基于粒子圖像測速的坡面流水動力學特性

楊坪坪，張會蘭，王云琦，李 瑞

基于粒子圖像測速的坡面流水動力學特性

楊坪坪1,2，張會蘭3,4，王云琦3,4，李 瑞1,2※

（1.貴州師范大學喀斯特研究院，貴陽 550001；2.國家喀斯特石漠化防治工程技術研究中心，貴陽 550001；3.北京林業大學水土保持學院 重慶三峽庫區森林生態系統教育部野外科學觀測研究站，北京 100083；4.北京林業大學水土保持學院 重慶縉云山三峽庫區森林生態系統國家定位觀測研究站，北京 100083）

粒子圖像測速（Particle Image Velocimetry, PIV）技術具有多點同時測量、對水流無干擾的優點，該研究利用高分辨率PIV（分辨率為64 pixels/mm），測量了7組坡面流（水深范圍為0.5～1.1 cm，雷諾數范圍為1 000～3 000），并測量1組深水明渠紊流作為對照，研究了流速輪廓線和修正系數、紊動強度和雷諾應力、偏態系數和峰度系數的變化規律。結果表明：1）PIV能夠有效觀測坡面流床面至水面的流速分布。當坡面流流態為過渡流時，流速修正系數隨著雷諾數的增加呈對數增加，均值為0.77；2）對比深水明渠紊流的紊動強度，坡面流的流向紊動強度較大，而垂向紊動強度較小，且隨著水深及雷諾數的增加，坡面流紊動強度逐漸與深水明渠紊流的特征吻合。深水明渠紊流中受雷諾應力影響的流體占比約80%，而坡面流中受雷諾應力影響的流體占比小于80%，隨著雷諾數的增加坡面流中受雷諾應力影響的流體占比變大；3）對比深水明渠紊流的峰度系數，坡面流的峰度系數大部分大于3，表明坡面流較深水明渠紊流出現極端流速事件的概率小。PIV技術有利于實驗室研究坡面水力侵蝕的力學機理機制問題。

水動力學；坡面流；流速；粒子圖像測速；紊動強度；雷諾應力

0 引 言

坡面流是在重力作用下沿地表向下運動的淺層明流，其特點是水深極淺，一般在毫米量級[1]，是一種特殊而復雜的水流。坡面流常以坡面漫流的形式出現，是坡面侵蝕的動力源，被認為是坡面侵蝕的開始階段。坡面流不僅能夠剝離土壤，且起著搬運土壤顆粒的重要作用[2-3]。對坡面流的研究有利于揭示坡面水土作用機理及構建坡面土壤侵蝕方程。

坡面流水動力學特性是研究坡面流的基礎，包括流速、流型流態、阻力系數、水流功率等[4-8]，其中流速的準確測量直接影響坡面流水動力學參數計算的精確程度。常用的測量方法為：1）流量法。可通過水深計算得到斷面的平均流速，該方法尤其適用于室內定床試驗。楊坪坪等[9]和張光輝等[10]通過該方法研究表明流速與流量間呈線性正相關；2）染色示蹤法。通過染色劑示蹤坡面流從而測量流速，但該方法測得的流速為最大流速，需要用流速修正系數對其進行修正得到斷面平均流速。基于染色示蹤法，Li等[11]研究發現與流態關系密切，當流態為層流、過渡流和紊流時，取值分別為0.67、0.7和0.8。Zhao等[6]、Ali等[12]和Zhang等[13]和研究表明與雷諾數和傅汝德數呈正比，而與含沙量和坡度呈反比。趙春紅等[14]研究表明與坡面流阻力的形式密切相關，與植被阻力呈正比，而與顆粒阻力呈反比；3）電解質脈沖法。是在坡面流中加入鹽液，通過測量各斷面的導電性變化得到坡面流流速。夏衛生[15]利用該方法系統研究了清水坡面流流速，結果表明測量的距離越遠，該方法與流量法和染色示蹤法得到的流速越接近，測量越準確。此外，電解質脈沖法也需要利用進行修正。Li等[16]通過該方法的研究表明隨對數增加，并根據的變化趨勢認為坡面流層流和紊流的邊界分別為2 000和8 000。但羅榕婷等[17]指出該方法存在鹽溶液的擴散作用，電流信號變化與水流速不同步，所得流速沒有明確物理意義。以上3種常用方法皆為單點測量方法，測量坡面流斷面的平均流速。受限于測速技術，無法測量從床面到水面的坡面流流速分布，因而對坡面流的流速輪廓、紊動強度及雷諾應力等水動力學特性的研究鮮有報道。粒子圖像測速（Particle Image Velocimetry, PIV）技術是一種流動可視化技術，具有不干擾水流、多點同時測量及測量頻率高的優點，能夠準確獲取二維瞬時流場，提供豐富的流場信息[18]。基于該項技術，鐘強等[19-21]測量了明渠水流從床面至水面的流速分布，并進一步計算了明渠水流二維斷面的紊動強度和雷諾應力等特征。

