Erosions-Risikokortlægning: Modellering af erosion i ArcGIS for Desktop
Oversat titel
Mapping of Erosion Risk: Modelling of erosion in ArcGIS for Desktop
Forfattere
Nielsen, Søren ; Søe, Ronni Fjordvald
Semester
4. semester
Uddannelse
Udgivelsesår
2015
Afleveret
2015-06-09
Antal sider
102
Abstract
Formålet med dette projekt er at udvikle en model i ArcGIS for Desktop (kortlægningssoftware), der kan beregne jordtab/erosion på oplandsniveau. Modellen bygger på RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation), en empirisk metode, der kombinerer fem faktorer for at estimere erosion. Der anvendes så vidt muligt offentligt tilgængelige data, så metoden og resultaterne kan genskabes uden særskilt dataadgang. Faktorerne omfatter bl.a.: R-faktoren, der beskriver nedbørens mængde og intensitet (den drivende kraft); K-faktoren, der udtrykker jordens sårbarhed; LS-faktoren, der indfører terrænets hældning og længde og kan forstærke eller dæmpe jordtabet; samt C-faktoren, der beskriver vegetationens beskyttende effekt. De beregnede absolutte værdier for jordtab er ikke præcise på grund af usikkerheder i inputfaktorerne og den nødvendige forenkling af de fysiske processer. Værdierne vurderes som realistiske, men sandsynligheden for, at de er nøjagtige, er lav. Modellen ser ud til at undervurdere jordtabet, men flere usikkerheder kan føre til både over- og undervurdering. På trods af dette giver modellen et brugbart, relativt billede af, hvor erosionen i området er høj og lav, og resultaterne kan anvendes som grundlag i planlægning.
This project develops a model in ArcGIS for Desktop (mapping software) to estimate soil loss (erosion) at the catchment scale. The model follows RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation), an empirical approach that combines five factors to estimate erosion. Wherever possible, publicly available data are used so the method and results can be reproduced without special data access. The factors include: the R factor, representing rainfall amount and intensity (the driving force); the K factor, representing the soil’s susceptibility; the LS factor, which brings in terrain slope and length and can amplify or reduce soil loss; and the C factor, capturing the protective effect of vegetation. The calculated absolute amounts of soil loss are not precise because of uncertainties in the input factors and the simplifications inherent in modeling physical processes. The values are considered realistic, but the likelihood that they are exact is low. The model appears to underestimate soil loss, although several uncertainties can cause both under- and overestimation. Despite these limitations, the model provides a useful relative picture of where erosion is high or low across the area, and the results can support planning.
[Dette resumé er genereret ved hjælp af AI]
Emneord
GIS ; ArcGIS ; erosion ; Kortlægning ; mapping ; RUSLE ; python ; R faktor ; K faktor ; LS faktor ; C faktor ; Remote sensing ; interpolation ; jordtab ; rilleerosion ; fladeerosion ; overfladeerosion ; geografi ; modellering ; model ; erosionsprocesser ; risikokort