水蝕預報模型的分析范文
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土壤侵蝕預報是土壤侵蝕研究的核心內容，同時也是進行水土流失監測、評價水土保持效益、合理布設水土保持措施的工具。目前，國內外水蝕預報模型按照不同的分類依據，主要可以分為以下幾種類型:(1)根據研究區范圍大小，主要可以分為坡面模型(HillslopeModel)、流域模型(WatershedModel)和區域模型(RegionModel)。坡面模型如USLE，小流域模型如LISEM，區域模型如SEMMED。(2)根據模型建立的方法和對水蝕過程的模擬，可以分為經驗預報模型(EmpiricalModel)、物理過程預報模型(Physically－basedModel)。經驗預報模型依據實際觀測資料，采用數理統計分析的方法，建立坡面、流域或區域侵蝕產沙量與其主要影響因素之間的經驗關系式，例如美國建立的通用水土流失方程USLE(U-niversalSoilLossEquation)、RUSLE(RevisedUniversalSoilLossEquation)［1-2］，我國建立的劉善建模型、江忠善模型、CSLE(ChineseSoilLossEquation)等［3-5］;物理過程預報模型是對整個事件或系統過程的模擬，以侵蝕產沙的基本物理過程為基礎，利用水文學、水力學、土壤學、泥沙動力學以及其他相關學科的基本原理，根據降雨、下墊面狀況等來描述土壤侵蝕產沙過程，通過對復雜的侵蝕產沙現象和過程的概化，建立模型的整體結構和微觀結構，并用實際觀測資料來優選和決定模型中的參數，如美國建立的WEPP(WaterErosionPredictionProject)［6］、澳大利亞建立的GUEST(GriffithUniversityErosionSystemTemplate)等［7］。(3)根據是否反映時空差異，區分為集總式模型和分布式模型。集總式模型以整個流域為預報對象，不反映其內部差異，而分布式模型則按照一定的方法將流域劃分成一個個相對均質的網格，按照一定的數學法則來計算每個網格單元的侵蝕量，并將計算結果推演到流域出口，得到整個流域土壤侵蝕量。
水蝕是土壤侵蝕中的一種重要形式，根據水利部公布的全國第二次水土流失遙感調查結果，全國水土流失面積356萬km2，占國土面積的1/3強，其中水蝕面積165萬km2，水蝕治理是我國今后很長一段時間的重要任務。自20世紀50年代，國內外許多學者開展了大量的水蝕預報模型研究，取得了豐碩的成果，并被用于水土保持措施配置和水土資源持續利用等方面。水蝕預報模型可分為經驗模型和物理過程模型。經驗模型依據實際觀測資料，采用統計分析方法，建立侵蝕產沙量與其主要影響因素之間的經驗關系式，而物理過程模型則強調模擬整個事件的過程，模型涉及多個指標，一般通過實測獲取。我國國土面積遼闊，水蝕面積很大，目前社會經濟發展水平難以保證大范圍、多指標的實地觀測，因此在相當長的時間內，水蝕經驗模型將是我國水土保持研究中的主要內容。雖然目前已經有學者對水蝕預報模型進行了介紹［8-9］，但尚缺乏對經驗水蝕預報模型的系統研究。
1國外經驗水蝕預報模型發展歷程
國外經驗水蝕預報模型研究以美國為代表，經歷了從考慮單因子、部分因子、到全因子的發展歷程，與此同時研究相對滯后的其他國家也開展了相關研究［10］。