一种考虑耕作扰动的土壤侵蚀预测方法、系统、介质和设备

本技术涉及水文水资源及农业生态环境保护，特别涉及一种考虑耕作扰动的土壤侵蚀预测方法、系统、介质和设备。

背景技术：

1、坡耕地作为重要的耕地资源，在全国各地广泛分布。根据2023年度全国国土变更调查结果，全国耕地总面积达19.29亿亩，其中旱地9.68亿亩，占比达50.2%。值得注意的是，全国25度以上坡度耕地约8244万亩，占耕地总面积的4.2%。坡耕地虽然面积占比有限，但其对水土流失的贡献却极为显著，呈现出“面积小、流失大”的鲜明特征。现有研究表明，坡耕地是我国水土流失的主要策源地之一，全国坡耕地的土壤流失量占全国水土流失总量的比例显著超过其面积占比。在坡耕地比较集中的地域，其水土流失量甚至可占该区域水土流失总量的50%以上。剧烈的地形起伏叠加高强度的人类耕作活动，导致该区域成为我国水力侵蚀和重力侵蚀极为活跃的地带。准确预测坡耕地的土壤侵蚀速率，对于制定科学合理的水土保持措施、防治面源污染以及保障区域生态安全具有至关重要的意义。目前土壤侵蚀模型计算并未考虑耕作扰动的影响，增加耕作扰动影响因子对准确估算坡耕地土壤侵蚀至关重要。

2、由于耕作是坡耕地上不可避免的农事活动，因此，坡耕地水土流失并非仅由降雨等自然因素所致，农事活动——尤其是人为耕作扰动—在其中发挥着显著的加速作用。。

3、土壤侵蚀是全球面临的最为严重的生态环境问题之一，尤其在坡耕地区域，在土壤侵蚀定量预测领域，revised universal soil loss equation (rusle) 是目前国际上应用最为广泛的经验统计模型之一。该模型通过综合考虑降雨侵蚀力因子（r）、土壤可蚀性因子（k）、地形因子（ls）、植被覆盖与管理因子（c）以及水土保持措施因子（p）来估算年均土壤流失量。其经典计算公式为：，其中各因子可通过野外监测、遥感反演或经验公式获取。

4、大量研究表明，长期农耕活动显著加剧土壤侵蚀风险。然而，传统rusle模型及其衍生修正方案在应用于坡耕地时，普遍存在对土壤侵蚀量严重低估的问题。导致这一偏差的根源在于忽略了耕作扰动的影响，传统模型在处理人类耕作活动时，仅仅将其等效为植被覆盖度的降低（即增大c因子），这种简化的数学处理方式完全忽略了耕作活动对土壤物理扰动状态的实质性改变。

5、具体而言，现有技术中农业耕作（如锄耕、犁耕）不仅会移除地表植被，更会将底层紧实的土壤翻动至表层，并沿坡面产生显著的物理位移。传统模型无法量化这种因耕作直接导致的土壤颗粒迁移量，且不同耕作方式（如畜力犁耕与微型拖拉机旋耕）具有不同的扰动深度和频次，这使得土壤抗冲刷能力发生动态变化。现有技术缺乏将这些多维度的耕作参数映射为统一扰动强度指标的有效手段。在陡坡条件下，耕作引起的土壤松动和顺坡位移会大幅降低土壤启动临界阈值，使得后续降雨产生的径流极易带走大量松土。传统rusle模型未设置专门的模块来捕捉这一“放大效应”。

6、为解决上述问题，业内也曾尝试引入一些经验系数来修正模型，但是，这些现有技术依然停留在对原有五大因子的表面调整上，未能从耕作扰动土壤物质运移的物理本质出发去重构模型参数，导致其在复杂地形的坡耕地区域的预测精度依然无法满足高精度生态评估的需求。

