Проблеми просторово-розподіленої кількісної оцінки ерозійних втрат ґрунту
Анотація
Розглянуто проблеми просторово-розподіленої оцінки ерозійних втрат ґрунту з використанням сучасних математичних моделей як основи оптимізації раціонального використання ерозійно-небезпечних земель. Метою статті є оцінка адекватності наявних просторово-розподілених вихідних даних, включаючи картографічні і вільно поширювані глобальні цифрові моделі рельєфу (ЦМР), для просторово-розподіленої кількісної оцінки ерозійних втрат ґрунту на локальному рівні територіального охоплення. Досягнення поставленої мети виконано методом імітаційного моделювання з використанням фізико-статистичної ГІС-реалізованої математичної моделі змиву-акумуляції ґрунту, розробленої в Одеському національному університеті імені І. І. Мечникова. Тестувалися масиви просторово-розподілених вихідних даних з ЦМР SRTM90 з просторовою роздільною здатністю 3 кутові секунди і з ЦМР SRTM30 і AW3D30 з просторовою роздільною здатністю 1 кутова секунда, а також з «картографічними» ЦМР, отриманими на основі топографічних карт масштабів 1:10000 і 1:25000. Для тестування вихідних даних обрано три ділянки площею 2,67, 0,59 і 0,21 км2. Ділянки розташовані в Балтському районі Одеської області на південних відрогах Подільської височини. Встановлено, що вільно поширювані глобальні цифрові моделі рельєфу SRTM i AW3D30 в умовах рівнинного рельєфу далеко не завжди дають можливість адекватно відобразити структуру схилового стоку і, відповідно, коректно виконати розрахунки ерозійних втрат ґрунту. При використанні ЦМР, побудованих на основі топографічних карт, зменшення масштабу карт з 1:10000 до 1:25000 призводить до зменшення середньої величини ерозійних втрат ґрунту приблизно на 20% за рахунок, головним чином, зменшення площі з максимальними втратами ґрунту, а на схилах складної форми – також за рахунок змін площі зон акумуляції. Вказано причини і умови порушення коректності глобальних ЦМР. Встановлено, що на глобальної ЦМР AW3D30 зустрічаються локальні інструментальні похибки, які можуть зробити неможливим її використання. Показано, що найбільш наближені розрахункові значення ерозійних втрат ґрунту до референційних продукує ЦМР SRTM30.
Завантаження
Посилання
Instruktsiya po opredeleniyu raschetnyih gidrologicheskih harakteristik pri proektirovanii protivoerozionnyih meropriyatiy na Evropeyskoy territorii SSSR (1979). [Instructions for determining the calculated hydrological characteristics for designing anti-erosion measures in the European territory of the USSR], Leningrad: Hydrome-teoizdat, 58 [in Russian].
Krupenikov I. A. (1990). Pochvennyiy pokrov i eroziya. Ekologicheskie aspektyi zaschityi pochv ot erozii [Soil covering and erosion. Ecological aspects of soil erosion protection. Environmental aspects of soil erosion protec-tion], Chishinau, Moldagroinformreklama, 4-16 [in Russian].
Larionov H. A. (1993). Eroziya i deflyatsiya pochv. [Soil erosion and deflation], Moscow, Moscow University pub-lishing house, 200 [in Russian].
Maltsev K. A., Golosov V. N., Gafurov A. M. (2018). Tsifrovyie modeli relefa i ih ispolzovanie v raschYotah tempov smyiva pochv na pahotnyih zemlyah [Digital elevation models and their use in calculating the rate of soil washout on arable land] Scient. Not, Kazan. un-t. Ser. Natural Science,160, 3, 514–530.
Balyuk S. A., Medvedev V. V., Tarariko O. G. etc. (2010), Natsionalna dopovid pro stan rodiuchosti gruntiv Ukrainy [National report about soil fertility state in Ukraine] Kyiv, RPO "VYK PRYNT", 111 [in Ukrainian].
Pyatkova, A. V. (2008). Osobennosti modelirovaniya vodnoy erozii s uchetom prostranstvennoy izmenchivosti ee faktorov [Features of soil water erosion modeling taking into account spatial changeability of its factors] Odessa National University Herald, Series geographical and geological sciences, 13, 6, 156-163 [in Russian].
Pyatkova, A.V. (2011). Prostorove modeliuvannia vodnoi erozii gruntu yak osnova naukovoho obgruntuvannia ratsionalnoho vykorystannia eroziino-nebezpechnykh zemel [The Spatial Modelling of Water Soil Erosion as the Basis of Scientific Justification of the Rational Use of Erosion Dangerous Lands] Extended abstract of candi-date’s thesis, Odesa: PPO Popova N.M., 20 [in Ukrainian].
Piatkova, A. V. (2014). Problemy kilkisnoi otsinky eroziinykh vtrat gruntu [Problems of the assessment of the ero-sion soil loses] Odessa National University Herald, Series Geography and Geology, 19, 4 (23), 28-37 [in Ukrainian].
Svetlitchnyi, A. A. (1999). Printsipyi sovershenstvovaniya empiricheskih modeley smyiva pochvyi [Principles of improving empirical soil loss models] Pochvovedenie, 8, 1015-1023 [in Russian].
