أكثر

هل تريد تعيين قيم الأرض داخل المخزن المؤقت باستخدام ArcGIS for Desktop؟

هل تريد تعيين قيم الأرض داخل المخزن المؤقت باستخدام ArcGIS for Desktop؟


أنا جديد على ArcGIS وأواجه بعض المشاكل في إنجاز ذلك.

لدي طبقة تتكون من نقاط مواقع تعشيش الطيور وقمت بإنشاء مخزن مؤقت متعدد الحلقات حول هذا الموقع ، مع حلقات على بعد 5 كم و 10 كم. ما أحتاج إلى القيام به هو تعيين قيمة "1" للمنطقة داخل الحلقة العازلة الداخلية البالغة 5 كم وقيمة "2" للحلقة العازلة الخارجية التي يبلغ طولها 10 كم ، لذلك لدي قيمتان منفصلتان للمخزن المؤقت. هل يعرف أحد كيف يمكنني القيام بذلك؟ أنا أستخدم الإصدار 10.2.


يمكنك تحقيق ذلك باستخدام سير العمل التالي:

  1. إضافة حقل جديد إلى "القيمة" المخزن المؤقت المتعدد. سيكون هذا إما 1 أو 2.
  2. استخدم أداة الربط المكاني (التحليل) لنقل سمات المخزن المؤقت إلى النقاط.

إذا كنت تستخدم أداة الحلقة العازلة المتعددة التي يوفرها Arcgis ، فإنها تتضمن عمود مسافة في فئة ميزة الإخراج (والتي يمكنك إعادة تسميتها أو حذفها). يجب أن يحتوي على مخازن 5 كم مدرجة في جدول الخصائص بقيمة 5 (قد يكون مختلفًا إذا كان المرجع المكاني الخاص بك لا يقيس الأشياء بالأمتار).

سأختار ببساطة بناءً على السمات لتحديد جميع قيم 5 في عمود المسافة ، ثم استخدم حاسبة الحقل لتعيين القيم المحددة التي تساوي 1 في أي عمود تريده. افعل نفس الشيء بالنسبة للمخازن المؤقتة التي يبلغ طولها 10 كيلومترات ، ويجب أن تكون جيدًا.


رسم خرائط الحساسية المكانية للانهيارات الأرضية باستخدام تقنيات نظم المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد: دراسة حالة في مقاطعة Zigui ، خزان Three Georges ، الصين

تعد الانهيارات الأرضية واحدة من أكثر الظواهر تدميراً في الطبيعة وتؤدي إلى إتلاف كل من الممتلكات والأرواح كل عام. في هذه الورقة ، تم استخدام نموذج الانحدار اللوجستي مع مجموعات البيانات التي تم تطويرها عبر نظام المعلومات الجغرافية والبيانات المستشعرة عن بعد لإنشاء خريطة الحساسية المكانية للانهيارات الأرضية لمنطقة خزان مشروع الخوانق الثلاثة على نهر اليانغتسي في مقاطعة زيجوي. تم تقييم العوامل المسببة الخمسة المستخدمة في نموذج الانحدار اللوجستي بطرق مختلفة: تم اشتقاق المنحدر الطبوغرافي والجانب الطبوغرافي من خريطة طوبوغرافية على مقياس 1: 50000 علاقة منحدر صخري بطبقة قاع ، وتم الحصول على علم الصخور من خريطة جيولوجية بمقياس 1: 50000 والغطاء النباتي الجزئي (FVC) ، والذي يمثل انخفاض تواتر الانهيارات الأرضية بسبب مظلة الغطاء النباتي والغطاء الأرضي ، وهو أيضًا أحد أكثر المعلمات صعوبة لتقديرها على مناطق جغرافية واسعة ، تم إنشاؤه باستخدام شبكة عصبية للانتشار الخلفي (BPNN) طريقة تعتمد على بيانات CBERS (ساتل موارد الأرض الصيني والبرازيلي) ، وتمت مقارنة نتائجها بالقيم التي تم قياسها في الحقل. معامل ارتباط بيرسون الذي تم الحصول عليه (ص) كان 0.899. بعد ذلك ، تم استخدام عامل FVC والعوامل الأربعة الأخرى كمدخل لنموذج الانحدار اللوجستي. من خلال دمج خرائط العوامل الخمسة في نظام المعلومات الجغرافية (GIS) عبر الحوسبة القائمة على البكسل ، تم الحصول على خريطة الحساسية المكانية للانزلاق الأرضي. تم إعادة تصنيف منطقة الدراسة إلى أربع فئات من القابلية للانهيارات الأرضية: شديدة ، ومتوسطة ، ومنخفضة ، ومنخفضة جدًا. تم تحديد ما يقرب من 15.0٪ من منطقة الدراسة على أنها حساسية شديدة ، ومناطق حساسية منخفضة جدًا ومنخفضة ومتوسطة تغطي 21.8 و 41.7 و 21.5٪ من المنطقة على التوالي. تبلغ دقة هذه النتائج 78.90٪. وبالتالي ، باستخدام نموذج الانحدار اللوجستي في بيئة نظم المعلومات الجغرافية ، يمكن الحصول على خريطة الحساسية المكانية للانهيارات الأرضية ، ويمكن تحديد المناطق في مقاطعة Zigui المعرضة للانهيارات الأرضية والتي تحتاج إلى تدابير حماية وتخفيف فورية.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


نبذة مختصرة

غالبًا ما يتم إجراء عمليات محاكاة طويلة الأجل لمستجمعات المياه الزراعية بافتراض الاستخدام المستمر للأراضي بمرور الوقت ، ولكن هذا ليس افتراضًا واقعيًا للعديد من المناطق الزراعية. تقدم هذه الورقة أداة تقييم التربة والمياه (SWAT) - أداة تحديث الأراضي (LUT) ، وهي أداة قائمة على سطح المكتب قائمة بذاتها وسهلة الاستخدام لتحديث استخدام الأراضي في نموذج SWAT الذي يسمح للمستخدمين بمعالجة بيانات استخدام الأراضي متعددة السنوات. يتوافق SWAT-LUT مع العديد من واجهات نموذج SWAT ، ويوفر للمستخدمين العديد من الخيارات لإعداد ودمج تغييرات استخدام الأراضي (LUCs) بسهولة خلال فترة محاكاة ، ويسمح للمستخدمين بدمج فئات استخدام الأراضي السابقة أو الناشئة. من المتوقع أن يوفر دمج LUCs نماذج واقعية ومحاكاة للسيناريوهات. SWAT-LUT هي واجهة مجال عام مكتوبة بلغة برمجة Python. تطبيقان في Fort Cobb Reservoir Experimental Watershed الموجود في أوكلاهوما ويتم تقديم النتائج ذات الصلة لإثبات استخدامها. أدى دمج LUCs المتعلقة بتنفيذ ممارسات الحفظ الموصى بها على مر السنين إلى تقليل التصريف والتبخر والنتح والرواسب والنيتروجين الكلي وأحمال الفوسفور الكلية بنسبة 59٪ و 9٪ و 68٪ و 53٪ و 88٪ على التوالي. تم تضمين دليل المستخدم في هذه المقالة كمعلومات داعمة. يتوفر ملف SWAT-LUT القابل للتنفيذ ومثال لمشروع SWAT مع ثلاثة بيانات نقطية لاستخدام الأراضي ودليل المستخدم في موقع ويب مختبر أبحاث Grazinglands التابع لوزارة الزراعة بالولايات المتحدة ضمن البرنامج. ملحوظة المحرر: هذه الورقة جزء من سلسلة مميزة عن تحسين استخدام المياه الجوفية في Ogallala للحفاظ على النظم الغذائية. راجع عدد فبراير 2019 للتعرف على مقدمة وخلفية السلسلة.


رصد الاستشعار عن بعد وتقييم المخاطر البيئية لتصميم المناظر الطبيعية في البيئة الزراعية والرعوية في شمال شرق الصين

يتميز النظام البيئي الزراعي-الرعوي ، وهو منطقة انتقالية بيئية تربط المناطق المجاورة لمنطقة الزراعة الزراعية وتربية الحيوانات في المراعي ، بثلاث ميزات: حالة طبيعية معقدة ، وضغط سكاني واضح نسبيًا ، وبيئة بيئية هشة. في هذه الدراسة ، أجرينا تقييمًا لمخاطر النظام الإيكولوجي في الجزء الغربي من مقاطعة جيلين بالصين ، بناءً على صور الاستشعار عن بعد متعددة النطاقات والأوقات المتعددة وبيانات استخدام الأراضي. علاوة على ذلك ، ركزنا على تغيير استخدام الأراضي من عام 1995 إلى عام 2015 من خلال تطبيق طريقة مسح معلومات التغيير الديناميكي وإجراء تحليل مسار التحويل. كشفت النتائج ثلاث نتائج رئيسية. (1) مؤشر المخاطر البيئية بمقياس 3 كم × 3 كم يؤوي ارتباطًا مكانيًا كبيرًا. (2) مؤشر المخاطر البيئية للأراضي غير المستغلة ، والأراضي الحرجية ، والأراضي العشبية مرتفع نسبيًا لكل منها ، وقدرتها على مقاومة التداخل ضعيفة ، في حين أن مؤشر المخاطر البيئية لأراضي البناء ومنطقة المياه هو الأدنى. (3) التدخل البشري ، على سبيل المثال ، أنشطة البناء واحتلال الأراضي المزروعة ، هو العامل الرئيسي الذي يقود إلى تفاقم المخاطر البيئية والتحولات المتكررة من نوع استخدام الأراضي. في نهاية فترة الدراسة ، تم العثور على اتجاه للانكماش الطفيف في المناطق عالية المخاطر ، مما يشير إلى أن تنظيم استخدام الأراضي وسياسات حماية الأراضي كان لها تأثير إيجابي كبير على القيمة البيئية للأراضي. حددت الدراسة الشاملة مقياسًا بحثيًا معقولًا لتقييم المخاطر البيئية والبيئية والعلاقات المحددة بين التغيرات الإقليمية في استخدام الأراضي من خلال التحليل الجغرافي المكاني. علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد النتائج التي توصلنا إليها في توفير معلومات دراسة الحالة العملية التي تنطبق على المناطق المماثلة ذات النظم البيئية الزراعية والرعوية.

