地理空间分析水土流失包括降水方案的保护区在秘鲁亚马逊地区

文摘

Tilacancha私人保护区为查查波亚斯城提供淡水。因此,土壤失去了今年的数量和降水情况下确定。单独因素得到的值:降雨侵蚀力(R)在2019年和模拟增加和减少15%的降雨量、土壤侵蚀度(K),长度和程度的斜率(LS)、土地覆盖(C),和保护实践(P);他们融入USLE,获得一个=R K LS电脑,(t / ha.yr)。6发现了侵蚀的范围,巴拿马运河管理局已经从0.4到665.20吨/公顷的领域。年的土壤了。降雨将是损失减少15%的土壤从0.20到301.56吨/公顷。年降雨量的增加15%,侵蚀的范围将从0.2到1028.84 t / ha.yr有所不同。

1。介绍

秘鲁有两种类型的非政府保护区:私人保护区(acp)和保护让步1]。Tilacancha 141机场核心计划之一2),由环境部的决议,2010年7月6日,20年来,查查波亚斯和位于秘鲁北部的亚马逊地区(3]。根据秘鲁的生态系统地图,Tilacancha ACP 6800.48公顷,它提出了四个生态系统:Yunga Altimontane森林(雨季),Jalca,牧场/ Herbazales和次生植被4]。

Tilacancha ACP是唯一的水源的查查波亚斯,这个城市的人口超过3.2万人(5]。当前水资源过度开采在秘鲁(6),家庭对淡水的需求不断增长7),增加在世界消费增加了近8倍(在上个世纪8]。

目前,巴拿马运河管理局是受到人为因素,如农业、牲畜、森林砍伐、削减,燃烧森林草原和自然,降低土壤(3,5]。同时,尽管已知的植物群落的好处当他们成长,他们修改物理、化学、生物、土壤和其他属性,进而影响植物生存和生长(9),土壤流失是进步的和被认为是一个不可逆转的现象10]。

土壤侵蚀影响存储、过滤和清洁的水,以及栖息地和物种的基因储备(11,12]。世界上水力侵蚀是愈演愈烈,因为不同的气候条件和土地利用各种自然条件,模具的土壤,和,在某些场合,降低(13]。这意味着提供一个透视图的气候变化对水土流失的影响,可以指导决策者在环境管理和规划14]。

农业生态系统和缓冲区ACP取决于生态系统条件和调节生态系统服务,例如,植被对土壤侵蚀的作用或功能水的质量和数量。同样,森林的替代其他土地使用可以对河水的质量造成严重影响,改变其物理、化学和生物学特性,所以应该建立永久保存区域(ppa),以评估其质量的可变性,因为它已被证明,退化的水域提出更高价值的固体,浊度,营养,和大肠杆菌群,除了呈现更大的可变性的时态数据相比,森林流域(15]。因此,评估生态系统服务、条件、理解和相互作用是非常重要的关系在高度管理系统(16]。

这一研究获得的结果,评估当前水侵蚀的空间分布和在场景的±15%的降雨量Tilacancha ACP,提供紧急响应需要地图,不仅当前状态的水侵蚀指数也确定气候变化情景的影响(17),结果将被用于管理,避免水侵蚀土壤的ACP的保护。

2。材料和方法

2.1。研究区域

Tilacancha ACP坐落在2700年和3490年之间m.a.s.l。同名的流,在Utcubamba流域内,画以Maranon河为支流,在秘鲁的亚马逊地区(图1)。这个机场核心计划位于社区的土地圣身为de Maino和累范托东南风的相关性较高,占地6800公顷(18]。

2.2。实现可用数据集到USLE

确定损失土壤由于水侵蚀的机场核心计划,采用USLE方程(19),五个因素是最终使用集成到方程(1)。方法论的过程如图2。

水的功能,描述了估计侵蚀表示如下(20.- - - - - -23]: 在哪里一个:年平均土壤流失在T / ha.yr表示,R:降雨侵蚀力因子表达在乔丹的单位面积上的动能毫米哈⁻¹ h⁻¹ 一年⁻¹,K:土壤侵蚀度因子表达T哈h乔丹⁻¹ 毫米⁻¹ 哈⁻¹LS:长度系数和坡度,C:植物覆盖的因素,和P:应用保护实践因素。

