基于USLE的大豆C因子計(jì)算模型研究*

徐 寧，楊一凡，林青濤，謝欣利，吳發(fā)啟

（1.西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所，陜西楊凌 712100；2. 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，陜西楊凌 712100）

作物覆蓋與管理對(duì)土壤侵蝕的影響通常用C表示，它來自于美國通用流失方程（USLE），USLE對(duì)C定義為有植被覆蓋或?qū)嵤┨镩g管理的土壤流失量與同等條件下清耕休閑地上的土壤流失量之比。USLE中C因子的計(jì)算主要考慮了作物的生長階段和降雨侵蝕力兩個(gè)因素，即：作物每個(gè)生長階段的值與該作物同一生長階段所具有的R值占全年R值百分?jǐn)?shù)乘積的總和[1]。1965年版USLE[2]劃分5個(gè)農(nóng)作期計(jì)算C值，1978年版USLE[3]劃分了6個(gè)農(nóng)作期且增加了適用于水土保持耕作法的土壤流失比率表。在觀測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，USLE手冊給出了主要農(nóng)作物和耕作制度下的土壤流失比率表，年平均C值需根據(jù)降雨侵蝕力年內(nèi)季節(jié)分布進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。RUSLE則采取了與之完全不同的次因子法，不再使用基于觀測數(shù)據(jù)的土壤流失率表，也不再劃分農(nóng)作期而是以15 d為步長計(jì)算半月土壤流失率。RUSLE1中土壤流失率（SLR）計(jì)算主要考慮5個(gè)次因子，即前期土地利用次因子（PLU）、冠層覆蓋次因子（CC）、地面覆蓋次因子（SC）、地表糙度次因子（SR）和土壤水分次因子（SM）等，每個(gè)次因子均有具體計(jì)算公式，使C值的計(jì)算更加科學(xué)合理[4]。RUSLE2中將C因子的計(jì)算步長縮短至每天，次因子數(shù)量由5個(gè)增加至8個(gè)，次因子的計(jì)算公式也更加細(xì)化，考慮了植被覆蓋和管理對(duì)細(xì)溝侵蝕和細(xì)溝間侵蝕的影響。在美國最新一代水蝕預(yù)報(bào)模型（WEEP）中，C因子考慮得更為詳細(xì)，分散在土壤模塊、植物生長模塊和殘留分解模塊等子模塊中[5]。80年代初USLE被引入我國后，國內(nèi)學(xué)者開始對(duì)USLE在中國的應(yīng)用開展了廣泛研究。總體來看，C因子計(jì)算主要有手冊查詢法、標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)法、次因子法、反算法和蓋度法等。與美國相比，我國基于作物各生長階段土壤流失比率計(jì)算C值的徑流小區(qū)資料相對(duì)匱乏，難以通過土壤流失率直接計(jì)算C值，符合要求的小區(qū)資料就更少，因此出現(xiàn)了大量利用植被覆蓋度估算C值的方法。

