A new RUSLE slope length factor and its application to soil erosion assessment in a Loess Plateau watershed

　　通用土壤流失方程（USLE）及其修订版（RUSLE）已被广泛应用于流域尺度土壤侵蚀预报和评估，然而模型中现有坡长因子未完成考虑上坡地形与植被对汇流和下坡侵蚀的耦合影响，一定程度上影响了模型预报精度。本研究通过新增有效汇流面积比率这一参数，对基于上坡汇流面积的经典L因子算法进行了修订，并选取黄土高原一处典型小流域评估了该算法在土壤侵蚀预报和评估中的作用。根据修订通用土壤流失方程，分别采用基于上坡汇流面积的经典L因子算法（LG）和修订L因子算法（LM）计算了流域土壤侵蚀量，并结合流域泥沙输移分布模型(SEDD)计算得到流域泥沙输移比，最终得到两种L因子算法下的流域产沙量。然后将两种L因子算法下的流域主要土地利用侵蚀模数和流域产沙量与临近径流小区实测侵蚀量和流域出口水文站实测输沙数据进行对比。结果表明：1）LM 算法计算得到的土壤侵蚀量明显低于LG 算法；2）基于LM 算法得到的流域坡耕地、林地和草地等主要土地利用的土壤侵蚀模数与临近小区实测值较为接近；3）基于LM 算法得到的流域输沙量与实测输沙量仅相差±5%，说明和常用经典算法相比，LM 算法能明显提高模型预报精度。总之，LM 算法考虑了植被和地形对坡面水文汇流和侵蚀过程的耦合影响，能够显著提高流域尺度土壤侵蚀模型的预报精度。