影响土地覆盖和绿色的变化对土壤流失和侵蚀风险Damota地区地区,埃塞俄比亚南部

文摘

土壤侵蚀是一个关键的问题在埃塞俄比亚的热带气候,缺乏植被和景观。因此,水土保持(SWC)措施,但其对水土流失的影响尚未充分估计。RUSLE建模应用使用卫星意象,ASTER GDEM,降雨量和土壤数据来估计每年总土壤流失100公里²在埃塞俄比亚丘陵和高度密集的区域。土壤流失减少Damota地区从2000年到2020年从21到1300万吨。同样,年均土壤流失下降了36%。非常轻微风险的地区(< 5t哈⁻¹年⁻¹)从53.72%上升到42.66,高危地区(> 50t哈⁻¹年⁻¹从12个减少到5%。水土保持措施显示,防止水土流失的一个重要含义通过改善土地覆盖和景观绿色。然而,土壤侵蚀的速度仍然是高的土壤流失公差相比,1 - 6t哈⁻¹年⁻¹埃塞俄比亚高原。

1。介绍

水土流失是全球土地退化的一种重要形式1]。通过侵蚀肥沃的表层土壤的流失是基本成功的农业、田园和林业实践(2]。土壤侵蚀是最具挑战性的和持续的环境问题,并对潜在的土地生产率和粮食安全产生重大影响,在许多埃塞俄比亚高原地区(3,4]。在21世纪,自然事件和人为因素有利于水土流失的风险5]。在埃塞俄比亚,现有的强烈的水土流失与人为原因如高人口增长再加上边际土地种植,过度放牧,土地覆盖退化,陡坡种植和贫瘠的土壤管理(6- - - - - -9]。

耕地的主要领域是严重的土壤侵蚀或非常高的径流和土壤损失(8,10]。因为它是一个活动使土壤更脆弱的通过耕作侵蚀和删除的自然覆盖土地强烈增加土壤侵蚀度。除此之外,问题的严重性在埃塞俄比亚可以更好地解释为陡峭的地形,过度放牧,连续种植农业技术较差(11]。由于耕地短缺导致人口压力,陡坡地区(包括污水> 30%)一直在培养没有适当的保护措施(12]。土地的山坡坡度> 15%不适合种植13和容易受水侵蚀7,8,10]。例如,研究表明,耕地土壤流失总量贡献80%的(14)和54%的径流(7]。表结果,水土流失,歌唱,沟壑普遍在埃塞俄比亚高原(15]。

埃塞俄比亚南部的Damota区域特点是人口密度高,腐蚀性降雨,崎岖的地形,和长期集中耕地。降雨侵蚀与累积雨量值大于12.7毫米的44]。由于这些和其他相关因素,该地区经历了高土壤侵蚀。这些明显的侵蚀特性在该地区特别是在降雨期间,虽然速度和空间变化到目前为止尚未被研究和记录。

土壤侵蚀的结果对人类和环境多方面的负面影响。它会导致从更不透水子表面径流增加,扭曲了营养丰富的表层土16,17),限制植物生长和生产力、生物多样性和扰乱(16]。土壤流失的速度在埃塞俄比亚达到大多高达5倍的最大土壤流失公差(8,18,19]。Zeleke和Hurni12]估计失去∼900万吨土壤从雨养培养领域。此外,它减少了耕地等区域冲沟侵蚀和流银行扩张的影响(13]。通过这些,发生严重的环境退化和三分之二的家庭的生活被严重影响在埃塞俄比亚(12,20.]。因此最重要的威胁自给农业(21),生产的可持续性(22,国民经济(23]。

水土保持措施是公认最好的方法进一步控制和减少土壤侵蚀和恢复退化的风景。保护措施是基层活动,维持或提高生产能力的土地的地区受到影响或容易退化(世界保护方法和技术的概述(WOCAT)) (24]。在这方面,在过去的2 - 4年,SWC活动进行在埃塞俄比亚高原的大部分地区10,11]。同样,大型流域管理活动中练习Damota地区主要是在过去的二十年里。

