Erosion modelling for land management in the Tahoe basin, USA: scaling from plots to forest catchments

摘要

La gestion des terres et ses effets sur la qualité de l'eau sont des préoccupation à propos desquelles les organismes de réglementation travaillent à établir les charges sédimentaires et / ou les charges d'éléments nutritifs. Les mesures du ruissellement et de l'érosion in situ et la modélisation à l'échelle du bassin versant sont assez souvent les seuls moyens d'obtenir des données réalistes et des résultats pour des analyses ultérieures. Il est donc essentiel de relier les mesures de terrain à l'échelle locale, associées à toute une gamme d'utilisations des terres ou d'efforts de restauration des sols, avec la charge en sédiments à l'échelle du bassin versant. Un modèle hydrologique distribué, fondé sur des équations d'érodabilité locale fonction de la pente, établies à partir de simulation de pluie (SP) à l'échelle du m2 dans le bassin du lac Tahoe a été utilisé pour déterminer les facteurs d'échelle dépendant du ruissellement (FE) nécessaires pour prévoir les charges journalières de sédiments fluviatiles provenant des hautes terres boisées. Les données de trois bassins versants «jumelés» adjacents, affluents de la côte ouest du lac Tahoe, ont été retenues pour la période 1994-2004 à des échelles de temps allant du jour à l'année. A toutes les échelles de temps le FE dépend du ruissellement (R), en particulier pour les petites valeurs, mais peut facilement s'exprimer de façon simplifiée comme une fonction inverse de sa racine carrée. Les régressions optimisées entre FE et R pour chaque bassin versant sont équivalentes lorsqu'elles sont modifiées par un facteur fonction de l'aire du bassin versant. En conséquence, une seule équation de régression journalière FE-R a été déterminée (en minimisant des erreurs de prévision de la charge sédimentaire), qui pourra être appliquéernavec succès aux trois bassins versants, avec une précision compatible avec l'erreur de prévision associée à l'un quelconque des bassins versants pris isolément. Les analyses de sensibilité indiquent que les prévisions de charge sédimentaire étaient plus sensibles au coefficient de l'équation FE-R qu'à son exposant. On peut estimer à ～30% l'erreur de prévision de la charge sédimentaire annuelle pour des années sèches ou humides.%Land management and its effects on water quality are a concern where regulatory agencies work to establish sediment and/or nutrient loadings. Runoff and erosion measurement in the field and modelling at the catchment scale are often the only means of generating realistic data and results for subsequent analyses. As such, it is critical to link local-scale field measurements associated with the range of land uses or soil restoration efforts with the catchment-scale sediment loading. A distributed hydrological model with locally-derived, slopedependent sediment yield (erodibility) equations developed from rainfall simulation (RS) studies at the 1-m2 scale across the Tahoe basin, USA, is employed to determine the runoff-dependent scaling factors (SFs) necessary to predict daily stream sediment loading from the forested uplands. Data from three "paired", adjacent, west-shore Lake Tahoe tributary catchments are considered for the period 1994-2004 at time scales ranging from daily to annual. At all time scales, the SF was dependent on runoff (R), particularly at smaller values, but was readily simplified as an approximately inverse square-root function. Optimized SF-runoff regressions for each watershed were equivalent when modified by ratios of watershed area. As a result, a single daily SF-runoff equation was determined (through minimization of sediment load prediction errors) that could be successfully applied to all three watersheds with an accuracy consistent with the predictive error associated with any one of the watersheds alone. Sensitivity analyses indicated that sediment loading predictions were more sensitive to the SF-runoff equation coefficient rather than the exponent. Annual sediment load prediction errors of ~30% might be expected for low or high runoff years.