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1、泥沙研究?2008 年 12 月Journal of Sediment Research第 6 期收稿日期:2006?12?14基金项目:中国科学院西部行动计划(二期)项目(KZCX2-XB2-05-03);国家重点基础研究发展计划资助(2007CB407201);西北农林科技大学创新团队建设计划项目(01140202)作者简介:王建勋(1980-),男,内蒙古赤峰人,在读硕士,主要从事土壤侵蚀研究。E?mail:wjx-nwsuaf 通讯作者:郑粉莉,E?mail:,flzh WEPP 模型坡面版在黄土丘陵沟壑区的适用性评价?以坡度因子为例王建勋1,2,郑粉莉1,2,江忠善2,X.-C.Jo
2、hn Zhang3(1?西北农林科技大学 资源环境学院,陕西 杨凌?712100;2?中科院水利部水土保持研究所 黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室,陕西 杨凌?7121003?美国农业部农业研究局草场实验室,埃尔里诺 俄克拉荷马州?73036)摘要:利用安塞试验站 1985-1992年的气象观测数据和野外坡度径流小区径流和土壤侵蚀量监测资料,评价了WEPP 模型在黄土丘陵沟壑区不同坡度条件下的适用性。结果表明,径流量的模拟值在 10 、15 、20、25 和28 五个坡度条件下,变化幅度不如实测值明显,但模拟值随坡度变化的趋势和实测值相一致;WEPP 模型对次降雨、年平均和多年平均土壤
3、侵蚀量模拟结果较好,且无论是模拟值在不同坡度之间的差值、还是模拟值随坡度变化趋势均与实测值接近。I30对 WEPP 模型模拟次降雨径流量有重要影响,当 I30大于 0?92mm?min,模型模拟误差较大。WEPP 模型对次降雨土壤侵蚀量的模拟与 PI30密切相关,当 PI30大于 129mm2?min 时,模型模拟误差较大。!PI30对WEPP 模型模拟年平均径流量和侵蚀量有重要影响,当!PI30大于 150mm2?min时,模拟精度明显下降,且!PI30对径流模拟影响较对土壤侵蚀模拟影响明显。WEPP 模型对次降雨、年平均和多年平均径流量模拟的Nash?Sutcliffe 有效性ME 分别为
4、 0?914、0?912和 0?617;对次降雨、年平均和多年平均土壤侵蚀量模拟的Nash?Sutcliffe 有效性ME 分别为 0?858、0?772、和 0?827,模拟结果均满足要求。关键词:WEPP;土壤侵蚀;坡度;适用性;黄土高原中图分类号:S157?1?文献标识码:A?文章编号:0468?155X(2008)06?0052?09土壤侵蚀预报模型是国土资源调查、水土保持效益评价和水土保持规划设计的重要手段,受到世界各国的普遍重视。新一代水蚀预报模型?WEPP(Water Erosion Prediction Project)1-15,17,18是美国农业部农业研究局(USDA?AR
5、S)、土壤保持局(USDA?SCS)、林业局(USDA?FS)等联合普渡大学(PurdueUniversity)共同开发的,其目的是替代通用土壤流失方程?USLE(Universal Soil Loss Equation)8,并推出更能满足实际生产要求的土壤侵蚀预报模型。WEPP 采用了以物理过程为基础的设计思路和原理,同传统的经验模型相比更有利于在美国以外其他地区的推广和应用。目前,我国学者对 WEPP 模型在我国紫色土丘陵区的适用性进行了研究,发现在一定坡度条件下 WEPP 模型对侵蚀过程模拟较为合理 17,同时 WEPP 模型的模拟结果优于USLE 模型18。但 WEPP 模型在黄土丘陵