7、因此，如何突破传统rusle模型的固有框架，提出一种能够定量表征耕作活动对土壤物理位移和松动效应的修正方法，进而提高陡坡耕地土壤侵蚀预测的准确度，成为本领域亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种考虑耕作扰动的土壤侵蚀预测方法、系统、介质和设备。

2、本说明书采用下述技术方案：

3、本说明书提供了一种考虑耕作扰动的土壤侵蚀预测方法，具体包括：

4、获取坡耕地的基础环境参数、实际耕作参数和对照耕作参数；所述基础环境参数至少包括降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、植被覆盖与管理因子以及水土保持措施因子；所述实际耕作参数至少包括通过实地调查确定的耕作深度、耕作频次以及耕作扰动面积；所述地形因子包括坡长和坡度。

5、通过在目标耕地布设的磁性示踪剂进行耕作扰动测定，计算耕作作业后土壤的位移距离。

6、基于所述位移距离、实际耕作参数以及对照耕作参数，计算耕作扰动因子。

7、根据所述实际耕作参数对所述地形因子进行修正。

8、采用所述耕作扰动因子和修正后的地形因子，对传统rusel模型进行改进，得到改进的rusel-td模型。

9、将待预测耕地的基础环境参数和实际耕作参数输入所述改进的rusel-td模型，计算待测耕地的土壤侵蚀量。

10、进一步地，所述对照耕作参数至少包括对照耕作位移距离、对照耕作深度、评价对象的总面积和对照耕作频次。

11、进一步地，所述通过在目标耕地布设的磁性示踪剂进行耕作扰动测定，计算耕作作业后土壤的耕作位移距离的方法具体包括：

12、；

13、其中，为标记带测量磁化率，为标记带初始磁化率，为采样最大距离。

14、进一步地，基于所述耕作位移距离、实际耕作参数以及对照耕作参数，计算耕作扰动因子的方法具体包括：

15、；

16、其中，分别为耕作深度、耕作扰动面积和耕作频次，分别为对照位移距离、对照耕作深度、评价对象的总面积和对照耕作频次。

17、进一步地，所述地形因子包括坡度和坡长。

18、进一步地，根据所述实际耕作参数对所述地形因子进行修正的方法具体包括：

19、根据所述实际耕作参数中的耕作频次计算坡度变化量；

20、；

21、其中，为坡度变化率。

22、根据所述坡度变化量重新计算坡度值，进而修正地形因子；

23、；

24、其中，为原始坡度。

25、进一步地，所述改进的rusel-td模型的方程为：

26、；

27、其中，为表示土壤侵蚀量的模数，为降雨侵蚀力因子，为土壤可蚀性因子，为修正后的地形因子，为水土保持措施因子。

28、本说明书提供了一种考虑耕作扰动的土壤侵蚀预测系统，具体包括：

29、数据获取模块，用于获取坡耕地的基础环境参数、实际耕作参数和对照耕作参数。

30、土壤位移距离计算模块，用于进行耕作扰动测定，并计算耕作作业后土壤的位移距离。

31、耕作扰动因子计算模块，用于根据位移距离和实际耕作参数计算耕作扰动因子。

32、地形因子修正模块，用于根据所述实际耕作参数对地形因子进行修正。

33、模型改进模块，用于采用耕作扰动因子和修正后的地形因子对其进行改进。

34、模型应用模块，用于将待预测耕地的基础环境参数和实际耕作参数输入所述改进的rusel-td模型，计算待测耕地的土壤侵蚀量。

35、本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

36、本说明书提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法。

37、本发明的有益效果在于：与现有技术相比，本发明通过在计算耕作扰动因子的同时修正地形因子，并将二者动态耦合至传统rusle模型中，实现了对耕作活动所致坡耕地土壤物理位移与松动效应的定量表征，从而将陡坡耕地土壤侵蚀预测的平均误差从45.67%显著降低至13.53%，为坡耕地土壤侵蚀研究工作提供了进一步理论参考，同时也为水土流失动态监测和水土保持相关工作提供了部分科学依据。