Mbatyoti S.^(a)*, Sumner P.^(a), Kalumba A. M.^(a,b) Owolabi S. T.^(c), Belle J. A.^(c)

(a)Department of Geography and Environmental Sciences, Faculty of Science and Agriculture, University of Fort Hare, Private Bag X1314, Alice, 5700, Eastern Cape, South Africa.
(b) Geospatial Application, Climate Change and Environmental Sustainability Lab–GACCES, University of Fort Hare, Private Bag X1314, Alice 5700, Eastern Cape Province, South Africa.
(c) Disaster Management Training and Education Centre for Africa, Faculty of Natural and Agricultural Sciences, University of the Free State.
* styoti85@gmail.com
; Tel.: +27-81-490-6068

Abstract:

Rigorous field surveys, environmental specificity, and data paucity hamper detailed soil erosion assessments, model selection, ecological monitoring, and prioritization against soil erosion. To address this in a topographically complex environment, the present study presents a novel selection of physiographic factors integrated geospatially with the land use/cover and geology data to prioritize the soil erosion vulnerable areas within a watershed, using Tyume River Catchment, Eastern Cape, South Africa as a case study. A quantitative morphometric analysis involving parameters such as the drainage density, topographic wetness index, terrain ruggedness index, topographic position index, and vector roughness measure was computed using a digital elevation model based on their inference of watershed’s morphogenetic response to anthropic factors and pluviometric processes. Based on expert judgment for thematic ranking and weightage, the soil erosion prioritization area map was generated through weighted overlay analysis of the morphometric parameters with land use land cover and surficial lithology themes. The results depicted a catchment-scale soil erosion vulnerability map, classified into very high (40 km²), high (135 km²), medium (209 km²), low (186 km²), and non-vulnerable (113 km²) zones. Using Google Earth image analyses through the coefficient of determination (R² = 0.563) and Receiver Operating Characteristics Curve (AUC = 0.899), the model corroboration indicated that the soil erosion vulnerability assessment is reliable and highly predictive. The study identified free-range animal operation and hillslope overgrazing, especially in riparian zones, as the environmental practices aggravate the catchment’s terrain susceptibility to soil erosion. The assessment showed that some of the selected morphometric parameters could be used to improve the validated soil erosion models in mountainous regions. Due to the high precision of the engaged approach and the identified environmental concerns, the method can be adopted in similar environments.

Key words:

Landscape indices, Soil erosion, Vulnerability, Morphometric analysis, South Africa.

Resumen:

El exhaustivo trabajo de campo, la especificidad medioambiental y la escasez de datos dificultan las evaluaciones detalladas de la erosión del suelo, la selección de modelos, el seguimiento ecológico y la priorización de la lucha contra la erosión del terreno. Para abordar este problema en un entorno topográficamente complejo, el presente estudio presenta una nueva selección de factores fisiográficos integrados geoespacialmente con los datos de uso / cobertura de la tierra y geología para priorizar las zonas vulnerables a la erosión del suelo dentro de una cuenca hidrográfica, aplicado a la cuenca del río Tyume, Sudáfrica como un estudio de caso. Se calculó un análisis morfométrico cuantitativo que incluía parámetros como la densidad de drenaje, el índice de humedad topográfica, el Índice de rugosidad del terreno, el indicador de la posición topográfica y la medida de rigidez del vector, utilizando un modelo de elevación digital basado en su inferencia de la respuesta morfogenética de la capa de agua a los factores antropogénicos y los procesos pluviométricos. Sobre la base del juicio de expertos para la clasificación temática y la ponderación, se generó el mapa de prioridad de la erosión del suelo a través de un análisis ponderado de la superposición de los parámetros morfométricos con la cobertura de las tierras de uso de la tierra y las capas de la litología superficial. El resultado mostró un mapa de la vulnerabilidad a la erosión del suelo a escala de cuenca, clasificado en zonas muy altas (40 km²), altas (135 km²), medianas (209 km²), bajas (186 km²) y no vulnerables (113 km²). Utilizando los análisis de imágenes de Google Earth a través del coeficiente de determinación (R² = 0,563) y la curva de características operacionales del receptor (AUC = 0,899), la corroboración del modelo indicó que la evaluación de la vulnerabilidad a la erosión del suelo es fiable y altamente predictiva. El estudio identificó la explotación extensiva de animales y el sobrepastoreo de las colinas, particularmente en las zonas ribereñas, ya que las prácticas ambientales agravan la susceptibilidad del terreno de la cuenca a la erosión del suelo. La evaluación mostró que algunos de los parámetros morfométricos seleccionados podrían utilizarse para mejorar los modelos validados de erosión del suelo en las regiones montañosas. Debido a la alta precisión del enfoque empleado y las afecciones ambientales identificadas, el método puede adoptarse en entornos similares.

Palabras clave:

Índices de paisaje, Erosión del suelo, Vulnerabilidad, Análisis morfométrico, Sudáfrica.