本篇论文是发表在Earth-Science Review的一篇关于土壤侵蚀模型如何发展的论文。讨论了模型评价（Model evaluation）、模型验证（Model validation）、模型校准（Model calibration）在得到更加精确的土壤侵蚀模型的必要性。作者Batista，工作于巴西德拉瓦联邦大学土壤学系和英国兰卡斯特大学环境研究中心。

模型是描述现实的公式，便于我们理解各部分相互影响的机制，而我们也得明白模型与现实之间的分歧程度。只有通过严格的评估才能获得对模型性能的全面了解，土壤侵蚀模型亦是如此。而Batista却发现如今的研究并没有去追求模型描述的精确。

未校准的侵蚀模型的预测精度往往有限。根据最近发表论文主题的这一趋势可能表明，研究人员对侵蚀模型的能力很有信心，这些模型可以估计土壤损失率和产沙量，确定大型流域的侵蚀热点，模拟土地利用和气候变化对侵蚀的反应。但是，由于土壤侵蚀测量的变异性很大，且人们对其了解甚少；空间预测的质量值得怀疑；模型输出具有相当大的不确定性；导致不同的模型在预测精度上并没有系统地相互超越。而校准（calibration）似乎是模型改进的主要机制。

模型输出具有相当大的不确定性。与实地测量数据进行结果比较时，模型表现不佳。可能是由于1）空间输入参数的不确定性，特别是基于过程的模型2）模型结构中嵌入的过程描述不完整、不正确或不合适。例外的是，通常由USLEtype模型或决策树生成侵蚀风险评估地图在根据现场数据进行评估时提供了对易受侵蚀区域的充分识别，在这种定性的情况下，检验就不那么严格了。但当比较实际的侵蚀率时，结果并不令人鼓舞。与示踪技术结果比较时，结果亦不佳，然而很难确定这是由于示踪技术中的错误还是由于模型的限制。因此，土壤侵蚀模型的不确定分析是有必要的。

作者提供了the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE)方法进行土壤侵蚀模型的不确定分析，并进行了实例应用。该方法对模型误差的可接受限度进行了客观的定义，这对于考虑到模型和观测数据的不确定性，将模型作为假设进行检验至关重要。

由于知识限制，对这篇文章的理解有限，请大家多多批评指教。进一步了解这篇有关土壤侵蚀模型的详细内容，可以下载本篇论文。

Batista, P. V. G., Davies, J., Silva, M. L. N., & Quinton, J. N. On the evaluation of soil erosion models: Are we doing enough? Earth-Science Reviews, 2019, 197: 102898.

论文下载：https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2019.102898

2019 On the evaluation of soil erosion models Are we doing enough.pdf