Study on the spatial pattern of rainfall erosivity based on geostatistics in Hebei Province, China

Abstract

The objective of this article was to study the spatial distribution pattern of rainfall erosivity. The precipitation data at each climatological station in Hebei Province, China were collected and analyzed and modeled with SPSS and ArcGIS. A simple model of estimating rainfall erosivity was developed based on the weather station data. Also, the annual average rainfall erosivity was calculated with this model. The predicted errors, statistical feature values and prediction maps obtained by using different interpolation methods were compared. The result indicated that second-order ordinary Kriging method performed better than both zero and first-order ordinary Kriging methods. Within the method of secondorder trend, Gaussian semi-variogram model performed better than other interpolation methods with the spherical or exponential models. Applying geostatistics to study rainfall erosivity spatial pattern will help to accurately and quantitatively evaluate soil erosion risk. Our research also provides digital maps that can assist in policy making in the regional soil and water conservation planning and management strategies.

Spatiotemporal variation and trends in rainfall erosivity in China's dryland region during 1961–2012

“…In the Tibet Plateau, the mean annual erosivity was generally lower than 500 MJ mm ha − 1 h − 1 , similar to the results of Zhang et al (2003). Annual rainfall erosivity varied from 679 to 2428 MJ mm ha −1 h −1 in Hebei province, showing a rather big difference from the values between 930 and 1667 MJ mm ha − 1 h − 1 calculated by the revised Fournier index during 1961-2000 (Men et al, 2008). The spatial variation of rainfall erosivity was largely determined by the spatial distribution of annual rainfall.…”

Erosividade da chuva em municípios do Mato Grosso: distribuição sazonal e correlações com dados pluviométricos

“…Segundo Wischmeier & Smith (1978), são necessários pelo menos 20 anos de informações para se ter um valor de erosividade da chuva representativo de uma; entretanto e em função da escassez de informações de estações pluviográficas no Brasil, vários pesquisadores vêm utilizando correlações entre a erosividade, determinadas em registros pluviográficos detalhados, para determinar a erosividade por meio de séries pluviométricas históricas para diversas regiões (Silva, 2004;Gonçalves et al, 2006;Mello et al, 2007;Montebeller et al, 2007;Men et al, 2008;Almeida, 2009;Silva et al, 2010;Arai et al, 2010). Desta forma, no presente trabalho os dados pluviográficos serão utilizados para estabelecer e descrever matematicamente a relação entre o índice de erosividade da chuva (EI 30 ) e dados pluviométicos (precipitação e coeficiente de chuva) mensais.…”

Avaliação e espacialização da erosividade da chuva no Vale do Rio Doce, região centro-leste do Estado de Minas Gerais

“…Considerando a escassez de informações de estações pluviográficas no Brasil, vários pesquisadores vêm utilizando correlações entre as erosividades, determinadas em registros pluviográficos detalhados, para determinar a erosividade por meio de séries históricas para diversas regiões Silva, 2004;Cabral et al, 2005;Mello et al, 2007;Montebeller, 2007;Men et al, 2008).…”