6、沟壑区适用性评价研究还相对较少。本文基于安塞试验站 1985-1992 年的气象资料及野外径流小区监测的径流和土壤侵蚀数据,利用 WEPP 模型模拟在 5、10、15、20 、25 和 28 坡度条件下次降雨、年平均(1985,1986,1992,单一年份的平均值)和多年平均(1985-1992 年的 8 年总平均值)三个不同时间尺度的径流量和土壤侵蚀量,评价 WEPP 模型在黄土丘陵区的适用性,从而为建立适用于我国侵蚀环境的侵蚀预报模型提供科学依据。521?WEPP 模型坡面版简介WEPP 模型是一个较为复杂的模型,它包含天气随机生成、冬季过程、灌溉、水文过程、土壤、植物生长和残茬物分解、地
7、表径流和侵蚀过程等9 个模块。WEPP 模型是一个侵蚀模型,它最重要的功能是模拟径流量和土壤侵蚀量;此外它还兼备模拟土壤水分的入渗、土壤水分的蒸发、植物水分的蒸腾、农作物的生物量、产量等。WEPP 模型坡面版是 WEPP 模型中最简单、最基本的模型版本。运行 WEPP 模型坡面版需要建立气候、土壤、坡度坡长和作物管理 4 个数据库(表 1),每个数据库都涉及多个参数。气候数据库有 BPCDG(Break Point Climate Generator)和 CLIGEN(Climate Generator)两种类型,二者的差异主要表现在描述次降雨过程的方式上;土壤数据库各参数既可以通过 WEPP
8、 模型自动生成也可以通过手工标定计算两种方式获得,前者需要输入土壤的砂粒含量、粘粒含量、有机质含量、岩屑含量及阳离子交换量,通过WEPP 模型内部的公式进行计算而得到,后者是通过土壤参数的敏感性分析,然后利用迭代计算得到各参数数值。坡度坡长数据库需要根据模拟的坡面,分别设置坡度、投影坡长和坡宽。作物管理数据库是最为复杂的,它包含初始条件、耕作措施、作物种植等子数据库,而且各子数据库内又涉及众多参数。表1?WEPP 模型坡面版输入参数Table 1?Parameter input for WEPP model(Hillslope version)数据库名称参数BPCDG 气候数据库次降雨的断点数
9、量、各断点的时间及累计降雨量、最高气温、最低气温、太阳辐射量、风速、风向、露点温度CLIGEN 气候数据库降雨量、降雨历时、TP、IP、最高气温、最低气温、太阳辐射量、风速、风向、露点温度土壤数据库土壤反照率、初始饱和导水率、土壤临界剪切力、细沟土壤可蚀性、细沟间土壤可蚀性和有效水力传导系数坡度坡长数据库坡度、坡长、坡宽作物管理数据库初始条件子数据库、耕作措施子数据库、作物种植子数据库等?(注:断点为降雨量累积曲线上出现凸凹变化的临界点;TP 为达到最大降雨强度的时间和总降雨历时的比值;IP 为最大降雨强度和平均降雨强度的比值)2?数据收集与试验区概况2?1?数据收集收集的气象观测数据包括次降
10、雨的降雨量累计曲线(来源于自记雨量纸)以及每天的最高气温、最低气温、太阳辐射量、风向、风速和露点温度;收集的径流小区观测数据包括坡度、坡长、坡宽、坡面处理情况以及次降雨所产生的径流量和土壤侵蚀量。所有数据均来源于安塞水土保持综合试验站,观测年限为 1985-1992 年。2?2?试验区概况安塞水土保持综合试验站,位于黄土高原中部,东经109 19#,北纬 36 51#,海拔 1068-1309m 16。气候属于暖温带半干旱气候,年平均温度 8?8,极端高温36?8,极端低温-23?6。1985-1992年的降雨资料表明年均降雨量为 530 mm,6-9 月平均降雨量为 371mm,约占年降雨量
11、的 69%。地貌类型为典型的梁峁状丘陵沟壑区,沟壑密度为 8?06km?km2,土壤类型为黄绵土,受自然条件和人类活动共同影响,水土流失严重,未治理区域的侵蚀模数达 14 000t?(km2%a)16。实验站内共布设了 6个坡度径流小区(表 2)。表 2?坡度径流小区布设表Table 2?Arrangement of slope gradient plots坡度?5、10、15、20、25、28投影坡长?m20坡宽?m5土壤黄绵土坡面处理裸露休闲地耕作措施每年 4 月中旬进行人工翻地,翻耕深度 20 cm,并在观测期间内适时进行人工除草,保证小区的植被覆盖度小于 5%533?数据库的建立根据收
