Prognozowanie erozyjności deszczy w Polsce na podstawie miesięcznych sum opadów

• Autorzy: Licznar P.

Warianty tytułu

EN

Rainfall erosivity prediction in Poland on the basis of monthly precipitation totals

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Erozyjność deszczy i jej szacowanie są kluczowym zagadnieniem dla właściwego modelowania oraz określania stopnia zagrożenia potencjalnego i rzeczywistego terenu procesami erozji wodnej gleb. Zaproponowany przez Wischmeicra i Smitha wskaźnik erozyjności deszczy R_rjest ogólnie uważany za przydatne narzędzie dla opisu regionalnych warunków klimatycznych z uwagi na erozję wodną gleb. Wartości wskaźnika R_r powinny być obliczane na podstawie długoletnich zapisów pluwiograficznyeh. Czyni to obliczanie wskaźnika R_r bardzo pracochłonnym i niemożliwym dla wieki lokalizacji pozbawionych rejestracji intensywności opadów. Z lej racji opracowano liczne metody aproksymacji wskaźnika R_r, na podstawie bardziej ogólnych danych opadowych, np. indeksy Arnoldusa i Poumiera. Celem badań była ocena wyników predykcji uzyskiwanych ze zmodyfikowanego indeksu Poumiera i opracowanie nowej procedury estymacji rocznych wartości wskaźnika R_r na bazie technologii sztucznych sieci neuronowych. Badania wykonano na podstawie bazy danych zawierającej wcześniej obliczone roczne wartości wskaźnika Rr dla 100 lat z 4 stacji w Polsce: Puławy, Sandomierz, Limanowa oraz Wroclaw-Swojec. Związek potęgowy o współczynniku korelacji równym r = 0,64, pomiędzy wartościami rocznymi wskaźnika R_r a zmodyfikowanego indeksu Poumiera został ustalony. Ponadto wykazano, że satysfakcjonujące wyniki predykcji rocznych erozyjności deszczy są możliwe do otrzymywania na podstawie miesięcznych sum opadów, z perceprtonowych sztucznych sieci neuronowych, posiadających jedną lub dwie warstwy ukryte.

EN

Rainfall erosivity and its estimation are the key issues in proper modeling and determination of the degree of potential and real hazard for land in process of soil erosion by water. Proposed by Wischmeier and Smith rainfall erosivity R_r-factor is generally considered as a useful tool for regional climatic condition description in respect to soil erosion by water. R_r-factor values should be calculated on the base of longtime rainfall registrations. It makes R_r-factor calculation very time-consuming and impossible for many locations without storm intensity registrations. Because of this a number of methods for R-factor approximation on the base of more general precipitation dala was proposed, e.g. Arnoldus and Fournier's indexes. The aim of the research was to examine the performance of R_r-factor predictions made by modified Fournier index and to develop a new procedure of annual R-factor estimation on the basis of an Artificial Neural Network (ANN) technology. The research was done using database containing previously calculated annual R_r-factor values for 100 years from 4 stations in Poland: Puławy, Sandomierz, Limanowa and Wroclaw-Swojec. The power-type relation of annual R_r-factor versus modified Fournier index values was established with a correlation coefficient equal to r = 0.64. Moreover, it was proved that the satisfactory results of annual rainfall erosivity prediction, on the basis of monthly precipitation totals, are possible to be obtained, from perceptron artificial neural networks, having one or two hidden layers.

Słowa kluczowe

PL

deszcz; erozyjność deszczy; prognozowanie; sztuczne sieci neuronowe; zmodyfikowany wskaźnik Fourniera

EN

rainfall erosivity; prediction; artificial neutral networks; modified Fournier index

• Wydawca: Institute of Environmental Engineering, Polish Academy of Sciences
• Czasopismo: Archiwum Ochrony Środowiska
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 30, no. 4
• Strony: 29--39
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Licznar P.

• Akademia Rolnicza we Wrocławiu, Instytut Budownictwa i Architektury Krajobrazu pl. Grunwaldzki 24, 50-363 Wroclaw

