Evaluation of rill erosion processes with WEPP model approach for fine-textured soils

Yıl 2023, Cilt: 11 Sayı: 2, 99 - 110, 21.12.2023

Şefika Aslan , Selen Deviren Saygın , Fikret Arı , Çağla Temiz , Mehmet Altay Ünal , Günay Erpul

https://doi.org/10.33409/tbbbd.1374916

Öz

In the study, erodibility of the soils belonging to 5 different dry agricultural land under semi-arid climate conditions and having higher clay contents was evaluated for rill erosion processes with the WEPP model (Water Erosion Prediction Project) approach. And model performance was determined by the Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE, Nash-Sutcliffe model efficiency) approach for studied soil conditions. The variables used for estimating rill erosion rates in the model are rill erodibility (Kr, s m-1) and critical flow shear stress (τcr). A V-shaped mini-flume measurement setup was used to obtain these variables, and the rate of detachment and flow shear stress were measured under varying runoff rates for the different soil types evaluated. In order to evaluate the model performance, the erodibility and critical flow shear the values predicted by the empirical equations developed for the WEPP model using intrinsic soil properties were compared with the values obtained from mini-flume measurements in laboratory by using the NSE approach. The results showed that the model performance increased as the silt content of the samples increased. This situation is considered to be compatible with the soil conditions under which the model was developed. When the measured and predicted values were compared in terms of critical flow shear stress, the laboratory measured τcr values (0.3625; 0.3493; 0.3703; 0.3499; 0.3971) are considerably lower than the model predictions (4.3886; 3.5; 3.5; 3.5; 3.5; 3.5), and the NSE values (-1.36E+04; -5.70E+04; -2.21E+04; -1.04E+03; -1.98E+04), which reveal the model performance, are also extremely low. This can be explained by the limited sample set of the model in terms of varying constitutive conditions. It is very important and necessary to verify the proposed equations with larger data sets and to extend the use of process-based modelling approach in order to evaluate the rill erosion risk encountered in agricultural soils, especially in national planning, in order to achieve the measures to be taken in terms of soil and water conservation and the targets to be set for land management.

Anahtar Kelimeler

WEPP model, rill erodibility, critical flow shear stress, water erosion.

Proje Numarası

TÜBİTAK-3001 Proje no: 118O111

Parmak erozyonu süreçlerinin WEPP modeli yaklaşımı ile ince bünyeli topraklar için değerlendirilmesi

Öz

Bu çalışmada, yarı kurak iklim şartlarında altında gelişen, kil içeriği yüksek 5 farklı kuru tarım arazisine ait toprak örneklerinin parmak erozyon süreçlerine karşı olan duyarlılıkları WEPP model (Water Erosion Prediction Project/Su Erozyonu Tahmin Projesi) yaklaşımına uygun olarak değerlendirilerek, model performansı Nash-Sutcliffe model etkinliği (NSE, Nash-Sutcliffe model efficiency) yaklaşımı ile belirlenmiştir. Modelde parmak erozyonu süreçleri parmak erozyon duyarlılığı (Kr, s m-1) ve kritik akış kesme gerilimi (τcr) olarak adlandırılan değişkenler ile ölçülmektedir. Bu değişkenlerin elde edilmesinde, V şekilli küçük oluk ölçüm düzeneğinden (mini-flume) yararlanılmış olup, değerlendirilen farklı toprak türleri için, değişen yüzey akış oranları altında parçalanma oranı ve akış gerilimleri ölçülmüştür. Model performansının değerlendirilmesi amacı ile, WEPP modeli için içsel toprak özelliklerinden yararlanılarak geliştirilen deneysel eşitlikler ile tahmin edilen duyarlılık ve kritik akış kesme gerilimi değerleri, laboratuvar ortamında mini-flume ölçümlerinden elde edilen değerler ile NSE yaklaşımına göre karşılaştırılmıştır. Bulgular, örneklerin silt kapsamı arttıkça model performansının yükseldiğini göstermiştir. Bu durum modelin geliştirildiği toprak koşulları göz önüne alındığında uyumlu olarak değerlendirilmiştir. Kritik akış kesme gerilimleri açısından ölçülen ve tahmin edilen değerler karşılaştırıldığında, laboratuvar ortamında ölçülen τcr değerleri (0,36; 0,35; 0,37; 0,35; 0,40) model tahminleri (4,39; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5)’ne göre oldukça düşük, model performansını ortaya koyan NSE değerleri (-1,36E+04; -5,70E+04; -2,21E+04; -1,04E+03; -1,98E+04)’de son derece düşüktür. Bu durum, modelin örneklem setinin değişen bünye koşulları açısından sınırlı olması ile açıklanabilmektedir. Özellikle ulusal ölçekte yapılacak planlamalarda tarım topraklarında karşılaşılan parmak erozyon riskinin değerlendirilmesi amacıyla önerilen eşitliklerin daha geniş veri setleri ile doğrulamalarının yapılması ve süreç tabanlı modelleme yaklaşımının kullanımının yaygınlaştırılması toprak ve su koruma açısından alınacak önlemlerin ve arazi yönetimleriyle ilgili olarak ortaya konulacak hedeflerin gerçekleştirilebilmesi açısından son derece önemli ve gereklidir.

