Адаптация модели RUSLE2 для оценки потерь почвы в результате водной эрозии в северной части Великой Китайской равнины (на примере Пекина)

Аннотация

Водная эрозия — один из наиболее масштабных процессов деградации почв и земель. Этот процесс существенно ухудшает качество предоставляемых экосистемных услуг. Изучение механизма и последствий данного явления поможет разработать стратегии по смягчению его воздействия на окружающую среду. Одной из проблем изучения водной эрозии является высокая стоимость проведения полевых исследований для масштабных территорий. Другой проблемой является ограничение существующих моделей, часто разработанных для конкретных регионов. Наше исследование направлено на решение этих проблем путем адаптации широко используемой модели RUSLE2 к локальным условиям. Пекин был выбран в качестве области наших исследований благодаря его богатым информационным ресурсам и обширным результатам полевых измерений водной эрозии почв. Расчет был выполнен с использованием растровой модели данных, которая включала модель угла наклона, длины склона, эродируемости почвы, факторов эрозионного потенциала осадков в результате выпадения осадков и таяния снега, типов землепользования и фактора управления растительным покровом. Все данные были взяты из открытых источников. Расхождение с другими исследованиями составило менее 1%. Модифицированная модель RUSLE2 показала хорошие результаты, коррелирующие с другими исследованиями в данной области.

Литература

1.    Ермолаев О.П., Медведева Р.А., Платончева Е.В. Методические подходы к мониторингу процессов эрозии на сельскохозяйственных землях Европейской части России с помощью материалов космических съемок // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Естеств. науки. 2017. Т. 159, № 4.
2.    Лисецкий Ф.Н., Светличный А.А., Черный С.Г. Современные проблемы эрозиоведения. Белгород, 2012.
3.    Agarwal D., Tongaria K., Pathak S. et al. Soil erosion mapping of watershed in Mirzapur district using RUSLE model in GIS environment // IJSRTM. 2016. № 4(3).
4.    Almagro A., Thomé T.C., Colman C.B., et al. Improving cover and management factor (C-factor) estimation using remote sensing approaches for tropical regions // ISWCR. 2019. 08.005.
5.    Beijing Municipal Water Bureau. [Электронный ресурс] Bulletin on Soil and Water Conservation, 2005-2015. URL: http://swj.beijing.gov.cn/zwgk/stbcgb/ (на китайском языке)
6.    Chen J., Wang D., Li G. et al. Spatial and Temporal Heterogeneity Analysis of Water Conservation in Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration Based on the Geodetector and Spatial Elastic Coefficient Trajectory Models // GeoHealth. 2020. № 4(8).
7.    Chen J., Chen A., Liao A. et al. Global land cover mapping at 30 m resolution: A POK-based operational approach // P&RS. 2015. Vol. 103.
8.    Gonde G.E., Kitila G. Assessment of farmers’ perception towards soil and water conservation measures at Bako Tibe district, western Ethiopia // J. Geogr. Nat. Disasters. 2023. 13: 261.
9.    Gong W., Liu T., Duan X. et al. Estimating the soil erosion response to land-use land-cover change using GIS-based RUSLE and remote sensing: a case study of Miyun Reservoir, North China // Water. 2022. Vol. 14(5).
10.    Kriuchkov N.R., Makarov O.A. Modeling Dynamics of Soil Erosion by Water Due to Soil Organic Matter Change (1980–2020) in the Steppe Zone of Russia // Agronomy. 2023. 13, 2527.
11.    Naipal V., Reick C., Pongratz J. et al. Improving the global applicability of the RUSLE model – adjustment of the topographical and rainfall erosivity factors // GMD. 2015. Vol. 8.
12.    Panagos P., Borrelli P., Meusburger K. A New European Slope Length and Steepness Factor (LS-Factor) for Modeling Soil Erosion by Water // Geosciences. 2015. Vol. 5(2).
13.    Peel M.C., Finlayson B.L., McMahon T.A. Upd ated World Map of the Köppen-Geiger Climate Classification // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2007. Vol. 11.
14.    Renard K., Kenneth G. Science Documentation Revised Universal Soil Loss Equation Version 2. Washington, D.C.: USDA-Agricultural Research Service, 2013.
15.    Shangguan W., Dai Y., Liu B. et al. A China data se t of soil properties for land surface modeling // JAMES. 2013. Vol. 5(2).
16.    USGS Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) [Электронный ресурс], https://dwtkns.com/srtm30m/ (дата доступа: 10 октября 2023).
17.    USGS. United States Geological Survey [Электронный ресурс], Satellite images collected of "Landsat 7 Level-2" for 2000 – 2010. URL: https://earthexplorer.usgs.gov/
18.    Wang L., Liu H. An efficient method for identifying and filling surface depressions in digital elevation models for hydrologic analysis and modelling // IJGIS. 2006. 20(2).
19.    Wang L., Xiao Y., Rao E. et al. An assessment of the impact of urbanization on soil erosion in Inner Mongolia // IJERPH. 2018. 15(3), 550.
20.    Woldesenbet A.B., Wudmatas S.D., Argaw M. et al. Enset-based land use land cover change detection and its impact on soil erosion in Meki River watershed for sustainability of Lake Ziway, Western Lake Ziway Sub-Basin, Central Rift Valley of Ethiopia // Environ Syst Res. 2020. 9(37).
21.    Xu Y., Yao Z., Zhao D. Estimating Soil Erosion in North China Plain Based on RS/GIS and RUSLE // Bulletin of Soil and Water Conservation. 2012. Vol. 32(6) (на китайском языке).
22.    Zhang W., Li H. RUSLE and GIS-based assessment of soil erosion in the mountain areas of Beijing, China // Proceedings of the 3rd International Conference on Advances in Energy and Environmental Science 2015 / Eds. Prof. Prasad Y. Zhuhai, 2015.
23.    Zhang H., Li Z. The impact of soil erosion on internal migration in China // PloS ONE. 2019. 14(4).
24.    Zhou P., Ge Y., Jiang Y. et al. Assessment of Soil Erosion by the RUSLE Model Using Remote Sensing and GIS: A Case Study of Jilin Province of China // Preprints. 2020. 2020110435.