然而,一些研究报道的有限保护实践的有效性(25]。事实上,水土流失仍非常高(8,18,19,23]。这主要是与特定场地的缺乏,以证据为基础的保护措施的执行和维护(8]。Damota地区,尤其是SWC实践尚未执行基于量化土壤侵蚀数据。定量数据的土壤侵蚀和热点区域识别被认为是流域管理措施的基础(26]。规划和实施保护措施需要的理解程度,风险,和水土流失的空间变异19]。另一方面,分析改进的土地覆盖和绿色的影响由于SWC措施从过去中吸取教训保护工作至关重要,因为保护措施主要是增加密度,绿色,健康的植被通过增加渗透和减少土壤流失。

两种土壤侵蚀定量可以合理估计使用GIS和远程sensing-based RUSLE模型(8,19,27,28]。推荐的方法缺乏领域数据模型校准和验证,有效地实现(7,19,27]。因此,本研究采用RUSLE模型采用在埃塞俄比亚条件(27]。本研究的目标是:(1)估计土壤侵蚀率和空间分布和(2)评估土地覆盖和绿色的变化对土壤侵蚀的影响在过去的二十年中Damota地区地区。

2。方法和材料

2.1。研究区

Damota区域包括Bolosso痛、Damot盖尔和Soddo Zuriya区隔6°44′30“7°9′49”纬度和37°34′47”37°98′58“经度Wolaita地带的南部国家,民族和民族地区(图1)。它位于亚的斯亚贝巴以南395公里的首都埃塞俄比亚。它占地97600公顷。Damota地区地区由崎岖的地形和升高特别是在中部形成的构造和火山活动。根据农业气候分类系统,该地区被列为戴格和Woina戴格区域海拔从海拔1480到2855米(图1)。

不饱和始成土,变性土铬,铬淋溶土,浅色变性土,玻璃质的暗色土、饱和Nitrosols,典型强淋溶土、石质土土壤类型主导Damota区域。月平均最低和最高温度14和20°C,分别(图2)。区域收到长期的平均年降雨量双峰约1200毫米的降雨模式。从6月到9月,主要降雨季节(当地称为Kiremt)和一个小降雨季节从2月到3月(本地调用Belg)。

农田是主要研究区域的土地利用类型其次是灌木林地、草地、林地、裸露的土地,土地和结算。小规模生存混合农业是主要的生计系统在该地区。最常见的栽培大麦作物(大麦芽)、小麦(小麦属植物Vulgare),玉米(玉米)、画眉草(Eragrostis微软),马豆(Pisum一鹰嘴豆(中投arietinum)。Damota地区地区是埃塞俄比亚的高度密集的地区之一。例如,根据2007年的人口普查数据,农村地区的人口密度变化从167人公里²在中部地区746人公里²在高地30.]。

2.2。模型输入数据的类型、质量和来源

RUSLE模型主要使用五个主要因素(气候(降雨)、土壤、地形、土地利用/覆盖和土地管理)作为输入来估计年度土壤流失。因此,降雨数据收集来自埃塞俄比亚的国家气象机构。研究区域的土壤数据摘要,000规模的收集水,灌溉、埃塞俄比亚和能源。ASTER GDEM的1角秒数据来自美国地质调查局(USGS)网站(http://earthexplorer.usgs.gov)被用来计算地形信息(斜坡长度和陡度)。除此之外,美国地质调查局2000年卫星意象也咨询(增强型专题成像仪+ ETM +)和2020年(操作陆地成像仪,奥利)169和55行道路30米空间分辨率生成土地利用/覆盖和保护实践信息。

2.3。土壤流失估计的方法

通用土壤流失方程(USLE)首先由Wischmeier和史密斯31日),后来修改(32在一个集成的形式使用GIS和遥感。与其他土壤侵蚀的方法建模(例如斯瓦特),RUSLE分析法逐渐失宠地区的适用性验证和校准的模型估计不可能是好的26),但是,一些输入数据无法获得足够的质量需要。因此,Hurni [29日)采取了一些在埃塞俄比亚高原条件下输入数据计算。他作出了重要修改R因素(降雨侵蚀力指数),C因素(土地利用/覆盖),K因素(土壤侵蚀度),使模型适用的使用可用的数据。

