文摘

水土流失的主要原因是农业土地表土损失,从而导致减少农田生产力。土壤流失的评估是至关重要的为埃塞俄比亚发展水土保持策略。调查旨在估计各强化土壤流失的土地利用模式,包括边坡类别,使用土壤估计模型与ArcGIS的过程。分析了基于降雨侵蚀在埃塞俄比亚的条件下,土壤侵蚀度、植被(C)遥感数据,slop-length因子(LS),和管理实践(P)。平均土壤流失相对较高(20.01公顷⁻¹年⁻¹)在耕地,而这是最低(0.17公顷⁻¹年⁻¹)在森林中。流域土壤流失在边坡分类显示了显著的变化。此外,土地有一个更大的边坡角,或上斜坡的分水岭,包含最大水土流失,降低边坡位置有一个最低土壤侵蚀率。验证表明,有一个微不足道的预测模型和实验数据之间的差异。因此,这证实了该模型可应用于研究流域或其他具有类似农业生态学研究领域。这项研究还用于准备一个侵蚀保护管理策略在流域水土。

1。介绍

土壤侵蚀有各种影响环境,社会,经济(1,2),因为它消除了肥沃的表层土,减少作物的生产力领域,最后,它的来源是粮食生产损失(3]。泥沙在水体水质下降的可能原因和淡水的身体4,5]。重金属污染物,化学物质从土壤侵蚀景观运输中产生的粒子,导致沉积物水平较高,最终导致水的富营养化和微妙的水生生态系统的干扰6]。过度淤泥出口造成严重的水土流失,沉积水体产生干扰的生活水体和水体质量下降(7]。

土壤侵蚀被认为是严重威胁农业用地的可持续经营能力因为水土流失可以减少耕地的生产力和生产减少土壤养分和土壤肥力8- - - - - -11]。此外,当侵蚀土壤达到水体,它可能导致富营养化,有毒、有害成分建立和降低液化氧气,影响水文生态系统和生物多样性。

这项研究由全球土壤伙伴关系(GSP)表明,土壤流失的速度大于750亿年⁻¹(9]。此外,经济成本的年度农田土壤流失是全球大约4000亿美元(10]。世界各地的土壤流失的年度评估不同,因为环境和社会经济因素。例如,美国年度土壤侵蚀率是16 t公顷⁻¹年⁻¹,在非洲、亚洲和南美洲,年龄在20 - 40 t公顷⁻¹年⁻¹(14,15]。在印度和叙利亚,土壤侵蚀的一年是16.4公顷⁻¹年⁻¹和5 t哈⁻¹年⁻¹,分别。根据Das et al。16],一年一度的水土流失预测RUSLE模型在阿鲁纳恰尔邦,印度是1.38 - -59.05公顷⁻¹年⁻¹埃塞俄比亚,而一些流域土壤流失是42公顷⁻¹年⁻¹(15)和43公顷⁻¹年⁻¹在埃塞俄比亚的上层Omo嘲笑盆地(17]。

许多有关土壤侵蚀的研究结果显示,不同的方法和方法之后,如田间试验、投资模式,制造伙伴模型和RUSLE模型,在GIS技术的支持。例如,Aneseyee et al。17)使用投资沉积交货率模型,该镇实行(18)使用RUSLE模型。每一个模型,适用于不同的水域有其局限性和缺点。

全球耕地土壤侵蚀影响siginficantly [19),影响全球数十亿人,特别是非洲的人口和发展中countiries [20.]。在埃塞俄比亚,土壤流失的速度可以超过300公顷⁻¹年⁻¹(8,21),这表明埃塞俄比亚是受影响最严重国家水土流失在全球15]。土壤流失总量估计为15亿公顷⁻¹年⁻¹整个国家,但农业用地是水土流失的主要来源22]。埃塞俄比亚高原的研究表明,超过二百万公顷的土地被失去康复(22]。因此,水土流失的管理是环境保护的关键问题,提高食品稳定性(20.,21]。

