邬铃莉,王云琦,王晨沣,王玉杰,王 彬
降雨类型对北方土石山区坡面土壤侵蚀的影响
邬铃莉1,2,王云琦1,2※,王晨沣1,2,王玉杰1,2,王 彬1,2
(1. 北京林业大学水土保持学院,重庆缙云山三峡库区森林生态系统国家定位观测研究站,北京 100083; 2. 北京市水土保持工程技术研究中心,北京 100083)
该文基于北京市房山区蒲洼径流小区2013-2015年观测的105场自然降雨,采用实测水文数据与WEPP模型模拟降雨侵蚀过程相结合的方法,对比了北方土石山区不同雨型下的坡面土壤侵蚀差异。结果表明:1)自然降雨中,单场降雨的侵蚀能力表现为B型雨(低频率、短历时、中雨量、大雨强)>A型雨(中频率、长历时、大雨量、中雨强)>C型雨(高频率、中历时、小雨量、小雨强),其中,侵蚀性降雨中A型雨降雨频率最高、对研究区土壤侵蚀的累计贡献率最大;而C型雨几乎不会引发土壤侵蚀。2)诱发北方土石山区棕壤坡面土壤侵蚀的临界雨量为8 mm、临界雨强为9.5 mm/h。3)利用WEPP模型通过设置最大30 min雨强30出现的不同时间将3类雨型进一步划分为4个子雨型,结果表明同一雨强出现的降雨时序差异会影响土壤侵蚀的发生程度,且子雨型下土壤侵蚀量整体表现为递增型>峰值型>递减型>均值型,其中A型雨4个子雨型下侵蚀量差异最显著。研究结果可为北方土石山区棕壤坡面土壤侵蚀预报模型的建立及土壤侵蚀防治提供参考依据。
土壤;侵蚀;径流;雨型;径流小区;WEPP模型;北方土石山区
第一次全国水利普查水土保持情况普查成果显示,中国现有土壤侵蚀总面积294.91万km2,其中,水力侵蚀129.32万km2,占总侵蚀面积的43.8%[1]。土壤侵蚀是多种自然因素与社会因素共同作用的结果,降雨则是自然因素中导致土壤侵蚀的主要动力[2-3]。研究表明,土壤侵蚀程度与雨型密切相关[4-8],雨型即次降雨过程中随降雨历时变化的不同降雨强度的组合方式,是影响土壤侵蚀的主要降雨参数之一[9]。不同的雨型因雨量、雨强及降雨历时等指标的不同导致土壤侵蚀过程发生改变[10]。目前,中国雨型研究主要集中在黄土高原地区[4,11-13]和南方红壤区[2,14-16],北方土石山区的相关研究较少,同时,因不同地区降雨类型不同,得到的雨型对土壤侵蚀的影响结果存在很大差异。因此,在北方土石山区研究雨型对土壤侵蚀的影响特征对于防治该地区的土壤侵蚀具有重要意义。
目前研究降雨对土壤侵蚀的影响主要采用多年野外径流小区监测或人工模拟降雨试验的方法。张黎明等[2,17-19]基于径流小区多年的泥沙及气象观测数据,采用控制变量的方法研究了单个或多个降雨特征指标的乘积与侵蚀量的关系;Wang等[20]将降雨历时平均分为3个时间段,通过计算40%降雨量出现的时间将降雨划分为递减、中间、延迟、均匀4种雨型;韩勇等[4,14,21]则采用聚类分析的方法,以降雨量、降雨历时、雨强为特征指标,对其中的侵蚀性降雨进行了分类,并对各类型降雨的特征及其对侵蚀量和径流量的影响进行了分析。人工模拟降雨试验中,郑粉莉等[22]设计了总降雨量相同的5种雨型,通过控制雨强的变化来研究雨型对侵蚀量的影响;罗键等[23]通过控制3种雨强的降雨历时,研究了递增和递减两种雨型下紫色土坡面微地形的变化特征;温磊磊等[9]设计了平均雨强及总降雨量相等、过程雨强不同的4种雨型,研究了雨型对东北黑土区侵蚀量的影响。结合以上研究可以发现,目前研究多只对侵蚀性降雨进行了分类,未能反映地区的所有自然降雨情况;采用径流小区监测的方法需要大量的观测数据,历时长、数据易短缺,在北方土石山区等降水较少的地区观测起来难度更大;人工模拟降雨试验都在定雨强(或其他降雨特征指标)下进行研究,主控性强,与过程复杂的天然降雨存在一定差异[17]。
本文以北方土石山区棕壤为研究对象,以蒲洼径流小区2013-2015年的水文资料为基础,采用实测数据与土壤侵蚀预报模型(WEPP模型)相结合的方法研究不同雨型(包括非侵蚀性降雨)对土壤侵蚀的影响差异,能够反映当地的实际降雨情况,具有一定的实践意义。