的R因子代表了降雨侵蚀因子的雨,它指的总和年度降雨事件和各自的最大强度,这给了我们一个主意的攻击性程度的降水,土壤退化。Wischmeier和史密斯19代表一个降雨侵蚀指数基于动能之间的直接关系(E)和降雨的强度(I) (24)(图3(一个))。方程(2)[10]以乔丹毫米哈⁻¹ h⁻¹ 一年⁻¹使用: 在哪里我_30.:75毫米/小时,Wischmeier[建议的价值25),而P:年平均降水(毫米)。沉淀值Tilacancha ACP是来自全球气候数据,Worldclim版本2,其中包含全球气象数据从1970年代到2000年代的分辨率1公里²(26,27]。数据提取使用“面具”提取工具ArcGis 10.7程序;这个工具允许您提取栅格数据集的一部分基于模板扩展。视频输出包括相交的像素特征数据集机场核心计划。此外,这种方法解决了缺乏降水数据信息的地方,像发生在世界上的一些地区28,29日]。评价范围被认为是在五个音阶和以下30.):144 - 213毫米哈⁻¹ h⁻¹ 一年⁻¹;214 - 248年的乔丹毫米哈⁻¹ h⁻¹ 一年⁻¹;249 - 285年的乔丹毫米哈⁻¹ h⁻¹ 一年⁻¹;286 - 319年的乔丹毫米哈⁻¹ h⁻¹ 一年⁻¹;和320 - 355年乔丹毫米哈⁻¹ h⁻¹ 一年⁻¹(图3(一个))。

易蚀性指数(K因子)测量易受水土壤侵蚀(11),K在国际单位制的因素是表达T哈h / MJ.mm哈,这表达了土壤表面的阻力和时间,关于雨的能量(31日]。这是获得直接通过以下方程(图3 (b)): OM:比例的有机质(OM)的样本,年代:土壤结构代码,p:渗透率代码,和M:因素由百分比之和的乘积的粉砂和细砂沙子,淤泥的百分比的总和。(%,淤泥+极细砂)(100−%粘土)。

结构类被Bouyoucos获得方法(32),共有108个土壤样本代表的机场核心计划33,34)导致五类:桑迪,砂壤土(SL),壤土,壤质砂土(LS)和砂质粘壤土(sci)(图4(a))。有机质是用Walkley和黑色的方法获得的35),范围从1.9到9.9%(图4(b))。

LS因素(图3(c))使用地形之间的相互作用,计算百分比,坡的长度和流量的积累(36,37]。流向和流量累积模型实现了ArcGIS的ArcHydro扩展(38,39]。数字高程模型(DEM)是来自阿拉斯加的卫星设施geoserver Alos Palsar卫星空间分辨率为12.5米×12.5米(40- - - - - -42),使得计算地形因子(LS)。万里无云的形象从地球浏览器下载门户(https://earthexplorer.usgs.gov/)的美国地质调查局(USGS)。地球资源观测卫星8卫星图像的空间分辨率为2019年8月30 m×30 m。斜率地图实现,重新分类,获得使用方程(LS因素的空间分布4)和(5)[39]。 在哪里θ=斜坡的角度根据Flores-Lopez et al。43]。在ArcMap栅格计算器,下面的公式是用于获取的因素β,因素β= ((sin(“斜率”0.01745)/ 0.0896)/ (3功率(罪(“斜率”0.01745),0.8))+ 0.56))。一旦因素β获得,米因素。方程(7)用于“栅格计算器。” 在哪里米因素= "“/”(“+ 1)。

的计算l因素与贡献进行流域流向和流量积累工具,分别。一旦这两个图片了,l因子(方程(6使用方程()5)获得了(44,45]。 在哪里一个(我,j)[米]=单位特约区域像素的输入,D=像素的大小X=形状修正系数。l因素=(功率((“flow_acc”+ 625), (“Factor_M”+ 1)权力(“flow_acc”(“Factor_M”+ 1))) /权力(25日(“Factor_M”+ 2))13“Factor_M”功率(22日),指方程(6)。

