日照市降雨侵蚀力时空分布特征

杨甲辰，张荣华，齐玉诚，孔凡英，董智†

(1.山东农业大学林学院，山东省土壤侵蚀与生态修复重点实验室/泰山森林生态站，271018；2.泰安市水土保持生态环境监测站，271000；3.山东农业大学生命科学学院 作物生物学国家重点实验室，271018：山东泰安)

日照市降雨侵蚀力时空分布特征

杨甲辰1,2，张荣华1，齐玉诚2，孔凡英3，董智1†

(1.山东农业大学林学院，山东省土壤侵蚀与生态修复重点实验室/泰山森林生态站，271018；2.泰安市水土保持生态环境监测站，271000；3.山东农业大学生命科学学院 作物生物学国家重点实验室，271018：山东泰安)

为掌握山东省日照市降雨侵蚀力时空分布特征，提高日照市水土保持规划与决策的科学性，利用日照市水利局雨量遥测系统61个雨量站点2005—2014年日降雨资料计算降雨侵蚀力，并运用Excel 2013、 ArcGIS 10等工具分析日照市降雨侵蚀力的时空分布特征。结果表明：1)从年度变化来看，日照市站均年度降雨侵蚀力最大值(2008年)是最小值(2014年)的2.90倍，站均汛期降雨侵蚀力最大值(2007年)是最小值(2014年)的3.74倍。从月度变化来看，降雨侵蚀力主要集中在5—9月，尤其集中在7—8月。2)从空间分布来看，各站点年均降雨侵蚀力、汛期降雨侵蚀力呈现东南沿海地区较高、内陆地区较低、中部地区最低的特征，变化范围分别在2 942.07～4 921.45、2 694.36～3 921.78 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，分区县看，岚山区最高，东港区次之，莒县和五莲县较低；各月的降雨侵蚀力重点也不尽相同。3)从时间变异来看，站均年度降雨侵蚀力变化范围在1 831.55～5 306.12 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，均值、中值分别为3 826.01、4 053.62 MJ·mm/(hm2·h·a)，标准差1 089.46 MJ·mm/(hm2·h·a)，变异系数28.48%；站均月度降雨侵蚀力变化范围在1.23～1 171.93 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，均值、中值分别为318.83、61.51 MJ·mm/(hm2·h·a)，标准差397.99 MJ·mm/(hm2·h·a)，变异系数124.83%。4)从空间变异来看，各站年均降雨侵蚀力变化范围在2 755.23～5 061.15 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，均值、中值分别为3 826.01、3 730.97 MJ·mm/(hm2·h·a)，标准差512.81 MJ·mm/(hm2·h·a)，变异系数13.40%。本研究结果可为日照市水土保持规划与决策、土壤侵蚀预报等提供参考。

降雨侵蚀力； 时空分布； 日照市； 山东省

降雨侵蚀力(rainfall erosivity)是由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力，是经典土壤流失方程USLE[1](Universal Soil Loss Equation)及改进型通用土壤流失方程RUSLE[2](Revised Universal Soil Loss Equation)的基本因子。降雨侵蚀力时空分布特征研究是揭示降水变化对土壤侵蚀影响的基础。降雨侵蚀力的经典计算方法是美国W. H. Wischmeier等[3-4]提出的EI30方法，但此方法对降雨资料的要求较高，在一般地区难以实现。为此，有学者提出了降雨侵蚀力的简易算法，即利用常规的降雨资料来估算降雨侵蚀力[5-10]。其中，章文波等[11]提出的日雨量侵蚀力模型在各地降雨侵蚀力研究中得以广泛应用[12-17]，其简易算法被全国第1次水利普查采用[18]。空间插值方法主要有地统计插值法(克里格插值)和确定性插值法(样条曲线插值、反距离权重插值)，其中，地统计插值法既充分考虑了样本点的方向、位置和距离，又能够对数据中存在的趋势和异向性进行处理，选出最优、最适合的模型进行拟合[19]。因此，本文采用普通克里格法(Ordinary Kriging)对日照市降雨侵蚀力的空间分布特征进行研究。

