Próba kalibracji modelu RUSLE/SDR dla oceny ładunku zawiesiny wprowadzanego do Zbiornika Dobczyckiego ze zlewni bezpośredniej

• Autorzy: Drzewiecki W. , Mularz S. , Twardy S. , Kopacz M.

Warianty tytułu

EN

Calibration of RUSLE/SDR model for estimation of suspended matter load supplied to The Dobczyce Reservoir from its immediate catchment

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Prognozowanie wielkości ładunku zawiesiny wprowadzanego do zbiornika retencyjnego wraz z zasilającymi je wodami posiada istotne znaczenie, zarówno w kontekście jakości wody zbiornika jak i jego pojemności dyspozycyjnej. Znaczącym wsparciem dla opracowania tego rodzaju prognoz może być realizowane w środowisku Systemów Informacji Geograficznej modelowanie efektów erozji wodnej gleb w obszarze zlewni zbiornika. W artykule przedstawiono rezultaty kalibracji modelu RUSLE/SDR (Revised Universal Soil Loss Equation / Sediment Delivery Ratio) uzyskane w oparciu o wyniki pomiarów przeprowadzonych w czterech ciekach zasilających Zbiornik Dobczycki: Wolnicy, Trzemeśniance, Brzezówce i Bulince. W trakcie przeprowadzonych badań podjęto próby kalibracji modelu w oparciu o wyniki pomiarów ładunków zawiesin Nie udało się uzyskać pozytywnych efektów kalibracji stosując te same parametry modelu dla wszystkich zlewni. Powodzeniem zakończyły się natomiast próby kalibracji w wariantach, w których nie uwzględniono wyników uzyskanych w zlewni Wolnicy. Spośród testowanych wariantów obliczeniowych najlepsze rezultaty dawało zastosowanie do obliczeń wskaźnika topograficznego wzorów McCool’a et al. (1987, 1989) przy użyciu do określenia sieci erozyjno-drenażowej algorytmu D8. Uzyskane rezultaty kalibracji, pomimo iż nie w pełni satysfakcjonujące, pozwalają przypuszczać, że model RUSLE/SDR będzie mógł być wykorzystany do prognozowania zmian ładunków zawiesiny docierającej do zbiornika. Hipoteza ta poddana zostanie weryfikacji w trakcie dalszych badań, w oparciu o pomiary ładunków zawiesiny przeprowadzone w latach 2007/2008.

EN

Synoptic information on suspended matter supply to reservoirs is important because of a potential storage capacity reduction and water contamination. Such prediction is difficult to obtain from in situ measurement only. The suspended matter load can be estimated by modelling water soil erosion effect in GIS environment, using Digital Elevation Model, climate data, soil type parameters, and land-use/land-cover data obtained from remote sensing multitemporal imageries. To predict sediment yields from watersheds, a calibrated model is needed. The paper presents a study on the Dobczyce Reservoir in southern Poland. In the 1980s, detailed measurements of sediment yields in rovers of the Reservoir's immediate catchment were taken. We tried to calibrate the RUSLE/SDR (Revised Universal Soil Loss Equation / Sediment Delivery Ratio) erosion model to predict sediment loads. Different topographical factor equations and runoff routing algorithms were tested. The RUSLE/SDR model calibration was based on sediment loads measured in four streams (Wolnica, Trzemeśnianka, Brzezówka, Bulinka) during three years (1982-84). First, we tried to use one model for all four catchments modelled. The calibration attempts were based on the yearly sediment loads and on average sediment yields for 1982-1984, measured in every catchment. Both attempts failed. Successful calibration was achieved in both approaches when the Wolnica catchment was excluded. Sediment yields measured in the remaining three catchments showed little year-to-year variation. In the Wolnica catchment, the sediment yield in 1982 was thirteen times greater than that in 1984. The differences in the measured sediment yields occurred mainly in winter months. The Wolnica catchment differs from the remaining ones in its location: it is located on the south slopes (at the north side of the existing reservoir). This can bring about differences in climatic conditions. It is possible that the calculated rainfall erosivity factor used was not appropriate for that watershed. The best result was obtained with the use of D8 runoff routing algorithm and the LS-equations proposed by McCool et al. (1987, 1989). The results obtained show the potential of this simple approach in prediction of sediment supply to the Dobczyce Reservoir from its immediate catchment. An improved version of the model (with rainfall erosivity factor calculated in a diferent way or with different parameter values for different catchments) will be tested in the future along with other soil erosion models capable of prediction sediment yields. These models will be validated based on measurements taken last year.