本研究嘗試將PIV應用于坡面流流速的測量中，通過增加PIV的分辨率，使其能夠滿足淺水深的測量，并測量坡面流從床面至水面的流速，隨后計算紊動強度和雷諾應力、偏態和峰度系數等水動力學特性。研究結果有利于進一步認識坡面流的特性，為坡面流的理論研究提供參考。此外，目前鮮有將PIV技術應用于水土保持研究中，本研究嘗試提高PIV的分辨率以適應坡面流的研究，從而探討坡面流的動力學特性，可為水土保持理論研究提供新的研究思路與研究方法。

1 材料與方法

1.1 試驗設備

試驗在北京林業大學水蝕機理實驗室水槽中開展，水槽長為12 m，寬和高均為0.3 m，由玻璃制成。整個水槽是自循環的系統，水槽入口有變頻水泵和流量計，以控制和測量流量。水流入口放置穩定水流的裝置，使進入水槽的水流順直。此外，水槽沿程等間距布設了超聲波水位計，配合尾門調節，通過觀測沿程水位變化，最終達到恒定均勻流的狀態。水流溫度由數顯溫度計測量，精度可達±0.1 ℃。

PIV的硬件系統包括示蹤粒子、光源和相機。示蹤粒子用于示蹤水流，本研究使用的示蹤粒子為空心玻璃珠，直徑為10m，密度為1.06×103kg/m3?？招牟Ａе榕c水的密度相近，從而保證能夠有效示蹤水流，避免出現上浮或者下沉的現象。此外，空心玻璃珠能夠較好地反射激光，保證成像清晰。本研究所使用的光源為8 W的半導體連續激光器。相機像素為640×480，頻率為452 Hz（1 s拍攝452張圖片）。測速原理是激光照亮示蹤粒子，高速攝像機拍攝示蹤粒子的運動，分析相鄰2幀圖像間計算窗口的自相關系數，若相鄰2幀中某2個計算窗口的自相關系數最大則表示該計算窗口由前一幀的位置運動至后一幀的位置，以此獲得計算窗口的位移，結合相機頻率可獲得計算窗口的流速，從而獲得整個平面的流場。為保證水流充分發展，相機放置在距離入口7 m處（圖1）。為適應坡面流水深淺的特殊條件，通過增加相機與鏡頭間的接圈來增加PIV分辨率，最終分辨率高達64 pixels/mm，測量效果較好[22-23]。