植被的存在能增加土壤入滲、減少徑流與流速、提高土壤抗蝕性與抗沖性[6]。有研究表明植被覆蓋度與徑流量、土壤流失量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性[7-8]。如Mayor等[9]在坡面和流域尺度上植被阻蝕減沙效應(yīng)的研究中指出，侵蝕產(chǎn)沙總體隨植被蓋度增加而減少；Gao等[10]在對(duì)坡面植被蓋度與水土流失關(guān)系的研究中發(fā)現(xiàn)，植被蓋度越高，其降低徑流含沙率的作用就越明顯。目前利用植被覆蓋度估算C值是C值計(jì)算的主要方法之一。針對(duì)農(nóng)作物的植被覆蓋度估算C值，劉寶元等[11]、劉秉正等[12]、蔡崇法等[13]、馬波等[14]均給出了不同計(jì)算公式，但是覆蓋度僅能體現(xiàn)出作物覆蓋這一方面，未體現(xiàn)出C因子定義中的管理因素，如結(jié)皮、糙度等反映土壤地表結(jié)構(gòu)與微地形態(tài)的因子。并且植被覆蓋度也不是唯一影響土壤侵蝕的因素，作物的高度也會(huì)影響雨滴的濺蝕。植被枝葉和主干僅能攔截部分降雨量，還有一部分降雨量在枝葉上形成大水滴落向地面，可對(duì)地表形成較大的雨滴擊濺侵蝕[15]。蔡強(qiáng)國等[16]認(rèn)為植被覆蓋度和株高在防止土壤侵蝕與濺蝕產(chǎn)沙過程中有著重要作用，株高的增加以及與植被覆蓋度的交互作用，使植被覆蓋對(duì)侵蝕的保護(hù)作用減弱。Sreenivas等[17]研究發(fā)現(xiàn)作物冠下濺蝕量隨作物冠層距地面高度的增加而增加，隨冠層覆蓋度的增加而減少，因此冠層越密，高度越低的作物濺蝕量越少。由此可見，株高在土壤侵蝕產(chǎn)沙研究中的影響作用不可忽視。Schiettecatte等[18]利用RUSLE模型研究玉米-煙草輪作與玉米-大豆間作等對(duì)C值的影響中發(fā)現(xiàn)，豆科植物的作物冠層高度小，且生育期短，能在較短時(shí)間內(nèi)增加作物冠層覆蓋度，因此大豆-玉米間作C值（0.369）較煙草-玉米輪作C值（0.478）小，可有效減少土壤流失量。劉寶元等[11]將株高納入了C值計(jì)算，綜合構(gòu)建北京土壤流失方程。

土壤結(jié)皮作為一種特殊的土壤下墊面，其表面強(qiáng)度大，孔隙較細(xì)且導(dǎo)水性較差，能夠減少入滲，促進(jìn)地表徑流，降低作物生物量和產(chǎn)量，影響坡面產(chǎn)沙[19]。土壤結(jié)皮對(duì)地表徑流有促進(jìn)作用，這是目前大家一致認(rèn)同的觀點(diǎn)。然而，土壤結(jié)皮是否對(duì)坡面產(chǎn)沙也有促進(jìn)作用還存在爭議。吳發(fā)啟和范文波[20]研究認(rèn)為前期土壤結(jié)皮的存在使得坡面徑流量增加但產(chǎn)沙量卻降低。然而，蔡強(qiáng)國等[16]研究認(rèn)為坡耕地前期有土壤結(jié)皮時(shí)，地表更容易形成徑流，更易發(fā)生侵蝕產(chǎn)沙。由此可見，雖然土壤結(jié)皮對(duì)地表徑流有促進(jìn)作用的同時(shí)對(duì)侵蝕產(chǎn)沙是否有促進(jìn)作用還存在較大爭議，但其影響程度對(duì)于侵蝕產(chǎn)沙而言不容忽視。C因子計(jì)算模型的發(fā)展過程中，WEEP模型[5]在土壤模塊的水文參數(shù)和土壤分離參數(shù)中均有考慮結(jié)皮因子。因此，可將結(jié)皮因子納入C值計(jì)算，進(jìn)一步完善C因子的計(jì)算模型。

地表糙度是在耕作活動(dòng)下土壤重新分布，形成高低起伏、凹凸不平的微地形結(jié)構(gòu)。地表糙度具有增加土壤入滲、減緩坡面徑流產(chǎn)生和削弱徑流能量的作用，并且很多土壤侵蝕預(yù)報(bào)模型如WEEP等均將地表糙度作為重要參數(shù)之一。但目前針對(duì)地表糙度對(duì)坡面土壤侵蝕作用的認(rèn)識(shí)還不夠全面，一般認(rèn)為土壤流失量與地表粗糙度存在反比例關(guān)系，即地表粗糙度具有減少坡面土壤侵蝕的作用。地表粗糙度能夠通過影響徑流而影響產(chǎn)沙，即通過減少坡面徑流量進(jìn)而減少侵蝕量[21]。有學(xué)者認(rèn)為增大地表糙度會(huì)增大徑流阻力，使徑流流速變緩，降低徑流剪切力，侵蝕作用減弱[22]。也有學(xué)者認(rèn)為地表粗糙度會(huì)引起地表徑流的集中或分散，而徑流的集中會(huì)造成局部侵蝕量的增加，在這種情況下，粗糙地表土壤侵蝕的增加歸因于地表徑流的集中[23]。因此，研究地表糙度對(duì)侵蝕產(chǎn)沙及C因子計(jì)算有重要意義。

