СЖАТТЕН Д., ГЕРМАН О., ТЕНГОВСЬКА Н. ФУНКЦІОНАЛЬНІ ЗНАЧЕННЯ ПРОСТОРОВОГО АНАЛІЗУ В ОЦІНЦІ ВПЛИВУ ГРУНТОВОГО ПОКРИВУ НА ПРОГНОЗУВАННЯ ПРОЦЕСУ ЕРОЗІЇ)
DOI: https://doi.org/10.17721/2306-5680.2022.4.2
Гідрологія, гідрохімія і гідроекологія. 2022. №4 (66)
Мова публікації: Англійська
Автори:
Сжаттен Д., Університет Казимира Великого, ПольщаГерман О., Університет Казимира Великого, ПольщаТенговська Н Університет Казимира Великого, Польща
Ерозія — це процес, що формує земну поверхню, відповідальний за надходження наносів до річкової системи. Виявлення зон, вразливих до ерозії, є критичним елементом управління наносами у водозбірному басейні, що дозволяє оцінити ступінь їх деградації. Дослідження ґрунтувалося на використанні просторових даних, цифрової моделі рельєфу (DTM) і Corine Land Cover (CLC) на прикладі двох водозбірних басейнів, розташованих на нижній течії річки Брда. Основною метою дослідження було оцінити вплив ґрунтового покриву на просторове прогнозування процесу ерозії в масштабі водозбору. Метод максимальної ентропії використовувався для визначення розподілу просторової ймовірності змінних навколишнього середовища, пов’язаних з процесом ерозії. Результати показали найбільшу прогностичну дію особливостей навколишнього середовища, пов’язаних з рельєфом, та з конкретними типами ґрунтового покриву. Прогностичні моделі можна успішно використовувати для прогнозування територій, потенційно схильних до ерозії.
Ключові слова: ерозія; модель максимальної ентропії; передбачення, модель грунтового покриву (CLC); просторовий аналіз; водозбір річки Брда.
Список літератури:
1. Amiri, F. Estimate of erosion and sedimentation in semi-arid basin using empirical models of erosion potential within a geographic information system. Air Soil and Water Res. 2010, 3, 37.
2. Bosino, A.; Giordani, P.; Quénéhervé, G.; Maerker, M. Assessment of calanchi and rill–interrill erosion susceptibilities using terrain analysis and geostochastics: A case study in the Oltrepo Pavese, Northern Apennines, Italy. Earth Surf. Process. Landf. 2020, 45, 3025–3041.
3. Bosino, A.; Szatten, D.; Omran, A.; Crema, S.; Crozi, M.; Becker, R.; Bettoni, M.; Schillaci, C.; Maerker, M. Assessment of suspended sediment dynamics in a small ungauged badland catchment in the Northern Apennines (Italy) using an in-situ laser diffraction method, Catena 2022, 209 (1), 105796.
4. Brzezińska, M.; Szatten, D.; Babiński, Z. Prediction of Erosion-Prone Areas in the Catchments of Big Lowland Rivers: Implementation of Maximum Entropy Modelling—Using the Example of the Lower Vistula River (Poland). Remote Sensing 2021, 13(23), 4775.
5. Conrad, O.; Bechtel, B.; Bock, M.; Dietrich, H.; Fischer, E.; Gerlitz, L.; Wehberg, J.; Wichmann, V.; Böhner, J. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geosci. Model Dev. 2015, 8, 1991–2007.
6. Galon, R. Morfologia doliny i sandru Brdy. Stud. Soc. Scient. Tor. 1953, C, 1–6.
7. Guerra, A.J.T.; Fullen, M.A.; Jorge, M.D.C.O.; Bezerra, J.F.R.; Shokr, M.S. Slope processes, mass movement and soil erosion: A review. Pedosphere 2017, 27, 27–41.
8. Heymann, Y.; Steenmans, C.; Croisille, G.; Bossard, M. CORINE Land Cover. Technical Guide; Office for Official Publications of the European Communities: Luxembourg, 1994; p. 136.
9. Hosmer, D.W.; Lemeshow, S. Applied Logistic Regression, 3rd ed.; Wiley: New York, NY, USA, 2000; p. 528.
10. Kornejady, A.; Ownegh, M.; Bahremand, A. Landslide susceptibility assessment using maximum entropy model with two different data sampling methods. Catena 2017, 152, 144–162.
11. Map of the Polish Hydrographic Division; Department of Hydrography and Morphology of River Channels Institute of Meteorology and Water Management. 2007. Available online: http://mapa.kzgw.gov.pl/ (accessed on 10 December 2016).
12. Marchi, L.; Fontana, G.D. GIS morphometric indicators for the analysis of sediment dynamics in mountain basins. Environ. Geol. 2005, 48, 218–228.
13. Melton, M.A., 1965. The Geomorphic and Paleoclimatic Significance of Alluvial Deposits in Southern Arizona. J. Geol. 73, 1–38.
