Daha çox

Masaüstü üçün ArcGIS istifadə edərək tampon içərisində torpaq dəyərləri təyin edirsiniz?

Masaüstü üçün ArcGIS istifadə edərək tampon içərisində torpaq dəyərləri təyin edirsiniz?


ArcGIS -də yeniyəm və bunu etməkdə çətinlik çəkirəm.

Quş yuva yerlərinin nöqtələrindən ibarət bir təbəqəm var və bu saytın ətrafında 5 km və 10 km -də halqaları olan çoxsaylı halqa tamponu yaratdım. Etməyim lazım olan şey, 5 km daxili tampon halqasının içərisində "1" və 10 km xarici tampon halqasına "2" dəyərini təyin etməkdir, buna görə də tampon üçün iki ayrı dəyərim var. Bunu necə edə biləcəyimi bilən varmı? 10.2 versiyasından istifadə edirəm.


Bunu aşağıdakı iş axını ilə edə bilərsiniz:

  1. Çox dəyərli buferə "Dəyər" ə yeni bir sahə əlavə edin. Bu 1 və ya 2 olacaq.
  2. Tamponun xüsusiyyətlərini nöqtələrə köçürmək üçün Məkanlı Qoşulma (Analiz) alətindən istifadə edin.

Arcgis tərəfindən təmin edilən birdən çox halqa tampon vasitəsindən istifadə edirsinizsə, bu, çıxış xüsusiyyət sinifində (adını dəyişə və ya buraxa biləcəyiniz) bir məsafə sütunu daxildir. Atribut cədvəlində 5 dəyəri olan 5 km tamponlarınız olmalıdır (məkan istinadınız hər şeyi metrlə ölçməsə fərqli ola bilər).

Məsafə sütununda 5 -in bütün dəyərlərini seçmək üçün atributlara əsaslanaraq istədiyim sütunda 1 -ə bərabər olan seçilmiş dəyərləri təyin etmək üçün sahə kalkulyatorundan istifadə edərdim. Eyni şeyi 10 km tamponlar üçün də edin və yaxşı olmalısınız.


CBS və uzaqdan zondlama üsullarından istifadə edərək sürüşmə məkan həssaslığının xəritələndirilməsi: Zigui County, Three Georges su anbarı, Çin

Sürüşmə təbiətdəki ən dağıdıcı hadisələrdən biridir və hər il həm əmlaka, həm də cana ziyan vurur. Bu yazıda, coğrafi bir məlumat sistemi və uzaqdan algılanan məlumatlarla inkişaf etdirilən məlumat dəstləri olan bir logistik reqressiya modeli, Zigui County Yangtze çayı üzərində Üç Gorges Layihəsi su anbarı bölgəsi üçün sürüşmə fəza həssaslıq xəritəsi yaratmaq üçün istifadə edilmişdir. Logistik reqressiya modelində istifadə olunan beş səbəb faktoru müxtəlif yollarla qiymətləndirildi: topoqrafik yamac və topoqrafik aspekt 1: 50.000 miqyaslı yataq qaya-yamac əlaqəsi olan topoqrafik xəritədən və litologiya 1: 50.000 miqyaslı bir geoloji xəritədən əldə edildi. və bitki örtüyü və torpaq örtüyü səbəbindən sürüşmələrin azalma tezliyini təmsil edən və eyni zamanda geniş coğrafi ərazilərdə qiymətləndirilməsi ən çətin parametrlərdən biri olan fraksiya bitki örtüyü (FVC), arxa yayılma neyron şəbəkəsi (BPNN) istifadə edərək yaradılmışdır. CBERS (Çin -Braziliya Yer Qaynaqları Satelliti) məlumatlarına əsaslanan metod, nəticələr sahəsində ölçülən dəyərlərlə müqayisə edildi. Alınan Pearson korrelyasiya əmsalı (r) 0.899 idi. Daha sonra, FVC faktoru və digər dörd faktor logistik reqressiya modelinə giriş olaraq istifadə edildi. Beş faktorlu xəritələri piksel əsaslı hesablama vasitəsi ilə coğrafi informasiya sisteminə (CİS) inteqrasiya etməklə, sürüşmənin fəza həssaslığı xəritəsi əldə edildi. Tədqiqat sahəsi sürüşməyə həssaslığın dörd kateqoriyasına bölündü: ağır, orta, aşağı və çox aşağı. Tədqiqat sahəsinin təxminən 15.0 % -i şiddətli həssaslıq olaraq təyin olundu və çox aşağı, aşağı və orta həssaslıq zonaları müvafiq olaraq sahənin 21.8, 41.7 və 21.5 % -ni əhatə etdi. Bu nəticələr 78.90 %dəqiqliyə malikdir. Beləliklə, bir CİS mühitində bir lojistik reqressiya modeli istifadə edərək, sürüşmələrin məkan həssaslığı xəritəsi əldə oluna bilər və Zigui County -də sürüşmələrə həssas olan və təcili qoruyucu və yumşaldıcı tədbirlərə ehtiyacı olan bölgələr müəyyən edilə bilər.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


Mücərrəd

Kənd təsərrüfatı su hövzələrinin uzunmüddətli simulyasiyaları zaman keçdikcə daimi torpaq istifadəsi şərti ilə həyata keçirilmişdir, lakin bu, bir çox kənd təsərrüfatı bölgələri üçün real bir fərziyyə deyil. Bu sənəd, istifadəçilərə çoxillik torpaq istifadəsi məlumatlarını emal etməyə imkan verən SWAT modelində torpaq istifadəsini yeniləmək üçün müstəqil və istifadəçi dostu bir masa üstü alət olan torpaq və su qiymətləndirmə vasitəsi (SWAT) -Landuse Güncelleme Aləti (LUT) təqdim edir. SWAT-LUT, bir neçə SWAT model interfeysi ilə uyğundur, istifadəçilərə simulyasiya müddətində torpaqdan istifadə dəyişikliklərini (LUC) asanlıqla hazırlamaq və daxil etmək üçün bir neçə variant təqdim edir və istifadəçilərə keçmiş və ya yaranan torpaq istifadəsi kateqoriyalarını daxil etməyə imkan verir. LUC -lərin birləşdirilməsinin real model parametrləri və ssenari simulyasiyaları təmin edəcəyi gözlənilir. SWAT-LUT, Python proqramlaşdırma dilində yazılmış ictimai bir interfeysdir. Oklahomada yerləşən Fort Cobb Reservoir Experimental Watershed -də iki tətbiq və istifadəsini nümayiş etdirmək üçün müvafiq nəticələr verilir. İllər ərzində tövsiyə olunan konservasiya təcrübələrinin tətbiqi ilə əlaqədar LUC -lərin daxil olması boşalma, buxarlanma, çöküntü, ümumi azot və ümumi fosfor yüklərini müvafiq olaraq 59%, 9%, 68%, 53%və 88%azaldır. İstifadəçi təlimatı bu məqaləyə Dəstəkləyici Məlumat olaraq daxil edilmişdir. SWAT-LUT icraedici faylı və üç torpaq istifadə rasteri olan SWAT layihəsinin nümunəsi və istifadəçi təlimatı Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Departamenti-Kənd Təsərrüfatı Araşdırma Xidməti Otlaq Bölgələri Tədqiqat Laboratoriyasının veb saytında mövcuddur. Redaktorun qeydi: Bu sənəd, Qida Sistemlərini Davam etmək üçün Ogallala Akifer Su İstifadəsini Optimallaşdırmaq mövzusunda seçilmiş seriyanın bir hissəsidir. Seriyanın təqdimatı və arxa planı üçün 2019 -cu ilin fevral sayına baxın.


Şimal-Şərqi Çinin Aqro-Pastoral Ekotonunda Uzaqdan Algılama Monitorinqi və Ekoloji Risklərin Qiymətləndirilməsi

Kənd təsərrüfatı əkin sahələri ilə otlaq heyvandarlığının bitişik ərazilərini birləşdirən ekoloji keçid zonası olan aqro-pastoral ekoton üç xüsusiyyətə malikdir: mürəkkəb təbii vəziyyət, nisbətən açıq əhali təzyiqi və kövrək ekoloji mühit. Bu araşdırmada, Çinin Jilin əyalətinin qərb hissəsində, çoxölçülü və çox zamanlı uzaqdan algılama şəkillərinə və torpaq istifadəsi məlumatlarına əsaslanan bir ekosistem risk qiymətləndirməsini apardıq. Bundan əlavə, dinamik dəyişiklik məlumatı araşdırma metodunu tətbiq etməklə və köçürmə yolu təhlili aparmaqla 1995-ci ildən 2015-ci ilə qədər torpaq istifadə dəyişikliklərinə diqqət yetirmişik. Nəticələr üç əsas nəticəni ortaya qoydu. (1) 3 km × 3 km miqyasında ekoloji risk indeksi əhəmiyyətli məkan korrelyasiyasına malikdir. (2) İstifadə olunmamış torpaqların, meşə torpaqlarının və otlaqların ekoloji risk indeksi hər biri üçün nisbətən yüksəkdir və müdaxilə əleyhinə qabiliyyəti zəifdir, tikinti torpaq və su sahəsinin ekoloji risk indeksi isə ən aşağıdır. (3) İnsan müdaxiləsi, məsələn, tikinti işləri və becərilən torpaq işğalı, ekoloji riskin şiddətlənməsinə və tez-tez torpaq istifadəsi tipli dönüşümlərə səbəb olan əsas faktordur. Tədqiqat dövrünün sonunda, yüksək riskli ərazilərdə, torpaqdan istifadənin tənzimlənməsi və torpaqların mühafizəsi siyasətinin torpaqların ekoloji dəyərinə əhəmiyyətli dərəcədə müsbət təsir göstərdiyini göstərən bir az daralma tendensiyası aşkar edilmişdir. Ümumi araşdırma, eko-ekoloji risklərin qiymətləndirilməsi üçün ağlabatan bir tədqiqat miqyasını və coğrafi analiz vasitəsilə regional torpaq istifadə dəyişiklikləri arasındakı əlaqələri müəyyən etdi. Üstəlik, tapıntılarımız aqro-pastoral ekotonları olan oxşar bölgələrə tətbiq olunan praktiki nümunə məlumatı verməyə kömək edə bilər.