綜上，植被覆蓋度只是表征地表作物覆蓋的指標(biāo)之一，并不能體現(xiàn)管理措施對(duì)土壤流失的影響。因此，本研究以大豆為研究對(duì)象，通過室外人工模擬降雨，以植被覆蓋度作為關(guān)鍵因子，以株高、結(jié)皮厚度、地表糙度作為調(diào)節(jié)因子逼近誤差，使得模型計(jì)算的C值與實(shí)測C值間的誤差不斷減小，建立大豆植株在不同生育期的C因子計(jì)算模型，以期為黃土高原農(nóng)耕地C因子計(jì)算模型的深化研究及不斷完善提供理論依據(jù)和科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗(yàn)地點(diǎn)位于陜西省黃土高原南部（34°14′～34°20′ N，107°59′～108°08′ E），海拔高度為468 m，屬于半濕潤大陸性季風(fēng)氣候，年平均降水量635～646 mm，年平均蒸發(fā)量為993 mm，大約60%～70%的降水發(fā)生在7—9月。黃土高原典型的黃土地貌分為谷間地地貌和溝谷地貌，坡度大多介于24.9%（13.98°）～53.2%（28.01°）。主要土壤類型為塿土，是當(dāng)?shù)厣趾滞两?jīng)長期施加土肥以及農(nóng)業(yè)耕作所逐漸形成的特殊耕作土壤。

表1 研究區(qū)土壤的基本理化性狀Table 1 Physical and chemical properties of the soil in the study

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

室外模擬降雨試驗(yàn)于西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持與荒漠化防治教學(xué)實(shí)驗(yàn)基地的徑流小區(qū)上進(jìn)行。采取中國科學(xué)院水土保持研究所制造的側(cè)噴式組合降雨模擬器進(jìn)行試驗(yàn)。降雨模擬器的側(cè)式噴頭高為6 m，安裝于由三腳架固定的降雨支架上，兩側(cè)噴頭座架距離為7 m，降雨高度為7.5 m，有效降雨面積為35 m2。可通過壓力表調(diào)節(jié)供水壓力進(jìn)而控制降雨強(qiáng)度。徑流小區(qū)規(guī)格為4 m×1 m，設(shè)置小區(qū)坡度為10°，為我國采用的的標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)坡度[24]。供試品種為大豆（中黃13），大豆株行距為20 cm×40 cm。由于該地區(qū)夏季多大到暴雨[25]，因此設(shè)置降雨強(qiáng)度為80 mm·h-1。為避免天然降雨對(duì)試驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響，天然降雨時(shí)，所有小區(qū)均需進(jìn)行遮蓋處理。

該試驗(yàn)共設(shè)置3組重復(fù)，在徑流小區(qū)坡面進(jìn)行作物+糙度+結(jié)皮處理，10°裸坡作為對(duì)照。降雨試驗(yàn)開始前對(duì)所有小區(qū)進(jìn)行統(tǒng)一翻耕與整平，種植作物小區(qū)在翻耕整平的地表上按照當(dāng)?shù)剞r(nóng)作習(xí)慣進(jìn)行鋤耕后，再通過預(yù)降雨在有糙度地表上產(chǎn)生結(jié)皮，使地表處于結(jié)皮與糙度共存。其中，根據(jù)前期試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在降雨強(qiáng)度為40 mm·h-1，降雨時(shí)間為15 min，降雨量達(dá)到10 mm時(shí)，可在地表形成一定特征結(jié)皮，滿足試驗(yàn)實(shí)施。大豆播種時(shí)間及后續(xù)田間管理均參考黃土高原大田實(shí)際情況進(jìn)行，播種前進(jìn)行翻耕整地并施加有機(jī)肥。并且依據(jù)大豆生長、葉片的面積及數(shù)量將大豆全生育期劃分為五個(gè)生育期（幼苗期、始花期、盛花期、結(jié)莢期及始粒期）。