1 المقدمة

على مدار العشرين عامًا الماضية ، تسبب التوسع الحضري السريع في الصين في العديد من المشكلات الاجتماعية والاقتصادية المعقدة ، مثل الانفجار السكاني ، والتوسع في المناطق العمرانية ، والقضايا البيئية [1-3]. يضع التدخل من الأنشطة البشرية مزيدًا من الضغط على الموائل الطبيعية ، مما يؤثر بشكل مباشر على بنية ووظيفة النظم البيئية الطبيعية ، مما يتسبب أيضًا في مشاكل أمنية بيئية معقدة ، مثل التلوث البيئي وتدهور الأراضي وتدهور التنوع البيولوجي.

يلعب استخدام الأراضي وتغيير الغطاء الأرضي (LUCC) دورًا مهمًا في مجال البحث في علوم استخدام الأراضي والتنمية المستدامة. تعتبر القياسات الكمية لنماذج المناظر الطبيعية لاستخدام الأراضي وتغير استخدام الأراضي ذات أهمية قصوى لتحسين فهم كل من تطور الأراضي الإقليمية والأمن البيئي. علاوة على ذلك ، تتسبب الأنشطة البشرية غير المعقولة في أضرار جسيمة لأجزاء كبيرة من الأراضي الإيكولوجية بسبب القدرة الاستيعابية المحدودة لهذه الأخيرة. تعزز أنشطة استخدام الأراضي غير المعقولة درجة أكبر من المخاطر البيئية على المناظر الطبيعية ، والتي تؤثر حتماً على المقاييس الإقليمية لأنماط استخدام الأراضي [4]. يمكن أن يوفر تقييم المخاطر البيئية للمناظر الطبيعية نظرة ثاقبة محتملة حول كيفية تحسين الاستخدام غير المعقول لموارد الأرض ، من خلال الجمع بين منظورات الجغرافيا والبيئة. بشكل عام ، يأخذ هذا النوع من التقييم منظرًا إقليميًا كهدف للدراسة لتقييم الآثار البيئية المعقدة الناتجة عن تغير استخدام الأراضي كميًا.

تقييم المخاطر البيئية ، وهو مجال بحثي توسع وتطور بسرعة خلال العقد الماضي ، هو عملية تقييم النتائج السلبية على النظام البيئي عندما تكون مكوناته تحت الضغط من العوامل الخارجية. تشمل الأساليب والنماذج القياسية المستخدمة في تقييم المخاطر البيئية الإقليمية نموذج المخاطر النسبية وطريقة التحليل السببي ونموذج PETAR. يولي نموذج الخطر النسبي مزيدًا من الاهتمام للتفاعل بين مصادر الخطر المتعددة وعوامل الإجهاد المختلفة والنظم البيئية المتعددة [5]. تحليل السببية هو أسلوب تقييم مخاطر واسع النطاق يعتمد على العلاقات السببية بين عوامل الإجهاد وتأثيراتها المحتملة [6]. ينقسم نموذج PETAR بشكل أساسي إلى ثلاثة أجزاء [7]: (1) التقييم الأولي ، والذي يحدد بشكل أساسي التأثير المشترك لمصادر المخاطر وعوامل الضغط (2) التقييم الإقليمي ، الذي يصنف مصادر المخاطر وعوامل الضغط في منطقة معينة من دراسة و (3) التقييم المحلي ، الذي يستنبط العلاقات الرياضية بين مصادر المخاطر وعوامل الضغط ونقاط نهاية التقييم. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الكمبيوتر ، أصبحت أنظمة المعلومات الجغرافية وتقنيات الاستشعار عن بعد تستخدم على نطاق واسع في تقييمات المخاطر البيئية الإقليمية.

تعد البيئة الزراعية الرعوية نوعًا من مناطق التحول البيئي ، وهي منطقة تربط منطقة الزراعة الزراعية بمنطقة تربية حيوانات المراعي وتتميز بموقعها الجغرافي الخاص. على خلفية تغيرات المناخ العالمي والنشاط الاجتماعي ، أصبحت البيئة البيئية أكثر حساسية وهشاشة. تقع منطقة مقاطعة جيلين الغربية في المنطقة الانتقالية لـ "منطقة زراعية شبه رطبة" و "منطقة رعوية شبه قاحلة" ، وهي تنتمي إلى بيئة زراعية رعوية نموذجية موجودة في شمال شرق الصين ، حيث المناخ جاف والتربة رخوة. هذه المنطقة من بين المناطق ذات الحساسية البيئية العالية في شمال شرق الصين. في السنوات الأخيرة ، بسبب تدخل العوامل الطبيعية والأنشطة البشرية ، تدهورت الأراضي العشبية في هذه المنطقة على مساحة واسعة ، كما تكثف تملح الأراضي. تدهورت البنية الأساسية والوظيفة للنظام الإيكولوجي للأراضي العشبية أو فقدتها بالكامل ، مع ضعف استقرارها العام. لذلك ، من الضروري أن نعيد دراسة القضايا البيئية والتنموية في هذه المنطقة من منظور التنمية المتناسقة بين الإنسان والأرض وإدارة الأمن البيئي للأرض.

إن أهمية تقييم المخاطر البيئية معروفة جيدًا وقد تمت مناقشتها على نطاق واسع بالفعل في الأدبيات. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم تجاهل قيمة تقييم المخاطر البيئية لتحسين نمط استخدام الأراضي والتخصيص ، مع إجراء القليل من الأبحاث حول تقييمات المخاطر البيئية متعددة النطاقات. لن يساعد الفهم المتعمق للعلاقة بين استخدام الأراضي والمخاطر البيئية على التخطيط الأفضل لأنماط استخدام الأراضي فحسب ، بل يوفر أيضًا أساسًا منطقيًا لصنع السياسات. أيضًا ، يمكن أن يكشف التحليل الإضافي للعلاقة بين تغيير استخدام الأراضي والانتقال الداخلي بين أنماط استخدام الأراضي المختلفة عن العوامل الدافعة المحتملة للمخاطر البيئية. نظرًا للتفاقم العام للمخاطر البيئية في الصين ، يتم تنفيذ بعض سياسات الأراضي - مثل "توحيد الأراضي" و "إعادة الأراضي الزراعية إلى الغابات" و "مشاريع الأراضي العشبية" - من قبل الحكومة للتخفيف من ذلك. مع تزايد الطلب على حماية البيئة البيئية في الصين ، من الأهمية بمكان إجراء قياس علمي وتحليل العوامل الدافعة للمخاطر البيئية ، حيث إنها ضرورية لصياغة تخطيط وسياسة استخدام الأراضي بشكل مناسب. يمكن استخدام هذه المعرفة لتحسين أنماط استخدام الأراضي وتعظيم قيم استخدام الأراضي من خلال التعيين العلمي لأنواع استخدام الأراضي بعد فهم مخاطر الأراضي البيئية التي يواجهونها والتغيرات التي يتعرضون لها في استخدام الأراضي.

بأخذ منطقة مقاطعة جيلين الغربية كمثال للحالة ، تقترح هذه الورقة نموذجًا لتقييم المخاطر البيئية يعتمد على صور الاستشعار عن بعد متعددة النطاقات والأوقات. تمت دراسة التغيرات الديناميكية وعلاقات الانتقال لفئات استخدام الأراضي المختلفة باستخدام طريقة قياس شاملة. كان لهذه الدراسة ثلاثة أهداف. (1) لوصف التغيرات الزمانية والمكانية للمخاطر البيئية في مقاطعة جيلين الغربية خلال العشرين عامًا الماضية ، وذلك للكشف عن عملية تطور المناظر الطبيعية (2) لتحليل تغير استخدام الأراضي كميًا وتتبعه في المكان والزمان ، من خلال تطبيق طريقتين: قياس درجة ديناميكية استخدام الأراضي وتحليل مسار استخدام الأراضي و (3) لاستكشاف العوامل الدافعة المحتملة للمخاطر البيئية بشكل شامل. بشكل عام ، الهدف من هذه الدراسة هو توفير نموذج تقييم علمي مفيد لتقييم المخاطر البيئية للمناظر الطبيعية ثم تحليل العلاقات بين التغيرات الإقليمية في استخدام الأراضي ، وبالتالي توفير دراسة حالة عملية قابلة للتطبيق على مناطق مماثلة نموذجية في أماكن أخرى.

2. المواد والأساليب

2.1. ملخص منطقة الدراسة

يقع الجزء الغربي من مقاطعة جيلين في الجنوب الغربي من سهل سونغنين ، ويشمل الجزء الشرقي من مرج هورقين والجزء الجنوبي من أراضي سونغنين العشبية. تقع الأجزاء الشمالية والغربية من مقاطعة جيلين ، على التوالي ، على الحدود مع مقاطعة هيلونغجيانغ ومنطقة منغوليا الداخلية ذاتية الحكم ، والتي تحتوي على مدينة بايتشنغ ومدينة سونغيوان. جغرافياً ، تقع منطقة الدراسة عند 121 ° 38 ′ إلى 126 ° 12′ شرقاً و 43 ° 58 إلى 46 ° 19′ شمالاً (الشكل 1) ، تغطي مساحة شاسعة تبلغ مساحتها 46900 كم 2. تقع تضاريسها إلى الشرق والجنوب والغرب على ارتفاع أعلى بينما تقع في الشمال والوسط منخفضة ، شكلها العام يشبه الغطاس الذي يبلغ إجمالي عدد سكانه 6.46 مليون نسمة. هنا ، يسود مناخ الرياح الموسمية القارية للمنطقة المعتدلة الشمالية ، بمتوسط ​​درجة حرارة سنوية من 4 إلى 6 درجات مئوية وإجمالي إشعاع شمسي سنوي من 5000-5400 ميجا جول / م 2. على مدى الخمسين عامًا الماضية ، كان متوسط ​​هطول الأمطار السنوي في الجزء الغربي من مقاطعة جيلين يميل إلى الانخفاض بينما أظهر متوسط ​​التبخر السنوي اتجاهًا للزيادة [٨-١٠].

