土壤侵蚀预报模型应用分析
土壤侵蚀模型在水土保持规划中的应用研究
土壤侵蚀模型在水土保持规划中的应用研究摘要:土壤侵蚀是水土保持规划中的重要问题。
本研究旨在探讨土壤侵蚀模型在水土保持规划中的应用。
首先，文中介绍了土壤侵蚀的影响因素和过程，并综述了常用的土壤侵蚀模型。
其次，通过分析不同模型的优缺点，选取了适用于本研究的模型。
然后，以某地区为案例，利用选定的模型进行了土壤侵蚀模拟和预测，并提出了相应的水土保持规划措施。
最后，对模型的准确性和可行性进行了评估。
研究结果表明，土壤侵蚀模型能够在水土保持规划中发挥重要作用，为农田管理和水资源保护提供科学依据。
关键词:土壤侵蚀模型;水土保持规划;影响因素;模拟;预测引言:土壤侵蚀作为水土保持领域的一个重要问题，对农田可持续发展和水资源保护具有重要意义。
在水土保持规划中，准确评估土壤侵蚀程度和预测未来发展趋势是制定有效保护策略的基础。
土壤侵蚀模型的应用为我们提供了一种科学的工具，以更好地了解土壤侵蚀过程，并制定相应的管理措施。
本文综述了土壤侵蚀模型的发展和应用，重点介绍了其在水土保持规划中的作用和意义。
通过本研究的案例分析，我们将进一步展示土壤侵蚀模型在水土保持规划中的潜力和前景。
一、土壤侵蚀的影响因素和过程土壤侵蚀是水土保持领域中的一项重要问题，对农田生产和生态环境保护具有严重影响。
了解土壤侵蚀的影响因素和过程对于制定有效的水土保持措施至关重要。
土壤侵蚀的影响因素可以分为自然因素和人为因素两大类。
自然因素是指自然环境中的因素，如降雨、地形、土壤类型和覆盖植被等。
降雨是土壤侵蚀的主要驱动力之一，降雨的强度、分布和时长会直接影响土壤侵蚀的发生和程度。
地形也是决定土壤侵蚀的重要因素之一，陡坡容易形成水流冲刷和土壤流失。
土壤类型对土壤侵蚀的敏感性也不同，粘土质地的土壤更容易发生侵蚀。
覆盖植被的存在可以减少降雨对土壤的冲击，保持土壤的稳定性。
人为因素主要包括农业活动、土地利用和土地管理等。
不合理的农业耕作方式会破坏土壤结构，降低土壤抗蚀能力。
基于人工智能的土壤侵蚀模型与分析
基于人工智能的土壤侵蚀模型与分析人工智能（Artificial Intelligence, AI）是近年来备受关注的领域，其在各个领域展示出了巨大的潜力。
而对于农业领域来说，人工智能也能够发挥重要作用。
本文将探讨基于人工智能的土壤侵蚀模型与分析，展示其在农业环境保护方面的应用前景。
土壤侵蚀是指水、风或人为因素等造成的土壤流失现象。
它是全球范围内的一个严重问题，给农田耕作和生态环境带来了巨大威胁。
传统的土壤侵蚀模型建立通常基于数学公式和统计数据，但由于土壤侵蚀过程的复杂性，传统模型往往无法准确地描述土壤侵蚀的动态变化。
而基于人工智能的土壤侵蚀模型则能够更加准确地预测和分析土壤侵蚀的过程。
通过深度学习和机器学习算法，人工智能可以对土壤侵蚀的影响因素进行多维度、大数据的分析，快速学习和识别土壤侵蚀的规律。
例如，利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）可以对土壤侵蚀的空间分布进行精确预测，通过递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）可以对土壤侵蚀的时间序列进行建模，从而更好地了解土壤侵蚀的发展趋势。
在土壤侵蚀模型的开发与应用方面，人工智能的方法也可以与地理信息系统（Geographic Information System, GIS）相结合，实现土壤侵蚀的定量分析与可视化呈现。
通过对空间数据的处理与分析，结合人工智能的算法，我们可以更好地理解土壤侵蚀的影响因素以及其空间分布特征。
在农田规划与管理中，这种基于人工智能的土壤侵蚀模型可以为决策者提供重要的依据，以制定更有效的土壤保护策略。
此外，人工智能还可以通过无人机技术实现对土壤侵蚀的实时监测与评估。