1.3 參數(shù)測定

產(chǎn)沙量的測定：降雨開始后，觀察徑流小區(qū)出口處水流呈連續(xù)流出狀態(tài)時(shí)，即為產(chǎn)流開始，此時(shí)對(duì)應(yīng)的時(shí)間為產(chǎn)流開始時(shí)間。從小區(qū)產(chǎn)流開始，在徑流小區(qū)出口處用塑料小桶每3 min收集徑流和泥沙樣品1 min，直至產(chǎn)流結(jié)束。降雨歷時(shí)1 h，將收集的徑流樣本靜置24 h后倒掉上清液，將沉淀的泥沙樣品在105℃下烘干稱得重量即為產(chǎn)沙量。

植被覆蓋度的測定：借助Image J軟件通過“照相法”測量植被覆蓋度[26]。首先距離地表3 m垂直地面進(jìn)行拍照，再借助Image J軟件將彩色圖轉(zhuǎn)化為灰度圖，提取所拍照片上的植被像素點(diǎn)。照片中植被像素點(diǎn)與總像素點(diǎn)的比值即為植被覆蓋度。

株高的測定：定苗后，在每次降雨試驗(yàn)前，任選5～10株大豆，用卷尺測定其頂端至地面的距離，取其平均值即為株高。

結(jié)皮厚度的測定：在徑流小區(qū)的不同部位隨機(jī)收集10塊結(jié)皮樣本，用游標(biāo)卡尺測量其厚度，樣本厚度的均值即為結(jié)皮厚度。

地表糙度的測定：利用“鏈條法”測定地表糙度[27]。鏈條原長為0.9 m，由于粗糙地表形態(tài)有起伏，因此鏈條緊貼地表會(huì)有明顯縮短。地表糙度計(jì)算公式如下：

式中，Cγ表示地表糙度，無量綱；L1表示鏈條原長，m；L2表示放置地表之后鏈條兩端的直線距離，m。

1.4 C值計(jì)算

基于實(shí)測值的C值計(jì)算。根據(jù)USLE的定義，C值為有植被覆蓋或?qū)嵤┨镩g管理的土壤流失量與同等條件下清耕休閑地上的土壤流失量之比。本研究通過室外人工模擬降雨可觀測得到種植大豆小區(qū)與對(duì)照裸地小區(qū)的土壤流失量，進(jìn)而計(jì)算C值。計(jì)算公式為：

式中，A為土壤流失量，g·m-2。

基于植被覆蓋度的C值計(jì)算。在充分搜集和學(xué)習(xí)相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)于不同生育期大豆C因子值的計(jì)算選取劉秉正等[12]、蔡崇法等[13]以及劉寶元等[11]的計(jì)算公式。其中，劉秉正等及蔡崇法等的計(jì)算公式僅包含植被覆蓋度這一個(gè)自變量，而劉寶元等公式不僅包括植被覆蓋度，也將株高納入其中。

劉秉正等[12]定義了“植被保土作用系數(shù)”的概念，并且根據(jù)收集的西峰、淳化兩地17個(gè)徑流小區(qū)有關(guān)侵蝕與植被覆蓋的資料，通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)，C值僅與作物覆蓋度有關(guān)，與其他因素?zé)o關(guān)，建立了利用覆蓋度估算C值的對(duì)數(shù)關(guān)系式：