Anahtar Kelimeler

WEPP modeli, Parmak erozyon duyarlılığı, Kritik akış kesme gerilimi, Su erozyonu.

Etik Beyan

Derginin yayımlamış olduğu etik ilkeler ve yayım politikası uyarınca, sunulan çalışmada etik ihlaline konu olabilecek bir durum bulunmamaktadır.

Destekleyen Kurum

Tübitak

Proje Numarası

TÜBİTAK-3001 Proje no: 118O111

Teşekkür

Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu tarafından (TÜBİTAK-3001), 118O111 numaralı proje kapsamında desteklenmiştir.

Kaynakça

• Benson CH, Trast JM, 1995. Hydraulic conductivity of thirteen compacted clays. Clays and clay minerals, 43, 669-681.
• Bouyoucos GJ, 1962. Hydrometer method improved for making particle size analyses of soils 1. Agronomy journal, 54(5), 464-465.
• Campforts B, Vanacker V, Vanderborght J, Baken S, Smolders E, Govers G, 2016. Simulating the mobility of meteoric 10 Be in the landscape through a coupled soil-hillslope model (Be2D), Earth and Planetary Science Letters. 439: 143–157.
• Chenu C, Le Bissonnais Y, Arrouays D, 2000. Organic matter influence on clay wettability and soil aggregate stability. Soil Science Society of America Journal, 64(4), 1479-1486.
• Crosson P, 1997. Will erosion threaten agricultural productivity?. Environment: Science and Policy for Sustainable Development, 39(8), 4-31.
• Çağlar KÖ, 1958. Toprak İlmi, Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları, No:10, Ankara.
• Çamuroğlu A, 2020. Uzaktan Algılama Ve Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Yağış Ve Rüzgar Kaynaklı Toprak Erozyonu Modellemesi. Yüksek Lisans Tezi, Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tekirdağ.
• Daily GC, Matson PA, Vitousek PM, 1997. Ecosystem services supplied by soil. Nature’s services: societal dependence on natural ecosystems, 113-132.
• Demir S, Oğuz I, 2019. Determination of surface flow and soil loss with WEPP hilslope model in Northern Turkey. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, 14(2), 463-472.
• Deviren Saygin S, Huang CH, Flanagan DC, Erpul G, 2018. Process-based soil erodibility estimation for empirical water erosion models. Journal of Hydraulic Research, 56(2), 181-195.
• Erpul G, Şahin S, İnce K, Küçümen A, Akdağ MA, Demirtaş İ, Çetin E, 2018. Türkiye su erozyonu atlası. Çölleşme ve Erozyonla Mücadele Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara.
• Flanagan DC, Nearing MA, 1995. USDA-Water Erosion Prediction Project: Hillslope profile and watershed model documentation. Nserl Rep, 10, 1-123.
• Flanagan DC, Gilley JE, Franti TG, 2007. Water Erosion Prediction Project (WEPP): Development history, model capabilities, and future enhancements. Transactions of the ASABE, 50(5), 1603-1612.
• Foster GR, Lane LJ, 1987. User requirements: USDA, water erosion prediction project (WEPP) Draft 6.3. NSERL report (USA).
• Foster GR, Flanagan DC, Nearing MA, Lane LJ, Risse LM, Finkner SC, 1995. Chapter 11.1-11.12: Hillslope erosion component. In Flanagan DC, Nearing MA, (Eds.), USDA water erosion prediction project hillslope and watershed model documentation (NSERL Report No. 10). West Lafayette, IN: USDA-ARS National Soil Erosion Research Laboratory.
