Potential wind erosion simulation in the agro-pastoral ecotone of northern China using RWEQ and WEPS models

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00122

Journal of Desert Research ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (2): 27-37.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00122

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Potential wind erosion simulation in the agro-pastoral ecotone of northern China using RWEQ and WEPS models

Jun Liu¹(), Zhongling Guo¹(), Chunping Chang¹, Rende Wang², Jifeng Li¹, Qing Li², Xuyang Wang¹

^1.School of Resources and Environmental Sciences，Hebei Normal University，Shijiazhuang 050024，China
^2.Institute of Geographical Sciences，Hebei Academy of Sciences，Shijiazhuang 050021，China

Received:2020-09-26 Revised:2020-12-02 Online:2021-03-20 Published:2021-03-26
Contact: Zhongling Guo

Abstract

Abstract:

The agro-pastoral ecotone in northern China， a typical region sensitive to interaction between climate and human beings， has always been undergoing wind erosion and soil degradation. At present， the wind erosion model is one of the most effective methods to obtain the regional potential wind erosion. In this study， the regional versions of Revised Wind Erosion Equation （RWEQ） and Wind Erosion Prediction System （WEPS） were used to evaluate the potential wind erosion at the agro-pastoral ecotone in northern China during 2000-2012. The results demonstrate that the magnitudes of average potential wind erosion were different while the spatial distribution， interannual decreasing trend and seasonal distribution of potential wind erosion were similar between the RWEQ and WEPS. It is found that wind speed， soil moisture and land use change have an impact on soil wind erosion by the analysis of the spatial correlation between wind speed， soil moisture and wind erosion modulus， and the influence of land use change on fluctuation of wind erosion amount. The observed wind erosion data are closely related to the values predicted by RWEQ （R²=0.45， P<0.01） and WEPS （R²=0.57， P<0.01）. The Nash （Sutcliffe efficiency coefficient） of WEPS model （NSC=0.54） is higher than that of RWEQ model （NSC=0.27）. Both RWEQ model and WEPS model can objectively predict the soil wind erosion of the APEC， and the prediction accuracy of WEPS model is better.

Key words: wind erosion model, soil wind erosion modulus, temporal and spatial distribution, influence factor

CLC Number:

S157

Jun Liu, Zhongling Guo, Chunping Chang, Rende Wang, Jifeng Li, Qing Li, Xuyang Wang. Potential wind erosion simulation in the agro-pastoral ecotone of northern China using RWEQ and WEPS models[J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(2): 27-37.

Figures/Tables 10

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序号	土地利用类型	方法测量	实际侵蚀模数/(t·hm^-2·a^-1)	参考文献
1	沙地	插扦法	243	赵羽等^[34]
2	农田	野外暗扦法	883.3	徐斌等^[35]
3	农田	粒度对比法	14.4	董治宝等^[36]
4	农田	粒度对比法	24.6	董治宝等^[36]
5	农田	粒度对比法	19.05	董治宝等^[36]
6	农田	粒度对比法	41.1	董治宝等^[36]
7	农田	粒度对比法	28.8	董治宝等^[36]
8	沙地	陷阱诱捕法	83.95	Li等l^[37]
9	沙地	¹³⁷Cs	28.97	赵烨等^[38]
10	农田	陷阱诱捕法	1.08	王云超等^[39]
11	草地	¹³⁷Cs	3.51	刘纪远等^[40]
12	草地	¹³⁷Cs	4.18	刘纪远等^[40]
13	草地	¹³⁷Cs	0.53	刘纪远等^[40]
14	草地	¹³⁷Cs	4.8	刘纪远等^[40]
15	草地	¹³⁷Cs	3.1	刘纪远等^[40]
16	农田	¹³⁷Cs	17.65	姜洪涛^[41]
17	农田	¹³⁷Cs	83.62	张加琼等^[42]
18	农田	¹³⁷Cs	59	Li等l^[43]
19	草地	¹³⁷Cs	3.2	Li等l^[43]
20	农田	¹³⁷Cs	65	Li等l^[43]
21	沙地	¹³⁷Cs	48.5	Li等l^[43]
22	农田	BSNE	1.96	Guo等^[44]

序号	土地利用类型	方法测量	实际侵蚀模数/(t·hm^-2·a^-1)	参考文献
1	沙地	插扦法	243	赵羽等^[34]
2	农田	野外暗扦法	883.3	徐斌等^[35]
3	农田	粒度对比法	14.4	董治宝等^[36]
4	农田	粒度对比法	24.6	董治宝等^[36]
5	农田	粒度对比法	19.05	董治宝等^[36]
6	农田	粒度对比法	41.1	董治宝等^[36]
7	农田	粒度对比法	28.8	董治宝等^[36]
8	沙地	陷阱诱捕法	83.95	Li等l^[37]
9	沙地	¹³⁷Cs	28.97	赵烨等^[38]
10	农田	陷阱诱捕法	1.08	王云超等^[39]
11	草地	¹³⁷Cs	3.51	刘纪远等^[40]
12	草地	¹³⁷Cs	4.18	刘纪远等^[40]
13	草地	¹³⁷Cs	0.53	刘纪远等^[40]
14	草地	¹³⁷Cs	4.8	刘纪远等^[40]
15	草地	¹³⁷Cs	3.1	刘纪远等^[40]
16	农田	¹³⁷Cs	17.65	姜洪涛^[41]
17	农田	¹³⁷Cs	83.62	张加琼等^[42]
18	农田	¹³⁷Cs	59	Li等l^[43]
19	草地	¹³⁷Cs	3.2	Li等l^[43]
20	农田	¹³⁷Cs	65	Li等l^[43]
21	沙地	¹³⁷Cs	48.5	Li等l^[43]
22	农田	BSNE	1.96	Guo等^[44]

年份	土地利用类型	2010年
年份	土地利用类型	草地	居民地	林地	农田	未利用地	沙地	水体	转出量
2000年	草地	—	290.36	973.21	2 653.69	133.67	1 826.74	119.20	5 996.87
	居民地	30.76	—	10.06	131.31	2.03	2.45	2.23	178.84
	林地	351.31	53.65	—	324.63	5.58	19.01	16.92	771.10
	农田	2 848.30	491.43	1 150.56	—	89.69	52.18	198.37	4 830.53
	未利用地	43.75	5.49	4.06	242.55	—	2.59	49.07	347.51
	沙地	1 275.39	13.28	86.96	70.39	7.81	—	10.47	1 464.30
	水体	135.07	13.75	23.13	340.87	182.31	9.84	—	704.97
	转入量	4 684.58	867.96	2 247.98	3 763.44	421.09	1 912.81	396.26	14 294.12

年份	土地利用类型	2010年
年份	土地利用类型	草地	居民地	林地	农田	未利用地	沙地	水体	转出量
2000年	草地	—	290.36	973.21	2 653.69	133.67	1 826.74	119.20	5 996.87
	居民地	30.76	—	10.06	131.31	2.03	2.45	2.23	178.84
	林地	351.31	53.65	—	324.63	5.58	19.01	16.92	771.10
	农田	2 848.30	491.43	1 150.56	—	89.69	52.18	198.37	4 830.53
	未利用地	43.75	5.49	4.06	242.55	—	2.59	49.07	347.51
	沙地	1 275.39	13.28	86.96	70.39	7.81	—	10.47	1 464.30
	水体	135.07	13.75	23.13	340.87	182.31	9.84	—	704.97
	转入量	4 684.58	867.96	2 247.98	3 763.44	421.09	1 912.81	396.26	14 294.12

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