大于85%的埃塞俄比亚的人口依赖于农业,这表明农业是埃塞俄比亚经济的支柱25]。农业农业提供了巨大的机会,为大多数人创造就业机会;它涵盖了国家GDP的一半,也是外汇收入的主要来源,但农业活动记录低收益率由于土壤肥力下降和降低农业生产力领域,导致无法实现粮食自给(24,22]。

土壤侵蚀风险评估和应用合适的水土保持(SWC)技术在退化土地,一些土壤流失模型近年来先进。评价土壤流失、GIS和遥感数据获得和生物物理数据显著相关23,24]。RUSLE模型在全球使用的鉴别经验土壤侵蚀模型(25]。据估计土壤流失的输入不同的光栅和矢量数据,即使它有其不利之处,如缺乏水文连通性和无法估计一个给定的沉积物出口能力的分水岭。

土地退化在埃塞俄比亚的起源是由农业倾斜的土地上,可怜的实践SWC措施,不稳定的降雨模式,没有休耕土地的情况下,较低的营养供给植物、植被和森林退化(17,30.,31日]。因此,土地管理不善等人类活动可怜的培养实践和理解降水的波动显著影响定义浓度和土壤流失的影响32]。因此,资源退化、农业生产力下降,加剧贫困,为国家粮食安全是主要的挑战。由于这些,斗争可能是旨在保护土壤资源最大化生产力和生产的土地,这将导致改善生计和可持续利用的生态系统。

不同的水土保持(SWC)已经推出和实施措施在过去的几十年里,政府和非政府机构增加粮食产量在全国33]。重点已基本建设的结构性SWC措施培养领域和山坡上的植树造林恢复退化土地(34]。保护措施选择的分水岭,导致减少径流和地下水补给相当大的增加35]。此外,实施SWC已经引发了改善作物生产,增加植被,减少水土流失,改善粮食安全和农村社区的生计36]。

不管璧流域侵蚀严重程度和它的影响,缺乏研究计算土地的侵蚀率更好的管理。土地有不同的灵敏度根据其斜率侵蚀和土地利用类型的特性。此外,土壤侵蚀预测已被许多研究人员在不同的时间进行但结果显示显著不同。因此,估计土壤损失率和表达空间映射璧流域土壤侵蚀的有利于流域开发的规划和决策者。本研究旨在(1)评估土壤流失速率在不同的土地利用模式系统,(2)探讨不同斜率的土壤流失类,和(3)验证模型的适用性和误差模型的分水岭。

2。方法和材料

2.1。研究区域的描述

这项研究是在璧分水岭,是埃塞俄比亚的蓝色尼罗河盆地的一部分。研究区位于470公里从亚的斯亚贝巴,埃塞俄比亚的主要城市。璧流域有不同的自治街坊联合会/村庄及其经度位于39°41 10.713′E 10°89′14.098 N和纬度位于39°47′8.6279 E 10°82′35.788 N(图1)。海拔范围也建立在海拔1428 - 2752米,年平均降雨量1130毫米,而地区的最小和最大平均气温9和21°C,分别。主要类型的作物有小麦、胡芦巴、大麦、和画眉草(37]。主要研究领域是农业经济活动,而取决于降雨农业。此外,传统的方法用来改善土壤肥力,如农业残留肥料和作物轮作的应用,已经放弃了在该地区。有机来源,如作物残留物,完全从农田对动物饲料,传统燃料,住宅建设的目的。牛粪,这应该是作为农业肥料残留,是一种家庭能源的主要来源。旱作作物产量很低,由于有限的输入使用和不良农艺实践。环境的恶化,如土壤侵蚀和养分耗竭,导致研究区农业生产下降。此外,持续的干旱,贫困,和作物歉收是共同的挑战,进而引发了长期的粮食短缺问题更加严重。研究区有不同的地貌与广泛的高度变化(见图1)。因此,不同的生物多样性存在的分水岭。