12、集的安塞试验站 1985-1992 年气象观测资料,按照 BPCDG 气象文件格式(表 3),建立 WEPP模型的气候数据库;根据坡度径流小区的布设情况建立 6 个坡度坡长数据库和 1 个坡面处理为裸露休闲的作物管理数据库;土壤数据库中各参数经标定后确定。表 3?BPCDG 气象文件格式Table 3?BPCDG climate file format日?d月?m年?y断点数?mm最高气温?最低气温?太阳辐射量?lyday-1风速?m%s-1风向deg露点温度?851985021?57?6418?11?3157?54?8951985021?18?0277?02?3157?56?21051985
13、319?711?5186?92?5157?58?9*20?30*0?000*22?50*8?500*24?00*12?900?注:&*为断点数据,第一列为各断点的时间,单位?时.分;第二列为降雨量,单位?mm4?WEPP 模型中土壤参数的标定4?1?土壤参数敏感性分析前已述及,土壤参数既可通过 WEPP 模型自动生成也可通过手工标定计算获得,本文采取手工标定计算,获取所需的土壤参数。土壤数据库中有土壤反照率、初始饱和导水率、土壤临界剪切力、细沟土壤可蚀性、细沟间土壤可蚀性和有效水力传导系数 6 个参数,分别进行各土壤参数对径流量和土壤侵蚀量的敏感性分析。图 1?土壤参数对径流量的敏感性Fig.
14、1?Sensitivity between soil parameter and runoff图 2?土壤参数对侵蚀量的敏感性Fig.2?Sensitivity between soil parameter and soil loss?图1 表明,径流量对土壤反照率、初始饱和导水率、土壤临界剪切力、细沟土壤可蚀性、细沟间土壤可蚀性的变化不敏感,仅对有效水力传导系数敏感,且为负相关。图 2 表明,土壤侵蚀量对土壤反照率、初始饱和导水率、细沟间土壤可蚀性的变化不敏感,而对土壤临界剪切力、细沟土壤可蚀性和有效水力传导系数敏感;同时土壤侵蚀量与土壤临界剪切力和有效水力传导系数负相关,与细沟土壤可蚀性正
15、相关。各土壤参数对径流量和土壤侵蚀量敏感性的分析结果表明,有效水力传导系数可通过径流量观测资料进行标定。基于有效水力传导系数的标定,利用土壤侵蚀量观测资料标定土壤临界剪切力和细沟土壤可蚀性参数;其他土壤参数选取模型中的默认值。4?2?参数标定本试验中共有 6 个坡度径流小区,坡度分别为 5 、10、15 、20、25 和 28,选取坡度为 5、15 和 25 三54个径流小区从 1985-1992 年各年的径流量和土壤侵蚀量来标定土壤参数,用坡度为 10、20 和 28 三个径流小区各年的径流量和土壤侵蚀量对标定结果进行检验,标定的公式为R=!25j=5!1992i=1985Xpi-Xmi2(
16、i=1985,19861992;j=5,15,25)式中:R 为累计误差;Xpi为每一年径流量或土壤侵蚀量的模拟值;Xmi为每一年径流量或土壤侵蚀量的实测值;i 为年份,1985-1992年;j 为标定参数时所选取的三个坡度,即 5 、15 和 25。根据已有研究 6,所选取的土壤参数基值分别是有效水力传导系数为 15 mm?h,土壤临界剪切力为3?5 Pa,细沟土壤可蚀性为 0?0025 s?m。在参数基值的基础上选取不同的数值,通过标定公式计算累计误差 R,当累计误差达到最小值时的有效水力传导系数、土壤临界剪切力和细沟土壤可蚀性的数值即为最终标定的参数值。标定的有效水力传导系数、土壤临界剪
