普遍的な土壌流失方程式
Mathematical model of erosion

普遍土壌侵食方程式（USLE）は、土壌侵食のプロセスを記述する広く使用されている数学モデルです。[1]

侵食モデルは、土壌・水資源の保全、非点源汚染の評価において重要な役割を果たします。具体的には、堆積負荷の評価とインベントリ、堆積制御のための保全計画と設計、そして科学的理解の深化などが含まれます。USLEまたはその派生モデルは、米国政府機関が水による侵食を測定するために使用する主要なモデルです。[2]

USLEは、1930年代から米国農務省（USDA）土壌保全局（現USDA天然資源保全局）によって収集された土壌浸食データに基づいて米国で開発されました。[3] [4]このモデルは、発祥の地である米国だけでなく、世界中で数十年にわたり保全計画の策定に利用されており、米国の数十億ドル規模の保全プログラムの実施にも役立っています。改訂版普遍土壌損失方程式（RUSLE）[5]と修正版普遍土壌損失方程式（MUSLE）も同様の目的で現在も使用されています。

侵食モデルの概要

侵食モデルには、プロセスベースモデルと経験ベースモデルの2種類がある。プロセスベース（物理ベース）モデルは、剥離、輸送、堆積という侵食プロセスを数学的に記述し、それらのプロセスを記述する方程式の解を通じて、特定の陸地表面からの土壌流出量と堆積物の生産量を推定する。侵食科学は、経験的側面を含まない完全にプロセスベースのモデルが存在するほど進歩していない。プロセスベースモデルを他のタイプの侵食モデルと区別する主な指標は、おそらく、後述する堆積連続方程式の使用である。経験モデルは、統計的関係を通じて、管理および環境要因を土壌流出や堆積物生産量に直接関連付ける。Laneら[6]は、プロセスベースおよび経験的侵食モデルの性質に関する詳細な議論、およびプロセスベースモデルと純粋に経験的なモデルの中間に位置する概念モデルと呼ばれるものについての議論を行った。侵食モデリングに関する研究は、現在、プロセスベースの侵食モデルの開発に重点が置かれています。一方、ほとんどの侵食評価および保全計画における標準モデルは、経験に基づくUSLEであり、USLEに基づく侵食予測技術の研究開発は活発に行われています。

USLEの説明

USLEは、侵食プロットと降雨シミュレータ実験から開発されました。USLEは、長期平均年間土壌流失量（A）を予測するための6つの因子で構成されています。この式には、降雨侵食係数（R）、土壌侵食性係数（K）、地形係数（LとS）、そして耕作管理係数（CとP）が含まれます。この式は、単純な積の形をとります。

A = R K L S C P {\displaystyle A=RKLSCP}

USLEには、実験的に重要なもう一つの概念、単位区画概念があります。単位区画は、土壌の侵食性を決定するための標準的な区画条件として定義されます。これらの条件とは、LS係数 = 1（傾斜 = 9%、長さ = 22.1 m（72.6フィート））で、区画は休耕地であり、耕作は斜面の上下で行われ、保全対策は適用されない（CP = 1）場合です。この状態では、以下のようになります。

K = A / R {\displaystyle K=A/R}

Kを予測するより簡便な方法がWischmeierら[7]によって提示されており、土壌の粒径、有機物含有量、土壌構造、断面透水性を考慮しています。土壌侵食係数Kは、これらの情報が既知であれば、ノモグラフから概算できます。LS係数は、斜面の長さと勾配がわかれば、斜面効果図から容易に決定できます。耕作管理係数（C）と保全慣行係数（P）は取得が難しく、区画データから経験的に決定する必要があります。これらは土壌流出率（CまたはPあり/CまたはPなし）で表されます。

過去数十年にわたり、5つのRUSLE係数を算出するための様々な手法が登場してきた。[8]しかし、特定地域における具体的な土壌保全活動に関する地理空間情報が不足していることが多いため、P係数の決定は困難であることが判明している。そのため、RUSLE式におけるP係数の値を推定するために、土地利用形態と斜面勾配の組み合わせが用いられることが多く、値が低いほど土壌侵食の抑制効果がより高いことが示される。[9]

