RWEQ风蚀方程模型与ArcGIS数据处理Python代码库添加结合理论研究和科研实践

   RWEQ模型是应用比较普遍的能适应大区域定量估算风蚀量的模型。该模型是基于大量野外实验的一种经验模型，在实际测定风力导致的土壤侵蚀量以及当地的气象、地表植被、土壤湿度、地表的结皮和地表的可蚀性等因子的基础上得出的一个经验方程。

1、掌握土壤风蚀模型的原理、优势点及因子组成。

2、掌握ArcGIS软件操作及相关数据处理方法。

3、掌握RWEQ所有因子的提取及计算方法。

4、以某实际应用为案例，掌握RWEQ模型进行当地土壤风蚀量空间分布分析整体流程。

5、通过优秀论文鉴赏和分析，使学员能够熟悉论文发表技巧及撰写方法。

专题一、RWEQ风蚀方程模型基本概念及模型优势	1、土壤侵蚀的基本原理：发生的原理、主要影响因子 2、土壤风蚀模型原理介绍：模型的变量组成 3、风蚀模型RWEQ和WEQ、WEPS、WEAM、TEAM区别与优势
专题二、ArcGIS软件操作基础与数据处理	1、ArcGIS软件版本介绍、安装步骤、主要界面、常见功能、工作空间环境介绍 2、ArcGIS提取分析的过程教学 l 地图代数语言规则介绍 空间分析与制图：提取分析、局部分析、邻域分析、区域分析、插值分析、平滑处理、像元提取、采样与重采样 l 版面设计： 地图服务器、在线地图、范围指示器、格网、表格、基础地图服务使用规则介绍 l 栅格数据：定义、输入与输出、栅格矢量的转换、空间分辨率介绍、数据重采样步骤，ArcGIS版面设计使用注意事项 l 矢量数据创建、转换、编辑处理与转换 3、如何添加Python代码库的安装与数据分析 l Python：开发环境搭建、代码库安装方法、基本读写与操作、数据合并、文本数据转化与数据投影定义转换的操作 4、ArcGIS对数据的处理过程介绍 操作：模型构建器组成、新建工具箱与自定义工具计算
专题三、RWEQ所有因子的介绍	本章内容重点在于SW因子、ETp因子、WF因子的相关介绍。因为这几个因子比较重要，在实际科研应用中难度也是比较高的。 l SW因子 l WF因子 l ETp因子
专题四、各因子的提取及所有因子表达式中的计算	本章节解读每个公式中不同因子的定义、计算过程和部分研究得出的结果 1、模型参量计算 l 气候因子WF计算 l 风场强度因子WE计算 l 平均温度计算 l 太阳辐射计算 2、因子提取 l 土壤可蚀性因子EF提取，介绍EF计算公式中变量的单位和计算过程 l 土壤结皮因子SCF提取，介绍土壤结皮因子SCF提取的过程与计算公式中的变量拆解 l 植被覆盖度因子C提取，介绍植被覆盖度因子的计算过程及如何从数据集区分不同植被类型系数 l 气候因子WF提取，介绍对气候因子WF的提取的表达式所有变量的含义和单位 l 地表粗糙度因子K’提取，介绍地表粗糙度因子的提取过程和计算的表达式
专题五：案例分析--以某地为例，进行当地土壤风蚀量空间分布分析	1. 研究地区数据介绍 l 研究区因子介绍：气象因子、下垫面粗糙度、植被覆盖、土壤含水量 l 研究区数据介绍：土地利用覆盖变化信息的提取与分析 2. 模型所需数据获取方法 l 数据的分辨率、数据注意事项 3. 数据处理 l 采样分析、散点图拟合在空间分布的相关性处理 4. 土壤风蚀量空间分布分析、相关性分析、因子探测分析 5. 通径分析 l 土壤风蚀量作为因变量、气候因子和植被覆盖度作为自变量的通径分析 6. 采用地理探测器作为因子探测分析工具的计算方法 对气候因子潜在机制多影响因子对于风蚀量的贡献度进行评估的方法与步骤： l 自变量和因变量数据制备 l 地理探测器运行准备 l R软件及程序包的安装、基本设置等 l 地理探测器运行代码解析 l 因子探测器结果分析与可视化 l 交互探测器结果与可视化 7. 结果解释及论文中成果应用
专题六、基于RWEQ模型论文撰写技巧，以优秀论文为例	重点分析所有投稿论文中模型因子提取方法、数据来源与预处理、文献综述的写作技巧、讨论的写作要点等这4部分内容，以及针对英文摘要或者全英文投稿的一些注意事项。投稿全流程中遇到的拒稿、大修、小修等问题应对的方案和答疑。
专题七、基于RWEQ模型的土壤风蚀模数估算及其变化归因分析课程总结	回顾所有课程内容，从模型的拆解和运用、模型的实际应用角度，结合理论研究和科研实践，对模型的操作、投稿等方面进行总结。

  结合案例RWEQ模型运行及相关的归因分析，最初以介绍RWEQ模型的基本原理及数据需求，再结合案例讲解RWEQ模型中区域地理空间数据库构建的方法和各个参量提取的原理与方法，最后结合典型案例进行综合讲解风蚀模数估算、制图及归因分析。

  实践部分基于ArcGIS进行，并有部分数据需要Arcpy进行提取，通过RWEQ模型运行的全流程实战演练，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。

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  路漫漫其修道远,吾将上下而求索！