无人机搭载的高分辨率遥感设备可以获取土壤侵蚀区域的图像数据，通过图像处理和人工智能算法的融合，可以实现对土壤侵蚀程度的快速分析。
这种基于人工智能与无人机技术的土壤侵蚀监测方法，不仅能够提供更准确的监测数据，还可以避免人工巡查的不便与不确定性。
土壤侵蚀预报模型是定量评价土壤侵蚀过程与强度
C因子在1965年版的USLE方程中被称为耕作管理因(cropping management factor)，自1978年版的USLE后，改称为覆盖与管理因子(cover and management factor))3(。
植被覆盖和土地管理措施是土壤侵蚀的主要抑制因素之一．通用土壤流失方程(USLE)中的植被覆盖与田间管理因子(C)是评价这种抑制作用的有效指标，并被广泛采用和深入研究。
虽然C 因子名称发生了改变，但其本质并未发生任何变化，均是指一定条件下有植被覆盖或实施田问管理的土地土壤流失总量与同等条件下实施清耕的连续休闲地土壤流失总量的比值，完全没有植被保护的裸露地面C 值取最大值1, 地面得到良好保护时, C 值取0～001, C 值介于0.001～1)12(。
研究表明, C 因子要受到诸如植被、作物种植顺序、生产力水平、生长季长短、栽培措施、作物残余管理、降雨时间分布等众多因素的控制,这使得对C 因子值的直接计算往往难以进行)3(。
C 因子主要体现了覆盖和管理因子对土壤侵蚀的综合作用, 其值大小最主要还是取决于具体的植被覆盖、耕作管理措施, 因此C 因子值主要和土地利用类型有关)11(。
早在1936年，植物覆盖就被列为土壤侵蚀的1个影响因素1940年Zingg第1次给出土壤侵蚀量(X)的定量表达式XoCSL，其中S为坡度，L为坡长。
次年，Smith 把种植制度(C)和水土保持措施(P)2个因子第1次引入土壤流失估算方程：A =S57L3P在1947年，Browning加入了田间管理因子。
同年Musgrave将植物覆盖、田间管理和水土保持措施3个因素综合考虑，作为1个因子计算，并给出定量评价表格。
并在美国玉米带成功地应用了上述方法估算土壤流失量, 称为“坡面应用方程”。
这一成功, 导致“Musgrave 方程”)2(的出现,即Musgrave 在总结上述方程应用的基础上, 力求拓宽方程的应用区域, 重新估价了以往方程中使用的变量, 并增加了降雨因子, 给出方程形式为：A = I75.1S35.1L35.0CK式中, I 是2年一遇30min降雨量。
气候变化下的山地土壤侵蚀预测模型研究
气候变化下的山地土壤侵蚀预测模型研究随着全球气候变化的加剧和人类活动的推动，山地土壤侵蚀已经成为全球性问题，严重威胁人类社会的可持续发展和环境健康。
为确保山地生态环境的健康和可持续发展，建立一个准确预测山地土壤侵蚀的模型显得尤为重要。
一、气候变化对山地土壤侵蚀的影响气候变化对山地土壤侵蚀的影响主要表现为：一方面，气候变化导致降雨和气温的升高，使得水循环发生变化，导致山地土壤的侵蚀加剧；另一方面，气候变化会增加极端天气事件的发生频率和强度，例如极端暴雨和干旱，这也将极大地推动山地土壤的侵蚀。
二、山地土壤侵蚀预测模型的研究现状目前，关于山地土壤侵蚀预测模型的研究工作已经有了不少成果，主要包括基于机器学习方法的预测模型和基于数学模型的预测模型。
基于机器学习方法的预测模型主要包括神经网络、决策树和支持向量机等方法。
这些方法在模型训练时可以自动发现特征，避免了人工特征选择带来的负面影响。
这些方法的预测精度较高，但是他们的弊端是模型很难解释。
基于数学模型的预测模型主要包括SWAT模型、RUSLE模型和WEPP模型等。
这些模型需要大量物理和化学参数，但是预测结果具有非常好的解释性。
但是，这些模型预测精度可能受到模型假设过于理想化的影响。
三、基于机器学习的模型研究在研究过程中，我们选择了一个基于机器学习的方法，用来预测山地土壤的侵蚀情况。
