高次指数组合非线性模型在土壤侵蚀中的应用

Abstract

土壤侵蚀是全球性的严重环境问题。揭示土壤侵蚀过程,建立土壤侵蚀模型将为土地合理利用规划、水土保持措施优化配置、水土流失监测及水土保持减水减沙效益评价等生产实践提供重要科学依据和技术工具。土壤侵蚀预报模型按建模方法可分为经验模型与物理模型等,其中,经验模型主要是基于土壤侵蚀观测资料,采取统计分析的方法模拟侵蚀产沙量与降雨、植被、土壤、地形等影响因子之间的关系。自1953年刘善建[1]在国内首次建立了坡面土壤侵蚀预报方程以来,不同学者根据各地的实际情况,建立了诸多不同的土壤侵蚀经验模型[2~6]。由于国内土壤侵蚀物理模型研究起步晚,还很不成熟,而经验模型在侵蚀预报中一直处于重要地位,继续强化对它的研究,无疑可以进一步满足水土流失定量评价及水土保持决策等不同生产实践的迫切需求。为了进一步提高经验模型的预报精度,克服经验模型固有的地域性强,外延精度较差等不足,本文通过对灰色离散序列高阶动态GMS(n,1)模型[7,8]的扩展,建立了坡面侵蚀量与侵蚀因子之间的另一种关系模型-高次指数组合非线性GWS(n,m)模型。该模型具有信息包容量大、模型结构开放性强、适应性广泛等特点。模型的建立旨在更加精确地揭示和表述土壤侵蚀与其..