Zingg于1940年發表的計算田間土壤流失量的第一個數學方程式，描述了地形因子—坡度和坡長在土壤侵蝕中的作用［11］;1941年Smith在原來考慮地形因子的基礎上增加了反映天氣、土壤、耕作等的綜合特征的常數和水土保持措施因子［12］;隨后，Browning和他的助手們在此基礎上又增加了土壤可蝕性因子［13］;1948年Smith和Whitt提出了一個“概念性”土壤流失方程，他們根據一定條件下觀測侵蝕量的基礎上綜合考慮了地形、土壤、措施因子，并將其推廣應用于美國密蘇里州的主要土壤類型，在應用中引入了一個降水因子使該方程應用于其他地方［14］;與此同時，美國農業部土壤保持局認識到土壤流失方程對于農業規劃很有價值，通過學術研討會回顧了長久以來美國的土壤侵蝕研究資料，重新評估了以前方程中使用的各個因子，最終形成了包括了降水因子、包含坡度和坡長信息的地表徑流因子、土壤特征、植被覆蓋影響因子等的Musgrave方程［15］，Lloyd和Eley利用該方程繪制了Musgrave方程的圖解圖，并將美國東北部各州主要條件下的侵蝕影響數值制成表［16］;隨著州和地區級土壤侵蝕預報方程的應用成功，土壤保持決策者建議全力研制全國性的土壤侵蝕預報方程，1954年美國農業部農業研究局在印第安納州普度大學(PurdueUniversity)建立了國家數據中心，進行全國徑流和土壤流失資料的匯總、整理以便更進一步的深入分析，利用中心收集的1萬多個小區的年徑流和土壤流失基礎資料，研制出了USLE，出版了美國第一個官方版的USLE手冊［2］，并且運用USLE和風蝕方程每5年進行一次全國土壤侵蝕狀況定量調查，USLE用6個因子的乘積形式量化了土壤侵蝕，這6個因子分別是降雨侵蝕力、土壤可蝕性、坡度、坡長、覆蓋和管理、水土保持措施，至此涵蓋氣候、地形、土壤、植被、人類活動因素的水蝕預報模型正式形成。自USLE發表以來，新的研究和試驗又使USLE得以改進:降雨侵蝕力、土壤可蝕性因子、覆蓋—管理因子、坡度坡長因子等的改進，改進結果即為1997年美國發表的USLE的修訂版RUSLE［1］。在經驗水蝕預報坡面模型的基礎上，結合GIS工具，又發展了流域、區域經驗水蝕預報模型，如AGNPS，SWAT等［17-19］。
1.1“地形因子”經驗水蝕預報模型—Zingg模型
Zingg模型研究的是地形對土壤侵蝕的影響，模型集成了眾多個人和組織的研究結果，首次定量評價了坡度坡長對土壤侵蝕的影響，為土壤侵蝕定量評價、模型的建立開創了一個良好的開端，同時也將土壤侵蝕研究推向了一個新臺階—定量研究［11］。模型包括坡度、坡長及坡度坡長對土壤侵蝕的影響:Xc==0.065S1.49，Xc=0.0025L1.53，Xi=CSmLn，其中Xi為小區單位寬度侵蝕量，C為常數，由區域條件決定，S為百分比坡度，m為坡度指數，L為坡長，n為坡長指數。
1.2“地形—措施因子”經驗水蝕預報模型—Smith模型
Smith利用許多水土保持和其他實驗站點獲得的有關因子間關系的成果和自己小組研究結果，獲得了侵蝕量和坡度坡長的關系［12］:A=CS7/5L3/5，其式中，A為單位面積侵蝕量，單位為t/acre，S為坡度，L為坡長，C為常數，是天氣、土壤、作物、輪作制度和管理的綜合反映。與以往模型不同的是，考慮了水土保持措施的作用，同時根據允許流失量和地形條件、侵蝕量、措施情況等可以確定地塊的最大坡長。Smith模型考慮了措施因子，確定了土壤侵蝕和地”形的關系，根據土壤容許流失量為水土保持治理提供了確定最大坡長的方法。
1.3“地形—土壤—措施因子”經驗水蝕預報模型—Smith、Whitt模型
Smith等通過系統總結前人的研究成果認為影響農地土壤侵蝕的主要因素包括了作物體系、地形、降雨特征、土壤性質和各種水土保持措施，據此建立了農地土壤侵蝕模型［14］:A=CSLKP，其中，A為單位面積侵蝕量，C為普通輪作小區上單位面積侵蝕量，單位為t/acre，S、L、K為坡度、坡長、土壤可蝕性的尺度轉換系數，P為措施因子。與此同時還系統研究了不同條件下普通輪作小區單位面積土壤侵蝕量和不同措施條件下的措施因子。
1.4“降雨—地形—植被覆蓋—土壤因子”經驗水蝕預報模型—Musgrave方程