日照市地处鲁东南沿海，属北方土石山区，其下辖的东港区、莒县、五莲县是沂蒙山泰山国家级水土流失重点治理区；但区域内水土流失研究开展较少，尚未有人专门针对日照市域尺度开展较为详尽的降雨侵蚀力研究。为掌握日照市降雨侵蚀力时空分布特征，提高日照市水土保持规划与决策的科学性，笔者利用日照市水利局雨量遥测系统日降雨量数据和章文波等提出的日雨量侵蚀力模型计算各站点降雨侵蚀力，采用ArcGIS 10分析降雨侵蚀力空间变异格局，采用Excel 2013分析降雨侵蚀力半月及年际变化情况，并分析半月和年度时段上降雨量、侵蚀性降雨量、降雨侵蚀力的相关性，以期对日照市水土保持规划与决策、土壤侵蚀预报、土建工程施工和种植结构调整提供科学依据。

1 研究区概况

日照市地处鲁东南，位于E 118°35′～119 °39′，N 35°04′～36°04′，面积5 348 km2。该市地形中高周低，略向东南方向倾斜，山地、丘陵、平原、洼地分别占总面积的35.8%、38.7%、22.7%、2.8%。属暖温带半湿润大陆性季风气候，兼具海洋性气候特点，气候温和，年均气温12.7℃，日照时间2 532.9 h，无霜期215 d，多年平均降水量813.7 mm。全市主要土壤类型为棕壤、潮土、褐土等。植被属暖温带落叶阔叶林区，主要为松栎混交林、矮林和阔叶杂木林及稀疏灌草丛。因过度采伐、垦殖和滥牧，天然植被基本为人工植被取代。日照市水土流失面积4 573 km2，其中山丘区水土流失面积3 629 km2，土壤侵蚀模数1 430～3 700 t/(km2·a)，平均土壤侵蚀模数1 890 t/(km2·a)。

2 材料与方法

2.1 数据与处理

以日照市水利局雨量遥测系统61个雨量站点(图1)2005—2014年日降雨资料为基础数据源。需要指出的是，日照市降雪量少、历时短，有的年份甚至无降雪过程，且积雪融化引起的侵蚀主要同温度升高的速率、风速、积雪的厚度等因子有关，作者在整理数据时，将降雪量带来的降雨量予以扣除。

图1 日照市雨量站点分布图Fig.1 Distribution map of rainfall stations in Rizhao City

2.2 模型与方法

统计各站点年均降雨量、年均侵蚀性降雨量(日降雨量≥12 mm)，并采用章文波等日雨量模型(式1～3)[11]计算各站点年均降雨侵蚀力R。

(1)

式中：Rk为第k个半月降雨侵蚀力，MJ·mm/(hm2·a),k=1,2,3,…,24；Pdk为第k个半月日侵蚀性降雨量，mm；j为第k个半月时间，d；j= 13,14,15,16；α和β为反映当地降雨特征的模型参数。计算公式如下:

(2)

α=21.586β-7.189 1。

(3)

式中:Pd12为日降雨量≥12 mm的日均降雨量，mm；Py12为日降雨量≥12 mm的年均降雨量，mm。

运用Excel 2013进行时间变化分析，获得日照市年度降雨量、汛期降雨量、侵蚀性降雨量、降雨侵蚀力柱状图，月度降雨量、侵蚀性降雨量、降雨侵蚀力折线图，以及月均降雨量、侵蚀性降雨量、降雨侵蚀力柱状图。运用ArcGIS 10软件Spatial Analyst工具中的普通克里金差值方法，采用球面半变异模型进行Kriging插值，并进行掩膜提取分析，获得日照市年均、汛期及月均降雨量、侵蚀性降雨量、降雨侵蚀力空间分布图。

3 结果与分析

3.1 时间变化特征

图2 日照市降雨特征值时间变化Fig.2 Temporal variations chart of rainfall characteristic values in Rizhao City

