土壤农业利用适宜性评价中潜在土壤侵蚀量按如下方程：

在县域尺度的土壤侵蚀风险评价中，采用 RUSLE（修正通用土壤流失方程） 的思想，计算评价单元的潜在土壤侵蚀量。潜在侵蚀量用 Qse_p 表示，单位为 t/hm²·a，其含义为：在不考虑植被覆盖与水土保持措施的条件下，由降雨、土壤性质与地形共同决定的理论侵蚀风险上限。

2）L、S 因子的获取（DEM + ArcGIS + LS-Tool）

L、S 因子基于 30 m 分辨率 DEM 数据库计算完成。具体流程为：在 ArcGIS 平台中，利用 GISus-M 插件调用 LS-Tool 工具计算 L、S 栅格。计算参数设置如下：

• 选择 RUSLE 模型；

• 河网截断阈值设置为 10000 m²；

• 累积方式选择 最大值（Maximum）。

最终生成 30 m 分辨率的 L、S 栅格数据，坐标系采用 高斯—克吕格 2000 投影坐标系。

3）R 因子的计算（逐日降雨 → 多年平均月降雨 → R 栅格）

R 因子的计算采用基于我国降雨实测数据建立的模型，该模型仅需月均降雨量即可计算降雨侵蚀力。

月均降雨量数据来源于国家青藏高原数据中心提供的 1 km 分辨率逐日降雨量数据库。首先计算县域 200—2024 年共 25 年的多年平均月降雨量，随后通过重采样获得县域 30 m 分辨率的月均降雨量栅格，并据此计算形成 30 m 分辨率的 R 因子栅格数据库。

依据不同区域，参数都不一样，所以直接拿全国的潜在侵蚀成品数据计算三普农业适宜性对吗嘛（es...）；

我公众号之前也发过两套成品数据：

附数据链接||两套中国区域30m水土流失数据

5）K 因子的计算（土壤三普属性数据）

常用的K 估算模型主要有诺谟方程、修正诺谟方程、EPIC模型、几何平均粒径模型、Torri模型等，规范中明确要用质地数据和有机质来做，其实就是Torri模型：

评价单元的土壤可蚀性因子 K 来自第三次土壤普查土壤属性数据库。利用表层土壤的：有机质含量、黏粒、粉粒、砂粒等数据，计算获得各评价单元的 K 因子。

6）计算 Qse_p 并用于适宜性评价

在获得 R、K、L、S 四类因子后，最终按照：Qse_p = R × K × L × S / 2计算得到县域各适宜性评价单元的潜在土壤侵蚀量（t/hm²·a），作为县域土壤侵蚀风险与适宜性评价的重要依据。

 计算过程中有疑问的可以call我！