14. Merritt, W.; Letcher, R.; Jakeman, A.J. A review of erosion and sediment transport models. Environ. Model. Softw. 2003, 18, 761–799.
15. Moore, I.D.; Grayson, R.B.; Ladson, A.R. Digital terrain modelling: A review of hydrogical, geomorphological, and biological applications. Hydrol. Process. 1991, 5, 3–30.
16. Phillips, S.J.; Anderson, R.P.; Schapire, R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecol. Model. 2006, 190, 231–259.
17. Phillips, S.J.; Dudik, M. Modeling of species distributions with Maxent: New extensions and a comprehensive evaluation. Ecography 2008, 31, 161–175.
18. Pournader, M.; Ahmadi, H.; Feiznia, S.; Karimi, H.; Peirovan, H.R. Spatial prediction of soil erosion susceptibility: An evaluation of the maximum entropy model. Earth Sci. Inform. 2018, 11, 389–401.
19. Planchon, O., Darboux, F., 2002. A fast, simple and versatile algorithm to fill the depressions of digital elevation models. Catena. 46, 159–176.
20. Renard, K.G.; Foster, G.R.; Weesies, G.A.; McCool, D.K.; Yoder, D.C. Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE); U.S. Department of Agriculture: Washington, DC, USA, 1997; Volume 703, p. 407.
21. Saha, S.; Gayen, A.; Pourghasemi, H.R.; Tiefenbacher, J.P. Identification of soil erosion-susceptible areas using fuzzy logic and analytical hierarchy process modeling in an agricultural watershed of Burdwan district, India. Environ. Earth Sci. 2019, 78, 649.
22. Siriwardena, L.; Finlayson, B.L.; McMahon, T.A. The impact of land use change on catchment hydrology in large catchment: The Comet River, Central Queensland, Australia. J. Hydrol. 2006, 326, 199–214.
23. Solon, J.; Borzyszkowski, J.; Biedłasik, M.; Richling, A.; Badora, K.; Balon, J.; Brzezińska-Wójcik, T.; Chabudziński, Ł.; Dobrowolski, J.; Grzegorczyk, I.; Jodłowski, M.; Kistowski, M.; Kot, R.; Krąż, P.; Lechnio, J.; Macias, A.; Majchrowska, A.; Malinowska, E.; Migoń, P.; Myga-Piątek, U.; Nita, J.; Papińska, E.; Rodzik, J.; Strzyż, M.; Terpiłowski, S.; Ziaja, W. Psysico-geographical mesoregions of Poland: Veryfication and adjustment of boundaries on the basis of contemporary spatial data. Geographia Polonica 2018, 91(2), 143-170.
24. Sørensen, R.; Zinko, U.; Seibert, J. On the calculation of the topographic wetness index: Evaluation of different methods based on field observations. Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. Eur. Geosci. Union 2005, 2, 1807–1834.
25. Szatten, D. Wpływ zabudowy hydrotechnicznej na występowanie ekstremalnych stanów wody na przykładzie Brdy skanalizowanej. Inżynieria Ekol. 2016, 46, 55–60.
26. Szatten, D. Cascade-Dammed Rivers and Flood Phenomena – an Example of Inland Waterway in Bydgoszcz, Wasserwirtschaft 2022, 112(S1), 32-33.
27. Szatten, D.; Habel, M.; Pellegrini, L.; Maerker, M. Assessment of Siltation Processes of the Koronowski Reservoir in the Northern Polish Lowland Based on Bathymetry and Empirical Formulas. Water 2018, 10, 1681.
28. Szatten, D.; Więcław, M. Solar Climate Features Taking into Account the Morphometric Conditions of the Area and the Possibility of Using Them in Heliotherapy on the Example of the Cieplice and Kołobrzeg Health Resorts (Poland). Atmosphere 2021, 12, 383.
29. Wischmeier, W.H.; Smith, D.D. Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Conservation Planning. In Agriculture Handbook No. 537; USDA: Washington, DC, USA, 1978; p. 66. Available online: https://naldc.nal.usda.gov/download/CAT79706928/PDF (accessed on 7 November 2018).
ЯК ЦИТУВАТИ
формат цитування ДСТУ 8302:2015
Szatten D., Herman O., Tęgowska N. Functionality of spatial analysis in the assessment of the impact of land cover on the erosion process prediction // Гідрологія, гідрохімія і гідроекологія, 2022. № 4(66). C. 17-23. DOI: https://doi.org/10.17721/2306-5680.2022.4.2.
формат цитування APA
Szatten, D., Herman, O., Tęgowska, N. (2022). Functionality of spatial analysis in the assessment of the impact of land cover on the erosion process prediction. Гідрологія, гідрохімія і гідроекологія, 4(66), 17-23. https://doi.org/10.17721/2306-5680.2022.4.2.