我们使用的数据集包括了温度、降雨、坡度等多种因素，我们主要采用了随机森林等机器学习方法进行预测。
随机森林是一种基于决策树的集成模型，它通过在每个节点随机选择一个特征，降低了模型的方差和过拟合的风险，并且预测精度也较高。
我们将数据集分成训练集和测试集，采用交叉验证的方式训练模型，最终得到了较为准确的预测模型。
四、结论和展望本文主要研究了气候变化下的山地土壤侵蚀预测模型的研究现状和研究方法。
针对现有的研究成果，我们选择了一个基于机器学习方法进行模型研究。
在未来的研究中，我们可以将现有的模型进一步完善，加入更多的固体物理和流体力学的因素，建立更为精确的预测模型。
第11章土壤侵蚀监测预报
第11章土壤侵蚀监测预报主要教学目标：阐述土壤侵蚀监测预报分类、原则及指标体系，使学生掌握土壤侵蚀监测预报方法与步骤。
教学方法：以课堂讲授为主，学生课堂及课下自学，参阅课外书及野外实习为辅。
主要内容：第一节土壤侵蚀监测预报概述，第二节监测预报方法与程序第三节土壤侵蚀预报模型主要讲解内容第一节土壤侵蚀监测预报概述一、监测预报原则土壤侵蚀监测预报应为工农业生产、土地经营服务，同时也为科学研究服务，应遵从以下原则。
科学性原则：土壤侵蚀监测预报既要考虑侵蚀发生的成因，又要重视侵蚀发育阶段和其形成特点的联系，使内因与外因相结合，宏观与微观相结合，抓住主要矛盾，把握土壤侵蚀总体规律，使监测预报尽可能准确、及时。
实用性原则：监测预报的成果能够为土壤侵蚀防治、生产建设、科学研究等服务，为土地可持续利用提供科学依据。
主导因子与次要因子相结合原则：在宏观上抓住影响土壤侵蚀的主要因子，同时在微观上要注重影响土壤侵蚀的次要因子，既突出重点又顾全综合因素，从而使监测结果能够满足不同层次的生产与土壤侵蚀防治要求。
可操作性原则：监测指标容易获得，模型运算灵活方便，分级分类指标清晰直观、符合逻辑，监测结果便于应用。
二、监测预报分类土壤侵蚀监测预报，按不同的分类标准可分为以下几种类型。
按监测方法可分为人工监测预报、遥感监测预报、计算机监测预报系统；按监测范围可分为典型监测预报、全面监测预报；按监测途径可分为直接监测预报、间接监测预报；按监测内容可分为土壤侵蚀类型监测预报、土壤侵蚀程度监测预报、土壤侵蚀强度监测预报、土壤侵蚀模数监测预报等。
按监测性质可分为定性监测预报、定量监测预报、混合监测预报。
三、监测预报的指标体系土壤侵蚀监测预报的内容，包括土壤侵蚀模数、允许土壤流失量、土壤侵蚀类型分区、土壤侵蚀程度分级、土壤侵蚀强度分级等。
监测往往不能直接得到这些数据，需要通过预报模型间接获取结果。
因此应有相应的指标才能够进行监测预报。
土壤侵蚀类型不同、监测预报方法不同，需要的监测指标也会有差异。
中国土壤侵蚀预报模型研究进展
中国土壤侵蚀预报模型研究进展摘要：土壤侵蚀模型作为了解土壤侵蚀过程与强度,掌握土地资源发展动态,指导人们合理利用土地资源的重要工具，受到世界各国的普遍重视。
本文总结了中国土壤侵蚀预报模型的主要研究成果，在总结和评价这些模型的基础上，提出今后我国的主要研究方向：（1）注重土壤侵蚀模型的理论研究；（2）加强对重力侵蚀、洞穴侵蚀机制的研究；（3）充分利用先进的RS、GIS技术,为侵蚀模型的研究提供大量的数据源,以利于对土壤侵蚀模型的检验。