做日照市降雨特征值时间变化图(图2)。站均年度降雨量最大为2008年的983.64 mm，最小为2014年的504.22 mm，比值1.95；站均汛期降雨量最大为2005年的821.04 mm，最小为2014年的339.78 mm，比值2.42。月均降雨量最大为7月的197.58 mm，最小为1月的3.65 mm，均值65.02 mm。降雨主要集中在5—9月(占83.01%)，尤其集中在7—8月(占49.57%)，其他月占16.99%。站均年度侵蚀性降雨量最大为2008年的855.36 mm，最小为2014年的369.16 mm，比值2.32；站均汛期侵蚀性降雨量最大为2005年的702.13 mm，最小为2014年的235.70 mm，比值2.98。站均月度侵蚀性降雨量最大为7月的172.01 mm，最小为1月的0.54 mm，均值51.68 mm。侵蚀性降雨量主要集中在5—9月(占88.11%)，尤其集中在7—8月(占53.99%)，其他月占11.89%。站均年度降雨侵蚀力最大为2008年的5 306.12 MJ·mm/(hm2·h·a)，最小为2014年的1 831.55 MJ·mm/(hm2·h·a)，比值2.90；站均汛期降雨侵蚀力最大为2007年的4 630.25 MJ·mm/(hm2·h·a)，最小为2014年的1 236.57 MJ·mm/(hm2·h·a)，比值3.74。站均月度降雨侵蚀力最大为7月的1 171.93 MJ·mm/(hm2·h·a)，最小为1月的1.23 MJ·mm/(hm2·h·a)，均值318.83 MJ·mm/(hm2·h·a)。降雨侵蚀力主要集中在5—9月，尤其集中在7—8月。

3.2 空间变化特征

3.2.1 年均降雨特征值空间分布特征 作日照市降雨特征值空间分布图(图3)。日照市年均降雨量、汛期降雨量呈现东南沿海较多、内陆地区较少、中部地区最少的特征，变化范围分别在707.56～878.59、540.93～619.63 mm之间。分区县看，年均降雨量方面，岚山区最多，东港区次之，莒县和五莲县较少；年均汛期降雨量方面，岚山区最多，莒县、东港区次之，五莲县较少。日照市年均侵蚀性降雨量呈现东南沿海地区较多、内陆地区较少的特征，变化范围在566.58～687.81 mm之间；年均汛期侵蚀性降雨量呈现东南地区较多、周边地区较少、中部地区最少的特征，变化范围在398.80～545.15 mm之间。分区县看，年均侵蚀性降雨量方面，岚山区最多，东港区次之，莒县和五莲县较少；年均汛期侵蚀性降雨量方面，岚山区最多，莒县西部、东港区东部、五莲县北部较少，中部地区最少。日照市年均降雨侵蚀力、汛期降雨侵蚀力呈现东南沿海地区较高、内陆地区较低、中部地区最低的特征，变化范围分别在2 942.07～4 921.45、2 694.36～3 921.78 MJ·mm/(hm2·h·a)之间。分区县看，岚山区最高，东港区次之，莒县和五莲县较低。

图3 日照市降雨特征值空间分布Fig.3 Spatial distribution of rainfall characteristic values in Rizhao City

3.2.2 月均降雨特征值空间分布特征 作日照市月均降雨量、侵蚀性降雨量、降雨侵蚀力空间分布图(图4、5、6)。各月的降雨量、侵蚀性降雨量、降雨侵蚀力重点不尽相同，其中，降雨量7月集中在西部地区(莒县)，8月主要集中在北部地区(五莲县、莒县)，10月集中在东部地区(东港区)，其余月大都集中在东南部地区(岚山区、东港区)；侵蚀性降雨量1月集中在东部沿海地区(东港区、岚山区、五莲县东部)，7月集中在西部地区(莒县)，8月主要集中在北部地区(五莲县、莒县)，10月集中在东部地区(东港区)，其余月大都集中在东南部地区(岚山区、东港区)；降雨侵蚀力1月集中在东部沿海地区(东港区、岚山区、五莲县东部)，7月集中在西部地区(莒县)，8月主要集中在南部和北部地区(岚山区、五莲县、莒县)，10月集中在东部地区(东港区)，其余月大都集中在东南部地区(岚山区、东港区)。

图4 日照市月均降雨量空间分布Fig.4 Spatial distribution of average monthly rainfall in Rizhao City

图5 日照市月均侵蚀性降雨量空间分布Fig.5 Spatial distribution of average monthly erosive rainfall in Rizhao City

图6 日照市月均降雨侵蚀力空间分布Fig.6 Spatial distribution of average monthly rainfall erosivity in Rizhao City

3.3 降雨侵蚀力时空变异特征

3.3.1 时间变异特征 测算出日照市站均年度和月度降雨侵蚀力，进行降雨侵蚀力时间变异分析(表1)。日照市站均年度降雨侵蚀力变化范围在1 831.55～5 306.12 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，均值、中值分别为3 826.01、4 053.62 MJ·mm/(hm2·h·a)，标准差1 089.46 MJ·mm/(hm2·h·a)，变异系数28.48%；站均月度降雨侵蚀力变化范围在1.23～1 171.93 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，均值、中值分别为318.83、61.51 MJ·mm/(hm2·h·a)，标准差397.99 MJ·mm/(hm2·h·a)，变异系数124.83%。