Bibliografia

• [1] Banasik K., D. Górski: Ocena erozyjności deszczy dla trzech wybranych stacji Polski południowo-wschodnie, Zeszyty Naukowe AR we Wrocławiu, Melioracje XL, 211, 39-50 (1992).
• [2] Banasik K., D. Górski, J. K. Mitchell: Rainfall erosivity for east and central Poland, [in:] Proceedings of the International Symposium & Exhibition on Soil Erosion Research for the 21s1 Century, January 3-5, Honolulu, Hawaje, USA 2001, 279-282.
• [3] Banasik K., J. Skibiński, A. Żbikowski, D. Górski: Opis transportu rumowiska rzecznego w zlewniach rolniczych, Sprawozdanie etapowe 1990, Optymalizacja gospodarki wodnej i chowu ryb w warunkach pogarszającego się stanu środowiska przyrodniczego, SGGW, Warszawa 1990.
• [4] de Santos Loureiro N., M. de Azevedo Coutinho: A new procedure to estimate the RUSLE E130 index, based on monthly rainfall data and applied to the Algarve region, Portugal, Journal of Hydrology, 250, 12-18 (2001).
• [5] Figuła K.: Wstępna charakterystyka zjawisk erozji na terenie kilku powiatów województwa krakowskiego, Roczniki Nauk Rolniczych, 71(1), 111-148 (1955).
• [6] Gabriels D.: Rainfall erosivity and rainfall concentration in Europe, [in:] COST 623 Final Conference “Soil Erosion and global Change”, July 5-8, Budapest, Hungary 2003, 29-30.
• [7] Goovaerts P.: Using elevation to aid the geostatistical mapping of rainfall erosivity. Catena 34, 227-242 (1999).
• [8] Górski D., К. Banasik: Rozkłady prawdopodobieństwa erozyjności deszczy dla Polski południowo-wschodniej, Zeszyty Naukowe AR w Krakowie, 271, 125-131 (1992).
• [9] Józefaciuk A., Cz. Józefaciuk: Struktura zagrożenia erozją wodną fizjograficznych krain Polski, Pamiętniki Puławskie, Prace IUNG, 101, 8-30, (1999).
• [10] Koreleski K.: Próby oceny natężenia erozji wodnej, Zeszyty Naukowe AR w Krakowie, 271, 91-100 (1992).
• [11] Kopaliński S., A. Oświęcimski: Stopnie zagrożenia terenów Dolnego Śląska przez powierzchniową erozję wodną, [in:] Perspektywy gospodarki wodnej w rolnictwie na Dolnym Śląsku, Wydawnictwo PAN Oddz. Wrocław, Wrocław 1977, 163-203.
• [12] Lieznar P.: Modelowanie erozji wodnej gleb, Zeszyty Naukowe AR we Wrocławiu, Monografie XXXII, nr 456, Wrocław 2003.
• [13] Lieznar P.: Automatyzacja prztwarzania danych pluwiograficznych w procesie wyznaczania wskaźnika erozyjności deszczy, Folia Universitatis Agriculturae Stetinensis, 217(87), 125-128 (2001).
• [14] Lieznar P.: Sieci neuronowe w modelowaniu procesów meteorologicznych, [in:] Wybrane zagadnienia z zakresu pomiarów i metod opracowania danych automatycznych stacji meteorologicznych (J. Łomotowski i M.S. Rojek Eds.), Zeszyty Naukowe AR we Wrocławiu, Monografie XXV, nr 428, Wrocław 2001, 56-79.
• [15] Lieznar P., J. Łomotowski, J. Studziński: Anwendung neuronaler Netze zur statistischen Verarbeitung meteorlogiseher Datenfolgen aus automatischer Datenerfassung, [in:] Simulation in Umwelt-und Geowissenchaften: Workshop Cottbus 2002 (J. Wittmann & A. Gnauck Eds.), Shaker, Aachen 2002, 9-17.
• [16] Lieznar P., M. A. Nearing: Artificial neural networks of soil erosion and runoff prediction at the plot scale, Catena, 51(2), 89-114 (2003).
• [17] Lieznar P., M. Rojek: Erozyjność deszczy Polski południowo-zachodniej na przykładzie stacji Wrocław-Swojec, Przegląd Naukowy SGGW, Inżynieria i Kształtowanie Środowiska, Rocznik XI, 2(25), 7-14 (2002).
• [18] Lieznar P., M. Rojek: Uzupełnianie ciągów pomiarowych temperatury powietrza z automatycznych stacji pomiarowych z użyciem sztucznych sieci neuronowych, Acta Scientiarum Polonorum, Formatio Circumiectus, 2(1), 103-111 (2003).
• [19] Mazur Z., S. Pałys: Natężenie erozji wodnej w małych zlewniach terenów lessowych Wyżyny Lubelskiej w latach 1986-1990, [in:] Erozja gleb i jej zapobieganie, Wydawnictwo Akademii Rolniczej, Lublin 1991, 63-78.
• [20] Pałys S., Z. Mazur, W. Mitrus: Natężenie erozji wodnej w małej zlewni lessowej na Wyżynie Lubelskiej, Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu, Melioracje i Inżynieria Środowiska, 19, 161-166 (1997).
• [21] Renard K. G., G. R. Foster, G. A. Weesies, D. K. McCool, D. C. Yoder: Predicting soil erosion by water: A guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation (RUSLE). Agricultural Handbook no. 703, ARS, Washington 1997.
• [22] Renard K. G., J. R. Freimund: Using monthly precipitation data to estimate the R-factor in the revised USLE, Journal of Hydrology, 157, 287-306 (1994).
• [23] Reniger A.: Próba oceny nasilenia i zasięgów potencjalnej erozji gleb w Polsce, [in:] Badania nad erozją gleb w Polsce, PWRiL, Warszawa 1950, 1-59.
• [24] Wischmeier W. H., D. D. Smith: Predicting rainfall erosion losses. A guide to conservation planning. Agricultural Handbook no. 537, ARS, Washington 1978.