JoVE Journal > Environment
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
环境科学

استخدام المكونات الرئيسية للارتقاء بمستوى نماذج الطبوغرافية لتعيين الكربون العضوي في التربة وإعادة توزيع الأراضي

Published: October 16, 2018
doi:
10.3791/58189
,
1Department of Geographical Sciences,University of Maryland, 2Hydrology & Remote Sensing Laboratory, Agricultural Research Service,United States Department of Agriculture

Summary

العمليات المناظر الطبيعية هي عناصر حاسمة في تكوين التربة، وتلعب دوراً هاما في تحديد خصائص التربة والهيكل المكاني في المناظر الطبيعية. أننا نقترح نهجاً جديداً باستخدام الانحدار التدريجي المكون الرئيسي للتنبؤ بتوزيع التربة والكربون العضوي في التربة عبر مستويات مكانية مختلفة.

Abstract

تضاريس المناظر الطبيعية هو أحد عوامل حاسمة التي تؤثر على تكوين التربة، ويلعب دوراً هاما في تحديد خصائص التربة على سطح الأرض، كما أنه ينظم حركة يحركها خطورة التربة الناجم عن أنشطة الجريان السطحي والحرث. تطبيق “الكشف عن الضوء” ويتراوح (ليدار) البيانات الأخيرة تبشر بإنشاء مقاييس عالية الدقة المكانية الطبوغرافية التي يمكن استخدامها للتحقيق في التربة خاصية التغير. واستخدمت في هذه الدراسة، خمسة عشر القياسات الطوبوغرافية المستمدة من البيانات يدار للتحقيق في الآثار الطبوغرافية على توزيع التربة والتوزيع المكاني للكربون العضوي في التربة (شركة نفط الجنوب). على وجه التحديد، فإننا استكشاف استخدام المكونات الرئيسية الطبوغرافية (الأكيدة) لوصف المقاييس الطبوغرافيا والانحدار التدريجي المكون الرئيسي (SPCR) لتطوير نماذج شركة نفط الجنوب في جداول الموقع ومستجمعات المياه وتآكل التربة على أساس التضاريس. وكان تقييم أداء نماذج سبكر ضد التدرجي نماذج الانحدار مربعة (سولسر) أقل عادية. وأظهرت النتائج أن سبكر نماذج نماذج سولسر فاق في التنبؤ بمعدلات إعادة توزيع التربة وكثافة شركة نفط الجنوب على مستويات مكانية مختلفة. استخدام الأكيدة يزيل احتمال علاقة خطية متداخلة بين متغيرات المدخلات الفردية، والحد من أبعاد تحليل العنصر الرئيسي (PCA) يقلل من خطر أوفيرفيتينج نماذج التنبؤ. تقترح هذه الدراسة نهجاً جديداً لنمذجة توزيع التربة عبر مستويات مكانية مختلفة. لتطبيق واحد، كثيرا ما يقتصر الوصول إلى الأراضي الخاصة، والحاجة إلى استخلاص نتائج من مواقع الدراسة الممثلة لإعدادات الأكبر التي تشمل الأراضي الخاصة يمكن أن تكون هامة.

Introduction

إعادة توزيع التربة (التعرية والترسب) تمارس تأثيرات هامة على مخزونات الكربون العضوي (شركة نفط الجنوب) التربة والديناميات. وكرست جهودا متزايدة للتحقيق في كيفية فصل شركة نفط الجنوب وتنقل وأودعت عبر المناظر الطبيعية1،،من23. تتأثر بحركة يحركها خطورة التربة الناجم عن المياه تآكل4،،من56تنحية Carbon (C) وتوزيع شركة نفط الجنوب. إزفاء التربة بالحراثة بالحقول المزروعة، عملية هامة أخرى تساهم ج إعادة توزيع7،،من89. أسباب حركة منحدر صافية كبيرة من جزيئات التربة تآكل الحرث ويؤدي إلى اختلاف تربة داخل الميدان10. التعرية بفعل المياه والحراثة تتأثر كثيرا تضاريس المناظر الطبيعية، التي تحدد المواقع من مواقع تحاتيه وترسبيه11. ولذلك، التنظيم تآكل التربة الفعال والتحقيق ج الديناميكية في الأراضي الزراعية تدعو إلى فهم أفضل لضوابط الطبوغرافية في تحات التربة والحركات.

وحققت العديد من الدراسات تأثيرات التضاريس في إعادة توزيع التربة والمرتبطين بها شركة نفط الجنوب ديناميات9،،من1213،14،15،16، 17-فإن دير بيرك et al. وأفادت 12 أن العوامل الطوبوغرافية وأوضح 43% تباين في توزيع الأراضي. وجدت رضائي وجيلكيس13 شركة نفط الجنوب أعلى في التربة على جانب شادي، بسبب انخفاض درجات الحرارة وأقل التبخر عند مقارنة بالجوانب الأخرى في المراعي. الطبوغرافيا قد تكون لها آثار هامة أكثر في توزيع التربة في الأراضي الزراعية مع العلاج الحراثة التقليدية من تلك مع الحد الأدنى من الحراثة، نتيجة للتفاعلات بين التضاريس وممارسات الحرث9. ومع ذلك، هذه النتائج أساسا مستمدة من الملاحظات الميدانية، مما يثير صعوبات في التحقيق في خصائص التربة على نطاق أوسع ومكانية. وهناك حاجة ملحة إلى وضع استراتيجيات جديدة لفهم فعالية الأنماط المكانية لخصائص التربة في مستجمعات المياه والموازين الإقليمية.

والهدف من هذه الدراسة تطوير نماذج فعالة لمحاكاة توزيع التربة وتوزيع شركة نفط الجنوب. النماذج المستندة إلى التضاريس باستخدام قياسات طبوغرافية كما تنبئ وضعت لقياس عمليات التعرية والترسب في التربة. بالمقارنة مع التجريبية أو العملية المستندة إلى تآكل ويمكن وضع النماذج التي تستخدم عينات ميدانية منفصلة لمحاكاة التربة التعرية18،19، النماذج المستندة إلى تضاريس استناداً إلى المعلومات الطوبوغرافية المستمدة من الرقمية نماذج الارتفاع (الديمقراطيين) بدقة عالية. ويسمح هذا النهج للتربة المستمر خاصية المحاكاة في مستجمعات المياه أو في النطاق الإقليمي. في العقود القليلة الماضية، إلى حد كبير تحسن دقة المعلومات الطبوغرافية، مع زيادة توافر البيانات عالية الدقة المستشعرة عن بعد. على الرغم من أن الدراسات السابقة استخدمت النماذج المستندة إلى التضاريس لمحاكاة التربة خصائص12،20،،من2122، تستخدم معظم هذه التحقيقات قياس طبوغرافية واحد أو فئة واحدة قياسات طبوغرافية (القياسات الطوبوغرافية المحلية أو غير المحلية أو مجتمعة)، التي قد لا بما فيه الكفاية واستكشفت الآثار الطبوغرافية على النشاط الميكروبي في التربة. ولذلك، للحصول على فهم أفضل لعناصر الطبوغرافيا في تآكل التربة وديناميات ج، قمنا بدراسة مجموعة شاملة من القياسات الطبوغرافية بما في ذلك المقاييس الطوبوغرافية المحلية وغير المحلية، ومجتمعة ووضع متعددة المتغير على أساس التضاريس نماذج لمحاكاة ديناميات خصائص التربة. ومن المتوقع تقديم الدعم العلمي لتحسين مراقبة تآكل التربة وإدارة الأراضي الزراعية تطبيقات لهذه النماذج.