Musgrave基于前人已有的成果，匯集所有關于土壤侵蝕和影響因子間關系的數據，水土保持局組織了專門的研究隊伍來分析這些數據，得出了降雨—地形—植被覆蓋—土壤因子預報模型［15］:(1)侵蝕和降雨的關系:E∝P1.7530;(2)地形和侵蝕的關系:E∝S1.35，E∝L0.37;(3)植被覆蓋狀況和侵蝕的關系:Musgrave等發現關于植被覆蓋狀況對土壤侵蝕影響的研究遠遠大于地形對侵蝕的影響研究，如果將非等高、連續耕種的地塊如棉花地、玉米地、煙草地等植被覆蓋條件下的侵蝕量等視為100，則草原、林地覆蓋情況下侵蝕約為1;(4)土壤狀況和侵蝕的關系:研究小組將不同的實驗條件都統一轉到了標準30分鐘雨量、標準坡度坡長條件下的侵蝕，借此探討并確定了不同土壤和侵蝕的關系，對于那些尚沒有進行實驗觀測的土壤，可根據和其理化特征接近的土壤來判斷可蝕性。
1.5“降雨—土壤—地形—覆蓋管理—措施因子”經驗水蝕預報模型—USLE
隨著水蝕預報模型研究的進一步深入，1965年W.H.Wischmerier和D.D.Smith以美國國家水土流失中心收集的美國30個州、近30年徑流小區觀測資料為基礎，經過對近萬個徑流小區統計分析提出了美國第一個綜合考慮了降雨、土壤、地形、覆蓋管理、措施的較為成熟的侵蝕預報模型—通用水土流失方程USLE(UniversalSoilLossEquation)用來預報坡面或田間尺度的年平均侵蝕［2］，模型結構如下:A=R×K×L×S×C×P，其中A為單位面積的年土壤侵蝕量;R為年降雨侵蝕力因子;K為土壤可蝕性因子;L為坡長因子;S為坡度因子;C為植被和管理因子，P為措施因子。USLE考慮因子全面，通過對侵蝕過程機理的分析確定了模型中考慮的影響侵蝕因素，方法上采用統計分析以建立經驗模型，為各國和各地研究發展土壤侵蝕預報模型做出了示范，USLE可用來計算年均土壤侵蝕量，根據侵蝕狀況和容許侵蝕量對比可指導人們采取適當的水土保持措施進行正確的耕作和經營管理，具有較強的實用性。但模型計算的是年均土壤侵蝕量，難以反映次降雨過程的土壤侵蝕狀況，而且方程建立在緩坡條件下，在地形復雜地區，尤其是陡坡地的應用受到很大限制，模型中沒有考慮沉積量和溝道、河床、河岸侵蝕，不太適用于就地沉積的帶狀耕作及河道等。
1.6因子計算方法更為完善的“降雨—土壤—地形—覆蓋管理—措施因子”經驗水蝕預報模型—RUSLE
隨著研究的進一步深入，科學家在USLE基礎上，對因子算法進行了細化并大大提高了模型預測精度［1］，主要表現為:R因子采用分區對待，東部地區同USLE，用降雨動能與最大30分鐘降雨強度的乘積，用長時段降雨資料計算，西部地區則利用更多氣象數據訂正，針對緩坡積水、土壤凍融與融雪作用進行了修正;K值計算則在USLE的基礎上考慮了凍融作用、土壤水分、土壤固結等;在LS因子上增加了細溝/細溝間侵蝕比率，可以處理復雜坡型;C值在考慮作物季相、表層覆蓋、糙度等。P值則在根據已布設削弱徑流、阻滯土壤移動的水保措施，根據坡度微起伏確定的基礎上由水文、土壤類型、坡度、冬播程度、壟高、十年一遇侵蝕指數等確定。RUSLE可以反映次降雨過程的土壤侵蝕狀況，但方程建立在緩坡條件下，在地形復雜地區，尤其是陡坡地的應用受到很大限制。
1.7基于坡面模型的流域、區域經驗水蝕預報模型—AGNPS，SWAT
流域經驗水蝕預報模型是基于坡面模型研究成果，引入GIS工具來解決流域水土流失預報的工具。農業非點源污染AGNPS(AgriculturalNonpointSource)將流域劃分為若干柵格單元，在每個柵格單元上輸入計算所需要的參數，采用USLE進行侵蝕量的計算［17］;水土資源評價工具SWAT(SoilandWaterAssess-mentTool)則采用Williams根據USLE改進的MUSLE(ModifiedUniversalSoilLossEquation)模型進行流失量的計算［18］。
2我國經驗水蝕預報模型發展歷程