研究区位于北京市西南郊、房山区最西端(115°35′~115°46′E、39°43′~39°49′N),属大陆性季风气候区,多年平均气温6~9 ℃,多年平均降雨量550 mm,其中6~9月汛期降水量占全年降水量的80%以上,七八月份尤其集中,多以暴雨形势出现,年均蒸发量1 500 mm,年日照数2 200 h,无霜期160~200 d,区内以砂岩和页岩为主[24],土壤主要为山地褐土和棕壤,全区土层厚度小于30 cm的面积占53.66%[25]。山高坡陡、土层薄、质地粗、植被稀少以及降水集中等因素使得该区水土流失问题显著。
根据北京市房山区蒲洼径流小区2013-2015年实测水文资料(包括气象数据和泥沙数据2部分),选取其中土壤侵蚀较明显、泥沙数据较完整的2号和13号径流小区数据进行坡面土壤侵蚀研究,小区基本情况如表1所示。
图1 研究区位置
表1 蒲洼坡地2号、13号径流小区基本情况
采用实测水文资料与WEPP模型相结合的方法,研究不同雨型下的坡面土壤侵蚀差异。在使用WEPP模型之前利用径流小区产流产沙数据对其土壤参数进行校正。
1.3.1 WEPP模型参数校正及适用性评价
研究表明,侵蚀量对临界剪切力、有效水力传导系数、细沟土壤可蚀性3个参数敏感,而径流量仅对有效水力传导系数敏感[26-28]。以蒲洼2号小区在27场侵蚀性降雨下的实测泥沙数据为率定组、13号径流小区在14场侵蚀性降雨条件下的实测泥沙数据为验证组,对WEPP模型中以上3个土壤参数进行校正,根据径流小区表层土壤基本理化性质(表2)及模型自带的计算公式(1)、(2)、(3)计算3个参数的基值,然后在合理范围内对其放大或缩小赋值模拟不同降雨条件下的土壤侵蚀过程,采用计算侵蚀量和径流量的模拟值与实测值累计误差值[28]的方法判定校正结果。模型中其他文件参数根据径流小区实际情况设置。
表2 蒲洼径流小区表层土壤基本理化性质
=−0.265+0.008 6×Sand+11.46×CEC(-0.75)(1)
=0.001 97+0.000 3×VFS+0.038 63e(-1.84ORGMAT)(2)
τ=2.67+0.065×Clay−0.058×VFS (3)
式中为有效水力传导系数,mm/h;Sand为砂粒百分比,%;CEC为阳离子交换量,meq/100g;为细沟土壤可蚀性,s/m;VFS为极细砂含量,%;ORGMAT为有机质含量,%;τ为临界剪切力,Pa;Clay为黏粒含量,%。
1.3.2 降雨类型划分与分析
以降雨量P、降雨历时、平均雨强为降雨特征指标,利用R软件同时采用系统聚类和快速聚类的方法,对蒲洼流域2013-2015年的降雨数据进行统计分析,并以各指标25%和75%分位数的取值作为对应降雨类型的指标取值范围,以此分析各雨型的特征。
1.3.3 结合WEPP模型研究雨型对坡面土壤侵蚀的影响
根据实测资料将自然降雨划分为不同的雨型后,有的雨型因侵蚀能力太弱导致其对应的侵蚀性降雨场次太少,若仅以此少量数据研究该雨型与坡面土壤侵蚀的关系则不具有代表性,因此,在校正好的WEPP模型中,根据各雨型降雨特征指标的取值范围对降雨量、降雨历时、最大30 min雨强3个参数赋值,每种雨型分别随机模拟15场降雨。通过分析不同雨型下同一降雨特征指标对土壤侵蚀的作用特点来对比雨型对土壤侵蚀的影响差异。
1.3.4 采用WEPP模型划分子雨型
研究表明,同一降雨强度在同一场降雨中出现的时序不同,该时段的产流、产沙量对整场降雨下产流、产沙总量的贡献率将会存在显著差异[22]。由于野外径流小区无法获取土壤侵蚀过程样,故无法直接对比同一降雨强度出现在不同时间对土壤侵蚀的贡献率。故本文采用改变WEPP模型气象文件中降雨参数值的方法来研究降雨时序对坡面产流产沙的影响。以最大30分钟雨强30为例,根据划分的雨型,利用WEPP模型对每种雨型随机各模拟3场降雨,每场降雨通过改变30出现的时间进一步划分为4个子雨型,即保持其他参数不变,设置模型中的降雨参数“%duration to peak”为0%、10%、50%、90%分别对应子雨型为均值型、递减型、峰值型和递增型,进而模拟各子雨型下的坡面土壤侵蚀。
采用累积误差值()和纳什效率系数()对模型进行校验,通过决定系数(2)分析不同降雨特征指标对侵蚀量影响的显著性。2通过线性拟合得到,2>0.6则认为拟合效果较好[29];、通过公式计算得到:
