中国90米分辨率可蚀性因子K数据

土壤可蚀性因子(K)数据,基于多种土壤属性数据计算,所用数据包括土壤黏粒含量(%)、粉粒含量(%)、砂粒含量(%)、土壤有机碳含量(g/kg)、土壤质地类型。

土壤可蚀性因子(K):土壤可蚀性因子反映了土壤自身理化性质对于土壤侵蚀的抵抗能力。同等条件下,K值越大,土壤被冲蚀的可能性就越大。

本数据集根据已有参数采用Williams等在EPIC模型中的算法,利用土壤机械组成和土壤有机质进行Kepic值计算。采用张科利的修正土壤可视性因子计算公式获取K值(更适符合中国土壤特征)。具体计算公式为:

式中:Sn=1-Sd/100;Sd为砂粒含量,%;Si为粉粒含量,%;Cl为黏粒含量,%;C为有机碳含量,%。

数据为国际制单位(t·hm2·h)/(hm2·MJ·mm)。

欢迎大家关注、收藏和留言,如果您想要什么数据,可以在搜索网址地球资源数据云,我会分享更多的好的数据给大家~~~~~

以上是关于 中国90米分辨率可蚀性因子K数据详情,欢迎小伙伴们一起学习和分享。

相关推荐
代码匠心17 小时前
从零开始学Flink:Flink SQL四大Join解析
大数据·flink·flink sql·大数据处理
ZhengEnCi1 天前
08c. 检索算法与策略-混合检索
后端·python·算法
程序员小崔日记1 天前
大三备战考研 + 找实习:我整理了 20 道必会的时间复杂度题(建议收藏)
算法·408·计算机考研
lizhongxuan1 天前
AI小镇 - 涌现
算法·架构
AI工程架构师1 天前
通常说算力是多少 FLOPS,怎么理解,GPU和CPU为什么差异这么大
算法
祈安_1 天前
Java实现循环队列、栈实现队列、队列实现栈
java·数据结构·算法
归去_来兮2 天前
拉格朗日插值算法原理及简单示例
算法·数据分析·拉格朗日插值
武子康2 天前
大数据-242 离线数仓 - DataX 实战:MySQL 全量/增量导入 HDFS + Hive 分区(离线数仓 ODS
大数据·后端·apache hive
千寻girling2 天前
Python 是用来做 AI 人工智能 的 , 不适合开发 Web 网站 | 《Web框架》
人工智能·后端·算法
颜酱2 天前
一步步实现字符串计算器:从「转整数」到「带括号与优化」
javascript·后端·算法