Słowa kluczowe

PL

erozja wodna gleb; modelowanie przestrzenne; jakość wód powierzchniowych; GIS; RUSLE; SDR

EN

soil erosion; spatial modelling; surface water quality; GIS; RUSLE; SDR

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 18a
• Strony: 83--98
• Opis fizyczny: Bibliogr. 35 poz.

Twórcy

autor

Drzewiecki W.

• Katedra Geoinformacji, Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, tel. [phone]

autor

Mularz S.

• Katedra Geoinformacji, Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, tel. [phone], fax: [phone]

autor

Twardy S.

• Instytut Melioracji i Użytków Zielonych w Falentach, Małopolski Ośrodek Badawczy, tel./fax: [phone]

autor

Kopacz M.

• Instytut Melioracji i Użytków Zielonych w Falentach, Małopolski Ośrodek Badawczy, tel./fax: [phone]

Bibliografia

• 1. Arnoldus H.M.J., 1977. Methodology used to determine the maximum potential average annual soil loss due to sheet and rill erosion in Morocco [w:] Assessing Soil Degradation. FAO Soils Bulletin 34, Rome
• 2. Bhattarai, R., Dutta, D., 2007. Estimation of Soil Erosion and Sediment Yield Using GIS at Catchment Scale. Water Resour Manage, 21, 1635-1647.
• 3. Desmet P.J., Govers G., 1996a. A GIS procedure for automatically calculating the USLE LS factor on topographically complex landscape units. Journal of Soil and Water Conservation, 51 (5), 427-433.
• 4. Desmet P. J., Govers G., 1996b. Comparison of routing algorithsm for digital elevation models and their implications for predicting ephemeral gullies. International Journal of Geographical Information Systems, 10, 311-331.
• 5. De Vente, J., Poesen J., Verstraeten G., 2005. The application of semi-quantitative methods and reservoir sedimentation rates for the prediction of basin sediment yield in Spain. Journal of Hydrology, 305, 63-86.
• 6. Drzewiecki W., Mularz S, 2001. Modelowanie erozji wodnej gleb z wykorzystaniem GIS. Materiały Konferencji Naukowej nt. „Nowoczesne technologie w geodezji i inżynierii środowiska”, 22 września 2001, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska AGH w Krakowie.
• 7. Drzewiecki W. Mularz S., 2008. Simulation of water soil erosion effects on sediment delivery to Dobczyce Reservoir. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII, Part B8, Beijing, 787-793.
• 8. Ferro, V., Minacapilli M., 1995. Sediment delivery processes at basin scale. Hydrol Sci J, 42, 703-717.
• 9. Govers, G., 1991. Rill erosion on arable land in Central Belgium: rates, controls and predictability. Catena, 18, 133-155.
• 10. Józefaciuk, A., Józefaciuk, Cz., 1992. Zagrożenie erozją wodną w Polsce. Pamietnik Puławski, 101 supl., 23-50.
• 11. Krasa, J., Dostal, T., Van Rompaey, A., Vaska, J., Vrana, K., 2005. Reservoirs’ siltation measurements and sediment transport assessment in the Czech Republic, the Vrchlice catchment study. Catena, 64, 348-362.
• 12. Kurek S., Pawlik-Dobrowolski J., Twardy S., 1993. Ocena zagrożeń jakości wód zbiornika retencyjnego w Dobczycach ze strony rolnictwa oraz sposoby ich ograniczania. [w:] Zlewnia Raby jako obszar alimentacji wód i zanieczyszczeń dla zbiornika retencyjnego w Dobczycach, Politechnika Krakowska, Monografia 145, 253-271.
• 13. Laflen, J. M., Lane, L. J., Foster, G. R., 1991. The water erosion prediction project - a new generation of erosion prediction technology. Journal of Soil and Water Conservation, 46, 34-38.
• 14. McCool, D.K., Brown, L. C., Foster G. R., Mutchler, C.K., Meyer, L.D., 1987. Revised slope steepness factor for the Universal Soil Loss Equation. Transactions of ASAE, 30, 1387-1396.
• 15. McCool D.K., Foster G.R., Mutchler C.K., Meyer L.D., 1989. Revised sloope lenght factor for the Universal Soil Loss Equation. Transactions of ASAE, 32, 1571-1576.
• 16. Mitasova H., Hofierka J., 1993. Interpolation by regularized spline with tension : I. Theory and implementation. Mathematical Geology, 25, 641-655.