式中x为第场降雨下侵蚀量(或径流量)的模拟值,kg/m2(或mm);x为第场降雨下侵蚀量(或径流量)的实测值,kg/m2(或mm);为场降雨;为总降雨场次数,此处取27,为各场次降雨下实测值与模拟值的累积误差。当值达到最小时,可认为该点对应的参数值即为最终率定值。
2.1.1 模型参数校正
根据计算公式(1)、(2)、(3)计算得到有效水力传导系数、临界剪切力、细沟土壤可蚀性3个参数的基值分别为1.753 mm/h、2.667 Pa、0.007 8 s/m。以该基值为基础,采用控制变量法先对有效水力传导系数进行变换赋值并模拟27场降雨下的坡面土壤侵蚀情况,对不同场降雨下径流量的模拟值与实测值进行累积误差()计算,通过找到值最小的点得到的校正值为2.3 mm/h(图2a);基于的校正值,采用同样的方法,分别得到临界剪切力τ和细沟土壤可蚀性的校正值为3.7 Pa和0.009 s/m(图2b)。
2.1.2 模型校正结果检验
基于校正的土壤参数利用WEPP模型对验证组(蒲洼13号径流小区)数据进行检验。结果表明(图3),侵蚀量和径流量的模型有效性值分别为0.69和0.77,决定系数2分别为0.893 3和0.883 8,说明WEPP模型能较好地模拟蒲洼径流小区的产流产沙过程,即土壤参数的校正结果是合理的。同时也说明校正后的模型可用于该地区不同条件下的坡面土壤侵蚀模拟。
图2 WEPP模型土壤参数校正
图3 WEPP模型参数校正结果检验
Fig.3 Validation of calibrated parameters of WEPP model
研究区2013-2015年共发生105场次降雨,3 a年均降雨量444.9 mm。利用R语言对105场降雨数据同时进行快速聚类及系统聚类分析,并对分类结果进行对比。结果表明,采用系统聚类分析中的ward聚类法分类效果最好,聚类对象集中在3个相对独立的区域,即可将105场降雨分为3种类型。通过对3类雨型的降雨特征指标进行统计(表3),以各指标25%和75%分位数的对应取值为常规变化范围,可以归纳出3类雨型的降雨特征:1)A型雨:中频率(40%)、长历时(498~840 min)、大雨量(6.6~30.8 mm)、中雨强(0.7~4 mm/h);2)B型雨:低频率(8.6%)、短历时(24~72 min)、中雨量(13~17.5mm)、大雨强(20~25.5 mm/h);3)C型雨:高频率(51.4%)、中历时(48~180 min)、小雨量(0.7~5.1 mm)、小雨强(0.6~2.5mm/h)。
表3 不同降雨类型降雨特征指标统计
注:为场降雨历时;为场降雨量;为场降雨平均雨强;30为场降雨最大30 min雨强;25和75分别为25%和75%分位数对应的取值。
Note:,,,30represent rainfall duration, rainfall amount, average rainfall intensity and maximum 30 min rainfall intensity, respectively.25and75represent vvalue of 25% quantile and 75% quantile, respectively.
从3 a的降雨数据统计分析还可以发现,105场降雨中共有27场侵蚀性降雨(径流小区有产流、产沙),其中A型雨18场、B型雨6场、C雨型3场,分别占侵蚀性降雨总场次的66.7%、22.2%、11.1%。说明在北方土石山区虽然C型雨的降雨频率最高(51.4%),但侵蚀性降雨却以A型雨为主(66.7%),A型雨对该地区的土壤侵蚀贡献率最大。
2.3.1 降雨历时对产流产沙的影响
从降雨历时与侵蚀量关系可以看出(图4),3类雨型的降雨历时各自集中在3个不同的区域,A型雨的降雨历时明显大于B型雨和C型雨,其侵蚀量和径流量都介于B、C雨型之间;B型雨的降雨历时总体小于C型雨,且会出现两类雨型降雨历时相同的情况,但相同降雨历时下B型雨的侵蚀量和径流量要显著大于C型雨。由此可以说明,单位时间内3类雨型的侵蚀能力表现为B型雨>A型雨>C型雨。
图4 降雨历时对坡面土壤侵蚀量和径流量的影响