我國經驗水蝕預報模型是從20世紀50年代開始的，由于受觀測站點較少且長時段連續的不夠，雖然也建立了一些模型［5］，但更多的是在吸收國內外已有成果的基礎上來建立適合我國國情的經驗水蝕預報坡面模型［3，20］。1953年劉善建等人根據甘肅天水水土保持科學實驗站的小區觀測資料提出的農地年侵蝕量模型，模型綜合考慮了降雨、徑流、地表覆被及地形對侵蝕的影響［5］。到20世紀70年代美國通用土壤流失方程引進我國以后，一些研究者陸續以通用土壤流失方程為原型，綜合考慮了影響土壤侵蝕的各個因子，利用水蝕區徑流小區觀測資料和研究區的實際情況對各因子指標及其算法進行修正，建立了若干個地區性水蝕預報模型，主要包括東北漫崗丘陵區［21］、黃土高原區［5，22-23］、長江三峽庫區［24］、福建地區［25］、廣東地區［26］、滇東北山區［27］、紅壤丘陵地區［28］等。然而，我國國土面積廣闊，社會經濟發展水平與發達國家相比相對程度低，能投入到水土流失監測人力、物力、財力十分有限，無法像國外進行大規模的監測點布設，因此觀測點布設相對稀疏、測次相對較少、測時相對較短、觀測數據相對較少，我國水蝕預報模型有著與國外迥然不同的特點:國外基于大量監測數據建立了坡面、區域、流域經驗、半經驗半過程、過程水蝕區域模型［29-30］，我國坡面、流域、區域經驗水蝕預報模型在借鑒國外水蝕模型發展的經驗上得到了長足的發展發展，物理過程模型在近20年發展加快［31-33］。
2.1我國最早的經驗水蝕預報模型—劉善建模型
劉善建利用甘肅天水水土保持試驗站在天水城南梁家坪沙壤土的坡地上布設了19個小區里記錄的1945～1950年不同降雨、地表覆蓋、坡度下徑流、沖刷數據，通過對數據的分析，得出了該地區土壤水蝕預報模型該模型是我國第一個比較完善的經驗水蝕預報模型［5］，為我國水蝕預報經驗模型發展奠定了良好的基礎。
2.2基于USLE的中國特色的綜合因子經驗水蝕預報模型
江忠善、鄭粉莉等基于USLE在綜合分析我國坡面模型研究成果的基礎上，提出了適于我國侵蝕環境的坡面水蝕預報模型［20］，模型最大特點是考慮了淺溝侵蝕對坡面土壤侵蝕的貢獻，模型形式為A=RKLS-GCP，其中，A為年平均年土壤流失量;R為降雨侵蝕力，根據全國降雨侵蝕力的研究結果，擬定次降雨量為10mm的降雨為侵蝕性降雨標準，并選用EI30指標作為全國降雨侵蝕力的統一評價指標，基本兼顧了我國絕大多數地區的降雨特性，且預報效果較好;K為土壤可蝕性因子，以江忠善提出的標準徑流小區為基準，以現有各地小區資料分析為主，補充必要的天然或人工降雨試驗，研究主要土壤亞類的土壤可蝕性K值與土壤機械組成、水穩性團粒結構、有機質含量、土壤入滲和土層厚度的關系，繪制諾謨圖，用于查算我國土壤亞類的土壤可蝕性K值;L為無量綱的坡長因子;S為無量綱的坡度因子;G為無量綱的淺溝侵蝕影響因子，計算采用G=1+β，β為淺溝侵蝕影響因子的校正系數，主要受降雨、匯流強度、坡度坡長和土壤性質的影響。當坡面無淺溝侵蝕時，β=0;C為無量綱的覆蓋與管理因子;P為無量綱的水土保持措施因子。江忠善、鄭粉莉模型考慮了淺溝侵蝕對坡面侵蝕產沙的重要影響，結合我國地形復雜陡坡地比例大的地形特征，確定了我國標準小區的規格，建立了我國坡面水蝕預報模型，利用自然坡面徑流小區實測資料對模型進行驗證表明模型具有較高的預報精度，在有淺溝和無淺溝的坡面上預報精度達88%以上。