2.2. مصادر البيانات

جاءت البيانات المستشعرة عن بعد من قاعدة بيانات رصد استخدام الأراضي / الغطاء الأرضي عن بعد لرصد الاستشعار عن بعد في الصين. تم استخدام بيانات صور الاستشعار عن بعد Landsat TM / ETM و Landsat8 لمنطقة الدراسة في الأعوام 1995 و 2005 و 2015 كمصدر للمعلومات ، حيث تم تصنيع مجموعات صور الاستشعار عن بعد هذه وتصحيحها في برنامج Envi v4.5 (Exelis Visual) شركة حلول المعلومات). من خلال دمج الخريطة الطبوغرافية لمنطقة الدراسة مع بيانات خرائط استخدام الأراضي لمدينتيها الرئيسيتين ، الملفات المتجهة لست فئات لاستخدام الأراضي ، وهي الأراضي المزروعة ، والأراضي الحرجية ، والأراضي العشبية ، والمياه ، وأراضي البناء ، والأراضي غير المستغلة ، تم الحصول عليها في برنامج ArcGIS v10.5 (ESRI Inc.). تم تحويل بيانات المتجه الخاصة بهم إلى نظام إسقاط وإحداثيات موحد في ArcGIS 10.5. وفي الوقت نفسه ، تم تقسيم منطقة الدراسة إلى 10 وحدات تقييم - أي حسب الحدود الإدارية وإلى دول مختلفة - للإشارة إلى تغيرات استخدام الأراضي على مستوى المحافظة وضمان الجدوى عند التعاون مع إدارات التخطيط الأخرى في اتخاذ القرار. بالإضافة إلى ذلك ، تقترح الدراسة السابقة لبيئة المناظر الطبيعية أنه من أجل عكس معلومات نمط المناظر الطبيعية بشكل شامل حول مواقع أخذ العينات ، يجب أن تكون مساحة عينات المناظر الطبيعية 2-5 أضعاف متوسط ​​مساحة بقع المناظر الطبيعية [11]. هنا ، قمنا بتعيين حجم خلية الشبكة على ثلاثة مقاييس مكانية: 5 كم × 5 كم ، و 3 كم × 3 كم ، و 1.5 كم × 1.5 كم لتحسين كثافة الحساب ودقته. تم اشتقاق البيانات الإحصائية الاجتماعية والاقتصادية من كتاب جيلين الإحصائي السنوي (https://www.cnki.net) والنشرات الإحصائية ذات الصلة ("http://www.jlbc.gov.cn" و "http: //www.jlsy .gov.cn ").

2.3 نموذج مؤشر المخاطر البيئية

تعكس المخاطر البيئية الإقليمية قدرة النظام البيئي الإقليمي على مقاومة التدخل الخارجي والتنظيم الذاتي الداخلي والتعافي. أنواع مختلفة من استخدامات الأراضي تضفي مرونة واضحة لتدخل العوامل الخارجية. في المقابل ، قد تختلف أيضًا في كيفية تعزيز الخلافة الطبيعية لهيكل المناظر الطبيعية البيئية ، بالإضافة إلى التعديلات على وظيفتها العامة وهيكلها والحفاظ على التنوع البيولوجي [12 ، 13]. وفقًا لهيكل المناظر الطبيعية للنظام البيئي الإقليمي ، اختارت هذه الدراسة مؤشر تداخل المناظر الطبيعية (

) ومؤشر هشاشة المناظر الطبيعية (

) التي يتم من خلالها بناء نموذج شامل لمؤشر المخاطر البيئية لاستخدام الأراضي. نظرًا لهيكل المناظر الطبيعية ، تم استخدام مؤشر المخاطر البيئية الكمي (ERI) بعد ذلك لتحليل المخاطر البيئية وتغيرها في مقاطعة جيلين الغربية.

2.3.1. مؤشر التداخل الأفقي ()

يقيس هذا الفهرس درجة الاضطرابات التي تحدث لكل هيكل أفقي من خلال الأنشطة البشرية أو التغيرات الطبيعية. مؤشر تجزئة المشهد (

) ، معكوس البعد الكسري (

) ، ومؤشر هيمنة المناظر الطبيعية (

) لتحديد درجة تداخل المناظر الطبيعية () ، باستخدام هذه الصيغة [14]:

أين هو مؤشر التجزئة ، حيث تشير القيمة الأصغر إلى درجة أقل من تجزئة الموائل ، وهي المعاملة بالمثل للبعد الكسري (MFPD) ، والتي إذا كانت أقرب إلى 1 ، تكون الهندسة أبسط ، وكلما كانت الأرض أكثر اضطرابًا ، بينما إذا كانت الهيكلة أقرب إلى 2 ، فإن الهيكلة تكون أكثر تعقيدًا وأكثر طبيعية وهي مؤشر الهيمنة ، مما يشير إلى درجة التحكم بنوع المناظر الطبيعية. لذلك ، يمكن لمؤشر التداخل الذي تم إنشاؤه بواسطة هذه المؤشرات الثلاثة أن ينقل بشكل أفضل درجة تداخل المناظر الطبيعية. في المعادلة أعلاه ، أ, ب، و ج هي أوزان مؤشر المناظر الطبيعية المقابل. بناءً على الوضع الفعلي لمنطقة الدراسة ونتائج الأبحاث ذات الصلة للدراسة الأخرى [11] ، تم تعيين قيمة الوزن لمؤشر التجزئة على أعلى مستوى (الوزن = 0.5) ، متبوعًا بقيمة مقلوب مؤشر البعد الكسري (الوزن = 0.3 ) ومؤشر الهيمنة (الوزن = 0.2).

صيغة مؤشر تجزئة المشهد () هي كما يلي:

أين هو عدد البقع على المناظر الطبيعية والمساحة الإجمالية للمناظر الطبيعية.


تصميم نموذج جغرافي لتحليل أفق حضري

الأفق هو بصمة فريدة من نوعها للمدينة. غالبًا ما يمكن إدراك العقليات والتنوع والثقافات في المدينة من أفقها. يشكل خط الأفق الأيقوني لإسطنبول & # x27s جزءًا أساسيًا من طابع هذه المدينة الضخمة ومظهرها ، لدرجة أن الصورة الظلية التاريخية لإسطنبول و # x27s يمكن التعرف عليها على الفور ، فهي أصل فريد مهم يجب حمايته. تهيمن المآذن والقباب الرائعة على أفق اسطنبول. من ناحية أخرى ، تغير أفق اسطنبول و # x27 بشكل كبير خلال العقد الماضي منذ أن أصبحت الأرض بشكل متزايد فرصة للاستثمار ، وأصبح بناء الهياكل الأطول إحدى الطرق لمضاعفة هذا الربح. بالنسبة لأولئك الذين يركزون على جماليات المدن ، فإن تحليل الأفق ليس ظاهرة حديثة. ومع ذلك ، لم يكن استخراج الأفق وتحليله متاحين في العادة في وظائف نظم المعلومات الجغرافية الحالية. تبحث هذه المقالة في جماليات الأفق الحضري وتحولاته بسبب المباني الشاهقة. يقوم بذلك عن طريق تصميم نموذج أرضي داخل بيئة نظم المعلومات الجغرافية. يُعتقد أن النموذج الأرضي الذي تم تطويره في هذه الدراسة سيشكل أساسًا متينًا يمكن تطبيقه على العديد من الآفاق الحضرية والمناطق الحضرية في تركيا ومدن أخرى في العالم.

يسلط الضوء

► تُستخدم تقنية نظم المعلومات الجغرافية (GIS) لجمع نموذج ديمومتري مع نماذج بناء لتقييم أفق المدينة. ► تُستخدم تقنية GIS لإجراء اختبارات انسداد الرؤية. ► خلقت هذه الدراسة نموذجًا أرضيًا يمثل الآفاق الحضرية. يقيّم النموذج الأرضي مسبقًا تأثير المباني الشاهقة من حيث الجماليات الحضرية. النموذج المفاهيمي المعبر عنه بمعيار UML كطريقة عامة ليتم تطبيقها على مشاريع أخرى.


الجغرافيا والبيئة

تُعد الانبعاثات البشرية للكثير من ثاني أكسيد الكربون (CO2) القوة الدافعة لتحمض المحيطات بالإضافة إلى تغير المناخ العالمي. بينما تمت دراسة الأبحاث حول مختلف جوانب تغير المناخ على نطاق واسع ، لم يتم التعرف على مشكلة تحمض المحيطات (OA) إلا مؤخرًا. نظرًا لأن تحمض مياه المحيطات مدفوع أساسًا بقانون التوازن الكيميائي المعروف جيدًا بين ثاني أكسيد الكربون والماء ، فإن التأثير الأولي لتحمض المحيطات واضح نسبيًا (كالديرا وويكيت ، 2005). ومع ذلك ، فإن التأثير النهائي يعتمد على التفاعل المعقد للعديد من المتغيرات الأخرى.
يعتبر خزان الكربون في المحيط أكبر بكثير من كل من النظامين الأرضي والجوي ويوفر مصدرًا صافًا مهمًا للكربون من خلال تبادل ثاني أكسيد الكربون عبر البحر الجوي. على مدى 200 عام الماضية ، زاد ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي من 280 جزء في المليون إلى متوسط ​​عالمي يقارب 390 جزء في المليون بسبب حرق الوقود الأحفوري وإنتاج الأسمنت والتغيرات في استخدام الأراضي (حلمي وآخرون 2012). ولكن ، أدى امتصاص المحيط للكربون إلى إبطاء زيادة الغلاف الجوي والعواقب المرتبطة به على مناخ الأرض ، وبدون مثل هذا الامتصاص ، يُقدر أن ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي سيكون الآن حوالي 450 جزءًا في المليون (Sabine et al. 2004 Que´re) ´ وآخرون 2009).

من المتوقع أن تصل تركيزات ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي إلى 467-555 جزء في المليون بحلول عام 2050 مما قد يتسبب في انخفاض درجة الحموضة السطحية للمحيطات ، في المتوسط ​​، إلى 7.8 في عام 2050 (كولي وآخرون 2009 ج). تشير نماذج انبعاثات ثاني أكسيد الكربون وامتصاص المحيطات في المستقبل إلى أن مستوى ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي سيبلغ ذروته بعد فترة وجيزة من أعلى معدل لاحتراق الوقود الأحفوري ثم يهدأ مع امتصاص المحيطات لثاني أكسيد الكربون ، مما يؤدي إلى زيادة حموضة المحيطات (Ruttimann 2006).