1. Giriş

Son 20 ildə Çinin sürətli şəhərləşməsi əhalinin partlaması, yaşayış yerlərinin genişlənməsi və ekoloji problemlər kimi bir çox mürəkkəb sosial və iqtisadi problemlərə səbəb olmuşdur [1-3]. İnsan fəaliyyətinə müdaxilə təbii yaşayış sahələrinə daha çox təzyiq göstərir və təbii ekosistemlərin quruluşuna və funksiyasına birbaşa təsir göstərir və bu da ətraf mühitin çirklənməsi, torpağın tənəzzülü və biomüxtəlifliyin azalması kimi kompleks ekoloji təhlükəsizlik problemlərinə səbəb olur.

Torpaq istifadəsi və torpaq örtüyünün dəyişdirilməsi (LUCC) torpaqdan istifadə elminin və davamlı inkişafın tədqiqat sahəsində mühüm rol oynayır. Torpaqdan istifadənin landşaft dizaynının və torpaqdan istifadənin dəyişməsinin kəmiyyət ölçüləri həm regional torpaq təkamülünü, həm də ekoloji təhlükəsizliyi daha yaxşı başa düşmək üçün böyük əhəmiyyət kəsb edir. Üstəlik, məntiqsiz insan fəaliyyəti, daşıma qabiliyyətinin məhdud olması səbəbindən ekoloji ərazinin xeyli hissəsinə ciddi ziyan vurur. Məntiqsiz torpaq istifadəsi fəaliyyəti landşaft üçün daha çox ekoloji risk yaradır və bu da istər-istəməz torpaqdan istifadə nümunələrinin regional miqyasına təsir göstərir [4]. Landşaft ekoloji riskinin qiymətləndirilməsi, coğrafiya və ekologiyanın perspektivlərini birləşdirməklə torpaq ehtiyatlarının əsassız istifadəsinin necə yaxşılaşdırılacağına dair potensial fikir verə bilər. Ümumiyyətlə, bu tip qiymətləndirmə, torpaq istifadəsi dəyişikliyindən yaranan kompleks ekoloji təsirləri kəmiyyətcə qiymətləndirmək üçün tədqiqat obyekti olaraq regional mənzərə götürür.

Son on il ərzində sürətlə genişlənən və inkişaf etdirilən bir araşdırma sahəsi olan ekoloji risk qiymətləndirilməsi, komponentləri xarici amillərin təsiri altında olduqda ekosistem üçün mənfi nəticələrin qiymətləndirilməsi prosesidir. Regional ekoloji risk qiymətləndirməsində istifadə olunan standart metod və modellərə nisbi risk modeli, səbəb analiz metodu və PETAR modeli daxildir. Nisbi risk modeli çoxlu risk mənbələri, müxtəlif stress faktorları və çoxlu ekosistemlər arasındakı qarşılıqlı əlaqəyə daha çox diqqət yetirir [5]. Səbəb analizi, stress faktorları ilə onların mümkün təsirləri arasındakı səbəb əlaqələrinə əsaslanan geniş miqyaslı bir risk qiymətləndirmə metodudur [6]. PETAR modeli əsasən üç hissəyə bölünür [7]: (1) əsasən risk mənbələri və təzyiq faktorlarının birgə təsirini təyin edən ilkin qiymətləndirmə (2) müəyyən bir bölgədəki risk mənbələri və təzyiq faktorlarını təsnif edən regional qiymətləndirmə. araşdırma və (3) risk mənbələri, təzyiq faktorları və qiymətləndirmə son nöqtələri arasındakı riyazi əlaqələri əldə edən yerli qiymətləndirmə. Kompüter texnologiyalarının davamlı inkişafı ilə həm coğrafi informasiya sistemləri, həm də uzaqdan algılama üsulları regional ekoloji risk qiymətləndirmələrində daha geniş istifadə olunmağa başlayır.

Aqro-pastoral ekoton, əkinçilik əkin sahəsini çəmən heyvandarlıq sahəsi ilə bağlayan və xüsusi coğrafi mövqeyi ilə seçilən bir növ ekoloji keçid zonasıdır. Qlobal iqlim və sosial fəaliyyət dəyişiklikləri fonunda ekoloji mühit daha həssas və kövrək hala gəlir. "Yarıhumid əkinçilik bölgəsi" və "yarı quru pastoral sahə" nin keçid zonasında yerləşən Western Jilin əyaləti, Çinin şimal-şərqində, quraq və torpağın boş olduğu tipik aqro-pastoral ekotona aiddir. Bu bölgə, Çinin şimal -şərqində yüksək ətraf mühit həssaslığı olan bölgələr arasındadır. Son illərdə təbii faktorların və insan fəaliyyətinin müdaxiləsi nəticəsində bu bölgədəki çəmənliklər geniş bir ərazidə xarab oldu və torpaqların şoranlaşması da gücləndi. Çəmən ekosisteminin əsas quruluşu və funksiyası pozulmuş və ya tamamilə itirilmiş, ümumi sabitliyi zəifləmişdir. Bu səbəbdən, bu bölgədəki ətraf mühit və inkişaf problemlərini insan-torpaq harmonik inkişafı və torpaq ekoloji təhlükəsizliyi idarəçiliyi baxımından yenidən araşdırmamız vacibdir.

Ekoloji risk qiymətləndirməsinin əhəmiyyəti yaxşı məlumdur və artıq ədəbiyyatda geniş müzakirə edilmişdir. Bununla belə, çoxölçülü ekoloji risk qiymətləndirmələri üzərində çox az araşdırma aparılmaqla, torpaq istifadəsi modelini və bölgüsünü optimallaşdırmaq üçün ekoloji risk qiymətləndirməsinin dəyəri çox vaxt nəzərə alınmır. Torpaq istifadəsi ilə ekoloji risk arasındakı əlaqəni dərindən dərk etmək, nəinki torpaqdan istifadə modellərini daha yaxşı planlaşdırmağa kömək edəcək, həm də siyasət hazırlamaq üçün rasional bir zəmin yaradır. Həmçinin, torpaqdan istifadə dəyişikliyi ilə müxtəlif torpaq istifadəsi nümunələri arasındakı daxili keçid arasındakı əlaqənin daha da təhlili, ekoloji riskin ehtimal olunan hərəkətverici faktorlarını ortaya çıxara bilər. Çində ekoloji riskin ümumi şəkildə şiddətləndiyini nəzərə alaraq, "torpaqların möhkəmləndirilməsi", "əkin sahələrinin meşəyə qaytarılması" və "çəmənlik layihələri" kimi müəyyən torpaq siyasəti hökumət tərəfindən bunu azaltmaq üçün həyata keçirilir. Çində ekoloji mühitin qorunması tələbi artdıqca, ekoloji riskin hərəkətverici faktorlarını elmi cəhətdən ölçmək və təhlil etmək çox vacibdir, çünki bunlar torpaqdan düzgün istifadə planlaması və siyasəti formalaşdırmaq üçün lazımdır. Bu cür biliklər, üzləşdikləri ekoloji torpaq riskini və məruz qaldıqları torpaq istifadə dəyişikliklərini anladıqdan sonra, torpaqdan istifadə növlərini elmi olaraq təyin etməklə torpaq istifadəsi nümunələrini optimallaşdırmaq və torpaqdan istifadə dəyərlərini maksimuma çatdırmaq üçün istifadə edilə bilər.

Bir nümunə olaraq Qərbi Jilin əyalətinin bölgəsini götürərək, bu sənəd çoxölçülü və çox zamanlı uzaqdan zondlama görüntülərinə əsaslanan ekoloji risk qiymətləndirmə modelini təklif edir. Müxtəlif torpaq istifadə kateqoriyalarının dinamik dəyişiklikləri və keçid əlaqələri hərtərəfli ölçmə üsulu ilə öyrənildi. Bu araşdırmanın üç məqsədi var idi. (1) Son 20 ildə Qərbi Jilin əyalətindəki ekoloji riskin müvəqqəti və məkan dəyişikliklərini təsvir etmək, landşaftın təkamül prosesini ortaya çıxarmaq üçün (2) torpaq istifadəsi dəyişikliyini kəmiyyətcə təhlil etmək və məkanda və zamanda izləmək. , iki metodu tətbiq etməklə: torpaqdan istifadənin dinamik dərəcəsinin ölçülməsi və torpaqdan istifadə traektoriyasının təhlili və (3) ekoloji riskin mümkün hərəkətverici amillərinin hərtərəfli araşdırılması. Ümumiyyətlə, bu işin məqsədi landşaft ekoloji risk qiymətləndirilməsi üçün faydalı bir elmi qiymətləndirmə modeli təqdim etmək və sonra regional torpaq istifadəsi dəyişiklikləri arasındakı əlaqələri təhlil etmək və bununla da başqa yerlərdə tipik oxşar sahələrə tətbiq edilə bilən praktik bir nümunə araşdırması təmin etməkdir.

2. Materiallar və Metodlar

2.1. Tədqiqat Bölgəsinin Xülasəsi

Jilin əyalətinin qərb hissəsi Songnen düzünün cənub -qərbində yerləşir və Horqin çölünün şərq hissəsini və Songnen çəmənliyinin cənub hissəsini əhatə edir. Jilin əyalətinin şimal və qərb hissələri, Heilongjiang əyaləti və Baicheng City və Songyuan City olan İç Monqolustan muxtar bölgəsi ilə həmsərhəddir. Coğrafi olaraq tədqiqat bölgəsi 121 ° 38 ′ - 126 ° 12′E və 43 ° 58 ′ - 46 ° 19 ′ K (Şəkil 1) ərazilərində yerləşir, torpaq sahəsi 46 900 km 2 olan geniş bir məkanı əhatə edir. Şərq, cənub və qərbdəki ərazisi daha yüksəkdədir, şimalda və ortada aşağıdır, ümumi forması ümumi 6.46 milyon əhalisi olan bir kəmərə bənzəyir. Burada Şimal mülayim zonasının kontinental musson iqlimi üstünlük təşkil edir, illik orta temperaturu 4-6 ° C və illik illik günəş radiasiyası 5000-5400 MJ/m2 təşkil edir. Son 50 ildə, Jilin əyalətinin qərb hissəsində illik ortalama yağıntı azalmağa meylli olarkən, orta illik buxarlanma artım tendensiyası göstərmişdir [8-10].

