Влияние почвенных характеристик на динамику овражной эрозии при однородном режиме осадков: мультисайтовое исследование в Нигерии с использованием SoilGrids и дистанционного зондирования
Abstract
Изучено влияние свойств почв на предрасположенность к овражной эрозии в трёх различных геоморфологических районах Нигерии: на плато Абуджа, в холмистой области Иданре и в бассейне Огун‑Ошун. Все указанные территории находятся в зоне однородного режима осадков. С помощью метода классификации «случайный лес» (Random Forest, RF) и почвенных характеристик, извлечённых исключительно из базы данных SoilGrids, проведён анализ того, как физико‑химические свойства почв формируют пространственные различия в развитии оврагов. Динамика оврагообразования за период с 2000 по 2025 год демонстрирует существенное расширение овражной сети на всех участках: общая площадь оврагов увеличилась более чем на 500% в бассейне Огун‑Ошун и на плато Абуджа. Среди оценённых почвенных параметров ключевыми предикторами возникновения оврагов оказались содержание песка, содержание глины, соотношение песка и глины. Эти переменные показали наибольшие значения важности признаков (0,15−0,27). Почвенный органический углерод (SOC) также внёс умеренный вклад в качество модели, что указывает на его стабилизирующее влияние на структуру почвы. Модели RF продемонстрировали высокую прогностическую точность (F1-score = 0,88; AUC = 0,79), подтвердив надёжность прогнозирования на основе гранулометрического состава почв в гетерогенных ландшафтах. Анализ пространственной изменчивости и неопределённости показал, что паттерны предрасположенности к оврагообразованию в большей степени определяются неоднородностью гранулометрического состава, а не систематической ошибкой модели. В целом результаты исследования свидетельствуют о том, что почвы с более грубым гранулометрическим составом и низким содержанием почвенного органического углерода (SOC) сильнее подвержены образованиюоврагов. Это подчёркивает необходимость целенаправленной охраны почв и управления растительным покровом в бассейнах, склонных к эрозии. Работа подтверждает ключевую роль состава почв в формировании динамики оврагообразования и предлагает основанную на данных методологическую рамку для снижения регионального риска эрозии.
Keywords
Full Text:
PDFКак процитировать материал
References
1. Han J, Guzman JA, Chu ML. Gully erosion susceptibility considering spatiotemporal environmental variables: Midwest U.S. region. J Hydrol Reg Stud. 2022; 43:101196. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2022.101196
2. Ionita I, Fullen MA, Zgłobicki W, et al. Gully erosion as a natural and human-induced hazard. Nat Hazards. 2015;79(Suppl 1):1-5. https://doi.org/10.1007/s11069-015-1935-z
3. Chen Y, De Geeter S, Poesen J, et al. Global patterns of gully occurrence and their sensitivity to environmental changes. Int Soil Water Conserv Res. 2025. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2025.09.004
4. Valentin C, Poesen J, Li Y. Gully erosion: Impacts, factors and control. Catena. 2005;63(2-3):132-153. https://doi.org/10.1016/j.catena.2005.06.001
5. Falta FF, Liu G, Zhang Q, Shu C. A review of gully erosion in Africa in the 21st century. J Hydrol. 2025;662(Pt C):134037. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.134037
6. Zhuang J, Peng J, Li Z, et al. The evolution of gully erosion in the Rift Valley of Kenya over the past 50 years. J Afr Earth Sci. 2024; 209:105099. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2023.105099
7. Olivier G, Van De Wiel MJ, de Clercq WP. Predicting gully erosion susceptibility in South Africa by integrating literature directives with regional spatial data. Earth Surf Process Landf. 2023. https://doi.org/10.1002/esp.5653
8. Zolezzi G, Bezzi M, Spada D, Bozzarelli E. Urban gully erosion in sub-Saharan Africa: A case study from Uganda. Land Degrad Dev. 2017;29(4):1209-1220. https://doi.org/10.1002/ldr.2865
9. Fashae O, Obateru R, Olusola A, Dragovich D. Factors controlling gully morphology on the quartzite ridges of Ibadan, Nigeria. Catena. 2022; 212:106127. https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106127
10. Fagbohun BJ, Aladejana OO, Okonye IF, Tobore AO. Assessing gully erosion susceptibility dynamics using information value and hazard index methods: A case study of Agulu-Nanka watershed, Southeast Nigeria. Catena. 2024; 241:108070. https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108070
11. Obiorah CA, Okeke GN, Esitikot EL, et al. Critical assessment of the menace of gully erosion in Southeastern Nigeria. Int J Res Sci Innov. 2025. https://doi.org/10.51244/IJRSI.2025.12020076
12. Khan S, Bartley R, Kinsey-Henderson A, Hawdon A. Assessing gully erosion and rehabilitation using multi-temporal LiDAR DEMs: Case study from the Great Barrier Reef catchments, Australia. Int Soil Water Conserv Res. 2024;12(1):184-199. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2023.06.005
13. Fernández T, Pérez-García JL, Gómez-López JM, et al. Multitemporal analysis of gully erosion in olive groves using DEMs obtained with photogrammetry and LiDAR. ISPRS Int J Geo-Inf. 2020;9(4):260. https://doi.org/10.3390/ijgi9040260
