人為的な影響を大きく受ける荒廃山地での土砂動態の解明とそのモデル化

受人类影响严重的退化山区沉积物动态的阐明和建模

基本信息

  • 批准号:
    03J04816
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2003 至 2005
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

アメリカ、アリゾナ州のUSDA-ARS, SWRCに平成16年5月から平成16年12月まで滞在し、以下の研究を行った。アリゾナ州のWalnut Gulch試験流域において、1.植生が土砂生産・流出に及ぼす影響の人工降雨実験による評価、2.過去30年間に起こった土砂移動量の推定、およびオハイオ州コショクトンの試験流域において、3.トレーサーを用いた土砂移動のモニタリングに関する研究を行った。1について:潅木などの植生が斜面の土砂の生産・流出量に及ぼす影響を定量的に評価するため、REE(希少金属類)をトレーサーとして用いて人工降雨実験を行った。この結果、植生に覆われている区域と比べ植生に覆われていない裸地では土砂の流出が早いこと、土砂の流出量が大きいことがわかった。特に植生の有無による土砂流出量の違いは降雨強度が小さい場合に大きく、降雨強度の増大ともに、植生に覆われている区域と植生に覆われていない裸地における土砂流出量の差は小さくなることがわかった。2について:Walnut Gulch試験流域における植生と地形が過去30年間の土砂移動に及ぼした影響を評価するため、条件の異なる2流域において流域内の表層土をサンプリングし、土壌に含まれるセシウム濃度を測定した。その結果、土壌の侵食量は植生の被覆状況によってコントロールされる一方、堆積量は地形や人工的な構造物(量水堰、道路など)によって大きくコントロールされることがわかった。3について:オハイオ州の試験流域において、2001年から2004年にかけて出水ごとに採取された流域末端での土砂に含まれるREE濃度を計測し、土砂の起源とその起源からの土砂の流出量の評価を行った。その結果、時間の経過とともに河道からの土砂量の割合が減少して流域末端から最も離れている斜面上部からの土砂量の割合が大きくなることがわかった。
2004年5月至2004年12月,我在美国亚利桑那州的USDA-ARS、SWRC进行了以下研究。在亚利桑那州的 Walnut Gulch 测试流域,1. 利用人工降雨实验评估植被对沉积物产生和径流的影响,2. 估算过去 30 年发生的沉积物运动量,以及 Coshocton 测试流域3.我们进行了使用示踪剂监测土壤运动的研究。关于1:为了定量评价灌木等植被对坡地土壤生产和径流的影响,我们以REE(稀有金属)为示踪剂进行了人工降雨实验。结果发现,没有植被覆盖的裸露区域的土壤流动速度比植被覆盖的区域更快、流动量更大。特别是,当降雨强度较小时,植被有无引起的泥沙径流量差异较大,而随着降雨强度的增大,植被覆盖区域与裸露区域之间的泥沙径流量差异较大。我发现没有被植被覆盖的土地变得更小。关于2:为了评估核桃峡谷试验流域植被和地形对过去30年沉积物运动的影响,我们对两个不同条件的流域的表层土壤进行了采样,并测量了土壤中的铯浓度。 。结果表明,水土流失量受植被覆盖控制,而沉积量则很大程度上受地形和人工建筑物(引水堰、道路等)控制。关于3:在俄亥俄州的一个试验流域中,我们测量了2001年至2004年每次出水收集的流域末端沉积物中所含的稀土元素浓度,并评估了沉积物的来源和来自该源头的沉积物径流量。 我做到了。结果发现,随着时间的推移,来自河道的沉积物比例减少,而来自距离盆地末端最远的斜坡上部的沉积物比例则增加。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Rates and spatial patterns of soil erosion and deposition in two small, semiarid watersheds of Arizona
亚利桑那州两个小型半干旱流域土壤侵蚀和沉积的速率和空间格局
アメリカの半乾燥地における土壌侵食研究-USDA-ARS, Southwest Watershed Research Centerにおける研究例とWalnut Gulch試験流域の紹介
美国半干旱地区土壤侵蚀研究——美国农业部农业研究局西南流域研究中心的研究实例及核桃峡谷试验盆地介绍
akitsu Kimoto: "Modeling soil erosion in a hilly mountainous catchment of Southern China"Hydrological Processes. (投稿中).
akitsu Kimoto:“模拟中国南部丘陵山区的土壤侵蚀”水文过程(进行中)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
木本 秋津: "田上山地の裸地斜面における表面流の発生と土砂移動に関する原位置人工降雨実験"砂防学会誌. 55. 52-55 (2002)
Akitsu Kimoto:“田上山裸露山坡上的地表流产生和沉积物运动的现场人工降雨实验”日本侵蚀控制学会杂志 55. 52-55 (2002)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

木本 秋津 (2004)其他文献

木本 秋津 (2004)的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

Nowcasting with Artificial Intelligence for African Rainfall: NAIAR
利用人工智能预测非洲降雨量:NAIAR
  • 批准号:
    NE/Y000420/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Research Grant
Nowcasting with Artificial Intelligence for African Rainfall: NAIAR
利用人工智能预测非洲降雨量:NAIAR
  • 批准号:
    NE/Y000331/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Research Grant
空間的不均一性を考慮した森林土壌における放射性セシウムの可給性評価
考虑空间异质性的森林土壤放射性铯有效性评价
  • 批准号:
    20K19951
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Unraveling the features of landslide movement and the advancement of risk assessment based on dense monitoring of groundwater veins
基于地下水脉体密集监测揭示滑坡运动特征及推进风险评估
  • 批准号:
    19H02238
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Deep Learning of Artificial Neural Network for Short-term Rainfall Forecasting
短期降雨预报的人工神经网络深度学习
  • 批准号:
    17K18903
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了