17、切力和细沟土壤可蚀性分别为 19?3mm?h、2?6 Pa 和 0?025 s?m。4?3?标定结果检验基于标定的土壤参数,用WEPP 模型分别模拟 10 、20 和 28 三个坡度 1985-1992 年各年的径流量和土壤侵蚀量,并用 Nash?Sutcliffe 模型有效性 7检验参数标定结果。模型有效性是评价模拟值和实测值相关性的有效方法,其计算公式为7ME=1-!(Yobs-Ypred)2!(Yobs-Ymean)2其中:ME 为模型有效性,Yobs为实测值,Ypred为模拟值,Ymean为实测值的平均值。ME 等于 1 表示模拟值与实测值的每一对数据均相等,0值表示实测值的平均值和模
18、型的模拟值对实测值具有相同的相关性,负值表示实测值的平均值对实测值的相关性要高于模型的模拟值,Zhang 认为 7当 ME 大于 0?5 时认为模型的模拟结果较好。图3-6 表明,坡度为 5、15 和 25 三个标定小区径流量和土壤侵蚀量的模型有效性 ME 分别为0?909和 0?786,坡度为10 、20 和28 三个检验小区对应的模型有效性 ME 分别为0?915 和 0?757。说明,WEPP 采取标定后的土壤各参数值后,对径流量和土壤侵蚀量的模拟均和实测值非常接近,即标定的土壤参数能够很好的描述坡度径流小区内的土壤性质。因此,这里对土壤参数的标定结果是合理的。图 3?标定小区径流量对比
19、Fig.3?Comparison of runoff in calibration plots图 4?检验小区径流量对比Fig.4?Comparison of runoff in validation plots5?模型模拟结果评价及分析基于建立的气象、坡度坡长和作物管理数据库,标定了有效水力传导系数、土壤临界剪切力和细沟土壤可蚀性3 个土壤参数,并利用 WEPP 模型分别模拟坡度为 5、10 、15 、20、25、28 六个坡度条件下次降雨、年平均和多年评价的径流量和土壤侵蚀量,并用模型有效性对模型的模拟结果进行评价。55图 5?标定小区土壤侵蚀量对比Fig.5?Comparison of
20、soil loss in calibration plots图 6?检验小区土壤侵蚀量对比Fig.6?Comparison of soil loss in validation plots?在 10、15 、20、25 和 28 五个坡度条件下,WEPP 模型对次降雨、年平均和多年平均径流量的模拟值基本相同,相邻不同坡度之间径流深的最大差值仅为0?5mm(图 7、9、11),而实测资料相邻不同坡度之间的最大差值达 5mm(图 7、9、11),说明WEPP 模型对径流量随坡度变化的模拟略差,但模拟值随坡度变化的趋势和实测一致,即随坡度的增加呈增加趋势。WEPP 模型对次降雨、年平均和多年平均土壤
21、侵蚀量的模拟中,模拟值无论是在不同坡度之间的差值还是随坡度变化趋势均与实测非常接近(图 8、10、12),因此WEPP 模型对土壤侵蚀量随坡度变化的模拟优于对径流量的模拟。WEPP 模型不能很好模拟径流量随坡度变化的主要原因一是由于 WEPP 模型研发地的地面坡度小于 10,致使模型基础数据库中不包括地面坡度大于 10 径流侵蚀观测资料;二是由于模型中计算径流量方程所涉及的部分参数对于 10 以上的地面坡度变化不敏感。WEPP 模型对次降雨、年平均和多年平均径流量模拟的Nash?Sutcliffe 有效性ME 分别为 0?914、0?912和0?617(图 7、9、11),对次降雨、年平均和多
22、年平均土壤侵蚀量模拟的 Nash?Sutcliffe 有效性 ME 分别为0?858、0?772、和0?827(图 8、10、12),其值均大于 0?5,所以 WEPP 模型对三个时间尺度下模拟径流和侵蚀的结果均满足要求。图 7?次降雨径流量随坡度变化的模拟Fig.7?Simulation of event runoff atdifferent slope gradients图 8?次降雨土壤侵蚀量随坡度变化的模拟Fig.8?Simulation of event soil loss atdifferent slope gradients?在次降雨的径流量模拟中,有 4次降雨(1988-08-