2.2. Məlumat mənbələri

Uzaqdan algılanan məlumatlar Çindəki torpaqdan istifadə/torpaq örtüyü uzaqdan zondlama monitorinqi məlumat bazasından gəldi. 1995, 2005 və 2015 -ci illərdə tədqiqat sahəsi üçün Landsat TM/ETM və Landsat8 uzaqdan zondlama görüntüləri məlumat mənbəyi olaraq bu uzaqdan zondlama şəkillərinin bantları Envi v4.5 proqramında sintez edildi və düzəldildi (Exelis Visual Məlumat Çözümleri Inc). Araşdırılan bölgənin topoqrafik xəritəsini iki əsas şəhərinin torpaq istifadəsi xəritəsi məlumatları ilə birləşdirərək, altı torpaq istifadə kateqoriyasının vektor sənədləri, yəni əkin sahələri, meşə torpaqları, otlaqlar, su, tikinti torpaqları və istifadə olunmamış torpaqlar, ArcGIS v10.5 proqramında (ESRI Inc.) əldə edilmişdir. Onların vektor məlumatları ArcGIS 10.5 -də vahid proyeksiya və koordinat sisteminə çevrildi. Eyni zamanda, araşdırma bölgəsi, ilçe səviyyəsində torpaq istifadəsi dəyişikliklərini göstərmək və qərar vermə mövzusunda digər planlaşdırma şöbələri ilə əməkdaşlıq edərkən fizibilliyi təmin etmək üçün 10 qiymətləndirmə vahidinə-yəni inzibati sərhədlərə və fərqli ölkələrə bölünmüşdür. Bundan əlavə, əvvəlki landşaft ekologiyası tədqiqatı nümunə götürmə sahələrinin ətrafındakı landşaft nümunəsi məlumatlarını hərtərəfli əks etdirmək üçün, landşaft nümunələrinin sahəsinin landşaft yamaclarının orta sahəsindən 2-5 dəfə çox olmasını təklif edir [11]. Hesablama intensivliyini və dəqiqliyini artırmaq üçün şəbəkə hüceyrəsinin ölçüsünü üç məkan ölçüsünə qoyduq: 5 km × 5 km, 3 km × 3 km və 1.5 km × 1.5 km. Sosial və iqtisadi statistik məlumatlar Jilin Statistika İlliyindən (https://www.cnki.net) və müvafiq statistik bülletenlərdən ("http://www.jlbc.gov.cn" və "http: //www.jlsy") əldə edilmişdir. .gov.cn ”).

2.3. Ekoloji Risk İndeksi Modeli

Regional ekoloji risk, regional ekosistemin xarici müdaxiləyə və onun daxili özünü tənzimləməsinə və bərpasına müqavimət göstərmək qabiliyyətini əks etdirir. Fərqli torpaq istifadəsi növləri xarici faktorların müdaxiləsinə fərqli müqavimət göstərir. Müvafiq olaraq, ekoloji landşaft quruluşunun təbii ardıcıllığının necə təşviq edildiyi, habelə ümumi funksiyası və quruluşu və biomüxtəlifliyin qorunması üçün edilən düzəlişlərdə də fərqlənə bilərlər [12, 13]. Regional ekosistemin landşaft quruluşuna görə, bu tədqiqat landşaft müdaxilə indeksini (

) və mənzərə kövrəkliyi indeksi (

) vasitəsilə hərtərəfli torpaq istifadəsi ekoloji risk indeksi modeli qurulur. Landşaft quruluşu nəzərə alınmaqla, bu kəmiyyət ekoloji risk indeksi (ERI) daha sonra ekoloji riski və Qərbi Jilin əyalətindəki dəyişikliyi təhlil etmək üçün istifadə edilmişdir.

2.3.1. Mənzərə Müdaxilə İndeksi ()

Bu indeks, insan fəaliyyəti və ya təbii dəyişikliklər nəticəsində hər bir landşaft quruluşunun pozulma dərəcəsini ölçür. Landşaft parçalanma indeksi (

), fraktal ölçülərin qarşılığı (

) və landşaft üstünlük indeksi (

) bu düsturdan istifadə edərək landşaft müdaxilə dərəcəsini () təyin etmək üçün seçilir [14]:

fraqment ölçüsünün (MFPD) qarşılığı daha kiçik bir dəyərin daha aşağı bir yaşayış dərəcəsi olduğunu göstərən parçalanma indeksi haradadır, 1 -ə yaxınlaşdıqda həndəsə daha sadədir və torpaq daha narahatdır 2 -yə yaxın olarsa, quruluş daha mürəkkəb və daha təbiidir və landşaft tipinə görə nəzarət dərəcəsini göstərən dominantlıq indeksidir. Buna görə də, bu üç göstərici ilə qurulan müdaxilə indeksi landşaft müdaxiləsinin dərəcəsini daha yaxşı ifadə edə bilər. Yuxarıdakı tənlikdə, a, bc müvafiq landşaft indeksinin çəkiləridir. Tədqiqat sahəsinin faktiki vəziyyətinə və digər tədqiqatın müvafiq tədqiqat nəticələrinə əsasən [11], parçalanma indeksinin çəki dəyəri ən yüksək (çəki = 0.5), ardınca isə fraktal ölçü indeksinin qarşılığı üçün (çəki = 0.3) təyin edilmişdir. ) və üstünlük indeksi (çəki = 0,2).

Landşaft parçalanma indeksi () düsturu belədir:

landşaftdakı yamaqların sayı və mənzərənin ümumi sahəsi haradadır.


Bir şəhər silsiləsini təhlil etmək üçün bir geomodel hazırlamaq

Bir səma xətti bir şəhərin bənzərsiz bir barmaq izidir. Bir şəhərdəki zehniyyətləri, müxtəlifliyi və mədəniyyətləri çox vaxt onun siluetindən qəbul edilə bilər. İstanbulun simvolik silueti bu mega şəhərin xarakterinin və görünüşünün vacib bir hissəsini təşkil edir ki, İstanbulun tarixi silueti dərhal tanınar və qorunması vacib olan bənzərsiz bir varlıqdır. Etkileyici minarələr və qübbələr İstanbulun siluetinə hakimdir. Digər tərəfdən, İstanbulun ufq silsiləsi son on ildə dramatik şəkildə dəyişdi, çünki torpaqlar getdikcə daha çox investisiya üçün bir fürsət halına gəldi və daha yüksək binaların tikintisi bu qazancı artırmağın bir yolu oldu. Şəhərlərin estetikasına diqqət yetirənlər üçün səma xəttinin təhlili son zamanlar baş verən bir hadisə deyil. Bununla birlikdə, siluet xəttinin çıxarılması və təhlili ümumiyyətlə mövcud GIS funksionallığında mövcud deyildir. Bu məqalə, şəhər siluetinin estetikasını və çoxmərtəbəli binalar səbəbiylə çevrilməsini araşdırır. Bunu bir GIS mühiti daxilində bir geomodel hazırlayaraq edir. Bu araşdırmada hazırlanan geomodelin, Türkiyənin və dünyanın digər şəhərlərinin bir çox şəhər mənzərələrinə və şəhər bölgələrinə tətbiq oluna biləcək möhkəm bir təməl meydana gətirəcəyinə inanılır.

Vurğulanan məqamlar

► GIS texnologiyası, bir şəhərin siluetini qiymətləndirmək üçün bina modelləri olan bir DEM toplamaq üçün istifadə olunur. ► Görmə qabiliyyətini yoxlamaq üçün GIS texnologiyası istifadə olunur. ► Bu araşdırma, şəhər mənzərələrini əks etdirən bir geomodel yaratdı. ► Geomodel, çoxmərtəbəli binanın şəhər estetikası baxımından təsirini əvvəlcədən qiymətləndirir. ► UML standartı ilə ifadə olunan konseptual model, digər layihələrə tətbiq ediləcək ümumi bir üsul olaraq.


Coğrafiya və Ətraf Mühit

İnsanların çox miqdarda karbon qazı (CO2) tullantıları okeanın turşulaşmasının və qlobal iqlim dəyişikliyinin hərəkətverici qüvvəsidir. İqlim dəyişikliyinin müxtəlif aspektləri ilə bağlı araşdırmalar geniş şəkildə araşdırılsa da, okeanın turşulaşdırılması (OA) problemi yalnız son vaxtlar tanınmışdır. Okean suyunun turşulaşması ilk növbədə CO2 ilə su arasında kimyəvi tarazlığın tanınmış qanunu ilə idarə olunduğundan, okean turşuluğunun ilkin təsiri nisbətən aydındır (Caldeira və Wickett, 2005). Ancaq son təsir bir çox digər dəyişənin kompleks qarşılıqlı təsirindən asılıdır.
Karbonun okean rezervuarı həm qurudakı, həm də atmosfer sistemlərindən daha böyükdür və hava-dənizi boyunca CO2 mübadiləsi yolu ilə karbon üçün əhəmiyyətli bir ağ yuyucusu təmin edir. Son 200 ildə atmosferdəki CO2, fosil yanacaqların yandırılması, sement istehsalı və torpaq istifadəsi dəyişiklikləri səbəbiylə 280 ppm -dən qlobal orta hesabla təxminən 390 ppm -ə yüksəldi (Hilmi et al. 2012). Lakin, okeanın karbon alması atmosfer artımını və bunun Yerin iqlimi ilə əlaqəli nəticələrini ləngitdi və belə alınmadan atmosfer CO2 -nin indi 450 ppm ətrafında olacağı təxmin edilir (Sabine və digərləri 2004 Que're Və s. 2009).

Atmosferdəki CO2 konsentrasiyalarının 2050-ci ilə qədər 467-555 ppm-ə çatması gözlənilir ki, bu da 2050-ci ildə səthi okean pH-nın orta hesabla 7,8-ə düşməsinə səbəb olacaq (Cooley və digərləri 2009c). Gələcək CO2 tullantıları və okeanların alınması modelləri, CO2 -nin atmosfer səviyyəsinin ən yüksək fosil yanacağının yanmasından qısa bir müddət sonra zirvəyə çatacağını və okeanlar CO2 -ni udduqca okeanların turşuluğunun artması ilə nəticələnərək azalacağını göstərir (Ruttimann 2006).