表1日照市降雨侵蚀力时间变异

Tab.1Temporal variability of rainfall erosivity in Rizhao City

时间变异Temporalvariability最小值Min.最大值Max.均值Mean中值Medium标准差Std.deviation变异系数Coefficientvariation/%年度变异Annualvariation1831.555036.123826.014053.621089.4628.48月度变异Monthlyvariation1.231171.93318.8361.51397.99124.83

3.3.2 空间变异特征 测算出日照市各站年均降雨侵蚀力，进行降雨侵蚀力空间变异分析(表2)。日照市各站年均降雨侵蚀力变化范围在2 755.23～5 061.15 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，均值、中值分别为3 826.01、3 730.97 MJ·mm/(hm2·h·a)，标准差512.81 MJ·mm/(hm2·h·a)，变异系数13.40%。

表2日照市各站年均降雨侵蚀力空间变异

Tab.2Spatial variability of average annual rainfall erosivity between stations in Rizhao City

最小值Min.最大值Max.均值Mean中值Medium标准差Std.deviation变异系数Coefficientvariation/%站间变异Variationbetweenstations2755.235061.153826.013730.97512.8113.40

4 结论

1)日照市站均年度降雨侵蚀力变化范围在1 831.55～5 306.12 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，最大值(2008年)是最小值(2014年)的2.90倍。各站年均降雨侵蚀力变化范围在2 755.23～5 061.15 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，站均月度降雨侵蚀力变化范围在1.23～1 171.93 MJ·mm/(hm2·h·a)之间，降雨侵蚀力主要集中在5—9月，尤其集中在7、8月，站均汛期降雨侵蚀力最大值(2007年)是最小值(2014年)的3.74倍。

2)各站点年均降雨侵蚀力、汛期降雨侵蚀力呈现东南沿海地区较高、内陆地区较低、中部地区最低的特征，分区县看，岚山区最高，东港区次之，莒县和五莲县较低。而从日照市的水土流失空间分布来看，与降雨侵蚀力的空间分布并不完全匹配。

3)降雨是导致水土流失的主要动力[20]。从以上分析可以看出，降雨量尤其是侵蚀性降雨量越大，降雨侵蚀力越大。但据《山东省水土保持规划(2016—2030年)》和《日照市水土保持规划(2016—2030年)》，日照市土壤侵蚀模数呈现中部和北部山丘区较高、平原地区较低的特征，与降雨侵蚀力的相关性并不高。这是因为，土壤侵蚀除了受降雨侵蚀力影响外，还与地形、土壤、植被等因素密切相关。加强多种因素的共同作用对土壤侵蚀的影响研究，应是下一步努力的方向。

日照市水利局为本研究提供了降雨量、水土流失现状等基础资料，在此表示诚挚的感谢。

[1] WISCHMEIER W H, SMITH D D. Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning [M].Washington, DC: USDA-ARS, 1978: 34.

[2] RENARD K G, FOSTER G R, WEESIES G A, et al. Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation (RUSLE) [M]. Washington, DC: USDA-AR, 1997: 25.

[3] WISCHMEIER W H, SMITH D D. Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning [M].Washington, DC: USDA Agricultural Handbook, 1978: 537.

[4] WISCHMEIER W H, SMITH D D. Rainfall energy and its relationship to soil loss [J]. Transactions, American Geophysical Union, 1958, 39(2): 285.

[5] RENARD K G, FREIMUND J R. Using monthly precipitation data to estimate the R-factor in therevised USLE [J]. Journal of Hydrology, 1994, 157: 287.

[6] 周伏建,陈明华,林福兴.福建省降雨侵蚀力指标R值[J].水土保持学报,1995,9(1):13.

ZHOU Fujian, CHEN Minghua, LIN Fuxing. Therainfall erosivity index in Fujian Province [J]. Journal of Soil and Water Conservation,1995, 9(1): 13.

[7] 王万中,焦菊英,郝小品,等.中国降雨侵蚀力R值的计算与分布(Ⅰ) [J].水土保持学报,1995,9(4):5.

WANG Wanzhong, JIAO Juying, HE Xiaopin, et al. Study onrainfall erosivity in China [J]. Journal of Soil and Water Conservation, 1995, 9(4): 5.