CSLE(ChineseSoilLossEquation)是劉寶元等以USLE為原型、以黃土高原丘陵溝壑區安塞、子洲、離石、延安、綏德等徑流小區實測資料為數據基礎，考慮了我國陡坡土壤侵蝕特征以及長期形成的系統化水土流失防治措施，建立了中國土壤侵蝕方程［3］:A=RKLSBET，其中A為單位面積的年土壤侵蝕量;R為降雨侵蝕力因子，是降雨量和最大10分鐘雨強的函數，實際應用中，要獲得次降雨數據是很難的，為此建立了用日降雨數據計算半月降雨侵蝕力的模型;K為土壤可蝕性因子，計算采用的標準小區為20m長，5m寬，坡度為15°順坡耕作的清耕休閑地;L為坡長因子，S為坡度因子，長時間以來坡長和土壤侵蝕的關系在野外實驗和實驗室模擬都做了大量的研究，結果表明，土壤侵蝕和坡長的指數成正比，只是指數大小略有不同，例如Zingg得到坡長指數為0.6［11］;Musgrave認為坡長指數為0.35［15］;1965年出版的USLE建議坡度大于10%坡長指數采用0.6，坡長比較長的坡長指數采用0.3，其他情況坡長指數則用0.5;1978年，USLE調整了不同情況下坡長指數，對于坡度大于或等于5%，坡長指數為0.5，坡度介于3.5%和4.5%之間的坡長指數為0.4，坡度介于1%和3%之間的坡長指數為0.3，坡度小于1%坡長指數為0.2;1997年出版的RUSLE則用了一個坡度的連續函數來計算坡長指數。我國陡坡土壤侵蝕非常嚴重，劉寶元等利用中國黃土高原的綏德、安塞、子洲等地的觀測數據分析發現RUSLE中的LS計算方法不適合陡坡條件，1978年出版的USLE中坡長因子計算模型在中國適用，同時繼承他人成果和完善陡坡地坡度因子計算，確定了CSLE中坡度因子的計算方法;B為生物措施因子;E為工程措施因子;T為耕作措施因子。這幾個因子均無量綱。與USLE模型相比，CSLE充分考慮了我國地形特征、水土保持措施的實際情況，將原來的作物覆蓋管理因子、措施因子根據我國水土保持實際情況重新歸納為了生物措施因子、工程措施因子和耕作措施因子，因子更能反映我國的農業生產和水土保持狀況，同時對地形因子算法，尤其是陡坡的地形因子進行了改進，使結果更符合中國實際情況。
2.3小流域經驗水蝕預報模型
江忠善等利用陜北、晉西、隴東南黃土丘陵溝壑區10條典型溝道小流域1954～1970年期間的406場降雨洪水徑流泥沙的實測資料，分析了影響流域產沙的降雨、地形、土質、植被等因素和產沙的一些特性，并將影響產沙的因素概括為洪水徑流總量、流域平均坡度、黃土中砂粒粉粒含量和植被作用系數，將這些作為產沙量預報模型的指標，建立了未治理流域暴雨產沙量的預報模型［4］:Ms=0.37M1.15JKP，其中，Ms為一次暴雨的流域產沙模數，單位為t/km2，M為一次暴雨的洪量模數，單位為m3/km2，J為流域平均坡度，以比值計，K為土壤可蝕性因子，以黃土中砂粒和粉粒占總量比例表示可蝕性指標，以小數計;P為與流域植被度有關的植被作用系數，模型提供了查找圖供使用者查找P值。江忠善、宋文經模型根據黃土高原丘陵溝壑區內不同地區小流域本身都存在著較好的水沙關系，綜合考慮了徑流、地形、土壤、植被對流域產沙的影響，模型考慮因素全面，結構較為合理，為黃土高原丘陵溝壑區沒有開展水土保持工作的小流域產沙提供了工具，但模型預報的只是流域產沙總量，不能反映流域內產沙的空間差異，可以對流域內水土保持措施需求提供參考，但對內部水土保持措施的具體配置則無法使用，同時模型所選用的水文觀測資料都是來自沒有開展水土保持治理的小流域，如果對水土保持治理程度較高的流域，則需要考慮治理程度對產沙量的影響。
2.4區域經驗水蝕預報模型
周佩華等分析了河流輸沙量與流域內的水土流失之間的關系，建立了河流輸沙量與流域內影響水土流失各主要因素之間的相關方程，用以進行水土流失預測。考慮到我國地域遼闊，區域間差異顯著，將我國分成了東北漫崗丘陵區、黃土高原區、青藏高原區、北方山地丘陵區、云貴高原及四川盆地區、江南丘陵區(含臺灣省)及華南山地丘陵區(含海南諸島)七大區，選擇了松花江、黃河、淮河、長江、贛江、西江作為代表河流，分區建立了模型［34］:黃土高原區:y=0.075M2.399×Q－0.027×1.573(1－p)青藏高原區:y=0.3357M－0.268×Q1.919×P－0.394北方山地丘陵區:y=76100M0.705×Q0.986×P－2.477云貴高原及四川盆地區:y=0.000765M0.409×Q1.131×P－0.629江南丘陵區:y=66.09M0.988×Q0.178×P－0.151東北漫崗丘陵區:y=0.226M－0.2×Q1.368(缺少水土保持數據故未考慮P)華南山地丘陵區:y=0.0127M0.076×Q1.698(缺少水土保持數據故未考慮P)式中，y為河流年輸沙量，單位為億t，M為一日最大洪水量，Q為年徑流量，單位為億m2，P為水土保持治理面積占水土流失面積的百分比。