注：O表示坐標原點；x表示平行于水流方向；y表示垂直于床面。下同。

在試驗中，計算窗口的像素大小為16×16，重疊率為50%，因此實際2個相鄰計算窗口間的距離為8 pixels，迭代3次。所得的瞬時流場由3×3的高斯濾波法進行濾波以剔除錯誤的信息。采用笛卡爾坐標系，坐標原點位于測量區域的左下角并在圖1中用表示，軸平行于水流方向為流向，軸垂直于床面為垂向。相應地，方向的流速分量為流向流速（，cm/s），方向的流速分量為垂向流速（，cm/s）。流速輪廓線的提取方式如圖2所示，原始圖片如圖2a所示；將5 000對瞬時流場中相同坐標點的、平均，得到圖2c所示的時均流場；利用JFM-PIV處理相鄰2幀原始圖片，可計算得到圖2b所示的瞬時流場，計算過程詳見文獻[18]；隨后將同一高度的流速平均求得該高度的平均流速，得到圖2d所示的流速輪廓線。

注：u為流向流速，cm·s-1。 Note: u represents the streamwise velocity, cm·s-1.

1.2 水流條件

因目前對坡面流沒有明顯的界定，前人研究盡量減小水深，使其較淺，從而模擬坡面流。本試驗開展之前首先搜集前人有關坡面流的試驗設計，調查數據如表1所示，在搜集過程中盡量擴大水深范圍，且包括各種試驗條件，例如野外沖刷試驗、室內沖刷、降雨模擬試驗。搜集試驗設計的目的是確定本試驗坡面流水流條件的大概范圍。前人研究可能出現坡面流范圍不全或者出現不屬于坡面流的情況，針對該問題本研究增加一組深水明渠紊流，并與前人在深水明渠紊流中的試驗數據作對比[19-20,24-25]，若試驗設計組次的各項特征與深水明渠紊流吻合，表明該組次已達到深水明渠紊流條件，不屬于坡面流；若各項特性具有差異，則是本研究探討的坡面流特性。由表1可知試驗中坡面流的水深（，cm）1.5 cm，平均流速（，cm/s）在7～100 cm/s間變化，雷諾數在[500，5 000]間變化，流態屬于過渡流（根據經典明渠流態的判別方法：<500為層流；500<<5 000為過渡流；>5 000為紊流）[26-27]；傅汝德數在[0.5，2]之間變化。本試驗的水流條件根據表1所搜集數據確定。

表1 坡面流試驗條件文獻調查

本研究共開展了8組次的試驗，詳細的水流條件如表2所示。表2中的試驗組次按照水深從小到大排列，其中C1～C7為坡面流，其<1.1 cm。為避免水深過淺而出現滾波，從而影響坡面流特性，因此>0.5 cm。在16～27 cm/s間變化，在1 092～2 877間變化，在0.7～0.995間變化。<5 000屬于過渡流。<1屬于緩流。雖然本試驗坡度小于表1中前人的試驗坡度，但是、、、滿足條件，從而滿足坡面流動力過程相似[30]。此外，設置一組深水明渠紊流作為對照組，由CK表示，水深較大且屬于充分發展的明渠紊流，其作用為對比坡面流與深水明渠紊流的差異性。從C1到CK組次，和逐漸變大而沒有明顯的變化規律。在本研究所有試驗中，寬深比皆大于5（水槽底寬為30 cm），因此邊壁對試驗沒有顯著影響，可視為準二維流動[31]。

坡面流具有沿程不穩定易出現滾波、沿程不斷有質量源加入等特征，但本研究開展的8組次試驗皆是恒定均勻流條件，其目的是為了分析坡面流本身所具有的特性，及其與深水明渠紊流的區別（大多深水明渠紊流的水流試驗條件為恒定均勻流，同設置為恒定均勻流易于比較）。如果為非恒定均勻流，水流要素隨時間發生了變化，情況復雜，很難判斷是坡面流本身的特性所引起的差異，還是非恒定均勻流所引起的差異。

表2 研究區域水流條件

注：C1～C7為坡面流，CK為深水明渠紊流。下同

Note: C1-C7 are overland flow, CK is turbulent flow in deep-water open channel. The same below.

