一种基于水文站点数据的大区域尺度土壤水蚀评价方法

本发明涉及gis和水土保持领域，具体涉及基于水文站点数据的大区域尺度土壤水蚀评价方法。

背景技术：

1、土壤水蚀是不仅是全球土地退化的主要形式，而且土壤进入水体会造成江河淤积、洪涝加剧(史志华和宋长青,2016)。当前土壤水蚀估算方法中以rusle(the reviseduniversal soil loss equation)为代表的经验模型具有数据获取相对简单、可操作性强的特点，适用于长时间大区域的土壤水蚀模拟，因此得到了广泛的使用(xu et al.,2013)。但是对于该种大尺度的土壤水蚀结果的验证技术仍处于较为传统与定性的阶段。

2、传统土壤侵蚀研究的验证方法大多为在小流域尺度与试验田尺度进行验证。赵紫远等(2022)利用小流域中的径流小区的观测值对局地土壤水蚀模型模拟结果进行验证。刘殿民等(2022)利用试验田土槽野外观测值对土壤水蚀结果进行直接验证。但是由于土壤水蚀的空间异质性高，实地观测对于人力物力的大量需求，这类方法在大区域尺度并不适用。

3、当前基于rusle等模型大区域尺度土壤水蚀模拟研究较多，但是其结果验证大多仅使用了传统的大流域站点和区域分级统计的简单评价方法。meusburger等(2010)通过对于土壤水蚀估算结果进行简单分级然后结合高分辨率卫星数据对土壤侵蚀严重的区域进行定性地目视验证；borrelli等(2014)通过河道下游湖泊的沉积物体积变化计算出沉积物含量值来表征湖泊上游流域的土壤水蚀量，并与根据地形计算出的泥沙输移比结合来验证基于rusle计算出的流域土壤水蚀结果；顾治家等(2019)利用基于调查单元平均模数的插值结果与遥感计算的网格模数进行对比验证遥感估算水蚀模数精度。赵蒙恩等(2022)仅通过对土壤水蚀估算结果进行分级，对水蚀结果可靠性的直接验证并不充分。alewell等(2019)指出由于当前监测数据在时间和空间上的局限，绝对精确的验证是难以做到的，应当将模型当作工具，在有限的观测数据中更准确地检验土壤水蚀的状况、空间变异性以及时间序列变化差异。

4、目前，大区域尺度的土壤水蚀估算已取得一定进展，但是所有研究中的模型由于验证手段的匮乏以及粗糙，导致侵蚀数据产品质量难以得到保障，只能侧面验证结果合理性或者仅有侵蚀等级。由于当前水文站时空分布不均，可获取的历史资料较少，河流水沙观测数据与大区域的土壤水蚀结果无法良好匹配，难以满足当前对于土壤水蚀定量化的计算验证要求。因此，在有限的、粗糙的水文站观测数据中筛选出合适的，与流域单元适配的河流泥沙水文观测数据，对于大尺度流域土壤水蚀估算结果的验证与评价尤为重要。

5、本发明结合流域单元以及站点的分布格局，对水文站观测的泥沙量时间序列数据进行优化，针对于大流域的土壤水蚀遥感估算结果进行合理评价，具有一定普适性，弥补了当前简单直接利用统计数据进行大尺度流域土壤水蚀结果评价验证的短板，可以对遥感在大尺度流域的土壤水蚀定量估算以及进一步为流域水土保持和生态环境评估提供有效的科学参考与理论依据。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于水文站点数据的大区域尺度土壤水蚀评价方法，可以结合流域单元以及站点的分布格局，对水文站观测的泥沙量时间序列数据进行优化，针对于大流域的土壤水蚀遥感估算结果进行合理评价。

2、为达成上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

3、基于水文站点数据的大区域尺度土壤水蚀评价方法，包括：

4、基于流域矢量边界获取多个流域单元，将单个流域单元作为流域初始评价单元；

5、根据水文站点分布位置与流域河段位置的相对关系以及站点对应的控制流域面积对初始流域评价单元进行合并或者迁移，建立一个站点对一个流域单元或一个站点对多个流域单元的流域评价单元；