式中，V為作物覆蓋度，%。

蔡崇法等[13]利用徑流小區(qū)人工降雨以及一部分天然降雨觀測資料，通過計(jì)算坡面產(chǎn)沙量以及植被覆蓋度之間的相關(guān)關(guān)系，建立了C因子與植被覆蓋度的對(duì)數(shù)關(guān)系式：

式中，V為某生長季作物或者植物的覆蓋度，%。

與一般C因子與植被覆蓋度的關(guān)系式不同，劉寶元等[11]考慮了群落層次結(jié)構(gòu)。其研究綜合考慮了地表作物高度、冠層覆蓋度以及地表覆蓋度的影響，利用人工降雨試驗(yàn)和徑流小區(qū)觀測資料建立北京土壤流失方程。將C因子分解為兩個(gè)子因子：冠層覆蓋子因子和地表覆蓋子因子。

式中，CC為冠層覆蓋子因子，無量綱；CS為地表覆蓋子因子，無量綱；VC為作物冠層覆蓋度，%；h為冠層高度，cm；VR為地表枯落物覆蓋度，%。

1.5 模型構(gòu)建

加入關(guān)鍵因子模型。植被覆蓋因子作為關(guān)鍵因子，已有眾多學(xué)者研究得出了其與C值間不同類型的關(guān)系式，將植被覆蓋度代入各學(xué)者公式中得出預(yù)測C值，與實(shí)測C值進(jìn)行作圖對(duì)比并計(jì)算其均方根誤差，選取與實(shí)測C值曲線最接近、均方根誤差最小的公式，以其含植被覆蓋度因子的因式函數(shù)類型及系數(shù)作為本研究模型中關(guān)鍵因子即蓋度與C值間的函數(shù)類型及系數(shù)。

加入調(diào)節(jié)因子模型。關(guān)鍵因子（植被覆蓋度）加入模型的形式確定后，記為因式A。將調(diào)節(jié)因子（株高、結(jié)皮厚度、地表糙度）加入模型以減小模型誤差。首先將植被覆蓋度代入因式A，得到一組數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集a）。再進(jìn)行兩個(gè)處理：（1）將數(shù)據(jù)集a與實(shí)測C值做差，將這組差值作為誤差項(xiàng)。誤差項(xiàng)作為因變量，結(jié)皮、糙度和株高因子作為自變量，進(jìn)行回歸分析，得到此誤差項(xiàng)與結(jié)皮、糙度和株高之間的最佳擬合公式。（2）將數(shù)據(jù)集a與實(shí)測C值相除，將這組商值作為誤差項(xiàng)。誤差項(xiàng)作為因變量，結(jié)皮、糙度和株高因子作為自變量，進(jìn)行回歸分析，得到此誤差項(xiàng)與結(jié)皮、糙度和株高之間的最佳擬合公式。

最后通過計(jì)算均方根誤差（Root-meansquare-error，RMSE）來對(duì)比分析兩種處理得到的C因子估算模型的精度。

2 結(jié) 果

2.1 實(shí)測C值

大豆不同生育期植被覆蓋度、株高、結(jié)皮厚度、地表糙度變化特征以及不同生育期基于實(shí)測數(shù)據(jù)計(jì)算的C值見表2。表2數(shù)據(jù)表明，隨著大豆的生長，植被覆蓋度和株高均顯著增加；結(jié)皮厚度從始花期開始顯著增加，幼苗期和始花期無顯著差異；地表糙度則呈現(xiàn)先減小后增大的趨勢。大豆對(duì)泥沙的攔截作用隨其生長發(fā)育逐漸遞增，種植大豆的作物小區(qū)產(chǎn)沙量從幼苗期到始粒期減少80.01%，從始花期開始顯著減少。表中C值隨著大豆的生長發(fā)育呈逐漸減小趨勢，也反映了作物保土減沙作用的逐漸增強(qiáng)。