2.2。估计土壤侵蚀的分水岭

RUSLE方程估算土壤流失的能力通过降雨侵蚀,易蚀性、地形、植被、保护实践(38]。五个参数被用来估计土壤侵蚀模型,如降雨侵蚀(R)、易蚀性(K)、斜率和陡度(LS)、作物覆盖(C),和保护(P)。RUSLE计算平均侵蚀率在不同的土地利用系统和边坡分类,按照以下方程: 在哪里一个表达的侵蚀土壤吨每年每公顷(t哈⁻¹年⁻¹),R降雨侵蚀力(MJ毫米吗⁻¹哈⁻¹年⁻¹),K是土壤侵蚀度(哈⁻¹年⁻¹),LS斜率和陡度的长度,C植被(无量纲),P是保护实践(无量纲)(图2)。

2.2.1。土地利用类型分类

当前土地利用/土地覆盖分析、陆地卫星图像增强等主题映射器+ (ETM +)收购来自美国地质调查局(USGS) (https://earthexplorer.usgs.gov/)。所有选中的图像reprojected WGS84,制图系统的统一横轴墨卡托投影保险丝(UTM) 37个n,埃塞俄比亚的归属。此外,从出版的文档收集基线数据和与当地专家深入讨论,认识到土地利用/土地覆盖(LULC)类。

获得高质量的图像预处理技术如辐射、几何,和大气修正应用使用软件ArcGIS 10.3和5.3一样。ETM +乐队1到7的形象是气压上纠正栅格计算器(空间分析)工具后ArcGIS 10.4 [39]。监督分类的最大似然分类方法被用来识别研究流域的土地利用模式。现场访问期间,地面控制点(gcp),代表了不同的土地覆盖类,使用手持GPS。gcp的采取是用于样本代表感兴趣的区域(RoI)不同土地覆盖类型(签名)来调节图像分类的准确性。

2.2.2。侵蚀(R)

降雨侵蚀力表示的能量开始,然后细沟侵蚀,最后创造了冲沟侵蚀。在降雨侵蚀力估计数据直接雨滴的影响,部分原因是降雨产生的径流。

估算降雨侵蚀是基于Hurni的(40)方程,推导出从一个空间分析回归Hellden [41)用于埃塞俄比亚使用年降水量,但有许多不同的计算方法来计算降雨侵蚀因素在世界上。 在哪里R=年度降雨侵蚀力和P=附近站的年平均降雨量获得在过去的30年。

计算R因子,公式的基础上,使用了年平均降雨量。插值已经完成显示土壤侵蚀的空间表面分布基于平均30年期(1986 - 2015)年平均降雨量数据。基于Hurni [40规定),方程(2),平均降雨量和降雨侵蚀的三个站是1145 mm和634 MJ毫米⁻¹哈⁻¹年⁻¹分别(图3)和表1。

2.2.3。土壤侵蚀度(K)

土壤侵蚀度(K)根据土壤类型,这是影响土壤的结构和纹理,有机质(OM)内容、和土壤渗透率(见方程(3)- (7))。在这项研究中,联合国粮农组织土壤地图被用来推导出土壤属性数据。研究区有三个主要的土壤类型。在每一个土壤类型、土壤属性进行了研究使用标准化的实验室方法通过使用系统抽样技术48个土壤样品。换句话说,16(16)土壤样本取自三个土壤类型基于系统抽样技术分析有机碳含量和土壤质地(淤泥、壤土和粘土)。基于诺曼et al。42)方程,一小部分砂、淤泥、粘土和有机碳含量一直作为分水岭0.37。建立导热系数的值后,它被放入geo-database基于Kouli et al。43)来创建一个栅格地图的空间分辨率(图30 m细胞大小4)。 在哪里 圣,SIL, CLA %沙子,淤泥,粘土,分别;C=有机碳含量;SN1 =含砂量减去从1除以100;足球俱乐部砂=低的土壤侵蚀度因素;Fsicl=高粘土,淤泥的土壤侵蚀度因素比;Forgc=因素减少了土壤有机质含量高的土壤侵蚀度;Fhi砂=因素降低了土壤含砂量高的土壤侵蚀度。

2.2.4。地形因素(LS)

