土壤风蚀是一个全球性的环境问题。中国是世界上受土壤风蚀危害最严重的国家之一，土壤风蚀是中国干旱、半干旱及部分湿润地区土地荒漠化的首要过程。中国风蚀荒漠化面积达160.74×104km2，占国土总面积的16.7%，严重影响这些地区的资源开发和社会经济持续稳定发展。自20世纪80年代以来，土壤风蚀作为沙漠化的首要环节而得到前所未有的重视，相继开展了大量的实验研究工作，揭示了各种因素对风蚀过程的影响，尤其是人为因素对风蚀的加剧作用，并提出了不同地区的风蚀防治措施。中国西部山区生态脆弱，水土流失现象较为严重，威胁着国家的生态安全，当地风蚀模数的估算工作对维护其生态环境可持续发展具有一定意义。

土壤侵蚀模型的构建能够更好地探寻侵蚀的原因，以便对土壤侵蚀进行一系列预测工作，减轻其对生态环境的影响。由于侵蚀过程较为复杂，因此建模需要充分考虑各项因素，例如气象、水文、地质环境、土壤条件等。修正的土壤风蚀方程（revised wind erosion equation，RWEQ）被广泛应用于土壤风蚀预报。该模型由美国农业部（USDA）农业研究服务（Agricultural Research Service）组织开发，它是一个基于过程模拟的经验性模型。RWEQ模型能够成功模拟田间管理措施、不同作物轮作对风蚀量的影响。

本教程将结合案例讲解RWEQ模型的运行及相关的归因分析，从原理、数据、方法、归因分析方面对土壤风蚀情况进行实战讲解。原理篇，介绍土壤侵蚀和土壤风蚀的基本原理和主要模型，并结合国内外最新的科研成果分析讲解；数据篇：介绍气象、植被、土壤等数据的获取方式；讲解各种数据的特点和适用性；方法篇：介绍RWEQ模型中各个参量提取的方法和要点；采用Python与ArcGIS有效结合的运行环境，充分利用Python高效地数据处理能力、ArcGIS强大的空间分析及可视化能力，通过代码解析和工具实操演练，讲解多元化的模型参量提取方法；分析篇：分析土壤风蚀分布特征及其影响因素；讲解通经分析、地理探测器等归因分析方法的原理，在R、SPSS等环境中实现对土壤风蚀的归因分析及可视化。

您将通过RWEQ模型运行的全流程实战演练，深入理解风蚀模型的原理和驱动因子；掌握多源异构数据的处理、模型参量提取、归因分析等风蚀模数估算中的技术；在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升风蚀模型的应用能力水平。

第一章 理论基础
1、土壤侵蚀的基本原理
土壤侵蚀:在水力、风力、冻融、重力等外营力作用下，土壤、土壤母质被破坏、剥蚀、转运和沉积的全部过程。
土壤侵蚀的分类：水力侵蚀、重力侵蚀、冻融侵蚀和风力侵蚀等。
土壤侵蚀的危害及原因：中国山地丘陵面积广，地形起伏大，地面组成物质疏松深厚，降雨强度大，垦殖历史久，植被覆盖率低等，都是引起土壤侵蚀的重要因素。多种因素的不同组合，决定着土壤侵蚀的类型、程度、区域分布以及潜在危险的大小等。

2、土壤风蚀模型
土壤风蚀发生的机理
土壤风蚀的影响因子：1）风速；2）地表土壤物理特性；3）地表覆盖及粗糙度状况.
土壤风蚀评估模型
风蚀方程模型（Wind Erosion Equation, WEQ）
风蚀方程模型（WEQ）由Woodruff和Siddoway在1965年提出，旨在分析田间地表情况和田间管理措施对侵蚀速率的影响,进而有效防治农田的风力侵蚀。WEQ用于预报美国的农田的年风蚀量(kg/ha-1)。
WEQ 是第一个用于估算田间年风蚀量的模型，其中包含5组11个变量：气候因子、土壤可蚀性、土壤表面粗糙度、田块长度、以及作物残留物。其中土壤可蚀性与气候因子是最重要的因变量。
WEQ可用下式表示：E=f(I,K,C,L,V)
其中，E为年风蚀量( t / acre， 1 acre= 4046 .86m2) ; f为函数关系;Ⅰ为土壤可蚀性( t / acre) ; K为土壤糙度因子; C为气候因子; L为田块裸露长度( ft, 1 ft =30 .48 cm); V为植被因子。
修正风蚀方程模型（Revised Wind Erosion Equation, RWEQ)
修正的风蚀方程 (revised wind erosion equation, RWEQ)是一种以较高时空分辨率对区域土壤风蚀状况进行长时间序列估算, 从而有效预测风蚀量的模型, 可以为土地沙化防治提供依据 。