关键词：土壤侵蚀模型、研究方向、问题Review of Research Progress in Soil Erosion Prediction Model in China Soil erosion model which is regarded as the tool to understand the soil erosion processes and intensity, to master the dynamic of land resources development, to guide the rational use of land resources, having attracted the widespread attention of the world.This paper summarizes the main findings of Chinese Soil Erosion Prediction Model and on the basis of summarying and evaluating these models it indicates the directions of the future research : (1) focus on soil erosion model theoretical research; (2) focus on the research of gravity erosion, cave erosion mechanism,; (3) take full advantage of the advanced RS and GIS technology for the study of erosion models which provide a large number of data sources to facilitate the inspection of soil erosion model.近年来，土壤侵蚀成为人们关注的生态环境热点之一。
土壤侵蚀的估算方法
土壤侵蚀的估算方法土壤侵蚀是指水、风或人为活动导致的土壤表层的流失和破坏。
土壤侵蚀对农田、生态环境和社会经济发展都有重要影响，因此对其进行准确的估算和监测是非常关键的。
本文将介绍土壤侵蚀的估算方法，并详细阐述传统评估方法和现代遥感技术在土壤侵蚀估算中的应用。
一、土壤侵蚀的传统评估方法1.水文模型法水文模型法是一种通过数学模型对土壤侵蚀进行估算的方法。
常用的水文模型包括水域侵蚀预测与评估模型（Water Erosion Prediction Project, WEPP）和联合国粮农组织（FAO）的Soil Loss Equation（SLE）等。
这些模型可以通过输入降雨、土壤类型、地形等参数，来模拟土壤流失过程和量化土壤侵蚀的程度。
2.土壤侵蚀等级划分法土壤侵蚀等级划分法是依据土壤侵蚀程度的不同将其分为不同等级的方法。
该方法主要通过对土壤侵蚀因子进行测定和评估，包括地形因子、土壤侵蚀性因子、农作物覆盖度等指标。
根据这些指标，将土壤侵蚀分为轻度、中等、严重、极严重等等级。
二、现代遥感技术在土壤侵蚀估算中的应用1.土壤侵蚀模型与遥感数据相结合利用遥感数据获取地表覆盖信息，结合土壤侵蚀模型对土壤侵蚀进行估算的方法，可以提高土壤侵蚀的定量评估能力。
通过遥感数据获取植被覆盖度、土壤类型和地形等参数，结合水文模型和土壤侵蚀方程，可以精确地估算土壤侵蚀的程度和流失量。
2.遥感图像分类和变化检测利用遥感图像的分类和变化检测方法，可以获取土地利用/覆盖的信息，并对土壤侵蚀进行估算。
分类方法主要包括像元分类、对象分类和混合分类等，通过提取图像中的特征，将其归类为不同的土地利用类型。
变化检测方法可以通过对多期遥感图像进行比较，分析土地利用的变化情况，进一步估算土壤侵蚀的程度。
三、总结土壤侵蚀的估算是预防和治理土壤侵蚀的基础，传统的评估方法通过数学模型和指标法提供了估算土壤侵蚀的手段，而现代遥感技术的应用则为土壤侵蚀的估算提供了更加精确和高效的方法。
修订的通用土壤流失方程rusle
修订的通用土壤流失方程rusle修订的通用土壤流失方程(RUSLE)是一种用于评估土壤侵蚀风险的数学模型。
它被广泛应用于农业、水资源管理和土地保护等领域。
本文将介绍RUSLE的基本原理、参数和应用，并探讨其在土壤保护中的作用。
