بررسی دقت نقشه پیش‌بینی وضعیت خطر فرسایش آبی و تعیین تأثیرگذاری عامل‌های ورودی مدل PAP/RAC در آبخیز قرناوه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیز، دانشکده مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران
2 استاد علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
3 دانشیار علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
4 استادیار علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
10.22034/wmji.2024.2027259.1065
چکیده
یکی از راهکارهای ارزیابی، مدل‌سازی با استفاده از مدل‌های کیفی است؛ اما عدم اطمینان در خصوص نتایج مدل‌های کیفی باعث شده است که کم‌تر به این مدل‌ها توجه شود. لذا این پژوهش به پیش‌بینی و تعیین وضعیت خطر فرسایش آبی حوزه آبخیز قرناوه با بهره‌گیری از رویکرد و مدل کیفی PAP/RAC و مقایسه نتایج آن با مدل RUSLE و هم‌چنین تعیین عامل‌های تأثیرگذار درنتیجه پیش‌بینی این مدل با روش میانگین‌گیری بیزین (BMA) به‌منظور تعیین کارایی نتایج مدل‌ مذکور در راستای ارزیابی، شناسایی و اولویت‌بندی بهتر نقاط در معرض خطر فرسایش آبی و ارائه راهبردهای مؤثر حفاظت آب‌وخاک پرداخته است. نتایج پژوهش در خصوص مقایسه کلی نتایج دو مدل، اختلاف پیش‌بینی آنان را 20/56 کیلومترمربع بیان نمود اما مقایسه دقیق مکانی نقشه پیش‌بینی وضعیت خطر فرسایش آبی حاصل از دو مدل PAP/RAC و RUSLE نشان داد که 67/74 درصد تشابه مکانی در پیش‌بینی آنان مربوط به طبقه خیلی زیاد می‌باشد. هم‌چنین بررسی میزان تأثیرگذاری عامل‌های مدل (شیب، سنگ‌شناسی، کاربری اراضی و تراکم پوشش گیاهی) بروی نقشه پیش‌بینی خطر فرسایش با استفاده از رویکرد میانگین بیزین، گویای این می‌باشد که شیب با بالاترین جرم در الگوهای برتر توسعه داده‌شده در طبقه خیلی کم دارای تأثیر منفی و در طبقات متوسط، زیاد و خیلی زیاد دارای تأثیر مثبت بروی نقشه پیش‌بینی خطر فرسایش مدل PAP/RAC است؛ بنابراین با توجه به تأثیر عامل شیب در کل طبقات، جهت پیش‌بینی بهتر نیازمند دقت در طبقه‌بندی و ارزش‌گذاری متناسب با منطقه است چراکه نتایج خروجی مدل تأثیرپذیری بالایی را نسبت به این عامل دارد. لذا بر اساس نتایج این پژوهش می‌‌توان اعلام داشت مدل PAP/RAC با شرط دقت در تأثیرگذاری و طبقه‌بندی عامل‌های آن متناسب با کشور ایران، بهترین و ساده‌ترین مدل کیفی در جهت برآورد خطر فرسایش آبی حوزه‌های آبخیز فاقد یا با کمبود اطلاعات می‌باشد که با توجه به رویکرد توصیفی و رویکرد ادغام، ضمن پیش‌بینی خوب می‌تواند روند تغییرات حالت فرسایش را در هر طبقه نیز نشان دهد و ارائه راهبرد‌های مؤثر حفاظت آب‌وخاک در راستای کاهش روند و توسعه فرسایش خاک را میسر سازد و برای توسعه یک استراتژی جامع برای مدیریت پایدار حوضه استفاده شود.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Investigating the Accuracy of Predictive Mapping of Water Erosion Hazard and Determining the Impact of Input Factors in a Qharnaveh Watershed using the PAP/RAC Model

نویسندگان English

Seyed Pedram Nainiva 1
Ali Najafinejad 2
Habib Nazarnejad 3
Arash Zare 4
1 Ph.D. Student, Department of Watershed Management Engineering, Faculty of Natural Resources, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resource (GUASNR), Iran
2 Professor of Watershed Science and Engineering, Faculty of Rengland and Watershed, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran
3 Associate Professor of Watershed Science and Engineering, Faculty of Rengland and Watershed, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran
4 Assistant Professor of Watershed Science and Engineering, Faculty of Rengland and Watershed, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran
چکیده English