Svitlychnyi O. O., Ivanova A. V. (2003). Pryntsypy prostorovoho modeliuvannia hidrometeorolohichnykh umov zlyvovoho zmyvu gruntu [Principles of spatial modelling of hydrometeorological conditions of soil storm wash off] Odessa National University Herald. Series geographical and geological sciences, 8, 77-82 [in Ukrainian].
Svetlitchnyi A. A. (2020). Pro vykorystannia vilno poshyriuvanykh hlobalnykh tsyfrovykh modelei reliefu vysokoi prostorovoi rozdilnoi zdatnosti dlia rozrakhunkiv vodnoi erozii hruntu [On the use of freely distributed global digital elevation models of the high spatial resolution for calculations of water erosion of soil], Odessa National University Herald. Series geographical and geological sciences, 25, 2(37), 44-65 [in Ukrainian].
Svetlitchnyi, A. A., Cherny, S. G., Shvebs, H. I., (2004). Eroziovedenie: teoreticheskie i prikladnyie aspektyi [Soil erosion science: theoretical and applied aspects], Sumy: VTD “University Book”, 410 [in Russian].
Shvebs, H. I. (1974). Formirovanie vodnoy erozii, stoka nanosov i ih otsenka [Formation of water erosion, sedi-ment yield and their evaluation], Leningrad: Hydrometeoizdat, 184 [in Russian].
Shvebs, H. I. (1981). Teoreticheskie osnovyi eroziovedeniya [The theoretical foundations of soil erosion science], Kiev-Odessa: Vyshcha shkola, 223 [in Russian].
ASTER GDEM Validation Team (2009). ASTER Global DEM Validation: Summary Report, METI & NASA. 28. Available at: https://pdfs.semanticscholar.org/5606/ead88307ae1700c3db6744c6be5aedc4935c.pdf?_ga=2.258449996.738829358.1594921941-993585188.1594921941
Jeiner Yobany Buitrago E., Luis Joel Martínez M. (2016). Digital elevation models (DEM) used to assess soil ero-sion risks: a case study in Boyaca, Colombia. Agronomía Colombiana, 34, 2, 239-249. https://doi.org/10.15446/agron.colomb.v34n2.56145.
Khal M., Algouti A., Algouti A., Akdim N., Stankevich S.A, Menenti M. (2020). Evaluation of open Digital Elevation Models: estimation of topographic indices relevant to erosion risk in the Wadi M’Goun watershed, Morocco. AIMS Geosciences, 6(2), 231–257. https://doi.org/10.3934/geosci.2020014
Kovalchuk I. P., Lukianchuk K. A., Bogdanets V. A. (2019). Assessment of open source digital elevation models (SRTM-30, ASTER, ALOS) for erosion processes modeling. Journ.Geol.Geograph. Geoecology, 28(1), 95-105. https://doi.org/10.15421/111911
Mondal A., Khare D., Kundu S. (2016). Uncertainty analysis of soil erosion modeling using different resolution of open source DEMs. Geocarto International, 32(3), 334-349. http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2016.1140822
PCRaster: Software for Environmental Modeling (2018). Available at: http://pcraster.geo.uu.nl/downloads/latest-release//
Rabus, B., Eineder, M., Roth, A. and Bamler, R. (2003). The Shuttle Radar Topography Mission – A New Class of Digital Elevation Models Acquired by Spaceborne Radar. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 57, 241-262. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0924-2716(02)00124-7.
Renard K.G, Foster G.R, Weesies G.A, McCool D.K, Yoder D.C (1997). Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). U.S. Dept. of Agriculture, Agric. Handbook 703, 404 Available at: https://www.ars.usda.gov/ARSUserFiles/64080530/RUSLE/AH_703.pdf.
Shan L., Yang X., Zhu Q. (2019), Effects of DEM resolutions on LS and hillslope erosion estimation in a burnt landscape. Soil Research, 57(7), 797-804. DOI: http://dx.doi.org/10.1071/SR19043
Svetlitchnyi А.A., Piatkova A.V. (2019). Spatially distributed gis-realized mathematical model of rainstorm erosion losses of soil. Journal of Geology, Geography and Geomorphology, 28(3), 562-571. DOI: https://doi.org/10.15421/111953
Takaku, J., Tadono, T., Tsutsui, K. (2014). Generation of High Resolution Global DSM from ALOS PRISM. The In-ternational Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISPRS, XL-4, 243-248. DOI: http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-4-243-2014
Vijith H, Seling L.W., Dodge-Wan D (2015). Comparison and Suitability of SRTM and ASTER Digital Elevation Data for Terrain Analysis and Geomorphometric Parameters: Case Study of Sungai PatahSubwatershed (Baram River, Sarawak, Malaysia). Environ Res Eng Manag, 71, 23–35. Available at: https://www.researchgate.net/deref/http%3A%2F%2Fdx.doi.org%2F10.5755%2Fj01.erem.71.3.12474
Wischmeier, W. H.; Smith D. D. (1978). Predicting rainfall erosion losses; a guide to consevation planning. The USDA Agricultural Handbook, 537, Washington DC, 58. Available at: https://naldc.nal.usda.gov/download/CAT79706928/PDF
