USLE モデルは、農地または草原の斜面における年間平均土壌損失を定量的に予測するために米国で開発された経験的土壌浸食予測モデルです。これは 20 世紀末に中国に導入され、中国の学者らが USLE 係数の計算方法を改訂し、土壌浸食の監視と予測に方程式を適用することについて広範な研究を行い、中国の土壌浸食研究を前進させました。本論文では、大理江流域の特性に応じてUSLEモデルの各要素のアルゴリズムを決定し、大理江流域にある水文観測所の測定データを使用してUSLEモデルの適用性を検証する。大理川流域。図１、２に示すように。図2と3から、白家川遺跡からの砂の輸送の傾向線と大理川流域の年平均土壌浸食係数は、どちらも2013年と2017年にピークを示しています。白家川からの砂の輸送は、2008年から2010年にかけて増加傾向を示し、その後減少傾向を示しました。 2011 年から 2013 年にかけて増加傾向。 2013 年から 2015 年にかけて減少傾向。これは、2008 年から 2020 年までの大理川流域の年間平均土壌侵食係数の傾向と一致しています。これは、土壌の計算に USLE モデルを使用したことが十分に証明されています。侵食制御度係数は大理河流域に適用されます。
図2
大理河流域（百家川水文観測所）における土砂輸送の測定データ。
図3
2008年から2020年までの大理江流域における年平均土壌浸食係数の変化。
したがって、この論文では、土壌浸食モデル USLE を使用して土壌浸食係数を計算します。次に、1991 年から 2020 年までの植生被覆係数と土壌および水保全対策係数に基づいて、可能な最大の土壌侵食係数が導出されます。最後に、土壌侵食制御の程度が計算されました。技術的なルートを図 4 に示します。
図4
土壌侵食制御度 (SECD) のフローチャート。
USLEモデル
世界中で広く使用されているユニバーサル土壌損失方程式 (USLE) モデル10。この論文では、土壌浸食係数を計算するためにそれを選択し、式は次のようになります。
$$A=Rcdot Kcdot Lcdot Scdot Ccdot P$$
ここで、A は土壌侵食係数、(text{t}cdot {text{km}}^{-2}cdot {text{a}}^{-1}); R は降雨・流出浸食係数です。 K は土壌侵食性係数です。 L は斜面の長さ係数です。 S は傾斜急峻係数です。 C はカバー管理係数です。 P はサポート実践係数です。技術ロードマップを図4に示します。
降雨・流出侵食係数(R)
降雨-流出侵食係数は、降雨によって引き起こされる土壌侵食のダイナミクスの大きさを反映します。この論文では、降雨流出侵食係数を計算するために、ウィシュマイヤーの経験式 31 の先住民化公式を選択しました。式は次のとおりです。
$$R=1.735times {10}^{1.5times logsum_{i=1}^{12}left(frac{{p}_{i}^{2}}{p}right )-0.8188}$$
ここで、 ({p}_{i}) は月間降水量 mm です。 (p) は年間降水量、mm です。降雨・流出侵食係数は、2001 年から 2020 年までの大理河流域の月次降雨ラスター データを使用して年ごとに計算されました。
土壌侵食係数(K)
土壌侵食係数は、降雨による侵食力による土壌の分離、侵食、移動のしやすさを評価するために使用される指標です。この係数は、土壌プロファイルの表層の砂、シルト、粘土含有量から導き出すことができます。 Wischmeier et al.32 は、土壌侵食性係数と土壌特性との関係を確立し、これらの特性に基づいて土壌侵食性係数を測定しました。式は次のとおりです。
$$K={2.1*1{0}^{-4}*left(12-aright)*{left[Soi{l}_{text{c}}*left(100-Soi{l}_{text{s}}right)right]}^{1.14}+3.25*left(b-2right)+2.5*left(c-3right)}/100$$
ここで、(Soi{l}_{text{s}}) と (Soi{l}_{text{c}}) は、それぞれ土壌中の粘土とチョークの含有率を示します。土壌構造クラスと浸透クラスは、土壌有機物含有量と粘土粒子含有量の対応するクラスに従って決定されます。
傾斜長係数(L)と傾斜急峻係数(S)
地形解析のDEMに基づいて斜面の急勾配と斜面長の分布図を抽出しました。 USLE からの傾斜長係数を使用して、傾斜長係数を計算しました 33:
$$L=left(frac{lambda }{22.1}right)^{m}$$
ここで、L は斜面の長さ係数です。 λ はスロープの長さ m です。 m は斜面の長さのインデックスです。その値の方程式は次のとおりです。
$${text{m}} = left{ {begin{array}{*{20}l} {0.5} hfill & {theta 5^circ } hfill \ end{array} right.$$
傾斜急峻度係数の計算はセグメンテーションによって考慮されました。つまり、緩やかな斜面に対する McCool の傾斜急峻度係数式 34 と、急な斜面に対する Baoyuan Liu の傾斜急峻度係数式 35 が組み合わされ、式は次のようになります。