RUSLE使用以下方程估计年均土壤流失pixel-by-pixel-based叠加分析的五个预处理(计算)侵蚀的因素。模型是由 在哪里一个据估计每年土壤流失(t哈⁻¹年⁻¹),R是降雨侵蚀力因子(MJ mm哈⁻¹h⁻¹年⁻¹),年代坡度,l边坡长度因素(无量纲)K是土壤erodability因子(t哈⁻¹乔丹⁻¹毫米⁻¹),C是土地利用土地覆盖的因素(无量纲),然后呢P(无量纲)是保护/管理实践因素。

2.3.1。模型的输入数据处理和计算

降雨侵蚀力因子。降雨侵蚀力是雨造成侵蚀的潜在能力在一个给定的情况下,代表特定的降雨侵蚀力或降雨的能量作为驱动力水土流失(26]。USLE模型、降雨侵蚀力通过乘法估计总风暴能量的30分钟降雨强度,表示为EI30测量(32]。然而,它不是主要可能找到30分钟的降雨强度等不同领域当前的研究区域。因此,以下修改后的回归方程开发和使用平均年降雨量数据成为可能,Hurni [29日)是应用。给出的回归经验公式如下: 在哪里P的平均年降雨量是毫米。

在这方面,22年(1998 - 2020)年降雨量研究区域内的四个站和邻近地区(Gandaba,Dubo,Abala生,Bilate Chericho)收集来自埃塞俄比亚的国家气象机构(表1)。然后,R每个站计算的因子值。反距离加权插值法是用于开发一个光栅表面侵蚀的价值,因为它给出了一个更精确的值如果使用年降雨量(33]。

土壤侵蚀度。土壤侵蚀度意味着土壤的抗侵蚀的降雨和径流能量(8]。土壤的性质强烈确定土壤侵蚀度的时候暴雨事件(31日]。土壤质地、土壤结构、有机质含量、土壤深度、排水条件的主要因素是影响土壤侵蚀的弱点(26]。在埃塞俄比亚的不同部分,两种方法是最常用的如土壤颜色方法和基于属性的方法。土壤颜色Hurni[推荐的方法29日和合理、有效地实现在高原8,18,19,34,35]。因此,这种方法被用于这项研究。

因此,土壤类型和它们的颜色从数字土壤中提取数据36]。的K价值提出了每个土壤颜色(表2)[29日)被分配在多边形土壤地图(矢量文件),最后转换为栅格地图。

边坡长度和陡度。地形对土壤侵蚀的影响RUSLE模型可以表示的长度和陡峭的斜坡31日]。增加边坡长度创建一个高积累的径流,陡峭的山坡提高径流速度,累计增加土壤侵蚀(31日]。所定义的Wischmeier和史密斯31日和狐狸等。32),边坡长度和坡度可以计算使用以下方程。LS因素在这项研究是由30×30 m DEM生成借助ArcGIS 10.3。除此之外,其他处理活动是如丝绸,生成流方向,积累和流动。 在哪里X_h横坡长度和吗米的指数是可变斜率定义的比例。ɛ细沟侵蚀interrill侵蚀ɛ计算土壤侵蚀,这是比较容易小溪和interrill侵蚀。

的值米和ɛ可以通过使用以下公式计算从书房的民主党面积: 在哪里坡度角。

另一方面,它是描述土壤侵蚀增加快速上升的坡度与坡比增加长度(32]。因此,坡度可以使用以下公式计算使用栅格计算器(32]: 在哪里年代坡度因子,罪θ坡度角,δ在百分比山坡坡度。