الملخص: تبحث هذه الورقة في تواتر الأعاصير والسجلات التاريخية ومسار الأعاصير الشديدة
فوق خليج البنغال منذ 100 عام. تقع بنغلاديش في مسار الأعاصير المدارية
نشأت من خليج البنغال. مزيج فريد من المد الفلكي الكبير ، قمع
التكوين الساحلي ، والتضاريس المنخفضة المسطحة والعواصف الاستوائية الشديدة المتكررة تنتج عواصف في بعض الأحيان
الطفرات التي أودت بحياة الآلاف من الناس. هذه الورقة هي محاولة لفهم سلوك هذا
ظاهرة الطقس حالة تكوين الإعصار المداري ، منطقة التكوين في خليج البنغال ،
مواسم التكوين ، ومساحة الهبوط ، وإعداد المسار ، وما إلى ذلك. تم استخدام طريقة نظم المعلومات الجغرافية لمعرفة
منطقة تكوين ومسارات الأعاصير المدارية فوق خليج البنغال. تواتر تشكيل
الاكتئاب والاكتئاب العميق والعواصف الإعصارية والعواصف الإعصارية الشديدة خلال شهر معين
وسنة خلال الفترة من 1908 إلى 2008 تظهر أن معظم هذه تشكلت في خليج البنغال
خلال الفترة من يونيو إلى نوفمبر مع أعلى تردد في أغسطس يليه سبتمبر. من المتوقع أن
ستساعد الدراسة في فهم حجم المشكلات للجهات المعنية لتقليلها
أضرار الأعاصير في بنغلاديش.

الكلمات الرئيسية: الأعاصير المدارية ، والاكتئاب والاكتئاب العميق ، والعواصف الإعصارية ، والعواصف الإعصارية الشديدة ،
خليج البنغال ، الطقس ، عمليات التكوين ، إعداد المسار ، منطقة الهبوط ، التردد ، نظم المعلومات الجغرافية

يهتم هذا البحث برسم الخرائط على أساس نظم المعلومات الجغرافية وتغيير المدى المساحي لـ
الأراضي الرطبة خلال فترتين مختلفتين وتحديد أسباب التغيير والتأثير
تقييم تغيرات الأراضي الرطبة في منطقة الدراسة. تم إجراء هذا البحث في الدقيقة
مستوى المقياس في Daulatpur upazila في منطقة Manikganj. يمكن ملاحظة هذا التطور
أحدثت الأنشطة بالإضافة إلى زيادة عدد السكان فرقًا كبيرًا في تغيير الأراضي الرطبة
التي تجف بسرعة في الوقت الحاضر في منطقة الدراسة مقارنة بالعشرين الماضية
سنوات أو أكثر. تم تحليل صور الأقمار الصناعية لفترتين مختلفتين باستخدام البرامج ذات الصلة.
تم إجراء استبيان للتحقيق في موقف المقطع العرضي من الناس في
خمس اتحادات بمنطقة الدراسة. كما تم إجراء مسح GPS والمراقبة البصرية للتحقق
معلومات صورة القمر الصناعي. تم جمع جميع البيانات الأولية والثانوية التي تم جمعها وجمعها
معالجتها يدويًا وباستخدام برنامج GIS (ERDAS Imagine ، ArcGIS 9.2 ، Arc View 3.3 ،
و Image Analysis1.0). وجد أنه في عام 1990 ، كانت المساحة الإجمالية للأراضي الرطبة حوالي 21.76 ٪ من
تناقصت منطقة الدراسة تدريجياً ووصلت إلى أدنى نقطة لها عند حوالي 20.53٪ في
2004. من عام 1990 إلى عام 2004 ، انخفضت المساحة الإجمالية للأراضي الرطبة إلى ما يقرب من ميل مربع واحد. ال
العوامل المسؤولة عن تغيرات الأراضي الرطبة هي تآكل ضفة الأنهار والفيضانات والترسبات ،
توسيع المستوطنات البشرية والتصنيع وأنشطة التنمية غير المخطط لها ،
الاستغلال المفرط والزراعة وتغير المناخ. أدى تدهور الأراضي الرطبة إلى ظهور العديد منها
التأثيرات على نظام الصرف ، وفقدان خزانات المياه الطبيعية ، وفقدان الحيوانات المائية و
الأسماك ، وزيادة حدوث الفيضانات ، وفقدان مغذيات التربة الطبيعية ، والأنماط المحصولية
وكمية الإنتاج والمهن ومرافق النقل. بناءً على هذه النتائج ،
تم طرح عدد من التوصيات للحفظ ، والحفظ ، و
إدارة الأراضي الرطبة للجهات المعنية.

الكلمات المفتاحية: بنغلاديش ، الأراضي الرطبة ، التغيرات ، الإدارة ، البيئة ، النطاق الجزئي ،
الصرف الصحي ، الفيضانات ، الترسيب ، الحفظ ، ضفة النهر ، التآكل ، الأنهار ، نظم المعلومات الجغرافية ، رسم الخرائط.


تقييم تآكل التربة من خلال الإنتاج الزراعي والغابات واقتراح حلول للتخفيف: دراسة حالة في مقاطعة سون لا ، فيتنام

Son La هي مقاطعة في المنطقة الشمالية الغربية لفيتنام ، وتتميز هذه المقاطعة بتضاريس متنوعة يتراوح ارتفاعها من 100 متر إلى 2900 متر. بسبب نقص الأراضي الصالحة للزراعة ، لا يزال المزارعون يزرعون الأراضي ذات المنحدرات الشديدة ، حتى فوق 25 درجة. ونتيجة لذلك ، حدث تآكل التربة بشكل كبير واختصر الوقت اللازم للزراعة المنتجة. لذلك ، من الضروري تقييم تآكل التربة الفعلي وتحليل الأسباب واقتراح الحلول للتخفيف من فقدان التربة في مقاطعة سون لا. أظهر تطبيق تكنولوجيا نظم المعلومات الجغرافية ومعادلة فقدان التربة العالمية (USLE) للتنبؤ بتعرية التربة أن تآكل التربة عند مستوى منخفض للغاية (0-1 طن هكتار -1 سنة -1) يمثل أكبر نسبة بنسبة 56.49٪ من المنطقة. مستوى منخفض (1-5 طن ؛ هكتار -1 سنة -1) ، مستوى متوسط ​​(5-10 طن ؛ هكتار -1 عام -1) ، مستوى مرتفع (10-50 طن ؛ هكتار -1 عام -1) ) تمثل المناطق المتآكلة 8.52٪ و 7.88٪ و 1.41٪ على التوالي من المنطقة. تعرضت التربة للتآكل بمستوى عالٍ جدًا (50 طنًا. هكتار 1 سنة 1) ، وهو ما يمثل 25.7٪ من مساحة الدراسة. أظهرت الأبحاث حول حلول التخفيف من تآكل التربة في منطقة ماي سون أنه بالنسبة لزراعة المحاصيل المعمرة (البن) ، عند الزراعة على الخطوط الكنتورية التالية ، فإن كمية التربة المفقودة سنويًا بسبب التعرية هي 63.37 طن · هكتار 1 ، بينما تبلغ كمية التربة المفقودة سنويًا بسبب التعرية 63.37 طنًا. الزراعة بعد مستوى خسارة التربة على المدرجات العلوية هي 39.55 طن · هكتار −1. إذا تم زراعة المزيد من شرائط العشب ، فإن كمية التربة المفقودة سنويًا بسبب التعرية تقل بنسبة 71 ٪ مقارنة بالمحاليل التقليدية. بالنسبة لهذا المحلول ، عند زراعة فول الصويا ، تم تقليل تآكل التربة بنسبة 63-76٪ مقارنة بالطرق التقليدية. لزراعة المحاصيل الحولية (الذرة) حيث يتم اتباع الطرق التقليدية للزراعة وهي الحرق والحرث والبذر ، يبلغ متوسط ​​فقدان التربة سنويًا 64.06 طن / هكتار. كانت هذه القيمة 45.04 طن هكتار و 41.96 طن هكتار على التوالي ، حيث تم استخدام الحد الأدنى لحرث التربة ومقياس عدم الحرث. عند استخدام سيقان الذرة بعد الحصاد لتغطية الأراضي التي تتبع الخطوط الكنتورية والمدرجات ، انخفض تآكل التربة بنسبة 38-59٪ مقارنة بالمحاليل التقليدية ، بينما انخفض فقدان التربة بسبب التعرية بنسبة 50-68٪ مقارنة بالمحاليل التقليدية.

1 المقدمة

تمت مراجعة العوامل المهيمنة التي تؤثر على تآكل التربة في المناطق الرطبة ، مع التركيز على أدوار هطول الأمطار ، ورطوبة التربة ، ومسامية التربة ، وانحدار وطول المنحدرات ، والغطاء النباتي ، وكائنات التربة [1]. في فيتنام ، اعتبر تآكل التربة بسبب هطول الأمطار عاملاً رئيسياً يسبب تدهورًا خطيرًا للتربة في التلال والمنطقة الجبلية الشمالية [2 ، 3]. هناك طريقتان لدراسة تآكل التربة ، على نطاق قطعة الأرض ومقياس مستجمعات المياه. أجريت تجربة انجراف التربة على مقياس قطعة الأرض لتقييم فاعلية تقليل التعرية في ممارسات الزراعة المختلفة. في ظل ظروف تجربة تآكل التربة في الظروف الميدانية ، لا يمكن التحكم في هطول الأمطار وأنواع التربة. ومع ذلك ، فمن الممكن التحكم في الغطاء النباتي ، والمنحدر ، وطول المنحدر عن طريق اختيار بنية المحاصيل المناسبة وإنشاء مصطبة على الأرض المنحدرة [4]. في نطاق مستجمعات المياه ، تعتمد معدلات تآكل التربة على حجم مستجمعات المياه وعوامل أخرى مثل التضاريس ودرجة الانحدار ونوع استخدام الأراضي (ماي ، 2007 مذكور في [5]).

أظهرت نتائج البحث لتأثير الانحدار على تآكل التربة عند زراعة الشاي (سنة واحدة) في شمال فيتنام (منطقة با في) أن فقدان التربة يبلغ 96 طن هكتار 1 سنة −1 عند المنحدر 3 درجات ، 211 طنًا · هكتار 1 · سنة −1 عند المنحدر 8 درجات و 305 طن · هكتار −1 · سنة −1 عند المنحدر 15 درجة [6]. أجريت تجربة تآكل التربة في بلدة فينه ين بمقاطعة فينه فوك على مدى ثلاثة مواسم مطيرة لتوضيح حجم فقدان التربة والعوامل التي تتحكم في الانجراف المائي. كان للقطعة منحدر منخفض (8٪) أو متوسط ​​(14.5٪) مع غطاء أرضي من نبات الكسافا أو مجد الصباح أو عارية. كان فقد التربة السنوي (177 إلى 2.361 جم / م 2 ما يعادل 1.77 إلى 23.61 طن · هكتار) مستوى مقبولًا في جميع الأراضي ذات المنحدرات المنخفضة ولكن لم يكن في بعض الأراضي ذات المنحدرات المتوسطة. تم تأكيد تأثير انحدار المنحدرات والأمطار الموسمية على متوسط ​​خسارة التربة اليومية في الموسم ، ولكن تأثير الغطاء الأرضي لم يكن كذلك ، بسبب قلة نسبة الغطاء المظلي أو مؤشر مساحة الورقة خلال الموسم. كان الفقد السنوي المرتفع للتربة (2200 جم م 2 ما يعادل 22 طنًا هكتارًا) الذي لوحظ في السنة الأولى لبعض الأراضي ذات المنحدرات المتوسطة هو التأثير الخاص بالموقع من الإعداد الأولي للأرض [4].