Qualitative modeling is one of the methodologies employed for assessment. However, skepticism about the outcomes of such models has led to a reduction in their consideration. Consequently, this study employs the qualitative model approach of PAP/RAC to predict and determine the status of water erosion risk in the Qarnaveh watershed. This approach is juxtaposed with the RUSLE model, and influential factors are identified using Bayesian Model Averaging (BMA) to enhance evaluation, delineate vulnerable zones more effectively, and propose viable water and soil conservation strategies. Research findings revealed a 20.56 Km2 difference in predictions between the two models. Nonetheless, a meticulous spatial examination of water erosion risk prediction maps from both PAP/RAC and RUSLE models demonstrates a spatial congruence of 67.74%, predominantly within the "very high" category. Furthermore, the analysis of influential factors (slope, lithology, land use, and vegetation cover density) on the erosion risk prediction map, employing the Bayesian averaging approach, underscores slope as the most significant determinant in the developed superior patterns. In the PAP/RAC model, it exhibits adverse effects in the "very low" category but exerts positive influence in the "moderate," "high," and "very high" categories. In view of the significant influence of slope across all categories, it is therefore necessary to carefully classify and assess regional characteristics for refined predictions. Consequently, based on research findings, the PAP/RAC model emerges as the most efficacious and straightforward qualitative model for estimating water erosion risk in data-deficient watersheds, with precise consideration of its influential factors aligned with Iranian context. This methodological approach, which integrates descriptive and integrative techniques, not only facilitates precise prediction, but also facilitates the formulation of effective water and soil conservation strategies, thereby contributing to the development of a comprehensive strategy for sustainable watershed management.

کلیدواژه‌ها English

Bayesian averaging model
RUSLE
Qualitative models
Soil erosion
  • Ashiagbor, G., Forkuo, E. K., Laari, P., and Aabeyir, R. 2013. Modeling soil erosion using RUSLE and GIS tools. International Journal of Remote Sensing and Geoscience. 2(4): 1-17.‏
  • Benchettouh, A., Jebari, S., Kouri, L., and Kherchi, F. 2022. Mapping of soil erosion using the PAP/RAC directive in the Seklafa catchment, Djebel Amour region (Saharan Atlas-Algeria). Algerian Journal of Environmental Science and Technology. 8(2): 2419-2428
  • Blanco, H., and Lal, R. 2008. Principles of soil conservation and management. New York: Springer.‏
  • Davenport, T. E. 2002. The watershed project management guide. CRC Press.
  • Diani, K., Ettazarini, S., Hahou, Y., El Belrhiti, H., Allaoui, W., Mounir, K., and Gourfi, A. 2023. Identification of soil erosion sites in semiarid zones: Using GIS, remote sensing, and PAP/RAC model. In Handbook of Hydroinformatics. 169-183
  • Draper, D. 1995. Assessment and propagation of model uncertainty. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology. 57(1): 45-70.‏
  • Elbadaoui, K., Mansour, S., Ikirri, M., Abdelrahman, K., Abu-Alam, T., and Abioui, M. 2023. Integrating Erosion Potential Model (EPM) and PAP/RAC Guidelines for Water Erosion Mapping and Detection of Vulnerable Areas in the Toudgha River Watershed of the Central High Atlas, Morocco. Land. 12(4): 837.