23、03、1989-07-17、1989-07-23 和 1991-08-17)的模拟值略高于实测值(图7)。其造成的主要原因是这 4 次降雨的 I30(最大 30 分钟降雨强度)较大。表 4 表明,这 4 次降雨的 I30分别达到 0?94、1?00、0?92 和 0?96mm?min,说明 WEPP 模型对次降雨的56径流量模拟与 I30有关,且当 I30较大时模拟值会出现一定程度的偏差。在次降雨的土壤侵蚀量模拟中只有一场降雨(1988-08-03)的模拟值低于实测值,其他模拟较好(图 8),这主要是由 PI30较大造成的。表4 表明,这次降雨的 PI30最大达到129?34mm2?min,说
24、明WEPP 模型对次降雨土壤侵蚀量的模拟与 PI30有关,且当 PI30较大时,模拟值会出现偏差。在年平均径流量的模拟中,有 1988 和 1989年的模拟值出现较大程度的偏离(图 9),其原因是由这两年的!PI30(一年中所有次降雨的雨量与 I30乘积之和)较大引起的。表 5 表明 1988 和 1989 年的!PI30较大分别达到 192?52 和 150?90mm2?min,说明WEPP 模型对年平均降雨量的模拟与!PI30有关,且当!PI30较大时模拟值会出现偏差。在年平均土壤侵蚀量的模拟中只有!PI30为最大的 1988 年(表 5)出现偏离(图 10),说明 WEPP 模型对年平均
25、土壤侵蚀量的模拟也与!PI30有关,当!PI30较大时模拟值会出现偏差,且!PI30对土壤侵蚀量模拟精度的影响不如对径流量明显。图 9?年平均径流量随坡度变化的模拟Fig.9?Simulation of annual runoff atdifferent slope gradients图 10?年平均土壤侵蚀量随坡度变化的模拟Fig.10?Simulation of annual soil loss atdifferent slope gradients图 11?多年平均径流量随坡度变化的模拟Fig.11?Simulation of average annual runoff atdiffer
26、ent slope gradients图 12?多年平均土壤侵蚀量随坡度变化的模拟Fig.12?Simulation of average annual soil loss atdifferent slope gradients6?结论利用安塞站 1985-1992年的气象实测资料和坡度径流小区实际的布设情况,建立了 WEPP 模型运行所需的气象、坡度坡长和作物管理数据库,并根据坡度径流小区实测的径流量和土壤侵蚀量对 WEPP57表 4?单次产流降雨特征表Table 4?Characteristics of individual storm日期I30PI30日期I30PI30日期I30PI30
27、年-月-日mm?minmm2?min年-月-日mm?minmm2?min年-月-日mm?minmm2?min1985-06-150?408?561987-08-240?131?421990-08-270?110?641985-06-170?212?331987-08-260?408?641990-09-010?171?511985-07-160?141?131987-09-030?102?341990-09-210?102?231985-07-290?124?261987-10-160?103?111990-09-240?154?941985-08-020?323?461988-05-200?