后l和年代地图生成的DEM,细胞覆盖进行了分析使用栅格计算器ArcGIS的环境。

土地覆盖的因素。封面因素意味着地面覆盖和植被的影响树冠在减少土壤侵蚀32]。它也可以解释说,土地覆盖的影响,作物和作物管理措施对土壤损失相比的损失从光秃秃的休闲区域7]。的C因素可以通过不同的方法计算C从文学价值因素(传统的系统)和归一化植被指数(NDVI)方法是最常见的实现37]。基于归一化植被指数的C热带地区覆盖估计是最好的方法比文献价值的方法(37]。该参数可以给一个可能的独特价值为每个像素比传统方法。此外,土地利用/土地覆盖分类可能不合理检测土地利用的变化和覆盖由于水土保持。但是,归一化植被指数可以更好地检测到变化。这是因为最初SWC措施可以增加水渗透和积累土壤,导致植被的更好,健康成长。这可以提高现有植被的绿色和密度的短期和中期的时间尺度,但一种土地利用类型可能不是转换为其他类型。例如,在5 - 10年内,灌木林地可能不会转化为林地,但灌木林地退化可以改变健康的灌木林地。因此,NDVI值能更好地显示SWC对景观的影响。

前rescaled-based的计算C因素,图像预处理和归一化植被指数计算。归一化植被指数的计算通过使用红色可见和近红外波段的卫星以如下:

新NDVI值计算方法由Durigon et al。39)被证明是最好的方法C因素决定的热带地区(38,39]。因此,在这项研究中,使用的新方法并给出方程如下:

2.3.2。管理(支持)实践

支持实践因子(PRUSLE)是土壤流失的比例与特定的实践支持相应的损失与上坡和下坡的耕作38]。它考虑了三个方法,如轮廓,裁剪,梯田,重要元素来控制侵蚀(39]。然而,在我们的现场观察,我们发现,多数的保护措施一直在构建农业土地,还有对非农用地的保护措施有限。此外,缺乏连续性实施保护实践。因此,P因素确定在本研究中使用的结合坡类和土地利用/土地覆盖图(31日),也用于其他先前的研究(7,8]。

2.3.3。卫星图像处理、分类和精度评价

两个陆地卫星卫星意象(2000和2020)被抓获在旱季是万里无云,使用和作物收成。图像预处理如整改,进行地形校正和其他图像增强地图合适和方便目的分类最适合当时的地面数据。在这方面,1:50 000 toposheet地图和民主党被用于图像预处理。

六个土地利用/土地覆盖(林地、灌木林地、草地、耕地、裸露的土地,结算区)被确定通过勘测和toposheet地图。在最大可能受监视的影像分类分级机进行使用培训通过手持GPS点收集。因此,60个采样点采集每2020年土地利用/覆盖类型。

分类精度评估的地图进行使用错误(混乱)矩阵和Kappa系数。为此,240分在每个土地利用/覆盖(40)被收集并作为参考数据精度评估。通过分层随机抽样样本选择。在这方面,分类图像的整体精度87.9和88.9%,Kappa系数为0.863和0.867,显示了分类地图是可以接受的(40,41]。

图像分类后,土地利用/土地覆盖和斜坡类地图(%)覆盖在一个联盟ArcGIS的函数,找到两个映射的属性映射。然后,文学价值分配(表3)。卫星图像分析利用ArcGIS 10.3和ERDAS公司2014软件。

最后,所有栅格地图重新取样30×30米空间分辨率为细胞使其兼容的乘法。地图RUSLE因素增多来计算年平均土壤流失。

2.4。土地覆盖的影响,绿色变化对土壤流失和侵蚀的风险

的土地覆盖和绿色的变化对土壤侵蚀的影响可以使用RUSLE模型估计。这样做是通过计算土壤流失前(2000)和(2020)后SWC的实现。在计算土壤流失和侵蚀风险,土地覆盖(C因素)和保护实践因子(P因素)值是计算从各自的卫星意象,但R,K地图,LS因素是相同的。因为这些参数的变化可能不是重要的在短时间内很难找到历史数据。因此,估计土壤流失的变化可以解释的土地覆盖的变化和绿色变化在过去的二十年。整体方法论的过程研究一直呈现在图3。