• Guo T, Flanagan DC, Srivastava A, LaPlante NH, 2023. Simulation Approaches and Potential Improvements of Ephemeral Gully Erosion Prediction in the Water Erosion Prediction Project (WEPP) Model. In Soil Erosion Research Under a Changing Climate, January 8-13, 2023, Aguadilla, Puerto Rico, USA (p. 1). American Society of Agricultural and Biological Engineers.
• Gülser C, Ekberli İ, Gülser F, 2021. Effects of deforestation on soil properties and organic carbon stock of a hillslope position land in Black Sea Region of Turkey. Eurasian Journal of Soil Science, 10(4), 278-284.
• Karagöz A, Doğan O, Erpul G, Dengiz O, Sönmez B, Tekeli İ, Deviren Saygın S, Madenoğlu S, 2015. Çölleşme, Kuraklık Ve Erozyonun Olası Etkilerinin Türkiye Ölçeğinde Değerlendirilmesi. Türkiye Ziraat Mühendisliği VIII. Teknik Kongresi, 118-139, 12-16 Ocak, Ankara.
• Kemper WD, Rosenau RC, 1986. Aggregate stability and size distribution, In Methods of soil analysis Part 1 (2nd edn.), Klute A (ed.). ASA: Madison, WI; 425–442.
• Klute A, Dirksen C, 1986. Hydraulic conductivity and diffusivity: Laboratory methods. Methods of soil analysis: Part 1 physical and mineralogical methods, 5, 687-734.
• Kumarasiri ADTN, Udayakumara EPN, Jayawardana JMCK, 2022. Impacts of soil erosion and forest quality on water quality in Samanalawewa watershed, Sri Lanka. Modeling Earth Systems and Environment, 8(1), 529-544.
• Lane LJ, Nearing MA, 1989. USDA-Water Erosion Prediction Project: hillslope profile model documentation (Vol. 2). National Soil Erosion Research Laboratory.
• Moriasi DN, Arnold JG, Van Liew MW, Bingner RL, Harmel RD, Veith TL, 2007. Model Evaluation Guidelines for Systematic Quantification of Accuracy in Watershed Simulations, Transactions of the ASABE. 50 (3), 885–900. Nash JE, Sutcliffe JV, 1970. River flow forecasting through conceptual models: Part 1. A discussion of principles, J. of Hydrology, 10(3), 282-290.
• Nearing MA, Foster GR, Lane LJ, Finkner SC, 1989. A process-based soil erosion model for USDA-Water Erosion Prediction Project technology. Transactions of the ASAE, 32(5), 1587-1593.
• Nelson DW, Sommers LE, 1996. Total carbon, organic carbon, and organic matter. Methods of soil analysis: Part 3 Chemical methods, 5, 961-1010.
• Ogunkunle AO, 1993. Variation of some soil properties along two toposequences on quartzite schist and banded gneiss in southwestern Nigeria, GeoJournal, 30(4), 397-402.
• Özdemir N, 2002. Toprak ve Su Koruma. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları, No: 22, Samsun Özdemir N, Öztürk E, Durmuş Ök, 2015. Erozyona duyarlılık ve toprak kaybı arasındaki ilişkiler. Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi, 30(2), 182-188.
• Özsoy G, 2007. Uzaktan algılama (UA) ve coğrafi bilgi sistemi (CBS) teknikleri kullanılarak erozyon riskinin belirlenmesi, Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Bursa.
