Методичні підходи до моделювання фактора К моделі втрат ґрунту від ерозії RUSLE
DOI:
https://doi.org/10.31073/acss100-03Ключові слова:
ґрунт; ерозія; модель; статистика; факторАнотація
У статті розглянуто методичні підходи до моделювання фактора еродованості ґрунту K
у складі моделі RUSLE з урахуванням просторової мінливості його основних субфакторів — гранулометричний і макроструктурний склад, вміст ґрунтового органічного вуглецю і водопроникність ґрунту. Метою дослідження є встановлення закономірностей просторового розподілу гранулометричного складу та вмісту органічного вуглецю ґрунту
в межах схилових ландшафтів і обґрунтування підходів до їх математичного опису. Дослідження виконано на основі польових та лабораторних даних із застосуванням геоінформаційного аналізу, кореляційних і регресійних методів. Встановлено статистично значущі зв’язки між топографічним фактором LS та ключовими субфакторами фактора K, зокрема виявлено обернені залежності між інтенсивністю рельєфу та показниками, що характеризують акумуляцію ґрунтової маси. Показано, що ці зв’язки мають переважно нелінійний характер, що зумовлює обмеженість лінійних моделей та доцільність застосування степеневих функцій, які забезпечують більш високу точність апроксимації (R² > 0,7). Додаткову верифікацію результатів здійснено з використанням показника магнітної сприйнятливості ґрунту як інтегрованого індикатора його властивостей. Здобуті результати підтверджують пороговий (стрибкоподібний) характер акумулятивних процесів у межах схилових земель та свідчать про можливість ефективного прогнозування просторового розподілу фактора K на основі топографічних і ґрунтових параметрів. Запропонований підхід може бути використаним для підвищення точності оцінювання ерозійної небезпеки та обґрунтування заходів ґрунтозахисного землекористування
Посилання
Wischmeier, W. H., & Smith, D. D. (1978). Predicting rainfall-erosion losses: A guide to conservation planning (Agriculture Handbook No. 537). Washington, DC: United States Department of Agriculture. Retrieved from https://www.ars.usda.gov/ARSUserFiles/60600505/RUSLE/AH_537%20
Predicting%20Rainfall%20Soil%20Losses.pdf
Вaliuk, S. A., Timchenko, D. O., Hichka, M. M., Kutsenko, M. V., Burakov, V. I., Gukov, … Zubov, O. R. (2010). Scientific and applied foundations of soil protection against erosion in Ukraine : monograf. Kharkiv: NSC ISSAR named after O. N. Sokolovsky. Retrieved from https://repo.btu.kharkiv.ua/server/api/core/bitstreams/212f1ac0-9e77-4186-a9e5-3584ab947aba/content [in Ukrainian].
Morgan, R. P. C. & Kirkby, M. J. & British Geomorphological Research Group. (1980). Soil erosion. Eds. M. J. Kirkby, R. P. C. Morgan. Chichester, [England]; New York: Wiley. Available from https://www.library.gov.au/services/onsite-access/collection-delivery-service#offsite
Minasny, B., & McBratney, A. B. (2016). Digital soil mapping: A brief history and some lessons. Geoderma, 264, 301–311. https://doi .org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017
Hengl, T., de Jesus, J. M., MacMillsn, R. A., Batjes, N. H., Heuvelink, G. B. M., Ribeiro, E. … Gonzalez, M. R. (2014). SoilGrids1km: Global soil information based on automated mapping. PLOS ONE, 9(8), e105992. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0105992
Panagos, P., Meusburger, K., Ballabio, C., Borrelli, P., & Alewell, C. (2014). Soil erodibility in Europe: A high-resolution dataset based on LUCAS. Science of the Total Environment, 479–480, 189–200. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.02.010
Panagos, P., Borrelli, P., Meusburger, K., Alewell, C., Lugato, E., & Montanarella, L. (2015). Estimating the soil erosion cover-management factor at the European scale. Land Use Policy, 48, 8–50. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2015.05.021
Svitlychnyi, O. O., & Chornyi, S. H. (2007). Osnovy eroziieznavstva [Fundamentals of erosion science]. Sumy, Ukraine: VTD «Universytetska knyha». Retrieved from https://geoknigi.com/book_view.php?id=1471& [in Ukrainian].
Vadyunina, A. F., & Korchagina, Z. A. (1986). Methods for determination of soil physical properties. Moscow: Agropromizdat. Retrieved from http://libarch.nmu.org.ua/handle/GenofondUA/64795 [in Russian].
Hauke, J., & Kossowski, T. (2011). Comparison of values of Pearson’s and Spearman’s correlation coefficients on the same sets of data. Quaestiones Geographicae, 30(2), 87–93. https://doi.org/10.2478/v10117-011-0021-1
Shaqiri M. S., Iljazi T., Kamberi L., Ramani-Halili R. Differences between the correlation coefficients Pearson, Kendall and Spearman. 5th International Conference of Natural Science and Mathematics. Tetovo, 2023. P. 392–397. URL: https://www.researchgate.net/publication/375800096_DIFFERENCES_BETWEEN_
Lakin, G. F. (1980). Biometrics: Textbook (3rd ed.). Moscow: Vysshaya shkola. Retrieved from http://booksshare.net/index.php?id1=4&category=biol&author=lakin-gf&book=1990 [in Russian].
Kruglov, O. V. (2020). On the issue of correction of soil erosion modeling results. Visnyk KhNAU im. V. V. Dokuchaieva. Seriia: Gruntoznavstvo, ahrokhimiia, zemlerobstvo, lisove hospodarstvo, ekolohiia gruntiv, 1, 65–71. Retrieved from https://repo.btu.kharkiv.ua/handle/123456789/78346 [in Ukrainian].
de Winter, J. C. F., Gosling, S. D., & Potter, J. (2016). Comparing the Pearson and Spearman correlation coefficients across distributions and sample sizes. Psychological Methods, 21(3), 273–290. https://doi.org/10.1037/met0000079
Miroshnychenko, M., Kruglov, O., Nazarok, P., & Kovalenko, S. (2021). Identification of the structure of soil cover by magnetic susceptibility. In Y. Dmytruk & D. Dent (Eds.), Soils under stress (pp. 57–68). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-68394-8_6
Roering, J. J., Kirchner, J. W., & Dietrich, W. E. (2001). Hillslope evolution by nonlinear, slope-dependent transport: Steady state morphology and equilibrium adjustment timescales. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 106(B8), 16499–16513. https://doi.org/10.1029/2001JB000323
Roering, J. J., Hunter, B. D., Ferrier, K. L., Chadwick, O. A., Yoo, K., & Wackett, A. A. (2023). Quantifying erosion rates and weathering pathways that maximize soil organic carbon storage. Biogeochemistry, 164(2), 319–333. https://doi.org/10.1007/s10533-023-01054-7
Kruglov, O., Menshov, O., Horoshkova, L., & Kruhlov, B. (2023). Magnetic susceptibility of inclined soils and its relationship with some agronomic indicators. Plant and Soil Science, 14(1), 39–50. https://doi.org/10.31548/plant1.2023.39
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Поширення статті здійснюється на умовах ліцензії відкритого доступу Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