Xülasə: Bu sənəd siklonların tezliyini, tarixi qeydlərini və şiddətli siklonik izini araşdırır
son 100 ildə Bengal Körfəzi üzərində. Banqladeş tropik siklonların yolunda yerləşir
Benqal körfəzindən gəlir. Böyük bir astronomik gelgit, bir huni ilə bənzərsiz birləşmə
sahil konfiqurasiyası, alçaq düz ərazi və tez -tez şiddətli tropik fırtınalar bəzən fırtına yaradır
minlərlə insanın ölümünə səbəb olan dalğalanmalar. Bu məqalə, davranışını başa düşmək üçün bir cəhddir
tropik siklonun meydana gəlməsinin hava fenomeni vəziyyəti, Benqal körfəzindəki meydana gəlməsi sahəsi,
formalaşma mövsümləri, eniş sahəsi, pist hazırlığı, vs. öyrənmək üçün GIS metodundan istifadə edilmişdir
Benqal körfəzi üzərindəki tropik siklonların meydana gəlməsi və izləri. Yaranma tezliyi
müəyyən bir ay ərzində depressiya və dərin depressiya, siklonik fırtınalar və şiddətli siklonik fırtınalar
və 1908-2008-ci illər dövrü bunların çoxunun Bengal Körfəzində meydana gəldiyini göstərir
İyun -Noyabr aylarında ən yüksək tezlik Avqustda, daha sonra sentyabrda. Bunun olacağı proqnozlaşdırılır
araşdırma, problemlərin miqyasını azaltmaq üçün əlaqədar orqanlara anlamağa kömək edəcək
Banqladeşdə siklonik ziyan.

Açar sözlər: Tropik Siklonlar, depressiya və dərin depressiya, Siklonik Fırtınalar, Şiddətli Siklonik Fırtınalar,
Bengal Körfəzi, hava, Formasiya Prosesləri, Track Hazırlanması, Landfall Area, Frequency, GIS

Bu araşdırma, CBS əsaslı xəritələşdirmə və sahə ölçülərinin dəyişdirilməsi ilə əlaqədardır
bataqlıq sahələri iki fərqli dövrdə və dəyişiklik və təsir səbəblərini müəyyən etmək
tədqiqat sahəsindəki bataqlıqların dəyişməsinin qiymətləndirilməsi. Bu araşdırma bir mikrofonda aparıldı
Manikganj bölgəsindəki Daulatpur upazila'da miqyas səviyyəsi. Bunun inkişaf etdiyini görmək olar
aktivliklərin və artan əhalinin bataqlıq ərazilərdəki dəyişikliklərdə böyük bir fərq yaratdı
son iyirmi ilə müqayisədə bu anda tədqiqat sahəsində sürətlə quruyan
il və ya daha çox. İki fərqli dövrün peyk görüntüləri əlaqədar proqramlar vasitəsi ilə təhlil edildi.
İçərisində olan kəsimlərin münasibətini araşdırmaq üçün bir anket aparılmışdır
təhsil sahəsindəki beş birlik. Doğrulamaq üçün GPS araşdırması və vizual müşahidə də edildi
peyk görüntü məlumatları. Bütün toplanan və toplanan ilkin və ikincil məlumatlar olmuşdur
əl ilə və GIS Proqramı (ERDAS Imagine, ArcGIS 9.2, Arc View 3.3,
və Görüntü Analizi 1.0). Məlumdur ki, 1990 -cı ildə bataqlıq ərazinin ümumi sahəsi təxminən 21.76% idi
Tədqiqat sahəsi tədricən azaldı və ən aşağı nöqtəsinə təxminən 20.53% oldu
2004. 1990-2004 -cü illərdə bataqlıqların ümumi sahəsi təxminən 1 kv. The
bataqlıqların dəyişməsindən məsul olan faktorlar çay sahilinin eroziyası, sel və çöküntülərdir.
insan məskunlaşmasının genişlənməsi, sənayeləşmə, planlaşdırılmamış inkişaf fəaliyyətləri,
həddindən artıq istismar, əkinçilik və iqlim dəyişikliyi. Sulu -bataqlıq ərazilərin deqradasiyası bir neçə sahəni yaratdı
drenaj sisteminə təsirləri, təbii su anbarlarının itirilməsi, su heyvanlarının itkisi və
balıqlar, daşqın hadisələrinin artması, təbii torpaq qida maddələrinin itirilməsi, əkin nümunələri
istehsalın, peşələrin və nəqliyyat vasitələrinin miqdarı. Bu tapıntılara əsaslanaraq,
qorunması, qorunması və s. üçün bir sıra tövsiyələr irəli sürülmüşdür
bataqlıq ərazilərin idarə edilməsi aidiyyəti orqanlara.

Açar sözlər: Banqladeş, Sulaqlıqlar, Dəyişikliklər, İdarəetmə, Ətraf mühit, Mikro Ölçü,
Drenaj, Daşqın, Çöküntü, Qoruma, Çay Sahili, Eroziya, Çay, CİS, Xəritəçəkmə.


Kənd Təsərrüfatı və Meşə İstehsalında Torpaq Eroziyasını Qiymətləndirmək və Azaltmaq üçün Həlli Təklif Etmək: Vyetnamın Son La əyalətində bir nümunə araşdırması

Son La, Vyetnamın şimal -qərb bölgəsindəki bir əyalətdir, bu əyalət yüksəkliyi 100 m -dən 2900 m -ə qədər olan müxtəlif ərazilərə malikdir. Əkin sahələrinin olmaması səbəbindən fermerlər hələ də 25 ° -dən yuxarı dik yamaclı torpaqlar əkirlər. Nəticədə, torpaq eroziyası çox böyük miqyas aldı və məhsuldar becərmə vaxtı qısaldıldı. Bu səbəbdən, Son La əyalətində torpaq itkisini azaltmaq üçün səbəbləri təhlil etmək və həll yollarını təklif edərək, faktiki torpaq eroziyasını qiymətləndirmək lazımdır. Torpaq eroziyasını proqnozlaşdırmaq üçün GIS texnologiyası və Universal Torpaq Zərər Tənliyi (USLE) tətbiqi, çox aşağı səviyyədə (0–1 ton · ha -1 · il -1) aşınmış torpağın 56,49% ilə ən böyük paya sahib olduğunu göstərdi. sahə. Aşağı səviyyə (1–5 ton · ha −1 · il -1), orta səviyyə (5-10 ton · ha −1 · il -1) və yüksək səviyyə (10–50 ton · ha −1 · il -1 ) eroziyaya uğramış sahələr müvafiq olaraq 8.52%, 7.88%və 1.41%-ni təşkil edir. Torpaq çox yüksək səviyyədə (& gt50 ton · ha −1 · il −1) aşındırılır və bu tədqiqat sahəsinin 25.7% -ni təşkil edir. Mai Son rayonunda torpaq eroziyasını azaltmaq üçün həll yolları üzərində aparılan araşdırmalar göstərir ki, çoxillik bitkilərin (qəhvə) becərilməsi üçün aşağıdakı kontur xətləri üzərində əkilərkən eroziyaya görə hər il itirilən torpaq miqdarı 63,37 ton · ha -1 təşkil edir. üst mərtəbədəki terrasın torpaq itkisindən sonra becərilməsi 39,55 ton · ha -1. Daha çox ot zolaqları əkilərsə, eroziya səbəbindən hər il itirilən torpaq miqdarı ənənəvi məhlullarla müqayisədə 71% azaldı. Bu həll üçün soya bitkiləri əkilərkən torpaq eroziyası ənənəvi üsullarla müqayisədə 63-76% azalmışdır. Ənənəvi becərmə üsullarının, yəni yandırma, şumlama və toxumçuluğun tətbiq olunduğu illik bitkilərin (qarğıdalı) becərilməsi üçün hər il orta hesabla torpaq itkisi 64.06 ton · ha -1 təşkil edir. Minimum torpaq işləmə ölçüsü və işlənməmiş ölçü istifadə edildiyi üçün bu dəyər sırasıyla 45.04 ton · ha −1 və 41.96 ton · ha −1 idi. Qarğıdalı gövdəsi biçildikdən sonra kontur xətləri və terraslardan sonra torpaqları örtmək üçün istifadə edildikdə, torpaq eroziyası ənənəvi məhlullarla müqayisədə 38-59%, paxlalı bitkilərlə əkin zamanı eroziya nəticəsində torpaq itkisi ənənəvi tədbirlərə nisbətən 50-68% azalmışdır.

1. Giriş

Yağış, torpaq nəmliyi, torpağın gözenekliliyi, yamacın dikliyi və uzunluğu, bitki örtüyü və torpaq orqanizmlərinin roluna diqqət yetirilərək rütubətli ərazilərdə torpaq eroziyasına təsir edən dominant faktorlar nəzərdən keçirilmişdir [1]. Vyetnamda yağış nəticəsində torpaq eroziyası dağlıq və dağlıq şimal bölgəsində ciddi torpaq deqradasiyasına səbəb olan əsas vasitə hesab olunurdu [2, 3]. Torpaq eroziyasını öyrənmək üçün sahə miqyasında və su hövzəsi miqyasında iki yanaşma mövcuddur. Torpaq eroziyası təcrübəsi, müxtəlif becərmə təcrübələrinin eroziyanın azalmasının effektivliyini qiymətləndirmək üçün sahə miqyasında aparılmışdır. Sahə şəraitində torpaq eroziyası təcrübəsi şəraitində yağış və torpaq növlərinə nəzarət edilə bilməz. Bununla belə, bitkilərin örtüyünü, yamacını və yamacının uzunluğunu uyğun məhsul quruluşunu seçərək və yamaclı torpaqlarda bir teras yaratmaqla nəzarət etmək mümkündür [4]. Su hövzəsi miqyasında torpaq eroziyası dərəcələri su havzasının ölçüsünə və topoqrafiya, yamacın dərəcəsi və torpaqdan istifadə növü kimi digər faktorlardan asılıdır (Mai, 2007 [5] -də göstərilmişdir).

Vyetnamın şimalında (Ba Vi rayonu) çay əkən torpaqda yamacın torpaq eroziyasına təsirinin tədqiqat nəticələri göstərir ki, 3 °, 211 ton yamacında torpaq itkisi 96 ton · ha -1 il · 1 təşkil edir. · 8 ° yamacında · ha −1 · il −1 və 15 ° yamacda 305 ton · ha −1 · il −1 [6]. Torpaq itkisinin böyüklüyünü və su eroziyasını idarə edən faktorları aydınlaşdırmaq üçün üç yağışlı mövsümdə Vinh Phuc əyalətinin Vinh Yen qəsəbəsində torpaq eroziyası təcrübəsi aparılmışdır. Torpağın alçaq (8%) və ya orta (14,5%) yamacına və ya səhər şöhrətinə və ya çılpaq torpaq örtüyünə malik idi. İllik torpaq itkisi (177-dən 2361 g.m -2-ə bərabər olan 1,77 ilə 23,61 tona bərabərdir. Yamac gradientinin və mövsümi yağışın mövsümün gündəlik gündəlik torpaq itkisinə təsiri təsdiqləndi, lakin mövsüm ərzində kiçik örtük örtüyü nisbəti və ya yarpaq sahəsi indeksi səbəbindən torpaq örtüyünün təsiri yox idi. Bəzi orta yamaclı sahələrin birinci ilində müşahidə olunan çox yüksək illik torpaq itkisi (2200 g.m-2 ekvivalent 22 ton · ha-1), torpağın ilkin hazırlanmasından sahəyə xas təsir idi [4].