3所示。结果与讨论

3.1。RUSLE因素

均值最小和最大降雨数据的面积是708和1396毫米,分别(图4(一))。降雨侵蚀力从432 MJ毫米公顷的面积增加⁻¹h⁻¹年⁻¹在Bilate Chericho726年乔丹毫米公顷⁻¹h⁻¹年⁻¹在Gandaba,高架Damota区域(图的一部分4 (b))。这意味着巨大的强降雨的山区和高原和减少的水平和较低的斜坡。但是,即使降雨侵蚀较低水平低的土地,可以移动的流量积累大量的沉积物较高。

土壤侵蚀度Damota地区地区范围从0.15到0.2t哈⁻¹乔丹⁻¹毫米⁻¹(数据4 (b)和4 (c))。在该地区土壤是由布朗(铬淋溶土、饱和冲积土、不饱和冲积土和饱和始成土)和黑色(铬变性土和浅色变性土)的颜色。黑色的土壤受侵蚀的低于棕色(31日]。越受侵蚀的棕色土壤主要集中在山区高地地区。这种性质的区域与高侵蚀加上LS因素更脆弱的土壤流失(数字5和6)。

地形的影响因素(LS)被认为是高尤其是Damota山Damota的中心区域和其他陡坡高在西部和东部部分。最低和最高的l- - -年代因子值1和0.03,14.5和81.65,分别。的叠加分析这两个因素导致的LS值从0.03级边坡以最小流陡坡地区到359年的积累和高流量积累区域(图5)。

面积的土地覆盖因子计算NDVI值的一种新方法,以便更好地代表植被/绿色的变化发生在两年之间的短期和中期的时间尺度(之前和之后的保护)。C值范围从0.066到0.175,2000年从2020年的0.051到0.099(图7)。这意味着裸露土地的大小是在2000年和2020年减少(图更高7)。分析结果表明,土地被植被覆盖如森林和灌木林地接收低C因素值,但裸露的土地和结算领域的经验很高C值。另一方面,P因子值估计最低0.1和1之间的区域被发现在这两个参考年(图8;2000年和2020年)。然而,每个值在0.1和1之间所覆盖的区域是不同的两个研究周期。

3.2。土地覆盖和绿色的变化对水土流失的影响

经常会有这样的报道:土地的封面是一个重要因素,决定了土壤的脆弱性和顺向土壤流失8,31日]。在这项研究中,土地利用/覆盖变化的影响由于SWC过去两年来一直在评估(表4和图8)。土壤损失歌唱和interrills在2000年从418到0.028不等t哈⁻¹年⁻¹29.62,年平均土壤流失的速度t哈⁻¹年⁻¹。总估计每年产生的土壤流失Damota面积2000年为2130万吨。另一方面,在2020年,年均土壤流失范围从几乎为零的平坦部分458.86中(0.016)t哈⁻¹年⁻¹在陡和起伏的山区高地。年平均土壤损失估计为29.62t哈⁻¹年⁻¹。总共∼1350万吨土壤失去了每年water-induced土壤侵蚀的结果。

由于土地覆盖和绿色的变化,土壤流失降低了36.43%的年增长率(从29.62到22.47t哈⁻¹年⁻¹在2000 - 2020年期间)。同样,从Damota水土流失总面积地区在2000年SWC之前是2130万吨,但是保护实现后的值更改为1350万吨。这表明减少36.5%。

不断增加的人口压力和对自然资源的需求和食品,这样减少土壤流失可以解释为土地利用/覆盖变化的影响在该地区实施的以社区为基础的SWC措施引起了过去两年。不同SWC措施在该地区实现了包括物理结构与草条(如土壤外滩,fayna juu,和microbasin),营养措施(种植园和面积围地),和农艺措施。SWC措施实施,水渗透增加,从而增加地下水补给(42]。这些情况因此增加植物的生长和再生,因此改善土地利用/覆盖和景观绿色。

也表明,土壤流失的负债表和细沟侵蚀显示减少近100%的分水岭支持管理层在草原植被,改善围地(43]。尤其是森林和灌木林地植被区域产生最低的平均土壤流失最大斜率(即使他们都集中在8]。

然而,年平均土壤流失被发现超过土壤流失公差的范围(1 - 6t哈⁻¹年⁻¹埃塞俄比亚高原上的)估计(2020)(2000)之前和之后都SWC实现。此外,Damota面积的22.4%地区产生水土流失数量的最大容许土壤损失值远高于6t哈⁻¹年⁻¹2020年(29日]。