該模型充分考慮了地域差異，對全國進行了分區建模型，同時也考慮了徑流、降雨、水土保持措施對侵蝕的影響，但模型仍屬于集總模型，無法反映區域內水土流失差異，也無法為水土保持措施配置提供參考，同時，模型基于一定水平水土保持水平下統計分析結果，當水土保持措施發生變化時，需要重新率定。考慮到目前國內外對區域水土流失的研究還比較薄弱，如我國一般通過宏觀分區的方法來實現區域的整體評價［34］;國外如美國，則通常通過地面定位監測網絡實現評價并結合統計匯總的方式，定期得到全國土壤侵蝕狀況的數據資料［1］;關于全球變化的研究則力圖在坡面研究的基礎上，通過尺度轉換的方法獲得區域乃至全球的土壤侵蝕數據［35］。胡良軍、李銳等對黃土高原的水土流失進行系統、宏觀、綜合的分析，確定了一套適用于黃土高原的水土流失宏觀定量評價的指標體系，建立了適用于黃土高原的水土流失預報的宏觀定量數學模型［23］:L=3.5210P0.7887S－0.09616G1.9945M0.01898e－0.00144C，式中，L為侵蝕模數;P為汛期降雨量;S為大于0.25mm風干土水穩性團粒含量;C為植被蓋度;G為溝壑密度;M為坡耕地面積比;其余字母為待定系數。模型是對區域水土流失進行宏觀、定量的分析結果建立的區域水土流失快速預報模型，無論從理論上還是實踐上都具有十分重要的意義，同時結合了GIS技術進行輔助計算，可以反映區域水土流失空間差異，從而克服了以往集總模型無法反映空間差異的缺點，但模型主要是針對黃土高原的具體情況建立和率定的，如果需要應用到其他的區域，還需要結合當地實際情況進行修正。
3討論
國外經驗水蝕預報模型研究時間較早，從20世紀30年代就開始了土壤侵蝕模型的單因子研究。隨著研究的深入，逐漸增加了對其他影響因子的研究，最后發展到了涵蓋降雨、地形、植被、土壤、人類活動影響等所有影響土壤侵蝕因子的經驗水蝕預報模型，經歷了從“單因子—部分因子—全因子”的完整過程。繼而在坡面模型發展的基礎上，將坡面模型與GIS相結合，發展了流域、區域經驗水蝕預報模型。20世紀50年代，我國建立了最早的經驗水蝕預報模型—劉善建模型，隨后在吸收國外研究成果的基礎上建立了一批具有我國特色的經驗水蝕預報模型，然而由于許多流域、區域缺乏長時間、廣布點的觀測數據，目前僅在部分有觀測數據的地方建立了一些坡面、區域、流域經驗水蝕預報模型。總之，目前國內外經驗水蝕預報模型研究已經取得了大量的成果，與物理過程模型和核示蹤等其他方法相比［36］，精度還有待提高。然而這種經驗水蝕預報模型具有結構簡單、考慮因素較為全面以及使用指標相對較少的優點，在今后較長時間內，經驗水蝕預報模型還將在大范圍區域土壤侵蝕預報、水土保持及效益評價、水土資源保護等方面還將繼續發揮重要作用，尤其在一些觀測資料比較缺乏的地區。當然由于這些模型都是基于實驗樣區的觀測資料統計分析獲得，一般在實驗樣區內具有較高的計算精度，因而模型外延性較差，應用中受到較多的地域性限制，在使用這類模型時，不能生搬硬套，要因地制宜，靈活選用，最好按照預報對象的特征對模型參數率定后再使用，這樣可以提高經驗水蝕預報模型的預報精度。此外，由于模型是基于大量的統計資料分析獲得的，反映的是長時間序列的統計特征，即使在同一個區域內，當影響土壤侵蝕的因子出現不符合統計特征出現特殊情況時，計算結果會有較大的偏差，這種情況應該根據具體情況進行修正［37］。