6、对每个评价单元建立以站点测量得到的年输沙量为横坐标，利用土壤水蚀估算模型计算的流域总土壤水蚀量为纵坐标建立散点图，并结合气候变化数据剔除异常值；

7、当流域单元中存在多个站点时，根据站点相对于整体流域与局部河段的空间位置分布，对含该流域单元的各流域评价单元，以站点测量得到的年输沙量与利用土壤水蚀估算模型计算的流域总土壤水蚀量的相关性及均方根误差作为判断指标进行站点筛选，确定使用的流域评价单元。

8、作为一种优选的实施方式，所述流域矢量边界选用三级流域或更精细的流域划分等级。

9、作为一种优选的实施方式，所述根据站点分布位置与流域河段位置的相对关系以及站点对应的控制流域面积对初始流域评价单元进行合并或者迁移的方式包括：

10、站点位于流域河段上游时，对流域进行向上游合并，直至合并流域的面积接近站点控制流域的面积；

11、站点位于干支流交汇点时，在干流流域和支流流域同时向上游合并，直至合并流域的面积接近站点控制流域的面积；

12、站点的控制流域不包含其所处的流域时，将其控制的流域修正为其上游流域。

13、作为一种优选的实施方式，对于包含多条河流的流域，根据站点的经纬度判定其控制的河流，根据该河流的河段位置判断与站点分布位置的相对关系。

14、作为一种优选的实施方式，所述土壤水蚀估算模型为考虑地形、降水、植被状况、土壤性质和水土保持措施因素的土壤水蚀估算模型，且时间分辨率为1年。

15、作为一种优选的实施方式，所述土壤水蚀估算模型选用rusle模型或csle模型。

16、作为一种优选的实施方式，所述结合气候变化数据剔除异常值包括：

17、根据散点图确定候选异常值，再与气候变化数据核对是否存在极端气候事件，如果存在极端气候事件，则从候选异常值中根据极端气候事件的影响范围剔除对应站点对应年份的数据。进一步的，所述极端气候事件为导致下游流域水沙要素变化的异常事件，包括极端局地降水、河段沿岸溃堤、河段沿岸及上游山体滑坡、河段沿岸及上游生态改造。

18、作为一种优选的实施方式，水文站点数据和用于总土壤水蚀量计算的流域数据的投影坐标系、地理坐标系和空间分辨率分别保持一致。

19、作为一种优选的实施方式，当流域单元中存在多个站点时，先剔除位于流域中段的站点；

20、其次，当站点位于流域首端河段时，选取流域上游站点，此时该站点控制流域为上游流域，当站点位于流域下游末端河段时，选取下游站点，此时该站点控制流域为站点所处流域；当站点位于水系干流汇流节点处时，该站点控制所汇流的上游支流流域；

21、基于上述原则利用所述判断指标依次判断站点在基本评价单元的数据空间误差大小，以此筛选合适的水文站点进行土壤水蚀结果的评估。

22、本发明在多源遥感数据产品支持下，首先根据公开的水文数据中水文观测站的空间分布、控制流域面积以及与流域单元的相对位置关系，编制观测站点与流域单元的对应关系。其次将水文观测站点测量得到的年输沙量与控制流域内计算出的土壤水蚀模数的总和对比绘制散点图，结合公开数据中的局地水文事件以及极端气候事件进行数据时间序列筛选。最后结合水文站在整体流域的干支流域与局部河段的上中下游位置选取最优站点进行流域单元尺度上的精度验证，弥补了当前简单直接利用统计数据进行大尺度流域土壤水蚀结果评价验证的短板，可以对遥感在大尺度流域的土壤水蚀定量估算以及进一步为流域水土保持和生态环境评估提供有效的科学参考与理论依据。

23、由以上本发明的技术方案可知，本发明的基于水文站点数据优化的土壤水蚀评价方法，相比于其他大尺度土壤水蚀估算研究中缺乏实测数据验证或者粗糙的站点验证方法，该评价方法通过结合流域单元以及站点的分布格局，对水文站观测的泥沙量时间序列数据进行优化，针对于大流域的土壤水蚀遥感估算结果进行合理评价，提升土壤水蚀监测水平，为土地管理、土壤退化治理提供技术支撑。

24、应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。

25、结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。