我们的研究估计(平均27.21t哈⁻¹年⁻¹)是一致的发现Haregeweyn et al。7上蓝色尼罗河盆地,平均土壤流失速率为27.5t哈⁻¹一年¹。报告的研究结果也是一致的狒狒分水岭(23.7t哈哈- - -¹年⁻¹(2])和Gelana subwatershed (24.3t哈⁻¹年⁻¹(27]),在西北部、东北部和东部的埃塞俄比亚高原。

一些研究成果报告异常高的土壤流失尤其是定心在埃塞俄比亚的西北高原,当然在中央裂谷。例如,Bewket和菲利(18]报道93年土壤流失的速度t哈⁻¹年⁻¹Chemoga分水岭,西北埃塞俄比亚。同样,每年49的侵蚀率t哈⁻¹年⁻¹(35),42.67t哈⁻¹年⁻¹(9),47.4t哈⁻¹年⁻¹(19估计Dembecha区,Gumara分水岭,和四郎蓝色尼罗河流域的分水岭,分别埃塞俄比亚西北部。Wolka et al。34)在他们的研究在中央裂谷发现土壤流失的45分水岭t哈⁻¹年⁻¹。异常高的土壤侵蚀率报告在埃塞俄比亚的西北高原可能主要与现有高降雨量(长期平均2000毫米)和土地的起伏和陡坡自然比Damota地区地区。Belayneh et al。8]也解释说,土壤流失是高的降雨和陡坡gradient-dominated地区。事实上,土壤流失率高的中央裂谷相对较小的降雨可能与地形有关。这是在我们的研究中观察到,区域由水平和缓坡经验较少的侵蚀和逐步增加的斜率Damota区域。

在这项研究中,陡峭(30 - 45%)和陡坡(> 45%)地区产生43.23和84.82的平均土壤流失t哈⁻¹年⁻¹(图6)。这些方面构成4.5和2%的面积,但贡献17和土壤流失总量的12.5%。这一结果是非常高的,因为相比平均土壤流失和水土流失产生的水平和倾斜的区域产生从3.5到6.5t哈⁻¹每年。因此,坡度是主要因素,使该地区更容易受到rainfall-induced土壤侵蚀。Belayneh et al。8]还发现一个强大的关系斜率和Gumara流域土壤流失,西北埃塞俄比亚。边坡坡度和长度发现四郎流域的土壤侵蚀的主要因素(19]。

土壤的特性对土壤侵蚀有强烈的影响。例如,黑色的土壤(铬变性土和浅色变性土),有相对更好的有机碳含量很低的意思是土壤流失(11和8t哈⁻¹年⁻¹分别;图6)。另一方面,土壤铬淋溶土和饱和等始成土特点是褐色的颜色更敏感,发现产生水土流失的最高金额(32t哈⁻¹年⁻¹饱和始成土和46t哈⁻¹年⁻¹Damota铬淋溶土)的区域。除了他们的特点,这些土壤是集中在陡坡起伏的地形条件。

3.3。土地覆盖和绿色的变化对侵蚀的影响的风险

根据腐蚀风险分类推荐Haregeweyn et al。7),研究区域的土壤流失的地图已被分为五个严重性/脆弱类。严重性类/水平非常轻微的风险,轻微的风险,适度的风险,风险很高,和非常高的风险代表平均土壤损失率< 5 5 - 15 15 - 30、30 - 50和> 50t哈⁻¹年⁻¹,分别。在这方面,2020年,5.2,7.11,和12.5%的Damota地区地区已经经历了非常高的风险优先级(第一级),高风险优先级(二级),和温和的风险(第三层次的优先级)的土壤侵蚀,分别(图9;表5)。这些领域占面积的24.8%,但贡献了78.04%的年度总土壤流失的地区。