تم تحديد تأثيرات أخرى للجريان السطحي وتآكل التربة بما في ذلك إغناء المسطحات المائية بالمغذيات وترسيب الأنهار والخزانات والفيضانات الموحلة للطرق والمناطق السكنية [7]. في منطقة الدراسة ، لا يؤثر تآكل التربة على الأراضي المزروعة فحسب ، بل يؤثر أيضًا على ترسيب النهر ، وخاصة خزانات الطاقة المائية.

There are many factors that affect the ability to resist the sediment of different vegetation covers in the watershed, including rainfall-flow, sediment source, texture, and flow density. It is very difficult to establish a synthetic model that includes all the factors. The actual soil erosion model can be based on Universal Soil Loss Equation (USLE) the results of the model should be validated and modified by erosion measurement in the field because the application of the model in different regions will require necessary modifications [8].

To assess soil erosion, in addition to the popular USLE (Universal Soil Loss Equation, 1965), there are several soil erosion models such as EPIC (Erosion/Productivity Impact Calculator, 1984), EUROSEM (European Soil Erosion Model, 1993), Rill Grow (a model for rill initiation and development, 1998), SEMMED (Soil Erosion Model for Mediterranean Regions, 1999), EGEM (Ephemeral Gully Erosion Model, 1999), and PESERA (Pan-European Soil Erosion Risk Assessment, 2003) [9]. With the development of GIS techniques, soil erosion models are greatly supported by spatial simulations with more factors and larger scales [10, 11].

Since 1999, the direct seeding mulch-based cropping system (DMC) is applied in Vietnam [12]. The practice restores the operation of natural forest ecosystems based on three fundamental principles: (1) mitigation of soil and land cover disturbance (no tillage), (2) maintenance of mulch, and (3) production and return organic matter into soils through intercropping systems/crop rotation [13]. By the application of DMC for corn planting with terraces and without mulch and with terraces and with mulch, the soil loss reduced by 90.3% and 93.9%, respectively, compared to the traditional practices without terraces and mulch [12].

Son La is a province in the Northwest region of Vietnam. Its landform is very diversified with elevation ranging from 100 m to 2,900 m. The landform has steep slope and high intersection. The hilly and mountainous areas occupy 92%, in which the areas with slope above 15 ° occupy 67%. Additionally, the rain amount is high (annually precipitation of 1,426.6 mm) and concentrates from month 4 to 9 with 85.5% of total annual rain amount.

Due to lack of cultivating lands in the Vietnam hilly and mountainous regions, farmers still cultivate lands with steep slope, even above 25 ° . Consequently, the soil erosion has occurred hugely, soils have been degraded rapidly, and the land capability for cultivating has been shortened. With respect to annual food crops, the lands abandoned after two or three cultivation seasons and it is not long enough for soil fertility to be recovered and crop yields are generally low [14]. The aim of the study was to assess the potential of different soil erosion conservation measures which include different cultivation techniques for soil erosion reduction through field experiments in two extreme sloppy areas in the Son La province and to provide suitable recommendations for farmers for cultivation in sloppy areas under the study area.

2. المواد والأساليب

2.1. Study Area and Database

The study area belongs to the Northwest region of Vietnam (Figure 1). The agricultural lands occupied 68.46% in 2015, in which cultivation areas are 25.47% and forestry ones are 42.78%. The nonagricultural areas are small (3.71%). The arable land areas are quite large (27.83%) [15].


Supplemental Information

Map of visually classified vegetation categories for the coniferous site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 14-hectare survey site is marked in black. The black dashed line indicates a “likely area” to which the historic site boundaries may have extended. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Map of visually classified vegetation categories for the marsh site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 20-hectare survey site is marked in black. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Map of visually classified vegetation categories for the mixed deciduous site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 8-hectare survey site is marked in black. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Map of visually classified vegetation categories for the oak woodland site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 14-hectare survey site is marked in black. The black dashed line indicates a “likely area” to which the historic site boundaries may have extended. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Map of visually classified vegetation categories for the Willamette river site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 10-hectare survey site is marked in black. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Species detected by Richard Eddy not visually observed in modern resurveys

Species sorted in alphabetic order by abundance category. “Proposed explanation” represents the authors’ best justification as to why those species were not detected. Abundance categories based on average number of individuals detected during each survey across all sites. Breeding Bird Survey (BBS) population trends for Oregon obtained from Sauer et al. (2014). Negative numbers indicate declining trends.

Species visually observed in modern resurveys but not detected by Eddy (1952)

Species sorted in alphabetic order by abundance category. “Proposed explanation” represents the authors’ best justification as to why those species were not detected. Abundance categories based on average number of individuals detected during each survey across all sites. Breeding Bird Survey (BBS) population trends for Oregon obtained from Sauer et al. (2014). Negative numbers indicate declining trends.

Trends in categorical species abundance over time based on all detections

Species sorted in taxonomic order by trend category. Trends were classified based on the size of the shift in abundance categories between years. Species classified as “strongly” increasing or decreasing shifted more than two categories up or down, respectively. For species classified as “No Change”, (A) indicates species were generally abundant both years, while (R) indicates species were generally rare both years. ∗ denotes species that were not visually detected.


CONCLUSIONS

Our cross-site synthesis of CHANS dynamics in Wolong and Chitwan indicates that many factors in the human subsystem, including community (e.g., organizations and services) and local resident characteristics (e.g., socioeconomics and demography), affect wildlife and their habitats, and vice versa. These interactions are further complicated by human and natural disturbance, feedbacks (including policies), and telecouplings that link the focal systems with other distant systems (see Figs. 4 and 5 for examples of the general CHANS framework applied to Wolong and Chitwan, respectively). For example, the CHANS approach reveals some key within-household dynamics (e.g., fertility and marriage timing) underlying important aggregate-level patterns (e.g., household number associated with habitat loss). The CHANS approach also reveals the normative basis of a farmer’s decision to participate in conservation activities or engage in particular resource consumption behaviors. These connections, so important for developing effective conservation plans, would likely have been missed had an integrated CHANS research approach not been used. Moreover, we argue that a CHANS approach can fill many remaining information gaps crucial to conserving wildlife in human-influenced areas.

The many links between local human communities and wildlife demonstrated in this synthesis further strengthen the rationale for the collaboration of environmental and social scientists when conducting CHANS research and developing policy recommendations (Roy et al. 2013). Conducting long-term studies is especially important because it allows an interdisciplinary team of researchers to witness and understand feedbacks as well as telecoupling (McConnell et al. 2011, Hummel et al. 2012, Liu 2014). Furthermore, incorporating ideas, concepts, and methods from a wide and broadening range of disciplines into long-term research projects will foster theoretical development and generate innovative and actionable solutions (Palmer 2012) for reconciling the needs of a growing human population with the desire to protect wildlife in an increasingly interconnected world.


Assessing Soil Erosion by Agricultural and Forestry Production and Proposing Solutions to Mitigate: A Case Study in Son La Province, Vietnam.

The dominant factors influencing soil erosion in humid areas were reviewed, with an emphasis on the roles of precipitation, soil moisture, soil porosity, slope steepness and length, vegetation, and soil organisms [1]. In Vietnam, soil erosion by rainfall was considered as a main agent causing serious soil degradation in the hilly and mountainous north region [2, 3]. There are two approaches to study soil erosion, at the plot scale and watershed scale. The soil erosion experiment was carried out at the plot scale to evaluate the effectiveness of erosion reduction of different cultivation practices. Under conditions of soil erosion experiment in field conditions, rainfall and soil types cannot be controlled. However, it is possible to control the vegetation cover, slope, and slope length by selecting the appropriate crop structure and creating a terrace on sloping land [4]. At watershed scale, soil erosion rates depend on the watershed size and other factors such as topography, slope degree, and land use type (Mai, 2007 cited in [5]).

The research results of effects of slope on soil erosion at the tea (one year) planting soil in northern Vietnam (Ba Vi district) showed that the soil loss is 96 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] at slope 3[degrees], 211 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] at slope 8[degrees], and 305 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] at slope 15[degrees] [6]. A soil erosion experiment was conducted in Vinh Yen Township of Vinh Phuc Province over three rainy seasons to clarify the magnitude of soil loss and factors controlling water erosion. The plot had a low (8%) or medium (14.5%) slope with land cover of cassava or morning glory or being bare. Annual soil loss (177 to 2,361 g.[m.sup.-2] equivalent to 1.77 to 23.61 ton x [ha.sup.-1]) was a tolerable level in all low-slope plots but was not in some medium-slope plots. The effects of slope gradient and seasonal rainfall on the mean daily soil loss of the season were confirmed, but the effect of land cover was not, owing to the small canopy cover ratio or leaf area index during the season. The very high annual soil loss (2,200 g.[m.sup.-2] equivalent to 22 ton x [ha.sup.-1]) observed in the first year of some medium-slope plots was the site-specific effect from initial land preparation [4].

Other impacts of surface runoff and soil erosion were identified including eutrophication of water body, sedimentation of rivers and reservoirs, and muddy flooding of roads and residential areas [7]. In the study area, soil erosion affects not only the cultivated land but also sedimentation of the river, especially hydropower reservoirs.

There are many factors that affect the ability to resist the sediment of different vegetation covers in the watershed, including rainfall-flow, sediment source, texture, and flow density. It is very difficult to establish a synthetic model that includes all the factors. The actual soil erosion model can be based on Universal Soil Loss Equation (USLE) the results of the model should be validated and modified by erosion measurement in the field because the application of the model in different regions will require necessary modifications [8].

To assess soil erosion, in addition to the popular USLE (Universal Soil Loss Equation, 1965), there are several soil erosion models such as EPIC (Erosion/Productivity Impact Calculator, 1984), EUROSEM (European Soil Erosion Model, 1993), Rill Grow (a model for rill initiation and development, 1998), SEMMED (Soil Erosion Model for Mediterranean Regions, 1999), EGEM (Ephemeral Gully Erosion Model, 1999), and PESERA (Pan-European Soil Erosion Risk Assessment, 2003) [9]. With the development of GIS techniques, soil erosion models are greatly supported by spatial simulations with more factors and larger scales [10, 11].

