在次大陆范围内绘制和建模河流砂采矿:印度的一个案例研究
Elise Dujardin1, Kim Vercruysse2, Sagy Cohen3
1Department of Earth and Environmental Sciences, KU Leuven, Belgium; Research Foundation Flanders - FWO, Brussels, Belgium.
河流砂采矿 (RSM) 在印度普遍存在,影响淡水系统. 需求方面的因素,而不是供应,主要决定了这种广泛的资源开采的规模和位置.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水文学 水文学
- 资源管理 资源管理
背景情况:
- 沙子和石是全球重要的资源,由于城市化,全球南方的需求不断增加.
- 河流砂开采对淡水系统造成重大环境影响,但对其规模和驱动因素的数据有限,特别是在大型空间尺度上.
研究的目的:
- 系统地绘制和量化印度各地RSM的发生情况,这是全球南方的一个关键案例研究.
- 统计分析影响RSM空间模式的因素,考虑沙子的需求和供应.
- 开发一个RSM发生概率的预测模型.
主要方法:
- 开发了一种系统地图程序,以创建印度RSM发生的第一个大规模数据集.
- 对808条河流流域进行了统计分析 (约. 每个10公里),以确定控制因素.
- 使用后勤回归来建模并预测RSM的概率.
主要成果:
- 在印度调查的61.6%以上的河流流域中,有明显的RSM证据.
- RSM的发生与需求侧变量 (例如,接近城市,城市土地覆盖) 而不是供应侧因素 (例如,土壤质地,沉积物负载) 密切相关.
- 降雨的变化成为一个重要因素,可能会影响河流对采矿的可达性.
结论:
- 在印度各地,RSM正在以巨大的规模发生,对河流生态系统产生重大影响.
- 了解和减轻RSM影响需要关注沙子需求的社会经济驱动因素.
- 开发的模型和地图为预测和管理印度RSM易感性提供了至关重要的工具.
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