2.3.2 降雨量对坡面土壤侵蚀的影响
降雨量会对土壤侵蚀量产生明显影响,且3类雨型之间存在显著差异。从侵蚀量来看(图5a),A型雨下,侵蚀量随降雨量增加呈线性增加,样本拟合线斜率为0.0056;B型雨下,随着降雨量增加侵蚀量急剧增加,拟合线斜率达到0.0225;C型雨下,侵蚀量随降雨量变化不明显,样点分布在一个相对集中的区域,拟合线斜率仅为0.001。从径流量来看(图5b),3类雨型下径流量随降雨量的变化趋势与侵蚀量的变化趋势相似,变化幅度都表现为B型雨>A型雨>C型雨。由此可以说明不同雨型单位雨量的侵蚀能力存在明显差异,B型雨的单位雨量侵蚀能力最强,其次为A型雨,C型雨单位雨量侵蚀能力最弱、对土壤侵蚀的贡献率极小。从图5a中还可以发现,当降雨量小于8 mm时土壤侵蚀几乎不会发生,可以认为引起土壤侵蚀的侵蚀性降雨的场降雨量底值为8 mm。
图5 降雨量(Pr)对坡面土壤侵蚀量和径流量的影响
2.3.3 最大30分钟雨强30对产流产沙的影响
研究表明,最大30分钟雨强30是与土壤侵蚀关系极显著的降雨特征指标[14]。本研究中,随着不同场降雨30的变化侵蚀量和径流量也随之发生变化(图6)。
图6 最大30分钟雨强(I30)对坡面土壤侵蚀量和径流量的影响
在侵蚀量的变化过程当中存在明显的转折点(图6a),当30小于9.5 mm/h时,侵蚀量极小(<0.01 kg/m2)且随30变化的幅度不大,斜率仅为0.000 6,该部分雨主要为C型雨;当30大于9.5 mm/h后,侵蚀量随30增强显著增加,尤其在30介于10~15 mm/h时(主要为A型雨)增加幅度最大,侵蚀量由0.02 kg/m2增加到0.16 kg/m2,增加了8倍;当30大于15 mm/h后(主要为B型雨),侵蚀量随30变化继续增加,增加幅度有所减缓。从30对径流量的影响(图6b)可以看出,当30小于5.5 mm/h时(主要为C型雨),几乎不会产生径流(<0.1 mm);当30介于5.5~15 mm/h时(主要为A、C型雨),径流量随30增强而显著增加,最大时达到了14.0 mm;当30等于25 mm/h时径流量减小到5 mm,随着30继续增强,径流量整体呈增加趋势,但增加幅度不大。由此可以说明,土壤侵蚀不只受雨强的影响,而是多种降雨特征指标共同作用的结果。
通过以上分析发现,30=9.5 mm/h是北方土石山区坡面侵蚀发生的临界值,当30小于该临界值时土壤侵蚀几乎不会发生;而大于该临界值后,坡面侵蚀量与30显著正相关,且从变化幅度来看,30对A型雨的影响最大,对C型雨的影响最小。3种雨型下随着30变化径流量的变化特征与侵蚀量变化特征相似,但决定坡面是否产流的30临界值相对于产沙的临界值更小,为30=5.5 mm/h。
采用WEPP模型模拟各子雨型下的坡面土壤侵蚀,得到同一雨强下不同降雨时序对产流产沙的影响结果如图7所示。从图7中可以看出,A型雨的降雨时序对坡面产流产沙影响差异较大,C型雨次之,B型雨差异最小。A型雨中,子雨型的侵蚀能力大小表现为递增型和峰值型显著大于递减型和均值型,侵蚀量最大差异可达到12倍,均值型和递减型对侵蚀量的影响差异不大;径流量在4类子雨型下均存在差异,表现为递增型>峰值型>递减型>均值型;B型雨中,降雨时序对坡面侵蚀量及产流量几乎没有影响;C型雨条件下,由于降雨量和雨强都较小,所以均值型和递减型C型雨下几乎不会发生土壤侵蚀,但当降雨时序变成递增型雨型时坡面却有明显的产流产沙,这进一步说明同一降雨强度的降雨时序差异会影响土壤侵蚀的发生程度。
图7 降雨时序对坡面土壤侵蚀量及径流量的影响
目前已有研究中关于雨型的划分方法往往忽略了雨量与雨强通常存在的不一致性[14],大多未能反映单场降雨中的各降雨指标特征[9,22-23]。本次研究采用聚类分析的方法,并结合四分位数取值确定各降雨特征指标的取值范围,以降雨频率、降雨历时、雨量、雨强等多指标为划分依据,将研究区降雨划分为A、B、C三种雨型,划分结果更加符合研究区的实际降雨情况。根据划分的雨型对比不同降雨特征指标对坡面土壤侵蚀的影响差异可知,降雨历时、降雨量、最大30 min雨强都会对土壤侵蚀量及径流量造成显著影响。