Su səthinin evtrofikasiyası, çayların və su anbarlarının çöküntüsü, yolları və yaşayış sahələrini palçıqlı daşqınlar da daxil olmaqla səth axınının və torpaq eroziyasının digər təsirləri müəyyən edilmişdir [7]. Tədqiqat sahəsində torpaq eroziyası təkcə əkin sahələrinə deyil, həm də çayın çöküntüsünə, xüsusən də hidroelektrik su anbarlarına təsir göstərir.

There are many factors that affect the ability to resist the sediment of different vegetation covers in the watershed, including rainfall-flow, sediment source, texture, and flow density. It is very difficult to establish a synthetic model that includes all the factors. The actual soil erosion model can be based on Universal Soil Loss Equation (USLE) the results of the model should be validated and modified by erosion measurement in the field because the application of the model in different regions will require necessary modifications [8].

To assess soil erosion, in addition to the popular USLE (Universal Soil Loss Equation, 1965), there are several soil erosion models such as EPIC (Erosion/Productivity Impact Calculator, 1984), EUROSEM (European Soil Erosion Model, 1993), Rill Grow (a model for rill initiation and development, 1998), SEMMED (Soil Erosion Model for Mediterranean Regions, 1999), EGEM (Ephemeral Gully Erosion Model, 1999), and PESERA (Pan-European Soil Erosion Risk Assessment, 2003) [9]. With the development of GIS techniques, soil erosion models are greatly supported by spatial simulations with more factors and larger scales [10, 11].

Since 1999, the direct seeding mulch-based cropping system (DMC) is applied in Vietnam [12]. The practice restores the operation of natural forest ecosystems based on three fundamental principles: (1) mitigation of soil and land cover disturbance (no tillage), (2) maintenance of mulch, and (3) production and return organic matter into soils through intercropping systems/crop rotation [13]. By the application of DMC for corn planting with terraces and without mulch and with terraces and with mulch, the soil loss reduced by 90.3% and 93.9%, respectively, compared to the traditional practices without terraces and mulch [12].

Son La is a province in the Northwest region of Vietnam. Its landform is very diversified with elevation ranging from 100 m to 2,900 m. The landform has steep slope and high intersection. The hilly and mountainous areas occupy 92%, in which the areas with slope above 15 ° occupy 67%. Additionally, the rain amount is high (annually precipitation of 1,426.6 mm) and concentrates from month 4 to 9 with 85.5% of total annual rain amount.

Due to lack of cultivating lands in the Vietnam hilly and mountainous regions, farmers still cultivate lands with steep slope, even above 25 ° . Consequently, the soil erosion has occurred hugely, soils have been degraded rapidly, and the land capability for cultivating has been shortened. With respect to annual food crops, the lands abandoned after two or three cultivation seasons and it is not long enough for soil fertility to be recovered and crop yields are generally low [14]. The aim of the study was to assess the potential of different soil erosion conservation measures which include different cultivation techniques for soil erosion reduction through field experiments in two extreme sloppy areas in the Son La province and to provide suitable recommendations for farmers for cultivation in sloppy areas under the study area.

2. Materiallar və Metodlar

2.1. Study Area and Database

The study area belongs to the Northwest region of Vietnam (Figure 1). The agricultural lands occupied 68.46% in 2015, in which cultivation areas are 25.47% and forestry ones are 42.78%. The nonagricultural areas are small (3.71%). The arable land areas are quite large (27.83%) [15].


Supplemental Information

Map of visually classified vegetation categories for the coniferous site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 14-hectare survey site is marked in black. The black dashed line indicates a “likely area” to which the historic site boundaries may have extended. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Map of visually classified vegetation categories for the marsh site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 20-hectare survey site is marked in black. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Map of visually classified vegetation categories for the mixed deciduous site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 8-hectare survey site is marked in black. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Map of visually classified vegetation categories for the oak woodland site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 14-hectare survey site is marked in black. The black dashed line indicates a “likely area” to which the historic site boundaries may have extended. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Map of visually classified vegetation categories for the Willamette river site

Classifications based on 1956 aerial photographs (A) and 2012 satellite imagery (B). The boundary of the 10-hectare survey site is marked in black. Vegetation system categories derived from NVC levels in the National Gap Analysis Program (GAP) (US Geological Survey, 2012).

Species detected by Richard Eddy not visually observed in modern resurveys

Species sorted in alphabetic order by abundance category. “Proposed explanation” represents the authors’ best justification as to why those species were not detected. Abundance categories based on average number of individuals detected during each survey across all sites. Breeding Bird Survey (BBS) population trends for Oregon obtained from Sauer et al. (2014). Negative numbers indicate declining trends.

Species visually observed in modern resurveys but not detected by Eddy (1952)

Species sorted in alphabetic order by abundance category. “Proposed explanation” represents the authors’ best justification as to why those species were not detected. Abundance categories based on average number of individuals detected during each survey across all sites. Breeding Bird Survey (BBS) population trends for Oregon obtained from Sauer et al. (2014). Negative numbers indicate declining trends.

Trends in categorical species abundance over time based on all detections

Species sorted in taxonomic order by trend category. Trends were classified based on the size of the shift in abundance categories between years. Species classified as “strongly” increasing or decreasing shifted more than two categories up or down, respectively. For species classified as “No Change”, (A) indicates species were generally abundant both years, while (R) indicates species were generally rare both years. ∗ denotes species that were not visually detected.


CONCLUSIONS

Our cross-site synthesis of CHANS dynamics in Wolong and Chitwan indicates that many factors in the human subsystem, including community (e.g., organizations and services) and local resident characteristics (e.g., socioeconomics and demography), affect wildlife and their habitats, and vice versa. These interactions are further complicated by human and natural disturbance, feedbacks (including policies), and telecouplings that link the focal systems with other distant systems (see Figs. 4 and 5 for examples of the general CHANS framework applied to Wolong and Chitwan, respectively). For example, the CHANS approach reveals some key within-household dynamics (e.g., fertility and marriage timing) underlying important aggregate-level patterns (e.g., household number associated with habitat loss). The CHANS approach also reveals the normative basis of a farmer’s decision to participate in conservation activities or engage in particular resource consumption behaviors. These connections, so important for developing effective conservation plans, would likely have been missed had an integrated CHANS research approach not been used. Moreover, we argue that a CHANS approach can fill many remaining information gaps crucial to conserving wildlife in human-influenced areas.

The many links between local human communities and wildlife demonstrated in this synthesis further strengthen the rationale for the collaboration of environmental and social scientists when conducting CHANS research and developing policy recommendations (Roy et al. 2013). Conducting long-term studies is especially important because it allows an interdisciplinary team of researchers to witness and understand feedbacks as well as telecoupling (McConnell et al. 2011, Hummel et al. 2012, Liu 2014). Furthermore, incorporating ideas, concepts, and methods from a wide and broadening range of disciplines into long-term research projects will foster theoretical development and generate innovative and actionable solutions (Palmer 2012) for reconciling the needs of a growing human population with the desire to protect wildlife in an increasingly interconnected world.


Assessing Soil Erosion by Agricultural and Forestry Production and Proposing Solutions to Mitigate: A Case Study in Son La Province, Vietnam.

The dominant factors influencing soil erosion in humid areas were reviewed, with an emphasis on the roles of precipitation, soil moisture, soil porosity, slope steepness and length, vegetation, and soil organisms [1]. In Vietnam, soil erosion by rainfall was considered as a main agent causing serious soil degradation in the hilly and mountainous north region [2, 3]. There are two approaches to study soil erosion, at the plot scale and watershed scale. The soil erosion experiment was carried out at the plot scale to evaluate the effectiveness of erosion reduction of different cultivation practices. Under conditions of soil erosion experiment in field conditions, rainfall and soil types cannot be controlled. However, it is possible to control the vegetation cover, slope, and slope length by selecting the appropriate crop structure and creating a terrace on sloping land [4]. At watershed scale, soil erosion rates depend on the watershed size and other factors such as topography, slope degree, and land use type (Mai, 2007 cited in [5]).

The research results of effects of slope on soil erosion at the tea (one year) planting soil in northern Vietnam (Ba Vi district) showed that the soil loss is 96 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] at slope 3[degrees], 211 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] at slope 8[degrees], and 305 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] at slope 15[degrees] [6]. A soil erosion experiment was conducted in Vinh Yen Township of Vinh Phuc Province over three rainy seasons to clarify the magnitude of soil loss and factors controlling water erosion. The plot had a low (8%) or medium (14.5%) slope with land cover of cassava or morning glory or being bare. Annual soil loss (177 to 2,361 g.[m.sup.-2] equivalent to 1.77 to 23.61 ton x [ha.sup.-1]) was a tolerable level in all low-slope plots but was not in some medium-slope plots. The effects of slope gradient and seasonal rainfall on the mean daily soil loss of the season were confirmed, but the effect of land cover was not, owing to the small canopy cover ratio or leaf area index during the season. The very high annual soil loss (2,200 g.[m.sup.-2] equivalent to 22 ton x [ha.sup.-1]) observed in the first year of some medium-slope plots was the site-specific effect from initial land preparation [4].

Other impacts of surface runoff and soil erosion were identified including eutrophication of water body, sedimentation of rivers and reservoirs, and muddy flooding of roads and residential areas [7]. In the study area, soil erosion affects not only the cultivated land but also sedimentation of the river, especially hydropower reservoirs.

There are many factors that affect the ability to resist the sediment of different vegetation covers in the watershed, including rainfall-flow, sediment source, texture, and flow density. It is very difficult to establish a synthetic model that includes all the factors. The actual soil erosion model can be based on Universal Soil Loss Equation (USLE) the results of the model should be validated and modified by erosion measurement in the field because the application of the model in different regions will require necessary modifications [8].

To assess soil erosion, in addition to the popular USLE (Universal Soil Loss Equation, 1965), there are several soil erosion models such as EPIC (Erosion/Productivity Impact Calculator, 1984), EUROSEM (European Soil Erosion Model, 1993), Rill Grow (a model for rill initiation and development, 1998), SEMMED (Soil Erosion Model for Mediterranean Regions, 1999), EGEM (Ephemeral Gully Erosion Model, 1999), and PESERA (Pan-European Soil Erosion Risk Assessment, 2003) [9]. With the development of GIS techniques, soil erosion models are greatly supported by spatial simulations with more factors and larger scales [10, 11].

