[发明专利]一种秸秆覆盖和人为扰动改进RULSE-C因子的方法

说明书

本发明公开了一种秸秆覆盖和人为扰动改进RULSE‑C因子的方法，属于土壤侵蚀评估领域，包括以下步骤：S1：获取土壤数据，并对其进行预处理；S2：构建归一化耕作指数来反演作物秸秆覆盖度，以提高秸秆覆盖度的精度；S3：根据步骤S1和S2的数据计算降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、植被覆盖与管理因子、土壤保持因子；其中，植被覆盖与管理因子分为非耕地的植被覆盖与管理因子和耕地的植被覆盖与管理因子，耕地的植被覆盖与管理因子通过作物生育期和休耕期的覆盖因子以及耕地管理因子来计算；S4：根据RUSLE模型计算年土壤侵蚀模数。本发明能够在以耕地为主要土地利用类型的区域，改进耕地C因子，为RUSLE模型在全球其他区域尺度特别是粮食主产区的土壤侵蚀评估提供了科学研究范式。

技术领域

本发明是关于土壤侵蚀评估领域，特别是关于一种秸秆覆盖和人为扰动改进RULSE-C因子的方法。

背景技术

优渥的土壤条件，是保障东北地区耕地生产力的关键因素。东北地区黑土广布，是世界三大黑土带之一，且为中国最大的商品粮基地。因此，为维系东北地区土壤条件的先天优势，准确评估本区域的土壤侵蚀状况，将对东北地区耕地生产力的良性发展乃至国家粮食安全的保障方面，提供科学指导。

东北黑土地是世界三大黑土地之一，已成为我国最大的粮食产地和商品粮基地。因此，由自然因素和人类活动引起的黑土侵蚀问题已引起人们的广泛关注。美国农业部开发的修正通用土壤流失方程(RUSLE)为评估土壤侵蚀提供了一个全面的框架，在世界各地得到了广泛应用。与降雨侵蚀力、土壤可蚀性、地形地貌和保护措施等因素相比，耕地植被覆盖和管理因子 (RUSLE中C因子)是最容易优化的措施。然而，在大多数研究中，耕地C 因子的量化只考虑植被覆盖，而忽略了其他农田管理措施，这意味着C因子的量化还有很大的提升空间。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种秸秆覆盖和人为扰动改进RULSE-C因子的方法，其能够在以耕地为主要土地利用类型的区域，改进耕地C因子，为 RUSLE模型在全球其他区域尺度特别是粮食主产区的土壤侵蚀评估提供了科学研究范式。

为实现上述目的，本发明提供了一种秸秆覆盖和人为扰动改进RULSE-C 因子的方法，包括以下步骤：

S1：获取土壤数据，并对其进行预处理，其中，土壤数据包括：卫星遥感数据、秸秆覆盖度(CRC)野外实测数据、气象观测数据、水文数据、土壤栅格数据和再分析数据；

S2：构建归一化耕作指数来反演作物秸秆覆盖度，得到CRC遥感反演模型以提高秸秆覆盖度的精度；

S3：根据步骤S1和S2的数据计算降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、植被覆盖与管理因子、土壤保持因子；其中，植被覆盖与管理因子分为非耕地的植被覆盖与管理因子和耕地的植被覆盖与管理因子，耕地的植被覆盖与管理因子通过作物生育期和休耕期的覆盖因子以及耕地管理因子来计算；

S4：根据RUSLE模型计算年土壤侵蚀模数。

在本发明的一实施方式中，步骤S3中，耕地的植被覆盖与管理因子C_cropland的计算公式如下：

C_cropland＝C_crop·C_CRC+C_disturbance

式中：C_cropland为耕地的植被覆盖与管理因子；C_crop和C_CRC分别为作物生育期和休耕期的覆盖因子；C_disturbance是反映人为扰动强度的耕地管理因子。