Since 1999, the direct seeding mulch-based cropping system (DMC) is applied in Vietnam [12]. The practice restores the operation of natural forest ecosystems based on three fundamental principles: (1) mitigation of soil and land cover disturbance (no tillage), (2) maintenance of mulch, and (3) production and return organic matter into soils through intercropping systems/crop rotation [13]. By the application of DMC for corn planting with terraces and without mulch and with terraces and with mulch, the soil loss reduced by 90.3% and 93.9%, respectively, compared to the traditional practices without terraces and mulch [12].

Son La is a province in the Northwest region of Vietnam. Its landform is very diversified with elevation ranging from 100 m to 2,900 m. The landform has steep slope and high intersection. The hilly and mountainous areas occupy 92%, in which the areas with slope above 15[degrees] occupy 67%. Additionally, the rain amount is high (annually precipitation of 1,426.6 mm) and concentrates from month 4 to 9 with 85.5% of total annual rain amount.

Due to lack of cultivating lands in the Vietnam hilly and mountainous regions, farmers still cultivate lands with steep slope, even above 25[degrees]. Consequently, the soil erosion has occurred hugely, soils have been degraded rapidly, and the land capability for cultivating has been shortened. With respect to annual food crops, the lands abandoned after two or three cultivation seasons and it is not long enough for soil fertility to be recovered and crop yields are generally low [14]. The aim of the study was to assess the potential of different soil erosion conservation measures which include different cultivation techniques for soil erosion reduction through field experiments in two extreme sloppy areas in the Son La province and to provide suitable recommendations for farmers for cultivation in sloppy areas under the study area.

2.1. Study Area and Database. The study area belongs to the Northwest region of Vietnam (Figure 1). The agricultural lands occupied 68.46% in 2015, in which cultivation areas are 25.47% and forestry ones are 42.78%. The nonagricultural areas are small (3.71%). The arable land areas are quite large (27.83%) [15].

The study used annual mean rainfall amount during 15 years (2001-2015) of eight meteorology stations in the Son La province [16] for calculating the rainfall erosivity factor (R). Soil map of Son La province at scale 1: 100.000 [17] was used to calculate the soil erodibility factor (K). Son La topographic map at scale 1: 50.000 [18] was used to calculate the topographic factor (LS). Son La land use map in 2015 at scale 1: 100.000 [15] was applied to make maps of cropping management factors (C and P).

2.2.1. Estimating Soil Erosion by Using the Universal Soil Loss Equation Based on Geographic Information System (GIS). Annual soil loss amount was estimated based on the Universal Soil Loss Equation (USLE) [19] using the Raster Calculator technique in ArcGIS 10.2:

where A = annual soil loss (ton x [ha.sup.-1]), R = rainfall erosivity factor, K = soil erodibility factor, L = slope length erosivity factor, S = slope erosivity factor, C = cropping management factor, and P = conservation practices factor.

2.2.2. Rainfall Erosivity Factor (R). Annual mean rainfall was calculated by using Analyst Tools (which interpolates a raster surface from points using an inverse distance weight technique (IDW)) in ArcGIS 10.2 to build the rainfall erosivity factor (R) based on mean rainfall amount during 15 years (2001-2015) of eight meteorology stations in the Son La province [16]. After that, the rainfall erosivity factor was calculated by (2) (Nguyen, 1996 cited in [5]) based on the Raster Calculator tool:

where R = rainfall erosivity factor (J/[m.sup.2]) and P = annual mean rainfall (mm/year).

2.2.3. Soil Erodibility Factor (K). Physical and hydraulic soil properties are the most important factors that determine soil erodibility (Pierzynski et al., 2005 cited in [1]). These soil properties include antecedent moisture, porosity, surface roughness, texture, and aggregation [1]. The K factor expresses vulnerability of soils to erosion. The higher the K value is, the higher the erodibility is. K depends on stability of soil structure, soil texture, and soil organic matter in this paper, K values were determined based on the value of soil texture.

The K factor was taken from the data of soil map at scale 1: 100.000 [17]. The soil texture data were divided into six levels. Based on the levels and considering that the organic matter content is equal to 2%, the K values were defined (Table 1).

2.2.4. Topographic Factor (LS). LS factor refers to the topographic and/or the relief factor. The slope length factor L computes the effect of slope length on erosion, and the slope steepness factor computes the effect of slope steepness on erosion [9].

3D Analyst Tools (with Create TIN technique) in ArcGIS 10.2 was used to create a triangulated irregular network (TIN) dataset based on Son La topographic map at scale 1: 50.000 [18]. The conversion technique in ArcGIS 10.2 was then used to convert TIN to digital elevation model (DEM).

Slope (S) and slope length (L) values were calculated from DEM by using Spatial Analyst Tools in ArcGIS 10.2. After creating the slope and slope length data, Equations (3), (4), (5), and (6) were used to calculate LS factor by using Raster Calculator technique in ArcGIS 10.2.

With slope under 21%, LS was calculated using the Wischmeier and Smith formula [19]:

LS (factor 1) = (L/72.6) x (65.41 x sin(S) + 4.56 x sin(S) + 0.065), (3)

where LS = topographic factor, L = length of slope (m), and S = slope angle (radians). With slope above 21%, LS was calculated using the Gaudasasmita equation [20]:

LS (factor 2) = power (L/22.1, 0.7) x (6.432 x sin (power (S, 0.79)) x cos (S)), (4)

The slope length (L) was determined by using the Toxopeus equation [21]:

where L = slope length (m) and S = slope angle (%). Combination of LS (factor1) and LS (factor2) was calculated by using the following equation:

LS factor = Con(slope <21%, LS (factor 1),LS(factor 2)). (6)

2.2.5. Building the Cropping Management Factor (C). The C factor depends on plants' vegetative cover and the cropping management practices. Plants' vegetative cover in addition to crop residues reduces soil erosion potential, due to the fact that the vegetation cover protects and leads to slowing down surface runoff movement and enhancing surplus surface water infiltration [22]. The values reflect impacts of cover, productivity, length of cropping seasons, and farming practices.

The C factor values were calibrated by actual cover, length of cropping seasons, and farming practices. More specifically, the cropping system: paddy rice/paddy rice, C values are equal to 0.55 paddy rice/fallow, C values are equal to 0.4 and the cropping system: paddy rice/other annual crop, C values are equal to 0.55 [3]. With respect to shifting cultivation and annual industrial crops (corn, cassava, beans, and peanuts) and grassland crops, C values are equal to 0.21. With respect to perennial plant and forestlands, C values were defined based on the results published by authors [23, 24, 25]. In natural forest and conservation and protection plantation forestlands, C values are equal to 0.001 in production forestlands, C values are equal to 0.003, while in natural restoration forestlands, C values are equal to 0.027. The C values are equal to 0.83 for arable lands and 0.92 for hilly and mountainous shrub and grasslands (Table 2).

The C factor map was built by using Son La land use map in 2015 at scale 1:100.000 [15] and assigning the values of the C factor (Table 2) according to the type of land use in the map. After mapping the C value in vector form, use the Conversion Tool in ArcGIS 10.2 to convert to raster map.

2.2.6. Building the Conservation Practices Factor (P). The P values reflect impacts of practices to reduce weights and velocity of water flows. The P shows ratio of soil loss by conservation practices such as technical methods, terrace farming practices, and intercropping systems. The P in the study was defined based on the P published by authors (Roose, 1977 cited in [2, 3, 25, 26]) (Table 3).

The P factor map was constructed by combining the land use map [15] and the slope map. The land use map [15] was converted to raster map by ArcGIS Conversion Tool in ArcGIS 10.2 after assigning land use types by numerical values. Use the Raster Calculator tool in ArcGIS 10.2 to calculate the P value map by combining the land use type value and the slope value in Table 3.

2.2.7. Method for Measuring Eroded Soil in Monitoring Plots. Selecting the different farming practices and crops and evaluating soil erosion were based on the measurement of the actual soil loss. Each experiment grid with 5 m x 20 m size was designed to monitor soil erosion, and there is one trench with 5 m x 0.8 m x 1m size at the ending part of the grid. The trench was covered by nylon layer to create a watertight bulkhead to keep eroded soil (Figure 2). Soils collected in the trench were weighted monthly. The annual soil loss was calculated based on (2).

where A = annual soil loss (ton x [ha.sup.-1]), D = total soils weighted in the trench during 12 months (kg), and k = conversion coefficient from wet soils (in the field) to dry soils (drying at 70[degrees]C in cabinet drier). The k value was determined by weighted kilogram soil in the field condition to dry in the cabinet drier at 70[degrees]C and then by weighted dry soil k value is the weight of dry soil. In this study, k value is 0.7.

3.1. Assessing Actual Soil Loss in the Study Area. The results of calculated soil erosion by (1) are shown in Figure 3 and Table 4. The results were classified into five levels (very low, low, moderate, high, and very high).

The statistic results in rater map (Figure 3) show that average eroded soil in the Son La province is 26.23 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] (minimum value is 0 and maximum value is 105.9 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1]). Compared with the results of the study in the Asap catchment, an area located in central Vietnam with the same soil erosion calculator method showed that the results of this study were higher. The average annual soil erosion of this study was 26.23 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1], compared to that of the study in the Asap basin which was 18 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] [5]. The main reason is that the R value of this study is higher than that of the study in the Asap catchment (R in this study is 1,172-2,129 compared to 1,634.21-1,732.9).

Table 4 shows that the soil eroded at a very low level accounted for the largest proportion with 56.49% of the area. Low, medium, and high level eroded areas account for 8.52%, 7.88%, and 1.41%, respectively, of the area. Soil is eroded in very high level, accounting for 25.7% of the study area. The very high level area accounts for a large proportion of the total land area due to hilly terrain and steep slopes. These erosion calculations were used to select sites for assessing effectiveness of measures to mitigate soil erosion in the study area.

