Науковий вісник НГУ

Картографування чутливості до водної ерозії за допомогою системи RUSLE-ГІС у Бухмамі (північно-східний Алжир)

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №3 2026

Останнє оновлення: 26 червня 2026

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1497

Authors:

С. Хассад*, orcid.org/0009-0000-8611-9261, Вища національна школа лісівництва, м. Хенчела, Алжир; Вища національна школа лісівництва, Лабораторія алжирських лісів і зміни клімату, м. Хенчела, Алжир, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О. Мегіті, orcid.org/0009-0005-1895-9820, Вища національна школа лісівництва, м. Хенчела, Алжир; Вища національна школа лісівництва, Лабораторія алжирських лісів і зміни клімату, м. Хенчела, Алжир

С. Бугаба, orcid.org/0000-0003-3675-6881, Вища національна школа лісівництва, м. Хенчела, Алжир; Вища національна школа лісівництва, Лабораторія алжирських лісів і зміни клімату, м. Хенчела, Алжир

А. Бензауі, orcid.org/0009-0000-3621-7306, Вища національна школа лісівництва, м. Хенчела, Алжир

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2026, (3): 125 - 132

https://doi.org/10.33271/nvngu/2026-3/125

Abstract:

Мета. Оцінити просторову чутливість водозбірного басейну Бухмама, розташованого в горах Аурес у північно-східному Алжирі, до водної ерозії за допомогою комплексного застосування Модифікованого універсального рівняння втрат ґрунтів (RUSLE), геоінформаційних систем (ГІС) та якісного багатокритеріального аналізу.

Методика. Показники ерозійної активності опадів, ерозійної вразливості ґрунту, довжини та крутизни схилів, рослинного покриву, а також фактори, пов’язані з методами ведення сільського господарства, були отримані на основі даних про кількість опадів, інформації щодо ґрунтових і літологічних особливостей, цифрової моделі рельєфу, знімків супутника Landsat 8/9 і даних про землекористування. Паралельно із цим показники NDVI, літологічні дані, дані про крутизну схилів, вологість ґрунту, класи ґрунтів і землекористування/землепокриття були стандартизовані, проаналізовані й інтегровані в середовищі ГІС для створення якісної карти чутливості.

Результати. Карта, складена на основі моделі RUSLE, показує, що на території водозбірного басейну переважають класи низької й помірної чутливості, що займають відповідно 52,0 та 24,2 % площі, тоді як класи високої й дуже високої чутливості охоплюють 14,7 та 8,3 %. Якісний підхід дав подібну просторову картину: 43,27 % – низька, 28,56 % – помірна, 17,31 % – висока та 10,86 % – дуже висока чутливість. Найбільш схильні до ерозії зони розташовані вздовж північно-західних, північно-східних, східних і зовнішніх південно-східних гірських країв, де поєднуються круті схили, слабопов’язані матеріали (породи), рідкісний рослинний покрив і концентрований стік.

Наукова новизна. У даному дослідженні поєднана емпірична модель ерозії з експертною багатокритеріальною системою на основі ГІС з метою покращити інтерпретацію чутливості до ерозії в напівпустельному гірському водозборі та врахувати місцеві екологічні особливості, що не можуть бути повністю відображені лише за допомогою кількісної моделі.

Практична значимість. Отримані карти слугують просторовою основою для визначення пріоритетності заходів із охорони ґрунтів і водних ресурсів, планування боротьби з ерозією та сталого управління земельними ресурсами в Бухмамі й аналогічних напівпустельних водозбірних басейнах.

Ключові слова: напівпустельний водозбірний басейн, вплив опадів, деградація земель, північно-східний Алжир

References.

1. Borrelli, P., Alewell, C., Alvarez, P., Anache, J. A. A., Baartman, J., Ballabio, C., Bezak, N., …, & Panagos, P. (2021). Soil erosion modelling: A global review and statistical analysis. Science of the Total Environment, 780, 146494. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146494

2. Panagos, P., Ballabio, C., Himics, M., Scarpa, S., Matthews, F., Bogonos, M., Poesen, J., & Borrelli, P. (2021). Projections of soil loss by water erosion in Europe by 2050. Environmental Science & Policy, 124, 380-392. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2021.07.012

3. Bensekhria, A., & Bouhata, R. (2022). Assessment and mapping soil water erosion using RUSLE approach and GIS tools: Case of Oued el-Hai watershed, Aurès West, northeastern Algeria. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(2), 84. https://doi.org/10.3390/ijgi11020084

4. Achite, M., Choudhari, P., Toubal, A. K., Caloiero, T., De Marco, A., & Ouillon, S. (2025). Mapping soil erosion potential in Algeria’s Wadi Mina Basin: Insights from revised universal soil loss equation and geographic information system for sustainable land management. Sustainability, 17(11), 5038. https://doi.org/10.3390/su17115038

