Analyses of calculation methods for determination of rain erosivity for Slovak Republic

• Autorzy: Antal J. , Maderkova L. , Cimo J. , Drgonova K.

Warianty tytułu

PL

Analizy metod obliczeniowych określajacych erozyjność deszczową dla Republiki Słowackiej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

On the basis of provided data from Slovak Hydrometeorlogical Institute were realized the calculation of rain factor for each rain-guage stations. Because provided data were in digital form, we proceeded to digital processing in graphical environment of Microsoft Excel i.e. each minutes of chosen rain were considered for separate rain division. Calculated data were compared with published values of Soil Science and Conservation Research Institute (SSCRI) and also with Methodology for implementation of research results into agricultural practise. From calculated values were created also the lines of exceedance of probability, which give detail information about occurrence of calculated values of rain factor once per 100, 50, 20, 10, 5 and 1 year. Also there were compared the different methodologies of rain factor calculation and kinetic energy of rain and their influence on final values. From calculated values there were found out that on all examined localities are our calculated values several times higher than in listed publications. These differences can be caused by different methods of data processing but also by number of processed years, because values of rain factor in listed publication were calculated for lower number of years. According to calculated values were created the redistribution of rain factor values on particular months of vegetation periods and it was found out that the highest percentage fall on summer months (June, July, August) and on the other hand, the lowest percentage, on the months April and October, therefore it is necessary to attach importance on soil erosion control especially in summer months. Comparison of different methods of data processing (digital vs. graphical) showed up, that differences in final values of rain factor by using of different methods of data processing are minimal, therefore it can be assumed that used methodology is right. Relations for kinetic energy calculation and different methodologies also significantly influenced final values of rain factor. Calculation of rain according different authors showed up that using relation for kinetic energy designed by Marshall, were obtained lower values, which influenced the final value of rain factor i.e. its final values was more closer to pu- blished values. Comparison of Hudson (KE > 1) and Wischmeier and Smith methodology it was found out that with using Hudson methodology is final value of rain factor almost two times lower than with using Wischmeier and Smith methodology. It was also done the calculations of rain factor which take into account the lack of data. There were used the relations according different authors. These relations calculate only with annual precipitation. The results showed that final values of rain factor is several time higher than with using equations for example of Wischmeier and Smith.

PL

Na podstawie danych uzyskanych ze Słowackiego Instytutu Hydrometeorologicznego przeprowadzono obliczenia współczynnika wydajności deszczu dla każdej stacji pomiaru opadów. Ze względu na to, że wszystkie dane miały formę cyfrową, przeprowadzono ich cyfrowe przetworzenie w środowisku graficznym Microsoft Excel, to znaczy każda z minut podczas wybranego deszczu była rozważana dla osobnego rozdziału deszczowego. Obliczone dane zostały porównane z wartościami podanymi przez Soil Science and Conservation Research Institute (SSCRI), a także z Metodologią wdrażania wyników badań do praktyki rolniczej. Z obliczonych wartości utworzono również linie przekroczeń prawdopodobieństwa, które dostarczają szczegółowych informacji o występowaniu obliczonych wartości współczynnika wydajności deszczu raz na 100, 50, 20, 10, 5 lat oraz 1 rok. Porównano także różne metodologie obliczeń tego współczynnika i energii kinetycznej deszczu oraz ich wpływ na końcowe wyniki. Obliczenia wykazały, że we wszystkich badanych lokalizacjach obliczone wartości były kilkakrotnie wyższe niż w wymienionych wcześniej publikacjach. Różnice mogą być spowodowane zarówno przez różne metody przetwarzania danych, jak i liczbę analizowanych lat, gdyż wartość współczynnika wydajności deszczu w wymienionych pracach była obliczana na podstawie mniejszej ilości lat. Obliczone dane posłużyły do redystrybucji wartości współczynnika wydajności deszczu w poszczególnych miesiącach wegetacji, co doprowadziło do stwierdzenia najwyższych procentowo opadów w miesiącach letnich (czerwiec, lipiec, sierpień), a z drugiej strony najniższego odsetka w miesiącach kwietniu i październiku, i dlatego konieczne jest zwrócenie uwagi na kontrolowanie erozji gleb szczególnie w miesiącach letnich. Porównanie różnych metod przetwarzania danych (cyfrowych kontra graficznych) wykazało, że różnice w końcowych wartościach współczynnika wydajności deszczu obliczonych odmiennymi metodami przetwarzania danych są minimalne i dlatego można przyjąć, że wykorzystana metodologia była właściwa. Relacje obliczeń energii kinetycznej i różnych metodologii także znacząco wpłynęły na ostateczne wartości współczynnika wydajności deszczu. Obliczenia te według różnych autorów wykazały, że wykorzystanie powiązań energii kinetycznej określonych przez Marshalla doprowadziło do uzyskania niższych wartości, co miało wpływ na końcową wartość współczynnika wydajności deszczowej, a więc jego wartości były ostatecznie bliższe tym ogłoszonym. Porównanie metodologii Hudsona (KE > 1) i Wischmeier-Smitha wykazało, że przy użyciu metodologii Hudsona wartość współczynnika wydajności deszczu jest prawie dwukrotnie wyższa niż ta, która była obliczona według metodologii Wischmeier-Smitha. Wykonano też obliczenia tego współczynnika, biorąc pod uwagę brak danych. Użyto powiązań wykazanych przez różnych autorów. Relacje te były liczone jedynie w oparciu o opady roczne. Wyniki badań wykazały, że końcowe wartości współczynnika wydajności deszczu są wielokrotnie wyższe niż obliczane na podstawie równań, na przykład wzoru Wischmeier-Smitha.