3.2 Evaluating the Possibility of Reducing Soil Erosion of Cultivation Measures

3.2.1. Selecting Sites. Although Son La natural lands are mainly the hilly and mountainous landforms with high slope, lands with slope above 15[degrees] have still used to cultivate, especially maize. The maize areas were 159,910 ha, which occupied 11.32% total areas and 44.95% agricultural lands, in which 30,710 ha concentrates on Song Ma district, 26,970 ha on Mai Son, 26,850 ha on Phu Yen, 17,840 ha on Muong La, 16,250 ha on Thuan Chau, 14,970 ha on Van Ho district there are below 10,000 ha areas in other districts. Additionally, coffee trees have planted quite popularly in the Son La province due to pedological and climate conditions suitable for them, and their economic effectiveness is higher. In 2015, there were 11,793 ha of coffee areas in the province and concentrated on Son La city (4,418 ha), Mai Son district (3,524 ha), and Thuan Chau (3,240 ha) [27].

Two sites as shown in Figure 4 were selected to assess soil loss and evaluate effectiveness of measures to mitigate soil erosion in this study. The results showed that Mai Son district was highly affected by erosion with a high level of soil erosion area of 11.8% and very high level of 23.45% (Table 5).

The coordinates of the experiment site in Muong Bon commune are 21[degrees] 6' 59,4"-21[degrees] 7' 18,1" N and 104[degrees] 10' 44,2"-104[degrees] 11' 10,3" E. Figure 4 indicates that the soil loss is mainly from high to very high levels of soil erosion. Main crops in the area are perennial such as coffee, fruit-trees, and forest on the top of the site.

At the remaining site in the Co Noi commune (its coordinates are 21[degrees]14'20,1"-21[degrees]14'32,5" N and 104[degrees]4' 0,7"104[degrees] 4' 16,9" E). The results showed that the soil loss is mainly also from high to very high levels of soil erosion. The status crops are maize, and the cultivation practices are burning/tillage/seeding.

3.2.2. Evaluation Ability of Mitigating Soil Loss by Using Cultivation Measures. There were many publications on soil loss solutions in the north mountainous regions of Vietnam. The solutions were already recommended as below.

(1) Increasing Land Cover and Mitigating Tillage. The solution was to reduce soil erosion and soil fertility loss [6, 28, 29, 30, 31]. Reducing tillage positively influences several aspects of the soil, whereas excessive and unnecessary tillage operations give rise to opposite phenomena that are harmful to soil. Therefore, currently there is a significant interest and emphasis on the shift from extreme tillage to conservation and no-tillage methods for the purpose of controlling erosion process [32]. It made good environment for microorganism and improved soil structure and fertility.

Consequently, crops grew well, increasing productivity and economic effective. According to the traditional farming practices in the north mountainous regions of Vietnam, residues of crops are burned or cleaned before cultivating a next season. In contrast, as applying measures to increase the land cover and combining mitigation of soil tillage (it means that wild grasses and residues of crops are kept on the ground surface), the soil surface is not disturbed and finally the soil erosion is prevented.

(2) Cultivation of Legumes. They are black beans, green beans, grape-beans, and peanuts which are intercropped with maize, upland rice, cassava, fruit-tree, coffee, or tea in the study area. The legumes do not only make covers to reduce soil erosion but also enhance soil nutrients due to their ability of fixing nitrogen. Legume crop residues contribute to organic N, and after decomposition by soil microbes, through mineralization, add available N for the next crop [33]. The effects of the measure as reducing soil loss and nutrient loss, improving soil structure and soil fertility, supporting good crops growth, and increasing productivity and economic effective [31].

(3) Terracing. The measure of terracing was suggested for lands with slope above 15[degrees] in the study area. The terraces should be made enough wide for planting a trip of crops at each terrace. The distance between terraces depends on the type of crops and often is equal to one between the crops as seeding following traditional farming practices. The measure could combine with increasing land cover or intercropping, and the effective of soil loss reduction was better [14]. In order to apply the terracing measure, it was necessary for using many labors in the beginning years to create terraces and maintain them [35]. The basic principle behind terracing is the management of runoff and sedimentation through gravity along hillsides or stream channels. The techniques are labor-intensive, based on hybrid knowledge, and accept knowledge-based innovation through time [36].

(4) Planting Grasses following Strips to Prevent Soil Erosion and Provide Feeds for Animal Husbandry. This is a good solution for cattle breeding [37].

Based on the mentioned studies, our research selected the different measures to assess ability of reducing soil erosion and recommendations.

(5) At the Site in the Muong Bon Commune. Although coffees are often cultivated on relatively flat lands (below 15[degrees]), they have been planted popularly in slope lands in Son La as the climate conditions and soil fertility are suitable for them. In the experimental area, terrain conditions have a slope of 15-20[degrees] and annual rainfall over 1,400 mm people have applied the terracing measure for cultivating coffees. However, the measure has not gotten good effect. The study proposed the combination measure between terracing and making strips of grass and intercropping beans. Planting strips of grass following contour lines would reduce soil erosion and provide feeds for crowns, and cultivating beans is to increase soil fertility and products are to increase incomes for people. The actual soil loss, which was measured in the sites with the selected reducing measurement, is shown in Table 6.

Table 6 shows that application of the measures of cultivating coffees following contour lines and terraces causes high soil loss. With respect to the cultivating coffees following contour lines, the average soil loss for 3 years was 63.37 ton x [ha.sup.-1], while the cultivating coffees following terraces caused the average soil loss of 39.55 ton x [ha.sup.-1]. With respect to application of the cultivating coffees following terraces and planting strips of grass, the average soil loss was 18.23 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] and the soil loss reduced by 54-71% compared to the traditional measure. While application of the measure of cultivating coffees following terraces, combining plantation of strips of grass and intercropping legumes (beans), the average soil loss was 14.53 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] and reduced by 63-76% compared to the traditional measure.

(6) At the Site in the Co Noi Commune. In the experimental area, terrain conditions have a slope of 15-20[degrees] and annual rainfall over 1,400 mm people uses the farming practices such as minimizing tillage (weeding) and no tillage (shifting cultivation) and burning residues of maize/ploughing/seeding. The study proposed measures of using stem of maize as strips following contour lines and intercropping legumes (beans) to reduce soil erosion and improve soils and diversity products.

Table 7 indicates that the average soil loss was 64.06 ton [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] at the sites cultivating maize in Co Noi where the traditional cultivation measures (burning/ploughing/ seeding) were applied. This value was 45.04 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] and 41.96 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1], respectively, as the minimizing soil tillage measure and no-tillage measure were used. The average soil loss was reduced by 38-59% compared to the traditional cultivation measures at the site where the stems of maize after harvesting to cover lands following contour lines and terraces were applied, while it was 50-68% at the site where the stems of maize after harvesting to cover lands following contour lines and terraces, intercropping legumes were applied.

Son La is a province in the Northwest region of Vietnam with hilly terrain, and cultivation activities are affected by soil erosion. The results of the mapping of soil erosion showed that the soil eroded at a very low level accounted for the largest proportion with 56.49% of the area. Low, medium, and high level eroded areas account for 8.52%, 7.88%, and 1.41%, respectively, of the area. Soil is eroded in very high level, accounting for 25.7% of the study area.

The annual soil loss reduced by 54-71% at the slope sites cultivating coffees following the measures of using terraces and planting strips of grass compared to the traditional ones. The value was 63-76% at the slope sites cultivating coffees following the measures of using terraces combining plantation of strips of grass and intercropping legumes (beans). The annual soil loss reduced by 38-59% at the slope sites where are cultivating maize following measures of using stems of maize after harvesting to cover lands, while it was 50-68% at the site where are cultivating maize following measures of sing stems of maize after harvesting to cover lands and intercropping legumes compared to the traditional cultivation of maize.

In the study area, for coffee growing on high sloping land (over 15[degrees]), farmers should use cultivating terraces, combining plantation of strips of grass between 3 and 4 coffee rows and intercropping legumes (beans). For maize growing in high sloping areas (over 15[degrees]), farmers should incorporate measures making terraces, using stems of maize after harvesting to cover lands following contour lines and intercropping legumes. In lower sloping areas, the minimum soil tillage can be used, using stems of maize after harvesting to cover lands following contour lines and intercropping legumes. These cultivation measures not only reduce soil erosion and improve soil but also produce bean products and grass for livestock.

The data used to support the findings of this study are available from the corresponding author upon request.

The authors declare that there are no conflicts of interest regarding the publication of this paper.

This work was supported by the program "Science and Technology for Sustainable Development in the Northwest Vietnam," under subject code KHCN-TB.03T/13-18.

[1] D. J. Holz, K. W. J. Williard, P. J. Edwards, and J. E. Schoonover, "Soil erosion in humid regions: a review," Journal of Contemporary Water Research and Education, vol. 154 ، لا. 1, pp. 48-59, 2015.

[2] C. T. Trinh, Soil Erosion in Vietnam (The Case of Buon-Yong Catchment), Scholars Press, 2015.

[3] K. Vezina, F. Bonn, and P. V. Cu, "Agricultural land-use patterns and soil erosion vulnerability of watershed units in Vietnam's Northern Highlands," Landscape Ecology, vol. 21 ، لا. 8, pp. 1311-1325, 2006.

[4] K. Kurosawa, H. D. Nguyen, T. C. Nguyen, and K. Egashira, "Magnitude of annual soil loss from a hilly cultivated slope in Northern Vietnam and evaluation of factors controlling water erosion," Applied and Environmental Soil Science, vol. 2009, Article ID 464767, 8 pages, 2009.

[5] T.G. Pham, J. Degener, and M. Kappas, "Integrated universal soil loss equation (USLE) and geographical information system (GIS) for soil erosion estimation in A Sap basin: Central Vietnam," International Soil and Water Conservation Research, vol. 6 ، لا. 2, pp. 99-110, 2018.

[6] N. Menzies, A. Verrell, and G. Kirchhof, "Can conservation farming practices ensure agricultural ecosystem stability?," in Proceedings of 3rd International Conference on Conservation Agriculture in Southeast Asia, pp. 202-220, CIRAD, NOMAFSI, University of Queensland, Hanoi, Vietnam, December 2012, http://cansea.org.vn/wp-content/uploads/2017/06/Proceedings_ Final_Web.pdf.

[7] J. Boardman, M. L. Shepheard, E. Walker, and I. D. L. Foster, "Soil erosion and risk-assessment for on- and off-farm impacts: a test case using the Midhurst area, West Sussex, UK," Journal of Environmental Management, vol. 90, no. 8, pp. 2578-2588, 2009.

[8] B. Sude, N. Wu, J.-X. Gao, C. Zhang, J. Ge, and E. Driss, "New approach for evaluation of a watershed ecosystem service for avoiding reservoir sedimentation and its economic value: a case study from Ertan reservoir in Yalong River, China," Applied and Environmental Soil Science 1, vol. 2011, Article ID 576947, 10 pages, 2011.