28、101?521990-09-260?152?391985-08-050?8545?311988-05-270?100?771991-06-090?6323?751985-08-170?224?861988-07-020?257?151991-06-270?405?001985-08-280?159?471988-07-150?4910?491991-07-260?333?531985-09-140?074?701988-08-03*0?94129?341991-07-270?406?881985-09-230?151?491988-08-160?114?181991-08-160?241?70
29、1985-10-110?132?331988-09-020?160?801991-08-17*0?9628?321985-10-150?111?131989-06-140?124?551991-08-250?3917?901986-05-250?060?651989-07-17*1?00105?101991-09-040?405?801986-06-150?092?091989-07-23*0?9235?701991-09-140?6016?501986-07-060?508?201989-09-270?165?601991-09-160?375?111986-08-040?404?88199
30、0-06-250?273?241992-08-030?124?131986-08-060?160?851990-07-040?4713?721992-08-110?304?681986-08-180?133?241990-07-070?125?271992-08-180?309?121987-06-050?394?601990-07-200?234?601992-08-280?153?241987-07-100?167?471990-08-090?272?161992-09-230?081?401987-07-160?364?541990-08-150?105?23?(注:*代表图 7 中偏差
31、较大四次降雨)表 5?各年降雨特征表Table 5?Characteristics of annual rainfall年份年雨量产流雨量暴雨量!PI30年份年雨量产流雨量暴雨量!PI30?mm?mm?mmmm2?min?mm?mm?mmmm2?min1985666?8330?7116?488?291989550?0216?8256?6150?901986351?3146?532?933?021990580?2299?1129?161?011987404?8194?082?651?941991544?6224?9190?1116?771988729?2348?5278?6192?5219924
32、13?4102?064?822?57模型土壤数据库有效水力传导系数、临界水力剪切力和细沟土壤可蚀性 3个土壤参数进行了标定,最后模拟了 5、10 、15、20 、25、28 六个坡度条件下次降雨、年平均和多年平均的径流量和土壤侵蚀量,并用Nash?Sutcliffe 模型有效性评价了模拟结果。(1)在WEPP 模型中,径流量仅对有效水力传导系数敏感,且为负相关;土壤侵蚀量对土壤临界剪切力、细沟土壤可蚀性和有效水力传导系数敏感,同时土壤侵蚀量与土壤临界剪切力和有效水力传导系数负相关,与细沟土壤可蚀性正相关。基于土壤各参数对径流量和土壤侵蚀量的敏感性分析,标定 WEPP模型中有效水力传导系数、土壤
33、临界剪切力和细沟土壤可蚀性 3 个土壤参数。最终标定的有效水力传导系数、土壤临界剪切力和细沟土壤可蚀性分别为 19?3mm?h、2?6 Pa 和 0?025 s?m。(2)在 10 、15、20、25 和 28 五个坡度条件下,WEPP 模型对不同坡度条件下径流量的模拟值基本相同,相邻坡度之间径流深的最大差值仅为 0?5mm,远小于实测资料相邻坡度之间的最大差值(5mm);因此WEPP 模型不适合模拟径流量与坡度的变化关系。WEPP 模型对次降雨、年平均和多年平均土壤侵蚀量的模拟值,无论是模拟值在不同坡度之间的差值、还是模拟值随坡度变化趋势均与实测值非常接近,说明WEPP 模型可用于模拟侵蚀量
34、与坡度的变化关系。WEPP 模型对次降雨、年平均和多年平均径流量模拟的 Nash?Sutcliffe 有效性ME 分别为 0?914、0?912 和 0?617,对次降雨、年平均和多年平均土壤侵蚀量模拟的Nash?Sutcliffe 有效性ME 分别为 0?858、0?772和 0?827,说明在不同坡度条件下WEPP 模型对径流量和侵蚀量的模拟结果可满足要求。因此,WEPP 模型可以在黄土高原丘陵沟壑区应用。58(3)I30、PI30和!PI30对 WEPP 模型模拟结果产生重要影响。当次降雨的 I30大于 0?92mm?min 时,WEPP 模型对径流量的模拟误差较大;当次降雨的 PI30
35、大于 129mm2?min 时,WEPP 模型对土壤侵蚀量的模拟误差较大;当全年!PI30大于 150mm2?min 时,WEPP 模型对径流量和土壤侵蚀量的模拟误差均较大。因此,WEPP 模型不适合模拟上述强降雨条件下的径流量和侵蚀量。由于数据的有限性,仅对 WEPP 模型坡面版在黄土丘陵沟壑典型区?延河流域的安塞水土保持综合试验站的适用性进行了评价,为模型其它地区的应用提供了参考。本文建立的 BPCDG 格式气象文件,是通过断点数据的形式描述每一场降雨的整个过程,使建立的气象数据库对 WEPP 模型模拟结果造成的影响降到最低,同时径流小区的坡面处理为植被覆盖度小于 5%的裸露休闲地,涉及的
36、作物管理参数最少,过程也最为简单,所以用建立的作物管理数据库代替实际坡面状况对模拟结果的影响也达到最小。这样在保证气象和作物管理文数据库对WEPP 模型影响最小的情况下,又通过对土壤数据库参数的标定,使得WEPP 模型对黄土高原丘陵沟壑区坡面侵蚀的模拟从整体上看较为满意,但是 WEPP 模型对强降雨的个体模拟略差,有待于提高和改进。参考文献:1 Foster G.R,Lane L.J.User requirements,USDA-Water Erosion Prediction Project(WEPP).NSERL Report No.1,WestLafayette:USDA-ARS Nat
37、ional Soil Erosion Laboratory,1987?2 Nearing M.A,Foster G.R,Lane L.J.et al.A process-based soil erosion model for USDA-Water Erosion Prediction Projecttechnology.Trans.ASAE,1989,32(5):1587-1593.3 Nearing M.A,Lane L.J,Alberts E.E.et al.Prediction technology for soil erosion by water:status and resear