Since 1999, the direct seeding mulch-based cropping system (DMC) is applied in Vietnam [12]. The practice restores the operation of natural forest ecosystems based on three fundamental principles: (1) mitigation of soil and land cover disturbance (no tillage), (2) maintenance of mulch, and (3) production and return organic matter into soils through intercropping systems/crop rotation [13]. By the application of DMC for corn planting with terraces and without mulch and with terraces and with mulch, the soil loss reduced by 90.3% and 93.9%, respectively, compared to the traditional practices without terraces and mulch [12].

Son La is a province in the Northwest region of Vietnam. Its landform is very diversified with elevation ranging from 100 m to 2,900 m. The landform has steep slope and high intersection. The hilly and mountainous areas occupy 92%, in which the areas with slope above 15[degrees] occupy 67%. Additionally, the rain amount is high (annually precipitation of 1,426.6 mm) and concentrates from month 4 to 9 with 85.5% of total annual rain amount.

Due to lack of cultivating lands in the Vietnam hilly and mountainous regions, farmers still cultivate lands with steep slope, even above 25[degrees]. Consequently, the soil erosion has occurred hugely, soils have been degraded rapidly, and the land capability for cultivating has been shortened. With respect to annual food crops, the lands abandoned after two or three cultivation seasons and it is not long enough for soil fertility to be recovered and crop yields are generally low [14]. The aim of the study was to assess the potential of different soil erosion conservation measures which include different cultivation techniques for soil erosion reduction through field experiments in two extreme sloppy areas in the Son La province and to provide suitable recommendations for farmers for cultivation in sloppy areas under the study area.

2.1. Study Area and Database. The study area belongs to the Northwest region of Vietnam (Figure 1). The agricultural lands occupied 68.46% in 2015, in which cultivation areas are 25.47% and forestry ones are 42.78%. The nonagricultural areas are small (3.71%). The arable land areas are quite large (27.83%) [15].

The study used annual mean rainfall amount during 15 years (2001-2015) of eight meteorology stations in the Son La province [16] for calculating the rainfall erosivity factor (R). Soil map of Son La province at scale 1: 100.000 [17] was used to calculate the soil erodibility factor (K). Son La topographic map at scale 1: 50.000 [18] was used to calculate the topographic factor (LS). Son La land use map in 2015 at scale 1: 100.000 [15] was applied to make maps of cropping management factors (C and P).

2.2.1. Estimating Soil Erosion by Using the Universal Soil Loss Equation Based on Geographic Information System (GIS). Annual soil loss amount was estimated based on the Universal Soil Loss Equation (USLE) [19] using the Raster Calculator technique in ArcGIS 10.2:

where A = annual soil loss (ton x [ha.sup.-1]), R = rainfall erosivity factor, K = soil erodibility factor, L = slope length erosivity factor, S = slope erosivity factor, C = cropping management factor, and P = conservation practices factor.

2.2.2. Rainfall Erosivity Factor (R). Annual mean rainfall was calculated by using Analyst Tools (which interpolates a raster surface from points using an inverse distance weight technique (IDW)) in ArcGIS 10.2 to build the rainfall erosivity factor (R) based on mean rainfall amount during 15 years (2001-2015) of eight meteorology stations in the Son La province [16]. After that, the rainfall erosivity factor was calculated by (2) (Nguyen, 1996 cited in [5]) based on the Raster Calculator tool:

where R = rainfall erosivity factor (J/[m.sup.2]) and P = annual mean rainfall (mm/year).

2.2.3. Soil Erodibility Factor (K). Physical and hydraulic soil properties are the most important factors that determine soil erodibility (Pierzynski et al., 2005 cited in [1]). These soil properties include antecedent moisture, porosity, surface roughness, texture, and aggregation [1]. The K factor expresses vulnerability of soils to erosion. The higher the K value is, the higher the erodibility is. K depends on stability of soil structure, soil texture, and soil organic matter in this paper, K values were determined based on the value of soil texture.

The K factor was taken from the data of soil map at scale 1: 100.000 [17]. The soil texture data were divided into six levels. Based on the levels and considering that the organic matter content is equal to 2%, the K values were defined (Table 1).

2.2.4. Topographic Factor (LS). LS factor refers to the topographic and/or the relief factor. The slope length factor L computes the effect of slope length on erosion, and the slope steepness factor computes the effect of slope steepness on erosion [9].

3D Analyst Tools (with Create TIN technique) in ArcGIS 10.2 was used to create a triangulated irregular network (TIN) dataset based on Son La topographic map at scale 1: 50.000 [18]. The conversion technique in ArcGIS 10.2 was then used to convert TIN to digital elevation model (DEM).

Slope (S) and slope length (L) values were calculated from DEM by using Spatial Analyst Tools in ArcGIS 10.2. After creating the slope and slope length data, Equations (3), (4), (5), and (6) were used to calculate LS factor by using Raster Calculator technique in ArcGIS 10.2.

With slope under 21%, LS was calculated using the Wischmeier and Smith formula [19]:

LS (factor 1) = (L/72.6) x (65.41 x sin(S) + 4.56 x sin(S) + 0.065), (3)

where LS = topographic factor, L = length of slope (m), and S = slope angle (radians). With slope above 21%, LS was calculated using the Gaudasasmita equation [20]:

LS (factor 2) = power (L/22.1, 0.7) x (6.432 x sin (power (S, 0.79)) x cos (S)), (4)

The slope length (L) was determined by using the Toxopeus equation [21]:

where L = slope length (m) and S = slope angle (%). Combination of LS (factor1) and LS (factor2) was calculated by using the following equation:

LS factor = Con(slope <21%, LS (factor 1),LS(factor 2)). (6)

2.2.5. Building the Cropping Management Factor (C). The C factor depends on plants' vegetative cover and the cropping management practices. Plants' vegetative cover in addition to crop residues reduces soil erosion potential, due to the fact that the vegetation cover protects and leads to slowing down surface runoff movement and enhancing surplus surface water infiltration [22]. The values reflect impacts of cover, productivity, length of cropping seasons, and farming practices.

The C factor values were calibrated by actual cover, length of cropping seasons, and farming practices. More specifically, the cropping system: paddy rice/paddy rice, C values are equal to 0.55 paddy rice/fallow, C values are equal to 0.4 and the cropping system: paddy rice/other annual crop, C values are equal to 0.55 [3]. With respect to shifting cultivation and annual industrial crops (corn, cassava, beans, and peanuts) and grassland crops, C values are equal to 0.21. With respect to perennial plant and forestlands, C values were defined based on the results published by authors [23, 24, 25]. In natural forest and conservation and protection plantation forestlands, C values are equal to 0.001 in production forestlands, C values are equal to 0.003, while in natural restoration forestlands, C values are equal to 0.027. The C values are equal to 0.83 for arable lands and 0.92 for hilly and mountainous shrub and grasslands (Table 2).

The C factor map was built by using Son La land use map in 2015 at scale 1:100.000 [15] and assigning the values of the C factor (Table 2) according to the type of land use in the map. After mapping the C value in vector form, use the Conversion Tool in ArcGIS 10.2 to convert to raster map.

2.2.6. Building the Conservation Practices Factor (P). The P values reflect impacts of practices to reduce weights and velocity of water flows. The P shows ratio of soil loss by conservation practices such as technical methods, terrace farming practices, and intercropping systems. The P in the study was defined based on the P published by authors (Roose, 1977 cited in [2, 3, 25, 26]) (Table 3).

The P factor map was constructed by combining the land use map [15] and the slope map. The land use map [15] was converted to raster map by ArcGIS Conversion Tool in ArcGIS 10.2 after assigning land use types by numerical values. Use the Raster Calculator tool in ArcGIS 10.2 to calculate the P value map by combining the land use type value and the slope value in Table 3.

2.2.7. Method for Measuring Eroded Soil in Monitoring Plots. Selecting the different farming practices and crops and evaluating soil erosion were based on the measurement of the actual soil loss. Each experiment grid with 5 m x 20 m size was designed to monitor soil erosion, and there is one trench with 5 m x 0.8 m x 1m size at the ending part of the grid. The trench was covered by nylon layer to create a watertight bulkhead to keep eroded soil (Figure 2). Soils collected in the trench were weighted monthly. The annual soil loss was calculated based on (2).

where A = annual soil loss (ton x [ha.sup.-1]), D = total soils weighted in the trench during 12 months (kg), and k = conversion coefficient from wet soils (in the field) to dry soils (drying at 70[degrees]C in cabinet drier). The k value was determined by weighted kilogram soil in the field condition to dry in the cabinet drier at 70[degrees]C and then by weighted dry soil k value is the weight of dry soil. In this study, k value is 0.7.

3.1. Assessing Actual Soil Loss in the Study Area. The results of calculated soil erosion by (1) are shown in Figure 3 and Table 4. The results were classified into five levels (very low, low, moderate, high, and very high).

The statistic results in rater map (Figure 3) show that average eroded soil in the Son La province is 26.23 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] (minimum value is 0 and maximum value is 105.9 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1]). Compared with the results of the study in the Asap catchment, an area located in central Vietnam with the same soil erosion calculator method showed that the results of this study were higher. The average annual soil erosion of this study was 26.23 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1], compared to that of the study in the Asap basin which was 18 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] [5]. The main reason is that the R value of this study is higher than that of the study in the Asap catchment (R in this study is 1,172-2,129 compared to 1,634.21-1,732.9).

Table 4 shows that the soil eroded at a very low level accounted for the largest proportion with 56.49% of the area. Low, medium, and high level eroded areas account for 8.52%, 7.88%, and 1.41%, respectively, of the area. Soil is eroded in very high level, accounting for 25.7% of the study area. The very high level area accounts for a large proportion of the total land area due to hilly terrain and steep slopes. These erosion calculations were used to select sites for assessing effectiveness of measures to mitigate soil erosion in the study area.

