Abstrakt

GIS-RUSLE Interphasenmodellierung der Bodenerosionsgefahr und Schätzung der Sedimentausbeute im Einzugsgebiet des Flusses Nzoia in Kenia

Akali Ngaywa Moses*

Das Einzugsgebiet des Flusses Nzoia ist aufgrund schlechter anthropogener Landnutzungspraktiken, Bodenerosion und Sedimentation anfällig für Erosion. Ziel dieser Studie war es, die Bodenerosionsgefahr zu modellieren und die Sedimentausbeute für das Einzugsgebiet des Flusses Nzoia zu schätzen. Die Datenbank des Einzugsgebiets umfasst 90 m DEM, LandSat-Bilder, Niederschlags- und Bodendaten. Simulierte RUSLE-Modellfaktoren (R, K, LS und C) wurden mithilfe des Rasterrechners in ArcGIS 10.1 multipliziert. Dadurch wurde die Bodenerosionsgefahrenkarte für das Einzugsgebiet des Flusses Nzoia mit einer durchschnittlichen jährlichen Bodenverlustrate von 0,51 und einem Maximum von 8,84 Mton ha -1 yr -1 erstellt . Dies entspricht einem durchschnittlichen jährlichen Bodenverlust von 6,579 × 10 5 Mtonyr -1 . Die Sediment Delivery Ratio (SDR) von 0,121 ergab, dass 87,9 % des durch Wasser erodierten Bodens im Einzugsgebiet abgelagert wird, bevor er den Beckenauslass erreicht. Die durchschnittliche jährliche Sedimentfracht wurde auf 0,06 Mt /Jahr geschätzt . Die Ergebnisse der Bodenerosionsmodellierung zeigten, dass das Einzugsgebiet des Flusses Nzoia räumlich unterschiedlichen Erosionsraten ausgesetzt ist. Das Zusammenspiel der RUSLE-Faktoren beeinflusst die durchschnittliche jährliche Bodenverlustrate stark. Gebiete mit hohen Bodenverlustraten sind eng mit jährlichem Ackerland, abgeholzten Wäldern und hochgelegenen Punkten verbunden. Niedrige Bodenverlustraten sind auf Bodenschutzmaßnahmen und geschützte Gebiete wie Wildparks zurückzuführen. Es besteht also eine enge Verbindung zwischen Bodenverlust und Landnutzungskategorie im Einzugsgebiet des Flusses Nzoia. Nachhaltige Landnutzungspraktiken sollten eingeführt werden, um Schutzprogramme zur Eindämmung der Bodenerosion, Verhinderung von Sedimentation und Verringerung der Sedimentfracht im Flussbett zu unterstützen.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.