否则,计算因素年代使用以下方程: 在哪里年代(我,j)=斜率的协调因子(我,j)·和β(我,j)=斜率与坐标(度我,j)。年代因素= ((tan(“斜率”< 0.09),(10.08 - 0.01745)罪(“斜率”0.01745)+ 0.03),(16.8罪(“斜率”0.01745))−0.5)),它指的是方程(8)。的次级因素光栅(年代)是地形的斜率,所有的宫角作为平均角的方向最大斜率(38]。当应用这个公式在ArcGIS栅格计算器,它必须考虑角必须转换成弧度(39]。一旦所有前面的因素已经得到,LS的因素是这种方法计算的对象。为此,方程(8),它指的是方程(6)和(7)(图3(c))。这个数字有以下范围的斜率百分比(%):o: 0 - 3;p:4 - 12;问十三至十八:;r:19到24;年代:25 - 30;t:31-60,u:61 - 70, :71 - 100, :> 101。

C因子范围从0到1(表1)。值等于1表示没有封面和表面被视为贫瘠的土壤,而C值接近于0表示非常强烈的土壤覆盖效果和良好的保护(19,23]。对于C因子的计算,监督分类技术(46),通过地球资源观测卫星8。内的土地覆盖类型Tilacancha ACP测定与监督分类技术(46),从2019年8月18日,使用地球资源观测卫星8图像。他们乐队的大气校正是通过QGIS 3.14软件(47),获得图像的自然颜色,乐队的组合(4-3-2)都使用了ArcGis软件(48]。

土地覆盖分类的六种主要类(49,50)(表1和图5):水体、山地草原、松树、残遗森林和灌木,裸露的地面,和农业地区。同样,C的数值因素是决定从文献综述由于缺乏对当地情况的信息(51- - - - - -53),进入了USLE方程。

水体的对应于湖泊、池塘、河流和泉水。否则,目前新热带高山湿地生态系统是覆盖最高的安第斯山脉北部地区(54]。草原为主的地区,位于中上山脉划定ACP的一部分。松林高地区的分布和在机场核心计划不是很陡峭的斜坡。同样,残遗和对应地区的树木和灌木森林天然灌木依然曾经存在的痕迹。裸露的土壤的地区主要分布在中间和ACP的上层部分不是很陡峭的斜坡;这些区域是由没有覆盖的地区和高度暴露于侵蚀。农业面积由覆盖农作物和草场来说位于中低机场核心计划的一部分。

保护实践因素(P)值在0和1之间(55]。电脑计算值,我们使用Gelagay和Minale提出的方法56]。因子P不存在度量单位,和1.0的值50)是使用以来,在Tilacancha ACP、保护实践并不适用。最后,图6(b)对应于潜在的侵蚀吨/公顷。你考虑到R因素,导热系数,LS的因素,和P因子。

2.3。模拟的两种情况下由于水侵蚀的土壤流失R因子(侵蚀)值

在图7,两个降水变化场景的方法,指的是减少15%和15%的变异系数增加降水(因子R)(图8PCA估算土壤流失)。然后,价值观融入降雨侵蚀的价值因素R与摩根提出的方法(10)调整估算值根据以下方程: I30等于75毫米/小时,价值由Wischmeier推荐(57],P对应于年平均降雨量(毫米)在±15%。由此产生的侵蚀因素R被添加到乘法USLE方程的因素。进行灵敏度分析土壤损失由于水侵蚀的机场核心计划,两个降水变化场景,指的是减少(图8 (b)(图)和增加8 (c))的历史数据的变异系数组降水在这个区域(图8(一个))。年度总降雨能量侵蚀提供了信息但不提供信息的时间分布的事件(58]。获得的值为每个因素USLE方程得到的光栅格式。然后,ArcGis的地图代数工具应用程序获取当前地图和侵蚀两种情况下的两个水侵蚀敏感性映射。

3所示。结果

估计量的土壤消失在Tilacancha机场核心计划,2019年,值从0.4到665.2吨/公顷。年,代表分布空间分析的机场核心计划,编目的土壤流失6范围从低到极端的(表2和图6)。

低范围的侵蚀(亮绿色颜色如图6和表2从0.4)土壤流失到50吨/公顷。年,ACP的总面积的31.1%。当估计侵蚀减少和增加15%,侵蚀的程度决定了56.48%和5.8%,分别。同样,侵蚀的平均范围由深绿色颜色如图6和表2,土壤损失从51到100吨/公顷。年,这相当于2251公顷,也就是说,ACP的总面积的33.1%。

