基于高分辨率降雨数据的网络化决策支持工具开发及简化模型在降雨侵蚀力估算中的应用研究

本研究针对土壤侵蚀预测中降雨侵蚀力因子(R-factor)估算的复杂性，开发了基于分钟级降雨数据的精确算法和网络化决策支持工具WREC，建立了韩国75个气象站的侵蚀力数据库，并构建了月尺度回归模型(R2=0.87)。该工具整合USLE计算与简化模型，为气候变化背景下的土壤侵蚀管理提供了创新解决方案。

　　

土壤侵蚀是全球面临的重大环境挑战，直接影响农业生产、生态安全和流域管理。在东亚季风区的韩国，夏季集中性暴雨导致该国年均土壤流失量高达33吨/公顷，被经济合作与发展组织(OECD)列为"极严重"等级。传统降雨侵蚀力因子(R-factor)计算依赖高时间分辨率降雨数据，需处理分钟级降雨事件划分、动能计算等复杂流程，而现有简化模型存在时空分辨率不足、低估极端事件影响等问题。

为应对这些挑战，研究人员开发了网络化降雨侵蚀力计算工具WREC。该研究基于韩国气象厅提供的75个站点24年分钟级降雨数据，创新性地构建了包含三大模块的系统：数据库模块直接调用预计算的全国侵蚀力数据；USLE模块通过原创算法自动处理分钟级数据，实现事件划分、最大30分钟强度(I₃₀)提取和动能计算；回归模块则开发了新型月尺度估算模型，通过参数P₁₀(月降雨≥10mm日总量)和P_md(月最大日降雨量)的幂函数组合，显著提升预测精度。

关键技术包括：1) 基于Kriging空间插值构建全国侵蚀力图；2) 利用曲线专家专业版软件筛选最优回归模型；3) 采用Node.js搭建网络平台实现多模块集成。研究团队特别设计了能处理数据缺失的自动化算法，将传统需数周的手工计算缩短至分钟级。

研究结果部分显示：

1. 韩国降雨侵蚀力空间格局：全国平均R值为5,252 MJ-mm/ha/hr/yr，呈现南高北低分布，最高值出现在济州岛西归浦站(10,336)，最低在白翎岛站(2,495)。夏季(6-9月)贡献全年84.9%的侵蚀力，7月达峰值(1,658 MJ-mm/ha/hr/mo)。

2. 月尺度回归模型优化：通过比较10种参数组合，发现R9模型(R=0.280·P₁₀^1.075·P_md^0.545)表现最优，验证集R²达0.866，优于既有模型。该模型通过等高线分析证实能准确反映极端降雨事件的影响机制。

3. WREC工具实现：工具前端采用HTML/CSS/JavaScript，后端基于Node.js框架。用户可根据数据条件选择模块——数据库查询、USLE精确计算或回归估算，结果可视化支持图表导出。特别集成了包括本研究模型在内的多国回归方程，便于跨国比较。

讨论部分强调，该研究首次建立韩国长时序高精度侵蚀力数据库，解决了传统方法依赖过时数据(如Jung et al. 1983)的问题。新型回归模型通过纳入极端降雨参数，将年均估算误差降至486.9 MJ-mm/ha/hr/yr，较传统模型提升4-8倍精度。工具的网络化特性突破地域限制，支持实时计算与未来气候情景预测。

这项发表于《International Soil and Water Conservation Research》的研究，为土壤侵蚀风险评估提供了方法论创新。特别是将分钟级数据处理与简化模型有机结合，既满足科研对精度的要求，又适应管理决策的时效需求。未来通过纳入RUSLE2新动能方程和全球气候模式数据，可进一步扩展工具在气候变化适应规划中的应用价值。研究团队建议将WREC工具与数字土壤制图系统对接，构建完整的土壤侵蚀预警体系。