Едафічні чинники прояву водної ерозії ґрунтового покриву у паркових і лісопаркових насадженнях Львова
Анотація
Проаналізовано загальні особливості впливу едафічних чинників на ерозійні процеси у паркових і лісопаркових насадженнях Львова. З'ясовано, що за кордоном для оцінювання та математико-картографічного моделювання потенційних втрат ґрунту внаслідок водної ерозії найчастіше використовують Переглянуте Універсальне Рівняння Ґрунтової Ерозії RUSLE (англ. Revised Universal Soil Loss Equation). Відзначено, що для розрахунку коефіцієнта ерозійної піддатливості ґрунтів (K-фактор), як одного з параметрів універсального рівняння втрат ґрунту, розроблено багато математичних залежностей, які як параметр використовують текстуру ґрунту (гранулометричний склад), вміст органічної речовини, структуру ґрунту, водопроникність. Досліджено, що у ґрунтах паркових і лісопаркових насаджень Львова існує великий діапазон значень вмісту фракції піску (20,1-89,3 %), пилу (7,2-62,3 %) і низький вміст глини (1,3-20,7 %). З'ясовано, що ґрунти насаджень Львова належать до шести класів текстури ґрунту: пісок (sand), супісок (loamy sand), пилуватий супісок (silty sand), опіщанений суглинок (sandy loam), суглинок (loam), пилуватий суглинок (silt loam). Проаналізовано три математичні вирази для визначення ерозійної піддатливості ґрунтів – номограму Вішмаєра і Сміта, моделі WEP i EPIC. Встановлено, що найбільші відхилення від середніх значень, особливо на межах діапазону, характерні моделі WEP, в якій для обчислень К-фактора використовують середню геометричну величину ґрунтових зерен. Відзначено високу ефективність номограми Вішмаєра і Сміта та моделі EPIC, які рекомендовано використовувати для оцінювання ерозійної піддатливості ґрунту паркових і лісопаркових насаджень Львова. Встановлено, що середнє значення фактора ерозійної піддатливості ґрунтів паркових і лісопаркових насаджень Львова становить 0,032 т×га×год×МДж-1×мм-1×га-1, середнє квадратичне відхилення – 0,011 т×га×год×МДж-1×мм-1×га-1, а діапазон значень – 0,008-0,046 т×га×год×МДж-1×мм-1×га-1. З'ясовано, що ґрунти із низькою схильністю до водної ерозії належать до текстурних класів пісок (sand) і супісок (loamy sand); із середньою схильністю до водної ерозії – до текстурних класів легкий суглинок (sandy loam), суглинок (loam), пилуватий супісок (silty sand); із високою схильністю до водної ерозії – до текстурного класу пилуватий суглинок (silt loam).
Завантаження
Посилання
Abiye, W., & Dengiz, O. (2025). Digital mapping of soil erodibility factor in response to land use change using machine learning models. Environmental Systems Research, vol. 14, article number 14. https://doi.org/10.1186/s40068-025-00402-w
Balyuk, S. A., Medvedev, V. V., Tararik, O. G., et. al. (2010). National report on the state of soil fertility in Ukraine. Kyiv: Ministry of Agrarian Policy, 111 p. URL: https://t1p.de/eyaka
Bayramin, İ., Başaran, M., Erpul, G., & Çanga, M. R. (2007). Assessing the efects of land use changes on soil sensitivity to erosion in a highland ecosystem of semiarid Turkey. Environmental Monitoring and Assessment, 140(1–3), 249–265. https://doi.org/10.1007/s10661-007-9864-2
Benavidez, R., Jackson, B., Maxwell, D., & Norton, K. (2018). A review of the (Revised) Universal Soil Loss Equation ((R)USLE): with a view to increasing its global applicability and improving soil loss estimates. Hydrology and Earth System Sciences, 22(11), 6059–6086. https://doi.org/10.5194/hess-22-6059-2018
Berberoglu, S., Cilek, A., Kirkby, M., et al. (2020). Spatial and temporal evaluation of soil erosion in Turkey under climate change scenarios using the Pan-European Soil Erosion Risk Assessment (PESERA) model. Environmental Monitoring and Assessment, 192(7), 1–16. https://doi.org/10.1007/s10661-020-08429-5
Costea, A., Bilasco, S., Irimus, I.-A., et al. (2022). Evaluation of the Risk Induced by Soil Erosion on Land Use. Case Study: Guruslău Depression. Sustainability, 14, article ID 652. https://doi.org/10.3390/su14020652
Droogers, P., Hunink, J., & Sieber, J. (2021). WEP: WEAP Erosion Plugin. Methodological Approach and Tutorial. FutureWater Report 223. Wageningen (Netherlands). 15 p. URL: https://www.futurewater.nl/wp-content/uploads/2021/05/FW_223_WEAP_Erosion_Plugin_Final.pdf
Haskevych, V. G., Papish, I. Ya., & Teleguz, O. G. (2021). Soil Physics. Laboratory practical / textbook. Lviv: Ivan Franko National University of Lviv. 170 p. URL: https://geography.lnu.edu. ua/wp-content/uploads/2021/04/Haskevych2021.pdf
Hidayatulloh, A. M., & Agusta, R. P. (2022). Soil erosion estimation using RUSLE method. Indonesia post-pandemic outlook: Environment and technology role for Indonesia development, 69–80. Jakarta: BRIN Publishing. https://doi.org/10.55981/brin.538.c507
Kinnel, P. I. A. (2010). Event Soil Loss, Runoff and the Universal Soil Loss Equation Family of Models: A Review. Journal of Hydrology, 385, 384–397. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.01.024
