ҚАЗАҚСТАННЫҢ ОҢТҮСТІК-ШЫҒЫСЫНДАҒЫ ТӘЛІМДІ ЖЕРЛЕРДІҢ ЭРОЗИЯЛЫҚ ҚАУІПТІЛІГІН ҚАШЫҚТАН ЗОНДТАУ ДЕРЕКТЕРІ МЕН RUSLE МОДЕЛІ НЕГІЗІНДЕ БАҒАЛАУ
Д. Кайнушева · Р. Жапаев · Е. Кенжехан 等 5 人
用RUSLE模型和遥感数据评估哈萨克斯坦东南部耕地土壤侵蚀风险。
RUSLE模型、Sentinel-2影像、FABDEM高程数据与GIS空间分析。
年均土壤流失量4月为10.01 t/ha，7月增至13.67 t/ha，收获后侵蚀风险上升约36%。
可结合多时相遥感与机器学习，动态预测收获后侵蚀热点，优化保护性耕作措施。
基于RUSLE模型与遥感数据评估哈萨克斯坦东南部耕地侵蚀风险，方法规范、数据具体，对干旱区数字农业与水土保持有参考价值，但属区域案例研究，公共影响有限。
本研究利用修正通用土壤流失方程（RUSLE）、遥感数据和地理信息系统（GIS），评估了哈萨克斯坦东南部山麓地带耕地的潜在土壤侵蚀。研究聚焦于阿拉木图地区一块17.6公顷的农业地块。采用Sentinel-2卫星影像和FABDEM_V1全球数字高程模型作为空间分析的主要数据来源。研究方法包括计算并整合RUSLE的主要因子，包括降雨侵蚀力（R）、土壤可蚀性（K）、地形因子（LS）、植被覆盖与管理因子（C）以及水土保持措施因子（P）。LS因子由FABDEM数字高程模型提取，植被覆盖因子（C）则利用归一化植被指数（NDVI）在两个关键农业时期进行估算：4月（生长季前）和7月（收获后）。根据土壤机械组成和腐殖质含量，确定K因子为0.26。结果表明，4月年均土壤流失量为10.01吨/公顷/年，7月增至13.67吨/公顷/年。分析显示，由于植被覆盖减少，收获后侵蚀风险上升约36%。在侵蚀最严重的区域，最大土壤流失量达到55.46吨/公顷/年。研究结果突出表明，收获后时期是研究区土壤退化最为关键的阶段。本研究强调了实施土壤保持措施的重要性，并证明了将RUSLE模型与遥感和GIS技术相结合用于可持续土地管理的有效性。