城市水土流失预测经验统计模型探析

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1、城市水土流失预测经验统计模型探析　　摘要：本文结合深圳市城市水土流失特点，在美国通用流失方程的基础上，结合深圳当地地形、植被、降雨、土壤、城市化人为影响因子等，建立了符合深圳地区特点的水土流失预测经验统计模型，其中城市化人为影响因子反映出了城市水土流失的特点。通过两组实测资料检验，表明建立的模型具有较高的精度，能够较好的反映深圳地区城市水土流失特点，可为深圳地区水土流失预测提供科学的数学工具。关键词：城市水土流失，经验统计模型，水土流失影响因子中图分类号：TV文献标识码：A文章编号：1.前言11区域水土流失

2、量的科学预测和计算，是开展水土保持规划、设计及监督预防的重要基础性工作，水土流失预测方法主要包括类比法、数学模型法、试验观测法、专家评估法及航空照片判读法，而因基础数据缺乏、技术设备落后等原因，目前多采用类比法、专家评估法，其他技术手段成熟应用的不多。深圳市水土流失是典型的城市土壤侵蚀类型，自上世纪90年代中期以来，在城市水土保持方面做了大量工作，但在土壤侵蚀预测模型方面留有空白。目前，深圳市对于城市开发建设项目水土流失量的预测基本上采用类比法，即通过实地水土流失现状调查，估测水土流失强度范围，并依据水土流

3、失强度分级标准，估算水土流失量，人为主观影响较大，因此，类比法难以适应城市快速发展的需要，建立符合城市水土流失特点及发展变化的预测方法，对各类流失类型和强度进行科学量化，对流失量进行准确计算显得非常必要，对提升水土保持工作水平尤为重要。土壤侵蚀模型是对水土流失量进行预测的重要工具。自20世纪60年代以来，国内外已经开发出许多实用的土壤侵蚀预报模型[1]。根据土壤侵蚀模型的建模手段和方法，可分为经验统计模型与物理成因模型。经验统计模型是通过观测资料和数理统计方法，选定影响因素，得出计算土壤流失量的方程式，它简

4、单实用，在实际应用中发挥着巨大的作用。物理成因模型则以土壤侵蚀的物理过程为基础，根据已知影响条件来描述土壤侵蚀产沙过程，从而预报土壤侵蚀量。但由于自然界本身的复杂性和人类对自然认识的局限性，土壤侵蚀规律未能认识清楚[2]。所以物理成因模型距离实际应用尚有较大距离。这些模型反映出了土壤侵蚀的过程、强度及流失量，但地域移植性差、通用性薄弱，而且所选因子主要是降雨、地形、土壤、植被、人类活动等土壤侵蚀因子，很少有依据城市土壤侵蚀情况建立的。11依据目前的条件，建立经验统计模型，可更好地满足工程上的需求。笔者创新性

5、地提出了城市化人为影响因子，补充了目前开发建设项目水土流失模型，并建立一个符合深圳地区特性的经验统计模型，为工程建设所产生的水土流失预测提供准确的方法。2．研究方法2.1模型工具的建立方法深圳地区缺乏水文、泥沙资料，也没有建立水土流失预报模型。本文以美国通用土壤流失方程（USLE）为基础，结合深圳市具体情况，建立符合深圳地区水土流失特点的简化经验统计模型。由于在城市发展所造成的水土流失中，人为影响非常大，故在模型中特别提出城市化人为因子。主要考虑的土壤侵蚀影响因子为：降雨、土壤、地形、植被和城市化人为因子。

6、模型基本表达式为：A=MRKLSP(1)式中，A：年平均土壤侵蚀量；M：城市化人为因子；R：降水因子；K：土壤侵蚀因子；L及S：地形因子；P：地表植被覆盖因子。2.2水土流失影响因子关系2.2.1降雨侵蚀力因子R11在水力侵蚀中，降雨因子（Rainfall-erosivity）的作用非常重要。深圳降雨量大，且分布不均。本文使用年内月平均降雨量及降雨总量数据，根据魏斯曼经验公式计算R因子。R=Σ1.735exp[1.51lg（Pi²/P）-0.8188](2)式中：P为年降雨量（mm）；Pi为月平均

7、降雨量（mm）。我们以1800mm为界，将深圳地区划分为多雨区和少雨区，分区计算R值。多雨区以1995年深圳水库站雨量计算，少雨区以1995年石岩水库站雨量计算，R值分别为68.78、52.89。2.2.2土壤可蚀性因子K土壤可蚀性因子（soilerodibility﹐K）体现土壤对于冲蚀分离（detachment）和搬运作用（transportation）的忍受程度，它可以充分的反应出土壤本身对于冲蚀破坏力的抵抗能力。该因子受到土壤本身理化性质的影响，值越低表示该土壤的抗蚀能力越强。根据Wischmeie

8、r和Mannering[4]用人工降雨测定的55种土壤的可蚀性指数，选定13个进行回归分析，得出下式（即诺谟方程）：100×K=2.1×[d×（d+e）]1.14×10-4×（12-4）+3.25（b-2）+2.5×（c-3）(3)式中，K为土壤可蚀性因子，d为粉粒和细砂的含量百分比，e为沙粒含量百分比，b为土壤结构系数，c为土壤渗透系数。该方程尤其适用于温带中质土壤[5]。台湾学者对以上方程进行修正（4），使其