[9] J. A. Bahrawi, M. Elhag, A. Y. Aldhebiani, H. K. Galal, A. K. Hegazy, and E. Alghailani, "Soil erosion estimation using remote sensing techniques in Wadi Yalamlam basin, Saudi Arabia," Advances in Materials Science and Engineering, vol. 2016, Article ID 9585962, 8 pages, 2016.

[10] E. G. Gregorich, K. J. Greer, D. W. Anderson, and B. C. Liang, "Carbon distribution and losses: erosion and deposition effects," Soil and Tillage Research, vol. 47, no. 3-4, pp. 291-302, 1998.

[11] C. J. Williams, F. B. Pierson, P. R. Robichaud, and J. Boll, "Hydrologic and erosion responses to wildfire along the rangeland-xeric forest continuum in the western US: a review and model of hydrologic vulnerability," International Journal of Wildland Fire, vol. 23, no. 2, pp. 155-172, 2014.

[12] J. C. Castella, A. Chabanne, D. D. Quang et al., Towards Sustainable Agricultural Development in Mountain Areas of Northern Vietnam: Main Results from the Mountain Agrarian Systems (SAM) Program in Bac Kan province, 1998-2002, Multimedia CD-Rom, Vietnam Agricultural Science Institute, Hanoi, Vietnam, 2003.

[13] French Development Agency/French Global Environment Facility (AFD/FFEM), "Direct seeding mulch-based cropping systems (DMC), an alternative to conventional cropping systems in developing countries," p. 68, Les Petites Affiches, Paris, France, 2007, http://open-library.cirad.fr/files/2/231_ 1162708018.pdf.

[14] L. Q. Doanh, H. D. Tuan, and A. Chabanne, "Upland agroecology research and development in Vietnam," in Proceedings of Building an Agro-Ecological Network through DMC in Southeast Asia, Regional Workshop-Vientiane, Lao, December 2005, http://open-library.cirad.fr/files/2/ 2411141426824.pdf.

[15] Center of Land Data and Information (CLDI), Map and Data of Current Land Use Year 2015 of Son La province, General Department of Land Management, Hanoi, Vietnam, 2015.

[16] Center for Technology Responding to Climate Change (Cli-Tech), Climate Database in Period 2001-2015 of Son La Province, Department of Methodology and Climate Change, Hanoi, Vietnam, 2016.

[17] National Institute of Agricultural Planning and Projection, Soil Map (Scale 1/100,000) of Son La Province, NIAPP, Hanoi, Vietnam, 2004.

[18] Center of Survey and Mapping Data (CSMD), Topographic Map (scale 1/50,000) of Son La province, Department of Survey, Mapping and Geographic Information, Hanoi, Vietnam, 2006.

[19] W. H. Wischmeier and D. D. Smith, "Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning," in Agriculture Handbook 537, p. 58, U.S. Department of Agriculture, Washington, DC, USA, 1978.

[20] K. Gaudasasmita, "Contribution to geo-information system operation for prediction of erosion," M.Sc. Thesis, ITC, The Netherlands, p. 130, 1987.

[21] A. G. Toxopeus, "Cibodas: the erosion issue," in ILWIS 2.1 for Windows: Applications guide: the Integrated Land and Water Information System, C. J. van Westen, A. Saldana Lopez, S. P. Uria cornejo, and G. Chavez Ardanza, Eds., pp. 307-321, ITC, Enschede, The Netherlands, 1997.

[22] V. H. D. Zuazo, J. R. F. Martinez, C. R. R. Pleguezuelo, A. M. Raya, and B. C. Rodriguez, "Soil-erosion and runoff prevention by plant covers in a mountainous area (SE Spain): implications for sustainable agriculture," Environmentalist, vol. 26, no. 4, pp. 309-319, 2006.

[23] X. D. Bui and V. Q. Do, "Applying universal soil loss equation (USLE) to estimating soil erosion at Lam Son headwater catchment," Journal of Forestry Science and Technology, vol. 5, 2017, http://vnuf.edu.vn/documents/4400543/5135893/8.Bui. Xuan.Dung.pdf.

[24] Food and Agriculture Organization of the United Nations-the International Fund for Agricultural Development, Strategic Environmental Assessment, "An assessment of the impact of cassava production and processing on the environment and biodiversity," in Proceedings of the validation forum on the global cassava development strategy, pp. 26-28, Rome, Italy, April 2000, http://www.fao.org/ docrep/007/y2413e/y2413e09.htm#bm09.1.1.

[25] K. Kuok, D. Mah, and P. Chiu, "Evaluation of C and P factors in universal soil loss equation on trapping sediment: case study of Santubong River," Journal of Water Resource and Protection, vol. 5 ، لا. 12, pp. 1149-1154, 2013.

[26] Y. Glemarec, Environmental Indicators For Tropical Areas: A Methodology Applied to Forest, Water and Soil Degradation in Thai Nguyen Province, Vietnam, A research undertaken within the framework of project STD3-CT94-0310 of the European Union (DG X II) and coordinated by l'Institut de Recherche Pourle Developpement, France, 1997, http://www. cartographie.ird.fr/publi/Glemarec_ang.pdf.

[27] Department of Statistic Office (DSO), Statistic year book of Son La Province, Statistic Publishing house, Hanoi, Vietnam, 2015.

[28] J. R. Benites, "Effect of no-till on conservation of the soil and soil fertility," in No-Till Farming Systems, T. Goddard, M. Zoebisch, Y. Gan et al., Eds., pp. 59-72, Special Publication No.3, World Association of Soil and Water Conservation, Funny Publishing, Bangkok, Thailand, 2008.

[29] S. Boulakia, S. Chabierski, P. Kou et al., "Adaptation of direct-seeding mulch-based croping systems for annual cash crop production in Canbodia rainfed uplands," in Proceedings of 3rd International Conference on Conservation Agriculture in Southeast Asia, pp. 92-108, CIRAD, NOMAFSI, University of Queensland, Hanoi, Vietnam, December 2012, http://cansea.org. vn/wp-content/uploads/2017/06/Proceedings_Final_Web.pdf.

[30] A. J. Mercado, V. B. Ella, and M. R. Reyes, "Yield, biomass and soil quality of conservation agriculture systems in the Philippines," in Proceedings of 3rd International Conference on Conservation Agriculture in Southeast Asia, pp. 256-258, CIRAD, NOMAFSI, University of Queensland, Hanoi, Vietnam, December 2012, http://cansea.org.vn/wp-content/ uploads/2017/06/Proceedings_Final_Web.pdf.

[31] P. T. Sen, L. H. Huan, D. S. An et al., "Adaptive participatory research to develop innovations for sustainable intensification of maize-based farming systems in the northern uplands of Vietnam," in Proceedings of 3rd International Conference on Conservation Agriculture in Southeast Asia, pp. 109-111, CIRAD, NOMAFSI, University of Queensland, Hanoi, Vietnam, December 2012, http://cansea.org.vn/wp-content/ uploads/2017/06/Proceedings_Final_Web.pdf.

[32] M. Iqbal, A. U. Hassan, A. Ali, and M. Rizwanullah, "Residual effect of tillage and farm manure on some soil physical properties and growth of wheat (Triticum aestivum L.)," International Journal of Agriculture and Biology, vol. 1, pp. 54-57, 2005, http://www.fspublishers.org/published_ papers/42622_pdf.

[33] G. X. Chu, Q. R. Shen, and J. L. Cao, "Nitrogen fixation and N transfer from peanut to rice cultivated in aerobic soil in an intercropping system and its effect on soil N fertility," Plant and Soil, vol. 263, no. 1-2, pp. 17-27, 2004.

[34] J. Poesen, "Soil erosion in the anthropocene: research needs," Earth Surface Processes and Landforms, vol. 43 ، لا. 1, pp. 64-84, 2018.

[35] O. Nicetic ، و A. Lugg ، و PT Sen ، و LTH Nga ، و LH Huan ، و EVD Fliert ، "تصور المزارعين لتآكل التربة باعتباره خطرًا على تحليل سيناريو معيشتهم مع المزارعين في المنطقة الجبلية الشمالية لفيتنام" ، في وقائع العدد الثالث المؤتمر الدولي حول الزراعة المحافظة على الموارد في جنوب شرق آسيا ، الصفحات 53-55 ، CIRAD ، NOMAFSI ، جامعة كوينزلاند ، هانوي ، فيتنام ، ديسمبر 2012 ، http://cansea.org.vn/wp-content/uploads/2017/06/ Proceedings_Final_Web.pdf.

[36] G. Bocco و B. M. Napoletano ، "آفاق الزراعة على المدرجات باعتبارها تكيفًا مع تغير المناخ في أمريكا اللاتينية ،" Geography Compass ، المجلد. 11 ، لا. 10 ، 2017.

[37] O. Husson، A. Chabanne، HD Tuan et al. ، "دمج المحاصيل والثروة الحيوانية من خلال البذر المباشر على الغطاء النباتي في فيتنام ،" في وقائع المؤتمر العالمي الثاني حول الزراعة المحافظة على الموارد ، ص 357-367 ، بونتا جروسا ، البرازيل ، أغسطس 2003.

X. H. Nguyen (iD) (1،2) و A.H Pham (iD) (1،2)

(1) كلية العلوم البيئية (FES) ، جامعة VNU للعلوم ، 334 شارع نغوين تراي ، منطقة ثانه شوان ، هانوي ، فيتنام

(2) مركز أبحاث المراقبة البيئية والنمذجة (CEMM) ، جامعة VNU للعلوم ، 334 شارع نغوين تراي ، منطقة ثانه شوان ، هانوي ، فيتنام

يجب توجيه المراسلات إلى A. H. Pham [email protected]

تم الاستلام في 21 مارس 2018 المنقح في 27 يونيو 2018 وتم قبوله في 31 يوليو 2018 تم نشره في 13 سبتمبر 2018

المحرر الأكاديمي: أمارش ك. ناياك

التسمية التوضيحية: الشكل 1: موقع مقاطعة سون لا.

التسمية التوضيحية: الشكل 2: تصميم قطعة أرض للرصد والتخزين المؤقت للتربة المتآكلة في الحقل.

التسمية التوضيحية: الشكل 3: خريطة تآكل التربة في سون لا.

التسمية التوضيحية: الشكل 4: رصد المواقع وتقييم تآكل التربة ودراسة الحلول للتخفيف من فقدان التربة.


شاهد الفيديو: كمين الجسر شوف التحشيش والتحدي هههههههه ام سيف