Neitsch, S. L., Arnold, J. G., Kiniry, J. R., & Williams, J.R. (2011). SWAT: Soil and Water Assessment Tool. Theoretical Documentation. Version 2009. USDA, ARS, Temple. 618 p. URL: https://swat.tamu.edu/media/99192/swat2009-theory.pdf
Onderka, M., & Pecho, J. (2019). Update of the erosive rain factor in Slovakia using data from the period 1961–2009. Contributions to Geophysics and Geodesy, 49(3), 355–371. https://doi.org/10.2478/congeo-2019-0018
Oualid, A. T., Hamimed, A., Benamina, B., et al. (2026). Assessment of water erosion risk in the Fergoug watershed in Algeria using a GIS-based RUSLE approach. Journal of degraded and mining lands management, vol. 13, number 1 (January 2026), 9531–9544. https://doi.org/10.15243/jdmlm.2026.131.9531
Panagos, P., Meusburger, K., Ballabio, C., Borrelli, P., & Alewell, C. (2014). Soil erodibility in Europe: A high-resolution dataset based on LUCAS. Science of the Total Environment, 479–480, 189–200. https://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.02.010
Popovych, V. V., Skrobala, V., Kopylov, V., & Kopystynskyi, Y. (2025). Heavy metals distribution in water and soil of the coastal zone of the Styr River (Ukraine) and its tributaries. Journal of Ecological Engineering, 26(2), 1–14. https://doi.org/10.12911/22998993/196042
Renard, K. G, Foster, G. R, Weessies, G. A, McCool, D. K., & Yoder, D. C. (1997). Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). U. S. Department of Agriculture, Agriculture Handbook 703, 404 p. URL: https://www.tucson.ars.ag.gov/unit/publications/PDFfiles/717.pdf
Renschler, C. S., & Harbor, J. (2002). Soil erosion assessment tools from point to regional scales – the role of geomorphologists in land management research and implementation. Geomorphology, 47(2–4), 189–209. URL: https://www.fisicadosolo.ccr.ufsm.quoos.com.br/downloads/Disciplinas/Modelagem/Renschler%202002.pdf
Saouita, J., El-Hmaidi, A., Ousmana, H., et al. (2026). The Impact of Climate Change and Land Use on Soil Erosion Using the RUSLE Model in the Tigrigra Watershed (Azrou Region, Middle Atlas, Morocco). Sustainability, 18, article ID 1276. https://doi.org/10.3390/su18031276
Sharpley, A. N., & Villiams, J. R. (Eds). (1990). EPIC – Erosion/Productivity Impact Calculator: 1. Model Documentation. U. S. Department of Agriculture Technical Bulletin, 1768, 235 p. URL: https://epicapex.tamu.edu/media/h2gkyznv/epicmodeldocumentation.pdf
Skrobala, V. M., & Dulyba, O. S. (2025). Rainfall erosivity as a climatic factor of the manifestation of water erosion of soil cover in parks and forest parks of Lviv (Ukraine). Scientific Bulletin of UNFU, 35(2), 71–79. https://doi.org/10.36930/40350208
Skrobala, V. M., Dulyba, O. S., Kaspruk, O. I., et al. (2024). Anthropogenic transformation of ecological conditions of park and forest-park plantations of Lviv city. Scientific Bulletin of UNFU, 34(5), 16–22. https://doi.org/10.36930/40350502
Skrobala, V. M., Popovych, V. V., Bosak, P. V., & Shuplat, T. I. (2022). Prediction of changes in the vegetation cover of Ukraine due to climate warming. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 4, 96–105. https://doi.org/10.33271/nvngu/2022-4/096
Soil Survey Manual. Soil Science Division Staff. Agriculture Handbook No. 18. (2017). 603 p. URL: https://www.nrcs.usda.gov/sites/default/files/2022-09/The-Soil-Survey-Manual.pdf
Tiruneh, G.A., Alemayehu, T.Y., Meshesha, D.T., et al. (2023). Variability modeling and mapping of soil properties for improved management in Ethiopia. Agrosystems, Geosciences and Environment, 6(1), 123–132. https://doi.org/10.1002/agg2.20357
Van der Knijff, J. M., Jones, R., & Montanarella, L. (2000). European Commission Soil Erosion Risk Assessment in Europe, 38 p. URL: https://www.unisdr.org/files/1581_ereurnew2.pdf
Vopravil, J., Janecek, M., & Tippl, M. (2007). Revised Soil Erodibility K-factor fod Soils in the Czech Republik. Soil and Water Research, 2, (1), 1–9. URL: https://www.agriculturejournals.cz/pdfs/swr/2007/01/01.pdf
Wall, G. J., Coote, D. R., Pringle, E. A., & Shelton, I. J. (Eds). (2002). RUSLEFAC – Revised Universal Soil Loss Equation for Application in Canada: A Handbook for Estimating Soil Loss from Water Erosion in Canada. Research Branch, Agriculture and Agri-Food Canada. Ottawa. Contribution No. AAFC/AAC2244E, 117 p. URL: https://t1p.de/2eux4
Wischmeier, W. H., & Smith, D. D. (1978). Predicting rainfall erosion losses: A guide to conservation planning; Washington DC: United States Department of Agriculture: USA, Agriculture Handbook, 537, 58 p. URL: https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=1687723
Zeghmar, A., Marouf, N., & Mokhtari, E. (2022). Assessment of soil erosion using the GIS-based erosion potential method in the Kebir Rhumel Watershed, Northeast Algeria. Journal of Water and Land Development, 52(I – III), 133–144. URL: https://www.jwld.pl/files/JWLD-52-2022-18-A.Zeghmar.pdf
