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metadata.teses.dc.title: A critical evaluation of soil erosion models: case studies from Southeast Brazil
metadata.teses.dc.title.alternative: Uma avaliação crítica de modelos de erosão do solo: estudos de caso do Sudeste do Brasil
metadata.teses.dc.creator: Batista, Pedro Velloso Gomes
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/9214158543618054
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Silva, Marx Leandro Naves
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Lancaster, John N. Quinton
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Davies, Jessica
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Curi, Nilton
metadata.teses.dc.contributor.referee4: Carvalho, Teotonio Soares de
metadata.teses.dc.contributor.referee5: Evrard, Olivier
Laceby, Patrick
metadata.teses.dc.subject: Uncertainty
Sediment fingerprinting
RUSLE model
SEDD model
Morgan Morgan-Finey model
Generalized Likelihood Uncertainty Estimation
Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE)
Sediment Delivery Distributed (SEDD)
Incerteza
Rastreamento de sedimentos
Modelo RUSLE
Modelo SEDD
Modelo Morgan-Morgan-Finey
metadata.teses.dc.date.issued: 14-Feb-2020
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
metadata.teses.dc.identifier.citation: BATISTA, P. V. G. A critical evaluation of soil erosion models: case studies from Southeast Brazil. 2019. 189 p. Tese (Doutorado em Ciência do Solo)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.
metadata.teses.dc.description.resumo: Soil erosion models are a potentially powerful tool. They tell us where and when erosion and deposition occur, along with their magnitude. They simulate erosion and sediment transport responses to land use and climate changes. They identify erosion hot spots in large areas while mathematically describing complex non-stationary processes. But how confident are we in the capability of erosion models to fulfill their potential, and how do we establish such trust? As any model of real-world phenomena, soil erosion models must be tested against empirical evidence to have their performance evaluated. However, evaluating soil erosion models is complicated due to the uncertainties involved in the estimation of model parameters and system responses. Hence, in paper 01 of this thesis I studied some of the theoretical and practical issues regarding the evaluation of soil erosion models. I undertook a scientometric analysis to investigate how model evaluation has been approached in soil erosion research and performed a meta-analysis of model performance to understand the mechanisms that influence model predictive accuracy. I reviewed how soil erosion models have been evaluated at different temporal and spatial scales, focusing on the methods and sources of data used for model testing. I presented a case study to illustrate how model realizations can be tested as hypotheses in face of the epistemic uncertainty in models and the observational data. I concluded that model evaluation topics are often neglected in soil erosion research and that calibration seems to be the main mechanism of improvement of model performance. Finally, I discussed some philosophical aspects of hypothesis testing in environmental modelling. I disputed the notion that erosion models could be validated and called for change of attitude about model evaluation; highlighting the importance of pursuing multiple lines of evidence to investigate the usefulness, consistency, and fit-for-purposeness of a model. In paper 02 I performed a methodological investigation of sediment fingerprinting as a tool for modelling sediment provenance in large river catchments. I studied how pedogenetic processes can lead to the expression of the geochemical signals used for sediment fingerprinting source apportionments, and how this expression is controlled by sediment particle size. I argued that understanding the underlying processes leading to source signal development could improve the selection of geochemical tracers for sediment fingerprinting purposes. I demonstrated how this could be achieved by testing my approach for source stratification and element selection against a set of artificial mixtures. Moreover, I described how particle size affects sediment transport on large river systems, concluding that different types of sampling strategies and source stratification methods might be necessary for modelling the provenance of particular size fractions. In paper 03 I build on some of the methods developed in paper 02 in order to create framework for evaluating soil erosion models with sediment fingerprinting source apportionments. I applied the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) methodology to the Sediment Delivery Distributed (SEDD) model at a large catchment (~6600 km²) in Southeast Brazil. I assessed the model usefulness for identifying the main sediment sources in the catchment by evaluating behavioral model realizations against sediment fingerprinting source apportionments. From a falsificationist perspective, the SEDD model could not be rejected, as many model realizations yielded adequate system representations of catchment sediment loads. Moreover, I found that the partial agreement between fingerprinting and SEDD results provided some conditional corroboration of the models capability to simulate sediment provenance in the catchment – at least with some degree of spatial aggregation. However, this approach led to highly uncertain grid-based estimates of soil erosion and sediment delivery rates, which brought me to question the model usefulness for quantifying sediment transport dynamics. I concluded that multiple sources of data can – and should be – incorporated into the evaluation of spatially-distributed soil erosion models. Finally, I argued that although my results were case-specific, similar levels of error could be expected in soil erosion models elsewhere. This thesis demonstrated how uncertainty permeates all facets of soil erosion modelling and the very things we call observational data. Any deterministic “validation” of soil erosion models should be strongly refuted, and modelers such be made accountable for translating uncertainty to decision-makers.