$${text{S}} = left{ {begin{array}{*{20}l} {10.8{text{sin}}theta + 0.03} hfill & {theta
ここで、S は勾配の急峻係数、θ は勾配です。
カバー管理係数(C)
この論文では、NDVI を使用してカバー管理係数を決定するために Vander Knijff36 によって提案された方法を使用します。
$$C=text{exp}[-alpha times NDVI/(beta -NDVI)]$$
ここで、 (alpha ,beta) は無次元因数 (alpha =1,beta =2) を表します。
支援実践係数(P)
表 1 USLE モデルにおける耕作地のさまざまな斜面の P 値。
土壌侵食制御度 (SECD)
可能な最大土壌浸食係数の特定
可能な最小土壌浸食係数は、土壌および水保全対策の容量に基づいて計算されます。これらの対策に適した配布エリアは、地面の要件に従って特定され、その後、対策が展開されます。対策整備後、理論的には一定の地域での処理が完了し、土壌浸食係数が妥当な水準に制御されることをいい、この場合の土壌・水保全対策量を土壌・水保全対策能力といいます。 。したがって、可能な最小土壌浸食係数は、すべての処理作業を完了したときの理論上の土壌浸食係数です。このことは、可能な最小の土壌浸食係数の計算には土壌と水の保全対策に関する詳細なデータが必要であり、その方法を一般化することが困難であるという事実につながります。したがって、この論文は、土壌浸食制御度の計算を再定義するために、可能な最小土壌浸食係数の代わりに、可能な最大土壌浸食係数を使用することを提案します。
土壌侵食の制御は主に人間の活動の影響を受けます。支持実践係数 (P) と被覆管理係数 (C) は、土壌浸食係数に対するこれらの影響を反映しています43。この論文では、支持実践係数 (P) と覆い管理係数 (C) の両方が所定の値に達すると仮定して、考えられる最大土壌侵食係数は、人間の影響による最も厳しい条件下で発生する可能性のある最高の土壌侵食係数を表します。長い時系列にわたる最大値。
世界気象機関 (WMO) の規定によれば、気候計算の標準期間は 30 年と考えられています。一般に、干ばつと雨期などの交互の条件を含む比較的完全な気候サイクルを提供するには、30 年のタイムスケールで十分であると考えられています。したがって、この研究では、1991 年から 2020 年までの大理川流域のデータを選択して、被覆管理係数 (C) と支持実践係数 (P) の最大値を計算し、これらを使用して最大潜在土壌浸食係数を計算します。 。 30 年のタイムスケールは、カバー管理要因 (C) とサポート実践要因 (P) の長期傾向と周期的特性を把握するのに役立ち、これらの要因の計算された最大値がより代表的なものになります。
SECDの評価モデル
この論文では、SECD は、最大可能土壌侵食係数と実際の土壌侵食係数との差の、最大可能土壌侵食係数に対する比として定義されます。式は次のとおりです。
$${r=({T}_{M}-T}_{S})/{T}_{M}$$
ここで、r は土壌侵食制御度であり、無次元です。 ({T}_{S}) は実際の土壌侵食係数 (tcdot {km}^{-2}cdot {a}^{-1}) です。 ({T}_{M}) は可能な最大土壌浸食係数 (tcdot {km}^{-2}cdot {a}^{-1}) です。
({T}_{M}) は、長い時系列から判断して調査地域で最大に達する可能性が高い土壌浸食係数であり、({T}_{s}) は実際の土壌侵食係数なので、 ({{T}_{M}-T}_{S}) は、制御措置の実施を通じて人間によって減少した土壌侵食係数を表します。調査地域で土壌侵食がより適切に管理されている場合、実際の土壌侵食係数 TS は小さくなり、したがって制御度 r は大きくなり、逆も同様です。一方、SECD の値は 0 ～ 1 である必要があります。SECD は、調査領域の理想的な制御状態への近さを反映します。 1に近いほど対象領域の制御度が高く、0に近いほど制御度が低く、理想的な制御状態から遠ざかります。 SECD は、調査地域における土壌侵食制御の効果を定量的に評価し、土壌侵食制御対策をさらに開発するための重要な基礎を提供します。
土壌浸食制御の程度の分析
土壌と水の保全対策には、主に生物学的対策、工学的対策、および農業対策が含まれます。植生は土壌と水の保全のために最も一般的に使用される生物学的手段ですが、植生の再構築の過程における種の選択と構成、およびその分布パターンが鍵となります。それは砂防効果にも影響するし、土壌・水保全対策の策定の難しさでもある。同時に、水保全対策の浸食防止効果にも空間的および時間的変動があり、同じ土壌および水保全対策による浸食防止と制御の効果は土壌条件が異なると異なります。したがって、この論文は、土壌侵食に対する植生被覆、土地利用タイプ、傾斜、土壌侵食性要因の影響を分析し、議論します。具体的な分析方法を以下に示します。
まず、SECD とその影響因子が再分類されました。自然ブレークポイント法に従って、SECD とその影響因子 (植生被覆率、傾斜角、土壌浸食因子など) が再分類されました。表 2 に分類基準を示します。最後に、土壌侵食制御度と各影響因子を重ね合わせて分析した。
表 2 土壌侵食制御の分類基準とその影響要因。
#大理河流域における土壌侵食の時空間分布と制御度に関する研究