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J-GLOBAL ID：202202279844927210   整理番号：22A1038077

改訂汎用土壌損失方程式(RUSLE)モデルを用いた土壌損失評価【JST・京大機械翻訳】

Soil Loss Assessment Using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) Model

著者 (3件)： Luvai Allois (Pwani University, School of Agricultural Sciences and Agribusiness, Kilifi, Kenya) ,  Obiero John (University of Nairobi, Faculty of Engineering, Nairobi, Kenya) ,  Omuto Christian (University of Nairobi, Faculty of Engineering, Nairobi, Kenya)
資料名： Applied and Environmental Soil Science (Web)  (Applied and Environmental Soil Science (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7677A  ISSN： 1687-7667  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの集水域地域は,最近の過去の様々な土地利用活動のため,徹底的な変化に悩まされている。これらの土地利用変化は,集水域の地域における強化環境劣化と関連する。このような環境問題は極端な土壌侵食を含む。土壌浸食は世界的に土地の劣化の原因となる最も重要な問題の1つである。この現象は,自然とヒト誘導因子の間に存在する複雑な相互作用の結果として起こる。ほとんどの因子は時空的変動を経験し,従って土壌侵食現象を複雑にする。侵食プロセスにおけるこの複雑性は,土壌損失を定量化するのを困難にする。土壌損失に関する適切な情報なしで,意思決定者と管理者が流域面積を管理するのは,非常に難しい。しかし,土壌侵食モデルのアベイラビリティは,土壌損失の推定を容易にした。土壌浸食研究におけるこれらの複雑性を考慮するために多くのモデルが開発された。RUSLEのような経験的モデルは,土壌侵食を評価する簡単で広い方法論を提供する。RUSLEモデルは,良好な地理情報システム(GIS)とすべてのリモートセンシングを一体化した。本論文では,RUSLEモデルを用いた土壌損失の推定における開発マイルストーンの概要を示した。RUSLEモデルのパラメタリゼーションは,各個々の要因の導出における課題と成功を非常に強調して十分にレビューした。レビューから,RUSLEモデルの5つの因子をモデル化するための研究者によって異なる方程式を開発した。そのような方程式の開発は,土壌侵食プロセスを表す異なる変動を考慮に入れることが分かった。Copyright 2022 Allois Luvai et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 浸食 ,  相互作用 ,  管理者 ,  *土壌侵食 ,  土地利用 ,  流域 ,  ヒト ,  土地 ,  モデリング ,  アベイラビリティ ,  リモートセンシング ,  *モデル ,  意思決定者 ,  地理情報システム
準シソーラス用語： 環境問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土壌管理  (FB04070J)

引用文献 (133件)：

• B. Jiang, Y. Bamutaze, P. Pilesjö, "Climate change and land degradation in Africa: a case study in the Mount Elgon region, Uganda," Geo-Spatial Information Science, vol. 17, no. 1, pp. 39-53, 2014.
• V. Balabathina, R. P. Raju, M. Wuletaw, "Integrated remote sensing and GIS-based universal soil loss equation for soil erosion estimation in the Megech river catchment, tana lake sub-basin, north western Ethiopia," American Journal of Geographic Information System, vol. 8, no. 4, pp. 141-157, 2019.
• M. Gianinetto, M. Aiello, F. Polinelli, F. Frassy, C. M. Rulli, G. Ravazzani, D. Bocchiola, D. D. Chiarelli, A. Soncini, E. Vezzoli, "D-RUSLE: a dynamic model to estimate potential soil erosion with satellite time series in the Italian Alps," European Journal of Remote Sensing, vol. 52, no. sup4, pp. 34-53, 2019.
• S. D. Angima, D. E. Stott, M. K. O’Neill, C. K. Ong, G. A. Weesies, "Soil erosion prediction using RUSLE for central Kenyan highland conditions," Agriculture, Ecosystems & Environment, vol. 97, no. 1-3, pp. 295-308, 2003.
• O. J. Onyando, P. Kisoyan, M. C. Chemilil, "Estimation of potential soil erosion for river perkerra catchment in Kenya," Water Resources Mangement, vol. 19, pp. 133-143, 2005.

タイトルに関連する用語 (7件)： 改訂 ,  汎用 ,  土壌損失 ,  方程式 ,  RUSLE ,  モデル ,  評価