• 17. Mitasova H., Mitas L., Brown W.M., Johnston D.M., 1998. Multidimensional soil erosion/deposition modeling and visualization using GIS. Final report for USA CERL. University of Illinois, Urbana-Champaign, IL.
• 18. Mitasova H., Mitas L., Brown W.M., Johnston D.M., 1999. Terrain modeling and Soil erosion simulations for Fort Hood and Fort Polk test areas. Annual report for USA CERL. University of Illinois, Urbana-Champaign, IL
• 19. Morgan, R.P.C., Quinton, J.N., Smith, R.E., Govers, G., Posen, J.W.A., Auerswald, K., Chisci, G., Torri, D., Styczeń, M.E., 1998. The Europian soil erosion model (EUROSEM): A dynamic approach for predicting sediment transport from fields and small catchments. Earth Surface Processes and Landforms, 23, 527–544.
• 20. Mrozek T., 1992. Transport zawiesiny w zlewni rolniczej (Dębnik) i leśnej (Ratanica). Zeszyty Nauk. AR w Krakowie, z. 260, 229-239.
• 21. Mrozek T., Machnik A., 1998. Jakość wód powierzchniowych w zlewniach o różnym użytkowaniu ziemi na przykładzie zlewni rolniczej (Dębnika) i leśnej (Ratanicy). Wiad. IMUZ, t. XIX. z. 4, 23-44.
• 22. Mularz S., Drzewiecki W., 2007. Ocena zagrożenia gleb erozją wodną w rejonie Zbiornika Dobczyckiego w oparciu o wyniki numerycznego modelowania. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 17b, 535-548.
• 23. Nash, J.E., Sutcliffe, J.V., 1970. River flow forecasting through conceptual models: Part 1. A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10, 282-290.
• 24. Nearing, M. A., 1997. A Single, Continuous Function for Slope Steepness Influence on Soil Loss. Soil Sci Soc Am J, 61, 917-919.
• 25. Pawlik-Dobrowolski J., Domagała R., Mrozek T., 1993. Dynamika składu chemicznego wód w bezpośrednich dopływach zbiornika retencyjnego w Dobczycach. [w:] Zlewnia Raby jako obszar alimentacji wód i zanieczyszczeń dla zbiornika retencyjnego w Dobczycach, Politechnika Krakowska, Monografia 145, s. 195-214.
• 26. Quinn, P.F., Beven, K.J., Chevallier, P., Planchon, O., 1991. The prediction of hillslope flow paths for distributed hydrological modelling using digital terrain models. Hydrological Processes, 5, 59-79.
• 27. Renard K. G., Foster G. R., Weesies G. A., McCool D. K., Yoder D. C., 1997. Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning With the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). U.S. Department of Agriculture, Agriculture Handbook No. 703.
• 28. Schmidt, J., Werner, M.v., 2000. Modeling Sediment and Heavy Metal Yields of Drinking Water Reservoirs in the Osterzgebirge Region in Saxony (Germany). [in:] Schmidt J., (Ed.): Soil Erosion – Application of Physically Based Models. Berlin, Heidelberg, New York.
• 29. Schmidt, J., Werner, M.v., Michael, A., Schmidt, W., 1997. EROSION 2D/3D – Ein Computermodell zur Simulation der Bodenerosion durch Wasser. Sächsisches Landesamt für Umwelt und Geologie, Sächsische Landesanstalt für Landwirtschaft.
• 30. Sivertun A., Prange L., 2003. Non-point source critical area analysis in the Gisselö watershed using GIS. Environmental Modeling and Software, 18, 887-898.
• 31. Van Rompaey, A., Vestraeten, G., Van Oost, K., Govers G., Poesen, J., 2001. Modelling mean annual sediment yield using a distributed approach. Earth Surface Processes and landforms, 26, 1221-1236.
• 32. Van Rompaey, A., Krasa, J., Dostal, T., Govers, G., 2003. Modeling sediment supply to rivers and reservoirs in Eastern Europe during and after the collectivisation period. Hydrobiologia, 494, 169-176.
• 33. Vestraeten, G., 2006. Regionale scale modelling of hillslope sediment delivery with SRTM elevation data, Geomorphology, 81, 128-140.
• 34. Vestraeten, G., Poesen, J., de Vente J., Koninckx, X., 2003. Sediment yield variability in Spain: a quantitative and semi-quantitative analysis using reservoir sedimentation rates. Geomorphology, 50, 327-348.
• 35. Wischmeier W. H., Smith D.D., 1978. Predicting Rainfall Erosion Losses – A Guide to Conservation Planning. USDA Handbook 537, Washington, D. C.