当估计侵蚀以15%的年降水量减少,减少水土流失的程度决定了20.29%,增加了2.1%。水土流失从101到150吨/公顷。年对应于相当大的范围内,由黄色图表示6和表2,哪里有1414公顷侵蚀范围和对应于2019年ACP的总面积的20.8%。增减15%降水导致增加面积相当大的侵蚀范围+ 2.1%和减少−20.29%在这些领域。水土流失的损失范围高,棕色在图6和表2,范围从151到200吨/公顷。年和ACP的占总面积的11.3%,和估计的增加和减少土壤流失15%的降水表现出减少的数量的11.26%和0.6%,分别。

后,有238.33公顷的面积,相当于3.5%的ACP和对应于土壤流失的范围从201到250吨/公顷。年,粉红色的图6和表2,这些代表高范围的侵蚀。−15%,+ 15%的估计降水估计领域的转变这种程度的侵蚀,降低3.49%,增长了0.32%,分别。最后,在图中的红色地图6代表极端的土壤侵蚀,水土流失的值等于或大于251 t / ha.yr。在机场核心计划,它代表了一个地区全年的0.26%的价值研究;土壤损失的估计在降水的增加和减少15%导致−0.259%的电流变化范围时减少降水;相反,降水增加15%显示了ACP地区增加了1.78%。

整个机场核心计划,以下值的土壤流失由于水侵蚀了:2019年,最小值为0.4吨/公顷。年,最大值为665.2吨/公顷。年和总平均60吨/公顷。年的标准偏差为38.8%。场景的平均年降水量减少15%,最小侵蚀价值为0.20吨/公顷。年估计,最大值为301.56吨/公顷。年,平均价值为28.50吨/公顷。年的标准偏差为18.49%。否则,侵蚀估计时增加15%的年降水量导致最小值为0.2吨/公顷。年,可以达到最大值1028.84吨/公顷。年,平均达61.59吨/公顷。年的标准偏差为60.0%。

4所示。讨论

土壤侵蚀评估使用USLE(从我们的研究是可能的59),由于广泛使用的模型有效地预测土壤侵蚀在不同条件下(19,25]。USLE生成的信息,允许确定具体策略根据体积和土壤侵蚀的空间分布,为Gaspari et al。13),定义和选择种植足够的控制和管理组合的侵蚀Serrana Bonaerense盆地,阿根廷。民主党的精密度和准确度,变得越来越重要,因为我们扩大使用土壤属性的空间预测(60]。

巴苏基的工作等。61年]同意这项研究,因为使用民主党称为树脂黄PALSAR 10米的分辨率确定更精确比美国landsat ETM的年平均土壤流失已广泛用于确定水侵蚀的原因(62年]。土壤侵蚀的平均体积Tilacancha 60吨/公顷。年2019年机场核心计划。值超过平均水平的地方节约用水也很重要,如半湿润气候的Gumara盆地,42.67吨/公顷。年丢失的土壤体积估计(63年Anjeni分水岭),24.6吨/公顷。年(64年),47 93吨/公顷。年在四郎分水岭(56),蓝色尼罗河上游盆地27.5吨/公顷。年(65年],Andassa分水岭23.7吨/公顷。年(66年]。69.59%的Tilacancha ACP对应于10到25吨/公顷的侵蚀。年,双打的值范围与总面积的74%相比的Microbasin Madin水大坝在墨西哥,它侵蚀了清廉吨/公顷。年(62年]。

气候和土地利用趋势有助于减少体积的水渗透,提高径流生成(67年]。虽然基本元素的水收集、贮存、ACP和放电不是很好理解,地下径流占主导地位的水文站点和许多潮湿和陡峭的地区,诱发表面土壤侵蚀的体积更大68年]。出于这个原因,降水场景在巴拿马运河管理局估计,一个受到未来降水强度的增加,和是气候变化的一个重要方面69年];气候变暖会加速循环一般水文,强化湿极端(70年),除了极端干燥在某些领域(69年]。

