻耕耙平地的地表粗糙度，取值为0.1686cm。

将a₂、b₂、z₀的值代入第一标准基础模型，计算得到一个特定地表粗糙度条件下的输沙强度值，以此值作为第一标准值，则其他地表粗糙度z₀′条件下输沙强度与标准值的比例关系(R)可表达为：式中，R为随地表粗糙度z₀′变化的风蚀强度与第一标准值的比值。由于该第一标准值由第一标准基础模型得到，因此，可将R作为粗糙干扰因子以乘的关系带入步骤(1)所得大田条件下的农田风蚀标准基础模型中，建立包含粗糙干扰因子的农田风蚀经验模型：

(3)土壤可蚀性因子的输入

影响土壤抗蚀性的特性包括内在属性和暂时性质两类。土壤内在属性抗蚀性用土壤可蚀性来表征。方法是采用改进粒度对比法对包括典型农田区在内的多处具有不同质地的翻耕耙平农田风蚀量进行估算，并测定各种表征土壤可蚀性的指标。由于翻耕耙平地地表较一致，同一县域内包括风速、降水在内的气象条件差异也不大，可以认为各采样点地表风蚀量的差异主要是由土壤可蚀性的差异造成的。据此，遴选最佳指标建立土壤可蚀性与风蚀强度之间的关系模型，标准化后输入标准基础模型。

因此，对各采样点土壤样品中一些可表征土壤可风蚀性的指标进行分析，如可风蚀物含量(粒径≤0.84mm)、易风蚀物含量(粒径0.05～0.5mm)、粉沙与黏粒含量(粒径＜0.05mm)等，从中筛选最能反映土壤可蚀性与风蚀量关系的指标。结果表明(图3)，RWEQ、WEPS等模型中使用的可风蚀物含量指标与农田风蚀量的相关性并不高(R²＝0.615)，易风蚀物含量与风蚀量之间具有最佳的相关系数(R²＝0.798)。因此，本模型中用易风蚀物含量作为表征土壤可蚀性的指标，其与农田风蚀量线性相关，可用关系模型F_dt＝a₃·ef-b₃表示，式中，F_dt为大田条件下的农田土壤风蚀量(单位为：g·m^‐2)；ef为土壤中易风蚀物的含量；a₃、b₃为土壤中易风蚀物含量与土壤风蚀量关系公式中易风蚀物含量的系数和常数项，取值分别为10362.0和4690.9。以F_dt＝a₃·ef-b₃作为第二标准基础模型，ef为大田条件下的农田风蚀标准基础模型所处翻耕耙平地中易风蚀物含量，取值为0.6065(即60.65％)。

将a₃、b₃、ef的值带入第二标准基础模型中，计算得到一个特定土壤易风蚀物含量条件下的农田风蚀量，以此值作为第二标准值，则其他土壤易风蚀物含量ef′条件下农田风蚀量与第二标准值的比例关系(E)可表达为：式中，E为随土壤中易风蚀物含量(ef′)变化的风蚀量与第二标准值的比值。由于该第二标准值取自第二标准基础模型，因此，可将E作为土壤可蚀性要素以乘的关系带入步骤(1)所得大田条件下的农田风蚀标准基础模型中，建立包含土壤可蚀性要素的农田风蚀经验模型：

(4)土壤湿度因子的输入

土壤暂时抗蚀性用表层土壤(地表以下3.0cm)含水率来表征。方法是在典型农田区的翻耕耙平地上，对风蚀强度、表层土壤含水率与起沙风速进行长期的同步观测，从中提取风速相近的数据组(6.3‐6.6m/s)。由于观测点始终位于同一位置，地表状况、风速又比较一致，其风蚀强度的差异可以认为主要是由土壤含水率的不同造成的。据此，建立土壤含水率与风蚀强度之间的关系模型，标准化后输入标准基础模型，具体如下。