这是一个重要的暗示,我们需要投资最大努力SWC而不是试图伸展我们的努力在所有的部分区域。土壤侵蚀的定量表达是任何流域管理的一个重要阶段26]。它可以引导SWC规划和实施。因为定心保护工作在这些高度脆弱的地区按更努力的劳动,资本,技术和它的有效实施可以带来期望的结果(7,8]。然而,保护实现Damota地区,甚至在不同地区的埃塞俄比亚一直没有科学的量化数据和优先级。保护工作一直在投资于解体形式在一个大区域包括景观的那么脆弱。这些可能的主要原因在埃塞俄比亚SWC努力不是有效的和计划。

然而,观察高颞可变性的土壤流失严重超过2000 - 2020年期间(表5)。该地区经历非常轻微的土壤侵蚀风险(< 5t哈⁻¹年⁻¹)从53.72%上升到42.66,几乎相似的年平均土壤流失。另一方面,区域产生一个非常高的土壤流失(> 50t哈⁻¹年⁻¹)是2000年的11.71%,下降到5.2%。事实上,平均土壤流失也从96.44下降到81.82t哈⁻¹年⁻¹。所覆盖的区域第一,第二,第三优先级级别(非常高的风险,风险很高,中等风险,分别)在2000年是29%,但在2020年降至24%。这意味着土壤侵蚀强烈影响了社区群众动员和民间SWC-led土地覆盖和绿色Damota面积的变化。

这是一个重要的暗示SWC措施实现在该地区发挥了作用,再生植被退化的景观和康复。例如,退化的景观和种植园的围地在陡峭的斜坡和物理结构种植和贫瘠的地区可以增加入渗,减少径流,减少土壤流失。这些结果改善植物的密度和绿色和健康。

然而,另一方面,价值最高的土壤流失Damota地区地区已显示出增加。这是明显的增加从418.07到458.86的最高价值t哈⁻¹年⁻¹。这可能发生因为SWC实践不可能覆盖所有地区和最常在埃塞俄比亚情况;一些已经严重退化景观已收到很少注意(15]。这些领域主要是构成土壤流失的最高价值观退化和裸露的陡坡等地区,退化的沟壑,水土流失等等,在这些领域有一个高概率的增加令人担忧,除非接受合适的保护措施。这可能是土壤流失的观察上升的原因即使在实施保护措施。

4所示。结论和启示

RUSLE模型有合理估计的影响在植被和景观绿色社区SWC-led改进年度土壤流失。总年度Damota地区的水土流失地区减少从21到从2000年到2020年的1300万吨。在这一时期,年均土壤流失从30到22日下降了36%t哈⁻¹年⁻¹。有在该地区水土流失的空间变异性高,从0.016到0.028不等t哈⁻¹年⁻¹在418年和459年的森林地区t哈⁻¹年⁻¹在陡坡没有植被景观。该地区经历了非常微小的土壤流失的风险(< 5t哈⁻¹年⁻¹)类别从42.66提高到53.72%,另一方面,很高危地区(> 50t哈⁻¹年⁻¹)从11.71下降到5.20% 2000 - 2020。这是一个重要的暗示改善植被和景观绿色由于SWC可以减少土壤流失的大量水。的累积效应的各种水土保护措施可以解释观察到的土壤流失的变化。

土地覆盖强烈影响土壤侵蚀的发生在一个区域特别是表和细沟侵蚀的形式。在这方面,恢复光和退化的景观和保存/保护高潜力地区进一步退化是水土保持的主要目标之一。这将导致改善和健康的土地覆盖,从而降低土壤侵蚀的脆弱性。

水土保持措施减少水土流失的风险通过改进植被。然而,然而,土壤侵蚀的速度是非常高的估计相比,土壤流失公差(1 - 6t哈⁻¹年⁻¹在埃塞俄比亚高原),最高的土壤流失估计高于估计在2000年(从418.07上升到458.86t哈⁻¹年⁻¹)。因此,严重退化和高危地区需要更好的关注。特定站点基于优先级的建议实施保护措施。

数据可用性

和/或使用的数据集分析在当前研究可从相应的作者以合理的要求。

伦理批准

不适用。

同意

所有作者同意和批准出版的手稿的生态过程。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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