[8] 伍育鹏,谢云,章文波.国内外降雨侵蚀力简易计算方法的比较[J].水土保持学报,2001,15(3):31.

WU Yupeng, XIE Yun, ZHANG Wenbo. Comparison ofdifferent methods for estimating average annual rainfall erosivity [J].Journal of Soil and Water Conservation, 2001, 15(3): 31.

[9] 章文波,谢云,刘宝元.降雨侵蚀力研究进展[J].水土保持学报,2002,16(5):43.

ZHANG Wenbo, XIE Yun, LIU Baoyuan.Research evolution of rainfall erosivity [J].Journal of Soil and Water Conservation, 2002, 16(5): 43.

[10] 李璐,姜小三,王晓旭,等.不同降雨侵蚀力模型在江苏省的比较研究[J].中国水土保持科学,2010,8(3):13.

LI Lu, JIANG Xiaosan, WANG Xiaoxu, et al. Comparative study on different rainfall erosivity models in Jiangsu Province [J]. Science of Soil and Water Conservation, 2010, 8(3): 13.

[11] 章文波,谢云,刘宝元.中国降雨侵蚀力空间变化特征[J].山地学报,2003,21(1):33.

ZHANG Wenbo, XIE Yun, LIU Baoyuan. Spatial variations of rainfall erosivity in China [J]. Journal of Mountain Science, 2003, 21(1): 33.

[12] 刘燕玲,刘滨辉,王力刚,等.黑龙江省降雨侵蚀力的变化规律[J].中国水土保持科学,2010,8(2):24.

LIU Yanling, LIU Binhui, WANG Ligang, et al. Variation characteristics of rainfall erosivity in Heilongjiang Province [J].Science of Soil and Water Conservation, 2010, 8(2): 24.

[13] 马良,左长清,尹忠东,等.山东省降雨侵蚀力多年变化特征分析[J].中国水土保持科学,2010,8(4):79.

MA Liang, ZUO Changqing, YIN Zhongdong, et al. Analysis on variation characteristics of the rainfall erosivity during last 58 years in Shandong Province [J]. Science of Soil and Water Conservation, 2010, 8(4): 79.

[14] 吴明作,何瑞珍,安树青,等.河南省降雨侵蚀力时空变异特征[J].中国水土保持科学,2012,10(3):22.

WU Mingzuo, HE Ruizhen, AN Shuqing, et al. Spatial and temporal variations of rainfall erosivity in Henan Province [J]. Science of Soil and Water Conservation, 2012, 10(3): 22.

[15] 李林育,王志杰,焦菊英.紫色丘陵区侵蚀性降雨与降雨侵蚀力特征[J].中国水土保持科学,2013,11(1):8.

LI Linyu, WANG Zhijie, JIAO Juying. Erosive rainfall and rainfall erosivity in purple hilly area [J].Science of Soil and Water Conservation, 2013, 11(1): 8.

[16] 张鹏,郑粉莉,付金霞.皇甫川流域51年降雨侵蚀力的时空变化[J].中国水土保持科学,2014,12(5):1.

ZHANG Peng, ZHENG Fenli, FU Jinxia. Spatial and temporal variation characteristics of rainfall erosivity in Huangfuchuan Watershed over 51 years [J].Science of Soil and Water Conservation, 2014, 12(5): 1.

[17] 杨韶洋,刘霞,姚孝友,等.沂蒙山区降雨侵蚀力空间分布推算方法[J].中国水土保持科学,2015,13(2):1.

YANG Shaoyang, LIU Xia, YAO Xiaoyou, et al. Calculating methods of rainfall erosivity spatial distribution in Yimeng Mountain Area [J].Science of Soil and Water Conservation, 2015, 13(2): 1.

[18] 国务院第一次全国水利普查领导小组办公室.水土保持情况普查[M].北京:中国水利水电出版社,2010:209.

Office of the Leading Group for the First Time Water Resources Survey in the National of the State Council.General survey of soil and water conservation [M]. Beijing: China Water Resources and Hydropower Publishing House, 2010: 209.

[19] 李璐,姜小三,孙永远.基于地统计学的降雨侵蚀力插值方法研究:以江苏省为例[J].生态与农村环境学报,2011,27(1):88.

LI Lu, JIANG Xiaosan, SUN Yongyuan. Geostatistics-based spatial interpolation method for study of rainfall erosivity：a case study of Jiangsu [J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2011, 27(1): 88.