1.3 計算方法

紊動強度是流速的二階矩，表示流體質點的脈動強度。雷諾應力是流體質點2個方向脈動強度乘積，表示2個流體質點間碰撞的強弱程度，如式（1）～（3）所示。

式中為重力加速度，9.8 m/s2；為水力能坡，可用坡度代替計算[5,8,14,26-27]，=sin，為坡度，每組次如表2所示。

偏態系數為流速的三階矩，表示概率密度函數（Probability Density Function, PDF）的對稱性，峰度系數表示PDF曲線的形狀。流向流速的和的計算如式（6）和式（7）所示。

2 結果與分析

2.1 流速及流速修正系數

流速是坡面流水動力學特性中最為基礎的參數。PIV具有多點同時測量的優勢，能夠精確測量從床面至水面的流速分布，圖3為本研究8組次水流條件下的流向流速輪廓線，黑色箭頭表示的增加方向，從C1至CK組次，增加，流速輪廓線也逐漸向右移動，流速變大。對于坡面流，當相對水深/<0.2時，曲線的斜率變化較大，流速劇烈變化；而當/>0.2時，曲線的斜率變化較小，流速的變化較小。出現該現象的原因是，貼近床面部分受黏性影響較大，因此流速梯度較大；而遠離床面的地方，黏性影響較小，流速梯度較小。對于CK組，在貼近床面處未形成流速劇烈變化的曲線段，原因是一者的增加會進一步的壓縮受黏性應力影響的范圍；二者深水明渠紊流中受黏性影響的流體占比較小，導致CK曲線的變化整體比較平緩。

注：h為測點距床面距離，cm；H為水深，cm；h/H表示相對水深；Re為雷諾數，黑色箭頭表示Re增加的方向。下同。

計算圖3中曲線的期望值（平均流速）與表面最大流速的比值，得到流速修正系數。如圖4所示為坡面流隨著的變化關系，同時也繪制出了Li等[16]利用電解質脈沖法得到的-關系曲線，其試驗也是在清水光滑床面中開展。在過渡流內，本研究結果表明隨著的增加，呈對數增加，與圖4中虛線的變化相似，與前人研究規律相符[16,32]。機理是因的增加，流體微團的運動加劇，微團之間的碰撞加大，流體微團間的相互碰撞致使流體微團間動能變換，表現出流體微團間的速度相近，從而導致平均流速與最大流速之間的差異變小，表現出隨著增加變大。在過渡區，-的回歸方程為=0.071+ 0.09ln()，決定系數2=0.91，擬合效果較好，可用于清水光滑床面流速修正系數的估算。本研究在過渡流的平均值為0.77，大于普遍應用于染色示蹤法中過渡流的=0.7[6,11,33-35]。當利用鹽溶液和染色示蹤的方法時，由于鹽液擴散和染料與水流流速之間的關系未知，所以不確定其所測流速是否為水流的最大流速[17]，以及在染色示蹤法中存在目視誤差，致使3種方法測量出的具有差異。利用PIV測量流速的優勢為所測的流速具有明確的物理意義，通過流速輪廓線能夠準確測量水流的最大流速與平均流速。

圖4 平均流速修正系數和雷諾數間的關系

2.2 紊動強度及雷諾應力

紊動強度是流速的二階矩，統計上表示數據的離散程度，物理意義是表示流速脈動強弱的程度。為便于比較，將紊動強度用摩阻流速*無量綱化，圖5和圖6分別為流向紊動強度′/*和垂向紊動強度′/*在全水深的分布情況。圖5和圖6中的實線是Chen等[20]通過PIV所測得的深水明渠紊流紊動強度，虛線是Del álamo等[25]通過直接數值模擬（Direct Numerical Simulation，DNS）所計算的深水明渠紊流紊動強度。本研究CK的數據與Chen等[20]和Del álamo等[25]所測的數據較吻合，表明本試驗測量及計算準確。從床面至水面，圖5所示的′/*和圖6所示的′/*呈現出先增加后減少的變化趨勢。對于′/*因上升段所占部分極小，PIV未能觀測到；而對于′/*，PIV觀測到了上升段及下降段。在距水面較近時（/>0.9），′/*不再下降而變得平緩，而′/*逐漸下降至0，原因是受水面影響，限制了垂向的脈動，該方向的脈動能量轉移至流向，該現象稱為紊動能的重分配[19,36]。DNS是將水面作為剛蓋假設，未能準確模擬到該過程，因此在水面附近，與所測數據具有差異。