قياسات طبوغرافية تصنف عموما في واحدة من ثلاث فئات: قياسات طبوغرافية أ) المحلية، قياسات طبوغرافية ب) غير محلي، أو قياسات طبوغرافية ج) مجتمعة. قياسات طبوغرافية المحلية تشير إلى الخصائص المحلية من نقطة واحدة على سطح الأرض. قياسات طبوغرافية المحلية عدم الإشارة إلى المواقع النسبية للنقاط المحددة. قياسات طبوغرافية مجتمعة دمج القياسات الطوبوغرافية المحلية وغير المحلية. واستخدمت مجموعة من القياسات الطبوغرافية التي تؤثر على تآكل التربة وترسب في هذه الدراسة للتحقيق في عناصر التحكم الطبوغرافية في حركة التربة ومخزون ج (الجدول 1). على وجه التحديد، قمنا باستخدام أربعة مقاييس الطوبوغرافية المحلية [المنحدر، انحناء الشخصية (P_Cur)، خطة انحناء (Pl_Cur)، انحناء العامة (G_Cur)]، سبعة مقاييس الطبوغرافية غير محلية [تراكم تدفق (اتحاد كرة القدم)، الإغاثة الطبوغرافية، والانفتاح الإيجابي (POP)، مائل للأعلى الميل (أوبسل)، طول مسار التدفق (قوات التحرير الشعبية)، ومؤشر منحدر (دي)، منطقة مستجمعات المياه (CA)]، وثلاثة تقارير مجمعة من قياسات طبوغرافية [مؤشر الرطوبة الطبوغرافية (التوى) وتيار الكهرباء مؤشر (SPI)، وعامل طول المنحدر (LS)].