在典型农田区的翻耕耙平地上，对输沙强度、表层土壤含水率与起沙风速进行长期同步观测，从收集的142组数据中筛选风速相近的数据组，要求数据组内风速的差距不超过0.3m/s，其中，有11组数据的风速较集中(6.3‐6.6m/s)，满足建模要求。由于观测点始终位于同一位置，地表状况又基本一致，在风速变化较小的情况下，风蚀强度的差异可以认为主要是由土壤含水率的不同造成的，据此，可建立土壤含水率与风蚀强度之间的关系模型，结果图4，农田风蚀强度随地表土壤含水率的增大呈线性规律增大，地表土壤含水率与风蚀强度之间的关系可用关系模型表示，式中，为大田条件下的农田土壤输沙强度(单位：g·m^‐1·hr.^‐1)；wf为表层土壤含水率；a₄、b₄为土壤含水率与输沙强度关系公式中土壤含水率的系数和常数项，取值分别为‐0.3951和2.4329。以为第三标准基础模型，wf则为大田条件下的农田风蚀标准基础模型所处翻耕耙平地的表层土壤含水率，取值为1.45％。

将a₄、b₄、wf代入第三标准基础模型中，计算得到一个特定土壤含水率条件下的输沙强度值。以此值作为第三标准值，则其他土壤含水率wf′条件下输沙强度与该标准值的比例关系(W)可表达为：式中，W为随土壤中随土壤含水率(wf′)变化的风蚀量与第三标准值的比值。由于该第三标准值取自第三标准基础模型，因此，可将W作为土壤含水率要素以乘的关系带入步骤(1)所得大田条件下的农田风蚀标准基础模型中，建立包含土壤含水率要素的农田风蚀经验模型

(5)建立多因子风蚀经验模型

将输入粗糙干扰因子、土壤抗蚀因子的风蚀模型进行风速和尺度修订，建立涵盖风力侵蚀因子、粗糙干扰因子和土壤抗蚀因子，包括起沙风速、地表粗糙度、土壤可蚀性和土壤含水率四大风蚀影响要素的农田风蚀经验模型(Wind Erosion Empirical Model，简称WEEM)。

由于风力侵蚀因子、粗糙干扰因子和土壤抗蚀因子是相互独立的，因此，将三大因子同时带入步骤(1)所得大田条件下的农田风蚀标准基础模型中，不会造成影响因子中要素相互干扰的问题。由于粗糙干扰因子、土壤可蚀性要素和土壤含水率要素均是以乘的关系带入到标准基础模型中，因此，三者之间的关系为连乘。由此，涵盖风力侵蚀因子、粗糙干扰因子和土壤抗蚀因子三大风蚀影响因子，包括起沙风速、地表粗糙度、土壤可蚀性和土壤含水率四大风蚀影响要素的农田风蚀经验模型可表达为：Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)，其中，

R＝exp[-10.49·(z₀′-0.1686)]、E＝6.502ef′-2.9435、W＝-0.2124wf′+1.308。

现实中，风速是不断变化的。在利用该模型计算次风蚀事件、一段风蚀期甚至整个风蚀季的农田风蚀量时，需要将不同等级风速造成的农田风蚀量进行累加，因此，次风蚀事件、风蚀期或风蚀季农田风蚀量计算模型可表达为：

Q_dt′＝10^-2·a₁·C·R·E·W·∑_j＝1[T_j·exp(b₁·k·U_j)]，

式中，Q_dt’为大田条件下次风蚀事件、风蚀期或风蚀季的农田土壤风蚀模数(单位：t·hm^‐2)；U_j为气象站整点风速统计中高于临界侵蚀风速的第j级风速；T_j为风沙活动发生时段内风速为U_j的累积时间(hr.)。

(6)对待测农田区的地表粗糙度z₀′、土壤易风蚀物含量ef′及土壤含水率wf′进行观测或检测，所得观测或检测结果代入步骤(5)所得模型Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)中，预测某一起沙风速条件下农田风蚀量，或者进一步统计不同等级风速U_j及其累计时间T_j，代入模型Q_dt′＝10^-2·a₁·C·R·E·W·∑_j＝1[T_j·exp(b₁·k·U_j)]中，计算出待观测农田区的次风蚀事件、风蚀期或风蚀季的次农田风蚀量。

