Soil erosion modeling and soil quality evaluation for catchment management strategies in northern Ethiopia

Abstract

About 85% of the Ethiopian population is engaged primarily in agriculture. However, changing environmental factors have led to soil quality (SQ) degradation that poses a critical risk for food security. But, despite some alarming figures, there is no consistent information on the rate and extent of soil degradation in the country. This is due to the fact that the results of research on SQ degradation are more generalized to the country with its different environments and also based on empirical models or on runoff plot studies. It is problematic to extrapolate results from such case studies to other areas, and the resulting reports are thus inadequate to guide policy action on a large scale. Appropriate approaches that address such research gaps are thus needed for the country.<br /> This study employs a participatory survey and scientific soil measurements, geostatistics and erosion modeling to concurrently evaluate SQ degradation that can facilitate development of appropriate management strategies for the Mai-Negus catchment conditions in the northern Ethiopian highlands. A participatory SQ survey and group discussions with local farmers were conducted to identify SQ diagnosis indicators as well as the severity and determinants of SQ degradation. Soil samples were collected for analysis from the different SQ categories, land-use and soil management systems and erosion-status sites identified in the catchment. Data were subjected to statistical analysis. A soil erosion model (Soil and Water Assessment Tool; SWAT) interfaced in a GIS environment was evaluated and then applied to identify and prioritize erosion-hotspot sub-catchments. Finally, potential management strategies (scenarios) were simulated targeting prioritized areas to identify scenarios that can better reduce soil degradation caused by erosion.<br /> The results of this study show that farmers used indicators such as crop yield, soil depth, soil color, soil erosion risk, sedimentation, for categorizing the catchment soils into high, medium and low SQ status (categories). The scientifically measured soil attributes were significantly different (P ≤ 0.05) among these SQ categories. Using the soil attributes (cation exchange capacity, porosity, sand, total phosphorus, and Ca:Mg) retained in four component factors that explain about 88% of the SQ variability, discriminant analysis correctly classified the soils in the different SQ categories. Such SQ variability shows that farmer evaluation of SQ agrees well with the measured soil attributes. The maps of the interpolated soil properties show a well-defined trend of higher contents of fine soil particles and soil nutrients in the toe-slope and foot-slope areas in the catchment and those with better vegetation cover and soil management practices. The results of the soil erosion model show that > 45% of the catchment area has experienced soil losses through erosion of over 30 t ha^-1 y^-1, which is higher than the soil loss tolerance for Ethiopia (18 t ha^-1 y^-1). About 91% of the catchment experienced a soil erosion rate over 15 t ha^-1 y^-1, which is higher than the average African soil loss (10 t ha^-1 y^-1).<br /> Land management scenarios that involve land-use redesign, terracing, grassed waterways and gully stabilization structures can reduce runoff, sediment yield and nutrient losses by up to 75% at catchment level and up to 90% in the hotspot sub-catchments (soil loss over 18 t ha^-1 y^-1) as compared to the baseline scenario. Generally, the results of this study confirm that the use of farmers` knowledge to evaluate SQ status and prioritize areas for implementing management intervention is useful as it is rapid, less expensive, has high reproducibility and is reasonably accurate as compared to scientific soil measurements and erosion modeling. This can thus support informed decision-making about SQ degradation in areas where professional experts and resources are limited, and where extrapolation of measured soil data is difficult. However, further research on catchments with contrasting environment is necessary to account for the heterogeneity of farmer knowledge of SQ degradation on a regional and national scale.