Protocol

1-الطبوغرافية التحليلات Preprocess البيانات الرقمية جمع البيانات ليدار من موقع مشروع رسم الخرائط يدار جيوتري. حدد “نوع الحدود” و “المنطقة” تكبير/تصغير إلى منطقة محددة. رسم مضلع لتحميل البلاط يدار لمجال الدراسة المختارة. تحويل البيانات الخام ليدار على ملف جامعة الدول العربية باستخدام أداة رسم خرائط (GIS) نظام المعلومات الجغرافية. توليد الديمقراطيين مع قرار مكانية 3-m باستخدام الاستيفاء معكوس مسافة المرجحة. مرشح الديمقراطيين 3-m مرتين مع مرشح تمرير منخفض 3-نواة للحد من الضوضاء إقران التباين المحلي. جيل متري الطبوغرافية إلى إنشاء المقاييس الطبوغرافية، أولاً تنزيل أحدث إصدار من نظام التحليل الآلي الجيولوجية (الملحمة)23. انقر فوق “استيراد النقطية” في قسم الاستيراد والتصدير لاستيراد الديمقراطيين 3-m التي تمت تصفيتها في الملحمة. انقر فوق الوحدة النمطية “المنحدر، جانبا، انحناء” الملحمة مع الإعدادات الافتراضية لتوليد المنحدر والمتصلة بانحناء [الشخصية انحناء (P_Cur)، وخطة انحناء (Pl_Cur) وانحناء العامة (G_Cur)] المقاييس استخدام الديمقراطيين المصفاة (الشكل 1). انقر فوق الوحدة النمطية “تراكم تدفق (أعلى-أسفل)” الملحمة وحدد “انفينيتي القطعية” كأسلوب لتوليد تدفق تراكم (اتحاد كرة القدم) متري الديمقراطيين التي تمت تصفيتها باستخدام. انقر فوق الوحدة النمطية “الملحمة الطبوغرافية الانفتاح” مع الإعدادات الافتراضية لتوليد قياس الانفتاح الإيجابية (POP) باستخدام صورة مكبرة محور ع التي تمت تصفيتها. انقر فوق الوحدة النمطية “LS-عامل (استناداً إلى الحقل)” الملحمة مع الإعدادات الافتراضية لإنشاء منحدر مائل للأعلى (أوبسل) والمنحدر مقاييس عامل (LS_FB) طول استخدام الديمقراطيين التي تمت تصفيتها. انقر فوق الوحدة النمطية “طول مسار تدفق” الملحمة مع الإعدادات الافتراضية لتوليد قياس الطول (قوات التحرير الشعبية) مسار التدفق بالديمقراطيين التي تمت تصفيتها باستخدام. انقر فوق الوحدة النمطية “منحدر المسافة التدرج” الملحمة مع الإعدادات الافتراضية لإنشاء مقياس مؤشر (DI) منحدر الديمقراطيين التي تمت تصفيتها باستخدام. انقر فوق الوحدة النمطية “مؤشر الرطوبة الملحمة” وحدد “منطقة مستجمعات المياه المطلقة” “نوع من منطقة” لإنشاء منطقة مستجمعات المياه (CA) ومقاييس مؤشر (التوى) البلل الطبوغرافية الديمقراطيين التي تمت تصفيتها باستخدام. انقر فوق الوحدة النمطية “تيار السلطة مؤشر” الملحمة وحدد “الزائفة منطقة مستجمعات المياه محددة” “تحويل المنطقة” إلى توليد تيار السلطة مؤشر (SPI) متري الديمقراطيين التي تمت تصفيتها باستخدام. توليد خرائط الارتفاع الأقصى مع راديوسيس متعددة. تصفية خرائط الارتفاع الأقصى مرتين من خلال مرشح تمرير منخفض 3-النواة. طرح ماركاً ألمانيا 3-m التي تمت تصفيتها من خرائط الارتفاع الأقصى الذي تم تصفيته للحصول على سلسلة من الخرائط الإغاثة. استخراج سلسلة من المتغيرات الإغاثة إلى عدد من المواقع. إجراء تحليل العنصر الرئيسي (PCA) على المتغيرات الإغاثة لتحويل النقوش إلى مكونات الإغاثة الطبوغرافية. حدد المكونات الرئيسية التي تفسر أكثر من 90% الفرق من dataset الإغاثة كمقاييس الإغاثة الطبوغرافية. 2-مجال جمع البيانات أخذ العينات الميدانية حدد عدد من المواقع الميدانية أراضي المحاصيل التي يمكن أن تمثل بشكل كاف خصائص المناظر الطبيعية لمنطقة الدراسة والعديد من الحقول الممثل الأراضي الصالحة للفلاحة الصغيرة التي يمكن تذوق مكثف.ملاحظة: استخدمت عينات التربة من الأراضي الصالحة للفلاحة حقلين للمعايرة النموذجية. واستخدمت عينات التربة من منطقة الدراسة بأكملها للتحقق من صحة النموذج. تحميل جميع إحداثيات الموقع نموذج لنظام تحديد المواقع جغرافية (GPS) على أساس التعليمات البرمجية وفعليا موقع لهم في الحقول. جمع عينات 3 لكل موقع أخذ العينات من طبقة التربة العليا 30 سم باستخدام مجس ضغط (3.2 سم في القطر).ملاحظة: تم جمع عينات التربة من طبقات 30-50 سم في المواقع حيث يتوقع ترسب الرواسب. وكان حجم كل عينة 241 سم3. لتسجيل معلومات تنسيق الجغرافية لأخذ عينات من المواقع التي تستخدم لتحديد المواقع. وزن عينات التربة بعد التجفيف لهم عند 90 درجة مئوية ل 48 h. حساب كثافة التربة باستخدام معلومات وحدات العينة الكلية في مواقع أخذ العينات والأوزان. مزيج من ثلاث عينات من نفس الموقع للحصول على عينة تربة مركب. إعداد عينة التربة منخل عينات التربة المركب مع شاشة 2 مم. طحن عينة فرعية 10 جرام من التربة ينخل مسحوق ناعم جداً مع مطحنة اسطوانة. تحاليل عينات التربة قياس مجموع الكربون في التربة (ج) محتوى في عينات الاسطوانة ناعم عن طريق الاحتراق في هو محلل عنصري أهي عند درجة حرارة 1350 درجة مئوية. تقدير محتوى كربونات الكالسيوم ج من خلال تحليل ج المتبقية بعد الخبز المواد العضوية في التربة على درجة حرارة 420 درجة مئوية ح 16 في فرن. حساب شركة نفط الجنوب محتوى (%) بطرح محتوى كربونات الكالسيوم ج من محتوى التربة مجموع ج. تحويل المحتوى شركة نفط الجنوب (%) إلى شركة نفط الجنوب الكثافة (كجم م-2) استخدام كثافة التربة. وضع عينات التربة 2 مم ينخل الأكبر في قنينة مارينيللي وختم عليها. قياس 137Cs تركيز كل عينة من خلال تحليل أشعة غاما باستخدام نظام التحليل الطيفي التي تتلقى مدخلات من ثلاث بلورات الجرمانيوم محوري درجة نقاء عالية (HpCN30 ٪ كفاءة) إلى المحلﻻت 8192-قناة (انظر “الجدول للمواد” ). معايرة النظام باستخدام النويدات مشعة مختلطة تحليلية قياسية11. تحويل 137Cs تركيز إلى 137Cs المخزون باستخدام كثافة التربة. حساب معدل إعادة توزيع التربة باستخدام 137Cs المخزون عن طريق تطبيق الثاني نموذج توازن الكتلة (مبميي) في برنامج جدول بيانات الوظيفة الإضافية وضعتها وولينغ et al. 24. 3-التضاريس على أساس نموذج التنمية تقدير العنصر الرئيسي الطبوغرافية استخراج القياسات الطبوغرافية لأخذ عينات من مواقع في منطقة الدراسة بأكملها وحقول المحاصيل الصغيرة. توحيد المقاييس الطبوغرافية من مواقع أخذ العينات في منطقة الدراسة بأكملها باستخدام المتوسط والانحراف المعياري. تقدير أحمال متري الطبوغرافية في كل مكون من مكونات استناداً إلى قياسات طبوغرافية موحدة استخدام محكمة التحكيم الدائمة مع حزمة البرامج الإحصائية. تجميع أحمال متري الطبوغرافية في كل المكونات الرئيسية الطبوغرافية (TPC) وحدد الأكيدة الأعلى التي تشرح الفرق 90 في المائة من جميع المقاييس. توحيد المقاييس الطبوغرافية من مواقع أخذ العينات في مجالات الأراضي الزراعية الصغيرة. حساب الأكيدة الأعلى لكل موقع بمجموع القياسات الطبوغرافية الموحدة مرجحة بأحمال المقابلة من مواقع أخذ العينات في WCW. المعايرة النموذجية أداء متدرج العادية أقل مربع الانحدار (سولسر) لوضع أساس تضاريس سولسرو نماذج لمعدلات إعادة توزيع التربة استناداً إلى جميع القياسات الطبوغرافية في مجالات الأراضي الزراعية الصغيرة وكثافة شركة نفط الجنوب. استخدام أكايكي المعلومات معيار (AIC) وعبر إجازة-واحد-إلى-التحقق من الصحة لتحديد أفضل مزيج للقياسات الطبوغرافية لنماذجو سولسر مجهز بأفضل. تحقق من العلاقة الخطية المتداخلة بين المتغيرات الطبوغرافية باستخدام عامل التضخم الفرق (VIF). إزالة المتغيرات مع VIF أكبر (VIF ≥ 7.525)، والتحقق VIF مرة أخرى. إزالة المتغيرات حتى فيفس لكافة المتغيرات هي < 7.5. أداء سولسر لوضع النماذجr سولسر المستندة إلى التضاريس لكثافة شركة نفط الجنوب ومعدلات التوزيع استناداً إلى القياسات الطبوغرافية التي كانت متغيرات متداخلة عالية إزالة التربة. استخدام AIC وإجازة السحب واحدة عبر التحقق من صحة لتحديد أفضل مزيج لنماذجr سولسر مجهز بأفضل. إجراء الانحدار التدريجي المكون الرئيسي (SPCR) لتطوير النماذج المستندة إلى تضاريس سبكر لكثافة شركة نفط الجنوب والتربة معدلات التوزيع استناداً إلى الأكيدة في مجالات الأراضي الزراعية الصغيرة. استخدام AIC وإجازة السحب واحدة عبر التحقق من صحة لتحديد أفضل مزيج من الأكيدة لتركيب أفضل نماذج سبكر. حساب معامل تعديل التصميم (الصفةص2) والكفاءة ناش-ساتكليف (NSE)، ونسبة الخطأ جذر متوسط مربع الانحراف المعياري للبيانات المقاسة (RSR) لتقييم الكفاءة نموذج. نموذج التقييم تقدير كثافة شركة نفط الجنوب والتربة معدلات إعادة التوزيع في منطقة الدراسة بأكملها عن طريق تطبيق النماذج المقدرة. التحقق من صحة نموذج البلدان المتقدمة النمو بمقارنة التنبؤ مع مجموعة البيانات المقاسة بكثافة شركة نفط الجنوب والتربة معدلات إعادة التوزيع في منطقة الدراسة بأكملها. تقييم أداء نموذج باستخدامالصفةص2واورنونسي RSR القيم.