圖5和圖6中CK數據點、實線和虛線表示了深水明渠紊流紊動強度的變化規律，對比坡面流和深水明渠紊流的紊動強度，坡面流的′/*保持在較大的水平，但從C1～C7（和逐漸增加），/>0.3的數據逐漸減小，逐漸與深水明渠紊流重合；對于′/*，其值保持在較小水平，從C1～C7，其峰值點變化顯著，逐漸靠近床面，曲線尾部逐漸與深水明渠紊流重合。然而，本試驗未能觀測到′/*和′/*曲線頭部逐漸接近深水明渠紊流紊動強度曲線的過程?？梢灶A測，隨著和進一步增加，坡面流′/*和′/*曲線的頭部也會逐漸趨近深水明渠紊流的曲線，直至與深水明渠流吻合，此時水流由坡面流發展成為深水明渠紊流。

圖5 流向紊動強度沿水深的分布特征

圖6 垂向紊動強度沿水深的分布特征

注：NR為文獻[24]在深水明渠紊流中的試驗數據。

2.3 偏態及峰度系數

偏態系數和峰度系數分別是流速的三、四階矩。矩的階次越高，對測量的精度要求越高[19]。圖8和圖9分別是流向流速的和沿水深的分布特征，實線為鐘強等[19]利用PIV和粒子示蹤測速技術（Particle Tracking Velocimetry, PTV）測量深水明渠紊流的試驗數據。圖8和圖9中的虛線表示正態分布情況下=0，=3。當<0時，PDF曲線左側尾部比右側長，呈負偏，出現小于平均流速的瞬時流速值較多。反之，呈正偏，出現大于平均流速的瞬時流速值越多。絕對值越大，PDF偏斜越嚴重。當>3，PDF曲線較正態分布高瘦，表明更多的事件集中于均值附近，遠離均值的極端事件出現概率較?。ɡ缦喔山Y構[37]中“清掃”造成高速流體俯沖床面，床面區域出現較大的瞬時流速極端事件；“噴射”造成床面附近小流速進入高流速區，高流速區出現小流速的極端事件）；反之，PDF曲線較矮胖，出現極端事件的概率較大。

對照組的和與鐘強等[19]的結果相吻合，再次證明測量及計算的準確性。對于坡面流而言，在近床面的區域值趨于1，隨后逐漸減小直至達到負的最大值，之后值又會逐漸增加，在水面附近區域值趨于0。在床面區域的>0，原因是時均流速極小，受“清掃”的影響，出現大于時均流速的瞬時流速較多，呈現出正偏；而遠離床面的區域<0，原因是受“噴射”的影響，瞬時流速出現小于時均流速大的較多，呈現負偏。曲線是從正最大值減小到負最大值，隨后又回升至正值，最終穩定在=3附近。對比深水明渠紊流，當/<0.7時，<3，表明出現極端事件的比例較高。而坡面流中大部分>3，表明瞬時流速較集中于均值附近，出現極端事件的比例較小，是因為相干結構需要一定的空間發展[38]。坡面流由于水深淺薄，一定程度上限制了相干結構的發展，造成極端事件出現的概率小。如圖8所示，C1～C4組次，>0出現在/<0.2的區域，而C5～C7組次，>0出現在/<0.1的區域，而對于深水明渠紊流，該區域僅在/<0.01，表明呈正偏的區域隨著和的增加而逐漸被壓縮。如圖9所示，床面區域>3的部分隨著水深的增加而逐漸被壓縮，表明隨著水深和雷諾數的增加較少發生極端事件的區域逐漸減?。?3的區域表明瞬時流速集中在均值附近）。