土地的斜率影响径流的速度和水平。换句话说,更高的斜率触发更高速度的径流,加剧水土流失。有多样的地貌土地利用系统,比如高和较低的斜坡,平坦的土地,和陡峭的斜坡。

斜率是璧分为六个分水岭(图)5。利用这些数据,斜坡长度和陡度因素可以追究它们对土壤侵蚀的影响44]。民主党从美国地质调查局是重要的计算边坡长度因素借助ArcGIS环境。根据摩尔和伯奇(45),LS的因素进行了分析使用以下方程: 在LS是集体边坡长度和陡度的因素。民主党是用于开发流积累与分辨率为30米和罪恶的斜率(程度)。LS因素璧流域计算,4.94,最大值和最小值0(见图6)。

2.2.5。植物湾因子(C)

水土流失可能不同,这取决于降雨侵蚀力和植物的形态。降雨量下降保护植被可以减少水土流失在一定的土地。保护植物可能是作物、杂草或树木。作物生长的不同阶段影响一代的作物管理因素和需要植物的生长期和年。

决定作物管理因素(C),土地利用数据从陆地卫星图像30 m分辨率(见表2)。对土地利用进行分类系统、GIS和遥感应用,如最大似然分类算法进行遥感数据。与埃塞俄比亚上下文相关的作物管理因子值基于可用的土地利用地图进行使用Hurni [40并设置成geo-database(见图5)。

2.2.6款。保护实践(P因素)

保护实践(P值)被认为是土壤保护的应用实践景观,像梯田,覆盖和开槽控制。如果没有找到侵蚀控制实践景观,然后P值等于1,这表明景观减少土壤侵蚀的能力高。的P值表示一个范围在0和1之间。耕作的农田,草率的土地水土流失可能会增加而不是减少。因此,农业系统的景观需要应用不同的swc不同P的因素。根据Hurni [40),保护实践(P因素)值不同的保护实践中土地利用系统提供的(表3)。

基于Hurni [40),实地观察期间收集的管理实践分类表所示的分水岭4,它已经被放入geo-database;因此,P使用电弧GIS(参见图价值进行了分析7)。

2.3。模型验证

RUSLE模型计算比较模拟和观测数据。观察到的数据是来自埃塞俄比亚的水和能源。模型输出的单位(模拟)表达在年度基础上,即。t哈⁻¹年⁻¹描述的观测数据,通过河流和悬浮泥沙浓度数据被m s表示每天⁻³和g毫升⁻¹,分别。因此,观测和预测数据的单位需要类似的单位一致的分析。观察到的数据是计算使用水流和泥沙浓度根据以下方程测量站,所介绍的Sadeghi et al。46]: 在SC (t的一天⁻¹)指的是土壤侵蚀,问是指水流的速度(m s⁻¹),b和c是常数,获得分析的水流和泥沙浓度(g毫升⁻¹)数据。

确定系数(R²),平均偏差百分比误差(PBIAS)和残余均方根(推定)被用来检查模型的性能47,48]。如果统计值表示一个高值,那么模型的性能变得非常好,适用于流域(48,49]。

3所示。结果和讨论

RUSLE模型用于估算土壤流失提供了研究区图8。整体最大土壤侵蚀评估0到125.24公顷⁻¹年⁻¹因为连续种植在陡峭的斜坡,森林覆盖率降低,有机质的损失,没有适当的保护措施。此外,西北部和南部地区的流域土壤流失的风险最高,由于缺乏现代类型的土壤保护结构。

3.1。土地利用系统对土壤侵蚀的影响

研究区有三种土地利用类型(图9)。平均土壤侵蚀相对较高(20.01公顷⁻¹年⁻¹在耕地),而在林地最低(0.17公顷⁻¹年⁻¹)。总体平均土壤侵蚀为6.95公顷⁻¹年⁻¹为整个流域(表5)。研究显示一个较低的平均土壤侵蚀为6.90公顷⁻¹年⁻¹(表5)相比,可容忍的土壤侵蚀率t(10公顷⁻¹年⁻¹)[40),它也显示较低的土壤损失率(t 11公顷的热带非洲⁻¹年⁻¹)[50]。分水岭的最大土壤流失速率为125.24公顷⁻¹年⁻¹。这是最高的土壤流失由于坡度大于75%,坡长和陡度价值高。林地土壤流失是由于植被的保护能力低,OM添加到土壤,使土壤粘在一起。然而,在耕地土壤流失是最高的,因为连续种植的土地可能引发的有机物和肥沃的土壤,这很容易被风和水侵蚀。