实验：

利用本发明的模型对河北坝上地区康保县境内4处地点(1.后照阳河村东，2.兴隆村南，3.西五福堂村西，4.兴隆村东)，翻耕耙平地和莜麦留茬地2种地类，2013年风蚀季农田风蚀量进行定量计算，得到坝上地区4处地点，2种地类2013年风蚀季农田风蚀量。结果表明(表1)，模型计算的翻耕耙平地风蚀量在26.75～59.61t/hm²之间，平均为39.45t/hm²，与采用改进粒度对比法估算的结果比较接近【王仁德,常春平,彭帅.基于粒度对比法的坝上农田风蚀与粉尘释放量估算[J].农业工程学报,2013,29(21):108～114】，二者相差的倍数在0.68～1.66倍之间，平均仅为1.01倍，这说明该模型对翻耕耙平地的估算结果是比较准确的。模型计算的莜麦留茬地的风蚀量在10.73～21.33t/hm²之间，平均为14.08t/hm²，与采用改进粒度对比法估算的结果相差0.51～1.21倍，平均为0.78倍，差距也不大。采用插杆法估算的康保县秋翻耕耙平地年风蚀量为48.28t/hm²【郭晓妮,马礼.坝上地区不同土地利用类型的地块土壤年风蚀量的对比[J].首都师范大学学报:自然科学版,2009,30(4):93～96】，与本模型计算的结果(39.45t/hm²)也比较接近，这都说明应用该模型计算的坝上地区农田风蚀量是比较准确的。

表1模型计算结果与粒度对比法估算结果的比较

Claims (6)

1.一种农田风蚀量预测模型，其特征是，其表达式为：

Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)

式中：

Q_dt为大田条件下农田土壤的风蚀强度，单位为g·m^‐2·hr.^‐1；

a₁为风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度与风速关系函数的系数；

b₁为风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度随风速变化快慢的常数项；

k为气象站10m高度起沙风速与风洞条件50cm高度起沙风速之间进行换算时的风速修订系数；

U为气象站10m观测高度的起沙风速，单位为m/s；

C为尺度修订系数，尺度修订系数的含义为大田条件下土壤风蚀模数与风洞条件下土壤风蚀模数之比；

R为随地表粗糙度变化的风蚀强度与第一标准值的比值，所述第一标准值为第一标准基础模型所处翻耕耙平地的地表粗糙度条件下的输沙强度值；

E为随土壤中易风蚀物含量变化的风蚀量与第二标准值的比值，所述第二标准值为第二标准基础模型所处翻耕耙平地的易风蚀物的含量条件下的农田风蚀量；

W为随土壤中随土壤含水率变化的风蚀量与第三标准值的比值，所述第三标准值为第三标准基础模型所处翻耕耙平地的土壤含水率条件下的输沙强度值。

2.根据权利要求1所述的农田风蚀量预测模型，其特征是，所述 其中，a₂为输沙强度与地表粗糙度关系函数系数，b₂为表征输沙强度随地表粗糙度变化快慢的常数项，z₀为第一标准基础模型所处翻耕耙平地的地表粗糙度,z₀’为待观测农田的地表粗糙度。

3.根据权利要求1所述的农田风蚀量预测模型，其特征是，所述其中，a₃和b₃分别为土壤风蚀量与土壤易风蚀物含量关系函数中易风蚀物含量的系数和常数项，ef为第二标准基础模型所处翻耕耙平地中易风蚀物含量，ef’为待观测农田的土壤中易风蚀物含量。

4.根据权利要求1所述的农田风蚀量预测模型，其特征是，所述其中，a₄和b₄分别为土壤输沙强度与土壤含水率关系函数中土壤含水率的系数和常数项，wf为第三标准基础模型所处翻耕耙平地的土壤含水率，单位为％，wf’为待观测农田的土壤含水率，单位为％。

5.基于权利要求1所述固定起沙风速条件下的农田风蚀量预测模型的次农田风蚀量预测模型，其特征是，其表达式为：

${Q_{dt}}^{\′}={10}^{-2}\·a_1\·C\·R\·E\·W\·\underset{j=1}{\Σ}\[T_j\·\exp (b_1\·k\·U_j)\]$

式中：

Q_dt′为次风蚀事件、风蚀期或风蚀季的农田土壤风蚀模数，单位为t·hm^‐2；

U_j为气象站整点风速统计中高于临界侵蚀风速的第j级风速，单位为m/s；

T_j为风沙活动发生时段内风速为U_j的累积时间，单位为hr.。

6.一种农田风蚀量预测方法，其特征是，包括以下步骤：

(1)建立风洞条件下的农田风蚀标准基础模型Q_wt＝a₁·exp(b₁·U_wt)，以该模型基础，对其风速和尺度进行修订，获得大田条件下的农田风蚀标准基础模型

模型Q_wt＝a₁·exp(b₁·U_wt)中：Q_wt为风洞条件下翻耕耙平地的土壤风蚀模数，单位：g/(m²·hr.)；U_wt为风洞条件下的起沙风速，单位：m/s；a₁为风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度与风速关系函数的系数；b₁为表征风洞条件下翻耕耙平地的风蚀强度随风速变化快慢的常数项；