[20] 黄路平,毛政元,傅水龙,等.福建省长汀县降雨侵蚀力及其与水土流失的关系研究[J].自然灾害学报,2015,24(5): 103.

HUANG Luping, MAO Zhengyuan, FU Shuilong, et al. Research on rainfall erosivity and its relationship with soil & water loss in Changting County, Fujian Province[J]. Journal of Natural Disasters, 2015, 24(5): 103.

SpatialandtemporalvariationsofrainfallerosivityinRizhaoCity

YANG Jiachen1,2, ZHANG Ronghua1, QI Yucheng2, KONG Fanying3, DONG Zhi1

(1.Forestry College of Shandong Agricultural University, Shandong Provincial Key Laboratory of Soil Erosion and Ecological Restoration/Taishan Forest Ecosystem Research Station, 271018, Tai′an, Shandong, China;2.Ecological Environment Monitoring Station of Soil and Water Conservation in Tai′an City, 271018, Tai′an, Shandong, China;3.College of Life Science, State Key Laboratory of Crop Biology, Shandong Agricultural University, 271018, Tai′an, Shandong, China)

BackgroundThe Rizhao City, located in the southern coast of Shandong province, is northern rocky mountain soil and the national key harnessing area of Yimeng Mountains and Taishan Mountain, China. However, there are few studies on the soil erosion in the region, and no detailed research on the rainfall erosivity has been carried out specifically for Rizhao City scale.MethodsIn order to investigate the spatial and temporal variations of rainfall erosivity in Rizhao City and improve the scientific nature of soil and water conservation planning and decision-making, we used the daily rainfall data of 61 rainfall stations in Rizhao City from 2005 to 2014 to calculate the rainfall erosivity by the daily rainfall erosivity model, and analyzed the spatial pattern with the help of ArcGIS10 and the temporal variation and the correlation between rainfall, erosive rainfall and rainfall erosivity by virtue of Excel 2013.Results1) For the temporal variability, the annual rainfall erosivity ranged from 1 831.55 MJ·mm/(hm2·h·a) to 5 306.12 MJ·mm/(hm2·h·a), the maximum value(2008) of the average annual rainfall erosivity was 2.90 times of the minimum (2014), and the maximum value (2007) of the rainfall erosivity in flood season was 3.74 times of the minimum (2014). The monthly rainfall erosivity per station was in the range of 1.23 MJ·mm/(hm2·h·a) to 1 171.93 MJ·mm/(hm2·h·a), the rainfall erosivity was concentrated from May to September, especially from July to August. 2) For the spatial variations, the average rainfall erosivity yearly and in flood season generally increased from inland areas to southeast coastal areas, and the lowest in the central region. Comparing them at the county scale, the highest of the average annual rainfall erosivity was in Lanshan, and then Donggang, the lowest was in Juxian and Wulian. The average annual rainfall erosivity in each station was from 2 755.23 MJ·mm/(hm2·h·a) to 5 061.15 MJ·mm/(hm2·h·a), the average and the median was 3 826.01 MJ·mm/(hm2·h·a) and 3 730.97 MJ·mm/(hm2·h·a), respectively, and the standard deviation was 512.81 MJ·mm/(hm2·h·a), and the variability coefficients was 13.40%.ConclusionsThe spatial distribution pattern of soil erosion in Rizhao City is not exactly matched with the spatial distribution of rainfall erosivity. In addition to the influence of rainfall erosivity, regional soil erosion is closely related to terrain, soil, vegetation and other factors. To strengthen the research on the comprehensive influence of various factors on soil erosion should be the direction of next step. The results can provide a reference for soil and water conservation planning and decision-making and prediction of soil erosion in Rizhao City.

rainfall erosivity; spatial and temporal variation; Rizhao City; Shandong Province

S157

A

2096-2673(2017)05-0048-10

10.16843/j.sswc.2017.05.007

2016-12-21

2017-05-03

项目名称： 世界银行贷款“山东生态造林生态效益监测与评估”(SEAP-JC-2)；欧洲投资银行贷款“山东沿海防护林工程项目”(SCSFP-JC)

杨甲辰(1984—)，男，硕士研究生。主要研究方向：水土流失防治。E-mail：1121296209@qq.com

†

董智(1971—)，男，教授，硕士生导师，博士。主要研究方向：荒漠化防治与植被恢复。E-mail：nmgdz@163.com