Representative Results

كنا “والنوت كريك” مستجمعات المياه (WCW) كاختبارات لتقييم جدوى نماذج تستند إلى التضاريس في التحقيق إعادة توزيع التربة، وديناميات شركة نفط الجنوب. مستجمع المياه في مقاطعة بون والقصة داخل ولاية آيوا (41 ° 55 ‘-42 ° 00’ ن؛ 93 ° 32 ‘-93 ° 45’ ث) مع مساحة 5,130 هكتار (الشكل 2). الأراضي الزراعية الأرض المهيمنة باستخدام نوع في عالميين، مع تضاريس مسطحة نسبيا (يعني 90 مترا، الإغاثة الطبوغرافية 2.29 m). الحفر والحرث، ديسكينج، وهي عمليات مروعة ممارسات الحرث الرئيسية في26،محاصيل الحقول27؛ ومع ذلك، تختلف اتجاهات الحرث بسبب الاختلافات في الممارسات الإدارية. المواقع الميدانية المحاصيل الأربعة مائة وستين اختيرت عشوائياً لاستخلاص المعلومات الطبوغرافية في WCW (الشكل 2). 100 من أصل 460 المواقع، بما في ذلك 300 اثنين م المقاطع العرضية (يكون لكل 9 مواقع أخذ العينات)، اختيرت لإجراء العينات الميدانية لتحليل مستويات إعادة توزيع شركة نفط الجنوب، والتربة، و. وبالإضافة إلى ذلك، تم اختيار اثنين من المواقع الميدانية الصغيرة مع المناظر الطبيعية الطبوغرافية، وأنواع التربة، وممارسات الحرث شبيه عالميين لعينات أكثر كثافة. في كل موقع الميدانية الصغيرة، 25 × 25 م خلية شبكة تم إنشاؤها، ومواقع أخذ العينات 230 كانت موجودة في العقد الشبكة (الشكل 3). وحسبت الطبوغرافية معلومات الخصائص والمقاييس والتربة للمواقع 230. المقاييس عالميين الطبوغرافية تم إنشاؤها بعد البروتوكول أعلاه. تتميز عالميين مع تضاريس منخفضة إلى متوسطة (الارتفاع تتراوح بين 260 م 325) مع منحدر منخفض نسبيا (تتراوح من 0 إلى راديان 0.11) ومنحدر مائل للأعلى (0 إلى 0.09 م)، والانحناءات معتدلة (الشخصية انحناء: خطة-0.009 إلى 0.009 م-1، انحناء:-0.85 إلى 0.85 م-1، انحناء العامة:-0.02 إلى 0.02 m-1). جرى توسيع الارتفاعات الرأسية للديمقراطيين 100 مرة لزيادة ديستينجويشابيليتي للإغاثة الميدانية على نطاق منخفض نسبيا في عالميين لإنشاء مقاييس الانفتاح الإيجابية (POP100). بعد التحويل، وزيادة نطاق الانفتاح الإيجابية من 0.08 بالتقدير الدائري (POP: راديان 1.51-1.59) إلى 0.86 بالتقدير الدائري (POP100: 0.36-1.22 راديان). لإغاثة الطبوغرافية، ونحن إنشاء سبع خرائط الإغاثة مع راديوسيس التالية: 7.5 م وم 15، م 30، 45 م، م 60، 75 م و 90 مترا. واختيرت مكونين الإغاثة الرئيسية استناداً إلى النتائج لمحكمة التحكيم الدائمة على المتغيرات الإغاثة سبعة. الأولى أظهر القرار الخشنة تخفيف التباين مع الإغاثة45 م كالمتغير الرئيسي. وحددنا هذا العنصر إغاثة واسعة النطاق (). العنصر الثاني، الذي الغاية يرتبط بتخفيف7.5 م وقدم قرار غرامة تخفيف التباين، عرف أنه الإغاثة الصغيرة (سري). وترد في الجدول 2نتائج تحليل الارتباط بين القياسات الطبوغرافية وتوزيع كثافة التربة في شركة نفط الجنوب. وأظهرت التوى ولسري الارتباطات أعلى مع معدلات إعادة توزيع التربة، وكثافة شركة نفط الجنوب على التوالي. يتم عرض أنماط اثنين من المقاييس المكانية في الشكل 4. ويمكن ملاحظة تفاصيل التوى ولسري أفضل من منطقة العيانية. وأظهر كل المقاييس القيم العالية في منطقة ديبريشنال وقيم منخفضة في المناطق المنحدرة وريدج. بيد أن الخلافات بين اثنين من المقاييس حدث في مناطق الخندق، حيث أظهرت التوى قيم عالية للغاية ولكن قيم لسري لا تختلف عن المناطق المجاورة لها. بعد إنشاء المقاييس الطبوغرافية خمسة عشر، استخدمنا محكمة التحكيم الدائمة على هذه المتغيرات الطبوغرافية عبر مواقع أخذ العينات 460 في عالميين. واختير في أول سبعة المكونات الرئيسية الطبوغرافية (الأكيدة) التي أوضحت أكثر من تقلب 90% من مجموعة البيانات الطبوغرافية كله. خمسة الأكيدة التي كانت النهائي المحدد لبناء النماذج المستندة إلى تضاريس مدرجة في الجدول 3. للعنصر الرئيسي الأول (TPC1)، أظهر G_Cur تحميل أعلى. المنحدر والتوى، وأوبسل، و LS_FB من أهم مقاييس في TPC2، مع أحمال أكبر من 0.35. في TPC3، واتحاد كرة القدم، SPI وكاليفورنيا كانت المقاييس الهامة، مع شحنات من 0.482 و 0.460 0.400، على التوالي. قوات التحرير الشعبية (-0.703) و Pl_Cur (0.485) هي الأكثر أهمية في TPC6. وكانت المقاييس الرئيسية مع أحمال عالية في TPC7 سري (0.597)، دي (0.435) وقوات التحرير الشعبية (0.407) و Pl_Cur (0.383). تم فحص العلاقة الخطية المتداخلة لمتغير الطبوغرافية عن طريق فحص الأغشية الكتيمة جداً. من المقاييس 15، أزيلت المنحدر والتوى، و G_Cur بسبب فيفس عالية. على أساس معدلات إعادة توزيع التربة والكربون كثافة البيانات من المواقع 1 و 2، وضعت نماذج سولسر استخدام جميع المقاييس 15 (سولسرو) وإزالة المقاييس 12 مع كل تربطها علاقة خطية متداخلة (سولسرr) (الجدول 4). عموما، على مدى 70% و 65% من تقلب في شركة نفط الجنوب وكثافة التربة إعادة توزيع معدلات شرحت بالنماذجو سولسر، على التوالي. للنماذج مع إزالة كل تربطها علاقة خطية متداخلة (سولسرr)، كانت محاكاة كفاءات أقل قليلاً من النماذجو سولسر (68% لكثافة شركة نفط الجنوب و 63% لإعادة توزيع التربة). NSEs أقل قليلاً وكانت أعلى قليلاً في نماذجr سولسر مما في النماذجو سولسر RSR. لنماذج سبكر، لوحظت كفاءات محاكاة مماثلة سولسرr في الجدول 4. بيد اختير عدد أقل من المتغيرات المستقلة في نماذج سبكر (أقل من 5 متغيرات) من سولسرو ونماذج سولسرr (متغيرات أكثر من 6). واختيرت الأكيدة 1، 2، 3، و 7 كمجموعات المتغير المستقل لنموذج شركة نفط الجنوب والاكيدة 1، 2، 3، 6 و 7 واختيرت كتركيبة لنموذج إعادة توزيع الأراضي. لقد وجدنا أن نماذج سبكر والتنبؤات أفضل وأظهرت هذه النماذجr سولسر بالأداء الأكثر فقراً على مستوى مستجمعات المياه. زيادة معاملات التصميم (ص2) بمقارنة التنبؤ بكثافة شركة نفط الجنوب للمراقبة من: 1) 0.60 في سولسرو و 0.52 في سولسرr إلى 0.66 في سبكر، و 2) اورنونسي زادت من 0.21 في سولسرو و 0.16 في سولسرr إلى 0.59 في سبكر؛ في حين خفضت RSR من 0.87 في سولسرو و 0.91 في سولسرr إلى 0.64 في سبكر. توقع معدل إعادة توزيع التربة في سبكر مثلت 36% من التغير في المتغير المقاس وكان أعلى من توقعات سولسرو (34 في المائة) وسولسرr (0.35 ٪). اورنونسي أعلى وأدنى RSR في سبكر (اورنونسي = 0.33، RSR = 0.82) مقارنة سولسرو (اورنونسي = 0.31، RSR = 0.83) وسولسرr (اورنونسي = 0.32، RSR = 0.82) كما أظهرت أداء أفضل في محاكاة معدل إعادة توزيع التربة سبكر. وفقا لتقييمات الأداء النموذجي، واختيرت نماذج سبكر لتوليد كثافة شركة نفط الجنوب وخرائط معدل إعادة توزيع التربة على مستوى مستجمعات المياه. وكشفت الخرائط الأنماط الثابتة بين المحاكاة النموذجية والقياسات الميدانية (الشكل 5). وثبات عالية بين المحاكاة والملاحظات كانت أكثر وضوحاً على طول المقاطع. أظهرت كل معدلات إعادة توزيع التربة وكثافة سوك الارتباطات عالية مع تضاريس المناظر الطبيعية. ويمكن الاطلاع على قيم عالية الكثافة شركة نفط الجنوب في فوتسلوبي والمناطق ترسبية، التي حدثت فيها ترسب التربة، بينما لوحظت قيم منخفضة الكثافة شركة نفط الجنوب في المنحدرة المناطق، حيث وقع تآكل التربة. الشكل 1 : “المنحدر”، جانبا، وحدة انحناء في النظام للألى الجيولوجية التحليل (الملحمة)- وتظهر المضلعات مواقع مجالات الدراسة. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم- الشكل 2 : موقع “والنوت كريك مستجمعات المياه” ومواقع أخذ العينات في مستجمعات المياه (آيوا)- وكان هذا الرقم مقتبسة من العمل السابق17. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم- الشكل 3 : موقع من مواقع عينات أ) 1 و 2 ب) (محور ع 15 x الارتفاع)- وكان هذا الرقم مقتبسة من العمل السابق17. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-  الشكل 4 : الخرائط الطبوغرافية متري. (أ) مؤشر الرطوبة الطبوغرافية (التوى) والإغاثة الطبوغرافية (ب) على نطاق واسع () في “مستجمعات المياه والنوت كريك” وقطاع منطقة (محور ع 15 x الارتفاع). الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم- الشكل 5 : نسبة توزيع التربة (تي ها السنة-1 -1) خرائط وشركة نفط الجنوب الكثافة (كجم م-2) خرائط .  يظهر المقاطع خرائط توزيع التربة (أ) ضمن “مستجمعات المياه والنوت كريك” و (ب) على طول اثنين. سيظهر على كثافة شركة نفط الجنوب (م-2كجم) خرائط (ج) ضمن “مستجمعات المياه والنوت كريك” و (د) طول اثنين المقاطع العرضية باستخدام نماذج تحليل العنصر الرئيسي التدرجي (محور ع 15 x الارتفاع). الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم- المتغيرات أهمية المنحدر (راديان) سرعة الجريان السطحي، التربة الماء المحتوى28،29 انحناء الشخصية (م-1) تدفق التسارع، وتآكل التربة، وترسب معدل11،30 خطة انحناء (م-1) تدفق التقارب والاختلاف، التربة الماء المحتوى30 انحناء العامة (م-1) سرعة الجريان السطحي، وتآكل التربة، وترسب29 تراكم تدفق التربة الماء المحتوى، الجريان السطحي حجم20 الإغاثة الطبوغرافية (m) خصائص الصرف، سرعة الجريان السطحي وتسريع21،31 والمناظر الطبيعية  الانفتاح الإيجابية (راديان) خصائص الصرف والمناظر الطبيعية، والتربة الماء المحتوى32 منحدر مائل للأعلى (م) الجريان السطحي السرعة33،34 طول مسار التدفق (م) العائد الرواسب، تناقص معدل35  مؤشر منحدر (راديان) التربة الماء المحتوى36 منطقة مستجمعات المياه (م2) الجريان السطحي السرعة وحجم33،37  مؤشر الرطوبة الطبوغرافية التربة الرطوبة توزيع28،،من3839  مؤشر قوة تيار تآكل التربة، والتقارب بين تدفق40  عامل طول المنحدر تدفق التقارب والاختلاف28،40 الجدول 1: دلالات المقاييس المحددة والطبوغرافية. منحدر P_Cur Pl_Cur G_Cur اتحاد كرة القدم لسري سري الملوثات العضوية الثابتة أوبسل قوات التحرير الشعبية دي CA التوى SPI LS_FB (راديان) (م-1) (م-1) (م-1) (م) (م) (راديان) (م) (م) (°) (م2) شركة نفط الجنوب -0.687 -0.159 -0.333 -0.288 0.165 0.698 -0.171 -0.451 -0.315 0.499 0.413 0.588 0.735 0.165 -0.453 ، † ** *** *** *** ، † *** *** *** *** *** ، † ، ‡ *** *** ريال سعودي -0.65 -0.205 -0.274 -0.282 0.156 0.687 -0.099 -0.427 -0.217 0.487 0.361 0.565 0.647 0.156 -0.438 ، † *** *** *** ** ، ‡ * *** *** *** *** ، † ، † *** *** P_Cur و Pl_Cur و G_Cur هي انحناء الشخصية وخطة انحناء انحناء العامة، على التوالي؛ اتحاد كرة القدم تراكم تدفق؛ RePC1 و RePC2 هي المكون الإغاثة الطبوغرافية 1 و 2، على التوالي؛ POP100 هو الانفتاح الإيجابية؛ أوبسل منحدر مائل للأعلى؛ قوات التحرير الشعبية طول مسار التدفق؛ دي مؤشر منحدر؛ CA منطقة مستجمعات المياه؛ التوى مؤشر الرطوبة الطبوغرافية؛ و SPI تيار مؤشر الطاقة؛ وأن LS_FB عامل طول المنحدر (حقل القائمة). * ف < 0.05، * * ف < 0.005، * * * ف < 0.0001. معامل †Correlation > 0.5، معامل الارتباط ‡Highest لكل خاصية التربة. الجدول 2: ارتباط سبيرمان الرتب (n = 560) بين القياسات الطبوغرافية المحددة وكثافة الكربون العضوي (شركة نفط الجنوب) التربة ومعدلات إعادة توزيع التربة (SR). TPC1(25%) TPC2(24%) TPC3(14%) TPC6(5%) TPC7(4%) منحدر 0.062 0.475† -0.035 -0.013 -0.183 P_Cur -0.290 0.000 0.346 -0.070 -0.002 Pl_Cur -0.283 0.107 -0.001 0.485† 0.383† G_Cur –0.353† 0.054 0.275 0.025 0.100 اتحاد كرة القدم 0.297 -0.042 0.482† 0.179 0.131 لسري 0.309 -0.193 -0.237 0.113 -0.116 سري 0.234 0.266 -0.118 0.084 0.597† POP100 -0.330 0.092 0.258 -0.292 0.217 أوبسل 0,187 0.419† -0.143 -0.066 0.012 قوات التحرير الشعبية 0.147 -0.168 -0.088 –0.703† 0.407† دي 0.103 -0.220 -0.164 0.184 0.435† CA 0.326 -0.128 0.4† -0.160 -0.092 التوى 0.053 –0.465† -0.067 0، 185 -0.047 SPI 0.345 -0.014 0.46† 0.169 0.080 LS_FB 0.256 0.396† 0.050 0.011 -0.072 P_Cur و Pl_Cur و G_Cur هي انحناء الشخصية وخطة انحناء انحناء العامة، على التوالي؛ اتحاد كرة القدم تراكم تدفق؛ RePC1 و RePC2 هي المكون الإغاثة الطبوغرافية 1 و 2، على التوالي؛ POP100 هو الانفتاح الإيجابية؛ أوبسل منحدر مائل للأعلى؛ قوات التحرير الشعبية طول مسار التدفق؛ دي مؤشر منحدر؛ CA منطقة مستجمعات المياه؛ التوى مؤشر الرطوبة الطبوغرافية؛ و SPI تيار مؤشر الطاقة؛ وأن LS_FB عامل طول المنحدر (حقل القائمة). †Loadings > 0.35. الجدول 3: حساب أحمال متغيرة في المكونات الرئيسية (الأكيدة) لقياسات طبوغرافية (n = 460) في “مستجمعات المياه والنوت كريك”. نموذج R2الصفة NSE RSR انحدار تدريجي المكون الرئيسي (SPCR) شركة نفط الجنوب 2.932-0.058TPC2-0.025TPC3 + 0.051TPC7 + 0.037TPC1† 0.68 0.69 0.56 ريال سعودي 2.111 + 0.013TPC1 + 0.032TPC7-0.028TPC2-0.016TPC3-0.010TPC6 0.63 0.63 0.61 التدرجي العادية أقل مربع الانحدار (سولسرو) شركة نفط الجنوب 2.755 + 0.021TWI + 0.0004FPL-6.369G_Cur-5.580Slope+ 0.011LsRe + 0.091DI + 0.013SsRe + 0.125LS_FB 0.7 0.71 0.55 ريال سعودي 2.117 + 0.007LsRe-3.128Slope + 0.109DI + 0.010SsRe + 0.0002FPL+ 0.801Upsl-4.442P_Cur 0.65 0.65 0.59 إزالة متدرجة الانحدار مربعة أقل عادية مع كل تربطها علاقة خطية متداخلة (سولسرr) شركة نفط الجنوب 2.951 + 0.033LsRe-2.869Upsl + 0.0006FPL + 0.028SsRe + 0.124DI-0.163LS_FB + 0.007SPI-10.187P_Cur 0.68 0.68 0.56 ريال سعودي 2.042 + 0.016LsRe-0.146LS_FB + 0.118DI + 0.017SsRe + 0.0003FPL+ 0.070POP 0.63 0.64 0.6 † ترتيب الأكيدة يستند إلى الخطوات التحديد التدرجي R2الصفة تعديل معامل التحديد؛ هو اورنونسي ناش ساتكليف الكفاءة؛ RSR نسبة الخطأ (RMSE) جذر متوسط مربع الانحراف المعياري للبيانات المقاسة. ويمثل قانون العقوبات التركي المكون الرئيسي الطبوغرافية. التوى مؤشر الرطوبة الطبوغرافية؛ قوات التحرير الشعبية طول مسار التدفق؛ P_Cur و Pl_Cur و G_Cur هي انحناء الشخصية وخطة انحناء انحناء العامة، على التوالي؛ LS_FB عامل طول المنحدر (حقل القائمة)؛ لسري وسر هي النقوش الطبوغرافية الكبيرة والصغيرة، على التوالي؛ دي مؤشر منحدر؛ وأوبسل منحدر مائل للأعلى. الجدول 4: نماذج من كثافة الكربون العضوي (شركة نفط الجنوب) التربة ومعدلات إعادة توزيع التربة (SR) للحقول الزراعية استناداً إلى القياسات الطبوغرافية في المواقع 1 و 2.