3.2. Evaluating the Possibility of Reducing Soil Erosion of Cultivation Measures

3.2.1. Selecting Sites. Although Son La natural lands are mainly the hilly and mountainous landforms with high slope, lands with slope above 15[degrees] have still used to cultivate, especially maize. The maize areas were 159,910 ha, which occupied 11.32% total areas and 44.95% agricultural lands, in which 30,710 ha concentrates on Song Ma district, 26,970 ha on Mai Son, 26,850 ha on Phu Yen, 17,840 ha on Muong La, 16,250 ha on Thuan Chau, 14,970 ha on Van Ho district there are below 10,000 ha areas in other districts. Additionally, coffee trees have planted quite popularly in the Son La province due to pedological and climate conditions suitable for them, and their economic effectiveness is higher. In 2015, there were 11,793 ha of coffee areas in the province and concentrated on Son La city (4,418 ha), Mai Son district (3,524 ha), and Thuan Chau (3,240 ha) [27].

Two sites as shown in Figure 4 were selected to assess soil loss and evaluate effectiveness of measures to mitigate soil erosion in this study. The results showed that Mai Son district was highly affected by erosion with a high level of soil erosion area of 11.8% and very high level of 23.45% (Table 5).

The coordinates of the experiment site in Muong Bon commune are 21[degrees] 6' 59,4"-21[degrees] 7' 18,1" N and 104[degrees] 10' 44,2"-104[degrees] 11' 10,3" E. Figure 4 indicates that the soil loss is mainly from high to very high levels of soil erosion. Main crops in the area are perennial such as coffee, fruit-trees, and forest on the top of the site.

At the remaining site in the Co Noi commune (its coordinates are 21[degrees]14'20,1"-21[degrees]14'32,5" N and 104[degrees]4' 0,7"104[degrees] 4' 16,9" E). The results showed that the soil loss is mainly also from high to very high levels of soil erosion. The status crops are maize, and the cultivation practices are burning/tillage/seeding.

3.2.2. Evaluation Ability of Mitigating Soil Loss by Using Cultivation Measures. There were many publications on soil loss solutions in the north mountainous regions of Vietnam. The solutions were already recommended as below.

(1) Increasing Land Cover and Mitigating Tillage. The solution was to reduce soil erosion and soil fertility loss [6, 28, 29, 30, 31]. Reducing tillage positively influences several aspects of the soil, whereas excessive and unnecessary tillage operations give rise to opposite phenomena that are harmful to soil. Therefore, currently there is a significant interest and emphasis on the shift from extreme tillage to conservation and no-tillage methods for the purpose of controlling erosion process [32]. It made good environment for microorganism and improved soil structure and fertility.

Consequently, crops grew well, increasing productivity and economic effective. According to the traditional farming practices in the north mountainous regions of Vietnam, residues of crops are burned or cleaned before cultivating a next season. In contrast, as applying measures to increase the land cover and combining mitigation of soil tillage (it means that wild grasses and residues of crops are kept on the ground surface), the soil surface is not disturbed and finally the soil erosion is prevented.

(2) Cultivation of Legumes. They are black beans, green beans, grape-beans, and peanuts which are intercropped with maize, upland rice, cassava, fruit-tree, coffee, or tea in the study area. The legumes do not only make covers to reduce soil erosion but also enhance soil nutrients due to their ability of fixing nitrogen. Legume crop residues contribute to organic N, and after decomposition by soil microbes, through mineralization, add available N for the next crop [33]. The effects of the measure as reducing soil loss and nutrient loss, improving soil structure and soil fertility, supporting good crops growth, and increasing productivity and economic effective [31].

(3) Terracing. The measure of terracing was suggested for lands with slope above 15[degrees] in the study area. The terraces should be made enough wide for planting a trip of crops at each terrace. The distance between terraces depends on the type of crops and often is equal to one between the crops as seeding following traditional farming practices. The measure could combine with increasing land cover or intercropping, and the effective of soil loss reduction was better [14]. In order to apply the terracing measure, it was necessary for using many labors in the beginning years to create terraces and maintain them [35]. The basic principle behind terracing is the management of runoff and sedimentation through gravity along hillsides or stream channels. The techniques are labor-intensive, based on hybrid knowledge, and accept knowledge-based innovation through time [36].

(4) Planting Grasses following Strips to Prevent Soil Erosion and Provide Feeds for Animal Husbandry. This is a good solution for cattle breeding [37].

Based on the mentioned studies, our research selected the different measures to assess ability of reducing soil erosion and recommendations.

(5) At the Site in the Muong Bon Commune. Although coffees are often cultivated on relatively flat lands (below 15[degrees]), they have been planted popularly in slope lands in Son La as the climate conditions and soil fertility are suitable for them. In the experimental area, terrain conditions have a slope of 15-20[degrees] and annual rainfall over 1,400 mm people have applied the terracing measure for cultivating coffees. However, the measure has not gotten good effect. The study proposed the combination measure between terracing and making strips of grass and intercropping beans. Planting strips of grass following contour lines would reduce soil erosion and provide feeds for crowns, and cultivating beans is to increase soil fertility and products are to increase incomes for people. The actual soil loss, which was measured in the sites with the selected reducing measurement, is shown in Table 6.

Table 6 shows that application of the measures of cultivating coffees following contour lines and terraces causes high soil loss. With respect to the cultivating coffees following contour lines, the average soil loss for 3 years was 63.37 ton x [ha.sup.-1], while the cultivating coffees following terraces caused the average soil loss of 39.55 ton x [ha.sup.-1]. With respect to application of the cultivating coffees following terraces and planting strips of grass, the average soil loss was 18.23 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] and the soil loss reduced by 54-71% compared to the traditional measure. While application of the measure of cultivating coffees following terraces, combining plantation of strips of grass and intercropping legumes (beans), the average soil loss was 14.53 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] and reduced by 63-76% compared to the traditional measure.

(6) At the Site in the Co Noi Commune. In the experimental area, terrain conditions have a slope of 15-20[degrees] and annual rainfall over 1,400 mm people uses the farming practices such as minimizing tillage (weeding) and no tillage (shifting cultivation) and burning residues of maize/ploughing/seeding. The study proposed measures of using stem of maize as strips following contour lines and intercropping legumes (beans) to reduce soil erosion and improve soils and diversity products.

Table 7 indicates that the average soil loss was 64.06 ton [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] at the sites cultivating maize in Co Noi where the traditional cultivation measures (burning/ploughing/ seeding) were applied. This value was 45.04 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1] and 41.96 ton x [ha.sup.-1] x [year.sup.-1], respectively, as the minimizing soil tillage measure and no-tillage measure were used. The average soil loss was reduced by 38-59% compared to the traditional cultivation measures at the site where the stems of maize after harvesting to cover lands following contour lines and terraces were applied, while it was 50-68% at the site where the stems of maize after harvesting to cover lands following contour lines and terraces, intercropping legumes were applied.

Son La is a province in the Northwest region of Vietnam with hilly terrain, and cultivation activities are affected by soil erosion. The results of the mapping of soil erosion showed that the soil eroded at a very low level accounted for the largest proportion with 56.49% of the area. Low, medium, and high level eroded areas account for 8.52%, 7.88%, and 1.41%, respectively, of the area. Soil is eroded in very high level, accounting for 25.7% of the study area.

The annual soil loss reduced by 54-71% at the slope sites cultivating coffees following the measures of using terraces and planting strips of grass compared to the traditional ones. The value was 63-76% at the slope sites cultivating coffees following the measures of using terraces combining plantation of strips of grass and intercropping legumes (beans). The annual soil loss reduced by 38-59% at the slope sites where are cultivating maize following measures of using stems of maize after harvesting to cover lands, while it was 50-68% at the site where are cultivating maize following measures of sing stems of maize after harvesting to cover lands and intercropping legumes compared to the traditional cultivation of maize.

In the study area, for coffee growing on high sloping land (over 15[degrees]), farmers should use cultivating terraces, combining plantation of strips of grass between 3 and 4 coffee rows and intercropping legumes (beans). For maize growing in high sloping areas (over 15[degrees]), farmers should incorporate measures making terraces, using stems of maize after harvesting to cover lands following contour lines and intercropping legumes. In lower sloping areas, the minimum soil tillage can be used, using stems of maize after harvesting to cover lands following contour lines and intercropping legumes. These cultivation measures not only reduce soil erosion and improve soil but also produce bean products and grass for livestock.

The data used to support the findings of this study are available from the corresponding author upon request.

The authors declare that there are no conflicts of interest regarding the publication of this paper.

This work was supported by the program "Science and Technology for Sustainable Development in the Northwest Vietnam," under subject code KHCN-TB.03T/13-18.

[1] D. J. Holz, K. W. J. Williard, P. J. Edwards, and J. E. Schoonover, "Soil erosion in humid regions: a review," Journal of Contemporary Water Research and Education, vol. 154, yox. 1, pp. 48-59, 2015.

[2] C. T. Trinh, Soil Erosion in Vietnam (The Case of Buon-Yong Catchment), Scholars Press, 2015.

[3] K. Vezina, F. Bonn, and P. V. Cu, "Agricultural land-use patterns and soil erosion vulnerability of watershed units in Vietnam's Northern Highlands," Landscape Ecology, vol. 21, yox. 8, pp. 1311-1325, 2006.

[4] K. Kurosawa, H. D. Nguyen, T. C. Nguyen, and K. Egashira, "Magnitude of annual soil loss from a hilly cultivated slope in Northern Vietnam and evaluation of factors controlling water erosion," Applied and Environmental Soil Science, vol. 2009, Article ID 464767, 8 pages, 2009.

[5] T.G. Pham, J. Degener, and M. Kappas, "Integrated universal soil loss equation (USLE) and geographical information system (GIS) for soil erosion estimation in A Sap basin: Central Vietnam," International Soil and Water Conservation Research, vol. 6, yox. 2, pp. 99-110, 2018.

[6] N. Menzies, A. Verrell, and G. Kirchhof, "Can conservation farming practices ensure agricultural ecosystem stability?," in Proceedings of 3rd International Conference on Conservation Agriculture in Southeast Asia, pp. 202-220, CIRAD, NOMAFSI, University of Queensland, Hanoi, Vietnam, December 2012, http://cansea.org.vn/wp-content/uploads/2017/06/Proceedings_ Final_Web.pdf.

[7] J. Boardman, M. L. Shepheard, E. Walker, and I. D. L. Foster, "Soil erosion and risk-assessment for on- and off-farm impacts: a test case using the Midhurst area, West Sussex, UK," Journal of Environmental Management, vol. 90, no. 8, pp. 2578-2588, 2009.

[8] B. Sude, N. Wu, J.-X. Gao, C. Zhang, J. Ge, and E. Driss, "New approach for evaluation of a watershed ecosystem service for avoiding reservoir sedimentation and its economic value: a case study from Ertan reservoir in Yalong River, China," Applied and Environmental Soil Science 1, vol. 2011, Article ID 576947, 10 pages, 2011.