同样,干燥的天,降水强度的变化在潮湿天占一半以上的地区年降水总量的变化如秘鲁(40°N和40°S)之间的区域(69年因此在Tilacancha。虽然是一个商店和提供水的查查波亚斯预计最终目的地将专注于保护,增加强烈的降雨的数量,允许更大的捕捉和保留相同的。然而,研究表明给出的值与流动受降雨影响的关系。他们占据了侵蚀沟之间的负债表和和是重要的侵蚀土壤富含营养物质和其他化学物质,可以对水质产生有害的影响71年]。在当前模型用于分析气候,没有共识地球的不同部分如何热身;虽然全球极端气温和降水量的变化研究20世纪中期以来,世纪的变化是有限的知识(72年),这种不确定性是可以理解的观察后的机场核心计划,增加和减少15%的估计降雨导致土壤损失水侵蚀,将达到最大数量为1028.84吨/公顷。年和301.56吨/公顷。年,分别。

值确认水侵蚀被认为是土壤退化的最危险的形式(73年]。土壤侵蚀监测和控制水土流失的因素是至关重要的保护计划(74年]。

5。结论

USLE允许Tilacancha ACP估算土壤流失。单独的因素得到基于方程的因素:降雨侵蚀力(R)在2019年和模拟增加和减少15%的降雨量、土壤侵蚀度(K),长度和程度的斜率(LS)、保险(C),和保护实践(P)。2019年,一系列的0.4到665.2吨/公顷。根据六年土壤失去了被水侵蚀范围,从低到极端的土壤流失的空间分布的体积土壤丢失。

体积的估算土壤失去了由于水侵蚀降雨量的减少和增加的场景下(±15%)显示了需要采取紧急措施来减轻Tilacancha ACP侵蚀程度,一个重要的区域港口城市用水的查查波亚斯,因为如果有降水减少15%,估计范围从0.20到301.56吨/公顷。年的土壤失去了由于水侵蚀。然而,如果有增加15%的降水在机场核心计划,范围可以从0.20到1028.84吨/公顷。年的土壤失去了被水侵蚀。评价建议根据损失的程度和空间分布上的每个因素侵蚀的影响可以开始的一系列保护策略Tilacancha ACP在气候变化的情况下。

数据可用性

数据公开可用:加西亚,Ligia;Veneros,贾维斯;Pereyra,塞萨尔;查韦斯,塞贡多;法典,达尼洛;卡尔德隆,玛莎年代;吉尔勒莫Idrogo;和莫拉莱斯,伊菜(2020)。地理空间分析水土流失包括降水方案的保护区在秘鲁亚马逊地区:Figshare数据集https://doi.org/10.6084/m9.figshare.13138331.v7。

附加分

软件:(1)ArcGis 10.7被用来做地图代数USLE方程在三个场景。(2)QGIS 3.14被用于大气校正卫星图像使用半自动分类插件(SCP)。地理位置信息:Amd0:秘鲁、Adm1:亚马孙,Adm2:查查波亚斯和Adm3: Maino和Maino。数据投影坐标系:WGS_1984_UTM_Zone_18S。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

J.V.;低速齿轮;南卡罗莱纳州;D.B;哈默和概念化的研究;低速齿轮和E.M.制定方法;E.M.进行验证;J.V.和FPC。负责软件;J.V.; L.G.; and S.C. conducted formal analysis; J.V. obtained resources; J.V. curated data; J.V.; L.G.; and S.C. prepared the original draft of the manuscript; L.G. reviewed and edited the manuscript; J.V. and FP. performed visualization; S.C. supervised the work; and J.V. acquired funding. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.

确认

作者要感谢DRON-UNTRM项目的成员,陪同他们实地考察取样进行实验室分析和验证映射到1500年地理坐标点。作者也感谢所有的农村社区的居民Maino累范托东南风的支持和指导ACP和提供重要的信息。最后,作者感谢所有支持我们的人托里维奥罗德里格斯门多萨国立大学在亚马孙和市政饮用水公司提供的物流。这项研究受到了世界银行通过国家科学基金、技术开发、技术创新、FONDECYT用西班牙语缩写,合同编号161 - 2018 FONDECYT - BM - IADT - SE(无人机项目),和CEINCAFE公共投资项目(剪崔352439号和2314883号)。

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