14. Nzereogu SK, Igwe O, Emeh CO, et al. Comparative analysis of the expansion rate and soil erodibility factor of some gullies in Nnewi and Nnobi, Southeastern Nigeria. Sci Rep. 2023; 13:15293. https://doi.org/10.1038/s41598-023-42320-w
15. Essien OA, Sam IJ, Udoinyang UC. Gully category, slope position and soil depth studies of ‘Acid Sand’: Effects on soil physical properties in Akwa Ibom State, Southeastern Nigeria. Asian J Soil Sci Plant Nutr. 2024;10(4):779-794. https://doi.org/10.9734/ajsspn/2024/v10i4449
16. Okoyeh L, Akpan A, Egboka B, Okeke HI. Assessment of surface and subsurface water dynamics in the development of gullies in Anambra State, Southeastern Nigeria. Earth Interact. 2014; 18:1-24. https://doi.org/10.1175/2012EI000488.1
17. Hengl T, Mendes de Jesus J, Heuvelink GBM, et al. SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning. PLoS One. 2017;12(2): e0169748. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169748
18. Poggio L, de Sousa LM, Batjes NH, et al. SoilGrids 2.0: Producing soil information for the globe with quantified spatial uncertainty. Soil. 2021;7(2):217-240. https://doi.org/10.5194/soil-7-217-2021
19. Etuk MN, Igwe O, Egbueri JC. An integrated geoinformatics and hydrogeological approach to delineating groundwater potential zones in Abuja, Nigeria. Model Earth Syst Environ. 2023; 9:285-311. https://doi.org/10.1007/s40808-022-01502-7
20. Muhammad A. Frequency analysis of rainfall in Abuja using probability distributions [dataset]. Figshare. 2024. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.26236439.v2
21. Mshelia YS, Onywere SM, Letema S. Modeling spatial dynamics of land cover transitions and vegetation conditions in Abuja city, Nigeria. Urban Sustain Soc. 2024;1(1):115-132. https://doi.org/10.1108/USS-12-2023-0026
22. Ige A, Adeyemi C, Ogunfolakan B, et al. An inventory of the geological, biological and cultural resources on Ufe-Oke Hill, Idanre, Southwestern Nigeria. Nat Resour. 2011;2(3):183-195. https://doi.org/10.4236/nr.2011.23024
23. Olutumise A, Oladitan O. Agro-climatic zonation based on rainfall distribution over Ondo State, Southwestern Nigeria. 2023; 22:195-224.
24. Oshinfowokan O, Oke M, Olabomi R, Rasaq. Sustainable development of mountainous and hilly towns in Nigeria: Issues and policy direction. 2023.
25. Ogundolie OI, Olabiyisi SO, Ganiyu RA, et al. Assessment of flood vulnerability in Osun River Basin using AHP method. BMC Environ Sci. 2024; 1:9. https://doi.org/10.1186/s44329-024-00009-z
26. Adekiya AO, Ajayi GA, Adegbite KA, et al. Mineralogical compositions of soils under three geological formations in Ogun State, Nigeria, and their agricultural potential. Sci Rep. 2024; 14:6905. https://doi.org/10.1038/s41598-024-57397-0
27. Olukanni D, Alatise M. Rainfall-runoff relationships and flow forecasting in Ogun River, Nigeria. J Environ Hydrol. 2008; 16:1-12.
28. Ashaolu E, Ifabiyi I. Effect of land use/land cover change on groundwater recharge in Osun Drainage Basin, Nigeria. J Geol Geogr Geoecol. 2019; 28:381-394. https://doi.org/10.15421/111936
29. Igwe PU, Ajadike JC, Ogbu SO. Spatial variability of soil texture as a determinant of the erodibility variable at gullies in Eastern Nigeria. J Sustain Environ Manag. 2024;3(1):36-46. https://doi.org/10.3126/josem.v3i1.65227
30. Li H, Jin J, Dong F, et al. Gully erosion susceptibility prediction using high-resolution data: Evaluation, comparison, and improvement of multiple machine learning models. Remote Sens. 2024;16(24):4742. https://doi.org/10.3390/rs16244742
31. Bernini A, Bosino A, Botha GA, Maerker M. Evaluation of gully erosion susceptibility using a maximum entropy model in the Upper Mkhomazi River Basin, South Africa. ISPRS Int J Geo-Inf. 2021;10(11):729. https://doi.org/10.3390/ijgi10110729
32. Javidan N, Kavian A, Pourghasemi HR, et al. Gully erosion susceptibility mapping using multivariate adaptive regression splines: Replications and sample size scenarios. Water. 2019;11(11):2319. https://doi.org/10.3390/w11112319
33. Hitouri S, Varasano A, Mohajane M, et al. Hybrid machine learning approach for gully erosion mapping susceptibility at a watershed scale. ISPRS Int J Geo-Inf. 2022;11(7):401. https://doi.org/10.3390/ijgi11070401
34. Borrelli P, Robinson DA, Fleischer LR, Lugato E, Ballabio C, Alewell C, Meusburger K, Modugno S, Schütt B, Ferro V, Bagarello V, Van Oost K, Montanarella L, Panagos P. An assessment of the global impact of 21st century land use change on soil erosion. Nat Commun 8, 2013 (2017). https://doi.org/10.1038/s41467-017-02142-7
35. Valentin C, Poesen J, Li Y. Gully erosion: Impacts, factors and control. CATENA. 2005;63(2-3):132-53. https://doi.org/10.1016/j.catena.2005.06.001
36. Poesen J, Nachtergaele J, Verstraeten G, Valentin C. Gully erosion and environmental change: importance and research needs, CATENA. 2003;50(2-4):91-133. https://doi.org/10.1016/S0341-8162(02)00143-1.
37. Bronick CJ, Lal R. Soil structure and management: a review. Geoderma; 2005;124(1-2):3-22. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2004.03.005.
DOI: http://dx.doi.org/10.24855/biosfera.v17i4.1025
EDN: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=SBXSZW
© ФОНД НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ "XXI ВЕК"