  • Erfanian, M., Ghaharahmani Saatloo, P. and Saadat, H. 2015. Assessment of Soil Erosion Risk using a Fuzzy Model in Gharnaveh Watershed, Golestan. Journal of Water and Soil Conservation. 21(6): 135-154. (In Persian)
  • Esmaeili Gholzom, H., Ahmadi, H., Moeini, A., and Motamed Vaziri, B. 2020. Erosion risk assessment and identification of susceptibility lands using the ICONA model and RS and GIS techniques. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions: 1-18.
  • Hafezi Moghaddas, N., Nikudel, M., and Bahrami, K. 2011. Evaluation of collapsibility of loess deposits of Gharnaveh catchment in north of Kalale, Golestan province. Scientific Quarterly Journal of Iranian Association of Engineering Geology. 4(1): 39-46. (In Persian)
  • Hatamerad, , Haghighat, J., Asgharpur H., and Adrangi, B. 2022. Evaluation of macro factors affecting stock price index: Bayesian averaging approach. Quarterly Journal of Fiscal and Economic Policies. 10 (37): 73-111. (In Persian)
  • Heydarnejad, S., Ranjbar Fordoei, A., Mousavi, S. H., and Mirzaei, R. 2020. Estimation of soil erosion using SLEMSA model and OWA approach in Lorestan Province (Iran). Environmental Resources Research. 8(1): 11-24.‏
  • Irvem, A., Topaloğlu, F., and Uygur, V. 2007. Estimating spatial distribution of soil loss over Seyhan RiverBasin in Turkey. Journal of Hydrology.336(1-2): 30-37.
  • Jokar Sarhangi, E., and Dehghan Chachkami, M. 2022. Efficiency Evaluation of RUSLE and ‌ICONA models in erosion zoning of Baladeh watershed, Mazandaran province. Journal of Natural Environmental Hazards. 11(34): 159-178. (In Persian).
  • Labbaci, A., Marghadi, S., Laaribya, S., and Moukrim, S. 2020. Integrating Sentinel-2 Data and PAPCAR Model to Map Water Erosion: Case of Beni Boufrah Watershed. Rwanda Journal of Engineering, Science, Technology and Environment. 3(1).
  • Lin, C. Y., Lin, W. T., and Chou, W. C. 2002. Soil erosion prediction and sediment yield estimation: the Taiwan experience. Soil and Tillage Research. 68(2): 143-152.
  • Ma, X., Zhao, C., and Zhu, J. 2021. Aggravated risk of soil erosion with global warming–A global meta-analysis. Catena, 200,105129.‏
  • Mesrar, H., Sadiki, A., Navas, A., Faleh, A., Quijano, L., and Chaaouan, J. 2015. Modélisation de l’érosion hydrique et des facteurs causaux, Cas de l’oued Sahla, Rif Central, Maroc. Zeitschrift für Geomorphologie. 59(4): 495-514
  • Mezősi, G., and Bata, T. 2016. Estimation of the changes in the rainfall erosivity in Hungary. Journal of Environmental Geography. 9(3-4): 43-48.
  • Mohammadi, S., Karimzadeh, H., and Alizadeh, M. 2018. Spatial estimation of soil erosion in Iran using RUSLE model. Iranian Journal of Ecohydrology.5(2): 551-569. (In Persian)
  • Nainiva, S. P., and Parichereh, M. 2023. Erosion Hazard classification using the Fargas qualitative model in the Chehelgazi Sub-Watershed of Kurdistan province. Integrated Watershed Management.3(1): 89-99 (In Persian).
  • Nainiva, S.P., and Parichereh, M. 2022. Evaluation and prioritization of the hazard of water erosion in Chehelgazi Sub-Watershed of Kurdistan province. Amphibious Science and Technology. 3(2): 1-13. (In Persian).