相同降雨历时下,不同雨型主要通过雨强和降雨量的差异来影响土壤侵蚀的发生,所以土壤侵蚀量及径流量并不随降雨历时变化成单方向增加或减少。在降雨因子中,土壤侵蚀直接受雨强和雨量2个指标共同影响,由于研究区土壤性质的差异及研究方法的不同,目前关于雨强和雨量对侵蚀量和径流量的贡献率存在不同的研究结果[2,14,18]。本次研究中,引发土壤侵蚀的临界雨量和临界雨强分别为8 mm和9.5 mm/h,与子午岭林区侵蚀性降雨的临界值(10 mm、15 mm/h)存在一定差异[30],主要原因在于北方土石山区相较于子午岭林区质地疏松、黏粒含量少、土层薄、水分易于饱和,致使土壤侵蚀更易发生[31]。3种雨型单场降雨的侵蚀能力表现为B型雨>A型雨>C型雨,B型雨相较于A型雨雨量更小、雨强更大,可以进一步说明在北方土石山区雨强相较于雨量对土壤侵蚀的影响更显著。
总的来看,C型雨只能引起极小程度的土壤侵蚀,A、B型雨为研究区主要侵蚀性降雨,且单场降雨下B型雨的侵蚀量约为A型雨的2倍,但由于A型侵蚀性降雨的发生频率较高(66.7%),约为B型侵蚀性降雨(22.2%)的3倍,所以从年尺度来看A型雨对研究区总的土壤侵蚀量贡献率最大,应重点防范。
根据同一雨强降雨时序的不同,将A、B、C 3个雨型进一步划分出4个子雨型,对比4个子雨型对土壤侵蚀的影响可以发现,同一雨强在不同时序的侵蚀贡献率存在明显差异,整体表现为递增型>峰值型>递减型>均值型。原因在于当降雨初期雨强较小时(递增型),雨滴动能小、产流时间相对滞后,雨滴打击力及径流搬运能力较弱,随着雨强不断增大,地表被分散和剥离的土壤颗粒不断增加,为后期提供了大量的地表径流搬运的物质基础,当降雨后期出现大雨强时,雨滴打击力和径流搬运能力急剧增加,从而导致土壤侵蚀量显著增大[4,16];当降雨初期雨强较大时(递减型),雨滴动能及径流冲刷作用均较大,除部分松散物质被径流迅速剥离搬运外,大降雨强度使表层土壤被压实从而形成了相对致密的结皮层,短期内增加了土壤的抗侵蚀能力,所以整个降雨过程中土壤侵蚀量相对较少[15-16];峰值型降雨最大30min雨强出现的时间介于递增型与递减型降雨之间,土壤侵蚀发生特征与两者有重合之处,所以其侵蚀量也介于两者之间;均值型降雨(在自然降雨中几乎不会出现)相较于其他3种变雨强降雨侵蚀能力最弱,原因在于在降雨历时及降雨量一定的情况下,均值型降雨在降雨过程中不会出现极端雨强,整体降雨强度不大,雨滴动能及径流搬运能力较弱,对地表土壤的破坏程度小导致形成的地表可搬运碎屑物质较少,所以均值型降雨下的土壤侵蚀量及径流量较小。在A、B、C 3个雨型下,A型雨历时长,雨强较大,降雨过程中雨强变化幅度大;B型雨历时短、雨强大而C型雨历时较长,雨强小,两者降雨过程中雨强整体偏大或偏小,变化幅度较A型雨小,所以A型雨四个子雨型下土壤侵蚀差异明显大于B、C雨型。
1)北方土石山区的雨型主要分为3大类:A型雨呈长历时、大雨量、中雨强、发生频率居中;B型雨呈短历时、中雨量、大雨强,发生频率极低;C型雨呈中历时、小雨量、小雨强、发生频率较高。其中,A、B型雨为北方土石山区主要侵蚀性降雨类型,C型雨几乎不会造成土壤侵蚀。
2)单场降雨中,降雨历时、降雨量及雨强等降雨特征指标都会对土壤侵蚀造成影响,其中雨强及雨量是主要影响指标。诱发北方土石山区坡面土壤侵蚀的降雨量临界值为8 mm、雨强临界值为9.5 mm/h。单场降雨的侵蚀能力表现为B型雨>A型雨>C型雨,但A型雨因其侵蚀能力较强且发生频率高,对研究区土壤侵蚀量贡献率最大,是造成研究区土壤侵蚀的主要雨型,应重点防范。
3)同一雨强在一场降雨中出现的时序不同,其对土壤侵蚀的贡献率也会存在差异。按最大30 min雨强出现的先后顺序将A、B、C型雨分别分为均值性、递减型、峰值型和递增型4个子雨型,子雨型下的土壤侵蚀量表现为递增型>峰值型>递减型>均值型,即大雨强在场降雨中出现的时间越靠后其对土壤侵蚀量的贡献越大。
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Effect of rainfall patternson hillslope soil erosion in rocky mountain area of north China