5. Ghosh, A., Rakshit, S., Tikle, S., Das, S., Chatterjee, U., Pande, C. B., Alataway, A., …, & Mattar, M. A. (2023). Integration of GIS and remote sensing with RUSLE model for estimation of soil erosion. Land, 12(1), 116. https://doi.org/10.3390/land12010116

6. Rashid, M., Haider, S., Rizwan, A., Naseer, M. W., Aslam, M. F., Hamza, M., Nadeem, A., …, & Tariq, M. A. U. R. (2025). Mitigating soil erosion in arid landscapes: Integrating RUSLE and geospatial analysis for sustainable land management. Environmental Challenges, 20, 101210. https://doi.org/10.1016/j.envc.2025.101210

7. Ghosal, K., & Das Bhattacharya, S. (2020). A review of RUSLE model. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 48, 689-707. https://doi.org/10.1007/s12524-019-01097-0

8. Alebachew, E. D., Abiye, W., Dengiz, O., & Turan, I. D. (2025). Soil erosion estimation and risk assessment based on RUSLE in Google Earth Engine (GEE) in Türkiye. Annals of GIS, 31(1), 123-141. https://doi.org/10.1080/19475683.2025.2452262

9. Preetha, P., & Joseph, N. (2025). Evaluating modified soil erodibility factors with the aid of pedotransfer functions and dynamic remote-sensing data for soil health management. Land, 14(3), 657. https://doi.org/10.3390/land14030657

10.      Mahgoub, M., Elalfy, E., Soussa, H., & Abdelmonem, Y. (2024). Relation between the soil erosion cover management factor and vegetation index in semi-arid basins. Environmental Earth Sciences, 83, 337. https://doi.org/10.1007/s12665-024-11593-3

11.      Keria, H., Bensaci, E., & Zoubiri, A. (2024). Assessment of the long-term effects of climate on vegetation in 25 watersheds in dry and semi-dry areas, Algeria. Natural Hazards, 120(8), 7575-7596. https://doi.org/10.1007/s11069-024-06532-1

12.      Khallef, B., & Zennir, R. (2023). Forest cover change detection using normalized difference vegetation index in the Oued Bouhamdane watershed, Algeria: A case study. Journal of Forest Science, 69(6), 254-265. https://doi.org/10.17221/192/2022-JFS

13.      Fredj, A., Ghernaout, R., Dahmani, S., & Remini, B. (2024). Assessing soil erosion through the implementation of the RUSLE model and geospatial technology in the Isser watershed, northern Algeria. Water Supply, 24(7), 2487-2505. https://doi.org/10.2166/ws.2024.154

14.      Almohamad, H. (2020). Impact of land cover change due to armed conflicts on soil erosion in the basin of the Northern Al-Kabeer River in Syria using the RUSLE model. Water, 12(12), 3323. https://doi.org/10.3390/w12123323

15.      Saoud, M., & Meddi, M. (2022). Mapping of erosion using USLE, GIS and remote sensing in Wadi El Hachem watershed (northern Algeria): Case study. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 50(3), 569–581. https://doi.org/10.1007/s12524-021-01481-9

16.      Serbaji, M. M., Bouaziz, M., & Weslati, O. (2023). Soil water erosion modeling in Tunisia using RUSLE and GIS integrated approaches and geospatial data. Land, 12(3), 548. https://doi.org/10.3390/land12030548

17.      Islam, M. R., Imran, H. M., Islam, M. R., & Saha, G. C. (2024). A RUSLE-based comprehensive strategy to assess soil erosion in a riverine country, Bangladesh. Environmental Earth Sciences, 83, 162. https://doi.org/10.1007/s12665-024-11455-y

18.      Menasria, M., Meddi, M., & Habaieb, H. (2021). Mapping the risk of soil erosion in the Medjerda and Mellegue catchments using the RUSLE model, remote sensing, and GIS. Taiwan Water Conservancy, 69(4), 12-39. https://doi.org/10.6937/TWC.202112/PP_69(4).0002

19.      Ouadja, A., Benfetta, H., Porto, P., Mihoubi, M. K., Flanagan, D. C., Dehni, A., & Talchabhadel, R. (2022). GIS and remote sensing integration for sediment performance assessment based on a RUSLE and sediment delivery ratio model in northwest Algeria. Arabian Journal of Geosciences, 15(5), 409. https://doi.org/10.1007/s12517-022-09502-8

20.      Panagos, P., Hengl, T., Wheeler, I., Marcinkowski, P., Rukeza, M. B., Yu, B., Yang, J. E., …, & Levi, Y. (2023). Global rainfall erosivity database (GloREDa) and monthly R-factor data at 1 km spatial resolution. Data in Brief, 50, 109482. https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109482

• < Попередня
• Наступна >