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40、Forest Meteorology,2005,131(3-4):127 142?7 Zhang X.-C.Calibration,refinement,and application of the WEPP model for simulation climatic impact on wheat production.American Society of Agricultural Engineer,2004,47(4):1075-1085.8 Wischmeier W H,Smith D D.Prediction rainfall erosion losses a guide to co
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43、,王占礼,杨勤科.土壤侵蚀学科发展战略 J.水土保持研究,2004,11(4):1-10.13 刘宝元,史培军.WEPP 水蚀预报流域模型J.水土保持通报,1998,18(5):6-12.14 郑粉莉,杨勤科,王占礼.水蚀预报模型研究 J.水土保持研究,2004,11(4):13-24.15 张玉斌,郑粉莉,贾媛媛.WEPP 模型概述J.水土保持研究,2004,11(4):146-149.16 中国科学院水利部西北水土保持研究所.黄土丘陵区水土保持型生态农业研究M.杨凌:天则出版社,1990.36-56.17 缪驰远,何丙辉,陈晓燕,等.WEPP 模型中的 CLIGEN 与 BPCDG 应用对
44、比研究J.中国农学通报,2004,20(6):321-324.18 缪驰远,何丙辉,陈晓燕.水蚀模型USLE 与WEPP 在紫色土水蚀预测中的应用对比研究 J.农业工程学报.2005,1(1):13-16.59Assessment on WEPP model applicability(Hillslope version)to hill?gully region of the Loess Plateau?A case study in slope gradient factorWANG Jian?xun1,2,ZHENG Fen?li1,2,JIANG Zhong?shan2,X.?C.Joh
45、n Zhang3(1?College of Resource and Environment,Northwest A&F University,Yangling,Shaanxi 712100,China;2?The State Key Laboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on Loess Plateau,Institute of Soil and Water Conservation,Chinese Academy of Science and Ministry of Water Resource,Yangling,Shaanxi 71
46、2100,China;3?USDA?ARS Grazinglands Research Laboratory,EI Reno,Oklahoma,73036 US)Abstract:Based on observed meteorological data and measured soil loss data from field runoff plots in 1985-1992at Ansai Comprehensive Experimental Station,the applicability of WEPP model to different slope gradients on
47、hill?gully region of the Loess Plateau was assessed.The results showed that change range of runoff simulated by WEPPmodel was not well when the slope gradientswere 10,15,20,25,28,respectively.However increasing trends ofthe runoff simulated values with increase of slope gradients was similar to the
48、runoff of the observed data.Thesimulated values of event soil loss,annual soil loss,average annual soil loss by WEPP model were quite well whenthe slope gradients were 10,15,20,25,28,respectively.The differences of simulated values between slopegradients and increasing trend with increase of slope g
49、radient were very close to observed data of the soil loss.I30had a great effect on runoff simulated values at individual storm;the errors between simulated values and observeddata increased when I30was higher than 0?92mm?min.The soil loss simulated values at individual storm had a closecorrelation w
50、ith PI30,and the errors between simulated values and observed values increased when PI30was greaterthan 129mm2?min.!PI30was an important factor to the simulation accuracy of WEPP model,and simulationaccuracy decreased when the!PI30was higher than 150mm2?min;meanwhile,the effect of!PI30on runoffsimul