Wu Lingli1,2, Wang Yunqi1,2※, Wang Chenfeng1,2, Wang Yujie1,2, Wang Bin1,2
(1.100083,; 2.100083,)
In order to make clear the slope soil erosion difference under different rainfall patterns in rocky mountain area of North China, a method combining meteorology and hydrology data with WEPP model to simulate rainfall erosion process was adopted, based on the observation data of 105 individual rainfall events from 2013 to 2015 in field runoff plots of Puwa, Fangshan District, Beijing City. Taking rainfall amount, rainfall duration and average rainfall intensity as the characteristic indices, with R software, 105 natural rainfalls were divided into 3 rainfall patterns A, B and C, and the cluster analysis method was used. The results showed that the erosion ability of the 3 rainfall patterns followed the order of Type B (low frequency, short duration, medium amount of rainfall and strong rainfall intensity) > Type A (medium frequency, long duration, great amount of rainfall and medium rainfall intensity) > Type C (high frequency, medium duration, minor amount of rainfall and low rainfall intensity). However, in the erosion rainfall events, the main rainfall pattern was Type A, which made the highest cumulative contribution rate to soil erosion in the study area, and Type C could hardly cause soil erosion. By analyzing the influence of single rainfall index (rainfall amount, rainfall duration and maximum 30-minute rainfall intensity) on soil erosion, it was found that the erosion ability of 3 types of rainfall in unit time was Type B > Type A > Type C. The critical rainfall amount of soil erosion on brown soil slope in rocky mountain area of North China was 8 mm and the critical rainfall intensity was 9.5 mm/h. In order to explore the influence of