metadata.teses.dc.description.abstract: Modelos de erosão do solo são ferramentas potencialmente úteis. Tais modelos descrevem onde e quando ocorrem o desprendimento, transporte e deposição de partículas do solo, e com qual magnitude. Modelos podem também identificar locais propensos à erosão enquanto descrevem matematicamente uma interação complexa de processos não-estacionários. Porém, até que ponto é possível confiar na capacidade de modelos de erosão do solo em cumprir seu potencial e como estabelecemos tal confiança? Como qualquer modelo representativo de fenômenos do mundo real, modelos de erosão precisam ser testados contra evidências empíricas para que sua capacidade preditiva seja avaliada. Porém, avaliar modelos de erosão é uma tarefa complicada devido às incertezas associadas à estimativa de parâmetros e a medição de respostas dos sistemas. Dessa forma, no primeiro artigo dessa tese foram abordados alguns dos problemas teóricos e práticos relativos à avaliação de modelos de erosão do solo. Além disso, uma análise cientométrica foi utilizada para investigar como a avaliação de modelos tem sido abordada por pesquisadores. Uma meta-análise sobre a exatidão preditiva de modelos de erosão foi realizada para identificar os mecanismos que influenciam o seu desempenho. Neste artigo também foi realizada uma revisão sobre a avaliação de modelos em diferentes escalas espaços -temporais, com foco nos métodos e fontes de dados usados para o teste de modelos de erosão. Foi demonstrado como a avaliação de modelos é um tópico negligenciado na pesquisa de erosão do solo e como a calibração de parâmetros é o principal mecanismo responsável pelo aumento da exatidão preditiva. Finalmente, foram discutidos aspectos filosóficos sobre o teste de hipóteses em modelos nas ciências naturais, refutando-se a noção de que modelos de erosão podem ser validados e salientando-se a necessidade de múltiplas linhas de evidência para avaliar a utilidade, consistência e a adequação à finalidade desses modelos. No segundo artigo da tese, foi realizada uma investigação metodológica sobre o uso de técnicas de rastreamento como ferramentas para modelagem da proveniência de sedimentos em grandes bacias hidrográficas. Avaliaram-se também como processos pedogenéticos podem levar à expressão de sinais geoquímicos utilizados no rastreamento de sedimentos, e como essa expressão é influenciada pelo tamanho de partículas. Argumentou-se que a compreensão dos processos controlando o desenvolvimento de sinais de fontes pode facilitar a escolha de traçadores geoquímicos. Para demonstrar esta suposição, uma abordagem processual para escolha de traçadores e delimitação de fontes de sedimentos foi testada contra misturas artificiais, em diferentes frações texturais de sedimentos. No terceiro artigo da tese, alguns dos métodos desenvolvidos no artigo anterior foram usados para criar uma estrutura para avaliar modelos de erosão a partir de técnicas de rastreamento de sedimentos. Uma metodologia de estimativa de incertezas foi aplicada em um modelo espacial de erosão e entrega de sedimentos em uma grande bacia hidrográfica (~6000 km 2) localizada no sudeste do Brasil. A utilidade do modelo para identificar as principais fontes de sedimentos na bacia foi avaliada comparando-se as predições do modelo contra os resultados obtidos por meio do rastreamento geoquímico de sedimentos. Dentro de uma perspectiva falsificacionista, o modelo não pode ser rejeitado, uma vez que várias realizações geraram respostas quantitativas aceitáveis da produção total de sedimentos na bacia. Ademais, uma concordância parcial entre as predições do modelo e os resultados do rastreamento geoquímico corroborou condicionalmente a capacidade do modelo em simular a dinâmica hidrossedimentológica na bacia – ao menos com certo grau de agregação espacial. Porém, as estimativas espacialmente contínuas de perdas de solo e entrega de sedimentos foram altamente incertas, o que gerou um questionamento quanto à utilidade do modelo para quantificar espacialmente o transporte de sedimentos na bacia. Apesar de estes resultados serem específicos ao estudo de caso, níveis de incerteza semelhantes podem ser esperados em modelos de erosão aplicados em outras situações. De forma geral, esta tese demonstrou como a incerteza permeia todos os aspectos da modelagem da erosão e das próprias coisas que consideramos dados observacionais. Qualquer “validação” determinística de modelos de erosão do solo deve, portanto, ser peremptoriamente refutada. Ademais, analistas e cientistas devem ser responsabilizados por traduzir a incerteza associada a estes modelos para usuários finais.
metadata.teses.dc.description: Arquivo retido, a pedido do autor(a), até fevereiro de 2021.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/39027
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: eng
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