第二章 平台基础

1、ArcGIS软件介绍及安装、常用功能介绍
ArcGIS版本介绍，安装；
ArcGIS软件界面，常用功能介绍；
ArcGIS工作空间环境设置
2、ArcGIS空间分析与制图
2.1 ArcGIS如何定义坐标系
2.2 ArcGIS空间分析
在ArcGIS软件的空间分析工具箱中，提供了大量的栅格数据处理工具，其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用
（1）提取分析：按属性或空间位置提取、按像元值提取；
（2）地图代数：地图代数语言规则；
（3）局部分析：栅格数据叠合分析、像元统计、分级、频数取值；
（4）邻域分析：邻域形状、邻域统计类型、点统计；
（5）区域分析：分区几何统计、分区统计、面积制表、区域直方图；
（6）插值分析：反距离权重法、自然邻域法、趋势面法、样条函数法、克里金法；
（7）采样与重采样：渔网分析、随机点采样、重分类、查找表等；
2.3 ArcGIS版面设计
ArcGIS基础地图服务使用：配置地图服务器；在线地图添加与使用
地图、鹰眼图、范围指示器、格网、表格、图表等的制作与设计。
过去踩过的那些坑—常见错误和使用注意事项等

第三章 RWEQ模型数据支持

1.矢量数据的获取与预处理
矢量数据的认识
矢量数据创建、转换、编辑
2.栅格数据的获取与预处理
栅格数据的认识
栅格数据的输入、输出及转换
空间分辨率的认识
栅格数据重采样
3.遥感云平台数据获取
遥感云平台数据简介
遥感云平台基本语法
遥感云平台数据获取
4.NetCDF数据的获取与处理
NC数据的认识与读取
ArcGIS模型构建器的组成
ArcGIS新建工具箱与自定义工具
5.基于Python的气象数据的获取与处理
气象数据简介
Python开发环境搭建
Python代码库的安装与讲解
对文本、矢量、栅格等文件进行读写操作
Python数据清洗
文本数据与栅格数据的转换
NC数据与*.TIF数据的转换
批量数据投影定义与转换