[9] J. A. Bahrawi, M. Elhag, A. Y. Aldhebiani, H. K. Galal, A. K. Hegazy, and E. Alghailani, "Soil erosion estimation using remote sensing techniques in Wadi Yalamlam basin, Saudi Arabia," Advances in Materials Science and Engineering, vol. 2016, Article ID 9585962, 8 pages, 2016.

[10] E. G. Gregorich, K. J. Greer, D. W. Anderson, and B. C. Liang, "Carbon distribution and losses: erosion and deposition effects," Soil and Tillage Research, vol. 47, no. 3-4, pp. 291-302, 1998.

[11] C. J. Williams, F. B. Pierson, P. R. Robichaud, and J. Boll, "Hydrologic and erosion responses to wildfire along the rangeland-xeric forest continuum in the western US: a review and model of hydrologic vulnerability," International Journal of Wildland Fire, vol. 23, no. 2, pp. 155-172, 2014.

[12] J. C. Castella, A. Chabanne, D. D. Quang et al., Towards Sustainable Agricultural Development in Mountain Areas of Northern Vietnam: Main Results from the Mountain Agrarian Systems (SAM) Program in Bac Kan province, 1998-2002, Multimedia CD-Rom, Vietnam Agricultural Science Institute, Hanoi, Vietnam, 2003.

[13] French Development Agency/French Global Environment Facility (AFD/FFEM), "Direct seeding mulch-based cropping systems (DMC), an alternative to conventional cropping systems in developing countries," p. 68, Les Petites Affiches, Paris, France, 2007, http://open-library.cirad.fr/files/2/231_ 1162708018.pdf.

[14] L. Q. Doanh, H. D. Tuan, and A. Chabanne, "Upland agroecology research and development in Vietnam," in Proceedings of Building an Agro-Ecological Network through DMC in Southeast Asia, Regional Workshop-Vientiane, Lao, December 2005, http://open-library.cirad.fr/files/2/ 2411141426824.pdf.

[15] Center of Land Data and Information (CLDI), Map and Data of Current Land Use Year 2015 of Son La province, General Department of Land Management, Hanoi, Vietnam, 2015.

[16] Center for Technology Responding to Climate Change (Cli-Tech), Climate Database in Period 2001-2015 of Son La Province, Department of Methodology and Climate Change, Hanoi, Vietnam, 2016.

[17] National Institute of Agricultural Planning and Projection, Soil Map (Scale 1/100,000) of Son La Province, NIAPP, Hanoi, Vietnam, 2004.

[18] Center of Survey and Mapping Data (CSMD), Topographic Map (scale 1/50,000) of Son La province, Department of Survey, Mapping and Geographic Information, Hanoi, Vietnam, 2006.

[19] W. H. Wischmeier and D. D. Smith, "Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning," in Agriculture Handbook 537, p. 58, U.S. Department of Agriculture, Washington, DC, USA, 1978.

[20] K. Gaudasasmita, "Contribution to geo-information system operation for prediction of erosion," M.Sc. Thesis, ITC, The Netherlands, p. 130, 1987.

[21] A. G. Toxopeus, "Cibodas: the erosion issue," in ILWIS 2.1 for Windows: Applications guide: the Integrated Land and Water Information System, C. J. van Westen, A. Saldana Lopez, S. P. Uria cornejo, and G. Chavez Ardanza, Eds., pp. 307-321, ITC, Enschede, The Netherlands, 1997.

[22] V. H. D. Zuazo, J. R. F. Martinez, C. R. R. Pleguezuelo, A. M. Raya, and B. C. Rodriguez, "Soil-erosion and runoff prevention by plant covers in a mountainous area (SE Spain): implications for sustainable agriculture," Environmentalist, vol. 26, no. 4, pp. 309-319, 2006.

[23] X. D. Bui and V. Q. Do, "Applying universal soil loss equation (USLE) to estimating soil erosion at Lam Son headwater catchment," Journal of Forestry Science and Technology, vol. 5, 2017, http://vnuf.edu.vn/documents/4400543/5135893/8.Bui. Xuan.Dung.pdf.

[24] Food and Agriculture Organization of the United Nations-the International Fund for Agricultural Development, Strategic Environmental Assessment, "An assessment of the impact of cassava production and processing on the environment and biodiversity," in Proceedings of the validation forum on the global cassava development strategy, pp. 26-28, Rome, Italy, April 2000, http://www.fao.org/ docrep/007/y2413e/y2413e09.htm#bm09.1.1.

[25] K. Kuok, D. Mah, and P. Chiu, "Evaluation of C and P factors in universal soil loss equation on trapping sediment: case study of Santubong River," Journal of Water Resource and Protection, vol. 5, yox. 12, pp. 1149-1154, 2013.

[26] Y. Glemarec, Environmental Indicators For Tropical Areas: A Methodology Applied to Forest, Water and Soil Degradation in Thai Nguyen Province, Vietnam, A research undertaken within the framework of project STD3-CT94-0310 of the European Union (DG X II) and coordinated by l'Institut de Recherche Pourle Developpement, France, 1997, http://www. cartographie.ird.fr/publi/Glemarec_ang.pdf.

[27] Department of Statistic Office (DSO), Statistic year book of Son La Province, Statistic Publishing house, Hanoi, Vietnam, 2015.

[28] J. R. Benites, "Effect of no-till on conservation of the soil and soil fertility," in No-Till Farming Systems, T. Goddard, M. Zoebisch, Y. Gan et al., Eds., pp. 59-72, Special Publication No.3, World Association of Soil and Water Conservation, Funny Publishing, Bangkok, Thailand, 2008.

[29] S. Boulakia, S. Chabierski, P. Kou et al., "Adaptation of direct-seeding mulch-based croping systems for annual cash crop production in Canbodia rainfed uplands," in Proceedings of 3rd International Conference on Conservation Agriculture in Southeast Asia, pp. 92-108, CIRAD, NOMAFSI, University of Queensland, Hanoi, Vietnam, December 2012, http://cansea.org. vn/wp-content/uploads/2017/06/Proceedings_Final_Web.pdf.

[30] A. J. Mercado, V. B. Ella, and M. R. Reyes, "Yield, biomass and soil quality of conservation agriculture systems in the Philippines," in Proceedings of 3rd International Conference on Conservation Agriculture in Southeast Asia, pp. 256-258, CIRAD, NOMAFSI, University of Queensland, Hanoi, Vietnam, December 2012, http://cansea.org.vn/wp-content/ uploads/2017/06/Proceedings_Final_Web.pdf.

[31] P. T. Sen, L. H. Huan, D. S. An et al., "Adaptive participatory research to develop innovations for sustainable intensification of maize-based farming systems in the northern uplands of Vietnam," in Proceedings of 3rd International Conference on Conservation Agriculture in Southeast Asia, pp. 109-111, CIRAD, NOMAFSI, University of Queensland, Hanoi, Vietnam, December 2012, http://cansea.org.vn/wp-content/ uploads/2017/06/Proceedings_Final_Web.pdf.

[32] M. Iqbal, A. U. Hassan, A. Ali, and M. Rizwanullah, "Residual effect of tillage and farm manure on some soil physical properties and growth of wheat (Triticum aestivum L.)," International Journal of Agriculture and Biology, vol. 1, pp. 54-57, 2005, http://www.fspublishers.org/published_ papers/42622_pdf.

[33] G. X. Chu, Q. R. Shen, and J. L. Cao, "Nitrogen fixation and N transfer from peanut to rice cultivated in aerobic soil in an intercropping system and its effect on soil N fertility," Plant and Soil, vol. 263, no. 1-2, pp. 17-27, 2004.

[34] J. Poesen, "Soil erosion in the anthropocene: research needs," Earth Surface Processes and Landforms, vol. 43, yox. 1, pp. 64-84, 2018.

[35] O. Niketic, A. Lugg, PT Sen, LTH Nga, LH Huan və EVD Fliert, "Fermerlərin torpaq eroziyasını Vyetnamın şimal dağlıq bölgəsindəki fermerlərlə birlikdə ssenari təhlili üçün risk kimi qəbul etmələri", 3-cü hissədə. Cənub-Şərqi Asiyada Əkinçilik üzrə Beynəlxalq Konfrans, s.53-55, CIRAD, NOMAFSI, Queensland Universiteti, Hanoi, Vyetnam, Dekabr 2012, http://cansea.org.vn/wp-content/uploads/2017/06/ Proceedings_Final_Web.pdf.

[36] G. Bocco və B. M. Napoletano, "Latın Amerikasında iqlim dəyişikliyinə uyğunlaşma olaraq terras əkinçiliyinin perspektivləri", Coğrafiya Kompası, cild. 11, yox. 10, 2017.

[37] O. Husson, A. Chabanne, HD Tuan et al., "Vyetnamda bitki örtüyünə birbaşa əkin yolu ilə məhsul və heyvandarlığın inteqrasiyası", II Dünya Mühafizəsi Kənd Təsərrüfatı Konqresinin İşləri, s. 357-367, Ponta Grossa , Braziliya, Avqust 2003.

X. H. Nguyen (iD) (1,2) və A. H. Pham (iD) (1,2)

(1) Ətraf Mühit Elmləri Fakültəsi (FES), VNU Elm Universiteti, 334 Nguyen Trai Caddesi, Thanh Xuan Bölgəsi, Hanoi, Vyetnam

(2) Ətraf Mühitin Monitorinqi və Modelləşdirilməsi Araşdırma Mərkəzi (CEMM), VNU Elm Universiteti, 334 Nguyen Trai Caddesi, Thanh Xuan Bölgəsi, Hanoi, Vyetnam

Yazışmalar A. H. Pham [email protected] ünvanına göndərilməlidir

Alındı ​​21 Mart 2018 27 İyun 2018 Yenilənib 31 İyul 2018 Qəbul Edildi 13 Sentyabr 2018

Akademik Redaktor: Amaresh K. Nayak

Başlıq: Şəkil 1: Son La əyalətinin yeri.

Altyazı: Şəkil 2: Monitorinq sahəsinin layihələndirilməsi və tarlada aşınmış torpağın qablaşdırılması.

Başlıq: Şəkil 3: Son La -da torpaq eroziyası xəritəsi.

Başlıq: Şəkil 4: Sahələrin monitorinqi, torpaq eroziyasını qiymətləndirmə və torpaq itkisini azaltmaq üçün həllərin öyrənilməsi.


Videoya baxın: Layer files in ArcGIS Pro