摘要：本文首先分析了对EPIC模型作基本概述，接下来详细阐述了EPIC模型的应用，最后对EPIC模型土壤可蚀性误差因子k的确定、EPIC模型坡度坡长误差因子LS的确定、EPIC模型坡度坡长误差因子LS的确定做具体阐述，希望给行业内人士以借鉴和启发。
关键词：EPIC模型；水土流失；数据测量；误差评估
引言
自1984年首次发表以来，EPIC模型经过了多次修订和广泛验证，能够以天为时间步长，模拟气候变化、径流与蒸散、水蚀与风蚀、养分循环、农药迁移、植物生长、土壤管理、经济效益分析等过程与环节。EPIC模型中作物生长模型是一个作物生长通用模型，根据各种作物生理生态过程的共性研制模型的主体框架，再结合作物的生长参数和田间管理参数分别进行各作物的生长模拟。作物与土壤管理模块能够对种植密度、播期、施肥、灌溉、土壤耕作等措施进行模拟与优化，能够模拟作物混作和轮作，可进行上百年的土壤侵蚀与作物生产力的模拟，评价土地利用方式和种植方式对土壤侵蚀与作物生产力的影响。
1EPIC模型的基本概述
EPIC是一个单点模型，所定义的最大田间尺度是250英亩，假设整个田间区域的气候、土壤、地形、作物轮作和田间管理措施是均一的。模型中包含了350多个数学方程，以日为时间步长模拟一季甚至上百年农田水土资源和作物生产力的动态变化。作物生长模块、水文模块、土壤温度模块、土壤侵蚀模块和养分循环模块、耕作模块EPIC模型的几个核心模块。①作物生长模块根据不同的作物参数，模拟单作、间作或轮作作物的生长发育过程和产量。②水文模块模拟地表径流、入渗、壤中流、潜流和冰雪融水补给等。③土壤温度模块根据气象因素、土壤含水量、土壤容重、地表覆被状况计算逐层土壤温度的日值，其计算的土壤温度被N循环模块用于模拟N素的矿化、硝化和气化过程，被作物生长模块用于估算温度胁迫。④土壤侵蚀模块根据降水、径流、灌溉、作物生长状况和农田管理因子，模拟土壤侵蚀量。土壤侵蚀通过改变土壤的性状，如表层厚度、质地、肥力和水分状况等影响作物生长。⑤气象模块主要用于管理如降水、温度、太阳辐射、风速和相对湿度等气象要素数据，当日值数据缺失时，模型根据输入的月值数据自动生成日值数据。⑥耕作模块用于输入和管理农田管理参数，如播种和收获日期、耕作、灌溉、施肥等，模拟耕作措施对土壤水分、养分循环和土壤侵蚀的影响。
2EPIC模型的应用
2.1作物产量估算是EPIC模型最主要的应用之一
EPIC模型能够估算灌溉效率、土壤水分动态和水分利用效率，尤其是在水资源紧张地区，可借助EPIC模型对节水灌溉进行设计和布局，如可利用EPIC的模拟结果，评估灌溉效率，分析灌溉对产量的影响，进而寻求最佳的灌溉方式，为作物灌溉管理提供长期的和季前的决策指导，辅助设计和安排灌溉日程。通过模拟作物产量和土壤水分动态变化，分析产量和水分利用率关系，寻求与降水状况相适应的、利于土壤水分可持续利用的施肥水平和轮作方式，探讨农田水资源利用和管理策略，估算土壤逐层含水量，结合土壤温度分析土壤干旱化问题。评估气候变化对作物产量的影响。
2.2EPIC模型可模拟土壤中N、P、K等营养要素的动态变化
如模拟不同农业生态类型区水渗透和N淋失的关系，模拟玉米产量和N吸收以及养分的动态变化情况，估算不同土层中无机N和地上生物量的动态变化，表面径流及其造成的N淋失。
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2.3评估土壤碳储量的变化
EPIC模型能模拟土壤有机碳与有机质含量、碳平衡和土壤碳固存量，利用EPIC模型，可分析不同耕作方式对土壤碳的影响，如计算中国黄淮海平原传统耕作和免耕方式下小麦连作和小麦-玉米轮作中的土壤碳固存。综合研究。作为一个决策支持工具，EPIC模型在农田管理策略、减轻农业风险、经济政策和环境评价等方面，也得到了实际应用。
3逐月气象要素统计参数的计算
当采用逐月气象要素统计参数模拟生成逐日气象要素序列，供长时段（10～几百年）预测模拟研究时，需要获得各气象台站的逐月气象要素统计参数，可以借助EPIC模型中附带的WXPARM软件，利用10年以上实测的逐日气象要素序列统计计算。这些参数包括逐月平均最高气温（℃）（Tmax）、逐月平均最低气温（℃）（Tmin）、逐月最高气温标准差（℃）（SDTmax）、逐月最低气温标准差（℃）（SDTmin）、平均逐月降水量（mm）（RAIN）、逐月日降水量标准差（mm）（SDRF）、逐月日降水量偏态分布系数（mm）（SKRF）、逐月雨天之后为晴天的概率（PW/D）、逐月雨天之后为雨天的概率（PW/W）、逐月平均降雨日数（DAYP）、逐月平均逐日太阳辐射量（MJ/m2）（SRAD）、逐月平均相对湿度（%）（RHUM）、逐月平均风速（m/s）（WVEL）、逐月平均风速标准差（m/s）（SDWVEL）、逐月平均风速偏态分布系数（SKWVEL）。
4EPIC模型坡度坡长误差因子LS的确定
流域尺度的坡度坡长（LS）误差因子计算是区域土壤侵蚀评价的重要基础。计算过程中首先确定无洼地DEM（DigitalElevationModel，数字高程模块）。然后根据DEM确定其坡度和各栅格长度，通过径流源点、终点、沉积部位的定义，实现对计算累计坡长的计算，得出坡度坡长（LS）误差因子。
5实现水土流失数据测量误差评估
水土流失测量误差的计算评估由于EPIC模型是一个单点模型，它所定义的最大田间尺度是250英亩，假设整个田间区域的气候、土壤、地形、作物轮作和田间管理方法是均一结构的。以日为时间进行模拟一季至少上百年农田水土资源和作物生产力的动态变化。为此根据确定的降雨侵蚀力、土壤可蚀性误差因子、坡度坡长误差因子、植被覆盖误差因得水土流失测量误差计算评估。根据水土流失测量误差的计算结果，对水土流失测量误差计算的进行评估，评估等级划分如下：Z>0.85时，水土流失测量误差较大，计算不可信；Z>0.60时，存在一定的水土流失测量误差，计可信度低；Z>0.35时，存在一定的水土流失测量误差，可参照执行；Z＜0.35时，水土流失测量误差较小，计算较为可信。基于确定水土流失数据测量误差评估参数，依托EPIC模型降雨侵蚀力的计算，以及相关参数的确定，实现了水土流失数据测量误差评估。
结语
EPIC可作为农业系统投入-产出参数估算的基本工具，通过MPLG技术构建的区域土地利用综合模型，分析评估政策和发展目标对区域水土流失、粮食生产、就业和农民收入的影响.希望本文的研究，能够为水土流失数据测量误差评估提供理论依据。
参考文献：
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论文作者:解永翠1,郑国洪2
论文发表刊物:《基层建设》2019年第19期
论文发表时间:2019/9/22
标签：土壤论文; 模型论文; 作物论文; 误差论文; 模块论文; 测量论文; 因子论文; 《基层建设》2019年第19期论文;