Discussion

نماذجو سولسر أن أداء أفضل قليلاً من النماذج سبكر في المعايرة على الصعيد الميداني. ومع ذلك، بعض القياسات الطبوغرافية، مثل SPI وكاليفورنيا (r > 0.80)، ترتبط وثيقا مع بعضها البعض. إضافة علاقة خطية متداخلة الشكوك إلى تنبؤات النموذج. بسبب مولتيكولينيريتي بين تنبئ، التغييرات الصغيرة في متغيرات الإدخال يمكن أن تؤثر تأثيراً كبيرا على تنبؤات نموذج41. ولذلك، النماذجو سولسر تميل إلى أن تكون غير مستقرة وقد أظهرت انخفاض الكفاءة في عمليات محاكاة لشركة نفط الجنوب معدل إعادة توزيع الكثافة والتربة على مستوى مستجمعات المياه. نماذج سبكر جوهريا تفوقت النماذجو سولسر في التنبؤ بتوزيع شركة نفط الجنوب على مستوى مستجمعات المياه. الأكيدة القضاء مولتيكولينيريتي عن طريق تحويل القياسات الطبوغرافية خمسة عشر إلى مكونات (متعامد) مستقلة بعضها بعضا. التحويل وكشف أيضا عن العلاقات الأساسية بين القياسات الطبوغرافية. كما هو مبين بأحمال عالية (> 0.35) من القياسات الطبوغرافية للمكونات، TPC1، TPC2، TPC3، TPC6، و TPC7 ارتبطت بسرعة الجريان السطحي ومحتوى الماء في التربة وحجم الجريان السطحي، والاختلاف في تدفق وتسارع تدفق، على التوالي. الأنماط المكانية لمعدلات إعادة توزيع الأراضي وتوزيع شركة نفط الجنوب كانت ارتباطاً وثيقا مع محتوى التربة والمياه، واختلاف الجريان السطحي في WCW، وما يتسق مع دراسة فوكس وبابانيكولاو2، مما يدل على أن تآكل التربة من يمكن أن تتأثر المرتفعات باختلاف تدفق في فاصلاً منخفضة-الإغاثة زراعية.

وعلاوة على ذلك، أقل من متغيرات التوقع في نماذج سبكر من سولسرو ونماذجr سولسر قللت من خطر الإفراط المناسب42،نماذج التنبؤ43. وهناك أكثر من ستة متغيرات في جميع النماذج سولسر، التي قد تزيد من صعوبة تفسير البيانات وحمل عالية التباين في نموذج المحاكاة41،،من4445. وهذا قد تستأثر بكفاءات التنبؤ أقل في WCW بنماذج سولسر من قبل النماذج سبكر.

طبوغرافيا-استناداً إلى نماذج سبكر بمزايا في محاكاة توزيع التربة وديناميات سوك المرتبطة بها. يمكن بسهولة استخلاص المعلومات الطبوغرافية، وأول من الديمقراطيين. يمكن أن تساعد الأخيرة زيادة فرص حصول عالية الدقة المكانية البيانات يدار تحسين دقة تضاريس المناظر الطبيعية المستمدة من ماركاً ألمانيا وتفيد التحقيقات في المناطق مع الملاحظات الميدانية محدودة. ثانيا، باستخدام مجموعة من المقاييس الطبوغرافية والتحليلات الإحصائية، النماذج المستندة إلى التضاريس يمكن كفاءة التحديد الكمي لإعادة توزيع الأراضي وأنماط التوزيع شركة نفط الجنوب. ثالثا، يمكن تطبيق المكون الرئيسي فعالية تقليل التحيز المرتبطة مولتيكولينيريتي المقاييس والطبوغرافية وزيادة استقرار نماذج الانحدار التدريجي عند تطبيقه على مستويات مكانية متعددة.