RUSLE是美国农业部土壤保护研究所（USDA-ARS）于1965年开发的，旨在量化土壤侵蚀过程并预测土壤流失的程度。
该模型基于土壤侵蚀的五个主要因素：降雨冲击力（R）、土壤侵蚀性（K）、坡度长度因子（LS）、植被覆盖度（C）和土地利用方式（P）。
通过将这些因素结合起来，RUSLE可以估计土壤的年均流失量。
降雨冲击力（R）是指降雨对土壤表面的冲击力量。
降雨越强烈，土壤侵蚀的风险就越高。
其次，土壤侵蚀性（K）是指土壤的可侵蚀性程度。
不同类型的土壤具有不同的侵蚀性，这取决于土壤的质地、结构和有机质含量等因素。
坡度长度因子（LS）描述了坡度对土壤侵蚀的影响。
坡度越大、坡长越长，土壤侵蚀的程度就越高。
植被覆盖度（C）衡量了植被对土壤侵蚀的保护作用。
植被越茂盛，土壤流失的风险就越低。
土地利用方式（P）则反映了不同土地利用方式对土壤侵蚀的影响。
例如，农田和森林对土壤侵蚀的影响是不同的。
RUSLE模型将这些因素结合在一起，并通过相应的参数进行计算。
这些参数可以通过实地调查和遥感技术获取。
通过输入这些参数，RUSLE可以预测不同地区土壤的侵蚀风险，并为土地管理者提供科学依据，制定合理的土地保护措施。
RUSLE模型的应用范围广泛。
在农业领域，它可以帮助农民评估不同耕作方式对土壤侵蚀的影响，指导农田管理和土壤保护。
在水资源管理中，RUSLE可以用来评估土壤侵蚀对水库和河流的影响，指导水资源的合理利用和保护。
在土地规划和管理中，RUSLE可以用来评估土壤侵蚀风险，制定土地保护政策和措施。
然而，RUSLE模型也存在一些局限性。
首先，模型的精度受到数据的质量和输入参数的准确性的限制。
其次，模型无法考虑人类活动对土壤侵蚀的影响，如农业实践和土地利用变化等。
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坡 等 阳坡部 位 ， 土层较薄 （ 小于 ３ ０ ｃ ｍ） ， 沙性 大 ， 土 壤 养分 及 水 分 含 量 较 低 ， 不 利 于 农 林 牧 业 的发 展 。 平原 区 以壤 土 为 主 ， 夹 杂有 红 土 、 砂 砾 等 冲 积层 ， 有
机质含量较高 ， 质地较好 ， 土壤肥力较高 ， 流失轻微 。 项 目区分布面积最广 的地层是太古代片麻岩地
山势 陡峻 ， 岩石出露较多 ， 土层较薄 ， 坡 度多在 ２ ５ 。
以上 ， 岩 石风 化较 强 烈 ， 水 土 流 失较 严 重 ； 黄 土 丘 陵 沟壑 区多 为境 内各 山脉 的延 伸 部分 ， 表 面为 黄 土 覆
盖， 丘低 谷 密 ， 沟 壑 交错 ， 坡梁 起 伏 ， 植被稀少 ， 水 土
Ｎｏ． ３ Ｓｅ ｐｔ ． ２０１ ３
口 学术天地
土 壤 侵 蚀 预 报 模 型 应 用 分 析
孙 等 平
（吕梁市水利勘测设计研 究院）
摘 要 ：土壤侵 蚀预 报 是提 出针 对 性水 土保持 措 施 的前提 ， 土壤 侵 蚀模 型 则是 土壤 侵 蚀预 报 的重要 工
具 与手段 。在 天镇 县 的 大梁 沟 、 大 洼 山、 石梯 梁 ３条 流域 ， 按 平缓 区、 陡坡 区 ２种 地 形 ， 采用 Ｕ Ｓ Ｌ Ｅ、 Ｒ Ｕ Ｓ Ｌ Ｅ 、
２ ． １ 象 。
天镇 县地 处 海河 流域 永 定河 上游 的山西省 东北
角， 北部与内蒙古兴和 县相邻 ， 东 部 与 河 北 省 怀 安 县、 阳原 县相 连 ， 西南 部 与 阳高县接 壤 。土 壤类 型 主 要 有栗 钙 土 、 淡栗钙土 、 耕 种 黄 土质 栗 钙 土 、 山地 黄 土质 栗钙 土等 。栗钙 土和 淡 栗钙 土主 要分 布于 土石 山区， 质 地疏 松 ， 肥力 瘠薄 ， 有 机质 含量 低 ， 透水 性 能 好， 遇 水 易分解 ， 抗 冲性 差 ， 易 流失 ； 耕 种黄 土质 栗钙 土 主要 分 布 于丘 陵 沟壑 区梁 峁 坡 的 阴坡 部 位 ， 土 层 较厚 ， 质地 为壤 土 ， 适 于农 业 耕 作 和 发 展林 牧 业 ； 山