模型中：C为尺度修订系数,尺度修订系数的含义为大田条件下土壤风蚀模数与风洞条件下土壤风蚀模数之比；k为气象站10m高度起沙风速与风洞条件50cm高度起沙风速之间进行换算时的风速修订系数；

(2)对同一地区不同地类表面的风蚀起沙强度和地表粗糙度进行观测，根据观测结果建立大田条件下地表粗糙度与风蚀强度关系公式，即第一标准基础模型：

$S_{dt}^1=a_2\·\exp (b_2\·z_0),$

其中，a₂为大田条件下输沙强度与地表粗糙度关系函数系数，b₂为表征输沙强度随地表粗糙度变化快慢的常数项，z₀为翻耕耙平地的地表粗糙度，S_dt ¹为大田条件下翻耕耙平地的农田土壤输沙强度，单位为g·m^‐1·hr.^‐1；

然后计算待观测农田的地表粗糙度条件下的农田输沙强度与S_dt ¹的比值R，则

其中，S_dt ^1’为待观测农田的输沙强度，z₀’为待观测农田的地表粗糙度；

(3)对同一地区内不同土壤质地的翻耕耙平地的易风蚀物含量和农田风蚀量进行观测，根据观测结果建立大田条件下的农田土壤风蚀量与土壤中易风蚀物含量关系公式，即第二标准基础模型：

F_dt＝a₃·ef-b₃，

其中，ef为大田条件下的农田风蚀标准基础模型所处翻耕耙平地中易风蚀物含量，a₃和b₃分别为土壤中易风蚀物含量与土壤风蚀量关系公式中易风蚀物含量的系数和常数项，F_dt为大田条件下的农田土壤风蚀量，单位为g·m^‐2；

然后计算待观测农田翻耕耙平地土壤易风蚀物含量条件下的农田土壤风蚀量与F_dt的比值E，则

其中，F_dt’为待观测农田的土壤风蚀量，ef’为待观测农田的土壤中易风蚀物含量；

(4)对同一地点的土壤含水率与风蚀强度进行观测，根据观测结果建立大田条件下农田输沙强度与表层土壤含水率的关系公式，即第三标准基础模型：

$S_{dt}^2=a_4\·wf+b_4,$

其中，a₄和b₄分别为土壤含水率与输沙强度关系公式中土壤含水率的系数和常数项，S_dt ²为大田条件下的农田土壤输沙强度，单位为g·m^‐1·hr.^‐1；wf为大田条件下的农田风蚀标准基础模型所处翻耕耙平地的表层土壤含水率，单位为％；

然后计算待观测农田翻耕耙平地土壤含水率条件下输沙强度与S_dt ²的比值W，则

其中，wf’为待观测农田的土壤含水率，单位为％，为待观测农田土壤输沙强度；

(5)同时将步骤(2)所得R、步骤(3)所得E、步骤(4)所得W均以乘的关系代入模型中，建立得到固定起沙风速条件下的农田风蚀量预测模型：Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)；或，

进一步将次风蚀事件、风蚀期或风蚀季不同等级风速下的累计时间带入代入模型Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)中，建立次风蚀事件、风蚀期或风蚀季的农田风蚀量预测模型：Q_dt′＝10^-2·a₁·C·R·E·W·∑_j＝1[T_j·exp(b₁·k·U_j)]；

(6)然后对待测农田区的地表粗糙度z₀’、土壤易风蚀物含量ef’及土壤含水率wf’进行观测或检测，所得观测或检测结果代入步骤(5)所得模型Q_dt＝a₁·C·R·E·W·exp(b₁·k·U)中，计算出某一起沙风速条件下待测农田区的农田风蚀量；或，

对待测农田区的不同等级风速U_j及其累计时间T_j、地表粗糙度z₀’、土壤易风蚀物含量ef’及土壤含水率wf’进行观测或检测，所得观测或检测结果代入步骤(5)所得模型Q_dt′＝10^-2·a₁·C·R·E·W·∑_j＝1[T_j·exp(b₁·k·U_j)]中，计算出待测农田区的次农田风蚀量。