ومع ذلك، قد تكون محدودة نماذج SPCA حسب متغيرات خلال نموذج التنمية. على الرغم من أن تطبيق البيانات يدار زيادة في الدراسات الإيكولوجية، أساليب لاستخلاص المعلومات الطبوغرافية مفيدة لم بعد تماما تستكشف. في هذه الدراسة، التوى ولسري وأظهرت العلاقات المتبادلة أعلى مع معدلات إعادة توزيع التربة، وكثافة شركة نفط الجنوب على التوالي. ومع ذلك، قد تكون متغيرات إضافية الطبوغرافية التي لا تعتبر نفس القدر أو أكثر أهمية في شرح تحات التربة وديناميات ج. بالإضافة إلى ذلك، عوامل أخرى من قبيل الممارسات الإدارية، التي قد تتسبب في تآكل التربة تقلب، لم تدرج في هذه الدراسة. على سبيل المثال، عندما كانت الحراثة موازيا لاتجاه المنحدر الأقصى، قد ضعف تحات التربة بالنسبة إلى التآكل في الحرث سلانتويسي تحول التربة مائل للأعلى46. ولذلك، ممارسات الحرث مختلفة قد تكون أيضا سببا للتنبؤ بانخفاض كفاءات نماذج سبكر.

هو الدراسة استناداً إلى ورقة نشرت في كاتينا17. هنا بدلاً من تحليل القائم على آليا من المؤثرات الطبوغرافية على حركة التربة، وخصائص التربة كما يؤديها في ورقة كاتينا، ركزنا على أساليب التحديد الكمي للقياسات الطبوغرافية ووضع النماذج المستندة إلى التضاريس. لقد ناقشنا بجدوى ومزايا استخدام النماذج المستندة إلى التضاريس في دراسات الهيكل المكاني لخصائص التربة. ومن ناحية أخرى، قمنا بتحسين لدينا نماذج عن طريق تحديث خوارزميات لتراكم العوامل وتدفق طول المنحدر. مقياس قياس عامل طول المنحدر اقتصر على المجال للحقل. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام خوارزمية اللانهاية القطعية لتوليد تراكم تدفق. مقارنة بالأسلوب الذي ذكرته في لي et al. ثبت أن خوارزمية أفضل ل مجالات الإغاثة منخفضة47 17 التي ولدت تراكم تدفق خوارزمية ثماني العقد قطعية، الخوارزمية انفينيتي المعتمد في هذه الدراسة ويقلل من حلقات في زوايا اتجاه التدفق.

في الختام، نتائجنا تثبت جدوى سبكر النماذج المستندة إلى التضاريس في محاكاة أنماط إعادة توزيع التربة في ميادين الزراعة وتوزيع شركة نفط الجنوب. كوسيلة فعالة من حيث التكلفة لتقدير معدلات إعادة توزيع التربة وأسهم شركة نفط الجنوب، أنها تنطبق على المواقع مع محدودية البيانات الرصدية والأراضي الخاصة التي تفتقر إلى الوصول إلى الجمهور. في المستقبل دراسات، التنبؤ بالنماذج يمكن تحسينها بمزيد من الصقل وتوافر البيانات يدار وإدراج مقاييس إضافية الطبوغرافية. خرائط الملكية التربة على نطاق واسع التي تم تطويرها استناداً إلى النماذج التي ستؤدي إلى زيادة فهم الآليات الكامنة وراء الآثار الطبوغرافية على حركة التربة في المناظر الطبيعية الزراعية ومصير شركة نفط الجنوب في مستجمعات المياه والموازين الإقليمية.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

وأيد هذا البحث “دائرة وزارة الزراعة المحافظة على الموارد الطبيعية” في الرابطة مع “عنصر الأراضي الرطبة” في المشروع الوطني لتقييم آثار الحفظ (يوسايد 67-3A75-13-177).