3 結 論

本研究通過提高粒子圖像測速（Particle Image Velocimetry, PIV）的分辨率（達64 pixels/mm，使其滿足淺水深的測量），測量了光滑床面上7組坡面流的流速和1組深水明渠紊流的流速，分析了流速輪廓線及流速修正系數，計算了紊動強度和雷諾應力、偏態系數和峰度系數，得到以下結論：

1）利用高分辨率粒子圖像測速技術能夠有效觀測床面至水面的坡面流流速，從而得到流速輪廓線。通過流速輪廓線計算了流速修正系數，測得坡面流在過渡流時，流速修正系數隨著雷諾數的增加呈對數增加，流速修正系數均值為0.77；

2）坡面流的紊動強度并非呈穩定的狀態，對比深水明渠紊流的紊動強度，坡面流的流向紊動強度較大，而垂向紊動強度較小，隨著水深和雷諾數的增加，坡面流紊動強度逐漸與深水明渠紊流的紊動強度吻合。通過對水流應力分布的分析，表明隨著水深和雷諾數的增加，坡面流中受雷諾應力影響部分逐漸增加而受黏性應力影響部分逐漸減??；

3）坡面流流向流速大部分峰度系數大于3，表明坡面流流速大多集中在時均流速附近，受水深淺薄的限制，出現極端流速事件的概率較小。

通過增加PIV分辨率的方法，將其改進從而適應于坡面流流速的測量。從測量結果而言，PIV能夠精確的測量床面至水面的流速，是一種具有清晰物理意義的測速手段。與其他測速手段相比，PIV具有多點同時測量、不干擾水流、頻率高的優點，能夠測量二維瞬時流場，獲得豐富的信息，例如：流速輪廓線、紊動強度、應力、偏度系數、峰度系數等。此外，通過分析流場特征，可得到水流中存在的瞬時或者時均的結構，例如：通過二維PIV發現了明渠中的發夾渦，以及高低流速帶、噴射、清掃等水流結構。因而，PIV能夠較好的解決水力侵蝕中的機理機制問題。然而，將PIV應用于水力侵蝕之中仍存在如下的問題：PIV主要應用于實驗室的觀測，很難將其應用于野外的觀測之中；目前的研究主要針對定床條件，需解決當PIV應用于動床試驗時，隨著侵蝕的發生，視角會被床面遮擋從而形成盲區的問題；PIV是較為微觀的局部觀測，而水力侵蝕的發生常常是較大尺度，需解決兩者之間的尺度關系。

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Hydrodynamic characteristics of overland flow based on particle image velocimetry

Yang Pingping1,2, Zhang Huilan3,4, Wang Yunqi3,4, Li Rui1,2※

(1.550001,; 2.550001,; 3.()100083,; 4.100083,)