一般来说,模拟土壤侵蚀和空间映射的描述是准确的,在前一时期相关的其他研究。例如,马蒂斯著名et al。(51]研究显示埃塞俄比亚高地的意思是土壤流失是100公顷⁻¹年⁻¹在农田。当然,这不是一个类似的估计我们的研究。土壤侵蚀是非常高在埃塞俄比亚高原,这是一个计算意味着20 t公顷的土壤流失⁻¹年⁻¹(40]。根据Hurni [52),平均土壤侵蚀的耕地是42公顷⁻¹年⁻¹。流域的土壤侵蚀计算每年Medego在埃塞俄比亚为9.63公顷⁻¹年⁻¹(53),平均一年土壤流失的分水岭Chemoga在埃塞俄比亚的蓝色尼罗河盆地93 t公顷⁻¹年⁻¹(54]。因此,这一发现表明,在估算土壤侵蚀的速度不一致。

3.2。坡度对土壤侵蚀的影响在璧分水岭

璧分水岭边坡分为6类(图10)。研究区域的轻微的地方是在一个非常高的斜率(> 75%),和大部分地区被发现(0 - 15%)下缓坡的位置。

然而,低坡度条件下影响平均土壤侵蚀无关紧要的(表6)。分析表明,平均损失侵蚀在不同坡位是明显不同的。分析表明,最高(13.71公顷⁻¹年⁻¹)观察土壤流失上斜坡位置(下表6),而最小的水土流失(1.69公顷⁻¹年⁻¹)被发现在低斜率分水岭的位置。进行了类似的研究在埃塞俄比亚的提格雷区(55)显示,最大的水土流失上发现了斜率和最低观察土壤流失降低坡下的位置。

3.3。模型验证的璧分水岭

观察和模拟数据显示一个无关紧要的璧流域水土流失的变化( ,图11)。因此,这个分水岭的模型适用于估算流域的土壤侵蚀。的平均土壤侵蚀的观察值值三个测量站7.72公顷⁻¹年⁻¹7.29 t哈⁻¹年⁻¹和7.45公顷⁻¹年⁻¹分别与结果来源于现有的模型是可靠的。

实验和预测土壤侵蚀是7.49和6.95公顷⁻¹年⁻¹分别变化为0.54公顷⁻¹年⁻¹。很少有不一致(错误=−3.4%)土壤侵蚀建议土地利用/覆盖和其他气候因素RULSE充分认可。因此,RUSLE模型显示的性能很好的性能的基础上,统计分析(PBIAS =−3.22%,R²= 0.86, )。因此,它表明,研究流域的实验数据是一个很好的符合RULSE模型的预测。

4所示。结论

研究分析表明,有一个重要的土壤流失的速度,因为土地利用的重要动力学系统,这是由增加温度和降雨量等气候可变性波动。生成的分析还显示耕地土壤侵蚀率较高,因为防护能力的土地变得低和森林覆盖的缺失。此外,在植被和牧场,土壤流失由于植被的保护能力下降和草原。分析表明,更高的区域显示更高的土壤流失,而较低的土壤流失在较低的斜坡地区引发了。璧分水岭的RUSLE模型预测较低的平均土壤侵蚀率与可容忍的土壤侵蚀率估计为埃塞俄比亚和非洲热带地区。因此,流域水土流失高需要提供紧急干预减少土壤侵蚀使用保护策略,适当的规划、社区参与和集成方法。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

足总收集、分析和解释数据,最后写了。AB和编辑文章中写道,GIS进行分析;TS和EA编辑最后的手稿。所有作者阅读和批准最终的手稿。