表2 各指標(biāo)及C值變化特征Table 2 Variation of C with each index

2.2 植被覆蓋度的C因子模型

將大豆不同生育期的植被覆蓋度代入劉秉正、蔡崇法以及劉寶元的計(jì)算公式，其中劉寶元還將株高納入了C值計(jì)算，將其一并代入公式中，得到對(duì)應(yīng)計(jì)算公式下的C值，將其與實(shí)測C值進(jìn)行對(duì)比，見圖1。

從圖1可知，劉秉正、劉寶元及蔡崇法公式計(jì)算所得C值變化趨勢相同，均隨植被覆蓋度的增加呈減小趨勢。由于幾位學(xué)者研究的地域及作物種類之間有差別，且通過軟件在擬合過程中也存在一定誤差，因此各學(xué)者公式計(jì)算所得C值與實(shí)測C值均有不同程度的誤差，這是難以避免的。其中劉秉正計(jì)算公式所得C值與本試驗(yàn)實(shí)測C值更為接近。此外，計(jì)算RMSE來對(duì)比三位學(xué)者計(jì)算公式所得C值與實(shí)測C值的偏差程度，蔡崇法為0.37，劉寶元為0.14，劉秉正為0.12。

由于本試驗(yàn)實(shí)測C值曲線與劉秉正公式擬合的曲線（圖1）最為接近，且RMSE最小，因此以劉秉正公式含植被覆蓋度因子的因式函數(shù)類型及系數(shù)作為本研究模型關(guān)鍵因子（植被覆蓋度）加入模型的基本形式。即為劉秉正公式剔除常數(shù)項(xiàng)得到的C值與植被覆蓋度間的模型：

式中，V為植被覆蓋度，%。

2.3 加入調(diào)節(jié)因子的C因子模型

采用將調(diào)節(jié)因子加入模型的兩種處理方法，將結(jié)皮厚度、地表糙度和株高加入模型，結(jié)果如下：

式中，1Δ表示將植被覆蓋度代入式（6）中得到的C值與實(shí)測C值相減得到的的差值誤差項(xiàng)；Δ2表示將植被覆蓋度代入式（6）中得到的C值與實(shí)測C值相除得到的比值誤差項(xiàng)；x1表示結(jié)皮厚度，mm；x2表示地表糙度，無量綱；h表示株高，cm。

通過以上兩個(gè)處理得到的誤差公式與前面包含植被覆蓋度的因式結(jié)合起來，得到兩種處理下的不同C因子計(jì)算模型（表3）。

2.4 兩種模型精度評(píng)價(jià)

兩種處理下得出的模型表達(dá)式均有較好的回歸效果且精度較高（表3）。由表3可知，兩種模型的RMSE均小于劉秉正公式（0.12），其中處理二所得誤差公式與包含植被覆蓋度的因式結(jié)合所得模型RMSE最小，表明其模型的預(yù)測精度最高。同時(shí)也表明，在植被覆蓋度作為關(guān)鍵因子的前提下，添加株高、結(jié)皮厚度與糙度這三個(gè)調(diào)節(jié)因子來建立C因子模型是可行的，并且較單獨(dú)采用植被覆蓋度預(yù)測C值的結(jié)果更加精確，可為進(jìn)一步完善C因子模型提供思路。

表3 模型評(píng)價(jià)Table 3 Model evaluation

3 討 論

現(xiàn)有的研究成果中，有大量關(guān)于植被覆蓋度與C值的計(jì)算公式，關(guān)系模型的形式也各有不同，有指數(shù)形式、對(duì)數(shù)形式等等。劉寶元在植被覆蓋度的基礎(chǔ)上，將株高納入了計(jì)算模型，并且考慮了群落層次結(jié)構(gòu)，使C值的計(jì)算更加科學(xué)合理。但植被覆蓋度與株高只是表征地表作物覆蓋的指標(biāo)，并未體現(xiàn)管理措施對(duì)土壤流失的影響。正是以此為啟發(fā)，本研究嘗試考慮更多對(duì)C值有影響作用的因子，共同擬合C值，建立計(jì)算C值更精確的預(yù)測模型。