  • Najia, F., Bouchta, E., Mohamed, M., Benzougagh, B., and El Brahimi, M. 2021. Evaluation of water erosion by mapping and application of the PAP/RAC method in the prerif of ouazzane. Ecology, Environnement and Conservation, 12: 339-350.‏
  • Nanjundeswaraswamy, T. S., and Divakar, S. Determination of sample size and sampling methods in applied research. Proceedings on Engineering Sciences. 3(1): 25-32.
  • Nguyen, P., Shearer, E. J., Tran, H., Ombadi, M., Hayatbini, N., Palacios, T., Huynh, P., Braithwaite, D., Updegraff, G., and Hsu, K. 2019. The CHRS Data Portal, an easily accessible public repository for PERSIANN global satellite precipitation data. Scientific data. 6(1): 1-10.
  • Nojavan, M., Mohamadi, A.S., and Gholami, V. 2012. Determining the intensity of erosion using Fargas and BLM models. Case: Bandera watershed. Geography and Development. 10(29): 119-130 (In Persian)
  • Olaya, V., and Conrad, O. 2009. Geomorphometry in SAGA. Developments in Soil Science. 33: 293-308.‏
  • Ousmana, H., El Hmaidi, A., Essahlaoui, A., Bekri, H., and El Ouali, A. 2017. Modélisation et cartographie du risque de l’érosion hydrique par l’application des SIG et des directives PAP/CAR. Cas du bassin versant de l’Oued Zgane (Moyen Atlas tabulaire, Maroc). Bulletin de l’Institut Scientifique, Rabat, Section Sciences de La Terre. 39: 103-119.‏
  • PAP/CAR. 1998a. Directives pour la cartographie et la mesure des processus d’érosion hydrique dans les zones côtières méditerranéennes. PAP-S/PP/GL.1.split, centre d’activités régionales pour le programme d’actions prioritaires (PAM/PNUE), en collaboration avec la FAO.
  • PAP/CAR. 1998b. Directives pour l'approche int_egr_ee au d_eveloppement, _a la gestion et _a l'utilisation des ressources en eau, centre d'activit_es r_egionales pour le Programme d'actions prioritaires [rapport]. - [s.l.] : PAP-3/1998/G.1. Split, 1998a.
  • PAP/CAR. 1998c. Rapport de l'Atelier sur l'_etat de l'_erosion des sols par la pluie dans les zones c^oti_eres m_editerran_eennes, [Rapport]. - Murcie : PAP-8/W.1/1, 1998.
  • PAP/RAC. 2000. National reports on problems and practices of erosion control management in the mediterranean region [rapport]: PAP/RAC, split, 2000.
  • Raftery, A. E. 1995. Bayesian model selection in social research. Sociological Methodology. 111-163
  • Saber chenari, K., Bahremand, A., Sheikh, V. B., and Komaki, C. B. 2016. Gully Erosion Hazard Zoning Using of Dempster-Shafer Model in The Gharnaveh Watershed, Golestan Province. Iranian Journal of Ecohydrology. 3(2): 219-231. (In Persian).
  • Sadoddin, A., Shahabi, M., and Bai, M. 2016. Assessment and comprehensive management of watersheds: Principles and approaches of modeling and decision-making, publications of Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources.
  • Tahouri, J., Sadiki, A., Karrat, L. H., Johnson, V. C., weng Chan, N., Fei, Z., and Te Kung, H. 2022. Using a modified PAP/RAC model and GIS-for mapping water erosion and causal risk factors: Case study of the Asfalou watershed, Morocco. International Soil and Water Conservation Research. 10(2): 254-272.
  • Tajiki, , Najafinejad, A., Gholipour, M., Siroosi, H., Sadodin, A., and Sheikh, V B. 2022. Efficiency of Watershed Management Measures on Erosion and Sedimentation of Qarnaveh watershed, Golestan Province. Journal of Watershed Management Research. 13(26): 163-177. doi:10.52547/jwmr.13.26.163. (In Persian).
  • Wener, C.G. 1981. Soil conservation in Kenya, Nairobi, Ministry of Agriculture, Soil Conservation Extension Unit.