响降雨径流的侵蚀潜力 以及植被对土壤 的保 护作
用， 为 土壤侵 蚀 预报 模 型 的建 立 提供 了思 路 。综 合 坡长 、 坡度 、 土壤 侵蚀 率 、 水 土 保 持 措施 因 子 和作 物 因子 间的关 系 ， 建 立 了一个 初 步 的通 用土 壤 流 失 方 程 。 以后逐 步改进 完善 ， 于１ ９ ７ １ 年 提 出了现在 流 行
层， 其 次 有寒 武 纪花 岗片 麻岩 、 花 岗岩 、 石灰 岩 等 ， 并 有红 色 页岩及 云 母岩 夹杂 在 花 岗片麻 岩 中间 。地貌
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ ８ － ２ ２
２ 土壤侵蚀模型分析
根据 土壤 侵蚀 模 型 的建 模 手 段 和 方 法 ， 预 报模 型 可分 为经验模 型 和物 理模 型 ２类 。经 验统计 模 型 是基 于侵 蚀过 程重 要 因子 的统 计 分 析 ， 得 出影 响 土 壤侵 蚀 的 因素 ， 产 生大概 可 能的结果 ； 物 理模 型是 以 土壤 侵蚀 的物 理过 程为基 础 ， 利用水 文学 、 水 力学 等 相关 学科 的原 理 ， 根 据 降 雨 和 径 流条 件 来 描 述 土壤 侵蚀 的过 程 ， 预 报土 壤侵蚀 量 。
“ 首都 水 资 源 可持 续 利 用 项 目” 山西 省 项 目 区 涉及永定 河上 游 的大 同、 朔 州 ２个 市 ， 共 ｌ １个 县 （ 区） ， 包 括 修建 节水 工 程 、 治 理水 土 流失 、 治 理 污 水
类 型 主要 为土石 山 区和黄 土丘 陵沟壑 区 。土石 山 区
第 ３期 ２ ０ １ ３年 ９月
山 西水 土保 持科 技
Ｓ ｏ ｉ ｌ ａ ｎ ｄ Ｗａ ｔ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ
关键 词 ：土壤侵 蚀 预 测预报 Ｕ Ｓ Ｌ Ｅ Ｒ Ｕ Ｓ Ｌ Ｅ ｗＥ Ｐ Ｐ 天镇 县 中 图分 类号 ： Ｓ １ ５ ７ ． １ 文献标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ： １ ０ ０ ８ － ０ １ ２ ０（ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ ０ － ０ ２ １ ０２ －
１ 研 究 区基 本 情 况
地 黄土 质栗 钙 土 主要分 布在 黄 土丘 陵沟 壑 的梁 、 峁、
１ ９ １ ７年 ， 美国研究者 建立 长为 ２ ７ ． ６ ６ ｉ ｎ 、 宽 为 １ ． ８ ３ ｍ 的径 流 实验小 区 ， 标 志着 土壤侵 蚀 定 量化 研 究 的开始 。１ ９ ３ ６年 ， 研 究 提 出 了影 响土 壤 侵 蚀 的 ３ 个 主要 因子 一土 壤 对侵 蚀 的敏 感 度 、 坡 长 和坡 度 影
流失严 重 。
和保护水源等 内容 。总体 目标是 ： 平水年 出境水量 达到 １ 亿ｉ ｎ ， 水土流失治理度达到 ７ ５ ． ９ ％， 输入下
游河 道 的泥 沙减 少 ７ ０ ％， 水 质 达 到 Ⅲ类 以上 。天镇
县 为项 目实施 县 之一 。本 项 研究 以天 镇县 项 目区一 期工 程 为背 景 ， 以项 目区 的大 梁 沟 、 大洼 山 、 石 梯 梁
ＷＥ Ｐ Ｐ三种 土壤侵 蚀预 报 模 型进行 了土壤侵 蚀 预 报 。预 报 结 果 与 实测数 值 进 行 对 比分 析表 明 ： 平 缓 区宜采 用 ＷＥ Ｐ Ｐ模 型 ， 而在 陡坡 区 宜采 用 Ｕ Ｓ Ｌ Ｅ模 型 ； Ｒ Ｕ Ｓ Ｌ Ｅ模 型 的预 报 结果误 差 最大 ， 在 该地 区不太适 用 。