• Öztürk A, Özcan AU, Aytaş İ, Tuttu G, Gülçin D, Mongil-Manso J., ... Velázquez J, 2023. Simulating with a combination of RUSLE GIS and sediment delivery ratio for soil restoration. Environmental Monitoring and Assessment, 195(6), 719.
• Reis M, Altun Aladag I, Bolat N, Dutal H, 2017. Using GeoWEPP model to determine sediment yield and runoff in the Keklik watershed in Kahramanmaras, Turkey. Šumarski list, 141(11-12), 563-569.
• Renard KG, Foster GR, Lane IJ, Laflen JM, 1996. Soil loss estimation. In Soil Erosion, Conservation and Rehabilitation; Agassi M, (ed.). Marcel Dekkar, New York, 169-202.
• Richards LA, (Ed.), 1954. Diagnosis and improvement of saline and alkali soils (No. 60). US Government Printing Office.
• Romero CC, Stroosnijder L, Baigorria GA, 2007. Interrill and rill erodibility in the northern Andean Highlands. Catena, 70(2), 105-113.
• Saygın SD, Ozcan AU, Basaran M, Timur OB, Dolarslan M, Yılman FE, Erpul G, 2014. The combined RUSLE/SDR approach integrated with GIS and geostatistics to estimate annual sediment flux rates in the semi-arid catchment, Turkey. Environmental Earth Sciences, 71, 1605-1618.
• Saygın SD, Huang CH, Flanagan DC, Erpul G, 2018. Process-based soil erodibility estimation for empirical water erosion models. Journal of Hydraulic Research, 56(2), 181-195.
• Saygın SD, Arı F, Temiz Ç, Arslan Ş, Ünal MA, Erpul G, 2021. Analysis of soil cohesion by fluidized bed methodology using integrable differential pressure sensors for a wide range of soil textures. Computers and Electronics in Agriculture, 191, 106525.
• Sevat E, Dezetter A, 1991. Selection of Calibration Objective Functions in the Context of Rainfall-Runoff Modeling in a Sudanese Savannah Area, Hydrological Sci. J., 36(4), 307-330.
• Shainberg I, Laflen J, Bradford J, Norton LD, 1994. Hydraulic flow and water-quality characteristics in rill erosion. Soil Science Society of America Journal, 58:1007–1012.
• Shainberg I, Goldstein D, Levy GJ, 1996. Rill erosion dependence on soil water content, aging, and temperature. Soil Science Society of America Journal, 60(3), 916-922.
• Sönmez K, 1994. Toprak Koruma, Atatürk Üniversitesi Yayınları No: 169, Erzurum
• Staff SS, 2014. Keys to soil taxonomy. United States Department of Agriculture: Washington, DC, USA. Wang S, McGehee RP, Guo T, Flanagan DC, Engel BA, 2023. Calibration, validation, and evaluation of the Water Erosion Prediction Project (WEPP) model for hillslopes with natural runoff plot data. International Soil and Water Conservation Research, 11(4), 669-687.
• Yılmaz E, Alagöz ZV, Öktüren F, 2005. Toprakta agregat oluşumu ve stabilitesi. S.Ü. Ziraat Fakültesi Dergisi, 19(36), 78-86.
• Yılmaz MU, 2014. Performans Ağırlıklı Yöntemlerle Aylık Akımların Tahmini: Orta Fırat Havzası Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Yüksel EE, Özalp M, Yıldırımer S, 2016. Using a geospatial interface (GeoWEPP) to predict soil loss, runoff and sediment yield of Kokolet Creek Watershed. International Journal of Ecosystems & Ecology Sciences, 6(3), 437-442.