作物種植覆蓋地表，能有效削減雨滴能量，截留一定的降水，并且作物秸稈能夠阻滯徑流，甚至改變徑流狀態(tài)，減緩徑流流速，起到增加土壤入滲，減少?zèng)_刷的作用；其次，作物生長發(fā)育過程中的人為管理雖然會(huì)擾動(dòng)地表土壤，但同時(shí)又會(huì)形成高低不一、大小不等的微地形，從而提高地表粗糙度，利于水沙停積，也起到了減輕土壤侵蝕的作用。因此，將植被覆蓋度作為關(guān)鍵因子，株高、結(jié)皮厚度、地表糙度作為調(diào)節(jié)因子共同建立C因子模型，理論上可以提高精度。實(shí)際上，本研究得到的C因子計(jì)算模型的RMSE僅為0.089，較最接近實(shí)測C值的劉秉正公式的RMSE（0.12）更小，精度更高。

本文在建模方法上對(duì)比已有學(xué)者關(guān)于植被覆蓋度與C因子的不同模型，選擇模型預(yù)測值與本研究實(shí)測C值最接近的模型（劉秉正公式）。以劉秉正公式中含植被覆蓋度因子的因式類型及系數(shù)作為本研究中關(guān)鍵因子即植被覆蓋度加入模型的基本形式，然后以兩種形式（加、乘）納入調(diào)節(jié)因子去逼近誤差。得出的模型RMSE較劉秉正公式小。這里建模的整體思路是以不同形式（加、乘）加入調(diào)節(jié)因子（結(jié)皮、糙度和株高）對(duì)僅通過關(guān)鍵因子（植被覆蓋度）計(jì)算C值進(jìn)行修正，提出一種新的模型。后期可將試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)一步細(xì)化，如通過設(shè)置坡面處理為作物地+非結(jié)皮與作物地+結(jié)皮，可對(duì)比分析結(jié)皮對(duì)C值的影響，以此類推設(shè)計(jì)試驗(yàn)，分析不同單因子對(duì)C值的影響，再探討復(fù)合因子，如結(jié)皮和糙度共同作用對(duì)C值的影響，從而分層遞進(jìn)式研究C因子的計(jì)算，使C因子模型更加精確。

本研究也存在可改進(jìn)之處。首先，研究對(duì)象為單一作物，若能將多種作物綜合對(duì)比，對(duì)作物覆蓋與管理因子的研究會(huì)有更大促進(jìn)作用，這也是下一步要進(jìn)行的研究；其次，本試驗(yàn)為小區(qū)試驗(yàn)，數(shù)據(jù)有限，后期結(jié)合大田試驗(yàn)數(shù)據(jù)則能更好反映問題。

4 結(jié) 論

我國作物坡地C因子研究整體缺乏一定的系統(tǒng)性，雖有大量利用植被覆蓋度計(jì)算C值的公式，但植被覆蓋度只是表征地表作物覆蓋的指標(biāo)之一，并無體現(xiàn)出管理措施對(duì)土壤流失的影響，且建模方法也多是直接進(jìn)行回歸分析，因此還需進(jìn)一步強(qiáng)化研究。本研究通過室外人工模擬降雨，以大豆為研究對(duì)象，劃分五個(gè)生育期進(jìn)行試驗(yàn)。以植被覆蓋度作為關(guān)鍵因子，以株高、結(jié)皮、地表糙度作為三個(gè)調(diào)節(jié)因子分步進(jìn)行建模。先確定關(guān)鍵因子主體結(jié)構(gòu)，再采用調(diào)節(jié)因子去逼近誤差項(xiàng)，對(duì)僅利用植被覆蓋度計(jì)算C值進(jìn)行修正，分步得出C因子模型。本研究C因子體現(xiàn)大豆作物植被覆蓋及其管理措施對(duì)土壤侵蝕的綜合影響，但決定C因子的諸多因素還有待深入研究，且研究廣度需拓寬至多種作物。要推廣完善C因子模型，無論是因子的選取還是建模的方法均需要進(jìn)一步思考和研究。