<strong>Modellierung von Bodenerosion und Bewertung von Bodenqualität für Managementstrategien in Nord-Äthiopien</strong><br /> Etwa 85% der äthiopischen Bevölkerung ist primär in der Landwirtschaft beschäftigt. Veränderte Umweltfaktoren haben jedoch zu einer Verschechterung der Bodenqualität (soil quality; SQ) geführt, die große Risiken für die Nahrungssicherheit darstellt. Aber trotz alarmierenden Zahlen gibt es kaum konsistente Information über Geschwindigkeit und Ausmaß der Bodendegradation im Lande. Dies liegt daran, dass die Forschungsergebnisse für das gesamte Land mit seinen verschiedenen Umweltbereichen generalisiert werden und auf empirischen Modellen oder Studien über Abflussflächen basieren. Es ist problematisch, die Ergebnisse solcher Fallstudien auf andere Gebiete zu übertragen; die Berichte sind daher als Grundlage für entsprechende Maßnahmen im großen Maßstab ungeeignet. Geeignete Ansätze, die solche Forschungslücken schließen könnten, sind daher notwendig.<br /> In dieser Studie wurden partizipative Erhebung, wissenschaftliche Bodenuntersuchungen, Geostatistik, und Erosionsmodellierung eingesetzt, um die SQDegradation zu bewerten und damit die Entwicklung sinnvoller Managementstrategien für die Bedingungen im Mai-Negus Wassereinzugsgebiet im nördlichen Hochland Äthiopiens zu erleichtern. Eine partizipative SQ-Erhebung und Gruppendiskussionen mit örtlichen Farmern wurden durchgeführt, um Indikatoren für eine SQ-Diagnose sowie Ausmaß und Bestimmungsgrößen der SQ-Degradation zu bestimmen. Im Einzugsgebiet wurden zur Analyse Bodenproben aus den verschiedenen SQ-Kategorien, Landnutzung- bzw. Bodenbewirtschaftungssysteme und Bereichen mit unterschiedlichem Erosionsstatus genommen. Die Daten wurden einer statistischen Analyse unterzogen. Ein Boden- Erosionsmodell (Boden und Wasser Bewertungsinstrument; SWAT) innerhalb einer GISUmgebung wurde bewertet und anschließend eingesetzt, um die besonders stark von Erosion betroffenen Bereiche (hotspots) zu ermitteln und priorisieren. Schließlich wurden potentielle Managementstrategien (Szenarien) zielgerichtet auf die priorisierten Bereiche simuliert, um Szenarien zu ermitteln, die am besten erosionsbedingte Bodendegradation reduzieren können.<br /> Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass die Farmer Ertrag, Bodentiefe, Bodenfarbe, Erosionsrisiko und Bodenablagerungen als Indikatoren verwendeten, um die Böden in die Kategorien hohe, mittlere bzw. niedrige SQ einzuteilen. Die wissenschaftlich gemessenen Bodenattribute waren signifikant unterschiedlich (P ≤ 0.05) zwischen diesen SQ-Kategorien. Die Bodenattribute (Kationenaustauschkapazität, Durchlässigkeit, Sandgehalt, Gesamtphosphor und Ca:Mg), die in vier Komponentenfaktoren verblieben, die circa 88% der SQ-Variabilität erklärten, wurden in der Diskriminanzanalyse verwendet und klassifizierten die Böden korrekt in die verschiedenen SQ-Kategorien. Eine solche SQ-Variabilität zeigt, dass die SQ-Bewertung der Farmer mit den gemessenen Bodenattributen gut übereinstimmt. Die Bodenkarten weisen einen klaren Trend mit feinkörnigeren Böden in den Hangfußbereichen sowie in den Bereichen mit höheren Vegetationsbedeckungsgraden und mit besseren Bewirtschaftungsmethoden auf. Die Ergebnisse des Erosionsmodels zeigen, dass > 45% des Gebiets erosionsbedingte Bodenverluste von über 30 t ha^-1 y^-1 erfahren hat, ein Wert höher als die Bodenverlusttoleranz für Äthiopien (18 t ha^-1 y^-1). Ungefähr 91% des Gebietes leidet unter Bodenverlusten von über 15 t ha^-1 y^-1, höher als der afrikanische Durchschnitt von 10 t ha^-1 y^-1.<br /> Managementszenarien mit einer Neuausrichtung der Landnutzung sowie Terrassen, mit Gras bewachsenen Wasserwege sowie Strukturen zur Stabilisierung von Erosionsrinnen können Abfluss, Bodenablagerungen und Nährstoffverluste um bis zu 75% im gesamte Einzugsgebiet verringern und bis zu 90% in den hotspot Bereichen (Bodenverlusts über 18 t ha^-1 y^-1) verglichen mit dem Grundszenario. Die Ergebnisse dieser Studie bestätigen, dass der Einsatz von Farmerwissen zur Bewertung der SQ und zur priorisieren von Bereichen für die Implementierung von Managementmaßnahmen von großem Nutzen sein kann, da die Methode schnell, weniger teuer, leicht reproduzierbar und verhältnismäßig genau ist verglichen mit Bodenanalysen und Erosionsmodellierung. Diese Methode kann daher Entscheidungen in Bezug auf SQ-Degradation in Gebieten unterstützen wo Experten und Ressourcen beschränkt sind und wo die Extrapolation von Bodendaten schwierig ist. Weitere Untersuchungen über Wassereinzugsgebiete mit unterschiedlichen Umweltbedingungen sind auf regionaler und nationaler Ebene notwendig, um die Heterogenität des Farmerwissens über SQ-Degradation zu berücksichtigen.