産業革命以前の農業では、石垣、生け垣、土手、リンシェットなどの畑の境界を作ることで、土壌浸食を効果的に防いだり、軽減したりしていました。[10]最近、EU諸国での石垣や草地の縁の発生を記録した統計調査で取得したデータから、ヨーロッパの新しいP係数モデルが開発されました。 これは大陸規模で文化的景観の特徴を土壌浸食モデルに組み込んだ最初の取り組みの一つですが、研究の著者らは、調査された点の数が少ないことや選択された補間手法など、いくつかの限界を指摘しています。[11]景観考古学は、歴史的景観特性評価[12] （HLC）と呼ばれるGISベースのツールを使用して、土壌保全の実践に関するデータのこのギャップを埋める可能性があることが実証されています。圃場境界の構築は常に土壌侵食を抑制する効果的な手段であり、土壌侵食を緩和するためのあらゆる保全対策の効率は傾斜の増加に伴って高まるという仮定に基づき、RUSLEモデルにHLCを組み込んだ新たなP係数方程式が開発されました。最近の研究では、土壌流失推定方程式に景観考古学的データをモデル化することで、土壌管理に関する歴史的戦略が現在の環境および気候条件とどのように関連しているかについて、より深く考察することが可能になりました。[13]

参照

  • 侵食および土砂管理の認定専門家（CPESC）
  • 砂防
  • WEPP（水浸食予測プロジェクト）、物理ベースの浸食シミュレーションモデル

参考文献

  1. ^ハドソン、ノーマン（1993年）土壌浸食と流出の現場測定、第68号 。国連食糧農業機関。pp.  121– 126。ISBN 9789251034064。
  2. ^ 米国農務省国立資源保全局、ワシントンD.C. 61 FR 27998「技術支援」、1996年6月4日。
  3. ^ Wischmeier, WH、DD Smith. 1978. 「降雨による浸食損失の予測：保全計画の手引き」農業ハンドブック第537号。米国農務省（USDA）科学教育局、米国政府印刷局、ワシントンD.C.、58ページ。
  4. ^ Wischmeier, WH, DD Smith, 1960.「保全農場計画を導くための普遍的な土壌損失方程式」 Trans. Int. Congr. Soil Sci., 7th, p. 418-425.
  5. ^ 米国農務省 - 農業研究局。2014年。「改訂版普遍土壌損失方程式（RUSLE） - RUSLE 1およびRUSLE 2へようこそ」。
  6. ^ Lane, LJ, ED Shirley, VP Singh. 1988. 「丘陵斜面における侵食のモデリング」p.287-308. MG Anderson (編)「地形学的システムのモデリング」John Wiley出版、ニューヨーク。
  7. ^ Wischmeier, WH, CB Johnson, BV Cross. 1971. 「農地および建設現場における土壌侵食性ノモグラフ」 『土壌・水保全ジャーナル』 26:189-193. ISSN  1941-3300
  8. ^ Ghosal, Kaushik; Das Bhattacharya, Santasmita (2020-04-01). 「RUSLEモデルのレビュー」 . Journal of the Indian Society of Remote Sensing . 48 (4): 689– 707. doi :10.1007/s12524-019-01097-0. ISSN  0974-3006.
  9. ^ Tian, Pei; Zhu, Zhanliang; Yue, Qimeng; He, Yi; Zhang, Zhaoyi; Hao, Fanghua; Guo, Wenzhao; Chen, Lin; Liu, Muxing (2021-09-01). 「改良P係数を用いたRUSLEによる土壌侵食評価とその検証：中国湖北省の山岳地帯および丘陵地帯における事例研究」.国際土壌水保全研究. 9 (3): 433– 444. doi : 10.1016/j.iswcr.2021.04.007 . ISSN  2095-6339.
  10. ^ グットマン＝ボンド、エリカ（2019年）『持続可能性の再発明：考古学はいかにして地球を救うか』オックスボウ・ブックス、doi :10.2307/j.ctv13pk7cp. ISBN 978-1-78570-992-0. JSTOR  j.ctv13pk7cp.
  11. ^ Panagos, Panos; Borrelli, Pasquale; Meusburger, Katrin; van der Zanden, Emma H.; Poesen, Jean; Alewell, Christine (2015-08-01). 「ヨーロッパ規模における土壌浸食軽減に対する支援策（P係数）の影響のモデル化」Environmental Science & Policy . 51 : 23– 34. doi : 10.1016/j.envsci.2015.03.012 . ISSN  1462-9011.
  12. ^ Dabaut, Niels; Carrer, Francesco (2020-07-02). 「歴史的景観の特性評価：理論を超えた技術的アプローチ」. Landscapes . 21 (2): 152– 167. doi : 10.1080/14662035.2020.1993562 . ISSN  1466-2035.
  13. ^ Brandolini, Filippo; Kinnaird, Tim C.; Srivastava, Aayush; Turner, Sam (2023-03-27). 「歴史的景観変化が土壌浸食・劣化に与える影響のモデル化」. Scientific Reports . 13 (1): 4949. doi : 10.1038/s41598-023-31334-z . hdl : 10023/27354 . ISSN  2045-2322. PMC 10042871 . 
  • 「普遍的な土壌流失方程式について」 - USDA
  • RUSLE2 - 公式サイト - USDA
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