生产建设项目水土流失量预测方法综述

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1、第1期山西水土保持科技No.12016年3月SoilandWaterConservationScienceandTechnologyinShanxiMar.2016囗综合论述生产建设项目水土流失量预测方法综述刘利峰崔飞波(长治市水土保持试验站)摘要:生产建设项目的水土流失预测,是水土保持方案编制的重要内容之一。特别是新增水土流失量预测,方法多样,各有优劣。综述了目前常用的数学模型法、类比法、实地测试法、经验估算法和侵蚀倍率法等新增水土流失量预测的五种方法,可为水土保持方案编制提供理论与技术指导。同时,根据

2、存在的问题,提出了相应的建议。关键词:新增水土流失量预测方法生产建设项目水土保持方案中图分类号:S157.1文献标识码:A文章编号:1008-0120(2016)01-0009-022水土流失主要由自然因素和人为活动造成。生侵蚀力因子,MJ·mm/(hm·h·a);K为土壤可蚀性因22产建设项目水土保持方案就是为防治人为活动可能子,t·hm·h/(hm·MJ·mm);L为坡长因子,无量纲;S造成的水土流失而编制的,水土流失预测是其重要为坡度因子,无量纲;C为作物覆盖—管理因子,无内容之一。通过水土流失预测

3、,可为优化布局和设计量纲;P为水土保持措施因子,无量纲。该模型是基水土保持措施提供基础依据。水土流失预测包括扰于坡面测试统计得到的,在美国主要用于估算耕地动地表面积预测、破坏植被与水土保持设施预测、弃中的溅蚀、片蚀、细沟侵蚀以及灌木林地和林地的多[1]土弃渣量预测、新增水土流失量预测以及可能造成年平均年土壤流失量。[1,2]的水土流失危害预测等内容,其中的新增水土流失李智广、高旭彪等认为,该模型适宜于预测坡量预测是难点和重点。新增水土流失量预测的核心,度小于25°的堆渣、破坏的坡耕地的土壤流失量。蒋[3]

4、是分析确定不同预测单元地表扰动前后的土壤侵蚀坤富等认为,该模型是一种完全经验性模型,实际模数。应用中需要大量实验数据支撑,而且计算结果为多关于土壤侵蚀模数的确定,1998年颁布的《开年平均年土壤流失量,不代表一次降雨所产生的土发建设项目水土保持方案技术规范》(SL204-98)中壤流失量;该模型在地形、气候等边界条件上与我国提出了数学模型法、实地测试法、类比法等三种方大部分区域有较大差别,用于估算生产建设项目水法;2008年颁布的《开发建设项目水土保持技术规土流失量有很大局限性,同时参数较难准确确定,随范

5、》(GB50433-2008)将类比法放在首位,其次为数着时间推移还需用实测数据对参数进行修正后,方学模型法,实地测试法排在最末。除上述三种方法可用于原地貌以耕地、林地、草地为主的公路、铁路、外,国内的水土保持科技工作者还针对性地提出了采矿以及新区开发等生产建设项目。其他方法,现将生产建设项目水土流失量预测方法2类比法的研究成果综述如下。类比法是当具有类似建设工程区水土流失实测1数学模型法资料时,通过列表分析预测工程区与实测工程区在USLE模型是美国农业部土壤保持局承认并提地形地貌、气象特征、植被类型和覆

6、盖率、土壤、扰动倡使用的用于估算土壤流失量的一个统计模型,其地表的组成物质和坡度、坡长、侵蚀类型、弃土(石、数学表达式为:渣)的堆积形态等水土流失主要因子的可比性,当预A=RKLSCP(1)测工程区与实测工程区具有较强的可比性时,可采2式中:A为土壤侵蚀模数,t/(hm·a);R为降雨用该方法进行水土流失预测,但需根据对水土流失[4]影响因子的比较对有关参数进行修正。[5][6]收稿日期:2015-10-31潘献鸿、曲德双等认为,类比工程区在选择上·9·山西水土保持科技2016年第1期应具有相似性、可比性

7、、代表性。相似性是指进行类4经验估算法比的预测工程区和实测工程区在性质、等级、规模、项目组成、征占地、施工组织和施工工艺等方面尽可该方法以《土壤侵蚀分类分级标准》(SL190-能相似,即具有较好的相似性,应建立相似性评价指2007)为依据,根据项目所在的侵蚀类型区不同预测标体系来评价其相似程度。可比性是指进行类比的单元的土地利用现状、地面坡度情况,参照土壤侵蚀两个工程区在自然环境和水土流失现状上应具有可强度分级表,估计出不同地类的土壤侵蚀模数,之后比性,建立相应的指标体系来评价可比性也是可行加权平均计算某

8、预测单元扰动前的土壤侵蚀模数。的。代表性主要是指选择的实测工程区其监测数据扰动后的流失量W经则根据经验估出一个加速应真实可靠,能够代表监测单元各个时段(施工准备侵蚀系数K,按下列公式计算:期、施工期、自然恢复期)实际的水土流失量。nW经=Σi=1Fi×K×Mi0×Ti(2)由于生产建设项目水土保持监测工作目前开展2式中:Fi为第i个预测单元的面积,hm;Mi0为得不尽如人意,使得可以借鉴和类比的实测数据极2第i个预测单元扰动前

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