Materials

Light Detection and Ranging (LiDAR) data  http://www.geotree.uni.edu/lidar/ Collected from the GeoTREE LiDAR mapping project 
LECO CNS 2000 elemental analyzer  LECO Corp., St. Joseph, MI
Canberra Genie-2000 Spectroscopy System CANBERRA Industries
Geographic positioning system Trimble  RTK 4700 GPS
ArcGIS ESRI, Redlands, CA 10.2.2
Statistical Analysis System  SAS Institute Inc
System for Automated Geoscientific Analysis  University of Göttingen, Germany  v. 2.2.5, http://www.saga-gis.org/ GNU General Public License
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Lal, R. Soil erosion and carbon dynamics. Soil and Tillage Research. 81 (2), 137-142 (2005).
  2. Fox, J. F., Papanicolaou, A. N. The use of carbon and nitrogen isotopes to study watershed erosion processes. Journal of the American Water Resources Association. 43 (4), 1047-1064 (2007).
  3. Hemelryck, H. V., Fiener, P., Van Oost, K., Govers, G., Merckx, R. The effect of soil redistribution on soil organic carbon: An experimental study. Biogeosciences. 7 (12), 3971-3986 (2010).
  4. McCarty, G. W., Ritchie, J. C. Impact of soil movement on carbon sequestration in agricultural ecosystems. Environmental Pollution. 116 (3), 423-430 (2002).
  5. Quine, T. A., van Oost, K. Quantifying carbon sequestration as a result of soil erosion and deposition: Retrospective assessment using caesium-137 and carbon inventories. Global Change Biology. 13 (12), 2610-2625 (2007).
  6. Polyakov, V. O., Lal, R. Soil organic matter and CO2 emission as affected by water erosion on field runoff plots. Geoderma. 143 (1-2), 216-222 (2008).
  7. Balesdent, J., Mariotti, A., Boisgontier, D. Effect of tillage on soil organic carbon mineralization estimated from 13C abundance in maize fields. Journal of Soil Science. 41, 587-596 (1990).
  8. Van Oost, K., et al. Landscape-scale modeling of carbon cycling under the impact of soil redistribution: The role of tillage erosion. Global Biogeochemical Cycles. 19 (4), 1-13 (2005).
  9. De Gryze, S., Six, J., Bossuyt, H., Van Oost, K., Merckx, R. The relationship between landform and the distribution of soil C, N and p under conventional and minimum tillage. Geoderma. 144 (1-2), 180-188 (2008).
  10. Zhang, J., Quine, T. A., Ni, S., Ge, F. Stocks and dynamics of SOC in relation to soil redistribution by water and tillage erosion. Global Biogeochemical Cycles. 12, 1834-1841 (2006).
  11. Ritchie, J. C., McCarty, G. W., Venteris, E. R., Kaspar, T. C. Soil and soil organic carbon redistribution on the landscape. Geomorphology. 89, 163-171 (2007).
  12. Vander Perk, M., Slávik, O., Fulajtár, E. Assessment of spatial variation of cesium-137 in small catchments. Journal of Environmental Quality. 31 (6), 1930-1939 (2002).
  13. Rezaei, S. A., Gilkes, R. J. The effects of landscape attributes and plant community on soil physical properties in rangelands. Geoderma. 125 (1-2), 145-154 (2005).
  14. Rieke-Zapp, D. H., Nearing, M. A. Slope shape effects on erosion: a laboratory study. Soil Science Society of America Journal. 69 (5), 1463-1471 (2005).
  15. Schwanghart, W., Jarmer, T. Linking spatial patterns of soil organic carbon to topography – A case study from south-eastern Spain. Geomorphology. 126 (1-2), 252-263 (2011).
  16. Dialynas, Y. G., et al. Topographic variability and the influence of soil erosion on the carbon cycle. Global Biogeochemical Cycles. 30, 644-660 (2016).
  17. Li, X., McCarty, G. W., Karlen, D. L., Cambardella, C. A. Topographic metric predictions of soil redistribution and organic carbon in Iowa cropland fields. Catena. 160, 222-232 (2018).
  18. Amore, E., Modica, C., Nearing, M. A., Santoro, V. C. Scale effect in USLE and WEPP application for soil erosion computation from three Sicilian basins. Journal of Hydrology. 293 (1-4), 100-114 (2004).
  19. Doetterl, S., et al. Erosion, deposition and soil carbon: A review of process-level controls, experimental tools and models to address C cycling in dynamic landscapes. Earth-Science Reviews. 154, 102-122 (2016).
  20. Gessler, P. E., Chadwick, O. A., Chamran, F., Althouse, L., Holmes, K. Modeling soil-landscape and ecosystem properties using terrain attributes. Soil Science Society of America Journal. 64 (6), 2046-2056 (2000).
  21. Montgomery, D. R., Brandon, M. T. Topographic controls on erosion rates in tectonically active mountain ranges. Earth and Planetary Science Letters. 201 (3-4), 481-489 (2002).
  22. Pan, B., Geng, H., Hu, X., Sun, R., Wang, C. The topographic controls on the decadal-scale erosion rates in Qilian Shan Mountains N.W. China. Earth and Planetary Science Letters. 292 (1-2), 148-157 (2010).
  23. Conrad, O., et al. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v . 2.1.4. Geoscientific Model Development. 8, 1991-2007 (2015).
  24. Walling, D. E., Zhang, Y., He, Q. Models for deriving estimates of erosion and deposition rates from fallout radionuclide (caesium-137, excess lead-210, and beryllium-7) measurements and the development of user friendly software for model implementation (IAEA-TECDOC-1665). International Atomic Energy Agency. , 11-33 (2011).
  25. Sindayihebura, A., Ottoy, S., Dondeyne, S., Van Meirvenne, M., Van Orshoven, J. Comparing digital soil mapping techniques for organic carbon and clay content Case study in Burundi’s central plateaus. Catena. 156, 161-175 (2017).
  26. Schumacher, J. A., Kaspar, T. C., Ritchie, J. C., Schumacher, T. E., Karlen, D. L. Identifying spatial patterns of erosion for use in precision conservation. Journal of Soil and Water Conservation. 60 (6), 355-362 (2005).
  27. Young, C. J., et al. Evaluation of a model framework to estimate soil and soil organic carbon redistribution by water and tillage using 137Cs in two U.S. Midwest agricultural fields. Geoderma. 232, 437-448 (2014).
  28. Afshar, F. A., Ayoubi, S., Jalalian, A. Soil redistribution rate and its relationship with soil organic carbon and total nitrogen using 137Cs technique in a cultivated complex hillslope in western Iran. Journal of Environmental Radioactivity. 101 (8), 606-614 (2010).
  29. Li, Q. Y., Fang, H. Y., Sun, L. Y., Cai, Q. G. Using the 137Cs technique to study the effect of soil redistribution on soil organic carbon and total nitrogen stocks in an agricultural catchment of Northeast China. Land Degradation & Development. 25 (4), 350-359 (2014).
  30. Troch, P., Van Loon, E., Hilberts, A. Analytical solutions to a hillslope-storage kinematic wave equation for subsurface flow. Advances in Water Resources. 25 (6), 637-649 (2002).
  31. Tucker, G. E., Bras, R. L. Hillslope processes, drainage density, and landscape morphology. Water Resources Research. 34 (10), 2751-2764 (1998).
  32. Seijmonsbergen, A. C., Hengl, T., Anders, N. S. Semi-Automated Identification and Extraction of Geomorphological Features Using Digital Elevation Data. Developments in Earth Surface Processes. 15, (2011).
  33. Moore, I. D., Grayson, R. B., Ladson, D. A. R. Digital terrain modelling: A review of hydrological, geomorphological, and biological applications. Hydrological Processes. 5, 3-30 (1991).
  34. Kirkby, M. J. Do not only connect: A model of infiltration-excess overland flow based on simulation. Earth Surface Processes and Landforms. 39 (7), 952-963 (2014).
  35. Sharpley, A., Kleinman, P. Effect of rainfall simulator and plot scale on overland flow and phosphorus transport. Journal of Environmental Quality. 32 (6), 2172-2179 (2003).
  36. Hjerdt, K. N. A new topographic index to quantify downslope controls on local drainage. Water Resources Research. 40 (5), 1-6 (2004).
  37. Kasai, M., Marutani, T., Reid, L. M., Trustrum, N. A. Estimation of temporally averaged sediment delivery ratio using aggradational terraces in headwater catchments of the Waipaoa River, North Island, New Zealand. Earth Surface Processes and Landforms. 26 (1), 1-16 (2001).
  38. Lang, M. W., McCarty, G. W., Oesterling, R., Yeo, I. Y. Topographic metrics for improved mapping of forested wetlands. Wetlands. 33 (1), 141-155 (2013).
  39. Li, X., et al. Topographic and physicochemical controls on soil denitrification in prior converted croplands located on the Delmarva Peninsula, USA. Geoderma. 309, 41-49 (2018).
  40. Conforti, M., Aucelli, P. P. C., Robustelli, G., Scarciglia, F. Geomorphology and GIS analysis for mapping gully erosion susceptibility in the Turbolo stream catchment (Northern Calabria, Italy). Natural Hazards. 56 (3), 881-898 (2011).
  41. Dormann, C. F., et al. Collinearity: A review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance. Ecography. 36 (1), 027-046 (2013).
  42. Fodor, I. K. . A survey of dimension reduction techniques. 9, 1-18 (2002).
  43. Quijano, L., Gaspar, L., Navas, A. Spatial patterns of SOC, SON, 137 Cs and soil properties as affected by redistribution processes in a Mediterranean cultivated field (Central Ebro Basin). Soil and Tillage Research. 155, 318-328 (2016).
  44. Næs, T., Martens, H. Principal component regression in NIR analysis: Viewpoints, background details and selection of components. Journal of Chemometrics. 2 (2), 155-167 (1988).
  45. Shlens, J. A Tutorial on Principal Component Analysis. Measurement. 51, 52 (2014).
  46. Heckrath, G., et al. Tillage erosion and its effect on soil properties and crop yield in Denmark. Journal of Environmental Quality. 34, 312-324 (2005).
  47. Tarboron, G. A new method for the determination of flow directions and upslope areas in grid digital elevation models. Water Resources Research. 33 (2), 309-319 (1997).

Tags

Principal ComponentsTopographic ModelsSoil RedistributionSoil Organic CarbonGeoTREELight Detection And RangingDigital Elevation ModelsDEMSlopeCurvatureFlow AccumulationPositive OpennessLS-factorFlow Path LengthDownslope IndexCatchment Area

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Li, X., McCarty, G. W. Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon. J. Vis. Exp. (140), e58189, doi:10.3791/58189 (2018).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image