Słowa kluczowe

EN

Slovakia; hydrometrology; meteorological measurement; erosivity; rainfall erosion; calculation method

• Wydawca: -
• Czasopismo: Acta Scientiarum Polonorum. Formatio Circumiectus
• Rocznik: 2015
• Tom: 14
• Numer: 4
• Opis fizyczny: p.5-14,fig.,ref.

Twórcy

autor

Antal J.

• Department of Biometeorology and Hydrology, Horticulture and Landscape Engineering Faculty, Slovak Agriculture University in Nitra, Hospodarska 7, 949 76 Nitra, Slovak Republic

autor

Maderkova L.

• Department of Biometeorology and Hydrology, Horticulture and Landscape Engineering Faculty, Slovak Agriculture University in Nitra, Hospodarska 7, 949 76 Nitra, Slovak Republic

autor

Cimo J.

• Department of Biometeorology and Hydrology, Horticulture and Landscape Engineering Faculty, Slovak Agriculture University in Nitra, Hospodarska 7, 949 76 Nitra, Slovak Republic

autor

Drgonova K.

• Department of Biometeorology and Hydrology, Horticulture and Landscape Engineering Faculty, Slovak Agriculture University in Nitra, Hospodarska 7, 949 76 Nitra, Slovak Republic

Bibliografia

• Antal, J. (2005). Anti-erosion soil protection. 1st ed. Slovak Agriculture University in Nitra Publisher, Nitra.
• Fulajtár, E. (2001). Jánsky. Water erosion and anti-erosion protection. 1st ed. VÚPÚ, Bratislava.
• Holý, M. (1978). Erosion protection. STNL/ALFA, Bratislava.
• Hudson, N. (1973). Soil conservation. 2nd edt. Cornell University Press, Ihtaca.
• Morgan, R.P.C. (1995). Soil erosion & Conservation. 2nd ed Longman Group Limited, Harlow.
• Šabata, M. (1978). The procedure for calculating the risk of land erosion after rainstorms. Final report. Research Institute for Melioration, Zbraslav.
• Soil as the Component of Environment in Slovak Republic 2010 (2011). Ministry of Environment of of the Slovak Republic, Bratislava.
• The State of Soil in Europe (2012). A contribution of the JRC to the European Environment Agency´s. Environment State and Outlook Report – SCER 2010.
• Toy, T., Foster, G., Renard, K. (2002). Soil erosion: Procesesses, prediction, measurement and control. John Wiley & Sons, New York.
• Wischmeier, W.H., Smith, D.D. 1978. Predicting rainfall erosion losses. SEA USDA Hystaville, Maryland.
• Wischmeier, W.H., Smith, D.D. (1965). Predicting rainfall erosion losses from cropland east of the Rocky mountains: agricultural handbook. No. 282, Washington D.C.
• Zachar, D. (1981). Soil Erosion. 1st edt. VEDA, Bratislava.

Identyfikatory

DOI

10.15576/ASP.FC/2015.14.4.5