Accurate measurement of overland flow velocity along flow depth is critical for hydraulic and soil erosion processes over hill-slopes, yet multipoint velocity along the flow depth has not realized a clear understanding of overland flow characteristics. Particle Image Velocimetry (PIV) breaks through the spatial simple point survey technology limit and not disturbing the flow due to optical measurement. This method could provide rich velocity information for overland flow. To match the shallow depth measurements, the resolution of PIV was improved up to 64 pixels/mm by adding the extension tubes and strengthen the light. Taking advantage of PIV, this study was to explore the hydrodynamics characteristics of overland flow, and the velocity in the streamwise and wall-normal direction were measured. The velocity was obtained by calculating the velocity of corresponding particles for two consecutive images. Experiments were carried out with seven overland flow conditions ensured by previous literature research, featured with flow depth changing from 0.55 to 1.1 cm, Reynolds number from 1 092 to 2 877, and Fraud number from 0.7 to 0.995, while an extra case of deep-water open channel flow was conducted as the control group. The statistical parameters of overland flow were studied, in terms of velocity profiles, correction coefficient, turbulence intensity, skewness, and kurtosis coefficient of instantaneous velocity. Results showed that 1) The velocities from flume bed to free surface were effectively measured using PIV. The correction coefficient equated the ratio of mean velocity to maximum velocity, which widely was used to dye and sault tracing methods, logarithmically increased with increasing Reynolds number when overland flow regimes belong to transition flow. However, the present mean correction coefficient equated to 0.77 in transition flow and was larger than 0.7 that acquired by dye and sault tracing methods. Because of the maximum velocity measured by dye and sault tracing methods were doubtable, the correction coefficient acquired by different methods were discrepant. The PIV had clear physical meanings, that could distinguish maximum and mean velocity. 2) The turbulent intensity was the second moment of instantaneous velocity and represented the pulse of fluid. Compared with deep-water open channel turbulent flow, the turbulence intensity and Reynold stress were not stable for overland flow. The streamwise turbulent intensity of overland flow was larger than that of deep-water open channel turbulent flow, while wall-normal turbulent intensity was smaller. As increasing flow depth and Reynold number, turbulent intensity became stable and closed to that of deep-water open channel turbulent flow. The parts of fluids affected by Reynolds stress was about 80% for deep-water open channel turbulent flow while that was less than 80% for overland flow. Moreover, the parts of fluids affected by Reynolds stress became larger with increasing Reynolds number for overland flow. 3) The skewness and kurtosis coefficient were the third and fourth moments of instantaneous velocity, which described the shape of the probability density function. The higher the order of the moment, the more accuracy of measurement was required. The skewness and kurtosis coefficient of control groups well agreed with the previous study, implying the reliability of the present experiments. The skewness coefficient and the kurtosis coefficient of overland flow were different from deep-water open channel flow and gradually closed to the curve of deep-water open channel flow as increasing flow depth. Based on the features of the skewness coefficient, more instantaneous velocity larger than the mean velocity occurred near the flume bed region, while more instantaneous velocity smaller than the mean velocity occurred near the free surface region. Most parts of the overland flow of the kurtosis coefficient were larger than 3, implying the probability that occurred with excessive velocity for overland flow was lower than that of deep-water open channel turbulent flow, due to the limitation of shallow depth and the coherent structure had not enough space to fully develop. Although PIV is not suitable for field tests and erodible flume bed due to block of camera view, PIV has a unique advantage, i.e. multiple point survey, contactless, and high-frequency measurement. Thus, this method could further apply in the research of soil and water conservation and could help study the water erosion mechanism.

hydrodynamics; overland flow; flow velocity; particle image velocimetry; turbulence intensity; Reynolds stress

楊坪坪，張會蘭，王云琦，等. 基于粒子圖像測速的坡面流水動力學特性[J]. 農業工程學報，2020，36(17)：115-124.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.014 http://www.tcsae.org

Yang Pingping, Zhang Huilan, Wang Yunqi, et al. Hydrodynamic characteristics of overland flow based on particle image velocimetry[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(17): 115-124. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.014 http://www.tcsae.org

2020-03-25

2020-06-02

國家自然科學基金項目（31760243）；貴州省科技計劃項目（黔科合支撐[2019]2847號，黔科合基礎[2018]1112號）；貴州省水利廳科研項目（KT201806）

楊坪坪，博士，講師，主要從事水土保持與土壤侵蝕等方面研究。Email：pingping_yang0320@163.com

李瑞，博士，研究員，主要從事土壤侵蝕與水土保持、生態環境工程等方面研究。Email：rlfer@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.014

S715

A

1002-6819(2020)-17-0115-10