Predicting Soil Erosion by Water using a Spatial Distributed Data GIS Model

Spatially distributed models coupled with Geographic Information System allow to identify areas sensitive or susceptible of soil loss.The objective of this study was mapping areas more prone to soil erosion in a forest catchment using the Revised Universal Soil Loss Equation. Patterns of spatial variability of RUSLE parameters were evaluated through geostatistical methods. The study area (about 1.4 km2) was a forest watershed (South Italy). To calculate the soil erodibility factor (K), 110 soil samples were collected from superficial pedological horizon and were analyzed for soil texture and organic matter content. Three raingauges, located inside the watershed, were used to compute the rainfall-runoff erosivity factor (R). Coupling a geostatistical approach with a spatial distributed model in a GIS, produced a good representation of the erosion process. The annual soil loss was in accordance with field measurements and other studies carried out using different approaches

I modelli spazialmente distribuiti, accoppiati al Sistema Geografico Informativo (GIS), consentono di identificare aree sensibili o suscettibili a fenomeni di perdita di suolo. L'obiettivo di questo studio consisteva nel mappare le aree più soggette al processo erosivo a livello del suolo in un bacino forestale utilizzando la versione aggiornata dell'Equazione Universale di Perdita del Suolo. Gli schemi di variabilità spaziale dei parametri RUSLE sono stati interpretati attraverso metodi geo-statistici. L'area di studio, estesa per 1.4 km2, era rappresentata da un bacino idrografico vegetato localizzato in Italia meridionale. Per calcolare il fattore di erodibilità (K), sono stati raccolti 110 campioni di suolo dall'orizzonte pedologico superficiale del bacino e sono state analizzate la tessitura ed il contenuto in materia organica del terreno. Tre pluviometri, localizzati all'interno del bacino, sono stati utilizzati per calcolare il fattore di erodibilità del suolo (R) dovuto alle precipitazioni atmosferiche. Combinando l'approccio geo-statistico con il modello di distribuzione spaziale GIS, si è ottenuta una buona rappresentazione del processo erosivo. La perdita annuale di suolo è risultata congruente con le misure di campo e con altri metodi di analisi realizzati utilizzando diversi tipi di approccio.