第四章 RWEQ模型参量提取

1、气候因子WF提取
风速、气温、降雨、日照辐射以及雪盖天数等气候状况都会影响土壤风蚀模数， 其共同组成了气候因子。
气候因子WF表征了在考虑降雨、温度、日照及雪盖等因素的条件下风力对土壤颗粒的搬运能力，其表达式如下：
WF为气象因子（kg/m）；WE为风场强度因子（m3/ s3），由监测风速μ2（m /s）、起沙风速μ1（假定为5 m/ s）和观察周期天数 Nd 计算得到；ρ 为空气 密度（kg /m3 ），由海拔高度 EL（km）和绝对温度 T（K） 计算得到；g 为重力加速度（m/s2）；S为土壤湿度因子（无量纲）；R为降雨量（mm）；I为灌溉量（mm）；Rd为降雨次数和（或）灌溉天数；ETP为地表潜在相对蒸发量（mm），由太阳辐射SR（cal /cm2 ）和平均温度 DT（℃）计算得到；SD为雪覆盖因子（无量纲）；P为计算时段内积雪覆盖深度（Hsnow）大于25.4 mm的概率。
2、土壤可蚀性因子EF提取
土壤可蚀性是指土壤对侵蚀的敏感性。对于不同的机械组成和理化性质的土壤种类，粒度越小，有机质含量越低，其土壤可蚀性越大，越容易被侵蚀；反之粒度越粗，有机质含量越高，其可蚀性越小，越不容易被侵蚀。
3、土壤结皮因子SCF提取
土壤结皮是指某些低等生物与土表相互作用或降水滴溅在土表上形成的微层，一般按产生机理可分为生物性结皮和物理性结皮。其中，生物性结皮有利于抵抗土壤风蚀；物理性结皮易碎，反而加速了土壤被风蚀的过程。
4、植被覆盖度因子C提取
不同的植被有着不同的根系，也就有不同的固水固沙能力。植被覆盖度因子表示一定植被覆盖条件下，对土壤风蚀的抑制作用大小。 依据研究区LUCC分类图，将植被分为林地、灌木、草地、农田、裸地5个植被类型，根据不同的系数计算各植被覆盖度因子。
式中，ai为不同植被类型的系数，其中，林地为 -0.153 5，灌木为 -0.092 1，草地为 -0.151 1，农田为-0.043 8，裸地为-0.076 8；SC为植被覆盖度（无量纲），由NDVI 数据集计算得到。
5、地表粗糙度因子K’提取
地表粗糙度是指由地形引起的土地表面粗糙程度对土壤风蚀的影响
式中，Kr 为因地形起伏产生的地形粗糙度长度 （cm）；Crr 为随机糙度因子，取 0；ΔH为距离L范围内的海拔高程差（m），根据不同的起伏地形情况，L 具有不同的值。
6、土壤风蚀量的计算
SL为土壤风蚀量(thm-2a-1)；Qmax为风沙最大转移量(kg/m)；S为关键地块长度(m)；z为下风向最大风蚀出现距离(m)；WF为气候因子(kg/m)；K’为地表粗糙度因子；EF为土壤可蚀性因子；SCF为土壤结皮因子；C为植被覆盖因子。

第五章 归因分析

1.统计分析
将结合根据研究区土地利用、覆盖变化信息的提取与分析及其他相关研究成果，统计分析研究区空间分布特征，为土壤风蚀防治措施方面进行深入分析。
2.相关性分析
渔网分析：利用ArcGIS渔网工具在研究区域创建一定大小的格网,进行分割地图、采样分析、划分研究单元等。
相关性分析：通过格网法分别建立三江源地区植被等因子与潜在风蚀量尧实际风蚀量和防风固沙量的散点图，并对散点图进行最优函数拟合，探讨其在空间分布上的相关性。
3.通径分析
以三江源地区2015年年土壤风蚀量为因变量，以气候因子和植被覆盖度等因子为自变量进行通径分析，量化分析各个因子的直接和间接作用的共同贡献。
4.因子探测分析--地理探测器
风蚀量的空间分布并非由某单一地理、气候或人文因素导致，其形成与多种因素的共同作用密不可分，因此对其作用贡献较大的因素将决定其实际的空间分布规律。地理探测器模型（GDM）是基于空间分化理论和地理信息系统（GIS）空间分析技术提出的。它通常用于研究影响空间层次异质性的因素及其潜在机制。
因子探测器可评估某一影响因素对风蚀量的贡献程度
其中，D为某一影响因子，H为风蚀量，Q为影响因子对风蚀量的贡献度，取值范围是[0-1]，N、σ2为样本量及其方差，h为样本层数，L为影响因子分类数。当Q值越大时，表明该影响风蚀量的贡献度越大。
交互探测器可评估两种影响因子交互作用时对研究区风蚀量的贡献程度，以便更准确分析实际多影响因子共同作用下的贡献度。

基于R的地理探测器实现：
①自变量和因变量数据制备；
②地理探测器运行准备；
③R软件及程序包的安装、基本设置等；
④地理探测器运行代码解析；
⑤因子探测器结果分析与可视化；
⑥交互探测器结果与可视

第六章 RWEQ模型相关的SCI论文撰写技巧

1.科技论文结构
2.引言
科学问题是否清楚？
逻辑推理是否严密？
文献综述的写作技巧
引言写作的示例
3.摘要和结论
英文摘要的写作要求
摘要的五要素
如何构建一篇SCI论文的总结摘要
摘要和结论的区别
数据来源与预处理
模型因子提取方法
4.讨论
讨论的写作要点
讨论撰写中的常见问题
5.论文投稿技巧分析
6.SCI论文案例分析

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