降雨侵蚀力因子空间数据不确定性研究

降雨侵蚀力（Rainfall Erosivity，简称R因子）是土壤流失方程中的侵蚀动力因子，反映雨滴溅蚀和地表径流所引起的土壤侵蚀的潜在能力。应用GIS进行土壤侵蚀模拟的过程中，由于降雨数据资料来源有限、时间尺度不一、气象站点疏密程度各异、简易算法对降雨过程的概化以及不合理的降雨数据空间内插方法等因素的影响，由此而产生的降雨侵蚀力因子空间数据带有诸多不确定性。这些不确定性因素以及他们相互交织在一起所产生的叠加和累积效应至今仍缺乏全面系统地分析论述。本研究以东北典型黑土区为例，采用数理统计、模糊集合、灵敏度分析等理论方法探讨降雨侵蚀力因子空间数据不确定性的主要来源，揭示其产生、传播的机理，建立降雨侵蚀力因子空间数据不确定性传播模型，完善和丰富不确定性理论的研究内容和技术方法，为土壤侵蚀预报和水土保持规划选取科学合理的降雨输入方案提供参考依据。

降雨侵蚀力因子空间数据的不确定性会直接影响到土壤侵蚀的模拟和预测结果。本项目以国家基本气象站和实验区自动气象站降雨观测资料为数据源，综合运用地理信息技术、不确定性理论和数理统计方法，指出了降雨侵蚀力因子空间数据生成及应用各个环节中的各种不确定性因素；重点探讨了资料来源、气象站网密度、降雨数据空间化方法对R因子空间数据不确定性的影响；分析了不同的降雨资料时间序列长度所产生的多年平均R值置信度问题；构建了R因子空间数据误差传递模型；提出了减少R因子空间数据不确定性的方法体系与技术流程。研究成果可为土壤侵蚀预报和水土保持规划选取科学合理的降雨输入方案提供理论依据。. 项目在执行过程中，始终按原定计划开展研究工作。迄今为止，共完成研究论文3篇（含录用论文），其中EI收录1篇；参加国内学术会议3人次；项目组成员的科研能力得到了很好地锻炼，2人晋升为副教授，主持人成功获批硕士导师资格，指导在读研究生1人。项目取得了预期研究成果。