time sequences on soil erosion, with WEPP model, the 3 types of rainfall patterns mentioned above were further classified into 4 sub-rainfall types by setting different occurrence time of maximum 30-minute rainfall intensityin the process of rainfall with the WEPP model. Namely, when the value was set to 0, the sub-rainfall type was uniform type. Similarly, the value of 10% corresponded to decreasing type, 50% corresponded to peak type and 90% corresponded to incremental type. Before the WEPP model was used, the soil parameters in the model including effective hydraulic conductivity, critical shear force and erodibility of rill soil were modified on the basis of the value calculated by formula in the model on the physical and chemical properties of the soil. The analysis showed that the time sequences of rainfall intensity had a great influence on the degree of soil erosion. Moreover, under 4 sub-rainfall types, the total soil loss amount was in the order of incremental type > peak type > decreasing type > uniform type. Among them, the difference of soil erosion under sub-rainfall type of Type A was the most significant. In conclusion, this study provides the reference for the establishment of soil erosion prediction models and soil erosion control in brown soil slopes in rocky mountain areas of North China.
soils; erosion; runoff; rainfall pattern; runoff plot; WEPP model; rocky mountain areas of North China
10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.021
S157.1
A
1002-6819(2017)-24-0157-08
2017-08-07
2017-12-07
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015ZCQ-SB-01)
邬铃莉,主要从事水土保持研究。Email:WLL1976432054@163.com
王云琦,女,教授,博士生导师,主要从事林业生态工程和水土保持研究。Email:wangyunqi@bjfu.edu.cn
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